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    人口老齡化背景下壽險需求的影響因素研究
    ——以河南省為例

    2015-12-17 06:35:00黃陳劉
    安陽師范學院學報 2015年3期
    關(guān)鍵詞:方差分解VAR模型人口老齡化

    黃陳劉,張 曉

    (鄭州大學 商學院,河南 鄭州 450001)

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    人口老齡化背景下壽險需求的影響因素研究
    ——以河南省為例

    黃陳劉,張曉

    (鄭州大學 商學院,河南 鄭州 450001)

    [摘要]日益嚴重的人口老齡化問題給我國的社會養(yǎng)老保障體系帶來了巨大挑戰(zhàn),壽險作為社會保險的重要補充越來越受到人們的重視。文章根據(jù)河南省1990-2013年壽險保費收入及相關(guān)數(shù)據(jù),以VAR模型為基礎,運用脈沖響應分析和方差分解技術(shù)對人口老齡化背景下壽險需求的影響因素進行了實證分析。研究結(jié)果表明:人口老齡化程度的加深對壽險需求的增加具有巨大的推動作用;平均家庭人數(shù)、老年人口撫養(yǎng)比和一年期存款基準利率是短期內(nèi)影響壽險需求的主要因素。為進一步增加人們的壽險需求,壽險公司應當回歸保障本位,推出適合老齡化的年金保險以及生存保險產(chǎn)品。

    [關(guān)鍵詞]人口老齡化;壽險需求;VAR模型;脈沖響應分析;方差分解

    一、引言

    目前,人口老齡化已成為一種顯著的發(fā)展趨勢,人口老齡化及養(yǎng)老問題已經(jīng)成為全民關(guān)注的熱點。養(yǎng)老設施不完善、養(yǎng)老金支付困難、空巢老人等一系列養(yǎng)老問題伴隨著老齡化社會的到來日益彰顯。老齡化程度的不斷加深給我國的社會養(yǎng)老保障體系帶來了巨大挑戰(zhàn),尤其是龐大的養(yǎng)老金缺口會嚴重影響政府對社會保障的財政支付能力,但同時也給壽險的發(fā)展帶來了良好的發(fā)展機遇。如果保險公司能夠抓住當前人口老齡化機遇期、充分發(fā)揮商業(yè)保險的社會功能,那么不僅能夠有助于緩解養(yǎng)老基金虧空、進一步擴大商業(yè)保險在我國養(yǎng)老保障體系中占比,而且對于完善我國的養(yǎng)老保障體系,推動積極應對人口老齡化問題將有重大意義。

    壽險需求是指在一定時期內(nèi)投保人愿意并且能夠購買的壽險商品的數(shù)量[1]。國內(nèi)外學者對于壽險需求的研究主要集中在各種影響因素和各種因素對壽險需求的影響程度大小,從研究方法上主要可以分為三類:(1)運用理論和經(jīng)驗分析,例如楊舸(2006)在Lewis[2]提出的壽險需求理論的基礎上,從被贍養(yǎng)人期望效用的角度研究人壽保險的需求,進而分析壽險需求的影響因素[3]。姜永宏(2014)考慮到日本壽險市場的基礎特征與中國類似,嘗試通過對日本壽險需求的影響因素的分析來為中國壽險市場的發(fā)展提供有益的經(jīng)驗和借鑒[4]。(2)運用單方程模型進行分析,例如張慶軍(2013)從壽險需求理論出發(fā),以遼寧省數(shù)據(jù)為基礎,通過建立多元回歸模型分析了人口老齡化對壽險需求的影響[5]。趙燕妮(2014)采用1991-2012年壽險業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù),建立多元回歸模型來分析人均可支配收入等對壽險需求的影響[6]。蔡偉毅(2014)為研究壽險需求的階段特征,運用相關(guān)數(shù)據(jù)分別建立大陸和臺灣的壽險需求影響因素的多元回歸分析模型來對兩者進行比較研究[7]。(3)運用多方程模型進行分析,例如Chuia和Kwok(2009)運用1964-2004年38個國家的數(shù)據(jù)分析了壽險消費和文化的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)壽險消費和某些文化因素有關(guān)[8]。Park和 Lemaire(2011)利用 27個國家的非平衡面板數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)長期價值導向?qū)垭U需求有著顯著的正向影響[9]。姜永宏(2014)基于省級面板數(shù)據(jù),研究得出加權(quán)可支配收入、人均儲蓄存款與壽險需求呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系[10]。

