本文關(guān)鍵詞：我國保險消費的經(jīng)濟增長效應，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

2010 年增刊

我國保險消費的經(jīng)濟增長效應
趙進文 邢天才 熊 磊

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內(nèi)容提要: 本文通過建立時間序列的非線性 STR 模型和面板數(shù)據(jù)的門限效應模型, 分別從國家和區(qū)域兩個層面對我國保險消費的經(jīng)濟增長效應進行了經(jīng)驗分析。結(jié)果表 明: 當期保險消費對經(jīng)濟增長具有顯著的拉動作用, 這種拉動作用呈現(xiàn)出明顯的

階段性和 非線性特征; 前一期保險消費對經(jīng)濟增長具有一定的抑制作用; 區(qū)域壽險和非壽險消費對 區(qū)域經(jīng)濟增長的影響均具有顯著的雙重門限效應, 且區(qū)域壽險消費發(fā)揮正向經(jīng)濟增長效 應的門限明顯高于區(qū)域非壽險消費。 關(guān)鍵詞: 保險消費 經(jīng)濟增長 STR 模型 面板數(shù)據(jù)門限效應模型

一、引

言

近年來, 隨著居民個人消費金融在國內(nèi)的迅速發(fā)展, 居民新時期消費需求得到滿足的同時, 居 民的消費習慣、 投資決策以及風險意識都發(fā)生了明顯轉(zhuǎn)變。保險消費作為一種金融工具, 對于優(yōu)化 消費信貸環(huán)境、 穩(wěn)定未來消費預期、 擴大有效消費需求具有獨到優(yōu)勢, 因而逐漸受到廣大居民的青 睞。目前, 我國壽險和非壽險業(yè)務(wù)發(fā)展迅速, 保險消費需求明顯增加, 效益也穩(wěn)步提高, 逐步成為世 界保險消費最快的國家之一。截至 2009 年 12 月 31 日, 全國保費收入已經(jīng)由 1980 年的 416 億元上 升到 1113713 億元, 保費收入的年平均增長率達到 3118% , 年幾何平均增長率為 3018% 。與此同 時, 改革開放以來我國的經(jīng)濟也保持著持續(xù)、 健康、 穩(wěn)定的發(fā)展。如圖 1 所示, 截至 2009 年 12 月 31 日, 我國 GDP 已達到 3315 萬億元, 比上年增長 817% , 保險對消費的金融支持作用日趨明顯, 保險 消費與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)并駕齊驅(qū)之勢。 但是, 由于各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平等方面的差異, 各地區(qū)保險消費需求發(fā)展不均衡, 我國保險消 費對經(jīng)濟增長的拉動作用依然沒有得到充分發(fā)揮。繪制我國 30 個省級地區(qū)的壽險密度和非壽險 密度曲線圖( 為節(jié)省篇幅, 此處省略) 可以看出, 各省份壽險密度和非壽險密度逐年提高, 但由于發(fā) 展速度不同, 各經(jīng)濟區(qū)域間保險消費需求差距不斷拉大。2008 年我國保險密度最高的上海的保險 密度是最低的西藏的 30 倍之多, 保險密度分別為 3466174 元P 人和 113175 元 人。區(qū)域保險消費的 P 不均衡發(fā)展已經(jīng)成為制約我國保險業(yè)更好地服務(wù)于經(jīng)濟社會發(fā)展的瓶頸之一, 應當引起足夠重視。 金融消費與經(jīng)濟增長的關(guān)系一直受到學術(shù)界的廣泛關(guān)注, 盡管保險消費在金融消費中的作用日益 重要, 而有關(guān)其對經(jīng)濟增長影響的研究卻相對較少。隨著 2007 年 2 月爆發(fā)的美國次貸危機對我國
* 趙進文、 邢天才, 東北財經(jīng)大學金融學院金融分析與模擬實驗室, 郵政編碼: 116025, 電子 信箱: jinwen101@ 163. com; 熊磊,

東北財經(jīng)大學統(tǒng)計學院, 郵政編碼: 116025。本文是國家自然科學基金項目/ 基于資產(chǎn)價格波動的擴展貨幣政策規(guī)則構(gòu)建及其 仿真 研究0 ( 項目批準號: 70873015) 的階段性研究成果, 并獲得 2008 年度教育部回國人員科研啟動金 項目/ 資產(chǎn)價格 波動對貨幣政 策規(guī) 則影響的實證研究0 ( 項目批準號: 教外司留[ 2008] 890 號) 、 2009 年度東北 財經(jīng)大學社會 與行為跨 學科研究 中心核心 項目/ 社會 科 學跨學科定量方法研究0 、 2009 年度遼寧省百千萬人才工程人選項目/ 五點一 線戰(zhàn)略下大連 商品期貨市場的 發(fā)展與實 證研究0 ( 項 目批準號: 2009921099) 、 2010 年度遼寧省重點實驗室項目/ 金融計量模型 的診斷與 穩(wěn)健建模 方法模擬0 ( 項目批 準號: WS2010003) 、 遼寧省教育廳 2007 年度創(chuàng)新團隊項目計劃/ 金融風險的測量與建模0 ( 項目批準 號: 2007T030) 的共同資 助。作者感謝 匿名審稿 人 的意見。

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圖1

我國 1981) 2009 年保費收入和國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長率變動

經(jīng)濟的影響日益加深, 我國保險業(yè)也面臨著嚴峻的考驗。面對這次金融危機的嚴重沖擊, 有關(guān)保險 消費經(jīng)濟增長效應的研究對于保險業(yè)能否以及應該如何充分發(fā)揮風險管理和損失補償?shù)裙δ? 如 何通過優(yōu)化資源配置、 提高資金運用效率等方式提高居民風險保障水平、 擴大居民消費需求, 從而 帶動我國經(jīng)濟健康、 穩(wěn)定地增長, 促使我國較快平穩(wěn)地度過金融危機, 具有重要的理論意義與現(xiàn)實 價值, 因而, 也日益成為研究的新熱點。

