张瑾
摘 要:本文以2019年1月—2020年10月的日度数据为样本,以保险产品关键词的百度搜索指数作为衡量居民投保意愿的代理变量,以全国每日累积新冠肺炎确诊病例数作为疫情严重程度的衡量指标,使用邹检验和结构变动分析法研究新冠肺炎疫情爆发对居民投保意愿的影响。实证研究发现,新冠肺炎疫情不仅在短期内提高了我国居民的健康保险投保意愿,而且这种促进效应在疫情被控制后的长期内仍然存在;与健康保险不同,人寿保险、意外伤害保险等非健康保险的投保意愿并没有因为疫情的爆发而提高;使用其他替代变量以及拓展研究的数据区间进行测试后,实证研究的结果保持稳健。保险公司在未来发生类似疫情及重大灾害时,应着重开发、宣传、营销与之相关的保险产品;同时,政府应借助居民投保意愿提高这一契机,支持和鼓励商业健康保险产品的供给与创新,来应对未来发生的重大疫情与灾害。
关键词:新冠肺炎疫情;投保意愿;健康保险;保险需求
DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2021.04.002
中图分类号:F840.6 文献标识码:A 文章编号:1003-9031(2021)04-0017-09
一、引言
2020年新冠肺炎疫情的肆虐对中国乃至全球产生了重大而深远的影响,各行各业都在努力从这次危机过后寻找新的发展机遇,保险行业也不例外。疫情的爆发对保险行业的影响不可忽视,短期内,展业经营受限显著影响了保险公司的业绩,而从长远来看,疫情唤醒了社会公众对于健康风险的防范意识和保障意识,潜移默化影响着居民的投保意愿。在这样的背景下,本文尝试通过研究新冠疫情发生前后居民健康保险投保意愿的变化,分析疫情对居民健康保险投保意愿产生影响的途径,寻找影响居民健康保险投保意愿的因素,以期通过了解消费者对保险产品的需求,制定相应的发展策略,为健康保险的长期发展提供具有价值的政策建议。
二、文献综述
消费者心理学认为,消费者的购买意愿对其购买行为有重要影响。因此,了解消费者投保意愿的变化,采取适当的发展战略和营销策略以促进潜在的投保意愿转化成为实际的保险需求,对进一步提升我国健康保险的市场渗透率具有重要意义。国内外学者对保险的购买意愿(投保意愿)进行了大量研究,本文从需求端和供给端两方面对其影响因素进行总结。
需求端因素方面,张鉴美等(2015)从心理学角度出发,认为风险知觉和保险产品的感知价值是影响旅游短期意外伤害保险购买意愿的重要因素;Khare等(2010)研究发现消费者对互联网保险的感知有用和感知易用是影响印度保险消费者投保意愿的关键因素;Botzen等(2012)实证证明,个体对于洪水灾害的风险认知水平越高,其购买洪水保险的意愿越高;耿赫仁(2020)研究发现危险经历时间特征和保险价值认知均对投保意愿影响显著;除了上述心理学因素外,个人特征也是影响投保意愿的重要因素,景鹏等(2012)提出消费者的年龄和年均收入会显著影响其保险产品的购买意愿;王超(2020)对地质灾害保险进行研究时发现居民的地质灾害保险经历与投保意愿呈显著正相关关系。
供给端因素方面,于凌云等(2013)结合我国实际调查进行实证分析,得出保险公司的形象及服务质量对人寿保险产品购买意愿有显著影响的结论;周新发(2014)等发现网络保险的购买便利性、网络保险的信誉度与知名度对购买意愿有着显著的影响;袁峰等(2019)认为保险特性(包括收益率、保费高低和缴费方式等)对人身保险投保意愿产生直接影响;王冬妮(2020)实证研究发现网站访问速度、服务有用性、媒体宣传和个人信息安全等变量都对互联网旅游意外伤害保险投保意愿有显著影响。
