保险业发展与经济增长的多重均衡，本文主要内容关键词为：保险业论文,经济增长论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
大量理论研究和实证研究表明，具有发达金融系统的国家可以获得更快更稳定的长期经济增长，因为发达的金融系统对资本积累、人力资本形成及全要素生产率提高具有显著的促进效应，从而导致更高水平的经济增长。随着保险业在整个金融系统中比重和作用的不断提高，保险业发展与经济增长的关系日益重要。随着经济发展和城市化水平的提高，金融服务业比重的提高是必然的规律，一些发达国家产业结构演化的事实已经证明了这一点。金融服务业取代重工业成为增长动力，汇率波动、金融危机等外部冲击加强了这些国家“减重”的进程，银行、保险等行业的增长率远高于整体国民经济增长。保险业对经济增长的影响不只局限在其作为社会稳定器的方面，保险业还可以成为经济增长的助推器。
保险业的发展至少可以从以下三方面对经济增长产生影响：第一，保险业可以作为金融业的重要组成部分通过金融深化来影响经济增长。从保险业的性质看，作为风险转移服务的提供者，保险业无论对微观个体还是对宏观经济都可以起到平滑经济周期和降低经济危机影响的作用；而作为金融市场的参与者，保险业的存在提高了金融体系内部的竞争，使得消费者可以通过组合的方式来降低平均风险。第二，保险业可以通过发挥其风险分散和经济补偿功能来影响经济增长。由于产寿险等各种具体的险种具有不同的功能和特点，其与经济增长的关系也各不相同，目前寿险业和财险业的发展占据中国保险市场的主要份额，可以预见，如果保险业发展对经济增长具有促进作用，则主要来自寿险业和财险业的贡献。第三，保险业特别是寿险业由于其经营的长期性等特点，可以通过储蓄替代来影响经济增长。保险业作为一种活跃在金融市场中的金融中介以及风险分散和损失补偿服务的提供者，可以通过允许风险被更好地管理和通过转化储蓄实现对产出投资的资本积累而促进经济增长。保险业的活动增加了社会的竞争，使得消费者可以进行多样化的投资组合，从而降低社会的总风险，这就使得储蓄的需求减少。
尽管保险业是金融体系中的一个重要组成部分，但有关研究其对经济增长的影响还很少。目前，大量有关银行部门和证券市场对经济增长的研究存在，虽然保险市场对经济增长的影响已经有所提及，但是无论从研究深度还是从研究方法上看，都无法和银行业对经济增长的影响研究相提并论，这种现象在我国更加突出。由此引出的问题是：保险业发展影响经济增长的机制是否具有坚实的理论基础？相应的实证研究又是否支持保险业发展可以促进经济增长这一论断？
就理论研究而言，Soo(1996)在个人终生效用最大化的目标下引入保险因素，构建动态最优化模型，研究发现寿险保费税的变化主要对个体财富而非总体财富具有影响，并且年金保险保费税的永久性提高会降低稳态的总消费和总财富水平，而其他寿险产品保费税的永久性提高对宏观经济的影响则并不确定。Holsboer(1999)的研究发现，保险业发展与经济增长之间存在相互影响的作用机制，长期资本积累与金融业内部竞争的加剧决定了保险业在整个经济系统中相对重要性的改变。Webb等(2002)在修正新古典Solow-Swan模型基础上，分析了银行业与保险业发展通过其对投资率和投资质量的影响来驱动产出和投资水平，带来经济增长，并且保险、银行等金融中介的活动是伴随着驱动经济增长的另一关键要素技术进步而发展起来的。Tong(2008)分别建立分析产寿险的理论模型，在由风险规避者构成的经济中，财险领域没有保险存在无法实现社会最优，保险制度的出现可以通过个人效用最大化实现社会最优；寿险业能将短期储蓄转化为长期储蓄来促进经济增长；鉴于技术进步对经济增长的影响越来越突出，该文还就保险业与技术进步之间的关系及其对经济增长的影响进行探讨，发现保险业各种节约的成本客观上会增加技术进步。