數(shù)字普惠金融對家庭商業(yè)保險需求影響實證研究

王仁曾，黃曉瑩

(華南理工大學 經(jīng)濟與金融學院、中國金融市場研究中心，廣東 廣州 510006)

一、引言

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能終端的普及，人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術得以迅猛發(fā)展并廣泛滲透、深度融入普惠金融業(yè)務鏈條，數(shù)字普惠金融實踐應運而生并迅速發(fā)展。普惠金融全球合作伙伴(GPFI)將所有以數(shù)字金融服務推動普惠金融發(fā)展的行為定義為數(shù)字普惠金融。與傳統(tǒng)金融服務方式相比，數(shù)字普惠金融能夠以更低的成本、更便捷的方式，為更多通常難以享受到金融服務的低收入和弱勢群體提供平等全面、方便有效的金融產(chǎn)品和服務。數(shù)字技術與普惠金融的深度融合，不僅顛覆了傳統(tǒng)保險理念，也改變了人們對保險產(chǎn)品的認知以及選擇行為，對保險業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生深刻影響。如螞蟻集團保險板塊的“相互寶”產(chǎn)品，基于螞蟻區(qū)塊鏈和芝麻信用技術，以“先享保障后付費”的新保險模式，為加入“社區(qū)”的成員提供大病互助共濟服務。該產(chǎn)品于2018年10月嵌入支付寶App上線，截止2020年7月已有1.06億社區(qū)成員，累計救助重疾成員超過5萬人。

通過對近幾年行業(yè)前沿發(fā)展的深入觀察發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融推出的保險新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新商業(yè)模式，不僅為大型互聯(lián)網(wǎng)科技公司進軍保險領域提供多種可能性，也推動了金融科技在保險行業(yè)的運用，促進了傳統(tǒng)保險公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進而賦能整個保險業(yè)發(fā)展。宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)所反映的保險業(yè)發(fā)展趨勢可以驗證這一觀察結論，如圖1將2011-2018年間我國的保費總收入和北京大學中國數(shù)字普惠金融指數(shù)(PKU-DFIIC)數(shù)據(jù)放在一起進行比較，從中可以看出我國保險業(yè)整體規(guī)模持續(xù)擴張和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平提高過程具有高度的一致性。

為進一步揭示我國數(shù)字普惠金融發(fā)展與保險業(yè)規(guī)模持續(xù)上升“趨勢同步現(xiàn)象”中可能存在的內(nèi)在經(jīng)濟學機理，本文利用經(jīng)濟計量學模型和實際統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行實證研究，這是揭示數(shù)字普惠金融發(fā)展對保險業(yè)規(guī)模持續(xù)增長的內(nèi)在經(jīng)濟學作用機制的科學方法，其重要意義如下。其一，我國保險市場長期以來有效需求不足，保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展速度不匹配，保險深度和保險廣度都遠低于發(fā)達國家。魏華林和楊霞研究發(fā)現(xiàn)，保險資產(chǎn)在中國家庭金融資產(chǎn)中占比較低，原因在于國人對保險功能的認識存在偏差，對保險行業(yè)的信任度不高以及買不到合適的保險產(chǎn)品[1]。但近10年保險業(yè)交易規(guī)模出現(xiàn)了快速增長的趨勢，研究其中保險需求是否得到激發(fā)或升級，數(shù)字普惠金融的迅速普及是否發(fā)揮了重要作用等問題顯然具有重要理論和現(xiàn)實意義。其二，從金融科技監(jiān)管政策實踐看，2020年第4季度以來發(fā)生的螞蟻集團暫緩上市、互聯(lián)網(wǎng)小額貸款“新規(guī)”征求意見、監(jiān)管當局關于金融科技全面納入監(jiān)管的表態(tài)等眾多具有標志性意義的事件，說明我國金融科技的發(fā)展進入了一個新階段。厘清金融科技對于金融體系總體效率、系統(tǒng)性風險、金融穩(wěn)定性的影響機制，是下一步監(jiān)管政策細化落地所需要的重要理論依據(jù)，而數(shù)字普惠金融對保險需求影響機制的實證證據(jù)，正是其中的重要一環(huán)。其三，從保險業(yè)經(jīng)營實踐的角度講，探討數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與我國家庭保險消費需求之間的相互關系，可以完善我國家庭商業(yè)保險需求影響因素的相關研究，引導家庭合理配置金融資產(chǎn)，有利于商業(yè)保險公司將潛在的保險需求轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實需求。

數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局、北京大學數(shù)字金融研究中心。

本文將西南財經(jīng)大學中國家庭金融調(diào)查(SWUFE-CHFS)數(shù)據(jù)與PKU-DFIIC數(shù)據(jù)進行匹配，在文獻梳理和理論推斷的基礎上，建立兩類計量經(jīng)濟學模型——Probit模型和Tobit模型，對數(shù)字普惠金融促進我國家庭商業(yè)保險需求的影響機制進行實證研究，以回應上述理論和實踐關切。

二、理論推斷

關于商業(yè)保險需求的決定因素，學者大多從宏觀層面進行研究，認為經(jīng)濟增長是一個國家或地區(qū)保費收入增長的重要原因。欒存存認為，保費收入的增長源于可支配收入的增長[2]。尹光霞、胡炳志的實證研究發(fā)現(xiàn)，隨著收入水平的提高，保險消費呈倒U型的增長曲線[3]。除收入水平外，李后建利用全球40個國家的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展引起的信用風險會對一國的保險需求產(chǎn)生顯著負向影響[4]。劉威和黃曉琪在分析中國30個地區(qū)的月度數(shù)據(jù)后，認為經(jīng)濟政策不確定性會增加保險需求[5]。

