車險(xiǎn)需求因素分析

1、車險(xiǎn)需求因素分析一. 文獻(xiàn)綜述傳統(tǒng)保險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)一般采用不確定性條件下的決策行為（風(fēng)險(xiǎn)回避理論）解 釋保險(xiǎn)市場(chǎng)需求。具體到對(duì)某類保險(xiǎn)的實(shí)際需求分析，國外很多學(xué)者則更多運(yùn) 用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)證研究方法，構(gòu)建統(tǒng)計(jì)回歸模型，對(duì)影響保險(xiǎn)需求的各種因 素進(jìn)行全面考量和探究。表1、2 和3分別對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的主要發(fā)現(xiàn)和結(jié)論作了 歸納。（一）、國外機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)需求文獻(xiàn)1、 國別財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)市場(chǎng)宏觀分析Beenstock et. al. （1988）在假設(shè)保費(fèi)與收入和利率相關(guān)的情況下研究財(cái) 產(chǎn)險(xiǎn)需求問題。該研究采用瑞士再保險(xiǎn)公司所采集的1970年至1981年的全世界12個(gè)最大的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)的截面數(shù)據(jù)，該研究主要是希望通過計(jì)量分

2、析來確定這12個(gè)國家保險(xiǎn)市場(chǎng)長(zhǎng)期和短期邊際消費(fèi)傾向。另外，文章最后作者還利 用45 個(gè)國家的截面數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行了分析。 研究結(jié)果顯示，較高的利息率容易導(dǎo)致保費(fèi)提高，較高的保險(xiǎn)供給在利息率升 高時(shí)會(huì)導(dǎo)致保險(xiǎn)需求降低。除日本與意大利之外的其他國家的長(zhǎng)期彈性都較有 彈性的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)大。結(jié)果還顯示，收入與保費(fèi)之間的相關(guān)性隨著國家富裕程度 的增加而減弱。Outreville （1990）采用55個(gè)發(fā)展中國家在1982年的截面數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)產(chǎn)保 險(xiǎn)的需求問題進(jìn)行研究。自變量主要包括收入、價(jià)格、金融發(fā)展程度及國別因 素（主要包括教育水平、農(nóng)業(yè)狀況及市場(chǎng)結(jié)構(gòu)類型），假設(shè)這些變量都對(duì)財(cái)產(chǎn)保

3、險(xiǎn)需求產(chǎn)生影響。研究結(jié)果顯示，收入與金融發(fā)展程度與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求呈正相 關(guān)關(guān)系，而價(jià)格與財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)需求呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但不顯著。另外，收入彈性要大于價(jià)格彈性。Browne et. al. (2000)采用固定影響的面板數(shù)據(jù)模型和截面數(shù)據(jù)模型， 對(duì)OECD國家從1987年到1993年的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)消費(fèi)需求進(jìn)行了研究。該研究使 用車險(xiǎn)保費(fèi)密度和一般責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)密度作為保險(xiǎn)消費(fèi)需求的度量指標(biāo)，所選 取的度量指標(biāo)分別為：各國GNP代表收入因素、一國的教育水平代表風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避 因素、居住在城市的人口的比例作為度量損失概率的指標(biāo)、自然、礦藏、人口 和社會(huì)資源作為度量財(cái)富因素的指標(biāo)、各國法律體系代表法律法規(guī)因素、外來 保險(xiǎn)

4、人對(duì)市場(chǎng)的分享度作為代表保險(xiǎn)價(jià)格因素的指標(biāo)。實(shí)證分析結(jié)果表明，收 入和國家法律制度體系對(duì)兩種保險(xiǎn)消費(fèi)都呈正相關(guān)關(guān)系；財(cái)富對(duì)兩種保險(xiǎn)消費(fèi) 都呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；而價(jià)格則與車險(xiǎn)消費(fèi)呈負(fù)相關(guān)、與一般責(zé)任險(xiǎn)消費(fèi)呈正相關(guān) 關(guān)系；風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避對(duì)車險(xiǎn)消費(fèi)的影響不顯著，但對(duì)一般責(zé)任險(xiǎn)消費(fèi)有負(fù)面影響。Esho et. al. (2004)采用44個(gè)發(fā)達(dá)及發(fā)展中國家1984至1998年的時(shí) 間序列數(shù)據(jù)，對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求問題進(jìn)行研究，以財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入作為被解釋變 量，所選取解釋變量主要包括：代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的各個(gè)國家的GDP值、代表風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避因素的教育水平和不確定性回避、代表損失概率的財(cái)產(chǎn)盜竊率和城市 化程度、代表保險(xiǎn)價(jià)格因素的

