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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
0.409668
0.118297
3.463014
0.0134
R-squared
0.728314
Meandependentvar
-0.016993
AdjustedR-squ
0.637752
S.D.dependentvar
0.219718
S.E.ofregres
0.132242
Akaikeinfocriterion
-0.947172
Sumsquaredre
0.104927
Schwarzcriterion
-0.881431
Loglikelibood
7.262274
F-statiatia
8.042171
Durbin-Watson
2.703214
Prob(F-statiatia)
0.020054
从表3可以看到对lnyY作一阶差分会使其变稳定。
通过检验,可知lnX1序列为平稳序列,X2序列为平稳序列,X3序列在作一阶差分后变为平稳,X4序列变为X4(-1)后平稳,lnX5序列为平稳序列,lnX6序列为平稳序列。
2.自回归分布滞后模型分析
⑴向量自回归模型(VAR)分析
利用相互联系的所有系统变量的滞后项,对由寿险保费收入(lnY)、城镇居民人均可支配收入(X1)、存款利率(X2)、中国老龄化比率(X3)、通货膨胀率(X4)、储蓄存款量(X5)和受教育程度(X6)组成的VAS方程,利用Eviews3.1,考虑到高阶滞后对较短时间的时间序列意义不大,故选择滞后阶数为1。
估计结果如下:
表4向量自回归模型(VAR)分析结果
LNY
LNX1
X2
X3
X4
LNX5
LNX6
LNY(-1)
1.126916
0.21043
0.024819
0.022999
0.030096
0.215829
0.603232
(0.51481)
(0.12905)
(0.01434)
(0.00873)
(0.04539)
(0.08750)
(0.22430)
(2.18901)
(1.63070)
(1.73016)
(2.63387)
(0.66309)
(2.46649)
(2.68935)
LNX1(-1)
2.501896
1.577379
0.189449
0.073819
-0.905557
1.268281
3.895609
(2.84370)
(0.71283)
(0.07920)
(0.04823)
(0.25072)
(0.48336)
(1.23902)
(0.87980)
(2.21285)
(2.39207)
(1.53046)
(-3.61190)
(2.62387)
(3.14411)
X2(-1)
-4.038360
-2.190406
-0.090186
0.330713
-2.339096
-0.426722
-2.961444
(9.93887)
(2.49137)
(0.27680)
(0.16858)
(0.87626)
(1.68937)
(4.33043)
(-0.40632)
(-0.87920)
(-0.32581)
(1.96178)
(-2066941)
(-0.25259)
(-0.68387)
X3(-1)
-32.94569
-1.478156
-0.138323
-0.157709
-1.233573
-4.433799
6.180481
(18.0449)
(4.52329)
(0.50256)
(0.30607)
(1.59093)
(3.06720)
(7.86227)
(-1.82577)
(-0.32679)
(-0.27524)
(-0.51527)
(0.77538)
(-1.44555)
(0.78609)
X4(-1)
-2.509543
-0.018541
-0.077719
-0.022064
-0.031590
-0.156948
0.203079
(1.91631)
(0.48036)
(0.05337)
(0.03250)
(0.16895)
(0.32573)
(0.83495)
(-1.30957)
(-0.03860)
(-1.45623)
(-0.67881)
(-0.18698)
(0.48184)
(0.24322)
LNX5(-1)
-1.704260
-0.921184
-0.219807
-0.042631
-0.221057
-0.224268
-3.205172
(2.52443)
(0.63280)
(0.07031)
(0.04282)
(0.22257)
(0.42909)
(1.09991)
(-0.67511)
(-1.45573)
(-3.12639)
(-0.99564)
(0.99322)
(-0.52265)
(-2.91402)
LNX6(-1)
0.128590
0.042639
0.023728
0.020083
0.253693
0.011957
0.419681
(0.79290)
(0.19876)
(0.02208)
(0.01345)
(0.06991)
(0.13477)
(0.34547)
(0.16218)
(0.21453)
(1.07451)
(-1.49331)
(3.62905)
(0.08872)
(1.21480)
C
26.20378
16.44772
3.905267
0.382554
-2.889669
19.84287
52.92492
(45.1291)
(11.3125)
(1.25687)
(0.76546)
(3.97881)
(7.67089)
(19.6630)
(0.58064)
(1.45395)
(3.10714)
(0.49977)
(-0.72627)
(2.58678)
(2.69159)
R-squared
0.994251
0.995862
0.994771
0.968174
0.977068
0.999367
0.992913
Adj.R-squared
0.980838
0.986208
0.982571
0.893914
0.923560
0.997891
0.976378
Sumsq.resids
0.060070
0.003775
4.66E-05
1.73E-05
0.000467
0.001736
0.011404
S.E.equation
0.141504
0.035471
0.003941
0.002400
0.012476
0.024052
0.061654
F-statistic
74.12503
103.1504
81.53528
13.03762
18.26017
676.8224
60.04690
Loglikelihood
13.04743
28.26725
52.43735
57.89231
39.76141
32.54046
22.18607
AkaikeAIC
-0.917714
-3.684955
-8.079518
-9.071329
-5.774803
-4.461903
-2.579285
SchwarzSC
-0.628336
-3.395576
-7.790140
-8.781950
-5.485424
-4.172524
-2.289907
Meandependent
25.14527
8.689458
0.044718
0.073991
-0.008024
29.36161
13.85129
S.D.dependent
1.022239
0.302033
0.029851
0.007369
0.045124
0.523699
0.401146
DeterminantResidual0.000000
由表4可知,VAR方程性质较为优良,决定性方差协方差为0。
虽然部分滞后变量系数不显著,但为了分析的全面性,还是做了保留。
⑵自回归分布滞后模型
通过对数据的自相关检验和单位根检验,我们可以知道城镇居民人均可支配收入(lnX1)序列为平稳序列,、存款利率(X2)序列为平稳序列,中国老龄化比率(X3)序列在作一阶差分并滞后一期变换后变为平稳,通货膨胀率(X4)序列经一期滞后变换后变平稳,储蓄存款量(lnX5)序列为平稳序列,受教育程度(lnX6)序列为平稳序列。
为了消除平稳性差异。
在做回归模型时,将lnX1,X2,lnX5和lnX6写为一阶差分形式。
经过一些列数据调整之后,可以得到表5
表5变换处理后的各变量数据
寿险保费收入(lnY)
城镇居民人均可支配收入(bhlnX1)
存款利率(bhX2)(经过修正)
老龄化比率(bhX3)
通货膨胀率(bhX4)
城镇居民人民币储蓄存款(bhlnX5)
受教育程度(bhlnX6)
1993
23.39098
-0.304895525
0.0117
-0.003402892
0.138359
-0.3474013
-0.10938044
1994
23.51719
-0.202977035
0.0117
-0.002399985
0.018743
-0.32094991
-0.23407263
1995
23.73978
-0.122033723
0.0117
-0.001023404
-0.024364
-0.326132252
-0.04136843
1996
24.20334
-0.064307295
0.018
-0.003925854
-0.015766
-0.18350618
0.01199056
1997
24.82087
-0.050041615
0.009
-0.002015977
-0.028971
-0.14324505
-0.00120555
1998
25.03768
-0.076088856
0.0252
0.006721609
-0.024304
-0.11007065
-0.02098313
1999
25.19158
-0.070244792
0.0009
-0.001432571
0.015268
-0.07604212
-0.11384261
2000
25.32593
-0.088337462
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2002
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注:
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