МОНГОЛ УЛСЫН ИХ СУРГУУЛЬ

БИЗНЕСИЙН СУРГУУЛЬ

Монголын даатгалын салбарын потенциалыг тодорхойлох нь:

Олон улсуудын панел өгөгдлийн шинжилгээ

“Эрдмийн шувуу” Оюутны эрдэм шинжилгээний бага хуралд зориулав.

Удирдсан багш: Г.Бурмаа /Ph.D/

Боловсруулсан: Т.Шийрэв/МУИС,БС, 4-р курс/

Утас: 99985644, t.shiirev@yahoo.com

УЛААНБААТАР 2015

Хураангуй

Энэхүү судалгааны ажлаар Монголын

даатгалын салбарын өнөөгийн үйл ажиллагаа,

төлөвт олон улсуудын даатгалын зах зээлийн

үзүүлэлт, түүнд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн

тусламжтайгаар үнэлэлт дүгнэлт өгч, цаашид

даатгалын зах зээлд потенциал байгаа эсэхийг

тодорхойлно. Ингэснээр даатгалын салбарт

оролцогчдын ирээдүйн үйл хөдлөлд эерэг чиг

хандлагыг авчрах, зах зээлийн үр ашиг,

боломжит үзүүлэлтийг харуулна.

Түлхүүр үг: Амьдралын даатгал, амьдралын

бус даатгал, панел өгөгдөл, дотоодын нийт

бүтээгдэхүүн, хотжилт, боловсрол, шашин

Удиртгал

Судалгааны үндэслэл: Даатгалын салбар

Монгол оронд үүсч хөгжөөд 80 жил болжээ.

Нийгмийн хөгжлийн замаа 1990-ээд оны эхээр

ардчилсан тогтолцоогоор сонгосон манай улсад

тэр үеэс ихэнх салбар дахин төрсөн мэт шинээр

эхэлсэн билээ. Сүүлийн жилүүдэд даатгалын

салбарын хөгжил эрчимжиж 5 жилийн

хугацаанд даатгалын хураамжийн орлого жилд

дунджаар 34 хувиар өссөн байна. Аливаа

салбарыг хөгжүүлэхийн тулд алсын хараа

зайлшгүй хэрэгтэй. Алсын хараандаа хүрэх

газраа онилсноор ажил хэргээ амжилттай

явуулдаг нь хүн болоод байгууллагын мөн

чанар юм. Тэгвэл Монгол орны даатгалын

салбар хаа хүртэл өсөх боломжтой талаарх

мэдээлэл нь даатгагчдад үйл ажиллагааны чухал

хөтөч болж өгнө. Тиймээс даатгалын салбарын

потенциалыг мэдэх нь чухал шаардлагатай

ажиллагаа юм.

Судалгааны зорилго: Монголын дотоодын нийт

бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн

орлогын потенциал хэмжээг тодорхойлох нь энэ

судалгааны ажлын зорилго болно. Тус зорилгод

хүрэхийн тулд дараах зорилтуудыг дэвшүүлж

байна. Үүнд:

- Даатгалын эрэлтэнд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн онолын судалгаа хийх

- Даатгалын эрэлтийг түүнд нөлөөлөгч хүчин зүйлсээр тодорхойлсон регрессийн загварыг олон улсын панел өгөгдөл ашиглан үнэлэх

- Монголын дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын бодит болон потециал хэмжээний зөрүүг тодорхойлж, даатгалын салбарт үнэлэлт өгөх

Судалгааны таамаглал: Манай улсын эдийн засаг, нийгмийн хөгжил дэлхийн жишгээс доогуур байсан цаг үе улирч байгаа өнөө үед даатгалын салбарын хөгжилд институцийн хүчин зүйлээс шалтгаалан удаан явагдаж байгаа гэсэн таамаглалын хувьд авч үзвэл өнөөгийн дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ потенциал түвшнээс нэлээн доогуур байгаа гэж үүсмэл таамаглалыг дэвшүүлж байна.

Судалгааны ач холбогдол: Дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын потенциал хэмжээг тодорхойлсноор манай орны хувьд хаана яваа, хаана хүрэх боломжтойг тодорхойлж чадах юм. Тус мэдээлэл нь даатгалын зах зээлийн оролцогчдод үйл хөдлөл хийх шийдвэр гаргахад чухал мэдээлэл болох юм.

Судлагдсан байдал: Энэ хэсгээр амьдралын болон амьдралын бус даатгалын зах зээлд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийг судалсан судлаачдын түүвэр бүтээлийг тоймлон хүргэнэ.

1. Бек, Вебб(Beck & Webb, 2003). Улс орнуудын амьдралын даатгалын хэрэглээг тодорхойлогч эдийн засаг, хүн ам зүй, институцийн үзүүлэлтүүд: Энэ судалгааны ажил нь амьдралын даатгалын бүтээгдэхүүнүүдийн эрэлт, нийлүүлэлтийн тодорхойлогч хүчин

зүйлсийг улс хооронд болон хугацааны туршид шалгахын тулд амьдралын даатгалын хэрэглээтэй холбоотой өргөн хүрээний өгөгдөл ашигласнаараа өмнөх судалгааны ажлуудаас илүү даацтай болсон байдаг. Мөн энэхүү судалгааны ажил даатгалын эрэлт, нийлүүлэлтэнд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийг нэгтгэн, тодорхойлж өгснөөрөө цаашдын амьдралын болон амьдралын бус даатгалын судалгааны ажлуудын хувьд чухал эх сурвалж болсоор байна. Судалгаанд залуу-тэжээгчийн харьцаа, боловсрол, хотжилтын түвшин, шашин, дундаж наслалт зэрэг хүн ам зүйн хүчин зүйлс, орлого, инфляци, банкны секторын хөгжил, нийгмийн халамж, Жини коэффициент зэрэг эдийн засгийн хүчин зүйлс, эрх зүйн зарчим, төрийн үр ашигтай байдал, авилга зэрэг институцийн хүчин зүйлсийг авсан. 1980-96 оны 63 орны хөндлөн өгөгдлийн ашигласан үнэлгээгээр боловсрол, банкны секторын хөгжил, инфляци нь амьдралын даатгалын хэрэглээний найдвартай таамаглагч болох нь харагдсан бол орлого зөвхөн сул таамаглагч буюу тайлбарлах чадвар нь загвараас хамаарч байлаа. Боловсролын түвшин болон инфляцийн нөлөө нь 1960-96 оны 23 орны панел өгөгдлөөр батлагдсан. Үнэ тогтвортой, санхүүгийн сектор хөгжсөн, үр ашигтай боловсролын системтэй нөхцөлд амьдралын даатгал, түүний үр өгөөжийг улам нэмэгдүүлэхээр байгаа нь үр дүнгээр харагдсан.

