粟 芳,蔡萬(wàn)科

(上海財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院,上海200433)

保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定作用的實(shí)證研究
——基于46個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)分析

粟 芳,蔡萬(wàn)科

(上海財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院,上海200433)

保險(xiǎn)能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的論點(diǎn)已經(jīng)被許多學(xué)者驗(yàn)證過(guò)了,但是保險(xiǎn)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用還未得到進(jìn)一步驗(yàn)證。利用個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙向隨機(jī)效應(yīng)模型,利用46個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù),分析了保險(xiǎn)深度、壽險(xiǎn)深度、財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入、稅收收入發(fā)展穩(wěn)定性的影響。分析結(jié)果顯示,在一個(gè)發(fā)達(dá)的保險(xiǎn)市場(chǎng)中,包括發(fā)達(dá)的壽險(xiǎn)市場(chǎng)和發(fā)達(dá)的財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng),經(jīng)濟(jì)的發(fā)展表現(xiàn)出更加穩(wěn)定的特性,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入、稅收收入都能夠穩(wěn)步增加。相對(duì)而言,在不發(fā)達(dá)的保險(xiǎn)市場(chǎng)中,經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)表現(xiàn)出更大的波動(dòng)性。而且,相對(duì)于人壽保險(xiǎn)的影響而言,財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)對(duì)穩(wěn)定國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入、稅收收入發(fā)展的影響更加明顯。

保險(xiǎn);經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定;實(shí)證分析

保險(xiǎn)的基本職能是分?jǐn)倱p失和補(bǔ)償損失。其對(duì)于經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)主要在于通過(guò)保險(xiǎn)基金的建立和運(yùn)用,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定地發(fā)展。保險(xiǎn)又被稱(chēng)為“經(jīng)濟(jì)助推器”和“經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定器”。本文就這一方面進(jìn)行深入的分析與驗(yàn)證。

一、綜 述

許多學(xué)者都曾經(jīng)就保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行了分析與研究。以往的研究比較集中于研究保險(xiǎn)需求與收入水平的關(guān)系方面。比如,Beenstock、Dickinson和 Khajuria[1]研究了 12個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家從1970-1981年的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)非壽險(xiǎn)需求與人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值相關(guān)。Outreville[2]通過(guò)研究55個(gè)發(fā)展中國(guó)家從1983-1984年的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)非壽險(xiǎn)需求與人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值以及一個(gè)金融變量(M2/國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值)正相關(guān)。Browne和Kim[3]通過(guò)研究45個(gè)國(guó)家1980-1987年的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)人均壽險(xiǎn)消費(fèi)與人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值正相關(guān)。Outreville[4]通過(guò)研究48個(gè)發(fā)展中國(guó)家1986年的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)壽險(xiǎn)需求與人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值正相關(guān),但與金融發(fā)展無(wú)關(guān)。Browne、Chung和Frees[5]通過(guò)研究經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織國(guó)家1986-1993年間的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)非壽險(xiǎn)消費(fèi)與收入水平正相關(guān)。Beck和 Webb[6]通過(guò)分析63個(gè)國(guó)家從1980-1996年的數(shù)據(jù),研究了壽險(xiǎn)消費(fèi)的影響因數(shù)。粟芳[7]就保險(xiǎn)密度與人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的關(guān)系進(jìn)行了回歸分析,結(jié)論表明,經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促進(jìn)了保險(xiǎn)密度的發(fā)展,經(jīng)濟(jì)發(fā)展與保險(xiǎn)需求之間存在正相關(guān)關(guān)系。俞自由、粟芳、紀(jì)冰[8]還用灰色模型對(duì)保險(xiǎn)密度與人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的關(guān)系進(jìn)行了分析,得出了相似的結(jié)論。徐為山、吳堅(jiān)雋[9]分析了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)保險(xiǎn)需求的引致效應(yīng),認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展能促進(jìn)保險(xiǎn)需求增加,但是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)壽險(xiǎn)的引致效應(yīng)要高于非壽險(xiǎn)。國(guó)內(nèi)許多其他學(xué)者也用中國(guó)的數(shù)據(jù)或者各個(gè)省的數(shù)據(jù)分析了保費(fèi)收入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。結(jié)論也都基本相似,即保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。