国内关于保险业发展与经济增长关系的理论研究并不多见，刘晴辉(2008)构建世代交叠的内生经济增长框架；赵尚梅等(2009)运用总生产函数进行研究；周海珍(2009)从保险业在促进储蓄转化为投资方面进行探索；邵全权(2012)通过将包含保险部门和实际经济部门的两部门模型纳入到基本Solow模型的分析框架，发现增加对保险业的物质资本和劳动力投入可以有效地实现保险业的发展，进而通过保险业活动促进经济增长。
在实证研究方面，早期文献大多关注保险业与经济增长的因果关系，由于数据的可获得约束，研究方法大多为基于时间序列的分析。近年来出现越来越多基于面板数据的研究，大多得到了保险业发展能促进经济增长的结论，如Arena(2006)采用系统广义矩方法通过对56个发达国家和发展中国家1976～2004年间的数据进行研究；Haiss和Kjell(2008)运用欧洲29个国家1992-2005年间的面板数据，检验了保险业投资与保费对经济增长的影响；Tong(2008)运用美国、德国、瑞典和韩国的数据对保险业活动与经济增长的关系进行3SLS方法估计。在国内研究方面，代表性的研究主要有孙祁祥等(2010)、吴洪等(2010)、沈坤荣等(2010)、邵全权(2012)。
虽然现有研究已经涉及保险业活动对经济增长的影响，但在理论部分大多以静态模型分析为主，对保险业发展影响经济增长的动态机制关注不够，得出的结论也较为单一；在实证领域研究存在的主要问题在于没有考虑到区域差异，对可能存在的内生性偏误及其对计量模型的影响缺乏必要的讨论。那么，保险业发展是否促进了我国经济增长水平的提高？其影响机制是什么？不同地区经济增长水平的高低、保险业发达与否是否会对经济增长造成不同的影响？对于这些问题，现有研究没有建立明确的理论模型对其进行分析，也未通过实证分析对其检验。
与已有研究相比，本文在以下两个方面有所贡献：首先，在理论方面，通过将一个包含保险和实际经济的两部门模型纳入到拉姆齐—卡斯—库普曼斯模型的分析框架中，发展了一个保险业发展与经济增长关系的模型，揭示了如果保险部门和实际部门在整个经济中的相对结构发生改变，相对于Solow模型只能得到保险业发展对经济增长作为结果的最终影响，Ramsey模型可以明确解读保险业发展对经济增长影响的传导机制。其次，在实证方面，本文通过建立一个省级面板数据库，研究保险业的发展对经济增长的影响。本文的一大特色在于基于保险业发展的地区差异，构建面板数据的门槛回归模型，选取人均GDP、保险密度和相对保险深度3个门槛变量，就各地区保险业发展对经济增长影响因素的门槛特征进行实证检验，运用非线性模型，通过模型内生性分组方法对门槛值进行参数估计，并对其显著性进行统计检验。研究结果不仅支持了我们的理论预测，也丰富了保险业发展对经济增长影响的经验研究。
一、保险业发展对经济增长影响的理论模型
1.基本模型
3.均衡点的转换
上述分析表明，当均衡点不发生变化时，代表性个体的平均资本、平均产量和平均消费的稳态值也不会发生改变。但是如果θ改变——即保险部门和实际部门在整个经济中的相对结构发生改变，会出现经济增长均衡点的转换，由此造成在保险业发展的作用下经济增长可能出现多重均衡现象。方程(7)中k*对θ求导并化简得：
由方程(10)可以发现，θ值越高，k(t)=0曲线就越靠上，即k(t)=0曲线随着保险业发展对经济系统渗透程度的降低而上升。
情形1 保险业发达
图1 保险业发达情形均衡点转换(θ提高)
图2 保险业发达情形均衡点转换(θ降低)
