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中國保險業中長期增長潛力分析
一、世界保險業增長模型
(一)模型建立
1.概述
在現實中，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，隨著人均GDP增加，保費將以一種超越GDP增長的速度增長，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，在經濟增長的不同階段，保費的收入彈性會發生變化。對于上述情形，使用Logistic模型較為合適，因為Logistic函數所具有的S型特征可以較好地對該現實進行抽象刻畫。
Carter & Dickinson(1992)和Enz(2000)建立了一種較為理想的刻畫保險深度和人均GDP關系的Logistic理論模型(因根據該模型繪制的曲線呈“S”型，因此以下將該模型簡稱為“S曲線模型”)。本文將在S曲線模型基礎上，利用世界各國保險業和經濟增長的大量最新歷史數據，估算出世界保險業增長模型。
2.模型表達式
S曲線模型的表達式為：
(二)樣本數據
本文選取93個國家和地區過去25年(1980—2004年)的數據作為觀測樣本。壽險業的觀測樣本量為1823個，非壽險業的觀測樣本量為1842個。各國GDP、人口數、人均GDP等數據來自聯合國“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年可比價格以美元計價，保險深度數據是相對值(保費/GDP)，不涉及價格調整問題。
根據搜集的樣本數據，我們既可以不區分壽險業和非壽險業做一個籠統的關于中國保險業的總體估計，也可以分別針對壽險業和非壽險業進行單獨的估計。考慮到壽險業和非壽險業各自具有不同的特點，我們決定采取后一方法，分別估計“世界壽險業增長模型”和“世界非壽險業增長模型”，這樣的估計應該比籠統的估計更加準確。需要特別說明的是，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)和經濟合作與發展組織(OECD)標準慣例，將健康保險和意外傷害保險劃入非壽險業務范圍。
(三)模型估計結果
表1列出了世界壽險業和非壽險業增長模型的估計結果。
先看壽險業。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，該值意味著人均GDP每增長1％，相應的，人均壽險保費增長1.795％。
再看非壽險業。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，該值意味著人均GDP每增長1％，人均非壽險保費增長1.429％。
二、相關變量假設
欲對2006—2020年中國保險業增長進行測算，必須先對該期間中國相關經濟變量進行合理假設。與本文分析直接相關的經濟變量包括：GDP、保險基準深度比、匯率和價格指數等。
(一)GDP
對于2006—2020年中國GDP的增長預測，雖然眾說紛紜，但許多研究還是取得了較為一致的測算結論。劉偉(2006)認為，如果沒有極為特殊的國際國內不可控制的社會政治、經濟、文化、軍事、自然意外發生，從經濟增長的可能性來說，預計中國經濟增長率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增長假設三種情形：一是保守情形，GDP年均增長7％；二是中間情形，GDP年均增長8％；三是樂觀情形，GDP 年均增長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。在樂觀情形下，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)保險業的相對增長水平，具體而言，它衡量的是一國保險深度與相應經濟發展階段上(指相同人均CDP水平階段上)世界平均保險深度的相對關系。它的計算公式為：
式中分母“基準保險深度”指的是“相應經濟發展階段上世界平均保險深度”，分子“實際保險深度”指的是該年該國實際達到的保險深度。保險基準深度比等于1，意味著該年該國實際保險深度等于相應經濟發展階段上世界平均保險深度，基準深度比小于1，意味著低于世界平均保險深度，基準深度比大于1，意味著高于世界平均保險深度。
需要說明的是，一國保險基準深度比小于1或大于1并不必然意味著該國未來保險增長潛力的大或小，因為各國保險業和經濟社會體制的具體情況千差萬別，不可一概而論，在進行具體國別分析時，必須根據該國過去一段時期保險基準深度比變化情況和該國國民經濟和保險業發展的具體現實，對未來發展趨勢進行合理預測。
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的發展現實，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行歷史描述和未來預測④：
為模型的參數。
表2列出了關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)價格指數
在價格指數方面，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格數據(如1990年可比價格數據)，或者是經過價格指數調整后的可比價格數據。⑥第二，對于2006—2020年期間的預測數據，由于我們重視的是“實際值”而不是“名義值”，所以使用的是 2005年的可比價格，這樣便于測算中國保險業中長期實際年均增長率，而不是名義增長率。
(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“市場匯率法”，第二是“購買力平價法”。
在市場匯率法下，2005年的換算匯率使用年度市場平均匯率即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。這樣的簡化處理對于本文研究結論沒有實質影響，一是因為本文研究所涉及的關鍵數據均為相對數據，而非絕對數據；二是因為本文關注的是，相對于2005年基期的情況，2006—2020年期間中國保險業增長趨勢如何，所以這樣的簡化處理有利于剔除匯率波動的干擾影響，有利于揭示中國保險業中長期增長的本質趨勢。
三、基于“市場匯率法”的普通測算
(一)2006—2020年中國壽險業增長測算