二、 文獻回顧
金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系問題一直備受學術(shù)界關(guān)注, 國內(nèi)外諸多學者對其已經(jīng)做了大量而 深入的理論研究與經(jīng)驗分析。盡管模型多種多樣, 闡釋的角度也不盡相同, 但基本結(jié)論是一致的, 即只要金融規(guī)模達到一定程度, 一國金融發(fā)展就會拉動經(jīng)濟增長。由于不同的文獻所采用的理論 模型、 研究方法以及樣本區(qū)間等方面的差異, 有關(guān)保險消費經(jīng)濟增長效應的研究并沒有形成一致的 結(jié)論。國外方面, Webb et al( 2002) 通過將銀行、 壽險和非壽險的發(fā)展加入修正的 Solow 模型, 研究 了銀行、 壽險以及非壽險消費對經(jīng)濟增長的影響, 結(jié)果表明: 以銀行和壽險業(yè)的發(fā)展作為外生變量 可以很好地解釋和預測經(jīng)濟增長, 而當加入銀行和壽險的交互影響項或者銀行和非壽險的交互影 響項時, 各個獨立變量就失去了對經(jīng)濟增長的解釋能力。Arena( 2006) 采用 56 個國家 1976 ) 2004 年的數(shù)據(jù), 運用動態(tài)面板數(shù)據(jù)研究了保險市場活動與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。結(jié)果表明, 壽險和非壽 險消費都對經(jīng)濟增長有重要的正向影響。其中, 壽險消費只在高收入的國家對經(jīng)濟增長有重要影 響, 而非壽險消費對經(jīng)濟增長的影響則在高收入和低收入國家都得到了驗證。 國內(nèi)方面, 周海珍( 2008) 從分析保險業(yè)提高儲蓄 ) 投資轉(zhuǎn)化率出發(fā), 運用 Lucas 內(nèi)生增長模型, 進行了理論分析與經(jīng)驗檢驗, 發(fā)現(xiàn)保險消費對我國經(jīng)濟增長起到了推動作用, 但目前作用還比較有 限。趙尚梅等( 2009) 運用兩部門模型, 揭示了保險消費對經(jīng)濟增長貢獻的傳導機制, 證明了保險消 費不僅對經(jīng)濟增長做出貢獻, 而且對非保險部門還存在溢出效應。龐凱( 2009) 利用 1994 ) 2007 年 的國內(nèi)數(shù)據(jù), 通過將保險變量引入 Solow 模型來建立我國的經(jīng)濟增長模型, 發(fā)現(xiàn)在控制了教育、 貿(mào) 易出口、 財政支出和投資增長率等變量后, 財產(chǎn)保險深度對經(jīng)濟增長具有顯著的正向影響, 而人壽 保險深度的影響卻不顯著。 目前, 絕大數(shù)文獻研究的是整個保險消費與國民經(jīng)濟增長之間的相關(guān)性問題, 忽略了壽險與非 壽險消費之間存在的差異對經(jīng)濟增長的不同影響。而且, 在進行經(jīng)驗研究時主要以線性假設(shè)為前 提, 并未對這一假設(shè)是否合理進行嚴格的計量經(jīng)濟學檢驗, 從而影響了經(jīng)驗結(jié)果的可靠性。因而, 有必要對線性假設(shè)進行檢驗, 以便更為準確地揭示我國保險消費對經(jīng)濟增長的內(nèi)在影響機制。

三、理論模型
趙振全、 薛豐慧( 2004) 通過對 Greenwood et al ( 1990) 中的模型( 簡稱 G J 模型) 進行修正, 建立了 40

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修正的 G J 產(chǎn)出增長率模型。經(jīng)驗結(jié)果表明, 目前我國信貸市場對經(jīng)濟增長的作用比較顯著, 而股 票市場的作用并不明顯。G J 模型的基本出發(fā)點是將產(chǎn)出 Y 看做資本 K 和勞動 L 的函數(shù)。為了在 投資效率不斷增加的環(huán)境下保護競爭, 趙振全、 薛豐慧( 2004) 按照 Parente Piescott( 1991) 的做法對 公司雇傭員工加一個容量限制 L , 從而有: Y= Kmin( L , L ) , H 0。考慮金融中介作用的資本就變 ? ? > 成: K t+ 1 = ( 1- D K t + R ( F 1t , F 2t ) I t 。其中, D代表折舊率, I 代表投資, F 代表金融的發(fā)展水平, ) F 1 t 表示資本市場的發(fā)展水平, F 2 t 表示證券市場的發(fā)展水平。R 是 F t 一個增函數(shù), 表示 G 模型中 -J 金融系統(tǒng)提高投資效率的作用過程。如果 Ft 隨時間而增長, R ( F t ) 也隨之增長, 從而資本品的價 格會下降, 投資和融資成本降低, 投資效率提高, 全社會總投資增加, 進而拉動經(jīng)濟增長。本文在主 要參考 Greenwood et al ( 1990) 和趙振全、 薛豐慧( 2004) 等研究文獻的基礎(chǔ)上, 在 G J 模型中加入代表 保險消費水平的 F 3t 。此時, 加入保險市場作用的資本變成: K t+ 1 = ( 1- D) K t + R( F 1t , F 2t , F 3t ) I t 。 令 m = ( L ) 表示每個公司的最大產(chǎn)能, 因此 m 與資本產(chǎn)出率成反比, 產(chǎn)出 Y = mK 。此時若 L = ? L , 則公司規(guī)模收益不變, 總產(chǎn)出就與總資本存量成正比, 產(chǎn)出的增長率就等于資本存量的增長率。 ? 令 g x 表示變量 x 的增長率, 則 g y = g k , 于是, 有: gk = ( K t+ 1 - K t )P t = - D+ R ( F 1t , F 2t , F 3t ) K - D+ R( F 1t , F 2t , F 3t ) ( It = Kt
H H

Yt I t ) ( ) = - D+ mR ( F 1t , F 2t , F 3t ) i t 其中, i t = I t PYt 表示投資與產(chǎn)出的比 K t Yt

率, 因此, 產(chǎn)出的增長率 g y 可以表示為 gy = g k = - D mR ( F 1t , F 2t , F 3 t ) it 。R 在確定的 0 點 F 0 = + ( F 10 , F 20 , F 30 ) 按一階 Taylor 級數(shù)展開為: R ( F 1t , F 2 t , F 3t ) U R ( F 10 , F 20 , F 30 ) + RcF 1t ( F 10 , F 20 , F 30 ) F 1t + RcF2t ( F 10 , F 20 , F 30 ) F 2 t + RcF 3t ( F 10 , F 20 , F 30 ) F 3t 這樣, 有: g y = - D+ mR ( F 10 , F 20 , F 30 ) it + mRcF 1t ( F 10 , F 20 , F 30 ) F 1t i t + RcF 2t ( F 10 , F 20 , F 30 ) F 2t it + mRcF 3t ( F 10 , F 20 , F 30 ) F 3 t it 將各變量之前的常數(shù)進行簡化, 可得到如下產(chǎn)出增長率的回歸方程: g y = - D+ B1 i t + B2 F 1 t it + B3 F 2t i t + B4 F 3t it 根據(jù)修正的 G J 產(chǎn)出增長率模型知, 資本市場、 證券市場以及保險市場的消費水平?jīng)Q定了金融系 統(tǒng)把投資轉(zhuǎn)化為實物資本的效率, 而表示金融效率的函數(shù) R ( F 1t , F 2t , F 3t ) 是增函數(shù), 這意味著金融 消費水平越高, 金融系統(tǒng)的資金配置和投資就越有效率, 金融消費對經(jīng)濟增長的拉動作用就越顯著。