图3 保险业不发达情形均衡点转换(θ提高)
图4 保险业不发达情形均衡点转换(θ降低)
在保险业不发达的情形下，图3是
据此，θ以ω为临界点可以划分为两个区间，对于保险业发达的情形，保险业发展对经济系统渗透程度的增强，会带来均衡资本水平上升进而促进经济增长，即提高保险业相对于实际经济的比重(降低θ)对经济增长具有积极效果。对于保险业不发达的情形，保险业发展对经济系统渗透程度的增强，会带来均衡资本水平下降进而阻碍经济增长，因此提高保险业相对于实际经济的比重对经济增长具有阻碍效果，即在保险业不发达的情形下存在低水平均衡的陷阱②，在此情形下若要获得持续的经济增长就必须抑制保险业的发展。因此，在保险业发达的情形下，经济增长和保险业发展已经进入良性循环，二者相互促进；而在保险业不发达的情形下，经济增长与保险业发展却仍然存在一定的矛盾，经济体必须在二者之间进行选择与取舍。
鉴于此，根据θ的不同取值范围，保险业发展与经济增长的相互作用机制存在差异，其均衡状态也各不相同。以中国为例，保险业对经济增长的作用越来越强，由于不同阶段各省份的保险业发展与经济增长可能处于不同的均衡状态，在保险业对经济系统的渗透持续发生变化的过程中，经济增长与保险业发展不存在唯一的均衡稳定关系，可能在特定的阶段和特定的省份存在各不相同的鞍点均衡。出现这种情况，原因可能在于经济发展是一个动态的过程，这一过程往往又可以划分为多个不同的阶段和不同的区域特点，在各个阶段中各经济变量之间的关系是比较稳定的，这些不同的阶段和区域就构成了经济中的多重均衡。根据Barrett(2006)，经济增长多重均衡现象的产生有两个主要原因：第一，存在某种机制，导致资本存量的积累过程存在高阶非线性运动轨迹，例如储蓄率的内生性非线性变化；第二，存在某种约束机制，导致经济体难以超越某一门槛值，从而使得处于不同状态水平的经济体处于不同的均衡水平，例如技术进步的非线性变化(Kraay和Raddatz，2006)。针对这种非线性变化，一些研究认为当某一变量达到特定的门槛值，如储蓄率或技术会发生跳跃，会产生经济增长的多重均衡(Romer，1986; Azariadis和Drazen，1990; Cooper等，1996)。
那么处于多重均衡中的经济体能否跳出低水平陷阱选择更高的均衡水平？在保险业不发达的情形下，抑制保险业的发展会促进经济增长，保险业发展会阻碍经济增长，如果可以坚持发展保险业，随着保险业的不断发展，当保险业对经济系统的渗透程度持续提高直到θ穿越临界点ω时，就会进入保险业发达情形，此时发展保险业会对经济增长起到正面的积极作用，由此经济体可以跳出低水平陷阱。经济体面临这样一个选择：究竟是一直在保险业不发达状态下抑制保险业以保证经济增长，还是在一个阶段内暂时放弃经济增长而实现保险业向发达状态的转移。从理论上看将取决于两种选择各自带来的未来社会福利贴现值总和的比较，但是在现实中还要受到来自其他方面的很多挑战。现实中需要考虑的因素要远比理论分析复杂。彭方平等(2007)基于微观决策行为，从市场的不完美、非完全学习与有限理性，以及溢出效应失败等方面解释，为什么会存在门槛效应和多重均衡现象。对图1～图4的分析表明，当θ变化时，资本存量k无法瞬时调整，消费c却可以快速调整到c(k')。上述分析隐含假设了c的调整是没有成本的，因此c的调整幅度好像对模型的比较没有太大影响。现实中消费的调整尽管迅速，但是调整的成本无法忽视，从直观上看，消费的大起大落对代表性个体的影响必然要大于消费较小幅度的变化所带来的影响。图1～图4显示，保险业发达情形下Δc变化的幅度要远远超过保险业不发达情形下Δc变化的幅度，即保险业不发达情形相对于发达情形而言，θ的改变所带来消费的调整成本更低，因此均衡点从
