我国财产保险发展与经济增长关系的实证分析.

我国财产保险发展与经济增长关系的实证分析

2016-01-15

摘要：本文选取1999—2014年财产保险密度与人均GDP数据，并引入外生变量——财政支出与城镇化率，建立VAR模型，同时利用脉冲响应函数从实证角度考察我国财产保险发展与经济增长之间关系，结果表明财产保险与经济增长之间存在长期稳定的关系。同时看到财政支出的增加与城镇化率的提高对财产保险和经济发展有显著促进作用。

关键词：财产保险，经济增长，VAR模型，脉冲响应函数

—、引言

新中国成立60多年来，我国经济取得举世瞩目的成就。保险业作为我国国民经济中发展最快的行业之一，年平均增长幅度超过20%，对GDP的直接贡献度从1999年的1.5%增长到2014年的3.2%。作为金融业的三大支柱之一，保险业对社会经济的影响和贡献不断增强。而财产保险作为保险业中一个重要的险种，通过对损失的补偿，保证社会生产、分配、流通、消费领域的正常运转，在保证国民经济发展和社会经济安定方面发挥了至关重要的作用。自恢复国内保险业务开始，我国财产保险保费收入不断增长，从1999年的521亿元，增加到2014年的7023.38亿元，占保费总收入的36%。如果不考虑价格因素，平均增长率远远快于GDP的增速。

财产保险是一种社会的经济补偿制度，与国民经济有着密切的关系。一是财产保险通过社会经济互助方式，用分散缴纳保险费的办法来建立保险基金，专门用来补偿国民经济各个部门以及社会生活中因自然灾害或意外事故所致的经济损失，从经济上解决人们对财产在遭受意外损失后的补偿问题，从而起到保障生产和安定生活的作用。二是通过不断积累雄厚的保险基金，在未作偿付款之前可将其提供给国家用于信贷、投资，以促进国家经济建设的发展。

就财产保险经济补偿功能的发挥方面，财产保险的作用越来越重要。财产保险对社会安全体系的贡献度(财产保险赔付总额占全国灾害、事故损失的比重)，从1999年的14.03%上

升到2013年的60.61%①。虽然从理论上看财产保险对经济的稳定与发展有明显的促进作用，但是国内外对于二者关系的实证研究很少，得到的结论并不一致。

二、国内外研究现状

部分国外学者通过实证分析证明，保险与经济增长之间存在正的双向相关关系。Marco Arena(2008)实证分析表明无论在发达国家还是发展中国家非寿险业对经济的拉动作用都是显著的。Outreville(1990)、Peter Haiss et al(2008)选取保险投资金额和保费收入作为分析变量，进行分析结果发现，财产保险发展对经济有显著的拉动作用。但是，Ward Damian et al (2000)选用经济合作与发展组织(OECD)中9个国家的面板数据进行实证分析，结果表明其中一些国家的保险业发展对经济有促进作用，经济增长对保险发展没有显著作用，而在其他国家得到的结论恰恰相反。

国内研究保险与经济增长关系的较多，且得到的结论比较一致，认为保险与经济相互促进。有关财产保险对经济作用的研究较少且结论不一。庞楷(2009)、潘国臣等(2012)基于Solow模型分析表明财产保险发展对经济增长有显著的正面影响，加快财产保险的发展有利于经济增长。林世安(2013)的实证分析结果表明，我国财产保险消费能拉动经济增长。刘萍萍(2009)发现财产保险深度对经济增长的促进作用不显著，但是财产保险与银行联合对经济增长的作用却很明显。刘丽华(2013)通过实证分析，发现财产保险发展对经济的拉动作用不明显。卢爱珍等(2011)以新疆为例，发现短期内财产保险不是经济增长的Granger原因。谢利人(2006)从柯布道格拉斯函数出发，建立经济增长模型，证明财产保险市场的发展对经济增长具有负向作用。

综上所述，对于财产保险发展与经济增长关系的研究，尚未形成一致的结论。原因可能有如下两个。一是很多研究是在跨国、截面数据的框架下做出的，使用截面数据进行回归分析对控制变量的选择有很大的敏感性。因为截面数据分析方法应用是建立在经济稳定增长条件上的，但是大多数国家的长期经济增长却是不稳定的。二是国内外学者对保险与经济增长关系进行实证分析时，可能存在差异。一方面可能是指标选取的差异，另一方面可能是分析方法以及模型选择的差异。本文在其他学者研究基础上，考虑到变量的内生性与外生性，建立VAR模型，引入外生变量，分析我国财产保险与经济增长的关系。

三、财产保险与经济增长关系实证分析

(一)变量的选择

本文选取人均GDP来衡量经济发展水平，保险密度，即人均财产保险保费收入来衡量财产保险发展水平。

由于财产保险与经济发展都会受到国家政策的影响，所以本文考虑把政策变量作为外生变量引入模型。财政支出作为财政收入的归宿，反映了政府政策的选择，体现了政府活动的方向和范围。因此，用来衡量我国政策的变化。另一个引入的外生变量是城镇化。城镇化率，即城镇化水平，反映了人口向城市聚集的过程和聚集程度，是一个国家或地区经济发展、社会组织程度和管理水平的重要标识。城镇化给经济和保险发展带来新的动力和机遇。本文使用全国城镇人口与总人口的比例来衡量城镇化水平。

(二)数据的处理

本文选取的数据时间为1999—2014年，财产保险密度数据来自于历年《中国保险年鉴》以及保险监督委员会网站，人均GDP、财政支出和城镇化率来自于历年《中国统计年鉴》以及中国经济与社会发展统计数据库。由于通货膨胀的存在，以1999年为基期，用GDP平减指数对GDP、财政支出进行调整，用消费者价格指数对财产保险保费收入做调整。由于各个变量之间的单位不同且数值差距较大，所以对数据进行无量纲处理。本文选取均值化处理方法，能合理反映原始数据中的信息。

(三)模型的建立与分析

1.单位根检验。

对人均GDP(RGDP)、财产保险密度(RBX)、城镇化率(Z1)、财政支出(Z2)进行ADF单位根检验，结果表明在0.05的显著水平下，RGDP、RBX、Z1、Z2序列非平稳，且都是二阶单整序列。所有的序列都是同阶单整，因此可以进行协整检验。

2.协整检验。