    上述研究雖然在分析壽險需求問題上取得了一定的成果,但是并沒有反映壽險需求及其影響因素的內(nèi)在規(guī)律性,這種規(guī)律性表現(xiàn)在自相關(guān)性和不同因素的相互影響。因此,本文選擇能反映影響壽險需求各因素相互關(guān)系的向量自回歸模型(VAR),基于河南省1990-2013年壽險保費收入相關(guān)數(shù)據(jù),在進行Granger因果檢驗之后,運用脈沖響應分析和方差分解技術(shù)對河南省的壽險需求問題進行了深入研究。

    二、河南省人口老齡化進程與壽險市場發(fā)展現(xiàn)狀

    (一)人口老齡化進程

    河南省人口結(jié)構(gòu)不斷老化,老齡化程度不斷加深。2013年河南常住人口中少兒(0-14歲)人口1988萬人,老年( 65歲及以上)人口853萬人,勞動年齡(15-64歲)人口6572萬人,人口總撫養(yǎng)比為43.2%。與2012年相比,少兒人口和勞動年齡人口的比例有所降低,相應的老年人口的比重增加,人口總撫養(yǎng)比上升。老年人口共增加23萬人,增加比例0.24%,人口總撫養(yǎng)比提高到43.2%,比上年增加0.4%。國際上衡量一個地區(qū)進入老齡型人口社會的標準為:60歲及以上人口占總?cè)丝诘谋戎剡_到或超過10%,或者65歲及以上人口占總?cè)丝诘谋壤_到或超過7%[11]。河南人口從2000年就開始進入老齡化,65歲以上老年人口占常住人口的7.1%,2010年達到8.36%,2013年已經(jīng)超過9%。這充分說明,河南省作為中國人口第一大省,人口老齡化問題日趨嚴重。

    (二)壽險市場發(fā)展現(xiàn)狀

    自2001年開始,隨著經(jīng)濟體制改革的不斷深入和經(jīng)濟水平的不斷提升,河南省壽險市場進入到飛速發(fā)展時期。主要表現(xiàn)在壽險保費收入、壽險密度整體呈上升趨勢,壽險市場經(jīng)營主體不斷增加等方面。

    (1)保費收入

    從河南省壽險保費總量來看,總體上壽險保費收入呈快速增長趨勢。2002、2008年壽險保費收入增長較快,出現(xiàn)了保費收入高峰,其中2002年保費收入增長速度最快,同比增長 116.76%。自 2001年起至2011年河南省保費收入逐漸增長。而2012年的保費收入有所下降,2011年河南省壽險業(yè)保費的回調(diào)并非是市場的自然選擇,而是政策影響下的公司行為,主要是由于新會計準則的實施,使得以前壽險公司較為看重的萬能險等僅有部分可以計入保費收入中所導致的。2012壽險保費收入首次減少,主要可歸結(jié)于國家宏觀經(jīng)濟發(fā)展放緩及自身行業(yè)發(fā)展存在的產(chǎn)品收益率低、區(qū)域發(fā)展不均衡有效需求沒有得到實現(xiàn)等問題。

    數(shù)據(jù)來源:《河南年鑒》及河南省保監(jiān)會

    (2)壽險密度

    河南省壽險密度呈現(xiàn)出上升的趨勢,由 1990年人均保費2.37元/人,增加到 2011年峰值的607.45元/人,2012年該指標有所回落,原因是由于新會計準則的實施。由此可見,河南省居民對壽險的需求呈現(xiàn)增長趨勢,其中2008年至2011該指標的增長尤為突出。2013年河南省壽險密度578.62元/人,遠遠低于全國692.67元/人的平均水平,顯示出河南省人壽保險需求仍相對有限,人壽保險市場的市場開發(fā)空間仍然比較大。

