我国人寿保险需求影响因素的实证分析

我国寿险需求影响因素的实证分析杨舸 杨舸（1972-），男，贵州贵阳人，讲师，上海交通大学安泰管理学院，博士研究生，主要研究方向：风险管理与保险、应用统计与决策分析、金融系统工程。1，田澎1，叶建华2（1.上海交通大学安泰管理学院，上海；2.上海师范大学商学院，上海）摘要：应用自回归分布滞后模型对我国寿险需求进行了实证研究。与已有的研究相比，本文消除了保费收入数据中因统计口径变化带来的影响，建摸时考虑了时间序列的平稳性，而且考查了更长的时间跨度。研究表明，国内生产总值的增长和寿险业自身的发展是寿险需求增长的根本原因，实际利率和少年儿童赡养（抚养）率对寿险需求也有显著的影响，社会的老龄化、预期通货膨胀率和不断提高的教育水平对寿险需求的作用并不显著。关键词：寿险需求自回归分布滞后模型平稳时间序列中图分类号：F840.62 JEL: G22, C22 文献标识码：AEmpirical Study on Effect Factors of Life Insurance Demand in ChinaYang Ge1, Tian Peng1, Ye Jian-hua2(1.Antai School of Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai ;2. Business School, Shanghai Normal University, Shanghai )Abstract: This paper applies autoregressive distributed lag (ADL) model to empirical analysis on life insurance demand. Contrast to previous studies, this paper not only eliminates the impact of statistic caliber changing in insurance premium and uses stationary time series data, but also covers a longer sample period. The results show that GDP increase and development of life insurance industry are the main reason for growth of life insurance, the effects of society aging, anticipating inflation and education level on life insurance are not significant. Life insurance is also significantly affected by real interest rate and children dependency ratio.Keyword: life insurance demand, autoregressive distributed lag (ADL) model, stationary time series一、引言自1982年恢复人寿保险业务以来，我国人寿保险取得了巨大发展。寿险保费收入在1997年市场份额首次超过财产险以后，一直占据了保险市场的大半壁江山，并一直保持高速增长，成为保险市场中最重要的元素。随着我国寿险市场的发展，针对我国寿险需求的研究也随之丰富起来。例如，卓志1、阎建军和王治超2、潘海英3。这些文章分析了我国寿险需求的影响因素。但是，他们在保费收入数据的使用上忽略了统计口径的变化，而且在建立回归模型时将年度数据视作独立样本点，没有考虑时间序列的平稳性，因而可能导致虚假回归。本文克服以往研究中存在的上述缺点，运用自回归分别滞后模型，对影响我国寿险需求的因素进行分析。此外，本文使用1982-2002年全国寿险保费收入年度数据，与已有的实证研究相比，所涉及的时间跨度更长。二、文献回顾从国内外现有的研究成果上看，对寿险需求的研究主要从两个方面展开：一方面是对寿险需求的理论研究。