何秉卓

【摘要】以產(chǎn)業(yè)聚集理論為基礎(chǔ)， 構(gòu)建具有指向性的保險產(chǎn)業(yè)子公司選址指標， 用以測度保險產(chǎn)業(yè)的空間離散程度， 并使用赫芬達爾指數(shù)等產(chǎn)業(yè)集中度指標描述保險產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)離散程度。 基于2007 ～ 2017年中國保險企業(yè)數(shù)據(jù)， 采用固定效應(yīng)回歸模型， 討論空間離散與業(yè)務(wù)離散對保險產(chǎn)業(yè)經(jīng)營拓展的整體效果， 以及產(chǎn)險企業(yè)和壽險企業(yè)表現(xiàn)的異同， 并使用替代變量法對研究結(jié)論進行了穩(wěn)健性檢驗。 研究結(jié)果顯示， 空間離散與業(yè)務(wù)離散對保險產(chǎn)業(yè)經(jīng)營拓展具有顯著的正向影響， 鑒于我國各地區(qū)人口集中度與資本集中度的不平衡發(fā)展狀況， 建議保險產(chǎn)業(yè)應(yīng)更重視非經(jīng)濟中心城市的業(yè)務(wù)發(fā)展， 確保不同區(qū)域子公司的業(yè)務(wù)平衡。

【關(guān)鍵詞】空間離散;業(yè)務(wù)離散;產(chǎn)業(yè)發(fā)展;保險企業(yè)

【中圖分類號】F840 ? ? ?【文獻標識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2020）12-0152-9

一、研究背景與假設(shè)提出

產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一般路徑是以經(jīng)濟發(fā)達城市為中心， 逐步向周邊地區(qū)拓展。 中國保險產(chǎn)業(yè)70年的發(fā)展歷程同樣遵循著這一基本規(guī)律。 2018年， 中國保險產(chǎn)業(yè)總資產(chǎn)已達183308.92億元， 連續(xù)十年保持20%以上的年均增長率。 保險產(chǎn)業(yè)已成為中國增速最快、增量最大的金融產(chǎn)業(yè)之一。 我國保險產(chǎn)業(yè)隨著各地區(qū)保險需求的增加， 存在逐步由中心城市向非中心城市拓展業(yè)務(wù)、設(shè)立子公司、搶占新市場的趨勢， 保險產(chǎn)業(yè)子公司的空間離散、業(yè)務(wù)離散與保險產(chǎn)業(yè)經(jīng)營拓展之間存在著密不可分的關(guān)系。

20世紀80年代隨著各產(chǎn)業(yè)在地理位置上趨于集中的發(fā)展特征， 產(chǎn)業(yè)空間聚集逐漸成為學術(shù)界研究的焦點， 并發(fā)展出許多測度空間聚集度的指標。 早期學者們常使用區(qū)位Gini系數(shù)[1-4] 和赫芬達爾指數(shù)[5-9] 作為衡量空間聚集度的指標， 而赫芬達爾指數(shù)至今仍活躍于學術(shù)研究領(lǐng)域[10，11] ， 這兩個指數(shù)具有計算方法簡單、數(shù)據(jù)門檻低、結(jié)論穩(wěn)定性強的特點， 最先被學者們采用。 在區(qū)位Gini系數(shù)的基礎(chǔ)上， Ellison和Glaeser[12] 發(fā)展了E-G指數(shù)， 將單純的空間聚集區(qū)分為隨機性聚集以及企業(yè)為共享外部性和自然優(yōu)勢的內(nèi)生性聚集。 Maurel和Sédillot[13] 對E-G指數(shù)進行了修正， 提出了M-S指數(shù)。 E-G指數(shù)和M-S指數(shù)開發(fā)不久便很快便得到了學者們的廣泛應(yīng)用[14-17] 。 以上四類指標屬于單尺度的空間聚集測度方法， 依此延伸的熵指數(shù)， 集中曲線也屬于此方法類型。

