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中图分类号：F842 文献标识码：A
引言
改革开放20多年，中国的保险业取得了较大的发展，年平均增长率为27.4%。2004年世界保险业实现保费收入32440亿美元，中国的保费收入为4318亿元人民币，约合522亿美元，占全球的1.6%。全球保费比上年增长2.3%，而中国增长了8.2%，处在保险新兴市场国家和地区中的第二位，仅次于韩国。
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。栾存存[1]对1980～2002年中国国民可支配总收入、储蓄、价格和政策变量与保费收入的关系作了定量研究，得出对保险增长起决定作用的是保险业本身和国民可支配收入，所有的模型里国民可支配收入的回归系数均超过了1。在栾存存的研究基础上，张伟等[2]提出影响保险业发展的因素主要有居民收入、总人口、社会保障福利费和风险意识等变量。利用计量学中的Granger因果关系检验给出了居民收入与保费收入之间存在着双向因果关系，且居民收入越高，保费收入也就越高。李艳荣、李佼瑞等[3,4]将人力资本引入多元线性回归模型，发现人均GDP且教育水平高的地区，保险需求也较高。这些研究从经济增长、制度以及外界环境的角度实证了因素变化对保险增长的影响，然而量化保险意识对保险增长的影响，并且针对中国保险业自身成长特点的研究不多。鉴于此，作者在本文所做的工作就是：首先运用统计学中的回归方法和经济计量学中的协整方法对中国保险密度的显著影响因素展开分析，然后利用非线性曲线模拟保险密度，最后对保险密度的未来变化趋势进行预测。
一、中国保险密度模型的建立与实证结果
保险需求是指一定时期内，社会组织及个人在一定的保险价格（保险费率）下对保险经济保障这一特殊商品的需求量[5]。大部分有关保险增长的文献是以保费收入的总量为研究对象，作者考虑到保险密度能反映一国公民的保险意识水平和保险市场的发展程度，不仅适合于一国的纵向比较，而且国与国之间也具有可比性，所以认为以保险密度替代保险需求可能更合适。
（一）中国保险密度的回归模型
1.中国保险密度的影响因素分析
中国真正开展保险的历史也就短短的20多年，要使保险成为人们生活中一种平常的消费支出，绝不是一朝一夕的事。图1是2004年中国大陆地区和上海、北京市与其他几个保险业比较发达的国家和地区在保险密度上的比较。可以看到，虽然上海、北京市是中国保险业发达的地方，和其他几个国家和地区相比还是有很大的差距。决定保险密度的因素很多，作者认为主要源于人均收入和消费者的保险意识。
图1 2004年上海、北京市的保险密度与中国大陆及其他国家和地区的比较
(1)人均收入
根据马斯洛的需求理论，随着个人收入水平的提高，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。安全需求的一个重要内容是经济安全，即克服或减少经济损失给人带来的忧虑、恐惧等，而保险是保障经济安全的主要手段。人均收入反映了居民的支付能力以及经济发展的整体水平，将其引入模型可以观察收入对保险业发展的影响。
(2)保险意识
中国传统文化奉行的是儒家的中庸之道，在这种思想影响下，人们习惯忍耐、循规蹈矩，不愿意用保险的方法来处置风险。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。随着中国经济的腾飞，人口结构、社会文化和消费偏好产生了翻天覆地的变化。如今中国正在推进以市场化为导向的经济体制改革，社会保障体制也正在发生深刻的变化，人们意识到时时处处依赖单位、国家是不现实的，于是他们通过持有保险让自己的未来有个切实的保障，以前各安天命、风险自留的习惯逐渐改变。
保险意识的增强是一个渐进的过程，与整个社会教育和科学技术的发展密切相关。一个国家的居民受教育程度越高，一方面可能对规避风险的欲望越强烈，通过购买保险来转移风险、保障本人的动机也就越强。另一方面可保证保险业获得科学和系统的精算技术服务与经营管理支持，改观不合理的产品结构和业务结构，唤醒、刺激消费者的保险意识，从而推动保险需求的上升。科技发展对保险意识有正反两个方面的影响。一方面科技进步的结果带动高新技术、环境建设、人身权利等诸多方面的风险保障需求，例如卫星保险、核电站保险。另一方面发达的科技可能创造出其他对付化解风险的方法，从而引致对保险需求的替代，例如遗传基因工程对寿险业的挑战。但总的来说，技术进步引起的保险需求增加量应大于其减少量。因此，一个国家受教育水平越高、科技越先进，保险知识的普及面就越大，人们用保险的方法来处置风险就越主动，保险的需求量应该越大。
