工程保险需求的影响因素分析

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摘要：基于现有研究建立工程保险需求模型，搜集了2008~2019年中国内地30个省、市、区的面板数据并划分为东、中、西部3个组别，采用静态面板数据模型和系统GMM的方法进行实证分析。静态面板数据分析结果表明，保险经济补偿功能能显著促进国内工程保险需求的增长，但不同区域影响因素有所差异。东部地区工程保险发展主要依靠保险经济补偿功能和保险标的价值，企业财富可能是工程保险的替代品；中部地区保险标的价值和建筑业发展水平是主要影响因素，该地区工程保险属于劣质商品；西部地区企业收入和财富推动了工程保险需求增长。系统GMM的结果则证实了国内工程保险市场存在“棘轮效应”，且不同地区“棘轮效应”程度不同。并依据不同区域的实证结果提出了工程保险发展建议。

关键词：工程保险；面板数据模型；系统GMM；棘轮效应

工程保险是对投保工程在实施过程中可能出现的自然灾害和不可预见的工程质量安全事故而造成的物质损失和对第三者人身伤亡及财产损失承担赔偿责任提供保障的一种财产保险。现阶段我工程保险市场已具有一定规模，然而，工程保险深度始终在0.5%左右徘徊，建筑业企业对工程保险的需求不高。对东、中、西部地区工程保险发展现状的初步分析，发现存在区域异质性。清楚认识工程保险发展现状，辨明不同地区工程保险需求的影响因素，一方面有助于总结发展经验，明确各地区工程保险发展目标；另一方面可为不同地区提供相对适应的发展策略，统筹兼顾各地区工程保险推广工作，推动工程保险整体发展。现阶段针对我国工程保险需求方面的实证分析相对较少，为数不多的相关研究也仅从全国层面切入，未考虑工程保险发展的区域差异。此外，相关研究缺乏对我国工程保险需求影响因素的全面考察，方法上未充分利用样本横截面和时点维度的信息。针对以上研究不足，本文通过整理国内外文献，建立较为完善的工程保险需求模型，并基于我国30个省、市、区的面板数据进行实证分析。通过对东、中、西部地区工程保险需求模型分别测算，识别不同地区工程保险需求的主要影响因素，从而在实证上弥补该领域研究的不足并提出相关建议。

1工程保险需求影响因素分析

工程保险属于财产保险，本文结合财产保险相关研究分析工程保险需求的影响因素。考虑到相关研究成果和工程保险的特点，将工程保险需求影响因素归纳为四类：投保人因素、保险标的因素、商品因素和外部环境因素。

1.1投保人因素

（1）企业收入。收入增加推高了投保人的购买力，使得消费者更能负担得起保险消费，因此收入与财产保险需求呈正相关关系[1~3]。但收入对保险需求的影响并非总为正向。根据微观经济学，收入对保险需求的影响即收入弹性反映了保险的商品属性。收入弹性为负值说明保险为劣质商品，消费者倾向于购买其他同类商品，随着收入的增加，对保险的需求会降低。收入弹性介于0和1之间表明为正常商品，收入弹性大于1时为优质商品。从宏观角度，保险的优质商品属性反映出保险在经济中的占比增加，正常商品属性说明保险在国家经济中的份额持续缩减[2]。Enz[4]认为，保险在不同发展阶段有着不同的商品属性：在发展中的保险市场为优质商品，在成熟市场为正常商品。本文将通过实证分析探究工程保险在不同地区的商品属性。（2）企业财富。与收入的流量特性不同，财富体现了资本积累的存量特征。Smith[5]认为个人财富使得消费者风险厌恶程度降低，消费者倾向于自保，财富可能成为保险的替代品。Browne等[6]对车辆险的研究表明社会财富是保险的替代品。但从投保人群体的消费能力角度，社会财富可以提高对保险的购买力，对保险需求有促进作用。Nakata等[7]和Millo等[2]将研究范围扩大到整个财产保险范畴，结果表明社会财富累积刺激了财产保险需求增加。针对工程保险，刘艳玲等[8]以建筑业企业总收入作为企业财富水平的替代指标，发现建筑业企业财富与工程保险需求间呈显著负相关。该研究在替代变量方面没有辨析企业收入和财富的概念差异，但其结果提供了一个可能的假设：虽然财富的积累提高了购买力，但由于国内建筑业企业风险厌恶程度不高、保险意识不足，企业财富抑制了工程保险需求，财富成为工程保险的替代品。（3）损失感知。损失概率会影响财产保险需求，但若消费者错误地估计损失概率，就有可能不购买保险。因此，相比客观的损失概率，主观上投保人对损失的感知更能影响消费者的需求。Kunreuther[9]调查发现，消费者在近期是否在灾害中发生损失显著影响他们对损失的感知，进而与投保行为相关。因此，Browne等[3]、赵桂芹[10]采用近期损失代替损失感知具有合理性。本文假设，若上年度建设工程项目中发生了较大的损失，企业可能判断本年度损失概率会增加，为转移风险而选择投保。

