論文摘要：本文首次以支出法衡量保險業(yè)發(fā)展情況，研究保險業(yè)內在發(fā)展規(guī)律，并運用HP濾波技術測算出我國保險周期約為5年至7年。通過建立向量自回歸模型對保險業(yè)產出與GDP進行格蘭杰因果關系檢驗，發(fā)現(xiàn)我國保險業(yè)的發(fā)展是經濟增長的格蘭杰原因。由此推導出協(xié)整模型與誤差修正模型亦表明保險業(yè)對我國經濟增長具有顯著貢獻。在此基礎上，通過脈沖響應函數(shù)得出保險業(yè)的正面沖擊在滯后三期時對經濟增長的貢獻最大，滯后四期時達到穩(wěn)定狀態(tài)的結論。
論文關鍵詞：向量自回歸模型,格蘭杰檢驗
　　誤差修正模型脈沖響應函數(shù)
　　一、引言
　　縱觀經濟發(fā)展的歷史，除了傳統(tǒng)工業(yè)、農業(yè)在經濟增長中扮演著重要的角色，越來越多的經濟學家注意到金融保險業(yè)對經濟發(fā)展起著重要作用。眾所周知，國民經濟的增長不是直線式的上升，而是沿著一種螺旋式的軌跡上升的。因此，經濟總量呈現(xiàn)出一種周期性的波動，然而這種波動的周期不是確定的。在一個周期的上升階段各個行業(yè)飛速發(fā)展，物價攀升，貨幣流通速度加快。而在經濟周期的下降階段，各行業(yè)產值逐漸下滑，流動性逐漸降低。在國民經濟周期性的波動中，保險業(yè)的發(fā)展也存在著對應的周期波動關系，但是國外的保險經濟學者為專門考察承保業(yè)務的特點，其研究和討論主要集中在財險和責任險領域，而對于保險周期卻研究甚少。保險周期從技術層面講，至少應該包括承保和投資環(huán)節(jié)，即應該涵蓋保險公司全部業(yè)務的運營過程，形成保險業(yè)的發(fā)展周期。因此本文擬從我國保險周期入手，繼而深入討論我國保險業(yè)與宏觀經濟內在聯(lián)系。
　　目前，國內外關于保險業(yè)周期方面的文獻主要集中在承保周期的研究上，由于對保險市場的認識不同，在解釋周期現(xiàn)象時主要分為兩類——第一類基于保險市場是非理性的，呈現(xiàn)出明顯的不完善的假設。第二類則強調保險市場反映了理性預期但充斥著制度性。其中Venezian(1985)認為，外推預測的定價技術是承保周期產生的根本原因。用過去的損失經驗來外推未來的損失狀況，從而確定保險費率。這是經典非理性流派。而對于理性預期，制度性干預假設，則強調市場本身的理性。按照Cummins和Outreville(1987)建立的模型認為在市場理性下，所有參與者都是信息完全，不應該存在周期現(xiàn)象，而現(xiàn)實中存在的承保周期現(xiàn)象只能解釋為制度的沖擊造成。
　　如果將所研究的視角放大到整個宏觀經濟中，保險市場的繁榮昌盛很容易與宏觀經濟發(fā)展緊密相連，由此經濟周期也可以作為解釋承保周期的原因。保險需求的主要決定因素是可支配收入，這一經濟變量和經濟周期有著密切關系。當經濟處于高漲階段，國民收入達到高點，對保費收入起到直接的刺激作用，進而保險業(yè)快速發(fā)展。相反，當經濟步入低谷，同樣使得保險需求降低，保險發(fā)展也進入蕭條階段。因此，一些經濟學家也開始研究保險業(yè)與經濟總量的關系。
