家庭保险资产持有影响因素分析，本文主要内容关键词为：因素论文,资产论文,家庭论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
保险的现代经济分析是在Von Neumann & Morgenstern(1947)的期望效用模型、Friedman & Savage(1948)风险态度，Arrow & Debrew(1953)的一般均衡分析三者基础上发展起来的，因此风险态度是保险需求理论分析的重要因素，但保险需求的实证分析文献却不约而同地忽略了风险态度。这有两个可能原因，其一，风险态度很难观测到，其二，不同的情景条件下，人们的风险态度会有所不同。
微观个体的风险态度度量一直是经济研究的重要问题，很多微观个体决策研究都离不开对风险态度的度量。Eisenhauer & Luigi(2003)发展了一种在调查数据中测试受访者风险态度的方法，逐渐被主流经济研究所采纳。随着调查数据的使用，应用假设风险证券的估值来测度人们风险态度的研究越来越多。比如金融研究领域的投资组合持有、股市参与等等问题。本文尝试引入这种方法，分析中国居民家庭保险资产持有的影响因素，为保险营销及未来保险产品创新提供更坚实更准确的微观实证证据。
一、文献综述
理论上家庭的保险资产持有是保险需求的范畴，后者始终是保险研究领域的核心。最初保险需求的理论研究从人寿保险购买行为是应对不确定寿命的理性反应为出发点展开。就不确定寿命，Yaari(1965)构建Marshallian model和Fisherian mode两个模型。Lewis(1989)扩展了Yaari的模型，关注人寿保险的受益人，Lewis认为人寿保险需求应该从受益人的角度出发。他用1976年的人寿保险所有权调查中的150个家庭的数据作了实证分析，显示家庭收入、孩子数量、孩子年龄和丈夫的寿险所有权显著相关。Campbell(1980)强调了人力资本，显示人寿保险的需求等于收入来源者死亡而损失的人力资本，在这个模型中，累积财富应该是人力资本或寿险的替代，Campbell把家庭的遗赠需求和风险厌恶水平加入到模型中，他认为，遗赠本身就是年龄、赡养人数、寿命预期、经济支持的未来需求的心理因素。如果家庭不是风险厌恶的，如果家庭有负的遗赠需求，那么人寿保险需求将随着累积财富的增加而减少。此外，随着年龄的增长，持有定期寿险的概率减少。
国外有关保险需求的实证研究文献也很多(Benheim，1991；Browne & Kim，1993；Burnett & Palmer，1984；Chen，Wong & Lee，2001；Goldsmith，1983；Hau，2000)，这些研究的结论有所冲突，尚未取得一致的观点。在六个研究中(Hammond et al.，1967；Ferber and Lee，1980；Burnett and Palmer，1984；Truett and Truett，1990；Browne and Kim，1993；Gandolfi and Miners，1996)教育和寿险需求正相关，在另外三个研究中(Duker，1969；Anderson and Nevin，1975；Auerbach and Kotlikoff，1989)教育和寿险需求负相关①。有两个研究(Hammond et al.，1967；Auerbach and Kotlikoff，1989)中家庭规模和寿险需求负相关，另外两个研究(Duker，1969；Anderson and Nevin，1975)则没有发现它们之间的显著关系。年龄对寿险需求的影响也不确定。还需要进一步的研究。
