写论文没有思路的时候，经常查阅一些论文范文，小编为此精心准备了《计量经济学模型分析论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。改革开放30多年来，随着我国经济的快速增长，居民生活水平不断提高，居民储蓄余额一直处于高增长态势，居民储蓄在国民经济中的地位不断上升。影响居民储蓄有诸多因素，本文选取了影响我国居民储蓄余额的某些因素进行实证分析，有GDP、利率、税收、通货膨胀率四个因素，并建立回归模型，结合本国实际情况，对储蓄问题提出一些建议。
计量经济学模型分析论文 篇1：
基于空间计量经济学与EKC模型的中国省域环境污染分析
摘 要：当前环境污染日趋严重，怎样在保持经济增长的同时尽可能减少环境污染成本成为热门的话题。环境污染往往与地理空间息息相关，从而可用空间计量经济学对其进行分析。文章依据扩展的EKC模型，截取了2014年我国31个省域有关变量的数据，将其归纳成环境污染、人均GDP等8个变量。值得注意的是，这里将环境污染损失进行了货币化。进而对8个变量进行了全局空间自相关检验与局域空间自相关检验，确定了其皆存在空间相关性，且得到了高—高和低—低集聚区居主导地位的结论。基于Geoda空间统计分析软件，估计了空间滞后模型和空间误差模型，并通过检验确定了我国2014年31个省域环境污染的最优分析模型为空间误差模型（SEM），证实了EKC模型“倒U”型假说。据结果发现我国现阶段各省域人均GDP位于“倒U”型曲线左侧，处于环境污染随着经济增长增加的初级阶段。其中，上海、北京等已临近转折点。同时，文章还分析了各省域人均GDP对环境污染损失的弹性，发现增长1%的人均GDP时，江苏的环境污染损失最小，陕西最大，并分析了造成这种现象的原因。基于上述结论与分析，对环境与经济发展协调给出了综合性的建议。
关键词：空间计量经济学 环境污染 Geoda 库兹涅茨曲线
一、空间计量经济学环境库兹涅茨曲线模型
1.传统库兹涅茨曲线模型。研究环境污染的传统模型大多基于Grossman{1}提出的库兹涅茨曲线（EKC）模型，模型形式为：
ln（EP）=β0+β1ln（AGDP）+β2（ln（AGDP）2+β3（ln（AGDP）3+ε （1）
模型（1）中，ln（EP）为环境污染的自然对数，ln（AGDP）为人均GDP的自然对数。在吴玉鸣等{3}研究中，基于截面数据，此模型被扩展为：
ln（EP）=β0+β1ln（AGDP）+β2（ln（AGDP）2+β3（ln（AGDP）3+β4ln（POP）+β5ln（URB）+β6ln（HHC）+β7ln（MHC）+β8ln（TTI）+β9ln（FTR）+ε（2）
其中：AGDP表示人均GDP，POP表示年末人口总数，URB表示城市化，用城镇人口占总人口比重衡量，HHC为普通高等教育在校学生数占总人口的比重，近似代表高等级人力资本存量，MHC是中等职业学校在校生数占总人口的比例，近似代表中等级人力资本存量，TTI代表产业结构升级，用第三产业GDP占总GDP比重计算得出；FTR为进出口贸易总额占GDP比重。
2.区域环境污染全局空间自相关检验。对于区域环境污染的空间相关性检验，通常可用空间自相关指数Moran’sI模型。这里首先对ROOK距离进行说明，它指：如果两者有公共的边界存在，则空间权值W_ij取值为1，否则取值为0。Moran’sI取值范围为-1到1，如果区域的环境污染存在空间正相关则大于0，区域环境污染存在空间负相关则小于0，区域环境污染空间不相关则等于0。
3.区域环境污染局域空间自相关检验。为了进一步检测区域的环境污染是否存在观测值的局域空间聚集现象以及对于全域空间自相关贡献更大的区域单元、局域非平稳性是否被空间自相关的全域评估掩盖，可通过空间联系的局域指标（LISA）和Moran’sI散点图{2}进行局域空间自相关分析。
进行区域环境污染的LISA分析需满足两个条件：一是每个区域单元的LISA是描述其周围显著的相似值单元的空间聚集程度的指标：二是所有LISA总和与全局空间联系指标成正比，局域Moran’s I模型为：
