張妍 王書伶

[摘 要] 文章采用中國(guó)家庭金融調(diào)查（CHFS）的數(shù)據(jù)，運(yùn)用Probit模型，從家庭負(fù)擔(dān)的角度對(duì)其進(jìn)行分析。其中，恩格爾系數(shù)作為對(duì)家庭負(fù)擔(dān)的考量。實(shí)證結(jié)果表明：恩格爾系數(shù)越小，即家庭負(fù)擔(dān)越小的家庭，越傾向于購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)。此外，分析發(fā)現(xiàn)這種影響在城市和農(nóng)村家庭中有顯著差異，城市家庭更傾向于購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)；在對(duì)戶主特征進(jìn)行變量控制時(shí)發(fā)現(xiàn)，年齡趨向于年輕、受教育程度高的戶主，越傾向于購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)。

[關(guān)鍵詞] 商業(yè)保險(xiǎn) Probit模型 家庭負(fù)擔(dān) 恩格爾系數(shù) 城鄉(xiāng)差異

中圖分類號(hào)：F842.6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

2014年國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代保險(xiǎn)服務(wù)業(yè)的若干意見(jiàn)》，提出到2020年要基本建成現(xiàn)代保險(xiǎn)服務(wù)業(yè)，由保險(xiǎn)大國(guó)向保險(xiǎn)強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變的要求[1]。這為商業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)提供了良好的社會(huì)環(huán)境，然而目前我國(guó)國(guó)民商業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買熱情并未顯著提高，我國(guó)家庭資產(chǎn)結(jié)構(gòu)配置仍然存在著不合理現(xiàn)象，因此有必要對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買行為的影響因素進(jìn)行分析。

一、樣本數(shù)據(jù)分析

（一）數(shù)據(jù)描述

本文采用CHFS（中國(guó)家庭金融調(diào)查）2013年的調(diào)查數(shù)據(jù)，該調(diào)查數(shù)據(jù)涵蓋全國(guó)25個(gè)?。ㄊ?、區(qū)），主要包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征（包括家庭成員的基本信息、工作、收入等）、每個(gè)家庭的資產(chǎn)（包括非金融資產(chǎn)和金融資產(chǎn)）及負(fù)債情況、家庭成員了解相應(yīng)的保障和保險(xiǎn)的程度、消費(fèi)性支出、轉(zhuǎn)移性支出以及一些其他的收入信息這四項(xiàng)內(nèi)容。

（二）變量解釋

1.被解釋變量為家庭是否購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)

在CHFS調(diào)查問(wèn)卷中，商業(yè)保險(xiǎn)分為：商業(yè)人壽保險(xiǎn)、商業(yè)健康保險(xiǎn)、商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)、商業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)（汽車保險(xiǎn)除外）以及其他商業(yè)保險(xiǎn)。家庭若有其中任意一種保險(xiǎn)，則認(rèn)為該家庭購(gòu)買了商業(yè)保險(xiǎn)。在選擇的Probit模型中，如果家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)，該變量賦值為1。反之，如果家庭沒(méi)有購(gòu)買任何一款商業(yè)保險(xiǎn)，該變量賦值為0。

2.解釋變量為恩格爾系數(shù)

CHFS調(diào)查問(wèn)卷中，關(guān)于家庭消費(fèi)性支出的調(diào)查分為月度數(shù)據(jù)和年度數(shù)據(jù)兩種。其中月度數(shù)據(jù)有：家庭月伙食費(fèi)，水、電、燃料費(fèi)、物業(yè)管理費(fèi)、維修等支出費(fèi)用，購(gòu)買日常用品的支出總額，家政服務(wù)費(fèi)用及交通費(fèi)用，通信費(fèi)用，文化娛樂(lè)消費(fèi)費(fèi)用等。年度數(shù)據(jù)有：購(gòu)買衣物奢侈品費(fèi)用，住房改善費(fèi)用，教育培訓(xùn)費(fèi)用等。

3.控制變量為戶主特征

選取的戶主特征包括：戶主的性別、年齡、受高等教育情況、婚姻狀況和家庭戶籍。其中，戶主年齡：為了避免極端值的影響，本文將剔除戶主年齡前5%和后5%。戶主性別：本文的戶主定義為CHFS調(diào)查問(wèn)卷中家庭內(nèi)對(duì)家庭財(cái)務(wù)狀況最了解的人，而并非戶籍登記上的戶主。在Probit模型中，將性別量化為0-1，0表示戶主性別為男性，1表示戶主性別為女性。戶主文化程度：本文按照高等教育的定義，將戶主文化程度分為是否接受了高等教育兩種。其中，戶主未接受高等教育的可能文化程度為：沒(méi)上過(guò)學(xué)、小學(xué)、初中、高中、中專/職高。戶主接受高等教育的可能文化程度為：大專/高職、大學(xué)本科、碩士研究生以及博士研究生及以上。在Probit模型中，0表示戶主未接受高等教育，1表示戶主接受了高等教育。家庭戶籍：在Probit模型中，將戶籍同樣量化為0-1，0表示戶主戶籍為農(nóng)村，1表示戶主戶籍為城市。戶主婚姻狀況：本文為有一個(gè)確定的婚姻狀況概念，將戶主婚姻狀況統(tǒng)分為未婚和已婚兩種。其中未婚包括：未婚、離婚、喪偶。已婚包括：已婚、同居和分居。在Probit模型中，0表示戶主未婚，1表示戶主已婚。