    (3)市場主體

    在恢復國內(nèi)保險業(yè)務初期,中國人壽保險公司占據(jù)著河南省壽險市場的主要份額。隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人口生活水平的提高,保險需求不斷擴大,保險產(chǎn)品的種類不斷增加,與此同時,河南省的保險市場也取得了巨大的發(fā)展。截止到2013年底,河南省擁有省級保險公司34家,各分支機構(gòu)超過3000家。壽險市場也隨著保險市場的擴大取得了迅猛發(fā)展,由2001年的4家人身險公司發(fā)展到2013年各類人身險公司分支機構(gòu)3559家。這其中有省級分公司31家,營銷服務部2653家。

    依據(jù) 《中國統(tǒng)計年鑒》和《河南省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù),2012年,河南省 GDP 在全國的排名是第7位,保費收入排在第10位,而壽險保費收入排在第11位;而2013年,河南省 GDP 在全國的排名是第5位,保費收入排在第6位,而壽險保費收入排在第4位,如果單從壽險保費收入排名指標來看,2012河南省壽險業(yè)是滯后于經(jīng)濟發(fā)展水平的,也落后于總保費收入排名;2013年壽險業(yè)超過經(jīng)濟發(fā)展水平與總保費排名,說明2013年河南省壽險業(yè)發(fā)展迅速,壽險需求得到釋放。

    ①2001年河南壽險市場上僅有4家保險公司。

    ②“赫芬達爾指數(shù)”,即H=Si,為企業(yè)i評價指標的市場份額。H與市場中企業(yè)數(shù)目N相關(guān),N越大則H越小。赫芬達爾指數(shù)能綜合反映市場力量的分化程度和市場壟斷程度。H=1的市場為完全壟斷市場,H=0的市場為完全競爭市場。

    圖32001—2012年河南人壽保險市場集中度①

    及赫芬達爾指數(shù)②

    三、實證分析

    (一)指標選取及數(shù)據(jù)來源

    河南省人口老齡化問題對壽險市場需求的影響是多方面的,本文是從一個相對比較宏觀的層面進行研究的,并且所選部分指標與河南省總?cè)丝跀?shù)量密切相關(guān)。選取指標如下:

    1.河南省壽險需求替代變量指標選取壽險密度(記為API)為研究對象。

    2.在人口老齡化的替代變量的選擇上,選取老年人口撫養(yǎng)比(記為AGING)以及平均家庭人口數(shù)量(記為AFM)這兩個指標。

    3.由于壽險需求的影響因素較多,只根據(jù)上述指標就對壽險需求進行影響因素分析會使擬合優(yōu)度將會較差,因此,根據(jù)相關(guān)文獻,我們加入人均GDP(記為AGDP)與一年定期存款基準利率(記為R)作為其控制變量。

    數(shù)據(jù)來源于歷年《河南省統(tǒng)計年鑒》、歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、河南省保監(jiān)會和中國人民銀行網(wǎng)站等。其中,河南省人均壽險需求根據(jù)河南省壽險保費收入與總?cè)丝诘谋戎涤嬎愕贸?;河南省老年人口撫養(yǎng)比數(shù)據(jù)根據(jù)老年人口撫養(yǎng)比計算公式計算得到;采用一年期存款基準利率來反映利率水平,若存在利率調(diào)整,則以時間(天)為權(quán)重加權(quán)平均計算當年利率;以上數(shù)據(jù)均采用1990-2013年數(shù)據(jù)。

    (二)單位根檢驗

    為避免因為數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性而出現(xiàn)偽回歸,我們需要對搜集到的數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗??紤]到對數(shù)據(jù)取自然對數(shù)既有助于消除異方差,又具有不改變可能存在的協(xié)整關(guān)系的優(yōu)勢,我們對各變量數(shù)據(jù)取自然對數(shù)。對于多變量的平穩(wěn)性檢驗,一般采用ADF檢驗法。因此我們將取過對數(shù)之后的變量序列進行ADF檢驗,為了保證檢驗的有效性,根據(jù)散點圖選擇常數(shù)項、有趨勢項,滯后階數(shù)根據(jù)AIC與SC信息準則選擇合適的滯后期。檢驗結(jié)果如下表:

    從檢驗結(jié)果來看,LNAPI的ADF統(tǒng)計量均大于1%、5%、10%顯著水平下的Mackinnon臨界值,說明LNAPI是非平穩(wěn)的。在5%的顯著水平下,△LNAPI 的ADF統(tǒng)計量略大于相應的Mackinnon臨界值,這表明LNAPI進行一階差分后不存在單位根,變?yōu)槠椒€(wěn)時間序列,即△LNAPI是一階單整,記為LNAPI~I(1)。同理LNAGING、LNAFM、LNAGDP、LNR均是非平穩(wěn)的,一階差分之后在5%的顯著水平下,時間序列均變?yōu)槠椒€(wěn)序列。

