保險發展與實體經濟增長的聯動性研究
——基于中日兩國的對比分析

梁風波，郭雪萌，陳洛霏

(1.北京交通大學 中國產業安全研究中心博士后科研工作站，北京100044；2.北京交通大學 經濟管理學院，北京100044; 3.中國保險資產管理業協會，北京 100033)

一、引 言

作為風險補償者，保險業是社會治理的穩定器和經濟增長的助推器。隨著市場經濟的深入發展，保險業在風險管理、經濟補償和資本運營等領域發揮著越來越重要的作用，逐漸成為經濟提質增效升級的有效手段。截至2016年底，我國保險業資產總量達到15.12萬億元，提供的風險保障金額為2372.78萬億元，在服務實體經濟、惠民生能力方面發揮了顯著作用，成為經濟新常態下服務供給側結構性改革和脫貧攻堅戰略的主要抓手。

然而，與發達國家相比，我國保險行業發展仍存在顯著差距，保險深度和保險密度偏低、資產結構失衡、法律法規不健全、監管滯后等問題逐漸凸顯，非理性舉牌、跨境跨領域并購、多層嵌套、監管套利等一系列問題亦被廣泛關注。

金融是現代經濟的核心，保險是現代金融體系的三大支柱之一，在拉動經濟增長方面既是引擎更是后盾。但在保險業的不同發展階段，其與經濟增長的聯動性究竟如何，現有文獻缺乏深入的研究。基于此，本文在測度保險發展水平的基礎上，精準刻畫和檢驗其與經濟增長的聯動性。

二、文獻綜述

保險發展與經濟增長之間的影響路徑較為復雜，現有研究主要圍繞保險發展與經濟增長之間是否存在關聯關系、孰因孰果等方面展開。

經濟增長對保險行業的促進作用備受學術界關注。Hakansson(1969)[1]、Campbell(1980)[2]、Truett Dale 和Truett Lila(1990)[3]以及Browne 和 Kim(1993)[4]的研究結論均表明經濟增長對保險發展有積極的正向影響。Outreville(1990)[5]在全球55個發展中國家及地區數據的基礎上，對相關橫截面數據進行實證研究發現，GDP每增長1%，會帶來超過1%的非壽險需求增長，非壽險需求與經濟增長之間存在正相關關系。Skipper(2009)[6]詳細總結了經濟增長與保險需求關系的文獻，認為經濟增長是保險需求最重要的影響因素。

到了20世紀90年代初，西方學者圍繞保險發展對經濟增長的拉動作用展開了相關研究。Pagano(1993)[7]從保險市場發展可以更好地推動金融市場功能的完善與效率的提升角度切入，發現保險發展對經濟增長有積極的促進作用。Skipper(1998)[8]從保險業與金融體系的整體穩定性、風險管理的效率性、對經濟損失的對沖效應、資源的配置效率等幾個方面入手，論證結果表明保險發展對經濟增長有積極的促進作用。Maurice Kugler 和Reza Ofroghi(2005)[9]認為，對不同細分市場的保費數據簡單加總會導致數據聚合，實證結果無法真實反映變量之間的關系，因此他們對英國保險市場進行了細分，并通過對分割處理后的相關數據進一步實證研究后發現，英國保險業發展對經濟增長起到了重要的促進作用。對保險發展與經濟增長的相互影響研究多以實證研究為主。Beenstock、Dickinson 和Khajuria(1988)[10]以1970～1981年12個國家的數據為基礎，通過橫截面數據進行實證分析發現，保費與人均GDP呈非線性關系。Ward 和 Zurbruegg(2000)[11]對9個OECD成員國的數據進行了實證檢驗，結果表明保險發展與經濟增長間并無顯著的長期穩定關系，保險市場發展與經濟增長之間的因果關系在不同國家樣本中并無顯著一致性，即便是保險市場高度發達的國家也是如此。Arena(2008)[12]則以面板數據為基礎，通過對56個國家1976～2004年間的樣本進行實證分析后發現，壽險對發達經濟體的經濟增長有顯著的正向影響，非壽險對發達和發展中經濟體的經濟增長均有顯著正向影響，保險發展與經濟增長之間存在因果關系。

