中澳兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率及改進(jìn)路徑研究

徐 星, 張 彤, 孫浩洋

(1. 迪肯大學(xué) 商學(xué)院，墨爾本 3125；2. 澳大利亞國(guó)立大學(xué)，堪培拉 2610; 3. 東方證券股份有限公司，上海 200010)

一、 引言

我國(guó)恢復(fù)財(cái)險(xiǎn)工作近40多年以來(lái)，財(cái)險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但是行業(yè)內(nèi)公司經(jīng)營(yíng)效率低下、競(jìng)爭(zhēng)力弱也是不爭(zhēng)的事實(shí)(侯晉、朱磊, 2004①；龍文文, 2011②)。2016年8月保監(jiān)會(huì)下發(fā)的《中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展十三五規(guī)劃綱要》多處指出要以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)保險(xiǎn)業(yè)供給側(cè)改革，著力激發(fā)保險(xiǎn)業(yè)承保質(zhì)量和效率；同時(shí)需要提升保險(xiǎn)業(yè)的服務(wù)效率和質(zhì)量，使得整個(gè)行業(yè)獲得全社會(huì)認(rèn)可。綱要中多次提及“效率”一詞，可見(jiàn)目前對(duì)我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的效率研究仍然是十分有必要的。然而，學(xué)術(shù)界雖然對(duì)我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司效率的研究很多，其中不乏有中資、外資保險(xiǎn)公司的對(duì)比研究，但是他們的研究缺乏和國(guó)際優(yōu)秀保險(xiǎn)公司的對(duì)比。要知道，“一帶一路”背景下，加快“走出去”戰(zhàn)略、依靠對(duì)外投資并推動(dòng)“商品輸出”向“資本輸出”升級(jí)已經(jīng)成為我國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的必由之路(王忠強(qiáng)，2016)。③因此，我國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)要想真正走出國(guó)門(mén)同世界優(yōu)秀保險(xiǎn)公司競(jìng)爭(zhēng)并在國(guó)際市場(chǎng)上站穩(wěn)腳跟，就需要迅速改善其經(jīng)營(yíng)效率。

縱觀世界各個(gè)國(guó)家保險(xiǎn)行業(yè)的發(fā)展歷史，同英美這些老牌保險(xiǎn)業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家相比，澳大利亞保險(xiǎn)市場(chǎng)同我國(guó)有更多的相似性(吳憨、吳軍, 2006)。④首先，兩國(guó)的保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展歷史類(lèi)似。它們都經(jīng)歷了從外國(guó)資本入侵、本國(guó)保險(xiǎn)業(yè)衰退無(wú)為到外資撤出、民族保險(xiǎn)業(yè)重回主導(dǎo)地位的過(guò)程。在外國(guó)資本進(jìn)入中國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)越來(lái)越容易、中國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)漸漸走出國(guó)門(mén)的背景下，關(guān)于我國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)如何提高效率，同優(yōu)秀的外來(lái)保險(xiǎn)公司競(jìng)爭(zhēng)等問(wèn)題，澳大利亞可以給我們提供很多經(jīng)驗(yàn)借鑒。其次，兩國(guó)的保險(xiǎn)市場(chǎng)具有相似的特點(diǎn)，如兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)壽險(xiǎn)都是分業(yè)經(jīng)營(yíng)；兩國(guó)都是由國(guó)營(yíng)、私營(yíng)構(gòu)成的競(jìng)爭(zhēng)壟斷型保險(xiǎn)市場(chǎng)等等，這使得兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司具有可比性。近些年來(lái)，中澳經(jīng)濟(jì)、文化交流也越來(lái)越緊密：“一帶一路” 的提出使得大批中國(guó)金融資本即將進(jìn)入澳大利亞北部未開(kāi)發(fā)地區(qū)，這和澳大利亞的“北部大開(kāi)發(fā)”計(jì)劃不謀而合；2015年正式開(kāi)始實(shí)施的中澳自由貿(mào)易區(qū)要求我國(guó)將開(kāi)放保險(xiǎn)市場(chǎng)，允許澳大利亞保險(xiǎn)公司參與我國(guó)汽車(chē)第三方保險(xiǎn)；同時(shí)，澳大利亞也是我國(guó)重要投資目的地。在“一帶一路”背景下，我國(guó)保險(xiǎn)公司很可能走出國(guó)門(mén)，同澳大利亞保險(xiǎn)公司也會(huì)有更大的合作、交流空間?；谏鲜鲈?，本文將中澳兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司做對(duì)比，找到中方財(cái)險(xiǎn)公司與澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司效率的差距并明確改進(jìn)方法，這樣不僅能夠提高我國(guó)財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng)中所有公司的經(jīng)營(yíng)效率，也能為我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司進(jìn)入國(guó)外市場(chǎng)做足準(zhǔn)備。

本文的創(chuàng)新之處在于把中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司同澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的效率進(jìn)行了對(duì)比分析。雖然使用DEA研究效率的文獻(xiàn)較多，但是此類(lèi)的研究大多是在中國(guó)保險(xiǎn)公司內(nèi)部做效率分析，缺乏國(guó)際對(duì)比，自然得到的不同公司效率數(shù)值之間差距不大。而如果說(shuō)不能同世界上優(yōu)秀的保險(xiǎn)公司對(duì)比，由于DEA測(cè)出的效率只是相對(duì)值，后面再談如何改進(jìn)效率也失去了意義。其次，雖然目前有4篇對(duì)比研究中國(guó)保險(xiǎn)公司同英國(guó)、俄國(guó)、其他東亞國(guó)家和OECD國(guó)家保險(xiǎn)公司效率的文章，但是他們幾乎使用的都是傳統(tǒng)DEA模型，度量出的效率值不僅區(qū)分度不高而且只能用于分析橫截面數(shù)據(jù)而不能分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

