2016年度河南金融重点课题

　　河南人身险公司经营效率评价研究

　　课题组研究单位:河南省保监局寿险处

　　课题组研究负责人：索佳

　　课题组成员：郑胜强 毛贻观

　　摘 要

　　效率是经济学研究的永恒主题。对保险业而言,效率是保险公司对其资源的有效配置,是保险公司市场竞争能力、投入产出能力和持续发展能力的总称。长期以来，我国保险公司特别是人身险公司同质化的竞争模式和粗放式的发展策略始终没有得到根本改观，铺摊子、拼费用、拼人力一直是被绝大多数公司奉为立足市场的利器，低效的经营和管理状况成为监管部门、业界和理论界关注的核心问题。

　　在新的经济金融环境之下，寿险公司所面临的竞争更为激烈，摒弃传统的粗放式发展方式，提高效率应成为行业“做大做强”的根本路径，科学整合资源、提升管理精细化水平对行业终极发展目标的实现具有十分重大的意义。本文以经济学和现代金融学理论为指导,运用统计学和计量经济学有关方法及专业软件,以河南市场为例，研究寿险公司效率问题,为提升寿险公司效率提供政策建议和管理措施。

　　文章主要采用了规范和实证相结合的分析方法，按照从一般到特殊、从抽象到具体的研究思路，在对数据包络分析方法(DEA)的一般理加以阐述的基础上，通过选取2009-2015年河南省人身险公司作为实证研究样本，对其各种类型的“效率”进行测度和分析。在逻辑结构上，本文基本采用“提出问题、分析问题和解决问题”的逻辑顺序开展研究。

　　关键词：人身险公司、数据包络分析(DEA)、效率、Malmquist指数

　　目录

　　一、引 言

　　(一)选题背景

　　(二)研究目标

　　(三)研究思路

　　(四)创新与不足

　　二、基本概念及理论综述

　　(一)效率的基本概念

　　(二)金融效率的内涵和研究方向

　　(三)金融机构效率的一般分析

　　(三)寿险公司效率的内涵

　　(四)相关研究文献回顾

　　三、基于DEA方法的河南省人身险公司效率测度模型

　　(一)模型构建

　　(二)指标选择及数据采集

　　(三)效率测算及结果分析

　　(四)无效DMU的改进

　　(五)基于Malmquist生产力指数的动态分析

　　四、结论及建议

　　(一)主要结论

　　(二)相关建议　　

　　一、引 言

　　(一)选题背景

　　保险业作为国民经济的支柱产业和金融业的重要组成部分，其发展水平直接关系到金融业和国民经济能否稳定健康地发展。自1981年恢复保险业务以来，我国保险业特别是寿险业一直保持着超常规的发展速度。以保费规模衡量的扩张速度平均保持在30%以上，远远超过了国民经济的增长速度。然而保费收入的快速增长，并没有带来寿险公司经营质量和效益的同步提高，行业相继出现了巨额“利差损”、盈利能力低下以及偿付能力不足等问题，这些问题曾在相当长的一段时间内严重地影响了我国寿险业的可持续、健康发展，部分影响至今难以消除。

　　同时，在新的经济社会形势下，人身保险行业面临更为复杂的发展和竞争环境，从外部来看，宏观经济发展仍处于阶段更替、结构转换、模式重建、风险释放的关键时期，经济增长新旧动能转换效率较低，面临的问题和矛盾错综复杂，外部不确定性和严峻形势日益突出;从行业内部看，各家公司长期以来经营无特色、竞争无优势，业务增长仍然主要依靠机构扩张、人员增加、高成本投入等外延方式实现，而没有在增强自主创新能力、提升从业人员素质、改善经营管理方面下功夫，增长的内生机制尚未形成，束缚了区域乃至全国人身保险市场生产力的发展，机构臃肿、经营管理成本高、效率低的问题十分突出。

　　(二)研究目标

　　随着市场竞争程度的加剧，人们已经意识到过去的“保费论英雄”发展模式已经不再适用，只有注重提高经营的效率和效益，切实增强公司竞争力，才能在未来的角逐中取得优势。因此，当前我国寿险公司经营效率的实际状况、影响因素以及具体的改进途径就成为企业经营决策者和监管部门非常关注的问题，有必要对各人身险公司的效率状况进行评价，分解影响各公司发展效率的要素差异，以便能够指导公司调整策略，优化资源配置结构，实现规模经济和资源的充分利用。本文正是基于此番目的，选择河南省人身险市场作为研究样本开展专题研究，旨在通过对这些问题进行理论探讨和实证定量分析，客观反映行业现实，剖析问题内在诱因，努力寻求合理答案，这也正是本文较强的现实意义所在。

　　(三)研究思路

　　本文拟采用DEA方法对河南人身险公司的经营效率进行实证研究，主要从技术效率和规模效率的角度考察河南省人身险公司投入产出的经营绩效，并作横断面时间序列数据分析，计算各公司总要素生产力变动、技术效率变动、技术变动、纯粹技术效率变动及规模效率变动等Malmquist生产力指数评估其生产力的消长，在实证结果的基础上对各要素之间的互动关系进行探讨，并对改进河南省人身险公司的经营策略和组织形态以及监管机构的监管政策等提出一些具体建议。

　　(四)创新与不足

　　本文的创新之处主要体现在：一是目前国内对我国金融机构效率的研究虽然很多，但基本上都集中于对银行效率的研究，对保险公司特别是专门针对寿险公司的效率研究很少，且不够深入。二是本文通过建立扩展模型计算出寿险公司经营的超效率，从而解决了对于效率值均为1的寿险公司无法进一步进行效率比较的问题。三是本文引入Malmquist指数分析了2009到2015年间河南市场主要寿险公司效率的动态变化情况，并通过对Malmquist指数进行“追赶效应”和“前沿面移动效应分解，得出效率动态变化的推动因素。四是通过定量分析找出导致人身险公司效率不高的真正原因，有针对性地提出了提高寿险业效率的建议，改变了同类研究只做效率排序，不深入探讨原因的作法。

　　本文的不足之处表现在：一是研究方法科学性有待商榷。基于不同的研究目的，实证研究的科学性始终是一个需要讨论和统一的问题，主观色彩难以抹除。二是基础数据采集较为困难，出于保密要求，部分数据获取难度较大，此外数据口径不一致也对研究结果产生负面影响，研究结论的可行性有待考察。三是受制于监管思维的局限性，与市场主体的实际经营感受存在客观差异，研究结果能否得到各方认同仍待观察。四是仅以河南省市场6年间指标为例开展研究，样本的代表性和指标选择的科学性没有经过严格的统计学检验，实证研究的严谨性可能略显不足。

