中國保險發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新長短期影響效應(yīng)的實證研究

陳 華，王 穩(wěn)

(對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 保險學(xué)院，北京100029)

中國保險發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新長短期影響效應(yīng)的實證研究

陳 華，王 穩(wěn)

(對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 保險學(xué)院，北京100029)

利用中國1998-2007年的省際面板數(shù)據(jù)，研究了各省區(qū)保險發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新之間的內(nèi)在聯(lián)系。結(jié)果表明，保險發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新的變量均存在著單位根，且保險發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新之間存在著協(xié)整關(guān)系。完全修正的最小二乘(FMOLS)估計表明，長期中，保險發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新之間有顯著的正關(guān)系，且保險深度每增加一個百分點，會使技術(shù)創(chuàng)新的水平增加0.136% ～0.178%。若不考慮變量間的平穩(wěn)性，直接利用OLS回歸會低估保險發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新的影響。面板誤差修正模型(PECM)表明，在短期中，我國保險發(fā)展對于技術(shù)創(chuàng)新的影響并不明顯。

保險發(fā)展;技術(shù)創(chuàng)新;面板協(xié)整;FMOLS;PECM

一、引言

大量學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，金融體系更加完善的國家，能夠保持更快和更加平穩(wěn)的技術(shù)創(chuàng)新和長期經(jīng)濟增長。因為完善的金融市場可以有效的提高一個國家的技術(shù)創(chuàng)新水平，從而其經(jīng)濟最終獲得更高的長期增長。一個完善的金融體系包括銀行、證券和保險市場，長期以來，眾多學(xué)者對于銀行和證券市場及其對經(jīng)濟增長的作用給予了較多關(guān)注，并且從理論和實證上進行了深入的研究。自20世紀(jì)80年代開始，學(xué)者們也開始關(guān)注到了保險市場，一方面在于保險市場的重要性日益提升，另一方面則在于保險公司除了通過在資本市場上作為重要的機構(gòu)投資者以外，還承擔(dān)了風(fēng)險轉(zhuǎn)移的功能，相對其它金融中介能夠在更多方面推動經(jīng)濟增長，一些學(xué)者利用發(fā)達國家和發(fā)展中國家的數(shù)據(jù)進行了實證上的研究，并得出結(jié)論:保險通過資本配置和風(fēng)險轉(zhuǎn)移，極大地推動了經(jīng)濟的增長［5-7］。

但是，保險市場如何推動技術(shù)創(chuàng)新?國內(nèi)外的研究則顯得相對較少。雖然有學(xué)者認為，保險通過對于資本的配置和對消費的促進，最終推動了經(jīng)濟增長。但不可忽視的是，保險相對銀行和證券市場而言，對于技術(shù)創(chuàng)新的作用更為直接。在新技術(shù)的應(yīng)用過程中，風(fēng)險事故的發(fā)生頻率可能大幅度減少，但破壞的劇烈程度可能增加，而且新技術(shù)、新工藝本身伴隨著新的風(fēng)險。保險本身可以鼓勵科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用，開辟新的生產(chǎn)領(lǐng)域，促進新技術(shù)、新工藝、新材料的應(yīng)用，促進新產(chǎn)品的試制［8］(Haiss＆ Sumegi，2008;)。但是，并沒有學(xué)者對保險發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系從實證上進行分析。因此，本文通過利用我國各省區(qū)1998-2007年的數(shù)據(jù)，來進行實證分析，以檢驗保險發(fā)展對于技術(shù)創(chuàng)新影響的短期和長期效應(yīng)。

二、模型設(shè)定及數(shù)據(jù)說明

(一)模型設(shè)定

令Y表示技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，K表示技術(shù)創(chuàng)新的資本投入，L表示技術(shù)創(chuàng)新的勞動力投入，I表示保險發(fā)展水平。假定技術(shù)創(chuàng)新生產(chǎn)函數(shù)有如下C-D生產(chǎn)函數(shù)的形式［9］①王少平和楊繼生(2006)在《中國工業(yè)能源調(diào)整的長期戰(zhàn)略與短期措施——基于12個主要工業(yè)行業(yè)能源需求的縱列協(xié)整分析》一文的分析中，也采用了這一函數(shù)設(shè)定形式。:

對上式兩邊取對數(shù)，得到如下計量模型

其中，αi度量了不同省份的異質(zhì)性，β1和 β2分別代表勞動力和資本投入的彈性，β3則表示保險發(fā)展水平對技術(shù)創(chuàng)新增長的影響。

(二)變量選取

技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出變量(Yit)。由于技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出這一指標(biāo)通常無法直接衡量，實證研究中，研究者往往采用一些替代性的指標(biāo)來加以度量。比如專利［10-11］②孫文杰和沈坤榮(2007)采用新產(chǎn)品銷售收入、企業(yè)申請專利數(shù)和新產(chǎn)品的開發(fā)項目數(shù)來衡量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。孫伍琴和朱順林(2008)用企業(yè)專利數(shù)量作為技術(shù)創(chuàng)新的代理變量。。這是因為大多數(shù)科研人員選擇以申請專利的形式對其研究進行保護，因此專利的數(shù)量對技術(shù)創(chuàng)新的水平有著較強的代表性。專利通常分為發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設(shè)計專利3種?？紤]到技術(shù)創(chuàng)新的本質(zhì)，本文選取各省發(fā)明專利申請量(apit)來度量各省的技術(shù)創(chuàng)新水平。在一定程度上，該指標(biāo)反映了各省技術(shù)創(chuàng)新活動的數(shù)量和質(zhì)量。

技術(shù)創(chuàng)新的勞動力投入(Lit)。本文采用各省區(qū)從事科技活動人員數(shù)(stpit)和各省區(qū)研究與實驗發(fā)展人員全時當(dāng)量(rdpit)來衡量創(chuàng)新的勞動力投入。

技術(shù)創(chuàng)新的資本投入(Kit)。本文采用各省區(qū)科技活動經(jīng)費內(nèi)部支出(stfit)及研究和實驗發(fā)展經(jīng)費內(nèi)部支出(rdfit)兩個指標(biāo)來作為創(chuàng)新資本投入。

保險發(fā)展指標(biāo)(Iit)。在保險理論中，通常采用保險深度來衡量一個國家和地區(qū)的保險發(fā)展水平。保險深度是指保費收入占國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的比例，它是反映一個國家的保險業(yè)在其國民經(jīng)濟中的地位的一個重要指標(biāo)?；诖?，本文采用文獻中常用的原保險保費收入(oiit)與地區(qū)生產(chǎn)總值之比(iirit)來度量。

(三)數(shù)據(jù)說明

本文國內(nèi)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)來源于《新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編》及中國統(tǒng)計年鑒(2005-2008)，Yit、Lit、Kit的數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》(1999-2008)。保險數(shù)據(jù)來源于《中國保險年鑒》(1999-2008)，其中把大連、寧波、青島、廈門和深圳的保費收入數(shù)據(jù)對應(yīng)加入到所在省。因數(shù)據(jù)缺失，西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù)不包括本文的樣本內(nèi)。因此本文選取中國30個省區(qū)1998-2007年的數(shù)據(jù)來進行分析。對于各省區(qū)科技活動經(jīng)費的內(nèi)部支出以及研究和實驗發(fā)展經(jīng)費內(nèi)部支出，本文采用各省區(qū)歷年的居民消費物價指數(shù)進行平減，得出2000年不變價格的相應(yīng)指標(biāo)。各變量的描述性統(tǒng)計分析如表1。

表1 各指標(biāo)的統(tǒng)計性描述

三、實證結(jié)果及分析

在對經(jīng)濟變量尤其是宏觀經(jīng)濟變量回歸之前，須對變量進行平穩(wěn)性檢驗。若數(shù)據(jù)非平穩(wěn)，則使用普通的回歸方法得出的估計值是有偏且不一致的，即存在偽回歸現(xiàn)象。下面對上述各變量進行面板單位根檢驗。

