基于因子分析的我国寿险区域划分的实证研究

马雪彬 李健

【摘要】作为金融市场的一个重要组成部分，寿险业的持续均衡发展，关乎国民经济的发展大局。本文通过对区域寿险差异的理论研究，设计衡量区域寿险综合实力的指标体系，并运用因子分析与聚类分析对我国寿险区域进行重新划分，结果发现与传统寿险区域划分理论不同，我国寿险业区域差异不仅与区域经济差异有关，亦与区域寿险供需、区域寿险发展潜力等因素有关。我国寿险区域的科学合理划分，对制定差异化的寿险发展策略，促进我国寿险业的区域均衡发展具有重要的意义。

【关键词】寿险  区域划分  因子分析

一、引言

近年来，我国保险业发展迅速，尤其是寿险市场，其增长规模和速度都远远超过了非寿险市场，市场份额在近年来高达70%以上，成为推动我国保险业发展的主要力量。相对而言，由于我国寿险业起步晚，发展基础薄弱，与发达国家相比，差距较大，还存在许多问题，尤以区域发展不平衡问题为甚。作为金融市场的一个重要组成部分，寿险市场的持续均衡发展，事关国民经济的发展大局。因而，研究我国区域寿险业的发展现状和差异，并对寿险区域进行重新划分，对促进区域寿险协调发展具有极其重要的意义。

传统保险区域的划分多以传统经济区划成果作为划分依据，张伟[1]（2005）、徐哲[2]、冯喆（2005）、黄薇[3]（2006）以及孙秀清[4]（2007）等的研究结果都证明，参照区域经济理论对我国经济区域划分的结果，可将我国保险区域也等同划分为东、中、西三大经济带。当然，亦有部分学者采用了不同的研究方法提出了不同的观点。何绍慰[5]（2007）综合考虑寿险市场资源禀赋、保险密度和保险深度对我国寿险区域进行了划分研究。刘平[6]（2008）则从主体竞争格局与区域发展态势的角度出发，将我国寿险区域划分为六大典型区域，并对各典型区域的寿险发展差异进行了分析研究。然而，正如苏恒轩[7]（2010）指出，传统区域划分在研究方法和指标选取上存在一定的问题：研究方法多以多元线性回归为主，仅能反映影响保险区域发展不均衡的因素与保险发展水平之间的线性关系，而无法解释各因素间的差异性和相似性，归纳它们个体甚至总体对于保险发展水平作用程度;在指标选取上，传统保险区域的划分或选用保费收入、保险深度、保险密度进行研究（张伟[8]、郭金龙、张许颖等，2005），或仅从需求的角度进行研究（肖志光[9]，2006），或仅从经济发展的角度进行研究（楚天骄[10]，2002），指标选取不全面。由此，本文以区域寿险综合发展实力作为区域寿险的划分依据，通过对寿险发展的全面衡量，从而对我国寿险区域进行重新划分。

二、衡量区域寿险综合发展实力的指标的理论分析

本文以区域寿险综合发展实力作为我国寿险区域的划分依据，区域寿险综合发展实力综合考虑了区域寿险发展的各个方面，主要包括区域寿险的发展基础、发展水平和发展潜力。本文从以上三个方面来考虑衡量区域寿险综合实力的指标的选取。

（一）发展基础

发展基础即寿险业得以生存的内部因素和外部因素，包括了影响寿险的需求因素和供给因素，是寿险业得以生存的前提，又是衡量寿险综合实力的主要因素。本文从区域主体、区域金融、区域寿险主体这三方面来考虑区域寿险发展基础的衡量指标。

区域主体方面，区域经济、社会、文化、人口等的差异，客观上决定了区域寿险的差异，其对寿险发展的影响主要体现在区域寿险需求方面，结合经典寿险需求影响因素理论，综合考虑区域人口、寿险支付能力、社会保障水平、观念等因素，选取总人口、平均预期寿命、儿童抚养比、老人抚养比、受教育水平、城镇居民可支配收入、农民人均纯收入、城镇居民消费水平、农村居民消费水平、金融机构储蓄存款余额、城市化率、社会保障水平作为衡量指标。

