“一带一路”沿线国家保险市场发展差异研究

袁 成 郭 杰

(1.南京大学 经济学院，江苏 南京 210093; 2.英国杜伦大学 商学院，英国 杜伦)

一、引言

2015年3月28日，经国务院授权，国家发展改革委、外交部、商务部联合发布《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，提出了共建“一带一路”的倡议，这将为中国保险走向国际提供重要平台和难得机遇。但与此同时，“一带一路”倡议在实施过程中会面临很多风险，这包括政治风险、经济风险、灾害风险甚至战争风险等。保险作为风险管理的主要手段之一，可以为公路、铁路、航空等道路枢纽建设、对外贸易、海外投资并购、科技创新合作、农业合作以及文化交流提供全面的风险保障与服务，涉及财产险、责任险、信用险、科技保险、农业保险、人身意外险、文化保险等多个险种。“一带一路”基础设施建设需要大量投资期限长的资金，建成后有稳定的投资回报，安全性较高。保险资金具备规模大、来源稳定可靠、追求资金的长期保值增值等特点，因此，这两者可以有效整合，并在同一平台上达成高度契合。

目前“一带一路”沿线65个经济体的保险市场发展程度差距较大，既有发达市场，也有新兴市场。有效地向“一带一路”沿线国家输出保险服务，组织或参与保险合作，就需要深入了解沿线国家保险市场的发展差异及其主要影响因素，这有利于中国保险业未来根据沿线各国经济发展程度、金融市场特点、人口结构甚至宗教信仰提供有针对性的保险服务，充分发挥保险为各类基础设施建设、国际贸易保驾护航的功能，确保中国保险业高效参与“一带一路”建设，进而大大提升其国际影响力和竞争力，促进中国保险业国际化。

二、文献综述

现有国外文献中对国际保险市场发展的研究主要集中在发达国家，早期文献如Beenstock 等是以工业化国家为研究对象，分别研究了寿险和非寿险消费与居民收入的关系[1][2]。Ward和Zurbruegg运用VAR模型对9个OECD国家1961～1996年间的保险市场发展与经济增长的关系进行了检验，结果发现不同国家之间这两者的相关性存在很大差异，一些国家经济增长促进了保险业发展，但在另一些国家则相反，这和这些国家的经济环境、制度环境以及宗教文化密切相关[3]。Browne等和Li 等同样也是以OECD国家为研究对象[4][5]，而Millo 和Carmeci以及Kjosevski都是以欧洲数据为样本[6][7][8]。还有部分文献专门研究发展中国家的保险市场，如Outreville以55个发展中国家1983～1984年的数据为样本，通过构建非寿险需求模型发现，非寿险同经济增长之间存在正相关关系：GDP每增长1%带来超过1%的非寿险需求增长[9]。另外，还有对包括发达国家和发展中国家在内的数十个国家进行综合研究，如Browne和Kim对45个国家的寿险消费进行研究，分析了个人收入、赡养率、教育水平、社会保障、预期通胀率、宗教等因素对人均寿险支出的影响，研究结论表明寿险与国民收入正相关，经济发展与社会稳定能够促进寿险消费[10]。

国内关于国际保险市场的比较研究主要是围绕中国与全球其他国家地区的保险消费的比较。肖志光对保险需求影响因素进行了梳理，在此基础上，对OECD国家和中国的保险需求弹性进行了统计和比较，发现各地区保险市场发展水平并不会随着经济的发展而必然趋同，且保险市场环境是导致保险市场区域发展差异的重要因素[11]。袁成和裴平的研究发现随着经济水平的提高，全球财险市场增长弹性呈现出V型趋势，而中国财险市场增长情况好于全球类似经济水平地区，但增长弹性处于下滑走势，这说明中国财险市场同样面临结构性调整[12]。另外还有针对中国保险国际化、国际竞争力的策略研究，成丽英从保险人才、保险公司风控、保险服务贸易逆差等角度剖析了保险国际化发展中存在的问题[13]。郑伟等提出了一套适用于保险业国际比较的新范式，为研究保险国际化、保险国际竞争力等方面提供了更科学的方法[14]。陈虹和马永健对中国保险业国际竞争力进行了统计比较，并实证检验了影响国际竞争力的因素，表明人均国民收入和外商直接投资对保险服务出口的促进作用最大[15]。而自2013年首次提出“一带一路”倡议以来，陆续出现的关于“一带一路”建设与金融市场发展的研究都集中在人民币国际化和银行业国际化两个方面[16][17][18]，而对“一带一路”倡议下沿线相关国家保险市场还缺乏深入研究。因此，本文将利用锡尔系数对“一带一路”沿线国家保险市场的发展差异进行测度，通过构建动态面板数据模型，利用“一带一路”沿线主要国家2000～2015年的数据，实证检验影响各国保险市场发展的具体因素，为中国保险业制定“一带一路”国际化策略提供参考。