Ripley[18] 提出了完全空間隨機（Complete Spatial Random）分布， 即將測度區(qū)域內(nèi)的每一個企業(yè)視為一個點， 并假設(shè)這些點平均地散布在測度區(qū)域內(nèi)， 則區(qū)域內(nèi)的企業(yè)數(shù)量存在一個平均密度。 以此作為衡量空間聚集的標準， Ripley構(gòu)造了測度區(qū)域內(nèi)以r距離為變量的K函數(shù)， 分析了產(chǎn)業(yè)在不同空間尺度下的聚集情況。 Besag[19] 、Diggle和Chetwynd[20] 、Marcon和Puech[21，22] 分別對K函數(shù)進行了擴充， 從而形成了多尺度空間聚集測度方法。

本文以保險產(chǎn)業(yè)子公司選址的地理位置作為依據(jù)， 以其與經(jīng)濟中心之間的距離作為觀察對象， 運用與Ripley的K函數(shù)相似的理念， 描述保險產(chǎn)業(yè)空間離散情況， 以赫芬達爾指數(shù)（HHI）和熵指數(shù)（EI）描述保險產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)離散的情況， 并試圖驗證如下研究假設(shè)：

假設(shè)1：保險產(chǎn)業(yè)空間離散程度越高， 對產(chǎn)業(yè)經(jīng)營拓展越有利。

假設(shè)2：保險產(chǎn)業(yè)子公司業(yè)務(wù)離散有助于產(chǎn)業(yè)經(jīng)營拓展， 業(yè)務(wù)集中則反之。

二、變量定義與描述性統(tǒng)計

1. 樣本來源。 本文樣本數(shù)據(jù)來源于國泰安保險產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫， 時間跨度為2007 ～ 2017年總計10年的年度數(shù)據(jù)， 其中， 2017年為數(shù)據(jù)庫最近更新時間， 近兩年數(shù)據(jù)因可得性和完整性問題未能納入本研究中。 樣本總計144家保險企業(yè)， 共1184個觀察值， 因回歸模型涉及滯后變量的原因， 最終參與回歸的樣本量為999個觀察值。 其中， 財產(chǎn)保險企業(yè)73家， 共475個觀察值， 人身保險企業(yè)71家， 共524個觀察值。 本文用來計算各城市間距離的351個城市坐標來源于百度地圖和百度百科資料以及筆者對上述資料的整理。

2. 變量定義與描述性統(tǒng)計。 表1列示了變量定義， 表2描述了參與回歸各變量的統(tǒng)計特征。 其中， 保費收入Income、保費凈收入Revenue是描述保險企業(yè)當前業(yè)務(wù)收入的因變量。 保費收入增長Income_gr、保費凈收入增長率Revenue_gr是描述保險企業(yè)收益增長情況的因變量， 用以反映產(chǎn)業(yè)拓展的效果， 由其均值可以看出， 大部分保險企業(yè)的長期業(yè)務(wù)增長率均在2%左右， 且凈利潤的增長率要低于保費收入的增長率。 Dist和Df_Dist是描述保險企業(yè)子公司選址的變量， 其中， Df_Dist是Dist剔除了子公司數(shù)量影響之后的變量， 用來作為穩(wěn)健性檢驗的替代變量。 Dist與Df_Dist在均值上有0.03的差距， 但在標準差上差距不明顯。 Firm_HHI和Firm_EI是描述保險產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)離散的自變量。 上述變量的計算方法將在下文詳細介紹。

由表3變量的相關(guān)性分析可知， 空間離散變量Dist、Df_Dist和業(yè)務(wù)離散變量Firm_EI與業(yè)務(wù)收入因變量Income和Revenue， 以及產(chǎn)業(yè)拓展因變量Income_gr和Revenue_gr均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系， 而Firm_HHI則與上述因變量呈顯著負相關(guān)關(guān)系， 初步驗證了本文的研究假設(shè)， 其余因變量與自變量之間也存在較為明顯的相關(guān)性。

表4為主要變量的平穩(wěn)性檢驗， 除Z統(tǒng)計量外， 檢驗結(jié)果均拒絕原假設(shè)。 據(jù)此可知， 本文的主要因變量與自變量是基本平穩(wěn)的。

