商业保险对居民消费的影响研究

刘金霞，赖如梦

(1.河北开放大学 教学支持部，河北 石家庄 050080；2.河北经贸大学 金融学院，河北 石家庄 050061)

一、引言

我国已进入“十四五”时期，正在构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。作为拉动内需的重点，居民消费对推动“双循环”和促进经济发展有着十分重要的作用。一方面，消费是促进经济发展的内在动力。2011—2019年，消费对我国GDP的贡献率一直超过50%，甚至最高达到69%①，从需求侧促进了产业结构调整和制造业的转型与发展，成为拉动中国经济最稳定的力量。另一方面，我国中等收入群体的规模正在不断扩大，与新的消费产业和科技创新相适应的消费升级为消费增长创造了新的空间，可以进一步推动经济发展。但收入、失业、疾病、自然灾害等各种不确定因素的存在，影响着居民的消费行为。降低不确定性则成为提高居民消费水平的重中之重[1]。而商业保险作为社会保障体系的重要支柱[2]，可通过分散风险来缓解居民对未来不确定的忧虑，减少因意外产生的损失和家庭未来风险的波动性[3]，对实现驱动型消费转型，提高居民收入水平，稳定消费预期，更大程度地激发潜在的购买力发挥着重要作用[4]。此外，保险还以物化劳动或者活劳动的一小部分安全服务嵌入生产领域形成生产成本，激励投资，保障生产；或者以政府机构和家庭个人的安全服务形式进入消费领域，缓解预防性心理，改善消费预期，重塑消费自信，减少预防性储蓄对其他消费的挤占,进而提高边际消费倾向[5]，为居民未来的消费支出提供长期稳定的保障[6]。

二、文献综述

通过对相关文献梳理发现，学者们从不同商业保险险种、不同阶段收入群体等方面对居民消费的影响进行了多方位研究。人寿保险作为商业保险的主要险种，通过“风险汇聚”和“损失共摊”机制，对拉动消费内需有着重要影响。它将居民所面临的风险聚集在一起，当保险事故发生时，将少数人面临的损失平均分摊给所有人，可以稳定收入预期，使居民将更多的收入用于当期消费[7]。通过拥有一份人寿保险合同获得约定的稳定现金流，增加当期的可支配收入，提升对未来不确定性的良好预期，提高消费倾向，增加实际消费。通过OLS估计和倾向得分匹配的研究表明，人寿保险对消费有显著的促进作用，且对日用品消费的促进作用随着居民收入的增加而增加[8]。此外，由于不同的人寿保险产品对居民所面临的不确定性影响有所差异，李心愉等将年金产品和非年金产品对消费的影响进行研究后发现，非年金产品主要通过解决家庭意外伤残、死亡等造成的家庭财务危机，降低损失和减少收入的不确定性来影响消费；年金产品则主要通过化解不确定的长寿风险而引起的财务危机，使居民定期得到稳定的给付用于消费[7]。这些都表明人寿保险可增加当期消费支出。商业健康保险作为人身保险的一个重要险种，是否能在疾病风险增加时通过风险保障来刺激消费，吴庆跃等验证了商业健康保险，把家庭年消费总额的影响。结果表明，商业健康保险可减少家庭面临的疾病风险，释放出更多的物质资料消费能力，增强消费信心，对消费起着正向的促进作用。此外，在疾病风险得到有效保障后，家庭消费将转向精神文化方面，这是消费结构升级的表现[9]。郑莉莉、范文轩研究发现，在流动性约束条件下，通过加大健康保险的扶持力度，可以提高居民收入水平和完善消费信贷制度，进而扩大消费[10]。而商业医疗保险则通过其所具有的储蓄投资性质在家庭资产配置中扮演着重要的角色。消费者会根据效益最大化原则，通过购买商业医疗保险，把自身未来可能负担的高额医疗费用风险向保险公司转嫁，减轻对未来风险的担忧，优化消费结构，促进消费[11]。温兴祥、郑子媛考察了城乡社会保障一体化背景下城市医疗保险对农民工家庭消费的影响，研究结果表明，城市医疗保险可以显著增加农民工的消费总额，且对新生代农民工和低收入农民工消费的促进作用更大[12]。另外，根据生命周期理论，人口结构是影响居民消费水平的重要因素。养老保险可从宏观和微观两个方面减轻人口老龄化对我国的不利影响，进而增加消费效应，促进享受型和发展型消费倾向的提升[13]。养老保险覆盖率的扩大，养老保险基金支出的增加，都可以改善居民的消费状况。同时，养老保险可以代替其他金融资产，抑制居民储蓄，增加消费支出[14]。

