《上海金融)2015 年第 7 期
李红坤
(山东财经大学金融学院， 山东济南 25(014)
摘要:通过构建保险资金运用质量顺周期模型、数量顺周期模型，采用保险资金运用余额、保险资金运用收
益率、资产与负债期限之差、广义货币供应量、全国居民消费物价指数、上证综合指数等分别包含 192 个时间序
列观察位数据，以及国内生产总值共 64 个时间序列观察值数据，运用平稳性检验、协整、GMM 回归分析等一系
列方法，对我国保险资金运用顺周期效应进行实证检验，结果显示，我国保险资金运用存在显著顺周期性效应，
这种效应使得保险公司经营顺经济周期而波动，并加深宏观经济波动程度。基于实证结论，从保险资金来源与
保险资金运用两个方面提出逆周期政策建议。该研究对我国保险行业实施逆周期政策以缓解顺周期性对保险
业和宏观经济环境冲击、降低整个保险体系的系统性风险、提高我国保险业逆周期监管效率具有重要意义。
关键词:保险资金运用 ;i顿周期性;逆周期政策
JEL 分类号 :E61 中固分类号 : 文献标识码 :A 文章编号: 1∞6-1428(2015)07-∞44-07
DOI: 10. 1391O/
20 世纪 70 年代未国外一些学者就开始了对保险周期
的研究，目前主要围绕着三个问题进行探讨:一是保险周期
在某一市场是否显著存在;二是如果存在，导致保险周期发
生的原因是什么;三是如何测量保险周期的长度。本文所关
注的问题不是保险周期，而是保险业的顺周期性。保险周期
是保险业某些保险变量围绕某一趋势值波动的自身经营规
律周期性变化;而保险业的顺周期性，是指保险体系与实体
经济之间在时间维度上形成功态正反馈机制，其强调的是
保险业与经济周期之间的一种互动关系，这种机制加剧了
经济周期性波动程度，放大了繁荣和萧条周期，最终使保险
体系不稳定性增强，诱发系统性金融风险。
承保业务和保险资金运用业务是一个国家保险业健康
发展的左膀右臂。保险资金运用是指保险企业以盈利为目
的，将所积聚的暂时闲置的部分保险基金用于融资或投资
的经营活动。我国保险资金运用发展大致经历了四个阶段。
第一阶段 :1980-1987 年，由于保险公司资金总量较小，所以
保险资金运用除了银行存款这一渠道外，几乎没有其他投
资渠道;第二阶段: 1987-1995 年，保险资金运用较混乱时
期，保险公司将所积累的资金投向房地产、信托基金、证券
市场等领域，甚至从事贷款业务，造成较大数量的不良资
产;第三阶段: 1995-2009 年，保险投资混乱时代虽然结束，
但是保费规模迅速增长与保险资金投资渠道狭窄矛盾日渐
凸显;第四阶段 :2∞9 年至今，2009 年 2 月随着新《保险法》
修订，保险投资渠道进一步拓宽，<保险资金投资不动产暂
行办法)2010 年 8 月出台，不动产正式作为保险资金运用新
的渠道，保监会 2012 年下半年集中发布十余项保险资金运
用新政，2013 年允许保险资金投资创业板股票。从 2004 年
到 2013 年 10 年期间，我国保险业资金规模不断扩大，保费
收入、资金运用余额、保险资产总额在十年间分别实现
219岛、29% 、279岛的年均增长率，截至 2013 年未，保险资产总
规模约 亿元，保险资金投资额约 万亿元。在
当前全球经济进入漫长复苏周期、我国经济经历了 21 世纪
*本文是教育部人文社会科学研究规划基金项目《宏观审慎监管框架下我国保险业遂周期政策研究><项目批准号: 12YJA79∞67) 、2014 年
山东财经大学校级研究生教育创新计划项目《导师指导风格对研究生创新能力影响实证分析)<项目批准号 :SCYI401)的阶段性研究成果。
收稿日期 :2015-04-06
作者简介:李红坤(1971-) .男，山东省荷泽市人，经济学博士，应用经济学博士后、应用数学博士后，现供职于山东财经大学。
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《上海金融>2015 年第 7 期
头 10 年高速发展后面临巨大下行压力、保险资金运用规模
迅速扩张之际，而我国保险业经营理念、行为模式和风险暴
露又具有较高同质性，这种局面会导致我国保险业运营过
