互聯網金融對家庭商業保險參保的影響研究

摘 要： 依據2017年中國家庭金融調查數據，使用Probit與Tobit兩種模型實證研究了互聯網金融對家庭商業保險參保的影響。研究發現：互聯網金融對家庭商業保險的參?？赡苄耘c深度均具有顯著的正向影響，即接觸到互聯網金融的家庭更傾向于購買商業保險，相應的保費支出也更多。在運用工具變量法修正了內生性后，這種影響依然顯著。在異質性分析中發現，受教育水平較高、收入較高以及中部地區的家庭更容易受到互聯網金融的影響。同時，本研究也驗證了金融知識影響的渠道，可為我國商業保險以及互聯網金融的發展提供一定的參考。

關鍵詞： 互聯網金融;商業保險;家庭金融;CHFS

中圖分類號： F830 文獻標識碼： A DOI： 10.3963/j.issn.1671-6477.2021.06.017

一、 引 言

商業保險在經濟發展、風險管理和社會管理等方面發揮著重要的作用，是保險市場不可或缺的組成部分。國務院于2014年印發了《關于加快發展現代保險服務業的若干意見》，其中明確肯定了商業保險在家庭商業保障、養老健康保障、社會保險市場化等方面的積極作用。從我國保險市場的發展來看，我國已經成為全球第二大保險市場，商業保險保費收入從1980年的4.6億元增加到2018年的42645億元①。然而我國的保險密度和保險深度在2019年分別為3046.07元和4.3%，與2018年682美元和6.09%的世界平均水平相比，仍有相當大的一段距離②。我國商業保險與發達國家相比存在較大差距的原因之一是我國家庭對商業保險市場的參與度低[1]。因此，研究家庭商業保險參保的影響因素，既能對商業保險市場的進一步發展提供新思路，也能幫助我們理解家庭的金融決策行為。

互聯網金融是互聯網技術與金融服務的融合，依托于虛擬的網絡為客戶提供金融服務。隨著金融科技的不斷革新，我國互聯網金融實現了高速發展，金融服務也通過互聯網技術逐漸滲透到家庭生活中的方方面面。互聯網金融從為客戶提供第三方支付平臺、互聯網理財和眾籌等服務逐漸擴大到互聯網銀行、保險、證券等更加“金融”的領域。但是，從2013年互聯網金融實現跨越式發展以來，互聯網金融風險事件頻頻發生，不僅使參與者遭受損失，也觸碰了系統性風險的監管紅線。政策環境也逐漸從2014年的“促進互聯網金融健康發展”轉變為2016年發布的《互聯網金融風險專項整治工作實施方案》，中國人民銀行在2020年金融市場工作電視電話會議中進一步提出，要多措并舉化解互聯網金融風險。2020年12月，銀保監會也明確表示P2P平臺已經全面停止運營。互聯網金融參與者中有著眾多的普通家庭，辨別能力不強，風險承受能力較弱。2020年上半年受新冠疫情的影響，我國家庭財富水平有所下降，預期收入的減少也使得商業保險在家庭資產配置中的重要性也愈發凸顯，在這樣的背景下，參與互聯網金融對家庭商業保險的參保到底會產生怎樣的影響問題，是很值得我們好好探究的。

二、 相關文獻綜述

目前關于互聯網金融與商業保險的研究，多是將互聯網金融與保險產品相結合，并對形成互聯網保險的概念進行研究。劉遠翔[2]選取了14家商業保險公司作為樣本進行了實證研究，發現互聯網保險業務對其經營效率有積極的影響。黃星剛和楊敏[3]基于省級保險消費數據實證研究了互聯網保險對于保險消費的影響，發現互聯網保險只是替代了傳統保險業務，并沒有增加整體保險消費。隨著互聯網保險與類保險（網絡互助平臺）的興起，學者們對合規、監管以及消費者權益等方面進行了研究。何德旭和董捷[4]從技術風險、金融風險以及系統性風險對互聯網保險進行了風險分析，提出了聯合監管、完善法律法規等建議。李合龍和劉悅[5]以“相互?！睘槔接懥嘶ヂ摼W保險的道德風險、流動性風險以及保障能力等方面的問題，強調應著重完善監管機制，做到科技與監管融合。

