余昌龍，劉興宇

(江西財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)際經(jīng)貿(mào)學(xué)院，南昌330013)

壽險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展的好壞是探究中國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)前進(jìn)方向的窗口。對(duì)影響我國(guó)壽險(xiǎn)需求的相關(guān)因素進(jìn)行深入研究，引導(dǎo)壽險(xiǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展，可以充分發(fā)揮保險(xiǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的“助推器”和“穩(wěn)定器”的作用?，F(xiàn)有的研究涉及了包括經(jīng)濟(jì)、人口、社會(huì)等方面的因素，但由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的不一以及研究方法的差別，造成研究的結(jié)論有所不同，特別是關(guān)于死亡率、受教育程度、撫養(yǎng)率等方面存在的差異最大。本文在國(guó)內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，運(yùn)用向量自回歸模型，考察各變量之間長(zhǎng)期的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。

1 指標(biāo)選取和樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.1 指標(biāo)的選取

本文構(gòu)建的變量系統(tǒng)以我國(guó)1985～2013年壽險(xiǎn)業(yè)保費(fèi)收入作為被解釋變量，用來(lái)表示市場(chǎng)上對(duì)壽險(xiǎn)的需求情況，我國(guó)歷年的人均GDP、金融發(fā)展深度、撫養(yǎng)比、外貿(mào)出口額、高等院校入學(xué)率和粗死亡率六個(gè)指標(biāo)為解釋變量，作為影響我國(guó)壽險(xiǎn)需求情況的主要因素，相關(guān)變量解釋如表1。

表1 變量說(shuō)明表

這一變量系統(tǒng)以加權(quán)平均的形式存在，既包括經(jīng)濟(jì)因素，也包括人口和社會(huì)的因素，展開(kāi)后可以得出以下的線性方程：

LP=β0+β1GDP+β2DFD+β3EFT+β4DR+β5CMR+β6EDU+ε

上式部分取對(duì)數(shù)以便于彈性分析，可得如下估計(jì)方程：

LnLPt=β0+β1LnGDPt+β2DFDt+β3LnEFTt+β4DRt+β5CMRt+β6EDUt+εt

然而以上方程的數(shù)據(jù)并非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，為避免偽回歸的情況發(fā)生，本文使用協(xié)整理論對(duì)上述方程進(jìn)行檢驗(yàn)和估計(jì)。

1.2 樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文研究的相關(guān)變量選擇的樣本區(qū)間是1985～2013年，其中壽險(xiǎn)保費(fèi)收入的數(shù)據(jù)的來(lái)源分為兩部分，1999年以前的數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告2003》及相關(guān)資料計(jì)算整理所得，1999以后的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，金融發(fā)展深度、撫養(yǎng)比、粗死亡率以及高等院校入學(xué)率的數(shù)據(jù)出自世界銀行公布的資料所得，外貿(mào)出口額以及GDP的相關(guān)數(shù)據(jù)則是來(lái)源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，并且壽險(xiǎn)保費(fèi)收入、人均GDP以及外貿(mào)出口額均以1985年的價(jià)格為基期，采用CPI加權(quán)指數(shù)計(jì)算得出。

2 模型的構(gòu)建

2.1 變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為消除時(shí)間序列的異方差性，在進(jìn)行計(jì)量分析時(shí)，先對(duì)各變量部分取自然對(duì)數(shù)，處理后的結(jié)果分別為L(zhǎng)nLP、LnGDP、DFD、LnEFT、DR、CMR、EDU。

由于VAR模型運(yùn)用的前提是要求模型中的變量具有平穩(wěn)性，因此本文采用ADF檢驗(yàn)法來(lái)對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。根據(jù)表中單位根檢驗(yàn)結(jié)果可知水平序列均為接受原假設(shè)，即原序列是不平穩(wěn)的，但是其一階差分序列拒絕了原假設(shè)，所以LnLP、LnGDP、DFD、LnEFT、DR、CMR、EDU都是一階單整序列。