三、“一带一路”沿线国家保险市场发展差异测度

锡尔系数是一个可以按加法分解的不平等系数，由锡尔等人于 1967年提出。Kim和Knaap以及Masahisa和Hu均采用锡尔系数来研究中国经济区域差异问题[19][20]，苏恒轩将锡尔系数用于中国寿险业区域差异研究[21]。锡尔系数最大的特点就是它可以将总体差异分解成区域内部和区域之间的差异，能够据此计算区域之间以及区域内部各单位之间的差异对总体差异的贡献度，从而为决策提供更具针对性的依据。计算公式如下：

(1)

(2)

公式(2)中，I(0)r表示将第r组作为一个整体时计算得到的锡尔系数，Pr表示第g组GDP在总GDP中的权重，Vr表示第r组数值水平在总数值水平中的权重。I(0)代表总体差异，LWR反映组内差异，为区域内部各单位之间的差异；LBR表示各组之间的差异，反映区域之间的差异。

基于锡尔系数是研究区域差异的指标，加上数据获取上的限制，本文按照地理位置将“一带一路”沿线30个国家划分为东南亚、南亚、中东和东欧4个组(见表1)，由于新加坡的经济发展水平和保险市场发展程度要远远高于其他国家，而中国在2016年已成为世界第三大保险市场，对国际保险市场增长的贡献度达26%，居全球首位，这两个国家分别属于“一带一路”沿线中的保险强国和保险大国，如果将其列入东南亚组别，会导致这个区域内部差异极高，不利于合理测算和分析区域差异程度，因此在分组中未将新加坡和中国列入。

表1 “一带一路”沿线30个国家的分组

衡量保险市场发展程度的指标有保费收入、保险密度、保险深度等，其中保险密度考虑了人口因素，更真实地反映了实际发展水平，因此，本文将测算的是“一带一路”沿线4个区域的保险密度锡尔系数以及整体的锡尔T指数。数据选取2000～2016年30个国家的保险密度和GDP，保险密度来源于2001～2017年瑞士再保险公司出版的Sigma杂志， GDP来源于世界银行网站。

根据式(1)测算出“一带一路”沿线4个区域2000～2016年的保险密度锡尔系数值，其中中东的锡尔系数值由2000年的0.44降至2016年的0.27，东南亚由0.4降至0.21，东欧由0.29降至0.16，南亚由0.14降至0.12。可以看出各区域中，中东的锡尔系数相对最高，南亚最低。这说明，中东内部保险市场发展程度差异较大，这和中东内部经济发展明显不均衡有很大关系。进一步分析，4个区域的锡尔系数整体走势呈现出下降趋势，这说明保险市场发展差异程度在逐渐降低，其中东南亚和东欧下降幅度最为明显，都超过了40%，南亚则是先扬后抑，2016年降至最低。

结合4个区域的保险密度锡尔系数，再根据式(2)继续测算“一带一路”沿线国家的保险密度总差异，并进行锡尔T指数分解，具体结果见表2。可以发现，总差异从2000年的0.62下降至2016年的0.48，这说明“一带一路”沿线国家保险市场发展的整体差异程度在下降。而区域内差异一直保持小幅下降的趋势，区域间差异则是在下降到2008年后又反弹至2016年的0.29，这个数值和2000年持平。因此，四大区域间差异和区域内差异对总差异的贡献度截然不同，2000年时，区域内差异的贡献度还略高于区域间差异，但经过10余年的平稳变化后，从2013年开始，区域间差异和区域内差异的贡献度差距越来越大，目前来看，“一带一路”沿线国家保险市场发展总差异主要来自区域间的差异。这也进一步说明，在一定程度上组内各国的保险市场发展情况比较相似，各组之间的差异更加明显，这主要是来自各区域在经济发展、地理位置、宗教文化、人口结构等方面的不同。

