沈健，陳炳亮

（上海金融學(xué)院，上海201209）

一、研究背景與意義

自從1980年恢復(fù)保險(xiǎn)業(yè)之后，如今中國的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司大約有60家以上，2014年的財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入占總保費(fèi)收入的30%左右，雖然現(xiàn)金流不如壽險(xiǎn)業(yè)，但從絕對數(shù)上來說也達(dá)到了7203億元。盡管收入規(guī)模龐大，但財(cái)險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展是從粗放式經(jīng)營走來的，存在經(jīng)營效率的問題，保險(xiǎn)經(jīng)營效率的研究成為了一大熱點(diǎn)。近年關(guān)于財(cái)險(xiǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)調(diào)整與人力資源調(diào)整的動態(tài)很多，本文也以業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和人力結(jié)構(gòu)為視角，通過實(shí)證分析的方法來為當(dāng)今財(cái)險(xiǎn)公司提供改善經(jīng)營效率的可行性建議。

企業(yè)經(jīng)營效率的研究最早出現(xiàn)在1957年，是由Farrel提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)理論，理論建立在假設(shè)企業(yè)規(guī)模報(bào)酬是不變的前提下，衡量不同決策單元DMU（Decision Making Unit，DMU）的最前沿相對效率，也即是不同企業(yè)在某一段時(shí)期內(nèi)經(jīng)營的相對效率。該理論將經(jīng)濟(jì)效率分為技術(shù)效率以及配置效率，技術(shù)效率反映的是在既定投入下企業(yè)獲得最高收入的能力，或是既定產(chǎn)出下企業(yè)實(shí)現(xiàn)最小成本的能力。配置效率指的是用于衡量在考慮投入產(chǎn)出價(jià)格的情況下，企業(yè)在生產(chǎn)中對投入產(chǎn)出進(jìn)行最優(yōu)組合的能力。不過由于要素價(jià)格是難以讓我們得到的，所以前者——技術(shù)效率成為了衡量企業(yè)經(jīng)營效率的主要研究指標(biāo)。

二、我國財(cái)險(xiǎn)公司效率的實(shí)證分析

1.財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營效率指標(biāo)的衡量

當(dāng)代學(xué)術(shù)研究中將經(jīng)營效率分為技術(shù)效率與配置效率，其中技術(shù)效率可分為純技術(shù)效率與規(guī)模效率，純技術(shù)效率也是如今研究保險(xiǎn)公司經(jīng)營效率最常用的指標(biāo)之一。純技術(shù)效率是能夠同時(shí)考察衡量賠付率、費(fèi)用率、投資成本等的一種綜合指標(biāo)。國內(nèi)學(xué)者認(rèn)為，純技術(shù)效率過低是國內(nèi)保險(xiǎn)業(yè)效率的一大問題。胡玉霞（2012）借助對1996-2010年的中國保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)，使用CRS假設(shè)（固定報(bào)酬不變）的CCR模型分析，認(rèn)為中國保險(xiǎn)業(yè)效率較低且呈現(xiàn)輕微的下滑趨勢，造成技術(shù)效率較低的主要源于純技術(shù)效率的下滑。韓珂、陳寶峰（2014）應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析以及DEA-Malmquist指數(shù)分別從靜態(tài)和動態(tài)兩個(gè)角度對2006-2010年33家中國財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司的技術(shù)效率進(jìn)行分析，認(rèn)為中資保險(xiǎn)公司的效率略有下降，多數(shù)公司整體效率沒有較大提高甚至退步的原因主要在于技術(shù)水平較低。因此，本文將純技術(shù)效率作為財(cái)險(xiǎn)公司經(jīng)營效率的指標(biāo)，并在本章證明目前財(cái)險(xiǎn)業(yè)技術(shù)效率問題顯現(xiàn)在純技術(shù)效率。

2.財(cái)險(xiǎn)公司純技術(shù)效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)說明與數(shù)據(jù)來源