后來(lái),隨著統(tǒng)計(jì)方法的發(fā)展,學(xué)者們不但可以研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與保險(xiǎn)發(fā)展的關(guān)系,還能夠分析各變量之間的影響方向和路徑。Ward和Zurbruegg[10]運(yùn)用9個(gè)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織國(guó)家1961-1996年的數(shù)據(jù)分析了經(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)各年實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的衡量指標(biāo),年實(shí)際保費(fèi)作為保險(xiǎn)活動(dòng)的衡量指標(biāo)。通過(guò)對(duì)每個(gè)國(guó)家使用自回歸誤差修正模型,結(jié)果顯示有5個(gè)國(guó)家呈現(xiàn)長(zhǎng)期因果關(guān)系。Webb、Grace和 Skipper[11]運(yùn)用修正的索羅-斯旺新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型,研究了銀行、壽險(xiǎn)公司和非壽險(xiǎn)公司與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因果關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn),銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的外生變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著巨大的影響。但是這些變量對(duì)銀行與壽險(xiǎn)公司、非壽險(xiǎn)公司之間的相互關(guān)系作用不大。Marco Arena[12]也對(duì)多個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,主要是把保險(xiǎn)作為金融體系中的一個(gè)部分分析了保險(xiǎn)、銀行、證券及經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的互動(dòng)關(guān)系。

在國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究中,曹乾、何建敏[13]用自回歸模型和誤差修正模型對(duì)我國(guó)和保費(fèi)收入兩個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系進(jìn)行研究,結(jié)果表明和保費(fèi)收入之間有明顯的協(xié)整關(guān)系,但在兩個(gè)樣本期間內(nèi)兩個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的 Granger因果關(guān)系卻出現(xiàn)了差異。胡宏兵[14]也就1999-2007年的中國(guó)數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行了協(xié)整分析,分析結(jié)果表明：無(wú)論長(zhǎng)期還是短期,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值都對(duì)保險(xiǎn)增長(zhǎng)具有Granger因果關(guān)系。但是,保險(xiǎn)發(fā)展在長(zhǎng)期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不具有Granger因果關(guān)系,短期內(nèi)保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響也較弱,不支持保險(xiǎn)發(fā)展會(huì)引發(fā)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的觀點(diǎn)。張淑英、李鵬燕[15]運(yùn)用 Granger因果檢驗(yàn)分析,對(duì)河北省的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,結(jié)論發(fā)現(xiàn),保險(xiǎn)發(fā)展是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的 Granger原因,而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不是保險(xiǎn)發(fā)展的 Granger原因。

從上面的綜述可以看到,由于采用的樣本不同,學(xué)者們對(duì)保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究結(jié)果大相徑庭。有人認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展能促進(jìn)保險(xiǎn)發(fā)展,而反之不行;而有人認(rèn)為保險(xiǎn)發(fā)展能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而反之不行。無(wú)論怎樣,學(xué)者們都對(duì)保險(xiǎn)所具有的“經(jīng)濟(jì)助推器”這一功能進(jìn)行了深入的研究。但是,保險(xiǎn)所具有的“經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定器”的功能是否能從實(shí)際數(shù)據(jù)中得到結(jié)論呢?少有學(xué)者進(jìn)行相關(guān)的研究。王建偉、李關(guān)政[16]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(guò)比較我國(guó)東、中、西部三個(gè)具有區(qū)域代表性省份的相關(guān)實(shí)證結(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,但對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行卻能起到十分重要的作用。因此,本文提出的問(wèn)題是：保險(xiǎn)發(fā)展是否能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定地發(fā)展呢?保險(xiǎn)是否具有“經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定器”的功能呢?