二、 文獻(xiàn)綜述

Charnes等人 1978年首次提出DEA用于研究多要素投入、產(chǎn)出決策單元 (DMU) 的效率。由于該方法不用設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)和誤差項(xiàng)等優(yōu)點(diǎn)，很快在保險(xiǎn)領(lǐng)域得到了廣泛運(yùn)用。國(guó)內(nèi)外使用傳統(tǒng)DEA方法對(duì)保險(xiǎn)業(yè)的效率研究可分為以下幾個(gè)方面：一是研究某國(guó)壽險(xiǎn)或非壽險(xiǎn)行業(yè)效率同其影響因素之間的關(guān)系。Cummins和Turchetti (1996) 使用DEA分析了意大利保險(xiǎn)公司的技術(shù)效率，得出意大利保險(xiǎn)公司的技術(shù)效率在生產(chǎn)力大幅下降的情況下并未發(fā)生明顯變化的結(jié)論。Barros 和Borges (2005) 研究了葡萄牙保險(xiǎn)公司生產(chǎn)效率的變化趨勢(shì)。他們的結(jié)論表明當(dāng)保險(xiǎn)公司的生產(chǎn)效率提高時(shí)，整個(gè)保險(xiǎn)市場(chǎng)的表現(xiàn)也會(huì)更好。二是把一國(guó)不同類(lèi)型的保險(xiǎn)公司效率做對(duì)比。Cummins 等人(1999)利用DEA研究了兼并收購(gòu)對(duì)保險(xiǎn)公司效率的影響。他們發(fā)現(xiàn)，被收購(gòu)的公司在效率方面會(huì)得到很大的提升。三是把不同國(guó)別保險(xiǎn)公司的效率做研究。Diacon(2001)利用DEA法分析了英國(guó)保險(xiǎn)公司的效率。通過(guò)效率值的測(cè)算他發(fā)現(xiàn)英國(guó)保險(xiǎn)公司效率高于歐洲其他國(guó)家保險(xiǎn)公司效率，但是前者效率仍有提升空間。

傳統(tǒng)DEA模型的不足之處在于該方法并沒(méi)有考慮生產(chǎn)過(guò)程中投入產(chǎn)出的聯(lián)合機(jī)制。如保險(xiǎn)公司在承保階段收到保費(fèi)后，保費(fèi)又作為中間變量進(jìn)入投資階段。針對(duì)于此，F(xiàn)?re 和Grosskopf 2000年提出網(wǎng)絡(luò)DEA (Network DEA)。該方法把生產(chǎn)過(guò)程分成了若干個(gè)階段，以中間產(chǎn)品為中介連接前后階段并由此測(cè)出分階段的效率以及整體效率。Yang(2006)運(yùn)用兩階段獨(dú)立DEA計(jì)算了加拿大壽險(xiǎn)公司的保險(xiǎn)效率和投資效率，首次揭示出壽險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)的“黑箱子”。但他分割了兩個(gè)階段，沒(méi)有考慮投入產(chǎn)出的中間變量。然而，網(wǎng)絡(luò)DEA仍屬于傳統(tǒng)的徑向模型，對(duì)無(wú)效率程度的度量只是根據(jù)所有投入、產(chǎn)出同比例增減，沒(méi)有考慮松弛變量的影響，因此會(huì)造成效率度量的誤差。針對(duì)于此, Tone 在2001年加入松弛變量，提出了SBM模型 (Slacked-based Model) ，后又同Tsutsui (2009) 合作提出網(wǎng)絡(luò)SBM模型 (Network SBM) 。網(wǎng)絡(luò)SBM模型的提出解決了網(wǎng)絡(luò)DEA等徑向模型在投入冗余或產(chǎn)出不足時(shí)高估企業(yè)效率的問(wèn)題。

但是因?yàn)榭紤]到每年決策單元面臨的前沿面不同，即最有效率的決策單元不同，所以對(duì)于面板數(shù)據(jù)的處理，使用逐年計(jì)算效率的方法得到的數(shù)據(jù)在不同年份不具有可比性。針對(duì)于此，有文獻(xiàn)提出采用Malmquist指數(shù)的方法來(lái)分析面板數(shù)據(jù)，提出了動(dòng)態(tài)DEA模型(Grifell-Tatjé,1995; F?re,1992)。而Charnes 等人 (1985) 提出了DEA 窗口分析法 (DEA Window Analysis) ，該方法不僅可以測(cè)算出同一個(gè)決策單元效率的時(shí)間變化趨勢(shì)，還能成倍增加決策單元個(gè)數(shù)，解決樣本個(gè)數(shù)不足的問(wèn)題。Mette Asmild 等人 (2004) 使用了DEA 窗口分析法估計(jì)加拿大銀行業(yè)在1981-2000年這20年間的效率。國(guó)外使用該方法度量保險(xiǎn)業(yè)效率的文獻(xiàn)不多，而國(guó)內(nèi)學(xué)者在這方面領(lǐng)先一步。江濤(2015) 使用DEA窗口分析法對(duì)中國(guó)壽險(xiǎn)公司的效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。孫蓉和奉唐文(2016)又使用同種方法分析了保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)農(nóng)險(xiǎn)的效率并對(duì)傳統(tǒng)DEA、SBM以及SBM-窗口分析法下度量出的效率值做了對(duì)比。

三、樣本及數(shù)據(jù)指標(biāo)

