Mối quan hệ giữa phát triển thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam

6 0.013 0.004 -0.316 2.325
NIP 0.006 0.006 0.004 0.008 0.002 -0.312 1.784
Investment 31.111 29.681 26.578 39.566 4.079 0.489 1.907
Inflation 0.059 0.052 -0.018 0.207 0.053 1.202 4.659
Trade 1.394 1.365 0.927 2.004 0.309 0.122 2.046
Nguồn: Kết quả từ chạy Stata 14.0
Trong giai đoạn 1996-2017, tính trung bình 
tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam đạt 13.8%, 
trong đó, có những năm tăng trưởng kinh tế đạt 
mức cao nhất xấp xỉ 26%, tuy nhiên, cũng có 
những năm tăng trưởng kinh tế Việt Nam chỉ 
đạt 6%, kết quả này là do ảnh hưởng của cuộc 
khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2008 đã 
ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế những năm 
Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 55, 02/2020
20
đóng góp của thị trường bảo hiểm vào GDP 
cũng gia tăng. Đến năm 2017, đóng góp toàn 
thị trường bảo hiểm vào GDP đạt 2.1%. 
Tiếp theo, nhóm tác giả tiến hành kiểm định 
mối quan hệ giữa phát triển thị trường bảo 
hiểm và tăng trưởng kinh tế. Đầu tiên, nhóm 
tác giả thực hiện kiểm định tính dừng của các 
chuỗi dữ liệu.
sau đó. Nhìn chung, thị trường bảo hiểm đóng 
góp khá nhỏ vào GDP cả nước, trung bình chỉ 
chiếm 1.2% tổng GDP. Những năm đầu giai 
đoạn nghiên cứu (1996-1999), toàn thị trường 
bảo hiểm chỉ đóng góp 0.4% GDP, đến năm 
2000, khi Luật kinh doanh bảo hiểm được ban 
hành, thị trường bảo hiểm có hành lang pháp lý 
vững chắc do đó có điều kiện để phát triển hơn, 
Bảng 3. Kiểm định tính dừng
Biến I(0) I(1)
Growth -2.326 -4.981***
TIP -1.275 -3.559***
LIP -3.714***
NIP -0.524 -4.029***
Investment -1.020 -3.559***
Inflation 0.334 -2.083***
Trade -0.545 -5.992***
Nguồn: Kết quả từ chạy Stata 14.0
Kết quả kiểm định Dickey-Fuller cho thấy dữ 
liệu phí bảo hiểm nhân thọ dừng ở chuỗi dữ liệu 
gốc với mức ý nghĩa 1%. Trong khi đó, các chuỗi 
dữ liệu còn lại dừng ở sai phân bậc 1 với mức ý 
nghĩa 1%. Do vậy, các chuỗi dữ liệu này phù hợp 
để đưa vào phân tích theo mô hình ARDL.
Bước tiếp theo, nhóm tác giả tiến hành xác 
định độ trễ tối ưu cho các biến nghiên cứu. 
Bảng 4. Kiểm định độ trễ tối ưu
TIP – Phát triển toàn thị trường bảo hiểm
Sample: 2001-2017 Number of obs: 17
lag LL LR df P FPE AIC HQIC SBIC
0 34.9623 2.0e-08 -3.52498 -3.50062 -3.29991
1 146.263 222.6 25 0.000 9.3e-13 -13.6779 -13.5318 -12.2076
2 187.604 82.683* 25 0.000 4.0e-13 -15.6005 -15.3325 -12.9084
3 . . 25 -3.8e-75* . . .
