해지율에 관한 인구통계학적 요인 분석(1)

I. 개 요

□ 생명보험과 해지율 증가의 영향

생명보험의 경우 계약자의 해지율 상승은 중요한 위험 요소가 될 수 있음

Kuo(2013)에 따르면 높은 해지율이 생명보험에 위험 요소가 되는 이유를 세 가지로 나누어 정리함

① 보험 계약자들의 해지에 의하여 보험료 수입이 줄게 되면 계약 초반에 지출하였던 비용을 보전하지 못할 가능성이 커짐

② 보험에서 탈퇴하는 사람들은 건강에 자신 있는 사람들인 경우가 많음(해지환급금을 위하여 탈퇴하려 하여도 자신의 건강이 좋지 않다는 것을 알면 지속적으로 보장을 받고 싶기 때문임)

이 때 해당 보험에 남아 있는 사람들의 평균적인 건강 상태는 악화되는 것과 같은 효과가 발생함. 이 경우 보험사가 계약자에게 지급해야 하는 1인당 기대 보험금이 상승하게 됨

③ 대부분의 생명보험 상품에는 해지환급금을 보증하고 있기 때문에 계약자의 보험 해지 시 생명보험 회사의 유동성에 큰 영향을 주게 됨. 이는 현재 가지고 있는 비유동 자산을 일부 팔아서 해지환급금을 마련해야 하기 때문임

□ 세계 인구의 인구통계학적 특성과 생명보험의 해지율 간의 관계

세계은행의 보고서(2015)에 따르면 1970년도의 기대 여명은 70.6세였고 2013년에는 80세 이상으로 늘어났고 노인 인구 비율은 2060년에는 2013년 수치의 2배가 넘을 것이라는 관측이 있음

의학과 과학 기술의 발달로 사람들은 점점 장수하게 되고, 그로 인하여 노령층의 인구 비율이 높아짐에 따라 의료비 지출이 늘어날 것이라는 전망이 우세함

이에 따라 노령의 가족을 부양을 목적으로 유동성 확보를 위해 생명보험의 해지율 증가가 수반될 것이라고 예측하는 연구결과도 있음

[그림 1] 유럽연합의 노령화 진전 추이

□ 생명보험과 해지율 증가의 영향

생명보험의 경우 계약자의 해지율 상승은 중요한 위험 요소가 될 수 있음

Kuo(2013)에 따르면 높은 해지율이 생명보험에 위험 요소가 되는 이유를 세 가지로 나누어 정리함

① 보험 계약자들의 해지에 의하여 보험료 수입이 줄게 되면 계약 초반에 지출하였던 비용을 보전하지 못할 가능성이 커짐

② 보험에서 탈퇴하는 사람들은 건강에 자신 있는 사람들인 경우가 많음(해지환급금을 위하여 탈퇴하려 하여도 자신의 건강이 좋지 않다는 것을 알면 지속적으로 보장을 받고 싶기 때문임)

이 때 해당 보험에 남아 있는 사람들의 평균적인 건강 상태는 악화되는 것과 같은 효과가 발생함. 이 경우 보험사가 계약자에게 지급해야 하는 1인당 기대 보험금이 상승하게 됨

③ 대부분의 생명보험 상품에는 해지환급금을 보증하고 있기 때문에 계약자의 보험 해지 시 생명보험 회사의 유동성에 큰 영향을 주게 됨. 이는 현재 가지고 있는 비유동 자산을 일부 팔아서 해지환급금을 마련해야 하기 때문임

□ 세계 인구의 인구통계학적 특성과 생명보험의 해지율 간의 관계

세계은행의 보고서(2015)에 따르면 1970년도의 기대 여명은 70.6세였고 2013년에는 80세 이상으로 늘어났고 노인 인구 비율은 2060년에는 2013년 수치의 2배가 넘을 것이라는 관측이 있음

의학과 과학 기술의 발달로 사람들은 점점 장수하게 되고, 그로 인하여 노령층의 인구 비율이 높아짐에 따라 의료비 지출이 늘어날 것이라는 전망이 우세함

이에 따라 노령의 가족을 부양을 목적으로 유동성 확보를 위해 생명보험의 해지율 증가가 수반될 것이라고 예측하는 연구결과도 있음

[그림 1] 유럽연합의 노령화 진전 추이

Ⅱ. 해지율 분석을 위한 모형의 가정

□ 데이터 설명

실증적 분석을 수행하기 위해 이 글에서 참고한 자료는 독일의 사회과학패널 German Socio-Economic Panel(SOEP) 데이터를 사용하였음

