影响保险费收入的因素分析

影响保险费收入的因素分析

[内容摘要]：
 本文是根据我国保险业的现状，想从计量经济学的角度来分析一下保险费收入与GDP、人均GDP、最终消费、城乡居民人民币储蓄存款余额、职工平均工资之间的关系。根据经济学原理，在模型中我们引入了五个解释变量GDP、人均GDP、最终消费、城乡居民人民币储蓄存款余额、职工平均工资。从我们所做的回归结果看，保险费收入与最终消费、城乡居民人民币储蓄存款余额、职工平均工资有显著关系。但是，鉴于水平有限，文中难免出现一些错误，另外还存在一些我们难以解决的问题，请老师同学们多多斧正！
 
[关键词]：
保险费收入    GDP     人均GDP     最终消费
城乡居民储蓄存款余额      职工平均工资 导论

保险在国民经济中的重要作用

保险业的发展有助于推动经济的发展，保障经济稳定运行、提供资金支持、促进出口和消费以及为“三农”服务，促进经济平稳健康发展。保险公司通过损失赔偿还可以为投保企业提供风险管理服务。
 
 在支持国民经济建设方面，保险资金运用以多种方式和途径支持经济发展；在促进资本市场发展方面，保险公司作为主要的机构投资者，有力的促进资本市场稳定发展；在支持国有商业银行改革方面，保险公司是银行次级债的主要购买人，为提高银行资本充足率、推动商业银行改革提供了有力支持。
 
 同时保险业在促进房屋和汽车消费方面，也在发挥着越来越突出的作用。发展农业保险，可以对农业实施合理有效的保护，减轻入世给我国农业带来的冲击，减少自然灾害对农业生产的影响，稳定农民收入。
 
 同时，保险业在促进社会稳定、和谐发展过程中也具有极其重要的作用。随着我国社会保障体制改革的不断深入，越来越多的人正在实现由“单位人”向“社会人”的转变，更多的个人、家庭和企业开始把商业保险作为解决养老、医疗等问题的有效手段。
 通过大力发展商业性养老、医疗保险，可以有效缓解政府压力，提高社会保障水平，增进人民福利。当前我国社会养老保险的实际情况表明，保险公司在精算、资产运用、缴费管理、养老金支付等方面具有特殊的专长，在补充养老保险尤其是企业年金领域具有优势。
 
 保险业具有社会管理功能。一是有效化解社会纠纷。二是分担政府责任。三是提高政府管理效率。四是引导公众遵循社会规则。
 
 
模型设定的经济学原理

 鉴于保险业在国民经济中有如此重要的作用，我们尝试通过计量经济学的方法来分析一下影响保险业的因素，并期望为我国保险业健康发展思路提供一定基础。
 
 保险费收入是衡量保险业发展水平的重要指标，本文着重从研究影响保险费收入的因素来考察制约保险业发展的关键所在。
 
 假定除我们考虑到的因素外，其他因素对保险费收入的影响可以忽略。
 
 有效的保险需求：指城乡居民愿意并能够消费的保险产品总和。
 
 这里：
  ①GDP：可以认为影响着保险费收入的总水平；
 ②人均GDP：也可以认为影响着保险费收入的总水平，但这里我们考虑到人口因素的影响；
 ③最终消费：保险费收入在最终消费中的比重可以间接反映我国城乡居民的保险意识和保险消费意愿；
 ④城乡居民人民币储蓄存款余额：可以反映我国城乡居民的保险消费能力；
 ⑤职工平均工资：可以反映我国城乡居民的保险消费能力，但同样这里我们考虑到人口因素的影响。
 
 
 在此，我们将“保险费收入”设为因变量，“人均GDP”、“GDP”、“最终消费”、“城乡居民人民币储蓄存款余额”及“职工平均工资”设为自变量，设定了以下经济学模型。

模型设定

 根据经济学理论把模型设定为：
 
 Y=C+C1*X1+C2*X2+C3*X3+C4*X4+C5*X5+u
 
其中：Y代表保险费收入(单位：亿元)
 X1代表GDP（单位：亿元）
 X2代表人均GDP （单位：元）
 X3代表最终消费（单位：亿元）
  X4代表城乡居民人民币储蓄存款余额（单位：亿元）
 X5代表职工平均工资（单位：元）
 
