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关于我国寿险需求影响因素的实证研究[论文关键词]寿险需求人均收入水平人口老龄化寿险保费收入[论文摘要]寿险需求是指在一定时期内，消费者在各种可能的价格水平下愿意而且能够购买的人寿保险的数量。本文结合我国现实国情，将人均可支配收入及人口老龄化作为解释变量，将寿险保费收入作为被解释变量，采用双对数模型，通过模型设定、数据处理、参数估计及模型检验，分析两个变量对我国寿险需求的影响。针对实证研究结果提出相关政策建议，以期逐渐消除我国寿险业中存在的深层矛盾，充分发挥寿险对我国经济社会发展的促进作用。一、引言中国的寿险业在取得一定发展的同时与世界发达国家相比，还处于较低的发展水平。现阶段，我国面临着巨额的银行居民储蓄居高不下；我国进行的诸如就业、医疗、教育等一系列社会经济体制改革，打破了原有的保障制度，而新的社会保障体系还远不够完善；尤其是根据国际上的经验，在人均GDP突破1000美元时期，正是寿险业快速发展的时期。面临这样的环境，研究人寿保险需求是一个既有理论意义又有实践意义的重大课题。寿险需求是寿险经营市场的主体内容，是寿险业生存与发展的根本之源。本文将人均可支配收入及人口老龄化作为解释变量，将寿险保费收入作为被解释变量，使用1989-2005的年度数据，建立双对数模型，通过模型设定、数据处理、参数估计及模型检验，分析两个解释变量对我国寿险需求的影响，针对实证研究结果提出相关的政策建议。二、我国寿险需求影响因素的设定在对寿险需求进行实证研究时，首先需要确定影响因素。一般而言，影响寿险需求的量化因素表现在两个方面：一是内生因素，包括保费收入和保险产品价值；二是外生因素，包括：社会环境、经济的结构、质量及发展水平，国民收入水平和消费结构的变化。本文主要侧重从社会需求角度对影响寿险需求的因素进行结构分析，同时为避免模型中各解释变量存在多重共线性，还要考虑社会环境因素的影响。对我国寿险需求进行实证研究时，结合一般的方法论和我国的实际，选择以下变量尝试性地探讨我国寿险需求的显着性因素。1．人均可支配收入本文在此采用人均收入水平作为一个解释变量，因为购买人寿保险的保费支出是可支配收入再分配的一部分，可以利用可支配收入来衡量个人的保险的个人购买力。一般来说，人均收入水平越高，说明人们可以用于其他较高层次的消费支出越多，寿险消费属于较高消费层次，人们在满足基本消费需求的基础上，才具有购买保险消费品的需求。居民人均收入水平的提高使保险保障安全的潜在需求成为有效的现实需求具备了经济基础，因此在这里我们预期人均收入水平会对保险需求产生显着影响。2．人口老龄化按照国际衡量标准，当一个国家65岁以上的人口占总人口的比重达到7%时就意味着该国进入了老龄化的阵营。根据国家统计局1%的人口抽样调查资料，2002年底，我国65岁以上老年人口就达到万人，占总人口的%，正式步入老年型国家行列。预计到本世纪二三十年代，我国将出现人口老龄化高峰，届时老龄人口可达总人口数的20%左右。我国的人口老龄化是在社会经济不太发达的状态下到来的，目前社会养老保险制度又尚未健全，因此无论是在城镇还是在农村，养老都面临许多新的问题。人寿保险特别是商业养老保险作为社会养老保险的有效补充，以其具有的资金和技术上的优势，能够更为有效的解决老龄化带来的社会问题，同时缓解社会保障的压力，真正实现“老有所养”。从这个意义上说，我国老龄化加剧的趋势对我国寿险业的发展是具有很大吸附力的，它迫使人们对商业人寿保险产生强烈的需求。3．在被解释变量的选择上，由于一般意义上的寿险需求无法度量，因此本文将寿险保费收入作为因变量来衡量对寿险保险产品的有效需求。三、寿险需求影响因素的实证研究模型的设定利用Eviews软件，并且通过图形观察分析和对各项模型进行比较、筛选，将模型结构设定为双对数模型，lnyi=a+blnx1i+clnx2i+εi1其中：yi：代表人寿保险的保费收入x1i：代表人口老龄化比例X2i：代表人均可支配收入εi：代表随机误差项数据处理如表1所示，保费和人均可支配收入均/2）来自《2006中国统计年鉴》；人口老龄化根据以往人口普查数据，并通过公式计算得出期间的增长率，然后求得非普查年度的值。参数估计整理以上表格1数据，通过Eviews可以得到模型估计结果：模型检验可以看出，人口老龄化和人均收入水平与保费收入都是正相关的，即模型的经济意义的检验通过了，同时拟合优度检验也较好的通过了，但变量lnx2在的显着性水平下，t值为，无法通过检验。DW值查表可知落入了不可判断区域，再通过Eviews里的偏相关系数检验可知存在二阶和三阶自相关性。然而本文之所以在t检验没有通过的前提下仍然保留此模型是因为：其一，双对数模型能够运用我们易于理解和比较方便进行数据分析的弹性来进行经济意义分析。其二，是由于存在高阶自相关性，