基于格蘭杰因果關系檢驗的我國銀行保險退保因素分析

鄒亞寶， 陳 戈

(廣東外語外貿大學經貿學院，廣東 廣州 510006)

隨著國內保險業的快速發展，銀行保險作為一種新型保險產品與銷售途徑出現在大眾的視野里。如今銀行保險在我國已發展十余年，但由于銀保雙方合作深度不足、業務內容單一等因素，近年持續退保的問題較多。2011年我國三大壽險公司中國人壽、中國平安與中國太保的退保率均有不同程度的上升，其中銀保渠道銷售的保單退保尤為嚴重。上述的三家保險公司在2012年前三季度的退保金額較前一年度繼續增長，其中中國人壽2012年前三季度退保率從中報時的1.38%上升至2.08%，2012年前三季度中國太保的退保金額已達93.01億元，而中國太保在2011年度全年的退保金額也只有95.88億元，中國太保2012年前三季度退保金額幾乎達到該公司前三季度凈利潤的3倍。從三家公司發布的新聞稿得知，退保率與退保金額的上升主要是由于銀保產品退保增加所致。毫無疑問，新型保險產品的出現有利于保險公司的發展，銀保雙方的合作更能互惠互利實現雙贏。但國內的銀行保險業務發展卻不盡如人意，因此對國內銀行保險業務退保因素進行分析，有利于我們認識到其中的不足之處，以便為發展我國銀行保險業務提出相關政策建議。

一、文獻綜述

對于影響投保人退保的因素，國外學者主要建立了“財務危機”假說與“利率替代”假說。Outreville［1］(1990)根據LIMRA(the Life Insurance Marketing and Research Association)于1966至1979年間公布的數據，對美國和加拿大兩個保險市場進行退保行為的實證研究，得出失業率與退保率存在正相關的關系;Tsai和Kuo［2］(2003)根據美國1951至1998間的保單退保率數據，建立了VAR模型、VECM模型以及脈沖響應分析，考察了90天內短期國債利率和失業率的變化對保單退保率的影響，得出的結論是短期內失業率對保單退保率的影響較大，而長期來看，則是利率對退保率的影響較大。然而國外學者的分析方法大多集中在宏觀層面的分析，由于各國經濟環境與經濟政策的差異，宏觀層面的分析并不能滿足我國經濟環境下退保因素的研究。國內學者容為民［3］(2005)通過建立精算模型的方式，對加息背景下傳統壽險產品和非傳統壽險產品進行分析，列舉了在利率上升的情況下投保人所需繳納保費的變化趨勢，其結果表明利率與所需繳納保費之間呈負相關關系，意味著被保險人在加息的情況下會損失一部分保單的現金價值，從而得出利率與壽險產品的退保率存在正相關關系;展凱［4］(2008)通過建立VAR模型、VECM模型以及脈沖響應分析，對我國1984至2006的退保率、利率、失業率和物價指數進行分析，得出的結論是利率、失業率和物價指數在短期和長期都對退保率又不同程度的影響，其中以利率對退保率的影響較為顯著;另一方面，從孫蓉、張宗軍［5］(2012)對同樣的數據進行更進一步的分析時，得出當利率的變動幅度變大時，退保率所受的影響也會增大的結論。可見，在一些較有代表性的分析中，無論是宏觀層面還是微觀層面上，都能發現利率對退保率的影響是尤為顯著的。回顧過去數十年，自1983年有退保數據即在以來，發生了三次較大的退保率變動，分別是在1987年至1990年、1993年至1996年以及2005年至2006年，這三次無一例外的都伴隨著利息的變動，這一現象也符合上文所述學者的分析結論。但是針對銀保這一特殊的銷售渠道，我們不能僅從利率與失業率等因素進行分析，還應考慮到這種銷售方式自身存在的以及帶來的一系列問題。翁子清［6］(2006)針對我國銀行保險的銀保雙方合作問題進行分析，發現雙方的合作存在障礙，一方面是銀保的發展受到分業經營體制的制約，致使一些自有保險業務的銀行無法深度整合自身業務，另一方面由于銀行與保險公司間的合作僅限于淺層合作，也就是簡單的分銷協議，除此之外，還有諸如惡性手續費競爭、產品和銷售方式過于單一等原因。而在郭頌平［7］(2003)在分析我國銀保的經營風險時，指出銀保銷售渠道存在產品開發風險與營銷渠道風險，究其原因，仍是由于銀行與保險公司雙方的合作深度不足，導致在產品開發階段對經費和市場調研等存在分歧，而銷售階段較為隨意，沒有針對性的經營策略、疏于回饋市場信息，惡化了其經營環境，增加了退保風險。

