우리나라와 OECD 국가 생명보험산업

효율성 비교 연구

(A Comparison Study on the Cost Efficiency of the Life Insurance Industry between Korea and Other OECD Member Countries)

鄭 世 昌**

** 보험개발원 부연구위원

<국문초록>

본 연구는 우리나라 생명보험산업의 효율성 정도를 OECD 주요 국가와 비교 분석하는데 목적이 있다. 그리고 연구 결과를 토대로 국내 생명보험산업의 효율성 제고를 위한 시사점을 도출한다.

실증분석을 위해 생명보험회사의 생산구조를 파악하여 언더라이팅 활동과 중개 활동을 포함하는 계약인수모델(collection-based model) 및 급부지급모델(delivery-based model)을 정립한다. 두 모델에서 보험자의 중개 활동 서비스는 동일하게 운용자산 투자액으로 측정하나, 계약인수모델에서는 언더라이팅 측면에서 보험자의 위험 인수 및 결합 서비스를 순보험료로 측정하고 급부지급모델에서는 지급 급부로 측정한다. 효율성의 비교 분석에는 층화프론티어 방법을 사용한다.

실증분석 결과 국내 생명보험산업은 다른 OECD 국가에 비해 비용 비효율성의 정도가 높고 국내에서 비용프론티어가 최적인 회사의 추정비용은 유럽 국가의 중간 수준 정도에 불과한 것으로 나타났다. 국내 생명보험산업 및 회사의 비용제고를 위해서는 인수․합병이 바람직함을 감독 당국 및 생명보험회사에 시사하고 있다.

<목차>

Ⅰ. 서론	1

Ⅱ. OECD 국가의 생명보험산업 효율성	3

1. 데이터	3

2. 통계적 추정	7

Ⅲ. 계약인수모델 연구결과	9

1. 추정 모수와 생산구조	9

2. 비용 효율성 분석	12

3. 규모와 추정비용	15

Ⅳ. 급부지급모델 연구결과	16

1. 추정 모수와 생산구조	16

2. 비용 효율성 분석	20

3. 규모와 추정비용	23

Ⅴ. 우리나라 생명보험회사의 연도별 및 그룹별 추정비용	24

Ⅵ. 요약, 시사점 및 연구의 한계	26

<참 고 문 헌>	29

Ⅰ. 서론

우리나라 생명보험산업은 1998년 OECD 생명보험시장에서 3.50%의 시장점유율을 차지해 수입보험료 규모에서 세계 6위를 점하고 있다. 특히, GDP 대비 수입보험료(insurance penetration)는 OECD 회원국 중 룩셈부르크 다음으로 세계 2위이다. 이는 우리나라 생명보험산업이 다른 산업 및 선진국의 생명보험산업에 비해 규모면에서 상당히 성장되었다는 것을 보여준다.

이러한 양적인 성장 이유로 첫째, 국내 생명보험산업이 진입규제에 의한 과점시장이었으며 또한 경쟁이 제한적인 규제시장이었다는 점을 지적할 수 있다. 즉, 국내 생명보험 시장의 과점성과 비경쟁적 특성으로 인해 동 산업에 먼저 진입한 보험회사들은 큰 장애 없이 지속적으로 성장할 수 있었다. 둘째, 생명보험산업에 대한 규제가 계약자보호 차원보다는 시장에 먼저 진입한 보험회사를 보호․육성하는데 초점이 맞추어졌기 때문에 보험회사들은 비교적 안정적 환경에서 성장할 수 있었다. 이러한 규제환경으로 인해 상품개발, 소비자 니드를 충족시킬 수 있는 보상시스템의 구비 및 리스크 관리자로서의 역할에 충실하기보다는 인가된 상품의 판매증대에만 주력하였다. 셋째, 일반국민의 생명보험에 대한 잘못된 인식으로 생명보험을 보험 본래의 기능인 보장보다는 저축의 수단으로 널리 활용하였고, 연고판매로 인해 보험계약고가 양적으로 확대되었기 때문이다.

이와 같이 우리나라 생명보험 회사들은 정부의 보호정책에 따라 치열한 경쟁 없이 순탄한 양적인 성장을 달성할 수 있었기 때문에 효율성 제고를 통한 질적인 성장전략 수립에는 상대적으로 등한시하였다고 보아진다.

그러나 1996년 10월 OECD의 29번째 정회원국 가입과 함께 경제적 수요심사(ENT) 폐지, 모집제도 자유화, 국경간거래(cross-border transaction)의 대폭 허용 등의 일련의 자유화조치 그리고 최근 들어 지급여력제도 개선 및 2000년 4월 가격자유화 시행 등으로 우리나라 생명보험산업은 새로운 전기를 맞이하고 있다. 특히, OECD 회원국간 보험산업 감독 및 시장에서 투명성과 내․외국사간의 무차별성에 대한 요구가 증가되고 있으며 겸업화와 국경간거래가 활발히 진행되고 있어 우리나라 생명보험산업이 효율성 및 경쟁력을 제고하지 못한다면 국내사의 생존이 어려울 수 있을 것이다. 또한 이러한 경쟁환경에서 일부 보험회사의 비효율적 운영은 전염위험(contagion risk)에 의해 생명보험산업 전체의 생존을 위협할 수도 있을 것이다.

따라서 국내 생명보험회사들은 대․내외 환경변화에 따라 정부의 보호나 자본 및 노동과 같은 생산요소의 투입량 증대에 의한 단순한 양적인 성장전략에서 탈피하여 조직정비, 신상품개발, 새로운 판매전략, 그리고 자산운용의 효율성 제고와 합리화 등 생산요소의 효율성 증대를 통한 질적인 성장정책으로 전환하여야 할 것이다. 더욱이 생명보험산업은 고용, 투자 및 자본시장의 발전 등 국민경제 성장에 기여하는 바가 지대하기 때문에 국민경제의 향상을 위해서도 생명보험산업의 효율성은 제고되어야 한다.

국내 생명보험산업의 효율성 제고를 위해서는 국내 생명보험산업의 효율성 정도 및 이를 세계 수준과 비교하는 분석이 우선적으로 이루어져야하는데 여기에 대한 연구는 전무한 실정이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 우리나라를 포함하여 OECD 주요국가의 생명보험산업에 대한 비용함수 추정을 통해 비용 효율성을 측정하고 우리나라 생명보험산업의 효율성을 다른 OECD 국가와 비교 분석하고자 한다. 또한 국내 생명보험산업의 효율성 제고를 위한 시사점을 연구결과로부터 도출하고자 한다.

본 연구의 구성은 제 Ⅰ장 서론에 이어 제 Ⅱ장에서는 데이터 및 통계적 추정 방법에 대해 설명한다. 제 Ⅲ장과 제 Ⅳ장에서는 각각 계약인수모델(collection-based model)과 급부지급모델(delivery-based model)의 연구결과를 제시하고 각 국가별로 산출된 추정비용을 토대로 우리나라 생명보험산업의 비용 비효율성을 주요 OECD국가와 비교 분석한다. 우리나라 생명보험회사의 연도별, 그룹별 추정비용에 대해서는 제 Ⅴ장에서 분석한다. 제 Ⅵ장은 요약, 시사점 및 연구의 한계를 제시한다.

Ⅱ. OECD 국가의 생명보험산업 효율성

측정

1. 데이터

보험회사의 생산과정에서 투입요소는 노동, 자본 및 광고, 통신, 인쇄 등의 기타 투입으로 구성된다. 이 중 보험회사의 종업원 임금 및 커미션이 총 비용의 약 80%를 차지하고 있기 때문에 투입요소 중 노동은 생산비용에서 가장 많은 비중을 차지하며 효율성 측면에서 가장 중요한 투입요소라 할 수 있다. 보험회사 운영을 위한 자본은 크게 계약자자본(debt capital), 자기자본(equity capital)과 컴퓨터, 기기 등의 물리적자본(physical capital)으로 나눌 수 있으나 본 모델에서는 계약자자본을 자본 투입요소로 사용한다. 계약자로부터 장래 급부 지급을 전제하고 차입한 계약자자본은 향후 약정 급부가 지급되기 전까지 투자되기 때문에 투자활동을 위한 투입요소로써 중요한 역할을 한다. 특히, 생명보험계약의 경우 장기적이고 안정적인 특성으로 투자활동에서의 효율성이 언더라이팅 부문에서의 효율성보다 보험자의 재무적 건전성과 시장에서의 우월적 지위를 확보하는데 중요하기 때문에 계약자자본은 생명보험회사의 효율성 측정에 중요한 투입요소가 된다.

1) 자기자본의 경우 OECD국가에서 대부분의 생명보험회사가 상장되어 있지 않기 때문에 요소가격을 추정하기 어렵고 물리적자본의 경우도 데이터 구입의 한계가 있기 때문에 본 모델에서는 계약자자본만을 자본부문에서 투입요소로 사용함.

비용함수의 외생변수 중 노동요소가격은 종업원 임금과 중개인 커미션으로 측정할 수 있다. 하지만 이용 가능한 데이터가 종업원 임금을 커미션과 분리하지 않을 뿐만 아니라 보험 또는 금융산업의 평균 종업원 임금 및 평균 커미션 데이터도 구하기 어려운 국가가 많이 있다. 노동비용을 제외한 기타 비용에 대한 요소가격의 측정 역시 데이터 구입의 한계가 있다. 예를 들어, 광고의 경우 광고 횟수가 투입 단위가 되고 광고비가 투입요소가격이 될 것이나 각 기업별로 이러한 세부 데이터를 구한다는 것은 현실적으로 매우 어렵다.

