中國保險需求的實證分析

○陳 辭 李炎杰

（1、中共云南省委黨校 云南 昆明 650111

2、東北財經大學 遼寧 大連 116023）

一、引言

保險需求，即在一定時期和一定價格水平下，消費者愿意購買保險商品的總量。保險需求可分為自然需求和有效需求兩種。保險的自然需求是指由自然界和社會經濟生活中客觀存在的風險損失總量所產生和決定的保險需求。保險的有效需求則是指與消費者的購買能力相聯系的需求，即消費者愿意并且能夠購買的保險商品的總量。本文以保險的有效需求（以下簡稱為保險需求）為研究對象，利用計量經濟學的方法，來分析保險需求的影響因素及各因素對保險需求的影響程度，以期找到促進保險需求增長的方法。

二、研究綜述

隨著計量學的不斷發展，國外的學者運用計量經濟學的新方法對影響保險需求的因素作了大量的實證分析，雖然得出的結論不盡相同，但是其中有些因素對保險需求的影響獲得了廣泛的認同，如經濟增長因素。另一些因素則由于每個國家的情況不同，對保險需求是否有影響有所爭議。我國的學者在研究國外的一些相關成果并結合我國國內的實際情況的基礎上，對影響中國保險需求的因素做了一些實證分析。

林寶清（1992）認為保費收入與國民生產總值（現在多用國內生產總值的概念來代替）高度相關。孫祁祥（1997）認為在中國保險產業的發展過程中，社會經濟體制的變革對轉變人們的風險意識和風險觀念起著十分重要的作用，從而影響我國的保險需求。一國的經濟政策，如社會保障政策、貨幣金融政策等對保險需求也有一定影響。此外，社會因素如人口結構、家庭結構等也都以各自的方式影響著各個國家的保險需求。于殿江、郭南（2003）指出，我國城鎮居民的保險行為在受居民收入影響的同時，更多地受到制度變遷因素造成的預防性儲蓄動機的影響，保險行為與居民實物資產投資行為關系較弱，居民的保險投資基本作為一種對傳統儲蓄存款的替代行為，保險投資行為更多地出于人身保障動機，而非出于避免個人實物資產損失的動機。他們認為最優保險需求水平受風險發生頻率、風險造成的損失水平、保險費率（保險價格）、個人初始財富的變動、保險市場的壟斷因素、信息不對稱因素及人口老齡化等多種因素的影響。

以上學者在文章中對中國保險需求的影響因素進行了實證分析，但是不涉及計量經濟學模型。綜合他們的觀點來看，決定保險需求量的因素有五個方面：一是經濟發展水平，包括國內生產總值、利率及通貨膨脹率等；二是風險發生頻率和損失程度；三是保險價格（保險費率）；四是保險替代品，主要指社會保障和居民儲蓄；五是保險意識的強弱、文化教育水平、宗教、人口家庭結構、人口出生率和死亡率及傳統習俗等。

運用計量經濟學方法來分析保險需求影響因素的文章也不少。卓志（2001）利用1986—1995年的序列數據建立了多元回歸模型，對我國人壽保險需求進行了實證研究，得出的基本結論為：我國的經濟增長、高少年兒童贍養率及正在增長的老年贍養率對壽險需求有正面影響，而我國人口較低的教育水平可能會阻礙保險業的發展，預期的通貨膨脹對保險有負面影響但是不十分顯著。徐愛榮（2002）用1980—2001年時間序列數據，以國內生產總值、物價指數、政策虛擬變量為自變量，建立多元線性回歸模型，結果表明國內生產總值對保險需求的正面影響以及物價指數對保險需求的負面影響均較為顯著，虛擬變量對外開放無法通過統計檢驗，但是他認為根據實際情況，保險市場的對外開放仍是具有正面影響的解釋變量。閻建軍、王治超（2002）采用1985—1997年的相關數據，用取對數的形式建立多元回歸模型分析了國民生產總值、名義利率對壽險需求的影響，并認為GNP的變動是導致我國壽險需求總量變動的主要原因，而利率變動對我國壽險需求總量變動的影響很微弱。吳江鳴、林寶清（2003）利用1980—2002年的時間序列數據建立了一個計量模型，模型中的因變量包括通貨膨脹、收入、市場機制與保險品種創新，特別分析了市場機制與保險品種創新對我國保險需求的影響。陳之楚、劉曉敬（2004）用多元線性回歸模型考察了1990—2001年期間居民人均收入、恩格爾系數、利率、社會保障制度安排和儲蓄對壽險需求的影響。李良（2006）抽取了全國30個省市1998—2003年的數據就收入、通貨膨脹率、社會保障、銀行利率、死亡率等對壽險需求影響的因素與保費收入間的相關性做了Granger因果性分析，但并沒有運用協整分析方法。