　　二、基本概念及理论综述

　　(一)效率的基本概念

　　在经济学中，几乎没有比“效率”应用得更广泛的概念了。虽然许多经济学家对这一概念的含义和范畴都进行过深入的剖析，但到目前为止并没有一个明确的界定。在萨缪尔森的《经济学》中，给“效率”下的定义是：效率就是指尽可能地有效运用经济资源以满足人们的需要或不存在浪费，即当经济处在一种“不减少某种物品的生产，就不能增加另外一种产品的生产”的状态时，它的运行便是有效率的。这时该经济位于生产可能性边界上。

　　新古典经济学中使用的“效率”概念有一个精确的、但相当狭窄的含义，它是由意大利经济学家和社会学家帕累托(Pareto)在上世纪初他的著作《政治经济学讲义》和《政治经济学教程》中给出的。他的定义是：“对于某种资源的配置，如果不存在其他生产上可行的配置，使得该经济中的所有个人至少和他们的初始时情况一样良好，而且至少有一个人的情况比初始时严格地更好，那么资源配置就是最优的。”尽管帕累托使用的是“最优”这个词，但他实际上是效率的一个定义。后来，“帕累托最优”渐渐被“帕累托有效率”代替。

　　帕累托的这个定义被西方经济学界广泛使用。而我国学者给经济效率下的定义是：“经济效率是指社会利用现有资源进行生产所提供的效用满足的程度，因此也可一般地称为资源的利用效率。”它是需求的满足程度与所费资源的对比关系。因此，需要明确的是，它不是生产多少产品的简单的物量概念，而是一个效用概念或社会福利概念。

　　(二)金融效率的内涵和研究方向

　　1.金融效率的内涵

　　在经济学理论中，效率实际上是资源配置最大化的一种状态。因此，金融效率概念的出现，必须以金融资源理论的产生为前提。20世纪70年代金融发展理论诞生以来，出现了金融深化论、金融约束论和金融可持续发展理论三种有代表性的理论。这三种金融发展理论蕴含着不同的金融效率观，但前两者未能揭示出金融的资源属性，因此其金融效率观是缺失的;而金融可持续发展理论则通过揭示出金融的资源属性，赋予了崭新的金融效率观，从而为金融效率研究提供了坚实的理论框架。

　　以白钦先等为代表的金融可持续发展理论认为，金融资源是区别于自然资源，具有战略性、脆弱性、中介性、社会性和层次性的特殊资源，其特殊性主要体现在金融既是资源配置的对象，又是配置其他资源的方式或手段。在这种金融资源观的前基础上，杨德勇在《金融效率论》一书中提出：金融效率是指一国金融整体在国民经济运行中所发挥的效率，即把金融资源的投入与国民经济运行的结果进行比较。具体来说，投入项包括各类金融机构及其人力、物力和各类金融商品的存量和流量，产出项是指国民经济的增量和增长的质量。而王振山《金融效率论：金融资源优化配置的理论与实践》一书提出了另一种较有影响的金融效率概念。他认为，金融效率就是资金融通的效率，是指在金融市场上，在健康的金融管理体制和有效的金融调节机制下，由金融机构作为金融中介完成的或由融资双方或多方在市场服务体系下实现的金融资源的帕累托效率配置。

　　从以上的定义中我们可以看出，前者是从投入和产出的角度侧重描述了广义金融效率的概念，同时提出了整体金融效率的基本衡量方法。而后者则是从金融体系运行机理的角度描述了实现最优金融效率的条件和影响因素，强调的是一种资源配置最优状态的概念。因此两者的本质和内涵是相同的。

　　2.金融效率的研究方向

　　在实际金融运行中，金融体系作为一个整体联系得非常紧密，根据体系中的不同构成部分所扮演的角色和所起的作用不同，通常将其划分为四个组成部分，即：金融宏观调控体系、金融企业(机构)体系、金融市场体系和金融监管体系四个方面。

　　与之相对应，金融效率也可以分为四大研究方向，包括金融宏观效率、金融机构效率、金融市场效率和金融监管效率。这样在实际研究中，就可以将“金融效率”这一不易度量的综合性指标分解为一系列可度量的“效率”指标的综合。其中，金融宏观效率一方面是指一国货币当局或中央银行在促进本国经济增长的过程中，调控货币的能力，另一方面指某个金融行业整体对国民经济的贡献作用，如银行业、保险业等。金融机构效率是指微观金融主体在其经营管理活动中投入和产出的比较。金融市场效率是指金融市场动员资金、调节资金和分配资金的效率。金融监管效率是指达到金融监管目标的成本和收益的比较。

　　(三)金融机构效率的一般分析

　　在上述四个研究方向中，本文的研究重点将集中于金融机构效率，选择的金融主体为河南省内的人身险公司，着重研究河南省内人身险公司在其经营管理活动中的投入产出效率。虽然金融企业的经营和管理有其特殊之处，但仍然符合一般企业的普遍特征，因此本文先从分析一般企业入手，在此基础上，进一步揭示人身险公司效率的本质和内涵。

　　1.企业效率的一般分析

　　对企业现代效率测度的研究应该追溯到Farrell(1957)，其开创的公司效率评价方法以Debreu(1951)和Koopmans(1951)的定义为基础，适用于多元投入的情形。Farrell指出厂商(生产单元)的效率包含两个部分，一是技术效率(Technical Efficiency, TE)，二是配置效率(Allocative Efficiency, AE)，这两种效率共同组成了总的经济效率(Economic Efficiency, EE)。多数文献也将其称为X-效率。所有的效率都是“相对概念”，取值介于0和100%之间，100%代表相对有效率，其他为相对无效率。

　　(1)技术效率和配置效率

　　技术效率反映的是在给定投入要素组合时，企业获得最大产出的能力;或在产出产品组合既定的情况下，企业使用最少投入的能力。这一定义符合微观经济学里生产者行为理论的假设要求。配置效率(Farrell称为价格效率——Price Efficiency)反映的是在给定投入要素价格的情况下，企业以适当比例制定投入要素组合的能力。

　　如果企业配置无效率说明企业的生产经营计划制定不当，没有根据要素价格选择最优投入组合。而技术无效率则说明在制定生产经营计划后的具体执行过程中，由于生产、管理中出现的各种问题而使投入过多或产出过少而造成了低效率，技术效率的高低由企业当前的技术水平和管理水平等因素决定。总经济效率和配置效率只有当投入价格信息可以得到的时候才能测算，而技术效率可以仅仅根据投入产出数量进行测算。

