我国寿险和非寿险对经济增长影响实证研究

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1、我国寿险和非寿险对经济增长影响实证研究　　摘要：本文通过建立寿险与非寿险保险公司保费收入与我国国民生产总值的回归分析模型，分别从寿险行业和非寿险行业两个层面研究我国保险业对国家经济是否具有推动作用。另外，通过选取我国经济发达地区、经济次发达地区和经济欠发达地区的保费收入、赔款给付数据来进一步衡量各地区保险业的发展水平。探究在经济发展水平不相同的情况下，保险业对经济增长的影响是否相同。结果表明，保险业作为现代金融业的重要组成部分，对我国经济发展有着一定的推动作用，但是目前我国保险业仍然处于发展阶段，

2、对经济发展的促进作用有限。关键词：寿险；非寿险；经济增长中图分类号：F840.4文献标识码：A文章编号：1001-828X（2013）07-0-02一、引言7自1979年4月国务院同意恢复商业保险业务后，30多年里我国保险行业迅猛发展。从改革开放之初，全国保费收入只有4.6亿元，2010年达到1.45万亿元，保险业成为国民经济发展最快的行业之一。到2010年底，保险公司总资产达到5.04万亿元，是2002年的8倍多，资本金超过4000亿元，是2002年的12倍。保费收入的国际排名上升到世界第6位，

3、比2000年上升10位。众所周知，国民经济平稳、高速与健康的发展对保险行业的高速发展有着必然的推动作用。但是反过来保险行业的发展对我国经济增长的研究考察文献数目并不多，并且对该项研究的实证结论也不经相同。2007年以来，全球经济陷入低迷状态。次贷危机带来的负面效应引发了我国金融行业全面下挫和剧烈震荡，保险业也因此受到强烈的冲击。而近年来，金融行业对国家经济的影响日益加深，如果不能使我国金融业尽快走出低谷，国家经济的复苏也会陷入困境。作为现代金融市场重要支柱的保险业，如何利用保险业自身的发展，利用保

4、险的“经济助推器”作用，保障和促进经济平稳运行，从而促使我国尽快摆脱金融危机的负面影响，具有重要的意义。二、文献回顾关于保险业的发展对经济增长的效应，我国学者研究并没有形成一致的意见。赵尚梅等（2009）运用两部门模型，证明了保险业发展不仅对经济增长做出贡献，而且对非保险部门还存在溢出效应。也有部分学者认为保险业发展对经济增长的贡献十分微弱。曹乾（2006）认为GDP和保费收入之间有明显的协整关系，经济增长是保费收入增长的Granger原因，但反之则不成立。国外学者的文献研究中大都认为保险对经济增

5、长产生了实质的影响。其中，D.Ward和7R.Zurbruegg（2000）选取GDP和储蓄分析OECD九个成员国保险业与宏观经济因素之间的因果关系和协整关系，结果表明有的国家保险业发展能促进经济增长，而在另外的一些国家中可能是经济增长促进了保险业发展。Arena（2006）采用56个国家1976）2004年的数据，运用动态面板数据研究了保险市场活动与经济增长之间的关系。结果表明，寿险和非寿险消费都对经济增长有重要的正向影响。其中，寿险消费只在高收入的国家对经济增长有重要影响，而非寿险消费对经济增

6、长的影响则在高收入和低收入国家都得到了验证。三、实证分析首先，对寿险、非寿险保费收入和经济发展水平进行回归分析。lngdp=6.730284+0.0003925lnlife+0.749656lnproperty（68.41）（15.74）（0.01）括号内的数据为t统计量值。R2=0.9958，说明该统计数据的拟合度为99.58%，该统计结果对数据的解释力很高。ADJR2=0.9952，AIC=-51.5378，BIC=-49.22003。7接下来，为了更加准确地确定寿险、非寿险保费收入与经济发展

7、之间的因果关系，采用格兰杰因果检验，分析gdp与lnlife、gdp与lnproperty之间的因果关系，下面是格兰杰检验的结果：滞后1期的情况下，原假设lnlife不是lngdp的grange原因：F统计量：5.21，P值：0.0415；原假设lnproperty不是lngdp的grange原因：F统计量：0.00，P值：0.9939。滞后2期的情况下，原假设lnlife不是lngdp的grange原因：F统计量：3.11，P值：0.0939；原假设lnproperty不是lngdp的grang

8、e原因：F统计量：0.13，P值：0.8786。滞后3期的情况下，原假设lnlife不是lngdp的grange原因：F统计量：1.28，P值：0.3632；原假设lnproperty不是lngdp的grange原因：F统计量：1.28，P值：0.3646。由数据可以看出，5%的显著性水平下，在有滞后期的情况下寿险、非寿险对经济发展的影响不明显。第二个模型中，首先，进行描述性统计：年份：mean=1999；std.dev=5.481881；min=1990；max=589；obs=