(一)面板單位根檢驗

面板單位根檢驗是時間序列的單位根檢驗在面板下的推廣。當(dāng)樣本容量較小時，時間序列的單位根檢驗通常會因樣本容量不足而使得檢驗的功效較低，因此得到的結(jié)果不穩(wěn)健。面板單位根檢驗綜合了時間和截面兩個維度的信息，可以大大提高檢驗統(tǒng)計量的檢驗功效。

常用的面板協(xié)整檢驗有LLC檢驗(Levin，Lin和 Chu，2002)、Breitung 檢 驗［12］、Hadri 檢 驗(Hadri，2000)、IPS 檢 驗 (Im，Pesaran 和 Shin，2003)、Fisher檢驗(Maddala 和 Wu，1999)及 Choi檢驗［14］。其中，前面三者是同質(zhì)面板單位根檢驗，后面三者是異質(zhì)面板單位根檢驗。Hadri檢驗的零假設(shè)為有單位根，其他5種單位根檢驗的零假設(shè)為沒有單位根。這6種單位根檢驗的大樣本表現(xiàn)均很良好，但是小樣本表現(xiàn)不一，為了方便比較，本文報告所有零假設(shè)為有單位根的檢驗統(tǒng)計量的檢驗結(jié)果，如表2所示。

表2 面板單位根檢驗結(jié)果

注:(1)括號內(nèi)為統(tǒng)計量對應(yīng)的p值;(2)Δ是差分算子。

從表2可以看出，對于 log( )ap、Δlog( )ap、Δiir、Δlog( )stf、Δlog( )rdf 、Δlog( )stp 、log( )rdf 和 log( )rdf，所用的五個檢驗統(tǒng)計量都給出了一致的結(jié)論，但對其他變量，比如iir，LLC的檢驗結(jié)論是平穩(wěn)的，但其他統(tǒng)計量的結(jié)論相反，在這種情況下，根據(jù)文獻［14］的模擬結(jié)果，此時IPS統(tǒng)計量的結(jié)論最為穩(wěn)健，因此，在各統(tǒng)計量檢驗結(jié)果不一致的情況下，本文主要參考IPS統(tǒng)計量。由此可以看出本文考慮的所有變量均是一階單整變量。

(二)面板協(xié)整檢驗

在上述單位根檢驗結(jié)果的基礎(chǔ)上，還需要對變量之間是否有協(xié)整關(guān)系進行檢驗，來考察各個變量之間是否存在著長期的均衡關(guān)系。長期相關(guān)的存在會導(dǎo)致OLS估計結(jié)果是有偏的，因此，基于OLS估計的殘差進行協(xié)整檢驗缺乏可靠性。也就是說，時間序列中用于檢驗協(xié)整關(guān)系的EG兩步法不可直接用于面板數(shù)據(jù)。需要對相關(guān)的統(tǒng)計量進行一定的調(diào)整。

文獻［15］和文獻［16］分別利用EG兩步法的思想，將時間序列的協(xié)整檢驗擴展到面板數(shù)據(jù)中。分別稱為Kao檢驗和Pedroni檢驗。兩者在實證中均有相當(dāng)廣泛的應(yīng)用。但考慮到小樣本下兩者的功效不同，本文僅選擇表現(xiàn)相對較好的Kao檢驗進行報告。Kao檢驗包括5個零假設(shè)為沒有協(xié)整的檢驗統(tǒng)計量。本文分別對如下兩個模型進行面板協(xié)整檢驗，檢驗結(jié)果見表3。

表3 面板協(xié)整檢驗結(jié)果

根據(jù)表3的檢驗結(jié)果，在1%的顯著性水平下，本文考慮的兩個模型在五個檢驗統(tǒng)計量下均拒絕沒有協(xié)整關(guān)系的零假設(shè)。這意味著我國的保險發(fā)展水平與技術(shù)創(chuàng)新之間存在著長期的均衡關(guān)系。

(三)面板協(xié)整估計

當(dāng)變量之間存在著長期的均衡關(guān)系時，普通的OLS估計是有偏的，故面板下通常的固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)估計不再有效。文獻［17］提出了完全修正的最小二乘估計(FMOLS)來修正這一偏差。本文分別給出FMOLS及固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，見表4。

