羅曼+夏嬌
摘要:近年來,我國機動車保險市場一直保持著較快的發展速度,并始終在整個財產保險市場占據主導地位。本文結合華中三省的實際情況,運用Stata軟件,分別以機動車輛保險保費收入、機動車輛保險密度和機動車輛保險深度作為因變量來構造面板數據模型,分析影響機動車輛保險需求的影響因素。
關鍵詞:機動車輛保險;面板數據模型;保險需求;保費收入
一、引言
私人汽車的擁有量平均年增長率達23.26%。近十年中,機動車輛保險在財產險保費收入中的占比一直保持在72%以上,并有逐年上漲的趨勢,機動車輛保險業務無疑將成為財產保險發展的第一驅動力。
二、機動車輛保險保費收入影響因素的實證分析
(一)數據指標選取
本文基于數據可得性的考慮,采用2005至2014年華中三省的省級面板數據,研究華中三省機動車輛保險需求的影響因素。我們將從經濟因素、交通因素和風險因素三個方面來對影響機動車輛保險需求的因素進行實證分析,從中選取具有代表性的經濟或社會統計指標作為衡量這三個因素的變量。
1、代表機動車保險需求的變量
本文以機動車輛保險保費收入作為第一指標(Y1),它能直觀的以貨幣形式體現機動車輛保險的需求量;以機動車輛保險密度作為第二指標(Y2),它能反映機動車輛保險的普及程度及其發展水平;以機動車輛保險深度作為第三指標(Y3),它能反映機動車輛保險在國民經濟中的地位。
2、代表經濟因素的變量
(1)機動車輛保險價格
本文選取居民消費價格指數(EPI)作為機動車輛保險價格的衡量指標。
(2)居民收入水平
本文選取城鎮居民人均可支配收入(INCOME)作為居民收入水平的衡量指標。
(3)城市化水平
本文選取城市化率(URBAN)作為城市化水平的衡量指標。
3、代表交通因素的變量
(1)汽車數量
本文選取民用汽車保有量(AUTO)作為汽車數量的衡量指標。
(2)道路狀況
本文選取公路里程(RODE)作為道路狀況的衡量指標。
4、代表風險因素的變量
本文選取交通事故發生數(RISK)作為風險因素的衡量指標。
(二)模型設定
本文將運用Stata14.0軟件分別以Y1、Y2、Y3為被解釋變量建立本文數據的回歸模型,通過Hausman Test選取最適合本文數據的回歸模型并對回歸模型進行經濟學分析?;趯祿€定性的考慮,為了消除系數絕對值偏差和減輕異方差影響,對文中的所有宏觀變量在實際計算中均采用對數形式,即保留EPI和URBAN兩個變量的原始數據,對其它變量均取對數。
(三)計量方法及主要結果
Hausman Test基本原理:
H0:內部估計量(LSDV)與GLS估計量一致
H1:內部估計量(LSDV)與GLS估計量不一致
若接受H0,則表示隨機效應模型更為合適;
若拒絕H0,則表示隨機效應模型估計不一致,固定效應模型更為合適。
1、以機動車輛保險保費收入為被解釋變量的Hausman Test
根據Hausman Test結果顯示:Hausman Test=-26.13<0
意味著即使在90%的顯著性水平下也要接受原假設,即隨機效應模型要優于固定效應模型。
2、以機動車輛保險密度作為被解釋變量的Hausman Test
根據Hausman Test結果顯示:Hausman Test=7.51 意味著即使在90%的顯著性水平下也要接受原假設,即隨機效應模型要優于固定效應模型。 3、以機動車輛保險深度作為被解釋變量的Hausman Test 根據Hausman Test結果顯示:Hausman Test=4.54 意味著即使在90%的顯著性水平下也接受原假設,即隨機效應模型要優于固定效應模型。 4、隨機效應模型 本文對研究數據進行隨機效應模型估計的實證結果如表1所示。 如上表隨機效應模型擬合結果所示,我們可以看到三個模型均具有一定的可信度。