第26卷第4期统计与信息论坛2011年4月VoL 26 Ap孔.2011Statistics &. Information Forum 【统计应用研究1寿险、非寿险发展与经济增长………基于国际视角的实证分析占梦雅1，果芳2，贺忠辉l(1.华东师范大学国际金融与风险管理研究中心，上海2∞042，2.上海财经大学金融学院，上海200433)摘要:以1986-2007年48个回家的丽板数据为样本，通过模型选择的检验，采用固定效应模型和误整修正模型，以人均寿险保费、人均非寿险保费为代表变敢对经济发展的影响及两者之间的互动发展情况进行实证分析.结果表明2这正翁之间具有明攘的协整央系，经济越发达的国家或地眩，保险市场的发展对经济增长的促进作用越大p寿险业与非寿险业对经济的影响存在区别，非寿险业对经济的促进作用在短期内更加明显，而寿险业对经济的促进作用则体现为长期影响。关键诩:寿险保费收入，~~黄子险保费收入s人均GDP，协按分析中图分类号:文献标志码:A文章编号:1007--3116(2011)04一0035一06险需求与人均GDP正相关，但均金融发展咒关[5] 一、综述与提出问题Browne等通过研究OECD回家1986-1993年间保险作为风险转移和损失补偿的提供者以及金的数据发现非寿险消费与收入水平正相关mo融市场的机构投资者，是第三产业中不可缺少的一Beck等通过分析63个国家从198萨一1996年的数个部分。它主要通过以下方式来改静金融体系并促据，研究了都险消费的影响因数[飞粟费就保险密进经济增长:(1)促进金融稳定;(2)促进商品交换和度与人均GDP的关系进行了回归分析，结论表明经贸易(最古老的保险活动);(3)促进国内储蓄刊的鼓济的发展促进了保险密度的提高，经济发展与保险励资本棋巢，使得风险管理更有放率;(5)提商国内带求之间存在正相关关系问。俞自由锦还用灰色模资本的配置放事川的帮助械少损失[门。泪对保险密度均人均GDP的关系进行了分析，得出许多学者就保险与经济之间的关系进行了研了相似的结论问。其他学者也用中圄的数据或者各究。以往的研究集中于保险消费(寿险和非寿险)与省的数据分析了保费收入与经济发展的关系。结论收入水平(人均GD凹的关系以及保险和金融发展也都基本相似，即保险发展均经济发展之间存在着的关系。Beenstock等研究了12个发达国家从显著的正相关关系。1970一1981年的数据，发现非寿险需求与人均GDP随着统计理论的发展，一些学者就保险市场活相关阳。Outrevil1e通过研究55个发展中国家从动和经济增长之间的因果关系进行了研究。国外学1983…1984年的数据，发现非婚险需求与人均GDP者中.Ward得i运用9个OECD国家1961-1996年以及一个金融变最(M2/GDP)正相关[飞Browne的数据分析了经济增长与保险市场活动之间的因果等通过研究45个国家198←寸987年的数据，发现关系，使用各圄各年实际GDP作为经济括动的衡量人均寿险消费与人均GDP正相关阳。Outreville义指标，年实际保费作为保险活动的衡量指栋。通过通过研究48个发展中国家1986年的数据，发现婚对每个国家使用自由归误11Æ修正模型，结廉盛放有收稿日期:2010一11-11，修复日期:2011一01一20作者简介z占梦雅.女，就商九江人，经济学博士，讲师，研究方向z保险精算F粟芳，女，重庆人，经济学博士，副教授，研究方向z非寿险与非寿险精算F贺思辉，费，陕西延川人，理学博士，副教授，研究方向:精算学.35 췲랽쫽뻝뗚噯㈶乯춳却䙢㈰䅰ꆾ쫙ꆪ햼⠱햪헽횤뎤쿔맘훐컄튻놣죚룶뷸쎳샸탭뺿쫕뗄ㄹ쿠틔뗈죋춨쿕䉲뻝뛈볃탨탍쇋쪡튲쯦뚯헟횸뛔ퟷ쯚뫘㌵犣?ꎮ牵㈶ㄱ쒣럖뗄ꎬ볼춼쿗헂룥헟랼쮼볆춳쿕쫐늿뺭틗놾뛠ꆣ죫맘㜰㠳벰뻹맽탨쫽폫쟳뛔쿠뚼훸ퟅ뫍쾵뇪쎿潷훐慴꺣쏎튪ꆢ?ꆪ춨段뻭쓪뮪탍컶듙뛸듊럖뇪뇠죕볲ꎬ믔갲폫볆쿕ퟷ뎡볃⣗놾뗄톧틔쮮쾵튻嬲ꆪ쫙퇐쟳뻝죋랢횮놣쯆쫽믹춳뺭룶湥ꎬ楳〱뗚㓔뚫ꎬꆣ뷸쫙샠횾뫅웚뷩얮퇅ꎺퟛ탅펦캪뗄ꆣ퓶믽엤헟췹욽ㄹ嶡룶쿕뺿폫랢뻹햹볤뻝놾헽볆볃럖쪹쓪맺?믹맽죍뗈坡㓆?쪦틔뷡ퟷ쿕쫙뫅싫ꎺꎬ쓐瑩쾢폃ꆢ럧믺쯼뎤엀샛훃뻍뗄⣈䉥㠱ꌰ㠴뷰쿻㐸죋쿖쇋䝄듙듦쏜뷡럖쿠샭퓶컶쪵볒ㆣ틔쫶?랶죋맻폃튵쿕ꎺ㈰햼훘ꎬ춨牤폚ꢹ싛捳퇐쿕릹훷ꎺ쾵ꎬ킧쮾敮쓪畴죚럑룶럇쫙債뷸퓚뛈컶쯆맘뎤쇋룷볊쪹듳뻹뇭풽뛔놣䘲?〷쏎쟬짂곋ㄹ폫맽뗈첳뺿럇춶튪⠱쒱쪹싊쿕磊獴뗄牥뇤폫랢䝄쒹쇋헽嬹ꎬ맘횮맺놣폃톧쫙쏷듳뺭럑㈴ꆪ튻퇅죋컷♉맺ﶷ퇐퓋?㢲쳡ꆿ맺쿕ꎺꎻ볃쫕ꎮ㌱틆춨⦴ꏏ뗃폫벯䑐潣쫽癩솿죋햹僕쿻?놣쿠嶡벴쾵랢볤룷럑ퟔㄱꎬ퇓湦놣헢뗄죫?ㄶ뺿폃ꆪ얮뒨쫙뫍헟맽?햻럧⠶뺭훐⦵段뻝汬⡍뻹﷏쿻럑떽쿕맘ꏆꆣ햹퓶쓪ퟷ믘볊㐵훎밲뜲돶潭뷰럑죽쿕듙ꎻ⠲ㅬ죋쯰ꎬ틔⦰볃폚쒹죑旍㊣䝄맺佅뗄쏜맘쫕틲㦸뎤쪵캪맩ꎬ죚〰ꆢ헟튵뷸럇〱컊붭톧쫓룶慴쿕쪧쫇쿂꼩맜횮놣?킾랢ꢹ꽇僕볒?폫펰탁뛈쾵債죫튻맻볊컳⡭폫죋횮ퟷ쫙ㄩ탞컷늩샭뫘㟄쳢늹뗚랽?ꎻ샭謁볤쿕뗒뿁쿖䑐﷏ㄹ겵쫕쿬쮻뗄嬸쒹ꟕ폫햹킩맘놣䝄닮楯䕃뷇럧뻹볤럇폃쿕〴맺㎸뢴뻅쪿톧랢뎥죽쪽좶⠳룼뗄쿻풼쬱킾⧕㠶ꯓ죫틲?쳡嶡뺭폫톧쾵僗믮탞쿕럇뻟쫙퓲놣튻죕붭ꎬ늩쮼볒䒹?뗄닺살ꢣ⦴?맘낱㊸뼵﷏볒?쓪쮮쫽룟ꏓ떽닓볃뺭헟뷸쫐뚯헽맜쫙폐쿕쳥럑〰웚죋뢱쪿ㄹ謁믔㢸햹샭쿕쏷튵쿖쫕㌵쳡룄묨?킧쾵⣊ꏏ㖸㒡뗄욽嬷훎ꎬ쏖랢볃뻍탐뎡ꪾ쒣ꎺ뷌쪵ㄹ㠶謁툱퇐놣쿔뛔캪죋튻㈰쫚뢱릩훐짆㈩싊ꝛ뷸?햺ꊴ탨?ꎡ쫽?헽嶡뺭퓓탁킹햹랢쇋믮궼뫢탍?뺿럑뗄뺭뎤ꎻ〶ꆪ㤶ㄱ뷌폫헟늻뷰듙醙ㅝ탐햺춽쟳ꋕ㍼ꍏ뻝쿠ꏋ경볃즵쮷蝹햹쿕퇐뚯쎻솿ꎬ횤㡰튴謁훐캪킭볃웚죋튻톧퇐쫚ㄹㆡ틔뿉죚뷸?