责任保险市场增长差异分析

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一、引言

在2010年新侵权责任法已经实行的宏观背景下，可以预期，我国责任保险必将有一个质的飞跃，因此正确刻划出我国责任保险发展的特点。有着十分重要的现实意义与理论意义。笔者拟通过计量经济学的方法，通过配对分析、滞后分析、向后回归等多种方法，努力刻画出我国责任保险市场的特点，力求为我国责任保险的进一步发展，提供有益的决策参考。

二、责任保险与财产保险的增长差异分析我们研究的第一个问题，即考察责任保险是否与财产保险的增长是否存在显著性的差异。正如我们前面所言，我国的责任保险发展水平远低于国际上的平均水平，因此，研究中国责任保险的发展是否与财产保险的发展存在显著性差异有着十分重要的现实意义。虽然我们可以通过图形间接进行观察，但我们可以采用更为科学的判别方式，即通过统计中的方差配对T检验方法实现，原假设为两者间不存在显著性差异，检验的显著性水平为0.05。这里考察的数据是最近十年的财产保险保险费收入增长率与责任保险保险费收入增长率（2000~2009）。将历年数据输入，通过计算，我们得到如下结果。其中两者存在显著性差异的t值为0.102，相伴概率则为0.921，远大于0.05的显著性水平。因此我们无法排除两者间不存在显著性差异的零假设。这与我们的初始直觉，即责任保险的增长落后于财产保险总体增长，是相悖的。但仔细思考我们也不难发现，我们可以说责任保险的增长并没有在总体上落后于财产保险的发展速度，但因为初始责任保险的市场份额就十分低，所以如果两者的增长相差不大的话，那么责任保险发展不足的困境是无法摆脱的。因此若要我国责任保险发展达到国外的市场份额标准，则责任保险需要一段突破性的发展时期。

三、责任保险赔款对责任保险保险费收入的滞后分析我们研究的第二个问题，是考察上年度责任保险赔款对责任保险保险费收入的影响。一般来说，在保险领域，上年支出的保险赔款往往有很强的示范效应，能够吸引更多的客户加入保险业务购买责任保险，因此直观的认识是上年度的责任保险赔款总额应与本年度责任保险保险费收入呈正相关关系，但问题是：第一年的赔款总额是否会影响到第三年的责任保险？或者更早年度的赔款的滞后效应是否一直存在？如果这种影响持续，我们只考虑上年赔款的做法就是不妥的，为此我们可以做相应的统计检验，考察责任保险赔款的滞后效应，这里采用的软件是E-VIEWS，使用的方法是eviews自带的PDL分布滞后指令。我们将历年责任保险赔款与历年责任保险费收入的数据（数据取自2000-2009）输入EVIEWS，其中x代表上年度责任保险赔款额，y代表本年度责任保险费收入。通过EVIEWS的计算我们得到y与xt、xt-1和xt-2均存在显著的相关性，因此我们可以构造y的滞后三期模型，利用Eviews计算出来的模型结果为：Yt=-14.70388+0.404359xt-0.593131xt-1+0.616052xt-2（-1.466）（-1.217）（2.118）从上式可知，责任保险上年赔款额对以后年度的影响，实际上是滞后到第三年度最为显著，也就是指2000年的上年度赔款支出，对2002年的保险费收入影响是最为显著的。而上年度赔款对本年度保险费收入的影响，则要比对第二年度和第三年度的影响要低一个水平。这也与我们的直觉有不小的出入，究其原因，可能是因为我国民众对责任保险的认识与了解程度不深，因此责任保险保额的示范效应需要较长的时间才能体现出来。

四、我国责任保险市场影响因素分析我们研究的第三个问题，是探究影响我国责任保险发展的因素。我们将选择可观察的一些重要变量。首先，在因变量选择上，我们采用较为常用的指标，即用责任保险的保险费收入来代表责任保险发展水平。难点在于自变量的选取，我们知道由于责任保险所涵盖的领域涉及到法律、保险、医疗、环境等诸多行业，因此从直观上就可以判断出影响责任保险需求的因素是较多的，我们尝试从以下几个影响因素分析我国责任保险需求：