　　Farrell最初关于效率的讨论呈现在投入要素/投入要素的二维坐标系下，因此效率最大化的焦点就集中在产出不变的前提下，投入如何实现最大限度的减少。这种定义方法被称为“投入导向法”(input-orientated)。相应地，评价效率还有“产出导向法”(input-orientated)，即讨论若投入水平不变，产出最多可以提高的比例。下面，本文就针对“投入导向”和“产出导向”这两种情形，分别对经济效率和配置效率的经济含义作以图示说明。

　　①投入导向型图解

　　我们这里假设一种最简单的情况：两种投入(,)一种产出()，将Farrell效率的基本概念直观表示出来，而多投入和多产出的扩展模型与其没有本质区别。

　　假设规模报酬不变，图1中，表示等产量线，代表产出量为时，投入要素(,))最少使用量的全部组合，即：。该等产量线为市场上完全有效率(Full Efficient)的生产单元的生产无差异曲线，即本文所指的有效生产前沿面。此外，我们假定和的要素投入价格分别为、，有等成本方程：，在图中等成本曲线用表示，其斜率代表投入要素的价格比。两者切点为，此点的边际技术替代率等于投入要素价格比，因此它代表产出量为时，和最低投入成本的组合。

　　.

　　图1：投入导向型下的技术效率和配置效率

　　以生产单元点为例，假设该点的产出量也为，技术效率()和配置效率()可分别用下面的比例衡量：,。很显然，，，这说明此点既非技术有效也非配置有效。

　　因为对于该点来说：(1)如果减少要素和的投入量到点，也可获得与之相等的产量，这就说明该点实际投入的要素量超过了同等技术条件下所需的最低投入量，因此线段显示了该单元的技术无效率。(2)投入要素的最低成本组合为，只要调整和的比例到点，即可获得与点相等的最低成本，这说明该点没有通过调整投入要素组合的比例来达到最低成本，多付出的生产成本为。因此线段显示了该单元的配置无效率。

　　根据以上分析的思路，我们可以知道图中点代表的生产单元为技术有效率但配置无效率，因为与等成本线上的点相比，它偏离了成本的最小均衡，没有实现最优的要素投入组合。而点代表的生产单元既为技术有效率，同时也是配置有效率。

　　Farrell的总经济效率在图中被定义为：，这里的距离代表低效率生产单元总的效率浪费。

　　②产出导向型图解

　　产出导向法和投入导向法考虑的是一个问题的两个方面，只是角度不同，前者关注的是产量最大化而后者侧重的是成本最小化。因此用这两种方法得出的效率还有另外一种叫法，前者称为收入效率(Revenue Efficiency, RE)，后者称为成本效率(Cost Efficiency, CE)，收入效率是成本效率的对偶面。投入导向法中假定产出量不变，因此使用的是生产无差异曲线作为分析工具;而产出导向法给定的是要素投入量，因此要借用生产可能性曲线进行分析。

　　我们同样考虑最简单的模型：一种投入()两种产出()，而且依然假设规模报酬不变。

　　图2中，生产可能性曲线用表示，代表在投入要素得到充分有效利用的情况下,所能生产的产品()最大数量的各种组合。即：。同时假定和的产品价格分别为、，有等收入方程：，在图中等收入线用表示，其斜率代表两种产品的价格比。两者切点为，此点的边际转换率等于两种产品的价格比，因此它代表投入量为时，和达最大收入水平的产品组合。

　　.

　　图2：产出导向型下的技术效率和配置效率

　　在生产可能性边界左下方的点均为无效率点。我们选择其中的生产单元进行分析，其技术效率()和配置效率()可分别表示为：，。和前文投入导向型的效率分析方法相同，我们可以得出，点既为技术无效率，也为配置无效率。而点为技术有效率、配置无效率，点为技术和配置均有效率。在从点到点继而到点的过程中，收入不断增加直到最大(在投入导向法中表现为成本减少)。

　　总经济效率和前文也相同，被定义为技术效率和配置效率的乘积，在图中有：

　　投入导向法和产出导向法虽然是相互对偶的两个方面，但是只有在规模报酬不变的情况下两者得出的技术效率才是相等的。在规模报酬递增或递减的情况下，两者提供的技术效率值存在差异。接下来，本文将放松规模报酬不变的假设，进一步考察规模报酬可变情况下，技术效率的分解以及投入、产出导向法所得到的技术效率值出现差异的原因。

　　为了简化问题，本文使用简单的单一投入产出模型为例进行解释。

　　首先，我们定义生产函数，在单投入单产出的情况下，它表示生产处于最理想状态时，投入所能获得的最大产出量。在图3中，代表的是规模报酬不变的生产函数，代表的是规模报酬可变的生产函

　　数，在点的左侧表现为规模报酬递增(IRS)，右侧表现为规模报酬递减(DRS)。

　　图3：可变规模报酬下的技术效率比较图

　　接下来，我们比较两种导向法下无效率生产单元点技术效率的差异。在规模报酬不变情况下，该点的投入导向技术效率为，产出导向技术效率为，容易证明出点的投入导向技术效率和产出导向技术效率相等。而在规模报酬递增的情况下，该点的投入导向技术效率为，产出导向技术效率为，容易证明;相反，在规模递减的情况下有，。

　　之所以产生这种差异，主要原因在于：在规模报酬可变的情况下得出的技术效率和在规模报酬不变的情况下得出的技术效率本质上是不同的，前者更确切地应该称为纯技术效率，它是剔除了规模效率影响后的技术效率。

　　(2)纯技术效率和规模效率

　　根据前面的分析我们知道，技术效率是对企业当前的技术、管理等诸多水平的综合衡量，其中考虑到了规模因素对企业的经营管理效率的影响。而纯技术效率则剔除了这种规模因素的影响，仅仅是对企业纯技术水平的一个衡量。由于在两种的导向法下，位于不同的规模报酬区间所测算出的纯技术效率值是不同的，因此就出现了这种差异。下面本文将具体阐述纯技术效率和规模效率的含义。

　　规模效率(Scale Efficiency, SE)是指在同样的技术水平下，企业以最佳规模进行生产的能力。如果规模效率小于1，则说明企业的生产经营规模选择不当，要么是处于规模报酬递增阶段要么是处于规模报酬递减阶段。只有当企业处于规

　　模报酬不变的阶段，才能说它达到了规模效率，表现出规模经济。而纯技术效率(Pure Technology Efficiency, PTE)是指剔除规模效率的影响后，企业的技术效率，是对企业纯技术水平的衡量。

　　在规模报酬不变的情况下，由于我们假设的是生产单元处于最优生产规模，即规模效率等于1，因而纯技术效率和技术效率两者是相等的。而在规模报酬可变的情况下，规模不全都是有效的，即规模效率不一定等于1，则二者也不一定相等。