近年來，國內學者也越來越關注保險發展與經濟增長關系的研究。饒曉輝、鐘正生(2005)[13]對中國經濟增長與保險市場發展之間的動態關系進行了實證檢驗，結論表明，經濟增長是促進保險市場發展的原因，但保險市場對經濟增長并無顯著促進作用。謝利人(2006)[14]從生產函數出發建立經濟增長模型，并對保險發展與經濟增長的關系進行了實證分析，發現人身保險市場的發展對經濟增長具有正向推動作用。周海珍(2008)[15]利用我國的數據對保險發展和經濟增長之間的關系進行了實證分析，結果表明，保險業的發展對我國經濟增長起到了推動作用。趙尚梅等(2009)[16]以兩部門模型為理論研究起點，通過數理分析和實證分析表明，保險業每增長1%，將帶動實際GDP 1.2154%的增長。孫祁祥等(2010)[17]通過對67個國家1995～2007年的面板數據進行實證檢驗發現，一國保險業發展水平與其市場經濟發展程度具有顯著的正相關關系。趙進文等(2010)[18]從國家和區域兩個維度出發，對我國保險消費的經濟增長效應進行了深入研究，運用非線性STR模型和面板數據門限效應模型進行實證檢驗，結果表明，當期保險消費對經濟增長具有顯著的正向影響。李香雨、程鵬(2012)[19]詳細分析了保險促進投資的機制作用，運用2001～2010年季度數據實證分析表明，不論長期還是短期，保險投資都會對經濟和投資產生正向影響。

為了精準刻畫保險發展水平與經濟增長的聯動關系，本文把保險作為新的要素投入引入到衡量經濟發展水平的生產函數中，并以此為出發點，對保險行業發展水平與經濟增長聯動關系的傳導機制進行理論探討，以進一步完成相關實證檢驗。

三、傳導機制

通常，保險業發展水平對經濟增長的促進作用存在三個維度：第一個維度為通過保險要素的投入，對經濟體的綜合技術水平產生積極影響；第二個維度為保險產業化水平的提升直接作用于經濟增長速度或水平；第三個維度為保險對優化要素投入結構和提高要素生產率的影響。

下面，我們以柯布道格拉斯生產函數為數理研究起點：

Y=AKαLβeμ

(1)

式(1)中，產出水平Y與三個要素有關：綜合技術水平A，資本的投入量K，以及勞動力的投入量L。α代表資本的產出彈性，β代表勞動力的產出彈性，μ代表隨機項。

以此為研究起點，此處引入新的要素投入——保險。保險對經濟增長促進作用的第一個維度為通過保險要素的投入，對經濟體的綜合技術水平產生積極影響，因此我們將綜合技術水平進一步劃分成保險因素和非保險因素，柯布道格拉斯生產函數可以改寫為以下形式：

Y=(AI+AN)KαLβeμ

(2)

式(2)中，AI代表保險因素的技術進步，AN代表非保險因素的技術進步。保險可以為技術的研發、推廣提供風險保障，同時保險資金直接投資于相關技術改進，或者通過間接投資等多種方式，為技術進步提供融資支持。

接下來，我們引入保險促進經濟增長的第二個維度，保險產業化對經濟增長的直接影響，新的生產函數可以表述為：

Y=(AI+AN)IγKαLβeμ

(3)

式(3)中，I代表保險要素的投入水平，γ為保險要素的產出彈性。*此處有個隱含假設，即在其它變量不變的前提下，保險要素投入量對產出水平有正向影響，即γ>0。

最后，引入保險促進經濟增長的第三個維度，即保險要素對優化要素投入結構和提高要素生產率的影響。保險要素的引進可以改變要素投入結構，改變企業的投融資模式，甚至產生新的生產方式。體現在生產函數中，因保險要素的引入，資本和勞動力的產出彈性會產生變化，生產函數可以改寫為：

Y=(AI+AN)IγKα+γdKLβ+γdLeμ

(4)