2. Драго(Dragos, 2014). Амьдралын болон амьдралын бус даатгалын эрэлт: Европ, Азийн хөгжиж буй орнуудын амьдралын болон амьдралын бус даатгалын эрэлтэнд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн ялгаатай нөлөө: Энэ судалгааны ажлаар даатгалын салбарын хөгжилд нөлөөлдөг гэж судлаачдын дүнд хүлээн зөвшөөрөгдсөн хотжилт, орлого, орлогын хуваарилалт, боловсролын түвшин зэрэг хүчин зүйлсийг амьдралын болон амьдралын бус даатгалыг тайлбарлахад ашигласан. Ази болон Европын 17 хөгжиж буй орны 10 гаруй жилийн панел өгөгдлийн үнэлгээнд ашигласан. Хотжилт Азид амьдралын даатгалын эрэлтэнд хүчтэй нөлөөлдөг бол боловсрол зөвхөн амьдралын бус даатгалын эрэлтэнд нөлөөлдөг болох нь харагдсан. Орлого Азийн амьдралын бус даатгалын секторт нөлөөгүй гэсэн үнэлгээ гарсан. Төв болон Зүүн Европтой харьцуулахад хотжилтын түвшин бага байгаа Азид, ялангуяа Хятад болон Энэтхэгт даатгалын зах зээлийн

боломж их байна. Төлөвлөгдсөн эдийн засагтай Азийн зарим орнуудад төрийн тусламж их учир амьдралын бус даатгалын эрэлтэнд сөргөөр нөлөөлж байна. Тэрээр өөрсдийн судалгааны ажлын ач холбогдлоо даатгалын эрэлтэнд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийг тодорхойлсноороо хөгжиж буй орны бодлого боловсруулагчдад үнэтэй мэдээлэл өгч байгаа явдал хэмээн үзсэн.

3. Чан, Ли(Chang & Lee, 2012). Амьдралын даатгал болон эдийн засгийн хөгжлийн шугаман бус хамаарал: Эргэн ирсэн хандлага: Энэ судалгааны ажлаар эдийн засгийн хөгжил болон амьдралын даатгалын зах зээлийн үйл ажиллагааны шугаман бус хамаарлыг шинжилсэн. Улс орнуудын амьдралын даатгалын хөгжилд институцийн ялгаатай байдлын үзүүлж буй нөлөөг авч үзсэн. 92 орны 1996-2008 оны холимог өгөгдлийг ашиглан Кантер, Хансен нарын институцийн ялгаатай байдал, даатгал эдийн засгийн хөгжлийн шугаман бус хамаарлыг тайлбарлахаар боловсруулсан инструментал хувьсагч бүхий дээд хязгаар бүхий шинэ загварыг шалгасан. Тодруулбал, нэг хүнд ногдох БДНБ-ээр хэмжигдсэн эдийн засгийн хөгжил нь амьдралын даатгалын эрэлттэй эерэг хамааралтай бөгөөд энэ хамаарал өндөр орлоготой улсуудад бүр хүчтэй байх тухай явдал юм. Орлогын дээд хязгаарыг хүчтэй дэмжсэн үр дүн гарсан. Түүнчлэн, хууль, улс төрийн нөхцөл байдал бага орлоготой орнуудад маш хүчтэй эерэг нөлөөтэй байсан. Эдийн засаг хөгжих тусам амьдралын даатгалын зах зээлд гүйцэтгэх институцийн үүрэг багасч байв. Ийнхүү институцийн орчин нь бага хөгжилтэй орнуудад илүү нөлөөтэй байгаа нь институцийн нөхцөл байдлыг сайжруулах нь гадаадын даатгагчдыг дотоодын даатгалын зах зээлд татах суваг болохыг баталж байгаа юм. Гадаадын даатгагчид оролцох нь дотоодын даатгалын зах зээлийн хөгжлийг сэргээх боломжтой.

4. Парк, Лемаи(Carol & Lemaire, 2010). Амьдралын даатгалын эрэлтэнд үзүүлэх соёлын нөлөө: Улс орнуудын хувьд амьдралын бус даатгалын эрэлтэнд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийг судлахын тулд 82 орны 10 гаруй жилийн тэнцвэрт бус панел өгөгдлийг ашигласан байна. Мөн энэхүү судалгааны талбарыг соёлын хэмжээсээр өргөтгөсөн юм. Аливаа оронд хүн амын ихэнх Исламын

сүсэгтэй байх нь амьдралын даатгалын эрэлтэд сөргөөр нөлөөлдөг болох нь харагдсан. Мөн Хофстедийн хөгжүүлсэн Эрх мэдлийн зааг, Хувь хүнсэг үзэл, Тодорхойгүй байдлаас зугтах гэсэн соёлын гурван үзүүлэлт нь өндөр ач холбогдолтой байсан. Хөгжингүй орны хувьд амьдралын бус даатгалын эрэлтэнд соёлын нөлөө их гэдэг таамаглал засварласан детерминацийн коэффицент 20%-р нэмэгдэж буйгаар батлагдсан. Тэдний үр дүн нь шинэ зах зээлд орохыг сонирхож байгаа тив дамнасан даатгагчийн шийдвэрт тус болно. Бусад хүчин зүйл тогтмол үед даатгагч нь эрх мэдлийн зааг бага, хувь хүнлэг үзэл болон тодорхойгүй байдлаас зугтах үзүүлэлт өндөртэй орон болон хүн амын сегментийг зорилтот зах зээлээ болгох хэрэгтэй.

Онол, арга зүй: Энэ хэсгээр олон улсын жишигт даатгалын зах зээлийн хэмжээг тодорхойлогч нэг хүнд ногдох даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ онолын хувьд түүнд нөлөөлдөг хувьсагчид, тэдгээрийн үзүүлэх нөлөөг авч үзэх болно.

