中國保險需求對經濟增長影響的實證研究

任燕燕，尚 君

(山東大學 經濟學院，山東 濟南 250100)

一、文獻評述

國外基于保險需求對經濟增長影響的研究相對較早。隨著保險業和其他金融業之間的聯系日益緊密，保險公司在經濟增長中扮演了越來越重要的角色［1］。Lee［2］通過實證研究表明保險市場的發展與經濟增長無論長期還是短期都表現出雙向的因果關系。但是，保險市場與經濟增長之間的關系因國家的不同而存在差異，Ward和Zurbrueg［3］通過考察OECD9個成員國的面板數據，對保險市場的發展與經濟增長之間的格蘭杰因果關系進行分析，驗證了不同國家保險市場與經濟增長之間的格蘭杰因果關系的差異性。同時，部分學者單獨研究了壽險需求或財險需求與經濟增長之間的關系。首先，基于財產保險與經濟增長之間的正相關關系這一問題，Outreville［4］通過考察55個發展中國家的橫截面數據，研究了財產保險的保費收入和金融業與經濟增長之間的關系，結果表明財產保險和金融發展與經濟增長存在正相關關系。其次，基于壽險需求與經濟增長之間存在的正相關關系這一問題，Soo［5］通過相應的理論模型，實證研究了壽險業的發展在經濟中的作用，結果表明壽險業的發展有助于經濟增長。Webb等［6］通過將銀行、壽險和非壽險的發展加入修正的Solow模型，研究了銀行、壽險以及非壽險消費對經濟增長的影響，結果表明以銀行和壽險業的發展作為外生變量可以很好地解釋和預測經濟增長。同時，Outreville［7］專門研究了發展中國家壽險需求在金融部門中的作用，結果表明壽險市場發展水平越高，金融發展水平也越高，即驗證了發展中國家壽險需求與個人可支配收入和金融發展水平也存在高度的正相關關系。雖然以上研究基本表明壽險需求和財險需求均與經濟增長存在正相關關系，但對經濟增長的影響具有差異性，結果傾向于證明人壽保險對高收入國家較為重要，相比之下，財產保險則對新興國家和發展中國家更為重要［8］。

中國關于保險需求對經濟增長影響的研究相對較晚。部分學者從保險業對經濟增長影響的路徑這一角度出發，通過理論和實證研究驗證了保險需求對經濟增長的促進作用:保險業可以促使資源得到最優配置，能夠發揮儲蓄和投資功能，以及可以促使大量的高、新、尖技術轉化為現實的生產力，是經濟增長的重要動力［9］。同時，吳定富［10］認為保險業通過它的社會管理功能來實現對經濟增長的作用，并且保險業對經濟增長的作用會隨著社會經濟的發展而不斷擴大。趙尚梅等［11］采用包含保險業和非保險業的兩部門模型，揭示了保險業發展對經濟增長貢獻的傳導機制，證明了保險業發展不僅對經濟增長做出貢獻，而且對非保險部門還存在著溢出效應。在驗證出這一促進作用的基礎上，眾多學者對這一作用進行了量化，任燕燕和徐曉艷［12］通過對中國保險業發展與經濟增長的關系進行實證分析后，對相互之間的作用進行了量化，結果表明經濟增長對保險業發展的作用遠大于保險業發展對經濟增長的作用。周海珍［13］運用Lucas內生增長模型進行理論與實證檢驗后，量化得出目前保險消費對中國經濟增長起到的推動作用還比較有限。曾素芬［14］采用面板數據模型測算了保險業對經濟增長貢獻的彈性系數，結果發現該系數值位于0.1和0.2之間，貢獻度有待于提升。國內學者同樣針對壽險需求和財險需求分別與經濟增長之間的關系展開了大量的研究，但得出的結論并不相同，謝利人［15］運用中國的有關數據建立經濟增長模型，實證分析了保險發展與經濟增長的關系，結果發現人壽保險業的發展對經濟增長具有正向推動作用，而財產保險市場的發展則對經濟增長具有負向作用。龐楷［16］利用1994—2007年的國內數據將保險變量引入Solow模型后建立了多元回歸模型，在控制了相關變量后研究得出不同的結論:財產保險深度對經濟增長影響顯著，而人壽保險深度對經濟增長影響卻不顯著，并且財產保險與人壽保險的聯合作用，以及整個保險業和銀行業的聯合作用對經濟增長都具有顯著的正向影響。而蔡華［17］運用兩個理論模型分別論證了財產保險可以為經濟增長提供分擔機制，人壽保險可以為經濟增長提供更多長期資本這兩個方面，驗證了保險制度直接與間接地提高了社會產量，推動了經濟增長，并且以中國為研究對象進行實證分析，結果表明，人壽保險和財產保險對經濟增長有貢獻作用，并且人壽保險對經濟增長的作用大于財產保險。

