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保险企业的投入产出实证分析—以中国平安保险

日期:2023-01-06 阅读量:0 所属栏目:工商管理论文


论文导读::本文目的是用企业的原始数据创新的拟合出的投入产出模型。保险企业的投入产出实证分析—以中国平安保险集团为例。
论文关键词:投入产出模型,协整检验产出弹性

  一、引言
  保险公司是经营风险的特殊行企业,客观上也存在着生产函数。于规模收益究竟是递增还是递减以及生产要素的产出弹性等问题,直接关系到该企业资源的最优配置状态以及企业决策的制定。通过对其生产函数的深入研究,可以达到提高生产效率的目的。
  国内学者在保险领域已做了大量研究。袁金芳(2006)认为包括保险业在内的我国金融中介对经济增长的促进作用主要是通过提高储蓄率和资本形成率两条途径来实现的,而资本的产出率并未相应提高。田瑞波(2005)认为中国保险业发展属于经济带动型,虽然其发展与经济增长之间存在着长期的内在关系,但保险业增长对经济增长的促进作业不显著。吕秀萍(2007)运用DEA方法研究表明,中国保险业的规模效率基本保持较佳水平,而技术效率水平较低且呈现下降趋势。赵旭(2007)认为,从构成上看,存在着保险业技术进步和效率损失并存的格局。上述文献仅在保险行业增长、保险行业效率方面开展了比较深入的研究,但并没有拟合保险企业生产函数,做进一步的讨论。本文目的是用企业的原始数据创新的拟合出的投入产出模型,对其生产函数进行深入的研究,加以获得更多结论。
  中国平安集团是中国第一家以保险为核心的毕业论文ppt,融证券、信托、银行等多元金融业务为一体的高效的金融服务集团,于2009年跻身于世界500强行列。从保费收入来衡量,平安人寿为中国第二大寿险公司,平安产险为中国第三大产险公司。截止到2008年12月31日,集团总资产为人民币7,547.18亿元,权益总额为人民币856.96亿元,公司通过旗下各专业子公司共为超过4,000万名个人客户及约200万名公司客户提供了保险保障、投资理财等各项金融服务。基于此,本文选取中国平安集团作为保险企业的典型样本,以1996 -2008的时间序列数据为研究对象,定量分析其生产函数的形式及构成,定性分析得出相应的政策建议。
  二、模型的设定
  企业进行生产的过程就是从投入生产要素到生产出产品的过程。生产要素一般包括诸如劳动力、设备、原材料、机器厂房及技术等。生产过程中生产要素的投入量和产品的产出量之间的关系,可以用生产函数来表示核心期刊。生产函数表示在一定的时期内,技术水平不变的情况下,生产中所使用的各种生产要素的数量与所能生产的最大产量之间的关系。
  假定,…表示生产过程中所需要投入的n种要素,Y表示产出,则生产函数的一般表达式为:
  
   研究企业的生产函数,如果能够详尽地分析出企业投入要素与产出的关系当然最好不过,但这往往比较复杂。通常的处理办法就是将众多的投入要素分成两类:劳动力投入(L)和资本投入(K),因此得到简单的生产函数为:
  
  1928 年美国经济学家、数学家柯布(Charles W. Cobo)和道格拉斯(Paul Howard Douglas)在继承与发展前人研究成果的基础上, 将产出和投入的关系简化为以下C-D生产函数:
  (模型一)
   模型一为经典的C-D生产函数模型。其中,A是无法观测的技术因素,和分别代表了产量对资本投入和劳动投入的弹性。对C-D生产函数取对数得到下式:
  (模型二)
  全对数线性模型除估计方法的便利之外,其明显的优势在于:它可以直接通过变量的系数得出产出弹性并进一步估计出规模收益。
  本文采用模型二,并以中国平安集团的数据为例毕业论文ppt,对保险企业的投入产出进行研究。
  三、变量选取和数据来源
  对模型中所涉及到的产出、资本和劳动力三个变量,分别采取中国平安集团的保险业务收入、固定资产和职工人数指标作为衡量。保险业务收入是反应保险企业产出的重要指标,这里用该指标作为产出Y的替代;选取各年度的固定资产作为资本存量K的替代;各年度职工人数(不包括保险代理人等业务人员)作为劳动力L的替代。
  本文采用年度数据,样本区间为1996—2008年。本文所涉及的数据均来自各年度《中国保险年鉴》,保险业务收入已经用GDP平减指数平减,固定资产已用固定资产投资价格指数平减,均剔除了价格影响。表1是平安集团1996年—2008年各指标的相关数据。
  表1 平安集团保险业务收入、固定资产、职工人数
  

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年 份

保险业务收入(百万)

固定资产(百万)

职工人数(人)

1996

10504.40

1483.37

13839

1997

15915.60

3180.46

23966

1998

17659.89

4277.55

10082

1999

22309.48

4342.47

14523

2000

26832.16

4372.15

20390

2001

46318.60

4507.21

26256

2002

62908.06

5318.59

34440

2003

66125.82

5511.00

35999

2004

63902.82

5316.68

39564

2005

73086.21

6061.41

43090

2006

86209.00

7269.08

52229

2007

97766.39

7711.66

70849

2008

128039.08

7290.17

61361