城鎮(zhèn)化進程對保險市場非線性影響效果分析

屈文建++胡志偉++吳成

摘 要：本文采用部分線性模型的研究方法，分析不同城鎮(zhèn)化階段城鎮(zhèn)化率的提升對區(qū)域保險密度的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）城鎮(zhèn)化率的提升會帶來居民保險需求的顯著提升，城鎮(zhèn)化率與保險密度顯著正相關(guān)。（2）城鎮(zhèn)化進程的不同階段，區(qū)域城鎮(zhèn)化率的提升對保險密度的影響存在顯著差異。在城鎮(zhèn)化率小于40%水平時，區(qū)域保險密度隨著城鎮(zhèn)化率的提升而快速上升；當城鎮(zhèn)化率達到40%以上時，城鎮(zhèn)化水平的提升對保險密度的提升作用逐漸下降，但仍顯著為正；直到城鎮(zhèn)化率達到60%之后，城鎮(zhèn)化率提升對保險密度的影響不再明顯。本研究證實了不同城鎮(zhèn)化階段，城鎮(zhèn)化率提升對商業(yè)保險市場需求的影響差異，為合理規(guī)劃保險產(chǎn)業(yè)市場提供借鑒。

關(guān)鍵詞：保險密度；城鎮(zhèn)化；非線性影響；部分線性模型

中圖分類號：F842.0 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2017）02-0048-05

一、引言

隨著中國經(jīng)濟快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化進程不斷加速，居民社會保障需求與日俱增，政府應(yīng)如何建設(shè)一個高水平的社會安全保障網(wǎng)絡(luò)，同時避免帶來過大的公共財政壓力已成為我國經(jīng)濟發(fā)展過程中的重要課題。參考發(fā)達國家相關(guān)經(jīng)驗可知，充分發(fā)展商業(yè)保險行業(yè)、對社會保障體系提供支持是解決該問題的有效途徑。

此外，我國城鎮(zhèn)化進程中還存在城鄉(xiāng)居民身份轉(zhuǎn)換問題，大規(guī)模農(nóng)村人口涌入城市對城市社會保障體系造成了巨大的壓力。20世紀90年代以來，隨著我國經(jīng)濟進入全面開放階段，各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展狀況差異日趨明顯。沿海地區(qū)依靠地域優(yōu)勢等迅速發(fā)展的同時，外來人口大量涌入經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，人口加速流動是這一時期我國城鎮(zhèn)化進程的主要模式。我國人口城鎮(zhèn)化率已由2000年的36.2%上升至2015年的59.1%，城鎮(zhèn)人口總數(shù)達到7.11億。據(jù)“第六次人口普查”數(shù)據(jù)顯示，2010年，全國流動人口總量達到2.61億，比2000年增長了81%，其中，大部分為農(nóng)村進城務(wù)工人員。大規(guī)模的人口流動帶來了城市規(guī)模不斷擴大，2000—2015年間，我國200萬以上人口城市數(shù)量增加了一倍以上。城鎮(zhèn)化不斷推進的背景下，加快完善居民社會保障體系已十分緊迫和重要。

本文采取部分線性模型，對核心解釋變量的函數(shù)形式不作假定，考察不同城鎮(zhèn)化水平下，中國各省市城鎮(zhèn)化的發(fā)展對商業(yè)保險市場保險密度的邊際影響。基于我國保險市場需求的變動趨勢，為新型城鎮(zhèn)化背景下保險市場的發(fā)展提供借鑒。

二、相關(guān)研究

近年來，我國城鎮(zhèn)化比率逐年提高，社會保障需求的不斷提升促進了商業(yè)保險市場的快速發(fā)展。劉丹（2014）證明了城鎮(zhèn)化進程和保險業(yè)發(fā)展存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，并且研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化率每提高1%，保險密度會增加63.246元。彈性方面，柳立（2013）利用了時間序列數(shù)據(jù)進行實證，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化率每增加1%，保險密度會增加4.8%。楊匯潮等（2014）認為城鎮(zhèn)化率越高，對保險密度深化的促進作用越明顯。不少學者對城鎮(zhèn)化與保險市場發(fā)展相互促進作用也進行了實證檢驗，杜菲（2013）采用城市級別的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化率與保險密度存在明顯的正相關(guān)關(guān)系，與保險深度相關(guān)度較低。楊超（2012）認為保險業(yè)的快速發(fā)展，有助于城市建設(shè)中籌集資金，促進基礎(chǔ)設(shè)施和房地產(chǎn)行業(yè)的快速發(fā)展。

