保险费率论文十篇

保险费率论文篇1

从经济学的角度，政府干涉市场主要是因为存在市场失灵、外部性或公共产品供给不足等原因，而干涉结果是希望能使社会福利增加。同其他行业一样，最早的保险费率监管也是为了纠正市场失灵，应该讲，监管的效果是一个很重要的问题，但却鲜有人问津。

截至2007年，中国市场上共有保险公司102家，多主体的市场格局基本形成。根据中国保监会统计的2007年全年保费的份额来看，中国人寿占寿险市场39.73%，平安保险占16.00%，太平洋保险占10.24%，泰康人寿占6.92%，四家合计达到72.89%；财产保险收入中中国人保占42.46%，太平洋保险占11.23%，平安保险占10.28%，中华保险占8.78%，四家合计达到72.75%。可见虽然保险公司的数量在增加，但市场的大部分份额仍掌握在几家大公司手中，市场的集中化程度很高。但从变化趋势来看，集中度却呈明显下降的趋势(见表1)。财产险市场的CR4指标从90年代的接近100%下降到2006年的76.79%和2007年的72.75%；寿险市场的CR4指标也同样从1996年的98.92%下降到2007年的72.89%。

应该注意的是，与其他某产业内的高集中度不同，中国保险市场这种高集中度的形成并不是市场竞争优胜劣汰的结果，而是由历史原因形成的。在1986年以前，中国保险市场由中国人民保险公司一家独占，直至新疆兵团保险公司、太平洋保险公司和平安保险公司的成立，才打破了原先一家独霸天下的局面。一般而言，凡是成立较早的保险公司，其市场份额也就相对较大，但随着保险市场主体的增多，市场份额会越来越平均化。虽然新成立的保险公司因为时间太短，优势还没有完全发挥出来，再加上目前各保险产品的差异性并不大，难以在短期内对老公司构成威胁。但无论如何，目前市场份额较大的保险公司并不是由市场竞争优胜劣汰机制而形成的，并不是以保险公司劳动生产率水平的高低和市场竞争力的强弱为边界的，且资本实力仍然较弱，因而，随着保险业的市场竞争不断加剧，保险企业的市场占有率就会越来越平均，表1中四家保险公司的市场份额不断下降就说明了这一点。所以，我们可以得出这样一个结论，现阶段中国保险市场结构处于向竞争型市场转型时期，从而价格竞争是保险公司的必然选择，这也是实施费率监管的原因之一。2004年中国保监会下发了《保险公司管理规定》，规定保险公司使用的费率应报经中国保监会审批或备案，可见，目前我国对保险费率仍然实施较严格的监管，采取事先批准和先备案后实施的方法。

本文希望能结合中国保险市场发展的现状，从经济学的角度探讨费率监管对社会福利的影响，从理论上阐述费率市场化的原因。

二、费率监管与效应分析

(一)费率监管带来的价格提升效应分析

1.价格提高带来的社会福利损失

我们一般用消费者剩余和生产者剩余之和来衡量费率监管政策的福利效应。如图1所示，在竞争性市场中，市场均衡价格严由保险需求曲线D和保险供给曲线S决定，在没有外部干涉的情况下，保险费率能随时根据需求和供给的情况进行调整，达到市场均衡。

如果政府对保险费率进行监管，要求价格高于市场出清价格严，比如说限定在P1，在较高的价格水平下，保险的供给数量为Q2，但消费者愿意购买的数量下降为Q1。这时如果生产者以销定产，市场产出水平为Q1，消费者剩余减少P1P*EC的面积，生产者剩余增加P1P*BC的面积，但减少BEF的面积，净社会福利损失为ECF的面积。

事实上，在政府制订最低价格时，由于此时价格水平较高，保险的意愿供给数量远远高于Q1，如果保险公司按Q2的量供给，其无谓损失将大大超过面积ECF。

2.价格监管(限价)下的生产者行为分析

假设在一个竞争的、同质投保人的保险市场上，保险公司是价格的接受者，面临的需求曲线具有完全的价格弹性。保险公司的长期总成本由期望索赔成本和生产成本构成。生产成本包含了营销和服务费用，期望索赔成本等于纯保费，因为投保人是同质的，所以纯保费是所出售保单的线性函数，边际纯保费和平均纯保费是常数。如图2所示，APP代表平均纯保费，APC是生产成本，ATC等于APP+APC，MR是边际收入，MC等于边际生产成本加上边际纯保费。在价格不受监管的市场下，MR=Pc=MC，均衡点为(Pc，Qc)，保险公司在总成本的最低点组织生产。

假设此时政府规定一个限制价格，PR(PR>Pc)，如果保险公司按照利润最大化的规则PR=MC组织生产，最佳供给量应该是QR。但随着费率的提升，需求量会下降。这时，一家保险公司为了让他的实际供给量能维持在QR位置上，可以有两种方法：一是抢占其他公司的市场份额，另外是扩大市场总需求。目前我国各家保险公司提供的险种在保障范围和责任内容上大致相同，要抢占市场份额，扩大市场需求，首先想到的是低价策略。在政府直接定价的约束条件下，保险市场竞争突出地表现为以手续费竞争为主要手段，于是出现了目前市场上各保险公司不计后果的降价行为，如提高人手续费比例；违规违法支付现金手续费和现金无赔款优待；不顾承保风险直接降低保险费率或扩大保险责任，变相降低费率争抢市场或以其他各种名目向大客户返款来变相降低费率等。这种不正当的价格竞争给保险业带来了诸多负面影响，导致保险业的风险累积加剧，使保险企业的经营成果严重失真，严重影响了保险业的健康发展。当然，保险公司也可以通过提高服务质量来扩大销售量，即通常所讲的非价格竞争，但这样会使APC和MC增加，再加上由于费率上升所引起的初始利润的增加会吸引新的保险公司进入市场，来瓜分市场份额，最终使保险公司缩小供给量到比如QR′的位置上。在该点上，我们可以看到，保险公司并不是在平均总成本的最低点组织生产(事实上，即使保险公司能供应产品的数量为QR，该点也同样不是平均总成本的最低点)，造成企业资源浪费；而且，此时市场上也存在着一些由于费率上升而不再参保的个人，他们的风险损失得不到保障，使得社会福利下降。

总之，政府对保险市场的费率监管——提高费率，不仅造成社会福利的无谓损失，而且在保险公司拥有过剩的生产能力的同时，市场又存在着得不到保险保障的个人，资源没有得到最佳配置。

(二)费率监管带来的价格僵化效应分析

2004年保监会下发的《保险公司管理规定》中规定，保险公司对已经批准或备案的保险条款和保险费率进行变更的，应当重新申报审批或备案，说明保险公司在变更费率时，同样受到严格监管。

保险费率由两个部分构成：纯保费和附加保费，其中纯保费由保险标的的期望损失成本所决定。我们用P代表一个类别的风险单位的总保费，L为该风险单位的预期损失额，一般根据保险公司以往的数据统计而得，k为保费附加率，则有

P=L+kP(1)

或者

我们再以Lt代表第t时期该类别风险单位的预期损失，Pt为第t时期该类别风险单位的应收总保费，Pt-1为第t-1时期的总保费，则(2)可写为：

在(3)式两边同时除以Pt-1，整理可得，

该式意味着，如果第.t时期的预期损失额超过上期的保费，那么第t时期的应收保费也应该相应增加，反之则需要减少，这也是保险费率制定的充足性和公平性所要求的。但在现实社会中，价格的调整不会那么及时和完全，(4)式的左右两边，即实际费率调整和所需的调整之间会存在一个比例系数α(0≤α≤1)，使得

成立。如果α=0，意味着实际上费率没有进行调整；如果α=1，则费率的实际调整是完全的。

在费率被监管的情况下，价格调整的幅度一般会小于费率未被监管时，即αreg<αnoreg，其原因是，当外部因素发生某些变动导致保险标的物的预期损失增加，或发生较为严重的通货膨胀需要上调费率时，基于政治压力，调整的幅度一般不大或不进行调整；同样，当需要进行费率下调时，为维护保险经营的安全性，除非进行调整的需要非常明显或迫切，一般情况下也不会进行调整。更为重要的是，因为严格的费率监管，保险公司在变动费率时要审批或备案后才能实施，使得保险价格调整存在滞后性，不能充分及时地反映当时保险标的物的预期损失。往往是当保监会批准价格调整并开始实施时，引起价格变化的因素已经发生变化，造成调整后要实施的新的保险费率偏高或偏低，又不能反映真正的保险产品成本及供求状况。

关于保险费率偏高，上文已经做过分析；关于监管造成的保险费率偏低，我们可以以同样的方式进行分析。如图3，竞争市场均衡价格P*由保险需求曲线D和保险供给曲线S决定，而监管价格低于市场出清价格P*，比如说为P1，在较低的价格水平下，有的保险公司会退出市场或减少供应数量，市场总供给量为Q1，虽然此时消费者愿意购买的数量为Q2。这时消费者剩余增加P1P*BF的面积，但因为产品供应不足，减少BCE的面积，生产者剩余减少P1P*EF的面积。与价格偏高的情况一样，存在大小为ECF的面积的净社会福利损失。

(三)监管带来产品价格下降的效应分析——以商业车险为例

以前，对于商业车险，保监会实行严格的价格监管，统一条款、统一费率，希望能保护消费者利益，但由于被管制的保险公司存在较大的利润空间，作为自利的各个公司事实上处于“囚徒困境”：只要一家公司不按监管要求进行降价，其他公司必然跟进。虽然费率高度统一不能变更，但各公司在手续费上做文章，最终导致市场秩序混乱。于是，从2003年元旦开始我国对车险费率放松监管，各公司在车险费率结构中引入了风险调节系数，最大优惠幅度可达到50%，希望能使费率水平更加公平合理，与客户实际风险状况更加匹配。这种监管方式确实使商业车险费率降低，但是否真的有利于消费者，使社会福利上升，却值得讨论。

1.保险公司方面

目前，我国保险市场环境还不成熟，各家公司车险产品和服务同质性很强，难以形成差异化经营与竞争模式的情况下，风险调节系数在很大程度上并没有被各公司严格按规定使用，也没有发挥细分市场与区别客户风险的真正作用，反而和50%的优惠幅度一起成为参与价格竞争的手段与合规途径。低折扣带来的是违规承保，最终要么使得客户出险时遭到拒赔，有违保险的最终目的，同时影响了保险公司的形象；要么使赔付率大幅度上升，保险公司面临着经营风险。

2.消费者方面

消费者对保险认识不足，消费需求简单，存在着侥幸和投机心理，投保时对车险产品的质量和售后服务没有引起足够重视，注重的不仅是车险保费的最终水平，还有保险公司给予的折扣幅度，由于对价格折扣有了明确预期，价格敏感度增强，在客观上更加刺激了保险公司之间的价格竞争。这种对保险的低层次消费需求难以刺激保险公司进行产品的开发和创新。同时，失去理性的恶性价格竞争导致保险公司偿付能力不足，影响了安全运营，服务质量下降，使原本在车险“大战”中应该属于最终受益者的消费者反而成了最终的受损害者。

鉴于这种情况，2006年3月，保监会下发了《关于进一步加强机动车辆保险监管有关问题的通知》，规定通过无赔款优待、随人因素、随车因素等方式给予投保人的所有优惠总和不得超过车险产品基准费率的30%，将车险最高优惠幅度从50%降低到了30%。限折令的推出也反映了前段时间对车险费率的监管确实存在着一定的问题，这说明在价格监管的过程中，并不一定是产品实际价格下降就能让消费者得到最大收益，而是应该引导市场走向规范。

三、主要结论与启示

对于竞争保险市场，费率监管，不管是限价还是实行最低价格，都会使社会福利遭受损失。笔者认为，我国现阶段应逐步放宽费率监管，实现无事先批准要求的宽松监管模式，实现费率市场化，其原因为：

首先，保险市场上已初步形成多元化的竞争格局，目前中国保险市场结构处于向竞争型市场转型时期，一家保险公司独占市场份额的局面已不复存在。

其次，随着市场机制的逐步完善和竞争的日趋激烈，保险企业的竞争手段也在不断丰富，保险企业运用价格策略进行竞争只是暂时的。

保险费率论文篇2

目前，我国保险监管部门对保险条款和保险费率实行严格的监管，大多数保险条款和费率是由保险总公司统一向中国保监会申报，经批准后方可执行。这种高度集中的管理体制，在保险市场不发达，消费者保险意识不强的情况下，对保护被保险人的利益，维护正常的市场秩序起到了重要作用。但同时也带来了严重的弊端，突出表现在：

一是费率标准大一统，缺乏差异性。我国现行主要险种的条款和费率由国家监管部门统一制定，好处是简便统一，操作方便，但由于我国地域辽阔，各地情况差异很大，在自然灾害的责任免除问题上存在着与实际情况脱节现象，更谈不上体现城市与农村、沿海与内地、发达地区与落后地区的差别。