5、損失率倒數(shù)、合法財(cái)產(chǎn)權(quán)因素。截面分析結(jié)果顯 示：收入、合法財(cái)產(chǎn)權(quán)和損失概率對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的消費(fèi)有正面影響，但沒有證據(jù) 表明價(jià)格、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避和法律體系對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)消費(fèi)的影響。面板數(shù)據(jù)分析結(jié)果表 明，收入和合法財(cái)產(chǎn)權(quán)是僅有的兩個(gè)對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)消費(fèi)有顯著正相關(guān)關(guān)系的變量。2、 車險(xiǎn)市場(chǎng)微觀分析Sherden (1984)采用1979年馬薩諸塞州359個(gè)城鎮(zhèn)的截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用簡(jiǎn) 單最小二乘法，對(duì)三個(gè)主要的機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)險(xiǎn)種(意外傷害險(xiǎn)、綜合險(xiǎn)和碰撞 險(xiǎn))的需求問題進(jìn)行了研究。其中，意外傷害險(xiǎn)、綜合險(xiǎn)和碰撞險(xiǎn)這三個(gè)險(xiǎn)種 的需求分別取用每車平均人身傷亡保費(fèi)、投保綜合險(xiǎn)的被保車輛比例和投保碰撞險(xiǎn)的被保車輛比例。另外，在每個(gè)

6、模型中設(shè)定一個(gè)價(jià)格指數(shù)作為價(jià)格因素的 代表。研究結(jié)果顯示，這三個(gè)險(xiǎn)種的需求相對(duì)于價(jià)格和收入都缺乏彈性。其中 意外傷害險(xiǎn)對(duì)收入的敏感度最高，而綜合險(xiǎn)對(duì)收入的敏感度最低。從人口密度 較低的地區(qū)到中等人口密度的地區(qū)，綜合險(xiǎn)和碰撞險(xiǎn)的需求有顯著的增長(zhǎng)。Blackmon and Zeckhauser (1991)采用1979年馬薩諸塞州359個(gè)城鎮(zhèn)的 截面數(shù)據(jù)對(duì)每個(gè)家庭的車險(xiǎn)需求進(jìn)行了研究。方法上運(yùn)用簡(jiǎn)單最小二乘法進(jìn)行 對(duì)數(shù)線性模型的回歸分析。假設(shè)收入對(duì)車險(xiǎn)消費(fèi)需求的影響為正；而價(jià)格和家 庭密度對(duì)車險(xiǎn)消費(fèi)的需求影響為負(fù)，理由是由于替代性交通工具的增加，當(dāng)人 口密度增加時(shí)車險(xiǎn)需求反而減少?；貧w結(jié)果顯示，所

7、有假設(shè)均與結(jié)果相符，并 可通過顯著性檢驗(yàn)。Jaffee and Russell (1998)采用1990年美國加利福尼亞 58個(gè)地區(qū)的截 面數(shù)據(jù)對(duì)注冊(cè)汽車、已投保汽車和未投保汽車的保險(xiǎn)需求進(jìn)行了研究。由于注 冊(cè)汽車中包含未投保汽車，故采用兩階段最小二乘法估計(jì)注冊(cè)氣車和未投保汽 車的保險(xiǎn)需求；而對(duì)已投保汽車的保險(xiǎn)需求則采用簡(jiǎn)單最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。 假設(shè)收入對(duì)注冊(cè)汽車和已投保汽車的保險(xiǎn)需求產(chǎn)生正的影響，而使用公共交通 工具的人口百分比和保費(fèi)對(duì)注冊(cè)汽車和已投保汽車的保險(xiǎn)需求產(chǎn)生負(fù)的影響。計(jì)量結(jié)果與預(yù)期效果基本相符，對(duì)于注冊(cè)汽車的保險(xiǎn)需求，所有影響變量均通 過顯著性檢驗(yàn)；但是使用公共交通工具的人口百分

