我国车险业务经营绩效评价研究以某财险公司湖南分公司为例

 　摘要：财产保险公司绝大部分业务来自于车险业务，因而车险业务的绩效关系到财险公司的经营业绩，甚至整个保险业的稳定和健康发展。从承保、理赔、续保及财务四个方面选取17个具体指标构建车险业务绩效评价指标体系进行有效性检验，计算某财险公司湖南分公司车险业务绩效水平指数，评价其车险业务经营状况。结果显示：该公司财务指标对车险业务影响的权重最大，综合车险指数呈上升趋势，表现出较好的经营状况。 
　　关键词： 车险业务；经营绩效；熵值法 
　　中图分类号：F840.32文献标识码：A文章编号：1003-7217（2015）02-0028-05 
　　一、引言及文献回顾 
　　2007年开始普遍推行的《机动车交通事故责任强制保险条例》无疑促进了我国车险市场的发展，而在2012年中美发布的《关于加强中美经济关系的联合情况说明》则加剧了我国车险市场的竞争。该"说明"明确表示将对外资保险公司开放交通责任强制保险，这一重大改革表明中资保险公司独占我国车险市场的局面即将消失。在2012年车险业务占财险业务总量的72%、利润贡献率达到50%的情况下，车险经营绩效的好坏将直接关系到财险公司的生死存亡。 
　　已有文献对财险公司的经营绩效评价研究主要表现在两个方面： 
　　1.财险公司绩效评价。Cummins和Weiss（1993）利用1980～1988年的数据，运用随机前沿方法对美国大中小规模保险公司的经营绩效分别进行了评价[1]；陈萍（1999）选用财险公司的资产负债率、利润率、费用率、赔付率等财务指标构建了综合评价指标体系，分析财产保险公司的经营状况[2]；李林子等（2003）通过构建保险企业绩效评价指标体系和运用因子分析法对13家财产保险公司进行了绩效评价，并探讨了中外保险公司之间绩效差距的原因[3]；何一（2011）选取江苏省主要财产保险公司为评价对象，构建了包含技术能力及市场能力等非财务指标的保险公司经营绩效评价指标体系，并建立了适合的经营绩效评价模型来分析财产保险公司的实际情况[4]；张吉龙（2011）借鉴关键绩效指标法（KPI）建立了财险公司绩效评估指标体系，并运用主成分分析法和灰色关联度法对我国财产保险公司的绩效进行了初步评价[5]；吴冲（2012）基于经营绩效视角，通过构建财产保险公司经营绩效财务评价指标体系，对我国财产保险公司进行了研究[6]；孙蓉等（2013）从全面风险管理（ERM）的视角，构建了保险公司经营绩效综合评价指标体系，运用主成分分析法对寿险公司和财险公司绩效作了对比分析[7]。 
　　2.车险业务绩效评价。李燕（2007）根据影响车险保费收入各因素的重要程度，运用层次分析法对选取的各项因素进行分析评价，最终计算出不同因素对车险市场保费收入的影响程度大小[8]；李欣等（2007）从我国保险行业整体和财险公司个体角度出发，从规模成长、盈利能力以及发展风险等方面对财产保险公司机动车保险的经营绩效进行了分析[9]；肖德勇（2009）从车险费率市场化角度，进行了对比分析和回归检验[10]；沈传培（2009）通过对我国车险市场现状与存在的问题进行分析[11]，从提高保险公司经营管控能力、保险监管、拓宽营销模式、创新保险服务模式、提升核心竞争力五个方面对如何提升车险业务进行了分析；龙卫洋（2013）利用因子分析法，从市场规模、盈利能力和资产流动性等指标出发，对我国12家财险公司的车险业务作了评价分析[12]。 
　　从上述文献来看，对财险公司的绩效评价已取得了一定的成果，指标体系和研究方法都在不断发展，而对于财险公司车险业务的综合绩效研究则相对匮乏，并且存在以下不足：一是指标体系的构建没有分层，导致其逻辑性不强，易漏选指标，未形成一定的系统性；二是未对指标体系进行检验，导致其构建的指标体系可能存在无效的问题。 
　　为此，我们在已有文献研究基础上，通过对某财险公司湖南分公司车险部实地调研，结合实务部门的具体操作经验，从承保、理赔、续保及财务四个方面选取共17个具体的指标， 构建了车险业务绩效综合评价的指标体系，并运用熵值法通过实证分析作出评价。以期通过该评价体系对于促进财险公司车险业务发展起到一定的理论与现实指导作用。 
　　二、车险业务绩效评价指标体系的构建 
