我国寿险保费影响因素的实证分析

时间:2022-08-25 03:12:20

我国寿险保费影响因素的实证分析

摘 要:本文主要分析我国保险行业发展现状,以寿险保费收入为指标,通过统计数据分析影响我国现阶段各地区人身保险需求不平衡的主要因素。根据相关数据的可获性及影响因素的重要性,选取目标分析因素指标生产总值(GDP)、城乡居民储蓄存款余额(DCCI)、人口数量(GP)、社会福利保障费用(SSW)、居民消费价格指数(CPI)五者为自变量,各地区保费收入(PI)为因变量。与已有的论文不同,本模型考虑了自变量之间的交互作用。利用Stata软件进行多元线性回归分析,最终得到相应科学的多元回归模型。结果表明自变量GDP、DCCI、GP及GDP,DCCI与CPI的交互项与因变量PI线性相关,而因变量PI与自变量CPI、SSW之间相关性不显著,进一步给出出未来寿险业的发展建议。

关键词:寿险;保费;多元回归;stata

一、我国寿险业现状

近年来,中国保险业整体得到了巨大的发展。根据中国保险监督管理委员会官网统计数据,我国原保险保费收入从1999年的13932179万元一直稳固地上升到2010年的145279715万元。其中,财产保险保费收入处于主导地位,其份额占原保险保费收入总额的比重在0.6―0.8区间浮动。而在另一方面,寿险保费收入短期内有明显下降趋势,如2008、2009、2010年寿险保费收入占比分别为0.76、0.74、0.73。

我国保险市场主要有人寿保险和财产保险两大业务部门,两个部门的业务类别均比较单一。在国内保险业一定程度上存在垄断现象;市场尚处于不成熟阶段,在业务水平和业务质量上与世界平均水平有很大差距;人们保险意识较低,对于保险仍缺乏正确的认识和足够的重视。诸多问题的存在,也同时意味着我国保险市场发展潜力大,潜在市场容量不容忽视。

由于数据的可用性和可获得性,本文利用2011年我国各地区寿险保费作为模型的被解释变量,采用2011年我国各地区生产总值、人口数量、城乡居民储蓄存款余额、社会保障福利费用和居民消费价格指数作为解释变量,找出对寿险保费有显著作用的影响因子。

二、人寿保险影响因素的理论分析

在对寿险业发展进行实证分析时,首先要确定寿险的影响因素。本文参考国内外有关文献的研究结果,以及我国寿险业发展初期的一些特点对以下因素进行分析。

(1)寿险保费收入,用PI表示。作为寿险起步刚刚20多年的中国,保费收入还是比较粗放式的增长,寿险品种缺乏多样化,保险监管不是十分规范,寿险需求的重要反映因素――保费收入,依然是衡量我国寿险业发展的最重要指标。

(2)国内生产总值,用GDP表示。国内生产总值作为反映一国经济发展的综合指标,自然成为影响寿险业的重要指标。Beenstock和Dickinson的模型及Fischer、Campbell等的实证研究表明,国内生产总值与寿险业的波动趋势具有一致性。

(3)城乡居民储蓄存款余额,用DCCI表示。寿险是为被保险人提供保障的工具,居民的储蓄水映了居民在消费以后可以用于其它投资的水平,它对下期的消费产生重要影响。

(4)社会保障福利费用,用SSW表示。经济学的原理表明,在商品价格不变的情况下,替代品价格是影响商品需求的重要因素之一。将其引入模型可以观察社会保障福利对商业寿险的价格替代效应。

(5)消费价格指数,用CPI表示,用于对寿险保费、GDP、居民储蓄存款余额、社会福利费用城乡、居民消费水平进行调整消除通货膨胀的影响。

(6)总人口数,用GP表示,包括城镇人口和农村人口,将其引入以考察它对寿险业发展的影响。

三、实证研究

(一)数据说明。以下分析采用2011年我国保费收入总额、各地区生产总值、人口数量、城镇居民存款余额和居民消费价格指数几个横截面数据。数据均来自国家或地区统计年鉴。

