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表3 相关系数矩阵表
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X1 1.0000 -0.3281 -0.2628 0.6538 0.9526 -0.8003 0.9666 0.5761 X2 -0.3281 1.0000 -0.0563 -0.0030 -0.3638 0.5221 -0.2630 -0.2279 X3 -0.2628 -0.0563 1.0000 0.0653 -0.2392 0.3789 -0.2245 -0.0792 X4 0.6538 -0.0030 0.0653 1.0000 0.5174 -0.1200 0.6639 0.5251 X5 0.9526 -0.3638 -0.2392 0.5174 1.0000 -0.8695 0.9603 0.4589 X6 -0.8003 0.5221 0.3789 -0.1200 -0.8695 1.0000 -0.7705 -0.3012 X7 0.9666 -0.2630 -0.2245 0.6639 0.9603 -0.7705 1.0000 0.4026 X8 0.5761 -0.2279 -0.0792 0.5251 0.4589 -0.3012 0.4026 1.0000 从表3中可看出解释变量之间存在高度线性相关，其中X1与X5、X6、X7、的相关系数的绝对值都大于0.8。同时由表2也可以看出，尽管整体上线性回归拟合较好，但X5、X6、X7变量的T值并不显著。这表明模型中各个解释变量之间存在着严重的多重共线性。
下面，利用逐步回归法对模型进行修正，消除解释变量间的多重共线性。
首先，运用最小二乘法逐一对Y与各解释变量做回归。然后，比较得出的七个回归方程，选出通过T检验的所有回归方程中F值和R2最大的一个作为基本回归方程。经过比较后发现Y与X6的回归方程是最优的基本回归方程。其中解释变量X6表示的是城镇家庭恩格尔系数，这说明城镇家庭恩格尔系数与人寿保险收入有重要联系，人寿保费收入是随着恩格尔系数的下降而增加的，二者是负相关关系。因此，我们将Y与X6的双对数回归方程作为基本回归方程。
基本回归方程为：
lnY=19.3841 - 0.303615*X6 (1)
(27.58549) (-18.94491)
R2?0.9552243 S.E=0.473891 F=358.9096
下面进行逐步回归。首先将变量X1加入方程（1）得如下模型：
lnY=-0.783580 + 1.224671*lnX1 + 0.160884*X6 (2)
（-0.230577） （5.978329） (-6.273491） R2?0.984606 S.E=0.276849 F=543.6768
可见加入X1后双对数模型的拟合效果仍然较好。首先对各解释变量的系数进行T检验，
T0.05(18)?1.734，因此两个解释变量均通过了T 检验。其次对回归方程进行F检验，F0.05(1,18)?3.184.41?543.6768 所以回归方程通过了F检验。
其次,将变量X2加入方程(2)回归，结果如表4所示。
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表4 回归结果
变量 C lnX1 lnX2 X6 R-squared Durbin-Watson stat 系数 8.0817 1.4014 -2.6494 -0.1277 0.9881 2.1221 标准差 5.0893 0.2021 1.2122 0.0277 T统计量 1.5879 6.9316 -2.1856 -4.6073 概率 0.1319 0.0000 0.0441 0.0003 0.9859 444.5717 Adjusted R-squared F-statistia 由表4可知，加入X2后模型的拟合效果仍然较好. 拟合优度R2?0.988146，比较令人满意。F=444.5717>F0.0.5(2,17)?3.59，说明模型整体是显著的。查表得T0.05(17)?1.740，各解释变量的系数都通过了T检验，说明各解释变量对应变量的影响显著。
继续向方程(2)中依次加入变量X3，X4,X5,X7,X8,由结果可知， R2均没有改进，而且加入的变量的T检验均不显著，而且常数项的概率过高，因此予以删除。
消除多重共线性后模型修正为：
LnY=1.401451*lnX1 - 2.649460*lnX2 - 0.127716*X6 （3）
（6.931622） （-2.185635） （-4.607338）
R2?0.988146 S.E.?0.250424 F?444.5717
DW统计量为2.122149，给定显著性水平0.01，查D—W表得下限临界值为2.554，上限临界值为1.663 ,所以随机扰动项不存在自相关。
经过以上检验，模型最终修正为：
LnY=1.401451*lnX1 - 2.649460*lnX2 - 0.127716*X6 （二）预测
考虑回归模型无法对经济的长期走势进行假设，为保证解释变量的合理性，本文根据以前的经验数据进行未来五年的预测。首先做出如下假设：
1．虽然“十二五”计划确定我国GDP平均增长率为7%，但这仅是个平均数，2010年中国GDP实际增长率为10.3%，而且最近几年中国的经济继续保持强劲的发展势头，因此假定GDP年实际增长率为9%。