　　Outreville(1990)運用發(fā)展中國家的截面數(shù)據(jù)，證實了保險業(yè)發(fā)展與金融業(yè)之間存在正相關關關系。Ward和RalfZurbruegg（2000）他們采用面板數(shù)據(jù)分析OECD九個成員國保險業(yè)發(fā)展與經濟增長之間的因果關系，并表明在所分析的某些國家，保險市場發(fā)展是經濟增長的格蘭杰原因，而在其余國家結論則是相反的。國內近些年也開始對保險業(yè)與經濟增長進行相關性研究。謝立人（2006）通過采用柯布道格拉斯函數(shù)，建立經濟增長模型，發(fā)現(xiàn)財產保險市場對經濟增長有負向作用，而人身保險市場對經濟增長有正向作用。饒曉輝，鐘正生（2005）采用1999年到2005年的保費總額與GDP的季度數(shù)據(jù)建立向量自回歸模型，通過格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)在中國經濟增長是保險業(yè)發(fā)展的原因。徐曉燕，任艷艷（2008）利用保險密度這一指標來對GDP進行因果關系檢驗。他們發(fā)現(xiàn)，中國經濟增長對保險業(yè)發(fā)展的推動作用遠遠大于保險業(yè)發(fā)展對經濟增長的推動作用。曹乾，何建敏（2006）分別取兩個階段數(shù)據(jù)，通過建立向量自回歸模型來進行格蘭杰因果關系檢驗發(fā)現(xiàn)在名義值下經濟增長是保費增長的格蘭杰原因，但是以實際值進行檢驗結果表明保費增長是經濟增長的原因。
　　然而，現(xiàn)有國內文獻在測算保險行業(yè)與經濟增長時所采用的宏觀變量都是保費和GDP。這種以保費為單一指標來衡量保險業(yè)的發(fā)展，會降低對保險業(yè)產值的估算，從而會低估其對GDP的貢獻率。由于保險公司的收入主要來源于兩大部分：一是保費，二是投資收益。隨著市場經濟的迅猛發(fā)展，保險公司為了穩(wěn)定和擴大經營必須在市場上進行大量投資，以此來獲得回報。因此，筆者認為僅選取保費作為衡量保險業(yè)發(fā)展水平的指標是不太合適的。在本文中，首次采用支出法來對保險業(yè)的產值進行核算，其中包括保險公司的賠付與給付、營業(yè)費用以及投資三個指標。這更加真實反應出保險業(yè)發(fā)展水平，并且可以更加準確地測算出保險業(yè)對經濟增長的貢獻。
　　綜上所述，本文首先通過HP濾波技術對我國保險發(fā)展周期性波動進行分析，隨后采用單位根檢驗、格蘭杰因果關系檢驗等計量經濟學方法確定了保險業(yè)與GDP的內在聯(lián)系關系，并測算出保險業(yè)對GDP的貢獻，以及內生變量變動的情況。
　　二、保險業(yè)發(fā)展的周期性研究
　　在宏觀經濟中，GDP隨著時間的推移呈螺旋式增長。一個經濟周期中，總產出先后經歷峰頂，衰退，谷底，復蘇四個狀態(tài)。在衰退時期，由于失業(yè)增加，企業(yè)設備閑置，產量逐漸減少，經濟運行速度放緩，實際產出小于潛在產出；反之，在復蘇階段，生產要素的利用量增大，居民收入上升，消費需求不斷增強，國民產出不斷增加。然而，外部經濟運行的周期性變化勢必對保險產品的需求產生較大影響，可以推斷保險業(yè)的發(fā)展一定存在著類似的周期性波動。
　　引言中提到，目前大部分文獻中采用保費收入作為衡量保險業(yè)發(fā)展來做實證研究。這種方法筆者認為是不太恰當?shù)模�因為保費收入體現(xiàn)的是購買方的購買力，僅是需求方的反映，不能均衡的反應保險供給與需求所帶來的經濟產出。因此為了將保險業(yè)整個行業(yè)的發(fā)展狀況表現(xiàn)出來，本文擬從保險公司運作的過程來分析，在這其中起核心地位就是保險資金的運轉過程。
