■張歡 汪紅梅

一、引言

隨著社會主義市場經(jīng)濟的快速發(fā)展，商業(yè)保險作為社會保障體系和金融體系的重要組成部分，在保持社會穩(wěn)定和推動國民經(jīng)濟發(fā)展等方面發(fā)揮著重要作用。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》（以下簡稱《意見》）指出，“構(gòu)筑保險民生保障網(wǎng)，完善多層次社會保障體系，把商業(yè)保險建成社會保障體系的重要支柱”，明確了商業(yè)保險在社會保障體系中的重要地位和作用。改革開放以來，我國商業(yè)保險行業(yè)取得了快速發(fā)展，但其發(fā)展水平依然較低，具體表現(xiàn)為：一是發(fā)展未達預(yù)期。根據(jù)銀保監(jiān)會公布的數(shù)據(jù)，2021年我國保費收入達到4.49 萬億元，保險深度和保險密度分別為3.9%和3180 元/人，然而《意見》提出的發(fā)展目標(biāo)是到2020 年保險深度和保險密度分別要達到5%和3500 元/人。二是要成為“保險強國”還有很長的路要走。2021 年全球平均保險深度和平均保險密度分別為5.96%和661 美元/人，發(fā)達國家的保險深度更是在10%以上①。2010年中國家庭追蹤調(diào)查項目（China Family Panel Studies，CFPS）數(shù)據(jù)顯示，受訪者家庭購買商業(yè)保險的比例為11.74%，2018年這一數(shù)據(jù)達到31.48%②，雖然已有大幅度提高，但是我國微觀家庭的商業(yè)保險需求仍然存在不足。已有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，數(shù)字素養(yǎng)對個人和家庭的金融決策有著重要影響，尤其在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)字技術(shù)與金融行業(yè)的融合發(fā)展、保險產(chǎn)品的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使得數(shù)字素養(yǎng)成為居民保險消費過程中不可或缺的素質(zhì)要求[1]。目前關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)與家庭商業(yè)保險參與之間關(guān)系的研究還比較匱乏，已有研究開始關(guān)注與個人數(shù)字素養(yǎng)密切相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)使用[2]、移動支付[3]、線上社會互動[4]等因素對家庭商業(yè)保險參與的影響。那么，數(shù)字素養(yǎng)與家庭商業(yè)保險參與之間的關(guān)系如何？本文試圖回答這一問題。

本文的邊際貢獻可能在于：第一，使用2018 年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系，測度居民的數(shù)字素養(yǎng)綜合水平，探究數(shù)字素養(yǎng)與家庭商業(yè)保險參與之間的關(guān)系，對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展背景下家庭商業(yè)保險參與影響因素相關(guān)研究進行了重要補充。第二，從家庭收入水平、戶主受教育年限以及戶主所在地區(qū)三個層面考察了數(shù)字素養(yǎng)與家庭商業(yè)保險參與的異質(zhì)性關(guān)聯(lián)。第三，以家庭收入水平、社會互動水平為切入點，進一步探究數(shù)字素養(yǎng)影響家庭商業(yè)保險參與的作用機理。

二、文獻綜述

（一）家庭商業(yè)保險參與的影響因素

已有研究表明，居民家庭商業(yè)保險有限參與是造成我國商業(yè)保險行業(yè)發(fā)展水平不高的主要原因[5]。目前，國內(nèi)外學(xué)者對家庭商業(yè)保險參與的影響因素進行了大量研究，主要集中在以下幾個方面：第一，家庭經(jīng)濟特征因素方面。家庭收入水平從根本上決定了居民的保險消費決策[6]，隨著家庭資產(chǎn)的積累，家庭購買商業(yè)保險的可能性會提高[7]。第二，家庭人口特征因素方面。Gandolfi 等[8]基于6000 個家庭樣本數(shù)據(jù)研究，得出丈夫和妻子對人壽保險的需求存在顯著差異。Showers 等[9]運用Tobit 模型分析得出家庭規(guī)模以及戶主年齡會對保費支出產(chǎn)生顯著影響，隨著家庭規(guī)?；驊糁髂挲g的增加，保險支出會放緩。樊綱治等[10]基于CHFS數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)家庭中的老年人占比越大，則家庭人身保險需求越小，與之相反，少兒占比越大，家庭人身保險需求越大。第三，個人人力資本因素方面。秦芳等[11]利用CHFS2013數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)居民的金融知識水平會顯著影響家庭商業(yè)保險參與決策。鄭路等[12]研究發(fā)現(xiàn)，居民的金融素養(yǎng)與家庭商業(yè)保險參與呈正相關(guān)。Goldsmith[13]發(fā)現(xiàn)妻子受教育程度較高的家庭，為丈夫購買保險的可能性較低。但是也有學(xué)者得出不同結(jié)論，居民的平均受教育程度越高，風(fēng)險保障意識越強，更能促進商業(yè)保險的購買[14]。