相比之下，目前国内对保险需求的实证研究局限在宏观层面，对保险微观需求的研究数量很少。刘妍，卢亚娟(2011)，初可佳，孙建(2011)的文章都对农村保险需求的微观数据进行了分析，但被解释变量是保险需求意愿，与真实保险需求有差异，且没有考虑风险态度、遗赠意愿等在微观保险需求分析中非常重要的影响因素。两者的样本量都不大，最高为607个观测，取自某个地区调研数据。对风险态度和保险需求关系的研究都是理论研究。如肖芸茹(2000)主要从心理学和效用理论两个方面展开描述性分析，谢圣远(2007)从理论上论证了期望效用框架下和均值方差框架下风险厌恶弹性和保险需求关系的一致性问题。
本文参照了上述三个经典理论研究建立分析框架，在全面考虑风险态度、遗赠需求、人力资本、家庭特征的基础上对微观保险需求决定因素展开分析。在风险厌恶度度量上借鉴金融经济学的标准度量：arrow-pratt的风险厌恶度量函数，从实证的角度出发，考察个人风险态度、风险厌恶程度对家庭人寿保险所有权持有决策的影响，以及对家庭保险资产占金融资产比例的影响。实证分析从两个层次展开，第一个层次是风险态度对家庭保险持有决策是否产生影响，在确定性基础上展开第二层次的分析，即风险态度是否对家庭保险资产数量决策产生影响。在上述实证分析中，同时考察了微观家庭特征因素对保险需求的影响。
本文结构安排如下，第二部分分析了本文的理论框架并提出了假设，第三部分介绍数据来源和变量，第四部分是实证分析过程，我们在第五部分做了总结分析。
二、理论框架和假设
假设一个消费者的效用函数为U(X)，且U"(X)＜0＜U′(X)，如果Y为不存在条件损失情况下未来期望收入的现值，投保人死亡概率为p，那么由此引起的损失期望现值就为Y，累计的非人力资本(家庭累计财富)为W，家庭财富与死亡风险无关。人寿保险覆盖率为V，每单位货币覆盖水平为m，令m=λp，0＜m＜1，λ是负载因子，和状态无关的总溢价为(mV)，期望效用则是②：
E(U)=(1-p)U(W+Y-mV)+pU(W+V-mV)
(1)
把公式(1)在全覆盖点(V=Y)用二阶泰勒级数展开，令X=W+Y-mY，则：
由公式(4)可知，在家庭收入既定的情况下，家庭购买寿险的额度随着绝对风险厌恶程度的增加而增加；在绝对风险厌恶程度既定的情况下，家庭购买寿险的额度随着收入的增加而增加。
上面的理论分析过程是以定期寿险为基础的，也可以应用于其他保险产品。由于具备投资、储蓄等多种功能的投联险、万能险，本质上可以拆分为定期寿险和其他金融产品的组合。其中定期寿险部分仍然会受到收入水平、风险厌恶程度的影响，而其他部分则可能对家庭持有类似金融产品产生替代效应。所以上述框架可以用于对家庭保险资产的分析。
基于上述文献和模型，本文做出如下假设：
假设1：居民家庭收入和家庭人寿保险所有权、保险资产持有比例呈正向关系。
假设2：居民风险态度影响居民寿险资产持有。风险厌恶的居民家庭比风险喜好、风险中性的居民家庭更倾向持有人寿保险。
假设3：风险厌恶程度越强的居民家庭持有保险资产的比例越高。
三、数据来源与变量统计
本文采用清华大学中国金融研究中心的2009年消费金融调查数据。本调研的抽样过程严格按照随机抽样的原则，地理位置上按东北、华北、华东、华南、华中、西南、西北七个大区进行划分，抽样家庭的样本数量在各个大区之间根据家庭总户数按比例分配。调查采用入户调查的方式，城市居民小区和居民家庭按城市人口分布随机抽取，数据以调查问卷的形式收集，得到来自24个城市共5 274个样本。
一般入户调查数据通常缺乏相关家庭经济记录，该数据除了收集家庭成员的人口统计特征外，还包括了全面的家庭资产负债构成以及收入记录，这有助于全面的分析家庭金融资产和相关行为。
基于本文研究目的，样本选择条件如下：(1)已婚家庭。寿险购买主要为了应付家庭主要收入来源者突然死亡所造成的家庭经济困境，且本文主要考量家庭特征对寿险持有的影响，因此调查以已婚家庭为单位，排除单身或者离异的被访者。(2)被访者年龄在19～60岁之间的非退休家庭。一般定期寿险的约定期限为60岁，从这个角度出发，我们排除了60岁以上的退休家庭。在剔除了本研究相关问题中有答案缺失的样本，最终得到4 066个有效家庭样本。
(一)风险态度度量指标
