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2020권4호(2020) |수록논문 수 : 1
간행물 제목
2020권4호(2020년) 수록논문
권호별 수록 논문
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1방카슈랑스 시행에 따른 생명보험사의 비용효율성 영향 분석 : Bootstrap DEA와 Stochastic Frontier Analysis를 중심으로

저자 : 이석호

발행기관 : 한국금융연구원 간행물 : KIF 연구보고서 2020권 4호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1-86 (86 pages)

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Ⅰ. 서 론
▣ 방카슈랑스제도 도입의 주요 목적은 보험사의 사업비 절감에 의한 비용효율성 제고, 은행 등의 수수료수입에 따른 수익성 개선, 보험료 인하 및 편의성 제고 등을 통한 소비자편익 증진 등임.
▣ 방카슈랑스제도 시행에 따른 효율성 개선 효과를 분석한 기존연구들은 대부분 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용함.
· DEA 모형은 모수를 추정하지 않고 투입물과 산출물을 바탕으로 효율성을 단순 측정함에 따라, 통계적인 추론이 불가능하고 확률적인 변동성도 고려할 수 없는 한계가 있음.
· 이로 인해, DEA 기법을 이용하여 방카슈랑스제도 시행의 비용효율성 개선 효과를 살펴본 기존 분석결과에 대해 회의적인 견해가 존재
▣ 본 연구는 DEA 기법 활용에 따른 이러한 문제점 및 한계를 보완하기 위해 추가적인 다양한 분석방법들을 활용하였음.
· 이를 통해, 방카슈랑스제도 시행에 따른 보험사의 비용효율성 개선 효과를 재확인하고 재검증하는 데에 연구의 주된 목적과 의의가 있음.
Ⅱ. 국내 방카슈랑스 시장동향 및 핵심규제
▣ 2003년 방카슈랑스제도가 처음 도입된 이후 수입보험료 비중의 상승세가 지속되다가, FY2012 이후 방카슈랑스채널의 판매실적이 위축되고 있는 상황
· 저금리기조 하에 생보사들의 금리리스크 부담 증대 및 비과세혜택 축소 등으로 방카슈랑스의 주력 상품인 저축성보험의 판매동력이 약화되고 있는 것이 주된 요인인 것으로 판단
· GA(general agency : 독립보험대리점)채널의 시장점유율확대 등 판매채널 간 경쟁 심화도 방카슈랑스 시장에 영향을 미치는 주요 요인 중 하나로 작용
· 한편, 향후 금융의 디지털화(digitization) 가속화 및 은행점포 축소 등의 영향으로 방카슈랑스의 디지털(온라인)화도 확대될 것으로 전망
▣ 우리나라의 방카슈랑스제도와 관련한 현행 핵심규제는 '판매상품 제한', '판매비중 제한', '판매인 수 제한' 규제로 구분됨.
· '판매상품 제한' 규제로 인해 현행 방카슈랑스제도에서는 종신보험 등 개인보장성 상품과 자동차보험은 취급할 수 없으며, 저축성보험 및 제3보험에 한해 판매가 허용
· 방카슈랑스 관련 핵심규제 중 하나이며 소위 '25%룰'로 불리는 '판매비중 제한' 규제는 1개 보험사 상품의 모집액이 당해 금융기관보험대리점(은행 등)이 신규로 모집하는 상품 총액의 25/100를 초과할 수 없도록 제한
· 마지막으로, 또 다른 핵심규제인 '판매인 수 제한'으로 인해 은행 등은 각 점포(지점)별로 최대 2명의 범위 내에서만 방카슈랑스 상품 판매가 가능
Ⅲ. 연구방법론 및 변수
2. 방법론
▣ 본 연구는 방카슈랑스제도 시행에 따른 생명보험사의 비용효율성 개선 효과를 분석함에 있어 다양한 통계기법의 활용을 통해 기존 연구결과를 재검증하고 차별성을 확보하고자 함.
· 특히, 본 연구는 국내 생명보험사의 비용효율성을 추정하는 데에 부트스트랩(Bootstrap) 개념 및 기법을 처음으로 적용·활용함.
▣ 본 연구는 비용효율성을 측정하는 전통적 방법론인 DEA 모형과 함께, 추가적으로 부트스트랩(Bootstrap) DEA 모형, SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법을 사용하여 기존 DEA 모형의 단점 및 한계를 보완함.
· 부트스트랩 DEA 모형은 시뮬레이션 방법론 중 하나로, 일반적인 DEA 모형과 결합하여 도출되는 효율성에 확률적인 개념을 추가
· 또한 DEA 분석기법과 달리 SFA 분석기법은 산출물과 투입물의 관계를 특정한 함수의 형태로 가정하고 모수적 함수(parametric function)를 통해 비용효율성을 추정
▣ 본 연구에서 비용효율성에 대한 분석은 우선 연도별 생명보험사의 비용효율성 수치가 측정됨.
· 또한 방카슈랑스제도 시행 전후 및 단계별 확대 시행에 따라 비용효율성의 차이가 존재하는지를 살펴보기 위해 평균차이 분석(t-test) 등이 수행됨.
▣ 또한, 본 연구는 방카슈랑스채널 활용 정도에 따른 비용효율성 영향을 살펴보기 위해 다중회귀분석(multiple regression analysis)도 수행함.
