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    商業(yè)保險(xiǎn)與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的空間效應(yīng)研究
    ——基于空間面板的實(shí)證檢驗(yàn)

    2020-05-08 08:41:24陳璐璐南開大學(xué)金融學(xué)院
    上海保險(xiǎn) 2020年4期
    關(guān)鍵詞:保險(xiǎn)業(yè)面板城鎮(zhèn)化

    陳璐璐 南開大學(xué)金融學(xué)院

    孔蘊(yùn)文 天津市匯馳銘鑫企業(yè)管理咨詢有限公司

    劉昭君 南開大學(xué)金融學(xué)院

    一、前言

    在2012年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出“走集約、智能、綠色、低碳的新型城鎮(zhèn)化道路”之后,新型城鎮(zhèn)化(以下簡(jiǎn)稱“城鎮(zhèn)化”)就逐漸成為新時(shí)期國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略和各級(jí)政府的工作重點(diǎn)。黨的十八屆三中全會(huì)提出了要走中國(guó)特色新型城鎮(zhèn)化道路,堅(jiān)持“以人為本”的城鎮(zhèn)化,促進(jìn)不同規(guī)模的城市及城鎮(zhèn)協(xié)調(diào)發(fā)展。黨的十九大報(bào)告指出應(yīng)推動(dòng)新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化同步發(fā)展和“全面提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量”的戰(zhàn)略目標(biāo)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,截至2019年末,我國(guó)城鎮(zhèn)常住人口達(dá)到84843萬(wàn)人,比2018年末增加1706萬(wàn)人;城鎮(zhèn)人口比重為60.60%,比2018年末提高1.02%。

    在新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中,獲得長(zhǎng)期穩(wěn)定的資金支持至關(guān)重要。作為現(xiàn)代金融業(yè)重要組成部分的保險(xiǎn)業(yè)具有資金融通的派生職能,相較于金融業(yè)的其他分支,保險(xiǎn)業(yè)資金具有期限長(zhǎng)、穩(wěn)定性強(qiáng)等特點(diǎn),與全面建設(shè)新型城鎮(zhèn)化所需資金的性質(zhì)相契合。此外,作為風(fēng)險(xiǎn)管理的有效手段之一,財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)能夠提高全社會(huì)防災(zāi)減損技術(shù)水平,輔助社會(huì)管理;人身保險(xiǎn)機(jī)制能夠在一定程度上緩解新型城鎮(zhèn)化帶來(lái)的社會(huì)保障壓力,是社會(huì)保障體系的重要組成部分。十九大報(bào)告指出,要推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展從而壯大我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力,今后幾年將是我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的關(guān)鍵時(shí)期,而這一時(shí)期也是我國(guó)由保險(xiǎn)大國(guó)向保險(xiǎn)強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)的重要階段。保險(xiǎn)行業(yè)要進(jìn)一步助力深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,努力提高對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的保障能力和對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持能力,立足于推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,提升服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。因此保險(xiǎn)業(yè)如何服務(wù)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和新型城鎮(zhèn)化發(fā)展就成為重要議題,亟待深入研究。

    二、文獻(xiàn)綜述

    國(guó)際文獻(xiàn)關(guān)于保險(xiǎn)業(yè)推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展的研究,較多從保險(xiǎn)公司可以為城市建設(shè)提供資金,進(jìn)而加快城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程的角度進(jìn)行研究。Fainstein(2001)指出傳統(tǒng)的城市投資主體包括保險(xiǎn)公司、銀行及房地產(chǎn)公司等機(jī)構(gòu)投資者。Alm(2013)提出為城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供資金支持的市政發(fā)展基金最初的資金來(lái)源主要包括中央政府、國(guó)際捐助者、銀行、保險(xiǎn)公司及養(yǎng)老基金等。Singh&Wang&Mendoza(2015)指出改善城市貧民的電力供應(yīng)情況需要資金支持,可通過股權(quán)、貸款、保險(xiǎn)、捐贈(zèng)、補(bǔ)貼及擔(dān)保等渠道獲取資金。