특히, 일본의 경우 모든 생명보험회사가 커미션을 공시하지 않음.

이러한 투입요소가격 산출에서의 문제점을 극복하기 위해 본 모델에서는 OECD 국가간 물가수준의 차이를 임금, 커미션 및 기타 투입요소가격에 대한 대리치로 사용한다. 노동요소가격 및 기타요소가격은 국가별로 상당한 차이를 보일 것이며 이는 각 국가간 물가수준의 차이와 상당한 상관성이 있을 것으로 판단된다. <표 1>은 데이터 구입이 가능한 OECD국의 금융산업에서 주당임금과 본 모델에서 임금, 커미션 및 기타 투입요소 가격에 대한 대리치인 물가수준과의 상관관계를 보여준다. 상관계수가 88%로 물가수준이 노동요소 및 기타 투입요소 가격에 대한 대리치로 적합함을 시사하고 있다.

<표 1>  주당임금과 물가수준 (1996)

구 분	주당임금	물가수준
한국	584.50	72
일본	1173.01	140
영국	775.87	92
프랑스	594.72	118
오스트리아	663.76	118
네덜란드	778.27	111
스페인	547.35	90
포르투갈	310.97	73
헝가리	124.25	44
미국	459.20	92
캐나다	546.83	80
멕시코	91.98	46
호주	489.58	93
뉴질랜드	515.79	79
상관계수	0.88	-

자료 :1) 주당임금은 ILO(일본의 경우는 일본통계연감)

2) 물가수준은 OECD,「주요경제지표」

하지만 비교물가 수준을 노동 및 기타요소에 대한 가격으로 사용할 경우 다른 외생변수와의 단위 측정에서 괴리가 발생할 수 있다. 즉, 다른 변수는 금액 또는 자본요소가격인 반면 비교물가 수준은 OECD국가들의 전체 평균물가수준을 100으로 할 경우의 상대적 물가수준을 나타내는 지표이기 때문이다. 그러나 본 연구의 목적이 비용을 최소화하는 최적 투입량을 구하는 것이 아니라 OECD국가간 효율성의 정도를 비교 분석하는 것이기 때문에 측정 단위상의 문제점은 국가간 효율성의 비교 분석에 전혀 영향을 미치지 않는다. 즉, <표 1>에서 한국의 물가수준을 72가 아니라 7.2 또는 720으로 측정하고 다른 국가의 물가 수준도 단위를 일치시킨다면 추정비용 값은 단위에 관계없이 동일하게 산출된다.

계약자자본에 대한 요소가격은 계약자가 요구하는 수익률로 측정할 수 있다. 즉, 보험회사가 계약자자본을 투자활동을 위한 투입요소로 사용하는 대가로 계약자 요구수익률에 해당하는 만큼을 요소가격으로 지불한다고 볼 수 있다. 이러한 요소가격은 각 국가에서 생명보험회사가 사용하는 예정이율로 측정할 수 있다. 하지만 대부분의 OECD 국가가 가격 자유화를 시행하고 있어 개별보험회사의 예정이율은 한 국가 내에서도 기업별로 또한 상품별로 상당한 차이를 보이고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 본 연구에서는 각 국가의 장기국채수익율을 계약자자본에 대한 요소가격의 대리치로 사용한다. 많은 국가들이 각 국가의 장기국채수익율을 예정이율의 준거율로 사용하기 때문에 장기국채수익율은 계약자자본에 대한 국가별 요소가격 차이를 적정히 반영한다고 볼 수 있다. 따라서 본 모델에서 내생변수인 총비용은 노동비용인 커미션과 종업원 임금, 기타 운영비용 및 계약자자본 투입 비용(계약자자본×장기국채수익율)의 합으로 계산된다.

영국의 경우 예정이율은 장기국채수익율, 6% + (장기국채수익율중 6% 초과분의 1/4), 7.5% 중에서 가장 작은 값을 예정이율의 최고한도로 설정하고 있으며, 일본의 경우도 ‘장기국채수익율×0.8+주식배당수익율×0.2’가 예정이율의 준거율 중 하나로 사용되고 있음.

보험회사의 생산활동의 결과인 산출물은 제조업과는 달리 보험자가 계약자에게 제공하는 서비스로 측정할 수 있으며 언더라이팅과 중개서비스로 대별할 수 있다. 언더라이팅 측면에서 보험자는 계약자들의 개별 위험을 인수하여 결합하는 서비스를 제공한다. 보험자는 개별 계약자로부터 전가된 위험을 결합함으로써 보유 리스크를 감소시키고 손실 발생시 계약자에게 약정 급부를 제공할 수 있다. 따라서 언더라이팅 측면에서 보험자의 보유 리스크는 보험료 또는 기대손실로 측정할 수 있다. 보험자의 보유 리스크는 경과보험료 또는 보유보험료로 측정할 수 있으나 기대손실은 현실적으로 측정하기 어렵기 때문에 발생 손해액 또는 지급된 급부를 대리치로 사용할 수 있다. 생명보험회사의 경우는 지급 급부를 기대손실에 대한 대리치로 사용할 수 있다.

보험회사의 생산성 또는 효율성 분석에서 수입보험료 또는 보유보험료를 산출물로 측정한 연구에는 Houston & Simon(1970), Colenutt(1977), Grace & Timme(1992), Hardwick(1994, 1997), Donni & Fecher(1997) 등이 있으며, 발생 손해액 또는 지급 급부를 산출물로 측정한 연구에는 Doherty(1981), Skogh(1982), Cummins, Weiss & Zi (1999), Ryan & Schellhorn(2000)가 있음. 그리고 보험료와 지급 급부 모두를 산출물로 사용한 연구에는 Allen(1974), Suret(1991), 지홍민(1999)이 있음.

중개 측면에서 보험자는 언더라이팅 활동에서 유입된 자금으로 약정 급부를 지급하기 전까지 유가증권 또는 대출 등의 운용자산 투자활동을 한다. 보험회사는 중개인(intermediator)으로서 기관 투자자 또는 대출 공여자 역할을 수행하는데 이러한 서비스는 운용자산 투자액으로 측정할 수 있다.

본 연구는 산출물로 보유보험료와 운용자산 투자액을 사용한 모델과 지급된 급부와 운용자산 투자액을 사용한 모델로 나누어 OECD 국가 효율성을 비교 분석한다. 전자를 계약인수모델(collection-based model), 후자를 급부지급모델(delivery-based model)로 분류한다. 이렇게 두 종류의 모델을 추정함으로써 Allen(1974), Suret(1991) 및 지홍민(1999)의 연구에서와 마찬가지로 보험자의 위험 인수 및 결합 서비스에 대한 대리치로 보험료를 사용하는 경우와 지급 급부를 사용하는 경우가 차이를 보이는지를 검증할 수 있다.

한국과 일본을 제외한 OECD국가에서 개별기업의 데이터는 A.M. BEST의 「Best's Insurance Reports」에서 구하고, 한국과 일본의 경우 A.M. BEST에 공시된 생명보험회사 수가 매우 제한적이기 때문에 한국의 경우는 생명보험협회, 일본의 경우는 일본 보험연구소에서 발간된 자료로 변수를 측정한다. 대부분의 표본은 1996년과 1997년도 데이터로 구성되며 미국 달러당 각국의 자국화폐 교환율로 환산하여 실증분석한다. 표본기간이 짧기 때문에 구매력평가(purchasing power parity)수준으로부터 괴리되는 정도가 미미할 것으로 판단되어 물가변동을 고려하지 않고 분석한다.

<표 2>에서는 실증분석에 사용된 표본 수와 생명보험회사 총자산 최소, 최대 및 평균값을 국가별로 보여주고 있다. 일본 생명보험회사의 규모가 가장 크며 이탈리아 생명보험회사의 규모가 가장 작고 미국의 경우는 보험회사 데이터 구입이 용이하기 때문에 가장 많은 표본 수를 가지고 있다. 일본의 경우 계약인수모델에서는 모든 생명보험회사가 실증분석에 포함되었으나 급부가 산출물인 급부지급모델에서는 1990년대 중반 이후 설립된 신설사는 표본에서 제외하였다. 이들 신설사들은 보험금 규모가 매우 미미하여 기대손실의 대리치로 지급 급부가 적합하지 않기 때문이다. 기타 OECD국가는 노르웨이, 스웨덴, 핀란드, 스위스, 오스트리아, 벨기에, 스페인, 포르투갈, 호주, 뉴질랜드를 포함한다.

일본 생명보험산업에서는 1996년에 1개사, 1995년에 13개사, 1994년과 1993년에 각각 1개사 설립되었음.

<표 2>  국가별 표본 수 및 생명보험회사 규모

(단위: 백만 달러)

총자산	한국	일본	미국	캐나다	영국	프랑스	독일	이탈리아	기타
최 소	20.2	15.5	3.9	1.9	6.9	35.5	4.0	6.4	33.5
최 대	37,057	373,212	193,987	29,262	92,704	44,344	81,292	554	52,359
평 균	3,152	38,311	5,499	3,037	15,437	9,203	9,324	207	3,875
표본수	66	86	822	100	76	56	42	20	67

2. 통계적 추정

두 모델은 초월로그 비용함수(translog cost function)를 사용하여 분석한다. 초월로그 비용함수는 다른 비용함수에 비해 규모의 경제 및 대체율(elasticity of substitution) 등에 대한 제약이 없기 때문에 2차 비용함수(quadratic cost function)와 더불어 신축적인 특성을 가지고 있다. 두 종류의 투입요소가격과 두 종류의 산출물을 생산하는 계약인수모델 및 급부지급모델은 다음과 같이 표시할 수 있다.

