孫明明 裴 平 孫 杰

一、引言

2019年8月，中國人民銀行發(fā)布《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019—2021)》，標志著金融保險行業(yè)與科技融合發(fā)展邁入了新階段。2020年8月，中國銀行保險監(jiān)督管理委員會下發(fā)《推動財產(chǎn)保險業(yè)高質(zhì)量發(fā)展三年行動方案(2020—2022年)》，方案提出支持財產(chǎn)保險公司制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，加大科技投入和智力支持，打造具備科技賦能優(yōu)勢的現(xiàn)代保險企業(yè)。特別是隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等信息技術的發(fā)展，保險科技的研發(fā)與應用已滲透到保險價值鏈的各個環(huán)節(jié)，逐漸形成了以第三方平臺為主，以保險企業(yè)官網(wǎng)為輔的渠道端，同時還催生出B2C、B2A和B2B2C等保險業(yè)務新模式，這為保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新創(chuàng)造了有利條件。保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新拓寬了保險企業(yè)承保邊界，緩解了保險行業(yè)產(chǎn)品同質(zhì)化問題，提升了保險行業(yè)產(chǎn)品服務水平，滿足了保險用戶多樣化的產(chǎn)品需求，但保險科技發(fā)展究竟對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新產(chǎn)生了怎樣的影響，目前還沒有系統(tǒng)的深入研究。在此背景下，本文實證檢驗保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響及其傳導路徑，目的是豐富相關領域理論研究，并且為保險企業(yè)提高產(chǎn)品創(chuàng)新能力提供實踐指引。

二、文獻綜述與研究假設

(一)文獻綜述

近年來，保險科技賦能保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新“由表及里”，從渠道變革到保險產(chǎn)品創(chuàng)新，逐步深入各個環(huán)節(jié)。吳婷、王向楠指出保險科技對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新最初體現(xiàn)在渠道創(chuàng)新，該階段將原有的保險產(chǎn)品在線化，實現(xiàn)了保險產(chǎn)品的“表面創(chuàng)新”，而隨著保險科技與保險企業(yè)的深度融合，以保險場景化定制為主要特征的“深度創(chuàng)新”為主流模式(1)吳婷、王向楠：《保險科技業(yè)務創(chuàng)新探析》，《中國保險》2020年第4期，第20頁。。周雷、邱勛等通過分析保險科技生態(tài)系統(tǒng)的底層技術、創(chuàng)新主體、業(yè)務場景和主要功能之間的內(nèi)在聯(lián)系，指出保險科技已全面滲透到產(chǎn)品開發(fā)、市場營銷、風險控制、運營管理等各項保險價值鏈的活動中，并為消費者提供全面高效、個性定制的保險產(chǎn)品，同時顯著提升了保險業(yè)的發(fā)展質(zhì)量、管理效率和服務能力(2)周雷等：《新時代保險科技賦能保險業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究》，《西南金融》2020年第2期，第57頁。。陸晶指出保險企業(yè)借助保險科技的各類技術手段，對前端產(chǎn)品設計與定價、中端營銷與核保、后端理賠與售后，以及整個保險業(yè)務流程進行了數(shù)字化重塑，能夠創(chuàng)造新的保險產(chǎn)品，提供新的保險業(yè)務解決方案(3)陸晶：《保險科技賦能保險業(yè)健康發(fā)展》，《時代金融》2021年第15期，第72頁。。

保險科技的蓬勃發(fā)展為保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新提供了技術支撐。周雷、蔡佩瑤等指出在大數(shù)據(jù)、人工智能等底層技術的支撐下，保險與科技的融合與創(chuàng)新，能夠開發(fā)出契合保險消費者和實體經(jīng)濟需求的業(yè)務場景和創(chuàng)新產(chǎn)品(4)周雷等：《我國保險科技發(fā)展現(xiàn)狀、問題與對策——基于保險科技賦能高質(zhì)量發(fā)展視角》，《蘇州市職業(yè)大學學報》2020年第2期，第41頁。。張歡研究保險科技五大底層技術在保險產(chǎn)品設計環(huán)節(jié)的應用，認為云計算和大數(shù)據(jù)能夠?qū)?shù)據(jù)處理、客戶需求的分析及精算等環(huán)節(jié)提供輔助，人工智能可以實現(xiàn)定制化的產(chǎn)品服務，區(qū)塊鏈和云計算的結合可以實現(xiàn)行業(yè)數(shù)據(jù)共享，物聯(lián)網(wǎng)可以擴大數(shù)據(jù)來源、改變產(chǎn)品的定價方式(5)張歡：《保險科技對保險產(chǎn)品設計創(chuàng)新的影響研究》，《商訊》2019年第15期，第98頁。。修永春指出區(qū)塊鏈技術具有去中心化、時序數(shù)據(jù)和安全可信等特點，有助于解決保險產(chǎn)品同質(zhì)、保險數(shù)據(jù)安全和保險理賠欺詐等一系列難題，進而推動保險企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展(6)修永春：《區(qū)塊鏈技術推動保險創(chuàng)新的路徑研究》，《人民論壇》2019年第36期，第100頁。。趙大偉、杜謙指出保險企業(yè)應用人工智能，可以從保險企業(yè)海量數(shù)據(jù)中實現(xiàn)客戶畫像，識別用戶需求、偏好和風險狀況，進而為客戶提供個性化定制保險產(chǎn)品和定價，不斷創(chuàng)造高頻碎片化、差異化的個性化保險產(chǎn)品，讓客戶享受多樣化的增值服務(7)趙大偉、杜謙：《人工智能背景下的保險行業(yè)研究》，《金融理論與實踐》2020年第12期，第91頁。。

