中国非寿险市场承保周期研究

中国非寿险市场承保周期研究

一、引言保险业①承保利润的波动在学术上称为承保周期(UnderwritingCycle)，它是指由外部市场环境的改变或内部产品定价的变化引起的保险业的利润率周期性波动的形式。它集中表现为：在市场坚挺期(HardMarket)，保险产品的价格和利润率较高，赔付率较低，而在市场的疲软期(SoftMarket)，情况则相反。保险业的承保利润在市场的坚挺期和疲软期中周而复始，循环往复，从而出现了承保周期现象。在我国，无论是保险学界还是监管部门都对保险业的承保利润给予了很高的重视。近年来，许多学者纷纷提出，我国的保险业应该立足于回归保障，提高对承保利润的管理水平。但是，我国对承保利润的定量研究却一直较少，这实在是一种缺憾。对于承保周期的认识不仅有利于保险企业了解市场发展规律，预测行业的承保环境，把握企业发展的节奏，提高企业风险管理能力，同时也有利于投资者准确把握进入和退出行业的时机，而且还有利于保险业的监管者加深对保险业发展的认识，有效调控市场的发展速度。因此，对承保周期的研究有着重要的理论和现实意义。二、文献回顾在国际上对承保周期的研究始于20世纪80年代初，并迅速成为理论界关注的焦点。二十多年来已有大量研究成果，这些研究主要从以下两方面展开：（一）验证承保周期的存在性并测算承保周期长度对此问题的研究，最有影响力的文章当属Venezian(1985)对美国保险市场承保周期的分析。他发现在美国保险业中，承保利润率时间序列的二阶自回归(AR(2))特征非常明显，并通过对二阶自回归模型的谱分析得出美国的非寿险承保周期长度为六年左右。Venezian的发现立即引起了广泛的关注，并引发了大量的后续研究，如Cummins和Outreville(1987)就把Venezian提出的模型拓展到对多个国家保险市场的研究中。他们研究了13个发达国家的保险市场，发现其中有10个国家存在承保周期现象，其周期长度从4.69到8.23年不等。Lamm-Tennant和Weiss(1997)利用12个国家保险市场的数据进行分析，发现其中8个国家存在承保周期。Chen,Wong和lee(1999)则利用二阶自回归模型对日本、马来西亚、新加坡等5个亚洲国家的保险市场进行了研究，发现3个国家的保险市场存在承保周期。这一类的研究成果还有许多，如Meier和Outreville(2006)的研究等。在我国，由于保险行业的发展历史相对较短，数据的收集也比较困难②，因此最初关于承保周期的文献主要是介绍国外承保周期的研究成果。近年来，我国保险业的统计信息逐渐丰富为承保周期研究提供了基础。如王波和史安娜(2006)、吴三明和吴波(2007)就分别利用二阶自回归模型对我国保险业的承保周期进行分析，并得出我国非寿险市场整体不存在周期性波动，但机动车辆险市场存在着6～8年的周期波动形式的结论。（二）对承保周期形成的原因进行研究在发现承保周期现象的同时，理论界也在努力探索承保周期产生的原因，许多学者提出了不同的理论和假说。这些理论假说大致可以归纳为两大类，一类是外部冲击假说，另一类是内部定价假说。其中外部冲击假说主要有以下两种：1.竞争驱动假说一部分学者（如Radach1998;Fries1997）认为承保周期是由非寿险市场的竞争引起的。其形成机理是：在市场的坚挺期，由于保险市场竞争程度低，市场提供的有效供给不足，保险公司对保险需求者的承保条件及保单条款可以设定较高的标准，严格控制赔付，提高保险产品的价格和利润率。然而，随着更多的投资者进入保险市场，行业竞争加剧，市场逐渐出现供大于求的局面。保险公司被迫通过降价和承担更大的风险来吸收保费，维持市场份额，这导致了保险公司的赔付率升高，保险产品的利润率逐步下降，市场进入疲软期。这种情况周而复始，循环往复，就出现了承保利润的周期性变化。2.