 
数据如下：
obs Y X1 X2 X3 X4 X5
1980 4.6 4517.8 460 2976.1 399.5 762
1981 7.8 4862.4 489 3309.1 523.7 772
1982 10.3 5294.7 525 3637.9 675.4 798
1983 13.2 5957.4 580 4020.5 892.5 826
1984 20 7171 692 4694.5 1214.7 974
1985 23.1 8964.4 853 5773 1622.6 1148
1986 33.1 10202.2 956 6542 2237.6 1329
1987 45.8 11962.5 1104 7451.2 3073.3 1459
1988 71.1 14928.3 1355 9360.1 3801.5 1747
1989 109.5 16909.2 1512 10556.5 5196.4 1935
1990 142.4 18547.9 1634 11365.2 7119.8 2140
1991 177.9 21617.8 1879 13145.9 9241.6 2340
1992 235.6 26638.1 2287 15952.1 11759.4 2711
1993 367.9 34634.4 2939 20182.1 15203.5 3371
1994 499.6 46759.4 3923 26796 21518.8 4538
1995 600 58478.1 4854 33635 29662.3 5500
1996 683 67884.6 5576 40003.9 38520.8 6210
1997 850.57 74462.6 6054 43579.4 46279.8 6470
1998 1087.96 78345.2 6308 46405.9 53407.5 7479
1999 1261.55 82067.5 6551 49722.7 59621.8 8346
2000 1444.52 89468.1 7086 54600.9 64332.4 9371
2001 1599.68 97314.8 7651 58927.4 73762.4 10870
2002 3054.15 105172.3 8214 62364.6 86910.6 12422
资料来源：《中国统计年鉴2003》《中国保险年鉴2003》《中国经济年鉴2003》

由下图可以看出，模型设定的总体还可以。

参数估计
 模型：Y=C+C1*X1+C2*X2+C3*X3+C4*X4+C5*X5+u
 用Eviews估计结果为：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/13/05   Time: 10:28
Sample: 1980 2002
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -123.459553311 158.311720484 -0.779850998608 0.44620095887
X1 -0.152575246117 0.145224589502 -1.05061578511 0.30814151834
X2 2.68820818172 1.49001571772 1.8041475333 0.0889559901879
X3 -0.225593230587 0.0458317495728 -4.92220420755 0.000128989293925
X4 0.0777331448692 0.0203022478194 3.82879499652 0.00134414271642
X5 0.349894920267 0.0681676488406 5.13285885928 8.30634704954e-05
R-squared 0.988272842496     Mean dependent var 536.666521739
Adjusted R-squared 0.984823678525     S.D. dependent var 744.318993703
S.E. of regression 91.6943044094     Akaike info criterion 12.0942558574
Sum squared resid 142933.372839     Schwarz criterion 12.3904717398
Log likelihood -133.08394236     F-statistic 286.525329215
Durbin-Watson stat 3.06117233435     Prob(F-statistic) 8.7253121058e-16
 
 Y = -123.459553311 + -0.152575246117*X1 + 2.68820818172*X2 + -0.225593230587*X3＋0.0777331448692*x4+0.349894920267*x5
   t=(-0.779850998608)(-1.05061578511)(1.8041475333)(-4.92220420755)  (3.82879499652) (5.13285885928)
  R^2=0.988272842496 S.E＝91.6943044094 D-W=3.06117233435  F＝286.525329215

检验及修正

 1．经济意义检验
 从上表中可以看出，各指标符号与先验信息相符，所估计结果没有与经济原理向悖，说明具有经济意义。注：保险调查研究表明“保险费收入与GDP不存在严格正相关关系①。”
 
 2．统计推断检验
 从回归结果可以看出，模型的拟和优度非常好（R^2=0.988272842496），F统计量的值在给定显著性水平α=0.05的情况下也较显著，但是x1及x2的t统计值均不显著（x1 x2的t统计量的值的绝对值均小于2），说明x1 x2这两个变量对Y的影响不显著，或者变量之间存在多重共线的影响使其t值不显著。
 
 
 3．计量经济学检验
 
多重共线性检验

 ①检验：由F=286.525329215>(5,23)=2.605(显著性水平α=0.05)表明模型从整体上看保险费收入与解释变量间线形关系显著。
 
 这里采用“简单相关系数矩阵法”对其进行检验  ：
 
 X1 X2 X3 X4 X5
X1 1 0.999655479012 0.999552452693 0.985109726495 0.988210520191
X2 0.999655479012 1 0.998666411205 0.980357314999 0.984478588738
X3 0.999552452693 0.998666411205 1 0.987980929826 0.99006821458
X4 0.985109726495 0.980357314999 0.987980929826 1 0.995505860149
X5 0.988210520191 0.984478588738 0.99006821458 0.995505860149 1

 从结果可知x1与x2、x3存在高度相关.
 
