中国保险业中长期增长潜力分析.doc

中国保险业中长期增长潜力分析 免费的www.中国保险业中长期增长潜力分析 免费的www. 广告载入中. 一、世界保险业增长模型模型建立 1.概述在现实中，保险深度随人均GDP增加而增加，但对应人均GDP的不同规模，保险深度的增速不同，在人均GDP较低的阶段，保险深度增速较慢，而后逐渐加快，到了一定阶段之后，增速又逐渐放慢。这意味着，随着人均GDP增加，保费将以一种超越GDP增长的速度增长，在人均GDP较低的阶段其超越幅度较小，而后逐渐加大，到了一定阶段之后，其超越幅度又逐渐变小。换言之，在经济增长的不同阶段，保费的收入弹性会发生变化。对于上述情形，使用Logistic模型较为合适，因为Logistic函数所具有的S型特征可以较好地对该现实进行抽象刻画。Carter Dickinson和Enz建立了一种较为理想的刻画保险深度和人均GDP关系的Logistic理论模型。本文将在S曲线模型基础上，利用世界各国保险业和经济增长的大量最新历史数据，估算出世界保险业增长模型。2.模型表达式S曲线模型的表达式为：样本数据本文选取93个国家和地区过去25年的数据作为观测样本。寿险业的观测样本量为1823个，非寿险业的观测样本量为1842个。各国GDP、人口数、人均GDP等数据来自联合国“National Accounts Main Aggregates”数据库，各国总保费收入、寿险保费收入、非寿险保费收入、寿险深度、非寿险深度等数据来自瑞士“Sigma”世界保费数据库。直接用于模型估计的变量有保险深度和人均GDP。人均GDP数据按照1990年可比价格以美元计价，保险深度数据是相对值，不涉及价格调整问题。根据搜集的样本数据，我们既可以不区分寿险业和非寿险业做一个笼统的关于中国保险业的总体估计，也可以分别针对寿险业和非寿险业进行单独的估计。考虑到寿险业和非寿险业各自具有不同的特点，我们决定采取后一方法，分别估计“世界寿险业增长模型”和“世界非寿险业增长模型”，这样的估计应该比笼统的估计更加准确。需要特别说明的是，在我们使用的样本数据中，寿险和非寿险的区分采用欧盟和经济合作与发展组织标准惯例，将健康保险和意外伤害保险划入非寿险业务范围。模型估计结果表1列出了世界寿险业和非寿险业增长模型的估计结果。先看寿险业。从寿险深度增速看，在人均GDP达到12753美元之前，寿险深度的增速不断加快；在人均GDP达到12753美元之后，寿险深度的增速逐渐放慢。从寿险保费收入弹性看，在人均GDP达到14626美元处，寿险保费的收入弹性达到最大值1.795，该值意味着人均GDP每增长1，相应的，人均寿险保费增长1.795。再看非寿险业。从非寿险深度增速看，在人均GDP达到3076美元之前，非寿险深度的增速不断加快；在人均GDP达到3076美元之后，非寿险深度的增速逐渐放慢。从非寿险保费收入弹性看，在人均GDP达到7553美元处，非寿险保费的收入弹性达到最大值1.429，该值意味着人均GDP每增长1，人均非寿险保费增长1.429。 二、相关变量假设欲对20062020年中国保险业增长进行测算，必须先对该期间中国相关经济变量进行合理假设。与本文分析直接相关的经济变量包括：GDP、保险基准深度比、汇率和价格指数等。GDP对于20062020年中国GDP的增长预测，虽然众说纷纭，但许多研究还是取得了较为一致的测算结论。刘伟认为，如果没有极为特殊的国际国内不可控制的社会政治、经济、文化、军事、自然意外发生，从经济增长的可能性来说，预计中国经济增长率20012016年平均为89，20162020年平均为78。本文对20062020年期间中国GDP增长假设三种情形：一是保守情形，GDP年均增长7；二是中间情形，GDP年均增长8；三是乐观情形，GDP年均增长9。在保守情形下，2020年GDP总量为50391亿美元，人均GDP为3451美元。在中间情形下，2020年GDP总量为57936亿美元，人均GDP为3968美元。在乐观情形下，2020年GDP总量为66526亿美元，人均GDP为4557美元。以上数据均基于1990年可比价格。保险基准深度比1.保险基准深度比的含义“保险基准深度比”反映一国保险业的相对增长水平，具体而言，它衡量的是一国保险深度与相应经济发展阶段上世界平均保险深度的相对关系。它的计算公式为：式中分母“基准保险深度”指的是“相应经济发展阶段上世界平均保险深度”，分子“实际保险深度”指的是该年该国实际达到的保险深度。保险基准深度比等于1，意味着该年该国实际保险深度等于相应经济发展阶段上世界平均保险深度，基准深度比小于1，意味着低于世界平均保险深度，基准深度比大于1，意味着高于世界平均保险深度。需要说明的是，一国保险基准深度比小于1或大于1并不必然意味着该国未来保险增长潜力的大或小，因为各国保险业和经济社会体制的具体情况千差万别，不可一概而论，在进行具体国别分析时，必须根据该国过去一段时期保险基准深度比变化情况和该国国民经济和保险业发展的具体现实，对未来发展趋势进行合理预测。2.2020年中国保险基准深度比中国保险基准深度比可以分解为寿险基准深度比和非寿险基准深度比进行分别分析。根据19802005年中国寿险和非寿险基准深度比的变化情况，并结合目前中国保险业的发展现实，我们构建如下的两期滞后变量模型对中国寿险和非寿险基准深度比的变化情况进行历史描述和未来预测：为模型的参数。表2列出了关于中国寿险和非寿险基准深度比的估计结果。根据这一估计结果，我们可以对2020年中国保险基准深度比作一个测算，测算结果为：2020年中国寿险基准深度比为2.33，非寿险基准深度比为0.92。F62RC43.j的值不高，但对于国际比较研究的模型估计结果而言，从总体的检验看，已是很好的检验结果了。而且，下文对于中国保险业中长期增长潜力的分析，并不单纯基于该世界保险业增长规律曲线，而是同时充分考虑中国国民经济和保险业发展的具体现实。根据国家人口和计划生育委员会的预测，2020年中国人口数为14.6亿。数据来源：中国人口，国家人口和计划生育委员会，2005年11月。在滞后期数的选择上我们主要使用AIC判别法，同时结合中国保险业发展现实作辅助选择。使用AIC判别法的理由参见Lie。该研究认为，在小样本情形下，AIC判别法和FPE判别法比其他方法更适用于模型滞后期数的选择。此处对YEAR的取值和回归数据时间范围作一个说明。先看YEAR的取值，因为中国保险业从1980年开始恢复，所以我们设1980年YEAR取1，1981年YEAR取2，1982年YEAR取3，依此类推，2005年YEAR取26。再看回归数据的时间范围，中国非寿险业从1980年开始恢复，寿险业从1982年开始恢复，我们将回归数据的时间范围统一限为1982200