3. 保險產(chǎn)業(yè)空間離散的測度。 本文用來計算保險產(chǎn)業(yè)（企業(yè)）空間離散的變量—— Dist的方法， 是基于與Ripley的K函數(shù)相似的理念設(shè)計的， 即將每一子公司所在城市視為區(qū)域內(nèi)的一點， 計算該城市與我國經(jīng)濟中心的距離。 Ripley的K函數(shù)主要觀察對象為產(chǎn)業(yè)分布區(qū)域， 故而將區(qū)域內(nèi)每一個點都視為完全一致的。 而本文所觀察的對象為子公司選址， 將每一座城市都視為毫無區(qū)別的點顯然并不符合實際。 因此， 本文首先要做的就是對我國主要經(jīng)濟圈進行劃分。

本文以GDP和地理環(huán)境為選擇標準劃分出4個主要經(jīng)濟圈：以北京市為核心的北方經(jīng)濟圈， 以上海市為核心的東方經(jīng)濟圈， 以廣州市為核心的南方經(jīng)濟圈， 以及以重慶市為核心的西方經(jīng)濟圈。 其中， 北京市、上海市、重慶市皆為直轄市， 是我國重點開發(fā)的經(jīng)濟區(qū)域， 具有代表性。 廣州市作為廣東省省會， 是改革開放以來南方最重要的經(jīng)濟中心， 其經(jīng)濟增長能力長期居于中國城市前列。 這樣的劃分標準能夠較全面地將我國各城市劃歸于四個經(jīng)濟圈內(nèi)， 并依照每個城市距離四大經(jīng)濟中心的最小距離確定各個城市對于經(jīng)濟中心的依賴程度， 其計算公式如下：

Distance=Min（DBJ，DSH，DGZ，DCQ）

其中， DBJ、DSH、DGZ、DCQ為各子公司所在城市距離北京市、上海市、廣州市和重慶市的距離， Distance為上述四個距離值的最小值。 由此， 一個保險企業(yè)所有下屬子公司所在城市與經(jīng)濟中心城市距離的平均值即代表了該保險企業(yè)的空間離散程度， 其計算公式如下：

Dist=Mean（Distance/Distance_Sd）

其中， Distance_Sd為下屬子公司Distance的標準差， 除以Distance_Sd的目的是實現(xiàn)變量標準化， 方便回歸分析。 Dist的數(shù)值越小， 則表示保險企業(yè)下屬子公司越接近經(jīng)濟中心， 業(yè)務(wù)輻射面越窄， 空間離散程度越低; Dist的數(shù)值越大， 則表示保險企業(yè)下屬子公司距離經(jīng)濟中心越遠， 業(yè)務(wù)輻射面越廣， 空間離散程度越高。 對比本文對空間離散的計算方法和K函數(shù)的計算方法， 可以發(fā)現(xiàn)， 本文的計算方法是具有指向性的， 而K函數(shù)是無指向性的。 例如， 按照K函數(shù)的計算原則， 若一家保險企業(yè)在北、上、廣分別設(shè)立一家子公司， 由于北、上、廣三座城市彼此間相距很遠， 那么這家保險企業(yè)空間離散程度較高。 然而實際情況并非如此， 這家保險企業(yè)的業(yè)務(wù)輻射范圍并不廣泛， 因為其子公司業(yè)務(wù)均依托于經(jīng)濟中心， 沒有擴張到經(jīng)濟中心以外的城市。 按照本文的計算方法， Dist為0， 即意味著該企業(yè)空間離散程度低。 由此可見， 本文的計算方法較符合我國保險企業(yè)拓展新市場的實際情況。