二是费率水平不断上升。从我国保险事业恢复以来，主要险种费率水平基本上是处于不断上升的状态，保险费率的变动趋势基本上不反映宏观经济形势的变化趋势。

三是保险公司对监管部门的依赖越来越强。在统一的高费率保护下，保险公司没有外部竞争的压力，因而缺乏改革的内在动力，不去积极开发新产品、调整产品结构。

四是监管部门承担着无限责任。保险费率的高低由监管部门制定调整、审查核准、备案确认等。费率水平是否符合市场实际情况，保险公司并不关心，监管部门在一定程度上成了保险公司的保护伞或者是代言人。

上述情况表明，保险费率高度集中的管理体制已经阻碍着保险企业体制改革的进一步深化，改革保险费率管理体制已刻不容缓。

当前我国保险市场已经具备了加快费率市场化进程的基本条件，具体表现在：

（一）从保险市场的内部发育情况来看

第一，保险市场多元化的竞争格局已初步形成。从80年代中期新疆兵团成立保险公司，打破中保公司独家垄断局面时起，太平洋、平安、天安、大众、华泰等9家保险公司相继成立，特别是1992年美国友邦保险公司登陆上海以来，到目前为止，已有14家外资保险公司进入我国市场，保险市场多家竞争的局面已经形成。

第二，被保险人日趋成熟。经过20多年改革开放，中国的消费者无论在消费能力，还是消费者的自我保护意识都有较大提高。从消费能力来看，中国的消费者的收入水平有了较大提高，随之而来的是城乡居民消费结构也发生了巨大变化。城乡居民消费总额中。吃的部分大幅度下降，居民更重视提高保障水平和投资能力的提高。从消费者的自我保护能力来看，随着消费者知识水平的提高、法律知识的普及，广大消费者对保险合同双方当事人的权利和义务有了更加清楚的了解，消费者的自我保护意识有了较大地提高。再加上消费者协会作为消费者权益的保护组织也日渐强大，使消费者越来越有能力作为独立的一方与保险公司抗衡，保险公司凭借垄断优势、任意宰割消费者的日子一去不复返了。

第三，保险市场体系初步建立。成熟的保险市场不仅要有独立的市场主体——保险人和被保险人，还要有为市场主体服务的中介机构。近几年来，保险中介市场得到了迅速发展，保险专业人、保险兼业机构像雨后春笋般的迅速崛起。随着保险中介机构的发展，保险市场体系逐步趋于完善。

第四，保险监管的法律法规体系初步建立。到目前为止，我国已经建立起以《保险法》为核心的保险法律法规体系，中国保险监督管理委员会及其在全国各地的派出机构也已相应成立，标志着保险专业监管体系的形成。同时，作为保险行业自律性的全国组织机构——中国保险行业协会也顺利成立。这样，以《保险法》和与之相配套的法律法规体系为基础的，以政府监管、企业内控、行业自律、社会监督为主体的保险监督管理体系和风险防范体系初步建立起来。

（二）从外部情况看

第一，我国商品市场市场化的程度大大提高。经过20多年的改革开放，我国商品市场的建设得到不断完善。到目前为止，我国农副产品收购总额中的90.4甲e，生产资料销售总额中的85.6％，社会消费品零售总额中的94.8％以上的价格由市场形成，为整个市场体系的建设打下了坚实的基础。作为保险费率形成基础的有形商品的价格已经市场化了。

第二，生产要素市场化迈出了较大的步伐。从货币市场和资本市场看，逐步形成以中央银行利率为基础的市场利率体系；中央银行公开市场业务得到较大的发展；建立和完善了资本市场上的进入和退出机制。从劳动力市场体系看，建立了能进能出、职工和用人单位双向选择、合理流动的用工制度；建立了主要由劳动生产率和劳动力市场供求关系的工资制度；建立和完善了多层次的劳动力市场。从房地产市场体系发育的情况来看，建立起了有偿的、有期限的、能流动的市场配置制度。

第三，外资保险公司进入市场的压力愈来愈大。随着入世日期的临近，外资保险公司迈向中国进入了倒计时。我国加入世贸组织后，所有企业都要依国际惯例办事，保险企业也不能例外。但是我国的保险企业对市场经济体制中运行机制还没有完全掌握，有的甚至一知半解。特别是我国保险公司不论是从单个公司的实力，还是从我国保险公司的整体实力来看，与外资保险公司都有较大的差别，在实力上不可相提并论，保险技术上的差别更是不可想象的，而保险技术上的差别说到底是保险费率技术的掌握和运用。因此，加快提高我国保险公司的技术水平，壮大实力，迎接入世挑战是中资保险公司面临的最迫切的问题。

在当前条件下，加快保险费率市场化的进程，既不是理论难题，也不是实践难题，最大的问题是思想上的不一致，有必要澄清在以下几个方面的问题上的看法。

一是要等到保险监管法律法规健全后再实行费率市场化。任何一个市场，都必然要经历一个从产生到发展直至不断完善的过程，而市场的完善是依靠健全的法律法规体系做后盾的，没有建立起法律法规体系，就不可能有一个完善的市场。正是基于上述认识，有人提出我国当前现有的保险法律法规，与完善的市场所要求的一套行之有效的保险法律法规体系相比，相差甚远。因此，近期内不宜实行保险费率市场化。从表面上看这种想法似乎是正确的，但仔细分析却有问题。首先，这种观点忽视了保险市场是处于运动状态的。保险市场如同其他市场的发展经历一样，也要经历从无到有、从小到大、从不完善到完善的过程，完善是暂时的、相对的，不完善是长期的、绝对的。那种绝对的、长期的、完善的保险市场如果存在，依据这种状态而建立起的保险法律法规体系迄不是可以一成不变、一劳永逸了吗？其次，保险市场法律法规体系的建设需要一个由量变到质变的过程。在保险市场发展初期，保险业的发展应该讲是放任自由的，由市场自发调节，没有政府部门去监管，也谈不上建立法律法规来加以规范的问题。只有到了市场自由竞争解决不了自身出现的问题时，政府才会出面，才有了法律法规，但法律法规的出现并不能保证不出现新的问题。而是在新的问题出现后，由政府监管部门根据新情况制定出新的法律法规，使保险监管水平又上升到一个新的层次。如果非要等到保险法律法规体系非常完善时，才实行保险费率市场化的话，那中国保险市场费率市场化恐怕永远也不能够实现。

保险费率论文篇3

关键词：农业保险；费率厘定；单产分布

Abstract：This paper selected the data of Hangzhou and develop a theory model to determine the insurance rate. Our results show that the reasonable rate should be 7.35% in the guaranteed level of 80% and 7.84% in the level of 90%. But the present rate is 5% around，which is lowers than the reasonable rate bases on rice yield produce distribution. This indicates that our government should improve the rate determination to realize sustainable development.

Key Words：agriculture insurance，rate determination，yield distribution

中图分类号：F840.66 文献标识码：B 文章编号：1674-2265（2011）05-0076-05

促进政策性农业保险的发展是各级政府支持“三农”发展的一项重要工作。经过多年试点探索，我国部分省市采取了“共保体”模式，即通过商业性保险公司来执行政策性农业保险的任务。由于自然灾害频繁发生，灾害损失严重，“共保体”的赔付率一直居高不下，形成了保险公司“小保小赔，大保大赔，不保不赔”的现象，严重影响了“共保体”成员开展政策性农业保险的积极性。造成这一问题的原因尽管是与农业保险所固有的经营难点如难以评估灾后经济损失、道德风险等因素有关，但保险费率的厘定不科学不合理所产生的保险补贴不足是其中最主要的因素。因此，合理厘定政策性农业保险的保险费率，对于政府制定适当的政策、实现“共保体”经营的可持续发展、调动“共保体”成员公司支持“三农”保险的积极性，具有一定的理论和实践意义。

为了提高数据的可得性，本文选定杭州地区为样本，来厘定水稻保险费率。在模型的选取上，本文选取了正态分布、Gamma分布、Weibull分布三种参数模型来作为拟合作物的单产的备选参数模型，采用作物单产分布模型来确定合理的保险费率，以此作为农业保险费率厘定的参考。

一、关于政策性农业保险费率厘定的研究现状

国外学者十分重视对农作物的风险分区以及风险评估和作物单产分布的研究。如Ahsan，Ali和Kurian（1982），Nelson和Loehman（1987）以及Chambers（1989）的研究表明，由于信息不完全，市场在提供农业保险时容易出现失败。为了避免投保人的道德风险和逆向选择问题，保险公司应该尽可能精确划分风险单位、细分费率档次。对于作物单产分布的研究，从1980年到2000年的20年时间里，国外学者仅在美国农业经济杂志上就提出了六种单产分布的参数模型形式（Bailey Norwoodt等，2004）。目前，拟和作物单产分布的方法主要有参数和非参数两种，早期的研究集中在参数方法上，认为单产服从正态分布（如Botts和Boles，1958）、Gamma分布（Gallagher，1987）、Weibull分布（Sherrick et al，1997）、the Burr分布（Chen和Miranda，2004）、对数正态分布（Goodwin，Roberts和Coble，2000）和双曲线反正旋分布（Ramirez，1997）。

近年来，由于非参数方法具有分布形式自由、对函数形式和分布假设要求宽松、受样本观测错误影响小、模型结果准确等优点而受到学者的关注和重视。一般而言，非参数估计方法适用于大样本情况（Barry K.Goodwin和Olivier Mahul，2004）。

目前我国农业保险的发展仍处于初级阶段，缺乏在风险分析的基础上对举办政策性农业保险可行性及相关精算领域的定量研究。庹国柱、丁少群是国内较早开展农作物风险分区和费率分区问题研究的学者，他们提出了农业保险在险种设计和费率厘定方法上不同于一般财产保险的观点，并于1994年以陕西省泾阳县棉花保险为例，采用指标图重叠法划分风险区域，利用正态函数法计算各风险区域的费率，在国内首次设计出计算农作物保险费率的应用公式。

近年来，随着国内对农业保险研究力度的加大，涌现出了一些较好的研究成果：如邢鹂（2004）第一次较深入系统地对农业风险分区和农业保险费率厘定等技术问题进行了深入研究，为我国政策性农业保险的研究和试点工作提供了很好的借鉴和参考。张峭、王克（2007）对指数保险展开研究，认为指数保险则可以克服逆选择和道德风险、交易成本高昂等问题，且数据获取比较容易，更适合我国国情。

上述主要基于我国的整体情况来进行的研究，对农业保险费率的精算提供了较好的研究方法和思路。但由于我国地域广阔，各省情况千差万别，因而削弱了对各个省市的指导作用。本文在借鉴上述研究成果的基础上，在微观层面上进行了个性化的深入研究。在研究方法上，利用正态分布、GAMMA分布、WEIBULL分布三种参数模型的结合，克服了参数模型可能产生的偏态，起到了相互补充、相互印证的作用，具有较强的创新性；研究结论具有较强的理论和实践的指导意义。

二、政策性农业保险费率厘定模型设定

保险费率主要包括纯保险费率与附加保险费率两项。纯保险费率指的是使保险公司的保费收入与其赔付支出相等时的保险费率。附加保险费率是使得商业保险公司日常经营得以运转的一些费用。根据目前保险公司的普遍标准，附加保险费率一般在2%左右。

保险费率的厘订是以对农作物生产风险分析为前提和基础的，合理的保险费率带来的效用应和其承受的风险等价。农作物生产风险是农作物实际单产偏离预期单产的程度，可以通过作物单产随机波动的大小得以体现。所以，对农作物风险可以通过农作物单产的预期值与实际值发生偏离的期望值大小和概率分布函数来计量。

三、实证分析

（一）数据的去趋势化修正

1. 数据来源。本文主要采用的是杭州地区（包括各区县）1996-2008年水稻单位面积的产量数据来进行实证分析。其中，1996-1998年的数据来自中国统计年鉴数据库里的杭州统计年鉴数据，1999-2008年的数据则来自于杭州统计信息网站上所提供的杭州统计年鉴2001-2009年的数据（见图1）。

2. 数据的修正。本文所用的是农作物单产的时间序列数据。由于存在农业技术进步、基础设施改善、劳动者素质提高等因素的作用，农作物单产序列可能会存在着随着时间增长的趋势。而我们要研究的是农业生产面对的自然灾害风险，因此要将数据的时间趋势剔除掉以考察序列的随机性。因此在数据分析之前，本文要对单产数据进行趋势化处理。趋势化处理可分为以下三个步骤：