程中部分变量如保险资金运用余额、保险资金运用收益率
等所具有的顺周期性诱发宏观经济周期波动大幅度增加;
而宏观经济中一些周期性波动变量又会通过影响承保与投
资业务导致保险供求变动，最终形成保险资金运用周期性
波动加剧。宏观经济与保险资金运用业务二者之间的顺周
期性相互强化、相互作用，最终导致宏观经济和保险体系顺
周期性加强，进-步增加了潜在系统性风险爆发的可能性。
因此，尽快建立我国保险资金运用顺周期机制，将有助于完
善我国保险企业宏观审慎监管框架，有效抑制不稳定运营
成本，平衡市场纪律与政府干预二者之间关系，提高我国保
险业逆周期监管效率，促使保险业将经济扩张时集聚的风
险在经济衰退时能够平稳释放，对促进我国经济可持续发
展具有重要现实意义。本文主要贡献是:首先，利用平稳性
检验、协整、格兰杰因果检验、GMM 回归分析、脉冲响应函
数分析及方差分解等一系列方法对我国保险资金运用顺周
期效应进行实证检验;其次，创造性地从保险资金运用数量
与运用质量两维度描述保险资金运用与宏观经济变量之间
周期性关系，揭示保险资金运用数量与运用质量之间内在
联系;最后，在数据上首次采用月度数据和季度数据研究保
险资金运用顺周期问题，做出了更为稳健的实证研究。
一、文献综述
2008 年次贷危机爆发以前，关于金融体系顺周期性相
关研究集中于资本监管，尤其注重于新资本协议中内部评
级法的顺周期性。关于新协议的顺周期效应对经济发展可
能产生的负面影响程度如何，由于实证经验的匮乏，理论界
和实务界仍存在较大分歧。此次金融危机后，理论界和实务
界对金融体系顺周期性研究有了重大突破:一是从集中研
究资本监管顺周期性发展到对金融体系顺周期性形成机制
和相关因素进行系统、全面研究;二是研究重心从纯粹理论
与实证研究延伸到政策研究，即从顺周期性是否存在扩展
到应建立怎样的逆周期政策机制来缓解金融体系顺周期
性;三是对这一问题关注的群体范围发生很大改变，从理
论、实证研究人员拓展到各种类型国际组织、各国政府、各
国央行及金融监管当局，目前顺周期性已成为世界力求解
决和备受关注焦点问题之一。
由于发达国家的保险市场较新兴市场国家相对成熟，
市场相对饱和，资本市场相对理性，所以保险业周期性波动
受其自身经营规律影响较大而受宏观经济环境影响则相对
较小，国外对宏观经济与保险业发展之间关系的研究不是
很多，集中于两方面研究:一是检验各国承保周期存在性;
美国一家保险经纪公司 Conning & Company 于 20 世纪 70
年代末首次提到"承保周期"这一概念，Smi由(1980)首先对
美国非寿险业承保周期展开研究，此后学者们还通过实证
研究认为许多国家的保险市场和保险业务领域都存在承保
周期，研究方法主要是差分自回归移动平均模型和频谱分
析两种方法。二是诠释承保周期产生原因，这方面国外研究
大致形成理性预期与非理性预期两个流派。
我国保险市场正处于高速发展期，既不成熟又远未饱
和，并且资本市场缺乏理性和规范，宏观经济状况对保险业
发展具有关键作用，保险业自身经营状况对承保周期影响
却不显著。所以对我国而言，探讨宏观经济状况与保险业发
展之间的关系更具有理论价值和实践意义。国内学者很早
就开始研究保险与经济发展之间的关系，但对保险周期进
行研究相对较晚，于 2∞0 年以后才开始验证非寿险市场是
否存在承保周期，后来渐渐关注到"保险周期"问题，对保险
周期形成机理进行阐释。蔡秋杰 (2∞5)研究认为承保周期
源于保险供给与需求二者相互影响、相互作用;曹乾、何建
敏 (2∞6)借助误差修正模型、向量自回归模型对保费收入
和我国 GDP 两个经济变量之间关系进行研究，结果表明二
者之间具有明显的协整关系;谢志超、杜江(2006)实证探讨
了我国各类保险市场发展水平与金融发展水平之间的长短
期关系;杨海林、顾永立 (2∞9)研究了保费收入、人均 GDP
增长速度、CPI、标普指数之间的关系;王丽珍 (2010)通过对
真实 GDP、重大法规的长短期影响、市场集中度等变量回归
分析，发现保险周期形成主因是经济周期;吴洪等 (2010)建
立了一个涵盖保险、证券与银行的经济增长模型;孙祁祥
