养老产业政策关注度提升能否促进保险产业发展

1 实证设计

1.1 模型设计

为检验养老产业政策关注度提升对保险产业发展之间的关系，本文使用双重固定模型构建基准回归模型：

式（1）中i表示省份，t表示所在年份，β0 表示截距项，β1 表示核心待估参数，controls表示模型中各控制变量， μ_i 和γt分别表示控制了时间和地域层面的固定效应。保险产业发展（iid）作为被解释变量，养老产业政策关注度（ecp）作为核心解释变量，ϵ表示随机扰动项。

1.2 变量选取

1.2.1 解释变量：养老产业政策关注度

本文选取地方政府老龄事业相关词频表征养老产业政策关注度，文字使用频率的变化反映了人们对于事物关注程度的变化，可以用词频测量管理者的绝对注意力或者相对注意力。

1.2.2 被解释变量：保险产业发展

本文选取原保险保费收入表征保险产业发展水平。一方面，原保险保费收入的变化趋势可以反映保险行业的整体发展态势，能直接体现了消费者对保险产品的需求，保费收入的增长通常意味着保险市场的扩张和保险意识的提高（袁庆涛，2012）。另一方面，原保险保费收入的稳定增长通常被视为保险行业健康和可持续发展的标志，对于评估保险公司的财务状况和市场竞争力具有重要意义。

1.3 数据来源

数据来源主要包括国家统计局官网、地级市政府工作报告、中国研究数据服务平台（CNRDS）等。

2 实证结果分析

2.1 基准回归结果

首先我们根据（1）式进行线性最小二乘回归（OLS），并加入时间与城市双重固定效应。同时，考虑到消除异方差性的影响，本文采用稳健标准误估计回归模型系数。下表展示了养老产业政策关注度提升对保险产业发展的促进影响。其中第（1）列不包含控制变量和固定效应，（2）到（4）列逐步加入两类固定效应和控制变量。回归结果均在 1% 水平上显著，养老产业政策关注度提升对保险产业发展的促进作用得到验证，养老产业政策关注度是影响保险产业发展的重要因素，且地方财政状况、互联网接入水平和消费市场的活跃度也可能对保险产业产生积极影响，假说1 成立。

2.2 稳健性检验

为进一步考察前文研究结论的可靠性，本文将采取以下几种方式进行稳健性检验。第一，替换解释变量。为克服实证检验中数据右偏性的干扰，本文结合对偏态分布数据处理的主流方法，对该指标进行了取对数处理（刘元雏等，2022），以养老产业政策关注度词频的对数作为解释变量替代指标带入回归分析，结果如列（1）所示，变量之间仍然在 1% 水平上显著，与前文结论未出现差异。第二，滞后解释变量。考虑到养老产业政策关注度的影响可能存在滞后性，为缓解内生性问题，本文将金融数智化数据滞后一期再次进行回归分析，回归结果如（2）列所示，仍然 1% 的水平下显著。第三，增加控制变量。为减缓遗漏变量带来的内生性问题，控制变量中加入城镇居民可支配，回归结果如列（3）所示，仍然 1% 的水平下显著。

需要进行综合规划。通过政策和制度的设计，促进养老保险体系的多元化和平衡发展，探索具有中国特色的金融支持养老服务产业的发展道路。市场运作方面，建议以市场需求为导向，以客户利益为核心，激励养老领域金融产品与服务的创新和竞争，并强化信息披露的透明度及市场化投资管理机制。关于区域协调发展，对于东部地区，政策制定者应继续支持保险产品的创新，并加强市场监管，以确保保险产业的健康发展。对于中部地区，需要加大政策宣传和教育力度，提高居民的保险意识，并改善金融服务体系，为保险产业的发展创造更有利的条件。而在西部地区，政策制定者应重视基础设施建设，提高保险市场的渗透率，并提供更多的政策支持和激励措施，以促进保险产业的发展。

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