    (三)Granger因果檢驗

    Granger因果檢驗主要用來判斷一個變量的變化是否是引起另一個變量變化的原因,從而檢驗兩變量之間是否存在因果關(guān)系[12]。通過上述分析可知,△LNAPI、△LNAGING、△LNAFM、△LNAGDP和△LNR都是平穩(wěn)的,因此它們可以進行Granger因果檢驗,檢驗結(jié)果見表3。

    注:(C,T,P)分別表示有常數(shù)項、有趨勢項、滯后階數(shù)。0表示不含常數(shù)項、有趨勢項以及滯后階數(shù)為0。

    注:中括號內(nèi)值為t檢驗統(tǒng)計量

    由上表結(jié)果可知,在5%的置信水平下,河南省平均家庭人數(shù)是壽險需求的Granger原因,在10%的置信水平下,老年人口撫養(yǎng)比、一年期基準利率是壽險需求的Granger原因。進一步說明了如若想要提高河南省壽險需求可以通過調(diào)整以上影響因素來實現(xiàn),這為政策調(diào)整提供了理論依據(jù)。

    (四)VAR模型的構(gòu)建

    基于河南省壽險密度、老年人口撫養(yǎng)比、平均家庭人數(shù)、人均GDP、一年定期存款基準利率構(gòu)建VAR模型,模型的滯后期階數(shù)既不能太小也不能太大,過小會使模型受到解釋變量序列相關(guān)性的影響,過大則會減弱模型的穩(wěn)定性。文章結(jié)合AIC準則和SC準則,最終確定VAR模型的滯后階數(shù)為2。模型的估計結(jié)果如下:

    上述各方程調(diào)整后的擬合優(yōu)度分別為0.992849、0.787906、0.878247、0.997709、0.874343,方程擬合效果較好。對于上表VAR(2)模型結(jié)果,本文將結(jié)合下面的脈沖響應分析、方差分析來解釋。由于參數(shù)是否顯著不為零不是VAR模型最關(guān)注的,因此不對參數(shù)進行討論。

    (五) 動態(tài)分析

    VAR模型作為一種非理論性的模型,無需事先對變量作任何約束,同時人們在運用該模型時一般不對單個參數(shù)的估計值進行分析,而是研究某個內(nèi)生變量的沖擊給其他變量的影響或者每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度。要實現(xiàn)這些目標,我們需要用到脈沖響應分析和方差分解技術(shù)。考慮到非平穩(wěn)的VAR模型不能進行脈沖響應函數(shù)分析,因此需要首先對VAR模型進行平穩(wěn)性檢驗。

    1.模型穩(wěn)定性檢驗

    對上述建立的VAR模型進行穩(wěn)定性檢驗(檢驗結(jié)果見圖5),檢驗結(jié)果顯示模型所有的單位根都在單位圓內(nèi),這說明我們建立的向量自回歸模型(VAR)是穩(wěn)定的。也就是說,當模型中某個變量受到一個沖擊而發(fā)生變化時,其他變量也會隨之發(fā)生變化,但是這種變化是逐漸收斂的,即認為隨著時間的推移,一個變量受到的沖擊所產(chǎn)生的影響會逐漸地消失,可以進一步進行脈沖響應分析。

    2.脈沖響應分析

    Granger因果檢驗只能判斷變量間因果的方向性,而脈沖響應函數(shù)雖然不能判斷因果方向性,卻可以完整刻畫一個變量對另一變量的影響情況。本文采用廣義脈沖方法,研究河南省人口老齡化背景下壽險需求的影響因素,下圖列出了各解釋變量的沖擊引起 LNAPI 變化的脈沖響應圖。各圖中的橫軸表示沖擊作用響應的滯后期間數(shù)(單位:年),縱軸表示LNAPI。實線為脈沖響應函數(shù),表示面對各變量的沖擊LNAPI的變化情況,兩邊虛線表示正負兩倍標準差的偏離帶。

