中国财产保险公司经营效率的实证分析

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1、中国财产保险公司经营效率的实证分析南开大学保险系侯晋/朱磊【内容提要】中国财产保险业发展至今,更需要高效率的增长,改善其经营中低效的一面。针对此,本文主要运用DEA(数据包络分析法)分析财产保险市场上中资公司的经营效率。利用LINDO软件的输出指标分析目前财产保险公司有效(即在生产前沿面上)与实际经营间的差距,并指出经营中存在的问题。作为进一步分析,证明了经营无效率对公司盈利能力有明显的影响,改善经营现状非常必要。最后,本文列出了可行的解决问题的方法。【关键词】财产保险公司DEA效率改善发展1、引言从复业到现在,中国

2、财产保险业得到了长足的发展:保费规模迅速增长,产品种类日益多样化,公司主体也不断增多。截至2003年,中国(直接)财产保险市场上的内资主体已达12家。财产保险的进一步健康发展,不仅是寻求数量上的增加,更重要的是需要集约化、高效率的发展。因此,分析中国财产保险公司经营效率的现状,指出症结所在并对症下药是十分必要的。2、DEA模型的引入本文主要采用DEA(数据包络分析法)分析评价中国财产保险公司的经营效率。DEA的原型可以追溯到1957年,Farrell在英国农业生产力进行分析提出的包络思想见参考文献一。1978年,著名

3、运筹学家A.Charnes提出了基于相对效率的多投入多产出分析法——数据包络分析法(DEA,dataenvelopmentanalysis)见参考文献二。我国学者自1986年开始介入DEA的研究,1988年由魏权龄系统地介绍DEA方法见参考文献四之后,关于DEA方法理论研究得以应用推广。DEA方法是以相对效率概念为基础,用于评价具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否有效的一种非参数统计方法。其基本思想是将一个经济系统或一个生产过程看作是一个实体(一个单元)在一定可能的范围内,通过投入一定数量的生产要素并产出一定数

4、量的“产品”的活动,这样的实体(单元)被称为决策单元(decisionmakingunits,DMU),再由众多DMU构成被评价群体,通过对投入或产出比率的分析,以DMU的各个投入或产出指标的权重为变量进行评价运算,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,同时还可用投影方法指出非DEA有效或弱DEA有效DMU的原因及应改进的方向和程度见参考文献五。2.1DEA基本模型若某个DMU在一项经济(生产)活动中的投入向量X=(x1,x2,…xi,…,xm),xi表示第i种投入

5、;产出(输出)向量Y=(y1,y2,…,yr,…,ys),yr表示第r种产出(输出);(Xj,Yj)对应第j个决策单元的投入、产出向量,()对应被评价决策单元的相应指标,于是可以用(X,Y)表示这个DMU的整个生产活动,n个DMU的投入集就可以构成一个nm阶的投入矩阵,其产出集可以构成一个ns阶产出矩阵。最初的DEA是CCR模型(由Charnes,Cooper和Rhodes于1978年提出)见参考文献二,用于评价DMU的规模和技术的总体有效性。CCR有分式规划和线性规划两种形式。从投入(产出)的角度测算决策单元()相

6、对效率的DEA模型可以表示为:19;表示对输入输出的度量权。该分式规划可转变成线性规划(1)和(2):(1)(2)对偶规划为:(3)(4)引入松弛变量,(3)、(4)两式可以表示为线性规划(D)和(P):(D)(P)由于线性规划(D)和线性规划(P)互为对偶规划,两者都存在最优解,并且投入和产出的CCR模型评价结果一致,本文仅考察投入比率情况。如果(D)或(P)的最优值为1,则决策单元为弱DEA有效;如果(D)或(P)的最优值为1,且最优解都有,则决策单元为DEA有效。在投入型中,对于<1情况,可以通过X*=X-,Y

7、*=Y+将生产前沿面上的投入产出值计算出来。若<1,则规模收益递增;若19=1,则规模收益不变;若>1,则规模收益递减见参考文献三。根据经济学中的界定,在规模收益不变时进行生产为规模有效。BankerRD、CharnesA和CooperWW.于1984年提出了BCC模型见参考文献三。该模型将规模假定在规模收益不变(=1)的情况下,仅考察纯技术效率t。则规模效率为s=/t见参考文献一。投入型BCC模型为:2.2DEA模型的应用DEA方法的应用步骤如图1所示见参考文献五。确定评价目的↓选择决策单元↓建立输入输出指标体系↓

8、选择DEA模型↓进行DEA评价分析调整输入输出指标体系↓满意?N↓Y给出综合评价分析结论图1 DEA方法的应用步骤3.实证分析在国外,丹麦Aarhus大学的Fecher早在1993年就应用DEA方法研究了保险经营的相对效率问题《HandbookofInsurance》。从1995年至今,Pennsylvania大学的Cummins教授开始将DE

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