(一)樣本的選擇

本文從《中國(guó)保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》中選取平均保費(fèi)收入超過(guò)50億人民幣的15家中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司，⑤之所以選取平均保費(fèi)收入超過(guò)50億人民幣的公司，是因?yàn)楸疚脑诙啻卧囼?yàn)后發(fā)現(xiàn)：選取平均保費(fèi)收入超過(guò)50億人民幣的公司后，平均保費(fèi)收入最小的華泰財(cái)險(xiǎn)僅占所有15家樣本公司市場(chǎng)份額的不足1%，所以這樣選取的15家保險(xiǎn)公司保費(fèi)收入之和能夠近似于整個(gè)財(cái)險(xiǎn)業(yè)的保費(fèi)收入，具有覆蓋性；接著本文從全球保險(xiǎn)行業(yè)分析庫(kù)(ORBIS Insurance Focus)中選取了被認(rèn)定為超大型(Very Large)和大型(Large)財(cái)險(xiǎn)公司，但是由于部分公司在近5年(2011-2015年)的數(shù)據(jù)沒(méi)有披露，我們最后只選取了可獲得數(shù)據(jù)的16家澳大利亞超大(Very Large)型和大(Large)型財(cái)險(xiǎn)公司。之所以選取被認(rèn)定為超大型(Very Large) 和大型 (Large) 財(cái)險(xiǎn)公司是因?yàn)樵诎拇罄麃喼挥写藘煞N類(lèi)型的公司保費(fèi)收入同中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司保費(fèi)收入、總資產(chǎn)規(guī)模類(lèi)似，具有可比性。而一些中小型財(cái)險(xiǎn)公司由于保費(fèi)收入同選取的15家中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司差距過(guò)大而被舍棄。這樣一來(lái)，選取的16家澳大利亞大型保險(xiǎn)公司不僅可以同中國(guó)的15家財(cái)險(xiǎn)公司作比較，也代表了澳洲承保能力最為優(yōu)秀的財(cái)險(xiǎn)公司。相互比較這種覆蓋層次深的公司并對(duì)它們的效率進(jìn)行度量可以幫助找出我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司同世界優(yōu)秀公司的差距，同時(shí)也能為公司經(jīng)營(yíng)者和市場(chǎng)消費(fèi)者、投資者提供公司效率方面的信息作為參考。最后考慮到第三個(gè)原則，本文最后確定選取15家中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司、16家澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司共31家財(cái)險(xiǎn)公司的155個(gè)樣本數(shù)據(jù)(見(jiàn)表1)。

表1 中澳兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司研究樣本

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的所有數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2012年-2016年)；澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于全球保險(xiǎn)行業(yè)分析庫(kù)(ORBIS Insurance Focus)⑥，關(guān)于員工數(shù)量的數(shù)據(jù)來(lái)源于各家公司披露的財(cái)務(wù)報(bào)告(Financial Statements)、年報(bào)(Annual Reports)以及公司官網(wǎng)介紹。

(三)投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取

對(duì)于利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析研究財(cái)險(xiǎn)公司效率時(shí)投入、產(chǎn)出變量的設(shè)定，學(xué)術(shù)界目前沒(méi)有形成一個(gè)統(tǒng)一的理論方法。但是葉世綺等人(2004)⑦提出DEA投入、產(chǎn)出變量的選取應(yīng)該遵循目的性、精簡(jiǎn)性和關(guān)聯(lián)性原則，三者之間互為關(guān)聯(lián)。其中目的性的意思是說(shuō)投入、產(chǎn)出的選取要符合效率評(píng)價(jià)的目的。精簡(jiǎn)性要求在滿(mǎn)足目的性的情況下盡量精簡(jiǎn)變量個(gè)數(shù)。而關(guān)聯(lián)性原則為如何精簡(jiǎn)提供了方向；當(dāng)投入指標(biāo)或者產(chǎn)出指標(biāo)中的兩個(gè)變量高度相關(guān)時(shí)，可認(rèn)為其中一個(gè)指標(biāo)已經(jīng)包含了另外一個(gè)指標(biāo)，所以可以將其中一個(gè)剔除，而剔除哪個(gè)變量要看研究的目的。本文參照上述觀點(diǎn)來(lái)確定投入、產(chǎn)出變量。通過(guò)閱讀文獻(xiàn)，本文發(fā)現(xiàn)在投入變量的選取上，學(xué)者們的意見(jiàn)基本一致，只是在產(chǎn)出變量的選取方面存在不同意見(jiàn)。

對(duì)于投入變量的選取，學(xué)者們普遍認(rèn)為保險(xiǎn)公司的投入指標(biāo)為勞動(dòng)力、資本和費(fèi)用(孫蓉、奉唐文， 2016；廖浠伶，2013；譚春彥，2012)。財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的承保、勘查、定損都需要人力，因此勞動(dòng)力是財(cái)險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)的一個(gè)投入要素。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和目前文獻(xiàn)較多選取公司員工人數(shù)代替勞動(dòng)力，認(rèn)定公司員工數(shù)為中澳財(cái)險(xiǎn)公司的第一個(gè)投入變量?？紤]到保險(xiǎn)公司同一般公司不同，利用保費(fèi)收入和賠付的時(shí)間差賺取投資利潤(rùn)也是保險(xiǎn)公司的主要業(yè)務(wù)收入之一，反映了公司的競(jìng)爭(zhēng)力，本文加入投資資產(chǎn)⑧作為第二個(gè)投入變量。由于DEA指標(biāo)選取的精簡(jiǎn)性和關(guān)聯(lián)性原則，考慮到投資資產(chǎn)包含了資本，本文舍棄了資本這一變量。最后對(duì)于各種費(fèi)用的投入，考慮到數(shù)據(jù)的可得性以及參照其他學(xué)者的做法(宋增基等，2007；張俊嶺，2007)，本文使用營(yíng)業(yè)費(fèi)用⑨代替。