關于保險需求對經濟增長影響這一問題，國內外學者從理論和實證方面進行了多角度的論證，但是，針對不同經濟發展水平下保險需求對經濟增長影響的研究比較少見，尤其在中國區域經濟和社會發展很不平衡的情況下，若僅以統一的全國水平來衡量，會導致結果不準確。同時，壽險需求和非壽險需求對經濟增長的影響程度存在較大差異。本文在借鑒前人研究的基礎上，以截止到2011年的最新數據為樣本，利用分位數回歸方法分析了不同經濟發展水平下保險需求對經濟增長的影響，并進一步利用面板數據模型分別分析了壽險需求和非壽險需求在不同經濟發展水平下對經濟增長的影響。

二、數據來源與研究方法

1.數據來源

實證研究的數據來源于《中國統計年鑒》和《中國保險年鑒》，其中包括1980—2011年中國人均GDP和人均保費的年度時間序列數據，2004—2011年中國30個省份 (除西藏外)的人均GDP、人均壽險保費和人均非壽險保費的年度面板數據，實證分析結果由 Eviews6.0和Stata10.0軟件完成。

2.分位數回歸［18］

Koenker和 Bassett提出分位數回歸模型(QRM)，QRM估計了協變量潛在的微小變化對條件分布中各種不同的分位數的影響。分位數回歸使用殘差絕對值的加權平均作為最小化的目標函數，不易受到極端值的影響，較為穩健。

假設條件分布的總體q分位數yq(x)是x的線性函數，表示為其中 βq被稱為“q分位數回歸數”，其估計量可以通過以下表達式得以實現:

在上式中，yi代表被解釋變量，xi代表解釋變量，q代表要估計的分位數值，q可以選擇0—1之間的任意值，β代表待估計的參數，參數β隨著分位數q的變化而變化。

3.面板數據模型［19］

設有被解釋變量yit與解釋變量xit，滿足線性關系 yit=αit+xitβit+ μit，i=1，2，…，N，t=1，2，…，T。上式是考慮了經濟指標在N個截面成員及T個時間點上的變動關系，其中N表示截面成員的個數，T表示每個截面成員的觀測期數，參數αit表示模型的常數項，βit表示模型的系數，隨機誤差項μit相互獨立且滿足零均值、同方差的假設。

一般根據截距項向量α和系數向量β中各分量不同的限制要求，可以將面板數據模型分為三種類型:

(1)混合回歸模型 (無個體影響的不變系數模型)，可以寫成:

在該模型中，各個體成員方程的截距項和系數向量均相同。對于該模型，將所有時間序列數據堆積在一起作為樣本數據，利用普通最小二乘法便可求得參數的一致有效估計。

(2)變截距模型 (個體均值修正回歸模型)，可以寫成:

在該模型中，假設在個體成員上存在個體影響而無結構變化，個體影響用截距項αi(i=1，2，…，N)的差別來說明，而系數向量均相同。

(3)變系數模型 (無約束模型)，可以寫成:

在該模型中，假設個體成員既存在個體影響，又存在結構變化，既允許截距因個體影響的不同而變化，又允許系數向量因個體成員的結構不同而變化。

在建立面板數據模型時，第一步便是利用協方差分析法檢驗樣本數據究竟符合哪種模型形式，從而避免模型設定的偏差，改進參數估計的有效性。

三、實證分析

1.保險需求與經濟增長的長期均衡關系分析

選取1980—2011年中國人均保費和人均GDP的年度時間序列數據，以人均保費作為衡量保險需求的指標，記為id;以人均GDP作為衡量國民經濟發展的指標，記為egdp。為了消除異方差，增加序列的平穩性，對兩序列取對數，產生兩個新的時間序列lnid和lnegdp。這兩個對數序列都呈現逐年增長的趨勢，并且表現出相似的走勢，應選擇同時包含常數項和趨勢項的ADF檢驗方法對兩個序列進行平穩性檢驗。

檢驗結果為:

lnid序列:ADF=－2.6653，顯著水平為1% 的臨界值為 －4.3240。

lnegdp序列:ADF=－2.9416，顯著水平為1% 的臨界值為 －4.2967。

檢驗結果表明兩個序列均為非平穩序列，因為協整變量必須具有相同的單整階數，因而進行單整階數識別，經檢驗，lnid和lnegdp均為二階單整序列。對兩序列變量進行協整檢驗，回歸結果如表1所示。

表1 lnid和lnegdp協整檢驗結果

回歸方程為:

表1和表2結果顯示，樣本擬合優度R2=0.9753，回歸系數及方程均通過顯著水平為1%的假設檢驗，回歸方程的擬合優度、顯著性水平都很好，因而對殘差序列進行平穩性檢驗。

