經(jīng)濟(jì)“助推器”還是“穩(wěn)定器”：保險(xiǎn)功能的理論與實(shí)證

初立蘋，粟 芳

(1.上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué) 金融管理學(xué)院，上海 201620；2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，上海 200433)

一、引言

從保險(xiǎn)理論視角看，保險(xiǎn)最基本的職能就是保障。保險(xiǎn)是通過分散風(fēng)險(xiǎn)而提供保障的一種特殊金融服務(wù)消費(fèi)品(Grosen and Jrgensen，2002)[1]，也是為現(xiàn)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)提供安全性服務(wù)的必備途徑(蒲成毅和潘小軍，2012)[2]。那么，當(dāng)前我國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)是否真正起到了經(jīng)濟(jì)“助推器”和“穩(wěn)定器”的作用呢？

從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看，2017年我國(guó)GDP達(dá)到82.71萬億元，增速為6.9%；與此同時(shí)，保險(xiǎn)業(yè)也持續(xù)快速發(fā)展，增速為世界之首位。2017年保險(xiǎn)業(yè)資產(chǎn)總額達(dá)16.75萬億元，增長(zhǎng)10.80%；保費(fèi)收入為3.66萬億元，同比增長(zhǎng)18.16%；從風(fēng)險(xiǎn)保障看，2017年保險(xiǎn)業(yè)提供風(fēng)險(xiǎn)保障金額4154萬億元，同比增長(zhǎng)75%。從保險(xiǎn)規(guī)模與GDP規(guī)模穩(wěn)步上漲的趨勢(shì)看，保險(xiǎn)業(yè)似乎具有經(jīng)濟(jì)“助推器”的作用；從保險(xiǎn)保障與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)展趨勢(shì)看，保險(xiǎn)業(yè)也似乎具有經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的作用。那么，經(jīng)濟(jì)“助推器”與“穩(wěn)定器”的說法是否具有理論根據(jù)？是否能夠得到實(shí)證研究的支持呢？進(jìn)一步，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)具有完全不同的特征，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)以短期保障為主，人身保險(xiǎn)則兼顧長(zhǎng)期需求和投資功能，那么，二者在經(jīng)濟(jì)“助推器”和“穩(wěn)定器”方面是否具有不同表現(xiàn)呢？

本文擬對(duì)“保險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)‘助推器’和‘穩(wěn)定器’”的觀點(diǎn)進(jìn)行理論分析和實(shí)證驗(yàn)證。主要貢獻(xiàn)有：首先，建立了保險(xiǎn)功能的理論模型。根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)模型建立了保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響和社會(huì)穩(wěn)定影響的理論模型，并證實(shí)保險(xiǎn)并不是經(jīng)濟(jì)“助推器”，僅僅是經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”。其次，從賠款角度實(shí)證分析了保險(xiǎn)所具有的經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”作用，在變量選取方面具有一定創(chuàng)新，研究設(shè)計(jì)更加細(xì)致合理。再次，基于Garch模型驗(yàn)算了當(dāng)前保險(xiǎn)市場(chǎng)在發(fā)揮經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”過程中的貢獻(xiàn)率，特別是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)分別的貢獻(xiàn)率。最后，模擬了在貢獻(xiàn)率為100%的情況下，為我國(guó)當(dāng)前規(guī)模的國(guó)民經(jīng)濟(jì)充分發(fā)揮“穩(wěn)定器”作用所需要的保險(xiǎn)規(guī)模，測(cè)試了保險(xiǎn)發(fā)展的缺口。

研究得出的主要結(jié)論包括：第一，保險(xiǎn)并不是經(jīng)濟(jì)“助推器”，而且無論是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)還是人身保險(xiǎn)，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展均不具有任何直接的促進(jìn)作用。第二，保險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”，特別是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”作用，而人身保險(xiǎn)中僅有保障部分具有經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”作用。第三，由于當(dāng)前社會(huì)的整體投保率較低，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)所能發(fā)揮的經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”貢獻(xiàn)率有限，人身保險(xiǎn)由于保障功能低下因而貢獻(xiàn)率更低。第四，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展充分發(fā)揮“穩(wěn)定器”的作用，當(dāng)前的保險(xiǎn)市場(chǎng)規(guī)模還存在較大缺口。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分為引言；第二部分為文獻(xiàn)綜述；第三部分為理論模型及分析；第四部分為實(shí)證分析設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)；第五部分為實(shí)證結(jié)果分析；第六部分為結(jié)論及建議。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)經(jīng)濟(jì)“助推器”研究綜述

