中国保险机构资金运用效率研究

中国保险机构资金运用效率研究

一、dea模型30年来，保险行业的快速发展已成为中国经济增长的亮点。然而，保险收入的快速增长和保险资金使用效率之间的矛盾依然存在。我们必须关注速度、质量和效率。随着加入WTO过渡期结束,国内各保险机构必须面对更加激烈的市场竞争,保险资金的运用受到广泛关注。如果不能迅速将发展思路转到提高保险机构资金运用的效率上来,其后果不仅是中国保险业受到重大冲击,还会延缓中国金融业改革和经济发展的进程。建立完整的效率评估体系以评价中国保险机构资金运用的效率,应该成为现代保险企业经营理论研究的重要课题。“前沿效率分析方法”是目前国内外理论界研究企业效率应用最广泛的方法之一。Farrell(1957)提出效率可以通过比较企业与由产业中支配企业形成“最佳实践”效率边界(EfficiencyFrontier)来估计。遵循这一理论,其后最重要的贡献是Aigneretal(1977),Meeusen和Broeck(1977)对参数随机效率边界的发展,以及Charnesetal(1978)对非参数数学规划边界的发展。其中,“数据包络分析法”(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是一种基于相对效率的多投入多产出数学规划方法,其基本思路是把每一个被评价单位作为一个决策单元(DecisionMakingUnit,DMU),再由众多DMU构成被评价群体,确定有效生产前沿面,并根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况,确定各DMU是否DEA有效。由于DEA的实用性和无需预先估计参数的特性,使其在避免主观因素和简化算法、减少误差等方面有着自身的优越性,因此在许多研究保险效率的文献中采用(Cumminsetal,1997;CumminsandRubio-Misas,1998;Cumminsetal,1999;CumminsandWeiss,2000;Noulasetal,2001;Brockettetal,2004;姚树洁等,2005)。然而,使用传统的DEA模型只能评价单阶段生产过程的效率,它把企业的生产过程视为一个不可分割的“黑箱”,不考虑输入是如何转化为输出的,因此难以对企业内部如何将投入要素转换为产出的机制进行深入的研究,也就无法真正找到企业非有效的根源,不能为企业改进经营绩效提供充分的信息。为了打开保险企业资金运用的“黑箱”,针对传统DEA模型的不足,并考虑保险企业不同于一般企业资金运用的特性,本文基于两阶段生产过程的DEA模型进行了拓展性研究,释放了更多的假设条件,建立了资源型两阶段DEA的效率评估模型,使其能够更准确的对保险企业资金运用过程中不同阶段的效率水平进行跟踪,并通过不同模型检验结果的比较,使效率评价方法及其相应结果更具科学性,从而实现保险机构的有效经营。二、dea效率的具体运用Charnesetal(1978)提出了第一个基于DEA方法的模型,即CCR模型,其本质是根据一组关于输入输出的观察值来估计有效生产前沿面并对其进行多目标综合效率评价,适用于多输入多输出同类DMU的有效性评价。Bankeretal(1984)放松了规模报酬不变的假设,提出BBC模型。目前,国内学者多采用这两个传统DEA模型简单测算保险机构的效率水平,如姚树洁等(2005)运用DEA方法直接测算1999—2002年中国22家保险机构的效率值。然而,传统DEA方法对数据利用不充分,忽略了中间各阶段的输入产出,浪费了大量的信息,无法解释DMU生产过程的各阶段对其效率的影响,也就无法真正找到非有效的根源,不利于其效率改进。