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摘 要：本文使用1980－2007年我国非寿险业的保费收入及其影响因素经济发展水平、通货膨胀率和风险水平的时间序列数据，构建了一个关于非寿险业保费收入的计量模型，运用协整理论和误差修正模型来分析各个因素对非寿险业的保费收入的影响，并通过脉冲相应和方差分解分析研究变量的动态特征，最后相应的结论。
关键词：保费收入;GDP;CPI;风险水平;协整分析;误差修正模型
近年来，我国的非寿险业发展迅速，市场规模不断扩大，结构不断改善，保险收入也从1980年的2.9亿元增加到2007年的1997.7363亿元。随着非寿险业的发展，对其保费收入影响因素的研究也在不断地深入中。
一、变量选择和研究方法
（一）变量选择和数据说明
本文的因变量为非寿险业各年的保费收入。自变量则主要从与因变量的相关性和数据的可得性角度考虑，进行选择，将经济发展水平、通货膨胀率和风险水平作为解释变量。
1、经济的发展水平
经济的发展是非寿险业总量增长和结构改善的根本动力。经济的增长使得人们的财富不断增加，同时也使财富高度集中，财产损失的风险加剧，从而人们对保险的需求也随之增强；另一方面，经济发展使得消费者的收入增加，购买保险产品的能力也相应提高。本文选择国内生产总值GDP作为经济发展水平的衡量指标。
2、通货膨胀率
通货膨胀对非寿险市场的保险价格产生直接的影响，同时通过对消费者的收入水平和其他的一些变量（如利率水平等）的影响，对保费收入产生间接的效应。本文选择消费物价指数CPI来衡量通货膨胀率。
3、风险水平
风险越高的消费者越有购买保险的倾向，在消费者购买能力允许的情况下,消费者的保险需求与其所面临的风险高低直接关联。考虑到我国的非寿险中,家庭和企业非寿险、机动车辆保险是我国非寿险中的最主要险种,和数据的可得性，本文采用国家每年的交通事故损失与火灾损失的总和作为风险水平的替代变量。
本文主要采用了1980－2007年的非寿险业的保费收入、GDP、CPI和交通事故损失与火灾损失总和的年度数据进行分析，原始数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》、《中国保险年鉴》以及2003年、2004年的《中国保险业发展报告》。
（二）研究方法
为避免模型出现伪回归的现象，本文首先利用ADF单位根检验法，检验变量的平稳性，并对非平稳的变量进行处理使之成为平稳时间序列；然后采用协整检验方法来检验保费收入与GDP、CPI和风险水平之间长期均衡的协整关系，并通过建立误差修正模型对存在协整关系的变量进行短期分析；最后我们将进行脉冲响应和方差分解分析，考察GDP、CPI和风险水平的冲击对保费收入的影响。本文使用的软件为Eviews3.1。
二、实证分析
（一）变量的平稳性检验
对于非平稳序列我们不能用传统的方法建立模型，可能出现“伪回归”现象，故首先进行变量的平稳性检验。为了减少或消除潜在的异方差问题, 我们对BFSR、GDP、CPI和FXSP四个序列分别取自然对数，得到序列LBFSR、LGDP、LCPI和LFXSP，D()表示各个变量的一阶差分序列，代表各变量的增长率；DD()表示变量的二阶差分，代表各项变量增长率的变化。本文使用ADF单位根检验方法来检验变量的平稳性。检验结果如下表：
检验的结果表明：保费收入、GDP、CPI和风险水平的对数序列都是非平稳的；保费收入、CPI和风险水平的对数序列在进行一阶差分后，都在5％的显著性水平下平稳，而GDP的对数序列在二阶差分后，在5％的显著性水平下平稳。综上所述，LBFSR～I(1), LGDP～I(2), LCPI～I(1), LFXSP～I(1)。
（二）协整检验
由于变量个数超过两个，所以尽管变量LBFSR、LGDP、LCPI、LFXSP并不是同阶单整，但它们之间也可能存在长期均衡关系。本文采用Johansen检验对变量LBFSR、LGDP、LCPI、LFXSP之间的协整关系进行分析。
依据AIC信息准则, 将VAR模型中的自回归阶数确定为3，检验结果为：
说明在99％的置信水平下有1个协整关系,在95％的置信水平下有2个协整关系，也就是说LBFSR、LGDP、LCPI、LFXSP之间存在长期均衡关系。协整方程为：
LBFSR＝－4.586881LGDP＋7.55522LCPI＋0.358726LFXSP－3.593447
（三）误差修正模型