区域金融方面，寿险业作为金融市场的一部分，金融市场的发达程度直接影响了寿险业的发展，金融市场越发达，人们从事金融活动就越便利，寿险产品的销售渠道也就越顺畅，因此，区域金融发达程度综合体现了区域寿险的需求和供给，是影响区域寿险发展基础的一个重要因素，本文选取金融机构存款余额和金融机构贷款余额作为衡量指标。

区域寿险主体方面，主要体现在区域寿险供给能力中，本文选取寿险公司数量和市场集中度作为衡量指标。

（二）发展水平

经济发展是寿险发展的基础和源泉。从世界寿险业发展的历程来看，一国寿险市场的规模主要依赖于该国的经济规模。从地域来看，区域经济发展则成为区域寿险发展的一个最主要的影响因素。区域经济总量衡量了地区经济发展水平，而区域金融业生产总值和区域寿险保费收入则是衡量区域金融和区域寿险发展水平的指标，由此本文选取GDP、金融业生产总值和保费收入来衡量区域寿险的发展水平。

（三）发展潜力

由于区域经济发展是影响区域寿险发展的主要因素，故本文以GDP增长率、金融业生产总值增长率和保费收入增长率来衡量区域寿险的发展潜力。

综合考虑以上因素，结合现有研究成果，在既兼顾统计资料查找的可能性，又不违背经济理论原则的基础上，本文选取以下指标来衡量区域寿险的综合实力：X1（总人口）、X2（平均预期寿命）、X3（儿童抚养比）、X4（老人抚养比）、X5（大专及以上学历占比）、X6（城市化率）、X7（城镇居民人均可支配收入）、X8（农民人均纯收入）、X9（金融机构贷款余额）、X10（金融机构存款余额）、X11（农村居民消费水平）、X12（城镇居民消费水平）、X13（社会保障水平）、X14（城乡居民储蓄存款余额）、X15（寿险公司数量）、X16（市场集中度）、X17（金融业生产总值）、X18（金融业生产总值增长率）、X19（GDP）、X20（保费收入）、X21（GDP增长率）、X22（保费收入增长率）。

三、我国寿险区域划分的实证分析

因子分析作为一种降维技术，它从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的实测变量表达为少数几个互不相关的综合因子的线性组合。本文采用中国大陆31个省、市、自治区2012年的数据进行因子分析，数据处理使用spss19.0。为确保变量适合做因子分析，需对其做KMO检验和Bartlett检验，结果KMO的值为0.784，大于0.7，Bartlett统计量的Sig.为0.000，小于0.05，结果表明文中所选变量适合做因子分析。根据特征根值大于1，提取4个公因子，分别记为F1、F2、F3和F4，其方差贡献率分别为54.750%、16.465%、9.009%和6.658%，累积方差贡献率达86.881%，认为4个公因子解释了原始变量的绝大部分信息。应用最大方差法，对因子载荷矩阵进行旋转，得到经旋转的因子载荷矩阵。发现F1在X2、X5、X6、X7、X8、X11、X12和X15上有较大的载荷，因此F1主要是区域寿险的供需因子，F2在X1、X9、X10、X14、X19和X20上有较大的载荷，因此F2主要反映了区域寿险的发展水平，F3在X21上有较大的载荷，则F3主要反映了区域经济增长潜力，F4在X22上有较大的载荷，则F4是区域寿险发展潜力因子。用回归法计算出因子得分矩阵，建立各个因子的排序模型如下：

F1=-0.121*X1+0.101*X2-0.116*X3+0.025*X4+0.162*X5 +0.146*X6+0.118*X7+0.134*X8-0.027*X9-0.027*X10+0.139* X11+0.113*X12-0.067*X13-0.033*X14+0.063*X15-0.058*X16 +0.028*X17-0.012*X18-0.054*X19-0.019*X20+0.008*X21+ 0.036*X22

F2=0.183*X1-0.029*X2+0.061*X3-0.014*X4-0.100*X5- 0.068*X6-0.014*X7-0.037*X8+0.148*X9+0.148*X10-0.045* X11-0.009*X12+0.116*X13+0.153*X14+0.040*X15-0.029*X16 +0.099*X17+0.010*X18+0.158*X19+0.133*X20-0.088*X21- 0.021*X22

