双月刊总第２２７期
中南财经政法大学学报
JOURNALOFZHONGNANUNIVERSITYOFECONOMICSANDLAW
№．２．２０１８
BimonthlySerial№．２２７
“一带一路”沿线国家保险市场发展差异研究
袁 成１ 郭 杰２
(南京大学经济学院,江苏南京２英国杜伦大学商学院,英国杜伦)１．１００９３;２．
“摘要:一带一路”建设从基础设施建设到国际贸易再到金融服务,对保险的需求日益增加,同时也为中国保险业走出去提供一个重要平台.目前“一带一路”沿线国家保险市场的整体发展程度处于全球中下水平且各国之间存在较大差异.本文利用锡尔系数对沿线国家保险市场发展差异进行测度,发现沿线各国保险市场总体差异在逐步缩小,且主要来自区域间的差异,而非区域内部差异;另外中东内部差异程度较东南亚、南亚和东欧都要大.采用系统GMM估计,对沿线国家保险市场发展的影响因素进行了实证检验,发现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,同时沿线国家保险市场未来发展的持续性明显.中国保险业应抓住“一带一路”建设带动沿线国家未来经济向好的机遇,推动周边保险市场发展;分区域制定对外保险服务合作计划;高度重视沿线国家经济特点、文化和政治法律差异,制定适宜的合作策略等.
“;关键词:一带一路”保险市场;锡尔系数;系统广义矩估计;保险国际化
()中图分类号:F８４１ 文献标识码:A 文章编号:１００３Ｇ５２３０２０１８０２Ｇ０１０６Ｇ０８
一、引言
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２０１５年３月２８日,
,路经济带和２提出了共建“一带一路”的倡议,这将为中国保险走１世纪海上丝绸之路的愿景与行动»“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６既有发达市场,也有新兴市场.５个经济体的保险市场发展程度差距较大,
收稿日期:２０１７Ｇ０９Ｇ２５
‘()基金项目:一带一路’战略下中国保险国际化问题研究”２０１６年度中国保险学会研究课题“ISCKT２０１６ＧNＧ１Ｇ０１,作者简介:袁 成(女,江苏南通人,南京大学经济学院副教授,博士;１９８０—)
,郭 杰(男,海南海口人,英国杜伦大学商学院副教授,博士.１９８０—)
１０６
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
[１]２]
.W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[ard和
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
ZurbrueR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gg运用VA
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Browne等和Li等同样也是以OECD国家为研究对象４
]３
.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[
[][]５
[[６]７]８]
.还有部分文献专门研究发展中国家的保险市场,以欧洲数据为样本[如Outreville以５５个发
,而Millo和Carmeci以及Kosevski都是j
展中国家１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９８３~１９８４年的数据为样本,
[]
正相关关系:还有对包括发达国家和发展GDP每增长１％带来超过１％的非寿险需求增长９.另外,
中国家在内的数十个国家进行综合研究,如B分析rowne和Kim对４５个国家的寿险消费进行研究,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
１０]
.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[
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
]１１
.袁成和裴平的研究发现随着经济水平的提高,保险市场区域发展差异的重要因素[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
]１２
.另外还有针对中国保险国际化、下滑走势,这说明中国财险市场同样面临结构性调整[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
１３]
.郑伟等提出了一套适用于保险业国际比较的新范式,中存在的问题[为研究保险国际化、保险国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,际竞争力等方面提供了更科学的方法[
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
１５]
.而自２用最大[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０１３年首次提出“][[１６１７]１８]
,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[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
[９][]２０
