上海市人身保险需求影响因素分析

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1、第一章绪论上海师范大学硕士学位论文众所周知,我国的社会保障水平还很低,大部分人面临的人身风险最终还是要由自身来解决,社会大众渴望有效的风险规避工具,显然是需要人身保险的。中国的国民总储蓄率在世界上名列前茅,人均GDP在2003年已经突破1000美元大关,2009年更是接近4000美元,这其中上海的人均GDP在2008年已突破10000美元,购买力也不应是主要问题。然而,如果人们真正需要人身保险,而且又有现实购买力,那么寿险公司的产品为什么卖不出去呢?2000年上海市人身保险保费收入为92.08亿人民币,人均人身

2、保险密度为698.53元人民币,人身保险深度为2%;2008年,上海人身保险业务保费收入为468.51亿元人民币,人身保险密度为3417.24元人民币,人身保险深度为3.42%2。在十来年间,上海的人身保险保费增长了4倍多,人身保险密度和人身保险深度也有了大幅度提高。随着上海“两个中心’’的建设,相信对上海人身保险业发展是一个良好的机遇。1.1.2研究意义人身保险业对一国的经济和社会发展有着巨大的作用。上海作为中国的经济重镇和金融中心,人身保险的需求增长十分迅速,但是相对于庞大的人口数量和居民的储蓄存款来讲,人

3、身保险的有效需求还有待发展。本文以上海市为例,整理并分析了上海市目前人身保险需求发展的基本状况,总结出上海市人身保险需求存在的问题。结合上海市实际情况,分析经济因素、社会因素和政策因素中哪些因素会对上海市人身保险需求产生影响,并就通过改变各影响因素从而改善人身保险需求给出相应的政策建议。本文采取理论研究与实证分析相结合,分析了上海市人身保险业发展的现状,揭示了影响上海市人身保险需求的各因素以及这些因素影响程度的大小,为如何加快上海市人身保险业发展提供了简单的范本,具有一定的理论意义和现实意义。2数据来源:历年‘

4、上海保险年鉴>2上海师范大学硕士学位论文第一章绪论1.2文献综述关于人身保险需求的研究,国内外主要从三个角度展开:第一,理论研究。主要从理论上阐释人身保险需求动机,分析人们在追求期望效用最大化时诸如风险态度、遗赠动机、通货膨胀、财富等因素对人身保险需求的影响。第二,实证研究。运用计量经济学的建模工具,建立人身保险需求与其他相关影响因素之间的计量经济模型,应用多变量回归模型来解释人身保险需求的影响因素。第三,统计调查研究。通过有针对性的统计调查,分析社会大众的保险意识、人身保险需求等指标,寻找人身保险需求的规律。

5、1.2.1国外研究文献综述关于人身保险需求最早的研究要追溯到美国经济学家侯百纳(1927)在《人寿保险经济学》提出的生命价值观念。生命价值观认为生命价值是最重大的价值,生命价值观还认为便利而有效地组织和管理生命价值的方法就是寿险。但真正关于人身保险需求研究的起点则是由Yarri开始的,Yarri(1965)发表了《寿命不确定性、人寿保险和消费者理论》一文,在期望效用理论的范式下,他的研究表明,由于未来寿命的不确定,人们更倾向于现在消费,而不是选择以后消费,保险的作用在于消除这种寿命不确定带来的影响。之后Fisc

6、her(1973)、Karni(1985)和Zilcha(1986)相继进行了扩展。他们的研究进一步表明,风险资产的存在不会改变人们对保险的需求或消费,人身保险的需求主要是为了消除由于寿命的不确定性带来的收入风险,而不是为了消除资产的风险。这个结论说明,人身保险的作用主要是储蓄和保障,而不是投资。Lewis(1989)从被抚养人的角度研究人寿保险需求,他认为购买保险不仅仅是出于投保人自己的需要,同时也是为了满足其被抚养人(如妻子、子女)获得保第一章绪论上海师范大学硕士学位论文障的需要,投保人家庭成员的风险偏好也

7、会影响保险需求。RenbaoChen、KieAnnWong和HongChewLee(2001)在《年龄、期间及其对美国寿险消费的群组效应》一文中认为,先前关于人寿保险需求的研究主要运用多元回归分析来检验社会、经济和人口对寿险购买行为的影响,但是这种随机建模方法不能将年龄、时期以及组群效应完整地区分开来。他们运用组群分析方法以及年龄标准化和分解方法检验了美国1940-1996年的寿险购买模型。研究发现,如果不考虑老龄化进程,1990-1995年间的寿险购买率将会更低一些。研究还发现,伴随婴儿潮成长起来的人们相比以

8、前的同龄人来说,倾向于购买较少的寿险。男性表现出很强的年龄效应和较强的负相关组群效应,而女性有很强的正相关组群效应。TienyuHwang和BrianGreenford(2002)在《中国内地、香港和台湾地区寿险消费的决定因素的截面分析》一文中,检验了在中国内地、香港地区和台湾地区寿险消费的一些主要影响因素。研究发现,收入和寿险消费显著相关,这与先前的大多数研究保持一致;教育是一个显著

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