(2010)对保险波动做了研究，发现发达国家保险业主要受
产业前期指标影响，较少受经济周期影响，而国内保险业周
期波动不仅要受前期因素影响，更要受宏观经济环境因素
影响;吴洪 (2011)对保险周期与经济周期之间关系研究做
了进一步拓展延伸，对保险波动与各宏观经济变量之间关
系做了实证分析。
总之，国内外目前对宏观经济与保险业之间关系的研
究主要集中于承保周期是否存在、周期长度、形成原因等问
题，关于保险业顺周期性与逆周期政策的研究还比较少，实
证分析更是寥寥无几，仅局限于一些定性探讨。国外如
Carayannopoulos (2010)等学者只是提出一些逆周期风险管
理措施，研究重点放在保险公司偿付能力监控方面。我国学
者X1J超等 (2010)首次较为系统地对我国保险业顺周期形成
机理进行系统梳理，从投资业务、偿付能力监管、承保业务、
激励机制、财务管理等方面顺周期性进行了理论剖析，并在
宏观审慎监管框架下从薪酬激励机制、准备金计提规则、公
允价值会计准则等方面提出逆周期措施;丁元臭 (2010) 、卓
志等 (2010) 、赵光毅等 (2010) 、何勇生 (2010) 、姜波 (2010) 、
吕圆捷 (2011)等学者均提出了一些保险业逆周期监管措
施。
从以上国内外研究动态看，虽然中外学者对金融体系
顺周期性做了一些研究，并得出了有价值的结论，但还存在
很大程度的局限性，未对金融体系顺周期性进行全面深入研
究。金融体系由银行业、保险业和证券业几个方面组成，目前
国内外学者对银行业顺周期性研究较多，虽然认识到保险业
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顺周期效应会诱发系统性风险但对保险业顺周期性及逆周
期监管研究则非常匮乏，现有研究也仅仅从宏观层面进行理
论剖析，缺乏对保险业顺周期性实证分析，更缺乏对逆周期
监管问题做全面系统分析。本文从保险资金运用角度出发，
从两个层面考虑，一个层面是保险资金运用数量顺周期性，
能够反映保险资金运用规模增长顺周期性;另一个层面是保
险资金运用质量顺周期性，能够反映保险资金运用质量顺周
期性，从而为我国构建一个宏观审慎监管与微观审慎监管相
结合的新保险监管框架提供一些实证参考。
二、变量选取与实证模型
(一)变量选取及数据来源
保险资金运用指标分为两种类型:一是保险资金运用
数量指标，以保险资金运用余额 (Bal)作为保险资金运用数
量的代理变量;二是保险资金运用质量指标，以保险资金运
用收益率 (Rat) 、资产与负债期限之差 (Dif) 1 作为保险资金
运用质量的代理变量。宏观经济指标包括四个变量:反映经
济增长的国内生产总值 GDP、反映货币供应量变化情况的
广义货币供应量盹、反映物价变动状况的全国居民消费物
价指数 CPI、反映股市行情的上证综合指数 Ind o
文中所涉及到的保险资金运用各月度统计数据来源于
保监会及各保险公司网站。由于在保监会 1998 年成立之前
保险业数据统计情况比较混乱，本文采用 1999 年以后的月
度数据进行保险资金运用顺周期性研究，即从 1999 年 1
月 -2014 年 12 月共包括 192 个时间序列观察值，这样做无
论从可信度还是数据量上，均有显著提升。所涉及到的宏观
经济指标数据包括国内生产总值 GDP、广义货币供应量 M2 、
全国居民消费价格指数 CPI、上证指数 Ind 等均来源于 wind
数据库宏观经济模块。由于 2001 年后 GDP 数据不再公布
月度数据，本文所涉及 GDP 数据均采用1999 年第 1 季度-
2014 年第 4 季度数据，共 64 个时间序列观察值。文中所涉
及的保险资金运用相关数据、GDP 数据均以 1999 年 1 月不
变价格做消涨处理。鉴于保险资金运用数据与宏观经济变
量数据在月度、季度均有显著季节性变化，本文采用 X12 方
法对所有数据做了月度或季度调整。
(二)实证模型
本文采用两种模型研究保险资金运用顺周期性:一种
是保险资金运用数量周期模型，另一种是保险资金运用质
量周期模型;前者以保险资金运用余额 (Bal)作为运用数量