在总结分析国内外学者对投保意愿影响因素研究的基础上,本文试图分析新冠肺炎疫情对居民健康保险投保意愿产生影响的途径。从需求因素方面考虑,一是疫情的发生使我国居民对健康风险的认知水平普遍提升;二是居民对健康保险产品的价值认知可能发生改变;三是疫情范围波及全国且持续时间长,拥有这样的危险经历很可能影响居民面对健康保险产品的消费心理和消费行为;四是居民的收入水平在疫情期间发生波动,他们对保险产品的购买意愿也会受到影响。从供给端因素方面考虑,一是疫情期间代理人展业受限,保险公司积极拓展网销渠道,提高了购买保险产品的便利度;二是保险公司积极履行社会责任,从捐款捐物到提供志愿服务,提升了行业形象和社会公众的信任度;三是保险公司在重大疾病保险、医疗保险等健康保险产品中增加新冠肺炎保障,满足消费者的投保需求。
从研究方法来看,学者多是使用问卷数据构建投保意愿指标:周新发(2014)、易佳(2016)、陈琦(2017)和王冬妮(2020)等学者选择0/1变量来量化投保意愿,并运用二元Logistic模型进行回归分析找出影响因素;宋博等(2014)、Arshad M等(2016)则利用CVM方法获取保险支付意愿的样本数据作为衡量指标,然后构建模型分析影响因素。
考虑到问卷调查的样本数量有限、问卷填写质量难以控制,问卷回收率也存在不确定性,一定程度上削弱了数据的有效性和代表性,本文在量化投保意愿这一变量时不采用问卷数据,而是创新性地使用健康保险的百度搜索指数作为居民投保意愿的衡量指标。百度搜索指數以关键词搜索频率为计算基础,能够体现出投保人对某一保险产品的主观关注程度,在一定程度上可以代表社会公众对保险产品的购买意愿,能较为准确地度量大部分居民的投保意愿。
本文以居民的健康保险投保意愿为研究对象,借鉴王晓全等(2011)在研究SARS对我国保险需求影响时使用的邹检验和结构变动分析方法,观察疫情发生前后投保意愿数据的结构变动情况,从而对疫情能否提升居民的健康保险投保意愿做出判断,并试图寻找影响投保意愿的其他因素。
三、实证研究设计
(一)理论分析与研究假设
1.疫情爆发对健康保险投保意愿的影响
2020年新冠疫情的肆虐对居民健康保险投保意愿的影响是一把利弊并存的双刃剑,从积极的方面来看:此次疫情是建国以来我国遭遇的传播速度最快、防控难度最大的突发公共卫生事件,疫情范围波及全国,造成大多数民众产生恐慌心理,而保险意识的提高幅度往往与社会的恐慌程度成正比,新冠疫情可能使我国居民的投保意愿普遍提升;疫情的爆发使居民更加意识到健康的重要性,居民对健康保障和医疗服务的需求增加,无论是从短期看还是长期看,都可能对居民投保意愿的提高起到促进作用;疫情期间,保险公司积极履行社会责任,发挥了行业作为社会“稳定器”和经济“减震器”的功能,大众对保险行业的好感度和信任度在潜移默化中提升了,可能对居民的投保意愿产生正向影响。从消极的方面来看,疫情的突袭对宏观经济运行和社会发展造成巨大冲击,不仅拖累了居民收入,而且对收入预期造成负面影响,可能同时削弱居民对健康保险产品的购买意愿和购买能力。
综上,新冠疫情可能从多方面对居民的健康保险投保意愿产生影响,其中的助推因素多于阻力因素,因此本文推测新冠疫情的爆发很可能促进了居民投保意愿的提升,为了从实证角度证明这一推论,本文提出以下研究假设:
假设一:疫情的发生使居民的健康保险投保意愿发生结构性变动。
假设二:疫情对健康保险投保意愿的影响既有水平效应,也有趋势效应。
假设三:疫情的爆发提高了居民投保意愿。
2.疫情爆发对其他人身保险投保意愿的影响
与健康保险相比,疫情与其他人身保险(本文称为非健康保险,包括人寿保险、年金保险、意外伤害保险等)的关联度不高,不构成影响非健康保险需求的重大驱动因素,对其投保意愿造成的影响有限,因此本文提出假设:
假设四:疫情的爆发没有提高非健康保险的投保意愿。
(二)数据来源、变量设计及描述性统计
1.数据来源及数据区间
本文利用Python软件从百度指数网页中抓取每日的百度搜索指数、百度媒体指数以及百度资讯指数;使用从2019年1月1日—2020年10月31日的日度数据,考虑到2019年12月健康保险新规发布导致当月的搜索指数和资讯指数大幅增加,可能因为数据异常影响模型的估计结果,因此选择剔除该月的数据,最终确定的样本中包括639个观测值。
