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    經(jīng)濟(jì)增長對保險(xiǎn)發(fā)展影響的實(shí)證分析

    2013-09-03 22:47:24
    統(tǒng)計(jì)與決策 2013年14期
    關(guān)鍵詞:財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)人身險(xiǎn)促進(jìn)作用

    張 晶

    (山西財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院,太原 030006)

    經(jīng)濟(jì)增長對保險(xiǎn)發(fā)展影響的實(shí)證分析

    張 晶

    (山西財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院,太原 030006)

    經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展已經(jīng)得到了一致的認(rèn)識,但這種促進(jìn)作用的穩(wěn)定性與周期性尚未得到驗(yàn)證。文章利用脈沖函數(shù)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)增長對人身險(xiǎn)的促進(jìn)作用是周期性的,一個(gè)周期約為7年,對財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)的促進(jìn)作用是較為穩(wěn)定的,這也與不同險(xiǎn)種的保費(fèi)來源有關(guān)。而通過聚類分析對經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展的地域性進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),隨著GDP與保險(xiǎn)發(fā)展程度的地區(qū)分布高度一致,但保險(xiǎn)密度與GDP的地區(qū)分布具有一定差異,這進(jìn)一步說明,經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展的機(jī)制是復(fù)雜的。

    經(jīng)濟(jì)增長;保險(xiǎn)發(fā)展;脈沖函數(shù);聚類分析

    1 經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展的地區(qū)差異:聚類分析

    目前對我國經(jīng)濟(jì)增長與保險(xiǎn)發(fā)展關(guān)系的研究多利用面板分析兩者之間的相關(guān)性。但我國保險(xiǎn)市場在某種程度上是一種分割的市場,如車險(xiǎn)的異地承保被嚴(yán)格限制,本省的財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)多在本地承保。只有諸如全國性的業(yè)務(wù)或工程險(xiǎn)等利用經(jīng)紀(jì)公司的渠道進(jìn)行全國招標(biāo)承保。而經(jīng)濟(jì)增長具有一定的集聚性,要素間的流動性較強(qiáng),與保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展不相一致。這說明,經(jīng)濟(jì)增長與保險(xiǎn)業(yè)關(guān)系受地區(qū)影響較大。本部分的分析基于以下假設(shè):經(jīng)濟(jì)增長若是促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展的重要因素,在地區(qū)層面上,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與保險(xiǎn)業(yè)發(fā)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(gè)類的分析過程。它是一種重要的人類行為。聚類分析的目標(biāo)就是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來分類。本文利用2009年各地區(qū)保費(fèi)收入,進(jìn)行聚類分析發(fā)現(xiàn)利用保費(fèi)收入對各省進(jìn)行分組與各省GDP水平高度一致,而利用保險(xiǎn)深度進(jìn)行分組則與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系不大。

    (1)保費(fèi)收入聚類分析

    各地區(qū)保費(fèi)收入數(shù)據(jù)來源于保監(jiān)會網(wǎng)站,采用2009年原保費(fèi)收入,并將大連、廈門、寧波、深圳、青島保費(fèi)收入合并到各自所在省,將健康險(xiǎn)保費(fèi)收入合并入意外險(xiǎn),以財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)、壽險(xiǎn)及意外險(xiǎn)三個(gè)指標(biāo)衡量保險(xiǎn)發(fā)展水平。2009年GDP數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。聚類數(shù)設(shè)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(xiǎn)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(xiǎn)分支機(jī)構(gòu)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(jìn)一步細(xì)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(xiǎn)發(fā)展水平與GDP高度一致。

    從更高的相似度上我們發(fā)現(xiàn),同為中部省份的湖北、湖南及安徽被分為一組,而云南、內(nèi)蒙古、甘肅、貴州及廣西等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平類似的地區(qū)保險(xiǎn)發(fā)展水平相似度也高。