二、我國銀行保險退保市場因素分析

(一)格蘭杰因果關系檢驗模型

格蘭杰因果關系檢驗模型為克萊夫·格蘭杰(Clive W.J.Granger)所創，從時間序列的意義上分析經濟變量之間的因果關系。其因果關系定義為“依賴于使用過去某些事點上所有信息的最佳最小二乘預測的方差”，計量經濟學定義為:當包含了變量X、Y的過去值的條件下，若變量X有助于解釋變量Y的將來變化，且預測效果優于單獨用變量Y的過去信息對Y進行預測時，則說明X、Y這兩個經濟變量之間存在格蘭杰因果關系。

格蘭杰因果關系檢驗［8］步驟如下:

1.對變量X、Y進行平穩性檢驗，若滿足X、Y為平穩時間序列，則可以進行格蘭杰因果關系檢驗;反之則進行多階差分后再次檢驗，直到序列平穩為止。

2.對于非平穩的同階單整變量X、Y進行協整檢驗，若它們之間存在協整關系，則可以進行格蘭杰因果檢驗。以上兩條需滿足其中之一，若兩條皆不符合則無法進行格蘭杰因果檢驗。

3.對于平穩的 /具有協整關系的時間序列Y、X，建立以下關系式，

其中，Yt為Y原始序列在t時刻的值;Yt-i和Xt-i為Y、X原始序列滯后i期的值;αi、βi為回歸系數;μ1t為誤差項。

格蘭杰因果關系檢驗是通過構造F統計量，運用F檢驗完成的。

對于(1)式，設H0:α1=α2=… =αm=0

用最小二乘法(OLS)估計(1)式的殘差平方和記為RSS1，并計算Yt的單元自回歸殘差平方和RSS0，再計算F統計量:

若計算得到的F1值大于F(m，T-2m-1)在顯著性水平5% 下的臨界值，則拒絕原假設H0，認為X是Y的格蘭杰原因。

為了計算的準確性與便捷性，本文將采用Eviews5.0軟件［9］對上述模型進行檢驗計算。

(二)變量選擇與數據來源

由于銀行保險銷售的主要是理財類的壽險產品，針對現有可能影響到銀行保險退保行為的市場因素，結合參考文獻中學者們的數據選擇，本文選用了銀行保險退保率、利率、失業率以及證券投資波動率四種因素進行分析。

1.被解釋變量:銀行保險退保率(SUR)。

在保監會頒布的《保險公司償付能力額度及監管指標管理規定》中，規定了退保率的計算方式:

由于本文著重分析的是由銀行保險渠道所銷售的壽險退保因素，而且在較為通用的《中國金融年鑒》以及《中國保險年鑒》中所公布的內容中并沒有涉及到如此細致的數據分類，因此本文將在(3)式的基礎上進行修改，得到下式:

這種計算方式所需要的數據可以較為容易的從各類年鑒上獲得，同時可以直觀地顯示銀行保險退保金在保費收入中的比率。雖然現在許多銀行已有了自己的銀行保險業務，但是在各大年鑒公布的數據中并未出現“當年銀保銷售壽險退保金”與“當年銀保銷售壽險保費總收入”這一分類。由于銀行保險銷售的壽險產品基本上都是具有理財投資功能的保險產品，該類型壽險產品一般為分紅壽險、投資連結壽險和萬能壽險三種，因此將這三種壽險的收入總和作為銀行保險銷售壽險的保費總收入計算具有一定代表性;同時，相比起銀行保險產品而言，傳統壽險在功能上更偏重于保障功能，因此傳統壽險受市場因素影響較小，發生退保的情況也較低，故將(4)式修改為以下形式:

盡管多數銀行保險產品是以分紅險等形式銷售，但是分紅險等險種中并非只有來源于銀行保險渠道的收入，故分母中的保費收入并不能全數當作是銀行保險的保費收入，所以分子選取當年壽險退保金能減少分母中非銀行保險銷售收入帶來的誤差，既避免對退保率的低估，又能較好的體現銀行保險的退保情況。

截止2011年末，由《中國保險年鑒2012》公布的數據來看，中國人壽保險公司在壽險市場仍占據主導地位，其份額達到33.33%，對中國人壽保險公司的業務數據分析具有一定代表性，故本文所選數據均來自1999年至2012年《中國保險年鑒》中所公布的中國人壽保險公司業務數據。

2.解釋變量:利率(R)、失業率(UE)、證券投資波動(IV)。

利率選取各年度一年期存款利率，數據來自中國人民銀行網站，各年度中多次調整利率的情況采用時間加權法取平均值;失業率取自各年度由國家統計局公布的《中國統計年鑒》中就業人員基本情況一項。除此以外，本文還選取了證券投資波動這一指標用以反映證券投資對銀行保險退保的影響程度，證券投資波動計算方法為本年度股票籌資額/上一年度股票籌資額。選取這一指標主要因為證券投資的波動對銀行保險會有以下兩種影響:

(1)對于一般投保人而言，證券投資可作為銀行保險的替代品，因此證券投資對銀行保險存在替代效應;

(2)銀行保險中有相當一部分產品的收益是來源于發行公司在證券市場上的投資收益，因此證券投資的波動會對投保人的收益程度造成影響。

從圖2、圖3中所反映的情況來看，失業率、利率和證券投資波動都與銀行保險退保率存在相同的變化趨勢。尤其是證券投資波動這一指標，每一次較大幅度的變動后都能明顯的看出退保率的變動，從圖上看來銀行保險退保率與證券投資波動存在較強的協同變化關系。

圖2 1998年至2011年退保率、利率、失業率的變化趨勢圖

圖3 1998年至2011年證券波動率、退保率的變化趨勢圖

三、模型結果分析

(一)平穩性檢驗

為避免在非平穩時間序列中得到錯誤的格蘭杰因果關系，先對數據進行平穩性檢驗，滯后階數K由Eviews根據Schwarz Info Criterion自動選擇，結果如下:

表3 退保率、利率、失業率的平穩性檢驗

結果表明:序列SUR、R、UE的ADF統計量大于5%顯著性水平下的臨界值，即SUR、R、UE的原始序列含有單位根，為非平穩序列;序列IV的ADF統計量小于5%顯著性水平下的臨界值，即IV的原始序列不含單位根，為平穩序列。一階差分序列dSUR、dR的ADF統計量小于1%顯著性水平下的臨界值，dUE的ADF統計量小于5%顯著性水平下的臨界值，則說明SUR、R、UE的原始序列是一階平穩序列I(1)。

(二)協整檢驗

對SUR、R、UE、IV序列做協整性檢驗，即檢驗它們之間是否存在長期均衡穩定的關系，結果如下:

表4 變量協整的最大特征根檢驗

結果表明:序列SUR、R、UE、IV存在協整關系，說明4個變量之間具有長期均衡穩定的關系。

(三)格蘭杰因果檢驗

由于變量SUR、R、UE、IV存在協整關系，則可以對其進行格蘭杰因果檢驗，顯著性水平取5%，滯后期取1-4，結果如下:

表5 SUR與R之間的格蘭杰因果關系結果

表6 SUR與UE之間的格蘭杰因果關系結果

表7 SUR與IV之間的格蘭杰因果關系結果

由以上三表的結果，可以得到R并不是SUR的格蘭杰原因，甚至在某些滯后期中SUR是R的格蘭杰原因;在滯后期為2時，UE是SUR的格蘭杰原因;在滯后期為1～3時，IV是SUR的格蘭杰原因。