4 2678.58 . 25 -305.713* -304.713* -300.961*
Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 55, 02/2020
21
LIP - Phát triển thị trường bảo hiểm nhân thọ
Sample: 2001-2017 Number of obs: 17
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
0 28.9644 4.1e-08 -2.81935 -2.79499 -2.57428
1 140.57 223.21 25 0.000 1.8e-12 -13.0082 -12.862 -11.5378
2 189.372 97.605 25 0.000 3.2e-13 -15.8085 -15.6505 -13.1128
3 1522.67 2666.6 25 0.000 4.3e-77* -169.725 -169.336 -165.804
4 2721.96 2398.6* 25 0.000 -310.23* -309.816* -306.064*
NIP - Phát triển thị trường bảo hiểm phi nhân thọ
Sample: 2001-2017 Number of obs: 17
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
0 46.8994 5.0e-09 -4.92934 -4.90498 -4.68428
1 155.509 217.22 25 0.000 3.1e-13 -14.7657 -14.6196 -13.2954
2 185 58.982 25 0.000 5.4e-13 -15.2941 -15.0261 -12.5984
3 1479.49 2589 25 6.9e-75* -164.646 -164.256 -160.725
4 2672.56 2386.1* 25 -304.419* -304.005* -300.253*
Nguồn: Kết quả từ chạy Stata 14.0
Căn cứ vào các chỉ tiêu AIC, HQIC và SBIC, 
nhóm tác giả chọn độ trễ tối ưu là 4.
Tiếp theo, nhóm tác giả tiến hành kiểm định 
đồng liên kết. Ở bước này, nhóm tác giả tiến 
hành cả hai kiểm định Bound-test và Johansen-
test để đảm bảo tính vững cho kết quả.
Bảng 5. Kiểm định đồng liên kết
Bound test
TIP LIP NIP
F I(0) I(1) F I(0) I(1) F I(0) I(1)
7.679 3.895 5.688 7.679 3.895 5.688 21.049 3.895 5.688
Johansen - test
TIP LIP NIP
Rank
Trace 
statistic
Critical 
value
Rank
Trace 
statistic
Critical 
value
Rank
Trace 
statistic
Critical 
value
0 97.5886 68.52 0 97.5886 68.52 0 102.3668 68.52
1 53.0692 47.21 1 53.0692 47.21 1 57.4290 47.21
2 23.5766* 29.68 2 23.5766* 29.68 2 32.5914 29.68
3 9.2805 15.41 3 9.2805 15.41 3 14.3072* 15.41
Nguồn: Kết quả từ chạy Stata 14.0
Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 55, 02/2020
22
Với kiểm định Bound-test: Với mức ý nghĩa 
5%, kết quả kiểm định cho thấy F lớn hơn giá 
trị giới hạn đường bao trên được đề xuất bởi 
Pesaran và các cộng sự (2001). Do đó, tồn tại 
mối quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi dữ 
liệu với mức ý nghĩa 5%.
Với kiểm định Johansen-test: tại rank = 2 
(TIP và LIP) hoặc rank = 3 (NIP), trace-statistic 
có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Kết quả này 
có thấy có mối quan hệ đồng liên kết giữa các 
chuỗi dữ liệu. Ủng hộ kết quả của Bound-test.
Như vậy, nhóm tác giả xác định sử dụng mô 
hình VECM để kiểm định nhân quả Granger và 
sử dụng mô hình ARDL để kiểm định mối quan 
hệ trong ngắn hạn và dài hạn của phát triển thị 
trường bảo hiểm phi nhân thọ và tăng trưởng 
kinh tế ở Việt Nam.
Bảng 6. Kiểm định nhân quả
H0 Chi-Square Quyết định
TIP không phải là nguyên nhân của Growth 7.76*** Bác bỏ
LIP không phải là nguyên nhân của Growth 4.05** Bác bỏ
NIP không phải là nguyên nhân của Growth 6.41** Bác bỏ
Growth không phải là nguyên nhân của TIP 1.45 Chấp nhận
Growth không phải là nguyên nhân của LIP 0.32 Chấp nhận
Growth không phải là nguyên nhân của NIP 2.05 Chấp nhận
Nguồn: Kết quả từ chạy Stata 14.0
Kết quả kiểm định Granger trong mô hình 
VECM cho thấy phát triển thị trường bảo hiểm 
là nguyên nhân của tăng trưởng kinh tế và 
không có chiều ngược lại. Như vậy, bước tiếp 
theo, nhóm tác giả tiến hành hồi quy mô hình 
kiểm định tác động của phát triển thị trường bảo 
hiểm đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam bằng 
phương pháp ARDL.