關于互聯網金融對家庭的影響問題，目前研究者多集中在家庭消費、資產配置等方面。如，孫從海和李慧[6]研究了互聯網金融背景下家庭金融資產的調整趨勢，并且分析了該背景下的貨幣政策效應。Basnet和Donou-adonson[7]研究發現，使用互聯網的家庭相較于不使用互聯網的家庭有更高的信用卡負債。魏昭和宋全云[8]研究了互聯網理財產品對家庭資產結構的影響，發現我國家庭金融資產比重日益增高。吳冠虹和王剛貞等[9]通過實證研究發現，互聯網金融的穩健發展會導致家庭銀行存款的比重減少，債券的比重升高。邢天才和張夕等[10]研究發現，互聯網消費金融對于我國城鎮居民的消費水平和能力具有顯著的正向影響。

國內外學者關于家庭商業保險參保影響因素的研究，主要集中在家庭的微觀特征方面（財富狀況、家庭成員的年齡、受教育水平、風險態度等）。Albouy和Blagoutine[11]研究發現，家庭財富越多，購買商業保險的可能性也越大。劉坤坤和萬金等[12]于粵東四市對人身保險參保進行了調查，利用因子和聚類分析法發現，收入水平的高低對保險的參與有著重要的影響。Showe和Shotick[13]的研究表明，戶主年齡增加以及家庭規模的擴大都會促使家庭購買商業保險。樊綱治和王宏揚[14]采用實證方法研究發現，家庭老年成員占比與家庭人身保險需求呈負相關作用。秦芳和王文春等[15]通過實證研究發現，在全國范圍內，金融知識越豐富的家庭，商業保險參保的可能性也越高。李丁和丁俊菘等[16]的研究發現，社會活動越多越豐富的家庭，購買商業保險的可能性也越高，相應的保費支出也越多。桑林[17]通過微觀層面的實證分析發現，主觀幸福感越高的家庭，其購買商業保險的可能性也越高，同時參與程度也越深。

綜上所述，學界關于現有的中國家庭購買商業保險的研究主要集中于互聯網金融對保險行業與家庭整體資產配置、消費的影響方面，而缺少了以家庭參與的微觀角度分析互聯網金融對商業保險的影響問題。因此，本文以此為切入點，運用Probit與Tobit模型實證分析了互聯網金融對于家庭商業保險參保的具體影響。

三、 研究數據的獲取與描述

（一） 數據來源

本文所用數據來自于2017年進行的中國家庭金融調查（CHFS）③。樣本涉及全國29個省（自治區、直轄市），355個縣（區、縣級市），1428個村（居）委會，樣本規模為40011戶。該調查主要包括人口統計學特征、資產與負債、保險與保障、支出與收入、金融知識與主觀態度和家庭成員教育6個部分。保險與保障部分提供了家庭商業保險參保的相關數據，為本文提供了很好的數據支持。

（二） 家庭商業保險參?，F狀

首先對家庭商業保險參保進行定義，中國家庭金融調查記錄了受訪家庭所有成員關于商業保險的信息，其中涉及的商業保險的種類有商業人壽保險、商業健康保險和其他商業保險。我們將任何一個家庭成員購買了任何一種商業保險的家庭視為商業保險參保家庭。經過統計，我國家庭商業保險參保比例如表1所示。從表1中可以發現，我國購買商業保險的家庭占比較低，參保率僅為16.43%;并且，這一比例在城鎮與農村之間存在一定的差距，城鎮家庭參保率為18.52%，農村家庭參保率為11.62%。

（三） 解釋變量與控制變量

第三方支付是最容易接觸的互聯網金融模式，它為個人和家庭提供了參與金融市場的途徑，擴大了普惠金融面。CHFS問卷中關于互聯網金融設計的問題是：

“您和您家人平常購物時（包括網購）使用的付款方式？1.現金2.刷卡3.通過電腦支付（包括網銀、支付寶等等）4.通過手機、pad等移動終端支付（包括支付寶APP、微信支付、手機銀行、Apple pay等）5.其他（請注明）”。