一些學者還關注家庭商業(yè)保險購買的決策行為，從微觀層面對保險需求的影響因素進行研究，主要集中在家庭特征、個體特征和社交特征三個方面。從家庭特征看，家庭經(jīng)濟狀況是影響家庭商業(yè)保險消費的基本因素，劉坤坤等人研究表明，家庭收入水平的提升和資產(chǎn)的積累會推動家庭購買商業(yè)保險；其次，家庭人口結構和規(guī)模也會對保險需求產(chǎn)生影響[6]，樊綱治和王宏揚實證發(fā)現(xiàn)，家庭老年人口占比、家庭規(guī)模對家庭購買商業(yè)保險的可能性有顯著負向影響[7]。從個體特征看，個人受教育水平、年齡、性別、身體狀況和風險偏好等方面都會影響家庭對商業(yè)保險的購買決策。Showers和Shotick利用美國數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，戶主年齡對家庭保險需求有正向影響[8]。Yogo的研究表明，個體健康是影響保險產(chǎn)品購買的因素之一，預估未來健康情況不樂觀的家庭更容易做出購買商業(yè)保險的決策[9]。從社交特征看，社會互動和社會資本也會對家庭商業(yè)保險需求產(chǎn)生影響。何興強和李濤從社會互動和社會資本角度解釋了居民商業(yè)保險的購買行為，比起社會互動，社會資本才是推動居民購買商業(yè)保險的因素[10]。李丁的實證結果表明，社會互動明顯提高了家庭商業(yè)保險的購買可能性與支出水平[11]。

在各國大力發(fā)展普惠金融的背景下，不少學者就普惠金融對家庭經(jīng)濟的影響展開了較為充分的研究，現(xiàn)有文獻多集中在研究普惠金融對居民收入水平、消費需求、金融市場參與、金融資產(chǎn)配置等方面的影響。夏仕龍運用我國省級層面數(shù)據(jù)進行實證分析，結果表明普惠金融對各地區(qū)居民的收入和消費以及邊際消費傾向等均有正向刺激作用[12]。耿傳輝和張傳娜指出，普惠金融能夠有效提高農(nóng)村家庭收入水平，從而促進對理財市場和保險市場的參與率[13]。張曉玫和董文奎發(fā)現(xiàn)，普惠金融能夠促進家庭參與股票市場和風險金融市場，而且能夠提高家庭配置股票資產(chǎn)和風險金融資產(chǎn)的比例[14]。

數(shù)字普惠金融作為普惠金融領域近10年來興起的新發(fā)展方向，相關研究并不多。易行健和周利用家庭微觀數(shù)據(jù)進行實證檢驗，結果表明數(shù)字普惠金融顯著促進了樣本期內(nèi)的居民消費[15]。傅秋子和黃益平實證證明，數(shù)字金融整體水平的提升增加了農(nóng)村消費性正規(guī)信貸需求，這表明數(shù)字金融的發(fā)展有促進消費的作用[16]。周雨晴和何廣文認為，數(shù)字普惠金融的發(fā)展，有效調(diào)動了家庭參與金融市場的積極性，促進了家庭風險金融資產(chǎn)投資[17]。廖婧琳和周利研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融發(fā)展能夠增加農(nóng)村家庭參與金融市場的可能性，提高其風險金融資產(chǎn)的配置比例[18]。

從上述文獻回顧可以看出，現(xiàn)有文獻集中在探討數(shù)字普惠金融水平對家庭經(jīng)濟行為的影響，圍繞家庭金融市場的參與以及金融資產(chǎn)的配置展開論述，缺乏對具體金融資產(chǎn)的深入細致研究。本文深入研究數(shù)字普惠金融發(fā)展對家庭商業(yè)保險需求的影響機制，在對已有學術文獻進行歸納總結，對數(shù)字普惠金融發(fā)展、家庭商業(yè)保險需求實際觀察基礎上，做出以下理論推斷。

(一)數(shù)字普惠金融能夠直接提高家庭的商業(yè)保險需求

近10年來，得益于國家政策的大力支持、日臻完善的基礎設施、新興數(shù)字化技術以及良好的社會經(jīng)濟基礎，我國數(shù)字普惠金融逐漸形成了以移動支付、互聯(lián)網(wǎng)信貸、互聯(lián)網(wǎng)保險等新型業(yè)務為代表的發(fā)展體系，其中互聯(lián)網(wǎng)保險業(yè)務的發(fā)展使越來越多的保險產(chǎn)品與服務從傳統(tǒng)的線下銷售模式轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上銷售，消費者能夠直接通過電腦和移動終端設備更方便、快捷地獲得自身所需保險產(chǎn)品與服務的相關信息，從而大大增加了購買保險產(chǎn)品、獲得保險服務的客戶人數(shù)。

另一方面，以往很多家庭沒有購買保險的原因不是他們不需要保險產(chǎn)品，而是他們對保險產(chǎn)品的需求在同質(zhì)化嚴重的保險市場中得不到滿足。如今數(shù)字普惠金融推動保險機構與科技企業(yè)合作共贏，保險機構依托科技企業(yè)提供的人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)等底層技術，打造全新商業(yè)運營模式。新一代數(shù)字化技術的加入使保險業(yè)更加專業(yè)化，智能保險投顧通過分析前端用戶畫像和后臺資料庫，可以根據(jù)客戶的問題和需求，為客戶制定個性化方案，實現(xiàn)保險產(chǎn)品的精準化推薦；依托大數(shù)據(jù)技術，保險公司從海量數(shù)據(jù)庫中分析用戶的行為習慣，據(jù)此挖掘出最新的市場需求，從而加速改進保險產(chǎn)品或推出新產(chǎn)品。數(shù)字普惠金融推動了保險與養(yǎng)老、健康、醫(yī)療等上下游產(chǎn)業(yè)鏈的整合，有助于保險機構開發(fā)更多定價精準合理、內(nèi)容豐富多樣的創(chuàng)新產(chǎn)品，更好地滿足消費者對保險產(chǎn)品的差異化需求。

