任燕燕，尚 君

(山東大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 濟(jì)南 250100)

一、文獻(xiàn)評述

國外基于保險需求對經(jīng)濟(jì)增長影響的研究相對較早。隨著保險業(yè)和其他金融業(yè)之間的聯(lián)系日益緊密，保險公司在經(jīng)濟(jì)增長中扮演了越來越重要的角色［1］。Lee［2］通過實證研究表明保險市場的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長無論長期還是短期都表現(xiàn)出雙向的因果關(guān)系。但是，保險市場與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系因國家的不同而存在差異，Ward和Zurbrueg［3］通過考察OECD9個成員國的面板數(shù)據(jù)，對保險市場的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行分析，驗證了不同國家保險市場與經(jīng)濟(jì)增長之間的格蘭杰因果關(guān)系的差異性。同時，部分學(xué)者單獨(dú)研究了壽險需求或財險需求與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。首先，基于財產(chǎn)保險與經(jīng)濟(jì)增長之間的正相關(guān)關(guān)系這一問題，Outreville［4］通過考察55個發(fā)展中國家的橫截面數(shù)據(jù)，研究了財產(chǎn)保險的保費(fèi)收入和金融業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，結(jié)果表明財產(chǎn)保險和金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長存在正相關(guān)關(guān)系。其次，基于壽險需求與經(jīng)濟(jì)增長之間存在的正相關(guān)關(guān)系這一問題，Soo［5］通過相應(yīng)的理論模型，實證研究了壽險業(yè)的發(fā)展在經(jīng)濟(jì)中的作用，結(jié)果表明壽險業(yè)的發(fā)展有助于經(jīng)濟(jì)增長。Webb等［6］通過將銀行、壽險和非壽險的發(fā)展加入修正的Solow模型，研究了銀行、壽險以及非壽險消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的影響，結(jié)果表明以銀行和壽險業(yè)的發(fā)展作為外生變量可以很好地解釋和預(yù)測經(jīng)濟(jì)增長。同時，Outreville［7］專門研究了發(fā)展中國家壽險需求在金融部門中的作用，結(jié)果表明壽險市場發(fā)展水平越高，金融發(fā)展水平也越高，即驗證了發(fā)展中國家壽險需求與個人可支配收入和金融發(fā)展水平也存在高度的正相關(guān)關(guān)系。雖然以上研究基本表明壽險需求和財險需求均與經(jīng)濟(jì)增長存在正相關(guān)關(guān)系，但對經(jīng)濟(jì)增長的影響具有差異性，結(jié)果傾向于證明人壽保險對高收入國家較為重要，相比之下，財產(chǎn)保險則對新興國家和發(fā)展中國家更為重要［8］。

