自工程保险引入我国以来，经过多年的发展，在东部地区已经形成了相对成熟的工程保险市场，而其他地区的工程保险则仍处于粗犷发展阶段，尚未形成有参考价值的发展经验。在我国建筑业转型发展的大背景下，明确东部地区的工程保险发展情况对于我国工程保险的高质量发展以及其他地区工程保险发展均有重要的借鉴意义。

目前针对保险公司业绩进行量化评价的研究较多，但对地区工程保险发展的研究较少。本文借鉴IAIS(国际保险监督官协会)发布的G-SII(系统重要性保险机构监管体系)评定标准以及已有文献中的农业保险量化评价标准，将其改进后引入对地区工程保险发展评价的研究中，形成一套评估各地区工程保险发展成熟度的指标体系，通过全局主成分分析法对我国东部地区2014年到2018年的工程保险发展水平进行综合打分和排名。根据排名结果分析总结业绩较好省份的工程保险发展经验，进而分析影响各地区工程保险发展的关键因素，为工程保险的进一步研究和实践提供参考依据。

工程保险发展受多种因素的影响，本文引入在金融行业广泛采用的成熟度概念，将其作为一项综合性测度指标，以客观地反映保险业的发展水平及面临的困难。指标体系的构建参考G-SII评价体系，该体系评估侧重于在保险机构因财务困境或破产对全球金融体系造成的冲击，主要考虑规模、全球活动、金融体系内关联性、非传统与非保险活动以及可替代性。由于我国工程保险尚未形成全球影响且与其他金融活动关联性较低，故本研究重点参考G-SII评价体系中规模类相关指标，并将其细分为总量指标、规模指标、效率指标。考虑到我国工程保险头部效益明显和发展速度较快的特点，本文在G-SII评价体系中规模类指标的基础上，还引入了结构指标和潜力指标。如表1所示，评价指标体系由六大类别、19个指标构成。

基于以上指标体系，本文用到的时序数据为：工程保险保费收入和赔付支出、财产保险保费收入和赔付支出、建筑业从业人员数量和总产值等，数据尺度均为省级。数据来源于2014年～2019年东部地区各省市统计年鉴、《中国保险年鉴》、国家统计局网站等，或者是由上述来源计算整理得到，这些数据构成了一个时序立体数据表。需要指出的是，五大计划单列市(大连、青岛、宁波、厦门、深圳)在各类统计年鉴中均单独列出，在后续分析中将其数据均归于所属省份。此外，效率指标中的覆盖率因数据资料有限，实际分析中采用18个指标。

进行主成分提取之前，需要对指标进行正向化处理和无量纲化处理。研究采用正规化法来消除指标中数量级和量纲的影响，即基于原始数据的均值和标准差进行数据标准化。

全局主成分分析法的核心就是把多个指标通过降维方法简化为少数几个综合指标，在消除共线性的情况下尽可能多地反映原始信息。完成指标处理之后，通过选取特征根大于1或前几个主成分的累积贡献率大于80%来确定主成分；之后确定主成分载荷矩阵；然后，根据特征向量和标准化指标值确定各主成分得分；最后，将各主成分得分和对应方差贡献率加权计算综合得分，该得分即可作为工程保险成熟度指数。

要进行主成分分析，首先需通过KMO检验和Bartlett球形检验。对指标进行KMO检验，检验结果越接近1，相关性越强，一般认为KMO值在0.5～1.0适合主成分分析。Bartlett球形检验旨在检验各个变量是否相互独立，若Sig值<0.05，则适合做主成分分析。通过软件SPSS22.0，计算得出的KMO值和Sig值均符合要求，适用主成分分析法。

在对原始数据进行标准化处理基础上，进行最大方差正交旋转，得到各变量的特征根、方差贡献率和累积方差贡献率。从表2可以看出，前6个成分特征值均大于1，累积贡献率超过了80%，说明前6个成分基本反映了原始变量的全部信息，因此可以用这6个成分代替所有变量来反映我国东部地区工程保险发展现状。之后采用回归法计算各评价指标权重系数，得到主成分因子载荷矩阵(表3)。

根据表3显示的因子载荷矩阵，结合特征向量矩阵，各个主成分计算公式分别为：

结合上述表格及公式，可以得出六类主成分所表示的具体含义及相关指标构成：

(1)主成分Z₁的贡献率最大，是影响工程保险发展成熟度的最重要因子。它在规模指标中收入密度X₄、支出密度X₅、收入深度X₆、支出深度X₇和结构指标中的赔付支出占比X₁₃五项指标为正值且有较大载荷，相应指标值的增加会显著提升第一主成分的得分。虽然本文将赔付支出占比X₁₃归为结构指标，但它同时也是评价相对规模的指标。因此第一主成分主要代表了规模对工程保险发展成熟度的影响，可以将其认定为规模因子。

(2)主成分Z₂的贡献率为23.068%，是影响工程保险发展成熟度的次要因子。它在保费收入X₁、赔付支出X₂、保险公司数量X₃指标上具有较大载荷，因此可以认定其是影响工程保险发展成熟度的总量因子。

