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    壽險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長影響的研究

    2019-01-06 02:17:12王若堯
    現(xiàn)代營銷·學(xué)苑版 2019年11期
    關(guān)鍵詞:面板數(shù)據(jù)模型壽險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)增長

    王若堯

    摘要:壽險(xiǎn)經(jīng)過近30多年的飛速發(fā)展,經(jīng)濟(jì)地位越來越重要,壽險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)也為大家所關(guān)注。本文實(shí)證共選取了2009-2016年全國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù),采用了面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計(jì),在此基礎(chǔ)上,就當(dāng)前我國壽險(xiǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的狀況提出具體政策建議同時(shí)還對(duì)壽險(xiǎn)未來發(fā)展也提出建議。

    關(guān)鍵詞:壽險(xiǎn);經(jīng)濟(jì)增長;面板數(shù)據(jù)模型

    隨著改革以及經(jīng)濟(jì)的高速增長,我國保險(xiǎn)業(yè)也迅猛發(fā)展,2012年末,我國保險(xiǎn)資產(chǎn)達(dá)到億元,已成為除美、日、英外第四大保險(xiǎn)業(yè)務(wù)國家,保險(xiǎn)業(yè)已成為國民經(jīng)濟(jì)增長最快的行業(yè)之一。隨著保險(xiǎn)觀念逐步深入人心,國民保險(xiǎn)參與程度越來越高,保險(xiǎn)功能在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)建設(shè)方面得到越來越多的發(fā)揮,保險(xiǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的作用得到越來越多的體現(xiàn)。同時(shí)保險(xiǎn)是現(xiàn)代金融業(yè)不可或缺的一部分,作為現(xiàn)代金融業(yè)支柱之一的保險(xiǎn)具有風(fēng)險(xiǎn)分散和經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)幕竟δ?。而壽險(xiǎn)業(yè)在保險(xiǎn)之中又占有很大比例,成為國民經(jīng)濟(jì)之中發(fā)展最快的行業(yè)之一,在我國國民經(jīng)濟(jì)中的地位不可忽視。那么我們不禁疑問壽險(xiǎn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)到底是怎樣的?壽險(xiǎn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長到底是正向作用還是反向作用?本文將對(duì)壽險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的進(jìn)行實(shí)證研究。

    一、文獻(xiàn)綜述

    近年來,保險(xiǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系的實(shí)證研究越來越多,Outreville(1996)利用55個(gè)國 家的橫截面驗(yàn)證了保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展對(duì)金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長具有正的影響。Webb(2002)將銀行、壽險(xiǎn)和非壽險(xiǎn)加入了修正的索洛模型,使用3SLS-IV模型,實(shí)證結(jié)果表明銀行和壽險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展可以很大程度上解釋和預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)增長。Kugler和Oforghi(2005)用了1996-2003年英國的保費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn)保險(xiǎn)市場(chǎng)對(duì)英國的經(jīng)濟(jì)增長有正向作用。在我國,劉桂榮(2007)以上海1985-2005年保費(fèi)收入和GDP數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)為依據(jù),研究表明兩者存在協(xié)整關(guān)系。李明(2008)以新疆1980-2008年的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入、人身保險(xiǎn)保費(fèi)收入和 GDP數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)值為依據(jù)分析發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)、壽險(xiǎn)都不是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因,而從長期來看, 壽險(xiǎn)的增長可能是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因。

    本文對(duì)以往的文獻(xiàn)收集和整理發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外對(duì)于保險(xiǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用研究大多是集中在整個(gè)保險(xiǎn)行業(yè),而對(duì)于壽險(xiǎn)和非壽險(xiǎn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用卻較少,本文選取了2009-2016年我國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)對(duì)壽險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用進(jìn)行分析。

    二、數(shù)據(jù)選取和模型構(gòu)建

    (一)指標(biāo)選取

    經(jīng)濟(jì)增長水平(LGDP)。該指標(biāo)代表經(jīng)濟(jì)增長水平,模型中用人均GDP的增加值作為經(jīng)濟(jì)增長水平,在我國GDP是一個(gè)反映經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo),LGDP具體為本期與上期的人均GDP的差。

    壽險(xiǎn)業(yè)發(fā)展水平(LLid)。用壽險(xiǎn)業(yè)保險(xiǎn)深度,即壽險(xiǎn)保費(fèi)收入比上GDP來表示,它是反映壽險(xiǎn)業(yè)在一個(gè)國家中經(jīng)濟(jì)地位,其值越大說明壽險(xiǎn)在我國國民經(jīng)濟(jì)中地位越高,LLid具體為壽險(xiǎn)保費(fèi)收入比上GDP來表示。

    控制變量,是本文研究目標(biāo)可能涉及的經(jīng)濟(jì)增長模型中其他相關(guān)變量,包括4項(xiàng):各省人均GDP 的對(duì)數(shù)(lnGDP),主要用于反映經(jīng)濟(jì)的內(nèi)生性;通貨膨脹率(Q),用來反映價(jià)格波動(dòng)或宏觀經(jīng)濟(jì)的不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響,Q具體表示為現(xiàn)期居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)與基期居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)的差再除以基期居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)的值;進(jìn)出口總額占GDP比例的對(duì)數(shù)(lnTrade),主要用來反映市場(chǎng)開放程度;人力資本(lnH),模型中用人均受教育年數(shù)作為人力資本指標(biāo),本文以學(xué)歷乘以該學(xué)歷下的人數(shù)進(jìn)行加總,最后除以總?cè)藬?shù)得來,并通過取對(duì)數(shù)減少異方差。后四個(gè)變量用來控制重要的實(shí)質(zhì)經(jīng)濟(jì)變量投資和貿(mào)易以及宏觀經(jīng)濟(jì)變量通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。

