償二代二期工程視角下的財產保險公司風險管理研究

歐陽越秀 上海師范大學商學院

一、引言

保險公司是公眾利益相關度極高的特殊經營主體，公司的經營穩定性直接關系到投保人和被保險人的合同權益、股東的投資利益，甚至影響到保險的社會經濟穩定器作用是否有效發揮。

2016年，中國保險業開始正式實施“中國風險導向的償付能力體系”（C-ROSS，簡稱“償二代”），這標志著在以歐盟為代表的SolvencyⅡ即歐盟新的償付資本監管體系和以美國為代表的RBC（“RiskBased Capital”，風險基礎資本法）體系之外，面對新興市場的償付能力風險管理體系建立起來了。償二代的正式實施標志著我國對保險公司償付能力的監管由過去的規模導向過渡到風險導向，這將促進保險公司更加合理地經營風險、管理風險，從“綜合成本觀”向“風險調整ROE觀”轉換。

從公布的SARMRA評估結果來看，中國保險公司2017年平均分為75.45分，最低分和最高分的分差縮小到32.85；IRR（內含收益率）計算結果顯示，絕大部分公司的評級為A類和B類，風險較高的C類、D類公司分別有3家，數量僅占全部公司的2%。各保險主體紛紛建立風險管理基本框架并完善了各類制度，多數保險公司任命了CRO，并建立了獨立的風險管理部門。

在此基礎上，2017年，原中國保監會發布《償二代二期工程建設方案》，計劃用三年時間，通過完善監管規則、健全運行機制、加強監管合作，推動償二代的全面升級，并于2020年7月開始了新一輪的量化測試。從三支柱監管職能看，償付能力、市場行為和公司治理相輔相成，各有側重，無論是公司規模還是業務特色，不同類型的公司風險管理的重點也必然有差異。本文將以財產保險公司歷史數據為例，采用聚類分析方法研究保險主體的償付能力差異化管理問題，力求提出有價值的建議。

二、文獻綜述

保險公司如何依據自己的業務數據和財務數據進行經營決策、風險管理決策，監管機構如何制定規則進行償付能力監管，相關研究一直是學術界重點關注的課題。

上世紀60年代，荷蘭Campagne教授首先使用來自歐洲國家的數據，對經營過程的費用數據進行合理假設，研究賠付率的波動結合破產概率對公司綜合成本的影響，選定自留保費的百分比作為償付能力最低資本要求。后續，歐洲國家逐步發展SolvencyⅡ體系，北美逐步發展RBC體系，并不斷優化完善。無論何種償付能力體系，其總體目標和原則都是探討如何更好地進行差異化風險資本管理，通過風險細分合理體現公司差異性。

國內學者的研究也有多種不同的側面，高洪忠等的最低資本研究從《保險法》出發，研究最低資本的評估公式，進行費用率和賠付率的波動性綜合分析，在如何反映風險的差異問題、實際數據的統計經驗問題和公司風險管理水平的影響問題等三個方面作出了諸多闡述。陳迪紅在第一代償付能力體系下研究償付能力額度，選取人保財險等多家公司的實際數據，得到財產保險公司的償付能力嚴重不足的結論，并提出了改進方向。

在最新的償二代二期工程的研究中，趙宇龍結合當前保險監管實踐的突出問題，提出資產穿透式管理的重要性，對監管框架和設計原則、計量標準和流程等進行實證分析，論證了監管穿透與市場穿透的辯證關系。王宜可和王佰茹研究差異化監管，討論償二代下保險公司流動性風險相對評級的差異化監管，對不同類別公司在所屬類別中進行流動性風險評級，試圖給出避免經營同質化的建議。

事實上，分類監管的問題由來已久，在不同領域如何差異化地對經營主體進行分類，是非常具有挑戰性的課題。在償付能力風險管理領域，如何根據自身異質性進行差異化管理以適應分類監管，類似的課題研究還不夠深入。保險公司如何分類管理自己的償付能力更多基于主觀判斷，相關的量化和實證研究成果不多。因此，本文的研究聚焦于根據財產保險公司經營和核算的周期性，利用時間序列截面數據進行加權聚類分析，提出一些償付能力風險異質化管理的有益建議，這也是本文的主要研究目的。

三、數據、方法與步驟

（一）數據

償付能力風險分類監管主要選取償付能力充足率、保險風險資本要求、市場風險資本要求、信用風險資本要求和風險聚合等指標作為變量。

Sov_Ratio為償付能力充足率，四類風險資本要求比率為

其中，i=1,2,3,4，分別代表保險、市場、信用和聚合這四類風險；Req_Capi代表償二代二期規則下第i類風險資本要求；Tot_Req_Cap代表償二代二期工程聚合風險后的總資本要求。