이 조사는 1985년부터 2013년까지 매년 평균 11,000가구를 대상으로 30,000명의 독일 사람들을 추적 조사하였음

이 데이터는 독일에서 거주하는(외국인 포함) 가족 구성원의  세세한 정보까지 포함하고 있는데, 재산, 실직여부, 수입, 건강, 소비 등의 정보도 포함하고 있음

이 자료는 ① 조사군 내에서 출생으로 인하여 인구가 늘어나는 것과 ② SOEP가 관할하는 거주지 내로 새로운 사람들이 유입되어 생기는 문제들을 동시에 고려하고 있음

□ 모형 설명

생명보험을 탈퇴하는 여러 가지 요인들을 분석하기 위하여 이 글에서는 다음의 변수들을 설정하였음

[eqn: LI _{i} ` _{t}]

- 계량모형 분석을 위하여 필자는 다음과 같이 [eqn: LI _{i} ` _{t}] 변수를 정의하였음

- [eqn: LI _{i} ` _{t}]는 t+1 시점에 있는 사람이 t시점에 보험을 가지고 있다고 응답하는 경우에 1로 값이 부여되는 더미변수(dummy variable)임

- 만약 i라는 사람이 2011년에 보험 계약을 해지했다면, 생명보험을 2010년까지 보유하였다는 뜻이므로 [eqn: LI _{i``2009}]=1, [eqn: LI _{i``2010}]=1, [eqn: LI _{i``2011}]=0 값을 갖게 됨

- 필자가 사용하는 데이터는 1983년부터 2013년까지의 자료임. 위에서 설명한 것처럼 변수 [eqn: LI _{i} ` _{t}]는 t+1시점에서 t시점의 보험계약 유무를 확인하는 변수이므로 [eqn: LI _{i} ` _{t}]에서 변수인 t의 설정은 2012년 까지로 제한됨(그 이유는 2014년이 설정되어 있지 않으므로 변수 [eqn: LI _{i} ` _{2013}]을 정의할 수 없기 때문임)

- 변수 [eqn: LI _{i} ` _{t}]만으로는 어떤 사람이 만기가 되어 생명보험에서 자동적으로 탈퇴가 된 것인지, 해지로 인하여 탈퇴가 된 것인지 판단이 불가능함. 따라서 이 판단을 도와줄 새로운 변수의 설정이 필요하게 됨

[eqn: SP`1 _{i} ` _{t}]

- 필자는 변수 [eqn: LI _{i} ` _{t}]의 단점을 보완하기 위하여 새로운 변수 [eqn: SP1 _{i} ` _{t}]을 설정하였음

- 변수 [eqn: LI _{i} ` _{t}]를 바탕으로 정의된 변수 [eqn: SP1 _{i} ` _{t}]는 이 논문의 분석에 가장 기본이 되는 변수임

- 해당 데이터에서는 생명보험의 해지에 대한 변수가 따로 없는 만큼 생명보험의 해지에 대한 대용치(proxy)로 사용하고 있음

- 변수 [eqn: SP`1 _{i} ` _{t}]의 경우, 만약 전년도에 보험에 가입 되어 있었다면 [eqn: LI _{i} ` _{t-1}]의 값이 1을 나타낼 것이고, [eqn: LI _{i} ` _{t}]의 값은 0을 나타내어 [eqn: SP`1 _{i} ` _{t}]가 1을 나타내게 됨. 이를 통해 정확히 t시점에 보험을 해지한 사람들을 확인할 수 있음

- 이 변수는 만기가 도래하여 생명보험을 자연스럽게 소지하지 않게 된 사람들과, 만기 이전에 자발적 탈퇴에 의해 보험증권을 소지하지 않게 된 사람들 모두를 대상으로 한다는 단점이 있음

[eqn: SP``2 _{i} ` _{t}]

- 위에서 언급한 두 가지 현상을 구분하기 위하여 필자는 다음과 같이 변수 [eqn: SP``2 _{i} ` _{t}]를 설정하였음

- 독일의 생명보험 상품은 투자에 대한 소득세 등을 감면 받을 수 있는 보험 유지 기간이 최소 12년임. 이를 감안하여 과거의 보험 이력으로 ‘생명보험을 자연스럽게 소지하지 않게 된 사람들’과, ‘만기 전 자발적으로 탈퇴한 사람들’을 분리 가능한 새로운 변수를 설정하게 된 것임

- 식을 자세히 보면 변수 [eqn: SP`1 _{i} ` _{t}]과 비교하여 [eqn: 1- prod _{tau =2} ^{10} LI _{i} ` _{t- tau } `]항이 추가되었다는 것을 확인할 수 있음