8、比對(duì)已投保汽車的保險(xiǎn)需求 并沒有顯著影響；收入及使用公共交通工具的人口百分比對(duì)未投保汽車的保險(xiǎn) 需求的影響不顯著。Khovidhunkit (2005)研究美國汽車保險(xiǎn)的供需問題，采用美國1982 年至U 2001年各州數(shù)據(jù)，明確影響汽車保險(xiǎn)需求和供給的主要因素，測(cè)算汽車保險(xiǎn) 中價(jià)格彈性和收入彈性。選用收入、保險(xiǎn)價(jià)格、假釋成本、交通密度、人口密 度、法律因素等多個(gè)解釋變量，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)計(jì)量方法進(jìn)行研究。研究結(jié)果可 以幫助政策制定者合理地平衡自愿保險(xiǎn)市場(chǎng)和剩余市場(chǎng)，同時(shí)提供建議來緩解 保險(xiǎn)市場(chǎng)的供需不平衡。（二卜國內(nèi)有關(guān)實(shí)證研究文獻(xiàn)綜述我國關(guān)于該領(lǐng)域的實(shí)證研究非常有限，在宏觀層面，林寶清等（20

9、04）對(duì)我國財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求收入彈性系數(shù)作了實(shí)證分析。該文采用我國各省17 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，發(fā)現(xiàn)我國財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的需求彈性系數(shù)值與我國GDP和人均GDP都不存在相關(guān)關(guān)系，且是一個(gè)相當(dāng)穩(wěn)定的值（均值為 1.072）。該文的主要缺陷 是自變量過少，沒有對(duì)影響財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)需求的其他因素系統(tǒng)全面分析。在微觀層面，朱銘來和曹燕（2008）運(yùn)用保險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)需求理論和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 的分析方法，采用面板數(shù)據(jù)模型，探究影響我國機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)需求的相關(guān)因素， 并根據(jù)分析結(jié)果對(duì)我國機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)今后的發(fā)展趨勢(shì)做出合理預(yù)測(cè)。黃銀龍、 趙博（2009）對(duì)我國的機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)市場(chǎng)的現(xiàn)狀和需求進(jìn)行研究，根據(jù)保險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué) 中的一般需求理論并結(jié)合機(jī)動(dòng)

10、車輛保險(xiǎn)自身的特點(diǎn)將影響機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求的 因素歸結(jié)為三個(gè)方面：一是經(jīng)濟(jì)因素，主要包括機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)價(jià)格和收入；二 是交通因素，主要包括汽車數(shù)量和道路狀況：三是風(fēng)險(xiǎn)因素。肖杰 （2010）從市 場(chǎng)需求因素的視角出發(fā)，利用經(jīng)濟(jì)學(xué)中的需求理論、彈性理論，結(jié)合 1992至 2006年的相關(guān)數(shù)據(jù)建立了機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)的常彈性需求模型，實(shí)證分析了消費(fèi)者 收入水平、機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)價(jià)格等宏微觀因素對(duì)市場(chǎng)需求的影響。何雪華（2011）根據(jù)1986年至2009年的相關(guān)數(shù)據(jù)，針對(duì)影響機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求的因 素建立模型，通過單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)及 Ganger因果關(guān)系檢驗(yàn)分析車險(xiǎn)的產(chǎn) 品的價(jià)格、消費(fèi)者的收入水平、汽車消費(fèi)量及

11、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)模式對(duì)車險(xiǎn)保費(fèi)收入的 影響，并給出相關(guān)的政策建議。武紅先（2011）運(yùn)用保險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)需求理論和計(jì) 量經(jīng)濟(jì)學(xué)的分析方法，采用面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)我國汽車保險(xiǎn)市場(chǎng)需求的影響因 素進(jìn)行了多維度實(shí)證研究，并根據(jù)研究結(jié)果提出政策和建議。劉璐、張博江（2012）在對(duì)我國機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行闡述的基礎(chǔ)上，分析各個(gè)因 素對(duì)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)市場(chǎng)的影響，根據(jù)影響需求的因素分析并結(jié)合計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)回 歸模型，提出相關(guān)的政策與建議從而發(fā)掘機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)市場(chǎng)需求潛力，并根據(jù) 模型得出的結(jié)論對(duì)未來幾年我國機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)的保費(fèi)收入做出相應(yīng)的預(yù)測(cè)。（三）、文獻(xiàn)述評(píng)國內(nèi)對(duì)機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)需求影響因素的分析還不是很多，基本都是利用了計(jì)量

