張 晶
(山西財經大學財政金融學院,太原 030006)
經濟增長對保險發展影響的實證分析
張 晶
(山西財經大學財政金融學院,太原 030006)
經濟增長促進保險發展已經得到了一致的認識,但這種促進作用的穩定性與周期性尚未得到驗證。文章利用脈沖函數實證研究發現,經濟增長對人身險的促進作用是周期性的,一個周期約為7年,對財產險的促進作用是較為穩定的,這也與不同險種的保費來源有關。而通過聚類分析對經濟增長促進保險發展的地域性進行分析發現,隨著GDP與保險發展程度的地區分布高度一致,但保險密度與GDP的地區分布具有一定差異,這進一步說明,經濟增長促進保險發展的機制是復雜的。
經濟增長;保險發展;脈沖函數;聚類分析
目前對我國經濟增長與保險發展關系的研究多利用面板分析兩者之間的相關性。但我國保險市場在某種程度上是一種分割的市場,如車險的異地承保被嚴格限制,本省的財產險多在本地承保。只有諸如全國性的業務或工程險等利用經紀公司的渠道進行全國招標承保。而經濟增長具有一定的集聚性,要素間的流動性較強,與保險業的發展不相一致。這說明,經濟增長與保險業關系受地區影響較大。本部分的分析基于以下假設:經濟增長若是促進保險發展的重要因素,在地區層面上,經濟發展水平與保險業發展水平是一致的。
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人類行為。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。本文利用2009年各地區保費收入,進行聚類分析發現利用保費收入對各省進行分組與各省GDP水平高度一致,而利用保險深度進行分組則與經濟發展水平關系不大。
(1)保費收入聚類分析
各地區保費收入數據來源于保監會網站,采用2009年原保費收入,并將大連、廈門、寧波、深圳、青島保費收入合并到各自所在省,將健康險保費收入合并入意外險,以財產險、壽險及意外險三個指標衡量保險發展水平。2009年GDP數據來源于中經網數據庫。聚類數設為3,采用類平均值法。
在相似度90.7%的情況下,可以分為第一組為廣東,第二組為江蘇,第三組為浙江,其余為第四組。廣東、江蘇、浙江與其他省份差別明顯。這從各公司對三地的重視程度即可看出,例如太平洋保險公司將江蘇的蘇州、無錫及常州等升格為分公司,東莞的部分保險分支機構也都升格為分公司。這也與各地GDP排名類似,2009年各省GDP排名前四位為廣東、江蘇、山東及浙江。
若進一步細分,在相似度97.97%的水平上,第四組又可以分為北京、上海、河北、河南、四川與山東為一組,其余為一組。2009年各省GDP排名五至九位分別是河南、河北、遼寧、上海及四川。保險發展水平與GDP高度一致。
從更高的相似度上我們發現,同為中部省份的湖北、湖南及安徽被分為一組,而云南、內蒙古、甘肅、貴州及廣西等經濟發展水平類似的地區保險發展水平相似度也高。
(2)保險深度聚類分析
采用保費收入絕對值的分析沒有考慮到各地經濟發展水平的影響,從上文可以發現,經濟發展水平與保險發展關系密切。采用保險深度指標可以剔除經濟發展的影響,從而發現其他保險發展水平的差異。
從保險深度的聚類圖(略)中可以發現,北京、吉林、天津及北京相似度高,而寧夏、海南等也與廣東、江蘇等發展相似度高。從保險深度上看,保險發展水平的地區差異并不能用經濟發展水平的高低來分類。
保險深度的分析結果與經濟增長促進保險發展的一般觀點向左。主要的原因可能在于:各個險種受經濟增長的影響不一致,而各省的保險發展水平相差較大,經濟增長的作用機制不相統一。而寧夏、海南等與廣東、江蘇等省份相似度較高則可能與其較低的GDP有關。
VAR模型(向量自回歸模型)用來刻畫多個變量間的動態關系,可以描述GDP對保險發展影響的時滯效用。
保險密度數據采用1997~2006年跨期數據,數據來源于各年的保險年鑒,人均GDP來源于各年的中國經濟年鑒。為消除單位影響,對各期數據取對數,LOGGDP代表人均GDP,LOGPI代表財產險保險密度,LOGLI代表人身險保險密度,LOGII代表整體保險密度。分別建立三個VAR模型:
財產險VAR模型(模型一):

