基于DEA—Malmquist模型对保险公司资金运用效率的研究

赵坤宇+王圆圆

【摘要】本文选取2011年～2016年20家保险公司的财务数据，运用DEA模型对样本保险公司的资金运用效率（TE）和资金运用效率变化率（Malmquist）进行测度，结果显示：我国保险公司普遍存在资金运用效率不高的现象；从经营范围和资本构成方面深入观察，则发现寿险公司普遍高于产险公司、中资保险公司优于外资保险公司。与此同时，本文通过实证分析发现近六年我国保险行业的整体资金运用效率逐步提升，呈现整体向好的态势。

【关键词】DEA Malmquist 保险资金 运用效率

随着保险业的逐步发展，保险公司的价格竞争愈发激烈，导致同质产品费率逐步压低，费差异带来的盈利空间越来越小，使得保险公司的竞争从单纯的保费收入规模比较转为获取利差益能力的复合型较量。与此同时，保险公司的保费收入规模日益扩大，如何合理高效的管理使用保险资金更是成为了发展日程上的一个重要议题。但保监会发布的数据显示，近十年保险资金平均收益率仅为5.675%，与国际上保险业发达的国家仍有较大差距。对此保监会自2012年以来便连续出台关于促进保险资金投资运用的政策办法，意在逐步放开保险资金运用渠道，提高保险资金的运用效率。面对这样的机遇期，保险公司深化与商业银行合作，逐步将保险资金交由在资金管理和风险控制方面更具优势的商业银行进行运作，同时开拓股权融合的银保合作模式实现双方互利共赢。

针对行业发展趋势，本文将采用2011年～2016年20家保险公司的数据，运用DEA模型和Malmquist系数对不同类型保险公司的资金运用效率和资金运用效率的变化率进行考察和横向比较，以期通过实证研究的方式论证股权融合的银保合作模式对资金效率的优势作用。本篇文章分为三个部分：第一部分对本文中运用的DEA模型及Malmquist参数进行介绍，并对数据选取和处理进行说明；第二部分将展示通过DEAP2.1软件运算得出的各保险公司的保险资金运用效率及保险资金运用效率变化率，并对运算结果进行比较分析；第三部分为结论，对本文所得实证结果进行了总结分析。

一、模型及数据选取

（一）模型的选取

本文选用的研究模型为Charnes和Cooper等学者创建的DEA（数据包络分析）模型，该模型将每一个研究对象划分为一个决策单元，以设定的投入指标和产出指标观测值为依据对决策单元（即研究对象）进行线性组合，最终确定有效生产前沿面（体现投入和产出的最优关系）。相对有效是指研究对象处于该前沿面上，未处于该前沿面上则称为相对无效，且距离越大无效程度越高。

DEA模型可以进一步分为CCR模型（特点为规模报酬不变）和BCC模型（特点为规模报酬可变）。本文基于CCR模型得到资金运用效率（TE），基于BCC模型得到资金运用的纯技术效率（PTE）；而资金运用规模效率（SE）可由TE与PTE的比值计算得出。本文将DEA方法测算出的TE（生产效率）作为衡量保险公司资金运用效率的指标。

（二）投入产出指标的选取

涉及到具体投入变量和产出变量的选取，不同文献出于不同考虑往往有所差异。本文将将投资收益作为产出变量，将保险资金的投入、人力资本投入和营业费用投入作为投入变量，投入变量的具体意义及计算过程如下：

1.保险资金的投入。本文以金融资本作为代表保险资金投入的指标，金融资本=实收资本+资本公积+未到期责任准备金+长期责任准备金。如为寿险公司则还须加寿险责任准备金和长期健康险责任准备金。

2.人力资本的投入。本文采用公司中获硕士学位以上员工人数作为投入变量。

3.营业费用投入。营业费用投入=营业税金及附加+手续费及佣金支出+业务及管理费和其他费用支出。

（三）基于DEA模型的Malmquist指数

现阶段的效率研究多采用Fare（1974）年构建的基于DEA的Malmquist指数来表示全要素生产率的变化，Malmquist衡量的是动态效率值的变化，即以不同年度跨度为时间范围，测算各决策单元在这段时间内各类相对效率的趋势，一般将Malmquist指数做如下分解：

M=PTEC×SEC×TC

其中TC代表技术水平变化指数，代表规模不变时，本期到下一期所有研究单位效率前沿面的外移程度；TEC代表技术效率变化指数，代表规模不变时，本期到下一期期各研究单位到效率前沿面的距離变化；PTEC代表纯技术效率变化指数，代表规模可变时，本期到下一期实际投入同必要投入的差距；SEC代表规模效率变化指数，代表规模可变时，本期到下一期实际规模与最优规模之间的差距。其中TEC=PTEC×SEC。

