保費收入增長對金融市場發展的影響

文/曹馨尹，上海大學經濟學院

1 文獻回顧及研究目的

2004年后政策批準保險資金投資股票市場，我國學者對險資入市的研究不斷深入。孫祁祥認為，險資直接投資股票市場，增加了保險業的投資渠道，降低了投資成本，有利于降低保單費率，同時也增加了資本市場的資金供給。李香雨和程鵬分析了保險促進投資的機制作用，并取2001 至2010 年我國GDP、固定資產投資和保險資金余額的季度數據，實證分析了保險資金運用對投資和經濟增長的影響。

隨著險資規模不斷擴大，險資為追求更高收益逐漸減少銀行存款配置而增加投資配置。并且政策對險資使用的限制逐步放開，鼓勵更多險資入市持有藍籌股。2015年7月公布的《關于提高保險資金投資藍籌股票監管比例有關事項的通知》中將險資投資單一藍籌股的比例上限由占上季度末總資產的5%調整為10%，投資權益類資產達到30%比例上限的可進一步增持藍籌股至上季度末總資產的40%。本文將研究保費收入增長與金融發展之間的關系。

2 實證研究

我國東部，中部，西部地區保費收入形成的資金規模有較大差異導致各地區保險資金的運用對金融發展水平的影響也不一樣，所以選取了代表東部，中部和西部的省份廣東，河南和貴州的數據就保費收入對金融發展的影響做多元回歸分析。

2.1 數據說明：

數據取區間是2014年5月至2016年12月的月度數據。測度金融發展水平的指標是：私人信貸y1為銀行和其他金融機構向私人部門的貸款余額/GDP的對數，由于私人信貸數據難以獲得，以各省信貸余額代替私人信貸余額，此指標越高，表明信貸資源配置越有效率。指標y2為股票市值/GDP的對數表示各省金融市場的發展水平。解釋變量分別為保費收入x1，財政支出x2，對外開放x3和通脹率x4。保費收入取保費收入/GDP的對數表示保費收入增長的變化水平，數據來源于中國保監會統計數據。財政支出取政府支出/GDP的對數，該比重越大表明對經濟和金融的干預程度越深，不利于金融的市場化運作。對外開放取進出口金額/GDP的對數，開放程度越高對金融發展負面影響越大。通脹率可以較好的表現宏觀經濟狀況，也會影響居民的儲蓄意愿和投資意愿，通脹率用CPI代替，以上數據均來自WIND數據庫。

2.2 實證步驟：

1、ADF檢驗：將excel表中數據讀入到R中，如果數據序列中存在單位根會導致回歸分析中出現偽回歸。對于AR（p）過程，如果其特征方程的所有特征根都在單位圓內，則該序列{x}平穩。y1的A DF值為-3.5479，最佳滯后階數為3階，p值為0.05401小于0.1，因此變量y1是穩定序列。對所有變量進行ADF檢驗可得知，y2的ADF檢驗并不理想，將y2進行數值處理，取各省股票市值/GDP之比的一階差分為y3。對變量Y3，X1，X2，X3，X4進行ADF檢驗后，p值統一小于0.05，因此這些序列可以進行回歸分析。將廣東數據存于Book 4至Book5中，河南的數據存于Book7至Book8中，貴州數據存于Book 9至Book10中。Book4中的變量是y1，x1，x2，x3，x4。Book5中的變量是y3，x1，x2，x3，x4。Book7中的變量是y1，x1，x2，x3，x4。Book8中的變量是y3，x1，x2，x3，x4。Book9中的變量是y1，x1，x 2，x3，x4。Book10中的變量是y3，x1，x2，x3，x4。分析工具是R Studio。

2、散點圖：在進行模型實證之前，對各變量之間進行初步的線性關系檢驗，本文用散點圖大致模擬出個變量之間的線性關系。對Book4和Book5中的變量兩兩配對共得出25組散點圖表明：x1對于y1的線性關系比較明顯，即保險收入的變化與信貸數額之間有明顯的線性關系，而其他變量與信貸數額之間沒有明顯的線性關系。x1對于y3的線性關系比較明顯，即保險收入的變化與A股流通市值的增長率有關，而其他變量與A股流通市值/GDP的一階差分之間沒有明顯的線性關系。

