財(cái)險(xiǎn)公司保費(fèi)收入的空間相關(guān)性研究

魯東曉 華海財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司辦公室

本文選取財(cái)險(xiǎn)公司2006—2015年保費(fèi)收入的省級面板數(shù)據(jù)，首先分別構(gòu)造鄰接空間矩陣和地理距離矩陣，之后運(yùn)用stata測算Moran指數(shù)和繪制Moran散點(diǎn)圖。研究發(fā)現(xiàn)，中國省域財(cái)險(xiǎn)收入之間存在正向空間相關(guān)性；大部分省份的財(cái)險(xiǎn)收入表現(xiàn)為“高-高型”或者“低-低型”集聚。最后，在研究結(jié)論的基礎(chǔ)上提出相關(guān)政策建議。

一、理論基礎(chǔ)

（一）空間權(quán)重矩陣的設(shè)置

根據(jù)“地理學(xué)第一定律”，各地區(qū)之間有著廣泛的聯(lián)系，距離越近的地區(qū)通常聯(lián)系越密切。本文在分析相鄰省份和地理距離的影響作用下，分別構(gòu)造鄰接空間權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣。

進(jìn)行空間計(jì)量分析的前提是度量空間區(qū)域之間的空間關(guān)系，記地區(qū)i和地區(qū)j的區(qū)域關(guān)系為wij，定義空間權(quán)重矩陣形式為：

1.鄰接空間矩陣

鄰接空間矩陣指的是如果兩個地區(qū)之間有公共邊界，則認(rèn)為二者存在空間關(guān)系；反之，則無空間相關(guān)。即如果地區(qū)i與地區(qū)j有共同的邊界，則wij=1；反之，則wij=0。

2.地理距離矩陣

地理距離矩陣符合地理學(xué)第一定律，是指空間相關(guān)性隨著距離的增大而減小。為了體現(xiàn)空間相關(guān)性隨距離增大而加速衰竭，本文地理距離權(quán)重矩陣的元素wij選取兩省（省會）球面距離平方的倒數(shù)，衰竭指數(shù)為2。假定d為城市間球面距離，那么地理距離權(quán)重矩陣的矩陣元素wij可以表示為：

（二）空間自相關(guān)分析

1.Moran指數(shù)

本文采用Moran指數(shù)（Moran's I）對財(cái)險(xiǎn)收入的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，以此來反映省區(qū)財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入空間關(guān)聯(lián)程度的總體特征。Moran指數(shù)的計(jì)算公式如下：

2.3 泥漿對壩體的劈裂充填作用。由于劈裂灌漿是以漿液為能量載體，高壓泥漿對壩體有很大的充填作用。泥漿充填壩體內(nèi)部被劈開的灌漿通道，以及與通道相連的各種原有裂縫、洞穴等，充填作用與劈裂灌漿作用是同時進(jìn)行的。隨灌、隨劈、隨充填，達(dá)到縫開、漿到、料滿。隨著復(fù)灌次數(shù)的增加，泥漿多次充填擠壓，使原壩體得到擠壓、密實(shí)，與漿體帷幕一起形成較高的防滲能力，因而達(dá)到充填壩體隱患和構(gòu)造防滲帷幕的目的。

其中，xi表示第i個地區(qū)的財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入表示財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入的均值，S2表示財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入的方差，n為地區(qū)總數(shù)，wij為空間權(quán)重矩陣。考慮到不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間關(guān)聯(lián)以及空間溢出的復(fù)雜性，本文分別構(gòu)建了兩種空間權(quán)重矩陣：鄰接空間權(quán)重矩陣、地理距離權(quán)重矩陣。Moran指數(shù)的取值范圍為[-1,1]，取值為正，表明各地區(qū)保費(fèi)收入呈現(xiàn)空間正相關(guān)性；取值為負(fù)，表明存在空間負(fù)相關(guān)性。

2．Moran散點(diǎn)圖

全域空間性反映了空間變量的整體空間相關(guān)狀況，但可能會忽略局部地區(qū)的非典型性特征，可以通過Moran散點(diǎn)圖來更直觀地反映局域空間集聚特征。Moran散點(diǎn)圖的空間相關(guān)模式分為四個象限，第一象限表示高保費(fèi)收入地區(qū)被高保費(fèi)收入地區(qū)包圍，第二象限表示低保費(fèi)收入地區(qū)被高保費(fèi)收入地區(qū)包圍，第三象限表示低保費(fèi)收入地區(qū)被低保費(fèi)收入地區(qū)包圍，第四象限表示高保費(fèi)收入地區(qū)被低保費(fèi)收入地區(qū)包圍。