1.2保险标的因素

保险标的价值是影响财产保险需求的重要因素。Smith[5]认为保险标的价值越高，对财产保险的消费越多；刘艳玲等[8]认为建安工程投资额即建设工程标的价值增加，对工程保险需求具有积极影响。建设工程的保险标的价值一般处于较高水平，本文认为随着保险标的价值增加，建筑业企业出于风险防范的考虑会增加对工程保险的需求。

1.3商品因素

（1）保险价格。根据微观经济学，商品价格和商品需求此消彼长。针对保险这一金融商品，Browne等[3]和刘旭涛[11]的研究结果符合微观经济学的观点。然而，赵桂芹[10]研究发现保险价格与需求呈现显著正相关，这种正相关关系可能是由于该研究的险种范围与数据来源不匹配，以及保险价格不合理造成的。本文所采集的数据均来自于工程保险市场，不存在数据收集方面的偏差。政府制定的工程保险参考费率表[11]避免了保险公司的不合理定价。因此，本文假设工程保险价格与需求之间遵循市场普遍规律，即呈负相关关系。（2）经济补偿功能。保险功能也会影响财产保险需求。经济补偿功能是保险的本质功能，是风险发生后的经济补偿和给付，反映了保险的风险保障程度[12]。消费者对保险的需求来源于物质上事故发生后获得的经济赔偿及精神上获得的安全感，而这两方面的需求都能通过经济补偿功能实现。经济补偿功能与财产保险需求之间的正相关关系也在实证研究中得到了验证[9，13]。本文假设工程保险的经济补偿功能能够促进工程保险需求的增加。

1.4外部环境因素

（1）国家或行业的经济环境。世界保险业发展史表明保险业务增长依赖于国家和行业经济的发展。夏益国[14]、赵桂芹[10]研究证实了这一观点。本文假设建筑业发展对工程保险需求有促进作用。（2）政策环境。有关部门营造良好的政策环境也有利于工程保险的推广。一方面，政府可以制定引导性政策来促进财产保险的消费；另一方面，通过界定保险公司的责任和商业环境，可以提升保险供给质量，从而吸引更多的消费者[15]。由于政策效力难以准确量化，实证分析中未考虑政策影响。