2.回归模型的实证测算
本文的人均收入用人均国内生产总值(PCGDP)表示，保险意识用人均受教育程度即人均教育经费(PCE)以及人均科研经费(PCSR)替代。由于缺乏合适的统计指标对投入到教育、科技活动中的人力和物力进行量化，同时考虑到国家财政教育、科技拨款在投入中的主体地位，本文的人均教育经费指人均财政性教育经费，人均科研经费指人均财政科技拨款。
本文数据都为年度数据，来源于《中国统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国保险年鉴》，时间区间为1980～2004年。中国保险业发展的突出特点是增长率高，波动幅度大。保险密度从1980年的不足1元上升到2004年的332元，除1986、1995和2004年外，一直保持两位数的快速增长，年平均增长率为25.9%，年几何平均增长率为25.1%，年平均波动幅度为14.9%。人均收入和人均教育经费增长幅度的差别不大，人均科研经费的年平均增长率最小，波动幅度仅次于保险密度（图2）。
图2 保险密度、人均收入、人均教育经费和人均科研经费增长率
对保险密度。人均收入、人均教育经费和人均科研经费的名义值采用以1980年为基期的物价指数进行调整，得到实际值后取自然对数，分别记为LID、LPCGDP、LPCE和LPCSR。然后对它们进行ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验，结果表明LID、LPCGDP、LPCE和LPCSR服从I(1)过程（检验结果列于表1）。
表1 变量的ADF检验结果
变量(c,t,k)ADF5%临界值
变量 (c,t,k)
ADF5%临界值
LID (c,t,2) -3.370
-3.633△LID (c,0,1) -4.193
-3.004
LPCGDP (c,t,1) -3.409
-3.622△LPCGDP (c,0,1) -3.510
-3.004
LPCE(c,t,1) -0.638
-3.622△LPCE(c,0,0) -4.076
-2.997
LPCSR
(c,t,1) -0.508
-3.622△LPCSR
(c,t,3) -3.731
-3.559
注：(c,t,k)分别表示检验回归式中包含的常数项、趋势项和滞后阶数。△表示差分算子。
由于数据量较少，因此作者采用协整方法中的Engle-Granger两步法来对LID、LPCGDP、LPCE和LPCSR之间的关系进行协整检验可能效果更佳。检验发现上述序列之间的确存在协整关系，协整方程可表示为
从上述方程看出，样本期内人均收入的提高、人均教育经费的增加都会使人均保险支出上升，而人均科研经费与人均保险支出的负相关关系与预期的不一致。不过，与人均教育经费对保险支出的影响相比，人均科研经费对保险支出的影响要小，所以国家对教育和科技活动的投入越多，总的来说还是能引起人们保险意识的增强，进而导致保险需求的增加。
（二）中国保险密度的贡贝尔茨(Compertz)模型
贡贝尔茨曲线属于生长曲线回归预测方法，它突出的优点是对产品市场生命周期的刻画。产品市场生命一般可分为四个时期：一是进入期；二是成长期；三是成熟期；四是衰退期。其中，成长期和衰退期又可细分为成长前期和成长后期，以及衰退前期和衰退后期。保险作为一种产品投入到消费市场，也会经历发生、发展到成熟的过程。假设ID表示实际保险密度，估计模型为
参数a,b取值范围不同，贡贝尔茨曲线对应的保险产品的生命周期阶段也会不同。
当前中国财富的积累是经济发展的主旋律，个人财富迅速增加，中等收入层出现，保险有效购买力在提高，保险供给主体逐渐增多。不过人们对保险虽然有认识，但投保的还不多，保险产品的普及率不超过50%[6]，所以保险在中国应该是个成长型的事业。
精确估计模型之前，先选择三和值法获得参数L,a,b的初值。模型取自然对数转换成修正指数曲线
（三）预测
1.模型的评价
比较常用的对模型的预测能力进行评价的指标是Theil不等系数及BP（偏差率）、VP（方差率）、CP（协变率）。根据历史数据对上述两个模型事后模拟的结果进行检验，可以得到表2。
表2 模型的评价
模型
Theil不等系数 BP VPCP
回归模型 0.020689 4.60301E-13 0.010145 0.998445
贡贝尔茨模型 0.020284 2.26635E-06 0.002195 0.997803
