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从数据层面的分析来看，自1980年恢复国内保险业务特别是九十年代社会主义市场经济体系建立及完善以来，我国保险总资产和年度总保费收入一直保持较大幅度的增长。但是，进入2004年后年度总保费收入增长相对较小，主要原因是寿险保费收入增长趋缓，其中2004年第一季度还出现了2.09％的负增长。从保险业传统六强的情况来看，上海北京排名都出现下滑，上海年增长率只有不到6％，北京甚至年度增长率为负。造成上述地区寿险发展增速下降的原因是什么，我国寿险业的高速发展还能持续多久，以及应该如何健康发展成为作者考虑的问题。2004年寿险保费收入下降的直接原因是保险公司的业务调整，趸缴业务下降，期缴业务上升，导致寿险保费收入的下降。除此之外，其他金融产品特别是基金的竞争，也是造成寿险业务量下降的原因。不过据中国保监会公布的2005年1至7月全国保险公司保费收入及市场份额统计数据显示，2005年1至7月，全国寿险保费收入为1991.47亿元，同比增长了12.21％。与1至6月的14.2％、1至5月的15.39％、1至4月的18.9％和1至3月的23.1％同比增长相比，增速仍呈直线下降趋势。这又给作者认真思考上述问题提供了契机和可供研究的切入点。造成寿险保费收入下降的真正原因是什么，影响寿险发展潜力的因素到底是哪些?希望能够通过本文的研究来发现影响寿险发展的比产品调整、其他理财产品的竞争等更深层次更根本的因素。
本文结构上分为三个部分。第一部分模型分析的理论准备部分，分两大板块：第一是我国寿险发展状况概述，作为建立模型的现实依据。这一板块概括性的介绍当前的我国人寿保险的总体状况以及分地域或代表性省份状况。力图对我国寿险发展现状和各种寿险发展水平下较有代表性的省份进行总体的了解；第二是人寿保险内涵和功能的介绍，并从中分析出对其发展有较大影响的因素，作为在接下来的分析中建立模型的自变量。初步选定的变量如下：GDP、人均社保支出、居民消费价格指数、利率、保险深度、保险密度、寿险从业人员数量、总负担系数、平均家庭人口数、恩格尔系数、高中以上文化程度人口占比。此外，还定义了潜力指标的计算公式。这一板块是建立模型的方法论基础。第二部分建立统计模型进行数理分析，是本文的主体部分。利用第一部分选出的变量和各省的数据建立多元回归模型，并对模型进行修改完善。因为我国地域广大，各地区经济状况差异明显，将36个省市自治区的数据混为一个回归方程效果必然不理想，建模前将首先用聚类分析按保费收入规模对各省进行归类，以期达到较好的回归效果。第三部分是文章的结论部分。利用第二部分得出的模型对各省寿险保费收入增长率进行模拟，以及计算各省寿险发展潜力的排名。接着分析了形成各区域寿险发展现状的原因，并根据原因提出可能的政策和经营策略建议。本部分得出的结论是寿险发展水平较高地区寿险发展潜力影响因素主要有经济因素、人口因素、利率因素和保险供给主体因素；寿险发展水平中等地区寿险发展潜力影响因素主要有人口因素、保险供给主体因素和利率因素；寿险发展水平较低地区寿险发展潜力影响因素主要有通涨因素、人口因素和保险供给主体因素。
作者力图在前人研究的基础上有所突破，区别于以往的研究多从国家整体的层面出发，或者把全国不同发展基础的各省市放在同一起跑线上进行比较的情况，本文从省市自治区的层面出发，按照寿险发展水平进行区域聚类。然后在聚类的基础上进行回归分析，使所得结果更具针对性。采用因果关系检验方法来参与模型变量的选择，使模拟过程更符合经济现实，避免了可能出现的数据上有意义而经济现实上无意义的“伪回归”现象。