保险保障基金最优规模的积累规律及影响因素——基于动态视角和SYS-GMM方法的研究，本文主要内容关键词为：最优论文,视角论文,规律论文,因素论文,保障基金论文，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。
一、引言
保险公司是经营风险的特殊企业，其经营不善导致破产会对经济产生极大的影响。保险保障基金制度是保险业危机防范和管理的补充手段，作为沟通保险监管和保险产业发展的桥梁，其最主要的功能就是维护公众信心，防止退保风潮，以抑制系统性行业风险的发生和蔓延。
2004年底，中国保监会发布《保险保障基金管理办法》，2008年颁布新版《保险保障基金管理办法》，需要指出，即使在2004年以前，各家保险公司为维护行业稳定发展，已经开始提取保险保障基金。图1显示将’1999年～2007年间财险业和寿险业提取的历年保险保障基金总额进行汇总。可以发现寿险业的保障基金规模呈现出增长趋势，而财险业则出现下降趋势；但从对保障基金规模的贡献上看，财险业的贡献一直超过寿险业。
图1 中国产寿险历年保险保障基金提取总额
数据来源：作者根据历年《中国保险年鉴》数据进行计算。
国际上关于保险保障基金的研究主要集中于以下几方面：从保险保障基金的设立目的、潜在缺陷等角度研究各国的保险保障基金制度特点(Jean Lemaire，1999)；研究保险保障制度发挥作用时的保险公司道德风险问题(Brewer,Ejijah; 1988)；J.David.Cummins(1988)从精算技术角度研究基于风险分摊的保障基金的保费定价方法，指出了按照资本或者保费收入的一定比率来交纳保险保障基金的筹资方法有弊端，这种方法使保险市场正常的惩戒机制受到了破坏；此后，Duan&Yu(2005)将Cummins的单一时期模型扩展到多时期，并采用了随机利率假设；Cooper,Russell&Ross(1989)通过对保险市场脆弱性的分析，提出由公共部门、私人部门建立保险保障基金的选择问题，阐述了在不存在保险保障制度的情形下，市场自发形成的均衡并不符合帕累托最优；Krogh,Harold C&Levin,Murray(1986)研究美国财产和责任保险保障基金，对美国所有建立保险保障基金州的制度情况进行了详细的介绍；Soon jae Lee,David Mayers,Clifford W.Smith(1997)将保险保障基金作为风险津贴，认为公司的组织形式不同（主要是指股份与相互保险公司的差别）则基金的作用方式也各不相同。国内对保险保障基金的研究成果较少有涉及到保险保障基金的定量分析（李成明，2003；孙祁祥等，2003；朱铭来等，2005），邵全权(2010)从保险市场的视角研究了保障基金造成的道德风险问题，以及作为外部因素的保障基金对保险业产业组织的影响。从总体上看，国内外对保险保障基金的研究已取得多方面的成果。国外研究运用了很多数学方法研究保险保障基金，从不确定经济学角度和纯理论方面研究的较多，但是应用的领域局限性较大；国内研究侧重概念和制度方面的探讨。我们认为，在涉及保险保障基金的一系列问题中，以保险保障基金的规模问题最为突出，而这恰好是国内外研究都没有涉及的。
