中國壽險公司多元化經營的風險分析

2014-09-19 06:52:05劉娜易佳楊昊維

財經理論與實踐 2014年3期

劉娜+易佳+楊昊維

基金項目：2012年度中國保險學會教保人身保險高校課題研究基金(jiaobao2012-11)

摘要：選取新華、國壽、太平、泰康、平安等五家壽險集團公司從2001~2011年每年績效指標中總資產收益率和凈資產收益率的標準差作為度量公司風險的指標，將五家公司的業務線熵指數的均值作為多元化經營的指標進行實證分析。結果表明：多元化經營與壽險公司總資產收益率、凈資產收益率的標準差之間存在一定的非線性關系，即多元化經營在一定范圍內可以降低ROA和ROE的波動性，但在一定范圍內又可能會增大這種波動性。

關鍵詞：壽險公司；多元化經營；風險分析；熵指數

中圖分類號：F840 文獻標識碼： A文章編號：1003-7217(2014)03-0026-05

一、理論分析及文獻綜述

壽險公司在經營過程中會遇到很多風險，如市場風險、操作風險、流動性風險、承保風險、信用風險和巨災風險，它還可能會遇到多元化經營風險。多元化經營風險主要體現在兩個方面：

1.業務多元化的風險。

壽險公司開展多元化經營，會涉及到金融市場中的不同領域，面臨的風險自然會增加。同時，跨領域進行多元化經營本身也給壽險公司的管理提出了更高的要求，當管理不善時，公司將面臨巨大風險。由于不同金融風險之間存在一定的相關性，所以，當壽險公司進行多元化經營時，某一種業務的風險可能"傳染"到公司的其他業務，從而加大整個公司面臨的風險。

2.組織層次多元化的風險。

壽險公司的多元化經營大多是以金融控股集團公司的形式組建的。通過成立控股公司，不同子公司分別經營不同的業務線，以便利用集團化優勢實現資源共享，并且可以通過內部資本市場、交叉銷售、相互擔保、抵押等關聯交易合理避稅、規避監管風險、降低費用等。但現實經營過程中可能會由于組織結構的復雜性而面臨著信息不透明、內幕交易以及利益沖突難以調和等風險。

已有文獻從多元化與績效的關系進行研究，認為多元化經營具有范圍效應、規模效應、協同效應、分散效應，即多元化經營可以提高公司整體的績效水平，同時分散風險。

而有關多元化與風險關系的研究并不多見。如喬雪利（2013）運用實證分析，得出商業銀行多元化經營與風險之間存在顯著的負相關關系，即商業銀行多元化經營程度的提高有利于銀行風險的分散。劉孟飛等（2012）通過建立多元化風險模型，對業務多元化經營與風險的關系進行了分析，得出銀行收入結構的多元化有效降低了銀行的風險。王亮等（2009）對多元化經營與企業風險關聯進行研究，結果表明在我國市場轉型期間，多元化戰略無法降低企業系統風險和非系統風險，而且無論多元化程度處于哪一階段，多元化程度與非系統風險的相關度比較弱。

上述研究主要集中在商業銀行領域，很少有研究保險公司多元化經營與風險的關系。因此，本文基于已有的研究成果，對壽險公司多元化經營與風險關系進行分析，選取5家集團公司10年的數據并運用spss統計軟件做實證分析，以期為我國保險公司的發展實踐提供理論依據。

二、實證分析

（一）數據來源和指標選擇

選取新華、國壽、太平、泰康、平安等五家壽險集團公司2001~2011年每年績效指標中總資產收益率和凈資產收益率的標準差作為度量公司風險的指標，即：

σROA,t=∑ni=1(ROAi,t-μROA,t)2n-1（1）

σROE,t=∑ni=1(ROEi,t-μROE,t)2n-1（2）

其中σROA,t,σROE,t分別表示第t年，這五家公司總資產收益率和凈資產收益率的標準差；ROAi,t、ROEi,t為第i家壽險公司在第t年的總資產收益率與凈資產收益率；μROA,t、μROE,t代表這五家公司在第t年總資產收益率和凈資產收益率的均值。i=1, 2,…, 5（n=5），分別表示新華、國壽、太平、泰康、平安這五家壽險公司；t=1, 2, …, 11，分別表示2001~2011年。標準差越大，公司的總資產收益率或者凈資產收益率的波動性越大，即公司面臨的風險就越大；標準差越小，波動性越小，公司面臨的風險就越小。

對企業多元化的衡量，主要有三個方面：（1）體現企業多元化經營業務所跨的行業數目；（2）企業多元化經營業務在各個行業的分布特征；（3）企業多元化經營業務之間的相關度。度量企業多元化經營水平的方法被不斷修正，經過比較和分析，本文采用業務線熵指數（LINEEDI）來衡量，具體計算公式如下：

