经济增长与保险业关系研究_职称论文
良好的环境氛围对于保险业健康稳步发展有着重要的作用,下面是小编搜集整理的一篇探究经济增长与保险业关系的论文范文,欢迎阅读查看。
摘要:本生命的旅程文利用1990—2017年河北省人均GDP和保险密度数据进行实证分析,结果表明,河北省经济增长与保险业发展之间存在着长期均衡关系,两变量中一个变动会对另一个产生长期持续性的正向影响,两者之间互为格兰杰原因,相互促进、相互影响。
关键词:经济增长;保险业发展;VEC模型
一、引言
保险业发展与经济增长之间的关系研究始于20世纪90年代,但经济学界对于保险发展是否促进经济增长一直存在争议。Ward和Zurbruegg分析了经合组织国家1961-1996年保险市场发展和经济增长数据,认为保险发展与经济增长不存在长期稳定的关系,与每个国家的具体国情有关。目前,国内学者的研究结果普遍认为我国保险发展与经济增长存在长期均衡关系。秦建文、黄蕤对中国东、西部21省市1989-2006年的保险发展与经济增长进行面板数据协整分析,认为保险业发展与经济增长存在长期均衡关系。梁来存、胡杨赞通过拉动系数研究中国1980-2004年保险发展对经济增长的推动作用,认为保费增长对于经济增长的拉动作用显著。孙健、张春海运用VAR模型对中国1985-2009年保险发展和经济增长关系进行分析,认妈妈爱我的作文为经济发展对保费增长有重大促进作用。另外,针对地方保险业与经济增长之间关系的研究相对较少:匡娴、李超研究了湖南省保险业发展和经济增长的关系,提出湖南省经济增长直接拉动企业和居民的保险支出;刘桂荣对上海保险业发展与经济增长进行分析,认为上海市保险业发展与经济增长高度正相关,两者具有协整关系。但对河北省地区保险业发展和经济增长之间关系的研究成果很是缺乏。因此,本文对河北省经济增长与保险业务发展之间的关系进行研究,具有较强的现实意义。
二、实证分析
数据选取与模型设计
本文研究河北省经济增长与保险业发展之间的关系,以保险密度作为衡量保险业发展的指标,以人均GDP衡量河北省经济增长水平,以1990-2017年的数据为样本区间,保险密度是由河北省保费收入除以人口数量获得的人均保费额。为了消除物价变动的影响,对两组数据用消费物价指数进行平减,得到以1983年为基期的实际值。相关变量的数据来源均为历年《河北省经济年鉴》。为降低异方差性的影响,减少数据的波动性,分别对两组数据取对数,即保险密度为lnID、人均GDP为lnGDP。
平稳性检验
为了避免出现伪回归,本文利用ADF检验序列的平稳性,结果见表1。由表1可知,两变量的ADF统计量都大于在1%、5%、10%各显著水平上的临界值,两序列都是非平稳序列,并且一阶差分后仍不平稳。二阶差分后两变量平稳,都是二阶单整Ⅰ。
VAR模型
估计VAR模型对于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态测量效果较好,故本文引入VAR模型进行估计。在构建VAR模型之前,关键是要确定VAR模型的滞后阶数。综合运用AIC、SC、LR、FPE、HQ信息准则确定滞后阶数,将VAR模型的最优滞后阶数确定为2。由上述模型可以看出,lnGDP受其自身滞后一阶和lnID滞后一阶影响较大,说明在短期内GDP自身具有正反馈功能,保险业发展对经济增长具有促进作用;两变量滞后二阶对lnGDP的影响主要表现为相对较弱的抑制作用。同样,lnID受两变量滞后一阶影响较大,尤其是lnGDP在短期内对lnID的促进系数达到了2.5865;而两变量滞后二阶对lnID的影响也很大,其中lnGDP对其抑制作用达到了1.6670。建立好VAR模型后,需要检验VAR模型的稳定性,如果模型所有根模的倒数都小于1,则认为所估计的模型是稳定的。如图1显示,所有AR根模的倒数都位于单位圆内,由此可以判断该模型稳定。
格兰杰因果检验
前面检验结果显示人均GDP和保险密度显著相关,但两者之间是否具有因果关系还有待验证。本文用Granger提出的因果关系检验法检验,结果见表3。在5%的显著水平下,保险密度是人均GDP的格兰杰原因;人均GDP是保险密度的格兰杰原因,这说明经济增长和保险业发展两者之间在一定程度上是相互促进的。
脉冲响应分析和方差分解
为更准确检验河北亨利福特省经济增长和保险业发展之间的动态关系,本文对VAR模型脉冲响应函数进行分析。脉冲响应分析能够比较直观的刻画变量之间的动态交互作苏东坡突围读后感用及效应。由图2可以看出保险密度受人均GDP冲击后的反应形态。在当给定第1年人均GDP1%的正向冲击后。当年并未引起保险密度的显著变化,从第2年开始,随着时间的推移,保险密度对该冲击的响应程度呈迅速增强趋势,到第4年时达到最大值,随后一直保持较强的影响效果。由图3可以看出人均GDP受保险密度冲击后的反应,当给定第1年保险密度1%的正向冲击后,没有立即引起人均GDP的变化,直到第2年开始有微弱的正向变化,一直缓慢增加到第5年,随后直到第10年响应程度保持微弱态势。这说明长期来看,保险业的发展对经济增长的影响效果不显著。通过人均GDP和保险密度的方差分解表可以看出,在人均GDP的变化中,其自身因素占据主导地位,在第1年保险密度的影响为O,从第2年开始缓慢增加,到第5年达到峰值29.573%,随后又逐年减弱。而在保险密度的变化中,其自身因素在第1年占主导地位,从第2年开始逐年递减,人均GDP对保险密度的影响从第2年开始却成逐年上升的趋势,从第2年的6.818%增长至第10年的46.187%;这与前面的脉冲响应分析结果基本一致。
