徐华 赵桂芹 吴洪
保险需求研究是保险经济学研究中的重要主题之一。几乎所有实证文献都会使用经济水平来考察保险需求。在具体指标上，很多文献以人均GDP作为自变量，以保险深度和保险密度为因变量，在区域范围或者全球范围内进行实证分析。这种研究思路很明确，即考察保险发展指标和经济发展水平（人均GDP）之间的关系。尽管人均GDP可以较好地代表经济发展水平，但它无法清晰地表述经济发展质量和经济结构。因此，经济结构和产业结构是否对保险业发展有影响？具体来说，工业化对保险业需求的影响是如何变化的？
本文的研究主旨是在众多研究经济水平和非寿险需求关系的论文的基础上，进一步考察经济结构及其演变对非寿险发展的影响。从产业周期角度考虑，我们的研究基于考察在工业化的不同阶段，工业化的不同程度上，保险发展是否存在稳定的成长规律。这一研究的实质是考察产业结构演变是否对财产险发展有重要影响，并如何演变。
一、研究假设
产业结构的演变和升级推动经济增长；经济增长则通过财富效应推动非寿险需求的提升。但这种思路尚未能触及到产业结构演变对非寿险乃至保险需求的结构性影响。正如前文提到，财富效应对保险需求的影响，还不足以解释保险的非常规增长。工业化对经济质量的影响是更为深远的，由此而推动人类风险结构的全面改变。如风险暴露的增加，风险偏好的改变，新的风险类别产生，由此而带来的保险机会层出不穷。Swiss Re在一份报告中分析了城市化形成的风险格局。这些对城市化的研究同样对工业化进程具有显然合理的借鉴意义。
理论上看，工业化和保险发展有如下的关系：农业社会主要依靠自保和共保互助来解决风险管理问题，因此保险发展非常有限。随着工业化进程，集中生产集中生活，产生了城镇和人口聚集，劳动分工开始发达，过去的自保和互助保险方式可以转由商业保险承担。因此，工业化可以极大地推动保险发展。表1是我们通过5个主要层面分析的工业化对保险服务产生的影响。
据此，我们提出以下研究假设：
研究假设１：狭义工业化与非寿险需求具有显著正相关性；
研究假设２：广义工业化与非寿险需求具有显著正相关性；
研究假设３：狭义工业化对非寿险推动的效应递减；
研究假设４：广义工业化对非寿险推动的效应递减。
二、模型、变量与数据来源
本文以180个国家（地区）1990—2013年的数据为样本，采用分位数回归方法捕捉工业化和非寿险需求的非线性关系及变化趋势。本文不仅分析狭义的工业化，而且还将包含服务业的广义工业化作为研究变量放入模型，能够更好地识别经济结构变化在不同阶段对非寿险影响的特征。
本文研究的因变量为非寿险需求，主要用非寿险深度和非寿险密度来代替。自变量为工业化指标，包括狭义工业化和广义工业化。其中，狭义工业化定义为工业产值比重和工业就业比重的加权平均；广义工业化定义为非农产值比重和非农就业比重的加权平均。其他控制变量包括人均GDP，通胀率，固定资产形成，教育水平，金融发展。
三、实证结果分析
（一）狭义工业化对财险需求的影响
通过实证分析，我们发现，从分位数回归结果看，狭义工业化变量无论在对非寿险深度，还是对非寿险密度的估计方程中，都呈现从低分位到高分位由正到负，转折点均大约在65%—75%分位处。这一变化状况表明，狭义工业化对财险业的影响并非稳定不变的，其影响系数也非均匀恒定。具体看来，在较低的财险发展水平上，狭义工业化对非寿险发展具有较强的正向影响；但随着非寿险水平上升，工业化对非寿险的促进效果逐渐递减，大约在70%分位左右，出现逆转：工业化程度越高，反倒令非寿险发展陷入迟滞甚至倒退。可见，狭义工业化对非寿险需求的影响并非单纯的促进；在工业化水平足够高的情况下，工业比重再提升，不仅不会促进保险发展，反倒会引起非寿险需求的下降。目前我们尚未见到类似的研究结果，也没有研究探讨这一现象的原因。
结合近年来国际国内学者开始反思“过度工业化”问题，我们认为，很有可能是经济结构中，工业化过高，也就是“过度工业化”是造成非寿险需求在高分位处出现“抑制效应”的元凶。2014年9月中国社科院《中国经济增长与发展新模式》发布会上，蔡窻教授提出了中国存在“过度工业化”和“低度城市化”并存的现象。过度工业化的危害已经受到学者们的普遍注意。比如，产能过剩，环境污染，经济增长乏力等等。可见，我们在实证中发现的高分位处工业化会抑制非寿险需求这一现象，应该不是偶然现象，很有可能存在内在逻辑。
