银保合作程度的宏观实证检验与微观机制探讨

刘 朋

(中央财经大学金融学院,北京 100081)

一、引 言

随着国内银保融合的不断深入发展,我国银行业通过代销、协议、参股等各种形式参与到保险业中,同时保险业也通过集团化经营等方式渗透到银行业中,金融领域的两大行业在各自不断发展壮大的同时也已由相互的独立开始不断地融合。截至2010年底,全国保险业资产50481.6亿元,银行业资产942584.6亿元,保险业与银行业资产比为1：18.6,全国保费收入总计14528亿元,其中银行代理保费收入3503.79亿元,占保费收入24.12%,银行获得代理佣金收入149.87亿元,这其中除了通过银行柜面销售的寿险产品外,还有一部分是通过银行信贷渠道销售的企业财产保险。而随着2010年银行控股保险公司政策的放开,目前已有工行、农行、建行、中行、交行以及北京银行等商业银行成立了银行系寿险公司或财险公司,而以保险起家的平安集团已拥有平安银行和深发展两家银行,并已初步建成牌照齐全的综合化金融集团。此外,中信集团、光大集团等金融集团中银行与保险都成为了不可或缺的重要成员。目前,我国的银保企业间合作已由单纯代销向更为深入的全面协议合作和股权合作发展,资产托管、企业年金、现金管理、资产交易等银保合作领域对银行和保险业的影响越来越大。

二、文献回顾与设计思路

席德应/郭琳 (2006)对银行保险 (bancassurance)的理论和实务进行了全面的分析,利用制度变迁理论从外部性角度阐述了银行保险的动因,并且分析了协同效应、规模效应、范围经济和X效率在银行保险发展理论的经济学意义[1]。朱铭来 (2010)运用保险经济学中企业保险需求理论和计量经济学的分析方法,发现金融机构贷款与企财险深度呈正相关,认为企财险与贷款关系既有竞争性,又有促进性,通过实证模型证明贷款对企财险投保行为的促进性作用大于竞争性作用[2]。Webb et al.(2002)在修正新古典Solow-Swan模型基础上,对银行信贷市场、寿险市场和非寿险市场作用于经济增长的机理进行了分析,认为银行信贷和保险通过资本存量进而驱动产出和投资水平引起经济增长,但是当单独考察银行信贷市场、财产险和寿险发展对经济增长的影响时,他们都有显著关系,而将三者综合考察时,银行信贷市场和寿险市场发展的系数显著,但财产险不显著[3]。窦尔翔/熊灿彬 (2011)通过比较保险公司和银行的RAROC后认为保险公司有较强的顺周期性,而商业银行则有较弱的逆周期性,同时保险公司所面临的风险普遍比商业银行要高。经济形势向好的情况下,保险公司的绩效和运作效率明显好于商业银行;而在经济情况不好的情况下,商业银行的运作效率较好于保险公司。保险公司具有较高收益率的同时伴随着较大的风险,而银行业具有相对稳定的收益同时伴随着较低的风险[4]。在银保合作领域,Paige Fields/Donald R.Fraser/James W.Kolari(2004)运用回归分析方法,检验了银行保险中通过并购获得银行保险业务收益的情形,验证结果表明通过并购方式产生的银行保险能够产生正的财富创造效应,且系统性风险比合并前有了统计学意义上的显著变化[5]。

研究银行保险 (bancassurance)离不开对两个行业各自发展规律的认识,本文首先选取了两段时期银行保险业主要的经济指标并对其进行平稳性检验,在平稳性检验的基础上对同价非平稳的银行和保险序列进行协整检验,探究两者在长期发展中的相伴性,通过对平稳的一阶差分时间序列进行格兰杰因果检验,研究关系更为密切的银保指标。最后用30省份面板数据的处理估算不同经济发展地区银行保险业发展的平衡性。为了更有力地支撑银保的宏观特征分析,在接下来的研究中,本文探讨了银行与保险公司两个微观主体在经营中相互渗透的方式和途径。因此,本文的重要意义就在于既避免了单纯研究银行保险 (bancassurance)的局限性,又将原本分离的银行保险业宏观影响因素分析结合在了一起,直接建立两行业在共同发展中的关系,从而为银行与保险相互融合的实务选择提供可资借鉴的实证结论。