    國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于這一議題的研究較多從定性的角度進(jìn)行闡述,研究認(rèn)為,保險(xiǎn)業(yè)可以通過加大對(duì)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的投資力度、完善城鄉(xiāng)社保體系、輔助社會(huì)管理等途徑,為新型城鎮(zhèn)化的可持續(xù)發(fā)展保駕護(hù)航(徐志峰和溫劍波,2013;黃穎,2015;郭丹丹和李政,2016)。隨著研究的深入,部分學(xué)者開始采用實(shí)證研究的方法檢驗(yàn)保險(xiǎn)業(yè)對(duì)新型城鎮(zhèn)化的推動(dòng)作用。周宗安等(2015)基于山東省地級(jí)市的相關(guān)數(shù)據(jù),采用固定效應(yīng)變截距模型,研究發(fā)現(xiàn),在各類金融支持中,保險(xiǎn)對(duì)新型城鎮(zhèn)化水平的正向作用最大。吳昊和楊濟(jì)時(shí)(2015)基于全國(guó)層面及35個(gè)大中城市的相關(guān)數(shù)據(jù),采用最小二乘法回歸發(fā)現(xiàn),保險(xiǎn)行業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化水平及質(zhì)量均具有顯著的正向作用;許閑等(2016)基于2001—2013年中國(guó)35個(gè)大中城市的相關(guān)數(shù)據(jù),選用三階段最小二乘法回歸發(fā)現(xiàn),保險(xiǎn)業(yè)對(duì)人口、產(chǎn)業(yè)及空間城鎮(zhèn)化發(fā)展均具有顯著的正向作用,其中壽險(xiǎn)業(yè)對(duì)人口、產(chǎn)業(yè)及空間城鎮(zhèn)化發(fā)展的正向作用更大。匯總國(guó)內(nèi)學(xué)者以往的實(shí)證研究,我們發(fā)現(xiàn),研究均未考慮保險(xiǎn)業(yè)及城鎮(zhèn)化發(fā)展的空間效應(yīng),未把空間計(jì)量方法引入實(shí)證研究。

    我國(guó)空間地域遼闊,保險(xiǎn)業(yè)和城鎮(zhèn)化地區(qū)發(fā)展不平衡問題突出,在單獨(dú)研究保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展或新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的文獻(xiàn)中已經(jīng)有越來(lái)越多的學(xué)者運(yùn)用空間計(jì)量模型。何曉夏和安超帆(2018)選取1999—2016年我國(guó)省域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),采用空間計(jì)量方法研究發(fā)現(xiàn),我國(guó)省域保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在空間依賴性及空間溢出效應(yīng)。黃琦等(2017)基于2007—2014年中國(guó)31個(gè)省份面板數(shù)據(jù),分析證明我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)及農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度均存在顯著的空間依賴性。范兆媛和周少甫(2017)基于2004—2014年的30個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),城鎮(zhèn)化的質(zhì)量水平在空間上存在依賴性。王翔(2017)基于2005—2015年31個(gè)省份的空間面板數(shù)據(jù),采用空間計(jì)量模型研究發(fā)現(xiàn),新型城鎮(zhèn)化水平存在顯著的空間依賴性。上述學(xué)者的研究表明,保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展和城鎮(zhèn)化推進(jìn)均可能存在空間依賴性,若忽略這種地理特征產(chǎn)生的影響,會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生偏差。

    因此,本文基于2006—2016年中國(guó)大陸省級(jí)行政區(qū)域的面板數(shù)據(jù),檢驗(yàn)保險(xiǎn)業(yè)對(duì)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的推動(dòng)作用。我們嘗試在三個(gè)方面推進(jìn)現(xiàn)有研究:第一,采用熵值法,從人口、設(shè)施、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、生活、城鄉(xiāng)一體化等六個(gè)方面構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,避免單一指標(biāo)評(píng)價(jià)可能產(chǎn)生的片面性;第二,在考慮空間自相關(guān)性的基礎(chǔ)上,采用空間面板計(jì)量模型,使研究結(jié)果更加科學(xué)準(zhǔn)確;第三,從險(xiǎn)種結(jié)構(gòu)角度,進(jìn)一步檢驗(yàn)具有不同業(yè)務(wù)特征的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)對(duì)于新型城鎮(zhèn)化影響的差異性,為今后精準(zhǔn)的政策發(fā)力點(diǎn)指明方向。

