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摘要：保险能促进经济发展的论点已经被许多学者验证过了，但是保险稳定经济发展的作用还未得到进一步验证。利用个体时点双向随机效应模型，利用46个国家的面板数据，分析了保险深度、寿险深度、财险深度对国内生产总值、财政收入、税收收入发展稳定性的影响。分析结果显示，在一个发达的保险市场中，包括发达的寿险市场和发达的财险市场，经济的发展表现出更加稳定的特性，国内生产总值、财政收入、税收收入都能够稳步增加。相对而言，在不发达的保险市场中，经济的发展会表现出更大的波动性。而且，相对于人寿保险的影响而言，财产保险对稳定国内生产总值、财政收入、税收收入发展的影响更加明显。
关键词：保险；经济稳定；实证分析
中图分类号：F840 文献标识码：A
DOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2011.01.003
保险的基本职能是分摊损失和补偿损失。其对于经济的贡献主要在于通过保险基金的建立和运用，促进经济稳定地发展。保险又被称为“经济助推器”和“经济稳定器”。本文就这一方面进行深入的分析与验证。
一、综 述
许多学者都曾经就保险发展与经济发展之间的关系进行了分析与研究。以往的研究比较集中于研究保险需求与收入水平的关系方面。比如，Beenstock、Dickinson和Khajuria[1]研究了12个发达国家从1970-1981年的数据，发现非寿险需求与人均国内生产总值相关。Outreville[2]通过研究55个发展中国家从1983-1984年的数据，发现非寿险需求与人均国内生产总值以及一个金融变量（M2/国内生产总值）正相关。Browne和Kim[3]通过研究45个国家1980-1987年的数据，发现人均寿险消费与人均国内生产总值正相关。Outreville[4]通过研究48个发展中国家1986年的数据，发现寿险需求与人均国内生产总值正相关，但与金融发展无关。Browne、Chung和Frees[5]通过研究经济合作与发展组织国家1986-1993年间的数据发现非寿险消费与收入水平正相关。Beck和Webb[6]通过分析63个国家从1980-1996年的数据，研究了寿险消费的影响因数。粟芳[7]就保险密度与人均国内生产总值的关系进行了回归分析，结论表明，经济的发展促进了保险密度的发展，经济发展与保险需求之间存在正相关关系。俞自由、粟芳、纪冰[8]还用灰色模型对保险密度与人均国内生产总值的关系进行了分析，得出了相似的结论。徐为山、吴坚隽[9]分析了经济增长对保险需求的引致效应，认为经济发展能促进保险需求增加，但是经济增长对寿险的引致效应要高于非寿险。国内许多其他学者也用中国的数据或者各个省的数据分析了保费收入与经济发展的关系。结论也都基本相似，即保险发展与经济发展之间存在着显著的正相关关系。
后来，随着统计方法的发展，学者们不但可以研究经济发展与保险发展的关系，还能够分析各变量之间的影响方向和路径。Ward和Zurbruegg[10]运用9个经济合作与发展组织国家1961-1996年的数据分析了经济增长与保险市场活动之间的因果关系，使用各国各年实际国内生产总值作为经济活动的衡量指标，年实际保费作为保险活动的衡量指标。通过对每个国家使用自回归误差修正模型，结果显示有5个国家呈现长期因果关系。Webb、Grace和Skipper[11]运用修正的索罗－斯旺新古典经济增长模型，研究了银行、寿险公司和非寿险公司与经济增长的因果关系。研究发现，银行业和保险业的外生变量对经济增长有着巨大的影响。但是这些变量对银行与寿险公司、非寿险公司之间的相互关系作用不大。Marco Arena[12]也对多个国家的数据进行了分析，主要是把保险作为金融体系中的一个部分分析了保险、银行、证券及经济发展之间的互动关系。
在国内学者的研究中，曹乾、何建敏[13]用自回归模型和误差修正模型对我国和保费收入两个宏观经济变量之间的关系进行研究, 结果表明和保费收入之间有明显的协整关系, 但在两个样本期间内两个宏观经济变量之间的Granger因果关系却出现了差异。胡宏兵[14]也就1999-2007年的中国数据对中国保险发展与经济增长关系进行了协整分析，分析结果表明：无论长期还是短期，国内生产总值都对保险增长具有Granger 因果关系。但是，保险发展在长期对经济增长不具有Granger 因果关系，短期内保险发展对经济增长的影响也较弱，不支持保险发展会引发经济增长的观点。张淑英、李鹏燕[15]运用Granger因果检验分析，对河北省的数据进行了分析，结论发现，保险发展是经济增长的Granger原因，而经济增长不是保险发展的Granger原因。
