中国保险业中长期增长潜力分析.doc

中国保险业中长期增长潜力分析|
一、世界保险业增长模型
(一)模型建立

在现实中,保险深度(保费/GDP)随人均GDP增加. com而增加. com,但对应人均GDP的不同规模,保险深度的增速不同,在人均GDP较低的阶段,保险深度增速较慢,而后逐渐8ttt8加快,到了一定,增速又逐渐8ttt8放慢。这意味着,随着人均GDP增加. com,保费将以一种超越GDP增长的速度增长,在人均GDP较低的阶段其超越幅度较小,而后逐渐8ttt8加大ssbbww,到了一定,其超越幅度又逐渐8ttt8变小。换言之,在经济增长的不同阶段,保费的收入弹性会发生变化。对于上述情形,使用Logistic模型较为合适,因为8 Tt t 8. comLogistic函数所具有的S型特征可以 t tt o m地对该现实进行抽象刻画。
Carter & Dickinson(1992)和Enz(2000)建立了一种较为理想的刻画保险深度和人均GDP关系的Logistic理论模型(因根据该模型绘制的曲线呈“S”型,因此. com以下将该模型简称为“S曲线模型”)。本文将在S曲线模型基础上,利用
t8. com
世界各国保险业和经济增长的大量最新历史数据,估算出世界保险业增长模型。

S曲线模型的表达式为:
(二)样本数据
本文选取93个国家和地区过去25年(1980—2004年)的数据作为dddtt观测样本。寿险业的观测样本量为1823个,非寿险业的观测样本量为1842个。各国GDP、人口数、人均GDP等数据来自联合国“National Accounts Main Aggregates”数据库,各国总保费收入、寿险保费收入、非寿险保费收入、寿险深度、非寿险深度等数据来自瑞士“Sigma”世界保费数据库。直接用于模型估计的变量有保险深度和人均GDP。人均GDP数据按照<8ttt8table>1990年可比价格以美元计价,保险深度数据是相对值(保费/GDP),问题。
根据搜集的样本数据,我们sSBbWw既可以险业和非寿险业做一个笼统的关于中国保险业的总体估计,也可以寿险业和非寿险业进行单独的估计。考虑到寿险业和非寿险业各自具有不同的特点,我们sSBbWw决定采取后一方法,分别估计“世界寿险业增长模型”和“世界非寿险业增长模型”,这样的估计应该比笼统的估计更加准确。特别说明的是,在我们sSBbWw使用的样本数据中,寿险和非寿险的区分采用欧盟(EU)和经济合作与发展组织(OECD)标准惯例,将健康保险和意外伤害保险划入非寿险业务范围。
(三)模型估计结果
表1列出了世界寿险业和非寿险业增长模型的估计结果。
先看寿险业。从寿险深度增速看,在人均GDP达到12753美元之前,加快;在人均GDP达到12753美元之后,寿险深度的增速逐渐8ttt8放慢。从寿险保费收入弹性看,在人均GDP达到14626美元处,,该值意味着人均GDP每增长1%,相应的,%。
再看非寿险业。从非寿险深度增速看,在人均GDP达到3076美元之前,加快;在人均GDP达到3076美元之后,非寿险深度的增速逐渐8ttt8放慢。从非寿险保费收入弹性看,在人均GDP达到7553美元处,非寿险保费的收入弹性达到