引言
按照联合国的新标准，65 岁以上的人口比率超过总人口的 7%，就被称为“老龄化社会”，而超过了 14%就被称为“老龄社会”。截止到 2012 年，65 岁以上的人口在总人口的占比已经达到了 9.4%。因为我国缺乏健全的养老体系，老龄化的趋势也随之带来了一系列问题。这对于中国的寿险业来讲既是机遇又是挑战。
1 文献综述
1.1 国外文献综述
国外有关人寿保险需求的实证分析中比较有代表性的是 J.Francois.Outreville(1996)运用 48 个发展中国家 1986年的统计资料，用实证的方法研究了人寿保险的发展与金融发展以及人寿保险机构的市场结构之间的关系。
Hang，D Han(1995)的研究中则指出以下因素如短期利率，通货膨胀等不但影响到发达国家人寿保险市场的保费收入而且对寿险产品结构变化带来了不同的影响。
1.2 国内文献综述
孙祁祥和贲奔(1997)指出在中国保险产业的发展过程中，政府的宏观经济政策和制度因素在转变人们的风险意识和风险观念中扮演着非常重要的角色，而且保险产业的发展规模受到人们在满足当前积累和消费后的剩余的制约。
卓志(2001)采用 1986-1995 年的保险数据对我国人寿保险需求进行了实证研究。
2 模型和实证分析
2.1 建立模型
多元对数线性回归模型的一个非常吸引人的特性是:斜率度量了 Y 对 X 的弹性。本文研究的是人口老龄化对寿险保费收入影响程度，所以选采用多元对数模型。多元对数模型的一般表达式是:lnYi=B1+B2lnX2i+…+BnlnXni+μii=1，2，…，T其中，Yi是被解释变量，Xni是解释变量，B1，…，Bn是待估计的系数，μi是随机误差项。
故本文计量模型设定如下:lnpremiumi=B1+B2lnratioi+B3lnGDPi+μii=1，2，…，15其中，premium 为寿险保费收入，ratio 为老年抚养比，GDP 为人均 GDP，μi是随机误差项，下标 i 为年份。
运用 eviews7.0 作为回归工具，回归方程为：Inpremi!umt=1.089+6.087lnratioi+1.099lnGDPise=(2.520) (2.692) (0.548)t=(0.432) (2.261) (2.005)p=(0.673) (0.043) (0.068)R2=0.9
2.2 自相关检验（DW 检验）
①因为 n＝22，k＝2，取显着性水平α=0.05时，查DW检验表得：dL=1.147，dU=1.5410<0.533262<dL，所以存在一阶自相关。
②自相关调整在 LS 命令中加上 AR(1)项，使用迭代估计法估计模型。估计过程经过 13 次迭代后收敛，调整后模型的 DW＝1.618182，此时 dU<1.618182<4-dU，说明模型不存在一阶自相关性。
模型变为：Inpremi!umt=21.448+1.972lnratioi+ 0.166lnGDPi
综上，模型为：Inpremi!umt=21.448+1.972lnratioi+0.166lnGDPi3 结论和对策建议。。
3.1 加快经济发展，提高人均 GDP 水平
根据回归结果表明，在中国人口老龄化程度越来越严重的情况下，要想增加寿险保费收入，就要加快经济发展，提高人均 GDP 水平。
3.2 寿险公司应当加快产品创新，开发专门的老年人保险产品
针对我国人口老龄化的情况寿险公司应当加快产品创新，开发专门的老年人保险产品。
3.3 保证寿险公司的偿付能力
根据《中国保险年鉴》的数据，我们可以看到每年寿险公司对投保人支付的资金呈现增加的趋势，这就要求保险公司具有一定的偿付能力。
3.4 加强对寿险的监管
由于寿险业的行业特点，寿险的业务期限比较长，实现盈利的周期也长，因此其中的经营风险在短期内不容易暴露出来，所以说要加强对寿险业的监管以确保寿险业的健康稳定发展，并充分发挥保险监管部门市场宏观调控的功能。
