人口老齡化對壽險需求影響的實證分析

杜朝運 王蕊娟

（廈門大學，福建廈門 361005）

自20世紀70年代末實行計劃生育政策以來，我國人口出生率大大降低。與此同時，經濟與醫療水平的迅速發展，降低了人口死亡率。在此背景下，我國人口結構發生了較大轉變，總人口中年輕人比例減少，老年人比例增加。根據國際統計準則，判斷一個國家或地區是否已進入老齡化社會的標準為：60歲或65歲以上的人口占比。若前者占比超過10%或后者占比超過7%，則證明該國家或地區已進入老齡化社會。我國國家統計局網站公布的數據顯示，2003年我國65歲及以上人口約為9692萬人，占所有人口比重約為7.5%；2018年底，我國65歲及以上人口達16658萬人，約占人口總數的11.9%。按上述國際標準，我國已進入了老齡化社會，并且老年人口的數據占比逐年增高，證明我國社會老齡化程度越來越強。

隨著我國人口老齡化趨勢越來越明顯，這一現象的持續已經造成我國養老基金的缺口越來越大，給我國社會養老保險體系帶來了巨大壓力。而且，人口老齡化趨勢的持續可能造成壽險業投保人數的下降，這會給壽險業務發展帶來沖擊和挑戰。但從另一方面看，隨著人均收入的增長、醫療技術的提升、以及教育水平的提高，也促使人們對壽險的需求逐漸增加，可能會為我國壽險業的發展帶來機遇。那么，人口老齡化究竟會對壽險的需求帶來什么影響呢？本文嘗試對兩者的關系通過數據建模的方式進行實證分析。

一、文獻綜述

隨著我國老齡化問題的逐漸顯現和壽險在人們日常生活中的日漸普及，老齡化問題和壽險業發展影響因素均已成為學界關注的熱點問題，但將老齡化和壽險影響關聯起來進行數據化的實證分析的文獻還不多。鐘春平等（2012）利用省際面板數據對影響我國壽險需求的因素進行實證研究，發現總人口負擔比與壽險需求之間存在顯著的負向關系，社會保障支出水平、城市化水平及教育水平均促進了對壽險產品的需求，人均GDP、人均儲蓄則沒有顯著影響。張連增和王皎（2014）基于2007～2011年省際面板數據進行計量分析，發現老年撫養比率和少兒撫養比率對保費收入和保險深度有正向影響，但影響不顯著；地區生產總值、社會保障程度對保費收入和保險深度有正向影響且統計上具有顯著性；文盲率、市場利率和儲蓄存款對壽險保費收入和保險深度具有反向影響且統計上具有顯著性；人口的增長對保費收入的影響不明顯。敖玉蘭和韓曉峰（2015）采用2013年87個經濟體的截面數據,通過分位數回歸的方法研究了保險業發展的規律，提出中國在老齡化背景下將會迎來壽險業快速發展，但是壽險密度的增加會慢于壽險深度的增加。袁成和李茹（2017）利用中國2000～2015年的省際面板數據和動態面板系統GMM方法，檢驗人口老齡化對我國人身保險消費的影響，發現老年人口占比對人身保險消費存在顯著正面影響，而且這種影響具有區域差異，老齡化程度越高,拉動程度越大。杜薇（2017）用壽險密度表示壽險需求，以2004～2013年的數據為基礎，采用多元線性回歸方法分析人均國民收入、居民消費價格指數、老年人口撫養比、15歲及以上的文盲人數占比對壽險密度的影響，發現老年人口撫養比對壽險密度影響顯著。馬利蕓（2019）以壽險保費收入作為壽險需求的度量指標，利用1996～2016年的相關數據，建立嶺回歸模型進行定量分析，發現死亡率、老齡化和通貨膨脹率對壽險需求的影響效果不明顯，人均國內生產總值、儲蓄、收入、教育和城市化程度與壽險需求存在著正相關關系，銀行利率與壽險需求呈負相關。