    三、數(shù)據(jù)、變量和方法

    (一)數(shù)據(jù)

    本文采用2006—2016年中國(guó)大陸30個(gè)省、直轄市及自治區(qū)(因西藏缺失部分指標(biāo)數(shù)據(jù),已剔除)的宏觀數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

    (二)變量選取

    對(duì)于構(gòu)建衡量新型城鎮(zhèn)化的指標(biāo)體系,學(xué)者們的處理方法不同。有的學(xué)者使用單一指標(biāo)(吳昊和楊濟(jì)時(shí),2015;謝金樓,2017),有的學(xué)者采用多變量的綜合指標(biāo)法(金發(fā)奇和文茜,2016;方齊云和許文靜,2017)??紤]到單一指標(biāo)法不能全面反映新型城鎮(zhèn)化的內(nèi)涵及特點(diǎn),本文基于新型城鎮(zhèn)化的內(nèi)涵,構(gòu)建了六個(gè)準(zhǔn)則層,選擇了17個(gè)核心變量(見表1),從人口、設(shè)施、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、生活、城鄉(xiāng)一體方面構(gòu)建了衡量新型城鎮(zhèn)化水平指標(biāo)體系。以六個(gè)方面的指標(biāo)體系為基礎(chǔ),本文采取客觀賦權(quán)法中的熵值法計(jì)算了各個(gè)變量在整個(gè)體系中所占權(quán)重及綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。該方法在一定程度上可以避免主觀賦權(quán)法確定權(quán)重時(shí)產(chǎn)生的偏差和眾多指標(biāo)的信息重疊。

    本文的核心解釋變量是保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展水平。一般來(lái)說,衡量保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展的指標(biāo)包括保費(fèi)收入、保險(xiǎn)深度和保險(xiǎn)密度。本文借鑒許閑等(2016)的研究,選擇保險(xiǎn)密度作為衡量保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展的指標(biāo)。之所以沒有選擇采用保費(fèi)收入和保險(xiǎn)深度主要考慮兩點(diǎn):第一是保費(fèi)收入指標(biāo)受地區(qū)人口數(shù)量和物價(jià)水平的影響較大;第二是由于本文構(gòu)建的新型城鎮(zhèn)化指標(biāo)體系中已將GDP水平考慮在內(nèi),為避免GDP這一變量導(dǎo)致的線性相關(guān)性的影響,本文選擇保險(xiǎn)密度為衡量保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展指標(biāo)。

    ?表1 新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指標(biāo)體系的構(gòu)建

    為了控制其他因素對(duì)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的影響,本文在借鑒范兆媛和周少甫(2017)、金發(fā)奇和文茜(2016)、姜松和黃慶華(2016)等研究的基礎(chǔ)上,選擇了政府干預(yù)程度、對(duì)外貿(mào)易水平和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整作為控制變量。我們認(rèn)為,政府支出作為生產(chǎn)總值的一部分,適當(dāng)增加有助于拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),但干預(yù)越多,越不利于提高經(jīng)濟(jì)效率;對(duì)外貿(mào)易發(fā)展能夠創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì),帶動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展,有助于提升新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平;此外,農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化能夠加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的速度,進(jìn)而推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程。

    (三)構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化水平的評(píng)價(jià)指數(shù)

    根據(jù)熵值法我們計(jì)算出2006—2016年中國(guó)大陸省際新型城鎮(zhèn)化綜合評(píng)價(jià)指數(shù),30個(gè)省級(jí)行政區(qū)域中新型城鎮(zhèn)化水平存在較大的差異,排名前五位的省份全部集中在東部,從高到低依次為京、蘇、滬、浙、津,而排名后五位的省份基本集中在西部,從高到低依次為寧、桂、滇、隴、黔。由此可以看出,新型城鎮(zhèn)化存在地區(qū)差異,絕大多數(shù)省級(jí)行政區(qū)域處于中等水平,發(fā)展水平較高和較低的區(qū)域分別集中在東部和西部地區(qū)。