表2 2000～2016年保险密度的锡尔T分解指数值

四、“一带一路”沿线国家保险市场发展影响因素的实证检验

保险市场发展受到多种因素影响，根据Zietz、Hussels等以及Outreville的归纳总结，大致可包括经济因素、法律政治因素和社会因素[22][23][24]。本文将通过对影响“一带一路”沿线国家保险市场发展因素进行实证检验，总结出导致发展差异的主要原因和沿线保险市场未来发展的整体趋势。

(一)指标选取与样本数据

1. 被解释变量

被解释变量是保险市场发展程度，用保险密度(ID)来表示，即人均保费收入。在分别研究寿险和非寿险市场时，用寿险密度(LID)和非寿险密度(NLID)来表示。为消除异方差，分别对ID、LID和NLID取对数，记为LnID、LnLID和LnNLID。

2. 解释变量

(1)经济发展水平(RGDP)。用人均国内生产总值来表示。人均GDP是衡量一国经济发展状况的指标，用国家当年国内生产总值除以当年人口总数计算而得。为消除异方差，对RGDP取对数，记为LnRGDP。经济增长一方面会带来居民收入水平提高，有更多的余钱去规划未来风险保障，包括寿险、健康保险、养老保险、家庭财产保险、车险等；另一方面，企业、公司数量和规模持续增长，各类社会活动频繁，对团体寿险、意外险、企业财产保险、责任保险等的需求旺盛，因此经济增长对保险市场发展会有促进作用。

(2)金融市场发展程度(CREDIT)。用各国国内信贷与GDP的比值度量。保险市场作为金融市场重要组成部分，金融市场大环境的改善会为保险市场发展提供良好的土壤，但与此同时，金融市场越发达，金融产品越丰富，居民可投资的渠道变多，保险尤其是寿险作为家庭财产投资的传统渠道之一，无疑将会受到激烈竞争。

(3)通货膨胀(INF)。将居民消费价格指数CPI以2000年为基期进行换算得到。通货膨胀会导致保单中未来保障承诺缩水，从而抑制保险消费，但正常的通货膨胀是伴随着经济增长的，这对保险市场的发展又是利好因素。

(4)少年儿童占比(TEEN)。反映人口结构的指标之一，用0～14岁人口数占总人口的比重表示。少年儿童占比提高会导致抚养和教育开支的上升，有经济条件的家庭可能会增加对保险的购买，分散未来的经济负担，但经济拮据的家庭反而会因为抚养成本的提高而减少保险消费。

(5)老年人占比(OLD)。和少年儿童占比一样是反映人口结构的指标之一，用65岁以上人口数占总人口的比重表示。老年人占比对保险市场发展的影响和少年儿童占比类似，受到家庭经济收入以及社会养老观念的影响。

(6)城镇化水平(URBAN)。反映人口城乡结构，用城镇人口占总人口的比重来表示。城市人口在受教育程度、风险意识、收入水平、居住密集程度甚至面临的风险系数等方面都要高于农村人口，因此，当一个地区城镇化水平比较高时，其保险消费越普遍，保险公司网点越密集，保险市场也会越发达。

(7)宗教信仰(RILIGION)。虚拟变量，伊斯兰教国家取值为1，其他为0。Browne和Kim以及Skipper的研究均发现，相比于其他国家，伊斯兰教国家的保险需求要小很多[10]。这是因为传统保险理念与伊斯兰教法相冲突，因此宗教信仰会对保险市场发展水平产生重要影响。

我们将运用“一带一路”沿线30个国家2000～2016年的面板数据进行实证研究。各国的保险密度数据来源于2001～2017年瑞士再保险公司出版的Sigma杂志，其余变量数据均来源于世界银行网站。变量的描述性统计如表3所示。

