中澳兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司效率研究

徐星 張彤

摘 要：本文運(yùn)用非參數(shù)法中的SBM模型和DEA窗口分析度量了中澳兩國(guó)31家財(cái)險(xiǎn)公司在2011—2015年間技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變化，實(shí)證結(jié)果表明：2011—2013年中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率低于澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司，2014年，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司各項(xiàng)效率均值呈現(xiàn)總體上漲勢(shì)頭，并在2015年反超澳大利亞。雖然我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司在規(guī)模效率方面表現(xiàn)良好，但我國(guó)財(cái)險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展仍不完善，財(cái)險(xiǎn)公司個(gè)體技術(shù)差距較大、經(jīng)營(yíng)管理技術(shù)不能在市場(chǎng)中有效流通且缺乏淘汰機(jī)制，需進(jìn)一步改善。

關(guān)鍵詞：財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司；效率；SBM模型；DEA窗口分析

中圖分類(lèi)號(hào)：F840.65 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2265（2018）06-0058-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.06.009

一、引言

自1979年我國(guó)恢復(fù)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)以來(lái)，財(cái)險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。從公司數(shù)量上看，近40年來(lái)我國(guó)從最初僅有的中國(guó)人民保險(xiǎn)公司發(fā)展到擁有70多家財(cái)險(xiǎn)公司，其產(chǎn)權(quán)類(lèi)型覆蓋了國(guó)有控股企業(yè)、股份制企業(yè)、政策性保險(xiǎn)公司、外資企業(yè)和中外合資企業(yè)等多種組織形式。從保費(fèi)收入上看，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)業(yè)保費(fèi)收入從1997年的383.23①億元上升到2016年的8725億元，18年間收入提高了近30倍。盡管我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的發(fā)展取得了舉世矚目的成就，但是行業(yè)內(nèi)公司經(jīng)營(yíng)效率低下、競(jìng)爭(zhēng)力弱也是不爭(zhēng)的事實(shí)（侯晉和朱磊， 2004；龍文文， 2011）。在我國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)逐步開(kāi)放、外資財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司紛紛入華投資的背景下，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)業(yè)遇到了前所未有的挑戰(zhàn)，其中亟待解決的問(wèn)題就是如何提高自身經(jīng)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。2016年8月保監(jiān)會(huì)發(fā)布《中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展十三五規(guī)劃綱要》，指出要以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)保險(xiǎn)業(yè)供給側(cè)改革，著力激發(fā)保險(xiǎn)業(yè)承保質(zhì)量和效率；同時(shí)需要提升保險(xiǎn)業(yè)的服務(wù)效率和質(zhì)量，使得整個(gè)行業(yè)獲得全社會(huì)的認(rèn)可。學(xué)術(shù)界對(duì)我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司效率的研究也有很多，其中不乏中、外資保險(xiǎn)公司的對(duì)比研究，但缺乏與國(guó)際優(yōu)秀保險(xiǎn)公司的對(duì)比研究。同世界優(yōu)秀財(cái)險(xiǎn)公司的效率對(duì)比研究是提升我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司效率的重要課題。

同英美等保險(xiǎn)業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家相比，澳大利亞保險(xiǎn)市場(chǎng)同我國(guó)有更多的相似性（吳憨和吳軍， 2006 ），如兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)壽險(xiǎn)都是分業(yè)經(jīng)營(yíng)；都是由國(guó)有、私營(yíng)企業(yè)構(gòu)成的競(jìng)爭(zhēng)壟斷型保險(xiǎn)市場(chǎng)等等，這使得兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司具有可比性。基于上述原因，本文將中澳兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司做對(duì)比，找到中方財(cái)險(xiǎn)公司與澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司效率的差距并明確改進(jìn)方法，這樣不僅能夠提高我國(guó)財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng)中所有公司的經(jīng)營(yíng)效率，也能為我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司進(jìn)入國(guó)外市場(chǎng)做好準(zhǔn)備。

二、模型的選取及綜述

非參數(shù)法中的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和參數(shù)法中的隨機(jī)前沿分析（SFA）是目前學(xué)術(shù)界度量效率所使用的兩種主流方法。

（一）非參數(shù)法

國(guó)內(nèi)外使用傳統(tǒng)DEA方法對(duì)保險(xiǎn)業(yè)的效率研究可分為以下幾個(gè)方面：一是研究某國(guó)壽險(xiǎn)或非壽險(xiǎn)行業(yè)效率同其影響因素之間的關(guān)系。Cummins和Turchetti （1996）首先使用DEA分析了意大利保險(xiǎn)公司的技術(shù)效率，得出意大利保險(xiǎn)公司的技術(shù)效率在生產(chǎn)力大幅下降的情況下并未發(fā)生明顯變化的結(jié)論。Barros 和Borges （2005）研究了葡萄牙保險(xiǎn)公司生產(chǎn)效率的變化趨勢(shì)。他們的結(jié)論表明當(dāng)保險(xiǎn)公司的生產(chǎn)效率提高時(shí)，整個(gè)保險(xiǎn)市場(chǎng)的表現(xiàn)也會(huì)更好。二是把一國(guó)不同類(lèi)型的保險(xiǎn)公司效率做對(duì)比。Cummins 等人（1999）利用DEA研究了兼并收購(gòu)對(duì)保險(xiǎn)公司效率的影響。他們發(fā)現(xiàn)，被收購(gòu)的公司在效率方面會(huì)得到很大的提升。三是把不同國(guó)別保險(xiǎn)公司的效率做研究。Diacon（2001）利用DEA法分析了英國(guó)保險(xiǎn)公司的效率，通過(guò)效率值的測(cè)算發(fā)現(xiàn)英國(guó)保險(xiǎn)公司效率高于歐洲其他國(guó)家保險(xiǎn)公司效率，但是前者效率仍有提升空間。