这类研究通常在不确定性理论基础上，研究寿险需求动机，从理论上分析人们在追求期望效用最大化时，风险态度、遗赠动机、通货膨胀、财富等因素对寿险需求的影响；另一方面是针对寿险需求的实证研究。这类研究通过实证数据，建立寿险需求与相关影响因素间的计量经济模型，应用多变量解释影响寿险需求的因素。寿险需求的理论研究是实证研究的基础，它揭示寿险需求的根本原因。这方面的研究成果很多，Yaari在1965年的一篇文章算是较早的文献。在期望效用理论的范式下，Yaari4从理论上研究了保险的需求，尤其是人寿保险的需求。他的研究表明，由于未来寿命的不确定，人们更倾向于现在消费而不是选择以后消费（也及Fisher所说的“不耐”心理，Yaari从理论上说明了它的影响。），保险的作用在于消除了这种寿命不确定带来的影响。Yaari的研究成为很多寿险需求理论研究的起点。在他的基础上，Hakansson5、Fischer6）、Karni和Zilcha7进行了扩展。他们的研究表明，风险资产的存在不会改变人们对保险的需求或消费，人寿保险的需求主要是为了消除由于寿命的不确定带来的收入风险，而不是为了消除资产的风险。这个结论说明，寿险的作用主要是储蓄和保障，而不是投资。Lewis8则拓宽了研究视角，从被抚养人的角度而不单单从投保人的角度研究寿险需求。他认为保险的购买不仅仅是出于投保人自己的需要，同时也是为了满足其被抚养人（如妻子、子女）获得保障的需要，投保人家庭成员的风险偏好也会影响保险需求。在寿险需求的理论研究的基础上，近半个世纪来对寿险需求进行了大量的实证研究。实证研究主要对影响寿险需求的因素进行定量分析。在实证研究中分析的影响因素很多，但概括起来可以分成两大类：人口因素和经济及金融因素。人口因素主要指年龄、期望寿命、教育程度和赡养（抚养）率等与人口结构相关的因素；经济及金融因素主要包括收入、财富和价格水平等与经济有关的因素。这些因素对寿险需求的影响，尤其是涉及经济及金融方面的因素的影响，实证研究取得了一些较为一致的结论。但实证研究中也留下一些相互冲突的结论。有些因素在某些实证研究中与寿险需求具有显著的正相关关系，而在另一些研究中这种相关关系并不显著，甚至在有的研究中具有显著的负相关关系。这样的矛盾在人口因素中显得突出一些。例如，Truett和Truett9的研究表明教育水平与寿险需求显著正相关，而Browne和Kim10则认为教育水平与寿险需求不能确立明确的关系，Duker11则指出教育水平与寿险需求负相关。三、我国寿险需求影响因素的选择在对寿险需求进行实证分析时，首先需要确定影响因素。受数据量的限制，对我国寿险需求进行实证研究时，选择的因素不宜过多。参考国内外已有的研究结果，本文将选取以下的因素进行分析。1国内生产总值（GDP）理论研究表明，寿险需求与收入密切相关。国内生产总值作为反映一国国民收入的一项宏观指标，自然成为影响寿险需求的重要因素。大量的实证研究都证实，国内生产总值与寿险需求正相关。2赡养（抚养）率人寿保险除了给投保人提供保障外，还能给被抚养人提供保障，因而赡养（抚养）率对寿险需求存在影响。Lewis8从理论上进行了分析，Hammond、Houston和Melander12，Burnett和Palmer13的实证研究也表明他们之间存在相关性。随着人均寿命的提高，以及计划生育的实施，独生子女家庭增加，我国人口逐渐向老龄化发展。2000年人口普查显示，我国65岁以上老年人口比重接近7，14岁以下少年儿童人口比重约为23，按照国际标准，我国的年龄结构已接近老年型 国际标准通常认为，014岁少年儿童比重在30以下，65岁及65岁以上老年人口比重高于7，其年龄结构类型为老年型。我国是一个具有“尊老爱幼”传统的国家，人口的老龄化和独生子女的增加可能会影响寿险需求，本文分别考查了老年赡养（抚养）率和少年儿童赡养（抚养）率对寿险需求的影响。3利率人寿保险作为一项金融产品，利率的影响不容忽视。利率有名义利率、实际利率之分。一般我们直接观察到的是名义利率，但名义利率对寿险需求的影响不确定（卓志，2001）。一般经济理论认为实际利率而非名义利率影响寿险需求 我们也考查了名义利率的影响，在考查的模型中，名义利率的回归系数都未能通过显著性检验，故本文的模型中最终选择真实利率。4预期通货膨胀率人寿保险一般都具有长期性，未来的通货膨胀将侵蚀保单的价值，使人寿保险的吸引力下降。因此，预期通货膨胀率与寿险需求负相关。