4. 保險產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)離散的測度。 除了使用Dist從地理上測量保險產(chǎn)業(yè)空間離散， 本文還嘗試從企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)分配的角度進行觀察。 同一保險企業(yè)下屬子公司間業(yè)務(wù)量的分配反映了該企業(yè)在各城市的業(yè)務(wù)專業(yè)程度， 各地區(qū)子公司業(yè)務(wù)量的平衡則是該企業(yè)業(yè)務(wù)成熟的一種表現(xiàn)。 由此可見， 業(yè)務(wù)離散也應(yīng)當對保險產(chǎn)業(yè)經(jīng)營拓展產(chǎn)生正向作用。 本文選擇常見的集中度指標來描述保險產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)離散的情況， 包括赫芬達爾指數(shù)、熵指數(shù)以及兩個絕對集中度指標， 計算公式如下：

Firm_HHIi，t為保險企業(yè)i在t年時子公司的業(yè)務(wù)集中度。 其中， Si，j，t為保險企業(yè)i的子公司j在t年時的業(yè)務(wù)份額， 業(yè)務(wù)份額為該子公司的保費收入占該保險企業(yè)總保費收入的百分比， 下式中的Si，j，t與本式的定義相同。

Firm_EIi，t為保險企業(yè)i在t年時子公司的業(yè)務(wù)離散度。

三、空間離散與業(yè)務(wù)離散對保險產(chǎn)業(yè)經(jīng)營拓展的影響

1. 空間離散與業(yè)務(wù)離散對保險產(chǎn)業(yè)經(jīng)營拓展影響的整體回歸。 在完成了對保險產(chǎn)業(yè)空間離散與業(yè)務(wù)離散程度的計算后， 構(gòu)建如下模型：

經(jīng)營變量t=α+β×Distt-1+δ×Firm_HHIt-1+γ×控制變量t-1+年度虛擬變量+ε ? ?（1）

經(jīng)營變量t=α+β×Distt-1+δ×Firm_EIt-1+γ×控制變量t-1+年度虛擬變量+ε ? ?（2）

上述兩個模型所考察的因變量分為兩類指標：一類為保險企業(yè)盈利能力指標， 包括保費收入Income與保費凈收入Revenue; 另一類為保險企業(yè)拓展能力指標， 包括盈利能力指標的增長率Income_gr與Revenue_gr。 兩個模型總計4種因變量， 8個子回歸。 本文使用固定效應(yīng)面板模型回歸， 并在回歸模型中加入了Huber、White、Sandwich 穩(wěn)健性估計， 從而避免共線性和異方差所帶來的估計誤差， 回歸結(jié)果見表5。

由表5可知， 保險企業(yè)空間離散指標Dist對保險企業(yè)的盈利能力與拓展能力都具有顯著的正向影響， 由此證明了本文的第一個研究假設(shè)。 回歸結(jié)果表明， 無論是為了獲得當前利潤還是為了贏得未來發(fā)展機遇， 保險企業(yè)在考慮子公司選址時都應(yīng)適當與中國主要經(jīng)濟中心（北京、上海、廣州、重慶）保持一定距離。 保險企業(yè)空間離散度越高， 企業(yè)的經(jīng)營與業(yè)務(wù)拓展越順利。 經(jīng)濟中心雖然市場較大、受眾人群收入較高， 但一方面， 企業(yè)面臨著激烈的同業(yè)競爭， 另一方面將眾多子公司聚集一處， 彼此間也會存在嚴重的業(yè)務(wù)重疊， 從而降低各子公司的經(jīng)營績效。 不僅如此， 子公司聚集于經(jīng)濟中心的同時也必然會失去其他城市的市場和機遇， 阻礙了企業(yè)的未來發(fā)展。 當然， 各企業(yè)在設(shè)立子公司時， 都會遵循該原則：首先考慮立足主要經(jīng)濟中心， 而后選擇經(jīng)濟相對發(fā)達地區(qū)， 再次考慮較偏遠的經(jīng)濟不發(fā)達城市。 企業(yè)規(guī)模越大， 子公司數(shù)量越多， Dist數(shù)值也相應(yīng)越大。 為避免這一問題， 本文在模型控制變量中加入了企業(yè)規(guī)模Size以減少偏誤， 又因Dist是保險企業(yè)各子公司距離經(jīng)濟中心最短距離的平均值， 已經(jīng)除以了子公司數(shù)量， 所以Dist所顯示的效果就是空間離散的效果。 但是， 保險企業(yè)子公司數(shù)量的多寡可能依然影響著Dist的大小， 因此， 下文進行了剔除子公司數(shù)量效果的穩(wěn)健性檢驗， 用以證明本文所論證的空間離散效果。

