日本の自動車保険における保険需要に関する実証研究

(1)

日本の自動車保険における保険需要に関する実証研究

陳大為

■アブストラクト

本研究は，1991年から2008年までのパネルデータを用いて，日本の自動車保険需要の決定要因について実証分析を行った。その結果，所得は自動車保険需要に正の影響を与えているが，自動車保険需要の価格弾力性は非常に小さいことが確認された。また，交通事故率は自動車保険需要に大きな影響を与えない一方で，損失額は保険需要に強い影響を与えていることが分かった。

さらに本研究では，保険料率の自由化や高齢化の進展が自動車保険需要に及ぼす影響についても検証した。その結果，料率自由化以降，保険契約者は保険料を自身のリスクに対応させることができるようになっていることが実証的に確認された。また，高齢化の進行にともない自動車保険契約率は高くなっているが，収入保険料は逆に減少していることが分かった。

■キーワード

自動車保険需要，料率自由化，高齢化

１．はじめに

近年，日本の保険市場は大きな変革を遂げている。1998年の保険料率の自由化によって，保険会社は任意自動車保険，火災保険，傷害保険，介護保険の保険料に関する裁量権を持つことになった。また，近年の少子高齢化による世代構造の変化も保険会社にとって重要な問題である。高齢化ドライバー

/平成23年８月19日原稿受領。

【査読済み論文】

(2)

の交通事故が多発していることから，大手損保では70歳以上のドライバーの保険料の引き上げを検討している。

このように保険市場の競争環境が激化する昨今において，保険需要を決定する要因が何であるのかに関する情報は，保険会社にとって重要不可欠なものとなっている。もし保険需要の規定要因に関する有益な情報を持っていれば，保険会社はそれにしたがって効率的な販売・価格戦略を実行することができ，他社に対して優位なポジションに立つことができよう。それは，水島

（2006）が指摘している無形財である保険サービスの供給は常に需要を前提としなければならないという点からも明らかである。

保険需要は，大きく分けて家計保険需要と企業保険需要に分類される。両者は質的に異なっている。Farny（1961）は保険需要は，企業保険に関連するもっぱら合理的に基礎付けられた需要と家計保険へのもっぱら無合理的な需要であると主張している。すなわち，企業は利潤最大化に基づいて保険商品を消費するのに対して，家計の方は各経済主体が各々の消費パターンをもっている。

こうした点を踏まえれば，何が保険需要に影響を及ぼしているかについての研究は非常に重要な意義を持つはずである。しかし，日本における保険需要の実証研究は筆者の知りうる限り非常に少ない。もっともこれまで全く分析されていなかったという訳ではなく，日本の企業保険需要の実証研究は

Yamori

（1999）が，家計保険需要の分析については鳥居（1999）などで行われている。

1) 水島一也，2006，現代保険経済（第８版) 千倉書房，p.82。

2) ファーニー著，高尾厚監訳，保険市場論研究会訳，1991，保険市場論生命保険文化研究所，p.129。

3) 鳥居（1999）は，損保代理店が提供するサービスが有効な販売促進要因となっているかどうかを検証するために，自動車保険および火災保険の需要と代理店の展開の様子との関係を分析している（鳥居昭夫，1999，需要構造と代理店の役割，植草益編，現代日本の損害保険産業 NTT出版，第４章，p.

108‑115)。

(3)

本研究は，家計の損害保険の中でも自動車保険（本研究において自動車保険は任意自動車保険のことを意味している）の需要の決定要因について分析を行っている。ここで自動車保険を取り上げた理由は以下のとおりである。

第一に，日本人の保険思想について，掛け捨て嫌いという議論がある。

田村（2006）によると生命保険は，長い間養老保険を主力商品としてきた，

国民の意識の中では貯蓄の変種と受け取られてきたから，掛け捨てタイプの生命保険というものをそもそも考え難かったのではないだろうかと指摘している。そのため，生命保険に比べて損害保険のほうがより日本国民の保険意識を反映すると考えられる。第二に，2009年における自動車保険の収入保険料は損害保険総収入保険料の約49.2％を占めており，ほとんどの日本の損害保険会社が自動車保険商品を主力として事業を展開している点である。第三に，日本の自動車保険に関するデータの豊富さである。十分なデータがそろっていれば，そこから得られる知見はより有益なものとなるであろう。

本研究の具体的な貢献は以下のとおりである。第一に，日本の保険市場の自由化前後のデータを用いて，自由化が自動車保険市場に与える影響を分析している点である。第二に，世界中で最も高齢化が進行している国のデータを用いて，高齢化が自動車保険に与える影響を分析している点である。

本論文の構成は以下のとおりである。第２章では，日本の自動車保険市場の概況および特徴を検討する。第３章では，自動車保険市場に関する欧米での先行研究を議論する。第４章では分析方法およびデータについて説明する。

第５章では，実証モデルと実証分析の結果を紹介するとともに，その解釈を試みる。最後に，第６章では本研究から得られた結論と今後の課題について述べる。

２．日本の自動車保険

日本において，車の保険は自動車損害賠償責任保険（自賠責保険）と自動 4) 田村祐一郎，2006，掛け捨て嫌いの保険思想千倉書房，p.7。

(4)

