王澤華　李彤

【摘 要】隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，保險(xiǎn)行業(yè)如雨后春筍般崛起，同時(shí)居民人均收入的不斷提高，也使得保險(xiǎn)理財(cái)?shù)挠^念深入人心。文章主要研究福建省財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互動(dòng)關(guān)系，選取福建省2007—2017年財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入和居民人均GDP的數(shù)據(jù)，作為實(shí)證分析的依據(jù)，利用VAR模型的動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行分析，對(duì)模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)、協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，保證模型的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明，福建省財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入與居民人均GDP之間存在協(xié)整關(guān)系，即居民人均GDP的增長(zhǎng)會(huì)促進(jìn)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。針對(duì)本次實(shí)證分析的結(jié)果，文章對(duì)福建省財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的持續(xù)發(fā)展提出一些合理的建議。

【關(guān)鍵詞】財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);VAR模型

【中圖分類號(hào)】F842.65;F124.1【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A【文章編號(hào)】1674-0688（2019）09-0043-03

近年來(lái)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，居民人均GDP持續(xù)提升，居民手中的財(cái)產(chǎn)逐漸厚實(shí)，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)進(jìn)而成為保險(xiǎn)行業(yè)中最為亮眼的險(xiǎn)種之一。隨著福建省宏觀經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，保險(xiǎn)行業(yè)的整體凈利潤(rùn)一直在增長(zhǎng)，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入也漸漲，并在福建經(jīng)濟(jì)收入中占據(jù)了重要地位，其中2017年財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入就達(dá)到227.81億元。本文對(duì)福建省財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行研究，建立VAR模型并進(jìn)行分析，最后根據(jù)結(jié)果提出建議。

1 福建省財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)發(fā)展水平和居民人均GDP發(fā)展水平現(xiàn)狀分析

近年來(lái)，福建省作為“一帶一路”倡議的重要實(shí)施省份，其經(jīng)濟(jì)增速持續(xù)位居沿海省份前列。自2007年以來(lái)，福建省居民人均GDP持續(xù)增長(zhǎng)，并且在2017年突破80 000億元大關(guān)，達(dá)到82 677億元，居民人均GDP為10年前的3倍，可見(jiàn)福建省整體經(jīng)濟(jì)在大幅度提高，并呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)（如圖1所示）。

福建省作為經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的沿海省份，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展越來(lái)越繁榮、國(guó)民收入水平不斷提高的背景下，人民生活質(zhì)量越來(lái)越高，通過(guò)財(cái)產(chǎn)積累愈發(fā)富裕，使得人民對(duì)自己的財(cái)產(chǎn)有了上保險(xiǎn)的意識(shí)，在財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)上的投資也不斷增加。近年來(lái)，福建省保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展迅速，其中財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入也總體呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)（如圖1所示）。

2 福建省財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互動(dòng)的實(shí)證分析

2.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

本文欲建立VAR向量自回歸模型，從福建省財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入和居民人均GDP時(shí)序圖來(lái)看（如圖1所示），兩者都具有明顯趨勢(shì)性，初步判斷變量符合VAR向量自回歸模型的特征。為探究福建省財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互動(dòng)關(guān)系，用福建省財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入反映財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)發(fā)展水平，福建省居民人均GDP反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，作為本次實(shí)證分析的基礎(chǔ)。其中，福建省財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入數(shù)據(jù)來(lái)源于《2007—2017年中國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)分析與投資決策咨詢報(bào)告》，福建省居民人均GDP數(shù)據(jù)來(lái)源于福建省統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。假設(shè)居民人均GDP為y，財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入為x（規(guī)定居民人均GDP只受財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入的影響，其他因素保持不變）。為了避免異方差，我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，序列分別為lny和lnx。

本文分析分為以下步驟：①對(duì)福建省居民人均GDP和財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入數(shù)據(jù)進(jìn)行收集并進(jìn)行相應(yīng)的對(duì)數(shù)處理，數(shù)據(jù)獲取如上述。②通過(guò)比較不同階數(shù)的AIC和SC準(zhǔn)則（越小擬合越好），確定VAR模型的最大滯后階數(shù)，并對(duì)VAR模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。③進(jìn)行序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。④根據(jù)前面結(jié)果進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)和因果關(guān)系檢驗(yàn)。

