1、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
2、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
3、，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
4、。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： GDP：可以认为影响着保险费收入的总 水平； 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；最 终消费：保险费收入在
5、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；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；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：
6、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：obsYX1X2X3X4X519804.64517.84602976.1399.576219817.84862.44893309.1523.7772198210.35294.75253637.9675.4798198313.25957.45804020.5892.582619842071716924694.51214.7974198523.18964.485357731622.61148198633.110202.295665422237.61329198745.8
7、11962.511047451.23073.31459198871.114928.313559360.13801.517471989109.516909.2151210556.55196.419351990142.418547.9163411365.27119.821401991177.921617.8187913145.99241.623401992235.626638.1228715952.111759.427111993367.934634.4293920182.115203.533711994499.646759.439232679621518.84538199560058478.14
8、8543363529662.35500199668367884.6557640003.938520.862101997850.5774462.6605443579.446279.8647019981087.9678345.2630846405.953407.5747919991261.5582067.5655149722.759621.8834620001444.5289468.1708654600.964332.4937120011599.6897314.8765158927.473762.41087020023054.15105172.3821462364.686910.612422资料来
9、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: YMethod: Least SquaresDate: 05/13/05 Time: 10:28Sample: 1980 2002Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-123.459553311158.311720484-0.7
10、798509986080.44620095887X1-0.1525752461170.145224589502-1.050615785110.30814151834X22.688208181721.490015717721.80414753330.0889559901879X3-0.2255932305870.0458317495728-4.922204207550.000128989293925X40.07773314486920.02030224781943.828794996520.00134414271642X50.3498949202670.06816764884065.132858
11、859288.30634704954e-05R-squared0.988272842496 Mean dependent var536.666521739Adjusted R-squared0.984823678525 S.D. dependent var744.318993703S.E. of regression91.6943044094 Akaike info criterion12.0942558574Sum squared resid142933.372839 Schwarz criterion12.3904717398Log likelihood-133.08394236 F-st
12、atistic286.525329215Durbin-Watson stat3.06117233435 Prob(F-statistic)8.7253121058e-16Y = -123.459553311 + -0.152575246117*X1 + 2.68820818172*X2 + -0.225593230587*X30.0777331448692*x4+0.349894920267*x5t=(-0.779850998608)(-1.05061578511)(1.8041475333)(-4.92220420755) (3.82879499652) (5.13285885928)R =
13、0.988272842496 S.E91.6943044094 D-W=3.06117233435 F286.525329215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。 ” 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 =0.988272842496），F 统计量的值在给定 显著性水平 =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
14、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检验 ：由 F=286.525329215(5,23)=2.605(显著性水平 =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 ：X1X2X3X4X5X110.9996554790120.9995524526930.9851097264950.988210520191X20.99965547901210.9986664112050.9803573149990.984478588738X30.9995524526930.998
15、66641120510.9879809298260.99006821458X40.9851097264950.9803573149990.98798092982610.995505860149X50.9882105201910.9844785887380.990068214580.9955058601491从结果可知 x1 与 x2、x3 存在高度相关.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-270.048668950.19840
16、5113303*x5t= (-3.65257302713) ( 14.390132145)R =0.907925389268 S.E=231.169610005 F=207.075903152Y=-271.820694643+-0.030513254355*x1+0.48993704251*x5t=(-5.1308105517) ( -4.57177973798) ( 7.5925720376)R =0.954977028386 S.E=165.64278436 F=212.108840035Y=-196.103593366+0.00584217968991*x1+-0.40845461694
17、6*x2+0.445428812509*x5t=(-1.06310758232)( 0.0687724297073)( -0.429349255274)( 3.62637757443)R =0.955409650489 S.E=169.127441761 F=135.700389272Y=-258.995166081+-0.0603904181482*x3+0.541170826044*x5t=(-5.3566506351)( -5.40288531354)( 8.44554870273)R =0.962564577638 S.E=151.0417 F=257.126677595加入 X1，拟
18、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: YMethod: Least SquaresDate: 05/09/05 Time: 07:45Sample: 1980 2002Included ob
19、servations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-86.07927591860.9473809766-1.412353977130.174016076424X3-0.05099703699080.00636523312958-8.011809772341.63962245826e-07X40.02225097377160.007062557758153.150554591350.00526600153381X50.3394851147530.05956213812845.699679786861.70811044455e
20、-05R-squared0.990423702123 Mean dependent var627.517826087Adjusted R-squared0.988911655089 S.D. dependent var803.876978246S.E. of regression84.649218818 Akaike info criterion11.8716796769Sum squared resid136144.314684 Schwarz criterion12.0691569319Log likelihood-132.524316285 F-statistic655.02175549
21、3Durbin-Watson stat1.69617836388 Prob(F-statistic)0Y=-86.079275918+-0.0509970369908*x3+0.0222509737716*x4+0.339485114753*x5t=(-1.41235397713)( -8.01180977234)( 3.15055459135)( 5.69967978686)R =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: YMethod: Least S
22、quaresDate: 05/09/05 Time: 07:56Sample: 1980 2002Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X3-0.05259223118950.006418117396-8.194339234488.02910714276e-08X40.03118572201350.003217153137239.693577110985.32544411488e-09X50.2779129541720.04158135924046.683594746511.66386957
23、693e-06R-squared0.989418319996 Mean dependent var627.517826087Adjusted R-squared0.988360151996 S.D. dependent var803.876978246S.E. of regression86.7287817327 Akaike info criterion11.8845562851Sum squared resid150437.631617 Schwarz criterion12.0326642263Log likelihood-133.672397279 Durbin-Watson stat
24、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 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 =0.05，查 Durbin-Watson 表，n=23，k=3，得=1.078,=1.66。因为 DW 统计量为 dlduD-W2，根据判定域知，不存在一阶自相关，不需要进行修正。(3)异方差检验及修正检
25、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 =273.370501522 由样本(1994-2002)得e2 =66824.1370326F=e2 /e1 =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 H0:1 =2 表明随机误差显著地存在异方差。修正：对数变换法Dependent Variable: LYMethod: Least SquaresDate: 05/09/05 T
26、ime: 08:53Sample: 1980 2002Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1.530170041.780408707471.8594487510530.400807081005LX3-1.721588398810.663348747699-2.595299086310.0177624600474LX41.976074010880.2225139512758.880674670333.43560333427e-08LX50.3067323618120.43975905139
27、13.697500962950.493936979178R-squared0.995345034532 Mean dependent var5.20182994764Adjusted R-squared0.994610039984 S.D. dependent var1.98269478905S.E. of regression0.145562208747 Akaike info criterion-0.859655547834Sum squared resid0.402578775691 Schwarz criterion-0.662178292889Log likelihood13.886
28、0388001 F-statistic1354.22097728Durbin-Watson stat1.35181787946 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
29、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：韩艳春 胡文富 保险法发展与人口经济及文化发展的
30、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1980-20033、 中国统计年鉴1980-20034、 中国经济年鉴1980-20035、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
