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數(shù)字普惠金融對西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求影響研究
——基于CHFS與PKU-DFIIC的實(shí)證分析

2023-02-20 04:08:20周媛媛
市場周刊 2023年2期
關(guān)鍵詞:金融水平

周媛媛

(青海民族大學(xué),青海 西寧 810007)

一、引言

北京大學(xué)數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)顯示,數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)由2011年的兩位數(shù)發(fā)展為2020年的三位數(shù),在數(shù)值方面已經(jīng)翻了十幾番,呈現(xiàn)迅猛發(fā)展的勢頭。在商業(yè)保險方面,2014年國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代保險服務(wù)業(yè)的若干意見》中明確指出“把商業(yè)保險建成社會保障體系的重要支柱”,這表明國家層面愈發(fā)注重商業(yè)保險的發(fā)展,逐步把商業(yè)保險提升到重要地位,構(gòu)建完善的社會保險保障體系。從國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)上來看,我國保險業(yè)保費(fèi)收入逐年遞增,由2002年的3054億元增加到2021年的44900億元,躍居全球第二,保險資產(chǎn)總額不斷擴(kuò)大。

二、文獻(xiàn)綜述

對商業(yè)保險影響研究主要集中在家庭、個人、社會等方面。家庭特征方面,尹志超等和劉文君在他們文章中采用相關(guān)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)及相關(guān)模型對商業(yè)保險需求進(jìn)行探究,發(fā)現(xiàn)家庭收入對家庭商業(yè)保險需求有積極影響[1-2]。個人層面,主要是從年齡、教育程度、金融知識、風(fēng)險偏好等方面入手,王曉全等利用2013年和2015年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)戶主的婚姻情況、受教育狀況與家庭的商業(yè)人身保險需求呈顯著正相關(guān)關(guān)系[3];許洪峰認(rèn)為受教育水平與商業(yè)保險需求呈正相關(guān)關(guān)系[4];代虎認(rèn)為商業(yè)養(yǎng)老保險與風(fēng)險態(tài)度呈顯著正相關(guān)關(guān)系[5];秦芳等通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)豐富的金融知識可以促進(jìn)商業(yè)保險的購買[6]。

近年來,數(shù)字普惠金融一直是廣大專家學(xué)者的研究熱點(diǎn)。目前國內(nèi)外已有研究主要集中在數(shù)字普惠金融對居民收入及城鄉(xiāng)收入差距等方面。冉慧研究發(fā)現(xiàn)家庭數(shù)字普惠金融的發(fā)展與居民收入水平呈顯著正相關(guān)關(guān)系[7];文秀等認(rèn)為數(shù)字普惠金融的發(fā)展使城鄉(xiāng)收入差距縮小[8]。

三、樣本與變量說明

(一)數(shù)據(jù)來源

文章采用的數(shù)據(jù)主要來自兩個方面:一方面是西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查官網(wǎng)公布的2019年的CHFS問卷調(diào)查的數(shù)據(jù);另一方面是2018年、2019年北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)省級層面的數(shù)據(jù)。

(二)變量介紹

在進(jìn)行剔除缺失值和無效樣本等數(shù)據(jù)處理后,文章最終保留了2538戶家庭作為研究樣本。

被解釋變量:將家庭商業(yè)保險需求定義為一戶家庭中有一個成員擁有商業(yè)保險,則視為該戶家庭具有商業(yè)保險需求。

解釋變量:文章的解釋變量是數(shù)字普惠金融指數(shù),用以衡量西北地區(qū)家庭所在省份的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平。

其他控制變量:包括家庭規(guī)模、家庭收入情況、家庭凈資產(chǎn)、戶主年齡、性別、婚姻情況、身體狀況、風(fēng)險態(tài)度、是否具有金融知識、社會保險等信息,數(shù)據(jù)均來自CHFS問卷調(diào)查。

變量定義及描述性的結(jié)果見表1。對該樣本,由demand的mean即家庭商業(yè)保險需求的均值可知西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求平均水平為14.4%,表明我國商業(yè)保險需求仍處于低水平,這與我國的實(shí)際情況相符,近年來我國保險行業(yè)發(fā)展速度很快,但與發(fā)達(dá)國家相比總體水平還較弱。

表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果

續(xù)表

四、模型設(shè)定與實(shí)證結(jié)果

(一)模型設(shè)定

文章中被解釋變量西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求是一個二值虛擬變量,有商業(yè)保險需求記為1,沒有商業(yè)保險需求記為0,因此采用Probit二項選擇模型作為文章構(gòu)建的模型。

Pr(demand=1)=Φ(α+β1index+β2control+ε)

其中demand表示是否具有商業(yè)保險需求;index為文章的解釋變量,衡量西北地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù);control為文章的控制變量,包括家庭、個人等方面;ε為隨機(jī)擾動項,服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

(二)實(shí)證結(jié)果

1.數(shù)字普惠金融總指數(shù)對西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求影響研究

采用二值Probit模型分析數(shù)字普惠金融總指數(shù)與西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求影響研究。表2為樣本分別加入家庭控制變量和個體控制變量進(jìn)行回歸的結(jié)果。