以下數(shù)據(jù)來源均為《中國保險(xiǎn)年鑒2014》的損益表。目前外資財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司在中國本土還受到制度的約束，經(jīng)營范圍較小，研究中只將中國的財(cái)險(xiǎn)公司作為樣本，排除外資財(cái)險(xiǎn)公司。由于本文研究的方向?yàn)橹袊?cái)險(xiǎn)公司優(yōu)化人力結(jié)構(gòu)與業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的策略，樣本在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與人員結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中存在巨大離群差異，那么需要予以排除。由于平安財(cái)險(xiǎn)公司的人員數(shù)據(jù)的缺失，不得不將其從樣本中去除，還去除去了政策性壟斷的中國信保財(cái)險(xiǎn)公司。共選擇了42家中資財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司。

【產(chǎn)出指標(biāo)①】保費(fèi)收入。保險(xiǎn)公司的主營收入是保險(xiǎn)費(fèi)收入。

【產(chǎn)出指標(biāo)②】投資收益。指標(biāo)選擇的保險(xiǎn)公司將資金用于投資而獲得收益的那部分。

【投入指標(biāo)①】賠款支出。賠款支出是保險(xiǎn)公司承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)所必然付出的賠款成本。

【投入指標(biāo)②】手續(xù)費(fèi)及傭金支出。財(cái)險(xiǎn)公司的營銷模式目前還是代理人占據(jù)主流，在通過中介代理的情況下要支付手續(xù)費(fèi)，另外，雇傭營銷員的人員銷售也需要支付傭金。

【投入指標(biāo)③】業(yè)務(wù)及管理費(fèi)。這包括了理賠核保、投資業(yè)務(wù)等所需要的人力費(fèi)用，也包括了企業(yè)的日常營業(yè)費(fèi)用，可以用于代表勞動力的投入成本。

3.軟件DEAP2.1的分析結(jié)果

表1 財(cái)險(xiǎn)公司經(jīng)營效率分析

技術(shù)效率為純技術(shù)效率和規(guī)模效率的乘積。從數(shù)據(jù)中可以直觀得出，在所選取的39家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司中有13家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司為規(guī)模效率有效（效率值為1），有9家財(cái)險(xiǎn)公司處于純技術(shù)有效的前沿面。然而，有8家財(cái)險(xiǎn)公司的規(guī)模效率有效，但由于純技術(shù)效率的無效（效率值小于1）導(dǎo)致了技術(shù)效率無效。

并從均值來看，純技術(shù)效率的均值要低于規(guī)模效率的均值，所以目前中國大多財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司的技術(shù)效率無效的原因，更顯現(xiàn)在純技術(shù)效率的無效上。

三、財(cái)險(xiǎn)公司純技術(shù)效率與人力結(jié)構(gòu)的實(shí)證分析

1.財(cái)險(xiǎn)公司純技術(shù)效率與人力結(jié)構(gòu)的關(guān)系

一家保險(xiǎn)企業(yè)的人員教育程度越高，則工作執(zhí)行的績效也越強(qiáng)，會減少時(shí)間等成本的浪費(fèi)，因此能提高企業(yè)的純技術(shù)效率，但同時(shí)學(xué)歷對于企業(yè)綜合效率的影響具有滯后性，也有不顯著的可能。關(guān)于人員教育的影響，何永嘉（2010）認(rèn)為，對于我國財(cái)險(xiǎn)公司來說需要提高本科以上學(xué)歷的人員比例，這樣能夠提升純技術(shù)效率，并通過回歸分析加以驗(yàn)證，然而該比例對于規(guī)模效率的影響并不顯著。魏平、元磊（2014）在對財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率的研究中，得出本科及以上學(xué)歷的占比對技術(shù)效率有正向關(guān)系，但不顯著，并認(rèn)為這與目前保險(xiǎn)行業(yè)在使用人海營銷戰(zhàn)術(shù)有關(guān)，未來提高教育水平還是趨勢。張春海（2014）提出，近年保險(xiǎn)業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，保險(xiǎn)本科教育意義重大，本科學(xué)歷對財(cái)險(xiǎn)公司效率的影響又滯后效應(yīng)，上一期的本科學(xué)歷人員的比例越高，技術(shù)效率則越高。

