王向楠 邊文龍

摘要：考慮到不同企業(yè)所在地區(qū)的資源稟賦等環(huán)境因素存在差異，本文以一家企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與該企業(yè)所在市場(chǎng)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的差異度來(lái)度量該企業(yè)的專業(yè)化，稱之為“相對(duì)專業(yè)化”。本文以2006—2016年中國(guó)地級(jí)（及以上）地區(qū)的壽險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的分產(chǎn)品部門的數(shù)據(jù)為樣本?？紤]到專業(yè)化常常是內(nèi)生變量，本文利用數(shù)據(jù)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，為專業(yè)化構(gòu)造了合適的工具變量。通過(guò)回歸分析發(fā)現(xiàn)：壽險(xiǎn)公司的專業(yè)化程度提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，賠付風(fēng)險(xiǎn)將降低1711～2377個(gè)百分點(diǎn)，退保風(fēng)險(xiǎn)將降低070～164個(gè)百分點(diǎn)；專業(yè)化對(duì)賠付風(fēng)險(xiǎn)和退保風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)向影響在金融危機(jī)期間強(qiáng)于其他期間，在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)作用越強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：專業(yè)化；相對(duì)測(cè)度；風(fēng)險(xiǎn)；內(nèi)生性；保險(xiǎn)

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1002-2848-2018（02）-0038-10

一、 引 言

企業(yè)的專業(yè)化/多元化戰(zhàn)略是公司金融、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、戰(zhàn)略管理領(lǐng)域的一個(gè)重要話題。在已有相關(guān)文獻(xiàn)中，度量企業(yè)的專業(yè)化/多元化時(shí)普遍使用產(chǎn)品種類數(shù)目、最大產(chǎn)品部門的收入占企業(yè)總收入的比重、產(chǎn)品層面收入的赫希曼-赫芬達(dá)爾指數(shù)（HirschmanHerfindahl Index，HHI）、產(chǎn)品層面收入的熵（Entropy）等指標(biāo)[1-2]。不過(guò)，這些測(cè)量集中度/分散度的指標(biāo)無(wú)法反映企業(yè)所在地區(qū)的資源稟賦等環(huán)境方面的因素，至少在以下兩種情況下，對(duì)專業(yè)化/多元化的度量存在不足。（1）整個(gè)產(chǎn)業(yè)中有一兩種主導(dǎo)型產(chǎn)品。假設(shè)A企業(yè)80%的收入來(lái)自產(chǎn)業(yè)中的一種主導(dǎo)產(chǎn)品，其產(chǎn)品結(jié)構(gòu)是很普通的；B企業(yè)80%的收入來(lái)自產(chǎn)業(yè)中的一種非主導(dǎo)產(chǎn)品，其產(chǎn)品結(jié)構(gòu)明顯有自己的側(cè)重。然而，根據(jù)傳統(tǒng)指標(biāo)度量的這兩家企業(yè)的專業(yè)化程度都會(huì)很高。（2）不同企業(yè)所處的具體市場(chǎng)環(huán)境存在較大的差異

。假設(shè)C企業(yè)所在地區(qū)的產(chǎn)品X和產(chǎn)品Y的規(guī)模之比為8∶2，D企業(yè)所在地區(qū)中產(chǎn)品X和產(chǎn)品Y的規(guī)模之比為5∶5或者2∶8。假設(shè)C企業(yè)和D企業(yè)的收入中均有80%來(lái)自產(chǎn)品X，20%來(lái)自產(chǎn)品Y，那么，C企業(yè)的專業(yè)化程度在傳統(tǒng)測(cè)度下會(huì)與D企業(yè)相同。然而，C企業(yè)的專業(yè)化程度應(yīng)當(dāng)?shù)陀贒企業(yè)。

企業(yè)是市場(chǎng)的替代，目標(biāo)市場(chǎng)的需求多樣性狀況會(huì)影響企業(yè)在各部門的資源配置情況，因此度量企業(yè)專業(yè)化程度時(shí)，特別是在不可貿(mào)易品（如保險(xiǎn)商品）領(lǐng)域，應(yīng)當(dāng)考慮其所在地區(qū)的資源稟賦等環(huán)境因素。本文基于Manhattan向量距離等測(cè)度，度量了一家企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)（視為向量1）與該企業(yè)所在地區(qū)中行業(yè)整體的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)（視為向量2）的差異度，作為該企業(yè)專業(yè)化的度量，稱之為“相對(duì)專業(yè)化”。本文以中國(guó)壽險(xiǎn)公司為研究樣本，是考慮到過(guò)去十幾年中，中國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)有50%以上的收入來(lái)自分紅壽險(xiǎn)產(chǎn)品，且中國(guó)不同地區(qū)的壽險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)存在較大的差異。中國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)屬于前文所說(shuō)的、采用傳統(tǒng)的專業(yè)化指標(biāo)會(huì)產(chǎn)生較大不足的情況，所以有必要采用考慮經(jīng)營(yíng)環(huán)境的專業(yè)化指標(biāo)。此外，我們收集到2006—2016年中國(guó)300多個(gè)地級(jí)（及以上）地區(qū)中4000多家壽險(xiǎn)分公司的分產(chǎn)品的收入和支出數(shù)據(jù)，為本文提供了難得的數(shù)據(jù)支持。

考慮到管理經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)進(jìn)行專業(yè)化/多元化經(jīng)營(yíng)的一個(gè)目標(biāo)，防控金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題很受關(guān)注，本文隨后分析相對(duì)專業(yè)化對(duì)壽險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)的影響。全樣本回歸分析發(fā)現(xiàn)：其他條件不變時(shí)，壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化程度提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，賠付風(fēng)險(xiǎn)將降低1711～2377個(gè)百分點(diǎn)，退保風(fēng)險(xiǎn)將降低070～164個(gè)百分點(diǎn)。進(jìn)一步，基于一些相關(guān)理論及其推論，本文研究了專業(yè)化-風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系是否在經(jīng)濟(jì)金融周期和地區(qū)維度上存在異質(zhì)性。分樣本回歸發(fā)現(xiàn)：在時(shí)期維度上，相對(duì)專業(yè)化的影響主要來(lái)自金融危機(jī)時(shí)期（2008—2012年），而非平常時(shí)期；在地區(qū)維度上，相對(duì)專業(yè)化的影響在東部、中部和西部地區(qū)依次減弱，反映出在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)和法制環(huán)境更好的地區(qū)，專業(yè)化戰(zhàn)略的收益更大。

