（金融学专业论文）我国保险需求决定因素的实证分析.pdf

摘要 对于保险需求决定因素的实证分析，国内外诸多学者在此之前都做了很多 研究。就国内的研究成果而言，大部分都只是运用最小二乘法( 0 l s ) 对历史 数据简单地进行回归和预测，在研究的过程中忽视对历史数据平稳性的检验过 程。就非平稳时间序列理论发展而言，g r a n g e r 于1 9 7 4 年首先提出了伪回归 ( s p u r i o u sr e g r e s s i o n ) 问题，揭示了非平稳的时间序列对经典计量经济分 析有效性的破坏作用，随后单位根检验和协整检验和分析( c o - i n t e g r a t i o n ) 的提出，为非平稳时间序列数据的研究奠定了理论基础。 本文采用我国1 9 8 0 年至2 0 0 6 年的实际经济数据，首先利用单位根检验法 对数据进行平稳性检验，然后进一步建立保费收入、国民生产总值、利率和居 民消费价格指数间的向量自回归模型( v a r 模型) ，最后运用协整分析和格兰 杰( g r a n g e r ) 因果关系检验变量间的长期关系。 关键词：保险需求动态计量模型v a r 模型协整分析格兰杰因果检验 a b s t r a c t a st ot h ep r a c t i c a la n a l y s i so nt h ef a c t o ro f i n s u r a n c ed e m a n d ，t h e r ea l e m a n y s c h o l a r sw h oh a v ea l r e a d y e x p l o r e dt h i si s s u e i nc h i n a , m o s to f t h es c h o l a r s m e r e l yp r a c t i c e dt h eo l s t or e g r e s sa n d p r e d i c tt h ef u t u r ev a r i a n c eb a s i n go nt h e h i s t o r i cd a t a , w h i c h 钢u a n f l yi g n o r e st h e p r o c e s so f t e s t i n gt h es t a t i o n a r yo f d a t a i n 1 9 7 4 ，g r a n g e rp r e s e n t e dt ot h et h e o r yo f s p u r i o u sr e g r e s s i o ni nt h ef i r s tt i m e , d i s c l o s i n gt h ef i m c t i o no f d e s t r o y0 1 1t h ev a l i d i t yt h a tt h en o n - b a l a n c e dt i m es e r i e s t o t h ec l a s s i c a le c o n o m e t r i c s t h e n , t h ef a c tt h a t a d fa n dc o - i n t e g r a t i o nw c r c p r e s e n t e dm a d et h et h e o r e t i c a lf o u n d a t i o no nt h es t u d yo f n o n - s t a t i o n a r yt i m es e r i e s d a t a 。 t h i st h e s i sp u t st ou s et h ea c t u a ld a t ab c i 嘲，伽1 9 8 0a n d2 0 0 6 i nt h ef i r s ts t e p i tu t i l i z e st h ea d ft ot e s tt h es t a t i o n a r yo nt h es a m p l ed a t a t h e ni te s t a b l i s h e st h e v a rm o d e la m o n gt h ev a r i a n c e so f g r o s sp r e m i u m , g d p , i n t e r e s tr a t ea n dc p i f i n a l l yi tr e s e a r c h e st h ed y n a m i cr e l a t i o n s h i pw h i c h u s e sc o - i n t e g r a t i o na n a l y s i s a n dg r a n g e rc a u s e r e s u l tr e l a t i o n s h i pt e s t k e yw o r d s ：i n s u r a l l c 4 ed e m a n d ；d y n a m i ce c o n o m e t r i c sm o d e l ；v a rm o d e l ； c o - i n t e g r a t i o na n a l y s i s ；c n a n g e rc a u s e - r e s u l tt e s t 致谢 光阴荏苒，岁月如梭。