償二代二期工程的新規則下需要進行數據模擬測算，其基礎數據包含不同險種的業務數據及再保險、資金運用等相關數據，這些數據均可以通過公開信息披露內容進行整理獲得。本文面板數據以2010年為起點。在公司樣本的選取方面，重點考慮了公司的股權變更以及兼并收購等實質性影響公司控制權、業務類型的因素，對相應的研究樣本做了剔除處理。另外，依據信息披露的相關業務財務數據，進行準則和系數相關的轉化，在償二代二期工程規則下，對2015年及以前的數據作償一代到償二代的轉換，對2016—2019年的數據作償二代一期到償二代二期的轉換。其中，主要考量在保險風險、市場風險和信用風險量化最低資本要求的變化，簡化處理系統重要性、控制風險等其他項目，保險風險中準備金回溯因子統一簡化，差額累退因子進行還原調整，對于精算、負債準備金、再保攤回等數據按類似公司參數的分出比例和攤回參數等進行估算處理，得到新規則下重新測算的數據。表1以平安產險為例列舉了各分類風險的占比矩陣，表2為新規則下的償付能力充足率。

表1 平安產險風險資本占比表（2010—2019年）

表2 新規則下的償付能力充足率（2010—2019年）

（二）實證分析方法

如何利用歷史數據進行分類，合理思考償付能力風險管理的差異，本質上是尋求對樣本集進行有效分組，也就是量化標準確定規則的過程，將相似度更高的樣本分為同類并按照類型管理。在所有的實證分析方法中，聚類分析方法最符合上述要求，通常根據距離函數定義“組內差異最小、組間差距最大”的衡量標準。但是，聚類分析方法也是多種多樣的，應用于截面數據集的計算時，既要保證盡量體現樣本集在時間維度上的動態特征，又要兼顧發展趨勢，這是一項非常重要的標準。針對類似的研究課題，通常采用截面數據加權聚類分析，構造時間和指標雙重權重的距離函數指標作為評估函數，是一個有效的解決方案。

截面數據加權聚類分析的基本模型，是通過定義樣本i在時間t截面上的指標j的距離函數指標作為評估函數，再將絕對值、增長率和波動性三種距離函數的加權平均值作為最終的指標。設時間權重和指標權重分別為WTt、WXj，以定義不同的距離函數。

1.絕對值加權方法

絕對值加權距離函數dmn(1)代表樣本m和n之間在截面數據集上的水平加權距離，在不考慮指標和時間權重的情況下，就相當于普通的歐式距離函數。

2.增長率加權方法

增長率加權距離函數dmn(2)代表樣本m和n之間在截面數據集上相連時間之間的環比增長的加權距離，在不考慮指標和時間權重的情況下，就相當于普通的增長率距離函數。而且，不同樣本間相連時間之間的環比增長距離越小，代表其增長屬性越相似。

3.波動性加權方法

波動性加權距離函數dmn(3)代表了樣本m和n之間在整個樣本截面數據集上的變異系數的加權距離，隨著時間推移，波動程度的差異值越大表明樣本間的波動差異越大。

xij和Sij分別表示樣本i指標j的均值和標準差：

4.綜合加權方法

綜合加權距離函數dmn通過結合面板數據的截面數據和時序數據特征，對絕對值、增長率和波動性距離函數進行整體加權，可以全面描述不同樣本之間的差異性，加權系數可以采用客觀賦權法中的熵值法確定。

（三）實證分析步驟

1.預處理

預處理過程主要是指正向化、無量綱化處理，其主要目的是防止指標間的數值大小差異過大而導致較小的數據失去對聚類結果的影響，從而發生結果扭曲。正向化處理需要對具體的指標影響做出定性判斷，思考各指標與風險大小的相互關系。在本研究設計的主要指標中，償付能力充足率和風險聚合效應指標越高代表風險越低，與實際風險呈現負向關系，故而對Sov_Ratio和Ratio_Req_Cap4指標做正向化處理。因此，對于Sov_Ratio指標，過高的充足率往往意味著無效的資本投入，本文以300%對該指標進行上截斷處理，3-Xij和0的最大值作為風險程度的度量；對于Ratio_Req_Cap4指標，通過Y=1-Xij函數做正向化處理。仍以平安產險為例，對本文中已展示的結果做正向化處理，結果如表3所示。處理后的指標仍用Xij簡化表示。正向化處理后的Xij值均大于0，歸一化后的數據不會出現負值，滿足熵值法賦權的要求，可以進一步做無量綱化處理，結果如表4所示。

表3 平安產險正向化結果（2010—2019年）

表4 無量綱化結果（2010—2019年）

2.權重計算

指標權重用于衡量各個不同指標對結果的影響程度差異，通常采用熵值法來計算，熵值一般情況下被理解為無序和混亂的表征，值越大代表有效信息量越少，反映其重要性越低。時間權重主要衡量時點的重要性和代表性，從人們的常識判斷，越近的時間越有意義，重要性越大，因此權重也更大，而且隨時間趨近應保持一定的遞增，可以選取反正切函數作為度量。根據熵值法和反正切算法計算得到的權重值如表5、表6所示。

