保险教育与保险业发展的灰色关联分析
——兼论保险高职教育在人才兴业战略中的重要作用

谢利人1丁孜山2唐淑娥2

（1．中南大学商学院，湖南 长沙 410083； 2．保险职业学院，湖南 长沙 410114）

    ［摘要］人才在保险业发展过程中起着重要作用，但不同层次的人才在保险业发展过程中起到的作用是不同的。在保险业人才兴业战略中，既懂理论，又懂实务操作的本、专科学历层次人才需求量最大。保险高职教育培养的人才正好适应这一要求，因此保险高职教育在人才兴业战略中有着重要的地位和作用。
    ［关键词］保险业；保险教育；保险高职教育；灰色关联分析
    ［中图分类号］ F840．3 ［文献标识码］ A ［文章编号］1004-3306（2007）10-0070-03
    Abstract： Talented people play an important role in the development of the insurance industry, but people at different education levels function differently. In implementation of flourishing insurance industry through talents strategy, the demands for university or college level educated professionals proficient in theories and practices are the largest. Higher education system for the insurance industry fit in with this demands very well, therefore, promoting insurance higher education is important for the carrying out of flourishing insurance education through talents strategy.
Key words：insurance industry; insurance education; higher insurance education; grey relationship analysis

自上世纪60年代，以舒尔茨（Schultz）、丹尼逊（Den•son）和贝克尔（Becker）为代表的人力资本理论认为，一国人力资本存量的提高能有效地促进经济的增长。舒尔茨还利用教育投资收益率的方法测算出教育所创造出的国民收入占美国1957年国民总收入增量的33%。丹尼逊通过教育量简化系数法，得出1929年～1985年教育对美国国民收入增长的贡献为13.7%。1986年和1988年，罗默（Romer）和卢卡斯（Lucas）通过大量研究提出内生增长理论，明确了通过教育和培训获得技术，从而促进经济增长。我国学者对于教育与经济增长的关系的理论分析颇多，但从实证的角度去分析说明的研究倒不是太多，主要有杨晓华、卢永艳（2005）分析了吉林省教育对经济的贡献度；查显友、丁守海（2006）分析了我国高等教育正的外部性；林廷春（2005）利用台湾地区的数据分析了高等教育在经济发展中的作用。林廷春的一个突破是运用收入函数分析了不同学科对不同经济部门的影响。
我国对于保险教育与保险业发展关系的理论分析著述颇丰。但从实证角度出发，分析得出结论的论文则是凤毛麟角。本文在借鉴他人研究成果的基础之上，运用灰色关联分析方法，分析不同类型人才资源与保险业发展之间的关联度，进而分析不同层次的保险教育在保险业发展中的作用，得出保险高职教育在保险教育体系、保险业发展过程中的独特地位和作用。
一、研究方法、指标选取与数据来源
（一）研究方法
分析教育与经济发展的关系，大多采用回归分析方法。回归分析是一种常用的方法，但也有以下不足：一是要求大量数据，如果数据少则难以找到统计规律；二是要求分布是线性的，或者是指数的，或者是对数的；三是有可能出现在运算过程中计算误差容易出现极差现象，使正相关变为负相关，以致出现正确现象受到歪曲和颠倒的反常情况。
由于保险业的特殊性，应用生产函数模型，运用回归方法，分析保险教育与保险业发展的关系存在一定的难度。再加上我国保险业起步较晚，统计数据有限，而且现有数据灰度较大，不少数据起伏波动，没有什么典型的分布规律，采取回归分析恐怕难以收到应有的效果。由于各种保险的起步时间不一样，因此采用不同类型的保费收入来衡量保险业的