據(jù)相關(guān)學者觀點，城鎮(zhèn)化進程促進保險市場的發(fā)展體現(xiàn)為三個方面：第一，城鎮(zhèn)化進程中，我國城鎮(zhèn)居民收入水平明顯上升，居民對商業(yè)保險的購買能力顯著提升。第二，城鎮(zhèn)化進程中，我國居民生活方式發(fā)生了根本性的改變，單純依靠代際轉(zhuǎn)移已無法解決我國日益嚴重的居民養(yǎng)老問題，必須加快商業(yè)保險發(fā)展，以應(yīng)對居民養(yǎng)老問題。第三，受限于戶籍制度，社會公共保障體系僅對城鎮(zhèn)居民開放，大部分外來人員僅能通過購買商業(yè)保險降低風險，商業(yè)保險市場需求不斷擴大。此外，現(xiàn)有研究中通常認為，不同城鎮(zhèn)化水平下，城鎮(zhèn)化率水平相同幅度的提升對商業(yè)保險市場具有相同的影響，這與我國的實際情況存在較大的差異。如前文所述，我國的城鎮(zhèn)化進程伴隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和大規(guī)模的人口遷移，外來人口進入城市生活的不同時期，對商業(yè)保險的需求存在著明顯的差異，學界對這一問題并沒有進行深入探討。

本文采用部分線性模型，分析城鎮(zhèn)化比率變動對商業(yè)保險市場的影響效果，放松了現(xiàn)有研究中普遍采用的城鎮(zhèn)化對商業(yè)保險需求存在“線性影響”的假設(shè)，研究不同城鎮(zhèn)化時期，城鎮(zhèn)化率變動對商業(yè)保險需求的影響。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

（一）模型設(shè)定

本文實證模型包括兩部分：模型（1）中，本文參考現(xiàn)有研究中的常用范式，采用面板固定效應(yīng)模型分析城鎮(zhèn)化比重對地區(qū)保險密度的影響，模型設(shè)置如下：

[lnInsuranceit=ui+vt+λ0Cityrateit+λ1Oldit+λ2Eduit]

[+λ3lnGDPit+εit，i=1，...，N t=1，...，T]（1）

其中，[i]表示省份，[t]表示年份，[lnInsuranceit]代表區(qū)域保險市場需求狀況，用區(qū)域保險密度的自然對數(shù)表示。[Cityrateit]為本文核心變量，代表當?shù)爻擎?zhèn)化水平，以當?shù)爻擎?zhèn)人口占總?cè)丝诒戎乇硎?；[Oldit]表示當?shù)乩淆g化程度，用65歲以上老年人口比重占總?cè)丝诘谋戎乇硎?；[Eduit]表示當?shù)鼐用袷芙逃潭龋檬苓^大專及以上教育人口比重占總?cè)丝诒戎乇硎?；最后進一步控制了當?shù)厥杖霠顩r，[lnGDPit]表示當?shù)厝司杖氲淖匀粚?shù)。

之后，基于模型線性化假設(shè)，放松了城鎮(zhèn)化水平對區(qū)域保險密度影響在不同城鎮(zhèn)化水平下保持不變的假設(shè)，采用部分線性模型研究不同城鎮(zhèn)化水平下，城鎮(zhèn)化率的變化對地區(qū)保險密度的影響，模型設(shè)置為：

[lnInsuranceit=ui+vt+fCityrateit+λ1Oldit+λ2Eduit]

[+λ3lnGDPit+εit，i=1，...，N t=1，...，T]（2）

可以將（2）式簡化為向量形式：

[lnInsuranceit=ui+vt+f（Cityrateit）+λXit+εit]（3）

模型（2）為含有固定效應(yīng)的部分線性面板數(shù)據(jù)模型，使用Baltagi和Li（2011）提出的方法進行估計。時間固定效應(yīng)用虛擬變量表示，可寫入控制變量[Xit]中計為[Xit']，進行差分消除個體固定效應(yīng)[ui]，將模型轉(zhuǎn)化為：

[lnInsuranceit-lnInsuranceit-1=f（Cityrateit）-f（Cityrateit-1）+λ'（Xit'-Xit-1'）+εit-εit-1] （4）