車保険に大別される。自賠責保険は交通事故の被害者保護を目的としている保険であり，自動車損害賠償保障法（自賠法）に基づき，原動機付自転車

（原付バイク）を含む全ての自動車に契約することが義務付けられている。

しかし，自賠責保険は，他人を死傷させた場合の対人賠償のみを補償する保険であり，自身の怪我や他人のモノなどに対する損害賠償は補償されない。

それに対して，自動車保険は自賠責保険の支払限度額を超える部分の補償，

対物賠償損害や自身の怪我および車両損害等の補償として利用される。また，

自動車保険は，法律で加入することが義務つけられている自賠責保険と区別する意味で，契約者が任意で契約するから任意自動車保険とも呼ばれる。

言うまでもなく，任意自動車保険は自賠責保険を補完する商品として重要な役割を担っている。

2.1. 自由化がもたらした影響

1996年４月改正保険業法が施行されてから最近の10余年は，日本の損保業界にとって激動の時代であった。保険の自由化は，保険料率の低下，保険市場の活性化および多様な新製品の開発をもたらした。なかでも，1996年10月の自動車保険通信販売の認可および生損保相互参入の開始，同年12月の日米保険協議の決着，1997年９月のリスク細分型自動車保険の認可，1998年７月の算定会料率使用義務の廃止，2000年７月の料率完全自由化と続く一連の流れは，戦後半世紀にわたる日本の自動車保険市場の体系を根底から変えたと言えよう。保険自由化が保険会社に与えている影響，特に自由化による保険会社の経営効率および規模の経済性などの変化に関する実証研究は，興味深い研究課題として多くの研究が行われている。一方で，保険自由化によって生じた保険市場の構造変化に関する実証研究についてはほとんどなされていない。保険自由化の効果を総合的に評価するには自由化前後の保険市場の比較分析が不可欠であり，本研究では消費者側の観点からみた保険市場の変化についての分析を試みる。

(5)

2.2. 契約率のばらつき

自動車保険に加入するかどうかは自動車保有者個人の選択である。酒井

（1982）の保険需要理論モデルによると，自動車保有者が自動車保険に加入するか否かにはいくつかの主要な要因がある。具体的には，所得，リスク回避度，事故率，損失額および保険料率である。これらには地域差があることが予測されることから，日本における各都道府県の自動車保険平均契約率は異なるものと思われる。表１では，各都道府県の自動車保険契約率を示している。

表１が示すとおり，各都道府県の自動車保険契約率は大きく異なっている。

ただし，この契約率のバラつきは，上で挙げたような所得，リスク回避度，

事故率，損失額などの要因だけでもたらされているわけではなく，自動車保険を代替する商品として共済組合が提供している自動車共済の影響を考慮しなければならないであろう。

表１日本各都道府県の自動車保険契約率（2008年)

沖縄島根

自動車保険の概況（平成21年）により作成

51%‑55% 56%‑60% 61%‑65% 66%‑70% 71%‑75% 76%‑80% 81%‑85% 福島

高知宮崎秋田鹿児島

岩手山梨山形長野大分鳥取佐賀熊本長崎

青森新潟愛媛北海道群馬徳島

栃木福井山口宮城富山石川岡山滋賀茨城和歌山香川三重広島福岡

岐阜静岡兵庫埼玉東京京都千葉神奈川奈良

愛知大阪

(6)

表２を見ると分かるとおり，表１で自動車保険の契約率が高い（低い）都道府県は自動車共済の契約率が低い（高い）傾向にあり，自動車保険の代替財として自動車共済が存在していることが確認される。日本において，共済は多くの消費者の信頼を得ていることから，自動車保険市場への影響を度外視できない。このことは日本の保険市場の１つの特徴と言える。日本の自動車保険市場を分析する場合には，代替財である共済の要因を考慮しなければならない。

2.3. 高齢化の影響

現在，高齢化の急速な進展が大きな社会問題となっており，自動車保険もその影響を受けている。日本社会の高齢化が進むことで，自動車保険の対象とするリスクに変化が生じる可能性が予測される。高齢化が自動車保険需要に影響を与える要因に関しては，２つの面から考察できる。第一に，被害者サイドへの影響である。表３が示すとおり，人口10万人当たりの被害者数を自動車保険の概況（平成21年）により作成

表２日本各都道府県の自動車共済契約率（2008年)

大阪

０‑5.9% ６%‑10.9% 11%‑15.9% 16%‑20.9% 21%‑25.9% 26%‑30% 31%‑35% 兵庫

福岡愛知京都埼玉茨城奈良東京神奈川千葉

岡山栃木滋賀北海道和歌山広島静岡岐阜三重

新潟山梨福島沖縄愛媛長崎熊本鹿児島福井富山大分山口青森石川群馬香川徳島宮城

山形岩手長野佐賀鳥取

秋田

高知島根

(7)

見てみると，死亡については高齢者のリスクは高いが，傷害についてはむしろ低くなっており，被害者数合計でも高齢者になるほど少ないことが分かる。

一方，表４によれば，交通事故による被害者の平均損失額は高齢者の方が高くなっている。このことは，高齢者が被害者となった場合には，より大きな傷害を被るということを意味している。すなわち，高齢者が被害者となる自動車人身事故リスクは，事故率において減少するものの，１件当たりの損失額は増加する。事故率と損失額について，Farny（1961）は損害発生の確率は相対的に小さいものの，ありうる損失額が高い場合，保険需要は最大の強さをもたらすと指摘している。自動車保険は自賠責保険の支払限度額を超える部分を補償しているため，事故率よりむしろ損失額の影響を受けていると考えられる。したがって，高齢化の急進は自動車保険需要にプラスの影響を与えることが予測される。