2.2 協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

在上述基礎(chǔ)上，對(duì)各相關(guān)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，本文考慮到Johansen協(xié)整檢驗(yàn)在多變量方程中檢驗(yàn)的功效更為穩(wěn)定這一優(yōu)勢(shì)，因此運(yùn)用Johansen方法。但是Johansen檢驗(yàn)是基于向量自回歸模型基礎(chǔ)上的一種方法，因此選擇最優(yōu)的滯后階數(shù)顯得尤為重要，本文利用Eviews7.0軟件，在比較1-3階滯后期下AIC和SC信息準(zhǔn)則得出VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2，所以Johansen協(xié)整檢驗(yàn)的最優(yōu)階數(shù)為1，模型結(jié)果如表3所示。

表2 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由Johansen的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，協(xié)整方程的跡統(tǒng)計(jì)量均大于5%的臨界值，在此情形下，不能終止檢驗(yàn)，因此無(wú)法有效判斷存在多少個(gè)協(xié)整向量，而最大特征根值統(tǒng)計(jì)量在r=5的情形下大于5%的臨界值，因此接受了原假設(shè)，即在5%的顯著性水平下存在5個(gè)協(xié)整向量，也就是說(shuō)LnLP、DFD、LnEFT、DR、CMR、EDU之間存在長(zhǎng)期的動(dòng)態(tài)的協(xié)整關(guān)系。

3 基于VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解

3.1 向量自回歸

在時(shí)間序列中，為充分考慮相互聯(lián)系的變量及其隨即擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)各變量的動(dòng)態(tài)沖擊，可以用VAR模型對(duì)各變量的進(jìn)行分析及預(yù)測(cè)，從而能更深入的解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)時(shí)間序列變量的影響。本文把壽險(xiǎn)保費(fèi)收入、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、金融發(fā)展深度、粗死亡率、外貿(mào)出口額、撫養(yǎng)比、高等院校入學(xué)率都視為內(nèi)生變量，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建滯后2階的VAR模型。結(jié)果如表4所示。

表3 Johansen統(tǒng)計(jì)量協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表4 滯后2階的VAR模型估計(jì)結(jié)果

3.2 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

為了避免VAR模型中的參數(shù)可能不具有明顯的經(jīng)濟(jì)意義，考慮某個(gè)變量的擾動(dòng)對(duì)其本身及序列中其他變量的影響情況顯得尤為必要，為此，可以利用VAR模型進(jìn)行沖擊反應(yīng)分析，進(jìn)一步探索各變量之間關(guān)系，所以應(yīng)該對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。脈沖響應(yīng)的結(jié)果如下美元指數(shù)與巨大價(jià)格的脈沖函數(shù)圖所示。其中橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)（單位：年），縱軸表示相關(guān)變量，實(shí)線為脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線則是正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)偏離帶。

從圖（a）可以看出LnGDP的一個(gè)沖擊初始會(huì)對(duì)LNLP有一個(gè)負(fù)的影響，隨后逐漸上升，并在第二到第三期之間達(dá)到最大值，響應(yīng)值約為0.06,其后影響逐漸收斂，并在第七期后呈現(xiàn)負(fù)的沖擊，這說(shuō)明LnGDP對(duì)LnLP的影響不大，但是會(huì)一直持續(xù)下去。在圖（b）中，LnEFT初始對(duì)Ln-LP的影響約為0，并一直持續(xù)下去，雖略有波動(dòng)，但到第10期，這種影響基本消失。圖（c）中，EDU初始會(huì)對(duì)LnLP有一個(gè)負(fù)的沖擊，而后繼續(xù)上升，但在第三期后繼續(xù)下降，到第十個(gè)年度后保持在-0.1左右，并且會(huì)一直持續(xù)下去。圖（d）中，CMR初始會(huì)對(duì)LnLP有一個(gè)微小的正向影響，并在第二期達(dá)到最大值，其后逐漸收斂為0，說(shuō)明CMR對(duì)LnLP幾乎無(wú)影響。有圖（e）可以看出，DR第一期后即對(duì)LnLP有一個(gè)負(fù)的影響，雖然影響不大，但是會(huì)一直持續(xù)下去。圖（f）顯示，DFD的沖擊一到四期具有波動(dòng)性，但在第四期以后逐漸上升，并在第10期響應(yīng)值達(dá)0.1，這說(shuō)明DFD會(huì)持久的影響LnLP。（g）圖中，LnLP在本期給自身一個(gè)正向沖擊LnLP在幾期波動(dòng)后，其反應(yīng)期內(nèi)響應(yīng)值將達(dá)到最小值-0.05,逐漸上升，但在第10期后影響基本消失。