从上面的综述可以看到，由于采用的样本不同，学者们对保险发展与经济发展关系的研究结果大相径庭。有人认为经济发展能促进保险发展，而反之不行；而有人认为保险发展能促进经济发展，而反之不行。无论怎样，学者们都对保险所具有的“经济助推器”这一功能进行了深入的研究。但是，保险所具有的“经济稳定器”的功能是否能从实际数据中得到结论呢？少有学者进行相关的研究。王建伟、李关政[16]用套期保值模型就中国保险市场的数据分析了财产保险对国民经济总量和经济波动性的影响，通过比较我国东、中、西部三个具有区域代表性省份的相关实证结果，发现尽管财产保险对经济总量不会产生明显影响，但对促进经济的平稳运行却能起到十分重要的作用。因此，本文提出的问题是：保险发展是否能促进经济稳定地发展呢？保险是否具有“经济稳定器”的功能呢？
本文与前面各个学者的研究不同。首先，本文的研究目的是检验保险是否能促进经济稳定发展，是就保险的“经济稳定器”这一功能进行分析。其次，我们使用了更多国家的数据，采用了面板数据分析的方法，所采用的数据不仅仅包括中国，是想分析在一般意义上保险是否仍然具有“经济稳定器”的功能。第三，本文不但分析保险业整体上对于经济稳定的促进作用，而且还要把保险业细分为寿险与非寿险，并分别检验寿险与非寿险对经济稳定发展的促进作用,检验他们的作用并分析他们的不同影响。
二、假设、数据与研究方法
（一）假设
保险是否具有“经济稳定器”的功能呢？一般而言，经济的稳定性主要体现在经济收入即国内生产总值的稳定增长、财政收入的稳定增长和税收收入的稳定增长。因此，我们将研究保险发展与国内生产总值增长、财政收入增长和税收收入增长之间的关系，并深入分析财产保险和人寿保险的不同情况，我们提出了如下假设：
假设一：保险发展能促进国内生产总值、财政收入和税收收入稳定增长。
假设二：寿险发展能促进国内生产总值、财政收入和税收收入稳定增长。
假设三：财险发展能促进国内生产总值、财政收入和税收收入稳定增长。
由于寿险和财险的本质不同，财险产品的主要功能就是保障，分摊损失和补偿损失。而寿险产品除了具有保障功能以外，更多的是具有投资的功能和理财的功能。而且，财险产品的主要客户是企业，其次才是个人，而寿险产品的主要客户是个人，其次才是企业。那么相对于寿险而言，财险的保障功能更强，对经济发展的影响可能更加直接，更加有效。因此，提出如下假设：
假设四：相对而言，财险发展对国内生产总值、财政收入、税收收入的影响比寿险更为显著。
选用保险深度的系列指标来做为保险发展指标，包括保险深度、寿险保险深度、财险保险深度。这些指标的单位均为%，是用当年的保费收入除以当年国内生产总值总量而得到的。共有46个国家从1986-2007年22年的数据。数据是从瑞士再保险公司SIGMA杂志中整理得来。
选用了三个指标反映经济稳定发展的指标，包括国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率。这都是根据国内生产总值、财政收入、税收收入计算而来的。国内生产总值、财政收入、税收收入的单位均为各国当年货币。其中，国内生产总值是46个国家从1986-2007年22年的数据，财政收入、税收收入是31个国家从1995-2007年13年的数据。数据来源是世界银行出版的World Development Indicators数据库。根据该数据库中对于数据的解释，财政收入是来自税收、社会捐献和其他收入的所有现金销售的收入，例如罚金、租金以及来自财产或者销售的收入，但是不包括赠款。税收收入是指个人、企业或机构向政府的强制性的无偿支付，不包括罚金、社会保障等。我们检验的是保险是否能促进经济稳定发展。因此我们对上述经济发展指标进行了变换，用经济发展各指标年增长率与样本期内的均值之间的差值的绝对值，作为经济稳定发展的指标。以国内生产总值增长率误差为例，即：
国内生产总值增长率误差=
|国内生产总值当年增长率-样本期内国内生产总值平均年增长率|
国内生产总值当年增长率=
（当年国内生产总值-上年国内生产总值）/上年国内生产总值
如果保险市场发展得非常好，即保险深度、寿险深度、财险深度都比较大，那么经济可以保持稳定地增长，即各年经济增长率将保持稳定，各年经济增长率的误差会比较小。
瑞士再保险公司SIGMA杂志并没有完全收集所有国家所有年度的数据，世界银行出版的World Development Indicators数据库中也没有收集所有国家所有年度的数据。因此，为了得到尽可能多的样本，我们仅采用了所有的数据齐全的国家样本，包括了发达国家及发展中国家。
在对面板数据进行单位根检验之后，需要建立进一步分析的模型。基于面板数据的模型通常有3 种，即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。而固定效应模型又分为三种类型，即个体固定效应模型、时点固定效应模型和个体时点双固定效应模型。随机效应模型也分为三种类型，即个体随机效应模型、时点随机效应模型和个体时点双随机效应模型。
