中国人寿保险需求影响因素的实证分析

金融学院本科毕业论文

中国人寿保险需求影响因素的实证分析

范红丽

内容提要：本文根据中国的人寿保险市场相关资料，分析了影响人寿保险需求的主要因素。基于1990至2009年的数据，本文对人寿保险需求影响因素进行了实证分析，结果表明收入，物价指数等因素对人寿保险需求具有显著影响。然后，进一步对未来几年的人寿保费收入做了相关预测。最后，根据分析结果对中国人寿保险市场需求状况提出几点建议。

关键词：人寿保险需求 保险费率 人口结构

一、引言

中国作为一个人口和经济大国，保险资源丰富，保险业发展基础好，潜力大，为人寿保险业务的发展提供了有利的客观环境。改革开放以来中国经济社会的快速发展，以及与世界融合的加快，为人寿保险发展奠定了坚实的物质基础。中国国民经济的发展与人寿保险费收入增长趋势具有一致性，这两个因素紧密联系在一起。同时，我国拥有日益增长的保险保障要求，而当前经济社会发展正处于重要的转型期，社会保障体制正在进行深刻变革，商业性养老、医疗和健康保险等作为社会保障体系的重要组成部分，将为众多人口提供保障，发展前景广阔。

但是，以2009年为例,中国年底总人口为133474万人，年底实现生产总值（GDP）达335353亿元,人均生产总值为25124.97元，而从人寿保险发展情况看,人寿保费收入为7457亿元,

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仅占GDP的1.4%○，人均保费则为558.69元,远远低于西方发达国家的水平。可见，中国人寿

保险保障水平与经济社会的发展相比仍显滞后，不能充分满足社会需求。因此，需要找到制约人寿保险业发展的主要原因，通过科学的数量分析探究各原因的影响程度，并提出相应对策。

有许多因素作用于中国保险业的增长，国内不同的学者对此展开了讨论。如楚军红（1998）讨论了影响人寿保险需求的变量及其作用机制。卓志（2001）指出，人寿保险经济的显著性受社会政治稳定、市场开放、经济发展与增长、信息技术与技术进步、社会保障改革以及其他如金融税收政策等的制约和影响。随着保险业的进一步发展，更多的学者对寿险需求进行了实证分析，李春燕(2003)以新疆地区为例，运用统计数据说明影响新疆寿险保险需求的主要因素有国民生产总值、零售商品物价指数、名义利率、金融深化(M2/GDP)等。魏华林（2005）采用多元回归和面板模型对人身保险需求进行了分析，预测我国未来5

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年人寿保险的平均增长率为15.6%，并利用法定最大自留额、肯尼系数、偿付能力额度三种方法，对我国人身保险的供给能力进行了预测，结果显示我国人寿保险供给能力存在缺口，偿付能力充足率要求越高供给缺口越大。同时孙学英(2007)、宋明岷(2007)、蔡秋杰(2006)等人也都对寿险需求进行了研究。但由于现实的经济环境是瞬息万变的，影响寿险需求的各种因素也在不断的发生变化，而上述几篇文章多是基于前几年的数据进行的分析，所以对当前的借鉴意义不大。本文采用1990—2009年的最新数据对我国寿险市场需求进行分析，首先运用经济计量学和统计学中的回归方法对影响我国寿险保费收入的主要因素展开分析,然后对保费收入的未来变化趋势进行预测。创新之处在于以外贸出口额作为经济风险的替代变量，这样就增强了模型的解释能力，能够更好的解释影响寿险的各个因素，从而推动寿险的发展。

二、人寿保险需求的影响因素

保险需求是指人们在一定的保险费率条件下由货币支付能力决定的对保险的需要量。按照马斯洛的需求层次论，人的需求分为五个层次：生理需求、安全需求、归属和爱的需求、自尊和被人尊重的需求、自我实现的需求。人们在基本的生理需求得到满足之后,对安全的需求就越来越强烈。安全需求包括两个方面：一是防备生、老、病、死、残等事件对人身造成的伤害以及由此带来的经济损失；二是防备因突发事故造成的财产和责任等方面的经济损失。而保险正是保障经济安全的最主要和最有效的手段,所以随着人们对安全需求的增加对保险的需求也会日益增加。