(二)數(shù)字普惠金融能夠提高家庭收入水平

數(shù)字普惠金融拓展家庭增收的渠道主要有兩個：一是促進個人創(chuàng)業(yè)；二是增加就業(yè)機會。這兩者都提升了家庭收入水平，從而促進家庭對商業(yè)保險的需求。由于大數(shù)據(jù)、云計算和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術的應用，數(shù)字普惠金融的發(fā)展極大突破了金融機構布局上的地域限制，更大程度上為用戶提供了享受跨空間、無差別金融產(chǎn)品與服務的途徑和機會。對那些過去傳統(tǒng)金融機構未能觸達的地區(qū)，數(shù)字普惠金融的存在，提高了落后地區(qū)人們金融服務的可獲得性，從根本上破除了“金融供給與需求結構不平衡”的發(fā)展困境，提升了居民創(chuàng)業(yè)致富的可能性。馮大威的實證證明，數(shù)字普惠金融能夠顯著提升居民的創(chuàng)業(yè)概率[19]。張勛研究發(fā)現(xiàn)，得益于數(shù)字金融的發(fā)展，農(nóng)村地區(qū)居民的創(chuàng)業(yè)行為有所改善，家庭收入顯著提升[20]。

另一方面，數(shù)字普惠金融的發(fā)展彌補了部分傳統(tǒng)金融服務的空白，降低了小微企業(yè)的融資成本。對過去難以達到傳統(tǒng)金融機構信用評估門檻的小微企業(yè)，數(shù)字普惠金融的存在，為其獲得信貸、投融資等金融服務拓展了渠道。同時，依托數(shù)字化技術的發(fā)展，金融機構的人力和物力成本得以大幅降低，進而惠及小微企業(yè)，降低其融資成本，有利于其穩(wěn)健發(fā)展。小微企業(yè)的健康發(fā)展，反哺地區(qū)經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，經(jīng)濟的增長為居民創(chuàng)造了更多的就業(yè)機會，促進了居民收入水平的提升。劉錦怡和劉純陽指出，數(shù)字普惠金融的發(fā)展，增加了個體就業(yè)和私營企業(yè)就業(yè)崗位，從而間接減緩農(nóng)村貧困[21]。

(三)數(shù)字普惠金融能夠促進家庭金融知識增長

金融學理論認為，金融知識在家庭經(jīng)濟決策中具有重要作用，若一個家庭的經(jīng)濟決策者缺乏相應的金融知識，則無法準確理解金融市場和金融產(chǎn)品的預期收益、投資風險等，進而制約家庭對金融市場的參與。消費者金融知識的儲備會直接影響其參與金融活動的相關決策。秦芳的實證研究表明，金融知識的多寡顯著影響我國居民家庭參與商業(yè)保險的概率，家庭金融知識水平與保費支出呈正相關關系[22]。

相比傳統(tǒng)金融的線下交易，數(shù)字普惠金融依托數(shù)字信息技術的創(chuàng)新應用，解決了傳統(tǒng)金融產(chǎn)品與服務存在的宣傳推廣效率較低、交易流程復雜繁瑣等問題，大大提升了金融產(chǎn)品與服務信息的可獲得性，能更好地幫助居民做出參與相關金融活動的決策。數(shù)字普惠金融使金融服務的網(wǎng)絡覆蓋范圍更廣，任何一個微觀個體都能夠低成本獲得金融相關知識。無論是螞蟻集團通過支付寶切入金融業(yè)的方式，還是微信通過社交媒體切入金融業(yè)的方式，移動互聯(lián)網(wǎng)強大的信息交流分享功能有力推動了家庭金融知識的普及。再加上傳統(tǒng)的官方金融知識普及教育活動的不斷完善和移動互聯(lián)網(wǎng)化，我國居民個人金融知識水平有了很大提高，從而助推家庭做出準確的商業(yè)保險參與決策。