傳統(tǒng)DEA模型的不足之處在于該方法并沒(méi)有考慮生產(chǎn)過(guò)程中投入產(chǎn)出的聯(lián)合機(jī)制。如保險(xiǎn)公司在承保階段收到保費(fèi)后，保費(fèi)又作為中間變量進(jìn)入投資階段。針對(duì)于此，F(xiàn)?re 和Grosskopf 2000年提出網(wǎng)絡(luò)DEA （Network DEA）。該方法把生產(chǎn)過(guò)程分成了若干個(gè)階段，以中間產(chǎn)品為中介連接前后階段并由此測(cè)算分階段的效率以及整體效率。Yang（2006）運(yùn)用兩階段獨(dú)立DEA計(jì)算了加拿大壽險(xiǎn)公司的保險(xiǎn)效率和投資效率，首次揭示出壽險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)的“黑箱子”。但他分割了兩個(gè)階段，沒(méi)有考慮投入產(chǎn)出的中間變量。然而，網(wǎng)絡(luò)DEA仍屬于傳統(tǒng)的徑向模型，對(duì)無(wú)效率程度的度量只是根據(jù)所有投入、產(chǎn)出同比例增減，沒(méi)有考慮松弛變量的影響，因此會(huì)造成效率度量的誤差。對(duì)此， Tone 在2001年加入松弛變量，提出了SBM模型（Slacked-based Model），后又同Tsutsui（2009）合作提出網(wǎng)絡(luò)SBM模型（Network SBM）。網(wǎng)絡(luò)SBM模型的提出解決了網(wǎng)絡(luò)DEA等徑向模型在投入冗余或產(chǎn)出不足時(shí)高估企業(yè)效率的問(wèn)題。

但是因?yàn)榭紤]到每年決策單元面臨的前沿面不同，即最有效率的決策單元不同，所以對(duì)于面板數(shù)據(jù)的處理，使用逐年計(jì)算效率的方法得到的數(shù)據(jù)在不同年份不具有可比性。針對(duì)于此，有文獻(xiàn)提出采用Malmquist指數(shù)的方法來(lái)分析面板數(shù)據(jù)，提出了動(dòng)態(tài)DEA模型（Grifell-Tatjé，1995；F?re，1992）。而Charnes 等人（1985）提出了DEA 窗口分析法（DEA Window Analysis），該方法不僅可以測(cè)算出同一個(gè)決策單元效率的時(shí)間變化趨勢(shì)，還能成倍增加決策單元個(gè)數(shù)，解決樣本個(gè)數(shù)不足的問(wèn)題。Asmild 等人 （2004） 使用了DEA 窗口分析法估計(jì)加拿大銀行業(yè)在1981—2000年這20年間的效率。國(guó)外使用該方法度量保險(xiǎn)業(yè)效率的文獻(xiàn)不多，而國(guó)內(nèi)學(xué)者在這方面領(lǐng)先一步。江濤（2015）使用DEA窗口分析法對(duì)中國(guó)壽險(xiǎn)公司的效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。孫蓉和奉唐文（2016）又使用同種方法分析了保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)農(nóng)險(xiǎn)的效率并對(duì)傳統(tǒng)DEA、SBM以及SBM—窗口分析法下度量出的效率值做了對(duì)比。

（二）參數(shù)法

參數(shù)法是前沿效率分析的另一分支。參數(shù)法主要分為隨機(jī)前沿分析（SFA）、自由分布法（DFA）和厚沿法（TFA），而國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)研究效率均以Aigner等人（1977）首次提出使用的隨機(jī)前沿分析（SFA）為主。

同使用非參數(shù)法研究效率的文獻(xiàn)相類(lèi)似，參數(shù)法也被用于上述三類(lèi)問(wèn)題的研究。但是使用隨機(jī)前沿分析（SFA）研究保險(xiǎn)公司效率的文獻(xiàn)明顯少于使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）的文獻(xiàn)，且研究重點(diǎn)集中在對(duì)比一國(guó)不同類(lèi)型保險(xiǎn)公司的效率值上。例如，劉錚等人（2013）利用SFA度量了我國(guó)16家財(cái)險(xiǎn)公司的效率，得出國(guó)有控股公司在成本X效率上表現(xiàn)更好、市場(chǎng)份額大的公司在收益X效率上更有優(yōu)勢(shì)的結(jié)論。Fenn等（2008）使用SFA估計(jì)了歐洲壽險(xiǎn)、財(cái)險(xiǎn)及保險(xiǎn)集團(tuán)1995—2001年間的X效率，得出市場(chǎng)份額大的公司成本效率高的結(jié)論。甘小豐（2008）對(duì)中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)的成本效率和規(guī)模效率等進(jìn)行了研究，認(rèn)為中資保險(xiǎn)公司的成本效率高于中外合資保險(xiǎn)公司。除了研究對(duì)比一國(guó)不同類(lèi)型保險(xiǎn)公司的效率值外，葉成徽和陳曉安（2012）分析了經(jīng)理報(bào)酬對(duì)上市保險(xiǎn)公司效率的影響，得出其對(duì)利潤(rùn)效率有反向影響，對(duì)成本效率沒(méi)有影響的結(jié)論。黃薇（2008）也使用SFA對(duì)我國(guó)1999—2006年承擔(dān)不同經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的保險(xiǎn)公司效率進(jìn)行了度量并得出結(jié)論：競(jìng)爭(zhēng)的壓力對(duì)保險(xiǎn)公司的效率有反向促進(jìn)作用。也有少數(shù)學(xué)者利用SFA研究不同國(guó)別保險(xiǎn)公司的效率。例如，王宇?lèi)偅?016）使用SFA對(duì)比研究了中美人身保險(xiǎn)公司的利潤(rùn)效率，認(rèn)為提高市場(chǎng)份額能夠提升中美兩國(guó)人身保險(xiǎn)公司的利潤(rùn)效率，而效率的一些外部因素如GDP增長(zhǎng)率、通脹率、廣義貨幣增長(zhǎng)率只能提升美國(guó)人身保險(xiǎn)公司的利潤(rùn)效率。

