保險(xiǎn)科技、經(jīng)營(yíng)效率及傳導(dǎo)機(jī)制研究

孫明明，裴 平，何 濤

（南京大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京210093）

一、引言

新冠肺炎疫情令保險(xiǎn)行業(yè)線下業(yè)務(wù)嚴(yán)重受阻，促使保險(xiǎn)行業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性和迫切性有了更為深刻的認(rèn)識(shí)，而保險(xiǎn)科技的快速發(fā)展為保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了契機(jī)。近十年來，中國(guó)的保險(xiǎn)科技迅速發(fā)展，科技與保險(xiǎn)融合，科技賦能保險(xiǎn)企業(yè)，保險(xiǎn)企業(yè)因數(shù)字化轉(zhuǎn)型而迸發(fā)出新的活力。各類人壽保險(xiǎn)企業(yè)、財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)、保險(xiǎn)中介企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)平臺(tái)紛紛布局保險(xiǎn)科技，依托保險(xiǎn)科技打造以轉(zhuǎn)型升級(jí)為特征的保險(xiǎn)新生態(tài)。它們通過自主開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品與服務(wù)，或與科技公司合作等方式，實(shí)現(xiàn)了線下和線上保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的大幅度增長(zhǎng)，優(yōu)化了業(yè)務(wù)流程，提升了保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。但是，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于保險(xiǎn)科技發(fā)展對(duì)中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響所做研究尚不多見，且不夠深入。深入剖析保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響，明確其傳導(dǎo)渠道，能夠?yàn)榧涌熘袊?guó)保險(xiǎn)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供理論依據(jù)和決策參考。

保險(xiǎn)科技是指由傳統(tǒng)或非傳統(tǒng)市場(chǎng)參與者利用信息技術(shù)為保險(xiǎn)企業(yè)提供特定解決方案的創(chuàng)新，即利用技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)現(xiàn)有保險(xiǎn)模式創(chuàng)新，以節(jié)省成本和提高效率（Stoeckli et al.，2018；Bun and Sopot，2018）［1-2］。從保險(xiǎn)科技的概念上可以看出，保險(xiǎn)科技最終目的是降低成本和提高效率，但遺憾的是，一直缺乏有效的理論對(duì)保險(xiǎn)科技影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的傳導(dǎo)渠道進(jìn)行研究。學(xué)者們也嘗試從保險(xiǎn)企業(yè)負(fù)債端、資產(chǎn)端和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為研究保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)的作用和影響路徑（完顏瑞云、鎖凌燕，2019）［3］，從保險(xiǎn)科技發(fā)展與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的關(guān)系上進(jìn)行研究（賈立文、萬鵬，2019）［4］，但是從未涉及保險(xiǎn)科技影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率傳導(dǎo)渠道的研究。本研究發(fā)現(xiàn)保險(xiǎn)科技依托云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實(shí)等相關(guān)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)產(chǎn)品線上化、差異化和個(gè)性化，能夠較好地解決保險(xiǎn)行業(yè)零碎化、碎片化的痛點(diǎn)。通過動(dòng)態(tài)定價(jià)、自動(dòng)承保和智能理賠，保險(xiǎn)企業(yè)減少了人力資源投入，極大地提高了經(jīng)營(yíng)效率，使得保險(xiǎn)企業(yè)保費(fèi)收入大幅增長(zhǎng)。此外，保險(xiǎn)公司的“孤島式運(yùn)營(yíng)”使得重復(fù)工作普遍存在，增加了風(fēng)控成本。保險(xiǎn)科技利用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)開啟了“智能風(fēng)控模式”，利用海量風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的智能預(yù)警和多維核驗(yàn)，從而降低保險(xiǎn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)支出等。因此，本文認(rèn)為保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率具有正向促進(jìn)作用。

基于以上考量，本文將通過實(shí)證研究檢驗(yàn)保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響，并深入分析其背后的傳導(dǎo)機(jī)制。為證實(shí)保險(xiǎn)科技與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率成正比，本文選取2010—2018年中國(guó)40家保險(xiǎn)企業(yè)樣本數(shù)據(jù)，利用自下而上逐級(jí)加權(quán)平均匯總法編制中國(guó)保險(xiǎn)科技指數(shù)，采用三階段DEA模型測(cè)算中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，建立模型實(shí)證檢驗(yàn)保險(xiǎn)科技對(duì)中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響。為明晰保險(xiǎn)科技影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的傳導(dǎo)渠道，本文主要從保險(xiǎn)企業(yè)的投入視角和產(chǎn)出視角進(jìn)行研究，實(shí)證檢驗(yàn)保險(xiǎn)科技通過保險(xiǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)收入、投資收益、賠付支出和業(yè)務(wù)管理費(fèi)等渠道影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的情況。此外，本文還研究了保險(xiǎn)科技對(duì)不同類別保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的異質(zhì)性。

本文的貢獻(xiàn)主要在于：①選取2010—2018年中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)樣本數(shù)據(jù)，從多個(gè)角度實(shí)證檢驗(yàn)了保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率有正向促進(jìn)作用，通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)后該結(jié)果依然成立。②揭示出保險(xiǎn)科技對(duì)不同類別保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率影響的異質(zhì)性，實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)保險(xiǎn)科技對(duì)人壽保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響更加顯著，同時(shí)還發(fā)現(xiàn)保險(xiǎn)企業(yè)成立年份對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率具有抑制作用。③創(chuàng)新性地從投入視角和產(chǎn)出視角，實(shí)證檢驗(yàn)保險(xiǎn)科技影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的傳導(dǎo)渠道，發(fā)現(xiàn)保險(xiǎn)科技可以通過保險(xiǎn)企業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入和業(yè)務(wù)管理費(fèi)傳導(dǎo)渠道影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。④根據(jù)研究結(jié)論，提出相關(guān)政策建議。

本文其他部分安排如下：第二部分是相關(guān)文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)；第三部分是研究設(shè)計(jì)與樣本數(shù)據(jù)；第四部分是實(shí)證檢驗(yàn)及其結(jié)果；第五部分是中介效應(yīng)檢驗(yàn)；第六部分是結(jié)論與建議。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