Moran’sI散点图一般用来探究区域的空间不稳定性。其散点图的4个象限分别对应于区域单元与其相邻单元之间4种类型的区域空间联系形式：第1象限代表区域环境污染观测值高的区域单元包围同是高值的一个区域（简称高—高）；第2象限代表区域环境污染观测值高的区域单元包围一个低值的区域 （简称低—高）；第3象限代表区域环境污染观测值低的区域单元包围一个同是低值的区域（简称低—低）；第4象限代表区域环境污染观测值低的区域单元包围一个高值的区域（简称高—低）。
4.区域环境污染的空间滞后模型（SLM）。考虑到区域环境污染与相邻区域不存在空间相关的假设存在缺陷，本文模型包含了邻近区域环境污染对本区域环境污染的影响，改进常规EKC模型（2）得到空间滞后模型（SLM）为：
ln（EPi）=β0+ρWln（EPj）+β1ln（AGDPi）+β2（ln（AGDPi）2+β3（ln（AGDPi）3+β4ln（POPi）+β5ln（URBi）+β6ln（HHCi）+β7ln（MHCi）+β8ln（TTIi）+β9ln（FTRi）+εi
式中，ln（EPi）是區域环境污染因子，Wln（EPj）为区域环境污染空间的滞后因子，即在地理上相邻的各区域环境污染变量的加权求和值；ρ为空间自回归参数，即相邻区域环境污染对本区域造成的空间影响；β为解释变量回归系数；ε是独立的误差项。
5.区域环境污染的空间误差模型（SEM）。若扰动误差项引起区域环境污染的空间依赖作用，度量邻近区域关于被解释变量ln（EPi）的误差对本区域环境污染的冲击程度的空间误差模型（SEM）为：
式中，φ为n×1的截面被解释变量的空间误差系数，衡量了相邻区域的环境污染因误差项对本区域环境污染的影响方向和程度，β为解释变量回归系数，ε是随机误差项，μ为正态分布的随机误差项。
6.空间自回归模型参数估计。空间依存性的估计比时间序列要复杂得多。空间自回归模型由于自变量的内生性，OLS估计是有偏的和不一致的。因此，如何进行估计一直是计量经济学研究的焦点。上世纪80年代以后，最大似然估计（ML）{3}成为文献中主流方法，最近几年出现的工具变量法（IV）、广义矩估计（GMM）引起了理论界的重视。
二、基于截面数据的中国省域环境EKC模型实证分析
本文按照3.1的模型（2）进行实证分析，但指标的选取与吴玉鸣等{4}的研究中略有不同。其中，EP代表环境污染指数。鉴于固体污染物数据不易获得，此处只考虑水体污染（化學需氧量COD）、气体污染物（二氧化硫，烟尘）和噪声污染，并将其一并货币化来作为环境污染成本。由于碳排放对环境与经济的影响日益明显，所以本文将二氧化碳排放也纳入环境污染指标中。
（一）空间自相关的检验
1.全局空间自相关检验。使用Geoda软件对所有变量进行空间自相关Moran’sI检验，首先建立ROOK距离权重矩阵，结果显示：
其中与一个省相邻的有1个省（海南），没有周围只有一个省的省份，周围有两个省的省份有4个，周围有三个省的省份有5个，周围有四个省的省份有8个，周围有五个省的省份有3个，周围有六个省的省份有6个，周围有七个省的省份有2个，周围有八个省的省份有2个。
随后对各个变量进行了MoranⅠ检验，这些变量包括ln（EP）、ln（AGDP）、ln（POP）、ln（HHC）、ln（MHC）、ln（URB）、ln（FTR）。假设各邻近省域之间的环境污染及其决定因素不存在空间自相关性，利用重复随机排列法排列999次，构建标准正态统计量，根据ROOK空间权值矩阵计算的Moran’sI指数均大于0，p-value均大于0.016，这表明所有的EKC模型中的变量在空间分布中均存在明显的正自相关关系，可见在研究省域环境污染时空间效应不可忽略。
2.局域空间自相关检验。使用Geoda进行局域LISA自相关检验，结果显示：新疆自治区的显著性小于0.001，四川、山东和安徽等省的显著性小于0.01，青海、江苏、福建和江西等省显著性小于0.05。其他省份显著性均大于0.05。