- 이 제약 조건은 과거 11년 이상 연속적으로 보험 계약을 유지하다가 해지한 사람들은 만기에 해지한 사람들이라는 가정을 통하여 설정되었음

- [eqn: SP``2 _{i} ` _{2011}] 2011년에 분석 대상에 포함되기 위해서는(더미 변수가 1의 값을 갖기 위해서는) ① 2011년에는 보험에 가입이 되어 있고, ② 2010년에는 보험 가입이 되어 있으며 ③ 추가적으로 이전 9년간(2009, 2008 2007... 2001년) 중 한 해라도 보험에 가입되어 있지 않아야 한다는 조건이 충족되어야 함

- 결론적으로 [eqn: SP``2 _{i} ` _{t}]는 [eqn: SP1 _{i} ` _{t}]에 비하여 제약조건이 추가되어 있기 때문에 [eqn: SP1 _{i} ` _{t}]의 부분집합이라 할 수 있음

□ 해지율 분석

나이와 해지율 사이의 관계를 알아보기 위해, 해당연령의 해지하는 사람의 수를 더한 절대탈퇴 변수 [eqn: ASPK _{t}]([eqn: K`=`1`or`2])를 정의해 보면 다음과 같음

[그림 2,3] 시간에 따른 ASPK, RSPK

- [eqn: ASPK _{t}]의 경우, [eqn: SP``1 _{i} ` _{t}]으로부터 계산 되면 [eqn: ASP``1 _{t}], [eqn: SP``2 _{i} ` _{t}]으로부터 계산 되면 [eqn: ASP``2 _{t}]가 도출됨

- [그림 2]는 사람들이 보험을 해지하는 절대적인 숫자를 나타내고 있음. 이를 해석해 보면 1985년에서 2000년 사이에 해지하는 사람의 숫자가 증가하는 것을 알 수 있음

추가적인 분석을 위하여 해당 나이에서 전체 생명보험 가입자 대비 해지하는 사람을 계산한 새로운 변수 RSP를 설정하였고 이는 다음과 같이 정의됨

- 변수 [eqn: RSPK _{t}]는 상대적 해지율을 나타내는 변수임. 즉 연령별로 보험 가입자의 수가 다르기 때문에 절대적인 해지자 수로는 비교가 불가능할 수 있기 때문에 이 변수를 추가한 것임

- [그림 3]은 사람들이 보험을 해지하는 상대적인 숫자를 나타내고 있음. 이를 해석해 보면 1985년에서 2000년 사이에 해지하는 사람들의 상대적인 숫자는 비교적 안정적인 것을 알 수 있음

위의 두 가지 변수를 이용하여 연령별로 분석한 결과는 [그림 4]와 [그림 5]에 나타나 있음

- [그림 4]에서는 연령별 절대 탈퇴자 분석 자료가 나와 있음. 이 자료를 보면 사람들이 65세 전후로 하여 절대적인 탈퇴가 많은 것을 알 수 있음. 이는 많은 보험이 65세 전후에 만기가 도래하기 때문으로 분석됨

- [그림 4]에서 [eqn: ASP``1]가 65세 전후로 해서 큰 오름세가 있고 [eqn: ASP``2]의 경우 크기가 훨씬 작은 것도 이러한 해석을 뒷받침함

- [그림 5]에서 확인할 수 있는 것은 상대적 해지율은 우상향하는 경향성이 있다는 것임

- 또한 상대적 해지율은 고연령에서 절대적 해지율과 다르게 불안정한 모습을 보임. 이는 65세 이후의 절대적인 가입자 수가 줄어약간의 탈퇴도 상대 해지율에 큰 변화를 줄 수 있기 때문임

- [표 1]에서는 RSPK의 분석 결과를 정리한 것임. 자발적인 해지만을 고려한 변수 RSP2는 RSP1보다 안정적인 모습을 보이는 것을 수치적으로 알 수 있음

[그림 4,5] 연령에 따른 절대 해지율, 상대 해지율

[표 1] RSP1과 RSP2의 분석 결과

이 분석의 목적은 변수 [eqn: SP``2 _{i} ` _{t}]를 이용하여 탈퇴에 관한 인구 통계학적 요소들을 찾는 것임

- 변수 [eqn: SP``2 _{i} ` _{t}]그러한 이유로 추후의 내용들은 단점이 있는 [eqn: SP`1 _{i} ` _{t}] 보다는 [eqn: SP``2 _{i} ` _{t}]에 초점을 맞추어 회귀분석을 수행하여 결과를 도출하였음