寿险保费收入与人口老龄化的关联分析——以四川省为例

唐绮遥 西南财经大学保险学院

寿险保费收入与人口老龄化的关联分析
——以四川省为例

唐绮遥 西南财经大学保险学院

一、引言

我国人口老龄化问题日益严重，随着老龄化速度加快，“未富先老”问题也受到人们高度关注，年轻一代将更多地考虑怎样为父母以及自己未来的养老进行规划。现如今，社会养老保险仍然是大多数人采用的养老手段，但是随着养老基金缺口的加大以及保障程度较低等问题出现，人们开始寻求其他方式保障其老年生活水平，商业人寿保险成为了人们的选择之一。2014年出台的“新国十条”中指出，要把商业保险建成为社会保障体系的重要支柱。可以预见，未来人们更多地是采用社会养老与商业养老相结合的方式保障老年生活。

四川省地处西南，人均收入及保险意识等情况与其他省份或全国水平有很大不同。在此背景下，本文希望研究四川省寿险保费收入与老龄化之间的关系，根据两者之间的关联情况，可以分析出目前老龄化问题是否引起了人们足够的重视，老龄化是否对增加寿险保费收入规模起了非常大的推动作用，藉此帮助政府调整对保险行业的政策支持力度，帮助保险公司合理设计寿险产品。

为确定四川省寿险保费收入与老龄化问题是否存在因果关系，首先将1982—2013年寿险保费收入及老年人口抚养比进行相关系数分析，初步得出两者之间是否存在相关关系。为保证后续方法有效，采用ADF单位根检验保证两个变量的数据是平稳有效的。再将两个变量运用Granger因果检验，分析两者之间是否存在互动、因果关系。在此基础上为更深入了解老龄化问题是否是影响寿险保费收入增长的主要原因，运用灰色关联分析对1996—2013年的5个影响因素进行实证研究，得出各影响因素对四川省寿险保费收入的影响程度。最后，结合四川省实际对计算结果进行分析。

二、文献综述

关于老龄化与寿险保费收入之间的关联问题，前人已经得出了许多研究成果。

早在1984年，福克斯（Fuchs）就对年龄与保健支出之间的关系进行了研究，结果表明两者之间为正相关关系。苏特（Sauter）等人对德国养老保险和老龄化问题进行研究发现，人口老龄化已经影响到了一些国家的养老体系，国家鼓励人们通过购买商业养老保险以及投资个人退休储蓄来保障退休后的生活。哈吉斯特（Hagist）研究了OECD国家的人口老龄化问题，认为人口老龄化将不断增加纳税人的负担，使得国家必须通过社会保险系统以及养老保险金融支撑系统的改革来解决这个问题。

在国内，古丽斯坦运用Granger因果检验分析出老龄化程度是寿险保费收入变化的成因，但根据不同地区，两者之间的关系有很大的差异；王海霞在对寿险保费收入影响因素分析时，通过建立多线性回归模型，得出经济发展水平对寿险保费收入提高最重要，通货膨胀、人口因素等的影响较小。张庆君等人在对辽宁省进行实证分析时，得出人口老龄化会使居民对寿险需求的渴望程度增强的结论。贺静通过双对数模型实证分析得到，随着社会人口老龄化趋势的加强和人们生活水平的不断提高，寿险保费也将随之不断增多。杨舸等人应用自回归分布滞后模型对我国寿险需求进行了实证研究，发现国内生产总值的增长和寿险业自身的发展是寿险需求增长的根本原因，社会的老龄化、预期通货膨胀率和不断提高的教育水平对寿险需求的作用并不显著。

前人对寿险与老龄化问题的相关关系或者寿险保费收入的影响因素等都在全国或其他地区进行了实证分析。实证结果表明，不同地区两者之间的关系有很大差异。本文针对四川省研究两者之间的关系，并联系四川省实际情况找到造成实证分析结果的原因，这是在前人研究基础上更加深入地单独研究四川省的情况，这对四川省保险市场的研究与发展更具有借鉴意义。