表5 加權聚類指標權重

表6 加權聚類時間權重

3.加權聚類分析

按照上文中的步驟，在對上述數據預處理和權重計算的基礎上，分別計算出dmn(1)、dmn(2)和dmn(3)，并利用熵值法進一步加權，計算出Wv=（0.3514，0.4720，0.1766），求得綜合加權距離函數dmn；然后，應用Ward.D聚類分析方法，基于面板數據加權聚類分析得到償付能力風險分類。本文得到的42家財產保險公司聚類分析結果如表7所示。

表7 面板數據加權聚類分析結果

四、分析結果應用：異質性企業風險管理建議

從表7可知，本文選取的42家財產保險公司分成了A、B、C、D、E五個類別。聚類分析結果體現了各公司風險管理模式的差異，因此，這個分類不同于一般意義上的異質性分類，如按股權性質、業務規模和結構的不同進行分類，它更偏向于企業風險特征的分組，為進一步制訂不同類型公司的風險管理策略提供了基礎。本文針對不同類型公司的特點，提出風險管理的相關建議。

（一）A類公司

A類公司共有4家，各公司的業務和規模有一定的差異，但是共同的特點是經營穩健，在承保風險、投資風險和信用風險的選擇上波動較小，很少陷入對業務經營和財務結果影響重大的單一風險事件中。

建議A類公司繼續保持穩健的風險管理策略，重點提升經營效率和人才隊伍建設，持續擴大穩健經營帶來的優勢，積小勝為大勝，在行業遭遇極端性風險事件時，利用自身的優勢完成并購或逆周期提升市場份額，實現持續的穩定成長。

（二）B類公司

B類公司共有10家，既有人保財險、平安產險等老牌公司，也有國任保險、永安保險等中小公司。它們共同的特點是，階段性實現快速增長導致償付能力波動，但整體的專業化管理水平較強，通過自身調節逐步化解風險。

建議B類公司重點關注戰略風險。該類公司一般有階段性大幅超越市場的經營能力，在承保或投資方面勇于挑戰困難，攫取超額收益。具有較高的風險偏好本身無關對錯，降低和化解風險的關鍵必然是專業化戰略風險管理團隊的能力提升，反復求證、快速調整，以適應宏觀經濟與行業環境的變化，最大限度地發揮公司的優勢，同時平抑風險。

（三）C類公司

C類公司共有14家，包含中型公司如太平財險、永誠保險，專業農險公司陽光農險、國元農險，以及一大批外資公司。其共同的特點是規模增長較平穩，但不同年度出現一定的經營波動導致償付能力的變異系數高，但是大部分擁有某一領域的特定核心業務，確保公司可以盡快回歸正常的風險管控狀態。

C類公司往往會投入自身經營的核心業務領域以外的細分市場，特別是新興領域如太陽能、網絡風險等。這些新興業務在承保、理賠、再保方面的專業性要求通常有巨大的差異，在投入市場前必須充分調研并做好專業人力的儲備，才能最大限度地控制風險。

（四）D類公司

D類公司共有11家，包含了中型公司如陽光產險以及京東安聯財險、利寶保險等外資公司。它們共同的特點是：償付能力風險波動性極大，不同年度會因保險、投資或信用某一類的風險波動對償付能力充足率產生巨大影響。

建議D類公司全面提升對風險管理工作的重視程度。公司單一或幾類風險產生巨大波動，甚至影響償付能力，這不是簡單地靠業務能力提升就能解決的，也不是風險管理部門本身專業能力提升的問題。董事會、經營管理層對風險管理工作的重視程度是直接影響因素，只有將風險管理工作當作是保險公司核心能力與生命線，才能徹底解決償付能力風險問題。

（五）E類公司

E類公司共有3家，分別由于超常規發展理財保險業務導致大額投資損失、信用保證保險P2P業務暴雷導致信用損失、經營慘淡且準備金提取不足引發保險風險，是市場公認的問題公司。

E類公司的風險根源已超出風險管理工作本身，其核心問題是公司治理結構的缺失。公司治理結構層面的問題屬于上層建筑，常規方法已難奏效，必須靠監管介入，甚至由保險保障基金參與風險處置才能緩解當下困境。

五、結論

本文以償二代二期工程的規則作為出發點，研究如何對財產保險公司償付能力風險進行異質化、差異化管理的問題，通過對業務、財務數據的轉換和清洗并結合聚類分析方法，利用截面數據加權的理念進行實證分析，主要得到以下結論：

根據加權聚類分析的結果，公司分為A、B、C、D、E五類，該分類方法完全不同于常規的按股權性質、業務規模和結構等進行的分類，規模和治理結構相似的公司其所屬類別差異仍然較大，顯示出與傳統分類方法的重大差異。

通過對五類公司的分析，可以發現它們在風險管理視角上的同質性，由此本文對不同類型公司提出具體的風險管理建議：A類公司延續其主要的風險管理策略；B類公司重點關注戰略風險；C類公司重點關注保險風險；D類公司全面提升對風險管理工作的重視程度；E類公司通過公司治理層面的改善解決根本問題。