四、經(jīng)驗分析
目前, 我國壽險和非壽險消費存在較大差異, 壽險和非壽險對經(jīng)濟增長的影響機制也不盡相 同。非壽險消費著重通過其分散風險的經(jīng)濟補償功能影響經(jīng)濟增長; 壽險消費則更多地作為強制 儲蓄的手段實現(xiàn)收入在時間和空間的再分配, 通過資金融通功能拉動經(jīng)濟增長。因此, 有必要分別 研究壽險和非壽險消費的經(jīng)濟增長效應。本文分別從國家和區(qū)域兩個層面對我國保險消費的經(jīng)濟 增長效應進行經(jīng)驗分析, 考慮到單項保費消費數(shù)據(jù)的可得性和真實性, 本文在全國保險消費對經(jīng)濟 增長影響的經(jīng)驗分析中將不區(qū)分壽險和非壽險, 而在區(qū)域保險消費對區(qū)域經(jīng)濟增長影響的經(jīng)驗研 究中對壽險和非壽險消費的經(jīng)濟增長效應加以區(qū)分。 ( 一) 全國保險消費經(jīng)濟增長效應的經(jīng)驗分析 11 模型介紹、 數(shù)據(jù)說明與檢驗 41

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本部分通過建立時間序列的非線性 STR 模型進行經(jīng)驗分析, 有關(guān) STR 模型的檢驗理論和估計 方法可參見趙進文、 閔捷( 2005a, 2005b) 以及趙進文、 范繼濤( 2007) 。平滑轉(zhuǎn)換回歸( smooth transition regression, STR) 模型是一種非線性模型, 它是在 Quandt( 1985) 提出的轉(zhuǎn)換回歸模型的基礎(chǔ)上進一步 擴展而成。轉(zhuǎn)換回歸模型的單變量形式就是我們熟知的門檻自回歸模型, 詳述參見 Tong ( 1990) 和 Granger & Ter& asvirta ( 1993) 。在我國, 趙進文、 閔捷( 2005a, 2005b, 2006) 最早將 STR 模型應用于央行 貨幣政策操作規(guī)律性及其周期性的研究, 在此基礎(chǔ)上趙進文、 范繼濤( 2007) 將其應用到能源消費與 經(jīng)濟增長的內(nèi)在依存關(guān)系的研究, 這為 STR 模型在我國經(jīng)濟、 金融等領(lǐng)域的應用奠定了堅實的基 礎(chǔ), 將研究的層次提高到了新的水平。 影響經(jīng)濟增長的因素很多, 為了更為深刻、 準確地捕捉到我國保險消費對經(jīng)濟增長的內(nèi)在影響 機制, 本部分只選取 1980 ) 2009 年我國 GDP 和保費總收入為研究變量, 分別代表我國經(jīng)濟增長和 保險消費水平, 記為 gdp 序列和 pi 序列, 且全部調(diào)整至 1990 年價格水平。為了消除可能產(chǎn)生異方 差的影響, 對 gdp 和 pi 分別做對數(shù)處理得到 lngdp 和 lnpi 序列。其中 GDP、 數(shù)據(jù)來源于歷年5中 CPI 國統(tǒng)計年鑒6; 總保費收入來源于歷年5中國保險年鑒6; 2009 年的數(shù)據(jù)來源于5RESSET 金融研究數(shù) 據(jù)庫6。 為了確認時間序列的平穩(wěn)性, 首先要對其做單位根檢驗。本文采用的是 ADF 檢驗和 PP 檢驗, 表 1 中的檢驗結(jié)果表明, 在 5% 的顯著水平下, 國內(nèi)生產(chǎn)總值 GDP 的對數(shù)序列 lngdp、 保費總收入的 對數(shù)序列 lnpi 都是一階單整 I( 1) 序列。 表1
變量 lngdp lngdp lnpi lnpi dlngdp dlngdp dlnpi dlnpi

相關(guān)變量時間序列及一階差分序列的單位根檢驗結(jié)果
ADF 值( * 是 PP 值) - 215244 - 113854 - 311254 - 219664* - 315507 - 312689 - 412445 - 315940
* * *

檢驗類型( c, t, n) ( c, t, 1) ( c, t, 1) ( c, t, 2) ( c, t, 3) ( c, 0, 1) ( c, 0, 3) ( c, t, 1) ( c, 0, 3)

1% 臨 界值 - 41 3240 - 41 3098 - 41 3393 - 41 3098 - 31 6999 - 31 6892 - 41 3393 - 31 6892

5% 臨界值 - 315806 - 315742 - 315875 - 315742 - 219762 - 219719 - 315875 - 219719

DW 118846 111061 210459 112848 119804 117076 117641 115471

是否平穩(wěn) 否 否 否 否 是 是 是 是

注: ( c, t , n) 中 c 表示截距項, t 表示趨勢項, n 表示回歸滯后階數(shù)。

接下來對 lngdp 和 lnpi 序列進行 Granger 因果關(guān)系檢驗。由于 lngdp 和 lnpi 序列都為一階非平穩(wěn) 序列, 即 I( 1) 序列, 而 Granger 因果關(guān)系檢驗對變量的平穩(wěn)性非常敏感, 所以我們采用其一階差分序列 Granger 因果關(guān)系檢驗 dlngdp 和 dlnpi 進行檢驗。由表 2 表 2 的Granger 因果關(guān)系檢驗結(jié)果可以 看出, 無論滯后 1 階、 階 還是 3 2 階在 10% 的顯著性水平下既不存 在 dlngdp 到 dlnpi 的 Granger 因果 關(guān)系, 也不存在 dlnpi 到 dlngdp 的 Granger 因果關(guān)系。這與目前有關(guān) 我國保險消費對經(jīng)濟增長影響的 其他研究存在較大的差異, 可能 42
零 假設(shè) dlngdp 不是 dlnpi 的 Granger 原因 dlnpi 不是 dlngdp 的 Granger 原因 dlngdp 不是 dlnpi 的 Granger 原因 dlnpi 不是 dlngdp 的 Granger 原因 dlngdp 不是 dlnpi 的 Granger 原因 dlnpi 不是 dlngdp 的 Granger 原因 3 26 2 27 滯后階數(shù) 樣 本數(shù) F 統(tǒng)計量 1 28 0 27213 1 0 58269 1 1 13325 1 0 43410 1 1 34746 1 1 03356 1 P值 016065 014524 013401 016533 012888 014001