　　评价车险业务绩效所涉及的指标比较繁杂，而且可以从不同的角度进行分类，故在构建指标体系时，我们考虑到实地调研的情况及数据可得性，主要从承保、理赔、续保以及财务这四个子系统在指标体系构建原则的基础上，对指标进行反复比较和充分筛选后，构建了17个具体的车险业务综合评价指标体系，如表1所示。 
　　三、车险业务绩效评价 
　　下面基于表1的车险业务绩效综合评价指标体系，以某财险公司湖南分公司为例，运用熵值法确定指标权重并计算车险业务绩效指数，对该公司车险业务经营绩效进行评价①。 
　　（一）数据来源及标准化处理 
　　根据构建的指标体系，从该公司车险部数据库抽调2008～2012年相关时间序列数据作为研究对象。承保、理赔、续保指标数据与财务指标中的保单年制满期赔付率根据该公司车险部系统整理得到，其他财务指标数据则根据该公司车险部经营状况估算得出。 
　　各指标反映的内容是有差异的，即便归属于同一子系统的指标，数量级和量纲也会存在差异，因此，必须对数据进行无量纲化处理。考虑到极差法对指标数据的个数、取值大小以及分布状况没有过多要求，同时运用极差法转化后的数据为相对数且值域分布在0～1之间，便于后续数据处理，故采用极差法对原始数据进行标准化处理。 
　　（二）熵值法确定评价指标权重 
　　在信息系统理论中的信息熵是信息无序度的度量，信息熵越小，表示信息的无序度越低，那么该信息的效用价值越大；反之，信息的熵越大，信息的无序度越高，其信息的效用值越小②[13]。 
　　假定需要评价该公司车险部门m年的发展状况，评价指标体系包括n个指标。这是个由m个样本组成，用n个指标做综合评价的问题，对此，可以建立数学模型，即论域为：U={u1，u2，…，um} （i=1，2，…，m）。每一样本（评价对象）ui由n个指标的数据组成：ui= {x-i1，x-i2，…，x-ij，…，x-in} （j=1，2，…，n）。 　　于是得到评价系统的初始数据矩阵X=（x-ij）-m×n，其中x-ij表示第i个样本第j项评价指标的初始数值，即： 
　　X=x-11…x-1nx-m1…x-mn（1） 
　　在信息理论中，信息熵计算公式为式（2），其中p-ij是系统有序程度的度量，代表着系统处于相应状态下的概率。将各指标数值标准化后，计算第j项指标下第i个样本指标值的比重p-ij，即： 
　　p-ij=x-ij/∑mi=1x-ij（2） 
　　1.指标信息熵值e和信息效用值g。根据信息熵理论，第j项指标的熵值为： 
　　ej=-k∑mi=1p-ijln p-ij（3） 
　　其中，常数k与系统中选取的样本数m有关。对于一个信息完全无序的系统，其有序度为零，其熵值达到最大，e =1。那么， m个样本处于完全无序分布状态时，p-ij=1/m，此时，k=1/ln m。某项具体指标的信息效用价值取决于1与该指标的信息熵ej之间的差值：gj=1-ej。 
　　2.评价指标权重。 
　　利用熵值法估算各指标的权重，其本质是利用该指标信息的价值系数来计算的，其价值系数越高，对评价结果的贡献越大。计算第j项指标的权重wj，即： 
　　wj=gj/∑mj=1gj（4） 
　　3.样本的评价。 
　　当计算出第j项指标权重wj后，用wj与系统有序程度的度量值p-ij乘积作为第i个样本的评价值，从而分别计算出各子系统指数和车险业务综合指数vi： 
　　vi=∑nj=1wjp-ij（5） 
　　综上所述，样本得分越高，即vi越大，表示车险业务绩效越好。通过对计算出的vi值进行比较分析，即可得到评价结论。 
　　（三）指标体系有效性检验 
　　首先，需要考虑指标体系中是否存在多余的指标，即是否存在高度相关的指标；其次，需要考虑指标体系是否具有时间和空间的普适性。因此，指标体系的独立性、冗余性和普适性是系统指标有效性的评价标准。这里通过指标体系的冗余度RD（Redundancy Degree）来检验指标的独立性和冗余性，空间普适性检验则通过指标体系的灵敏度SD（Sensitivity Degree）来衡量。 
　　设指标体系X的相关系数矩阵R，n为指标个数，其表示形式如下： 
　　R=1r-12…r-1nr-211…r-2nr-n1r-n2…1（6） 
　　用平均相关系数来衡量指标体系的冗余性，RD计算公式[14]为： 
　　RD=∑i=1n∑j=1nr-ij-nn2-n（7） 
