Категория

Страховые компании

Тип

Исследование

  • АКРА отмечает высокую корреляцию между уровнем благосостояния страны (ВВП на душу населения) и долей страховой премии в сегменте non–life в ВВП, о чем свидетельствуют данные по страховым рынкам ведущих стран мира. По оценке Агентства, коэффициент корреляции Пирсона между этими показателями за период с 2007 по 2018 год составляет 0,89.
  • Одной из причин высокой корреляции, возможно, является то, что более высокий уровень ВВП на душу населения может быть обусловлен более высоким объемом производственного капитала в экономике. Страхование этого капитала создает дополнительные премии в сегменте non–life, в частности в корпоративном страховании. Соответственно, повышается доля страховых премий в ВВП — так называемый уровень проникновения страхования.
  • Корреляция может быть связана и со структурой потребления. По мере роста доходов  населения доля расходов на приобретение жилья и автомобилей, частную медицину и т. п. растет ускоренными темпами, что приводит к соответствующему росту страховых премий и повышению их доли в ВВП.
  • Можно также предположить, что уровень благосостояния  и спрос на страхование определяются сходными институциональными факторами, такими как отношение к риску и роль государства в оказании помощи пострадавшим от стихийных бедствий. Принятие государством на себя функций страховщика может быть экономически неэффективно и сдерживать развитие коммерческого страхования.
  • Структура ВВП оказывает влияние на уровень проникновения страхования. В частности, существует отрицательная корреляция между уровнем проникновения страхования и долей природной ренты в ВВП. Этот эффект особенно заметен у стран Персидского залива, для России данный фактор также существенен.
  • Сравнительный анализ с другими странами показал, что текущий уровень проникновения страхования в России в сегменте non–life (1% по итогам 2018 года) отстает от своего потенциала примерно в 1,7 раза. Создание институциональных условий для роста страхового рынка в РФ, по мнению АКРА, может стать долгосрочным положительным стимулом для всей экономики и благосостояния населения.

Между уровнем благосостояния и развитием страхового рынка прослеживается высокая корреляция

Исходя из данных по страховым рынкам ведущих стран мира, АКРА отмечает высокую корреляцию между уровнем благосостояния, который оценивается как ВВП на душу населения, и долей страховой премии nonlife в ВВП. Анализ проводился по выборке из 40 наиболее крупных экономик мира по объему ВВП за 2018 год (данные МВФ). При этом использовался рассчитанный МВФ показатель ВВП по паритету покупательной способности (ППС) в международных долларах 2011 года, что позволило снизить влияние от изменения валютных курсов и инфляции (перечень стран и данные по ним см. в Приложении 1).

Информация по страховым рынкам этих стран взята из публикаций Swiss Re Institute за период с 2008 по 2019 год. В них приведены данные по доле страховой премии nonlife в ВВП по 39 из указанных выше 40 стран (за исключением Ирака) за 2007–2018 годы.

Для снижения волатильности показатели ВВП по ППС и доли страховой премии nonlife в ВВП были усреднены за двенадцатилетний период (2007–2018 годы). Результаты сопоставления показателей представлены на рис. 1.

Рисунок 1. Для большинства стран уровень благосостояния пропорционален уровню проникновения страхования

Источник: МВФ, Swiss Re Institute, расчеты АКРА

Как следует из рис. 1, для большинства стран из выборки (32 страны — группа А и Россия) прослеживается высокая корреляция между уровнем благосостояния и уровнем проникновения страхования. В то же время для семи стран, которые Агентство условно относит к группе Б, эта корреляция отсутствует.

По мнению АКРА, отклонение от общей тенденции для стран группы Б, куда входят Нидерланды, Саудовская Аравия, Сингапур, ЮАР, Южная Корея, Швеция и ОАЭ, обусловлено особенностями их экономик, систем здравоохранения или страховых рынков. В частности, для Нидерландов, где за счет государства финансируется ограниченный перечень медицинских услуг, характерен высокий объем рынка добровольного медицинского страхования. Обратная ситуация наблюдается в скандинавских странах (в Швеции в том числе). Страховые компании ЮАР, в свою очередь, предоставляют защиту от рисков значительному количеству соседних стран, поэтому уровень проникновения страхования в республике существенно выше, чем можно было ожидать исходя из ВВП на душу населения. Причины отклонения от общей тенденции для Саудовской Аравии и ОАЭ будут рассмотрены ниже.