经济周期假说一些学者认为保险业承保利润的波动与经济周期有很强的联系。衡量这种联系的最重要的经济指标是利率水平。因为按照完美市场理论，保费水平应该等于未来损失的折现值，所以，利率的高低应该对保险产品的价格和保费规模有直接的影响。如果假设赔付额是一外生变量，则当期的保费规模能够直接影响当期的利润率和赔付率，那么承保利润率就会受到利率水平的影响，利率的周期波动也会导致承保利润率的周期波动。Cummins(1991)对利率波动与承保利润率的关系进行了详尽的阐述，并得出承保利润率与利率水平负相关的结论。除了利率水平对承保利润率有影响之外，Grace和Hotchkiss(1995)还发现承保利润率与一国的GDP增长率、消费者价格指数(CPI)也有很强的相关关系。对承保周期产生原因的另一类假说是内部定价假说。这一类假说的出发点是，在承保利润受到外部经济环境影响的同时，保险行业内部的原因可能也会对承保利润产生影响。这一类的假说主要包括：3.非理性定价假说Venezian(1985)提出承保周期的产生是因为保险公司对保险产品定价（精算）方法存在非理性的因素。他认为，外推预测的定价技术是周期产生的根本原因。保险公司在对产品定价时，常常会过多考虑过去一年中损失（赔付额）的影响，因此去年赔付额中的异常值会被反映在当期产品的定价中，假设去年的赔付额较高，则保险公司会提高今年保险产品的价格，那么在对保险产品的总需求一定的前提下，保费规模相应提高，承保利润率也会相应上升。Niehaus和Terry(1993)通过实证研究验证了这一关系。4.制度冲击假说Cummins和Outreville(1987)对Venezian(1985)的理论提出了批评的意见，他们认为非理性定价假说的缺陷在于没有考虑保险公司对产品价格的“理性”调整行为。在他们看来，保险公司的定价机制并不是非理性的。然而在理性市场条件下，如果不存在其他因素的影响，市场上不可能出现周期波动现象。因此，Cum·mins和Outreville(1987)进一步提出承保周期现象的产生源于保险业的一些制度性因素，如数据收集滞后、监管滞后、以及保单更新滞后等。这些制度性因素引起了保险产品利润率的周期波动现象。制度性的滞后使得前几期③的赔付额都会对当期的保险产品的价格、保费规模进而对承保利润率和赔付率产生影响。对于这一理论，同样被许多实证研究所证实，如Lamm-Tennant和Weiss(1997)，Chen，Wong和Lee(1999)等。5.承保力约束假说一些学者（如Winter1989;Gron1990,1992,1994）认为，在现实世界中，保险公司很难保持最优资本规模。一旦外部冲击造成资本规模偏离最优状态，由于市场摩擦的存在，保险公司不能迅速调整资本规模，其结果必然导致保险供给的变化。该理论提出，一方面，对于保险公司而言，内部融资的成本要低于外部融资，因此当保险公司的财务盈余受到冲击时（例如受到巨灾的影响），保险公司会通过提高产品价格和保单限制等措施来提高承保利润率，进而增强内部融资的能力。另一方面，当保险公司的盈余或资本受到冲击时，偿付能力的风险也会加大，这也要求保险公司控制风险，谨慎经营，提高利润率。Niehaus和Terry(1993)通过实证研究证实了保险业前两期的盈余水平与当期承保利润之间存在负相关关系。在我国，对承保周期的影响因素研究非常少。主要有李谦(1996)从保险市场的供求、产品的定价与投资收益等方面分析保险业利润周期波动的现象。但是，李谦的研究在今天看来略显粗略，他并没有指出我国是否存在承保周期，也没有对文中所提的相关因素进行定量检验。（三）我国承保周期研究的评述通过对承保周期相关文献的梳理，我们发现当前国内的研究至少存在以下几点不足：第一，对承保周期的测量方法仍然局限于自回归模型框架中。我们认为，用这一方法测量我国承保周期的长度有严重的缺陷，因为采用自回归模型的前提是假设保险业利润波动存在着固定周期（长度）。