F3=0.113*X1+0.166*X2-0.150*X3+0.387*X4-0.038*X5+ 0.025*X6-0.075*X7-0.024*X8-0.157*X9-0.175*X10-0.035* X11-0.088*X12+0.196*X13-0.053*X14+0.097*X15-0.133*X16 -0.114*X17+0.189*X18+0.018*X19-0.002*X20+0.348*X21- 0.075*X22

F4=0.021*X1+0.030*X2+0.154*X3-0.008*X4+0.010*X5- 0.018*X6+0.051*X7+0.054*X8-0.033*X9-0.042*X10+0.044* X11-0.039*X12-0.170*X13-0.012*X14+0.077*X15+0.008*X16 +0.032*X17+0.530*X18+0.036*X19+0.075*X20+0.130*X21+ 0.519*X22

求得各个因子的得分，再由各因子旋转后的方差贡献率求得总得分模型，即：

F=37.777*F1+32.921*F2+9.023*F3+7.16*F4

求得各省、市、自治区的总得分，排名如下（表1）：

表1 我国各省、市、自治区寿险综合实力得分排名（2012年）

由结果可知，区域寿险供需因子和发展水平因子是衡量区域寿险综合实力的主要因素，而区域经济发展潜力因子和区域寿险发展潜力因子则次之。区域寿险供需因子和发展水平因子之和较大的地区，其寿险综合实力较高，而区域经济发展潜力因子和区域寿险发展潜力因子对寿险综合实力的影响则并不显著。

对寿险综合实力得分F引入省份变量，进行Q型分层聚类，选用最远距离法展开聚类分析，分类数从3类到8类逐步展开，最后得到寿险区域划分聚类结果（表2）：

表2 我国区域寿险划分结果

由此可知，我国寿险区域可划分为四类，第一类地区为北京、上海、江苏、广东、浙江和山东，这类地区是我国改革开放的前沿阵地，经济发达，居民生活水平较高，总体素质较高，投保意识强，体现在其区域寿险供需因子和发展水平因子较高，此类地区应不断加强自身的寿险综合实力，并辐射带动其他地区的寿险发展。第二类地区为天津、辽宁、四川、河南和福建，这类地区与一类地区有一定的差距，但其寿险综合实力得分为正值，均处于中上水平，且其寿险发展潜力因子较高，尤其是河南，人口较多，经济总量大，应当充分利用此类地区的寿险潜在发展能力。第三类地区较多，为湖北、河北、重庆、湖南、江西、黑龙江、安徽、山西、陕西、内蒙古、广西、吉林和海南，这类地区除湖北、河北外，其余地区综合实力得分均为负值，说明此类地区寿险发展相对落后，且大多经济文化落后，需首先注重经济文化建设，才能为寿险的发展打下坚实的基础。最后一类地区是宁夏、云南、甘肃、新疆、贵州、青海和西藏，这类地区均为我国西部地区，经济发展落后，寿险发展基础薄弱，且其寿险发展潜力亦不高，故对于此类地区适当的政策支持是非常必要的。

四、结论

本文通过对区域寿险综合发展实力的衡量，对我国寿险区域进行了重新划分。结果发现与传统寿险区域划分不同，区域寿险的差异不仅与经济发展有关，亦与区域寿险的供需、发展潜力等因素有关。其中，区域寿险发展基础和发展水平是影响区域寿险综合实力的主要因素，而区域寿险发展潜力次之。应从具有寿险特色的区域寿险发展基础出发，不断刺激需求、加强供给，综合考虑人口、经济、社会、文化等因素，根据不同地区寿险发展与寿险经济协调度的差距，结合区域寿险发展潜力和区域经济发展潜力实施有针对性的、差异化的区域寿险发展策略，以促进区域寿险持续均衡发展。

参考文献

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[3]黄薇.保险业发展的地区差异值得重视[J].财经科学，2006，（3）：111-116.

[4]孙秀清.中国区域保险差别及其效应分析[J].山东经济，2007，（5）：69-72.

[5]何绍慰.中国区域性寿险市场比较研究[J].统计与信息论坛，2007，22（1）：54-56.

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[9]肖志光.论保险市场区域均衡发展[J].保险职业学院学报，2006，（5）：12-17.

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