對(duì)于產(chǎn)出變量的選取，學(xué)術(shù)界爭(zhēng)論的焦點(diǎn)主要集中在保費(fèi)收入是否為產(chǎn)出變量。考慮到保費(fèi)收入的很大一部分都不是保險(xiǎn)人說(shuō)得，保費(fèi)收入更像是一種收入變量而不是產(chǎn)出變量，因此本文選用被很多學(xué)者廣泛使用的——承保利潤(rùn)⑩作為中澳財(cái)險(xiǎn)公司的一個(gè)產(chǎn)出變量?？紤]到承保利潤(rùn)和責(zé)任賠款這一變量高度相關(guān)，同樣是出于關(guān)聯(lián)性原則的考慮，本文舍棄了Cummins (1998)提出的把“賠款+未決賠款”算作保險(xiǎn)公司一種產(chǎn)出的做法?？紤]到保險(xiǎn)公司投入投資資產(chǎn)賺取利潤(rùn)，而投資收益可以很好地反映保險(xiǎn)公司的投資盈利能力，本文最后加入投資收益作為產(chǎn)出變量。

(四)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)系數(shù)

本文選取了三個(gè)投入變量：?jiǎn)T工人數(shù)、投資資產(chǎn)和營(yíng)業(yè)費(fèi)用；兩個(gè)產(chǎn)出變量：承保利潤(rùn)和投資收益。對(duì)以上變量的描述性統(tǒng)計(jì)參見(jiàn)表2和表3。

表2 中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司投入、產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)STATA軟件整理.

表3 澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司投入、產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)STATA軟件整理.

收集到樣本以后，我們先不著急對(duì)效率進(jìn)行度量，而是要先考察我們收集到的樣本數(shù)據(jù)是否合理。學(xué)術(shù)界對(duì)DEA模型樣本數(shù)據(jù)的要求是具有同向性，即增加任一生產(chǎn)投入，產(chǎn)量也會(huì)隨之增加。目前比較常見(jiàn)的方法是采用Person相關(guān)系數(shù)法測(cè)量各投入變量同產(chǎn)出變量的相關(guān)性，并認(rèn)為Person系數(shù)大于0.7時(shí)，兩個(gè)變量之間是高度線性相關(guān)的(孫蓉、奉唐文, 2016)。如果所有投入、產(chǎn)出變量都高度線性相關(guān)，我們即認(rèn)定數(shù)據(jù)滿(mǎn)足同向性，也就是說(shuō)投入、產(chǎn)出變量的選取以及收集到的數(shù)據(jù)是可靠的。

我們使用STATA 14.0對(duì)投入、產(chǎn)出變量做Person相關(guān)系數(shù)測(cè)量，結(jié)果如表4：

表4 投入、產(chǎn)出變量的Person相關(guān)系數(shù)

注：*代表相關(guān)性在0.01的顯著性水平下顯著.

由表4可以看出，本文收集的所有投入、產(chǎn)出變量之間的Person相關(guān)系數(shù)均在0.7以上，高度相關(guān)，因此該數(shù)據(jù)可以用于下一步的效率度量。

四、 效率值的實(shí)證結(jié)果及分析

(一)SBM模型度量橫截面數(shù)據(jù)

據(jù)前所述，考慮到如BCC等傳統(tǒng)的徑向模型沒(méi)有考慮到投入、產(chǎn)出的松弛量對(duì)效率度量帶來(lái)的影響，本文首先使用DEA-Solver Pro 軟件中的SBM模型對(duì)31家財(cái)險(xiǎn)公司在不同時(shí)間年度內(nèi)的橫截面數(shù)據(jù)逐一度量，選擇規(guī)模收益不變(CRS)假設(shè)得到的技術(shù)效率結(jié)果如表5。財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率是指公司在相同的產(chǎn)出條件下，最小的可能性投入與實(shí)際投入的比率；從產(chǎn)出的角度看是指在現(xiàn)有的承保技術(shù)水平下，財(cái)險(xiǎn)公司可以擴(kuò)大產(chǎn)出的能力。這也就是說(shuō)如果技術(shù)有效，那么除了增加投入再也找不到任何增加產(chǎn)量的辦法。反之如果技術(shù)效率值小于1，那么公司應(yīng)通過(guò)技術(shù)進(jìn)步、合理化經(jīng)營(yíng)等方式提高技術(shù)效率，否則一味地只是靠增加投入來(lái)提高少許的產(chǎn)量是浪費(fèi)資源的。

通過(guò)觀察表5，在宏觀層面我們可以看出：2011-2013年，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司，2014年兩國(guó)之間差距在慢慢縮小，到了2015年，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率均值已經(jīng)超過(guò)了澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司。值得一提的是，2011-2013年澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司表現(xiàn)出色，每年都有近一半公司站在了效率的前沿面上(效率值=1)，其中WFI Insurance Ltd每年都技術(shù)有效。而中國(guó)沒(méi)有一家財(cái)險(xiǎn)公司能夠穩(wěn)定保持技術(shù)有效率。

