保险公司多元化经营对绩效的影响

王志芳+张强春

摘要：

多元化经营是中国保险业发展的重要趋势，但多元化能否给保险企业经营绩效带来益处是值得探究的问题。以中国40家主要财产保险公司2007-2012年面板数据的实证分析表明，保险公司的产品多元化对经营绩效有负效应，而地区多化化对公司绩效的影响不显著;各险种的产业集中度对公司盈利影响不显著，但对盈利波动有一定影响;公司规模、保险资金投资运用率、负债率对公司业绩有明显正效应。为此，保险公司应积极推进专业化经营，并强化以盈利为导向，同时，在政策上应加快保险市场化改革，支持保险公司做大做强。

关键词：多元化;保险业;公司绩效;财产保险公司

中图分类号：F8424文献标志码：A文章编号：

10085831（2015）05010709

经营多样化的业务，还是专注于某一领域，是企业经营发展必须作出的战略选择。学术界对企业多元化经营与绩效的关系进行了深入研究，这些研究广泛渗透到各个行业或领域，但结论并不一致。就保险业而言，国外有的研究表明多元化有利于提升经营绩效，有的则相反。从中国保险业看，近年来保险业务快速增长，保险公司数量大幅增加，公司类型除原有的财产保险、人寿保险两类外，农业保险、责任保险、汽车保险、健康保险、养老保险等专业性保险公司纷纷成立，一些公司经营法定业务范围内的所有险种类别，而有的仅专注于几个险种。险种多元化程度对公司经营业绩有何影响？多元化程度越高越好，还是越低越好？值得探究。保险机构的多元化经营在财产保险领域尤为鲜明，财产保险公司的业务范围跨度大，不同业务类型差异大，如通常的险种划分达14个，既包括财产保险业务，也包括意外伤害、短期健康险等人身保险业务;而财产保险业务既包括狭义的财产损失保险，也包括责任保险、信用保险、保证保险、农业保险等。因此，以财产保险公司为代表，实证分析多元化经营对公司绩效的影响，对于验证企业多元化理论，探究保险业经营发展规律具有积极意义。

一、文献回顾

自20世纪50年代美国学者Ansoff提出多元化的概念以来，多元化经营一直是经济管理研究的热点领域之一，相关研究涉及多元化经营的原因、动机、方式、影响等诸多方面。其中，大量研究深入分析了多元化经营与绩效的关系。从内在机制看，企业多元化经营可能带来协同效应，产生范围经济，增强市场力量，形成内部市场，提升资源配置效率，分散企业经营风险＼[1＼]，这些都对企业绩效产生有利影响。同时，多元化经营也会导致企业内部资源分散、协调难度增大、委托代理问题、效率下降等问题＼[2＼]，对企业绩效产生负面影响。为此，许多学者从实证角度检验多元化经营与绩效的关系，但结论并不一致，有的研究表明二者存在正相关关系＼[3＼]，有的研究结果则为负相关关系＼[4＼]，也有研究结论为存在非线性关系＼[5＼]。

20世纪70年代国外开始出现对保险机构多元化经营问题的研究，进入21世纪后此类研究明显增多。这些研究在内容上，主要涉及保险公司多元化经营的原因、对绩效的影响等方面;在方法上，主要依据企业多元化经营理论假说，实证检验保险机构的情况。就保险机构多元化经营对绩效的影响而言，实证分析尚未得出一致性的结果。有的研究认为多元化经营对保险机构的业绩存在正效应＼[6＼]，但多数研究表明，多元化经营会损害保险机构的绩效或市场价值，如Hoyt和Trieschmann＼[7＼]、Liebenberg和Sommer＼[8＼]、Cummins等＼[9＼]、Shim＼[10＼]等对美国保险市场的研究均表明，多元化经营的保险机构，其市场表现或绩效不如专业化经营的保险机构。当然，多元化经营对保险机构绩效的影响可能更加复杂，如Elango等＼[11＼]的研究表明，财产险公司多元化经营与业绩存在非线性关系，而Hardwick和Adams＼[12＼]的研究表明，多元化经营对保险机构业绩的影响，与考察期限及市场景气状况有关，短期（或景气年份）不同于长期（或衰退年份）。