（三） 模型的選取

考慮到如下幾點(diǎn)原因，本文選擇數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA） 對(duì)中澳兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司效率進(jìn)行度量：

1. 現(xiàn)實(shí)生活中公司成本或利潤(rùn)函數(shù)可能遠(yuǎn)比大多文獻(xiàn)采取的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)或者超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)要更加復(fù)雜。而對(duì)于保險(xiǎn)公司這一經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移這種無(wú)形商品的公司來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)確地估計(jì)出保險(xiǎn)公司的成本或利潤(rùn)函數(shù)更加困難。即使估計(jì)出的函數(shù)形式正確，我們依然要對(duì)投入、產(chǎn)出等變量進(jìn)行假設(shè)，這樣依舊會(huì)面臨變量選取不準(zhǔn)確的問(wèn)題?？紤]到DEA不需要設(shè)定成本或生產(chǎn)函數(shù)，可以避免函數(shù)估計(jì)錯(cuò)誤引起的誤差，故本文使用DEA。

2. SFA對(duì)樣本容量要求較高，如果樣本容量不足往往估計(jì)出來(lái)的結(jié)果不準(zhǔn)確，而DEA不僅避免了這個(gè)問(wèn)題，其中的窗口分析模型還可以通過(guò)構(gòu)建窗口起到增加樣本的效果。

3. DEA方法可以把技術(shù)效率進(jìn)一步劃分為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，還可以通過(guò)成本最小化DEA模型度量出決策單元（DMU）的資源配置效率并計(jì)算得到總的經(jīng)濟(jì)效率。這樣可以更加細(xì)致地分析財(cái)險(xiǎn)公司效率水平低下是咎于技術(shù)層面、規(guī)模層面還是資源配置層面，幫助公司更好地找到提高效率的著力點(diǎn)。

三、樣本及數(shù)據(jù)指標(biāo)

（一）樣本的選擇

本文從《中國(guó)保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》中選取平均保費(fèi)收入超過(guò)50億人民幣的15家中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司②，之所以選取平均保費(fèi)收入超過(guò)50億人民幣的公司，是因?yàn)楸疚脑诙啻卧囼?yàn)后發(fā)現(xiàn)：選取平均保費(fèi)收入超過(guò)50億人民幣的公司后，平均保費(fèi)收入最小的華泰財(cái)險(xiǎn)僅占所有15家樣本公司市場(chǎng)份額的不足1%，所以這樣選取的15家保險(xiǎn)公司保費(fèi)收入之和能夠近似于整個(gè)財(cái)險(xiǎn)業(yè)的保費(fèi)收入，具有覆蓋性；接著本文從全球保險(xiǎn)行業(yè)分析庫(kù)（ORBIS Insurance Focus）③中選取了被認(rèn)定為超大型和大型財(cái)險(xiǎn)公司，但是由于部分公司在近5年（2011—2015年）的數(shù)據(jù)沒(méi)有披露，最后只選取了可獲得數(shù)據(jù)的16家澳大利亞超大型和大型財(cái)險(xiǎn)公司。之所以選取被認(rèn)定為超大型和大型財(cái)險(xiǎn)公司是因?yàn)樵诎拇罄麃喼挥写藘煞N類(lèi)型的公司保費(fèi)收入同中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司保費(fèi)收入、總資產(chǎn)規(guī)模類(lèi)似，具有可比性。而一些中小型財(cái)險(xiǎn)公司由于保費(fèi)收入同選取的15家中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司差距過(guò)大而被舍棄。這樣一來(lái)，選取的16家澳大利亞大型保險(xiǎn)公司不僅可以同中國(guó)的15家財(cái)險(xiǎn)公司作比較，也代表了澳洲承保能力最為優(yōu)秀的財(cái)險(xiǎn)公司。相互比較這種覆蓋層次深的公司并對(duì)它們的效率進(jìn)行度量可以幫助找出我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司同世界優(yōu)秀公司的差距，同時(shí)也能為公司經(jīng)營(yíng)者和市場(chǎng)消費(fèi)者、投資者提供公司效率方面的參考信息。本文最后確定選取15家中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司、16家澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司共31家財(cái)險(xiǎn)公司的155個(gè)樣本數(shù)據(jù)（見(jiàn)表1）。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的所有數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2012—2016年）；澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于全球保險(xiǎn)行業(yè)分析庫(kù)，關(guān)于員工數(shù)量的數(shù)據(jù)來(lái)源于各家公司披露的財(cái)務(wù)報(bào)告、年報(bào)以及公司官網(wǎng)介紹。