(3)主成分Z₃的贡献率为10.260%，在赔付率X₈指标上载荷较大，与工程保险效率相关，可认定为效率因子。

(4)主成分Z₄的贡献率为7.761%，在收入CR₃X₁₀上载荷较大，可以认定其为影响工程保险发展成熟度的均衡因子。

(5)主成分Z₅的贡献率为6.519%，在保费增长率X₁₄、赔付增长率X₁₅指标上荷载较大，可认定为潜力因子。

(6)主成分Z₆的贡献率为5.672%，主要受赔付增长率X₁₇、收入占比波动系数X₁₈、赔付占比波动系数X₁₉这三个负向指标的负向影响，此可以判定其为稳定因子。

由表2可计算得出六大主成分的权重以及总得分计算公式：

F=0.346Z₁+0.283Z₂+0.126Z₃+0.095Z₄+0.08Z₅+0.07Z₆(7)

再将六个主成分代入公式(7)计算得到工程保险发展成熟度计算公式：

F=0.197X₁+0.2X₂+0.084X₃+0.139X₄+0.148X₅+0.198X₆+0.138X₇+0.039X₈-0.003X₁₀+0.049X₁₁+0.146X₁₂+0.153X₁₃+0.106X₁₄+0.064X₁₅+0.11X₁₆-0.02X₁₇-0.014X₁₈-0.005X₁₉(8)

根据公式(8)，可以求出2014年-2018年我国东部地区各省份每年的工程保险发展成熟度指数，对其进行排名，结果如表4所示。分析可以得出：

(1)保费收入X₁、赔付支出X₂、收入深度X₆、赔付支出占比X₁₃是决定保险发展成熟度的关键指标，影响系数分别为0.197、0.2、0.198、0.153。这四个指标既涉及到保险总量水平，又涉及到发展规模和结构指标。保费收入和赔付支出体现行业的总体规模，收入深度衡量行业的发展程度和潜力，赔付支出占比则体现了行业的风险控制水平。其他规模指标，包括收入密度X₄、支出密度X₅和支出深度X₇对发展成熟度的影响较为明显，影响系数分别为0.139、0.148、0.138。规模是量化行业总体水平的重要指标，表明现阶段工程保险发展比较注重规模的扩大。

(2)从时间维度，东部地区工程保险发展成熟度一直在稳步上升，近年来有加速发展的趋势。究其原因，总量类和规模类指标的提升对工程保险发展成熟度的提升作用明显。同时，也应注意到东部地区工程保险发展的潜力类指标系数大多数为负数，表明现阶段的工程保险发展不够充分，仍有较大的提升空间，市场潜力较大。如何进一步提高工程保险发展水平，使其驶入更好更快的发展轨道，是下一步提升保险发展成熟度要做的一项重要工作。

(3)从空间维度，各省市发展速度和质量存在明显差异。广东、上海、北京综合排名前三，这与各自的经济发展水平相匹配。东部地区工程保险发展较好的还有海南省，海南省经济总量在东部地区处于后列，但其工程保险成熟度在东部地区都位居前列。这是因为近年来海南稳步推进财险结构优化，工程保险、责任保险等非车险业务发展态势良好；而且近年来海南省建筑业发展迅猛，很早就在全省范围内推行工程保证保险，从而促进了海南工程保险的良性发展。尽管整个东部地区工程保险发展成熟度一直处于上升状态，但具体到单一省份(如辽宁、福建等)就出现较大的起伏。究其原因，工程保险相对于其他财险规模较小，保费收入波动较大。此外，现阶段投保工程保险的往往是投资较大、建设周期较长的项目，工程保险存在典型的期限错配效应，建设周期长所对应的承保周期就长。

(4)从时空维度，长江经济带各省市保险发展成熟度差异较大且相对独立，即发展良好地区未辐射邻接省份，尚未形成榜样效应。

本文运用全局主成分分析法对2014-2018年东部地区十一个省市工程保险发展成熟度进行测度，研究结果表明：从时间维度看，东部地区工程保险发展水平呈上升趋势，但过于注重规模扩充，持续发展能力、发展稳定性等尚处于欠协调发展状态；从区域维度看，保险发展成熟度与经济水平大体呈正相关关系，但并不绝对；从时空维度看，各省市保险发展成熟度相对独立，即发展良好地区未辐射邻接省份，尚未形成榜样效应。

从工程保险高质量发展角度，工程保险在发展中应注重质量和长远发展，以创新为驱动、质量为导向，不片面追求保费收入等总量指标，避免降低投保门槛、无底线折让保费等不规范现象；同时，工程保险公司应尽力克服工程保险险种较少、难以全面保障工程风险的不足，积极探索，根据地区和项目特点，开发个性化、差异化的保险产品，创新保险产品；考虑到工程保险涉及的投保对象相对复杂，保险公司可以通过购买咨询服务、引进专业人才等方式弥补专业性不强、缺乏从事工程保险的专业技术和经验的缺陷，进而提升风控能力，形成良性循环；此外，工程保险发展较好的省份，应总结经验教训，发挥榜样效应，向其他地区输出经验，工程保险发展相对落后的地区则应主动学习借鉴好经验好做法，深入挖掘发展潜力，扎实推进工程保险发展，缩小区域间的发展差异，使工程保险更好地服务建筑业。