（四）数据来源

本文的数据来源为2011年～2016年《中国保险年鉴》，采用了20家保险公司2011年～2016年的财务数据，20家保险公司包括7家中资寿险公司、7家中资产险公司、3家外资寿险公司和3家外资产险公司。7家中资寿险公司包括国寿股份、安邦人寿、平安人寿、太保人寿、人保寿险、太平人寿、泰康人寿；7家中资产险公司包括人保财险、平安产险、太保产险、国寿财险、大地保险、阳光产险、天安财险；3家外资寿险公司包括交银康联、友邦、招商信诺；3家外资产险公司包括美亚、利宝、三星。

在运用BCC模型对2011～2016年各家保险公司资金运用效率进行测算时，需要满足投入要素大于零的基本假设，但是通过整理数据发现：2011年太保人寿和太保产险2家公司及2012年太保人寿、太保产险、大地保险和美亚保险4家公司的营业费用收入变量为负，所以在测算2011年和2012年资金运用效率时将不符合假设条件的保险公司予以剔除；在测算Malmquist指标时，同样是上述原因，导致部分结果出现异常值，因此在测算Malmquist指标时将太保人寿、太保产险、大地保险、美亚保险四家公司剔除。endprint

由于2016年之前《中国保险年鉴》提供的“各保险公司人员结构情况表”都将平安集团旗下的公司的人员情况汇总为平安集团的人员结构情况列报，并不能直接获取平安人寿、平安产险两家公司的硕士学历以上员工人数指标，本文采用2016年平安集团旗下各公司的人员比例对2011～2015年平安人寿、平安产险两家公司的人力投入指标进行估测，因此2011～2015年平安人寿、平安产险的人力投入指标为估测指标。

友邦保险有限公司的所有数据均为友邦保险有限公司上海、广东、深圳、北京、江苏分公司和东莞、江门支公司汇总后所得数据。

二、实证结果及分析

（一）基本分析

本文首先利用DEAP2.1软件，得出了2011～2016各年度20家保险公司的资金运用效率指标及分解指标：TE、SE、PTE，下文将选取2015年和2016年的数据从TE、PTE、SE三类效率出发进行基本分析

1.技术效率（TE）的基本分析。2015年样本保险公司的平均TE值为0.3911，其中安邦人寿和阳光财险的TE值为1，属于完全有效率的情况，占样本容量的10%，但除这两家公司外其他样本保险公司的TE值都相对较低，可以说在2015年各家保险公司的资金运用效率都位于一个较低的层次，十分不理想。同样，根据表3-1计算得出2016年20家样本公司的平均TE值为0.4996，其中国寿股份、安邦人寿、平安人寿、太保人寿及天安财险5家保险公司的TE值为1，属于完全有效率的情况，占样本容量的25%。对比2015年度和2016年度的TE值我们发现，整体上看样本保险公司的技术效率有一定的改善，从0.3911上升至0.4996，达到完全有效率的公司数量也增长了3家，但是从产寿险分类角度来看，从2015年到2016年，绝大多数的寿险公司（8家）TE值上升，绝大多数的产险公司（8家）却下降，产寿险保险公司资金运用效率发生了截然不同的改变。

2.纯技术效率（PTE）的基本分析。2015年样本保险公司的平均PTE均值为0.6562，技术效率均值所造成的50.04%的资源浪费中，44.48%是由纯技术无效率导致的，20家样本公司中中国寿股份、安邦人寿、平安人寿、太保人寿、泰康人寿、阳光财险、三星财险7家保险公司的纯技术效率值为1，属于完全有效率的情况，占样本容量的35%；另外，低于PTE样本均值的公司有9家，其中有6家为中资产险公司。2016年样本保险公司的PTE均值为0.6315，较2015年略有下降，技术效率均值所造成的60.89%的资源浪费中，49.74%是由规模无效率导致的，其中国寿股份、安邦人寿、平安人寿、太保人寿、天安财险、三星财险的纯技术效率值为1，属于完全有效的情况，占样本容量的30%；与2015年情况类似，中资财产保险公司的纯技术效率低下的现象仍然存在。