· 동 분석결과의 강건성(robustness) 점검을 위해 기존 연구와 달리 기업특성변수 외에 산업경쟁도 등과 같은 다양한 외부 통제변수들을 추가적으로 활용한 패널분석도 시행
3. 변수
▣ 본 연구에서 보험사의 비용효율성 측정을 위해 사용된 산출물, 투입물, 투입요소가격 등의 주요 변수는 다음과 같음.
Ⅳ. 분석결과
▣ 본 연구에 활용된 세 가지 방법론에 의한 생명보험사의 비용효율성 수치 수준의 차이는 다소 존재하였으나, 기존 DEA 모형에서 뿐만 아니라 대부분의 분석모형에서 생명보험사의 비용효율성이 방카슈랑스제도 시행 이후 전반적으로 개선됨이 재확인됨.
▣ 생명보험사의 평균 비용효율성을 방카슈랑스제도 시행 전과 1·2·3단계 시행 후로 구분하여 살펴본 결과, 방카슈랑스제도가 확대 시행(상품종목의 추가 허용)됨에 따라 비용효율성의 개선 효과가 더욱 커짐도 재검증됨.
▣ 또한, 전반적으로 방카슈랑스 비중이 낮은 그룹에 비해 방카슈랑스 비중이 높은 그룹의 비용효율성이 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타남.
▣ 다중회귀분석 결과에서도 초회보험료 SFA 모형을 제외한 대부분의 분석모형에서 방카슈랑스제도 시행에 따른 비용효율성 개선 효과가 동일하게 재확인·재검증됨.
▣ 다중회귀분석 결과의 강건성 검증을 위해 다양한 통제변수를 추가한 패널분석도 시행하였는데, 일부 모형을 제외하곤 여전히 방카슈랑스의 활용이 생명보험사의 비용효율성을 유의하게 개선시키는 것으로 확인됨.
Ⅴ. 결론
▣ 이상과 같은 분석결과들에 비추어 방카슈랑스제도의 시행이 생명보험사의 비용효율성 개선에 실질적으로 기여하고 있음이 상당 부분 재검증·재확인됨.
· 다만, SFA 모형의 경우 타 모형과는 일관된 결과가 도출되지 않았는데, 거시·환경적 관련 요인 등 외부요인에 영향을 받았을 가능성이 있으며, 향후 추가적인 연구가 필요함.
▣ 본 연구의 분석결과는 궁극적으로 정책당국이 방카슈랑스제도의 핵심규제 완화·폐지 여부를 결정함에 있어, 실질적인 도움을 제공하고 중요한 판단근거로 활용될 수 있을 것으로 기대됨.
· 방카슈랑스제도의 핵심규제가 완화 또는 폐지된다면 방카슈랑스 시행에 따른 비용효율성 개선 효과가 더욱 배가될 것으로 예상됨.


The purpose of this study is to reexamine and confirm the existing research results on bancassurance having positive impact on cost efficiency of life insurers by employing various analysis methods. In terms of analysis methodology, most of the past studies on this subject have used the Data Envelopment Analysis (DEA). However, the DEA model has limit in producing statistical inference as well as considering the stochastic variability, since the model not only does not estimate parameters but simply calculates efficiency based on input and output. This study, therefore, grafted additional methods to the conventional DEA to overcome such limitations and precisely analyze the cost-efficiency effect: the Bootstrap DEA and Stochastic Frontier Analysis(SFA). This study, moreover, adopted the multiple regression analysis to examine how cost-efficiency may differ according to the scale of bancassurance usage. Also, in order to check robustness of the result, this study conducted a panel analysis using various external variables such as industrial competitiveness in addition to firm characteristic variables, the only factor considered in the past research. The result of the study demonstrated that almost all models of the three analysis methods, yet some exceptions exist, reaffirm and verify the cost-efficiency improvement effect of bancassurance on life insurers.

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