表4 FMOLS及OLS回歸結(jié)果

從表4的第二列可以看出，技術(shù)創(chuàng)新人員、技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)費投入及保險發(fā)展的系數(shù)均顯著為正，其中，技術(shù)創(chuàng)新人員與保險發(fā)展在5%的顯著性水平上顯著，而科技經(jīng)費投入在1%的顯著性水平上顯著。從影響大小上看，技術(shù)創(chuàng)新人員和技術(shù)經(jīng)費投入對技術(shù)創(chuàng)新的彈性分別為0.317和0.710，這意味著，長期來看，技術(shù)創(chuàng)新人員和技術(shù)經(jīng)費投入每增加1%，分別會使得技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.317%和0.71%。另外，控制這兩者的因素后，保險發(fā)展的深度每增加1個百分點，即原保費收入占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例每增加0.01，可以使技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.136%。

從表4的第四列可以看出，研發(fā)人員、研發(fā)經(jīng)費及保險發(fā)展三者均在1%水平上顯著為正。其中，研發(fā)人員和研發(fā)經(jīng)費對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響大小相當(dāng)，兩者對技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出彈性分別為0.481和0.463，其中研發(fā)人員的彈性較之研發(fā)經(jīng)費的略大。此時保險深度每提高1個百分點，會使得技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出增加0.178%。

最后，從表4還可以看出，OLS的回歸結(jié)果將會高估資本對技術(shù)創(chuàng)新的作用而低估勞動力和保險發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新的作用。

(四)面板誤差修正模型

模型(3)和(4)揭示了我國技術(shù)創(chuàng)新水平與技術(shù)創(chuàng)新的勞動力投入、資本投入及保險發(fā)展水平之間的長期均衡關(guān)系。進一步地，本文利用面板誤差修正模型來考察我國技術(shù)創(chuàng)新的短期調(diào)整。

考慮如下面板誤差修正模型:

其中，ECM1i和 ECM2i分別是模型(3)和模型(4)FMOLS估計的殘差?？紤]到各省之間的異質(zhì)性，本文允許各省之間的短期調(diào)整速度不同，通過γi體現(xiàn)。模型(5)和模型(6)的估計結(jié)果見表5。

表5 面板誤差修正模型的估計結(jié)果

由表5可以看出，無論是模(5)還是模型(6)，均表明短期中，技術(shù)創(chuàng)新的勞動力投入在1%的水平上會對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響;技術(shù)創(chuàng)新的資本投入和保險發(fā)展在短期中對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響來看，系數(shù)均為正，表明保險發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新有正面的影響，但是系數(shù)并不顯著，表明短期內(nèi)，我國保險發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新的影響不是很明顯，但從前文的分析可以看出，長期中，保險發(fā)展的程度對技術(shù)創(chuàng)新是有顯著的正面影響。由此可以得出，保險發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新的影響具有滯后性，這種滯后性體現(xiàn)在，風(fēng)險事件的發(fā)生會引起投保人對于保險保障功能重要性的注意，往往在大的風(fēng)險事件發(fā)生以后，保費收入會有一個較大的增長，之后又陷入一個相對緩慢的增長狀態(tài)。

四、結(jié)論與政策建議

本文通過利用我國1998-2007年各個省區(qū)的面板數(shù)據(jù)，采用面板協(xié)整估計和面板誤差修正模型分析了長期和短期中保險發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系，我們發(fā)現(xiàn):在短期中，保險發(fā)展對于技術(shù)創(chuàng)新有正的影響，但這種影響并不顯著;而在長期中，保險發(fā)展對于技術(shù)創(chuàng)新有顯著的影響，保險深度每提高1個百分點，會使得技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出增加0.136% ～0.178%。因此，在我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的過程中，我們應(yīng)該高度重視通過保險發(fā)展來提高技術(shù)創(chuàng)新的水平。具體的政策建議如下:

1.針對科技創(chuàng)新活動中產(chǎn)生的各種風(fēng)險，開發(fā)相關(guān)的財產(chǎn)與責(zé)任保險新產(chǎn)品。新技術(shù)、新工藝的應(yīng)用過程中，必然伴隨著新的風(fēng)險，這在一定程度上會導(dǎo)致企業(yè)沒有動力去進行技術(shù)創(chuàng)新，對于我國來說，由于科技風(fēng)險管理機制不健全，這個問題尤其嚴(yán)重。轉(zhuǎn)移新產(chǎn)品開發(fā)過程中的風(fēng)險，推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，保險市場正好可以發(fā)揮其獨特的優(yōu)勢。我國從2007年7月開始，在北京市、天津市、重慶市、深圳市、武漢市以及蘇州高新區(qū)管委會等“五市一區(qū)”開始了科技保險創(chuàng)新的應(yīng)用示范，但是目前還沒有更多的有針對性的新險種。為此，下一步，一方面需要拓展科技保險創(chuàng)新的省區(qū)，另一方面保險公司應(yīng)該積極主動了解企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新過程中的風(fēng)險，進行可保性分析，開發(fā)受企業(yè)歡迎的技術(shù)創(chuàng)新保險產(chǎn)品。

2.充分發(fā)揮保險在防災(zāi)減災(zāi)以及科技風(fēng)險管理中的作用。目前，我國的財產(chǎn)與責(zé)任保險市場發(fā)展相對緩慢，一個重要的問題就在于，保險業(yè)目前仍然僅僅承擔(dān)傳統(tǒng)的風(fēng)險分散和組織賠償功能。而在國外，保險業(yè)的功能在不斷擴展，對于沒有發(fā)生保險事故的企業(yè)會提供更多的風(fēng)險管理方面的指導(dǎo)和服務(wù)，提高企業(yè)的風(fēng)險管理水平，盡可能降低風(fēng)險發(fā)生的頻率和損失的程度，為企業(yè)推動技術(shù)創(chuàng)新掃除后顧之憂。

3.政府應(yīng)建立推動科技保險發(fā)展的財政和稅收政策支持體系。技術(shù)創(chuàng)新過程本來就是一個對于未知領(lǐng)域的探索過程，企業(yè)難以預(yù)測其中的風(fēng)險，保險業(yè)尤其缺乏科技保險相關(guān)的數(shù)據(jù)和歷史經(jīng)驗。為此，要鼓勵保險業(yè)積極提供與推動技術(shù)創(chuàng)新有關(guān)的科技保險產(chǎn)品，政府可以考慮給予配套的財政補貼和稅收優(yōu)惠。保險公司如果能夠?qū)崿F(xiàn)險種之間的獨立核算，對于科技保險產(chǎn)品在稅收的處理上也可以給予更大優(yōu)惠。

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(本文責(zé)編：海 洋)

Empirical Study on Short-run and Long-run Effects of Insurance Development on Technological Innovation in China

CHEN Hua，WANG Wen
(School of Insurance and Economics，UIBE，Beijing 100029，China)

In this paper we use inter-provincial panel data from 1998 to 2007 in China to study the intrinsic link between insurance development(ID)and technological innovation(TI).The results show that the unit root of variables belonged to ID and TI are existed，so does the co-integration relationship between ID and TI.Fully modified least squares(FMOLS)estimates indicate that，in the long run，insurance development has the significant positive relationship with technological innovation，and the level of technological innovation will increase 0.136%to 0.178%as the insurance depth increases 1%.The direct usage of OLS regression will underestimate the impact of insurance development on technological innovation regardless of variables’stationary.Panel error correction model(PECM)shows that in the short term，the impact of insurance development on technological innovation will be very small and not significant.Key words:insurance development;technological innovation;panel co-integration;FMOLS;PECM

F064.1，F(xiàn)830.9

A

1002-9753(2011)03-0082-06

2010-10-09

2011-02-26

對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)國家“211工程”重點學(xué)科建設(shè)項目(73000010);對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)“企業(yè)風(fēng)險管理”學(xué)術(shù)創(chuàng)新團隊項目;廣東省教育廳和廣東技術(shù)師范學(xué)院優(yōu)秀青年創(chuàng)新人才培育項目(WYM08028)。

陳 華(1973-)，男，四川巴中人，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)保險學(xué)院博士后，副教授，研究方向:金融與保險研究。