羅曼+夏嬌
摘要:近年來(lái),我國(guó)機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)市場(chǎng)一直保持著較快的發(fā)展速度,并始終在整個(gè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位。本文結(jié)合華中三省的實(shí)際情況,運(yùn)用Stata軟件,分別以機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入、機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)密度和機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)深度作為因變量來(lái)構(gòu)造面板數(shù)據(jù)模型,分析影響機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求的影響因素。
關(guān)鍵詞:機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn);面板數(shù)據(jù)模型;保險(xiǎn)需求;保費(fèi)收入
一、引言
私人汽車的擁有量平均年增長(zhǎng)率達(dá)23.26%。近十年中,機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)在財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入中的占比一直保持在72%以上,并有逐年上漲的趨勢(shì),機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)業(yè)務(wù)無(wú)疑將成為財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)發(fā)展的第一驅(qū)動(dòng)力。
二、機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入影響因素的實(shí)證分析
(一)數(shù)據(jù)指標(biāo)選取
本文基于數(shù)據(jù)可得性的考慮,采用2005至2014年華中三省的省級(jí)面板數(shù)據(jù),研究華中三省機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求的影響因素。我們將從經(jīng)濟(jì)因素、交通因素和風(fēng)險(xiǎn)因素三個(gè)方面來(lái)對(duì)影響機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求的因素進(jìn)行實(shí)證分析,從中選取具有代表性的經(jīng)濟(jì)或社會(huì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)作為衡量這三個(gè)因素的變量。
1、代表機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)需求的變量
本文以機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入作為第一指標(biāo)(Y1),它能直觀的以貨幣形式體現(xiàn)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)的需求量;以機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)密度作為第二指標(biāo)(Y2),它能反映機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)的普及程度及其發(fā)展水平;以機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)深度作為第三指標(biāo)(Y3),它能反映機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位。
2、代表經(jīng)濟(jì)因素的變量
(1)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)價(jià)格
本文選取居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(EPI)作為機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)價(jià)格的衡量指標(biāo)。
(2)居民收入水平
本文選取城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(INCOME)作為居民收入水平的衡量指標(biāo)。
(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(biāo)。
3、代表交通因素的變量
(1)汽車數(shù)量
本文選取民用汽車保有量(AUTO)作為汽車數(shù)量的衡量指標(biāo)。
(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(biāo)。
4、代表風(fēng)險(xiǎn)因素的變量
本文選取交通事故發(fā)生數(shù)(RISK)作為風(fēng)險(xiǎn)因素的衡量指標(biāo)。
(二)模型設(shè)定
本文將運(yùn)用Stata14.0軟件分別以Y1、Y2、Y3為被解釋變量建立本文數(shù)據(jù)的回歸模型,通過(guò)Hausman Test選取最適合本文數(shù)據(jù)的回歸模型并對(duì)回歸模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)分析?;趯?duì)數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的考慮,為了消除系數(shù)絕對(duì)值偏差和減輕異方差影響,對(duì)文中的所有宏觀變量在實(shí)際計(jì)算中均采用對(duì)數(shù)形式,即保留EPI和URBAN兩個(gè)變量的原始數(shù)據(jù),對(duì)其它變量均取對(duì)數(shù)。
(三)計(jì)量方法及主要結(jié)果
Hausman Test基本原理:
H0:內(nèi)部估計(jì)量(LSDV)與GLS估計(jì)量一致
H1:內(nèi)部估計(jì)量(LSDV)與GLS估計(jì)量不一致
若接受H0,則表示隨機(jī)效應(yīng)模型更為合適;
若拒絕H0,則表示隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)不一致,固定效應(yīng)模型更為合適。
1、以機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入為被解釋變量的Hausman Test
根據(jù)Hausman Test結(jié)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(shè),即隨機(jī)效應(yīng)模型要優(yōu)于固定效應(yīng)模型。
2、以機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)密度作為被解釋變量的Hausman Test
根據(jù)Hausman Test結(jié)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(shè),即隨機(jī)效應(yīng)模型要優(yōu)于固定效應(yīng)模型。 3、以機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)深度作為被解釋變量的Hausman Test 根據(jù)Hausman Test結(jié)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(shè),即隨機(jī)效應(yīng)模型要優(yōu)于固定效應(yīng)模型。 4、隨機(jī)效應(yīng)模型 本文對(duì)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)的實(shí)證結(jié)果如表1所示。 