學(xué)者們對(duì)于保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行了大量研究。最初的分析大多局限于相關(guān)性，并得出保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有高度相關(guān)性的結(jié)論(Beenstock et al.，1986；Outreville，1990；粟芳，2000；俞自由等，2001；曹乾和何建敏，2006)[3～7]。隨后，學(xué)者們分析了保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互間的促進(jìn)作用，一些學(xué)者還深入分析了人身保險(xiǎn)、財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同關(guān)系，但結(jié)論并不完全一致。普遍存在三種觀點(diǎn)：第一種觀點(diǎn)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展的原因。Browne 和 Kim(1993)[8]指出，隨著收入的增加，消費(fèi)的可負(fù)擔(dān)性增強(qiáng)，因而促進(jìn)了人身保險(xiǎn)的發(fā)展。徐為山和吳堅(jiān)雋(2006)[9]分析了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)保險(xiǎn)發(fā)展的引致效應(yīng)，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)人身保險(xiǎn)的引致效應(yīng)要高于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)。Chang等(2014)[10]基于10個(gè)OECD國(guó)家1979—2006年面板數(shù)據(jù)的因果分析發(fā)現(xiàn)，加拿大人身保險(xiǎn)、意大利人身保險(xiǎn)和美國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)均受經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響而強(qiáng)勁增長(zhǎng)。第二種觀點(diǎn)認(rèn)為保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展互相促進(jìn)。Ward 和Zurbruegg(2000)[11]使用9個(gè)OECD國(guó)家1961—1996年的數(shù)據(jù)分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與保險(xiǎn)市場(chǎng)活動(dòng)之間的因果關(guān)系，使用各國(guó)各年度實(shí)際GDP作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的衡量指標(biāo)，將實(shí)際保費(fèi)作為保險(xiǎn)活動(dòng)的衡量指標(biāo)，通過對(duì)每個(gè)國(guó)家都使用自回歸誤差修正模型，顯示有5個(gè)國(guó)家呈現(xiàn)長(zhǎng)期因果關(guān)系。胡宏兵和郭金龍(2010)[12]采用1992—2008年的仿真檢驗(yàn)表明，保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有雙向促進(jìn)關(guān)系。Lee等(2013)[13]基于1979—2007年41個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，無論是短期還是長(zhǎng)期，人身保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間均存在雙向促進(jìn)作用。第三種觀點(diǎn)認(rèn)為保險(xiǎn)發(fā)展是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原因。Webb等(2002)[14]使用修正的新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型研究了銀行、人身保險(xiǎn)、財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因果關(guān)系，認(rèn)為銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的外生變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有巨大影響。張淑英和李鵬燕(2008)[15]基于河北省的數(shù)據(jù)進(jìn)行Granger因果分析，發(fā)現(xiàn)保險(xiǎn)發(fā)展是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因，反之則不成立。Pradhan等(2015)[16]基于34個(gè)OECD國(guó)家1988—2012年面板數(shù)據(jù)的向量自回歸模型分析，認(rèn)為長(zhǎng)期來看保險(xiǎn)發(fā)展是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)原因。Ward 和Zurbruegg(2000)[11]認(rèn)為，保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的因果關(guān)系因國(guó)家而異，因?yàn)楸ｋU(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展是通過保險(xiǎn)賠償和金融中介渠道實(shí)現(xiàn)的，與國(guó)家的特定因素有關(guān)。

可以看出，現(xiàn)有研究大多采用實(shí)證分析，并肯定了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與保險(xiǎn)發(fā)展之間存在一定關(guān)系，但是未深入分析兩者之間的理論關(guān)系，以及兩者之間相互作用的內(nèi)在機(jī)理(蒲成毅和潘小軍，2012)[2]。從變量選取來看，學(xué)者們通常采用保費(fèi)收入(Ward and Zurbruegg，2000；曹乾和何建敏，2006)[11][7]或保險(xiǎn)密度(粟芳，2000；俞自由等，2001)[5～6]衡量保險(xiǎn)發(fā)展，采用GDP或人均GDP衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展(Beenstock et al.，1986；Outreville，1996；Ward and Zurbruegg，2000；曹乾和何建敏，2006)[3][17][11][7]。其中，保險(xiǎn)發(fā)展的衡量指標(biāo)值得商榷。雖然保費(fèi)收入和保險(xiǎn)密度均是衡量一國(guó)保險(xiǎn)發(fā)展的常用指標(biāo)，但是假如分析保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用，則不應(yīng)該從保險(xiǎn)市場(chǎng)的宏觀發(fā)展入手，而應(yīng)當(dāng)從保險(xiǎn)功能視角進(jìn)行考慮。而且由于當(dāng)前保險(xiǎn)產(chǎn)品中包含著諸多具有儲(chǔ)蓄型和投資型的保險(xiǎn)產(chǎn)品，保費(fèi)收入并不能夠準(zhǔn)確表示保險(xiǎn)業(yè)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的保障貢獻(xiàn)，甚至在一定程度上還會(huì)因誤導(dǎo)而發(fā)生謬誤。正如Browne 和 Kim(1993)[8]的研究，認(rèn)為總保費(fèi)既不能很好地解釋保險(xiǎn)的市場(chǎng)力量，也不能解釋保險(xiǎn)定價(jià)的監(jiān)管效應(yīng)，更不能概述總風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)移情況。在方法選擇上，絕大多數(shù)學(xué)者采用的是回歸分析，這只能表現(xiàn)出兩者之間發(fā)展的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，并不能準(zhǔn)確判斷影響的方向和大小。盡管學(xué)者們后來采用因果分析法一定程度上進(jìn)行了彌補(bǔ)，但是仍然不能準(zhǔn)確衡量保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的作用。

(二)經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”研究綜述

關(guān)于保險(xiǎn)是不是經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的研究相對(duì)較少。王建偉和李關(guān)政(2008)[18]采用套期保值模型就中國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析了財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)性的影響，通過比較我國(guó)東、中、西部三個(gè)具有區(qū)域代表性省份的實(shí)證分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)盡管財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)總量不會(huì)產(chǎn)生明顯影響，但是對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行能夠起到十分重要的作用，但也是采用保費(fèi)收入來衡量財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)，因此分析結(jié)果可能存在偏誤。田玲和高俊(2011)[19]認(rèn)為，保險(xiǎn)賠付、潛在產(chǎn)出以及經(jīng)濟(jì)波動(dòng)都是相互影響和作用的，具體表現(xiàn)為國(guó)民經(jīng)濟(jì)波動(dòng)會(huì)影響保險(xiǎn)需求和保險(xiǎn)賠款，而保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的影響則主要體現(xiàn)為對(duì)潛在經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用，以及對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的平緩作用。許閑等(2016)[20]模擬了在不同保險(xiǎn)金額下2014—2020年我國(guó)地震災(zāi)害財(cái)政積累救災(zāi)支出負(fù)擔(dān)的變動(dòng)情況，認(rèn)為政府購買保險(xiǎn)可以有效平滑財(cái)政救災(zāi)支出的波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，并且波動(dòng)性與保險(xiǎn)賠付呈反向關(guān)系。Wanat等(2016)[21]研究發(fā)現(xiàn)，在愛沙尼亞、羅馬尼亞和斯洛伐克共和國(guó)，人身保險(xiǎn)發(fā)展是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的原因，但是對(duì)于大多數(shù)國(guó)家而言，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定都不是人身保險(xiǎn)發(fā)展的原因。