眨眼间，在对外经贸大学两年的研究生生活马上就 要告一段落了。随着重新回到社会的日期越来越近，回想起两年在外经贸学习 的点点滴漓，感到心中有充实之感，但更多的是感慨和依依不舍之情。 外经贸的办学理念先进，老师们的思想活跃，他们不仅教授我们前卫和精 辟的经济学理论，更重要地教会我们如何把书本上的知识运用到社会经济分析 工作当中。每门课都有的p r e s e n t a t i o n 、与实际工作中基本相差不多的小组作业、 老师们渊博的知识和兢兢业业的治学态度常常让我在心中惊叹不已的同时庆 幸自己有机会能够接受这些理念国际化的老师们的教诲。具体到论文写作阶 段，我的导师孙立娟副教授给了我很大的帮助，孙老师扎实的数理功底以及专 业知识给我很大的启发，严谨而踏实的工作作风和流畅的文字水平让我的论文 增色不少。此外，陈欣教授在我论文选题时曾经很耐心、很仔细地给我提出过 很好的建议，在这里向二位老师表达深深的谢意! 再有，黄敬阳、王国军、荆涛和白薇四位老师两年来在学习上给了我很大 的帮助，尤其是我的导师和王国军老师在我找工作的时候给我提出过很好的建 议，为此我一直心存感激。另外，要感谢答辩老师对我的论文提出中肯的意见 和建议，让我的论文能够最终定稿，衷心感谢所有关心、帮助过我的朋友们。 最后，我还要感谢我亲爱的父母和姐姐，没有他们的支持和理解，我不会 顺利走完这段学习旅程。 高永标 2 0 0 7 年4 月于北京 第一章前言 自1 9 7 9 年我国恢复办理国内保险业务以来，我国的保险业取得了令人瞩 目的成绩，尤其是2 0 世纪9 0 年代以来保险业的发展更是日新月异。根据数据 显示：全国保费收入从1 9 8 0 年的4 6 亿元，增加到2 0 0 6 年的5 6 4 1 4 亿元， 年均增长3 2 6 ，大大高于同期国内生产总值的增长速度，是国内发展最快的 产业之一，也是世界同期该产业增长最快的国家。2 0 0 6 年我国总保费收入达到 5 6 4 1 4 亿元，同比增长1 4 4 ，但相对于保险业发达的国家和地区来说，我国 保险业的发展水平在国际上还处于相当落后的地位：2 0 0 5 年我国保费收入仅占 世界总保费收入的1 7 6 ，捧在1 l 位；保险深度为2 7 ，居世界第5 0 位；保 险密度约合4 6 美元，居世界第4 0 位，仅为排名1 5 位的香港同类指标的1 8 ， 而寿险仅为香港同类指标的1 4 1 通过数据显示，我国保险市场依然还处于 成长阶段，与世界悬殊的差距表明了我们拥有的成长空间非常广阔，相信随着 我国工业化和城镇化的推进，这些指标将有大幅度的提高。2 0 0 3 年我国人均国 内生产总值达到1 0 9 0 美元，首次突破1 0 0 0 美元达大关，根据国际经验，从这 一阶段开始，居民的消费需求也将开始升级；国务院于2 0 0 6 年6 月2 6 日颁发 的国务院关于保险业改革发展的若干意见放松了保险资金的投资渠道，为 保险业提供了新的发展机遇。我国保险业正面临着良好的宏观发展环境和政府 政策的大力支持，因此进一步探求保险产品需求的动机、研究保险产品需求的 影响因素就显得十分必要。 资料来源：s i g m a 第二章相关研究成果回顾 有关保险需求理论分析几乎均以效用理论为基础，而实证的分析则强调建 立保险需求规模和保险需求影响因素间的计量模型，通过多个变量的线性回归 来解释对保险需求的影响。在我国，对保险需求因素的实证研究主要有：卓志 在2 0 0 1 年利用1 9 8 6 年到1 9 9 5 年的序列数据对我国人寿保险需求进行了实证 研究，特别指出：我国人口较低的教育水平可能会阻碍保险业的发展，预期的 通货膨胀对保险有负面影响但是不十分显著2 ；阎建军、王治超( 2 0 0 2 ) 采用 1 9 8 5 - 1 9 9 7 年的相关数据，用取对数的形式建立多元回归模型分析了国民生产 总值、名义利率对寿险需求的影响3 ；陈之楚、刘晓敬用多元线性回归模型考 察了1 9 9 0 - 2 0 0 1 年期间居民人均收入、恩格尔系数、利率、社会保障制度安排 和储蓄对寿险需求的影响；徐爱荣( 2 0 0 2 ) 采用1 9 8 0 - 2 0 0 1 的数据，建立多 元线性回归模型分析国内生产总值、物价指数、对外开放( 虚拟变量) 对保险 需求的影响，结果表明国内生产总值对保险需求的正面影响以及物价指数对保 险需求的负面影响均较为显著，虚拟变量对外开放无法通过统计检验，同时他 认为根据实际情况，保险市场的对外开放仍是具有正面影响的解释变量5 ；李 良( 2 0 0 6 ) 抽取了全国3 0 个省市1 9 9 8 - 2 0 0 3 年的数据就收入、通货膨胀率、 社会保障、银行利率、死亡率等对寿险需求影响的因素与保费收入间的相关性 做了g r a n g e r 因果性分析，但并没有涉及到运用协整分析方法6 。