（三）投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取

對(duì)于利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析研究財(cái)險(xiǎn)公司效率時(shí)投入、產(chǎn)出變量的設(shè)定，學(xué)術(shù)界目前沒(méi)有形成一個(gè)統(tǒng)一的理論方法。但是葉世綺等人（2004）提出DEA投入、產(chǎn)出變量的選取應(yīng)該遵循目的性、精簡(jiǎn)性和關(guān)聯(lián)性原則，三者之間互為關(guān)聯(lián)。其中目的性是指投入、產(chǎn)出的選取要符合效率評(píng)價(jià)的目的。精簡(jiǎn)性要求在滿(mǎn)足目的性的前提下盡量精簡(jiǎn)變量個(gè)數(shù)。而關(guān)聯(lián)性原則為如何精簡(jiǎn)提供了方向；當(dāng)投入指標(biāo)或者產(chǎn)出指標(biāo)中的兩個(gè)變量高度相關(guān)時(shí)，可認(rèn)為其中一個(gè)指標(biāo)已經(jīng)包含了另外一個(gè)指標(biāo)，所以可以將其中一個(gè)剔除，而剔除哪個(gè)變量要看研究的目的。本文參照上述觀(guān)點(diǎn)來(lái)確定投入、產(chǎn)出變量。通過(guò)閱讀文獻(xiàn)，本文發(fā)現(xiàn)在投入變量的選取上，學(xué)者們的意見(jiàn)基本一致，只是在產(chǎn)出變量的選取方面存在不同意見(jiàn)。

對(duì)于投入變量的選取，學(xué)者們普遍認(rèn)為保險(xiǎn)公司的投入指標(biāo)為勞動(dòng)力、資本和費(fèi)用（孫蓉和奉唐文， 2016；廖浠伶，2013；譚春彥，2012）。財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的承保、勘查、定損都需要人力，因此勞動(dòng)力是財(cái)險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)的一個(gè)投入要素?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性和目前文獻(xiàn)較多選取公司員工人數(shù)代替勞動(dòng)力，認(rèn)定公司員工數(shù)為中澳財(cái)險(xiǎn)公司的第一個(gè)投入變量。考慮到保險(xiǎn)公司同一般公司不同，利用保費(fèi)收入和賠付的時(shí)間差賺取投資利潤(rùn)也是保險(xiǎn)公司的主要業(yè)務(wù)收入之一，反映了公司的競(jìng)爭(zhēng)力，本文加入投資資產(chǎn)④作為第二個(gè)投入變量。由于DEA指標(biāo)選取的精簡(jiǎn)性和關(guān)聯(lián)性原則，考慮到投資資產(chǎn)包含了資本，本文舍棄了資本這一變量。最后對(duì)于各種費(fèi)用的投入，考慮到數(shù)據(jù)的可得性以及參照其他學(xué)者的做法（宋增基等，2007；張俊嶺，2007），本文使用營(yíng)業(yè)費(fèi)用⑤代替。

對(duì)于產(chǎn)出變量的選取，學(xué)術(shù)界爭(zhēng)論的焦點(diǎn)主要集中在保費(fèi)收入是否為產(chǎn)出變量?？紤]到保費(fèi)收入的很大一部分都不是保險(xiǎn)人所得，保費(fèi)收入更像是一種收入變量而不是產(chǎn)出變量，因此本文選用被很多學(xué)者廣泛使用的—承保利潤(rùn)⑥作為中澳財(cái)險(xiǎn)公司的一個(gè)產(chǎn)出變量。考慮到承保利潤(rùn)和責(zé)任賠款這一變量高度相關(guān)，同樣是出于關(guān)聯(lián)性原則的考慮，本文舍棄了Cummins （1998）提出的把賠款+未決賠款算作保險(xiǎn)公司一種產(chǎn)出的做法?？紤]到保險(xiǎn)公司投入投資資產(chǎn)賺取利潤(rùn)，而投資收益可以很好地反映保險(xiǎn)公司的投資盈利能力，本文最后加入投資收益作為產(chǎn)出變量⑦。

（四）數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)系數(shù)

本文選取了三個(gè)投入變量：?jiǎn)T工人數(shù)、投資資產(chǎn)和營(yíng)業(yè)費(fèi)用；兩個(gè)產(chǎn)出變量：承保利潤(rùn)和投資收益。對(duì)以上變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2和表3。

收集到樣本以后，先考察樣本數(shù)據(jù)是否合理。DEA模型樣本數(shù)據(jù)的要求是具有同向性，即增加任一生產(chǎn)投入，產(chǎn)量也會(huì)隨之增加。目前比較常見(jiàn)的方法是采用Person相關(guān)系數(shù)法測(cè)量各投入變量同產(chǎn)出變量的相關(guān)性，并認(rèn)為Person系數(shù)大于0.7時(shí)，兩個(gè)變量之間是高度線(xiàn)性相關(guān)的（孫蓉和奉唐文， 2016）。如果所有投入、產(chǎn)出變量都高度線(xiàn)性相關(guān)，我們即認(rèn)定數(shù)據(jù)滿(mǎn)足同向性，也就是說(shuō)投入、產(chǎn)出變量的選取以及收集到的數(shù)據(jù)是可靠的。

我們使用STATA 14.0對(duì)投入、產(chǎn)出變量做Person相關(guān)系數(shù)測(cè)量，結(jié)果如表4。

表4：投入、產(chǎn)出變量的Person相關(guān)系數(shù)

[投入變量 員工人數(shù) 投資資產(chǎn) 營(yíng)業(yè)費(fèi)用 產(chǎn)出變量 承保利潤(rùn) 0.86* 0.83* 0.76* 投資收益 0.74* 0.92* 0.82* ]