（1）判断是否存在时间趋势。首先要确定是否客观存在时间趋势，如果是平稳的序列，就不需要作趋势化处理。通过对图1水稻单产分布图的观察，发现作物单产序列分布都存在明显向上的抛物线趋势。再通过平稳性检验（即单位根检验），来判断该序列是否是平稳序列。本文采用ADF检验对水稻的单产序列进行平稳性检验，结果表明水稻的单产序列分别在1%、5%、10%的水平上均接受了存在单位根的假设。因此可以判断原始数据存在时间趋势。

（2）估计趋势。估计农作物单产趋势的方法有很多种，本文采取的是回归方程模拟法，该方法是通过建立关于时间 的回归方程，来分解时间对单产的影响。由于单产的时间趋势是未知的，因此需要先辨别时间的趋势方程。由于多项式的拟合效果较好，因此在该部分采用时间 的多项式方程来估计单产的时间趋势。建立单产的趋势方程如下：

（4）检验趋势调整后的单产情况。经过上文的去趋势过程，接下来检验趋势是否被剔除。首先绘制剔除趋势后的单产序列与原始单产序列分布图，如图2所示。通过观察可以很明显观察到调整后的单产序列趋势平稳，且趋势调整前后单产序列的波动情况大体一致。

接着通过对去趋势后的单产数据进行ADF检验，检验结果如表1所示。结果显示水稻单产在1%、5%和10%的显著性水平上拒绝了存在单位根的假设，因此通过直接观察和统计上的检验后，可以认为原始数据的时间趋势已经被剔除。

（二）单产分布模型的确定

本文选择了正态分布、Gamma分布、Weibull分布三种参数模型来作为拟合作物的单产备选参数模型。这三种参数模型分别是：

上述给出了三个单产分布的拟合模型，究竟选用哪个模型，则需要进行进一步的检验。对此，比较常用的是Anderson-Darling（AD）检验。AD值越小，表明拟合程度越高。表3给出了三种分布的AD检验结果。可以看出，采用Weibull分布对水稻单产分布进行拟合的优度最好。

（三）实证结果

确定了作物单产的最优分布模型后，将分别采用在前面分析的模型和三种单产分布模型来厘定费率，以期发现采用不同的费率厘定方法或采用不同的单产模型对费率厘定产生的影响。本文运用Matlab 7.0数理软件进行保险费率的厘定工作，估算出水稻相应的保险费率如表4所示：

若将附加保险费率定位2%，则相应的水稻的保险费率如下表所示：

根据我们前文的分析，可知Weibull分布对杭州地区的水稻单产的风险分布拟合度最高。因此，杭州地区的水稻作物的保险费率在80%的保障水平下应该定在7.35%，在90%的保障水平下应该定在7.84%。而当前杭州地区的水稻作物的保险费率主要是由政府来订立。在“共保体”试点的最初，该费率定在3%左右，这使得保险公司的积极性不高。政府意识到了问题所在，于次年将该费率调为5%左右。但是，这与本文通过分析水稻的单产分布而确定的保险费率水平仍有较大的差距。因此，为了使得“共保体”能够持续地执行政策性农业保险的任务，政府在保险费率的厘定方面应该予以适当相关的修正。

四、模型的推广及相关建议

（一）本模型的不足之处

厘定农作物保险费率最好的方法是根据保险公司历年赔付率的数据来进行分析，但是该部分的数据属于保险公司的商业秘密，不可获得；或者用非参数核密度估计法，该方法的精度也较高，但是对数据的要求较高，因此采用这两种方法不具现实可操性。此外，由于只获得了杭州地区1996-2008年的水稻单位面积产量数据，在一定程度上降低了本文所估计模型的精度。

（二）模型的推广及相关建议

在模型的进一步改进方面，可以考虑采用非参数核密度估计的方法。采用此方法的前提是大样本，因此应尽可能多地挖掘历史数据来进行非参数估计。

在模型的推广方面，可以在“共保体”保险费的收费方式上加以运用。“共保体”保险费的收取方式可按每亩保险金额×基础保险费率×保险面积×承保区域系数计算。（1）可以考虑在本文模型的基础上以杭州地区的保险费率作为基础保险费率，根据各个地区的区域风险水平与杭州地区的差异来确定区域系数。对于区域系数的确定，可以通过建立多指标体系，进行风险区划，建立风险区域系数。（2）结合气象数据与环境数据，以杭州地区的数据为基准，建立多指标的农业保险费率模型，在原有产量资料的基础上，通过分析不同作物、不同生育期的单灾种灾害风险以及综合灾害风险，并且结合地理特征、抗灾条件等建立不同地区的特定作物农业保险费率的区域风险指数的修订模型，通过运用风险指数来修订农业保险费率，使得农业保险费率更能够反映真实的农业生产和作物损失风险。

基于模型得出的结论，我们可以看出，杭州地区的水稻作物纯保险费率为5%左右，考虑附加费率因素，政府给予政策性农业保险费率应为7%左右的水平是较为科学合理的。此外，政府在发展政策性农业保险方面还可以考虑以下建议：

1. 建立多层次的农业保险补贴体系。首先，改进保费补贴结构。政府应针对不同保险对象和保险标的给予不同的保费补贴。其次，提供业务费用补贴，以提高保险公司经营农业保险的积极性。在对业务费用进行补贴时，要结合不同地区的实际成本予以差别对待，以尽可能发挥政策性农业保险的公平作用。再次，提供再保险支持和建立风险基金。由于农业风险的特殊性，需要通过再保险机制和风险基金来分散风险。另外，可以通过建立政府主导下的中央级农业保险风险基金，特别是巨灾风险基金的方式来规避农业生产所遭受的巨灾风险。

2. 政府介入方式的选择。由于纯费率和保险费率之间的差距产生的原因在于农业保险业务中广泛存在的管理费用、道德风险和逆向选择，所以，政府介入的方式，除了保费补贴之外，可以通过强迫和自愿相结合的办法来开展农业保险，减少农业保险业务中的道德风险和逆向选择；政府可以利用村镇一级的政府机构帮助宣传、推广甚至是办理农业保险，以减少农业保险业务的管理费用；政府可以利用气象部门、病虫害防治部门的紧密合作来减少农业受灾面积，减少保险公司的赔付比率。

3. 鼓励农业保险创新。既然农业保险发展举步维艰的原因在于纯费率之外的其他费用所占的比例过大、甚至超过纯费率本身，那么鼓励农业保险金融和技术创新，就将会大大改善现行的农业保险现状。

对于“共保体”的参与主体保险公司而言，则可以从如下几个方面来开展农业保险业务：

1. 因地制宜设计农业保险险种，满足农业多样化的保险需求。在这方面，保险公司可以适当进行新险种的开发、进行指数保险的研究探索。指数保险是农业保险领域的创新产品，是根据地区产量或某些目标天气事件如气温和降雨量进行赔付的农业保险产品，从保险费率的拟定来看，由于指数保险采用的数据客观、公正，因而增加了保险的公平性、可信度。

2. 积极推进银保合作，推动农业保险发展。一是开展业务合作。利用农村信用社、农业银行等在农村的营业机构网点优势和人员优势，银保双方可在销售种植业、养殖业等农业保险产品等方面开展全面合作，以实现资源共享、优势互补。二是探索建立农村信贷与农业保险相结合的银保互动机制。银行对投保了农业保险的农户优先提供贷款，对农村特色种植、规模养殖发放大额贷款，可实行先保险后贷款的政策等。三是银行与保险公司展开深度合作，积极参与前期产品的设计和开发，使得银保产品更具针对性。

3. 广泛开展农业保险宣传，提高农民对保险的认同度。各保险机构应主动与地方政府密切配合，采取农民喜闻乐见的方式加强保险知识宣传，做好正面引导，让农业保险知识走进千家万户，让广大农户知晓参加保险的程序、理赔方式等，提高农民自觉投保的积极性。

参考文献：

[1]刘琪. Eviews 数据统计与分析教程[M].北京：清华大学出版社，2010.

[2]邢鹂.中国种植业生产风险与政策性农业保险研究[D].南京：南京农业大学博士学位论文，2004.

[3]庹国柱，丁少群.论农作物保险区划及其理论根据[J].当代经济科学，1994，（3）.

保险费率论文篇4

一、交强险实施前后保险业产险业务经营成果对比分析

1.数据来源。

为避免个别商业保险公司经营成果受偶然因素的影响，本文特收集了交强险实施前后整个保险业1999—2007年产险业务收入及业务毛利的财务数据，并据以分析。数据来源于中国保险监督管理委员会统计信息。

2.交强险实施前产险业务毛利与产险保费收入的相关性说明。

根据理论和实际经验，我们将产险保费收入看成自变量，产险业务毛利看成因变量，建立一元线性回归模型，并根据交强险实施前（1999—2005）产险业务毛利与产险保费收入的相关数据，得出模型为：

Y^=0.440165X+274280.9086

根据这些数据，我们进一步分析产险业务毛利与产险保费收入的相关性，可以发现：产险业务毛利与产险保费收入的相关系数为0.9908，正相关特性十分显著。此外，我们还计算出回归模型的判定系数为0.9817，这说明在交强险实施前只有1.83%的概率属于随机因素来影响产险业务毛利，因此所建立的这条回归线是合适的。

3.交强险实施前后保险业产险业务经营成果的对比分析。

一方面，由产险业务毛利的相关数据，可以看出交强险实施前产险业务毛利的年平均增长率约为12.75%，而在交强险实施后，2006年产险业务毛利的年增长率为27.78%，2007年这一比率更是达到了37.04%；另一方面，如果我们根据2007年产险保费收入的实际数据，按照上文所得的回归模型来预测2007年产险业务毛利的话，其预测数为9067608万元，这也明显低于2007年保险业产险业务毛利的实际数9772660万元。因此，从上述两方面的分析来看，交强险实施后保险业产险业务毛利出现了非常增长，我们认为这种非常增长的主要原因是交强险保险费率水平偏高（这一结论将在下文费率影响因素分析中加以利用）。

二、交强险的实施对商业保险公司财务管理的影响

由于交强险本身的独特性，其实施对商业保险公司的经营产生了巨大的影响：一方面，交强险的实施强化了社会保险意识的提高，不仅将商业保险公司带入了交强险这一服务领域，同时为公司的其他业务产品开拓了市场。我国交强险实施以来商业保险公司的实际投保数据表明，投保人在一家保险公司投保交强险后，如果要购买其他商业险种，90%以上会在同一家保险公司出单。另一方面，由于交强险具有社会救助的性质，其条款、费率水平由监管机构统一制定，各商业保险公司统一使用，国家又对商业保险公司经营交强险业务实行“无盈无亏”的原则，加上对交强险的赔付是“无过错”的责任范围，这样势必导致商业保险公司运行成本的增加，从而加大商业保险公司的经营风险。交强险的实施对商业保险公司经营的这种复杂影响也对商业保险公司财务管理产生了多方面的影响，具体可分为以下几点：

1.风险的防范与控制是商业保险公司经营管理的永恒主题，而我国商业保险公司对自身业绩的评价又片面地追求规模的扩张和当期的经营利润，从而忽略了业务盈利性和风险性的平衡（胡宏兵，2007）。然而，按照上文分析知，由于交强险业务本身的特殊性，商业保险公司受理交强险业务会加大公司的经营风险。如果商业保险公司还是与受理传统产险业务一样，在受理交强险业务时不注意业务审批，不注重对风险的控制和衡量的话，势必会加大保险期限内的出险频率，从而增大赔付率，影响商业保险公司的经营业绩，乃至导致整个公司无法继续经营或破产。因此，从风险价值管理来看，要从源头防范和控制风险，并在理赔的各个环节做好应对措施，防止风险的产生和恶化：在受理每笔交强险业务以前做出风险评价，尽可能地防止赔付的发生；公司业绩考核所采用的标准和方法，要对公司经营风险的控制具有引导作用，使其能够体现商业保险公司自身的风险管理文化，有利于形成对风险进行全员、全过程、全范围管理的理念；为交强险业务制定新的理赔流程，进一步完善核损管理模式并加强商业保险公司之间的联系，消除投保人潜在的道德风险问题。

2.商业保险公司的资金主要是来自保费收入，收取保费在前，承担保险责任在后，这决定了商业保险公司资产具有明显的负债性，将这种负债性结合我国商业保险公司所受理的产险业务实际来看，还具有短期性，从而要求商业保险公司的资产具有较高的流动性（戴成峰，2007）。然而如前文所述，对交强险业务的赔付是“无过错”的责任范围，这样一来交强险业务对赔付资金的流动性要求相对于其他产险业务来说更高。因此，从资产负债管理来看，商业保险公司应重新分析公司整体的业务结构，根据公司目前的经营风险状况和实力来配置投资资产：充分考虑交强险业务的出险概率和平均偿付金额，合理分析其平均偿还期，在此基础上考虑其对公司整体业务负债的影响，根据资产分配原则合理配置投资资产；在注重投资资产安全性和流动性，保障公司实际偿付能力的同时，要加强资金运用方面的研究，着力提高资金运用的效率和效益。