    (四)空間計(jì)量方法及模型設(shè)定

    1.空間計(jì)量方法

    空間計(jì)量方法是在分析中納入地理位置的影響,通過建立空間權(quán)重矩陣來(lái)反映空間依賴程度。空間權(quán)重矩陣有基于地理距離和基于相鄰關(guān)系兩種形式。相比較而言,基于地理距離的空間權(quán)重矩陣能夠更為精確地衡量各空間單元的地理位置關(guān)系,而且符合“距離越近,空間關(guān)聯(lián)程度越大”的常識(shí)。因此,本文主模型采用基于地理距離的空間權(quán)重矩陣,把基于相鄰關(guān)系的空間權(quán)重矩陣作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。生成矩陣的過程一般先根據(jù)經(jīng)緯度計(jì)算兩個(gè)空間單元i、j的歐式距離dij,再忽略掉大于門檻距離d的兩個(gè)空間單元之間的相互作用,最后確定矩陣元素{wij}的函數(shù)形式如下所示:

    我們選擇莫蘭指數(shù)(Moran's I)來(lái)測(cè)度研究對(duì)象的空間相關(guān)性,其取值范圍為[-1,1]。Moran's I<0意味著空間負(fù)相關(guān),相近的數(shù)值在空間上具有分散趨勢(shì);Moran's I=0意味著沒有空間相關(guān)性;Moran's I>0意味著空間正相關(guān),相近的數(shù)值在空間上具有聚集趨勢(shì),而且空間正相關(guān)的強(qiáng)度與Moran's I成正比,Moran's I愈大,聚集現(xiàn)象越明顯。在全域性指標(biāo)的基礎(chǔ)上,我們進(jìn)一步對(duì)局域Moran's I進(jìn)行了檢驗(yàn)。

    2.模型設(shè)定

    由于面板數(shù)據(jù)兼具橫截面和時(shí)間兩個(gè)維度,可以解決由于不可觀察的個(gè)體異質(zhì)性導(dǎo)致的遺漏變量問題,并且提供了大量的個(gè)體的動(dòng)態(tài)行為信息,可以顯著提高估計(jì)的精確度,本文面板固定效應(yīng)模型如下所示:

    其中,lnUrbanit為對(duì)數(shù)化后的新型城鎮(zhèn)化水平評(píng)價(jià)指數(shù),lnXit為對(duì)數(shù)化后的核心自變量及控制變量,β為對(duì)數(shù)化后自變量的系數(shù),C為常數(shù)項(xiàng),ui代表個(gè)體效應(yīng),τt代表時(shí)間效應(yīng),vit為誤差項(xiàng)。

    空間面板模型的一般形式如下所示:

    其中,W為空間權(quán)重矩陣,WlnUrbant為對(duì)數(shù)化后因變量的空間滯后項(xiàng),WlnXt為對(duì)數(shù)化后自變量的空間滯后項(xiàng),Wvt為誤差項(xiàng)的空間滯后項(xiàng)。ρ、α、λ分別反映了附近區(qū)域的因變量、自變量、誤差項(xiàng)對(duì)本區(qū)域因變量的影響。當(dāng)λ=0時(shí),一般形式的空間面板模型變?yōu)榭臻g杜賓模型(SDM);當(dāng)α=0和λ=0時(shí),模型變?yōu)榭臻g自回歸模型(SAR);當(dāng)ρ=0和α=0時(shí),模型變?yōu)榭臻g誤差模型(SEM)。

    由于上述三類模型考慮的空間效應(yīng)有所不同,本文進(jìn)行了Wald檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)以及LM檢驗(yàn),并根據(jù)相關(guān)原則確定了最佳的空間面板模型。