对于面板数据而言，固定效应模型和随机效应模型是大家广泛感兴趣的模型。在本文研究的问题中，在个体上，存在一些变量随国家的不同而对经济稳定性影响不同的现象，比如各国的人口；在时间上，也是一些变量随时间的不同而对经济稳定性影响不同，比如科学技术。因此，本文考虑的模型为：个体时点双固定效应模型和个体时点双随机效应模型。但是，究竟采用哪种模型更加合适，则要适用Hausman 检验。
三、数据初始分析
根据表1中LLC检验和PP-Fisher 检验的结果，除财险深度对数以外，至少在1％的水平下，两种方法都可以拒绝原假设，说明包括保险深度对数、寿险深度对数、国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差都不存在单位根。而对于财险深度对数，在5%的水平下可以拒绝原假设，财险深度对数不存在单位根。因此，可以认为，两种方法检验结果表明所有变量都是平稳的序列，可以对各变量进行panel data的估计。
四、模型选择检验及最终模型
在选择模型时，要考虑样本的个体之间是否有差异，各时点之间是否有差异，其影响是固定的还是随机的。首先，样本值来自46个国家，这些国家的政治、文化和社会都不同，个体之间是具有差异的。其次，样本值来自22年的数据，其时间跨度也比较大，各年的自然环境、制度等也不相同，时点之间也是具有差异的。我们要同时考虑个体和时点之间的差异。
考虑在下述模型中选择：个体时点固定效应模型和个体时点双向随机效应模型。本文使用Hausman 检验来决定模型的选择。
Hausman检验：个体时点随机效应模型；个体时点固定效应模型。见表2。
从表3中的t统计量和p值可以看出，保险深度对国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差的影响都非常显著，都是在1%的水平下显著。三个因变量的系数都为负，分别为-0.021 0、-0.071 0、-0.072 8。三个因变量的系数都为负数的含义就是，保险深度对三个因变量的影响是负向影响。也就是说，保险深度越大，则因变量越小。保险深度越大，那么国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差越小，即国内生产总值增长率、财政收入增长率、税收收入增长率的发展更加平稳，经济发展的风险越小。这就充分地验证了假设一。
从表4中的t统计量和p值可以看出，寿险深度对国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差的影响都比较显著。寿险深度对国内生产总值增长率误差的影响在1%的水平下比较显著，而寿险深度对财政收入增长率误差和税收收入增长率误差的影响在5%的水平下显著。而且，三个因变量的系数也都为负，分别为-0.0152、-0.0380、-0.0351。三个因变量的系数都为负数的含义就是，寿险深度对三个因变量的影响是负向影响。也就是说，寿险深度越大，则因变量越小。寿险深度越大，那么国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差越小，即国内生产总值增长率、财政收入增长率、税收收入增长率的发展更加平稳，经济发展的风险越小。这就充分验证了假设二。
从表5中的t统计量和p值可见，财险深度对国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差的影响都比较显著。财险深度对国内生产总值增长率误差的影响在1%的水平下显著，而财险深度对财政收入增长率误差和税收收入增长率误差的影响在5%的水平下显著。而且，三个因变量的系数分别为-0.020 3、-0.071 3、-0.083 5。三个因变量的系数都为负数的含义就是，财险深度对三个因变量的影响是负向影响，即财险深度越大，则因变量越小。财险深度越大，那么国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差越小，即国内生产总值增长率、财政收入增长率、税收收入增长率的发展更加平稳，经济发展的风险越小。这就充分验证了假设三。
根据表4和表5的内容对寿险深度和财险深度的影响大小进行比较发现，财政收入增长率误差的回归中，寿险深度的系数是-0.038 0，而财险深度的系数是-0.071 3，大于寿险深度的系数。如果计算95%的置信区间，则寿险深度系数的95%置信区间为[-0.068 97-0.007 31],而财险深度系数为-0.071 27，仍然在该区间外。因此，在5%的水平下可以认为：与寿险深度相比，财险深度对财政收入稳定性的影响程度更深。同理，我们发现，税收收入增长率误差的回归中，寿险深度的系数是-0.035 1，而财险深度的系数是-0.083 5，大于寿险深度的系数。如果计算95%的置信区间，则寿险深度系数的95%置信区间为[-0.066 5 -0.003 72],而财险深度系数为-0.083 5，仍然在该区间外。因此，在5%的水平下可以认为：与寿险深度相比，财险深度对税收收入稳定性的影响程度更深。这就验证了假设四。
