江巖 裴祎楊 周家葆

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院 江蘇南京 210095)

隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，人們生活水平不斷提升，社會環(huán)境更加復(fù)雜多變，人們對風(fēng)險(xiǎn)的防范意識相應(yīng)提高。保險(xiǎn)作為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的主要和有效手段，不僅能彌補(bǔ)人們因風(fēng)險(xiǎn)而遭受的損失，保險(xiǎn)業(yè)的健康發(fā)展還對保障人民生活安定、推動國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展及維護(hù)社會穩(wěn)定等起到明顯作用。2020年，新冠疫情席卷全球，保險(xiǎn)業(yè)在我國疫情防控中的重要作用更為凸顯，其中商業(yè)健康保險(xiǎn)對我國“健康中國2030”的戰(zhàn)略目標(biāo)有著至關(guān)重要的意義。

新冠疫情的沖擊在長期是否可以提高居民個人對商業(yè)健康保險(xiǎn)的購買意愿，從而推動商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)逆勢上漲？這是一個值得探討和研究的命題。疫情沖擊對居民保險(xiǎn)購買意愿的作用機(jī)制同樣值得研究。

本文通過對2020年1月與2021年7月兩次疫情高潮的重災(zāi)區(qū)湖北省與江蘇省進(jìn)行線下調(diào)研與發(fā)放問卷獲得數(shù)據(jù)，以混合面板模型為基準(zhǔn)模型，引入中介效應(yīng)模型，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，實(shí)證研究疫情沖擊對居民商業(yè)健康保險(xiǎn)購買意愿的影響及內(nèi)在機(jī)制。本文可能存在的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，通過引入風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知這一中介變量體現(xiàn)“烙印效應(yīng)”，創(chuàng)新性地運(yùn)用中介效應(yīng)模型分析疫情沖擊的內(nèi)部作用機(jī)制。第二，使用兩輪疫情的高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)湖北省與江蘇省的最新調(diào)研數(shù)據(jù)，兼具代表性和時效性。

1 文獻(xiàn)綜述

新冠疫情的沖擊在短時期內(nèi)對商業(yè)健康保險(xiǎn)的線下銷售活動造成了較大影響，同時暴露了行業(yè)本身存在的問題。例如，保險(xiǎn)密度和保險(xiǎn)深度低、對醫(yī)療保障體系的支撐力薄弱、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)單一、責(zé)任范圍較狹窄、保險(xiǎn)服務(wù)有待創(chuàng)新等[1]，我國商業(yè)健康保險(xiǎn)的潛在需求轉(zhuǎn)化為實(shí)際需求的比例也較低。另外，我國商業(yè)保險(xiǎn)業(yè)對此次疫情做出了較為良好的應(yīng)對，口碑不斷提高，此次疫情沖擊對商業(yè)健康保險(xiǎn)行業(yè)來講既是挑戰(zhàn)又是機(jī)遇。

新冠疫情作為一次重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件，可能會對人們產(chǎn)生“烙印效應(yīng)”，影響居民風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，從而改變商業(yè)健康保險(xiǎn)的購買意愿。第一，部分學(xué)者的研究證明了歷史上包括SARS在內(nèi)的幾次重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件都對人們產(chǎn)生了“烙印效應(yīng)”，改變了人們的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知。Marquis和Tilcsik(2013)[2]基于“烙印理論”，從心理和認(rèn)知等非可視化特征視角展開研究，發(fā)現(xiàn)過往重大經(jīng)歷會對個體產(chǎn)生“烙印”，并持續(xù)影響個體后期的行為選擇及決策。高其法(2010)[3]提出，無論是SARS還是甲流，都使人們感覺到某種緊迫性，改變了人們的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，使得人們積極尋找關(guān)于該種疾病的信息及預(yù)防方法。第二，風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知會對保險(xiǎn)購買意愿產(chǎn)生一定的影響。以科技保險(xiǎn)為例，高新技術(shù)企業(yè)管理層的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知越高，企業(yè)購買科技保險(xiǎn)的意愿就越強(qiáng)[4]。