为解决这一问题,FareandGrosskopf(1996,2000)提出了网络DEA的概念和基于网络生产过程的DEA模型架构,而两阶段生产过程是其中的基本形式之一,其建模思路是把企业生产过程分解为多个通过中间产品连接的前后相续的阶段,中间产品既是前一阶段的输出,又是后一阶段的输入,通过测算受单个生产环节中间投入产出约束DMU的阶段子效率,可以考察每个环节可能存在的对系统整体效率的影响。这种方法实现了有多个生产流程厂商生产节点的效率分解,其实质是将复杂的业务流程进行分解,较传统DEA模型有较大的改进。如SeifordandZhu(1999)将商业银行的生产过程分解为盈利能力和市场化能力两个子过程,运用独立的DEA模型对两个子过程和整个生产过程的效率进行了评价。Luo(2003)运用两阶段方法对245家美国大银行的效率进行了研究,对不同类型的银行提出了相应的经营策略。ChenandZhu(2004)将银行业生产过程分为两个阶段并构建了刻画两阶段系统效率前沿的评价模型。虽然这些研究通过对多阶段生产过程的每个阶段进行评价而深入到企业生产过程内部,但他们将各个阶段生产过程看作独立的系统,建立的两阶段DEA模型都基于前后两个阶段是独立的(即前后两阶段的权重完全没有关系)。事实上,前后两个阶段是不独立的,因为第一阶段的输出是第二阶段的输入,即第一阶段的输出权重应该和第二阶段的输入权重一样,而没有考虑通过中间产品连接的过程间的关联,所得的评估结果不能准确反映企业的实际情况。为此,随着对生产过程理解的逐步深入,LewisandSexton(2003,2004)提出了另一种评估模型,即采用传统DEA方法决定第一阶段输入不变时的中间产品的前沿产出;在中间产出实现前沿产出的条件下,研究其第二阶段的前沿产出,此即整个系统的整体前沿产出,以此为基础计算整个生产系统层次的相对效率。KaoandHwang(2008)在考虑子过程之间关联的基础上,将DMU的复杂生产过程分为前后相续的两个子过程,建立了两阶段关联DEA效率评价模型,并对我国台湾财险公司进行效率分解和实证研究。这些研究考虑了前后相续过程间的关联关系,属于序列型两阶段生产过程的DEA模型(毕功兵等,2007)。然而,现实中保险企业的资金运用不同于一般生产企业,它首先以特定风险为经营对象,集合尽可能多的单位和个人风险来筹集保险资金,然后再通过对保险资金进行投资以实现收益,这使得保险机构的资金运用成为一个复杂的生产过程,具体包含了资金筹集和资金收益两个阶段,且人力、资本等总输入同时为两个阶段所消费,由此仅考虑第一阶段的输出和第二阶段的输入关系是不合理的,序列型两阶段DEA模型并不适合评估保险企业复杂资金运用过程的效率水平。针对中国保险企业资金运用过程的特征,本文放松了第二阶段输入完全由第一阶段输出构成的假设条件,提出了资源型两阶段资金运用DEA模型,假定第二阶段的输入不仅由第一阶段的输出构成,还需考虑其它输入,从而实现了对保险机构资金运用效率估算方法的改进,使其能够更真实地拟合中国保险企业实际的资金运用过程,并合理评估各阶段的效率水平,及时发现企业内部资金运用各环节中真正无效率的部分,为企业改进效率提供更准确的信息。三、模型和数据(一)资源型两阶段dea模型从保险企业资金运用过程的特点出发,基于ChenandZhu(2004)、KaoandHwang(2008)等的思路,本文将保险机构资金运用的过程分为资金筹集和资金收益前后相继的两个阶段(如图1)。