　　从图3中来说，规模效率反映规模报酬不变的生产前沿面与规模报酬变化的生产前沿面之间的距离，而纯技术效率则反映的是被考察生产单元与规模报酬变化的生产前沿面之间的距离。我们以投入导向型为例，生产单元点的规模效率表达式为：，显然，该点规模效率<1，而图中的点规模效率为1。点的纯技术效率为：，同样也小于1。而越靠近规模报酬变化的生产前沿面，纯技术效率则越高，处在生产前沿面上的单元纯技术效率等于1，称为纯技术有效。通过以上的分析我们有：，即规模效率和纯技术效率的乘积就是规模报酬不变情况下的技术效率。

　　利用产出导向型，也可进行同样推导，只是在两种方法下，技术效率值相等，而纯效率值不等。在实际操作中，一般的，如果具有较多的投入变量和较少的产出变量，就选择投入导向模型，将投入量作为决策变量;如果具有较多的产出变量和较少的投入变量，就选择产出导向模型，将产出量作为决策变量。在许多情况下，“导向”的选择对评价技术效率(或纯技术效率)只有很小的影响。

　　2.各种效率之间的关系

　　总经济效率(EE)、技术效率(TE)、纯技术效率(PTE)及规模效率(SE)之间的关系可以用图4加以说明和总结。

　　图4：各种效率之间关系示意图

　　(三)寿险公司效率的内涵

　　目前，对于寿险公司效率还没有明确的定义，更缺乏比较完整的体系。比较一致的观点是，寿险公司效率是指寿险公司在业务活动中，投入与产出或成本与收益之间的对比关系。它是寿险公司对所有投入、产出项目进行综合评价的结果，其中既包括各项财务报表上可以看到的经营业绩，也包括无法进行财务分析的经营结果。从本质上讲，寿险公司效率是商业性寿险公司在保证偿付能力和实现盈利的基础上，有效地配置保险资源并最大限度的推动社会资源的流动，是保险公司综合竞争力、投入产出能力和可持续发展能力的总称。在实际操作中，它往往被看作是由经济效率、技术效率、配置效率以及纯技术效率、规模效率等一系列指标构成的综合性指标评价体系。

　　(四)相关研究文献回顾

　　1.国外文献综述

　　国外研究寿险业效率的成果比较多。研究主要集中在三个方面：1.评价本国人寿保险业的总体效率;2.探讨各种经济活动对寿险业效率所产生的影响;3.考察寿险业是否存在规模经济，及规模报酬的变动情况。对于寿险业的这些研究

　　基本上都是从考察各个寿险公司的效率入手的。

　　首先，对本国人寿保险业总体效率的研究。20世纪90年代初，日益激烈的竞争环境、愈发频繁的合并以及不断变化的监管环境成为各国寿险业的重要特征。这些发展不可避免地加深了各国金融学家对评价本国寿险业”效率”的兴趣。Cummins and Weiss和Yuengert分析了美国人寿保险业的总体效率，得出美国寿险企业的年平均效率均值为0.79，标准差为0.15。从集中趋势看，美国寿险企业的平均效率与美国银行企业的平均效率很接近。Klumpes使用傅立叶弹性计算了1994至1999年英国40家人寿保险公司的资产配置制度的成本和利润。Fecher et al利用DEA方法和经济计量模型分析了法国人寿保险业的效率。文章以法国境内84家寿险公司为研究对象进行相对生产效率的研究，并将无参数的DEA方法与有参数的极大似然法加以比较，研究发现二种方法的评估结果存在高度相关性且有许多无效率公司散乱分布，这种离散情形可通过控制公司规模、所有权、再投保率及理赔率的变异而改善。Diacon使用可变规模报酬公式分析了英国保险公司的效率，结果表明英国的综合保险公司有潜力成为欧洲最有效率的公司。Hironfumi Fuku yama以1988～1993年日本人寿保险公司的面板数据为基础，运用DEA方法对其生产效率和生产力的变化进行了研究，研究的焦点之一就是在不同经济条件下效率的测度。

　　第二，对保险公司兼并重组等经济活动所产生的效率变化以及效率与其他经济指标的相关性研究。Cummins ,Tennyson及Weiss探讨了美国人寿保险业中兼并活动对于效率的影响。J.David Cummins , Sharon Tennyson , MaryA. Weiss使用DEA方法不但对美国寿险业的兼并重组、规模经济和效率之间的关系进行了研究，同时估计了美国人寿保险公司的效率，研究的一个成果是发现了产生兼并重组的寿险公司在技术效率，成本、收入效率上都优于没有产生兼并重组的公司，提出当时美国人寿业兼并重组将会使保险公司的效率和盈利能力得到提高。

　　第三，对于寿险业是否存在规模经济问题的研究。关于寿险业的规模经济问题，学术界一直存在着颇多的争议。Grace和Weiss、Yuengert、Gardner和Grace、Cummins和Zi等人通过研究人寿保险业的数据，发现寿险业具有明显的规模经济特征;但同时，他们还发现，大型寿险企业往往呈现规模收益递减的趋势。其中，Cummins和Zi采用的是DEA方法，其投入变量为劳动力、资本及营业费用，产出变数为各险种的已付赔款、额外准备金。其他人分别采用了translog成本函数、generalized Box-Cox多元产出成本函数进行分析。与之相反，Kellner和Mathewson、Fields、Grace和Timme，则发现寿险业不存在规模经济的特征。

　　2.国内文献综述

　　借鉴国外的研究经验，国内对我国保险业效率的定量研究尝试了多种方法，也产生了不少理论成果。而为了与本文的研究主题相呼应，本节的研究回顾将主要集中到数据包络分析法(DEA)在评价我国保险业效率的应用上面来。国内应用DEA方法定量分析保险业经营效率的研究起步较晚。

　　赵旭在《关于中国保险公司市场行为与市场绩效的实证分析》一文中，运用数据包络(DEA)方法测算了1997～2001年我国部分保险公司的效率。文章中选取了13个保险公司样本，在关键的投入产出项上，所选取的投入项为自有资本、劳动力投入和资产价格，产出项为利润总额。测算结果表明：我国保险公司效率普遍不是很高，国有保险公司较之于新设立的保险公司效率更低。

　　恽敏和李丹心在《基于DEA方法的保险公司效率分析》一文中，运用DEA方法对我国9家保险公司1999年的效率值进行了测度，选取的投入项有职工人数、业务支出和实物资产三项，产出项有资产利润率和业务收入两项，得出的结论是：中国保险业效率普遍较低，存在很大的发展空间;但不同的保险公司存在不同的问题，所以各个保险公司应采取不同方式，对症下药，充分利用资源，发挥最大效率。