近年来，国内学者也开始关注保险机构多元化经营问题。高海霞＼[13＼]将保险机构多元化经营划分为专业化、混业、分业、综合经营等阶段，并分析了多元化对经营风险和绩效的影响，认为多元化有助于分散保险经营风险。喻罗林＼[14＼]研究表明，中国保险机构多元化经营与绩效存在弱的正相关关系。李瑞红＼[15＼]研究表明，财产保险机构多元化经营与绩效存在非线性关系。许莉等＼[16＼]实证分析发现，中国财产保险机构的多元化经营对绩效影响是非线性的。张强春和王志芳＼[17＼]研究发现保险公司多元化经营不利于健康保险业务发展。此外，张强春＼[18＼]对中国财产保险公司多元化经营动机的研究表明，保险公司产品多元化经营受到追求盈利、扩张规模、分散风险、内部资本配置、公司治理等方面因素的影响。

总而概之，国内对保险公司多元化经营问题的研究有以下特点：一是相关研究刚刚起步，文献数量较少，也没有一致性的研究结论;二是实证研究的样本数量和观测值较少，如高海霞＼[13＼]、喻罗林＼[14＼]的研究对象分别为10家、8家保险机构，李瑞红＼[15＼]的研究仅限于甘肃省财产保险公司，许莉等＼[16＼]样本中多数年份的公司数量仅为几家、20几家，观测值共131组;三是研究的样本期间多是在2006年以前，个别研究能到2008年，实际上2006年以来中国保险市场的变化很大，而对这段时期的研究尚处于空白;四是实证分析的模型和方法较为简单，很多研究未做严格的检验。针对现有研究的不足，本文以2007-2012年中国40家财产保险公司的均衡面板数据，采用多组解释变量和被解释变量，并充分考虑相关因素的影响，对保险公司多元化经营对绩效的影响进行实证分析。

二、数据、模型和方法

（一）样本、数据与变量选择

2006年以来中国保险机构大量增加，2012年末共有62家财产险公司。为尽可能扩大样本数量并反映近年来的趋势变化，本文将研究区间确定为2007-2012年。2007年以前成立的财产险公司有41家endprint

本文的研究对象为直接保险公司。劳合社（中国）保险公司成立于2007年，但成立之初仅经营再保险业务，2010年才开始经营直接保险业务，因此本文样本未包括该公司。，其中中国出口信用保险公司为专营出口信用保险的政策性保险公司，鉴于该公司的特殊性而予以剔除，这样样本中共有40家公司。样本公司在中国财产险市场的份额，2007年为98.39%，虽然逐年下降，但2012年仍达93.91%，具有较好的代表性。数据来源为中国保险年鉴、中国保监会及样本公司网站。根据研究需要，本文的研究变量如下。

1.被解释变量

本文从经营绩效的角度考察多元化的影响。对公司绩效的衡量，有的研究采用以账面价值为基础的资产收益率（ROA）或净资产收益率（ROE），以及对其进行风险调整后的指标＼[8，10-11＼]。有的研究采用以股票市场价值为基础的托宾Q值，如Liebenberg和Sommer＼[8＼]、Elango等＼[11＼]的研究均在稳健性分析中采用托宾Q值代替资产收益率作实证分析。本文样本中几乎没有上市公司，并考虑到40家样本公司中有7家公司部分年份的净资产为负而无法计算净资产收益率，因此主要采用资产收益率（ROA）作为衡量指标，同时对去掉7家净资产为负的公司后的样本采用净资产收益率（ROE）作为进一步的稳健性检验。

保险公司的高资产收益率可能伴有高风险暴露，并具有大的波动性。在国外保险公司多元化与绩效关系的实证研究中，在采用ROA、ROE为被解释变量的同时，一般把风险调整后的资产收益率（AROA）也作为被解释变量＼[8，10-11＼]，进行稳健型分析。因此，本文将该指标作为被解释变量，以考察多元化对平滑收益率波动后的影响。该指标以公司资产收益率除以最近3年资产收益率的标准差来衡量国外文献中有的研究采用5年、甚至10年标准差，但也有的研究采用3年标准差＼[11＼]，考虑到一些样本公司的成立时间不长，本文采用3年标准差，即使这样，在2007年样本中仍有6家公司成立时间在3年以内，只能用2年标准差或不用标准差进行处理。计算公式为

