我国寿险需求的影响因素分析——基于不同区域的实证研究

■唐广应，展　凯，贺　超

我国寿险需求的影响因素分析
——基于不同区域的实证研究

■唐广应，展凯，贺超

目前中国寿险业进入了发展的转型时期，了解居民的寿险需求进而满足这些需求是新时期中国寿险业的重要任务，由于我国不同地区经济、文化的差异，导致寿险需求的影响因素和影响程度也不尽相同，因此，有必要对不同区域分别进行研究。本文从理论上梳理了寿险需求的影响因素，将影响寿险需求的因素分为7个经济因素和6个社会因素，创新性地考虑了城市化、基尼系数和平均家庭规模的影响，并利用我国不同地区的年度统计数据建立面板数据模型，对各因素的影响进行了实证分析。最后，根据实证研究的结果，针对性地提出了应当加快中西部地区经济发展、提高居民可支配收入、深化金融市场改革、提高教育水平等一系列政策建议。

寿险需求；影响因素；实证分析；政策建议

唐广应，北京大学经济学院博士研究生，研究方向为政治经济学。（北京100871）；展凯，广东外语外贸大学国际经济贸易学院副教授，研究方向为金融与保险；贺超，广东外语外贸大学国际经济贸易学院硕士研究生，研究方向为保险。（广东广州510006）

一、研究背景

自1980年恢复国内商业保险业务以来，我国寿险业的规模迅速增长，2012年寿险保费收入已达10157亿元①我国的保险法将商业保险分为人身保险、财产保险、责任保险、信用与保证保险等四类，而国外的文献则多按寿险和非寿险来分类，我国人身险业务中的某些业务，例如意外伤害保险，在国外一般属于非寿险业务，本文采用学界的一般做法，继续笼统地称为寿险，基本上等同于我国市场上的人身保险。，但规模迅速增大的同时，也带来了很多的问题：首先，治理寿险销售误导引起了寿险行业的深幅调整。近年来，部分寿险销售机构和业务员以高收益作为诱饵误导消费者购买保险，严重损害了投保人的利益和保险业的形象，保监会和银监会也专门出文治理寿险销售误导行为，受此影响，寿险保费增长放缓，2012年寿险保费收入同比仅增长了4.5%，远低于2001～2010年期间年均24.4%的增幅，寿险业发展遭遇瓶颈，进入新的调整时期；其次，我国寿险业的发展程度仍然偏低，与我国的经济发展水平极不适应。2012年我国的寿险密度仅为115.8美元，而根据瑞士《sigma》杂志的统计，2009年工业化国家的寿险密度已经达到了1425美元，差距悬殊，而与寿险业发达的美国和日本相比，我国寿险的规模可以说是远远落后；最后，与寿险市场整体的快速发展相比，不同区域寿险业务发展的差异却越来越大，整体表现为东强西弱，且地区差距越来越大，2011年的统计数据表明，东部地区的寿险密度最高，达到了1153.3元，中部地区为554.6元，而西部地区则仅为438.4元，寿险密度值最高的地区是最低地区的59倍之多。

目前，寿险行业一直在探索行业转型发展的新方式，目前基本达成共识的一个看法是，寿险业不能再继续过去一直采用的冲业绩上规模的粗放模式，要更多地满足投保人的保障需求，更好地协助社会保障管理的需要来发展，更优地促进寿险市场健康发展，让寿险市场发挥其真正的作用。从工业化国家的发展经验来看，随着经济的发展，人民收入水平的上升，保险保障意识和保险投资需求也会相应提高，对我国来说，由于传统观念和市场发展滞后等原因，导致目前的寿险保障程度严重不足，再加上我国的社会保障体系转型和人口老龄化程度加剧所催生的额外寿险需求，将会导致未来中国的寿险需求极度放大，为了应对将来的潜在增长，我们必须要回答下列问题：究竟哪些因素会影响寿险需求？这些因素的影响程度如何，如何进行度量？我国寿险需求的影响因素与其他国家的有何不同？我国幅员辽阔，不同地区的寿险需求影响因素是否存在差异？如何借鉴他国的成熟经验又能照顾到我国的实际情况？为了适应将来的市场发展，我国寿险业还需要做哪些调整？要回答这些问题，必须深入地研究寿险需求及其影响因素。