초월로그 비용함수와 2차 비용함수는 다른 함수에 비해 신축적인 장점은 있으나 두 함수 모두 2차 근사치이기 때문에 모수가 기하급수적으로 증가하는 단점이 있음. 하지만 대칭성과 요소가격에 대한 1차 동차성 제약(symmetry constraints and linear homogeneity in input prices)이 있는 경우 m산출물과 n투입요소가 사용될 때 2차 비용함수는 초월로그 비용함수보다 (m+n+1)개 많은 모수를 함수식에 포함하는 단점이 있음.(Caves, Christensen and Tretheway, 1980)

(1)

Y1 = 투자자산

Y2 = 보유보험료(급부지급모델의 경우는 지급 급부금)

P1 = 언더라이팅 투입요소가격

P2 = 계약자자본 요소가격

uc = 오차항

두 모델 추정시 대칭성(δij=δji, γij=γji)과 요소가격에 대한 1차 동차성 제약 ([eqn: SUM from { {i }=1} to 2 beta i=1, SUM from { {i }=1} to 2 gamma ij= SUM from { {i }=1} to 2 eta ij=0] )을 준다. 두 제약으로 추정하여야 할 모수가 17개에서 10개로 감소되어 자유도를 증가시킬 수 있다. 두 모델 추정은 수식(1) 초월로그 비용함수식과 비용점유율식(cost share equation)으로 연립방정식을 구성하여 最尤度 방법(maximum likelihood method)이고 시스템 추정량인 LSQ 방법을 사용하여 추정한다. LSQ는 비선형모델에서 우도함수를 최대화하는 값을 가질 수 있도록 모수 추정을 반복적으로 수행하여 수렴시키는 추정량이며 시스템 추정시 발생할 수 있는 동시 상관성(contemporaneous correlation) 문제를 극복하여 준다.

초월로그 비용함수식과 비용점유율식을 함께 추정하는 경우 샘플 사이즈를 배로 증가시킬 수 있어 다중공선성 문제를 완화시킬 수 있음.(Hunter and Timme, 1986)

하지만 각 모델은 두 개의 비용점유율식을 포함하고 있기 때문에 두 개의 비용점유율식을 모두 포함하여 추정할 경우 1차 동차성 제약으로 추정이 불가능하다. 왜냐하면 수식(1)을 lnPi로 편미분하여 구하여지는 두 비용 점유율식의 합이 1이 되기 때문이다. 이러한 문제점은 둘 중 한 점유율식을 추정에서 생략함으로써 해소할 수 있으나 생략할 점유율식을 선택하는 새로운 문제가 생긴다. 그러나 최우도 방법을 사용하여 추정하는 경우 어떤 점유율식을 생략하느냐에 관계없이 동일한 추정치를 얻을 수 있다.(Berndt, 1991)

각 국가간 보험회사의 생산과정 및 구조는 상당한 차이를 보일 것이므로 각 국가를 이종집단으로 보고 국가별로 모수 추정을 한 후 국가별로 추정된 모수를 사용하여 국가간 효율성의 정도를 분석한다. 단, 노르웨이, 스위스, 벨기에 등 기타 국가의 경우 이용 가능한 국가별 생명보험회사 수가 제한적인 관계로 이를 묶어서 실증분석한다.

Ⅲ. 계약인수모델 연구결과

1. 추정 모수와 생산구조

계약인수모델에서 각 국가별 추정 모수와 표준오차는 <표 3>과 같다. 추정 모수의 60% 정도가 5% 수준 이상에서 유의함을 보여준다. 전체 표본 국가에 대한 추정이 통계적 의미를 가지기 위해서는 전체 추정 모수와 국가별 모수 추정치간 안정성이 있어야 한다. 이러한 안정성이 검증되는 경우 전체 국가의 생산구조 또는 생산기술이 유사하다고 볼 수 있는데 이는 Chow 테스트에 의해 검증할 수 있다.

검증 통계량 F는 임.

	Sr = 전체국가 추정 잔차제곱 Su = 각 국가별 추정 잔차제곱 p = 국가 수 k = 모수의 수 n = 전체 표본 수

<표 3>  계약인수모델에서 모수의 추정치와 표준오차

모수	한국		일본		미국		캐나다
	추정치		추정치		추정치		추정치
α	0.298**	(0.139)	-3.595***	(0.835)	-0.841***	(0.167)	-1.899***	(0.34)
αi	0.242*	(0.138)	-0.275	(0.199)	1.143***	(0.041)	0.963***	(0.203)
αp	0.744***	(0.145)	2.033***	(0.203)	-0.039	(0.037)	0.282	(0.199)
βu	0.013***	(0.01)	0.584	(0.372)	-0.006	(0.112)	0.411**	(0.18)
βd	0.987***	(0.01)	0.416	(0.372)	1.006***	(0.112)	0.589***	(0.18)
δii	0.563***	(0.102)	0.498***	(0.115)	0.019	(0.014)	0.306***	(0.107)
δpp	0.504***	(0.103)	0.218	(0.143)	-0.029**	(0.012)	0.29***	(0.11)
δip	-0.531***	(0.101)	-0.4***	(0.125)	-0.003	(0.012)	-0.312***	(0.107)
uu	0.018***	(0.004)	-0.029	(0.086)	0.047	(0.042)	-0.089	(0.07)
dd	0.018***	(0.004)	-0.029	(0.086)	0.047	(0.042)	-0.089	(0.07)
ud	-0.018***	(0.004)	0.029	(0.086)	-0.047	(0.042)	0.089	(0.07)
εiu	-0.011**	(0.005)	-0.005	(0.02)	-0.038***	(0.002)	-0.074***	(0.013)
εpu	0.006	(0.006)	-0.046**	(0.023)	0.032***	(0.002)	0.068***	(0.014)
εid	0.011**	(0.005)	0.005	(0.02)	0.038***	(0.002)	0.074***	(0.013)
εpd	-0.006	(0.006)	0.046**	(0.023)	-0.032***	(0.002)	-0.068***	(0.014)
목적함수의 값	255.101		100.387		1268.49		84.7486
종속변수의 평균값(비용함수)	9.163		8.652		8.083		7.280
회귀분석의 표준오차(비용함수)	0.197		0.204		0.272		0.403
R2(비용함수)	0.98		0.99		0.98		0.97
수렴횟수	4		10		3		6
표본수	66		86		822		100

***, **, *는 각각 1%, 5%, 10%수준에서 유의함

주 : 1) α는 상수항, 'i', 'p'는 각각 투자자산과 보유보험료를 의미하고,

’u', 'd'는 각각 언더라이팅 투입요소가격과 계약자자본 요소가격을 의미함.

2) (    )는 표준편차임.

<표 3>  계약인수모델에서 모수의 추정치와 표준오차

모수	영국		프랑스		독일		이탈리아		기타
	추정치		추정치		추정치		추정치		추정치
α	0.111	(0.252)	0.256	(0.387)	-0.133	(0.165)	2.27**	(1.076)	-0.783*	(0.438)
αi	0.729***	(0.124)	0.721**	(0.31)	-0.135	(0.105)	-0.509	(1.061)	0.869***	(0.216)
αp	0.26**	(0.113)	0.276	(0.278)	1.186***	(0.122)	0.934	(0.84)	0.316	(0.212)
βu	0.05**	(0.023)	-0.002	(0.012)	0.208***	(0.019)	0.012***	(0.003)	0.081**	(0.034)
βd	0.95***	(0.023)	1.002***	(0.012)	0.792***	(0.019)	0.988***	(0.003)	0.919***	(0.034)
δii	0.034	(0.048)	0.129	(0.133)	0.476***	(0.052)	0.31	(0.536)	-0.03	(0.079)
δpp	-0.091**	(0.045)	0.102	(0.122)	0.282***	(0.062)	-0.115	(0.394)	-0.14**	(0.071)
δip	0.021	(0.046)	-0.116	(0.125)	-0.386***	(0.054)	-0.075	(0.448)	0.067	(0.073)
uu	0.003	(0.009)	0.006	(0.004)	0.005	(0.009)	-0.002**	(0.001)	-0.004	(0.011)
dd	0.003	(0.009)	0.006	(0.004)	0.005	(0.009)	-0.002**	(0.001)	-0.004	(0.011)
ud	-0.003	(0.009)	-0.006	(0.004)	-0.005	(0.009)	0.002**	(0.001)	0.004	(0.011)
εiu	-0.013***	(0.002)	-0.004***	(0.001)	-0.051***	(0.005)	-0.001*	(0.001)	-0.032***	(0.01)
εpu	0.009***	(0.003)	0.004***	(0.001)	0.038***	(0.006)	0.001	(0.001)	0.033***	(0.012)
εid	0.013***	(0.002)	0.004***	(0.001)	0.051***	(0.005)	0.001*	(0.001)	0.032***	(0.01)
εpd	-0.009***	(0.003)	-0.004***	(0.001)	-0.038***	(0.006)	-0.001	(0.001)	-0.033***	(0.012)
목적함수의 값	233.438		275.306		151.125		112.47		80.4982
종속변수의 평균값(비용함수)	9.949		9.775		8.447		6.593		8.148
회귀분석의 표준오차(비용함수)	0.270		0.118		0.182		0.224		0.544
R2(비용함수)	0.98		0.99		0.99		0.97		0.93
수렴횟수	4		3		49		3		6
표본수	76		56		42		20		67

***, **, *는 각각 1%, 5%, 10%수준에서 유의함

주 : 1) α는 상수항, 'i', 'p'는 각각 투자자산과 보유보험료를 의미하고,

’u', 'd'는 각각 언더라이팅 투입요소가격과 계약자자본 요소가격을 의미함.

