影响GDP的因素分析.
摘要
本文采用国家统计局2004-2014年的实际年度数据，利用EViews软件对我国保费收入的影响因素进行研究。本文先采用了一元回归模型和多元回归模型，利用普通最小二乘进行方程参数估计的方法对影响我国保费收入的因素进行分析和拟合，再通过多重共线性检验发现解释变量间存在多重共线问题，之后用逐步回归分析的方法进行模型的修正，从而得到更优的模型。从模型中我们能够看出国内生产总值，社会储蓄存款余额，总人口和城市化水平对我国保费均有不同程度的影响。
关键词：保费收入；OLS回归模型；多重共线
Abstract
In this paper, the national Bureau of actual annual date 2004-2014, the use of the EViews factors affecting our premium income research. This paper first uses a regression model and multiple regression model using ordinary least squares parameter estimation methods were equation factors affecting our premium income analysis and fitting, and then tested by multicollinearity, among the explanatory variables found the existence of multiple collinear problem, followed by stepwise regression analysis method to correct the model, resulting in better model. From the model, we can see that the gross domestic product, social savings deposits, total population and urbanization level of premiums for varying degrees of influence.
Keywords: premium income; OLS regression model; multiple collinear
目录
摘要 (1)
Abstract (2)
目录 (3)
1 绪论 (4)
1.1选题背景及研究意义 (4)
1.2本文的研究思路 (5)
1.3本文的创新与不足 (5)
2 保费收入的宏观分析 (5)
2.1国内外研究现状 (5)
2.1.1国内研究现状 (5)
2.1.2国外研究结果 (6)
2.2我国保险业现状的分析 (6)
2.2.1我国保险业发展的现状 (6)
2.2.2我国保险业存在的问题 (7)
2.3我国保费收入影响因素的定性分析 (8)
3 影响保费收入的实证研究 (9)
3.1研究方法原理依据 (10)
3.2数据来源说明 (12)
3.3变量的选择 (12)
3.4数据平稳性分析 (12)
3.5利用散点图确定模型 (13)
3.6实证模型 (15)
3.6.1 一元回归模型 (15)
3.6.2多元回归模型 (18)
3.6.3检验及修正 (19)
4结论以及政策建议 (22)
4.1研究结论 (22)
4.2政策以及建议 (22)
致谢 (23)
参考文献 (24)
附件1 (25)
附件2 (26)
附件3 (27)
1 绪论
1.1选题背景及研究意义
随着市场经济的发展和人民收入水平的提高，我国保险业作为金融业的四大支柱之一也在不断地壮大。自1979年，我国保险得到了恢复，国家先后制定了一系列的政策和措施，以支持保险业的发展。进入90年代中后期，国内保险进入新的发展时期，保险企业实力不断增强，这时国外保险集团也不断进军中国，办理保险业务，国内的保险市场呈现出了发展迅速的趋势。进入21世纪之后，我国保险呈现出一种新气象，较2004年比，2014年保费收入增长了15916.6756亿元，经历11年的成长与发展，我国保险业有了新的高度，从数据上看我国保费收入有了大幅度的提高。这也标志着我过保险业发展的顺利与快速。（图为我国2004—2014年的保费收入折线图）
图1—1
注：横坐标1—11依次代表2004—2014年
回看这11年的发展，我国保费年均增长率达到17.21%，不仅高于同期的国内生产总值的增长速度，也高于世界保险业同期的平均增长水平，甚至快于亚洲新兴保险市场。2008年和2010年是这十一年中增长最快的两年，增长率均达到了30%以上。尤其是2008年，保费收入总值达到了9784.10亿元，比2007年增长了2748.34亿元，增长率达到了39.1%，是2004年至今增长最快的一年。保险行业总体来说虽然处于快速发展的好趋势，但2011年却出现了负增长的趋势，2011年收入114339.25亿元，较2010年同比下降了1.30%，其中，财产险由于商业车险的支持，全年保费收入约4617.82亿元，同比上涨幅度达到18.54%；而寿险由于银保新政等原因，保费收入减少了9109.01亿元，较2010年比同比减少了8.57%；而养老保险虽然是新兴保险，但是由于人们的养意识不断增强，社会保障制度不断完善，所以养老险仍在稳步的增长，较2010年比，2011年养老险保费收入增长了53.03亿元，同比增长了14.84%。总体来讲，保费收入存在着正增长的趋势，但是我国保险业与发达国家相比还存在很大的问题，包括保险密度和保险深度。其中的原因固然和保险业的政策，服务质