2.2 建立VAR模型

通過(guò)估計(jì)，可確定VAR模型最大滯后階數(shù)為1階，AIC值為-5.08，SC值為-4.94，均為最小，說(shuō)明該階數(shù)最為合適（滯后0階，AIC值為-1.08，SC值為-1.04;滯后2階，AIC值為-4.63，SC值為-4.41）。由此對(duì)VAR模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，參數(shù)估計(jì)結(jié)果如下：

lny=0.975 7×lny（-1）-0.034 8×lnx（-1）+0.544 9

lnx=1.322 6×lny（-1）-0.051 7×lnx（-1）-9.041 4

2.3 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

建立VAR模型其實(shí)是協(xié)整分析的一種表現(xiàn)形式，由于多數(shù)時(shí)間序列可能是不平穩(wěn)的，為了避免“偽回歸”和各種檢驗(yàn)的毫無(wú)意義，也可在建立VAR模型之前先檢驗(yàn)各變量的平穩(wěn)性，需對(duì)各變量進(jìn)行單位根的檢驗(yàn)，采用ADF法進(jìn)行檢驗(yàn)。從圖1可知，兩個(gè)變量表現(xiàn)出明顯的非平穩(wěn)性，并且各變量都具有一定趨勢(shì)，但是兩個(gè)變量趨勢(shì)非常一致。

本文利用Eviews7.0軟件，用ADF單位根檢驗(yàn)法，對(duì)2007—2017年福建省財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入與居民人均GDP兩個(gè)變量的對(duì)數(shù)序列做平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1，經(jīng)二階差分后，兩個(gè)變量均通過(guò)了0.05顯著性水平，說(shuō)明兩個(gè)變量是平穩(wěn)的，且lny與lnx為同階單整序列，即lny～I(xiàn)（2）、lnx～I(xiàn)（2）。

2.4 協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

由上述檢驗(yàn)結(jié)果可以看到，財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入和居民人均GDP的對(duì)數(shù)序列經(jīng)二階差分后具有平穩(wěn)性，我們還需進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，以確定lny與lnx是否存在協(xié)整關(guān)系。因此，本文采用E-G兩步法對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

第一步，用OLS法作回歸分析，假設(shè)a為常數(shù)，lny為被解釋變量，lnx為解釋變量，得到線性回歸方程：

可以看到，線性回歸方程常數(shù)項(xiàng)a和解釋變量lnx的t統(tǒng)計(jì)量分別為7.313 2和0.720 5，其顯著性水平均為0.000 0，均通過(guò)了0.05的顯著性水平，同時(shí)方程的可決系數(shù)R2的值為0.968 2，非常接近于1，表明線性回歸方程的擬合度非常高，與實(shí)際情況接近。

第二步，線性回歸方程的殘差項(xiàng)進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2，其ADF統(tǒng)計(jì)量為-2.736 7，顯著性水平為0.011 7，結(jié)果顯示通過(guò)了0.05顯著性水平，因此可以認(rèn)為殘差項(xiàng)為平穩(wěn)序列，lny與lnx之間存在協(xié)整關(guān)系，即存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。同時(shí)，線性回歸方程中的參數(shù)系數(shù)表明，財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入每增加1%，居民人均GDP就會(huì)增長(zhǎng)0.7205%。

2.5 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

對(duì)于二者之間是否存在因果關(guān)聯(lián)，還要通過(guò)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)進(jìn)行分析和判斷。在進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)時(shí)，考慮到檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)滯后期的長(zhǎng)度敏感性較強(qiáng)，并受制于樣本容量的大小，本文選取3個(gè)不同的滯后期。為了保證模型建立的準(zhǔn)確性，對(duì)兩個(gè)變量之間進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)，由前面ADF單位根檢驗(yàn)，表明二者之間屬于穩(wěn)定序列，可以采用Granger檢驗(yàn)法，運(yùn)用Eviews7.0對(duì)lny及l(fā)nx進(jìn)行因果檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表3，可以看到在滯后長(zhǎng)度為1和滯后長(zhǎng)度為2的條件下，因果關(guān)系結(jié)論都為接受，表明財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入和居民人均GDP之間存在很強(qiáng)的因果關(guān)系。