Нэг хүнд ногдох бодит дотоодын нийт бүтээгдэхүүн: Тухайн улсын иргэдийн төлбөрийн чадварыг харуулдаг үзүүлэлт юм. Нэг хүнд ногдох бодит дотоодын нийт бүтээгдэхүүнээр хэмжигдсэн орлого нь даатгалыг худалдан авах шийдвэрт нөлөөлдөг хамгийн чухал хүчин зүйл болдог. Орлого нэмэгдэх нь хэрэглээний сонголтын олонлогийг өргөсгөх учраас даатгал худалдан авах чадварыг мөн нэмэгдүүлэх юм. Тиймээс орлого даатгалын эрэлтийн хооронд эерэг хамаарал оршин байна.Хотжилт: Хотын бүсэд амьдарч буй хүн амын нийт хүн амд эзэлж буй хэмжээ юм. Хотжилт нь олон шалтгааны улмаас амьдралын бус даатгалын эрэлтийг тодорхойлогч чухал хүчин зүйл болохыг олон судлаачид хүлээн зөвшөөрдөг. Хотын оршин суугчид автомашины осол болон хулгайд илүүтэй өртдөг.Хотын төвлөрөл нь хувь хүмүүсийн харилцан үйлдлийг хурдасгах тул хотжилтыг алдагдлын магадлалаар төлөөлүүлэн авч үздэг. Хотын орчинд хөрөнгийн төвлөрөл ихсэх тул гэмт хэрэг үйлдэх, түүнийг нуун дарагдуулахад илүү боломжтой болгодог гэж үзсэн. Олон орон хөдөө аж ахуйн нийгмээс аж үйлдвэржсэн нийгэм рүү шилжиж байна. Хот нь тийнхүү эдийн засгийн хөгжлийн төв болж эрсдэлийн талаарх уламжлалт ойлголтонд өөрчлөлт оруулна. Гэр бүлүүд цомхорч албан бус

тохиролцоонд суурилсан гэр бүл болон тосгон доторх эдийн засгийн аюулгүй байдал байхаа больж санхүүгийн аюулгүй байдлын нэмэлт эх сурвалжууд шаардлагатай болж байна. Амьдралын болон амьдралын бус даатгал нь аюулгүй байдлыг хангах үр ашигтай хэрэгсэл юм. Мөн жижиг газарзүйн байрлалд боломжит хэрэглэгчид төвлөрөх нь даатгалын маркетинг болон түгээлтийг хялбарчилж өгдөг. Эдгээр үндэслэлээр тухайн улсын хотжилтын түвшин нь амьдралын бус даатгалын эрэлтэнд эерэгээр нөлөөлнө гэж таамаглаж болно.

Орлогын тэгш хуваарилалт /GINI index/: Орлогын хуваарилалтын нөлөө тодорхойгүй. Нэг талаас баян хэсэгт даатгал хэрэггүй бол ядуу хэсэг нь түүнийг худалдан авч чадахгүй. Тиймээс орлого тэнцүү байх тусам амьдралын даатгалын эрэлт нэмэгдэнэ. Нөгөө талаар, маш баян хүмүүс нь үр хойчдоо хөрөнгөө шилжүүлэхийн тулд амьдралын даатгалыг хэрэглэдэг байж болох юм. Магадгүй ихэнх нь дундаж орлоготой бол авч чадах түвшинд хүрсэн хүн цөөн байж мэдэх юм. Тиймээс цөөн баянтай байсан нь эрэлтэнд эерэг нөлөө үзүүлж магадгүй юм. Боловсрол: Эрсдэлийн талаарх ойлгоц, санхүүгийн тогтвортой байдалд учрах эрсдэлийг үнэлэх боломжийг нэмэгдүүлдэг гэж үзсэн. Боловсролтой хүмүүс даатгалын өгөөжийг ойлгох илүү чадвартай.

Улс төрийн эрсдэлийн индекс: Улс төр, хөрөнгө оруулалтын эрсдэл багатай оронд даатгалын зах зээл өндөр хөгжсөн байх талтай байдаг. Учир нь санхүүгийн орчин нь гадаадын хөрөнгө оруулалтыг дэмжиж, даатгалын бодлого зэрэг санхүүгийн гэрээнүүд нь хэрэгжүүлэхэд хялбар байдаг. Дэлхийн ихэнх орнуудыг үнэлсэн Олон улсын улсын эрсдэлийн хөтчийг улс төр, санхүү, эдийн засгийн эрсдэлд тулгуурлан гаргаж байна.

Инфляци: Амьдралын даатгалын хэрэглээнд сөргөөр нөлөөлнө гэж хүлээж байна. Амьдралын даатгалын бүтээгдэхүүн нь хугацааны туршид мөнгөн өгөөж өгөх тул мөнгөний үнэ цэнийн тодорхойгүй байдал үйлдвэрлэгчдийн хүлээгдэж буй өгөөжид их хэмжээний сөрөг нөлөөтэй. Мөн хүүний түвшний spur disintermediation үүсгэнэ. Нийлүүлэгчийн үнийн бодлогод сөргөөр нөлөөлөх тул өндөр инфляцийн үед нийлүүлэлт буурна.

Хамаарлын харьцаа: Хөдөлмөрийн насны нийт хүн амд хүүхэд(16 хүртэлх) болон тэтгэврийн

(65 дээш насны ) насны хүн амын эзлэх хувиар тодохойлогдоно. Улсуудын хөндлөн өгөгдөлд тулгуурласан шинжилгээнээс мөн хамаарлын харьцаа нь амьдралын даатгалын хэрэглээтэй хүчтэй хамааралтай болох нь харагдсан.

Эрх зүйн систем: Судлаачид дэлхийд үйлчилж буй эрх зүйн системийг ерөнхийд нь хоёр ангилдаг. Иргэний эрх зүйн систем-Францаас гаралтай, Нийтийн эрх зүйн систем-Британиас гаралтай. Зарим судлаачид нийтийн эрх зүйн систем нь иргэний эрх зүйн системтэй харьцуулахад эдийн засгийн хөгжилд илүү дэмжлэг үзүүлдэг гэж үзсэн. Нийтийн эрх зүйн системтэй орнууд хууль хэрэгжүүлэх чадвар харьцангуй өндөр, зээлдүүлэгч болон хөрөнгө оруулагчдыг хуулиар хамгаалсан явдал нь хүчтэй байдаг байна. Нийтийн эрх зүйн шүүгчийн бодолд тулгуурладаг байдал нь арилжааны өсөлтөнд хүргэх талтай.. Учир нь урьд тохиолдсон явдлууд нь хэрэг, түүний үр дүнгийн талаар тодорхой байдлыг нэмэгдүүлдэг. Харин иргэний эрх зүйтэй орнуудад шүүгчид шинээр нөхцөл байдлыг шийдвэрлэх ёстой тул нийцтэй байдал байх баталгаагүй. Үүний үр дүнд нийтийн эрх зүйн системтэй орнууд өөрчлөгдөж буй нөхцөл, шинэ боломжуудад түргэн дасан зохицдог. Хохирлын хариуцлагыг хуваарилж, даатгагчдын бизнесийн орчинг тодорхойлдог учраас тухайн улсад үйлчилж буй эрх зүйн систем нь даатгалын хөгжилд нөлөө үзүүлнэ. /Browne 2008/ эрх зүйн систем нь амьдралын бус даатгалын хөгжилд нөлөөлөгч чухал хүчин зүйл болохыг нотолсон. Амьдралын бус даатгалын эрэлт нь нийтийн эрх зүйн системээс эерэг хамаарна.