从世界各国的保险业实践经验看，虽有国家和地区（如英、美、日、加等国）建立了保险保障基金制度，但也有不少国家和地区并没有实行保险保障基金制度，出现这种情况的理论基础在于保险保障基金存在产生的保险公司道德风险。保险保障基金制度产生的道德风险程度主要依赖于其对保险公司提供保障的程度，反映在保险公司上则体现为各家保险公司保险保障基金的提取额，在保险保障基金制度方面反映为对保险保障基金的提取与运用，这实际上是一个保险保障基金最优规模的问题。保险保障基金的规模过小，则无法实现保险行业最后一道安全网的功能；规模过大，则又会造成保险资源的闲置和浪费。本文将回答保险保障基金是否存在一个最优规模，以及保险保障基金规模的影响因素。相比前人研究，本文的主要贡献在于首次从动态视角研究保险保障基金的最优规模，体现在构建动态模型研究保险保障基金最优规模的积累规律，又采用动态面板数据模型进行实证分析；提出保险保障基金理论上的最优规模和现实中的实际规模在一定条件下可以一致；将保险公司的竞争战略引入保险保障基金规模模型，从公司战略的角度研究作为风险管理战略组成部分的提取规模和反应竞争战略变量间的关系。
本文第二部分建立保险保障基金最优规模的理论模型，第三部分介绍计量模型的设计和数据处理，第四部分报告实证分析结果，最后对全文进行简要总结并提出政策建议。
二、保险保障基金最优规模的规律：基于动态视角的解释
邵全权等(2010)通过构建静态模型，发现在存在竞争的条件下，保险保障基金制度容易引发道德风险，通过降低基金保障程度的方式，可以降低保险保障基金制度引发的道德风险，由此间接提出保险保障基金最优规模的概念。本部分采用最优控制的方法，通过建立和保险保障基金规模有关的社会福利函数，并将涉及到保险保障基金最优规模的运动和变化规律作为相应的条件，构建保险保障基金最优规模的理论模型。
保险业是经营和管理风险的特殊行业，保险公司经营不善导致偿付能力危机甚至破产倒闭，会严重危害社会稳定，损害被保险人利益。保险保障基金制度的存在可以最大程度地减轻这种风险的社会危害和行业影响。因此，保险保障基金制度的存在会因为其对问题保险公司的救助而改善社会福利水平。根据我国现阶段保险保障基金制度的有关规定，保险保障基金的构成是由各家保险公司共同出资形成的，保险保障基金的规模也即各家保险公司保险保障基金的提取额应该是和保费收入成比例的。鉴于保险保障基金规模的以上特点，构建保险保障基金最优规模影响的社会福利函数。
其中，U(0)表示从0时刻开始的未来所有各期社会福利的折现值的加总，表示从0时刻到∞的所有社会福利的现值和。在此我们假设保险保障基金制度会永远的存在并持续下去。ρ为社会福利的折现率，衡量社会福利的时间价值。每一期的社会福利由两部分构成，分别是保险保障基金的使用额C(t)和保费收入BP(t)，注意前文已经界定保险保障基金的规模是保费收入的一个比例，B在此表示规模系数，P(t)是保险保障基金的规模。
保险保障基金规模的变化具有如下规律：一方面，该规模自身具有一个积累效应
，A表示外生的影响，0＜α＜1，表明保险保障基金规模的积累和自身具有密切的关系。另一方面，随着在日常经营中救助问题保险公司，还要有一个使用额C(t)。此外，我国现阶段保险保障基金是由专门的公司来运作和管理，因此必然要发生一定的经营和管理费用。为处理上的简化，我们可以将这部分费用看成保险保障基金规模的一个折旧，即δP(t)。因此，关于保险保障基金随时间变化的规律可以表示成如下关系：
于是，上述关于保险保障基金最优规模和最优使用量变动的规律共同组成了一个关于P和C的非线性常微分方程组(ODE)。
在这个经济系统达到稳定状态(steady state)的时候，无论是保险保障基金最优规模，还是最优使用量都应该是稳定的，不再随时间发生变化。因此在稳态时，
。由此可以得到在C和P平面内的两条曲线：
如果保险保障基金的折旧率（直观上看是一种经营成本）6比较小的话，而较小的6也恰好符合我们对保险保障基金管理和经营费用的假设，一阶导数和二阶导数全部大于零。
如果折旧率δ和贴现率ρ比较小的话，一阶导数和二阶导数全部小于零。
沿用这样的假设及由此得到的结论，下面我们将进行相图分析。