（二）數(shù)字素養(yǎng)與金融決策

關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)，國外學(xué)者和機構(gòu)較早地對其內(nèi)涵和框架進行了探索。Gilster[15]將數(shù)字素養(yǎng)界定為“理解和使用各種形式信息的能力”。Eshet[16]認(rèn)為數(shù)字素養(yǎng)概念涵蓋五個框架：圖片-圖像素養(yǎng)、再創(chuàng)造素養(yǎng)、分支素養(yǎng)、信息素養(yǎng)、社會-情感素養(yǎng)。聯(lián)合國教科文組織把數(shù)字素養(yǎng)定義為：“通過利用數(shù)字技術(shù)安全、適當(dāng)?shù)孬@取、管理、理解、整合、交流、評估和創(chuàng)造信息的能力，以促進就業(yè)、體面工作和創(chuàng)業(yè)”，并針對不同發(fā)展水平的國家和地區(qū)構(gòu)建了包括設(shè)備與軟件操作、信息與數(shù)據(jù)、溝通與協(xié)作、數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)建、數(shù)字安全、問題解決、職業(yè)相關(guān)能力7個素養(yǎng)領(lǐng)域的《全球數(shù)字素養(yǎng)框架》[17]。美國新媒體聯(lián)盟將數(shù)字素養(yǎng)定義為：“人類獲取和創(chuàng)建數(shù)字資源時，所需的解釋、了解、理解和利用數(shù)字資源的能力”，具體包括通用素養(yǎng)、創(chuàng)造性素養(yǎng)和跨學(xué)科素養(yǎng)[18]。歐盟委員會將數(shù)字素養(yǎng)定義為：“能夠自信地、批判性地、負(fù)責(zé)任地在學(xué)習(xí)、工作和社會參與中使用數(shù)字技術(shù)”。2011年，歐盟開始制定數(shù)字素養(yǎng)框架。歷時十余年，數(shù)字素養(yǎng)框架不斷發(fā)展完善，并于2022 年3 月推出數(shù)字素養(yǎng)框架DigComp2.2 版本。DigComp2.2 版本數(shù)字素養(yǎng)涵蓋五大要素領(lǐng)域，包括信息和數(shù)據(jù)素養(yǎng)、溝通和協(xié)作素養(yǎng)、數(shù)字內(nèi)容制作素養(yǎng)、數(shù)字安全素養(yǎng)、問題解決素養(yǎng)[19]。歐盟的數(shù)字素養(yǎng)框架為聯(lián)合國教科文組織以及美國新媒體聯(lián)盟等組織的數(shù)字素養(yǎng)框架制定提供了重要參考。近年來，國內(nèi)學(xué)者也對數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)涵展開了研究，但尚未達成一致意見。王佑鎂等[20]認(rèn)為數(shù)字素養(yǎng)是通過媒介素養(yǎng)、計算機素養(yǎng)、信息素養(yǎng)、網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)演變所形成的一種綜合的、動態(tài)的、開放的概念。宋毓等[21]通過梳理國內(nèi)外數(shù)字素養(yǎng)研究熱點，總結(jié)得出數(shù)字素養(yǎng)內(nèi)涵包括通用素養(yǎng)、跨學(xué)科素養(yǎng)、數(shù)字倫理素養(yǎng)。可以發(fā)現(xiàn)，隨著數(shù)字信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)涵和框架得到了擴展，數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)容更加貼近社會發(fā)展對公民數(shù)字素養(yǎng)提出的要求。

近年來，眾多學(xué)者開始關(guān)注數(shù)字素養(yǎng)對個人以及家庭金融決策的影響。Kass-Hanna等[22]通過研究金融素養(yǎng)和數(shù)字素養(yǎng)構(gòu)建韌性金融行為之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)和數(shù)字素養(yǎng)都是建設(shè)金融韌性的關(guān)鍵因素，數(shù)字素養(yǎng)的影響程度甚至超過金融素養(yǎng)，特別是在風(fēng)險管理行為中，數(shù)字素養(yǎng)對保險購買決策更為重要。居民能夠在缺乏金融素養(yǎng)的情況下接觸到數(shù)字金融產(chǎn)品，不同金融素養(yǎng)的居民對數(shù)字支付工具和平臺的使用能力都與其數(shù)字素養(yǎng)相關(guān)，較低的數(shù)字素養(yǎng)水平會阻礙居民金融素養(yǎng)水平的提升，進而影響個人金融決策[23]。數(shù)字素養(yǎng)對感知有用性、感知易用性以及購買意圖具有顯著影響，數(shù)字素養(yǎng)能夠通過影響感知有用性進而對購買意向產(chǎn)生顯著影響[24]。數(shù)字素養(yǎng)有助于人們做出正確的金融決策，并防止受到網(wǎng)絡(luò)詐騙的侵害[25]。溫濤等[26]利用2021年中國農(nóng)村經(jīng)濟與農(nóng)村金融調(diào)查數(shù)據(jù)，研究認(rèn)為數(shù)字素養(yǎng)是影響農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的關(guān)鍵因素。