在财产保险 需求因素分析方面，徐东炜( 北京工商大学) 通过选取影响财产保险需求的国 民生产总值、固定资产投资和通货膨胀率等因素，利用面板数据模型对各个因 素在时间和地区两个截面上的作用进行综合分析，得出了各影响因素对我国不 同地区财产保险需求差异性作用的结论7 。 2 卓志我国人寿保险需求的实证分析保险研究2 0 0 1 5 3 阎建军王治超转轨时期我国寿险需求的实证分析保险研究2 0 0 2 1 1 4 陈之楚刘晓敬我过寿险需求决定因素分析保险研究2 0 0 4 6 5 徐爱荣中国保险市场需求潜力实证分析上海统计2 0 0 2 5 6 李良中国寿险需求实证分析e c o n o m i c t r a d e v o l 4n 0 4 22 0 0 6 9 7 徐东炜我国财产保险需求地区差异性分析北京工商大学学报2 0 0 5 5 2 总结以上的研究表明，这些学者尽管在变量和样本的选取上存在一定的区 别，但是他们采用的方法大都是通过建立多元线性回归模型来进行分析，得出 的结论也有诸多的共同之处，这对本文的实证具有较好的借鉴意义。但是在利 用年度数据的实证研究中，所采用的数据时间跨度相对较短，而且这些分析没 有考虑到时间序列数据的平稳性，因此即使利用o l s 得到的回归方程能够通过 t 检验、拟合优度很高，但依然有可能导致伪回归 第三章我国保险需求状况分析 我国的保险需求以保费收入作为衡量指标，总量由1 9 8 0 年的4 6 亿元上 升到2 0 0 6 年的5 6 4 1 4 亿元。与此相适应，同期的保险深度由0 1 上升至2 8 9 6 ， 保险密度由0 4 7 元上升到4 3 1 3 元，增长十分迅速 一、保险需求总量分析 我国保险业自从1 9 7 9 年恢复以来，取得的长足的发展，保费收入逐年增 长，尤其是在1 9 9 8 年以后，保费收入绝对增长额更高，如下图所示： 保费收入 6 0 0 0 5 0 0 0 4 0 0 0 3 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 1 9 8 01 9 8 41 9 8 81 9 9 21 9 9 62 0 0 02 0 0 6 一保费( 亿元) 图3 1 ：1 9 8 0 - 2 0 0 6 年我国保费收入 。资料来源：中国统计年鉴、中国保险年鉴) 及网络资料整理 3 从图3 1 可以看出： 一是在上个世纪八十年代，我国的保险业属于起步阶段，保费收入处于较 低的水平。因为我国刚开始改革开放进程，国民收入依然处于一个较低的水平， 居民可支配收入在满足基本的生活需要之后所剩不多，居民即使有保险需求但 是经济收入不足，无法形成有效的保险需求。此外，我国还处于计划经济体制 下，国有保险公司垄断保险市场，公司缺乏必要的市场竞争意识，市场开发以 及营销渠道还依然处于较低水平阶段。 二是1 9 9 2 年后保险需求有了明显的增长。个人营销方式在1 9 9 2 年由友邦 引入我国，逐渐成为保险营销的主要方式，这一供给方式的创新大大促进了居 民对保险的需求。保费收入从1 9 9 1 年2 3 9 7 亿元增长到2 0 0 0 年的1 5 9 5 9 亿 元，增长幅度达到6 6 5 8 ，相对于同期g d p 的增长幅度4 5 5 5 高出许多。 三是2 0 0 0 年后，由于银行保险的发展以及保险产品的创新，尤其是在寿 险产品方面，导致了我国的保费收入快速的增长。保险产品作为一种新的投资 渠道使人们在获得保险保障的同时能够得到一定的收益，分红险、万能险以及 投资连接险的出现分流了银行储蓄，流入保险业的资金大量增加。另外，加入 w t o 后，外资保险公司的进入加剧了保险市场的竞争，加速了保险市场的细分， 进一步挖掘了潜在的保险产品有效需求。 二、保险需求结构分析 保险按照保险标的分为人身保险和财产保险。在我国保险发展的初期，财 险保费收入比例占据保费总收入的大部分份额，我国寿险是1 9 8 2 年在财产保 险业务的基础上发展起来的。初期寿险业务收入仅占总保费收入很小的比例。 例如在1 9 8 2 年财险保费收入为7 4 7 亿元，寿险保费收入为0 0 1 5 9 亿元，但 是寿险业务发展很快，尤其是在9 0 年代之后。寿险所占保费收入比例在1 9 9 7 年超过了财险比例，并保持持续增长，近几年两者比例保持在一个相对稳定的 水平。财险和寿险所占保费收入比重变动情况如下图： 4 0 0 0 0 9 0 0 0 8 0 o o 7 0 o o 6 0 0 0 5 0 0 0 4 0 0 0 3 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 o 0 0 1 9 8 51 9 8 71 9 8 91 9 9 11 9 9 31 9 9 5 1 9 9 71 9 9 92 0 0 12 0 0 3 2 0 0 5 圈3 2 寿险与财险所占比重图( 1 够5 2 0 0 6 ) 从图3 2 可以看出，1 9 9 7 年以后寿险保费收入呈现较快的增长势头，所占 比重不断上升，而财险发展速度缓慢，从财险和寿险面对的市场环境来看，他 们都有一个因为原来被压抑的需求快速释放而导致业务超常规发展阶段过程。 