中國非壽險承保周期的影響因素及區(qū)域差異研究

馬本江，黃明珍，陳曉紅

（中南大學 商學院，長沙 410083）

0 引言

非壽險作為保險的重要組成部分，占據(jù)了較大的市場份額。因此，它的波動和走勢都將會對保險業(yè)產(chǎn)生舉足輕重的影響，甚至直接影響企業(yè)的發(fā)展。對非壽險周期性波動進行探討是具有全局性和前瞻性地問題，詳細地掌握其發(fā)展的動向，才能有條不紊地制定相應的應對策略?！俺斜Ｖ芷凇钡奶岢鲎屛覀兛梢詫Ψ菈垭U進行更加細致的研究，這個詞最早出現(xiàn)在上個世紀70年代的美國，目前主要的研究方向集中在財產(chǎn)/責任/意外險領域。近年來，由于各種因素的影響，國內(nèi)非壽險周期性波動逐漸表現(xiàn)出來，本文借鑒發(fā)達國家的研究思路，結合我國保險業(yè)的發(fā)展，分析我國非壽險的承保周期的形成原因，研究不同區(qū)域差異對保險業(yè)發(fā)展的影響。

1 非壽險承保周期的存在性

近些年來，國內(nèi)的學者開始采用濾波分析法來測量承保周期。濾波分析法主要有HP濾波、BK濾波和CF濾波。其中HP濾波曾經(jīng)被應用的最為普遍，因為HP濾波只能簡單地將低頻波動要素濾掉，無法將季節(jié)性波動的隨機干擾波動濾掉；BK濾波要求數(shù)據(jù)必須滿足對稱性和平穩(wěn)性。而CF濾波放松了對這些條件的假設，而且其最大的優(yōu)勢在于，不管時間序列是平穩(wěn)還是不平穩(wěn)，都可以使用CF濾波法，因此本文采用CF濾波法。

根據(jù)以往的研究表明，研究承保周期的基礎是賠付率，并將CF濾波的周期長度設為2～8年，這樣做的目的是可以過濾頻率過高或過低的波頻。并且樣本數(shù)據(jù)的時間越長越好，這樣才能看出穩(wěn)定的周期，因此選取賠付率作為研究指標。1998年中國保監(jiān)會成立，而之前統(tǒng)計的數(shù)據(jù)都比較混亂，因此選擇1999—2014年作為研究區(qū)間，對非壽險承保周期進行測算，數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)。

采用EVIEWS8.0軟件通過CF濾波方法得到非壽險賠付率(A_PR)濾波結果，如圖1所示：

圖1

從圖1的結果可以看出，我國非壽險存在明顯的承保周期。非壽險的承保周期是2～4年，周期長度并不相等，平均周期為3.5年，同時非壽險的周期長度差距較大，這就說明我國非壽險的發(fā)展很不穩(wěn)定。而且非壽險承保賠付率上升的時間小于承保賠付率下降的時間，表明非壽險的堅挺期大于疲軟期，盈利時期比較長。從趨勢成分曲線圖可以看出，我國非壽險的承保賠付率的趨勢是在不斷下降的，說明我國非壽險市場逐漸趨于穩(wěn)定，整體朝著良好的方向發(fā)展。從循環(huán)成分曲線圖可以看出，其中最明顯的是2003年、2008年和2013年分別對應了承保賠付率的峰值，同時也是利潤的低值區(qū)域。1999—2007年間波動程度較小，而從2007年之后，波動程度逐漸變大。2003年，對我國國有保險企業(yè)進行重組，正是因為保險企業(yè)的大變革，加速了我國非壽險的飛速發(fā)展，從而使賠付率達到了峰值。

2 模型設定與變量選取

2.1 計量模型

已有關于承保周期的研究經(jīng)常采用普通的單方程方法對賠付率和保費進行研究，之所以選擇保費作為衡量承保周期的指標，主要是因為當損失是外生變量時，承保周期將與保費相關，即承保周期將會通過保費的變化表現(xiàn)出來（Lamm-Tennant和Weiss，1997）。同時，許多學者采用賠付率作為衡量承保周期的指標，主要是因為賠付率與承保利潤率是高度相關的，承保利潤率高的時候，賠付率就會降低。根據(jù)DWH檢驗結果得知解釋變量中含有內(nèi)生變量，因此本文考慮保費增長率與賠付率之間存在內(nèi)生性，以及雙向因果關系等問題，而保費與保費增長率之間的關系是高度相關的。如果只采用其中的一個指標可能不能充分反映承保周期的情況，這樣的得出的結果并不可靠。根據(jù)聯(lián)立性、內(nèi)生性檢驗及Hausman檢驗，最終模型確定為以下形式—個體固定效應模型，因此本文建立聯(lián)立方程模型如下：

