山东省保险发展与经济增长的因果分析

葛美连

(泰山学院经济管理系,山东泰安 271021)

一、文献综述

关于金融发展与经济增长关系研究的文献很多,国内外大多数学者的研究表明:金融机构发展与经济增长之间存在显著的正相关关系,一个国家的金融机构发展水平越高,经济增长越快。国外的一些学者如 Golds mith(1969)、Mckinnon (1973)、Jung(1986)、Dee(1986)GurleyandShow (1995)、Mayer(1990)等人都一致认为以银行为主体的金融市场的发展对经济发展起关键作用。国内学者近年来也开始关注中国金融发展与经济增长的关系并进行了大量的实证研究。宾国强、周立、王子明 (2002)运用中国各地区 1978年～2000年数据,得出各个地区金融机构发展与经济增长密切相关的结论;冉茂盛、张宗益、冯军(2002)运用双向变量的格兰杰因果检验法,得出了中国更多地表现为经济增长带动金融发展的结论;史永东等(2003)运用 Granger因果关系检验,证明了我国金融发展和经济增长之间互为因果的关系。

但是,正如Ward(2000)不无遗憾地指出,该领域的研究主要集中于探索银行业与经济增长之间的关系,而关于保险业与经济增长的研究则非常罕见。目前,关于保险与经济增长关系的文献相对较少,但国内学者也对此进行了一些有益探索。曹乾等(2006)运用向量自回归模型 (Var)和误差修正模型(ECM)的分析结果表明:经济增长和保险增长之间存在着协整关系,但保险增长并非经济增长的 Granger原因。饶晓辉等 (2005)运用中国实际 GDP和总保费的数据考察了中国经济增长与保险市场发展之间的动态关系,并进行了因果关系检验,结果显示:对中国而言,保险市场的发展并不是经济增长的原因,经济增长才是保险市场发展的原因,意味着现阶段中国保险功能的发挥受到约束条件的限制。以上文献均只从中国的整体状况研究保险与经济增长的关系,关于各个具体区域保险发展是否能促进当地经济发展的研究则更为罕见。本文的研究就是弥补这一不足之处,首先利用 1991—2004年山东保费收入与 GDP的数据进行了 ADF(Augment Dickey-Fuller,1976)检验,验证这两个变量的平稳性,进而利用协整检验技术,考察山东省保费收入和GDP之间长期稳定关系。然后采用格兰杰(Granger,1969)因果关系检验法,其目的是确定山东省保费收入和 GDP之间究竟是谁影响谁,即确定它们的因果关系。

二、保费收入与经济增长关系的理论分析

(一)保险具补偿损失和转移风险的作用

保险具有的风险补偿机制可以使风险厌恶者增加对大宗消费品的购买,如汽车、住房,而消费的增加是一国经济增长的重要推动力。另外,保险的开设为更多的人解决了后顾之忧,使劳动者更加安心工作,客观上促进了社会的稳定,而稳定的社会环境又是一国经济发展的重要前提。

(二)保险的金融中介职能对经济发展有促进作用

保险的发展能增加一国经济中生产性资本的积累。保险基金通过储蓄和投资,直接转化为资本积累,增加经济建设的资金来源。正如 Pagano (1993)指出,金融中介功能的完善与资本积累的效率两者之间呈正相关关系。金融中介的完善可以降低生产的不确定性,进而降低生产成本,增加生产性资本的积累。

(三)保险功能的发挥有利于提高劳动者素质,提高劳动者的人力资本存量

保险的这一功能主要作用体现在:首先,保险基金的管理运行,有利于推动整个社会的消费和投资,从而带动经济素质的整体提高;其次,保险的设置,使得复员或退休后劳动者的医疗养老保障有了物质基础,提高了社会的整体保障水平,为社会经济的增长增添了后劲;再次,使得劳动者充分享有社会保障,劳动力的再生产得以顺利进行,有利于延长劳动时间,增加劳动量,客观上有利于提高劳动者素质。

综上,国民经济与保险业之间具有紧密的关系。一方面,经济增长和经济发展是保险需求增长和结构升级的根本源泉,国民经济发展为保险业提供了充足的资金、良好的政策支持、稳定的金融环境和良好的外部环境,宏观经济发展状态良好,会为保险业的发展铺平道路;另一方面,保险业的发展也为社会经济生活提供着损失补偿、资金融通和社会管理的职能。但基于山东省的发展状况,事实是否如此,本文将利用协整和因果分析进行检验。

三、模型、变量与数据

(一)模型

1.协整分析和时间序列变量ADF检验模型

协整最初是由 granger于 1981年提出的概念性设想,其基本思想是:如果两个或两个以上的不平稳时间序列的某种线形组合可得到一个平稳的时间序列,则称这两个或两个以上的不平稳时间序列之间存在着协整关系,即存在着长期均衡的关系。其检验方法为 E-G两步法。用 E-G两步法检验,用一个变量对另一个变量回归,即有