研究專業(yè)化如何影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)結(jié)果的一個(gè)難題是，企業(yè)的專業(yè)化/多元化程度可能是內(nèi)生變量。這是因?yàn)槠髽I(yè)經(jīng)營(yíng)結(jié)果對(duì)其制定經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略可能有反向影響，如經(jīng)營(yíng)狀況更差的企業(yè)更會(huì)實(shí)施多元化戰(zhàn)略，以尋找新的績(jī)效增長(zhǎng)點(diǎn)[3]；此外，專業(yè)化還可能與經(jīng)營(yíng)結(jié)果一樣，都受到企業(yè)某些難以觀測(cè)的其他特征的影響[4]。對(duì)此，本文基于保險(xiǎn)業(yè)嚴(yán)格的“分地區(qū)”經(jīng)營(yíng)和監(jiān)管政策，利用數(shù)據(jù)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，為相對(duì)專業(yè)化指標(biāo)構(gòu)造了工具變量：公司i在除地區(qū)j之外的所有其他地區(qū)分公司作為一個(gè)整體的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與地區(qū)j的壽險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的差異度，進(jìn)而得到一致的估計(jì)結(jié)果。

在研讀學(xué)習(xí)已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文有三點(diǎn)新意。

（1）本文基于企業(yè)所處的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，度量企業(yè)的專業(yè)化程度，并研究其對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)結(jié)果的影響。

（2）本文基于中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)“分地區(qū)”的經(jīng)營(yíng)和監(jiān)管制度，為專業(yè)化指標(biāo)構(gòu)造了合適的工具變量，提高了估計(jì)結(jié)果的一致性。

（3）本文分析了“專業(yè)化和風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系”在不同經(jīng)濟(jì)景氣時(shí)期和不同地區(qū)之間的異質(zhì)性。

最后，已有關(guān)于專業(yè)化/多元化對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的國(guó)內(nèi)外研究結(jié)論之間存在著不小的分歧，這很可能部分歸因于很多文獻(xiàn)沒(méi)有有效處理企業(yè)所處環(huán)境狀況的差異、專業(yè)化變量的內(nèi)生性，以及專業(yè)化/多元化影響隨樣本特征而改變。

二、 壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化和風(fēng)險(xiǎn)

本部分說(shuō)明中國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的差異、如何從相對(duì)角度度量壽險(xiǎn)公司的專業(yè)化以及如何度量壽險(xiǎn)公司的兩種風(fēng)險(xiǎn)。

（一）壽險(xiǎn)業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的空間分異性

本文從相對(duì)角度度量壽險(xiǎn)公司的專業(yè)化的一個(gè)主要原因是，中國(guó)各地區(qū)壽險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)存在空間分異性（Spatial Stratified Heterogeneity）。我們從《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》中收集和計(jì)算了2016年中國(guó)325個(gè)地級(jí)（及以上）地區(qū)的壽險(xiǎn)業(yè)保費(fèi)收入中6個(gè)壽險(xiǎn)險(xiǎn)種的比重。借鑒Wang等[5]的做法，計(jì)算了反映各個(gè)指標(biāo)的空間分異程度的q統(tǒng)計(jì)量，如下：

q=1-∑7h=1Nhσ2h/Nσ2（1）

式中，h表示7個(gè)地理區(qū)域，N和σ2分別表示計(jì)算某個(gè)指標(biāo)的樣本總量（地級(jí)單位總數(shù)）和標(biāo)準(zhǔn)差，Nh和σ2h分別表示地理區(qū)域h的樣本量和方差。q表示總體方差被各層解釋的百分比，取值范圍為[0，1]，值越大表示空間分異性越強(qiáng)。

從表1可知：（1）在中國(guó)的7大地理區(qū)域中，普通壽險(xiǎn)的占比在三分之一左右，分紅壽險(xiǎn)的占比在一半左右，故壽險(xiǎn)業(yè)有一兩種主導(dǎo)性產(chǎn)品；（2）6種壽險(xiǎn)占比的q統(tǒng)計(jì)量均達(dá)到了1‰的統(tǒng)計(jì)顯著性，故壽險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)存在統(tǒng)計(jì)上顯著的空間分異性。因此，在度量各地區(qū)壽險(xiǎn)公司的專業(yè)化時(shí)，采用考慮了經(jīng)營(yíng)環(huán)境的相對(duì)指標(biāo)比采用傳統(tǒng)的、基于集中度的度量指標(biāo)更為合理。

（二）壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化指標(biāo)

本文將位于地區(qū)j的壽險(xiǎn)分公司i記為“公司i（j）”。將公司i（j）的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和地區(qū)j的壽險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)視為兩個(gè)向量，通過(guò)計(jì)算這兩個(gè)向量的“距離”，得到公司i（j）的相對(duì)專業(yè)化，記為Spei（j）。本文主要基于最常使用的向量距離測(cè)度——Manhattan距離來(lái)度量相對(duì)專業(yè)化，如下

為表述簡(jiǎn)潔，本小節(jié)的變量中省略了反映時(shí)期的腳標(biāo)t。：

表1 壽險(xiǎn)業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的空間分異性

注：華北地區(qū)包括北京、天津、山西、河北和內(nèi)蒙古中部，東北地區(qū)包括遼寧、吉林、黑龍江和內(nèi)蒙古東部的呼倫貝爾、興安、通遼、赤峰，華東地區(qū)包括上海、江蘇、浙江、安徽、山東和福建，華中地區(qū)包括河南、湖北、湖南和江西，華南地區(qū)包括廣東、廣西和海南，西南地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南和西藏，西北地區(qū)包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆和內(nèi)蒙古的阿拉善。

