4 山东省农村商业寿险影响因素实证分析
4.1 数据分析
本文的数据来源于2014年4月对山东省济南市、济宁市、溜博市三地区农村居民的调研。此次调研问卷的发放通过网络和实地调研两种方式,以实地调研为主,共发放问卷600份,回收问卷577份,回收率为96.2%,剔除未完成或无效问卷,共获得有效问卷547份,有效回收率为91.2%。调查问卷经过整理后,通过Excel将数据录入计算机,经过核对审查之后导入SPSS软件,进行相关分析。此次调研以30岁以上农村居民为主,共获得有效问卷547份,其中男士 307人,女士 240人,男女生比例为1.28: 1。
4.2 Logistic模型简介
在分析农村商业首先影响因素的实际问题中,其影响因素不止一个,所以该问题的解释变量有多个,还有多个解释变量的回归问题成为多元回归分析。
本文研究的问题的因变量实际上是二分类变量,故在本文中将选用二分类的Logistic回归模型。二分类Logistic回归模型的方程式是用自变量来预测因变量的风险比的自然对数值,其模型的公式如下:【1】
其中,等号左边;^表示第i个人选择购买农村商业寿险的概率,故1-为第i个人选择不购买商业寿险的概率,Xi、X2、X3、为影响农村寿险需求的各个影响因素,A、A、Az为回归模型的系数。本文运用SPSS软件,将数据导入,近似的计算出每一个自变量的每一类取值相对于参照组的风险比对。因变量发生的概率如果大于1,则说明大于参照组,若小于1则说明小于参照组。这种分析方式可以找出自变量与因变量的相关性,然后采用多元逐步回归分析法,分析模型中各个自变量的统计显着性大小。其中,等号左边;^表示第i个人选择购买农村商业寿险的概率,故1-为第i个人选择不购买商业寿险的概率,Xi、X2、X3、为影响农村寿险需求的各个影响因素,A、A、Az为回归模型的系数。本文运用SPSS软件,将数据导入,近似的计算出每一个自变量的每一类取值相对于参照组的风险比对。因变量发生的概率如果大于1,则说明大于参照组,若小于1则说明小于参照组。这种分析方式可以找出自变量与因变量的相关性,然后采用多元逐步回归分析法,分析模型中各个自变量的统计显着性大小。
4.3 数据处理及指标选择
本文通过问卷调查共获得547个个体关于农村商业寿险需求的数据,选取性别、年龄、职业、受教育程度、收入水平、子女个数、居住区域、养老方式、是否参加社会保险等因素作为自变量来研究农村商业寿险需求的影响。每个自变量的取值与参照组进行风险比对,将SPSS运行的结果进行概率的对比和分析,通过相关性分析找出影响农村商业寿险需求的因素,进而研究促进农村寿险市场发展的策略。下面对回归模型所选择的变量进行说明:
1、年龄。在回归分析中,年龄作为描述个体基本状况的因素经常在模型中使用,在衡量一国家的或地区的人口老龄化程度时,年龄是一个重要的指标。在寿险需求影响因素的研究中,由于不同年龄段的人对于风险的态度不同,例如年轻人身体相对健康、收入相对较少,所以可能较少考虑自身的风险,而老年人身体状况相对较差,更多的面临养老、疾病等风险,所以可能购买商业寿险的可能性更大,所以在本文的回归分析中,年龄可作为一个重要的指标。
2、收入水平。个人的购买能力与个人的收入水平有很大的关系。所谓需求,是指在一定的时期,在一既定的价格水平下,消费者愿意并且能够购买的商品数量,而购买力与个人收入水平相关。马斯洛需求理论把人的需求依次由低层次到高层次分成生理需求、安全需求、社交需求、尊重和自我实现五类,依次由较低层次到较高层次排列。所以当收入水平较低时,人们首先应满足自身的生理需求,在收入水平较高时,才会满足自身的安全需求。所以在寿险需求影响因素的研究中,将收入水平作为指标之一。
3、职业。本文中将农民的职业分为务农、务工和其他三类。务农即为以在家从事农田耕种工作为主的农民,务工即为以外出打工为主的农民。外出打工农民的收入一般高于在家务农的农民,而且外出打工的农民其与城市生活接触更为密切,其思想和生活习惯较多的受到城市居民的影响,所有外出务工人员的风险意识可能更强,可能更愿意购买商业寿险。
4、子女个数。在农村“养儿防老”的观念还很普遍,在年轻时,家庭子女个数越多,该家庭的生活压力越大,家庭剩余可能越少,但是在年老时,子女越多的老人,其养老压力可能越小,所以家庭的子女数量会影响个人对于商业寿险的购买需求。