⠵ꆣ쇋춷謁폫맖畴ꎬ많맘?랢좻훎쓊횮쫐뺿횸뷡탄듺헻뗄펰뻹〱늩뺿ꎬ럖튵ㄹ팱뺭벰좱쳥짌ꋐ⧌퇐쟊?튴죋킹䉲牥랢?㤳嬶벾?햹맓ﶾ쾵볤뎡ꆣꨱ꾵뇪맻ꎬ뇭맘펰쿬䝄ꆪ쪿랽퇐뷰짙욷?ꋕ?뻹謁潷癩쿖?ꆿ춱폫쎻겵?듦믮맺뗄쒺쿔쓪㤹짏쓃뇤쾵쿬ꆣ傣㈰ꎬ쿲뺿컶㠷㤸볃뗄늢붻묨?픩?䝄튴湥汬쫙㕝ꆣꏏ놣틉쎳뷡퓚췢틲춨쪾몣솿ꎬ듦믐붲ꎺ랽볤㛄㈰뛔뺭퓚귕튻듙뮻㐩醙폫?旓ꆣ헃쿕ꯄ?싛ퟅ톧맻맽폐쪦럇쿲쓪늷?〰뺭볃쟸﮷ꎬ쫙ꎺ퓶뫍맄?㐲볃풽뇰훎뗄ㄹ퇐쿕뺫ﶾ紲랢ꎬ?뺿폫쯣뎤쫽㤶ꎮ햹듯럇랽톧?짏뗄쫙쿲ꆣ뻝쓪몣펰맺쿕ꎺ닆쿬볒튵놣뺫鈴ꎬ뗄뺭벰믲뛔쿕쯣듳뺣솽뗘뺭뺫ꎬ랢쫽톧헟쟸볃쯣곍뷰횮ꎬ뗄?쿖죚컊놣듙ꢹ톧뗄쿕뷸ﷄ풺뮥쫐ퟷꎬ뚯뎡폃ꏐ짏랢뗄퓚췑몣햹랢뛌㈰쟩햹웚ꇔ〴뿶뛔쓚㌳뷸뺭룼?탐볃볓쒼쪵퓶쏷겲짓쎹첶꣐ꟓꛄꏐ춺췎?
统计与信息论坛五个国家(澳大利亚、加拿大、法国、意大利和日本〉助于金融市场功能的改善，提高金融市场效率，能够呈现长期因果关系川。Webb等运用修正的索罗通过促进金融深化从而促进经济的发展。值得注意斯旺新古典经济增长模型，研究了银行、寿险公司和的是，保险影响经济增长的机制仍然是该研究领域非寿险公司与经济增长的因果关系，作者使用的是的薄弱环节。鉴于此，根据前面所提出的问题，我们三阶段分析法。研究发现，银行业和保险业的外生提出下列研究假说z变量对经济增长有着巨大的影响。但是这些变量对假说-经济越发达的国家或地区，寿险业与银行与寿险公司、非寿险公司之间的相互关系作用非寿险业的发展对经济增长的影响程度越大，三者不大。当相互作用的变量加入后，单个变量失去了之间存在协整关系z对模型的解释能力。这个结果支持金融中介之间存假说二寿险与非寿险对经济发展的促进作用在互补关系[叫。MarcoArena也对多个国家的数不同。寿险业对经济发展的促进作用更体现为长期据进行了分析，主要是把保险作为金融体系中的一的关系，而非寿险业对经济发展的促进作用更体现个部分分析了保险、银行、证券及经济发展之间的互为短期的促进关系。动关系问。而在国内学者的研究中，张淑英等运用本文采用了人均GDP、寿险业务保险深度、非Granger因果检验分析，对河北省的数据进行了分寿险业务保险深度三个变量。其中，人均GDP是表析，结论发现，保险发展是经济增长的Granger原示经济整体发展的指标，而寿险业务保险深度与非因，而经济增长不是保险发展的Granger原因。其寿险业务保险深度是指寿险业务保费收入与非寿险他学者则大多对金融发展与经济发展的因果关系进业务保费收入占GDP的比重。这两个指标反映了行了分析[叫。但是，如果分别考虑寿险与非寿险，寿险业务和非寿险业务的发展程度。如果将人均是否也能够得到一致的结论呢?寿险与非寿险对于GDP分别与寿险业务保险深度与非寿险业务保险经济的影响是否完全相同?本文力图对此进行深入深度相乘，则能够分别得到人均寿险保费收入和人的研究。均非寿险保费收人。本文收集整理了1986-2007本文创新点在于:首先，使用了更多国家的数年48个国家的数据，包含发达国家、中等收人国家据，包括发达国家和发展中国家，用以分析不同收入与低收入国家各种不同类型的国家数据。其中，人水平的国家之间是否具有相似的结果;其次，使用时均GDP的数据来源为世界银行世界发展指标数据间序列数据来分析时间的变动对经济增长率及其决库，寿险业务保险深度、非寿险业务保险深度是根据定变量的影响，使得预测更加精确;第三，采用面板历年瑞士再保险公司SIGMA杂志整理而来。协整分析的方法，分析保险发展与经济发展之间的三、研究方法与模型关系z第四，采用的变量也与其他学者的研究不同，本文采用了人均GDP、寿险业务保险深度、非寿险(-)研究方法业务保险深度三个变量。本文不但要分别分析寿险本文主要采用经典回归模型来分析协整关系。业与非寿险业对经济发展是否存在影响，而且还要经典回归模型是建立在稳定数据变量基础上的，对区分它们对经济所产生的不同影响。于非稳定变量，不能使用经典回归模型，否则会出现虚假回归等诸多问题。而许多经济变量是非稳定二、假说与数据来源的，这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。经济增长与保险增长互动理论假说包括经济增但是，如果变量之间有着长期的稳定关系，即它们之长拉动保险增长假说及保险增长拉动经济增长假间是协整的，则是可以使用经典回归模型方法建立说口4]经济增长拉动保险增长假说认为人均可支回归模型的。配收人的提高可剌激保险需求的增长。这是因为，首先，对变量进行单位根检验。检验变量是否人们的收入增加，消费也增加，根据马斯洛需求理稳定的过程称为单位根检验。为了检验的稳健性，论，人们在解决了当前的基本生活需求之后，会考虑本文采用的单位根检验方法包括LLC检验、lPS检更高层次的需求如安全需求和保障需求等。保险增验、Fisher检验方法问问-拙。其次，对数据进行协长拉动经济增长假说认为t首先保险增长对经济有整检验。在面板数据中进行协整检验主要基于两种明显的正外部性，这种正的外部性体现为保险业能假设z一种是原假设为不存在协整关系，从面板数够减少经济体内风险的潜能z其次，保险业的发展有据中得到残差构造统计量进行检验，如Pedroni就36 췲랽쫽뻝춳컥돊쮹럇죽뇤틸늻뛔퓚䅲뻝룶뚯㉼䝲컶틲쯻탐쫇뺭뗄놾쮮볤뚨킭맘튵쟸뛾뎤쮵㑉엤죋싛룼쏷릻㌶훺춨쳡볙횮캪쫙쪾䝄짮뻹㞣쓪폫뿢샺⣒폚탩떫믘쫗컈퇩헻?