这样两条曲线将第一象限分为四个不同的范围，为了分析在每一个范围内保险保障基金的规模和使用量的变动规律，我们还需要进一步研究在不同的范围内规模和使用量的运动方向。
图2 保险保障基金最优规模的相位图
按照这种变量之间的关系，绘出图2。可以发现，这个系统呈现出鞍点路径稳定性(saddle-path stability)。尤其注意如果箭头开始于在被两条线所划分的4个象限中的两个的话，图2中箭头的这个模式将使得经济能够收敛于稳态。两条带有箭头的直线轨迹表示了遵循着稳定鞍点路径的动态均衡，同时也代表着这个经济系统的稳定臂。假定如图所示那样，保险保障基金的规模开始于P(0)，如果可以通过政策手段控制C(0)落在图中所示的位置，那么初始点将落在稳定臂上，又该经济系统自身所决定的均衡规律会将保险保障基金的规模带到稳定点，经济系统将沿着稳定路径趋于一对稳态
，从而实现保险保障基金的最优规模。
通过相位图分析可以发现，给定一个保险保障基金的初始规模，如果通过恰当的控制各期保险保障基金的使用量，可以使保险保障基金的规模达到最优规模的要求，但是，如果忽视对保险保障基金使用量的控制，导致其自行发展，那么很有可能出现使用量高于或者低于可以控制的程度，从而无法使保险保障基金的规模达到最优规模，而是分别沿着两条不同的路径发散到其他不稳定的状态。
这就直接得到一个政策方面的启示，监管机构在调控保险保障基金达到其最优规模的过程中，一方面需要关注保险保障基金规模的状态，另一方面还应该重视保险保障基金使用的状态，只有在识别出保险保障基金规模的位置，同时辅助以政策手段调节其使用量才能达到保险保障基金的最优规模。这样，一方面避免了持有过多的保险保障基金而造成的资金闲置和资源浪费，另一方面又可以确保保险保障基金处于最优规模，可以及时救助发生经营危机的保险公司。
三、计量模型选择与变量设计
（一）计量模型设定
保险保障基金按照有关规定提取，提取到一定程度，各家保险公司具有一定的自主性，因此其规模变动可以反映出各家公司的经营特点，在今天的保险市场上，各家公司的竞争已成为主流，经营行为与竞争活动的联系越发紧密，因此有必要考察保险公司竞争战略对保障基金提取规模的影响。本文采用中国保险业的经营数据，通过动态面板数据的方法研究中国保险保障基金的影响因素。基于企业竞争战略理论，结合我国的实际情况并考虑到统计数据的可得性，全面考察中国保险的竞争战略对保险保障基金规模的影响程度和作用模式。计量模型设立的理论依据是本文第二部分构建的模型和波特(1980)的竞争战略理论。借鉴Choi(2006)和邵全权(2010)的研究，考虑如下的计量模型：
模型(1)～(3)分别研究保险公司采取目标集聚战略(m=1)、差异化战略(m=2)和总成本领先战略(m=3)时对保险保障基金规模的影响。模型(4)则同时考查三种竞争战略是如何影响保障基金规模的。其中，下标i表示保险公司，t表示年份；
是不可观测的时间固定效应，
表示各家保险公司不可观测的固定效应，用来控制不随时间变化但随公司所有制以及规模的不同而变化因素的影响；
为误差项。对计量模型中各变量的具体解释如下：
GF(Guaranty fund)：保险保障基金规模变量，以各家保险公司每年的保险保障基金提取额来衡量①。关于保障基金规模指标的选择，Lee和Smith(1999)采用0-]虚拟变量的方式来反映美国各州保障基金法规的颁布与否，以此来考查保障基金存在与否对美国保险业损失率提高和准备金降低存在的影响；Choi(2006)则采用美国各年度(1992～2000)保险业总体保障基金额度作为解释变量，研究各年度总体保障基金规模对保险公司产品价格的影响，在Choi的研究中分别采用当年总体保障基金的实际值和滞后一期值进行回归。