綜上，關(guān)于家庭商業(yè)保險參與的影響因素，目前國內(nèi)外學(xué)者已從家庭經(jīng)濟特征、家庭人口特征、個人人力資本特征等方面進行了實證分析。國內(nèi)外研究證實了數(shù)字素養(yǎng)能夠幫助個人快速有效地獲取、整合以及利用信息，影響產(chǎn)品的購買意愿，對個人以及家庭的金融決策產(chǎn)生重要影響。隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展以及保險行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，部分學(xué)者關(guān)注到了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展對家庭商業(yè)保險參與決策的影響，但相對忽略了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展過程中居民自身數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與的影響。本文則基于2018年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，探究數(shù)字素養(yǎng)和家庭商業(yè)保險參與之間的關(guān)系。

三、理論分析與研究假設(shè)

“十四五”規(guī)劃提出“穩(wěn)妥發(fā)展金融科技，加快金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”，推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為當(dāng)前我國金融業(yè)一道繞不開的“必答題”。在數(shù)字化浪潮快速發(fā)展的背景下，保險行業(yè)的數(shù)字化趨勢不容小覷。保險機構(gòu)依托科技企業(yè)提供的人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)，逐漸改變原有的運營模式，進一步擴寬銷售渠道，數(shù)字技術(shù)的加入使得保險業(yè)更加專業(yè)化。保險業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在給保險消費者提供便捷、豐富服務(wù)的同時，也提高了商業(yè)保險參與的門檻。購買商業(yè)保險，需要消費者全面了解保險產(chǎn)品的功能和內(nèi)涵，這對居民的素養(yǎng)有著較高的要求[27]。數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)字素養(yǎng)作為一種核心的人力資本，能夠有效降低知識和信息獲取成本，提高資源稟賦配置效率[28]。數(shù)字素養(yǎng)能夠幫助居民獲得各方面的資源和優(yōu)勢，使居民更好地參與數(shù)字生活[29]，對居民的網(wǎng)上消費行為、消費頻率以及消費數(shù)量產(chǎn)生積極影響[30]。家庭商業(yè)保險參與是一個復(fù)雜的過程，消費者需要花費大量時間去獲取商業(yè)保險相關(guān)信息，充分了解參保的流程和賠付細(xì)則，數(shù)字素養(yǎng)較高的居民在保險相關(guān)信息獲取過程中可以有效地減小時間成本，對參保意愿和行為都可能產(chǎn)生一定程度的影響。此外，部分險種支持網(wǎng)上理賠，被保險人或者受益人通過手機客戶端便可以辦理，網(wǎng)上理賠的實現(xiàn)依賴于保險消費者具備一定的數(shù)字素養(yǎng)。基于此，本文提出以下假設(shè)：

H1a：數(shù)字素養(yǎng)能夠提升家庭商業(yè)保險參與的可能性。

H1b：數(shù)字素養(yǎng)能夠提升家庭商業(yè)保險參與程度。

收入水平是購買商業(yè)保險的基礎(chǔ)條件。Albouy等[31]研究發(fā)現(xiàn)家庭的商業(yè)保險需求隨著家庭收入的提高而增加。人們?yōu)榱巳松戆踩?、生活穩(wěn)定、抵御各種風(fēng)險等原因而選擇購買保險，這意味著只有家庭收入滿足家庭最基本的生活需求后，居民才會有保險購買需求，即家庭購買保險存在收入門檻效應(yīng)?！多l(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下中國鄉(xiāng)村數(shù)字素養(yǎng)調(diào)查分析報告》指出，城鄉(xiāng)居民數(shù)字素養(yǎng)與收入水平正相關(guān)。此外，有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字素養(yǎng)的提升有助于改善居民的人力資本、物質(zhì)資本和社會資本，從而促進居民的創(chuàng)業(yè)活動，有助于改善家庭貧困狀況[32]，可以幫助人們降低信息獲取成本，培養(yǎng)數(shù)字經(jīng)濟意識，進而增加家庭收入[33，34]。數(shù)字素養(yǎng)較高的居民可以更好地利用數(shù)字技術(shù)平臺，參與投資、創(chuàng)業(yè)、理財?shù)然顒?，改善和提高家庭收入?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

H2a：數(shù)字素養(yǎng)能夠提高家庭收入水平，進而提升家庭商業(yè)保險參與的可能性。

H2b：數(shù)字素養(yǎng)能夠提高家庭收入水平，進而提升家庭商業(yè)保險參與程度。

社會因素被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟研究，越來越多學(xué)者注意到社會互動在群體中發(fā)揮著重要作用，并發(fā)現(xiàn)社會互動對家庭商業(yè)保險購買有顯著促進作用[35，36]。家庭的金融決策不僅受到經(jīng)濟理性因素的影響，也會受到周圍成員行為等非理性因素的影響。一方面，社會互動具有知識傳遞效應(yīng)，個體之間通過相互交流與學(xué)習(xí)，從而了解到商業(yè)保險有關(guān)知識與信息，進而彌補商業(yè)保險相關(guān)信息的不足[3]。另一方面，社會互動具有群體示范效應(yīng)，居民的商業(yè)保險購買決策會受到周圍群體購買商業(yè)保險獲利和虧損案例的影響[35]。數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，深刻改變了社會經(jīng)濟活動以及社會互動方式[37]，基于手機、平板、電腦等數(shù)字設(shè)備，各類聊天軟件、社交平臺讓個體間的社會互動突破了時間和空間的限制，進一步加深了社會互動水平，對家庭風(fēng)險管理決策產(chǎn)生一定影響。基于此，本文提出以下假設(shè)：