3.从有关产险费率制定的精算模型的已有研究成果来看，考虑到影响产险费率水平特别是车险费率水平的主要因素是投保人的历史索赔次数或是历史索赔金额的大小，然而交强险业务是一项具有较高经营风险（主要是赔付风险）的业务，并且具有强制性，保险公司不能拒绝受理交强险业务，由此我们认为，交强险业务费率水平的影响因素不能单一地看作是历史索赔次数或者是历史索赔金额的大小，应该是多因素决定某项交强险业务的风险水平，再以风险的大小来决定费率的高低。因此，从费率制定的影响因素来看，商业保险公司应对交强险费率的制定建立一个风险影响因子库，在受理交强险业务前进行风险评价，以风险水平来确定费率水平。下面对我们所提出的这种费率决定机制做具体说明：

可行性说明。我们所提出的这一费率决定机制的主要思想是根据交强险业务的不同风险水平决定不同的费率水平，而这一思想的前提条件是要有不同费率水平的法定可能性。根据前文交强险实施前后经营成果的对比分析所得结论：目前我国交强险保险费率水平偏高，这为交强险业务制定不同费率水平提供了法定可能空间。如果投保人风险在一个较高的水平上，他/她的投保费率水平将收敛于法定最高费率水平，反之，则收敛于一个较低的费率水平。

风险水平影响因子库的建立。这种由不同的因子影响交强险业务的风险水平，再由风险水平来决定费率水平的思想，明显比由单一因素来决定费率水平更合理、公平。影响因子的选取对于不同的商业保险公司来说可能有一定的差异，但大体上都需要考虑如下几个因子：

（1）投保人历史索赔次数，这是现有车险费率水平决定模型中考虑的一个主要影响因素。另外，从实际经验来看，以投保人历史索赔次数来作为衡量交强险业务风险水平的一个影响因子肯定具有一定的合理性。

（2）投保人历史索赔金额，仅以投保人的历史索赔次数来考虑交强险业务的风险水平明显是不合理的，也缺乏公平性，所以我们认为以投保人历史索赔金额来修正风险水平是必要的。

（3）投保人驾龄或车辆使用年限，单从投保人历史索赔情况来衡量交强险业务的风险水平还是缺少说服力，同时也不能体现公平原则，所以我们将投保人驾龄或车辆使用年限作为交强险业务风险水平的一个影响因子，用来评价交强险业务的风险水平。

风险水平决定费率水平的方法。这种费率水平计量模型建立的瓶颈在于找到一个合理的方法将前文所讨论的各风险水平影响因子赋予一个权重，以期能够准确合理地计量交强险业务的风险水平，这尚需要更多基础数据的支持和业内学者的进一步研究。在能够合理计量风险水平后，我们可以根据现有的车险费率奖惩系统，改进其中的负二项模型或二元风险模型，尽可能地准确计算费率大小。

三、结束语

本文通过对我国交强险实施前后经营数据的对比分析，得出的主要结论是：我国现行交强险费率水平偏高。随后根据交强险业务本身的特性，分析其对商业保险公司经营和财务管理的影响，其中特别提出了交强险费率制定的影响因素。在分析交强险费率影响因素时，我们结合前文对交强险实施前后经营数据对比分析所得的结论，提出了按照交强险业务的不同风险水平决定不同的费率水平的思想。这对我国商业保险公司受理交强险业务具有一定的指导意义：在受理交强险业务时，商业保险公司虽然不能拒绝受理这一业务，但是可以根据个别投保人风险水平的不同，按照合理的方法制定差别的费率。此外，本文的研究对建立交强险费率的精算模型也具有一定的借鉴意义。

参考文献

保险费率论文篇5

核电站财产损失险是核保险中的主要险种之一，定价是核保险的核心问题，定价的科学与否，直接关系到核保险的健康发展。由于核保险定价存在许多特殊性，导致核保险定价与一般保险定价存在很大的不同，因此研究核保险的定价具有非常重要的理论意义与实践价值。研究核保险定价的意义主要表现在以下几方面：

(一)大数法则在核保险定价中无法采用

保险定价的一般原理是依据数学概率论中的“大数法则”，通过长期的保险事故统计，确定某类保险标的的出险概率，损失规模，进而确定此类保险标的的费率。根据“大数法则”定律，承保的危险单位越多，损失概率的偏差越小；反之，承保的危险单位越少，损失概率的偏差越大。因此，保险人运用“大数法则”就可以比较精确地预测危险，合理地厘定保险费率。保险人为了保持其财务稳定性，必须扩大承保保险标的的数量，从而使自己的业务规模符合大数法则的要求。

核电站定价的方法并不能完全使用一般的保险定价原理，其主要原因在于核电站数量太少，很难满足大数法则对保险标的数量要求的最小值。核电站保险只有50多年的历史，全世界现在运行的核反应堆只有435个，即便包括已退役的核反应堆，也只有600多个，WANO组织统计的反应堆运行时间累计只有12000堆年左右。在这种状况下，大数法则失效，导致核电站的定价不同于一般的保险定价方法。

(二)核保险属于高风险业务，有可能酿成巨灾风险

核巨灾风险发生，会导致大量费用发生：核泄漏会造成严重的污染，涉及到非常高的清污费用；由核巨灾风险而触发的核责任险还具有保险责任长期性的特点。核保险的这些特殊性，是核保险定价中必须要考虑的因素。

(三)吸收与借鉴国外核保险定价的最新研究成果，指导我国核保险的科学定价

虽然有关保险定价的文献比较多，如李冰清、田存志(2002)利用资本资产定价模型(CAPM)，从资本市场的角度研究巨灾保险产品的定价，以便更合理地解释巨灾保险产品的定价问题；毛宏、罗守成、唐国春(2003)介绍了资本资产定价模型和期权定价模型及其在保险定价中的应用；张勇(2004)阐释了保险产品定价的效用理论；曾娟、王文(2006)通过对我国现行财产保险领域费率计算方法的研究，认为财产保险领域费率厘定技术的改进非常关键，并探讨财产保险领域费率计算方法的新途径。但是有关核保险的研究文献非常少，关于核保险如何定价的文献目前是一项空白，核电站如何定价一直是核保险中的一大技术难题。

从核保险的实践来看，我国核保险业务开始于1994年，至今只有13年的发展历史。虽然我们已经掌握了核保险定价的基本技术与方法，考虑到核保险在国外已有50多年发展历史的现状，国外关于核保险定价无论在理论上还是在实践上，都有许多可以吸取与借鉴的成果。随着核保险业务的不断发展，国外核保险定价的方法也在不断发展，继续吸收与借鉴国外最新的研究成果，有利于丰富与充实我国核保险定价的理论，并且能够指导我国核保险科学的定价。

二、核电站财产损失险定价原理

(一)核电站危险单位的划分

在对核电站进行定价时，事先要明确危险单位的划分。核风险保险事故下的核电站的危险单位是指，一次核风险保险事故对一个保险标的造成的最大的可能损失范围。根据核电站的设计特点，一次核风险保险事故最小可限于核反应堆内，最大可导致包括核电站现场以外的方圆几百公里范围。在确定核电站核风险保险事故危险单位时，实践中有三种划分法：第一，把整个核电站视作一个危险单位，而不论该核电站拥有1座或2座以上反应堆；第二，以一张保单作为一个危险单位，该保险单可以覆盖地点不同的数十个反应堆，并且这些反应堆共享一个保险单限额，如英国、法国、韩国；第三，同一保险标的由多张保单保障，如财产损失险、核第三者责任险、核物质运输责任险、核恐怖责任险、利损险等，不论这些险种是单独出单还是作为附加险出单，所有险种的保险责任应累加在同一保险标的下，即承保能力不能重复使用。大多数国家包括我国采用的是第一种划分方法，因此本文在对核电站财产损失险定价时，以整个核电站视作一个危险单位。

(二)核电站财产损失险理论费率的确定

1.纯费率的确定

保险费率可以分成两部分：纯费率与附加费率两部分。纯费率主要是根据保险标的风险的高低来确定，它是保险费率的基础与主要构成部分。保险费率的厘定，关键在于纯费率的确定。

保险是对风险的保险，因此风险的高低以及风险的不确定性是保险在厘定价格时所考虑的最主要因素。在核电站定价中，准确地划分以及估计风险因素发生的概率，是厘定核电站费率的基本工作。

核电站可能遭受的风险是制定纯费率需考虑的最主要因素，识别与估计出核电站的关键风险及其发生概率，就为制定合理的保险费率奠定了重要的基础。根据40多年来全世界核电站的运行记录，核电站事故发生的概率有明显的规律性。从1962年至2004年，全世界核电站共发生了800多次保险事故，其中只有10%的损失是由核事故引起的，其它大部分的损失是由火灾、机器损坏和电器设备损坏造成的。也就是说，核电站发生特大事故的概率是极小的，大部分事故是几百万至几千万美元的损失。核电站所面临的关键风险主要包括以下几个方面：

(1)机器损坏。机械故障是核电站保险业务中引起保险损失的最主要因素，发生频率约为25%，损失金额一般占总损失的34%。损失区域主要集中在汽轮机、发电机、变电站、装卸料机、备用柴油发电机，以及各类型泵等。

(2)火灾。火灾是引起核电站保险损失的关键风险因素之一，发生频率约占损失事故的22%，损失金额一般占总损失的19%。

(3)电气事故。电气事故是核电站保险损失的常见因素，这类损失的发生频率为23%，损失金额约占总损失的30%。

(4)核事故。指发生与核泄漏有关的核损害事故，其损失还包括人员疏散、除污、核电站彻底关闭、余热排除等系列后果损失。这类损失的发生频率为10%，损失金额占总损失的13%。目前核事故损失的概率为a×l0-5～10-7，a≤3，其含义是安全性最好的核电站每运行100万年，才可能出现不高于3次堆芯熔化事故，而安全性最差的核电站每运行1万年，就可能出现不高于3次的堆芯熔化事故，可见不同的核电站核事故发生的概率差异较大。世界上迄今只发生了两次重大核事故，一次是美国的三厘岛核电站事故，一次是前苏联的切尔诺贝利核电站事故。

(5)其他风险。主要指自然灾害、意外事故等引发的物质损失赔偿，发生频率约为20%，累积损失程度占比约为4%。

此外，在实际确定纯费率时，为了安全起见，还要在预期损失率基础上考虑一定的安全系数，纯费率=预期损失率×(1安全系数)。

2.附加费率的确定

附加费率主要包括保险公司的运营成本以及保险公司期望的合理利润率，它由费用率、营业税率和利润率构成。一般来讲，保险公司的成本费用率为30%左右，但是考虑到核电站保险是一类特殊的保险，它不同于常规保险，核电站保险涉及到许多常规保险所没有的风险检验、风险测定环节，因此核电站保险的成本费用一般要高于常规保险的成本费用，核电站保险所需的成本费用在35%左右。

假设用r表示纯费率，用k表示附加费率，用R表示理论保险费率，则三者的关系可以表示为：R=r/1-k

(三)核电站财产损失险实际费率的确定

以上计算出来的保险费率仅仅是理论费率，由于影响核电站财产保险定价的因素非常多，在实际定价时还需要综合考虑这些复杂因素，合理地选择不同的实际费率确定方法才能制定出比较符合实际的实际费率，这些因素主要包括：

1.核保险市场供求状况。核保险的供给方包括国际核共体、美国核自保组织(NEIL)、欧洲核自保组织(EMANI)三家。随着国际核自保组织的发展，境外核保险市场呈现三足鼎立的局面。从上世纪80年代后期开始，随着国际核保险市场的竞争日趋激烈，以及世界核电站的安全运行水平的不断提高，国际核保险市场费率呈缓慢下降的趋势。

2.保险单的保障范围，包括责任限额、免赔额、除外责任、特殊条款、附加险等都会对保险费率产生影响。如含有营业中断险的财产损失险保单，必须单独确定营业中断险的费率。最新的保单条款内容体现了对核电站安全运行水平的重视，世界核电营运者协会(WANO)的强制损失率(ForcedLossRate)指标被首次引入英国的核物质损失险保单中，强调了安全运行好的核电站可以享受更加优惠的费率水平。纯益手续费、无赔款退费、停堆退费等条款广泛使用，使得保费水平更加接近核电站的实际风险水平。

3.被保险人的损失记录。被保险人以往的损失情况不但反映了核电站的风险状况，而且也反映了核电站的风险管理水平，这些会影响到对核电站的风险评估，进而对费率的确定产生影响。

4.核保险责任准备金。由于核保险有可能产生巨灾风险，巨灾风险一旦产生，其赔偿额是非常巨大的。因此，国外的核共体一般都要从保费当中提取一定比例的巨灾保险准备金，比例高的占到保费的75%，低的占到保费的50%左右，这也会影响到保险费率的水平。

