车险专业化和财险公司经营效率U型关系的实证,该文是公司经营有关毕业论文提纲范文和经营效率和实证研究和车险有关论文写作技巧范文.
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2015 年,中国保监会正式下发了《关于加强机动车辆商业保险条款费率管理的通知》,初步明确了商业车险条款费率市场化的改革方向,车险产品可以具有更高的费率浮动空间,这为车险开发技术来甄别不同风险的车主人群奠定了基础,是我国推动互联网+车险的重大机遇.然而是否所有的财产保险公司都能把握住这个机会？本文从产品战略专业化的角度分析了该问题,指出了未来财险公司发展的方向.
一、引言
在互联网技术发展的背景下,“互联网+汽车”的未来也更具前景.与此同时,车辆保险也能够借助互联网技术变革原有的经营模式,从而打破控费难、*渠道垄断的现状,以多元化的渠道运营.尤其是物联网与车险结合而产生的“车联网”,能够令车辆的行驶行为得到实时监控,进而完成对车险费率的灵活调整和赔付率控制,这一方面促进了财产保险公司盈利能力的提高,而且还令低风险的车主享受到更公平的车险费率.然而,理论上只有专业化的车险公司才更可能产生自主创新,这是由于多元化的财险公司具有较高的*成本.本文借助数据包络分析法来分析不同的专业化程度对财险公司经营效率的影响,进而提出相应建议.
二、财险公司经营效率的实证分析
数据包络理论DEA(Data EnvelopAnalyze)是由Charnes 和Cooper（1978）提出的一种基于投入产出数据的相对有效性评价方法（杨国梁等,2013）,其假设企业规模报酬不变,衡量不同决策单元DMU（DecisionMaking Unit,DMU）的最前沿相对效率,弥补了传统财务指标（比如利润率、股权收益率、综合成本率等）只能反映企业经营某一方面的问题,使得企业效率的综合评价成为可能（郭尉等,2015）.
DEA 方法也是研究金融服务行业效率的一种主流方法,例如Yang（2006）借助两阶段DEA 模型来研究加拿大人寿健康保险公司的总体经营绩效；Sabet 和Fadib（2012）借助两阶段DEA 模型来研究伊朗保险公司的经营效率；Sinha（2015）借助动态DEA 模型来研究印度人寿保险公司；姚树洁等（2005）使用DEA 方法研究了中国保险业的经营效率.本文将借助超效率模型来分析我国财险公司的经营效率.
DEA 方法的基本原理是：设有n 个决策单元,它们的投入、产出向量分别为：
不过,技术效率CCR 模型中前沿产出单元的效率值均为1,导致了前沿产出中无法比较效率相对大小.Andersen 和Petersen（1993）为了实现所有决策单元效率的排序量化问题,提出超效率模型.其将原先模型的非前沿效率暂时剔除,将某一技术有效的单元重新与其他技术有效单元组成的新前沿面进行比较,得出大于1 的效率值.在这种方法下,原先技术无效的决策单元的效率值不会改变,原先技术有效的决策单元（效率值为1）的新效率值为大于1 的数.基于CCR 模型的超效率DEA 模型为：
另外,CCR 模型与超效率模型均是假设生产过程为规模报酬不变,而Banker、Charnes 和Cooper（1984）提出规模报酬递增或递减的假设条件,将技术效率分解为纯技术效率与规模效率的乘积,它们分别的定义为：纯技术效率测量的是企业实际生产DMU与规模报酬可变的生产前沿面的相对效率；规模效率测量的是“企业实际DMU 的纯技术有效前沿面”相对于“规模报酬不变假设下的技术有效前沿面”的效率.线性形式的BCC 模型可表示为：
本文的数据来源是2010 年至2015 年的《中国保险年鉴》,选取的样本是48 家财险公司的6 年面板数据,数据中包括各年度保险公司的损益表、资产负债表、业务统计表与人员统计表.然而由于市场的变动导致了保险年鉴统计方式上的变化,本文对数据进行了一定程度的处理.比如2014 年大众保险更名为史带保险,本文将此年度后的史带保险经营数据衔接在大众保险的数据之后.另外,样本中的丰泰（后更名为安盛）、天平汽车在2014 年后合并成了安盛天平保险公司,本文对其的处理是仍然保留丰泰、天平汽车两个样本,但合并后的各个时期的统计数据都同为安盛天平的经营数据.
在使用数据包络分析法研究保险公司的经营效率时,根据研究的角度不同,导致了产出指标的选择并没有统一的方法.比如有学者主要考察的是保险分担风险的职能,从而将赔款金额作为产出指标.而本文考察的出发点是财险公司的盈利能力,考虑到保险公司一般为先投入成本收取保费,并将保费收入中的一部分分出至再保险公司,同时提取出一部分作为责任准备金,在此之后将结余的已赚保费进行投资而获取收益.因此,本文的产出指标选择的是已赚保费与投资收益.
