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摘 要： 我国人身保险区域发展不平衡影响了人身保险 业的长期发展， 对发展水平影响因素的研究具有急迫性和必 要性 。文章选择双向固定效应的空间杜宾模型， 运用 STATA 软件对解释变量人均可支配收入和金融支撑水平进行空间计 量，并基于回归结果提出针对性建议。
关键词：人身保险,空间杜宾模型,影响因素
人身保险作为保险业的重要组成部分， 在保障被保险人 基本生活水平 、维持社会稳定和促进金融市场资金运转等方 面发挥着重要作用 。近年来人身保险区域发展不平衡问题加 剧，影响了人身保险的空间布局和长期发展 。对于人身保险发 展水平影响因素的空间计量研究具有必要性 。本文选取双向 固定效应的空间杜宾模型对省会城市人身保险发展水平的影 响因素进行研究，并针对实证结果提出相关建议。
一、文献综述
在我国人身保险发展水平的影响因素研究中， 学者主要 从经济发展、社会保障、人口结构等方面分析因素的显著性 。 蒋如玥(2019)[1]采用固定效应模型证明经济类变量对经济水平 较低地区的影响更大;王国洪和杨翠迎(2015)[2]通过空间杜宾模 型证明各省失业保险金的提高受临近省份最低生活保障的影 响;张连增、尚颖(2011)[3]研究发现，中国老龄化对人身保险市 场的推动作用大于其阻碍作用;张冲(2013)[4]运用动态面板数 据研究发现人口从业结构对人身保险市场发展有显著影响; 陈虹旭(2020)[5]提出城镇化对于人身保险产业发展的影响具有 显著促进效应，人身保险业受邻域城镇化发展影响显著。
上述文献多以省份为空间研究尺度， 忽略了省份内部发 展不平衡并且差距大的情况，使研究结果有失偏颇 。本文选取 省会城市作为空间研究尺度，以降低省份内部差异的影响，并 且运用双向固定效应的空间杜宾模型进行空间计量， 兼顾了 个体固定效应和时间固定效应。
二、模型设定与变量选择
( 一)变量选取与数据来源
本文选取 2015— 2019 年中国省会城市人身保险发展水平 (李朝洪、张萍，2022)为被解释变量 y，从人身保险需求和供给 角度选取人均可支配收入x1 和金融支撑水平 x2 为解释变量， 人均社保基金支出 a1、死亡率 a2、人均受教育程度 a3 和城镇 化率 a4 为控制变量，为消除数据的异方差性，对变量作对数 化处理，指标的计算公式如表 1 所示。
本文选择 31 个省会城市(我国港澳台地区因数据缺失不 在研究范围)为空间尺度，按表 1 所示的指标构建 2015— 2019 年面板数据，为保证相同城市不同年份数据的可比性，分别运 用居民人均可支配收入指数(1978=100)和人身保险价格指数(上年 =100) 对人均可支配收入和人均社保基金支出进行平 减 。数据来源为 2016— 2020 年《中国统计年鉴》《中国保险年 鉴》、各省会城市银保监会官网、《国民经济和社会发展统计公 报》《关于财政预算执行情况的报告》和笔者计算。
(二)模型选择
运用 STATA 对中国省会城市人身保险发展水平进行空间 相关性分析，Moran’s I 的检验结果如表 2 所示 。2015— 2019 年全局莫兰指数的P 值均小于 5%，可以认为在 95%的置信水 平下中国省会城市人身保险发展水平具有正向的空间相关 性，应选择空间计量模型对其影响因素进行分析。
常见的空间计量模型包括空间滞后模型 、空间误差模型 和空间杜宾模型，本文运用 STATA 进行效应和模型选择。由于 各省会城市并非全部相邻，本文基于经纬度运用 Geoda 制作地 理距离权重矩阵 W，其中 Wij 代表城市 i 对城市 j 的影响程度。 首先运用 Hausman 检验进行效应选择，结果如表 3 所示，检验 值为正并且 P 值 <0.01.在 99%的置信水平下选择固定效应模 型 。Wald 和 LR 检验结果如表 4 所示，Wald 检验的 P 值均 < 0.01.可以认为空间杜宾模型不能退化为空间滞后模型和空间 误差模型。LR 检验的 P 值均 <0.01.在 99%的置信水平下选择 空间杜宾模型。