其中,在资金筹集阶段,保险机构通过开发适合顾客需求的保险产品、采取各种营销手段吸引客户投保以获得直接保费收入,反映了保险机构的主营业务能力,这是保险机构资金运用的主要来源;在资金收益阶段,保险机构通过运用从保费收入转化而来的准备金和企业自有资金进行投资获取收益,实现了保险机构资产的保值增值,反映了保险机构的盈利能力。考虑如图1所示的两阶段资金运用全过程,假设有s个DMU,每个DMU都有m种类型的输入、q种类型的中间输出以及n种类型的最终输出。xij(i=1,2,…m)和yrj(r=1,2,…n)分别代表第j个DMU的第i项投入和第r项产出。Zpj(p=1,2,…q)表示第j个DMU的第p种中间产品,它既是阶段一的第p项产出,也是阶段二的第p项投入。为方便记,令Xj=(x1j,x2j,…xmj)T,Yj=(y1j,y2j,…ynj)T,Zj=(z1j,z2j,…zqj)T分别表示第j个DMU的输入向量、最终输出向量和中间输出向量,均属于外生变量,能够从数据表中直接取得;U=(u1,u2,…um)T,V=(v1,v2,…vn)T,W=(w1,w2,…wq)T则分别表示对应向量的权重。传统DEA模型一般有两种具有代表性的效率评估模型:一是如姚树洁等人(2005)把复杂的生产过程看作一个整体的单阶段,仅考虑最初投入和最终产出来进行评价,称为CCR(1)模型:MaxVTYks.t.UTXk=1UTXj-VTYj≥0,j=1,2,…sU≥0,V≥0二是如Wang(1997)将中间变量看作输出,与其他产出一起看作整个生产过程的总输出来进行评价,称为CCR(2)模型:MaxVTYk+WTZks.t.UTXk=1UTXj-VTYj-WTZj≥0,j=1,2,sU≥0,V≥0,W≥0显然,CCR(1)模型和CCR(2)模型只考虑DMU的外部输入和输出,没能考虑输入是如何转化为输出的,测算出的效率只是DMU的外部效率,无法真正找到企业非效率的根源。为此,有学者提出了两阶段关联DEA效率评价模型,它假设后一阶段的输入完全来自于前一阶段的输出,称为序列型DEA模型1:MaxVTYks.t.UTXk=1UTXj-VTYj≥0,j=1,2,…sUTXj-WTZj≥0,j=1,2,…sWTZj-VTYj≥0,j=1,2,…sU≥0,V≥0,W≥0然而,序列型DEA模型假设生产过程的总输入仅对第一阶段有影响,即第二阶段的输入完全来自于第一阶段的输出,这些假设条件并不符合保险企业资金运用的特征。为了真实地评估保险企业在资金运用不同阶段中的效率水平,本文放松了这些假设条件,建立了资源型两阶段DEA模型。令(α1,α2,…αm)分别表示第j个DMU的m种输入向量在第一阶段的投入比例,是待估的优化变量。对第j个DMU来说,输入Xj被分成了两部分,令αXj=(α1x1j,α2x2j,…αmxmj)T表示第一阶段的输入,剩下的(e-α)Xj=((1-α1)x1j,(1-α2)x2j,…(1-αm)xmj)T作为第二阶段的一部分输入,e=(1,1,…1)T。根据传统CCR模型,对于决策单元DMUk在第一阶段的效率评价指数,可通过下式求得:ΜaxWΤΖkUΤ(αXk)(1)s.t.WΤΖjUΤ(αXj)≤1,j=1,2,⋯so≤α≤eU≥0,W≥0对于决策单元DMUk在第二阶段的效率评价指数,可通过下式求得:ΜaxVΤYkUΤ((e-α)Xk)+WΤΖk(2)s.t.VΤYjUΤ((e-α)Xj)+WΤΖj≤1,j=1,2,⋯so≤α≤eU≥0,W≥0,V≥0为同时考虑第一阶段和第二阶段的问题,根据(1)和(2)构造了以各阶段效率均值最大化为目标函数的CCR分式规划问题:Μax{WΤΖkUΤ(αXk),VΤYkUΤ((e-α)Xk)+WΤΖk}(3)s.t.WΤΖjUΤ(αXj)≤1,j=1,2,⋯sVΤYjUΤ((e-α)Xj)+WΤΖj≤1,j=1,2,⋯so≤α≤eU≥0,W≥0,V≥0λ和(1-λ)分别表示第一阶段资金筹集过程和第二阶段资金收益过程的重要性,通过加权求和进行量化,得到如下的非线性规划模型:ΜaxλWΤΖkUΤ(αXk)+(1-λ)VΤYkUΤ((e-α)Xk)+WΤΖk(4)s.t.WΤΖjUΤ(αXj)≤1,j=1,2,⋯sVΤYjUΤ((e-α)Xj)+WΤΖj≤1,j=1,2,⋯so≤α≤eU≥0,W≥0,V≥0对上面的模型进行分式变换。