比较而言，样本期内两个模型的预测能力都很强，不存在明显的优劣。回归模型能解释保险密度变化的原因，而贡贝尔茨模型适合处在特定生命周期的保险密度的预测。
2.预测的结果
考虑回归模型，由于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，本文拟进行为期5年的假设：
①中国经济继续保持强劲的发展势头，人均收入保持9%的增长率；
②中国的物价水平仍保持稳定，商品零售价格指数在未来5年的增长率为：1%，1%，1%，2%，2%；
③国家继续加大对教育和科研经费的投入，在未来5年的增长率分别为10%和7%。
两个模型对中国保险业未来5年的趋势预测结果见表3。
表3 预测的结果
年份 名义人均收入 名义人均教育
名义人均科研 名义保险密度 时间t 名义保险密度
（元／人）
经费（元／人） 经费（元／人） （元／人）
（元／人）
2005
11626.60381.70 97.16 442.05 25450.97
2006
12799.73424.07 104.99 554.69 26569.81
2007
14091.22471.14 113.47 696.04 27721.06
2008
15666.62528.62 123.84 882.06 28922.87
2009
17418.15593.11 135.16 1117.7929
1182.98
三、结论及建议
根据回归模型，人均收入增加1%，会引起人均保费增加1.431%，经济增长对保费收入的促进作用是明显的。中国经济自20世纪八九十年代的高速增长，带动中国保险业的不断发展。国民收入的增加，使人均收入也不断地增长，从而为人们购买保险提供了物质支持，提高人们对保险的有支付能力的需求是加速保险市场发展的根本之计。
样本期内中国保险密度的增长离不开人们保险意识的增强，而保险意识的增强是通过国家增加教育投入，提高消费者的文化素质实现的，技术进步没有表现出对保险意识，进而对保险需求的正向贡献。
根据回归模型，人均教育经费增加1%，引起人均保费增加1.442%。从人均财政性教育经费来看，中国教育投资绝对量的增长是比较快的，由1980年的每人不足12元到2004年的344元。中国政府在教育与人力资本积累的立法和资金投入方面的力度越来越大，在业人口中，大专以上文化程度的劳动者所占比重逐年提高。这些人有着更强烈的创新精神和参与意识，更愿意主动地用保险的方法来处置风险，从而对保险意识的改善、加快保险增长发挥着根本性的作用。
回归模型还告诉我们，人均科研经费增加1%，引致保费收入减少0.646%。产生不一致的原因可能在于：首先本文的科技因素只考虑国家的投入，实际中科学研究的经费来源已呈现多元化的局面，尤其是来自企业，甚至个人的资助，其影响不可小觑。其次就政府这个供给方而言，它对科学研究的投入是不够的。从图2看出，1997年以前的人均科研经费的增长率有近一半是负的，年平均增长率仅为1.7%。而且基础研究在科研经费的使用去向上所占的比例依然较小，急功近利的分配结构严重影响中国科技的可持续进步。另外，中国经济各方面的发展起点是比较低的，1996年研发强度为0.6%，2002年虽已升至1.2%，但与同年日本的3.1%，新加坡的2.2%还有一定的差距。况且贡贝尔茨模型证明了中国保险业仍处在成长前期，所以预期中的科技对保险的推动作用还没有出现，不意味着以后也不出现。作者认为一方面政府应该继续保持对科研的扶持，尽可能的扩大对其的投资，另一方面政府应该激励其他投资方参与科研的投入，通过多渠道筹集资金的方法扩充科研投资的总量，同时调整科研经费的支出结构，扭转目前经费支出效益低下的局面。只有这样，才有可能保证知识资本的增加有助于人们保险意识的加强，进而有助于保险业的增长。
中国于2001年12月11日正式成为WTO成员国，并承诺在5年内取消外资保险公司的地域限制和大部分业务限制。转眼到了2006年，依照入世承诺，中国保险市场会对外全面开放，保险业的改革、开放以及做大做强业已并将进一步成为中国保险业发展的主旋律。按上述预测，到2009年中国人均保险支出会突破1000元人民币，可见2009年的中国保险业与目前的世界发达国家仍有相当的差距，保险业的发展空间还很大。考虑到中国保险业的进展具有其特有的复杂性和依存性，经济增长、国民的保险意识对保险的影响并非那么单纯，其最终的实现程度受到政府规制。其他金融机构的相对重要性以及道德风险等诸多因素的影响。现在，保险业正处于高成长期，树立科学发展现的思想，实现增长方式的根本转变，适应新的游戏规则，处理好初级阶段高速发展呈现出的明显的瓶颈问题，提升整体竞争力，将最终形成具有中国特色的发达的保险体系。