通過對學者們關于老齡化與壽險需求文獻的研究可以發現，其分析的角度多元化，收入水平、經濟環境、金融發展、人口結構、預期壽命、撫養比等各類因素均有進行實證研究，為本文的分析論證提供重要的參考價值。雖然學者們在分析壽險需求影響因素也有結合老齡化這一要素進行分析，但真正把壽險需求與老齡化因素緊密結合起來進行量化實證分析的研究較少，而且且也有不同結論。故本文將構建數據模型，并使用具體數據，對二者間的關系進行直觀的詮釋，這無疑具有重要的現實意義。

二、變量選取

本文所講的壽險是指人身保險（即大壽險）的范疇，既包括傳統的生存和死亡保險，也包括養老保險和健康保險，在市場主體層面包括壽險公司、養老險公司和健康險公司。壽險需求根據定義的范圍不同可以分為實際需求和可能需求，實際需求是指在一定的保費價格情況下，有購買訴求并且有經濟能力承擔保費支出的投保人，預計購買的保險數量。實際需求不僅包括有購買訴求，還要有經濟能力。可能需求是指投保人有購買訴求，但因為存在經濟能力不足、沒有渠道了解保險細節等原因，暫時沒有購買保險的計劃。隨著人們收入水平的提高和保險宣傳的日益普及，可能購買壽險產品的投保人，最終很有可能會轉變成實際的購買者。在壽險保費價格固定的前提下，每年的保費收入指標可以體現出社會對壽險需求的總量，據此可以測算出整個社會的壽險增長速度。考慮到人口數對總保費收入有一定的影響，本文認為人均壽險保費收入能更好地衡量居民對于壽險的需求。因此，采用人均保費收入描述壽險需求，記為FEE。

壽險需求的影響因素有很多，本文選取如下變量：

人口老齡化程度。前文提到人口老齡化對壽險需求有具有促進作用，但同時也給壽險業發展帶來一些風險，可見人口老齡化與壽險業的發展是息息相關的。近年來的數據顯示老年人口比例與壽險需求的變動方向基本一致，因此初步假設人口老齡化程度對壽險需求具有正向的影響。筆者選取六十五歲以上老人在全國總人口的占比作為老齡化指標，借以衡量我國老齡化人口的發展趨勢，記為DEGREE。

儲蓄。一方面，較大的儲蓄存款數額象征著人們有多余的錢來購買壽險，這可能使壽險需求增加。另一方面，鑒于壽險產品同樣有投資增值的功能，因此儲蓄和壽險又有一定的替代關系，可能使得壽險的需求減少。筆者先假設儲蓄與壽險之間的關系為負向關系，用人均儲蓄存款年底余額表示儲蓄，記為DEPOSIT。

家庭可支配收入。經濟發展水平會決定人們的收入水平，收入水平會決定人們的消費支出。在人們的收入可以滿足基本的衣、食、住、行、玩等生理需求之后，人們會聚焦更高層次的消費支出，比如對安全需求的消費支出。因此，經濟的發展會帶來人均收入的提高，而較高的收入意味著較高的壽險購買支付能力。筆者用家庭可支配收入代表經濟發展水平，記為INCOME。

社會保障支出。政府提供的社會保障和人壽保險之間存在著替代性。如果社會保障已經能夠滿足人們的需求，那就可能會降低人們對于壽險的需求。因此初步假設社會保障支出對壽險需求有反向的影響。本文用每年的社會保險基金支出總額表示社會保障支出，記為SOCIAL。

教育水平。人們的教育水平越高，對于風險的認知越清晰，對于風險轉嫁的意識越強烈，對風險轉嫁工具的了解越多，對壽險的需求也就越大。因此可以初步假設教育水平對壽險的需求是正向促進作用，本文用每年普通高等學校在校學生數表示教育水平，記為EDU。