除了考察保險企業(yè)各子公司的地理位置對保險產(chǎn)業(yè)的影響， 本文的另一個研究重點是保險企業(yè)的業(yè)務(wù)離散， 即Firm_HHI與Firm_EI對保險企業(yè)盈利能力與拓展能力的實際效果。 本文之所以在回歸中從多個角度解讀業(yè)務(wù)離散的概念是基于如下考慮：Dist從地理位置上規(guī)定了保險企業(yè)的空間離散， 但該結(jié)論是不完全的。 假如某保險企業(yè)雖在許多偏遠城市設(shè)立子公司， 但這些子公司業(yè)務(wù)量貢獻比例卻很低， 大部分業(yè)務(wù)量依然來自于位于經(jīng)濟中心的大型子公司， 該企業(yè)Dist值較高， 但業(yè)務(wù)離散程度卻很低， 其偏遠子公司則形同虛設(shè)， 并未實現(xiàn)真正意義上的業(yè)務(wù)拓展。 因此， 本文添加了Firm_HHI與Firm_EI這兩個變量用以檢測保險產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)離散情況。 由表5可知， 基于Firm_HHI與Firm_EI的回歸結(jié)果與Dist高度統(tǒng)一。 Firm_HHI對保險企業(yè)保費收入、保費凈收入以及兩者的增長率都有顯著負向影響， 而Firm_EI則反之， 這說明業(yè)務(wù)離散對保險企業(yè)的經(jīng)營與拓展同樣至關(guān)重要， 即證明了本文的第二個研究假設(shè)， 并且要求保險企業(yè)的拓展要既有廣度——子公司地理位置范圍的擴散， 又有深度——各子公司業(yè)務(wù)量的均衡分配。

在控制變量方面， 企業(yè)規(guī)模Size對保險企業(yè)的盈利能力與拓展能力均有顯著的正向影響， 證明了馬太效應(yīng)在保險產(chǎn)業(yè)的普遍存在。 股本回報率ROE反映了股東的收益水平， 具有較高ROE的保險企業(yè)具有穩(wěn)健經(jīng)營的特點， 在提供保險產(chǎn)品時則可能存在風險規(guī)避的傾向， 該特征在回歸中的表現(xiàn)為降低了保險企業(yè)的保費收入， 但顯著提高了保險企業(yè)的保費凈收入增長率。 風險資產(chǎn)比率Risky對保險企業(yè)保費凈收入增長率存在顯著負向影響， 說明保險企業(yè)風險資產(chǎn)比率越高， 企業(yè)融資成本越高， 經(jīng)營現(xiàn)金流越不穩(wěn)定， 這些都會對企業(yè)的未來發(fā)展產(chǎn)生不良影響。 安全性資產(chǎn)比例Money的核心指標是保險企業(yè)持有的貨幣資本， 此類資本具有流動性強、安全性高的特點， 能夠有效地降低保險企業(yè)的經(jīng)營風險， 同時也能為產(chǎn)業(yè)拓展提供資金支持， 因此， Money對保費收入及其增長率具有顯著的正向影響。

2. 產(chǎn)險企業(yè)與壽險企業(yè)表現(xiàn)的異同。 在分析了保險企業(yè)整體樣本的回歸結(jié)果后， 本文分別對產(chǎn)險企業(yè)和壽險企業(yè)子樣本進行了回歸， 以觀察兩類保險企業(yè)實證結(jié)果的差異， 回歸結(jié)果見表6和表7。