大多數文章是利用經典計量經濟學的方法來研究保險需求的，未考慮到時間序列的平穩性問題。然而大多經濟時間序列是非平穩的，因此在建立計量經濟模型之前應對時間序列數據進行平穩性檢驗。

三、保險需求的影響因素

1、國內生產總值

保險需求的增長離不開經濟的發展，而國內生產總值作為衡量一國經濟發展的主要指標，無疑是影響一國保險需求的主要因素。

隨著收入水平的增加，消費結構也會發生變化。根據馬斯洛的“需求層次理論”，隨著收入的提高，人們也將由生存需要為主的單一消費方式向消費多樣化發展，安全的需求將成為人們日常生活中不可缺少的部分，并在消費結構中占有越來越重要的地位，這就從根本上擴大了保險需求。

從凱恩斯的消費理論的角度來講，消費與收入存在著正相關的關系，而本文選擇代表保險需求的指標——保費收入是消費的一個組成部分，因此保費收入也與總收入存在正相關的關系。

2、利率

保險是一種金融商品，而且是儲蓄的替代品，當利率下調時儲蓄的收益降低，人們會轉而購買保險或其他金融商品。

利率也可以通過影響國內生產總值從而間接影響保險需求。利率是中央銀行實施貨幣政策、調整國民經濟運行的一個工具。利率調整刺激了投資，促進了經濟的發展和國內生產總值的增長，從而提高了保險需求。

3、通貨膨脹

通貨膨脹對保險需求的影響主要表現為兩個方面：第一，通貨膨脹使得消費者的實際收入水平增長速度放緩，由于收入與保險需求的正相關性，這將導致保險需求增長速度的下降或者保險需求的減少。第二，通貨膨脹引起其他一些環境變量的變化，從而使壽險與其他的替代品相比預期收益發生變化，進而影響對保險的需求。

四、中國保險需求的實證分析

1、變量選取及數據來源

本文選擇保費收入作為被解釋變量。保險需求量的增加，意味著保費收入的增加，從經濟意義上可以認為保費收入與保險需求量具有較高的相關關系。保費收入不但能較好地反映保險需求的變動情況，而且數據比較容易取得。

在影響保險需求的各種因素中，有些因素的變動會同時影響人身保險和財產保險的需求，比如國內生產總值、通貨膨脹率和利率。有些因素，如出生率、死亡率等，對壽險需求的影響明顯大于對財險需求的影響。在選擇變量時本文選用對壽險和財險都有明顯影響的變量。有些因素雖然對財險和壽險需求都有一定影響，但是較難以量化形式反映，或數據較難取得，因此將它們作為隨機擾動項處理。

在模型中，被解釋變量保費收入（premium income）用PI來表示。解釋變量國內生產總值用GDP來表示，我們選用CPI數據來代替通貨膨脹率，并以1978年的數據為基期，即令1978年的CPI等于100。利率本文采用的是一年期定期存款利率，并用DR（deposit rates）來表示。對以上四個變量取自然對數后分別記為 LPI、LGDP、LCPI和 LDR。

本文選用1985—2007年的數據進行分析，各年度的GDP、CPI及保費收入數據來源于中經網統計數據庫，利率數據來源于中國人民銀行網站，我們采用線性內插法計算出每年的利率。本文應用EVIEWS6.0軟件進行分析。

2、時間序列的平穩性檢驗

由于模型所涉及到的變量為宏觀經濟數據，而經濟時間序列通常是非平穩的，因此我們在建立模型之前首先要檢驗時間序列的平穩性，否則有可能導致偽回歸。

（1）單位根檢驗。常用的單位根檢驗有ADF檢驗、PP檢驗和KPSS檢驗。本文選用ADF檢驗，結果如表1所示。

表1 單位根檢驗結果

在5%的顯著水平下，LPI、LGDP、LCPI和LDR都為非平穩數列，所以不能直接用普通最小二乘法進行回歸，否則可能出現無意義的“偽回歸”。

我們對以上四個非平穩序列進行一階差分，差分后的序列分別記為DLPI、DLGDP、DLCPI和DLDR，并對差分后的序列進行單位根檢驗，結果四個序列進行一階差分后均為平穩序列，即LPI、LGDP、LCPI和LDR均為一階單整序列。