的整体转型成本也更低③，这也是经济体无法跳出低水平陷阱和避免门槛效应的一个关键影响因素。而且，保险业发展是一个动态的过程，门槛效应的特征和表现会随保险业发展与经济增长的互动不断发生变化，新的门槛效应会不断替代旧的门槛效应。正是由于门槛效应的存在，多重均衡现象并不能完全避免，也由此造成保险业不发达情形下的经济系统无法轻易跳出低水平陷阱，选择更高的均衡水平，现阶段可以做到的可能在于缩小保险业不发达情形与发达情形的差距。
多重均衡为更深入地理解保险业发展与经济发展的规律，从而制定“分而治之”的保险产业发展政策提供了理论依据。由于在各个均衡阶段和区域各保险业发展与经济增长的关系是相对稳定的，因此有可能利用相应的计量模型估计出这些变量之间的关系，从而对保险业发展与经济发展规律进行深入把握。如果对各个阶段和区域之间的转化条件能够正确地认识，就可以利用保险业发展对经济系统的渗透程度——θ变化的外生冲击使经济跃出低水平均衡的陷阱而进入高水平的发展阶段。
二、计量模型选择与变量设定
本文建立门槛回归模型对保险业影响经济增长的规律进行深入考察。根据核估计(Kernel)形式的寿险业、财险业发展和经济增长之间的拟合曲线与散点图④，采用非线性的估计方程可能会使得变量之间拟合的效果提高，采用面板数据门槛回归模型可以达到类似的效果。
1.计量方法与模型设定
邵全权(2012)采用相对保险深度作为划分标准将全部样本分类的做法，只是体现了一种朴素的门槛效应的思想，对门槛值的确定方式在处理上有些随意，既不对门槛值进行参数估计，也不对其显著性进行统计检验，而是将某变量的均值作为划分不同子样本的标准。而本文基于面板数据门槛效应的实证结果也表明，不同组中所包含的样本构成发生了较大的改变，通过面板门槛模型的分组结果要比根据某一具体指标分组更加合理，面板数据的门槛回归模型还有一个极大的优势在于，按照某变量均值分组后分别进行回归分析，不同组别的回归系数无法直接进行比较，因为门槛效应模型实质上是一个回归，而认为按照相对保险深度指标分组后分别作相当于两个回归，而面板门槛模型在于估计的同时性，便于不同分组中对门槛变量回归系数进行比较。本文通过面板数据门槛效应模型，在其他解释变量一致的情况下，可以直接比较在不同区制内，保险业发展对经济增长不同程度的贡献。
本文计量模型设定的目的是为了考查寿险业、财险业发展对经济增长水平的影响。被解释变量是各省份经济增长水平，解释变量包括保险深度、其他金融深度以及保险深度与其他金融深度的交互作用项。另外，因为还有很多其他因素可能会影响经济增长，还需要控制一些可能的影响因素。根据Hansen(1999)，设定单一门槛模型的计量方程为：
IP为保险深度变量，保费与GDP的比例，现有文献大多采用该指标衡量保险业的活动或发展水平(Arena，2006;邵全权，2012)。该指标在寿险业表示为lsd，在财险业为nlsd。
FP为金融深化程度变量，表示各地区金融体系相对于实体经济的规模，包括三项，分别是银行存贷款之和与GDP的比例(Bank)，股票市场筹资额与GDP的比例(Stock)，以及社会保障支出与GDP的比例(si)。Webb等(2002)将银行业和保险业放在一个框架下研究其对经济增长的影响。Arena(2006)在包括银行业和保险业的框架内又加入证券业变量丰富了研究对象，考虑到保险业究其本质上提供保障，保险和社会保障也可能具有替代或互补的关系。本文在此基础上构建了一个包含保险、银行、证券和社会保障的分析框架，研究保险与银行、证券及社保对经济增长的直接影响，以及其交互作用对经济增长的影响。