本文與前面各個(gè)學(xué)者的研究不同。首先,本文的研究目的是檢驗(yàn)保險(xiǎn)是否能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展,是就保險(xiǎn)的“經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定器”這一功能進(jìn)行分析。其次,我們使用了更多國(guó)家的數(shù)據(jù),采用了面板數(shù)據(jù)分析的方法,所采用的數(shù)據(jù)不僅僅包括中國(guó),是想分析在一般意義上保險(xiǎn)是否仍然具有“經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定器”的功能。第三,本文不但分析保險(xiǎn)業(yè)整體上對(duì)于經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的促進(jìn)作用,而且還要把保險(xiǎn)業(yè)細(xì)分為壽險(xiǎn)與非壽險(xiǎn),并分別檢驗(yàn)壽險(xiǎn)與非壽險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的促進(jìn)作用,檢驗(yàn)他們的作用并分析他們的不同影響。

二、假設(shè)、數(shù)據(jù)與研究方法

(一)假設(shè)

保險(xiǎn)是否具有“經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定器”的功能呢?一般而言,經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性主要體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)收入即國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的穩(wěn)定增長(zhǎng)、財(cái)政收入的穩(wěn)定增長(zhǎng)和稅收收入的穩(wěn)定增長(zhǎng)。因此,我們將研究保險(xiǎn)發(fā)展與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)、財(cái)政收入增長(zhǎng)和稅收收入增長(zhǎng)之間的關(guān)系,并深入分析財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)和人壽保險(xiǎn)的不同情況,我們提出了如下假設(shè)：

假設(shè)一：保險(xiǎn)發(fā)展能促進(jìn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入和稅收收入穩(wěn)定增長(zhǎng)。

假設(shè)二：壽險(xiǎn)發(fā)展能促進(jìn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入和稅收收入穩(wěn)定增長(zhǎng)。

假設(shè)三：財(cái)險(xiǎn)發(fā)展能促進(jìn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入和稅收收入穩(wěn)定增長(zhǎng)。

由于壽險(xiǎn)和財(cái)險(xiǎn)的本質(zhì)不同,財(cái)險(xiǎn)產(chǎn)品的主要功能就是保障,分?jǐn)倱p失和補(bǔ)償損失。而壽險(xiǎn)產(chǎn)品除了具有保障功能以外,更多的是具有投資的功能和理財(cái)?shù)墓δ堋６?財(cái)險(xiǎn)產(chǎn)品的主要客戶是企業(yè),其次才是個(gè)人,而壽險(xiǎn)產(chǎn)品的主要客戶是個(gè)人,其次才是企業(yè)。那么相對(duì)于壽險(xiǎn)而言,財(cái)險(xiǎn)的保障功能更強(qiáng),對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響可能更加直接,更加有效。因此,提出如下假設(shè)：

假設(shè)四：相對(duì)而言,財(cái)險(xiǎn)發(fā)展對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入、稅收收入的影響比壽險(xiǎn)更為顯著。

選用保險(xiǎn)深度的系列指標(biāo)來(lái)做為保險(xiǎn)發(fā)展指標(biāo),包括保險(xiǎn)深度、壽險(xiǎn)保險(xiǎn)深度、財(cái)險(xiǎn)保險(xiǎn)深度。這些指標(biāo)的單位均為%,是用當(dāng)年的保費(fèi)收入除以當(dāng)年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值總量而得到的。共有46個(gè)國(guó)家從1986-2007年22年的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是從瑞士再保險(xiǎn)公司SIGMA雜志中整理得來(lái)。