對比表6、表7與整體樣本的回歸結(jié)果， 可以發(fā)現(xiàn)， Dist的顯著性在三個樣本回歸中保持一致， 即對保險企業(yè)的經(jīng)營收益和業(yè)務(wù)拓展都具有顯著正向影響， Firm_HHI和Frim_EI的系數(shù)在壽險企業(yè)子樣本的回歸結(jié)果中同樣顯著。 但在產(chǎn)險企業(yè)子樣本中， Firm_HHI和Frim_EI對產(chǎn)業(yè)拓展因變量的符號一致， 但效果不顯著。 由此可見， 對壽險企業(yè)而言， 各子公司間的業(yè)務(wù)均衡將會影響企業(yè)未來的業(yè)務(wù)發(fā)展， 而該特征對產(chǎn)險企業(yè)的影響并不明顯。 這是因為產(chǎn)險企業(yè)所經(jīng)營的業(yè)務(wù)對象——財產(chǎn)， 在經(jīng)濟中心的集中程度要大于壽險企業(yè)所經(jīng)營的業(yè)務(wù)對象——消費者。 僅以2018年國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)計算， 北京市GDP占全國的3.31%， 人口占全國的1.54%， 資本集中度為人口集中度的2.15倍， 上海市GDP占全國的3.57%， 人口占全國的1.73%， 資本人口集中度之比也接近2倍， 經(jīng)濟比較發(fā)達的省份如廣東省、浙江省、江蘇省等都具有資本集中度大于人口集中度的特征。 綜上， 產(chǎn)險企業(yè)子公司間的業(yè)務(wù)量不平衡對未來發(fā)展的影響要小于壽險企業(yè)。

比較控制變量的結(jié)果， Size和ROE的結(jié)果在三個樣本回歸中基本一致， 在壽險企業(yè)中， ROE多顯著為正， 證明了穩(wěn)健經(jīng)營對壽險企業(yè)更有利。 Lev對產(chǎn)險企業(yè)未來發(fā)展產(chǎn)生了顯著的負向影響， 而壽險企業(yè)則反之， 反映了產(chǎn)險業(yè)務(wù)較之壽險業(yè)務(wù)更具高風險性， 高杠桿加劇了這一問題。 此外， 其他控制變量并未在兩類保險企業(yè)中產(chǎn)生穩(wěn)定的顯著效應(yīng)。

3. 穩(wěn)健性檢驗。 上文已提及保險企業(yè)設(shè)立子公司選址時的一般策略， 即由經(jīng)濟中心城市向經(jīng)濟不發(fā)達城市延伸。 因此， Dist可能會受到保險產(chǎn)業(yè)子公司數(shù)量的影響， 即保險產(chǎn)業(yè)規(guī)模越大， 則會設(shè)立越多的子公司， 子公司的位置向經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)擴展速度越快。 為了能夠更直接地剔除子公司數(shù)量對Dist的影響， 本文首先對下式進行回歸：

Distt=α+βSub_Numt+ε

Sub_Numt為保險產(chǎn)業(yè)t年的子公司數(shù)量， 由此可得剔除子公司數(shù)量影響的保險企業(yè)選址變量：

Df_Distt=Distt-βSub_Numt=α+ε

本文用Df_Dist替代Dist對上述三類樣本和兩個模型進行回歸， 結(jié)果見表8、表9和表10。

由表8、表9和表10可知， 保險產(chǎn)業(yè)空間離散和業(yè)務(wù)離散對產(chǎn)業(yè)經(jīng)營拓展的正面效果并未隨著子公司數(shù)量因素的剔除而消失， 穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果和主要回歸結(jié)果基本一致。 由此得證， 本文的主要結(jié)論是穩(wěn)健的， 并在不同子樣本下表現(xiàn)出了符合其樣本特征的規(guī)律。

四、結(jié)論與建議

1. 結(jié)論。 本文討論了保險產(chǎn)業(yè)空間離散和業(yè)務(wù)離散對業(yè)務(wù)收益和產(chǎn)業(yè)拓展的影響， 實證檢驗了本文提出的兩個假設(shè)， 得出如下結(jié)論：