2实证数据与模型

2.1指标选取

2.1.1被解释变量工程保险需求（lnincei）。国外学者多采用相对指标保险深度作为被解释变量。保险深度用保费收入和国家GDP的比值计算，度量了相对于国家经济规模的保险消费情况，消除了国家经济发展水平的影响[15]。鉴于当前国内工程保险深度处于较低水平，并且考虑了建筑业发展水平的影响，因此被解释变量采用工程保险保费收入（lnincei）[8，11]。2.1.2解释变量（1）企业收入（lnincome）采用当地建筑业企业总收入。（2）企业财富（lnasset）以当地建筑业企业总资产为指标，反映当地企业的财富积累的存量情况。（3）保险标的价值（lninvest）采用建安工程投资额表示。建安工程投资额是进行建筑安装工程过程中各项费用的总和，实现的结果是物质财产的增加，物质财产对应于可能遭受损失的保险标的。（4）损失感知（lnacci）对工程保险消费存在滞后效应，以上年房屋市政工程生产安全事故数代表当年企业对损失的感知程度。但该指标存在两方面局限：一是工程保险所承保的风险责任广泛，而所用指标仅包含安全风险，不能反映其他承保范围；二是事故数对损失感知的影响不如经济损失直观。（5）保险价格（price）。在实际保险业务中，保险价格即保险费率会根据具体保单制定。不同保单间保险费率差异明显且难以获取。Cummins等[16]采用保费收入与赔付支出的比值来代替保险价格；赵桂芹[10]借鉴了Cummins等的处理办法分析了国内非寿险需求情况。本文同样以保险公司当年保费收入与赔付支出的比值替代保险价格。（6）经济补偿功能（lnclaim）以工程保险前期赔付支出衡量。（7）建筑业发展水平（lnoutput）采用建筑业产值。

2.2实证模型

基于上述分析建立工程保险需求模型，面板数据包含了时间和横截面两个维度的信息，同时减弱了解释变量之间的多重共线性，能得到更加可靠的参数估计量。01234(1)5(1)67lnlnlnlnlnlnlnititititititititiiitinceiincomeassetinvestclaimaccipriceoutput（1）根据Duesenberry消费者行为理论，消费具有不可逆性，即棘轮效应。棘轮效应也普遍存在于保险市场，如投保人对商业健康险的消费[17]。为验证国内工程保险市场的棘轮效应，即工程保险的前期消费是否会对当期需求造成影响，在解释变量中加入滞后的被解释变量从而构建动态模型：012345(1)6(1)78ln.lnlnlnlnlnlnlnitititititititititiiitinceiLinceiincomeassetinvestclaimaccipriceoutput（2）式中，L.表示被解释变量的滞后一阶项；α0、β0为常数项；α1~α7、β1~β8为系数估计值；γi为个体效应；νt为时点效应；εit为随机扰动项。静态面板数据分析依据统计检验来建立相应的模型，动态面板数据分析采用系统GMM。需要明确，静态模型（1）用于识别工程保险需求的影响因素，而动态模型（2）仅用于验证棘轮效应。动态模型实质上是统计模型而非经济模型，其结果仅能揭示经济变量当期值与前期值的关系，从而在经济意义上解释诸如棘轮效应这样的动态关系[18]。因此，即使系统GMM的结果报告了除被解释变量滞后项外的其他解释变量的参数估计值，这些值也不具有经济意义，不能描述对应的变量与工程保险需求之间的经济行为关系。

2.3数据来源

我国从2008年开始分省份统计工程保险数据，因此选定研究期为2008~2019年，其中2008年的数据用以提供模型中的滞后一阶值。研究期内西藏工程保险市场垄断情况严重，为不影响结果的可比性，研究范围选定为内地除西藏外的30个省、市、区。数据来自于2009~2020年《中国统计年鉴》《中国保险年鉴》《中国建筑业统计年鉴》及住房和城乡建设部网站。为消除价格变动、通货膨胀的影响，采用CPI对数据平减。数据描述性统计如表1所示。