H3a：數(shù)字素養(yǎng)能夠提高社會互動水平，進而提升家庭商業(yè)保險參與的可能性。

H3b：數(shù)字素養(yǎng)能夠提高社會互動水平，進而提升家庭商業(yè)保險參與程度。

四、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來源于2018 年中國家庭追蹤調(diào)查項目（CFPS）③。該調(diào)查涵蓋了31個省份（直轄市、自治區(qū)）約15000個家庭，較好地反映了我國社會經(jīng)濟發(fā)展以及人口變遷情況，為探究數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與的影響提供了有力的支持。在數(shù)據(jù)選取上，數(shù)字素養(yǎng)變量和戶主個人層面控制變量的數(shù)據(jù)來自個人自答問卷，家庭商業(yè)保險參與和家庭經(jīng)濟特征控制變量的數(shù)據(jù)來自家庭經(jīng)濟問卷，家庭人口特征控制變量的數(shù)據(jù)來自家庭成員問卷。使用家庭代碼對個人自答問卷、家庭經(jīng)濟問卷和家庭成員問卷數(shù)據(jù)進行匹配。CFPS2018 數(shù)據(jù)中沒有明確定義戶主，且家庭購買商業(yè)保險是一項金融行為，所以本文采用家庭的財務(wù)回答人代替戶主?？紤]到16歲以下的未成年戶主樣本不能完全參與家庭的金融決策，本文剔除了16 歲以下的樣本。同時，為避免極端值的影響，對家庭總收入、家庭凈資產(chǎn)以及保費支出占比進行上下1%的縮尾處理，并對商業(yè)保險保費支出以及縮尾處理后的家庭總收入和家庭凈資產(chǎn)進行取對數(shù)處理。在剔除了相關(guān)變量嚴(yán)重缺失的地區(qū)（包括新疆、西藏和寧夏）以及相關(guān)變量存在的缺失值和異常值后，最終得到2376個有效樣本。

（二）變量選取

1.被解釋變量

參考秦芳等[11]的做法，本文通過兩個層次來衡量被解釋變量家庭商業(yè)保險參與。一是家庭是否購買商業(yè)保險，即家庭商業(yè)保險參與的可能性，為二值虛擬變量。根據(jù)CFPS問卷中“過去12個月，您家用于購買商業(yè)性保險的支出是多少？”，若家庭購買商業(yè)性保險支出大于零，則購買商業(yè)保險變量取值為1，否則為0。二是家庭商業(yè)保險參與的程度，選取家庭過去12 個月商業(yè)性保險支出和商業(yè)性保險支出占家庭總收入的比重兩個指標(biāo)來衡量。

2.核心解釋變量

根據(jù)聯(lián)合國教科文組織給出的定義，在日常生活中，個體利用數(shù)字技術(shù)手段和方法快速有效地獲取、整理和利用信息來進行某些活動時能反映個體的數(shù)字素養(yǎng)。本文參考聯(lián)合國教科文組織的《全球數(shù)字素養(yǎng)框架》和歐盟數(shù)字素養(yǎng)框架DigComp2.2版本的分類標(biāo)準(zhǔn)，借鑒李曉靜等[38]、蘇嵐嵐等[29]的做法，結(jié)合我國居民數(shù)字生活實際，從CFPS2018 中篩選出17 個關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)的測量問題④，從職業(yè)相關(guān)素養(yǎng)、問題解決素養(yǎng)、溝通與協(xié)作素養(yǎng)、信息和數(shù)據(jù)素養(yǎng)、設(shè)備和軟件操作素養(yǎng)五個維度構(gòu)建數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系，對17個測量問題采用主成分分析法來測度數(shù)字素養(yǎng)綜合得分，按照特征值大于1 的原則提取5個公共因子，以各因子的方差貢獻率為權(quán)重，分別乘以各因子得分，累加后得到數(shù)字素養(yǎng)綜合得分。主成分分析結(jié)果中，累積方差貢獻率為65.169%，KMO值為0.767，Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量的顯著性P值為0.000，表明主成分分析結(jié)果有效。數(shù)字素養(yǎng)測度指標(biāo)體系如表1所示。

表1 數(shù)字素養(yǎng)測度指標(biāo)體系

3.控制變量

參考吳玉鋒[39]的做法，本文選取的控制變量涵蓋兩個層面的特征變量：一是家庭層面，包括家庭總收入、家庭凈資產(chǎn)、家庭人口規(guī)模、少兒數(shù)量、老人數(shù)量、少兒比例、老年人比例、戶口；二是戶主個人層面，包括性別、婚姻狀況、受教育年限、健康狀況、風(fēng)險偏好、社會保障情況、年齡、年齡平方/100。此外，考慮到區(qū)域?qū)用婵赡艽嬖诓豢捎^測因素的干擾，控制省份特征，引入省份虛擬變量。

