寿险需求结构演变及其影响因素的阶段性特征&大陆与台湾的比较研究_保费收入论文

寿险需求结构演进及影响因素的阶段特征——基于中国大陆与台湾地区的比较研究，本文主要内容关键词为：台湾地区论文,寿险论文,中国大陆论文,特征论文,因素论文，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。

       一、引言

       在2010年第六次全国人口普查中，60岁及以上人口占总人口的比例为13.26％，比2000年上升2.93个百分点。中国人口老龄化趋势已经十分明显，与此同时，随着计划生育政策的施行，中国人口出生率却持续下降。伴随着人口老龄化趋势，居民对人寿保险的需求必将增加，这对人寿保险行业的发展极为有利。2006年我国人寿保险的保费收入约3592.64亿元，而2012年约8908.06亿元①，年均增长约16.34％，远高于同期的国内生产总值增长率。我国的寿险行业面临着非常广阔的市场发展前景。然而，在人寿保险保费收入快速增长的同时，人寿保险保费收入在总体保费收入中所占的比重却在不断下滑。既然人口老龄化趋势越发显现，那为何人寿保险保费收入在总体保险保费收入中所占的份额却会下降，这个问题值得深入研究。

       寿险需求的影响因素众多，且存在轻重之别，不同的影响因素导致寿险行业在经济发展的各个不同时期具有不同的阶段性特征。伴随着寿险需求影响因素的阶段性特征，寿险行业的发展表现为结构性演进。台湾保险行业发展处于全球前列，台湾的经济发展水平亦领先于中国大陆。从发展水平的数据来看，目前中国大陆经济发展水平及保险行业发展水平与20世纪八九十年代的台湾具有很大的相似性，因此当下中国大陆保险行业的发展特征亦与彼时台湾的发展特征相类似，这就可以对两个经济体进行跨时比较研究。本文的目的就在于通过对中国大陆和台湾地区的数据进行比较，研究在这种结构性演进中，寿险需求影响因素的轻重之别及其与经济发展阶段的对应关系。

       二、文献综述

       国内外现有对寿险需求的研究文献主要可以被划分为两种类型：一种是以理论研究为主，以效用理论为基础，以居民追求期望效用最大化为前提，分析居民的收入、风险偏好程度及通货膨胀率等因素对寿险需求的影响。另一种是以实证分析为主，进行寿险需求与相关影响因素之间的实证回归分析，从而阐述各种变量对寿险需求的影响。

       国外学者的研究表明，居民购买寿险产品的主要目的是抵御寿命的不确定所带来的收入风险，而不是为了消除金融资产的风险，意即寿险的主要作用是储蓄和保障，而不是投资。中国学者也从理论方面进行了研究。陈之楚、刘晓敬(2004)认为，储蓄和寿险需求之间形成此消彼长的关系，寿险需求的动机是进行储蓄。于殿江、郭楠(2003)则认为，我国居民是处于保障性储蓄的动机而购买人寿保险，寿险和储蓄具有功能上的替代性。

       但单从理论模型上无法推断影响因素与寿险需求之间的数量关系，因而，国内外学者对此问题进行了实证研究。国外的相关研究主要采用多个国家的面板数据进行分析，所选取的影响因素包括通货膨胀率、人均收入水平、教育水平、老龄化程度、预期寿命等(Beenstock et al.，1986；Browne & Kim，1993；Beck & Webb，2003；Chui & Kwok，2009)。在国内的研究中，钟春平、陈静、孙焕民(2012)通过构建省际面板数据进行研究，结果表明社会保障支出水平、城市化水平及教育水平均促进了对寿险产品的需求。梁来存(2007)则分析了众多指标对寿险需求的影响，包括居民收入水平、人均国内生产总值、储蓄存款余额、商品零售价格指数、存款利率、城市化率、金融深化程度、对外开放度、人口受教育程度等多项指标。赵桂芹(2006)通过面板数据分析，认为居民储蓄存款、居民人均可支配收入、居民受教育水平和经济发展水平对寿险需求均有显著的正向影响。潘军昌、杨军(2010)的研究则表明，通货膨胀对寿险需求有抑制作用，居民可支配收入水平对寿险需求有促进作用，但利率对寿险需求的影响不显著。