2．最近几年我国的居民消费价格指数总体呈下降趋势，但最近的通货膨胀现象使得物价水平有较大提升，因此假定居民消费价格指数（物价指数）的年增长率为101.02%。
3．恩格尔系数是衡量居民生活水平高低的指标，计量方法是食品开支占家庭总开支的比重，最近几年我国经济水平的不断提高，人们消费观念的变化，人们的各种需求尤其是安全需求的保障意识不断增强，而且奢侈品的购买量也不断增加，因此食品支出在家庭总开支中的比重不断下降，因此假定城镇庭恩格尔系数年增长率为96.35%。预测结果如表5所示。
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表5 保费收入预测表 （单位：亿元）
物价指数估计年份 2010 2011 2012 2013 2014 GDP估计值 365534.77 398432.90 434291.86 473378.13 515982.16 值 100.31 101.34 102.37 103.41 104.47 恩格尔系数 估计值 35.17 33.88 32.64 31.45 30.30 保费的收入预测 11292.75 14623.38 18820.95 24069.5 30617.52 四、结论
（一）国内生产总值的增长是寿险保费收入增长的主要原因
这个结果与绝大多数的实证研究文献保持一致，再次验证了“发展是硬道理”这一论断的科学性。“买得起”是形成寿险需求的前提之一。国民经济持续快速的增长，提高了人均可支配收入，增强了人们的购买力，相应的提高了人们对人寿保险的需求。需求模型中，国内生产总值的回归系数较大，有力的说明了国民经济发展水平的快速增长是我国人寿保险需求不断提高的源泉和动力。
(二)寿险产品的价格对人寿保险需求产生负面影响
这次实证分析的结果验证了保险产品作为一种商品，同样满足价格需求规律。有结果可知，寿险产品的价格与其需求之间存在负相关关系，而且回归系数较大，这说明寿险产品价格对其需求的影响程度很大。这也可以从保险产品的性质上进行解释，保险产品作为一种商品，具有非渴求性的特点。因此人们在购买保险的时候比较关心其价格状况。
（三）恩格尔系数与人寿保险需求呈负相关关系
恩格尔系数的不断下降主要得益于人均收入的提高，同时也与人们的消费意识的不断转变息息相关，当前，人们的消费意识正在发生转变，人们不再满足对基本的生理需求的实现，而是想要获得更高水平的需求。恩格尔系数与寿险需求的负相关关系反映了人们的保险意识的不断提高对寿险需求增长的巨大的推动作用。
根据以上结论，我们提出几点建议，希望对我国的人寿保险的发展起到一定的积极作用。第一，大力发展经济，使国民生产总值在合理的范围内不断增长，从而提高人们的收入水平。经济的发展会给保险业创造巨大的发展空间，因此我们的首要任务是发展经济。第二，加大对人寿保险产品的技术投入力度。提高公司的精算技术水平，根据相关数据和经验制定合理的价格。引进更多的竞争主体，促使金融业更快更好的发展。第三，加大对保险产品的宣传力度，提高公众的保险意识，普及保险教育。
此外，我国人寿保险要持续快速发展还需在产品创新、保险服务质量的提高、保险资本的扩大、经营管理水平的提高以及人才培养等方面下功夫。同时保险监管机构也要认真履行自己的监管职责，起到应有的作用。
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注释：
1信息来源：○《中国保险年鉴》 《中国统计年鉴》
参考文献：
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Empirical Analysis and Research of Demand Factors of
Life Insurance in China
Fan Hongli
Abstract: According to the data of personal insurance market in China ,this paper analyses the main factors affecting the insurance demand. The author uses the data from 1990 to 2009 for empirical studies on life insurance needs in China. The results show that income, price index and other factors have a significant effect on life insurance demand. Then the author makes a further correlative prediction for future years of premium income. In conclusion, the author put forward several proposals on the basis of analytical results and market condition.
Key words: life insurance ; insurance rate ; population structure
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