保險科技驅(qū)動保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新向精細化和多元化發(fā)展。張勇指出保險科技成為行業(yè)價值創(chuàng)新的主要動能，促進保險場景的轉(zhuǎn)化，驅(qū)動保險產(chǎn)品走向細分化(8)張勇：《互聯(lián)網(wǎng)技術對保險產(chǎn)品營銷策略的影響》，《中國市場》2021年第15期，第196頁。。陳林指出保險科技可以通過對消費者的保險需求、喜好、收入及其生活方式等方面進行詳細的數(shù)據(jù)分析，并對客戶進行細分，從而設計出以客戶需求為導向的保險產(chǎn)品(9)陳林：《顛覆保險業(yè)的保險科技》，《上海保險》2018年第1期，第22頁。。張志鵬、陳盛偉指出保險科技推動了農(nóng)業(yè)保險實現(xiàn)電子化、互聯(lián)網(wǎng)化、智能化，它也將促進農(nóng)業(yè)保險實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新、科學定價(10)張志鵬、陳盛偉：《保險科技在農(nóng)業(yè)保險領域的發(fā)展現(xiàn)狀與應用前景分析》，《對外經(jīng)貿(mào)》2020年第5期，第107頁。。許閑、劉炳磊等指出，為了使保險產(chǎn)品能更好地滿足疫情防控期間人民和社會的需求，利用科技手段簡化實物單證的提取，對保險產(chǎn)品進行了一系列的創(chuàng)新，拓寬了承保邊界，細分了人群保險產(chǎn)品，推動了我國保險產(chǎn)品差異化發(fā)展，使得我國保險產(chǎn)品對抗和應對突發(fā)風險的能力大幅提升(11)許閑等：《新冠肺炎疫情對中國保險業(yè)的影響研究——基于非典的復盤與長短期影響分析》，《保險研究》2020年第3期，第12頁。。

上述文獻為本文所做研究提供了有益借鑒，但在保險行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵時期，保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力影響的實證檢驗研究尚屬空白。因此，本文選取中國保險企業(yè)2011—2018年樣本數(shù)據(jù)，采用固定效應模型和中介效應模型，實證檢驗保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響及其傳導路徑，目的是解析保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新的影響，并且為保險企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供實踐指引。

(二)研究假設

本文認為保險科技是指由傳統(tǒng)或非傳統(tǒng)市場參與者，利用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等底層創(chuàng)新技術，以保險產(chǎn)品創(chuàng)新、保險營銷、保險企業(yè)管理、信息咨詢等為切入點，借助信息驗證、風險測評、核保理賠、醫(yī)療健康等應用場景，克服行業(yè)痛點，改善保險行業(yè)生態(tài)，為保險企業(yè)提供特定解決方案。理論研究和實踐經(jīng)驗均表明，雖然保險科技底層技術架構在不斷升級，但是保險科技服務于經(jīng)濟補償、資金融通和社會保障的基本屬性始終未發(fā)生變化。