　　侯晋和朱磊在《我国保险公司经营效率的非寿险实证分析》一文中，运用DEA方法分析了2000～2002年财产保险市场上中资公司的经营效率，选取的保险公司样本数为7、8、9个，选取的投入项为人力投资、营业费用、实收资本三项，产出项为实际期望损失和投资收益两项，分析了财产保险公司有效与实际经营间的差距，并指出实际经营中存在的问题。作为进一步分析，证明了经营无效率对公司盈利能力有显著的影响。

　　孙林和李光金在《基于DEA方法的我国保险公司竞争力分析》一文中，建立投入—产出型DEA模型，选取的投入指标为员工人数、总资本和营业费用率三项，产出项为人均利润率和资产利润率两项，通过选取一个时间截面的数据对我国主要保险公司的竞争力进行横向比较，评价其竞争力。文章同时分析了影响其竞争力的关键因素，研究表明，人员过多、经营成本较高等原因造成了我国保险公司竞争力较低，可以从精简机构、加强内部管理、提高劳动生产率等方面入手来提高我国保险公司的竞争力。

　　吴诣民和李村璞在《基于DEA方法的中国保险公司效率评价》一文，运用DEA方法，对我国境内中资和外资共31家保险公司的效率进行了较广范围的测定和排序。同时运用模型下的效率和 模型下的技术效率对比研究得出：我国保险业整体效率较低;外资保险公司技术效率较高;中资保险公司的重组对自身技术效率有巨大促进作用。

　　由上述文献可以看出，在国内部分，以DEA为研究方法评估保险公司经营绩效的研究主要偏重于财险业和整个保险业，其研究主题集中在评估各保险公司的技术效率、规模效率并通过选取不同的投入产出组合计算效率的变动情况，或以所求得的效率利用回归分析去探讨影响公司经营效率的重要外生变量。但在寿险业这方面的相关研究还很缺乏，因此本文尝试利用DEA方法来评估人身险公司的效率，并进一步利用Malmquist生产力指数考察各人身险公司效率近些年来的变化情况，为人身险公司制定科学的经营管理决策提供参考和依据。

　　三、基于DEA方法的河南省人身险公司效率测度模型

　　根据前文所述所述，在计算总经济效率时必须知道投入要素的价格，然而由于金融企业财务报表披露的局限性，想要获得劳动力、实物资本的价格以及资金的成本都是不容易的，因此目前无法对寿险公司的配置效率和总经济效率进行准确计算。然而我们知道，寿险公司达到技术效率是其达到配置效率和总经济效率的必要条件，如果寿险公司不是技术有效的话，则不可能达到总经济有效和配置有效。因此，从这一点来说，研究寿险公司的技术效率就显得更加具有现实意义，从计算的角度来说也更加可行。因此，本文根据DEA方法建立不同模型来计算寿险公司的技术效率，以及其分解出的纯技术效率和规模效率，同时判定该公司处在哪种规模变动区间，并提出无效率公司的效率改进途径。

　　基于数据包络法(DEA)建立河南省人身险公司效率测度模型的大体逻辑思路如下图5所示：

　　图5：建立河南省人身险公司效率测度模型思路图示

　　(一)模型构建

　　1.DEA模型

　　数据包络分析(Date Envelopment Analysis，简记为DEA)是由运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等于1978年提出，以输出/输入作为相对绩效而发展起来的评价决策单元(Decision Making Units，简称DMU)相对有效性的非参数方法。DEA方法的基本思想是将一个经济系统或一个生产过程看作是一个实体(一个单元)在一定可能的范围内，通过投入一定数量的生产要素并产出一定数量的“产品”的活动，这样的实体(单元)被称为决策单元(decision making units, DMU)，再由众多DMU构成被评价群体，通过对投入或产出比率的分析，以DMU的各个投入或产出指标的权重为变量进行评价运算，确定有效生产前沿面，并根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU是否DEA有效，同时还可用投影方法指出非DEA有效或弱DEA有效DMU的原因及应改进的方向和程度。这一方法的优势在于其属于非参数方法,无需事先假设函数关系，便于确定规模无效率单位需要改进的方向，具有较强的时间适应性且不受人为因素影响，因而非常适合对多投入和多产出的不同决策单元的效率进行评估。

　　其数据模型可以表述为：若某个DMU在一项经济(生产)活动中的投入向量，表示第种投入;产出(输出)向量，表示第种产出(输出);(,)对应第个决策单元的投入、产出向量，( )对应被评价决策单元的相应指标，于是可以用()表示这个DMU的整个生产活动，n个DMU的投入集就可以构成一个n m阶的投入矩阵，其产出集可以构成一个n s阶产出矩阵。

　　最初的DEA是CCR模型(由Charnes , Cooper和Rhodes于1978年提出)，用于评价DMU的规模和技术的总体有效性。CCR有分式规划和线性规划两种形式。从投入(产出)的角度测算决策单元( )相对效率的DEA模型可以表示为：

　　;

　　表示对输入输出的度量权。该分式规划可转变成线性规划(1)和(2)：

　　(1)

　　(2)

　　对偶规划为：

　　(3)

　　(4)

　　引入松弛变量，(3)、(4)两式可以表示为线性规划(D)和(P):

　　(D)

　　(P)

　　在CCR模型中的限制式只需多加入一项凸性条件(ConvexityConstraint)，就是BCC模型。一般而言，由BCC模型所求得的纯技术效率(PTE)比CCR模型所得到的技术效率(TE)大。BCC模型中的规模效率值(SE)，可比较某一特定决策单位在固定规模报酬CRS下的技术效率与在变动规模报酬VRS下的技术效率，两者若没有差异，则表示决策单位的无效率并非来自规模的因素;但是若两者之间存在差异，则表明决策单位的无效率有来自规模无效率的因素。

　　2.Malmquist指数模型

　　前面的度量结果中，我们可以看出每一年究竟哪些寿险公司处于当年的效率前沿面，哪些没有处于，以及具体的效率值是多少。然而这只是一种静态的横向比较，不能显示出随着时间的推移，这些公司距效率前沿面的位置变动情况，以及效率前沿面自身的变动情况。因此在本节，我们引入Malmquist指数来解决这一问题，实现对不同年份寿险业的技术效率变化情况的考察。

　　通常从全要素生产角度衡量企业生产效率的方法有两大类：参数法和非参数法。参数法需要设定明确的函数形式、假设技术对象技术上有效率、估计不同要素的产出弹性并进行相关的行为假设。非参数法包括无需设定函数形式、不需假设技术对象技术上有效率，且Fare等结合了Far-rell的效率思想和Caves等的生产率思想，使用DEA方法构建了Malmquist生产率指数，Malmquist指数不仅可度量企业动态生产效率，而且可将这一变化进一步分解为技术进步、技术效率改进和规模效率变动等组成部分，为进一步分析原因提供依据。