令t1=1UΤ(αXk)‚t2=1UΤ((e-α)Xk)+WΤΖkμ1=t1U,μ2=t2U,ω1=t1W,ω2=t2W,ϑ=t2V则μ2=t2t1μ1,ω2=t2t1ω1,因此,式(4)简化为:MaxλωΤ1Zk+(1-λ)ϑTYk(5)s.t.μΤ1(αXj)-ωΤ1Ζj≥0,j=1,2,⋯sμΤ1(αXk)=1μΤ1((e-α)Xj)+ωΤ1Ζj-t1t2ϑΤYj≥0,j=1,2,⋯sμΤ1((e-α)Xk)+ωΤ1Ζk=t1t2o≤α≤eμ1,ω1,ϑ≥0令¯μ1=(α1t1u1,α2t1u2,⋯,αmt1um)Τ‚则μΤ1(αXj)=m∑r=1t1urαrxrj=ˉμΤ1Xj‚μΤ1((e-α)Xj)=m∑r=1t1ur(1-αr)xrj=μΤ1Xj-ˉμΤ1Xj‚故式(5)可变换为MaxλωΤ1Zk+(1-λ)ϑTYk(6)s.t.ˉμΤ1Xj-ωΤ1Ζj≥0,j=1,2,⋯sˉμΤ1Xk=1μΤ1Xj-ˉμΤ1Xj+ωΤ1Ζj-t1t2ϑΤYj≥0,j=1,2,⋯sμΤ1Xk-ˉμΤ1Xk+ωΤ1Ζk=t1t2μ1,ˉμ1,ω1,ϑ≥0特别的,当仅有一种中间产品时(q=1),ω1=t1w1,ω2=t2w1,令¯μ2=(t2u1(1-α1),t2u2(1-α2),⋯t2um(1-αm))Τ,则式(6)可变换为Maxλω1Zk+(1-λ)ϑTYk(7)s.t.¯μ1ΤXj-ω1Ζj≥0,j=1,2,⋯s¯μ1ΤXk=1¯μ2ΤXj+ω2Ζj-ϑΤYj≥0,j=1,2,⋯s¯μ2ΤXk+ω2Ζk=1其中,¯μ1,¯μ2,ω1,ω2,ϑ≥0在只有一种中间产品条件下,模型(6)可变换为线性规划形式的模型(7),通过Lingo软件可以直接计算,同时可以得出αi=ω2¯μ1(i)ω1¯μ2(i)+ω2¯μ1(i)(i=1,2,⋯,m‚¯μ1(i)和¯μ2(i)分别表示取各自向量中的第i个数值),表明如何分配总输入向量给第一阶段和第二阶段使得整个生产过程更有效,而且在测算两个阶段相对效率的同时,该模型也评估了整个资金运用过程的效率,使得模型更符合保险企业实际资金运用状况。(二)第一阶段:资金收益阶段根据保险机构资金运用过程的特点和数据可得性,本文选取了各阶段的投入产出变量(见表1):1.劳动力费用(X1)、其他营业费用(X2)、金融资本(X3)作为资金运用过程的总输入变量。从理论上讲,这三项总输入变量不仅只是第一阶段资金筹集的投入量,其中部分投入还要支撑第二阶段资金收益活动,如人力资本、投资管理费用以及金融资本等,都是资金收益阶段不可缺少的重要投入,因此总输入变量需要在资金运用过程的两个阶段间进行分配,将一部分作为第二阶段的投入量。2.保险资金运用收益(y1)作为资金运用过程的总输出变量。考虑到保险机构通过组合投资获得的投资收益、利息净收入和其他净收入等是其主要利润来源,因此本文选取“保险资金运用收益”作为资金运用全过程的总输出变量,同时它也被看作是第二阶段资金收益过程的产出量,反映保险资金投资的盈利水平。3.保费收入(Z1)作为资金运用过程的中间变量。这项既是资金筹集阶段的产出,又是资金收益阶段的重要投入,它以保险准备金的形式与自有资金共同构成保险投资资金的来源。