LINEEDI=∑ni=1piln 1pi（3）

其中n為業務線總個數，一共統計了6個業務線，分別是普通壽險、分紅壽險、投資連結保險、萬能保險、意外傷害險、健康險等。pi表示每個業務線業務量占總業務量的比例。將五家公司的業務線熵指數的均值作為多元化經營的指標，即μEDI，t。EDI表示業務線熵指數，μEDI,t越大，表示多元化經營程度越高，越小則表示多元化經營程度越低。

數據取自2002~2012年的《中國保險年鑒》，經過整理得到。表1是總資產收益率及熵指數數據，表2是凈資產收益率及熵指數數據。

財經理論與實踐(雙月刊)2014年第3期2014年第3期(總第189期)劉娜,易佳等:中國壽險公司多元化經營的風險分析

表1 2001~2011年總資產收益率及熵指數數據

年份

ROA1ROA2ROA3ROA4ROA5σROAEDI1EDI2EDI3EDI4EDI5μEDI

2001

0.0037

0.0040

0.0000

-0.0118

0.0221

0.01217

0.0000

0.4036

0.0807

2002

0.0007

0.0031

-0.0063

-0.0342

0.0152

0.01843

0.0000

0.3948

0.0790

2003

0.0024

0.0007

-0.0053

0.0026

0.0128

0.00653

0.0000

0.3767

0.0753

2004

-0.0114

0.0012

-0.0066

0.0025

0.0124

0.00914

0.0000

0.0700

0.1621

0.0000

0.1933

0.0851

2005

0.0005

0.0003

-0.0040

0.0036

0.0127

0.00624

0.0000

0.0655

0.1845

0.0000

0.2035

0.0907

2006

0.0042

0.0017

-0.0011

0.0067

0.0164

0.0067

0.0070

0.0503

0.1906

0.0145

0.2037

0.0932

2007

0.0034

0.0293

0.0023

0.0271

0.0285

0.01395

0.0052

0.1062

0.1540

0.0157

0.1975

0.0957

2008

0.0126

0.0052

-0.0092

0.0115

0.0013

0.0088

0.0160

0.1528

0.4421

0.0451

0.5197

0.2351

2009

0.0143

0.0224

-0.0042

0.0142

0.0176

0.0101

0.0162

0.2243

0.4216

0.0451

0.5972

0.2609

2010

0.0088

0.0206

0.0083

0.0104

0.0170

0.0055

0.0140

0.2029

0.3967

0.0664

0.6980

0.2756

2011

0.0081

0.1098

0.0015

0.0061

0.0131

0.0461

0.0139

0.2306

0.4550

0.0887

0.7315

0.3039

表2 2001~2011年凈資產收益率及熵指數數據

年份

ROA1ROA2ROA3ROA4ROA5σROAEDI1EDI2EDI3EDI4EDI5μEDI2001

0.0144

0.0985

0.0000

-0.0359

0.3043

0.13667

0.0000

0.4036

0.0807

2002

0.0044

0.0935

-0.2106

-0.2221

0.1856

0.1820

0.0000

0.3948

0.0790

2003

0.0299

0.0116

-0.3786

0.0381

0.1471

0.2018

0.0000

0.3767

0.0753

2004

-0.2819

0.0294

-0.4148

0.0570

0.1158

0.2346

0.0000

0.0700

0.1621

0.0000

0.1933

0.0851

2005

0.0240

0.0095

-0.3980

0.1066

0.1063

0.2104

0.0000

0.0655

0.1845

0.0000

0.2035

0.0907

2006

0.1262

0.0897

-0.2060

0.2335

0.1727

0.1704

0.0070

0.0503

0.1906

0.0145

0.2037

0.0932

2007

0.1107

0.4558

0.3336

0.5636

0.2118

0.1819

0.0052

0.1062

0.1540

0.0157

0.1975

0.0957

2008

0.8433

0.0747

-0.1343

0.2378

0.0092

0.3804

0.0160

0.1528

0.4421

0.0451

0.5197

0.2351

2009

0.9040

0.3536

-0.0675

0.3075

0.1672

0.3588

0.0162

0.2243

0.4216

0.0451

0.5972

0.2609

2010

0.4081

0.2602

0.0852

0.1691

0.1720

0.1225

0.0140

0.2029

0.3967

0.0664

0.6980

0.2756

2011

0.1475

0.1084

0.0654

0.1257

0.1567

0.0362

0.0139

0.2306

0.4550

0.0887

0.7315

0.3039

（二）相關性分析

首先，對σROA、σROA與μEDI之間的相關性進行分析，分別考察σROA、σROE與μEDI之間Pearson線性相關系數和Spearman秩相關系數，運用SPSS 16.0統計軟件計算，得到的結果如表3和表4所示。