    四、實(shí)證分析結(jié)果

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

    表2呈現(xiàn)的是模型中變量的描述性統(tǒng)計(jì)??梢钥闯觯滦统擎?zhèn)化水平平均值為0.4174,最大值達(dá)到0.8155,最小值僅為0.1181;保險(xiǎn)密度平均值為1037.816元/人,最大值達(dá)到6681.995元/人,最小值僅為124.41元/人。對(duì)比不同的保險(xiǎn)業(yè)務(wù),人身保險(xiǎn)密度平均值為財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)密度平均值的兩倍,與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)密度相比,人身保險(xiǎn)密度的差異性稍大一些。因此,為控制異方差對(duì)模型結(jié)果的影響,本文將上述變量全部對(duì)數(shù)化后再引入模型中進(jìn)行回歸分析。

    (二)空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

    我們分別對(duì)被解釋變量及核心解釋變量取對(duì)數(shù)后,基于地理距離空間權(quán)重矩陣計(jì)算得到莫蘭指數(shù)。莫蘭指數(shù)值在各年均顯著為正,這說明2006—2016年中國(guó)大陸省際新型城鎮(zhèn)化水平與整體保險(xiǎn)業(yè)及財(cái)險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展水平均存在顯著的空間正相關(guān)性,具有明顯的空間集中趨勢(shì)。為進(jìn)一步證實(shí)因變量及核心自變量的確存在顯著的空間相關(guān)性,我們又進(jìn)行了局域莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn),中國(guó)大多數(shù)省級(jí)行政區(qū)域新型城鎮(zhèn)化水平的莫蘭指數(shù)值位于第一和第三象限,這表明模型中被解釋變量的高值與高值、低值與低值聚集在一起,與全域莫蘭指數(shù)值的檢驗(yàn)結(jié)果一致,因此進(jìn)一步證實(shí)了新型城鎮(zhèn)化水平的確具有空間正相關(guān)性。如果忽略空間效應(yīng),而進(jìn)行直接估計(jì)會(huì)導(dǎo)致模型結(jié)果出現(xiàn)偏誤。因此,我們認(rèn)為,建立空間面板模型來(lái)研究整體保險(xiǎn)業(yè)以及財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響是十分必要的。

    (三)模型結(jié)果分析

    表3呈現(xiàn)的是基于距離矩陣的空間面板模型結(jié)果。首先,在被解釋變量為新型城鎮(zhèn)化及人口、設(shè)施、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和生活城鎮(zhèn)化的模型中空間效應(yīng)系數(shù)(表中第五和第六行的lambda和rho)均顯著為正,這說明中國(guó)大陸省際新型城鎮(zhèn)化及其人口、設(shè)施、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和生活城鎮(zhèn)化等5個(gè)分指標(biāo)與整體保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展存在顯著的空間趨同效應(yīng),附近區(qū)域的因變量/自變量/誤差項(xiàng)對(duì)本區(qū)域新型城鎮(zhèn)化及其人口、設(shè)施、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和生活城鎮(zhèn)化等5個(gè)分指標(biāo)的發(fā)展具有促進(jìn)作用。其次,在1%的水平下,當(dāng)被解釋變量為新型城鎮(zhèn)化及人口、設(shè)施、環(huán)境和生活城鎮(zhèn)化時(shí),核心解釋變量的系數(shù)均顯著為正,即整體保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)新型城鎮(zhèn)化及人口、設(shè)施、環(huán)境和生活城鎮(zhèn)化的發(fā)展均具有顯著的正向促進(jìn)作用。我們的研究結(jié)果與丁杰(2015)、吳昊和楊濟(jì)時(shí)(2015)、許閑等(2016)等學(xué)者的研究結(jié)論是一致的。與面板固定效應(yīng)模型相比,考慮地理距離因素及空間效應(yīng)后,整體保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的正向促進(jìn)作用變大,這說明不考慮空間效應(yīng)及地理距離會(huì)低估正向作用。具體來(lái)說,整體保險(xiǎn)發(fā)展水平提高1%,新型城鎮(zhèn)化水平提高0.185%,人口城鎮(zhèn)化水平提高0.154%,設(shè)施城鎮(zhèn)化水平提高0.248%,環(huán)境城鎮(zhèn)化水平提高0.473%,生活城鎮(zhèn)化水平提高0.487%。