注：*代表相關(guān)性在0.01的顯著性水平下顯著。

由表4可以看出，本文收集的所有投入、產(chǎn)出變量之間的Person相關(guān)系數(shù)均在0.7以上，高度相關(guān)，因此該數(shù)據(jù)可以用于下一步的效率度量。

四、效率值的實(shí)證結(jié)果及分析

（一）SBM模型度量橫截面數(shù)據(jù)

使用SBM模型對(duì)31家財(cái)險(xiǎn)公司在不同時(shí)間年度內(nèi)的橫截面數(shù)據(jù)逐一度量，選擇規(guī)模收益不變（CRS）假設(shè)得到的技術(shù)效率結(jié)果如表5。

財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率是公司在相同的產(chǎn)出條件下，最小的可能性投入與實(shí)際投入的比率；從產(chǎn)出的角度看是指在現(xiàn)有的承保技術(shù)水平下，財(cái)險(xiǎn)公司可以擴(kuò)大產(chǎn)出的能力。如果技術(shù)效率值小于1，那么公司應(yīng)通過(guò)技術(shù)進(jìn)步、合理化經(jīng)營(yíng)等方式提高技術(shù)效率。

從表5可以看出：2011—2013年，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率遠(yuǎn)低于澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司，2014年兩國(guó)之間差距縮小，2015年中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率均值已經(jīng)超過(guò)了澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司。值得一提的是，2011—2013年澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司表現(xiàn)出色，每年都有近一半公司站在了效率的前沿面上（效率值=1），其中WFI Insurance Ltd每年都技術(shù)有效。而中國(guó)沒(méi)有一家財(cái)險(xiǎn)公司能夠穩(wěn)定保持技術(shù)有效率。

微觀(guān)層面上，通過(guò)觀(guān)察中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率值可以發(fā)現(xiàn)：我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率差距較大，經(jīng)營(yíng)管理技術(shù)不能在市場(chǎng)中有效流通且缺乏淘汰機(jī)制。雖然我國(guó)幾乎每年都有財(cái)險(xiǎn)公司被選為效率前沿面，但是仍有很多公司的技術(shù)效率水平較為低下。在完善的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下，激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)該可以使得各個(gè)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率差異較小，但從表5的結(jié)果可以看出：我國(guó)財(cái)險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展還不完善，市場(chǎng)機(jī)制并不能淘汰技術(shù)效率低下的公司。反觀(guān)澳大利亞，除了Youi Pty Ltd、The Hollard Insurance Company Pty Ltd和QBE Insurance （Australia） Ltd技術(shù)效率較低外，其他公司的技術(shù)效率均值都較為接近，很多公司在多個(gè)年份都技術(shù)有效，公司之間的技術(shù)效率差距相比我國(guó)小了許多。

SBM模型在度量橫截面數(shù)據(jù)上確實(shí)帶來(lái)了很多有用的信息，但是這個(gè)模型有兩個(gè)問(wèn)題：第一，由于SBM模型只能分析橫截面數(shù)據(jù)，這就導(dǎo)致每年選取不同的財(cái)險(xiǎn)公司為效率前沿面，每年選擇的參照物是不同的。因此，針對(duì)表5進(jìn)行的橫向比較是不準(zhǔn)確的。第二，2011—2013年，澳大利亞每一年被選為效率前沿面的公司占到了近一半之多，度量出的效率區(qū)分度仍然需要提高。

（二）DEA窗口分析度量面板數(shù)據(jù)

本文根據(jù)Farrell提出的效率分解理論，使用DEA窗口分析法對(duì)31家財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率進(jìn)行度量。

1. 技術(shù)效率。DEA窗口分析是通過(guò)相似于移動(dòng)平均的方法把處于不同年份的決策單元區(qū)別對(duì)待，通過(guò)建立窗口來(lái)增加決策單元的個(gè)數(shù)并結(jié)合不同窗口下效率的度量值來(lái)綜合評(píng)價(jià)一個(gè)決策單元效率的方法（Charnes，1985）。

使用DEA窗口分析首先需要選擇窗口的寬度d，如果研究總時(shí)長(zhǎng)為T(mén)，那么可以建立T+1-d個(gè)窗口。然而對(duì)于窗口寬度d的選擇，學(xué)術(shù)界至今沒(méi)有提出相關(guān)的理論。本文按照文獻(xiàn)中的普遍做法，選擇窗口寬度d=3⑨，由于本研究的時(shí)間長(zhǎng)度T=5，那么自然就建立了3個(gè)窗口（W1、W2、W3），每個(gè)決策單元（DMU）在每個(gè)窗口中可以得到d=3個(gè)效率值，代表了同一公司的效率變化趨勢(shì)，最后取每個(gè)年份上的效率均值作為最終在橫截面和時(shí)間序列上均可比較的效率值。以中國(guó)人壽財(cái)險(xiǎn)為例，表6是DEA窗口分析的詳細(xì)測(cè)算結(jié)果。最終整理出的31家財(cái)險(xiǎn)公司在橫截面和時(shí)間序列上均可比的技術(shù)效率值見(jiàn)表7。