（三）模型設(shè)定

在分析家庭商業(yè)保險參與的可能性時，由于被解釋變量是二值虛擬變量，結(jié)合CFPS2018 數(shù)據(jù)特征，采用Probit 模型來估計家庭商業(yè)保險參與的可能性。Probit模型構(gòu)建如下：

其中，Insurance 是被解釋變量，表示家庭是否購買商業(yè)保險；DL 是核心解釋變量，表示戶主數(shù)字素養(yǎng)水平；Control 是控制變量；ε是誤差項，服從正態(tài)分布，即ε～N(0,σ2)。

在分析家庭商業(yè)保險的參與程度時，由于數(shù)據(jù)中存在大量的家庭沒有參與商業(yè)保險，即商業(yè)保險保費支出和保費支出占比是截斷的，所以采用Tobit模型來估計家庭商業(yè)保險參與的程度。Tobit 模型設(shè)定如下：

Y 是模型的被解釋變量，即家庭商業(yè)保險參與程度，分別由過去12個月商業(yè)性保險支出以及商業(yè)性保險支出占家庭總收入的比重來衡量；y 表示家庭商業(yè)保險參與的程度大于0的部分。核心解釋變量、控制變量以及其他符號與式（1）相同。

（四）描述性統(tǒng)計

表2給出了變量的定義及描述性統(tǒng)計結(jié)果。由結(jié)果可知，樣本家庭購買商業(yè)保險的比例為53.37%，保費支出對數(shù)的均值為4.4760，保費支出占比的均值為4.1%。戶主數(shù)字素養(yǎng)最大值為1.2226，最小值為-2.9742，均值為0.2516，表明我國居民之間的數(shù)字素養(yǎng)差距較大，總體數(shù)字素養(yǎng)還較低。

表2 變量的定義及描述性統(tǒng)計

此外，按三分位點將樣本分為低、中、高數(shù)字素養(yǎng)樣本組做描述性統(tǒng)計。表3 數(shù)據(jù)顯示，在低數(shù)字素養(yǎng)樣本組中，47.60%的家庭購買了商業(yè)保險，保費支出的對數(shù)值為3.8976，保費支出占收入比重為3.79%。而高數(shù)字素養(yǎng)樣本組中，61.11%的家庭購買了商業(yè)保險，保費支出的對數(shù)為5.2062，保費支出占收入比重為4.33%?？梢钥闯?，隨著數(shù)字素養(yǎng)分位點的提高，家庭商業(yè)保險參與的可能性和參與程度都在提高。

表3 商業(yè)保險參與按數(shù)字素養(yǎng)分位點的描述性統(tǒng)計

五、實證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表4報告了Probit模型和Tobit模型估計的平均邊際效應(yīng)和穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。（1）列的被解釋變量為購買商業(yè)保險。可以看到，在控制家庭層面特征變量、戶主個人層面特征變量以及省份效應(yīng)后，數(shù)字素養(yǎng)對購買商業(yè)保險有正向影響，平均邊際效應(yīng)為0.1070，且在1%的水平上顯著，說明數(shù)字素養(yǎng)顯著提高了家庭商業(yè)保險參與的可能性。此外，大部分控制變量也顯著影響了家庭商業(yè)保險參與的可能性。其中，家庭層面特征變量中，家庭總收入、家庭凈資產(chǎn)、家庭人口規(guī)模以及少兒比例都顯著提升了家庭商業(yè)保險參與的可能性，少兒數(shù)量對商業(yè)保險參與可能性的影響顯著為負(fù)；戶主個人層面特征變量中，年齡和已婚對商業(yè)保險參與的可能性影響顯著為正，且年齡與商業(yè)保險參與的可能性呈現(xiàn)先升后降的倒“U”型關(guān)系，農(nóng)業(yè)戶口在10%的水平上顯著正向影響商業(yè)保險參與的可能性。另外，戶主健康、戶主受教育年限和戶主參與社會保障系數(shù)雖然為正，但是在統(tǒng)計上不顯著；女性戶主和戶主風(fēng)險偏好系數(shù)為負(fù)，在統(tǒng)計上不顯著?？刂谱兞康慕Y(jié)果與現(xiàn)有研究基本保持一致，限于篇幅不再進行過多的解釋。（2）和（3）列采用Tobit 模型估計數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與程度的影響，被解釋變量分別為保費支出的對數(shù)、保費支出占比?？梢钥吹?，數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與程度有正向影響，平均邊際效應(yīng)分別為0.7680、0.0103，且在1%的水平上顯著，其他控制變量的結(jié)果與Probit 回歸結(jié)果基本一致。Probit 和Tobit 回歸的結(jié)果表明，戶主數(shù)字素養(yǎng)水平的提升能夠顯著提高家庭商業(yè)保險參與的可能性以及參與程度。