IP/FP为保险业和其他金融行业的相对规模变量，用于研究保险业发展与银行、股票、社保之间的关系，用于判断保险业与这些行业相比应该优先发展哪个。在寿险模型为rlba、rlst和rlsi，在财险模型中为rnlba、rnlst和rnlsi。现有研究大多采用保险业与其他金融行业的交叉相乘项来研究其间可能存在的替代或互补关系，认为如果交叉项与经济增长正相关，保险业与其他行业存在互补关系，反之则为替代关系(Arena，2006；邵全权，2012)。这种处理方法虽然能够在一定程度上解释保险业与相关行业的关系，但是一个缺陷在于当投入金融业的资源面临约束时，无法进一步分辨出保险业与其他金融子行业的资源投向分配的原则和优先发展的顺序，而这恰好是现实中无法回避的一个关键问题。本文采用保险业与其他行业的相对规模来衡量行业间的协同效应对经济增长的影响，可以较好地解决上述问题，并在结论方面具有较为明确的政策导向。
X为控制变量，本文将人力资本分为教育和健康，分别用高中及以上人口比例和死亡率的倒数来反映(edu和heal)；物质资本的代理变量为固定资本形成额即资本存量占GDP的比例(k); FDI和open分别为外商直接投资和本地进出口额占GDP的比例，用来反映经济开放程度；fs表示政府财政支出占GDP的比例。
2.门槛变量选择与测度
本文将影响保险业发展对经济增长溢出效应的因素概括为经济发展水平、保险业发展水平和保险业与经济增长的匹配程度三个主要方面，分别对应的变量为真实人均GDP、保险密度和相对保险深度，以此构建门槛变量，并分别测度各门槛变量的门槛值所划分的不同区间内保险业发展对经济增长的差异影响。
(1)真实人均GDP。某一特定省份经济发展水平的高低在一定程度上反映了该省份保险业所面临的宏观发展环境。保险业发展与经济增长之间可能存在双向因果关系，即保险业发展会影响经济增长，经济增长也会导致保险业发展方式转变。邵全权(2011)曾通过基于三阶段最小二乘法的联立方程模型对该问题进行探讨。保险业发展程度在一定程度上源于对不同省份边际生产力的不同反应，经济发展水平高的地区对保险业发展的影响往往大于经济发展水平低的地区。只有某省份经济发展到一定水平，才能为保险业发展提供良好的物质基础和更多的发展机会，从而坚定保险业在该省份发展的信心；另一方面，从产业结构发展角度来看，只有一国经济发展到一定水平，完成由劳动密集型产业向资本密集型产业的转变之后，保险业才有生长的土壤和发展的空间，林毅夫(2006，2008)基于银行业的研究较好地解释了这种效应。
(2)保险密度。保险业发展程度的差异对经济增长可能存在差异化的影响，为识别中国保险业活动对经济增长的影响机制在保险业不同发展水平下是否存在差异，有必要按照保险业发展水平进行分类，研究保险业不同发展水平下保险业发展对经济增长的影响。传统研究保险区域差异的方法是按照地理位置将样本分为东、中、西三部分，这种分类方式造成分析过于依赖区域位置，无法将具有相似特点的地区有效汇总。保险密度既反映了保费规模，也考虑到人均因素的影响，本文以此反映保险业发展水平。保险密度反映了一省份保险业发展的人均绝对水平，保险深度越高，说明商业保险的认知度和普及率越高，保险业发展对经济增长的促进作用越强或抑制作用越小。
(3)相对保险深度。采用真实人均GDP和保险密度分别从经济增长水平和保险业发展水平的角度划分样本，只是考察了问题的一个方面，将相对保险深度作为门槛变量可以将上述两项门槛变量结合起来共同研究，综合考查经济增长和保险业发展的匹配程度是否会对保险业发展影响经济增长的经济规律存在较为显著的门槛效应。相对保险深度反映某省份保险业的相对增长水平，衡量的是该省份的保险深度与相应经济发展阶段上“平均”保险深度的相对关系，相对于传统保险深度概念，更客观地反映出相对于全国一般水平而言的保险业发展与经济增长的匹配程度，更好地突出保险业发展的可比性。因此，可以说相对保险深度较高的省份其保险业发展与经济增长的匹配性要高于相对保险深度较低的省份。借鉴邵全权(2012)对相对保险深度的计算方法，相对保险深度=