第二に，加害者サイドへの影響，すなわち，ドライバーの高齢化による影響がある。表５によれば，65歳以上の加害者による被害者数および人身損失額は全年齢平均より低くなっている。その原因は，表６が示すとおり，加害

5) ファーニー・前掲注2)p.138。

表３交通事故による被害者年齢別の人口10万人当たり被害者数（2008年)

被害者年齢人口10万人あたり被害者数 (単位：人) 合計 937.0 684.8 600.2 476.5 293.9 傷害

885.9 619.8 532.3 416.4 248.6 後遺障害

46.9 58.6 58.8 48.3 30.5 死亡

4.1 6.5 9.1 11.8 14.7 全年齢平均

65〜69才 70〜74才 75〜79才 80才以上

損保協会 2008年自動車保険データに見る交通事故の実態により作成

(8)

者が65歳以上のドライバーとなった場合，被害者の死亡率および後遺傷害率は低くなっているためである。

一方，高齢ドライバーが起こした交通事故による物損の場合，人身事故とは異なっている。表７をみると，65歳以上のドライバーの事故による損害物件数は上昇しているが，損失額はより低くなっていることが分かる。ただし，

ドライバーが75歳以上になった場合，損害件数と損失額の両方ともに明らかな上昇が見られる。

表４日本の交通事故による被害者年齢別平均人身損失額（2008年)

被害者年齢平均人身損失額（千円) 全年齢平均 1,052

65〜69才 1,553 70〜74才 1,871 75〜79才 2,203 80才以上 2,721

損保協会・2008年自動車保険データに見る交通事故の実態により作成

表５交通事故による加害者年齢別の免許保有者１万人当たり被害者数人身損失額（2008年)

加害者年齢免許保有者１万人当たり被害者数（人）

免許保有者１万人当たり人身損失額（百万円）

全年齢平均 163 171

65〜69才 120 118

70〜74才 121 119

75才以上 123 122

交通事故総合分析センター交通統計平成20年版により作成

(9)

表６交通事故における加害者年齢別の被害者数（死亡・後遺障害・傷害別)（2008年）

加害者年齢死亡後遺障害傷害合計（単位：人) 85,511 63,463 42,113 24,540 12,922 80,854

60,061 39,757 23,193 12,227 4,283

3,156 2,207 1,239 641 374

246 149 108 54 全年齢平均

65〜69才 70〜74才 75〜79才 80才以上

表７運転者年齢別の免許保有者１万人当たり損害物数・物的損失額 (2008年）

運転者年齢免許保有者１万人当たり損害物数（件)

免許保有者１万人当たり物的損失額（百万円）

16〜19才 2,486 587

349 243 208 205 195 186 183 181 179 172 179 195 236 1,336

912 784 761 750 745 751 781 802 799 832 915 973 20〜24才

25〜29才 30〜34才 35〜39才 40〜44才 45〜49才 50〜54才 55〜59才 60〜64才 65〜69才 70〜74才 75才以上全年齢平均

(10)

2003年から2008年までの６年間のデータを用いて，高齢ドライバーが加害者となる自動車リスクの特徴を図１で示した。ドライバーの高齢化進行率と比較して物損の事故率と損失額の上昇率は相対的に上昇しているが，人身事故の損失額の上昇率は逆に低くなっており，人身事故率の変化はドライバーの高齢化進行率とほとんど同じである。一方，高齢者が被害者となる自動車人身事故リスクについて，事故率は減少するが，損失額は増加している。したがって，自動車保険にどのような影響を与えるかを定量的な検証するには，

様々な要因を検討して分析する必要がある。

３．先行研究

保険需要に関するほとんどの実証研究では，回帰モデルによって保険需要の各要因を分析している。先行研究の知見によると，生命保険需要と損害保険需要に影響する要因は大きく異なっている。自動車保険は損害保険の一部分であるため，以下では損害保険需要及び自動車保険需要に関する主要な先図１ 2003−2008年度における65歳以上のドライバーの人口推移とそれに

よる損害の推移の比較

2003年‑2008年の損害保険協会と警察庁の統計データより作成

(11)

行研究をまとめる。

Sherden

（1984）は，1979年のマサチューセッツ州の359の市町村のクロスセクション・データを用いて，自動車保険需要と所得，保険プレミアム及び人口密度との関係を分析した。この論文は３種類の自動車保険―人身傷害保険（bodily injury)，総合保険（comprehensive)，車両保険（collision）―

の需要に対する各要因の影響を検討している。被説明変数は，1979年における３種の保険それぞれの１台当たりの収入保険料である。説明変数は，個人所得，各市町村の人口密度及び地域料率によって算出したプレミアムである。

その結果，個人所得及び保険プレミアムの係数の符号はそれぞれプラスとマイナスであり，１%水準で有意となった。さらに，自動車保険の価格弾力性は非常に小さいことが確認された。一方で，自動車保険需要は人口密度の上昇につれて有意に上昇するが，ある程度の人口密度から高い人口密度までの上昇はわずかであることが示された。

Outreville

（1990）は，発展途上国において損害保険の発展水準と金融の発展水準の関係を明らかにするために，1982年の55の発展途上国のクロスセクション・データを用いて，損害保険需要を分析している。被説明変数は，

各国の損害保険密度である。説明変数は，損失率の逆数（保険料/保険金）

を保険プレミアムの代理変数，各国の

GDP

を所得の代理変数，準貨幣と

GDP

の比率を金融発展水準の代理変数としている。その結果，所得及び金融発展水準の係数の符号は有意にプラスであるが，保険プレミアムの係数は有意でないことが分かった。

Browne et. al.