    由LNAPI自身脈沖響應檢驗結(jié)果圖說明,給河南省省人均壽險需求一個正向沖擊時,LNAPI 對自身的一個標準差信息立刻有了較強的反應,而且均產(chǎn)生正向影響,從第一期到第三期衰減比較快,第四期到第八期增長較快,第八期之后影響逐漸微弱。這主要是因為壽險一般需要投保多年,因此河南省人均壽險需求受中期之前繳費情況影響較為強烈,但隨著滯后期的推遲,前期壽險需求對后期壽險保費的影響逐漸衰減,但影響一直存在。

    由LNAGING對LNAPI脈沖響應圖來看,前三期老年人口撫養(yǎng)比(LNAGING)給予 LNAPI 一個微弱的負的沖擊,在第三期之后,而且均產(chǎn)生正向的影響,第六期影響達到最大,之后影響已經(jīng)趨近于零,收斂速度慢。從總體來看,LNAGING對 LNAPI產(chǎn)生正的影響,人口老齡化會促進壽險需求的增加。

    由LNAFM對LNAPI脈沖響應圖來看,當河南省平均家庭人數(shù)(LNAFM)給予河南省人均壽險需求一個正沖擊后,只在第二期對壽險需求產(chǎn)生微弱的正向影響,與其他各期產(chǎn)生負影響相比可以忽略不計。第七期負影響達到最大,之后影響逐漸收斂,說明河南省平均家庭人數(shù)對壽險需求來說在短期內(nèi)產(chǎn)生正向影響,而在長期將會產(chǎn)生負向影響。

    由LNAGDP對LNAPI脈沖響應結(jié)果來看,第一期人均收入(LNAGDP)給予壽險需求一個正沖擊后,LNAPI 產(chǎn)生了正向影響,從第二期至第六期變?yōu)樨撚绊?,之后逐漸減小,最后收斂到橫軸附近,說明河南省人均收入水平的提高對于人均壽險需求來說,短期內(nèi)產(chǎn)生正向影響;長期則產(chǎn)生負影響,當人均收入水平提升后,人們反而對壽險的需求減少,人均收入水平的提高并不能長期促進壽險需求的增加。

    由LNR對LNAPI脈沖響應結(jié)果來看,當一年定期存款基準利率(LNR)給予壽險需求一個正沖擊后,在前期就產(chǎn)生負向反映,在第五期時達到最低值,隨后影響逐漸減弱,從總體來看利率水平對河南省人均壽險需求產(chǎn)生了負向影響。說明利率水平的提高對于壽險需求將會產(chǎn)生抑制作用,反之,則會促進壽險需求的增長。

    3.方差分解

    脈沖響應用于完整刻畫每一個內(nèi)生變量的沖擊對其他內(nèi)生變量的影響,而方差分解主要是為了評價各內(nèi)生變量對預測方差的貢獻程度。由于本文主要關(guān)注的是人口老齡化背景下的壽險需求,因此下面將利用方差分解技術(shù)分析 LNAPI、LNAGING、LNAFM、 LNAGDP、LNR對 LNAPI 變動的貢獻程度(見組圖2)。

    從方差分解結(jié)果可以看出各因子對河南省壽險密度的影響程度。引起LNAPI 變化的首要因素是其自身沖擊,在第一期占到 100%,雖然之后各期迅速遞減,到第七期占到方差分解比的26.85%,仍占主要地位。緊隨其后的是LNR的變動,期初LNR的變動并不明顯,第一期僅占到2.41%,自第三期以后增長幅度明顯加大,在第七期達到45.75%時趨于穩(wěn)定,分析結(jié)果表明,一年期定期存款利率的變動對壽險密度有重要影響。其次是平均家庭人數(shù)(LNAFM),自第二期占11.72%之后,一直在10%左右,對壽險密度的影響比較穩(wěn)定。人均收入對壽險密度的貢獻度略小于平均家庭人數(shù)的貢獻度,第四期達到峰值22.86%之后,從第八期之后緩慢降低。另外老年人口撫養(yǎng)比(LNAGING),從整體看它對 LNAPI 的貢獻度明顯較弱,老齡人口撫養(yǎng)比對河南省壽險密度的變動能夠解釋2%左右,變化幅度不大,對模型沖擊的響應較小。這主要是因為隨著時間推移老年人口撫養(yǎng)比變動幅度非常微弱,不像其他影響因素變動頻繁。