從微觀層面上來(lái)看，我們首先通過(guò)觀察中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率值可以發(fā)現(xiàn)：我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率差距較大，經(jīng)營(yíng)管理技術(shù)不能在市場(chǎng)中有效流通且缺乏淘汰機(jī)制。雖然我國(guó)幾乎每年都有財(cái)險(xiǎn)公司被選為效率前沿面，但是仍有很多公司的技術(shù)效率水平較為低下，其中華泰財(cái)險(xiǎn)和天安財(cái)險(xiǎn)2011年技術(shù)效率僅為0.08和0.04。在完善的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下，激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)該可以使得各個(gè)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率差異較小，但從上面的結(jié)果我們可以看出：我國(guó)財(cái)險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展還不完善，市場(chǎng)機(jī)制并不能淘汰一些技術(shù)效率低下的公司，這可能和政府過(guò)度干預(yù)以及地方保護(hù)主義思想有關(guān)。反觀澳大利亞，除了Youi Pty Ltd、The Hollard Insurance Company Pty Ltd和QBE Insurance (Australia) Ltd技術(shù)效率較低外，其他公司的技術(shù)效率均值都較為接近，很多公司在多個(gè)年份都技術(shù)有效，公司之間的技術(shù)效率差距相比中國(guó)小了許多。

SBM模型在度量橫截面數(shù)據(jù)上確實(shí)給我們帶來(lái)了很多有用的信息，但是這個(gè)模型有兩個(gè)致命的問(wèn)題：第一，由于SBM模型只能分析橫截面數(shù)據(jù)，這就導(dǎo)致了每年選取了不同的財(cái)險(xiǎn)公司為效率前沿面，每年選擇的參照物是不同的。因此，針對(duì)表5進(jìn)行的橫向比較是不準(zhǔn)確的。例如，從表4我們似乎能得到結(jié)論說(shuō)2011-2015年，華泰財(cái)險(xiǎn)、華安財(cái)險(xiǎn)、永安財(cái)險(xiǎn)、永誠(chéng)財(cái)險(xiǎn)的技術(shù)效率提高了，但是這樣的結(jié)論卻不一定準(zhǔn)確。第二，雖然相比于BCC這一徑向模型來(lái)看，SBM模型對(duì)效率的度量更加嚴(yán)格，但從表4我們發(fā)現(xiàn)2011-2013年，澳大利亞每一年被選為效率前沿面的公司占到了近一半之多，度量出的效率區(qū)分度仍然需要提高。

考慮到DEA窗口分析不僅能增加樣本個(gè)數(shù)，又能用于分析面板數(shù)據(jù)，本文重點(diǎn)使用該分析方法對(duì)31家財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率進(jìn)行了度量。

表5 各公司橫截面上可比的技術(shù)效率值

(二)DEA窗口分析度量面板數(shù)據(jù)

DEA窗口分析的原理是通過(guò)相似于移動(dòng)平均的方法把處于不同年份的決策單元 (DMU) 區(qū)別對(duì)待，通過(guò)建立窗口來(lái)增加決策單元 (DMU) 的個(gè)數(shù)并結(jié)合不同窗口下效率的度量值來(lái)綜合評(píng)價(jià)一個(gè)決策單元效率的方法 (Charnes，1985) 。

使用DEA窗口分析分析首先需要選擇窗口的寬度d，如果研究總時(shí)長(zhǎng)為T(mén)，那么可以建立T+1-d個(gè)窗口。然而對(duì)于窗口寬度d的選擇，學(xué)術(shù)界至今沒(méi)有提出相關(guān)的理論。本文按照文獻(xiàn)中的普遍做法，選擇窗口寬度d=3，由于本研究的時(shí)間長(zhǎng)度T=5，那么自然就建立了3個(gè)窗口(W1、W2、W3)，每個(gè)決策單元(DMU)在每個(gè)窗口中可以得到d=3個(gè)效率值，代表了同一公司的效率變化趨勢(shì)，最后取每個(gè)年份上的效率均值作為最終在橫截面和時(shí)間序列上均可比較的效率值。以中國(guó)人壽財(cái)險(xiǎn)為例，表6是DEA窗口分析的詳細(xì)測(cè)算結(jié)果。最終整理出的31家財(cái)險(xiǎn)公司在橫截面和時(shí)間序列上均可比的技術(shù)效率值參見(jiàn)表7。

表6 中澳財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率窗口分析結(jié)果：以中國(guó)人壽財(cái)險(xiǎn)為例

表7 各公司橫截面和時(shí)間序列上均可比的技術(shù)效率值

由表7可以直觀看出，使用窗口分析得到的結(jié)果不僅比SBM更加有區(qū)分度, 而且極小效率值也較少出現(xiàn)，模型得到的結(jié)果更為恰當(dāng)。從近5年的均值看來(lái)，澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的效率表現(xiàn)要好于中國(guó)。其中，Aai Ltd、AIG Australia Ltd 、WFI Insurance Ltd、Victoria Managed Insurance Authority和Insurance Manufacturers of Australia Pty Ltd分別有2-3次處在前沿面上。其中WFI Insurance Ltd的效率值也高達(dá)0.98，是所有31家財(cái)險(xiǎn)公司中效率最高的。Workcover Queensland、Catholic Church Insurance Ltd和Avant Insurance Ltd的效率均值也都在0.74以上。 Youi Pty Ltd (0.31) 、QBE Insurance (Australia) Ltd (0.31) 和The Hollard Insurance Company Pty Ltd (0.27) 是澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司中表現(xiàn)最差的。反觀中國(guó)，除了中華聯(lián)合財(cái)險(xiǎn)技術(shù)(0.62)、安盛天平財(cái)險(xiǎn)(0.52)和永安財(cái)險(xiǎn)(0.50)之外，其余中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司效率都在0.50以下，表現(xiàn)差強(qiáng)人意。

圖1 中澳財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率變化趨勢(shì)

