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    【基于协整理论的广东保险发展与经济增长的关联机制研究】经济增长与能源消费不存在协整关系

    时间:2019-05-12 03:17:56 来源:雅意学习网 本文已影响 雅意学习网手机站

      摘 要:为研究广东经济增长与保险发展的关联机制,本文运用协整理论对1985年至2010年广东人均GDP和保险密度数据进行分析,同时预测广东省未来9年保险业和经济增长趋势,并据此提出相关的意见和建议。
      关键词:经济增长;保险发展;协整;预测
      中图分类号:F240;F207 文献标识码:A   doi:10.3969/j.issn.1672-3309(x).2012.03.12 文章编号:1672-3309(2012)03-26-03
      一、引言
      在经济全球化浪潮下,第三产业异军突起,服务业成为经济发展的中坚力量,金融业作为服务业的重要支撑,起着举足轻重的作用,而保险业作为金融业不可忽视的力量,对保险业发展与经济增长关系的考察理应成为金融发展与经济增长关系研究的一个重要组成部分。
      Ward、Zurbruegg(2000)研究了OECD 9个成员国保险市场的发展与经济增长之间的关系,发现不同国家保险业发展与经济增长关系不一样。谢利人(2009)同样从C-D模型出发,指出财产险保险消费对经济增长具有负向作用;相反,人身险保险消费对经济增长具有正向作用。饶晓辉、钟正生(2005)基于VAR模型提出经济增长才是促进保险发展的原因。孙健、张春海(2010)也提出经济增长是保费增长的主要促进因素,但是保险发展在长期内对经济增长的Granger因果关系不显著。以上观点皆是来自于对全国保险市场的观察,对地方保险业与经济增长的研究仅有张连刚、李兴(2008)的《保险增长与经济增长的关系研究——基于成都市的实证分析》,高树棠、周雪梅(2009)的《甘肃省保险发展与经济增长关系的实证分析》和任善英(2011)的《青海保险与经济增长关系的实证分析》等为数不多的几篇。
      广东省作为中国保险第一大省,目前以香港的保险业作为赶超目标,以发挥保险业为经济良好运行保驾护航的作用,提升其在国民经济中的地位。本文以广东省作为研究案例,分析经济大省广东的保险业与经济增长状况具有重要意义。
      二、实证分析
      1.指标及数据选取
      为了研究广东省保险行业发展与经济增长的关联机制,本文采用保险密度作为保险业发展指标,以人均GDP衡量经济增长水平,选取《广东统计年鉴》1985年至2010年的数据作为研究对象。为了消除数据波动和异方差性,对保险密度和人均GDP数值取对数后再进行实证分析,分别记为ln ID和ln GDP。ln ID和ln GDP关系如下:
      从图中可以看出,随着时间推移,ln ID和ln GDP序列具有相同的趋势特征,说明两者在长期具有强烈的相关性。
      2.平稳性检验
      为了避免虚假回归对时间序列分析结果的影响,采用ADF检验方法对序列做平稳性检验,结果如表1所示:
      注:(C,T,K)表示ADF检验方式是否含有常数项、时间趋势项以及滞后期数,I(1)表示在5% 的显著水平上通过显著性检验,该序列为一阶单整。
      结果表明,ln ID和ln GDP序列的原序列是不平稳的,只有经过一阶差分后才拒绝非平稳的原假设,不存在单位根过程,故ln ID和ln GDP的一阶差分序列是平稳序列。
      3.协整检验
      对以上一阶单整序列,选取ln ID做为自变量,ln GDP作为因变量,做回归方程:
      作为对比,选取ln GDP作为自变量,ln ID作为因变量,拟合回归方程:
      从回归结果来看,两个方程的R2=0.975876,意味着回归方程具有十分良好的拟合精度和显著性。上述两个方程的残差序列平稳性检验结果如下:
      方程(1)的ADF值为-2.510小于5%的临界值-1.955,即残差序列具有良好的平稳性。同样,方程(2)的残差也没有单位根,二者都是零阶单整。根据上述检验可以判定,所选取的变量数据具有长期协整关系,所拟合的回归方程具有现实的经济意义。
      4.格兰杰因果关系检验
      上文得到广东省保险密度与GDP的长期均衡关系,为了判定二者间内在的相互推动关系,需要进一步做格兰杰因果关系检验。检验结果如下:
      根据赤池信息准则(AIC),最优滞后期为6,表明自1985年以来,保险业对GDP增长的促进作用显著,而GDP增长对保险业并无明显的推动作用。
      5.误差修正模型
