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1、中国保险业全要素生产率探究摘要:基于非参数的Malmquist指数方法,本文对我国1999〜2006年间保险业的全要素生产率变化状况进行了动态分析,针对众多的研究方法都存在决策单元规模报酬不变假定,以及决策单元向生产前沿面逼近路径只能选择径向,即仅考虑投入或产出变化情况的缺陷,本文提出修正的Malmquist指数模型。实证发现,中国保险业全要素生产率在1999〜2006年间有所提高,其中"追赶效应"较为明显而“增长效应”还未完全显现,这说明保险机构更加注重提高自身技术效率水平而非创新能力提高生产的有效性,依然没有处理好效
2、率进步与技术进步的关系,保险机构需要进一步提升技术创新的能力。关键词:保险业;全要素生产率;Malmquist指数中图分类号:F840文献标识码:A文章编号:1002-2848-2008(06)-0085-06一、引言20世纪80年代保险业恢复以来,我国保险业一直保持超常规的发展速度,以保费收入规模衡量的扩张速度平均保持在25%以上,远远超过国民经济的增长速度。事实证明,仅依靠资金和劳动力投入的粗放模式对保险业发展已经起到阻碍作用,必须将发展思路转到效率提升和技术创新以增强保险业核心竞争力上来。全要素生产率(totalf
3、actorproductivity,TFP)是用来测度除资本和劳动之外其他资源对保险公司产出的贡献,是反映保险业的竞争力高低的主要指标之一,因此对我国保险业全要素生产率及其动态变化分析的研究具有重要意义。Caves,Christensen&Diewert首次提出用于分析全要素生产率的Malmquist指数[1],但直到Fare等才给出了这一指数的非参数的线性规划算法[2],以非参数的Malmquist指数方法研究全要素生产率才成为热点。随着研究的深入,关于引起全要素生产率变化因素的研究也逐渐展开,同时随着有关模型收稿日期
4、:2008-08-31作者简介:黄薇(978-),湖北省武汉市人,金融学博士,供职于对外经济贸易大学保险学院。研究方向:风险管理与保险。研究的不断完善,在模型应用方面还开展了大量的实证分析,并取得了一系列的理论成果和众多的实证案例(Grifell&Lovell[3];Ching-chengChangandYir-HueihLuh[4];JamesOdeck[5];JianghaiZheng等[6];Kim等[7])。但是已有的大部分研究都是基于规模报酬不变的假设并在此基础上进行Malmquist指数及其分解因子的测算,这
5、一假设十分苛刻,在现实情况中许多生产活动都不满足这一假设条件;而且传统的Malmquist指数模型都是基于Shephard的产出或投入距离函数,仅考虑产出或投入的情况,由此决定了决策单元(DecisionMakingUnit,DMU)向生产前沿面逼近路径只能选择径向,这两点缺陷直接影响了Malmquist指数测算的准确性。本文在比较系统总结国内外学者研究全要素生产率的Malmqusit指数方法基础上,基于定向技术距离函数提出了修正后的Malmqusit指数模型,一方面通过判断决策单元的规模报酬特征确定对应的具体距离函数;
6、另一方面综合产出和投入距离函数,考虑决策单元沿任意预先给定的方向逼近生产前沿面,即考虑产出和投入同时变化的情况,从而解决了传统Malmqusit指数研究中的两点缺陷并导致测算结果出现偏差的问题。二、全要素生产率Malmquist指数模型的重设(一)传统的全要素生产率Malmquist指数模型传统的Malmquist指数是在Shephard(1953[8],1970[9])距离函数的基础上定义的。距离函数(Distancefunction)是一种在不对生产者行为进行任何假定的条件下,研究多投入多产出技术系统的工具,它可以从
7、投入和产出两个不同的角度给出,面向投入的投入距离函数是在给定产出下,投入向量能够向生产前沿面缩减的程度,以此来衡量生产技术的有效性;面向产出的产出距离函数则是在给定投入的条件下,考察产出向量的最大扩张幅度。分析具有N个投入、M个产出的生产活动,令xteRN.yteRM分别表示时期t的投入和产出向量(t=1.2,..T),生产可能集为Tt={(xt,yt能用投入xt生产出来)},与生产可能集相关的产出集为pt(x')={yt:(yt,xt)GTt)},则❷Shephard❷产出距离函数定义为:t,yt)表示以t时期技术为参
8、照的,时期t的投入产出向量的产出距离函数,用Dt(x❷t+1,y❷t+1)表示以t时期技术为参照的,时期t+1的投入产出向量的产出距离函数,从而t时期技术为参照的❷Malmquist❷生产率指数可定义为:Mt=Dt(x❷t+1,y❷t+1)[]Dt(xt,yt)类似的,D^t+l(xt,yt)表示以t+1时期技术为参