保險科技以滿足保險用戶多樣化的產(chǎn)品需求為出發(fā)點，能夠為保險企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新提供技術支持。保險產(chǎn)品創(chuàng)新的第一階段是產(chǎn)品構思與篩選。在該階段，通過保險科技賦能，以保險產(chǎn)品銷售歷史數(shù)據(jù)為基礎進行大數(shù)據(jù)分析，再利用模型與算法對保險產(chǎn)品構思進行篩選。保險產(chǎn)品創(chuàng)新的第二階段是形成保險產(chǎn)品。在對保險產(chǎn)品構思進行篩選后，精算部門借助大數(shù)據(jù)等技術迅速計算出保險產(chǎn)品的成本和利潤空間，核保部門借助人工智能控制賠付成本，進而確定保險產(chǎn)品的條款和費率。保險產(chǎn)品創(chuàng)新的第三階段是保險產(chǎn)品測試。在保險產(chǎn)品測試中，銷售部門借助大數(shù)據(jù)等技術收集整理客戶的需求信息，借助人工智能模擬保險產(chǎn)品發(fā)售，并根據(jù)發(fā)售結果對保險產(chǎn)品的市場前景作出判斷。在保險產(chǎn)品創(chuàng)新的整個過程中，保險科技不僅有利于提高保險產(chǎn)品創(chuàng)新的效率和精準度，而且還可以使過去無法滿足的保險產(chǎn)品多樣化需求得以實現(xiàn)。因此，本文提出研究假設H1。

H1：保險科技發(fā)展有利于提高保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力。

按照經(jīng)營范圍和市場定位的不同，保險企業(yè)可以分為人壽保險企業(yè)和財產(chǎn)保險企業(yè)。人壽保險企業(yè)是以被保險人的壽命以及健康為保險標的，財產(chǎn)保險企業(yè)則是以被保險人的財產(chǎn)為保險標的。通常情況下，人壽保險企業(yè)主要是以人的壽命以及健康為保險標的，同時人壽保險企業(yè)保險標的承保內(nèi)容也是圍繞被保險人的壽命以及健康展開，因此互聯(lián)網(wǎng)人壽保險標的較為單一且承保內(nèi)容相對固定。相對單一的保險標的以及相對固定的承保內(nèi)容使得人壽保險企業(yè)的業(yè)務流程更加標準和統(tǒng)一，這不僅有利于人壽保險企業(yè)實現(xiàn)保險產(chǎn)品從線下到線上的轉(zhuǎn)移，而且也有利于提高互聯(lián)網(wǎng)保險產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的效率和便捷性。因此，本文提出研究假設H2。

H2：保險科技發(fā)展更有利于提高人壽保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力。

中國地域遼闊、人口眾多，各區(qū)域在科技進步、經(jīng)濟發(fā)展、人文歷史以及地理位置等方面存在較大差異。例如，科研院所、高等學校以及知名科技類公司大都集中在東部地區(qū)，東部地區(qū)保險科技發(fā)展水平和科技創(chuàng)新溢出效應明顯高于中部地區(qū)和西部地區(qū)，東部地區(qū)保險科技對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響與中部地區(qū)和西部地區(qū)應該存在差異；與中部地區(qū)和西部地區(qū)相比，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平最高，相應的東部地區(qū)居民對保險的需求高于中部地區(qū)和西部地區(qū)，而東部地區(qū)保險市場規(guī)模相對更大，因此東部地區(qū)保險企業(yè)可用于保險科技研發(fā)與應用的投資也會多于中部地區(qū)和西部地區(qū)保險企業(yè)；但受益于西部大開發(fā)戰(zhàn)略，西部地區(qū)的政策優(yōu)惠與政府補貼明顯優(yōu)于東部地區(qū)和中部地區(qū)，西部地區(qū)保險科技研發(fā)與應用能夠得到政府的大力支持。因此，本文提出研究假設H3。

H3：保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響存在地區(qū)差異。

自熊彼特于1921年在《經(jīng)濟發(fā)展理論》中提出“創(chuàng)新理論”以來，企業(yè)規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新的影響一直是相關研究的熱點之一。企業(yè)創(chuàng)新需要以大量的資金投入為基礎，且這種投入難以在短期內(nèi)收回成本。大型保險企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模大，其研發(fā)投入主要依靠企業(yè)內(nèi)部資金，同時大型保險企業(yè)對創(chuàng)新失敗的容忍度較高，其研發(fā)投入主要與管理層的發(fā)展理念有關。而中小微保險企業(yè)由于內(nèi)部資金短缺，其研發(fā)投入主要依賴市場融資。由于信息不對稱性以及創(chuàng)新產(chǎn)出的不確定性等原因，所以保險企業(yè)創(chuàng)新會受到融資約束的困擾。因此，本文提出研究假設H4。

