壽險需求的影響因素研究

(武漢大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 湖北 武漢 430072)

一、引言

中國保監(jiān)會披露，2016年壽險業(yè)務(wù)原保險保費收入1 7442.22億元，同比增長31.72%，而2014年壽險業(yè)務(wù)增速為15.67%，三年時間增速近乎翻番。我國人口結(jié)構(gòu)性的變化也給我國保險業(yè)尤其是壽險業(yè)帶來更多的機遇。老齡化社會的來臨將給我國整體社會經(jīng)濟帶來沖擊，也會引起居民的保險需求的改變。

在此背景下，探討壽險業(yè)發(fā)展的影響因素這一工作顯得尤為必要，影響壽險需求的因素一直以來都是保險學(xué)界研究關(guān)注的焦點之一。而在所有影響壽險需求的因素中，收入作為個體進(jìn)行風(fēng)險管理能力的基礎(chǔ)性因素，研究收入對壽險需求的影響是極其有意義的。

二、文獻(xiàn)綜述

在國外研究中，Anderson和Nevin(1975)以年輕新婚夫婦的壽險購買行為為研究對象，發(fā)現(xiàn)丈夫的受教育程度、家庭目前收入、家庭未來十年的預(yù)期收入、家庭凈值以及夫婦雙方的婚前保險額都是影響其購買壽險金額和類型的重要因素。Babbel(1985)發(fā)現(xiàn)新購買的終身壽險與該成本指數(shù)是負(fù)相關(guān)，而且壽險強勁的價格彈性并不能保證壽險業(yè)表現(xiàn)出高度的價格競爭。Lee和Chiu注意到了保險需求與其影響因素的非線性關(guān)系，利用PSTR方法對1979—2007年近30年間的36個國家的數(shù)據(jù)進(jìn)行實證，發(fā)現(xiàn)壽險是必需品，對收入缺乏彈性，而非壽險是奢侈品，對收入極具彈性。同時壽險保費收入與人均GDP之間有明顯的門檻效應(yīng)。

國內(nèi)研究角度也多有不同。卓志(2001)經(jīng)過實證發(fā)現(xiàn)我國快速的經(jīng)濟增長是主要因素，同時發(fā)現(xiàn)我國的教育水平偏低也成為我國壽險業(yè)發(fā)展的限制因素。吳江鳴(2003)、李瓊(2009)、劉瀚林(2010)也同樣認(rèn)為社會總收入水平，也就是我國的社會經(jīng)濟決定了壽險需求。劉學(xué)寧(2012)在研究中，發(fā)現(xiàn)保險需求彈性隨收入呈現(xiàn)先升后降的趨勢，并且人身保險需求彈性高于其他類別保險，變異程度也高于財產(chǎn)保險。魏華林(2015)利用PSDR模型檢驗了收入差距與保險需求的非線性關(guān)系，發(fā)現(xiàn)收入差距輕微增加對保險需求收入效應(yīng)影響不確定，可能減弱，也可能增強；當(dāng)收入差距懸殊程度擴大到一定水平時，其收入效應(yīng)都會削弱，進(jìn)一步驗證發(fā)現(xiàn)，財富如果過于集中在富裕群體，會阻礙保險業(yè)的發(fā)展。

三、研究方法和變量選擇

(一)PSTR模型

PSTR模型的簡單單變量兩機制模型為

yit=ui+β0xit+β1xit·g(qit;y,c)+εit

(1)

(1)式中：i=1，2，…，N代表個體數(shù)量；t=1，2，…，T代表時間間隔；xit代表解釋變量；yit代表被解釋變量；uit代表個體效應(yīng)；εit表示擾動項。轉(zhuǎn)換函數(shù)為

(2)