AROAi，t=ROAi，t/SDi，t～2～i，t，SDi，t-2～i，t

为t-2、t-1、t年ROA的标准差。。

2.解释变量：产品多元化

在现有文献中，衡量保险公司经营多元化的方法有以下几种：一是调整的赫芬达尔指数（Adjusted Herfindahl index）。赫芬达尔指数（HI）是衡量产业集中度的指标，在企业多元化研究中通常用来衡量业务集中度。多元化与集中化是相对的概念，因此“1减HI”即可衡量多元化或者说分散化的程度＼[19＼]。二是熵指数（Entropy Measure）。熵是从物理学扩展到管理学中的概念，熵指数值越大，多元化程度越高＼[11，16＼]。三是虚拟变量法。多元化（即1条以上产品线）经营的公司与非多元化公司分别取值1和0＼[2，11＼]。四是Rumelt范围指数。用保险公司最大一项业务的保费收入占比来代表专业化比率，用“1减去专业化比率”来衡量多元化程度＼[13-14＼]。

本文以中国保险行业统计和监管对财产保险公司险种类别的划分为依据目前，中国保险行业统计和监管将财产保险公司业务划分为企业财产保险、家庭财产保险、机动车辆保险、船舶保险、工程保险、货物运输保险、责任保险、信用保险、保证保险、农业保险、特殊风险保险、意外伤害保险、短期健康保险、其他等14类。，将每一险种类别视作1条产品线，共14条产品线，考察各保险公司对这14类产品的多元化经营程度。一是采用最常用的“调整的赫芬达尔指数”来衡量。如第i家公司t年n条产品线的赫芬达尔指数（HHI）为：

HHIi，t=nj=1Pi，j，tPi，t2（1）

产品多元化程度表示为：

PDIV1i，t=1-HHIi，t（2）

其中，Pi，j，tPi，t为第j条产品线的保费收入在该公司保费收入中的占比，n≤14。

0≤PDIV1i，t≤1，PDIVi，t的值越大，多元化程度越高。

二是采用熵指数来衡量，产品多元化程度表示为：

PDIV2i，t=nj=1Pi，j，tPi，j，t*lnPi，tPi，j，t2（3）

3.控制变量

（1）地区多元化。在Liebenberg和Sommer＼[8＼]、Shim＼[10＼]、Elango等＼[11＼]、许莉等＼[16＼]等研究中均将地区多元化作为保险公司经营绩效的控制变量，除许莉等＼[16＼]外，其余研究均表明地区多元化对公司绩效有显著的负效应。因此本文也将地区多元化作为重要的控制变量。对中国保险业而言，地区多元化还有更重要的意义：中国多数保险公司成立时间不长，处于扩张阶段，通过扩大经营区域来追求规模的意愿很强烈，地区多元化是公司保费收入增长的重要因素。在现有文献中，地区多元化均以“调整的赫芬达尔指数”衡量，本文也用该指标，以各保险公司在中国大陆31个省（市、自治区）的保费收入计算。

（2）产业集中度。险种行业的产业集中度越高，经营该险种的保险机构越可能采取高定价，并带来高盈利。Liebenberg和Sommer＼[8＼]的研究将该指标作为控制变量，实证结果表明其与业绩存在较为显著的正效应。本文也将该指标作为控制变量，考察各险种的产业集中度对公司经营绩效和业务发展的影响。首先计算每年（t=2007，…，2012）各险种类别（j=1，2，…，14）对各公司（i=1，2，…，40）的赫芬达尔指数：

HHIi，t=nj=1Pi，j，tPj，t2（4）

保险公司对险种行业的参与度用该险种保费收入在公司总保费收入中的占比表示：

wi，j，t=Pi，j，tPi，t（5）

以wi，j，tendprint

为权重与各险种类别的赫芬达尔指数相乘的和，即为该公司该年度的产业集中度指标

WCINi，t=14j=1wi，j，t×HHIj，t（6）

（3）公司规模。通常认为规模代表了企业获取资源和投资机会的能力，也反映了过去绩效的累积＼[20＼]。就保险公司而言，大公司往往具有更强的经营能力和抗风险能力。本文采用资产总额的对数作为控制变量，来控制公司大小对公司经营绩效的影响。