不过，采用虚拟变量处理保障基金固然突出制度存在与否对保险公司经营活动的影响，但由于美国保障基金是以州为单位进行颁布的，与中国保障基金统一在全国开展存在很大差异，因此并不适于直接借鉴。中国2005年才正式实施保险保障基金制度，如果采用Choi的处理方法，则存在由于样本时期过短而可能无法准确反映其中规律的问题，此外，总体保障基金也无法如实反映各保险公司的保障基金提取行为与其他产业要素的关系。中国的保险保障制度正式实施始于2005年，此前各家公司自行提取保障基金；此后按照《保险保障基金管理办法》的有关规定缴纳，尽管有规定缴纳的比例和数额，但各家公司仍在提取中有一定的自主性。由于本文计量模型是动态面板数据，因此将期末GF作为被解释变量，期初GF（上一期期末GF）为解释变量。
STRA(strategy)：保险保障基金实际上是各家保险公司的一种外部风险处置措施，其提取规模属于公司风险管理范畴，而风险管理战略和保险公司在发展中所采取的竞争战略又密切相关，说明保险公司采取的竞争战略对保障基金提取规模具有重要影响，而且STRA变量与保险保障基金的特殊关系具有内生性。在此界定保险公司竞争战略变量，根据波特的竞争战略理论，可以进一步细化为目标集聚战略
，差异化战略
，总成本领先战略
。首先，目标集聚主攻特定消费者或产品系列，在细分市场的基础上超过竞争对手，如果将该战略在保险公司内部广泛使用，其结果是市场份额的提高，所以用保险公司市场份额来反映。鉴于中国的保险市场正处于快速增长阶段，为了获得更高的市场份额公司往往积极进行各种目标集聚行为，目标集聚的结果可以使得保险公司具有更强的垄断优势，因为索要更高价格的公司往往具有较强市场力量(Choi,Weiss; 2005)。其次，差异化战略利用消费者对价格的敏感性下降从而使利润增加，采取积极的竞争活动可以实现消费者对品牌忠诚度提高，因此由保险公司竞争活动加以体现，用各年度各家保险公司的保费收入除以该公司的赔付金额来反映。该变量实际上是损失率的倒数，以此衡量竞争行为主要是因为如果将保险公司的日常经营活动进行区分，可分为承保和理赔两大部分，反映承保业务的指标为保费收入，衡量理赔业务指标为赔款支出(Winter,1994; Cummins,Danzon,1997; Choi,2006)。现阶段中国保险公司的竞争行为大体上可以分为价格竞争和非价格竞争两类。价格竞争的结果体现为保费收入的多寡；非价格竞争体现在公司对成本的控制上，而理赔金额的高低直接决定成本。因此，用二者的比例来衡量保险公司的差异化战略。最后，总成本领先战略必然造成保险公司经营绩效有所改进，因此使用保险公司绩效水平来反映。净利润、ROA、ROE等财务指标常被用作绩效的替代，但保险公司由于其负债经营和竞争模式的特殊性（江生忠，邵全权；2005），若以此类指标衡量保险公司的绩效，则可能会产生一定的偏差。因此对保险业绩效的研究大多选用数据包络分析方法，现有研究面临的共同问题在于对处于有效前沿的多家公司，无法进一步区分其效率值，给后续工作开展造成较大的偏差。本文使用super efficiency DEA模型克服上述不足。②结合保险业规模经济的经营特点(Geehan,1986; Grace,1992)，最终在计算绩效时选取基于规模收益非递减假设计算得到的各公司效率值纳入计量模型。借鉴前人研究（Cummins,Turchetti,Weiss,1996; Berger,Cummins,Weiss,1999；邵全权2008），本文计算DEA时选取的投入指标为保险公司的总资本、营业费用和佣金，产出指标为赔付金额和净利润。