5.出单核共体。出单核共体的实力、地位、经验及其它与再保险接受人的合作关系及谈判技巧等，决定了出单核共体在定价方面是否拥有足够的话语权，也是影响保险费率的重要因素。

6.常规保险市场对核保险市场的影响。核保险市场虽然相对独立于常规保险市场，但是仍然会受到常规保险市场的影响。当常规保险市场竞争过度激烈时，保险利润减少，部分保险人就会进入核保险市场，提高核保险的总体承保能力，从而引起核保险市场费率的下降；反之，当核保险市场利润下降时，部分保险人就会离开核保险市场，也会引起核保险市场费率的上升。

7.核电站保险费率在核电站不同运行阶段具有不同的费率水平。一个核电站的生命周期一般设计为40年，运行的前5—10年与最后5—10年是风险高发期，相应的保险费率也较高；中间20多年属于运行的稳定期，风险较低，相应的保险费率也较低。从核电站的生命周期来看，一个核电站的保险费率大致呈U形，处于不同生命周期核电站的保险费率显然就存在差异。

可见，核电站的定价非常复杂，以上仅是核电站定价的一般原理。不同核电站的风险状况存在一定的差异，所处的市场状况不同，即使风险因素完全相同的两个核电站，其保险定价也是相差很大的。

三、核电站财产损失险定价模式

根据纯费率确定方法的不同，核电站财产损失险定价的方法可以划分为三类模式。

(一)关键风险因素定价模式

关键风险因素定价模式的原理是依据分类法中纯保费法计算保险费率的方法。纯保费是以每一危险单位的平均损失概率乘以最大损失可能(或被保险标的的重置价格)，计算公式为：P=S×F

其中，S为最大损失可能(或被保险标的的重置价格)，F为每一保险标的的平均损失概率，P为纯保费。

关键风险因素定价模式是指将核电站所面临的风险首先分为几个大类，在每个大类之下再具体考虑可能存在的各类风险的发生概率，在此基础上测算出各具体风险的保险费率，通过汇总各个具体风险的保费从而得到每一大类风险保费，再汇总各大类的保费从而得到纯保费的定价方法。假设核电站所面临的风险主要划分为五大类：机器损坏风险、火灾风险、电气事故风险、核风险、其它风险。具体方法为：

假设可能引发机器损坏的因素表示为m1，m2，…mn，每个因素的最大可能损失表示为Lm1，Lm2，…Lmn，每个因素发生损失的年度频率为fm1，fm2，…fmn，则每年因机器损坏这一关键因素而收缴的纯保费为：

假设可能引发火灾的因素表示为f1，f2，…fn，每个因素的最大可能损失表示为Lf1，Lf2，…Lfn，每个因素发生损失的年度频率为ff1，ff2，…ffn，则每年因火灾这一关键因素而收缴的纯保费为：

假设可能引发电气事故的因素表示为e1，e2，…en，每个因素的最大可能损失表示为Le1，Le2，…Len，每个因素发生损失的年度频率为fe1，fe2，…fen，则每年因火灾这一关键因素而收缴的纯保费为：

假设可能引发核事故的因素表示为n1，n2，…nn，每个因素的最大可能损失表示为Ln1，Ln2，…Lnn，每个因素发生损失的年度频率为fn1，fn2，…fnn，则每年因核事故这一关键因素而收缴的纯保费为：

假设可能引发保险损失的其他因素表示为o1，o2，…on，每个因素的最大可能损失表示为Lo1，Lo2，…Lon，每个因素发生损失的年度频率为fo1，fo2，…fon，则每年因其他因素而收缴的纯保费为：

则核电站财产损失险的纯保费为：

(二)区位划分定价模式

国际上流行的核电站财产损失险保单主要有两种：一种是列明风险的保单，另一种是一切险保单。当所使用的保单不同时，核电站的定价方法也不同，关键风险因素定价模式主要适用于列明责任的保单，而核电站区位划分定价法主要适用于一切险保单。

当核电站保单采用一切险保单时，保单的责任范围扩大，风险因素增加，虽然在理论上我们仍然可以使用关键风险因素定价模式对核电站进行定价，但是由于存在许多不确定性的风险因素，使用关键风险因素定价模式存在一定的缺陷，这样所计算出来的价格有可能不能真实地反映核电站所潜在的各种关键风险因素。在这种条件下，核电站定价的方法应该使用第二种模式：即区位划分定价模式。所谓区位划分定价模式，其基本的原理是按照核电站不同区域存在的放射性高低差异，将核电站分成高放区(highradioactivityzone)、低放区(lowradioactivityzone)、零放区(zeroradioactivityzone)三部分。

高放区主要是指核岛中的部分财产，指核燃料装入反应堆后的反应堆压力容器、核燃料、反应堆内部构件和控制棒(但不包括控制机械)，此外还包括核燃料处理厂房的部分区域等；低放区依据不同类型的核电站而有所不同，以压水堆核电站为例，主要是指热交换器、稳压器、控制棒的控制机械、循环系统泵、通风系统、装卸料机、核物质传输机械、核物质运输起重机、控制室、乏燃料水池等；零放区主要指常规岛和办公区域，包括汽轮机厂房、应急柴油发电机厂房、变电站、开关站、消防站、重要厂用水系统、一般材料仓库、油库、车库、厂区办公楼、餐厅、道路、围墙等。

核电站保险与一般电站保险的最大不同在于：核电站存在一定的放射性风险，一旦发生核泄漏，处理核污染所花费的成本是非常高昂的，清污费用构成了核电站保险定价当中所必须要考虑的一个重要因素。显然，发生核泄漏，核电站三个不同区域所遭受的污染程度会有很大不同。清污费用是涉及到整个核电站甚至核电站方圆几百公里范围的，发生的清污费用也会有很大差异。因此不同放射性区域的风险状况是不同的，可以通过风险检验确定不同区域的风险概率，从而确定出纯费率。在此基础上，再考虑其它可扣除因素，从而确定核电站保险价格。

(三)分段定价模式

以上两种定价模式适用于正常运营的核电站的财产损失险定价，但是在建安工险向核保险交接过程中的核电站，由于尚未进入正常的运营阶段，其定价不能使用正常运营的核电站的定价方法。在从建筑安装完成到正常运营之前，要经历几个关键阶段：第一阶段，装料前阶段；第二阶段，装料阶段；第三阶段，临界点阶段；第四阶段，并网发电阶段；第五阶段，满功率运行阶段。在不同阶段，风险状况不同，保险费率也不同：在第一阶段，由于还没有加装核燃料，核保险尚未开始，这时核保险的费率为0；在第二个阶段，核保险正式开始，由于仅仅开始加装核燃料，尚未进入自动裂变反应阶段，风险因素比较小，因此这一阶段的保费率仅占到正常运营阶段保费率的25%左右；在第三个阶段，加装的核燃料达到了维持链式反应的临界阶段，风险因素开始增加，因此核保险费率也相应地提高到占正常运营费率的50%；在第四个阶段，核电站已经进入了并网发电阶段，风险因素进一步增加，保费率提高到占正常运营的90%；在第五阶段，核电站已经达到满功率运营，与正常运营的核电站一样了，所收取的保费率达到最高，为正常运营核电站的100%。每一阶段的保费按该阶段的实际天数占全年天数的比例收取，核电站的总保费是各阶段保费的总和。

四、对我国的启示

核电站财产损失险定价是非常复杂的问题，核电站所处的地理位置、核电站建造所使用的技术、核电站运行的时间、反应堆的类型等因素，都会对定价有影响。在对国外大量文献归纳整理的基础上，结合多年工作经验的积累，我们归纳出核电站财产损失险定价的三种基本模式。通过对这三种定价模式的理论分析，我们认识到准确、科学地对核电站财产损失险进行定价，必须要做到以下三个方面：

(一)必须要有健全、完善的核保险风险数据库

核电站财产损失险定价需要大量样本的长期统计数据，国外核共体拥有比较完备的各国核电站风险损失以及赔偿的数据，这些数据成为他们进行定价的原始依据。我国应继续充实与完善核保险风险数据库，以拥有比较完善的核保险风险数据，作为核保险定价的基础。在此基础上，才可能建立符合我国核风险特征的定价模型，进而制定出较为科学的核电站财产损失险费率。

(二)必须要有较强的风险检验能力

在核电站定价时，核电站的风险水平是由核能检验工程师所出具的风险检验报告为依据的，核电站风险检验水平的高低，直接影响到核电站保险定价的准确性。我们可以通过对外交流，在国内外培训的方式与方法，提高风险检验的理论水平；通过积极参加国际核能检验工程师风险检验实践的方式，在“干中学”里进一步提高我国对核电站风险检验的现场能力。

(三)必须灵活运用核保险定价的方法与综合考虑定价的因素

本文仅仅归纳了核电站财产损失险定价的三个基本模式。在实际工作中，由于不同核电站，风险状况不同，保单条款设计不同，定价的方法可能相差很大。核电站的定价虽然有一定的规律可循，但是在确定各个因素对费率影响时，方法的选择、保险人自身的风险分析能力、定价经验等都会对定价产生重要的影响。要针对不同的电站，灵活运用准确的定价方法；在对电站进行定价时，要考虑不同的因素在不同电站定价中的重要性。而不能机械地照搬照套现成的定价模型，这样才能够制定出符合电站实际情况的费率。

保险费率论文篇6

关键词：交强险、商业保险公司、财务管理

一、交强险实施前后保险业产险业务经营成果对比分析

1.数据来源。

为避免个别商业保险公司经营成果受偶然因素的影响，本文特收集了交强险实施前后整个保险业1999—2007年产险业务收入及业务毛利的财务数据，并据以分析。数据来源于中国保险监督管理委员会统计信息。

2.交强险实施前产险业务毛利与产险保费收入的相关性说明。

根据理论和实际经验，我们将产险保费收入看成自变量，产险业务毛利看成因变量，建立一元线性回归模型，并根据交强险实施前（1999—2005）产险业务毛利与产险保费收入的相关数据，得出模型为：

Y^=0.440165X+274280.9086

根据这些数据，我们进一步分析产险业务毛利与产险保费收入的相关性，可以发现：产险业务毛利与产险保费收入的相关系数为0.9908，正相关特性十分显著。此外，我们还计算出回归模型的判定系数为0.9817，这说明在交强险实施前只有1.83%的概率属于随机因素来影响产险业务毛利，因此所建立的这条回归线是合适的。

3.交强险实施前后保险业产险业务经营成果的对比分析。

一方面，由产险业务毛利的相关数据，可以看出交强险实施前产险业务毛利的年平均增长率约为12.75%，而在交强险实施后，2006年产险业务毛利的年增长率为27.78%，2007年这一比率更是达到了37.04%；另一方面，如果我们根据2007年产险保费收入的实际数据，按照上文所得的回归模型来预测2007年产险业务毛利的话，其预测数为9067608万元，这也明显低于2007年保险业产险业务毛利的实际数9772660万元。因此，从上述两方面的分析来看，交强险实施后保险业产险业务毛利出现了非常增长，我们认为这种非常增长的主要原因是交强险保险费率水平偏高（这一结论将在下文费率影响因素分析中加以利用）。

二、交强险的实施对商业保险公司财务管理的影响

由于交强险本身的独特性，其实施对商业保险公司的经营产生了巨大的影响：一方面，交强险的实施强化了社会保险意识的提高，不仅将商业保险公司带入了交强险这一服务领域，同时为公司的其他业务产品开拓了市场。我国交强险实施以来商业保险公司的实际投保数据表明，投保人在一家保险公司投保交强险后，如果要购买其他商业险种，90%以上会在同一家保险公司出单。另一方面，由于交强险具有社会救助的性质，其条款、费率水平由监管机构统一制定，各商业保险公司统一使用，国家又对商业保险公司经营交强险业务实行“无盈无亏”的原则，加上对交强险的赔付是“无过错”的责任范围，这样势必导致商业保险公司运行成本的增加，从而加大商业保险公司的经营风险。交强险的实施对商业保险公司经营的这种复杂影响也对商业保险公司财务管理产生了多方面的影响，具体可分为以下几点：

1.风险的防范与控制是商业保险公司经营管理的永恒主题，而我国商业保险公司对自身业绩的评价又片面地追求规模的扩张和当期的经营利润，从而忽略了业务盈利性和风险性的平衡（胡宏兵，2007）。然而，按照上文分析知，由于交强险业务本身的特殊性，商业保险公司受理交强险业务会加大公司的经营风险。如果商业保险公司还是与受理传统产险业务一样，在受理交强险业务时不注意业务审批，不注重对风险的控制和衡量的话，势必会加大保险期限内的出险频率，从而增大赔付率，影响商业保险公司的经营业绩，乃至导致整个公司无法继续经营或破产。因此，从风险价值管理来看，要从源头防范和控制风险，并在理赔的各个环节做好应对措施，防止风险的产生和恶化：在受理每笔交强险业务以前做出风险评价，尽可能地防止赔付的发生；公司业绩考核所采用的标准和方法，要对公司经营风险的控制具有引导作用，使其能够体现商业保险公司自身的风险管理文化，有利于形成对风险进行全员、全过程、全范围管理的理念；为交强险业务制定新的理赔流程，进一步完善核损管理模式并加强商业保险公司之间的联系，消除投保人潜在的道德风险问题。