在估計模型（4）時將未知函數(shù)[f（Cityrateit）-f（Cityrateit-1）]近似為分段的多項式，OLS可以得到[ui]、[vt]和[λ]的一致估計量，分別記為[ui]、[vt]和[λ]，代入模型（2）中得：

[ηit=lnInsuranceit-ui-vt-λXit=f（Cityrateit）+εit]（5）

函數(shù)關(guān)系[f]可以通過標準的非參數(shù)估計方法擬合[ηit]和[Cityrateit]得出，采用stata14軟件計算回歸結(jié)果和擬合曲線圖。

（二）數(shù)據(jù)來源

參考相關(guān)研究，采用保險密度作為被解釋變量，反映當?shù)鼐用駥ι虡I(yè)保險的需求情況，分別采用全部保險市場、財產(chǎn)保險市場和人壽保險市場的保險密度作為被解釋變量對各市場進行分析。考慮到城鎮(zhèn)化過程中人口轉(zhuǎn)移的因素，研究采用城鎮(zhèn)人口占區(qū)域總?cè)丝诒戎刈鳛榻忉屪兞?，分析城?zhèn)化水平對商業(yè)保險市場的影響。此外，參考現(xiàn)有研究中對商業(yè)保險市場影響因素的分析，將地區(qū)老年人口占總?cè)丝诒戎亍⒏叩冉逃丝谡伎側(cè)丝诒戎?、人均GDP水平作為控制變量加入了模型。

研究采用數(shù)據(jù)為我國省級面板數(shù)據(jù)，包括2005—2014年我國各省全行業(yè)、人壽保險市場與財產(chǎn)保險市場的保險密度數(shù)據(jù)，以及各省份總?cè)丝跀?shù)量、城鎮(zhèn)人口數(shù)量、65歲以上老年人口數(shù)量、受教育人口數(shù)量、人均GDP等相關(guān)數(shù)據(jù)。其中，保險行業(yè)數(shù)據(jù)來源為2005—2014年《中國保險年鑒》中的《各省、自治區(qū)、直轄市、計劃單列市保險業(yè)務(wù)情況》表，各省人口與GDP來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。但由于部分數(shù)據(jù)缺失的原因，本文面板數(shù)據(jù)中剔除了西藏自治區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)，并采用插值法對其他指標缺漏值進行了補充。經(jīng)過處理后，面板相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

四、回歸結(jié)果分析

本文分別采用面板固定效應(yīng)模型和非參數(shù)模型驗證城鎮(zhèn)化水平變動對區(qū)域不同保險市場保險密度的影響，將65歲以上老年人口比重、受高等教育人口比重、人均GDP對數(shù)作為解釋變量放入模型。

（一）線性模型回歸結(jié)果

首先采用面板固定效應(yīng)模型分析城鎮(zhèn)化水平與區(qū)域保險密度的關(guān)系①，回歸結(jié)果如表2所示。其中模型（1）和模型（2）以全部保險行業(yè)保險密度作為被解釋變量，回歸結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)化率與區(qū)域保險密度之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系，與預期一致；區(qū)域內(nèi)老齡化程度與保險密度之間同樣存在正相關(guān)關(guān)系，均在1%的水平上顯著。進一步在回歸（2）中，加入受高等教育人口比重和人均GDP對數(shù)等控制變量之后，回歸結(jié)果沒有明顯變化，區(qū)域城鎮(zhèn)化率與保險密度之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，且在1%的水平上顯著。

通過進一步以財產(chǎn)保險市場作為研究對象，分析城鎮(zhèn)化比率對財產(chǎn)保險密度的影響?；貧w結(jié)果如表2中（3）、（4）兩列，與全部保險市場的研究結(jié)果一致，城鎮(zhèn)化比重的上升，對該區(qū)域內(nèi)財產(chǎn)保險密度有正的影響，在1%的水平上顯著，在加入受高等教育人口比重和人均GDP對數(shù)等控制變量之后，城鎮(zhèn)化比重與財產(chǎn)保險密度的相關(guān)系數(shù)仍然顯著為正，并在1%水平上顯著。此外，與預期一致，老齡人口比重與財產(chǎn)保險密度之間同樣存在著1%水平上的顯著正相關(guān)關(guān)系。最后，我們再以人壽保險密度為解釋變量，對上述結(jié)論進行驗證，研究結(jié)論沒有改變，城鎮(zhèn)化人口比重、老年人口比重與人壽保險密度存在正相關(guān)關(guān)系，在1%水平上顯著。

