陳 華，王 穩(wěn)

(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 保險(xiǎn)學(xué)院，北京100029)

中國(guó)保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新長(zhǎng)短期影響效應(yīng)的實(shí)證研究

陳 華，王 穩(wěn)

(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 保險(xiǎn)學(xué)院，北京100029)

利用中國(guó)1998-2007年的省際面板數(shù)據(jù)，研究了各省區(qū)保險(xiǎn)發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新之間的內(nèi)在聯(lián)系。結(jié)果表明，保險(xiǎn)發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新的變量均存在著單位根，且保險(xiǎn)發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新之間存在著協(xié)整關(guān)系。完全修正的最小二乘(FMOLS)估計(jì)表明，長(zhǎng)期中，保險(xiǎn)發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新之間有顯著的正關(guān)系，且保險(xiǎn)深度每增加一個(gè)百分點(diǎn)，會(huì)使技術(shù)創(chuàng)新的水平增加0.136% ～0.178%。若不考慮變量間的平穩(wěn)性，直接利用OLS回歸會(huì)低估保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。面板誤差修正模型(PECM)表明，在短期中，我國(guó)保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的影響并不明顯。

保險(xiǎn)發(fā)展;技術(shù)創(chuàng)新;面板協(xié)整;FMOLS;PECM

一、引言

大量學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，金融體系更加完善的國(guó)家，能夠保持更快和更加平穩(wěn)的技術(shù)創(chuàng)新和長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因?yàn)橥晟频慕鹑谑袌?chǎng)可以有效的提高一個(gè)國(guó)家的技術(shù)創(chuàng)新水平，從而其經(jīng)濟(jì)最終獲得更高的長(zhǎng)期增長(zhǎng)。一個(gè)完善的金融體系包括銀行、證券和保險(xiǎn)市場(chǎng)，長(zhǎng)期以來(lái)，眾多學(xué)者對(duì)于銀行和證券市場(chǎng)及其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用給予了較多關(guān)注，并且從理論和實(shí)證上進(jìn)行了深入的研究。自20世紀(jì)80年代開(kāi)始，學(xué)者們也開(kāi)始關(guān)注到了保險(xiǎn)市場(chǎng)，一方面在于保險(xiǎn)市場(chǎng)的重要性日益提升，另一方面則在于保險(xiǎn)公司除了通過(guò)在資本市場(chǎng)上作為重要的機(jī)構(gòu)投資者以外，還承擔(dān)了風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的功能，相對(duì)其它金融中介能夠在更多方面推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，一些學(xué)者利用發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證上的研究，并得出結(jié)論:保險(xiǎn)通過(guò)資本配置和風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移，極大地推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)［5-7］。

但是，保險(xiǎn)市場(chǎng)如何推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新?國(guó)內(nèi)外的研究則顯得相對(duì)較少。雖然有學(xué)者認(rèn)為，保險(xiǎn)通過(guò)對(duì)于資本的配置和對(duì)消費(fèi)的促進(jìn)，最終推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但不可忽視的是，保險(xiǎn)相對(duì)銀行和證券市場(chǎng)而言，對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的作用更為直接。在新技術(shù)的應(yīng)用過(guò)程中，風(fēng)險(xiǎn)事故的發(fā)生頻率可能大幅度減少，但破壞的劇烈程度可能增加，而且新技術(shù)、新工藝本身伴隨著新的風(fēng)險(xiǎn)。保險(xiǎn)本身可以鼓勵(lì)科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用，開(kāi)辟新的生產(chǎn)領(lǐng)域，促進(jìn)新技術(shù)、新工藝、新材料的應(yīng)用，促進(jìn)新產(chǎn)品的試制［8］(Haiss＆ Sumegi，2008;)。但是，并沒(méi)有學(xué)者對(duì)保險(xiǎn)發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系從實(shí)證上進(jìn)行分析。因此，本文通過(guò)利用我國(guó)各省區(qū)1998-2007年的數(shù)據(jù)，來(lái)進(jìn)行實(shí)證分析，以檢驗(yàn)保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新影響的短期和長(zhǎng)期效應(yīng)。

