我國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的實證分析

楊成林　陳　云

(北方工業(yè)大學，北京　100144)

我國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的實證分析

楊成林陳云

(北方工業(yè)大學，北京100144)

摘要：在經(jīng)濟理論基礎(chǔ)上，本文運用協(xié)整分析研究我國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)我國保險業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長有促進作用，但有待提升。運用面板數(shù)據(jù)模型，對不同經(jīng)濟發(fā)展水平地區(qū)壽險和非壽險需求與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行測度，發(fā)現(xiàn)不同經(jīng)濟發(fā)展水平地區(qū)的壽險與非壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的貢獻程度不同，壽險需求對經(jīng)濟增長的貢獻程度高于非壽險業(yè)務(wù)，經(jīng)濟發(fā)展水平低的地區(qū)比發(fā)展水平高的地區(qū)的貢獻程度高。實證分析基礎(chǔ)上，對促進我國保險業(yè)發(fā)展、確保其對經(jīng)濟增長的促進作用提供了一些政策建議。

關(guān)鍵詞：協(xié)整；保險業(yè)；經(jīng)濟增長；面板數(shù)據(jù)

隨著資本金融全球化浪潮的迅猛推進，國際間資本流通的速度不斷加快，金融業(yè)越來越受到各國政府的普遍重視。作為我國市場經(jīng)濟體系的重要組成部分，金融業(yè)的發(fā)展對整個市場體系的發(fā)展與完善起著催化、促進和鞏固作用。

保險業(yè)與銀行業(yè)、證券業(yè)一起，共同構(gòu)成現(xiàn)代金融業(yè)的三大支柱，成為現(xiàn)代經(jīng)濟的重要產(chǎn)業(yè)，為國家經(jīng)濟的發(fā)展發(fā)揮著重要作用。保險業(yè)在社會保障體系中也扮演著重要角色，是政府提高管理效能的重要市場化機制。對于處于轉(zhuǎn)型時期的中國，經(jīng)濟要想實現(xiàn)持續(xù)、健康快速穩(wěn)定的發(fā)展，我們必須能夠正確把握我國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，建立起與經(jīng)濟快速增長相適應(yīng)的保險業(yè)體系，這不僅關(guān)乎保險體制改革乃至整個經(jīng)濟體制改革的成敗。

1.文獻綜述

國外金融業(yè)的發(fā)展要早于我國，因此國外學者對金融業(yè)與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系研究相對較早。國外文獻研究顯示，保險業(yè)增長與經(jīng)濟增長存在雙向因果關(guān)系，且保險業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長存在促進作用，這種促進效果是因地區(qū)的不同而不同的。Outrevile[1](1990)使用了55個發(fā)展中國家的橫截面數(shù)據(jù)，對各個國家的保險業(yè)發(fā)展與金融發(fā)展之間的關(guān)系進行了實證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)保險業(yè)發(fā)展與金融發(fā)展之間存在正向相關(guān)性，也就是說保險業(yè)的發(fā)展水平越高，金融發(fā)展水平也就越高；保險業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系會因國家不同而存在差異，Ward和Zurbrueg[2](2000)通過研究考察OECD9個成員國的相關(guān)面板數(shù)據(jù)，對保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間格蘭杰因果關(guān)系做了分析，最后發(fā)現(xiàn)不同國家保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟的增長之間的格蘭杰因果關(guān)系存在差異性；Kugle與Ofoghi[3](2005)利用分量指標數(shù)據(jù)實證研究英國的保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)分量指標度量的英國保險業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長有促進作用；Lee[4](2011)通過實證研究發(fā)現(xiàn)保險業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟增長不管是長期還是短期都表現(xiàn)出了雙向因果關(guān)系。