本文首先从理论上对寿险需求进行定义，详解人们购买寿险的动机和目的，人们购买寿险的行为如何随着自身和外部条件的变化而调整，再通过建立适当的计量经济学模型，以中国寿险市场的统计数据进行实证分析，检验寿险需求的影响因素和影响程度，考虑到中国寿险市场发展的区域不平衡性，采用其他类似研究一贯的做法，本文将全国的不同地区分为东部、中部和西部，分别进行实证分析，以获得不同地区寿险需求影响因素的差异，并针对不同地区的特点提出不同的政策建议。

二、文献综述

从已有文献来看，对寿险需求的研究主要分布在两大类：第一类，是对寿险需求理论的研究，通常是利用效用最大化的原理，研究个人风险态度、遗赠动机、通货膨胀、财富等因素对寿险需求的影响；第二类，是针对寿险需求影响因素的实证研究，通常是建立寿险需求与相关影响因素的计量经济学模型，利用实证分析的方法来解释寿险需求的影响因素，这是目前研究寿险需求影响因素的主要方向。梳理一下国内外有关寿险需求影响因素的研究成果，虽然研究角度各不相同，但总体上来讲，已有文献是将各种影响因素分为经济因素和社会因素，探讨不同因素对于寿险需求的影响。

（一）国外的研究

由于寿险需求与家庭关系联系紧密，许多学者从家庭或者个人的角度来解释寿险需求问题，例如Lewis（1989）着重研究了亲属和后代期望效用对于寿险消费需求的影响，这也是平均家庭规模这一概念的思想源头。除了个人或家庭的微观因素影响寿险需求之外，国外的研究者也讨论了宏观因素对于寿险需求的影响，Truett等（1990）对墨西哥和美国的寿险需求进行比较研究，发现年龄、教育和收入对寿险需求的影响明显，而且墨西哥收入弹性对寿险需求的影响要比美国大得多。

近年来，国外的研究者对寿险需求影响因素的讨论范围更为扩大，Browne和Kim（1993）考虑了寿险需求的区域性差异，研究了不同国家寿险需求的多种影响因素，对抚养比、宗教信仰、收入、社会保障、通胀率、教育、预期寿命和保险价格8个影响因素均有所论述。Outreville（1996）在研究发展中国家寿险市场的时候，考察了更多的影响因素，如人均GDP、真实利率、预期通胀、金融发展水平、农村人口占比、健康状况、穆斯林人口占比、人类发展指数和人口增长率等。Beck和Webb（2003）利用68个经济体1961～2000年间的数据，研究范围涵盖了经济因素、社会因素和制度因素，涉及变量多达33个，并首次考察了基尼系数和城市化对寿险需求的影响。Li （2007）研究了30个OECD国家1993～2000年寿险消费需求的9个影响因素，并增加了国外公司的市场份额这一全新的影响因素，Curak和Gaspic（2011）研究了1995～2008年期间影响11个中欧和东欧的新兴寿险市场消费的3个经济因素和4个社会因素。近年来的研究显示，面板数据模型在寿险需求影响因素的研究中使用得越来越频繁。

（二）国内的研究

较早针对中国寿险市场进行研究的学者有孙祁祥和贲奔（1997），文章研究了我国寿险市场的供需规模，关于寿险需求提出了风险、经济发展、风险管理、科技进步等7个影响因素。随着我国寿险市场规模的越来越大，国内研究寿险需求的学者也越来越多，梁来存（2007）从GDP、收入、储蓄、户均人口、物价指数等方面研究了我国寿险需求的影响因素。随着中国寿险市场的公开数据越来越多，利用面板数据模型进行的实证研究也逐渐增多。但在我国迅速城市化的过程中，出现了人口结构变化（老龄化、家庭人口减少）、贫富差距扩大、储蓄率居高不下以及东中西部经济发展不均衡等特殊情况，鲜有文献能综合考虑这些我国经济转型过程中所面临的新问题。