Babbel14、Browne和Kim10的实证结果证实了这一点。5教育水平教育水平对寿险的影响体现在以下两个方面。一方面，较高的教育水平延缓了个人具备独立生活能力的时间；另外，受教育程度较高的人群，其收入水平相对较高，同时这类人群厌恶风险的程度也相对较高，因而教育水平的高低与寿险需求正相关。Browne和Kim10的实证研究支持了这一结论。四、实证研究1样本数据本文中寿险保费收入系寿险、人身意外伤害险、健康险三者总和。数据主要来源于历年中国金融年鉴、中国统计年鉴、中国保险年鉴和中国保险行业协会、中国保监会网站。我们收集整理了全国1982-2002年寿险保费收入年度数据（见表1）。表119822002年我国寿险业保费收入（单位：亿元）时间19821983198419851986198719881989199019911992保费0.01590.100.754.1611.3325.0037.5046.0059.9782.70143.53时间1993199419951996199719981999200020012002保费196.73202.79196.47301.73633.64767.40872.10997.471423.962274.84需要说明的是，1994年我国保费收入统计口径发生了改变，储金收入不再记入保费收入。储金性业务是中国人民保险公司开办的一项以储金利息代替保费的业务，保险期满，投保人可以领回保险储金。这类业务最初主要在财产险中开办，后来在一些短期人身险中也有（如人身意外伤害满期还本险）。为了保持数据的连续性，对这类短期人身险，储金收入应该从总保费收入中剔除。此外，由于有些统计年鉴中资料不完整（如1997年前中国统计年鉴只有中国人保一家的统计资料），而且有的统计资料存在数据错误（其中主要是计量单位的错误），本文参考了多个统计年鉴和网站的数据。除了保费收入数据，本文中赡养（抚养）率数据来源于中国人口统计年鉴，其余数据出自中国金融年鉴及中国统计年鉴。真实利率为当年名义利率减当年通货膨胀率。当年通货膨胀率用当年城镇居民消费品价格指数（CPI）计算。名义利率选择银行一年期整存整取利率，在调息的年份，利率按时间取加权平均。预期通货膨胀率采用过去四年平均通货膨胀率。教育水平用全国平均每万人普通高等学校在校学生人数。2数据平稳性分析宏观经济中的大多数时间序列，一般都具有明显的趋势特征，我们对这些具有趋势特征的宏观经济变量取自然对数以消除它们的长期趋势。另外，在对时间序列运用最小二乘回归分析前，应该考虑时间序列的平稳性。只有平稳的时间序列数据，才能进行回归分析，否则可能导致虚假的结果，从而产生虚假回归。为此，采用扩展的Dickey-Fuller检验(ADF)对经济变量进行单位根检验，其结果见表2。表2单位根检验结果变量ADF检验检验类型（c,t,q）临界值lnLP5.23（c,t,1）4.53*(1%)lnGDP2.32(c,t,1)3.26*(10%)dlnGDP2.67(c,0,3)2.65*RIR3.38(0,0,1)2.70*AI2.69(c,0,1)2.66*lnEDU1.24(c,t,1)3.26*dlnEDU2.59(0,0,0)1.96*DRC3.81(0,0,0)3.66*DRE2.13(c,t,1)3.28*dDRE4.64(0,0,0)2.71*说明：1.表中各个变量的含义如下：LP表示寿险保费收入；GDP表示国内生产总值；RIR表示去除通货膨胀率后的真实利率；AI表示预期通货膨胀率；EDU表示教育水平；DRC表示少年儿童赡养（抚养）率；DRE表示老年赡养（抚养）率；ln表示对变量取自然对数，d表示对变量的一阶差分。2.检验类型中的c、t、q分别表示带有常数项、趋势项和滞后阶数，其中滞后阶数根据Akaike准则来确定。3.临界值代表在不同的显著性水平下，当ADF大于临界值时，相应的变量序列有单位根。4.*、*、*分别表示10、5、1的显著性水平。经检验，时间序列lnGDP、lnEDU、DRE在10的显著性水平下都没有通过单位根检验，而它们的一阶差分在不同的显著性水平下拒绝单位根假设，表明这些时间序列是I(1)。在回归时应该采用这些变量的一阶差分，以获得平稳的时间序列。时间序列lnLP、RIR、AI、DRC在不同的显著性水平下拒绝单位根假设，表明它们是平稳的时间序列I(0)，可以直接进入回归模型。