收入是消费的前提和基础，那么，商业保险是如何通过调节居民收入来促进消费的呢?曾国安、杨佩鸿研究发现，巨灾性医疗支出和重大疾病不仅会提高家庭的贫困率，造成财政收入、经营收入和劳动收入等减少，而且会拉大家庭之间的收入差距，导致家庭收入两级分化，需要深入推进商业医疗保险和社会医疗保险等供给侧的改革[15]。消费递减规律表明，高收入者消费需求已得到基本满足，使购买力相对过剩，即使收入增加也不会增大消费支出；而中低收入人群由于收入水平较低，实际消费远远低于意愿，消费倾向较高。拿出部分资金进行保险性活动，根据不同收入阶层设定不同的储蓄率，可以激发消费潜力，提高总体消费水平[16]。商业保险特别是寿险具有现金价值，有助于居民将储蓄转化为其他更高收益的资产[17]，保险资产对消费有显著的收入效应。与农民居民相比，商业保险给城镇居民带来的边际效应更大，且随着家庭收入的增加分位数逐步增强，估计系数随分位数的增大而不断增加，为自身及家庭的消费行为带来变化，缓冲家庭风险，直接或间接影响消费支出[18]。史丽媛、孙祁祥认为，通过对人寿保险迅速调整和转型，可将产品和经营理念得到优化升级。可以用年轻时所交的保费弥补年老时收入水平的下降，从而增加当期的可支配收入。当居民对人寿保险存在“认知效应”时，会意识到老年生活质量的重要性，释放出保险需求，增强在社会保障中的参与度[19]，从而刺激消费需求。为扩大消费支出，需加大保险宣传力度，积极开发设计符合居民需求的保险产品，提高监管水平，消除居民对于保险的质疑和排斥，满足多样化需求。

综上所述可知，大部分学者对商业保险的各个险种以及商业保险如何通过影响居民收入而间接影响消费已有足够完整的研究。但目前研究仅从一些可观察到的影响因素进行分析，大多忽视了居民还会受到之前消费行为的影响。本文基于2011—2019年的省级面板数据，不仅利用固定效应模型从静态方面考察商业保险对消费的影响，而且考虑到居民对以前消费行为的依赖构建了滞后一期的动态模型，从而更加全面地分析商业保险对我国居民消费所起到的重要作用。

三、理论假设

保险主要保障的是居民所面临的不确定风险，可以减少预防性储蓄，从而影响消费水平。而预防性储蓄主要指风险厌恶的消费者为预防未来不确定性导致消费水平下降而进行的储蓄。在不确定的情况下，消费随着收入的下降和预防性储蓄的增加而下降。本文借鉴Zeldes的效用函数进行分析。根据Zeldes的假定，一个具有相对风险厌恶的效用方程的消费者可以生活T时期，外生的未来劳动收入具有不确定性，则消费者在每个时期t，用Ct最大化地表示消费者一生在时间上可分割的效用函数为：

约束条件：Wt+1=(Wt-Ct)(1+R)+Yt+1,Ct≥0,WT-CT≥0。其中，Wt是t时期已经获得但未消费的财富，R为t与t+1之间的利率，Yt+1是t+1期的劳动收入，Ct为t期的消费，T为消费者的寿命期限，Et为t期信息下的期望，U为效用函数。

1963年，弗朗科·莫迪利安尼提出的生命周期理论认为，人们会花费大量的时间计划消费开支以达到消费的最优配置。通过理论模型分析发现，不同年龄阶段储蓄和消费倾向不同。一般来说，年轻人收入较低，但消费需求旺盛；年老时不仅失去工作能力，还要为养老储蓄做准备，这两个时期消费倾向较高，储蓄较低。公式表示为：

C=βω·ωγ+βyω·yω

(2)

其中，C为消费额，βω表示财富在消费中的占比，ωγ为居民实际财富量，βyω为工作收入占消费的比重，yω为居民工作收入。

进一步地，布兰查理和费希尔假定居民通常具有绝对风险厌恶，消费者可以合理安排消费以实现生命周期效用最大化：

约束条件：At+1=At+Yt-Ct。其中，At≥0,对于任意的t,都有Yt=Yt+1+εt,随机误差项εt服从正态分布。则最优消费水平表示为：

其中A为居民财富量，Y为居民收入。从式(4)中可以看出，绝对风险系数α越大，居民消费水平越低；未来收入不确定增加时也会降低消费。并且，Dynan的进一步研究认为，较大的不确定性与相对较高的储蓄有关，而当效用的三阶导数大于零时，则意味着不确定性上升会降低消费并增加储蓄，且面临较大风险的家庭会有更多的储蓄，构建的模型表达形式如下：