（2000）は，OECDの国々にわたって損害保険需要の違いを解明するため，25の

OECD

国家の1987年から1993年までの７年間のデータを用いて損害保険需要に関する分析を行っている。また，この論文は損害保険の一部として自動車保険を単独に分析している。具体的には，自動車保険の保険密度を被説明変数としている。そして，各国の教育水準をリスク回避度の代理変数，都市人口の比例を事故率の代理変数，自然，鉱物，人口及び社会資源を富の代理変数，外資保険企業の市場占有率を保険プレミアムの

(12)

代理変数としている。その結果，所得の係数の符号は有意にプラス，富の代理変数及び外資系保険会社の市場占有率の係数の符号は有意にマイナス，教育水準及び都市化率の係数は有意でないことが分かった。

Esho et. al.

（2004）は，各国の法律システムと財産権の保護が損害保険需要に与える影響を解明するために，44カ国の1984年から1998年までのデータを用いて分析を行った。具体的には，損害保険収入保険料を被説明変数とし，各国の財産権，法律システム，教育水準及び

UAI

（uncertainty avoid-

ance index)，窃盗率と都市化率，損失率の逆数を被説明変数としている。

彼らはデータによって，クロスセクション，パネルデータ及び

GMM

の３つの方法で分析を行った。クロスセクションでの分析結果によると，財産権，

GDP

，窃盗率の係数の符号は有意にプラスであるが，損失率の逆数，教育，

UAI

及び法律システムの係数は有意でない。一方，パネルデータの分析では，GDP，財産権，教育の係数の符号は有意にプラスであるが，損失率の逆数の係数は有意でない。また，GMMによる分析結果はパネルデータの分析結果とほぼ同じであるが，損失率の逆数の符号は有意にマイナスとなった。

以上の損害保険及び自動車保険需要に関する先行研究にしたがって，本研究では損害保険需要の各決定要因を明確にし，日本における自動車保険需要の独自の決定要因を検討する。

４．分析方法およびデータ

4.1. 分析方法

Sherden

（1984）をはじめとする保険需要に関する先行研究ではクロスセクション・データによる

OLS

推定を行っているが，Browne et al.（2000）

および

Esho et al.

（2004）では国別の損害保険需要を分析する際に対象とする国のサンプル数が不足するため，パネルデータでの分析を行っている。

本研究においても，研究対象とする都道府県は47しかないため，パネルデータを用いて分析する。

(13)

4.2. データ

本研究は日本の47の都道府県を対象とする。検証期間は1991年度から2008 年度までの18年間である。本研究で用いたデータは自動車保険の概況の各年度版（1991‑2008年)，日本損害保険協会の自動車関連データ，総務省統計局ホームページの統計データ（1991‑2008年）から入手した。検証期間は 18年間であるが，1991年度以降を対象とした理由は，それ以前の年度の自動車保険の概況には必要なデータが掲載されておらず，所有構造の変数を作成するために必要なデータが入手できないためである。また，自動車共済の契約率については，1999年以前の各都道府県の自動車共済契約率は入手できないため，JA共済の自動車共済契約率を用いている。

５．実証モデルと分析結果

5.1. 実証モデル

本研究は，自動車１台当りの保険料と自動車保険契約率の２つを被説明変数とする。Sherden（1984）は自動車１台当りの保険料のみを被説明変数としているが，この変数は被保険自動車の保険需要を分析する一方で，未加入を含めたすべての自動車の潜在的な保険需要を検証できない。それゆえ，本研究では，鳥居（1999）で採用された自動車保険契約率も被説明変数とした。

また２章で指摘した通り，日本の保険市場は自動車共済も考慮しなければならないため，自動車保険と自動車共済の契約率の合計を被説明変数とした。

被保険自動車と全ての自動車との保険需要をそれぞれ検証するため，自動車１台あたりの保険料を被説明変数とするモデル１と，自動車保険及び自動車共済の契約率の合計を被説明変数するモデル２に分けて分析する。

モデル１の分析期間は1991年から2008年までの18年間である。モデル２に関しては，必要なデータが1993年以降しか入手できないため，分析期間は 1993年から2008年までの16年間である。

6) 鳥居昭夫・前掲注3)p.109。

(14)

本研究では自由化の影響を分析するために全期間を1999年前後の２つの期間に分けて分析・比較する。1999年の前後で分割した理由は，算定会料率使用義務が1998年７月に廃止されたためである。1991年から2008年までの全期間のモデル１においては，1999年以降の年度を１とするダミー変数を用いる。

他方，モデル２において，1993年から1998年までの自動車共済契約率として

JA

共済のデータしか入手できなかったため，自由化のダミー変数は使用しなかった。

２つのモデルを以下のとおりに設定する。

モデル１

In Y

＝α＋βlnincome ＋βlnprice＋βInloss ＋

βaccident

＋βauto ＋βage

65

＋βdummy＋ε

モデル２

ratio

＝α＋βln

income

＋βln

price

＋βIn

loss

＋

β accident

＋βauto

βage 65

＋ε

ただし，iは各都道府県，tは年度であり，それぞれの変数を以下のとおりに定義する。

被説明変数

Y

各都道府県における１台あたりの自動車保険収保

ratio

各都道府県における自動車保険と自動車共済の契約率の合計

説明変数

income

各都道府県における個人所得

price

各都道府県における自動車保険プレミアムの代理変数＝保険料／

保険金

loss

各都道府県における事故１件あたりの損失の代理変数＝保険金／

(15)

支払件数

accident

各都道府県における自動車一台あたりの事故率＝事故件数／自動

車台数

auto

各都道府県における自動車保有率＝自動車保有台数／人口

age65

各都道府県における65歳以上の人口の比率

dummy

1999年以降の年度を１とするダミー変数

モデル１における被説明変数

Y

は一台あたりの自動車保険収入保険料，

モデル２における被説明変数

ratio

は各都道府県の自動車保険契約率と自動車共済契約率との合計である。

incomeは個人所得である。Outreville

（1990)，Browne et. al.（2000)，

Esho et. al.

