陈增明

（福建商业高等专科学校 工商管理系，福州 350012）

0 引言

随着国外保险竞争者的加入，与其他细分市场相比，国内保险业更加明显地感受到经济全球化所带来的影响，并形成巨大的生存和发展压力。在国际竞争日趋激烈的保险领域中，保险行业需要更加准确评估自身在保险市场上的价值和定位，找到与竞争对手相比自身所拥有的优势与劣势。由此，保险业竞争力研究越来越受到政府、行业和学术界的高度重视。

从文献回顾可以发现，已有的研究文献具有如下特点：以保险公司作为研究对象的比较多；以定性分析方法为主，对数据进行深入的统计或计量分析的比较少；对竞争力强弱的判断建立在初步统计比较上，而对影响一国保险业竞争力的深层原因分析较少。

迈克尔·波特教授的“钻石模型”，提出了一个全面、系统的产业国际竞争力的分析框架，被学者们作为“经济分析范式”，并应用于不同产业的国际竞争力分析。因此，为了正确认识和客观评价中国保险业竞争力，本文的研究视角定位在保险产业层面，从衡量一国保险业竞争力的综合指标入手，对中国保险业竞争力现状进行综合评价，并立足于“钻石模型”，运用逐步多元回归方法，选取影响保险业竞争力的解释变量，构建计量经济模型，分析中国保险业竞争力的主要影响因素。

1 中国保险业竞争力的现状分析

为反映中国保险业竞争力的基本现状，通过选取反映保险业竞争力的“保费收入、市场占有率、保险深度、保险密度”四个核心指标进行分析。

1.1 保费收入及市场占有率

保费收入是保险资产增长的主要动力，该指标是衡量保险规模大小和发展水平的综合性指标。保险业市场占有率则指一国保费收入总额占世界保费收入总额的比例。这一指标值越大，表明一国保险市场份额越大，该国保险业也较有竞争力。2011年中国实现保费收入221858百万美元，占亚洲保险市场份额的13.44%，居亚洲第二位，世界第六位。由于中国保险市场发展较晚，与保险市场发达的日本（2011年实现保费收入655408百万美元，占亚洲保险市场份额的39.70%，居亚洲第一位）相比，无论从保费总收入还是市场份额都有较大的差距。

1.2 保险深度及保险密度

保险深度是指保费收入占国内生产总值的比重，反映该国保险业在整个国民经济中的地位。该指标大小取决于一国经济总体发展水平和保险业的发展速度。保险密度是按照一个国家或地区的人口计算的人均保费收入。它反映了一个国家或地区保险的普及程度和保险业的发展水平及保险市场发展的成熟程度。

随着中国经济的快速增长，反映中国保险业竞争力的保费收入、保险深度和保险密度等指标呈现快速提升的发展态势。2000年之后保费收入年平均增长速度超过10%，保险深度和保险密度增长速度也不断加快。自2002年始保险深度超过2%，2008年之后超过3%。保险密度由1992年的28.65元，2000年的126.08元，快速增长到2010年的1084.40元。这充分说明中国保险业在国民经济和社会发展中起到越来越重要的作用。但中国保险深度、保险密度远没达到世界水平，与保险业发达的国家相比差距更大，保险业竞争力总体较弱，保险市场还有很大的发展空间。从2001年到2011年，世界平均保险深度在7%左右，平均保险密度超过500美元，保险业发达的国家如英国、美国、日本等国家保险深度保持在8%～13%之间，保险密度超过3000美元，英国甚至超过7000美元。

2 中国保险业竞争力影响因素实证分析

波特教授认为，一国的生产要素、需求要素、相关和支持性产业要素、企业战略、结构与同业竞争要素、政府要素及机会要素等是影响一国某一产业竞争力的六个要素，其中前四个为基本要素，后两个为辅助要素。由于本文主要以保险产业为视角对竞争力进行分析，考虑“企业战略、结构与同业竞争要素”更多针对企业竞争力而言，因此不将其作为决定保险业竞争力强弱的分析因素。本研究将波特的“钻石模型”作为理论参照系，从影响保险产业竞争力发展的生产要素、需求要素及相关和支持性产业要素入手，利用中国保险业相关统计数据，选取系列解释变量，用SPSS17.0软件进行逐步多元回归确定相关变量，建立计量经济模型，并分析这些变量对中国保险业竞争力产生的影响。