本文參考尹志超和張號棟[18]的做法，將選擇“通過電腦支付和通過手機、pad等移動終端支付”定義為參與互聯網金融的家庭，作為解釋變量，并賦值為1，否則為0。表2顯示，全國樣本中互聯網金融家庭占比約為30.11%，城鎮樣本中互聯網金融家庭占比約為38.12%，農村樣本中互聯網金融家庭占比約為11.74%，城鎮互聯網金融家庭高出農村互聯網金融家庭約26.38個百分點?？梢钥闯?，我國互聯網金融依舊處于發展階段，并且城鎮發展明顯優于農村。

為了研究互聯網金融對家庭商業保險的參保影響，參照以往文獻，本文選取以下控制變量：

家庭層面選取的控制變量主要是家庭總收入、家庭凈資產、家庭社會保障和家庭規模。其中家庭社會保障是我們根據問卷中設計的相關社會保障④問題設置的虛擬變量，如果受訪家庭成員中參加了問卷中涉及的任一種，則認為該家庭具有社會保障，同時取該虛擬變量值為1，否則該值為0。

現有的學術研究發現，戶主的人口特征會對商業保險參與產生一定的影響，比如，受教育水平越高、金融知識越豐富的戶主，更傾于購買商業保險。本文控制了戶主年齡、年齡的平方、性別、婚姻、健康狀況⑤、受教育年限、金融知識⑥、金融信息⑦。戶主性別為男性的虛擬變量取值為1，為女性的取值為0。戶主已婚的婚姻虛擬變量取值為1，其他婚姻狀況取值為0。

國內外學者均認為風險偏好特征會對家庭金融資產的選擇造成影響，也會對家庭商業保險參保造成影響。因此，我們選取了戶主的風險偏好特征作為控制變量。調查問卷關于風險偏好設計的問題是：

“針對以下風險與回報組合，您更愿意將資金投資于那種組合？1.高風險與高回報2.略高風險與略高回報3.中等風險與中等回報4.略低風險與略低回報5.零風險與回報未知6.不知道”。

我們將選擇1或2的受訪者認定為風險偏好者，該虛擬變量取值為1，否則為0。為了消除極端樣本的影響，我們進行了縮尾處理，將家庭總收入的前后1%舍棄，同時將相關控制變量存在缺失的家庭樣本舍棄，處理后得到了35913個家庭觀測樣本。

（四） 描述統計

表3詳細展示了相關變量的描述性統計結果?？梢钥闯觯徺I商業保險與未購買商業保險的家庭在互聯網金融參與方面存在較大的差異。購買商業保險的家庭互聯網金融參與比例高出未購買家庭約30%。同時，我們注意到，商業保險參保的家庭相較于未參保家庭，總收入與凈資產更多，受教育年限更長，家庭規模更大。在風險偏好方面也有所體現，購買商業保險的家庭更傾向于承擔風險，在金融知識和信息方面也更加重視。

四、 家庭商業保險參保的可能性及深度的基準實證分析

（一） 互聯網金融與家庭商業保險參保的可能性分析

我們設計了如下Probit模型來研究互聯網金融對家庭商業保險參保可能性的影響：

公式（1）中，insurance是本文的被解釋變量，表示家庭商業保險參保與否。itfin是解釋變量，表示家庭參與互聯網金融與否。X則代表其余控制變量。由上文可知，我國城鎮與農村互聯網金融的發展存在較大差距，因此我們將全國、城鎮與農村分為三個樣本分別進行研究，同時為了驗證不同模型得到結果的穩健性，我們參考了李丁和丁俊菘等[16]的做法，分別采用了OLS模型和Probit模型。

互聯網金融影響家庭商業保險購買可能性的回歸結果如表4所示，在全國、城鎮、農村三個樣本中，家庭對于互聯網金融的參與都顯著地提高了家庭購買商業保險的可能性。并且，使用Probit與OLS兩種模型所得到的回歸結果相一致。

在全國樣本中，Probit模型的互聯網金融系數為0.087，且在1%顯著性水平上為正。其可以理解為，若家庭參與互聯網金融，則該家庭商業保險參保的概率就會增加8.7%。