本文的研究将结合中国经济社会发展的实际情况，从一个更全面的角度来探讨我国寿险需求的影响因素，模型的变量除了包含基本经济因素（人均GDP、个人可支配收入、实际利率、通货膨胀率、储蓄率、金融发展水平）和社会因素（抚养比率、社保支出、受教育程度、预期寿命）外，还补充了基尼系数、城市化率和平均家庭规模对于寿险需求的影响。

三、变量选取与模型设定

（一）变量选择

作为被解释变量的寿险需求指标，本文借鉴国内外学者的研究成果，选取实际寿险密度（Life Insurance Density）来衡量，寿险密度等于寿险保费与总人口之比。在解释变量方面，本文主要探讨影响寿险需求的经济因素和社会因素，经济因素包括人均可支配收入、储蓄率、通货膨胀、真实利率、基尼系数和金融发展水平，社会因素则包括城市化率、抚养率、教育程度、社会保障支出、预期寿命和平均家庭规模。

1.经济因素

（1）人均GDP。在已有文献中，绝大部分研究者都使用了人均GDP指标来反映地区的经济发展程度，本文也选取人均实际GDP作为解释变量。

（2）人均可支配收入。已有文献多将人均收入作为重要的影响因素，但是考虑到寿险需求的本质是消费，本文将使用人均可支配收入指标。

（3）储蓄率。现有的研究表明，储蓄过高，便会对其他消费形成挤出，寿险需求同样也会受到高储蓄的挤压。本文的储蓄率指标等于各地区人均年底储蓄增加额与人均可支配收入之比①人均年底储蓄增加额=第（n+1）年人均储蓄额-第n年人均储蓄额；人均可支配收入=城镇人均可支配收入×城镇人口比（城市化率）+农村居民人均纯收入×农村人口比。。

（4）通货膨胀。通货膨胀的水平反映了寿险真实保障程度的变化，也是影响寿险需求的重要因素。

（5）真实利率。本文的利率将选取中国人民银行公布的一年定期存款利率的时间加权平均值②由于部分年份中国人民银行调整利率，因此对于利率调整的年份，利率数据取当年调整利率的平均值。，本文以名义利率减去通货膨胀率来得到真实利率。

（6）基尼系数。已有的文献很少考虑基尼系数对寿险需求影响，本文将尝试把这一影响因素考虑进模型中，由于地方基尼系数难以获取，我们将采用全国的基尼系数③我国基尼系数的计算分为两个步骤：第一步，利用《中国统计年鉴》中城镇（可支配收入）、农村（纯收入）的抽样调查数据和根据洛伦兹曲线图推导出计算基尼系数的公式其中，P为总人口，W为总收入，Wi为累计到第i组的收入，进而分别算出城镇和农村的基尼系数；第二步：利用Sundrum（1990）提出的“分组加权法”计算全国居民收入的基尼系数，即公式其中，G c、G r分别是城镇居民收入差别的基尼系数与农村居民收入差别的基尼系数，Pc、Pr分别代表城乡人口比重，uc、ur分别代表城乡人均收入，u代表全国人均收入。注意：这里的收入分别指城乡居民可支配收入和农村居民纯收入。。

（7）金融发展水平。通常选取（M2-M1）/M2作为金融发展水平的代理变量④除此之外还有一种代理变量——GDP/M2，即国内生产总值与广义货币之比。M2通常用来衡量发展中国家金融业发展程度，除了因为银行业在金融业中的重要地位意外，也是因为其他金融资产的数据缺失（见Hemming和Manson，1998；Liu和Woo，1994）。，体现的是金融结构的复杂程度。其中，（M2-M1）是准货币，M2是广义的货币⑤。Outreville（1996）和Beck等人（2003）的研究都使用了这一指标。