代理变量，后者以保险资金运用收益率(Rat) 、资产与负债期
限之差 (Dif)作为运用质量代理变量。
(1)保险资金运用数量周期模型。
LNBal，=白。，+ß1LNGDP汁。2LNM2t+但3CP1，+ß，+6， ( 1 )
《上海金融)2015 年第 7 期
(2)保险资金运用质量周期模型。
一类模型以保险资金运用收益率(Rat)作为保险资金运
用质量的代理变量。
Rat户。0+归lLNGDP，+ßzLNM2t+ß3CPI，+ß，+队LNBal+6，
(2)
另一类模型以保险业资产与负债期限之差 (Dif)作为保
险资金运用质量的代理变量。
LNDif, =ßO +ß1LNGDP, +ß2.山M2t +阮CPI， +ß +
ßsLNBal+6, (3 )
三、数据处理及实证结果分析
(一)数据处理
1 、平稳性检验。
由于各变量序列均是时间序列，故首先对各变量进行
平稳性检验，结果见表 1 , LNBal ，LNGDP、LNM2 、CPI 、 LNlnd 、
LNDif、 Rat 七个时间序列均通过平稳性检验，是平稳时间序
列，可以进一步验证数据间协整关系。
裴 1 各变量平稳性检验结果
检验类型 ADF 统 临界值 P 值 检验(C. T. K) • 计量 (1%) 结论
LNBal (C. O. I) -3 .55 O.∞00 平稳
LNGDP (C. O. I) -3 .55 O.∞00 平稳
LNM2 (C. O. I) -8 .38 O.∞00 平稳
CPI (C. O. I) O.∞00 平稳
LNlnd (C. O. 1) O.∞00 平稳
LNDif (C. O. I) O.∞00 平稳
Rat (C. O. I) -3 .55 。∞00 平稳
注:*检验类型 (C ， ) 中， C: 常数项，T: 趋势项 .N: 滞
后项 o
2、相关性检验。
如果各变量之间多重共线性问题较严重就会导致回归
结果不显著，所以要对各解释变量、被解释变量间进行相关
性检验。通过对模型(1)相关性分析我们得出:解释变量
LNM2 与其余变量间存在较强相关性，所以剔除解释变量
Mz • 其余变量相关性检验结果见表 2，各变量间相关系数 p
<0礼不存在多重共线性。
表 2 模型( 1 )备变量间相关性检验
lJIffial LNGDP CPI l1'I画ld
LNBal ω7
LNGDP 3
C凹 ω7 3 o.ω24
LNJnd 0届74 o.佣24
通过对模型 (2)各变量相关性分析得出:解释变量 CPI
与其余变量间存在较强相关性，所以剔除解释变量 CPI ，其
1 保险资金不是追求高风险高收益资金，而是属于以资产负债期限匹配为基础的风险庆恶型资金，因此，资产负债期限管理是保险资金运用
核心内容之一。若保险资金运用期限超过负债期限，就会由于资产提前变现而面临市场变现损失、违约风险等一系列风险 3若保险资金运用
期限小于负债期限，就会面临市场利率下调、证券市场低迷等再投资环境恶化所导致的再投资风险。以上两种资产负债期限不匹配现象都可
能导致资产积累不能满足负债总额要求而出现偿付能力不足的风险。因此，保险资金运用风险从某种意义上讲就是资产负债不匹配风险。因
此，本文选取资产与负债期限之差作为保险资金运用质量代理变量之一。
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《上海金融}2015 年第 7 期
余变量相关性检验结果见表 3，各变量间相关系数 p < ,
不存在多重共线性。
表 3 模型 (2)各变量问相关性检验
Rat LNGDP LNM2 LNInd LNBal
Rat 1
LNGDP 1 1
LNM2 1 o.∞29
LNInd
LNBal 。∞29 1
通过对模型 (3) 各变量相关性分析得出:解释变量
CPI 、 LNM2 与其余变量间存在较强相关性，所以剔除解释
变量 CPI 、 LNM2 ，其余变量相关性检验结果见表 4 ，各变量
间相关系数 p < ，不存在多重共线性。
亵 4 模型 (3)各变量闹相关性检验
LNDif LNGDP LNInd LNBal
LNDif I
LNGDP 157
