我国农业保险效率研究--以企业和地区为视角_农业保险论文

我国农业保险开展效率研究——基于企业和区域的视角，本文主要内容关键词为：视角论文,我国农业论文,效率论文,区域论文,企业论文，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。

      发展与“三农”相关的农业险(agricultural insurance)有利于保护农户财产、农业粮食作物、牲畜以及农户用于生产的工具等，并能减小自然灾害或者事故灾难造成的损失，维护农户的切身利益。然而，我国农业险开展的现状却并不理想，一方面只有少数几家产险企业开展农业险业务，从而在业务经验和数据积累方面略显不足；另一方面，各地政府对农险的支持力度各有不同，导致各地区农业险的发展很不平衡。因此，从企业视角和区域视角分别对农业保险的开展效率进行研究，进而指导企业与区域农业保险业务发展实践，具有十分重要的意义。

      学术研究领域，已有学者利用DEA模型对保险效率进行了研究。国外研究中，Gardner和Grace(1993)以及Cummins和Zi(1998)对美国不同组织形式寿险企业效率进行了研究。[1-2]Fecher等(1993)分析对比了法国保险业中的寿险业与非寿险业效率。[3]Hardwick，Adams和Zou(2003)检验了保险公司治理机制和成本效率的关系。[4]Wu等(2007)先后运用两阶段DEA模型分析了加拿大的人身保险公司和健康保险公司的保险效率和投资效率情况。[5]国内研究中，吕秀萍(2007)和黄薇(2012)研究了保险行业的整体效率。[6-7]易娅莉和宋翔(2010)、梁芹和陆静(2011)研究了寿险行业的效率问题。[8-9]而肖智和肖领(2010)、王家庭和赵亮(2010)等主要研究了财险行业效率的问题。[10-11]就单个保险业务效率方面的研究而言，艾翅翔(2011)利用DEA模型考察了样本企业开展责任险的效率和各个地区开展责任险的情况，发现责任险与当地经济密切相关，而我国对责任险的重视程度不够。[12]王箐和魏建(2013)利用DEA模型研究医疗保险及其宏观医疗的效率，发现我国整体的医疗保险水平不高，并提出政府应该加大财政补贴的建议。[13]具体到农业保险领域，无论是国外还是国内的相关研究均非常少，因此本文的研究将填补这部分的理论空白。

      基于此，本文将分别从企业视角和区域视角对农业保险开展效率进行分析。从企业视角分别选取人保产险、中华联合、大地产险等13家开展农业险的保险公司作为研究对象，利用DEA模型和面板Tobit模型分析这些企业2007-2012年农业险业务的效率。然后，从区域视角利用DEA模型和投影公式分析区域性农业险的开展效率问题。

      二、模型说明及指标确定

      本文的实证分为企业和区域两个部分，其中，企业部分又分为两个阶段，第一阶段使用DEA模型，第二阶段使用面板tobit模型。区域部分则使用DEA模型和投影公式。本文考察了2007-2012年间13家样本产险企业农业险的效率，以及我国31个省(直辖市、自治区)的农业险开展状况。具体实证结果通过Matlab和stata11实现。

      (一)企业视角的农业险效率实证模型及指标

      该部分的第一阶段使用DEA模型中BCC模型来测定农业险的开展效率，第二阶段基于所得到农业险效率考察其影响因素。由于所得的效率存在截断点，并且有连续5年的值，因此使用面板Tobit模型。

      1.第一阶段模型说明

      由于农业险业务开展时间不长，其产出的规模报酬可变，因此本部分研究采用了允许规模报酬可变的BCC模型对农业险开展效率(SE)进行测度。BCC投入导向是指在产量一定的情况下，基于环境和公司资源的考虑，最大限度地降低各投入要素的数量以及产出水平。假设有w个决策单元(Decision Making Units，简称DMU)，每个决策单元有n种投入(x)、生产p种产出(y)，则其投入导向的BCC模型下的经营效率值为：

      