選用了三個(gè)指標(biāo)反映經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的指標(biāo),包括國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差、財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差、稅收收入增長(zhǎng)率。這都是根據(jù)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入、稅收收入計(jì)算而來(lái)的。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入、稅收收入的單位均為各國(guó)當(dāng)年貨幣。其中,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值是46個(gè)國(guó)家從1986-2007年22年的數(shù)據(jù),財(cái)政收入、稅收收入是31個(gè)國(guó)家從1995-2007年13年的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源是世界銀行出版的 World Development Indicators數(shù)據(jù)庫(kù)。根據(jù)該數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)于數(shù)據(jù)的解釋,財(cái)政收入是來(lái)自稅收、社會(huì)捐獻(xiàn)和其他收入的所有現(xiàn)金銷(xiāo)售的收入,例如罰金、租金以及來(lái)自財(cái)產(chǎn)或者銷(xiāo)售的收入,但是不包括贈(zèng)款。稅收收入是指?jìng)€(gè)人、企業(yè)或機(jī)構(gòu)向政府的強(qiáng)制性的無(wú)償支付,不包括罰金、社會(huì)保障等。我們檢驗(yàn)的是保險(xiǎn)是否能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展。因此我們對(duì)上述經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行了變換,用經(jīng)濟(jì)發(fā)展各指標(biāo)年增長(zhǎng)率與樣本期內(nèi)的均值之間的差值的絕對(duì)值,作為經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的指標(biāo)。以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差為例 ,即：

國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差=|國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值當(dāng)年增長(zhǎng)率-樣本期內(nèi)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值平均年增長(zhǎng)率|

國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值當(dāng)年增長(zhǎng)率=(當(dāng)年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值-上年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值)/上年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值

如果保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展得非常好,即保險(xiǎn)深度、壽險(xiǎn)深度、財(cái)險(xiǎn)深度都比較大,那么經(jīng)濟(jì)可以保持穩(wěn)定地增長(zhǎng),即各年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率將保持穩(wěn)定,各年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的誤差會(huì)比較小。

瑞士再保險(xiǎn)公司SIGMA雜志并沒(méi)有完全收集所有國(guó)家所有年度的數(shù)據(jù),世界銀行出版的World Development Indicators數(shù)據(jù)庫(kù)中也沒(méi)有收集所有國(guó)家所有年度的數(shù)據(jù)。因此,為了得到盡可能多的樣本,我們僅采用了所有的數(shù)據(jù)齊全的國(guó)家樣本,包括了發(fā)達(dá)國(guó)家及發(fā)展中國(guó)家。

(二)研究方法

在利用面板數(shù)據(jù)分析之前,我們必須先用LLC檢驗(yàn)和 PP-Fisherχ2進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。因?yàn)橹挥袛?shù)據(jù)是平穩(wěn)的,即不存在單位根時(shí),我們才可以進(jìn)行面板數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析。

LLC檢驗(yàn)適用于同根的情形,其原理是采用ADF檢驗(yàn)式形式。但使用的是Δyit和yit的剔出自相關(guān)和確定項(xiàng)影響后再標(biāo)準(zhǔn)化的代理變量。LLC檢驗(yàn)的原假設(shè)和備擇假設(shè)為：

具體做法是：先從Δyit和yit中剔出自相關(guān)和確定項(xiàng)的影響,并使其標(biāo)準(zhǔn)化,得到相應(yīng)的代理變量;用代理變量做ADF回歸,即

當(dāng)LLC統(tǒng)計(jì)量大于臨界值時(shí),接受原假設(shè),認(rèn)為變量存在單位根;當(dāng)LLC統(tǒng)計(jì)量小于臨界值時(shí),拒絕原假設(shè),變量不存在單位根。

PP-Fisherχ2檢驗(yàn)適用于不同根情形。其檢驗(yàn)的原假設(shè)和備擇假設(shè)為：

PP-Fisherχ2式：是

式(4)中初始值yi0是給定的。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是：

式(5)中pi為基于 Fisher的組合統(tǒng)計(jì)量,利用各獨(dú)立個(gè)體時(shí)間序列的ADF檢驗(yàn)P值。當(dāng)原假設(shè)成立時(shí),PP-Fisherχ2統(tǒng)計(jì)量服從自由度為2N的卡方分布。當(dāng)PP-Fisherχ2小于臨界值時(shí),拒絕原假設(shè);當(dāng)PP-Fisherχ2大于臨界值時(shí),接受原假設(shè)。