六、结 语
保险的作用是分摊损失和补偿损失，也是期望能够通过分摊损失和补偿损失的途径来稳定经济的发展，平缓灾难给经济带来的波动。保险的这一作用是被实践检验过的。本文通过对46个国家的面板数据进行分析，对这一作用提供了数据的实证支持。分析表明，保险稳定经济发展的作用是比较显著的。如果保险市场是比较发达的，经济发展就能够平稳地进行。同时，保险的影响还体现于一国的财政收入和税收收入方面。如果保险市场比较发达，那么一国的财政收入和税收收入也能够平稳地进行。
保险市场是由寿险市场和财险市场构成的。既然保险市场在整体上对于经济发展、财政收入和税收收入的稳定发展具有明显的作用，那么分别分析寿险市场与财险市场的影响，两者对于经济发展、财政收入和税收收入的稳定发展也分别具有一定的作用。在发达的寿险市场和发达的财险市场中，经济发展、财政收入和税收收入也能够平稳地发展。但是，相对而言，财险市场对于经济发展、财政收入更为显著。也就是说，相对于大力发展寿险市场而言，如果我们能够更加偏重于财险市场的发展，那么其对经济的平稳、财政收入的平稳和税收收入的平稳能够具有更大的作用。因此，如果国家希望通过保险能为经济发展保驾护航，那么相对而言，大力发展财险市场可能会起到事半功倍的效果。
[参考文献]
[1] Beenstock M,Dickinson G,Khajuria S.The Determinants of Life Premiums:An International Cross-Section Analysis 1970-1981[J].Insurance Mathematics and Economics,1986(5):261-270.
[2] Outreville J F.The Economic Significance of Insurance Markets in Developing Countries[J].Journal of Risk and Insurance,1990(3):487-498.
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[4] Outreville J F.Life Insurance Markets in Developing Countries[J].Journal of Risk and Insurance,1996(2):263-278.
[5] Browne M J,Chung J,Frees E W.International Pr-operty-Liability Insurance Consumption[J].Journal of Risk and Insurance,2000(1):391-410.
[6]Beck T,Webb I.Determinants of Life Insurance Co-nsumption Across Countries[J].World Bank Economic Review,2003(17):51-88.
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[8] 俞自由,粟 芳,纪 冰.保险市场规模发展的研究[J].预测,2001（7）：87-90.
[9] 徐为山,吴坚隽.经济增长对保险需求的引致效应——基于面板数据的分析[J].财经研究,2006（2）：127-137.
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[11] Webb I,Grace M F,Skipper H D.The Effect of Banking and Insurance on the Growth of Capital and Output[J].Center for Risk Management and Insurance：Working Paper，2002：2.
[12] Marco Arena.Does Insurance Market Activity Promote Economic Growth? A Cross-Country Study For Industrialized and Developing Countries[J].The Journal of Risk and Insurance,2008（4）： 921-946.
[13] 曹 乾，何建敏.保险增长与经济增长的互动关系——理论假说与实证研究[J].上海金融，2006（3）：14-16.
