【普惠保险对城乡收入差距影响的模型构建分析案例5600字】

1 1 1 5 5 71.3模型设计 8 8 8 10紧密的联系，同时随着保险程度的加深也可以通过促进医疗水平、农业水平与产业结构的发展为缩小城乡差距产生积极影响。在理论层面的分析过后，此时更需要通过实证研究对以上的现象加以证明。在进行具体的实证分析之前还需要进行变量的准备工作以及合理的模型设计，因此，本章也将主要围绕着以上前已经有许多文献给出了普惠金融指数的构建方法，相比之下普惠保险指数的计算较少，但二者的逻辑体系是类似的。一般而言指标的构建是通过构建指标体系的设计方法，先根据普惠金融发展的特性选定三到四个维度，之后再从每个维度下面选择具有代表性的指标，最后通过一定的测度方法进行指标整合，标构建方法，参考前人的研究情况，同时考虑可得性、可比性以及使用性制定合适的框架，尽可能准确、全面的描述问题。但往往准确性与全面性是一个硬2币的两面，具有此消彼长的关系，这就要求研究者在其中有一定取舍，在众多数据中寻找合适的平衡。Sarma(2008)是较早总结构建包容性金融指数方法框架的研究者之一，他在文章中提到可以将银行渗透程度、银行服务可得性以及使用程度作为评价维度，同时他使用欧式距离作为测度方法。国内的文献一般也是在此基础上进行的发展，通常选择渗透程度、使用效率、覆盖广度等两到2、测度方法一定的数学方法为不同指标赋予合理的权重。下面介绍几个在构建普惠指数时(1)欧式距离法该方法是借鉴了国际上许多重要指数的编制手段，Sarma(2008)在文献中所提到的也是这一方法。欧氏距离法算出来的指数区间范围在0到1之间，从体公式如下，其中×代表维度i在j处标准化以后的数值，A;代表维度i在J处的真实值，m;代表维度i中的最小值，M;代表维度i中的最大值在n维空间中定义两个点，其中o=(0,0.…,0)代表最坏(各指标数据最小)的情况，O=(1,1,…,1)代表最好(各指标数据最大)的情况，那么第i个地区的指数则被刻画为该点X₁=(x;,xi₂…,xin)到最理想点O=(1,1,…,1)的归一化逆分母上通过除以维度的数量可以使得指数落在[0,1]的范围内，用1减去欧(2)变异系数法题，更适合各个指标权重相同的情况。变异系数法(CVM)则可以对以上问题进行优化，它采用客观赋权，主要原则是，如果该数据的变异系数大，说明该类3在进行CVM前，一般也会将数据进行标准化，方法同上。其次进行权重的异系数，S;为第j个维度数据的标准差，x;为第j个维度数据的平均值全体数据的基础上计算一个权重。即针对一个10年期的面板数据，通过对各年进行变异系数权重计量，最终会获得10组权重。这样的处理可以避免年度间的(3)层次分析法CVM作为客观赋权法主要根据指标的客观信息确定贡献度，但这样致一些更具普惠性、代表性的数据无法获得高权重，如果想改善以上问题，通立三个层次，同一个层次之间尽量做到相互独立，同时又与上下两层有联系和影响。最上层称作目标层，即最终求得的指数；中间层称作准则层，即构造的评价体系，一般会有两到三个维度；最下层称作对象层，即依据评价体系选择的统计数据，有时也会出现一个评价维度只包括一个数据的情况，此时层数会阵，引入主观性影响，打分时进行两两互相对比，比较尺度为1至9尺度。成4对于矩阵A计算它们的最大特征根以及特征向量其中CI为一致性指标，越接近0说明矩阵A越接近一致矩阵；RI为随机一致性指标，用于确定CI的容忍范围；CR为一致性比率，当该指标小于0.1时，就认为矩阵A通过了一致性检验，否则需要重新打分对矩阵A进行修正。最后将计算得到的各层权重合并，可以获得最终所需的表示权重的向对整个组合进行一致性检验，如果检验通过，则可3、北大数字普惠金融指数保险类别指数方法，本文基于保险相关数据的可用性和准确性，使用北京大学的数字普惠金(1)指数合理性均保险金额等。