调查问卷对被访者的风险态度的假设证券问题设计主要参考Guiso et al.(2008)，具体内容如下：“假设抛一枚硬币，如果正面朝上将获得2万元，如果背面朝上，您将一无所得。如将这个获利的机会转卖给别人，您最低要价是多少元？”
根据期望效用理论，如果被访者答案大于0而小于1万，被访者为风险厌恶的；如果被访者答案大于等于1万，被访者为风险中性或者风险喜好的。由此设置虚拟变量ra，如果被访者是风险厌恶的则ra取值为1；被访者是风险中性或风险喜好的，则ra取值为0。
(二)其他分析变量
一般而言，家庭持有保险资产的决策可以分为两个层级：首先决定是否持有某个保险产品，其次决定该保险资产持有额度及占家庭金融资产的比例。本文对被解释变量的选取遵循了现实中的决策过程，选择了两个被解释变量：其一为家庭所有的人寿保险所有权；其二为家庭储蓄性保险资产额度。这两个被解释变量恰好构成了家庭保险资产持有决策的两个层次，上述被解释变量分别来自问卷中的居民家庭持有各类保险产品情况部分、家庭资产负债表。需要说明的是，问卷采集的截面数据反映了当时家庭资产负债状况以及家庭特征时点状况，不反映真实和纯粹的保险购买决策过程，但解释变量和被解释变量的状态是相匹配的，可以用于本文分析。
具体被解释变量定义如下：(1)家庭的保险所有权，用虚拟变量表示，记作insurlife，赋值1表示家庭目前拥有人寿保险所有权，否则取0值；(2)家庭保险性资产占金融资产的比率，记作rat_lif_insur。问卷具体描述参加附录。
根据Zietz & Emily(2003)，微观保险需求的决定因素包括：婚姻状况、未成年子女、被访者年龄、受教育程度、健康状况、雇佣情况、收入水平、家庭财富拥有水平、房屋所有权、遗赠需求、流动性限制等。本文把这些都纳入到实证分析框架中。
根据前文的文献分析，我们在控制变量的选取上主要考虑三方面因素：被访者人口统计学特征、社会经济情况、心理因素。被访者人口统计学特征包括婚姻状况，由于本文的分析对象为已婚家庭，所以该因素没有纳入实证模型中。考虑到年龄对投资决策的非线性影响，被访者的年龄以年龄和年龄平方的形式进入模型；变量child取值为被访者未成年子女的数量。选取被访家庭夫妇的最高学历计算受教育年限eduyear；被访者健康状况按照非常好、好、一般、不好、很差五个级别；考虑到被访者收入的稳定性主要取决于职业稳定性，用selfem自我雇佣变量来度量。如果被访者为个体户和自由职业者时取值为1，否则为0。其他社会经济情况的变量还包括，被访者的家庭收入lninc、家庭总资产lnwea、家庭负债lndebt，具体的计算方法是lninc=ln(1+income)、lnwea=ln(1+wealth)、lndebt=ln(1+debt)。由于住房价格的不断攀升，城市居民是否拥有自有住房对其消费、投资决策影响很大，用虚拟变量houown来度量。由于被访者购买人寿保险的目的是为了应对未来未预期死亡对存活的家庭成员所造成的经济困境，所以有必要考察被访者流动性限制的情况。本文用本调查问卷中对融资情况的调查问题：“对您的家庭而言，通过‘借款’的方式筹措10万块钱，借款期限为1年”，对回答很困难的界定其流动性限制较高，liqcons取值3，比较困难的liqcons取值为2，一般、比较容易和很容易的liqcons取值为1，从而将流动性限制分为三个级别。
考虑到保险产品的不断创新和发展，全能保险等保险产品的金融性质越来越突出。保险资产已经被认为是家庭金融资产的一部分。Meyer和Ormiston(1995)在其理论研究中把家庭保险持有决策作为家庭金融资产决策的一部分。本文在实证中也参考了这种思想，在考察家庭保险性资产占金融资产比例的同时还控制了家庭拥有其他金融资产的品种及是否负债。具体控制的金融资产品种有：是否拥有债券(包括国债和企业债)ynfix、是否拥有基金ynfund、是否拥有股票ynstock。
被访者的心理因素主要考虑家庭是否存在遗赠需求tobeq，在问卷中的调查问题为：您和爱人打算将来为子女或他人留下一笔资产吗？是取值为1，否取值为0。