在这种释放完成之后，业务的增长速度开始调整，步入常规发展阶段。在此阶 段，财险和寿险面对的市场环境不同：从寿险的情况来，市场化变革对个人福 利和安全保障的影响很大，尤其是我国的社会保障体系正处于在逐步建立的过 程中，市场对长期寿险产品的有效需求不断增加，这也是寿险业务持续增长的 保证；从财险的情况来看，在经历高速发展期后，国民经济规模的扩大并没有 导致财险业务的同比例增长，国民经济规模持续扩大的同时，产业结构也在相 应地发生改变，国内财险结构比例失衡比较严重，导致财险增长放慢。2 0 0 2 年随着中国加入w t o ，保险市场的对外开放，国外有丰富市场开发经验的外资 保险公司的进入，逐步挖掘财险市场的需求潜力。近几年来，寿险保费和财险 保费在整个保费中的比重逐步趋于稳定。 9 1 9 8 0 - 1 9 8 4 年由于数据查找原因。没有计入，但财险保费所占保费收入比重超过9 0 5 第四章我国保险需求决定因素分析 一般而言，保险需求的宏观因素主要有两个方面：一是经济因素，包括 经济发展水平，利率和通货膨胀等；二是社会和文化因素，包括文化教育水平、 人口家庭结构、人口的出生率和死亡率以及社会保障水平等因素。 一、经济因素 1 、经济发展水平： 根据此前学者的研究文献我们可以知道，一国经济发展水平是保险有效需 求实现的决定性因素。我国g d p 总值从1 9 8 0 年的4 5 4 5 6 0 亿元增加到2 0 0 6 年 的2 0 9 4 0 7 亿元，保费收入相应地由4 6 亿元增加到5 6 4 1 4 亿元 增长率 8 0 o o 7 0 o o 6 0 0 0 5 0 0 0 4 0 0 0 3 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 o 0 0 1 9 8 0 1 9 8 2 1 9 8 4 1 9 8 6 1 9 8 8 1 9 9 0 1 9 9 2 1 9 9 4 1 9 9 6 1 9 9 8 2 0 0 0 2 0 0 2 2 0 0 4 2 0 0 6 r l = ! 堡鳗增篷窒! = 堡萤增篮奎i 图4 1 ；1 9 8 0 - 2 0 0 6 年我国g d p 增长率和保费收入率” 从图4 1 可以看出；8 0 年代初期，保险业刚起步时期，保费增长率和g d p 增长率之间并没有显示出相关关系，但在1 9 8 4 1 9 9 3 年间两者存在明显的正相 关关系；1 9 9 3 - 1 9 9 8 年间由于高达两位数的通货膨胀率存在，保费增长率和g d p 增长率间相关关系不明显。随后我国通货膨胀率稳定在一个比较低的水平，国 民经济保持稳定增长势头。保费增长率虽然有波动但保持较高的增长速度。本 世纪以来保费增长率有明显增幅，大量的外资保险公司相继进入我国，市场竞 坩数据来源：2 6 年中国统计年鉴 以及网络资料整理 6 争加剧，各保险公司开发新的品种挖掘各种潜在需求；近几年保费增长率维持 在与g d p 增长率基本相当或略高的水平，保费和g d p 保持良好的增长势头有望 在未来的年份中得到保持。 同时国际经验也表明，收入水平的提高引起保险需求更快的增长。g r a c e 和s k i p p e r ( 1 9 9 1 ) 研究结果表明：虽然不存在国际范围内的保险收入弹性，但 发展中国家和发达国家的保险收入弹性分别为1 1 4 和1 7 5 ，均超过1 “李佼 瑞和潘海涛( 2 0 0 6 ) 通过对陕西省保险数据的实证分析也说明：保险总需求收 入弹性、人寿保险需求收入弹性及财产保险需求收入弹性的值都大于1 ”。这些 实证分析都有力证明保费收入的增长依赖于g d p 的增长，且保费收入的增长速 度高于g d p 的增长速度。 2 、利率因素。 利率政策是我国货币政策的重要组成部分，也是国家实施货币政策的主要 手段。中国人民银行在上个世纪九十年代，为了抑制通货膨胀和物价水平，连 续调低人民币利率。利率对保险业务的影响表现在以下几方面： 第一、对寿险公司来说，保险产品的成本取决于未来的因素，公司是根据 未来预计会发生的成本现值来制定保费，保险人按照预定的利率通过计算向保 险人收取保费。保险公司预定利率与银行利率关系密切，因此利率的变动使得 保险公司在开发产品时难以确定预定利率，同时利率变动对保单持有人也有一 定的影响，当利率上升高于预定利率，保户会选择退保，保险公司的业务量会 下降；利率下降低于预定利率时，短期内保险公司的业务量增加，但是由于公 司资金运用的问题，会产生利差损，导致保险公司的亏损。另外，利率的变动 也会导致保险公司不得不重新调整预定利率，引起同种保单前后价格不同。 第二、责任准备金是公司稳健、持续经营的基础，也是履行将来赔付的必 备条件。所谓责任准备金就是保险人为将来会发生的给付而提存的款项。其计 算的基础是预定死亡率及预定利率，它是寿险公司每年向投保人所收取的纯保 ”小哈罗德斯凯博等著，荆涛等译国际风险管理环境管理分析 ，机械工业出版社1 9 9 9 9 1 2 李使瑞潘海涛陕西省保险需求收入弹性分析统计与信息论坛2 0 0 6 i 7 费加上事先约定的年利率以复利结算方式计算利息的本利和，与寿险保单中规 定的保险人应在当年给付保险金的差额形成的。