（2004)，鳥居（1999）は所得が保険需要に正の影響を与える，

つまり，保険商品が正常財（normal goods）であることを示している（高尾（1991)，p.49)。したがって，個人所得の係数の符号はプラスであると予測される。

priceは自動車保険プレミアムの代理変数である。自動車保険プレミアム

は，様々な要素により設定されるためにかなり複雑である。Sherden

（1984）はマサチューセッツ州における市町村の地域料率によって保険プレミアムの代理変数を作り出したが，日本の場合は都道府県ごとに地域料率が設定されていないため，この方法は利用できない。一方，他の先行研究においては，実際の保険料率を用いておらず，代理変数を利用している。その中で，Outreville（1990）および

Esho et. al.

（2004）では，損失率の逆数

（保険料／保険金）を保険プレミアムの代理変数としている。その理由は，

保険プレミアムが消費者自身のリスクより高くなればなるほど，消費者は保険商品を消費しにくくなる。一方，保険料が消費者自身のリスクにより近づいていれば，保険プレミアムは合理的になり，消費者にとって保険商品を消費しやすくなる。先行研究では自動車保険プレミアムについて様々な変数が提案されているものの，自動車保険プレミアムの複雑性により，必ずしも適

(16)

切な代理変数に対するコンセンサスが得られているわけではない。

そこで，本研究は，Outreville（1990）と

Esho et. al.

（2004）にしたがい，損失率の逆数を自動車保険プレミアムの代理変数とする。表８と図２はそれぞれ1976年から日本における自動車保険料率の改定および自動車保険契約率の推移を示している。２つの図表を合わせてみれば，料率の大幅の増加や減少があっても自動車保険契約率に大きな影響を与えていないようである。

また，Sherden（1984）は自動車保険需要の価格弾力性が非常に小さいことを示しており，鳥居・竹中（1999）のシミュレーション結果でも，車両保険以外の自動車保険需要の価格弾力性は小さいことが予測される。したがって，日本においても自動車保険需要の価格弾力性が小さいと考えられる。

また，この代理変数は，保険プレミアムよりむしろリスクに対する保険料の適切さの検証になる。つまり，料率規制の影響のため，自由化前では価格の係数は有意に，自由化後では自動車保険プレミアムの設定は契約者のリスクに対応するようになっているはずであるから有意ではないと推測される。

accident

は事故率であり，分母は各都道府県の車の台数，分子は交通事

故数である。鳥居（1999）は事故率が自動車保険需要に正の影響を与えることを示している。したがって，accidentの係数の符号はプラスであると予想される。

7) 鳥居昭夫・竹中康治，1999，規制緩和と損害保険産業の構造変化⎜シミュレーション分析⎜ ，植草益編，現代日本の損害保険産業 NTT出版，第11 章，p.274‑278。

−8.60%

＋16.7%

−1.5%

＋35.2%

−13.1%

＋8.1%

−0.5%

＋30%

−7.7％

＋16.1%

−1.9%

＋26.5%

＋0.8%

各年の自動車保険概況により作成対物

対人

98年 93年

91年 85年

83年 81年

78年 76年

表８自由化前20年における自動車保険料率の改定の推移

(17)

loss

は交通事故平均損失額の代理変数である。すべての交通事故の平均損失額を把握できないために，lossを付保自動車の一件事故に当たる支払保険金とする。鳥居（1999）は事故損失額が自動車保険需要に正の影響を与えることを示している。よって，この説明変数の符号はプラスであると予想される。

auto

は自動車保有率であり，分母は各都道府県の車の人口，分子は車の台数である。高尾（1998）は保険取引は純粋危険下にある危険資産を原資産としたプットオプションと解釈されると指摘している。つまり，自動車保険は自動車を原資産とするため，自動車保有率の変化は自動車保険の需要に変化をたらすはずである。それゆえ，本研究は各都道府県における自動車保有率，すなわち１人当たりの自動車保有数を説明変数とする。この変数

図２ 1976‑1999年度における対人対物自動車保険契約率の推移

各年の自動車保険概況により作成

10) 高尾厚，1991，保険とオプション―デリバティブの一原型千倉書房，p.