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的原因是檢驗的樣本數(shù)據(jù)區(qū)間、 檢驗方法等方面的差異。更重要的是, 從金融消費與經(jīng)濟增長關(guān)系的 研究成果來看, 保險消費與經(jīng)濟增長之間可能并非存在簡單的線性關(guān)系, 有可能存在較為復雜的非線 性內(nèi)在依存關(guān)系, 而這也是不可忽略 Granger 因果關(guān)系檢驗存在明顯差異的原因。接下來本文將著重 分析保險消費對經(jīng)濟增長的內(nèi)在影響機制。 21 模型設(shè)定 首先, 我們構(gòu)造一個滿足線性檢驗的線性模型。根據(jù) dlngdp 到 dlnpi 序列的 VAR 模型中各種 選擇標準比較值的大小, 如表 3 所示, 確定線性模型的滯后階數(shù)為 1。最后選取 dlngdp( - 1) , dlnpi 以及 dlnpi( - 1) 進入線性模型, 估計結(jié)果如下: 010370 + 015104 dlngdp ( - 1) + 011921 dlnpi - 011316 dlnp i ( - 1) ( 118909) ( 312845) ( 310467) ( - 212546) 2 其中, 括號內(nèi)為 t 統(tǒng)計量的值, DW= 115579, AIC= - 318298, SC= - 312395 R = 014321。 表3
Lag 0 1 2 3 4 5 LogL 62189068 71134586 74149406 75163659 80154978 82199714

d lngdp =

VAR 滯后階數(shù)不同選擇標準的取值情況
LR NA 141 79657* 41 984642 11 618583 61 141490 21 651302 FPE 2114e 05 1148e 05* 1161e 05 2109e 05 2102e 05 2146e 05 AIC - 51074224 - 51445489* - 51374505 - 51136382 - 51212482 - 51083095 SC - 41976052 - 51150975 * - 41883649 - 41449184 - 41328941 - 41003212 HQ - 51048179 - 5 367354* 1 - 51244281 - 41954068 - 41978078 - 41796601

注: * 表示通過相應準則選擇的滯后階數(shù), 顯著性水平為 5% 。

其次, 我們對模型的線性假設(shè)進行檢驗, 在進行線性假設(shè)檢驗之后要進行的是轉(zhuǎn)換變量的選 擇, 接著進行 H 04 、 03 、 02 的循序檢驗, 以確定轉(zhuǎn)換函數(shù)的類型。 H H 表4
統(tǒng)計量 轉(zhuǎn)換變量 dlngdp( - 1) t dlnpi( t) dlnpi( - 1) t TREND
各統(tǒng)計量的相伴概率。
*

線性假設(shè)檢驗及轉(zhuǎn)換函數(shù)形式的選擇結(jié)果
F 217469e 03 117328e 01 116270e 02 216941e 02 F4 916058e -01 617905e -01 915861e -02 517789e -01 F3 710531e 03 715735e 01 116645e 01 214226e 02 F2 71 3009e 03 21 6522e 02 11 6638e 02 41 3598e 02 模型或轉(zhuǎn)換 函數(shù)類型 LSTR2 Linear LSTR1 LSTR2

注: F 統(tǒng)計量為 Granger et1 al( 1993) 提出的檢驗線性假設(shè)的統(tǒng)計量; F 4 、 3 和 F 2 分別為 H 04 、 03 、 02 的 檢驗統(tǒng)計量; 表中 值為 F H H

表 4 的檢驗結(jié)果顯示, 以 dlngdp( - 1) 、dlnpi( - 1) 以及 TREND 為轉(zhuǎn)換變量時均得到拒絕線性假 t t 設(shè)的結(jié)論, 且以 dlngdpp( -1) 做為轉(zhuǎn)換變量時, 相伴概率明顯小于其他值, 由于 F 3 的相伴概率值要 t 比 F 4 和 F 的相伴概率值大, 最終選擇 dlngdp( - 1) 為轉(zhuǎn)換變量, 并確定轉(zhuǎn)化函數(shù)為 LSTR2 型, 即轉(zhuǎn) t 換函數(shù)形式為: G ( C c, s t ) = { 1+ exp[ - C st - c 1 ) ( s t - c2 ) ] } , (
- 1

, C 0, c1 [ c 2 。運用相關(guān)軟件對模 >

型進行估計得: c 1 , c 2 的取值范圍是[ - 010437, 011726] , C的則為[ 015, 10] , 估計出 c 1 , c2 的初始值 分別為 010627 和 011726, C的初始值為 10, 接著采用 Newton -Raphson 迭代方法得到模型的估計值, 之后剔除不顯著的變量, 最終得到如表 5 的模型估計結(jié)果。 根據(jù)表 5 可以得到 LSTR2 模型的具體形式如下: 43

趙進文等: 我國保險消費的經(jīng)濟增長效應

dlngdp = 0195804d lngdp ( - 1) + 0115567d lnpi - 0113026dlnp i ( - 1) + G ( C c, dlngdp ( - 1) ) * ( - 0110360 - 0183617d lngdp ( - 1) + 01080074d lnpi ) , 其中, G( C c, dlngdp ( - 1) ) = { 1+ exp[ - 15914337( d lngdp ( - 1) - 0106767) , ( d lngdp ( - 1) - 0117261] } 該模型對應的主要診斷統(tǒng)計量如下:
-1

ARCH -LM= 114594( P 值: 016917) , J B= 014006 ( P 值: 018185) , F LM = 015166 ( P 值: 016753) 。 可見, LSTR2 模型的殘差序列順利通過了異方差性、 正態(tài)性和序列相關(guān)檢驗。同時, 與 dlngdp 序列的 AR 模型相比, LSTR2 模型的 R 也較高, 這表明該模型能夠較好地反映我國保險消費與經(jīng)濟 增長之間的非線性特征和內(nèi)在依存關(guān)系。 表5
變量 線性 部分 dlngdp( - 1) t dlnpi( t) dlnpi( - 1) t CONST 非 線 性 部 分 dlngdp( - 1) t dlnpi( t) C C1 C2 AIC R
2

2

LSTR2 模型的估計結(jié)果
初值 01 93323 01 16437 - 01 13026 - 0110434 - 0186481 01 78683 101 0000 01 06266 01 17263 - 710252 01 8220 估計值 0195804 0115567 - 0113987 - 0110360 - 0183617 0180074 15914337 0106737 0117261 SC R ?
2

標準差 011122 010515 010509 010431 013103 012087 1518115960 010365 010019 - 615970 018320

t - 統(tǒng)計量 815400 310204 - 217482 - 21 4045 - 21 6946 318366 NAN NAN NAH HQ SSR

