专业车险公司与综合财险公司生产效率之对比研究

1、车险业务生产效率之对比研究 基于天平汽车保险和大地财产保险公司一、 课题简介 生产效率是经济学研究中的核心问题之一，它和稀缺资源的合理配置及运用有着直接关系，用来研究用何种方法才能够科学有效的配置稀缺资源。车险的生产效率即车险经营主体在车险业务经营过程中总投入和总产出、总成本和总收益的对比关系，它能够反映出保险公司在车险业务上的投入产出能力，市场竞争能力以及可持续发展能力。因此，对不同车险经营主体的生产效率进行对比研究，探究生产效率高低的影响因素，并针对性地提出进一步提高我国车险生产效率的建议，是具有非常重要的实际意义的。 然而，每个保险公司都有自己公司的业务范围，各保险公司的经营重点也不同。

2、一般来说，如果保险公司集中财力经营某一种保险产品，说明该保险公司将几乎所有的精力都放在该种保险业务，可以认定这种保险公司为专业性保险公司。相反地，如果保险公司追求多个保险业务综合发展，那么可以将这种保险公司认定为综合性保险公司。总体来说，综合险和专业性的划分最主要的是在于从收入和支出两个方面综合考虑资金的投放比例问题。 图表1 给出了本文选取的两个研究车险经营主体（天平汽车保险公司和大地财产保险公司）的2009年至2013年车险保费收入占总保费收入的比例。很显然，天平车险保费收入占比各年均远远超过90%，我们完全可以把天平汽车保险公司定性为专业汽车保险公司。由于在2014年，天平被安盛收购，故

3、本文不考虑2014年后安盛天平的车险经营状况。相比于专业汽车保险公司，对于其余财产保险公司（如大地财产保险），2014年车险的平均规模显示，车险占财产保险保费收入的73.1%。虽然呈现的是一险独大的状态，但这个比例远远小于90%，因此，这些公司应当划分为综合性财产保险公司。 在中国，政府是支持设立区域性和专业性保险公司的，中国保监会在新设保险公司审批中开始对专业性保险公司进行倾斜，最近两年有多家专业性保险公司获批。监管层的良苦用心显而易见：既要避免同质化保险机构，又要通过引入特色保险公司，扩大保险市场供应。但是，现实情况是目前我国的专业性保险公司发展并不理想。摒弃盈亏不考虑，目前，国内专业性保

4、险公司分为农业保险公司、养老保险公司、健康险保险公司和责任险公司，而唯一的天平汽车保险公司也被外资并购，在专业性汽车保险这个领域留下了一片空地。是什么原因导致专业汽车保险公司的发展举步维艰？是不是专业性汽车保险真的不行，还是没找到属于自己的盈利模式，抑或是资本的贪婪和偏见导致对专业性汽车保险的冷淡。我们将通过对比研究天平和大地两家代表性专业和非专业汽车保险公司的生产效率来进行实证分析。二、 研究方法 我们采用数据包络分析法（DEA分析法）来评价多个输入输出指标的决策单元（DMU）之间的相对效率，综合了经济学、管理学和运筹学三门学科，主要运用线性规划来进行效率值的计算获取。DEA模型的优势很多，

5、主要包括客观性交强、可以排除统计误差影响、可适用性强、结果所提供信息多等，这些优势促使其在很多领域得到了普遍应用，列入在金融行业、资源配置以及技术创新等。 DEA方法以相对效率作为基础，将一个通过一定投入从而得到一定产出的经济系统或者生产过程看作一个实体单元，即DMU，将所面临的外部环境、任务和目标以及投入和产出都相同的同一类型的DMU组成一个被评价群体，通过分析投入产出比率，以DMU各个投入或者产出指标的权重作为变量进行计算，确定有效生产前沿面，再根据各个决策单元和有效生产前沿面之间的距离对各个决策单元进行是否有效的判定，同时还能够指出弱DEA有效或者非DEA有效，无效原因和应该改进的程度及

6、方向。相关模型的理论知识就不在此赘述。 根据我们研究对象车险生产效率的实际情况和数据可得性情况，我们采用对数据量要求相对较少的非参数方法中的DEA分析方法进行生产效率的研究。在研究过程中，每一家经营车险的保险公司都被看作一个决策单元，它们有着相同的性质和相同的所投入产出指标，所面临外部环境也都相同，符合DEA方法中对决策单元的要求。每一个决策单元的生产效率即为每一家公司车险的投入产出比。如果某一个公司的生产效率达到1，就说明其生产经营是有效率的，意味着它的生产经营在所有样本公司中处于生产前沿面上。由于DEA方法分析的是相对效率，从而由其结果可以看出我们所选样本公司间的相对效率的高低和相对实力的