這里qit表示轉(zhuǎn)換變量；γ表示轉(zhuǎn)換平滑參數(shù)，其值大于0，反映模型由低機制向高機制遞升的變化速率；c=c(c1,c2,…,cm)表示位置參數(shù)變量，表示轉(zhuǎn)換的閾值，且c1≤c2≤...≤cm。c值較為常見的是，m=1和m=2兩種情況。隨著變量變化，轉(zhuǎn)換函數(shù)的值將在0～1平滑移動，此時xi的系數(shù)在β0和β0+β1之間轉(zhuǎn)換。

平滑參數(shù)γ表示從一個機制轉(zhuǎn)化到另一個機制的速度。PSTR模型的多機制模型

(3)

(二)變量選擇

本文的樣本區(qū)間為2005—2016年30個省、自治區(qū)、直轄市的數(shù)據(jù)進(jìn)行實證，由于西藏壽險規(guī)模小，且與其他省份差距過大，故將其剔除。被解釋變量選取人均壽險原保費收入(y)，用來反映人壽保險需求的水平。解釋變量為人均城鄉(xiāng)儲蓄額年末余額(SAV)，用來衡量儲蓄對于壽險需求影響的水平；城鄉(xiāng)人均可支配收入(PCDI)，如前文所述，其是由城鎮(zhèn)與農(nóng)村人均可支配收入，以城鎮(zhèn)與農(nóng)村人口數(shù)量加權(quán)而來，表示我國居民的實際收入水平；總撫養(yǎng)率(DEPR)即贍養(yǎng)率，由老齡人口撫養(yǎng)比與未成年人口撫養(yǎng)比加和而得，可以衡量勞動人口的人均撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)；六歲以上大專及以上學(xué)歷人口占比(EDU)用來衡量該省居民的教育水平和文化程度；人均社?；鹬С?SSI)以各項社會保險基金支出總額除以總?cè)藬?shù)，用來表示社會保險水平。

四、實證結(jié)果及分析

線性檢驗和模型測度。

本文借鑒González Andrés(2005)的方法，設(shè)定原假設(shè):該模型為線性模型，備擇假設(shè)H1:該模型存在至少一個門檻值(r≥1)，利用LM方法進(jìn)行非線性檢驗。LM檢驗統(tǒng)計量服從χ2(mK)分布，LM_F檢驗統(tǒng)計量服從F(mK,TN-N-m(K+1))分布。另外，González(2017)在此基礎(chǔ)上做了進(jìn)一步的優(yōu)化，創(chuàng)造了WB以及WCB檢驗方法。

5個模型的線性檢驗及模型測度的結(jié)果如表1所示。從表1非線性檢驗結(jié)果可以看出，5個模型都顯著地拒絕了原假設(shè)，也就是說，數(shù)據(jù)具有顯著的非線性特征，至少存在一個門檻值。

表1 模型的線性檢驗和測度

注：在原假設(shè)H0成立時，LM_X統(tǒng)計量服從χ2(mK)分布，LM_F服從F(mK,TN-N-m(K+1))分布。括號內(nèi)為統(tǒng)計量對應(yīng)的p值。***代表在1%的水平上拒絕原假設(shè)。**代表在5%的水平上拒絕原假設(shè)。

五、結(jié)論與啟示

本文利用面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型(PSTR模型)，以2005—2016年的省際面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對人壽保險需求的影響因素進(jìn)行了實證研究。人均可支配收入決定居民的生活水平。低收入者沒有充足的資金購買保險進(jìn)行風(fēng)險保障，高收入者的保險需求已經(jīng)飽和，所以中等收入群體才是人壽保險市場的增長來源。其收入增加的部分很有可能購買保險，以應(yīng)對不時之需。但是其教育和贍養(yǎng)負(fù)擔(dān)又是三者中最重的，所以社會保障應(yīng)對中等收入群體給予重視和傾斜。只有如此，才能挖掘出中等收入群體的壽險潛在需求。因此，人壽保險公司應(yīng)對中等收入群體給予充分重視，在保險產(chǎn)品創(chuàng)新階段，應(yīng)充分考慮中等收入群體的切身需求，以更具針對性的產(chǎn)品吸引這部分客源，促進(jìn)壽險的需求潛力轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實需求。