量和国民生活水平有关，更为重要的原因全民保险意识和保险需求不强。为此，研究影响保险业发展的因素便显得尤为重要。只有更好的了解保险发业展的影响因素，才能根据具体情况制定相应的政策，以确保保险业更大的发展空间。本文主要是进行对一些宏观因素的分析（包括经济因素和非经济因素）来判断对我国保费的影响，从而得出影响保费收入的因素。
1.2本文的研究思路
本文是在阅读了大量的中外文献的基础上决定选取一系列时间序列数据进行分析的。本文首先对所选变量（经济因素和非经济因素）进行定性的分析，得到初步的了解与认证，其次利用EViews对时间序列进行平稳性检验，然后利用OLS回归模型进行实证研究，从而得出结论。进而更好的了解影响保险业发展的重要因素，以便能够为保险经营者和企业政策制定者提供良好的建议和结论。
1.3本文的创新与不足
创新点:
本文采用了时间序列的数据，利用计量经济学中Dickey & Fuller (1979) 所提出的Augmented Dickey—Fuller（简称ADF）单位根检验来验证数据的平稳性，利用EViews对变量进行回归分析，并且采用普通最小二乘估计参数，最后利用EViews对解释变量进行多重共线性检验，再进行逐步回归分析加以修正。
不足点：
第一点：数据量不够大，数据处理不够完善。由于中国统计年鉴上只能收集到2004年以后的数据，可能对分析造成一定的影响。
第二点：本文虽然涉及到了保险的分类，包括财产险、人身险和养老险，但由于篇幅有限，在后期建立模型以及分析中却以总保费为主，而忽略了其它具体的细节。
第三点：本文虽然对变量进行了多重线性检验，加以修正，但是没有进一步进行自相关检验，所以结果可能没有达到最优。
2 保费收入的宏观分析
2.1国内外研究现状
2.1.1国内研究现状
国内有许多学者和专家从宏观的角度对保险市场做了许多定性和定量的分析，他们主要集中在国内的保险市场，而对国外的保险市场主要集中在微观的理论方面的研究。回顾国内对保险影响因素的研究历程，1997年我国孙祁祥和贲奔就市场体制和创新对保险产业的影响做出了研究，他们认为在我国保险产业的发展过程中，企业对产品的创新、体制的改革以及竞争的激烈程度等都起着至关重要的作用1；1999年白雪等人利用恩格尔系数表示收入水平对财富（如GDP，国民收入等）与保险产业之间的关系做出了研究，研究结果为保险密
[1]吴江鸣,林宝清.中国保险需求模型的实证分析[J].福建论坛,2003（10）：26-30。
度和收入水平呈线性相关的关系；2000年肖文及谢文武同样和白雪一样，研究了收入对保险产业的影响，他们通过对保费收入与国内生产总值（GDP）的实证分析，认为两者基本呈正相关关系；2003年吴江鸣、林宝清建立了保险需求多变量模型2，通过多因素的分析试图对我国的保险需求进行更加丰富的解释，提出了产品创新力度和市场竞争模式对保险市场具有正向影响；2004年栾存存就储蓄对保险产业做出了研究，他认为无论是从短期还是长期来看，储蓄对保险的影响并不大，换句话说，高储蓄并不意味着高保险；2005年张伟、李陈华以及邱长溶研究了地域差异对保险业的影响，他们认为中东西地区发展类型有差异，具体而言：中部属于拉动型，东部属于均衡发展型，而西部则是属于储蓄带动性；2007年彭吉德对城乡收入差距与保险需求的关系做出了研究，他选取新疆作为研究目标，采用1985年到2005年的数据对保险需求和收入差距进行了谢正分析，显示为格兰杰因果关系。
2.1.2国外研究结果
国外也有很多的研究者对保险业的影响因素做出了进一步分析，其中包括财富、利率、通货膨胀、人口总数及其结构、城市化水平、金融市场发达程度、社会保障制度等因素。比如1986年Michael Beenstock、Gerry Dickinson、Sajay Khajuria对财富因素做出了研究，研究表明各国的长期边际保险倾向和短期边际保险倾向都在0.01到0.1之间，边际保险倾向很小，接近于03；2000年，Damian Ward和Ralf Zurbruegg做出了同样因素的研究，他们认为经济的增长对保险业的发展有很强的促进作用，但在其它一些国家这一促进作用并不明显；1993年Browne/Kim做了关于社会保障制度对保险产业的研究，研究中他们用政府社会保障支出占GDP的比例来衡量社会保障水平，认为社会保障水平对保险需求产生负面影响，，也就是有某种替代效应4；1994年，Schwebler表明通货膨胀对保险产业产生了负面影响5；1996年，Outreville和Beenstock/Dickinson/Khajuria分别对利率和人口总数及其结构做出分析，研究表明通货膨胀对保险业有负面影响，而未成年人与工作人口的比例与保险产业呈正相关；2002年，Beek/Webb研究城市化水平对保险产业的影响，分析结果为城市化水平越高，保险产业发展越好；2003年，Beek/Webb进一步研究金融市场发达程度对保险业的影响，研究表明银行部门发展水平对寿险深度呈正项关系。
2.2我国保险业现状的分析
2.2.1我国保险业发展的现状
[2] 孙祁祥，贲奔.中国保险产业发展的供求规模分析[J].经济研究，1997（3）:55-61。
[3] Beenstock Michael,Dickinson Gerry and Khajuria Sajay. The determination of life premiums: An international cross-section analysis 1970-1981[J]. Insurance: Mathematics an Economics,1986(5):261-270.