　　Malmquist指数是通过距离函数来定义的，可以定义投入距离函数和产出距离函数。本文采用产出距离函数来定义Malmquist指数。若分别用()和()分别表示时期t、t+1的投入产出向量，用表示以t+1时期技术为参照的时期t的投入产出向量的产出距离函数，用表示以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。

　　则以t时期技术为参照，基于产出角度的Malmquist指数可以表示为：

　　(1)

　　同理，以t+1时期技术为参照，基于产出角度的Malmquist指数可以表示为：

　　(2)

　　为避免时期选择的随意性所造成的差异，Caves等仿照Fisher理想指数的构造方法，取两者的几何均值作为衡量从t期到t+1期投资效率变化的Malmquist指数，如式(3)所示：

　　(3)

　　根据上述处理所得到的Malmquist指数具有良好的性质，它可以分解为不变规模报酬假定下综合技术效率变化指数(TEC)和技术进步指数(TCP)，其分解过程如下：

　　(4)

　　由式(4)可知，第一项表示效率变化，第二项表示技术进步，因此基于全要素角度考虑的企业动态投资效率，其中，TEC可以继续分解为纯技术效率变化和规模效率变化两个部分。

　　在实际的运用过程中，若TFPG>1，表示动态投资效率呈现增长的趋势;反之，若TFPG<1，则表示动态投资效率将呈现下降的趋势。技术效率变动指数TEC代表了两个时期相对技术效率的变化，也被称为“追赶效应”或“水平效应”，若TEC>l，表示技术效率有所改善;反之，若TECl，表示生产技术有所进步;反之，若TCP

　　(二)指标选择及数据采集

　　1.决策单元的选择

　　本文的研究目的旨在考察河南人身险公司效率情况、规模效益状态及其变动，考虑到各公司进入河南市场的时间不同、业务结构不同及经营模式不同，为保证数据的完整性和可对比性，选取2009年至2015年当年成立时间超过一年的公司分别作为决策单元，重点考察2009年至2015年市场整体运行效率情况和2013年-2015年各公司具体经营效率运行情况。

　　2.投入、产出指标选取及数据采集

　　河南人身保险市场目前尚无法人机构，各公司分支机构主要任务就是开拓市场，吸收保费，并不掌握保险资金的使用和投资，因而综合考虑研究目的、数据可得性和省级保险公司经营特点，本文选取了固定资产净值、手续费及佣金支出、业务及管理费、分支机构数量和营销员数量作为投入指标，规模保费收入和标准保费收入作为产出指标。按照新古典经济学理论，投入指标主要反映企业的生产要素使用情况，其中固定资产净值反映公司“物力”投入情况，手续费及佣金支出反映公司销售成本投入情况，业务及管理费用反映经营过程费用发生情况、二者统一反映公司“财力”投入情况，分支机构数量和营销员数量一定程度反映公司“人力”投入情况。选取规模保费收入和标准保费收入作为产出指标，基本能够反映河南省人身险公司总产出能力情况。

　　数据来源：由于会计准则2号解释的影响，万能险、投连险等新型产品销售收入不完全计入原保险保费收入，但其销售成本并未相应的在系统中分离出来，“物力”、“财力”、“人力”成本无法得到合理的区分，不适合采用会计准则2号实施后的“新口径”数据，因而本文所有数据均来源于《人身保险统计信息系统》，即“老口径”，其中固定资产净值(百万元)=固定资产原值-累计折旧;手续费及佣金支出(百万元)、业务及管理费(百万元)直接从系统提取;分支机构数量(家次)从保险公司机构和高管信息系统中提取;营销员数量(百人)=保险中介监管信息系统中的年末营销员数量;规模保费收入(亿元)=“老口径”的原保险保费收入;标准保费收入按照0.1-1的折标系数计算整理。

　　(三)效率测算及结果分析

　　下面针对河南省辖内人身险公司统计数据，采用投入导向模式，先以2013年至2015年的截面数据为代表进行分析，然后用2009年至2015年6年间的序列数据进行Malmquist生产力指数分析。

　　1.整体效率情况分析

　　表1结果显示，2013年至2015年河南人身险公司整体处于无效状态，年度综合效率均值分别为0.575、0.524和0.562，呈现波动下降趋势。从效率分解情况看，纯技术效率曲线呈现先增后降特征，规模效率曲线呈现先降后增特征，二者相互交替，此消彼长。具体来看，2013年行业综合效率均值仅为0.575，其中纯技术效率指数均值略高于规模效率指数均值，反映出行业整体运行效率不高，其中要素利用率低下、资源投入相对冗余是导致行业整体经营无效的重要原因;2014年受益于行业改革新的政策红利效果逐渐显现，各公司主动适应市场形势，加速战略调整，提高要素利用效率，经营效率出现结构性改善，但由于资源利用能力不足，导致整体规模效率出现下滑，对整体行业经营效率的提升产生了明显的负面影响;2015年行业平均规模效率指数提升10.19%、纯技术效率指数下降1.32%，行业平均综合效率指数在二者的综合影响下提升8.59%，但仍未超过2013年的市场表现水平，行业经营效率的提升速度相对缓慢。

　　表1：2013-2015年河南人身险公司整体效率变动情况

　　表2结果显示，2013年至2015年河南省绝大多数人身险公司处于无效状态，无效公司数量分别为25家、25家和26家，分别占同期行业主体数量的比重为86.21%、86.67%和81.25%。

　　表2：2013-2015年河南人身险公司综合效率状态分布情况

　　单位：家次

　　表3：2013-2015年河南人身险公司规模收益状态分布情况

单位：家次

　　　　　综合表1至表3结果，可以看出多年来河南人身险市场的绝大多数公司经营处于无效状态，普遍存在技术效率不高，资源投入大量冗余，要素配置比例失调，投入-产出转化能力低下的问题，并且这些问题长期以来未能得到有效改善。规模报酬递增的公司数量占比长期徘徊在50%以下，反映出随着市场竞争主体的不断增多和业务拓展难度的不断增加，各公司为保住自己的市场份额不得不采取拼费用、拼机构和拼人力的粗放式发展模式，但这种发展方式所取得的成效正在加速弱化，技术无效与规模无效的负面影响正逐渐加强，成为抑制公司规模持续有效扩大的重要力量。