H4：保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響存在企業(yè)規(guī)模差異。

保險科技發(fā)展使得保險企業(yè)打破了承保邊界的時空約束，讓原本不存在的產(chǎn)品應用場景變成現(xiàn)實。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等技術的應用，將現(xiàn)有的產(chǎn)品設計、運營服務、營銷模式和管理流程中的“時間”和“空間”進行最適化統(tǒng)一，這能夠讓保險產(chǎn)品的應用場景得到極大延伸，從而拓展了保險行業(yè)的承保邊界。同時，保險科技發(fā)展加速保險產(chǎn)品應用場景的時空轉(zhuǎn)化，這也能夠促進保險企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新。因此，本文提出研究假設H5。

H5：產(chǎn)品應用場景是保險科技發(fā)展提高保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的傳導路徑。

三、樣本、變量選擇與模型設定

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

為實證檢驗保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響，本文選取保險企業(yè)樣本的規(guī)則是：(1)因為新成立保險企業(yè)所積累和披露的信息很少，所以本文選擇成立時間在三年及以上的保險企業(yè)。(2)因為企業(yè)人數(shù)在100人以下的保險企業(yè)規(guī)模較小，受環(huán)境等因素影響較大，所以本文選取企業(yè)人數(shù)在100人以上的保險企業(yè)。(3)因為保險企業(yè)年度信息披露報告中包含本研究所必需的數(shù)據(jù)，所以本文選取連續(xù)3年以上發(fā)布年度信息披露報告的保險企業(yè)。(4)因為部分保險企業(yè)發(fā)布的信息披露報告中存在個別年份信息缺失等異?，F(xiàn)象，所以本文剔除披露報告信息異常的保險企業(yè)。經(jīng)過整理，本文共選取165個樣本企業(yè)，其中人壽保險企業(yè)86個，財產(chǎn)保險企業(yè)79個，累計獲得673個有效樣本數(shù)據(jù)。本文選取北京大學數(shù)字金融研究中心編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)中保險業(yè)務分項指數(shù)為解釋變量，由于該指數(shù)只公布了2011—2018年的數(shù)據(jù)，根據(jù)一致性原則，本文選取的樣本時間跨度為2011—2018年。

本文選取的樣本數(shù)據(jù)來自《中國保險年鑒》、Wind數(shù)據(jù)庫、中國銀行保險監(jiān)督管理委員會官網(wǎng)、中國保險行業(yè)協(xié)會官網(wǎng)，以及通過手工或Python爬蟲軟件從“企查查”“啟信寶”等網(wǎng)站和媒體上抓取的數(shù)據(jù)。

(二)變量的選擇和度量

1.被解釋變量

本文選擇保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)為被解釋變量。保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力主要通過保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新數(shù)量來體現(xiàn)，但考慮到保險企業(yè)規(guī)模等多方面因素，單純用產(chǎn)品創(chuàng)新數(shù)量衡量保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力會存在一定偏誤，因此本文采用保險企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品創(chuàng)新數(shù)量占總產(chǎn)品數(shù)量的比例作為保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的代理變量。根據(jù)中國保險產(chǎn)品實施審批和備案管理辦法，任何互聯(lián)網(wǎng)保險產(chǎn)品上市之前都需要在中國銀保監(jiān)會審批和備案，因此在中國保險行業(yè)協(xié)會官網(wǎng)可以查詢到所有保險企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)保險產(chǎn)品信息。

2.解釋變量

本文選擇保險科技發(fā)展指數(shù)(It)為解釋變量。借鑒完顏瑞云、鎖凌燕(12)完顏瑞云、鎖凌燕：《保險科技對保險業(yè)的影響研究》，《保險研究》2019年第10期，第35頁。及郭峰等(13)郭峰等：《測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展:指數(shù)編制與空間特征》，《經(jīng)濟學(季刊)》2020年第19期，第1401頁。的研究方法，以北京大學數(shù)字金融研究中心編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)中的保險業(yè)務分項指數(shù)作為保險科技發(fā)展指數(shù)的替代變量。保險業(yè)務分項指數(shù)以“螞蟻科技”公司保險業(yè)務海量底層交易賬戶數(shù)據(jù)為基礎，首先選取“每萬人支付寶用戶中被保險用戶數(shù)”“人均保險筆數(shù)”和“人均保險金額”三個互聯(lián)網(wǎng)保險業(yè)務指標，然后對這三個保險業(yè)務指標進行無量綱化處理，再根據(jù)層次分析的變異影響系數(shù)賦權法確定具體業(yè)務指標權重，最后計算出保險業(yè)務分項指數(shù)。