無論研究保險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)“助推器”抑或“穩(wěn)定器”，都是保險(xiǎn)在發(fā)揮保障功能過程中所產(chǎn)生出來的作用?！氨ｋU(xiǎn)姓?！本哂袌?jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)(粟芳，2017)[22]。既然我國(guó)明確提出要“充分發(fā)揮保險(xiǎn)作為經(jīng)濟(jì)‘助推器’和‘穩(wěn)定器’的作用”，那么這種提法必須具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，并經(jīng)過合理的實(shí)證檢驗(yàn)方顯足夠嚴(yán)謹(jǐn)。

三、理論模型及分析

基于宏觀經(jīng)濟(jì)模型構(gòu)建保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的理論模型。對(duì)于一個(gè)國(guó)家而言，財(cái)富不僅包括實(shí)體經(jīng)濟(jì)的總價(jià)值，人力資源也是非常重要的財(cái)富之一。假設(shè)Wn為國(guó)家在第n年末所擁有的財(cái)富總量，其中實(shí)體經(jīng)濟(jì)總量為Yn，人力資源為Hn，則：

Wn=Yn+Hn

(1)

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，國(guó)家的財(cái)富也在不斷增長(zhǎng)。同時(shí)，由于風(fēng)險(xiǎn)無處不在，經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中必然會(huì)面臨眾多自然災(zāi)害和意外事故，從而導(dǎo)致各種財(cái)產(chǎn)發(fā)生損失。具體而言，在經(jīng)濟(jì)總量方面，第n年末的經(jīng)濟(jì)總量應(yīng)等于上年末的經(jīng)濟(jì)總量加上第n年的GDP增加值，即Yn=Yn-1+GDPn。根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)模型，GDPn=Cn+In+Gn+NXn，其中，Cn表示消費(fèi)支出，In表示投資，Gn表示政府支出，NXn表示凈出口。假設(shè)Ln為第n年經(jīng)濟(jì)總量發(fā)生的總損失金額，根據(jù)保險(xiǎn)精算模型，第n年的總損失金額Ln是一個(gè)密度函數(shù)為f(L)的隨機(jī)變量，假設(shè)第n年的損失發(fā)生概率為ln，則第n年的損失Ln=Yn-1×ln。在不購買任何保險(xiǎn)時(shí)：

Yn=Yn-1+Cn+In+Gn+NXn-Ln=Yn-1+Cn+In+Gn+NXn-Yn-1×ln

(2)

同理，在人力資源方面，第n年末的人力資源應(yīng)等于上年末的人力資源減去當(dāng)年死亡的人口并加上第n年的新生人口。假設(shè)在第n-1年末時(shí)的人力資源總價(jià)值為Hn-1，第n年的死亡率為dn，則在第n年中死亡的勞動(dòng)力價(jià)值為Hn-1×dn,而第n年新生的人力資源價(jià)值為Bn,那么，在沒有購買任何保險(xiǎn)時(shí)，第n年末的人力資源價(jià)值為：

Hn=Hn-1-Hn-1×dn+Bn

(3)

將式(2)和式(3)代入式(1)，得到：

Wn=Yn-1+Cn+In+Gn+NXn-Yn-1×ln+Hn-1-Hn-1×dn+Bn

(4)

考慮到Wn-1=Yn-1+Hn-1，則沒有購買保險(xiǎn)時(shí)第n年財(cái)富的增加值為：

△Wn=Cn+In+Gn+NXn-Yn-1×ln-Hn-1×dn+Bn

(5)

(6)

整理后為：

(7)

考慮到Wn-1=Yn-1+Hn-1，則購買保險(xiǎn)時(shí)第n年財(cái)富的增加值為：

(8)

(一)保險(xiǎn)是不是經(jīng)濟(jì)的“助推器”

論點(diǎn)一：財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)不是經(jīng)濟(jì)的“助推器”。

觀察式(8)中財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)投保率對(duì)財(cái)富增長(zhǎng)的影響情況，暫不考慮其他變量的影響。

這一分析結(jié)果與實(shí)務(wù)完全一致。實(shí)務(wù)中，當(dāng)某一年風(fēng)調(diào)雨順，無自然災(zāi)害或意外事故發(fā)生時(shí)，所獲得的賠款小于所交保費(fèi)，人們通常會(huì)覺得保險(xiǎn)白買了。而當(dāng)某一年災(zāi)難頻發(fā)時(shí)，所獲得的賠款大于所交保費(fèi)，人們則會(huì)感受到保險(xiǎn)的好處。因此，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的投保率與財(cái)富增長(zhǎng)之間不存在穩(wěn)定的單調(diào)遞增關(guān)系，即投保率越大，財(cái)富增長(zhǎng)并不一定越快。盡管人們普遍認(rèn)為保險(xiǎn)公司可以通過收取保費(fèi)的形式將社會(huì)閑散資金集中，并通過資金融通向社會(huì)建設(shè)提供資金，進(jìn)而優(yōu)化金融資源配置，從而表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)的“助推器”，旨在促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但實(shí)際上這一傳導(dǎo)效應(yīng)是基于一個(gè)隱性假設(shè)的基礎(chǔ)上，即假設(shè)損失發(fā)生率大于費(fèi)率。簡(jiǎn)言之，當(dāng)這一假設(shè)存在時(shí)，對(duì)于投保人而言，投保有利于促進(jìn)財(cái)富增長(zhǎng)，但是對(duì)于保險(xiǎn)公司而言則會(huì)受損。因此，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)并不是財(cái)富增長(zhǎng)的“助推器”。