2.1 要素与变量选择

（1）需求要素。保险业只有建立在一定规模且能够持续增长的市场需求基础上，才能够获得自身不断发展。影响保险业需求的主要有经济增长、人口结构、产业结构、经济增长方式和城镇化水平等因素，这些因素会不同程度地对保险产品的需求量产生影响，进而影响保险产业的竞争力。本文选取GDP、人均GDP、65岁以上人口占总人口比重、R&D投入占GDP比例、第二三产业增加值占GDP比重、城市居民恩格尔系数、农村居民恩格尔系数等变量进行分析。

（2）供给要素。保险供给表明各种保险经济组织在一定时期内向社会经济生活各个方面提供的保险服务量。波特教授认为对竞争优势的形成更为重要的是一国的供给要素创造能力。供给要素大致分为人力资源、自然资源、知识、资本、基础设施等，并可进一步分为初级供给要素和高级供给要素两大类。本文考虑其对保险业竞争力影响时，主要从保险资产额、保险从业人员数、财险市场集中度CR4、寿险市场集中度CR4、保险资金投资收益率等方面考虑。

表1 2001～2011年中国保费收入和相关变量统计表

（3）相关和支持性产业要素。波特教授认为，当一国产业或企业与国际竞争对手比较时，相关和支持性产业是否健全是决定竞争优势的关键因素之一。相关和支持性产业之间具有“提携”效应。保险产业的支持性产业主要是能够形成对保险产业供给和需求的产业，如银行业、金融投资业等。基于数据的获取性和重叠变量的剔除，选取银行总资产这一变量。

2.2 数据来源和时间选择

本文以体现保险业核心竞争力的保费收入作为因变量，记为Y。自变量记为X，根据“钻石模型”确立上述13个解释变量：GDP（X1）、人均GDP（X2）、65岁以上人口占总人口比重（X3）、R&D投入占GDP比例（X4）、第二三产业增加值占GDP比重（X5）、城市居民恩格尔系数（X6）、农村居民恩格尔系数（X7）、保险资产额（X8）、保险从业人员数（X9）、财险市场集中度CR4（X10）、寿险市场集中度CR4（X11）、保险资金投资收益率（X12）、银行总资产（X13）。基于分析需要和数据的可获取性，数据时间跨度为2001～2011年。具体数据见表1。

2.3 回归模型构建

（1）变量筛选与参数计算

为了避免数据的剧烈波动，消除时间序列中异方差的影响，本文分别对选取的变量值取对数，使数据趋势线性化。同时，为避免解释变量之间存在高度相关关系影响模型的准确度，本文运用SPSS17.0软件对模型（Dependent Variable：LNY）采用逐步筛选（stepwise）策略进行多元回归，以逐步回归方法排除引起共线性的变量。通过逐步筛选策略，在可供选择的13个自变量中，依各自变量对因变量作用的大小，最终选定的解释变量分别为LNX3、LNX12两个变量，其中：R2=0.988，----R2=0.987，DW=1.956，说明65岁以上人口占总人口的比重、保险资金投资收益率两个自变量与因变量保费收入之间所要建立的回归模型拟合优度好，不存在自相关性问题，解释变量能充分说明被解释变量的变化规律。在回归系数显著性检验中，所选两个解释变量（LNX3、LNX12）其统计量t对应的概率分别为0.000和0.015，均小于α=0.05的显著性水平，通过了统计量t检验。通过模型参数计算，回归模型参数值为：B0=-7.660，自变量LNX3、LNX12的回归系数分别为B1=7.911，B2=-0.031。回归方程显著性检验中F统计量的观测值为756.543，对应的概率P值近似为0，小于α=0.05的显著性水平，则认为被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，回归方程有意义。具体见表2所示。