　　2.具体公司效率分析

　　表4：2013年-2015年河南省各人身险公司效率情况表

　　根据表4所描述的2013年至2015年3年间省内各人身险公司经营效率数值变化情况可以看出：

　　从综合效率的角度看，2015年人保健康、国华、中邮、交银康联、安邦和建信等6家公司达到了DEA有效，即投入产出都达到了最优状态，纯技术效率和规模效率都有效，其他26家公司均为非DEA有效，其中恒安标准的投入要素利用效率最低，仅为0.146。对比2013年和2014年的综合效率值可以看出，对银保业务依赖程度较高的公司往往属于经营效率相对较高的公司，以安邦为例，安邦自2014年开始经营模式调整效果开始发力，以高投入、高产出的发展思路适应了当时的市场竞争环境，市场份额迅速扩大，同时由于其主要依靠银保业务，相对于传统公司个险业务为主的经营模式来说，负担更轻，成本更低，因而能够实现经营效率的短期明显提升。而对于太保寿、平安寿、中英和恒安标准等公司来说，虽然从监管的角度来说，其主打个险或团险业务，业务价值内涵高，与“保险姓保”、“回归保障”的行业发展理念相一致，但从市场竞争“效率为先”的规则来讲，以传统拼机构、拼人力和费用投入的竞争模式效果不佳。

　　从分解效率层面看，2015年除人保健康等6家公司外，天安、阳光、华夏等12家公司也达到了技术有效，说明这12家公司的各资源之间组合达到了最优，保费收入相对于要素投入而言已经达到最大限度，投入的各种要素得到了充分利用，不存在资源相对冗余，而其他14家公司则需要进一步完善要素的投入结构。此外，17家公司的纯技术效率值都大于规模效率值，反映出拉低公司整体经营效率的主要因素并非要素投入的结构配置失调，而是公司对投入要素使用、消化能力的薄弱，不切实际的盲目贪大、贪多是造成公司经营效率低下的主要原因。14家公司则既未达到结构优化，又未实现规模效益，有3家公司出现规模收益递减状态，一方面反映出受要素利用效率能力不足的影响，这些公司发展资源的投入相对存在大量冗余，无法最优地匹配其发展能力;另一方面反映其各种要素的投入结构不合理，使得产出规模受到限制，甚至出现边际产出为负的问题，产出能力逐渐衰减。

　　上述结果表明，目前河南省大部分寿险公司的经营经过初期的积累和铺垫，初步形成了稳定的客源链条和成熟广泛的销售网络，逐步进入稳定发展时期，全面预算管理的推进和垂直化的管控能力使得公司在投入要素的精细化管理和科学调度方面水平明显推升，纯技术效率普遍较高;但在未来发展的思路导向上仍然存在偏差，部分公司依然笃信大规模扩张与粗放经营的发展模式，导致公司业务规模相对自身经营能力来说过于庞大，人员冗余，产能低下，规模报酬出现明显递减趋势，因而需更加关注这些公司对机构、费用和人力等投入要素的利用效率问题。

　　(四)无效DMU的改进

　　目前河南省人身险保险公司的相对低效兼具纯技术无效和规模无效两种特点，反映低效的经营能力和过度膨胀的发展模式是其根本原因，因而挖掘技术低效的薄弱方面和探索最优规模调整的方向就显得尤为重要。

　　对于非有效单元，利用投影理论对其进行分析是DEA模型分析的重要环节，可以具体考察实现最优效率状态下各投入要素可以减少的数量和产出可以增加的数量，以及相应减少和增加的比例，各主体可以据此找出主要的影响因素，以便科学地对资源投入进行合理调配。根据上面的DEA有效性分析，通过计量软件可以得到使非DEA有效的决策单元转变为有效决策单元的生育变量取值，即达到同等产出的情形下，投入要素的可减少量。根据非零松弛变量理论，输入的松弛变量必为零，故保费收入、标保收入的松弛变量取值未列出。本文重点考察2015年非DEA有效公司情况，计算结果见表5。

　　表5：非DEA有效人身险公司投入指标的松弛变量取值

　单位：百万元、亿元、家次、百人

　　　从表5可以清晰地看出，由于缺乏技术效率或者规模效率，14家无效公司普遍存在较大程度的投入要素冗余，经营的集约化程度不够，按照效率经济理论将具有很大的压缩空间，尤其是在人力投入上，部分公司可压缩比例甚至超过50%。此外，由于大多数公司处于规模效益递增状态，因此压缩投入规模、提高资源配置效率和制度创新水平将是这些公司实现规模有效和技术有效的唯一选择。而对于新华、太平和人保寿3家公司来说，投入要素冗余和规模效益递减状况并存，说明3家公司仍然具备很强的发展后劲，其发展效率提升的瓶颈在于提高投入要素的利用效率，进一步优化业务结构。

　　(五)基于Malmquist生产力指数的动态分析

　　为保证数据平稳性，运用计量软件对2009年之前成立省级分公司的21家寿险公司序列数据进行Malmquist生产力指数分析，得到了21家公司分年和分公司的全要素生产力指数及其分解的计算结果(见表6、表7)。

　　表6：2009年2015年人身险公司经营效率分年TFP指数及分解

　　　从21家人身险公司经营效率的总体平均水平来看，2009年-2015年的6年间，河南省人身险公司的经营效率是呈现波动上升趋势的，期末TFP指数值为1.106。分解来看，6年中有5个年度出现上涨，其中2013年同比增幅高达45.7%个百分点，只有在2012年TFP指数出现了较大幅度的衰退，降幅达到24.5个百分点。但从整体来看，6年间河南省人身险公司经营效率提升幅度不大。

　　从技术效率变化(effch)的角度看，呈现逐年下降趋势，自2010年的1.106下降至0.849。技术效率的下降是拉低全要素生产率TFP增幅的主要原因。从总体上看，21家人身险公司经营行为的技术效率呈现增减上下波动的趋势，比较不稳定。对技术效率的进一步分解表明，纯技术效率(pech)呈现“U”型增长，说明了2010年-2013年的4年间21家人身险公司对发展要素的管理相对不够;而规模效率(sech)相对稳定，整体也出现下滑态势，对技术效率的提升产生负面影响。

　　从技术变化(techch)的角度看，2014年开始增长率出现明显上扬。技术变化的快慢直接影响到TFP的增长速度。说明经营效率的提高依靠技术的进步和管理的精细化是行之有效的方法，管理方式的粗放成为制约人身险公司经营效率改进的主导因素。