在對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)之后,需要建立進(jìn)一步分析的模型?；诿姘鍞?shù)據(jù)的模型通常有3種,即混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。而固定效應(yīng)模型又分為三種類(lèi)型,即個(gè)體固定效應(yīng)模型、時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型和個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙固定效應(yīng)模型。隨機(jī)效應(yīng)模型也分為三種類(lèi)型,即個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型、時(shí)點(diǎn)隨機(jī)效應(yīng)模型和個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙隨機(jī)效應(yīng)模型。

對(duì)于面板數(shù)據(jù)而言,固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型是大家廣泛感興趣的模型。在本文研究的問(wèn)題中,在個(gè)體上,存在一些變量隨國(guó)家的不同而對(duì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性影響不同的現(xiàn)象,比如各國(guó)的人口;在時(shí)間上,也是一些變量隨時(shí)間的不同而對(duì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性影響不同,比如科學(xué)技術(shù)。因此,本文考慮的模型為：個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙固定效應(yīng)模型和個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙隨機(jī)效應(yīng)模型。但是,究竟采用哪種模型更加合適,則要適用 Hausman檢驗(yàn)。

三、數(shù)據(jù)初始分析

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整后,采用LLC檢驗(yàn)和PP-Fisherχ2檢驗(yàn)對(duì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。見(jiàn)表1。

表1 模型變量的穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表1中LLC檢驗(yàn)和 PP-Fisher檢驗(yàn)的結(jié)果,除財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)數(shù)以外,至少在1%的水平下,兩種方法都可以拒絕原假設(shè),說(shuō)明包括保險(xiǎn)深度對(duì)數(shù)、壽險(xiǎn)深度對(duì)數(shù)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差、財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差、稅收收入增長(zhǎng)率誤差都不存在單位根。而對(duì)于財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)數(shù),在5%的水平下可以拒絕原假設(shè),財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)數(shù)不存在單位根。因此,可以認(rèn)為,兩種方法檢驗(yàn)結(jié)果表明所有變量都是平穩(wěn)的序列,可以對(duì)各變量進(jìn)行panel data的估計(jì)。

四、模型選擇檢驗(yàn)及最終模型

在選擇模型時(shí),要考慮樣本的個(gè)體之間是否有差異,各時(shí)點(diǎn)之間是否有差異,其影響是固定的還是隨機(jī)的。首先,樣本值來(lái)自46個(gè)國(guó)家,這些國(guó)家的政治、文化和社會(huì)都不同,個(gè)體之間是具有差異的。其次,樣本值來(lái)自22年的數(shù)據(jù),其時(shí)間跨度也比較大,各年的自然環(huán)境、制度等也不相同,時(shí)點(diǎn)之間也是具有差異的。我們要同時(shí)考慮個(gè)體和時(shí)點(diǎn)之間的差異。

考慮在下述模型中選擇：個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型和個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙向隨機(jī)效應(yīng)模型。本文使用Hausman檢驗(yàn)來(lái)決定模型的選擇。

Hausman檢驗(yàn)：個(gè)體時(shí)點(diǎn)隨機(jī)效應(yīng)模型;個(gè)體時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型。見(jiàn)表2。

表2 保險(xiǎn)深度與各因變量的模型檢驗(yàn)

表2可見(jiàn),每個(gè)模型的p值都大于0.1,不能拒絕原假設(shè)。根據(jù) Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果,個(gè)體時(shí)點(diǎn)雙向隨機(jī)效應(yīng)模型更適合本文研究的問(wèn)題。因此,最后本文估計(jì)的模型為：