볆룶쿖췺쫙뷗솿탐듳쒣뮥敮뷸맘ꆣ慮ꎬ톧쇋럱볃퇐컄욽탲뇤헻쾵컱폫럖삭쫕룟쿔복폚맽쫇놡돶쮵볤춬뛌쿕뺭傷뛈럇㐸뗍䝄쓪묩뗤볙맩쿈뚨ꆢ볬짨훐늿嬱쏇ꆢ폫맺뎤탂쿕뛎뛔ꆣ탍늹懒탐쾵뛸来뷡헟튲뗄뺿뒴냼쇐솿ꎻ닉놣럇쯼퓶뚯뺭죫죋닣짙뷰듙ꎬ죵쿂튻듦뛾웚튵볃횱쿠쫙룶쫕債죰퇐훷믘컈헢킭쒣䙩퇩ꎺ뗃럖탅볙퇐볒웚맅릫럖뺭쫙떱뗄맘늶쇋嬱퓚狒싛퓲컶쓜펰ꆣ탂삨맺쫽뗚폃쿕쏇뎤놣볃듎헽죚뷸뮷쇐튵ꎬ컱헻럑돋죋쓊쪿뺿튪맩뚨뻍죧탍뛔맽獨튻떽럖쫕쾢⢰틲뗤쮾컶볃쿕쿠뷢쾵풶럖맺랢듳嬱릻쿬뗣볒뻝펰뗄쯄쇋짮뛔폫퓶쳡퓚췢쫐뷰뷚퇐킭뛸듙놣쳥쫕뫍ꎬﶾ튵퓙랽닉쒣뇤뗈룸맻돌敲훖닐쮵뺿싛컶죫쒴맻뺭폫램퓶릫뮥쫍嬱컶쓚﮼쿖뛠㍝뗃쫇퓚듯횮살쿬랽ꎬ죋뛈튵놣뎤룟뷢탨늿쳥뎡죚펰ꆣ뺿풽랢헻럇뷸쿕죫?퓲럑뗄볒?컱폃탍솿훮뇤돆떥볬쏦닮첳폫랽쇋퓶맘볃뺭ꆣ뎤쮾ퟷ쓜ㅝꎬ톧뛔떽럱폚맺볤럖램닉뻹죽쿕삭뿉뻶쟳탔쓚릦짮쿬본볙랢햹럇쫙햼헒쫕쫽룷듔놣쫇뛠뗤솿퓲뷸캪캻퇩냥풭릹놣볓쫽램쾵퓶볃퇐폐ꆢ폃솦ꆣ謁훷헟늻뷰떫튻췪ꎺ볒쫇컶쪹ꎬ䝄룶뺭쯹볙뚯듌쇋죧럧쓜뮯폚쮵듯뛔쫙쿕뛈뗄뗎릻죫뻝훖듎릫뗤붨컊횮탐떥룹랽퓬쿕ꎬ잡嬱뎤퓶뺿ퟅ럇뗄ꆣ䵡튵튪훎쫇죚훂좫쫗뫍럱쪱뗃럖傡뇤볃닺쮵놣벤떱낲헢듓듋ꎺ뺭ꎻ죽횸債늻짮쮾믘솢쓜쳢볤뿉떥캻볬램짨춳뻝폫ꊼそ쒣뎤랢뻞쫙뇤헢牣쓊쫇ꆢ퇐놣ꎬ뗄쿠쿈뻟볤풤컶ꋊ솿짺뮥벰쿕쿻잰좫죏훖룄뛸퓶맺볃뛔룶뇪횸쒱컱ꏏ뇰놾냼춬삽뛈卉맩퓚쪹ꆣ폐틔캻룹퇩䰱훐캪볆살쒣폄ꆣ탍뗄쿖듳쿕솿룶?냑뺿겶햹죧뷡춬ꎬ폐닢놣?뚯퓶탨캪헽잱짆듙뎤룹볒뺭뇤쫙죖헉뗃컄몬샠ꆢ䝍쒣컈폃뛸럖ퟅ쪹볬랽㕝뷸늻틸럑쎴睥ꎬ틲뗄릫볓뷡놣훐풺쫇랢폫맻싛㾱쪹쿠뇤룼쿕튲헒놾늻풴샭뎤탨믹쟳ꎺ쓜뷸뻝믲볃솿뛸?떽쫕탍럇䇔뚨뺭탭컶폃볬퇩램㌰듦탐扢퇐맻틸펰쮾죫쿕ꎬ펱뺭햹럖쓘뻎폃맺쯆뚯볓랢폫뗎컄럱춬싛퓶볙쟳놾뫍쫗췢ꎻ쳡믺잰뗘뗄듙ꆣ쫙튵ꏕ죓죋벯듯탊폖살쫽뗤뛠랽웚퇩냼㉟킭퓚탐ꆢ퓶ꊷ뗈뺿맘탐쿬횮뫳횧ퟷ헅뇊볃뗄뇰㿊쓁쇋볒뛔뺫햹웤늻듦펰볙뎤쮵짺놣쿈늿룟훆쏦쟸뷸쿕컱돌뻹헻맺삽뻕럖뻝믘뺭램뗤ꆣ캪삨㌲킭볬횤볓ꢹ퓋쇋쾵튵ꆣ볤ꎬ돖캪쫧ꆵ퓶䝲랢뾼?ꛍ룼뷡뺭좷폫쯻ꏏ떫퓚쿬쮵삭죏믮헏놣탔듎뷰뗄죔쯹ퟷ훐붸뛈쟊쫙샭볒﯀컶뇤맩볃듸컈믘볬䦣㒡헻퇩좯ꎬ瑱폃틸ꎬ뫍떫뗄떥뷰펢쓊뎤慮햹싇헓벶뛠맻볃ꎻ뺭톧헉튪펰ꆣ냼뚯캪탨쿕쳥죚랢좻쳡쫙돌듙컱럑?쇋ꆢ쫽ꋕ킭솿쒣뇤살뚨맩퇩볬걉ꏆ맘벰룹ꋒ탞탐ퟷ놣쫇쿠룶죚뗈ﶾ뗄来쫙풴맺틔ꎻ퓶뗚볃헟럖쿬삨뺭죋ꆣ쟳쿖쫐햹돶쿕뛈뷸룼쫕뢱죧헒ㄹ훐뻝맖헻믹탍솿쇋맘쒣뇤퇩ꇪ훷쾵뺭뻝헽ꆢ헟쿕헢뮥뇤훐쳥퓋?䝲狔틲쟊쮽볒럖웤뎤죽랢뗄좡뇰ꎬ볃뻹횮뗈캪뎡ꆣ룃튵풽ퟷ죫맻뗎럑㠶뢱뒡맘쫇뫜쾵탍솿볬캣튪健뗄쫙쪹튵킩맘솿뷩쾵볃폃慮귒맻폫?컶듎싊ꎬ햹퇐ꊷ럖뛸퓶뿉쫇십뫳ꆣ뛔놣킧횵컊듳쿖䝄짮듓붫쫕ꆪ웤?짏럱럇랽컈퇩겶믹摲﮺쯷쿕폃뗄뇤쾵쪧횮훐탁来맘럇햶탉쫽늻ꎬ벰닉뺿쟊컶쟒퓶뎤횧틲놣뺭싊뗃쳢캪룼?僊뛈돁죋ꏏ죫㈰ﶾꆣ퓲컈쿞벴램럱붡ꆢ퓊폚쏦潮랢쮹췈싞릫뗄췢솿ퟷ좥볤쮷狔ꏆ쾵쫙퓓춬쪹웤폃늻?뮹볙캪믡쿕볃튵랢ꎬ힢쇬죽뎤쳥잱폫?뻹뫍맺쫇뚨훆쯼붨탔䥐ﶾ솽냥榾햹싥햱튻쮾쫇짺뛔폃쇋듦?뷸쿕쫕뻶쏦뗄춬튪ꎬ뾼퓶폐쓜햹틢폲컒헟웚쿖럇죋볒룹돶ꆣ쏇솢厼?훖쫽횮탨븩뫍ꎬ죫쪱냥싇폐릻쏇뻝쿖횮?볤쟳탐뗄샭?뮥
占梦雅，粟芳，贺思辉:寿险、非寿险发展与经济增长属于类似的分析川F另一种是原假设为存在协整关其中Yi•和1Xi•含义间上t，6代表差分，k代表滞后系，如Kao中的LM检验[17)。期，创反映了对偏离长期均衡的调整力度，a2(的反在对时间序列/截面数据进行估计时，使用的映了解释变最对被解释变蠢的短期波动的影响。样本数据包含了个体、指标、时间三个方向上的信四、实证过程2t分析息。如果模型形式设定不正确，则估计最将句所要模拟的经济现实产生很大偏离。回此建立丽板数据模{…)假说…的检验及分析型的第…步就是检验样本数据究竟符合哪种模型形1.面板数据单位根检膛。令lnGDP，lnLINSS、式，从阳避免设定误楚，改进参数估计的有效性。而lnPINSS分别为人均GDP对数、人均好险保费收入板数据模型大约有三三种类型:ì昆合数据模型(斜率系对数、人均非辉险保费收人对数。人均寿险保费收数和截距都相间〉、变截距模型(斜率系数相间截距入和人均非寿险保费收入由人均GDP与寿险深度、不问)、变系数模型(斜率系数不问〉。经常使用的模非寿险深度的乘积获得。型形式检验方法是协方差分析检验，主要检验两个在进行实证回归之前，为考察各变嚣的平稳性，假设。如果接受原假设H(斜率系数和截距都相01首先对以上三个变量进付由板单位根检验。为了避间)，则认为样本数据符合棍合数据模型，无需进行免单一方法带来的偏搓，我们对每一变最采用三种进一步检验。反之，需要检验原假设H川斜率系数不同方法进行检验，以提高其结果的可信度。都相同)。如果接受假设H02'则认为样本数据符合表1检验结果显示，对人均GDP的对数lnG变截距模型，反之，则认为样本数据符合变系数DP、人均寿险保费收入对数lnLINSS、人均非寿险模型。保费收入对数InPINSS进行单位根检脆时，检验结误羔修正模那常常被用来分析变最间的不同影果都表明不能拒绝"存在单位根"的零假设;当对它响。建立误蒜修正模型需要用到E-G两步法。该们的一阶肇分进行检脸时，检验结果都可以强烈地模型的第一步是建立协憨回归榄型。建立协累累回归拒绝"存在单位根"的零假设;因此综合地判定各个模型首先要确定变量的局在整阶数，如果两个变量平时间序列的对数都是1(1)过程，即lnGDP和ln稳，则直接进行回归。否则需检验变量间的协黯关LINSS、InPINSS的困板数据一阶协整。系，并估计协整向盘〈伏期均衡关系参数〉。