（2）模型检验与构建

为真实地反映变量之间的均衡关系，避免出现伪回归，通过Eviews6.0对回归模型的残差应用PP检验方法进行平稳性检验，即检验残差序列是否存在单位根，从而判断数据的平稳性。

表2 方差分析表

图1 残差序列图

本文通过画图的方法确定在PP检验中是否要加入常数项或者时间趋势项，从图1的残差图可以看出，被检验序列不含有常数项和时间趋势项。用不含有常数项和时间趋势项的PP检验式检验单位根，检验结果显示：PP值为-3.070522，小于1%水平下的临界值-2.816740，拒绝原假设，可认为残差序列不存在单位根。即，在1%的置信水平下，残差序列是平稳序列，模型所反映的序列LNY和LNX3、LNX12的关系是成立的，它们之间不存在伪回归现象，所建立的回归方程有效。

建立的最终模型为：

LNY=-7.660+7.911LNX3-0.031LNX12

2.4 结果分析

根据模型回归结果，65岁以上人口占总人口比重与保险业竞争力呈现正相关关系，保险资金投资收益率与保险业竞争力呈现负相关关系。而GDP、人均GDP、R&D投入占GDP比例、第二三产业增加值占GDP比重、城市居民恩格尔系数、农村居民恩格尔系数、保险资产额、保险从业人员数、财险市场集中度CR4、寿险市场集中度CR4、银行总资产等变量与保险业竞争力没有显著相关。

第一，对保险业竞争力影响最主要的因素是65岁以上人口占总人口比重。模型显示，65岁以上人口占总人口比重每提高1%，中国保费收入将增长7.911%。从中国实际情况看，65岁以上人口占总人口比重为8.87%，比世界公认的老龄化社会标准7%高1.87个百分点。随着老年人口的增加，在一定程度上增强了社会公众的风险意识，从而激发保险潜在需求向实际投保的转换。随着计划生育政策的实施，中国居民赡养老人的压力越来越大，人们越来越关注保险的风险保障作用，这对保险业的发展是个很好的机遇。

第二，影响因素是保险资金投资收益率。保险资金投资收益率每提高1%，保费收入将降低0.031%。这与基本理论判断不一致。产生负相关的主要原因是中国保险资金投资渠道过窄。中国保险资金投资渠道局限于银行、国债，保险资产40～60%沉淀在银行。因此保险资金投资收益率很大程度上取决于银行理财产品收益率。在本文数据采集时段（2001～2011年），中国一直处于升息期。升息结果往往会提高银行短期理财产品收益率，挤压保险市场空间，降低保险产品的市场吸引力，从而影响保费收入。

3 总结

实证分析表明，中国保险业发展迅速，但是整体实力仍然较弱。中国的保费收入、市场占有率（市场份额）、保险深度及保险密度都远远落后于世界先进国家，特别是保险深度和保险密度还远远低于世界平均水平，与发达保险业的国家相比，差距更大，处于竞争劣势。这一方面说明中国的保险业总体比较落后，另一方面说明中国保险市场还有很大的发展空间。依照“钻石模型”的基本要素确定的两个最主要的解释变量，即65岁以上人口占总人口比重和保险资金投资收益率对现阶段中国保险业竞争力有显著影响。考虑到中国保险业发展的初级阶段所具有的典型特征，即需求不足、供给水平低下、保险资金运用能力不够、保险业中介不完善、再保险市场落后、保险监管制度不健全等，现阶段影响中国保险业竞争力的因素分析显得比较复杂。保险资金投资收益率对中国保费收入影响的负向关系，并不意味着提高保险资金投资收益率就会直接造成保费收入降低。事实上，保费收入和保险资金投资收益率有相互促进作用，只是现阶段中国保险资金投资渠道过于狭窄和保险资金运作模式落后，未能实现二者同步协调发展。

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