關(guān)于保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，已有不少研究成果。侯晉、朱磊（2004）［5］采用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型（DEA）對(duì)中資保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率不高的主要原因之一是集約化程度低，同時(shí)還發(fā)現(xiàn)集約化程度低明顯降低了保險(xiǎn)企業(yè)的盈利能力。姚樹潔等（2005）［6］使用DEA模型對(duì)中國(guó)22家保險(xiǎn)企業(yè)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)大型保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率明顯高于小型保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，直銷方式更有利于保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的提升。劉革、趙孟華（2006）［7］利用復(fù)合DEA模型對(duì)中國(guó)不同地區(qū)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，認(rèn)為東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率高于其他省份保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率最重要的影響因素是資產(chǎn)規(guī)模和人員投入。黃薇（2006）［8］采用隨機(jī)前沿分析（SFA）模型對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)的成本效率和利潤(rùn)效率進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)僅改變保險(xiǎn)企業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)并不能有效提高經(jīng)營(yíng)效率，公司治理結(jié)構(gòu)、組織形式、營(yíng)銷體系、資產(chǎn)規(guī)模和產(chǎn)品多元化程度是影響中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的主要因素。鐘凡（2009）［9］分析了中國(guó)人壽保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響因素，認(rèn)為在保險(xiǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的背景下，人壽保險(xiǎn)企業(yè)的利潤(rùn)主要來自投資收益，經(jīng)營(yíng)效率高的保險(xiǎn)企業(yè)雖然不能因?yàn)榧夹g(shù)效率和規(guī)模效率而獲得較高的利潤(rùn)，但可以在競(jìng)爭(zhēng)中獲得更多的市場(chǎng)份額。何潔、閆冰（2009）［10］分別使用DEA和SFA兩種模型對(duì)總保費(fèi)、標(biāo)準(zhǔn)保費(fèi)和分渠道保費(fèi)的產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)算，研究認(rèn)為大中城市的保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率不容樂觀，以其資金推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的特征較明顯，經(jīng)營(yíng)效率也有待進(jìn)一步提高。肖智、肖領(lǐng)（2010）［11］利用能處理負(fù)值的半定向徑向測(cè)算（SORM）方法分析了2005—2008年中國(guó)25家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率，發(fā)現(xiàn)中資保險(xiǎn)企業(yè)的平均經(jīng)營(yíng)效率要低于外資保險(xiǎn)企業(yè)。尚穎、賈士彬（2012）［12］采用DEA模型，對(duì)保險(xiǎn)專業(yè)代理機(jī)構(gòu)的技術(shù)效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率進(jìn)行分析，指出保險(xiǎn)專業(yè)代理機(jī)構(gòu)存在規(guī)模效率低下以及資本和營(yíng)業(yè)費(fèi)用投入過大等問題。田新民、李曉宇（2013）［13］通過建立擴(kuò)展型兩階段（CCR）模型，選取2006—2010年中國(guó)17家保險(xiǎn)企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)整體經(jīng)營(yíng)效率呈現(xiàn)出“N”字形趨勢(shì)，保險(xiǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率與公司成立時(shí)間和資產(chǎn)規(guī)模正相關(guān)。

上述文獻(xiàn)未涉及保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響，真正涉及保險(xiǎn)科技與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的研究起步較晚。賈立文、萬鵬（2019）［4］研究了保險(xiǎn)科技發(fā)展與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的關(guān)系，認(rèn)為保險(xiǎn)科技能夠提高財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。完顏瑞云、鎖凌燕（2019）［3］選擇2007—2017年中國(guó)31個(gè)省份的非平衡面板數(shù)據(jù)，就保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)的作用和影響路徑進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，認(rèn)為保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)負(fù)債端、資產(chǎn)端和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響是顯著且穩(wěn)健的。

以往研究很少涉及保險(xiǎn)科技對(duì)中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響，一方面是因?yàn)橹袊?guó)保險(xiǎn)科技發(fā)展的時(shí)間不長(zhǎng)，另一方面是因?yàn)橄嚓P(guān)研究所需要的樣本和數(shù)據(jù)不容易獲取。為了研究保險(xiǎn)科技對(duì)中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響，本文首先借鑒北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的編制方法，構(gòu)建和測(cè)算中國(guó)保險(xiǎn)科技指數(shù)，然后采用三階段DEA模型測(cè)算中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。在此基礎(chǔ)上，本文利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，選取2010—2018年中國(guó)20家人壽保險(xiǎn)企業(yè)和20家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)保險(xiǎn)科技對(duì)中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響及其傳導(dǎo)機(jī)制。

（二）研究假設(shè)

保險(xiǎn)科技是新生事物，關(guān)于保險(xiǎn)科技的內(nèi)涵和本質(zhì)，目前還沒有形成共識(shí)。本文認(rèn)為，保險(xiǎn)科技是指通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能和區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)，拓展保險(xiǎn)服務(wù)邊界，擴(kuò)大保險(xiǎn)市場(chǎng)規(guī)模，提升保險(xiǎn)理賠效率，降低保險(xiǎn)產(chǎn)品成本，進(jìn)而形成對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)服務(wù)產(chǎn)生重大影響的保險(xiǎn)新業(yè)態(tài)。保險(xiǎn)科技的本質(zhì)是保險(xiǎn)，雖然保險(xiǎn)科技的技術(shù)水平在不斷提升，但是保險(xiǎn)科技服務(wù)于經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償、資金融通和社會(huì)保障的保險(xiǎn)功能始終未變?？萍假x能保險(xiǎn)，保險(xiǎn)企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能和區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)可以替代傳統(tǒng)人力，在投保、核保、承保和理賠等環(huán)節(jié)嵌入科技手段，這有利于優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新，降低服務(wù)成本，防范各種風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。

保險(xiǎn)企業(yè)按照經(jīng)營(yíng)范圍和市場(chǎng)定位不同，可以分為人壽保險(xiǎn)企業(yè)和財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)。由于人壽保險(xiǎn)企業(yè)與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)在投保人、保險(xiǎn)標(biāo)的、保險(xiǎn)期限和市場(chǎng)特征等方面存在較大差異，因而兩類保險(xiǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率對(duì)保險(xiǎn)科技發(fā)展的敏感度不同。相比財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)，人壽保險(xiǎn)企業(yè)的業(yè)務(wù)流程更加單一和規(guī)范，理賠過程更加簡(jiǎn)單和快捷，因此保險(xiǎn)科技發(fā)展對(duì)提升人壽保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率發(fā)揮的作用更加明顯。因此，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率有正向促進(jìn)作用，且這種正向促進(jìn)作用在人壽保險(xiǎn)企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯。