建立三個模型的原因在于考察到財產險與人身險性質差異較大,GDP的促進作用可能有所不同,模型的結論也說明GDP增長對不同的險種的發展是效果不同的。滯后期數均選擇為2期。滯后期數的確定可以依據AIC準則與BIC準則,三個方程的AIC與BIC計算數值由于篇幅原因沒有給出,模型1根據AIC準與BIC準則均應選擇滯后2期。模型2根據AIC準則應選擇滯后2期,但BIC準則應選擇滯后3期,最終我們選擇滯后2期。模型3根據AIC準則應選擇滯后2期,但根據BIC準則應選擇滯后3期,我們選擇滯后2期。利用EViews6.0,三個模型的參數分別為表1、表2、表3:
從三個模型可以看出,方程1中,滯后兩期的財產保險保費密度對人均GDP有促進作用。除此之外,無論是財產險保險密度、人身險保險密度還是整體保費密度對人均GDP均無促進作用。從保險職能來看,保費增長促進GDP增長可以通過提供資金,我國保險業2011年原保費收入總計1.43萬億元,保險業總資產6萬億元,不足銀行業資產的6%,但根據資產負債匹配及我國較嚴格的資金運用政策,保險資金主要運用與銀行存款、債券、股票等。不動產等另類投資雖有所突破,但始終總額不大。對GDP的促進作用有限。田玲、高俊(2011)利用VECM的方法對1999年第1季度至2009年第2季度我國人身保險市場和財產保險市場保費收入、保險賠付以及GDP時序數據進行計量分析,從實證的角度闡述了保險發展對經濟產出所起的作用。經研究證實,我國保險發展對國民經濟的影響主要以抑制經濟波動為主,對潛在產出的推動效果尚不明顯。換言之,我國保險對國民經濟主要起“穩定器”的作用,“助推器”功能尚未顯現。

表2 模型二計算結果

表3 模型三計算結果
由于VAR模型是一種非理論性的模型,無需對變量作任何先驗性約束,因此在分析VAR模型時,并不分析一個變量的變化對另一個變量的影響。而我們需要分析當GDP變化時,保費收入是如何變化的,這時需要應用脈沖響應函數方法。
脈沖函數可以分析擾動項的影響是如何傳遞到各個變量的,通過VAR模型的分析,我們得到GDP增長對保費收入的影響是顯著的。但保費增長的時間差異可以通過脈沖函數進行觀察。同樣利用EViews6.0,可以得出模型的脈沖函數圖。分別為圖1、圖2。

圖1 模型一的脈沖函數圖

圖2 模型二的脈沖函數圖
從圖1可以發現,財產險發展對GDP增長起到了負作用,這與部分研究結論一致,可能的原因在于由于資金轉換效率不足,財產險多為一年期業務,資金運用受到年限限制無法對經濟增長產生直接的作用。但財產險的變動對GDP的變動馬上做出了正的反應,并隨著時間的推移,影響逐步為零。也就是說,GDP增長對財產險的發展影響是穩定的。
模型二的脈沖函數圖發現,人身險的變動對GDP變動影響不大,這與多數類似研究不同,可能的原因在于我國人身險發展程度低,且采用保險密度指標,對GDP發展影響有限。人身險對GDP的反應有一年的滯后期,然后做出正的反應,并在7年后反應歸于零,后又存在正的反應。人身險反應的滯后性的原因可能在于人們的收入用于購買保險是滯后的,當年的收入一般在第二年顯現出來。而周期性的反應可能與我國居民的跨期消費習慣有關。
模型三的脈沖函數圖發現,不分險種保險密度與GDP的相互影響與人身險的情況類似。由于我國保險發展程度低,GDP對與保險的發展反應較小,而保險對GDP的發展呈現周期性反應。這也與目前的部分研究相吻合。
通過對保費收入與保險深度的聚類分析說明,從空間上看,保費收入與GDP的地區分布高度一致,但保險深度與GDP的地區分布并不一致的。這一方面說明了經濟增長對保險發展的重要作用,但也說明,這種促進作用的機制是復雜的。保險深度與GDP的地區分布不一致在一定程度上解釋了保險發展的倒“U”型曲線:隨著經濟增長,保險發展先是隨著經濟增長而增長,但經濟增長到一定程度保險發展隨著經濟增長的的增長而降低。從我國壽險業的發展看,保費的高速增長主要依靠了保險營銷員數量的大幅增長,許多購買壽險產品的消費真初衷并不是獲取保障,更多的是從理財甚至人情關系上考慮。也就是說,保險的購買力雖然受到收入的制約,但購買行為的發生卻并僅僅是從經濟考慮,這就復雜化了經濟增長促進保險發展的機制。從壽險的團險、銀保及產險的保費來源看,中小企業囿于成本對購買保險并不感冒,而大型壟斷國企因具有較強的自保能力而不愿意主動購買保險。也就是說,GDP的增長由于這些主觀動機并不會直接傳遞到保費增長上。保險業若要在經濟增長中更加受益,必須深入研究消費主體的購買行為,從而將購買能力轉化為現實的保險消費。
從時間上看,GDP對人身險的促進作用更加明顯,一個促進周期約為7年。而對財產險的促進作用也較明顯,而且這種促進作用沒有呈現出周期性,較為穩定。這也與人身險與財產險的不同性質及保費來源不同有關。保險增長對GDP促進作用不顯著說明我國保險業的發展水平還有待提高,但也可能與保險資金的運用有關。近年來,地方政府對設立地方性保險公司熱情很高,其中一個重要的因素就是保費收入可以在當地使用而不用歸集到保險公司總部。這從一個側面說明了保險增長對經濟的促進作用。但從宏觀數據上并未得到驗證。
本文的不足之處在于未從微觀角度分析GDP促進保險增長的不同作用途徑,無法從整體上解釋實證研究發現的現象。
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F842
A
1002-6487(2013)14-0133-03
張 晶(1974-),女,山西太原人,博士,副教授,研究方向:保險經濟學。
(責任編輯/易永生)