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阐释基于因子的保险市场区域差异

论文导读:

基于因子分析的保险市场区域差异研究摘 要:根据保险市场发展对宏观经济环境的要求,以2011年江苏省保险业发展为例,采用因子分析和聚类分析对保险市场区域差异理由进行实证研究。结果表明,引起地区间保险市场发展差异的主要因素是经济外部环境,以及保险业自身发展存在的理由。因此,需要完善宏观经济环境,加强政府引导、市场培育、自身服务创新,以推动保险业和区域经济的协调发展。
  关键词:保险市场;区域差异;因子分析;聚类分析
  1673-291X(2013)29-0179-03
  引言
  改革开放以来,随着我国社会经济的迅速发展,保险业作为金融产业链中重要的一环,对社会稳定、经济增长起到了至关重要的作用。然而,在保险业快速发展的同时,保险市场的区域发展不平衡日益凸显,无论是在全国东、中、西部间,还是在省域内不同地区间都存在很大差异,这将在一定程度上制约我国保险业的持续快速发展。
  近年来,国内学者对我国保险业发展的区域差异进行了大量研究。例如,陈华等(2008)采用变截距模型,分别对全国30个省区的总保费收入、寿险及财险收入效应进行对比,得出各地区影响保险业发展的因素略有不同,并依此提出协调各地区保险业发展的策略。蒋才芳(2010)通过实证分析得出东、中、西部保险在区域保费收入、保险密度、保险深度、区域保费增长数量及速度、保费收入的GDP弹性、潜在保源转化率上有较大差距,并因此提出应制定差异化扶持政策。高璐(2011)以山东为例,尝试建立区域保险业评价指标体系,运用因子分析法对各指标进行分析评价,探寻导致山东各地市保险业发展差异存在的具体理由。蔡超(2011)运用面板数据模型,对我国东、中、西部保险业发展差异的影响因素进行实证研究,得出引起差异的主要理由是经济发展水平、城乡居民储蓄、经济开放程度和社会保障水平的差距。郭晶等(2013)根据我国各省的8项经济指标,结合主成分分析和聚类分析,将全国省市划分为4类,并得出影响保险业发展的主要因素。高树棠等(2013)采用因子分析和聚类分析,对甘肃省保险市场区域差异进行了实证研究,并提出推动保险市场协调发展的相关措施。
  现有文献中,关于我国保险市场区域差异的研究大多采用定性与定量相结合的方式,并且多针对全国省域之间的差异或东、中、西部之间的差异。然而,我国地域广阔,经济发展水基于因子的保险市场区域差异由提供海量免费论文范文的http://www.7ctime.com整理提供,希望对您的论文写作有帮助.平差异巨大,结合人口密度、文化背景等因素,不同研究策略所得结论也存在差异性。本文在已有研究的基础上,缩小研究范围,选择江苏省作的保险市场作为研究对象,运用因子分析和聚类分析,对省内保险市场的区域差异进行综合分析。
  一、江苏省保险市场区域差异目前状况
  近年来,江苏省保险市场发展迅速,保费收入、保险密度和保险深度不断提高。截至2011年底,江苏省实现保费收入1 200.02亿元,比上年增长14.64%,比全国平均增速的10.52%高出4.12个百分点。江苏省在全国各省市中,保费规模列第二位,增速列12位。其中,财产险业务累计实现保费收入379.92亿元,比上年同期增长21.81%,比全国平均增速18.54%高出3.7个百分点;财产险保费规模列全国第一位,增速列13位。人身险业务实现保费收入820.1亿元,比上年增长11.6%,增速高于全国4.52个百分点。截至2011年底,江苏省共有保险经营主体86家,各类专业 机构148家,兼业 机构13 799家。
  表1 2011年江苏省各市保险发展情况
  数据来源:保费收入来源于中国保监会江苏监察局网站;保险密度与保险深度参考2012年江苏统计年鉴计算而得。
  但在江苏省保险业整体快速发展的同时,省内各市的保险业区域差异也非常显著。由表1可见,2011年江苏省内各市在保费收入、保险密度、保险深度上都存在较大差异。就保费规模来看,苏南5市整体较好,苏州位列全省第一,但其保险深度低于其他各市,可能是其保险业发展增速低于地区经济增速所致;南通市保险业发展指标在苏中3市中最好,其保险深度全省最高,保险业发展水平已超过部分苏南城市,跻身于江苏省前列;苏北5市保险业处于较落后水平,其中宿迁市在保费收入、保险密度、保险深度3项指标上基本上均低于其他各市。
  二、保险市场区域差异实证研究
  (一)指标的选取
  为了更全面地分析江苏省保险市场的区域差异,在指标的选取上,既考虑保险发展水平的相关指标,也考虑选择宏观经济的部分指标,初步建立对保险市场评价体系。根据指标的客观性和可得性,本文选择了10个指标:X1保费收入(百万元),X2保险密度(元/人),X3保险深度(%),X4地区生产总值(亿元),X5固定资产投资(亿元),X6居民储蓄余额(元),X7城镇居民人均可支配收入(元),X8农村居民人均纯收入(元),X9邮电业务总量(亿元),X10人口密度(人/平方公里)。在分析范围上,选择2011年江苏省13个地级市为研究对象,数据来源于《2012江苏统计年鉴》与中国保监会江苏监察局网站。由于各指标均值差异太大,为消除量纲影响,采用SPSS17.0对原始数据进行标准化处理后,再进行因子分析及聚类分析,标准化处理公式为,其中是变量的第i个观测值,是变量的平均数,S为变量的标准差。
  (二)因子分析过程
  因子分析是多元统计分析中,利用降维的思想,从研究相关矩阵内部的关系出发,将多个变量综合为少数几个因子,再现原始变量与综合因子之间的依赖关系。这种策略可以从一定程度上避开人为确定指标权重的主观性,使分析更客观有效。
  1.KMO和巴特利特球度检验
  因子分析要求原始变量之间有较强的相关性,这样能够析出反应变量共同性的少数公共因子变量。因此,进阐释基于因子的保险市场区域差异行因子分析时,需要对原始变量做相关性的检验,判断其是否适合采用因子分析,KMO和巴特利特球度检验就是检验变量间相关关系的有效策略。一般认为,KMO统计量大于0.9时效果较好,0.7以上时效果尚可,0.5以下则不适合做因子分析。Bartlett’s球形检验用于检验相关矩阵是 全文地址:http://www.7ctime.com/sxlw/lw13699.html
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