王媛，彭愛群，李瑋瑋

(安徽工商職業(yè)學(xué)院 經(jīng)貿(mào)學(xué)院，安徽 合肥 231100)

2000年以來，安徽省經(jīng)濟發(fā)展速度始終保持上漲態(tài)勢，其中2000年至2017年人均GDP增長率達(dá)到14%，而人身險業(yè)務(wù)并沒有與經(jīng)濟發(fā)展表現(xiàn)出持續(xù)顯著的正相關(guān)關(guān)系，人均人身險保費支出甚至在某些年份出現(xiàn)了負(fù)增長。從人均人身險保費支出來看，2000年至2017年，安徽省人均人身險保費支出增速分別為36%、55%、65%、14%、6%、20%、19%、54%、15%、18%、-10%、-2%、-3%、17%、29%、31%、33%(根據(jù)《中國保險統(tǒng)計年鑒》有關(guān)年份數(shù)據(jù)整理所得)。從增長率指標(biāo)來看，安徽省人身險保費收入2011年之后的增長速度有開始放緩的趨勢，并在2011至2013年出現(xiàn)了負(fù)增長。人身險保費支出與經(jīng)濟發(fā)展水平的不一致，從側(cè)面反映出安徽省人身險業(yè)務(wù)發(fā)展存在一定的問題。

1 人身保險需求的收入彈性模型分析

圖1 不同的彈性需求

需求的收入彈性是指在價格和其他因素不變的條件下，由于消費者收入變化所引起的需求數(shù)量發(fā)生變化的程度大小[1]。通常用收入彈性系數(shù)來表示需求收入彈性大小。具體到人身險來說，就是消費者收入X的變化，引起人身險密度Y的變化程度的大小，如圖1所示，由于收入對人身險密度的影響是正向的，所以其彈性是一條經(jīng)過原點O的斜率線。當(dāng)彈性系數(shù)=1時，斜率線上任意一點到縱軸X和到橫軸Y的距離都是相當(dāng)?shù)模划?dāng)彈性系數(shù)<1時，斜率線上任意一點到縱軸X的距離都小于到橫軸Y的距離；當(dāng)彈性系數(shù)>1時，斜率線上任意一點到縱軸X距離都大于到橫軸Y距離。我們希望彈性系數(shù)大一點，但彈性系數(shù)一方面主要由消費者收入決定，其次還要受到城鄉(xiāng)居民年末儲蓄余額、平均每戶家庭人口數(shù)、社會保障支出等因素制約(參見本文第二部分)；另一方面，從主觀上看，還要受到人身險行業(yè)的戰(zhàn)略布局、人身險產(chǎn)品設(shè)計與宣傳等方面的努力程度制約(參見本文第三部分)。

2 安徽省居民人身保險需求的實證分析

2.1 數(shù)據(jù)選取及處理

基于數(shù)據(jù)前后指標(biāo)一致性及可得性，文章選取2000年至2017年年度數(shù)據(jù)作為實證研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。以安徽省人均人身保險費(即人身險密度)為被解釋變量y，從家庭屬性、社會保障兩大維度選取四個指標(biāo)作為被解釋變量，以此分析安徽省人身險密度的影響因素及影響路徑。各變量的含義如表1所示。

為了降低數(shù)據(jù)的劇烈波動及異方差對于建模的影響，文章分別對被解釋變量和解釋變量進(jìn)行取對數(shù)處理。其中安徽省人身險密度記為lny，人均可支配收入為lnx1，城鄉(xiāng)居民年末存款余額為lnx2，平均每戶家庭人口數(shù)為lnx3；社會保障指標(biāo)中社會保障支出為lnx4。

2.2 實證檢驗

2.2.1 平穩(wěn)性檢驗

由于文章采用時間序列數(shù)據(jù)，為避免數(shù)據(jù)非平穩(wěn)性導(dǎo)致的偽回歸問題，在進(jìn)行建模之前，先對各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。采用ADF檢驗法驗證各變量的平穩(wěn)性，檢驗結(jié)果如表2所示。

表1 變量的含義及描述性統(tǒng)計

注：數(shù)據(jù)來源于2001-2017年《安徽省統(tǒng)計年鑒》及《中國保險統(tǒng)計年鑒》。

表2 變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

注：檢驗結(jié)果來源于eviews6.0。

從表2檢驗結(jié)果來看，在10%顯著性水平，安徽省人身保險密度、人均可支配收入，城鄉(xiāng)居民年末儲蓄存款余額、平均每戶家庭人口數(shù)及社會保障支出的原序列均為非平穩(wěn)序列。在5%顯著性水平下，上述數(shù)據(jù)二階差分序列均為平穩(wěn)序列。