VEC模型
VEC模型是对诸变量施加了协整约束条件的VAR模型,只能用于对存在协整关系的序列进行建模。因此,对两变量进行协整关系检验,检验结果表明lnGDP、lnID之间存在长期协整关系。将长期均衡模型的误差项作为解释变量引入模型,将变量的长短期参数集为一体,形成了VEC模型,可以描述变量间的长期均衡关系对短期波动的调整机制。得到VEC模型方程式如下:其中ecmt-1为误差修正项,反映了1nGDP和1nID短期内偏离长期均衡水平时进行回调的力度。第一个方程误差修正项系数为-0.48862,对保险业发展具有负向调节作用。当扰动发生致使保险业发展偏离均衡状态时,误差修正项会进行负向调节,使保险密度与经济增长回到均衡关系。第二个方程误差修正项系数为0.04960,对经济增长具有正向的调节作用,当扰动发生致使经济增长水平偏离均衡状态时,误差修正项会进行正向调节。
三、结论和建议
结论
通过上述实证分析,可以得到以下结论:首先,长期来看,河北省经济增长与保险业发展之间存在着长期稳定均衡关系:经济增长能有效促进保险业发展,保险业的发展也能在一定程度上推动经济增长,但相比而言,经济增长对保险业发展的促进效果更为明显。其次,从动态角度而言,两个变量中一个变动会对另一个产生同向影响,这种影响具有长期持续性,但比较而言,经济增长的变动给保险发展带来的影响更为显著。最后,从格兰杰因果分析可知,河北省经济增长和保险发展互为因果关系。以上结论也验证了相关理论:国民经济发展是保险业发展的基础,保险业发展是经济增长的客观需要;保险业一开始就是经济增长的产物,它直接为经济增长服务,与经济增长紧密相连,两者互相促进,相互影响。
建议
2017年8月,国务院发布了《关于加快发展现代保险服务业的若干意见》,明确了现代保险服务业发展的总方向,河北省政府也下发了《关于推进保险业更好的服务河北经济社会发展的实施意见》,为河北省地区保险业的发展指明了发展的春节重点和方向。当前,河北省应该紧密结合本省实际,加快经济结构调整,创造保险业持续发展的原动力;创新保险业发展方式,通过保险助力河北经济稳步增长;加大保险宣传力度,营造保险发展的良好氛围。
1.加快经济结构战略性调整,推动保险业快速发展。实证表明,经济发展程度是影响保险业发展的重要因素。近年来,河北省地区经济取得了较快发展,经济增速和经济总量位居全国前列,但人均GDP排名却稍显落后;河北省保险业近年来发展迅速,但与其他省份相比还有一定差距:2017年河北省保险密度为1147.4元/人,全国平均水平为1265.67元/人,而北京则为5070.59元/人。当前,河北省应紧紧抓住京津冀协同发展国家战略的这一重大机遇,找准自身定位,加快经济结构战略性调整,促进产业转型升级,实现经济的跨越式发展。因为高质量的经济持续增长,将带来人们收入水平的提高,刺激消费者的保险需求,为保险市场稳步发展提供原动力。
2.创新保险业发展方式,助力河北经济稳步增长。实证表明,保险业发展对地方经济增长具有积极作用。近年河北保险业市场规模不断扩大,服务能力逐渐增强,但还不能完全适应经济发展的需求。2017年河北省还没有总部设在辖内的保险公司,保险产品数量虽多,同质性较高,保险业务发展创新能力不足。应加大保险产品的创新力度,开发适合河北小微企业、专业市场、产业集群和“三农”的保险产品,尽快推进科技保险,利用保险手段保障战略性新兴产业、现代服务业、传统优势产业发展和重点项目建设,助力河北经济稳步增长。
3.加大保险宣传力度,营造保险发展良好氛围。良好的环境氛围对于保险业健康稳步发展有着重要的作用。河北省保险业要取得较快发展,需要加大宣传力度,营造保险发展的良好氛围。第一,逐步提高民众的保险意识。河北省政府机构、保险行业应通过多种渠道、多种方式,向社会公众普及保险知识,让社会公众认知保险、熟悉保险、参与保险,依法进行保险消费,通过有效的知识传递,将潜在的保险资源逐渐转化为有效的保险需求。第二,逐步完善河北保险业发展的生态环境。河北省应逐步打造辖内保险行业的诚信文化,建立保险企业的合规文化、服务文化、责任文化,实现河北保险业持续健康发展。
参考文献:
[1]刘桂荣.上海保险业发展与经济增长的实证研究[J].华东理工大学学报,2007,:53-56.
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