基于保险深度的我国保险业发展影响因素分析.docx

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基于保险深度的我国保险业发展影响因素分析

基于保险深度的我国保险业发展影响因素分析

一、摘要

作为国民经济的重要组成部分、金融行业公认的四大支柱之一的保险业，一直以来都吸引着各界的关注，但人们往往会忽视保险业的增长效应是否会随经济波动程度的不同而产生差异。

而保险深度可以反映出一个国家的保险业在整个国民经济中的重要地位。

该指标的计算不仅取决于一国总体发展水准，而且还取决于保险业的发展速度。

因此，本文采用保险深度作为保险业发展的代理变量，利用1990年-2011年的数据建立多元回归模型，以保险深度为因变量，以GDP增长率、CPI、居民人民币储蓄存款、货币供应量和普通本专科在校学生数为自变量，进行回归分析，探讨它们在紧缩政策下对我国保险业的发展所造成的影响。

关键词

保险深度保险业发展回归模型

二、研究背景与意义

保险深度是指一个国家或地区的保费收入占该国或地区GDP总额的比率，它是衡量保险市场发展程度和潜力的重要指标。

它也是一个综合性指标，衡量保险规模的发展水平，保险深度和保费收入的变化趋势对保险行业的经营和管理具有重要的参考价值和指导意义。

纵观中国保险业，虽然中国目前已经是全球重要的新兴保险大国，但还不是保险强国，其主要原因就是因为我国保险深度不到世界平均水平的1/2，保险密度仅为世界平均水平的1/5，保险覆盖面不宽，功能作用发挥不充分，行业发展水平与经济社会发展人民生活需求不相适应。

我国目前的保险深度及保险密度都很低,从而为保险市场提供了巨大的发展空间。

同时，经济的持续快速增长,也将为我国保险市场的长期发展提供可靠保证

因此，对我国保险深度进行深入分析，挖掘其他因素对其的影响，在很大程度上对我国保险业发展的研究具有重大意义。

三、文献综述

目前关于保险市场发展研究的文献有三类。

第一类是全面考虑影响保险的因素来分析保险市场的发展。

影响保险业发展的因素分为三大种:

一是社会文化结构、法律法规、习惯与传统和消费观念等因素,二是保险的替代因素如社会保障制度、政府和社会单元的扶助措施等,由此，有学者指出如果家庭被视为风险转移工具的话,那么,保险潜在经济价值就会被削弱,三是经济发展状况、财富积累和人民生活水平等因素。

第二类文献考虑到上述因素大部分都难以量化,主要从经济因素出发进行研究。

如对我国经济发展水平与保险业增长之间关系进行因果分析,建立保费收入与国民可支配收入和金融机构存款余额的长期均衡模型;通过将影响保险业发展的经济因素分类,分别分析各因素同我国保险业发展之间的关系；通过对不同收入水平国家进行分类,研究收入分配的不公平性与保险市场发展之间的关系。