,及M苏恒轩将锡尔系数用于中asahisa和Hu均采用锡尔系数来研究中国经济区域差异问题１]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国寿险业区域差异研究[
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
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:
１０７
()＝I０
,越大,说明区域间的不均衡程度越高.锡尔系数还包括两个锡尔系数分解指标(两者的不同T和L)在于锡尔T指标以G锡尔L指标以人口比重加权.为了体现经济发展在保险市场发DP比重加权,展中的重要性,本文将采用T分解指标,即先将所有单位分成r组,分解方法如下:
PrI＝∑PI＋∑Plog＝LWR＋LrBR
r＝１r＝１Vr
()０
G
r(０)r
G
)式(中,锡尔系数()为锡尔系数,１IN指单位数,YY是Y０i是第i个单位的数值水平,i的平均数,
１nY∑log＝１NiYi
()１
()代表总体差异,GDP中的权重,VILWR反映组内差r表示第r组数值水平在总数值水平中的权重.０
)公式(中,()２IPDP在总０r表示将第r组作为一个整体时计算得到的锡尔系数,r表示第g组G
()２
异,为区域内部各单位之间的差异;反映区域之间的差异.LBR表示各组之间的差异,
),沿线３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０个国家划分为东南亚、市场发展程度要远远高于其他国家,而中国在２对国际保险市场０１６年已成为世界第三大保险市场,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
地区东南亚南亚中东东欧
马来西亚、泰国、印尼、菲律宾、越南印度、斯里兰、卡巴基斯坦、孟加拉国
伊朗、科威特、黎巴嫩、阿曼、以色列、阿联酋、沙特、埃及、土耳其
希腊、保加利亚、罗马尼亚、匈牙利、塞浦路斯、斯洛伐克、斯洛文尼亚、波兰、克罗地亚、俄罗斯、乌克兰、捷克
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”
增长的贡献度达２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,６％,
“一带一路”沿线３０个国家的分组
国家
保险密度、保险深度等,其中保险密度考虑了人口因 衡量保险市场发展程度的指标有保费收入、
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２保险密度来源０００~２０１６年３０个国家的保险密度和GDP,于２００１~２０１７年瑞士再保险公司出版的Sima杂志,GDP来源于世界银行网站.g
锡尔系数值由２东南亚由０东欧由００００年的０４４降至２０１６年的０２７,４降至０２１,２９降至０１６,南亚由０中东的锡尔系数相对最高,南亚最低.这说明,中东内１４降至０１２.可以看出各区域中,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４南亚则是先扬后抑,０％,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(继续测算“一带一路”沿线国家的保险密度总差２)根据式(测算出“一带一路”沿线４个区域２其中中东的１０００~２０１６年的保险密度锡尔系数值,
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０４８,
幅下降的趋势,区域间差异则是在下降到２这个数值和２００８年后又反弹至２０１６年的０２９,０００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,区域内差异的贡献２０００年时,度还略高于区域间差异,但经过１从２区域间差异和区域内差异的０余年的平稳变化后,０１３年开始,“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.１０８
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０６２下降至２０１６年的
表２
年份２０００２００１２００２２００３２００４２００５２００６２００７２００８２００９２０１０２０１１２０１２２０１３２０１４２０１５２０１６
区域间差异LWR
０．２９０．２８０．２７０．２７０．２６０．２４０．２１０．２２０．１９０．２５０．２５０．２３０．２２０．２１０．２３０．２８０．２９
２０００~２０１６年保险密度的锡尔T分解指数值
区域内差异LBR
０．３３０．３００．２８０．２７０．２５０．２４０．２４０．２３０．２２０．２３０．２４０．２２０．２１０．１９０．２００．２００．１９
总差异I(０)
０．６２０．５９０．５５０．５４０．５１０．４８０．４５０．４５０．４１０．４７０．４８０．４６０．４３０．４１０．４３０．４８０．４８
“四、一带一路”沿线国家保险市场发展影响因素的实证检验
][[２２２３]２４]
.本文将通过对影响“括经济因素、法律政治因素和社会因素[一带一路”沿线国家保险市场
、保险市场发展受到多种因素影响,根据Z大致可包ietzHussels等以及Outreville的归纳总结,
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
记为LNLID取对数,nID、LnLID和LnNLID.