　　所謂保險資金就是轉化為保險企業(yè)生產經營要素的貨幣表現(xiàn)。從保險資金的來源看，保險資金來源于所有者和債權人。保險公司的所有者對企業(yè)投入的資本以及形成的資本公積金、盈余公積金、總準備金和未分配利潤成為保險資金的組成部分。保險公司的主要業(yè)務活動分為保險經營活動和投資活動。保險經營活動產生的現(xiàn)金流入的項目主要是保費收入，所產生現(xiàn)金流出的項目主要是各項賠款（）和營業(yè)費用（）。投資活動所產生的現(xiàn)金流入項目主要包括收回投資和取得投資收益時所取得的現(xiàn)金，以及處置固定資產和無形資產所收取的現(xiàn)金。所產生的資金流出項目主要有購置固定資產、無形資產、債權投資和股權投資等等，這一部分統(tǒng)稱為投資支出（）。綜上，本文在衡量保險業(yè)產出時，采用支出法計算，即：
　　
　　其中表示第個時期保險業(yè)產出。利用上式來計算保險業(yè)的產出時避免了以往文獻中僅用保費收入單一指標計算時所造成的產出低估。
　　選取以上四個指標從1999~2009年季度數(shù)據(jù)，進而得到季度保險業(yè)產出序列。為了更好的比較經濟總量，筆者將GDP也畫在下圖中：
　　
　　圖1GDP與保險業(yè)產出單位：億元
　　上圖中可以看出，保險業(yè)產出呈現(xiàn)波動上升階段，因此對保險業(yè)產出采用HP濾波方法進行分析。該方法最初于Hodrick和Prescott在1980年提出。模型將時間序列假設為趨勢成分與周期成分相加構成，其權重有一個特定的優(yōu)化問題確定。采用雙邊加權移動平均方法，在對趨勢成分的二階差分變動進行處罰的條件下，使得周期成分的方差達到最小。設時間序列，表示時間序列的趨勢成分，表示周期成分，使得下式達到最優(yōu)：
　　
　　其中。對于季度數(shù)據(jù)取。
　　由于選取的數(shù)據(jù)時間跨度較大并且是名義變量，首先將數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，減少異常波動。通過EVIEWS5.1對進行HP濾波分析，如下圖所示：
　　
　　圖2：的HP濾波
　　通過HP濾波可以分離出的趨勢成分與周期成分兩序列，分別以與表示。如下圖：
　　
　　圖3：趨勢成分TI與周期成分CI
　　在對走勢分析上，可以結合上圖看出穩(wěn)定在的趨勢，但是圍繞呈周期性波動，的周期性將反映到上，從而體現(xiàn)出我國保險業(yè)的發(fā)展變化。對進行正態(tài)性檢驗見下圖：
　　
　　圖4：相對周期成分的正態(tài)性檢驗
　　上圖中統(tǒng)計量為0.037724，值為0.981315。偏度為-0.064482，峰度為3.062811。因此序列符合正態(tài)分布，記為。對于HP濾波技術，有下式：
　　
　　這里假設以固定的速率增長，可以設為。上式中只有是隨機變量，服從正態(tài)分布，上式變?yōu)椋?br> 　　
　　在與獨立的前提下有，。然而由于保險周期的存在，對于某一特定時期，如保險發(fā)展處于低谷期間時，必然位于之下；而相反地，當保險業(yè)加速發(fā)展時，卻必然在之上。這樣就不滿足與的獨立性假設。因此的波動的最大程度應該在邊界上，所以有。
　　為了更加清楚地看出相對于的波動幅度與方向，可以計算的相對周期成分，即：周期成分與趨勢成分的比值。得到的序列如下圖所示：
　　
　　圖5：的相對周期成分
　　從上圖中可以清楚地看出，我國保險業(yè)發(fā)展存在近似性周期性波動情況，1999~2009年近似存在兩個周期，平均周期在5~7年左右。1999~2001年主要為下降趨勢，但是在上下波動劇烈，標準差達到了0.01378。而2002~2007年處在上升階段，并且2002~2006年間的上升趨勢不太明顯，相對周期成分都處于0軸附近，波動較小，說明保險發(fā)展在該區(qū)間內是沿著穩(wěn)步前進，該區(qū)間標準差為0.003291。隨后在2007年第三季度時保險發(fā)展水平達到頂峰，超出了趨勢線，并達到最高，但是到2009年時出現(xiàn)拐點，發(fā)展水平逐漸降低，靠近趨勢線。
