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【摘要】：随着保险业的不断发展，商业保险对填补基本社会保障的不足和维护社会的秩序、促进经济稳定发展等方面发挥重要的作用。本文利用多元线性回归模型对2001年至2016年的可能影响商业保险需求有关数据进行分析，运用EVIEWS软件和最小二乘估计法得出计量模型，并进行多重共线性、异方差以及自相关的检验与修正，得出最优模型，探究出消费水平和受教育程度是影响商业保险需求的重要因素。
【关键词】：商业保险需求 多元线性回归 多重共线性
一、我国商业保险发展现状
近年来，我国保险业维持高速发展，业务平稳增长，商业保险规模不断扩大，政府也越来越重视商业保险，相继出台了2020年人均保费支出达到每年3500元并建立起完善的商业养老保险体系等支持商业保险的政策。随着人们保险意识的不断增强，对商业保险需求也持续增加。但我国商业保险仍处于发展初期，存在风险较大、收入不稳定、服务参差不齐等问题，这些都影响着我国商业保险的发展。
二、模型设定
（一）因素分析
基于现有的理论研究，选取人均GDP、居民储蓄水平、居民消费水平、高等教育水平等作为影响商业保险需求的因素。
1.人均GDP的提高将提高购买商业保险的支付能力，人均GDP越高则消费结构更合理，有能力为了弥补未来可能出现的损失而购买商业保险。本文将采用中国国家统计局网的人均国内生产总值来衡量人均GDP。
2.高等教育水平，接受过更高的教育水平的消费者会因为未雨绸缪从而购买商业保险。
3.消费水平越高，不仅消费能力更强，而且消费结构更合理。
4.人均存款反映出一个地区居民的储蓄愿望，也直接影响着居民当前的消费水平，如果地区人均存款较多，说明该地区居民储蓄意愿较强，人们不愿消费，社会保障制度还不完善，居民对未来生活缺乏信心，人均存款与人均保费理论上负相关。本文用城乡居民人民币储蓄存款年底余额来反应人均储蓄情况。
（二）变量选择
X1代表人均GDP ，X2代表普通高等学校毕业生数（万人），X3代表居民消费水平，X4代表城乡居民人民币储蓄存款年底余额（亿元），Y代表保险公司保费
三、实证分析
（一）样本选取
本文从国家统计局收集了从2001年至2016年的相关数据。
（二）理论计量模型表达式
假设模型初步设定为Y= C+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4+μi 其中C为常数，β1、β2、β3、β4是X1、X2、X3、X4的系数，μi为随机扰动项。
（三）估计与检验模型
1.多元线性回归模型的构建
利用Eviews由OLS法可得
回归结果表明，判定系数R2 =0.977982拟合优度高， F统计量的P值0.0明显小于0.05，说明回归方程是显著的，即列入模型的解释变量X1、X2、X3、X4联合起来对被解释变量Y有显著性影响，模型线性关系显著。
t检验中解释变量X2、X4的t统计量值对应的P值分别为0.0675、0.9918，大于0.05，说明在其他解释变量不变的情况下，解释变量X2、X4对被解释变量Y的影响不显著。其他回归参数的t统计量对应的P值均小于0.05，说明解释变量X1、X3对被解释变量Y的影响是显著的。
由于解释变量X1的系数为负值，意味着人均GDP与保险公司保费呈负相关关系，与理论分析和实际经验不符合，出现这样的异样现象，初步判断可能存在多重共线性，现对其进行计量经济检验。
2.多重共线性检验
利用简单相关系数检验法，每两个解释变量之间的相关系数均大于0.9说明可能存在严重的多重共线性。利用方差膨胀因子二次检验，将每个X变量分别作为被解释变量都对其余的X变量进行回归，每个方差膨胀因子均大于10，说明存在严重的多重共线性
用逐步回归法对多重共线性进行消除，先建立一元回归模型，由于人均GDP的相关系数与经济意义不相符，故用Y=α+βX3+ε并进行逐步回归
删除T检验通不过的变量，最终确定函数方程为：
Y=-6495.068-1.5324X1+20.043X2+4.891X3
对模型进行改进：lnY= -2.4395+0.348 *lnX2 + 1.038*lnX3
可决系数为0.9848拟合度较高，F检验和T检验都通过，系数都符合经济学理论，模型具有意义。