但是在改革开放三十年来经济高速、不规则发展，政策频繁变动，市场激烈振荡起伏的中国保险市场中不太可能出现。正如图1所示，我国非寿险业赔付率的波动振荡起伏，并未呈现固定长度的周期。因此，简单地运用自回归模型对我国承保周期进行研究，往往得出我国非寿险市场不存在周期的结论。图11980～2008年我国非寿险业赔付率第二，目前国内缺乏对承保周期相关影响因素的定量分析，也没有对我国承保周期的形成机制进行研究，这极大地阻碍了我国对承保周期的后续研究。从现代周期理论来看，经典的周期分析仅仅计算周期的长度，既没有分析周期波动的特征，更没有分析周期波动产生的原因和影响因素，因此是有缺陷的。我们认为，对我国非寿险业承保周期的研究应该按照现代周期理论的思路进行，利用保险市场发展的历史数据分析我国改革开放以来的承保周期特征，并分析其产生的原因。三、研究方法目前理论界研究承保周期的主流方法是建立承保周期的自回归模型，然后再利用自回归模型的谱密度性质分析周期波动的频率并计算周期长度。正如前文所说，这种方法适用于具有固定周期长度的时间序列分析，不适合对具有不规则周期特征的承保周期进行研究。因此，本文尝试采用宏观经济周期研究中常常使用的滤波分析法。滤波方法的主要思想是：把一条时间序列看作是由无数条不同频率、不同相位和不同振幅的波形组合而成的图形。由于各种因素带来的影响效果不一，对应的信号强弱、长短也不一致，从而导致这种包含不同频段的时间序列的波动显得杂乱无章。因此，一方面有必要滤去随机扰动所引起的波动的部分；另一方面也有必要把波动中的长期趋势抽取掉，最后只留下波动的周期震荡部分，即实际周期波动部分。滤波分析法最大的优点在于：它能够识别周期波动的波峰和波谷的具体位置，这样就不仅可以计算各个周期的长度，也为分析周期波动的幅度和其他特征提供了条件。本文采用当前经济周期研究中比较流行的CF滤波法，这一方法由Christiano和Fitzgerald(2003)提出，其主要思想是：四、承保周期滤波分析（一）数据说明对于承保周期的衡量，已有的研究采用的数据有：承保利润率(UnderwritingPrfitRatio)、综合费用率(CombinedRatio)和承保赔付率(LossRatio)等。由于这些数据之间存在高度的线性相关性，因此，考虑现实的数据可得性，本文采用承保赔付率来衡量承保周期。同时，本文的研究采用1980年到2008年中国非寿险业的年度数据④，其中1980年至1996年的数据主要来源于《中国保险年鉴：1981～1997》⑤，1997年至2008年的数据来源于各年的《中国保险年鉴》。国民经济统计数据来源于各年的《中国统计年鉴》。（二）承保周期滤波分析结果通过对图1的初步观察，在采用CF滤波法时，本文将我国承保周期的长度设定在3年到8年之间⑥。滤波后得到的结果见图2和表1。从图2和表1可以发现，通过CF滤波方法过滤掉我国非寿险市场赔付率时间序列的噪声后，我国非寿险市场存在着明显的周期波动。在1980年到2008年这20多年间，我国的非寿险承保利润一共经历了5个周期，分别为1981～1985，1985～1990，1990～1995，1995～2003，2003～2008年。这五个周期的时间长度大致在4～5年左右⑦，其中保险利润的坚挺期——赔付率下降期间——的时间长度平均为2.2年，疲软期的时间长度平均为2.4年。从各个承保周期中的坚挺期与疲软期的时间长度来看，虽然两者都保持在2～3年之间，但是在同一周期中，坚挺期与疲软期的时间长度并不完全相同，这也反映了传统二阶自回归模型在测量承保周期长度中的不足。另一方面，分析承保周期的波动幅度，可以发现我国承保周期振幅最大的时期发生在1987～1997年这十年中，而这一时期也是我国宏观经济和保险业发展环境变化最激烈的时期。