（三）變量的數(shù)據(jù)描述

在利用Stata數(shù)理軟件篩選過(guò)程中，為剔除極端值影響，將戶主年齡、家庭月消費(fèi)性支出的前5%及后5%剔除。此外，從實(shí)際情況出發(fā)，將家庭月伙食費(fèi)及家庭月消費(fèi)性支出小于0的數(shù)據(jù)剔除。在得到解釋變量恩格爾系數(shù)后，同樣為避免極端值的影響，將恩格爾系數(shù)數(shù)據(jù)中前5%和后5%剔除。本文最終得到的樣本容量為6 038。

1.關(guān)于家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的統(tǒng)計(jì)性描述

由表1中可知，家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的均值為0.123，即在6 038戶家庭中，購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的家庭總數(shù)為740戶，購(gòu)買家庭比重為12%，未購(gòu)買家庭為88%。將該數(shù)據(jù)推廣至全國(guó)范圍可知，我國(guó)家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的總體比例不高，與較發(fā)達(dá)國(guó)家有明顯的差距。

關(guān)于恩格爾系數(shù)的統(tǒng)計(jì)性描述：經(jīng)過(guò)測(cè)算，本文的樣本家庭平均恩格爾系數(shù)為37.9%。此外，由家庭恩格爾系數(shù)的核密度圖可知：家庭恩格爾系數(shù)分布區(qū)間大致為10%～70%，其中，恩格爾系數(shù)在30%～50%的區(qū)間最大。此外，按照恩格爾系數(shù)與0.2大小之間的關(guān)系，本文樣本有以下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

恩格爾系數(shù)<0.2，如圖1。

恩格爾系數(shù)≥0.2，如圖2。

觀察可知，在這6 038份樣本中，有733戶家庭的恩格爾系數(shù)小于0.2，占比為12.1%，而5 305戶家庭恩格爾系數(shù)不小于0.2。推廣至全國(guó)范圍可見(jiàn)，在我國(guó)有10%左右的家庭處于富裕狀態(tài)，而更多的家庭，目前仍處于小康狀態(tài)。

2.對(duì)戶主特征的描述

由表2可知，戶主性別分布較為均衡，男性戶主為47.4%，女性戶主為52.6%。戶主年齡的平均為50歲。其中，在排除前5%和后5%極端值后，戶主年齡最小為32歲，最大為69歲。另外，利用Stata繪制年齡密度圖可知：戶主年齡傾向于中年，其分布最密的年齡區(qū)間為40～50歲。由此可知，我國(guó)現(xiàn)階段的家庭，戶主傾向于中年化。此外，以戶主平均年齡50歲為界限。

戶主年齡<50歲，如圖3。

戶主年齡≥50歲，如圖4。

戶主年齡為50歲以下的家庭有3 374戶，而戶主年齡為50以上的家庭有2 664戶。另外，在戶主50歲以下的家庭中，購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的比重較高，為15.5%。而戶主年齡為50歲以上的家庭中，購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的比重較低，為8.15%。可見(jiàn)，家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)有明顯的年齡因素。關(guān)于戶主婚姻狀況，由表2知，絕大部分的家庭戶主婚姻狀態(tài)均為已婚，占比為91.1%。

戶主未婚，如圖5。

戶主已婚，如圖6。

由此可見(jiàn)，未婚的戶主家庭有538戶，購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的比重為11.89%，而已婚的戶主家庭有5 500戶，購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的比重為12.29%。由此推測(cè)，戶主婚姻狀況對(duì)家庭是否購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)影響不大。

關(guān)于戶主文化程度，由表2可知，接受了高等教育的戶主占比較少，僅為14.4%，而有85.6%的戶主未接受高等教育。

戶主未接受高等教育，如圖7。

在戶主未接受高等教育的5 166戶家庭中，10%的家庭購(gòu)買了商業(yè)保險(xiǎn)。而在戶主接受了高等教育的872戶家庭中，25.57%的家庭購(gòu)買了商業(yè)保險(xiǎn)。由此可以推測(cè)，戶主接受了高等教育的家庭更傾向于購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)。