表3 变量的描述性统计

(二)模型构建

保险合同具有延续性，寿险合同的保险期限和缴费期限多是一年以上，而一年以下的健康险、意外险、车险、企业险等合同也大多会在期满后继续续签。因此，我们要考虑上一年的保费收入对下一年的影响。此外，基于长期持续缴纳保费的特点，还要考虑经济发展对保费缴纳的滞后影响。因此，我们在模型的解释变量中加入被解释变量LnID的滞后项和解释变量LnRGDP的滞后项，从而构建如式(3)的动态面板回归模型。

LnIDit=c+β1LnIDit-1+β2LnRGDPit+β3LnRGDPit-1+β4INFit+β5CREDITit+

β6TEENit+β7OLDit+β8URBANit+β9RELIGION+μt+ηi+εit

(3)

式(3)中，c为常数项，i代表国家，i=1,2,…,30；t代表年份，t=1,2,…,16。μt是代表时间效应的虚拟变量；ηi是代表个体效应的虚拟变量，εit为误差项。

本文采用GMM法中的两步法对模型进行估计，一是能够克服动态面板回归模型中的内生性和弱工具的问题；二是不易受异方差的干扰，能够提高估计效率。并采用Sargan检验来验证工具变量的有效性，以及用Arellano-Bond方法来检验误差项是否存在自相关。最后，进一步分别对寿险市场和非寿险市场进行检验时，用LnLID和LnNLID对LnID及其滞后项进行替换。

(三)参数估计结果

我们首先对“一带一路”沿线30国家的整体保险市场进行回归，之后分别对寿险市场和非寿险市场进行回归。回归结果见表4。

表4 参数估计结果

注：(1) ***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著，括号内为t值；(2) Sargan检验是对工具变量的有效性进行过度识别检验，括号内为P值；(3) Arellano-Bond检验是误差项差分自相关检验，前面是一阶差分的P值，括号内是二阶差分的P值，下表6同。

表4的三次回归结果中，Sagan检验的P值都为1，接受“所有工具变量都有效”的原假设，表明模型不存在过度识别问题。而Arellano-Bond检验的二阶差分的P值均不显著，故接受“误差项无自相关”的原假设，说明本文使用系统GMM方法对模型进行估计是合理的。

从回归结果可以发现：第一，沿线国家保险市场发展的持续性比较明显，上一年保费收入每增加1%会带来下一年保费收入增加0.55%，且寿险市场的效应较之非寿险市场更为明显。这是因为大部分保险合同都采取期缴保费或者续期缴费，以维持合同的有效性或继续获得保障。可以预见“一带一路”沿线保险市场发展具有较高稳定性和良好预期。第二，经济增长对保险市场发展具有持续正面影响，当年的拉动系数达到0.8，滞后一年的拉动系数达到0.4，在寿险市场和非寿险市场中同样影响显著，这说明经济越发达，居民生活、企业生产、科技创新等方面的持续繁荣将会刺激保险的有效需求和供给。第三，通货膨胀对寿险和非寿险市场发展均有一定正面促进作用，通货膨胀伴随着经济增长和收入提高，会在短期内刺激保险消费。由于合同的长期性和储蓄性，寿险市场对通货膨胀的反应较非寿险市场更加敏感。第四，金融市场对保险市场发展的影响尚不显著。这主要是由于沿线大部分国家的金融市场整体还处于初级发展阶段，在市场规模、产品种类、交易规则等方面处于不断探索、拓展和规范阶段，对保险市场的影响尚未凸显。第五，人口结构对保险市场发展的影响尚不明显。无论是少年儿童还是老年人的占比提高，都会增加家庭未来经济负担，且持续时间较长，保险是分散未来经济负担的有效方法，但这是建立在有一定经济购买能力基础之上的。而沿线国家经济发展水平相对较低，居民收入有限，抚养比的提高使得家庭开支更加拮据，反而对保险消费可能产生抑制作用。另外，城镇化水平对寿险市场发展有一定正面影响，城镇化带来人口聚集，收入和文化水平相对提升，有利于寿险销售。第六，信仰伊斯兰教会对非寿险市场发展产生一定抑制作用，对寿险市场的影响不显著。