2.变量设计
(1)被解释变量:投保意愿
本文使用保险关键词的百度搜索指数作为衡量居民投保意愿的代理变量。搜索引擎是网民获取信息的重要工具,2019年百度搜索引擎的市场份额高达67.09%,相比于其他搜索引擎或互联网应用,其搜索量数据更具代表性;当消费者对某类保险产品产生兴趣,很自然会去搜索相关关键词从而了解产品的详细信息,并将收集到的信息作为是否投保的参考依据;而百度搜索指数是以网民在百度的搜索量为数据基础,以关键词为统计对象计算出的搜索频次的加权和,因此文章以百度搜索指数作为研究居民投保意愿的代理变量。
(2)解释变量:疫情严重程度
本文使用全国累积确诊病例数作为衡量疫情严重程度的指标。
(3)解释变量:疫情的媒体关注度
本文使用“新冠肺炎”的媒体指数作为疫情媒体关注度的衡量指标。百度指数中的媒体指数能够衡量媒体的报道数量,疫情期间人们对相关新闻尤为关注,对疫情的了解和恐慌程度一定程度上受到媒体关注度的影响,因此媒体关注度可能影响居民的投保意愿。
(4)控制变量:保险的媒体关注度
本文使用百度资讯指数作为保险产品媒体关注度的衡量指标。媒体对保险的关注有信息传递的作用,通过影响消费者对保险的关注度和了解程度,反映在居民投保意愿的变化当中。
3.描述性统计
由表2可知,从整体上看,人寿保险、意外伤害保险和年金保险的搜索指数都高于健康保险,说明我国居民对健康保险的投保意愿低于其他非健康保险、未来的市场渗透率有很大的提升空间;健康保险搜索指数的最大值和最小值相差近5倍,说明在本文所选取的数据区间内,健康保险投保意愿的波动幅度较大。
(三)模型建立
1.假设一的检验
为了检验疫情发生前后居民健康保险投保意愿是否发生结构性变动,本文使用邹检验方法,选择2020年1月31日作为区分疫情是否爆发的时间点,用相同的模型分别构建两段数据的回归方程,原假设为两个回归方程的系数相同,设定的模型一如下:
进行OLS回归后计算出F统计量,如果计算出的F值大于临界值,则拒绝原假设,说明疫情发生前后健康保险投保意愿数据的线性趋势发生了显著的结构变化。
2.假说二的检验
为了进一步研究健康保险投保意愿时间序列因疫情而产生的结构变化情况,在模型一的基础上加入虚拟变量D1和D2,其中,设定D1在2020年1月31日—2020年4月8日(即疫情爆发到疫情基本被控制的时间)为1,其他时间都为0;设定D2在2020年1月31日前为0,之后均为1,模型二的设定如下:
若在疫情被控制后,健康保险投保意愿的增速变得平稳,即疫情对它的影响只产生了水平效应、未产生趋势效应,则D1的系数显著不为零、D2的系数不是显著不为零;若疫情对健康保险投保意愿的影響既有水平效应,又有趋势效应,则D1和D2的系数均显著不为零。
3.假说三的检验
模型三在模型一的基础上加入疫情严重程度、新冠肺炎疫情的媒体关注度等解释变量,考虑到疫情对投保意愿的影响具有滞后性,因此选择滞后一期的健康保险投保意愿时间序列作为被解释变量,设定模型三如下:
重点观察OLS回归结果中变量Sev前面的系数,若疫情的发生提高了居民的健康保险投保意愿,则Sev的系数将显著不为零且为正数。
4.假说四的检验
依然使用模型三对假设四进行验证,将人寿保险、意外伤害保险和年金保险投保意愿作为被解释变量,检验疫情前后这两类保险的投保意愿是否发生了结构性变动,具体设定如下:
四、实证结果
(一)平稳性检验
实证研究中通常使用单位根法检验时间序列的平稳性,本文选择应用最广泛的ADF检验法。根据检验结果,所有变量均为平稳序列,在模型中可使用原序列进行回归分析。
(二)实证结果
由表3可知,模型一的三个回归方程的系数估计结果差异较大,初步推断Hiw时间序列发生了结构性变动,根据邹检验的方法计算出F值等于5.436,在1%显著性水平下拒绝原假设。实证研究结果表明,2020年1月31日之后,我国居民的健康保险投保意愿发生了显著的结构变化,说明新冠肺炎疫情的爆发对居民健康保险投保意愿产生了显著的影响,证实了本文的假设一。