Шашин: Zelizer(1979) түүхийн хувьд шашин нь амьдралын даатгалыг эсэргүүцэж байсан. Зарим шашны хүмүүс өөрийн амьдрал, эд хөрөнгөө хамгаалахдаа даатгалд найдах нь Бурханы хамгаалалтанд итгэхгүй байгааг илтгэнэ гэж үздэг. 19-р зууныг хүртэл Европын хэд хэдэн орнууд амьдралын даатгалыг шашны үүднээс шүүмжилж, хориглож байв. Шашны үүднээс даатгалыг эсэргүүцэх хандлага Исламын олон орнуудад одоог хүртэл хүчтэй байна. Үүнээс гадна иргэдийн шашинд орсон байдал нь эрсдэлд дургүй байдалд нь нөлөөлж болох юм. Шашинд хамрагддаг хүн амын эзлэх хувь их

оронд даатгалын худалдан авалт сул байна гэж үзнэ.

Дундаж наслалт:Хүн урт амьдрах магадлалтай байх тусмаа амьдралын даатгалын эрэлт нь өндөр байна гэж ерөнхийдөө үздэг. Дундаж наслалт, амьдралын даатгалын хооронд хүчтэй хамаарал байдаг нь эмпирик судалгаагаар нотлогдсон.

Шинжилгээний арга зүй: Дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжэээд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн нөлөөг тооцоолохдоо панел регрессийн загварыг ашиглана. Панел регрессийн загварын гол цөм нь панел өгөгдөл байдаг. Панел өгөгдөл бол хөндлөн болон хугацааны цуваан өгөгдлийг нийлүүлж томруулсан өгөгдлийн сан юм. Хөндлөн өгөгдөл нь нэг цаг хугацааны олон субъектуудийн ижил хувьсагчдын мэдээллийн олонлогийг хэлнэ. Хугацааны цуваан өгөгдөл нь нэг субъектийн ижил хувьсагчдын олон хугацааны мэдээллийн олонлогийг агуулдаг. Энгийн жишээ авбал хөндлөн өгөгдөл нь дэлхийн 2014 он дахь 200 улсын махны эрэлт, махны үнэ, хэрэглэгчдийн орлогын мэдээлэл юм. Эндээс махны эрэлтийн функцыг үнэлж болох бөгөөд үр дүн нь улсуудын хэрэглэгчдийн орлого болон махны үнээс махны эрэлт хэрхэн хамаарч байгаа нь харагдана. Панел өгөгдлийг хамгийн энгийндээ энэ бүх үзүүлэлтүүдийг нэг хугацааны мэт эсвэл нэг улсын мэт ойлгон үнэлж болдог. Ийнхүү нэг улсын олон жилийн эсвэл нэг жилийн олон улсын өгөгдлийг ашиглахын оронд бүгдийг нь нэгтгэснээр илүү олон өгөгдөлтэй сайн үнэлгээ болох талтай юм.

Хөндлөн болон хугацааны цуваан өгөгдөлтэй харьцуулахад панел өгөгдлийн давуу тал:

1. Панел өгөгдөл нь хөндлөн өгөгдөлтэй харьцуулахад улсуудын хооронд ялгаа(heterogeneity) байдгийг тусган үнэлэх боломжтой байдаг.

2. Хөндлөн өгөгдлийг хугацааны цуваагаар нь өргөтгөснөөр панел өгөгдөл нь илүү мэдээлэлтэй, илүү хувьсалтай(тайлбарлагч хувьсагчдын орших интервал өргөжнө), хувьсагчдын хоорондын шугаман хамаарал багасах, илүү чөлөөний зэрэгтэй, илүү үр ашигтай болно.

3. Хөндлөн өгөгдлийн цувааг ашигласнаар өгөгдлийн өөрчлөлтийн шинж чанартай илүүтэй зохицдог.

4. Хөндлөн болон хугацааны цуваан өгөгдлөөс харагдахгүй нөлөөнүүдийг илрүүлэх боломжтой.

Панел загвар нь энгийн тохиолдолд дараах хэлбэртэй байдаг.

Y ¿=β i+ β1 X1¿+…+ βn Xnit+u¿ ¿

Энд

Y ¿ i-р орны t -р агшны тайлбарлагдагч

хувьсагчийн утга

X jit i-р орны t -р агшны j-р тайлбарлагч

хувьсагчийн утга

u¿ i-р орны t -р агшны үлдэгдэл хэмжигдэхүүн ,

β коэффициентууд болно.

Панел регресс хийх үндсэн хоёр хандлага байдаг.

Тогтмол нөлөөтэй загвар: Тайлбарлагдагч хувьсагчдын хувьд улсуудын хоорондын ялгааг огтлолцлын коэффициентэд байгаа гэж таамаглан түүнийг дамми хувьсагч оруулан үнэлдэг. Энэхүү дамми хувьсагчаар коэффициентийн үнэлгээ нь тухайн улсын хувьд бүх хугацаанд тогтмол хадгалагдана гэж үздэг.

Санамсаргүй нөлөөтэй загвар: Тогтмол нөлөөтэй загвартай ижил мөн огтлолцлын коэффициент нь ялгаатай гэж үзэн үнэлэх боловч энэ тохиолдолд дамми хувьсагч бус огтлолцлын коэффициентийг магадлалын тархалттай гэж үзэн ерөнхийлсөн моментын аргын тухайн тохиолдлуудыг ашиглан үнэлдэг.

I. Судалгааны хэсэг

I.1. Өгөгдлийн шинжилгээ

I.1.1 Улс орнуудын даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ

Дэлхийд даатгалын хөгжлөөр тэргүүлэгч орнууд болон даатгал хөгжиж буй орнуудын даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээг амьдралын болон амьдралын бус даатгалаас ямар харьцаатай бүрдэж байна вэ?, мөн дэлхийн даатгалын нийт хураамжийн орлогын хэмжээнд тухайн орны эзэлж буй хувийг авч үзье.