P值 010000 010070 010128 010266 010144 010011 NAN NAN NAN - 618943 010262

從表 5 的估計結(jié)果可以看出, 在 LSTR2 模型的線性部分中, dlngdp、 dlnpr 和 dlnpr(- 1) 對經(jīng)濟增 長的影響均比較顯著, 不同的是 dlngdp 和 dlnpr 對經(jīng)濟增長具有正的拉動作用, 而 dlpr( - 1) 對經(jīng)濟 增長具有負拉動, 而且 dlnpr 的系數(shù)絕對值大于 dlnpr( - 1) 系數(shù)的絕對值。由此可見, 我國當期保 險消費對同期經(jīng)濟增長具有較強的拉動作用, 而前一期保險消費在一定程度上抑制了經(jīng)濟增長。 可能的原因是, 我國保險資金的運用存在一定的滯后, 且投資渠道受到較為嚴格的限制, 在一定程 度上影響了投資效率進而抑制了經(jīng)濟增長。這在黃薇( 2009) 中也得到了驗證。但這種抑制作用小 于當期保險消費對經(jīng)濟增長的拉動作用。 LSTR2 模型的非 線 性部 分包 括 轉(zhuǎn)換 項 和回 歸 函數(shù) 兩 部 分, 轉(zhuǎn) 換函 數(shù) 中的 臨 界 值為 c 1 = 0106737, c 2 = 0117261, 即轉(zhuǎn)換函 數(shù)關(guān)于 ( c 1 + c 2 )P 0111999 對稱。當轉(zhuǎn)換 變量 dlngdp ( - 1) = 2= 0111999 時, 轉(zhuǎn)換函數(shù)值 G= 0, 非對稱部分消失, 模型完全由線性部分表示; 當 c1 = 0106737 或者 c 2 = 011726 時, G= 015。斜率 C 15914337 說明模型有很快的轉(zhuǎn)換速度。當 dlngdp( - 1) [ 0106737 = 或 dlngdp( - 1) > 0117261 時, 即當經(jīng)濟出現(xiàn)過快或者過慢增長時, 轉(zhuǎn)換函數(shù)就迅速從 0 向 1 轉(zhuǎn)換, 非線性部分的作用將迅速表現(xiàn)出來, 同時也體現(xiàn)出經(jīng)濟的過快和過慢增長對保險消費經(jīng)濟增長效 應影響的非對稱性。當前一期經(jīng)濟增長速度過快或者過慢時, 即 dlngdp( - 1) > 0117261 或者 dlngdp ( - 1) [ 0106737 時, 當期保費收入增速下降 ( 上升) 1 個百分點, 會引起經(jīng) 濟增長率下降 ( 上 升) 0195641 個百分點; 當前一期經(jīng)濟適度增長時, 即 0106737< dlngdp( - 1) [ 0117261 時, 當期保費收 入增長率提高 1 個百分點, 會拉動經(jīng)濟增長率提高 0115567 個百分點。 當經(jīng)濟增長過慢時, 當期保險消費對經(jīng)濟增長有較強影響的主要原因是: 保險消費本身作為經(jīng) 44

2010 年增刊

濟增長的重要組成部分會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生直接的影響, 當經(jīng)濟增長過慢時保險深度( 保費收入占 GDP 的比率) 會提高, 保費收入增長勢必會引起經(jīng)濟更快的增長; 當經(jīng)濟增長過慢時, 中央政府一般 會實施積極的財政政策和貨幣政策, 通過增加財政支出、 降低存貸利率等方式來擴大內(nèi)需、 刺激消 費、 鼓勵投資。此時, 保險作為一種消費可以直接推動經(jīng)濟的增長, 又可以充分發(fā)揮其分流社會儲 蓄, 實現(xiàn)儲蓄轉(zhuǎn)化為投資的強大功能來進一步促進經(jīng)濟的復蘇。 當經(jīng)濟增長過熱時, 保險消費速度下降將導致經(jīng)濟增長率迅速下降的可能原因是: 在經(jīng)濟過熱 時, 中央政府和央行一般會采取適度從緊的財政政策和貨幣政策, 這主要體現(xiàn)在減少政府開支和提 高存貸款利率兩個方面。提高利率將會產(chǎn)生儲蓄對壽險產(chǎn)品的替代效應, 盡管利率上升會使壽險 產(chǎn)品價格下降, 在一定程度上增加壽險產(chǎn)品的需求, 但從我國經(jīng)濟、 保險的發(fā)展經(jīng)驗來看, 利率上升 的替代效應要大于價格效應, 最終導致保險消費需求下降。保險消費需求的下降直接導致保費收 入下降, 進而直接或間接地引起經(jīng)濟增長率的下降。 總之, 當經(jīng)濟適度、 平穩(wěn)地增長時, 保險消費作為社會的/ 穩(wěn)定器0與經(jīng)濟、 社會的發(fā)展相輔相 承, 通過發(fā)揮其三大基本功能來維護經(jīng)濟、 社會穩(wěn)定, 實現(xiàn)經(jīng)濟、 社會健康、 穩(wěn)定的發(fā)展; 當經(jīng)濟增長 出現(xiàn)較大波動時, 保險消費或者作為/ 助推器0來推動經(jīng)濟走出低谷、 實現(xiàn)復蘇; 或者作為/ 減速器0 來實現(xiàn)經(jīng)濟、 社會的可持續(xù)發(fā)展, 在一定程度上起到了減小經(jīng)濟波動、 熨平經(jīng)濟周期的作用。 圖 2 給出了轉(zhuǎn)換函數(shù)值隨 dlngdp( - 1) 變化而變化的曲線。從圖中可以看出 , 自 1980 年恢復 國內(nèi)保險業(yè)務(wù)以 來我國保 險消費與 經(jīng)濟增長 之間的關(guān) 系呈現(xiàn)出 明顯的階 段性特征, 主 要分為 1980 ) 1992 年、 1993 ) 2007 年以及 2008 年至今三個階段。第一階段是 1980 ) 1992 年, 主要特點是 經(jīng)濟增長率的高波動和保險的高速起飛, 且保險消費速度明顯高于經(jīng)濟增長速度。我國保險消費 對經(jīng)濟增長的影響呈現(xiàn)出明顯的非線性特征, 存在從線性到非線性的頻繁 轉(zhuǎn)換。第二階段是從 1993 年我國初步確立社會主義市場經(jīng)濟體制至 2007 年美國次貸危機爆發(fā), 該階段是我國經(jīng)濟增長 相對穩(wěn)定的時期。雖然保險消費速度有所減緩, 從圖 1 可以看出, 保險消費速度時常會低于經(jīng)濟增 長率, 但保險整體規(guī)模和實力繼續(xù)提升, 保險消費對經(jīng)濟增長的影響呈現(xiàn)出明顯的線性特征。第三 階段是 2008 年至今, 受全球金融危機的影響我國保險消費和經(jīng)濟增長都經(jīng)歷了較大的波動, 保險 消費與經(jīng)濟增長之間再次呈現(xiàn)一定的非線性關(guān)系。這種非線性關(guān)系是否會持續(xù)較長的時間, 有待 進一步研究。

圖 2 轉(zhuǎn) 換函數(shù)曲線

( 二) 我國區(qū)域保險消費經(jīng)濟增長效應的經(jīng)驗分析 繪制 1999 ) 2008 年 30 個省份壽險密度、 非壽險密度對人均 GDP 的散點圖發(fā)現(xiàn), 盡管各省份保 險消費水平存在差異, 但各省份保險消費與經(jīng)濟增長之間都存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。 11 模型介紹、 數(shù)據(jù)說明與檢驗 本部分主要通過建立面板數(shù)據(jù)的門限效應模型, 對我國區(qū)域保險消費對經(jīng)濟增長是否存在門 限效應進行檢驗與估計。有關(guān)面板數(shù)據(jù)的門限效應檢驗與估計方法的詳細介紹, 請參考 Hansen ( 1999, 2000) 。從本文修正后的 G J 模型可以看出, 經(jīng)濟增長率與金融市場發(fā)展水平以及保險市場 45

