关于我国寿险需求影响因素的实证研究

关于我国寿险需求影响因素的实证研究

[论文关键词]寿险需求人均收入水平人口老龄化寿险保费收入

[论文摘要]寿险需求是指在一定时期内，消费者在各种可能的价格水平下愿意而且能够购买的人寿保险的数量。本文结合我国现实国情，将人均可支配收入及人口老龄化作为解释变量，将寿险保费收入作为被解释变量，采用双对数模型，通过模型设定、数据处理、参数估计及模型检验，分析两个变量对我国寿险需求的影响。针对实证研究结果提出相关政策建议，以期逐渐消除我国寿险业中存在的深层矛盾，充分发挥寿险对我国经济社会发展的促进作用。

一、引言

中国的寿险业在取得一定发展的同时与世界发达国家相比，还处于较低的发展水平。现阶段，我国面临着巨额的银行居民储蓄居高不下；我国进行的诸如就业、医疗、教育等一系列社会经济体制改革，打破了原有的保障制度，而新的社会保障体系还远不够完善；尤其是根据国际上的经验，在人均GDP突破1000美元时期，正是寿险业快速发展的时期。面临这样的环境，研究人寿保险需求是一个既有理论意义又有实践意义的重大课题。寿险需求是寿险经营市场的主体内容，是寿险业生存与发展的根本之源。本文将人均可支配收入及人口老龄化作为解释变量，将寿险保费收入作为被解释变量，使用1989-2005的年度数据，建立双对数模型，通过模型设定、数据处理、参数估计及模型检验，分析两个解释变量对我国寿险需求的影响，针对实证研究结果提出相关的政策建议。

二、我国寿险需求影响因素的设定

在对寿险需求进行实证研究时，首先需要确定影响因素。一般而言，影响寿险需求的量化因素表现在两个方面：一是内生因素，包括保费收入和保险产品价值；二是外生因素，包括：社会环境、经济的结构、质量及发展水平，国民收入水平和消费结构的变化。本文主要侧重从社会需求角度对影响寿险需求的因素进行结构分析，同时为避免模型中各解释变量存在多重共线性，还要考虑社会环境因素的影响。对我国寿险需求进行实证研究时，结合一般的方法论和我国的实际，选择以下变量尝试性地探讨我国寿险需求的显着性因素。

1．人均可支配收入本文在此采用人均收入水平作为一个解释变量，因为购买人寿保险的保费支出是可支配收入再分配的一部分，可以利用可支配收入来衡量个人的保险的个人购买力。一般来说，人均收入水平越高，说明人们可以用于其他较高层次的消费支出越多，寿险消费属于较高消费层次，人们在满足基本消费需求的基础上，才具有购买保险消费品的需求。居民人均收入水平的提高使保险保障安全的潜在需求成为有效的现实需求具备了经济基础，因此在这里我们预期人均收入水平会对保险需求产生显着影响。

2．人口老龄化按照国际衡量标准，当一个国家65岁以上的人口占总人口的比重达到7%时就意味着该国进入了老龄化的阵营。根据国家统计局1%的人口抽样调查资料，2002年底，我国65岁以上老年人口就达到万人，占总人口的%，正式步入老年型国家行列。预计到本世纪二三十年代，我国将出现人口老龄化高峰，届时老龄人口可达总人口数的20%左右。我国的人口老龄化是在社会经济不太发达的状态下到来的，目前社会养老保险制度又尚未健全，因此无论是在城镇还是在农村，养老都面临许多新的问题。人寿保险特别是商业养老保险作为社会养老保险的有效补充，以其具有的资金和技术上的优势，能够更为有效的解决老龄化带来的社会问题，同时缓解社会保障的压力，真正实现“老有所养”。从这个意义上说，我国老龄化加剧的趋势对我国寿险业的发展是具有很大吸附力的，它迫使人们对商业人寿保险产生强烈的需求。

3．在被解释变量的选择上，由于一般意义上的寿险需求无法度量，因此本文将寿险保费收入作为因变量来衡量对寿险保险产品的有效需求。

三、寿险需求影响因素的实证研究

模型的设定

利用Eviews软件，并且通过图形观察分析和对各项模型进行比较、筛选，将模型结构设定为双对数模型，

lnyi=a+blnx1i+clnx2i+εi1

其中：yi：代表人寿保险的保费收入x1i：代表人口老龄化比例

X2i：代表人均可支配收入

εi：代表随机误差项

数据处理

如表1所示，保费和人均可支配收入均/2）来自《2006中国统计年鉴》；人口老龄化

根据以往人口普查数据，并通过公式

计算得出期间的增长率，然后求得非普查年度的值。

参数估计

整理以上表格1数据，通过Eviews可以得到模型估计结果：

模型检验

可以看出，人口老龄化和人均收入水平与保费收入都是正相关的，即模型的经济意义的检验通过了，同时拟合优度检验也较好的通过了，但变量lnx2在的显着性水平下，t值为，无法通过检验。DW值查表可知落入了不可判断区域，再通过Eviews里的偏相关系数检验可知存在二阶和三阶自相关性。然而本文之所以在t检验没有通过的前提下仍然保留此模型是因为：其一，双对数模型能够运用我们易于理解和比较方便进行数据分析的弹性来进行经济意义分析。其二，是由于存在高阶自相关性，所以很有可能是自相关性的存在使其中一个t检验无法通过。而在消除高阶自相关操作的处理后，可以发现该模型很好的通过了检验。

