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中國保險業(yè)中長(cháng)期增長(cháng)潛力分析
一、世界保險業(yè)增長(cháng)模型
(一)模型建立
1.概述
在現實(shí)中，保險深度(保費/GDP)隨人均GDP增加而增加，但對應人均GDP的不同規模，保險深度的增速不同，在人均GDP較低的階段，保險深度增速較慢，而后逐漸加快，到了一定階段之后，增速又逐漸放慢。這意味著(zhù)，隨著(zhù)人均GDP增加，保費將以一種超越GDP增長(cháng)的速度增長(cháng)，在人均GDP較低的階段其超越幅度較小，而后逐漸加大，到了一定階段之后，其超越幅度又逐漸變小。換言之，在經(jīng)濟增長(cháng)的不同階段，保費的收入彈性會(huì )發(fā)生變化。對于上述情形，使用Logistic模型較為合適，因為L(cháng)ogistic函數所具有的S型特征可以較好地對該現實(shí)進(jìn)行抽象刻畫(huà)。
Carter & Dickinson(1992)和Enz(2000)建立了一種較為理想的刻畫(huà)保險深度和人均GDP關(guān)系的Logistic理論模型(因根據該模型繪制的曲線(xiàn)呈“S”型，因此以下將該模型簡(jiǎn)稱(chēng)為“S曲線(xiàn)模型”)。本文將在S曲線(xiàn)模型基礎上，利用世界各國保險業(yè)和經(jīng)濟增長(cháng)的大量最新歷史數據，估算出世界保險業(yè)增長(cháng)模型。
2.模型表達式
S曲線(xiàn)模型的表達式為：
(二)樣本數據
本文選取93個(gè)國家和地區過(guò)去25年(1980—2004年)的數據作為觀(guān)測樣本。壽險業(yè)的觀(guān)測樣本量為1823個(gè)，非壽險業(yè)的觀(guān)測樣本量為1842個(gè)。各國GDP、人口數、人均GDP等數據來(lái)自聯(lián)合國“National Accounts Main Aggregates”數據庫，各國總保費收入、壽險保費收入、非壽險保費收入、壽險深度、非壽險深度等數據來(lái)自瑞士“Sigma”世界保費數據庫。直接用于模型估計的變量有保險深度和人均GDP。人均GDP數據按照1990年可比價(jià)格以美元計價(jià)，保險深度數據是相對值(保費/GDP)，不涉及價(jià)格調整問(wèn)題。
根據搜集的樣本數據，我們既可以不區分壽險業(yè)和非壽險業(yè)做一個(gè)籠統的關(guān)于中國保險業(yè)的總體估計，也可以分別針對壽險業(yè)和非壽險業(yè)進(jìn)行單獨的估計�？紤]到壽險業(yè)和非壽險業(yè)各自具有不同的特點(diǎn)，我們決定采取后一方法，分別估計“世界壽險業(yè)增長(cháng)模型”和“世界非壽險業(yè)增長(cháng)模型”，這樣的估計應該比籠統的估計更加準確。需要特別說(shuō)明的是，在我們使用的樣本數據中，壽險和非壽險的區分采用歐盟(EU)和經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)標準慣例，將健康保險和意外傷害保險劃入非壽險業(yè)務(wù)范圍。
(三)模型估計結果
表1列出了世界壽險業(yè)和非壽險業(yè)增長(cháng)模型的估計結果。
先看壽險業(yè)。從壽險深度增速看，在人均GDP達到12753美元之前，壽險深度的增速不斷加快；在人均GDP達到12753美元之后，壽險深度的增速逐漸放慢。從壽險保費收入彈性看，在人均GDP達到14626美元處，壽險保費的收入彈性達到最大值1.795，該值意味著(zhù)人均GDP每增長(cháng)1％，相應的，人均壽險保費增長(cháng)1.795％。
