车险需求因素分析

车险需求因素分析一．文献综述传统保险经济学一般采用不确定性条件下的决策行为（风险回避理论）解释保险市场需求。

具体到对某类保险的实际需求分析，国外很多学者则更多运用计量经济学的实证研究方法，构建统计回归模型，对影响保险需求的各种因素进行全面考量和探究。

表1、2 和3分别对相关文献的主要发现和结论作了归纳。

（一）、国外机动车保险需求文献1、国别财产险市场宏观分析Beenstock et. al.（1988）在假设保费与收入和利率相关的情况下研究财产险需求问题。

该研究采用瑞士再保险公司所采集的1970 年至1981 年的全世界12个最大的财产保险市场的截面数据，该研究主要是希望通过计量分析来确定这12个国家保险市场长期和短期边际消费倾向。

另外，文章最后作者还利用45 个国家的截面数据对经济发展状况和财产保险之间的关系进行了分析。

研究结果显示，较高的利息率容易导致保费提高，较高的保险供给在利息率升高时会导致保险需求降低。

除日本与意大利之外的其他国家的长期弹性都较有弹性的财产保险大。

结果还显示，收入与保费之间的相关性随着国家富裕程度的增加而减弱。

Outreville（1990）采用55个发展中国家在1982年的截面数据对财产保险的需求问题进行研究。

自变量主要包括收入、价格、金融发展程度及国别因素（主要包括教育水平、农业状况及市场结构类型），假设这些变量都对财产保险需求产生影响。

研究结果显示，收入与金融发展程度与财产保险需求呈正相关关系，而价格与财产险需求呈负相关关系，但不显著。

另外，收入弹性要大于价格弹性。

Browne et. al.（2000）采用固定影响的面板数据模型和截面数据模型，对OECD 国家从1987 年到1993 年的财产保险消费需求进行了研究。

该研究使用车险保费密度和一般责任保险保费密度作为保险消费需求的度量指标，所选取的度量指标分别为：各国GNP 代表收入因素、一国的教育水平代表风险规避因素、居住在城市的人口的比例作为度量损失概率的指标、自然、矿藏、人口和社会资源作为度量财富因素的指标、各国法律体系代表法律法规因素、外来保险人对市场的分享度作为代表保险价格因素的指标。

实证分析结果表明，收入和国家法律制度体系对两种保险消费都呈正相关关系；财富对两种保险消费都呈负相关关系；而价格则与车险消费呈负相关、与一般责任险消费呈正相关关系；风险规避对车险消费的影响不显著，但对一般责任险消费有负面影响。

Esho et. al.（2004）采用44 个发达及发展中国家1984至1998年的时间序列数据，对财产保险需求问题进行研究，以财产险保费收入作为被解释变量，所选取解释变量主要包括：代表经济发展水平的各个国家的GDP 值、代表风险规避因素的教育水平和不确定性回避、代表损失概率的财产盗窃率和城市化程度、代表保险价格因素的损失率倒数、合法财产权因素。

截面分析结果显示：收入、合法财产权和损失概率对财产保险的消费有正面影响，但没有证据表明价格、风险规避和法律体系对财产保险消费的影响。

面板数据分析结果表明，收入和合法财产权是仅有的两个对财产保险消费有显著正相关关系的变量。

2、车险市场微观分析Sherden（1984）采用1979 年马萨诸塞州359 个城镇的截面数据，运用简单最小二乘法，对三个主要的机动车辆保险险种（意外伤害险、综合险和碰撞险）的需求问题进行了研究。

其中，意外伤害险、综合险和碰撞险这三个险种的需求分别取用每车平均人身伤亡保费、投保综合险的被保车辆比例和投保碰撞险的被保车辆比例。

另外，在每个模型中设定一个价格指数作为价格因素的代表。

研究结果显示，这三个险种的需求相对于价格和收入都缺乏弹性。

其中意外伤害险对收入的敏感度最高，而综合险对收入的敏感度最低。

从人口密度较低的地区到中等人口密度的地区，综合险和碰撞险的需求有显著的增长。

Blackmon and Zeckhauser（1991）采用1979 年马萨诸塞州359 个城镇的截面数据对每个家庭的车险需求进行了研究。

方法上运用简单最小二乘法进行对数线性模型的回归分析。

假设收入对车险消费需求的影响为正；而价格和家庭密度对车险消费的需求影响为负，理由是由于替代性交通工具的增加，当人口密度增加时车险需求反而减少。

回归结果显示，所有假设均与结果相符，并可通过显著性检验。

Jaffee and Russell（1998）采用1990 年美国加利福尼亚58个地区的截面数据对注册汽车、已投保汽车和未投保汽车的保险需求进行了研究。

由于注册汽车中包含未投保汽车，故采用两阶段最小二乘法估计注册气车和未投保汽车的保险需求；而对已投保汽车的保险需求则采用简单最小二乘法进行估计。

假设收入对注册汽车和已投保汽车的保险需求产生正的影响，而使用公共交通工具的人口百分比和保费对注册汽车和已投保汽车的保险需求产生负的影响。

计量结果与预期效果基本相符，对于注册汽车的保险需求，所有影响变量均通过显著性检验；但是使用公共交通工具的人口百分比对已投保汽车的保险需求并没有显著影响；收入及使用公共交通工具的人口百分比对未投保汽车的保险需求的影响不显著。

Khovidhunkit（2005）研究美国汽车保险的供需问题，采用美国1982 年到2001年各州数据，明确影响汽车保险需求和供给的主要因素，测算汽车保险中价格弹性和收入弹性。