由以上推論可以判斷，論點(diǎn)一成立。

論點(diǎn)二：人身保險(xiǎn)不是經(jīng)濟(jì)的“助推器”。

由以上推論可以判斷，論點(diǎn)二成立。

但考慮到0≤qln≤1，則dn≥dn×qln，人身保險(xiǎn)產(chǎn)品的保障性qln影響了死亡率dn與E(D)之間的關(guān)系，使得dn>E(D)/qln的可能性下降[注]當(dāng)然，人身保險(xiǎn)的儲(chǔ)蓄保費(fèi)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展也能發(fā)揮一定作用。但儲(chǔ)蓄保費(fèi)實(shí)際上就是投資，其投資功能與其他投資產(chǎn)品形成了替代的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，影響機(jī)制也與其他投資產(chǎn)品的影響途徑完全相同。本文考慮的是保險(xiǎn)產(chǎn)品的保障功能對(duì)財(cái)富增長(zhǎng)的影響，故不予考慮保險(xiǎn)產(chǎn)品投資功能的影響作用。。所以，與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)相似，人身保險(xiǎn)并非具有穩(wěn)定地促進(jìn)財(cái)富增長(zhǎng)的作用。正是由于人身保險(xiǎn)產(chǎn)品具有投資功能而導(dǎo)致保障性0≤qln≤1，使得促進(jìn)財(cái)富增加的可能性進(jìn)一步下降。因此得出推論1：

推論1：人身保險(xiǎn)產(chǎn)品的投資部分導(dǎo)致保障性功能下降，并使得促進(jìn)財(cái)富增加的可能性進(jìn)一步下降。

(二)保險(xiǎn)是不是經(jīng)濟(jì)的“穩(wěn)定器”

論點(diǎn)三：財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)都是經(jīng)濟(jì)的“穩(wěn)定器”。

所謂穩(wěn)定器，是指購買保險(xiǎn)之后，能夠使財(cái)富總量更加穩(wěn)定地增長(zhǎng)，即財(cái)富增長(zhǎng)的方差VAR(△W)明顯下降。在式(5)和式(8)中，財(cái)產(chǎn)損失的發(fā)生率ln、人身保險(xiǎn)的死亡率dn以及新生的人力資源Bn均是隨機(jī)變量，每年的消費(fèi)支出Cn、投資In、政府支出Gn和凈出口NXn也均為隨機(jī)變量。其他變量則在年初投保時(shí)均已確定為常數(shù)。包括財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)投保率pcn和人身保險(xiǎn)投保率pln均是確定的常數(shù)。而且在人身保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)完成之后，其保障性qln也是一個(gè)常數(shù)。假設(shè)這些隨機(jī)變量均相互獨(dú)立，則可以計(jì)算方差：

未購買保險(xiǎn)時(shí)：

(9)

購買保險(xiǎn)時(shí)：

(10)

將式(9)與式(10)比較，考慮到0≤pcn≤1和0≤pln≤1，很明顯，隨著財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)投保率pcn和人身保險(xiǎn)投保率pln的增加，VAR(△W′)將不斷下降。當(dāng)投保率pcn和pln均等于0時(shí)，相當(dāng)于沒有購買任何保險(xiǎn)，則式(10)回歸為式(9)；當(dāng)投保率pcn和pln均等于1時(shí)，即所有經(jīng)濟(jì)實(shí)體和人力資源全部都購買保險(xiǎn)時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致?lián)p失的不確定性完全被保險(xiǎn)的確定性所彌補(bǔ)，各年財(cái)富的增長(zhǎng)將不會(huì)因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)所導(dǎo)致的損失而發(fā)生波動(dòng)。因此，方差分析過程表明，保險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展和財(cái)富增加的穩(wěn)定器，投保率pcn和pln的增加使得財(cái)富變動(dòng)的方差VAR(△W′)明顯下降。

由以上推論可以判斷，論點(diǎn)三成立。

需要注意的是，人身保險(xiǎn)的投保率pln是基于人身保險(xiǎn)的保險(xiǎn)金額，與投資部分無關(guān)，式(10)中未涉及人身保險(xiǎn)產(chǎn)品的保障性qln，這表明人身保險(xiǎn)的“穩(wěn)定器”功能僅與人身保險(xiǎn)的保障部分有關(guān)。人身保險(xiǎn)的投資部分不具有任何“穩(wěn)定器”功能。因而得出推論2：

推論2：在人身保險(xiǎn)產(chǎn)品中，保障部分具有經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”作用；投資部分不具有經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”作用。

在上述各個(gè)模型的推導(dǎo)過程中，是以“國(guó)家”為單位進(jìn)行分析的，倘若將一個(gè)大“國(guó)家”比作“小家”，比如政府、企業(yè)或者家庭，每年都有收入與支出，也有財(cái)富總值和人力資源總值，還有當(dāng)年度的經(jīng)濟(jì)增加值等等，與國(guó)家完全相似。誠(chéng)然，保險(xiǎn)業(yè)的充分發(fā)展有助于“熨平”生產(chǎn)生活過程中各種風(fēng)險(xiǎn)(尤其是自然災(zāi)害)帶來的收入波動(dòng)，減少居民現(xiàn)有預(yù)防性儲(chǔ)蓄比重，釋放社會(huì)消費(fèi)能力，從而提高經(jīng)濟(jì)體系的穩(wěn)定性(田玲和高俊，2011)[19]。王建偉和李關(guān)政(2008)[18]的研究也證實(shí)，盡管財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)總量不會(huì)產(chǎn)生明顯影響，但是對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行卻能夠起到十分重要的作用。田玲和高俊(2011)[19]的研究結(jié)果也表明，近十年來中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)主要發(fā)揮的是抑制經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的“穩(wěn)定器”作用，而對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“助推器”作用并不明顯。因此，上述結(jié)論對(duì)于政府、企業(yè)或家庭仍然成立，不再詳細(xì)推導(dǎo)，直接得出推論3：

推論3：無論是國(guó)家、政府、企業(yè)還是家庭，保險(xiǎn)都是財(cái)富增長(zhǎng)的“穩(wěn)定器”，而不是“助推器”。

本文的理論模型分析認(rèn)為，保險(xiǎn)不是經(jīng)濟(jì)“助推器”，而只是經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”。保險(xiǎn)不會(huì)讓生活更美好，但是會(huì)讓生活不被改變。

四、實(shí)證分析設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)

