人寿保险市场多维不对称信息与逆向选择的识别——基于模型设定的检验和估计

作     者：吴夕 周先波 甘犁 WU Xi;ZHOU-Xianbo;GAN Li

作者机构：首都经济贸易大学国际经济管理学院 中山大学岭南(大学)学院 西南财经大学经济与管理研究院 

出 版 物：《保险研究》 (Insurance Studies)

年 卷 期：2021年第9期

页      面：30-45页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：国家社科基金重大项目“增强消费对经济发展的基础性作用研究”(21ZDA036) 国家自然科学基金面上项目“政府减税的收入分配效应研究:来自增值税转型改革的证据”(71973157)和“不确定预期和家庭资产配置的联动性:影响机制与联立Tobit研究”(71773146)。 

主　　题：逆向选择识别 多维不对称信息 半非参数估计 

摘      要：保险市场中逆向选择的正确识别是判断市场是否有效、定量研究消费者福利损失的前提和基础。大量文献已发现,在多重不对称信息存在的情况下,传统正相关检验无法识别逆向选择,本文发现模型设定偏误可能是正相关检验失效的一个重要原因,通过应用稳健的Biprobit半非参数估计并配以Bootstrap检验,本文对正相关检验方法进行了优化改进,并将该方法应用至CHARLS数据。在控制了导致正向选择的不对称信息后,传统正相关检验仍无法识别我国寿险市场的逆向选择,而使用半非参数估计方法,则最终识别了寿险购买与事后风险的逆向选择效应。这一结果说明,虽然中国寿险市场的部分多维不对称信息一定程度缓解了市场信息偏差,但其中正向选择与逆向选择共存因素使市场整体仍具有较强的信息不对称性,导致市场失灵和社会福利下降的可能性上升。要使保险更好地发挥稳定器作用,保险市场的信息分类机制有待完善。