健康险业务能否提升保险公司经营绩效——兼论我国商业健康保险经营动力,本文主要内容关键词为:保险公司论文,绩效论文,健康保险论文,动力论文,业务论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。
商业健康保险的重要性已不存在争议:微观上,健康保险可在医疗支出发生时减缓人们必须考虑医疗服务价格产生的精神压力而提高效用.[1]宏观上,医疗支出对健康的边际产出较高,可提高老年人的平均生存时间;[2]各国(地区)商业健康险在国民医疗保障体系的地位随着人口老龄化加剧而愈发受到重视。日益深化的改革和日益严峻的人口老龄化决定了我国应充分发挥商业保险的市场配置作用,①2014年8月国务院发布的《关于加快发展现代保险服务业的若干意见》明确指出要积极利用市场作用以保障我国社会保障体系可持续发展。 理论上,我国商业健康险理应有良好的发展态势:一方面,健康保险(包括短期和长期)属于“第三领域”保险,这意味着健康险的经营主体最多;另一方面,有理论研究表明保险公司产品多元化程度会显著正向影响成本效率,即保险公司会通过产品多元化经营摊销经营成本。[3]反观实践,我国商业健康险业务发展滞缓:健康险保费收入总量在保费总收入中占比不高,且健康险经营(供给)主体数并未随保险经营体总量的增加而同步增加。②因此,探究其发展滞缓的原因成为促进我国现代(健康)保险服务业自身发展,服务经济社会的逻辑起点:国际上有国家通过对需求方税收优惠以扩大需求,2015年5月国务院通过的《关于开展商业健康保险个人所得税优惠政策试点》决定正是为了“扩大需求”,但这可能只是一种促进健康险发展的有效途径。目前我国保险服务业发展阶段特性决定了供给的重要性,因此,本文试图另辟蹊径,从供给视角对此进行研究。 一、理论基础与文献回顾 已有一些文献对我国商业健康险发展滞缓的原因进行了探讨,主要集中在以下几个方面:“经营与发展战略不明、核心技术不足”,[4]“社会医疗保险的挤出效应”,[5]“专业化程度不高”[6]等。大多数研究主要基于相关理论、采用定性的研究范式,相对而言缺乏实证支撑。充分发挥市场机制作用的根本在于认清供需双方的特征和市场发展基本规律,健康保险产品固有的价格需求弹性直接影响需求,我国保险服务业目前处于“初级发展阶段”,理论上在这一阶段的业务发展多为“供给拉动”模式;[7]故“如何释放市场供给体对健康保险业务的供给”成为我国商业健康险业务发展的关键之一。区别于以往的文献,本文认为保险公司逐利本性和竞争理论可成为探究健康险滞缓原因的一个重要理论基础。一般而言,内外环境的压力和企业逐利的本性驱使企业采取多元化经营策略进行竞争。[8]该理论对分析主要健康险业务由非专业保险公司经营的实践极为适用,③若经营健康险能促进各类保险公司经营绩效,那逐利的各类非专业健康保险公司会坚持多元化经营策略,增大健康险的供给;反之则减少或退出供给。因此,从供给视角探究我国健康险滞缓的原因成为一种可行的重要研究路径,这也构成本文的行文思路和可能的研究框架与理论创新之处。 随着Charnes和Cooper等对非参数数学规划边界的发展,效率研究快速发展。Cummins和Weiss多次进行了不同方法对美国保险业进行效率分析,成为国际上分析保险行业效率的主要和权威研究者。国内对保险业效率的研究随着保险市场的成长而逐渐受到重视,多用DEA或两阶段DEA进行保险公司或行业效率分析,研究内容包括保险公司的配置效率、规模效率、技术效率等多个方面。对文献梳理后发现,保险公司效率评估中已形成一个基本共识,即将寿险和非寿险公司进行分类评估。但现有文献的样本量一般不大且缺乏行业间或行业内的比较,几乎没有专门对健康险行业的文献。 相对而言,探究整个保险行业经营绩效影响因素的文献不多,而关于保险公司经营绩效影响因素的研究结论存在争议。随着保险业务种类的丰富,有研究开始关注业务结构、多元化经营和绩效之间的关系:Meador等基于美国寿险业的实证研究认为分散经营多品种的保险企业(即产品多元化经营)比集中型保险企业更有效率,[9]此文献开辟了业务结构对保险公司经营效率影响研究的先河;黄薇基于不区分“产寿”性质的混合公司样本的效率研究涉及产品多元化问题;[3]刘志迎研究表明,车险业务比重对财产保险公司效率有显著正面影响;[10]许莉的实证研究表明,产品多元化与财险公司绩效有着非线性关系。