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(shì)頭。在商業(yè)保險(xiǎn)方面，2014年國(guó)務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代保險(xiǎn)服務(wù)業(yè)的若干意見(jiàn)》中明確指出“把商業(yè)保險(xiǎn)建成社會(huì)保障體系的重要支柱”，這表明國(guó)家層面愈發(fā)注重商業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展，逐步把商業(yè)保險(xiǎn)提升到重要地位，構(gòu)建完善的社會(huì)保險(xiǎn)保障體系。從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)上來(lái)看，我國(guó)保險(xiǎn)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(xiǎn)資產(chǎn)總額不斷擴(kuò)大。

二、文獻(xiàn)綜述

對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)影響研究主要集中在家庭、個(gè)人、社會(huì)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(kù)數(shù)據(jù)及相關(guān)模型對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)需求進(jìn)行探究，發(fā)現(xiàn)家庭收入對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求有積極影響[1-2]。個(gè)人層面，主要是從年齡、教育程度、金融知識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)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(hù)主的婚姻情況、受教育狀況與家庭的商業(yè)人身保險(xiǎn)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(xiǎn)需求呈正相關(guān)關(guān)系[4]；代虎認(rèn)為商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度呈顯著正相關(guān)關(guān)系[5]；秦芳等通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)豐富的金融知識(shí)可以促進(jìn)商業(yè)保險(xiǎn)的購(gòu)買(mǎi)[6]。

近年來(lái)，數(shù)字普惠金融一直是廣大專(zhuān)家學(xué)者的研究熱點(diǎn)。目前國(guó)內(nèi)外已有研究主要集中在數(shù)字普惠金融對(duì)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(shuō)明

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

文章采用的數(shù)據(jù)主要來(lái)自?xún)蓚€(gè)方面:一方面是西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融調(diào)查官網(wǎng)公布的2019年的CHFS問(wèn)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(jí)層面的數(shù)據(jù)。

(二)變量介紹

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

被解釋變量:將家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求定義為一戶(hù)家庭中有一個(gè)成員擁有商業(yè)保險(xiǎn)，則視為該戶(hù)家庭具有商業(yè)保險(xiǎn)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(hù)主年齡、性別、婚姻情況、身體狀況、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度、是否具有金融知識(shí)、社會(huì)保險(xiǎn)等信息，數(shù)據(jù)均來(lái)自CHFS問(wèn)卷調(diào)查。

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

表1 描述性統(tǒng)計(jì)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(xiǎn)需求是一個(gè)二值虛擬變量，有商業(yè)保險(xiǎn)需求記為1，沒(méi)有商業(yè)保險(xiǎn)需求記為0，因此采用Probit二項(xiàng)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(xiǎn)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(gè)人等方面；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，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(duì)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險(xiǎn)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(xiǎn)需求影響研究。表2為樣本分別加入家庭控制變量和個(gè)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(duì)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險(xiǎn)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(shí)加入家庭與戶(hù)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(xiǎn)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(hù)主的年齡、金融知識(shí)水平、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度等都在1%的水平上顯著，戶(hù)主的受教育水平在5%的水平上顯著，而戶(hù)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(duì)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險(xiǎn)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(shí)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(duì)西北保險(xiǎn)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(xiǎn)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(duì)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險(xiǎn)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(xiǎn)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(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)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(xiǎn)需求并且系數(shù)為正，為促進(jìn)作用。從保險(xiǎn)指數(shù)與西北商業(yè)保險(xiǎn)需求的回歸結(jié)果來(lái)看，保險(xiǎn)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(xiǎn)需求。

3.內(nèi)生性檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先考慮到反向因果可能帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)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(xiǎn)指數(shù)對(duì)2019年西北地區(qū)商業(yè)保險(xiǎn)需求進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，以緩解內(nèi)生性問(wèn)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(méi)有較大變化，從而緩解了因反向因果而造成的內(nèi)生性問(wèn)題。

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

考慮到遺漏變量等可能帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，文章選取“受訪者所在省的省會(huì)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(wèn)題后，index系數(shù)在1%的水平上依然顯著為正，說(shuō)明數(shù)字普惠金融能促進(jìn)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險(xiǎn)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(duì)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求影響iv-probit兩階段回歸結(jié)果

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

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

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(wú)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(yàn)了數(shù)字普惠金融對(duì)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險(xiǎn)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(xiǎn)需求。

第二，具體來(lái)看，對(duì)西北地區(qū)而言，數(shù)字普惠金融指數(shù)的三個(gè)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(duì)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(duì)西北地區(qū)商業(yè)保險(xiǎn)需求產(chǎn)生影響。

第三，采用滯后一期PKU-DFIIC對(duì)西北地區(qū)家庭商業(yè)保險(xiǎn)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(shuō)明數(shù)字普惠金融發(fā)展有長(zhǎng)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(xiǎn)時(shí)，可以加強(qiáng)對(duì)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(duì)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(guò)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(xiǎn)需求；第二，數(shù)字普惠金融發(fā)展具有長(zhǎng)期影響，要從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度關(guān)注數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，并且我國(guó)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(wèn)題；第三，總體來(lái)看，全國(guó)范圍內(nèi)商業(yè)保險(xiǎn)需求水平較低，相關(guān)部門(mén)應(yīng)重視商業(yè)保險(xiǎn)的宣傳。