Spe_MDi（j）=12∑k|wi（j），k-mj，k|（2）

式中，wi（j），k表示公司i（j）的保費(fèi)收入中來(lái)自于產(chǎn)品k的比重，mj，k表示地區(qū)j的壽險(xiǎn)業(yè)的保費(fèi)收入中來(lái)自產(chǎn)品k的比重。Spe_MDi（j）的取值范圍為0到1，取值越大，表示公司i與所在地區(qū)壽險(xiǎn)市場(chǎng)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的差異越大，相對(duì)專業(yè)化程度就越高。Manhattan距離測(cè)度及其變形已經(jīng)被用于度量某個(gè)地區(qū)相對(duì)于一國(guó)中的其他地區(qū)或者某個(gè)國(guó)家相對(duì)于其他國(guó)家的專業(yè)化程度。

Manhattan距離測(cè)度的計(jì)算中對(duì)不同市場(chǎng)規(guī)模的產(chǎn)品給予了同等對(duì)待，作為穩(wěn)健性分析，我們也使用另外兩種向量距離測(cè)度。

基于Euclidean向量距離測(cè)度度量相對(duì)專業(yè)化，計(jì)算如下：

Spe_EDi（j）=12∑k（wi（j），k-mj，k）2（3）

式中，∑k（wi（j），k-mj，k）2是Euclidean距離，其值介于0和2之間，取值越大表示公司i（j）與所在地區(qū)壽險(xiǎn)市場(chǎng)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的差異越大，將其除以2使其值標(biāo)準(zhǔn)化為0和1之間。由于（wi（j），k-mj，k）的值小于1，所以Euclidean距離測(cè)度增加了小險(xiǎn)種的重要性。Euclidean距離曾被Cai等[6]用于度量美國(guó)兩兩銀行在辛迪加貸款上的差異度。

基于JeffreysMatusita向量距離測(cè)度度量相對(duì)專業(yè)化，計(jì)算如下：

Spe_JMi（j）=12∑k（wi（j），k-mj，k）2（4）

式中，∑k（wi（j），k-mj，k）2是JeffreysMatusita距離，其值介于0和2之間，取值越大表示公司i（j）與所在地區(qū)壽險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的差異越大，將其除以2使其值標(biāo)準(zhǔn)化為0和1之間。由于wi（j），k和mj，k的值均小于1，Spe_JM增加了大險(xiǎn)種的重要性。

（三）壽險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)

金融保險(xiǎn)企業(yè)的主要業(yè)務(wù)均有現(xiàn)金流對(duì)應(yīng)，賠付和退保是壽險(xiǎn)業(yè)務(wù)的兩項(xiàng)主要現(xiàn)金流出項(xiàng)目，所以本文從這兩個(gè)角度度量壽險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)。

（1）賠付風(fēng)險(xiǎn)。保險(xiǎn)的基本功能是損失補(bǔ)償，保險(xiǎn)公司要在保險(xiǎn)合同約定的事項(xiàng)發(fā)生后，向投保人賠付保險(xiǎn)金，因此賠付風(fēng)險(xiǎn)是保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)的基本風(fēng)險(xiǎn)。本文使用一家壽險(xiǎn)公司的“賠付支出”除以“保費(fèi)收入”度量其賠付風(fēng)險(xiǎn)，記為L(zhǎng)ossRisk。

（2）退保風(fēng)險(xiǎn)。退保風(fēng)險(xiǎn)是宏觀決策層非常關(guān)注的變量，如多年以來(lái)中國(guó)人民銀行聯(lián)合其他相關(guān)部門發(fā)布的《金融穩(wěn)定報(bào)告》均以一定的篇幅寫到，保險(xiǎn)業(yè)要提高對(duì)退保事件的應(yīng)對(duì)能力，切實(shí)維護(hù)金融穩(wěn)定

如《金融穩(wěn)定報(bào)告2016》寫到，“防范滿期給付和非正常退保風(fēng)險(xiǎn)，妥善處置風(fēng)險(xiǎn)苗頭和群體性事件”；《金融穩(wěn)定報(bào)告2015》寫到，“及時(shí)對(duì)退保風(fēng)險(xiǎn)較大的公司進(jìn)行窗口指導(dǎo)，完善退保風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急預(yù)案，妥善處置可能出現(xiàn)的群體性事件”；《金融穩(wěn)定報(bào)告2014》寫到，“大量給付與退保風(fēng)險(xiǎn)相疊加，人身險(xiǎn)業(yè)的流動(dòng)性管理仍將面臨挑戰(zhàn)”。

。此外，通過(guò)對(duì)壽險(xiǎn)公司利潤(rùn)結(jié)構(gòu)的分析可知，退保風(fēng)險(xiǎn)能夠客觀、直接和比較全面地反映中國(guó)壽險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)狀況[7]。本文使用一家壽險(xiǎn)公司的“退保金”除以“保費(fèi)收入”度量其退保風(fēng)險(xiǎn)，記為SurRisk。

圖1（a）和圖1（b）分別報(bào)告了2016年中國(guó)地級(jí)（及以上）地區(qū)的壽險(xiǎn)業(yè)賠付率和退保率的概率密度情況。表2報(bào)告了對(duì)中國(guó)各區(qū)域賠付率和退保率的空間分異程度的統(tǒng)計(jì)結(jié)果?？梢?jiàn)，賠付風(fēng)險(xiǎn)和退保風(fēng)險(xiǎn)均呈現(xiàn)出一定的空間分異性。這種狀況可能與壽險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)空間分異性和壽險(xiǎn)公司不同的相對(duì)專業(yè)化程度相關(guān)，下一部分對(duì)此進(jìn)行檢驗(yàn)。