趙進文等: 我國保險消費的經(jīng)濟增長效應

發(fā)展水平密切相關(guān), 同時投資收益率也會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生重要影響。本文主要選取金融發(fā)展指標 和保險消費指標, 考察存在金融市場和保險市場交互影響的同時, 區(qū)域保險消費對經(jīng)濟增長影響的 門限效應。變量 Yit 表示省份i 在第 t 年的產(chǎn)出增長率, 用人均 GDP 的增長率代替; I it 表示投資產(chǎn)出 比, 用全社會固定資產(chǎn)投資增量占 GDP 的比率代替; 金融發(fā)展指標 B it 用金融機構(gòu)各項貸款余額增 量占 GDP 的比率表示; 保險消費指標分別用人均壽險保費收入增長率( 即壽險密度增長率) L it 和人 均非壽險保費收入增長率( 即非壽險密度增長率) C it 表示; S it 是模型中對應的門限變量, 我們選取 能夠反映各省份經(jīng)濟發(fā)展水平的人均 GDP 做為門限變量, 單位為萬元 人。本文將采用全國 30 個 P 省份 1999 ) 2008 年的數(shù)據(jù), 不包括西藏、 臺灣、 香港和澳門。各省份數(shù)據(jù)均調(diào)整為 2000 年價格水 平, 其中保費收入數(shù)據(jù)來源于 2000 ) 2009 年的5中國保險年鑒6; 各省 GDP、 人均 GDP 以及 CPI 數(shù)據(jù) 均來源于5中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫6; 金融機構(gòu)各項貸款余額來源于 2004 ) 2005 年以及 2009 年5中國金 融年鑒6。 本 文 同 時 采 用 LLC、 表 6 IPS、 Breintung、 - Fisher 和 ADF PP Fisher 五種方法對各個變 量進行單位根檢驗。綜合考 慮表 6 的 檢驗結(jié)果, 判定變 量 Y、 B、 C 均 是平 穩(wěn)變 I、 L、 量, 不存在單位根過程。 21 壽險 消 費對 經(jīng)濟 增
變量 Y I B L C LLC - 1616108
***

各地區(qū)面板序列單位根檢驗
Breintung - 2143465 0187214 - 5173045*** - 4151035*** 4113444
***

IPS - 2180766
***

ADF Fisher 1411457
***

PP Fisher 2841912*** 2151601*** 1631487*** 1201785*** 2051453***

- 1515971*** - 3615192*** - 1215980*** - 1015517***

- 2131294** - 3158619*** - 0198933 - 2136601***

1241509*** 1231873*** 8910270*** 1221326***

** * 注: *** 、 、 分別表示在 1% 、 、 的顯著性水平上拒絕存在單位根的原假設(shè)。 5% 10%

長影響的門限效應分析 首先, 我們以人均 GDP 作為門限變量, 檢驗區(qū)域壽險消費對區(qū)域經(jīng)濟增長的門限效應。表 7 的檢驗結(jié)果表明, 單一門限檢驗對應的 F1 值以及雙重門限檢驗對應的 F2 值都非常顯著, F1 和 F2 對應的自助( bootstrap) P 值均為 0100000; 而三重門限檢驗對應的 F3 值相對較小, 其對應的自助 P 值 為 0116200, 因此在 5% 的顯著性水平下我們接受存在雙重門限的原假設(shè)。由此可見經(jīng)濟發(fā)展水平 對區(qū)域壽險消費的經(jīng)濟增長效應具有重要影響, 且根據(jù)不同的經(jīng)濟發(fā)展水平將該效應分為三種不 同的影響機制。 表 8 給出了兩個門限估計值及其對應 的 95% 和 99% 置信區(qū)間。 C 和 C 對應 1 2 的估計值分別為 016598 和 213219, 可以根 據(jù)雙門限值劃分的三個區(qū)間將全國 30 個 省份劃 分為三 類, 即人 均 GDP 小 于等 于 6598 元的為經(jīng)濟發(fā)展水平較低的省份; 人 均 GDP 大于 23219 元的為經(jīng)濟發(fā)展水平較 高的省份; 其他均歸為中等經(jīng)濟發(fā)展水平 的省份。 表 9 給出了以人均 GDP 為門限 變量 的雙門限模型估計結(jié)果, 于是得到門限回
F 值 P值 臨 界值 5% 1%

表 7 壽險消費對經(jīng)濟增長影響的門限效應檢驗
單一門限檢驗 1715090( F1 ) 01 00000 31 92934 61 92043 雙重門限檢驗 1111794( F2 ) 0 00000 1 3 69782 1 6 56931 1 三重門限檢驗 1192220( F3 ) 0116200 3189532 5152991

表8
C C ^1 C ^2 估計值 016598 213219

門限值的估計結(jié)果
95% 置信區(qū)間 [ 016172, 018644] [ 114479, 218948] 99% 置信區(qū)間 [ 01 6365, 01 6836] [ 21 1437, 21 5215]

歸方程具體形式: Yit = - 012416B it + 010703B it- 1 + 015094I it + 010697C it - 0100689L it - 1 I ( Tit [ 016598) + 0101360L it - 1 I ( 016598< Tit [ 213219) + 0111070L it - 1 I ( T it > 213219) 46

2010 年增刊

根據(jù)各變量回歸系數(shù) 及其對應 t 值的大小可以 看出, 除了 L it- 1 I ( 016598 < Tit [ 213219) 項的系數(shù) 不太 顯著外, 其他各項的 系數(shù)均很顯著。在不考慮 門限 效應的情況下, 前一 期金融發(fā)展對經(jīng)濟增長具 有明顯的正向拉動作用, 而當期金融發(fā)展對經(jīng)濟增 長具有一定的抑制作用; 固定資產(chǎn)投資增量占 GDP 的比率與經(jīng)濟增長率呈現(xiàn) 明顯 的正相關(guān); 非壽險消 費會 拉動經(jīng)濟增長; 壽險 消費對經(jīng)濟增長的影響存

表9
回 歸項 Bi t Bi t - 1 I it Ci t L i t - 1 I ( T it [ 016598)

雙重門限模型估計結(jié)果
回歸系數(shù) - 012416 010703 015094 010697 - 010689 010136 011107 OLS SE 01 0385 01 0285 01 0641 01 0224 01 0261 01 0154 01 0267 White SE 01 0358 01 0246 01 0771 01 0210 01 0197 01 0124 01 0258 t 統(tǒng)計量 - 617545 218531 616070 313157 - 314876 110985 412967

L i t - 1 I ( 016598< Ti t [ 213219) L i t - 1 I ( T it > 213219)