[4] Brown J. Mark, Kim Kihong. An Interntional Analysis of Life Insurance Dcmand[J]. The Journal of Risk and Insurance, 1993(60):616-634.
[5] Showers Vince and Shotick Joyce. The effects of household characteristics on demand for life insurance:a tobit analysis[J]. The Journal of Risk and Insurance, 1994(3):492-502.
我国保险业发展的特点就是增长迅速，发展快，主要体现在保费收入快速的增加上。2004年至今，我国保费增长率年均达到了17.21%。从2004年的43181349.81万元增加到2014年的202348105.8万元，增加了159166756万元。经历11年的发展，我国保险业达到了一个新的高度。如图2-1（2005-2014保费增长折线图）
图2—1
注：横坐标年份标号1—10代表2005—2014年
从折线图可以看出，在近十年的保费收入中，虽然整体而言基本处于正增长状态（除了7—2011有略微的负增长），但是具体的增长趋势却不尽相同。从图中我们能看出2005—2006年，增长率极为平稳，2006—2008年，增长率以稳定的趋势增加，而2008年我国中央银行“稳紧”搭配的宏观经济政策营造出了良好的发展环境，致使增长率达到最高点。2008—2009，虽然保费处于增长趋势，但是增长率却要远低于2007—2008，,2009——2010，由于实施修订后的《中华人民共和国保险法》，加大了对保险业的支持，使得保险业由原来以虚拟经济为投资方向转向社会总福利的实体经济方向，加大了养老医疗保险的力度，所以保险业快速发展，保费增长率明显上升，达到近十年增长率的第二高度，2010—2011年，保费收入处于负增长的趋势，这一年大大拉低了保费平均增长率，2011至今，保费增长率处于基本稳定的增长趋势。我估计，随着人民保险意识的提高，在今后的几年里，我国保费收入仍会相对稳步增长。但不排除有外界因素的干扰而影响目前这种稳定的趋势的可能，所以对之后保费收入情况只是一种估计，并不一定完全正确。
2.2.2我国保险业存在的问题
我国保险业虽然处于增长趋势，但是也存在着很多的问题。比如说增长率波动加大，保险产业内部分布不均，财产险所占比例过大，而人身和养老所占比例较小。如图2-2（随机选取2010年和2014年的保险分布饼图作参考）
图2-2
注：1-蓝色代表人身险，2-红色代表财产险，3-绿色代表养老险从图中我们可以清晰的看出养老险所占比例最小，人身险其次，所占比例最多的是财产险。除此之外我们能大胆的猜测一下人身险和养老险随时间的推移在逐步增加比例，而财产险比例有所下降（事实也是如此，其它年份的情况见附录2）。除此之外还有很多其它问题，如人们投保意识不强，对人身安全、养老问题考虑不周全，大部分人把多余的钱财放在银行储蓄上，而忽略了保险方面的投资；还有保险公司宣传力度不够，而且有能力讲信誉的保险中介也匮乏，导致有些人不知道具体的保险事项，甚至不相信保险能给自己带来效益。诸如此类问题，使得人们还未从根本上接受保险，从而导致保险业发展较发达国家相比还存在很大的差距，保险业发展不均衡的现状。
2.3我国保费收入影响因素的定性分析
影响保费收入的因素很多，包括刚才所提到的人民观念等一系列微观因素，当然也存在着很多的宏观因素。本文重点选取四种宏观因素进行分析，其中包括国内生产总值（GDP）和社会储蓄存款余额（也称为城乡居民储蓄存款余额）的经济因素和总人口以及城市化水平（用城市人口与总人口的比来描述城市化水平）的非经济因素。
（一）经济因素
（1）国内生产总值（gross domestic product，简写为GDP）
国内生产总值的增长是保费收入增长的主要原因。国内生产总值是指一定时期内一个国家或地区的经济中所产生的全部最终产品和劳务价值，常被人为是衡量国家经济状况的最佳指标。所以国内生产总值提高就意味着国家越富有，也就标志着国民经济条件越来越好，当然保险投入就增多，对于保险业的来说保费会随着国内生产总值的增长而增加。大量的实证研究表明，国内生产总值与保险费收3入呈正相关。近年来保险业发展如此之快，主要是国家宏观经济的整体支撑。