面板固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果顯示：伴隨區(qū)域城鎮(zhèn)化率的提升，轄內(nèi)保險密度顯著上升，無論以整個保險市場為研究對象，還是對財產(chǎn)保險市場和人壽保險市場分別分析，這一結(jié)論均成立。并且，老齡人口比重與各市場保險密度之間均存在正相關(guān)關(guān)系。受高等教育人口比重、人均GDP水平對保險密度的影響并不顯著。

（二）部分線性模型回歸結(jié)果

本文采用部分線性模型對該問題進行分析，放松城鎮(zhèn)化率對保險密度的影響在不同城鎮(zhèn)化階段保持不變的假定，采用半?yún)?shù)的方法測算不同城鎮(zhèn)化水平下，城鎮(zhèn)化率變動對區(qū)域保險密度的影響。部分線性回歸結(jié)果包括非線性和線性兩部分，回歸模型如前文（3）式。圖1、圖2和圖3分別是調(diào)整過的全保險市場保險密度、財產(chǎn)保險市場保險密度、人壽保險市場保險密度與城鎮(zhèn)化率的擬合曲線圖，描繪了保險市場保險密度變化與城鎮(zhèn)化比率變動之間的關(guān)系。調(diào)整過的保險密度是在控制了區(qū)域65歲以上老年人口比重、區(qū)域高等教育人口比重、人均GDP水平以及區(qū)域、時間特征等變量影響后的保險密度。調(diào)整過的保險密度與城鎮(zhèn)化率的擬合曲線反映了保險密度與城鎮(zhèn)化率之間的實證關(guān)系。結(jié)果顯示，在不同的城鎮(zhèn)化水平下，城鎮(zhèn)化率的變動對保險市場密度的影響存在著顯著的差異。

從圖1可以看出，伴隨城鎮(zhèn)化水平的提升，保險市場密度呈倒L形上升趨勢。城鎮(zhèn)化率的上升對保險市場的保險密度具有正向影響，但城鎮(zhèn)化率提升所帶來的保險市場保險密度變動在不同的城鎮(zhèn)化水平下存在著顯著差異。從圖1可以看出，在城鎮(zhèn)化進程的初期，城鎮(zhèn)化率小于40%水平時，城鎮(zhèn)化率的變動對保險密度變化有著顯著的正向影響；而城鎮(zhèn)化率達到40%以上時，城鎮(zhèn)化水平的提升對保險密度的影響逐漸下降；直到城鎮(zhèn)化率達到60%之后，伴隨城鎮(zhèn)化水平的提升，保險密度的變動不再明顯。由此可見，伴隨城鎮(zhèn)化率的上升，各省保險市場密度變動呈現(xiàn)出階段性特征，從加速提升到增速放緩，直至保持穩(wěn)定。

進一步以財產(chǎn)保險市場為研究對象，對這一問題進行分析，結(jié)果如圖2所示。與整個保險市場的分析結(jié)果一致，伴隨城鎮(zhèn)化水平的提升，財產(chǎn)保險市場的保險密度同樣呈倒L形上升趨勢，城鎮(zhèn)化率的上升對保險市場的保險密度具有正向影響。并且，財產(chǎn)保險市場保險密度在不同的城鎮(zhèn)化階段存在著顯著差異。在城鎮(zhèn)化進程的初期，城鎮(zhèn)化率小于40%水平時，伴隨城鎮(zhèn)化水平的提升，財產(chǎn)保險市場的保險密度加速上升；當城鎮(zhèn)化率達40%以上時，城鎮(zhèn)化水平的提升對保險密度的影響逐漸下降；直到城鎮(zhèn)化率達60%之后，伴隨城鎮(zhèn)化水平的提升，保險密度的變動不再明顯。