綜合以上文獻(xiàn)可以得出，學(xué)者已就商業(yè)健康保險(xiǎn)業(yè)現(xiàn)狀及疫情沖擊對商業(yè)健康保險(xiǎn)業(yè)的影響展開了多方面的探討，并論述了重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件能夠產(chǎn)生“烙印效應(yīng)”，在一定程度上改變了人們的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，從而對個體行為產(chǎn)生影響。此外，也有研究表明，更高水平的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知可以提高消費(fèi)者的保險(xiǎn)購買意愿。

新冠疫情的沖擊是否可以提高居民個人對商業(yè)健康保險(xiǎn)的購買意愿，而居民購買意愿的變化是不是由疫情的沖擊提高了人們的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知造成的？目前已有的研究中，公共衛(wèi)生事件方面的文獻(xiàn)大多與非典、黑死病等相關(guān)，探究新冠疫情對人們風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知及商業(yè)健康保險(xiǎn)購買意愿影響的文獻(xiàn)較少，因此該命題具有一定的參考價(jià)值和研究意義。通過對前人文獻(xiàn)的總結(jié)和梳理，本文認(rèn)為此次疫情也會產(chǎn)生“烙印效應(yīng)”，改變?nèi)藗兊娘L(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，從而在行為上提高對商業(yè)健康保險(xiǎn)的購買意愿。因此，本文的研究擬沿用前人有關(guān)突發(fā)公共衛(wèi)生事件對人們風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知影響的有關(guān)結(jié)論作為假設(shè)，推定風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知在疫情沖擊對人們保險(xiǎn)購買意愿的影響中充當(dāng)中介變量，從而展開新冠疫情影響人們商業(yè)健康保險(xiǎn)購買意愿的研究。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型設(shè)計(jì)

2.1.1 基準(zhǔn)模型

基于前述分析，為研究疫情沖擊對人們保險(xiǎn)購買意愿的影響，本文通過問卷中關(guān)于保險(xiǎn)購買意愿的問題，根據(jù)李克特五級量表將答案賦值為1～5，使用混合面板數(shù)據(jù)構(gòu)建計(jì)量模型：

其中，下標(biāo)i，t分別代表不同地區(qū)與不同時間，PIit代表各地區(qū)各時間的居民保險(xiǎn)購買意愿，為被解釋變量，yiqing_dumt為解釋變量。Xit表示本文其他控制變量，包括不同居民個體的年齡、性別、家庭人口結(jié)構(gòu)、家庭收入等，εit為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

為確保計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性，本文通過對問卷中不同問題答案的收集構(gòu)建Logit和Probit模型進(jìn)行檢驗(yàn)：

2.1.2 影響機(jī)理模型

為驗(yàn)證疫情沖擊是否通過改變居民風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，從而影響其商業(yè)健康保險(xiǎn)購買意愿，本文借鑒溫忠麟等(2004)[5]提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)，進(jìn)一步以風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知作為中介變量，建立以下中介效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析：

其中，方程(3)中，PIit是被解釋變量，表示第i個地區(qū)在疫情前后商業(yè)健康保險(xiǎn)的購買意愿；yiqing_dumt是核心解釋變量，表示疫情沖擊前后；Xit表示其他控制變量；εit是殘差項(xiàng)；系數(shù)α是核心自變量對被解釋變量的影響；ρ為截距項(xiàng)。

方程(4)中，cognitiveit是中介變量，表示i地區(qū)居民疫情沖擊前后的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知；?it是殘差項(xiàng)；系數(shù)β是中介變量對被解釋變量的回歸系數(shù)；θ為截距項(xiàng)。

方程(5)中，φit是殘差項(xiàng)；γ是加入中介變量后核心解釋變量對被解釋變量的回歸系數(shù)；φ為截距項(xiàng)；其他符號及控制變量均與方程(3)一致。