另外，對于一家財(cái)險(xiǎn)公司來說，技術(shù)人員的比例也會影響企業(yè)的純技術(shù)效率，技術(shù)人員的存在為精算、理賠、核保、勘察等保險(xiǎn)工作環(huán)節(jié)中起到關(guān)鍵性的作用，這也尤其在企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)、車險(xiǎn)等業(yè)務(wù)中顯得尤為重要，因?yàn)槿缃裨擁?xiàng)業(yè)務(wù)迫切需要專業(yè)人員的相關(guān)工程知識，才能對風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行把控，如果缺乏這樣的技術(shù)人才，那么有些財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)的險(xiǎn)種可就無法經(jīng)營。但同時(shí)技術(shù)人員的薪酬也會非常之高，對于財(cái)險(xiǎn)公司的純技術(shù)效率也起到了負(fù)面作用。

關(guān)于專業(yè)技術(shù)的影響，韓磊（2014）通過對保險(xiǎn)行業(yè)勝任力的研究中發(fā)現(xiàn)，專業(yè)技能對保險(xiǎn)行業(yè)人員的勝任力有顯著的影響。中國人保公司的馬寅華（2014）認(rèn)為如今轉(zhuǎn)型期的保險(xiǎn)業(yè)人力資源面臨著調(diào)整，多數(shù)保險(xiǎn)公司在底層的技術(shù)人員同一職位存在冗余人力資源。

所以，在本章的研究中，取教育學(xué)歷與專業(yè)技術(shù)職稱這兩個(gè)解釋變量，來考察如今財(cái)險(xiǎn)公司純技術(shù)效率的影響因素。但考慮到可能公司規(guī)模越大，人員教育與專業(yè)素質(zhì)也會越高，要排除公司規(guī)模與純技術(shù)效率的潛在關(guān)系，所以加入公司總?cè)藬?shù)作為控制變量。

2.財(cái)險(xiǎn)公司人力結(jié)構(gòu)的指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

以下數(shù)據(jù)來源均為《中國保險(xiǎn)年鑒2014》，選擇的理由已在上一節(jié)闡述。指標(biāo)選擇有：

【解釋變量①】人員教育結(jié)構(gòu)。指標(biāo)選擇的是本科、碩士、博士學(xué)歷占總員工人數(shù)的比例。

【解釋變量②】人員專業(yè)結(jié)構(gòu)。初級專業(yè)職稱占總員工人數(shù)的比例。

【控制變量①】總?cè)藬?shù)。指標(biāo)選擇的是財(cái)險(xiǎn)公司的員工總?cè)藬?shù)的自然對數(shù)。

3.軟件SPSS19.0的分析結(jié)果

表2 模型匯總

表3 系數(shù)a

從上表的數(shù)據(jù)中中可以得出，三個(gè)變量對純技術(shù)效率的解釋力有16.1%，總?cè)藬?shù)與本科以上學(xué)歷比例均通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，初級技術(shù)人員比例通過了10%的顯著性檢驗(yàn)。另外，變量的VIF共線性統(tǒng)計(jì)量均小于5，可以認(rèn)為擬合模型不存在多重共線性。

從系數(shù)可以得到，在公司總?cè)藬?shù)不變的情況下，財(cái)險(xiǎn)公司中本科以上學(xué)歷的比例的提高是能正向影響純技術(shù)效率。而值得考慮的是，雖然顯著性的強(qiáng)度不高，但初級技術(shù)人員的比例的減少卻能正向影響純技術(shù)效率。

四、財(cái)險(xiǎn)公司純技術(shù)效率與業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的實(shí)證分析

1.純技術(shù)效率與業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的關(guān)系

對于業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)與技術(shù)效率的關(guān)系，魏平、元磊（2014）認(rèn)為產(chǎn)品結(jié)構(gòu)過于單一會導(dǎo)致財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司的效率降低，并通過對技術(shù)效率回歸分析，驗(yàn)證了過度集中的車險(xiǎn)業(yè)務(wù)比重對效率值有負(fù)面的顯著影響。張強(qiáng)春（2014）認(rèn)為，我國保險(xiǎn)業(yè)的多元化的均衡經(jīng)營能夠正向影響公司績效，保險(xiǎn)公司險(xiǎn)種業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)越均衡，產(chǎn)品多元化程度越高，經(jīng)營績效也越好，應(yīng)改變行業(yè)“一險(xiǎn)獨(dú)大”的現(xiàn)狀，鼓勵和支持現(xiàn)有多險(xiǎn)種經(jīng)營的保險(xiǎn)公司調(diào)整優(yōu)化險(xiǎn)種結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)各險(xiǎn)種均衡發(fā)展。許莉、樊小平、張寧（2010）認(rèn)為，產(chǎn)品多元化的小型保險(xiǎn)公司的績效相對較高。所以，同等的收入規(guī)模下，保險(xiǎn)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)與純技術(shù)效率存在著相關(guān)關(guān)系。

