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        房地產(chǎn)價格波動對于保險消費的影響研究

        2019-12-09 01:57:31樊政元
        財訊 2019年27期
        關(guān)鍵詞:擠出效應

        摘 ?要:通過選用2000-2014年31個省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù),著重關(guān)注房地產(chǎn)價格的波動對保險消費的影響,研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價格上升對于保險消費的影響呈現(xiàn)倒U型,在前期保險消費會隨著房價的上升而擴張,但房地產(chǎn)價格進一步升高,將會擠出保險消費。具體而言,房價上升對于壽險市場具有更嚴重的負面影響,價格影響的拐點更早的出現(xiàn);發(fā)達地區(qū)的研究結(jié)果符合基準模型的猜想,呈現(xiàn)先增后減的趨勢,在欠發(fā)達地區(qū),由于房價較低,模型拐點尚未出現(xiàn),近似認為房地產(chǎn)價格與保險消費之間存在正向的線性關(guān)系。

        關(guān)鍵詞:保險消費;擠出效應;財富效應;替代效應

        房地產(chǎn)作為與廣大居民關(guān)系最密切的行業(yè)之一,其價格的波動一直是影響居民消費選擇的重要因素,過去的十幾年間,房地產(chǎn)需求由居住性的剛性需求向養(yǎng)老,投資等多元化的方向發(fā)展,房地產(chǎn)的投資屬性凸顯。另一方面,隨著居民收入的增加,經(jīng)濟社會的發(fā)展,保險產(chǎn)品已經(jīng)從單純的保障性產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)榧婢咄顿Y收益屬性的投資品,投連險,萬能險等產(chǎn)品的開發(fā),賦予了保險產(chǎn)品更豐富的屬性與含義。

        自上世紀90年代以來,房地產(chǎn)價格的波動及其影響就一直是學者研究房地產(chǎn)經(jīng)濟學的重點,早期關(guān)于房地產(chǎn)價格波動影響的研究主要集中于宏觀經(jīng)濟方面。然而,作為同樣兼?zhèn)湎M與投資屬性的保險產(chǎn)品,保險消費是否受到了房地產(chǎn)一路走高的價格的影響,保險產(chǎn)品是否充分適配了房地產(chǎn)的發(fā)展,鮮有文獻進行了單獨研究,本文的研究正是以此展開。

        一、模型與數(shù)據(jù)

        本文選用了2000年至2014年度的省級面板數(shù)據(jù),通過實證分析,探究房地產(chǎn)價格波動與保險消費行為的變動,利用實證結(jié)果對兩者的傳動影響做出經(jīng)濟學解釋。數(shù)據(jù)來源主要是CNKI數(shù)據(jù)庫,部分數(shù)據(jù)通過保險年鑒與國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫進行了修正。

        本文主要關(guān)注保險消費的變化,而保費收入是衡量保險公司經(jīng)營業(yè)績的優(yōu)質(zhì)指標,當保險消費旺盛時,保費收入升高,兩者之間具有必然的關(guān)系,因此本文考慮選取原保費收入作為因變量。作為非比例型指標,為了避免異方差性,本文對保費收入進行了對數(shù)處理,實際選取了Ln(Premium)作為因變量。

        在自變量端,本文最關(guān)注的影響因素是房地產(chǎn)價格,為了衡量房價,我們選取商品房平均銷售價格作為模型的自變量。在衡量房價波動的指標中,人均房產(chǎn)價值本是更好的選擇,但由于部分地區(qū)早些年份居民人均居住面積等指標的缺失,本文考慮了更簡單易得的商品房平均銷售價格作為房地產(chǎn)價格波動的衡量指標。同時為了保持關(guān)鍵指標的一致性,保費收入亦未進行人均處理。參照保費收入,本文同樣對房地產(chǎn)價格進行了對數(shù)處理,實際選取了Ln(price)作為模型的自變量。