       国内外学者在对寿险需求的实证研究中所采用的方法大同小异，得出的结论也有不少相同之处。但这些研究只是通过统计回归分析说明寿险需求的影响因素，而没有将影响因素与经济发展水平的阶段性特征联系起来。经济因素、价格因素和社会因素皆对寿险需求有影响，而这些影响因素的作用大小在经济发展的不同阶段不尽相同，因此在不同的经济发展阶段，寿险行业的演变就表现出各自的阶段性特征。现有的文献研究未在更深层次上阐述寿险行业的发展特征，也没能对处于不同发展阶段的经济体进行跨时比较，本文试图弥补这些缺陷。正如前文中已经谈到的，台湾地区的经济发展和保险行业发展领先于中国大陆。1970年台湾寿险行业的保险深度(寿险保费收入/国内生产总值)为0.59％，而1990年中国大陆的这一数值为0.60％；2010年中国大陆寿险行业的保险深度为2.41％，与台湾地区在1990年的数值(2.51％)甚为接近。②台湾地区的寿险行业发展领先于中国大陆20年，因此，进行中国大陆与台湾地区的不同时期比较将可以更加准确把握寿险行业影响因素之间的不同作用并解释寿险行业的演进趋势。

       三、寿险需求影响因素分析

       人寿保险需求与正常商品需求一样，受到经济发展水平和居民收入水平的影响。人寿保险又是一种储蓄行为，是居民对于未来不确定收入和不确定支出情况下的预防性储蓄，居民在这种储蓄行为中就必须考虑利率与通货膨胀率。同时，寿险需求还受到老龄化程度和居民对寿险行业认知程度的影响。因而，寿险需求的影响因素可以分成三大类：一是经济因素，诸如国内生产总值(GDP)，社会消费品零售总额，居民可支配收入等；二是价格因素，代表储蓄收益的利率和代表货币时间价值的通货膨胀率等；三是社会因素，主要包括老龄化程度和居民的受教育程度。

       经济发展水平与居民收入水平是相辅相成的，两者呈现同方向变动的关系，同时两者对寿险需求的影响方向亦相同。不过，这两个因素对寿险需求却存在正负两方面的影响。随着经济发展和居民收入水平的提高，居民更关注自身保障问题，也更有剩余的财富去购买人寿保险，这是一种正向的影响。而居民收入水平提高，特别是预期收入提高将使得居民更有能力进行自我保障，这可能会是对寿险需求的一种负向影响。经济发展水平和居民收入水平对寿险需求的最终影响结果取决于这两种相反方向的力量大小，而两种相反方向的强弱对比又取决于经济发展的阶段特征，不同的经济发展阶段使得寿险需求的决定因素并不相同。在较低的经济发展水平上，收入增加必然会刺激寿险需求的提高；而在经济发展水平继续提升时，居民更有能力进行自我保障，因而对寿险需求的动力就会下降，此时居民收入水平的提升不再是寿险需求的决定因素。

       普遍的观点认为，储蓄产品和货币的价格水平对寿险需求也有影响。传统寿险产品的预定利率是固定的，如果市场利率上升，这种寿险产品对居民的吸引力就下降，需求就减少，反之则这种寿险产品的需求就增加。因此传统寿险产品的需求与利率呈现负相关关系。但是，随着寿险市场和寿险行业的发展，寿险产品愈加丰富且合同条款愈加灵活，创新型的寿险产品(如万能险)比银行存款更具灵活性，因而利率对寿险需求的影响就变得更加复杂。在经济发展起步阶段，如果居民购买寿险的主要目的是保障退休后的生活水平，那么以保障为主要目的的寿险需求受利率的影响较小，甚至不受其影响。而在更高的经济发展水平上，居民将寿险产品作为投资品的一种，作为股票、房产和证券等相关金融投资品的替代品，那么其需求量肯定会受到利率的影响。