2) (    )는 표준편차임.

초월로그 비용함수에서 Chow 테스트의 검증 통계량은 6.749로 5% 유의수준에  서 임계치 1.286를 훨씬 능가하기 때문에 국가별 모수 추정치간 안정성이 있다는 귀무가설은 기각된다. 이는 국가간 생산구조 또는 생산기술의 차이로 인해 전체 표본 국가를 대상으로 하는 추정은 의미가 없음을 시사한다. 이러한 연구결과는 Rai(1996)와 Donni & Fecher(1997)의 보험산업의 효율성 비교 분석에 문제가 있음을 보여준다. 이들 연구들은 국가간 생산구조 또는 생산기술의 차이를 무시하고 표본 국가를 모두 동종집단으로 간주하여 전체 국가를 대상으로 추정을 하였기 때문이다.

한국과 일본의 생명보험산업에서 생산구조의 유사성 역시 동일한 방법으로 검증할 수 있는데 검증 결과 추정 모수의 안정성은 받아들여지지 않는다. 하지만 일본 신설 생명보험회사를 제외한 경우에는 두 국가 모수 추정치간 안정성이 있다는 귀무가설은 받아들여진다. 이는 1990년대 중반에 16개의 신설 생명보험회사가 일본에 설립되었고 이로 인해 일본 생명보험산업의 생산구조가 변화되었다는 것을 시사한다고 볼 수 있다.

두 국가간 검증 통계량은 16.511이고 5% 유의수준에서 임계치는 1.090임.

영국, 프랑스, 독일, 이탈리아 및 기타 국가의 경우 모수 추정치간 안정성 있으며 캐나다와 미국의 경우도 모수 추정치간 안정성이 있는 것으로 나타나고 있다. 따라서 호주와 뉴질랜드를 포함하여 유럽국가간 그리고 북아메리카 국가간 생산구조 또는 생산기술이 유사하다고 볼 수 있다.

유럽국가의 경우 검증 통계량은 1.368이며 5% 유의수준에서 임계치가 1.452이고, 캐나다와 미국의 경우는 검증 통계량이 0.900이고 5% 유의수준에서 임계치가 1.841로 모수 추정치간 안정성이 있는 것으로 나타남.

2. 비용 효율성 분석

각 국가별로 추정된 모수를 사용하여 계산한 평균 추정비용, 표준편차, 최소 및 최대값은 <표 4>와 같다. 이탈리아를 제외한 유럽 국가와 일본의 평균 추정비용이 낮으며 다음으로 북미 국가인 미국과 캐나다가 낮고 한국은 이탈리아 다음으로 평균 추정비용이 가장 높다.

<표 4>  국가별 추정비용 (계약인수모델)

구 분	한국	일본	미국	캐나다	영국	프랑스	독일	이탈 리아	기타
평 균 추정비용	1.424	1.035	1.264	1.282	1.243	1.231	1.025	1.432	1.233
표준편차	0.117	0.076	0.091	0.133	0.080	0.078	0.037	0.143	0.101
최 소 값	1.244	0.603	1.102	1.161	1.133	0.944	0.917	1.286	0.883
최 대 값	1.776	1.108	1.887	2.131	1.454	1.451	1.158	1.812	1.470

한국에서 최적 프론티어(추정비용 1.244)는 유럽 평균 수준의 추정비용을 보이고 있다. 따라서 한국의 생명보험산업은 규모에 비해 추정비용이 상대적으로 매우 높다고 볼 수 있다. 특히, 캐나다 및 기타 국가에 포함되어 있는 국가에 비해 한국 생명보험산업의 규모는 크지만 추정비용은 오히려 높은 것을 알 수 있다.

국가별 평균 추정비용에 대한 분산분석(ANOVA)에 의하면 F통계량은 125.698로 1% 수준에서 국가별 차이가 있으며 사후 분석(Ducan test)에 의한 두 집단간 차이는 <표 5>와 같다. 한국은 이탈리아와 추정비용의 차이가 유의하지 않으나 다른 모든 국가에 비해서는 유의적으로 높다. 일본과 독일은 추정비용의 차이가 유의하지 않으나 다른 모든 국가에 비해서는 유의적으로 낮다. 미국과 캐나다는 추정비용의 차이가 유의하지 않으며 영국, 프랑스 및 기타 국가의 경우도 마찬가지로 추정비용 차이가 유의하지 않다.

각 국가간 추정비용의 차이는 국가별 생명보험 환경의 차이와 기업 비용 비효율성 차이의 합으로 볼 수 있다. 예를 들어 한국과 캐나다 평균 추정비용의 차이 11.1%는 한국의 생명보험 환경이 캐나다와 다르기 때문에 발생하는 차이와 한국 생명보험회사가 캐나다 생명보험 회사에 비해 비효율적이기 때문에 발생하는 차이의 합을 의미한다. 국가간 비효율성의 차이는, 한국과 캐나다의 경우, 다음 수식(2)로 측정할 수 있다.

캐나다의 평균 추정비용에 대한 한국의 평균 추정비용 차이는 “(1.424 - 1.282) /1.282”로 계산됨.

이와 같이 추정된 종속변수의 차이로 비효율성의 정도를 분석하는 방법을 층화프론티어(thick frontier)모델이라고 하며 Berger & Humphrey (1991)에 의해 개발되었음. 이 방법을 사용할 경우 확률적프론티어 방법(Aigner, Lovel & Schmidt, 1977)에서 오차항에 대한 엄격한 가정 및 확률적프론티어 방법과 임의분포모델(Berger, 1993)에서 장기간 패널데이터 요구라는 제약을 해결할 수 있음. 층화프론티어 방법에서는 확률적프론티어 및 임의분포모델에서의 두 오차항 모두에 대한 가정을 한 오차항에 대한 가정으로 완화할 수 있고, 1년 또는 2년에 걸친 단기간의 데이터를 사용하는 경우에도 비효율성을 측정 비교할 수 있는 장점이 있음.

비효율성 차이 = [eqn: {hat c ~-~ hat c^*} over hat c]                                      (2)

[eqn: hat c] : 한국의 추정비용

[eqn: hat c ^*]: 한국 변수값을 캐나다를 대상으로 추정한 모수에 대입하여

추정한 비용

<표 5>  국가별 추정비용 차이에 대한 사후 분석  (계약인수모델)

구 분	한국	일본	미국	캐나다	영국	프랑스	독일	이탈 리아	기타
한국		◇	◇	◇	◇	◇	◇		◇
일본	◇		◇	◇	◇	◇		◇	◇
미국	◇	◇			◇	◇	◇	◇	◇
캐나다	◇	◇				◇	◇	◇	◇
영국	◇	◇	◇				◇	◇
프랑스	◇	◇	◇	◇			◇	◇
독일	◇		◇	◇	◇	◇		◇	◇
이탈리아		◇	◇	◇	◇	◇	◇		◇
기타	◇	◇	◇	◇			◇	◇

주 : ◇는 적어도 5%수준에서 두 국가간 추정비용 차이가 유의함.

한국 생명보험산업이 각 국가에 비해 추정비용이 높은 정도, 보험환경 차이 정도 및 한국 생명보험산업의 비용 비효율성의 정도는 <표 6>에 나타나 있다. 한국의 추정비용이 높은 이유가 주로 보험환경 차이인 국가는 독일, 일본, 프랑스, 영국 및 기타 국가인 반면 주로 비용 비효율성에 의해서 차이가 나타나는 국가는 캐나다와 미국이다.

이탈리아는 평균 추정비용이 한국보다 낮기 때문에 한국의 상대적 비효율성 분석에서 제외함.

일본을 제외하고 보험환경 측면에서 한국과 차이를 크게 보이는 국가는 1996년과 1997년 당시 감독 측면에서 규제완화가 상당히 진전된 국가라는 공통점을 가지고 있다. 한편 일본과의 보험환경 차이는 규제 차이보다는 일본의 낮은 이자율과 물가수준 등의 금융환경 차이에 기인한 것으로 보아진다.

한국의 보험시장은 캐나다 및 미국과 보험시장 환경 측면에서는 차이가 크지 않으나 비효율성에 의한 추정비용의 차이는 매우 높다. 한국과 이들 두 국가의 보험산업은 규제시장이라는 공통점을 가지고 있으며 따라서 환경 차이보다는 한국 생명보험회사들의 비효율적 경영이 이들 국가와 추정비용의 차이를 보이는 주요 원인이라고 할 수 있을 것이다.