其中 PRit、PRit-1、PMit、ΔPMit-1、logGDPit、RAit和CTit分別表示賠付率、賠付率增長率、保費、保費增長率、實際國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)、實際利率(一年定期存款利率的平均值)和市場集中度；PRit-1、PRit-2、PMit-1、PMit-2分別表示滯后一期賠付率、滯后二期賠付率、滯后一期的保費、滯后二期保費；α0和β0表示對應方程的固定效應；εit和 μit表示對應方程的擾動項；αi和 βi表示對應方程的的待估系數(shù)；i表示地區(qū)指標；t表示年度指標。

2.2 變量選取及數(shù)據(jù)說明

本文采用橫截面與時間序列混合的面板數(shù)據(jù)進行分析。考慮我國的實際情況，本文選取人保、太保和平安的市場份額來衡量市場集中度，這些變量都是剔除了通貨膨脹因素之后的實際變量（以上的實際變量均選2000年為基期）。為了保證研究結果的有效性，本文對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，所有變量均通過了該檢驗，為平穩(wěn)序列。保險業(yè)在1998年成立保監(jiān)會之前的統(tǒng)計情況比較為混亂，因此全國樣本數(shù)據(jù)選擇從2001—2014年全國30個省區(qū)(排除西藏，因為西藏的發(fā)展程度及市場化程度不高)的面板數(shù)據(jù)進行研究，但區(qū)域研究時包含西藏。各個省區(qū)的賠付率=賠付支出/保費收入和保費，市場集中度，數(shù)據(jù)來源于《中國保險年鑒》，logGDPit，來自于中經(jīng)網(wǎng)，一年定期存款利率來源于中國人民銀行網(wǎng)站。樣本的基本描述性統(tǒng)計量如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

3 實證結果分析

對聯(lián)立方程組進行識別性分析發(fā)現(xiàn)，方程（1）和方程（2）均為過度識別，此時由于存在內(nèi)生性問題，需要采用兩階段最小二乘法（2SLS）。一般而言2SLS只適用于單方程估計，對于兩個或者兩個以上的方程估計需要使用三階段最小二乘法（3SLS）估計，因為3SLS將所有的方程作為一個整體進行估計更加有效率。因此本文運用三階段最小二乘法（3SLS）對模型分別進行參數(shù)估計。

3.1 非壽險承保周期影響因素的整體分析

本文采用STATA13.0軟件對數(shù)據(jù)進行處理，得出方程（1）和方程（2）的結果如表2和表3所示。

表2 全國樣本數(shù)據(jù)的3SLS回歸結果

表3 全國樣本數(shù)據(jù)的3SLS回歸結果

根據(jù)表2和表3，可以發(fā)現(xiàn)，驗證了非理性預期假說的“外推”預測機制，是指用過去的損失來外推未來的損失以確定保險費率，這樣無疑會引起一定的誤差。從方程（1）的回歸結果可以看出，滯后一期保費增長率與當期賠付率在1%的顯著水平下負相關，滯后一期保費增長率每增加1%，當期賠付率則相應減少0.217%，表明保費對于未來的損失可以起到一定的預測作用。驗證了理性預期/制度干預假說，認為市場是理性的，認為市場波動是不能夠被保險公司所控制的。滯后二期賠付率與當期賠付率在5%的顯著水平下負相關，系數(shù)為-0.126，這表明當期賠付率具有顯著二階自相關性，同時也從另外方面證明了非壽險承保周期的存在，說明歷史賠付率會顯著影響當期賠付率。滯后一期賠付率的系數(shù)為0.052，在10%的置信水平上并不顯著，表明賠付率與滯后一期賠付率有一定的正相關，但關系并不顯著。驗證了宏觀經(jīng)濟周期假說，利率和GDP的波動會引起費率的波動。利率與當期賠付率在5%的顯著水平下正相關，系數(shù)為0.384，表明隨著利率的增加，保險公司會不斷下調(diào)自己的保費，從而使得賠付率不斷增加。logGDPit與當期賠付率存在負相關關系，系數(shù)為-0.033，表明隨著logGDPit的增長，賠付率降低，但是并不顯著。說明賠付率逆經(jīng)濟周期，順利率周期，這與大多數(shù)研究的結果是一致的。檢驗市場競爭假說時，市場集中度與當期賠付率在10%的置信水平上并不顯著，表明市場競爭假說在我國非壽險中并不成立，主要是因為雖然我國非壽險的市場集中度水平在不斷的下降，不斷有新的保險公司加入，但是由于保險公司之間的規(guī)模差距還是比較大的，整個保險市場仍然屬于壟斷競爭的市場。以2013年為例，三大非壽險公司在30個省份的市場份額幾乎接近60%，市場壟斷程度仍然較高。所以我國非壽險市場的市場集中度的下降可以促進競爭，導致保費收入增加，賠付率也不斷下降。從方程（2）的回歸結果可以看出，滯后一期賠付率的增長率與當期保費在10%的顯著水平存在負相關系，系數(shù)為-0.003，因為賠付率與滯后一期賠付率之間的關系是高度相關，可以很大程度上對其進行解釋。因此根據(jù)理性期望假說，說明保險機構一般根據(jù)過去的損失來決定未來的保費，而當前的保費可以很好預測未來的損失。但這并不是保險機構唯一判斷未來保費的方法，只是可以起到一定的支撐作用。滯后一期保費與當期保費在5%的顯著水平下正相關，系數(shù)為0.644，這表明當期保費具有顯著一階自相關性。logGDPit與當期保費在1%的顯著水平下正相關，logGDPit每增加1%，當期保費則相應增加0.336%，這表明隨著logGDPi的增長，賠付率降低，同時也說明保費收入在不斷增加。利率與當期保費在5%的顯著水平下負相關，系數(shù)為-0.201，這表明隨著利率的增加，保險公司會不斷下調(diào)自己的保費。說明保費收入是順經(jīng)濟周期，逆利率周期的。雖然市場集中度與當期保費是顯著相關的，但是變化方向與現(xiàn)實是相反的。依據(jù)市場競爭假說，我國非壽險市場的市場集中度的下降促進了競爭，應該導致保費收入增加，而本文實證分析的結果表明卻是在減少，因而該假說在我國非壽險中并不成立。

