中国寿险业发展的影响因素分析定好.docx

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中国寿险业发展的影响因素分析定好

中国寿险业发展的影响因素分析

内容摘要：

本文通过计量模型对中国寿险业发展的主要影响因素进行了分析，结果表明储蓄存款量对保费收入影响较大，城镇居民人均可支配收入替代储蓄存款量也表现出显著作用，同时通货膨胀率和受教育程度对保费收入也有一定促进作用。

关键词：

寿险需求OLS回归技术动态计量经济模型VAR自回归分布滞后模型格兰杰因果分析

一、引言

自1994年寿险和非寿险业务分离以来，我国人寿保险取得了巨大发展。

寿险保费收入在1997年市场份额首先超过财产险以后，占据了保险市场的大半份额，并保持高速增长，而且曾在2003年呈现过大幅度增长，成为保险市场中的重要元素。

随着中国经济快速增长，保险业随之得到了较快发展，作为保险业重要组成部分的寿险市场自不例外。

然而同西方发达国家先比，我国寿险业的发展水平在国际上还处于相对落后的地位：

2003年我国寿险保费收入仅占世界的1.94%,寿险密度约为25.1美元,居世界第71位,寿险为2.30%,居世界第44位;同期美国寿险保费收入占世界的28.75%,寿险密度为1657.5美元,寿险深度为4.38;日本则分别为22.80%,3002.9美元和8.61。

与此同时，我国寿险业存在巨大的潜在需求和光明前景，因此，对寿险影响因素的分析和研究就显的十分必要了。

二、寿险业发展的影响因素

本文认为研究影响寿险发展应从内生因素和外生因素方面入手，内生变量应考虑寿险产品自身的变化因素，外生变量应从影响寿险发展的大环境着手，考虑经济结构及其发展水平等。

Zietz,E.N.（2003）对有关因素分析的文献进行了统计和综述。

1.城镇居民人均可支配收入（X1）

以前的很多文献都曾提及GDP这一要素，而且得出的结论都是：

GDP与寿险业的发展成高度正相关。

但本文认为，之所以GDP对寿险有很大的影响，是因为GDP代表了国民收入的水平，即代表居民收入的变化，同时注意到保险产品大部分份额都在城镇，乡村部分可忽略不计。

因此，真正影响寿险发展的是城镇居民人均可支配收入。

2.存款利率（X2）

利率变动，在一定程度上影响国家经济形势的发展，即影响着寿险市场的运行环境。

3.中国老龄化比率（X3）

由于中国近二十年来人口结构变化有自身的特点，寿险的需求可能因之改变，特别是养老保险在寿险中占很大比例。

4.通货膨胀率（X4）

通货膨胀率出现后,经济会伴随价格效应、收入效应和替代效应。

当通货膨胀极为严重时会对寿险需求产生负影响，通货膨胀率的上升导致寿险需求的下降；通货膨胀是温和或者结构性时，适度的通货膨胀能刺激经济增长，从而带动居民收入的增长，进而增加对寿险的需求。