除了保費(fèi)收入以外，保險(xiǎn)公司另一收入來源是投資收益。一般情況下，投資收益的成本都是低于保險(xiǎn)收入的成本的，因?yàn)楹笳叩娘L(fēng)險(xiǎn)更大，保險(xiǎn)是為了承保純粹風(fēng)險(xiǎn)而獲取的業(yè)務(wù)，天生便攜帶了風(fēng)險(xiǎn)。西方發(fā)達(dá)國家的保險(xiǎn)公司的投資能力一般較強(qiáng)，投資收益占保險(xiǎn)總體收入的比重非常高，同時(shí)經(jīng)營效率遠(yuǎn)比國內(nèi)的保險(xiǎn)公司高得多。同時(shí)包括安邦保險(xiǎn)公司，投資能力相比國內(nèi)其他保險(xiǎn)公司要先進(jìn)的多，也有良好的經(jīng)營效率。所以，不同財(cái)險(xiǎn)公司的投資收益占總收入的比重大小，反映了公司經(jīng)營模式為保費(fèi)收入型還是投資收益型的導(dǎo)向，并且一定程度代表了同等收入下的成本大小，與公司的純技術(shù)效率有關(guān)聯(lián)性。

2.財(cái)險(xiǎn)公司業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

以下數(shù)據(jù)來源均為《中國保險(xiǎn)年鑒2014》，變量指標(biāo)有：

【解釋變量①】保險(xiǎn)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。指標(biāo)選擇的是某項(xiàng)業(yè)務(wù)收入與總保費(fèi)收入之比，業(yè)務(wù)分別有企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)、機(jī)動車輛保險(xiǎn)、責(zé)任保險(xiǎn)、家庭財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)、貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)、工程保險(xiǎn)、船舶保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、信用保險(xiǎn)、保證保險(xiǎn)、短期健康保險(xiǎn)共11項(xiàng)。

【解釋變量②】投資收益比重。指標(biāo)選擇的是投資收益與總收入（投資收益與保費(fèi)收入之和）的比值。數(shù)值衡量的意義是財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營導(dǎo)向?yàn)楸ＹM(fèi)收入型還是投資收益型。

除了上述的解釋變量指標(biāo)之外，另外選取了5個(gè)變量作為控制變量。

【控制變量①】公司規(guī)模。公司規(guī)模越大也越擁有知名度，消費(fèi)者也更愿意消費(fèi)大企業(yè)品牌的產(chǎn)品。并且公司規(guī)模越大，也越有空間來整合自身的資源，能夠有效調(diào)劑不同經(jīng)營地域的人力與資本分配情況，達(dá)到更好的純技術(shù)效率。另外，有可能只有業(yè)務(wù)量較單一的中小型財(cái)險(xiǎn)公司才需要調(diào)整業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)來提高純技術(shù)效率，所以需要控制公司規(guī)模變量。公司規(guī)模可以使用總資產(chǎn)、總員工數(shù)量等變量，對此，李艷虹、吳聰（2009）驗(yàn)證過公司總資產(chǎn)作為公司規(guī)模對技術(shù)效率影響的顯著性，上一章本文也驗(yàn)證過總員工數(shù)量對純技術(shù)效率的顯著性。本文依然以公司員工總?cè)藬?shù)的自然對數(shù)來衡量一家公司的公司規(guī)模。