三、宏观实证分析

(一)指标选取及基本特征分析

根据国内保险业务统计数据的可得性,同时保证样本数据的足够性,本文选取的指标分为两类,一类是从1980年开始,直至2010年的年度数据,共计31个样本数据,描述了改革开放三十多年来两行业的发展情况,另一类为2000年1月至2011年10月的月度数据,共计142个样本数据,检测的是银行保险发展近十年的情况,其中保费类和支付类为当月发生额,资产和存贷款为当月余额。年度数据包括了从中国保险业恢复发展以来的所有数据,经历的行业波动较为复杂,而月度数据则集中在最近10年时间,更能揭示银行保险目前融合的现状。

银行与保险业在改革开放以来都经历了非常规的爆发性的增长,但是他们的非常规发展有没有一定的相关性和一致性,需要进行两行业指标的协整检验,而协整检验的前提需要对时间序列的平稳性进行检验。平稳性检验主要采用的是ADF方法,检验之前首先进行了对数处理,其中滞后期都是选用Schwarz自动选择,月度数据的最大滞后期是13,年度数据的最大滞后期是7,银行业资产没有详细的月度数据,只对最近十年进行单独检验。检验结果表明,所有数据都是非平稳的时间序列,其中月度数据都是一阶单整的。而年度数据中银行业的存贷款指标都是二阶单整的,而保险业指标都是一阶单整的。

表1 样本指标及平稳性检验结果

(二)协整检验与初步的回归结论

由以上分析可以看出年度数据银行业指标都是二阶单整,保险业指标都是一阶单整,无法进行协整检验,而月度数据都是一阶单整,分别对这两类数据进行协整检验 (结果如表2),本文没有选用EG两步法,而是用johansen协整检验法分别对银行业和保险业指标进行检验,首先进行单独的一对一检验,表中数字为坐标所在指标在5%水平下拒绝不存在协整关系的P值。我们可以看出,在月度数据中,有十组数据是有协整关系的,主要集中在保费类指标和财产险理赔指标与银行业的协整关系,最后对月度数据10个指标进行统一检验,发现在5%置信水平下至少有6对存在协整关系。月度数据的协整性整体上好于年度数据,可以认为随着银行保险业的发展各自步入正轨后,二者发展的稳定性规律越来越强。接下来,对这种可能的稳定性规律用OLS进行初步的回归测试,结果见表3。从结果来看,P值都很小且拟和优度都很高,但是人身险保费为因变量的三个方程的DW值都比较小,存在着扰动项的异方差。

表2 月度数据协整检验结果

表3 部分协整关系的拟和情况表

(三)格兰杰因果检验

由以上分析可知,月度数据都是同价协整,其一阶差分都是平稳序列,可以进行格兰杰因果检验,因此首先对各月度数据取一阶差分,然后分别进行格兰杰因果检验。选取滞后两期。可以看出,在5%置信水平下,银行存款是四个保险业指标的格兰杰原因,分别是保费收入、人身险保费收入、赔付总额和人身险支付,而银行贷款只是赔付总额和财产险赔付的格兰杰原因,而保费收入、财产险保费都是银行存款和贷款的格兰杰原因,而赔付支出和财产险理赔支出都是存款的格兰杰原因,财产险理赔支出还是银行存款的格兰杰原因。由此我们可以归纳为在与银行的关系方面,寿险公司和财险公司是完全相反的,银行业更多地影响寿险业的发展,而财险业在一定程度上影响着银行业的发展。这与实际中寿险与银行简单的资金转移而财产险更多地渗透到银行信贷中的现象是一致的。格兰杰因果检验虽不能证明逻辑上的因果关系,但是在时间上相互影响的结果是有意义的。

表4 格兰杰因果检验结果

(四)基于全国三十省市面板数据分析

本文选取全国30个省市①由于数据的有效性等因素,未包含西藏省以及台湾地区等,数据来源：《中国金融年鉴》。自2000-2009年数据,研究的目的是分析保险业与银行业发展的比例关系与GDP以及其它银行、保险各自指标的关系。研究过程中,本文共整理了各省保险业保费、保险赔付支出、保险深度、保险密度、银行存款余额、银行贷款余额和GDP等多项指标,分别研究可能的影响因素,包括人均金融指标、贷存比,赔付支出与保费收入比等指标,均没有得到较为理想的结果,可以认为在比率指标方面,并不存在一定的线性关系。为了分析不同经济发展地区的不同程度,本文将面板数据分为三组,分别是东部、中部和西部,其中东部11个省份,中部8个省份,西部11个省份①划分依据根据国家统计局网站。。分别对各组数据的保险业规模指标和银行业规模指标进行拟合。