三、寿险保费收入与老龄化的G ranger因果检验

在时间序列情形下，若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰（Granger）原因。

在对四川省保费收入与老龄化问题进行Granger因果检验时，首先通过计算两者的相关系数矩阵，初步得出两者之间是否存在相关关系。为保证后续方法有效，再采用ADF单位根检验保证两个变量的数据是平稳有效的。最后才能够对两个变量运用Granger因果检验，分析两者之间是否存在互动、因果关系。本文主要采用定量分析方法，得出四川省寿险保费收入与老龄化问题之间的相关关系，因此对这两个因素都进行了指标的选择，用四川省寿险保费收入(y)以及老年人口抚养比(x)分别代表这两个因素的变化趋势，并收集了1982—2013年这两个指标的数据。

（一）相关系数计算

在对寿险保费收入与老龄化进行相关研究时，首先需初步了解两者之间是否存在基本的相关关系，因此采用计算两者之间的相关系数来判断。相关系数是用来反映变量之间相关关系密切程度的统计指标，具体计算公式如(1)式：

将1982—2013年的数据代入，可以得到表1中的结果。可以看到两者之间的相关系数为0.872，表明在四川省寿险保费收入与老龄化之间存在较高的相关性。

▶表1 相关系数矩阵表

（二）ADF ADF单位根检验

进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题。因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验。因此，首先对寿险保费收入及老年人口抚养比两列时间序列做了ADF检验，两者的t值均大于各显著水平下的临界值，因此两列时间序列不平稳。将两个时间序列进行一阶差分后，可得到两个时间序列的t值及各显著水平下的临界值如表2所示，可以看出两者在10%的显著水平下均是平稳的。

▶表2 ADF检验结果表

（三）寿险保费收入与老龄化的Granger anger因果检验

在寿险保费收入与老年抚养比两列时

对寿险保费收入进行灰色关联分析，有助于分析老龄化程度与寿险保费收入的其他影响因子相比，老龄化的重要程度。间系列均具有平稳性时，对其进行Granger检验，具体过程为F检验。首先，假设原假设H0为寿险保费收入不是老龄化的成因，备择假设H1为老龄化不是寿险保费收入的成因，再进行计算。当计算得出H0的F统计量的概率值小于显著水平0.1时，则拒绝原假设，认为寿险保费收入是老龄化的成因，对于H1的F统计量概率值也采用同样的方法进行判定。因此，对不同滞后时间进行Granger检验的结果如表3所示。

▶表3 Granger因果检验结果表

从表中可以看出，在滞后时间为1时，同时拒绝H0、H1，即寿险保费收入是老龄化的成因，同时老龄化也是寿险保费的成因。在滞后时间为2、3时，老龄化是寿险保费收入的成因，但寿险保费收入不是老龄化的成因。因此，我们可以认为，老龄化程度日益严重会导致寿险保费收入的增加，但寿险保费收入的增加却不一定会造成老龄化加剧。

四、寿险保费收入的灰色关联分析

灰色系统理论是由我国学者邓俊龙教授在1985年创立的，主要可用于贫信息、少数据等不确定性问题的研究。其基本思想是根据不同因素之间曲线形状的相似程度来判断其间的关联程度。如果两个因素在发展过程中，变化的趋势（速度、大小或方向等）具有一致性，即图形的相似程度高，二者的关联度较高；反之，则较低。对寿险保费收入进行灰色关联分析，有助于分析老龄化程度与寿险保费收入的其他影响因子相比，老龄化的重要程度。同时能够帮助找到对寿险保费收入影响程度最大的因子，对于寿险保费收入的增长提出有用的建议。