        此外,考慮到房價的上漲同時具有財富效應和擠出效應,前期房地產(chǎn)業(yè)的繁榮很可能帶動財險等保險消費的發(fā)展,隨著后期房價的走高,則會擠出保險消費的需求空間,考慮其對保險消費行為的影響應當是非線性的。作為次優(yōu)選擇,本文在非線性不顯著的情況下,進行了部分線性化處理,以更精準的反應兩者的相關(guān)性。因而,引入了Ln(price)2作為另一個關(guān)鍵的自變量,以此來描述房價上漲對于保險消費的非線性影響。

        二、實證結(jié)果及分析

        本文的實證檢驗主要包括以下三個部分。一是豪斯曼檢驗。為了規(guī)避難以測度的部分社會因素,本文考慮選用固定效應模型進行實證研究,因而選用豪斯曼檢驗進行檢驗,以測度模型選用的可行性。二是回歸分析與分組回歸。在檢驗過后,正式進行回歸分析,并且針對不同險種,不同地區(qū)進行回歸檢驗,以此驗證非線性影響的假設(shè)。

        (1)豪斯曼檢驗。由于控制變量選擇有限,模型描述的不準確,以及存在社會文化差異,行業(yè)廣告宣傳力度等難以測度的因素,本文認為固定效應模型回歸更適合本模型,因而進行豪斯曼檢驗,由于檢驗P值小于0.05,因此拒絕原假設(shè)H0,認定固定效應模型更適合本文。

        (2)回歸分析。對于前文構(gòu)建的模型,固定效應回歸完整回歸的部分結(jié)果如下。

        回歸二次項為負數(shù),可知房價上漲的影響呈現(xiàn)倒U型,對數(shù)處理并不影響原函數(shù)的性質(zhì),房價的上漲對于保費收入的影響同樣呈現(xiàn)先增后減的趨勢,就全國省級層面而言,保費消費首先受到房地產(chǎn)帶來的正向財富效應的帶動,保費收入不斷增加,當房價過高時,保險消費將會被過高的房價擠出,出現(xiàn)影響的拐點,保險業(yè)發(fā)展出現(xiàn)回落。

        這一實證結(jié)果與前文的猜測相吻合,隨著房地產(chǎn)行業(yè)的興起,住房作為剛性需求,吸收了居民大量的資產(chǎn),由于財富的不斷積累升值,居民對于消費持有更樂觀的態(tài)度,更愿意購買保險服務,房價的走高亦同時推動了經(jīng)濟發(fā)展,商業(yè)保險保費收入與宏觀經(jīng)濟狀況之間的密切聯(lián)系早已被前人的文獻所證明(曹孟潔2016)。然而,過高的房價也可能給居民帶來生活負擔,促使居民不得不選擇更多的進行儲蓄,這將會減少其他消費的支出。更重要是,隨著房價的持續(xù)走高,房產(chǎn)的投資屬性凸顯,作為理性的經(jīng)濟人,民眾會更傾向于房地產(chǎn)投資,而房產(chǎn)的高價值又反向為居民提供了風險財富保障,房地產(chǎn)成為了某種意義上的風險自保,由此,保險的市場消費被高房價擠出了。

        (3)分組回歸。進一步分組研究,本文以險種和地區(qū)作為依據(jù),將原保費細分為壽險保費和財險保費,依照經(jīng)濟發(fā)展水平劃分為發(fā)達地區(qū)與欠地區(qū),以此詳細考察模型在不同情況下的適用情況。再次運用前文的模型進行擬合回歸后,部分回歸結(jié)果如下表2.1所示。