（a）賠付風(fēng)險(xiǎn)

（b）退保風(fēng)險(xiǎn)

圖1 壽險(xiǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的分布

三、 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型

本文基本的計(jì)量模型如下：

Riski（j），t=βSpei（j），t-1+CVs′ij，t-1γ+i（j）+λt+εi（j），t（5）

表2 壽險(xiǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的空間分異性

注：同表1。

式中，Riski（j），t表示壽險(xiǎn)公司i（j）于年度t的風(fēng)險(xiǎn)，包括賠付風(fēng)險(xiǎn)和退保風(fēng)險(xiǎn)。Spei（j）是壽險(xiǎn)公司i（j）于年度t的相對(duì)專業(yè)化程度，是本文關(guān)心的自變量。CVs是控制變量，隨后介紹。i（j）是不隨時(shí)間變化的公司固定效應(yīng)，λt是不隨公司變化的年度固定效應(yīng)，二者都通過(guò)多個(gè)虛擬變量控制。εi（j），t是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。對(duì)自變量較因變量滯后1期，在一定程度上控制因變量對(duì)自變量的反向影響。

公司經(jīng)營(yíng)結(jié)果可能反過(guò)來(lái)影響其專業(yè)化選擇，以及存在某些難以觀測(cè)的因素會(huì)同時(shí)影響壽險(xiǎn)公司的專業(yè)化與風(fēng)險(xiǎn)，所以專業(yè)化可能為內(nèi)生變量。對(duì)此，為相對(duì)專業(yè)化（Spei（j），t）構(gòu)造工具變量，記為SpeIVi（j），t。合適的工具變量要滿足兩個(gè)條件。

條件1：SpeIVi（j），t影響Spei（j），t，這在統(tǒng)計(jì)上要求Cov（SpeIVi（j），t，Spei（j），t）≠0；

條件2：除通過(guò)Spei（j），t外，SpeIVi（j），t不與風(fēng)險(xiǎn)變量相關(guān)，這在統(tǒng)計(jì)上要求

Cov（SpeIVi（j），t，Riski（j），t|Spei（j），t）=0。本文將壽險(xiǎn)公司i（j）所屬的總公司i除去公司i（j）后的其他分公司作為一個(gè)整體，記為i（/j），將i（/j）的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與地區(qū)j壽險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的差別度作為公司i（j）的相對(duì)專業(yè)化（Spei（j））的工具變量。

（1）公司i（/j）與公司i（j）都是在總公司i旗下的，所以i（/j）與i（j）的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)都或多或少地繼承了總公司i這個(gè)整體的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，因此“條件1”容易成立。

（2）中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)實(shí)施嚴(yán)格的“分地區(qū)”經(jīng)營(yíng)和監(jiān)管制度，在任何一個(gè)地級(jí)地區(qū)開(kāi)始業(yè)務(wù)都需要開(kāi)設(shè)一家分公司，相應(yīng)地，公司i（j）的業(yè)務(wù)僅僅來(lái)自于地區(qū)j，其經(jīng)營(yíng)結(jié)果不受其他地區(qū)壽險(xiǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)結(jié)果的直接影響，因此“條件2”滿足。本文中相對(duì)專業(yè)化（Spei（j））有3種度量指標(biāo)，所以工具變量也有3種度量指標(biāo)：Manhattan距離、Euclidean距離和JeffreysMatusita距離。將這3種度量指標(biāo)計(jì)算的工具變量分別記為Spe_MDIV、Spe_EDIV和Spe_JMIV。

獲得合適的工具變量后，采用兩階段最小二乘法（2SLS）。第一階段回歸中，將Spei（j），t對(duì)SpeIVi（j），t和CVs、i（j）、λt進(jìn)行普通最小二乘（OLS）回歸或者固定效應(yīng)最小二乘（FE OLS）回歸，得到擬合值（Spei（j），t）。第二階段回歸中，將Spei（j），t代替Spei（j），t進(jìn)行式（5）的回歸。

（二）控制變量

回歸中納入了控制變量（CVs）。為表述簡(jiǎn)潔，介紹控制變量時(shí)省略了反映時(shí)期的腳標(biāo)t。

1.市場(chǎng)份額因素（MS）。壽險(xiǎn)公司i（j）的市場(chǎng)份額定義為其在每種產(chǎn)品上的市場(chǎng)份額的加權(quán)平均，即MSi（j）=∑k（wi（j），k·MSi（j），k）。其中，MSi（j），k表示公司i（j）在地區(qū)j的壽險(xiǎn)產(chǎn)品k上所占的市場(chǎng)份額；wi（j），k為權(quán)重，表示公司i（j）的保費(fèi)收入中來(lái)自產(chǎn)品k的比重。

2.市場(chǎng)集中度（MCR）。壽險(xiǎn)公司i（j）面臨的市場(chǎng)集中度（MCRi（j））定義為其經(jīng)營(yíng)的每種產(chǎn)品所處的市場(chǎng)集中度的加權(quán)平均。MCRi（j）=∑k（wi（j），k·MCRj，k），其中，MCRj，k表示地區(qū)j的壽險(xiǎn)產(chǎn)品k的市場(chǎng)集中度，wi（j），k仍然是權(quán)重。某種產(chǎn)品的市場(chǎng)集中度使用該產(chǎn)品的赫希曼-赫芬達(dá)爾指數(shù)度量，即MCRj，k=∑i（MSi（j），k）2。

