【文章內(nèi)容簡介】 蓄存款余額（residents ’ bank savings deposit）社會儲蓄存款余額也稱城鄉(xiāng)居民儲蓄存款余額,是指某一時間城鄉(xiāng)居民存入銀行及農(nóng)村信用社的儲蓄金額，包括城鎮(zhèn)居民儲蓄存款和農(nóng)民個人儲蓄存款，不包括居民的手存現(xiàn)金和工礦企業(yè)、部隊(duì)、機(jī)關(guān)、團(tuán)體等單位存款。通過收集數(shù)據(jù)和資料，我們了解到保費(fèi)收入占社會儲蓄存款余額比例處于小額波動，基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。如圖2—3（保費(fèi)站社會儲蓄存款余額比例圖）。圖23注：橫坐標(biāo)年份編號110代表20042014年圖中清楚地表明保費(fèi)與社會儲蓄存款余額的比例在4%上下波動，沒有過大的變動。所以說隨著社會儲蓄存款余額的增長，保費(fèi)收入也會隨之增長，二者之間呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系。（二）非經(jīng)濟(jì)因素（1）總?cè)丝冢╣ross population）通常來說，總?cè)丝趯ΡＹM(fèi)的收入有極大的影響，尤其是對于壽險來說兩者關(guān)系更為密切。尤其是人口基數(shù)問題，人口基數(shù)越大，相對來說對壽險的需求量也就越大，從而壽險的保費(fèi)收入會大幅度提高，而壽險是人身保險的一種，所以壽險的保費(fèi)收入的提高也會影響到總保費(fèi)的收入。（2）城市化水平（urbanization rate）城市化水平即城市化率，用城市人口與總?cè)丝诘谋壤齺砗饬?。通過了解得知，我國保險的主要購買人群為城市居民。我們知道，我國社會發(fā)展不平衡，城鄉(xiāng)差距較大，而保險對于人們來說是更高層次的消費(fèi)或是投資，它需要有一定的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)才會涉獵的領(lǐng)域。而城市居民收入水平要高于農(nóng)村居民的收入水平，同時城市居民的受教育程度也要高于農(nóng)村居民，所以保險意識也比較高，諸如此類，城市居民占總?cè)丝诘谋壤礁?，保險業(yè)發(fā)展越好，保費(fèi)收入也就越高。換句話說，城市化水平和保費(fèi)收入是正相關(guān)的關(guān)系。除了上述四種因素外，還存在著很多因素也對保費(fèi)收入有很一定的影響，諸如通貨膨脹、利率、人口結(jié)構(gòu)、受教育水平等一系列因素，在此我就不做詳細(xì)分析了。3 影響保費(fèi)收入的實(shí)證研究本文上一節(jié)已經(jīng)分兩個方向?qū)ΡＹM(fèi)收入的四個影響因素進(jìn)行了定性的分析，但是它們之間是否存在我們分析的關(guān)系，我們還需要進(jìn)一步的驗(yàn)證。接下來我們通過建立回歸模型實(shí)證研究一下它們之間具體存在著怎樣的關(guān)系。（1）ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)原理本文選用的數(shù)據(jù)為時間序列的數(shù)據(jù)，所以要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，采取的方法為單位根檢驗(yàn)，簡稱ADF檢驗(yàn)。ADF檢驗(yàn)是DF檢驗(yàn)的一種升華，是為了保證DF檢驗(yàn)中隨機(jī)干擾項(xiàng)的白噪聲特性，它是通過以下三個模型完成的：模型1： （） 模型2： （）模型3： （）模型3中t是時間變量，代表了時間序列隨時間變化的某種趨勢。零假設(shè)都是，即存在一個單位根。模型1與另外兩個模型的區(qū)別在于是否包括常數(shù)項(xiàng)和趨勢項(xiàng)。實(shí)際檢驗(yàn)從模型3開始，然后模型2，最后是模型1。待檢驗(yàn)拒絕零假設(shè)，即原序列不存在單位根，為平穩(wěn)系列，檢驗(yàn)終止。否則，就要繼續(xù)檢驗(yàn)，直到檢驗(yàn)完模型1為止。一個簡單的檢驗(yàn)是同時估計出上述三種模型的適當(dāng)形式，然后通過ADF臨界值表檢驗(yàn)零假設(shè)。只要其中有一個模型的檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了零假設(shè)，就可以認(rèn)為時間序列是平穩(wěn)的。當(dāng)三個模型都不能拒絕零假設(shè)，那么就認(rèn)為時間序列是不平穩(wěn)的。