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영어

The purpose of this paper is to analyze the efficiency change and determinants factor of life insurance industry in Korea. In order to measure the efficiency change, we used the Data Envelopment Analysis (DEA) model and the dea / window model and measured the efficiency determinants factor using GLS, Tobit model, fixed effect model, random effect model and GMM. We use panel data for 21 life insurers from 2009 to 2015 First, the average technological efficiency is 9.5% inefficiency during the analysis period, and this inefficiency is caused by both pure technology efficiency and scale efficiency. Second, according to the results of the DEA/Window efficiency analysis, the standard deviation, LDP, and LDY values of life insurance companies appeared differentry according to the period. Third, the analysis of the determinants factor of technological efficiency showed that the explanatory power of the fixed effect model was higher than that of the other models. As a strategy for increasing the technological efficiency, it was found that the increase of the insurance premium and the investment profit margin were the most important.

한국어

본 연구는 글로벌 금융위기 이후인 2009년부터 2015년까지 7년간 우리나라 생명보험회사를 대상으로 효율성 변화를 살펴보기 위해, 정태적 효율성은 Radial 모형인 DEA-CCR, DEA-BCC 모형을 이용하였고, 동태적 효율성은 DEA/Window 모형을 이용하였다. 그리고 효율성 결정요인을 다양한 방법으로 비교하기 위해 정태적 패널모형으로 가중최소자승추정법(GLS), 토빗모형, 고정효과모형, 확률효과모형을 이용하였고, 동태적 패널모형으로 일반화적률추정법(GMM)을 이용하였다. 분석결과 첫째, 정태적 효율성 변화를 살펴보면 분석기간 동안 평균 기술효율성은 9.5%의 비효율성을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 비효율성은 순수기술효율성과 규모효율성 모두 원인이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 추세와 안정성 여부를 판단하기 위한 DEA/Window 분석결과 기간에 따라 생명보험회사별로 표준편차, LDP, LDY 값이 차이를 나타내고 있었다. 셋째, 기술효율성 결정요인 분석결과 고정효과 모형의 설명력이 다른 모형들보다 높았고, 기술효율성 증대를 위한 전략으로 사업비와 신계약비 축소를 통한 수입보험료와 투자영업이익율 증대가 가장 중요한 것으로 나타났다.