经济增长与保险业关系研究-精品文档.docx
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1、经济增长与保险业关系研究本文利用19902013年河北省人均GDP和保险密度数据进行实证分析,结果表明,河北省经济增长与保险业发展之间存在着长期平衡关系,两变量中一个变动会对另一个产生长期持续性的正向影响,两者之间互为格兰杰原因,互相促进、互相影响。关键词:经济增长;保险业发展;VEC模型一、引言保险业发展与经济增长之间的关系研究始于20世纪90年代,但经济学界对于保险发展能否促进经济增长一直存在争议。Ward和Zurbruegg分析了经合组织国家19611996年保险市场发展和经济增长数据,以为保险发展与经济增长不存在长期稳定的关系,与每个国家的详细国情有关。目前,国内学者的研究结果普遍以为
2、我国保险发展与经济增长存在长期平衡关系。秦建文、黄蕤对中国东、西部21省市19892006年的保险发展与经济增长进行面板数据协整分析,以为保险业发展与经济增长存在长期平衡关系。梁来存、胡杨赞通过拉动系数研究中国1980-2004年保险发展对经济增长的推动作用,以为保费增长对于经济增长的拉动作用显著。孙健、张春海运用VAR模型对中国1985-2009年保险发展和经济增长关系进行分析,以为经济发展对保费增长有重大促进作用。另外,针对地方保险业与经济增长之间关系的研究相对较少:匡娴、李超研究了湖南省保险业发展和经济增长的关系,提出湖南省经济增长直接拉动企业和居民的保险支出;刘桂荣对上海保险业发展与经
3、济增长进行分析,以为上海市保险业发展与经济增长高度正相关,两者具有协整关系。但对河北省地区保险业发展和经济增长之间关系的研究成果很是缺乏。因而,本文对河北省经济增长与保险业务发展之间的关系进行研究,具有较强的现实意义。二、实证分析一数据选取与模型设计本文研究河北省经济增长与保险业发展之间的关系,以保险密度ID作为衡量保险业发展的指标,以人均GDPGDP衡量河北省经济增长水平,以1990-2013年的数据为样本区间,保险密度是由河北省保费收入除以人口数量获得的人均保费额。为了消除物价变动的影响,对两组数据用消费物价指数进行平减,得到以1983年为基期的实际值。相关变量的数据来源均为历年(河北省经
4、济年鉴)。为降低异方差性的影响,减少数据的波动性,分别对两组数据取对数,即保险密度为lnID、人均GDP为lnGDP。二平稳性检验为了避免出现伪回归,本文利用ADF检验序列的平稳性,结果见表1。由表1可知,两变量的ADF统计量都大于在1%、5%、10%各显著水平上的临界值,两序列都是非平稳序列,并且一阶差分后仍不平稳。二阶差分后两变量平稳,都是二阶单整2。三VAR模型估计VAR模型对于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态测量效果较好,故本文引入VAR模型进行估计。在构建VAR模型之前,关键是要确定VAR模型的滞后阶数。综合运用AIC、SC、LR、FPE、HQ信息准则确定滞后阶数,将
5、VAR模型的最优滞后阶数确定为2见表2。由上述模型能够看出,lnGDP受其本身滞后一阶和lnID滞后一阶影响较大,讲明在短期内GDP本身具有正反应功能,保险业发展对经济增长具有促进作用;两变量滞后二阶对lnGDP的影响主要表现为相对较弱的抑制作用。同样,lnID受两变量滞后一阶影响较大,尤其是lnGDP在短期内对lnID的促进系数到达了2.5865;而两变量滞后二阶对lnID的影响也很大,其中lnGDP对其抑制作用到达了1.6670。建立好VAR模型后,需要检验VAR模型的稳定性,假如模型所有根模的倒数都小于1,则以为所估计的模型是稳定的。如图1显示,所有AR根模的倒数都位于单位圆内,由此能够
6、判定该模型稳定。四格兰杰因果检验前面检验结果显示人均GDP和保险密度显著相关,但两者之间能否具有因果关系还有待验证。本文用Granger提出的因果关系检验法检验,结果见表3。在5%的显著水平下,保险密度是人均GDP的格兰杰原因;人均GDP是保险密度的格兰杰原因,这讲明经济增长和保险业发展两者之间在一定程度上是互相促进的。五脉冲响应分析和方差分解为更准确检验河北省经济增长和保险业发展之间的动态关系,本文对VAR模型脉冲响应函数进行分析。脉冲响应分析能够比拟直观的刻画变量之间的动态交互作用及效应。由图2能够看出保险密度受人均GDP冲击后的反响形态。在当给定第1年人均GDP1%的正向冲击后。当年并未
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