      考虑到目前我国农业险业务开展主要依靠人员数量和固定资产投入，保险公司的规模可以用资本金反映，业务开展过程中需要支付佣金等费用，本文使用的投入指标包括：劳动人数(用公司的员工人数替代)、固定资产、金融资本(用实收资本和资本公积替代)、公司经营费用(用手续费及佣金支出加上业务及管理费之和代表)。公司员工人数的数据可通过中国保险年鉴查到，实收资本、资本公积、手续费及佣金、业务及管理费可从公司公布的资产负债表和损益表查到。

      农业保险业务分为签单与索赔两个阶段。在保单签署过程中，农户可以从保险公司得到诸如咨询、风险控制等方面的服务，因此，可以用农业险保费收入作为该项服务的产出量。在保单执行阶段，保险公司为农户提供补偿等服务，可以用农业险赔付支出作为服务的产出量，上述两项指标均可从中国保险年鉴中查到。

      2.第二阶段模型说明

      本阶段分析影响农业险效率的因素。将第一阶段的效率作为因变量，把样本企业发布农业险信息、农业险已开展的时间、从事农业险的劳动能力、以及农业险业务所占比例作为自变量。

      面板Tobit模型如下：

      

      (1)发布农业险信息(Publishing)。这是虚拟变量，可以考察样本企业是否重视农业险。在整理样本企业的历史年报时，我们发现有的企业会向外公布与农业险相关的成果(表1是2011年若干企业公布农业险方面的信息)。若是公司公开发布相关农业险的信息，则向公司外部和公司内部传递了对农业险重视的信号，于外部可以增加政府、客户的关注度，于内部可以促进员工提高农业险方面的工作效率。“1”代表发布了信息；“0”代表未发布信息。该数据可以通过整理2007-2012年样本公司年报得到。

      

      (2)农业险已开展的时间(Running-time)。通常认为，已开展农业险越久的企业，其农业险业务越成熟，专业度也越高，相应地效率也应该越高。虽然每个企业农业险业务开始的时间不同，但随后年限间隔均为1年，换言之频率是相同的。通常认为，第一个开展农业险的企业，其面临的风险也是最大的，随后在相同的时间里，所面临的风险也是不同的，因此同一时间段内，风险发生频率相同也不能区分各个企业面临的风险水平。因此本文对等频数据剔除风险考量。具体操作如下：

      第一步，通过整理样本企业的历史年报确定开展农业险的起始点，并据此得到业务开展年限(x)。

      第二步，确定第t年样本公司i在样本中的市场份额比例(p)。

      第三步，把第t年样本公司开展农业险的年限作为样本值，求出第t年开展年限的期望值和方差。

      第四步，用实际的年限除以当年的年限标准差得到调整值。

      以2010年为例，如表2所示。

      

      (3)从事农业险的劳动力(Stuffs)。用农业险业务占总业务的比重乘以总员工人数来表示。虽然保险企业的员工并没有严格按照保险业务种类区分业务，但是若把所有员工中处理农业险的劳动力合并就等同于有专门的人员从事农业险业务。根据规模报酬理论，当企业处于规模报酬递增的阶段，通过投入大量与农业险相关的劳动力可以提高农业险(产出)效率。该指标是假设劳动力可以按照业务比例进行划分，并且处理不同保险业务所耗劳动力相同。劳动力总人数(员工人数)可以通过中国统计年鉴获得。

      (4)农业险业务比例(Proportion)。一般认为，农业险业务比例高的企业在效率上优于比例低的企业。农业险业务比例等于该公司当年农业保费收入除以当年总保费收入，这两种原始数据均可通过中国保险年鉴获得。

      (二)区域视角的农险效率实证模型及指标

      利用BCC模型测算各个地区的农业险效率，旨在从宏观的角度比较各个地区农业险开展情况，尤其是我国的农业大省和自治区(包括江西省、山东省、黑龙江省、河南省、四川省、安徽省、湖南省、湖北省、河北省、江苏省、吉林省、浙江省、新疆维吾尔自治区)的农业险效率状况。在上述分析基础上，进一步采用DEA模型的投影公式对低效率进行分析。

      

      在指标选择上，投入指标有地区农业经济发展程度(农业GDP)、农户人均收入、区域保险业发展水平(保险密度)。产出指标为区域农业险保费收入。投入产出数据来源于各地国民经济和社会发展统计公报和中国保险年鉴。