表2给出本文主要变量的统计分析结果。居民大多数是风险规避的，有24%的居民家庭拥有寿险，该值和2011年7月泰康人寿联合北京大学对6302户家庭样本调查所取得的数据36.5%，有一定差距。但是根据保险业“十二五”规划工作会议公布数据，2010年我国保险深度为3.7%，寿险深度大于非寿险深度，显然本调研的数据与“十二五”规划公布数据差距更小。家庭持有金融资产占家庭总资产的平均比率为14%，其中保险资产占金融资产的平均比例为8%。居民的平均年龄为40岁，平均接受了12年的教育，健康状况较好，居民过去一年的平均收入为6万元，平均家庭财富为48万，平均金融资产为5万；绝大多数家庭拥有自住房的产权。但家庭融资的流动性限制普遍存在，且绝大多数人都希望给子女留下一定的资产。
(三)统计分析
表3比较了持有寿险家庭和无寿险家庭在主要解释变量的均值差异。可以从表中看出，有寿险家庭和无寿险家庭的家庭特征区别显著。寿险家庭平均年龄较轻，受教育年限较长，风险厌恶程度较高；在经济状况上，持有寿险家庭的收入、资产、债务呈现出三高的特征。
通过对持有寿险家庭和不持有寿险家庭的分组样本对比，发现两组的家庭特征有显著的差异，除了自我雇佣和健康状态这两个变量外，其余变量之间的差异很显著。总体上，受教育程度较高、家庭中存在未成年子女、有明确的遗赠意向、收入水平较高、拥有自有住房的家庭更可能拥有寿险资产。
考虑到解释变量间可能存在相关关系，比如风险态度和受教育年限、收入、负债的内在关系，表4考察了解释变量之间的相关系数，没有发现严重共线性的存在。
四、实证分析
利用上述数据，我们首先检验居民风险态度对家庭保险所有权持有的影响，鉴于被解释变量insurlife是0、1变量，本文所采用的Probit模型形式为：
模型1
模型1和模型2的差别是分别采取了风险态度和风险厌恶程度作为解释变量。
表5给出了模型回归的结果。从表5中可以看出，风险态度对居民家庭寿险所有权持有决策的影响很大，在模型1中假设2得到了支持，风险厌恶的居民家庭更倾向于持有寿险所有权，在模型2中假设3得到了支持，风险厌恶程度越高的居民家庭更倾向于持有寿险所有权。风险态度和风险厌恶程度具有统计学显著性。两个模型的结果都支持假设1的成立，收入越高的家庭越倾向于持有寿险所有权，充分体现了由收入所决定的寿险购买能力对寿险所有权重要影响。
居民家庭特征对寿险持有决策影响也非常显著。考虑到年龄对个体决策的非线性影响，回归分析中纳入了年龄的二次项，回归结果非常显著。从年龄、年龄二次项的系数可以看出，40岁左右的家庭是购买寿险的拐点。在本回归中未成年子女对家庭寿险持有的影响并不显著，和国外的实证结论并不一致，这可能由中国的独生子女政策造成。另外现实中超生家庭一般集中在农村或者富裕家庭，前者的寿险购买力较低，后者的替代保障方式较多，这可能是造成回归系数为负的原因。
遗赠和流动性限制对我国寿险所有权持有影响和国外的研究结论是一致的。基于为子女留下一定资产的考虑，也为了减少主要劳动力死亡对子女经济生活造成的影响，这些都增加了居民家庭购买保险的概率。如果家庭的融资能力较差，不能在临时需要的时候筹集到所需的资金，家庭就会面临经济困境，家庭主要劳动力死亡也面对这样的经济困境，而寿险所有权则是应对这种经济困境的一种保障方式。因此家庭融资能力越差、流动性限制越强，购买寿险的概率越高。
上面回归中，健康状况采用了受访者自我描述，且越不健康的人变量赋值越高，因而健康状况与寿险持有的回归系数为正向显著，这体现了一定程度的道德风险。非常有意思的是，家庭财富对寿险的持有的影响并不一致，在模型1中家庭财富不显著，在模型2中家庭财富统计显著。造成这种原因，一方面从侧面反映了财富越多的家庭，还有其他投资渠道，也起到对非预期死亡损失的弥补作用；另一方面，房产价格的不断攀升已经改变了居民家庭的财富结构，房产在家庭财富占比越来越大，在模型1和模型2中家庭财富变量和是否拥有自住房产权两个变量的显著性互相呼应。