Bảng 7. Kết quả hồi quy 
BIẾN
LONG-RUN
BIẾN
SHORT-RUN
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
TIP
t
1.122*** ∆TIP
t
6.923***
(0.158) (1.660)
LIP
t
0.947*** ∆LIP
t
4.695***
(0.0612) (0.582)
NIP
t
1.277** ∆NIP
t
-0.514
(0.525) (0.651)
Invesment
t
0.778** 0.0461 -0.261 ∆Invesment
t
2.487* 0.153 -0.268
(0.243) (0.164) (0.631) (1.146) (0.552) (0.634)
Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 55, 02/2020
23
BIẾN
LONG-RUN
BIẾN
SHORT-RUN
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Inflation
t
0.209 -0.361** -1.038** ∆Inflation
t
0.670 -1.198** -4.362***
(0.199) (0.135) (0.412) (0.760) (0.369) (1.013)
Trade
t
-0.0461 0.828** 0.225 ∆Trade
t
-0.147 2.746** 0.231
(0.520) (0.310) (0.765) (1.672) (0.923) (0.765)
ECM(-1) -3.197*** -3.316*** -1.026***
(0.840) (0.449) (0.138)
R-squared 0.871 0.953 0.909
White’s test 0,3856 0,3856 0,3946
Breusch-Godfrey LM test 0,5618 0, 1040 0, 9082
*, ** và *** có ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả từ chạy Stata 14.0
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình nghiên 
cứu có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. 
Kiểm định White cho thấy mô hình nghiên cứu 
không có hiện tượng phương sai của sai số thay 
đổi. Đồng thời, kiểm định Breusch-Godfrey 
LM cho thấy mô hình nghiên cứu không có hiện 
tượng tự tương quan. Ngoài ra, kết quả kiểm 
định sự ổn định của mô hình cho thấy tổng tích 
lũy phần dư và bình phương tổng tích lũy phần 
dư đều nằm trong dải tiêu chuẩn với mức ý 
nghĩa 5%. Vậy, mô hình nghiên cứu có tính ổn 
định và phù hợp. 
Kết quả nghiên cứu cho thấy phát triển thị 
trường bảo hiểm có tác động cùng chiều đến 
tăng trưởng kinh tế. Hệ số hồi quy của các biến 
đại diện cho thị trường bảo hiểm TIP, LIP và 
NIP lần lượt bằng 1.122; 0.947 và 1.277 (có ý 
nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%) có nghĩa là 
sự gia tăng 1% trong tổng phí bảo hiểm toàn 
thị trường (phí bảo hiểm nhân thọ/phí bảo hiểm 
phi nhân thọ) sẽ dẫn đến thúc đẩy tăng tưởng 
kinh tế thêm 0.01122% (0.00947%/0.01277%). 
Kết quả này ngụ ý rằng thông qua chức năng 
huy động tiết kiệm và hoán chuyển rủi ro, phát 
triển thị trường bảo hiểm kích thích tăng trưởng 
kinh tế trong dài hạn. Kết quả này phù hợp với 
kết quả của Alhassan (2014), tác giả này cũng 
tìm thấy tác động tích cực của phát triển thị 
trường bảo hiểm đến tăng trưởng kinh tế trong 
dài hạn thông qua việc tích lũy vốn. Bên cạnh 
đó, nhóm tác giả còn nhận thấy thị trường bảo 
hiểm phi nhân thọ có tác động nhiều hơn đối 
với tăng trưởng kinh tế so với thị trường bảo 
hiểm nhân thọ (thể hiện qua hệ số hồi quy biến 
NIP = 1.277 lớn hơn LIP = 0.947). Kết quả này 
là do ở Việt Nam, thị trường bảo hiểm phi nhân 
thọ xuất hiện đầu tiên và các doanh nghiệp hoạt 
động trong ngành đều chiếm thị phần khá ổn 
định, do đó, tổng doanh thu phí từ thị trường 
bảo hiểm phi nhân thọ luôn duy trì mức tăng 
trưởng đều và đóng góp vào GDP ổn định hơn 
so với thị trường bảo hiểm nhân thọ. 