Хүснэгт 1. Улс орнуудын даатгалын хураамжийн орлогын үзүүлэлт/сая.ам.дол,

2013/Байр

Улсын нэр

Амьдралын даатгалын хураамжийн орлого

Амьдралын бус даатгалын хураамжийн орлого

Нийт даатгалын хураажийн орлого

Хувийн жин,%

1 АНУ $532,858

$726,397

$1,259,255

27.13%

2 Япон 422,733

108,773

531,506

11.45

3 Англи

222,893

106,750

329,643

7.1

4 Хятад

152,121

125,844

277,965

5.99

8 Өмнөд Солонгос

91,204 54,223 145,427

3.13

Казахстан

372 1,292 1,664

Оман

88 859 94

Тунис

131 699 830

Йордан

66 620 686

Ямайк

246 437 683

Монгол

0.7 54.5 55.2 0.0012

Дэлхий

2,608,091

2,032,850

4,640,941

Эх сурвалж: (Swiss Re, 2000-2013)

2013 оны байдлаар дэлхийн даатгалын нийт хураамж орлогын хэмжээ 4,640,941 сая.ам.дол байна. Үүний 2,608,091 сая.ам.дол буюу 56.2 хувь нь амьдралын даатгалаас, үлдсэн хувь амьдралын бус даатгалаас бүрдэж байна. Нийт даатгалын хураамжийн хэмжээ $1,259,255 сая.ам.дол АНУ тэргүүлсэн бөгөөд энэ нь дэлхийн даатгалын нийт хураамжийн 27.13 хувь юм. Даатгалын хураамжийн орлогоор тэргүүлэгч орнууд болох Өмнөд Солонгос, Хятад, Англи, Япон зэрэг улсын амьдралын даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ, амьдралын бус даатгалын хураамжийн орлогоос 1-3 дахин их байна.Харин Монголын даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ 55.2 сая.ам.дол байна. Үүний 54.5 сая.ам.дол буюу 98.7 хувь амьдралын бус даатгалаын хураамжийн хэмжээ бүрдүүлж байна. Дэлхийн даатгалын нийт хураажийн орлогын 0.00118 хувийг Монголын даатгалын хураамжийн орлого бүрдүүлж байна.

Зураг 1. Улс орнуудын даатгалын дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх хураамжийн

орлогын хэмжээ/2013/

Япон

Англи

АНУ

Өмнөд С

олон

гос

Хятад

Казах

стан

Оман

Тунис

Мон

гол

0

2

4

6

8

10

Амьдралын даатгал

Амьдралын бус даатгал

Эх сурвалж: (Swiss Re, 2000-2013)

2013 оны байдлаар даатгал өндөр хөгжсөн орнууд болох Англи, Япон, АНУ, Өмнөд Солонгос-т даатгалын хураамжийн орлогын дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх хувь хэмжээ буюу дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ тус бүр 13.8, 11.2, 8.7, 7.5 байна. Хятад, Өмнөд Солонгос,Англи, Япон зэрэг орнуудад амьдралын даатгалын дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх хураамжийн орлогын хэмжээ амьдралын бус даатгалынхаас 0.2-6.6 пунктээр өндөр байгаа нь амьдралын

хураамжийн орлого амьдралын бус даатгалынхаас өндөр байгааг харуулж байна. Харин Казахстан, Оман, Тунис, Монгол зэрэг орны хувьд дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ харгалзан 0.68, 1, 0.76, 0.54 байна. Эдгээр орнуудын амьдралын бус даатгалын хураамжийн орлого амьдралынхаас 0.4-0.8 пунктээр өндөр байгаа нь амьдралын даатгалын хураамжийн орлого, амьдралын бусынхаас бага байгаа харуулж байна. Үүнээс нэгтгээд дүгнэхэд даатгалын өндөр хөгжилтэй орнуудад дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ өндөр байдаг ба амьдралын даатгалаас орж ирэх хураамжийн орлогын хэмжээ илүү өндөр байх хандлагатай байна.

Зураг 2. Нэг хүнд ногдох даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ ба нэг хүнд

ногдох бодит дотоодын нийт бүтээгдэхүүн

Дэлхийн улсорны хүрээнд нэг хүнд ногдох даатгалын хураамж орлогын хэмжээ ба нэг хүнд ногдох бодит дотоодын нийт бүтээгдэхүүн хэмжээ хоорондын хамаарлын хандлагын шулуун эерэг налалттай гарсан нь улс орны нэг хүнд ногдох бодит дотоодын нийт бүтээгдэхүүний өсөлт нэг хүнд ногдох даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ өсөхөд эергээр нөлөөлдөг байна.

Зураг 3. Монголын дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн

орлогын хэмжээ болон нэг хүнд ногдох даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.4

0.43

0.380000000000001

0.37

0.34

0.3200000000000010.37

0.360.390000000000001

0.380000000000001

0.44

0.57

0.54

Эх сурвалж: (Санхүүгийн Зохицуулах Хороо,2000-2013)

Монголын дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ 2001 онд 0.4 байсан бол 2013 онд 0.54 болж өссөн байна. Энэ хугацаанд дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ нийтдээ, 0.14 пунктээр өссөн байна. Сүүлийн 13 жилийн хугацаанд дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ 2012 онд хамгийн их 0.57 хүрч , 2006 онд хамгийн бага 0.32 хүрч байсан байна. Дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ, нэг хүнд ногдох даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ нь сүүлийн жилүүдэд тогтмол өсөх хандлагатай байгаа бөгөөд энэ иргэдийн даатгалд зарцуулж буй мөнгөний хэмжээ жилээс жилд өсч байгаа илтгэж байна.

0.0 20000.0 40000.0 60000.0 80000.0 100000.00

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000SWI

CHI

JAP

MGL

USA

Нэг хүнд ногдох БДНБ. (ам.дол)

Нэг

хүн

д н

огдо

х да

атга

лын

ху

раам

жи

йн

орл

огы

н х

эмж

ээ

(ам

.дол

)

Зураг 4. Улс орнуудын дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын

хураамжийн орлогын хэмжээ /2006-2013/

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 20130

2

4

6

8

10

12

14

8.8 8.9 8.78 8 8.1

8.187.6

10.59.6 9.8 9.9 10.1

1111.44 11.2

2.7 2.93.3 3.4

3.83 2.96

2.1

0.91.3

0.80.7000000000000

010.7000000000000

010.7000000000000

010.7100000000000

010.7200000000000

01

0.3200000000000010.37 0.36 0.39000000000

00010.38000000000

00010.44 0.570.54

АНУ Япон

Хятад Казахстан

Монгол

Эх сурвалж:(Swiss Re, 2000-2013)

Дээрх зургаас харахад даатгалын өндөр хөгжилтэй болон хөгжиж буй орнуудын дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ 2006 онд Япон 10.5 хувь, АНУ 8.8 хувь, Хятад 2.7 хувь, Казахстан 0.9 хувь, Монгол 0.32 хувь байсан бол 2013 онд Япон 11.2 хувь, АНУ 7.6 хувь, Хятад 2.1 хувь, Казахстан 0.72 хувь, Монгол 0.54 хувь байна. Эдгээрийн орнуудаас дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээгээрээ хамгийн их нь 2012 онд Япон улс 11.44 хувь хүрч байсан болхамгийн бага нь Монгол улс 2006 онд 0.32 хувьтай байсан байна. 2006-2013 оны хооронд дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ Япон 0.7 пункт, АНУ -1.2 пункт, Хятад -0.6 пункт, Казахстан -1.18 пункт, Монгол 0.14 пунктээр тус тус өөрчлөгдсөн байна. Япон, Монгол улсын дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ өсөх хандлагатай байгаа бол бусад орны хувьд эсрэгээрээ байна.