［作者简介］谢利人，中南大学商学院博士生，副教授，现供职于保险职业学院；丁孜山，教授，硕士生导师，现任保险职业学院副院长；唐淑娥，经济师，现供职于保险职业学院。
发展，数据不全面、不完整。况且为了迁就数据“短板”，有效的数据就更少了。然而灰色关联分析方法弥补了回归分析所导致的缺憾，无论样本量多少或有无典型的分布规律，这种方法都可以应用。而且计算量小，计算简便，一般不会出现定量化结果与定性分析结果不符合的情况。
灰色关联分析的基本思想是根据序列折线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小。灰色关联分析的基本任务是基于行为的微观或宏观几何接近，分析和确定因子间的影响程度或因子对主行为的贡献程度。
（二）指标选取
保险教育的目标是为保险业的发展提供具备一定素质的人力资源，培养出的是不同层次的人才，因此考虑用保险公司中不同学历层次的人员数来衡量保险教育的发展水平。本研究中用x1表示保险公司中专及以下学历的人员数；用x2表示具有大专学历的人员数；用x3表示具有本科学历的人员数；用x4表示具有硕士或博士学历的人员数。为了研究保险公司资产对保险业发展的影响，加入控制变量资产总额x5。
用两个指标来衡量保险业发展：保险公司的收入y1，保险公司的利润总额y2。
（三）数据来源
    中国人寿保险（集团）公司是目前中国保险市场上最大的保险公司之一，占有寿险市场份额的半壁江山，具有一定的代表性，能够说明问题。因此在本研究中，采用中国人寿保险（集团）公司的数据为例进行分析。据1999年～2005年《中国保险年鉴》，得到如下数据（见表1）：
1999年～2005年中国人寿保险（集团）公司有关数据
表1  （单位：人；万元）
年份()保费收入()利润()中专
以下
人数()大专
人数()本科
人数() 硕士
及以
上人
数()资产1999()6 074 679()50 112()20 888()17 382()6 833()306()13 150 7122000()6 516 417()93 051()19 650()17 299()6 800()582()15 976 9382001()8 131 301()74 553()21 774()21 392()8 349()365()22 096 5812002()12 878 113()81 688()27 491()27 515()9 774()452()29 989 8422003()16 170 589()32 496()26 925()33 372()12 232()551()45 578 1482004()18 019 403()147 636()27 733()33 453()13 753()657()57 398 9172005()18 985 715()230 045()24 171()34 079()16 828()841()72 474 726二、灰色关联分析
灰色关联分析是对系统中各因素间关联程度的量化比较，实际上是对动态过程发展态势的量化分析。灰色关联分析最终体现为对关联度系数的计算，关联度系数是因素之间关联程度大小的一种定量分析。关联度系数越大，关联程度越大。
（一）关联系数的计算
因变量构成参考数列yi，自变量构成比较数列xi。时间序列分别记为yYi(k)，xi(k)。其中k=1、2、……，表示时期。
给出比较序列和参考序列数据之后，按照下列计算方法和步骤计算比较序列和参考序列之间的关联系数和关联度。
1.将时间序列作“初值化”处理。常用数列第一时刻的值除其他时刻的值，以消除量纲。
2.求关联系数。先找出比较序列xi与参考序列yi之间的差序列。公式为：
Δi(k)=｜yi(k)-xi(k)｜
再从序列差Δi(k)中找出最小值和最大值。即：
min()k｜yi(k)-xi(k)｜；max()k｜yi(k)-xi(k)｜
从不同比较列i最小值和最大值中再分别取出最小值和最大值。即：
min()imin()k｜yi(k)-xi(k)｜;max()imax()k｜yi(k)-xi(k)｜
计算关联系数。公式为：
ξi(k)=
min()imin()k｜yi(k)-xi(k)｜+ρmax()imax()k｜yi(k)-xi(k)｜()｜yi(k)-xi(k)｜+ρmax()imax()k｜yi(k)-xi(k)｜
其中，分辨系数ρ的取值范围在0～1之间，一般取ρ=0.5。
3.求关联度。关联系数的个数很多，不便于比较，为此将各个时刻的关联系数求平均值，即关联度。关联度计算公式一般为：
ri=∑N()k=1ξi(k)/N
式中，N是序列的长度即数据个数，ri是比较数列xi对参考数列yi的关联度。