最后，以人壽保險市場為研究對象，繼續(xù)對該問題進行驗證，結(jié)果如圖3所示。與全部保險市場、財產(chǎn)保險市場的研究結(jié)果一致，伴隨城鎮(zhèn)化率的上升，各省保險市場密度變動呈現(xiàn)出階段性特征，在城鎮(zhèn)化率低于40%水平時，財產(chǎn)保險密度隨城鎮(zhèn)化率提升而快速上升，在城鎮(zhèn)化率水平處于40%—60%之間時，伴隨城鎮(zhèn)化水平的提升，人壽保險密度增速逐漸下降；直到城鎮(zhèn)化率達到60%之后，人壽保險密度保持穩(wěn)定。

綜合上述研究可知：在不同的城鎮(zhèn)化階段，伴隨相同程度的城鎮(zhèn)化比率上升，保險市場密度的變動存在著差異。在城鎮(zhèn)化進程的不同階段，受城鎮(zhèn)化率提升的影響，保險密度的變動呈現(xiàn)出階段性特征，從加速提升到增速放緩，直至保持穩(wěn)定。

五、研究結(jié)論

本文分別以全部保險市場、財產(chǎn)保險市場和人壽保險市場為研究目標，采用部分線性模型，分析在不同的城鎮(zhèn)化階段，城鎮(zhèn)化率提升對保險市場密度的影響效果，結(jié)果顯示我國保險市場保險密度在不同的城鎮(zhèn)化階段，呈倒L形上升趨勢。在城鎮(zhèn)化進程初期，城鎮(zhèn)化率低于40%時，外部移民大量涌入城市，社會保障體系發(fā)展速度嚴重滯后于人口城鎮(zhèn)化速度，外來人口必須通過購買商業(yè)保險的方式抵御外部風險，從而城鎮(zhèn)化比率的上升將推動保險密度快速上升。在城鎮(zhèn)化進程中期，城鎮(zhèn)化率在40%—60%之間，社會保障體系逐步建立，城鎮(zhèn)居民保險需求得到部分滿足，城鎮(zhèn)化率提升對保險市場需求的影響逐步下降。在城鎮(zhèn)化進程后期，社會保障體系已日趨完善，商業(yè)保險市場進入平穩(wěn)發(fā)展階段，相對于城鎮(zhèn)化比率的提升，區(qū)域保險密度保持穩(wěn)定。

為進一步促進我國商業(yè)保險行業(yè)的健康發(fā)展，提升我國新型城鎮(zhèn)化建設(shè)服務(wù)水平，在保險行業(yè)的發(fā)展過程中，應(yīng)統(tǒng)籌各區(qū)域保險市場建設(shè)力度，滿足不同城鎮(zhèn)化水平下居民對商業(yè)保險的差異化需求。具體而言，對仍處于城鎮(zhèn)化進程初期的省份，應(yīng)加大資金、人才投入，健全市場制度，以改善當?shù)亟鹑谑袌鰲l件，促進當?shù)乇ｋU行業(yè)快速發(fā)展，以滿足日益上升的保險需求。對城鎮(zhèn)化水平較高的地區(qū)，應(yīng)積極調(diào)整經(jīng)營策略，豐富商業(yè)保險品種，滿足居民特定的保險需求。

注：

① Hausman檢驗拒絕了隨機效應(yīng)模型，并且時間虛擬變量大多都在1%水平下顯著，實證模型控制了個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)。

參考文獻：

[1]Baltagi B H，Li D. 2011. Series Estimation of Partially Linear Panel Data Models with Fixed Effects[J].Annals of Economics & Finance，3（1）.

[2]Lin Y J，Tian W H，Chen C C. 2011. Urbanization and the utilization of outpatient services under National Health Insurance in Taiwan[J].Health Policy，103（2-3）.

[3]LIBOIS F，VERARDI V. 2013. Semiparametric fixed-effects estimator[J].Stata journal，13（2）.

[4]劉丹.城鎮(zhèn)化對區(qū)域保險業(yè)發(fā)展的影響分析——基于30個省市面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].保險職業(yè)學院學報，2014，28（4）.

[5]柳立.新型城鎮(zhèn)化：商業(yè)保險的發(fā)展機遇[N].金融時報，2013-05-27.

[6]楊匯潮，江生忠.城鎮(zhèn)化促進保險業(yè)發(fā)展研究——基于面板數(shù)據(jù)[J].保險研究，2014，（8）.

[7]杜菲.城鎮(zhèn)化率與保險密度正相關(guān)[N].中國保險報，2013-07-29.

[8]楊超.關(guān)于保險的幾點思考[J].金融博覽，2012，（4）.