按照以上思路，我們對2006—2020年期間中國壽險業增長潛力進行了測算分析。表3列出了測算結果。此處對測算過程進行簡要說明。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增長模型測算。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年價格轉換為2005年價格得出。第(6)行是2006 —2020年期間中國壽險保費的實際年均增長率，根據第(5)行2005年實際壽險保費和2020年測算壽險保費計算得出。
(二)2006—2020年中國非壽險業增長測算
與上述壽險業增長分析類似，我們對2006—2020年期間中國非壽險業增長潛力進行了測算分析。表4列出了測算結果。
(三)2006—2020年中國保險業總體增長測算
在以上中國壽險業和非壽險業增長分析的基礎上，我們對2006—2020年期間中國保險業總體增長潛力進行測算分析。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、非壽險業和保險業總體的年均保費增長率分別為9.4％、 9.8％和9.5％；在GDP年增8％的情形中，中國壽險業、非壽險業和保險業總體的年均保費增長率分別為10.7％、11.2％和10.9％；在GDP 年增9％的情形中，中國壽險業、非壽險業和保險業總體的年均保費增長率分別為12.1％、12.6％和12.3％。
四、考慮“購買力平價”的修正測算
為了修正“市場匯率法”可能造成的對中國經濟發展階段、進而對中國保險業中長期增長潛力的低估，本部分使用一套“購買力平價法”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、非壽險業和保險業總體的增長率，然后將其與市場匯率法之下的情形進行比較，并計算兩者的簡單算術平均值，以此作為判斷2006— 2020年中國保險業增長潛力的一個更全面的基礎。具體計算結果參見表6。 從表6可以看出，正如我們所預期的，在購買力平價法下，不論是中國的壽險業、非壽險業，還是保險業總體，其增長率與基于市場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年中國保險業的增長潛力呢?我們認為，一方面，由于匯率管制等原因，市場匯率法會使中國實際的人均GDP被低估，從而可能低估中國保險業的增長潛力；另一方面，由于沒有區分商品中的可貿易品和非貿易品等原因，購買力平價法會使中國實際的人均GDP被高估，從而可能高估中國保險業的增長潛力；而折中地，市場匯率法和購買力平價法兩者的平均，應是一個較為合理的估計。因此我們判斷，雖然“市場匯率法”測算的中國保險業增長潛力區間和“購買力平價法”測算的中國保險業增長潛力區間均為可能的浮動區間，但是“市場匯率法”和“購買力平價法”兩者平均測算的中國保險業增長潛力區間為更有可能的浮動區間。
具體而言，如表7所示，在2006—2020年期間，在GDP年均增長7％—9％的假設下，中國壽險業年均增長率較為可能的浮動區間為9.4％—18.8％，其中更為可能的浮動區間為12.3％—15.5％；中國非壽險業年均增長率較為可能的浮動區間為9.8％—14.4％，其中更為可能的浮動區間為10.8％— 13.5％；中國保險業總體年均增長率較為可能的浮動區間為9.5％—17.6％，其中更為可能的浮動區間為11.8％—14.9％。
用更直觀的方式表述，與同期GDP的7％—9％的預期增長速度相比，在2006—2020年期間，中國保險業保持一個比同期GDP高2—4個百分點的增長速度比較容易，保持高4—6個百分點的增長速度也很有可能，但保持高6—9個百分點的增長速度則比較困難，保持高9個百分點以上的增長速度更為困難。
接下來，根據以上分析，我們可以對2006—2020年中國保險業增長作一個更為具體的測算。在測算時間上，我們選取2010、2015和2020年三個年份，這三個年份正好是我國“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常用指標。具體測算結果參見表8。
五、結論
本文基于市場匯率法和購買力平價法，通過對大量歷史數據的分析，探尋“世界保險業增長規律曲線”，并以該規律曲線為參照，結合中國國民經濟和保險業發展的具體現實，量化分析了2006—2020年間中國壽險業、非壽險業和保險業總體的中長期增長潛力。
本文的基本結論是：在2006—2020年期間，在GDP年均增長7％—9％的假設下，中國壽險業保費年均增長率較為可能的浮動區間為9.4％— 18.8％，其中更為可能的浮動區間為12.3％—15.5％；中國非壽險業保費年均增長率較為可能的浮動區間為9.8％—14.4％，其中更為可能的浮動區間為10.8％—13.5％；中國保險業總保費年均增長率較為可能的浮動區間為9.5％—17.6％，其中更為可能的浮動區間為11.8％— 14.9％。
用更直觀的方式表述，與同期GDP相比，在2006—2020年間，中國保險業保持一個比同期GDP高2—4個百分點的增長速度比較容易，保持高4—6個百分點的增長速度也很有可能，但保持高6—9個百分點的增長速度則比較困難，保持高9個百分點以上的增長速度更為困難。
注釋：
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中長期增長潛力的分析，并不單純基于該世界保險業增長規律曲線，而是同時充分考慮中國國民經濟和保險業發展的具體現實。
③根據國家人口和計劃生育委員會的預測，2020年中國人口數為14.6億。數據來源：《中國人口》，國家人口和計劃生育委員會，2005年11月。
④在滯后期數的選擇上我們主要使用AIC判別法，同時結合中國保險業發展現實作輔助選擇。使用AIC判別法的理由參見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間范圍作一個說明。先看YEAR的取值，因為中國保險業從1980年開始恢復，所以我們設1980年YEAR取 1，1981年YEAR取2，1982年YEAR取3，依此類推，2005年YEAR取26。再看回歸數據的時間范圍，中國非壽險業從1980年開始恢復，壽險業從1982年開始恢復，我們將回歸數據的時間范圍統一限為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間范圍的統一問題，另一方面更重要的是考慮統計數據內涵一致的問題。
⑥可比價格數據和價格指數數據來源于聯合國“National Accounts Main Aggregates”數據庫和國家統計局正式公布的數據。
⑦數據來源：美國賓夕法尼亞大學世界表(Penn World Table)。
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