除了上述因素外，壽險需求還會受到市場其他投資類金融產品的數量、當地保險產品的宣傳力度等眾多其他因素的影響。由于本文主要研究老齡化問題對壽險需求的影響，故在選取指標時把一些影響較為顯著的因素作為控制變量，其他的一些因素則歸類到其他類別中。

三、樣本說明

本文數據來自于2006-2018年的《我國統計年鑒》和銀保監會月報數據。包括歷年壽險業保費收入、歷年我國65歲以上人口占全社會總人口的比重、歷年人均儲蓄額、家庭可支配收入、歷年社會保險基金支出、歷年高等學校在校學生數。變量數據描述見表1。可以看出，每個變量均有17個觀察值。其中，人均保費、儲蓄、家庭可支配收入、社會保險基金和教育的標準差都比較大，說明這些數據的波動幅度較大。而人口老齡化程度的標準差很小，說明該項數據的波動幅度較小。

表1 變量數據描述

由于本文使用的數據是時間序列數據，時間序列數據通常具有明顯的趨勢特征。因此，首先要對這些數據取對數以消除異方差的影響，并采取ADF檢驗法進行各個影響因素的單位根檢驗。在實際檢驗的過程中，時間序列lnFEE和lnEDU的一階滯后項可以通過單位根檢驗。同時，由于時間序列lnDEGREE， ln INCOME，lnDEPOSIT，lnSOCIAL在設定的顯著性水平下都未通過單位根檢驗。因此嘗試對它們取一階差分，發現除ln INCOME外其余序列的一階差分都能夠通過單位根檢驗，即這些變量數據均一階單整I（1）。嘗試對ln INCOME取二階差分，發現它也通過了單位根檢驗。檢驗結果見表2。因此，本文在回歸時將采用這六項變量通過單位根檢驗的數據，以獲得平穩的時間序列。

表2 單位根檢驗結果

四、模型分析

在數據測算中，一個影響因素往往會同時受多個因素的影響，需要運用到多個變量的回歸模型進行分析，因此筆者采用多元線性回歸模型，具體見式（1）。

根據上文的數據平穩性檢測結果，建立保費收入與相關影響因素的一階差分回歸模型，具體構建模型1如式（2）。

其中：FEE為壽險需求，用人均壽險保費表示，單位為元/人；DEGREE為人口老齡化程度，用65歲以上老年人人口數占全體總人口數的比重來表示，單位為%；DEPOSIT為儲蓄，用年末人均儲蓄額表示，單位為元/人；INCOME為收入水平，用家庭可支配收入來表示，單位為元/人；SOCIAL為社會保障，用每年的社會保險基金支出額表示，單位為億元；EDU為教育，用每年高等學校在校學生數表示，單位為萬人。

本文運用stata軟件作為回歸工具，導入相關的數據，對模型1作線性回歸，回歸結果見表3。

表3 模型1回歸結果

從表3可以看出，dlnDEPOSIT、d2lnINCOME和dlnSOCIAL的檢驗P值較大，顯然無法拒絕“差別由抽樣誤差引起”的無效假設。這三個解釋變量在模型1中對因變量的影響并不顯著。

第2次建模嘗試單獨去除解釋變量dlnDEPOSIT建立模型，檢驗發現d2ln INCOME、dlnSOCIAL的檢驗P值依然很大。

第3次建模嘗試單獨去除解釋變量dlnSOCIAL建立模型，檢驗發現d2ln INCOME的檢驗P值仍然很大。

因此，d l n D E P O S I T、d2l n I N C O M E 和dlnSOCIAL對因變量的影響很小。

第4次建模去掉解釋變量dlnDEP OSIT、d2lnINCOME和dlnSOCIAL，建立模型4如式（3）。

對該模型進行回歸，回歸結果見表4。可以看出，人口老齡化程度和教育水平這兩個指標的P值都小于0.05。另外，給定顯著性水平α=0.05，查t分布表中自由度為6的相應臨界值，得到（13）臨界值=2.160。這意味著在5%的顯著性水平下這兩個變量具有統計學意義，它們在經濟關系上對解釋變量有影響。