MAG(Management Variable)：影响保障基金提取规模的微观经营管理变量。本文选取三项变量来反映保险公司经营层面的活动对保障基金规模的影响，分别是负债资产比(FZB)、资产权益比(ZQB)以及再保险率(REI)。其中，负债资产比考查保险公司的偿付能力状况，用来反映公司的资本充足性，该指标越高说明保险公司应对非预期损失的能力越低；资产权益比是股东权益比的倒数，考查保险公司运用财务杠杆的能力，该指标越小，意味着公司没有积极地利用财务杠杆作用来扩大经营规模(Cummins,Danzon,1997; Weiss,Chung,2004)；再保险率衡量保险公司通过再保险转移风险的能力，再保险转移的功能主要是稳定损失赔付和巨灾保护，一方面可以提高成本导致较高的价格，另一方面也可以通过提高保险公司风险池的分散化而实现降低价格的效果(Viswanathan,Cummins; 2003)。
X为其他控制变量：固定资产(GDZC)；实收资本(SSZB)；营业费用(YYFY)；准备金提转差(ZBJ)；投资收益(TZ)；赔款金额(PK)。
（二）估计方法
由于回归方程右边未观测到的个体固定效应通常与保险公司的竞争战略有关，因而对方程的单截面回归估计一般来说是有偏且不一致的。可以构造面板数据结构，从而应用固定效应或差分变换消除地区固定效应的影响。由于动态方程中滞后因变量的内生性问题，面板回归估计一般来说是有偏且不一致的。如果对方程的一阶差分变换可以有效地消除不随时间变化的地区固定效应，但是由于差分方程中的
与误差项
是相关的，因而从本质上来说，差分后的滞后因变量是内生的。此外，在估计保险保障基金规模的影响因素时，引入其他控制变量的目的主要在于消除被研究变量可能出现的内生性问题，但引入其他控制变量又可能带来新的内生性问题。在这种情况下，如何控制计量模型中的内生解释变量的影响，是能否得到一致性估计结果的关键。模型中一些遗漏的变量，比如宏观经济稳定、保险监管政策和措施的变化等变量均会对保障基金的规模产生影响，这些变量没有纳入到解释变量值中，因而进入到了残差项里，而这些变量同时也与本文计量模型中列出的竞争战略变量和其他变量相关，因而
的条件不一定能得到满足，此时，OLS和面板固定效应的估计结果不一定是无偏的。因此，本文采用广义矩估计法(GMM)来估计上述回归方程。根据Arellano and Bond(1991)，GMM估计法的基本思路可分为两步：首先是对回归方程进行一阶差分变换以消除个体固定效应，然后将滞后变量作为差分方程中相应的内生变量的工具变量(instrumental variable)估计差分方程，由此得到的估计量为一阶差分广义矩估计量(first differenced GMM estimator)。不过，DIF-GMM估计较易受弱工具变量和小样本偏误的影响，Arellano and Bover(1995)和Blundell and Bond(1998)在此基础上进一步提出了系统广义矩估计量(system GMM estimator)。SYS-GMM估计量在DIF-GMM估计量的基础上进一步使用了水平方程的矩条件，将滞后变量的一阶差分作为水平方程中相应的水平变量的工具。本文将报告SYS-GMM估计值。
（三）数据说明
本文所用的数据样本是中国财险业16家公司和寿险业12家公司在1999年—2007年期间的数据，数据均来自《中国保险年鉴》（1999年～2008年），各保险公司绩效为使用效率分析软件EMS运算得到。样本的选取原则为在中国保险市场上的经营时间较长、经营业绩较稳定的保险公司。财险公司样本为分别为中国人保、平安财险、太平洋财险、华安、美亚上海、美亚深圳、美亚广州、民安深圳、民安海口、华泰、中华联合、皇家太阳、永安、天安、东京海上、大众。寿险公司样本为中国人寿、平安寿险、太平洋寿险、友邦上海、友邦广州、友邦深圳、泰康、新华、中宏、太平洋安泰、安联大众及金盛人寿。各年度全部样本公司的市场份额占总保费的90%以上，可以反映保险保障基金规模的一般规律。鉴于有些公司在2005年前后发生整合、集团化经营、更名或实现产寿险分离，最终选择非平衡面板数据对样本公司进行分析。主要变量的描述性统计见文后附表1。