<표 6>  한국의 주요 OECD 국가에 대한 보험환경 및 효율성 차이

(계약인수모델)

구 분	일본	미국	캐나다	영국	프랑스	독일	기타
추정비용 차이	37.6%	12.7%	11.1%	14.6%	15.7%	38.9%	15.5%
보험환경 차이	29.2%	5.0%	2.9%	11.9%	15.4%	36.3%	10.6%
효율성 차이	8.4%	7.7%	8.2%	2.7%	0.3%	2.7%	4.8%

3. 규모와 추정비용

생명보험산업에서 기업 규모와 비용 관계는 감독 및 기업 전략 측면에서 중요한 정보를 제공한다. 예를 들어, 규모별 비용의 정도는 감독차원에서 M&A가 보험시장 효율성을 위해서 바람직한가를 판단하는 한 척도가 될 수 있을 것이며 기업전략 측면에서는 성장전략 채택 여부에 대한 기준을 제공할 수 있다.

<표 7>은 각 국가 내에서 추정비용이 생명보험회사의 규모에 따라 차이를 나타내는지 보여준다. 기업의 규모는 각 국가별로 총자산을 기준으로 대규모와 소규모로 양분한다. 대부분의 국가에서 규모가 큰 보험회사 추정비용이 유의하게 낮게 나타나고 있다. 이는 선행 연구 (Fecher, Perelman & Pestieau, 1991, Cummins & Weiss, 1993, Hardwick, 1997,  Cummins, 1999)와 일치된 결과를 보여준다.

하지만 일본과 독일의 경우에는 오히려 소규모 회사의 추정비용이 낮다. 독일의 경우 대규모 보험회사와 소규모 보험회사간 추정비용의 차이가 유의하지 않으나 일본의 경우는 표본 국가 중 유일하게 소규모 보험회사가 유의적으로 대규모 보험회사 보다 추정비용이 낮다. 일본 신설사의 추정비용이 매우 낮기 때문에 이러한 결과가 나타난 것으로 보아진다. 신설사의 경우 평균 추정비용은 0.984로 기존사의 평균 추정비용 1.062보다 1% 수준에서 유의적으로 낮다.

<표 7>  규모별 추정비용 및 유의도 (계약인수모델)

구분	평균		표준편차		최소값		최대값
	소규모	대규모	소규모	대규모	소규모	대규모	소규모	대규모
한국	1.508	1.339◇	0.105	0.045	1.377	1.244	1.776	1.406
일본	1.010◇	1.061	0.100	0.018	0.603	1.031	1.109	1.101
미국	1.325	1.204◇	0.092	0.029	1.102	1.137	1.887	1.294
캐나다	1.346	1.218◇	0.163	0.032	1.214	1.161	2.131	1.306
영국	1.295	1.190◇	0.082	0.023	1.133	1.149	1.454	1.239
프랑스	1.279	1.183◇	0.071	0.052	1.182	0.944	1.451	1.233
독일	1.021	1.030	0.051	0.011	0.917	1.009	1.158	1.046
이탈리아	1.532	1.331◇	0.139	0.036	1.369	1.286	1.812	1.386
기타	1.282	1.183◇	0.114	0.047	0.883	1.094	1.470	1.273

주 : ◇는 적어도 5%수준에서 규모별 차이가 유의함.

Ⅳ. 급부지급모델 연구결과

1. 추정 모수와 생산구조

급부지급모델에서 각 국가별 추정 모수와 표준오차는 <표8>과 같다. 계약인수모델에서와 마찬가지로 추정회귀 계수의 약 60%가 5% 수준 이상에서 통계적으로 유의하다. 전체 표본에 대한 추정 모수와 각 국가별로 추정된 모수와의 안정성은 검증 통계량이 6.814로 5% 유의수준에서 받아들여지지 않는다. 따라서 각 국가간 추정비용 및 비용 비효율성의 차이는 계약인수모델에서와 마찬가지로 국가별로 추정 된 모수를 사용하여 비교 분석하여야 할 것이다.

계약인수모델에서와 마찬가지로 기타 국가를 포함한 유럽 국가에 대해서는 검증 통계량이 1.368로 모수 추정치간 안정성이 있다는 귀무가설이 받아들여진다. 따라서 호주, 뉴질랜드 및 유럽국가의 생명보험산업은 생산구조 또는 생산기술이 유사하다고 볼 수 있다. 일본과 한국의 경우도 두 국가의 모수 추정치간 안정성이 있다는 귀무가설이 기각되지 않는다. 이는 일본에서 기존사와는 다른 생산구조를 가지고 있는 신설사를 표본에서 제외하였기 때문이다. 따라서 일본의 기존사와 한국 생명보험회사들과는 생산구조 및 생산기술이 유사하다고 볼 수 있다. 하지만 미국과 캐나다의 경우는 계약인수모델과는 달리 모수 추정치간 안정성이 받아들여지지 않는다.

보험자의 위험 인수 및 결합 서비스에 대한 측정치로 보유보험료를 사용한 계약인수모델과 지급 급부를 사용한 급부지급모델이 차이를 보이는지에 대해서는 두 가지 방법으로 검증할 수 있다. 첫째, 각 국가에서 두 모델간 목적함수 값이 차이를 보이는지를 비교 분석하는 것이다. 일본을 제외하고 모든 국가의 목적함수 값은 두 모델에서 차이가 크지 않다. 둘째, 통계적 방법으로 각 국가별로 두 모델을 합하여 추정한 잔차제곱과 두 모델을 분리하여 추정된 잔차제곱의 합을 비교하는 Chow 테스트 방법이 있다. 즉, 각 국가에서 두 모델간 추정 모수의 안정성을 검증하는 방법이다. 검증 결과 일본을 제외한 모든 국가에서 두 모델간 차이가 발견되지 않는다.

두 모델에서 변수 수가 동일하므로 두 모델을 합하여 추정이 가능함.

예를 들어 한국은 57%, 미국은 12% 프랑스는 98%, 이탈리아는 39%, 캐나다, 영국, 독일 및 기타 국가는 100%수준으로 귀무가설이 기각되지 않는 반면 일본은 검증 통계량이 6.485이고 5% 유의수준에서 임계치가 1.908로 귀무가설이 기각됨.

<표 8>  급부지급모델에서 모수의 추정치와 표준오차

모수	한국		일본		미국		캐나다
	추정치		추정치		추정치		추정치
α	0.051	(0.177)	-0.533	(0.399)	-0.898***	(0.183)	-2.119***	(0.504)
αi	0.427***	(0.109)	1.324***	(0.253)	1.268***	(0.046)	1.45***	(0.379)
αc	0.672***	(0.107)	-0.201	(0.231)	-0.181***	(0.039)	-0.216	(0.371)
βu	0.009	(0.013)	-0.077	(0.059)	-0.026	(0.12)	0.446**	(0.21)
βd	0.991***	(0.013)	1.077***	(0.059)	1.026***	(0.12)	0.554***	(0.21)
δii	0.403***	(0.067)	-0.091	(0.085)	-0.051***	(0.016)	-0.1	(0.178)
δcc	0.387***	(0.052)	-0.045	(0.061)	-0.09***	(0.014)	-0.103	(0.17)
δic	-0.401***	(0.06)	0.064	(0.073)	0.064***	(0.014)	0.092	(0.173)
uu	0.017**	(0.007)	0.033***	(0.013)	0.06	(0.045)	-0.1	(0.082)
dd	0.017**	(0.007)	0.033***	(0.013)	0.06	(0.045)	-0.1	(0.082)
ud	-0.017**	(0.007)	-0.033***	(0.013)	-0.06	(0.045)	0.1	(0.082)
εiu	0.008**	(0.003)	0.010***	(0.004)	-0.036***	(0.002)	-0.053***	(0.019)
εcu	-0.013***	(0.003)	-0.018***	(0.004)	0.028***	(0.002)	0.039**	(0.019)
εid	-0.008**	(0.003)	-0.010***	(0.004)	0.036***	(0.002)	0.053***	(0.019)
εcd	0.013***	(0.003)	0.018***	(0.004)	-0.028***	(0.002)	-0.039**	(0.019)
목적함수의 값	243.369		261.178		1244.9		74.856
종속변수의 평균값(비용함수)	9.163		10.401		8.083		7.280
회귀분석의 표준오차 (비용함수)	0.154		0.054		0.261		0.382
R2(비용함수)	0.99		0.99		0.98		0.98
수렴횟수	10		3		4		3
표본수	66		57		822		100

***, **, *는 각각 1%, 5%, 10%수준에서 유의함.

주 : 1) α는 상수항, 'i', 'c'는 각각 투자자산과 지급 급부금을 의미하고,

’u', 'd'는 각각 언더라이팅 투입요소가격과 계약자자본 요소가격을 의미함.

2) (    )는 표준편차임.