城市化率、民用汽車保有量和交通事故發生數這三個因素與機動車輛保險保費收入之間的關系均在90%以上的顯著性水平下是顯著的。城市化率和民用汽車保有量與機動車輛保險需求呈正相關關系,而交通事故發生數對機動車輛保險需求的正負影響因機動車輛保險需求所取指標的不同而有所差異。其它三個變量雖然與機動車輛保險需求之間的關系不顯著,但是其表現出來的經濟意義與預期是一致的。從各解釋變量的系數來看,其系數所表示的經濟意義與我們的預期是相符的。 (四)回歸結果分析 根據以上回歸結果,我們可以看到:分別以機動車輛保險保費收入、機動車輛保險密度和機動車輛保險深度作為被解釋變量的回歸模型結果是大致一致的,這說明本文所建立的模型是符合要求的。 1、機動車輛保險價格 價格指標所反映的是保險公司的實際經營效率,保險公司的經營效率越高、各項費用成本越低,機動車輛保險的價格就越低,越能刺激機動車輛保險需求。因此,保險公司需要從其他方面降低不必要的費用支出,以此來實現在不損失利潤的前提下降低保險價格。 2、城鎮居民可支配收入 無論是保險經濟學理論還是各種實證研究均表明收入與保險需求呈正比關系,隨著經濟的增長和收入水平的提高,經濟活動主體的保險需求也會隨之增加。本文模型所驗證出的結果與此正相吻合??梢?,不同的收入水平對機動車保險的需求是有差異的。
3、城市化率
城市化水平對一個地區的保險需求有著重要的促進作用,城市化率較高的地區,其經濟發達程度也較高,同時其保險需求也較高。隨著城市化進程的加快,我國經濟發展水平也在不斷加快,而保險需求也是增勢迅猛。因此城市化建設將有效的拉動該地區機動車輛保險需求的增長。
4、民用汽車保有量
隨著近幾年我國經濟的飛速發展,私家車的數量也急劇增加。由于汽車維修費用及第三者人身傷亡賠償額度的一再增加,汽車所有者及駕駛員的保險意識均有很大提高,直接促進了機動車輛保險需求的增長。一定的汽車擁有量是產生機動車保險需求的基礎,但汽車擁有者的保險意識也是必不可少的。
5、公路里程
在以上三個模型中,雖然公路里程并沒有表現出與機動車輛保險需求的顯著相關性,但公路里程在一定程度上代表交通基礎設施的完善程度,我們可將其視為路況因素。路況的好壞對人們是否購買汽車的決策有一定影響,進而對機動車保險的需求產生影響。由此可見,加強道路交通基礎設施建設有利于促進機動車保險需求增長。
6、交通事故發生數
根據本文模型結果顯示,道路交通事故數與機動車輛保險需求是有顯著相關性的,因此,我們認為模型的結果僅能夠驗證其與保險需求有顯著相關性,但無法驗證其相關性的正負。
三、建議
(一)加快城市化進程,加強道路交通基礎設施建設
從上文實證分析的結果可以看到,民用汽車保有量對機動車輛保險需求有著顯著的正向促進作用,因此,繼續增加民用汽車保有量是有利于機動車輛保險發展的。然而交通擁擠,堵塞嚴重,是抑制車險需求潛在消費群購買汽車的重要因素。因此,為了促進機動車輛保險需求的持續增長,保險公司可以通過與交管部門的合作來幫助提升城市道路交通管理水平,協助政府的“排堵通暢”工程發揮作用,進一步城市道路交通管理水平,改善路況。
(二)設計差異化產品,提升保費公平
在互聯網與大數據快速發展的背景下,機動車保險產品的設計正一步步走向差異化與精準化。保險公司應利用大數據的積累,與數據平臺的建設,根據不同的地理環境、不同特點的客戶需求以及駕駛員開車習慣來設計差異化產品,并依據這些數據采取不同的費率,提升保費的公平性,制定更加細致的保險責任,不斷提高服務質量,來滿足不同客戶群的需求。(作者單位:中南財經政法大學金融學院)
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