当收益率低于预定利率时，年 初的责任准备金加上该年度的储蓄保费合计生息后，就达不到按预定利率计提 的年度末责任准备金。由于寿险一般是长期性险种，长期下去将导致寿险准备 金不足，从而影响寿险公司偿付能力 第三、利率变动对储蓄的影响很大，由于储蓄和保险属于相互替代品，利 率下降，居民愿意通过购买保险来减少利息的损失下面是我国1 9 8 0 2 0 0 6 年 的人民币一年期存款利率图： 图4 2 。1 9 8 0 - 2 0 0 6 年我国一年期存款利率水平” 如上图所示：我国的利率“水平情况成“m ”型，大部分时间处于一个不断 调整的时期。利率在1 9 8 0 - 1 9 9 0 处于不断上升的水平，1 9 9 3 年国家为了抑制高 通货膨胀以及刺激居民的消费需求，实现经济的软着陆，连续八次调低利率， 由1 9 9 3 年7 月的1 0 9 8 调低到2 0 0 2 年2 月的1 9 8 ，总共调低了9 个百分点。 这段时间内，我国的保费收入呈良好增长趋势，但是增长率有波动。 2 0 0 4 年1 0 月2 9 日、2 0 0 6 年8 月1 9 日和2 0 0 7 年3 月1 8 日，央行又三次 调高利率至2 7 9 。由于利率调整的幅度相对较低，从调息后的实际情况来看， 尚未对保险业造成显著影响，保险业务依然呈现很好的增长势头 1 3 资料来源：中国人民银行网站根据利率变动时问应用线性插值法求得 这里提及到的我国利率是指一年期人民币存款基准利率下同 8 3 、通货膨胀： 一般而言，通货膨胀对保险需求的影响主要表现为三个方面：第一，寿险 的长期性决定了寿险保证金给付的时间滞后于保费缴纳的时间，通货膨胀对保 险金的贬值程度远大于对保费的贬值程度，从而会引起寿险产品的实际费率提 高，费率的提高导致寿险需求下降。第二，通货膨胀使得消费者收入水平实际 增长速度放缓，由于收入与保险需求的正相关性，这将导致保险需求的增长速 度的下降或者保险需求的减少。第三，通货膨胀引起其他一些环境变量的变化， 从而使寿险与其他的替代品相比预期收益发生变化，进而影响对保险的需求 图4 3 ；1 9 8 0 - 2 0 0 6 年我国通货膨胀率和保费增长率对照图 如图4 3 所示：我国在八十年代中后期到九十年代末期，大部分的时间里 通货膨胀均保持在一个较高的水平，特别是1 9 9 3 年到1 9 9 6 年问通货膨胀率分 别保持在1 4 7 、2 4 1 、1 7 1 和8 3 ，此时保费增长率是2 8 、1 6 6 7 、7 7 6 和1 1 9 8 * , 6 水平，1 9 9 5 年7 7 6 的增长率也是我们考察的年份中增长率最低的 年份，因为上一年度1 9 9 4 年的通货膨胀率创记录地达到2 4 1 ，因此有可能 在保费增长率与通货膨胀率之间存在时滞关系。 9 二、社会和文化因素 1 、文化教育水平 一般来说，居民文化教育水平越高获得高收入的能力就越强，风险意识越 强，更加愿意通过购买保险规避风险。根据我国五次全国人口普查的数据来看， 1 9 8 2 年每十万人中拥有大专及以上学历的为6 1 5 人，在2 0 0 0 年这一数字为 3 6 1 1 人”，提高了5 倍多。理论上，教育水平高的人一般更能感知风险从而表 现得更为风险厌恶，更能够感受到自身价值的重要性，愿意通过保险减少自身 损失的不确定性，通过取得更高的劳动收入去满足对保险的需求。 2 、人口家庭结构 我国是人口大国，人口总量大也给我国保险业带来了广阔的需求前景。计 划生育的实施将导致我国不可避免地出现“4 2 1 ”的家庭结构，家庭成员受教 育程度高，收入高。但是小型化的家庭结构使家庭风险防范功能减弱，父母从 未来的子女负担考虑出发也会选择购买保险保障退休后的生活。虽然我国现阶 段正逐步建立社会保障体系，但目前的社保体系保障面窄、保障功能不足。居 民为了在退休后还能保持较高的生活水平，往往会寻求其他的途径来满足未来 生活需要，购买保险就是一种大众的选择。此外，随着生活水平的提高，人口 平均预期寿命也稳步增长，数据显示人的寿命由1 9 8 0 年的6 7 7 7 岁增加到2 0 0 0 年的7 1 4 岁”，预计以后寿命还会延长寿命的延长使人的生命价值越大，投 保成本可以在更长的时间内分摊，人们会增加对养老保险、年金等储蓄型寿险 的购买 3 、人口的出生率和死亡率 人口的出生率和死亡率决定了保险需求的两个方面，一方面，从长期来看 出生率和死亡率决定了人口规模总量，人口规模是形成保险需求的基础，众多 的人口数量标志着潜在保险市场巨大；另一方面，人口出生率和死亡率的变化 ”数据来源：中国统计年鉴 2 0 0 6 年 1 资料来源；中国统计年鉴) 2 0 0 6 年根据五次人口普查的数据 1 0 将会导致人口结构的变化，在我国人1 3 的老龄化已经成为人口结构变化的总趋 势，寿命的延长所造成的人口结构老龄化也是一种风险，意味着年老退休生存 的时间更长，需要的养老费用更多。