中國關(guān)于保險需求對經(jīng)濟(jì)增長影響的研究相對較晚。部分學(xué)者從保險業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長影響的路徑這一角度出發(fā)，通過理論和實證研究驗證了保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用:保險業(yè)可以促使資源得到最優(yōu)配置，能夠發(fā)揮儲蓄和投資功能，以及可以促使大量的高、新、尖技術(shù)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實的生產(chǎn)力，是經(jīng)濟(jì)增長的重要動力［9］。同時，吳定富［10］認(rèn)為保險業(yè)通過它的社會管理功能來實現(xiàn)對經(jīng)濟(jì)增長的作用，并且保險業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的作用會隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而不斷擴(kuò)大。趙尚梅等［11］采用包含保險業(yè)和非保險業(yè)的兩部門模型，揭示了保險業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的傳導(dǎo)機(jī)制，證明了保險業(yè)發(fā)展不僅對經(jīng)濟(jì)增長做出貢獻(xiàn)，而且對非保險部門還存在著溢出效應(yīng)。在驗證出這一促進(jìn)作用的基礎(chǔ)上，眾多學(xué)者對這一作用進(jìn)行了量化，任燕燕和徐曉艷［12］通過對中國保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行實證分析后，對相互之間的作用進(jìn)行了量化，結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長對保險業(yè)發(fā)展的作用遠(yuǎn)大于保險業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的作用。周海珍［13］運(yùn)用Lucas內(nèi)生增長模型進(jìn)行理論與實證檢驗后，量化得出目前保險消費(fèi)對中國經(jīng)濟(jì)增長起到的推動作用還比較有限。曾素芬［14］采用面板數(shù)據(jù)模型測算了保險業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的彈性系數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)該系數(shù)值位于0.1和0.2之間，貢獻(xiàn)度有待于提升。國內(nèi)學(xué)者同樣針對壽險需求和財險需求分別與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系展開了大量的研究，但得出的結(jié)論并不相同，謝利人［15］運(yùn)用中國的有關(guān)數(shù)據(jù)建立經(jīng)濟(jì)增長模型，實證分析了保險發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人壽保險業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長具有正向推動作用，而財產(chǎn)保險市場的發(fā)展則對經(jīng)濟(jì)增長具有負(fù)向作用。龐楷［16］利用1994—2007年的國內(nèi)數(shù)據(jù)將保險變量引入Solow模型后建立了多元回歸模型，在控制了相關(guān)變量后研究得出不同的結(jié)論:財產(chǎn)保險深度對經(jīng)濟(jì)增長影響顯著，而人壽保險深度對經(jīng)濟(jì)增長影響卻不顯著，并且財產(chǎn)保險與人壽保險的聯(lián)合作用，以及整個保險業(yè)和銀行業(yè)的聯(lián)合作用對經(jīng)濟(jì)增長都具有顯著的正向影響。而蔡華［17］運(yùn)用兩個理論模型分別論證了財產(chǎn)保險可以為經(jīng)濟(jì)增長提供分擔(dān)機(jī)制，人壽保險可以為經(jīng)濟(jì)增長提供更多長期資本這兩個方面，驗證了保險制度直接與間接地提高了社會產(chǎn)量，推動了經(jīng)濟(jì)增長，并且以中國為研究對象進(jìn)行實證分析，結(jié)果表明，人壽保險和財產(chǎn)保險對經(jīng)濟(jì)增長有貢獻(xiàn)作用，并且人壽保險對經(jīng)濟(jì)增長的作用大于財產(chǎn)保險。

關(guān)于保險需求對經(jīng)濟(jì)增長影響這一問題，國內(nèi)外學(xué)者從理論和實證方面進(jìn)行了多角度的論證，但是，針對不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下保險需求對經(jīng)濟(jì)增長影響的研究比較少見，尤其在中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展很不平衡的情況下，若僅以統(tǒng)一的全國水平來衡量，會導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。同時，壽險需求和非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度存在較大差異。本文在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，以截止到2011年的最新數(shù)據(jù)為樣本，利用分位數(shù)回歸方法分析了不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響，并進(jìn)一步利用面板數(shù)據(jù)模型分別分析了壽險需求和非壽險需求在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下對經(jīng)濟(jì)增長的影響。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.數(shù)據(jù)來源

實證研究的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國保險年鑒》，其中包括1980—2011年中國人均GDP和人均保費(fèi)的年度時間序列數(shù)據(jù)，2004—2011年中國30個省份 (除西藏外)的人均GDP、人均壽險保費(fèi)和人均非壽險保費(fèi)的年度面板數(shù)據(jù)，實證分析結(jié)果由 Eviews6.0和Stata10.0軟件完成。

2.分位數(shù)回歸［18］

Koenker和 Bassett提出分位數(shù)回歸模型(QRM)，QRM估計了協(xié)變量潛在的微小變化對條件分布中各種不同的分位數(shù)的影響。分位數(shù)回歸使用殘差絕對值的加權(quán)平均作為最小化的目標(biāo)函數(shù)，不易受到極端值的影響，較為穩(wěn)健。

假設(shè)條件分布的總體q分位數(shù)yq(x)是x的線性函數(shù)，表示為其中 βq被稱為“q分位數(shù)回歸數(shù)”，其估計量可以通過以下表達(dá)式得以實現(xiàn):

在上式中，yi代表被解釋變量，xi代表解釋變量，q代表要估計的分位數(shù)值，q可以選擇0—1之間的任意值，β代表待估計的參數(shù)，參數(shù)β隨著分位數(shù)q的變化而變化。

3.面板數(shù)據(jù)模型［19］

設(shè)有被解釋變量yit與解釋變量xit，滿足線性關(guān)系 yit=αit+xitβit+ μit，i=1，2，…，N，t=1，2，…，T。上式是考慮了經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在N個截面成員及T個時間點上的變動關(guān)系，其中N表示截面成員的個數(shù)，T表示每個截面成員的觀測期數(shù)，參數(shù)αit表示模型的常數(shù)項，βit表示模型的系數(shù)，隨機(jī)誤差項μit相互獨(dú)立且滿足零均值、同方差的假設(shè)。