3.關(guān)于家庭戶籍的統(tǒng)計(jì)性描述

由表2可知，調(diào)查樣本的城鄉(xiāng)分布趨于平均。其中，農(nóng)村家庭占比為48.2%，城市家庭占比為51.8%。

由此可知，在家庭戶籍為農(nóng)村的3 129戶家庭中，有8.63%的家庭購(gòu)買了商業(yè)保險(xiǎn)，而在家庭戶籍為城市的2 909戶家庭中，有16.16%的家庭購(gòu)買了商業(yè)保險(xiǎn)。因此可以推測(cè)，戶籍為城市的家庭更傾向于購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)。

（四）實(shí)證策略

本文為得到恩格爾系數(shù)對(duì)家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)所產(chǎn)生的影響，將家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)與否量化為0-1，而在控制變量時(shí)，戶主特征中的家庭戶籍、戶主性別、戶主接受高等文化與否和戶主婚姻狀況也均量化為0-1類型。

而Probit模型是廣義的線性模型，其最常用的類型是0-1模型，符合本文的需求。因此本文將采用Probit模型進(jìn)行分析。在0-1類型的Probit模型中，Pr的取值為0表示家庭未購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)，Pr為1代表家庭購(gòu)買了商業(yè)保險(xiǎn)，這也就是需要做出一個(gè)是與否的選擇，屬于概率的計(jì)算和判斷。所以，利用上述的數(shù)據(jù)以及變量，本文選擇使用Probit模型來(lái)研究恩格爾系數(shù)對(duì)家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)意愿產(chǎn)生的影響，以及具體都有什么樣的影響，并控制戶主特征作為控制變量。本文所選用的Probit模型公式如公式1。

Pr（y=1）=α engel+∑βiΧi+ε （1）

其中，y=1表示家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)，y=0則表示家庭未購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ε～（0，σ2），Xi代表第i項(xiàng)控制變量，engel代表恩格爾系數(shù)，α和βi分別表示解釋變量和第i項(xiàng)控制變量的系數(shù)。

二、實(shí)證分析與檢驗(yàn)

（一）多重共線性檢驗(yàn)

在計(jì)量學(xué)中，往往會(huì)出現(xiàn)由于變量設(shè)置不合理而導(dǎo)致各個(gè)變量之間存在高度的相關(guān)關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析結(jié)果可靠性不高。本文使用的Probit盡管是廣義的線性模型，但其中也部分涉及到了線性，因此也存在出現(xiàn)多重共線性問(wèn)題的可能。為了驗(yàn)證本文選擇的解釋變量恩格爾系數(shù)和控制變量戶主特征選擇的設(shè)置是否合理，也使得模型估計(jì)更加可靠，排除解釋變量與控制變量之間有高度相關(guān)關(guān)系而導(dǎo)致的不良影響，在進(jìn)行建模處理前，本文先對(duì)解釋變量和控制變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。

1.恩格爾系數(shù)對(duì)其他變量共線性檢驗(yàn)（如圖9）

2.文化程度對(duì)其他變量共線性檢驗(yàn)（如圖10）

3.性別對(duì)其他變量共線性檢驗(yàn)（如圖11）

4.年齡對(duì)其他變量共線性檢驗(yàn)（如圖12）

5.家庭戶籍對(duì)其他變量共線性檢驗(yàn)（如圖13）

6.婚姻狀況對(duì)其他變量共線性檢驗(yàn)（如圖14）

綜上可知，所有變量?jī)蓛芍g的方差膨脹因子（Variance Inflation Factor，VIF）均不大于1.5。因此，可以認(rèn)為本文Probit選用的解釋變量恩格爾系數(shù)和控制變量戶主特征之間不存在高度相關(guān)關(guān)系，即不存在多重共線性問(wèn)題。

（二）穩(wěn)健回歸分析

本文利用Stata數(shù)理軟件處理CHFS調(diào)查數(shù)據(jù)得到所需要的數(shù)據(jù)，并利用Stata軟件建立了Probit模型。為了保證最后結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文采用了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差的方式進(jìn)行Probit建模處理。

首先，將論文所選取的解釋變量恩格爾系數(shù)以及控制變量分別放入模型進(jìn)行回歸，得到Probit l到

Probit 6。Probit 1的關(guān)鍵變量為恩格爾系數(shù)，而Probit 2關(guān)鍵變量是恩格爾系數(shù)和戶主文化程度，Probit 3的關(guān)鍵變量是恩格爾系數(shù)、戶主年齡和戶主文化程度，Probit4的關(guān)鍵變量是恩格爾系數(shù)、戶主性別、戶主文化程度和戶主年齡，Probit 5的關(guān)鍵變量是恩格爾系數(shù)、戶主性別、戶主文化程度、戶主年齡和家庭戶籍。在表格的最后一列，把解釋變量和控制變量全部放入到Probit模型中，得到最后所需要的Probit。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，所有Probit i回歸模型的結(jié)果中，解釋變量以及控制變量的符號(hào)均未發(fā)生改變。故可以初步判斷本文所選擇的Probit模型是穩(wěn)健回歸模型。