12、 經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)證研究，也有少數(shù)學(xué)者是從需求理論的角度出發(fā)的。盡管有少數(shù)學(xué) 者對(duì)我國汽車保險(xiǎn)需求的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究，也局限于少數(shù)幾個(gè)因素，因 變量設(shè)計(jì)單一。我們基于前人的研究成果，綜合現(xiàn)有的影響因素，分析它們與 保險(xiǎn)需求的關(guān)系。表1國外有關(guān)實(shí)證分析結(jié)果匯總：財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)義獻(xiàn)樣本數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)收入通貨膨脹利率市場(chǎng)結(jié)構(gòu)價(jià)格財(cái)富資源損失率風(fēng)險(xiǎn)因素法律因素Beenstock等(1988)1970-1981年全世界12個(gè)最大的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的截面數(shù)據(jù)；45個(gè)國家的截面數(shù)據(jù)N/A+N/A-N/AN/AN/AN/AN/AN/AOutreville(1990)1982年55個(gè)發(fā)展中國家的截面數(shù)據(jù)+NSN/ANSNSN/AN/A

13、NSN/ABrowne 等(2000)1987-1993 年 OECD國家的面板及截面數(shù)據(jù)N/A+N/AN/AN/A-N/A-+Esho等人(2004)1984-1998 年 44 個(gè)發(fā)達(dá)及發(fā)展中國家的時(shí)間序列數(shù)據(jù)N/A+N/AN/AN/ANSN/A+NS+表2國外有關(guān)實(shí)證分析結(jié)果匯總：機(jī)動(dòng)車險(xiǎn)市場(chǎng)義獻(xiàn)樣本數(shù)據(jù)道路交通經(jīng)濟(jì)收入價(jià)格家庭密度人口密度法律因素汽車擁有量Sherden (1984)1979年馬薩諸塞州 359個(gè)城鎮(zhèn)的截面數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)單最小一乘法）N/AN/A+-N/A+N/AN/ABlackmon >Zeckhauser(1991)1979 年馬薩諸塞州359個(gè)城鎮(zhèn)每個(gè)家庭的截面數(shù)

14、據(jù)（簡(jiǎn)單最小二乘法）N/AN/A+-N/AN/AN/AJaffee andRussell (1 998)1990年美國加利福尼亞58個(gè)地區(qū)的注冊(cè)汽車、未投保汽車（兩階段最小一乘法）和已投保汽車（同單取小乘法）的截面數(shù)據(jù)-N/AN/A-N/AN/AN/AN/AKhovidhunkit (2005)1982-2001年美國各州面板數(shù)據(jù)-+-N/AN/A+表3國內(nèi)有關(guān)實(shí)證分析結(jié)果匯總：機(jī)動(dòng)車險(xiǎn)市場(chǎng)義獻(xiàn)樣本數(shù)據(jù)價(jià)格替代品價(jià)格民用汽車擁啟量人均擁有道路面積收入道路交通事故發(fā)生數(shù)朱銘來、曹燕（2008）1999-2005年31個(gè)省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)（隨機(jī)效應(yīng)）-N/A+肖杰(2010)1992-2006年

15、全國、平安與太保的數(shù)據(jù)（廣義最小一乘法）-NSN/AN/A+N/A何雪華（2011）1986-2009年車險(xiǎn)行業(yè)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)-N/A+N/A+N/A武紅先（2011）2001-2007年全國各省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)-N/A+（不顯著）+劉璐、張1988-2010年時(shí)間序列-N/A+N/A+N/A博江(2012)注：+代表顯著正相關(guān)；-代表顯著負(fù)相關(guān)；NS代表無顯著性；N/A代表無此變量。二.實(shí)證分析（一）變量與數(shù)據(jù)的選擇我們將通過建立機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)（以下簡(jiǎn)稱車險(xiǎn)）需求與影響需求因素之間的 多元線性模型進(jìn)行實(shí)證分析，探索不同因素與車險(xiǎn)需求之間的顯著性及正負(fù)相 關(guān)性，從而給車險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)提供較為宏觀的策略