二、實(shí)證分析

本文采用中國省域財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，為了與空間權(quán)重設(shè)置時所用的地圖相匹配，所用樣本不考慮香港、澳門、臺灣、西藏四個地區(qū)，全部樣本按照地圖順序依次為：黑龍江（1）、新疆（2）、山西（3）、寧夏（4）、山東（5）、河南（6）、江蘇（7）、安徽（8）、湖北（9）、浙江（10）、江西（11）、湖南（12）、云南（13）、貴州（14）、福建（15）、廣西（16）、廣東（17）、海南（18）、吉林（19）、遼寧（20）、天津（21）、青海（22）、甘肅（23）、陜西（24）、內(nèi)蒙古（25）、重慶（26）、河北（27）、上海（28）、北京（29）、四川（30），樣本時間跨度為2006—2015年，數(shù)據(jù)來源于原中國保監(jiān)會網(wǎng)站。

根據(jù)現(xiàn)有空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)文獻(xiàn)和地理學(xué)第一定律可知，各省區(qū)之間存在著廣泛聯(lián)系，距離越近的省份聯(lián)系越密切?；谝陨峡紤]，本文首先分別構(gòu)造鄰接空間權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣，之后計(jì)算Moran指數(shù)來對我國財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入的全局空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，并將兩種空間權(quán)重矩陣下Moran指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果報(bào)告于表1。同時，為了進(jìn)一步體現(xiàn)空間集聚特征，又用Stata軟件繪制出財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入的Moran散點(diǎn)圖進(jìn)行局域空間相關(guān)性分析。

?表1 2006—2015年財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入的Moran指數(shù)

表1檢驗(yàn)結(jié)果表明：第一，在鄰接空間權(quán)重和地理距離權(quán)重設(shè)置下，財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入的Moran指數(shù)都為正值，說明中國省域財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入之間存在正向空間相關(guān)性。第二，從顯著性方面考慮，所有年限的鄰接空間矩陣設(shè)置下均未通過10%的顯著性檢驗(yàn)，在統(tǒng)計(jì)上不顯著，而所有年限的地理距離矩陣設(shè)置下均通過了1%或5%的顯著性檢驗(yàn)。因此，財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入的空間相關(guān)性應(yīng)以地理距離矩陣為參考。

全域空間相關(guān)性反映了財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入的全域空間關(guān)系，但可能會忽略局部地區(qū)的非典型特征，因而還需要對財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入的局域空間相關(guān)性進(jìn)行分析。Moran散點(diǎn)圖可以精確地表示財(cái)險(xiǎn)收入的局域空間相關(guān)性，鑒于篇幅所限以及考慮到鄰接空間權(quán)重矩陣下不顯著，本文只報(bào)告地理距離權(quán)重矩陣設(shè)置下2006年、2011年和2015年的Moran散點(diǎn)圖（此處略）。根據(jù)該散點(diǎn)圖，大多數(shù)散點(diǎn)分布于第一象限和第三象限，表明大部分省份的財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入表現(xiàn)為“高-高型”或者“低-低型”集聚，空間相關(guān)性主要是通過“高-高型”和“低-低型”集聚特征體現(xiàn)出來，這也進(jìn)一步驗(yàn)證了全域空間相關(guān)性為正數(shù)的結(jié)論。

?表2 地理距離權(quán)重下高-高型空間集聚省份

由表2可知，在研究年限范圍內(nèi)，5、6、7、8、10、15、27、28、29（山東、河南、江蘇、安徽、浙江、福建、河北、上海、北京）都始終分布于第一象限，3（山西）在2006—2008年這三年內(nèi)分布在第一象限，9（湖北）在2009—2015年分布于第一象限，20（遼寧）在2007—2010這四年內(nèi)分布于第一象限，25（內(nèi)蒙古）在2010—2011年這兩年內(nèi)分布于第一象限。注意，9（湖北）自2009年開始每年都分布于第一象限。

三、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

1.表1中Moran指數(shù)都顯著為正值，得出中國省域財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入之間存在正向空間相關(guān)性的結(jié)論。