债务和寿险持有的显著正向回归关系，债务越多的家庭越倾向于购买人寿保险。基于家庭负债主要为购房借款以及城镇家庭收入分布左偏这两个事实，上述结果体现了债务对寿险购买力影响低于债务对未来困境预期的影响。
我们已经分析了家庭寿险持有的决定因素，由第二节的模型分析可知，家庭持有寿险所有权的额度和风险厌恶程度也有关系。由于不同家庭的经济状况不同，这里采用了相对指标，考察居民风险态度对家庭保险资产占家庭金融资产比率。分析结构与表4相同，首先看客观风险态度对家庭保险资产占家庭金融资产的比率是否有显著影响，其次看绝对风险厌恶程度对该比例的影响。
Mayers & Smith(1983)指出保险需求与其他投资组合决策可分离的充分条件是：一种特定风险的损失与所有可交易资产、个人投资者总人力资本收益以及与其他可保风险相关的损失不相关。现实很难满足该条件，因此我们从家庭投资组合的视角来考察家庭保险资产决策，把保险投资决策视为家庭金融资产决策的子集。具体体现在模型3和模型4中，采用家庭保险资产占家庭金融资产比率这一相对指标为被解释变量，纳入家庭进入资产占家庭总财富比率为解释变量，此外还控制了家庭是否拥有保险之外的股票、基金、债券、定期储蓄等其他金融资产，但后者不是本文重点关注的内容。考虑到负债对金融投资的制约作用，纳入是否负债作为解释变量。模型其他解释变量与表5基本相同。
鉴于被解释变量rat_life_insur的左截断特征，本文所采用的Tobit模型形式如下：
模型3
模型3和模型4分别考察了风险态度和风险厌恶程度的影响。
回归结果显示假设1在模型3和模型4中都得到支持，收入的财富效应非常明显。假设2在模型3中得到了支持，风险厌恶的居民家庭的保险资产占金融资产比例更高；假设3在模型4中得到了支持，风险厌恶程度越高的居民家庭的保险资产占金融资产比例更高。除风险态度以外，受教育程度、遗赠意愿、流动性限制都是影响家庭保险资产占金融资产比例的统计显著因素，这些因素体现了保险资产购买力、家庭保险意识。
此外，我们还进行了一些稳健性分析。如数据处理方法的变化，比如将家庭最高学历受教育年限，换为虚拟变量，高中及以下取0值，大专及以上取1值；上面出于数据处理方便对健康状况、流动性限制做了线性赋值，改为哑变量，由于篇幅所限，未一一列举，这些都不影响风险态度度量变量的显著性，因而对本文主要结论没有影响。
五、结论与实践意义
自从1982年我国恢复人身保险业务以来，人身保险业务增长迅速，1982年-2010年平均增长率高达61.38%。人身险保费收入占行业保费收入从2000年的62.5%到2010年的73.5%，寿险占人身险比例从2000年的85.36%上升到2010年的91.04%，由此可见人身险在整体保险市场中占据非常重要的位置，而寿险又是其中的重中之重。
随着我国居民收入的增长、城镇化的推进和人口老龄的加速，保险业的发展前景毋庸置疑。在保险行业飞速发展的同时，保险的营销面临着考验。受银保新政的影响，2011年保险营销的主渠道银行保险的保费收入出现同比下滑，个险渠道再受关注。保险行业发展的新形势，对保险研究提出了新要求。针对个险销售面向微观个体的特点，要做好保险销售就必须深入了解微观个体的保险需求决定因素，而这一点一直是我国保险需求研究领域的薄弱环节。我国之前面向保险需求的研究，更多着眼于宏观因素。本文利用家庭金融调研数据，从微观角度探索居民家庭保险需求影响因素，既弥补了当前中国保险研究领域的空白，又能够为个险营销提供参考建议。
本文首次实证分析了中国居民家庭保险资产持有决策，具体从家庭人寿保险持有决策、家庭储蓄性保险资产持有比例两个层面展开，重点关注了居民风险态度、家庭特征对保险资产持有的影响。实证结果表明居民风险态度影响居民寿险资产持有，风险厌恶的居民家庭比风险喜好、风险中性的居民家庭更倾向持有人寿保险；且风险厌恶程度越强的居民家庭持有保险资产的比例越高。同时发现居民家庭收入和家庭人寿保险所有权、保险资产持有比例呈正向关系。越年轻的居民家庭越倾向持有人寿保险资产，当达到一定年龄后，这种倾向转为相反反向。我国居民家庭保险资产持有决策也受遗赠意愿和流动性限制的影响，遗赠意愿越强，家庭融资能力越差的居民家庭越倾向于持有保险资产。