根据前文对于普惠保险的理论分析以及概念界定可以看到，普惠保险较传统保险更加强调公平性与效率性，根本是为更多的人提供其所需的万支付宝用户中被保险用户数主要体现了普惠保险的渗透程度，该指标数值越高说明接受保险服务的人数越多，保险的普及程度越高，满足更多人的保险需求是普惠保险概念中公平性的体现；人均保险笔数和人均保险金额主要反映了普惠保险的使用效率，以上两个指标的数值越高说明用户对于保险服务的参与更加充分，人们对于保险服务的接受程度越高，这一点是普惠保险概念中效率性的体现。综上所述，北京大学数字普惠金融指数保险分类指数可以对普惠保险的公平性以及效率性进行较好的衡量，而以上两点也是普惠保险特性的重要(2)指数基本情况图3-1展示了北京、山西、上海、山东、重庆以及江苏六个省级行政区2013年增速放缓后小幅下降，2015年至今持续增长并趋于稳定这样一个状态，可以看到各地的普惠保险水平均较2011年发生了大幅度的提高。分省市来看，上海普惠保险水平最高，也是唯一一个指数突破900的省级行政区，北京位于第二位；分区域来看，位于东部经济条件较优的省市发展水平较高，而中西部经济较为落后的省市发展水平也较低，如图中山西普惠保险指数水平最低，重庆次之。可以看到随着时间的推移普惠保险总体水平是不断提高的，同时不同6本文需选择合理的代理变量对城乡收入差距情况进行刻画以衡量收入分配效果，在这里参考孙永强(2012)的研究方法构造城乡差别基尼系数，该指标具体的计算公式为(城镇收入比重-城镇人口比重)。这个指标在考虑城镇收入所占比重大小的基础之上，也剔除了由于城镇人口本身增加带来的增长效应，&只201120132015 7数字越大表示储蓄占总收入的比例越高；通货膨胀率，由消费价格指数的变动以衡量影响的作用机制，具体包括：医疗方面选择医疗卫生机构诊疗人次作为衡量指标，诊疗人次的增加可以反映当地人民就医意愿的增加，从而也可说明当地医疗水平的提升；农业方面采用人均农业总产值作为衡量指标，数值越大说明当地农业生产效率越高、农业发展水平越高；产业结构方面借鉴吴振华 (2021)的研究内容选取了第三产业与第二产业增加值之间的比率作为评价指解释变量保险指数来说，原文献为了便于指数结果展示，在对原始指标进行无量纲化处理时将结果数值扩大了100倍，本文为了使实证结果可读性更强，在不改变数据性质的基础上对普惠保险指数数据采取除以100的处理。对于财政支出水平以及经济开放程度，为使数据平滑并方便计算，本文对其采用对数化□比重(%)经济开放程度各省进出口总额取对数(人均收入-人均消费)/人均收入(%)居民消费价格指数变动率(%)医疗水平产业结构医疗卫生机构诊疗人次(亿次)农林牧渔业总产值/乡村人□(亿/万人)8本文研究的问题是普惠保险水平对城乡收入差距的影响以及传导机制的探收入分配产生影响，则系数β应当显著。有关模型选择的豪斯曼检验将在下一实证模型的第二部分主要探究普惠保险发展对于城乡收入差距这一影响的中间机制，这里借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)以及陈瑞(2014)的研究构建中介效应模型，主要从医疗水平、农业水平、产业结构三个方面展开。目前检验 9中介效应判断的标准参考下图进行阐述。首先对下图中第一个方程进行回归，判断反映总效应的系数c是否显著,如果是则继续进行接下来的操作，否则为不存在中介效应。其次检验系数a以及b,如果均显著则说明存在间接的中介效应，ab反映的是间接效应。最后检验反映直接效应的系数d是否显著,如b于本文而言，上述第一个方程对应方程(1.9),上述第二个方上述第三个方程对应方程(1.11),系数c对应本文模型系数β,系数a对应本但温忠麟(2004)也提到，以上的三步检验法也存在一定问题，有可能会出择了用于描述普惠保险发展情况的变量。所选择的指数从渗透程度和使用效率方面描述了普惠保险的发展情况，对普惠保险所具备的公平性与效率性进行较好的衡量，变量的选择具