近幾年隨著我國保險業(yè)的發(fā)展，國內(nèi)學者則多視角地研究了我國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的具體關(guān)系。趙尚梅等[8](2009)運用兩部門模型揭示保險業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長貢獻的傳導機制，證明了保險業(yè)發(fā)展不僅對經(jīng)濟增長做出了直接貢獻，而且對非保險部門存在溢出效應(yīng)；張穎等[6](2010)利用數(shù)據(jù)分析得出我國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間具有正相關(guān)關(guān)系，且我國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間具有一定程度的順周期性質(zhì)，當經(jīng)濟運行處于穩(wěn)定增長時，保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長擴張方向基本一致。我國的保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間具有相互促進作用，并且保險業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟的增長促進作用主要是供給導向模式；任燕燕和尚君[5](2013)利用人均保費和人均GDP相關(guān)數(shù)據(jù)，通過面板數(shù)據(jù)等模型分析了中國保險需求對經(jīng)濟增長的影響，驗證了中國保險需求對經(jīng)濟增長起促進作用，在經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，保險需求對經(jīng)濟增長的促進作用不大；在經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)，保險需求對經(jīng)濟增長的促進作用比較好。

從現(xiàn)有國內(nèi)外研究文獻出發(fā)，結(jié)合國外學者對不同經(jīng)濟發(fā)展水平保險業(yè)發(fā)展作用差異性的研究，本文在研究我國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系的基礎(chǔ)上，進一步測算不同經(jīng)濟發(fā)展水平地區(qū)我國保險業(yè)發(fā)展對其經(jīng)濟增長作用的差異性。

2.我國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系檢驗

2.1 變量選取及數(shù)據(jù)處理

本文研究主要選取全國及各省份人均GDP、人均保費、壽險業(yè)務(wù)的人均保費和非壽險業(yè)務(wù)的人均保費等指標。其中，1980-2012年間全國人均GDP和人均保費指標BF數(shù)據(jù)來源于1980-2013年《中國統(tǒng)計年鑒》。30個省份(除西藏外)2006-2012年的人均GDP、壽險業(yè)務(wù)的人均保費和非壽險業(yè)務(wù)的人均保費指標數(shù)據(jù)來源于2007—2013年《中國統(tǒng)計年鑒》和中國保險監(jiān)督管理委員會網(wǎng)站。本文對數(shù)據(jù)的實證分析主要通過Eviews8統(tǒng)計分析軟件來完成。

為了能夠更好的分析保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，考慮到價格因素的影響，此部分對各個指標進行消除價格因素影響處理，利用GDP指數(shù)對GDP進行縮減；利用金融保險業(yè)價格指數(shù)對人均保費BF進行縮減。其中，金融保險業(yè)價格指數(shù)是指居民消費價格指數(shù)和固定投資價格指數(shù)的加權(quán)平均，而這個權(quán)數(shù)是支出法國民生產(chǎn)總值中的居民消費和固定資本形成總額占二者總和的比重。后續(xù)文中不進行說明，均指價格指數(shù)調(diào)整后的人均GDP和人均保費BF。為了克服數(shù)據(jù)中存在的異方差，本文在實證分析前，對數(shù)據(jù)取對數(shù)。

2.2 檢驗方法

單位根檢驗(Unit Root Test)是指檢驗序列中是否存在單位根，因為存在單位根就是非平穩(wěn)時間序列了。對時間序列單位根的檢驗就是對時間序列平穩(wěn)性的檢驗，非平穩(wěn)時間序列如果存在單位根，則一般可以通過差分的方法來消除單位根，得到平穩(wěn)序列。對于存在單位根的時間序列，一般都顯示出明顯的記憶性和波動的持續(xù)性，因此單位根檢驗是有關(guān)協(xié)整關(guān)系存在性檢驗和序列波動持續(xù)性討論的基礎(chǔ)。單位根檢驗是建立ARMA模型、ARIMA模型、變量間的協(xié)整分析、因果關(guān)系檢驗等的基礎(chǔ)。常見的單位根檢驗方法：ADF檢驗、DFGLS檢驗、PP檢驗、KPSS檢驗、ERS檢驗和NP檢驗。本文主要使用ADF檢驗。