在Eviews软件里使用迭代估计法对估计的模型进行自相关调整，估计出模型

由此可以看出p2，p3的值分别为-和-，而且t检验显着，这说明原估计模型确实存在二阶和三阶自相关。调整后的模型的DW值虽仍然落入无法判断的区域，但此时再进行偏相关系数检验发现不存在自相关性，所以，样本回归方程3较好的满足了建立模型的要求和初衷。

四、模型应用

因为是双对数模型，所以解释变量的系数就是各解释变量对被解释变量的弹性水平。这样我们可以分别得到人口老龄化比例和人均可支配收入对人寿保险费收入的弹性值分别为：和，表明解释变量因素对保费的影响是正相关的，随着社会人口老龄化趋势的加强和人们生活水平的不断提高，保费也将随之不断的增多。

值得注意的是，代表人口老龄化比例的变量X1对Y的弹性要明显地高于代表人均可支配收入的变量X2对Y的弹性且在数值上大于1，也就是说是富有弹性的。说明人口老龄化对保费的影响要明显强于人均可支配收入的作用，还说明人口老龄化较小的百分比变动，将会引起保费较大幅度的提高。因此我们有理由相信人口老龄化将在今后时间里对寿险保费的增长起到比较重要的作用。至于为何人口老龄化的影响会明显的大于人均可支配收入本文认为原因是：人口老龄化指标用的是个百分比值，是大于零且小于一的数，所以微小的百分比变动下实际的老龄人口的绝对数变化将是相当大，这是符合中国人口大国的现实国情的，因此随着我国人口老龄化趋势的不断增强，必然给我国寿险市场带来深刻的影响。

模型中人均可支配收入与保费收入是正相关的，但是两者的弹性系数只有，说明随着生活水平的提高，人们用于购买寿险产品的消费也随之增长，但增长的速度不大，即人均可支配收入增长1%，寿险保费收入才增长%。出现这种现象的原因是：一方面，目前公众的保险意识已经有了显着增强，许多人不再排斥保险，当收入增加后，即经济条件满足时很大程度上会选择将购买保险作为其防灾防损的有效手段。从投资的角度上看，近年来中国的寿险业有了长足的发展，其开发的寿险产品大部分又都带有明显的分红特点，这些产品能够有效的满足人们在低风险下对资产保值增值的愿望，因此在寿险市场上一路热销，促进了保险公司保费收入的提高。另一方面，根据世界银行提供的资料，到2005年我国的基尼系数已经达到，这说明我国的贫富差距近一步扩大，已经落入收入差距较大的范围。很明显，这里贫富差距的扩大在一定程度上弱化收入水平提高对增加我国寿险保费影响力度，因此要实现我国寿险保费收入的快速增加，政府首先必须采取有效措施逐步缩小贫富差距，消除它对寿险保费收入的负面影响。

另外，此模型在经济意义上的解释力还在于：因为它是二元双对数模型，如果两边取自然指数，模型就变成如下形式：Y=，因为+，所以是递增函数，即随着每年人口老龄化比例和人均可支配收入的同时提高，保费将以递增的速度增长，这也表明在解释变量发展趋势的影响下，人们对人寿保险的关注和实际需求将越来越强。而系数可以解释为其它对保费的影响因素的综合，比如国民受教育程度、赡养率、死亡率和出生率、城市化水平、法律法规、经济发展水平等，这些因素都会对保费收入产生不同程度的影响。

五、政策建议

缩小贫富差距，提高个人可支配收入水平；立足现实，实现差别化营销。

从政府层面上说要消除城乡差距以及城乡“二元经济”带来的负面影响，努力提高个人可支配收入。对于保险公司而言，在产品开发和产品营销中应注意城乡、地区和目标客户群的差异，明确产品定位和销售策略，最大限度的挖掘个人可支配收入增长所带来的潜在需求。

积极稳妥发展经济，创造良好的外部环境

我国寿险业的发展离不开社会经济的支持，经济发展提高了消费者的平均消费水平，增加了对基本消费后的剩余，从而提高对保险产品的现实需求。可以说，保险业的增长是“经济增长带动型”。

提高产品自主创新能力，稳步提高寿险保费收入

我国寿险市场存在着一个深层矛盾，即我国寿险市场目前存在市场潜在需求巨大和有效需求不足的矛盾。究其原因：我国寿险产品数量虽然很多，但产品同质性很高，真正根据社会需求和消费习惯自主开发的产品不多，远不能满足实际需求。因此，保险公司必须充分考虑目前社会养老保险中存在的问题，发挥自身优势提供多样化的产品和服务，以满足人们多层次的寿险需求。

建立消费者对商业寿险业的信任，使寿险业成为社会保险的必要补充，积极拓展农村保险市场。

我国是农业大国，相对于城市居民而言，农民