第一， 保險產(chǎn)業(yè)空間離散顯著提升保險產(chǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)收益和產(chǎn)業(yè)拓展能力。 第二， 保險產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)離散對業(yè)務(wù)收益與產(chǎn)業(yè)拓展均有顯著正向影響， 業(yè)務(wù)集中度則反之。 第三， 產(chǎn)險企業(yè)的業(yè)務(wù)收益與產(chǎn)業(yè)拓展對空間離散與業(yè)務(wù)離散的依賴程度較壽險企業(yè)低， 這是由于兩類保險企業(yè)業(yè)務(wù)性質(zhì)的不同及各地區(qū)資本集中度與人口集中度的客觀差異導致的。

2. 建議。 本文對保險產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營發(fā)展提出以下具有可行性的建議：

第一， 基于對保險產(chǎn)業(yè)穩(wěn)健經(jīng)營與良性發(fā)展的考慮， 在設(shè)立子公司時， 保險企業(yè)應(yīng)當選擇距離經(jīng)濟中心較偏遠的城市。 經(jīng)濟中心城市具有經(jīng)濟發(fā)展程度高、人口密度大、人均收入高等特點， 從而形成了較大的保險需求和保險市場， 但同時也導致了產(chǎn)業(yè)內(nèi)及企業(yè)內(nèi)的過度競爭甚至彼此傾軋， 嚴重影響企業(yè)業(yè)務(wù)收益， 并同時擠占了保險企業(yè)向其他非中心城市拓展的資源。 保險產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟中心城市的飽和供給既不利于各區(qū)域保險產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展， 也不利于我國保險產(chǎn)業(yè)的進一步增長， 在距離經(jīng)濟中心較遠的地區(qū)設(shè)立子公司是保險產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必由之路。

第二， 保險企業(yè)各子公司間的業(yè)務(wù)平衡應(yīng)在保險產(chǎn)業(yè)拓展過程中受到關(guān)注和重視。 各區(qū)域子公司的運營都需要一定額度的固定成本， 如果將大量保險業(yè)務(wù)聚集于少數(shù)子公司， 而大量子公司業(yè)務(wù)量卻不足。 這一方面將使設(shè)立子公司的沉沒成本與運營費用無法得到及時彌補， 不利于企業(yè)的整體發(fā)展; 另一方面， 錯失了子公司在非中心城市搶占新興市場的良機， 不利于未來業(yè)務(wù)開展。 因此， 保險產(chǎn)業(yè)應(yīng)適當平衡各子公司之間的業(yè)務(wù)量， 真正做到業(yè)務(wù)離散， 而不應(yīng)當特別關(guān)注少數(shù)子公司， 導致企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)分配的失衡失效。

第三， 鑒于中國目前經(jīng)濟發(fā)展的實際情況， 在中心城市， 資本密度遠大于人口密度， 所以， 相比于壽險企業(yè)， 產(chǎn)險企業(yè)在設(shè)立子公司和分配各子公司間業(yè)務(wù)量時， 可以更偏向于經(jīng)濟中心城市， 但顯然這僅僅是應(yīng)對當前我國資本和人口分布不均勻的權(quán)宜之計。 從長遠看， 保險產(chǎn)業(yè)在全國各個城市的均衡發(fā)展將是我國保險產(chǎn)業(yè)成熟后的必然趨勢。

第四， 由保險企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模引起的正效應(yīng)可知， 相對于資本量較小的保險企業(yè)， 資本量較大的保險企業(yè)實力更強， 產(chǎn)業(yè)拓展能力更高， 在競爭中更具有優(yōu)勢， 這是普遍存在于產(chǎn)業(yè)競爭中的基本規(guī)律。 因此， 資本量較小的保險企業(yè)應(yīng)更積極地向非中心城市發(fā)展， 避免與大型保險企業(yè)正面沖突， 防止自身發(fā)展受到遏制。 另外， 保險企業(yè)因其經(jīng)營的特殊性和長期性， 不宜持有過多風險資本， 只有持有較多安全資本并采取較平穩(wěn)的經(jīng)營模式和資本結(jié)構(gòu)才能加快提升保險企業(yè)業(yè)務(wù)拓展效率。

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