(四)數(shù)字普惠金融能夠增強家庭對商業(yè)保險的信任

新一代信息技術的迅速發(fā)展，推動了傳統(tǒng)金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進一步推動了數(shù)字普惠金融發(fā)展。越來越多的金融機構依托于新一代信息技術，對交易方式與服務模式進行數(shù)字化、移動化與智能化變革，變革所帶來的積極影響也在互聯(lián)網(wǎng)保險行業(yè)得到了體現(xiàn)。一是以大數(shù)據(jù)等新技術作為支撐，互聯(lián)網(wǎng)保險機構可以更快捷、更全面地獲取用戶信息，通過多維度的模型分析，還原信息主體的性格特點、行為習慣、社會關系和消費偏好，從而進行精準營銷和提供差異化服務，優(yōu)化客戶服務體驗，提高客戶對公司的忠誠度。同時，更全面的數(shù)據(jù)分析拓展了信用評價的廣度和深度，提高了保險機構的風控能力，從而增強客戶對金融機構的信任度。二是借助移動智能終端設備，消費者得以實時了解自己感興趣的保險產(chǎn)品和服務的詳細資料，并通過對類似產(chǎn)品的比較、用戶體驗評論等相關信息，及時調(diào)整個人決策。與傳統(tǒng)保險營銷過程相比，數(shù)字普惠金融的發(fā)展使保險產(chǎn)品信息與交易過程更加公開透明，不僅緩解了保險交易過程中的信息不對稱問題，也降低了交易過程中代理人發(fā)生道德風險的可能性，從而提升客戶對金融機構的信任度。三是數(shù)字普惠金融的發(fā)展，推動了保險產(chǎn)品結構的優(yōu)化升級?；ヂ?lián)網(wǎng)保險公司根據(jù)不同的應用場景，積極將保險服務深入到日常生活的各個方面，很大程度上補充了傳統(tǒng)保險行業(yè)在細分領域的空白，也滿足了客戶多樣化、個性化的數(shù)字保險需求。保險產(chǎn)品與服務越與個人生活密切相關，也就越能激發(fā)客戶對保險機構的忠誠度，提升信任度?？梢哉f，隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的不斷提升，保險機構依托新一代數(shù)字技術，大大提升了居民對保險產(chǎn)品的正面認知和評價，增強了家庭對商業(yè)保險的信任度，從而提高家庭購買商業(yè)保險的概率。圖2刻畫了數(shù)字普惠金融發(fā)展促進家庭商業(yè)保險需求的理論機制。

圖2 數(shù)字普惠金融影響家庭商業(yè)保險需求的機理

三、數(shù)據(jù)、變量與模型

(一)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自兩方面：家庭保險方面的數(shù)據(jù)來自西南財經(jīng)大學中國家庭金融調(diào)查與研究中心的“中國家庭金融調(diào)查(SWUFE-CHFS)”[23]，其全面細致的對家庭經(jīng)濟、金融行為進行了調(diào)查，內(nèi)容包括金融財富、負債和收入、消費、社會保障與保險、人口特征以及支付習慣等相關信息；二是北京大學數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)(PKU-DFIIC)，該指數(shù)由覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度三個維度構成，較全面、科學、準確地反映了區(qū)域數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。

對比各調(diào)查年份的調(diào)查問卷內(nèi)容，基于研究數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文選擇2015年SWUFE-CHFS數(shù)據(jù)進行研究，并與同年的PKU-DFIIC指數(shù)數(shù)據(jù)進行匹配。需要說明的是，雖然SWUFE-CHFS數(shù)據(jù)集包括的37 000多戶家庭詳細微觀數(shù)據(jù)，覆蓋了全國29個省(自治區(qū)、直轄市)、351個縣(區(qū)、市)和1 396個村(居)委會，但受到數(shù)據(jù)發(fā)布者保護問卷受訪者隱私這一客觀條件限制，我們只能獲得這37 000家庭的省級區(qū)域特征值。盡管PKU-DFIIC指數(shù)數(shù)據(jù)細化到了縣區(qū)顆粒度，但我們只能將其省級數(shù)據(jù)與SWUFE-CHFS家庭數(shù)據(jù)進行匹配。以往文獻表明，省級顆粒度的數(shù)字普惠金融指數(shù)與農(nóng)戶家庭金融數(shù)據(jù)建模研究仍然能揭示有價值的信息。周雨晴和何廣文研究數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)戶家庭金融資產(chǎn)配置的影響，從SWUFE-CHFS樣本家庭在各省的分布以及數(shù)字普惠金融指數(shù)省際差異等方面論述了使用省級顆粒度數(shù)據(jù)進行實證研究的合理性[17]。

(二)變量選取和描述性統(tǒng)計

在被解釋變量選擇方面，本文將家庭商業(yè)保險需求定義為家庭中有成員擁有商業(yè)保險，也就是說，只要家庭成員中有一人擁有商業(yè)人身保險、商業(yè)健康保險或其他類型商業(yè)保險(車險除外)中的任何一項或多項，就認為該家庭對商業(yè)保險有需求。該被解釋變量為虛擬變量，即如果家庭對商業(yè)保險有需求，則變量取1，否則取0；同時用家庭去年商業(yè)保險費用總支出的對數(shù)值來度量家庭對商業(yè)保險的需求程度。后續(xù)進行穩(wěn)健性檢驗時，把“家庭購買商業(yè)保險費用支出占總消費支出的比重”作為衡量保險需求程度的變量。

本文選擇PKU-DFIIC指數(shù)作為核心解釋變量，來衡量該家庭所在省份數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平。反映家庭金融知識的解釋變量則根據(jù)SWUFE-CHFS調(diào)查問卷數(shù)據(jù)加工得出。2015年SWUFE-CHFS調(diào)查問卷中，專門設置了詢問受訪者金融知識的問題模塊。本文從該模塊中選擇了定期本息計算、通貨膨脹和貨幣購買力、投資風險判別三個代表性問題來考察家庭的金融知識水平。借鑒Rooijetal和秦芳等學者的做法，本文對以上所選的三個問題分別設置兩個虛擬變量，第一個虛擬變量衡量受訪者的理解能力，當受訪者能夠理解題目(包括計算正確與計算錯誤)時，該變量取值為1，當受訪者回答“算不出來”或“沒聽說過”時，則取值為0；第二個虛擬變量衡量受訪者的計算能力，如果受訪者能夠正確回答問題，該變量取值為1，否則取值為0[22]，[24]。利用37 000多個家庭的原始數(shù)據(jù)，本文采用迭代主因子法對這三個問題的六個變量進行因子分析，使其降維成一個反映家庭金融知識水平的一維變量。此外，2015年中國家庭金融調(diào)查問卷中還涉及家庭對商業(yè)養(yǎng)老保險的態(tài)度，本文用此數(shù)據(jù)來衡量家庭對商業(yè)保險的信任度，信任度由低到高分別取值1至5。