[11]针对健康险业务与公司经营绩效之间关系的研究较少,张强春认为主营寿险对健康保险有销售协同效应,多元化经营对健康险业务具有促进作用。[12] 二、经营绩效的评估实证 Perter F.Ducker将企业绩效定义为“最大限度地提高创造财富的能力”,[13]Scherer和D.Rose认为绩效包括“生产和配置效率、技术进步等多维内容”。广义的绩效内含了效率的概念,而狭义的绩效在很大程度上受效率的影响。[14]因此,经营绩效以效率为基础。效率主要应包括投入产出效率、X-效率和资源配置效率等类型,其核心研究主题是怎样以最小的投入获得最大的产出。Rawson的研究发现,大多数经营主体会优先对现有资源进行优化配置而不是重新组合;[15]因此,资源配置效率成为效率评价的主要指标,《新帕尔格雷夫经济学大辞典(二)》则直接将效率定义为“资源配置效率”,强调在资源和技术条件限制下尽可能满足人类需要的运行状况。[16]Farrell M.J.的研究表明价格独立影响效率,自此技术效率成为衡量资源配置和公司经营效率的主要指标。[17]基于上述分析,本文借保险公司技术效率表征公司的经营绩效。 (一)评估方法的选择 当前用于评估效率的方法主要有参数法和非参数法,非参数数学规划方法相对于参数法可避免设定误差,并能够实现每个决策单位的最优化,主要包括随机边界分析和数据包括分析。Cummins对保险业效率的研究表明,在方法的选择上数学规划方法的得分与常规绩效度量指标的相关性优于计量经济学方法所得的分数。[18]因此,本文选择基于规模报酬可变DEA模型的非参数方法,利用DEAP 2.1软件实现。 (二)样本公司和投入产出指标的选择 1.样本公司的选择。 围绕研究目的,本文将近年来健康险业务规模在平均值以上或业务规模变化不大的公司筛选作为备选项;为了能够更好地进行产寿险公司的比较,将属于同一保险集团或有独立的产寿险公司作为备选项;结合健康险“第三领域”的业务特性将专业健康险公司作为财产和人身保险公司的共选项;最终将样本分为非寿险公司组和人身保险公司组。兼顾数据的完备性、业务特征和样本公司资本属性,最终选择了人保寿险、国寿股份、平安人寿、英大人寿、中意等28家人身保险公司作为样本(中资12家,外资16家);人保财险、国寿财险、太平财险、永安等21家非寿险公司作为样本(中资16家,外资5家)。从选择样本公司的健康险业务规模特征来看,除太平养老和昆仑健康保险公司在2009年、招商信诺在2010年和2013年、和谐健康在2011年出现了明显波动之外,所选样本近5年来健康险业务规模稳定,适合做长期分析。 2.投入产出指标的选择 投入指标:劳动力和金融资本基本上是没有争议的两个投入指标(Weiss、Cummins、Fecher、Berger等)。大量文献将营业费用作为投入指标之一(Cummins,黄薇等),另有些文献将固定资产作为投入指标之一(Fukuyama,黄薇等),本文认为这符合我国保险业正处于规模成长期的实际。最终,本文将员工数量、金融资本量(实收资本+资本公积)、营业费用(手续费及佣金支出+业务及管理费)和固定资产作为投入指标。 产出指标:目前文献较为一致的选择包括“保费收入(Fecher、魏华林、田新民等)和赔付支出(Cummins and Zi、黄薇等)”,但还存在一定争议:(1)关于赔付支出的构成:考虑到不同类型保险公司经营特性,在赔付支出一项中,本文最终确定人身险公司赔付支出包括退保金及给付一项,而非寿险公司仅指赔款支出一项。(2)关于投资收益是否应作为产出指标:其他条件不变,本文试验结果表明投资收益对样本公司效率均有较大影响。最终,本文确定了保费收入、投资收益和差异化的赔付支出作为产出指标。 最终,投入产出指标样本空间的人身险组和非寿险组分别共计140个和105个决策单元,投入指标4个,产出指标3个;数据均由作者根据《中国保险统计年鉴》(2009-2014)整理得到。 (三)经营绩效评估实证结果 1.分年度评估结果。为了探究保险公司经营绩效的影响因素,本文首先采用规模报酬可变一期DEA的multi-stage评估方法对各样本公司分年度进行效率评估,结果如表1所示。比较来看,非寿险公司的经营绩效普遍高于人身保险公司的经营绩效。这与前期一些未加入专业健康保险公司的文献研究结论一致,为后续研究奠定了良好的比较基础。 2.经营绩效变动趋势。