（2）社会储蓄存款余额（residents ’ bank savings deposit）
社会储蓄存款余额也称城乡居民储蓄存款余额,是指某一时间城乡居民存入银行及农村信用社的储蓄金额，包括城镇居民储蓄存款和农民个人储蓄存款，不包括居民的手存现金和工矿企业、部队、机关、团体等单位存款。通过收集数据和资料，我们了解到保费收入占社
会储蓄存款余额比例处于小额波动，基本处于稳定状态。如图2—3（保费站社会储蓄存款余额比例图）。
图2-3
注：横坐标年份编号1-10代表2004-2014年
图中清楚地表明保费与社会储蓄存款余额的比例在4%上下波动，没有过大的变动。所以说随着社会储蓄存款余额的增长，保费收入也会随之增长，二者之间呈现正相关的关系。（二）非经济因素
（1）总人口（gross population）
通常来说，总人口对保费的收入有极大的影响，尤其是对于寿险来说两者关系更为密切。尤其是人口基数问题，人口基数越大，相对来说对寿险的需求量也就越大，从而寿险的保费收入会大幅度提高，而寿险是人身保险的一种，所以寿险的保费收入的提高也会影响到总保费的收入。
（2）城市化水平（urbanization rate）
城市化水平即城市化率，用城市人口与总人口的比例来衡量。通过了解得知，我国保险的主要购买人群为城市居民。我们知道，我国社会发展不平衡，城乡差距较大，而保险对于人们来说是更高层次的消费或是投资，它需要有一定的经济基础才会涉猎的领域。而城市居民收入水平要高于农村居民的收入水平，同时城市居民的受教育程度也要高于农村居民，所以保险意识也比较高，诸如此类，城市居民占总人口的比例越高，保险业发展越好，保费收入也就越高。换句话说，城市化水平和保费收入是正相关的关系。
除了上述四种因素外，还存在着很多因素也对保费收入有很一定的影响，诸如通货膨胀、利率、人口结构、受教育水平等一系列因素，在此我就不做详细分析了。
3 影响保费收入的实证研究
本文上一节已经分两个方向对保费收入的四个影响因素进行了定性的分析，但是它们之
间是否存在我们分析的关系，我们还需要进一步的验证。接下来我们通过建立回归模型实证研究一下它们之间具体存在着怎样的关系。
3.1研究方法原理依据
（1）ADF 平稳性检验原理
本文选用的数据为时间序列的数据，所以要进行平稳性检验，采取的方法为单位根检验，简称ADF 检验。ADF 检验是DF 检验的一种升华，是为了保证DF 检验中随机干扰项的白噪声特性，它是通过以下三个模型完成的：
模型1：11
m t t i
t i t i X X X δβε--=?=+?+∑ （3.1.1）
模型2：11
m t t i
t i t i X X X αδβε--=?=++?+∑ （3.1.2）
模型3：11m t t i
t i t i X t X X αβδβε--=?=+++?+∑ （3.1.3）
模型3中t 是时间变量，代表了时间序列随时间变化的某种趋势。零假设都是00δ=H ：，即存在一个单位根。模型1与另外两个模型的区别在于是否包括常数项和趋势项。实际检验从模型3开始，然后模型2，最后是模型1。待检验拒绝零假设，即原序列不存在单位根，为平稳系列，检验终止。否则，就要继续检验，直到检验完模型1为止。一个简单的检验是同时估计出上述三种模型的适当形式，然后通过ADF 临界值表检验零假设00δ=H ：。只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可以认为时间序列是平稳的。当三个模型都不能拒绝零假设，那么就认为时间序列是不平稳的。这里所说的模型的适当形式就是在每个模型中选取适当的滞后差分项，以使模型的残差项是一个白噪声（主要保证不存在自相关）。
（2）一元回归原理
本文选用一元线性回归模型，即是最简单的计量经济学模型，在模型中只有一个解释变量，其一般形式是
01Y X ββμ=++ (3.1.4)
其中，Y 为被解释变量，X 为解释变量，0β与 1β为待估参数，μ为随机干扰项。回归的主要目的是要通过样本回归函数（模型）尽可能准确地估计总体回归函数（模型）。
本文选用最小二乘法(即OLS)进行参数估计，其运行的基本原理如下：已知一组观测值(){},:1,2,n i i