      在上文中,协整结果和方程证明了广东省GDP与保险密度间的长期均衡关系,但是这种长期稳定关系是在短期动态过程中不断调整的基础上维持的。根据Grange(1987)的表述定理推广,对于协整的人均GDP与保险密度,其短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述。另一方面,方程(1)的DW值较低,存在正的自相关。为此,笔者建立误差修正模型,剔除协整方程中存在的自相关问题。采用从一般到特殊的方法,经过多次筛选建立如下误差修正模型:
      其中,Δ表示一阶差分,ecmi-1为误差修正项。结果如表4:
      各变量的T统计量对应概率值均小于5%的显著水平,说明方程系数具有良好的统计性质。DW值为2.1988接近于2,可知残差不存在自相关,模型的统计检验效果良好。由模型参数可得:在短期内当保险密度上升1个百分点时,人均GDP将上涨0.14个百分点,误差项的修正系数为-0.254395,符合反向修正机制。
      6.基于VAR的动态预测模型
      上文整理得到的协整方程揭示了ID与人均GDP之间的因果关系,笔者在求得方程的基础上采用VAR动态预测模型模拟2011年到2020年lnID与ln GDP的数值, VAR动态预测模型如下,根据AIC及SC最小化原则选择滞后期为3的模型,则可得:
      利用建立的VAR进行动态预测:
      (1)对1985-2010的动态模拟结果为:
      (2)利用上述VAR模型对lnID及lnGDP未来9年数据进行动态预测,可得未来9年lnGDP与lnID趋势图为:   将lnGDP和lnID转化为人均GDP和ID的绝对数,即二者未来9年的预测值如下:
      由图所示,lnGDP动态预测值与lnGDP回归预测值基本吻合,因此,VAR动态预测模型模拟的数值具有可取性。
      预测模型下2012-2020年lnGDP和lnID的发展趋势趋于一致。但是二者的距离几乎没有发生明显的变动。在预测模型中,GDP在未来9年的增长速度约为8%,这符合中国在未来9年内放缓经济发展的预期,因此动态预测模型具有很强的现实意义。根据动态预测模型,未来9年中广东省保费收入仍能以每年平均11%的速度发展。这说明若广东省保险业按照当前的模式继续发展,只能保证保险业的平稳发展但无法缩小差距,相应的经济地位无法得到提升。如果保险行业能够不断创新品种,改变发展模型,那么保险行业一定能够增强保险渗透力,以超过11%的速度发展,从而增大对GDP发展的贡献。
      三、结论
      本文对广东省保险发展与经济增长的关联机制进行了实证的研究,得出以下结论:
      第一,广东保险业的发展长期内对经济增长的推动作用明显大于短期内的推动作用,即在长期内广东省保险密度每增加1个百分点,人均GDP平均增长0.63个百分点。在短期内保险密度上升1个百分点时人均GDP将跟随上涨0.14个百分点。这反映保险业作为经济发展的助推器和社会稳定器,在保障社会经济平稳运行和健康发展等方面发挥重要的作用,但是广东省的保险行业对经济发展贡献的系数有待加强。
      第二,广东保险业基础薄弱。保险业起步低,与其他经济部门相比较处于初级阶段。目前广东省的保险业ID增长的速度一部分源于其起点低,理应具有更快的速度才能缩小和发达国家和地区的距离。
      第三,根据模型的预测值,广东省在未来9年保险密度和人均GDP的关系趋于良性的发展,无论是目前或未来,保险业的发展都将是推动经济增长的主要动力。广东省保险业要取得突破性的发展,就必须在已有政策和发展模式的基础上不断创新,增加品种,增强对GDP的渗透力,这样才能更加有力地促进GDP的发展。
      参考文献:
      [1] 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,(08).
      [2] 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,(03).
      [3] 谢利人.保险消费与中国经济增长关系的实证分析[J].保险职业学院学报,2007, (10).
      [4] 张连刚、李兴蓉.保险增长与经济增长的关系研究——基于成都市的实证分析[J].商场现代化,2008,(02) .
      [5] 高树棠、周雪梅.甘肃省保险发展与经济增长关系的实证分析[J].湖南财经高等专科学校学报,2009,(04).
      [6] 孙健、张春海.基于VAR模型下我国保险业与经济增长的协整机制研究[J].保险研究,2010,(09).
      [7] 任善英.青海保险与经济增长关系的实证分析[J].开发研究,2011,(04).

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