Analyzing efficiency in the Chinese life insurance industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the efficiencies of China's foreign and domestic life insurance providers and to explore the relationship between ownership structure and the efficiencies of insurers while taking into consideration other firm attributes. Design/methodology/approach The data envelopment analysis (DEA) method is used to estimate the efficiencies of the insurers based on a panel data between 1999 and 2004. Findings The results indicate that the average efficiency scores for all the insurers are cyclical. Both technical and scale efficiency reached their peaks in 1999 and 2000 and gradually reduced for the rest of the period under examination until 2004 when average efficiency were improved again. The Tobit regression results show that the insurers' market power, the distribution channels used and the ownership structures may be attributed to the variation in the efficiencies. Research limitations/implications Based on the research findings and the discussion, the study provides several recommendations for policy makers, regulators and senior executives of insurers. Practical implications The research results highlight the importance of deregulating the sector to allow a further expansion of each individual insurer or encourage mergers and acquisitions of insurers so more efficient resource utilization can be achieved through economies of scale. It also suggests that it is imperative for insurers to recruit motivated insurance agents and offer them on‐the‐job training as a part of the management strategies for gaining technical efficiency. Originality/value The paper reports the development within China's insurance industry and is one of the few studies analyzing the efficiencies of China's insurers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».