表2 估計模型的統計量檢驗結果

對以上回歸方程殘差進行單位根檢驗，殘差序列按如下公式計算:

對殘差序列根據SIC準則確定滯后階數，進行平穩性檢驗，檢驗結果為ADF=－2.1010，顯著水平為5%的臨界值為－1.9529，表明殘差序列在5%顯著水平下為平穩序列，即 { u^ }～I(0)。說明1980—2011年間 lnegdp和 lnid序列之間存在著協整關系，其中系數β即為人均GDP隨人均保費變動而變動的程度。β=0.5753＞0說明國民經濟隨著保險需求的增加而增長，保險需求的增加對國民經濟有推動作用，而β=0.5753＜1說明保險需求的增加對經濟增長的推動作用并不大。

考慮中國保險業發展的實際情況，1979—2001年是中國保險業的恢復發展階段，2002年后中國保險業進入快速發展時期，因而推測β在這兩個階段會有明顯的變化，用虛擬變量的方法來測算2002年前后保險需求對經濟增長的影響差異，定義虛擬變量D如下:

引入虛擬變量，建立以下模型:

模型估計結果如表3所示。

表3 模型估計結果

由以上估計結果得出模型回歸方程:

表3和表4結果顯示，方程的擬合優度R2=0.9858，回歸系數及方程均通過顯著水平為1%的假設檢驗，回歸方程的擬合優度、顯著性水平都很好，說明兩個階段回歸方程截距和斜率都發生顯著的變化，β系數由0.5248變化到0.9216，說明2002年后，隨著保險業的迅速發展，保險需求對國民經濟的推動作用顯著增大。

2.基于分位數回歸研究不同經濟發展水平下中國保險需求對經濟增長的影響

由于中國各區域經濟發展存在較大差異，從保險業發展的實踐來看，在經濟發展水平不同的地區，保險需求對經濟增長的影響程度并不相同。為了對此問題展開研究，需要使用分位數回歸分析，這樣可以分析不同的經濟發展水平下中國保險需求對經濟增長影響程度的變化趨勢。

根據前面回歸模型，運用Stata10.0［20］進行分位數回歸，結果如表5所示。

表5 分位數回歸結果

表5結果顯示，在所有分位點上模型回歸系數均通過了顯著性水平檢驗，模型回歸效果較好。隨著分位數的增加 (1/10→9/10)，分位數回歸系數呈現出0.6447→0.5690的遞減趨勢，表明1980—2011年間中國保險需求對經濟增長影響程度在不同經濟發展水平上存在顯著差異:經濟發展水平較低的地區，保險需求對經濟增長的推動作用相對較大，經濟發展水平高的地區保險需求對經濟增長的推動作用反而較小。

3.基于面板數據模型研究不同經濟發展水平下壽險需求和非壽險需求對經濟增長的影響

由于壽險需求和非壽險需求對經濟增長的影響機制并不盡相同，壽險消費主要是通過資金融通來拉動經濟增長，而非壽險消費更多的是通過經濟補償功能來促進經濟增長，因此，有必要將保險需求進一步細分為壽險需求與非壽險需求，分別研究壽險需求和非壽險需求的經濟增長效應。本文選取2004—2011年中國30個省份 (除西藏外)相應變量的年度面板數據，分別考察壽險需求和非壽險需求在不同經濟發展水平下對經濟增長的影響差異。

本文對30個省份2004—2011年人均 GDP的平均數按照從大到小的順序進行排列，以人均GDP的排名代表經濟發展水平的高低，排序如表6所示。

表6 30個省份人均GDP排名

由于每個省份的樣本數據只有8個，樣本容量不足，不能保證模型估計的有效性，因而利用面板數據模型方法進行分析。由于樣本數據中N=30，T=8，N較大，T較小，并且樣本個體或橫截面單元并不是從總體中隨機抽取的，因而選擇面板數據模型中的固定效應模型比較合適。

本文考察壽險需求對經濟增長的影響程度，對第一組面板數據 (N=7，K=1，T=8)利用模型設定的方法計算得:S1=0.6177，S2=0.7533，S3=1.9315。F1=1.5365，F2=7.4448。查F分布表，給定1%的顯著水平，臨界值F0.01(6，42)≈3.3108，F0.01(12，42)≈2.6213。F2＞F0.01(12，42)，F1＜F0.01(6，42)，因而選定變截距模型為第一組面板數據的參數估計模型。對其余三組利用類似的方法選定模型，第二組選定為變斜率模型，第三、四組均選定為變截距模型。根據4組面板數據分別選定的模型，利用Eviews6.0軟件中相應的參數估計方法進行參數估計，得出不同經濟發展水平下壽險需求對經濟增長的影響程度差異，結果如表7所示。