多數(shù)澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司近5年來(lái)的技術(shù)效率均值高于中國(guó)可能歸功于其先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)化承保方式的開(kāi)展要早于中國(guó)。澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司官網(wǎng)大多在很早以前就開(kāi)始提供網(wǎng)絡(luò)保單，投保人只需輸入個(gè)人信息便能計(jì)算出保費(fèi)金額等信息。如果投保人滿(mǎn)意可以在網(wǎng)上填寫(xiě)投保單，保險(xiǎn)人在后臺(tái)做出是否承保的決定。但是隨著近幾年我國(guó)保險(xiǎn)公司網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營(yíng)模式的開(kāi)展，澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)優(yōu)勢(shì)已經(jīng)不復(fù)存在。通過(guò)觀察表7最后一列我們可以看出，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率值增長(zhǎng)勢(shì)頭強(qiáng)勁，尤其是中小型財(cái)險(xiǎn)公司如天安財(cái)險(xiǎn)、華泰財(cái)險(xiǎn)、永誠(chéng)財(cái)險(xiǎn)、華安財(cái)險(xiǎn)、永安財(cái)險(xiǎn)2011-2015年技術(shù)效率均值增長(zhǎng)高達(dá)4-12倍，而澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率卻呈現(xiàn)出小幅的負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。這說(shuō)明了我們國(guó)家同澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率差距越來(lái)越小，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)、操作、管理的技術(shù)水平有了提升。此外，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)的效率差距也在逐漸縮小，這意味著我國(guó)財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng)技術(shù)不能有效流通且缺乏有效淘汰機(jī)制的現(xiàn)象也正在朝好的方向轉(zhuǎn)變。

圖1也可以很好地佐證上述部分觀點(diǎn)，從圖1我們可以看出：我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率均值2013年開(kāi)始飆升，從0.36增長(zhǎng)到0.67，增幅高達(dá)近95%。到2015年，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率已經(jīng)超過(guò)了澳大利亞。而澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司恰巧呈現(xiàn)相反的趨勢(shì)，自從2013年后，該國(guó)保險(xiǎn)公司的效率均值一路下行。

(三)對(duì)比DEA方法下不同模型度量出的技術(shù)效率值

圖2 不同模型下技術(shù)效率值的對(duì)比

為了使得研究更加全面，本文把BCC、SBM模型和DEA窗口分析三個(gè)不同模型下度量出的技術(shù)效率均值在2011-2015年的變化進(jìn)行了比較。從圖4我們看到，三種不同方法度量出來(lái)的結(jié)果有一定的相似性，均顯示出震蕩調(diào)整后的反彈上升趨勢(shì)。2011-2013年間，不同模型度量出的效率均值變化趨勢(shì)略有不同，但是變化值都不大。2013年后，所有模型都顯示出技術(shù)效率值有較大幅度的提升。此外，該結(jié)論也表明SBM模型的確是一種比BCC更加嚴(yán)格的效率評(píng)價(jià)方法，前兩者把松弛變量這一無(wú)效率的因素也考慮在內(nèi)，擴(kuò)大了不同決策單元(DMU)之間的區(qū)分度。因此，本文選擇SBM模型是十分合理的。最后，由于考慮到SBM模型只適合于橫截面數(shù)據(jù)的分析，不適合用于分析面板數(shù)據(jù)，本文也使用了DEA窗口分析。從圖2中我們可以看到，除了2013年外，窗口分析同SBM模型得到的結(jié)果差距并不大，這也說(shuō)明了本文同時(shí)將兩種方法用于此研究的合理性。

五、 技術(shù)效率值的改進(jìn)路徑

當(dāng)本文使用SBM模型對(duì)31家保險(xiǎn)公司各個(gè)橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行度量時(shí)，DEA-Solver Pro 會(huì)計(jì)算出低效率(效率值小于1)財(cái)險(xiǎn)公司的投入改進(jìn)(松弛變量)路徑，也就是說(shuō)計(jì)算出既定產(chǎn)出下，各個(gè)投入量如何變化以達(dá)到技術(shù)有效率。對(duì)DEA-Solver Pro軟件度量出的結(jié)果整理后可得到表8至表10。限于文章篇幅，本文只對(duì)2011、2013、2015年技術(shù)效率值排名倒數(shù)的中澳兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司進(jìn)行投入改進(jìn)(松弛變量)分析并給出兩個(gè)國(guó)家低效率保險(xiǎn)公司需要投入改進(jìn)的均值。

表8 2011年低效率財(cái)險(xiǎn)公司的投入改進(jìn)(松弛變量)

從表8中我們可以看到，除了CGU Insurance Ltd對(duì)投資資產(chǎn)這一投入要素不需要精簡(jiǎn)之外，2011年所有低效率公司都需要對(duì)所有三項(xiàng)投入要素做精簡(jiǎn)。其中，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司最亟待解決的問(wèn)題是員工人數(shù)和投資資產(chǎn)的冗余。平均來(lái)看，在產(chǎn)出不變的情況下分別需要減少約3.29萬(wàn)員工以及145.87億元的投資以達(dá)到完全技術(shù)有效。在所有中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司中，中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)、平安財(cái)險(xiǎn)、中國(guó)太平洋財(cái)險(xiǎn)和永安財(cái)險(xiǎn)遇到了最為嚴(yán)重的員工冗余問(wèn)題，它們都需要裁員3萬(wàn)人以上。由于澳大利亞人口較少，保險(xiǎn)公司一般采取人口集約化模式，因此員工冗余問(wèn)題在澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司中并不嚴(yán)重，只需平均減少4346名員工即可。但是QBE Insurance (Australia) Ltd卻遇到了相對(duì)嚴(yán)重的員工冗余問(wèn)題，該財(cái)險(xiǎn)公司需要裁員約1.43萬(wàn)人。在投資資產(chǎn)的改進(jìn)路徑方面，中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)需要縮減近878.48億元投資資產(chǎn)，而平安財(cái)險(xiǎn)和中國(guó)太平洋財(cái)險(xiǎn)也都需要減少超過(guò)200億元以上的投資資產(chǎn)。澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司在投資資產(chǎn)的使用方面相比中國(guó)更為精簡(jiǎn)，平均只需減少約14.90億元的冗余投資。除此之外，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司在營(yíng)業(yè)費(fèi)用上需要平均精簡(jiǎn)接近62.35億元，是澳大利亞19.35億元營(yíng)業(yè)費(fèi)用精簡(jiǎn)額的近3.22倍。