式(6)中：yit為第i個(gè)國(guó)家,在第t時(shí)刻的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定指標(biāo);xit為第i個(gè)國(guó)家,在第t時(shí)刻的保險(xiǎn)發(fā)展指標(biāo);αi為個(gè)體隨機(jī)效應(yīng);ui為時(shí)間隨機(jī)效應(yīng);εit為白噪聲。

五、模型估計(jì)的結(jié)果

根據(jù)前面建立的模型,對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并對(duì)前面的四個(gè)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。見(jiàn)表3～表5。

表3 假設(shè)一的檢驗(yàn)：保險(xiǎn)深度對(duì)各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響回歸

從表3中的t統(tǒng)計(jì)量和p值可以看出,保險(xiǎn)深度對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差、財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差、稅收收入增長(zhǎng)率誤差的影響都非常顯著,都是在1%的水平下顯著。三個(gè)因變量的系數(shù)都為負(fù),分別為 -0.021 0、-0.071 0、-0.072 8。三個(gè)因變量的系數(shù)都為負(fù)數(shù)的含義就是,保險(xiǎn)深度對(duì)三個(gè)因變量的影響是負(fù)向影響。也就是說(shuō),保險(xiǎn)深度越大,則因變量越小。保險(xiǎn)深度越大,那么國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差、財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差、稅收收入增長(zhǎng)率誤差越小,即國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、財(cái)政收入增長(zhǎng)率、稅收收入增長(zhǎng)率的發(fā)展更加平穩(wěn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)越小。這就充分地驗(yàn)證了假設(shè)一。

表4 假設(shè)二的檢驗(yàn)：壽險(xiǎn)深度對(duì)各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響回歸

從表4中的t統(tǒng)計(jì)量和p值可以看出,壽險(xiǎn)深度對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差、財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差、稅收收入增長(zhǎng)率誤差的影響都比較顯著。壽險(xiǎn)深度對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差的影響在1%的水平下比較顯著,而壽險(xiǎn)深度對(duì)財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差和稅收收入增長(zhǎng)率誤差的影響在5%的水平下顯著。而且,三個(gè)因變量的系數(shù)也都為負(fù),分別為-0.0152、-0.0380、-0.0351。三個(gè)因變量的系數(shù)都為負(fù)數(shù)的含義就是,壽險(xiǎn)深度對(duì)三個(gè)因變量的影響是負(fù)向影響。也就是說(shuō),壽險(xiǎn)深度越大,則因變量越小。壽險(xiǎn)深度越大,那么國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差、財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差、稅收收入增長(zhǎng)率誤差越小,即國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、財(cái)政收入增長(zhǎng)率、稅收收入增長(zhǎng)率的發(fā)展更加平穩(wěn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)越小。這就充分驗(yàn)證了假設(shè)二。

表5 假設(shè)三的檢驗(yàn)：財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響回歸

從表5中的t統(tǒng)計(jì)量和p值可見(jiàn),財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差、財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差、稅收收入增長(zhǎng)率誤差的影響都比較顯著。財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差的影響在1%的水平下顯著,而財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差和稅收收入增長(zhǎng)率誤差的影響在5%的水平下顯著。而且,三個(gè)因變量的系數(shù)分別為-0.020 3、-0.071 3、-0.083 5。三個(gè)因變量的系數(shù)都為負(fù)數(shù)的含義就是,財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)三個(gè)因變量的影響是負(fù)向影響,即財(cái)險(xiǎn)深度越大,則因變量越小。財(cái)險(xiǎn)深度越大,那么國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率誤差、財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差、稅收收入增長(zhǎng)率誤差越小,即國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、財(cái)政收入增長(zhǎng)率、稅收收入增長(zhǎng)率的發(fā)展更加平穩(wěn),經(jīng)濟(jì)發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)越小。這就充分驗(yàn)證了假設(shè)三。