16、分析。根據(jù)保險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一般需 求理論，并結(jié)合車險(xiǎn)自身的特點(diǎn)，我們將影響車險(xiǎn)需求的因素歸結(jié)為三個(gè)方面： 一是經(jīng)濟(jì)因素；二是交通因素；三是風(fēng)險(xiǎn)因素。1 .代表車險(xiǎn)需求的響應(yīng)變量（被解釋）變量我們選取車險(xiǎn)的保費(fèi)收入、保險(xiǎn)密度以及保險(xiǎn)深度為代表車險(xiǎn)需求的指標(biāo)。其中，Y 1:車險(xiǎn)保費(fèi)收入，是車險(xiǎn)需求的代表性指標(biāo)，其直觀的將車險(xiǎn)的需求量以貨 幣的形式表現(xiàn)出來；Y 2:車險(xiǎn)保險(xiǎn)密度，是指人均車險(xiǎn)保費(fèi)收入，反映了車險(xiǎn)的普及程度及其發(fā)展 水平；Y 3:車險(xiǎn)保險(xiǎn)深度，是指車險(xiǎn)收入占國內(nèi)生產(chǎn)總值 GDP勺比例，反映了車險(xiǎn)在國 民經(jīng)濟(jì)中的地位。我們選取這三個(gè)指標(biāo)來代表車險(xiǎn)需求并分別對(duì)其進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)主要因?yàn)椋旱?一，

17、這三個(gè)指標(biāo)都是代表車險(xiǎn)需求量的常用指標(biāo)，但它們從不同的角度詮釋了 車險(xiǎn)需求量，對(duì)這三個(gè)被解釋變量分別進(jìn)行檢驗(yàn)，有利于更全面分析出各個(gè)因 素對(duì)車險(xiǎn)需求的影響；第二，由于這三個(gè)變量所代表的實(shí)質(zhì)意義是一樣的，因 此以這三個(gè)變量所建立的模型其最終的回歸結(jié)果應(yīng)是大致相近，作為一種“韌度檢驗(yàn)”，可以用來判斷模型的合理性。2 .代表車險(xiǎn)需求因素的解釋變量（1）代表經(jīng)濟(jì)因素的變量車險(xiǎn)價(jià)格（Price）:我們選擇車險(xiǎn)賠付率的倒數(shù)作為代表車險(xiǎn)價(jià)格的指標(biāo)。收入（Income）：收入從一定程度上代表了人們對(duì)車險(xiǎn)產(chǎn)品的購買力，我們選 用城鎮(zhèn)居民人均實(shí)際收入作為代表指標(biāo)。（2）代表交通因素的指標(biāo)汽車數(shù)量（Auto）:由于

18、目前我國汽車是車險(xiǎn)的主要保險(xiǎn)標(biāo)的，因此我們認(rèn)為 汽車數(shù)量是影響車險(xiǎn)需求的重要因素之一，并選取民用汽車擁有量作為汽車數(shù) 量的代表。道路狀況（Road：路況因素也有可能對(duì)車險(xiǎn)的需求產(chǎn)生影響，因此我們選擇 人均道路面積作為代表道路狀況的指標(biāo)。（3）代表風(fēng)險(xiǎn)因素的指標(biāo)交通事故發(fā)生數(shù)（Accident）:汽車擁有者面臨的最主要風(fēng)險(xiǎn)就是交通事故， 因此我們選擇交通事故發(fā)生數(shù)代表影響車險(xiǎn)需求的風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)。模型采用的樣本數(shù)據(jù)是2003年至2014年全國整體的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源中國保 險(xiǎn)年鑒和國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。（二）模型1.擬合模型的形式：Yi= 0 +1X1i + ? + k=1,2,其中，n為觀測(cè)的數(shù)目，k為預(yù)

19、測(cè)變量的數(shù)目。等式中相應(yīng)部分的解釋如下。Y第次觀測(cè)對(duì)應(yīng)的因變量的預(yù)測(cè)值第次觀測(cè)對(duì)應(yīng)的第j個(gè)預(yù)測(cè)變量值'截距項(xiàng)（當(dāng)所有的預(yù)測(cè)變量都為0時(shí)，丫的預(yù)測(cè)值）price1ncomeaircoacd dentroadEstl mate -0,46130 0,727420.60376-0.33094-0.33970scd. Error 0.10074 0.18825 0,12786 0.03236 362812t value pr (>|11)-4,579 O.OO255 打有3,864 0.00618 打,4,722 0.00215 *-10.228 1.84e-O5 -0. 541 0.6

20、0540"預(yù)測(cè)變量j的回歸系數(shù)（斜率表示改變一個(gè)單位所引起的丫的改變量Signif. codas: 0 0.0010.01 '0.05，' 0.1 ' ' 1Residual standard error: 0*02545 on 7 degrees of freedomMultiple R-squared:工,Adjustad R-squared;1F-sxarisTic: 2,135e+O5 on 5 and 7 DF, p-valuer < 2,2e-16Call :ItTifformijla = density -1 + price + i