3.中介變量

本文選擇保險企業(yè)產(chǎn)品應用場景(Ap)為中介變量。根據(jù)本文所做的理論分析，產(chǎn)品應用場景是保險科技發(fā)展提高保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的傳導路徑，其具體計算方法是從中國保險行業(yè)協(xié)會公布的保險企業(yè)產(chǎn)品審批資料中，經(jīng)過人工整理所有保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新的應用場景，最后統(tǒng)計出保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新應用場景的數(shù)量。

4.控制變量

借鑒完顏瑞云、鎖凌燕(14)完顏瑞云、鎖凌燕：《保險科技對保險業(yè)的影響研究》，《保險研究》2019年第10期，第35頁。和黃星剛、楊敏(15)黃星剛、楊敏：《互聯(lián)網(wǎng)保險能否促進保險消費——基于北大數(shù)字普惠金融指數(shù)的研究》，《宏觀經(jīng)濟研究》2020年第5期，第28頁。的研究方法，本文選擇6個控制變量，以更全面地分析保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響。(1)總資產(chǎn)(As)，是指保險企業(yè)擁有或控制的全部資產(chǎn)，包括流動資產(chǎn)、長期投資、固定資產(chǎn)、無形及遞延資產(chǎn)、其他長期資產(chǎn)和遞延稅項等，用以衡量保險企業(yè)的規(guī)模與實力。(2)保險業(yè)務收入(Ic)，是指保險企業(yè)的保費收入，用以衡量保險企業(yè)業(yè)務收入。(3)投資收益(Iv)，是指保險企業(yè)的利息、股息等投資性收益，用以衡量保險企業(yè)投資收益。(4)賠付支出(Ce)，是指保險企業(yè)支付的原保險合同賠付款項和再保險合同賠付款項，用以衡量保險企業(yè)的風險控制。(5)業(yè)務管理費(Mf)，是指保險企業(yè)組織經(jīng)營活動所發(fā)生的管理費用，用以衡量保險企業(yè)的業(yè)務管理費。(6)成立年份(Ly)，是指保險企業(yè)的成立年份，用以衡量保險企業(yè)的生存能力，保險企業(yè)成立當年記1，以后每年加1。

(三)檢驗模型

為實證檢驗保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響，本文中檢驗模型的設定主要考慮到可能存在遺漏變量或者代理變量測量誤差所導致的內(nèi)生性問題。因此，本文采用固定效應模型進行實證檢驗，其表達式為：

(1)

式(1)中，i表示保險企業(yè)，i=0,1,2,…；t表示時間維度，t=2011,…,2018；Ini,t為被解釋變量保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力，表示保險企業(yè)i第t年產(chǎn)品創(chuàng)新能力；Iti,t為解釋變量保險科技發(fā)展指數(shù)，表示保險企業(yè)i第t年保險科技發(fā)展水平；Asi,t,Ici,t,Ivi,t,Cei,t,Mfi,t,Lyi,t為一組控制變量，表示保險企業(yè)i第t年的總資產(chǎn)、保險業(yè)務收入、投資收益、賠付支出、業(yè)務管理費和成立年份等狀況；αj為各變量系數(shù)，其中j=0,…,7；μi為保險企業(yè)i不隨時間變化的固定特征；εi,t為隨機擾動項。

為進一步研究保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力影響的傳導路徑，本文借鑒裴平、傅順(16)裴平、傅順：《互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對商業(yè)銀行流動性的影響——來自中國15家上市銀行的經(jīng)驗證據(jù)》，《經(jīng)濟學家》2020年第12期，第80頁。的方法，采用中介效應模型實證檢驗保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力影響的傳導路徑，這主要是因為中介效應模型能夠準確識別傳導路徑，并且能較好地控制系數(shù)乘積檢驗模型可能出現(xiàn)的錯誤。本文采用的中介效應模型表達式為：

(2)

(3)

式(2)中，Api,t為被解釋變量產(chǎn)品應用場景，表示保險企業(yè)i第t年產(chǎn)品應用場景數(shù)量；Iti,t為解釋變量保險科技發(fā)展指數(shù)，表示保險企業(yè)i第t年保險科技發(fā)展水平；βk為各變量系數(shù)，其中k=0,…,7；μi為保險企業(yè)i不隨時間變化的固定特征；εi,t為隨機擾動項；式(2)中其他變量的含義與式(1)中一致，此處不再贅述。

式(3)中，Ini,t為被解釋變量保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力，表示保險企業(yè)i第t年產(chǎn)品創(chuàng)新能力；Api,t為解釋變量保險企業(yè)產(chǎn)品應用場景，表示保險企業(yè)i第t年產(chǎn)品應用場景數(shù)量；γm為各變量系數(shù)，其中m=0,…,8；μi為保險企業(yè)i不隨時間變化的固定特征；εi,t為隨機擾動項；式(3)中其他變量的含義與式(1)中一致，此處不再贅述。