（二）广义工业化对财险需求的影响
工业化阶段划分中，出现了后工业化的阶段，即服务业高度发达的工业化阶段。本文也通过广义工业化指标研究了非寿险需求在这个阶段的特征。从采用广义工业化指标对非寿险需求的回归结果可以看出，广义工业化无论是对非寿险深度还是非寿险密度，在低分位到高分位的回归系数几乎是压倒性地显著为正。这一结果强化了我们对“后工业化提升非寿险需求”的信心。从回归系数绝对值来看，从低分位到高分位，系数绝对值是在稳定上升，说明随着非寿险发展水平的提升，广义工业化水平对非寿险的正向促进作用有明显的提升。
以上观察如果和狭义工业化结合起来，我们似乎能得到更多更为细致的结论。狭义工业化在非寿险深度/密度70%分位处出现拐点，即高分位处，狭义工业化将损害非寿险发展；然而这一趋势将被工业化后期蓬勃发展的服务业所淡化。也就是说，服务业带来的人类社会分工，人际联系密切，收入水平提升，需求多元化等多种优势，对非寿险的“引致性需求”将弥补狭义工业化在后期对非寿险的“需求抑制”。总体上看，服务业尤其是交通服务业的提升，为非寿险发展提供了更大的空间，不仅可以扭转狭义工业化在后期对保险需求的抑制，甚至还有足够空间继续促进非寿险需求增长。至于服务业对非寿险需求的影响弹性有没有递减效应，从目前的分位数回归结果中，尚无法观察。
（三）关于服务业与非寿险需求关系的稳健性讨论
为了验证前面得出的服务业与非寿险需求关系的初步结论，我们进一步采用分位数回归方法，以服务产业比重为考察自变量，对非寿险密度和非寿险深度进行了建模回归。
估计结果进一步验证了我们在前面得出的结论，服务业无论是对非寿险深度，还是对非寿险密度，其边际影响在35%分位点后均显著为正，即，经济服务化会促进非寿险需求的提升。考虑到经济结构中，服务业真正产生重要影响是在工业化后期，以上实证结果与经济发展的实际情况较为吻合。也就是说，服务业真正对非寿险需求产生较强的正面影响，是在服务业具有一定的规模和发展水平之后，我们可以称这种效应为服务业促进非寿险需求的“门槛效应”。按照分位数回归的原理，这一门槛，大概在非寿险深度30%分位数左右，在非寿险密度25%分位数左右。
从结果中，我们还能观察到一个趋势，即，服务业变量的系数随着分位提升，绝对值也在稳定增长。这个结果也相当令人振奋，经济服务化在全球范围内来看，对非寿险需求的影响持续提升，仅从目前的样本，尚未观察到衰竭或者说是掉头向下的可能。这一强的趋势，不仅对狭义工业化在后期对非寿险出现的“抑制效应”进行了弥补，甚至还有盈余。这一结果和前面对广义工业化的分析可互为印证。
四、结论
本文以非寿险业的需求为主题，首次将经济发展的结构性因素——产业结构演变作为研究的主要变量，考察狭义工业化和广义工业化进程对非寿险需求的影响。我们定义了狭义工业化为仅包含工业产业的产业结构演变；广义工业化则为包括工业产业和服务业的产业结构演变。我们采用分位数回归方法得到了一些有价值的结论：
狭义工业化在初期的确会对非寿险需求产生较强的“需求引致”（Demand Leading）。但随着狭义工业化水平提高，这种“需求引致”将呈现边际效用递减的状况。在到达保险深度和保险密度70%分位处，这种促进作用将发生逆转，总体上狭义工业化将开始抑制非寿险需求的进一步提升。这种抑制效应的机理本文尚没有明确的答案。本文认为这一抑制效应很有可能是由于“过度工业化”通过对经济的负面影响而衍生出来。当然，这一猜想还有待进一步深入研究。
广义工业化在人类目前的经济发展历程中，则持续呈现着对非寿险需求的积极影响；也就是说，我们以全球180个国家近30年的数据为样本，得到的实证结果支持我们对“需求引致”效应的观点。从狭义工业化到广义工业化的实证结果对比，我们可以看到，服务业的持续发展对非寿险业的影响的确是不断加深的。经济结构会随着经济发展水平的提升逐步调整，其中，服务业会逐渐提升对经济质量的贡献，而工业对经济的影响逐渐下降；在这种调整中，经济对非寿险需求的影响也在发生变化；其中不可忽视的就是服务业的提升，开始爆发对于非寿险的巨大需求。
摘自《保险研究》2018年第1期
作者简介：
徐华，西南财经大学副教授，研究方向：保险财务；赵桂芹，上海财经大学副教授，研究方向：保险产业及风险管理；吴洪，深圳大学教授，研究方向：保险产业经济及风险理论。