[14] 胡宏兵.中国保险发展与经济增长关系的协整分析：1999-2007[J].山东经济，2007（6）：74-78.
[15] 张淑英，李鹏燕.河北省保险发展与经济发展的协整分析[J].产业与科技论坛，2008（3）：76，86.
[16] 王建伟，李关政.财产保险对国民经济总量和经济波动性的影响——基于套期保值模型与中国的实证[J].财经研究，2008（8）：76-87.
（责任编辑 易 民）
An Empirical Research of Insurance Development to Economy Stability
——The Analysis Based on Panel Data Model of 46 Countries
SU Fang,CAI Wan-ke
(Finance School,Shanghai Finance and Economics College,Shanghai 200433,China)
Abstract：Insurance development is very important to economics,which has been testified by so many academic articles, while we haven't tested whether it's useful to the stability of economic development.Through cross-section and period random model of panel data from 46 countries,the relationship between insurance penetration and economics stability has been analyzed,as well as the relationships between insurance penetration and public finance stability or tax income stability.It's found that in the country where the insurance has developed well,economy develops more stably,and it's the same to public and tax income.Life insurance and nonlife insurance do have the same effect on those indexes.But the influence of nonlife insurance is stronger than that of life insurance.So nonlife insurance market should be developed more so as to ensure a stable economy.
Key words：insurance;economic stability;empirical analysis
关键词：保险；经济稳定；实证分析
中图分类号：F840 文献标识码：A
DOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2011.01.003
保险的基本职能是分摊损失和补偿损失。其对于经济的贡献主要在于通过保险基金的建立和运用，促进经济稳定地发展。保险又被称为“经济助推器”和“经济稳定器”。本文就这一方面进行深入的分析与验证。
一、综 述
许多学者都曾经就保险发展与经济发展之间的关系进行了分析与研究。以往的研究比较集中于研究保险需求与收入水平的关系方面。比如，Beenstock、Dickinson和Khajuria[1]研究了12个发达国家从1970-1981年的数据，发现非寿险需求与人均国内生产总值相关。Outreville[2]通过研究55个发展中国家从1983-1984年的数据，发现非寿险需求与人均国内生产总值以及一个金融变量（M2/国内生产总值）正相关。Browne和Kim[3]通过研究45个国家1980-1987年的数据，发现人均寿险消费与人均国内生产总值正相关。Outreville[4]通过研究48个发展中国家1986年的数据，发现寿险需求与人均国内生产总值正相关，但与金融发展无关。Browne、Chung和Frees[5]通过研究经济合作与发展组织国家1986-1993年间的数据发现非寿险消费与收入水平正相关。Beck和Webb[6]通过分析63个国家从1980-1996年的数据，研究了寿险消费的影响因数。粟芳[7]就保险密度与人均国内生产总值的关系进行了回归分析，结论表明，经济的发展促进了保险密度的发展，经济发展与保险需求之间存在正相关关系。俞自由、粟芳、纪冰[8]还用灰色模型对保险密度与人均国内生产总值的关系进行了分析，得出了相似的结论。徐为山、吴坚隽[9]分析了经济增长对保险需求的引致效应，认为经济发展能促进保险需求增加，但是经济增长对寿险的引致效应要高于非寿险。国内许多其他学者也用中国的数据或者各个省的数据分析了保费收入与经济发展的关系。结论也都基本相似，即保险发展与经济发展之间存在着显著的正相关关系。
