【摘要】本文利用中国2005-2013年的面板数据建立分位数回归模型，分析了中国人寿保险需求的影响因素，结果表明：人均GDP和人均储蓄年增加额可以显著的促进寿险需求，但前者的促进作用有减弱的趋势；人均社会保障支出、总抚养比和教育水平均局部的影响寿险需求，且前二者存在显著的抑制作用而后者存在显著的促进作用；从总体上看，城市化水平和通货膨胀对寿险需求的影响不是十分明显；城市化水平和总抚养比还只是潜在的寿险需求增长点。

【关键词】人寿保险需求；面板数据；分位数回归；固定效应变换分位回归估计

引言

2014年，中国保险业实现了20234.81亿元的原保费收入，其中10901.69亿元为人寿保险业务保费收入，占比53.88%，占据了保费收入的半壁江山；同时保险密度达到1479.35元，保险深度为3.18%。这些数据表明中国保险业自1979年恢复营业以来取得了巨大的发展，同时也说明了寿险在保险业中的地位。但是我们也应看到，2014年中国银行业总资产达到172.3万亿元，而保险业总资产则才突破10万亿元大关；而在2011年时，世界平均保险密度和平均保险深度就已经达到512美元和7.1%。由此可见，相较于我国银行业以及世界保险业的发展来说，我国保险业都处于落后地位，发展空间仍然十分巨大。

人寿保险作为保险业最为重要的险种之一，其是否能快速健康的发展不仅关系着我国保险业在国民经济中的地位，同时也关系着保险的职能特别是社会管理职能的发挥作用。研究影响人寿保险保费收入的因素，就是要一方面找出人寿保险发展水平与经济社会发展水平不匹配的症结所在，另一方面也可以为政府和保险企业实施促进保险业发展的政策措施和发展战略指明方向。

一、文献综述

从国内已有的研究文献来看，我国学者对保险需求的研究主要集中在实证分析方面，由于模型、指标以及数据处理方法等方面的不同，导致所得到的结果也有很大差异。这些研究大致可以分为两类。

第一类是对保险总需求进行分析。徐为山和吴坚隽（2006）研究了经济增长对保险需求的影响，发现中等收入群体边际保险消费倾向要比低收入和高收入人群高。因此隨着基尼系数的上升，保费收入会降低（尹成远等，2008）。邹红等（2011）则分析了保险需求的地区差异，发现收入增长对促进当前财产保险的发展更为有利；对东部地区而言，其经济水平对人身保险保费收入具有显著的正面效应，而中西部则不然。

第二类是单独针对人寿保险需求进行研究。钟春平等（2012）通过研究发现总人口负担比与寿险需求之间存在显著的负相关；而人均GDP、人均储蓄则对其没有显著影响；社会保障支出、城市化水平及教育程度则促进了对寿险的需求。景珮和李秀芳（2013）将寿险分为保障性和投资性，他们认为前者的最优需求受费率、消费者财富水平以及人力资本的影响。孙祁祥和王向楠（2013）则从资产组合的角度进行了分析，发现资产越多的家庭越会购买寿险，并且股票与寿险互补，房产则挤出了寿险；其中教育程度对寿险占家庭总资产比重的影响并不显著。

此外，从研究方法来看，实证研究多是采用多元回归分析、Probit模型或者面板数据模型等，使用分位数回归模型的较少。本文将建立面板分位数回归模型研究寿险需求的影响因素。该模型不仅具有面板数据模型可以极大增加数据信息量的优势，还可以通过分位数回归方法提供被解释变量的分布信息，因此对于非对称分布的数据具有更为有效的解释力。

二、变量选择及描述

1.变量选择

由上述对已有文献的回顾可以发现，对影响保费收入的因素的研究实质上就是对保险需求进行研究。总结他们的研究结果并考虑到中国的现实，本文认为影响人均寿险保费收入（BF，由各地区寿险保费收入除以年末常住人口得到）的因素主要有：

（一）人均国内生产总值（GDP）。用各地区的人均国内生产总值来反映各自的收入水平。

（二）人均储蓄年增加额（SAV）。该变量由城乡居民人民币储蓄存款除以年末常住人口得到人均储蓄之后对其做一阶差分得到。

（三）人均社会保障支出（WEL）。该变量由地方财政社会保障和就业支出除以年末常住人口得到。

（四）城市化水平（URB）。该变量由年末城镇人口除以年末常住人口得到。

（五）总抚养比（DEP）。该变量由非劳动力人口数除以劳动力人口数得到，又可以进一步细分为少儿抚养比和老年抚养比。

（六）通货膨胀（CPI）。以居民消费价格指数来反映通货膨胀。

（七）教育水平（EDU）。以每十万人中高等教育平均在校人数来反映教育水平。

2.描述性统计分析

本文采用上述变量2005～2013年全国31个省、市、自治区的面板数据进行分析。各变量的描述性统计结果如表1所示。表1中最后一行为Shapiro-WilkW统计量，用于检验各变量是否服从正态分布。可以发现，除了总抚养比DEP外，其余各变量均显著地拒绝了服从正态分布的原假设。这说明，变量的分布可能不是对称的，因此采用分位数回归可以增强结果的说服力。