【控制變量②】擴(kuò)張能力。我國還處于保險(xiǎn)市場的發(fā)展期，在收入增長不斷擴(kuò)大的財(cái)險(xiǎn)企業(yè)才能夠適應(yīng)自己不斷投入的資本與人力，人力資本、固定資產(chǎn)等投入成本的冗余現(xiàn)象也會隨之減少。對此，李艷虹、吳聰（2009）也驗(yàn)證過該變量對技術(shù)效率影響的顯著性。本文以保費(fèi)收入的年增長率來衡量財(cái)險(xiǎn)公司業(yè)務(wù)擴(kuò)張的能力。

【控制變量③】市場份額。市場份額可以一定程度衡量財(cái)險(xiǎn)公司在信譽(yù)和知名度上的優(yōu)勢，并且市場份額較大的企業(yè)更有機(jī)會獲取更多的優(yōu)質(zhì)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，降低自身的賠款成本。扶曉兵（2011）驗(yàn)證過市場份額對于技術(shù)效率的正向影響。本文在此，以某保險(xiǎn)公司的保費(fèi)收入與所有財(cái)險(xiǎn)公司總保費(fèi)收入的比值來衡量市場份額。

【控制變量④】應(yīng)收保費(fèi)與總資產(chǎn)的比率。該指標(biāo)類似的指標(biāo)有應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，是衡量公司資產(chǎn)的流動性情況，該比例與公司經(jīng)營效率是負(fù)相關(guān)的，因?yàn)榕c之相生的是業(yè)務(wù)質(zhì)量以及壞賬可能性。況且，保險(xiǎn)公司的經(jīng)營效率較低可能不是投資收益占總收入的比重低，而是由于應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)較差影響了投資業(yè)務(wù)。所以，將其作為控制變量。

【控制變量⑤】初級技術(shù)人員比例。該指標(biāo)為初級技術(shù)人員占總員工的比例，經(jīng)營效率較低可能不是某業(yè)務(wù)虧損過大，而是該業(yè)務(wù)技術(shù)人員的工資費(fèi)用過高，所以需要控制。

3.軟件SPSS19.0的分析結(jié)果

由于險(xiǎn)種收入比重存在自相關(guān)性，所以本章將建立五個(gè)回歸模型來探索更穩(wěn)健的關(guān)系。下表為各模型的變量，以及變量的非標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)。

表4 回歸結(jié)果

前三個(gè)模型的調(diào)整R2均基本達(dá)到70%左右，擬合優(yōu)度良好。解釋變量以及控制變量也均顯著，VIF共線性統(tǒng)計(jì)量基本小于5，可以認(rèn)為不存在多重共線性。后二個(gè)模型的調(diào)整R2擬合優(yōu)度接近在60%左右。各變量的VIF共線性統(tǒng)計(jì)量基本都在5以下。

觀察控制變量的系數(shù)可以看出，公司規(guī)模和業(yè)務(wù)擴(kuò)張與純技術(shù)效率的非標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)為正，應(yīng)收保費(fèi)率與初級技術(shù)人員比例的非標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)為負(fù)值，這與理論的情況均相符。然而市場份額與純技術(shù)效率的系數(shù)為負(fù)值，這也許與該年財(cái)險(xiǎn)總體業(yè)務(wù)的不景氣有關(guān)。模型4的“保費(fèi)收入增長率”以及模型5的“應(yīng)收保費(fèi)占比”存在些許共線性情況，并且一些控制變量沒有通過顯著性檢驗(yàn)。

更重要的是，我們發(fā)現(xiàn)在控制變量不變的情況下，投資收益占總收入的比例越高，企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)與機(jī)動車輛保險(xiǎn)的比重與純技術(shù)效率有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。另外，保險(xiǎn)公司家庭財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)、責(zé)任保險(xiǎn)、工程保險(xiǎn)、船舶保險(xiǎn)、信用保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的比重越高，純技術(shù)效率也均越高。然而，貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)和短期健康保險(xiǎn)越高，純技術(shù)效率均越低。

五、研究總結(jié)與不足之處

本文使用了《中國保險(xiǎn)年鑒2014》的數(shù)據(jù)對近年財(cái)險(xiǎn)業(yè)的經(jīng)營情況進(jìn)行了考察，在使用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和計(jì)量回歸模型的基礎(chǔ)上，借助理論與實(shí)例對數(shù)據(jù)的結(jié)果加以佐證，并為財(cái)險(xiǎn)公司提出以下建議：