注: 這里的 t 統(tǒng)計量是根據(jù) White 標準差計算得到。

表 10

2001 ) 2008 年各門限區(qū)間省份分布情況
年份 2001 14 14 2 2002 11 17 2 2003 6 21 3 2004 2 24 4 2005 1 23 6 2006 1 23 6 2007 1 21 8 2008 0 20 10

門限變量區(qū)間 T it [ 016598 016598< Ti t [ 21 3219 T it > 213219

在明顯的門限效應, 主要體現(xiàn)為 L it- 1 的系數(shù)在不同的組別中的差異。經(jīng)濟發(fā)展水平較低的省份, L it - 1 的系數(shù)為- 010689, 對應的 t 值為- 314876, 說明前一期壽險消費對經(jīng)濟增長有較強的抑制作 用�？赡艿脑蚴�, 壽險具有較強的儲蓄功能, 在經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)由于受整體經(jīng)濟和金融 發(fā)展水平的限制, 壽險很難實現(xiàn)儲蓄向投資的有效轉(zhuǎn)換, 從而擠占了一部分投資和消費, 在一定程 度上抑制了經(jīng)濟的增長; 中等經(jīng)濟發(fā)展水平的省份, L it- 1 的系數(shù)為 010136, 對應的 t 值為 110985, 這 說明前一期壽險消費對經(jīng)濟增長具有一定的拉動作用, 但不顯著; 經(jīng)濟發(fā)展水平較高的省份, L it- 1 的系數(shù)為 011107, 對應的 t 值為 412967, 這說明前一期壽險消費對經(jīng)濟增長具有顯著的拉動作用。 壽險消費對經(jīng)濟增長影響存在明顯門限效應的主要原因是, 經(jīng)濟的發(fā)展依然是我國保險消費的主 要推動力, 壽險的融資功能和實現(xiàn)儲蓄向投資轉(zhuǎn)化的功能依然是其拉動經(jīng)濟增長的主要途徑。只 有在經(jīng)濟發(fā)展水平較高的省份, 壽險才能充分發(fā)揮融資功能和實現(xiàn)儲蓄向投資轉(zhuǎn)化的功能, 壽險消 費對經(jīng)濟增長的規(guī)模效應和溢出效應才能明顯 體現(xiàn)出來。 表 10 給出了 2001 ) 2008 年三類省份的具 體分布情況。從中可以明顯看出從 2001 年至 今, 經(jīng)濟發(fā)展水平較低的省份占的比重逐年下 降, 截至 2005 年只剩下貴州一個省份, 2008 年 全部省份的經(jīng)濟發(fā)展都達到中等以上水平。這 說明隨著經(jīng)濟、 金融和保險業(yè)的不斷發(fā)展壯大, 壽險消費對經(jīng)濟增長的抑制作用逐漸減弱, 截 至 2008 年所有省份壽險消費對經(jīng)濟增長的抑 制作用已經(jīng)消失。與此同時, 我們也應看到, 從 2001 年至今, 中等經(jīng)濟發(fā)展水平的省份比重依 然很高, 經(jīng)濟發(fā)展水平較高省份的數(shù)量增長緩 慢, 截至 2008 年只有 10 個省份。這說明雖然
F值 P值 臨界值 5% 1%

表 11

非壽險消費對經(jīng)濟影響的 門限效應檢驗
單一門限檢驗 雙重門限檢驗 三重門限檢驗 2312067( F1 ) 0100000 4106140 7100460 1217596( F2 ) 0100030 4135242 6198639 318823( F3 ) 0105570 4114143 7118939

表 12
C C ^1 C ^2 估計值 016238 110082

門限值的估計結(jié)果
95% 置信區(qū)間 [ 016121, 017270] [ 019107, 110321] 99% 置信區(qū)間 [ 01 6203, 016525] [ 01 9638, 110232]

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趙進文等: 我國保險消費的經(jīng)濟增長效應

我國壽險消費對經(jīng)濟增長的抑制作用已經(jīng)消失, 但是 2P 以上的省份壽險消費對經(jīng)濟增長的正向 3 拉動作用仍不明顯, 這種正向拉動作用僅僅局限于廣東、 上海、 北京等少數(shù)經(jīng)濟高度發(fā)達的省份。 31 非壽險消費對經(jīng)濟增長影響的門限效應分析 從表 11 的檢驗結(jié)果來看, 在 5% 的顯著性水平下, 我們認為非壽險消費對經(jīng)濟增長的影響同 樣存在雙重門限效應。表 12 給出了 C 和 C 對應的估計值分別為 016238 和 110082。 1 2 表 13 給出了以人均 GDP 為門限變量的非壽險消費對經(jīng)濟增長影響的雙門限模型的估計結(jié) 果, 由此可以得到門限回歸方程的具體形式: Yit = - 010904B it + 010932B it- 1 + 013009I it - 010512L it + 010681C it - 013254Cit- 1 I ( T it [ 016238) - 010298L it- 1 I ( 016238 < T it [ 110082) + 011288L it- 1 I ( T it > 110082) 除了 Cit- 1 I ( 016238< T it [ 110082) 外, 各回歸項的回歸系數(shù)均非常顯著。在經(jīng)濟發(fā)展水平較低 的省份, C it- 1 的系數(shù)為- 013254, 對應的 t 值為- 410684, 這說明前一期非壽險消費對經(jīng)濟增長具有 很強的抑制作用; 在中等經(jīng)濟發(fā)展水平的省份, Cit- 1 的系數(shù)為- 010298, 對應的 t 值為- 110685, 這 說明前一期非壽險消費對經(jīng)濟增長有一定的抑制作用, 但不明顯; 在經(jīng)濟 發(fā)展水平較高的省份, C it- 1 的系數(shù)為 011288, 對應的 t 值為 617793, 這說明前一期非壽險消費對經(jīng)濟增長具有明顯的拉動 作用。 表 14 給 出 了 2001 ) 2008 年三類省份 的具體分布情況。與表 10 相 同 之 處 在 于, 從 2001 年至今, 經(jīng)濟發(fā)展 水平較低的省份占的比 重逐年下降, 截至 2005 年只剩 下 貴 州 一 個 省 份, 2007 年全部省份的 經(jīng)濟發(fā)展都達到中等以 上水平。這說明與壽險 消費一樣, 隨著經(jīng)濟、 金 融和保險業(yè)的不斷壯大 和發(fā)展, 非壽險消 費對 經(jīng)濟增長的抑制作用也 逐漸減 弱。 與表 10 不 同之處在于, 中等 經(jīng)濟 發(fā)展水平的省份數(shù)量迅
B it B it - 1 I it L it C it C it - 1 I ( Ti t [ 016238) C it - 1 I ( 0 6238< T it [ 110082) 1 C it - 1 I ( Ti t > 110082)