7、强弱，通过对效率测度结果进行比较分析，可以进一步得出提高经营效率的改进方向。样本数据选取 我们的研究数据一部分来自样本公司2009-2013年的年度报告（如固定资产、货币资金、手续费及佣金、业务及管理费等），一部分来自2009-2013年的中国保险年鉴（如车险保费收入、车险赔款支出、员工总人数等）。投入产出指标确定 要对车险的生产效率进行测度，关键是投入产出指标的确定，这些指标是否准确合理将直接影响到效率测度结果，所以在对这些指标的选取上一定要慎重。 通过对以往文献的指标梳理可以看出，在研究保险业的生产效率时，不同的学者所选用的指标也不尽相同，从投入指标来看，有的指标反映保险公司人力，有的反映

8、保险公司投入资本，有的反映保险公司经营管理水平，还有的反映保险公司赔款支出这一特有指标。所选取的产出指标，则主要反映保险公司盈利能力及产出能力。 投入指标的确定 我们选取了公司资产、综合费用、车险理赔支出以及劳动力作为投入指标。资产，包括固定资产和货币资金，作为保险公司的一项投入，具有非常重要的作用，它是保险公司得以继续运营、创造经济效益的基础，是保险公司实现其功能和作用的保障。综合费用是保险公司在其业务经营过程中所要支出的费用，由手续费及佣金和业务及管理费用组成，同时由于这一项的大小会受到业务量大小的影响，尤其是手续费及佣金的大小受业务量大小的影响较大，因此我们将这一项按照样本公司中车险业务

9、的所占比例进行了分摊。投保人出险后，保险公司会根据损失情况，对投保人进行一定的经济赔偿，即保险公司需要支出一定额度的赔款以弥补投保人的损失，车险赔款支出必然是保险公司的一项主要投入。除此以外，属于粗放经营的我国保险行业，劳动力是各保险公司获取市场份额的主要因素，是保险公司的一项主要投入，因此我们选取员工总人数作为重要的投入指标之一。图表2：投入产出指标选取投入/产出指标变量表示变量名称描述与衡量投入ASSET公司资产固定资产+货币资金EXPENSE综合费用手续费及佣金+业务及管理费用CLAIM车险理赔支出车险赔款支出STAFF劳动力员工总人数产出PREMIUM车险保费收入车险保费收入 产出指标

10、的确定 车险的主要作用是分散及转移交通事故中的风险同时向投保人收取一定额度的保费，因此车险保费收入是各公司的主要产出指标。需要说明的是，有些学者选择了投资收益作为产出指标，并且该指标也比较合理，但是由于我们研究的是车险的生产效率，投资收益的大小不能准确的分摊出车险部分，为尽量减少结果中的偏差，我们不选择投资收益作为产出指标。三、 实证结果及分析DEA效率测算结果通过整理样本公司各种经营数据资料，利用DEAP2.1软件，测算了所选取样本公司的效率值，主要测算出占市场份额总和90%的21家财产保险公司2009-2013年五年之间技术效率、纯技术效率及规模效率值，测算结果同时也包含了样本公司所处的规

11、模报酬区间，我们选取了具有代表性的几家公司的测算结果如图表3、图表4、图表5所示。图表3：样本公司的技术效率值（TE）样本公司20092010201120122013人 保11111太 保11111大 地0.8730.9140.8780.9450.915都 邦0.7610.6620.7270.7210.840浙 商110.9840.7730.917天 平11111图表4：样本公司的纯技术效率值样本公司20092010201120122013人 保11111太 保11111大 地0.8750.9540.8820.9580.929都 邦0.7730.6890.7830.8520.895浙 商111

12、10.997天 平11111图表4：样本公司的规模效率值样本公司20092010201120122013人 保11111太 保11111大 地0.9980.9860.9950.9870.985都 邦0.9840.9600.9280.8460.939浙 商110.9840.7730.920天 平111111. 技术效率（TE）分析 从DEA技术效率测算结果我们可以看出，人保财险、太保财险和天平汽车保险公司一直处于生产前沿面上，表面其生产是有效率的，实现了资源的有效配置和利用。人保财险在我国财险市场中成立年份最早、规模最大、经营险种最丰富，无论是在经营管理上，还是在技术创新方面，还是在营业网点上，