      三、实证结果分析

      (一)企业视角的农险效率实证结果

      1.第一阶段实证结果

      表3给出了所选择的样本企业在2007-2012年期间农业险的市场份额。表中数据显示，样本企业农业险市场份额很大，因此所选样本具有代表性。

      

      表4显示BCC模型得到的实证结果，可以看到只有部分企业处在效率前沿上，其效率值为1，并且低效企业与效率前沿有很大的差距。这表明我国企业农业险的开展效率呈现两极分化的情况。表5给出了各样本企业五年的效率均值排名，可以看到前5名企业效率在80%以上，而其后企业的效率值已经低于30%。

      

      图1给出了各年度企业效率均值，结果显示虽然从2011年到2012年我国农业险业务开展效率有所提高，但是平均效率在50%左右上下震荡，说明我国农业险业务开展效率的整体不高，大约有50%的资源浪费。

      

      图1 样本企业农业险效率走势图

      

      进一步综合表4和表5来看，人保财险、阳光农险和安盟成都在2007-2012年期间始终处在效率前沿上，安华农险和中华联合在个别年份出现效率下降，但是很快又回复到了效率前沿，而安诚财险、太保财险、永安财险、华安农险、天安财险，以及大地财险的效率值均低于0.3，有的甚至低于0.1。

      为了将缺乏员工统计的企业纳入研究范围，扩大样本，我们将“员工人数”从投入指标中剔除，结果发现，去掉“员工人数”后的实证结果与原实证结果相比，唯有“中华联合”在2011年从“高效”变成了“低效”，但其他样本企业均无大的变化，如表6所示，该表给出DEA模型的投入指标中不含“员工人数”的实证结果。这种现象说明，对于大部分产险企业而言，农业险业务的开展成功与否不取决于该公司人力资源的多寡。这也从另一角度说明企业需要通过激励政策提高员工的工作效率。由于剔除“员工人数”后样本量增加，我们将剔除后与剔除前所得的效率值分别作为第二阶段模型中的因变量进行分析。

      

      从表4和表6的实证结果可以看出，有些企业农业险的效率值非常低。我们认为可能原因：一是这些企业将业务重心放在了其他保险业务上。二是农业险业务的比例相对较低，出单理赔的效率也就比较低。三是这些企业开展业务的时间较短，农业险专业水平不高。这三个原因将在下文中进行验证。

      2.第二阶段实证结果

      表7给出了两种效率的实证结果，结果显示面板Tobit模型均被接受(Prob＞chi2)。其中“不含”表示获得的效率值是剔除劳动力因素，“含”表示未剔除劳动力因素。

      

      具体来看，农业险业务所占比例(Proportion)显著性比较高且稳定，这说明了农业险业务所占比例越高其农业险的效率越高。发布农业险信息(Publishing)在“不含”中具有1%的显著性，而在“含”中具有10%的显著性。虽然显著性不稳定，但也说明农业险信息发布与农业险开展的状况紧密相关。发布公告是“重视”的表现，会无形中影响企业内部员工积极配合，有助于农业险业务效率提高。表8给出连续几年在年报中发布农业险信息的企业及其业务的平均市场份额。

      

      其他两个因素，即农业险已开展的时间(Running-time)和从事农业险的劳动能力(Stuffs)实证结果都显示不具有显著性，这说明农业险业务开展的效率不受到这两种因素的影响。从事农业险的劳动能力(stuffs)指标是假定可以按照业务比例划分劳动力，得到专门的从事农业险业务的人数。而该指标不显著则说明企业即使投入劳动力也不会提高农业险的效率，产险企业的发展并未处在人力资源投入规模报酬递增的时期。这里需要说明的是，农业险的效率值是通过DEA模型得到的一个相对量，前文发现劳动力存在与否对所得效率值影响不大，并又通过tobit模型再次说明劳动力与效率值无关。

      (二)区域视角农险效率的实证结果

      表9给出了各个地区农业险的开展效率，其中带有“*”表示为农业大省。整体看来农业险开展的效率逐年递增，但是仍然具有可提升空间。

      实证结果表明，2007-2012年我国各地区农业险开展效率整体比较低，但是连续6年攀升。这一方面反映了近年我国农业险日益受到国家政策支持，另一方面则反映了越来越多的农户意识到了农业险的重要性。