其中，dK=dα/dγ，代表資本產出彈性對保險產出彈性變化的敏感程度；dL= dβ/dγ，代表勞動力產出彈性對保險產出彈性變化的敏感程度。保險要素的引入可以改變不同要素的投入結構、進一步優化資源配置，從而提高資本和勞動力的邊際產出水平。因此，dK>0，dL>0。

對方程(4)兩邊分別取自然對數，生產函數方程可以表述如下：

lnY=ln(AI+AN)+ γlnI+(α+γdK)lnK+(β+γdL)lnL+μ

(5)

假定保險因素技術進步AI、非保險因素技術進步AN、保險要素投入量I、資本要素投入量K、勞動力要素投入量L不變，系數變量α、β、γ之間即為一階齊次函數關系。

將方程(5)兩邊求保險產出彈性γ的偏導，可以得到如下方程：

dY/dγ=lnI+2(dα/dγ)lnK+2(dβ/dγ)lnL

(6)

根據上述假設，lnI,lnK,lnL, dα/dγ,dβ/dγ均大于零，因此dY/dγ>0。只考量保險因素對經濟發展水平的影響，生產函數可以表述為f=f(AI,I, γ)，保險因素的技術進步、保險要素投入量、保險要素產出彈性是影響產出水平的三個因素。數理分析的結論表明，保險要素的投入對產出水平產生了積極的正向影響。然而，如何判斷保險發展水平是否超前或滯后于所處的經濟發展水平？并因此對經濟發展可能產生怎樣的影響？保險發展對經濟增長的促進作用是否是一個有界函數？保險投入對其他要素投入的擠出效應能否被新增產出覆蓋？下文我們將對以上理論假想進行實證檢驗。

四、實證檢驗

(一)保險發展水平的測度

西方經濟學理論普遍認為，金融增長(Financial Growth)可以用金融資產規模與國民財富的比值來刻畫。麥金農(1973)[20]主張用M2/GDP來衡量經濟體的金融增長水平，并以此對一國金融抑制的實際效果進行判斷。戈德史密斯(1969)[21]對金融制度績效進行了詳細的分析，指出金融資產的數量毋庸置疑是測算金融制度績效最主要的指標*戈德史密斯通過詳細推導計算出某一時點上存量金融資產與存量國民財富之比，即著名的金融相關比率(FIR)的基本公式，他認為此種算法適應于任何時期、任何國家金融相關比率的計算。，至今這一方法仍被學術界視為分析金融績效的權威方法。戈德史密斯通過對幾十個國家近100年的數據進行研究發現，金融相關比率與經濟發展增長存在正相關關系，發達國家的金融相關比率一般在1～1.5之間，發展中國家的金融相關比率一般在0.6～1之間。本文借鑒戈德史密斯的計算方法，使用保險資產的數量來分析保險制度與有關經濟變量之間的關系。

本文參考戈德史密斯金融相關比率FIR的測度方法，首先計算出某一經濟體時點上的金融相關比率FIR，之后計算出存量保險金融資產比率IFR，即保險資產占金融資產的比重，那么保險業對經濟發展的貢獻度就可以通過IFR與FIR的乘積獲得。當然，這一方法存在著一個隱含的前提假設，即假定包括保險資產在內的全部金融資產具有同樣的邊際貢獻率，這一假設適用于統一的經濟體，不存在市場分割。

本文的重點在于分析保險發展水平與經濟增長之間的聯動性，此處只給出測算后的中日兩國保險發展指數，如圖1所示。

圖1 中日兩國保險發展指數測度

數據來源：《中國保險年鑒》、《中國統計年鑒》、《GENERAL INSURANCE IN JAPAN》(日本保險行業年鑒)、國際貨幣基金組織數據庫(http://www.imfstatistics.org/imf/)和中國國家統計局網站(http://www.stats.gov.cn/)。

(二)保險發展水平與經濟增長聯動性的實證研究

本文采用VAR方法識別模型中各相關變量之間的協整關系，同時進一步對其因果關系的方向進行檢驗。通常，Johansen的經典方法，可以簡單表述為一個基于VAR(p)的VECM模型，其向量誤差修正基本方程式表示如下：

(7)