　　其中RD值越小表示指标体系冗余信息越少。一般情况下，RD不大于0.5时，认为指标体系是低相关的，其冗余度可以被接受；反之，RD大于0.5时，其冗余度不能被接受。 
　　用SPSS做指标之间的相关性检验， RD-2008=0.27、RD-2009=0.35、RD-2010=0.19、RD-2011=0.37、RD-2012=0.41，数值均小于临界值0.5，故该指标体系是低相关的，其冗余度可以被接受。 
　　对于一套评价指标体系，评价结果对指标Xj的灵敏度可定义为式（8），其中V是基于上文所建立的车险指标绩效评价体系所得到的m 个具体的评价结果（V=（v1，v2，...，vm）），可见V是指标Xj的函数： 
　　SDj=ΔV（Xj）/VΔX/Xj （8） 
　　指标体系的灵敏度为： 
　　SD=1n∑nj=1SDj（9） 
　　指标体系的灵敏度检验表示指标体系中的单个或多个指标每变化单位相对量（比如1%）时所引起评价结果的相对变化量。从指标体系有效性评价的角度来看，其绝对值不应超过5，即当指标体系的绝对值变化1%时，允许不超过5%的系统误差。根据式（9）得出灵敏度SD=0.587，其绝对值远小于5，说明该指标体系的普适性较强，可以认为所构建的指标体系是有效的。 
　　（四）指数测算结果及分析 
　　运用式（5）线性加权计算得到该公司车险业务经营综合指数与四个子系统指数，如表3所示。 
　　根据表3可知：（1）2008～2011年该公司车险业务发展水平是逐步递增的，表明经营状况较好。2012年综合指数的下滑主要是来自两个方面的影响：一方面，是2012年车险利润负增长，使得此年的财务指数大幅下降；另一方面，是由于2012年理赔指数的下降。 
　　（2）承保指数出现较大波动，受2008年风险情况的影响，2009年该公司总体业务量下降，车险保费甚至出现负增长，这一不利因素是导致承保指数下降的主要原因；在2010～2012年，承保指数迅速回升到正常水平，且每年基本处于较平稳的状态。（3）从2008～2011年的情况来看，理赔处于一个相对稳定的状态，浮动较小，主要是这几年出险率和满期赔付率较为稳定。然而在2012年，受到满期风险单位、满期出险率、赔款额的上升影响，该指数有较大幅度的下降。（4）2008～2012年，该公司车险续保指数基本表现出逐年递增的趋势，说明续保问题在车险部得到了足够的重视。更进一步分析，这主要得益于保单续保率和保费续保率的不断提高。（5）该公司的财务指数处于一个不良的状态，除去2009年因该公司加强了费用管理和受到经济复苏的影响，利润和投资收益明显上升，使得财务指数大幅上升外，2009年以后，该指数的得分一直处于下滑状态，这是由于车险市场的竞争越来越激烈，资本市场投资收益也不景气导致的。 
　　四、结论与建议 
　　从以上研究可以发现，整体上来看该财险公司车险业务水平在不断提高，形势在往好的方向发展，说明在竞争日益激烈的车险市场，该公司发展状况良好。从各子系统指数来看，承保指数、续保指数情况也表现出较为良好的发展趋势，这与该公司的现实状况是吻合的。但赋权最高的财务指数的表现并不佳，说明公司应加强费用管理和资金运用，以避免财务指数不断下滑的趋势。 　　截至2013年10月，我国全行业实现车险保费收入 3805 亿元，同比增长 17.39%，较 2012 年提高3.11 个百分点。但2012 年车险行业步入盈利下行周期，2013 年继续下滑，基本已接近盈亏平衡点。面对市场秩序恶化、费率折扣和手续费高、保费充足率下降等现状，产险公司应采取措施积极应对，从承保、理赔、续保及财务四个方面共同着手，优化各指标，全面促进车险业务的发展。首先，要强化车险产品研发，细化车险产品类别以满足不同客户的需求，增强公司的竞争力，从而促使承保收人的稳定增长。其次，要提供增值车险服务，通过更多更优质的服务留住优质客户。在稳定老客户的基础上逐步提高市场份额。最后，要加强员工培训，提高业务人员的综合素质，完善风险管理，提高承保利润。 
　　注释： 
　　①2012年湖南省保险行业协会数据显示：大部分财险公司车险业务收入呈下滑或减缓趋势，该公司车险业务收入增速高于行业平均水平，可见其车险业务管理是值得借鉴的。 
　　②采用信息熵评价法能判断出各子系统信息的有序程度以及其效用价值，此外，该方法确定的指标权重值比得尔菲法和层次分析法的可信度更高，因此，各指标的权重系数采用熵值法来确定。