剖析保險(xiǎn)科技影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的傳導(dǎo)渠道，要從保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的定義入手。保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率是指單位時(shí)間內(nèi)所完成的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量，單位時(shí)間內(nèi)完成的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)越多，即保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入越高、賠付支出越低，經(jīng)營(yíng)效率就越高，反之，經(jīng)營(yíng)效率就越低。因此，本文從產(chǎn)出視角和投入視角分析保險(xiǎn)科技影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的傳導(dǎo)機(jī)制。

從產(chǎn)出視角看，保險(xiǎn)科技通過增加保險(xiǎn)企業(yè)承保端和投資端收入影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。在承保端，保險(xiǎn)科技打破了地理等因素對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)的時(shí)空約束，實(shí)現(xiàn)了保險(xiǎn)產(chǎn)品的在線化，克服了傳統(tǒng)保險(xiǎn)營(yíng)銷無法解決的碎片化和零散化痛點(diǎn)，從而提升了保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入。根據(jù)長(zhǎng)尾理論，保險(xiǎn)科技的獲客范圍得到極大拓展，豐富了客戶的觸達(dá)路徑，增強(qiáng)了銷售渠道的能效。此外，保險(xiǎn)科技依托大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)客戶群體進(jìn)行細(xì)分，識(shí)別用戶需求、偏好和風(fēng)險(xiǎn)狀況，以此來繪制客戶畫像，實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)銷售主體向客戶的轉(zhuǎn)變，把熱銷的保險(xiǎn)產(chǎn)品向更加豐富的利基產(chǎn)品轉(zhuǎn)變，不斷創(chuàng)造高頻碎片化、差異化的個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品，進(jìn)而為客戶提供個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品定制和定價(jià)，使客戶由被動(dòng)選擇向主動(dòng)選擇轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，讓客戶享受多樣化的增值服務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入增加。在投資端，保險(xiǎn)科技能夠緩解信息不對(duì)稱情況，進(jìn)而改善委托代理關(guān)系中的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，從而提升保險(xiǎn)企業(yè)投資收益。互聯(lián)網(wǎng)以其空間和時(shí)間的穿透性為信息傳遞和共享提供了快速的虛擬通道，利用人工智能等技術(shù)建立監(jiān)督模型，當(dāng)保險(xiǎn)資金投資代理人做出任何不利于保險(xiǎn)資金投資委托人的決定及操作后，觸發(fā)智能監(jiān)督模型，從而實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)資金委托人對(duì)保險(xiǎn)資金代理人的有效監(jiān)督。保險(xiǎn)科技借助人工智能建模，可以通過資產(chǎn)模型由計(jì)算機(jī)得出最優(yōu)投資組合，可以通過多因子風(fēng)控模型更準(zhǔn)確地把握前瞻風(fēng)險(xiǎn)，可以通過信號(hào)監(jiān)控、量化手段制定擇時(shí)策略。人工智能、大數(shù)據(jù)的加持，使得保險(xiǎn)企業(yè)投資收益增加。因此，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2a：保險(xiǎn)科技通過保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入渠道對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生影響；

假設(shè)2b：保險(xiǎn)科技通過保險(xiǎn)投資收益渠道對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生影響。

從投入視角看，保險(xiǎn)科技通過降低賠付端和管理端支出影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。在賠付端，保險(xiǎn)科技借助物聯(lián)網(wǎng)和可穿戴設(shè)備感知場(chǎng)景、感知客戶的動(dòng)態(tài)變化，不僅可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程定損、極大地減少現(xiàn)場(chǎng)定損的投入，而且還可以根據(jù)感知設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的變化提早預(yù)判和告警潛在風(fēng)險(xiǎn)。保險(xiǎn)科技的區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化、不可篡改、可追溯性和安全可信等特點(diǎn)，有助于解決保險(xiǎn)產(chǎn)品同質(zhì)、保險(xiǎn)數(shù)據(jù)安全和保險(xiǎn)理賠欺詐等一系列難題，進(jìn)而推動(dòng)保險(xiǎn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。保險(xiǎn)科技借助海量交易數(shù)據(jù)和人工智能建模，解決保險(xiǎn)企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和參保人的信息不對(duì)稱、醫(yī)療保障缺位、控費(fèi)手段缺失、數(shù)據(jù)鏈斷裂等一系列問題，及時(shí)發(fā)現(xiàn)虛假報(bào)案、過度理賠和欺詐行為，降低核保理賠的風(fēng)險(xiǎn)，最終實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)企業(yè)賠付支出的降低。在管理端，保險(xiǎn)企業(yè)的業(yè)務(wù)管理費(fèi)主要包括人員工資、職工福利、辦公費(fèi)和差旅費(fèi)等，其中支出份額較大的是人員工資和職工福利。保險(xiǎn)科技發(fā)展改變了保險(xiǎn)企業(yè)主要依賴人工開展業(yè)務(wù)的粗放經(jīng)營(yíng)模式，可以大幅減少人力資源的投入，節(jié)約人力資源投入成本，減少工資和職工福利等支出。因此，本文提出假設(shè)3。

假設(shè)3a：保險(xiǎn)科技通過保險(xiǎn)賠付支出渠道對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生影響；

假設(shè)3b：保險(xiǎn)科技通過保險(xiǎn)業(yè)務(wù)管理費(fèi)渠道對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生影響。

三、研究設(shè)計(jì)與樣本數(shù)據(jù)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