3.2 非壽險承保周期影響因素的區(qū)域分析

本文按照國家統(tǒng)計局的劃分標準，分為東部、中部和西部，進一步檢驗了我國非壽險在不同區(qū)域的影響效果，研究非壽險承保周期在不同區(qū)域影響因素的差異，如表4至下頁表6所示，分別給出東部、中部和西部地區(qū)樣本數(shù)據(jù)的聯(lián)立方程的估計結果。

根據(jù)表4的回歸結果可以看出，賠付率與滯后一期保費增長率之間的因果關系在10%的置信水平上并不顯著，這也正是驗證了全國樣本數(shù)據(jù)中滯后一期賠付率增長率與當期保費之間的關系并不顯著。說明在東部地區(qū)的保險機構根據(jù)過去的損失來決定未來的保費，即當前的保費可以很好預測損失。但這并不是保險機構唯一判斷未來保費的方法，只是可以起到一定的支撐作用。根據(jù)PM方程的回歸結果，滯后一期保費、滯后二期保費與當期保費在1%、5%的顯著水平下正相關，這就表明當期保費具有顯著一階自相關性和二階自相關性，說明歷史保費會顯著影響當期保費。logGDPit與當期保費在1%的顯著水平下正相關，這與全國樣本的結論一致，說明在東部地區(qū)實際GDP對于當期保費的影響較大，而利率與當期保費、當期賠付率的關系不再顯著。賠付率是財產(chǎn)險定價的重要指標，之所以出現(xiàn)這一現(xiàn)象，可能是因為東部地區(qū)相比于中西部地區(qū)保險市場的競爭更加激烈，市場的變化顯著地影響著保費。同時市場競爭假說在東部地區(qū)的非壽險中并不成立，其原因與全國樣本給出的原因一致。綜上所述，在東部地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展程度較高，險種的需求程度相對較高，整個保險市場更為激烈。因此對于東部地區(qū)，保險公司應該從整個行業(yè)層面的角度來經(jīng)營，考慮整個行業(yè)的發(fā)展程度對于自身的影響。

表4 東部樣本數(shù)據(jù)的3SLS回歸結果

表5 中部樣本數(shù)據(jù)的3SLS回歸結果

根據(jù)表5的回歸結果可以看出，賠付率與滯后一期保費增長率之間存在雙向因果關系，這就說明對于中部地區(qū)保險機構主要是根據(jù)過去的損失來決定未來的保費，即保費可以很好預測未來的損失。滯后二期賠付率與當期賠付率在1%的顯著水平下負相關，說明賠付率具有顯著的二階自相關性，與全國樣本分析得出的結論一致。滯后一期保費、滯后二期保費與當期保費在1%和5%的顯著水平下正相關和負相關，這就表明當期保費具有顯著一階自相關性和二階自相關性，說明歷史保費會顯著影響當期保費。與東部地區(qū)一樣，logGDPit與當期保費在1%的顯著水平下正相關，這與全國樣本的結論一致，說明在中部地區(qū)實際GDP對于當期保費的影響較大。而利率與當期賠付率、當期保費在10%和5%的顯著水平下正相關和負相關，相比于東部地區(qū)，無論是實際GDP還是利率對中部地區(qū)的非壽險都有顯著的影響。同時市場競爭假說在中部地區(qū)的非壽險中并不成立，其原因與全國樣本給出的原因一致。綜上所述，在中部地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展屬于中等水平，險種的需求程度略低于東部地區(qū)，因此對于中部地區(qū)，保險公司應該同時考慮整個行業(yè)層面和公司層面兩個角度。