3.負(fù)債期限（Duration）。壽險(xiǎn)產(chǎn)品的交費(fèi)方式包括躉交（一次性交費(fèi)）和分期交費(fèi)（含月交、季交、年交等）兩種。一方面，壽險(xiǎn)公司保費(fèi)收入中分期交費(fèi)業(yè)務(wù)較之躉交業(yè)務(wù)的占比越高，公司現(xiàn)金流的穩(wěn)定性就越強(qiáng)，公司風(fēng)險(xiǎn)越小。另一方面，分期交費(fèi)型保單的存續(xù)期限一般比躉交型保單的存續(xù)期限長(zhǎng)，保費(fèi)收取的管理者往往不是履行賠付責(zé)任的管理者，故分期交費(fèi)業(yè)務(wù)占比提高就會(huì)加強(qiáng)這種前后任管理者之間的委托代理問(wèn)題，激勵(lì)當(dāng)期管理者采取高風(fēng)險(xiǎn)行為，包括不進(jìn)行多元化經(jīng)營(yíng)。壽險(xiǎn)公司i（j）的負(fù)債業(yè)務(wù)的期限（Durationi（j））度量為公司i（j）的總保費(fèi)收入中來(lái)自分期交費(fèi)業(yè)務(wù)而非躉交業(yè)務(wù)的比重。

4.團(tuán)體債權(quán)人占比（Group）。壽險(xiǎn)公司是高負(fù)債經(jīng)營(yíng)的，且壽險(xiǎn)業(yè)務(wù)的期限一般較長(zhǎng)，保險(xiǎn)客戶與壽險(xiǎn)公司之間存在委托-代理關(guān)系。團(tuán)體客戶是大額的機(jī)構(gòu)債權(quán)人，比個(gè)人客戶更有動(dòng)力和能力去監(jiān)督公司的高風(fēng)險(xiǎn)行為，因此壽險(xiǎn)公司的團(tuán)體債權(quán)人占比應(yīng)當(dāng)與其風(fēng)險(xiǎn)狀況有關(guān)。壽險(xiǎn)公司i（j）的團(tuán)體債權(quán)人占比（Groupi（j））采用公司總保費(fèi)收入中來(lái)自團(tuán)體客戶而非個(gè)人客戶的比重度量。

5.年齡（Age）。年齡是企業(yè)的一個(gè)基本特征。年齡會(huì)通過(guò)“學(xué)習(xí)效應(yīng)”改進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)水平，企業(yè)的專業(yè)化程度也可能隨著年齡的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。壽險(xiǎn)公司i（j）的年齡計(jì)算為樣本年度減去公司成立的年度。

（三）數(shù)據(jù)

本文收集了2006—2016年中國(guó)300多個(gè)地級(jí)（及以上）地區(qū)的壽險(xiǎn)市場(chǎng)的分產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)。根據(jù)中國(guó)保監(jiān)會(huì)的統(tǒng)計(jì)口徑，壽險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)6種產(chǎn)品：普通壽險(xiǎn)、分紅壽險(xiǎn)、投資連結(jié)壽險(xiǎn)、萬(wàn)能壽險(xiǎn)、意外險(xiǎn)和健康險(xiǎn)。樣本起始于2006年是因?yàn)?007年新《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》實(shí)施，我們能獲得的基于新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則口徑核算的變量是始于2006年的（從各公司2007年的比較財(cái)務(wù)報(bào)告獲得）。由于保險(xiǎn)業(yè)有嚴(yán)格的產(chǎn)品分類報(bào)告制度，所以本文的數(shù)據(jù)不存在一些相關(guān)研究中遇到的數(shù)據(jù)困難，如某些產(chǎn)品部門的數(shù)據(jù)缺失[8]、產(chǎn)品部門分類有誤[9]。剔除一家公司經(jīng)營(yíng)前兩年的數(shù)據(jù)，是由于公司前兩個(gè)經(jīng)營(yíng)年度的數(shù)據(jù)可能有較大的不規(guī)則波動(dòng)。這些數(shù)據(jù)收集自《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》中關(guān)于各地區(qū)保險(xiǎn)業(yè)的統(tǒng)計(jì)部分。

樣本的構(gòu)成情況見(jiàn)表3。

（1）“地區(qū)數(shù)目”是指各年中有至少一家壽險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)滿兩年的地級(jí)（及以上）地區(qū)數(shù)，在2006年已有320個(gè)。

（2）各地區(qū)平均的公司數(shù)目在比較平穩(wěn)地逐年增加，這主要?dú)w因于保險(xiǎn)監(jiān)管部門對(duì)各地區(qū)的經(jīng)營(yíng)牌照發(fā)放有比較平穩(wěn)的把握。

（3）各年中每家公司平均經(jīng)營(yíng)45～55種產(chǎn)品，整體變化不大；該指標(biāo)在2008—2013年有下降的趨勢(shì)，反映出公司在金融危機(jī)期間有收縮產(chǎn)品線的趨勢(shì)。

表4報(bào)告了壽險(xiǎn)公司產(chǎn)品結(jié)構(gòu)特征。（1）分紅壽險(xiǎn)的保費(fèi)收入規(guī)模明顯大于其他險(xiǎn)種，其在大部分公司中均是保費(fèi)收入占比最高的險(xiǎn)種。（2）除了

表3 樣本構(gòu)成

表4 各產(chǎn)品收入占總收入的比重%

分紅壽險(xiǎn)外，6種產(chǎn)品的“保費(fèi)收入占總保費(fèi)收入比重”的標(biāo)準(zhǔn)差都大于其均值，說(shuō)明公司之間的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)存在較大的差異。

回歸中所有變量的描述統(tǒng)計(jì)情況見(jiàn)表5。為穩(wěn)健起見(jiàn)，對(duì)LossRisk和SurRisk的左右各1%的離群值進(jìn)行了縮尾（winsor）處理。這兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量的