表7 壽險需求對經濟增長的影響程度估計結果

上述4組面板數據模型的樣本可決系數分別為0.9170、0.9327、0.9329和0.9332，均大于0.9000。模型擬合效果較好。模型估計斜率第一組 (7個省份)為0.7724，即壽險需求對經濟增長的貢獻度為0.7724，第二組 (8個省份)分 別 為 0.9731、1.2177、0.9099、0.9436、0.8086、0.6851、0.6672和 0.7485，第三組(7個省份)為0.7820，第四組 (8個省份)為0.8039。第四組的8個省份壽險需求對經濟增長的貢獻程度最大，第一組的7個省份壽險需求對經濟增長的貢獻程度反而最小;在利用變斜率模型進行估計的第二組中，遼寧、內蒙古、福建和吉林等大多數省份壽險需求對經濟增長的影響程度明顯大于第一組的影響程度，綜合表8結果，經濟發展中等及以下水平地區壽險需求對經濟增長的貢獻程度大于經濟發展水平較高地區的影響程度。

利用同樣的方法考察非壽險需求對經濟增長的影響程度，通過計算選定第一組和第四組為變截距模型，第二組和第三組為變斜率模型。根據4組面板數據分別選定的模型進行參數估計，得出不同經濟發展水平下非壽險需求對經濟增長的影響程度，結果如表8所示。

表8 非壽險需求對經濟增長的影響程度估計結果

上述4組面板數據模型的樣本可決系數分別為0.9836、0.9882、0.9840和0.9809，均大于0.9000，模型擬合效果較好。模型估計斜率第一組 (7個省份)為0.6939，即非壽險需求對經濟增長的貢獻度為0.6939，第二組 (8個省份)分 別 為 0.8361、0.6860、0.7521、0.6711、0.5697、0.8943、0.8488和0.7850，第三組 (7個省份)分別為 0.6696、0.6083、0.6724、0.8410、0.7958、0.7361和0.7522，第四組 (8個省份)為0.7357。在利用變截距模型進行估計的第一、四組中，第四組的8個省份非壽險需求對經濟增長的貢獻度大于第一組的7個省份的影響程度;在利用變斜率模型進行估計的第二、三組中，除個別省份影響程度小于第一組的影響程度外，大多數省份非壽險需求對經濟增長的影響程度同壽險需求一樣也均大于第一組。由以上分析可以得出和壽險需求相似的結論:經濟發展水平中等及以下地區非壽險需求對經濟增長的貢獻度大于經濟發展水平較高地區的貢獻度。

比較表7和表8的估計結果，壽險需求與非壽險需求對經濟增長的影響程度存在差異，壽險需求對經濟增長的影響程度在不同經濟發展水平下均略大于非壽險需求對經濟增長的影響程度。

四、主要結論

本文利用中國保險業和國民經濟增長的相關數據，首先對保險需求與經濟增長的關系進行協整分析，其次基于全國數據運用分位數回歸方法實證分析不同經濟發展水平下中國保險需求對經濟增長的影響程度，最后基于省際面板數據將保險需求細分為壽險需求和非壽險需求，運用面板數據模型實證分析不同經濟發展水平下壽險需求和非壽險需求對經濟增長的影響，結果表明:第一，保險需求促進國民經濟增長，但促進的程度有待于提升。通過對兩變量協整分析后發現，系數β=0.5753＞0說明保險需求對國民經濟有推動作用，而同時β=0.5753＜1說明保險需求對經濟增長的推動作用比較小。第二，2002年后，隨著保險業的迅速發展，保險需求對國民經濟的影響程度顯著增大。通過對回歸模型設置虛擬變量后發現，2002年前回歸系數為0.5248，2002年后回歸系數增加為0.9216，表明隨著保險業的發展，保險需求將會更大程度地影響國民經濟增長。第三，按經濟發展水平劃分，利用分位數回歸分析發現不同經濟發展水平下保險需求對經濟增長的影響程度存在差異。經濟發展水平較低地區的保險需求對經濟增長的影響相對較大，而經濟發展水平較高地區的保險需求對經濟增長的影響程度相對較小。原因是保險業在經濟比較落后地區成了帶動經濟增長的一個重要因素，而在經濟比較發達地區保險業對經濟的推動作用則不那么顯著。第四，從壽險和非壽險的角度分析，無論是壽險需求還是非壽險需求，經濟發展水平中等及以下地區對經濟增長的影響程度均大于經濟發展水平較高地區的影響程度，壽險需求與非壽險需求對經濟增長的影響程度存在差異，在不同經濟發展水平下壽險需求對經濟增長的影響程度均大于非壽險需求對經濟增長的影響程度。

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