I.1.2 Үнэлгээний хувьсагчдын утга

Үнэлгээний загвартаа Монгол улсын 2013 оны үзүүлэлтүүдийг авч үзэх тул тэдгээр утгуудын

түүхэн зүй тогтол, өнөөгийн хэмжээг энэ хэсгээр товч авч үзнэ.

Нэг хүнд ноогдох дотоодын нийт бүтээгдэхүүн

2000 оноос хойш дунджаар 6.8 хувиар өсч байсан бөгөөд 2013 оны байдлаар 1795.5 ам.дол байна. Энэ нь дэлхийд 102 байрт орох үзүүлэлт юм.

Дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ

2001 оноос хойш 0.14 пунктээр өссөн бөгөөд 2013 оны байдлаар 0.54 байна. Энэ нь дэлхийн дунджаас доогуур үзүүлэлт юм.

Нэг хүнд ногдох даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ

2001 оноос хойш дунджаар 26.5 хувиар өсч байсан бөгөөд 2013 оны байдлаар 32378 төг байна. Энэ нь дэлхийн дунджаас доогуур үзүүлэлт юм.

Хотжилт

2000 оноос хойш дунджаар 1 пунктээр өсч байсан бөгөөд 2013 оны байдлаар 70.4 хувь байна. Энэ дэлхийн дунджаас 17 пунктээр их байна.

Хамаарлын харьцаа

2000 оноос хойш 17 пунктээр буурч 2013 оны байдлаар 45 хувь байна. Энэ нь дэлхийн дунджаас 8.5 пунктээр бага байна.

Дундаж наслалт

2000 оноос хойш 5.2 насаар нэмэгдэж, 2013 оны байдлаар 68.1 болсон байна. Энэ нь дэлхийд 123 байрт жагсах үзүүлэлт юм.

Эрх зүйн систем

Иргэний эрх зүйн системтэй.Шашин

Нийт хүн амын Будда- 53 хувь, Лал- 3 хувь, Христ- 2.2 хувь, Бөө мөргөл- 2.9 хувь, бусад- 0.4 хувь нь шашин шүтдэг байна. Харин 38.6 хувь нь шүтлэггүй.

I.2. Шинжилгээний хэсэг

Дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээг түүнд нөлөөлөгч хүчин зүйлсээр тайлбарлах үнэлгээний дараах загваруудыг авч үзсэн. Үүнд:

Авч үзсэн улсуудын бүх коэффициент ижил гэж үзсэн энгийн холимог үнэлгээ

Тогтмол нөлөөтэй үнэлгээ Санамсаргүй нөлөөтэй үнэлгээ

Үнэлгээнд дэлхийн 67 орны 2000-2012 оны өгөгдлийг ашигласан. Тус орнуудыг хавсралтаас харах боломжтой бөгөөд тэдгээрийг сонгосон шалтгаан нь өгөгдлийн бүрэн байдлаар тодорхойлогдоно.

I.3. Үр дүн, хэлэлцүүлэг

Загварын үнэлгээний үр дүнг Хүснэгт 2-д харууллаа.

Хүснэгт 2. Үнэлгээний үр дүн

Тайлбарлагдагч хувьсагч:

Дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ

Тогтмол нөлөөтэй

Санамсаргүй нөлөөтэй

Тогтмол 4.90

(0.0919)

8.41

(0.0010)

ДНБ(нэг хүнд)

0.000006

(0.7970)

0.00007

(0.0000)

Хотжилт 0.03

(0.0594)

0.04

(0.0003)

Жини 0.0009

(0.5502)

0.002

(0.86)

Боловсрол 0.40

(0.0000)

0.34

(0.0000)

Хамаарлын харьцаа

-0.028

(0.0243)

-0.027

(0.0187)

Дундаж наслалт

0.02

(0.4652)

-0.03

(0.3129)

Инфляци 0.00007

(0.9880)

-0.001

(0.8249)

Шашин ашиглаагүй

-3.56

(0.0001)

Эрх зүйн систем

ашиглаагүй

-2.53

(0.0001)

Улс төрийн эрсдэл

0.01

(0.9910)

1.26

(0.1556)

Тайлбарлах чадвар(R2)

R2=0.80 R2=0.47

Дундаж дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ

3.1 4.5

Эх үүсвэр: Судлаач

Эдгээр загваруудаас хамгийн өндөр тайлбарлах чадвартай нь тогтмол нөлөөтэй загвар байна. Санамсаргүй нөлөөтэй загварын тайлбарлах чадвар хамгийн бага байгаа ч ач холбогдол бүхий хувьсагчийн тоо 7 байна.

Орлого буюу нэг хүнд ногдох ДНБ-н нөлөө бүх загваруудад эерэг бөгөөд санамсаргүй нөлөөтэй загварын хувьд ач холбогдолтой гарчээ. Хотжилтын түвшин нэмэгдэх нь дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээнд эерэг нөлөөлөхөөр байгаа нь бүх загварын үр дүнгээс харагдаж байна. Орлого, хотжилтын үр дүн онолтой нийцтэй гарч байна. Харин жинийн индекс өсөх нь дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээнд эергээр