2.商业保险公司的资金主要是来自保费收入，收取保费在前，承担保险责任在后，这决定了商业保险公司资产具有明显的负债性，将这种负债性结合我国商业保险公司所受理的产险业务实际来看，还具有短期性，从而要求商业保险公司的资产具有较高的流动性（戴成峰，2007）。然而如前文所述，对交强险业务的赔付是“无过错”的责任范围，这样一来交强险业务对赔付资金的流动性要求相对于其他产险业务来说更高。因此，从资产负债管理来看，商业保险公司应重新分析公司整体的业务结构，根据公司目前的经营风险状况和实力来配置投资资产：充分考虑交强险业务的出险概率和平均偿付金额，合理分析其平均偿还期，在此基础上考虑其对公司整体业务负债的影响，根据资产分配原则合理配置投资资产；在注重投资资产安全性和流动性，保障公司实际偿付能力的同时，要加强资金运用方面的研究，着力提高资金运用的效率和效益。

3.从有关产险费率制定的精算模型的已有研究成果来看，考虑到影响产险费率水平特别是车险费率水平的主要因素是投保人的历史索赔次数或是历史索赔金额的大小，然而交强险业务是一项具有较高经营风险（主要是赔付风险）的业务，并且具有强制性，保险公司不能拒绝受理交强险业务，由此我们认为，交强险业务费率水平的影响因素不能单一地看作是历史索赔次数或者是历史索赔金额的大小，应该是多因素决定某项交强险业务的风险水平，再以风险的大小来决定费率的高低。因此，从费率制定的影响因素来看，商业保险公司应对交强险费率的制定建立一个风险影响因子库，在受理交强险业务前进行风险评价，以风险水平来确定费率水平。下面对我们所提出的这种费率决定机制做具体说明：

可行性说明。我们所提出的这一费率决定机制的主要思想是根据交强险业务的不同风险水平决定不同的费率水平，而这一思想的前提条件是要有不同费率水平的法定可能性。根据前文交强险实施前后经营成果的对比分析所得结论：目前我国交强险保险费率水平偏高，这为交强险业务制定不同费率水平提供了法定可能空间。如果投保人风险在一个较高的水平上，他/她的投保费率水平将收敛于法定最高费率水平，反之，则收敛于一个较低的费率水平。

风险水平影响因子库的建立。这种由不同的因子影响交强险业务的风险水平，再由风险水平来决定费率水平的思想，明显比由单一因素来决定费率水平更合理、公平。

影响因子的选取对于不同的商业保险公司来说可能有一定的差异，但大体上都需要考虑如下几个因子：

（1）投保人历史索赔次数，这是现有车险费率水平决定模型中考虑的一个主要影响因素。另外，从实际经验来看，以投保人历史索赔次数来作为衡量交强险业务风险水平的一个影响因子肯定具有一定的合理性。

（2）投保人历史索赔金额，仅以投保人的历史索赔次数来考虑交强险业务的风险水平明显是不合理的，也缺乏公平性，所以我们认为以投保人历史索赔金额来修正风险水平是必要的。

（3）投保人驾龄或车辆使用年限，单从投保人历史索赔情况来衡量交强险业务的风险水平还是缺少说服力，同时也不能体现公平原则，所以我们将投保人驾龄或车辆使用年限作为交强险业务风险水平的一个影响因子，用来评价交强险业务的风险水平。

风险水平决定费率水平的方法。这种费率水平计量模型建立的瓶颈在于找到一个合理的方法将前文所讨论的各风险水平影响因子赋予一个权重，以期能够准确合理地计量交强险业务的风险水平，这尚需要更多基础数据的支持和业内学者的进一步研究。在能够合理计量风险水平后，我们可以根据现有的车险费率奖惩系统，改进其中的负二项模型或二元风险模型，尽可能地准确计算费率大小。

保险费率论文篇7

从现实情况看，近年来地震、洪水及飓风等巨灾造成的经济损失呈现递增的趋势（MunichReGroup,2005)。各国也设计了不同应对巨灾的风险分散制度，其中保险扮演主要角色，如美国的NFIP。但通过对这些分散机制的研究发现，投保人参保率较低，效果并未达到预期。GovernmentAccountingOffice(GAO)（1983）表明，美国家庭并未对其财产购买足够的保险，强制保险的做法也不尽如人意。巨灾保险需求方面逐渐引起学者的重视。目前巨灾保险需求理论研究均在期望效用或非期望效用理论模型中，而实证研究受限于数据并不多见，因此常常借助行为经济学的方法通过实验的方式测定消费者的风险偏好（RadoslavS.Raykov,2011）。除实验外，还有两种实证研究方法，一是进行调研，二是利用真实保单数据。通过住户调研，研究者发现投保人的风险偏好、家庭收入、是否经历过巨灾、保险价格、对政府救济的期望、受教育水平以及在该地区居住的时间都对巨灾保险的需求产生了影响。（Palm1995:PynnandLjung1999;Blanchard-Boehmetal.2001）。实验的方法发现，对灾害发生概率的预见性、财富水平、前期曾遭受的损失等会影响消费的巨灾保险购买行为（McClellandetal.1993;Gandertonetal.2000）。更进一步的实验发现，消费者往往具有乐观精神，认为巨灾不会发生在自己的头上（CamererandKunreuther1989），但经历过巨灾后又往往夸大下一次巨灾发生的概率（TverskyandKahneman1973)）。实证研究详细讨论了影响巨灾保险需求的因素，在研究消费者购买保险的动机时，博弈论方法得到运用。博弈行为多由于信息不对称出现在投保人和保险人之间，如对道德风险和逆选择的研究（Akerlof(1970);RotschildandStiglitz(1976);Shavell(1979);Wilson(1977)）。而Ibragimov,Ja_eeandWalden(2009)的研究扩展到了投保人之间的博弈行为，尤其是在巨灾保险中，由于损失发生的系统性，投保人均遭受损失，而保险人的赔付是有限的，投保人之间必须博弈，选择最优策略。本文即构造消费者之间的非合作有限博弈，根据纳什均衡的存在性和唯一性发现巨灾保险需求曲线的特征，进一步讨论巨灾保险失灵及均衡的情形。贝尔曼方程是应用最优化原理和嵌入原理可推导出动态规划的基本方程，利用这一工具，可以动态分析巨灾保险的需求特征,客服静态分析的不足。

二、贝尔曼方程假设条件与形式

假定一家庭为自己所拥有的房屋投保，其房屋价值为M，房屋受巨灾损失的概率为q。投保人遭受巨灾损失时，只面临全损的情况。为简化分析，市场不存在逆选择，那么保险设计产品时不存在免赔额。保费缴纳方式为事前缴纳，保费为公平保费，不含附加保费。保费为p，计算公式为p=qM/(1+r)，r是无风险利率。假定投保人可以自主选择保额，保额与他财产的比例为k，0<k<1。巨灾保险的系统赔付使得保险人有破产导致拒赔的概率，假定这个概率为ξ。那么投保人在巨灾后得到赔款的概率即为1-ξ。投保人需要在其活的期限内最大化其效用，而非只在单一事件最大化其效用，则其选择的约束为：效用函数U(•)是增函数，为凹的，ct是t时期的消费，wt是t时期的财富，β是折扣系数。St是投保者的储蓄，当投保这需要借贷时St为负的。t+1是一个二元随机变量，1表示当保险人违约,其分布假定为Bernoulli分布，均值为ξ，方差为ξ(1-ξ)。类似的，yt+1为一个二元随机变量，1表示投保人遭受损失，分布为Bernoulli分布，均值为q，方差为q(1-q)；S表示投保人面临的流动性约束，若S=0，表示投保人无法借贷；若S=-∞，表示投保人没有借贷限制，可以借任意数量。在上述假设下，投保人的行为是选择保额以满足自己的贝尔曼方程（BellmanEquation）：解的充分条件为：（1)使用上述条件,可以发现巨灾保险投保人的需求特征,并进一步讨论流动性约束和保险人的违约概率对投保人需求的影响。

三、模型主要结论

保险费率论文篇8

关键词：利率；人身保险保费；人均GDP；存款余额；STR模型

1.引言

保险业作为一国金融发展过程中不可或缺的部分，为经济的多元化发展提供了有效途径。近年来，我国保险业发展势头迅猛，对经济增长做出了巨大贡献。2012年，我国保险业保费收入达1.55万亿元，同比增长8%。与此同时，我国的利率市场化改革也在不断推进，1996年我国放开银行间同业拆借利率，正式启动利率市场化进程；2013年7月20日起全面放开金融机构贷款利率管制，标志着利率市场化改革取得了阶段性进展。利率市场化后，金融机构在通过差异化竞争和定价机制为客户提供更具创新性和多样化的金融产品，提高资金利用效率的同时，却进一步加剧了金融市场利率波动。

由于人身保险产品具有长期性、定额性、储蓄性和保险性等特殊性质，一旦市场利率环境发生变化，会通过影响保险公司对保险产品的定价、保险公司资产负债的匹配和保险公司经营利润等渠道对保险公司人身保险保费收入造成较大冲击。本文针对目前我国存款利率市场化改革趋向，从非线性角度对存款利率上升到何种程度会造成人身保险业经营环境变化的问题进行考察，进而分析利率变化对人身保险业的门限效应，最后给出结论及政策建议。

2.文献综述

随着我国保险业的迅猛发展，学术界对保险业的关注日趋增多。但纵观各方研究，其焦点一般集中在保费收入与经济增长的关系方面，而以利率变动为切入点对保险业展开的研究并不多见。

代表性观点主要有：张北清（2004）认为：利率市场化给人身保险业带来的冲击是其迫切需要解决的难题。利率市场化会导致利率上升，破坏了低利率时人身保险业的经营环境，会产生退保或抑制保险消费等难题，从而造成其收益的不稳定性[1]。高树堂和赵明静（2010）同样从利率市场化的角度出发，研究认为，当利率发生变动时，会影响保险资金运用的结构和保费的定价，从而影响保费收入[2]。史国军等（2011）研究表明，随着金融改革的不断深化，利率市场化和预定利率的放开政策必定会对人身保险业产生较大的冲击[3]。张细松（2013）认为利率政策主要通过保险承保业务和投资业务对保险业产生影响，对利率政策的冲击，保险公司应当提高重视，并在今后的经营过程中不断规避保险业务的利率风险[5]。

现有文献基本上都是从定性的角度阐明了当市场利率水平较低时，有利于人身保险业的发展，而当利率逐渐上升后，会破坏人身保险业的发展环境，但没有涉及定量分析。本文在现有研究的基础上，以存款利率变动对人身保险业的影响为切入点，运用非线性的STR模型建立人身保险保费收入的增长模型，以存款利率为转换变量，实证分析了存款利率市场化后对保险业特别是人身保险业发展环境的影响。

3.STR模型简介

STR模型即平滑转换回归模型，由Granger and Ter svirta于1993年首次提出，专门用来解决时间序列的非线性问题。该模型历经多次转化和演变，现已成为包括模型设定（specification）、估计（estimation）和诊断（diagnostic）等一系列系统、完备的估计方法[6]。模型的基本结构如下：

4.指标解释与计量模型

4.1 指标解释

1）人身保险保费收入（IP）。人身保险保费收入是保险公司为履行保险合同规定的义务而向投保人收取的对价收入。本文选取我国1982-2010年人身保险保费收入总额作为衡量保费收入的指标。

2）人均国内生产总值（RGDP）。从理论上讲，在低利率环境下，人均GDP与保费收入之间有正相关关系，而利率上升到一定阶段后，由于存款利息等其他金融创新产品的吸引力更大，人们是否还会首先考虑增加保险产品的购买，人均GDP与保费收入之间的相关关系还需考证。

3）人口总数（GP）。一般而言，一国人口数量越多，该国人身保费收入受人口影响的可能性就越大。因此，本文将人口数量纳入影响保费收入的重要因素。

4）储蓄存款余额（DEPO）。储蓄存款余额对保费收入的影响具有双重作用，一方面储蓄存款余额对保费收入表现出一定的收入效应，即储蓄存款余额增加意味着可支配收入增加，从而有利于保费收入的增长；另一方面，储蓄存款余额对保费收入表现出一定的替代效应，即储蓄存款作为保险产品的一种替代品，人们增加对储蓄存款消费必然会导致对保险产品消费的减少（张芳洁，2004；栾存存，2004）[4][5]。因此，储蓄存款余额对保费收入的影响是由两种效应相互影响而最终决定。