表4 數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與的影響

（二）內(nèi)生性問題與穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性問題

在基準(zhǔn)回歸分析過程中，數(shù)字素養(yǎng)可能由于反向因果關(guān)系導(dǎo)致內(nèi)生性問題。例如，居民可能會通過使用數(shù)字設(shè)備來實現(xiàn)商業(yè)保險購買，在這個過程中居民的數(shù)字素養(yǎng)水平也會得到提升。參考以往文獻，在多次嘗試不同工具變量的基礎(chǔ)上，選取CFPS2018 問卷中過去12 個月網(wǎng)上購物支出作為工具變量。首先，在相關(guān)性上，居民進行網(wǎng)上購物需要使用手機、平板、電腦等數(shù)字設(shè)備，這就要求居民具備一定的數(shù)字素養(yǎng)，并且網(wǎng)上購物支出的多少可以判斷數(shù)字素養(yǎng)的高低。例如，數(shù)字素養(yǎng)較高的居民會通過對比不同平臺的商品價格來選擇合適的商品，也會根據(jù)商品在網(wǎng)上平臺的橫向測評來決定最終的購買決策。此外，線上銷售的商品通常較線下銷售的商品具有一定的價格優(yōu)勢，數(shù)字素養(yǎng)高的人會更多地選擇網(wǎng)上購物。因此，數(shù)字素養(yǎng)與網(wǎng)上購物支出是密切相關(guān)的。其次，在外生性上，網(wǎng)上購物支出不會對家庭購買商業(yè)保險產(chǎn)生直接影響。綜上分析，工具變量滿足相關(guān)性條件和外生性要求。

表5匯報了采用“網(wǎng)上購物支出”作為工具變量的回歸結(jié)果。其中，Panel A采用極大似然方法進行估計，得到數(shù)字素養(yǎng)變量的平均邊際效應(yīng)，IV Probit模型估計數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與可能性的影響，IV Tobit估計數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與程度的影響。在工具變量的內(nèi)生性檢驗方面，Panel A（1）至（3）列報告了Wald 檢驗數(shù)字素養(yǎng)內(nèi)生性的結(jié)果，P 值分別為0.0026、0.0027、0.0009，均在1%水平上顯著地拒絕了不存在內(nèi)生性的原假設(shè)，表明數(shù)字素養(yǎng)這一變量存在內(nèi)生性。在工具變量的有效性檢驗方面，Panel B（1）至（3）列兩步法一階段回歸結(jié)果顯示，工具變量“網(wǎng)上購物支出”對于內(nèi)生變量數(shù)字素養(yǎng)具有較強的解釋力，F(xiàn) 統(tǒng)計值為23.10，均大于弱工具變量的臨界值，且Panel C弱工具變量識別檢驗的AR 統(tǒng)計值和Wald 統(tǒng)計值均在1%水平上拒絕了內(nèi)生變量與工具變量不相關(guān)的原假設(shè)，表明選取的工具變量不是弱工具變量。（1）列的IV Probit模型估計結(jié)果中，數(shù)字素養(yǎng)的平均邊際效應(yīng)為0.6173，在1%水平上顯著；（2）和（3）列的IV Tobit 模型估計結(jié)果中，數(shù)字素養(yǎng)的平均邊際影響分別為4.6852、0.0667，均在1%水平上顯著?；貧w結(jié)果表明，考慮到內(nèi)生性，將“網(wǎng)上購物支出”作為數(shù)字素養(yǎng)的工具變量后，數(shù)字素養(yǎng)依然顯著正向影響家庭商業(yè)保險參與，且回歸系數(shù)較之前更大，進一步支持假說H1a和H1b。

表5 基于工具變量法的數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與的影響

2.穩(wěn)健性檢驗

為檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從兩個方面進行穩(wěn)健性檢驗。一是改變估計方法。表6的（1）和（2）列分別采用線性概率模型（LPM）、Logit 模型估計數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與可能性的影響，數(shù)字素養(yǎng)的平均邊際效應(yīng)分別為0.1073、0.1046，且均在1%水平上顯著為正，估計結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。二是改變樣本容量?？紤]到地區(qū)之間在經(jīng)濟發(fā)展程度、商業(yè)保險可得性、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平上存在差異，這些都可能讓居民使用數(shù)字設(shè)備進行金融活動受到非自身因素的干擾。借鑒王杰等[32]的做法，剔除2018年經(jīng)濟發(fā)展程度高、數(shù)字普惠金融指數(shù)高以及互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平較高的部分地區(qū)（包括北京市、上海市、廣東省、江蘇省、浙江省和福建省）共計727個樣本量后再進行回歸檢驗。（3）至（5）列的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，表明上述結(jié)果是穩(wěn)健的。

表6 數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與的影響穩(wěn)健性檢驗

（三）異質(zhì)性分析

前文的回歸結(jié)果表明，戶主的數(shù)字素養(yǎng)確實顯著促進了家庭商業(yè)保險參與，但是由于我國幅員遼闊，地區(qū)之間經(jīng)濟發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平、數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施存在差異，且不同家庭特征以及戶主個人特征也存在差異，這些差異都可能影響戶主的數(shù)字素養(yǎng)水平，進而對家庭商業(yè)保險參與決策產(chǎn)生影響。因此，根據(jù)家庭收入水平、受教育年限以及所在地區(qū)的不同將樣本進行分組，來檢驗數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與影響的異質(zhì)性。