LNInd -0.∞25
LNBal -0.∞25 1
(二)实证结果分析
1 、 Granger 因果关系检验。
本文对各模型被解释变量与各个解释变量之间关系进
行格兰杰因果检验，模型 (1)检验结果见表 5。在 5%置信水
平下，LNGDP 、CPI 、LNInd 与 LNBal 的 Granger 检验结果拒
绝原假设，说明国内生产总值、股指、通货膨胀是引起保险
资金运用余额变动的原因，并且存在双向因果关系;
褒 5 模型 (1 ) Granger 因果关系检验
原假设 F值 P值 结论
LNBal 不是 LNGDP 格兰杰原因 拒绝
LNGDP 不是 LNBal 格兰杰原因 拒绝
I到Bal 不是 CPI 格兰杰原因 拒绝
四I 不是 LNBal 格兰杰原因 拒绝
LNBal 不是 LNInd 格兰杰原因 拒绝
LNInd 不是 LNBal 格兰杰原因 o.创J0 4 拒绝
模型 (2)检验结果见表趴在 5%置信水平下，LNGDP、
LNInd 、LNBal 与 Rat 的 Granger 检验结果拒绝原假设，说明
国内生产总值、股指、保险资金运用余额是引起保险资金运
用收益率变动的原因，并且存在双向因果关系 ;LNM2 与 Rat
的 Granger 检验结果不拒绝原假设，说明保险资金运用收益
率与货币供应量不存在双向因果关系。
表 6 模型 (2)Granger 因果关系检验
原假设 F 值 P 值 结论
Rat 不是 LNGDP 格兰杰原因 1 拒绝
LNGDP 不是 Rat 格兰杰原因 拒绝
Rat 不是 LNM2格兰杰原因 5 不拒绝
LNM2不是 Rat 格兰杰原因 6 不拒绝
Rat 不是 LNlnd 格兰杰原因 14 .3800 拒绝
LNInd 不是 Rat 格兰杰原因 拒绝
Rat 不是 LNBal 格兰杰原因 拒绝
LNBa1 不是 Rat 格兰杰原因 I 拒绝
模型 (3)检验结果见表 7。在 5%置信水平下，LNGDP、
LNlnd 、 LNBal 与 LNDif 的 Granger 检验结果拒绝原假设，说
明国内生产总值、股指、保险资金运用余额是引起资产与负
债期限之差变动的原因，并且存在双向因果关系。
表 7 模型 (3)Granger 因果关系检验结果
原假设 F值 P值 结论
LNDif不是 LNGDP 的格兰杰原因 0 o.∞12 拒绝
LNGDP 不是 LNDif的格兰杰原因 拒绝
LNDif不是 LNInd 的格兰杰原因 o.αJ0 4 拒绝
LNInd 不是 LNDif 的格兰杰原因 0 拒绝
u旧f不是 LNBal 的格兰杰原因 拒绝
LNBal 不是 LNDif 的格兰杰原因 0 拒绝
2、协整检验。
根据 ADF 检验结果，执行协整回归。通过残差滞后项
添加，逐步进行序列相关调整，可分别得到模型(1)、 (2) 、
(3) 估计结果(见表 8)。第二列为保险资金运用余额与
LNGDP 、 CPI 、 LNInd 的协整方程，其中，国内生产总值 GDP
变量估计系数为 ，消费变量 CPI 估计系数为 ，
股指 LNlnd 估计系数为 0 说明国内生产总值每增长
1% ，保险资金运用余额增长将达到 % ;消费增长
1% ，保险资金运用余额将增长 % ;股指增长 1% ，保
险资金运用余额将增长 %。从模型 (2)估计结果可得
出结论:保险资金运用余额与各宏观经济变量呈显著正相
关关系，说明保险资金运用余额波动与经济总量波动呈同
期正相关性。第兰列为保险资金运用收益率与 LNGDP 、
LNlnd 、 LNBal 的协整方程，其中，国内生产总值变量的估
计系数为 ，股指的估计系数为 ，保险资金运用
余额估计系数为 ，说明国内生产总值每增长 1% ，保
险资金运用收益率将增长 %; 股指每增长 1% ，保险
资金运用收益率将增长 %; 保险资金运用余额每增
长 1%，保险资金运用收益率将增长 岛，但不显著。从
模型 (2)估计结果可得出结论:保险资金运用收益率有较
强的顺周期性，与各宏观经济变量均呈现显著正相关，但
与保险资金运用规模关系不显著。第四列为保险业资产负
债期限之差与 LNGDP 、 LNlnd 、 LNBal 的协整方程，其中，国