表3 σROA、σROE與μEDI之間的線性相關系數

μEDI

σROAσROE

μEDI

Pearson Correlation

0.420-0.089

Sig. (2tailed)

0.1980.795

1111σROA

Pearson Correlation

0.420

Sig. (2tailed)

0.198

11σROE

Pearson Correlation

-0.089

Sig. (2tailed)

0.795

表4 σROA,σROE與μEDI之間的秩相關系數

μEID

σROAσROE

Spearman'srhoμEDIσROAσRDE

Correlation Coefficient

1.000

0.055-0.282

Sig. (2tailed)

0.8730.401

N111111

Correlation Coefficient

0.055

1.000

Sig. (2tailed)

0.873

Correlation Coefficient

-0.282

1.000

Sig. (2tailed)

0.401

表3、表4結果顯示，σROA與μEDI以及σROE與μEDI之間的線性相關系數以及秩相關系數的計算結果的顯著性水平都大于0.05，說明σROA與μEDI以及σROE與μEDI之間不存在顯著的簡單線性相關性，為了更好地挖掘變量間的內在聯系，需要通過建立更加復雜的回歸模型進行考查。

（三）散點圖分析

σROA與μEDI以及σROE與μEDI之間關系的散點圖如圖1、圖2所示。

從散點圖可以更加直觀地看到，σROA與μEDI以及σROE與μEDI之間確實不存在顯著的線性相關性以及單調的相關關系。但是，這并不能否定σROA與μEDI和σROE與μEDI之間可能存在其他的非線性、非單調形式的函數關系，于是進一步考察二次型和三次型函數關系的曲線對所獲得數據的擬合情況。（四）函數關系模型總結與參數估計

由于中國壽險公司的發展時間較短，大多數壽險公司是2000年之后才相繼成立，進行多元化經營較成熟的只有平安壽險、國壽等少數大型保險企業。加上數據獲取難，本文將使用具有普遍說服力的OLS方法進行實證，揭示中國壽險公司多元化經營與風險的關系。

μEDI

圖1 σROA與μEDI之間關系的散點圖

μEDI

圖2 σROE與μEDI之間關系的散點圖

首先，運用SPSS16.0軟件，對σROA與μEDI之間函數關系進行擬合分析，結果如表5。

通過曲線擬合結果，可以看出無論是用二次型（Quadratic）還是三次型（Cubic）函數關系，其模型擬合程度F檢驗的顯著性值均小于0.05，分別為0.019、0.008。Rsquare表示真實的σROA觀察值與模型預測值之間聯系的緊密程度，可以看出三次型函數模型的Rsquare要大于二次型函數模型的Rsquare，具體擬合結果的散點圖見圖3所示。說明三次型的函數關系可以相對更好地擬合σROA與μEDI之間的關系，所以，選取三次型的函數關系模型來描述數據之間的關系。其具體函數形式為：

Y=b0+b1X+b2X2+b3X3+e（4）

表5 σROA與μEDI之間函數關系模型總結及參數估計

Dependent Variable:σROA

Equation

Model Summary

Parameter Estimates

R Square

df1

df2

Sig.

Quadratic

0.629

6.787

0.019

0.066

-0.871

2.549

Cubic

0.700

9.313

0.008

0.023

0.000

-2.345

8.323

Independent variable: μEDI

μEDI

圖3 擬合結果散點圖

μEDI

圖4 擬合結果散點圖

其中，b0為常數項，b1為一次項系數，b2為二次項系數，b3為三次項系數，e為殘差項。根據表7中參數估計的結果，得到σROA與μEDI之間關系的函數模型為：

σROA=0.023-2.345μ2EDI+8.323μ3EDI+e（5）

通過對該函數求導，分析其單調性，可以得到結論：μEDI在區間（-

SymboleB@

，0）上時，σROA是遞增的；μEDI在區間( 0，0.1878) 上時，σROA是遞減的；μEDI在區間（0.1878, +

SymboleB@

）上時，σROA是遞增的。所以，σROA在μEDI=0時取得極大值0.023，在μEDI=0.1878時取得極小值-0.0046。但是，考慮到實際情況，標準差和熵指數均不可能取負值，所以，σROA的最小值為0。