    (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為了檢驗(yàn)整體保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)新型城鎮(zhèn)化綜合指標(biāo)及6個(gè)分指標(biāo)的正向促進(jìn)作用的穩(wěn)健性,我們先基于0~1相鄰空間權(quán)重矩陣計(jì)算莫蘭指數(shù)來(lái)測(cè)度因變量及核心自變量的空間相關(guān)性,隨后建立空間面板模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。我們首先計(jì)算基于相鄰矩陣上述變量對(duì)數(shù)值的莫蘭指數(shù)及檢驗(yàn)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)被解釋變量及核心解釋變量的莫蘭指數(shù)值在各年均顯著為正,而且稍大于基于距離矩陣各變量的莫蘭指數(shù)值,這說明地理距離使得上述變量的空間正相關(guān)性變小,因此說明可以基于相鄰矩陣建立空間面板模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    表4呈現(xiàn)的是基于相鄰矩陣建立的空間面板模型結(jié)果。數(shù)據(jù)結(jié)果顯示,當(dāng)被解釋變量為新型城鎮(zhèn)化及人口、設(shè)施、環(huán)境和生活城鎮(zhèn)化時(shí),核心解釋變量的系數(shù)均顯著為正,即整體保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)新型城鎮(zhèn)化及人口、設(shè)施、環(huán)境和生活城鎮(zhèn)化的發(fā)展均具有顯著的正向促進(jìn)作用。對(duì)比表3和表4基于不同矩陣的空間面板模型結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)空間效應(yīng)及空間面板模型結(jié)果均具有穩(wěn)健性。相比于相鄰矩陣,在考慮地理距離這一因素時(shí),整體保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)新型城鎮(zhèn)化及其人口、環(huán)境和生活城鎮(zhèn)化等3個(gè)分指標(biāo)的發(fā)展具有的正向促進(jìn)作用更大,而對(duì)設(shè)施城鎮(zhèn)化的發(fā)展具有的正向促進(jìn)作用稍小。

    (五)進(jìn)一步分析

    考慮到財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人身保險(xiǎn)業(yè)務(wù)特點(diǎn)存在較大差異,我們進(jìn)一步分析不同業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)對(duì)新型城鎮(zhèn)化的推動(dòng)作用。表5中Panel A部分核心解釋變量為財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)密度,除被解釋變量為城鄉(xiāng)一體化水平以外,回歸系數(shù)在1%的顯著性水平下均為正值,這表明財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)新型城鎮(zhèn)化及人口、設(shè)施、環(huán)境和生活城鎮(zhèn)化等4個(gè)分指標(biāo)的發(fā)展均具有顯著的正向促進(jìn)作用。其中財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)發(fā)展水平提高1%,新型城鎮(zhèn)化水平提高0.165%,人口城鎮(zhèn)化水平提高0.163%,設(shè)施城鎮(zhèn)化水平提高0.317%,,環(huán)境城鎮(zhèn)化水平提高0.520%,生活城鎮(zhèn)化水平提高0.483%。Panel B部分核心解釋變量為人身保險(xiǎn)密度,其中人身保險(xiǎn)發(fā)展水平提高1%,新型城鎮(zhèn)化水平提高0.140%,人口城鎮(zhèn)化水平提高0.098%,環(huán)境城鎮(zhèn)化水平提高0.194%,生活城鎮(zhèn)化水平提高0.304%。