在中國(guó)，保險(xiǎn)科技與互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)的內(nèi)涵幾乎相同。因此，從事互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的保險(xiǎn)企業(yè)可以作為本文的研究樣本。為使研究樣本具有廣泛性和可比性，根據(jù)規(guī)模相近和互聯(lián)網(wǎng)化程度較高的要求，本文選取平安人壽等20家人壽保險(xiǎn)企業(yè)和安盛天平等20家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)作為研究樣本。本文選取的樣本數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》、保險(xiǎn)企業(yè)的年報(bào)、中國(guó)銀行保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)批準(zhǔn)的保險(xiǎn)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品數(shù)量、中國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的合作第三方網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)量和合作保險(xiǎn)中介機(jī)構(gòu)數(shù)量，以及通過手工或Python爬蟲軟件從權(quán)威網(wǎng)站和媒體上抓取的相關(guān)數(shù)據(jù)。因?yàn)閺?010年開始，中國(guó)才比較完整地公布與披露本文所做研究需要的相關(guān)數(shù)據(jù)，而且2019年個(gè)別樣本數(shù)據(jù)尚不完整，所以本文選取的樣本數(shù)據(jù)時(shí)間為2010—2018年。

（二）關(guān)鍵變量構(gòu)建與測(cè)算

1.解釋變量

本文選擇保險(xiǎn)科技指數(shù)為解釋變量，保險(xiǎn)科技指數(shù)是衡量保險(xiǎn)科技發(fā)展水平的指標(biāo)。保險(xiǎn)科技指數(shù)編制所要考慮的因素包括中國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)協(xié)會(huì)官網(wǎng)披露的保險(xiǎn)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品數(shù)量、合作第三方網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)量、合作保險(xiǎn)中介機(jī)構(gòu)數(shù)量、保險(xiǎn)發(fā)展指數(shù)（創(chuàng)新能力），通過Python程序爬取當(dāng)年成立的保險(xiǎn)科技企業(yè)數(shù)量，以及北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心發(fā)布的省級(jí)普惠數(shù)字金融指數(shù)。為編制保險(xiǎn)科技指數(shù)，本文借鑒北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融中心編制互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)方法中關(guān)于三級(jí)指數(shù)權(quán)重和四級(jí)指數(shù)權(quán)重的思路［14］，參考李琴、裴平（2021）［15］銀行系金融科技指數(shù)的構(gòu)建，采用綜合實(shí)際調(diào)研、專家訪談、參考相關(guān)文獻(xiàn)的方法，設(shè)定互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品數(shù)量的權(quán)重為20%，合作第三方網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)量的權(quán)重為15%，合作保險(xiǎn)中介機(jī)構(gòu)數(shù)量的權(quán)重為15%，當(dāng)年成立的保險(xiǎn)科技企業(yè)數(shù)量的權(quán)重為20%，保險(xiǎn)發(fā)展指數(shù)（創(chuàng)新能力）的權(quán)重為15%，省級(jí)普惠數(shù)字金融指數(shù)的權(quán)重為15%。

保險(xiǎn)科技指數(shù)的測(cè)算采取自下而上逐級(jí)加權(quán)平均匯總的方法。由于2010年是保險(xiǎn)科技相關(guān)數(shù)據(jù)開始披露的年份，同時(shí)為方便本文實(shí)證檢驗(yàn)，設(shè)2010年的保險(xiǎn)科技指數(shù)為基準(zhǔn)值100。計(jì)算保險(xiǎn)科技指數(shù)，首先要計(jì)算環(huán)比指數(shù)，然后再基于環(huán)比指數(shù)，通過鏈?zhǔn)较喑说玫蕉ɑ笖?shù)。其計(jì)算公式如下：

2.被解釋變量

本文選擇保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率為被解釋變量，保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率是衡量保險(xiǎn)企業(yè)投入產(chǎn)出成效的指標(biāo)。關(guān)于保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的研究，Aigner等（1977）［16］提出隨機(jī)前沿分析（Stochastic Frontier Approach，SFA）模型，即首先確定生產(chǎn)函數(shù)類型，然后對(duì)確定的生產(chǎn)函數(shù)用最小二乘法、非線性回歸法和極大似然估計(jì)法進(jìn)行估計(jì)，并將殘差項(xiàng)分解為隨機(jī)殘差項(xiàng)和無效率殘差項(xiàng)，最后用無效率殘差項(xiàng)的條件期望值作為技術(shù)效率值。Charnes等（1978）［17］提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型，該方法首先維持決策單元的輸入和輸出保持不變，然后借助觀測(cè)樣本值和數(shù)學(xué)規(guī)劃共同確定相對(duì)有效邊界，并將各決策單元投影到相對(duì)有效邊界上，最后根據(jù)偏離程度確定決策單元效率的高低。Fired等（2002）［18］在Aigner和Charnes研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合SFA模型和DEA模型，提出了三階段DEA模型：第一階段采用傳統(tǒng)DEA模型，即以投入導(dǎo)向的可變規(guī)模收益BCC模型（由Banker，Charnes和Coper提出）計(jì)算出各決策單元的效率值和投入值的松弛變量；第二階段以松弛變量為被解釋變量，以外部環(huán)境因素為解釋變量，建立以投入為導(dǎo)向的SFA模型，以消除管理無效率因素和隨機(jī)誤差對(duì)松弛變量的影響，并計(jì)算出調(diào)整后的投入變量；第三階段針對(duì)調(diào)整后投入變量和原產(chǎn)出值，使用DEA模型對(duì)消除管理無效率因素和隨機(jī)誤差影響后的決策單元進(jìn)行經(jīng)營(yíng)效率測(cè)算。因?yàn)槿A段DEA模型同時(shí)考慮了管理無效率因素和隨機(jī)誤差的影響，能夠更加真實(shí)地反映決策單元的經(jīng)營(yíng)效率，所以本文選用三階段DEA模型測(cè)算保險(xiǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。

通過三階段DEA模型測(cè)算人壽保險(xiǎn)企業(yè)和財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率，可以得到綜合技術(shù)效率（crste）、純技術(shù)效率（vrste）和規(guī)模效率（scale）三個(gè)結(jié)果。綜合技術(shù)效率（crste）是對(duì)決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評(píng)價(jià)，純技術(shù)效率（vrste）是對(duì)受企業(yè)管理和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率的評(píng)價(jià)，規(guī)模效率（scale）反映的是由于企業(yè)規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率。三者之間的關(guān)系是綜合技術(shù)效率（crste）=純技術(shù)效率（vrste）×規(guī)模效率（scale）。考慮綜合技術(shù)效率（crste）是綜合了多方面因素，因此以此作為保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率TFP的代理變量。