根據(jù)表4和表5的內(nèi)容對(duì)壽險(xiǎn)深度和財(cái)險(xiǎn)深度的影響大小進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),財(cái)政收入增長(zhǎng)率誤差的回歸中,壽險(xiǎn)深度的系數(shù)是-0.038 0,而財(cái)險(xiǎn)深度的系數(shù)是-0.071 3,大于壽險(xiǎn)深度的系數(shù)。如果計(jì)算95%的置信區(qū)間,則壽險(xiǎn)深度系數(shù)的95%置信區(qū)間為[-0.068 97-0.007 31],而財(cái)險(xiǎn)深度系數(shù)為-0.071 27,仍然在該區(qū)間外。因此,在5%的水平下可以認(rèn)為：與壽險(xiǎn)深度相比,財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)財(cái)政收入穩(wěn)定性的影響程度更深。同理,我們發(fā)現(xiàn),稅收收入增長(zhǎng)率誤差的回歸中,壽險(xiǎn)深度的系數(shù)是-0.035 1,而財(cái)險(xiǎn)深度的系數(shù)是-0.083 5,大于壽險(xiǎn)深度的系數(shù)。如果計(jì)算95%的置信區(qū)間,則壽險(xiǎn)深度系數(shù)的95%置信區(qū)間為[-0.066 5-0.003 72],而財(cái)險(xiǎn)深度系數(shù)為-0.083 5,仍然在該區(qū)間外。因此,在5%的水平下可以認(rèn)為：與壽險(xiǎn)深度相比,財(cái)險(xiǎn)深度對(duì)稅收收入穩(wěn)定性的影響程度更深。這就驗(yàn)證了假設(shè)四。

六、結(jié) 語(yǔ)

保險(xiǎn)的作用是分?jǐn)倱p失和補(bǔ)償損失,也是期望能夠通過(guò)分?jǐn)倱p失和補(bǔ)償損失的途徑來(lái)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,平緩災(zāi)難給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的波動(dòng)。保險(xiǎn)的這一作用是被實(shí)踐檢驗(yàn)過(guò)的。本文通過(guò)對(duì)46個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對(duì)這一作用提供了數(shù)據(jù)的實(shí)證支持。分析表明,保險(xiǎn)穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用是比較顯著的。如果保險(xiǎn)市場(chǎng)是比較發(fā)達(dá)的,經(jīng)濟(jì)發(fā)展就能夠平穩(wěn)地進(jìn)行。同時(shí),保險(xiǎn)的影響還體現(xiàn)于一國(guó)的財(cái)政收入和稅收收入方面。如果保險(xiǎn)市場(chǎng)比較發(fā)達(dá),那么一國(guó)的財(cái)政收入和稅收收入也能夠平穩(wěn)地進(jìn)行。

保險(xiǎn)市場(chǎng)是由壽險(xiǎn)市場(chǎng)和財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng)構(gòu)成的。既然保險(xiǎn)市場(chǎng)在整體上對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政收入和稅收收入的穩(wěn)定發(fā)展具有明顯的作用,那么分別分析壽險(xiǎn)市場(chǎng)與財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng)的影響,兩者對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政收入和稅收收入的穩(wěn)定發(fā)展也分別具有一定的作用。在發(fā)達(dá)的壽險(xiǎn)市場(chǎng)和發(fā)達(dá)的財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng)中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政收入和稅收收入也能夠平穩(wěn)地發(fā)展。但是,相對(duì)而言,財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政收入更為顯著。也就是說(shuō),相對(duì)于大力發(fā)展壽險(xiǎn)市場(chǎng)而言,如果我們能夠更加偏重于財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展,那么其對(duì)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)、財(cái)政收入的平穩(wěn)和稅收收入的平穩(wěn)能夠具有更大的作用。因此,如果國(guó)家希望通過(guò)保險(xiǎn)能為經(jīng)濟(jì)發(fā)展保駕護(hù)航,那么相對(duì)而言,大力發(fā)展財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng)可能會(huì)起到事半功倍的效果。

[1] Beenstock M,Dickinson G,Khajuria S.The Determinants of Life Premiums：An International Cross-Section Analysis 1970-1981[J].Insurance Mathematics and Economics,1986(5)：261-270.