表5 描述統(tǒng)計(jì)量

標(biāo)準(zhǔn)差均大于各自的均值和中位數(shù)。

四、 實(shí)證結(jié)果分析

（一）全樣本分析

表6中報(bào)告了相對(duì)專業(yè)化對(duì)賠付風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果。第（1）-第（3）列、第（4）-第（6）列、第（7）-第（9）列中的相對(duì)專業(yè)化（Spe）分別使用基于Manhattan距離、Euclidean距離、JeffreysMatusita距離的測(cè)度，而且均采用了普通最小二乘（OLS）、固定效應(yīng)最小二乘（FE OLS）和固定效應(yīng)兩階段最小二乘（FE 2SLS）三種方法。9個(gè)回歸結(jié)果中相對(duì)專業(yè)化的系數(shù)估計(jì)值均為負(fù)向且顯著（在1%或5%的水平下），說(shuō)明壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化顯著降低了其賠付風(fēng)險(xiǎn)。在同一種相對(duì)專業(yè)化的度量方式下，OLS估計(jì)和FE OLS估計(jì)的結(jié)果差別不大，說(shuō)明是否控制公司不隨時(shí)間變化的異質(zhì)性，沒(méi)有影響對(duì)相對(duì)專業(yè)化效果的估計(jì)。根據(jù)表6中Spe的系數(shù)估計(jì)值，并結(jié)合Spe_MD、Spe_ED和Spe_JM在樣本中的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0162、0135和0132（見(jiàn)表5），可以計(jì)算得到，在其他條件不變時(shí)，在OLS估計(jì)下（在FE OLS估計(jì)下），壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化程度提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，其賠付率將降低068～122個(gè)百分點(diǎn)（062～106個(gè)百分點(diǎn)）。

考慮到相對(duì)專業(yè)化的內(nèi)生性，引入工具變量并采用FE 2SLS估計(jì)后，Spe的系數(shù)估計(jì)值有了大幅度的提高，“內(nèi)生性的F檢驗(yàn)”顯示FE 2SLS與FE OLS估計(jì)結(jié)果存在顯著差異。本文中，專業(yè)化為內(nèi)生變量的主要原因是賠付風(fēng)險(xiǎn)高的壽險(xiǎn)公司更會(huì)去尋求實(shí)施專業(yè)化戰(zhàn)略，以降低賠付風(fēng)險(xiǎn)，從而造成了賠付風(fēng)險(xiǎn)對(duì)專業(yè)化的正向影響。根據(jù)FE 2SLS的估計(jì)結(jié)果，其他條件不變時(shí)，壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化程度提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，其賠付率將降低1711～2377個(gè)百分點(diǎn)，具有較大的經(jīng)濟(jì)顯著性。

在控制變量的系數(shù)估計(jì)方面，F(xiàn)E OLS和FE 2SLS得到的符號(hào)相同，以矯正了內(nèi)生性的FE 2SLS的估計(jì)結(jié)果為準(zhǔn)。市場(chǎng)份額（MS）對(duì)賠付風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響。其原因在于，市場(chǎng)勢(shì)力大的壽險(xiǎn)公司有更多的留存收益從而降低了風(fēng)險(xiǎn)水平，此結(jié)論與Berger等[10]對(duì)23個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家銀行業(yè)的研究結(jié)論類似。市場(chǎng)集中度（MCR）對(duì)賠付風(fēng)險(xiǎn)有顯著的正向影響，反映出高集中度市場(chǎng)中的壽險(xiǎn)公司的競(jìng)爭(zhēng)壓力較小，放松了對(duì)投保人的審查和信息投資。負(fù)債期限（Duration）的系數(shù)估計(jì)值均為正，反映出期交業(yè)務(wù)占比高會(huì)激勵(lì)當(dāng)期管理者做出高風(fēng)險(xiǎn)行為。團(tuán)體債權(quán)人占比（Group）對(duì)賠付風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響，這與我們的預(yù)期一致，即團(tuán)體債權(quán)人（團(tuán)體客戶）比個(gè)人債權(quán)人（個(gè)人客戶）更有能力和動(dòng)機(jī)去監(jiān)督債務(wù)人（保險(xiǎn)公司）的風(fēng)險(xiǎn)行為。年齡（Age）的系數(shù)估計(jì)值為正且在兩個(gè)回歸中是統(tǒng)計(jì)顯著的，這與基于基本理論的預(yù)期不符，反映了中國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)的特殊性：中國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境一直處于快速變化中，經(jīng)營(yíng)歷史長(zhǎng)的公司對(duì)市場(chǎng)環(huán)境變化的應(yīng)對(duì)較慢；中國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)的退出機(jī)制還很不健全，一些經(jīng)營(yíng)不善的高風(fēng)險(xiǎn)公司沒(méi)有退出市場(chǎng)。

表7報(bào)告了相對(duì)專業(yè)化對(duì)退保風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸結(jié)果，表7與表6的回歸設(shè)計(jì)相同，僅是因變量由賠

表6 相對(duì)專業(yè)化對(duì)賠付風(fēng)險(xiǎn)的影響

注：9個(gè)回歸均控制了年度固定效應(yīng)。系數(shù)估計(jì)值的下方的括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤差，OLS估計(jì)中為異方差和序列相關(guān)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，F(xiàn)E OLS估計(jì)和FE 2SLS估計(jì)中為在公司層面聚類的標(biāo)準(zhǔn)誤差，下文同。***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著，下文同?！暗谝浑A段回歸F檢驗(yàn)”用于判斷工具變量的有效性，原假設(shè)為“工具變量是弱工具變量”，下文同。“Spe內(nèi)生性的檢驗(yàn)”即“DavidsonMacKinnon檢驗(yàn)”，通過(guò)FE OLS估計(jì)與FE 2SLS估計(jì)的結(jié)果是否有顯著差異來(lái)從統(tǒng)計(jì)上判斷Spe是否真的為內(nèi)生變量，原假設(shè)為“不是內(nèi)生變量”，下文同。