（一）指标的选取

对寿险保费收入影响因子的选取，是建立在分析前人寿险保费收入影响因素研究结果的基础上的。选取的影响因子主要包含以下五个：

（1）GDP（X1）

GDP反映了四川省几年来宏观经济发展水平，分析在总体经济发展态势良好的情况下，是否会对人们购买寿险造成影响。

（2）人均可分配收入（X2）

人均可分配收入从微观上反映人们的经济情况，也可以表明人们的消费能力，因此人均可分配收入在一定程度上会影响寿险的消费。

（3）大专及以上学历人口数（X3）

大专及以上学历人口数反映了一地居民的受教育程度，由于保险业被国人尤其是老一辈人的接受程度并非很高，该地居民受教育程度也会影响寿险的购买。

（4）老年人口抚养比（X4）

老年人口抚养比是指人口中非劳动年龄人口数中老年部分对劳动年龄人口数之比，能够从经济角度反映人口老化的社会后果。老龄化程度越高，对寿险产品的需求会越高。

（5）总保费收入（X5）

总保费收入反映了保险行业整体的发展水平，总保费收入同寿险保费收入具有一定的相关关系，因此当总保费收入增加时，寿险保费收入也应有一定程度的上升。

（二）原始数据收集及标准化

首先参考《四川统计年鉴》以及《中国统计年鉴》对四川省寿险保费收入5个影响因素1996—2013年数据进行收集。原始数据常常不可以直接进行计算，需要通过无量纲化将原始数据转换为可比较的数据序列，常用的无量纲化方法有均值化法、初值化法和变换等。这里采用均值法，即通过（2）式计算得出处理后的数据。

（三）关联系数的计算

对原始数据进行标准化处理之后可运用灰色关联分析计算各影响因子的关联度，并进行排名，如表4所示。

▶表4 各影响因子关联度及排名表

根据表中计算出的各影响因子的关联系数，可知5个影响因子的影响程度从大到小为：总保费收入＞GDP＞城镇居民家庭人均可支配收入＞老年人口抚养比＞大专及以上学历人口数。总保费收入对寿险保费收入影响程度最大，老年抚养比与大专及以上学历人口数两者与寿险保费收入的关联度最小，这表明即使前面计算得出老年抚养比同寿险保费收入关联度有0.872，但其他影响因子与寿险保费收入的关联程度更大，对其影响程度更大，如总保费收入与寿险保费收入关联度有0.97，基本接近于1。在这种情况下，老龄化与寿险保费收入的关联关系并不是那么突出。

五、讨论与结论

通过对四川省实证研究发现，四川省寿险保费收入与老龄化具有较大相关度，且四川省老龄化程度的加深能够加快寿险保费收入的增加。但加入寿险保费收入等其他影响因子进行对比分析以后发现，在众多关联因子中，老龄化与寿险保费收入的关联度与其他因素相比并不大，老龄化对于四川省寿险保费收入的影响次于保险业整体发展水平、宏观经济发展水平以及居民生活水平。结合四川省实际情况分析原因，主要有以下两点：

（一）保险业以及寿险业的发展速度同老龄化速度不同步

1979年中国保险业恢复经营以来，总体保费收入及寿险保费收入都增长迅速，尤其是近二十年来寿险保费收入规模急速扩张。根据表5可以看到，2010年寿险保费收入较1990年而言，翻了374倍。总保费收入的增长率虽然不及寿险保费收入的增长，但2000年到2010年十年间增长率也高达1183.81%。中国寿险行业乃至整个保险行业有如此陡峭的一个增长速度曲线，主要是在中国保险业恢复经营以后出现的一个恢复性增长。虽然四川省老龄化也处于一个持续增长的阶段，但老龄化的增长率遵从自然规律，受外界环境影响改变较小，其增长速率相对于寿险保费收入而言较慢。因此可以认为，寿险保费收入与老龄化之间的灰色关联度相对较低的很重要一个原因是两者之间的增长速度不匹配，这与中国的发展路线及相关政策有关，难以靠外力改变，等到中国寿险保费收入增速回归到一个相对正常的水平，相信老龄化对于寿险保费收入的影响会更加突出。

▶表5 寿险保费收入与老年抚养比增长率比较表

（二）四川省金融保险知识普及力度不足

大专及以上学历人口数与寿险保费收入的关联较低，这说明四川居民平均文化水平升高对于寿险保费收入的增长影响不大。

四川地处西南地区，常住人口数居全国前列，但将2011—2013年四川省人均寿险保费收入同全国人均寿险保费收入相比，仅为全国水平的一半。这表明居民受教育程度的不断提高，并没有较明显地影响居民对人寿保险的态度，居民对于人寿保险的接受程度仍旧不高。这侧面反映出在我们的教育中，对于金融保险的通识教育十分欠缺，即使受过高等教育的人群对于保险的基础知识及其重要性都了解甚少。此外，也反映出中国目前普及保险知识的方法不正确，力度也不足。因此，即使在老龄化的大背景下，采用购买商业寿险方式来保障自己老年生活的人很少，大多数人还是采用社保养老及储蓄养老的方式。相信未来，随着政府及保险机构不断完善宣传保险知识的方式方法、加大普及力度，人们对保险的接受程度将不断增加，会更快更好地带动寿险行业发展。