国际比较视角下我国财险市场增长趋势研究资料

国际比较视角下我国财险市场增长趋势研究（上）

2016-01-06

财产保险在经济建设、科技进步、民生安定等方面发挥着稳定器的功能。改革开放以来，中国财产保险市场迅速扩张，保费收入从1980年的3.1亿元迅速增长到2014年的7203亿元，增幅超过2300倍，在全球位列第五。财产保险公司的数量也由1980年的一家独大发展到2014年的65家，市场竞争日趋激烈，险种日益丰富，保险服务质量也在不断提高。但纵观中国财险市场30余年的发展，每年保费增长率波动性很大，这在一定程度上会动摇人们对市场发展前景的信心，不利于财险功能的充分发挥和财险市场的健康发展。因此，客观预测并正确认识中国财险市场的增长趋势十分重要，这将为保险监管机构规划财险市场发展方向提供理论依据，为财险公司制定公司发展战略提供参考，从而促进市场稳步有序发展。目前国内对财险市场增长的影响因素以及具体增长趋势的实证研究非常少，本文将根据财险市场发展特点，选取有代表性影响因素，构建面板模型，利用2000—2013年全球国家面板数据和中国省际面板数据，将全球70个国家和中国31个省市区分别进行分组，测算出各个经济发展水平地区的财险市场增长弹性，比较全球和中国财险市场的增长路径，剖析我国财险市场增长波动的原因，并预测市场未来发展趋势。

一、文献综述

国外有关财险市场增长的研究主要是利用多个国家和地区的数据分析影响保险增长的因素。Beenstock等(1988)通过对12个工业化国家1970—1981年的截面数据进行分析，得出人均非寿险保费与人均GDP呈非线性关系的结论[1]。Outreville(1990)以55个发展中国家1983—1984年的数据为样本，通过构建非寿险需求模型进行实证检验，发现非寿险同经济增长之间存在正相关，即GDP每增长1%带来超过1%的非寿险需求增长[2]Browne等(2000)选取OECD国家1986—1993年的数据，检验发现非寿险需求与收入水平呈正相关[3]。Ward

和Zurbruegg(2000)运用VAR模型，对9个OECD国家1961—1996年间的保险市场发展与经济增长的关系进行了协整检验和格兰杰因果检验，发现不同国家之间这两者的相关性存在很大差异，一些国家经济增长是保险业发展的原因，但在另一些国家则相反，这与该国家的经济环境、制度环境以及宗教文化密切相关[4]。Enz(2000)构建了描绘保险深度和人均GDP长期关系的logistic理论模型，根据该模型绘制的曲线呈S型，反映出一国的保险需求收入

弹性不会随着经济增长而不断变大，而是会在人均GDP达到一定程度之后，逐步变小[5]。Esho 等(2004)利用格兰杰因果检验和固定效应模型以及GMM估计方法对44个国家1984—1998

年间的财产保险消费与经济增长的关系进行了实证检验，得出保险需求与经济增长正相关的结论[6]。Kugler和Ofoghi(2005)对英国1966—2003年的数据进行实证检验发现无论是长期还是短期，英国的保险市场规模增长率与本国GDP增长率具有明显的相关性[7]。

国内的学者如卓志(2001)、吴江鸣(2003)、曹乾(2006)、胡宏兵(2010)朱铭来(2012)等所做的研究都验证了经济增长对保险需求的积极影响[8][9][10][11][12]。徐为山和吴坚隽(2006)通过对全球78个国家和地区寿险和非寿险的边际消费倾向的统计，发现经济增长与边际保险消费倾向存在“倒U型”关系，且经济增长对寿险的引致效应要高于非寿[13]。肖志光(2007)对保险需求影响因素进行了梳理，在此基础上，比较了OECD国家以及中国的保险需求弹性，发现各地区保险市场发展水平并不会随着经济的发展而必然趋同，且保险市场环境是导致保险市场区域发展差异的重要因素[14]。沈坤荣和魏锋(2010)按人均GDP将所有省份分成3组，利用FGLS估计方法，检验保险市场发展与经济增长之间的非线性关系，发现在不同经济发展水平下，保险市场发展与经济增长之间存在不同关系[15]。

上述国内外文献所做的研究有三个特点：第一，国外学者大多数以全球财险市场或是发达国家财险市场作为研究对象，但对中国财险市场的研究几乎没有；第二，国内研究主要集中在经济增长对财险市场发展的影响分析上，涉及其他因素的很少，检验模型的构建也比较简单；第三，对国内财险市场区域差异分析也主要是针对财险市场发展和经济增长的关系，而且没有对未来发展的趋势作出判断。因此，本文在借鉴上述文献的基础上，着眼于影响财险市场的重要因素，借助面板数据模型，基于国际比较的视角，在国际和国内不同经济发展水平下，对财险市场增长情况进行实证检验和比较分析，目的是发现国内财险市场增长存在的问题，并预测市场走势。

二、模型和数据

(一)模型构建

构建财险市场增长的回归模型关键在于选取合适的变量。Zietz(2003)、Hussels等(2005)对前期相关的实证研究进行了系统的归纳总结，将影响保险市场发展的因素划分为三

类：经济因素、法律政治因素和社会因素。其中经济因素包括收入水平、保险产品价格、预期通货膨胀、市场结构以及外资保险公司的市场份额等；法律政治因素包括法律渊源、政治环境、私有财产权的确立等；社会因素包括个体风险偏好、宗教、社会福利支出、抚养率、预期寿命和教育程度等[16][17]。很多因素在实证检验中的显著性并不高或者并未得到一致结论，只有经济增长或者是收入水平是被大量实证检验通过的最主要影响因素。因此，本文根据中国经济发展背景和财产保险的特点，选取经济增长水平、财险市场深度、金融市场发展程度以及通货膨胀作为主要影响因素，构建面板数据模型如下：

LnID it=α+β1LnRGDP it+β2IP it+β3CREDIT it+β4INF it+μt+ηi+εit (1)

(二)变量说明与数据来源

模型(1)中，ID代表财险市场增长水平，用财产保险密度来衡量，保险密度是人均保费收入，用年保费收入除以人口数计算而得，可以反映财险的普及程度和增长情况；RGDP代表人均GDP，反映经济增长水平，也间接反映居民生活水平；IP代表财险市场深度，即年保费收入占国民生产总值的比重，反映财产保险在经济发展中的地位；CREDIT代表金融市场发展程度，用各省市区金融机构全部贷款余额与GDP的比值度量；INF代表通货膨胀水平，通过对各地区居民消费价格指数(CPI)以2000年为基数进行换算得到。α、βi表示待估系数，μt度量时间效应；ηi度量地区效应；εit为误差项。

本文对全球70个国家和中国31个省市区2000—2013年的面板数据进行实证检验。全球70个国家的财险密度和财险深度数据来源于2001—2014年瑞士再保险公司出版的sigma 杂志，全球70个国家的人均GDP、信贷占GDP比重、CPI均来源于世界银行网站。中国各省市区的财险保费收入来源于《中国金融年鉴》(2001—2014年)，中国各省市区的人口总数、GDP、信贷占GDP比重、CPI均来源于《中国统计年鉴》(2001—2014年)。表1是全球和中国的各变量的统计描述。

表1 各变量的统计描述