43。

(18)

の係数の符号はプラスであると予測される。

age65

は各都道府県の65歳以上の人口比率である。第２章の分析により，

高齢者が交通事故の被害者となる事故率は低いが，事故一件当たりの損失額は高くなっている。この点について，Farny（1961）は損害発生の確率は相対的に小さいものの，ありうる損失額が高い場合，保険需要は最大の強さをもたらすと指摘している。それゆえ，急激な高齢化の進行は高齢者が交通事故の被害者となる可能性を高めるため，車の運転者は自動車保険に入る可能性が高くなるであろう。一方，ドライバーの高齢化の伸び率に比べると，物損の事故率と損失額の上昇率はより高くなっているため，高齢ドライバーが自動車保険に入る可能性も高くなるはずである。さらに，先行研究では年齢が金銭上の意思決定に与える影響の証拠を提供している。Brown

（1987）によると，富に対するリスク回避度は高齢者が最も高い。Riley

and Chow

（1992)，Halek and Eisenhauer

（2001）はリスク回避度度が65

歳から年齢の上昇とともに上昇することを示している。したがって，モデル２について

age65

の係数はプラスであると予測される。一方，自動車保険料率はドライバーの運転実績及び年齢などによって設定されるため，age65 の自動車保険収保への影響はマイナスであると予測される。

dummyは自由化の影響を分析するために設定したダミー変数である。モ

デル１においては

dummyの係数がマイナスであると予測される。なぜなら，

自由化により，保険プレミアムは低くなっているため，自動車一台あたりの収入保険料は低くなるであろう。一方，モデル２において，自由化前は

JA

共済の自動車共済契約率のデータしか入手できないため，自由化ダミーを用いなかった。

5.2. 実証結果

ハウスマン検定により，モデル１については変量効果モデルを採択し，モデル２については固定効果モデルを採択する。実証結果は次のとおりである。

11) ファーニー・前掲注2)p.138。

(19)

表９は，モデル１の検証結果を示している。lnincomeの係数はすべての期間において１%水準で有意にプラスである。これは自動車保険が正常財であることを示している。

lnpriceの係数はすべての期間において１%水準で有意にプラスである，

すなわち，保険プレミアムの上昇にともなって収入保険料は高くなっている。

さらに，自由化前の係数は自由化後よりも大きく，有意水準も高くなっている。つまり，自由化により契約者が支払う保険料は自身のリスクに対応する

は１％水準で有意，は５％水準で有意，は10％水準で有意，( )内はt値 0.8113 0.9090

0.6145 調整済決定係数

‑0.674 (‑2.85) 1.600

(6.52)

‑2.658 (‑6.56) 切片

‑0.043 (‑9.13) dummy

‑1.986 (‑16.55)

‑2.463 (‑23.63)

‑1.51 (‑4.13) Age65

0.457 (8.37)

‑0.049 (‑0.80) 0.032

(0.24) auto

0.994 (1.03)

‑1.203 (‑1.55) 0.941

(0.33) accident

0.319 (16.20) 0.157

(7.99) 0.284

(5.61) lnloss

0.215 (10.97) 0.079

(5.07) 0.394

(12.69) lnprice

0.376 (11.82) 0.251

(8.67) 0.641

(10.87) lnincome

91‑08パネルデータ 99‑08パネルデータ

91‑98パネルデータ説明変数

変量効果モデル変量効果モデル

変量効果モデル被説明変数

lnY

表９モデル１の実証結果

(20)

ようになっており，料率自由化に関して一定の効果があったものと判断されよう。

accident

の係数はすべての期間において有意でない一方で，lnlossの係数はすべての期間において１%水準で有意にプラスであった。これは自動車保険需要に対して，事故率に比べて損失額のほうがより強い正の影響があることを示している。また，autoの係数は全期間において１%水準で有意にプラスであるが，自由化前後の両期間においては有意でなかった。

age65

の係数はすべての期間において１%水準で有意にマイナスである。

さらに，自由化後の期間における

age65

の係数は大きくなっており，有意水準も高くなっている。よって，高齢化の急進行にともなって，高齢化の自動車保険への影響もより強くなっていることが分かる。

自由化ダミーの係数は１%水準で有意にマイナスである。これは料率自由化による保険プレミアムの低下，つまり，保険料支払いすぎの減少による結果であると推測される。

また，決定係数に関して，自由化後の期間の決定係数は，自由化前よりも大きくなっている。自由化にしたがって，契約者が支払う保険料を自身のリスクに対応させることができるようになったことが要因として考えられる。

一方，自由化前の期間モデルの決定係数が小さくなったのは，料率規制の影響からもたらされた結果であると考えられる。

表10は，モデル２の検証結果を示している。lnincomeの係数は前後の期間において，それぞれ５%と１%水準で有意にプラスである。これはモデル１と同様に，保険が正常財であることを示している。また，lnpriceの係数は自由化前の期間において１%水準で有意にマイナスである。さらに，

ln priceの係数が−0.034であることから，日本において自動車保険需要の価

格弾力性は非常に小さいことが分かる。この結果は

Sherden

（1984）の結果と一致している。

一方，自由化後の係数は有意でない。この結果は料率自由化の影響を反映している。つまり，１単位損失あたりの保険料は自由化前より契約者のリス

(21)

クに対応するようになるため，契約者にとって自動車保険プレミアムの格差が小さくなり，保険を消費するか否かに影響されなくなったことが推測される。

lnloss

の係数は，自由化後の期間において５%水準で有意であるが，自由

化前の期間においては有意でない。この結果は料率自由化の影響を反映している。さらに，モデル１の結果に比べ，lnlossの有意性は低くなっている，

つまり，保険加入前の段階において，損失額が保険需要に与える影響が弱くなっている。一方，モデル１と同じく，accidentの係数はすべての期間に

0.4031 0.7322

調整済決定係数

0.047 (0.34) 0.520

(2.63) 切片

0.298 (5.07) 0.871

(5.98) age65

0.183 (4.87)

‑0.039 (‑0.83) auto

‑0.619 (‑1.45)

‑0.754 (‑0.90) accident

0.024 (2.26)

‑0.011 (‑0.80) lnloss

0.000 (0.12)

