胡林林+杨成文
摘要:自国内恢复保险业务以来,我国寿险业的发展取得了一定的进步,但在寿险保费收入、保险深度和保险密度等方面与其它发达国家相比,还存在巨大的差距。本文基于各项国内外的最新研究成果,结合中国十多年的保费收入的统计数据,利用SPSS软件进行定量分析,对影响寿险的国民生产总值因素进行了较为全面客观的论证。
关键词:保费收入;国民生产总值
寿险是以人的生死为保险对象的保险,是被保险人在保险责任期内生存或死亡,由保险人根据契约规定给付保险金的一种保险;而寿险保费收入,通俗的讲就是保险人向投保人收取的对价收入。
随着我国经济结构的不断调整,寿险在国民经济中的比重会不断增大,其保费收入会逐渐增加,寿险保费收入是否符合当前社会的发展形势的问题逐渐凸显,研究我国寿险保费收入的影响因素势在必行。
国民生产总值的多少代表着经济发展水平的高低,社会生产力发展到一定程度才形成了寿险产业,经济发展水平直接决定寿险的经济基础,经济的发展直接带来保险需求及保费收入的增加,我国经济的快速发展给寿险的健康发展提供了良好的经济基础。国民生产总值的增加直接反映着居民收入水平的提高,消费水平也会不断的提高,为了规避风险、保证一直享受高水平的生活,寿险需求必然会增加。
一、数据处理
根据中国统计网,搜集从1998年到2013年中国寿险保费收入、国民生产总值的相关数据,参考附录,运用SPSS软件,进行模型的初步分析。
为了确定各个变量与保费收入是否存在一元线性关系,需要进行皮尔森相关性分析,得到如图:
由皮尔森相关性分析可知,国民生产总值与保费收入的简单相关系数值为0.972,说明保费收入与它正相关,线性相关强度非常大,呈相关的关系,因此可将模型结构设定为:Y=β0+β1X+ε。
二、实证研究
在回归分析过程中,主要对一些常用指标进行分析。拟合优度R2,即相关系数的平方,是回归分析的决定系数,代表因变量能够经过相关的回归关系被自变量解释的比例,决定系数R2越接近1越好。在进行多元回归分析时,需要参考调整的系数R2。残差的独立性检验主要参考Durbin-Watson检验的参数D,D值的取值范围是0到4,与2越接近表示残差与自变量越独立。统计量F表示平均回归平方和与平均残差平方和之比。若F值过小,自变量对因变量的解释力度很差,拟合的回归直线很可能就没有意义了。Sig值是回归关系的显著性系数,是F值的实际显著性概率即P值,它的值是越小越好,当其值小于等于005时,回归关系才具有统计学意义。B代表回归系数。
在对国民生产总值与寿险保费收入进行线性回归分析时,如表1:
为了进一步验证该方程是否具有严格的代表性,对其残差统计量进行分析,得到的结果如表4,得到的回归化残差的标准P-P图,从以上所有的分析可以说明残差分布情况较好,基本不存在自相关。
三、结论
国民生产总值与寿险保费收入的线性关系十分明显。拟合优度为0945,因变量能够经过相关的回归关系被自变量解释的比例相当高。残差的独立性检验主要参考Durbin-Watson检验的参数0914,残差与自变量的独立独立性相对较好。统计量F是240535,自变量对因变量的解释力度良好。Sig值是0000小于等于005,回归关系的统计学意义十分明显。所有的参数信息都表明,国民生产总值对寿险需求以及保费收入的影响十分明显。(作者单位:青岛理工大学)
参考文献:
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