我国寿险业发展潜力研究

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  摘要:什么是市场潜力?简单来说就是在某一个或者某几个特定的情境下或者前提下,对所研究或欲销售产品的销售量的提前预估。按照这样的说法,那么寿险业的潜力就是说对寿险业产品的乐观估计。
  关键词:寿险;发展;研究
  中图分类号:F842;F224 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2016)027-000-01
  一、理论基础
  (一)沃尔夫肯特的产品市场潜力公式和保险发展空间预测
  沃尔夫肯特是世界著名大学美国乔治大学的教授,早在2008 年,沃尔夫教授就提出了产品市场的潜力公式,即MP = N* P* Q。保险密度是全国( 地区) 保费收入和全国( 地区) 人口数之比,就是人均保费,保险业发展到最后一个阶段就是要让全民参保,所以我们就可以直接把全国人民作为寿险潜在的购买者。
  (二)市场的概念和结构
  广义的市场就是商品进行买卖的过程中相互联系的厂家和个体,生产者和消费者共同形成了交易的市场,要想测算出寿险业的潜力就可以从这两个方面进行。因此,笔者从各方面进行分析,着重从经济学的角度在消费者和生产者方面做详细介绍并确定影响潜力的因素,并做出真实模拟,找清二者之间的联系,接下来再进行各方面的预测。对生产者进行分析,都会把企业的生产利润假设到最大值,生产者要想获得最高的利润,就需要生产产品然后供给使用者。在提供产品之前,寿险公司不仅要对市场做足充分的了解,还要对自己的生产能力做出最准确的预估,消费者是市场最重要的组成部分,经济学上将影响消费的因素分为消费者自身的消费能力、产品价格以及消费心理等,这都影响着消费的多寡。
  二、寿险市场潜力实证分析
  本文查找了大量的资料,对生产者和消费者都做了具体的分析,建立起了分析的模型,采取的是定量的分析方法,这样就可以准确的把我国的寿险水平和国际水平做一个比较,通过一系列的分析对比,我国寿险的潜力以及真实性就会被发现。
  (一)变量选取和数据收集
  本文的被解释变量是寿险市场潜力,寿险密度、全国人数、寿险保费收入都影响着市场的潜力,具体的公式是前两者之积减去第三者的计算结果就是寿险市场潜力值。为此我们也根据此公式和实际调查的密度值计算出了市场潜力值。
  通过实际的对生产者调查和之后对数据的具体分析,我们不难得出,生产者在向社会提供产品的同时就可以换取最大的经济利益,同理而言,寿险公司更是如此。要想提供好的寿险茶品就要想到寿险公司的模式大小、偿还能力等很多的问题。因此我们在解释的时候,无论是寿险保费收入还是寿险公司资产甚至是保险公司机构数量,这三者都是我们将要解释的内容所在。因此,我们在解释的过程中不可忽略这些因素。表 2是本文使用的解释变量数据。
  解释变量数据
  年份 寿险
  收入
  (亿元) 寿险
  公司
  资产
  (亿元) 保险
  公司
  数量 CPI 农村
  恩格尔
  系数 城市
  恩格尔
  系数 农村可支配收入(元) 城市可
  支配收入
  (元)
  2001
  2002
  2003
  2004
  2005
  2006
  2007
  2008
  2009
  2010
  2011 1423.52
  2274.80
  3041.00
  3194.00
  3649.00
  4061.00
  4949.7
  7338.00
  8144.40
  10501.10
  9560.00
  5161.00
  7657.00
  8352.90
  13458.27
  17446.26
  23572.20
  27138.45
  33655.05
  42642.66
  49798.19 35
  44
  62
  68
  93
  107
  120
  130
  138
  142
  152 100.70
  99.20
  101.20
  103.90
  101.80
  101.50
  104.80
  105.90
  99.30
  101.30
  105.40 47.70
  46.20
  45.60
  47.20
  45.50
  43.00
  43.10
  43.67
  40.97
  41.09
  40.36 38.30
  37.68
  32.10
  37.20
  36.20
  35.80
  36.29
  37.89
  36.52
  35.20
  36.30 2366.00
  2476.00
  2622.00   2936.00
  3255.00
  3587.00
  4140.00
  4761.00
  5153.00
  5919.00
  6977.30 6899.60
  7702.80
  8472.20
  9421.60
  10493.00
  11259.50
  13785.80
  15780.76
  17174.65
  19109.44
  21809.80
  数据来源:《中华人民共和国统计年鉴》(2001-2012)
  (二)以全球平均寿险密度作为参考密度的模型分析
  建立模型:
  回归分析结果如下
  t
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