如上表隨機(jī)效應(yīng)模型擬合結(jié)果所示,我們可以看到三個(gè)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(fā)生數(shù)這三個(gè)因素與機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入之間的關(guān)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(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求呈正相關(guān)關(guān)系,而交通事故發(fā)生數(shù)對(duì)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求的正負(fù)影響因機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求所取指標(biāo)的不同而有所差異。其它三個(gè)變量雖然與機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求之間的關(guān)系不顯著,但是其表現(xiàn)出來(lái)的經(jīng)濟(jì)意義與預(yù)期是一致的。從各解釋變量的系數(shù)來(lái)看,其系數(shù)所表示的經(jīng)濟(jì)意義與我們的預(yù)期是相符的。 (四)回歸結(jié)果分析 根據(jù)以上回歸結(jié)果,我們可以看到:分別以機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入、機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)密度和機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)深度作為被解釋變量的回歸模型結(jié)果是大致一致的,這說(shuō)明本文所建立的模型是符合要求的。 1、機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)價(jià)格 價(jià)格指標(biāo)所反映的是保險(xiǎn)公司的實(shí)際經(jīng)營(yíng)效率,保險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)效率越高、各項(xiàng)費(fèi)用成本越低,機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)的價(jià)格就越低,越能刺激機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求。因此,保險(xiǎn)公司需要從其他方面降低不必要的費(fèi)用支出,以此來(lái)實(shí)現(xiàn)在不損失利潤(rùn)的前提下降低保險(xiǎn)價(jià)格。 2、城鎮(zhèn)居民可支配收入 無(wú)論是保險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論還是各種實(shí)證研究均表明收入與保險(xiǎn)需求呈正比關(guān)系,隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)和收入水平的提高,經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體的保險(xiǎn)需求也會(huì)隨之增加。本文模型所驗(yàn)證出的結(jié)果與此正相吻合??梢?,不同的收入水平對(duì)機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)的需求是有差異的。
3、城市化率
城市化水平對(duì)一個(gè)地區(qū)的保險(xiǎn)需求有著重要的促進(jìn)作用,城市化率較高的地區(qū),其經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度也較高,同時(shí)其保險(xiǎn)需求也較高。隨著城市化進(jìn)程的加快,我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也在不斷加快,而保險(xiǎn)需求也是增勢(shì)迅猛。因此城市化建設(shè)將有效的拉動(dòng)該地區(qū)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求的增長(zhǎng)。
4、民用汽車保有量
隨著近幾年我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,私家車的數(shù)量也急劇增加。由于汽車維修費(fèi)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(xiǎn)意識(shí)均有很大提高,直接促進(jìn)了機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求的增長(zhǎng)。一定的汽車擁有量是產(chǎn)生機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)需求的基礎(chǔ),但汽車擁有者的保險(xiǎn)意識(shí)也是必不可少的。
5、公路里程
在以上三個(gè)模型中,雖然公路里程并沒(méi)有表現(xiàn)出與機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求的顯著相關(guān)性,但公路里程在一定程度上代表交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度,我們可將其視為路況因素。路況的好壞對(duì)人們是否購(gòu)買汽車的決策有一定影響,進(jìn)而對(duì)機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)的需求產(chǎn)生影響。由此可見,加強(qiáng)道路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有利于促進(jìn)機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)需求增長(zhǎng)。
6、交通事故發(fā)生數(shù)
根據(jù)本文模型結(jié)果顯示,道路交通事故數(shù)與機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求是有顯著相關(guān)性的,因此,我們認(rèn)為模型的結(jié)果僅能夠驗(yàn)證其與保險(xiǎn)需求有顯著相關(guān)性,但無(wú)法驗(yàn)證其相關(guān)性的正負(fù)。
三、建議
(一)加快城市化進(jìn)程,加強(qiáng)道路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)
從上文實(shí)證分析的結(jié)果可以看到,民用汽車保有量對(duì)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求有著顯著的正向促進(jìn)作用,因此,繼續(xù)增加民用汽車保有量是有利于機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)發(fā)展的。然而交通擁擠,堵塞嚴(yán)重,是抑制車險(xiǎn)需求潛在消費(fèi)群購(gòu)買汽車的重要因素。因此,為了促進(jìn)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求的持續(xù)增長(zhǎng),保險(xiǎn)公司可以通過(guò)與交管部門的合作來(lái)幫助提升城市道路交通管理水平,協(xié)助政府的“排堵通暢”工程發(fā)揮作用,進(jìn)一步城市道路交通管理水平,改善路況。
(二)設(shè)計(jì)差異化產(chǎn)品,提升保費(fèi)公平
在互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的背景下,機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)正一步步走向差異化與精準(zhǔn)化。保險(xiǎn)公司應(yīng)利用大數(shù)據(jù)的積累,與數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè),根據(jù)不同的地理環(huán)境、不同特點(diǎn)的客戶需求以及駕駛員開車習(xí)慣來(lái)設(shè)計(jì)差異化產(chǎn)品,并依據(jù)這些數(shù)據(jù)采取不同的費(fèi)率,提升保費(fèi)的公平性,制定更加細(xì)致的保險(xiǎn)責(zé)任,不斷提高服務(wù)質(zhì)量,來(lái)滿足不同客戶群的需求。(作者單位:中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院)
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