在估计参数时，分别用寿险深度和财险深度两项指标和人均GDP的对数进行非线性最小二乘回归，估计系数为b1～b3，然后代入模型，计算基准保险深度，再使用各省份历年实际保险深度除以基准保险深度，得到相对保险深度。
3.数据说明
本文对寿险业影响经济增长的规律进行实证检验，选择的样本为我国1999-2010年间30个省、自治区及直辖市，其中西藏因为数据缺失严重未考虑。在数据搜集方面，绝大部分省份宏观数据来自《新中国60年统计资料汇编》和历年《中国统计年鉴》。各省份历年FDI数据来自商务部网站；高中及以上人口比例由《中国人口统计年鉴》数据计算获得；FDI和进出口数据的单位为美元，我们对其按照当年汇率转化为人民币；尽管最近几年的《中国统计年鉴》已经开始包括失业保障、工伤保障与生育保障，但2006年前只有养老和医疗，且失业、工伤和生育保障额度相对于养老和医疗非常小，基于上述两点原因，本文社会保障支出一项由养老保障与医疗保障之和构成。个别缺失数据通过建立回归方程的方法，运用已有数据进行估测。各省份寿险业保险深度和保险密度由历年《中国保险年鉴》地方版的数据计算而来。限于篇幅，我们并未给出描述性统计结果。
三、寿险业发展对经济增长影响的实证分析
通过表1中的门槛效应检验可以发现，无论是采用真实人均GDP还是采用保险密度，或是采用相对保险深度作为门槛变量，门槛效应在寿险业、财险业对经济增长的影响中明显存在。接下来，需要对估计的门槛值进行检验，以寿险业对经济增长影响模型中真实人均GDP作为门槛变量为例，我们需要检验
=0.8390和
=3.1557。表1中的LR检验结果表明，这两个门槛值都在1%的水平上显著。根据Hansen(1999)，构造出门槛值估计值γ在95%置信区间图形(见图5)，横轴为门槛变量，其中水平虚线为7.35，表示95%的显著水平值，LR表示似然统计值，似然统计值位于显著性水平下的那段区间就是相应门槛值的置信区间。类似地还可以得到产寿险业影响经济增长的其他门槛变量的置信区间，由于篇幅所限图形未列出，表1分别报告相应门槛估计值的置信区间和LR检验。
观察表1，在寿险业发展对经济增长的影响模型中可以发现：首先，如果以真实人均GDP作为门槛变量，两个门槛值都在1%显著性水平上显著，说明寿险业发展对经济增长的影响呈现双重门槛特征。这两个门槛值把我国各省份按照人均GDP划分成3个不同的状态，按人均GDP从低到高分别记为经济不发达地区(rjgdp≤0.8390)、经济中等发达地区(0.8390 上述结果表明，总体而言，中国寿险业发展有利于促进经济增长，对应前文理论模型中保险业发达的情形，经济增长和寿险业发展已经进入良性循环。需要指出，本文分别将真实人均GDP、寿险密度和相对寿险深度作为门槛变量进行相应的研究，尽管都得到了发展寿险业可以促进经济增长的结论，但如果深入分析不同门槛变量所导致的寿险业对经济增长影响的门槛特征，则会得出不同的结论。首先，当以rjgdp作为门槛变量时，在rjgdp较低时，寿险业发展与经济增长存在负相关的关系，即存在发展寿险业会阻碍经济增长的低水平陷阱，只有当rjgdp超过第一个门槛值后，才开始体现出发展寿险业可以促进经济增长的现象。其次，若以lmd作为门槛变量，则会得到寿险业发展对经济增长具有正向的双门槛特征的结论，符合前文理论模型中关于保险业发达情形中所显示的，且表现出寿险业对经济增长的促进作用随着越过门槛而越变越强的特征。