       有些研究认为通货膨胀会抑制寿险需求。其一，这种影响表现在价格效应方面，在寿险合同中，居民缴费在前，保险给付在后，通货膨胀的存在会使得保险给付金额出现贬值，使得保险收益下降，从而降低居民的寿险需求。其二，这种影响亦表现在收入效应方面，通货膨胀会使居民的实际收入下降，进而减少对寿险产品的需求。这两种效应都显示通货膨胀之所以影响居民的寿险需求，是因为通货膨胀改变了居民的收入，或是改变了居民在购买寿险产品中所获得的收益，从而降低寿险需求。在居民收入水平较低的时候，通货膨胀的存在会降低居民所购买寿险产品的收益率，此时居民会更加关注自己收入的损失，因而通货膨胀的影响较大。而在居民收入水平较高的时候，由通货膨胀所导致的收入损失相比于居民的收入来说变得更加微不足道，此时通货膨胀的影响较小。

       人口老龄化会影响居民对于寿险产品的需求，更多的老年人口就意味着更大量的寿险需求。此外，普遍的观点认为，居民的受教育程度越高，居民就越能接受保险产品，对保险产品的认知程度越高，因而寿险需求就越大。

       以上所述寿险需求的多个影响因素，涵盖了经济因素、价格因素和社会因素等多个方面。这些因素对寿险需求的影响方向和力量大小皆较为复杂，需要借助实证研究才能正确分析其中的经济机理，并进行定量分析。以上的理论分析说明在经济发展的不同阶段，寿险需求的影响因素并不相同，也就是说，对应着经济发展的不同阶段，经济因素、价格因素和社会因素在寿险需求中所起的作用并不相同。这样的理论分析结论验证了本文的理论设想，通过比较中国大陆和台湾在不同时期寿险需求的影响因素，可以梳理出随着经济阶段性发展而产生的寿险需求的结构性演进过程，并由此确认寿险需求影响因素的阶段性特征。

       四、台湾寿险需求影响因素分析

       基于前文理论分析，本文首先研究台湾的寿险需求影响因素。本文以台湾人寿保险保费收入作为因变量，台湾的“人寿保险及年金保险有效契约的总保费金额”来自于台湾人寿保险商业同业公会所提供的“人寿保险业历年重要统计资料”，自变量包括GDP、人均可支配所得、一年期定期存款利率、消费者价格指数、老龄化程度等指标。为了消除价格因素的影响，本文将1970—2012年的消费者价格指数进行累积，然后将GDP和人均可支配所得除以当年的累积价格指数，以算出1970年不变价的每年GDP和人均可支配所得。由于台湾的统计数据没有关于居民受教育程度的统计，而只有各类学校在校生人数和毕业生人数的统计，因而无法将受教育程度指标纳入台湾的回归模型中。各项指标的统计性描述和数据来源见表1。

      

       前文已经谈到，2010年中国大陆寿险行业的保险密度(寿险保费收入/国内生产总值)与台湾1990年的数值非常接近。按照购买力平价计算，1990年台湾的人均GDP为9858美元，而2012年中国大陆的人均GDP为10091美元③，两者亦非常接近。这些数据皆说明台湾的经济发展水平和寿险行业发展水平领先于中国大陆约20年。为了进行相同经济发展水平的比较，本文将台湾的数据分为两个阶段，第一阶段为1970—1990年，第二阶段为1990—2012年。

       (一)1970—1990年台湾寿险需求影响因素分析

       本文的实证分析所用软件均是Eviews 6.0，实证分析采用如下的计量经济模型：

      

       为了消除数据非平稳性，本文对自变量和因变量的所有指标数值都取对数。由于某些年份消费者价格指数出现负数，为了便于取对数，本文对消费者价格指数的数值都加1，然后再取对数。这样做并不影响数据分析结果，因为ln(1+X)≈lnX。在实证分析中，如果各个变量是非平稳变量，则不能够进行回归分析，因此本文首先对各个变量进行单位根(ADF)检验，以检查变量的平稳性。从检验结果来看，人寿保险保费收入、人均可支配所得和消费者价格指数的时间序列数据都通过了平稳性检验，GDP、利率和人口老龄化程度在一阶差分上平稳。六个变量未出现同阶单整的关系，因而本文采用基于VAR的Johansen协整检验方法，对六个变量进行协整检验，六个变量通过了Johansen协整检验，可以对其进行回归，回归估计结果如表2所示。④

      