理論分析結(jié)論顯示，保險(xiǎn)不是經(jīng)濟(jì)的“助推器”，而僅僅是經(jīng)濟(jì)的“穩(wěn)定器”。這個(gè)結(jié)論還需要實(shí)證檢驗(yàn)的支持。本文認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)“助推器”和經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”功能，都是保險(xiǎn)在發(fā)揮保障功能過程中產(chǎn)生的，因而應(yīng)該選擇衡量保險(xiǎn)保障功能的指標(biāo)來衡量。學(xué)者們常用的保費(fèi)收入指標(biāo)實(shí)際上僅僅測(cè)度了保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模，包括了眾多投資儲(chǔ)蓄成分因而不能準(zhǔn)確展示保險(xiǎn)保障功能。相比之下，賠付支出是保險(xiǎn)業(yè)為自然災(zāi)害或意外事故承擔(dān)賠償與給付的總額，更貼切地展示了保險(xiǎn)保障功能(Browne and Kim, 1993)[8]，因此本文采用賠付支出指標(biāo)衡量。

實(shí)證檢驗(yàn)順序?yàn)椋菏紫龋瑢?duì)本文的變量進(jìn)行單位根和協(xié)整檢驗(yàn)，旨在確保數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性；其次，采用Granger因果分析，檢驗(yàn)保險(xiǎn)是不是經(jīng)濟(jì)的“助推器”，并分別從財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)兩個(gè)方面深入分析；再次，采用Granger因果分析，檢驗(yàn)保險(xiǎn)是不是經(jīng)濟(jì)的“穩(wěn)定器”，也分別從財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)兩個(gè)方面深入分析；最后，采用雙變量Garch模型計(jì)算當(dāng)前保險(xiǎn)業(yè)對(duì)于經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率，相當(dāng)于保險(xiǎn)業(yè)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供的套期保值比率，從而深入解讀保險(xiǎn)對(duì)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)；并假定貢獻(xiàn)率為100%時(shí)，進(jìn)行反向模擬分析。

(一)數(shù)據(jù)來源

樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍是1997—2016年。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》以及中國(guó)保監(jiān)會(huì)網(wǎng)站等相關(guān)網(wǎng)站。其中，以賠付支出(Indemnity)衡量保險(xiǎn)，以GDP(GDP)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，以GDP增長(zhǎng)率(Growth)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定程度，即Growth=(當(dāng)年GDP-上年GDP)/上年GDP。GDP和Indemnity在樣本期的變動(dòng)趨勢(shì)分別如圖1和圖2所示。

對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)不會(huì)改變其原有時(shí)間序列的性質(zhì)，并且能夠消除數(shù)據(jù)中可能存在的異方差，因此對(duì)賠付支出和GDP作對(duì)數(shù)處理，記為L(zhǎng)nIndemnity和LnGDP。變量取對(duì)數(shù)之后的關(guān)系及LnIndemnity和Growth的關(guān)系如圖3和圖4所示。

圖3中，LnIndemnity與LnGDP之間呈現(xiàn)出近似平行的穩(wěn)步提升趨勢(shì)；圖4中，Growth表現(xiàn)出很大的波動(dòng)性，特別是在2000年之后經(jīng)濟(jì)波動(dòng)非常明顯。

(二)數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

為了避免模型出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，采用ADF和PP兩種方法對(duì)主要變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。如果變量是平穩(wěn)的，則可以直接采用Granger 因果檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)“助推器”和“穩(wěn)定器”；如果變量是非平穩(wěn)的，則需要先判斷變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系。因?yàn)橹挥写嬖趨f(xié)整關(guān)系，才可以進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)。主要變量的檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示，其中LnIndemnity-P和LnIndemnity-L分別為取對(duì)數(shù)之后的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠付支出和人身保險(xiǎn)賠付支出。

表1顯示，Growth、LnIndemnity、LnIndemnity-P和LnIndemnity-L的原始序列非平穩(wěn)，但其一階差分序列平穩(wěn)，變量LnGDP的二階差分序列平穩(wěn)。因此，可以選用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，但是還需要確定最佳滯后階數(shù)，采用LR、FPE、AIC、SC 和HQ共5個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)選擇滯后期，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表1主要變量的單位根檢驗(yàn)

注：C、T、L、0分別代表常數(shù)項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)、滯后階數(shù)、既非常數(shù)也非趨勢(shì)項(xiàng)。***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著

表2最佳滯后階數(shù)的選擇

選擇滯后階數(shù)為4，則協(xié)整檢驗(yàn)中的滯后階數(shù)為3。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果見表3。表3顯示，至少存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系，這說明主要變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。

表3變量的協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

(三)實(shí)證設(shè)計(jì)

1.Granger因果檢驗(yàn)

Granger因果分析已經(jīng)是非常成熟的方法。其基本思路是：假設(shè)有兩個(gè)變量為變量1和變量2，如果引入變量2的滯后值之后，變量1的線性回歸方程的殘差平方和顯著小于未引入時(shí)的殘差平方和，則認(rèn)為變量2的存在顯著提高了對(duì)變量1的預(yù)測(cè)精度，變量2能夠Granger地引起變量l的發(fā)生(曹永福，2006)[25]。因此，需要解決的首要問題是確定變量2的滯后階數(shù)。具體步驟為：第一，設(shè)Granger因果檢驗(yàn)的滯后階數(shù)為1，然后觀察F統(tǒng)計(jì)量、p值和AIC值；第二，設(shè)Granger因果檢驗(yàn)的滯后階數(shù)為2，然后觀察F統(tǒng)計(jì)量、p值和AIC值；第三，設(shè)Granger因果檢驗(yàn)的滯后階數(shù)為3，然后觀察F統(tǒng)計(jì)量、p值和AIC值 ……依次加大滯后階數(shù)并列出一個(gè)表格，表格中包括了滯后階數(shù)及其對(duì)應(yīng)的F統(tǒng)計(jì)量、p值和AIC值。然后取AIC值中最小的階數(shù)為最終階數(shù)，根據(jù)最終階數(shù)的Granger因果檢驗(yàn)所對(duì)應(yīng)F統(tǒng)計(jì)量的p值或卡方統(tǒng)計(jì)量的p值，進(jìn)而判斷兩個(gè)變量之間是否存在Granger因果關(guān)系。