2.社会因素

（1）城市化率。用年底城镇人口占总人口的比重来计算。Hwang和Gao（2003）研究了中国城市化率对寿险需求影响，我国的城市化对于寿险需求的影响得到了学者的极大关注，然而利用各省面板数据做有关城市化对寿险需求影响的研究还比较缺乏。

（2）抚养率。包括幼儿抚养率和老年抚养率。Browne等（1993）和Beck等（2003）的研究均将抚养率列为重要考虑因素，只是学者们在研究抚养率时侧重点有所差异：有的重点研究幼儿抚养率，有的重点研究老年抚养比，有的则两者同时考虑。本文将以总抚养比（即幼儿抚养率和老年抚养率之和）指标作为解释变量①总抚养比（GrossDependency Ratio，简称GDR）：中国统计年鉴中定义的计算公式如下（利用抽样样本数据计算，2000年和2010年人口普查为总体数据除外）。

（3）教育程度。受教育程度显著影响寿险需求，但是不同的研究者却得到了不同的研究结论，本文将采用我国各省（地区）每年普通专业本科的毕业人数来作为教育程度的代理变量，来考察我国不同地区的寿险需求如何受教育程度的影响。

（4）社会保障支出。社会保障对寿险需求的影响也不明确，本文采用各省和地区的社会保障和就业实际支出数据来反映社会保障支出，考察这一因素的影响。

（5）预期寿命。Li等（2007）研究OECD国家寿险需求的时候，发现寿险需求随着预期寿命的增加而减少。Browne和Kim（1993）得出结论表明预期寿命对寿险需求的影响不确定。由于我国各省预期寿命的差异性太小，所以选取死亡率作为各省预期寿命替代变量。

（6）平均家庭规模。平均家庭规模是来自于早期从家庭角度对寿险需求研究结果的衍生物，我国平均家庭规模的逐渐缩小为这一指标对寿险需求的影响提供了研究机会，文中各省平均家庭规模为各省总人数与家庭数目之比。

本文将对全国、东部地区（11个省）、中部地区（8个省）、西部地区（11个省）分别进行实证分析②中国国家统计局2011年对全国的区域划分，将东北三省划入对东中西三个区域（经济带的划分）进行寿险需求影响因素的相关研究，其中辽宁划入东部，吉林和黑龙江划入中部。具体划分如下：东部地区包括：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省份地区；中部地区包括：吉林、黑龙江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省；西部地区包括：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆11个省份地区。。本文采用1997～2011年的年度统计数据，其中寿险密度（Y）、人均GDP（GDP）、人均可支配收入（ADI）、储蓄率（SAV）、通货膨胀率（INF）、城市化率（URB）、抚养率（DEP）、受教育程度（EDU）、社会保障支出（SOC）、预期寿命（LIF）和平均家庭规模（HOU）采用的是面板数据，而实际利率（INT）、基尼系数（GINI）和金融发展水平（FIN）则是时间序列数据。

本文数据来源于中国保险年鉴、中国统计年鉴、重庆统计年鉴、四川统计年鉴、中经网统计数据库、中宏统计数据库、CCER中国经济金融数据库、中国经济社会发展统计数据库、中国人民银行官网、新中国五十五年统计资料汇编、新中国六十年统计资料汇编等。

（二）模型设定

为了实证检验各种因素对寿险需求的影响，本文将建立对数线性回归面板数据模型，对数线性回归模型经常被用于估计需求模型，对数线性回归模型的特点就是相关系数的估计量可以理解为弹性，因此模型就更能直观地体现需求影响因素与需求的关系。本文建立以下模型，对我国不同地区的寿险需求进行研究：

其中，β0是截距项，βi，i=1，……，13是指相关系数的估计量，i是指不同的省市，t是指不同的年份，eit是随机误差项。μi是没有观察到的各省市特殊影响，λt是没有观察到的时间特殊影响，其余各变量的定义见前文说明。在进行实证研究以前，将以上7个经济因素和6个社会因素对寿险需求的影响作出如下预判：