后来，随着统计方法的发展，学者们不但可以研究经济发展与保险发展的关系，还能够分析各变量之间的影响方向和路径。Ward和Zurbruegg[10]运用9个经济合作与发展组织国家1961-1996年的数据分析了经济增长与保险市场活动之间的因果关系，使用各国各年实际国内生产总值作为经济活动的衡量指标，年实际保费作为保险活动的衡量指标。通过对每个国家使用自回归误差修正模型，结果显示有5个国家呈现长期因果关系。Webb、Grace和Skipper[11]运用修正的索罗－斯旺新古典经济增长模型，研究了银行、寿险公司和非寿险公司与经济增长的因果关系。研究发现，银行业和保险业的外生变量对经济增长有着巨大的影响。但是这些变量对银行与寿险公司、非寿险公司之间的相互关系作用不大。Marco Arena[12]也对多个国家的数据进行了分析，主要是把保险作为金融体系中的一个部分分析了保险、银行、证券及经济发展之间的互动关系。
在国内学者的研究中，曹乾、何建敏[13]用自回归模型和误差修正模型对我国和保费收入两个宏观经济变量之间的关系进行研究, 结果表明和保费收入之间有明显的协整关系, 但在两个样本期间内两个宏观经济变量之间的Granger因果关系却出现了差异。胡宏兵[14]也就1999-2007年的中国数据对中国保险发展与经济增长关系进行了协整分析，分析结果表明：无论长期还是短期，国内生产总值都对保险增长具有Granger 因果关系。但是，保险发展在长期对经济增长不具有Granger 因果关系，短期内保险发展对经济增长的影响也较弱，不支持保险发展会引发经济增长的观点。张淑英、李鹏燕[15]运用Granger因果检验分析，对河北省的数据进行了分析，结论发现，保险发展是经济增长的Granger原因，而经济增长不是保险发展的Granger原因。
从上面的综述可以看到，由于采用的样本不同，学者们对保险发展与经济发展关系的研究结果大相径庭。有人认为经济发展能促进保险发展，而反之不行；而有人认为保险发展能促进经济发展，而反之不行。无论怎样，学者们都对保险所具有的“经济助推器”这一功能进行了深入的研究。但是，保险所具有的“经济稳定器”的功能是否能从实际数据中得到结论呢？少有学者进行相关的研究。王建伟、李关政[16]用套期保值模型就中国保险市场的数据分析了财产保险对国民经济总量和经济波动性的影响，通过比较我国东、中、西部三个具有区域代表性省份的相关实证结果，发现尽管财产保险对经济总量不会产生明显影响，但对促进经济的平稳运行却能起到十分重要的作用。因此，本文提出的问题是：保险发展是否能促进经济稳定地发展呢？保险是否具有“经济稳定器”的功能呢？
本文与前面各个学者的研究不同。首先，本文的研究目的是检验保险是否能促进经济稳定发展，是就保险的“经济稳定器”这一功能进行分析。其次，我们使用了更多国家的数据，采用了面板数据分析的方法，所采用的数据不仅仅包括中国，是想分析在一般意义上保险是否仍然具有“经济稳定器”的功能。第三，本文不但分析保险业整体上对于经济稳定的促进作用，而且还要把保险业细分为寿险与非寿险，并分别检验寿险与非寿险对经济稳定发展的促进作用,检验他们的作用并分析他们的不同影响。
二、假设、数据与研究方法
（一）假设
保险是否具有“经济稳定器”的功能呢？一般而言，经济的稳定性主要体现在经济收入即国内生产总值的稳定增长、财政收入的稳定增长和税收收入的稳定增长。因此，我们将研究保险发展与国内生产总值增长、财政收入增长和税收收入增长之间的关系，并深入分析财产保险和人寿保险的不同情况，我们提出了如下假设：
假设一：保险发展能促进国内生产总值、财政收入和税收收入稳定增长。
假设二：寿险发展能促进国内生产总值、财政收入和税收收入稳定增长。
假设三：财险发展能促进国内生产总值、财政收入和税收收入稳定增长。
由于寿险和财险的本质不同，财险产品的主要功能就是保障，分摊损失和补偿损失。而寿险产品除了具有保障功能以外，更多的是具有投资的功能和理财的功能。而且，财险产品的主要客户是企业，其次才是个人，而寿险产品的主要客户是个人，其次才是企业。那么相对于寿险而言，财险的保障功能更强，对经济发展的影响可能更加直接，更加有效。因此，提出如下假设：
假设四：相对而言，财险发展对国内生产总值、财政收入、税收收入的影响比寿险更为显著。
选用保险深度的系列指标来做为保险发展指标，包括保险深度、寿险保险深度、财险保险深度。这些指标的单位均为%，是用当年的保费收入除以当年国内生产总值总量而得到的。共有46个国家从1986-2007年22年的数据。数据是从瑞士再保险公司SIGMA杂志中整理得来。
选用了三个指标反映经济稳定发展的指标，包括国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率。这都是根据国内生产总值、财政收入、税收收入计算而来的。国内生产总值、财政收入、税收收入的单位均为各国当年货币。其中，国内生产总值是46个国家从1986-2007年22年的数据，财政收入、税收收入是31个国家从1995-2007年13年的数据。数据来源是世界银行出版的World Development Indicators数据库。根据该数据库中对于数据的解释，财政收入是来自税收、社会捐献和其他收入的所有现金销售的收入，例如罚金、租金以及来自财产或者销售的收入，但是不包括赠款。税收收入是指个人、企业或机构向政府的强制性的无偿支付，不包括罚金、社会保障等。我们检验的是保险是否能促进经济稳定发展。因此我们对上述经济发展指标进行了变换，用经济发展各指标年增长率与样本期内的均值之间的差值的绝对值，作为经济稳定发展的指标。以国内生产总值增长率误差为例，即：