(四)變量描述性統(tǒng)計

為直觀展示被解釋變量、解釋變量和控制變量的統(tǒng)計特征，本文對式(1)中各變量進行描述性統(tǒng)計。同時，為進一步消除異方差，減少共線性，降低變量的量綱影響，本文對保險科技發(fā)展指數(shù)(It)和控制變量取對數(shù)。變量描述性統(tǒng)計結果如表1所示。

表1顯示，在673個有效樣本數(shù)據(jù)中，保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)的平均值為0.43，小于中位數(shù)0.50，說明保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力呈現(xiàn)左偏分布，即有超半數(shù)的保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力大于平均值；保險科技發(fā)展指數(shù)(It)平均值是6.04，小于中位數(shù)6.30，說明保險科技發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)左偏分布，即有超半數(shù)的保險科技發(fā)展指數(shù)大于平均值?？梢哉J為，保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)和保險科技發(fā)展指數(shù)(It)整體向好，有超半數(shù)的保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)和保險科技發(fā)展指數(shù)(It)都大于均值。另外，除總資產(chǎn)(As)的平均值略大于中位數(shù)之外，其他控制變量的平均值均小于中位數(shù)。由于控制變量不是本文的研究重點，故此處不對其進行詳述。

表1 變量描述性統(tǒng)計

四、實證檢驗及其結果

(一)保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響

1.基準回歸結果

為驗證假設H1，保險科技發(fā)展有利于提高保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力，本文以保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)為被解釋變量，以保險科技發(fā)展指數(shù)(It)為解釋變量，采用式(1)對保險企業(yè)全樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析。因為豪斯曼檢驗結果為p=0.0064<0.01，顯著拒絕隨機效應模型中個體影響與解釋變量不相關的原假設，所以本文采用固定效應模型對保險企業(yè)全樣本進行回歸分析。考慮到同一家保險企業(yè)不同年份之間的隨機擾動項可能會存在自相關的情況，本文采用保險企業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標準誤解決異方差的問題?；鶞驶貧w結果如表2列(1)所示。

表2列(1)顯示，保險科技發(fā)展指數(shù)(It)對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)的影響系數(shù)為0.177，且在1%水平上顯著，表明保險科技發(fā)展指數(shù)每增加1%，保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力提升0.177%。因此假設H1成立，即保險科技發(fā)展有利于提高保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力。

表2列(1)還顯示，總資產(chǎn)(As)的影響系數(shù)為0.061，且在1%水平上顯著，說明總資產(chǎn)與保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力呈顯著正相關，即總資產(chǎn)規(guī)模越大，保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力越強；投資收益(Iv)的影響系數(shù)為-0.037，且在10%水平上顯著，說明投資收益與保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力呈顯著負相關，即投資收益越高，保險企業(yè)進行產(chǎn)品創(chuàng)新的動力會越弱。賠付支出(Ce)的影響系數(shù)為0.024，且在10%水平上顯著，說明賠付支出與保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力呈顯著正相關。成立年份(Ly)的影響系數(shù)為-0.149，且在10%水平上顯著，說明成立年份與保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力呈顯著負相關。其他控制變量的影響系數(shù)不顯著，而且也不是本文研究的重點，故此處不作分析。

2.穩(wěn)健性檢驗

為保證對研究假設H1所做實證檢驗的結果具有穩(wěn)健性，本文采用縮尾法和變量替換法進行穩(wěn)健性檢驗。

(1)縮尾法?？紤]到樣本中可能存在的離群值對實證檢驗結果產(chǎn)生影響，本文有必要先對樣本中超出變量1%分位和99%分位的離群值進行縮尾處理，然后重新對式(1)進行回歸分析，其結果如表2列(2)所示。

表2 保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響

(2)變量替換法。如前文所述，雖然中國數(shù)字普惠金融指數(shù)中心編制的保險業(yè)務分項指數(shù)能夠準確反映保險科技的發(fā)展水平，但從更廣義的視角看，中國數(shù)字普惠金融指數(shù)能夠反映金融科技發(fā)展水平，而金融科技發(fā)展水平在很大程度上決定保險科技發(fā)展的綜合現(xiàn)狀和未來趨勢。因此，本文采用北京大學數(shù)字金融研究中心編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)為保險科技發(fā)展指數(shù)的代理變量，重新對式(1)進行回歸分析，其結果如表2列(3)所示。