由表3可知,模型二中的虚拟变量D1的系数为11.356,P值在1%的显著性水平上不为零,虚拟变量D2的回归系数为6.067,在10%的水平上显著不为零,即疫情的发生对居民健康保险的投保意愿的影响既有水平效应,也有趋势效应,在疫情被控制后这种影响依然存在,假设二成立。
表4中第一列为模型三的回归结果,变量Sev的系数为正,P值显示在10%的显著性水平上不为零,说明疫情越严重,居民的健康保险投保意愿提升幅度越大,证实了本文的假设三,新冠疫情的发生对居民的投保意愿产生了正面的影响;变量Hat的系數为正且在10%的显著性水平上不为零,说明媒体对健康保险的关注度越高,居民的健康保险投保意愿提升越明显,这与经济学常识相符;变量Med的系数为正但P值很大,无法拒绝系数为零的原假设,说明媒体报导疫情相关的消息对居民的投保意愿有正向影响,但这种影响并不显著。
表4的最后三列分别为人寿保险、意外伤害保险和年金保险投保意愿作为被解释变量的回归结果,变量Sev的回归系数均小于0。实证结果表明,疫情的发生只提升了健康保险的投保意愿,对于非健康保险的投保意愿没有产生正向影响,证实了本文的假设四。
(三)格兰杰因果检验
表5为变量Hiw和Sev的格兰杰因果检验结果,结果表明Sev是Hiw的格兰杰原因,而Hiw不是Sev的格兰杰原因,即疫情严重程度的变化是居民健康保险投保意愿变动的原因,从统计学意义上印证了本文的研究假设。
(四)稳健性检验
为了确保实证结果的可靠性,本文采用两种方法进行稳健性测试:一是更换被解释变量(Hiw)的衡量指标,健康保险主要分为疾病保险、医疗保险、失能收入损失保险、护理保险和医疗意外伤害保险五类,其中医疗保险与疫情的相关度最高,因此选择医疗保险的搜索指数作为代理变量进行回归;二是改变数据区间,将实证研究的区间拓展为2018年1月—2020年10月,进行稳健性检验。两种方法的测试结果都证实了本文的研究假设,虽然回归系数的数值大小上略有差异,但所得到的结论是一致的。
五、结语
疫情的发生使我国居民对于健康保险的投保意愿发生了结构性变动,这种影响既包括水平效应也包括趋势效应,即疫情的蔓延不仅在短期提高了投保意愿的增速,而且在疫情被控制后的较长时间内,这种促进效应仍然存在。疫情的发生只提升了居民对于健康保险的投保意愿,未能提高其他非健康保险(包括人寿保险、意外伤害保险及年金保险)的投保意愿。政府可以借助疫情后居民投保意愿提高这一契机,积极提供宏观政策支持,鼓励商业健康保险产品的创新与供给,鼓励保险公司积极参与医保治理,让商业健康保险的保险深度和密度踏上新台阶,那么在未来发生疫情或重大灾害后,商业健康保险就可以发挥更大的支持和补充作用,从而缓解国家财政的支出负担。
在未来发生类似疫情或重大灾害时,保险公司应着重开发和营销与该突发事件关联度较高的保险产品,如在类似疫情爆发时以健康保险为业务发展重点,在某地区发生雨雪冰冻灾害导致林业经营受损后,主动营销森林保险产品,这样不仅满足了居民的投保需求,而且也能够提升相关产品的市场渗透率。同时,保险公司应重视媒体宣传、尤其是网站、论坛以及微信和微博等新媒体平台,借助多种资讯平台普及保险知识,宣传健康保险产品来提升居民对健康保险产品的认知度,从而进一步提升居民投保健康保险产品的意愿。保险公司未来在制定健康保险发展战略时,应将医疗保险作为产品开发的重点和营销策略的核心,具有针对性地将居民潜在的健康保险购买意愿转化成实际的保险需求,将更好地促进健康保险覆盖的扩展。
(责任编辑:孟洁)
参考文献:
[1]张鉴美,陈毅文,李信.从心理学角度研究风险知觉和保险购买意愿相关关系——以旅游短期意外伤害保险为例[J].保险研究,2015(6):72-81.