(四)稳健性检验

为了进一步验证“一带一路”沿线国家保险市场影响因素的具体作用，本文还通过替换变量来进行稳健性检验。将被解释变量保险密度(ID)用保险深度(IP)指标进行替换，保险深度是指各国每年保险总保费收入占当年GDP的比重，反映了保险市场在国民经济中的地位。相应地，在分别研究寿险和非寿险市场时，用寿险深度(LIP)和非寿险深度(NLIP)来替代。解释变量中，用人均国民收入(GNI)替换人均国内生产总值(RGDP)，同样也反映了经济发展水平，为消除异方差，对GNI取对数，记为LnGNI。各国的保险深度数据来源于2001～2017年瑞士再保险公司出版的Sigma杂志，各国的人均国民收入数据来源于世界银行网站。表5为替代变量的描述性统计。

表5 替代变量的描述性统计

根据模型(3)进行回归，结果见表6。可以发现，被解释变量滞后一项的影响仍然显著，人均国民收入及其滞后项对保险市场发展的影响还是显著为正，金融市场发展程度和城镇化对寿险和非寿险市场都有促进作用，人口老龄化和宗教信仰对保险消费的抑制作用明显，总体来说，解释变量的影响方向变化不大，这表明实证结果是稳健的。因此，“一带一路”沿线国家保险市场发展主要受到该国经济发展水平、金融市场发展程度、通货膨胀、城镇化以及宗教信仰等因素的影响。

表6 稳健性检验

五、结论与政策建议

“一带一路”沿线大部分国家的保险市场发展处于全球中下水平，本文通过使用锡尔系数测度了沿线主要国家保险市场发展差异，发现总体差异在逐步缩小，且主要来自于区域间的差异，而非区域内部差异；另外中东差异程度较东南亚、南亚和东欧都要大。进一步，采用系统GMM估计的方法，对影响沿线国家保险市场发展的因素进行了实证检验，发现“一带一路”沿线保险市场的发展差异主要取决于经济发展水平、金融市场发展程度、通货膨胀等经济因素，城镇化和宗教信仰等社会因素也有一定影响，同时沿线保险市场未来发展的持续性明显并且预期向好。

随着“一带一路”倡议的实施，各项基础设施建设和贸易合作逐步推进，带动了沿线国家的经济金融发展，这些都将对沿线各国保险市场的发展产生重要的推动作用。更重要的是，通过掌握沿线各国保险市场发展差异，中国保险业可以合理利用我国在“一带一路”倡议中的核心地位，抓住“一带一路”建设所带来的经济、金融、保险等方面的重要机遇，加快国际化步伐，增强在沿线国家保险市场的影响力。据此提出以下建议：一是基于中东、东南亚、南亚和东欧等不同保险市场区域之间差异较大，而这些区域内部差异在缩小，中国保险业宜以区域为单位制定对外保险服务合作计划，这样既可以确保保险国际化策略的大局统一，又兼顾区域差异。二是基于各国经济发展水平对保险市场发展的重要性，中国保险业应抓住“一带一路”倡议带动沿线国家未来经济向好的机遇，从本国周边保险市场着手，协助其发展，逐步实现与全球保险业的融合。三是要充分了解沿线国家经济生产领域、通货膨胀、金融市场发展等具体情况，制定适宜的合作策略。比如，在“一带一路”经济带劳务输出、承揽境外工程项目较为集中的国家，中资保险公司可设立营业性机构，逐步建立健全国际化的经营服务网络，增强我国保险业对沿线国家的专业引领能力，扩大我国在“一带一路”区域的综合影响力。四是要重视文化差异，深入了解沿线国家的宗教和文化，走出去之前应认真评估文化差异，尽量减少在交流沟通、舆论宣传等方面的成本和障碍。五是要关注各国政治法律环境，从而有效防范风险跨行业、跨境传递。要加强我国保险业与沿线国家保险业在监管政策、市场信息等方面的协调沟通，例如已经建立的中国—东盟巨灾保险合作机制，还可以借助互联网等手段创新跨境保险模式，通过联合设立信息服务平台，共享数据信息，互通有无，整合多方资源。

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