由表7可以直觀(guān)看出，使用窗口分析得到的結(jié)果不僅比SBM更加有區(qū)分度， 而且極小效率值也較少出現(xiàn)，模型得到的結(jié)果更為恰當(dāng)。從近5年的均值來(lái)看，澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的效率表現(xiàn)要好于中國(guó)。其中，Aai Ltd、AIG Australia Ltd、WFI Insurance Ltd、Victoria Managed Insurance Authority和Insurance Manufacturers of Australia Pty Ltd分別有2—3次處在前沿面上。其中WFI Insurance Ltd的效率值高達(dá)0.98，是31家財(cái)險(xiǎn)公司中效率最高的。Workcover Queensland、Catholic Church Insurance Ltd和Avant Insurance Ltd的效率均值也都在0.74以上。 Youi Pty Ltd（0.31）、QBE Insurance（Australia）Ltd（0.31）和The Hollard Insurance Company Pty Ltd（0.27）是澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司中表現(xiàn)最差的。反觀(guān)中國(guó)，除了中華聯(lián)合財(cái)險(xiǎn)（0.62）、安盛天平財(cái)險(xiǎn)（0.52）和永安財(cái)險(xiǎn)（0.50）之外，其余中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司效率都在0.50以下，表現(xiàn)差強(qiáng)人意。

多數(shù)澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司近5年來(lái)的技術(shù)效率均值高于中國(guó)可能歸功于其開(kāi)展先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)化承保方式要早于中國(guó)。澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司官網(wǎng)大多在很早以前就開(kāi)始提供網(wǎng)絡(luò)保單，投保人只需輸入個(gè)人信息便能計(jì)算出保費(fèi)金額等信息。如果投保人滿(mǎn)意可以在網(wǎng)上填寫(xiě)投保單，保險(xiǎn)人在后臺(tái)做出是否承保的決定。但是隨著近幾年我國(guó)保險(xiǎn)公司網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營(yíng)模式的開(kāi)展，澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)優(yōu)勢(shì)已經(jīng)不復(fù)存在。通過(guò)觀(guān)察表7最后一列我們可以看出，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率值增長(zhǎng)勢(shì)頭強(qiáng)勁，尤其是中小型財(cái)險(xiǎn)公司如天安財(cái)險(xiǎn)、華泰財(cái)險(xiǎn)、永誠(chéng)財(cái)險(xiǎn)、華安財(cái)險(xiǎn)、永安財(cái)險(xiǎn)2011—2015年技術(shù)效率均值增長(zhǎng)高達(dá)4—12倍，而澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率卻呈現(xiàn)出小幅的負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。這說(shuō)明我國(guó)同澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率差距越來(lái)越小，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)、操作、管理技術(shù)水平有了提升。此外，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率差距也在逐漸縮小，這意味著我國(guó)財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng)技術(shù)不能有效流通且缺乏有效淘汰機(jī)制的現(xiàn)象也正在改善。

圖1也可以很好地佐證上述部分觀(guān)點(diǎn)，從圖1可以看出：我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率均值2013年開(kāi)始飆升，從0.36增長(zhǎng)到0.67，增幅高達(dá)近95%。到2015年，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率已經(jīng)超過(guò)了澳大利亞。而澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司恰巧呈現(xiàn)相反的趨勢(shì)，自從2013年后，該國(guó)保險(xiǎn)公司的效率均值一路下行。

2. 純技術(shù)效率。使用規(guī)模收益可變 （VRS） 假設(shè)，依然通過(guò)DEA窗口分析得到各公司橫截面和時(shí)間序列上均可比的純技術(shù)效率值。純技術(shù)效率值是剔除了公司規(guī)模因素影響后真正由技術(shù)原因影響的效率值，是在既定規(guī)模下保險(xiǎn)公司可控的部分，對(duì)技術(shù)效率的進(jìn)一步分解不僅可以度量出規(guī)模效率，也使得我們對(duì)公司純技術(shù)層面的效率有更精確的認(rèn)識(shí)。

對(duì)表8中剔除了保險(xiǎn)公司規(guī)模影響后的純技術(shù)效率的解釋同表7類(lèi)似?？梢钥闯鎏蕹似髽I(yè)規(guī)模影響后，澳大利亞產(chǎn)險(xiǎn)公司的純效率值比表7展示的結(jié)果還要高。除了Allianz Australia Insurance Ltd（0.65）和QBE Insurance（Australia）Ltd（0.32）在澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司中純技術(shù)效率表現(xiàn)稍差以外，幾乎每家保險(xiǎn)公司都至少1次被選為前沿面。WFI Insurance Ltd財(cái)險(xiǎn)公司更是在所有年份中均被選為前沿面企業(yè)，而The Hollard Insurance Company Pty Ltd、Victoria Managed Insurance Authority和Youi Pty Ltd也都近乎達(dá)到純技術(shù)有效。

中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司中僅中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)公司的純技術(shù)效率接近1，除平安財(cái)險(xiǎn)（0.72）、中華聯(lián)合財(cái)險(xiǎn)（0.65）、華泰財(cái)險(xiǎn)（0.62）和安盛天平財(cái)險(xiǎn)（0.62）外，其余財(cái)險(xiǎn)公司的純技術(shù)效率值都低于0.60。

大多數(shù)中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司，尤其是中小型公司純技術(shù)效率水平處于增長(zhǎng)期，只有安盛天平財(cái)險(xiǎn)、英大泰和財(cái)險(xiǎn)和中華聯(lián)合財(cái)險(xiǎn)呈現(xiàn)下跌的趨勢(shì)。值得一提的是，安盛天平財(cái)險(xiǎn)公司2014年由天平車(chē)險(xiǎn)同安盛保險(xiǎn)合并而成，合并后的企業(yè)需要時(shí)間磨合，這可能是其2014年技術(shù)效率水平不增反減的一個(gè)原因，2015年，其技術(shù)效率值不僅恢復(fù)到了2013年的水平（0.54）且有小幅上漲（0.61）。