Bên cạnh đó, nhóm tác giả còn tìm thấy tác 
động cùng chiều của đầu tư trong nền kinh tế, 
Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 55, 02/2020
24
độ mở thương mại và tác động ngược chiều 
của lạm phát đến tăng trưởng kinh tế trong dài 
hạn. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của 
Gujarati (1995) và Alhassan (2014) khi cho 
rằng đầu tư và độ mở thương mại gia tăng kích 
thích tăng trưởng thông qua việc mở rộng thị 
trường, phân công lao động được cải thiện và 
năng suất tăng. Đối với lạm phát, khi gia tăng 
sẽ tác động làm giảm tổng cầu, từ đó tác động 
tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế.
Phù hợp với kết quả trong dài hạn, trong 
ngắn hạn phát triển thị trường bảo hiểm cũng 
có tác động cùng chiều với tăng trưởng kinh 
tế (trừ thị trường bảo hiểm phi nhân thọ). Đối 
với các biến kiểm soát, nhóm tác giả cũng tìm 
thấy tác động tương tự trong dài hạn. Các hệ 
số ECM(-1) đều âm và có ý nghĩa ở mức 1%. 
Điều này cho thấy khi tăng trưởng kinh tế vượt 
mức, hệ số điều chỉnh âm sẽ kéo tăng trưởng về 
mức cân bằng trong dài hạn. Tuy nhiên, sự hội 
tụ trong mô hình phát triển thị trường bảo hiểm 
nhân thọ (3.3316) nhanh hơn so với mô hình 
bảo hiểm phi nhân thọ (1.026). Điều này chỉ ra 
rằng phát triển thị trường bảo hiểm nhân thọ sẽ 
tác động đến tăng trưởng kinh tế nhanh hơn so 
với bảo hiểm phi nhân thọ trong dài hạn. 
5. Kết luận
Bài nghiên cứu ủng hộ giả thuyết Suppy- 
leading cho thấy sự phát triển của ngành bảo 
hiểm là một yếu tố quan trọng thúc đẩy tăng 
trưởng kinh tế. Cụ thể bài nghiên cứu tìm thấy 
tác động tích cực của phát triển thị trường bảo 
hiểm đến tăng trưởng kinh tế. Bên cạnh đó, 
nghiên cứu còn cho thấy thị trường bảo hiểm 
phi nhân thọ có tác động đến tăng trưởng kinh 
tế nhiều hơn so với thị trường bảo hiểm nhân 
thọ trong dài hạn. Tuy nhiên, thị trường bảo 
hiểm nhân thọ lại tác động nhanh hơn đến tăng 
trưởng kinh tế so với thị trường bảo hiểm phi 
nhân thọ. Như vậy, đối với tăng trưởng kinh 
tế ở Việt Nam, phát triển thị trường bảo hiểm 
nhân thọ và thị trường bảo hiểm phi nhân thọ 
đều đóng vai trò hết sức quan trọng.
Tài liệu tham khảo
Alhassan, A. L., & Fiador, V. (2014). Insurance-growth nexus in Ghana: An autoregressive distributed lag 
bounds cointegration approach. Review of Development Finance, 4(2), 83-96.
Boon, T. K. (2005). Do Commercial banks, stock market and insurance market promote economic growth? 
An analysis of the Singapore Economy. Nanyang Technological University.
Chang, T., Cheng, S. C., Pan, G., & Wu, T. P. (2013). Does globalization affect the insurance markets? 