Прямая зависимость между уровнями благосостояния и проникновения страхования означает, что объем страховой премии растет опережающими темпами по сравнению с ВВП на душу населения; это в целом подтверждают статистические данные за 2007–2018 годы. Так, ВВП по ППС на душу населения в Китае за указанный период вырос в 2,7 раза (в текущих ценах), при этом объем страховых премий nonlife увеличился в 7,7 раза. В Индии указанные показатели выросли в 2,2 и 3,6 раза соответственно.

Причины корреляции

Первой возможной причиной высокой корреляции между уровнем благосостояния и долей страховых премий nonlife в ВВП АКРА считает общий для обоих показателей фактор, а именно объем капитальных активов в экономике. Согласно макроэкономической концепции производственной функции общий объем выпуска продукции в экономике (который по определению и есть ВВП) зависит от затрат труда и размера используемого производственного капитала. При этом производительность труда, т. е. отношение ВВП к трудозатратам, будет тем выше, чем больше объем капитала в расчете на одного работника и на единицу выпускаемой продукции.

Усреднение по периоду в несколько лет позволяет нивелировать влияние экономических циклов, поэтому усредненный ВВП будет близок к значению производственной функции при равновесии рынков труда и капитала. Равновесный уровень трудозатрат в экономике пропорционален численности населения. При этом АКРА полагает, что возрастная структура населения оказывает сравнительно меньшее влияние на предложение труда. Одновременно размер страховой премии прямо пропорционален объему капитала. Отсюда следует, что должна быть прямая зависимость между ВВП на душу населения и долей страховой премии nonlife в ВВП.

Для проверки этого тезиса были сопоставлены данные МВФ по ВВП на душу населения и соотношению общей суммы капитальных активов и ВВП по указанным выше 40 странам, за исключением Австралии1, усредненные за период с 2007 по 2017 год (данные по капитальным активам за 2018 год пока не опубликованы).


1 Данные по Австралии недоступны.

Оценка капитальных активов была рассчитана как сумма производственных капиталов частных, государственных и государственно-частных организаций. Полученные результаты говорят о наличии положительной связи между показателями (см. рис. 2).

Рисунок 2. ВВП на душу населения и соотношение капитала и ВВП находятся в прямой зависимости

Источник: МВФ, расчеты АКРА

Вторая причина высокой корреляции между уровнем благосостояния и долей страховых премий nonlife в ВВП, по мнению АКРА, может быть связана со спросом на жилье, товары длительного пользования, в первую очередь, автомобили, а также негосударственное медицинское обслуживание и туристические поездки. Все эти компоненты потребления тесно связаны с сопутствующими расходами на страхование. По мере роста доходов населения доля расходов по указанным направлениям растет ускоренными темпами, что приводит к соответствующему росту страховых премий и повышению их доли в ВВП.

Третьей возможной причиной, определяющей корреляцию между уровнями благосостояния и проникновения страхования, Агентство считает более высокую эффективность страхования по сравнению с альтернативными вариантами. В качестве альтернатив можно рассматривать самострахование (самостоятельное создание резервов или сбережений компаниями и населением для покрытия непредвиденных убытков или затрат) и государственные гарантии компенсации ущерба (формальные или неформальные). В отличие от альтернативных вариантов страхование характеризуется существенно более высоким уровнем диверсификации рисков, в том числе за счет механизмов международного перестрахования. Это позволяет оптимизировать структуру активов по ликвидности и доходности, способствуя повышению общей экономической эффективности. Альтернативные системы защиты от рисков будут вынуждены поддерживать более высокую долю ликвидных и, как следствие, менее доходных активов. Кроме того, государственные гарантии компенсации ущерба являются административно-налоговым перераспределением, экономическая эффективность которого ниже в сравнении с рыночными механизмами.