（一）重視企業(yè)的純技術(shù)效率。近年大部分財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營效率較差的原因在于成本過高，較高的費(fèi)用率以及賠付率都導(dǎo)致了某些業(yè)務(wù)形成了巨大的虧損。對此，財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)公司可以按照下文的方法，通過調(diào)整業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)與人員結(jié)構(gòu)的方法來減少不必要的支出。

（二）提高本科及以上學(xué)歷的員工比例，并減少對初級技術(shù)人員的開支。財(cái)險(xiǎn)業(yè)的兩核、信息技術(shù)等崗位的人才缺乏，該崗位的關(guān)鍵技術(shù)人才大多數(shù)是高學(xué)歷員工，他們的駐留意愿卻較低。另外，近年財(cái)險(xiǎn)人力成本占收入的比例也過高。所以，財(cái)險(xiǎn)公司應(yīng)當(dāng)采取措施來提高工作滿意度，避免這些高級人才的流失，并適當(dāng)削減初級專業(yè)職稱過高的福利或薪酬，甚至削減冗余員工，從而建立起良好結(jié)構(gòu)的人才團(tuán)隊(duì)。

（三）提高家財(cái)險(xiǎn)、責(zé)任保險(xiǎn)、保證保險(xiǎn)的業(yè)務(wù)比重，降低車險(xiǎn)、貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)、健康險(xiǎn)的業(yè)務(wù)比重。近年車險(xiǎn)、貨運(yùn)險(xiǎn)和健康險(xiǎn)都因?yàn)樾畔⒉粚ΨQ等因素導(dǎo)致了賠付率、費(fèi)用率過高的現(xiàn)象，這在短期內(nèi)難以解決。而家財(cái)險(xiǎn)、責(zé)任保險(xiǎn)和保證保險(xiǎn)剛在國內(nèi)起步，擁有良好的發(fā)展前景，財(cái)險(xiǎn)公司應(yīng)當(dāng)將更多的資本與人力投入到該類產(chǎn)品的開發(fā)與營銷等環(huán)節(jié)上，適度降低一些質(zhì)量較差的車險(xiǎn)、貨運(yùn)險(xiǎn)和健康險(xiǎn)的業(yè)務(wù)。

（四）向投資收益導(dǎo)向的經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型。在利率市場化的背景下，保險(xiǎn)公司的投資業(yè)務(wù)迎來了良好的機(jī)遇，財(cái)險(xiǎn)公司需要在未來改良投資模式（比如安邦的期限錯配等方法），并開發(fā)除了車險(xiǎn)之外能夠獲取大量現(xiàn)金流的產(chǎn)品，最終使得提高投資收益占總收入的比重。比如，財(cái)險(xiǎn)公司可以開發(fā)出險(xiǎn)率極低的一些投資型家財(cái)險(xiǎn)來獲取大量的現(xiàn)金流，并使得消費(fèi)者的保費(fèi)利息能夠輕易覆蓋出險(xiǎn)賠償。

本文的研究數(shù)據(jù)建立僅在2013年財(cái)險(xiǎn)業(yè)的橫截面數(shù)據(jù)之上，沒有從時(shí)間序列上的角度考察中長期的動態(tài)變化，對之后的前景預(yù)測存在些許的偏差。另外，本文研究的對象只有多元化經(jīng)營的中資財(cái)險(xiǎn)公司，沒有考慮到外資財(cái)險(xiǎn)公司與經(jīng)營較少業(yè)務(wù)的中資財(cái)險(xiǎn)公司，所以研究結(jié)果也對整個(gè)財(cái)險(xiǎn)業(yè)的代表性并不是非常強(qiáng)。還有，本文使用的數(shù)據(jù)包絡(luò)模型還是BCC模型，并非學(xué)術(shù)研究中更良好的多階段DEA模型或是超效率模型。除此之外，本文對初級專業(yè)職稱員工比例與效率關(guān)系的解釋還不夠全面，這也與筆者沒有良好的渠道來獲取相關(guān)的信息有關(guān)。

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