21、ncome + auto + accldenx + roadF data = da工2)Resi duals:MQMax0.014608 0.054 830MinIQ MedianCoefficients：Estimate price -0.14867Income -0,41674 auro 1.35054 acci dent -0.69MM2 road1.32090Signify codes:0-0.048726 0.018256 -0*002763Std. Error t value Pr(>|t|)0,14814 -1.004 0.349010,27683 -1.505 0.175

22、940.1ESQ27.1830.000180.04758 -14.572 1.71E-06'0.0010.010.050'工''工0.92369 -1.430 0.19579Residual standard error:Muiriple R-squared: F-statistIc3.13e+04 on0.03742 on 7 degrees of freedom1, Adjured R-squared: 0,9999 5 and 7 df, p-value: 4.394e-15call:Irti (formal a = penetr atl on1 + pr

23、i ce + 1 ncorre + auto + accident +road, dara = datM)Reslduals:Min1q Median3q Max0.039372 "0.Q13277 -0.006248 0.012422 0.042873coefficients:prl ce1 n8nleautoacci dent roadEstimate -CL 2444 肛 9010 0. 8818 -o.27as 與.2852Std. Error t 0.1252 0.2339 0.1589 0.0402 0.7805value-1,952-3.3525. 550-6.879-

24、0.365Pr(>|tD 0,091844 0.006277 0.000860 0.000236 0.725571日卻有肯包有Signif,Codes;0叼*曲,0.001*"斗 Q.01 7' 0.05、' 0,1Resi dualstandarderror : 0. 03162 on7 degreesof freedomMultiple R-squared:1, Adjusted R-squared:1Fstarlstic: 5.29Me+Q4 on 5 and 7 df, p-value: 4.0ME-16當(dāng)我們考慮所有假設(shè)的解釋變量時(shí)，對(duì)比分別對(duì) Y1,

25、 Y2,和Y3的回歸擬合結(jié)果，很明顯可以發(fā)現(xiàn)人均道路面積這一因素對(duì)車險(xiǎn)需求的三個(gè)指標(biāo)的影響都并 不顯著（P值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.05）。我們可以考慮剔除這個(gè)解釋變量對(duì)既有模型進(jìn) 行改進(jìn)。改進(jìn)模型的擬合結(jié)果如下。call:lm(formula = premium 1 + price + income + auto + accident,data = datl)Residuals:Min1Q Median3QMax-0.025728 -0.016886 -0.005929 0.013620 0.036845coefficients:price incomeautoaccidentEstimate-0.46

26、673 0.65893 0.57175-0.32432std. Error 0.09570 0.13299 0.10820 0.02859t value-4.8774.9555.284-11.343Pr(>|tI) 0.001229 0.001114 0.000743 3.29e-06Signif. codes: 0"0.0010.010.05，' 0.1 ' ' 1Residual standard error: 0.02429 on 8 degrees of freedomMultiple R-squared:1, Adjusted R-square

27、d:1F-statistic: 2.927e+05 on 4 and 8 DF, p-value: < 2.2e-16 call:lm(formula = density 1 + price + income + auto + accident,data = dat2)Residuals:MinIQ Median3QMax-0.059672 -0.013823 -0.005155 0.012853 0.079230coefficients:price incomeautoaccidentEstimate -0.16977-0.683041.22605-0.66756Std. Error

28、0.15674 0.21780 0.17721 0.04683t value-1.083-3.1366.919-14.256Pr(>|tD 0.310303 0.013889 0.000122 5.71e-07 2Signif. codes: 00.0010.010.050.1 ' ' 1Residual standard error: 0.03979 on 8 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9999, Adjusted R-squared: 0.9999 F-statistic: 3.516e+04 on 4 and

29、8 DF, p-value: < 2.2e-16call:Imfformula = penetration 1 + price + income + auto + accldent,data 二 dat3)Residuals:MinIQ Medi an3Q Max-0*037711 -0.014245 -0*005038 0*012043 0.044644coefficlenxs: EsTlmate price0.24894i ncoma -0.95 84 7 auto 0.85492 acci dent -0.27099sxd. Error x value0.11761 -2.1170