<표 8>  급부지급모델에서 모수의 추정치와 표준오차

모수	영국		프랑스		독일		이탈리아		기타
	추정치		추정치		추정치		추정치		추정치
α	-1.67***	(0.302)	-0.423	(0.533)	-0.912***	(0.12)	3.196***	(0.726)	-0.78*	(0.457)
αi	1.746***	(0.171)	1.294***	(0.32)	1.314***	(0.139)	-1.018**	(0.448)	0.845***	(0.234)
αc	-0.446***	(0.16)	-0.228	(0.273)	-0.199	(0.153)	2.316***	(0.397)	0.437**	(0.213)
βu	0.045	(0.033)	0.003	(0.012)	0.215***	(0.032)	0.008**	(0.004)	0.076**	(0.034)
βd	0.955***	(0.033)	0.997***	(0.012)	0.785***	(0.032)	0.992***	(0.004)	0.924***	(0.034)
δii	-0.201***	(0.058)	-0.099	(0.11)	-0.066	(0.052)	0.547***	(0.125)	0.026	(0.067)
δcc	-0.101**	(0.054)	-0.059	(0.102)	0.011	(0.049)	0.418***	(0.143)	-0.048	(0.047)
δic	0.138**	(0.054)	0.078	(0.103)	0.028	(0.05)	-0.559***	(0.108)	-0.015	(0.056)
uu	-0.003	(0.014)	0.004	(0.044)	0.019	(0.022)	-0.002	(0.001)	0.008	(0.01)
dd	-0.003	(0.014)	0.004	(0.004)	0.019	(0.022)	-0.002	(0.001)	0.008	(0.01)
ud	0.003	(0.014)	-0.004	(0.004)	-0.019	(0.022)	0.002	(0.001)	-0.008	(0.01)
εiu	-0.001	(0.003)	-0.003***	(0.001)	-0.046***	(0.005)	-0.00009	(0.0003)	-0.028***	(0.01)
εcu	-0.004	(0.003)	0.002**	(0.001)	0.03***	(0.005)	-0.0001	(0.0004)	0.025**	(0.01)
εid	0.001	(0.003)	0.003***	(0.001)	0.046***	(0.005)	0.00009	(0.0003)	0.028***	(0.01)
εcd	0.004	(0.003)	-0.002**	(0.001)	-0.03***	(0.005)	0.0001	(0.0004)	-0.025**	(0.01)
목적함수의 값	202.827		275.426		147.503		113.13		90.4961
종속변수의 평균값(비용함수)	9.949		9.775		8.447		6.593		8.148
회귀분석의 표준오차(비용함수)	0.272		0.114		0.079		0.187		0.549
R2(비용함수)	0.98		0.99		0.99		0.98		0.93
수렴횟수	3		3		27		2		7
표본수	76		56		42		20		67

***, **, *는 각각 1%, 5%, 10%수준에서 유의함.

주 : 1) α는 상수항, 'i', 'c'는 각각 투자자산과 지급 급부금을 의미하고,

’u', 'd'는 각각 언더라이팅 투입요소가격과 계약자자본 요소가격을 의미함.

2) (    )는 표준편차임.

일본의 경우는 급부지급모델에서 신설사가 표본에서 제외되었기 때문에 두 모델에서 추정 모수간 차이를 보이고 있다. 계약인수모델에서도 급부지급모델과 마찬가지로 신설사를 제외시켜서 두 모델간 안정성을 비교해 보면 보유보험료를 위험 인수 및 결합 서비스에 대한 산출물로 사용한 경우와 지급 급부를 산출물로 사용한 경우가 차이를 보이지 않는다. 따라서 표본에 포함된 모든 국가에서 생명보험회사의 위험 인수 및 결합 서비스에 대한 대리치로 보유보험료를 사용하는 경우와 지급 급부를 사용하는 경우가 차이가 없음을 알 수 있다.

계약인수모델에서도 신설사를 제외한 경우 검증 통계량이 1.504로 5% 유의수준에서 임계치 1.933을 넘지 않기 때문에 두 모델간 안정성이 있다는 귀무가설이 기각되지 않음.

이는 기존연구와 일치된 결과를 나타내고 있다. Allen(1974)의 연구에서는 총비용을 설명하는 변수로써 보험료 및 발생손해액이 표본기업 전체를 대상으로 회귀분석시 모두 동일한 부호로 유의하였으며, Suret(1991)의 경우도 보험료를 산출물로 한 모델에서 추정 모수의 부호와 유의도가 보험금을 산출물로 한 모델과 유사하였다. 또한 한국 생명보험산업을 대상으로 한 지홍민(1999)의 연구에서도 보험료, 보험금, 보험계약건수 각각을 산출물로 사용한 세 모델간 각 기업별 효율성 측정치 차이가 크지 않았다.

2. 비용 효율성 분석

각 국가별로 추정된 모수를 사용하여 계산된 평균 추정비용, 표준편차, 최소 및 최대값은 <표 9>와 같다. 계약인수모델에서와 마찬가지로 한국은 이탈리아 다음으로 평균 추정비용이 가장 높으며 최적 프론티어는 유럽 평균 정도의 추정비용을 보여 보험료 규모에 비해 추정비용이 높다고 볼 수 있다.

<표 9>  국가별 추정비용 (급부지급모델)

구 분	한국	일본	미국	캐나다	영국	프랑스	독일	이탈 리아	기타
평 균 추정비용	1.422	1.068	1.264	1.279	1.243	1.231	1.023	1.43	1.233
표준편차	0.116	0.023	0.093	0.118	0.083	0.078	0.03	0.137	0.104
최 소 값	1.23	1.034	1.01	1.155	1.137	0.94	0.85	1.261	0.85
최 대 값	1.757	1.130	1.9	2.005	1.543	1.446	1.056	1.78	1.434

<표 10>  국가별 추정비용 차이에 대한 사후 분석 (급부지급모델)

구분	한국	일본	미국	캐나다	영국	프랑스	독일	이탈 리아	기타
한국		◇	◇	◇	◇	◇	◇		◇
일본	◇		◇	◇	◇	◇	◇	◇	◇
미국	◇	◇			◇	◇	◇	◇	◇
캐나다	◇	◇				◇	◇	◇	◇
영국	◇	◇	◇				◇	◇
프랑스	◇	◇	◇	◇			◇	◇
독일	◇	◇	◇	◇	◇	◇		◇	◇
이탈리아		◇	◇	◇	◇	◇	◇		◇
기타	◇	◇	◇	◇			◇	◇

주 : ◇는 적어도 5%수준으로 두 국가간 추정비용 차이가 유의함.

급부지급모델에서 국가별 평균 추정비용에 대한 분산분석의 F통계량은 98.79로 1% 수준에서 국가별 차이가 있으며 두 집단간 차이에 대한 사후분석은 <표 10>과 같다. 일본과 독일의 추정비용 차이가 유의하다는 것을 제외하고는 계약인수모델과 동일한 결과를 보이고 있다. 즉, 미국과 캐나다는 생명보험산업에서 추정비용이 유사하며 영국, 프랑스 및 기타 국가의 경우도 마찬가지로 추정비용의 정도가 유사하다. 한국과 이탈리아는 추정비용의 차이가 유의하지 않으나 다른 모든 국가에 비해서는 유의적으로 높다. 독일은 다른 모든 국가에 비해 추정비용의 차이가 유의적으로 낮다.

한국의 주요 OECD 국가에 대한 추정비용의 차이, 보험환경 차이 및 기업 효율성 차이는 <표 11>에 나타나 있다. 추정비용 측면에서 한국과 다른 국가의 절대적 차이는 계약인수모델보다 낮으나 상대적 차이의 정도는 유사하다. 즉, 독일, 일본, 프랑스, 기타, 영국, 미국, 캐나다 순서로 한국과 추정비용의 차이가 높다.

계약인수모델에서와 마찬가지로 이탈리아는 추정평균비용이 한국보다 낮기 때문에 한국의 상대적 비효율성 분석에서 제외함.

보험환경 측면에서 한국과 큰 차이를 보이는 국가는 독일, 일본, 프랑스, 영국 및 기타 국가이다. 계약인수모델에서와 마찬가지로 유럽 및 기타 국가와 비교하여서는 감독․규제의 차이가, 일본과 비교할 경우에는 자본 및 금융시장의 불안전성이 보험환경 차이를 발생시키는 주요 원인으로 보아진다.

<표 11>  한국의 주요 OECD 국가에 대한 보험환경 및 효율성 차이

(급부지급모델)

구 분	일본	미국	캐나다	영국	프랑스	독일	기타
추정비용 차이	24.9%	11.1%	10.1%	12.6%	13.4%	28.1%	13.3%
보험환경 차이	22.5%	3.2%	1.6%	10.3%	11.4%	25.7%	10.1%
효율성 차이	2.4%	7.9%	8.4%	2.3%	2.0%	2.3%	3.2%

비용 비효율성 측면에서는 일본을 제외하고는 계약인수모델에서와 유사한 차이를 보이고 있다. 계약인수모델에서는 한국과 일본의 비용 비효율성 차이가 8.4%이었으나 본 모델에서는 2.4%로 상당히 낮다. 이는 일본 생명보험산업에서 효율성이 높은 신설 생보사가 본 모델에서는 제외되었기 때문에 두 국가간 효율성 차이가 상대적으로 작아진 것으로 보아진다. 하지만 미국 및 캐나다 생명보험회사들에 비해 한국 생명보험회사들의 비용 비효율성은 상당히 높고 환경 측면에서 차이는 크지 않다. 이는 계약인수모델에서와 마찬가지로 한국 생명보험회사들의 비효율적 경영이 이들 국가에 비해 높은 추정비용을 발생시키는 주요 원인임을 시사하고 있다.

계약인수모델에서 일본의 신설사 추정비용은 0.984로 기존사 추정비용 1.062  보다 낮으며 두 집단간 차이는 1% 수준에서 유의함.