3、相關系數顯著性檢驗:對y1和x1、y3和x1做相關系數顯著性的假設檢驗，在95%的置信水平下，y1和x1變量之間的相關系數為0.6514，p值很小，說明y1和x1的相關性很大。Y3和x1變量之間的相關系數只有0.1773， p值高達0.3401，y3和x1的相關性不是很大，說明A股流通市值的變化與諸多因素有關，并不能只研究保費收入。

4、多重共線性檢驗：自變量之間存在多重共線性時會影響回歸分析，結果顯示kappa值為2.778和4.007，數值較小，因此自變量之間不存在嚴重的多重共線性。

5、多元線性回歸：建立多元線性回歸方程為。從運行結果中可知，回歸得到Residuals殘差最小-0.75856，最大0.66350，殘差中間值為-0.0 0785，相對于樣本指數來說比較小，回歸效果較好。相關系數平方為0.5008，表明整體的模型回歸的效果水平較好，總體p值非常小，該線性回歸總體較為合理。該模型表明保費收入對于銀行中介的信貸數額系數顯著性相當高，得到線性方程為：

對原始變量x1，x2，x3，x4和股票市值/GDP之比y3建立多元線性回歸：。回歸分析得到Re siduals殘差最小-0.18848，最大0.12123，殘差中間值為0.02451，相對于樣本指數來說比較小，回歸效果較好。所選變量在接近于0的水平下都沒有出現顯著性差異，說明變量選取存在問題。相關系數平方為0.2172，說明回歸效果不佳，解釋變量不能很好的解釋被解釋變量，總體p值為0.1585，表明回歸總體不合理。線性方程為：

6、模型修正：兩個線性回歸模型擬合優度不高，有些變量和Y 3不具有相關系數的顯著性，在此引用向后剔除法來修正模型，從全變量回歸方程開始，逐步刪去某個變量，使得指標值達到最優為止。同時選擇以AIC準則（赤池準則）為標準， AIC=n* ln(RSSp/n)+2p，當AIC數值越小時，擬合優度得到的效果就越好，結果如圖1和圖2 所示：

圖1剔除x3，x4變量后的AIC值 圖2剔除x2，x4變量后的AIC值

當我們剔除x3，x4后，AIC的值變小，相關系數平方變大，該模型的擬合程度得到改善，并且剩余的兩個變量已經是最小AIC。因此，我們得到優化后的模型：。對比修正前的模型回歸分析，其p值更接近于0，解釋變量都在接近于0.1的水平下顯著性較好，最后線性模型為：

當我們剔除x2，x4后，AIC的值變小，相關系數平方變大，該模型的擬合程度得到改善，剩余的兩個變量已經是最小AIC。優化后的模型為。對比修正前的模型回歸分析，其p值變小，解釋變量x3在0.01的水平下有顯著性較好，模型得到了改善，最后的線性模型為：。

7、不同省份比較：將河南和貴州的數據進行多元線性回歸，結果為：河南：

貴州：

3 總結

從廣東來看，保險費用每增長1%，金融市場將增長0.07%，而銀行中介將增長0.8%，表明保費增長對金融中介的影響大于對金融市場的影響作用，河南和貴州的結論與其一致，這也表明我國各地金融依然以銀行中介為主導。政府支出為負數表明市場化程度越高的地區政府介入會給金融發展帶來越大的負面影響。對外開放對金融發展水平的階梯效應為: 東部> 中部> 西部，東部地區對外開放程度較高，外部沖擊對其影響較強，而西部地區對外開放程度低，對地區影響不大。加快險資入市的具體措施有繼續放寬險資入市的條件限制，放開險資入市的比重；鼓勵我國保險機構直接參與資本市場，通過保險資金的集中利用來平滑資本市場過度波動，增加實體經濟直接融資的比重。

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