第三类文献对影响某类特殊保险产品市场的需求进行了研究。

本文在参考以上论文的基础上,选取保险深度等宏观经济因素作为研究对象,来判断各宏观经济变量对保险业发展的影响作用。

四、回归模型的实证测算

由于缺乏合适的统计指标对投入到教育、科技活动中的人力和物力进行量化,无法找到受过高等教育的人数，所以这里用普通本专科在校学生数替代受过高等教育的人数。

因此，为考察影响我国保险业发展的因素,引入以下多元线性模型：

Y1=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ui

其中：

Y1保险深度（%）

X1GDP增长率（%）

X2CPI（%）

X3居民人民币储蓄存款（亿元）

X4货币供应量（亿元）

X5普通本专科在校学生数（万人）

五、数据处理

本文截取了1990年到2011年的数据，数据展示如下：

年份

保险深度（%）

GDP增长率（%）

CPI（%）

居民人民币储蓄存款（亿元）

货币供应量（亿元）

普通本专科在校学生数（万人）

1990

0.85

3.8

103.1

7119.6

15293.4

206.2695

1991

0.9

9.2

103.4

9244.9

19349.9

204.3662

1992

1

14.2

106.4

11757.3

25402.2

218.4376

1993

0.98

13.5

114.7

15203.5

34879.8

253.6

1994

0.97

12.6

124.1

21518.8

46923.5

279.9

1995

1.17

10.5

117.1

29662.3

60750.5

290.6

1996

1.15

9.6

108.3

38520.8

76094.9

302.1

1997

1.46

8.8

102.8

46279.8

90995.3

317.4

1998

1.61

7.8

99.2

53407.47

104498.5

340.9

1999

1.76

7.1

98.6

59621.83

119897.9

408.5874

2000

1.79

8

100.4

64332.38

134610.3

556.09

2001

2.2

7.3

100.7

73762.43

158301.9

719.07

2002

2.98

8

99.2

86910.65

185007.0

903.36

2003

3.33

9.1

101.2

103617.65

221222.8

1108.6

2004

3.39

10.1

103.9

119555.39

254107.0

1333.5

2005

2.7

10.4

101.8

141050.99

298755.7

1561.7767

2006

2.8

12.7

101.5

161587.3

345603.6

1738.8441

2007

2.93

14.2

104.8

172534.19

403442.2

1884.8954

2008

3.25

9.6

105.9

217885.35

475166.6

2021.0249

2009

3.32

9.2

99.3

260771.66

606225.0

2144.657

2010

3.65

10.4

103.3

303302.49

725851.8

2231.7929

2011

3.04

9.2

105.4

343635.89

851590.9

2308.5078

数据来源：

国家统计局网站

六、模型的估计与调整

6.1多元线性回归模型的建立

通过使用Eview5.0计量经济学分析软件，进行多元回归，得到了以下回归分析结果

图1

Ŷ1=3.1613-0.018623X1-0.019638X2+2.51E-05X3-1.06E-05X4+0.001119X5

从初次的回归模型可以得到：

R2=0.872732    Adjusted R-squared =0.832961    F=21.94381

从回归的结果可以得到R2=0.872732，修正的判定系数为0.832961，这说明模型对样本的拟合度较好。

对于F统计量，给定α=0.05，p值=0.000001,p值＜α=0.0001，表明模型从整体上看保险深度与各解释变量之间线性关系显著。

但在α=0.05的置信水平下X1、X2、X3、X4、X5均不通过T检验。

6.2回归模型的多重共线性检验

进行方差膨胀因子检验

结果显示除了VIF1=1.935367和VIF2=1.875136之外，其余均远远大于10，因此模型存在严重的多重共线性。

用spss进行多元逐步回归，剔除可能存在严重共线性的变量

Model2中的GDP增长率X1，居民人民币储蓄存款X3，货币供应量X4，,均被逐步回归方法剔除，剩下CPIX2和普通本专科在校学生数X5，二者的方差膨胀因子均小于10不存在严重的多重共线性。

再次用Eviews对X2，X5进行回归

因此得到的回归方程为

Ŷ=4.611969-0.033399X2+0.001067X5

R2=0.843626    Adjusted R-squared =0.827165    F=51.25168

从回归的结果可以得到R2=0.843626，修正的判定系数为0.827165，这说明模型对样本的拟合度较好。

6.3回归模型的相关性检验

从估计的结果可以看出，模型拟合较好，R2=0.843626，修正的判定系数为0.827165，表明模型在整体上拟合比较好。

6.4回归模型的显著性检验 

.方程总体线性关系显著性检验（F检验）

对于F统计量，给定α=0.05，p值=0.000,p值＜α，表明模型从整体上看保险深度与各解释变量之间线性关系显著。

.变量显著性检验（T检验）

（1）对于β2，给定α=0.05，p值=0.0366,p值＜α,所以拒绝原假设H0:

 β2=0，表明CPI对保险深度有显著性影响； 

（2）对于β5，给定α=0.05，p值=0.0000,p值＜α,所以拒绝原假设H0:

β5=0，表明普通本专科在校学生数对保险深度有显著性影响。

6.5回归模型的异方差检验

由上表可得，Obs*R-squared=1.024422，给定α=0.05，p值=0.5992，所以p值＞α，则不能拒绝原假设，表明模型中随机误差不存在异方差。

6.6回归模型的序列自相关检验

将标准残差与year进行折线图分析

由图可以看出标准误差随着年份的变化没有一定的规律变动，但不能以此来完全说明扰动项不存在自相关性的，所以继续进行D.W.检验：

由上图可知：

D.W.值约为0.720044，查表可知在k=2,n=22时DL=1.15，DU=1.54，由于0＜D.W.＜DL序列存在正相关，DU＜D.W.＜4-DU序列不相关，4-DL≤D.W.＜4序列存在负相关，若D.W.不在这三个区间内则无法判断相关性，而D.W.=0.720044在0＜D.W.＜DL区间内，即能判断序列存在正相关。