表 13
回歸項

雙門限模型估計結(jié)果
回歸系 數(shù) - 0 0904 1 0 0932 1 0 3009 1 - 0 0512 1 0 0681 1 - 0 3254 1 - 0 0298 1 0 1288 1 OLS SE 010286 010234 010616 010104 010199 010890 010340 010196 White SE 010242 010188 010793 010104 010183 010800 010279 010190 t 統(tǒng)計量 - 317428 419666 317947 - 419094 317317 - 410684 - 110685 617793

注: 這里的 t 統(tǒng)計量是根據(jù) White 標準差計算得到。

表 14

2001 ) 2008 年各門限區(qū)間省份分布情況
門 限變量區(qū)間 年份 2001 13 9 8 2002 9 12 9 2003 4 16 10 2004 2 13 15 2005 1 10 19 2006 1 5 24 2007 0 3 27 2008 0 2 28

Ti t [ 01 6238 01 6238< T it [ 110082 Ti t > 11 0082

速下降, 經(jīng)濟發(fā)展水平較高的省份占的比重急劇上升, 截至 2008 年經(jīng)濟發(fā)展水平較高的省份已經(jīng) 達到 28 個, 只有貴州和甘肅仍屬于中等經(jīng)濟發(fā)展水平的省份。這說明目前我國非壽險消費對經(jīng)濟 增長的正向拉動作用已經(jīng)非常明顯, 非壽險消費增長率提高 1 個百分點將帶動經(jīng)濟增長率上升 011288 個百分點, 非壽險消費發(fā)揮經(jīng)濟增長效應的門檻要遠低于壽險消費, 這與 Marco Arena( 2006) 得出的結(jié)論基本一致。從目前我國經(jīng)濟發(fā)展水平來看, 截至 2008 年底, 全國 30 個省份中只有貴州 和甘肅兩個省份人均 GDP 未達到 10082 元, 這說明我國 90% 以上省份的非壽險消費已經(jīng)開始拉動 經(jīng)濟增長; 而人均 GDP 高于 23219 元的省份只有 10 個, 這說明只有 30% 左右的省份, 壽險消費具有 48

2010 年增刊

正向經(jīng)濟增長效應。

五、政策建議
經(jīng)驗結(jié)果表明, 我國保險消費對經(jīng)濟增長的影響機制較為復雜, 存在時間和空間上的雙重差 異。針對本文的經(jīng)驗結(jié)果和目前我國保險消費需求存在的問題, 提出如下建議: ( 一) 充分發(fā)揮保險消費對居民的風險保障功能, 合理分擔居民的消費金融風險。近年來, 消費 金融的發(fā)展在滿足了新時期居民消費需求的同時, 也給居民生活帶來了更多的信貸風險。目前, 我 國消費金融在推動居民消費需求方面的作用還比較有限。主要原因是個人信貸的信用擔保和償還 機制還不健全, 消費信貸機構(gòu)發(fā)放信貸的門檻比較高。因此, 保險公司應該根據(jù)居民的信貸和消費 需求, 加強與消費金融公司等金融機構(gòu)的合作, 開發(fā)研制相關(guān)消費金融保障產(chǎn)品, 從而降低居民消 費金融的信用風險, 提高居民的消費水平, 實現(xiàn)我國經(jīng)濟增長方式由投資拉動向需求拉動的轉(zhuǎn)變。 ( 二) 有效應對國際金融危機, 轉(zhuǎn)變保險消費需求模式, 實現(xiàn)保險消費需求動力多樣化。目前, 我國保險消費需求依舊是依靠經(jīng)濟帶動為主的粗放型模式。從經(jīng)驗結(jié)果來看, 從 2008 年開始, 我 國保險消費與經(jīng)濟增長之間再次呈現(xiàn)出一定的非線性特征。在國際經(jīng)濟環(huán)境急轉(zhuǎn)直下, 國內(nèi)經(jīng)濟 形勢明顯復雜化的嚴峻形勢下, 我們應該努力提高生產(chǎn)要素的生產(chǎn)效率, 以此來促使保險消費需求 方式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變, 實現(xiàn)保險消費需求動力多樣化。 ( 三) 加強保險業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)調(diào)整, 實現(xiàn)各種資源在壽險和非壽險業(yè)間的合理流動和優(yōu)化配置。從 經(jīng)驗結(jié)果來看, 我國區(qū)域非壽險發(fā)揮正向經(jīng)濟增長效應的門檻相對較低。因此, 保險公司可以針對 國家的投資計劃和產(chǎn)業(yè)振興規(guī)劃, 開發(fā)出配套的保險產(chǎn)品, 適當提高非壽險的業(yè)務(wù)規(guī)模和發(fā)展速 度, 從整體上提升我國保險消費對經(jīng)濟增長的拉動作用。為此, 我們應按市場需求調(diào)整險種結(jié)構(gòu), 實現(xiàn)各種資源在壽險業(yè)和非壽險業(yè)間的合理流動和優(yōu)化配置。 ( 四) 促進我國區(qū)域經(jīng)濟、 金融和保險業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展, 努力實現(xiàn)區(qū)域保險消費對經(jīng)濟增長的正向 拉動作用。為此, 保險公司應當圍繞各區(qū)域人群的消費習慣和消費熱點, 圍繞國家宏觀經(jīng)濟政策和 產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整, 找準保險業(yè)提供風險管理和保障的切入點, 加大產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新, 逐漸形成具有區(qū)域 特色的保險消費需求模式, 努力促使區(qū)域保險消費對經(jīng)濟增長做出更大的貢獻。 總之, 我國保險消費對經(jīng)濟增長的影響機制比較復雜, 既存在時間上的階段性和非線性特征, 又存在空間上的巨大差異。在國際金融危機蔓延、 國內(nèi)經(jīng)濟運行波動加劇、 通貨膨脹趨勢明顯增強 的嚴峻形勢下, 應當充分發(fā)揮保險消費的經(jīng)濟增長效應, 促使我國較快、 平穩(wěn)地度過這場跌蕩起伏 的金融危機。
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趙進文等: 我國保險消費的經(jīng)濟增長效應
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The Effect of Insurance Consumption on Economic Growth in China
Zhao Jinwen , Xing Tiancai and Xiong Lei
a a b

( a: FA&S. L , School of Finance, Dongbei University of Finance and Economics; b: School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics) Abstract: By employing Non linear STR model of time series and panel Threshold regression model, this paper empirically analyses the effect of insurance consumption on economic growth in China, from both national and regional aspects. The empirical analysis indicates that the insurance consumption in current period strongly promote economic growth with the typical gradual and non linear characteristics; To some extent, the insurance consumption in one lag period restraints the economic growth; The effects of both regional life insurance and regional non life insurance consumption on economic growth take on double threshold effects, however, the threshold of regional life insurance consumption to promote economic growth is obviously higher than that of non life insurance consumption. Key Words: Insurance Consumption; Economic Growth; STR Model; Panel Threshold Regression Model JEL Classification: C51, C52, E61, G22

( 責任編輯: 松

木) ( 校對: 曉

鷗)

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