3.用white检验法进行异方差检验
nR2的P值等于0.611335，明显大于0.05，故接受原假设，认为该模型是不存在异方差的。
4.自相关性检验
DW检验中给定显著性水平 α=0.05，查DW表，当n=16 ，k=2时，得下限值=0.982，上限值=1.539，DW=1.171179， < DW<4-，因此不存在自相关。偏自相关性检验和LM检验结果都表示不存在自相关。
（四）结果分析
本文最终估计的模型结果是：
lnY= -2.4395+0.348 *lnX2 + 1.038*lnX3
t= （-4.4908） （3.22） （8.906）
R =0.9848 F=420.7439 DW=1.171179
该模型表示，在其他条件不变的情况下，普通高等学校毕业生数每增加1%，保险公司保费收入增加0.348%。
在其他条件不變的情况下，居民消费水平每增加1%，保险公司保费收入增加1.038%
四、结论与对策建议
（一）结论
1.居民消费水平是影响商业保险需求的重要因素
经济水平的不断提高，势必会带来居民消费水平的提高，进一步影响消费结构合理化。家庭收入的增加也会增强家庭保险意识，从而提高对商业保险的需求。[1]
2.普通高等学校毕业生人数的提高对商业保险的发展有一定的推动作用。
金融知识的增加能提高居民参与商业保险的可能性，而金融知识的累积又是由于高等教育的普及导致的， X2代表的普通高等学校毕业生（万人）来说明人们受教育水平的不断提高，从而影响人们保险意识、风险意识的增强，利用商业保险规避不必要的风险。
（二）对策建议
1.继续提高居民参保意识
从保险公司角度可以依托自身专业的业务水平和知识结构，通过积极正面的方式将商业保险的概念和效能传播给居民，增强认同感。
从政府角度可以加大关于商业保险的宣传力度，发挥好政府的官方性和可信度以此增加群众对商业保险的认知度，也需不断增强对保险公司的监管，促进其协调发展。
2.增强商业保险公司业务能力
保险公司根据不同消费人群提供满足居民多样需求的保险产品，积极拓宽商业保险的营销渠道，严格规范从业人员的行为，不断提高保险业人员的专业素质和道德修养，避免欺诈行为出现。建立严格的理赔服务制度，优化服务过程，提升品牌水平。
【参考文献】
【1】 王国丽.贵州省商业保险市场需求的实证分析.[J].现代经济信息.2014.484-485
【关键词】：商业保险需求 多元线性回归 多重共线性
一、我国商业保险发展现状
近年来，我国保险业维持高速发展，业务平稳增长，商业保险规模不断扩大，政府也越来越重视商业保险，相继出台了2020年人均保费支出达到每年3500元并建立起完善的商业养老保险体系等支持商业保险的政策。随着人们保险意识的不断增强，对商业保险需求也持续增加。但我国商业保险仍处于发展初期，存在风险较大、收入不稳定、服务参差不齐等问题，这些都影响着我国商业保险的发展。
二、模型设定
（一）因素分析
基于现有的理论研究，选取人均GDP、居民储蓄水平、居民消费水平、高等教育水平等作为影响商业保险需求的因素。
1.人均GDP的提高将提高购买商业保险的支付能力，人均GDP越高则消费结构更合理，有能力为了弥补未来可能出现的损失而购买商业保险。本文将采用中国国家统计局网的人均国内生产总值来衡量人均GDP。
2.高等教育水平，接受过更高的教育水平的消费者会因为未雨绸缪从而购买商业保险。
3.消费水平越高，不仅消费能力更强，而且消费结构更合理。
4.人均存款反映出一个地区居民的储蓄愿望，也直接影响着居民当前的消费水平，如果地区人均存款较多，说明该地区居民储蓄意愿较强，人们不愿消费，社会保障制度还不完善，居民对未来生活缺乏信心，人均存款与人均保费理论上负相关。本文用城乡居民人民币储蓄存款年底余额来反应人均储蓄情况。
（二）变量选择
X1代表人均GDP ，X2代表普通高等学校毕业生数（万人），X3代表居民消费水平，X4代表城乡居民人民币储蓄存款年底余额（亿元），Y代表保险公司保费
三、实证分析
（一）样本选取
本文从国家统计局收集了从2001年至2016年的相关数据。
（二）理论计量模型表达式