因变量：保险业规模,各省每年保费收入与理赔支出之和

自变量：银行业规模,各省每年存款余额与贷款余额之和

进行回归前,首先对面板数据进行协整检验,检验方法是Pedroni协整检验,滞后期是schwars自动选择。

表5 Pedroni协整检验结果

由以上7组协整结果可以看出,东中西三个地区保险业规模和银行业规模面板数据都是协整的,可以进行回归分析,首先进行混合回归,总体观察各地区的差异,使用的是OLS进行拟合,回归结果见表6。

表6 分地区回归结果

可以看出,三个方程的拟合程度都较高,但是系数差别较大,其中中部较高,其次是西部,东部最低,这是因为东部地区在经济发达,金融业务资源较为丰富的情况下,银行业的发展比例要高于保险业更多,而西部地区在银行保险普遍都较低的情况下,保险所占比重亦不是很高。为了验证保险/银行与GDP关系,表7给出了面板数据变系数情况下各省的系数和拟合情况,除了海南和青海以外,其他的拟合程度都较高,从系数的大小来看,最高的是河南,其次是黑龙江、河北和安徽等经济发展中等的大省,最低的反而是北京、天津和浙江等经济发达省份。

表7 分省区面板数据变系数拟和回归结果

四、微观解释与机制探讨

银行与保险公司虽然受共同的宏观政策影响,但是具体的影响机制需要从微观主体的经营提供全面的解释,银行和保险公司通过自己的产品进入到对方的业务条线,从而在自身获得利益的同时满足对方的诉求,形成你中有我我中有你的合作关系。下面以银行和财险公司为例,深入剖析银保合作的微观机制。

表8 银行各业务中的保险因素

可以看到,随着保险公司的发展,银保合作的博弈关系也在发生着深刻的变化,银保双方只有统筹各自资源,才能发挥自身优势,处理好银保之间、各业务部门之间以及总分之间的博弈关系,实现银保双方的共赢。

五、结论与建议

银行业与保险业存在较高的相关性,相互间风险传递造成系统风险的集聚,两行业宏观指标的协整性对于那些希望借助于多元化经营分散风险的银行家们敲响了警钟,虽然银行保险业在短期内收益可能存在一定的差异,但银行发展保险业务或保险公司发展银行业务都是一个长期战略的问题,不是短期内能够轻易调整的,因此,金融业的综合化经营需要慎重。

保险与银行业在产业结构中的比例与金融业的发展程度呈倒U型,从时间序列来看,经济的发展并不会必然导致保险业的增长速度超过银行业,而从截面数据来看,经济发达地区的银行保险并没有特别优势,反而会由于企业和个人有更多的金融资源可以选择,政府要将更多精力放在银行等大金融层面而导致银保融合的浅层次和较低的紧密度。相反,在经济稍欠发达地区同时又有一定经济基础的省份,银行保险尤其是银保财险的发展程度较高,银行、保险公司、企业合作的紧密程度也较高。

财险业和寿险业与银行的紧密程度和相互间的影响关系不同,寿险保费收入和支出与银行存款关系密切,而财险的保费收入和支出与银行的贷款关系密切,银保寿险只是单纯地将银行存款和保险公司保费收入进行转化,对于银行来讲,获得手续费收入的同时也转移了自身的存款,而财产保险与银行贷款的协同效应不仅也可以给银行带来手续费,给保险公司带来优质低风险的客户,而且可以有效降低银行的信贷风险,大力发展银保财险对于银行和保险公司的意义更为深远。

[1]胡浩.银行保险 [M].北京：中国金融出版社,2006.72-80.

[2]朱铭来.我国企业财产保险需求影响因素分析——基于地区面板数据的实证研究 [J].金融研究,2010,(12)：67-79.

[3]沈坤荣,魏锋.中国保险市场发展的非线性增长效应研究 [J].金融研究,2010,(7)：158-170.

[4]窦尔翔,熊灿彬.基于RAROC的我国金融机构的风险与效率分析[J].国际金融研究,2011,(1)：83-89.

[5]Paige Fields,Donald R.Fraser,and James W.Kolari,“what's Different About Bancassurance?Evidence of Wealth Gains to Banksand Insurance Companies”,Nov.2004.