30、.16343 -5.W650.132376.4290.03514 -7.712Pr(>|x|) C. 067177 0.000377 0.0002GB 5.68e-05骨山青隼匕*signlf, codes: 0 0.001 匕'0,010,05 匚'0,1Residual standard error: 0.02986 on 8 degrees of freedomMulti pie R-squared:1. Adjusted R-squared:1F-stat1st1c: 8.322e+04 on 4 and 8 df, p-value: < 3 2-16模型通

31、過改進(jìn)后，響應(yīng)變量車險(xiǎn)保費(fèi)收入與車險(xiǎn)價(jià)格、城鎮(zhèn)居民人均可支配 收入、汽車擁有量，以及交通事故發(fā)生數(shù)具有顯著的相關(guān)性。然而，響應(yīng)變量 保險(xiǎn)密度和保險(xiǎn)深度與車險(xiǎn)價(jià)格的相關(guān)性依舊不是很顯著。根據(jù)上面的回歸結(jié)果，我們得出以下結(jié)論：車險(xiǎn)價(jià)格、民用汽車擁有量、人 均實(shí)際收入以及道路交通事故數(shù)對(duì)于車險(xiǎn)需求都有顯著的影響。其中，價(jià)格和 道路交通事故數(shù)與車險(xiǎn)需求呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；汽車擁有量與車險(xiǎn)需求呈正相 關(guān)關(guān)系；而人均實(shí)際收入與車險(xiǎn)需求具有顯著相關(guān)性，但正負(fù)影響因車險(xiǎn)需求 所取指標(biāo)的不同而有所差異。下面分別對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析。（三）結(jié)果分析（一）機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)價(jià)格車險(xiǎn)價(jià)格與車險(xiǎn)需求呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，這與傳統(tǒng)需求函

32、數(shù)相吻合，即價(jià)格 升高（或降低）將導(dǎo)致需求減少（或增加）。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。但保險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)性質(zhì)是以盈利為目的的企業(yè)法人，經(jīng)營(yíng)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需要留存一定的利潤(rùn)空間，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，以此來實(shí)現(xiàn)在不損失利潤(rùn)的前提下 降低保險(xiǎn)價(jià)格。我們所選價(jià)格指標(biāo)為賠付率的倒數(shù)，單從表面來看似乎賠付率越高價(jià)格就越 低，而事實(shí)上我國車險(xiǎn)的賠付率已經(jīng)很高了，很多公司的賠付率已經(jīng)超過了55%的安全線，給自身經(jīng)營(yíng)的穩(wěn)定性帶來了很大的潛在風(fēng)險(xiǎn)。但同時(shí)，廣大被保人 對(duì)保險(xiǎn)公司

33、的理賠服務(wù)并不十分滿意，甚至有諸多抱怨。這中間存在一個(gè)重要 的因素就是有效賠付問題。所謂有效賠付就是指保險(xiǎn)人對(duì)于其所收風(fēng)險(xiǎn)保費(fèi)部 分所承擔(dān)的賠償責(zé)任，這部分責(zé)任依據(jù)大數(shù)法則與保險(xiǎn)人所收取的所有風(fēng)險(xiǎn)保 費(fèi)相等。但在實(shí)際經(jīng)營(yíng)當(dāng)中，無法做到所有的賠付都是有效賠付。這主要是由 于大量虛假賠案的存在。目前機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)市場(chǎng)中存在相當(dāng)嚴(yán)重的欺詐、騙賠現(xiàn) 象，這種現(xiàn)象的存在既有被保險(xiǎn)人逆選擇及道德風(fēng)險(xiǎn)的原因也有保險(xiǎn)人核保核 賠工作管理不力的原因。而賠付率的居高不下及保險(xiǎn)人的經(jīng)營(yíng)壓力又容易導(dǎo)致 不合理的拒賠、少賠、惜賠等現(xiàn)象，造成有效賠付得不到全部補(bǔ)償。另外，拓寬銷售渠道，縮短與終端客戶的直接距離，也可以從一定程