    (2)保險(xiǎn)深度聚類分析

    采用保費(fèi)收入絕對值的分析沒有考慮到各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響,從上文可以發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與保險(xiǎn)發(fā)展關(guān)系密切。采用保險(xiǎn)深度指標(biāo)可以剔除經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,從而發(fā)現(xiàn)其他保險(xiǎn)發(fā)展水平的差異。

    從保險(xiǎn)深度的聚類圖(略)中可以發(fā)現(xiàn),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(fā)展相似度高。從保險(xiǎn)深度上看,保險(xiǎn)發(fā)展水平的地區(qū)差異并不能用經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低來分類。

    保險(xiǎn)深度的分析結(jié)果與經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展的一般觀點(diǎn)向左。主要的原因可能在于:各個(gè)險(xiǎn)種受經(jīng)濟(jì)增長的影響不一致,而各省的保險(xiǎn)發(fā)展水平相差較大,經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)制不相統(tǒng)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(guān)。

    2 巨災(zāi)保險(xiǎn)供給的結(jié)構(gòu):基于脈沖函數(shù)的時(shí)間約束分析

    2.1 巨災(zāi)保險(xiǎn)供給的時(shí)間約束:VAR模型

    VAR模型(向量自回歸模型)用來刻畫多個(gè)變量間的動態(tài)關(guān)系,可以描述GDP對保險(xiǎn)發(fā)展影響的時(shí)滯效用。

    保險(xiǎn)密度數(shù)據(jù)采用1997~2006年跨期數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于各年的保險(xiǎn)年鑒,人均GDP來源于各年的中國經(jīng)濟(jì)年鑒。為消除單位影響,對各期數(shù)據(jù)取對數(shù),LOGGDP代表人均GDP,LOGPI代表財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保險(xiǎn)密度,LOGLI代表人身險(xiǎn)保險(xiǎn)密度,LOGII代表整體保險(xiǎn)密度。分別建立三個(gè)VAR模型:

    財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)VAR模型(模型一):

    建立三個(gè)模型的原因在于考察到財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)與人身險(xiǎn)性質(zhì)差異較大,GDP的促進(jìn)作用可能有所不同,模型的結(jié)論也說明GDP增長對不同的險(xiǎn)種的發(fā)展是效果不同的。滯后期數(shù)均選擇為2期。滯后期數(shù)的確定可以依據(jù)AIC準(zhǔn)則與BIC準(zhǔn)則,三個(gè)方程的AIC與BIC計(jì)算數(shù)值由于篇幅原因沒有給出,模型1根據(jù)AIC準(zhǔn)與BIC準(zhǔn)則均應(yīng)選擇滯后2期。模型2根據(jù)AIC準(zhǔn)則應(yīng)選擇滯后2期,但BIC準(zhǔn)則應(yīng)選擇滯后3期,最終我們選擇滯后2期。模型3根據(jù)AIC準(zhǔn)則應(yīng)選擇滯后2期,但根據(jù)BIC準(zhǔn)則應(yīng)選擇滯后3期,我們選擇滯后2期。利用EViews6.0,三個(gè)模型的參數(shù)分別為表1、表2、表3:

    從三個(gè)模型可以看出,方程1中,滯后兩期的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)密度對人均GDP有促進(jìn)作用。除此之外,無論是財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保險(xiǎn)密度、人身險(xiǎn)保險(xiǎn)密度還是整體保費(fèi)密度對人均GDP均無促進(jìn)作用。從保險(xiǎn)職能來看,保費(fèi)增長促進(jìn)GDP增長可以通過提供資金,我國保險(xiǎn)業(yè)2011年原保費(fèi)收入總計(jì)1.43萬億元,保險(xiǎn)業(yè)總資產(chǎn)6萬億元,不足銀行業(yè)資產(chǎn)的6%,但根據(jù)資產(chǎn)負(fù)債匹配及我國較嚴(yán)格的資金運(yùn)用政策,保險(xiǎn)資金主要運(yùn)用與銀行存款、債券、股票等。不動產(chǎn)等另類投資雖有所突破,但始終總額不大。對GDP的促進(jìn)作用有限。田玲、高?。?011)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(xiǎn)市場和財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場保費(fèi)收入、保險(xiǎn)賠付以及GDP時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析,從實(shí)證的角度闡述了保險(xiǎn)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出所起的作用。經(jīng)研究證實(shí),我國保險(xiǎn)發(fā)展對國民經(jīng)濟(jì)的影響主要以抑制經(jīng)濟(jì)波動為主,對潛在產(chǎn)出的推動效果尚不明顯。換言之,我國保險(xiǎn)對國民經(jīng)濟(jì)主要起“穩(wěn)定器”的作用,“助推器”功能尚未顯現(xiàn)。