表8和表9反映的內(nèi)容相類(lèi)似但也有所不同。首先，對(duì)比兩表我們可以發(fā)現(xiàn)，中澳兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司三項(xiàng)投入改進(jìn)均值的差距依舊明顯，但是中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司投資冗余的問(wèn)題得到了有效的控制，同澳大利亞的改進(jìn)均值的差距從2011年的9.97倍縮小到2013年的2.00倍。其次，2013年我國(guó)中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司員工人數(shù)冗余的問(wèn)題依然較為嚴(yán)重，平均需要裁員3.49萬(wàn)人，而澳大利亞方面員工冗余問(wèn)題依舊不顯著，平均只需裁員2305人。兩國(guó)在2013年?duì)I業(yè)費(fèi)用的精簡(jiǎn)額同2011年相比變化不大，但是中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司同澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司在營(yíng)業(yè)費(fèi)用上的使用效率差距依然存在。

表9 2013年低效率財(cái)險(xiǎn)公司的投入改進(jìn)(松弛變量)

詳細(xì)來(lái)看，中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)、中國(guó)太平洋財(cái)險(xiǎn)、平安財(cái)險(xiǎn)仍然是中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司中員工冗余問(wèn)題最嚴(yán)重的幾家公司，永安財(cái)險(xiǎn)的員工冗余問(wèn)題得到了較大緩解，從2011年的3.09萬(wàn)人冗余降到了2013年的不到1萬(wàn)人，而澳大利亞的QBE Insurance (Australia) Ltd 和Insurance Australia Group Ltd在該年遇到了相對(duì)較為嚴(yán)重的員工冗余問(wèn)題。在投資資產(chǎn)方面，中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)需減少近215.70億元，只占2011年需要改進(jìn)數(shù)值的約1/4。中國(guó)投資資產(chǎn)投入效率的改善還體現(xiàn)在平安財(cái)險(xiǎn)和陽(yáng)光財(cái)險(xiǎn)在2013年已經(jīng)不存在投資資產(chǎn)過(guò)多的問(wèn)題，它們?cè)诖送度胍氐乃沙谧兞繛?。同2011年相比，澳大利亞在2013年遇到了相對(duì)較為嚴(yán)重的投資冗余問(wèn)題。Insurance Australia Group Ltd需要減少投資資產(chǎn)約191.47億元，而Allianz Australia Insurance Ltd和QBE Insurance (Australia) Ltd也各自分別需要減少約148.50億元和141.51億元投資。在營(yíng)業(yè)費(fèi)用方面，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司平均需要減少費(fèi)用88.38億元，其中中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)、平安財(cái)險(xiǎn)和中國(guó)太平洋財(cái)險(xiǎn)需要減少的營(yíng)業(yè)費(fèi)用分別約為433.11億元、262.13億元和186.67億元，數(shù)目十分龐大，而澳大利亞平均需要精簡(jiǎn)費(fèi)用僅約13.89億元，其中表現(xiàn)最差的Insurance Australia Group Ltd也只需要減少約82.56億元。

表10給出了2015年31家財(cái)險(xiǎn)公司的投入改進(jìn)，首先我們能直觀的感受出，中國(guó)低效率財(cái)險(xiǎn)公司數(shù)目有了大幅度減少，這和前面得出的我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司2015年技術(shù)效率有了大幅度提升的結(jié)論是一致的。在投入要素改進(jìn)的三項(xiàng)中，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司員工冗余問(wèn)題依然較為嚴(yán)重，2015年平均需要裁員約4.38萬(wàn)人，其中問(wèn)題最嚴(yán)重的依然是中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)和中國(guó)太平洋財(cái)險(xiǎn)等幾家大型公司，而澳大利亞平均只需要精簡(jiǎn)2889人就可以在人員使用方面達(dá)到完全有效。2015年中澳兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司都優(yōu)化了投資資產(chǎn)的配置與使用，尤其是中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司，2015年僅需減少20.62億元投資資產(chǎn)的投入，同比2013年需要減少64.78億元再次有了很大幅度的改善，是中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率顯著提升的重要保障。中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的投資資產(chǎn)的改進(jìn)均值也超過(guò)了澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司，后者需要減少28.55億投資資產(chǎn)。在營(yíng)業(yè)費(fèi)用方面，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司平均需要減少104.18億元，其中中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)、中國(guó)人壽財(cái)險(xiǎn)和中國(guó)太平洋財(cái)險(xiǎn)分別需要減少營(yíng)業(yè)成本507.51億元、147.25億元和140.22億元。澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司營(yíng)業(yè)成本投入改進(jìn)均值為15.78億元，同2013年相比變化不大。

表10 2015年低效率財(cái)險(xiǎn)公司的投入改進(jìn)(松弛變量)

六、 總結(jié)

為了提高中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率，使其能夠參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，本文使用了SBM模型和SBM-DEA窗口分析對(duì)中國(guó)15家、澳大利亞16家，一共31家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司在2011-2015年間的技術(shù)效率和改進(jìn)路徑進(jìn)行了度量，得出如下結(jié)論：