表2列(2)和列(3)顯示，使用縮尾法和變量替換法進行穩(wěn)健性檢驗的實證檢驗結果與基準回歸結果相比，保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力影響系數(shù)的方向和顯著性水平并沒有發(fā)生明顯變化，即保險科技發(fā)展有利于提高保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的實證檢驗結果具有穩(wěn)健性。

另外，為檢驗式(1)是否存在內(nèi)生性問題，本文使用豪斯曼檢驗和異方差穩(wěn)健的DWH檢驗對式(1)進行回歸分析，檢驗結果均表明解釋變量保險科技發(fā)展指數(shù)(It)為外生變量，即式(1)不存在內(nèi)生性問題。

(二)異質(zhì)性分析

1.企業(yè)類別異質(zhì)性分析

為驗證假設H2，保險科技發(fā)展更有利于提高人壽保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力，本文將全樣本數(shù)據(jù)分為人壽保險企業(yè)和財產(chǎn)保險企業(yè)，然后用式(1)分別對人壽保險企業(yè)和財產(chǎn)保險企業(yè)樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析，其結果如表3所示。

表3顯示，保險科技發(fā)展指數(shù)(It)對人壽保險企業(yè)和財產(chǎn)保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)的影響系數(shù)分別為0.205和0.138，且分別在1%和5%水平上顯著，說明保險科技發(fā)展對人壽保險企業(yè)和財產(chǎn)保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響都呈顯著正相關，但保險科技發(fā)展對人壽保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的積極影響更強。因此假設H2成立，即保險科技發(fā)展更有利于提高人壽保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力。

2.地區(qū)異質(zhì)性分析

為驗證假設H3，保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響存在地區(qū)差異，本文將樣本數(shù)據(jù)分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)保險企業(yè)，然后以保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)為被解釋變量，利用式(1)分別對東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)保險企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析，其結果如表4所示。

表4顯示，保險科技發(fā)展指數(shù)(It)對東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)的影響系數(shù)分別為0.145、0.217和0.228，且均在1%水平上顯著，說明保險科技發(fā)展對東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響都呈顯著正相關，但保險科技發(fā)展對提高西部地區(qū)保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的積極影響最強，中部地區(qū)次之，東部地區(qū)再次之。因此假設H3成立，即保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響存在地區(qū)差異。

表4 保險科技發(fā)展對不同地區(qū)保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響

3.企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性分析

為驗證假設H4，保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響存在企業(yè)規(guī)模差異，本文根據(jù)《金融業(yè)企業(yè)化型標準規(guī)定》，按照總資產(chǎn)規(guī)模將保險企業(yè)分為微型、小型、中型和大型四類，然后以保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)為被解釋變量，利用式(1)分別對微型、小型、中型和大型保險企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析，其結果如表5所示。

表5 保險科技發(fā)展對不同企業(yè)規(guī)模保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響

表5顯示，保險科技發(fā)展指數(shù)(It)對微型、小型、中型和大型保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)的影響系數(shù)分別為0.154、0.156、0.185和0.196，且均在1%水平上顯著，說明保險科技發(fā)展對微型、小型、中型和大型保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響都呈顯著正相關，但保險科技發(fā)展對提高大型保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的積極影響最強，中型次之，小型再次之，微型最弱。因此假設H4成立，即保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響存在企業(yè)規(guī)模差異。

(三)保險科技發(fā)展影響保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的傳導路徑

為驗證假設H5，產(chǎn)品應用場景是保險科技發(fā)展提高保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的傳導路徑，本文以產(chǎn)品應用場景數(shù)量(Ap)為中介變量，實證檢驗保險科技發(fā)展通過產(chǎn)品應用場景傳導路徑對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力產(chǎn)生的影響。根據(jù)中介效應模型的原理，本文采用式(2)和式(3)對保險企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析，其結果如表6所示。