第工步，2.舟险、非寿险对经济增长的影响检验。在酣建立误是在修正模型，分析海险与非寿险对经济发展板单位检验的基础上，接着进行面板协整检验，以检的不同影响。验非平稳固板序列lnGDP与lnLINSS之间、lnGDP(二)模型与lnPINSS之间是否存在协整关系。本文着意采本文主要采用了回归模型和误差修正模型。对用Pedroni的方法，以回归残盏为基础构造出7个每个四归模型，本文通过模型形式设定检验的方式统计最进行而板协藉检验，其中除了Panelv-Sta›建立。面板数据的模型形式包括搅合数据模型、变tistic为有犀检验之外，其余的统计景均为在尾检截距模型和变系数模型。以变截距模型为例，其模膛。此外，本文还采用了Kao面板协整检验方法和型形式为[叫zJo hansen Fisher面板协整检脆方法。本文考虑了InY =αi+卢'lnXit i•t+ (1) 样本数据中各国|啕协整向擎的援异以及各国的固定这厦，Yi•t为第i个国家在t年的人均GDP，Xi•t为第效应，表2显示了回板协整的计算结果。从表2可i个回家在t年的人均寿险或非寿险保费收入，U为以辛苦出，对于各组变盘协整关系的各种检验，Pe›平稳的随机扰动项，是一个重要的假设。在建立回归droni方法只有部分统计值拒绝"不存在协整关系"方程前，需要对各变量进行单位根检验，判断单整阶的原假设，而Kao检验和Johansen Fisher检验均在数;再就上述方程作协整检验，问断其协整关系，最5%显著水平上拒绝"不存在协整关系"的原假设。脂对上述方程分别估计，若存在鼻方盘或自相关，则本文以两种方法得出拒绝"不存在协辑关系"的检验需要对其修正，如此得到的估计才为稳定估计。为依据，接受寿险、非寿险与经济增长存在协黯关系为了分别考察溥险业和非寿险业对经济发膜的的假设。影响作用的不间而建立的误差修正模型[叫2因此，本文结果显示，无论是寿险、还是非寿险，十以-l- i - -1 X t-1 )十, ii保险市场对经济增长存在促进作用。这…结果与以二:α1(的-k+ 2:α2(的川+f:L(2) 往文献的研究结论一致。37 췲랽쫽뻝햼쫴쾵퓚퇹쾢쓢탍쪽냥쫽늻볙춬뷸뚼뇤쒣컳쿬컈붨뗄⢶놾쎿뷘㕉汮⠱헢榸욽랽뫳탨캪펰ꇷꇆ⠲웤ꆯ펳쯄⣒ㆣ뛔죫럇쫗쏢뇭䑐놣맻쏇뻜쪱䱉㊣퇩폫폃춳瘭瑩䩯䙩킧틔摲㖣틲췹㌷ꎺ却쏎?桡폚ꎬ뛔놾ꆣ뗄쫽뫍춬탎짨⦣튻뷘탍닮솢늻︩컄룶뻠禡샯컈돌ꎻ튪쇋쿬禽훐묩껃偉쫙뷸쿈떥ꆢ럑뚼뻸볤乓껊럇汮健볆獴獨펦뾴潮풭ꗏ틀볙듋쿕쿠웚ㆼ뿚ꆢ憡퇅湳샠죧쪱쫽뺭뗚듓뻝뷘⦡쪽ꆣ곔늽뻠탞붨뗄쫗퓲늢컳쒣훷믘뀽ꎬ謁잰퓙짏뛔럖ퟷ퀽祦뷢볙乓ꆢ죋쿕탐튻랽쫕뇭ꆰ탲厡?캻욽偉摲솿楣듋敲돶榷퓖틔짨쫐쿗춬췖?氨ꎬ敮쪵쯆䭡볤뻝맻볃튻뛸쒣뻠ꊱ볬죧헽솢뗚쿈횱맀닮펰탍튪맩쏦캪뿚祦틔쯦ꎬ뻍쫶웤뇰폃ꎮ쫍쮵厷죋뻹짮랽램죫쏷뷗듦쇐ꉬ햡컈乓潮뷸췢뇭붷짨솽ꆣ놾뎡뗄⦡랴쯚횾뗄濖탲냼쒣쿖늽뇜탍뚼퇩맻쿎컳튻튪뷓볆탞쿬닉냥뫍䱬椫ꎮ?믺탨짏랽뾼氫ꆣ뇤ﶾ횱뻹럇뛈램뷸쫙뛔늻닮퓚湐ꊷ쏦取榵탐폒ꎬ훐㋏꣖껆훖컄퇐횤랼ꏈ펳럖킵쇐몬탍쪵뻍쏢듳쿠뗊랽뷓ꆣ닮늽좷뷸킭헽폃쫽뇤뷅쓪죅튪쫶돌달늻뿚⦡뫍솿뗄?럇쫙믘죽듸탐쿕쓜떥뛔䥎쟊냥꺼쒷쏦캲놾룷퓊폚믓뛸뻹뷉쫜뷡뺭뺿ꎬ맽쇋컶쑉ꎯ쇋탎닺쫇짨풼춬ﷄ램쫜鈴랴뎣탞뚨탐헻쒣ꎬ뻝쾵湘캪뗄뚯뛔랽럖쫙昨壇볬ꗎ쿕돋맩룶살놣汮뻜뷸캻쫽卓?믹탲붷냥컄맺뻁룷킲䭡퓚쾾맻볃뷡뫘﮽뛔퓊쮼嬱ꆣ뷘룶쪽짺볬뚨폐⦡ꏐ쫇풭뻊횮뎣헽붨뇤믘쿲탍놾뗄쫽ꆧ뗚죋쿮룷돌뇰죧쿕뛸䢣?놻퇩뮸쮾놣믽럑偉뻸탐룹뚼햶뒡쇐잷ꢣ킭뮹볤쯃ퟩ뾷澼?뗃쿔퓶싛ꎮ믔폊욫뺣㘱䶼쏦쳥짨뫜퇩컳죽ꊱ촨킭볙ﶾꎬ놻쒣솢솿맩컄⮡榸뻹뇤ퟷ맀듋튵붨걐곒뷢寮磊놣럑믱잰쫕乓ꆰ볬ꆱ쫇풾짏汮헻횮닉훍돶ꆢ쪾뎤튻벰ꎺ䠫ꎻ쫽ꆢ뚨듳퇹닮훖킱랽짨?탨?퓲폃탍킭뗄ꆣ⢳럖쒣춨끦쫙쫇솿볆뗃뫍솢没샫쫍䑐럑쫕ꎬ뷸틔겶죫厽듦퇩䤨냥궼䝄풻볬췢헻뎼낲뻜럇훂쫙럖쇭뻝횸늻욫놾ꎬ샠?싊닮䡯﮺튪죏살탨헻떥럱꓆컶탍맽탎ꆣꎮ謁쿕튻뷸떽럇뗄ꩭꇆ곉뇤뛔쫕죫캪탐쳡퓚쪱쇣ㄩ쫽쏔뷓僓??퇩쇋램쿲귕킭웖쵊뮴뻸쫙컞?뎤퓈쿕튻ㄷ뷸뇪헽샫쫽룄탍쾵럖ꆣ쾻볬캪튪믘헻퓲?쫙뫍쒣쪽틔?믲룶탐죴뗄컳쾣솿컶ꏁ죫평뾼쏦컒룟킵떥ꎬ볙맽뻝ퟅ귕웤䭡﮵떾潨ꆰ쿕싛듙愲웚쮾ꆢ훖嶡탐ꆢ좷ꆣ뻝뷸ꎺꏐ쫽컶⣐퇩퇹폃맩뷗탨了쿕컳탍냼뇤?훘떥듦맀닮쒦겡뗄뛔죋달냥쏇웤䥮ꗎ캻볬짨돌튻꒵湉﮹킲폠濃놾쒼맘?慮?늻폫쫇럇뾧뻹磊⣖쫇?맀쪱ꎬ틲뺿닎믬촨늻볬뇂쿊풭놾뇤떽쒣쫽폫닮탎삨뷘튪캻퓚볆튵탞ꎮ뛌湇죋뻹룷떥뛔뷡䦡뮸룹퇩ꎻ뷗쓓탐ꆣ?훐뗄컄웋쾵獥귕듦뺭ퟷ쫙퓲뫢䑐븩쿕풭볆볤퓲듋뺹쫽뫏킱춬퇩쫏ﶾ볙솿䖡탍ꎬ?럇탞쪽믬뻠뗄룹에틬닅뛔헽倱缾웚䑐뻹ꆣ䝄뇤캻쎿맻ꍉ寮ꆱ뷡틲벴킭냏쏦䥎떡ꪻ돽춳뾼낲?﮹퓚볃폃죏뗄랢볙쪱죽맀붨럻쫽싊⦡ꎬ뗊?짨뻝볤ꩇꆣ죧뇤떲쫙헽뫏쒣쓈놣볬뛏랽캪뺭墡ꇷ늨ꆢ죋僓솿룹튻뗄乓맻듋汮헻냥卓ꎱ領쇋볆귕싇틔룷뮴?킭퓶햹캪뗷뛔짨ꎬ룶볆솢뫏뻝쾵ꎾ훷ﶺꏐ䢡럻뗄솽붨맻솿컊쿕쒣뚨쫽탍쮾럑퇩웤닮컈볃끐뚯汮뻹볬뇤뿉厡쇣뚼ퟛ䝄ꆣ킭횮뻎ꆹ偡﮼쇋벰ﮡ훖떡헻뎤뮹헢硩폫퇹헻캪쪹랽솿쏦쓄뗄쒣쫽궳튪춽춣ꍺ뫏늻늽솢솽볤ﴩ뛔탍볬뻝磊쫕ꆣꎬ킭믲뚨랢嬱ㄩ횣䱉놣쫙?욽퇩탅ꋈ볙뿉傺쓗맔湥뻹룷ꎴ?놵맘듦쫇튻뺭늷듦폃쿲붫냥훖폐탍쿠ꏊ볬?곎⣐놾뇤춬램킭룶뗄ꆣ뺭퇩쒣샽䑐죫퓚에헻ퟔ맀햹獝?곊솦펰乓럑쿕헉컈닉뛈汮쮾겼짨틔뗘쵬ꏔꆢ엖캪맺펱귕쓔쾵럇뷡볃춯퓚뗄짏폫쫽쒣킧⣐춬맓퇩?뇂쾵펰ꆣ헻뇤킭뗚볃뛔탍ꎬ붨뛏맘쿠볆ꎺ잴쿬厡쫕놣탔캪폃醴ꎻ잿에溡?汮?ퟳ붷﮹궼ꆱ쫙맻뛈?퓶킭뗄쯹뻝탍탔뇂뷘쎵솽볏쫏쫽룃믘솿헻뛾랢랽ꆢ웤塩ꆰ솢떥쾵맘ꆣ⮡缾?죫럑좡쇋죽쟊떱쇒뚨䝄룶캲ꢺ만뿉健??쿕폫뎤ꎬ헻탅튪쒣탎ꆣ쫏뻠쓄룶?뗊맩욽맘늽햹쪽뇤❦캪믘ꎬ쫕뇜훖?뛔뗘룷틔볬뚨ꆪ떡럻뿚맘쒣쏦?ꎬ캪맩뷗ퟮ퓲춺쯼룶볬퇩쾵뫏ꎺ뗚?⢼?줩랴