第一，2011-2013年中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司，2014年兩國(guó)之間差距在慢慢縮小，觀察兩國(guó)效率均值的變化可以看出，2013年是兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，在均經(jīng)歷了不同程度的下跌后，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率觸底反彈，而澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司卻一蹶不振，此后技術(shù)效率水平跌至低谷，最終被中國(guó)反超。但是，通過(guò)對(duì)比同一年間兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司效率值時(shí)我們發(fā)現(xiàn)，雖然我國(guó)幾乎每年都有財(cái)險(xiǎn)公司被選為效率前沿面，但是仍有很多公司的技術(shù)效率水平一直較為低下，如華泰財(cái)險(xiǎn)和天安財(cái)險(xiǎn)2011年技術(shù)效率分別僅為0.08和0.04。反觀澳大利亞，除了Youi Pty Ltd、The Hollard Insurance Company Pty Ltd和QBE Insurance (Australia) Ltd技術(shù)效率較低外，其他公司的技術(shù)效率均值都較為接近，很多公司在多個(gè)年份都技術(shù)有效，公司之間的技術(shù)效率差距相比中國(guó)小了許多。從上面分析可以看出，雖然我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的效率整體有了較大的提升，但是我國(guó)財(cái)險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展仍不完善，市場(chǎng)機(jī)制不能淘汰一些技術(shù)效率低下的公司而導(dǎo)致了我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司個(gè)體技術(shù)差距較大，經(jīng)營(yíng)管理技術(shù)不能在市場(chǎng)中有效流通且缺乏淘汰機(jī)制。

第二，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司，尤其中小型的財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率均值在被研究的五年區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)總體上漲的勢(shì)頭，并在2015年逐漸反超澳大利亞。此外，我國(guó)各財(cái)險(xiǎn)公司之間技術(shù)效率差距也在逐漸縮小，這不僅說(shuō)明我們國(guó)家財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)管理水平的提高，也說(shuō)明我國(guó)財(cái)險(xiǎn)業(yè)市場(chǎng)正趨于完善。

最后，在效率改進(jìn)路徑方面，通過(guò)對(duì)比2011、2013、2015年中澳兩國(guó)各自低效率財(cái)險(xiǎn)公司的投入要素改進(jìn)和改進(jìn)均值，我們發(fā)現(xiàn)我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司投資資產(chǎn)的使用日趨合理，從2011年145.87億元投資資產(chǎn)的冗余到2013年僅需減少20.62億元投資資產(chǎn)的投入，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的投資資產(chǎn)改進(jìn)均值已經(jīng)少于澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的改進(jìn)均值，這是這些年來(lái)我國(guó)技術(shù)效率顯著提升的重要保障。但是我們還發(fā)現(xiàn)，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司員工冗余和營(yíng)業(yè)費(fèi)用投入過(guò)多的問(wèn)題還沒(méi)有得到有效地解決，這值得引起我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的重視并從這兩個(gè)投入要素的精簡(jiǎn)著手，進(jìn)一步提升我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的效率。

[注釋]

① 侯晉,朱磊. 我國(guó)保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)效率的非壽險(xiǎn)實(shí)證分析[J]. 南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究,2004,(4):108-112.

② 龍文文. 基于SFA方法的中國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司成本和利潤(rùn)效率測(cè)算[D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué), 2011.

③ 王忠強(qiáng). “一帶一路”戰(zhàn)略下我國(guó)海外投資保險(xiǎn)發(fā)展研究 [D].北京：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué), 2016.

④ 吳憨,吳軍. 中國(guó)·澳大利亞保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展的比較分析[J]. 上海保險(xiǎn),2006,(1):63+60.

⑤ 考慮到安邦財(cái)險(xiǎn)公司每年度會(huì)計(jì)報(bào)表中，同一年份數(shù)據(jù)差別較大，可能存在失真的情況，本文沒(méi)有測(cè)算此公司效率.考慮到中國(guó)出口信用保險(xiǎn)作為政策性保險(xiǎn)公司同一般財(cái)險(xiǎn)業(yè)務(wù)有很大不同，故也舍棄.考慮到是中國(guó)財(cái)險(xiǎn)再保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)財(cái)產(chǎn)再保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，而其他公司主要做原保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，所以，本文也不予考慮此公司.

⑥ 該數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)站：http://www.bvdinfo.com/en-gb/our-products/company-information/international-products/orbis-insurance.

⑦ 葉世綺,顏彩萍,莫?jiǎng)Ψ? 確定DEA指標(biāo)體系的B-D方法[J]. 暨南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與醫(yī)學(xué)版),2004,(3):249-255.

⑧ 投資資產(chǎn)=貨幣資本+拆出資本+交易性金融資產(chǎn)+衍生金融資產(chǎn)+買(mǎi)入反售金融資產(chǎn)+保護(hù)質(zhì)押貸款+定期存款+可供出售金融資產(chǎn)+持有至到期投資+長(zhǎng)期股權(quán)投資+投資性房地產(chǎn)(彭雪梅，2010).

⑨ 包括了業(yè)務(wù)及管理費(fèi)、手續(xù)費(fèi)及傭金支出和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)營(yíng)業(yè)稅.

⑩ 承保利潤(rùn)=已賺保費(fèi)-賠付支出+攤回賠付支出-提取保險(xiǎn)責(zé)任準(zhǔn)備金+攤回保險(xiǎn)責(zé)任準(zhǔn)備金-分保費(fèi)+攤回分保費(fèi)-手續(xù)費(fèi)及傭金-業(yè)務(wù)及管理費(fèi)-保險(xiǎn)業(yè)務(wù)營(yíng)業(yè)稅及附加(彭雪梅,2010).