此外，由MoranⅠ的散点图发现我国各省域环境污染表现出明显的空间依赖性，大多数省域集群在第一象限和第三象限：即较高环境污染的省区相对趋于和较高环境污染的省区靠近（第一象限）。这些省域是：上海、安徽、福建、山东、江苏、北京、河南、河北、浙江、湖南、湖北、辽宁、广东。较低环境污染的省区相对趋于和较低环境污染的省区靠近（第三象限），这些省域是：新疆、青海、甘肃、西藏、宁夏、云南。不难发现，这些高污染集群区域，皆为我国东、中部经济发达和人口稠密区域。轻度污染集群区域皆为我国西部内陆经济发展相对落后区域。
（二）空间计量模型的估计与分析
本文对SEM和SLM模型采用极大似然法进行参数估计并进行了模型的LM检验，此外还进行了回归诊断。检验结果如下：比较对数似然函数logL、赤池信息准则AIC和施瓦茨信息准则SC值发现，SEM的logL值大于SLM，且SEM的AIC和SC值也小于SLM，故依据logL、AIC和SC值做出推断：SEM模型较之SLM模型更好。此外，依据表中较之LM （error）显著，且Robust LM（error）显著而LM（lag）不显著，最后断定SEM模型要优于SLM模型，最终回归模型为：
人口规模（lnPOP）的回归系数为0.9789，说明固定其他因素，人口规模每增长1%，环境污染损失将增长0.9789%。人口数量的增长通常导致经济活动规模扩大，对环境保护施加外部压力。对于东部地区环境较差，人口密度过高难脱干系；同样西部地区环境污染较轻，得益于其人口稀少。
城市化（lnURB）的回归系数为0.2795，说明环境污染问题较大程度上归咎于城市化推进。城市发达的交通系统方便了居民出行，但也造成了二氧化碳等污染气体的过量排放；此外城市内还存在工业噪声、建筑噪声等，严重污染了城市环境。
产业结构（lnTTI）的回归系数为-0.0779，说明第三产业发展拉动产业结构优化，减轻了环境污染。
高等级人力资本（lnHHC）与中等级人力资本（lnMHC）的回归系数分别为-0.0324和0.0402，通过了6%和5%的显著性检验。这说明增加高等级人力资本有助于缓解环境污染。其他因素不变，高等级人力资本每增加1%，环境污染损失减少0.0324%。而中等级人力资本积累却加速了环境污染，其增加1%会导致环境污染损失增加0.0402%。高等级人力资本能高效地吸纳和应用新技术，激发技术创新与进步，从而摆脱粗放型经济增长方式，减轻环境污染。中等级人力资本普遍在第二产业或技术含量低的生产领域从事经济活动，因此中等级人力资本同环境污染之间呈正相关。
对外开放ln（FTR）的回归系数为-0.029，且P<0.001，说明对外开放程度的提高可减轻环境污染。贸易开放的技术外溢效应提高了发展中国家的要素生产率，从而间接地通过促进技术进步和产业结构调整而减少污染排放。
三、结果分析
利用MATLAB拟合lnEP与lnAGDP得到2014年中国31个省域的截面数据拟合图。图形显示，我国省域EKC曲线拟合图形呈现“U+倒U型”，偏离“倒U型”曲线不是很明显，证明EKC曲线“倒U型”假说在我国省域间有较强适用性。将（4）式对lnAGDP求导得：
令=0，得第一个转折点lnAGDP1=-14.0992， lnAGDP2=14.0881，根据计算出的2014年我国各省的lnAGDP可知，最大为上海lnAGDP=11.5863，最小为贵州lnAGDP=10.1824，全部31个省域的lnAGDP都分布在第一个转折点与第二个转折点之间，在此阶段，曲线呈向右上升阶段，表明人均GDP越高的省域环境污染损失越严重。其中上海，北京，天津等较接近第二转折点，正朝着随着人均GDP增加，环境污染损失减少的阶段迈进。
此外，笔者还计算了2014年中国31个省域lnAGDP对lnEP的点弹性和2014年中国31个省域第一三产业占比，其中点弹性最小的是江苏为1.3172，表示人均GDP每增加1%会导致环境污染损失增加1.3172%；点弹性最大的是陕西为2.8885，表示人均GDP每增加1%会导致环境污染损失增加2.8885%。由于在第一，二，三产业中，带来环境污染的主要是第二产业，所以第一，三产业占比越低，第二产业占比越高，环境污染损失对GDP增长弹性越大，而陕西正好是第二产业占比最高的省域。
四、结语