1.上年赔款总额：正如前面所述，我们有一般性的结论———以前的赔款情况会影响到未来的投保需求，因为保险的赔付有着很强的示范效应。但也正如我们前面的分析所述，我们不能只简单选择上一年的赔款的影响，应将前三年的赔款都考虑到模型中去。

2.收入水平：人均可支配收入水平提高会促使消费支出结构发生变化，促使保险保障安全的潜在需求成为有效的现实需求。由于责任保险并不是一种生活必需品，民众只有在满足了基本的生活需要之后才会有选择保险的需求，因此责任保险需求也应和收入水平之间呈现一种较强的正相关关系，在此选择用我国人均GDP作为收入水平的替代变量。

3.非农人口比率：基本上可以认定责任保险是一种城市性的保险,因为大多数的责任保险如公共责任、职业责任、产品责任等险种的保障内容都是与城市生活、城市环境有关，因此，我们选用非农人口比率来作为一个影响因素指标。当然，具体的影响程度大小，要在模型的推定当中加以考察。理论上而言，非农人口比率越高，责任保险的发展应该越快。

4.事故发生数：责任保险保障的是一种赔偿责任。而这种责任往往是由于两种情况所造成的：一是侵权，二是违约。其中侵权责任是责任保险保障的最多的赔偿责任。而侵权事故往往都是由于事故所造成的，因此考虑每年事故的发生数对于责任保险的影响是十分合理的。限于数据的可得性，这里我们选择每年火灾事故发生数作为每年事故发生数的替代变量。理论上，事故发生的越多，保险公司需要承担的赔偿责任就越重，责任保险赔款的支出就越多，相应的责任保险费收入就越少，两者应呈一种负相关关系。

5.律师的民事诉讼案件：责任保险与法律的关系十分密切，因为它所负的赔偿责任是由法律所规定的。由于责任保险赔偿的赔案基本限于民事责任领域，因此民事诉讼案件的发生数可以考虑用来衡量其对责任保险保险发展的影响。理论上而言，一国的律师的民事诉讼案件越多，对责任保险的需求就越大，责任保险的发展就越快。

6.责任保险费率：责任保险费率往往与责任保险的投保呈反方向变化，即责任保险费率越高，对责任保险的需求就越少，责任保险费的收入就越少；责任保险费率越低，对责任保险的需求就越多，责任保险费的收入就越多。因此我们选择历年的责任保险费率作为我们的一个影响因素指标。经过收集整理的数据如下图所示，图中非农人口比率、年度火灾事故发生数、人均国内生产总值、律师的民事诉讼案件、责任保险费收入、上年责任保险赔款额的数据都是从1998年~2009年。而责任保险费率数据从1999年~2009年。根据前面的介绍，本文模型的变量含义和预期效用如表2。表中所有数据均来源于历年中国统计年鉴与中国保险年鉴，我们采用的软件是EVIEWS和SPSS进行分析。模型设定如下：lnY=C+α1lnUR+α2lnGDP+α3lnTC+α4lnLLt+α5lnLLt-1+α6lnLLt-2+α7lnLR+α8lnTC其中，C为截距项，α1，α2等为各变量系数，也是我们主要关心的数据。LLt-1和LLt-2分别为前年的责任保险赔款额和大前年的责任保险赔款额。同时，为了消除宏观经济数据中所存在的趋势特征，我们将各宏观经济变量都取自然对数以消除它们的长期趋势和异方差对估计结果的影响，这样做法的结果是变量之间的绝对值差距将变的很小，利用对数化的结果我们就可以进行后续的处理。需要注意的是责任保险费用率在多数年份均小于