在全國樣本中，家庭層面因素與以往文獻研究結果相似，家庭總收入和總資產的系數均在1%的顯著性水平上為正，說明家庭收入或者資產的增加會促使家庭購買商業保險。社會保障對于商業保險的替代作用也在結果中顯現，家庭社會保障對商業保險購買可能性的邊際影響為負。另外，家庭規模的邊際影響顯著為正，即家庭成員越多，商業保險參保的意愿越高。

在戶主特征因素方面，女性更傾向于購買商業保險，受教育年限因素也對商業保險參保具有正向作用。健康和婚姻狀況因素對商業保險的影響為負，表明了我國家庭在有共同生活配偶的情況下可能忽視了商業保險的作用，對保險的信任度不強，并且可能存在健康出問題后才購買商業保險的現象。戶主的年齡與家庭是否購買商業保險兩者之間存在的關系表明，青年戶主與老年戶主家庭購買商業保險的可能性低于中年戶主家庭。金融知識的系數也顯著為正，說明金融知識越豐富的家庭越可能購買商業保險。這與秦芳[15]等的發現一致，商業保險的種類選擇、風險與預期收益的匹配費時費力，需要家庭有一定的金融知識積累。并且，具有金融知識的居民對保險條款的理解與認識更清晰透徹。金融關注的邊際影響在1%的顯著性水平上為正，也說明了金融相關信息對于商業保險參保的促進作用。戶主的風險偏好特征也對商業保險參保具有顯著的正向作用，這與何興強、李濤[1]以及秦芳、王文春等[15]的發現相一致。

需要說明的是，在農村樣本中，戶主性別、婚姻狀況、健康狀況、受教育年限、風險態度、金融關注和家庭規模、社會保障并沒有顯著地影響家庭商業保險參保。而戶主金融知識和家庭總收入、總資產則對商業保險參保有顯著的正向作用。這說明，在農村中，家庭商業保險的參保行為主要受金融知識水平和家庭財富的影響，這與宗慶慶和劉沖等[19]的研究發現相類似。城鎮樣本與全國樣本的回歸結果相似，這里不再重復解讀。

（二） 互聯網金融與家庭商業保險的參保深度分析

在明確家庭互聯網金融參與對商業保險參保有正向影響后，我們接著研究其對商業保險參與深度的影響。本文中參與深度用人均保費支出來表征。我們注意到，沒有購買商業保險的家庭其保費支出為0，并且在樣本中占有很大比例，這會嚴重影響回歸結果。針對此類存在截尾的樣本，我們采用Tobit模型進行估計是合適的，因此構建以下Tobit模型來研究互聯網金融對家庭商業保險參與深度的影響：

在公式（2）中，Y是我們關注的被解釋變量，即家庭商業保險參與深度，用人均保費支出的對數來衡量，其他控制變量與上文Probit模型相同。

互聯網金融對家庭商業保險參保影響的回歸結果如表5所示。在全國樣本、城鎮樣本和農村樣本中，互聯網金融的系數均在1%的顯著性水平上為正。也就是說，家庭對于互聯網金融的參與也顯著提高了商業保險的保費支出。其他控制變量方面，以全國樣本為例，家庭總收入、凈資產與戶主的年齡、受教育年限、風險態度、金融知識、金融關注度等對家庭商業保險保費支出有明顯的促進作用，而家庭的社會保障與戶主的性別等對家庭商業保險參保有顯著的負向影響。城鎮樣本、農村樣本控制變量的回歸結果除農村樣本中部分控制變量不顯著外，大體上與全國樣本結果相一致。

五、 研究結果及檢驗

（一） 作用渠道檢驗

前述實證結果驗證了互聯網金融對于家庭商業保險參?？赡苄耘c參與深度的正向作用，下面我們進一步研究互聯網金融是通過何種渠道影響家庭商業保險參保?；ヂ摼W金融是以互聯網為基礎載體的一種新型金融模式，能夠更快捷豐富地傳遞金融信息與傳播金融知識，有效幫助家庭了解商業保險并進而參保。并且，互聯網的信息交流特性也可以對家庭商業保險參保產生影響。所以下面本文從互聯網金融參與背景下金融知識與金融信息兩個方向，分析和探討互聯網金融影響商業保險參保的作用渠道。