三、实证分析结果

1.面板回归方法

本文借鉴罗又喜和田茂再（2010）提出的固定效应变换分位回归估计方法来估计各变量的系数。构建如式（1）所示的包含固定效应的面板数据模型：

2.分位数回归结果

（一）人均国内生产总值对寿险需求存在显著的正向影响。虽然在0.90分位点上的系数不显著，但是其仍然为正值。不显著的原因可能在于当寿险需求到达较高水平之后，收入增加所带来的促进作用将饱和，此时收入水平不再是最主要的影响因素。另外，随着分位点从0.10上升到0.90，人均国内生产总值的系数经历了先上升后下降的变化，并在0.40分位点上达到最大值。这说明人均国内生产总值对寿险需求的影响是变化的。

（二）除了0.10分位点外，人均储蓄年增加额对寿险需求同样存在显著的正向影响，这说明储蓄的收入效应要大于替代效应。储蓄作为一种财富储藏形式，它虽然减少了当期的消费，却也增加了未来可支配收入，收入水平的提高也就意味着人们可以购买更多的寿险产品。

（三）当寿险需求处于中低水平（0.30分位点至0.60分位点）时，人均社会保障支出对寿险需求存在显著的抑制作用；而在其他分位点上，虽然大部分系数仍然为负数，但是均不显著。即人均社会保障支出只在局部对寿险需求产生替代作用影响。

（四）从总体上来看，城市化水平对寿险需求的影响不是十分明显。城市化水平只在0.10分位点和0.20分位点上显著为正，并且显著性水平只有10%，而在其他分位点上，均不显著为正。也即只有在寿险需求处于低水平时，城市化率提高会促进寿险需求。

（五）总抚养比在所有分位点上的系数均为负值，但是只在中高分位点（0.50分位点至0.80分位点）上显著。抚养负担并没有促进寿险需求。这可能与我国传统的依靠家庭和储蓄养老有关，因此当抚养负担加重时，人们更倾向于寻求家庭或者增加储蓄，这必然导致减少购买寿险。

（六）通货膨胀只在0.20分位点和0.30分位点显著为正，而在其他分位点上不显著，这与我们的预期不同。但从总体上来看，其对寿险需求的影响不是十分明显。

（七）教育水平在中高分位点（0.40分位点至0.80分位点）时显著为正，而在其余分位点不显著。这说明当寿险需求处于中高水平时，教育水平提高可以促进寿险需求，而在寿险需求水平较低时，人们的风险意识即使提高了，其作用也不显著。

四、结论与启示

本文通过建立固定效应变换分位数回归模型对人均国民生产总值、人均储蓄年增加额、人均社会保障支出、城市化水平、总抚养比、通货膨胀以及教育水平等七个因素的面板數据进行实证分析，发现：

第一，以人均国民生产总值和人均储蓄年增加额为代表的经济发展水平对人寿保险发展的影响最大，是人寿保险发展的物质基础。

第二，城市化和人口老龄化所带来的仍然是一种潜在需求，并未得到完全的释放，保险机构需要通过设计合适的保险产品不断开发这种需求；同时这种需求的开发也需要政府相关政策的支持引导，因此政府有关部门在该领域应发挥更多的作用。

第三，教育水平的提高可以有效的促进人寿保险的发展，不过这种作用是建立在一定的经济基础之上的。我国经过三十多年的快速发展，经济总量已经位居世界前列，这已经为保险发展打下了良好的经济基础。因此下一步应该应当是不断的提高人们的教育水平，提高现有人群的风险意识以及经济法律素养，同时通过产品的创新和法律体系的完善来发掘人们潜在的保险需求。

【参考文献】

[1]罗幼喜，田茂再.面板数据的分位回归方法及其模拟研究[J].统计研究，2010，（10）.

[2]钟春平等.寿险需求及其影响因素研究：中国寿险需求为何低？[J].经济研究，2012，（1）.

[3]邹红等.中国保险需求地区差距的实证研究[J].保险研究，2011，（6）.

[4]宋梦晶，蔡超.中国人身保险需求的影响因素分析——基于面板数据分位数回归的实证研究[J].保险职业学院学报，2012，（4）.

[5]尚君，陈艺源，马捷等.中国保险需求影响因素的实证研究——基于时间序列的分位数回归[J].科学与管理，2013，（5）

作者简介：吴迪，男，1992年2月2日生，湖北武汉人，中南财经政法大学金融学院2014级金融学研究生，研究方向：公司治理。