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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 , data envelopment analysis) 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量的“产品”的活动，这样的实体（单元）被称为决策单元（decision making units,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 见参考文献一 见参考文献二 见参考文献四 见参考文献五 2.1 DEA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；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（）相对效率的DEA模型可以表示为： 见参考文献二 ； 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*=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=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。 见参考文献三 Banker R D 、Charnes A 和 Cooper W W.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： 见参考文献三 见参考文献一 2.2 DEA模型的应用 DEA 方法的应用步骤如图1 所示 见参考文献五 见参考文献五 确定评价目的