我國保險業發展與經濟增長關系的實證分析

楊成林　陳　云

(北方工業大學，北京　100144)

我國保險業發展與經濟增長關系的實證分析

楊成林陳云

(北方工業大學，北京100144)

摘要：在經濟理論基礎上，本文運用協整分析研究我國保險業發展與經濟增長之間的關系，發現我國保險業發展對經濟增長有促進作用，但有待提升。運用面板數據模型，對不同經濟發展水平地區壽險和非壽險需求與經濟增長之間的關系進行測度，發現不同經濟發展水平地區的壽險與非壽險業務對經濟增長的貢獻程度不同，壽險需求對經濟增長的貢獻程度高于非壽險業務，經濟發展水平低的地區比發展水平高的地區的貢獻程度高。實證分析基礎上，對促進我國保險業發展、確保其對經濟增長的促進作用提供了一些政策建議。

關鍵詞：協整；保險業；經濟增長；面板數據

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，金融業越來越受到各國政府的普遍重視。作為我國市場經濟體系的重要組成部分，金融業的發展對整個市場體系的發展與完善起著催化、促進和鞏固作用。

保險業與銀行業、證券業一起，共同構成現代金融業的三大支柱，成為現代經濟的重要產業，為國家經濟的發展發揮著重要作用。保險業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。對于處于轉型時期的中國，經濟要想實現持續、健康快速穩定的發展，我們必須能夠正確把握我國保險業發展與經濟增長之間的關系，建立起與經濟快速增長相適應的保險業體系，這不僅關乎保險體制改革乃至整個經濟體制改革的成敗。

1.文獻綜述

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

近幾年隨著我國保險業的發展，國內學者則多視角地研究了我國保險業發展與經濟增長之間的具體關系。趙尚梅等[8](2009)運用兩部門模型揭示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了直接貢獻，而且對非保險部門存在溢出效應；張穎等[6](2010)利用數據分析得出我國保險業發展與經濟增長之間具有正相關關系，且我國保險業發展與經濟增長之間具有一定程度的順周期性質，當經濟運行處于穩定增長時，保險業發展與經濟增長擴張方向基本一致。我國的保險業發展與經濟增長之間具有相互促進作用，并且保險業發展對經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相關數據，通過面板數據等模型分析了中國保險需求對經濟增長的影響，驗證了中國保險需求對經濟增長起促進作用，在經濟發展水平較高的地區，保險需求對經濟增長的促進作用不大；在經濟發展水平較低的地區，保險需求對經濟增長的促進作用比較好。

從現有國內外研究文獻出發，結合國外學者對不同經濟發展水平保險業發展作用差異性的研究，本文在研究我國保險業發展與經濟增長之間的關系的基礎上，進一步測算不同經濟發展水平地區我國保險業發展對其經濟增長作用的差異性。

2.我國保險業發展與經濟增長關系檢驗

2.1 變量選取及數據處理

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

為了能夠更好的分析保險業發展與經濟增長之間的關系，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指數對GDP進行縮減；利用金融保險業價格指數對人均保費BF進行縮減。其中，金融保險業價格指數是指居民消費價格指數和固定投資價格指數的加權平均，而這個權數是支出法國民生產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。后續文中不進行說明，均指價格指數調整后的人均GDP和人均保費BF。為了克服數據中存在的異方差，本文在實證分析前，對數據取對數。

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性的檢驗，非平穩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性，因此單位根檢驗是有關協整關系存在性檢驗和序列波動持續性討論的基礎。單位根檢驗是建立ARMA模型、ARIMA模型、變量間的協整分析、因果關系檢驗等的基礎。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定的均衡關系。在時間序列分析中，為了檢驗兩個均呈現1階單整的變量是否協整，主要應用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整關系方程并計算非均衡誤差；第二步，檢驗的單整性。如果為平穩序列，則認為兩個變量為(1，1)階協整；否則，認為兩個變量不存在協整關系。

格蘭杰因果關系檢驗(Granger Test of Causality)是基于歷史數據用來分析不同變量之間“因果”關系的統計方法。該方法為2003年諾貝爾經濟學獎得主萊夫·格蘭杰(Clive W.J.Granger)所創，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—滯后關系時，可以從統計上考察這種關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，存在雙向關系。

2.3 保險業發展與經濟增長關系檢驗

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序列。5%顯著性水平下，經過一階差分后通過了單位根檢驗，即變量lnGDP和lnBF一階差分后是平穩序列，均為一階單整變量。進一步估計lnGDP和lnBF協整關系方程，結果見表1和表2。