1，对数化处理后可能会出现负值的情况，因此我们将每年的数据都加上1再进行对数化，当然这样的分析不会影响统计的结论。我们首先需要关注的是各解释变量与被解释变量之间的相关性强弱，这决定了我们所选择的解释变量对被解释变量的重要程度。于是我们通过SPSS对被解释变量责任保险保费收入与六个解释变量进行两两相关性分析，得到如下结果：在八个影响因素中LL、LLt-1、GDP、UR、LC与保费收入Y的相关性较强，都通过了0.01显著性水平下的检验，LR、LLt-2与Y的关系稍弱一些，但也通过了0.05的显著性水平检验。值得关注的TC这个变量，它与Y的相关系数仅为-0.411，这需要我们在接下来的计算中对其给予特别的关注。现在我们要考虑多重共线性问题，如果各解释变量之间存在多重共线性，那么用最小二乘法（OLS）就可能得出无效的参数估计量。因此，我们要进行多重共线性检验，遗憾的是，通过简单的计算可知，我们的解释变量之间存在很强的多重共线性，而且数值较大，绝不可视而不见。因此我们不能直接对模型进行OLS回归，针对这个问题，有的学者曾经用偏最小二乘回归或者岭回归等方法来解决。但笔者认为，为了保证估计的无偏性，采用逐步回归法里的向后法也许比较合适。下一步，为了排除模型中不合适的解释变量，我们采用回归分析中的BACKWARD（后退法）进行筛选。这可以直接通过SPSS里的回归方法实现，将模型的数据输入SPSS，在回归方法中选用向后分析法，模型在第一步排除了对数化火灾事故，第二步又在第一步的基础上排除了对数化GDP，经过五步的计算，排除了五个变量。最终模型修正为，lnY=-1.141+2.275lnLC-7.692lnUR+0.934lnLLt-2（-0.215）（5.188）（-2.580）（3.339）通过向后法我们获得三个影响责任保险费收入变化的重要变量：lnUR（非农人口比率）、lnLLt-2（大前年责任保险赔款）、lnLC（律师的民事诉讼案件）。结果较好的解释了lnY的变化，在0.05的显著性水平下，所有解释变量全部通过检验。

五、结论

从上面的模型可知，显著影响我国责任保险市场的因素共有三个：非农人口比率、大前年责任保险赔款与律师的民事诉讼案件。非农人口比率对责任保险费收入的影响最大，表明城镇人口数量是决定我国责任保险发展的关键性因素。而且这种影响程度远大于其他二个影响因素。影响程度第二大的是律师的民事诉讼案件，表明社会所处理的民事诉讼对于责任保险的发展有着重要的影响，这也符合我们直观的认识，因为责任保险究其本质就是来源于法律责任。另外一个影响责任保险市场的因素一是大前年的责任保险赔款，这其实也在我们的滞后分析中有所体现，而通过向后法也可看出，它在对当年保险费收入的影响是显著的。但应注意，与我们的预设相反，非农人口比率与责任保险费收入的增长呈现负的影响关系，这是模型当前无法解释的现象。看来城市人口的增多一定会带来责任保险的增长至少在本文模型中得不到模型的支持。而尽管从理论上其他因素都应该对责任保险发展有影响，但在本模型中并不能获得统计显著性的支持。据笔者估计应该是两方面因素决定了其他因素不显著的结果。一是由于我国责任保险发展时间短，经济水平低，尽管从理论上讲这些因素应有显著性影响，但在我国还没有条件充分发挥其影响。比如人均GDP，在很多经济发达的工业化国家，居民都有意识用剩下的收入购买大量的责任保险；而由于收入水平的不匹配，这种情况在我国却往往不一定成立。另外一个导致其他因素不显著的原因是我们的样本量有限，短短十几年的数据能说明的情况也是有限的。而且我们也缺乏责任保险的月度数据来做进一步检验。当然随着我国责任保险业的进一步发展，样本数据将肯定会获得进一步的充实。我们也可进一步对责任保险的情况进行剖析。