一般根據(jù)截距項向量α和系數(shù)向量β中各分量不同的限制要求，可以將面板數(shù)據(jù)模型分為三種類型:

(1)混合回歸模型 (無個體影響的不變系數(shù)模型)，可以寫成:

在該模型中，各個體成員方程的截距項和系數(shù)向量均相同。對于該模型，將所有時間序列數(shù)據(jù)堆積在一起作為樣本數(shù)據(jù)，利用普通最小二乘法便可求得參數(shù)的一致有效估計。

(2)變截距模型 (個體均值修正回歸模型)，可以寫成:

在該模型中，假設(shè)在個體成員上存在個體影響而無結(jié)構(gòu)變化，個體影響用截距項αi(i=1，2，…，N)的差別來說明，而系數(shù)向量均相同。

(3)變系數(shù)模型 (無約束模型)，可以寫成:

在該模型中，假設(shè)個體成員既存在個體影響，又存在結(jié)構(gòu)變化，既允許截距因個體影響的不同而變化，又允許系數(shù)向量因個體成員的結(jié)構(gòu)不同而變化。

在建立面板數(shù)據(jù)模型時，第一步便是利用協(xié)方差分析法檢驗樣本數(shù)據(jù)究竟符合哪種模型形式，從而避免模型設(shè)定的偏差，改進(jìn)參數(shù)估計的有效性。

三、實證分析

1.保險需求與經(jīng)濟(jì)增長的長期均衡關(guān)系分析

選取1980—2011年中國人均保費(fèi)和人均GDP的年度時間序列數(shù)據(jù)，以人均保費(fèi)作為衡量保險需求的指標(biāo)，記為id;以人均GDP作為衡量國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，記為egdp。為了消除異方差，增加序列的平穩(wěn)性，對兩序列取對數(shù)，產(chǎn)生兩個新的時間序列l(wèi)nid和lnegdp。這兩個對數(shù)序列都呈現(xiàn)逐年增長的趨勢，并且表現(xiàn)出相似的走勢，應(yīng)選擇同時包含常數(shù)項和趨勢項的ADF檢驗方法對兩個序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。

檢驗結(jié)果為:

lnid序列:ADF=－2.6653，顯著水平為1% 的臨界值為 －4.3240。

lnegdp序列:ADF=－2.9416，顯著水平為1% 的臨界值為 －4.2967。

檢驗結(jié)果表明兩個序列均為非平穩(wěn)序列，因為協(xié)整變量必須具有相同的單整階數(shù)，因而進(jìn)行單整階數(shù)識別，經(jīng)檢驗，lnid和lnegdp均為二階單整序列。對兩序列變量進(jìn)行協(xié)整檢驗，回歸結(jié)果如表1所示。

表1 lnid和lnegdp協(xié)整檢驗結(jié)果

回歸方程為:

表1和表2結(jié)果顯示，樣本擬合優(yōu)度R2=0.9753，回歸系數(shù)及方程均通過顯著水平為1%的假設(shè)檢驗，回歸方程的擬合優(yōu)度、顯著性水平都很好，因而對殘差序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。

表2 估計模型的統(tǒng)計量檢驗結(jié)果

對以上回歸方程殘差進(jìn)行單位根檢驗，殘差序列按如下公式計算:

對殘差序列根據(jù)SIC準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)，進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果為ADF=－2.1010，顯著水平為5%的臨界值為－1.9529，表明殘差序列在5%顯著水平下為平穩(wěn)序列，即 { u^ }～I(xiàn)(0)。說明1980—2011年間 lnegdp和 lnid序列之間存在著協(xié)整關(guān)系，其中系數(shù)β即為人均GDP隨人均保費(fèi)變動而變動的程度。β=0.5753＞0說明國民經(jīng)濟(jì)隨著保險需求的增加而增長，保險需求的增加對國民經(jīng)濟(jì)有推動作用，而β=0.5753＜1說明保險需求的增加對經(jīng)濟(jì)增長的推動作用并不大。