再看非壽險業(yè)。從非壽險深度增速看，在人均GDP達到3076美元之前，非壽險深度的增速不斷加快；在人均 GDP達到3076美元之后，非壽險深度的增速逐漸放慢。從非壽險保費收入彈性看，在人均GDP達到7553美元處，非壽險保費的收入彈性達到最大值 1.429，該值意味著(zhù)人均GDP每增長(cháng)1％，人均非壽險保費增長(cháng)1.429％。
二、相關(guān)變量假設
欲對2006—2020年中國保險業(yè)增長(cháng)進(jìn)行測算，必須先對該期間中國相關(guān)經(jīng)濟變量進(jìn)行合理假設。與本文分析直接相關(guān)的經(jīng)濟變量包括：GDP、保險基準深度比、匯率和價(jià)格指數等。
(一)GDP
對于2006—2020年中國GDP的增長(cháng)預測，雖然眾說(shuō)紛紜，但許多研究還是取得了較為一致的測算結論。劉偉(2006)認為，如果沒(méi)有極為特殊的國際國內不可控制的社會(huì )政治、經(jīng)濟、文化、軍事、自然意外發(fā)生，從經(jīng)濟增長(cháng)的可能性來(lái)說(shuō)，預計中國經(jīng)濟增長(cháng)率2001—2010年平均為8％—9％，2011—2020年平均為7％—8％。
本文對2006—2020年期間中國GDP增長(cháng)假設三種情形：一是保守情形，GDP年均增長(cháng)7％；二是中間情形，GDP年均增長(cháng)8％；三是樂(lè )觀(guān)情形，GDP 年均增長(cháng)9％。在保守情形下，2020年GDP總量為50391億美元，人均GDP為3451美元。③在中間情形下，2020年GDP總量為57936億美元，人均GDP為3968美元。在樂(lè )觀(guān)情形下，2020年GDP總量為66526億美元，人均GDP為4557美元。以上數據均基于1990年可比價(jià)格。
(二)保險基準深度比
1.保險基準深度比的含義
“保險基準深度比”(Guideline Penetration Ratio of Insurance GPRI)反映一國(或地區)保險業(yè)的相對增長(cháng)水平，具體而言，它衡量的是一國保險深度與相應經(jīng)濟發(fā)展階段上(指相同人均CDP水平階段上)世界平均保險深度的相對關(guān)系。它的計算公式為：
式中分母“基準保險深度”指的是“相應經(jīng)濟發(fā)展階段上世界平均保險深度”，分子“實(shí)際保險深度”指的是該年該國實(shí)際達到的保險深度。保險基準深度比等于1，意味著(zhù)該年該國實(shí)際保險深度等于相應經(jīng)濟發(fā)展階段上世界平均保險深度，基準深度比小于1，意味著(zhù)低于世界平均保險深度，基準深度比大于1，意味著(zhù)高于世界平均保險深度。
需要說(shuō)明的是，一國保險基準深度比小于1或大于1并不必然意味著(zhù)該國未來(lái)保險增長(cháng)潛力的大或小，因為各國保險業(yè)和經(jīng)濟社會(huì )體制的具體情況千差萬(wàn)別，不可一概而論，在進(jìn)行具體國別分析時(shí)，必須根據該國過(guò)去一段時(shí)期保險基準深度比變化情況和該國國民經(jīng)濟和保險業(yè)發(fā)展的具體現實(shí)，對未來(lái)發(fā)展趨勢進(jìn)行合理預測。
2.2020年中國保險基準深度比
中國保險基準深度比可以分解為壽險基準深度比和非壽險基準深度比進(jìn)行分別分析。根據1980—2005年中國壽險和非壽險基準深度比的變化情況(即總體呈上升趨勢，但上升速度逐漸趨緩)，并結合目前中國保險業(yè)的發(fā)展現實(shí)，我們構建如下的兩期滯后變量模型對中國壽險和非壽險基準深度比的變化情況進(jìn)行歷史描述和未來(lái)預測④：
為模型的參數。
表2列出了關(guān)于中國壽險和非壽險基準深度比的估計結果。根據這一估計結果，我們可以對2020年中國保險基準深度比作一個(gè)測算，測算結果為：2020年中國壽險基準深度比為2.33，非壽險基準深度比為0.92。
