摘 要：自改革开放的30年以来，中国保险行业飞速发展，这一经营风险的特殊行业，承担着社会稳定，资金聚集，支持中国建设等方面的重要作用，我国居民对人寿保险的需求正不断上升。然而，与发达国家相比，我国的寿险业还存在着一定的差距，为了研究我国寿险业的发展趋势，盡可能的发挥寿险的正面作用，本文从研究寿险业发展的影响因素出发，收集了1992年到2008年的因素数据进行回归分析，通过VIF和BP检验并修正指标间的多重共线性以及异方差，选择合适的指标对未来寿险业的发展进行预测。提出建议。
　　关键词：寿险业发展；回归分析
　　一、影响因素
　　二、线性方程的建立与检验
　　（一）回归方程的确定
　　1.回归检验
　　首先，为了消除不同数据之间量纲的影响，我们将所有的数据进行标准化。得到的标准化后的数据见附录
　　假定寿险保费收入Y与自变量X之间是线性关系。在R语言中建立回归模型并进行F检验。得到的回归方程为：
　　（因为截距项过小，因而省略））
　　由得到的结果可以看出，在α=0.05的显著性水平下，F值为48.47，p值为0.00023，模型整体是显著，并且调整后的拟合优度R2=0.9703，效果较好。的而单独的偏回归系数并不显著，因此，我们猜测模型的各个指标间可能会存在多重共线性或其他问题。
　　2.多重共线性的检验和修正
　　通过计算各个指标的方差膨胀因子VIF，可以得到：
　　可以看出除了X6和X9，其他自变量之间都存在着严重的多重共线性，需要进行修正。这里，我们采用逐步回归法对多重共线性进行修正。通过逐步回归得到的方程为：
　　Y=0.56X1-0.42X2+0.43X3+1.44X5-0.63X7+0.76X11
　　此时，进入方程的变量都是显著的，赤池信息量为63.58，模型调整后的拟合优度R2为0.99，模型的拟合效果较好并且回归方程消除了多重共线性。
　　3.异方差的检验及修正
　　为了防止异方差对回归方程的影响，我们采用R软件对消除多重共线性后得到的回归方程进行布罗施-帕甘检验（BP检验），
　　从得到的结果可以看出，BP检验的p值为0.535，远大于0，05，在95%的显著性水平下通过检验。因此我们接受方程不存在异方差的原假设。最后的方程仍然为逐步回归法得到的模型：Y=0.56X1-0.42X2+0.43X3+1.44X5-0.63X7+0.76X11.
　　4.德宾-沃特森检验（DW检验）
　　为了防止自相关对回归结果的干扰，我们采取DW检验对模型进行检测，得到模型DW检验的p值为0.2047，大于0.05，所以在95%的显著性水平下，我们接受自相关系数为0的原假设，认为模型不具有自相关性。
　　（三）针对模型的建议
　　1.随着社会的发展，对老人赡养重视程度的增加，寿险业也相应会有较好的发展，因此，我们应该重视和关心老龄人口，从道德准则和法律约束两方面保证老年人的生活质量。
　　2.因为寿险业的收入与年末人均储蓄成正比，说明储蓄对寿险的收入效应作用大于替代作用，储蓄的增加意味着人们收入的增加，因此才会有更多的财政空间去购买寿险产品。所以，促进经济发展，增加社会福利必不可少。随着总人口的增加，寿险保费收入也会相应的增加，因此，二胎政策的开放对寿险业的发展有促进作用。
　　3.现阶段，我国大多数的寿险产品投资属性偏重，投资理财型产品占了很大一部分，而保障能力不强，当人们的可支配收入增加时，尽管人们对养老，健康保障的潜在需求很大，却难以激发顾客的购买意愿。所以寿险产品还需要继续增加其传统的保障功能，不要在令人眼花缭乱的金融市场上丢失了自己的定位和方向。
　　作者简介：
　　张艳妮，暨南大学经济学院。