在社会保障无法满足这种需求时，长期保 险产品就成了居民的现实选择。 4 、社会保障 在社会总资源一定的情况下，用于社会保障方面的增多，那么用于商业保 险方面的将会减少，从这点来看，社会保障会抑制商业保险的需求；但从另一 方面来看，社会保障属于政府转移支付，在一定程度上可以增加居民生活的收 入水平，提高居民的消费能力，产生有效的保险需求。 我国的养老保险、医疗基本医疗保险体制目前在大多数城市地区都已经进 行实施，但涉及面还不够宽，农村居民基本上没有享受到这些保障措施。据国 家统计局公布的数据显示，在2 0 0 6 年全国参加城镇基本养老保险人数为1 8 6 4 9 万人，比上年末增加1 1 6 2 万人其中参保职t1 4 0 2 8 万人，参保离退休人员 4 6 2 1 万人。全国参加城镇基本医疗保险的人数为1 5 7 3 7 万人，增加1 9 5 4 万人 其中参保职工1 1 5 8 7 万人，参保退休人员4 1 5 0 万人”。上述这些数据与我国的 庞大的人口总量数据相比，所占的比重还不大，所以社会保障体系的不足为人 身保险留下了巨大的需求缺口。 第五章我国保险需求决定因素实证模型 一、变量和数据的选取 在对保险需求决定因素进行建模和分析时，首先碰到的问题是变量的选择 与数据的问题，必须慎重考虑数据的度量与采用，因为采用的数据反映了建模 所依据的理论。保险分为人身保险和财产保险，有些因素的变动会同时影响人 ”资料来源：中华人民共和国2 0 0 6 年国民经济和社会发展统计公报国家统计局网站 l l 身保险和财产保险的需求，比如：国民生产总值、通货膨胀率和利率而出生 率、死亡率等因素对寿险需求的影响明显大于财产保险，固定资产投资额对财 产保险的需求影响远大于寿险的影响，此外，固定资产投资额和g d p 问很明显 存在一定的多重共线性。所以，在选择变量时我们选用对寿险和财险都有明显 影响的变量，模型中涉及的变量有四个：保费收入、国民生产总值、利率和通 货膨胀率。保费收入的数据主要来源于中国统计年鉴和网络资料整理而成； 国民生产总值和通货膨胀率( c p i ) 的数据1 9 8 0 - - - 2 0 0 5 年问源自中国统计年 鉴( 2 0 0 6 年) ”；利率的数据来自中国人民银行网站，我们利用人民币一年 期存款利率并根据利率变动情况，采用线性插值法来求得。 二、方法的选取 在我们所选用的四个变量中，保费收入和国民生产总值间存在很明显的相 互关联关系。经济的增长、收入的提高、可支配收入的增加会刺激对保险的需 求；反过来保费收入的增长也会促进国民生产总值的提高，因此，这两者都可 以视为内生变量。内生变量同时出现在方程的两边，使得结构建模方法的估计 和推论问题变得复杂化，为解决这一问题我们采用向量自回归( v a r ：v e c t o r a u t o r e g r e s s i o n ) 的非结构化的建模方法，建立各个变量间的自回归方程，然 后进行检验和分析，用于预测未来的变化情况”。为了便于查找，我们将本章 所使用的变量列成表格，有关变量符号、名称及单位如下表所示： 表5 1 模型分析中的主要变量、符号及单位 符号 名称单位 l b f保费收入亿元 l d p 国民生产总值亿元 l l l 人民币一年期存款利率 l c p i 消费者物价指数 说明：所有变量加上l 表示相应数据经对数转换而得到的新变量 ”2 0 0 6 年数据来源：中华人民共和国2 0 0 6 年国民经济和社会发展统计公报 国家统计局网站 悖本文采用e v i 酬3 0 软件进行数据分析下同 1 2 三、向量自回归模型( v a r ) 的建立 1 、序列的平稳性检验： 在建立模型之前，必须对时间序列数据进行平稳性检验。本章采用迪基一 富勒法( a u g m e n t e dd i c k e y f u l l e r ，a d f ) 检验法对数据进行检验，检验结果 如表5 2 所示； 表5 2 ：各变量及差分的a d f 检验结果 变量a d f 检验值1 临界值5 临界值1 0 9 6 临界值检验结果 l b f- 4 1 0 8 9 5 0- 3 7 3 7 8 5 3- 2 9 9 1 8 7 8- 2 6 3 5 5 4 2 平稳 l g d p- 0 9 4 6 4 7 3- 3 7 6 9 5 9 73 0 0 4 8 6 12 6 4 2 2 4 2不平稳 u 上- 1 3 3 8 5 0 93 7 2 4 0 7 0- 2 9 8 6 2 2 5 - 2 6 3 2 6 0 4不平稳 l ( = p i一5 0 9 8 2 1 73 7 1 1 4 5 7- 2 9 8 1 0 3 8- 2 6 2 9 9 0 6平稳十 l g d p一1 6 5 0 6 6 73 7 8 8 0 3 0- 3 0 1 2 3 6 3- 2 6 4 6 1 1 9 不平稳 l l l - 2 7 7 6 9 0 3 3 7 2 4 0 7 0 - 2 9 8 6 2 2 5 - 2 6 3 2 6 0 4平稳 料 a 2 l g d p- 3 5 8 6 9 0 53 7 8 8 0 3 0- 3 0 1 2 3 6 3- 2 6 4 6 1 1 9 平稳十 说明：1 表示对变量进行一阶差分，2 表示对变量进行二阶差分 2 表示在1 的显著性水平性时间序列数据平稳 辑表示在5 的显著性水平性时间序列数据平稳 料$ 表示在l o 的显著性水平性时间序列数据平稳 从表5 2 可以看出，在1 的显著性水平下，序列l b f 和l c p i 没有单位根， 即这两个序列是平稳序列；在1 0 的显著性水平下，l l l 的一阶差分序列是平 稳序列；在5 的显著性水平下，l g d p 的二阶差分序列是平稳序列，从而我们 可以判断序列l b f 、l g d p 、l l l 和l c p i 都是单整序列。 