5、居住区域。在本文中,根据调查结果将农民的居住区域分为济南市、济宁市、溜博市三种情况。个人的居住环境影响着一个人的行为,一个地区的经济发达程度越高,人们的生活水平就越高,人的需求层次也越高。对于居住区域临近城市的农民其与城市生活接触更为密切,也可能更倾向于到城市务工,其思想和生活习惯较多的受到城市居民的影响。除了经济发达层度的影响,一个地区的文化发展影响素质、价值观等,进而也影响人们的购买行为。所以不同的居住区域、不同的居住环境影响着人们对商业寿险的购买行为。
6、养老方式。我国正在进入人口老龄化社会。山东省是全国老年人口第一大省,1994年进入老龄化社会,比全国提前5年。从2009年以来,山东省老年人口每年都以100万人以上的速度递增,近两年增速尤为突出。根据2013年6月份的统计数据,山东省60岁以上老龄人口数已经接近1700万,较2012年底新增200万人,老龄化速度进一步加快,已占总人口 17. 37%。老龄人口急、剧增加但我国的社会保障制度仍不完善,同时计划生育政策使得家庭子女个数减少,所以老年人晚年的生活给政府和子女都带来很大的压力。区别于社会保障的低层次,购买商业寿险无疑使解决老年人养老问题的重要手段。
4.4 回归结果分析
根据分析结果,将年龄、子女个数、职业、养老方式、居住区域这个几自变量引入模型,回归结果去下表所示:【2】
有上述回归结果可以看出,在年龄指标中,51-60岁年龄段的被调查农民,其购买商业寿险的概率最高,41-50岁年龄段的被调查农民购买商业寿险的可能性低于30-40岁年龄段的被调查农民。对于年轻人而言,来自婚姻、住房、子女等方面的压力较大,开销较多,但是年轻人接受的教育更新,对于新事物的接受能力较强,其对于保险产品的认可度较高,所以更愿意购买商业保险。中年人生活压力较大,子女或上学或婚嫁,都要有很大一笔开销,而且相对于老年人,中年人的身体健康状况较好,疾病、养老压力较小,所以其对于保险的需求低于年轻人和老年人。对于老年人,其身体状况日趋下降,疾病风险和养老风险较高,所以此年龄段的人更有可能购买商业保险。
在职业指标中,农民依据职业分为务工和务农两类,从回归结果看出,夕卜出务工的被调查对象购买商业寿险的可能性高于在家务农的被调查对象,其他组的被调查农民购买商业寿险的可能性小于在家务农的被调查对象。外出打工农民的收入一般高于在家务农的农民,而且外出打工的农民其与城市生活接触更为密切,其思想和生活习惯较多的受到城市居民的影响,所有外出务工人员的风险意识可能更强,可能更愿意购买商业寿险。而其他组的被调查对象可能是乡镇政府职员或农村医院、学校、企业等单位职工,本身政府或单位购买的养老金或保险金,所以这类人购买商业寿险的概率较低。
在子女个数指标中,回归结果显示,子女个数对于农民购买商业寿险的行为有显着的影响,这与农村根深蒂固的“养儿防老”的观念一致。子女个数较少的农民,青年时,其子女幵销较少,晚年来自养老、疾病等方面的风险较大,故其更愿意购买商业保险,通过保险的方式转移自己的风险,子女个数较多的农民,青年时,其子女上学、婚嫁的开销较大,家庭剩余较少,到了晚年,因子女个数较多,可分担老人的养老、医疗开支,所有子女多的农民不担心自己晚年的养老问题,所以对于商业寿险的需求较小,其购买商业寿险的概率较低。
在养老方式指标中,选择自己养老的被调查对象购买商业寿险的概率购买概率低于选择子女养老的被调查对象,可能是由于自己养老的老人缺少购买寿险产品的资金。参加社会养老保险的被调查对象购买商业寿险的概率更高,一方面由于其已经参加了社会保险,对于保险在转移风险上的作用有一定的了解,、另一方面由于社会保险的保障是低层次的,难以满足人们的生活需求,所以这部分人选择购买商业保险提高个人保障程度。
在居住区域指标中,回归分析结果显示,济南市的农民购买商业寿险的可能性高于济宁市和溜博市的农民。因而个人的居住环境影响着一个人的行为,一个地区的经济发达程度越高,人们的生活水平就越高,人的需求层次也越高。
一个地区的文化发展影响素质、价值观等,进而也影响人们的购买行为。所以不同的居住区域、不同的居住环境影响着人们对商业寿险的购买行为。