模型修正

（1）由图可知，存在一阶自相关。

（2）修正：

 用科克伦--奥克特迭代方程法对模型进行修正，得到如下结果：

得到一阶自相关系数估计为0.729729

由图知回归系数β2，β5的p值均大于α=0.05，所以两系数不能通过T检验

再次进行修正

再次检验是否存在自相关

由上图可知，修正后不再存在自相关。

此时，在α=0.05的显著性水平下，T检验和F检验均顺利通过 

综上，本研究模型估计的最终结果为 

Ŷ=10.79149-0.090731X2+0.000923X5

R2=0.901684    Adjusted R-squared =0.825216

从回归的结果可以得到R2=0.901684，修正的判定系数为0.825216，这说明模型对样本的拟合度较好。

模型预测

MAPE=9.704790＜10，CP=0.999692接近于1，说明预测模型有效

由以上数据可知多元回归模型经济学检验、统计学检验、计量经济学检验，预测检验均通过，上述结果表明，保险深度受到CPI、普通本专科在校学生数两个因素的影响，拟合的模型为：

Ŷ=10.79149-0.090731X2+0.000923X5

从经济意义上来看,该模型说明了在假定其他变量不变的情况下，CPI（X2）每增加1个单位，保险深度减少0.090731；普通本专科在校学生数（X5）每增加1个单位，保险深度增加0.000923，由于各变量都通过了检验，所以说明各变量对被解释变量都起到了很好的解释作用。

七、结论与建议

CPI作为衡量通货膨胀的重要指标，它在很大程度上将对我国保险深度产生重大影响，而受过高等教育的人数对我国保险深度的影响就相对较小。

要提高保险深度可以从几个方面入手。

（1）降低CPI，即降低通货膨胀

CPI对保险需求的反作用.我国现阶段的通货膨胀主要是由经济水平过热而引起的。

通货膨胀率的提高会削减了人们的投保意愿,不仅新单需求减少,已有的保单持有人退保套现的风险也会加大。

但在我国特定的经济环境下,通货膨胀的作用被削弱。

一方面,保险公司会随着市场利率的变动来调节产品的收益率,并通过投资类保险产品来吸引偏好收益的消费者;另一方面,通货膨胀率对人们心理的影响作用具有不确定性,有时官方公布的数据滞后以及人们理财观念的缺乏都导致通货膨胀作用的稀释淡化。

（2）增加受高等教育的人数

随着我国受过高等教育的人数的增加,我国国民的素质不断上升,人们的风险意识也不断增强。

由于随着经济的发展,整个经济社会发展的不确定因素呈上升趋势,越来越多的人为了将风险发生时的损失降到最低点而参加保险,这为我国保险业的发展提供无限的市场需求,成为推动我国保险业发展的一个重要的促进因素。

除此以外，要提升保险行业的宣传力度，使公民了解保险的益处与必要性，在特定区域可以几家保险公司合作，共同开拓一片市场，加强保险广阔度。

其次，要提升群众的保险金融知识，加强公众的保险意识和保险观念。

这与知识文化水平的提高是分不开的，总的来说，要提高全民素质。

再次，要提高保险服务质量，提升保险业务人员的素质，让人们保的放心，从而吸引更多保户；同时要规范保险市场的竞争环境，公平竞争、合理竞争。

第四，要有关部门要加强对保险行业的监管，加大管理力度，简体通畅的投保渠道，努力为老百姓办实事，让理赔的客户进入绿色通道，从而增强保险的信誉度。

第五，加强各个保险公司之间的合作，从整体上提升保险行业的社会形象，让人们对保险有深入的了解、整体性的认识，并加强保险公司的社会责任，加大保险覆盖率，加强保险深度，加大保险密度，尤其是加大重大社会事件中保险的覆盖率。

第六，保险行业要注重创新，不能挑肥拣瘦，作为承担一定社会责任的机构，险种要全面，高危险种适当增加，为老百姓增加福祉。

最后，要充分体现保险的社会功能，尽可能的使保险参加到社会管理中去。

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