協(xié)整檢驗(Cointegration Test)是指通過一定方法和標準考察變量之間是否具有長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。在時間序列分析中，為了檢驗兩個均呈現(xiàn)1階單整的變量是否協(xié)整，主要應(yīng)用EG檢驗的方法。EG檢驗也稱兩步檢驗法。第一步，用最小二乘法估計協(xié)整關(guān)系方程并計算非均衡誤差；第二步，檢驗的單整性。如果為平穩(wěn)序列，則認為兩個變量為(1，1)階協(xié)整；否則，認為兩個變量不存在協(xié)整關(guān)系。

格蘭杰因果關(guān)系檢驗(Granger Test of Causality)是基于歷史數(shù)據(jù)用來分析不同變量之間“因果”關(guān)系的統(tǒng)計方法。該方法為2003年諾貝爾經(jīng)濟學獎得主萊夫·格蘭杰(Clive W.J.Granger)所創(chuàng)，原理是某一變量的變化受其自身及其他變量過去行為的影響，當兩個變量在時間上有先導—滯后關(guān)系時，可以從統(tǒng)計上考察這種關(guān)系是單向的還是雙向。如果主要是一個變量過去的行為在影響另一個變量的當前行為，存在單向關(guān)系。如果雙方的過去行為在相互影響著對方的當前行為，存在雙向關(guān)系。

2.3 保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系檢驗

對人均GDP和人均保費BF兩個時間序列進行ADF檢驗。檢驗結(jié)果顯示，lnGDP序列t=-1.059637，lnBF序列t=-2.025881，5%顯著性水平下的臨界值為-2.960411，lnGDP和lnBF兩個時間序列都是不平穩(wěn)序列。5%顯著性水平下，經(jīng)過一階差分后通過了單位根檢驗，即變量lnGDP和lnBF一階差分后是平穩(wěn)序列，均為一階單整變量。進一步估計lnGDP和lnBF協(xié)整關(guān)系方程，結(jié)果見表1和表2。

表1　與協(xié)整檢驗結(jié)果

表2　估計方程的統(tǒng)計量檢驗結(jié)果

表1結(jié)果顯示，回歸方程如式(1)所示：

lnGDP=6.106803+0.254691lnBF

(1)

表1和表2結(jié)果顯示，回歸方程的擬合優(yōu)度R2為0.927694，調(diào)整后的擬合優(yōu)度為0.925362。在5%顯著性水平下，回歸系數(shù)及方程均顯著。進一步對殘差序列進行平穩(wěn)性檢驗，在5%顯著性水平下，殘差序列ADF檢驗的=-2.87063，臨界值為-1.952066，所以為平穩(wěn)序列。可見，1980-2012年間我國lnGDP與lnBF這兩個時間序列之間存在協(xié)整關(guān)系。

進一步對人均保費BF與人均GDP進行格蘭杰因果檢驗，檢驗中我們選取滯后階數(shù)為1，檢驗結(jié)果見表3：

表3　GDP與BF格蘭杰因果檢驗結(jié)果

3.我國分地區(qū)保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系測度

3.1 面板數(shù)據(jù)理論測度模型

此處主要采用面板數(shù)據(jù)模型，一般形式如式(2)：

Yit=αi+Xitβi+uiti=1，…，n,t=1，…，T

(2)

其中的Xit為1×K的向量，βi為K×1向量，而其中的K為解釋變量的數(shù)目。而這里的Xit和βi可以寫成矩陣的形式，如下：

Xit=(Xit1,Xit2,…,XitK)