通過(guò)圖2可以直觀(guān)地感受2011—2015年中澳兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司純技術(shù)效率均值的變化趨勢(shì)。5年間我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的純技術(shù)效率均值增長(zhǎng)了58%，2015年已經(jīng)高達(dá)0.78。澳大利亞財(cái)險(xiǎn)業(yè)發(fā)展了多年，在剔除了企業(yè)規(guī)模的影響后，2013年行業(yè)內(nèi)大多數(shù)公司的技術(shù)水平可以構(gòu)成前沿面，但是最近兩年澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的純技術(shù)效率經(jīng)歷了大幅度的下滑。

3. 規(guī)模效率。規(guī)模效率衡量的是企業(yè)是否在最優(yōu)規(guī)模條件下生產(chǎn)。表9給出了各公司在橫截面和時(shí)間序列上均可比的規(guī)模效率值，從中我們可以發(fā)現(xiàn)：2013年后，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的規(guī)模效率表現(xiàn)總體好于澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司。

首先，多數(shù)中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的規(guī)模效率均值都在0.72以上，中華聯(lián)合財(cái)險(xiǎn)和陽(yáng)光保險(xiǎn)效率更是分別高達(dá)0.97和0.95。澳大利亞除了Aai Ltd、AIG Australia Ltd、WFI Insurance Ltd、Insurance Manufacturers of Australia Pty Ltd、Victoria Managed Insurance Authority 和Workcover Queensland有2—3次被認(rèn)為是規(guī)模有效之外，QBE Insurance（Australia）Ltd（0.96）、Chubb Insurance Company of Australia Ltd（0.97）、CGU Insurance Ltd（0.94）和Catholic Church Insurance Ltd（0.94）的表現(xiàn)也可圈可點(diǎn)，但是澳大利亞有兩家財(cái)險(xiǎn)公司的規(guī)模效率值是所有31家公司中最低的?？梢?jiàn)，澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的規(guī)模效率兩極分化現(xiàn)象較為嚴(yán)重，有些財(cái)險(xiǎn)公司已接近規(guī)模效率最優(yōu)狀態(tài)，而有的公司離最優(yōu)化規(guī)模還有很長(zhǎng)一段距離。

其次，通過(guò)對(duì)比同一公司在不同年份的數(shù)據(jù)可以看到：大多數(shù)中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司朝著更優(yōu)化的規(guī)模前進(jìn)。而澳大利亞多數(shù)財(cái)險(xiǎn)公司的規(guī)模效率或者變化不大，或者反而呈下降趨勢(shì)。

圖3也能部分支撐上述結(jié)論?？梢钥闯?，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的規(guī)模效率均值從2011年的0.69增長(zhǎng)到2015年的0.88，增幅達(dá)到了27%；澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的規(guī)模效率在經(jīng)歷了2011—2014年短暫上行后快速下調(diào)，2015年降至5年來(lái)的最低水平 （0.70） ?？傮w說(shuō)來(lái)，2013年以后中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司在規(guī)模效率上的表現(xiàn)優(yōu)于澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司。

Coelli（1996）提出：判斷規(guī)模無(wú)效率決策單元究竟處于規(guī)模報(bào)酬遞增還是規(guī)模報(bào)酬遞減的階段可以通過(guò)比較在規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)條件下算出的技術(shù)效率和在規(guī)模收益可變假設(shè)條件下算出的純技術(shù)效率。當(dāng)兩者不相等時(shí)，決策單元處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段；當(dāng)兩者相等時(shí)，決策單元處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段。本文根據(jù)Coelli（1996）的理論，結(jié)合DEA-Solver軟件在SBM模型規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)和規(guī)模收益可變假設(shè)條件下得出的效率值，整理得到表10。

從表10可以看出，同一公司在5年時(shí)間內(nèi)規(guī)模報(bào)酬?duì)顩r變化不大。在中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司中，大型財(cái)險(xiǎn)公司如中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)、中國(guó)太平洋財(cái)險(xiǎn)和平安財(cái)險(xiǎn)由于公司規(guī)模擴(kuò)張過(guò)大而處于邊際報(bào)酬遞減階段，這些公司應(yīng)當(dāng)適當(dāng)縮小規(guī)模以獲得最優(yōu)的規(guī)模效率。太平財(cái)險(xiǎn)、華泰財(cái)險(xiǎn)、永誠(chéng)財(cái)險(xiǎn)、安盛天平財(cái)險(xiǎn)和英大泰和財(cái)險(xiǎn)在多數(shù)年份均處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)擴(kuò)大公司規(guī)模。在所有中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司中，沒(méi)有一家公司在所有可獲取年份里均保持規(guī)模報(bào)酬不變，而澳大利亞有5家規(guī)模有效公司，它們分別是Aai Ltd、Catholic Church Insurance Ltd、Chubb Insurance Company of Australia Ltd、Insurance Manufacturers of Australia Pty Ltd以及Victoria Managed Insurance Authority。同中國(guó)相類(lèi)似，澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司規(guī)模也呈現(xiàn)出了兩極分化的趨勢(shì)。Allianz Australia Insurance Ltd、Insurance Australia Group Ltd和QBE Insurance （Australia） Ltd因?yàn)橐?guī)模過(guò)大而在多數(shù)年份處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，而Avant Insurance Ltd和Youi Pty Ltd在多數(shù)年間處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。