3 總結(jié)與建議

3.1 總結(jié)

本文通過(guò)建立VAR模型，得出財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入與居民人均GDP之間存在顯著關(guān)系，其呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即居民人均GDP的增長(zhǎng)，會(huì)促進(jìn)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)是必然趨勢(shì)，居民人均GDP的提高也是社會(huì)的標(biāo)向，福建省作為沿海城市，貿(mào)易發(fā)達(dá)，產(chǎn)業(yè)眾多，是中國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速增長(zhǎng)的代表性城市，對(duì)于探討財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入與居民人均GDP增長(zhǎng)具有重要意義。

本文通過(guò)建立VAR自向量回歸模型，對(duì)福建省財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行研究，選取的數(shù)據(jù)是從2007—2017年福建省財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入和居民人均GDP，直接建立它們二者之間的數(shù)量關(guān)系，而沒(méi)有考慮其他因素的影響，比如影響財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)收入的因素，主要有財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)基本市場(chǎng)行情、財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)基率、財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)相對(duì)規(guī)模;影響居民人均GDP的因素，主要有人口基數(shù)、經(jīng)濟(jì)水平、基礎(chǔ)工資等，還有國(guó)家的政策，都會(huì)對(duì)研究對(duì)象產(chǎn)生一定的影響，因此僅考慮財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入與居民人均GDP之間的關(guān)系，不夠謹(jǐn)慎。針對(duì)現(xiàn)有模型，可以建立多元線性回歸模型，同時(shí)研究多個(gè)分量對(duì)主體的影響，以及每個(gè)分量對(duì)主體的影響和分量之間的相互影響。綜合考慮，排除社會(huì)不必要因素，最后在模型的檢驗(yàn)上，運(yùn)用多種方法，比如乘法模型、指數(shù)模型等基本思想，提高模型檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性，確保模型的建立與實(shí)際情況更加吻合，增加本次探究的經(jīng)濟(jì)意義和現(xiàn)實(shí)意義。

3.2 建議

通過(guò)本文的分析與探究，對(duì)福建省財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的持續(xù)發(fā)展提出以下幾點(diǎn)建議：一是完善財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)行業(yè)機(jī)制，加大發(fā)展力度，充分重視財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)的積極作用，結(jié)合中國(guó)的國(guó)情和市場(chǎng)行情，科學(xué)、合理地深化體制改革，滿足大眾的需求。二是加強(qiáng)相關(guān)法律法規(guī)建設(shè)，法律是保障，能夠保證社會(huì)有序的進(jìn)行，特別是財(cái)產(chǎn)行業(yè)，更是要注重細(xì)節(jié)建設(shè)，防止漏洞的產(chǎn)生，損害公民個(gè)人的基本利益，危害社會(huì)的公平、公正。三是政府適當(dāng)支持，充分發(fā)揮政府部門在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中的調(diào)節(jié)作用，鼓勵(lì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展，減免一定的稅收，擴(kuò)大行業(yè)的影響力，促進(jìn)行業(yè)的健康發(fā)展。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]曹偉.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、匯率變動(dòng)與對(duì)外貿(mào)易關(guān)系的實(shí)證研究[J].海南金融，2015（9）.

[2]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模——EViews應(yīng)用及實(shí)例[M].北京：清華大學(xué)出版社，2008.

[3]李小熱.中國(guó)保險(xiǎn)發(fā)展?jié)摿Φ男纬稍?、?guī)模估測(cè)與發(fā)揮機(jī)制研析[C].中國(guó)保險(xiǎn)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)入選文集，2011.

[4]王中昭，李麗明.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)及例題分析[M].南寧：廣西科學(xué)技術(shù)出版社，2005.

[5]張風(fēng)科.中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展與消費(fèi)增長(zhǎng)的關(guān)系研究[J].保險(xiǎn)研究，2011（12）.

[6]張宇晴.我國(guó)保險(xiǎn)需求的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2010（29）.

[7]張望.城市基礎(chǔ)設(shè)施與城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于VAR方法對(duì)福州市的實(shí)證分析[J].蘭州商學(xué)院學(xué)報(bào)，2014（3）.