五、承保周期形成机制分析如前述，关于承保周期形成机制的假说主要有竞争驱动假说、经济周期假说、非理性定价假说、制度冲击假说和承保力约束假说。对于这五种理论假说，我们认为，纵观我国保险业的发展历程，在过去三十年中保险公司的数量始终保持增长趋势，保险业的竞争程度也一直在加剧，并没有出现周期性的变化，例如，中国最大的财险公司中国人保的市场占有率从20世纪80年代末期开始就一直持续下降。所以竞争驱动假说对我国承保周期性的解释力并不强。因此，下文对我国承保周期形成机制的分析主要集中于对经济周期假说、非理性定价假说和制度冲击假说和承保力约束假说这四个理论模型的验证。（一）相关假说在经济周期假说中，主要的结论是承保周期的利润水平会受到外部经济环境变化的影响，主要是实际利率水平的变化和实际GDP增长率波动的影响。其中，根据完美市场理论，在未来损失为外生的情况下：实际利率水平提高，未来损失的折现率会随之提高，导致保费规模和利润率水平降低；而实际GDP增长率的升高则会增大社会对保险产品的需求，提高保费规模，提高利润率。因此，影响根据经济周期假说，本文需要验证以下假说：假说1：承保赔付率与实际利率水平正相关。假说2：承保赔付率与实际GDP水平负相关。非理性定价假说认为保险公司在指定产品价格的过程中，往往更多的依赖“外推机制”，用过去的损失额来预测未来的损失额度，也就是说，如果过去的损失额较大，那么保险公司倾向于提高产品价格，维持产品的利润水平。然而，这样难免把过去损失中的一些异常的变化的影响带到当前保费中，例如，当过去一期的损失额相对正常值存在一个正的偏差，那么保险公司会提高产品价格，在需求外生的情况下，则会出现保费规模提高，利润升高的现象。由此，本文提出假说3。假说3：承保赔付率与前一期的损失增长率负相关，与此前第二期的损失额增长率正相关。而制度冲击假说则从理性市场的角度出发，认为承保利润率的波动并非由非理性定价的行为引起，而是由于数据收集，保单更新等行为的滞后所引起的，延迟的时间长度为0.5～2.5年，因此，过去几期的损失会对当前的保险产品价格和保费规模产生持续的影响，并影响当期的承保利润率。而根据制度冲击假说，本文提出假说4。假说4：承保赔付率与此前第一期和第二期的损失额增长率均负相关。根据承保力约束假说，如果保险公司的财务盈余受到负向冲击（例如受到巨灾、投资失败等因素的影响），保险公司会通过提高产品价格和保单限制等措施来提高承保利润率，进而增强保险公司的资本充足率。因此，需要通过分析保险公司的资本和盈余的关系来对此假说进行验证。但是，由于我国保险公司财务报表比较粗略，而且缺乏对巨灾损失的详细统计数据，无法估计巨灾损失对保险公司的资本和盈余的冲击，因此，在现阶段很难直接使用资本和盈余的数据对我国非寿险承保周期假说进行验证。考虑到保险公司的收益来源于承保收益与投资收益两部分，本文将采用国内A股的指数来近似反映保险公司盈余的变化。因此，根据承保力约束假说，本文提出假说5。假说5：承保赔付率与A股指数的波动正相关。（二）数据处理为了验证以上5个假说，本文选取了我国1980～2008年非寿险业各年的赔付率(LR)和赔付额(ClaimsPaid)，各年的市场一年期存款利率(i)，GDP以及1990～2008年上海综合指数(Stock)等指标⑧。为了让回归分析的结果真实可靠，我们通过对数变换消除了各个变量的非平稳性。并得到回归模型：表2模型中各变量定义与计算方法注：每年的股票指数等于上一年最后一个交易日的收盘值与计算年股票的最后一个交易日的收盘值的平均值。由于上海证交所从1990年才建立，因此本文的回归分析将分为两个模型分别进行，模型1为不包括股市数据的模型，研究的区间段从1980～2008年，模型2则包括股市数据，研究区间从1991年到2008年。表3回归分析结果注：括号中为回归系数的T值，在各系数的角标中，***表示此系数在0.01的水平下显著，**表示在0.05的水平下显著，*表示在0.1的水平下显著。