這里所說的模型的適當(dāng)形式就是在每個模型中選取適當(dāng)?shù)臏蟛罘猪?xiàng)，以使模型的殘差項(xiàng)是一個白噪聲（主要保證不存在自相關(guān)）。（2）一元回歸原理本文選用一元線性回歸模型，即是最簡單的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，在模型中只有一個解釋變量，其一般形式是 ()其中，Y為被解釋變量，X為解釋變量，與 為待估參數(shù)，為隨機(jī)干擾項(xiàng)?；貧w的主要目的是要通過樣本回歸函數(shù)（模型）盡可能準(zhǔn)確地估計總體回歸函數(shù)（模型）。本文選用最小二乘法(即OLS)進(jìn)行參數(shù)估計，其運(yùn)行的基本原理如下：已知一組觀測值，普通最小二乘法（OLS）要求樣本回歸函數(shù)盡可能好的擬合這組數(shù)據(jù)，即樣本回歸上的點(diǎn)與真實(shí)觀測點(diǎn)的總體誤差盡可能的小。普通最小二乘給出的判斷標(biāo)準(zhǔn)是：被解釋變量的估計值與實(shí)際觀測值之差的平方和 ()最小，即在給定樣本觀測值之下，選擇，使得與之差的平方和最小。之所以選用平方和是因?yàn)闃颖净貧w線上的與真實(shí)觀測值之差可正可負(fù)，簡單的求和可能將很大的誤差抵消掉，只有平方和才能反映二者在總體程度上的接近程度，這就是最小而成原理。根據(jù)微積分的運(yùn)算，當(dāng)Q對，的一階偏導(dǎo)數(shù)為零時，Q達(dá)到最小值，即： ()可推得用于估計，的下列方程組： （）或 ()解得 ()方程組（），()稱為正規(guī)方程組（normal equations）。即方程組（）的參數(shù)估計量可以寫成 ()稱為普通最小二乘法估計量的離差形式。由于，的估計結(jié)果是從最小二乘原理得到的，故稱普通最小二乘估計量。（3）多元回歸原理本文也涉及到多元回歸模型，其一般形式為： ()其中k為解釋變量的個數(shù)， 成為回歸系數(shù)。人們習(xí)慣上把常數(shù)項(xiàng)看作一個虛變量的參數(shù)，在參數(shù)估計中該虛變量的樣本觀測值始終取1，這樣，模型中解釋變量數(shù)為m+1。其它參數(shù)估計的具體運(yùn)行原理和一元模型相似，只是將一元代替多元，其他情況不變，所以具體步驟不作說明。（4）模型檢驗(yàn) ，其中ESS代表回歸平方和，TSS代表總離差平方和，而RSS代表殘差平方和。所以可以用檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合度，稱為總決系數(shù)。顯然越接近1，模型的擬合度越好。除此之外，還可觀察結(jié)果中的AIC的數(shù)據(jù)，AIC越小，說明模型效果越好。本文采用2004—2014年的數(shù)據(jù)，其中保費(fèi)收入數(shù)據(jù)來源于保監(jiān)局?jǐn)?shù)據(jù)庫，而國內(nèi)生產(chǎn)總值、社會儲蓄存款余額、總?cè)丝?、城?zhèn)人口均來自國家統(tǒng)計局統(tǒng)計年鑒，而城市化水平是通過城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋壤齺碛嬎愕?，具體數(shù)據(jù)見附件1。㈠ 因變量：保費(fèi)收入：即所有保險保單費(fèi)用收入的總和，包括人身險保費(fèi)收入、財產(chǎn)險保費(fèi)收入和養(yǎng)老險保費(fèi)收入，用BF表示。㈡ 自變量：國內(nèi)生產(chǎn)總值（用GDP表示），社會儲蓄存款余額（用CX表示），總?cè)丝冢ㄓ肗OP表示），城市化水平（用CH表示）。由于本文選取的是一系列的時間序列數(shù)據(jù)，所以在作回歸分析之前要先檢驗(yàn)序列是否平穩(wěn)，只有平穩(wěn)的時間序列才能做回歸分析，否則將會出現(xiàn)“偽回歸”問題。所謂的“偽回歸”是說有的數(shù)據(jù)只因?yàn)槎咄瑫r隨時間有相似或相反的變動趨勢，但并沒有實(shí)質(zhì)的關(guān)系。，利用Dickey amp。 Fuller所提出的Augmented DickeyFuller（簡稱ADF）單位根檢驗(yàn)法來檢驗(yàn)本文的保費(fèi)收入、國內(nèi)生產(chǎn)總值、社會儲蓄存款余額、總?cè)丝谝约俺鞘谢绞欠袷欠€(wěn)定型時間序列，結(jié)果如下：表31單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量原序列ADF檢驗(yàn)一階差分ADF檢驗(yàn)二階差分ADF檢驗(yàn)臨界值置信水平㏑BF1%㏑GDP1%㏑CX 10%㏑NOP 10%（近似）CH