本文選擇了兩類可能會對家庭商業(yè)保險需求產(chǎn)生影響的變量作為控制變量，即家庭特征變量(家庭總收入、家庭凈資產(chǎn)、家庭人口數(shù)量、家庭社會保障)和個體特征變量(受訪者的年齡、年齡的平方、性別、婚姻狀況、受教育年限、身體狀況)。將家庭社會保障定義為家庭中至少有一位成員擁有社會養(yǎng)老保險，用虛擬變量表示，若家庭擁有社會保障，則該變量取值為1，否則為0。本文將問卷中關于受訪者文化程度的調(diào)查結果分別折算為受教育年限。根據(jù)身體狀況自評結果，受訪者身體狀況由低到高評分為1至5。根據(jù)計量經(jīng)濟分析的需要，對部分連續(xù)性變量取了對數(shù)。剔除所選取變量中存在缺失值的樣本單元，最終得到33 294個觀測單元，其中有28 172個家庭未購買商業(yè)保險，有5 122個家庭購買了商業(yè)保險(約占樣本家庭總數(shù)的15.38%)。表1分別列出這兩類家庭組的描述性統(tǒng)計。

從表1可以看出，購買商業(yè)保險家庭所在地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平要略高于未購買商業(yè)保險家庭的所在地區(qū)。同時，購買商業(yè)保險家庭的受教育年限、身體狀況、凈資產(chǎn)、總收入、金融知識以及商業(yè)保險信任等均值都大于未購買商業(yè)保險的家庭，而年齡顯著低于后者。

表1 變量描述性統(tǒng)計

進一步將數(shù)字普惠金融指數(shù)按三分位點分組，形成低發(fā)展水平、中等發(fā)展水平和高發(fā)展水平三組，統(tǒng)計各組家庭商業(yè)保險購買比例和保費支出金額，表2給出了統(tǒng)計結果。在低發(fā)展水平樣本中，僅有13.85%的家庭購買了商業(yè)保險，保費支出占比僅為1.54%；而高發(fā)展水平樣本中，有18.29%的家庭購買了商業(yè)保險，保費支出占比為2.22%?？梢钥闯觯S著數(shù)字普惠金融指數(shù)分位點的提高，商業(yè)保險的參與率和參與程度都在提高。

表2 商業(yè)保險需求按數(shù)字普惠金融指數(shù)分位點的描述性統(tǒng)計

(三)模型設計

1.基準回歸模型

考慮到因變量“家庭對商業(yè)保險是否有需求”為二值虛擬變量，本文構建了如下Probit模型來驗證數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對家庭商業(yè)保險購買決策的影響：

Pr(insurance=1)=Φ(α+β1index+β2control+ε)

其中，insurance是家庭對商業(yè)保險是否有需求的虛擬變量；index是本文關注的變量，表示數(shù)字普惠金融發(fā)展水平；control為控制變量，選取的變量如前文所述，代表隨機擾動項。

此外，在考察數(shù)字普惠金融發(fā)展對家庭商業(yè)保險需求程度的影響時，由于因變量Y是左側(cè)截斷的，因此我們構建以下Tobit模型：

y*=α+β1index+β2control+ε，Y=max(0,y*)

其中，Y代表家庭商業(yè)保險需求程度，用家庭商業(yè)保險保費支出的對數(shù)來衡量，其他變量定義與前面Probit模型一致。

2.中介效應模型

為進一步驗證數(shù)字普惠金融發(fā)展與家庭商業(yè)保險需求之間的中間傳導機制，本文在基準回歸模型的基礎上建立如下中介效應模型：

insurance=α0+α1index+ε

M=δ0+δ1index+ε

insurance=β0+β1M+β2index+ε

其中，M代表中介變量，在三種不同中介傳導機制中分別代表家庭總收入、金融知識和商業(yè)保險信任。根據(jù)溫忠麟的研究，α1反映數(shù)字普惠金融發(fā)展對家庭商業(yè)保險需求的總效應，β2反映數(shù)字普惠金融發(fā)展對家庭商業(yè)保險需求的直接效應，δ1β1反映中介效應的大小[25]。如果α1、β1、β2均顯著，但β2比α1小，說明為部分中介效應，數(shù)字普惠金融直接或間接影響了家庭商業(yè)保險需求；如果α1、β2均顯著，但β2不顯著，則說明為完全中介效應，不存在直接效應。

需要說明的是，為了更好地識別數(shù)字普惠金融指數(shù)估計系數(shù)的變化是由于引入中介變量所引起，即中介效應的驗證，暫時不在中介效應檢驗模型中加入其他控制變量，后續(xù)進一步研究時將重新引入控制變量。

四、實證分析

(一)基準回歸模型估計結果

表3中模型1給出了數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對家庭商業(yè)保險購買可能性影響的回歸估計結果，可以看出，數(shù)字普惠金融對家庭商業(yè)保險需求有顯著正向影響。也就是說，相比數(shù)字金融尚未普及地區(qū)，處于數(shù)字普惠金融發(fā)展水平更高地區(qū)的家庭，購買商業(yè)保險的可能性更大。在控制了可能的中介變量后，數(shù)字普惠金融的系數(shù)依然顯著，說明數(shù)字普惠金融對家庭商業(yè)保險需求存在直接影響效應。進一步求出數(shù)字普惠金融的均值邊際效應為0.0002，即說明數(shù)字普惠金融指數(shù)每增加10，家庭購買商業(yè)保險的概率將增加0.2%，存在明顯的促進作用。