13、都具有其它保险公司无法超越的优势，因此，其处于生产前沿面上也不足为奇。太保财险的车险保费收入和车险赔付支出不如人保财险，但是它的规模也比人保要小，因此它的投入产出比达到了1。浙商保险在2009年和2010年也是如此情况。 关于天平汽车保险公司的技术效率值到达了1这一情况似乎不太合理，但却有着合理的原因。下面我们着重分析一下天平汽车保险的经营模式，这种非核心业务外包的方式使得它可以更加专心核心业务，也降低了经营成本，与此同时它还提供全面汽车安全服务，不断给客户增加便利。天平的这些做法逐渐被理论和实务界共同关注和重视。除此之外，天平汽车保险公司十分重视人才，这些资深专业人才不但熟悉中国车险市场经营

14、环境，还将国际先进的管理经验、先进技术和中国市场的实际相结合，致力于打造中国汽车保险第一品牌。天平汽车保险公司所提供的服务已经超越了传统的车险理赔服务，它不但使客户出险后的理赔既快捷有方便，而且更努力使客户可以享受到全面汽车安全服务。因此，天平汽车保险公司的车险生产效率超越一般的中小公司（如大地财产保险公司等），打到有效率的状态也就不足为奇了。 我国的车险市场尚处于粗放式经营阶段，各家保险公司还是把精力都集中在市场份额的争夺上，现阶段竞争手段又单一，基本上都是价格手段。由于车险价格有保监会和保险行业协会的限制，故价格战又演变为手续费的竞争，各家保险公司通过提高代理人的手续费来争夺市场。因此，那

15、些规模较小，成立较晩的保险公司对车险的经营一方面不能依靠大的市场份额分摊费用，另一方面不能依靠大的公司规模来大力增加保费收入，因此车险业务达不到经营有效状态，甚至在实际经营中都是亏损的。 通过效率测算的结果还可以看出，我国车险的生产效率水平不高，且公司与公司之间差距较大。出三大保险巨头外，天平汽车保险公司的技术效率值达到了1，但是像大地、都邦、浙商这些中小型综合财险公司的技术效率值不仅波动大，而且距离有效生产一定距离。这就说明，和专业性汽车保险公司天平相比，其余中小型综合财产保险公司在经营管理理念和公司制度、技术创新方面还存在这根本的不足之处，短时间内难以达到有效经营。另外，各年间有效决策单位

16、的占比（或数量）大致相同，这就说明我国车险市场上经营主体的规模和实力比较固定，短时间内很难有较大的变化。2. 纯技术效率分析 通过分析结果中的纯技术效率值，可以看出技术无效率多大程度上是由于纯粹的技术无效造成的，这个指标能够较准确地反映出所研究主体的经营管理水平和制度运行效率。虽然DEA衡量的是各决策单位的相对效率，其纵向间的比较意义不是很大，但是对各年间的纯技术效率进行均值计算，还是可以发现一些问题的，如图表5所示。图表5：2009-2013年样本公司纯技术效率均值年份20092010201120122013效率均值0.9120.9230.9420.9710.974 这五年之间的纯技术效率均

17、值呈现出上升的趋势，且纯技术效率均值都比较高，说明在我国车险经营过程中，由技术造成的资源浪费并不严重，但是仍有可提高的空间。同时，各决策单元之间的纯技术效率值相差较大，比如天平汽车保险可以达到1，但是像大地、都邦这些公司却相距甚远，甚至2010年都邦的纯技术效率值还打不到0.7。 对比浙商2011和2012年的技术效率值、纯技术效率值和规模效率值可以发现，这两年浙商的纯技术效率是有效的，而技术效率是无效的，这说明其技术无效与纯技术效率无关，二是由规模效率导致的。3. 规模效率分析 根据DEA所测结果来看，样本公司中达到规模有效的公司有三家，即人保财险、太保财险和天平汽车保险，其规模效率值都为1

18、。其中特别要提的就是天平汽车保险公司，天平专注汽车保险的经营，这五年其车险业务占比均超过97%，甚至在2013年达到了99.39%之多，几乎全部业务都为车险业务，而且它将非核心业务分离出去，专注经营核心业务，观察其损益表中的各项数据，发现其各种投入量数目都不大，也没有进行过度扩张，所以达到了规模有效。 大地财险公司的规模效率值都在0.9以上，虽没有达到完全有效，但是效率值也是相当高了，说明大地财险公司的规模较为合理，没有存在根本的缺陷。然而，对于浙商来说，虽然2009和2010年其规模效率达到了完全有效，但是往后三年的效率值并不算太高，所以还应该继续进行调整。 另外，根据DEAP2.1软件测试