其中，矩陣的秩r代表了協整關系的數量。α為誤差修正參數向量，反映了向均衡狀態的調整速度。如果模型相關變量之間存在協整關系，可以得出，α中各元素的零約束檢驗具有弱外生性(weak exogeneity)。本文目的在于分析各變量之間的關系，屬于結構分析模型范疇，因此只對解釋變量是否具備弱外生性進行檢驗。同時，進一步運用弱外生性檢驗，以判斷模型中各相關變量間是否存在因果關系。考慮到本文模型中數據樣本的特點，原假設α=0可以通過似然比檢驗來判斷，通過計算在約束條件下和無約束條件下的參數估計值，然后再分別計算二者的對數似然函數是否足夠接近，在秩的穩定性檢驗過程中采用遞歸框架，其LR統計量方程如下所示：

(8)

I和Ij代表觀測樣本數量，λ代表全樣本矩陣特征值估計，λ1代表遞歸樣本矩陣特征值估計，下標i代表第i大特征值。k代表全樣本協整向量個數，k1代表遞歸樣本協整向量個數，下標j代表遞歸估計的開始期。似然比檢驗實質上包含了協整向量的全樣本估計，其LR統計量服從卡方分布χ2(2)，通過檢驗遞歸子樣本與全樣本結果是否一致，即可檢驗秩的穩定性。

對模型中各相關變量進行ADF單位根檢驗。其中，IC、IJ分別代表我國和日本的保險發展指數(1996～2015年)，GC、GJ分別代表我國和日本的國內生產總值(GDP)。*以1996年為基期，用GDP平減指數將名義GDP轉換為實際GDP。為消除異方差，對全部變量進行取對數處理，將指數趨勢變更為線性趨勢，這種變化更易于做彈性分析，并且對模型中各變量間的穩定關系并無影響。

ADF單位根檢驗結果如表1所示。原始序列為非平穩序列，一階差分后序列平穩。

表1 ADF單位根檢驗

注：*、**、***分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下拒絕存在單位根的原假設。

數據來源：國際貨幣基金組織數據庫(http://www.imfstatistics.org/imf/)；瑞斯數據庫(http://www.resset.cn)；中國經濟信息網(http://www.cei.gov.cn)。

如果兩個非平穩序列同階單整，并且相互之間存在協整關系，即表明這兩個序列存在長期穩定關系。此處運用Johansen協整方法對模型進行檢驗，結果如表2所示。日本方程的最大特征值似然比檢驗和跡檢驗都在1%顯著水平下拒絕原假設，表明日本保險發展指數與GDP之間存在著長期協整關系。我國的保險發展指數與GDP之間不存在協整關系。

表2 Johansen協整檢驗

注：*表示在1%顯著水平下拒絕原假設。

從Johansen協整檢驗結果分析，我國的保險發展指數和GDP間不存在長期均衡關系，日本的保險發展指數與GDP在1%的顯著水平下變量間存在1個協整關系，均衡方程如下：

lnGJ= 6.863+0.187lnIJ+μJ

(-4.834) (-3.817)

日本在19世紀80年代已經是世界壽險業最發達的國家，其市場規模長期占據世界首位，占世界份額的30%左右*雖然1990年泡沫經濟崩潰后出現負增長，被美國超越成為世界第二，但保險已經深入到日本國民的基本生活，國民家庭投保率依舊超過90%，年繳保費占年收入的比重超過10%。，日本保險行業的發展與GDP之間存在聯動性具有長期的歷史依據和扎實的現實基礎。我國保監會1998年正式掛牌成立，自此形成了統一監管的保險市場。自2000年開始保險行業高速發展，中保國際、中國人保、中國人壽、中國平安、中國太保、泛華保險、新華保險等公司先后在國內外資本市場上市，保險行業迎來了統一監管后的高速增長期。從數據來看，1996～2006年間我國保險發展水平僅為日本的6%左右，發展初期由于監管的缺失、市場體制機制的不健全，保險發展與GDP之間無法形成聯動。鑒于此，對我國在2007～2015年間的數據做進一步檢驗。鑒于相關年度數據的樣本量有限，為提升論證科學性，這里將年度數據進行差分處理，運用估算后的季度數據重新進行檢驗，得到我國保險業發展指數與GDP的長期均衡關系如下：

lnGC=2.495+0.037lnIC+μC

(-3.967) (-5.326)