表7 相對(duì)專業(yè)化對(duì)退保風(fēng)險(xiǎn)的影響

注：9個(gè)回歸均控制了年度固定效應(yīng)。

付風(fēng)險(xiǎn)（LossRisk）換為退保風(fēng)險(xiǎn)（SurRisk）。整體上看，6個(gè)回歸結(jié)果中相對(duì)專業(yè)化的系數(shù)估計(jì)值均為負(fù)向且顯著，說(shuō)明壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化顯著降低了其退保風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)表7中Spe的系數(shù)估計(jì)值，并結(jié)合Spe_MD、Spe_ED和Spe_JM在樣本中的標(biāo)準(zhǔn)差（見(jiàn)表5），可以計(jì)算得到，其他條件不變時(shí)，在OLS估計(jì)下（在FE OLS估計(jì)下），壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化程度提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，其退保率將降低116～181個(gè)百分點(diǎn)（070～164個(gè)百分點(diǎn)）。

由于DavidsonMacKinnon檢驗(yàn)顯示FE 2SLS和FE OLS并沒(méi)有顯著差異，第（3）、第（6）和第（9）列中便沒(méi)有報(bào)告FE 2SLS的估計(jì)結(jié)果。這說(shuō)明研究退保風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，相對(duì)專業(yè)化（Spe）并不是內(nèi)生變量，反映出壽險(xiǎn)公司不會(huì)為了降低退保風(fēng)險(xiǎn)而改變其專業(yè)化戰(zhàn)略。對(duì)此，我們認(rèn)為原因如下：（1）退保風(fēng)險(xiǎn)是流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，不像賠付風(fēng)險(xiǎn)那樣會(huì)降低壽險(xiǎn)公司的成本和利潤(rùn)；（2）雖然退保會(huì)引起壽險(xiǎn)公司的現(xiàn)金流出，但中國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)處于高速增長(zhǎng)期，現(xiàn)金流入量很大，所以退保的現(xiàn)金流出對(duì)公司業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)決策造成的影響還較小。

在控制變量方面，基于FE 2SLS的估計(jì)結(jié)果可知：市場(chǎng)集中度（MCR）、負(fù)債期限（Duration）、年齡（Age）對(duì)退保風(fēng)險(xiǎn)有顯著的正向影響，市場(chǎng)份額（MS）和團(tuán)體債權(quán)人占比（Group）對(duì)退保風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響。這些均與表5對(duì)賠付風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)結(jié)果一致，所以這些公司特征變量對(duì)這兩種壽險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)的影響是同向的，這里不再解釋。

（二）專業(yè)化-風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的異質(zhì)性

保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r受到國(guó)民經(jīng)濟(jì)周期性的影響，壽險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)在金融危機(jī)期間更容易表露出來(lái)。我們將樣本分為“金融危機(jī)期間”和“平常期間”兩組，前者為2007—2012年，后者為2006—2016年中的其余年份。分樣本回歸結(jié)果報(bào)告于表8第（1）列和第（2）列：相對(duì)專業(yè)化的系數(shù)估計(jì)值在金融危機(jī)期間明顯強(qiáng)于平常期間。這說(shuō)明，專業(yè)化經(jīng)營(yíng)降低風(fēng)險(xiǎn)的作用在經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)期更能發(fā)揮出來(lái)。結(jié)合表5和表8第（1）列的信息可知，在金融危機(jī)時(shí)期，壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化程度提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，其賠付率將提高141個(gè)百分點(diǎn)。

專業(yè)化較之多元化有一個(gè)重要劣勢(shì)：難以利用企業(yè)內(nèi)部資本和管理人市場(chǎng)提高資源配置效率[11]。由于在合約受到法律保護(hù)程度低的地區(qū)，企業(yè)會(huì)更

表8 相對(duì)專業(yè)化對(duì)賠付風(fēng)險(xiǎn)影響的異質(zhì)性：分樣本估計(jì)

注：“金融危機(jī)期間”為2007—2012年，“平常期間”為2006—2016年中的其余年份。10個(gè)回歸均控制了CVs和年度固定效應(yīng)。

多依賴內(nèi)部各部門之間而非外部市場(chǎng)調(diào)配資源[12]，因此我們推測(cè)，在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)和法制環(huán)境好的地區(qū)，專業(yè)化戰(zhàn)略的收益更大。雖然沒(méi)有反映各個(gè)地級(jí)地區(qū)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和法制環(huán)境的合適指標(biāo)，但是整體上講，東部地區(qū)的市場(chǎng)發(fā)展和法制環(huán)境優(yōu)于中部地區(qū)，中部地區(qū)進(jìn)一步優(yōu)于西部地區(qū)。表8第（3）列、第（4）列和第（5）列報(bào)告了按照三大區(qū)域分組回歸的結(jié)果

本文也基于樊綱等學(xué)者[13]對(duì)中國(guó)各省區(qū)市的市場(chǎng)化指數(shù)的系列研究成果，度量各地區(qū)的市場(chǎng)發(fā)展和法制環(huán)境，所得回歸結(jié)論沒(méi)有改變。

：專業(yè)化對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的降低作用在東部地區(qū)強(qiáng)于中部地區(qū)，進(jìn)一步強(qiáng)于西部地區(qū)。這符合我們的預(yù)期。結(jié)合表5和表8后3列的信息可知，在東部、中部和西部地區(qū)，壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化程度提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，其賠付率將分別提高170個(gè)百分點(diǎn)、121個(gè)百分點(diǎn)和049個(gè)百分點(diǎn)。

表9報(bào)告了關(guān)于退保風(fēng)險(xiǎn)的分樣本的估計(jì)結(jié)果，采用兩階段最小二乘估計(jì)（FE 2SLS估計(jì)）。與表8中相對(duì)專業(yè)化對(duì)賠付風(fēng)險(xiǎn)的影響類似，相對(duì)專業(yè)化降低退保風(fēng)險(xiǎn)的作用在金融危機(jī)期間明顯大于平常期間；在東部地區(qū)大于中部地區(qū)，進(jìn)一步大于西部地區(qū)。具體而言，結(jié)合表5和表9的信息可知，在金融危機(jī)時(shí)期，壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化程度提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，其退保率將提高136個(gè)百分點(diǎn)。在東部和中部地區(qū)，壽險(xiǎn)公司的相對(duì)專業(yè)化程度提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，其退保率將分別提高125個(gè)百分點(diǎn)和068個(gè)百分點(diǎn)。因此，這支持了對(duì)賠付風(fēng)險(xiǎn)（見(jiàn)表8）