固定效应包括地区固定效应 ind、时间固定效应 time 和双 向固定效应 both，由表 5 可知，在三个固定效应模型中，拟合 优度分别为 0. 107、0.631 和 0.8010.双向固定效应模型的拟合 优 度 最 高; 三 个 固 定 效 应 模 型 的 sigma2 均 较 小， 分 别 为 0.00129、0.0112 和 0.00114.双向固定效应模型的 sigma2 最小; 对数似然比Log_L 的差距不大， 以双向固定效应模型为最高;从解释变量显著性来看， 地区固定效应模型和时间固定效应 模型均存在解释变量不显著的问题， 双向固定效应模型的解 释变量显著性均通过检验 。基于以上分析，本文选择双向固定 效应的空间杜宾模型进行估计，其定义公式如下：
y= λWy+xβ+Wxδ+ ε
其中，y 为被解释变量即人身保险发展水平，x 为解释变量 即人均可支配收入和金融支撑度，λ 为自相关系数，W 为地理 距离权重矩阵，β 为解释变量的回归系数，δ 为 Wx 的系数。
三、空间计量分析
( 一)回归结果分析
双向固定效应的空间杜宾模型回归结果如表 5 所示，人 均可支配收入的系数为 0.34 并通过了显著性检验， 对当地人 身保险发展水平有正向影响; 金融支撑水平的系数为 -0. 115 并通过了 5%的显著性水平检验，对当地人身保险发展水平有 负向影响， 原因是金融支撑水平大多衡量的是银行业的发展 水平，银行业发展对人才、技术和资金等要素的占用影响了保 险业的发展; 空间权重矩阵与人均可支配收入的乘积系数为 4.571. 说明该地人均可支配收入的增长对周边地区人身保险 发展水平有正向空间溢出效应， 原因主要在于人身保险产品 的标准化减少了异地购买的阻碍; 权重矩阵与金融支撑水平 的乘积系数为负， 即该地金融支撑水平的提高会降低周边地 区人身保险发展水平，主要原因在于金融资源的挤占和竞争。
(二)效应分解
效应分解结果如表 6 所示， 人均可支配收入与金融支撑 水平均显著 。直接效应中当地人均可支配收入与金融支撑水 平每上升 1%，该地人身保险发展水平分别提高 0. 15181%和降 低 0.08478%; 间接效应中周边地区人均可支配收入和金融支 撑水平提高 1%会使该地人身保险发展水平发生 1.961261%和 -0.355026%的变动; 总效应中所有地区人均可支配收入与金 融支撑度提高 1%， 该地人身保险发展水平发生 2. 11307%和 -0.43981%的变动。
四、建议与思考
( 一)促进经济发展，提高人均可支配收入
人均可支配收入不仅可以提高本地人身保险发展水平， 还对周边地区人身保险发展水平具有促进作用， 各省会城市 应稳定就业率，不断拓宽增收渠道，出台相关措施支持小微企 业创业以提高当地居民生产总值，提高人均可支配收入。
(二)完善基础设施，合理分配金融资源
金融支撑水平会降低本地和周边地区的人身保险发展水 平，体现了银行业与保险业金融资源竞争产生的负面影响 。目 前我国人身保险业还处在上升阶段， 省会城市应当培养相关 金融人才，增进银行业与保险业的合作，出台保险支持政策以 完善基础设施， 早日实现金融资源在各个参与主体中的合理 分配。
(三) 出台相关政策，周边城市协同发展
各省会城市人身保险发展水平具有正向的空间相关性， 即人身保险高发展水平城市相互聚集， 应充分利用人身保险 高发展水平城市的正向空间溢出效应， 以促进周边省会城市 的人身保险业协同发展， 充分发挥人身保险高发展水平城市 的带动作用 。如京津冀地区的保险业协同发展政策的实施提 高了石家庄市的人身保险发展水平。
参考文献：
[ 1] 蒋如玥 . 我国人身险需求影响因素的分区域差异研究[D]. 江 苏:南京大学,2019:1-55 .
[2] 王国洪 ,杨翠迎 .我国失业保险金标准的空间差异与影响因素 分析[J].现代财经,2015(01):60-68.
[3] 张连增 , 尚颖 . 中国人口老龄化对人身保险市场发展的影响分 析—基于省际面板数据的经验分析[J].保险研究,2011(01):46-53.
[4] 张冲 . 中国人口结构对人身保险市场发展的影响研究[J].保险 研究,2013(04):63-70.
[5] 陈虹旭 . 中国城镇化对区域保险产业发展的空间溢出效应研 究[D]. 黑龙江:哈尔滨工业大学,2020: 1-58 .
(作 者 单 位： 东 北 林 业 大 学 经 济 管 理 学院 黑 龙 江 哈 尔 滨 150004)
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