（二）优势分析
在关联分析中，当参考序列不止一个，被比较因素也不止一个时，就可进行优势分析。下面称参考序列为母因素，比较序列为子因素，由母因素与子因素可构成关联矩阵。通过关联矩阵各元素之间的关系，就可分析哪些因素是优势因素，哪些属于非优势因素。
若有m个母因素，记为y1(k),…，ym(k)；若有n个子因素，记为x1(k),…，xn(k)；则每一个母因素对n个子因素有n个关联度，记：rij=（yi与xj的关联度）=（yi，xj）。其中：i=1，…，m；j=1，…，n
将母因素与子因素的关联度构成了关联度矩阵R：
R=r11()……()r1n
…()……()…
rm1()……()rmmm×n
此矩阵中每一元素有两个下标，第1个下标表示母因素序号，第2个下标表示子因素序号；每一行表示同一母因素对不同子因素的影响；每一列表示不同母因素对同一子因素的影响。根据R中的灰色关联分析各行与各列关联度的大小来判断子因素与母因素的作用，起主要影响的因素称为优势因素。若第i列中各元素大于其他各列，则称i列为优势子因素；若第i行中各元素都大于其他各行，则称i行为优势母因素。找出起主要影响的因素即优势因素，目的是为决策提供参考建议。
本研究中有反映保险业发展的2个母因素，分别是y1（保费收入），y2（利润总额）；有反映保险教育的4个子因素，分别是x1（中专及以下学历人数），x2（大专学历人数），x3（本科学历人数），x4（硕士或博士学历人数）；反映资产状况的子因素x5。
计算各母子因素间的关联度，形成关联矩阵Rx：
Rx=
y1
y2x1()x2()x3()x4()x5
0.7137()0.7965()0.8049()0.7838()0.7604
0.6954()0.7293()0.7318()0.7870()0.7042
三、结果分析
从Rx矩阵，可以看出：
（一）各母子因素之间的关联度较大，且没有任意一列的元素大于其他各列，说明没有优势子因素，即没有任何一个对保险业发展占据主导地位。因此兴办各种类型的保险教育，培养各种学历层次的人才都是保险业发展所需要的。
（二）在第一行中，有r13＞r12＞r14＞r15＞r11，具有本科学历的人才对中国人寿的保费收入贡献度最大，具有大专学历的人才次之，具有硕士或博士学历的人才居第三，具有中专及以下学历的人才居第五，资产总额的贡献度居第四。在第二行中，有r14＞r13＞r12＞r15＞r11，具有硕士或博士学历的人数对中国人寿的利润总额贡献度最大，具有本科学历的人才次之，具有大专学历的人才居第三，具有中专及以下学历的人才居第五，资产总额的贡献度居第四。说明本、专科学历人才对中国人寿保费收入的影响较大，而高层次的博士、硕士学历人才对中国人寿的利润总额影响最大。这与博士、硕士学历人才主要处于管理、技术岗位，本、专科学历人才则主要参与保险公司营业的现实相符。而无论是保费收入，还是利润，中专及以下学历人才对其影响最小。另外，资产总额对保费收入、利润的贡献度比大专及以上层次的影响小，仅比中专及以下学历层次人才的影响大，资产因素在保险业发展中并不占主导地位，高素质的保险人才对保险业的发展起到至关重要的作用。因此大力发展保险教育，培养以本、专科学历为主体的高素质人才，成为促进保险业发展的当务之急。
四、保险高职教育在人才兴业战略的重要作用
从前面的分析可知：就保费收入来讲，本、专科学历人才对其的影响度最大；就利润来说，本、专科学历人才的影响度也占据重要位置。而整个保险业发展对本、专科学历人才需求量也是最大的：到2010年，本、专学历人才需求总量将达到34万人左右，其中专科学历人才约为18万人，本科学历人才约16万人（见图1）。而这部分人才大多集中在公司基层，除了必须具备必要的基本理论知识外，更加关注的是动手操作、实践能力。图1保险行业人才需求预测
再来看保险高职教育的特点：一般普通高校培养的主要是本科层次的人才，偏重理论知识的学习，实践操作能力普遍较弱。保险高职教育则不同，它是一种“就业教育”和“应用教育”，教学贴近保险业实践，追求“零距离上岗”的教育目标，培养的是既懂理论又懂实务的技能型人才。在学历层次方面，保险高职教育培养的人才是以专科学历为主，部分为本科学历。保险高职教育的这些特征，正好与保险业人才兴业战略对人才的需求相适应，因此大力发展保险高职教育，既可以在短期内突破保险教育滞后的瓶颈，也可以快速地为人才兴业战略提供人力资源与智力支持。
［参考文献］
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［编辑：傅晓棣］保险研究2007年第10期保险教育INSURANCE STUDIESNo.102007