    (二)模型構(gòu)建

    本文參照Webb論文中模型,建立了新的增長模型如下:

    Z(t)代表金融市場(chǎng)因素,Webb用它代表了保險(xiǎn)業(yè)和銀行業(yè),本文中Z(t)僅僅代表保險(xiǎn)業(yè)因素。

    本文構(gòu)建面板模型,表達(dá)形式為:

    其中,i代表省份;t代表年份,取值為 1-8,代表了2009-2016年;c為常數(shù)項(xiàng)、[ζi]和[θi]分別代表個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)的虛擬變量、[εit]代表了模型干擾項(xiàng)。本文會(huì)分別采用固定效應(yīng)對(duì)靜態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì),并找到其中最適用的模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

    本文選取了2009-2016年我國大陸30個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的數(shù)據(jù)。其中西藏自治區(qū)因?yàn)楸YM(fèi)數(shù)據(jù)太小未選取。數(shù)據(jù)主要來源于《中國保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中國保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)。

    三、實(shí)證分析

    由于該面板數(shù)據(jù)中含有時(shí)間序列,可能會(huì)因?yàn)樽兞坎黄椒€(wěn)產(chǎn)生偽回歸問題,為了避免該問題,本文首先對(duì)面板數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性檢驗(yàn)。采用Eviews8.0對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行了LLC和PP-Fisher檢驗(yàn),LLC檢驗(yàn)的原假設(shè)為存在共同的單位根過程,PP-Fisher檢驗(yàn)的原假設(shè)均為存在獨(dú)立的單位根過程。檢測(cè)結(jié)果表示所有的變量均不含有單位根,表明其是平穩(wěn)序列,因而可以進(jìn)一步用做面板回歸分析。

    本文回歸結(jié)果中是個(gè)體固定效應(yīng)模型和個(gè)體固定效應(yīng)的誤差修正方法,個(gè)體固定效應(yīng)的誤差修正模型是經(jīng)濟(jì)增長水平變量之后一期的修正得出的估計(jì)結(jié)果,該方法不僅考慮各市樣本之間的個(gè)體差異,而且考慮了被解釋變量滯后項(xiàng)LGDP(-1)對(duì)其當(dāng)期的慣性影響,同時(shí)也避免了LGDP(-1)的內(nèi)生性所產(chǎn)生的偏誤,因而其優(yōu)于其他列。對(duì)各個(gè)變量系數(shù)及顯著性的分析本文將按修正的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。LLid的估計(jì)系數(shù)顯著為正,其值為0.842,表明保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有一定的促進(jìn)作用,即保險(xiǎn)密度每增加一個(gè)單位,人均GDP增長會(huì)增加0.842個(gè)單位,其在5%的水平上顯著。充分驗(yàn)證了本文在壽險(xiǎn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的預(yù)測(cè)方面,符合我們的正常認(rèn)知。LNGDP的系數(shù)在5%顯著為正,表明期初人均GDP越高的地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長也會(huì)越快??刂谱兞恐校琹nH在修正后模型估計(jì)中不顯著,因而在這里我們不分析,而通貨膨脹Q在這里在5%水平上顯著為正,說明溫和的通貨膨脹有助于經(jīng)濟(jì)增長,各變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用方向均與理論解釋基本一致,這進(jìn)一步說明了實(shí)證結(jié)果的合理性。

    四、啟示

    首先,固定效應(yīng)面板模型的實(shí)證結(jié)果表明,我國壽險(xiǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)效應(yīng),隨著壽險(xiǎn)收入的增加,促進(jìn)我國的經(jīng)濟(jì)水平的增長。其次,模型中壽險(xiǎn)業(yè)發(fā)展水平系數(shù)是小于1的,即雖然目前壽險(xiǎn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用,但是可能由于壽險(xiǎn)的保費(fèi)繳付時(shí)間較長,資金性質(zhì)更加傾向于儲(chǔ)蓄,因此短期而言對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用還是較小。最后,我國應(yīng)該注重保險(xiǎn)人才培養(yǎng)和保險(xiǎn)理念的宣傳,提高人們投保積極性。同時(shí)適當(dāng)?shù)睦硇酝侗J墙窈髩垭U(xiǎn)的工作重點(diǎn),并且應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)保險(xiǎn)有效的識(shí)別風(fēng)險(xiǎn),建立更加全面的生命表,同時(shí)推出壽險(xiǎn)新產(chǎn)品,提高保障與賠付水平,同時(shí)還可以依據(jù)誠信檔案,適當(dāng)降低保費(fèi),公平理賠。

    參考文獻(xiàn):

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    [2]占?jí)粞?,粟芳,賀思輝.壽險(xiǎn)、非壽險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2011,26(04):35-40.

    [3]李明.區(qū)域壽險(xiǎn)和非壽險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究[J].新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2010(01):36-39.

    [4]Outreville, J. F. 1990.The Economic Significance of Insurance Markets in Developing Countries[J].Journal of Risk and Insurance,1990.Vol.57, pp 487-498.

    [5]Webb, I., M.F. Grace, & H. D. Skipper.The Effect of Banking and Insurance on the Growth of Capital and Output[J].Center for Risk Management and Insurance, Working Paper,2002.

    [6]Kugler M. and Ofoghi R.Does Insurance Promote Economic Growth? Evidence from the UK[J] .Money Macro and Finance (MMF) Research Group Conference,2005.

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