考慮中國保險業(yè)發(fā)展的實際情況，1979—2001年是中國保險業(yè)的恢復(fù)發(fā)展階段，2002年后中國保險業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展時期，因而推測β在這兩個階段會有明顯的變化，用虛擬變量的方法來測算2002年前后保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響差異，定義虛擬變量D如下:

引入虛擬變量，建立以下模型:

模型估計結(jié)果如表3所示。

表3 模型估計結(jié)果

由以上估計結(jié)果得出模型回歸方程:

表3和表4結(jié)果顯示，方程的擬合優(yōu)度R2=0.9858，回歸系數(shù)及方程均通過顯著水平為1%的假設(shè)檢驗，回歸方程的擬合優(yōu)度、顯著性水平都很好，說明兩個階段回歸方程截距和斜率都發(fā)生顯著的變化，β系數(shù)由0.5248變化到0.9216，說明2002年后，隨著保險業(yè)的迅速發(fā)展，保險需求對國民經(jīng)濟(jì)的推動作用顯著增大。

2.基于分位數(shù)回歸研究不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下中國保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響

由于中國各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大差異，從保險業(yè)發(fā)展的實踐來看，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的地區(qū)，保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度并不相同。為了對此問題展開研究，需要使用分位數(shù)回歸分析，這樣可以分析不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下中國保險需求對經(jīng)濟(jì)增長影響程度的變化趨勢。

根據(jù)前面回歸模型，運(yùn)用Stata10.0［20］進(jìn)行分位數(shù)回歸，結(jié)果如表5所示。

表5 分位數(shù)回歸結(jié)果

表5結(jié)果顯示，在所有分位點上模型回歸系數(shù)均通過了顯著性水平檢驗，模型回歸效果較好。隨著分位數(shù)的增加 (1/10→9/10)，分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)出0.6447→0.5690的遞減趨勢，表明1980—2011年間中國保險需求對經(jīng)濟(jì)增長影響程度在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上存在顯著差異:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)，保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的推動作用相對較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的推動作用反而較小。

3.基于面板數(shù)據(jù)模型研究不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下壽險需求和非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響

由于壽險需求和非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響機(jī)制并不盡相同，壽險消費(fèi)主要是通過資金融通來拉動經(jīng)濟(jì)增長，而非壽險消費(fèi)更多的是通過經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償功能來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，因此，有必要將保險需求進(jìn)一步細(xì)分為壽險需求與非壽險需求，分別研究壽險需求和非壽險需求的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)。本文選取2004—2011年中國30個省份 (除西藏外)相應(yīng)變量的年度面板數(shù)據(jù)，分別考察壽險需求和非壽險需求在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下對經(jīng)濟(jì)增長的影響差異。

本文對30個省份2004—2011年人均 GDP的平均數(shù)按照從大到小的順序進(jìn)行排列，以人均GDP的排名代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低，排序如表6所示。

表6 30個省份人均GDP排名

由于每個省份的樣本數(shù)據(jù)只有8個，樣本容量不足，不能保證模型估計的有效性，因而利用面板數(shù)據(jù)模型方法進(jìn)行分析。由于樣本數(shù)據(jù)中N=30，T=8，N較大，T較小，并且樣本個體或橫截面單元并不是從總體中隨機(jī)抽取的，因而選擇面板數(shù)據(jù)模型中的固定效應(yīng)模型比較合適。

本文考察壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度，對第一組面板數(shù)據(jù) (N=7，K=1，T=8)利用模型設(shè)定的方法計算得:S1=0.6177，S2=0.7533，S3=1.9315。F1=1.5365，F(xiàn)2=7.4448。查F分布表，給定1%的顯著水平，臨界值F0.01(6，42)≈3.3108，F(xiàn)0.01(12，42)≈2.6213。F2＞F0.01(12，42)，F(xiàn)1＜F0.01(6，42)，因而選定變截距模型為第一組面板數(shù)據(jù)的參數(shù)估計模型。對其余三組利用類似的方法選定模型，第二組選定為變斜率模型，第三、四組均選定為變截距模型。根據(jù)4組面板數(shù)據(jù)分別選定的模型，利用Eviews6.0軟件中相應(yīng)的參數(shù)估計方法進(jìn)行參數(shù)估計，得出不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度差異，結(jié)果如表7所示。

