我国保险消费的经济增长效应

  本文关键词：我国保险消费的经济增长效应，由笔耕文化传播整理发布。

赵进文等:我国保险消费的经济增长效应

本部分通过建立时间序列的非线性STR模型进行经验分析,有关STR模型的检验理论和估计方法可参见赵进文、闵捷(2005a,2005b)以及赵进文、范继涛(2007)。平滑转换回归(smoothtransitionregression,STR)模型是一种非线性模型,它是在Quandt(1985)提出的转换回归模型的基础上进一步扩展而成。转换回归模型的单变量形式就是我们熟知的门槛自回归模型,详述参见Tong(1990)和Granger&Ter asvirta(1993)。在我国,赵进文、闵捷(2005a,2005b,2006)最早将STR模型应用于央行货币政策操作规律性及其周期性的研究,在此基础上赵进文、范继涛(2007)将其应用到能源消费与经济增长的内在依存关系的研究,这为STR模型在我国经济、金融等领域的应用奠定了坚实的基础,将研究的层次提高到了新的水平。

影响经济增长的因素很多,为了更为深刻、准确地捕捉到我国保险消费对经济增长的内在影响机制,本部分只选取1980!2009年我国GDP和保费总收入为研究变量,分别代表我国经济增长和保险消费水平,记为gdp序列和pi序列,且全部调整至1990年价格水平。为了消除可能产生异方差的影响,对gdp和pi分别做对数处理得到lngdp和lnpi序列。其中GDP、CPI数据来源于历年%中国统计年鉴&;总保费收入来源于历年%中国保险年鉴&;2009年的数据来源于%RESSET金融研究数据库&。

为了确认时间序列的平稳性,首先要对其做单位根检验。本文采用的是ADF检验和PP检验,表1中的检验结果表明,在5%的显著水平下,国内生产总值GDP的对数序列lngdp、保费总收入的对数序列lnpi都是一阶单整I(1)序列。表1

变量lngdplngdplnpilnpidlngdpdlngdpdlnpidlnpi

相关变量时间序列及一阶差分序列的单位根检验结果

ADF值(*是PP值)

-2 5244-1 3854*-3 1254-2 9664*-3 5507-3 2689*-4 2445-3 5940*

检验类型(c,t,n)

(c,t,1)(c,t,1)(c,t,2)(c,t,3)(c,0,1)(c,0,3)(c,t,1)(c,0,3)

1%临界值-4 3240-4 3098-4 3393-4 3098-3 6999-3 6892-4 3393-3 6892

5%临界值-3 5806-3 5742-3 5875-3 5742-2 9762-2 9719-3 5875-2 9719

DW1 88461 10612 04591 28481 98041 70761 76411 5471

是否平稳否否否否是是是是

注:(c,t,n)中c表示截距项,t表示趋势项,n表示回归滞后阶数。

接下来对lngdp和lnpi序列进行Granger因果关系检验。由于lngdp和lnpi序列都为一阶非平稳序列,即I(1)序列,而Granger因果关系检验对变量的平稳性非常敏感,所以我们采用其一阶差分序列

Granger因果关系检验dlngdp和dlnpi进行检验。由表2 表2的Granger因果关系检验结果可以

看出,无论滞后1阶、2阶还是3阶在10%的显著性水平下既不存在dlngdp到dlnpi的Granger因果关系,也不存在dlnpi到dlngdp的Granger因果关系。这与目前有关我国保险消费对经济增长影响的其他研究存在较大的差异,可能零假设

dlngdp不是dlnpi的Granger原因dlnpi不是dlngdp的Granger原因dlngdp不是dlnpi的Granger原因dlnpi不是dlngdp的Granger原因dlngdp不是dlnpi的Granger原因dlnpi不是dlngdp的Granger原因

3

26

2

27

滞后阶数样本数F统计量

1

28

0 272130 582691 133250 434101 347461 03356

P值0 60650 45240 34010 65330 28880 4001

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