нөлөөлдөг байна. Хоёр загварын үнэлгээ ач холбогдолгүй байгаа тул тус үр дүнг шууд хүлээн авах боломжгүй юм. Боловсролын түвшин бүх загварын хувьд ач холбогдол бүхий үнэлгээтэй, эерэг хамааралтай байгаа нь онолын таамаглалтай нийцэж байна. Хамаарлын харьцааны коэффициент бүх загварт сөрөг бөгөөд ач холбогдолтой байна. Энэ нь ажиллагсдын эзлэх хувь буурах тусам даатгалын бүтээгдэхүүн худалдан авах орлоготой хүн амын тоо буурч байгаагийн илрэл байж болох юм. Дундаж наслалт загваруудад ач холбогдолгүй бөгөөд эерэг болон сөрөг тэмдэгтэй байна. Шашны хувьсагчийн хувьд санамсаргүй нөлөөтэй загварт ашиглагдсан бөгөөд хоёр тохиолдолд тэмдэг нь сөрөг байна. Тиймээс Исламын шашинтай байх нь даатгалын эрэлт бууруулдаг гэсэн дүгнэлтийг санамсаргүй нөлөөтэй загварын хувьд статистикийн ач холбогдолтойгоор хийж болох юм. Иргэний эрх зүйн системтэй байх тусам даатгалын салбарын хөгжилд сөргөөр нөлөөлдөг болох нь санамсаргүй нөлөөтэй загварын хувьд харагдаж байна. Улс төрийн эрсдэл тогтмол болон санамсаргүй нөлөөтэй загваруудын хувьд статистикийн ач холбогдолгүй байгаа хэдий ч бүх загварын хувьд даатгалын салбарт эерэгээр нөлөөлдөг болох нь харагдаж байна. Эдгээр үр дүнгээс гурван загвар харьцангуй ач холбогдол сайн болжээ хэмээн дүгнэх боломжтой гэж үзэж байна.Тогтмол болон санамсаргүй нөлөөтэй загварын үр дүн нь Монголын зах зээлийн дэлхийн дундаж жишгээс харгалзан 6 болон 8 дахин бага байгааг харуулж байна.

Дүгнэлт

Даатгалын салбарын хөгжлийг онолын хувьд түүнд нөлөөлдөг гэж үздэг эдийн засаг, хүн ам зүй, соёл, институцийн хүчин зүйлсүүдээс хамааруулан дэлхийн 67 орны 2000-2012 оны панел өгөгдлийг ашиглан үнэллээ. Тус үнэлгээ нь олон улсын жишгийн хувьд дундаж хамаарлыг харуулж байгаа юм. Энэхүү хамааралд тулгуурлан Монгол орны хувьд дээрх нөлөөлөгч хүчин зүйлсийн өнөөгийн утгын хувьд Монголын дотоодын нийт бүтээгдэхүүнд эзлэх даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ байж болох хувь хэмжээг тооцоолсон. Тус судалгаанд үндэслэн дараах дүгнэлтүүдийг хийж болохоор байна.

Даатгалын салбарын хэмжээ нь онолын хувьд авч үздэг тайлбарлагч үзүүлэлтүүдтэй онолтой ихэвчлэн нийцтэй хамааралтай байна.

Энэ судалгаагаар авч үзсэн загваруудын тайлбарлах чадвар 47-80 хувьтай байна. Ихэнх коэффициентууд ач холбогдолтой гарсан учир загваруудыг харьцангуй сайн үр дүнтэй үнэлгээ болсон гэж дүгнэж болно.

Монгол улсын даатгалын салбарын өнөөгийн потенциал хэмжээ бодит хэмжээнээсээ 6-с 8 дахин их буюу даатгалын хураамжийн орлогын хэмжээ 560-750 тэрбум төгрөг байж болохоор байна.

Санал, зөвлөмж

Ийнхүү үнэлгээ хийн байж болох потенциал хэмжээг тодорхойлсон. Юуны өмнө өөр илүү сайн загвар байж болохыг үгүйсгэхгүй бөгөөд судалгаанаас хүлээх сонирхолтой дүгнэлт нь потенциалд хэрхэн хүрэх вэ? гэдэгт байгаа юм.

Потенциал хэмжээнд хүртэл даатгалын зах зээлийг хөгжүүлэхийн тулд дараах арга хэмжээг хэрэгжүүлвэл зохистой гэж үзэж байна. Үүнд:

Монголын даатгалын салбарын маркетингийн үйл ажиллагаа, бүтээгдэхүүн хөгжүүлэлтэнд анхаарал хандуулж ажиллах (Бичил даатгалын бүтээгдэхүүнийг өргөжүүлэн хөгжүүлэх)

Иргэдийн даатгалын тухай ойлголт болон эрсдэлийн удирдлагын талаарх мэдлэг боловсролыг хөгжүүлэх талаар олон талт арга хэмжээг авч хэрэгжүүлэх(Арван жилийн хичээлийн хөтөлбөрт эрсдэлийн удирдлагын хичээлийн ойлголтыг багтаах)

Нийгмийн даатгалын зарим үүргийг даатгалын хувийн салбарт шилжүүлж , төрийн үүрэг хариуцлагыг багасгах , хувийн амьдралын даатгалын зах зээлийг дэмжих бодлогын хүрээнд амьдралын даатгалын тогтолцоог дэмжих, бэхжүүлэх

Нийгмийн даатгалын үйлчилгээ авдаггүй иргэдийг бага үнэлгээ , хураамжтайгаар амьдралын даатгал болон амьдралын бус даатгалд хамруулах.

Талархал: Энэхүү судалгааны ажлыг хийж

гүйцэтгэхэд үнэтэй зөвлөгөө өгсөн Монгол

банкны эдийн засагч Р.Сугархүү-дээ талархлаа

илэрхийлье.

Ашигласан материалын жагсаалт:

Монгол хэл дээр хэвлэгдсэн зохиол бүтээл:

Санхүүгийн Зохицуулах Хороо тайлан, эмхэтгэл (2000-2014)

Үндэсний Статистикийн Хороо эмхэтгэл (2000-2013)

Гадаад хэл дээр хэвлэгдсэн зохиол бүтээл:

Beck, T., & Webb, I. (2003). Determinants of Life Insurance Consumption across Countries. Washington, D.C: World Bank and International Insurance Foundation.

Carol, S., & Lemaire, J. (2010). The Impact of Culture on the Demand for Non-Life Insurance. Insurance and Risk Management Working Paper.

Chang, C.-H., & Lee, C.-C. (2012). Non-Linearity Between Life Insurance and Economic Development: A Revisited Approach. The Geneva Risk and Insurance Review, 223-257.

Dragos, S. L. (2014). Life and non-life insurance demand: the different effects of influence factors in emerging countries from Europe and Asia. Economic Research-Ekonomska Istrazivanja, 169-180.

