我国银行保险代理合作模式的规模效率实证研究
尽管我国银行保险取得了飞速发展，但仍处于相对较低层次，组织模式也普遍采取了松散的代理合作模式，即市场这只“看不见的手”仍是我国银行保险的主要治理手段。从理论上讲，“看得见的手”（企业治理）和“看不见的手”（市场治理）都可以作为银行保险的治理方式，两者之间并无孰优孰劣的区别，因此没有必要在国外银行保险一体化经营趋势下要求中国的银行保险摒弃市场治理方式，实行一体化经营。我们首先要做的是对我国银行保险效率水平进行判断，只有证明当前组织模式的效率不足以支撑银行经营保险时，才有必要进行变革，采取一体化模式来提高银行保险制度的运行效率。本文采用数据包络分析法（DEA），使用DEAPxp2.0软件，对现阶段代理合作模式下银行经营保险的规模效率进行实证研究。
银行经营保险效率水平的度量方法选取
（一）DEA方法的优势
银行经营保险具有规模经济和范围经济效应，经济学对于这些效应的度量已有相对成熟的方法，目前较常用的包括参数分析法和非参数分析法。前者一般选择穿越对数成本函数法，通过建立银行保险的成本函数来衡量其规模经济。后者包括无界分析法（FDH）和数据包络分析法（DEA）。无界分析法即通过构建生产前沿面，比较决策单位与生产前沿面之间的距离，计算出决策单位的规模效率；数据包络分析法则是一种测定决策单位（DMU）相对有效性的线性规划法，它通过对投入和产出比率的综合分析，确定各DMU是否有效，同时还可以用投影的方法指出非DEA有效或弱DEA有效的原因及改进的方向，具有以下优点：
第一，不受决策单位的限制。银行保险在由代理合作向一体化经营转变过程中会形成不同的组织模式，也往往意味着银行保险效率决策单位的差异：代理合作阶段，银行对起决定和主导作用，要以银行为DMU；战略联盟阶段需要分别选取银行和保险公司作为独立的DMU进行讨论；而一体化阶段则需将银行和保险公司合并作为决策主体加以研究，增加了分析难度。数据包络法只关注投入和产出，与DMU选择关系不大。第二，摆脱了生产函数的限制。在生产函数形式已知的条件下，很容易计算DMU的规模效率水平，但银行与保险公司对建立生产函数尚未达成统一认识，金融集团的生产函数更难以建立，而数据包络法本身并不需要指定投入产出的生产函数形态。第三，数据包络法不限制投入产出变量的数量和种类，可以用于评价多投入、多产出的DMU的生产效率，只要变量设定合理，就可得出效率指标，确定效率边界。因此本文采用数据包络分析法来分析银行经营保险的效率水平。
（二）DEA模型的建立与分析
1.基本原理。DEA模型的基本原理为：利用投入导向DEA模型测算银行保险运行的效率，可得到三个指标：技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）及规模效率（SE）。若技术效率为1，表明决策单位以较有效率的方式生产，小于1则成为技术无效率；纯技术效率为1，表明决策单位以较有效率的方式进行生产，小于1则成为纯技术无效率；规模效率（SE）包含了规模经济和范围经济的共同作用，SE为1时，决策单位具有规模效率，小于1则不具有规模效率。
首先，如图1所示，在规模报酬不变（CRTS）的情况下，假设用两种投入X1和X2来生产一种产出Y，决策单位的等产量曲线为uu` ，显然在uu` 右上方的投入组合进行的是无效率生产。假定PP` 为决策单位的一条预算线，其斜率为两种不同投入的价格之比，由于点C是等产量线和等成本线的切点，该点处于技术有效状态。现定义决策单位在A点的技术效率TE=OB/OA，其中OB为当前技术水平下的最理想投入水平，而OA为决策单位的实际投入水平。技术效率TE可以理解为点A离等产量线uu` 的“距离”。如前所述，当TE=1时，决策单位处于技术有效率状态，当TE<1时，则为技术无效率状态。