3. 규모와 추정비용

<표 12>는 급부지급모델에서 각 국가에서 추정비용이 생명보험회사의 규모에 따라 차이가 있는지를 보여준다. 기업의 규모는 계약인수모델에서와 마찬가지로 각 국가의 총자산을 기준으로 대규모와 소규모로 양분한다. 독일의 경우만 규모별로 추정비용이 유의한 차이를 보이고 있지 않으며 이외의 모든 국가에서 대규모 회사가 소규모 회사보다 유의적으로 추정비용이 낮다. 일본의 경우 계약인수모델과는 달리 대규모 회사의 추정비용이 소규모 회사보다 유의적으로 낮은데 이는 일본의 신설사가 본 모델에서 제외되었기 때문이다. 이는 선행 연구(Fecher, Perelman & Pestieau, 1991, Cummins & Weiss, 1993, Hardwick, 1997,  Cummins,. 1999) 및 계약인수모델에서의 연구결과와도 일치한다.

<표 12>  규모별 추정비용 및 유의도 (급부지급모델)

구분	평균		표준편차		최소값		최대값
	소규모	대규모	소규모	대규모	소규모	대규모	소규모	대규모
한국	1.506	1.339◇	0.102	0.051	1.359	1.230	1.757	1.416
일본	1.080	1.056◇	0.023	0.015	1.045	1.034	1.130	1.077
미국	1.325	1.204◇	0.096	0.028	1.010	1.130	1.900	1.297
캐나다	1.341	1.218◇	0.140	0.030	1.227	1.155	2.005	1.280
영국	1.298	1.188◇	0.085	0.024	1.137	1.147	1.543	1.240
프랑스	1.280	1.182◇	0.069	0.053	1.198	0.940	1.446	1.236
독일	1.021	1.025	0.042	0.012	0.850	1.009	1.056	1.056
이탈리아	1.516	1.344◇	0.143	0.056	1.334	1.261	1.780	1.428
기타	1.282	1.184◇	0.120	0.052	0.850	1.084	1.434	1.281

주 : ◇는 적어도 5%에서 규모별 차이가 유의함

Ⅴ. 우리나라 생명보험회사의 연도별 및 그룹별 추정비용

본 절에서는 과거 5년간 우리나라 생명보험회사의 추정비용의 변화와 기존사, 신설사 및 외국사간 추정비용이 차이를 보이는지를 분석한다. 국가별 비교에서와 마찬가지로 수식(1) 초월로그 비용함수식과 비용점유율식으로 구성된 연립방정식을 최우도 방법이고 시스템 추정량인 LSQ로 계약인수모델과 급부지급모델의 모수를 추정한다. 추정에 사용된 변수는 국가별 추정과는 달리 비교적 장기간이므로 소비자 물가지수를 이용하여 1995년도 현재 불변가격으로 환산하여 실증분석한다. 각 모델에서 추정된 모수를 사용하여 계산된 연도별 및 그룹별 추정비용은 <표 13>과 <표 14>와 같다.

<표 13>  우리나라 생명보험회사의 연도별․그룹별 추정비용

(계약인수모델)

구 분		1995	1996	1997	1998	1999	전체
기존사	평 균	1.270	1.289	1.335	1.278	1.280	1.274
	표준편차	0.030	0.033	0.052	0.071	0.050	0.048
	최 소 값	1.228	1.244	1.276	1.210	1.228	1.210
	최 대 값	1.292	1.312	1.372	1.329	1.316	1.372
신설사	평 균	1.365	1.376	1.441	1.363	1.372	1.388
	표준편차	0.059	0.038	0.046	0.053	0.060	0.044
	최 소 값	1.318	1.331	1.387	1.287	1.244	1.244
	최 대 값	1.475	1.526	1.682	1.615	1.560	1.682
외국사	평 균	1.649	1.718	1.769	1.553	1.537	1.566
	표준편차	0.146	0.124	0.090	0.096	0.111	0.049
	최 소 값	1.409	1.460	1.580	1.417	1.416	1.409
	최 대 값	1.753	1.806	1.832	1.621	1.616	1.832
전체 회사	평 균	1.371	1.397	1.473	1.364	1.372	1.397
	표준편차	0.357	0.382	0.377	0.278	0.262	0.119
	최 소 값	1.228	1.244	1.276	1.210	1.228	1.210
	최 대 값	1.753	1.806	1.832	1.621	1.616	1.832
회사수		33	33	33	29	27

<표 14>  우리나라 생명보험회사의 연도별․그룹별 추정비용

(급부지급모델)

구 분		1995	1996	1997	1998	1999	전체
기존사	평 균	1.262	1.283	1.344	1.287	1.292	1.273
	표준편차	0.036	0.044	0.076	0.082	0.061	0.070
	최 소 값	1.214	1.230	1.264	1.203	1.220	1.203
	최 대 값	1.288	1.314	1.397	1.345	1.335	1.397
신설사	평 균	1.332	1.357	1.440	1.375	1.389	1.396
	표준편차	0.018	0.017	0.057	0.020	0.073	0.054
	최 소 값	1.295	1.315	1.392	1.292	1.301	1.288
	최 대 값	1.477	1.536	1.794	1.657	1.673	1.794
외국사	평 균	1.597	1.632	1.693	1.485	1.463	1.531
	표준편차	0.136	0.146	0.140	0.109	0.090	0.019
	최 소 값	1.405	1.469	1.592	1.368	1.348	1.348
	최 대 값	1.693	1.736	1.792	1.562	1.611	1.792
전체 회사	평 균	1.351	1.384	1.482	1.379	1.379	1.396
	표준편차	0.323	0.342	0.355	0.235	0.197	0.118
	최 소 값	1.214	1.230	1.264	1.203	1.220	1.203
	최 대 값	1.693	1.736	1.794	1.657	1.673	1.794
회사수		33	33	33	29	27

두 모델간 추정비용은 비슷한 수준이며 두 모델 모든 그룹의 1997년 추정비용이 가장 높다. 이는 IMF 경제 위기로 생산성이 저하되었고 유동성 위기로 자본비용이 증가되었기 때문인 것으로 보여진다. 1999년에는 추정비용이 경제위기 이전의 수준으로 회복되었는데, 이는 구조조정에 의해 취약한 재무구조를 가진 회사가 퇴출되었고 회계규정상 신계약비 이연제도가 생겨 생명보험회사들이 사업비율을 낮게 책정할 수 있게 됨에 따라 추정비용이 감소된 것으로 보아진다.

각 그룹별 추정비용은 우리나라 생명보험회사 전체를 대상으로 분석한 추정 모수에 각 그룹별 변수를 대입하여 계산한다. 두 모델에서 기존사의 추정비용이 가장 낮으며 외국사의 추정비용이 가장 높다. 5년간 평균값으로 세 그룹간 분산분석 결과 두 모델에서 모두 유의적인 차이가 검증되었으며 사후분석 결과도 두 모델에서 각 그룹별로 유의적인 차이를 보인다.

F 통계량은 계약인수모델에서 89.142, 급부지급모델에서는 55.850으로 모두 1% 수준에서 유의함.

기존사와 외국사가 추정비용에서 큰 차이를 보이는 이유는 두 그룹간 상품 포트폴리오 및 판매 방법의 차이로 설명할 수 있다. 기존사는 저축성, 보장성 및 단체보험 등 상품믹스가 다양한 반면 외국사는 사업비율이 높은 보장성 상품 판매에 주력하는 제한적 상품믹스 전략을 가지고 있다. 또한 기존사의 판매방식은 생활 설계사에 의한 대량 판매인 반면 외국사는 전문 설계사가 고소득층을 대상으로 하는 판매방식에 주력하고 있다. 이러한 상품 포트폴리오 및 판매방식의 차이로 사업비율이 기존사는 약 15%인 반면 외국사는 약 50% 정도로 매우 높다. 이러한 이유로 외국사의 추정비용이 기존사에 비해 높게 나타난 것으로 보아진다.

Ⅵ. 요약, 시사점 및 연구의 한계

우리나라 생명보험산업의 비용 비효율성 정도를 주요 OECD 국가와 비교 분석한 연구결과는 다음과 같이 요약 할 수 있다. 첫째, 우리나라 생명보험산업은 규모에 비해 추정비용이 높게 나타나고 있다. 특히, 우리보다 규모가 작은 캐나다 및 기타 국가와 비교하더라도 한국 생명보험산업의 추정비용은 높게 나타나고 있다. 또한 우리나라에서 비용프론티어가 최적인 회사의 추정비용은 유럽 국가의 중간 수준 정도에 불과하다.

둘째, 추정 비용의 차이 중 보험시장 또는 규제환경 측면에서 한국과 차이를 크게 보이는 국가는 일본과 유럽 국가이고 비용 비효율성 측면에서 차이가 큰 국가는 미국과 캐나다이다. 유럽 및 기타 국가와 비교하여서는 감독․규제의 차이가 그리고 일본과 비교할 경우에는 자본 및 금융시장의 불안전성이 한국과 보험환경 차이를 발생시키는 주요 원인으로 보여진다. 하지만 미국과 캐나다의 경우는 보험환경 차이보다는 한국 보험회사의 상대적 비효율성으로 인해 두 국가의 추정비용의 차이가 크게 나타나고 있다.