5）国家财政用于抚恤和社会福利的支出（WF）。国家财政用于抚恤和社会福利支出的增加从两个方面影响个人和家庭对人身保险产品的消费。一方面，财政支出使发生疾病、死亡或失业的个人或家庭得到一定补助，从而减少其对人身保险产品的需求；另一方面，财政支出使遭遇困境的家庭或个人可以快速恢复正常生产、生活，提高收入水平，从而增加对人身保险产品的消费[6]。

6）消费价格指数（CPI）。由于通货膨胀的影响，如若不对各变量做出价格调整，则会导致最终数据产生较大误差。虽然CPI不能代表所有的价格变动，但本文通过以1982年消费价格指数为基期近似的将以上数据进行了相应的价格调整。

4.2 计量模型

本文依照前文所述的变量指标，选取了1982-2010年期间的数据。原始数据均来自《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》以及中国保监会、中国人民银行和世界银行网站，并通过以下方式对原始数据进行处理。以1982年价格水平为基期，将保费收入（IP）、人均国内生产总值（RGDP）、储蓄存款余额（DEPO）、国家财政用于抚恤和社会福利的支出（WF）调整为实际值，最终通过定义以下变量来消除价格因素和数据异方差所带来的估计误差：

通过数据处理后，本文建立以保费收入（IP）为被解释变量，以人均国内生产总值（RGDP）、储蓄存款余额（DEPO）、国家财政用于抚恤和社会福利的支出（WF）以及人口总数（GP）为解释变量的STR模型：

5.实证及结果分析

5.1 平稳性检验

为消除可能存在的“伪回归”现象，首先需要对序列进行平稳性检验。对不平稳的序列进行差分，从而消除序列的不平稳性。本文主要通过ADF检验来测试序列的平稳性。对各变量进行差分处理，差分处理后的结果如表1所示。

经调整过后所有变量均达到平稳性要求，可用于STR模型的参数估计和LM统计量的计算。

5.2 STR模型估计

1）模型自回归滞后阶数的确定。在对模型进行非线性估计前，先要确定模型的滞后阶数。根据Sensier和Osborn（2002）的方法，首先将滞后阶数选为8，然后根据AIC和SC准则选择理想的滞后阶数组合[7]。因此，当最终的计量模型为：

不难看出，计量结果由线性部分和非线性部分构成，在非线性部分中，由于r值为1.0，表明转换函数的转换速度平稳，说明各解释变量对人身保险保费收入的影响是随着存款利率的变动逐渐显现的。

5.3 结果分析

综合线性部分和非线性部分的估计值得出以下结论：

1） 在低市场利率环境下（6%），转换函数G（・）0。人均GDP每增加或减少1个百分点，人身保险收入便增加或减少8.94个百分点。因此，人均GDP的增加使人们的可支配收入增加，从而增加对保险产品的消费。

2） 当市场利率不断上升时，STR模型中的非线性特征开始显现。即随着人均GDP增加，人们对人身保险产品的消费会随着存款利率的上升而不断下降。其主要原因是：当利率市场化后，利率波动加剧。此时，当人均GDP或人均可支配收入增加后，人们开始关注回报率较高的储蓄存款或是其他理财产品。保险公司虽然也会根据市场利率的变化相应的调整预定利率、预定死亡率和预定费用率等进一步提升产品的定价能力，从而减少利率风险给行业带来的影响，但由于人身保险业在利率波动的情况下会受到较大的冲击，尤其是寿险产品。由于人身保险产品的收益不稳定，人们认为银行利息所带来的收益可能会比购买保险产品产生的收益多而且保险。因此，人身保险保费收入不仅不会随着利率水平不断上升而继续增加，反而会减少。

3） 就存款余额而言，当存款利率较低时，转换函数G（・）0。金融机构年末存款余额每增加1个百分点，人身保险保费收入就减少6.83个百分点。这说明在低市场利率环境下，存款余额与人身保险产品是一种替代品关系，表现出对人身保险收入具有很强的抑制作用。而当存款利率超过门限值6%且持续上升时，非线性特征逐渐显现。即存款余额对人身保险收入产生的收入效应大于替代效应。其主要原因是：在高利率的市场环境下，随着利率的上升，尤其是存款利率的大幅上升或是人们手中持有的各类理财产品的投资收益提高，会使居民变得更加富有（我国居民更加偏好储蓄，而不是消费），随着个人财富的增加，大部分人会进行分散化投资，因而增加对保险产品的消费需求。

4） 就人口因素和国家财政用于抚恤和社会福利的支出而言，当存款利率水平较低时，人口和财政用于抚恤和社会福利的支出分别增加1个百分点时，人身保险收入分别增加238.53和2.77个百分点。即在低利率市场环境中，人口和财政用于抚恤和社会福利支出的增加，有利于人身保险收入的增加。而一旦市场中利率环境发生变化，人口的增加随着利率不断的上升将不利于人身保费收入的增加，财政用于抚恤和社会福利支出的增加也会抑制人身保险保费收入的增加。

参考文献：

[1] 李兰若.利率变化对保险业影响的相关分析[J].保险研究，1999，（5）：7-8.

[2] 张北清，熊丽琼.论保险业如何应对利率市场化[J].大众科技，2004，（3）：21-23.

[3] 高树棠，赵明静.利率变化对我国保险业发展的影响[J].当代地方科技，2010，（7）：29-30.

[4] 史国军，唐维明，曹天明.放开预定利率对保险业影响的分析与思考[J].金融纵横，2011，（2）：34-36.

[5] 张细松，刘素春.我国保险业对利率政策的反应研究[J].保险研究，2013，（1）：32-40.

[6] Granger，Ter svirta.Modelling nonlinear economic relationships[M].Oxford University Press Oxford，1993.

[7] 彭方平.STR模型及我国货币政策传导非线性研究[D].武汉：华中科技大学，2007.

[8] Luukkonen，Saikkonen and Ter svirta.Testing linearity against smooth transition autoregressive models[J].Biometrika，1988，75（3）：491-499.

[9] 张芳杰.影响我国保险业发展的经济因素的实证分析[J].数量经济技术经济研究，2004，（3）：25-31.

[10] 栾存存.我国保险业增长分析[J].经济研究，2004，（1）：25-32.

保险费率论文篇9

本文首先介绍了人身保险产品预定利率市场化的有关情况，先对预定利率市场化进行了理论分析，继而分析了人身保险产品预定利率市场化将带来的影响，分别阐述了其优势及风险，最后文章认为预定利率市场化是保险市场不断完善的必经之路，将会对消费者及我国保险市场带来积极的影响。

【关键词】

预定利率；市场化；利差

一、引言

2010年7月，中国保险监督管理委员会（以下简称保监会）了《关于人身保险预定利率有关事项的通知（征求意见稿）》（以下简称《通知》），其中首条事项为“传统人身保险预定利率由保险公司按照审慎原则自行决定”，这标志着监管部门在认真考虑解除对保险产品预定利率的严格管制。尽管尚属“征求意见稿”，市场纷纷对其可能的政策效应进行分析、预测，《通知》当日，保险股甚至逆当日大势而跌；业内人士对此反应热烈，赞成、反对及担心者均有之。

事隔近三年，人身险定价利率市场化风声再起，继商业车险费率市场化改革方案内部征求意见后，人身险费率改革试点方案日前也在小范围内征求意见中，有消息称自2010年就处于论证阶段的人身险费率改革今年或将落地。

二、理论方面

预定利率，是指保险公司在计算保费时所采用的利率。具体而言，是保险公司对未来现金流的贴现率，直接影响着保险公司计算出的保费大小，在其他条件不变的情况下，预定利率越高，保费越小。近11年以来，传统险的定价利率一直固定在上限2.5%，在一些年份里中甚至弱于银行存款，在价格方面传统人身保险并不具有吸引力；同时创新型寿险品种如分红型和万能保险由于带有投资性质，保险公司平均回报率又高于2.5%，因而在人身保险方面，越来越表现出传统寿险不受人亲睐，创新型寿险发展较好的情况。由于创新型寿险的特点主要在于其投资性，而非保障性，随着传统寿险的衰落，人身保险已经越来越失掉了其保障的特性。表一为中国人寿在2012年期间内保费收入前五位的保险产品，可以看到分红型保险占据了大半壁江山，而唯一入围的传统型寿险“康宁终身保险”所依靠的也仅仅是续期保费，该保险早于5年前停售。

随着预定利率上限的升高，各家保险公司为了保证价格优势，也必将适当提高预定利率，这势必带来传统寿险产品价格的下跌，吸引投保人购买传统寿险，从而在长期使保险公司获利，这本是好事一件，但当日，除中国平安因停牌而幸免外，中国人寿、中国太保分别大跌4.5%、5.83%，与沪指0.8%的涨幅形成了鲜明对比。

三、预定利率市场化带来的影响

其实在业内人士看来，预定利率市场化是保险市场不断完善的必经之路，虽然股票市场对此有消极反应，但不能否认的是预定利率市场化将会对保险市场带来的利好影响：

（一）降低费率

前述理论部分已经提到了，预定利率的提高会导致保费的下降，从而有利于消费者。费率的降低一方面有利于消费者，一方面也会为保险公司带来更多的业务量，随着业务量的增加，此类业务的整体盈利能力将会提升而非下降，通过薄利多销即可迅速形成规模，从量上可形成规模价值最大化、规模效益最大化。

（二）让保险产品回归保障的目的

由于预定利率较低导致传统人寿保险不如创新型人寿保险吃香，而创新型的人寿保险如分红类保险、万能型保险的投资性质较之其保障性质更强，故人身保险已经越来越偏离其原本的保险保障目的。

预定利率的提高，能使消费者回归传统型人寿保险，也使传统寿险的利差缩小，使消费者更能享受到人身方面的保险保障。

（三）对保险公司的挑战

预定利率的放开，对保险公司的产品制定带来了极大的挑战。一方面为了保证产品的竞争性需要压低价格，另一方面出于审慎性原则和经营稳定性又不能盲目下压。因此这就要求保险公司要能预测市场利率的走势，这需要更加关注国际国内宏观经济的发展趋势和国家财政货币政策等的变化，推出适销对路、有竞争力、有收益、低风险的产品。

另外，预定利率放开之后，保险公司的利差益减少，迫使保险公司寻求新的利润发展点，如提高自身投资收益率、加快创新产品的研发等。

（四）对监管带来的挑战

放开预定利率之后，为避免出现恶性竞争局面，除了依靠保险公司自觉遵守审慎性原则以外，还要求监管部门执行严格的偿付能力监管方法，以预防为主，从费率的制定到准备金的提取监管部门都要严格把关，一旦偿付能力出现问题，需立刻采取严格措施，使保险公司迫于监管压力自觉保证偿付能力充足，避免恶性竞争，同时若一旦发现保险公司偿付能力出现问题，也能迅速得到解决，避免问题的积累。

四、总结

综上所述，人身保险产品的预定利率市场化是利大于弊的，也势在必行，这一举措将为消费者牟利，使寿险产品回归其保险保障的本质，也为寿险行业注入活力，从而促使整个保险行业充分发挥其经济补偿、资金融通、社会管理三大职能，让广大人民也从保险行业的发展中获利。

参考文献：

[1]

预定利率”放”与”不放”之间.和讯网，2012.6.15

[2]杨芮.定价利率市场化风声再起，人身险费率改革或将落地.第一财经日报，2013.3.14

[3]“中国人寿杨明生：根本出路在于转变利差模式”.财经网，2012.08.29

[4]李良温.寿险预定利率市场化分析[J].保险研究，2012.9

保险费率论文篇10

(一)模型建立

1.概述

在现实中,保险深度(保费/GDP)随人均GDP增加而增加,但对应人均GDP的不同规模,保险深度的增速不同,在人均GDP较低的阶段,保险深度增速较慢,而后逐渐加快,到了一定阶段之后,增速又逐渐放慢。这意味着,随着人均GDP增加,保费将以一种超越GDP增长的速度增长,在人均GDP较低的阶段其超越幅度较小,而后逐渐加大,到了一定阶段之后,其超越幅度又逐渐变小。换言之,在经济增长的不同阶段,保费的收入弹性会发生变化。对于上述情形,使用Logistic模型较为合适,因为Logistic函数所具有的S型特征可以较好地对该现实进行抽象刻画。

Carter&Dickinson(1992)和Enz(2000)建立了一种较为理想的刻画保险深度和人均GDP关系的Logistic理论模型(因根据该模型绘制的曲线呈“S”型,因此以下将该模型简称为“S曲线模型”)。本文将在S曲线模型基础上,利用世界各国保险业和经济增长的大量最新历史数据,估算出世界保险业增长模型。

2.模型表达式

S曲线模型的表达式为:

(二)样本数据

本文选取93个国家和地区过去25年(1980—2004年)的数据作为观测样本。寿险业的观测样本量为1823个,非寿险业的观测样本量为1842个。各国GDP、人口数、人均GDP等数据来自联合国“NationalAccountsMainAggregates”数据库,各国总保费收入、寿险保费收入、非寿险保费收入、寿险深度、非寿险深度等数据来自瑞士“Sigma”世界保费数据库。直接用于模型估计的变量有保险深度和人均GDP。人均GDP数据按照1990年可比价格以美元计价,保险深度数据是相对值(保费/GDP),不涉及价格调整问题。

根据搜集的样本数据,我们既可以不区分寿险业和非寿险业做一个笼统的关于中国保险业的总体估计,也可以分别针对寿险业和非寿险业进行单独的估计。考虑到寿险业和非寿险业各自具有不同的特点,我们决定采取后一方法,分别估计“世界寿险业增长模型”和“世界非寿险业增长模型”,这样的估计应该比笼统的估计更加准确。需要特别说明的是,在我们使用的样本数据中,寿险和非寿险的区分采用欧盟(EU)和经济合作与发展组织(OECD)标准惯例,将健康保险和意外伤害保险划入非寿险业务范围。

(三)模型估计结果

表1列出了世界寿险业和非寿险业增长模型的估计结果。

先看寿险业。从寿险深度增速看,在人均GDP达到12753美元之前,寿险深度的增速不断加快;在人均GDP达到12753美元之后,寿险深度的增速逐渐放慢。从寿险保费收入弹性看,在人均GDP达到14626美元处,寿险保费的收入弹性达到最大值1.795,该值意味着人均GDP每增长1%,相应的,人均寿险保费增长1.795%。

再看非寿险业。从非寿险深度增速看,在人均GDP达到3076美元之前,非寿险深度的增速不断加快;在人均GDP达到3076美元之后,非寿险深度的增速逐渐放慢。从非寿险保费收入弹性看,在人均GDP达到7553美元处,非寿险保费的收入弹性达到最大值1.429,该值意味着人均GDP每增长1%,人均非寿险保费增长1.429%。

二、相关变量假设

欲对2006—2020年中国保险业增长进行测算,必须先对该期间中国相关经济变量进行合理假设。与本文分析直接相关的经济变量包括:GDP、保险基准深度比、汇率和价格指数等。

(一)GDP

对于2006—2020年中国GDP的增长预测,虽然众说纷纭,但许多研究还是取得了较为一致的测算结论。刘伟(2006)认为,如果没有极为特殊的国际国内不可控制的社会政治、经济、文化、军事、自然意外发生,从经济增长的可能性来说,预计中国经济增长率2001—2010年平均为8%—9%,2011—2020年平均为7%—8%。

本文对2006—2020年期间中国GDP增长假设三种情形:一是保守情形,GDP年均增长7%;二是中间情形,GDP年均增长8%;三是乐观情形,GDP年均增长9%。在保守情形下,2020年GDP总量为50391亿美元,人均GDP为3451美元。③在中间情形下,2020年GDP总量为57936亿美元,人均GDP为3968美元。在乐观情形下,2020年GDP总量为66526亿美元,人均GDP为4557美元。以上数据均基于1990年可比价格。

(二)保险基准深度比

1.保险基准深度比的含义

“保险基准深度比”(GuidelinePenetrationRatioofInsuranceGPRI)反映一国(或地区)保险业的相对增长水平,具体而言,它衡量的是一国保险深度与相应经济发展阶段上(指相同人均CDP水平阶段上)世界平均保险深度的相对关系。它的计算公式为:

式中分母“基准保险深度”指的是“相应经济发展阶段上世界平均保险深度”,分子“实际保险深度”指的是该年该国实际达到的保险深度。保险基准深度比等于1,意味着该年该国实际保险深度等于相应经济发展阶段上世界平均保险深度,基准深度比小于1,意味着低于世界平均保险深度,基准深度比大于1,意味着高于世界平均保险深度。

需要说明的是,一国保险基准深度比小于1或大于1并不必然意味着该国未来保险增长潜力的大或小,因为各国保险业和经济社会体制的具体情况千差万别,不可一概而论,在进行具体国别分析时,必须根据该国过去一段时期保险基准深度比变化情况和该国国民经济和保险业发展的具体现实,对未来发展趋势进行合理预测。

2.2020年中国保险基准深度比

中国保险基准深度比可以分解为寿险基准深度比和非寿险基准深度比进行分别分析。根据1980—2005年中国寿险和非寿险基准深度比的变化情况(即总体呈上升趋势,但上升速度逐渐趋缓),并结合目前中国保险业的发展现实,我们构建如下的两期滞后变量模型对中国寿险和非寿险基准深度比的变化情况进行历史描述和未来预测④:

为模型的参数。

表2列出了关于中国寿险和非寿险基准深度比的估计结果。根据这一估计结果,我们可以对2020年中国保险基准深度比作一个测算,测算结果为:2020年中国寿险基准深度比为2.33,非寿险基准深度比为0.92。

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(三)价格指数

在价格指数方面,我们作如下处理:第一,对于1980—2005年期间的历史数据,我们所使用的或者是直接的可比价格数据(如1990年可比价格数据),或者是经过价格指数调整后的可比价格数据。⑥第二,对于2006—2020年期间的预测数据,由于我们重视的是“实际值”而不是“名义值”,所以使用的是2005年的可比价格,这样便于测算中国保险业中长期实际年均增长率,而不是名义增长率。

(四)货币汇率

在货币汇率方面,我们使用两套处理方法:第一是“市场汇率法”,第二是“购买力平价法”。

在市场汇率法下,2005年的换算汇率使用年度市场平均汇率即1美元等于8.19元人民币,2006—2020年期间的换算汇率沿用2005年的换算汇率即1美元等于8.19元人民币。这样的简化处理对于本文研究结论没有实质影响,一是因为本文研究所涉及的关键数据均为相对数据,而非绝对数据;二是因为本文关注的是,相对于2005年基期的情况,2006—2020年期间中国保险业增长趋势如何,所以这样的简化处理有利于剔除汇率波动的干扰影响,有利于揭示中国保险业中长期增长的本质趋势。

三、基于“市场汇率法”的普通测算

(一)2006—2020年中国寿险业增长测算

按照以上思路,我们对2006—2020年期间中国寿险业增长潜力进行了测算分析。表3列出了测算结果。此处对测算过程进行简要说明。第(1)行和第(2)行分别是GDP总量和人均GDP。第(3)行是理论寿险深度,根据上文建立的世界寿险业增长模型测算。第(4)行是测算寿险深度,根据“(3)的理论寿险深度”乘以上文表2测算的“寿险基准深度比”得出。第(5)行是测算可比寿险保费,根据“(1)GDP总量”乘以“(4)测算寿险深度”、并将1990年价格转换为2005年价格得出。第(6)行是2006—2020年期间中国寿险保费的实际年均增长率,根据第(5)行2005年实际寿险保费和2020年测算寿险保费计算得出。

(二)2006—2020年中国非寿险业增长测算

与上述寿险业增长分析类似,我们对2006—2020年期间中国非寿险业增长潜力进行了测算分析。表4列出了测算结果。

(三)2006—2020年中国保险业总体增长测算

在以上中国寿险业和非寿险业增长分析的基础上,我们对2006—2020年期间中国保险业总体增长潜力进行测算分析。表5列出了测算结果。

从表5测算结果可以看出,在2006—2020年期间,在GDP年增7%的情形中,中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为9.4%、9.8%和9.5%;在GDP年增8%的情形中,中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为10.7%、11.2%和10.9%;在GDP年增9%的情形中,中国寿险业、非寿险业和保险业总体的年均保费增长率分别为12.1%、12.6%和12.3%。

四、考虑“购买力平价”的修正测算

为了修正“市场汇率法”可能造成的对中国经济发展阶段、进而对中国保险业中长期增长潜力的低估,本部分使用一套“购买力平价法”下的各国GDP数据⑦,依据本文第二至第四部分的分析框架,测算2006—2020年间中国寿险业、非寿险业和保险业总体的增长率,然后将其与市场汇率法之下的情形进行比较,并计算两者的简单算术平均值,以此作为判断2006—2020年中国保险业增长潜力的一个更全面的基础。具体计算结果参见表6。从表6可以看出,正如我们所预期的,在购买力平价法下,不论是中国的寿险业、非寿险业,还是保险业总体,其增长率与基于市场汇率法的测算结果相比都有不同程度的上升。那么,究竟应该如何判断2006—2020年中国保险业的增长潜力呢?我们认为,一方面,由于汇率管制等原因,市场汇率法会使中国实际的人均GDP被低估,从而可能低估中国保险业的增长潜力;另一方面,由于没有区分商品中的可贸易品和非贸易品等原因,购买力平价法会使中国实际的人均GDP被高估,从而可能高估中国保险业的增长潜力;而折中地,市场汇率法和购买力平价法两者的平均,应是一个较为合理的估计。因此我们判断,虽然“市场汇率法”测算的中国保险业增长潜力区间和“购买力平价法”测算的中国保险业增长潜力区间均为可能的浮动区间,但是“市场汇率法”和“购买力平价法”两者平均测算的中国保险业增长潜力区间为更有可能的浮动区间。

具体而言,如表7所示,在2006—2020年期间,在GDP年均增长7%—9%的假设下,中国寿险业年均增长率较为可能的浮动区间为9.4%—18.8%,其中更为可能的浮动区间为12.3%—15.5%;中国非寿险业年均增长率较为可能的浮动区间为9.8%—14.4%,其中更为可能的浮动区间为10.8%—13.5%;中国保险业总体年均增长率较为可能的浮动区间为9.5%—17.6%,其中更为可能的浮动区间为11.8%—14.9%。

用更直观的方式表述,与同期GDP的7%—9%的预期增长速度相比,在2006—2020年期间,中国保险业保持一个比同期GDP高2—4个百分点的增长速度比较容易,保持高4—6个百分点的增长速度也很有可能,但保持高6—9个百分点的增长速度则比较困难,保持高9个百分点以上的增长速度更为困难。

接下来,根据以上分析,我们可以对2006—2020年中国保险业增长作一个更为具体的测算。在测算时间上,我们选取2010、2015和2020年三个年份,这三个年份正好是我国“十一五”、“十二五”和“十三五”规划的末期;在测算对象上,我们选取保费、保险密度和保险深度三个常用指标。具体测算结果参见表8。

五、结论

本文基于市场汇率法和购买力平价法,通过对大量历史数据的分析,探寻“世界保险业增长规律曲线”,并以该规律曲线为参照,结合中国国民经济和保险业发展的具体现实,量化分析了2006—2020年间中国寿险业、非寿险业和保险业总体的中长期增长潜力。

本文的基本结论是:在2006—2020年期间,在GDP年均增长7%—9%的假设下,中国寿险业保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.4%—18.8%,其中更为可能的浮动区间为12.3%—15.5%;中国非寿险业保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.8%—14.4%,其中更为可能的浮动区间为10.8%—13.5%;中国保险业总保费年均增长率较为可能的浮动区间为9.5%—17.6%,其中更为可能的浮动区间为11.8%—14.9%。

用更直观的方式表述,与同期GDP相比,在2006—2020年间,中国保险业保持一个比同期GDP高2—4个百分点的增长速度比较容易,保持高4—6个百分点的增长速度也很有可能,但保持高6—9个百分点的增长速度则比较困难,保持高9个百分点以上的增长速度更为困难。

注释:

②尽管回归结果中R[2]的值不高,但对于国际比较研究的模型估计结果而言,从总体的检验看,已是很好的检验结果了。而且,下文对于中国保险业中长期增长潜力的分析,并不单纯基于该世界保险业增长规律曲线,而是同时充分考虑中国国民经济和保险业发展的具体现实。

③根据国家人口和计划生育委员会的预测,2020年中国人口数为14.6亿。数据来源:《中国人口》,国家人口和计划生育委员会,2005年11月。

④在滞后期数的选择上我们主要使用AIC判别法,同时结合中国保险业发展现实作辅助选择。使用AIC判别法的理由参见Liew(2004)。该研究认为,在小样本情形下,AIC判别法和FPE判别法比其他方法更适用于模型滞后期数的选择。

⑤此处对YEAR的取值和回归数据时间范围作一个说明。先看YEAR的取值,因为中国保险业从1980年开始恢复,所以我们设1980年YEAR取1,1981年YEAR取2,1982年YEAR取3,依此类推,2005年YEAR取26。再看回归数据的时间范围,中国非寿险业从1980年开始恢复,寿险业从1982年开始恢复,我们将回归数据的时间范围统一限为1982—2005年。之所以这样处理,一方面是考虑寿险和非寿险数据的时间范围的统一问题,另一方面更重要的是考虑统计数据内涵一致的问题。