表1　寿险需求影响因素的影响预判

四、对寿险需求影响因素的实证分析

（一）面板数据的单位根检验和协整检验

由于面板数据模型中有可能存在伪回归（Spurious Regression），需要对面板数据进行单位根检验和协整检验。本文分别选取了LLC、ADFFisher检验方法和Kao（Engle-Granger based）检验方法进行了单位根检验和协整检验。由结果可知，虽然lnY等变量本身是非平稳的，但一阶差分后都变成了平稳变量，因此，可以认为面板变量数据之间为一阶单整。协整检验结果表明本文的面板数据之间存在协整关系。

（二）面板模型的回归分析

首先采用似然比检验的方法，来确定选择何种面板数据模型，结果表2所示：

表2　似然比检验结果

根据似然比检验的结果，三组回归都应该建立固定效应模型。此外，鉴于模型考虑经济因素和社会因素时，两类因素组内与组间难以证明个体效应与解释变量无关，因此一般选择固定效应模型也更加具有可解释性。根据对不同地区寿险需求影响因素的面板数据模型进行回归，可以得到如下回归结果：

表3　不同地区的回归结果

（三）估计结果分析

根据回归结果，对我国各地区寿险需求影响因素进行如下分析：

1.人均GDP。GDP是反映地区经济活跃度的指标，当经济发展到一定阶段以后，GDP的促进作用就十分有限，甚至不太明显。实证研究表明，人均GDP对东部地区寿险消费的影响程度很小，对中部地区寿险需求的影响不显著，而对于西部而言，两者同向变化，人均GDP每增加1个百分点，寿险需求相应增加0.21个百分点。

2.人均可支配收入。收入是个人生活的基本要求与保障，也是决定消费多少、消费方式最重要的因素。实证研究表明，人均可支配收入对寿险需求存在较大的影响作用。人均可支配收入增加1个百分点，东中西部地区寿险需求分别增加0.60、1.46 和0.82个百分点，足见人均可支配收入对寿险需求影响巨大。

3.储蓄率。经济理论指出，过高的储蓄比会挤出居民的其他消费支出，包括购买保险的支出。可是对我国东中西地区的研究表明，储蓄率与寿险需求成正相关，这说明我国国民储蓄并没有对寿险需求产生“挤出效应”，这也反映了我国保险市场寿险产品的储蓄性特征仍然较强，居民通过购买寿险进行变相的“储蓄”。

4.通货膨胀率。本文的通胀率是利用各地区的CPI作为替代变量的，因此更有地区差异性。在东部地区，CPI对寿险需求存在十分明显的负影响，通胀率每增加1个百分点，寿险需求会减少1.25个百分点；中部地区的实证结果表明CPI对寿险需求的影响不显著；西部地区CPI与寿险需求则存在正相关。

5.真实利率。利率对寿险需求的影响是负的，东中西部地区的实证中得到全面的体现。因为利率上升，意味着消费者购买寿险的机会成本增加，消费者本能地将会减少寿险的购买，但是减少幅度十分有限，结果与预期假设相符。

6.基尼系数。有关基尼系数对于寿险需求的研究比较少，因为基尼系数的计量存在困难，本文采用的是国家统计局宏观数据来代表各省的基尼系数。对不同地区的实证研究结果表明，基尼系数对寿险的促进作用最明显，与我们预期的判断相差较大，也许是由于收入不均导致中低收入者更加没有安全感，因此对寿险的需求增加。事实上，Beck 和Webb（2003）的研究也表明基尼系数对多个国家的寿险需求影响结果不确定。

7.金融发展水平。本文采用的是准货币（M2-M1）与广义M2货币之比作为替代变量。金融发展水平与信息技术、基础设施等不可分割。显然，东部地区金融发展水平对寿险需求的正影响较大，然而中部地区则不显著。西部地区由于环境所限，金融发展水平对寿险需求存在正的促进作用，可是相对东部而言，相对较小。