本文基于空间计量经济学环境库兹涅茨曲线模型、区域环境污染的空间滞后模型（SLM）以及区域环境污染的空间误差模型（SEM），对我国各个省域的环境污染状况进行了分析。模型的结果显示：人口规模增加和城市化这两个因素对环境污染的影响最大。同时本文证明了EKC曲线的“倒U型”假说在我国省域间有较强适用性，全部31个省域的lnAGDP都分布在第一个转折点与第二个转折点之间，即人均GDP越高的省域环境污染损失越严重，最接近第二个转折点的省份有上海、北京和天津。此外，我们还计算出了人均GDP每增加1%会导致环境污染损失增加的最多和最少的省份分别为陕西和江苏。
注释：
{1}Jams LeSage，R. Kelley Pace.Introduction to Spatial Econometrics[M].北京大学出版社，2014
{2}公云龙，张绍良，章兰兰.城市地价空间自相关分析——以宿州市为例[J].经济地理，2011（11）
{3}刘毅.具有空间相依误差的面板数据自回归模型及参数估计的统计计算实现[D].四川大学，2007
{4}吴玉鸣，田斌.区域环境库兹涅茨曲线的扩展及其决定因素[J].地理研究，2012（4）
（作者单位：中南大学数学与统计学院 湖南长沙 410083）
（责编：吕尚）
作者：王冠人 言鹏韦
计量经济学模型分析论文 篇2：
基于计量经济学模型的我国近20年居民储蓄影响因素分析
改革开放30多年来，随着我国经济的快速增长，居民生活水平不断提高，居民储蓄余额一直处于高增长态势，居民储蓄在国民经济中的地位不断上升。影响居民储蓄有诸多因素，本文选取了影响我国居民储蓄余额的某些因素进行实证分析，有GDP、利率、税收、通货膨胀率四个因素，并建立回归模型，结合本国实际情况，对储蓄问题提出一些建议。
一、引言
近年来，我国的居民储蓄量不断上升。随着我国经济模式的改变，金融衍生品的诞生，证券市场的完善，人们的理财观念也在不断地转变，同时，储蓄对一国经济有重要的影响力。所以，我们应该探究影响我国居民储蓄量的影响因素并分析，则可以控制我国居民的储蓄量，使得经济平稳发展。
二、理论依据
居民储蓄率居世界之冠。我国居民储蓄额始终保持高位增长，根据调查资料，我国居民储蓄在GDP中的比重1978年为5.8%， 然而，1989年以后至上世纪末达到将近70%， 本世纪达到80%以上，居世界之冠。
居民储蓄额的增速高于居民收入的增速。根据调查资料，自1978年以来，城镇居民储蓄存款增长了近600倍。然而，改革开放这30年来，我国的GDP增长比储蓄增长速度年均低12.8个百分点，农村人均纯收入增长和城镇人均可支配收入的增长速度均低于居民人均储蓄年均名义增长速度。
三、数据及其来源
通过访问国家统计局网站，选取从1996年至2015年的储蓄存款、国内生产总值、各项税收、利率、通货膨胀率数据。利率的单位是百分比，CPI 数据是将1996年定100，以1996年为基期。将储蓄存款设为因变量Y，国内生产总值（亿元）设为自变量X1，各项税收（亿元）设为自变量X2，利率设为自变量X3，通货膨胀率设为自变量X4。
四、模型的设计、估计、检验以及修正
（一）线性模型的建立
其中，Y为居民储蓄余额，X1为国内生产总值GDP； X2为各项税收； X3为一年期定期存款利率；X4是基于 CPI 计算的通货膨胀率。
（二）模型的检验：
（1）拟合优度的检验：
由回归结果可以得到：判定系数 R2=0.9963，调整判定系数 R2=0.9953 ，系数均较高，都比较接近 1，这说明该模型对样本的选取的拟合优度较高。
（2）F 检验
給定显著性水平a=0.05 ，在 F 分布表中查出自由度为 k=4和 n-k-1=15 的临界值 F=3.06.根据分析结果可以得到 F=1010.17，由于 1010.17 远远大于3.06，应拒绝原假设，即说明回归方程显著，说明GDP、利率、通货膨胀率、税收这些变量确实对居民储蓄余额的变动具有显著影响。
（3）t检验
给定显著性水平a=0.05 ，在 t分布表中查出自由度为n-k-1=15 的临界值t=2.131。根据分析结果，对于X1与X2而言，t的绝对值大于2.131，应拒绝原假设，说明GDP和税收对于储蓄的影响显著；对于X3与X4而言，t的绝对值小于2.131，应该接受原假设，说明通货膨胀率，利率对于储蓄的影响不显著。