内生产总值变量的估计系数为 ，股指的估计系数为
，保险资金运用余额估计系数为 ，说明国内生
产总值每增长 1% ，保险业资产负债期限之差将减少
%; 股指每增长 1% ，保险业资产负债期限之差将增
长 '1毛;保险资金运用余额每增长 1% ，保险业资产负
债期限之差将增长 % ，以上结果均显著。从模型 (3 )
估计结果可得出结论:随着宏观经济增长加速，保险资金
运用收益率增加，运用风险亦降低;保险资金运用质量与
运用数量之间存在显著反向波动关系，保险资金运用数量
高增长可能导致当期保险资金运用质量下降;股市行情好
转，保险资金运用收益率上升，但保险资金运用风险却有
可能恶化。
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表 8 保险资金运用各变量与各宏观经济变量协整模型
因变量 保险资金运用余 保险资金运用 保险业资产负债
额 (LNBaD 收益率 (Rat) 期限之差 (LNDif)
自变量 系数 系数 系数
C '" " "
LNGDP '" '" "
CPI "
LNlnd '" 15'" 0 .327"
LNBa1 "
AR (1) '" '" '"
AR (2) '" 0 .344" '"
R-squared
Adj• R-squared
AIC
SC
Log likelihood
F " 81 '" '"
D-W
3、脉冲响应分析。
脉冲响应函数可以描绘特定变量对各种冲击的反应轨
迹。本文进一步采用脉冲响应函数分析保险资金运用与宏观经
济的周期性效应，选取滞后 20 期(单位:月度)冲击响应函数。
横轴表示冲击作用滞后期间数，纵轴表示接受冲击变量响应程
度，实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带
(如图 1-6所示)。从图 1 看，经济总量 GDP对保险资金运用余
额的反应有一个滞后期，在第 3 期开始反应并逐渐加剧，变化
一直比较平缓，在第 18 期后逐渐趋于平稳;从图 2 看，保险资
金运用余额对经济总量 GDP 的反应在第 1 期就比较剧烈，在
第 3 期达到最高峰，第 6 期后渐趋平缓。从图 3 看，股市对保险
资金运用余额的反应在第 1 期就比较剧烈，在第 4期后冲击几
乎消失，在第 7 期后就出现相反的反应;从图 4 看，保险资金运
用余额对股市反应从第 1 期开始反应逐渐加剧，第 11 期后反
应逐渐减弱，趋于平缓。保险资金运用收益率对股市的冲击从
第 1 期开始反应逐渐加剧，第 3 期后冲击逐渐减弱并趋向负
值，第 7 期后又逐渐增强，直到第 19 期后逐渐趋缓。股市对保
险资金运用收益率的冲击从第 1 期开始反应逐渐加剧，呈波动
态势，第 19 期后趋于平稳。根据以上分析结果可以看出，保险
资金运用与宏观经济变量之间互相冲击，存在周期性效应。
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1m
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2 … lD 12 14 18 11 20
图 1 LNBal 对 LNGDP 的冲击影晌
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2 …. ,0, 12 例 te ,. 2'0
图 2 LNGDP 对 LNBal 的冲击影响
48
《上海金融)2015 年第 7 期
剑"
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图 3 LNBal 对 LNlnd 的冲击影晌
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图 4 LNlnd 对 LNBal 的冲击影晌
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图 5 Rat 对 LNlnd 的冲击影响
...
...