2.2 變量與數(shù)據(jù)來源

本文選取2020年3月統(tǒng)計(jì)中的高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)湖北省與2021年7月中高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)江蘇省作為調(diào)查區(qū)域，通過實(shí)地調(diào)研與問卷調(diào)查法收集數(shù)據(jù)，使用StataSE-64進(jìn)行實(shí)證分析，如表1所示。

表1 變量定義表

2.3 變量描述性分析

由表2可以看出，受訪者性別比例比較均衡；受訪者年齡跨度較大，可以從回歸結(jié)果中比較出不同年齡段群體的差異；受訪居民的家庭總收入分布較為平均；總體上居民具有中等偏高的風(fēng)險(xiǎn)偏好。對于本文的被解釋變量——居民商業(yè)保險(xiǎn)購買意愿，可以看出疫情后居民的商業(yè)健康保險(xiǎn)購買意愿總體上顯著高于疫情前。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

本文采用逐步添加控制變量評估疫情沖擊對居民保險(xiǎn)購買意愿影響的凈效應(yīng)，回歸結(jié)果如表3所示。其他條件不變時，疫情沖擊對居民保險(xiǎn)購買意愿的影響效應(yīng)穩(wěn)定在0.796左右，并在1%的水平上顯著，說明疫情沖擊顯著提高了居民保險(xiǎn)購買意愿?？刂谱兞恐?，年齡、性別對居民保險(xiǎn)購買意愿的影響不顯著，家庭成員數(shù)量對居民保險(xiǎn)購買意愿具有顯著負(fù)向影響；家庭老人數(shù)、家庭兒童數(shù)和居民家庭收入對保險(xiǎn)購買意愿具有顯著正向影響。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.2 穩(wěn)健性估計(jì)

為解決模型的內(nèi)生性，現(xiàn)使用問卷中另一種問法中得出的0～1變量數(shù)據(jù)，構(gòu)建Logit模型和Probit模型，對分析結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。最終回歸結(jié)果中yiqing_dumt系數(shù)顯著為正，并在1%的水平上顯著，與前文基準(zhǔn)回歸模型估計(jì)的結(jié)果并無顯著差異，進(jìn)一步證明，疫情沖擊能顯著提高居民商業(yè)健康保險(xiǎn)的購買意愿。

3.3 影響機(jī)理檢驗(yàn)

本文對三個面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表4所示。

表4 居民風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知中介效應(yīng)結(jié)果

由表4可知，列(3)表明核心解釋變量疫情沖擊對居民商業(yè)健康保險(xiǎn)購買意愿依然存在顯著正向影響，影響系數(shù)為0.607。中介變量風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知同樣對居民商業(yè)健康保險(xiǎn)購買意愿存在正向影響，且在1% 的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的增加會帶來居民商業(yè)健康保險(xiǎn)購買意愿的提高。此外，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的中介效應(yīng)占比為23.85%，可見風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知在疫情沖擊對居民商業(yè)健康保險(xiǎn)購買意愿的影響中存在一定的中介作用。

4 結(jié)語

通過本文前述分析及模型結(jié)果可以得出，新冠疫情的沖擊對居民個體商業(yè)健康保險(xiǎn)的購買意愿有顯著正向作用。新冠疫情作為近兩年影響廣泛的重大衛(wèi)生事件，能夠?qū)θ藗兊男睦懋a(chǎn)生明顯的“烙印效應(yīng)”，由于人們在疫情中意識到了生命的脆弱、保障健康的重要性及重大疫情對人們收入造成的巨大損失，居民的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知隨之提高，改變了其商業(yè)健康保險(xiǎn)的購買意愿，有助于增加商業(yè)健康保險(xiǎn)的購買量，從而有效解決由于人們對風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知不足造成的商業(yè)健康保險(xiǎn)實(shí)際需求轉(zhuǎn)化率低的問題，幫助保險(xiǎn)行業(yè)在后疫情時代轉(zhuǎn)型升級，也能探索與預(yù)測在疫情沖擊下商業(yè)保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展前景，進(jìn)而發(fā)揮保險(xiǎn)對推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展與維護(hù)社會穩(wěn)定的積極作用。