表4 最終模型回歸結果

模型調整后的R2為0.9766，說明模型的擬合優度非常好。給定顯著性水平α=0.05，查F分布表中自由度為v1=2，v2=13的相應臨界值，得到F（2,13）臨界值=3.80。因此，該模型的F值314.53遠大于臨界值，能夠通過F檢驗。

因此，最終模型確立為式（4）。

模型顯示，當老年人口的比重數額增加1時，人壽保險需求數的滯后一期增加3.919649；當高等學校在校學生數額的滯后一期增加1時，人壽保險需求數的滯后一期增加0.8620526。因此，老年人口比重和高等學校在校學生數對于人壽保險需求都有正向的影響。

五、結論解釋

通過上述線性回歸模型的分析不難發現，老齡化人口占比對壽險需求呈現明顯的正向促進作用。由此說明，在我國老齡化趨勢不斷加劇的情況下，我國壽險業將會迎來更好的發展機遇，主要原因是：

一方面，人口老齡化使得社保養老受到沖擊，而對于商業保險來說，人口老齡化可能反而有一定的促進作用。我國人口老齡化的一個重要特點是，人口基數大、老年人口多，且增長速度快，老齡化人口占比增速的加快給我國社會養老保險體系帶來了沉重的負擔。發達國家的經驗表明，商業養老保險是緩解社會養老壓力、提高社會養老保險替代率的最重要方式。從宏觀社會層面看，伴隨我國老齡化社會的不斷加劇，我國的社會保障基金將會承擔越來越重的資金支付壓力。社會養老資金具有積累總額不足以承擔社會養老需要的風險。商業保險則可以避免這一風險，它每個險種的設計都考慮了當時人口的具體生存情況，并且按需提取準備金。因此，社會人口年齡結構的變化并不會影響商業保險，當人口結構發生變化時，商業保險機構會根據新的定價基礎重新設計保單。從微觀家庭層面看，社會養老保險雖然可以在一定程度上給退休后的家庭提供一定的資金支持，但以目前的社保資金繳納比例和通貨膨脹增長趨勢看，靠未來每月領取的社保養老資金很難維持家庭各項消費的正常運轉，尤其是退休后的家庭將越來越面臨老年人疾病健康和醫療護理等高消費的問題。鑒于社會保險對家庭支持力度的不足，商業壽險的替代作用和社會需求將被激發出來。

另一方面，人口老齡化使社會對人壽保險的需求增加。在我國目前老齡化趨勢明顯的情況下，社會保險存在著保障程度低、覆蓋窄的特點，并不能滿足大多數人養老的需求。而隨著人們收入水平和生活質量的提高，老年人的平均壽命也將越來越高，人們對健康醫療和人生養老的各類訴求質量也將不斷提升，人們將會逐漸意識到，僅靠每月領取的社保基金是很難滿足人們的高質量生活要求的。很多人退休后存在沒有積蓄或積蓄不足以負擔個人與家庭生活的需要的風險。與此同時，人們對老年生活的期望值在提高，而只有在青年時代提早做好儲蓄投資等各項準備，合理規劃財務預算，才能確保老齡化來臨時享受到高水平的生活質量。因此，通過購買養老保險、年金保險等來滿足退休收入需求的人數將增加，更多的人會將注意力轉移到商業壽險上，期望通過提前購買商業壽險，為老齡化到來后的生活質量提前做好準備，由此使得社會對商業壽險的需求量逐漸提升。