从投入指标来看,目前学界的指标选择并没有太多的区别（魏平、亓磊,2014）,主要都是从人力、物料以及资本出发.比如Yang等（2006）将劳动力费用、基本费用、资本盈余和索赔额作为投入指标；Sabet 等（2013）将经营费用、保险赔偿、劳动力、分支机构数量、*机构数量来作为投入指标；魏平、亓磊（2014）将保险公司职工数、费用支出、保险赔付与所有者权益作为投入指标.而本文考虑到《中国保险年鉴》统计口径中的佣金与业务及管理费包含了劳动力成本,所以以其代替劳动力指标.最终,本文将赔付支出、营业税及附加、手续费及佣金支出、业务及管理费与所有者权益作为投入指标.
三、研究假设
由于我国汽车保有量还处于增长的势头,并且互联网技术的变革为车主提供了便捷的理赔、投保等服务渠道,两者均带动了车险的市场需求.于是在中国财险业内,高车险结构公司已经对车险市场投入了大量固定资产、人力资源、针对车险业务的管理技术等成本,也建立了车险业务的良好口碑与机构网络,总体而言形成了专业化的车险供给.再从资产端来看,由于过去几年的股票市场、房地产市场等资本市场的高企,使得财险公司能通过车险业务所带来的稳定流进行投资,进而获取高额的收益.所以,从市场需求、供给成本、投资模式三个角度来看,车险的经营模式已经在大多数财险公司形成了一体化流程.因而,目前我国中资财险产品还是以车险为主,其车险的比重几乎代表了企业的产品专业化程度.
保险公司的多元化虽然能够分摊固定成本而形成规模经济,也有利于实现范围经济、降低赔付风险、建立内部资本市场、提高品牌效应,但是,其负作用是*成本、管理跨度与交叉补贴的增加（Cummins,2010）.相对于多元化,车险专业化经营减少了管理跨度,降低了统筹管理成本与*成本.除此之外,车险专业化能够降低业务间的交叉补贴,从而促使公司提高投资效率.而且,近年国外的一些研究也表明保险公司的专业化程度正向影响经营效率；刘志迎等（2007）认为,车险比重提高了财险公司的成本效率；Elangoden 等（2003）通过实证研究得出,美国财险业的业务多元化程度与经营绩效呈U 型关系.因此,本文假设高车险结构（高于40%）的财险公司的车险比重与经营效率为正向关系.
另外,我国低车险比重（低于40%）的财险公司主要都是农险公司与外（合）资财险公司.农险公司车险业务的承保车型多为农用车,农用车的质量、当地车行道与农用车的使用方式都存在较大的问题,并且车主只会为标的投保赔付率较高的交强险,这些因素使此类公司业务的质量层次不齐,使得车险收入未达到一定规模时存在巨大的赔付风险,所以车险比重的过高会使得农险公司承担巨额的承保亏损.对于外资财险公司来说,由于刚刚放开外资公司的交强险运营权限,其在竞争激烈的市场环境下经营车险将承担高额的渠道费用,无法形成规模经济与品牌效应,难以获取高质量的车险业务,使得它们经营企财险、责任险等险种所显示的高绩效被削减.因此,对于低车险比重的财险公司来说,增加车险业务的比重对公司的整体经营效率会产生不利.
本文假设财险公司的车险结构对经营效率具有“U 型”影响,换而言之,当财险公司的车险比重较大时,车险比重的增加会提高经营效率；当财险公司的车险比重较小时,车险比重的增加反而会降低经营效率.本文以车险占财险公司保费收入的比重（VEHICLE）与该比重的平方项（VEHICLE2）作为变量,在回归模型中考察其与经营效率的“U 型”关系.
解释变量假设1：车险结构对财险公司的经营效率具有“U型”关系
保险公司的人力规模大,则能通过共享信息、专业分工、人力资源配置的优化来提高经营效率.另外,较高的人力规模再辅以科学的考核制度,更有助于选拔精英人才.而且,目前国内的保险市场处于高速增长的时期,我国一部分财险公司也还处于人力投入规模报酬递增的阶段（张春海,2011）,需适度扩大规模来提升规模效率.边文龙（2015）认为,财险公司规模越大,则产品和服务的固定成本越容易分摊,也越有利于吸引客户.本文以保险公司的总员工人数的对数（LOG(HUMAN CAPITAL)）作为人力规模.
控制变量假设2：人力规模对财险公司的经营效率具有正向影响财产保险标的的风险具有多样性和复杂性,财险公司运营对人才专业性的要求高于寿险公司,对风险管理的要求也更高,所以,理论知识、专业水平与学习能力较高的员工对岗位的胜任力也更高.而且,不同专业背景员工的教育文凭能够为人才带来“羊皮效应”,能消除信息不对称影响,使人力资源得到有效配置,提高公司的管理效率.另外,财险公司的部分关键岗位（比如两核、核保、理赔、信息技术等）的人才供给短缺,一支专业的人才团队是财险公司的核心竞争力（沈健、陈炳亮,2016）.具备专业技术的的员工也需要经过培训以及积累一定工作经验后,才能充分发挥其潜力.因此,本文以滞后一期的员工中本科及以上学历的比例作为人力资本（EDUCATION(-1)）.