（4）异方差性：
根据检验结果 可知：P 值=0.17>0.05，由怀特检验知，当 P>0.05 时，我们认为是接受原假设，该模型不存在异方差，而且nR2=18.86，查找卡方分布，大于临界值，所以模型不存在异方差。
（5）多重共线性：
根据结果可以得出，X1与X2之间相关性为0.999，X1是国民收入，X2为税收，随着国民收入的增加，税收也增加，这两个变量之间有关系，所以存在多重共线性。其他的相关性不是很高。
（6）自相关性：
利用拉格朗日检验，分析结果，我们可知nR2=4.700，查找卡方分布表，小于临界值。即接受原假设，存在自相关性。
（三）模型的修正
（1）多重共线性的消除：
因为X1与X2之间存在多重共线性，而且相关系数高，所以，我们把税收即X2这个因素去掉，观察模型。
此时的相关系数经回归分析后，说明X1、X3、X4之间相关性不高，不存在多重共线性。所以我们最终选取X1、X3、X4做为变量，去除税收变量，即X2这个变量。
五、结论
通过模型可知，利率水平、 GDP与我国居民储蓄是正相关的。 GDP 的变动表明了当时国家经济现状，我国 GDP 水平越高时，居民的收入水平则会相对增加；利率水平较高时，人们会增加储蓄额，因为在高利率时期，居民进行消费，会得到较高的边际成本，因而人们会减少消费，获得较高的利息。 通货膨胀率与居民储蓄水平是负相关的关系。当通货膨胀率较高时，居民储蓄存款的利率是相对较低或者是负值的，因而人们会减少储蓄的增加，转向其他领域。
六、政策与建议
首先，政府应该缩小贫富差距，完善税收改革，对于不同的年龄段采取不同的对策，缩小收入差距，提高人们的收入预期，提高个人的相对收入。其次，相关金融机构应该开发新产品，实现金融工具多样化，完善投资环境，积极引导储蓄向投资转化。最后，政府应该通过改善居民的收入结构，控制储蓄，刺激消费。（作者单位为江南大学商学院）
作者简介：顾晓宇（1997—），女，汉族，江苏南通，本科，江南大学商学院，研究方向：金融学。
作者：顾晓宇
计量经济学模型分析论文 篇3：
影响我国人身保险保费收入因素的实证分析
摘 要：改革开放以来，我国人寿保险取得了较大的发展，保费收入呈递增的趋势，但我国人寿保险的发展仍旧存在很多问题，人寿保险的发展面临挑战。为了对影响我国人寿保险的进行探究，选取了2014和2013各省市的相关数据，通过建立计量经济学模型，运用计量经济学和统计学的知识，对模型进行过经济意义检验、统计意义检验和计量经济学检验。在得出最优的三元模型后，在分析总结模型的基础上对人寿保险的发展提出建议。
关键词：人寿保险;保费;实证分析
1 问题的提出
改革开放后，人寿保险经历了几十年的业务中断后开始了自我振兴，并随着经济体制改革的深化和对外开放得到了快速的发展。近年来，随着经济的发展，出于分散转嫁风险的需求，人们对人寿保险的需求越来越大，但由于国外的保险公司先后开拓中国市场，造成现下的人寿保险有效需求不足的问题，人寿保险赢来机遇的同时也带来了挑战。为了研究影响人寿保险保费收入的主要因素，刺激人寿保险市场的需求，推动我国人寿保险的发展，本文对影响人寿保险的主要因素进行实证分析。
2 理论综述
居民购买人寿保险的行为实际上就是对保险的消费行为。因而对影响人寿保险保费的因素进行分析时可以借鉴消费的影响因素分析。
影响人寿保险的保费收入的主要是居民消费保险的能力以及欲望。消费能力的差异体现在收入的差异上，而影响消费欲望的原因比较复杂，涉及消费者的对保险的认知、消费偏好、对风险的喜恶程度和居民的心理预期等。以心理预期为例分析，当居民预期未来人身风险较大，超出自身承受范围时，会偏好进行人寿保险投保;当居民的预期在一定时期内是乐观，那么很大程度上人们会选择风险自留。就年龄层面教育水平来说，青年进行人寿保险投保的意向远低于中老年人;就收入来说，高收入者一般倾向于对人身风险进行保障，而低收入者基于可支配收入的影响，只能选择风险自留或承保额度较低的险种。
3 模型的设定
3.1 影响因素分析
3.1.1 12014各省居民可支配收入
收入影响支出，居民可支配收入是影响居民对人寿保险投保的重要原因。居民可支配收入增加，投保能力增强，会对人寿保险的保费收入产生正相关的影响。