3.控制變量

借鑒完顏瑞云、鎖凌燕（2019）［3］和黃星剛、楊敏（2020）［19］的研究方法，結(jié)合本文研究目的，選擇7個(gè)控制變量，以更全面地分析保險(xiǎn)科技發(fā)展對(duì)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響。①成立年份（Ly），是指保險(xiǎn)企業(yè)成立的年份，可以用來衡量保險(xiǎn)企業(yè)生存能力，保險(xiǎn)企業(yè)成立當(dāng)年記為1，以后每年加1。②保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入（Bc），是指保險(xiǎn)企業(yè)的保費(fèi)收入，可以用來衡量保險(xiǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)收入。③投資收益（Ic），是指保險(xiǎn)企業(yè)的利息、股息等投資性收益，可以用來衡量保險(xiǎn)企業(yè)投資收益。④賠付支出（Pc），是指保險(xiǎn)企業(yè)支付的原保險(xiǎn)合同賠付款項(xiàng)和再保險(xiǎn)合同賠付款項(xiàng)，可以用來衡量保險(xiǎn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制。⑤業(yè)務(wù)管理費(fèi)（Mf），是指保險(xiǎn)企業(yè)組織施工生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)所發(fā)生的管理費(fèi)用，可以用來衡量保險(xiǎn)企業(yè)的管理。⑥責(zé)任準(zhǔn)備金（Dd），是指保險(xiǎn)企業(yè)未到期責(zé)任準(zhǔn)備金、未決賠款準(zhǔn)備金和保險(xiǎn)保障基金，可以用來衡量保險(xiǎn)企業(yè)的負(fù)債。⑦實(shí)收資本（Ca），是指保險(xiǎn)企業(yè)實(shí)際收到的投資人投入的資本，可以用來衡量保險(xiǎn)企業(yè)的注冊(cè)資產(chǎn)規(guī)模。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臉?gòu)建

為驗(yàn)證假設(shè)1，即保險(xiǎn)科技與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率正相關(guān)，本文建立以下線性回歸模型：

其中：被解釋變量為保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率TFPi,t，其數(shù)值通過三階段DEA模型測(cè)算得到；解釋變量為保險(xiǎn)科技指數(shù)Iti,t，反映保險(xiǎn)科技發(fā)展水平，其數(shù)值通過自下而上逐級(jí)加權(quán)平均匯總的方法得到；控制變量包括保險(xiǎn)企業(yè)成立年份（Ly）、保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入（Bc）、投資收益（Ic）、賠付支出（Pc）、業(yè)務(wù)管理費(fèi)（Mf）、責(zé)任準(zhǔn)備金（Dd）和實(shí)收資本（Ca），其數(shù)值主要來源于中國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)協(xié)會(huì)披露的年報(bào)數(shù)據(jù)；αj為各變量系數(shù)，其中j=0，…，8；t表示時(shí)間維度，t=2010，…，2018；εi,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為驗(yàn)證假設(shè)2和假設(shè)3，即保險(xiǎn)科技影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的傳導(dǎo)機(jī)制，本文采用中介效應(yīng)模型來檢驗(yàn)傳導(dǎo)機(jī)制的存在。相對(duì)于其他檢驗(yàn)方法，中介效應(yīng)模型能夠有效降低乘積系數(shù)模型出現(xiàn)錯(cuò)誤的概率（溫忠麟、葉寶娟，2014）［20］。本文構(gòu)建的中介效應(yīng)模型如下：

式（3）中：被解釋變量為Medk，i，t，代表中介變量保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入（Bc）、投資收益（Ic）、賠付支出（Pc）、業(yè)務(wù)管理費(fèi)（Mf），考慮保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的影響，回歸時(shí)分別用上述4個(gè)變量除以當(dāng)年的總資產(chǎn)，其中k=1，…，4，表示各個(gè)中介變量，i表示第i個(gè)保險(xiǎn)企業(yè)，t表示年份；控制變量為Xi,t，代表保險(xiǎn)企業(yè)成立年份（Ly）、責(zé)任準(zhǔn)備金（Dd）和實(shí)收資本（Ca）等；βk為各變量系數(shù)，其中k=0，…，2；其他變量同式（2）中一致，在此不再贅述。

式（4）中：被解釋變量為TFPi，t；解釋變量為Medk，i，t；Xi，t為控制變量；γm為各變量系數(shù)，其中m=0，…，3；其他變量同式（2）中一致，在此不再贅述。

各變量及其說明見表1所列。

表1 變量及其說明

為直觀展示樣本變量的統(tǒng)計(jì)特征，本文對(duì)表1中各變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，其結(jié)果見表2所列。保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率均值為0.55，中位數(shù)為0.51，說明保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率呈現(xiàn)出右偏分布，有超過半數(shù)的保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率低于平均值，這反映出我國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率還有較大提升空間。保險(xiǎn)科技發(fā)展指數(shù)均值為5.89，小于其中位數(shù)6.25，說明保險(xiǎn)科技發(fā)展呈現(xiàn)左偏分布，表明保險(xiǎn)科技發(fā)展情況較好。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證檢驗(yàn)及其結(jié)果

（一）保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響

1.基準(zhǔn)回歸

為驗(yàn)證保險(xiǎn)科技與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率正相關(guān)，本文采用式（2），分別用三階段DEA模型所得的綜合技術(shù)效率（TFP/crste）、純技術(shù)效率（vrste）和規(guī)模技術(shù)效率（scale），對(duì)20家人壽保險(xiǎn)企業(yè)和20家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行全樣本企業(yè)回歸分析。本文的豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果P值為0，隨機(jī)效應(yīng)模型優(yōu)于固定效應(yīng)模型的原假設(shè)被顯著拒絕，因此采用固定效應(yīng)模型?？紤]同一家保險(xiǎn)企業(yè)不同年份之間的擾動(dòng)項(xiàng)一般存在自相關(guān)，所以采用保險(xiǎn)企業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，其結(jié)果見表3所列。

表3顯示，保險(xiǎn)科技指數(shù)（It）對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率（TFP/crste）、純技術(shù)效率（vrste）和規(guī)模技術(shù)效率（scale）的回歸系數(shù)分別為0.141、0.159和0.089，且均在1%水平上顯著，即保險(xiǎn)科技與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率正相關(guān)，說明保險(xiǎn)科技發(fā)展提高了保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率。這主要是因?yàn)楸ｋU(xiǎn)科技的應(yīng)用和發(fā)展可以促進(jìn)保險(xiǎn)企業(yè)的資源配置能力、資源使用效率和技術(shù)水平的提高，進(jìn)而使得保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率全面提高。由此，可驗(yàn)證假設(shè)1成立。