四、实证结果
在具体的估计中，选择反映竞争战略和保障基金规模的变量作为前定变量或内生变量，使用年度虚拟变量和其他解释变量的1阶滞后项作为工具变量。可以发现，绝大部分拟合结果的sargan工具变量过度识别检验显示，我们不能拒绝GMM估计中工具变量有效的原假设(p＞0.1)；Arelleno K-Bond序列相关检验也表明，统计上不能够拒绝不存在二阶序列相关性的原假设。本部分将分别报告寿险业和财险业中保障基金规模影响因素的估计结果。
（一）寿险公司保险保障基金规模的影响因素
表1 寿险公司保险保障基金规模的影响因素
注：括号内为对应的标准差值。***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著。由于GMM估计适合大样本，我们对协方差矩阵进行了小样本调整。AR(2)、Sargan检验给出的是统计量对应的p值。表2同。
表1前三列分别对应模型(1)～(3)的结果，第四列显示模型(4)的结果。基于表1，有如下规律：
第一，期初GF对期末GF的影响存在1%水平上显著的负相关关系，在上述四个模型中表现得非常稳健，说明寿险公司对整个行业风险管理体系构建的贡献越来越小。出现这种情况的主要原因在于寿险公司的经营具有长期性的特点，只要能够做到持续经营，其自身抵抗风险的能力会越来越强，因此只要在保险保障基金制度规定许可范围内，寿险公司具有尽可能少地提取保障基金的激励。此外，由于寿险公司经营的业务较为分散，且大多具有非系统性风险的特点，这也造成寿险公司更加关注自身风险管理能力，相对忽视保险保障基金的提取规模。
第二，在三项竞争战略STRA的影响中，当寿险公司采取积极主动的目标集聚战略和差异化战略时，会提高保障基金的提取规模；而如果寿险公司主动降低经营费用，采取总成本领先战略，则倾向于降低保障基金的提取规模。对比模型(1)～(3)和模型(4)中相关结果可以发现，无论是三项竞争战略的单独影响还是将其放在一起的共同作用，都没有改变上述结论。由的定义可知，当寿险公司采取目标集聚战略时往往伴随着保费收入的提高，而根据我国的《保险保障基金管理办法》，提取保障基金的规模在一定范围内是和保费成正比的，因此的符号为正。具有较高的寿险公司积极推行差异化战略，差异化战略伴随着寿险公司竞争活动更加积极主动，对于风险管理的需求也随之提高，因此客观上导致保障基金提取规模的提高。采取总成本领先战略的寿险公司往往对公司内部的管理流程进行优化，经营效率相应提高，公司内部抵御风险的能力也相应提高，由于寿险公司在风险管理放在存在内部自身风险管理和外部保险保障基金两种方案可以选择，说明在寿险领域，而这呈现出此消彼长的替代关系，内部风险管理能力的提高必然降低对保障基金的依赖，保障基金却因此而下降。
第三，三项反映寿险公司经营管理水平的变量的估计结果说明，资产权益比和再保险率与保障基金提取规模正相关，负债资产比和保障基金提取规模负相关，该结论在4个模型中相同。较高的zqb和rei分别反映寿险公司积极运用财务杠杆效应扩张和主动将保费分出以控制风险，这两种情况都表达了寿险公司规避风险的愿望，前者是一种间接的风险规避，后者是直接风险规避，这客观上会促进寿险公司扩大保障基金的提取规模。较高的fzb意味着寿险公司面临较高的风险，而公司尚未意识到这一问题，说明寿险公司对风险管理有所轻视，也就不会提高保障基金的提取规模。