2.地理距離權(quán)重下2006、2011、2015年的Moran散點(diǎn)圖顯示，大多數(shù)散點(diǎn)分布于第一象限和第三象限，得出大部分省份的財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入表現(xiàn)為“高-高型”或者“低-低型”集聚的結(jié)論。

3.統(tǒng)計(jì)表2地理距離權(quán)重下“高-高型”空間集聚省份的動態(tài)演變特征發(fā)現(xiàn)，可以進(jìn)一步把“高-高型”的省份分為兩檔：山東、河南、江蘇、安徽、浙江、福建、河北、上海、北京這九個地區(qū)在統(tǒng)計(jì)年限內(nèi)都始終分布于第一象限；山西、湖北、遼寧、內(nèi)蒙古這四個地區(qū)在統(tǒng)計(jì)年限內(nèi)間歇地分布于第一象限。

（二）政策建議

1.充分考慮財(cái)險(xiǎn)公司保費(fèi)收入空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，全面促進(jìn)不同地區(qū)保費(fèi)收入的聯(lián)動增長。實(shí)證分析結(jié)果表明，我國省域財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入之間存在正向的空間相關(guān)性而非空間獨(dú)立，換言之，各省財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)收入具有空間依賴性。因此在制定政策時，不能忽視其空間相關(guān)性，否則會使估計(jì)結(jié)果存在偏差。公司總部應(yīng)當(dāng)統(tǒng)籌兼顧各地方公司，協(xié)調(diào)好不同區(qū)域保費(fèi)收入的影響機(jī)制，要充分發(fā)揮宏觀調(diào)控功能，為地方機(jī)構(gòu)創(chuàng)造有利條件，防止出現(xiàn)惡性競爭。

2.重視財(cái)險(xiǎn)公司保費(fèi)收入的空間非均衡問題，加強(qiáng)同質(zhì)地區(qū)的聯(lián)動發(fā)展。由研究結(jié)論可知，Moran散點(diǎn)圖中分布于第一象限中的省份屬于“高-高型”集聚類型，其中，山東、河南、江蘇、安徽、浙江、福建、河北、上海、北京這九個地區(qū)在統(tǒng)計(jì)年限內(nèi)都始終分布于第一象限；山西、湖北、遼寧、內(nèi)蒙古這四個地區(qū)在統(tǒng)計(jì)年限內(nèi)間歇地分布于第一象限。在制定不同地區(qū)的保費(fèi)收入相關(guān)策略時，對處于不同象限的地區(qū)要根據(jù)其不同的集聚類型制定差異化戰(zhàn)略，對處于同一象限的地區(qū)可以根據(jù)其同一集聚特征制定協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略。

（三）研究創(chuàng)新點(diǎn)及不足

1．研究創(chuàng)新點(diǎn)

（1）計(jì)量方法上，目前關(guān)于財(cái)險(xiǎn)公司保費(fèi)收入的研究大多采用非空間計(jì)量的方法，而本文用相對先進(jìn)的空間計(jì)量方法研究財(cái)險(xiǎn)公司保費(fèi)收入的空間相關(guān)性問題。

（2）軟件運(yùn)用上，應(yīng)用Mapwindows軟件構(gòu)造所需的地圖，應(yīng)用Geodata軟件實(shí)現(xiàn)鄰接空間矩陣和地理距離矩陣的構(gòu)造，應(yīng)用R語言軟件實(shí)現(xiàn)鄰接空間矩陣和地理距離矩陣的可讀，借助Stata軟件測算Moran指數(shù)和繪制Moran散點(diǎn)圖。

2．研究不足

（1）在空間權(quán)重矩陣的設(shè)置上，現(xiàn)有文獻(xiàn)都是構(gòu)造的對陣矩陣，將來空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于權(quán)重矩陣的設(shè)置可能會向非對稱矩陣的趨勢上發(fā)展，非對稱矩陣更能體現(xiàn)其科學(xué)性。

（2）本文只在相關(guān)實(shí)證的基礎(chǔ)上從保費(fèi)收入的角度作出分析，在財(cái)險(xiǎn)公司地方機(jī)構(gòu)的實(shí)際籌建中，監(jiān)管批復(fù)、成本預(yù)算、地區(qū)平均賠付率等都是需要綜合考量的因素，所以該研究可能會有一定的片面性。