Swiss Re. (2000-2013). SIGMA: World Insurance. Zurich: Swiss Re Ltd

Insurance Information Institute http://www.iii.org/

Political Risk Service Group http://www.iii.org/

Central Intelligence Agency https://www.cia.gov/

“Introductry Econometrics” Jeffrey M.Wooldridge

World Bank

Хавсралт

Хавсралт-1. Санамсаргүй нөлөөтэй загварын үнэлгээ

Dependent Variable: PEN?Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 03/09/15 Time: 10:00Sample (adjusted): 2000 2012Included observations: 12 after adjustmentsCross-sections included: 67Total pool (unbalanced) observations: 733Swamy and Arora estimator of component variancesCross sections without valid observations dropped

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

C 8.418603 2.545472 3.307285GDP? 7.42E-05 1.68E-05 4.428264URBAN? 0.047875 0.013086 3.658389GINI? 0.002400 0.014224 0.168755EDUC? 0.348763 0.069700 -5.003792PRISK? 1.263254 0.888589 1.421640INF? -0.001047 0.004733 -0.221293DEPEND? -0.027442 0.011641 -2.357283AGE? -0.032162 0.031851 -1.009759LEGAL? -2.534478 0.647703 -3.913022RELI? -3.569960 0.885996 -4.029318Random Effects (Cross)_AUSTRL--C -1.435962_AUST--C -0.015806_BELG--C 2.275961_BANG--C -0.742348_BULG--C -0.847136_BRAZ--C -1.953545_CANA--C -1.156254_SWIT--C 4.505199_CHIL--C -0.665390_CHIN--C -0.068416_COLO--C -1.623890_COST--C -1.808875_CZEC--C 0.659176_GERM--C 1.718242_DENM--C 1.628439_DOMI--C -2.049425_ECUA--C -1.499752_EGYP--C -0.985052_SPAI--C 0.425646_FINL--C 2.570113_FRAN--C 4.153513_UK--C 5.443738_GREE--C -2.616320_GUAT--C -1.922854_CROA--C 0.259642_HUNG--C -0.171730_INDI--C -1.442545_IREL--C 1.267184_ICEL--C -4.968504_ISRA--C -1.177431

_ITAL--C 1.865754_JAPA--C 4.957502_KENY--C -1.283074_SRIL--C -1.667904_LATV--C -1.451469_MORO--C -0.638644_MEXI--C -2.356948_MALA--C 2.317293_NETH--C 5.096142_NORW--C -5.443508_PAKI--C -0.927582_PANA--C 0.247934_PERU--C -2.246704_PHIL--C -3.326259_POLA--C 0.423690_ROMA--C -0.927587_RUSS--C -0.859595_SALV--C -1.128848_SLOVA--C 2.941995_SLOVE--C 0.385581_SWED--C 1.491672_TUNI--C -1.442894_TURK--C 0.433380_UKRA--C -0.168556_URUG--C -2.955990_USA--C 0.548184_VENE--C -0.405295_SAFR--C 8.624651_TRIN--C 1.718724_JAMA--C -0.116691_VIET--C -0.530140_JORD--C -0.280417_LITH--C -1.343266_ESTO--C -0.771163_NAMI--C 2.146791_KAZA--C 2.266264_MONG--C -2.948643

Effects SpecificationS.D.   Rho  

Cross-section random 2.166187 0.9157Idiosyncratic random 0.657151 0.0843

Weighted Statistics

R-squared 0.112798     Mean dependent var 0.402873Adjusted R-squared 0.100510     S.D. dependent var 0.708292S.E. of regression 0.672281     Sum squared resid 326.3162F-statistic 9.179463     Durbin-Watson stat 0.840776Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.470165     Mean dependent var 4.502074Sum squared resid 4822.884     Durbin-Watson stat 0.056887

Хавсралт-2. Тогтмол нөлөөтэй загварын үнэлгээ

Dependent Variable: PEN?Method: Pooled Least SquaresDate: 03/09/15 Time: 10:01Sample (adjusted): 2000 2012Included observations: 12 after adjustmentsCross-sections included: 67Total pool (unbalanced) observations: 733Cross sections without valid observations dropped

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

C 4.909260 2.908314 1.688009GDP? 6.08E-06 2.36E-05 0.257383URBAN? 0.037142 0.019669 1.888378GINI? 0.009342 0.015627 0.597818EDUC? 0.400574 0.080000 -5.007166PRISK? 0.010946 0.966657 0.011323INF? 7.13E-05 0.004755 0.014990DEPEND? -0.028768 0.012742 -2.257687AGE? 0.026658 0.036483 0.730689Fixed Effects (Cross)_AUSTRL--C 2.159426_AUST--C 1.044320_BELG--C 3.566090_BANG--C -3.829198_BULG--C -1.942288_BRAZ--C -3.263499_CANA--C 2.528582_SWIT--C 6.696708_CHIL--C -1.618951_CHIN--C -2.040387_COLO--C -3.190600_COST--C -3.478198_CZEC--C 0.324945_GERM--C 2.800901_DENM--C 3.769877_DOMI--C -3.542715_ECUA--C -3.397842_EGYP--C -3.798683_SPAI--C 0.565795_FINL--C 3.950605_FRAN--C 4.918863_UK--C 9.232404_GREE--C -2.868609_GUAT--C -3.793169_CROA--C -0.587206_HUNG--C -0.637398_INDI--C -0.455782_IREL--C 5.494359_ICEL--C -2.678649_ISRA--C 1.308420_ITAL--C 2.061547_JAPA--C 5.974213_KENY--C -0.105446_SRIL--C -1.253980_LATV--C -2.273531_MORO--C -3.210010_MEXI--C -3.540051_MALA--C 0.115856_NETH--C 6.649792

_NORW--C 0.207454_PAKI--C -3.802758_PANA--C -1.241090_PERU--C -3.648512_PHIL--C -2.301160_POLA--C -0.431052_ROMA--C -2.171059_RUSS--C -1.633462_SALV--C -2.656904_SLOVA--C 2.450943_SLOVE--C -0.021187_SWED--C 3.117732_TUNI--C -4.044767_TURK--C -4.397241_UKRA--C -1.295925_URUG--C -4.098128_USA--C 4.864595_VENE--C -1.904519_SAFR--C 10.91341_TRIN--C 3.250555_JAMA--C 1.054083_VIET--C -2.751631_JORD--C -2.468185_LITH--C -2.093392_ESTO--C -1.263724_NAMI--C 3.751988_KAZA--C -2.212169_MONG--C -4.060978

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.808783     Mean dependent var 4.502074Adjusted R-squared 0.965272     S.D. dependent var 3.526366S.E. of regression 0.657151     Akaike info criterion 2.094893Sum squared resid 284.1560     Schwarz criterion 2.565270Log likelihood -692.7784     Hannan-Quinn criter. 2.276333F-statistic 275.9495     Durbin-Watson stat 0.953926Prob(F-statistic) 0.000000