此外，从表1中还可以识别出GDZC等六项控制变量对中国寿险公司保障基金提取规模的影响，我们发现不同的控制变量对保障基金提取规模的影响方向、程度各不相同，并且至少在5%的统计水平上显著，这充分说明在控制寿险公司的主要指标以后，模型(1)～模型(4)较好地反映了保险保障基金提取规模的运行规律。
（二）财险公司保险保障基金规模的影响因素
表2前三列分别对应模型(1)～(3)的结果，第四列显示模型(4)的结果。基于表2，有如下规律：
第一，期初GF对期末GF的影响存在显著的正相关关系，在上述四个模型中表现得非常稳健，说明财险公司对整个行业风险管理体系构建的贡献越来越大。出现这种情况，主要原因在于财险公司的经营具有短期性的特点，在现在巨灾风险频繁发生的背景下，其自身抵抗风险的能力会逐渐出现不足的情况，因此财险公司具有更多地提取保障基金的激励。此外，由于财险公司经营的风险较为集中，且大多具有系统性风险的特点，这也造成财险公司在关注自身风险管理能力的同时，也更为重视保险保障基金的提取规模。
第二，在分析财险公司三项竞争战略STRA的影响中，出现了和寿险公司截然相反的结论：当财险公司采取积极主动的目标集聚战略和差异化战略时，会降低保障基金的提取规模；而如果财险公司主动降低经营费用，采取总成本领先战略，则倾向于提高保障基金的提取规模。尽管提取保障基金的规模在一定范围内是和保费成正比，但对于财险公司来说，采用目标集聚战略客观上可以达到分散风险的作用，减少对保险保障基金的依赖，提高倾向于降低保险保障基金的提取规模。差异化战略对财险公司的影响可以分为两种方向相反的效应：一种是和寿险公司类似的提高风险管理需求效应，另一种则是由于差异化经营带来的公司内部风险分散效应。和保险保障基金提取规模负相关的原因主要是分散风险效应超过需求效应的结果。财险公司对风险的处置方式也可分为内部自身风险管理和外部保险保障基金两种，不同于寿险公司的规律，二者在财险公司中体现出互补关系，这也符合财险风险的波动性大于寿险风险的一般规律，因此，具有较高的财险公司，内部风险管理能力的提高同时也会提高对保障基金的提取规模。
表2 财险公司保险保障基金规模的影响因素
对比模型(1)～(3)和模型(4)中相关结果，可以发现，三项竞争战略的单独影响和将其放在一起的共同作用，具有不一致的结论。说明财险业三项竞争战略对保险保障基金的提取规模可能存在非线性影响，并且、、之间还会存在协同效应。基于此，对财险公司保险保障基金的提取规模影响因素模型进行扩展，分别引进STRA变量的平方项和交叉项，仍然运用系统GMM方法进行估计。、、的平方项对保障基金提取规模的影响分别为48 869（1%的统计水平上显著）、0.112（5%的统计水平上显著）和-0.000132，这说明考虑可能存在的财险公司竞争战略对提取规模的非线性影响时，体现出和寿险公司相同的规律。在财险公司竞争战略的协同效应方面，×、×和×对保险保障基金提取规模的影响分别为726.9、-2.323(5%的统计水平上显著）和0.804。该结果显示当财险公司采取目标集聚战略、差异化战略分别和总成本领先战略的组合时，会相应提高保障基金的提取规模；而当其采取目标集聚战略和差异化战略的组合时，则倾向于降低保障基金提取规模。说明总成本领先战略对于财险公司的保障基金提取规模而言和其他竞争战略存在互补关系，目标集聚战略和差异化战略之间存在替代关系③。
第三，三项反映寿险公司经营管理水平的变量的估计结果较为复杂，在不同的模型中三者体现出不同方向和程度的影响。出现这种情况，可能是由于zqb、fzb和rei之间也存在相互影响的协同效应造成的，其具体原因有待进一步研究。