3.1.2 22013各省人身保险支出额
人们的心理预期会影响居民的保险行为，上一年度的人寿保险支出额代表的是对发生保险事故的被保险人进行赔付的数额，当上一年度的保费支出额较高时，会让居民产生风险意识，进而促使居民进行人寿保险的投保，最终影响人寿保险的保费收入。
3.1.3 32014各省教育经费投入
居民对保险的误解和现代保险业的行业不规范是影响居民进行保險投保的重要原因。不同的教育水平对保险的认知不同，教育能够更正人们对保险的误解，正确认识保险对风险保障和社会保障的积极作用，同时教育能够更改老旧的思想如：养儿防老。
3.1.4 2104各省地区生产总值
地区生产总值是反映一个地区的经济发展水平的指标，是对地区总体实力的一种衡量。地区生产总值较高，经济较发达的地区保险市场相对较完善和规范，营造了较好的保险环境，与人寿保险保费收入是正相关关系。
3.1.5 人均可支配收入
人均可支配收入直接影响居民的投保能力。人均可支配收入理论上应与人寿保险保费收入成正比。当居民人均可支配收入增长时，会增加对风险保障的消费支出。
3.2 模型的设定
本研究分析中，被解释变量为2014年人身保险保费收入（Y）。解释变量选择的为影响我国2014人身保险保费收入的主要因素，初步考虑为2014各省居民可支配收入（X1）、2013各省年的财产保费支出（X2）以及2014各省年的教育经费投入（X3）。
确定模型：Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+U1
其中α，β1，β2，β3，β4为待估计参数，而U1为随机扰动项。
4 数据搜集
为了保证模型结果的真实客观些，本文根据国家统计局的历年统计资料，选取我国各省的人身保费收入、居民可支配收入、教育经费支出等数据进行经济分析。设2014年我国各省人身保险保费收入（Y）、2014各省居民可支配收入（X1）、2013各省年的财产保费支出（X2）以及2014各省年的教育经费投入（X3）。
5 模型的设定和调整
5.1 模型的估计
根据上述表中的横截面数据，运用最小二乘法估计模型，可得回归方程模型为：
Y=-121.3849+0.0060X1+3.3780X2+0.0103X3
t=（4.0844） （7.7082） （2.1232）
R^2=0.9688 Adjusted R^2=0.9651
F=279.1033 DW=2.0491 S.E=57.94982
5.2 模型的检验
模型中的参数被估计出来以后，一般不能直接加以应用，要对模型和所估计的参数加以评判，判定在经济上是否有意义，在统计上是否具有可靠性。
5.2.1 经济意义检验
经济意义检验主要对模型中变量及参数的符号和取值范围进行检验。通过模型可知，居民人均可支配收入、上一年度的人身保险保费支出以及教育经费的支出人都和身保险保费收入成正相关关系，符合经济学的一般意义，经济检验通过。
5.2.2 统计意义检验
统计意义检验一般包括拟合优度检验、变量显著性检验（t检验）、方程显著性检验（F检验）。
判定系数：R^2=0.9688说明模型对样本的拟合优度较高。
t检验：2014各省居民可支配收入（X1）的t值为4.0844、2013各省年的财产保费支出（X2）的t值为7.7082以及2014各省年的教育经费投入（X3）的t值为2.1232，解释变量的t检验全部通过，说明模型上述三个解释变量都对2014人寿保险保费收入有显著影响。
F检验：模型F检验的P值为0.000000，明显小于α=0.05，说明列入模型中的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响。
5.2.3 计量经济学检验
计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假设，当模型违反计量经济假定时，通常的计量经济方法将失去效用，或将导致错误的结论。因而计量经济学检验是模型的核心检验。
（1）自相关检验。
运用最小二乘法估计模型，得到结果如下：