根据协整检验的结果,建立误差修正模型：
VECt=LBFSRt-1－(－4.58688LGDPt-1＋7.55522LCPIt-1＋0.358726LFXSPt-1－3.593447)
从误差修正模型的结果可以看出，长期均衡对保费收入、GDP、CPI和风险水平的短期波动影响都较显著的。这说明保费收入、GDP、CPI和风险水平的短期变化对长期均衡的偏离反应很灵敏，误差修正能起到重要作用。另外VEC模型的AIC值和SC值分别为-9.795223和-8.053243都较小，说明模型的整体效果较好。
（四）脉冲响应
利用前面的VEC模型进行脉冲响应分析，以了解变量的动态特征，即分析1单位的LGDP、LCPI和LFXSP冲击对LBFSR的影响。从下面的脉冲响应曲线中可以看出LGDP、LCPI和LFXSP在前5年对对ILBFSR的波动都有较明显的影响；但在5－10年间，LGDP和LCPI对LBFSR的影响逐渐减小，LFXSP对LBFSR的影响只有微弱减小的趋势，说明风险水平对保费收入在10年之内都有系统性的影响。
（五）方差分解分析
ILBFSR的波动在短期主要归因于其自身的冲击, 而从长期来看, LFXSP冲击解释了ILBFSR波动的41%以上，ILBFSR的波动主要来自于LFXSP和其自身的冲击。
三、结论
本文通过协整分析，证明了非寿险业保费收入（LBFSR）和GDP（LGDP）、CPI变化（LCPI）以及风险水平（LFXSP）之间存在长期的均衡关系，可以说明GDP、CPI和风险水平在长期会对非寿险业的保费收入产生影响；并在此基础上进一步建立误差修正模型，说明保费收入、GDP、CPI和风险水平的短期变化对长期均衡的偏离反应都较灵敏，都具有回归正常水平的修正机制；最后进行脉冲响应分析，结果说明保费收入的波动在前两年主要来自于其自身的冲击，而从长期来看，则主要来自于风险水平和自身的冲击。
参考文献：
［1］夏才生，论非寿险需求与有效供给,保险研究，2000年第12期
［2］江生忠，中国保险业发展报告2003年，南开大学出版社，2003年07月第一版
［3］江生忠，中国保险业发展报告2004年，中国财政金融出版社，2004年05月第一版
［4］易丹辉，数据分析与Eviews应用，中国统计出版社，2002年10月第一版
［5］高铁梅，计量经济分析方法与建模——Eviews应用与实例，清华大学出版社，2006年1月第一版
（作者通讯地址：西南财经大学统计学院四川 成都610074）
关键词：保费收入;GDP;CPI;风险水平;协整分析;误差修正模型
近年来，我国的非寿险业发展迅速，市场规模不断扩大，结构不断改善，保险收入也从1980年的2.9亿元增加到2007年的1997.7363亿元。随着非寿险业的发展，对其保费收入影响因素的研究也在不断地深入中。
一、变量选择和研究方法
（一）变量选择和数据说明
本文的因变量为非寿险业各年的保费收入。自变量则主要从与因变量的相关性和数据的可得性角度考虑，进行选择，将经济发展水平、通货膨胀率和风险水平作为解释变量。
1、经济的发展水平
经济的发展是非寿险业总量增长和结构改善的根本动力。经济的增长使得人们的财富不断增加，同时也使财富高度集中，财产损失的风险加剧，从而人们对保险的需求也随之增强；另一方面，经济发展使得消费者的收入增加，购买保险产品的能力也相应提高。本文选择国内生产总值GDP作为经济发展水平的衡量指标。
2、通货膨胀率
通货膨胀对非寿险市场的保险价格产生直接的影响，同时通过对消费者的收入水平和其他的一些变量（如利率水平等）的影响，对保费收入产生间接的效应。本文选择消费物价指数CPI来衡量通货膨胀率。
3、风险水平
风险越高的消费者越有购买保险的倾向，在消费者购买能力允许的情况下,消费者的保险需求与其所面临的风险高低直接关联。考虑到我国的非寿险中,家庭和企业非寿险、机动车辆保险是我国非寿险中的最主要险种,和数据的可得性，本文采用国家每年的交通事故损失与火灾损失的总和作为风险水平的替代变量。
本文主要采用了1980－2007年的非寿险业的保费收入、GDP、CPI和交通事故损失与火灾损失总和的年度数据进行分析，原始数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》、《中国保险年鉴》以及2003年、2004年的《中国保险业发展报告》。
（二）研究方法