 
 ②修正：采用逐步回归法对其进行补救。
 
 根据以上分析，由于x5的t值最大，线形关系强，拟合程度最好，因此把x5作为基本变量。然后将其余解释变量逐一代入x5的回归方程，重新回归。得如下几个模型:
 
 
Y＝-270.04866895＋0.198405113303*x5
t=  (-3.65257302713)   ( 14.390132145)
R^2=0.907925389268 　S.E=231.169610005 　F=207.075903152

Y=-271.820694643+-0.030513254355*x1+0.48993704251*x5
t=(-5.1308105517)   ( -4.57177973798)   ( 7.5925720376)
R^2=0.954977028386 　S.E=165.64278436 　F=212.108840035

Y=-196.103593366+0.00584217968991*x1+-0.408454616946*x2+0.445428812509*x5
t=(-1.06310758232)( 0.0687724297073)( -0.429349255274)( 3.62637757443)
R^2=0.955409650489　S.E=169.127441761　F=135.700389272

Y=-258.995166081+-0.0603904181482*x3+0.541170826044*x5
t=(-5.3566506351)( -5.40288531354)( 8.44554870273)
R^2=0.962564577638　S.E=151.0417　F=257.126677595

 加入X1，拟合优度仅略有提高，但对x5的t值影响很大，但仍然显著。
 加入x2，拟合优度仅略有提高，但t1= 0.0687724297073, t2=-0.429349255274，太小因而同样不显著。因此也应将变量X1,x2删去。
 加入x3, 拟合优度略有提高，较显著。
 加入x4, 拟合优度不仅有较大提高，也较显著。
 
因而模型修改为如下形式：
 Y=C+c1*x3+c2*x4+ c3*x5+u

新模型估计结果：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/09/05   Time: 07:45
Sample: 1980 2002
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -86.079275918 60.9473809766 -1.41235397713 0.174016076424
X3 -0.0509970369908 0.00636523312958 -8.01180977234 1.63962245826e-07
X4 0.0222509737716 0.00706255775815 3.15055459135 0.00526600153381
X5 0.339485114753 0.0595621381284 5.69967978686 1.70811044455e-05
R-squared 0.990423702123     Mean dependent var 627.517826087
Adjusted R-squared 0.988911655089     S.D. dependent var 803.876978246
S.E. of regression 84.649218818     Akaike info criterion 11.8716796769
Sum squared resid 136144.314684     Schwarz criterion 12.0691569319
Log likelihood -132.524316285     F-statistic 655.021755493
Durbin-Watson stat 1.69617836388     Prob(F-statistic) 0

Y=-86.079275918+-0.0509970369908*x3+0.0222509737716*x4+0.339485114753*x5
t=(-1.41235397713)( -8.01180977234)( 3.15055459135)( 5.69967978686)
R^2=0.990423702123S.E=84.649218818F=655.021755493

考虑到截距项的t检验值太小，去掉截距项回归如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/09/05   Time: 07:56
Sample: 1980 2002
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
X3 -0.0525922311895 0.006418117396 -8.19433923448 8.02910714276e-08
X4 0.0311857220135 0.00321715313723 9.69357711098 5.32544411488e-09
X5 0.277912954172 0.0415813592404 6.68359474651 1.66386957693e-06
R-squared 0.989418319996     Mean dependent var 627.517826087
Adjusted R-squared 0.988360151996     S.D. dependent var 803.876978246
S.E. of regression 86.7287817327     Akaike info criterion 11.8845562851
Sum squared resid 150437.631617     Schwarz criterion 12.0326642263
Log likelihood -133.672397279     Durbin-Watson stat 1.07624725228
经过上述逐步回归分析，表明Y对x3 x4 x5的回归模型为最优。
计意义 XIN X-0.4894*X()（2）一阶自相关检验及修正
     ①检验：
图示法.如图