[2] Outreville J F.The Economic Significance of Insurance Markets in Developing Countries[J].Journal of Risk and Insurance,1990(3)：487-498.

[3] Browne M J,Kim K.An International Analysis of Life Insurance Demand[J].Journal of Risk and Insurance,1993(4)：671-688.

[4] Outreville J F.Life Insurance Markets in Developing Countries[J].Journal of Risk and Insurance,1996(2)：263-278.

[5] Browne M J,Chung J,Frees E W.International Property-Liability Insurance Consumption[J].Journal of Risk and Insurance,2000(1)：391-410.

[6] Beck T,Webb I.Determinants of Life Insurance Consumption Across Countries[J].World Bank Economic Review,2003(17)：51-88.

[7] 粟 芳.保險(xiǎn)規(guī)模的預(yù)測(cè)模型及實(shí)證分析[J].金融研究 ,2000(2) ：121-126.

[8] 俞自由,粟 芳,紀(jì) 冰.保險(xiǎn)市場(chǎng)規(guī)模發(fā)展的研究[J].預(yù)測(cè) ,2001(7) ：87-90.

[9] 徐為山,吳堅(jiān)雋.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)保險(xiǎn)需求的引致效應(yīng)——基于面板數(shù)據(jù)的分析[J].財(cái)經(jīng)研究,2006(2)：127-137.

[10] Ward D,Zurbruegg R.Does Insurance Promote E-conomic Growth?Evidence from OECD Countries[J].Journal of Risk and Insurance,2000(4)：489-506.

[11] Webb I,Grace M F,Skipper H D.The Effect of Banking and Insurance on the Growth of Capital and Output[J].Center for Risk Management and Insurance ：Working Paper,2002 ：2.

[12] Marco Arena.Does Insurance Market Activity Promote Economic Growth?A Cross-Country Study For Industrialized and Developing Countries[J].The Journal of Risk and Insurance,2008(4)：921-946.

[13] 曹 乾,何建敏.保險(xiǎn)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)關(guān)系——理論假說(shuō)與實(shí)證研究[J].上海金融,2006(3)：14-16.

[14] 胡宏兵.中國(guó)保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的協(xié)整分析 ：1999-2007[J].山東經(jīng)濟(jì) ,2007(6) ：74-78.

[15] 張淑英,李鵬燕.河北省保險(xiǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)整分析[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2008(3)：76,86.

[16] 王建偉,李關(guān)政.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——基于套期保值模型與中國(guó)的實(shí)證[J].財(cái)經(jīng)研究,2008(8)：76-87.

(責(zé)任編輯 易 民)

An Empirical Research of Insurance Development to Economy Stability——The Analysis Based on Panel Data Model of 46 Countries

SU Fang,CAI Wan-ke
(Finance School,Shanghai Finance and Economics College,Shanghai200433,China)

Insurance development is very important to economics,which has been testified by so many academic articles,while we haven’t tested whether it’s useful to the stability of economic development.Through cross-section and period random model of panel data from 46 countries,the relationship between insurance penetration and economics stability has been analyzed,as well as the relationships between insurance penetration and public finance stability or tax income stability.It’s found that in the country where the insurance has developed well,economy develops more stably,and it’s the same to public and tax income.Life insurance and nonlife insurance do have the same effect on those indexes.But the influence of nonlife insurance is stronger than that of life insurance.So nonlife insurance market should be developed more so as to ensure a stable economy.

insurance;economic stability;empirical analysis

F840

：ADOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2011.01.003

2010-10-20

粟 芳(1974-),女,重慶市人,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院副教授,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,主要從事風(fēng)險(xiǎn)管理與保險(xiǎn)規(guī)劃;蔡萬(wàn)科(1981-),男,浙江省溫州市人,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院博士生,主要從事風(fēng)險(xiǎn)管理研究。