Природная рента негативно влияет на страховой сектор

Тот факт, что Саудовская Аравия и ОАЭ попадают в группу Б (это страны, где проникновение страхового сектора заметно отличается от базовой модели; см. рис. 1), говорит о возможной корреляции структуры ВВП и уровня проникновения страхования. Существенная доля ВВП этих двух стран приходится на нефтяной сектор, что актуально и для России, а следовательно, может оказать влияние на расчет потенциального объема страховых премий nonlife.

Анализ проводился по выборке из 30 наиболее крупных экономик мира по общему размеру природной ренты2 в ВВП за 2007–2017 годы, по данным Всемирного банка. По 28 странам из выборки (за исключением Ирака и Ливии) доступны показатели Swiss Re Institute по уровню проникновения страхования nonlife (перечень стран и данные по ним см. в Приложении 2).

Для оценки влияния природной ренты на сектор страхования были сопоставлены отклонения среднего за период с 2007 по 2017 год уровня проникновения от линейного тренда (см. рис. 1) и средний размер природной ренты на душу населения по ППС за тот же период (в международных долларах 2011 года). Результаты сопоставления представлены на рис. 3, где вертикальная ось показывает разницу между фактическим значением уровня проникновения страхования и результатом расчета по базовой модели (по ВВП на душу населения). По горизонтальной оси отражены суммы природной ренты на душу населения; для большей наглядности горизонтальная ось построена в логарифмическом масштабе, в связи с чем линейный тренд на рисунке выглядит как экспонента.

Рисунок 3. Природная рента дает отрицательную корректировку в модели оценки уровня проникновения страховых премий non–life

Источник: Всемирный банк, Swiss Re Institute, расчеты АКРА


2 Природная рента — это сверхдоходы от продажи нефти, газа, угля и древесины.

Анализ АКРА показывает, что величина природной ренты на душу населения может оказывать заметное влияние на уровень проникновения страхования. Для большинства стран выборки отклонение фактических значений проникновения страхового сектора от расчетных показателей базовой модели линейно зависит от размера природной ренты, и эта зависимость сильнее, чем в базовой модели, так как абсолютное значение коэффициента линейного тренда выше (-0,18 по сравнению с 0,073). Это означает, что рост ВВП за счет природной ренты не приведет к ускорению роста страхового рынка, а может даже замедлить его.

Институциональные факторы сдерживают потенциал развития страхового сектора России

В 2018 и 2019 годах уровень проникновения страхования nonlife в России составлял примерно 1%. При этом размер ВВП на душу населения по ППС, по оценкам МВФ, был равен 25,6 тыс. международных долларов 2011 года. Учитывая корректировку на средний размер природной ренты в рамках оценки по базовой модели, потенциальный уровень проникновения страхового рынка в России в текущей экономической ситуации составляет 1,7%.

Рисунок 4. Уровень проникновения российского рынка страхования значительно ниже потенциально возможного

Источник: МВФ, Swiss Re Institute, расчеты АКРА

Динамика фактических и потенциальных долей страховых премий nonlife в ВВП с 2007 по 2018 год отражает увеличение спреда между ними (см. рис. 4). Стагнацию российского страхового рынка, как правило, связывают с негативными изменениями размера располагаемых доходов населения. Однако за указанный двенадцатилетний интервал были периоды роста доходов, что не влекло за собой соответствующего развития страхового рынка.

По оценкам АКРА, помимо уровня доходов существуют долгосрочные институциональные факторы, препятствующие росту рынка страхования в сегменте nonlife. Низкий уровень страховой культуры населения, принятие государством на себя функций страховщика и отсутствие долгосрочных стратегий развития российских страховых компаний взаимосвязаны между собой.

Готовность правительства компенсировать потери многих экономических агентов за счет бюджета снижает необходимость управления рисками с помощью рыночных инструментов и повышает налоговую нагрузку на экономику. АКРА полагает, что создание условий для развития частных страховщиков позволит повысить общую эффективность российской экономики.