βi=(βi1,βi2，…,βiK)′

(2)式中的面板數(shù)據(jù)模型會有如下三種情形：

情形1：αi=αj，βi=βj

情形2：αi≠αj，βi≠βj

主要儀器：Leica CM1950 冰凍切片機(德國)；光學倒置顯微鏡，日本OLYMPUS公司；NikonE600顯微照相圖像采集系統(tǒng)，日本尼康。

情形3：αi≠αj，βi≠βj

情形1下橫截面上無個體差異，也無結(jié)構(gòu)變化，利用最小二乘估計法給出α和β的一致有效估計，相當于將多個時期的截面數(shù)據(jù)放在一起作為樣本數(shù)據(jù)。情形2下的模型稱為變截距模型(panel data model with variable intercept)，橫截面上的個體影響不同，個體影響表現(xiàn)為模型中被忽略的反映個體差異的變量影響，這種情形分為固定影響和隨機影響兩種情況。情形3下的模型稱為變系數(shù)模型(panel data model with variable coefficient)，模型除了存在個體的影響外，在橫截面上還存在了結(jié)構(gòu)變化，因而結(jié)構(gòu)參數(shù)在不同橫截面單位上是不同的，這種情形也分為固定影響和隨機影響兩種情況。

3.2 模型估計

首先，計算30個省份(西藏除外)2006-2012年人均GDP的平均數(shù)，并將其作為各省份經(jīng)濟發(fā)展水平的代表，從大到小進行排序。排序結(jié)果如表4所示。

表4　30個省人均GDP排名

其次，依據(jù)表4中30個省份的排序結(jié)果，將30個省份分為4個小組，依次代表的是經(jīng)濟發(fā)展水平良好、經(jīng)濟發(fā)展水平較好、經(jīng)濟發(fā)展水平一般、經(jīng)濟發(fā)展水平差。第一組為：上海市、北京市、天津市、浙江省、江蘇省、廣東省、山東省；第二組為：遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、福建省、河北省、吉林省、黑龍江省、山西省、新疆省；第三組為：湖北省、寧夏自治區(qū)、重慶市、陜西省、河南省、青海省、海南省；第四組：湖南省、江西省、四川省、安徽省、廣西省、甘肅省、云南省、貴州省。

再次，對4個小組通過協(xié)變分析檢驗(analysis of covariance)進一步確定具體使用哪個情形下的模型。令表示情形3的殘差平方和，表示情形2的殘差平方和，表示情形1的殘差平方和。利用Eviews8軟件進行壽險業(yè)務(wù)與非壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長影響的協(xié)變分析檢驗，結(jié)果如表5、表6。

表5　壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的協(xié)變分析檢驗結(jié)果

表6　非壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的協(xié)變分析檢驗結(jié)果

面板數(shù)據(jù)模型結(jié)果，如表7和表8。

表7　壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長影響面板模型估計結(jié)果

表8　非壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長影響面板模型估計結(jié)果

3.3 經(jīng)濟意義分析

在壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長影響的結(jié)果中，四組面板數(shù)據(jù)模型的樣本可決系數(shù)分別為：0.98、0.92、0.84、0.93，模型擬合程度好。第一組(7個省份)采用的是變截距模型，模型斜率為0.07509，即在經(jīng)濟發(fā)展水平良好的地區(qū)，壽險業(yè)務(wù)人均保費每提高一單位，拉動人均GDP提高0.07509單位(本文將此定義為貢獻度)；第二組(8個省份)采用的是變截距模型，斜率為0.21224，即在經(jīng)濟發(fā)展水平較好的地區(qū)，壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的貢獻度為0.21224，可以看出第二組的貢獻度明顯大于第一組；第三組 (7個省份)采用的是變系數(shù)模型，其斜率分別為0.237912、0.500541、0.122126、0.273927、0.163731、0.248998、0.243295；第四組(8個省份)采用的是變截距模型，其斜率為0.27439。可見，第四組壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的拉動作用最大，第一組壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的拉動作用最小。因此，壽險業(yè)務(wù)發(fā)展對經(jīng)濟增長的推動作用隨著經(jīng)濟發(fā)展水平而不斷減弱，即經(jīng)濟發(fā)展水平越高，壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的推動作用越低。