放松规模报酬不变的条件，如图2所示，技术效率可分解为纯技术效率和规模效率，即TE=PTE×SE。此时，NEF表示规模报酬不变的生产前沿，BEDC表示规模报酬可变的生产前沿。同样，决策单位只可能在BEDC右下方进行生产，其余地方是生产不可能区域。点A的纯技术效率为：PTE=MB/MA，表示决策单位当前的生产点与规模报酬变化的生产前沿之间的技术水平运用的差距。而DMU的规模效率为：SE=MN/MB，表示规模报酬变化的生产前沿与规模报酬不变的生产前沿之间的差距。
本文利用数据包络分析软件DEAPxp的可变规模报酬（VRS）模型对银行保险的效率水平进行分析。假定同时研究n个决策单位DMUi（i=1，2，3，…，n），每个决策单位都有m种投入变量，k种产出变量，则可变规模报酬模型为：
其中x0，y0表示决策单位DMU0的投入和产出变量，SA和SB表示松弛变量。
当该问题的解为θ* ，λ* ，SA* ，SB* 时，可得出结论：θ*ν=1 ，DMU0为弱技术无效；θ*ν=1且SA=SB=0，DMU0为技术有效；θ*ν <1，DMU0为非技术有效。θν就是决策单位的纯技术效率水平。
如果规模报酬不变，就不必明确划分规模效率与纯技术效率，将模型简化，去掉一个约束条件，得到不变规模报酬模型：
上式中，θc表示各DMU的技术效率，其他符号的含义同前。此时θc包括规模效率和技术效率，而前述的可变规模报酬模型所衡量的是DMU的纯技术效率水平，所以有：
θc=θν×θs，或者θs=θc÷θν θs就是本文要求解的规模效率水平。当θs为1，表示银行保险经营处于最佳规模；当θs<1，表示规模效率有所损失。
2.投入产出变量选取。银行保险的业务流程包括了产品设计与销售、资金运用、保险金赔付以及售后服务，这些就是投入产出变量选取的依据。
投入变量一般有：产品研发设计成本，包括分析消费者需求、规模和结构的市场调研成本；精算费率、设计条款和营销方案的设计成本。销售成本，包括银行柜员工资、培训费及激励费。资金运用及核保核赔成本计入保险公司的经营成本。保险金赔付指事故发生时由保险公司支付的保险金。客服成本指向被保险人提供售后服务的开支。
产出变量一般有：净收入，对保险公司而言是保费收入扣除各项成本后的净利润；对银行而言是代理保险手续费收入扣除各项成本后的净收益。综合收益，银行经营保险可以提高网点资源的利用率、分摊建设成本、提升金融服务能力和市场影响力、培育忠诚消费者，体现为整体经营效率的提升。但很难具体衡量，本文用市场占有率来代替。
运用模型计算出效率水平θs，根据效率水平做出判断：当处于规模效率状态时，可以保持现有的组织模式；当处于规模无效率时，则需要调整组织模式，通过模式变迁获得更佳的经营效率。
研究样本和投入产出变量的选取
（一）样本选取
本文选取2006-2012年国内银保市场上主要的兼业代理机构：中国工商银行、中国农业银行、中国银行和中国建设银行作为实证研究样本，主要基于以下考虑：首先，它们是国内较早开展代理保险业务的金融机构，具有较完备的资料和数据来反映银行经营保险的效率。其次，在经历了2003年之前的萌芽探索到迅速发展后，国内银保市场于2004年、2005年进入徘徊调整期，2006年开始步入更理性的发展阶段，保持了持续、快速的发展势头。为了能较全面地反映现行组织模式下银行经营保险的规模效率水平，故选取2006年到2012年的数据进行测算。
（二）投入产出变量选取
DEA方法客观上要求投入产出变量能够有效反映决策单位的竞争力水平，技术上要求变量之间不存在明显的性关系，再考虑数据口径的统一性、可比性及可得性，本文选择银行分支机构数量和银行柜员激励指数为投入变量，银行代理保费收入和银保业务市场占有率为产出变量，具体数据见表1。
1.投入变量。具体如下：
银行分支机构数量：作为银保业务的投入变量，应当是具体参与该业务的银行网点机构数，但实践中并非所有网点都代理保险业务，由于数据采集困难，本模型以银行分支机构总数作为投入。