2.2.2 協(xié)整檢驗

由平穩(wěn)性檢驗結(jié)果可知，被解釋變量及解釋變量均為二階單整序列，可進(jìn)行協(xié)整檢驗。本文采用基于回歸方程的殘差A(yù)DF平穩(wěn)性檢驗，來說明數(shù)據(jù)之間是否存在協(xié)整關(guān)系。首先需建立被解釋變量與解釋變量間的回歸模型，回歸結(jié)果如下：

Iny=12.87908-3.454353 lnx1+2.532447 lnx2-3.396019 lnx3+0.501298 lnx4

回歸結(jié)果擬合優(yōu)度R=0.972026，擬合結(jié)果較好。其次得到了殘差結(jié)果resid，在eviews6.0軟件中令ecm=resid，并對ecm進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示。

表3 殘差的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

由表3檢驗結(jié)果可知，在1%顯著性水平下，殘差通過了平穩(wěn)性檢驗，即原數(shù)據(jù)序列之間存在協(xié)整關(guān)系。

2.2.3 基于E-G兩步法的ECM模型

基于上文的協(xié)整檢驗可知，原數(shù)據(jù)之間存在長期均衡關(guān)系，并得出殘差項，記為ecm。以上文得到的ecm作為非均衡誤差項加入誤差修正模型，并用OLS法估計相應(yīng)參數(shù)。建立的誤差修正模型，回歸結(jié)果如下：

Iny=18.09170-5.279653 lnx1+3.729205 lnx2-3.165995 lnx3+0.680226 lnx4+0.362928 ecm(-1)

模型的擬合優(yōu)度為0.967179，擬合效果較為理想。

3 結(jié)論與建議

由實證結(jié)果可知，安徽省人身險密度主要受到人均可支配收入、城鄉(xiāng)居民年末儲蓄余額、平均每戶家庭人口數(shù)、社會保障支出等相關(guān)指標(biāo)的影響，每個指標(biāo)的影響方向及深度各不相同。

第一，在家庭屬性指標(biāo)體系中，人均可支配收入對人身險密度產(chǎn)生反向影響，當(dāng)人均可支配收入變動1個單位，人身險密度將反向變動5.279653個單位。城鄉(xiāng)居民年末儲蓄存款余額對人身險密度產(chǎn)生正向影響，當(dāng)城鄉(xiāng)居民年末儲蓄存款余額變動1個單位，人身險密度將正向變動3.729205個單位。平均每戶家庭人口數(shù)對人身險密度產(chǎn)生反向影響，當(dāng)平均每戶家庭人口數(shù)變動1個單位，人身險密度將反向變動3.165995個單位。

理論上，收入水平的提高是影響人們保險投資需求的，且是正向影響保險投資需求。而這里人均可支配收入水平提高，保險投資需求反而降低，其主要原因為：一是人均可支配收入較高的人群多為高收入群體。高收入群體投資渠道廣泛、理財方式多樣、規(guī)避風(fēng)險的手段也較多，通常個人資產(chǎn)配置中保險投資的絕對額雖然較大，但是占其總資產(chǎn)的比例反而較小；二是據(jù)有關(guān)統(tǒng)計，目前家庭可支配收入一半以上是用來購買房產(chǎn)，保險投資所占比例較少。

城鄉(xiāng)居民年末儲蓄存款余額對人身險密度產(chǎn)生正向影響。這里主要是因為儲蓄率高的人群絕大多數(shù)為低收入群體，低收入群體投資渠道、理財方式單一，一旦年末儲蓄存款余額結(jié)余，絕大多數(shù)居民可能會考慮人身保險投資，這是一種保障功能較強的投資[2]。

平均每戶家庭人口數(shù)反映了家庭規(guī)模問題，家庭規(guī)模和人身險密度成反向關(guān)系，家庭規(guī)模越小，意味著家庭保障的功能在弱化，人身保險的需求就更大。當(dāng)然，其深層次的原因是，家庭規(guī)模小實際上意味著家庭人口的老齡化，老年人相對于年輕人購買人身保險的意愿相對較大。這是老齡化給健康保險市場帶來的機遇，如何抓住市場機遇，這不僅需要保險公司推層出新、加大保險產(chǎn)品的設(shè)計與宣傳，也要從態(tài)度和認(rèn)知上改變原有的老年保險風(fēng)險高不愿意承保的觀念。

第二，社會保障支出對人身險密度產(chǎn)生正向影響，當(dāng)社會保障支出變動1個單位時，人身險密度同向變動0.680226個單位。這主要是由于基本醫(yī)療保險和基本養(yǎng)老保險水平的提高對商業(yè)人身保險需求增長有正面影響。主要原因：一是基本醫(yī)療保險和基本養(yǎng)老保險水平提高、覆蓋面廣，提高了人們的健康保障意識[3]；二是基本醫(yī)療保險和基本養(yǎng)老保險提供的是基礎(chǔ)保障，保障水平較低，不能滿足人們的保障性需求和多樣化需求，而商業(yè)人身險公司能夠個性化定制，滿足不同層次的人身保險需求。