表7給出了數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與可能性影響的異質(zhì)性分析結(jié)果。（1）和（2）列根據(jù)家庭收入的中位數(shù)將樣本分為低收入和高收入兩組?；貧w結(jié)果發(fā)現(xiàn)，戶主數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)養(yǎng)老保險參與的促進作用在高收入家庭更加顯著，平均邊際效應(yīng)為0.8928，而對于低收入家庭則沒有顯著影響。這可能是因為收入水平較高的家庭更能給予經(jīng)濟上的保障，進而可以更好地獲取和利用互聯(lián)網(wǎng)搜尋有關(guān)商業(yè)保險的信息，進而促進家庭商業(yè)保險的參與。（3）和（4）列將高中學(xué)歷及以下分為低學(xué)歷組，高中學(xué)歷以上分為高學(xué)歷組?；貧w結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高學(xué)歷組的數(shù)字素養(yǎng)顯著提升了家庭商業(yè)保險參與的可能性，平均邊際效應(yīng)為0.7663，高于低學(xué)歷組的0.6241，表明受教育年限較高戶主的數(shù)字素養(yǎng)的促進效應(yīng)要大于受教育年限較低的戶主。這從側(cè)面反映出高學(xué)歷戶主更容易學(xué)習(xí)和使用新的數(shù)字技術(shù)工具，更好地發(fā)揮出自身的數(shù)字素養(yǎng)優(yōu)勢，從而獲取網(wǎng)絡(luò)信息資源，實現(xiàn)家庭風(fēng)險管理。（5）和（6）列根據(jù)戶主所在地區(qū)將樣本分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)⑤?；貧w結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字素養(yǎng)均顯著促進了東部地區(qū)和中西部地區(qū)家庭商業(yè)保險參與的可能性，平均邊際效應(yīng)分別為0.5330、0.7079，但數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險購買的促進效應(yīng)在中西部地區(qū)家庭中要比東部地區(qū)家庭更大。可能是因為中西部地區(qū)相對東部地區(qū)來說，地區(qū)經(jīng)濟優(yōu)勢不足、保險公司數(shù)量較少，從而導(dǎo)致中西部地區(qū)家庭在商業(yè)保險的購買上花費的成本更高，而數(shù)字素養(yǎng)較高的戶主能夠彌補這種區(qū)位劣勢。

表7 數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與可能性影響的異質(zhì)性分析（IV Probit）

（四）機制分析

前文驗證了戶主數(shù)字素養(yǎng)正向促進了家庭商業(yè)保險參與，為了了解數(shù)字素養(yǎng)通過哪些機制影響家庭商業(yè)保險參與，本部分從數(shù)字素養(yǎng)通過提升家庭收入水平和社會互動水平兩個角度進行分析。

1.通過提高家庭收入水平

從表8（1）列OLS回歸結(jié)果可以看到，數(shù)字素養(yǎng)對家庭收入的對數(shù)在1%水平上有顯著的促進作用，說明戶主數(shù)字素養(yǎng)越高對提升家庭收入的幫助越大。（2）列Probit 回歸結(jié)果表明，家庭收入顯著提高了家庭參與商業(yè)保險的可能性；（3）和（4）列Tobit回歸結(jié)果說明，家庭收入水平提高，商業(yè)保險保費支出也會提高，但保費支出占比會下降，這可能是因為保費支出增加的速率小于家庭收入增加的速率。這證明了數(shù)字素養(yǎng)確實能夠通過提高家庭收入水平從而提升了家庭商業(yè)保險參與的可能性和參與程度。驗證了本文的假說H2a和H2b。

表8 數(shù)字素養(yǎng)通過提升家庭收入水平對家庭商業(yè)保險參與的影響

2.通過提高社會互動水平

參考郭士祺等[40]的做法，采用人情禮支出占家庭總收入的比重來衡量社會互動水平，結(jié)果見表9。從（1）列OLS回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字素養(yǎng)對社會互動水平在5%水平上有顯著的促進作用，說明數(shù)字素養(yǎng)越高，居民與周圍群體間的交流越密切，社會互動水平越高。（2）列社會互動的平均邊際效應(yīng)在5%水平上顯著為正；（3）和（4）列社會互動的平均邊際效應(yīng)在1%水平上顯著為正，表明社會互動對家庭參保商業(yè)保險的可能性以及參與程度均有顯著的促進作用。這說明數(shù)字素養(yǎng)確實能夠通過提升社會互動水平進而正向促進家庭商業(yè)保險參與的可能性和參與程度。驗證了本文的假說H3a和H3b。