1.解釋變量分析

恩格爾系數(shù)（engel）與一個(gè)家庭是否選擇購(gòu)買商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)之間存在負(fù)相關(guān)，并且在5%的水平上顯著。這意味著，當(dāng)恩格爾系數(shù)變大時(shí)，此時(shí)家庭負(fù)擔(dān)較大，家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的可能性也會(huì)隨之變小。且恩格爾系數(shù)每增大10%，家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的幾率下降9.37%。

2.控制變量分析

家庭戶籍：在其他變量不變的情況下，城市家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的幾率相較于農(nóng)村家庭明顯要高。

戶主性別：在其他變量不變的情況下，戶主性別對(duì)于家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的影響盡管是正相關(guān)，但是影響并不顯著。分析認(rèn)為，本文采取家庭財(cái)務(wù)管理人作為戶主，此時(shí)性別的區(qū)分意義較小。

戶主婚姻狀況：在其他變量不變的情況下，戶主婚姻狀況對(duì)于家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的影響盡管是負(fù)相關(guān)，但是影響并不顯著。未婚的戶主家庭有538戶，購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的比重為11.89%，而已婚的戶主家庭有5 500戶，購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的比重為12.29%。

戶主文化程度：在其他變量不變的情況下，戶主是否接受高等教育對(duì)家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的影響十分顯著。分析認(rèn)為，保險(xiǎn)產(chǎn)品作為一種較為復(fù)雜的金融商品，需要購(gòu)買者有較強(qiáng)的理解能力，而接受高等教育的戶主，其接受能力和認(rèn)可程度會(huì)越強(qiáng)。另外，接受高等教育的戶主更多的從事較為復(fù)雜的勞動(dòng)，所獲得的收入也較高，有一定的支付商業(yè)保險(xiǎn)能力。

戶主年齡：在其他變量不變的情況下，戶主的年齡與家庭是否購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)關(guān)系密切，呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。戶主年齡每增加一歲，家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的幾率下降1.54%～1.57%。分析認(rèn)為，隨著年齡增長(zhǎng)，戶主對(duì)新事物的接受能力不斷下降，而對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品了解不夠容易使戶主產(chǎn)生抵觸心理。同時(shí)，年輕人接觸到的金融知識(shí)、金融工具更多，較容易接受保險(xiǎn)。此外，目前市場(chǎng)上眾多險(xiǎn)種，年齡越小保費(fèi)越低，因此更能吸引年輕戶主投保。

三、結(jié)論與建議

實(shí)證結(jié)果表明，恩格爾系數(shù)越小的家庭，家庭負(fù)擔(dān)越小，越傾向于購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)。一方面，家庭負(fù)擔(dān)較小的家庭會(huì)產(chǎn)生高層次對(duì)安全保障的需求，同時(shí)在經(jīng)濟(jì)能力上也越能滿足通過(guò)購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)這種方式來(lái)分散風(fēng)險(xiǎn)。此外，城市戶籍的、文化程度越高的、年齡越趨于年輕的戶主家庭，更傾向于購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)。

在此基礎(chǔ)上，本文提出以下建議。（1）促進(jìn)家庭收入平穩(wěn)增長(zhǎng)，降低恩格爾系數(shù)，減輕家庭負(fù)擔(dān)。家庭收入增長(zhǎng)，將會(huì)有助于降低恩格爾系數(shù)并減輕家庭負(fù)擔(dān)，使得家庭有意愿且有能力追求更高層次的保障需求，來(lái)分散未來(lái)的不確定性風(fēng)險(xiǎn)。（2）提高居民文化水平和居民金融知識(shí)，將有助于提高家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的幾率，提高家庭抗風(fēng)險(xiǎn)能力，從而進(jìn)一步使保險(xiǎn)成為政府、企業(yè)、居民風(fēng)險(xiǎn)管理和財(cái)富管理的基本手段。（3）城市居民相比農(nóng)村居民更能接受商業(yè)保險(xiǎn)。因此加快城市化進(jìn)程，加快現(xiàn)代化建設(shè)，將有助于促進(jìn)商業(yè)保險(xiǎn)事業(yè)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]傅一錚.中國(guó)城鄉(xiāng)家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的影響因素分析[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2016（5）：17- 28.