Приложение 1. Данные по ВВП, страховому сектору и производственному капиталу для 40 наиболее крупных стран мира по размеру ВВП

Страна

ВВП на душу населения (среднее значение за 2007–2018) по ППС,
в международных долларах
2011 года

Проникновение страхования: премии non-life (среднее значение

за 2007–2018),
% от ВВП

Общий капитал (среднее значение за 2007–2017),
% от ВВП

Страна

ВВП на душу населения (среднее значение за 2007–2018) по ППС,
в международных долларах
2011 года

Проникновение страхования: премии non-life (среднее значение
за 2007–2018),
% от ВВП

Общий капитал (среднее значение за 2007–2017),
% от ВВП

Алжир

13251

0,65

247

Нидерланды

47373

8,70

279

Аргентина

18845

2,28

164

Нигерия

5187

0,35

123

Австралия

44023

2,87

--

Пакистан

4482

0,31

133

Бангладеш

3075

0,19

169

Филиппины

6334

0,50

202

Бельгия

41401

2,70

335

Польша

23399

1,89

147

Бразилия

14601

1,68

274

Россия

24328

1,12

202

Канада

42310

4,05

256

Саудовская Аравия

48499

0,99

177

Китай

11498

1,42

272

Сингапур

77946

1,60

295

Колумбия

11922

1,71

190

ЮАР

12146

2,74

234

Египет

11082

0,40

90

Южная Корея

33600

4,38

292

Франция

38915

3,15

307

Испания

33254

2,83

334

Германия

43348

3,53

262

Швеция

44705

1,93

276

Индия

5206

0,74

197

Швейцария

55429

4,32

331

Индонезия

9577

0,50

284

Тайвань

41494

3,15

270

Иран

17252

1,61

207

Таиланд

14745

1,73

297

Ирак

14203

--

114

Турция

20375

1,22

211

Италия

35107

2,23

348

ОАЭ

62186

1,85

237

Япония

37038

2,26

371

Великобритания

38571

2,74

246

Малайзия

23227

1,61

253

США

51670

4,42

242

Мексика

17055

1,13

249

Вьетнам

5121

0,78

160

Источник: МВФ, Swiss Re Institute, расчеты АКРА

Приложение 2. Данные по ВВП, страховому сектору и природной ренте для 30 наиболее крупных стран мира по размеру природной ренты 

Страна

ВВП на душу населения (среднее значение за 2007–2017) по ППС,
в международных долларах
2011 года*

Рента природных ресурсов на душу населения (среднее значение
за 2007–2017) по ППС,
в международных долларах 2011 года

Проникновение страхования: премии non-life (среднее значение за 2007–2017),
% от ВВП

Алжир

13240

3329

0,65

Ангола

6423

1994

0,90

Аргентина

18858

594

2,30

Австралия

42718

3387

2,81

Бразилия

14553

635

1,67

Канада

42080

1065

4,02

Чили

20698

3201

1,69

Китай

11144

434

1,38

Колумбия

11912

758

1,69

Египет

9957

921

0,41

Индия

4969

177

0,71

Индонезия

9260

597

0,50

Иран

17613

4194

1,59

Ирак

14288

6175

--

Казахстан

21648

4521

0,66

Кувейт

78008

38781

0,51

Ливия

21259

10717

--

Малайзия

22981

2181

1,62

Мексика

16903

837

1,12

Нигерия

5192

647

0,37

Норвегия

63508

5390

1,73

Оман

41922

15518

1,12

Катар

117015

35504

0,96

Россия

24207

3481

1,13

Саудовская Аравия

48048

18799

0,97

ЮАР

12162

854

2,75

ОАЭ

63433

14003

1,81

Великобритания

38281

301

2,78

США

51315

429

4,43

Венесуэла**

17562

3087

3,45

* Оценки МВФ, указанные в Приложении 1, и Всемирного банка могут незначительно отличаться.
** Среднее значение за 2007–2014 годы.
Источник: Всемирный банк, Swiss Re Institute, расчеты АКРА

Версия для печати
Скачать PDF

Аналитики

Алексей Бредихин
Директор, группа рейтингов финансовых институтов
+7 (495) 139 04 83
Дмитрий Куликов
Директор, группа суверенных и региональных рейтингов
+7 (495) 139 04 80, доб. 122
Мы защищаем персональные данные пользователей и обрабатываем Cookies только для персонализации сервисов. Запретить обработку Cookies можно в настройках Вашего браузера. Пожалуйста, ознакомьтесь с условиями использования файлов cookie на этом веб-сайте, перейдя по ссылке.