接下來，對σROE與μEDI之間函數關系進行擬合分析，結果如表6。

可以得知，對于二次函數模型和三次函數模型模型擬合度的F檢驗的顯著值分別為0.031、0.010，均小于0.05。所以，無論二次型函數模型還是三次型函數模型，對于σROE與μEDI之間的變動關系解釋并非處于偶然。同樣，選取Rsquare更大的三次函數模型來描述σROE與μEDI之間的關系。根據表中的系數估計結果，得到的具體函數模型為：

σROE=0.082+25.134μ2EDI-84.924μ3EDI+e（6）

具體擬合結果的散點圖如圖4所示。

通過對該函數求導，分析其單調性，可以得到結論：μEDI在區間（-

SymboleB@

，0）時，σROE是遞減的；μEDI在區間( 0，0.1973) 時，σROE是遞增的；μEDI在區間（0.1973, +

SymboleB@

）上時，σROE是遞減的。所以，σROE在μEDI=0時取得極小值0.082；在μEDI=0.1973時，取得極大值0.408。同樣，從單調性結果來看，當多元化程度增加時，壽險公司凈資產收益率波動性會加大;當多元化達到一定程度時，凈資產收益率的波動性反而降低了。

表6 σROE與μEDI之間函數關系模型總結及參數估計

Dependent Variable:σROE

Equation

Model Summary

Parameter Estimates

R Square

df1

df2

Sig.

Quadratic

0.582

5.570

0.031

-0.362

8.874

-24.775

Cubic

0.682

8.570

0.010

0.082

0.000

25.134

-84.924

Independent variable: μEDI

三、結論及政策建議

1.壽險公司多元化經營與其總資產收益率、凈資產收益率的標準差之間存在一定的非線性關系，并不是簡單地正或負相關關系。根據經濟學的邊際效應原理，事物的發展通常會經歷邊際效應遞增、邊際效應平穩、邊際效應遞減三個階段。適度的多元化對企業產生積極影響，但超過一定限度后會適得其反。

2.當多元化經營控制在一定范圍時，衡量壽險公司經營風險的總資產收益率的波動性會呈降低趨勢，一旦盲目擴大又會增大這種波動性。

3.當多元化程度在一定范圍內增加，壽險公司的凈資產收益率波動性會有所加大；而當多元化達到一定程度后，這種波動性又會減少。

4.總資產收益率及凈資產收益率隨多元化程度顯示出的不同波動并不矛盾。壽險企業的多元化經營有高成本、收效慢的特點。多元化熵指數高的保險企業往往選擇了遠期高成長性的投資項目，而在當期投入了大量的資金，反映到會計指標上，就形成了劇烈的波動。這在增加遠期收益的可能性的前提下，增加了當期的企業風險。相反，多元化熵指數低的保險企業往往選擇了投資回報期短的投資項目，可以更好地平衡風險與收益的關系。

總之，壽險公司實施多元化經營的廣度越寬，其風險就越難控制，因此，提高全面的風險管理能力是必然。壽險公司首先應建立一個完備的內控系統，包括組織結構控制系統、決策系統、經營控制系統等。其次，應設立一套科學的、能反映壽險公司經營過程、實際流程中所面臨風險的指標，定期、不定期地對壽險公司進行評估，當經營狀況出現惡化的征兆時，實施改善經營的措施，防范新的經營風險；當出現了惡化的情況，及時應對，控制風險。

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(責任編輯:寧曉青)

A Risk Analysis on Diversified operation of

Life Insurance Company in China

LIU Na, YI Jia, YANG Haowei

(College of Finance and Statistics, Hunan University,Changsha, Hunan 410079, China)

Abstract：This paper chooses the standard deviation of the return on assets and the return on equity of five life insurance groups, Xinhua, China Life Insurance, Taiping, Taikang and Pingan during 2001-2011 as the measure of firmspecific risk. The mean of the Lines Entropy Index of five life insurance groups is selected as the index ofdiversified operation. The paper takes them for empirical analysis. The results show that the diversified operation has a nonlinear relationship with the standard deviation of the return on assets and the return on equity of the life insurance company. That is to say, the diversified operation can reduce the volatility of ROA and ROE to some extent. However,diversified operation may increase the volatility of ROA and ROE.

Key words：Life insurance company; Diversified operation; Risk analysis; Lines entropy index

LIU Na, YI Jia, YANG Haowei

(College of Finance and Statistics, Hunan University,Changsha, Hunan 410079, China)

Key words：Life insurance company; Diversified operation; Risk analysis; Lines entropy index

LIU Na, YI Jia, YANG Haowei

(College of Finance and Statistics, Hunan University,Changsha, Hunan 410079, China)

Key words：Life insurance company; Diversified operation; Risk analysis; Lines entropy index