从表3可以看到，在模型1和模型2中，当期的赔付率与前两期的赔付额均负相关，这一结果验证了本文提出的假说4，从而验证了制度冲击假说对我国非寿险市场承保周期的适用性。根据制度冲击假说，能够得出结论：我国承保周期产生的原因之一是由于保险公司在制定保险价格时，常常会遇到数据收集、保单更新后等因素的影响，这些因素使得保险产品的定价往往不能跟上市场变化的步伐，从而对保险产品的利润率产生影响，并引起承保周期现象。同时，这一结果也否定了本文提出的假说3——承保赔付率与此前第二期的损失额增长率正相关。这说明我国保险公司在制定保险产品价格时并不是完全遵循比较幼稚的“外推预测机制”，也没有表现出明显的非理性的特征。对于本文的假说1和假说2，在模型1中并没有得到验证，但是在模型2中的符号与预期的相一致，虽然利率水平的波动对承保利润的影响并不是非常显著。这说明，在1991年之后，保险公司的利润波动受经济周期的影响越来越明显，尤其是GDP的增长率对承保利润具有明显的正向作用。同时，根据模型2中股票指数与承保赔付率之间的关系可以看到，本文提出的假说5并不成立，这说明承保力约束模型对我国的承保周期现象的解释力并不充分。但是这也有可能是因为我国的股票指数并不是保险公司投资收益的一个好的代理变量。另外，也可能是由于本文中没有考虑巨灾损失对我国保险业的冲击等因素。所以在本文中，还不能完全确定承保约束力假说解释我国承保周期现象的适用性。值得注意的是，模型2的拟合优度要远高于模型1，其中模型2的达到了0.69，而模型1只有0.15。我们认为这有可能是因为在1991年之前我国的保险业处于初建时期，非寿险公司只有中国人保，太保，平安保险和新疆建设兵团保险等几家保险公司，而中国人保近乎垄断的市场占有率使得非寿险行业在产品定价方面可能并不会遵循竞争市场中的定价策略，因此也就较少受到普通商业周期（如GDP增长率波动，利率波动）的影响。1991年之后，尤其在1993年我国进入金融分业经营之后，非寿险市场的发展逐渐规范，因而也更加容易受到普通商业周期的影响。同时，市场主体的不断增多也为非寿险带来了更多的竞争和更合理的运行模式。六、结论本文的研究目的在于发现我国非寿险市场承保周期的中期（3～8年之间）波动特征，并分析承保周期与宏观经济波动的相关性以及承保周期的形成机制。在研究中，我们首次成功地将现代宏观经济周期分析中的滤波分析法运用于非寿险市场的承保周期分析中，这是一个大胆的尝试和突破。通过研究，我们有以下两点发现：第一，我国的非寿险市场与大多数国外的非寿险市场一样存在着承保周期现象，所不同的是周期长度不固定，周期波动也不严格对称。这个发现与我国以往对这一领域的研究所得结论不同。我们认为，这主要是因为以往的研究中所采用的自回归模型并不适合描述我国非寿险市场的波动特征。本文采用CF滤波法的分析结果表明，我国非寿险市场承保周期的时间长度大约在4～5年左右，比国际上大部分国家的承保周期要短，这说明我国的保险业在过去20多年中，利润震荡相对于国际上成熟的保险市场频率较高。但是，结合承保周期波动幅度的分析，可以看到，我国非寿险市场的承保周期已经渡过了激烈震荡的阶段（1987～1997年），波动的幅度已经大幅缩小。第二，通过对我国承保周期产生原因的分析，本文验证了制度冲击假说和经济周期假说对解释我国承保周期现象的有效性，而且得出非理性定价假说和承保力约束假说对我国承保周期现象的解释力并不充分。这一发现的现实意义在于，制度冲击假说肯定了市场有效性，并认为承保周期的产生是因为保险公司的管理和技术水平不足，根据发达国家的经验，随着管理和信息技术水平的提高，承保周期会出现拉长或消失的现象⑨，这为我国保险业管理承保周期提供了有益的经验和启示。而且，通过回归分析，本文还得出自从20世纪90年代以来，我国的承保周期越来越受到经济周期的影响，