统计与信息论坛褒1各变量及其-阶差分的面饭单位根检验结果表截面数:48lnGDP lnLINSS lnPINSS 时间跨度:22水平检验一阶差分检验水平检验一阶差分检验水平检验一阶差分检验[433 一-1. 35812 [ [∞] [ [∞OJ [ [564 一 1. 59578 828J [ [ )19 [ [ lnGDP与lnLINSS lnGDP与lnPINSS 统计量Statistic P值Statistic P值Panel v-Statistic 2. 863 024 O. 006 6 2. 135 196 Panel rho-Statistic 一 O. 261 0 一 Panel PP-Statistic 一 Panel ADF-Statistic O. 784 241 O. 293 3 Group rho-Statistic 1. 016 269 0 5 Group PP-Statistic 一 695 O. 346 4 -1. 947900 Group-ADF -Statistic 0. 930 632 O. 258 7 一 Kω方法统计量t-Statistic P值t-Statistic P值ADF 一 184 726 849 1 Johansen Fisher方法原假设迹统计量P值λ-max统计量P值lnGDP与lnLINSS0个协整向量130. 2 6 124. 2 O. 028 1 至少1个协整向量101. 6 O. 328 2 101. 6 O. 328 2 lnGDP与lnPINSS0个协整向量 至少1个协整向量91. 36 8 91. 36 8 注:Pedroni方法中，原假设为无协整关系，检验形式为只带有截距项，滞后阶数的选取根据SIC信息准则确定;Kao方法中，原假设为无协整关系，检验形式为只带有截距项，滞后阶数为.不同经济发展水平下寿险与非寿险业对经济然后通过对模型形式的检验，采用固定效应模型，增长的影响检验。为了检验不同经济发展水平下的表3列示了相应的结果。保险业对经济增长的影响，本文首先按照世界银行表3模型形式设定检验结果表2007年对人均GDP划分的标准分成高收人国家、变量高收入国家中等收入国家低收入国家低收入国家和中等收入国家三组。其中高收入国家队 () 1 () 3 () 包括爱尔兰、澳大利亚、奥地利、比利时、冰岛、丹麦、InPINSS O. 621 3 (侃32) 3 (侃32) 3 (52. 11) 德国、法国、英国、芬兰、荷兰、加拿大、卢森堡、美国从表3可以看出，经济越发达的国家，寿险、非和挪威;中等收入国家包括阿尔及利亚、阿根延、埃寿险发展对经济增长的影响程度和显著性越增强。及、巴拿马、巴西、菲律宾、哥伦比亚、韩国、马来西而且检验结果进一步表明经济越发达的国家，寿险亚、摩洛哥、墨西哥、南非、葡萄牙、日本、瑞典、瑞士、业对经济增长的影响比非寿险越显著。泰国、突尼斯、土耳其、委内瑞拉、西班牙、希腊、新加{二)假说二的检验与分析坡、新西兰、匈牙利、伊朗、意大利、印度、印度尼西1.模型形式的设定检验结果分析。表4列出了亚、智利、中国;低收入国家包括肯尼亚和巴基斯坦。38 췲랽쫽뻝춳힢뇭汮侸훁ㄳㄲ㤱侣?훐㎣퓶놣㈰뗍냼뗂뫍벰퇇첩웂좻듓쫙뛸튵⢶ㆣ侣?ィㆣ㞣ꎮ기侣?볆ꎺ㋐䝄짙ꎬ㏄긳侣?꺲뎤쿕〷쫕삨맺얲ꆢ뫳㏁뇭쟒뛔︩껄긲긶긴㌶ㄱ기ㄲ㤱侣?㈸긶侣?폫랽귕僓ㆸ健풭ꏐㄷ㒣ㆣ㞣ꎮ기ィ?믍뗄튵쓪죋낮ꆢ췾냍쒦탂훇춨탊㎿랢볬뺭볙䝄ㄴ긳侣?긲긶긱㌶㈸기탅삨﮼摲볙췐㈸긶겾펰뛔맺뛻램ꎻ쓃싥춻컷샻맽뻁짒햹퇩볃쮵췐ㄸㄴ쾢뫅湌귕潮짨컊궼쿬뺭죋볒삼맺훐십룧쓡ꆢ뛔쯏풿뷡퓶뛾컊僓싛훐ꋲ?榷캪뷉쎷볬볃뻹뫍뗈쮹훐쒣뒳뺭맻뎤붵첳뗄ꆢ붷컞ꋕ퇩퓶䝄훐냄펢쫕냍쒫ꆢ탙맺탍ꚵ볃뷸뗄볬쓉쫽ﮱ䩓?꣖킭ꢼ횵?킣헻맋ꆣ뎤傻뗈듳맺죫컷췁퇀ꎻ탎쒽겾퓶튻펰퇩캪곔맘껆뗄꺷쫕샻ꆢ맺룧뛺뗍쪽궼뎤늽쿬폫ꢼ즾뮧궼쾵뷏쇋펰횵죫퇇럒볒럆ꆢ웤쫕뗄ﮡ쏔뇭뇈럖횵?ꎬﮱ싊볬쿬쒱맺ꆢ삼냼싉쓏틁죋?붷펰쏷럇컶ꎬ볬?卓?퇩ꎬ볒냂ꆢ삨뇶럇캯샊맺ꊴ쿬뺭쫙볬퇩헓늻놾벷죽뗘뫉낢ꆢ쓚볒ꎬ돌볃쿕﮷퇩탎춬컄횳ퟩ샻삼뛻룧웏죰틢냼닉쒹뛈풽훎탎귕쪽쪽﮹캪쟊뺭쫗즸ꆣꆢ벰싗쳑삭듳삨폃謁뫍랢쿔캪?횻?볃쿈?웤뇈볓샻퇀ꆢ뿏만튣쿔듯훸ꎱ횻떣듸헒랢내허훐샻쓃퇇ꆢ컷쓡뚨곊훸뗄ꆣ듸겼폐떶햹헕룟쪱듳ꆢ죕냠펡퇇킧?탔맺쇐폐뷘풾쮮쫀謁쫕ꆢ낢몫놾퇀뛈뫍펦햡풽볒돶뷘뻠궼욽뷧튡죫뇹슬룹맺ꆢ냍쒣ꊷ퓶ꎬ쇋뻠컊쿮?쿂틸맺떺즭춢ꆢ죰쾣펡믹탍잿쫙쿮뷎ꎬꎬ훍뗄탐볒ꆢ놤십뗤산뛈쮹ꆣ쿕훍뮴뫳떤ꆢ낣살쓡첹뫳뷗싳쏀컷죰탂ꆣ뷗킽쫽ꆢ맺쪿볓쫽?캪ꆢ뗄ㆡ톡?좡곖룹춺뻝卉䏐ﶵ엏쓑ꋗꇈ볔ꆸ料랶?ꢡ汃?탅쾢ힼ퓲좷뚨ꎻ䤨慯랽램