表7 壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度估計結(jié)果

上述4組面板數(shù)據(jù)模型的樣本可決系數(shù)分別為0.9170、0.9327、0.9329和0.9332，均大于0.9000。模型擬合效果較好。模型估計斜率第一組 (7個省份)為0.7724，即壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度為0.7724，第二組 (8個省份)分 別 為 0.9731、1.2177、0.9099、0.9436、0.8086、0.6851、0.6672和 0.7485，第三組(7個省份)為0.7820，第四組 (8個省份)為0.8039。第四組的8個省份壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)程度最大，第一組的7個省份壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)程度反而最小;在利用變斜率模型進(jìn)行估計的第二組中，遼寧、內(nèi)蒙古、福建和吉林等大多數(shù)省份壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度明顯大于第一組的影響程度，綜合表8結(jié)果，經(jīng)濟(jì)發(fā)展中等及以下水平地區(qū)壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)程度大于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高地區(qū)的影響程度。

利用同樣的方法考察非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度，通過計算選定第一組和第四組為變截距模型，第二組和第三組為變斜率模型。根據(jù)4組面板數(shù)據(jù)分別選定的模型進(jìn)行參數(shù)估計，得出不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度，結(jié)果如表8所示。

表8 非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度估計結(jié)果

上述4組面板數(shù)據(jù)模型的樣本可決系數(shù)分別為0.9836、0.9882、0.9840和0.9809，均大于0.9000，模型擬合效果較好。模型估計斜率第一組 (7個省份)為0.6939，即非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度為0.6939，第二組 (8個省份)分 別 為 0.8361、0.6860、0.7521、0.6711、0.5697、0.8943、0.8488和0.7850，第三組 (7個省份)分別為 0.6696、0.6083、0.6724、0.8410、0.7958、0.7361和0.7522，第四組 (8個省份)為0.7357。在利用變截距模型進(jìn)行估計的第一、四組中，第四組的8個省份非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度大于第一組的7個省份的影響程度;在利用變斜率模型進(jìn)行估計的第二、三組中，除個別省份影響程度小于第一組的影響程度外，大多數(shù)省份非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度同壽險需求一樣也均大于第一組。由以上分析可以得出和壽險需求相似的結(jié)論:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中等及以下地區(qū)非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度大于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高地區(qū)的貢獻(xiàn)度。

比較表7和表8的估計結(jié)果，壽險需求與非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度存在差異，壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下均略大于非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度。

四、主要結(jié)論

本文利用中國保險業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)數(shù)據(jù)，首先對保險需求與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行協(xié)整分析，其次基于全國數(shù)據(jù)運(yùn)用分位數(shù)回歸方法實證分析不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下中國保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度，最后基于省際面板數(shù)據(jù)將保險需求細(xì)分為壽險需求和非壽險需求，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型實證分析不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下壽險需求和非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響，結(jié)果表明:第一，保險需求促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)增長，但促進(jìn)的程度有待于提升。通過對兩變量協(xié)整分析后發(fā)現(xiàn)，系數(shù)β=0.5753＞0說明保險需求對國民經(jīng)濟(jì)有推動作用，而同時β=0.5753＜1說明保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的推動作用比較小。第二，2002年后，隨著保險業(yè)的迅速發(fā)展，保險需求對國民經(jīng)濟(jì)的影響程度顯著增大。通過對回歸模型設(shè)置虛擬變量后發(fā)現(xiàn)，2002年前回歸系數(shù)為0.5248，2002年后回歸系數(shù)增加為0.9216，表明隨著保險業(yè)的發(fā)展，保險需求將會更大程度地影響國民經(jīng)濟(jì)增長。第三，按經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分，利用分位數(shù)回歸分析發(fā)現(xiàn)不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度存在差異。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低地區(qū)的保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響相對較大，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高地區(qū)的保險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度相對較小。原因是保險業(yè)在經(jīng)濟(jì)比較落后地區(qū)成了帶動經(jīng)濟(jì)增長的一個重要因素，而在經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)地區(qū)保險業(yè)對經(jīng)濟(jì)的推動作用則不那么顯著。第四，從壽險和非壽險的角度分析，無論是壽險需求還是非壽險需求，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中等及以下地區(qū)對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度均大于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高地區(qū)的影響程度，壽險需求與非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度存在差異，在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度均大于非壽險需求對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度。

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