X Y i =??，普通最小二乘法（OLS ）要求样本回归函数尽可能好的拟合这组数据，即样本回归上的点?i
Y 与真实观测点i Y 的总体误差尽可能的小。普通最小二乘给出
的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和
22
211111???()(())n n n
i i i i i i i i Q e Y Y Y X ββ=====-=--∑∑∑ (3.1.5) 最小，即在给定样本观测值之下，选择0?β，1
?β使得i Y 与?i Y 之差的平方和最小。之所以选用平方和是因为样本回归线上的?i
Y 与真实观测值i Y 之差可正可负，简单的求和可能将很大的误差抵消掉，只有平方和才能反映二者在总体程度上的接近程度，这就是最小而成原理。
根据微积分的运算，当Q 对0?β，1
?β的一阶偏导数为零时，Q 达到最小值，即： 01
0?0?Q Q ββ??=??????=??? (3.1.6) 可推得用于估计0?β，1
?β的下列方程组： 0101??()0??()0
i i i i i Y X Y X X ββββ?--=??--=??∑∑ （3.1.7） 或
01201??n ??i i i i i i
Y X Y X X X ββββ?=+??=+??∑∑∑∑∑ (3.1.8) 解得
2022
122?()?()i i i i i i i i i i i i i X Y X Y X n X X n Y X Y X n X X ββ?-?=??-??-=?-??
∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ (3.1.9) 方程组（3.1.7），(3.1.8)称为正规方程组（normal equations ）。即
22221()()i i i i i x X X X X n =-=-∑∑∑∑
1()()i i i i i i i i i i x y X X Y Y X Y X Y n =--=-∑∑∑∑
方程组（3.1.7）的参数估计量可以写成
1201???i i i x y x Y X
βββ?=???=-?∑∑ (3.1.10)
称为普通最小二乘法估计量的离差形式。由于0?β，1
?β的估计结果是从最小二乘原理得到的，故称普通最小二乘估计量。
（3）多元回归原理
本文也涉及到多元回归模型，其一般形式为：
01122m m Y X X X ββββμ=+++??++ (3.1.11)
其中k 为解释变量的个数，()1,2,j j m β=?? 成为回归系数。人们习惯上把常数项看作一个虚变量的参数，在参数估计中该虚变量的样本观测值始终取1，这样，模型中解释变量数为m+1。其它参数估计的具体运行原理和一元模型相似，只是将一元代替多元，其他情况不变，所以具体步骤不作说明。
（4）模型检验 21ESS RSS R TSS TSS
==-，其中ESS 代表回归平方和，TSS 代表总离差平方和，而RSS 代表残差平方和。所以可以用2R 检验模型的拟合度，称2R 为总决系数。显然2R 越接近1，
模型的拟合度越好。除此之外，还可观察结果中的AIC 的数据，AIC 越小，说明模型效果越好。
3.2数据来源说明
本文采用2004—2014年的数据，其中保费收入数据来源于保监局数据库，而国内生产总值、社会储蓄存款余额、总人口、城镇人口均来自国家统计局统计年鉴，而城市化水平是通过城镇人口与总人口的比例来计算的，具体数据见附件1。
3.3变量的选择
㈠ 因变量：
保费收入：即所有保险保单费用收入的总和，包括人身险保费收入、财产险保费收入和养老险保费收入，用BF 表示。
㈡ 自变量：
国内生产总值（用GDP 表示），社会储蓄存款余额（用CX 表示），总人口（用NOP 表示），城市化水平（用CH 表示）。
3.4数据平稳性分析
由于本文选取的是一系列的时间序列数据，所以在作回归分析之前要先检验序列是否平稳，只有平稳的时间序列才能做回归分析，否则将会出现“伪回归”问题。所谓的“伪回归”是说有的数据只因为二者同时随时间有相似或相反的变动趋势，但并没有实质的关系。本文采用软件EViews6.exe ，利用Dickey & Fuller 所提出的Augmented Dickey-Fuller （简称ADF ）