占梦雅，粟芳，贺思辉:寿陵、非寿险发展与经济增长本文模型形式设定检验的结果。其中，FI'型的措是平方和，其他符号间上。w= (品LS一(岛一5)/[(N-1)(K+OJ β.sov)'(Var(品川一Var(卢))-1 (舟.-/3tsov) ,...., 1--F((N l)(K+ 5/[NT -N(K + 1)J 21x(的，其中，/是随机效应下的估计值;ßLSDV是回口，N[-N(K+1))，53为榄合模型的残惹平方和，应效应下的估计值叶是解释变量个数。51为变系数模型的残差平方和，N为横截面个数，T通过模型形式设定的检脆发现，对于分析都险为总的时间，K为解释变嚣的个数。几胃里业务对经济发腿的影响，选择固定效应模型比较合(鸟一51)/[ (N -l)KJ 适。阳对于分析非寿险业务对经讲发膜的影响，则应’" F((N l)K,NT SI![NT-N(K + 1)J 该选择随机效应模型比较好。N(K+l))，Sz为回归制事系数相同倪截距不同模表4模型形式设~检验结果表寿险非吴子险原假设H01斜率系数和截距都相间，即有/lJ.=Q'2=…=aN.{3!=t是盟...=βv原假设H{3! =t是=…罩品，即回归斜率系数相同但截距不间02原假设H03固定效府和随机效应的估计值符合一致性H01检验挠计量F1Fl 50. 370 6 >凡，以)，拒绝原假设>凡95().拒绝服假设m服假设H检验统计盘几02岛…< ().不能拒绝服F= <凡95().不能拒绝2假设服假设服假设H03Hausman梭验统W=2800>t仙一1).拒绝原假设，选择固定W=一< t<k…口，接受服假设，选计量W妓应模型比较合适择随机效应模型比较好2.均衡是系实证结果分析。根据上述模型形式模型z检验的结果，根据式(口，首先建立lnGDP与ln伽~lnGÚPt础。-2?34+0.(tVAinuNS足十(P=也)(P瞬)LINSS的固定放应变截距模型:0.{2335AinuNL十ÙP出十 61nLINSS (P=) (P晤。.09)2 8ι-1 R= DW=O. 147 9 (P=) lnGDP与InPINSS的随机效应变截距模型结果为z2R= DW= lnG P=7. 010 9+ OlnPINSS ~ln G 十 3 ~lnPINSSt十t (P踹)(P如队。}R2= DW咄·2好6~lnPINSSt-1 + O.沼37AlnGDFrwl+上述两个回归方程都存在较强的…阶自相关.∞的(P踊)性，考虑适当的精店顷，得其分郁滞眉模型: lnG P= O. 195 8 + 9 lnLINSSt + t 2R=O. 3788日'W=. 140 61nGDP，_1一，→根据上述分析结果，在第一个误差修正模型中，R2=0. 993 6 DW= 误差修正琐的p值达到，说明短期内人均寿险lnG P= 1. 546 6十 28 lnPINSSt + t 保费对人均GDP姐期搅动的作用比较有限。而在O. 820 51nGDPt-l十 41nGDPt第二个误差修正模型中，误差修正硕的ρ值为0，说 2R= DW=1. 73 明人均非寿险保费对人均GDP的短期搅动影响显自相关性消除后，初步认为以上两个方程分别著，验证了假说工的成立，即相对于寿险业务，非寿为lnGDP与与lnPINSS之间有长险业务对稳济增长的影响更体现为短期的影响。期稳定关系。进一步进行残蒙ι叶和JK叶的稳定性五、结论检验，发现以上两个方程分别为lnGDP与lnLlNSS.!nGDP与lnPlNSS之间有长期稳定均衡关系。荔于1986…2007年48个国家的面板数据回归3.误差修正模型的结果分析。以上述残援项作结果表明，寿险、非寿险与经济增长之间存在协整关为误差修正顷，根据式(2)，可建立如下误整修正系，也就是说，培险业务发展和非婚险业务发展能够39 췲랽쫽뻝햼놾?厡乔ㆡㄩ厣캪뎲匱ꆰ丨탍쫳稲뚨춨튵쫊룃뇭쫙럇풭킱만䠰䙬㘾䘲㠼㘼볙㠰㈱볆킧퓱㊣볬䱉汮㤫㙬⠶⠴刲䑗?佬⠸탔㠫ㅮ⠵ㆣ㥬⠳㘫㈸⠱侣㕬㑬⡚ꆾퟔ웚獳㎣쒣ꇷ㐫㒡⠲⡐ィ㖡⬰튻炡䝄㎡⡌㘳㚡⭏⢡ꆧ㘵⣒돟룹컳놣뗚쏷훸쿕컥믹뷡쾵㌹ꆮ⡐⡚⠱ꆰ厣㖣ꎮ?ꞣ쒣뷇䡡㢡㞡㦣㖣짏ꎮ㎣ꆫ㴰㵏㵯ꨱ묷ㆣ놡ꆰ㴵㴱㷒湐긱긳㞣길기㡚〱㴰汮긶튻틑쏎?쿕쫙볙싊뚨ㆼ䙯짨솿펦쯦䝄侣湉㵏ィ䱉湇偉偦㈽긴긹컄뾣ꆪꎬ곎ퟜ䬫뗄킧맽컱ꆣ톡〾㒣꺾퇩乓긱긷기긲㔩㴲쿠汮컈ꆢ껎컳ꎮ娶뻝닮럑뛾죋튵폚맻ꆰ⣖⤨?긵ꎮィⵏ탍㷇畳㐩〩〰㌩잵?ꆱィ㎣묶㔩〩䥎㤩㌩쫶㐰ꎮ㈰긴伩㌸〹ㆡㄩ㔲뿚㠳ꎯ㈩퇅용쿕짨쾵킧ꎮꋴ믺倽긶ꆣ긴刽기乓䑐偉?䑂긱湌㈴㘵㈵ꆪ湐㌹〰깏ꆮ張쒣꽉丨乲ꪱ뗄ㄩ닐펦뛔뛸퓱⌨긲了厵侣僓뾼ꆱ맘䝄뚨ꎬ汮닮ꎺ?짏탞룶뻹퇩컱ㄹ뇭튲탎ﰽ涳湇ꆰ븩긳긵㢣卓ꎮ?㤩튻솽ꎬꆮ䡯쫽䡪펦㤵䠰엄탍킧㖣䥎㤴㞣ㄲ㜶侣卲曒ꆣ㘩㤹㴱㈴匫튻偉㌷?⚿ㄵ佬긳ꋴ탍䬫ꆪ쪱⦣닮쿂뺭뛔쯦㜰㐷긷컥ㄼ뷡쒹긱기싇〰㜳탔僓맘랢䝄탞?쫶헽죋컳럇횤㠶쏷뻍쪽ꆭ謁䑐䑒牍ꎬ쯚綸뫍?ꆣ뎼⠹㊼⠴뇈펦긴即기룶긱묱튻ꎮㄫ㵏卓?㜸〳㌲뇊짨㷙ꎬꆪ탎ㄩ丨뗊볤걓욽뗄볃폚믺튻娨?맻첶㐷湐?쫊쿻쾵쿖僓?헽럖쿮뻹닮쫙쇋뺭쫇⤷싛랼뷘쯦웁㒣㞣뷏쒣㜹㤵튻?㔴侣ꎮꆪ뭬㜵웤믘뚨꒣ꆪ쪽?䬫ﷄ㋎랽맀랢럖킧ㄩ쫇뗊꣐䥎떱돽湌ꆣ틔쿮컶뗄䝄탞쿕볙볃㈰쫙쮵ꎬꯎ뻠믺뽆갹뫏탍侣길〲⭏⡖맩훐볬겼뎢짨ㄩꏐ䯎ꪻ뫍볆햹컶펦ꎬ튻뗖룹ꟓ卓뗄뫳䥎뇅짏湐뷡뮧傶헽놣쮵퓶〷쿕뫘뚼킧?㘰뎼쫊뇈긱㈰ꎮ丨랽퇩뒻慲쮼뚨듄⦣춵ꪽ?ꎬ횵뗄럇쒣쿠펦웁뻜ㄩ뷏꒽뻝ꚱ훍㘳獓튻솽䥎룹㌴맻쳆럑뛾뎤쓪ꆢ쫙뷡?묲돌짠믔컸춬겾뽆겲뫃?볬갵쒲웤ꎻ뗄펰쫙탍뻸ꎬ쪽쯦뫳돵ꆢ늽룶卓쒽뻝듯?뛔㐸럇쿕䬫⠦맻뚼ꎺꭑꎬ맀??믄퇩㏎킲춱뇂쯻珊쫇볬쿬쿕뇈풭뷓﮷⠱?믺쿮늽汮뷸랽횮쪽퓚떽ꢶ훐죋돉펰룶쫙튵뇭듦쫙䱳벴볆?ㄩ뗄ꪻ쫏럻쫇퇩ꎬ튵뷏볙쫜훎⦣킧죏䝄탐돌볤﮷⠲뗚澣꾵뻹솢쿬맺쿕컱쟋쿕낲폐횵궼?퓚뷡붷뾵뗊뫅⧒뷢랢톡컱뫃짨풭곊ꏐ펦뗃캪僓닐럖폐훎⦣튻긲쓗컳䝄ꎬ룼볒폫ꆢ嶡洽럻??뷏룟맻쿄붺쒸﷏춬쫍쿖퓱뛔ꆣꎬ볙ꎸퟏ춣뇤웤틔닮뇰뎤겿룶㖣債벴쳥뗄뺭햹럇愲뫏?굆뭖𢡄잿ꆣꏐ춣ꎡ짏뇤ꎬ만뺭톡짨料좽?뷘럖湐죽캪웚ꏒ즽컳곋쎱탞쒶쿠쿖쏦볃뫍쫙㶡튻㈽ꟓ뗄겵慲쿕웤좢춵걎ﶡ겵ꆣ솿뛔뚨볃괽훂튻퓱ꎬ?ꣁ뻠늼솽䥎슫汮컈퓉닮뗃좽헽쳆캪냥퓶럇ꮽ튻꺡ꛏ랢뿚탔㈰훐쒲캪ꍆꮽꋴ룶폚킧만톡쿊ꉬ쒣훍卓튻䝄뚨ꋈ탞쿓쿮?뛌쫽뎤쫙⢽?ퟖ뷗햹뎸습亣ꎮꎬ킲뫡㈽?㴨쫽럖펦뚨湇탍뫳랽횮ꆣ僓뻹헽쳆탏뗄ꢶ쫙웚뻝쿕놡ퟔ폫곏㈶쒹䚡뷘ꎦꆣ컶쒣뗄眽ꏐ䑐뷡돌볤뫍뫢킲싎烖꿓쿕믘튵믍뺭맘?쿠?뷐ꎡ붷쏦믍ꎮ삼쫙탍펰튻췐폫맻럖폐컥湉맘?ꎶ뗎냏튵맩듦컱볃쟼맘꼽붺룶계㗒쿕뇈쿬?컊汮캪ꎺ뇰뎤튻ꆣ쾵훐쮾ꩯ컱퓚랢웖퓶떼⤩㶡㒡춣쫽?뷏ꎬꆪꎺⶵ䥎ꆣ?流킭햹뎤괽떣튻폄?ꎬ뫏퓲럧쓎ꆪ?쮵럇헻쓜뮷?ㄨ펦좶쫙맘릻ꆫ꣐?뒥웊?䘨珒잹?뮽⡎룁ꆫ쐩ㄩꆫ?⡋?ꭆ⠨仒묱⥋ꎬ乔ꆪ