表6 西部樣本數(shù)據(jù)的3SLS回歸結果

從表6的回歸結果可以看出，滯后一期保費增長率與當期賠付率在1%的顯著水平下負相關，與全國樣本得出的結論一致，但是在西部地區(qū)影響程度較大。滯后二期賠付率與當期賠付率5%的顯著水平下負相關，與全國樣本得出的結論一致，但是在西部地區(qū)影響程度較大。滯后一期保費、滯后二期保費與當期保費在1%的顯著水平下正相關和負相關，這就表明當期保費具有顯著一階自相關性和二階自相關性，說明歷史保費會顯著影響當期保費。與中部地區(qū)一樣，logGDPit與當期保費在1%的顯著水平下正相關，這與全國樣本的結論一致，說明在西部地區(qū)實際GDP對于當期保費的影響較大。而利率與當期保費在5%的顯著水平下負相關，相比于中部地區(qū)，利率對中部地區(qū)的當期保費都有顯著的影響，而對當期賠付率的影響并不顯著。同時市場競爭假說在西部地區(qū)的非壽險中并不成立，其原因與全國樣本給出的原因一致。綜上所述，在西部地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展水平不高，險種的需求程度較低，因此對于西部地區(qū)，保險公司應該不僅需要考慮整個行業(yè)對自身發(fā)展的影響。同時也需要從公司層面考慮，但是側重點應放在整個行業(yè)層面上。

表4至表6顯示實際GDP在1%的統(tǒng)計水平下都能夠顯著的促進各個地區(qū)保費的增加，而且東部地區(qū)的回歸系數(shù)為0.206，中部地區(qū)的回歸系數(shù)為0.442，西部地區(qū)的回歸系數(shù)為0.315，這表明中西部地區(qū)經(jīng)濟的增長更能促進保費的增加，也就是說，經(jīng)濟增長對中西部地區(qū)的影響更大。進一步研究發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)和中部地區(qū)的實際GDP與賠付率存在負相關關系，但是并不顯著，而西部地區(qū)則是正相關關系，這就意味著不同地區(qū)受經(jīng)濟波動的影響是有差異的。中部和西部地區(qū)的利率與保費呈現(xiàn)出負相關關系，但是東部地區(qū)則是正相關關系。綜上所述，對賠付率的影響呈現(xiàn)出的不一致性，則體現(xiàn)出了我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展程度的不平衡性，這就意味著不同地區(qū)受滯后一期賠付率、滯后二期賠付率、當期保費、實際GDP、利率和市場集中度的影響程度是存在差異的。

4 結論

本文首先運用CF濾波法對1999—2014年的非壽險的承保周期進行測量，然后運用聯(lián)立方程模型對2001—2014年30個省區(qū)面板數(shù)據(jù)探究我國非壽險承保周期的影響因素以及區(qū)域差異的問題，得出如下結論：

我國非壽險存在承保周期，周期的長度為2～4年。無論從整體的數(shù)據(jù)分析還是區(qū)域數(shù)據(jù)的分析，除了東部地區(qū)的非壽險外，基本驗證了理性預期/制度干預假說、非理性預期假說、宏觀經(jīng)濟周期假說，其中中西部地區(qū)經(jīng)濟的增長更能促進保費的增加。由于東部地區(qū)相比于中西部地區(qū)保險市場競爭激烈，后期的核保、理賠等環(huán)節(jié)沒有得到合理控制，導致最終賠付結果與預期結果不一致。整體而言，賠付率逆經(jīng)濟周期、順利率周期，保費收入順經(jīng)濟周期、逆利率周期。同時也證明了市場競爭假說在我國非壽險中并不成立，主要是因為雖然我國非壽險的市場集中度水平在不斷的下降，但是由于保險公司之間的規(guī)模差距較大，整個保險市場仍然屬于壟斷競爭的市場。因此，不同地區(qū)非壽險承保周期所受實際GDP、利率等因素的影響程度是存在差異的，既要把握好整體行業(yè)的發(fā)展，也要對自身發(fā)展引起足夠的重視。這就要求保險公司不能僅從全國層面的數(shù)據(jù)來對保險行業(yè)的發(fā)展進行分析，而是要對不同區(qū)域的發(fā)展情況來進行分析，采取不同的發(fā)展策略。同時監(jiān)管部門也要根據(jù)不同區(qū)域的發(fā)展對相關政策和制度進行細化分解。