    表2 模型二計(jì)算結(jié)果

    表3 模型三計(jì)算結(jié)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(yàn)性約束,因此在分析VAR模型時(shí),并不分析一個(gè)變量的變化對另一個(gè)變量的影響。而我們需要分析當(dāng)GDP變化時(shí),保費(fèi)收入是如何變化的,這時(shí)需要應(yīng)用脈沖響應(yīng)函數(shù)方法。

    2.2 脈沖函數(shù)分析

    脈沖函數(shù)可以分析擾動項(xiàng)的影響是如何傳遞到各個(gè)變量的,通過VAR模型的分析,我們得到GDP增長對保費(fèi)收入的影響是顯著的。但保費(fèi)增長的時(shí)間差異可以通過脈沖函數(shù)進(jìn)行觀察。同樣利用EViews6.0,可以得出模型的脈沖函數(shù)圖。分別為圖1、圖2。

    圖1 模型一的脈沖函數(shù)圖

    圖2 模型二的脈沖函數(shù)圖

    從圖1可以發(fā)現(xiàn),財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)發(fā)展對GDP增長起到了負(fù)作用,這與部分研究結(jié)論一致,可能的原因在于由于資金轉(zhuǎn)換效率不足,財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)多為一年期業(yè)務(wù),資金運(yùn)用受到年限限制無法對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生直接的作用。但財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)的變動對GDP的變動馬上做出了正的反應(yīng),并隨著時(shí)間的推移,影響逐步為零。也就是說,GDP增長對財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)的發(fā)展影響是穩(wěn)定的。

    模型二的脈沖函數(shù)圖發(fā)現(xiàn),人身險(xiǎn)的變動對GDP變動影響不大,這與多數(shù)類似研究不同,可能的原因在于我國人身險(xiǎn)發(fā)展程度低,且采用保險(xiǎn)密度指標(biāo),對GDP發(fā)展影響有限。人身險(xiǎn)對GDP的反應(yīng)有一年的滯后期,然后做出正的反應(yīng),并在7年后反應(yīng)歸于零,后又存在正的反應(yīng)。人身險(xiǎn)反應(yīng)的滯后性的原因可能在于人們的收入用于購買保險(xiǎn)是滯后的,當(dāng)年的收入一般在第二年顯現(xiàn)出來。而周期性的反應(yīng)可能與我國居民的跨期消費(fèi)習(xí)慣有關(guān)。

    模型三的脈沖函數(shù)圖發(fā)現(xiàn),不分險(xiǎn)種保險(xiǎn)密度與GDP的相互影響與人身險(xiǎn)的情況類似。由于我國保險(xiǎn)發(fā)展程度低,GDP對與保險(xiǎn)的發(fā)展反應(yīng)較小,而保險(xiǎn)對GDP的發(fā)展呈現(xiàn)周期性反應(yīng)。這也與目前的部分研究相吻合。