选用收入、保险价格、假释成本、交通密度、人口密度、法律因素等多个解释变量，运用面板数据计量方法进行研究。

研究结果可以帮助政策制定者合理地平衡自愿保险市场和剩余市场，同时提供建议来缓解保险市场的供需不平衡。

（二）、国内有关实证研究文献综述我国关于该领域的实证研究非常有限，在宏观层面，林宝清等（2004）对我国财产保险需求收入弹性系数作了实证分析。

该文采用我国各省17 年的数据进行定量分析，发现我国财产保险的需求弹性系数值与我国GDP 和人均GDP 都不存在相关关系，且是一个相当稳定的值（均值为 1.072）。

该文的主要缺陷是自变量过少，没有对影响财产险需求的其他因素系统全面分析。

在微观层面，朱铭来和曹燕(2008)运用保险经济学需求理论和计量经济学的分析方法，采用面板数据模型，探究影响我国机动车保险需求的相关因素，并根据分析结果对我国机动车辆保险今后的发展趋势做出合理预测。

黄银龙、赵博(2009)对我国的机动车保险市场的现状和需求进行研究，根据保险经济学中的一般需求理论并结合机动车辆保险自身的特点将影响机动车辆保险需求的因素归结为三个方面：一是经济因素，主要包括机动车辆保险价格和收入；二是交通因素，主要包括汽车数量和道路状况：三是风险因素。

肖杰(2010)从市场需求因素的视角出发，利用经济学中的需求理论、弹性理论，结合1992至2006年的相关数据建立了机动车辆保险的常弹性需求模型，实证分析了消费者收入水平、机动车辆保险价格等宏微观因素对市场需求的影响。

何雪华（2011）根据1986年至2009年的相关数据，针对影响机动车辆保险需求的因素建立模型，通过单位根检验、协整检验及Ganger因果关系检验分析车险的产品的价格、消费者的收入水平、汽车消费量及市场竞争模式对车险保费收入的影响，并给出相关的政策建议。

武红先（2011）运用保险经济学需求理论和计量经济学的分析方法，采用面板数据模型，对我国汽车保险市场需求的影响因素进行了多维度实证研究，并根据研究结果提出政策和建议。

刘璐、张博江（2012）在对我国机动车辆保险市场发展现状进行阐述的基础上，分析各个因素对机动车辆保险市场的影响，根据影响需求的因素分析并结合计量经济学回归模型，提出相关的政策与建议从而发掘机动车辆保险市场需求潜力，并根据模型得出的结论对未来几年我国机动车辆保险的保费收入做出相应的预测。

（三）、文献述评国内对机动车保险需求影响因素的分析还不是很多，基本都是利用了计量经济学的实证研究，也有少数学者是从需求理论的角度出发的。

尽管有少数学者对我国汽车保险需求的影响因素进行实证研究，也局限于少数几个因素，因变量设计单一。

我们基于前人的研究成果，综合现有的影响因素，分析它们与保险需求的关系。

表1 国外有关实证分析结果汇总：财产险表2 国外有关实证分析结果汇总：机动车险市场表3 国内有关实证分析结果汇总：机动车险市场注：+代表显著正相关；-代表显著负相关；NS代表无显著性；N/A代表无此变量。

二．实证分析（一）变量与数据的选择我们将通过建立机动车辆保险（以下简称车险）需求与影响需求因素之间的多元线性模型进行实证分析，探索不同因素与车险需求之间的显著性及正负相关性，从而给车险经营提供较为宏观的策略分析。

根据保险经济学中的一般需求理论，并结合车险自身的特点，我们将影响车险需求的因素归结为三个方面：一是经济因素；二是交通因素；三是风险因素。

1.代表车险需求的响应变量（被解释）变量我们选取车险的保费收入、保险密度以及保险深度为代表车险需求的指标。

其中，Y1: 车险保费收入，是车险需求的代表性指标，其直观的将车险的需求量以货币的形式表现出来；Y2: 车险保险密度，是指人均车险保费收入，反映了车险的普及程度及其发展水平；Y3: 车险保险深度，是指车险收入占国内生产总值GDP的比例，反映了车险在国民经济中的地位。

我们选取这三个指标来代表车险需求并分别对其进行实证检验主要因为：第一，这三个指标都是代表车险需求量的常用指标，但它们从不同的角度诠释了车险需求量，对这三个被解释变量分别进行检验，有利于更全面分析出各个因素对车险需求的影响；第二，由于这三个变量所代表的实质意义是一样的，因此以这三个变量所建立的模型其最终的回归结果应是大致相近，作为一种“韧度检验”，可以用来判断模型的合理性。

2.代表车险需求因素的解释变量（1）代表经济因素的变量车险价格（Price）：我们选择车险赔付率的倒数作为代表车险价格的指标。

收入（Income）：收入从一定程度上代表了人们对车险产品的购买力，我们选用城镇居民人均实际收入作为代表指标。

（2）代表交通因素的指标汽车数量（Auto）：由于目前我国汽车是车险的主要保险标的，因此我们认为汽车数量是影响车险需求的重要因素之一，并选取民用汽车拥有量作为汽车数量的代表。

道路状况（Road）：路况因素也有可能对车险的需求产生影响，因此我们选择人均道路面积作为代表道路状况的指标。

（3）代表风险因素的指标交通事故发生数（Accident）：汽车拥有者面临的最主要风险就是交通事故，因此我们选择交通事故发生数代表影响车险需求的风险因素指标。

模型采用的样本数据是2003年至2014年全国整体的数据，数据来源《中国保险年鉴》和国家统计局网站。

（二）模型1.拟合模型的形式：Ŷi=β̂0+β̂1X1i+⋯+β̂k X ki i=1,2,…,n其中，n为观测的数目，k为预测变量的数目。