　　表7:2009年-2015年经营效率分公司TFP指数及分解

　　　　表7所展示的前两列指标是各寿险公司每年的Malmquist指数分解得到的技术效率变动和技术变动指标值。通过前文论述我们知道，技术效率的进步代表了两个时期相对技术效率的变化，也被称为“追赶效应”。Effich>1表明决策单位的生产更接近于当期的生产前沿面，相对技术效率有所提高。技术变动指标代表两个时期内效率前沿面的移动，也被称为“增长效应”。Techch>1意味着效率前沿面“向上”移动。从表7我们可以清晰地看到，对于各公司来说，Effich指标和techch指标呈现较为明显的正相关联动关系，表明“追赶效应”和“增长效应”共同促进或制约了行业技术效率的提升。但同时也可以看出，21家公司中仅有4家公司的技术效率变动指标值大于技术变动指标值，表明“增长效应”在推动河南省人身险公司技术效率提升上发挥了主导作用。“增长效应”直观意义上代表技术的进步，是整个行业技术创新、产品创新、经营方式创新以及保险制度创新的综合体现。

　　从按公司分解的TFP指数看，在这6年中，参与分析的21家公司中有14家出现了正的增长，其中华泰增长率最快达到33.1%，7家公司出现衰退问题，英大降幅达到21.4%，为衰退最严重的公司。整体来看，行业全要素生产力的提升主要是技术变化的结果，技术效率的变化在很大程度上制约了各公司经营效率进一步提升的关键。

　　四、结论及建议

　　(一)主要结论

　　通过以上定量分析，可以得到以下结论：

　　1.从整体来看，在2009年至2015年间，河南省人身险市场经营整体处于无效状态，虽然在个别年份出现了适度的结构性改善，但资源利用能力不足始终成为影响行业经营效率提升的重要掣肘。达到最优经济规模的公司数量少、占比低，绝大多数公司经营普遍存在技术效率不高、要素配置比例失调等问题，并且长期得不到明显改善，传统的粗放式竞争方式所能给公司带来的正向激励作用正急剧减退。

　　2.根据规模效率的分析可知，部分传统大型寿险公司处于规模报酬递减阶段，说明这些公司的经营规模已经超过了最优经营规模，在资产和经营规模继续扩张的同时，产生了内在不经济，没有导致产出同等水平的提高。这是僵化管理体制和粗放型经营模式造成的直接后果。相比而言，近年来新兴的中小寿险公司中处于规模报酬递增阶段的公司占比明显偏高，说明中小公司当前“轻量化”的竞争模式更加符合现有的市场竞争规则，这些公司通过继续扩大规模降低平均经营成本，提高投入产出比例的思路更具可行性。

　　3.中小公司技术变动指标普遍高于技术效率变动指标，反映出随着区域市场开放程度的不断加大，新公司的持续加入给行业发展注入了新的活力，带来了新的营销方式、新的产品和管理理念，对区域人身险市场的发展产生了积极的正面意义。

　　4.新的市场主体的参与度提高，也给传统寿险公司带来了竞争压力，这种竞争压力一定程度促进了传统寿险公司梳理危机意识，在管理体制和保险技术创新上投入更多的人力、物力和财力，并对市场战略适时调整，力求减少要素投入或增大产出规模，使自身的经营更接近于保险业的“生产前沿面”。

　　(二)相关建议

　　针对上述分析，本文认为提高我国寿险公司的经营效率关键在于寿险公司自身经营方式的改善，同时在外部环境上，还需要监管部门给予一定的政策引导：

　　首先，河南寿险公司应着力改变粗放式的经营管理方式，提高经营管理效率，压缩固定资产，控制机构盲目铺设，寻找适合自身发展的目标市场，探索适合自身情况的发展模式，确定适合长期发展的核心竞争力。在知识经济时代，保险公司的竞争力概念已由单纯的市场份额转向了公司可持续发展能力。寿险公司要保持较强的市场竞争力，既要考虑短时期内公司的市场扩张能力或产品的市场占有率，也要考虑公司长远的市场支配能力，要平衡好短期利益与长远利益之间的关系。各无效公司在进入目标市场前应做好规划调研工作，根据地区经济发展程度和竞争主体数量，结合自身业务拓展能力合理把握进入节奏。对于已经进入的地区，适时根据机构业务发展情况进行调整，果断淘汰长期弱体机构，集中力量发展优势地区业务。

　　其次，从寿险公司经营的角度来看，在数量增长和效益提高面前，有时应优先选择效益提高这一目标，不仅要重视产品的产出总量和市场占有率，更要重视寿险公司的生产效率或保险产品的人均产出量，这决定着公司经营效益的好坏，也决定着公司未来发展速度的快慢以及竞争力的强弱。人均产能较低，普遍素质不理想，且流动性较大，这些是寿险业共同存在的一个问题。解决这个问题的关键是如何转变寿险公司在人力资源方面急功近利的态度，如何在政策上约束寿险公司在人力资源方面过高的流动性。通过改善保险从业者的生存环境，改变以提升“业务量”作为保险从业者提升自身价值唯一途径的局面，只有这样在可以在保证业务快速拓展的前提下，降低业内营销队伍“流出率”和“转换率”，调整保险从业者的数量及素质结构，从而提高人均产能和企业运营效率。

　　再次，通过突出内控管理的精细化，优化投入产出关系。实现效率提高，各公司应该从投入和产出的关系着手，减少费用投入、人力投入等相对过多的情况，或在投入既定的情况下提高相应的产出。目前，针对普遍存在物资投入和人力投入过多的问题，各公司应有意识地加强内部管理，降低营业费用和控制手续费支出。坚持“稳中求进，以价值为核心稳增长;创新驱动，以优化投入产出为重点促转型”的经营指导思想，进一步深化条块结合、固变分离的资源配置体系改革，以集约化的资源配置和精细化的预算管理为抓手，着力提升投入产出效能，推动公司价值可持续增长。

　　最后，发挥专业化优势，突出差异化策略参与市场竞争。特别是针对处于规模报酬递增状态的中小型保险公司来说，通过适度的扩张规模，可以优化投入产出比例，实现更高的收益增长。但在扩展过程中要注意把握好尺度，防止衍化成片面追求保费份额、过度扩张规模的粗放经营。对于个别达到规模报酬不变或递减的寿险公司来说，应该把精力更多地放在对既有资源配置有效利用上面，以免造成监督管理成本增加导致经营的无效率。中小寿险公司为区域寿险市场的健康发展注入活力，但其自身的长远经营任重道远，这一过程必然包含着“量”的发展和“质”的提升两个阶段。“适度做大”是中小寿险公司发展的一个方面，属于“量”的发展;“积极做强”是中小保险公司发展的另一份方面，属于“质”的发展，通过“做大”、“做强”，最终争取成为“经营可持续发展的”、“好的”保险公司，才是当前经济金融环境下河南省乃至全国中小保险公司发展的终极目标。

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