解释变量２．
和非寿险市场时,用寿险密度(和非寿险密度(来表示.为消除异方差,分别对ILID)NLID)D、LID和().用人均国内生产总值来表示.人均G经济发展水平(１RGDP)DP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R记GDP取对数,为L有更多的余钱去规划未来风险保障,包括nRGDP.经济增长一方面会带来居民收入水平提高,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.
().用各国国内信贷与G金融市场发展程度(２CREDIT)DP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.
().将居民消费价格指数C通货膨胀(３INF)PI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.
().反映人口结构的指标之一,少年儿童占比(用０~１４TEEN)４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,
１０９
被解释变量１．
被解释变量是保险市场发展程度,用保险密度(来表示,即人均保费收入.在分别研究寿险ID)
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.
().和少年儿童占比一样是反映人口结构的指标之一,老年人占比(用６５OLD)５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.
().反映人口城乡结构,城镇化水平(用城镇人口占总人口的比重来表示.城市人口６URBAN)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().虚拟变量,宗教信仰(伊斯兰教国家取值为１,其他为０.B７RILIGION)rowne和Kim以及
１０]
.这是因为传统保险相比于其他国家,伊斯兰教国家的保险需求要小很多[Skier的研究均发现,pp
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.度数据来源于２其余变量数据均来源于世界银行００１~２０１７年瑞士再保险公司出版的Sima杂志,g网站.变量的描述性统计如表３所示.
表３
LnID
变量
观察值５１０５１０５１０５１０５１０５１０５１０５１０５１０５１０
均值４．７７８３．５８０４．１９０８．７１００．７７７１．７０４０．２３１０．０９１０．６１３０．３４４
发达.
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
变量的描述性统计
标准差１．６６０１．９００１．７５０１．２６００．５４４１．１０５０．０７６０．０５３０．２０８０．４７５
中位数４．９９９３．６０７４．６２８８．９１００．６２９１．３３７０．２３１０．０７７０．６６０－
最小值０．３３６
最大值８．２５０７．９８０１０．９４７．１１０３．８０００．４１５０．２１４１１
LnLID
LnNLID
－２．３００－０．５１０－０．１０２０．９６２０．１３３０．００３０．１８３０５．９９６
LnRGDPINFCREDITTEENOLDURBAN
１０．７８０
RELIGION
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L从而构建nID的滞后项和解释变量LnRGDP的滞后项,)如式(的动态面板回归模型.３
()EENLDRBANELIGION＋με３６Tit＋７Oit＋８Uit＋９Rt＋i＋itββββη
),,式(中,３c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;εi是代表个体效应的虚拟变量,it为误差项.η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Saran检验来验证工具变量g的有效性,以及用A进一步分别对寿险市rellano－Bond方法来检验误差项是否存在自相关.最后,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
场进行回归.回归结果见表４.１１０
我们首先对“一带一路”沿线３之后分别对寿险市场和非寿险市０国家的整体保险市场进行回归,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LnIDc＋βLnIDLnRGDPLnRGDPINFCREDITit＝１it－１＋２it＋３it－１＋４it＋５it＋ββββ
表４
变量
LnIDit－１
参数估计结果
整体保险市场
∗∗()０．５５∗８．１８∗∗()０．８∗２７．６１∗∗()０．４∗５．１５
寿险市场
∗∗()０．７４∗１５．９７∗∗()０．７８∗７．７５∗∗()０．４７∗９．４１∗∗()０．１∗４．１３
非寿险市场
∗∗()０．４８∗５．２２∗∗()０．７∗２１．１１∗∗()０．３５∗５．７１
LnRGDPINF
LnRGDPit－１CREDITTEENOLD
()－０．０３６－０．４７()－０．０４－０．０３()－２．８－１．３２()１．５４１．４９()１．１１．３３
()０．０３１．３４
∗∗()－４．５５∗－２．９６
()－０．０４１－０．４７()１．４１０．７１()１．９９９０．９８()０．４４０．９
()－０．０５－０．７８()－２．５７－１．５２()－１．７６－０．７
)０．０４５∗(１．６８
∗∗()－７．２∗－３．６８
RELIGIONSaran检验g截距项c
URBAN∗∗()４．２∗２．５７
()∗()括号内为t值; 注:１∗∗、∗∗、∗分别表示在１％、５％和１０％水平上显著,２Saran检验是对工具变量的有效性进行过度识g
()A别检验,括号内为P值;前面是一阶差分的P值,括号内是二阶差分的P值,下表３rellanoＧBond检验是误差项差分自相关检验,
.同６
ArellanoＧBond检验
()２３．２７１．００
()０．０００６０．３９２３
()－０．０１４－０．０２
∗()－０．４２∗－２．０６
()１８．７７１．００
()０．００３７０．４３４１()２１．２３１．００
()０．００５８０．３０９５
)２．３１∗(１．８１
型不存在过度识别问题.而A故接受“误差项无自rellano－Bond检验的二阶差分的P值均不显著,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.