(四)小結

由以上三小節的檢驗，我們可以得到銀行保險退保率與利率、失業率、證券投資波動之間存在長期均衡穩定的協整關系，并且具有同向變化的趨勢。盡管自2006年以來央行開始采取全面加息，但是因其波動幅度不大、調整時間較短，故在格蘭杰因果關系檢驗中利率對退保率的影響并不顯著;相反，由于2008年全球金融危機的影響，盡管中國市場受金融危機的影響較其他國家相比較小，但是從檢驗結果看來失業率對退保率的影響在短期內是較為顯著的，即符合“財務危機”假說的推論，認為人們在發生財務危機的時候容易發生退保行為，尤其是銀行保險產品。根據現有多數文獻的觀點認為，在長期利率波動較大的情況下，對退保率的影響較為顯著;而在短期失業率的波動容易引起退保行為，符合本文檢驗結果。在以上解釋變量中，對銀行保險退保率的影響效果最為顯著的是證券投資波動這一指標，證券投資波動反映的是本年度相比起上年度股票籌資額的波動。由于在股票中個人購買所占的比重很大，因此股票籌資額的波動能反應個人投資者的投資意向，是偏向于股票還是銀行保險等其他投資產品。從分析結果來看，證券投資對銀行保險存在替代效應，是本文所選時段內影響銀行保險退保率變化的主要原因。

四、總結及建議

從本文的實證檢驗來看，具有投資理財功能的銀行保險產品在利率變動的情況下理應會影響到其退保率，但是根據近年來的數據分析，失業率對退保率的影響似乎更為顯著，這可以理解為人們在自身財務狀況變差時會變現其投資產品獲取現金，也即是符合“財務危機”假說的推斷。盡管近年來利率波動的幅度較小，對客戶退保行為的影響程度并非十分顯著，但是根據“利率替代”假說，長期來看利率波動容易引起退保率的變化，并且隨著幅度的增大對退保率的影響也會逐漸增大。根據銀行保險產品具有投資功能的特性，本文特意加入了證券投資波動這一指標佐以分析。盡管現有對于壽險行業退保的文獻都認為利率和失業率對退保率的影響較為顯著，但是對于銀行保險這一特殊的壽險產品而言，其他投資替代品的變化波動對退保率的影響會更為顯著。由于理性人的假設，投資者會選擇利益最大化的投資途徑來獲利，當股票市場等投資途徑的收益水平高于銀行保險時，投資者會選擇退保換取資金進行其他方面的投資。而根據2006年以來央行采取的加息態度來看，未來利率將會保持一個上升的趨勢，因此對于新的銀行保險產品開發應將利率變動引起的不確定性納入考查范圍，推出具有抵御利率變動對收益率造成影響的理財型銀行保險保險產品。而為了降低短期內因“財務危機”所造成的退保風險，保險公司和銀行可以推出一些收益率略高于儲蓄，但是能實現一定限額內隨存隨取功能的銀保產品，增加其流動性和靈活性。另外，在深化銀行與保險公司合作的基礎上，我國銀行保險產品的設計和定位需要區別于一般投資產品，要在功能上實現多樣化，在保證一定收益率的同時強調其他保障性、增值性功能，減少來自其它一般投資產品帶來的退保風險。

［1］Outreville J F.Whole-life insurance lapse rates and the emergency fund hypothesis.Insurance:Mathematics and Economics，1990(9):249-255.

［2］Kuo W Y，Tsai C H，Chen W K.An Empirical Study on The Lapse Rate:The Cointegration Approach.Journal of Risk and Insurance，2003(70):489-508.

［3］容為民.升息對壽險產品退保率的影響及其對策研究［D］.長沙:湖南大學，2005.

［4］展凱.中國壽險市場退保影響因素的實證分析［J］.當代經濟科學，2008(30):93-98.

［5］孫蓉，張宗軍.壽險業退保行為及其影響因素實證研究［J］.保險研究，2012(8):39-45.

［6］翁子清，周雷，倪 雯.我國銀行保險合作問題研究與瓶頸突破［J］.新金融，2006(7):59-61.

［7］郭頌平，鄭榮年.論我國銀行保險的經營風險及其防范［J］.保險研究·專論，2003(8):10-12.

［8］孔凡文.格蘭杰因果關系檢驗模型分析與應用［J］.沈陽建筑大學學報，2010(26-2):405-408.

［9］劉巍，陳昭.計量經濟學軟件:EViews操作簡明教程［M］.暨南大學出版社，2009.