影响我国人寿保险需求的因素可以分为内部因素和外部因素。内部因素，是指人寿保险自身诸构成要素中可以由保险供给方1的主观行为加以改变的因素。外部因素是指客观存在的因素。下面只列出几个最主要的影响因素：

（一）国民收入水平

随着经济的发展，收入水平的提高，人们在满足了基本的生存需求后必然会寻求更高层次的需求，而这时最先进入人们考虑范围内的便是安全需求，而这正是保险商品的服务范围。收入水平的提高，从宏观上会加强社会对保险费用的承担能力，保险需求随之增长。而从微观上来说，居民个人的消费支出结构也会因收入提高而发生变化，消费方式将从以生存需要为主的单一型向多样性发展，这有助于将人们对保险商品的潜在需求转化为有效需求，从而扩大保险公司的业务范围并增加保费收入。

（二）保险费率

保险费率即保险商品的价格。根据需求规律可知，价格对于人寿保险需求的影响无疑是至关重要的。在其他条件不变的情况下，价格与需求量呈反向变动关系。当价格上升即保险费率提高时，人们受到预算线的约束会减少对保险商品的需求量；反之，当价格下降即保险费率降低时人们会增加对保险商品的需求。但是，目前因为寿险产品种类众多，费率各不相同，难以用一个统一的尺度来衡量寿险产品价格对人寿保险需求的影响。一些研

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保险供给方：不仅仅指保险产品的供给方即保险公司，也包括保险政策，保险制度，保险服务等的供给方，即政府、保险监管部门、保险中介人等。

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究者和研究机构针对某一类寿险产品研究得出的结论与需求规律基本一致2。

（三）保险意识

保险意识也是影响寿险需求的重要因素。随着经济的发展和社会的进步，人们的风险意识也有所增强。特别是某些新行业、新现象的产生增加了人们对于自身生存安全保障的要求，越来越多的人希望通过保险这种经济形式实现其安全性，从而引其保险需求的提高。不过，受我国奉行的儒家的中庸之道传统文化的影响，人们习惯忍耐和循规蹈矩，不愿意用保险的方法来处置风险。在几十年的计划经济体系下，人们对保险这种现代化的社会经济补偿制度认识不足，多采用“养儿防老”等自留风险的方法来处理生活中所面临的各种风险。2005年10月，麦肯锡公司在中国寿险行业研究报告中称，中国只有6%的人理解保险，而在人寿保险购买者中，也只有40%的人群了解保险产品知识。可见，有计划的保险教育势在必行。

（四）人口因素

人口因素对人身保险有较为直接的影响。可以分为人口结构和人口数量两方面的因素。 从数量上说，人口越多的地区对人寿保险潜在需求就越大，同时拥有较多的人口可以满足保险的大数法则，为风险的分担创造条件。

人口结构对人寿保险的影响更为复杂而且其影响是至关重要的。人口结构是指将人口按照年龄、性别、收入标准分成不同的类型。不同类型的人口状况将对人寿保险需求产生不同的影响。其中人口的就业结构、地理结构、教育水平和年龄结构有重要影响。一方面，在我国，由于计划生育政策的实施和人们生育观念的转变，少年儿童抚养率持续下降，孩子成为家庭的核心，家庭为孩子购买寿险的需求持续上升，带动了人寿保险需求的增长。另一方面，我国已经进入“银发社会”，老年人赡养率持续上升，老龄化趋势推动了人们对以储蓄为基础的人寿养老产品和长期护理保险产品的巨大需求。