二、模型設(shè)定及數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)模型設(shè)定

令Y表示技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，K表示技術(shù)創(chuàng)新的資本投入，L表示技術(shù)創(chuàng)新的勞動(dòng)力投入，I表示保險(xiǎn)發(fā)展水平。假定技術(shù)創(chuàng)新生產(chǎn)函數(shù)有如下C-D生產(chǎn)函數(shù)的形式［9］①王少平和楊繼生(2006)在《中國(guó)工業(yè)能源調(diào)整的長(zhǎng)期戰(zhàn)略與短期措施——基于12個(gè)主要工業(yè)行業(yè)能源需求的縱列協(xié)整分析》一文的分析中，也采用了這一函數(shù)設(shè)定形式。:

對(duì)上式兩邊取對(duì)數(shù)，得到如下計(jì)量模型

其中，αi度量了不同省份的異質(zhì)性，β1和 β2分別代表勞動(dòng)力和資本投入的彈性，β3則表示保險(xiǎn)發(fā)展水平對(duì)技術(shù)創(chuàng)新增長(zhǎng)的影響。

(二)變量選取

技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出變量(Yit)。由于技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出這一指標(biāo)通常無(wú)法直接衡量，實(shí)證研究中，研究者往往采用一些替代性的指標(biāo)來(lái)加以度量。比如專利［10-11］②孫文杰和沈坤榮(2007)采用新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入、企業(yè)申請(qǐng)專利數(shù)和新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)項(xiàng)目數(shù)來(lái)衡量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。孫伍琴和朱順林(2008)用企業(yè)專利數(shù)量作為技術(shù)創(chuàng)新的代理變量。。這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)科研人員選擇以申請(qǐng)專利的形式對(duì)其研究進(jìn)行保護(hù)，因此專利的數(shù)量對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的水平有著較強(qiáng)的代表性。專利通常分為發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利3種?？紤]到技術(shù)創(chuàng)新的本質(zhì)，本文選取各省發(fā)明專利申請(qǐng)量(apit)來(lái)度量各省的技術(shù)創(chuàng)新水平。在一定程度上，該指標(biāo)反映了各省技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的數(shù)量和質(zhì)量。

技術(shù)創(chuàng)新的勞動(dòng)力投入(Lit)。本文采用各省區(qū)從事科技活動(dòng)人員數(shù)(stpit)和各省區(qū)研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展人員全時(shí)當(dāng)量(rdpit)來(lái)衡量創(chuàng)新的勞動(dòng)力投入。

技術(shù)創(chuàng)新的資本投入(Kit)。本文采用各省區(qū)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出(stfit)及研究和實(shí)驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出(rdfit)兩個(gè)指標(biāo)來(lái)作為創(chuàng)新資本投入。

保險(xiǎn)發(fā)展指標(biāo)(Iit)。在保險(xiǎn)理論中，通常采用保險(xiǎn)深度來(lái)衡量一個(gè)國(guó)家和地區(qū)的保險(xiǎn)發(fā)展水平。保險(xiǎn)深度是指保費(fèi)收入占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的比例，它是反映一個(gè)國(guó)家的保險(xiǎn)業(yè)在其國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位的一個(gè)重要指標(biāo)。基于此，本文采用文獻(xiàn)中常用的原保險(xiǎn)保費(fèi)收入(oiit)與地區(qū)生產(chǎn)總值之比(iirit)來(lái)度量。

(三)數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)五十五年統(tǒng)計(jì)資料匯編》及中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2005-2008)，Yit、Lit、Kit的數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(1999-2008)。保險(xiǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》(1999-2008)，其中把大連、寧波、青島、廈門(mén)和深圳的保費(fèi)收入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)加入到所在省。因數(shù)據(jù)缺失，西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù)不包括本文的樣本內(nèi)。因此本文選取中國(guó)30個(gè)省區(qū)1998-2007年的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析。對(duì)于各省區(qū)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)的內(nèi)部支出以及研究和實(shí)驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，本文采用各省區(qū)歷年的居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)進(jìn)行平減，得出2000年不變價(jià)格的相應(yīng)指標(biāo)。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析如表1。

表1 各指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)性描述

三、實(shí)證結(jié)果及分析

在對(duì)經(jīng)濟(jì)變量尤其是宏觀經(jīng)濟(jì)變量回歸之前，須對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。若數(shù)據(jù)非平穩(wěn)，則使用普通的回歸方法得出的估計(jì)值是有偏且不一致的，即存在偽回歸現(xiàn)象。下面對(duì)上述各變量進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)。

(一)面板單位根檢驗(yàn)