约束条件为：Ai,t+j+1=(1+ri)Ai,t+j+Ai,t+j-Ci,t+j,Ai,t+1=0。其中，i和t分别表示家庭和时期，Ai,t表示家庭财富，Ci,t表示消费水平，δ表示时间偏好率，ri为真实利率。

对式(5)取一阶优化条件并对效用函数的一阶导数的二阶泰勒展开可得到预期消费增长函数，进一步地，将商业保险作为不确定或其他影响因素引入到预期消费增长函数并取两次微分，可得到商业保险与消费的理论模型：

dC=α0+α1dz+α2dInsurance+α3dlnx+ε(6)

其中，C为消费，α0为常数项，α1、α2、α3为系数，Insurance代表商业保险，ε为随机扰动项。从式(6)模型中看出，当其他变量不变时，商业保险参与度越高，居民消费开支越大。

从如上理论模型中可以发现，居民会根据不确定性来进行预防性储蓄，对当前消费进行调整。而重大疾病、意外伤害、失业及自然灾害等都是人们所要面临的不确定性，这些都有可能使居民支出增大，对居民收入和消费有着巨大的威胁。当居民参加商业保险时，可在遭受风险损失后迅速得到补偿，维持原来的生活质量水平，更好地稳定未来收支预期，进而有效地拉动整体的消费水平。

四、商业保险对居民消费影响的实证分析

(一)模型建立、指标选取及数据来源

1. 模型建立。在观察居民消费行为时，为避免消费习惯和收入预期等一些无法直接观察到的因素被忽略，导致内生性问题和估计结果的偏差。笔者建立以下模型来研究商业保险对居民消费行为的影响：

Consumerit=α0+α1Insuranceit+βControlit+μi+εit

(7)

进一步考虑，居民的消费行为有明显的依赖路径，即当前消费行为可能受到以前消费行为的影响，而且，由于宏观数据加总可能受到内生性的影响，因此，我们在上面的模型(7)中加入滞后一期的居民人均消费支出，以刻画居民消费习惯对消费行为的影响，动态模型如下：

Consumerit=α0+φConsumerit-1+α1Isuranceit+βControlit+μi+εit

(8)

在模型(8)中Consumerit表示居民人均消费支出，Consumerit-1表示滞后一期居民人均消费支出，Insuranceit是核心解释变量，表示商业保险的发展状况，Controlit是对居民消费行为可能存在影响的其他控制变量，下标i和t分别代表地区和年份，μi为观察不到的区域效应，用于控制固定效应，εit为随机扰动项。

2.指标选取与数据来源。(1)核心变量。被解释变量用居民人均消费支出(Consumer)表示。核心解释变量为商业保险的发展水平，用保险密度(Density)、保险深度(Depth)来衡量。其中，保险密度说明某一地区居民参加保险的程度，即保险的普及程度；保险深度反映了保险业在国民经济中所占的地位。此外，考虑到财产保险和人身保险消费群体和消费行为的不同，进一步细分为财产保险密度(Density_prop)、财产保险深度(Depth_prop)与人身保险密度(Density_pers)、人身保险深度(Depth_pers)，以此考察其对居民消费影响的差异。(2)控制变量。根据已有文献的梳理，笔者主要选取了以下控制变量：教育发展水平(Education)，用每十万人中高等教育在校生人数表示；人口结构变化，用少儿抚养比(Yong)和老年抚养比(Old)表示；城市化水平，用城镇人口与总人口的比重(Urban)表示。由于对数形式能够有效的缓解异方差，保证数据的正态性和线性化，因此对某些变量进行取对数处理，变量具体含义见表1。

表1 变量设计

笔者选取了2011—2019年中国31个省(自治区、直辖市，未包含中国香港、澳门和台湾地区)的数据进行研究。数据来源于国家统计局网站和EPS数据库。

(二)描述性统计

表2为变量描述性统计的结果，可以看出居民人均消费支出的平均值为16 437.84元，并且平均值大于中位数，说明中国各省份的人均居民消费支出呈右偏分布，各地区消费支出不均衡。保险密度的均值为1 850.101元，不论是总保险密度，还是财产保险密度和人身保险密度，其平均值都大于中位数，呈现右偏分布，说明有一半以上的省份保险密度低于平均值。总保险深度、财产保险深度和人身保险深度的平均值都大于中位数，说明保险深度也呈现右偏分布。教育水平的平均值为7.804，并且平均值大于中位数，说明大部分省份的教育水平低于平均水平。少儿抚养比和老年抚养比平均值大于中位数，呈右偏分布。城市化水平平均值大于中位数，说明各省份的城市化发展情况并不乐观。通过对部分变量进行对数处理，部分变量的标准差差异不大，说明对部分变量取对数处理后能消除异方差性。