表9 數(shù)字素養(yǎng)通過提升社會互動水平對家庭商業(yè)保險參與的影響

六、結(jié)論及建議

（一）結(jié)論

本文基于2018 年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，使用主成分分析法測度我國家庭戶主的數(shù)字素養(yǎng)水平，實證分析了數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與的影響。主要結(jié)論包括：第一，數(shù)字素養(yǎng)的提升顯著提高了家庭商業(yè)保險參與的可能性與參與程度，考慮到數(shù)字素養(yǎng)可能存在的內(nèi)生性問題，采用“過去12個月網(wǎng)購支出”作為工具變量的回歸結(jié)果進一步支持了本文的結(jié)論，在更換估計方法以及改變樣本容量后，上述結(jié)果依然具有穩(wěn)健性。此外，家庭總收入和家庭凈資產(chǎn)的增加、家庭人口規(guī)模以及少兒比例的擴大都會提高家庭商業(yè)保險參與；相比于未婚戶主，已婚戶主更愿意購買商業(yè)保險；家庭商業(yè)保險參與隨著戶主年齡的增大先增后減。第二，異質(zhì)性分析結(jié)果表明，數(shù)字素養(yǎng)對家庭商業(yè)保險參與的作用在不同受教育年限、不同家庭收入水平、不同地區(qū)的戶主之間表現(xiàn)出顯著差異性，數(shù)字素養(yǎng)對高學(xué)歷、高收入家庭、中西部地區(qū)的戶主的家庭商業(yè)保險參與可能性的促進效應(yīng)更大。第三，機制分析結(jié)果表明，數(shù)字素養(yǎng)能夠通過提高家庭收入水平、提高社會互動水平進而促進家庭商業(yè)保險參與。

（二）建議

基于上述研究結(jié)論，為推動我國商業(yè)保險市場發(fā)展，提出以下針對性政策建議：

第一，加大新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入。重視數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對居民數(shù)字素養(yǎng)提升的重要作用，繼續(xù)加大對西部偏遠地區(qū)新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)投入，特別是基于新一代信息通信技術(shù)的數(shù)字平臺建設(shè)投入，構(gòu)建數(shù)字生活環(huán)境，讓偏遠地區(qū)居民有更多機會使用數(shù)字技術(shù)平臺，進一步提升這部分群體的數(shù)字素養(yǎng)，從而彌補西部偏遠地區(qū)經(jīng)濟優(yōu)勢不足、保險公司數(shù)量較少、商業(yè)保險可得性差的地區(qū)劣勢，充分發(fā)揮數(shù)字素養(yǎng)對西部偏遠地區(qū)家庭商業(yè)保險參與的促進作用。

第二，開展數(shù)字技能與知識普及教育。重視居民數(shù)字素養(yǎng)的培育，一方面，對于農(nóng)村低收入、低學(xué)歷群體應(yīng)當(dāng)開展有針對性的數(shù)字技術(shù)普及教育，例如開展微信、支付寶、在線購物、在線教育、在線醫(yī)療等數(shù)字技術(shù)平臺的理論與操作教學(xué)，提升這部分群體最基本的數(shù)字生活技能，通過培育其數(shù)字素養(yǎng)，從而提升該群體購買商業(yè)保險的內(nèi)生動力。另一方面，政府、銀行、保險公司等多方組織應(yīng)攜手開展數(shù)字金融知識普及教育，幫助民眾接觸和了解數(shù)字金融產(chǎn)品，引導(dǎo)民眾正確使用數(shù)字金融保險服務(wù)。

第三，利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建新型商業(yè)模式。鼓勵商業(yè)保險公司積極利用數(shù)字技術(shù)，持續(xù)改進創(chuàng)新精準(zhǔn)營銷、場景嵌入以及智能理賠等環(huán)節(jié)，不斷提升用戶體驗；進一步加強與支付寶、微信、手機銀行App等第三方平臺的合作，加大保險產(chǎn)品線上推廣與宣傳力度；不斷優(yōu)化網(wǎng)頁設(shè)置，降低用戶瀏覽難度，不斷優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，推出門檻低、辦理簡便的保險產(chǎn)品，進一步滿足較低數(shù)字素養(yǎng)群體的保險需求。

注 釋

①數(shù)據(jù)來源于國際金融報。

②根據(jù)CFPS2010、CFPS2018數(shù)據(jù)計算所得。

③由于CFPS2020 數(shù)據(jù)庫中的家庭經(jīng)濟庫還未發(fā)布，因此本文使用CFPS2018數(shù)據(jù)。

④數(shù)字素養(yǎng)測量題項中關(guān)于“是否”類問題，“否”賦值為0，“是”賦值為1；“使用頻率”類問題，有“從不”“幾個月一次”“一個月一次”“一個月2-3 次”“一周1-2 次”“一周3-4 次”“幾乎每天”7 個層次，將“從不”到“幾乎每天”分別賦值為0—6；“重要性”類問題根據(jù)受訪者自答，從“非常不重要”到“非常重要”分別賦值為1—5；“重要程度”類問題由于部分受訪者未使用互聯(lián)網(wǎng)進行此類活動，結(jié)合其他受訪者自答情況，重新賦值為0—5。

⑤東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中西部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海。