统计与信息论坛明显促进经济发展。进一步地，经济越发达的国家展将使得保险市场的经济增长效应逐渐凸显，因此，或地区，保险市场的发展对经济增长的促进作用越如果大力发展保险业务，就会促进经济的发展F如果大。最后，由于寿险业和非寿险业具有完全不同的大力发展非寿险业务，则短期内就会对经济的发展特征，通过误差修正模型发现，寿险业务发展对经济产生明显的作用z然而，如果大力发展寿险业务，其发展的影响更多地体现为长期影响，而非寿险业务对经济发展的促进作用需要在较长的时间内才会显发展对经济发展的影响更多地体现为短期影响。现。对政府而言，应从其行业的发展特点出发，扶持这些研究结论给我们的启示是，保险市场的发保险行业又好又快发展，从而促进经济增长。参考文献:[1J Skipper H J. Foreign Insurers in Emerging Markets: Issues扭dConcerns[RJ. Center for Risk Management and Insurance, Washington, Occasional Paper, 1997. [2J Beenstock M, Dickinson G, Khajuria S. The Detenninants of Life Premiums: An International Cross-Section Analysis 1970一1981口盯anceMathematics and Economics, 1986(5). [3J Outreville J F. The Economic Significance of Insurance Markets in Developing Countries [1]. Journal of Risk and Insurance, 1990,57(3). [ 4J Browne M J, Kim 民AnInternational Analysis of Life Insurance Demand[JJ. Journal of Risk and Insurance, 1993ω. [5J Outreville J F. Life Insurance Markets in Developi暗Countries[ of Risk and Insurance, 1996,63(2). [6J Browne M J, Chung J, Frees E W. International Propeny-Liability Insurance Consumption[JJ. Jo町nalof Risk and Insurance, 2000,67(1). [7J Beck T, Webb 1 Detenninants of Life lnsurance Consumption Across Countries[J]. World Bank Economic Review, 2003(7). [8J 粟芳.保险规模的预测模型及实证分析[JJ.金融研究，20∞(2).[9J 俞自由，粟芳，纪冰.保险市场规模发展的研究[JJ.预测，2001(7).[lOJ Ward D, Zurbruegg R胁esInsurance Promote Economic Growth?臼dencefrom OECD Countries[JJ. Journal of Risk and Insurance, 2000，67(4儿[11J Webb 1. Grace M F. Skipper H D. The Effect of Banki咱andInsurance on the Growth of Capi时and臼Jtput[ for Risk Management and Insurance. Washington, Working Paper, 2002. [12J Marco Arena. Does Insurance Market Activity Promote Economic Growth? A Cross-Country Study For Industrialized and Developing Countries[JJ. The Journal of Risk and lnsurance. 2008. 75(的.口3J张淑英，李鹏燕.河北省保险发展与经济发展的协整分析[J].产业与科技论坛，(3). [14J曹乾，何建敏.保险增长与经济增长的互动关系一一理论假说与实证研究[J].上海金融，2006(3). [15J高铁梅.计量经济分析方法与建模:Eviews应用及实例[M].北京2清华大学出版社，2006.[16J Pedroni P. Critical Values for Cointegration Tests in Heterogenωus Panels with Multiple Regressors口 Bulletin of Economics and Statistics. 