（五）社会保障水平

社会保障由国家提供，属于公共产品的范畴。社会保障和商业寿险之间存在一定的替代性，两者之间作用边界的界定对于人寿保险具有重大影响。两者在一定的时期和条件下互为影响。一方面，类似“从摇篮到坟墓”的社会保障挤压了商业寿险发挥作用的领域，二者之间的替代作用大于互补作用。但是这种保障模式正在逐渐转变。另一方面，健全的社会保障有利于稳定人民的生活，从而使各种消费需求更加旺盛，进而使社会大众借助寿险产品满足更高的保障需求。现在由于人们的收入水平大幅度提高，再加上相关制度改革等新的时代变化，二者之间的互补作用更加明显。因此社会保障水平会影响人们对商业保险的需求。

以上提到的几个因素是影响寿险需求的主要因素，当然还有其他因素也对寿险需求有影响，比如传统文化、法律制度、政治环境、金融政策环境和消费者嗜好等等。由于影响寿险需求的因素复杂多样而且处在不断地变化中，不可能也没有必要考虑所有的因素，这里只选取上述几个主要因素作为指标进行分析。

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Babbel和Gokhan R.Karahan 的研究发现，价格与定期寿险之间存在负相关，但与终身寿险之间的相关性并不显著。

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三、变量选取和模型构建

根据对影响我国保险需求的因素的分析，建立模型进行计量经济学的实证分析。在建模之前先对变量的选取做一下说明和必要的处理。

本文考虑了开放程度和金融自由化程度的影响，将外贸出口额和金融自由化程度分别作为解释变量，其中金融自由化程度用M2与GDP之比来表示。

本文只选取了八个解释变量，至于其他影响保险需求的因素，如传统文化，国家的收入分配制度等由于数据难以取得 ,在模型中都放入随机扰动项中。各变量的名称和意义如下：

被解释变量：寿险保费收入Y 解释变量 ： 国民生产总值 X1

物价指数 X2

储蓄存款余额 X3 死亡率X4

大专以上人口占六岁及以上人口的比例 X5 恩格尔系数 X6 外贸出口总额X7 金融自由度X8

综上所述，我们建立中国人寿保险市场需求的双对数模型如下：

lnY=a0+a1*lnX1+a2*lnX2+a3*lnX3+a4*X4+a5*X5+a6*X6+a7*lnX7+a8*X8+u

四、估计结果和预测

（一）估计结果

本文所截取的各变量的描述性统计数据见表1。

表1 各变量的描述性统计表

时间 寿险保费收入Y （亿元） 国民生产总值 X1 （亿元） 物价 指数 X2 储蓄存款余额X3 (亿元) 死亡率X4 （‰） 大专以上人口占六岁及以上人口的比例 X5（%） 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 16.27 18.13 23.23 25.41 83.21 94.64 140.68 18667.80 21781.50 26923.50 35333.90 48197.90 60793.70 71176.60 103.10 103.40 106.40 114.70 124.10 117.10 108.30 7119.60 103.40 106.40 114.70 124.10 117.10 108.30 6.67 6.70 6.64 6.64 6.49 6.57 6.56 0.0533 0.0535 0.0644 0.0780 0.0751 0.0765 0.0789 54.20 53.80 53.00 50.30 50.00 50.10 48.80 2985.80 3827.10 4676.30 5284.80 10421.80 12451.80 12576.40 0.82 0.89 0.94 0.99 0.97 1.00 1.07 恩格尔 外贸出口总额X7 （亿元） 金融自 由度X8 系数X6 (%) 4