表3還顯示，保險(xiǎn)企業(yè)成立年份（Ly）對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率（TFP/crste）和規(guī)模技術(shù)效率（scale）的回歸系數(shù)分別為-0.004和-0.005，且均在1%水平上顯著，表明隨著保險(xiǎn)企業(yè)成立年份的增加，保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率略有下降，這主要是因?yàn)橹袊?guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)尚未完全放開，保險(xiǎn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)還不充分，保險(xiǎn)企業(yè)隨著成立年份的增加，其創(chuàng)新能力逐漸弱化，進(jìn)而抑制了保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的提高；投資收益（Ic）對(duì)純技術(shù)效率（vrste）的系數(shù)為0.051，且在1%水平上顯著，說明投資收益越高，保險(xiǎn)企業(yè)用于技術(shù)研發(fā)的資金會(huì)越多，因此保險(xiǎn)企業(yè)純技術(shù)效率（vrste）得以提升。

表3 保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率影響的全樣本實(shí)證檢驗(yàn)

2.異質(zhì)性分析

進(jìn)一步進(jìn)行異質(zhì)性分析，驗(yàn)證保險(xiǎn)科技與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率正相關(guān)在人壽保險(xiǎn)企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯，本文將全樣本企業(yè)分為20家人壽保險(xiǎn)企業(yè)和20家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)兩組分樣本企業(yè)，然后采用式（2），以保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率（TFP）為被解釋變量對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行分組回歸分析，其結(jié)果見表4所列。

表4 保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率影響的分樣本實(shí)證檢驗(yàn)

表4顯示，在人壽保險(xiǎn)企業(yè)樣本組，保險(xiǎn)科技指數(shù)（It）的系數(shù)為0.981且在1%水平上顯著，明顯大于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)樣本組保險(xiǎn)科技指數(shù)（It）的系數(shù)0.072，即保險(xiǎn)科技與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率正相關(guān)在人壽保險(xiǎn)企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯，說明保險(xiǎn)科技發(fā)展能更加有效地提高人壽保險(xiǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。這主要是因?yàn)槿藟郾ｋU(xiǎn)企業(yè)的業(yè)務(wù)流程比財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)的更單一、規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)化，保險(xiǎn)科技的標(biāo)準(zhǔn)化和程序化能夠較好地契合人壽保險(xiǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。綜上所述，假設(shè)1成立，保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率有正向促進(jìn)作用，且這種正向促進(jìn)作用在人壽保險(xiǎn)企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保障保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率影響回歸結(jié)果的可靠性和非隨機(jī)性，本文采用變量替換法、分樣本法和縮尾法等，對(duì)保險(xiǎn)科技與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率之間的關(guān)系做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.變量替換法

借鑒完顏瑞云、鎖凌燕（2019）［3］和黃星剛等（2020）［19］的研究做法，選擇北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)中的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)分項(xiàng)指數(shù)（It′）來替代保險(xiǎn)科技指數(shù)。該指數(shù)以“螞蟻科技”保險(xiǎn)海量底層交易賬戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，首先選取“每萬人支付寶用戶中被保險(xiǎn)用戶數(shù)”“人均保險(xiǎn)筆數(shù)”和“人均保險(xiǎn)金額”三個(gè)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)指標(biāo)，然后對(duì)這三個(gè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理，接著根據(jù)層次分析的變異系數(shù)賦權(quán)法確定具體業(yè)務(wù)指標(biāo)權(quán)重，最后計(jì)算出保險(xiǎn)業(yè)務(wù)分項(xiàng)指數(shù)。公式（2）中將保險(xiǎn)科技指數(shù)這個(gè)變量替換為It′，然后分別對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)全樣本進(jìn)行回歸，其結(jié)果見表5第（1）列。

2.縮尾法

為避免可能存在的極端值對(duì)實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果的影響，有必要對(duì)選定變量進(jìn)行1%和99%分位的縮尾處理，并重新進(jìn)行回歸分析，其結(jié)果見表5第（2）列。

3.變化保險(xiǎn)科技編制權(quán)重

遠(yuǎn)程用電檢查系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集功能，主要對(duì)過電壓、過電流以及功率等參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。首先，根據(jù)偵聽遠(yuǎn)程終端接收數(shù)據(jù)信息，然后邏輯分析程序采用“SEMMA”方法論進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如下圖所示。

為了消除保險(xiǎn)科技指數(shù)編制時(shí)權(quán)重選擇對(duì)回歸結(jié)果的影響，本部分對(duì)前文設(shè)定的權(quán)重重新進(jìn)行考慮。自2020年新冠疫情暴發(fā)以來，保險(xiǎn)企業(yè)線下業(yè)務(wù)受到嚴(yán)重影響，越來越多的保險(xiǎn)企業(yè)意識(shí)到發(fā)展保險(xiǎn)科技的重要性，保險(xiǎn)企業(yè)發(fā)展保險(xiǎn)科技的路徑由依賴創(chuàng)新轉(zhuǎn)向自主創(chuàng)新，即保險(xiǎn)企業(yè)更傾向于成立保險(xiǎn)科技子公司，以便進(jìn)行自主創(chuàng)新。因此，本部分重新對(duì)權(quán)重進(jìn)行設(shè)定，上調(diào)當(dāng)年成立的保險(xiǎn)科技企業(yè)數(shù)量的權(quán)重為30%，下調(diào)合作第三方網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)量的權(quán)重為10%、合作保險(xiǎn)中介機(jī)構(gòu)數(shù)量的權(quán)重為10%、保持互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品數(shù)量的權(quán)重為20%、保險(xiǎn)發(fā)展指數(shù)（創(chuàng)新能力）的權(quán)重為15%，省級(jí)普惠數(shù)字金融指數(shù)的權(quán)重為15%。用新的保險(xiǎn)科技指數(shù)重新進(jìn)行回歸，其結(jié)果見表5第（3）列。