2 、向量自回归模型( v r ) 的建立” 对于要建立l b f 、l g d p 、l l l 和l c p i 组成的v a r 模型，首先要确定模型滞 后期。各阶滞后的a i c ( a k a i k ei n f o r m a t i o nc r i t e r i o n ) 和s c ( s c h w a r z c r i t e r i o n ) 值，见下表5 3 表5 3 ： 滞后期数 一期滞后二期滞后三期滞后 a i c- 6 3 8 1 1 7 57 7 0 3 1 2 87 8 0 4 3 9 2 s c- 5 4 1 3 4 0 85 9 4 7 9 4 7- 5 2 5 1 9 4 2 根据a i c ，s c 最小化的原则，可以看到a i c 的最小值是三阶滞后期的值 ( 一7 8 0 4 3 9 2 ) ，s c 的最小值是二阶滞后的值( 一5 9 4 7 9 4 7 ) ，无法确定。此时，我们 利用l r 检验继续进行检验。 原假设；模型的最大滞后期数为2 ，即p = 2 ，其检验统计量为： l r = 一2 宰( l 2 一l 3 ) = - 2 * ( 1 3 2 2 8 9 1 1 4 5 6 5 2 7 ) = 2 6 7 2 7 2 其中：l 2 和l 3 分别表示p = 2 和p = 3 时，模型整体似然函数值。统计量服 从矿分布，自由度为1 6 ，因此我们可以得到p r o b a b i l i t y 的值为0 0 4 4 6 “。 结果：拒绝原假设。 于是我们选择滞后阶数为3 ，利用软件进行分析，估计的结果如表5 4 表5 4 ： l b fl g d p l l l l b f ( - 2 ) 1 2 ( 1 4 翮4 ( 0 2 1 0 9 4 ) 【5 7 1 0 3 6 - o 7 1 1 1 ( 0 3 2 4 3 9 ) - 2 1 9 2 9 8 j _ o 1 3 5 0 9 2 ( 0 1 3 0 5 1 ) - 1 0 3 5 1o 】 0 0 4 4 3 1 0 ( 0 3 3 0 5 7 ) 【0 1 3 4 0 4 0 1 9 8 8 5 8 ( 0 5 0 8 3 6 ) f 0 3 9 1 1 7 o 5 7 0 4 3 9 ( 0 3 5 9 6 7 ) 【1 5 8 5 9 9 - 0 4 5 8 1 2 6 ( o 5 5 3 1 1 ) - 0 8 2 8 2 7 l b f ( - 3 0 7 4 4 4 0 0 0 0 3 3 1 7 0- 6 4 7 e - 0 5- 0 4 7 9 6 0 3 ( 0 2 1 8 0 5 )( o 1 3 4 9 1 )( 0 3 4 1 7 1 )( 0 3 7 1 7 9 ) 建立向量自回归模型过程，参考时问序列分析，一书潘红宇对外经济贸易大学出版杜2 0 0 6 i 2 1 本处的计算过程可以参考计量经济学软件e “c 哪的使用 2 3 8 页对外经济贸易大学出版杜于 俊年编著 1 4 淼 n ， l g d p ( - 2 ) l g d p ( 一 l l “- 2 ) l l l ( - 3 ) l c p i ( - 2 ) l c p i ( - 【3 4 1 3 9 2 【0 2 4 5 6 7 - 0 0 0 0 1 9 1 - 1 1 9 4 7 9 7 ( 0 4 6 4 8 6 ) - 2 5 7 0 2 1 1 2 _ 1 2 2 2 8 2 ( 0 9 1 3 9 3 ) 【2 3 2 2 16 】 1 5 1 3 6 2 3 ( 0 6 6 6 8 8 ) - 2 2 9 9 7 0 - 0 3 4 4 9 1 4 ( 0 1 8 8 9 3 ) f 1 8 2 5 6 0 0 0 2 2 1 9 9 ( o 2 0 0 5 7 ) 【0 1 1 0 9 5 0 1 6 9 5 8 4 ( 0 1 4 2 7 7 ) 【1 1 8 7 8 3 - 0 0 4 9 9 6 4 ( 0 1 6 9 3 2 ) - o 2 9 5 0 9 】 - o 7 4 6 5 ( 0 1 8 7 0 6 ) - 2 1 2 4 8 3 - o 1 9 4 9 8 4 ( 0 1 7 4 1 2 ) - o 2 9 5 】 1 5 2 3 3 0 1 ( 0 2 8 7 6 1 ) 【5 2 9 6 3 6 _ o 8 5 2 3 4 7 ( 0 弱5 