如图可见不存在自相关。
从模型设定来看，没有违背D-W检验的假设条件，因此可以用D-W检验来检验模型是否存在一阶自相关。
 根据上表中估计的结果，由DW=1.69617836388 ，给定显著性水平α=0.05，查Durbin-Watson表，n=23，k’=3，得=1.078,=1.66。
 因为DW统计量为dl<du〈D-W〈2，根据判定域知，不存在一阶自相关，不需要进行修正。
 (3)异方差检验及修正
 ①检验：a.图示法.如图
 
表明存在异方差。
 b.Goldfeld-Quandt检验.
 由样本(1980-1988)得∑e1^2=273.370501522
  由样本(1994-2002)得∑e2^2=66824.1370326
  F=∑e2^2/∑e1^2=66824.1370326/273.370501522=244.445
查分布表（0.05）得F0.05(6,6)=4.28
比较F=244.445> F0.05(6,6)=4.28 则拒绝H0:ó1^2=ó2^2表明随机误差显著地存在异方差。
 ②修正：对数变换法
Dependent Variable: LY
Method: Least Squares
Date: 05/09/05   Time: 08:53
Sample: 1980 2002
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C 1.53017004 1.78040870747 1.859448751053 0.400807081005
LX3 -1.72158839881 0.663348747699 -2.59529908631 0.0177624600474
LX4 1.97607401088 0.222513951275 8.88067467033 3.43560333427e-08
LX5 0.306732361812 0.439759051391 3.69750096295 0.493936979178
R-squared 0.995345034532     Mean dependent var 5.20182994764
Adjusted R-squared 0.994610039984     S.D. dependent var 1.98269478905
S.E. of regression 0.145562208747     Akaike info criterion -0.859655547834
Sum squared resid 0.402578775691     Schwarz criterion -0.662178292889
Log likelihood 13.8860388001     F-statistic 1354.22097728
Durbin-Watson stat 1.35181787946     Prob(F-statistic) 0
 
 (4)确定模型
     lY = 1.53017004 －1.72158839881*lx3+1.97607401088*lx4+0.306732361812lx5
     由于该模型的回归结果、t值以及F统计值均显著，且不存在计量经济学问题，因此最后定型为此。
  
对模型的经济解释及存在的问题

 从以上模型经分析可得出：
 （1）从模型可以看出最终消费、城乡居民人民币储蓄存款余额、职工平均工资，是影响保险费收入的最显著因素。
 （2）根据先验信息，最终消费应该与保险费收入存在正相关关系，而我们从模型得到的结果看，最终消费与保险费收入存在负相关关系。这就表明目前我国保险险种开发深度不够。
 这种状况原因可能是保险业缺乏适合城乡居民保障需求的险种，或现有险种不具有吸引力，也可能是我国城乡居民保险意识不够。因而我国保险市场潜力尚未得到充分的挖掘。
 
 综观中国保险业现状，与其他产业比，最终消费、城乡居民人民币储蓄存款余额、职工平均工资是制约保险业发展的关键因素，值得一提的是保险意识对保险业发展有重要影响。所以经济发展了，保险意识提高了保险业才能够健康发展进而带动我国其他产业的发展，最终达到整个国民经济的良性发展。
 
 
注释：①韩艳春 胡文富 《保险法发展与人口经济及文化发展的关系》（上）保险研究 2004 第11期

[参考文献]：
1、《计量经济学》 主编：庞皓 副主编：李南成  西南财经大学出版社 2002年8月第二版
2、《中国保险年鉴》1980-2003
3、《中国统计年鉴》1980-2003
 4、《中国经济年鉴》1980-2003
 5、中经网
  
小组成员分工：
杨知文（40205095）本小组组长，主要技术负责，选题，论文总撰
田  野（40205110）数据资料收集和整理，选题经济学解释部分撰写
刘  炜（40205137）模型分析，论文撰写
杨  宝（40205097）模型基本检验，论文撰写
杨志铿（40205069）模型修正，文中所涉及文献查阅
田纪亮（40205070）数据资料收集和整理，结论部分撰写