（2）協整檢驗。協整方法認為非平穩序列之間的某種線性組合是平穩的，它反映了變量之間的長期均衡關系。短期內，隨機沖擊可能使系統偏離均衡關系，但是長期內系統內的經濟變量的共同作用將使系統恢復穩定關系。

常用的協整向量估計方法有EG檢驗和Johansen檢驗。EG檢驗采用單一回歸方程表達式，隱含地假設變量之間只存在一個協整關系，對于多變量系統，這種假設就不適用。另外，它也沒有很好地考慮解釋變量可能存在的內生性問題。相比之下，Johansen檢驗基于多元VAR框架，允許變量之間的即時相互反饋作用，并允許多個變量以不同的速度對擾動項進行反映與調整，使得系統向長期均衡靠近。Gonzalo（1994）通過Monte Carlo模擬方法，發現Johansen的方法有最小的均方差，它們的有限樣本性質也與漸近結果一致。鑒于此，我們采用Johansen的方法估計協整向量，結果如表2所示。表2的結果表明，模型存在唯一的協整關系。

表2 Johansen檢驗結果

3、模型的設定

根據前文對影響保險需求因素的分析及協整檢驗的結果，我們建立以下的對數線性模型：

4、模型的估計與檢驗

由于模型已經通過了Johansen檢驗，我們直接對模型進行線性回歸。結果如下：

雖然可以通過F檢驗，但是模型的三個解釋變量都無法通過t檢驗。由經濟理論可以知道，國內生產總值和CPI之間是存在著相關性的，模型無法通過t檢驗有可能是存在多重共線性，所以我們對模型進行多重共線性的檢驗。我們對LGDP和LCPI進行回歸，發現兩者之間的相關系數高達0.976438，證明兩者高度相關。

5、模型的調整

我們采用剔除變量的方法解決多重共線性的問題。由經濟理論及其他學者所做的大量實證分析可知，GDP對保費收入的影響大于CPI對保費的影響，因此我們剔除變量LCPI，建立新的模型。

由于模型發生了變化，需要重新進行Johansen檢驗。結果如表3所示。

表3 調整后模型的Johansen檢驗結果

由表3可以看出，經調整后的模型也存在著唯一的協整關系。

對模型進行回歸，結果如下：

我們還需要進一步檢驗模型是否存在異方差和自相關。

檢驗異方差通常可以采用Goldfeld-Quanadt檢驗、White檢驗、ARCH檢驗和Glejser檢驗。由于我們采用的是時間序列數據，所以選用ARCH檢驗。結果證明，當ARCH過程為一階時，模型不存在異方差。

由于 DW=0.550337，dL=1.168，dU=1.543，所以模型存在著自相關。我們采用AR（1）模型來修正回歸方程殘差序列的自相關。修正后的回歸方程如下：

1＜DW＜2，說明模型中已無自相關。

模型估計結果說明，保費收入與國內生產總值和利率之間存在長期的穩定關系，并且國內生產總值增加1%，保費收入增加1.428653%；利率下降1%（這里是指利率的變化率為1%，而不是名利利率下降1%），保費收入增長0.476071%。

五、結論和后續研究

本文用時間序列的平穩性檢驗和協整檢驗方法證明保費收入與國內生產總值和存款利率之間存在著長期均衡關系，建立了對數線性模型，得出保費收入與國內生產總值正相關，與存款利率負相關，并得出了相關程度的具體數值。然而由于消費物價指數與國內生產總值存在著嚴重的多重共線性，我們把它從模型中剔除了，而作為隨機擾動項處理。

由于有些數據較難取得，本文所采用的變量里并未包含所有對保費收入有重要影響的變量，而是作為隨機擾動項處理，這使得一些影響保險需求的重要因素無法進入模型，從而無法得到具體的對保費收入的影響程度。此外，由于中國恢復國內保險業務的時間尚短，導致本文所采用的數據的樣本容量較小，可能對某些計量經濟方法的使用有影響。這些不足之處也是在后續研究中需要想辦法解決的問題。

[1]龐皓：計量經濟學[M].科學出版社，2007.

[2]孫祁祥：保險需求因素分析——兼論中國保險業增長潛在需求因素[J].改革，1997（5）.

[3] 林寶清：保險需求定量分析[J].金融研究，1992（7）.

[4]卓志：我國人壽保險需求的實證分析[J].保險研究，2001（5）.

[5]徐愛榮：中國保險市場需求潛力分析[J].上海統計，2002（5）.

[6]吳江鳴、林寶清：我國保險需求模型的實證分析[J].福建論壇，2003（10）.