我国非寿险业资本结构使用效率实证探究

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1、我国非寿险业资本结构使用效率实证探究［关键词］中国非寿险业；资本结构；DEA一、前言近年来，随着我国非寿险市场快速发展，市场规模不断地扩大，资本金也得到了一定的补充，图1和图2描述了1998-2002年期间，我国非寿险业资本结构的变化趋势（在本文中资本结构表示为责任准备金与资本金之比），以及资本金与责任准备金各自的变化趋势。从图1中可以看出在1998-2002年期间，我国非寿险业资本结构呈现出上升的趋势，但在2003年资本结构却迅速下降，而在2004年的时候又迅速恢复到2001年左右的水平。从图2中可以看出

2、在1998-2004年期间，我国非寿险业责任准备金呈现出快速上升的趋势，而资本金的上升趋势较缓慢，特别是从2001年开始责任准备金的增长速度更加显著地高于资本金的增长速度，但在2003年资本金的增长速度却略高于责任准备金的增长速度。从图1、图2中可以得知，2003年呈现出与其他年份不同的趋势。在2003年，因为非寿险业扩充了资本金，从而导致资本金的增长速度超过责任准备金，资本结构也在这一年迅速下降。2003年，我国非寿险业的整体资本金实力得到改善，但此后，资本金状况又出现恶化迹象。图1及图2虽然描述了我国非

3、寿险业资本金、责任准备金及资本结构的变化趋势，但是有一个值得深思的问题，即我国非寿险业资本金相对于责任准备金的增长速度是否合理？资本结构是否最优？如果不是最优的资本结构，对非寿险业带来什么样的影响？这些问题的核心是什么样的资本结构是最优资本结构。由于资本结构受多种因素的影响，学者们也很难通过研究直接得到各行业最优的资本结构，但是网络数据包方法(DEA,DataEnvelopmentAnalysis)却给我们提供了研究最优资本结构的新视角。DEA是一种评价相对效率的方法，运用DEA方法可以得到在特定样本里每一

4、个决策单位相对于最好的决策单位的效率及最优投入量，由于在本文中选取的投入指标包括责任准备金与资本金，所以使用DEA方法可以得到样本数据中产险公司在各年相对最优的资本结构，并且还能借此判断各产险公司实际资本结构是否达到了最优，最后通过线性回归方法可以进一步证明非最优的资本结构对产险公司效率带来的影响。本文将使用DEA的超效率模型(Super-EfficiencyModel),对"有效"的产险公司做进一步排名和分析，并且运用DEA方法来确定样本数据中的每一个决策单元的最优投入量。鉴于篇幅的原因，在本文中不再介绍

5、超效率模型。❷二、指标的选择(一)超效率模型的投入和产出指标在运用DEA模型来进行研究时，对投入和产出指标的选择是至关重要的，这也影响着模型分析的有效性。虽然在国内外有许多的研究文献运用DEA模型对保险公司进行了效率评估，但是很多研究文献都是基于生产的角度，将保险公司视为是利用资本和劳动力来生产保险服务的企业，而能体现保险产品的服务性即是对保单持有者的赔付，因此很多文献都将赔付金额作为产出指标之一，[1](463-481)[2](1254-1269)[3](108-112)在这种假设前提条件下，意味着在投入

6、量不变的情况下，赔付金额越高则保险公司效率就越高。如果保险公司在经营的过程中，当投入量没有发生任何变化的情况下发生了巨灾风险，这时保险公司的经营效率评估值会突然变得非常高，因为巨灾风险带来了保险公司高额的赔付，显然这种结果是不能让人信服的，所以赔付金额的高低不能代表赔付能力的大小。另外，将赔付金额作为产出指标也忽略了保险公司经营的根本目标，保险公司的经营目标即是在对保单持有者进行赔付能基本上实现股东收益的最大化，当保险公司投资收益不断地增加，而赔付金额没有任何的变化，这反而非常有利于保险公司目标的实现，相应

7、地投资收益应该作为产出指标，而不是赔付金额。当然也有相关文献将投资收益作为产出指标，[4](56-65)但是选择的投资收益是一个绝对值指标，显然没有真正地反映出投资收益的高低。本文提出了一个新的研究视角，将保险公司视为金融中介来进行DEA的分析。作为金融中介的保险公司可以被描述为一个高度集中的现金流，其现金流分现金流入和现金流出。保险公司现金流入主要来源于两方面：一方面主要是股东投入的资本金，保险公司的股东对公司债务得到履行以后的盈余享有剩余索取权；另一方面是通过保单的销售实现，保单持有者是保险公司的债权人

8、，由保险公司承诺未来以赔付保险事故所导致损失的方式来进行偿还，保险公司将保费收入和资本金结合起来进行投资使这些资金保值和增值，增值后流回的资金向保单持有者赔付后，再将其剩余按一定比例以现金股利的形式分配给股东。作为金融中介的保险公司，现金流入可以看作是投入，而现金流出则可以被看作是产出，即保险公司的主要投入是保单持有人的保费和股东的资本金，主要的产出是投资收益和对保单持有人的赔付，而衡量产出的大小就是投资收益的高