表9 相對(duì)專業(yè)化對(duì)退保風(fēng)險(xiǎn)影響的異質(zhì)性：分樣本估計(jì)

注：“金融危機(jī)期間”為2007—2012年，“平常期間”為2006—2016年中的其余年份。5個(gè)回歸均控制了CVs和年度固定效應(yīng)。

研究時(shí)得到專業(yè)化-風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系異質(zhì)性的結(jié)論。

五、 結(jié)論及啟示

在某些情況下，采用傳統(tǒng)的集中度/分散度指標(biāo)度量企業(yè)的專業(yè)化/多元化程度存在不足。例如，中國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)中有一種產(chǎn)品（分紅壽險(xiǎn)）的占比很高，且中國(guó)不同地區(qū)資源稟賦不同造成了壽險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)存在著較大差異。本文基于一家企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與該企業(yè)所在市場(chǎng)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的差異度度量該企業(yè)的專業(yè)化程度，稱之為“相對(duì)專業(yè)化”。本文收集了2006—2016年中國(guó)300多個(gè)地級(jí)（及以上）地區(qū)中4000多家壽險(xiǎn)公司的基本特征數(shù)據(jù)和分產(chǎn)品的收入和支出的四維數(shù)據(jù)，作為研究的樣本。

本文進(jìn)一步研究了相對(duì)專業(yè)化對(duì)壽險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)的影響。企業(yè)的專業(yè)化/多元化戰(zhàn)略可能受到經(jīng)營(yíng)結(jié)果的反向影響等原因而成為內(nèi)生變量，對(duì)此，本文基于保險(xiǎn)業(yè)嚴(yán)格“分地區(qū)”經(jīng)營(yíng)和監(jiān)管原則，利用數(shù)據(jù)的層級(jí)結(jié)構(gòu)性質(zhì)，為相對(duì)專業(yè)化構(gòu)造了合適工具變量。通過(guò)回歸分析發(fā)現(xiàn)：壽險(xiǎn)公司專業(yè)化顯著降低了其賠付風(fēng)險(xiǎn)和退保風(fēng)險(xiǎn)；專業(yè)化對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度在經(jīng)濟(jì)金融周期和地區(qū)維度上均存在異質(zhì)性；對(duì)于賠付風(fēng)險(xiǎn)，專業(yè)化確實(shí)是一個(gè)內(nèi)生變量，而對(duì)于退保風(fēng)險(xiǎn)，尚沒(méi)有發(fā)現(xiàn)其是內(nèi)生變量的證據(jù)。

本文核心的研究結(jié)論有如下政策含義。

（1）保險(xiǎn)業(yè)是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的特殊行業(yè)，需要首先管理好自身的風(fēng)險(xiǎn)。由于壽險(xiǎn)公司專業(yè)化經(jīng)營(yíng)能降低風(fēng)險(xiǎn)，并且這種作用對(duì)于市場(chǎng)化程度高、法制環(huán)境好的地區(qū)更強(qiáng)，所以中國(guó)壽險(xiǎn)公司尤其是在發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)營(yíng)的公司，應(yīng)提高專業(yè)化程度，提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）市場(chǎng)準(zhǔn)入監(jiān)管是金融保險(xiǎn)監(jiān)管的基礎(chǔ)部分，在機(jī)構(gòu)牌照發(fā)放和經(jīng)營(yíng)地域?qū)徟?，?yīng)當(dāng)對(duì)具有專業(yè)特色的保險(xiǎn)公司給予適當(dāng)?shù)恼邇A斜。

（3）資本充足監(jiān)管是金融保險(xiǎn)監(jiān)管的核心，在計(jì)算壽險(xiǎn)公司的監(jiān)管資本時(shí)應(yīng)當(dāng)納入專業(yè)化因素；在金融危機(jī)時(shí)期，專業(yè)化對(duì)壽險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)的降低作用更強(qiáng)，所以在逆周期監(jiān)管資本設(shè)置上也應(yīng)當(dāng)考慮專業(yè)化因素。

本文的其他研究結(jié)論也有較強(qiáng)的政策含義。

（1）市場(chǎng)集中度越高的市場(chǎng)中的壽險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)越高。因此，為了促進(jìn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和行業(yè)穩(wěn)定，行業(yè)監(jiān)管者應(yīng)當(dāng)放寬市場(chǎng)準(zhǔn)入，提升保險(xiǎn)業(yè)對(duì)內(nèi)對(duì)外的開(kāi)放水平以降低各地區(qū)市場(chǎng)集中度。

（2）由于委托代理問(wèn)題，壽險(xiǎn)公司期交型業(yè)務(wù)、個(gè)人業(yè)務(wù)均有更高的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。因此，從降低賠付和退保風(fēng)險(xiǎn)的角度考慮，行業(yè)監(jiān)管者應(yīng)當(dāng)設(shè)計(jì)機(jī)制激勵(lì)壽險(xiǎn)公司更多經(jīng)營(yíng)躉交型業(yè)務(wù)和團(tuán)體業(yè)務(wù)。

最后，在學(xué)術(shù)研究方面的啟示：

（1）很多行業(yè)中，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略和績(jī)效受到所在地區(qū)的資源稟賦等環(huán)境因素的顯著影響，所以度量這些企業(yè)的專業(yè)化時(shí)，可以考慮采用相對(duì)專業(yè)化指標(biāo)作為一種穩(wěn)健性分析；

（2）判斷專業(yè)化/多元化對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響時(shí)，需要處理專業(yè)化/多元化的內(nèi)生性問(wèn)題，也需要考慮經(jīng)濟(jì)周期、地區(qū)等因素的影響。

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責(zé)任編輯、 校對(duì)： 高原