　　因此，樣本初期相對周期成分波動較大，反映我國當時保險市場發(fā)展的不穩(wěn)定，存在宏觀經濟的制約，但是伴隨著我國經濟的日益強盛，政府對保險監(jiān)管制度的不斷健全和保險市場自身的不斷完善，我國保險業(yè)的發(fā)展的穩(wěn)定程度較樣本期初時有明顯改善，異常的波動逐漸減少并隨著自身的發(fā)展周期穩(wěn)定成長。
　　三、保險業(yè)與GDP的內在關系研究
　　我國經濟在樣本期經歷了多次的通脹與緊縮，宏觀經濟政策隨之調整。僅就現(xiàn)階段來看，我國經濟進入了一個飛速發(fā)展的時期。而保險業(yè)作為金融業(yè)的重要組成部分，與我國的經濟發(fā)展有著十分密切的關系。保險業(yè)作為一種經濟保障制度，在保障經濟發(fā)展，穩(wěn)定社會等方面發(fā)揮著重要作用。隨著經濟市場化的不斷加大，人們風險意識的不斷提高，保險業(yè)在社會經濟生活起著越來越重要的作用。因此，僅僅將分析保險業(yè)自身的發(fā)展規(guī)律已經不能滿足研究的需要，更重要的是分析保險業(yè)發(fā)展與GDP之間的聯(lián)動關系。這對于適時制定適宜的經濟政策，準確認識保險業(yè)對我國經濟的影響，促進保險業(yè)與整個國民經濟協(xié)調與持續(xù)發(fā)展，無疑具有重要的現(xiàn)實意義。
　　（一）保險業(yè)與經濟增長的理論分析
　　具體來講，由于經濟增長使得居民可支配收入不斷增加，根據(jù)持久消費理論和馬斯洛的需求層次理論，居民對保險產品的需求必然增加；另一方面企業(yè)會不斷擴大規(guī)模，其結果就是所面對風險的不斷增大。從生產經營的角度來看，企業(yè)也會提高對保險產品的需求。在這種良好的外部經濟條件和需求的推動下，我國的保險行業(yè)在飛速發(fā)展。可以說，經濟增長對我國保險業(yè)的促進是顯而易見的。
　　實際上，保險業(yè)對經濟增長也起著一定的推動作用，保險對經濟增長有明顯的正外部性。從保險的基本功能來看：一是實現(xiàn)經濟補償功能，這是保險業(yè)最基本的職能。經濟補償實際上是財富的轉移分配，通過集合大量共同風險來補償風險造成的個別損失，從而穩(wěn)定了消費與經營。二是實現(xiàn)資金融通，起著金融中介的作用。由于保費的收取與保險金的給付之間存在時間差，使得保險行業(yè)在金融領域的不斷深化提供了可能。這也使得金融機構的競爭程度加大，金融企業(yè)不斷地改善服務質量，降低服務成本，從而有利于資本積累效率的提高。同時，金融中介的多元化有利于投資者投資組合的多樣化，而這提高了投資者投資高風險，高效益項目的意愿。第三個功能是社會風險管理功能，減少社會經濟運行中的風險，降低運行成本。保險對穩(wěn)定社會和保障人民生活起著至關重要的作用。
　　這樣一來，在保險業(yè)與經濟增長的關系上面就存在兩種思路，一種是認為經濟增長拉動保險業(yè)發(fā)展，另一種是保險業(yè)促進經濟增長。但我國究竟屬于哪種情況，不同學者之前都給出了截然不同的答案。本文改變了以往學者的變量選取，建立向量自回歸模型，通過格蘭杰檢驗再來針對這個問題做一解答。
　　（二）研究方法及結論
　　格蘭杰因果關系檢驗假定了兩變量的預測信息全部包含在這兩個變量的時間序列之中。檢驗模型如下：
　　（1）