實證結果表明，在保險行業處于初級階段，保險發展水平與GDP之間并不存在顯著的聯動關系；在保險市場較為成熟的經濟體中，保險發展水平與GDP之間存在正向的相關關系；成熟的保險市場，其保險發展水平與GDP之間的關聯系數較大，聯動效應更強，這與前文理論分析結論一致。根據實證檢驗結果，此處給出模型相關變量間長期均衡關系的變化路徑，如圖2、圖3所示。協整誤差路徑結果表明，協整誤差波動程度呈現逐漸降低趨勢，變量間存在較為穩定的相關關系。

圖2 日本保險業發展指數與GDP協整誤差路徑

圖3 我國保險業發展指數與GDP協整誤差路徑

接下來我們對保險發展水平與GDP之間聯動性的因果關系進行分析，建立保險發展指數與GDP之間的VEC模型。鑒于Granger檢驗對滯后期長度具有較高的敏感度，此處我們分別選取滯后期為2和4，滯后期的長度相對于自由度來說是足夠的，最終檢驗結果如表3所示。

表3 Granger因果關系檢驗

檢驗結果表明：(1)在短期內，我國保險發展水平與GDP不存在因果關系；在長期內，GDP是保險發展水平波動的Granger原因。(2)在短期內，日本GDP是其保險發展水平波動的Granger原因；在長期內，兩個變量之間互為Granger因果關系。

五、研究結論及政策建議

本文首先對保險發展與經濟增長關系的研究進行了理論綜述，然后以生產函數為起點對二者的傳導機制進行了數理分析，最后通過運用Johansen協整分析和Granger因果關系檢驗等相關實證方法，對代表保險成熟市場的日本及代表保險發展中市場的中國進行了實證檢驗，得出如下基本結論：

第一，保險業發展水平處于初期及成長期的經濟體，其保險發展水平與經濟增長之間的聯動關系并不顯著。這是因為，盡管對保險行業的直接投入能夠促進產出的增加，但是在不成熟的保險市場，保險投入并不能顯著促進其他要素的邊際產出，反而會對非保險要素帶來一定的擠出效應。這說明，保險發展水平應該與經濟發展水平相匹配，超前或者滯后都會對經濟增長帶來負面影響，從而保險業促進經濟增長的路徑具有明顯的有界特征。

第二，保險業發展水平處于成熟期的經濟體，其保險發展水平與經濟增長之間的聯動性顯著且正相關。首先，對保險行業的投入能夠直接帶來經濟增長，從而新要素的投入會帶來新增的產出；其次，保險發展可以為技術的研發、推廣提供風險保障，無論在資本層面還是融資層面，保險資金都能夠直接或間接為技術進步提供支撐；再次，保險發展可以優化存量的要素結構，改變企業的投融資模式，甚至帶來新的生產方式，進一步提高其他要素的邊際產出水平。

第三，經濟增長對保險發展水平具有積極的正向影響，經濟總量的增加會帶來要素需求和投入的增加，直接促進各細分市場的產出水平。保險市場發達的經濟體，其促進作用在較短時間即有顯著效果，保險市場欠發達經濟體這種影響的周期會較長。

綜上所述，本文給出以下四方面政策建議：一是拓寬我國保險服務領域，改變目前不均衡的發展格局，提高農業險、巨災險、責任險、信用險的比例，為技術進步、優化結構、提高效率提供風險保障與資本支撐；二是進一步加快保險業開放的步伐，不斷提高我國保險公司在國際市場的份額，在全球化競爭格局中把握機遇和迎接挑戰，切實參與全球化的資產配置；三是進一步明確保險行業服務大局的重要使命，從國家改革發展穩定全局出發，找準職能定位，堅守保障本位，充分發揮“經濟保障器”的作用；四是在立足我國實際國情的基礎上，充分借鑒國際經驗，以辯證思維有所取舍，從國家發展大局出發，在“一帶一路”建設、供給側結構性改革和脫貧攻堅等方面充分發揮穩定器和助推器作用。

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