       表2中的五个回归方程都通过了检验，拟合优度都较高。从回归分析来看，1970—1990年，台湾寿险需求最主要的影响因素是居民收入水平，人均可支配所得在五个回归估计中都通过了检验。GDP对寿险需求有正向影响，不过其系数小于人均可支配所得的系数。消费者价格指数对寿险需求有负向影响，这说明通货膨胀上升会抑制寿险需求。以一年期定期存款利率为表征的利率指标没有通过检验。以65岁以上老龄人口占总人口比重为表征的人口老龄化程度也是寿险需求的重要影响因素，其影响系数非常大，说明人口老龄化会快速拉动寿险产品需求。

       1970—1990年间，台湾正经历着经济起飞之后的高速增长阶段，GDP年均增长速度高达8.55％⑤，直至1990年台湾人均GDP达到9858美元。在这个经济发展阶段，经济因素和社会因素对寿险需求起重要的决定性作用，收入水平、经济发展水平和人口老龄化程度都对寿险需求有正向影响。当居民的收入水平较低时，通货膨胀在居民的资产配置决策中起较大作用，因而通货膨胀对居民的寿险需求有较为显著的负向影响。在经济发展的起步和快速扩张阶段，居民购买寿险产品主要是为了保障退休后的生活，此时居民更看重的是寿险产品的保障功能，而非投资功能，因此利率水平对寿险需求没有影响。如上的回归分析完全与理论分析是相一致的。

       (二)1990—2012年台湾寿险需求影响因素分析

       台湾人均GDP在1991年跨入1万美元关口，达到10903美元⑥。在这个经济发展阶段，经济体进入后工业化时代，居民收入水平和个人财富大幅提高，社会保障更加健全。同时金融市场日趋活跃，保险产品亦成为金融市场上对股票、证券等金融产品的一种重要替代品。因此寿险需求的影响因素会发生转变，为了研究在这个经济发展阶段寿险需求的影响因素，本文依然根据式(1)，利用台湾1990—2012年的数据进行实证研究。

       同样，为了消除数据非平稳性，本文对自变量和因变量都取对数。对于某些年份消费者价格指数出现负数的问题，沿用前面的方法进行处理。首先，对各个变量进行单位根(ADF)检验，以检查变量的平稳性。从检验结果来看，人均可支配所得、消费者价格指数、利率和人口老龄化程度的时间序列数据都通过了平稳性检验，人寿保险保费收入和GDP在一阶差分上平稳。六个变量未出现同阶单整的关系，因而本文采用基于VAR的Johansen协整检验方法，对六个变量进行协整检验，六个变量通过了Johansen协整检验，可以对其进行回归，回归估计结果如表3所示。

      

       表3中的五个回归方程都通过了检验，拟合优度都较高。1990—2012年，台湾寿险需求的主要影响因素是GDP、利率和人口老龄化程度。在五个回归方程中，利率都通过了检验，而且影响系数皆为负数，人均可支配所得都没有通过检验，这与1970—1990年的回归结果完全相反。GDP和人口老龄化程度依然对寿险需求有正向影响，而且人口老龄化程度的影响系数依然很大。消费者价格指数没有通过检验，这说明通货膨胀已经对寿险需求没有影响。

       如前所述，1990年之后台湾进入了后工业化时代，经济增长趋于稳定，1990—2012年台湾GDP的年均增幅降至4.95％。⑦在跨越经济高速增长阶段之后，居民收入水平和个人财富大幅提升，居民的保障能力大为增强，此时收入水平的提升对寿险需求没有影响。在整体经济发展水平较高的阶段，居民较高的收入水平和财富存量使得居民的投资需求旺盛，寿险产品更多地是作为一种投资品进入居民的投资决策，成为股票、证券的替代品。如果利率水平上升，获取固定收益的寿险产品的收益率就变得缺乏竞争力，因而居民的寿险需求会降低。在收入水平较高的经济发展阶段，通货膨胀对居民收入决策的影响较小，这与回归分析中消费者价格指数对寿险需求没有影响的结论是相一致的。此外，经济增长与人口老龄化程度依然对寿险需求有正向影响。实证分析结果与理论分析结论再次完全一致。