国内生产总值增长率误差=
|国内生产总值当年增长率-样本期内国内生产总值平均年增长率|
国内生产总值当年增长率=
（当年国内生产总值-上年国内生产总值）/上年国内生产总值
如果保险市场发展得非常好，即保险深度、寿险深度、财险深度都比较大，那么经济可以保持稳定地增长，即各年经济增长率将保持稳定，各年经济增长率的误差会比较小。
瑞士再保险公司SIGMA杂志并没有完全收集所有国家所有年度的数据，世界银行出版的World Development Indicators数据库中也没有收集所有国家所有年度的数据。因此，为了得到尽可能多的样本，我们仅采用了所有的数据齐全的国家样本，包括了发达国家及发展中国家。
在对面板数据进行单位根检验之后，需要建立进一步分析的模型。基于面板数据的模型通常有3 种，即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。而固定效应模型又分为三种类型，即个体固定效应模型、时点固定效应模型和个体时点双固定效应模型。随机效应模型也分为三种类型，即个体随机效应模型、时点随机效应模型和个体时点双随机效应模型。
对于面板数据而言，固定效应模型和随机效应模型是大家广泛感兴趣的模型。在本文研究的问题中，在个体上，存在一些变量随国家的不同而对经济稳定性影响不同的现象，比如各国的人口；在时间上，也是一些变量随时间的不同而对经济稳定性影响不同，比如科学技术。因此，本文考虑的模型为：个体时点双固定效应模型和个体时点双随机效应模型。但是，究竟采用哪种模型更加合适，则要适用Hausman 检验。
三、数据初始分析
根据表1中LLC检验和PP-Fisher 检验的结果，除财险深度对数以外，至少在1％的水平下，两种方法都可以拒绝原假设，说明包括保险深度对数、寿险深度对数、国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差都不存在单位根。而对于财险深度对数，在5%的水平下可以拒绝原假设，财险深度对数不存在单位根。因此，可以认为，两种方法检验结果表明所有变量都是平稳的序列，可以对各变量进行panel data的估计。
四、模型选择检验及最终模型
在选择模型时，要考虑样本的个体之间是否有差异，各时点之间是否有差异，其影响是固定的还是随机的。首先，样本值来自46个国家，这些国家的政治、文化和社会都不同，个体之间是具有差异的。其次，样本值来自22年的数据，其时间跨度也比较大，各年的自然环境、制度等也不相同，时点之间也是具有差异的。我们要同时考虑个体和时点之间的差异。
考虑在下述模型中选择：个体时点固定效应模型和个体时点双向随机效应模型。本文使用Hausman 检验来决定模型的选择。
Hausman检验：个体时点随机效应模型；个体时点固定效应模型。见表2。
从表3中的t统计量和p值可以看出，保险深度对国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差的影响都非常显著，都是在1%的水平下显著。三个因变量的系数都为负，分别为-0.021 0、-0.071 0、-0.072 8。三个因变量的系数都为负数的含义就是，保险深度对三个因变量的影响是负向影响。也就是说，保险深度越大，则因变量越小。保险深度越大，那么国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差越小，即国内生产总值增长率、财政收入增长率、税收收入增长率的发展更加平稳，经济发展的风险越小。这就充分地验证了假设一。
从表4中的t统计量和p值可以看出，寿险深度对国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差的影响都比较显著。寿险深度对国内生产总值增长率误差的影响在1%的水平下比较显著，而寿险深度对财政收入增长率误差和税收收入增长率误差的影响在5%的水平下显著。而且，三个因变量的系数也都为负，分别为-0.0152、-0.0380、-0.0351。三个因变量的系数都为负数的含义就是，寿险深度对三个因变量的影响是负向影响。也就是说，寿险深度越大，则因变量越小。寿险深度越大，那么国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差越小，即国内生产总值增长率、财政收入增长率、税收收入增长率的发展更加平稳，经济发展的风险越小。这就充分验证了假设二。
从表5中的t统计量和p值可见，财险深度对国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差的影响都比较显著。财险深度对国内生产总值增长率误差的影响在1%的水平下显著，而财险深度对财政收入增长率误差和税收收入增长率误差的影响在5%的水平下显著。而且，三个因变量的系数分别为-0.020 3、-0.071 3、-0.083 5。三个因变量的系数都为负数的含义就是，财险深度对三个因变量的影响是负向影响，即财险深度越大，则因变量越小。财险深度越大，那么国内生产总值增长率误差、财政收入增长率误差、税收收入增长率误差越小，即国内生产总值增长率、财政收入增长率、税收收入增长率的发展更加平稳，经济发展的风险越小。这就充分验证了假设三。