2.條件異方差檢驗(yàn)

考察保險(xiǎn)對(duì)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的影響，采用最小二乘法估計(jì)如下方程：

Growtht=αGrowtht-1+μt

(11)

LnIndemnityt=βLnIndemnityt-1+ρt

(12)

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，將各回歸方程的殘差繪制出圖形，從中觀察各變量的波動(dòng)是否具有一定的“集群”現(xiàn)象：即變量的波動(dòng)在某段較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)比較小，而在其他某段時(shí)期內(nèi)卻比較大。如果存在“集群”現(xiàn)象，說明誤差項(xiàng)可能具有條件異方差性(張鴻武，2009)[26]，有必要進(jìn)行深入挖掘。在觀察財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)對(duì)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的不同影響時(shí)，將式(12)中的保險(xiǎn)賠付支出LnIndemnity分別換為財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠付支出LnIndemnity-P和人身保險(xiǎn)賠付支出LnIndemnity-L。

3.“穩(wěn)定器”貢獻(xiàn)率的估計(jì)

雙變量Garch模型需要包括條件均值方程和條件方差方程(祝合良和許貴陽，2012)[27]。在條件均值方程中應(yīng)當(dāng)過濾出觀測(cè)值可以由自身變量和其他變量的滯后值解釋的部分，以防止條件方差方程的顯著性被夸大。條件方差方程中目前應(yīng)用最為廣泛的是BEKK形式。

條件均值方程中，倘若檢驗(yàn)結(jié)果表明變量之間的確存在因果關(guān)系，就可以在條件均值方程中加入自回歸項(xiàng)和其他變量的滯后項(xiàng)作為解釋變量，而自身變量和其他變量的滯后項(xiàng)已在因果檢驗(yàn)中加以考慮，不再重復(fù)考慮。除此之外，保險(xiǎn)賠付支出主要決定于自身前期的發(fā)展?fàn)顩r，與宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的關(guān)系沒有保費(fèi)收入那么明顯，尤其是與其前二期或三期的賠付支出有更加明顯的聯(lián)系[注]造成這種現(xiàn)象的原因在于賠付金額與宏觀經(jīng)濟(jì)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)。只有當(dāng)這些風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)才會(huì)導(dǎo)致賠付。因此，從某些風(fēng)險(xiǎn)開始發(fā)生時(shí)，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)就開始為這類風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行賠付。而這些風(fēng)險(xiǎn)的完全釋放需要一定時(shí)間，進(jìn)而導(dǎo)致在短期內(nèi)賠付支出的前期值對(duì)后期值在一定程度上產(chǎn)生影響。。構(gòu)建保險(xiǎn)賠付支出與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的條件均值方程：

(13)

其中，θt為常數(shù)項(xiàng)，εt為條件殘差項(xiàng)，J與M分別為最大滯后階數(shù),繼續(xù)構(gòu)建條件方差方程。同樣效仿雙變量Garch-BEKK的條件方差方程構(gòu)建如下矩陣：

(14)

該矩陣為條件方差協(xié)方差矩陣，腳標(biāo)1代表保險(xiǎn)賠付支出，腳標(biāo)2代表經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。則H11為保險(xiǎn)賠付支出的條件殘差的方差，H22為經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的條件殘差的方差，H12和H21均為條件殘差的協(xié)方差，且H12=H21。保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的套期保值比率即經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率為：

(15)

在分別分析財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)的“穩(wěn)定器”貢獻(xiàn)率時(shí)，將式(13)中的保險(xiǎn)賠付支出LnIndemnity分別換為財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠付支出LnIndemnity-P和人身保險(xiǎn)賠付支出LnIndemnity-L。

4.“穩(wěn)定器”貢獻(xiàn)率的模擬和預(yù)測(cè)

若假定當(dāng)前保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率為100%，根據(jù)Garch模型進(jìn)行反向思考，則可以預(yù)測(cè)出在假定經(jīng)濟(jì)發(fā)展不變前提下保險(xiǎn)賠付支出的規(guī)模，或預(yù)測(cè)出在保險(xiǎn)賠付支出不變前提下經(jīng)濟(jì)發(fā)展的波動(dòng)。保險(xiǎn)對(duì)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)通過保障職能實(shí)現(xiàn)，因而借助于式(15)，假定保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率為100%，即保險(xiǎn)賠付支出與經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定條件殘差的協(xié)方差H12等于經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定條件殘差的方差H22。據(jù)此可以獲得如下推測(cè)：

假定賠款支出的規(guī)模不變，則預(yù)測(cè)出經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定情況為：

(16)

假定經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定情況不變，則預(yù)測(cè)出保險(xiǎn)賠付支出為：

(17)

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)保險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)“助推器”的實(shí)證分析

基于數(shù)據(jù)的初步檢驗(yàn)結(jié)果，對(duì)LnIndemnity和LnGDP兩個(gè)變量進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)(表4)。

表4保險(xiǎn)賠付與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因果關(guān)系檢驗(yàn)

檢驗(yàn)結(jié)果表明，無論是F統(tǒng)計(jì)量還是卡方統(tǒng)計(jì)量均一致認(rèn)為，LnIndemnity不是LnGDP的Granger原因，這表明保險(xiǎn)發(fā)展不是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原因。反過來，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量證實(shí)LnGDP也不是LnIndemnity的Granger原因，但卡方統(tǒng)計(jì)量則認(rèn)為L(zhǎng)nGDP是LnIndemnity的Granger原因。這兩個(gè)檢驗(yàn)結(jié)論不一致，此時(shí)原則上采用F檢驗(yàn)較好。因?yàn)榭ǚ綑z驗(yàn)是一個(gè)大樣本檢驗(yàn)，而實(shí)證檢驗(yàn)所能夠獲得的樣本容量通常并不大，本文的研究樣本容量也不算大，故以F檢驗(yàn)結(jié)果為準(zhǔn)。因此，從Granger因果分析來看，本文的研究結(jié)論與其他學(xué)者的結(jié)論不完全一致，但至少能夠完全肯定的是，保險(xiǎn)并不是經(jīng)濟(jì)的“助推器”，保險(xiǎn)發(fā)展并不能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。保險(xiǎn)賠付金額較高并不能夠促使經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高。反過來，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也不是促進(jìn)保險(xiǎn)穩(wěn)定的原因。究其原因，可能是本文衡量保險(xiǎn)發(fā)展的變量是“賠付支出”，而不是“保費(fèi)收入”，故研究結(jié)論與其他學(xué)者的結(jié)論不完全一致。