根据DW检验法，DW值为2.1178，解释变量k=3，样本容量n=31，查表得，dL=1.229，dU=1.650; dU<DW<4-dU，模型不存在自相关。
（2）异方差检验。
作异方差的White检验，得结果如下：
在自由度为3的情况下，给定显著性水平=0.05，查χ^2分布表，得χ2α为16.9190，nR^2=14.1916，nR^2<χ2α ，表明模型中不存在异方差。
（3）多重共线性检验。
由于模型中解释变量个数较多，估计模型之前，应先分析各个因素与被解释变量之间的关系，以及因素之间的相关程度。
利用Cor命令作相关系数检验，得相关系数如表1。
通过相关系数矩阵可知，解释变量X2和X3之间高度相关，模型可能存在多重共线性。为检验模型是否存在多重共闲性，下面将使用逐步回归法对模型进行检验。相关系数矩阵显示，y和x2的相关性最高，因而建立的最基础的一元回归方程为y=+βX2+Ui
估计模型 ls y c x2 ，并将解释变量x1 和x3逐个引入模型一元模型中：
三元模型解释变量符号为正，经济意义正确;t检验均通过，调整的判定系数为0.9653较二元模型有所提高，综合可知，最优的模型为引入解释变量X1 X2 X3的模型，所以最终建立的模型为：
Y=-121.3849+3.3779X2+0.0060X1+0.010X3
T=（7.7082）（4.0844）（2.1232）
R^2=0.9688AdjustedR^2=0.9653
F=0.000000S.E=57.9498DW=2.1178
该模型表示，隨着2013年人寿保险每多支出1亿元，2014人身保险收入增加3.3779亿元;2014居民可支配收入每增加1元，2014年人寿保险收入增加0.0060元;2014教育经费每增加1亿元，2014人寿保险收入增加0.010亿元。
6 结论与建议
6.1 结论
通过对影响人寿保险保费收入因素的实证分析，可知上一年度的人寿保险支出对本年度的人寿保险影响程度最高。人们在灾害发生时才会开始注意风险保障，某一年的人寿保险事故较多，人们的心理恐惧潜在的风险，因而在下一年度会增加对人寿保险的投保;其次教育经费的支出对居民人寿保险的保费收入有较大的影响。文章构建的我国人寿保险影响因素模型经过检验，能够较好地拟合我国人寿保险保费收入的实际情况，能够为有关部门在实际管理工作中提供理论指导。但在使用时要注意结合模型和人寿保险本身的特性，因为我国人寿保险的蓬勃发展是在改革开放之后，模型仍然受其他很多因素的影响因而模型是动态变化的，所以在不同时间周期内影响它的主要因素不一定是相同的。该模型只是对影响人寿保险因素的初步研究，还需要深入的研究。
6.2 建议
6.2.1 增加教育经费投入
由模型可知，教育和保费收入成正相关关系，对着教育经费的投入，人们受教育的程度提高，人们对保险有正确的认识，同时改变以往的观念，能够正确对待投保这一行为，提高人寿保险保费收入，推动中国人寿保险业的发展。
6.2.2 完善社会保障体系
社会保障体系的完善能够为人寿保险提供良好的市场环境，有利于刺激人寿保险需求。通常认为，与社会保障体系有直接关系的是指商业保险中的人寿保险。我国人口增长较快，且人口老龄始终表现为持续增长状态，由于计划生育，独生子女承担的养老压力较大。商业性人寿保险的发展会为人们提供一个保险商品较为丰富的保险市场。投保人可以根据自己的实际需要和支付能力与保险公司协商确定保险事宜，并且可以满足人们对保险的某些特殊的需要。
6.2.3 增加居民可支配收入，提高购买能力
就估计的模型可知，解释变量2014各省居民可支配收入（X1）对模型具有显著性影响，因而提高居民的可支配收入对发展我国人寿保险业具有积极地促进作用 。因而政府针对居民收入的提高能够制定相关的税收和分配政策，间接刺激居民消费，提高居民的购买能力，推动人寿保险的发展。
参考文献
[1]沈凡.我国人寿保险行业发展的影响因素[J].浙江金融，2009，（06）：52-53.
[2]郭杨.论商业性人寿保险对社会保险的补充作用[J].保险研究，1997，（07）：5-7.
[3]马晓庆.中国保险费收入影响因素及背后的作用分析[J].现代商贸工业，2018，39（29）.
作者：陶胜