根据表4和表5的内容对寿险深度和财险深度的影响大小进行比较发现，财政收入增长率误差的回归中，寿险深度的系数是-0.038 0，而财险深度的系数是-0.071 3，大于寿险深度的系数。如果计算95%的置信区间，则寿险深度系数的95%置信区间为[-0.068 97-0.007 31],而财险深度系数为-0.071 27，仍然在该区间外。因此，在5%的水平下可以认为：与寿险深度相比，财险深度对财政收入稳定性的影响程度更深。同理，我们发现，税收收入增长率误差的回归中，寿险深度的系数是-0.035 1，而财险深度的系数是-0.083 5，大于寿险深度的系数。如果计算95%的置信区间，则寿险深度系数的95%置信区间为[-0.066 5 -0.003 72],而财险深度系数为-0.083 5，仍然在该区间外。因此，在5%的水平下可以认为：与寿险深度相比，财险深度对税收收入稳定性的影响程度更深。这就验证了假设四。
六、结 语
保险的作用是分摊损失和补偿损失，也是期望能够通过分摊损失和补偿损失的途径来稳定经济的发展，平缓灾难给经济带来的波动。保险的这一作用是被实践检验过的。本文通过对46个国家的面板数据进行分析，对这一作用提供了数据的实证支持。分析表明，保险稳定经济发展的作用是比较显著的。如果保险市场是比较发达的，经济发展就能够平稳地进行。同时，保险的影响还体现于一国的财政收入和税收收入方面。如果保险市场比较发达，那么一国的财政收入和税收收入也能够平稳地进行。
保险市场是由寿险市场和财险市场构成的。既然保险市场在整体上对于经济发展、财政收入和税收收入的稳定发展具有明显的作用，那么分别分析寿险市场与财险市场的影响，两者对于经济发展、财政收入和税收收入的稳定发展也分别具有一定的作用。在发达的寿险市场和发达的财险市场中，经济发展、财政收入和税收收入也能够平稳地发展。但是，相对而言，财险市场对于经济发展、财政收入更为显著。也就是说，相对于大力发展寿险市场而言，如果我们能够更加偏重于财险市场的发展，那么其对经济的平稳、财政收入的平稳和税收收入的平稳能够具有更大的作用。因此，如果国家希望通过保险能为经济发展保驾护航，那么相对而言，大力发展财险市场可能会起到事半功倍的效果。
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（责任编辑 易 民）
An Empirical Research of Insurance Development to Economy Stability
——The Analysis Based on Panel Data Model of 46 Countries
SU Fang,CAI Wan-ke
(Finance School,Shanghai Finance and Economics College,Shanghai 200433,China)
Abstract：Insurance development is very important to economics,which has been testified by so many academic articles, while we haven't tested whether it's useful to the stability of economic development.Through cross-section and period random model of panel data from 46 countries,the relationship between insurance penetration and economics stability has been analyzed,as well as the relationships between insurance penetration and public finance stability or tax income stability.It's found that in the country where the insurance has developed well,economy develops more stably,and it's the same to public and tax income.Life insurance and nonlife insurance do have the same effect on those indexes.But the influence of nonlife insurance is stronger than that of life insurance.So nonlife insurance market should be developed more so as to ensure a stable economy.
Key words：insurance;economic stability;empirical analysis