(三)会计报告数据根据《中国保险年鉴》,本文采集1999年至2006年中国各家保险机构的年度会计报告数据,总样本包含246家决策单元。由于数据可得性,加之剔除投入产出变量为负值的保险机构,因此各年样本数目不完全相同,占到当年中国保险业务的95%以上,样本数据能够反映中国保险业的总体水平,具体统计描述如表2所示。四、确认测试(一)保险机构子效率和资金运用过程效率的测算本文假设资金运用过程的两个阶段对保险企业来说都是同样重要的,令权重λ=0.5。根据模型(7)可以分别计算出各家保险机构在资金筹集阶段、资金收益阶段的子效率和资金运用全过程的整体效率。1999—2006年保险业的各项平均效率水平分别见表3第5、7、8列,保险机构的三种输入向量在第一阶段的平均投入比例分别见表3第9—11列。(二)资源型两阶段dea模型的效率估计结果为了进一步验证资源型两阶段DEA模型在测算保险机构资金运用效率方面的优势,本文将基于资源型两阶段DEA模型与CCR(1)模型、CCR(2)模型和序列型DEA模型测算的平均效率结果(见表3第2—5列)进行了比较分析。通过使用Kruskal-Wallis方法对四种模型结果差异性进行秩和检验发现(见表3第6列),Kruskal-Wallis统计检验量对应的p-值均小于0.01,表明四种模型测算的效率结果差异非常显著。进一步本文使用两样本秩和检验Mann-Whitney方法检验资源型两阶段DEA模型与其他三种模型测算的效率结果是否存在差异性(见表4),结果显示,在0.05的显著性水平上,资源型DEA模型分别与其他三种模型效率估计结果的差别在多个年份具有显著的统计学意义。观察样本期内个体样本基于不同模型得到的资金运用效率结果(基于篇幅所限略)可以发现,通过CCR(1)和CCR(2)等传统DEA模型得出有效率的保险机构,在资源型DEA模型中却可能相对无效,而通过资源型DEA模型得出有效率的保险机构,在传统DEA模型中也肯定有效。这说明资源型DEA模型在一定程度上能更有效的甄别出无效率的DMU,其评价的效率不再仅限于DMU的外部效率,还考虑了DMU内部资金运用过程各环节对效率的影响,加之较序列型DEA模型更真实地反映了保险企业资金运用过程的两阶段,因此能够真正找到保险机构非效率的根源。(三)两阶段资金运用效率优势的变化从资源型两阶段DEA模型得到的效率测算结果发现,中国保险机构在资金筹集和资金收益两个阶段效率的相关系数为0.134,属于低度相关。同时,三项输入变量中,劳动力费用在资金筹集阶段的投入比例相对最高(平均达到88.46%),而金融资本则在资金收益阶段的投入比例相对最高(平均达到45.96%),这与之前确定三项总输入变量时的设想相一致,也印证了放松“第二阶段输入完全由第一阶段输出构成”的假设条件是合理的。观察中国保险机构效率水平的变化情况2,如表3显示,在整个样本期内,中国保险业无论是资金筹集阶段和资金收益阶段的子效率,还是资金运用全过程的整体效率,各年分数都不高,表明全行业有大量的资源因管理不善被浪费掉。比较中资和外资保险机构可以发现(见图2),从整个资金运用全过程看,中资保险机构效率水平普遍高于外资保险机构(2002年除外),样本期内大体可以分为两个阶段:2002年之前,中资保险机构的效率优势逐渐缩小,直至2002年被外资保险机构略为反超(相差0.0770);2002年之后,中资保险机构的效率优势有所反弹并趋向稳定(领先0.09左右)。