网站原创【摘 要】2010年,中国人均GDP超过4000美元,在此阶段下,我国保险业取得了突飞猛进的发展.世界其他国家处于这一经济水平时保险业发展如何,是本文研究的出发点.本文以机动车保有量为视角,试图对处于同一经济发展水平的不同国家进行比较,从而探讨中国各省市机动车保险的发展现状与增长潜力.运用线性对数模型和基准比较法,结合世界各国数据得出特定经济水平下世界机动车数量/千人,通过定性分析说明在中国机动车保险与机动车数量的密切关系.得出的结论是：中国的机动车保险发展空间巨大,但不同省市的发展潜力不同,上海和北京发展潜力最小,四川和江西发展空间最大.
【关键字】人均GDP 机动车保有量 对数线性模型 机动车保险 比较研究
美国经济学家H. 钱纳里运用多国模型得出结论,人均GDP在2400～4800美元之间,经济发展处于工业化初级阶段,是经济发展的分水岭.对于保险业,这个阶段既是加速上升时期,也是问题集中暴露时期.可以看到,这个时期中国的保险业有了突飞猛进的发展,但保险结构、制度、险种设置等方面还存在着诸多不足和不完善之处,因此有必要了解在同等经济水平下其他国家,特别是其他金砖四国,以及美日等发达国家保险发展情况和特点,这样不仅可以避免少走弯路,还可以借鉴发达国家的成功经验,以此来完善我国保险业的发展.我国省市间发展存在较大差异,因此,有必要在对国家整体性发展研究的基础上对不同省市做进一步分析.
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一、文献综述
国内外学者在世界保险业发展比较中已经做出了不少贡献,但也存在着一些不足.往往仅限于与发达国家现阶段的发展水平相比较,未剔除经济发展水平的影响,也未从中国的实际国情出发.1966年美国人均GDP达到4007美元；日本1974年人均GDP突破4000美元.所以就目前而言,中国与发达国家处于不同的经济水平和发展阶段,具有一定的差距,发达国家现阶段的很多经验在发展相对滞后的中国市场而言,还不适用.
在国际上,Carter（1992）和Enz（2000）的研究避免了类似问题,建立了一种用于长期分析的刻画保险深度和人均GDP关系的Logistic理论模型,该模型利用了1970～1998年覆盖90个国家的寿险保费和88个国家的非寿险保费拟合出了一条呈“S”型的曲线.“S”型曲线使我们对世界保险业整体规模的长期发展有了一个相对清晰直观的认识,为日后的保险研究提供了一个新的思路.
北京大学学者郑伟等（2010）在Enz等人研究的基础上做了改进,利用世界各国保险业和经济增长的大量最新数据对S型曲线——“普通增长模型”进行估算,分别拟合了寿险和非寿险中保费深度与人均GDP的曲线,这两条曲线都呈S型,验证了“普通增长模型”在长期比较中的作用.同时,提出了“基准深度比”这一新指标,得出了世界各国保险业在世界上的新排名.但是,作者单纯考虑了保费深度这一衡量规模的指标,未能从结构角度对保险业的发展进行更深入的研究,不能全面反映一国保险业发展的真实水平和潜力,对不同类别保险的发展指导意义不强.
本文在郑伟研究的基础上更进一步地进行不同险种发展潜力的研究,由于篇幅限制,本文将重点放在中国机动车保险的发展现状和潜力上来.研究框架如下：第一部分是引言,介绍研究背景；第二部分,文献综述,概括总结其他学者在此方面的贡献与不足；第三部分,在大量历史数据的基础上,建立世界机动车保有量发展规律模型,并且介绍模型的性质和应用；第四部分,应用对数线性模型,对中国及各个省份机动车保险发展进行现状及潜力分析；第五部分,结论.
二、世界机动车保有量发展规律：性质及应用
1．研究背景
在中国,机动车辆保险发展态势迅猛,占据了财产保险相当大的份额.2010年,机动车辆保险原保险收入同比增长39.36%,占财产险业务的77.12%,占财产险公司业务的比例为74.6%.可见,机动车辆保险对于中国保险业的发展极为重要,关于保险公司如何抓住机动车保险这一发展机遇提升公司竞争力,国家如何制定更适合本国国情的保险法律政策的研究显得尤为重要.
按照《机动车交通事故责任强制保险条例》的规定,在中国人民共和国境内道路上行驶的机动车的所有人或者管理人,应当按照《中华人民共和国道路交通安全法》的规定投保机动车交通事故责任强制保险.因此,关于中国机动车拥有量现状及其发展趋势研究对机动车保险的研究,意义重大.
国内学者对于中国机动车拥有量的预测分析已经做了相当多的研究,但都是限于国内自身或是区域的预测研究.在全球化的背景下,机动车增长水平（机动车保险增长水平）的国际比较具有更重要的意义.
不同国家保险业发展的比较不能仅限于保险业自身的比较,要考虑其所处的不同的经济水平,即不能拿已经处于很高经济水平的发达国家的现阶段状况与还处于发展中阶段的中国状况进行直接比较.同样,对不同国家机动车量的比较也不能脱离其经济发展水平.本文试图建立每千人机动车保有量与人均GDP之间的关系,从而获得相对于经济发展的世界机动车增长的平均水平.
2．模型的建立与求解
第一,模型的选择.关于机动车保有量预测的相关理论和方法有很多,但各有其局限性.其中,指数函数模型只能反应某一段时间内当该产品成为集中消费目标时的情况,不能对其整个发展阶段做全面的概括.logistic模型虽然能够很好地反应某种商品的总趋势,但是其饱和值即最大值是一个凭经验得到的值,拟合效果未必理想；主成份分析方法的主要功能是选取能够反映原数据大部分信息的几个主要成分,达到减少变量个数的目的,对于已经给出的自变量并不适用；灰色预测方法运用起来繁琐复杂,需要拥有较深厚的交通知识,且不易理解.综合考虑,本文采用线性对数模型.
第二,模型的建立.在确定自变量的基础上,本文采用预测模型Y＝aln＋b＋ε,选取132个国家和地区,1995～2009年间15年的数据作为观测样本,按照世界道路统计的标准,机动车包括轿车、公共汽车及货车,不包括两轮车.人均GDP统一以美元计价,采用市场汇率.