3实证结果

3.1静态模型实证结果

静态面板数据模型回归结果如表2所示。表2第（1）栏展示了基于全国数据的实证结果，根据LR检验和hausman检验建立个体时点固定效应模型。实证结果显示，保险价格显著正向影响了工程保险需求，与假设相悖，原因可能是现阶段国内工程保险的发展受到政策推动的较大影响，保险价格无法对需求起到调节作用。保险经济补偿功能与需求之间呈显著正相关，与预期相符。保险的赔付支出是保险经济补偿功能的体现，工程保险经济补偿功能的实现既满足了企业对获得经济补偿的物质需要，也消除了企业的不安全感，有助于企业了解工程保险、增强保险意识，推动工程保险需求增长。实现工程保险的经济补偿功能，关键在于供给侧，这就要求保险公司提高工程保险承保能力，努力打造令各方满意的工程保险商品和服务。其他变量的系数估计值不显著，可能是由于工程保险发展存在区域异质性。考虑到建筑业、保险业及社会经济发展差异，本文分别考察了东、中、西部地区工程保险需求的主要影响因素，实证结果见表2的第（2）~（4）栏。经过LR检验和hausman检验，东部和中部地区建立个体时点固定效应模型，西部地区建立个体固定时点随机效应模型。3.1.1东部地区实证结果东部地区实证结果显示，保险标的价值和经济补偿功能都与工程保险需求呈显著正相关。本文以建安工程投资额衡量保险标的价值，建安工程投资额的增长反映出建筑业物质财产即投保的物质基础增加，这是东部地区工程保险需求增长的主要动力。经济补偿功能也推动了东部地区工程保险需求增长，依托较为发达的工程保险供给侧，市场能为企业提供较好的保险商品和服务，充分发挥出了工程保险的经济补偿功能，在满足建筑业企业对工程保险物质和精神要求的同时，增强了企业工程保险意识，扩大了市场对工程保险的需求。东部地区工程保险发展受到保险经济补偿功能的显著影响，表明工程保险供给质量对需求的影响不可忽视。企业收入、损失感知和建筑业发展水平对工程保险需求影响不显著，说明企业投保没有明显受到自身购买力、损失及外部环境的影响。企业财富的系数估计值为负值，是工程保险的替代品，表明企业财富的增加缓和了风险厌恶程度，企业可能因侥幸心理而自留风险。因此需要加强建设工程质量安全监管和惩戒力度，提高自留风险成本，促使企业通过工程保险来进行风险管理。3.1.2中部地区实证结果在中部地区，保险标的价值和建筑业的发展水平对工程保险需求都存在显著的促进作用，说明中部地区工程保险的发展受到保险标的和外部环境这些外在因素的强烈影响。收入弹性为负值，说明工程保险为劣质商品，在建筑业市场中份额很小。同时财富变量的系数估计值显著为负，企业财富代替了工程保险。这一结果预示着中部地区企业更倾向于选择其他风险管理商品或服务，或者风险自留，工程保险市场发展前景不容乐观，这样的结果与现实情况一致。近年来，中部地区工程保险深度低，甚至呈现明显的下降趋势。这样严峻的发展形势主要有两方面原因：一是工程保险供给侧即保险公司缺乏工程专业知识和人才，承保能力有限，难以提供高质量的风险管理服务，同时工程保险需求侧——建筑业企业保险意识和风险防范意识不足；二是与工程保险相比，工程监理、工程咨询等其他风险管理服务及风险自留的成本较低。工程保险缺乏竞争力，有较大的可替代性。对于中部地区，需要政府、企业、保险公司共同努力：政府部门要加强建设工程质量安全监管和惩戒力度，出台相关政策鼓励企业投保；建筑业企业要提高保险意识；保险公司要引进专业人才，提高工程保险承保能力和服务质量。3.1.3西部地区实证结果西部地区工程保险近年来实现了较为明显的增长，在建筑业产值中的占比不断增加。这种良好的发展势头也体现在实证结果中。工程保险收入弹性为1.523，表明在该地区工程保险为优质商品，在建筑业市场中居重要地位，占比不断增加。企业财富显著促进了工程保险需求的增长。这两个结果说明西部地区工程保险需求的增长主要得益于建筑业企业强大的购买力，这或与国家西部大开发战略紧密相关。西部大开发以国家投资的大规模、风险防范要求严格的项目为主，对参与建设企业的资本流量和存量情况、即收入和财富设置了较高的门槛。收入高、财富多的企业具有更强的购买力，为严格执行风险防范要求，企业这种强大的购买力就会转化为对工程保险的需求。与假设相悖，保险标的价值增加并没有促进需求增长，这一现象可能与建筑业企业缺乏保险意识有关。虽然西部地区的基础设施领域建设创造了巨大的投保物质基础，但由于企业缺失保险意识，标的价值不能有效影响到企业对工程保险的需求。