表4中關(guān)于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的檢驗(yàn)結(jié)果表明，無論是F統(tǒng)計(jì)量還是卡方統(tǒng)計(jì)量均證實(shí)，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)不是經(jīng)濟(jì)的“助推器”，即LnIndemnity-P不是LnGDP的Granger原因。但反過來，兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量均證實(shí)，LnGDP是LnIndemnity-P的Granger原因，這與大家普遍所能夠接受的“經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展”的觀點(diǎn)完全一致。因此，本文的實(shí)證結(jié)果有力地支持了理論模型所提出的論點(diǎn)一，即財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)并不是經(jīng)濟(jì)的“助推器”。

表4中關(guān)于人身保險(xiǎn)的檢驗(yàn)結(jié)果表明，無論是F統(tǒng)計(jì)量還是卡方統(tǒng)計(jì)量均證實(shí)，人身保險(xiǎn)不是經(jīng)濟(jì)的“助推器”，即LnIndemnity-L不是LnGDP的Granger原因，再次證明了本文提出的論點(diǎn)二成立。反過來，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量證實(shí)LnGDP不是LnIndemnity-L的Granger原因，雖然卡方統(tǒng)計(jì)量表明因果關(guān)系成立，但本文仍然以F統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果為準(zhǔn)。這與Lee等(2013)[13]的研究不同，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也不能促進(jìn)人身保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展。

(二)保險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的實(shí)證分析

對(duì)LnIndemnity和Growth進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”(表5)。

表5保險(xiǎn)賠付與經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的因果關(guān)系檢驗(yàn)

檢驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量和卡方統(tǒng)計(jì)量分別在10%和1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)。因此，LnIndemnity是Growth的Granger原因，即保險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)的“穩(wěn)定器”。保險(xiǎn)發(fā)展水平越高，則經(jīng)濟(jì)發(fā)展越穩(wěn)定，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率越穩(wěn)定。反過來，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量不能拒絕原假設(shè)，即Growth不是LnIndemnity的原因，但卡方統(tǒng)計(jì)量可以在10%的顯著水平下拒絕原假設(shè)。本文仍然以F統(tǒng)計(jì)量為準(zhǔn)，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定性不是促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展的原因。

關(guān)于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的檢驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量和卡方統(tǒng)計(jì)量分別在10%和1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，表明LnIndemnity-P是Growth的Granger原因，即財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的確是經(jīng)濟(jì)的“穩(wěn)定器”，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)發(fā)展促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定性。本文提出的論點(diǎn)三得到證實(shí)。反過來，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量和卡方統(tǒng)計(jì)量均在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，說明經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)發(fā)展的Granger原因。因此可以得出結(jié)論，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)不僅具有非常突出的經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”作用，而且財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定之間還互為因果。穩(wěn)定發(fā)展的經(jīng)濟(jì)環(huán)境更利于促進(jìn)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的發(fā)展。

關(guān)于人身保險(xiǎn)的檢驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量和卡方統(tǒng)計(jì)量分別在10%和1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，即LnIndemnity-L是Growth的Granger原因，人身保險(xiǎn)的確是經(jīng)濟(jì)的“穩(wěn)定器”，與Wanat等(2016)[21]的研究一致。反過來，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量和卡方統(tǒng)計(jì)量均不能拒絕原假設(shè)，因而Growth不是LnIndemnity-L的Granger原因,說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定性并不能夠促進(jìn)人身保險(xiǎn)的發(fā)展。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的三個(gè)論點(diǎn)均成立。

(三)保險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率分析

當(dāng)前保險(xiǎn)市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定作用究竟有多大？采用雙變量Garch模型分析保險(xiǎn)所發(fā)揮的“穩(wěn)定器”作用。首先進(jìn)行條件異方差檢驗(yàn)，其次根據(jù)式(11)和式(12)進(jìn)行自回歸分析，自回歸的殘差圖如圖5所示。其中，橫軸是年份，縱軸是回歸方程的殘差?？梢园l(fā)現(xiàn)，圖5中具有較為明顯的波動(dòng)“集群”現(xiàn)象，特別是人身保險(xiǎn)賠付支出。

根據(jù)式(15)中的貢獻(xiàn)率，基于本文的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，得到我國(guó)保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展“穩(wěn)定器”的作用。進(jìn)而分別對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)算(表6)。

表6保險(xiǎn)作為經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率

表6的數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前保險(xiǎn)市場(chǎng)在發(fā)揮經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”時(shí)的貢獻(xiàn)率為15.94%，或者說經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過保險(xiǎn)實(shí)現(xiàn)的套期保值比率為15.94%。這說明我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展程度還比較低，所發(fā)揮的國(guó)民經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”作用還不夠明顯，保險(xiǎn)業(yè)還需要大力發(fā)展。分別從財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)的貢獻(xiàn)率來看，相比較而言，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)作為經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率明顯高于人身保險(xiǎn)，這個(gè)結(jié)論與前文的分析結(jié)論一致，表明由于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)更具保障功能，而人身保險(xiǎn)兼具投資功能，因此財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)所發(fā)揮的經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”作用明顯高于人身保險(xiǎn)。從經(jīng)營(yíng)規(guī)模來看，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的規(guī)模遠(yuǎn)小于人身保險(xiǎn)，但財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的“穩(wěn)定器”貢獻(xiàn)卻明顯大于人身保險(xiǎn)，這表明我國(guó)當(dāng)前的人身保險(xiǎn)產(chǎn)品整體上偏投資，保障功能不夠強(qiáng)，因此對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率低下。