為了驗證渠道影響效應，構建如下模型：

公式（3）中y表示影響渠道，分別代表金融知識、金融信息，itfin表示互聯網金融參與，X為控制變量（與前述模型設置相同）。

金融知識與金融信息會從多個方面影響家庭的金融決策，進而干預家庭商業保險的購買。首先，家庭資產的配置優化需要金融知識。風險是家庭資產配置要考慮的要素之一，商業保險對規避風險的作用不言而喻，這就可能引發家庭購買商業保險。其次，商業保險種類復雜繁多，相關條款專業性強，兼具投資與保障功能，需要家庭有金融知識積累才能夠完全明晰。與此同時，互聯網作為信息傳播的重要工具，金融相關信息的傳播也會影響家庭對于商業保險的認識，促使家庭購買商業保險。

我們將金融知識與金融信息分別作為被解釋變量，利用公式（3）進行回歸，檢驗結果如表6結果（1）所示，表明互聯網金融對于金融知識與金融信息的影響在1%的顯著性水平上為正，說明互聯網金融的確能夠提升家庭金融知識水平、傳播金融信息。由于在上述實證中金融知識與金融信息都已經存在于基礎回歸中，所以，下一步分別剔除金融知識與金融信息變量，進行Probit和Tobit回歸，相關的結果展示在結果（2）中。表6中結果（3）為本文的基本回歸結果，通過對比可以看出，金融知識的系數在結果（2）中有顯著的增大，金融信息的系數相比之下增加不大。這就表明，家庭對于互聯網金融的參與顯著提升了金融知識水平，從而驗證了金融知識渠道。金融信息渠道的作用并不明顯，說明金融信息需要一定的金融知識才能進行理解并利用。

（二） 內生性問題檢驗

在研究互聯網金融對家庭商業保險參保的影響時，考慮存在內生性問題。一方面，影響家庭或個人是否購買商業保險，購買商業保險的種類和多少的因素是十分復雜的，在上述的研究中我們雖然盡可能控制了一些家庭特征因素，但還有許多影響因素不能完全觀測（社會關系、職業、個人習慣等）。另一方面，商業保險購買行為本身就可能導致家庭接觸到互聯網金融。這就導致了互聯網金融與家庭商業保險參保之間具有聯立性。

為了解決內生性問題帶來的估計結果偏差，我們選取互聯網使用作為工具變量。顯然互聯網使用與互聯網金融參與高度相關，滿足工具變量的相關性;另一方面，互聯網使用并不直接影響家庭商業保險參保，故滿足工具變量的外生性。

“工具變量Probit”（Instrumental Variable Probit，簡稱Ⅳ Probit）和“兩步法”（Two-step Method）是學術界公認的兩種檢驗Probit模型內生性的有效方法[20]。為了驗證互聯網金融對家庭商業保險參保的影響是否具有內生性，我們采用兩步法進行驗證。表7展示了工具變量加入后的回歸結果與兩步法檢驗結果。工具變量的有效性是必要的，從表7中的結果來看，工具變量的一階段F統計量在全樣本中均遠遠大于10的臨界值，表明互聯網使用作為工具變量對于互聯網金融參與有著很好的解釋作用，不存在弱工具變量問題。內生性檢驗方面，表7中模型（1）～（6）均顯著地通過了Wald檢驗，表明了家庭互聯網金融的參與確實存在內生性問題，工具變量法的使用是合理的。進一步觀察加入工具變量后的回歸結果，可以看出，在全國和城鎮樣本中互聯網金融參與依舊對家庭商業保險參保的可能性與深度有著顯著的促進作用。

（三） 異質性分析

為了考察家庭在商業保險參保方面受互聯網金融影響的異質性，我們根據樣本特征，針對不同學歷、不同收入以及不同區域的家庭進行了進一步研究。由于互聯網金融參與具有內生性，我們采用Ⅳ-Probit模型進行異質性分析。表8中一階段F統計量和Wald檢驗結果，進一步證明了所選取的工具變量是合適的。