面板單位根檢驗(yàn)是時(shí)間序列的單位根檢驗(yàn)在面板下的推廣。當(dāng)樣本容量較小時(shí)，時(shí)間序列的單位根檢驗(yàn)通常會(huì)因樣本容量不足而使得檢驗(yàn)的功效較低，因此得到的結(jié)果不穩(wěn)健。面板單位根檢驗(yàn)綜合了時(shí)間和截面兩個(gè)維度的信息，可以大大提高檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)功效。

常用的面板協(xié)整檢驗(yàn)有LLC檢驗(yàn)(Levin，Lin和 Chu，2002)、Breitung 檢 驗(yàn)［12］、Hadri 檢 驗(yàn)(Hadri，2000)、IPS 檢 驗(yàn) (Im，Pesaran 和 Shin，2003)、Fisher檢驗(yàn)(Maddala 和 Wu，1999)及 Choi檢驗(yàn)［14］。其中，前面三者是同質(zhì)面板單位根檢驗(yàn)，后面三者是異質(zhì)面板單位根檢驗(yàn)。Hadri檢驗(yàn)的零假設(shè)為有單位根，其他5種單位根檢驗(yàn)的零假設(shè)為沒(méi)有單位根。這6種單位根檢驗(yàn)的大樣本表現(xiàn)均很良好，但是小樣本表現(xiàn)不一，為了方便比較，本文報(bào)告所有零假設(shè)為有單位根的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果，如表2所示。

表2 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注:(1)括號(hào)內(nèi)為統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值;(2)Δ是差分算子。

從表2可以看出，對(duì)于 log( )ap、Δlog( )ap、Δiir、Δlog( )stf、Δlog( )rdf 、Δlog( )stp 、log( )rdf 和 log( )rdf，所用的五個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量都給出了一致的結(jié)論，但對(duì)其他變量，比如iir，LLC的檢驗(yàn)結(jié)論是平穩(wěn)的，但其他統(tǒng)計(jì)量的結(jié)論相反，在這種情況下，根據(jù)文獻(xiàn)［14］的模擬結(jié)果，此時(shí)IPS統(tǒng)計(jì)量的結(jié)論最為穩(wěn)健，因此，在各統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果不一致的情況下，本文主要參考IPS統(tǒng)計(jì)量。由此可以看出本文考慮的所有變量均是一階單整變量。

(二)面板協(xié)整檢驗(yàn)

在上述單位根檢驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)上，還需要對(duì)變量之間是否有協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，來(lái)考察各個(gè)變量之間是否存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。長(zhǎng)期相關(guān)的存在會(huì)導(dǎo)致OLS估計(jì)結(jié)果是有偏的，因此，基于OLS估計(jì)的殘差進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)缺乏可靠性。也就是說(shuō)，時(shí)間序列中用于檢驗(yàn)協(xié)整關(guān)系的EG兩步法不可直接用于面板數(shù)據(jù)。需要對(duì)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行一定的調(diào)整。

文獻(xiàn)［15］和文獻(xiàn)［16］分別利用EG兩步法的思想，將時(shí)間序列的協(xié)整檢驗(yàn)擴(kuò)展到面板數(shù)據(jù)中。分別稱為Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)。兩者在實(shí)證中均有相當(dāng)廣泛的應(yīng)用。但考慮到小樣本下兩者的功效不同，本文僅選擇表現(xiàn)相對(duì)較好的Kao檢驗(yàn)進(jìn)行報(bào)告。Kao檢驗(yàn)包括5個(gè)零假設(shè)為沒(méi)有協(xié)整的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。本文分別對(duì)如下兩個(gè)模型進(jìn)行面板協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表3的檢驗(yàn)結(jié)果，在1%的顯著性水平下，本文考慮的兩個(gè)模型在五個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量下均拒絕沒(méi)有協(xié)整關(guān)系的零假設(shè)。這意味著我國(guó)的保險(xiǎn)發(fā)展水平與技術(shù)創(chuàng)新之間存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。

(三)面板協(xié)整估計(jì)

當(dāng)變量之間存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系時(shí)，普通的OLS估計(jì)是有偏的，故面板下通常的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)不再有效。文獻(xiàn)［17］提出了完全修正的最小二乘估計(jì)(FMOLS)來(lái)修正這一偏差。本文分別給出FMOLS及固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，見(jiàn)表4。