8.城市化率。城市化的水平意味着生活水平，寿险需求会随之同向变化，这一点在东部地区更加明显，城市化率每增加1个百分点，寿险需求就会增加0.19个百分点。然而，在中部和西部寿险需求与城市化率则呈现出负相关，可能是因为城市化暂时没有形成像东部地区规模效应，因此对寿险需求的推动作用还没有完全形成。目前，我国提倡加快城镇化建设步伐，对于我国寿险市场而言，也意味着一个巨大的发展机遇，尤其是城市化水平相对偏低的中西部地区。

9.抚养率。一般来说，抚养率越高，对于寿险需求就会更加强烈。然而，这一特点在东中部地区没有得到展现，反而是对寿险需求产生负的影响。可能与西部地区的留守儿童和留守老人比重较高有关系。而东中部地区收入水平相对较高，也相对独立（针对老人而言），对寿险需求的意愿不是十分明显。

10.教育程度。教育程度与消费者对待寿险的观念存在直接关系。教育程度越高，对寿险的作用与重要性更加了解，对寿险需求就会相应增加。东西部地区的实证研究中，这一结论被完全证实，但是在中部没有得到显著的结果。东西部地区的教育程度每增加1个百分点，寿险需求会分别相应增加0.21、0.11个百分点。

11.社会保障支出。社会保障支出对于寿险需求的影响并不确定，这可以从两个方面来解释：（1）社会保障支出越多，分担了个人或者家庭的消费压力，个人或家庭都会越有安全感，因此寿险的购买倾向就越强；（2）社会保障支出越多，可能让个人或者家庭认为已经拥有了不错的保障，认为没有必要购买更多的寿险产品。对我国不同地区的实证研究发现，社会保障支出越多，对寿险消费存在较为明显的推动作用，社会保障支出每增加1个百分点，东中西部地区寿险需求分别可以增加0.17、0.10和0.17个百分点。

12.预期寿命。结果显示，东中西部地区死亡率越高，对于寿险需求越高，这与国内外学者的研究结果基本一致。

13.平均家庭规模。家庭规模越大意味着养家糊口的人（Breadwinner）的负担越重，因此更有必要为自己和家人购买寿险，这一假设在实证中得到了体现，平均家庭规模对东中西地区的寿险需求存在着极大的促进作用，平均家庭规模每增加1个百分点，各地区寿险需求分别相应增加1.86、1.03和0.93个百分点。

五、政策建议

本文从新的角度来探讨我国寿险需求的影响因素，考虑到不同地区经济社会发展、人口状况、教育和文化等方面的差异，建立了面板数据模型，并根据我国现阶段发展所面临的实际情况，创新性地增加了城市化、基尼系数和平均家庭规模等因素，对我国不同地区寿险需求的影响因素进行了实证分析，根据前文的研究结果，提出如下政策建议：

第一，应继续加快发展中西部经济，进而刺激寿险需求。由本文研究结果可知，人均GDP对寿险消费的影响呈“倒U型”，中西部地区人均GDP的增加会对寿险需求有明显促进作用，而东部地区则几乎不受这一因素影响，国家的经济发展政策应该适当向中西部倾斜，这样不仅能够缩小中西部地区与东部地区的经济差距，又可以刺激中西部地区的寿险需求。

第二，在国家经济发展的同时，保证增加居民可支配收入，实证结果表明，居民人均可支配收入的增加对于寿险需求的增加有着显著的促进作用。在当前经济形势复杂，外部需求持续疲软的情况下，寿险在金融服务业领域也可以成为扩大内需、刺激经济增长的一股力量。

第三，逐步实行利率市场化，从本文实证结果可以看出，利率决定了居民购买寿险的机会成本，利率对寿险需求具有显著的负向效应。因此，实施利率市场化不仅有利于减少企业的融资成本，为企业解决生产经营活动中的流动性问题，还有利于刺激各地区的寿险需求水平。