表5第（1）列全樣本保險(xiǎn)科技指數(shù)（It′）的回歸系數(shù)為0.063，且在1%水平上顯著；第（2）列保險(xiǎn)科技指數(shù)（It）的回歸系數(shù)為0.090，且在1%水平上顯著；第（3）列保險(xiǎn)科技指數(shù)（It）的回歸系數(shù)為0.086，且在1%水平上顯著。由此可知，解釋變量替換后，保險(xiǎn)科技發(fā)展對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率仍具有正向促進(jìn)作用，且縮尾法和變換保險(xiǎn)科技編制權(quán)重回歸結(jié)果與之前基本一致，證明回歸結(jié)果比較穩(wěn)健。

表5 保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（三）內(nèi)生性問題

鑒于保險(xiǎn)企業(yè)發(fā)展保險(xiǎn)科技是提升保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的理性選擇，而保險(xiǎn)科技發(fā)展與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率之間存在雙向因果關(guān)系會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問題，本部分即對(duì)其內(nèi)生性問題進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.引入滯后變量

考慮保險(xiǎn)企業(yè)當(dāng)前的經(jīng)營(yíng)效率不會(huì)影響其前期的保險(xiǎn)科技發(fā)展程度，本文使用保險(xiǎn)科技的滯后一期值替代當(dāng)期值，對(duì)模型重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表6第（1）列。

此外，考慮保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率往往具有持續(xù)性，即存在時(shí)間維度上的自相關(guān)性，本文將被解釋變量保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的滯后一期引入模型中，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型，采用系統(tǒng)高斯混合模型（GMM）方法進(jìn)行估計(jì)，以解決反向因果、遺漏變量等造成的內(nèi)生性問題。首先采用面板Fisher檢驗(yàn)對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)解釋變量和被解釋變量都是平穩(wěn)的，然后以變量的滯后項(xiàng)及差分滯后項(xiàng)作為工具變量，使用兩步系統(tǒng)GMM方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果見表6第（2）列。

2.工具變量法

為進(jìn)一步使得保險(xiǎn)科技發(fā)展對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率影響的回歸結(jié)果更可靠，本部分采用工具變量法進(jìn)行內(nèi)生性問題檢驗(yàn)。借鑒謝絢麗等（2018）［21］的做法，選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率（INT）作為保險(xiǎn)科技發(fā)展的工具變量，回歸結(jié)果見表6第（3）列。

表6第（1）列保險(xiǎn)科技指數(shù)（It）滯后一期的系數(shù)為0.205，且在1%水平上顯著，說明保險(xiǎn)科技發(fā)展滯后一期與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率顯著正相關(guān)；第（2）列保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率（TFP）滯后一期的系數(shù)為0.177，且在1%水平上顯著；第（3）列在引入工具變量后，保險(xiǎn)科技發(fā)展指數(shù)（It）的系數(shù)為0.150，且在1%水平上顯著。綜上所述，表6中核心解釋變量的結(jié)果與上文回歸結(jié)果基本保持一致，表明本文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

表6 保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率影響的內(nèi)生性檢驗(yàn)

五、中介效應(yīng)檢驗(yàn)：保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響機(jī)制研究

（一）產(chǎn)出視角：保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入和投資收益?zhèn)鲗?dǎo)渠道

為驗(yàn)證假設(shè)2，即從產(chǎn)出視角研究保險(xiǎn)科技影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的傳導(dǎo)渠道，本文采用式（3）和式（4），分別從產(chǎn)出視角和投入視角對(duì)保險(xiǎn)科技影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入、投資收益、賠付支出和業(yè)務(wù)管理費(fèi)四個(gè)傳導(dǎo)渠道進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)和回歸分析。

根據(jù)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的概念可知，保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入和投資收益的增加均可導(dǎo)致保險(xiǎn)企業(yè)產(chǎn)出的增長(zhǎng)，進(jìn)而會(huì)影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。本文以保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入和投資收益為中介變量，檢驗(yàn)保險(xiǎn)科技通過保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入和投資收益?zhèn)鲗?dǎo)渠道對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響。根據(jù)中介效應(yīng)模型，同時(shí)對(duì)式（3）和式（4）進(jìn)行回歸，其結(jié)果見表7所列。

表7 中介效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)：產(chǎn)出視角

表7第（1）列中保險(xiǎn)科技指數(shù)（It）對(duì)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入（Bc）的影響系數(shù)為-0.412，在1%水平上通過顯著性檢驗(yàn)，表明保險(xiǎn)科技發(fā)展降低了保險(xiǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)收入；第（2）列中保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入（Bc）對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率（TFP）的影響系數(shù)為0.018，表明保險(xiǎn)企業(yè)收入的增加提升了保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，但是未通過顯著性檢驗(yàn)。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)規(guī)則，保險(xiǎn)科技發(fā)展對(duì)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入的影響系數(shù)和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響系數(shù)中有一個(gè)不顯著時(shí)，需要進(jìn)一步做Sobel檢驗(yàn)，若通過Sobel檢驗(yàn)，則說明中介效應(yīng)成立。表7第（1）列中Sobel檢驗(yàn)的P值為0.063，即說明中介效應(yīng)在10%水平下通過顯著性檢驗(yàn)，表明保險(xiǎn)科技發(fā)展通過保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入傳導(dǎo)渠道影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。同時(shí)，第（1）列中Sobel的中介效應(yīng)占比為0.402，表明保險(xiǎn)科技發(fā)展通過保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入傳導(dǎo)渠道影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的中介效應(yīng)比例為40.2%。因此，本文假設(shè)2a成立，即保險(xiǎn)科技通過保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入渠道對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生影響。

表7第（3）列中保險(xiǎn)科技指數(shù)（It）對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)投資收益（Ic）的影響系數(shù)為0.654，但未通過顯著性檢驗(yàn)；而保險(xiǎn)企業(yè)投資收益（Ic）對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率（TFP）的影響系數(shù)為-0.025，但未通過顯著性檢驗(yàn)。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)規(guī)則，保險(xiǎn)科技發(fā)展對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)投資收益的影響系數(shù)和保險(xiǎn)企業(yè)投資收益對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響系數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)，說明保險(xiǎn)科技發(fā)展通過保險(xiǎn)企業(yè)投資收益?zhèn)鲗?dǎo)渠道無法對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生影響。因此本文假設(shè)2b不成立?？赡艿脑蚴牵罕ｋU(xiǎn)企業(yè)進(jìn)行投資的方式主要是通過第三方進(jìn)行委托代理，此時(shí)保險(xiǎn)企業(yè)發(fā)展保險(xiǎn)科技并不能影響投資收益。