       五、中国大陆寿险需求影响因素分析

       用城镇居民人均可支配收入代表经济发展水平，用消费者价格指数和利率代表价格因素，用人口老龄化程度代表社会因素，并加入表示居民受教育程度的变量，本文同样对中国大陆寿险需求影响因素进行实证分析，采用如下的计量经济模型⑧：

      

       中国大陆的寿险保费收入数据来自于CEIC Data Manager。由于统计数据的欠缺，中国大陆的寿险保费收入数据只能追溯到1999年，为了能够延长数据的时间序列，并与台湾的回归结果做比较，本文搜集了1990—1998年中国大陆所有保险公司的寿险保费收入数据，包括占据绝大部分市场份额的中国人民保险公司、中国人寿保险公司、中国太平洋保险公司和中国平安保险公司等公司的寿险保费收入，将其加总作为全国的寿险保费收入。在这些年份中，中国寿险市场刚刚起步，市场参与者较少，而且市场集中度较高，以市场参与者的数据加总作为全国数据的替代是合理的。

       自变量的选取与台湾的回归分析相类似。城镇居民人均可支配收入、一年期定期存款利率和消费者价格指数等自变量的数据皆来自于历年《中国统计年鉴》。本文以65岁以上老年人口所占比例作为老龄化程度的指标，其数据亦来自于历年《中国统计年鉴》。为了消除价格因素的影响，本文将1990—2012年的消费者价格指数进行累积，然后将城镇居民人均可支配收入除以当年的累积价格指数，以算出1990年不变价的城镇居民人均可支配收入。

       中国大陆的受教育程度以人均受教育年限来表征。中国大陆人口的受教育程度一般分为5个级别：未上过学、小学、初中、高中、大专及以上，根据中国的教育制度，这5个级别的受教育年限通常被设定为2年，6年，9年，12年和16年。从1996年开始，《中国统计年鉴》提供了相应的数据，其指标名称为“各地区按性别和受教育程度分的人口”，这个指标统计了全国和各省市、自治区、直辖市于各个年份的6岁及其以上各种学历人口的总数量，学历按照上文中所提到的5个级别进行划分。因而，本文根据这个指标数据来测算1996—2012年中国6岁及其以上人口的平均受教育年限，1996年之前的数据参照李秀敏(2007)年的估算结果。

       依据以上方法，本文收集了因变量和五个自变量的时间序列数据，各项指标数据的统计性描述和数据来源见表4。

       在实证分析之前，笔者同样采用前文所提到的方法对数据进行处理。从单位根检验(ADF)结果来看，人寿保险保费收入在原序列数据上平稳，消费者价格指数、利率水平、人口老龄化程度和居民受教育程度在一阶差分上平稳，而城镇居民人均可支配收入在二阶差分上平稳。六个变量未出现同阶单整的关系，因而笔者采用基于VAR的Johansen协整检验方法，对六个变量进行协整检验，六个变量通过了Johansen协整检验，可以对其进行回归，回归估计结果如表5所示。

      

      

       表5中的五个回归方程都通过了检验，拟合优度均较高。城镇居民人均可支配收入在五个回归方程中都通过了检验，说明收入水平的提高是这个时期中国大陆寿险需求最重要的影响因素。利率和消费者物价指数都没有通过检验，也符合前文所得出的理论结论，在经济发展的起飞和快速扩张阶段，寿险产品最重要的功能是保障功能，而其投资功能并没有被居民所认识，也可以说，在收入水平较低的经济发展阶段，居民购买寿险产品的主要考量因素是保障退休后的生活，居民的投资需求处于萌芽状态，投资获益并不是居民购买寿险产品的主要动机。人口老龄化程度对寿险需求有较大的正向影响，而以人均受教育年限为表征的居民受教育程度对寿险需求没有影响。