从细化的两阶段资金运用过程来看,中资保险机构在资金筹集阶段的效率水平相对外资保险机构具有较明显的优势,其变化趋势与整个资金运用过程的情况基本一致,但幅度更为剧烈,其中2000—2002年、2003—2005年效率优势有两次明显的下降趋势;而在资金收益阶段,中资保险机构虽在1999—2000年期间仍保持一定的效率优势,但一路下滑并被赶超,2002年与外资保险机构的效率差距一度达到0.3906,随后虽有反弹但始终保持在0.08左右的差距。进一步地,由于财险机构和寿险机构在资金运用上的运作模式存在很大差异,因此分别考察保险机构在财险市场和寿险市场不同的表现。在财险市场上3(见图3),无论是资金筹集阶段或资金收益阶段的子效率,还是资金运用全过程的整体效率,中资财险机构相对外资财险机构的效率优势均表现出两阶段特征:2003年之前,中资财险机构效率优势迅速缩小并逐渐被外资机构所反超,2003年双方的差距达到最大,随后,中资财险机构追赶的趋势日益明显,但样本期结束时各项效率水平仍略低于外资财险机构。与财险市场表现不同的是,在寿险市场上(见图4),2002年之前,中资寿险机构在各方面的效率优势虽逐年缩小,但除2002年在资金收益阶段被外资寿险机构反超以外,在其他方面仍保持一定的效率优势,2002年之后,中资寿险机构除在资金收益阶段的优势尚不明显外,在资金筹集阶段和整体资金运用过程的效率优势依然显著。特别地,比较独资与合资保险机构可以发现(见图5),合资保险机构在整个资金运用过程中表现出了不小的效率劣势(2003年双方一度相差0.4419),这很大程度上归因于其在资金筹集阶段明显的效率劣势(除2005年合资保险机构落后独资机构不到0.1以外,其余年份相差均在0.2以上),而在资金收益阶段,效率优势也不断下降并于2002年被独资保险机构反超,对合资保险机构整体效率水平的劣势产生了较大影响。此外,比较大型和中小型保险机构可以发现4(见图6),从整个资金运用过程看,大型保险机构的效率优势相当明显,虽在2002之前有所下滑,但随后又持续拉大了与中小型保险机构的效率差距,这与姚树洁等(2005)的结论也是一致的;从细化的两阶段资金运用过程来看,大型保险机构在资金筹集阶段的效率优势更为明显和稳定,但在资金收益阶段,其相对中小型保险机构的效率优势却下降明显,从1999年相差0.4691一度减小到2001年相差0.0357,随后两种类型保险机构的效率优势交替变化,幅度也日益加大。五、资金筹集阶段的效率优势回归传统的数据包络分析方法在评价效率时,把企业的生产过程视为一个不可分割的“黑箱”,测算出的效率只是企业的外部效率,也就无法真正找到企业非有效的根源。为了打开保险企业资金运用这一生产过程的“黑箱”,针对传统DEA模型的不足,并结合保险企业不同于一般企业资金运用的特性,本文将保险企业资金运用过程分为前后相续的资金筹集阶段和资金收益阶段,放松了“第二阶段输入完全由第一阶段输出构成”的假设条件,建立了资源型两阶段DEA的效率评估模型。通过将其与三种具有代表性的传统效率评估模型的比较分析,进一步证实了资源型两阶段DEA模型更适用于保险企业资金运用过程中不同阶段的效率水平测度,更能有效地甄别其中非效率的部分,从而为保险企业改革提供决策依据。比较中资和外资保险机构可以发现,中资保险机构相对外资保险机构在资金运用过程中的整体效率优势表现出“V”型趋势,而拐点发生在2002年。具体来看,2002年之前中资保险机构整体效率优势逐渐丧失,不仅反映在资金筹集阶段是如此,而且在资金收益阶段也已经被外资保险机构所赶超。这可能与外资保险机构在投资管理方面的优势以及中资保险机构竞争意识和准备不足有关;2002年之后中资保险机构整体效率优势出现回升,不仅保持了在资金筹集阶段的效率优势,同时在资金收益阶段表现出了较强的追赶势头。这在一定程度上表明了中资保险机构的一系列改