假设模型初步设定为Y= C+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4+μi 其中C为常数，β1、β2、β3、β4是X1、X2、X3、X4的系数，μi为随机扰动项。
（三）估计与检验模型
1.多元线性回归模型的构建
利用Eviews由OLS法可得
回归结果表明，判定系数R2 =0.977982拟合优度高， F统计量的P值0.0明显小于0.05，说明回归方程是显著的，即列入模型的解释变量X1、X2、X3、X4联合起来对被解释变量Y有显著性影响，模型线性关系显著。
t检验中解释变量X2、X4的t统计量值对应的P值分别为0.0675、0.9918，大于0.05，说明在其他解释变量不变的情况下，解释变量X2、X4对被解释变量Y的影响不显著。其他回归参数的t统计量对应的P值均小于0.05，说明解释变量X1、X3对被解释变量Y的影响是显著的。
由于解释变量X1的系数为负值，意味着人均GDP与保险公司保费呈负相关关系，与理论分析和实际经验不符合，出现这样的异样现象，初步判断可能存在多重共线性，现对其进行计量经济检验。
2.多重共线性检验
利用简单相关系数检验法，每两个解释变量之间的相关系数均大于0.9说明可能存在严重的多重共线性。利用方差膨胀因子二次检验，将每个X变量分别作为被解释变量都对其余的X变量进行回归，每个方差膨胀因子均大于10，说明存在严重的多重共线性
用逐步回归法对多重共线性进行消除，先建立一元回归模型，由于人均GDP的相关系数与经济意义不相符，故用Y=α+βX3+ε并进行逐步回归
删除T检验通不过的变量，最终确定函数方程为：
Y=-6495.068-1.5324X1+20.043X2+4.891X3
对模型进行改进：lnY= -2.4395+0.348 *lnX2 + 1.038*lnX3
可决系数为0.9848拟合度较高，F检验和T检验都通过，系数都符合经济学理论，模型具有意义。
3.用white检验法进行异方差检验
nR2的P值等于0.611335，明显大于0.05，故接受原假设，认为该模型是不存在异方差的。
4.自相关性检验
DW检验中给定显著性水平 α=0.05，查DW表，当n=16 ，k=2时，得下限值=0.982，上限值=1.539，DW=1.171179， < DW<4-，因此不存在自相关。偏自相关性检验和LM检验结果都表示不存在自相关。
（四）结果分析
本文最终估计的模型结果是：
lnY= -2.4395+0.348 *lnX2 + 1.038*lnX3
t= （-4.4908） （3.22） （8.906）
R =0.9848 F=420.7439 DW=1.171179
该模型表示，在其他条件不变的情况下，普通高等学校毕业生数每增加1%，保险公司保费收入增加0.348%。
在其他条件不變的情况下，居民消费水平每增加1%，保险公司保费收入增加1.038%
四、结论与对策建议
（一）结论
1.居民消费水平是影响商业保险需求的重要因素
经济水平的不断提高，势必会带来居民消费水平的提高，进一步影响消费结构合理化。家庭收入的增加也会增强家庭保险意识，从而提高对商业保险的需求。[1]
2.普通高等学校毕业生人数的提高对商业保险的发展有一定的推动作用。
金融知识的增加能提高居民参与商业保险的可能性，而金融知识的累积又是由于高等教育的普及导致的， X2代表的普通高等学校毕业生（万人）来说明人们受教育水平的不断提高，从而影响人们保险意识、风险意识的增强，利用商业保险规避不必要的风险。
（二）对策建议
1.继续提高居民参保意识
从保险公司角度可以依托自身专业的业务水平和知识结构，通过积极正面的方式将商业保险的概念和效能传播给居民，增强认同感。
从政府角度可以加大关于商业保险的宣传力度，发挥好政府的官方性和可信度以此增加群众对商业保险的认知度，也需不断增强对保险公司的监管，促进其协调发展。
2.增强商业保险公司业务能力
保险公司根据不同消费人群提供满足居民多样需求的保险产品，积极拓宽商业保险的营销渠道，严格规范从业人员的行为，不断提高保险业人员的专业素质和道德修养，避免欺诈行为出现。建立严格的理赔服务制度，优化服务过程，提升品牌水平。
【参考文献】
【1】 王国丽.贵州省商业保险市场需求的实证分析.[J].现代经济信息.2014.484-485