34、度上降 低保險(xiǎn)價(jià)格。目前保險(xiǎn)公司的銷售渠道主要依靠汽車代理商和保險(xiǎn)代理人，保 險(xiǎn)公司自己掌握的客戶資源很少，而依靠中間人的銷售必然要支付相當(dāng)比例的 中介費(fèi)用，由于目前機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，很多保險(xiǎn)公司為了快速增加 業(yè)務(wù)規(guī)模而爭(zhēng)搶汽車代理商等大中間商，造成中介費(fèi)用增長(zhǎng)，對(duì)于成本控制非 常不利。這一方面令保險(xiǎn)公司受制于中間商，給風(fēng)險(xiǎn)控制和盈利能力帶來影響； 另一方面不利于降低成本，擴(kuò)大保險(xiǎn)需求。隨著汽車擁有量的不斷增加以及電 話、網(wǎng)絡(luò)的普及，未來機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)銷售的發(fā)展方向應(yīng)是直銷式的，利用電話 或網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)銷售，既利于節(jié)省成本又利于風(fēng)險(xiǎn)控制；既能夠 利用電話、網(wǎng)絡(luò)等對(duì)機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)

35、產(chǎn)品進(jìn)行廣泛的宣傳，增強(qiáng)社會(huì)大眾對(duì)機(jī)動(dòng) 車輛保險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)，又能夠達(dá)到減少中間環(huán)節(jié)及中間費(fèi)用的目的，利于降低保險(xiǎn) 價(jià)格，刺激保險(xiǎn)需求。（二）民用汽車擁有量民用汽車擁有量與車險(xiǎn)需求呈顯著正相關(guān)關(guān)系，即汽車數(shù)量越多保險(xiǎn)需求越 大。隨著近幾年我國經(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)生車險(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。近年來隨著國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)，汽車工業(yè)發(fā)展迅猛，公眾私家車 購買數(shù)量也急劇上升，人們的保險(xiǎn)意識(shí)較以往有顯著的提高，

36、尤其是在經(jīng)濟(jì)發(fā) 達(dá)地區(qū)，車險(xiǎn)需求也隨之迅速增加，但是在一些經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)，人們的保險(xiǎn) 意識(shí)還十分淡薄。 經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)車險(xiǎn)需求較大，近年來迅速崛起的中部 地區(qū)一些省份、城市隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)以及人們對(duì)保險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)的深入，車險(xiǎn)需求 不斷上升。但是，在一些相對(duì)落后的城市或農(nóng)村還存在巨大的潛力?，F(xiàn)如今， 我國大眾真正了解保險(xiǎn)的不多，而且大多是停留在表面上，對(duì)此政府部門應(yīng)結(jié) 合機(jī)動(dòng)車交通事故強(qiáng)制責(zé)任保險(xiǎn)制度的出臺(tái)，利用自身角色的便利來推動(dòng)保險(xiǎn) 知識(shí)的普及，提高人們的保險(xiǎn)意識(shí)，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范；保險(xiǎn)公司則應(yīng)提高業(yè)務(wù)人 員的素質(zhì)，循序漸進(jìn)地向大眾灌輸現(xiàn)代保險(xiǎn)觀念，不斷激發(fā)人們潛在的保險(xiǎn)需 求。（三）人均道路面積

37、在我們的三個(gè)回歸模型中，人均道路面積都不是影響車險(xiǎn)需求的顯著因素， 然而在以往的文獻(xiàn)中可以看到不同的結(jié)果。在以機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)密度為代表機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)需求指標(biāo)的模型中，人均道路面積 與機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)密度成顯著正相關(guān)關(guān)系，但在其他模型當(dāng)中，人均道路面積并未 體現(xiàn)出顯著相關(guān)性（朱銘來，2008）。事實(shí)上，人均道路面積對(duì)于人均保費(fèi)收入具有更顯著的影響。人均道路面積 在很大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).近年來，交通問題已成為城市居民最頭痛的三

38、大問題之一。交通擁擠，堵塞 嚴(yán)重，是抑制車險(xiǎn)需求潛在消費(fèi)群購買汽車的重要因素。因此，為了促進(jìn)機(jī)動(dòng) 車保險(xiǎn)需求的持續(xù)增長(zhǎng)，保險(xiǎn)公司可以通過與交管部門的合作來幫助提升城市 道路交通管理水平，協(xié)助政府的“排堵保暢”工程發(fā)揮作用，進(jìn)一步提升了城 市道路交通管理水平，改善路況。（四）人均實(shí)際收入人均實(shí)際收入一方面代表了消費(fèi)者的支付能力，另一方面也從一定程度上代 表了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。無論是保險(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。以保費(fèi)收入為響應(yīng)變量的模型所驗(yàn)證出的結(jié)果與此正相吻 合，即人均實(shí)際收入與機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)需求呈顯著正相關(guān)關(guān)系。由此可見，