(四)充分發(fā)揮“穩(wěn)定器”的模擬分析

當(dāng)前保險(xiǎn)市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率不大。那么，如果經(jīng)濟(jì)波動(dòng)通過保險(xiǎn)能夠達(dá)到100%的套期保值，此時(shí)的保險(xiǎn)發(fā)展規(guī)?；蚪?jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定性又如何呢？

基于式(15)的計(jì)算結(jié)果，假定保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的貢獻(xiàn)率為100%，采用式(16)，假定保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展水平不變時(shí)，則能夠倒推得到經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的Growth。同理，將財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)分別進(jìn)行倒推計(jì)算，則能夠得到假定財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)和人身保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展水平不變時(shí)的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定Growth。將此模擬值與各樣本年實(shí)際的Growth進(jìn)行對(duì)比(圖6)[注]由于在倒推過程中需要用到滯后三期的數(shù)據(jù)，因此推算出來的模擬值只能始于2000年，下文同。。

由圖6可知，假定保險(xiǎn)賠付支出的貢獻(xiàn)率為100%，同時(shí)假定保險(xiǎn)賠付支出規(guī)模保持當(dāng)前水平，模擬的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定Growth明顯低于實(shí)際值，并且各年的波動(dòng)性明顯增加。同理，分別假定財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠付支出和人身保險(xiǎn)賠付支出的貢獻(xiàn)率為100%，并且兩者的賠付支出仍然保持原有規(guī)模，則模擬得到的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定Growth均明顯低于實(shí)際值。而且由于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的貢獻(xiàn)率明顯高于人身保險(xiǎn)，故假定財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)貢獻(xiàn)率為100%時(shí)的模擬值明顯大于假定人身保險(xiǎn)貢獻(xiàn)率為100%時(shí)的模擬值，而且波動(dòng)相對(duì)也較小。預(yù)測(cè)實(shí)際上表示，以當(dāng)前的保險(xiǎn)發(fā)展規(guī)模為經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定性提供100%的套期保值時(shí)，能夠承受多強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。同理，仍假定保險(xiǎn)、財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)的貢獻(xiàn)率分別為100%，并假定經(jīng)濟(jì)發(fā)展的波動(dòng)性Growth保持當(dāng)前趨勢(shì)不變，則基于式(17)可以模擬出所需要的保險(xiǎn)賠付支出、財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠付支出和人身保險(xiǎn)賠付支出。圖7比較分析了模擬值與實(shí)際值[注]計(jì)算中采用的是取對(duì)數(shù)后的賠付支出，故此處圖形中展示的也是對(duì)數(shù)化處理之后的數(shù)值。。

由圖7可知，假定保險(xiǎn)賠付支出的貢獻(xiàn)率為100%時(shí)，并假定經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性保持當(dāng)前水平，則所需要的保險(xiǎn)賠付支出明顯大于實(shí)際賠付支出。以2016年為例，2016年的保險(xiǎn)實(shí)際賠付支出為10513億元，倘若保險(xiǎn)能夠提供100%的貢獻(xiàn)率，則保險(xiǎn)賠付支出至少應(yīng)該為12415億元。這顯示出我國(guó)的保險(xiǎn)發(fā)展水平非常不足。同樣地，對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)分別進(jìn)行模擬，可以看到各自賠付支出的缺口。當(dāng)然，由于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的保障力度明顯大于人身保險(xiǎn)，故財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的賠付支出缺口明顯小于人身保險(xiǎn)。這充分說明我國(guó)當(dāng)前保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展水平還遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，無法提供與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相匹配的保障力度，還有較大的經(jīng)濟(jì)體量未能得到保險(xiǎn)。倘若需要為所有經(jīng)濟(jì)體量都提供保險(xiǎn)，則保險(xiǎn)賠付支出還有較大提升空間。

六、結(jié)論及建議

基于“保險(xiǎn)姓?！币暯牵跇?gòu)建保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定之間關(guān)系的理論模型基礎(chǔ)上，得到保險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“穩(wěn)定器”而非“助推器”的結(jié)論，并基于1997—2016年的宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，實(shí)證結(jié)果表明，無論是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)還是人身保險(xiǎn)，都不是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“助推器”，但二者均是抑制經(jīng)濟(jì)大幅波動(dòng)的“穩(wěn)定器”。反過來分析，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定對(duì)保險(xiǎn)發(fā)展都沒有明顯的促進(jìn)作用，只是經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的發(fā)展。借助Garch模型進(jìn)行套期保值比率的計(jì)算結(jié)果表明，相比于人身保險(xiǎn)，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的套期保值效果更加突出，“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率更大。這與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品的保障功能密切相關(guān)，也有力地印證了“保險(xiǎn)姓保”的實(shí)質(zhì)。同時(shí)，基于貢獻(xiàn)率的模擬計(jì)算表明，我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，尚且無法為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供全面的“保駕護(hù)航”功能。

基于理論模型和實(shí)證分析結(jié)果，本文認(rèn)為：

第一，準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)保險(xiǎn)的保障功能，不要盲目擴(kuò)充保險(xiǎn)的功能。本質(zhì)上，保險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“穩(wěn)定器”，而不是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“助推器”，保險(xiǎn)發(fā)展不能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，只能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)更加穩(wěn)定。

第二，準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)保險(xiǎn)的貢獻(xiàn)，明確保險(xiǎn)缺口。當(dāng)下保險(xiǎn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)還十分有限，我國(guó)保險(xiǎn)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不匹配，大力發(fā)展保險(xiǎn)勢(shì)在必行。

第三，反思當(dāng)下的人身保險(xiǎn)產(chǎn)品，調(diào)整人身保險(xiǎn)產(chǎn)品的定位。人身保險(xiǎn)規(guī)模雖然遠(yuǎn)大于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)規(guī)模，但是由于重投資輕保障的特征以至于對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展“穩(wěn)定器”的貢獻(xiàn)率極低，應(yīng)引起足夠重視和警惕?！氨ｋU(xiǎn)姓?！辈攀潜ＷC經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)定器”穩(wěn)定發(fā)揮功能的重要前提。