表2 數(shù)字普惠金融指數(shù)對西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求影響

續(xù)表

由表2回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn):不管是只加入家庭控制變量,還是同時加入家庭與戶主控制變量,總指數(shù)都在5%的水平上顯著且系數(shù)為正,表明數(shù)字普惠金融總指數(shù)能夠促進(jìn)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求的提升。在控制變量方面,不同的控制變量的顯著性不同,家庭收入、家庭凈資產(chǎn)、戶主的年齡、金融知識水平、風(fēng)險態(tài)度等都在1%的水平上顯著,戶主的受教育水平在5%的水平上顯著,而戶主的性別、婚姻情況不具有顯著性。

2.數(shù)字普惠金融分指標(biāo)對西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求影響研究

郭峰指出,北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)同時具有縱向和橫向上的可比性,因此文章進(jìn)一步研究數(shù)字普惠金融指數(shù)分指標(biāo)對西北保險需求的影響[9]。如表3所示,分別加入覆蓋廣度指數(shù)、使用深度指數(shù)、保險指數(shù)進(jìn)行回歸的結(jié)果。

表3 數(shù)字普惠金融指數(shù)分指標(biāo)對西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求影響

由表3的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn):分別以覆蓋廣度、使用深度和保險指數(shù)作為解釋變量,其結(jié)果的顯著性有所不同。在西北地區(qū)樣本下,以覆蓋廣度指數(shù)對家庭商業(yè)保險需求進(jìn)行回歸,結(jié)果顯示該指數(shù)能在1%的顯著性水平上解釋西北地區(qū)的商業(yè)保險需求并且系數(shù)為正,為促進(jìn)作用。從保險指數(shù)與西北商業(yè)保險需求的回歸結(jié)果來看,保險指數(shù)能在10%的水平上顯著促進(jìn)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求。

3.內(nèi)生性檢驗與穩(wěn)健性檢驗

首先考慮到反向因果可能帶來的內(nèi)生性問題,文章采用滯后一期即2018年的數(shù)字普惠金融總指數(shù)、覆蓋廣度指數(shù)、使用深度指數(shù)、保險指數(shù)對2019年西北地區(qū)商業(yè)保險需求進(jìn)行內(nèi)生性檢驗,以緩解內(nèi)生性問題。

由表4結(jié)果可以看到:采用滯后一期的指數(shù)進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)與采用2019年的指數(shù)數(shù)據(jù)在顯著性方面沒有較大變化,從而緩解了因反向因果而造成的內(nèi)生性問題。

表4 滯后一期數(shù)字普惠金融對西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求影響

考慮到遺漏變量等可能帶來的內(nèi)生性問題,文章選取“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。

由表5可以看到,(1)和(2)分別為引入工具變量第一階段和第二階段的回歸結(jié)果。第(1)列中顯示第一階段的F值很大,選取的工具變量合適。第(2)列Wald為28.51,顯著性水平1%,在1%的水平上顯著拒絕原假設(shè)。解決內(nèi)生性問題后,index系數(shù)在1%的水平上依然顯著為正,說明數(shù)字普惠金融能促進(jìn)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求的提升,該結(jié)果排除內(nèi)生性的干擾。

表5 數(shù)字普惠金融對西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求影響iv-probit兩階段回歸結(jié)果

在穩(wěn)健性檢驗方面,為了避免模型選擇有誤,我們將Probit模型更換為Logit二值模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。如表6所示,不同指數(shù)對商業(yè)保險需求的回歸結(jié)果。

表6 穩(wěn)健性檢驗

表6回歸結(jié)果表明,更換模型后,各解釋變量的回歸結(jié)果與原采用Probit模型的回歸結(jié)果顯示的系數(shù)和顯著性無本質(zhì)性變化。

五、結(jié)論與建議

文章利用CHFS和PKU-DFIIC實(shí)證檢驗了數(shù)字普惠金融對西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求的影響,主要得出以下幾點(diǎn)結(jié)論。

第一,數(shù)字普惠金融發(fā)展水平可以促進(jìn)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求。

第二,具體來看,對西北地區(qū)而言,數(shù)字普惠金融指數(shù)的三個維度中覆蓋廣度指數(shù)發(fā)揮的作用最大,可能原因是西北地區(qū)相對落后,在使用深度上與東部地區(qū)有顯著差距,總體水平較弱,不足以對西北地區(qū)商業(yè)保險需求產(chǎn)生影響。

第三,采用滯后一期PKU-DFIIC對西北地區(qū)家庭商業(yè)保險需求影響進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)總指數(shù)回歸的顯著性水平有所提升,說明數(shù)字普惠金融發(fā)展有長期影響作用。

根據(jù)上述結(jié)論,文章提出如下建議:第一,在發(fā)展西北地區(qū)家庭商業(yè)保險時,可以加強(qiáng)對數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的重視,使西北地區(qū)居民在金融服務(wù)可獲得性方面不斷提升,從而緩解金融服務(wù)對經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)的金融排除現(xiàn)象,使西北地區(qū)通過數(shù)字普惠金融的發(fā)展、金融包容性的增強(qiáng)等能夠更加快捷地獲得金融服務(wù),從而增加家庭商業(yè)保險需求;第二,數(shù)字普惠金融發(fā)展具有長期影響,要從長遠(yuǎn)角度關(guān)注數(shù)字普惠金融發(fā)展水平,并且我國西北地區(qū)與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)相比,數(shù)字普惠金融發(fā)展水平差距還是很大,其中在使用深度上差距更大,因此要進(jìn)行政策傾斜解決西北地區(qū)金融服務(wù)使用深度問題;第三,總體來看,全國范圍內(nèi)商業(yè)保險需求水平較低,相關(guān)部門應(yīng)重視商業(yè)保險的宣傳。

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