　　其中干擾項與是不相關的。如果兩個變量存在協(xié)整關系，意味著二者之間長期中存在著某種相同的變動趨勢，卻并不一定表示二者之間存在著因果關系，因此我們要對保險業(yè)增長和經濟增長進行格蘭杰因果關系分析。需要指出的是格蘭杰因果關系和普通語言中的因果關系還是有一定差別的，格蘭杰因果關系實際上是一種時間序列變量之間先后變動關系的問題。如果變量是的格蘭杰原因，那么的變化應該先于的變化。因此在做對其他變量（包括的滯后值）的回歸時，如果能把的過去或者滯后值包括進來能就顯著地改進對預測，就可以說是的格蘭杰原因。類似的定義是的格蘭杰原因。但是通常在做格蘭杰因果關系檢驗時，時間序列必須是平穩(wěn)的，或者是存在協(xié)整關系。
　　數(shù)據(jù)仍采用上文中1999~2009年季度數(shù)據(jù)。
　　1．協(xié)整關系檢驗
　　在進行格蘭杰因果關系檢驗前，首先要對序列進行平穩(wěn)性檢驗。通常情況下在運用增廣——迪基富勒（）檢驗經濟變量的單位根時，采用有截距項，無趨勢項模型：
　　
　　為了降低時間序列自相關性和異方差，分別對與保險業(yè)產出取對數(shù)，進行單位根檢驗。結果見表一：
　　表一：單位根檢驗
　　

檢驗變量	值	5%檢驗水平	結論
	-0.363679	-2.933158	不平穩(wěn)
	-6.520040	-2.935001	平穩(wěn)
	-0.779914	-2.933158	不平穩(wěn)
	-4.109735	-2.935001	平穩(wěn)

　　表一結果表明兩個變量與都是一階單整，通過兩步法檢驗二者是否存在協(xié)整關系。首先將對進行回歸，得到：
　　（2）
　　在估計方程（2）中，方程估計系數(shù)的值在5%的顯著性水平上十分顯著，并且統(tǒng)計量，，說明模型估計較好，整體系數(shù)顯著并且殘差項不存在自相關。接下來對估計式殘差進行單位根檢驗，來驗證是否存在偽回歸現(xiàn)象。
　　在運用方法檢驗殘差時，應選取沒有截距項，沒有滯后期的檢驗模型。檢驗結果表明在5%的顯著性水平下，殘差的值為-4.664321，小于接受原假設的臨界值-2.933158，從而拒絕殘差序列中存在單位根的假設。因此式（2）估計性質良好，變量與存在協(xié)整關系，而非偽回歸。
　　2．格蘭杰因果關系檢驗
　　對于兩時間序列，其內在聯(lián)系是不清楚的。 即哪個變量影響另一個變量，或者兩者相互影響。對于這種關系的分析可以建立向量自回歸模型。模型假設所有變量都是內生的，某一個變量的變動會通過方程影響到其余變量，進而其余變量的變動又會反映到該變量上。根據(jù)式（1）建立向量自回歸模型如下：
　　（3）
　　通過EVIEWS5.1計算，得到檢驗結果：
　　表二：格蘭杰因果關系檢驗
　　

滯后一期	觀測點	值	值
不是的格蘭杰原因	43	40.9612	0
不是的格蘭杰原因	43	0.62671	0.43324
滯后兩期
不是的格蘭杰原因	42	13.3783	0
不是的格蘭杰原因	42	1.02919	0.3673

　　由表二可以看出：無論滯后一期還是兩期時，接受原假設“保險業(yè)發(fā)展不是經濟增長的格蘭杰原因”概率接近于0，但是拒絕假設“經濟發(fā)展是保險業(yè)發(fā)展的格蘭杰原因”遠大于顯著性水平5%。因此，接受保險業(yè)發(fā)展是經濟增長的格蘭杰原因。
　　式（4）反映出與的長期聯(lián)系，其中系數(shù)為0.396196。在雙對數(shù)模型中，解釋變量的系數(shù)可以理解為因變量對解釋變量的彈性系數(shù)，那么從長期看當保險業(yè)產值變動1%時可以帶動經濟增長0.396%。
　　通過上面格蘭杰因果關系檢驗可以認為作為自變量，作為因變量是合理的。由于存在協(xié)整關系，可以通過建立誤差修正模型更好的看出兩者短期的內在聯(lián)系，對原有變量進行變換后回歸得到：
　　（4）
　　（5）式變?yōu)椋?br> 　　