表4 FMOLS及OLS回歸結(jié)果

從表4的第二列可以看出，技術(shù)創(chuàng)新人員、技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)投入及保險(xiǎn)發(fā)展的系數(shù)均顯著為正，其中，技術(shù)創(chuàng)新人員與保險(xiǎn)發(fā)展在5%的顯著性水平上顯著，而科技經(jīng)費(fèi)投入在1%的顯著性水平上顯著。從影響大小上看，技術(shù)創(chuàng)新人員和技術(shù)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的彈性分別為0.317和0.710，這意味著，長(zhǎng)期來(lái)看，技術(shù)創(chuàng)新人員和技術(shù)經(jīng)費(fèi)投入每增加1%，分別會(huì)使得技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.317%和0.71%。另外，控制這兩者的因素后，保險(xiǎn)發(fā)展的深度每增加1個(gè)百分點(diǎn)，即原保費(fèi)收入占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比例每增加0.01，可以使技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.136%。

從表4的第四列可以看出，研發(fā)人員、研發(fā)經(jīng)費(fèi)及保險(xiǎn)發(fā)展三者均在1%水平上顯著為正。其中，研發(fā)人員和研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響大小相當(dāng)，兩者對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出彈性分別為0.481和0.463，其中研發(fā)人員的彈性較之研發(fā)經(jīng)費(fèi)的略大。此時(shí)保險(xiǎn)深度每提高1個(gè)百分點(diǎn)，會(huì)使得技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出增加0.178%。

最后，從表4還可以看出，OLS的回歸結(jié)果將會(huì)高估資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用而低估勞動(dòng)力和保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用。

(四)面板誤差修正模型

模型(3)和(4)揭示了我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新水平與技術(shù)創(chuàng)新的勞動(dòng)力投入、資本投入及保險(xiǎn)發(fā)展水平之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。進(jìn)一步地，本文利用面板誤差修正模型來(lái)考察我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的短期調(diào)整。

考慮如下面板誤差修正模型:

其中，ECM1i和 ECM2i分別是模型(3)和模型(4)FMOLS估計(jì)的殘差?？紤]到各省之間的異質(zhì)性，本文允許各省之間的短期調(diào)整速度不同，通過(guò)γi體現(xiàn)。模型(5)和模型(6)的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 面板誤差修正模型的估計(jì)結(jié)果

由表5可以看出，無(wú)論是模(5)還是模型(6)，均表明短期中，技術(shù)創(chuàng)新的勞動(dòng)力投入在1%的水平上會(huì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響;技術(shù)創(chuàng)新的資本投入和保險(xiǎn)發(fā)展在短期中對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響來(lái)看，系數(shù)均為正，表明保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有正面的影響，但是系數(shù)并不顯著，表明短期內(nèi)，我國(guó)保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響不是很明顯，但從前文的分析可以看出，長(zhǎng)期中，保險(xiǎn)發(fā)展的程度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新是有顯著的正面影響。由此可以得出，保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響具有滯后性，這種滯后性體現(xiàn)在，風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生會(huì)引起投保人對(duì)于保險(xiǎn)保障功能重要性的注意，往往在大的風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生以后，保費(fèi)收入會(huì)有一個(gè)較大的增長(zhǎng)，之后又陷入一個(gè)相對(duì)緩慢的增長(zhǎng)狀態(tài)。

四、結(jié)論與政策建議

本文通過(guò)利用我國(guó)1998-2007年各個(gè)省區(qū)的面板數(shù)據(jù)，采用面板協(xié)整估計(jì)和面板誤差修正模型分析了長(zhǎng)期和短期中保險(xiǎn)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系，我們發(fā)現(xiàn):在短期中，保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新有正的影響，但這種影響并不顯著;而在長(zhǎng)期中，保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新有顯著的影響，保險(xiǎn)深度每提高1個(gè)百分點(diǎn)，會(huì)使得技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出增加0.136% ～0.178%。因此，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，我們應(yīng)該高度重視通過(guò)保險(xiǎn)發(fā)展來(lái)提高技術(shù)創(chuàng)新的水平。具體的政策建議如下:

1.針對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)中產(chǎn)生的各種風(fēng)險(xiǎn)，開(kāi)發(fā)相關(guān)的財(cái)產(chǎn)與責(zé)任保險(xiǎn)新產(chǎn)品。新技術(shù)、新工藝的應(yīng)用過(guò)程中，必然伴隨著新的風(fēng)險(xiǎn)，這在一定程度上會(huì)導(dǎo)致企業(yè)沒(méi)有動(dòng)力去進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，對(duì)于我國(guó)來(lái)說(shuō)，由于科技風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制不健全，這個(gè)問(wèn)題尤其嚴(yán)重。轉(zhuǎn)移新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，保險(xiǎn)市場(chǎng)正好可以發(fā)揮其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。我國(guó)從2007年7月開(kāi)始，在北京市、天津市、重慶市、深圳市、武漢市以及蘇州高新區(qū)管委會(huì)等“五市一區(qū)”開(kāi)始了科技保險(xiǎn)創(chuàng)新的應(yīng)用示范，但是目前還沒(méi)有更多的有針對(duì)性的新險(xiǎn)種。為此，下一步，一方面需要拓展科技保險(xiǎn)創(chuàng)新的省區(qū)，另一方面保險(xiǎn)公司應(yīng)該積極主動(dòng)了解企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行可保性分析，開(kāi)發(fā)受企業(yè)歡迎的技術(shù)創(chuàng)新保險(xiǎn)產(chǎn)品。

2.充分發(fā)揮保險(xiǎn)在防災(zāi)減災(zāi)以及科技風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用。目前，我國(guó)的財(cái)產(chǎn)與責(zé)任保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展相對(duì)緩慢，一個(gè)重要的問(wèn)題就在于，保險(xiǎn)業(yè)目前仍然僅僅承擔(dān)傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分散和組織賠償功能。而在國(guó)外，保險(xiǎn)業(yè)的功能在不斷擴(kuò)展，對(duì)于沒(méi)有發(fā)生保險(xiǎn)事故的企業(yè)會(huì)提供更多的風(fēng)險(xiǎn)管理方面的指導(dǎo)和服務(wù)，提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平，盡可能降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的頻率和損失的程度，為企業(yè)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新掃除后顧之憂。

3.政府應(yīng)建立推動(dòng)科技保險(xiǎn)發(fā)展的財(cái)政和稅收政策支持體系。技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程本來(lái)就是一個(gè)對(duì)于未知領(lǐng)域的探索過(guò)程，企業(yè)難以預(yù)測(cè)其中的風(fēng)險(xiǎn)，保險(xiǎn)業(yè)尤其缺乏科技保險(xiǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)和歷史經(jīng)驗(yàn)。為此，要鼓勵(lì)保險(xiǎn)業(yè)積極提供與推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新有關(guān)的科技保險(xiǎn)產(chǎn)品，政府可以考慮給予配套的財(cái)政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠。保險(xiǎn)公司如果能夠?qū)崿F(xiàn)險(xiǎn)種之間的獨(dú)立核算，對(duì)于科技保險(xiǎn)產(chǎn)品在稅收的處理上也可以給予更大優(yōu)惠。

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(本文責(zé)編：海 洋)

Empirical Study on Short-run and Long-run Effects of Insurance Development on Technological Innovation in China

CHEN Hua，WANG Wen
(School of Insurance and Economics，UIBE，Beijing 100029，China)

In this paper we use inter-provincial panel data from 1998 to 2007 in China to study the intrinsic link between insurance development(ID)and technological innovation(TI).The results show that the unit root of variables belonged to ID and TI are existed，so does the co-integration relationship between ID and TI.Fully modified least squares(FMOLS)estimates indicate that，in the long run，insurance development has the significant positive relationship with technological innovation，and the level of technological innovation will increase 0.136%to 0.178%as the insurance depth increases 1%.The direct usage of OLS regression will underestimate the impact of insurance development on technological innovation regardless of variables’stationary.Panel error correction model(PECM)shows that in the short term，the impact of insurance development on technological innovation will be very small and not significant.Key words:insurance development;technological innovation;panel co-integration;FMOLS;PECM

F064.1，F(xiàn)830.9

A

1002-9753(2011)03-0082-06

2010-10-09

2011-02-26

對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國(guó)家“211工程”重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目(73000010);對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)“企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理”學(xué)術(shù)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目;廣東省教育廳和廣東技術(shù)師范學(xué)院優(yōu)秀青年創(chuàng)新人才培育項(xiàng)目(WYM08028)。

陳 華(1973-)，男，四川巴中人，對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)保險(xiǎn)學(xué)院博士后，副教授，研究方向:金融與保險(xiǎn)研究。