        險種分組回歸中,Ln(Price)和Ln(Price)2的系數(shù)方向與原保費的結(jié)果一致,兩次實證結(jié)果同樣符合上文的討論。具體而言,財險擬合中,房價對于保費收入正向影響的極值大于同時期壽險的極值房價,這意味著壽險消費更早地被過高的房價擠出了,房價上漲對于壽險消費的負面影響更大。這一結(jié)果與我們的考量基本符合,對壽險而言,房地產(chǎn)優(yōu)秀的保值性和收益性使得其在一定程度上對壽險形成了替代,以房養(yǎng)老成為可行的選擇,因而我們有理由認為高房價對于壽險有著更顯著的負面影響,倒U型曲線的拐點出現(xiàn)的更早。

        地區(qū)分組回歸中,本文以2014年GDP總量為標準,分別定義發(fā)達地區(qū)組和欠發(fā)達地區(qū)組。結(jié)果顯示,發(fā)達地區(qū)的關(guān)鍵自變量均在1%水平上顯著,且系數(shù)方向與省級回歸結(jié)果保持一致,兩者之間可以互相驗證,基準模型較好的描述了發(fā)達地區(qū)的情況。

        欠發(fā)達分組的情況則不盡然,整體回歸效果較差。對此,猜測是因為欠發(fā)達地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)相對尚處于較低水平,即房價仍處于極值的左側(cè),因而模型拐點未出現(xiàn),二次項出現(xiàn)了不顯著的情況?;谌缟喜聹y,本文剔除了變量Ln(Price)2,對欠發(fā)達地區(qū)的原保費進行了線性的二次回歸,部分回歸結(jié)果如表2.2所示。

        在剔除了二次變量后,基準模型已經(jīng)演變成了雙對數(shù)線性模型,關(guān)鍵解釋變量Ln(Price)在5%置信水平上顯著,其系數(shù)為正,房地產(chǎn)價格上升對于保險消費具有拉動作用。這一結(jié)果與我們前文的猜測相符,當房地產(chǎn)價格在極值左側(cè)時,房地產(chǎn)價格與保費收入具有正向關(guān)系,可以近似的認為兩者之間存在一定的線性關(guān)系。

        三、結(jié)論及政策建議

        本文基于財富效應,保險需求影響因素,房地產(chǎn)價格波動的已有文獻,結(jié)合保險市場的特殊性,就房價波動對保險消費的影響進行了研究。房地產(chǎn)價格對于保險市場的影響呈現(xiàn)倒U型,前期房地產(chǎn)價格的上升會帶來保險市場的發(fā)展,當房價過高時,保險消費受到過高房價的擠出效應而萎縮。通過對險種的詳細劃分,本文發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)的負面影響對于壽險市場沖擊更大,房地產(chǎn)價格影響的拐點更早的出現(xiàn),通過對不同經(jīng)濟水平地區(qū)的考察發(fā)現(xiàn),國內(nèi)發(fā)達地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)了過高的房地產(chǎn)價格對于保險消費的負向作用,而在欠發(fā)達地區(qū),房地產(chǎn)價格的上升則具有積極影響,房價影響的拐點尚未出現(xiàn)。

        縱觀本文的幾點發(fā)現(xiàn),對于保險市場發(fā)展,保險公司經(jīng)營提出三點簡單的建議:

        (1)完善房產(chǎn)保險,火災保險等與房地產(chǎn)行業(yè)相關(guān)的險種體系,適應房地產(chǎn)市場的發(fā)展,擴大財險市場;

        (2)完善投資策略,提高運營效率以期提高產(chǎn)品收益率,提高保險產(chǎn)品的競爭力,發(fā)揮保險產(chǎn)品保障性強,針對性強的特點,避免被房地產(chǎn)的高投資性高收益性擠出;

        (3)積極開拓欠發(fā)達地區(qū)的保險市場,加大對于落后地區(qū)的投入力度,搭乘房地產(chǎn)市場不斷擴展的便利,主動進入新市場新地區(qū)。

        參考文獻

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        作者簡介:樊政元(1995-),男,漢族,江蘇省蘇州市,碩士研究生,武漢大學經(jīng)濟與管理學院,研究方向:保險公司經(jīng)營管理,單位郵編:430072。

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