    3 結(jié)論

    通過對保費(fèi)收入與保險(xiǎn)深度的聚類分析說明,從空間上看,保費(fèi)收入與GDP的地區(qū)分布高度一致,但保險(xiǎn)深度與GDP的地區(qū)分布并不一致的。這一方面說明了經(jīng)濟(jì)增長對保險(xiǎn)發(fā)展的重要作用,但也說明,這種促進(jìn)作用的機(jī)制是復(fù)雜的。保險(xiǎn)深度與GDP的地區(qū)分布不一致在一定程度上解釋了保險(xiǎn)發(fā)展的倒“U”型曲線:隨著經(jīng)濟(jì)增長,保險(xiǎn)發(fā)展先是隨著經(jīng)濟(jì)增長而增長,但經(jīng)濟(jì)增長到一定程度保險(xiǎn)發(fā)展隨著經(jīng)濟(jì)增長的的增長而降低。從我國壽險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展看,保費(fèi)的高速增長主要依靠了保險(xiǎn)營銷員數(shù)量的大幅增長,許多購買壽險(xiǎn)產(chǎn)品的消費(fèi)真初衷并不是獲取保障,更多的是從理財(cái)甚至人情關(guān)系上考慮。也就是說,保險(xiǎn)的購買力雖然受到收入的制約,但購買行為的發(fā)生卻并僅僅是從經(jīng)濟(jì)考慮,這就復(fù)雜化了經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展的機(jī)制。從壽險(xiǎn)的團(tuán)險(xiǎn)、銀保及產(chǎn)險(xiǎn)的保費(fèi)來源看,中小企業(yè)囿于成本對購買保險(xiǎn)并不感冒,而大型壟斷國企因具有較強(qiáng)的自保能力而不愿意主動購買保險(xiǎn)。也就是說,GDP的增長由于這些主觀動機(jī)并不會直接傳遞到保費(fèi)增長上。保險(xiǎn)業(yè)若要在經(jīng)濟(jì)增長中更加受益,必須深入研究消費(fèi)主體的購買行為,從而將購買能力轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的保險(xiǎn)消費(fèi)。

    從時(shí)間上看,GDP對人身險(xiǎn)的促進(jìn)作用更加明顯,一個(gè)促進(jìn)周期約為7年。而對財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)的促進(jìn)作用也較明顯,而且這種促進(jìn)作用沒有呈現(xiàn)出周期性,較為穩(wěn)定。這也與人身險(xiǎn)與財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)的不同性質(zhì)及保費(fèi)來源不同有關(guān)。保險(xiǎn)增長對GDP促進(jìn)作用不顯著說明我國保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展水平還有待提高,但也可能與保險(xiǎn)資金的運(yùn)用有關(guān)。近年來,地方政府對設(shè)立地方性保險(xiǎn)公司熱情很高,其中一個(gè)重要的因素就是保費(fèi)收入可以在當(dāng)?shù)厥褂枚挥脷w集到保險(xiǎn)公司總部。這從一個(gè)側(cè)面說明了保險(xiǎn)增長對經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。但從宏觀數(shù)據(jù)上并未得到驗(yàn)證。

    本文的不足之處在于未從微觀角度分析GDP促進(jìn)保險(xiǎn)增長的不同作用途徑,無法從整體上解釋實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)象。

    [1]田玲,高俊.助推器“還是“穩(wěn)定器”:保險(xiǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出作用的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].保險(xiǎn)研究,2011,(3).

    [2]王建偉,李關(guān)政.財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)對國民經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動性的影響:基于套期保值模型與中國的實(shí)證[J].財(cái)經(jīng)研究,2008,(8).

    [3]林寶清.保險(xiǎn)需求與GNP增長同步相關(guān)驗(yàn)證[J].發(fā)展研究,1996,(7).

    [4]饒曉輝,鐘正生.保險(xiǎn)能否保進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長:基于中國的實(shí)證分析[J].上海經(jīng)濟(jì)研究,2005,(12).

    [5]Ourtrev ille J.F.The Economic S Ignificance of Insurance Markets in Deve loping Countries[J].The Journal of R isk and Insurance,1990,57(3).

    [6]Ourtrev ille J.F.Life Insurance M arkets in Deve loping Countries[J].The Journal of Risk and Insurance,1996,l63(2).

    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(xiǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

    (責(zé)任編輯/易永生)

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