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1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 249.44 668.61 770.14 882.00 1288.00 2074.00 2669.00 2851.00 3247.00 3593.00 4463.40 6658.40 7457.00 78973.00 84402.30 89677.10 99214.60 109655.20 120332.70 135822.80 159878.30 183217.40 211923.50 257305.60 314045.00 335353.00 102.80 99.20 98.60 100.40 100.70 99.20 101.20 103.90 101.80 101.50 104.80 105.90 99.30 102.80 99.20 98.60 100.40 100.70 99.20 101.20 103.90 101.80 101.50 104.80 105.90 99.30 6.51 6.50 6．46 6.45 6.43 6.41 6.40 6.42 6.51 6.81 6.93 7.06 7.08 0.0809 0.0869 0.1270 0.1741 0.2102 0.2495 0.2958 0.3441 0.3858 0.4133 0.4283 0.4576 0.4791 46.60 44.70 42.10 39.40 38.20 37.70 37.10 37.70 36.70 35.80 36.30 37.90 36.50 15160.70 15223.60 16159.80 20634.40 22024.40 26947.90 36287.90 49103.30 62648.10 77594.60 93455.60 100394.90 82068.90 1.15 1.24 1.34 1.36 1.44 1.54 1.63 1.59 1.63 1.63 1.57 1.51 20.02 注：表中数据来源于《中经统计网》

根据表中数据，运用最小二乘法对模型进行线性回归，回归结果如表2所示。

表2 回归分析结果表

变量 C lnX1 lnX2 lnX3 X4 X5 X6 lnX7 X8 R-squared 系数 10.9412 1.3992 -3.4072 0.0814 -0.8495 -0.0943 -0.0771 0.3759 0.0043 0.9915 标准差 7.0312 0.9068 1.4389 0.0788 0.7021 2.5258 0.0553 0.7602 0.0243 T统计量 1.5560 1.5429 -2.3678 1.0341 -1.2098 -0.0373 -1.3943 0.4945 0.1790 概率 0.1480 0.1511 0.0373 0.3233 0.2517 0.9709 0.1907 0.6306 0.8612 0.9854 162.0823 Adjusted R-squared Durbin-Watson stat 2.1187 F-statistia 从上表看，回归方程的拟合优度比较好，R2=0.9915，F=162.0823,说明各解释变量对被解释变量的联合影响程度较高。但我们发现各解释变量的T值普遍偏小，这可能是由于解释变量之间存在多重共线性造成的。为了进一步确定解释变量之间是否存在多重共线性，我们看一下解释变量之间的简单相关系数矩阵，从而进一步确定各个解释变量的关系，目的是为了更好的进行实证分析，以得出理想的结果，更好的探讨出寿险的影响因素，如表3所示。

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表3 相关系数矩阵表

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X1 1.0000 -0.3281 -0.2628 0.6538 0.9526 -0.8003 0.9666 0.5761 X2 -0.3281 1.0000 -0.0563 -0.0030 -0.3638 0.5221 -0.2630 -0.2279 X3 -0.2628 -0.0563 1.0000 0.0653 -0.2392 0.3789 -0.2245 -0.0792 X4 0.6538 -0.0030 0.0653 1.0000 0.5174 -0.1200 0.6639 0.5251 X5 0.9526 -0.3638 -0.2392 0.5174 1.0000 -0.8695 0.9603 0.4589 X6 -0.8003 0.5221 0.3789 -0.1200 -0.8695 1.0000 -0.7705 -0.3012 X7 0.9666 -0.2630 -0.2245 0.6639 0.9603 -0.7705 1.0000 0.4026 X8 0.5761 -0.2279 -0.0792 0.5251 0.4589 -0.3012 0.4026 1.0000 从表3中可看出解释变量之间存在高度线性相关，其中X1与X5、X6、X7、的相关系数的绝对值都大于0.8。同时由表2也可以看出，尽管整体上线性回归拟合较好，但X5、X6、X7变量的T值并不显著。这表明模型中各个解释变量之间存在着严重的多重共线性。

下面，利用逐步回归法对模型进行修正，消除解释变量间的多重共线性。

首先，运用最小二乘法逐一对Y与各解释变量做回归。然后，比较得出的七个回归方程，选出通过T检验的所有回归方程中F值和R2最大的一个作为基本回归方程。经过比较后发现Y与X6的回归方程是最优的基本回归方程。其中解释变量X6表示的是城镇家庭恩格尔系数，这说明城镇家庭恩格尔系数与人寿保险收入有重要联系，人寿保费收入是随着恩格尔系数的下降而增加的，二者是负相关关系。因此，我们将Y与X6的双对数回归方程作为基本回归方程。