5.储蓄存款量（X5）

该因素虽然和城镇居民人均可支配收入可能会有某种相关关系，但毕竟城镇居民收入在消费后才可能转化为存款，储蓄存款量能更有效的说明某时刻该居民的购买力。

6.受教育程度（X6）

通常情况下，受过较高教育得人，对风险的预防意识也较高，对风险的厌恶可能会更加强烈。

三、数据分析

（一）样本数据

本文中的寿险保费收入指狭义上的人寿保险，不包括人身意外伤害险和健康险。

我们以寿险保费收入作为衡量寿险业发展的标志。

数据主要来源于历年《中国统计年鉴》、《中国保险年鉴》、《中国金融年鉴》和中国保监会的相关网站。

因为从1993年寿险才和非寿险分离，所以我们选取的是全国1993-2004年寿险年度数据。

表11993-2003年各变量数据

寿险保费收入（lny）

城镇居民人均可支配收入（lnx1）

存款利率（X2）（经过修正）

老龄化比率（X3）

通货膨胀率（X4）

城乡居民人民币储蓄存款（lnx5）

受教育程度（lnx6）

1993

23.39098

7.854536418

0.1098

0.060269

0.078008

28.04996169

13.25514449

1994

23.51719

8.159431943

0.0981

0.06356

0.081953

28.39736299

13.36452493

1995

23.73978

8.362408978

0.0864

0.0696289

-0.056406

28.7183129

13.59859756

1996

24.20334

8.484442701

0.0747

0.066936288

-0.075149

28.97963542

13.63996599

1997

24.82087

8.548749996

0.0567

0.07038628

-0.050785

29.1631416

13.62797543

1998

25.03768

8.598791611

0.0477

0.07431214

-0.035019

29.30638665

13.62918098

1999

25.19158

8.674880467

0.0225

0.07632811

-0.006048

29.4164573

13.65016411

2000

25.32593

8.745125259

0.0216

0.0696065

0.018256

29.49249942

13.76400672

2001

25.68029

8.833462721

0.0207

0.07103907

0.002988

29.62928514

13.85116724

2002

26.15024

8.949365142

0.0198

0.08162907

-0.014896

29.79331603

14.10616321

2003

26.43071

9.076580382

0.0212

0.08508225

0.020161

29.96914033

14.44518532

2004

26.50036

9.0150802659

0.0225

0.08563323

0.026680

30.11221589

14.68722225

注：

①表中数据凡是牵涉收入或存款金额的单位都为“元”，受教育程度单位为“人”。

②lnY，lnX1，lnX5，lnX6取对数是为了同一数量级。

③因利率数据来自《国家统计年鉴》，其上数据并非按年排列，故按单利计算原则，作了相应的差分处理，转化为每年7月1日的利率。

（二）回归模型分析

利用spss统计软件对以上数据进行逐步自回归分析，我们可以得到对保费收入（lny）起明显作用的是城镇居民人民币储蓄存款（lnx5）和通货膨胀率（X4）。

最终的回归模型为：

Lny=-26.919+3.187*X4+1.775*lnX5

表2逐步自回归分析结果

ModelSummary

Model

R

RSquare

Adjusted

RSquare

Std.ErroroftheEstinate

Changestatistics

Durbin-

Watson

RSquare

Change

FChange

df1

df2

Sig.FChange

1

2

.979a

.989b

.959

.979

.955

.974

.23310

.17610

.959

.020

234.238

8.521

1

1

10

9

.000

.017

1.721

apredictors:

（constant）.lnx5

bpredictors:

（constant）.lnx5.x4

cDependentVariable:

lny

Model

Unstandardized

Coeffcients

standardized

Coeffcients

t

Sig

Correlations

CollineariySta-

tistics

B

Std.Error

Beta

Zero-

order

Partial

Part

Tolerance

VIF

1（constant）

lnx5

-25.213

1.717

3.281

.112

.979

-7.683

15.305

.000

.000

.979

.979

.979

1.000

1.000

2（constant）

lnx5

x4

-26.919

1.775

3.187

2.547

.087

1.092

1.031

.145

-10569

20.387

2.919

.000

.000

.017

.797

-.088

.989

.697

.986

.141

.947

.947

1.056

1.056

从表2中可以看出这个模型有较好的拟合结果。

城镇居民人民币储蓄存款代表了保险产品购买主体的购买力水平，因此对寿险的发展有着至关重要的关系。

同时，近年来我国通货膨胀是温和的或者结构性的，适度的通货膨胀能刺激经济增长，从而带来了居民收入的增长，促进了对寿险的需求。

（三）动态计量经济模型

1．数据平稳性的分析

运用E-views3.1对各个数据进行序列的平稳性检验。

通过做线性图可以看出，其中有些数据平稳性教差。

故采用扩展的Dickey-Fuller（ADF）检验对所选因素变量进行单位根检验。

表3序列的平稳性单位根检验

对lny作单位根检验

NumberofLags

NumberofSignificantLags

ADFTestStatistic

Conclusion

AkaikeCriterion

ScbwarzCriteion

4

明显不符

3

2

0

-1.416023

Notstationary

-1.062153

-0.974498

1

0

-1.352706

Notstationary

-0.451071

-0.360295

0

N/A

-0.561076

Notstationary

-0.429892

-0.357547

做了一阶差分之后的结果

ADFTestStati

-3.918691

1%Criticalvalue*

-4.4613

5%Criticalvalue

-3.2695

10%Criticalvalue

-2.7822

*Mackinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot

AugmentedDickey-FullerTestEquation

Dependentvariable:

D（LNY,2）

Method:

LeastSquares

Date:

06/15/06Time:

01:

14

Sample（adjusted）:

19962004

Includedobservations:

9afteradjustingendpoints

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob

D（LNY（-1））

-1.360523

0.347188

-3.918691

0.0078

D（LNY（-1）,2）

0.803878

0.272625

2.948662

0.0257

C

0