本文的创新点在于：首先，在保险研究领域引入假设风险证券的方法度量微观风险态度，进而分析风险态度对保险决策的影响；其次，把家庭保险资产持有决策区分为所有权持有决策和持有额度两个层次的决策；第三，首次从家庭资产配置的视角考察了家庭保险资产的配置情况。
本文的研究结论为保险营销政策提供了参考，风险厌恶程度越强的居民家庭更倾向持有家庭人寿保险，且风险厌恶程度越强的居民家庭所持有的寿险资产额度越高。当前，很多基金公司在营销时测度消费者的风险态度的行为是值得保险营销学习的，但是由于异质风险态度的存在，实践中还需要探索更适合的方式测度微观个体的风险态度。此外，什么样的家庭选择何种保险产品，是保险营销工作面临的切实问题。家庭的收入和财富情况决定了家庭的购买力，是首要考虑的因素。同时，从上文的分析可以看出，家庭的受教育情况、负债情况、金融资产持有品种、遗赠意愿都对家庭寿险需要有着影响。应用本文的结论指导保险营销的实践，即在进行保险营销之前考察目标对象的风险态度是必要的；推销保险不仅要考虑被保险人的收入所决定的购买力，而且要关注他对子女遗赠的意愿、其他金融资产的持有情况、融资能力限制等众多因素。
但本文仍然存在不足，受数据获得的限制，我们只能考察居民家庭人寿所有权和储蓄性保险资产，无法具体分析居民家庭如何在不同的保险产品之间选择、配置的情况。未来进一步的研究可以从居民对多种保险产品的选择着手，从保险产品契合居民需求的角度，研究保险产品创新，从而促进保险产品的健康发展。
A 数据说明
本文采用了清华大学中国金融研究中心2009年城市居民家庭金融调研。本次调研自2010年5月开始，历时3个月，共调查了全国24个城市5 274户城市居民2009年的家庭金融情况。调研涉及了家庭的基本信息、理财行为、资产负债情况、收入和支出、投资和融资、家庭的住房、医疗和养老保险、家庭的遗产规划等内容。由于调研样本的数量限制，调研对象的总体仅限于我国地级以上城市的居民家庭。
该调研数据采取二级分层随机抽样。根据我国地级以上城市规模、经济发展水平的差异，调查将这些城市分为三类，即经济发达的城市、经济较发达的城市和经济发展水平一般的城市。考虑到我国地区间经济发展的不平衡，先将全国的城市(不含港澳台地区)在地理位置上按东北、华北、华东、华南、华中、西南、西北七个大区进行划分，抽样家庭的样本数量在各个大区之间根据家庭户数按比例分配。除华东地区每个类别的城市各遴选两个外，其余的各大区遴选的城市中，每类城市各包含一个，共计24个城市(第一类城市为：北京、沈阳、上海、济南、广州、重庆、西安和武汉；第二类城市有：包头、吉林、徐州、南昌、海口、昆明、乌鲁木齐、洛阳；第三类城市为：朔州、伊春、安庆、泉州、桂林、攀枝花、白银、株洲。)。在每个抽取到的城市中，通过随机抽样的方式抽取居民居住的小区。调研员进入每个小区后，按照右手定则的随机抽样方法隔五抽一，抽取访问家庭的样本。调研获得的数据基本满足了随机性要求。在访问对象上，要求受访者必须熟悉家庭经济状况，是家庭经济活动的主要决策者，以保证获得的数据能够准确反映家庭各种信息。在访问过程质量控制方面，每个访问员在开始访问前，要经过统一的调研知识培训和问卷熟悉过程。
注释：
①Zietz,Emily N.2003,page 162,Findings of Empirical Studies on Life Insurance Demand Personal and Demographic Determinants.
②Eisenhauer and Halek,1999.
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