基本回归方程为：

lnY=19.3841 - 0.303615*X6 (1)

(27.58549) (-18.94491)

R2?0.9552243 S.E=0.473891 F=358.9096

下面进行逐步回归。首先将变量X1加入方程（1）得如下模型：

lnY=-0.783580 + 1.224671*lnX1 + 0.160884*X6 (2)

（-0.230577） （5.978329） (-6.273491） R2?0.984606 S.E=0.276849 F=543.6768

可见加入X1后双对数模型的拟合效果仍然较好。首先对各解释变量的系数进行T检验，

T0.05(18)?1.734，因此两个解释变量均通过了T 检验。其次对回归方程进行F检验，F0.05(1,18)?3.184.41?543.6768 所以回归方程通过了F检验。

其次,将变量X2加入方程(2)回归，结果如表4所示。

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表4 回归结果

变量 C lnX1 lnX2 X6 R-squared Durbin-Watson stat 系数 8.0817 1.4014 -2.6494 -0.1277 0.9881 2.1221 标准差 5.0893 0.2021 1.2122 0.0277 T统计量 1.5879 6.9316 -2.1856 -4.6073 概率 0.1319 0.0000 0.0441 0.0003 0.9859 444.5717 Adjusted R-squared F-statistia 由表4可知，加入X2后模型的拟合效果仍然较好. 拟合优度R2?0.988146，比较令人满意。F=444.5717>F0.0.5(2,17)?3.59，说明模型整体是显著的。查表得T0.05(17)?1.740，各解释变量的系数都通过了T检验，说明各解释变量对应变量的影响显著。

继续向方程(2)中依次加入变量X3，X4,X5,X7,X8,由结果可知， R2均没有改进，而且加入的变量的T检验均不显著，而且常数项的概率过高，因此予以删除。

消除多重共线性后模型修正为：

LnY=1.401451*lnX1 - 2.649460*lnX2 - 0.127716*X6 （3）

（6.931622） （-2.185635） （-4.607338）

R2?0.988146 S.E.?0.250424 F?444.5717

DW统计量为2.122149，给定显著性水平0.01，查D—W表得下限临界值为2.554，上限临界值为1.663 ,所以随机扰动项不存在自相关。

经过以上检验，模型最终修正为：

LnY=1.401451*lnX1 - 2.649460*lnX2 - 0.127716*X6 （二）预测

考虑回归模型无法对经济的长期走势进行假设，为保证解释变量的合理性，本文根据以前的经验数据进行未来五年的预测。首先做出如下假设：

1．虽然“十二五”计划确定我国GDP平均增长率为7%，但这仅是个平均数，2010年中国GDP实际增长率为10.3%，而且最近几年中国的经济继续保持强劲的发展势头，因此假定GDP年实际增长率为9%。

2．最近几年我国的居民消费价格指数总体呈下降趋势，但最近的通货膨胀现象使得物价水平有较大提升，因此假定居民消费价格指数（物价指数）的年增长率为101.02%。

3．恩格尔系数是衡量居民生活水平高低的指标，计量方法是食品开支占家庭总开支的比重，最近几年我国经济水平的不断提高，人们消费观念的变化，人们的各种需求尤其是安全需求的保障意识不断增强，而且奢侈品的购买量也不断增加，因此食品支出在家庭总开支中的比重不断下降，因此假定城镇庭恩格尔系数年增长率为96.35%。预测结果如表5所示。

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表5 保费收入预测表 （单位：亿元）

物价指数估计年份 2010 2011 2012 2013 2014 GDP估计值 365534.77 398432.90 434291.86 473378.13 515982.16 值 100.31 101.34 102.37 103.41 104.47 恩格尔系数 估计值 35.17 33.88 32.64 31.45 30.30 保费的收入预测 11292.75 14623.38 18820.95 24069.5 30617.52 四、结论

