我国保费收入及GDP增长关系探究

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1、我国保费收入及GDP增长关系探究【摘要】近年来我国保险业的发展蒸蒸日上,保费收入金额上升较快,这与我国当前经济发展形势密不可分。GDP作为衡量国家经济发展的重要指标,与我国保费收入究竟有何关系呢?利用EVIEWS软件对保费收入、GDP数据进行了一系列计量分析,并得到结论:经济的发展是我国保费收入增长的重要原因,国内生产总值变动1个百分点,将拉动我国保费收入变动1.2个百分点,国家经济的发展对保费收入的拉动作用显著。【关键词】保费收入;GDP;计量分析一、引言保险业在我国的发展并非一帆风顺的。自太平天国运动时期倡导依照国外创

2、办保险以来,保险业的发展几经波折,终于在改革开放以后迈开了新的步伐。细看保险的发端,保险就发挥了分摊风险的重要职能,更是为海外贸易、国家经济的发展与稳定提供了保障功能。为了对保险业的发展与国家整体经济的发展有一个更为明了的认识,本文以保费收入作为保险业发展的指标,以GDP作为国家经济发展的衡量标准,利用EVIEWS分析软件做进一步的探索,帮助我们正确看待保费收入与GDP之间的拉动作用。二、理论基础截止到2011年,与20世纪初相比,我国保费收入环比增长了30多倍。保险业的不断发展,社会各界对其极为关注,也是学术界讨论的热点

3、话题。对于保费收入与GDP二者的关系,主要集中于GDP对我国保费收入的拉动作用方面。(人均)GDP的增长促进了保险费收入的增长,而且这种关系非常显著。宋光辉(2002)、沈声才(2006)、李杨(2006)等都认为,我国保险业的发展都是基于GDP的增长。而李想(2007)则分别对我国财产保险保费收入与人身保险保险收入的影响因素进行了细致的分析,并最终通过实证证明,GDP对各自的影响都非常明显。至于近年来,随着保险业的不断发展,保险收入的稳步增长,我国保费收入与GDP又有着何种变化的关系呢?这有待于我们继续探索。三、模型的设

4、计与建立(%1)我国保险发展概况进入20世纪80年代以来,我国相继成立了平安、太平洋等保险公司,并随着美国友邦保险公司入驻上海,外资保险公司不断涌入中国。民族保险公司的新建,外资保险公司的进入,中国人保的垄断地位逐渐被打破。1993年,我国实现了保费收入456.87亿元,而在2011年我国实现了14339亿元的保费收入,突破了10000亿大关,平均每年增长速度为1.6倍左右,其增长势头超过了近年来我国GDP的增长速度,强劲的增长势头不可小视。不仅仅如此,国外很多机构经过对亚洲保险市场的调查,并分析得出,中国是亚洲最具发展潜

5、力的保险市场之一。(二)数据的选择自1993年以来,人保的垄断地位不断被打破,其市场份额大幅下跌,由过去的90%以上的市场占有率开始逐步下降,众多保险公司的加入分散了市场份额,在保险市场中平分秋色。鉴于此,并考虑到数据的可获取性,本文的数据均取自于《中国统计年鉴》,且选取了1993-2011年的相关数据。本文选取的数据主要是描述20世纪90年代以来我国保险的发展情况,并选取了国内生产总值作为因子,利用'‘让数据说话”的“数据驱动”的建模途径加以分析。本文首先对时间序列数据进行了平稳性检验、协整检验,然后构建了自回归模型,最

6、后进行了Granger因果检验分析了其中的因果关系。其中,Y表示农业保险保费收入,X表示国内生产总值,同时,在运用数据的过程中,对农业保险保费收入、国内生产总值做了处理,取其对数,分别记为LNY、LNXo数据分析中借用了EVIEWS4.1获得相关统计数值。四、统计分析(一)描述统计分析为了使保费收入与GDP的关系更为显性化,且对数据进行对数处理不、并不会对数据之间的协整关系,于是,我们对保费收入、GDP分别取自然对数记为LNY丄NX。利用EVIEWS4绘制了时序图(图一)。从图一中,我们能够发现,自1993-2009年以来

7、,随着时间的推移,我国保费收入、GDP稳步上升,体现出了保险行业的稳步前进,以及我们国家的经济不断发展。(二)单位根检验为了防止伪回归的存在,确认格兰杰因果检验的真实性,从而得到正确的认识,首先我们来进行数据的平稳性检验。图一告诉我们,数据存在非平稳性,而对数据做了一阶差分处理以后,LNY、LNX分别做了差分处理记为DLNY、DLNX。根据图二,我们发现,时间数据系列显示出一定的平稳性,是否真的具有平稳性有待于进一步验证。以下将采用单位根的方法来对数据进行平稳性检验,并判断出时间序列单整的阶。由于水平序列显示有截距项和时间

8、趋势,故在对原序列进行检验时选择了带有截距项和趋势项的检验方法,而对差分序列进行了只带有常数项的检验来验证。分别对LNY、LNX做了DLNY、DLNX进行检验,检验结果统计如表二所示。由表1来看,在5%的显著水平下,我国保费收入(LNY)的统计检验值大于临界值,不能拒绝原假设,认为LNY存在单位根。随后

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