‑0.034 (‑4.51) lnprice

0.061 (3.73) 0.032

(2.37) lnincome

99‑08パネルデータ 93‑98パネルデータ

説明変数

固定効果モデル固定効果モデル

被説明変数 ratio

表10 モデル２の実証結果

は１％水準で有意，は５％水準で有意，は10％水準で有意，( )内はt値

(22)

おいて有意でない。この結果は鳥居（1999）と異なっており，自動車保険需要は事故率の影響を受けていないようである。この点に関して，人々は交通事故に対して高い事故率をもつ印象が強いために，事故率の変化は自動車保険需要に影響されていないと考えられるのではないだろうか。

auto

の係数は自由化前の期間において有意でないが，自由化後の期間において１%水準で有意にプラスである。したがって，自由化以降，自動車保有率が及ぼす自動車保険需要への影響は強くなっている。

age65

の係数はすべての期間において１%水準で有意にプラスである。す

なわち，高齢化の進行が自動車保険契約率に正の影響を与えることを示唆している。これは

Brown

（1987)，Riley and Chow（1992）及び

Halek and Eisenhauer

（2001）の結果と一致している。つまり，高齢化の進展は，高

齢者のリスク回避度を高める上に，高齢者が交通事故被害者になる確率も高めるため，自動車保険契約率に正の影響を与えていると考えられる。

決定係数に関しては，自由化後の期間において小さくなっている。これも規制緩和の影響であろう。なぜなら，自由化にしたがい，自動車保険に加入するか否かはより多くの要因に影響されるからである。例えば，新製品の開発や販売チャネルの革新などの損保会社の努力による影響がある。一方，損保会社が自社にとって好ましい契約者を選択することも１つの理由として考えられる。

６．結論と課題

本研究は，日本の自動車保険における保険需要の各要因について定量分析を行った。さらに，自由化及び高齢化が自動車保険市場に及ぼす影響を分析した。その結果，以下の３点を明らかにすることができた。

第一に，保険需要の要因について以下の点を明らかにしたことである。すなわち，⑴所得は自動車保険需要に正の影響を与えている，⑵自動車保険需要の価格弾力性は非常に小さい，⑶自動車保険契約率に比べて損失額は自動

(23)

車保険収入保険料により強い影響を与えている，つまり，自動車保険加入後の段階において損失額の影響はより強くなっている，⑷事故率の係数は有意でない，ことを明らかにした。一定の高水準に達した後の事故率の変化は，

保険需要への影響を弱くすると考えられる。したがって，自動車保険は自動車事故に対する保障の有効かつ主要な手段として，その需要は激しく変動しないことを念頭に置くことが必要であろう。

第二に，自由化が自動車保険市場に強い影響を与えていることを明らかにしたことである。モデル１のダミー変数は１%水準で有意にマイナスであり，

また自由化前に比べ，自由化後の価格の係数と

t値は明らかに小さくなって

いる。さらに，モデル２において価格の変数は自由化前に２%水準で有意であるが，自由化後において０となり有意ではない。すなわち，各都道府県における１単位損失当たりの保険料のばらつきが小さくなっている。その理由として，自由化にしたがって自動車保険契約者が支払う保険料を自身のリスクに対応させることができるようになったことが考えられる。各損保会社は契約者自身のリスクにしたがって自動車保険プレミアムをより正確に設定でき，無駄な保険料の支払いを減少させる。一方，リスクの高いドライバーはより高い保険料を支払わなければならない。それゆえ，リスクの高いドライバーの保険離れを導く可能性は十分に高い。リスクの高いドライバーの保険離れは，被害者が十分な損害賠償を受け取ることができない可能性を高める危険性があるため，このような状況に対応するための適切な制度を策定する必要がある。

第三に，高齢化の進展が自動車保険に与える影響を明らかにした点である。

２つのモデルの結果によれば，料率自由化以前と以降においても，高齢化は自動車保険契約率に正の影響を与えるが，自動車保険収保にマイナスのインパクトをもたらす。つまり，高齢化にともない，自動車保険契約率は高くなっているが，収入保険料は逆に減少している。高齢化の進展による収入保険料減少を抑制するための１つの方法は高齢者の保険料率を高めることである。

自動車保険の価格弾力性は非常に小さく，高齢ドライバーのリスク回避度も

(24)

より高くなっていることから，高齢ドライバーの自動車保険料率を高めても直ちに高齢ドライバーの保険離れを導くとは考えにくい。実際に損保各社は高齢者の自動車保険料の引き上げを検討している。しかし，料率を高めるには限度があり，社会全体の福利厚生を考えた場合，安直な料率引き上げは長期的に有効な措置にはならないだろう。最も大事なことは高齢者ドライバーのリスク特徴に合わせた新しい保険商品を開発することである。

以上，本研究の結果をまとめたが，いくつかの課題も残されている。特にデータの制限によりリスク回避度に関しての検証はできなかった。とはいえ，

先行研究に基づいて，現時点で入手可能なデータをほぼ利用して日本の自動車保険における保険需要の決定要因と自由化及び高齢化が自動車保険市場に与える影響を検証したという意味では，本研究には一定の貢献があると思われる。

（筆者は神戸大学大学院経営学研究科博士後期課程)

参考献

［１］Baltagi, B. H.,2008,Economitric analysis of panel data,4 Edition, Wiley.

［２］Beenstock,M ., G.Dickinson and S.Khajuria,1988, “The Relationship between Property‑Liability Insurance Premiums and Income:An Interna- tional Analysis,”Journal of Risk and Insurance,55⑵:259‑272.