4 5 ) f 1 5 0 7 3 8 0 1 0 1 4 15 ( 0 4 1 2 6 0 ) 【0 2 4 5 7 9 】 o 0 8 7 5 4 3 ( 0 1 1 6 8 9 ) - o 7 4 8 9 2 】 0 0 2 1 3 4 5 ( 0 1 2 4 0 9 ) 【0 1 7 2 0 1 1 0 0 7 0 6 4 7 ( 0 0 8 8 3 3 ) f0 7 9 9 8 0 】 _ 0 1 3 2 8 0 8 ( 0 1 0 4 7 5 ) f 1 2 6 7 7 6 - o 1 4 8 2 3 4 ( 0 1 1 5 7 3 ) f 1 2 8 0 8 2 1 _ 0 1 5 1 1 8 8 ( 0 1 0 7 7 3 ) - 1 4 0 3 4 4 1 4 9 7 9 5 0 ( 0 7 2 8 5 0 ) 【2 0 5 6 2 2 1 1 9 2 4 3 ( 1 4 3 2 2 3 ) - 1 1 7 9 4 5 1 - 0 3 3 9 1 3 4 ( 1 0 4 5 0 9 ) - o 3 2 4 5 0 0 8 7 1 8 8 5 ( 0 2 9 6 0 8 ) 【2 9 4 4 7 7 l - 0 3 2 8 9 7 9 ( 0 3 1 4 3 2 ) - 1 0 4 6 6 5 】 0 1 8 5 5 0 0 ( 0 2 2 3 7 3 ) 【0 8 2 9 1 1 】 - 0 4 7 8 5 3 9 ( 0 2 6 5 3 4 ) - 1 8 0 3 4 8 】 o 0 1 6 8 1 0 ( 0 2 9 3 1 4 ) 【0 0 5 7 3 5 】 - 0 0 5 8 3 0 7 ( 0 2 7 2 8 6 ) - o 2 1 3 6 9 - 1 2 8 9 9 9 0 9 9 9 3 3 2 ( 0 7 9 2 6 3 ) 【1 2 5 0 7 9 1 6 4 4 0 8 5 ( 1 5 5 6 3 1 ) - 1 0 5 5 0 4 1 1 4 7 5 8 ( 1 1 3 7 0 8 ) 【1 2 9 8 8 4 0 3 4 7 6 1 3 ( 0 3 2 2 1 4 ) 【1 0 7 9 0 7 j 0 1 0 7 17 2 ( 0 3 4 1 9 9 ) 【0 3 1 3 3 8 】 - 0 0 4 8 3 4 7 ( 0 2 4 3 4 3 ) - o 1 9 8 6 1 l - 0 4 9 4 5 6 3 ( 0 2 8 8 7 0 ) - 1 7 1 3 0 7 】 - 0 0 6 5 7 0 9 ( 0 3 1 8 9 5 ) - o 2 0 6 0 2 l - 0 0 0 1 7 0 6 ( 0 2 9 6 8 8 ) - o 0 0 5 7 5 】 - o 1 0 3 5 9 5 ( 2 5 5 4 9 6 )( 1 5 8 0 7 7 )( 4 0 0 3 9 4 )( 4 3 5 6 4 0 ) 【3 1 0 4 8 1 】【2 4 2 7 9 6 l【1 6 7 0 4 7 - 0 0 2 3 7 8 】 r - s q u a r e d a d j r - s q u a r e d o 9 2 3 2 o 9 1 昭3 9 4 0 g 2 2 5 o 8 3 7 9 0 9 8 4 3 2 5 o 7 2 2 5 0 9 4 7 4 7 1 0 2 6 2 8 9 5 s u ms q r e s i d e 0 0 5 7 8 8 40 0 2 2 1 0 1 4 2 1 5 50 1 6 8 2 8 4 s e e q u a t i o n 0 0 7 2 5 4 1 0 0 4 4 8 8 1 0 1 1 3 6 8 00 1 2 3 6 8 7 f - s t a t i s t i c 1 1 9 2 8 1 31 1 8 1 6 5 05 7 5 6 3 2 91 6 8 3 5 9 4 l o gl i k e l i h o o d 3 8 2 7 3 9 3柏7 9 7 0 22 7 4 9 2 1 72 5 4 6 7 3 4 a k a i k e a i c - 2 1 0 6 1 6 1- 3 o 4 1 9- 1 2 0 7 6 8 11 0 3 8 9 4 5 s c h w a r zs c1 4 6 8 0 4 8- 2 4 2 8 3 - 0 5 6 9 5 鸥 - 0 4 0 0 8 3 3 m e a nd e p e n d e n t6 1 4 5 3 4 21 0 6 3 1 1 9 1 6 4 8 9 6 84 6 9 2 8 7 4 s d d e p e n d e n t 1 8 1 0 3 4 81 1 1 4 8 1 90 6 2 7 9 3 5 0 1 4 4 0 6 6 d e t e r m i n a n tr e s i dc o v a r i a n c e ( d o fa d j )1 4 3 e d e t e r m i n a n tr e s i dc o v a f i a n c e6 2 9 e - 11 l o gl i k e