3.2系统GMM实证结果

本文采用系统GMM方法验证工程保险市场是否存在棘轮效应。分析过程中使用所有可能的被解释变量滞后值作为工具变量。当期模型中的工程保险赔付支出可能与上期模型的扰动项相关，因此指定为前定内生变量，并使用两个更高阶滞后值作为工具变量。保险价格与保费收入相互影响，因此指定为内生变量，并使用其两个更高阶滞后值作为工具变量。其余解释变量均认为是严格外生变量。表3报告了不同地区系统GMM结果。根据Arellano-Bond检验，所有模型扰动差分存在一阶自相关但不存在二阶自相关，无法拒绝原假设扰动项无自相关，可以使用系统GMM。Sargan检验显示所有模型在5%的显著性水平上无法拒绝所有工具变量均有效的原假设，不存在工具变量过度识别。实证结果说明中国工程保险市场存在棘轮效应，不同区域间的棘轮效应也有所差异。中部和西部地区工程保险市场的棘轮效应低于全国总体水平。东部地区的棘轮效应最为明显，工程保险的发展已经出现明显的“路径依赖”特征。当前工程保险的消费对后期需求影响的延续性主要通过以下路径实现：工程保险发展前期，社会经济发展为工程保险创造了良好的市场规模和发展环境，提供了发展基础；同时，依托具有强大购买力的企业、不断提高的工程保险供给质量及配套支持政策的积极推动，工程保险消费数量可观，为后期积累了需求储备，从而实现工程保险的可持续发展。静态与动态模型在解释工程保险需求方面各有侧重。静态模型的结果揭示出投保人因素、保险标的因素、商品因素和外部环境因素与工程保险需求之间的经济行为关系，对于不同地区的模型进行分析，还发现了这些经济行为关系存在区域异质性。就动态模型而言，其结果侧重于解释工程保险消费的棘轮效应，同时还反映出不同地区工程保险市场的消费对后期需求的影响程度也有所差异。虽然静态和动态面板数据模型分别指向了两类经济行为，但它们的结果存在关联性[18]。动态模型结果指出的前期消费对后期需求的影响是通过静态模型结果报告的显著因素来间接实现的：（1）东部地区工程保险的棘轮效应通过短期内保险标的价值的增加、工程保险经济补偿功能充分发挥来实现；（2）西部地区工程保险需求更多依靠企业财富和收入的增加来提高企业的购买力，进一步实现需求的延续性；（3）中部地区工程保险需求的延续性依赖于建筑业和社会经济发展这样的外在因素。结合不同地区棘轮效应的差异，静态和动态模型的结果进一步说明了提高工程保险供给侧质量、促进企业购买力转化为工程保险需求的重要性。尽管建筑业经济能够促进工程保险的发展，但从长远视角来看，这类因素的影响十分有限。工程保险需求的可持续增长最终要落脚于提高企业购买力、企业保险意识和工程保险供给质量等市场内在因素上。

4建议

本文揭示出实现工程保险可持续发展的根本路径在于增强工程保险市场的内在驱动力。通过提高企业购买力、增强企业保险意识来扩大工程保险需求侧的同时，注重加强供给侧即保险公司的承保能力，提升工程保险服务质量。在中西部地区，应提高保险公司承保能力、强化建筑业企业保险意识，同时借鉴东部地区的发展经验，落实配套政策措施落地，并以保险公司承保能力的提高为引领，实现工程保险供给和需求在质量和数量上齐头并进。虽然现阶段东部地区工程保险发展水平相对较高，但仍要警惕建筑业企业风险管理意识的缺失导致的风险自留行为，加强对建设工程的质量安全监管力度，不断完善工程保险相关政策体系、持续营造良好的工程保险发展环境。

5结语

本文通过构建工程保险需求的静态和动态模型并搜集到相关面板数据进行实证分析，对东、中、西部地区模型分别测算，考察了不同地区工程保险需求影响因素及动态棘轮效应，为不同地区工程保险的推广及全国工程保险市场的可持续发展提供可行建议。但本文未明确区分强制性保险与商业保险的区别，未来的研究可对这一问题深入探讨。

作者：王幼松 向璐佳 周小溦 张扬冰 单位：华南理工大学土木与交通学院 华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室