19、结果，个样本公司的规模报酬期间如图表6所示。图表6：样本公司的规模报酬区间分布样本公司20092010201120122013人 保-太 保-大 地irsirsirsirsirs都 邦drsirsirsirsirs浙 商-irsirsirs天 平- 从上表中可以看出，样本公司中除了达到规模有效以外，其他基本都处于规模报酬递增的阶段（如大地财产保险公司），这一点不难理解。在我国车险市场上，规模较大的公司有人保财险，平安产险和太保产险，专业性车险公司天平也达到了规模有效，其它的公司在规模上难以和它们相抗衡，因此，其它公司有许多劣势是由它们市场地位较低、规模较小造成的，这些劣势也影响了它们的车险生产

20、效率。所以，对于一些规模较小、成立年份较短的公司应当继续扩大规模，追求规模效益，而我国的车险市场也确实需要培育出更多竞争主体，特别像天平这样的专业性汽车保险公司，这样才可以促使我国车险市场更加公平健康地发展。四、 总结 根据我们对专业性汽车保险公司（天平）和综合性保险公司（大地、都邦等）生产效率的对比分析可见，并不是拥有广泛业务种类的综合性保险公司具有更高的生产效率。这些中小型综合财险公司不像人保、平安和太保一样具有较高的规模效率，而规模无效和纯技术无效导致了它们车险生产效率水平的低下。而且，这些车险经营主体之间的效率值差距较大，说明它们之间的发展不平衡，且生产效率低下的公司在短时间内难以实现

21、生产效率的大幅度提高。相反地，像天平这样的专业性险企更能将有限的资源集中配置到汽车保险上，不仅在纯技术效率上取得了有效，并且在车险行业里也拥有有效的规模，实现其有效且高效的生产效率。就目前中国的汽车保险行业来看，并不缺少综合性财产保险公司，却急需成立发展专业性的汽车保险公司。相信未来，随着科学技术水平的发展和整个行业的成熟，保险行业业务细分，会有更多的专业保险公司成立并取得成功。首先，简单提一下随机边界分析法（SFA）和数据包络分析法（DEA）的区别。SFA是参数法中应用最广的一种生产效率分析方法，它是利用随机边界模型来计算机构的效率大小。这种方法要事先设定生产函数，再运用回归分析来估计设定函

22、数中的参数系数。这种方法可以将随机误差项从估计出的效率中分离出来。而DEA是属于非参数法中运用广泛的方法。在使用时，这种方法不必预先设定生产函数形式，而且是非随机的，也就是它的假设条件是不存在随机误差项。所以，如果随机误差项较大的话，所得出的效率值的准确性会受到影响。DEA的局限性还在于它需要使用线性规划进行计算，并且对观测数据有限制等方面。我们将DEA与SFA进行比较，给出DEA相较于SFA而言的优势和缺点。优势：（1）DEA的约束性较小，因为生产函数具体形式不需要预先设定。（2）所需评价的决策单元较容易获得。（3）测算结果可以直接将各决策单元距离生产前沿的差距给出，给管理者提供可靠参考。（

23、4）对公司效率的评价更加全面和具体。缺点：（1）和SFA相比，DEA没有考虑数据问题、运气成分或者其他计量方面问题所引起的随机误差，如果有随机误差的存在，那么所得出得效率值和随机偏离可能会混合在一起。（2）DEA无法对结果的显著性进行直接检验，而SFA可以。（3）当约束条件比较多的时候，运用DEA经常得到样本全部有效的结论。 由于我们可获得的数据量比较少，所以选择了DEA分析方法。并且主要用了DEA中的CCR模型和BCC模型。1. CCR模型CCR模型是DEA最初的模型，用来评价决策单元技术与规模的总体有效性，它是一个线性规划问题。在运用此方法时，DEA模型通过每一个决策单元中的数据直接来建立，同时运用非阿基米德无穷小的技巧及对偶理论，计算并判断决策单元是否有效。 按照早上提的先分析整个车险行业（样本），再分析单个公司的生产效率，我们将每一家经营车险的财险公司视作一个决策单元。假设：n ：样本中包含的具有可比性的财险公司数目m：每一个决策单元的投入指标个数s ：每一个决策单元的产出指标个数Xjk：第k家财险公司第j个投入指标的输入量Yjk：第k家财险公司第j个产出指标的输出量u=u1,u2,u