表3 數(shù)字普惠金融對商業(yè)保險需求的影響

在個體特征變量方面，受訪者年齡與商業(yè)保險參與可能性之間存在倒“U”型關系，男性受訪者購買商業(yè)保險的可能性顯著低于女性，已婚受訪者購買商業(yè)保險的可能性顯著高于未婚者，教育年限對家庭購買商業(yè)保險具有正向的影響，且在1%的水平上顯著。金融知識水平高的居民購買商業(yè)保險的可能性更高，這與秦芳等人的發(fā)現(xiàn)一致[22]。受訪者對商業(yè)保險的信任在1%的水平上顯著促進家庭購買商業(yè)保險。此外，身體狀況對家庭商業(yè)保險消費的影響不顯著，可能是由于存在逆向選擇和道德風險等問題，身體較差的消費者被商業(yè)保險市場排除在外，無法購買需要的商業(yè)保險。

在家庭特征變量方面，家庭人口數(shù)量的系數(shù)顯著為正，這表明家庭人口越多購買商業(yè)保險的可能性越高大。家庭人口越多，面臨各項風險的可能性也越大，因此人口眾多的家庭更傾向于購買商業(yè)保險，以達到減輕贍養(yǎng)老人與撫養(yǎng)孩童經(jīng)濟壓力的目的。社會保障對商業(yè)保險購買可能性的影響顯著為正，有社會養(yǎng)老保險的家庭更傾向于購買商業(yè)保險，可能是因為這些家庭通過社保的參與，提高了家庭成員的風險管理意識，或者由于家庭成員領取過社保養(yǎng)老金，更加信任保險產(chǎn)品。另外，家庭收入、家庭資產(chǎn)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，與傳統(tǒng)理論一致，表明家庭收入或者資產(chǎn)的增加會提高居民購買商業(yè)保險的可能性。

模型2給出了數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對家庭商業(yè)保險需求程度影響的回歸結果，可以看出，數(shù)字普惠金融水平對家庭商業(yè)保險需求程度在10%的顯著性水平上具有正向影響。數(shù)字普惠金融發(fā)展有效促進了家庭對商業(yè)保險的消費支出，其他控制變量的回歸結果與Probit模型的結果基本保持一致。

郭峰指出，區(qū)別于傳統(tǒng)普惠金融體系，數(shù)字普惠金融是一個多維度發(fā)展的體系，它包含互聯(lián)網(wǎng)金融服務用戶數(shù)的增加、互聯(lián)網(wǎng)金融服務的深化、金融服務高便利性和低成本[26]。本文進一步考察數(shù)字普惠金融指數(shù)的次級指標對家庭商業(yè)保險需求的不同影響，表4依次報告了將覆蓋廣度指數(shù)、使用深度指數(shù)、保險指數(shù)作為解釋變量加入到基準模型中的回歸結果。

表4 數(shù)字普惠金融子維度對保險購買可能性的影響

回歸結果顯示，覆蓋廣度指數(shù)、使用深度指數(shù)、保險指數(shù)三個次級指標對家庭購買商業(yè)保險的概率均有顯著促進作用，說明隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，以支付寶為代表的新型互聯(lián)網(wǎng)金融服務平臺，通過無地域限制的數(shù)字化手段，為以前受金融排斥的弱勢群體提供了多樣化的金融服務，降低了他們獲得金融服務特別是保險服務的門檻，促進了家庭商業(yè)保險需求。

(二)作用機制分析

根據(jù)前述的中介效應機制驗證模型，我們檢驗了數(shù)字普惠金融發(fā)展是否通過家庭收入、金融知識和商業(yè)保險信任作用于家庭商業(yè)保險購買決策。中介效應檢驗結果如表5所示，數(shù)字普惠金融的發(fā)展水平對家庭收入水平、金融知識以及商業(yè)保險信任度均具有顯著正向影響；家庭收入水平、金融知識、商業(yè)保險信任度對家庭商業(yè)保險需求有顯著正向影響。引入中介變量后，數(shù)字普惠金融指數(shù)對商業(yè)保險需求的估計系數(shù)有所減小，但依舊在1%的水平上顯著?？梢?，數(shù)字普惠金融的發(fā)展不僅直接提高了家庭購買商業(yè)保險的概率，還通過促進家庭收入水平、金融知識、商業(yè)保險信任度，間接促進了家庭對商業(yè)保險的需求。

表5 中介效應模型檢驗結果

由于因變量“家庭對商業(yè)保險是否有需求”是二值分類變量，自變量和中介變量是連續(xù)變量，為比較不同傳導渠道的作用效果，本文通過對模型數(shù)據(jù)進行標準化轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)回歸系數(shù)的等量綱化。表6的回歸結果顯示，數(shù)字普惠金融對商業(yè)保險需求的總效應為0.042，收入水平、金融知識、商業(yè)保險信任發(fā)揮的中介作用大小分別為0.008、0.010和0.002，在總效應的比重分別為19.05%、23.81%和4.76%。可以看出，三種作用機制的促進效果由強到弱依次為金融知識、家庭收入水平、商業(yè)保險信任，且金融知識的促進作用最為明顯。

表6 不同機制作用效果比較

總的來說，中介效應模型估計結果得到了家庭收入水平、金融知識和商業(yè)保險信任對家庭保險需求具有中介作用的實證證據(jù)。

(三)內(nèi)生性問題

本文采用的數(shù)字普惠金融指數(shù)是反映一個省份數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的指數(shù)，單個樣本家庭的資產(chǎn)選擇行為對一個省份數(shù)字普惠金融水平的影響微乎其微，并且家庭微觀數(shù)據(jù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)分別來自兩個不同數(shù)據(jù)庫，因此內(nèi)生性問題由反向因果關系造成的可能性極低?？紤]到遺漏變量和測量誤差可能造成潛在的內(nèi)生性問題，本文使用工具變量法進行處理。