表1　與協整檢驗結果

表2　估計方程的統計量檢驗結果

表1結果顯示，回歸方程如式(1)所示：

lnGDP=6.106803+0.254691lnBF

(1)

表1和表2結果顯示，回歸方程的擬合優度R2為0.927694，調整后的擬合優度為0.925362。在5%顯著性水平下，回歸系數及方程均顯著。進一步對殘差序列進行平穩性檢驗，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整關系。

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為1，檢驗結果見表3：

表3　GDP與BF格蘭杰因果檢驗結果

3.我國分地區保險業發展與經濟增長關系測度

3.1 面板數據理論測度模型

此處主要采用面板數據模型，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)式中的面板數據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，日本尼康。

情形3：αi≠αj，βi≠βj

情形1下橫截面上無個體差異，也無結構變化，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據放在一起作為樣本數據。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構變化，因而結構參數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，并將其作為各省份經濟發展水平的代表，從大到小進行排序。排序結果如表4所示。

表4　30個省人均GDP排名

其次，依據表4中30個省份的排序結果，將30個省份分為4個小組，依次代表的是經濟發展水平良好、經濟發展水平較好、經濟發展水平一般、經濟發展水平差。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、內蒙古自治區、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、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軟件進行壽險業務與非壽險業務對經濟增長影響的協變分析檢驗，結果如表5、表6。

表5　壽險業務對經濟增長的協變分析檢驗結果

表6　非壽險業務對經濟增長的協變分析檢驗結果

面板數據模型結果，如表7和表8。

表7　壽險業務對經濟增長影響面板模型估計結果

表8　非壽險業務對經濟增長影響面板模型估計結果

3.3 經濟意義分析

在壽險業務對經濟增長影響的結果中，四組面板數據模型的樣本可決系數分別為：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，即在經濟發展水平良好的地區，壽險業務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，即在經濟發展水平較好的地區，壽險業務對經濟增長的貢獻度為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，第四組壽險業務對經濟增長的拉動作用最大，第一組壽險業務對經濟增長的拉動作用最小。因此，壽險業務發展對經濟增長的推動作用隨著經濟發展水平而不斷減弱，即經濟發展水平越高，壽險業務對經濟增長的推動作用越低。

在非壽險業務對經濟增長影響的結果中，四組面板數據模型的樣本可決系數分別為：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，即在經濟發展水平良好的地區，非壽險業務的發展對經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，即在經濟發展水平較好的地區，非壽險業務的發展對經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，第四組非壽險業務對經濟增長的拉動作用最大，第一組非壽險業務對經濟增長的拉動作用最小。因此，非壽險業務發展對經濟增長的推動作用隨著經濟發展水平而不斷減弱，即經濟發展水平越高，非壽險業務對經濟增長的推動作用越低。

綜上所述，在我國，保險業發展對我國經濟增長具有顯著的拉動作用，壽險業務對經濟增長的拉動作用要高于非壽險業務，且在經濟發展水平較低的地區這種拉動作用最強。

4.主要結論

本文利用保險發展和經濟增長的相關數據，對保險發展與經濟增長關系進行協整分析；將保險需求分為壽險需求和非壽險需求，基于省級面板數據分析不同經濟發展水平下我國保險需求與經濟增長之間的關系。研究結果表明：

第一，我國保險業發展與經濟增長具有長期穩定的協整關系，保險業發展對經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。我們需要持續發展保險業，確保保險業穩中有進的發展態勢，更重要的是要不斷提高保險業服務經濟社會的能力。如，我國是農業大國，隨著我國經濟結構的不斷調整，農業發展和生產結構也必須要調整，因此保險業需要根據這種形勢的發展，提供更多的涉農保險創新產品，來滿足農業發展的日益增長的風險保障等。

第二，按經濟發展水平劃分，經濟發展水平較低地區的保險需求對經濟增長的促進作用較大，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，保險業成為經濟落后地區經濟增長的重要拉動因素。因此，各地區要因地制宜地發展保險業，在經濟發達地區要不斷鞏固保險業的發展，在經濟發展水平較低地區要加強保險業制度的建設，確保保險業的迅速發展。

第三，壽險需求和非壽險需求對經濟增長的影響程度存在差異，不同地區的壽險需求對經濟增長的貢獻程度都要高于非壽險需求。經濟發展水平越高的地區，壽險需求和非壽險需求對經濟增長的貢獻程度都要低于經濟發展水平低的地區。對于保險業發展來說，應該在著重確保壽險業務的穩定平穩發展、增強服務經濟社會和償付能力的同時，大力發展非壽險業務。

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基金項目：北方工業大學優秀青年教師培養計劃項目《北京市居民收入及其主觀感知狀況調查》；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》