用 â和^b表示回归系数的估计值,则模型残差估计值为

要判断两个或两个以上时间序列之间是否存在着协整关系,必须要检验两个序列是不是平稳序列。如果一个经济变量 Y是平稳序列,则它的均值与时间 t无关,而且围绕一个均值波动,并且有向其收敛的趋势。检验方法有DF检验和ADF检验,本文主要采用ADF检验。

由于在 DF检验中,不能保证回归模型中的μt为白噪声,所以ρ的估计值的不偏性很难以保证。于是,Dickey和 Fuller对 DF检验进行了扩充,形成了 ADF(augment Dickey-Fuller)检验。在ADF检验中,为了保证回归模型中的μt为白噪声,在模型中加速了一些滞后项,于是单位根检验的回归模型为:

事实上,该模型包含三种情况:没有常数项和时间趋势,仅含有常数项,含有常数项和时间趋势,检验时,有各自的临界值。其单位根的检验步骤是:

第一步:估计回归式(模型Ⅰ)

在给定ADF临界值的显著水平下,如果参数ρ显著的不为 0,则序列 Y不存在单位根,说明是平稳的,结束检验,否则,继续第二步。

第二步:给定ρ=0,在给定 ADF临界值的显著水平下,如果参数显著的不为 0,则进入第三步,否则表明模型不含时间趋势,进入第四步。

第三步:用一般的 t分布检验ρ=0。如果参数ρ显著的不为 0,则序列 Y不存在单位根,是平稳的,结束检验,否则,序列 Y存在单位根,是非平稳序列,结束检验。

第四步:估计回归式(模型Ⅱ)

在给定ADF临界值的显著水平下,如果参数ρ显著的不为 0,则序列 Y不存在单位根,说明是平稳的,结束检验,否则,继续下一步。

第五步:给定ρ=0,在给定 ADF临界值的显著水平下,如果参数α1显著的不为 0,表明含有常数项,则进入第三步,否则继续下一步。

第六步:估计回归式(模型Ⅲ)

在给定ADF临界值的显著水平下,如果参数ρ显著的不为 0,则序列 Y不存在单位根,说明是平稳的,结束检验,否则,序列 Y存在单位根,是非平稳序列。

2.双变量因果性检验模型

为了说明山东保险发展与山东经济增长这两个经济变量之间的关系,常常采用格兰杰 (Granger)因果关系检验方法。格兰杰因果检验的思想是:如果A是B的原因,则A先于B出现,在加入A滞后项的回归模型中,A滞后项的系数应该统计显著,并能够提高模型的解释能力。即假设模型为:

原假设为 Xt不是 Yt的格兰杰原因,也就是H0:βi=0,(I=1,2,3…k)构造 F统计量:

如果贡献显著,则拒绝原假设,认为 Xt是 Yt的格兰杰原因。

检验 IS是否为引起 STTS变化的原因,其过程如下。首先检验“IS不是引起 STTS变化的原因”的零假设,对下面两个回归模型进行估计:

其中,μ1tμ2t为白噪声序列,满足均值为零、等方差且非自相关。然后用各自回归的残差平方和计算 F统计量,αi和λi为待估系数。最后检验零假设 H0:αi=0(I=1,2,…,n),如果其中至少有一个显著的不为零,则拒绝“IS不是引起 STTS变化的原因”的零假设,接受 IS是引起 STTS变化的原因;同样,为了检验“STTS不是引起 IS变化的原因”,只需将上述回归模型中的变量 IS和 STTS进行调换,做同样的回归估计和统计检验就可以获得。因此,对两个经济变量之间要么不存在因果关系,要么存在因果关系。在存在因果关系的情况下,两者之间可能是单向因果关系,也可能是相互影响。

(二)变量与数据

基本变量有两个:一是衡量山东省经济增长的变量 GDP,二是衡量山东保险发展的指标保费收入 PI,时间跨度为 1991年到 2007年。其中,山东省 GDP数据来源于山东统计年鉴 (1990-2008),山东保费收入 1997-2007年的数据来源于山东统计年鉴 (2008),1991-1997年的数据来源于中国金融统计年鉴(1990-1998)。除作特殊说明的数据外,本文所有数据均未作特殊处理。

四、山东省保险发展和经济发展关系的检验结果

(一)ADF单位根检验

由于宏观经济总量数据一般具有上升趋势,因此其原始数据往往是非平稳的,为了减少数据的波动性和消除异方差,对山东省名义保费收入(PI)时间序列和名义 GDP时间序列分别取自然对数,分别记为LPI和LGDP。本文的数据分析均采用 Eviews3.1完成。山东省 LPI和 LGDP两个变量的检验结果见表一。