      

      注：加“*”为农业大省。

      表10是我国13个农业大省农险开展效率的排名。可以看出，浙江的效率最低，而新疆始终处在农业险开展效率的前沿上。

      

      图2比较了农业大省与全国水平的开展效率。结果表明，从整体来看，我国的农业大省的农业险开展效率在2007年到2012年的各时期均低于全国水平，但均处于效率提高期，未来有很大的上升空间。

      进一步，将全国地区划分为东、西、中三个部分。东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；西部包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古；中部包括黑龙江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南。图3比较了这三个地区的年均效率值，结果显示，东部最低并且效率均值趋稳，西部最高并逐年缓慢递增，中部介于中间并逐年快速增高。

      

      图2 农业大省与全国水平的比较

      

      图3 东、西、中部地区年效率均值比较

      图3表明了农业险开展效率与地区经济发达程度呈现负相关的关系，显示我国农业险开展的效率先后顺序是西部、中部、东部，具有非常深的政策导向性(Zeng和Mu，2010)。[14]我国的农业大省大部分处在中部地区，而中部地区的效率并不高，所以需加强中部地区的农业险开展。

      由上述展示结果，我们将原因总结为两类：第一类是在保险公司在业务开展的过程中没有给予农业险以充分重视，相对于其他险种偏弱；第二类是由于农户对农业险消费不重视，投保率低从而导致农业险效率较低。为了说明上述原因，我们以2011年为例，利用投影公式来得到投入指标的调整值。表11显示，效率值低的地区，通过减少“农户收入调整”、“保险密度调整”项中相应的值，可以将效率值提高到1。需要说明的是，我们对农户人均收入和保险密度进行调整，只是为了说明低效地区农户农业险消费水平低和保险公司业务中农险比例低会影响效率值的计算结果。

      

      四、结论与建议

      本文分别从企业(保险公司)视角和区域视角分析了我国农业险开展的效率问题。在企业视角中，样本企业的农业险总市场份额平均比例在90%以上，具有市场代表性。利用DEA模型中的规模报酬变化模型(BCC模型)计算样本保险企业的效率，再利用面板Tobit模型分析了影响农业险开展效率的因素。结果表明，样本企业农业险开展效率总体不高，从2007年到2012年效率值在50%上下徘徊，但从2011年开始有所提升。农业险开展效率与劳动力投入以及开展该业务的时间长短没有显著的关系，而效率与该企业是否重视农业险以及农业险业务所占比例有显著关系。研究结果指出了农业险开展效率低的企业如何提高效率的途径，即企业需要从整合渠道入手，而不是简单依靠雇用大量的销售人员。同时，要做好内部宣传和农业险开展成果的展示，潜移默化地影响员工，促进员工工作效率的提高。

      在区域视角中，利用BCC模型和投影公式分析当前我国农业险开展的总体状况。农业作为第一产业是国家的生命线，而农业险作为保护农业及农户利益的重要手段，政府应给予重视。从2007到2012年，新疆、甘肃、青海和贵州效率值处在有效前沿面上，其中新疆作为我国的农业大省，其效率值保持领先，值得其他发展农业险的地区学习借鉴。整体来看，近五年来我国农业险开展整体效率偏低，但呈现逐年递增趋势。我国农业大省的农业险开展效率低于全国平均水平，西部地区虽然经济欠发达，但是农业险开展效率均高于中部和东部地区，这说明政策导向在农业险开展中起到了很重要的作用。通过研究也发现我国农业险低效地区可以通过提高农户对农业险的认识和加大农业险业务比重的方式间接地提高农业险的开展效率。

      大力发展农业保险，促进农村和谐发展，从企业层面来讲，需要各保险公司重视对农业保险专业技术人才的引进和培养，努力革新技术，提高专业技术含量并加强风险管理。从政府层面来讲，一方面需要各级政府加大对农业保险的政策支持，加强农业保险宣传力度，扩大农业保险的影响，实现农业保险的社会功能。另一方面也启示政府在扶持农业险开展时，要降低企业在农业险业务方面的税费，做好企业与农村的中介桥梁。

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