表6 產(chǎn)品應用場景中介效應實證檢驗結果

表6顯示，列(1)中保險科技發(fā)展指數(shù)(It)對產(chǎn)品應用場景(Ap)的影響系數(shù)為28.322，且在1%水平上顯著，表明保險科技發(fā)展增加了產(chǎn)品應用場景；列(2)中產(chǎn)品應用場景(Ap)對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)的影響系數(shù)為0.001，但未通過顯著性檢驗，說明保險企業(yè)產(chǎn)品應用場景與產(chǎn)品創(chuàng)新能力呈正相關，但在統(tǒng)計上不顯著；保險科技發(fā)展指數(shù)(It)對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力(In)的影響系數(shù)為0.172，且在1%水平上通過顯著性檢驗，表明保險科技發(fā)展與保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力呈顯著正相關。由此可知，保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品應用場景的影響顯著，保險企業(yè)產(chǎn)品應用場景對產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響不顯著。根據(jù)中介效應模型原理，本文還必須對中介效應模型進行Sobel檢驗，只有Sobel檢驗通過，才能證明中介效應成立。表6中Sobel檢驗的P值為0.050，即中介效應在10%水平上通過顯著性檢驗，表明保險科技發(fā)展通過拓展產(chǎn)品應用場景，進而提高了保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力。同時，表6中Sobel檢驗的中介效應占比為0.078，表明保險科技發(fā)展通過產(chǎn)品應用場景傳導路徑影響保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的占比為7.8%。因此假設H5成立，即產(chǎn)品應用場景是保險科技發(fā)展提高保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的傳導路徑。

五、結論與建議

為深入分析保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響，本文選取2011—2018年中國保險行業(yè)協(xié)會披露的保險企業(yè)為研究樣本，采用固定效應模型和中介效應模型，實證檢驗了保險科技發(fā)展對保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響及其傳導路徑。其主要結論是：(1)保險科技發(fā)展有利于提高保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力，這一結論在經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗后，仍然成立。(2)與財產(chǎn)保險企業(yè)相比，保險科技發(fā)展更有利于提高人壽保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力。(3)保險科技發(fā)展與東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力都呈顯著正相關，但保險科技發(fā)展對西部地區(qū)保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的積極影響最強，中部地區(qū)次之，東部地區(qū)再次之。(4)保險科技發(fā)展與微型、小型、中型和大型保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力都呈顯著正相關，但保險科技發(fā)展對大型保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的積極影響最強，中型次之，小型再次之，微型最弱。(5)保險科技發(fā)展通過產(chǎn)品應用場景傳導路徑，提高了保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力。

基于以上結論，為提高保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力，本文提出的主要建議是：(1)保險企業(yè)要重視保險科技發(fā)展對提高保險產(chǎn)品創(chuàng)新能力的積極作用，加大保險科技研發(fā)投入，豐富保險產(chǎn)品供給，以滿足保險市場的多樣化需求，如利用大數(shù)據(jù)技術對用戶數(shù)據(jù)進行挖掘，有針對性地設計出符合用戶偏好的產(chǎn)品，然后利用人工智能定價模型對產(chǎn)品進行差異化定價，并且根據(jù)用戶偏好進行精準營銷等。(2)財產(chǎn)保險企業(yè)要規(guī)范業(yè)務流程，提高業(yè)務標準化水平，擴大保險科技在財產(chǎn)保險企業(yè)的應用范圍，提高風控能力和業(yè)務合規(guī)能力，實現(xiàn)業(yè)務流程的智能化，如利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等信息技術，通過對車輛損失圖片進行智能分析，克服以往人工審核標準和流程不統(tǒng)一的弊端，防范人工定損存在的道德風險，規(guī)范保險企業(yè)理賠勘驗的業(yè)務流程等。(3)西部地區(qū)和中部地區(qū)保險企業(yè)要充分利用各級政府的扶持或優(yōu)惠政策，學習借鑒東部地區(qū)保險科技發(fā)展經(jīng)驗，加強與科研院所和科技公司的跨界合作，提高保險科技發(fā)展水平，如在各級政府的支持下，采取外部引進、聯(lián)建共建、整合提升、自主建設等多種形式，全面提高保險科技發(fā)展水平等。(4)微型、小型和中型保險企業(yè)要積極利用保險科技解決融資約束問題，同時通過發(fā)展保險科技提升產(chǎn)品創(chuàng)新成功率，如加強與銀行溝通，定期向銀行報送財務報表和創(chuàng)新成果信息，提升企業(yè)信用評級，消除銀企融資信息的不對稱性，積極進行內(nèi)源性和外源性資本擴張等。(5)保險企業(yè)要大力拓展互聯(lián)網(wǎng)保險的產(chǎn)品應用場景，將保險科技應用到傳統(tǒng)保險無法觸達的領域，如圍繞廣大用戶的“醫(yī)、食、住、行”等需求，布局醫(yī)療、消費、旅游等多樣化的產(chǎn)品應用場景，實現(xiàn)保險產(chǎn)品創(chuàng)新與各種產(chǎn)品應用場景的無縫對接等。此外，各級政府也要加強保險科技政策的宣傳與引導，如通過改善保險科技基礎設施建設、優(yōu)化保險企業(yè)融資環(huán)境，以及提供資金支持等方式促進保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新。