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字剑"
‘.，。
2 …"四 1. te 1. 细
图 6 LNlnd 对 Rat 的冲击影响
4、方差分解 o
为了进一步了解保险资金运用与各宏观经济变量之间
的关系，本文通过对观测变量做方差分解，试图分析每一个
结构冲击对内生变量变化的贡献度，从而进一步对不同结
构冲击重要性进行评价，结果如表 9 、 10 、 11 所示。
表 9 模型 (l)LNBal 对 LNGDP、CPI、LNlnd 的贡献度分析
时期 LNGDP CPI LNlnd
0 .1 109
2
3 6
4
5 1
6 2
7
8 2
9
10 7
11 11 9
12 8
13 178
14
15
16
17
18 0 .3940
19 1
20 0 .3940
《上海金融>2015 年第 7 期
表 9 是模型(1 )LNBal 对 LNGDP 、 CPI 、 LNInd 的贡献 表 11 模型 (3)LNDif对 LNGDP、LNInd、LNBal 的贡献度分析
度分析。从该表可以看出，保险资金运用余额对经济增长
的贡献率最高，当期为 'ì品，以后各期逐渐上升，到第
12 期达到最大，以后各期逐渐降低，在 18 期后趋于稳定，
基本保持在 %的水平;对股市的影响在当期为
% ，第 4 期达到最大，以后各期逐渐减弱，在第 14 期
后趋于稳定;对通货膨胀的贡献率最小，从当期的 %
逐渐上升，到第 3 期达到最大，以后逐渐减弱，第 9 期以
后基本稳定。
袋 10 模型 (2)Rat 对 LNGDP，LNInd 、LNBal 的贡献度分析
时期 LNGDP LNBaJ LNInd
1 O.∞81
2 3
3 4
4 8
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16 O.ω18
17
18
19
20
表 10 是模型 (2)Rat 对 LNGDP ，LNInd 、LNBaI的贡献度
分析。从该表可以看出，保险资金运用收益率对经济增长的
贡献率最高，当期为 'ì毛，以后各期逐渐上升，到第 10 期
达到最大，以后各期逐渐降低，在第 15 期后趋于稳定，基本
保持在 'ì岛的水平:对股市的影响次之，在当期为 'ì岛，
第 4 期为 % ，达到最大，以后各期逐渐减弱，在第 13 期
后基本趋于稳定:对保险资金运用余额的贡献率最小，当期
仅为 % ，以后各期逐渐上升，到第 8 期达到最大，以后
各期逐渐减弱，第 11 期以后基本稳定，这个结果与前面验
证的保险资金运用余额与保险资金收益率关系不显著是相
吻合的。
时期 LNGDP LNBal LNlnd
1
2 。.2899
3
4
5
6
7
8 0 .1 100
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
表 11 是模型 (3)LNDif 对 LNGDP ，LNlnd、LNBaI的贡献
度分析。从该表可以看出，保险业资产与负债期限之差对股
市的贡献率最高，当期为 %，以后各期逐渐上升，到第 4
期达到最大，以后各期逐渐降低，在第 9 期后趋于稳定，基
本保持在 'ì岛的水平;对经济增长的影响次之，在当期为
'ì毛，第 6 期为 'ì岛，达到最大，以后各期逐渐减弱，在第
14 期后基本趋于稳定，保持在 %;对保险资金运用余额
的贡献率最小，当期仅为 % ，以后各期逐渐上升，到第
7 期达到最大，以后各期逐渐减弱，第 10 期后基本稳定。
四、实证结果与保险资金运用顺周期效应缓释方法
本文通过实证研究，可以得出如下几点结论。
1、保险资金运用余额与各宏观经济变量如国内生产总
值 GDP，消费变量 CPI、股指 LNInd 等均呈现显著正相关，说
明保险资金运用余额波动与经济总量波动呈现同期正相关
性。保险资金运用余额增加，传递给 GDP，给经济增长带来
正向冲击;保险资金进入股市，带来股指上升;人们收入随
之增加，物价上升，经济走向繁荣;经济繁荣、股指上涨会进
一步吸引保险资金运用余额增加;反之亦反。通过脉冲效应
与方差分解，可以看出这种互相冲击具有持续效应，是长期
的。由此可见，保险资金运用数量具有较强顺周期性。
2、保险资金运用收益率与各宏观经济变量如国内生产
总值 LNGDP、股指 LNlnd 均呈现显著正相关，有较强顺周期
性。通过脉冲效应，股指上升，保险资金运用收益率显著提
高，旦具有持久性，说明随着保险资金进入股市、债券市场
比重逐年上升飞资本市场发展状况对我国保险资金运用收