柜员激励指数：此变量表示直接进行销售活动的银行柜员所接受的激励程度，主要受三个因素影响：保险公司支付给银行的大账手续费α，其高低取决于双方的代理合作协议条款；大帐手续费中向柜面的分配比例β ，体现了银行对保险业务的重视程度；保险公司的隐性激励δ。整合这三种因素，可得柜员激励指数（αβ+δ）。由于各家银行从未公布过手续费向柜面的分配比例β，保险公司向银行柜台人员以各种名义支付的激励费用和其他业务推动费也没有官方的统计数据，数据可得性较差。但可以肯定的是，α越大，说明银行的谈判能力越强，柜员可以得到的激励也就越大。所以本文以α作为柜员激励指数。
2.产出变量。具体如下：
代理保费收入规模：目前银行代理保险得到的主要收益是手续费收入。由于银行与各家保险公司谈判的手续费比率并不相同，我们用代理保费收入规模来取代手续费收入作为产出变量。
银保业务市场占有率：代理保险业务可以提升银行的整体销售能力、品牌影响力，对自身其他业务也会产生促进作用。比如，开展银保业务可以将现有客户留存在银行，尤其寿险保单具有长期性，借助于银行和保险公司对长期保单的共同组织，有可能培育客户对银行的长期忠诚，这对于银行进行交叉销售具有较高的价值。而且保险服务也会吸引其他银行的客户，增加交叉销售的机会。考虑数据的可得性，本文选择银保业务市场占有率作为产出指标。
（三）投入和产出指标的相关性分析
表2的数据反映出投入产出指标选取具有一定的合理性，除银行的分支机构数量外，其他投入变量和产出变量之间的相关性均较高。尽管在现实中，银行各营业网点的银保销售柜员的业务素质和技能水平存在巨大差异，但受到数据来源的限制，本文只能以银行分支机构数来替代，表示其对代理保险业务的投入水平。
实证结果分析与结论
利用DEAP软件对样本中各家银行2006-2012年期间每一年的效率分别进行模型求解，结果如表3所示（本文仅列出技术效率和规模效率值）。由表3结果可知：样本银行均保持较高的技术效率水平，各年均值在0.936到0.984之间波动；各家银行也保持了较高的规模效率水平，各年均值在0.942到0.996之间，并且反映出规模效率递增的趋势。其中中国工商银行始终保持在有效值为1的前沿面上，相对于其他商业银行更为有效。除此之外，其他商业银行的有效值都处于波动状态。
从实证结果看，目前银保代理合作模式具有较高的效率水平，并处于规模效率递增阶段，现阶段的银保组织模式仍具有很强的生命力。对于银行而言，暂时没有改变价值链的必要，而最好的策略就是保持现有组织模式、继续扩大生产规模。该结论也许与许多学者提出的摒弃代理合作模式、走向一体化经营的建议大相径庭，但是应秉着客观的态度来评价我国银行经营保险的组织模式和效率：
第一，在目前主流的代理合作模式下，尽管银行只是在分销协议层面上与保险公司展开合作，但它确实满足了消费者的金融功能诉求，并表现出强大的生命力。2004-2005年的银保业务发展陷入低谷，让众多学者得出代理合作模式即将寿终正寝的判断，但2006年后银保业务的快速增长恰是对上述观点的有力回应。2006年，全国银保业务实现保费收入987.59亿元，比上年增长22.95%，占整个人身保险保费收入的比例为23.90%。令人感到欣慰的是，尽管恶性手续费竞争的痼疾没有得到根本解决，但银行态度发生了巨大的转变：普遍将代理保险的手续费纳入年度考核计划，导致了当年银保业务爆发式的增长。总体来看，银行保险这种新的制度安排在中国现阶段还有巨大的潜力可以挖掘，将代理保费收入和手续费收入纳入银行考核计划就可以使它爆发出惊人的生产力，如果将银行的销售积极性完全调动起来，并辅之以有效的激励机制和严格的行为规范，代理合作模式下银行保险的发展前景应当是乐观的。
第二，实证模型的局限性。一个完整而规范的银行保险DEA模型应该对银行和保险公司分别进行分析。本文的模型仅仅从银行角度对其经营效率进行了分析，得出“有效运行”的结论。尽管保险公司的效率水平同样会对组织模式的取舍产生影响，但我国的金融体系以银行为主导，其在银保发展中处于无可争辩的优势地位，所以也会对银保组织模式选择产生决定性影响。鉴于目前银行在银保业务发展中的效率水平较高，至少短期内没有改变现行模式的强烈动机，即目前的银保组织模式不会有大的改变。