3.规模效率（SE）的基本分析。2015年样本保险公司的平均SE均值为0.6630，技术效率均值所造成的50.04%的资源浪费中，55.52%是由规模无效率导致的，其中安邦人寿和阳光财险的规模效率值为1，属于完全有效率的情况，占样本容量的10%。经计算，2016年样本保险公司的SE均值为0.7883，相较2015年有较大提升，技术效率均值所造成的60.89%的资源浪费中，50.26%是由规模无效率导致的，样本公司中国寿股份、安邦人寿、平安人寿、太保人寿、天安财险5家公司的规模效率值为1，属于完全有效率的情况，占样本容量的25%。

（二）比较分析

本節各项指标进一步分类整理得到各类型（中资寿险、中资产险、外资寿险、外资产险）保险公司2011～2016年度的TE均值、PTE均值、SE均值，并进一步对分类数据进行分析后得到以下结论：

对于寿险公司来说，中资保险公司的技术效率（0.81）、纯技术效率（0.91）和规模效率（0.89）高于外资公司的技术效率（0.44）、纯技术效率（0.61）和规模效率（0.70）；对于产险公司来说，中资保险公司的技术效率（0.46）和规模效率（0.93）高于外资公司的技术效率（0.18）和规模效率（0.24），但纯技术效率（0.48）低于外资公司的纯技术效率（0.81）。

对中资公司来说，2011年～2016年寿险公司的技术效率、纯技术效率均高于产险公司，除2012年外寿险公司的规模效率也均高于产险公司；对于外资公司来说，2011年～2016年寿险公司的技术效率、规模效率都是高于产险公司的，但产险公司的纯技术效率要高于寿险公司。

（三）Malmquist指数的实证结果分析

根据16家（剔除太保人寿、太保产险、大地保险和美亚保险4家保险公司）样本保险公司2011～2016年的数据，通过DEAP2.1软件运算得到16家样本保险公司的Malmquist指数。

通过对测算结果整理分析发现，2011～2016年16家样本保险公司的Malmquist指数均值为1.142大于1，这说明在近6年间16家样本保险公司的资金运用效率是逐步提升的，可以判断我国保险公司的资金运用情况整体向好发展。从分解出的具体指标来看，技术效率变化指数（TEC）的均值为0.940，技术水平变化指数（TC）的均值为1.215，因此Malmquist指数均值大于1主要是由TC指数均值提高了21.5%导致的。

首先，将Malmquist指数分解为TC指数和TEC指数来看，TC指数大于1说明2011～2016年16家样本保险公司之间的技术进步效应明显，效率前沿面向外扩张，TEC指数均值小于1说明样本保险公司的技术追赶效应不足，与效率前沿面之间的距离有所增加。然后，将TEC指数进一步分解为PTEC指数和SEC指数，PTEC均值为0.968，PTEC均值小于1说明资金运用实际投入与必要投入之间的距离有所增大，SEC均值为0.971，均值小于1，说大多数保险公司的资金运用实际规模与最有规模有所原理，并未达到适合自身情况的资金运用规模。

现有文献中一些学者较为关注2012年13项保险资金投资新政出台后保险公司资金运用效率的变化情况，本文通过DEA-Malmquist模型测算出了2012～2013年、2013～2014年、2014～2015年、2015～2016年各保险公司Malmquist指数均值，希望可以通过这些指数对该情况进行说明并尝试进行解释：2012～2013年Malmquist指数为0.875，小于1，说明在新政出台后的初期各保险公司的资金运用效率出现了一定程度的滑落，这一定程度上是因为新政出台后保险公司会对各项业务进行创新，探索新业务的过程中效率降低属正常现象。2013～2016连续三年Malmquist指数大于1，说明各保险公司已经找到新政下的投资业务模式，通过扩宽投资渠道、提高投资比例等手段充分发挥了新政带来的积极作用，同时也说明2012年各项新政也发挥了其预期的效果。

三、结论

本篇文章通过软件DEAP2.1的测算结果发现，我国保险公司的资金运用效率整体水平较低，资金运用规模尚未达到最优水平，资金运用管理水平及资金运用技术有待提高。通过横向比较，发现在资金运用效率上，寿险公司高于产险公司，中资保险公司高于外资保险公司。

本文通过DEA-Malmquist模型对16家保险公司2011～2016年资金运用效率变化情况进行了测度，发现在近6年间本文选取的样本保险公司资金运用效率是逐步提升的，说明我国保险公司的资金运用情况整体向好发展，并通过数据分析得出结论：2012出台的各项保险资金投资新政已初步达到其预期目标，提高了保险公司的资金运用效率。

作者简介：赵坤宇（1993-），男，汉族，山东聊城人，就读于中央财经大学，研究方向：保险学；王圆圆（1990-），女，汉族，黑龙江哈尔滨人，就读于中央财经大学，研究方向：保险学。endprint