    與人身保險(xiǎn)相比,財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)對(duì)新型城鎮(zhèn)化、人口城鎮(zhèn)化、設(shè)施城鎮(zhèn)化、環(huán)境城鎮(zhèn)化和生活城鎮(zhèn)化的發(fā)展的正向作用更大。我們分析可能的原因在于,財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)主要是通過責(zé)任保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、巨災(zāi)保險(xiǎn)等險(xiǎn)種來(lái)參與社會(huì)管理和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè),運(yùn)用市場(chǎng)化機(jī)制解決城鎮(zhèn)化面臨的風(fēng)險(xiǎn)和問題,有助于推進(jìn)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化進(jìn)程,促進(jìn)城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)社會(huì)良性發(fā)展。而人身保險(xiǎn)業(yè)主要是通過壽險(xiǎn)資金投資于大中城市的基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施的建設(shè),以及人身保險(xiǎn)中養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)和長(zhǎng)期護(hù)理保險(xiǎn)可以緩解政府所面臨的社會(huì)保障壓力,從而推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程。

    ?表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    ?表3 基于距離矩陣的空間面板模型結(jié)果

    ?表5 基于距離矩陣的分險(xiǎn)種空間面板模型結(jié)果

    五、結(jié)論及政策建議

    本文基于2006—2016年中國(guó)大陸30個(gè)省、直轄市及自治區(qū)的面板數(shù)據(jù),使用熵值法構(gòu)建了綜合評(píng)價(jià)新型城鎮(zhèn)化水平的指標(biāo)體系,采用空間面板模型檢驗(yàn)商業(yè)保險(xiǎn)對(duì)于新型城鎮(zhèn)化的推動(dòng)作用。研究發(fā)現(xiàn):第一,中國(guó)大陸省際新型城鎮(zhèn)化水平存在較大差異,城鎮(zhèn)化水平較高和較低的省級(jí)行政區(qū)域分別集中在東部和西部;第二,中國(guó)大陸省際新型城鎮(zhèn)化發(fā)展和保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展均具有顯著的空間正相關(guān)性及協(xié)同效應(yīng),即發(fā)展水平較高的省級(jí)行政區(qū)域集中在一起,水平較低的省級(jí)行政區(qū)域集中在一起;第三,中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)對(duì)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展存在顯著的正向促進(jìn)作用,如果不考慮地理距離因素及空間效應(yīng)會(huì)低估這一作用;第四,與人身保險(xiǎn)相比,財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)對(duì)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的正向作用更大。

    基于上述結(jié)論,我們認(rèn)為,加快新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程,應(yīng)充分發(fā)揮保險(xiǎn)業(yè)對(duì)新型城鎮(zhèn)化的正向促進(jìn)作用,建立并完善各區(qū)域保險(xiǎn)業(yè)互幫互助機(jī)制,增加資源在各區(qū)域之間的流動(dòng)性。具體措施包括:第一,保險(xiǎn)業(yè)及政府相關(guān)部門應(yīng)充分發(fā)揮保險(xiǎn)資金對(duì)推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化的支持作用,完善另類投資風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制及相關(guān)法律制度,優(yōu)化其投資方式,提高其投資效率,通過參與PPP模式等另類投資方式,為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等提供資金支持,服務(wù)于新型城鎮(zhèn)化建設(shè);第二,找準(zhǔn)定位,進(jìn)一步發(fā)揮商業(yè)保險(xiǎn)在高質(zhì)量社會(huì)保障體系建設(shè)中的作用;發(fā)揮人才和技術(shù)優(yōu)勢(shì),探索服務(wù)醫(yī)療體制改革的新路徑,滿足人民群眾多層次養(yǎng)老儲(chǔ)備需求,彌補(bǔ)個(gè)人和家庭的養(yǎng)老保障缺口;第三,充分發(fā)揮保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)管理職能,在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)領(lǐng)域,不斷完善農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制和城市安全保障體系,提高農(nóng)業(yè)和城市的防災(zāi)減損技術(shù)水平,針對(duì)不同區(qū)域城市安全所面臨的眾多潛在風(fēng)險(xiǎn),深入開發(fā)各類保險(xiǎn)產(chǎn)品,充分施展財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)彌補(bǔ)損失和風(fēng)險(xiǎn)管理的效力,為新型城鎮(zhèn)化良性可持續(xù)發(fā)展提供相應(yīng)的保障。

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