Bootstrap panel Granger causality test. Economic Modelling, 33, 254-260.
Cristea, M., Marcu, N., & Cârstina, S. (2014). The relationship between insurance and economic growth 
in Romania compared to the main results in Europe–a theoretical and empirical analysis. Procedia.
DꞌArcy, S., Gorvett, R., 2004. The use of dynamic financial analysis to determine whether an optimal 
growth rate exists for a property-liability insurer. Journal of Risk and Insurance, 71 (4): 583-
616. 
Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a 
unit root. Journal of the American statistical association, 74(366a), 427-431.
Economics and Finance, 8, 226-235. Liu, G. C., & Lee, C. C. (2014). Insurance activities and banking credit 
causal nexus: evidence from China. Applied Economics Letters, 21(9), 626-630.
Esho, N., Kirievsky, A., Ward, D., & Zurbruegg, R. (2004). Law and the determinants of property‐casualty 
insurance. Journal of risk and Insurance, 71(2), 265-283.
Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 55, 02/2020
25
Granger, C. W. (1988). Some recent development in a concept of causality. Journal of econometrics, 39(1-
2), 199-211.
Gujarati, D., 1995. Basic Econometrics. Mcgraw-Hill, New York.
Guochen, P., Wei, S.C., 2012. The relationship between insurance development and economic growth: A cross-
region study for China. China International Conference on Insurance and Risk Management, July 18-21,2012, 
Qingdao, China.
Han, L., Li, D., Moshirian, F., Tian, Y., 2010. Insurance development and economic growth. Geneva Papers 35, 183–
199,  gpp.2010.4
Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of economic dynamics and 
control, 12(2-3), 231-254.
Kugler, M., & Ofoghi, R. (2005, September). Does insurance promote economic growth? Evidence from the 
UK. In Money Macro and Finance (MMF) Research Group Conference (Vol. 8).
Lee, C. C., Huang, W. L., & Yin, C. H. (2013). The dynamic interactions among the stock, bond and insurance 
markets. The North American Journal of Economics and Finance, 26, 28-52.
Lee, C. C, Lee, C. C. and Chiu, Y. B. (2013). The Link between Life Insurance Activities and Economic 
Growth: Some New Evidence. Journal of International Money and Finance, Vol. 32, No. 3, pp. 405-
427.
Lee, C. C. (2011). Does Insurance Matter for Growth: Empirical Evidence from OECD Countries. The B. E. 
Journal of Macroeconomics, Vol. 11, No. 1, pp. 1-26.
Lee, C. C. and Chiu, Y.B. (2012). The Impact of Real Income on Insurance Penetration: Evidence from 
Panel Data. International Review of Economics and Finance, Vol. 21, No. 1, pp. 246-260. 
Lee, S. J., Kwon, S. I., Chung, S.Y. (2010). Determinants of Household Demand for Insurance: The Case of 
Korea. Geneva Papers on Risk and Insurance: Issues and Practice, Vol. 35, No. 1, pp. 82-91.
Liu, G. C. and Lee, C. C. (2014). Insurance Activities and Banking Credit Causal Nexus: Evidence from 
China. Applied Economics Letters, Vol. 21, No. 9, pp. 626-630.
Pan, G., & Su, C. (2012, July). The relationship between insurance development and economic growth: a 
cross-region study for China. In China International Conference on Insurance and Risk Management.
Pesaran, M.H., Shin, Y., Smith, R.J., 2001. Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. J. Appl. 
Econ. 16, 289–326.
Pradhan, R.P., Arvin, M. B., Norman, N.R., 2015. Insurance development and the finance-growth nexus: Evidence 
from 34 OECD countries. Journal of Multinational Financial Management, 31 (1):1-22.
Ward, D. and Zurbruegg, R. (2000). Does Insurance Promote Economic Growth? Evidence from OECD 
Countries. Journal of Risk and Insurance, Vol. 67, No. 4, pp. 489-506.