（一）国内生产总值的增长是寿险保费收入增长的主要原因

这个结果与绝大多数的实证研究文献保持一致，再次验证了“发展是硬道理”这一论断的科学性。“买得起”是形成寿险需求的前提之一。国民经济持续快速的增长，提高了人均可支配收入，增强了人们的购买力，相应的提高了人们对人寿保险的需求。需求模型中，国内生产总值的回归系数较大，有力的说明了国民经济发展水平的快速增长是我国人寿保险需求不断提高的源泉和动力。

(二)寿险产品的价格对人寿保险需求产生负面影响

这次实证分析的结果验证了保险产品作为一种商品，同样满足价格需求规律。有结果可知，寿险产品的价格与其需求之间存在负相关关系，而且回归系数较大，这说明寿险产品价格对其需求的影响程度很大。这也可以从保险产品的性质上进行解释，保险产品作为一种商品，具有非渴求性的特点。因此人们在购买保险的时候比较关心其价格状况。

（三）恩格尔系数与人寿保险需求呈负相关关系

恩格尔系数的不断下降主要得益于人均收入的提高，同时也与人们的消费意识的不断转变息息相关，当前，人们的消费意识正在发生转变，人们不再满足对基本的生理需求的实现，而是想要获得更高水平的需求。恩格尔系数与寿险需求的负相关关系反映了人们的保险意识的不断提高对寿险需求增长的巨大的推动作用。

根据以上结论，我们提出几点建议，希望对我国的人寿保险的发展起到一定的积极作用。第一，大力发展经济，使国民生产总值在合理的范围内不断增长，从而提高人们的收入水平。经济的发展会给保险业创造巨大的发展空间，因此我们的首要任务是发展经济。第二，加大对人寿保险产品的技术投入力度。提高公司的精算技术水平，根据相关数据和经验制定合理的价格。引进更多的竞争主体，促使金融业更快更好的发展。第三，加大对保险产品的宣传力度，提高公众的保险意识，普及保险教育。

此外，我国人寿保险要持续快速发展还需在产品创新、保险服务质量的提高、保险资本的扩大、经营管理水平的提高以及人才培养等方面下功夫。同时保险监管机构也要认真履行自己的监管职责，起到应有的作用。

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注释：

1信息来源：○《中国保险年鉴》 《中国统计年鉴》

参考文献：

[1]李艳荣.我国区际寿险需求的实证分析[J].上海经济研究,2005(10) [2]李春燕.新疆寿险市场需求实证分析[J].新疆财经学院学报,2003(4)

[3]孙秀清.山东省人身保险发展影响因素的实证分析[J].山东财政学院学报，2009(2) [4]魏华林.中国保险需求到底有多大[J].中国保险报，2005(4) [5]宋明岷.寿险需求收入弹性的规范与实证研究[J]. 南方金融,2007(2)

[6]蔡秋杰.中国寿险需求的影响因素及作用机制分析[J]. 保险职业学院学报, 2006(6) [7]魏华林、李金辉.人寿保险需求研究[M].北京:中国财政经济出版社，2009，第309页 [8]卓志.我国人寿保险需求的实证分析[J].保险研究，2001(5)

[9]朱文革.连续时间模型下的寿险需求和中国寿险市场的相关实证研究[J].经济学季刊，2006(3) [10]高利平.山东省社会保障水平及其适度选择[J].人口与经济,2002(5)

Empirical Analysis and Research of Demand Factors of

Life Insurance in China

Fan Hongli

Abstract: According to the data of personal insurance market in China ,this paper analyses the main factors affecting the insurance demand. The author uses the data from 1990 to 2009 for empirical studies on life insurance needs in China. The results show that income, price index and other factors have a significant effect on life insurance demand. Then the author makes a further correlative prediction for future years of premium income. In conclusion, the author put forward several proposals on the basis of analytical results and market condition.

Key words: life insurance ; insurance rate ; population structure

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/4zag.html