且寿险市场的效应较之非寿险市场更为明显.这是因为大１％会带来下一年保费收入增加０５５％,
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滞后一年的拉动系数达到０在寿险市场和非寿险市场中同样影响８,４,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
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
表４的三次回归结果中,接受“所有工具变量都有效”的原假设,表明模Saan检验的P值都为１,g
行稳健性检验.将被解释变量保险密度(用保险深度(指标进行替换,保险深度是指各国每年ID)IP)保险总保费收入占当年G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DP的比重,(),替换人均国内生产总值(同样也反映了经济发展水平,为消除异方差,对GNGNIRGDP)I取对数,
.各国的保险深度数据来源于２记为L各国nGNI００１~２０１７年瑞士再保险公司出版的Sima杂志,g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.
１１１
险和非寿险市场时,用寿险深度(和非寿险深度(来替代.解释变量中,用人均国民收入LIP)NLIP)
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
表５
变量IPLIP
观察值５１０５１２５１０５１０
均值０．０１１６０．０１４８．６８０．０２６
替代变量的描述性统计
标准差０．０１１７０．００８５１．２５４０．０１６
中位数０．０２１９０．００８０．０１３８．８４
最小值０．００４４０．０００１０．００１７５．９９
最大值０．０７８０．０４７７１０．９２０．０６３
LnGNI
NLIP
)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 根据模型(３
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
变量
LnIPit－１LnGNIINFLnGNIit－１CREDITTEENOLDURBAN
整体保险市场
∗∗()０．６８∗１７．８６
∗∗∗()０．００１３．３
稳健性检验
寿险市场
∗∗()０．８５∗９７．２
∗∗∗()０．０００８２．７５
非寿险市场
∗∗()０．７４∗２８．５７
∗∗()０．００２７５．６
∗∗()０．０００４∗２．７７
∗()－０．０００４∗－２．３６∗∗()０．００６∗１０．２７∗∗()０．０２２．５３
∗∗()０．０００３∗３．４１
()－０．０００３－０．９９∗∗()０．００２∗４．４()０．０１３１．５１
Saran检验g
RELIGION
截距项c
∗()－０．０３７∗－１．９８∗∗∗()０．０３３．１５
∗∗()－０．０１３∗－３．７１()０．００２０．３９
∗∗()－０．０２∗－３．２３
∗∗∗()０．００７５．０４
∗∗()０．００４∗１５．３５
∗∗()－０．００６－２．１９
∗∗()０．００４５∗２．９１()０．００００４０．６１
ArellanoＧBond检验
()２２．１１．００
()０．００３３０．６６８７
()０．０００６０．９８
()－０．００２－０．５９
∗∗()－０．０２７∗－５．１１
∗∗∗()０．０１６４．６５∗∗()－０．０１４∗－６．０１∗∗()０．０１５∗１２．８
()２４．８５１．００
()０．０１５７０．２５６３()２３．０３１．００
()０．００５６０．８０７４
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１１２
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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(责任编辑:肖加元)
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