［３］Blackmon, B. G., and Jr. R. Zeckhauser,1991, “M ispriced Equity:

Regulated Rates for Auto Insurance in M assachusetts,”American Eco- nomic Review,81⑵:65‑69.

［４］Brown, D. P.,1987, “M ultiperiod Financial Planning,”Management Science,33:848‑875.

［５］Browne, M . J., and K. Kim,1993, “An international analysis of life insurance demand,”Journal of Risk and Insurance, 60⑷:616‑634.

［６］Browne, M . J., J. Chung, and E. W . Frees,2000, “International Property-Liability Insurance Consumption,”Journal of Risk and Insur- ance,67⑴:73‑90.

［７］Cummins, D. J. and B. Venard,2008, “Insurance M arket Dynamics:

(25)

Between Global Developments and Local Contingencies,”Risk Manage- ment and Insurance Review,11⑵:295‑326.

［８］Esho, N., A. Kirievsky, D. Ward and R. Zurbruegg,2004, “Law and the Determinants of Property-Casualty Insurance,”Journal of Risk and Insurance,71⑵:265‑283.

［９］Farny, D.,1961,Die Versicherungsmarkte : Eine Studie uber die Ver- sicherungsmarkttheorie,Duncker & Humblot.

［10］Hussels, S., D. W ard and R. Zurbruegg,2005, “Stimulating the Demand for Insurance,”Risk Management and Insurance Review, 8⑵: 257‑278.

［11］Helen, I. D., J. T. Schmit and J. J. Yeh,2008, “Age and Gender Effects On Auto Liability Insurance Payouts,”Journal of Risk and Insurance,75⑶:527‑550

［12］Halek, M ., and J. G. Eisenhauer,2001, “Demography of Risk Aver- sion,”Journal of Risk and Insurance,68⑴:1‑24.

［13］Jaffee, D. M., and T. Russell,1998, “The Causes and Consequences of Rate Regulation in the Automobile Insurance Industry,”The Economics of Property‑Casualty Insurance,University of Chicago Press, 81‑112.

［14］Ma, Y.‑L, and N. Pope,2003, “Determinants of international Insurersʼ Participation in Foreign Non-Life M arkets,”Journal of Risk and Insur- ance,70⑵:235‑248.

［15］Mossin, J.,1968, “Aspects of Rational Insurance Purchasing,”Journal of Political Economy,76:553‑568.

［16］Outreville. J. F.,1990, “The Economic Significance of Insurance M arkets in Developing Countries,”Journal of Risk and Insurance,57⑶:487‑

498.

［17］Riley, W. B., and K. V. Chow,1992, “Asset Allocation and Individual Risk Aversion,”Financial Analysts Journal, 48⑹:32‑37.

［18］Sherden, W . A.,1984, “An Analysis of the Determinants of the Demand for Automobile Insurance,”Journal of Risk and Insurance, 51

⑴:49‑62.

［19］Yamori, N.,1999, “An Empirical Investigation of the Japanese Corpo- rate Demand for Insurance,”Journal of Risk and Insurance,66⑵:239‑

252.

［20］Ward, D., and R. Zurbruegg,2000, “Does Insurance Promote Eco- nomic Growth?: Evidence From OECD Countries,”Journal of Risk and Insurance,67⑷:489‑507.

(26)

［21］A. C.チャン著，大住栄治，小田正雄，高森寛，堀江義訳，1979，1980，

現代経済学の数学基礎上・下，マグロウヒル社。

［22］井口富夫，2005, 産業組織論の観点からみた保険販売チャネルの多様化保険学雑誌第588号，4‑18。

［23］井口富夫，2008，現代保険業研究の新展開競争と消費者利益 NTT出版株式会社。

［24］植草益編，1999，現代日本の損害保険産業 NTT出版株式会社。

［25］酒井泰弘，1982，不確実性の経済学有斐閣。

［26］佐藤保久，2007，料率自由化と損保業界損害保険研究第69巻，第２号，

17‑42。

［27］佐野誠，2004，高齢社会における損害保険事業保険学雑誌第570号，

35‑52。

［28］高尾厚，1991，保険構造論千倉書房。

［29］高尾厚，1991，保険とオプション−デリバティブのー原型千倉書房。

［30］高尾厚保険市場近見正彦,吉沢卓哉，高尾厚，甘利公人，久保英也，

2006，新・保険学有斐閣，121‑158。

［31］玉田巧，2001，金融ビッグバンと保険業保険学雑誌第563号，4‑20。

［32］田村祐一郎，2006，掛け捨て嫌いの保険思想千倉書房。

［33］鳥居昭夫，1999，需要構造と代理店の役割，植草益編，現代日本の損害保険産業 NTT出版，第４章

［34］鳥居昭夫・竹中康治，1999，規制緩和と損害保険産業の構造変化⎜シミュレーション分析⎜ 植草益編，現代日本の損害保険産業 NTT出版，第11章，

［35］西村和雄，2011，ミクロ経済学入門（第３版) 岩波書店。

［36］ファーニー著，高尾厚監訳，保険市場論研究会訳，1991，保険市場論生命保険文化研究所。

［37］松浦茂，佐野誠，2005，損害保険市場論（三訂版) 損害保険事業総合研究所。

［38］マダラ著，佐伯親良訳，2004，マダラ計量経済分析の方法（改定３版) エコノミスト社。

［39］水島一也，2006，現代保険経済（第８版) 千倉書房。

［40］損害保険料率算出機構，2004，自動車保険論（第23版) 損害保険事業総合研究所。

日本の自動車保険における保険需要に 関する実証研究