    四、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    本文根據(jù)河南省1990-2013年壽險保費收入及相關(guān)數(shù)據(jù),以VAR模型為基礎,運用脈沖響應分析和方差分解技術(shù)對人口老齡化背景下壽險需求的影響因素進行了實證研究,結(jié)論如下:

    (1)人口老齡化的背景下,人們的壽險需求會不斷增加。通過對河南省壽險保費收入、壽險密度、市場主體增長趨勢分析,以及對壽險保費在全國的排名及其與經(jīng)濟總量排名和總保費收入排名的比較研究,我們可以看到,2013年河南省壽險收費收入超過經(jīng)濟總量及總保費收入的排名,說明2013年河南省壽險業(yè)發(fā)展迅速,壽險需求得到釋放。隨著壽險產(chǎn)品的開發(fā)和推廣,壽險需求會進一步增加,河南壽險業(yè)還有廣闊市場空間。

    (2)平均家庭人口數(shù)、老年人口撫養(yǎng)比和一年期基準利率是河南省壽險需求的Granger原因,人均GDP不是河南省壽險需求的Granger原因。說明對于河南省的具體情況而言,短期內(nèi),平均家庭人數(shù)、老年人口撫養(yǎng)比和一年期基準利率是影響河南省壽險需求的主要因素。

    (3)從長期來看,平均家庭人口數(shù)和一年內(nèi)存款基準利率是影響河南省壽險需求的主要因素。脈沖響應分析的結(jié)果顯示,對于不同因素對壽險需求的外部沖擊,平均家庭人口數(shù)和利率對壽險需求的沖擊力度最強,兩因素的沖擊力峰值分別是-0.08和-0.15。然后依次是人均GDP和老年撫養(yǎng)比,對壽險沖擊力峰值分別為-0.06和0.05。由方差分解結(jié)果可知, 老年撫養(yǎng)比、平均家庭人口數(shù)、人均GDP和利率對壽險需求的貢獻度分別為3%、11%、9%和47%。

    (二)建議

    (1)抓住人口老齡化的機遇,推出更多種類的壽險產(chǎn)品。近年來河南省的老齡化進程不斷加快,老年撫養(yǎng)比迅速提高,老年人群體不斷壯大,老年人的需求越來越受到社會各界的廣泛重視。保險公司推出更多種類的壽險產(chǎn)品,一方面可以滿足老年人個性化的壽險需求、提高老齡人的生活質(zhì)量,另一方面也可以拓寬壽險市場,增強壽險市場的活力,推動壽險市場的發(fā)展。同時,這對于提高商業(yè)養(yǎng)老保險在我國社會養(yǎng)老保障體系中的比重,優(yōu)化養(yǎng)老保障體系結(jié)構(gòu),具有重要意義。

    (2)重視利率對于壽險需求的重大影響。一方面利率是購買壽險的一項機會成本,根據(jù)脈沖響應分析,利率對于壽險需求一直保持負向影響。另一方面利率的變化會使壽險業(yè)面臨嚴重的利差損失問題。只有充分重視利率對于壽險需求的重大影響,才能在市場利率發(fā)生變化時,對于市場壽險需求做出正確的判斷。

    (3)大力發(fā)展商業(yè)保險,緩解社會保險壓力。人口老齡化意味著更多的人要面臨醫(yī)療和養(yǎng)老問題,河南省老齡化的特點之一是“未富先老”,這就使得河南省政府財政壓力越來越大,通過發(fā)展商業(yè)保險,可以緩解政府壓力、提高人們保障水平。壽險公司可以通過提供特色養(yǎng)老保險、醫(yī)療保險等服務,發(fā)揮保險社會管理職能,緩解人口老齡化給政府、社會及個人帶來的壓力,同社會保險一同構(gòu)建一個強有力的保障體系。

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    [責任編輯:D]

    [收稿日期]2015-03-18

    [作者簡介]黃陳劉(1989—),男,河南信陽人,研究方向為金融計量分析;張曉(1991-),女,河南商丘人,研究方向為農(nóng)業(yè)保險、壽險。

    [中圖分類號]F840.62

    [文獻標識碼]A

    [文章編號]1671-5330(2015)03-0037-08

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