益率的提高具有非常关键的作用;保险资金运用收益率提
22ω4 年我国保险资金运用债券占比为 串，银行存款占比 %，证券投资基金占比 8%;2013 年我国保险资金运用债券占比为
岛，银行存款占比 %，证券投资基金占比 %。
49
高也对股市行情具有正向冲击，说明提升保险业投资队伍
与监管队伍素质、加强保险业资金运用的管理有利于我国
股市的健康发展。保险资金运用收益率与保险资金运用规
模关系不显著，这一点也和目前保险资金运用收益水平不
高但保险运用资金余额却日益增多的现实相吻合，说明进
一步提高我国保险资金运用水平不仅有利于我国保险业的
发展也有利于我国宏观经济健康发展。
3、保险业资产负债期限之差与宏观经济变量如国内生
产总值 LNGDP 呈显著负相关，说明经济平稳发展有利于降
低保险业资金运用风险;保险业资产负债期限之差与股指
LNInd 显著正相关，股市上行虽然有利于保险资金运用收益
率提高，但运用风险加剧，说明保险资金运用质量与保险资
金运用数量呈显著反向波动，保险资金运用数最高增长可
能导致当期保险资金运用质量恶化。通过方差分解，可以发
现这种状况有可能随着时间推移进一步恶化，甚至持续较
长一段时间 o 以上实证结论更加凸显了提升我国保险业资
金运用水平、净化保险业投资环境的迫切性。
实证结果表明我国保险公司资金运用存在明显顺周期
效应，这种顺周期性使得保险公司经营状况顺经济周期而
出现波动，并进一步放大了宏观经济波动程度。因此，有必
要将我国保险业纳入宏观审慎监管框架，构建出逆周期监
管机制，以缓解顺周期对保险业与宏观经济变量冲击，降低
整个保险行业系统性风险，防范化解金融风险，提高我国保
险业逆周期监管效率。基于以上实证结论，从保险资金来源
与运用两方面提出逆周期政策建议。
1 、对保险资金来源的逆周期措施。
(1)设立逆周期净资本监管机制。逆周期净资本监管指标
数值具有根据经济周期不同阶段而随机变化的动态特征。经
济上行该指标随之升高，限制保险公司风险业务规模，抑制其
过度投机与资产泡沫，鼓励其积累更多资本以应对经济衰退;
经济下行该指标则随之降低，为保险公司资金运用提供更大
的业务空间，从而增强资本市场活力，促进宏观经济复苏。
(2)建立动态保险准备金计提制度。在经济扩张时期就
提高对保险准备金监管要求以抑制过度投机行为，多提的
准备金可用来弥补经济衰退时期运营损失，从而尽可能减
少经济衰退时期保险企业从资本市场撤出过量资金，最终
缓解对宏观经济负面冲击程度。
(3)对承保盈余实施动态的风险管理。对承保核保业务
在经济上行期采取较为保守的风险参数和风险计量模型，
减少潜在的经营风险，实现保费收入稳步增长;在经济下行
期则采取相对激进的风险参数和风险计量模型，以避免大
量保险资金从资本市场回流。
2、对保险资金运用的逆周期监管措施。
(1)建立科学完善压力测试制度。首先，借鉴国外先进方
法，各保险公司建立适合本国国情、压力情景所需风险因子模
型;找出所需风险因子;参考国内外经济政治环境，开发出供
各保险公司做定期测试的强制及非强制情景。其次，应督促各
保险公司尽快建立符合压力测试要求的数据库。最后，根据压
50
《上海金融>>2015 年第 7 期
力测试不同严重程度结果，制定切实可行应急处理方案。
(2)开发逆周期乘数。开发出一套依据目前已存在的与
经济周期、消费者信心投资者信心等相挂钩的各类指数为
基础的景气指数，再依其为基础推导出逆周期乘数来抑制
顺周期效应。
(3)建立审慎性薪酬激励机制。审慎性薪酬激励机制就
是把保险资金运用风险决策引人薪酬机制，遵循收益和风
险相匹配原则，建立一个具备动态、持续、跨周期的薪酬分
配机制，用来平滑经济周期波动对员工薪酬冲击程度。为了
避免管理层采取短期化行为追求短期薪酬最大化，高管薪
酬要实现长短期激励相结合机制。坚持薪酬管理公开化、透
明化、市场化，强化业绩、薪酬与潜在经营风险挂钩，加强董
事会监督和外部监管。
(4)提高我国保险企业资金运用能力，改善保险资金投
资结构。保险企业要及时根据政策和市场调整保险资金投资
方向与运用比例，适当加大高收益产品配比，扭转保险资金
日益增多与保险资金投资收益水平不高局面;充分利用保险
基金专业化管理机构，对保险基金实行集约、高效和统一化
管理;确立资产负债管理理念，完善资产负债管理机制，使产
品开发与资金运用紧密联系起来，实现总量规模、收益成本
与运用期限相匹配、资金周转与流通速度相匹配。
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(责任编辑:邵欢)