为能从截面和时间两个维度对样本保险公司的效率进行评估,本文用Malmquist评估方法对效率进行分解并描述经营绩效变动情况。Malmquist指数用于描述DUM在两期之间的全要素投入产出的效率变动情况。Grosskopf取几何平均值将Malmquist指数界定为: D(x,y)是投入导向型的距离函数,y为产出,x为投入向量,D(x,y)等于投入向量最小等比例收缩的倒数,即。[19]Malmquist指数可分解为效率变动和技术变动两部分,表示为相对技术效率变化和技术进步变化:Effch可分解为纯技术效率变化和规模效率值变化;TFP为增长量。样本保险公司效率变动趋势如图1。 图1 样本公司5年期间效率总体变动趋势(2009-2013年) 其中,样本期间人身保险和非寿险公司各效率变化趋势总体一致。受宏观经济形势的影响,两组样本在2010-2011年度均出现较大下降,这与前文分年度测算结论一致,说明将两个样本组进行比较分析是可行的。 三、健康保险业务对公司经营绩效的影响分析 (一)影响因素的选择 尽管本文关注的是健康保险规模对保险公司经营绩效的影响,但在研究中不可排除其他因素。从以往文献和前文研究可以看出,保险公司经营绩效与宏微观因素相关。Cummins利用美国人身保险公司的数据发现,公司规模、营销方式、所有权和人力资本对保险公司的经营效率有较大影响;[20]姚树洁用中国1999-2003年的数据验证了Cummins的研究结论。[21]随着我国保险市场对外开放的进一步深化,产权特点和公司国别性质对经营绩效产生的影响也逐渐被关注。田新民等的研究发现,国有寿险公司的年均经营效率值高于非国有寿险公司,外资的经营效率高于中资;[22]结合研究目的,本文在前人研究的结论上提出相应的假设,将健康险业务规模作为经营绩效的影响因素解释变量之一。 (二)基本假设和模型设定 在前人研究的基础上,结合本文样本选择、研究目的和内容,将下述6个因素作为影响保险公司经营绩效的解释变量,并提出表2中的若干基本假设。 (三)Tobit面板回归模型 由于DEA模型测算出来的EFF值为相对值,范围在0~1之间。考虑样本的删失,本文选择基于极大似然估计法的面板数据Tobit模型进行回归,用Stata软件(vision12.0)实现。Tobit模型主要适用于变量存在受限的情况,假设Y为被解释变量,其取值范围受限为0~1之间,X为解释变量,为公司个体效应,为随机扰动项,。则Tobit模型的一般表达式为: 其中,t和i表示年份和样本;被解释变量效率值EFF及其对数值LNEFF由前文DEA估测得出;解释变量数据由各年《保险统计年鉴》(2010-2014年)得出,RATE表示健康险保费收入占样本公司保费收入比例;LNASSETS为公司总资产对数,衡量公司规模;ZX表示公司的营销渠道,用哑变量表示,如果公司的保费收入主要依靠直销(大于样本平均值)则取1,否则取0;④CB表示公司类型,用哑变量表示,属于中资公司取值为0,外资或者中外合资公司取值1;EDU和LNEDU分别表示学士以上的公司员工占比及其对数值,用以衡量样本公司人力资本。各变量描述性统计如表3所示。 (四)影响因素的实证结果 为了进一步分析健康保险业务规模对整个保险业经营绩效的影响,鉴于健康保险具有“第三领域”的业务特征而专业健康险公司兼具“产寿”两类公司经营特性的基本条件,本文将两组样本合并,剔除可能引起多重共线的非寿险组中的专业健康险公司作为总体样本(225次观测)。通过实证结果的比较,最终选择检验结果通过了多重共线性检验、不存在异方差,具有较高解释力(P>chi2在10%以下,rho较大)的模型:非寿险公司样本组适宜选择模型1,而人身保险公司样本组适宜选择模型2,总体样本组适宜选择模型1。⑤为进一步挖掘经营绩效的影响因素及其显著性,本文采用了逐步删除回归方程中非显著性解释变量的方式进行逐步回归。影响因素实证结果梳理如表4所示。 根据实证结果,非寿险公司经营绩效的主要影响因素包括:(1)公司营销方式;(2)集团化的组织形式;(3)人力资本结构。其中人力资本略不显著(显著水平在15%以下),集团化对公司绩效产生显著的正影响,而直销方式对绩效产生显著负向影响。随着非显著性解释变量的删除,本文关注的健康险业务规模对非寿险公司经营绩效的影响呈现出非显著的负向影响。相对而言,人身保险公司经营绩效的影响因素主要包括:(1)公司资产规模;(2)集体化的组织形式;(3)人力资本结构。