为避免模型出现伪回归的现象，本文首先利用ADF单位根检验法，检验变量的平稳性，并对非平稳的变量进行处理使之成为平稳时间序列；然后采用协整检验方法来检验保费收入与GDP、CPI和风险水平之间长期均衡的协整关系，并通过建立误差修正模型对存在协整关系的变量进行短期分析；最后我们将进行脉冲响应和方差分解分析，考察GDP、CPI和风险水平的冲击对保费收入的影响。本文使用的软件为Eviews3.1。
二、实证分析
（一）变量的平稳性检验
对于非平稳序列我们不能用传统的方法建立模型，可能出现“伪回归”现象，故首先进行变量的平稳性检验。为了减少或消除潜在的异方差问题, 我们对BFSR、GDP、CPI和FXSP四个序列分别取自然对数，得到序列LBFSR、LGDP、LCPI和LFXSP，D()表示各个变量的一阶差分序列，代表各变量的增长率；DD()表示变量的二阶差分，代表各项变量增长率的变化。本文使用ADF单位根检验方法来检验变量的平稳性。检验结果如下表：
检验的结果表明：保费收入、GDP、CPI和风险水平的对数序列都是非平稳的；保费收入、CPI和风险水平的对数序列在进行一阶差分后，都在5％的显著性水平下平稳，而GDP的对数序列在二阶差分后，在5％的显著性水平下平稳。综上所述，LBFSR～I(1), LGDP～I(2), LCPI～I(1), LFXSP～I(1)。
（二）协整检验
由于变量个数超过两个，所以尽管变量LBFSR、LGDP、LCPI、LFXSP并不是同阶单整，但它们之间也可能存在长期均衡关系。本文采用Johansen检验对变量LBFSR、LGDP、LCPI、LFXSP之间的协整关系进行分析。
依据AIC信息准则, 将VAR模型中的自回归阶数确定为3，检验结果为：
说明在99％的置信水平下有1个协整关系,在95％的置信水平下有2个协整关系，也就是说LBFSR、LGDP、LCPI、LFXSP之间存在长期均衡关系。协整方程为：
LBFSR＝－4.586881LGDP＋7.55522LCPI＋0.358726LFXSP－3.593447
（三）误差修正模型
根据协整检验的结果,建立误差修正模型：
VECt=LBFSRt-1－(－4.58688LGDPt-1＋7.55522LCPIt-1＋0.358726LFXSPt-1－3.593447)
从误差修正模型的结果可以看出，长期均衡对保费收入、GDP、CPI和风险水平的短期波动影响都较显著的。这说明保费收入、GDP、CPI和风险水平的短期变化对长期均衡的偏离反应很灵敏，误差修正能起到重要作用。另外VEC模型的AIC值和SC值分别为-9.795223和-8.053243都较小，说明模型的整体效果较好。
（四）脉冲响应
利用前面的VEC模型进行脉冲响应分析，以了解变量的动态特征，即分析1单位的LGDP、LCPI和LFXSP冲击对LBFSR的影响。从下面的脉冲响应曲线中可以看出LGDP、LCPI和LFXSP在前5年对对ILBFSR的波动都有较明显的影响；但在5－10年间，LGDP和LCPI对LBFSR的影响逐渐减小，LFXSP对LBFSR的影响只有微弱减小的趋势，说明风险水平对保费收入在10年之内都有系统性的影响。
（五）方差分解分析
ILBFSR的波动在短期主要归因于其自身的冲击, 而从长期来看, LFXSP冲击解释了ILBFSR波动的41%以上，ILBFSR的波动主要来自于LFXSP和其自身的冲击。
三、结论
本文通过协整分析，证明了非寿险业保费收入（LBFSR）和GDP（LGDP）、CPI变化（LCPI）以及风险水平（LFXSP）之间存在长期的均衡关系，可以说明GDP、CPI和风险水平在长期会对非寿险业的保费收入产生影响；并在此基础上进一步建立误差修正模型，说明保费收入、GDP、CPI和风险水平的短期变化对长期均衡的偏离反应都较灵敏，都具有回归正常水平的修正机制；最后进行脉冲响应分析，结果说明保费收入的波动在前两年主要来自于其自身的冲击，而从长期来看，则主要来自于风险水平和自身的冲击。
参考文献：
［1］夏才生，论非寿险需求与有效供给,保险研究，2000年第12期
［2］江生忠，中国保险业发展报告2003年，南开大学出版社，2003年07月第一版
［3］江生忠，中国保险业发展报告2004年，中国财政金融出版社，2004年05月第一版
［4］易丹辉，数据分析与Eviews应用，中国统计出版社，2002年10月第一版
［5］高铁梅，计量经济分析方法与建模——Eviews应用与实例，清华大学出版社，2006年1月第一版
（作者通讯地址：西南财经大学统计学院四川 成都610074）