總之，老齡化人口占比的增長將對壽險發展呈現正向的推動作用。這一方面是因為人口老齡化沖擊了社會養老保障，原有的社會保障已不能滿足人們對養老的需求，另一方面是因為老齡人口比重的增加使壽險需求量相對增加。因此人們將目光轉向壽險以尋求保障。我國的人口老齡化趨勢將會持續下去，而居民對人壽保險的需求空間還沒有被完全挖掘，壽險公司還大有可為。

六、對策建議

在人口老齡化的背景下，盡管我國社保制度已在逐步的發展和完善中，但僅靠現有的社保制度和覆蓋面是遠遠無法解決當下的養老需求和問題的，這就給商業養老的人壽保險帶來了新的發展機遇，而如何運用商業壽險的優勢來彌補社會養老保險的不足以更好的解決養老問題，本文提出了如下對策建議：

（一）開發適合老齡化人口的壽險產品

我國社會老齡化程度已經呈現逐步增高的態勢，老年人占比逐步提高。從生存角度看，老年人對壽險產品的最大需求為疾病預防和治療，而在目前我國壽險市場的產品體系中，是以生存或死亡為條件的傳統型壽險產品和以儲蓄或投資為目的理財性壽險產品為主，與市場需求不符。建議壽險公司一方面提高以疾病預防、檢測和治療為目的的健康類保險產品的占比，另一方面對健康類保險產品的價格，鼓勵區分高、中、低檔的保費價位，設計出更多的能夠滿足普通百姓需求的健康險產品，進一步增大壽險產品服務的覆蓋范圍，建立差異化的、具有老齡化社會特色的壽險產品體系。

（二）建立差異化的養老社區

因我國社會保險的養老保險覆蓋面較廣，且運作機制為保險金給付模式，無法提供綜合性的養老服務體系來滿足老年人的各種需求，而商業人壽保險的優勢則主要是靈活性和差異化，且保險資金需要再次通過投資實現增值，在此背景下就產生了壽險公司投資建立養老社區的模式。該模式既可滿足保險資金運用的問題，又可為老年人提供綜合性的養老服務。在國內，已有部分壽險公司在一些地區嘗試建立了“保險+健康+養老”的養老社區模式，但該模式大多為高端養老模式，且服務覆蓋主要以富人為主，地區覆蓋面和客戶覆蓋面也遠遠不夠。建議各保險公司一方面加強與各地政府機構和地產公司的合作，擴大養老公寓和專業醫療機構的服務體系，根據地區特色建立差異化的、覆蓋高中低不同收入層級老年人的養老社區模式，擴大老年人養老社區服務的覆蓋面；另一方面，擴大養老社區的服務內涵，真正能為各類老年人提供全方位的居家、養老、餐飲、醫療、護理、娛樂等綜合服務。建議保險公司將養老社區服務模式與養老保險產品體系進行關聯營銷，作為保險服務的一部分，形成產品帶動服務、服務助推銷售的良性循環，將壽險公司的經營模式徹底從“單純的銷售保險產品”轉變為向客戶提供“養老服務+財務管理”的綜合服務模式。

（三）建立適合農村地區的壽險產品服務體系

我國人口老齡化社會的最大特點是農村地區和農業人口占比高、農村地區老齡化人口占比高，而我國農村地區普遍面臨投保率低、醫療水平落后等問題，但隨著農村地區和農業人口人均收入的不斷提高，農村地區和農業人口的壽險需求未來一定會是保險市場的藍海。建議由監管部門牽頭，進一步完善壽險行業在農村地區配套的醫療服務網絡，提高壽險產品的服務覆蓋面。壽險公司一方面擴大農村地區的營銷和服務網點，另一方面與體檢機構、醫院集團、基層診所等醫療機構建立合作網絡，通過設立遠程體檢中心、遠程診療中心、醫療服務網絡咨詢等方式，搭建具有我國特色的農村地區壽險醫療服務網絡，提高壽險產品和服務的覆蓋率，提高我國老齡化人口的疾病預防率、診斷率，降低死亡率，以服務帶動銷售和經營，推動壽險業務的發展。