郭峰的研究表明，盡管數(shù)字金融的主要實現(xiàn)形式在線上，其發(fā)展程度仍受地理空間因素影響，且呈現(xiàn)出與杭州相距越遠則推廣難度越大的特點[27]。故本文選取“受訪者所在省的省會與杭州的距離”作為數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的工具變量。地理距離與城市的PKU-DFIIC指數(shù)直接相關，但距離本身不會隨著經(jīng)濟發(fā)展而變化，不會影響家庭的商業(yè)保險需求，所以該工具變量外生于家庭商業(yè)保險購買決策方程。本文分別采用IV Probit(MLE)模型和IV Tobit(MLE)模型對家庭商業(yè)保險購買可能性以及需求程度進行內(nèi)生性檢驗，同時還報告了采用兩階段最小二乘法(2SLS)估計的檢驗結果。

表7為加入工具變量后數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對家庭商業(yè)保險購買可能性與需求程度影響的回歸結果。首先關注工具變量的有效性，從2SLS一階段回歸結果看，工具變量的一階段F值均遠大于10，表明采用“所在城市與杭州距離”作為工具變量不存在弱工具變量問題。內(nèi)生性檢驗方面，IV Probit模型和IV Tobit模型都在1%的顯著性水平上通過了Wald檢驗，說明在模型中內(nèi)生性問題確實存在，采用工具變量法是合適的。從回歸結果可以看出，在修正了內(nèi)生性偏誤后，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對家庭商業(yè)保險的購買可能性與需求程度依然有顯著促進作用。

表7 數(shù)字普惠金融對家庭商業(yè)保險需求影響(工具變量回歸)

(四)異質(zhì)性分析

根據(jù)受訪者特征差異，本文重點考察不同城鄉(xiāng)類型、不同收入水平以及不同區(qū)域的家庭在商業(yè)保險需求方面受數(shù)字普惠金融影響的異質(zhì)性，這對政府部門有針對性地制定促進家庭商業(yè)保險購買政策具有參考價值。表8采用的是IV Probit模型，即修正內(nèi)生性偏誤后的結果，從回歸結果可以看出，絕大部分回歸通過了弱工具變量檢驗和Wald內(nèi)生性檢驗，說明工具變量的合理性。

表8 異質(zhì)性分析(IV Probit)

回歸結果(1)顯示，數(shù)字普惠金融對城鎮(zhèn)和農(nóng)村家庭商業(yè)保險需求都有顯著的促進作用，但對于農(nóng)村家庭的促進作用更大；回歸結果(2)顯示，數(shù)字普惠金融對普通家庭的促進作用在1%的水平上顯著，但對高收入家庭的促進作用并不顯著；回歸結果(3)顯示，數(shù)字普惠金融對于發(fā)達地區(qū)和欠發(fā)達地區(qū)家庭都有正向促進作用，但對欠發(fā)達地區(qū)促進作用更大。

(五)穩(wěn)健性檢驗

為了避免由于指標定義和變量選取差異對回歸結果的影響，我們采用以下方法進行穩(wěn)健性檢驗。首先，考慮到有成員在金融行業(yè)工作的家庭，無論是對金融知識的理解、家庭收入水平還是購買商業(yè)保險的便利性方面都比普通家庭要強，如果基準回歸結果是由于包含了從事金融行業(yè)的家庭導致的，得出結論可能會有偏差。因此，在基準模型中引入“家庭是否有成員在金融行業(yè)工作”這一虛擬變量，如果家庭成員中至少一人從事金融行業(yè)，該變量取值為1 ，否則為0。其次，重新定義家庭商業(yè)保險需求程度，用“家庭購買商業(yè)保險費用支出占總消費支出的比重”作為衡量保險需求程度的被解釋變量，進行穩(wěn)健性檢驗。文中分別采用IV Probit模型和IV Tobit模型進行回歸。

表9中模型1和模型2的回歸結果表明，有成員在金融行業(yè)工作的家庭購買商業(yè)保險的可能性以及對商業(yè)保險的費用支出都顯著比其他家庭高。在控制“家庭是否有成員在金融行業(yè)工作”這一變量后，數(shù)字普惠金融仍然對家庭商業(yè)保險參與的可能性和參與程度有顯著促進作用。此外，在更換商業(yè)保險需求程度的衡量指標后，回歸結果與前文吻合，說明本文構建的模型具有穩(wěn)健性。

表9 穩(wěn)健性檢驗

五、結語

本文將SWUFE-CHFS數(shù)據(jù)與PKU-DFIIC數(shù)據(jù)進行匹配，實證研究了數(shù)字普惠金融對家庭商業(yè)保險需求的影響，同時也分析了其內(nèi)在影響機理和異質(zhì)性狀況。研究表明，從總體效應看，數(shù)字普惠金融能夠顯著提高家庭購買商業(yè)保險的可能性，促進家庭對商業(yè)保險的消費支出；從微觀傳導機制看，數(shù)字普惠金融的發(fā)展顯著提高了家庭收入水平，提高了家庭金融知識水平，增強了家庭對商業(yè)保險的信任，從而有效促進家庭對商業(yè)保險的需求；從促進效果看，數(shù)字普惠金融對農(nóng)村家庭、普通收入家庭、欠發(fā)達地區(qū)家庭的促進作用更大。