A組是以學歷高低進行的分組，我們將學歷水平在高中之上的樣本作為高學歷組，在高中之下的樣本作為低學歷組。從表8的回歸結果可以看出，高學歷的家庭通過參與互聯網金融獲得商業保險參保的邊際效應比低學歷家庭要高。

B組是以家庭收入高低進行的分組，我們首先選取了家庭收入的中位數，并以此為劃分點，將所有樣本分為高收入組與低收入組。從回歸結果可以看出，在商業保險參保的可能性上，高收入家庭從互聯網金融中獲得的邊際效應更大。

C組是按照不同地區進行的分組，分別為東部地區、中部地區與西部地區。通過回歸結果可以看出，互聯網金融參與在各個地區對家庭商業保險參保均有促進作用。另外，互聯網金融對于家庭商業保險參保的促進作用在中部地區最大。

（四） 穩健性檢驗

我們接著對基礎回歸進行穩健性檢驗以驗證實證的準確性。前述實證已經使用不同模型進行研究，并且將樣本分為了全國、城鎮和農村進行分析。接下來，我們重新定義被解釋變量家庭商業保險參保的定義進行穩健性檢驗，將家庭商業保險參保限定為戶主本人購買商業保險。進一步考慮到金融業從業人員在金融知識水平和購買商業保險便利性上都優于其他行業從業人員，這樣可能會影響基礎回歸結果，我們將戶主為金融業從業人員的樣本剔除。表9展示了穩健性檢驗的結果，可以看出家庭互聯網金融參與依舊在商業保險參保的可能性和深度上均具有顯著的促進作用。

六、 研究結論與建議

本文使用Probit與Tobit模型實證研究了互聯網金融對家庭商業保險參保的影響及作用機制，為解決我國家庭商業保險有限參與問題提供了一個新的角度，同時也對互聯網金融深入細化發展提供了新的視角。本文研究的主要結論如下：第一，互聯網金融不僅能夠顯著增加家庭參與商業保險的可能性，也能夠明顯促進其參與深度，也就是說，參與互聯網金融的家庭更容易購買商業保險，并且保費支出較高;第二，通過渠道效應分析發現，互聯網金融可以通過金融知識渠道對家庭參與商業保險的行為造成影響;第三，通過異質性分析發現，受教育水平較高、收入較高、中部地區的家庭在參與商業保險方面更容易受到互聯網金融的影響。

根據以上研究結論，本文為我國互聯網金融與商業保險市場的發展提出如下相關建議：第一，應當注重互聯網金融的合規發展，鼓勵家庭接觸正規互聯網金融服務，利用其傳播優勢，擴大普惠金融面;第二，保險業要抓住當今金融科技發展的機遇，借助金融知識渠道，借力區塊鏈、大數據、機器學習等科技力量，更加高效地向家庭傳播正確的商業保險與金融知識，促進家庭參與金融市場;第三，要規范互聯網金融和保險業的發展，完善相關法律法規，杜絕網絡金融詐騙，改善互聯網金融與保險業的信用環境，提升民眾信任度，從良性的互動循環中提高我國家庭對商業保險的購買。

注釋：

① 參見中國銀行保險監督委員會發布的《2019年保險業經營情況表》

② 相關數據來自國家統計局發布的《2019年國民經濟和社會發展統計公報》

③ 中國家庭金融調查問卷中關于社會保障涉及的主要有社會養老保險及企業年金、醫療保險、失業保險。

④ 問卷中關于健康狀況設計的問題是“與同齡人相比，現在的身體狀況如何？1.非常好2.好3.一般4.不好5.非常不好”。選擇1和2則視為健康狀況好，該虛擬變量取值為1，否則為0。

⑤ 問卷中關于金融知識設計的問題為“您認為一般而言，股票和基金哪個風險更大？1.股票2.基金3.沒有聽說過股票4.沒有聽說過基金5.兩者都沒聽說過6.一樣大”。選擇1則視為具有金融知識，該虛擬變量取值為1，否則為0。

⑥⑦問卷中關于金融信息設計的問題為“您平時對于經濟、金融方面的信息關注程度如何？1.非常關注2.很關注3.一般4.很少關注5.從不關注”。選擇1或者2則視為金融信息關注，該虛擬變量取值為1，否則為0。

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