3实证模型寿险保费的缴纳，除趸缴是一次缴清外，保费可以分期缴纳，保费收入具有滞后效应。为此，本文建立寿险保费收入与相关因素的一阶自回归分布滞后模型，结合前面的分析，选择平稳时间序列变量建立模型一如下：带入数据进行回归分析，得到结果如下：表3模型一的回归结果VariableCoefficientStd. Error.t-StatisticProbC08.2.3.0.0091dlnGDP3.1.2.0.0453RIR0.0.1.0.0804AI0.0.0.0.5769DRC0.0.2.0.0205dDRE0.0.0.0.8898dlnEDU0.0.0.0.7734LnLPt-10.0.6.0.0000R20.0.D-W test1.F-statistic335.0418从回归结果看，模型拟合良好，调整R2为0.，模型F统计量远大于显著性水平1下的临界值，回归变量是联合显著的。由于模型中存在滞后因变量，回归元不是严格外生的，D-W统计量无法检验随机误差自相关，我们用Breusch-Godfrey统计检验回归误差的自相关，检验结果不存在自相关，表明模型设定正确。模型中AI、dDRE、dlnEDU的t统计量的t值很大，p值均超过0.5，这三个解释变量对因变量的影响并不显著，剔除不显著的变量得到最终模型：带入数据进行回归，结果见表4。表4最终模型的回归结果VariableCoefficientStd. Error.t-StatisticProbC06.1.4.0.0002dlnGDP3.1.2.0.0277RIR0.0.2.0.0332DRC0.0.4.0.0010LnLPt-10.0.13.041670.0000R20.0.D-W test1.F-statistic796.0812从回归结果看，模型依然拟合效果良好，调整R2为0.，F统计量远大于1显著性水平下的临界值，用Breusch-Godfrey统计检验，回归模型误差不存在自相关，最终模型设定正确。五、结论通过对比两个实证模型，我们得到如下的结论：1.国内生产总值的增长是寿险保费收入增长的主要原因。国内生产总值的增长带来国民收入的增加，随着收入的增加，人们对人寿保险的需求也增加。两个模型中dlnGDP系数最大，有力的说明了我国寿险业高速增长是建立在GDP增长的基础上，其回归系数均超过3，解释了我国寿险长时间超过两位数的增长率。2.前期寿险保费收入对当期保费收入影响很大。一方面说明保费收入有延续性，长期寿险保单有部分是分期缴纳，因此保费收入有滞后效应；另一方面也说明寿险业可以通过优化市场格局、调整产品结构、开发新产品增强自身力量来促进保险业的发展。3.实际利率（而非名义利率）对寿险需求有正面的影响，实际利率增加寿险需求增加。由于寿险产品具有储蓄性质，实际利率增加时，人们对储蓄的需求增加，因而对寿险的需求也相应增加。4.预期通货膨胀率出人预料的对寿险需求的影响并不显著，这一结论与Babbel14的结果不同。事实上，我国一直是高储蓄的国家，人们都有储蓄的习惯，尽管存在通货膨胀，人们仍然会选择储蓄。由于长期寿险具有储蓄性质，人们在选择储蓄时仍然会考虑寿险产品。因此，寿险需求对预期通货膨胀率不敏感符合我国的消费习惯。5.我国不断下降的少年儿童赡养（抚养）率，对寿险需求构成了显著的影响，而不断上升的老年赡养（抚养）率对寿险需求的影响并不显著。随着我国独生子女政策的实施，小孩在家庭中的地位越来越重要。父母为未成年子女购买保险促进了寿险的增长。尽管我国有尊老敬老的传统，但由于他们的收入水平普遍较低，加上保险公司针对老年人的产品品种较少，对老年人购买寿险产品的限制较多，因而社会的老龄化并没有表现出对寿险需求的显著影响。6.大学生在校生人数的增加，受教育的水平提高并没有对寿险需求产生显著的影响。参考文献1卓志.我国人寿保险需求的实证分析J.保险研究，2001，（5）：10-12.2阎建军，王治超.转轨时期我国寿险需求的实证分析J.保险研究，2002，(11)：19-21.3潘海英.中美两国寿险需求计量经济分析与比较研究J.河海大学学报（哲学社会科学版），2002，(4)：45-47.4Yaari, M. 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