控制变量假设3：滞后一期的人力资本对财险公司的经营效率具有正向影响
保险经营建立在大数法则的基础之上,业务量越高,促使经营状况越稳定,进而有利于资产端的运作,达到更良好的投资收益表现.边文龙（2015）认为,规模大的财险公司在行业里有更高的影响力,经济租金也较高.本文以样本年度收入与行业年度总收入的比值（MARKET SIZE）作为变量,在回归模型中考察其正向关系.
控制变量假设4：市场规模对财险公司的经营效率具有正向或负向影响
近年,随着我国人均收入的增长,财产保险的新需求也处于高速增长的时期.然而,目前我国财险公司过高的保费收入增长属于典型的粗放型经营方式,超过市场需求的过度扩张会使总体业务质量受到负面影响.另外,根据未到期责任赔款准备金会计计算制度,过快的趸交保费增长会使同等保费收入下的综合成本率上升.本文将财险公司保费收入增长率与财险业总保费增长率的比值（REVENUEGROWTH/ARG）作为相对业务扩张.
控制变量假设5：相对业务扩张对财险公司的经营效率具有负向影响
从文化背景来看,外资保险公司的管理模式与中国的“人情化社会”存在着矛盾：外资财险公司的管理制度相对严格,工作时需要严格履行既定规则,但这在中国社会中显得不够灵活,影响员工情绪与心理从而降低工作绩效.另外,由于外资保险公司进入中国的时间较短,并受到多种政策约束,使得其经营效率表现欠佳（郭尉,2015）.郭金龙（2015）比较了中资与外资的商业车险经营绩效后,发现外资财险公司的销售费用率显著高于中资公司.本文以哑变量表示公司产权性质：“1”代表外资财险公司,“0”代表中资财险公司.
控制变量假设6：外资财险公司的经营效率低于中资公司
四、财险公司经营效率影响因素的实证分析
(一)数据描述性统计与平稳性检验
本文将以技术效率、超效率、纯技术效率、利润率（PR）、股权收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、综合成本率（CR）分别作为回归模型的经营效率指标.在此之后,先将人力规模、人力资本、市场规模、相对业务扩张与公司产权作为回归模型的控制变量,再以车险比重作为解释变量,通过回归分析考察该比重对七个效率指标的影响.表2 为2009年至2014年48所财险公司的面板数据的描述性统计.
(二)研究模型与拟合结果
在验证了数据的平稳性后,建立带有“一阶AR项”的混合最小二乘法回归模型,分别以技术效率、超效率、纯技术效率、利润率（PR）、股权收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、综合成本率（CR）为因变量,借助eviews 软件对回归模型进行拟合.其中t 表示为某年度,i 表示样本公司.Efficiency 表示为技术效率、超效率与纯技术效率指数等效率指标.自变量中包含人力规模（Human Capital）、人力资本（Education）、市场规模（Market Size）、收入增长率（Revenue Growth）和车险占收入比重（Vehicle）：
另外,针对每个回归模型再分别建立所对应的模型a 与模型b,并将模型a 的回归残差记为b,将模型b 的残差记为E2.最后再通过绘制偏向关散点图来检验拟合结果,可以看出车险比重与经营效率间存在拐点效应.
(三)稳健性检验
上述模型中,解释变量的假设全部通过了5%的显著性检验,D-W统计量也比较接近2,说明本文的理论具有一定的可靠性.现在,本文建立固定效应模型（横截面固定效应）与随机效应模型,并去除上述不稳健与不显著的变量后,进一步检验假设1、假设2、假设3 与假设6的稳健性,得出结果与上文均一致.
五、结论
在“互联网+汽车”的技术迅猛发展的背景下,保险行业面临前所未有的巨大挑战,其需要解决自身的理念是否能与互联网概念与先进科技相融合,避免船大难掉头的状况.同时,还需要关注服务行业的互联网化,促进自身模式的相应创新,在这个创新浪潮中把握自身的定位.
企业的产品战略与组织形式均是保险公司能否迎合互联网发展的重要决定因素.通过对过去的数据研究可以看出,专业化车险公司总体上能够取得更好的运营效率,其成本相对资源冗余的多元化公司更低,这种集约式经营可以帮助险企在互联网浪潮中把握自身的前进方向.另外,我国人均汽车保有量还有较高的提升空间,保险公司可以更多引进科技人才,以跨行业的组织形式进行颠覆性创新,引导车险业走向下一个高峰.除此之外,也可以先发展自身的车险互联网销售与理赔渠道,以支付方式打通与消费者之间的鸿沟.
本文对财险业界提出三条建议：第一,财险公司的车险业务结构应采用专业化战略：高车险结构的财险公司应当提高车险业务的精细化程度,发展UBI 技术、车险专业服务等纵向一体化的价值链,同时完善内部管理制度,减少*成本.而低车险比重的财险公司增加车险比重对经营效率有负影响,宜发挥农险、责任险或企财险等险种的规模优势并剔除低质量的车险业务.第二,加大人力投入与专业技术人才,从而建立人力资本优势.第三,进一步深化车险费率市场化改革.
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