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壽險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展的好壞是探究中國保險(xiǎn)市場(chǎng)前進(jìn)方向的窗口。對(duì)影響我國壽險(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。現(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)說明

1.1指標(biāo)的選取本文構(gòu)建的變量系統(tǒng)以我國1985~2013年壽險(xiǎn)業(yè)保費(fèi)收入作為被解釋變量，用來表示市場(chǎng)上對(duì)壽險(xiǎn)的需求情況，我國歷年的人均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，作為影響我國壽險(xiǎn)需求情況的主要因素，相關(guān)變量解釋如表1。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)的來源分為兩部分，1999年以前的數(shù)據(jù)來自于《中國保險(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)來源于中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫，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)則是來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫，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)法來對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表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。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。

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，說明CMR對(duì)LnLP幾乎無影響。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)來說，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，說明高等教育入學(xué)率在對(duì)LnLP的貢獻(xiàn)中的作用一開始不明顯，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。

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：我國壽險(xiǎn)保費(fèi)收入與我國金融發(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)我國壽險(xiǎn)保費(fèi)收入的貢獻(xiàn)率并不大，不過壽險(xiǎn)保費(fèi)收入的變動(dòng)有23%來自高等院校入學(xué)率的變化，20%來自于金融發(fā)展深度的變化。

作者：余昌龍 劉興宇 單位：江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 國際經(jīng)貿(mào)學(xué)院