셋째, 두 모델 모두 한국과 일본(신설사를 생략한 경우)의 생산구조 또는 생산기술이 유사하고 영국, 프랑스, 독일, 이탈리아와 기타 국가간에도 마찬가지로 생산기술이 유사하다고 볼 수 있다. 미국과 캐나다의 경우에도 계약인수모델에서 두 국가간 추정 모수의 안정성이 받아들여진다. 그러나 표본 전체 국가와 개별 국가의 생산구조 또는 생산기술은 차이를 보이고 있는데, 이는 기존의 국가간 효율성 비교 연구가 비현실적인 가정을 전제로 하고 있음을 시사한다.

넷째, 보험자의 위험 인수 및 결합 서비스에 대한 측정치를 다르게 한 두 모델의 추정 모수가 차이를 보이는지에 대해서는 목적함수 값의 비교 또는 두 모델간 안정성 테스트로 검증할 수 있다. 검증 결과 일본을 제외한 모든 국가에서 추정 모수가 차이를 보이지 않는다. 일본의 경우는 급부지급모델에서 신설사를 제외시킴으로 인해 두 모델간 추정 모수의 차이가 발생하고 있다. 급부지급모델에서와 마찬가지로 계약인수모델에서도 일본 신설사를 제외시켜 두 모델을 비교해보면 모수 추정치간 안정성이 검증된다. 따라서 기존연구에서와 마찬가지로   모든 국가에서 보험자의 위험 인수 및 결합 서비스를 보험료로 측정하는 모델과 지급 급부로 측정하는 모델은 차이가 발생하지 않는다.

다섯째, 우리나라 생명보험산업의 추정비용을 1995부터 1999까지 분석해보면 IMF 경제 위기로 인해 1997년의 추정비용이 두 모델에서 모두 가장 높게 나타난다. 당시 생산성 저하와 유동성 위기에 따른 자본비용 증가로 추정비용이 높게 나타난 것으로 보인다. 하지만 1999년에는 구조조정과 신계약비 이전제도의 도입에 의해 1995년의 추정비용 수준을 회복한 것으로 나타난다.

그룹별로 보면 두 모델 모두 기존사의 추정비용이 가장 낮으며 외국사의 추정비용이 가장 높게 나타난다. 이는 기존사와 외국사의 상품 포트폴리오 및 판매 방법의 차이에서 비롯된 결과로 보아진다. 즉, 외국사는 기존사에 비해 사업비율이 높은 보장성 상품에 주력하고 있으며 높은 수당을 지급하는 전문 설계사에 의한 판매 방식을 채택하고 있기 때문에 추정비용이 높게 나타난 것으로 볼 수 있다.

본 연구결과에 따라 첫째, 국내 생명보험산업 및 회사의 비용제고를 위해서는 인수․합병이 바람직함을 감독 당국 및 생명보험회사에 시사점으로 제시할 수 있다. 규모와 추정비용의 관계를 보면 두 모델 모두 기존 연구에서와 마찬가지로 대규모 회사의 추정비용이 소규모 회사보다 유의적으로 낮게 나타나고 있다. 이러한 연구결과는 현재 우리나라 및 외국의 생명보험산업에서 활발히 진행되고 있는 인수․합병이 비용 측면에서 바람직함을 시사한다. 또한 소규모 생명보험회사의 성장전략 역시 비용 측면에서 권장할 수 있을 것이다.

둘째, 연구 방법론 측면에서 효율성을 국가간 비교 분석시 개별 국가간 생산구조 또는 생산기술 차이에 대한 사전적 검증의 중요성을 시사점으로 제시할 수 있다. 기존 연구에서는 국가간 생산구조 또는 생산기술이 차이가 발생할 개연성이 충분함에도 불구하고 전체 국가를 하나의 동종집단으로 가정하고 효율성을 분석하여 왔는데 이러한 연구결과는 필연적으로 실제 효율성을 왜곡시킬 수밖에 없다. 본 연구의 모수 추정치간 안정성 검증에서 보여주듯이 생산구조 측면에서 여러 국가를 하나의 동종집단으로 간주할 수 없기 때문에 다수의 국가가 포함된 연구에서는 생산구조 또는 생산기술의 유사성에 대한 검증 후 효율성 비교 분석이 이루어져야 할 것이다.

본 연구의 한계와 관련하여서는 대부분의 실증분석 연구가 데이터 측면에서 제한성을 가지듯이 본 연구도 마찬가지로 데이터에 한계가 있다. 보험회사는 효율성 그 자체보다는 효율성을 설명할 수 있는 기업 내부 요인에 대해 더 큰 관심을 가질 것이다. 본 연구에서 한국과 미국 및 캐나다의 추정비용 차이는 대부분 한국 보험회사의 비효율성에 의해 발생하는 것으로 나타나고 있다. 이러한 비효율성을 야기시킬 수 있는 개별 기업 내부 요인에 대한 데이터가 구해진다면 보험회사의 효율성 제고를 위한 구체적 전략 방안을 제시할 수 있을 것이다. 또한 추정비용의 차이 중 환경요인에 의한 차이를 설명할 수 있는 감독체계 및 시장환경을 계량화 할 수 있다면 바람직한 감독시스템과 관련하여 시사점을 제공할 수 있을 것이다

<참 고 문 헌>

Aigner D.J., C.A.K. Lovell, and P. Schmidt, “Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models”, Journal of Econometrics 6 (1977): 21-37.

Allen Robert F., “Cross-Sectional Estimates of Cost Economies in Stock Property-Liability Companies”, The Review of Economics ＆ Statistics,  55 (1974): 100-103.

Berger A.N. and David B. Humphrey, “The Dominance of Inefficiencies over Scale and Product Mix Economies in Banking”, Journal of Monetary Economies 28 (1991): 117-148.

Berndt Ernst R., The Practice of Econometrics, Addison-Wesley, Reading, 1991.

Caves, Douglas W., Laurits R. Christensen, and Michael W. Tretheway, “Flexible Cost Functions for Multiproduct Firms”, The Review of Economics ＆ Statistics 62 (1980): 477-481.

Charnes, A., W.W. Cooper, and E. Rhodes, “Measuring the Efficiency of Decision Making Units”, European Journal of Operation Research, 2 (1978): 429-444.

Colenutt D.W., “Economies of Scale in the United Kingdom Ordinary Life Assurance Industry”, Applied Economics 9 (1977): 219-225.

Cummins J, David, “Efficiency in the U.S. Life Insurance Industry: Are Insurers Minimizing Costs and Maximizing revenues?”, Change in the Life Insurance Industry: Efficiency, Technology and Risk Management, Kluwer Academic Publishers, Boston, 1999: 75-115.

Cummins J. David, M. A. Weiss, and Hongmin Zi, “Organizational Form and Efficiency: The Coexistence of Stock and Mutual Property-Liability Insurers”, Management Science 45 (1999): 1254-1269.

Cummins J. David and M. A. Weiss, “Measuring Cost Efficiency in the Property-Liability Insurance Industry”, Journal of Banking and finance 17 (1993): 463-481

Doherty Neil A., “The Measurement of Output and Economies of Scale in Property-Liability Insurance”, Journal of Risk and Insurance 48 (1981): 390-402.

Donni Olivier and Fabienne Fecher, “Efficiency and Productivity of the Insurance Industry in the OECD Countries”, The Geneva Papers on Risk and Insurance 22 (1997): 523-535.

Farrell, M. J., “The Measurement of Productive Efficiency”, Journal of the Royal Statistical Society, Series A 120 (1957): 253-281.

Fecher F., S. Perelman, and P. Pestieau, “Scale Economies and Performance in the French Insurance Industry”, The Geneva Papers on Risk and Insurance 60 (1991): 315-326.

Grace Martin F. and Stephen G. Timme, “An Examination of Cost Economies in the United States Life Insurance Industry”, Journal of Risk and Insurance 59 (1992): 72-103.

Greene W.H., “The Econometric Approach to Efficiency Analysis”, The Measurement of Productive Efficiency, Oxford University Press, New York 1993: 68-119.

Hardwick  Philip, “Measuring cost Inefficiency in the UK Life Insurance Industry”, Applied Financial Economics 7 (1997): 37-44.

Hardwick  Philip, “Scale and Scope Economies in the UK Life Assurance Industry”, British Review of Economic Issues 60 (1994): 69-86.

Houston David B. and Richard M. Simon, “Economies of Scale in Financial Institutions: a Study in Life Insurance”, Econometrica, 38 (1970): 856-864.

Hunter William C. and Stephen G. Timme, “Technical Changes, Organizational Form, and the Structure of Bank Production”, Journal of Money, Credit and Banking 18 (1986): 152-166.

ILO, Yearbook of Labour Statistics, 1998.

OECD, Main Economic Indicators, 1999.

Rai Anoop, “Cost Efficiency of International Insurance Firms”, Journal of Financial Services Research 10 (1996): 213-233.

Shepherd, R.W., Theory of Cost and Production Functions, Princeton, Princeton University Press, 1970.

Skogh GӦran, “Return to Scale in the Swedish Property-Liability Insurance Industry”, Journal of Risk and Insurance 50 (1982): 218-228.

Suret J.M., “Scale and Scope Economies in the Canadian Property and Casualty Insurance Industry”, The Geneva Papers on Risk and Insurance 16 (1991): 236-256.

지홍민, “Output Measurement and the Malmquist Index in the Korean Life Insurance Industry”, 리스크관리연구 제 11집 (1999): 185-216.

總務廳統計局, 日本 統計年鑑, 1997.