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(三)價(jià)格指數
在價(jià)格指數方面，我們作如下處理：第一，對于1980—2005年期間的歷史數據，我們所使用的或者是直接的可比價(jià)格數據(如1990年可比價(jià)格數據)，或者是經(jīng)過(guò)價(jià)格指數調整后的可比價(jià)格數據。⑥第二，對于2006—2020年期間的預測數據，由于我們重視的是“實(shí)際值”而不是“名義值”，所以使用的是 2005年的可比價(jià)格，這樣便于測算中國保險業(yè)中長(cháng)期實(shí)際年均增長(cháng)率，而不是名義增長(cháng)率。
(四)貨幣匯率
在貨幣匯率方面，我們使用兩套處理方法：第一是“市場(chǎng)匯率法”，第二是“購買(mǎi)力平價(jià)法”。
在市場(chǎng)匯率法下，2005年的換算匯率使用年度市場(chǎng)平均匯率即1美元等于8.19元人民幣，2006—2020年期間的換算匯率沿用2005年的換算匯率即1美元等于8.19元人民幣。這樣的簡(jiǎn)化處理對于本文研究結論沒(méi)有實(shí)質(zhì)影響，一是因為本文研究所涉及的關(guān)鍵數據均為相對數據，而非絕對數據；二是因為本文關(guān)注的是，相對于2005年基期的情況，2006—2020年期間中國保險業(yè)增長(cháng)趨勢如何，所以這樣的簡(jiǎn)化處理有利于剔除匯率波動(dòng)的干擾影響，有利于揭示中國保險業(yè)中長(cháng)期增長(cháng)的本質(zhì)趨勢。
三、基于“市場(chǎng)匯率法”的普通測算
(一)2006—2020年中國壽險業(yè)增長(cháng)測算
按照以上思路，我們對2006—2020年期間中國壽險業(yè)增長(cháng)潛力進(jìn)行了測算分析。表3列出了測算結果。此處對測算過(guò)程進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明。第(1)行和第(2)行分別是GDP總量和人均GDP。第(3)行是理論壽險深度，根據上文建立的世界壽險業(yè)增長(cháng)模型測算。第(4)行是測算壽險深度，根據“(3)的理論壽險深度”乘以上文表2測算的“壽險基準深度比”得出。第 (5)行是測算可比壽險保費，根據“(1)GDP總量”乘以“(4)測算壽險深度”、并將1990年價(jià)格轉換為2005年價(jià)格得出。第(6)行是2006 —2020年期間中國壽險保費的實(shí)際年均增長(cháng)率，根據第(5)行2005年實(shí)際壽險保費和2020年測算壽險保費計算得出。
(二)2006—2020年中國非壽險業(yè)增長(cháng)測算
與上述壽險業(yè)增長(cháng)分析類(lèi)似，我們對2006—2020年期間中國非壽險業(yè)增長(cháng)潛力進(jìn)行了測算分析。表4列出了測算結果。
(三)2006—2020年中國保險業(yè)總體增長(cháng)測算
在以上中國壽險業(yè)和非壽險業(yè)增長(cháng)分析的基礎上，我們對2006—2020年期間中國保險業(yè)總體增長(cháng)潛力進(jìn)行測算分析。表5列出了測算結果。
從表5測算結果可以看出，在2006—2020年期間，在GDP年增7％的情形中，中國壽險業(yè)、非壽險業(yè)和保險業(yè)總體的年均保費增長(cháng)率分別為9.4％、 9.8％和9.5％；在GDP年增8％的情形中，中國壽險業(yè)、非壽險業(yè)和保險業(yè)總體的年均保費增長(cháng)率分別為10.7％、11.2％和10.9％；在GDP 年增9％的情形中，中國壽險業(yè)、非壽險業(yè)和保險業(yè)總體的年均保費增長(cháng)率分別為12.1％、12.6％和12.3％。