最后，从表2中还可以识别出GDZC等六项控制变量对中国财险公司保障基金提取规模的影响，我们发现不同的控制变量对保障基金提取规模的影响方向、程度各不相同，但每一变量在模型(1)—模型(4)的影响表现得相当稳健。
五、结论
本文首先通过建立保险保障基金最优规模的理论模型，避免提取过多的保险保障基金而造成各家保险公司的反感以及由此造成的资金过多而带来的资金限制和浪费问题。另一方面，确保保险保障基金维持在一个能够自我发展和自我循环的状态，可以及时救助出现问题的保险公司。此外，最优规模的引入隐含着各家保险公司对整个保险行业风险的分担机制的构建，风险高的公司需要提取的保险保障基金规模（比例）高，风险低的保险公司提取的保险保障基金规模低，这样也符合激励理论里面关于风险分担的要求，可以有效地防范和化解由于保险保障基金的存在而带来的保险公司的道德风险问题。
基于此，利用中国寿险和财险公司的面板数据系统广义距方法对保障基金提取规模的影响进行了经验分析。我们发现：(1)保障基金提取规模期初值和寿险公司的提取规模负相关，与财险公司的提取规模正相关，说明财险业相对于寿险业更渴望通过行业风险分散方式进行风险管理；(2)当保险公司采取目标集聚战略和差异化战略时，会提高保障基金的提取规模，而总成本领先战略则会降低提取规模，这一规律在寿险业普遍存在，财险业只有当使用竞争战略的平方项代替竞争战略变量时，才会出现；(3)保险公司的竞争战略不同的组合方式会对保障基金的提取规模产生复杂的影响，这种影响在财险业更为明显。
以上的实证结果为理论模型提供了很好的经验支持，发现保障基金的提取规模是内生于保险公司的竞争政策和经营管理水平的，指出财险业和寿险业保障基金提取规模的影响模式是不同的，应区别对待，尤其在制订与保险保障基金制度有关的保险监管政策和产业政策时，更要立足财险业和寿险业不同的行业特点和竞争优势，分而治之。寿险公司更应该加强自身风险管理能力，财险业则倾向于依靠保险保障基金制度。需要强调，该结论具有阶段性，是由近10年保险业的经验得出的，随着保险业面临的风险特点和经营环境的发展和变化，还要结合实际情况进行调整，对有关规定进行完善。只有和保险业发展相匹配的保险保障基金提取规模才能更加有效地为保险业风险管理服务，才能进一步促进保险业可持续发展。
注释：
①相对于本文第二部分构建起来的保险保障基金最优规模概念，在实证部分使用保险保障基金提取规模。我们的观点是保险保障基金最优规模是一种理论上得到的最优规模，而保险保障基金提取规模则是在我国现有制度和环境的约束下现实能够达到的最优规模。尽管存在差异，但二者之间存在一定的相关关系，而且随着我国保险业的发展，具有越来越趋于一致的发展态势。
②该方法区别于一般DEA分析的优点在于其突破效率值为“1”的限制，使得计算得出的变量更加贴近我国产险市场的实际运行。这种调整方法的优势在于结果并不会改变处于非有效前沿的公司的效率得分，但是对于处于生产前沿的公司，则可以突破效率值上限，反映其真实经营成果，具体规划和约束见式(Ⅰ)。与一般DEA分析相比，super efficiency dea方法在约束中并不包括被评价单元，运用式（Ⅰ）对第j个DMU评价是，将除j以外的所有DMU的线性组合进行比较，而并不包括j本身。因此有效的DMU在保持其效率相对有效的前提下，可能按比例增加其投入，该效率值可能大于“1”。将其转化为与以效率值为目标的规划形式（Ⅱ）。
③因篇幅所限，并没有列出上述实证研究的全部结果，我们发现zqb等三项经营管理变量和gdzc等六项控制变量在竞争战略的平方项和交叉项模型估计中表现出较为稳健的结果。
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