(二)模型形式及假设。(1)初步建立线性回归模型如下: PIi=β0+β1GDPi+β2DCCIi+β3GPi+β4SSWi+β5CPIi+μi

PIi为第i个地区的保费收入金额,i=1,2,3…31,

β0为回归常数项,μi为回归误差项,GDPi,DCCIi,GPi,

SSWi,CPIi分别为第i各地区的地区生产总值、城镇居民存款余额、人口数量、社会福利保障费用、消费价格指数。

用stata软件进行初步线性回归:

根据各自变量的相关系数及显著性水平可发现,除DCCI,即城镇居民的存款余额,对PI有显著影响外,其余自变量的影响均不显著。模型拟合效果R-squared = 0.8752较好。

(2)模型拓展。考虑到自变量之间的交互作用,将模型拓展为:

对所有变量线性回归后,得到R-squared = 0.9647,该模型的拟合度很高。为了减少自变量,简化模型,先选取在的显著性水平下,关于PI显著相关的因子GDP,DCCI,GDP_CPI,DC

CI_CPI,作为新的多元回归模型的自变量,开始对t统计量的绝对值较大的变量,进行逐步多元线性回归。

逐步回归后,综合自变量和截距项的p-value和各次回归的R-squared,选用在10%置信度下因子都显著,且拟合度达93.54%的模型,即:

(3)模型修正。异方差检验:Hettest异方差检验,得 prob>

chi2=0.0296 明显小于显著性水平0.05,模型存在异方差。

因此使用加权最小二乘法(WLS)来对模型中各自变量的系数进行估计:

得到最终模型为:

可以看出进行加权最小二乘法(WLS)后,拟合优度提高到98.81%,比OLS模型得到的优度提高了5.27%,且各自变量在5 % 的置信度下均显著影响PI。

四、结果分析

通过回归结果的分析,在我国,居民消费价格指数(CPI)和社会保障福利费用(SSW)不是影响各地区保费收入的重要因素;而地区生产总值(GDP)、人口数量(GP)、城镇居民存款余额(DCCI)为影响该地区保费收入的重要因素。与已有的研究论文不同,本次的模型考虑了各自变量间的交互作用,并发现地区生产总值(GDP)和城镇居民存款余额(DCCI)、地区生产总值(GDP)和居民消费价格指数(CPI)、城镇居民存款余额和居民消费价格指数的交互作用对于寿险保费的显著影响。

从最终模型中各变量的回归系数可知,地区生产总值(GDP)、城乡居民储蓄存款余额(DCCI)、地区人口总数(GP)、对保费收入(PI)的影响与前面的理论分析基本一致,而社会保障福利费(SSW)对保费收入(PI) 的影响与前面的理论分析不一致。虽然GDP的系数是负数,即GDP与PI负相关,但居民存款余额的正相关系数较大,其绝对值大于GDP的负相关系数绝对值。可看出,城乡居民储蓄存款余额对于寿险保费PI的影响是最大的,其根本原因仍是因为当居民的储蓄余额增加时,他们才会有多余的闲钱去购买寿险产品。最终模型所反映的是中国的实际情况,理论分析是对市场经济国家经验的总结。

五、结论与建议

结合我国保险业与世界平均水平还存在较大差距的事实,可以归纳出我国保险业存在以下四个明显的特征:一是我国保险市场结构简单、产品单一;二是我国保险地区差异程度大,地区发展不均衡;三是我国人民保险意识较低,保险普及率即保险密度不高;四是我国保险业的发展受到经济欠发达的严重制约。

针对各地区经济发展不均衡的具体情况,可对回归模型进行进一步的改进。对于某一地区,可收集其多年的历史数据,建立针对该地区的回归模型以得到更加符合地区实际情况的回归系数和显著影响的因子,并根据影响因子和其系数,来制定灵活多样的适合该地区的寿险产品。

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