第四，提高中西部地区的金融发展水平。实证研究的结果表明，地区金融发展水平越高，对寿险需求的正向激励也越大，金融发展水平较高的东部地区，这一因素对寿险需求存在着较大的正向刺激作用。金融发展水平的提高意味着寿险市场的不断完善、监管制度的合理、信息传递的流畅，也会提升消费者对寿险的认识，从而增加寿险需求。

第五，追求有质量的城市化。城市化是现代社会的大趋势，我国东中西部地区城市化的步伐各异，从本文的研究结果来看，城市化水平对东部地区的寿险需求存在正向激励作用，而对于城市化质量相对较低的中西部地区来说，城市化目前还未形成促进寿险需求的力量。因此，东部应稳步继续加大城市化力度，同时，中西部地区的城市化进程必须追求质量。

第六，加大对中西部地区的教育支持力度。教育水平不仅决定了各地区人力资本的水平高低，也决定了区域经济进一步发展的潜力。我国的中西部地区由于经济、地理和历史等种种原因，许多地方特别是偏远山区的教育相对落后，东部的教育水平相对较高，东西部之间差距较大。从本文实证结果来看，对西部地区的教育投入加大不仅能够缩小教育程度的地区差异，也能激发落后地区的潜在寿险需求。

第七，一个国家的社会保障体系的建立是关系到国计民生的关键问题。伴随着经济的发展，我国逐步建立完善了社会保障体系，减轻了百姓生活的后顾之忧。与此同时，通过加大社会保障支出，也可以刺激我国各地区居民的寿险需求。因此，国家应当继续坚持推进社会保障体系的建立完善。

第八，平均家庭规模的逐渐缩小对寿险需求的抑制作用值得特别重视。计划生育政策实施以来，我国的平均家庭规模逐年减小，而从实证研究的结果来看，平均家庭规模与寿险需求是同向变化的，且影响程度较大，从某种程度上来说，家庭规模的持续缩小对寿险需求产生了一定抑制作用，这个值得重视。因此，国家推行的二胎政策不仅有利于扩大家庭规模，解决人口老龄化和劳动力短缺的问题，还能进一步刺激家庭的寿险需求。

［1］Lewis，F.D，Dependents and the Demand for Life Insurance［J］.The American Economic Review，1989，79（3）：452～467.

［2］Truett，D.B，Truett，L.J.，The Demand for Life Insurance in Mexico and the United States：A Comparative Study［J］.The Journal of Risk and Insurance，1990，57（2）：321～328.

［3］Brown，M.J，Kim，K，An International Analysis of Life Insurance Demand［J］.The Journal of Risk and Insurance，1993，60（4）：616～634.

［4］Outreville，J.F，Life Insurance Markets in Developing Countries［J］.The Journal of Risk and Insurance，1996，63（2）：263～278.

［5］Beck，T，Web，I，Economic，Demographic，and Institutional Determinants of Life Insurance Consumption across Countries［J］.The World Bank Economic Review，2003，17（1）：51～88.

［6］Li，D，Moshirian，F，Nguyen，P，The Demand for Life Insurance in OECD Countries［J］.The Journal ofRisk and Insurance，2007，74（3）：637～652.

［7］Curak，M，Kljakovic，G.M，Economic and Social Determinants of Life Insurance Consumption：Evidence from Central and Eastern Europe［J］.The Journal of American Academy of Business，2011，16 （2）：216～222.

［8］孙祁祥，贲奔.中国保险产业发展的供需规模分析［J］.经济研究，1997，（3）：55～61.

［9］梁来存.我国寿险需求的实证分析［J］.数量经济技术经济研究，2007，（8）：80～89.

［10］Hwang，T，Gao，S，The Determinants of the Demand for Life Insurance in an Emerging Economy：The Case of China［J］.Managerial Finance，2003，29 （6）：82～96.

F222.3

A

1006-169X（2016）07-0079-07

教育部人文社会科学研究规划基金项目（15YJA790079）。