　　上式就為建立的誤差修正模型，可以看出保險業(yè)對經濟貢獻短期彈性為0.521254，長期彈性為0.396196，修正系數(shù)為1.124527。
　　3．脈沖響應分析：
　　考慮到對的沖擊不僅直接影響，并且通過向量自回歸模型的動態(tài)結構沖擊再次傳導回變量。為了進一步分析與的動態(tài)聯(lián)系，采用脈沖響應函數(shù)分析方法。
　　脈沖響應函數(shù)衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量當前和未來取值的影響。它可以追蹤模型中的每個變量的誤差項施加一個單位沖擊在一段時期內對系統(tǒng)的影響。脈沖響應函數(shù)可以描述各種影響的動態(tài)軌跡，顯示任意一個變量的擾動如何通過模型影響到其余變量，最終又反饋到自身的過程。
　　通過EVIEWS5.1對（1）式進行估計，滯后期為一期時方程為：
　　
　　設置一單位殘差沖擊后，對于兩內生變量的動態(tài)影響如下圖所示：
　　
　　圖6：與對新息沖擊的動態(tài)反映
　　從圖6中可以發(fā)現(xiàn)：中國經濟增長的正面沖擊有利于中國保險業(yè)市場的發(fā)展，但是效果不是非常明顯，滯后3期之后，這種正面效應達到穩(wěn)定；而保險業(yè)發(fā)展對經濟增長的正面效應在滯后3期后，達到最大值，隨后開始衰減，并在4期之后開始趨于穩(wěn)定。脈沖響應函數(shù)分析的結果表明保險業(yè)發(fā)展對經濟增長的促進作用大于經濟增長對保險業(yè)的促進，意味著現(xiàn)階段經濟增長對促進保險業(yè)發(fā)展方面存在一定限制。
　　四、結語
　　保險業(yè)作為金融中介的功能在如今是具有舉足輕重的作用。保險基金投資于各項基礎建設，產品研發(fā)等，科技創(chuàng)新等高回報高風險項目，對拉動國內投資十分重要的作用。根據(jù)乘數(shù)效應，保險業(yè)投資一單位的資金將帶動幾倍的產出，同時經濟增長也反過來會對保險業(yè)的發(fā)展提供良好的經濟環(huán)境，從而促進保險業(yè)的發(fā)展。
　　本文以支出法計算保險業(yè)產出，通過HP濾波技術，將我國保險業(yè)從1999年至2009年的發(fā)展劃分為三個階段，1999年~2001年保險業(yè)發(fā)展波動性較大，并且處于下降趨勢；2002年~2006年保險業(yè)發(fā)展處在穩(wěn)定上升狀態(tài)，2007年達到頂峰，隨后逐漸下落，回歸至趨勢線附近。總體上看，在樣本期保險周期約為1.5~2個，因此我國保險周期時間為5~7年。為了討論保險業(yè)的發(fā)展對經濟實質性的貢獻，本文建立向量自回歸模型證實了保險業(yè)產出是經濟增長的格蘭杰原因，同時保險業(yè)的發(fā)展對經濟增長的短期彈性為0.52，長期彈性為0.396，對經濟增長貢獻較大。并且，在此基礎之上通過脈沖響應函數(shù)分析方法，對向量自回歸模型進行單位殘差沖擊。對比單位殘差對各內生變量的影響可以看出在新息沖擊的三期后，保險業(yè)的發(fā)展對經濟增長的貢獻度達到最大值，隨后逐漸減低，在沖擊四期后穩(wěn)定；而經濟增長對保險業(yè)的發(fā)展的貢獻沒有前者顯著。
　　因此，保險業(yè)對我國經濟發(fā)展十分重要，在現(xiàn)階段應繼續(xù)完善市場經濟環(huán)境，促進保險業(yè)健康發(fā)展，這樣才能更好的發(fā)揮保險業(yè)對經濟增長的貢獻力度，提高經濟產出水平。
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