中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)效率動(dòng)態(tài)變化的malmquist指數(shù)分析-po(完整版)
【正文】 量的選擇一般要求n 滿足評(píng)價(jià)的要求n 滿足模型需要n 重要n 可獲得二、變量、數(shù)據(jù)、樣本的選擇（一）投入、產(chǎn)出變量的選擇產(chǎn)出變量的選擇n 保費(fèi)收入n 保單的成本和件數(shù)n 利潤(rùn)n 提供的風(fēng)險(xiǎn)：風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)、中介服務(wù)；投入變量n 勞動(dòng)人數(shù)n 物料費(fèi)用n 資本費(fèi)用本論文變量、數(shù)據(jù)的選擇：n 產(chǎn)出變量： Y1： 保險(xiǎn)公司賠償或給付； Y2： 準(zhǔn)備金增加及投資收益的和；n 投入變量： X1： 企業(yè)勞動(dòng)人數(shù)； X2： 費(fèi)用金額； X3： 注冊(cè)資本金；二、變量、數(shù)據(jù)、樣本的選擇 在觀察 Malmquist指數(shù)變化的時(shí)候，由于該模型要求樣本具有 5年連續(xù)的數(shù)據(jù)，因此在研究 Malmquist指數(shù)時(shí)，每一年樣本個(gè)數(shù)為 23家（見(jiàn)下表）， 1999—2023年，合計(jì) 115個(gè)樣本值。n Malmquist指數(shù)測(cè)度了在時(shí)期 t的技術(shù)條件下，從時(shí)期 t到 t+1的技術(shù)效率的變化。保險(xiǎn)業(yè)效率的提高有賴(lài)于微觀保險(xiǎn)企業(yè)資源配置的合理和效率的提高。例如：從競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)為壟斷將導(dǎo)致產(chǎn)出減少而利潤(rùn)上升，配置效率下降，但經(jīng)濟(jì)效益上升；企業(yè)的垂直聯(lián)合，建立 “ 大而全 ” 的企業(yè)，降低了配置效率，但卻使經(jīng)濟(jì)效益提高； 一、本論文研究的概念和方法 效率的內(nèi)涵大于效益，它是對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)運(yùn)行狀態(tài)的更全面更高級(jí)的評(píng)述。而工業(yè)化國(guó)家的壽險(xiǎn)、非壽險(xiǎn)的年增長(zhǎng)率分別為%和 %[1] [1] Sigma， 2023年第 5期，第 3頁(yè)。 侯晉、朱磊： “ 我國(guó)保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)效率的非壽險(xiǎn)的實(shí)證分析 ” ，《 南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究 》 2023年 4期 ；216。一、本論文研究的概念和方法 保險(xiǎn)業(yè)效率是商業(yè)性保險(xiǎn)公司在保證償付能力和實(shí)現(xiàn)盈利的基礎(chǔ)上，有效配置保險(xiǎn)資源并最大限度的推動(dòng)社會(huì)資源的流動(dòng)，是保險(xiǎn)業(yè)投入產(chǎn)出能力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力和可持續(xù)發(fā)展能力的總稱(chēng)。生產(chǎn)效率研究的方法非參數(shù)方法數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 DEA (Data Envelopment analysis)Charnes, Cooper and Rhodes(1978)Banker, Charnes, and Cooper(1984)參數(shù)方法確定性前沿法所有可控及不可控因素都?xì)w入誤差項(xiàng)中隨機(jī)前沿法 SFA（ Stochastic frontier approach）Aigner, Schmidt1977Stevenson1980 截尾正態(tài)分布Greene1980兩個(gè)參數(shù)的 GammaLee1993四個(gè)參數(shù)的 Peason分布無(wú)分配法 DFA（ DistributionFree approach）一、本論文研究的概念和方法n 本文采取生產(chǎn)前沿面研究的非參數(shù)方法中的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 DEA（ Data Envelopment analysis） 方法，可以計(jì)算給定樣本中多個(gè)決策單元的相對(duì)效率 值，其方法是將樣本中每個(gè)機(jī)構(gòu)的投入和產(chǎn)出進(jìn)行加權(quán)平均后與樣本中的最佳機(jī)構(gòu)相比，由此得出樣本中哪些機(jī)構(gòu)有效以及哪些無(wú)效。 按照 Fish
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