1999,61(s). [17J Kao C. Spurious Regression and Residual-Based Tests for Cointegration in Panel Data[J]. Journal of E∞nometrics. (1). Life Insurance, Non-Life Insurance Development and Eωnomic Growth: An Empirical Analysis Based on International Persp配tive11 ZHAN Meng-ya, SU Fang2, HE Si-huiO. Center for Intemational Finance and Risk Management, East China Normal University. Shanghai 200042. Chinal ∞1 of Finance. Shanghai University of Finance and Econorrics. Shanghai 200433, China) Abstract: Based on 1986一2007panel data of 48∞untries and using the fixed effects model and error ∞rrection model, the results show that there are deep relationship among life insurance, non一lifeinsurance and economy development. But the affect to economy are different. The affect of non一lifeinsurance is strong in short tenn, while that from life insurance will work in long term. Key words:life insurance premiums;nonlife insurance premiums; per capita GDP; cointegration {责任编辑:崔国平}40 췲랽쫽뻝춳쏷믲듳쳘랢헢닎嬱폄?䪣䵡䥲偡嬲햹죧닺뛔쿖놣䥳剩慉䉥䶣䞣䑥潦䱩偲䥮䍲䅮ㄹ慮䕣併周獩て䧨楮䍯䉲桴䅉䉭瞣咣䕬䦡䅣䉡剥㈰쯚폡睡䒣䑃䝲晲ぅ浳睥䦣䐭潮瑨䞡䍡愱䍥景獴䩯헅닜룟健傣噡捯咺䡥䵵䉵却ㄨ獰䞰䕭婈䵥䙡卩䙩䶳䍨乯啭㊣䅢灡㐸潯晩敲浯牥慲摥慭湯散瑯摩獨瑥氭睩睯汯䭥睄灲捡䝄⣔䕣䘰䑉䚣䵡䥉䥮䕦潦䉡剩䅲剥景⠱慮獨瑨楳嬳䍯䪣䑢摡敦汩慦牯?污整ꆢ걺潭걇ㅤ潦畤楮瑥慯牭〰湡牫灥卫汤敉걄晥敔テ潮瑲杭둵癥獫澡敲걃깉捫浳湫〳䍄扢周灩湴牣䥲䵡䅣潳摵畭摭깣汵흴汴汉慴杲㤹慉牳䅎彨業깳畳牲摥潲볆?䥳嬴獵㜰畮卵컸䓖랼ퟔ牤뾣瑰재쳺湥畲湧䥴視浮〴獴㠶硥浯数溡晦汬ꆪ敭傣敶쿔뗘ꆣ헷햹킩뾼붫맻솦짺뺭쿕湡걋瑥慬겡쫧杲ꊰ獥渹뎹牫汳까쮧걆?澰獵걓晥湬獫獩ꎮ瑨潷慴敲涣灰汹둵汯潰敮ꎬ畲좼潴牡犣䥬瑥牯潮㐲牳湧牌?嬵湣걋ꆾ整犣汳楣䥬瑨潲敶晩牡汯ꉞ浴桵浥⠱瑡敲䥳牫瑩玡却慬湩物敳楰楳ꆣ祳灥畩捨瑲楮散沣汴潭潉敬깆玿湳タ擵폫畲?嬶敳浡튻璡狶卫瑲희ꎮ평깯畴来졨쎷楯敭牳潬㌳ꆪ摥ꩬ潭玣極뭣整獩楦灩牥䥉楥扲牡捥歩捴ꆮ갲퓺潴杲摵䎡楴듙쟸ퟮꎬ뗄뛔퇐컄쪹듳랢쏷볃탐枿桡浩뗕ꊡ湮펢沢狆?擲㊣慬캱?嬷敭ㅡ䥬潰玣갱瑯歮極뭓湩楬捡浣灩浥楯汬浡웶얾㜩졨뫷畲整癩ꩃ物䩬瑩汥獩㤰楳捴潯楥湣灭걷斡敲䥬疺敮楮瞣略䧴〰慴湥䍋탅慮?嬸돺瑩ㄹꩥ둣킶楥敳汬놣ꎬ槑湣灰냈孒普䑸㽁뫎ꎮ돏畳慬ꇞ祡浥楴吡捴㈰潮楦멬浳潩楣楮뷸ꎬ뫳춨펰뺭뺿쿗?㤹뗃솦햹쿔랢헾튵Ꟁ捫獯橵湡浳散뾧捳汥湣湧瑩ꎮ捥돺瑹潵慬捡潮若⠱즡溡ꎺ쑉楶걈斣敮嬹獛湤慮杧㊣楯潲ꝣ?ꝥ쩮灴㾱斣敲ꆪ瑥桩쾢捥?嬱潭㠱獛楣쿕쯚뱛嶣敮붨볆瑨沣楯卨䍨〷獨楦㞣ꎺ摯ꎬ斣濂禡瑓롵捥湴步⦣ꎻ璣?剝孊뺭놣ꎬ맽쿬볃뷡ꎺ랢럇뗄햹뢮폖쩴늳湴샮牳慛??䥉궣갲䉡싛ꎬそㅝ㉝뿚䩝맦랼쏴솿걓湡ꍓ慮玣業楰湯灥敧?䅮瑩ㄹꩬ楯쑤特㈰汥?ꎮ嶣斿ㄹ灴㈰〰獥瑲?볃쿕평컳룼랢싛햹쫙ퟷ뗄뛸뫃♔갱斣ꩌ돺ꆢ열孊䩝걎敶瑥몴첳埍嬱嶣㠶ꎮ쒣ꎬ〸뺭㤹?䕡ㄱ杨걓獥湬牡㤰〰?敮ィ䍥깊랢쫐폚닮뛠햹룸놣쿕폃듙퇔폖桥捳⠵ꇭꎬ퇠嶣ꎮ敉浡?꽳㝝깉䩯睯뗄볍周볃獴慮慩棊?楦瑩㤹갱짇捥ꎬ갶ꝉ楯楣ꆾ湴ふ⦣捥㜵㘱햹뎡쫙탞뗘뗄컒桩쿕튵ꎻ뷸ꎬ뿬열畭牬풤뇹獨?ꎮ럖깏䩯튻潰瑩杨ꡧ潮陼汩㔷㘷㜨敬浡?㌨㤹楬⠴⡳滌畲慬⠳⠱?닢ꎮ㐩퓶컶桡ꆣ뗄쿕헽쳥펰쏇튵컱좻ퟷ펦랢楮뫓⥤畮䱩河?봩牉溿玣汩⦣㽦?⦣ꎮ慮㐩㚣榶놣뎤랽뷸랢튵쒣쿖쿬뗄뺭컱ꎬ뛸폃듓햹杴?놱ꎺ晥?䥡潲?溣捥탍쿕폫램獵?튻햹뫍탍캪룼웴볃ꎬ퓲탨웤ꎮ갶?랫쪡?污걏벰쫐뺭폫늽뛔럇랢뎤뛠쪾퓶뻍뛌죧튪탐듓ꎬ놣?㌨湳牥捣ꎮ쪵뎡볃붨뗘뺭쫙쿖웚쫇뎤믡맻퓚튵뛸坯쿕慳횤맦퓶쒣㈩畭ꎬ볃쿕펰쳥牓킧듙쓚듳뷏뗄䩯돶랢楯럖쒣뎤ꎺꎮ捥뺭퓶튵쫙쿬쿖놣浬펦뷸뻍솦뎤랢컶湧햹뗄䕶ꎮ쓄孊뮥楥볃뎤뻟쿕ꎬ캪훰뺭믡랢뗄햹폫嶣뚯睳풽뗄폐튵뛸뛌쫐붥볃뛔햹쪱쳘뺭涡?꺽퇐맘펦랢듙췪컱럇웚뎡춹뗄뺭쫙볤뗣퓶볃뺿쾵폃듯뷸좫랢쫙펰뗄쿔볃쿕쓚돶뎤?孊ꆪ벰뗄ퟷ늻햹쿕쿬랢ꎬ튵닅ꆣ킾嶣ꆪ쪵눡맺폃춬뛔튵ꆣ틲ꎻ랢컱믡ꎬ뗄뾣껔샭샽볒풽뗄뺭컱듋죧햹ꎬ쿔럶갲꒲킭싛孍?〰볙嶣볃ꎬ맻웤돖헻〨갲쮵꺱럖㈩〰폫놾컶ꎮㄨ쪵ꦣ孊㜩횤뫇嶣ꎮ퇐꺲뺿ꪴ㮝孊嶣Ꭓ뗓껉쾺욼ꎽ볂갲??〰뎣갲㚣갲〰?㘨〰㌩㢣ꎮ갷⠳⦣?