3.3 方差分解

相對(duì)于脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)說(shuō)，方差分解則是在VAR模型中分析各個(gè)變量擾動(dòng)項(xiàng)的變動(dòng)對(duì)某個(gè)變量預(yù)測(cè)總誤差變動(dòng)的影響。本文在方差分解法的基礎(chǔ)上對(duì)LnLP不同預(yù)測(cè)期數(shù)誤差的方差進(jìn)行分解，來(lái)判斷各變量對(duì)LnLP的解釋成分，本文將LnLP的方差分解為其自身、LnLP、DFD、LnEFT、DR、CMR、EDU所形成的貢獻(xiàn)率。各變量對(duì)LnLP影響的10期方差分解表如表5所示：

從表中可以看出，在第1期，除了LnLP自身外，其余變量對(duì)LnLP的影響程度均為0，但隨著時(shí)間的推移，LnLP對(duì)自身的貢獻(xiàn)率迅速下降，其余變量對(duì)LnLP的貢獻(xiàn)率大多呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)。LnGDP對(duì)LnLP的貢獻(xiàn)率不大，且呈波動(dòng)性，到第10期LnGDP可解釋約8.6%的新息，這與以往的研究存在較大的分歧。EDU對(duì)LnLP的貢獻(xiàn)最為顯著，且呈逐年遞增的趨勢(shì)，特別是在第6期以后，增速最為明顯，到第10期可解釋約23%的新息，說(shuō)明高等教育入學(xué)率在對(duì)LnLP的貢獻(xiàn)中的作用一開(kāi)始不明顯，但隨著實(shí)踐的推移，其地位不斷顯現(xiàn)。其余變量如LnEFT、CMR對(duì)LnLP的貢獻(xiàn)很小，這與以往的研究較為一致。DFD對(duì)Ln-LP的貢獻(xiàn)也是不斷遞增的，但其貢獻(xiàn)率略小于EDU,到第10期可解釋約20%的新息。DR對(duì)LnLP的影響較小，大體保持在6%左右。

表5 lnLP的10期方差分解圖

4 結(jié)論

本文在多種計(jì)量方法的幫助下得出以下結(jié)論：我國(guó)壽險(xiǎn)保費(fèi)收入與我國(guó)金融發(fā)展深度、外貿(mào)出口額、撫養(yǎng)比、高等院校入學(xué)率以及粗死亡率之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。其次，基于我國(guó)壽險(xiǎn)保費(fèi)收入的VAR模型所做的脈沖響應(yīng)分析以及方差分解得出對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)保費(fèi)收入影響最大的是其自身，但隨著時(shí)間的推移會(huì)逐漸下降，而國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、粗死亡率、撫養(yǎng)比以及外貿(mào)出口額對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)保費(fèi)收入的貢獻(xiàn)率并不大，不過(guò)壽險(xiǎn)保費(fèi)收入的變動(dòng)有23%來(lái)自高等院校入學(xué)率的變化，20%來(lái)自于金融發(fā)展深度的變化。

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