[2]Khare A,Singh S.Antecedents to Indian customers attitude towards online insurance services[J].International Journal of Business Competition and Growth,2010(1) :19-30.
[3]Botzen W,Van den Bergh J C. Risk attitudes to low-probability climate change risks: WTP for flood insurance[J].Journal of Economic Behavior&Organization,2012,82(1):151-166.
[4]耿赫仁.危险经历对个人综合意外伤害保险投保意愿影响分析——基于京津冀居民调查问卷[D].保定:河北大学,2020.
[5]景鹏,杨永生.消费者对保险产品的购买意愿及影响因素分析——基于江苏省的调研数据[J].海南金融,2012(2):44-47.
[6]王超.居民地质灾害保险意愿影响因素研究——以兰州市社区居民为例[D].兰州:兰州大学,2017.
[7]于凌云,张凯伦.消费者人寿保险购买意愿相关因素实证分析[J].保险研究,2013(2):87-94.
[8]周新发,王妲.基于TPB视角的消费者网络财产保险购买意愿研究[J].保险研究,2014(7):51-60,86.
[9]袁峰,刘玲,邵祥理.第三方网络平台人身险投保意愿影响因素研究[J].沈阳工业大学学报(社会科学版),2019,12(1):67-75.
[10]王冬妮.“互联网+”模式下居民投保意愿影響因素研究——以互联网旅游意外伤害保险为例[J].保险研究,2020(1):51-62.
[11]易佳.基于计划行为理论的网络人寿保险投保意愿的影响因素研究[D].长沙:湖南大学,2016.
[12]陈琦.最惠保用户投保意愿研究——基于多理论视角[D].成都:西南财经大学,2017.
[13]宋博,穆月英,侯玲玲等.基于CVM的我国农业气象指数保险支付意愿分析——以浙江柑橘种植户为例[J].保险研究,2014(2):54-63.
[14]Arshad M,Amjath-Babu T S,Kchele H.What drives the willingness to pay for crop insurance against extreme weather events(flood and drought) in Pakistan? A hypothetical market approach:Climate and Development[J].Climate and Development,2015,8(3):234-244.
[15]张继德,廖微,张荣武.普通投资者关注对股市交易的量价影响——基于百度指数的实证研究[J].会计研究,2014(8):52-59.
[16]金雪军,周建锋.投资者关注度与市场收益间动态关系研究——基于Bootstrap的滚动窗口方法[J].浙江大学学报(人文社会科学版),2014,44(6):98-111.
[17]李山,邱荣旭,陈玲.基于百度指数的旅游景区络空间关注度:时间分布及其前兆效应[J].地理与地理信息科学,2008,24(6):102-107.
[18]李世霞,田至美.基于百度指数的旅游目的地网络关注度影响因素分析——以青岛为例[J].首都师范大学学报(自然科学版),2014(1):56-59.
[19]王晓全,孙祁祥.背景风险对保险需求的影响——基于中国健康保险市场的实证研究[J]. 保险研究,2011(3):108-114.
[20]王晓全,邓颖璐.存在背景风险下的保险需求——来自中国商业健康保险市场的实证研究[C]//第二届“北大CCISSR(赛瑟)论坛”,2005.