表1 LGDP和LPI的ADF单位根检验

从以上结果可以看出,两个变量LPI和LGDP在水平差分和一阶差分都不是平稳的,但是经过二阶差分,两个变量在 5%和 10%的显著水平下均为平稳的时间序列。也就是说,单位根的检验结果表明,在 5%和 10%的显著水平下,LPI和LGDP都是 I(2)。这样序列LPI和 LGDP具备协整检验的必要条件。为此,我们对这两个变量序列之间作长期的协整分析,进一步探讨山东省保险发展水平和经济发展是否存在一个长期的均衡关系。

(二)协整检验结果

LGDP和LPI在 5%和 10%下都是二阶单整,通过上边的分析可知它们可能存在协整关系,用OLS法建立回归方程如下:

R2=0.936575,Adjusted R2=0.931289,F= 177.1987,DW=0.541903,对残差项 u进行单位根检验,ADF的检验结果见表三。

表 2 估计方程残差项 u的ADF检验

由上图可知,在不经过差分的情况下,残差能够通过 10%、5%、1%的任何水平的单位根检验,即变量序列LGDP和LPI存在协整关系。这就说明山东省保险发展和经济发展之间存在长期稳定的关系,这与使用全国数据的检验结论一致,也印证了上述理论的解释。

(三)因果关系检验结论

以上主要验证了山东省经济增长和保险发展存在协整关系,但是协整关系本身只意味着相关关系,只是表明二者之间长期内存在着某种共同变化的趋势,并不意味着二者存在因果关系,因此我们需要对山东省保险发展和山东省经济增长之间进行 Granger因果分析。Granger因果分析可能的结果有:(1)山东省保险发展是经济增长的原因,但反之不成立;(2)山东省经济发展是保险发展的原因,但反之不成立;(3)二者互为因果关系;(3)二者没有因果关系。

因为本文重点讨论山东省保险发展对经济发展的影响,故忽略其他因素对经济发展因果关系的讨论。使用 Eviews3.1计量统计分析系统软件,Granger因果关系的检验结果如下:

表 3 山东省保险发展与经济增长之间的因果关系检验

表三的检验结果表明:在滞后期数分别为 1至 4的保险发展没有引起经济增长的概率中,除了第一期概率为 0.53797可以接受原假设外,其余各期都不能接受原假设,例如第二期保险发展不是经济增长的原因拒绝概率为 0.926%,也就是说保险发展是经济增长的原因的概率为 99. 074%,这说明,从整体上看,山东省保险业的发展显著促进了山东省经济的增长。同时,在滞后期数分别为 1至 4的经济增长不是保险业发展的原因的概率中,除了第 4期概率为 0.70565,可以接受经济增长不是保险业发展的假设外,其余各期均不能接受原假设,也就是说,山东省经济增长同时为保险发展的原因。因此,因果检验的结论为:山东省保险业的发展和山东经济的发展互为双向的因果关系,二者是互为原因和结果的。

五、结论

通过以上分析,可以得出以下结论:

第一,在山东省经济增长和保险业发展的协整关系分析中,得出的结论是二者之间存在长期的协整关系,在长期中二者是相互作用的。这个结论与通常的理论分析是一致的,也符合直观的判断。这意味着,在现阶段,山东省要继续加快保险业的发展并加快经济发展速度,以此促进二者的共同发展。

第二,在二者的 Granger因果关系检验中,山东省经济增长和保险业发展互为因果关系。这一结论与大多数学者关于全国保险业发展与全国GDP发展的因果关系结论不尽相同,大多数来自全国的数据表明,经济增长是保险业发展的原因而保险业发展不是经济增长的原因,二者之间是单项 Granger因果关系,这意味着,在全国范围内,保险业功能的发挥受到约束性限制,对经济增长的贡献度不强。但是,本文对山东省数据分析所得出的结论表明,山东省保险业的发展促进了经济的增长,相对于全国平均水平而言,山东省保险业的发展是相对充分的,高于全国平均水平。正如中国保监会山东监管局课题组的研究结果显示:从保险业占第三产业的比重分析,山东省保险业在第三产业中的地位较其他省份要高,在第三产业增加值中的比重较全国平均水平大,从绝对比例上看,山东省保险业占第三产业的比重从2000年的 1.47%增长到 2003年的 2.11%,平均占第三产业 1.695%,只比同期江苏省的 1. 843%略低,而明显高于广东省的 0.95%和浙江省的 1.185%。正是因为这种原因,山东省经济的发展和保险业的发展是互为因果关系的。因此,无论从长期还是短期看,山东省都要采取各种措施促进保险业的发展,使保险业的发展摆脱各种体制束缚,以此达到促进经济增长的目的。

[1]冉茂盛,张宗益,冯军.中国金融发展与经济增长的因果关系检验[J].重庆大学学报,2002,(3).

[2]史永东等.我国金融发展与经济增长关系的实践分析[J].预测,2003,(4).

[3]曹乾,何建敏.保险增长与经济增长的互动关系:理论假说与实证研究[J].上海金融,2006,(3).

[4]饶晓辉,钟正生.保险能否促进经济增长—基于中国的实证分析[J].上海经济研究,2005,(12).