表1变量说明

变量名称

变量符号

变量定义

资产收益率

ROA

公司年度净利润除以平均总资产，平均总资产为年初和年末总资产的平均数。

风险调整的总资产收益率

AROA

公司年度资产收益率除以最近3年资产收益率的标准差。

净资产收益率

ROE

公司年度净利润除以年末净资产。

产品多元化

PDIV1

以调整的赫芬达尔指数衡量的保险公司产品多元化程度。

PDIV2

以熵指数衡量的保险公司产品多元化程度。

地区多元化

GEODIV

保险公司在不同省份经营的业务分散化程度，以其在各省保费收入计算的“调整的赫芬达尔指数”。

产业集中度

WCIN

衡量不同险种行业的产业集中度影响，以公司各险种的保费份额为权重与险种行业的产业集中度相乘计算。

公司规模

SIZE

保险公司年度期初、期末平均总资产的对数值。

资金运用资产比重

INVE

可供出售金融资产、买入返售金融资产、债权计划投资、持有至到期投资、交易性金融资产、投资性房地产、定期存款、存出资本保证金等资产除以年末总资产。

资本结构

CAPI

保险公司所有者权益（净资产）占总资产的比重。

（4）资金运用资产比重。保险公司的盈利来源有两个：承保和投资。保险资金投资运用情况对公司的盈利状况有很大影响。在国外关于保险公司多元化的研究中一般把高风险投资占比作为控制变量。国内许莉等＼[16＼]的研究将投资资产占总资产的比例作为控制变量，其中投资资产为资产负债表中的短期投资与长期投资之和，其研究的样本区间为2001-2006年。2006年中国新会计准则颁布实施，保险公司的财务报表变化很大，资产负债表中不再有短期投资、长期投资等科目，与投资相关的科目有可供出售金融资产、买入返售金融资产、债权计划投资、持有至到期投资、交易性金融资产、投资性房地产、定期存款、存出资本保证金等，因此本文将这些科目均作为投资性资产，而不再区分高风险投资与一般性投资。

（5）资本结构。该指标用所有者权益（净资产）与资产总额的比重衡量。在Liebenberg和Sommer＼[8＼]中以该指标为控制变量，研究结果表明所有者权益占比高对公司绩效有显著的正效应;Elango等＼[11＼]的研究采用与此类似的杠杆率指标——负债与所有者权益的比率作为控制变量，结果表明其对公司绩效有显著的负效应，这实际上与前者的研究结论是一致的，即自有资本比率越高越有利于提升公司经营绩效。因此，本文也采用此指标作为控制变量。

（二）变量的描述性统计分析

各变量的统计性描述见表2，本文的样本是平衡面板数据，每个变量的观测值均为240个。与许莉等＼[16＼]对1999-2005年样本的计算相比，中国财产保险公司的产品多元化程度呈下降趋势，如调整的赫芬达尔指数均值由0.568下降为0.475，熵指数均值由1.105下降为1.033。地区多元化则显著提高，调整的赫芬达尔指数均值由0.358上升为0.604。

（三）模型与方法

在现有文献中，一些研究表明保险公司多元化与绩效之间存在非线性关系，如Elango等＼[11＼]、许莉等＼[16＼]设定的模型均将产品多元化的二次方、产品多元化与地区多元化的乘积、产品多元化的二次方与地区多元化的乘积作为变量。一些研究则未考虑这种非线性关系，模型中不含二次方项、交叉乘积项，如Liebenberg 和Sommer＼[8＼]、Shim＼[10＼]等。为了与以往的研究结果进行对比，本文分别设定含有和不含解释变量二次项、交叉项的模型。

表2各变量的统计性描述

解释变量可能存在内生性是模型必须考虑的问题，如本文中产品多元化可能与扰动项相关，从而存在一定的内生性。在Elango等＼[11＼]、许莉等＼[16＼]、Berry-Stolzle等＼[19＼]的面板数据模型中自变量均比因变量滞后1期，从而控制自变量潜在的内生性问题。因此，本文借鉴其做法，采用分布滞后结构设定模型1、2，分别如式（7）、（8）所示。

其中，i代表保险机构，t代表时间;αi为代表不同保险机构特性的截距项，ui，t为随保险机构与时间改变的扰动项。假定ui，t为独立同分布，且与

αi不相关。由于不能排除ui，t存在异方差，故在参数估计和假设检验时采用稳健标准差＼[21＼]。

采用Spearman相关分析表明，在同一模型中出现的变量的相关系数不高，除GEODIV和SIZE相关系数达0.84外，其余变量之间的相关系数都在0.8以下，因此不用考虑这些变量的多重共线性问题。

在模型的估计方法方面，许莉等＼[16＼]的研究采用了混合最小二乘法（OLS），在Liebenberg和Sommer＼[8＼]、Elango等＼[11＼]、Berry-Stolzle等＼[19＼]的研究中采用了固定效应模型的虚拟变量最小二乘法（LSDV）。面板数据混合回归的基本假设是不存在个体效应，而检验表明本文模型存在个体效应，不应使用混合OLS;同时，豪斯曼检验表明固定效应优于随机效应，因此本文对带滞后结构的模型1、2采用普通固定效应法估计。endprint