       中国大陆1990—2012年的回归分析与台湾1970—1990年的回归分析极为接近，居民的收入水平是寿险需求最重要的影响因素，而利率水平对寿险需求没有影响。前文已经谈到，2010年中国大陆寿险行业的保险密度与台湾1990的数值相当，2012年中国大陆的人均GDP和1990年台湾的人均GDP亦非常接近。这说明1970—1990年的台湾与1990—2012年的中国大陆处于相当的经济发展阶段，都表现为经济起飞之后的高速扩张，居民收入从较低的水平开始迅速提高。在这个经济发展阶段，寿险需求的主要推动因素是经济因素，价格因素对寿险需求没有影响，同时以人口老龄化为代表的社会因素亦有重要影响。中国大陆和台湾的回归分析之吻合证明了前文所提的理论结论。

       六、寿险需求的结构性演进

       本文的回归分析结果显示：1970—1990年台湾寿险需求受到收入水平、经济发展水平和人口老龄化程度的正向影响，受到消费者价格指数的负向影响，而与利率水平无关；1990—2012年中国大陆寿险需求受到收入水平和人口老龄化程度的正向影响，而与利率水平、消费者价格指数和人口受教育程度无关。台湾经济发展水平和保险业发展水平领先于中国大陆20年，两个经济体不同时间段的回归分析结果证明在同等的经济发展水平上寿险行业需求的影响因素具有相似性。更进一步，回归分析结果显示：1990—2012年台湾寿险需求受到利率水平的负向影响，受到人口老龄化程度的正向影响，而与收入水平、经济发展水平和消费者价格指数没有关系，这与1970—1990年的回归分析结果相反，证明在不同的经济发展阶段，寿险需求的影响因素存在差异。虽然中国大陆与台湾的经济发展存在某些差异，但两个经济体的产业发展具有较大的共性，可以预计未来中国大陆寿险行业发展将与1990—2012年台湾的发展历程相类似。

       在经济发展水平较低阶段——诸如台湾的数据所显示——在1990年人均GDP突破1万美元之前，寿险需求主要受经济因素影响，并且收入水平的影响大于经济发展水平。在经济总量较低和居民可支配收入较少的发展阶段，居民更加注重寿险产品的保障作用，随着居民自身收入水平的提升，寿险需求自然会增加，居民可支配收入是决定寿险需求的最重要因素。这是寿险需求覆盖范围不断拓宽的阶段，寿险产品亦显得较为单一。

       在经济发展水平较高阶段，寿险需求主要受价格因素影响。在经济总量较高和金融体系较为发达的发展阶段，寿险产品作为投资品中的一种而被居民所接受，此时居民注重寿险产品的保值增值功能，将其视为投资的一种渠道。这是寿险需求精耕细化的阶段，寿险产品更加繁复多样。

       在经济快速增长的起步阶段，居民收入水平迅速提升是这一经济发展阶段的重要特征，居民的寿险需求在这一阶段出现了数量上的大幅扩张，亦呈现出一种快速发展态势。随着经济发展和收入水平提升，居民逐渐进入寿险市场，很多居民是首次接受和购买寿险产品，在此阶段，居民购买寿险产品的第一考量要素就是自身的收入水平。当前我国正处于一个寿险覆盖面不断拓宽的阶段，居民制定决策的重要依据就是经济发展与收入水平。只有到寿险产品精耕细化的阶段，此时居民所做决策并非是要不要购买寿险，而是要在各式各样的保费与赔付条件下选择对其更有利的产品，此时通货膨胀率和利率就成为其购买寿险的重要影响因素。当前我国寿险行业的发展正处于结构性演进第一阶段，这与当前我国的经济发展水平和阶段性特征是互相对应的。

       注释：

       ①数据来源：中国保险监督管理委员会网站，http：//www.circ.gov.cn/web/site0/tab61/module9972/more.htm。

       ②台湾地区数据由台湾“主计总处”和人寿保险商业同业公会所公布的数据计算而得；中国大陆数据由CEIC数据库和《中国统计年鉴》计算而得。

       ③数据来源：IMF World Economic Outlook Database。

       ④由于篇幅所限，本文省略了单位根检验及协整检验的报告表。

       ⑤数据来源：根据台湾主计总处的数据计算所得。

       ⑥数据来源：IMF World Economic Outlook Database。

       ⑦数据来源：根据台湾主计总处的数据计算所得。

       ⑧由于时间序列数据只有23年，在回归模型中无法纳入过多的自变量，因而笔者只选取城镇居民人均可支配收入来代表经济发展水平。

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