（三）對(duì)比DEA方法下不同模型度量出的技術(shù)效率值

為了使得研究更加全面，本文把BCC、SBM模型和DEA窗口分析三個(gè)不同模型下度量出的技術(shù)效率均值在2011—2015年的變化進(jìn)行了比較。從圖4可以看到，三種不同方法度量出的結(jié)果均顯示出震蕩調(diào)整后的反彈上升趨勢(shì)。2011—2013年間，不同模型度量出的效率均值變化趨勢(shì)略有不同，但是變化值都不大。2013年后，所有模型都顯示出技術(shù)效率值有較大幅度的提升。此外，我們還證明了SBM和DEA窗口分析的確是兩種比BCC更加嚴(yán)格的效率評(píng)價(jià)方法，前兩者把松弛變量這一無(wú)效率的因素也考慮在內(nèi)，擴(kuò)大了不同決策單元之間的區(qū)分度。

五、結(jié)論

對(duì)中澳兩國(guó)31家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司在2011—2015年間的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行了度量，得出如下結(jié)論：

第一，2011—2013年中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率遠(yuǎn)低于澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司，2014年兩國(guó)之間差距在慢慢縮小，2015年中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率均值已經(jīng)超過(guò)了澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司。觀(guān)察兩國(guó)效率均值的變化可以看出，2013年是兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，在經(jīng)歷了不同程度的下跌后，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司技術(shù)效率反彈，而澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司跌至低谷，最終被中國(guó)反超。但是，通過(guò)對(duì)比同一年間兩國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司效率值時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司之間的技術(shù)效率差距相比中國(guó)小了許多。

第二，大多中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司，尤其是中小型公司的純技術(shù)效率水平處于增長(zhǎng)期，但是2015年前中澳之間純技術(shù)效率的差距依舊明顯。澳大利亞幾乎每家保險(xiǎn)公司都至少1次被選作前沿面，其中WFI Insurance Ltd財(cái)險(xiǎn)公司更是所有年份均被選為前沿面企業(yè)，The Hollard Insurance Company Pty Ltd、Victoria Managed Insurance Authority和Youi Pty Ltd也都近乎達(dá)到純技術(shù)有效。中國(guó)僅人保財(cái)險(xiǎn)公司的純技術(shù)效率接近1，多數(shù)財(cái)險(xiǎn)公司的效率值都低于0.6，這折射出我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司之間的純技術(shù)效率差距也較大。

第三，在規(guī)模效率方面，我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司表現(xiàn)良好，澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司的規(guī)模效率兩極分化較為嚴(yán)重。此外，雖然我國(guó)財(cái)產(chǎn)公司的總體規(guī)模效率在2013年已超過(guò)澳大利亞財(cái)險(xiǎn)公司，但其仍有提升空間。

最后，中國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司，尤其中小型的財(cái)險(xiǎn)公司，各項(xiàng)效率均值在被研究的五年區(qū)間內(nèi)均呈現(xiàn)總體上漲的勢(shì)頭，并在2015年反超澳大利亞。我國(guó)各財(cái)險(xiǎn)公司之間技術(shù)效率差距也在逐漸縮小，這說(shuō)明我國(guó)財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)管理正日趨規(guī)范，財(cái)險(xiǎn)業(yè)市場(chǎng)也趨于完善。

注：

①數(shù)據(jù)均來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)（http：//192.168.30.82：91/page/Default.aspx）。

②考慮到安邦財(cái)險(xiǎn)公司每年度會(huì)計(jì)報(bào)表中，同一年份數(shù)據(jù)差別較大，可能存在失真的情況，本文沒(méi)有測(cè)算此公司效率?？紤]到中國(guó)出口信用保險(xiǎn)作為政策性保險(xiǎn)公司同一般財(cái)險(xiǎn)業(yè)務(wù)有很大不同，故也舍棄?？紤]到中國(guó)財(cái)險(xiǎn)再保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)財(cái)產(chǎn)再保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，而其他公司主要做原保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，所以，本文也不考慮此公司。

③該數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)站：http：//www.bvdinfo.com/en-gb/our-products/company-information/international-products/orbis-insurance.

④投資資產(chǎn)=貨幣資本+拆出資本+交易性金融資產(chǎn)+衍生金融資產(chǎn)+買(mǎi)入返售金融資產(chǎn)+保護(hù)質(zhì)押貸款+定期存款+可供出售金融資產(chǎn)+持有至到期投資+長(zhǎng)期股權(quán)投資+投資性房地產(chǎn)（彭雪梅，2010）。

⑤包括業(yè)務(wù)及管理費(fèi)、手續(xù)費(fèi)及傭金支出和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)營(yíng)業(yè)稅。

⑥承保利潤(rùn)=已賺保費(fèi)-賠付支出+攤回賠付支出-提取保險(xiǎn)責(zé)任準(zhǔn)備金+攤回保險(xiǎn)責(zé)任準(zhǔn)備金-分保費(fèi)+攤回分保費(fèi)-手續(xù)費(fèi)及傭金-業(yè)務(wù)及管理費(fèi)-保險(xiǎn)業(yè)務(wù)營(yíng)業(yè)稅及附加（彭雪梅，2010）。

⑦投資收益=投資收益-對(duì)聯(lián)營(yíng)企業(yè)的投資收益+公允價(jià)值的變動(dòng)損益+可供出售金融資產(chǎn)公允價(jià)值變動(dòng)-投資資產(chǎn)減值損失-投資業(yè)務(wù)營(yíng)業(yè)稅金及附加（彭雪梅，2010）。

⑧澳大利亞數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)換匯處理，年平均匯率數(shù)據(jù)來(lái)源于OANDA數(shù)據(jù)庫(kù)。

⑨本文分別測(cè)算了窗口寬度d=1—5下的效率值，發(fā)現(xiàn)結(jié)果出入并不大。

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