近年來，金融科技在我國進入快速發(fā)展階段，居民家庭特別是農(nóng)村家庭購買商業(yè)保險的比例逐年上升。隨著以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進新發(fā)展格局的形成，通過數(shù)字普惠金融對我國保險業(yè)發(fā)展賦能，成為我國高質(zhì)量發(fā)展新征程中控制風險、暢通內(nèi)循環(huán)的重要抓手。

第一，我國居民家庭對商業(yè)保險的購買行為深受數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的影響，保險機構和有關部門應高度重視數(shù)字普惠金融對保險業(yè)發(fā)展的影響，大力普及金融相關知識，重構保險市場信任，豐富保險產(chǎn)品種類，讓國人從不了解、不敢買、買不到保險，轉(zhuǎn)變?yōu)橄胭I、敢買、能買，將居民對商業(yè)保險的潛在需求轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實需求，促進保險業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。在這方面數(shù)字普惠金融已經(jīng)開始發(fā)揮作用，但仍有很大發(fā)展空間，特別是在提升保險認知和保險信任方面，數(shù)字普惠金融在自媒體時代有傳統(tǒng)金融教育不可替代的強大優(yōu)勢。

第二，金融科技對于金融體系總體效率、系統(tǒng)性風險、金融穩(wěn)定性的影響機制，是下一步監(jiān)管政策細化落地所需要的重要理論依據(jù)。數(shù)字普惠金融所依賴的人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等新一代IT底層技術本身是中性的，其可能帶來風險的積聚、信息不對稱程度的加劇，進而造成金融市場資源配置效率降低；另一方面也可以降低信息不對稱程度和系統(tǒng)性風險，從而提高金融市場資源配置效率。關鍵在于法律法規(guī)體系對數(shù)字資產(chǎn)產(chǎn)權歸屬和隱私保護界限、數(shù)字化創(chuàng)新的商業(yè)認知和監(jiān)管合規(guī)的界定等嶄新課題的定性，以及由此帶來的對資本和行業(yè)領軍企業(yè)的行為范式、社會響應等方面的輿論引導。從某種意義上講，監(jiān)管當局對系統(tǒng)性風險的管控能力決定保險市場的發(fā)展空間。在全球保險市場受新型冠狀病毒疫情的巨大沖擊、全球供應鏈嚴重受損的背景下，我國在有效防范系統(tǒng)性金融風險的前提下，不斷改善保險業(yè)的經(jīng)營管理能力和水平，拓展保險市場的深度和廣度，鞏固和發(fā)展近10年來之不易的社會保險認知和保險信任，都需要以正確的方式加大對數(shù)字金融創(chuàng)新的包容和鼓勵，這是當前中國保險市場提質(zhì)增效和促進保險業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。相關的學術研究特別是經(jīng)濟金融實證研究，應緊跟行業(yè)和監(jiān)管實際問題的新動向，不斷回答實踐中的新問題，以提供更好理論指導。

第三，從保險企業(yè)經(jīng)營實踐和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度講，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與我國家庭保險消費需求之間的影響機制及其城鄉(xiāng)、收入、地區(qū)之間存在異質(zhì)性的實證結論，對于保險企業(yè)引導家庭合理配置金融資產(chǎn)，將潛在的保險需求轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實保險需求提供了指導。保險企業(yè)要緊盯“第三次工業(yè)革命”的潮頭，利用好我國在新一代數(shù)字技術商業(yè)應用方面建立的領先優(yōu)勢，對公司的戰(zhàn)略、文化、架構、系統(tǒng)、決策程序進行重構，在公司主營保險業(yè)務的前端、中端和后端實施全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。保險公司的前端，主要實現(xiàn)客戶交互功能，要按照數(shù)字技術商業(yè)化的邏輯和具體的應用場景進行渠道融合、精準營銷、服務創(chuàng)新。業(yè)務運營端屬于運營中端，主要進行產(chǎn)品開發(fā)、定價、風控等業(yè)務環(huán)節(jié)，這些工作應該充分發(fā)揮數(shù)據(jù)分析、人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術的實際應用。在后端，支持保障部門要為數(shù)字化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型提供堅強后盾，主要通過在企業(yè)文化中滲透數(shù)字化理念、金融科技人才隊伍建設、科學合理投入研發(fā)資金等發(fā)揮作用。

雖然我國目前在消費者大數(shù)據(jù)的商業(yè)應用方面居世界領先地位，但經(jīng)濟學界對金融科技的研究尚處于初創(chuàng)階段，數(shù)據(jù)、理論、方法等方面存在不少缺陷，本文研究也無法避免一些不足。一是PKU-DFIIC指數(shù)編制中采用的是以支付寶為基礎的螞蟻集團的交易數(shù)據(jù)，未能包含其他互聯(lián)網(wǎng)科技公司平臺(如微信等)的數(shù)據(jù)。雖然近幾年我國經(jīng)濟學界不少重量級金融科技論文都是用該指數(shù)數(shù)據(jù)建模的，但是該指數(shù)實際上并不能反映我國數(shù)字普惠金融發(fā)展的全貌。二是受保護隱私這一客觀條件的限制，雖然我們獲得的SWUFE-CHFS中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)有33 294個家庭的微觀數(shù)據(jù)，但每個家庭的區(qū)域特征都是限定在省級行政區(qū)這一顆粒度上，無法獲得市級和縣級顆粒度的家庭特征，只能用省級顆粒度的數(shù)字普惠金融指數(shù)與之匹配，今后若能將這項數(shù)據(jù)的顆粒度縮小到市級或縣級，將會得到更加引人入勝的實證結果。