四、考慮“購買(mǎi)力平價(jià)”的修正測算
為了修正“市場(chǎng)匯率法”可能造成的對中國經(jīng)濟發(fā)展階段、進(jìn)而對中國保險業(yè)中長(cháng)期增長(cháng)潛力的低估，本部分使用一套“購買(mǎi)力平價(jià)法”下的各國GDP數據⑦，依據本文第二至第四部分的分析框架，測算2006— 2020年間中國壽險業(yè)、非壽險業(yè)和保險業(yè)總體的增長(cháng)率，然后將其與市場(chǎng)匯率法之下的情形進(jìn)行比較，并計算兩者的簡(jiǎn)單算術(shù)平均值，以此作為判斷2006— 2020年中國保險業(yè)增長(cháng)潛力的一個(gè)更全面的基礎。具體計算結果參見(jiàn)表6。 從表6可以看出，正如我們所預期的，在購買(mǎi)力平價(jià)法下，不論是中國的壽險業(yè)、非壽險業(yè)，還是保險業(yè)總體，其增長(cháng)率與基于市場(chǎng)匯率法的測算結果相比都有不同程度的上升。那么，究竟應該如何判斷2006—2020年中國保險業(yè)的增長(cháng)潛力呢?我們認為，一方面，由于匯率管制等原因，市場(chǎng)匯率法會(huì )使中國實(shí)際的人均GDP被低估，從而可能低估中國保險業(yè)的增長(cháng)潛力；另一方面，由于沒(méi)有區分商品中的可貿易品和非貿易品等原因，購買(mǎi)力平價(jià)法會(huì )使中國實(shí)際的人均GDP被高估，從而可能高估中國保險業(yè)的增長(cháng)潛力；而折中地，市場(chǎng)匯率法和購買(mǎi)力平價(jià)法兩者的平均，應是一個(gè)較為合理的估計。因此我們判斷，雖然“市場(chǎng)匯率法”測算的中國保險業(yè)增長(cháng)潛力區間和“購買(mǎi)力平價(jià)法”測算的中國保險業(yè)增長(cháng)潛力區間均為可能的浮動(dòng)區間，但是“市場(chǎng)匯率法”和“購買(mǎi)力平價(jià)法”兩者平均測算的中國保險業(yè)增長(cháng)潛力區間為更有可能的浮動(dòng)區間。
具體而言，如表7所示，在2006—2020年期間，在GDP年均增長(cháng)7％—9％的假設下，中國壽險業(yè)年均增長(cháng)率較為可能的浮動(dòng)區間為9.4％—18.8％，其中更為可能的浮動(dòng)區間為12.3％—15.5％；中國非壽險業(yè)年均增長(cháng)率較為可能的浮動(dòng)區間為9.8％—14.4％，其中更為可能的浮動(dòng)區間為10.8％— 13.5％；中國保險業(yè)總體年均增長(cháng)率較為可能的浮動(dòng)區間為9.5％—17.6％，其中更為可能的浮動(dòng)區間為11.8％—14.9％。
用更直觀(guān)的方式表述，與同期GDP的7％—9％的預期增長(cháng)速度相比，在2006—2020年期間，中國保險業(yè)保持一個(gè)比同期GDP高2—4個(gè)百分點(diǎn)的增長(cháng)速度比較容易，保持高4—6個(gè)百分點(diǎn)的增長(cháng)速度也很有可能，但保持高6—9個(gè)百分點(diǎn)的增長(cháng)速度則比較困難，保持高9個(gè)百分點(diǎn)以上的增長(cháng)速度更為困難。
接下來(lái)，根據以上分析，我們可以對2006—2020年中國保險業(yè)增長(cháng)作一個(gè)更為具體的測算。在測算時(shí)間上，我們選取2010、2015和2020年三個(gè)年份，這三個(gè)年份正好是我國“十一五”、“十二五”和“十三五”規劃的末期；在測算對象上，我們選取保費、保險密度和保險深度三個(gè)常用指標。具體測算結果參見(jiàn)表8。