（二）投入視角：保險(xiǎn)賠付支出和業(yè)務(wù)管理費(fèi)傳導(dǎo)渠道

根據(jù)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的概念可知，保險(xiǎn)企業(yè)賠付支付和業(yè)務(wù)管理費(fèi)的增加均可導(dǎo)致保險(xiǎn)企業(yè)投入的增長(zhǎng)，進(jìn)而會(huì)影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。本文以保險(xiǎn)企業(yè)賠付支出和業(yè)務(wù)管理費(fèi)為中介變量，檢驗(yàn)保險(xiǎn)科技通過保險(xiǎn)企業(yè)賠付支出和業(yè)務(wù)管理費(fèi)傳導(dǎo)渠道對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響。根據(jù)中介效應(yīng)模型，同時(shí)對(duì)式（3）和式（4）進(jìn)行回歸，其結(jié)果見表8所列。

表8 中介效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)：投入視角

表8第（1）列中保險(xiǎn)科技指數(shù)（It）對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)賠付支出（Pc）的影響系數(shù)為0.715，表明保險(xiǎn)科技發(fā)展增加了保險(xiǎn)企業(yè)賠付支出，但未通過顯著性檢驗(yàn)；第（2）列中保險(xiǎn)企業(yè)賠付支出（Pc）對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率（TFP）的影響系數(shù)為0.033，表明保險(xiǎn)企業(yè)收入的增加提升了保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，但是未通過顯著性檢驗(yàn)。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)規(guī)則，保險(xiǎn)科技發(fā)展對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)賠付支出的影響系數(shù)和賠付支出對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響系數(shù)都不顯著時(shí)，說明保險(xiǎn)科技發(fā)展通過保險(xiǎn)企業(yè)賠付支出傳導(dǎo)渠道不會(huì)影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，因此，假設(shè)3a不成立?？赡艿脑蚴牵罕ｋU(xiǎn)企業(yè)發(fā)展保險(xiǎn)科技主要應(yīng)用在產(chǎn)品創(chuàng)新等領(lǐng)域，對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理重視程度不夠，導(dǎo)致保險(xiǎn)科技發(fā)展無法降低保險(xiǎn)企業(yè)賠付支出。

表8第（3）列中保險(xiǎn)科技指數(shù)（It）對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)管理費(fèi)（Mf）的影響系數(shù)為-0.385，表明保險(xiǎn)科技發(fā)展降低了保險(xiǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)管理費(fèi)，且在1%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)；第（4）列中保險(xiǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)管理費(fèi)（Mf）對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率（TFP）的影響系數(shù)為-0.025，表明保險(xiǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)管理的減少可以提升保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，且在10%水平上通過顯著性檢驗(yàn)。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)規(guī)則，保險(xiǎn)科技發(fā)展對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)管理費(fèi)的影響系數(shù)和業(yè)務(wù)管理費(fèi)對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響系數(shù)都顯著時(shí)，說明保險(xiǎn)科技發(fā)展通過業(yè)務(wù)管理費(fèi)傳導(dǎo)渠道可以對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生影響。同時(shí)，第（3）列中Sobel的中介效應(yīng)占比為0.396，表明保險(xiǎn)科技發(fā)展通過保險(xiǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)管理費(fèi)傳導(dǎo)渠道影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的中介效應(yīng)比例為39.6%。因此，假設(shè)3b成立。

六、結(jié)論與建議

在借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)和深入調(diào)研的基礎(chǔ)上，本文編制保險(xiǎn)科技指數(shù)，測(cè)算保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，選取2010—2018年中國(guó)20家人壽保險(xiǎn)企業(yè)和20家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了保險(xiǎn)科技對(duì)中國(guó)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響：①保險(xiǎn)科技對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率有正向促進(jìn)作用，說明保險(xiǎn)科技發(fā)展有利于提高保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，這一結(jié)論在經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立；與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)相比，保險(xiǎn)科技與保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率正相關(guān)在人壽保險(xiǎn)企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯；隨著保險(xiǎn)企業(yè)成立年份的增加，保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率有所弱化。②保險(xiǎn)科技影響保險(xiǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的傳導(dǎo)渠道是保險(xiǎn)科技可以提高保險(xiǎn)企業(yè)的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入，同時(shí)保險(xiǎn)科技可以降低保險(xiǎn)企業(yè)的業(yè)務(wù)管理費(fèi)。

基于上述結(jié)論，本文提出以下對(duì)策性建議：①政府部門，特別是保險(xiǎn)行業(yè)監(jiān)督管理部門要出臺(tái)相關(guān)鼓勵(lì)政策和優(yōu)惠措施，如稅收優(yōu)惠、專項(xiàng)資金補(bǔ)貼和分擔(dān)保險(xiǎn)科技研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等，引導(dǎo)和支持保險(xiǎn)企業(yè)的保險(xiǎn)科技研發(fā)與應(yīng)用。②保險(xiǎn)企業(yè)要進(jìn)一步加強(qiáng)與科技企業(yè)和高等院校的跨界合作，借助合作伙伴的科技優(yōu)勢(shì)，為保險(xiǎn)企業(yè)發(fā)展保險(xiǎn)科技奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；人壽保險(xiǎn)企業(yè)和財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)都要加大對(duì)保險(xiǎn)科技的投入，積極利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能和區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)，拓展業(yè)務(wù)邊界、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，創(chuàng)新產(chǎn)品與服務(wù)，特別是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)要制定更加規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)化的業(yè)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)；保險(xiǎn)企業(yè)要守正創(chuàng)新，回歸保險(xiǎn)業(yè)務(wù)本源，依靠保險(xiǎn)科技在產(chǎn)品開發(fā)、精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)控制等方面發(fā)力，提高保險(xiǎn)企業(yè)純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率，從而提高保險(xiǎn)業(yè)務(wù)收入，同時(shí)加強(qiáng)經(jīng)營(yíng)分析、成本控制、資金運(yùn)作，降低保險(xiǎn)企業(yè)的業(yè)務(wù)管理費(fèi)。