最后，rlsd为门槛变量的结果与理论模型中保险业发达情形相吻合，但在rlsd不同区制内的系数显示寿险业发展对经济增长的影响存在“边际产出”递减规律，即随着相对寿险深度进入更高的门槛，寿险业发展对经济增长的作用在逐渐下降，实证估计中寿险深度的平方项与经济增长负相关也支持这一观点。理论模型中预测的保险业发展程度超过临界值ω后与经济增长正相关，可以预见这种积极影响随着θ降低也会下降。出现这种现象，可能在于保险业相对于实际经济无法无限扩张，保险业发展存在增长的极限，越接近该极限，保险业发展对经济增长的促进作用越小。因为如果发展保险业能促进经济增长而不断加大对保险业的投入，可能会出现将所有社会资源全部投入保险业的极端情形而造成实际经济的消失，这在现实中显然是不可能的。该现象同时也表明随着rlsd的提高，寿险业对增长的影响呈现出收敛特征。 四、结论 本文在拉姆齐—卡斯—库普曼斯框架下构建了一个分析保险业发展影响经济增长的理论模型，根据保险业对经济的渗透程度的差异可以将保险业分为两种情形，在保险业发达情形下，经济增长和保险业发展已经进入良性循环，二者相互促进；而在保险业不发达情形，经济增长与保险业发展却仍然存在一定的矛盾。在保险业对经济系统的渗透持续发生变化的过程中，经济增长与保险业发展不存在唯一的均衡稳定关系，可能在特定的阶段和特定的省份存在各不相同的鞍点均衡。基于此，本文利用面板数据门槛回归的计量方法分别对中国寿险业发展与经济增长的关系进行实证检验。结果表明，寿险业发展可以促进经济增长；随着人均GDP和保险密度进入更高的区制，寿险业发展对经济增长的促进作用显著提高；当相对保险深度跨越更高的门槛值后，寿险业促进经济增长的程度降低。本文的结论对我国如何区分保险业发展过程中不可避免的区域差异，有效利用保险业发展促进经济增长具有重要的现实意义。在探讨保险业发展和经济增长的关系时不能盲目发展保险业，而更应该关注多重均衡的存在和转化的可能性及其条件。 注释： ①不同于图1中Δc＞0是一种由转型规律决定的必然结果，图3中Δc的变化影响c(k')的形状，因此图3中Δc可能大于0，也可能小于0。图4中关于Δc变化的讨论与此类似。 ②根据Barro(2004)的论述，低水平陷阱也可以表述为贫困陷阱(Poverty Traps)，即一个具有低水平人均产出和资本存量的稳态，如果行为人试图将其打破，经济系统却有一种回复到低水平稳态的趋势。本文所涉及的低水平陷阱主要是指在保险业不发达情况下发展保险业、提高保险业对经济系统的渗透程度将在较低资本存量水平上实现均衡。 ③为便于比较，在图1～图4中我们假设无论是在保险业发达的情形下还是在不发达的情形下，θ无论提高还是降低的程度都是相同的，得到保险业发达情形下Δc变化的幅度要远远超过保险业不发达情形的变化的直观结论，从理论上说，保险业发达情形下θ改变时Δc的调整都跨越了不同的象限，调整经过k'=0曲线，而保险业不发达情形下Δc的调整并不经过k'=0曲线，是在同一象限内完成的。由于在不同的象限内反映的是不同的经济规律，因此跨越不同象限的调整成本还包括重新适应新的经济规律的成本，一般而言大于同一象限内的调整成本。此外，模型中各参数取值不同，经济系统所处的初始均衡点位置的差异，也会对k(t)=0和c(t)=0的形状和调整路径产生影响，经简单数值模拟也支持上述基本结论。 ④由于篇幅所限，拟合曲线与散点图略去，需要的读者可向作者索取。 标签：保险深度论文; 经济模型论文; 经济增长论文; 经济论文; 保险业论文; 市场均衡论文; 经济学论文; 寿险论文; 