在非壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長影響的結(jié)果中，四組面板數(shù)據(jù)模型的樣本可決系數(shù)分別為：0.98、0.97、0.92、0.97，模型擬合程度好。第一組(7個省份)采用的是變截距模型，模型斜率為0.04892，即在經(jīng)濟發(fā)展水平良好的地區(qū)，非壽險業(yè)務(wù)的發(fā)展對經(jīng)濟增長的貢獻度只有0.04892；第二組(8個省份)采用的是變截距模型，其斜率為0.17313，即在經(jīng)濟發(fā)展水平較好的地區(qū)，非壽險業(yè)務(wù)的發(fā)展對經(jīng)濟的增長的貢獻度為0.17313；第三組(7個省份)采用的是變系數(shù)模型，斜率分別為0.2683、0.320916、0.140481、0.244066、0.151547、0.262311、0.226051；第四組(8個省份)采用的是變截距模型，斜率為0.22130。可見，第四組非壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的拉動作用最大，第一組非壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的拉動作用最小。因此，非壽險業(yè)務(wù)發(fā)展對經(jīng)濟增長的推動作用隨著經(jīng)濟發(fā)展水平而不斷減弱，即經(jīng)濟發(fā)展水平越高，非壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的推動作用越低。

綜上所述，在我國，保險業(yè)發(fā)展對我國經(jīng)濟增長具有顯著的拉動作用，壽險業(yè)務(wù)對經(jīng)濟增長的拉動作用要高于非壽險業(yè)務(wù)，且在經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)這種拉動作用最強。

4.主要結(jié)論

本文利用保險發(fā)展和經(jīng)濟增長的相關(guān)數(shù)據(jù)，對保險發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系進行協(xié)整分析；將保險需求分為壽險需求和非壽險需求，基于省級面板數(shù)據(jù)分析不同經(jīng)濟發(fā)展水平下我國保險需求與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明：

第一，我國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長具有長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，保險業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長具有正向促進作用，但這種促進作用還比較弱、有待提升。我們需要持續(xù)發(fā)展保險業(yè)，確保保險業(yè)穩(wěn)中有進的發(fā)展態(tài)勢，更重要的是要不斷提高保險業(yè)服務(wù)經(jīng)濟社會的能力。如，我國是農(nóng)業(yè)大國，隨著我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整，農(nóng)業(yè)發(fā)展和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)也必須要調(diào)整，因此保險業(yè)需要根據(jù)這種形勢的發(fā)展，提供更多的涉農(nóng)保險創(chuàng)新產(chǎn)品，來滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展的日益增長的風險保障等。

第二，按經(jīng)濟發(fā)展水平劃分，經(jīng)濟發(fā)展水平較低地區(qū)的保險需求對經(jīng)濟增長的促進作用較大，經(jīng)濟發(fā)展水平較高地區(qū)的保險需求對經(jīng)濟增長的影響程度相對較小，保險業(yè)成為經(jīng)濟落后地區(qū)經(jīng)濟增長的重要拉動因素。因此，各地區(qū)要因地制宜地發(fā)展保險業(yè)，在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)要不斷鞏固保險業(yè)的發(fā)展，在經(jīng)濟發(fā)展水平較低地區(qū)要加強保險業(yè)制度的建設(shè)，確保保險業(yè)的迅速發(fā)展。

第三，壽險需求和非壽險需求對經(jīng)濟增長的影響程度存在差異，不同地區(qū)的壽險需求對經(jīng)濟增長的貢獻程度都要高于非壽險需求。經(jīng)濟發(fā)展水平越高的地區(qū)，壽險需求和非壽險需求對經(jīng)濟增長的貢獻程度都要低于經(jīng)濟發(fā)展水平低的地區(qū)。對于保險業(yè)發(fā)展來說，應(yīng)該在著重確保壽險業(yè)務(wù)的穩(wěn)定平穩(wěn)發(fā)展、增強服務(wù)經(jīng)濟社會和償付能力的同時，大力發(fā)展非壽險業(yè)務(wù)。

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基金項目：北方工業(yè)大學優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)計劃項目《北京市居民收入及其主觀感知狀況調(diào)查》；2015年北京市大學生科技項目《北京市居民收入主觀感知狀況研究》