其中:公司资产规模显著正向影响人身保险公司的经营绩效;集团化对人身险公司经营绩效的影响与非寿险公司相反,呈显著负相关关系;人力资本结构对人身保险公司经营绩效产生显著正向影响。随着非显著性解释变量的删除,本文关注的健康险业务规模对人身保险公司的经营绩效出现显著的正向影响(显著水平15%以下)。 总体样本组经营绩效的Tobit回归结果显示,集体化经营和人力资本结构对保险行业经营绩效影响较大,均与经营绩效呈现出正相关的关系。本文关注的健康险业务规模对整个保险业经营绩效产生非显著的负向影响。 四、结论、启示与建议 健康险的经营特征决定了专业健康保险公司与寿险和非寿险公司均有较强的可比性。本文借鉴前人研究,通过多次试验筛选出较为科学的投入产出指标进行公司经营绩效评估,试图通过分析健康险业务规模对经营绩效的影响以探究我国商业健康险供给不足的原因。 利用DEA-Tobit两步法,本文得出以下几个基本结论:(1)包含了专业健康险公司的人身险和非寿险公司经营绩效呈现出相同的变动趋势,为进一步经营绩效影响因素的比较分析提供了可能;(2)总体来说,影响因素实证研究结论基本吻合研究假说和先前的文献研究结论,个别指标因为所选择的样本和观测时段不同而出现差异;(3)健康险业务规模对不同类型的样本产生影响不同:对人身险公司产生一定的正向影响(但显著性不高),对非寿险和整个保险行业的经营绩效产生非显著的负向影响趋势。这一结论在一定程度上回应了本文最初提出的假说,即:我国当前商业健康险滞缓的原因之一是市场供给方——保险公司缺乏经营健康险的动力,而原因在于健康险业务并不能明显促进保险公司的经营绩效。 有研究认为,我国商业健康保险发展制约的外部因素主要在于政府支持力度和方式有所不足,基于前文的实证结论,本文赞同这一观点。Feldstein Martin等最早研究表明美国对个人健康保险的税收补贴政策可提高保险参保率,[23]但Mark V.Pauly的研究曾明确指出:“不同收入人群由于需求弹性不同,针对健康险需求方的财政津贴可能产生不同的税收优惠杠杆效应”而出现“马太效应”;[24]有研究表明,即使有税收优惠政策,市场主导的医疗保障体系并非最有效率,商业健康险本身的逐利性会加剧社会贫富差距。[25]关于政府是否应对供给方采用税收优惠,白晓峰认为应同时将消费者和专业健康保险公司确立为税收优惠的对象。[26]基于前文实证结果和我国商业健康保险主要由非专业健康保险公司经营的实践,本文认为,适时适当对保险公司采用税收杠杆不失为一种促进我国商业健康险业务发展的有效策略;进一步,基于研究结论,可对人身险和非寿险公司采取差别的支持方式。 由于数据的可得性和样本容量的限制,本研究样本年度跨度相对较少,由于统计数据来源的限制将长期健康保险统计进去衡量短期绩效可能是不合适的,可能会影响研究结论,这一点会在获得更多数据的情形下进行补充验证。 ①我国于2001年正式进入老龄化社会(65岁以上人口数量占总人口数量超过7%以上),截至2013年,每年的平均增速是2.61%;作者根据国家统计局数据计算得出。 ②例如,2009-2013年我国健康险保费占总保费规模比例分别为6.95%、6.37%、7.12%、8.49%和10.20%;经营健康险业务的人身险公司数量占比分别为95%、95%、90%、88%和93%,其中包括4家专业健康险公司;经营健康险业务的财产险公司数量占比分别为63%、66%、66%、73%和71%;由作者根据中国保监会公布数据和各年度《保险统计年鉴》整理计算得出。 ③从本文选择的样本来看,2009-2013年,专业健康保险公司健康险保费收入仅占人身保险公司样本组的健康保险保费总收入的5%~8%;占非寿险样本组的健康险保费总收入的60%~72%,且均呈逐年下降趋势。 ④人身保险公司中,直销保费收入比例数据直接由保费业务表计算得出;财产保险公司中,本文用职工人数中营销人员所占比例来进行衡量。比例大于样本平均值时取1,小于取0。 ⑤人身保险样本组选择模型1时,仅有两个变量存在相关性,log likelihood=22.849;非寿险样本组选择模型2时log likelihood=4.469;总体样本组选择模型2时,P>Chi2=0.4744。标签:健康保险论文; 保险论文; 保险公司论文; 样本容量论文; 绩效指标论文; 人身保险论文; 经营指标论文; 商业论文;