五、結論
本文基于市場(chǎng)匯率法和購買(mǎi)力平價(jià)法，通過(guò)對大量歷史數據的分析，探尋“世界保險業(yè)增長(cháng)規律曲線(xiàn)”，并以該規律曲線(xiàn)為參照，結合中國國民經(jīng)濟和保險業(yè)發(fā)展的具體現實(shí)，量化分析了2006—2020年間中國壽險業(yè)、非壽險業(yè)和保險業(yè)總體的中長(cháng)期增長(cháng)潛力。
本文的基本結論是：在2006—2020年期間，在GDP年均增長(cháng)7％—9％的假設下，中國壽險業(yè)保費年均增長(cháng)率較為可能的浮動(dòng)區間為9.4％— 18.8％，其中更為可能的浮動(dòng)區間為12.3％—15.5％；中國非壽險業(yè)保費年均增長(cháng)率較為可能的浮動(dòng)區間為9.8％—14.4％，其中更為可能的浮動(dòng)區間為10.8％—13.5％；中國保險業(yè)總保費年均增長(cháng)率較為可能的浮動(dòng)區間為9.5％—17.6％，其中更為可能的浮動(dòng)區間為11.8％— 14.9％。
用更直觀(guān)的方式表述，與同期GDP相比，在2006—2020年間，中國保險業(yè)保持一個(gè)比同期GDP高2—4個(gè)百分點(diǎn)的增長(cháng)速度比較容易，保持高4—6個(gè)百分點(diǎn)的增長(cháng)速度也很有可能，但保持高6—9個(gè)百分點(diǎn)的增長(cháng)速度則比較困難，保持高9個(gè)百分點(diǎn)以上的增長(cháng)速度更為困難。
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②盡管回歸結果中R[2]的值不高，但對于國際比較研究的模型估計結果而言，從總體的檢驗看，已是很好的檢驗結果了。而且，下文對于中國保險業(yè)中長(cháng)期增長(cháng)潛力的分析，并不單純基于該世界保險業(yè)增長(cháng)規律曲線(xiàn)，而是同時(shí)充分考慮中國國民經(jīng)濟和保險業(yè)發(fā)展的具體現實(shí)。
③根據國家人口和計劃生育委員會(huì )的預測，2020年中國人口數為14.6億。數據來(lái)源：《中國人口》，國家人口和計劃生育委員會(huì )，2005年11月。
④在滯后期數的選擇上我們主要使用AIC判別法，同時(shí)結合中國保險業(yè)發(fā)展現實(shí)作輔助選擇。使用AIC判別法的理由參見(jiàn)Liew(2004)。該研究認為，在小樣本情形下，AIC判別法和FPE判別法比其他方法更適用于模型滯后期數的選擇。
⑤ 此處對YEAR的取值和回歸數據時(shí)間范圍作一個(gè)說(shuō)明。先看YEAR的取值，因為中國保險業(yè)從1980年開(kāi)始恢復，所以我們設1980年YEAR取 1，1981年YEAR取2，1982年YEAR取3，依此類(lèi)推，2005年YEAR取26。再看回歸數據的時(shí)間范圍，中國非壽險業(yè)從1980年開(kāi)始恢復，壽險業(yè)從1982年開(kāi)始恢復，我們將回歸數據的時(shí)間范圍統一限為1982—2005年。之所以這樣處理，一方面是考慮壽險和非壽險數據的時(shí)間范圍的統一問(wèn)題，另一方面更重要的是考慮統計數據內涵一致的問(wèn)題。
⑥可比價(jià)格數據和價(jià)格指數數據來(lái)源于聯(lián)合國“National Accounts Main Aggregates”數據庫和國家統計局正式公布的數據。
⑦數據來(lái)源：美國賓夕法尼亞大學(xué)世界表(Penn World Table)。
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