表2 变量的描述性统计

为了说明商业保险与居民消费的关系，绘制散点图和拟合曲线。从图1、图3和图5的散点图可以看出，居民消费支出整体呈现增长趋势，由多项式曲线拟合发现，保险密度、财产保险密度和人身保险密度都与居民消费呈现正相关关系，居民对商业保险的参与程度越高，消费支出越大，即商业保险可以有效地促进居民消费支出。从图2、图4和图6的散点图发现，保险深度、财产保险深度和人身保险深度与居民消费拟合度不高，即商业保险在国民经济中的占比对居民消费的影响不显著。

图1 保险密度与居民消费关系散点图

图2 保险深度与居民消费关系散点图

图3 财产保险密度与居民消费关系散点图

图4 财产保险深度与居民消费关系散点图

图5 人身保险密度与居民消费关系散点图

图6 人身保险深度与居民消费关系散点图

(三)实证分析

1. 模型选取。用面板数据进行实证的模型包括固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。模型的选取一般利用F检验、LM检验和豪斯曼检验来进行。从F检验和LM检验得出固定效应模型和随机效应模型都优于混合效应模型，通过豪斯曼检验来选取使用固定效应模型还是随机效应模型。从表3豪斯曼检验结果可以看到，p值小于0.001，固定效应模型为最优模型。

表3 豪斯曼检验结果

2.基本结果分析。(1)从表4回归结果来看，保险密度对人均消费支出有显著的正向影响，即商业保险可以有效提高居民消费水平。原因可能是随着商业保险的普及，降低了居民所面临的不确定性，使居民对未来产生更加乐观的预期。商业保险部分替代居民未来消费规划中的储蓄部分，可以刺激消费支出的增加。保险深度对人均消费支出影响效果不显著。(2)为了深入分析保险对消费的影响，笔者分别分析财产保险和人身保险对人均消费支出的影响。从表5、表6的回归结果来看，财产保险密度和人身保险密度与居民消费支出的回归系数均为正且影响显著，说明财产保险和人身保险的普及程度对人均消费支出产生积极的促进作用。而财产保险深度和人身保险深度对人均消费支出的影响较为显著但回归系数为负，说明商业保险对居民消费的影响是反向的。其原因可能是保险在国民经济中的占比越大，意味着居民面临的不确定性风险越多，而保险公司产品创新力度不够，无法满足居民多样化的保险需求，居民只能减少消费支出，从而抑制居民消费。(3)就控制变量来说，教育发展水平、少儿抚养比对居民消费支出没有显著影响，而老年抚养比对居民消费支出有显著的正向影响。其中少儿抚养比与老年抚养比反映的是人口结构，其对居民消费产生了不同的影响。实证结果表明老龄化程度会对居民消费产生更大的影响。当老龄化程度越高时，居民消费支出越大。城市化水平对人均消费支出的影响显著为正，说明城市化水平越高，居民对商品的购买力越强，居民消费支出越大。

表4 保险对人均消费支出影响的回归结果

表5 财产保险对人均消费支出影响的回归结果

表6 人身保险对人均消费支出影响的回归结果

考虑到居民消费往往受上期消费的影响这一消费习惯的存在，将居民人均消费支出滞后一期来刻画居民的消费习惯。从动态回归结果来看，核心解释变量保险密度在动态模型下显著程度没有发生变化，意味着居民的消费行为存在动态效应，即当前消费行为受以前消费习惯的影响。保险密度对滞后一期的人均消费支出的影响系数为正，表明商业保险的发展可以提升居民的消费水平。其余控制变量的显著程度没有发生太大变化，这也从侧面说明了模型设置的合理性和实证结果的稳健性。

3. 内生性检验。借鉴南永清[4]对工具变量的选取，笔者选取了核心解释变量保险密度的滞后两期作为工具变量，相关的检验结果如表7所示。可以看出核心解释变量保险密度、保险深度、财产保险密度、财产保险深度、人身保险密度和人身保险深度效果显著，说明模型不存在内生性问题。

表7 内生性检验结果

4.稳健性检验。为了对结果的稳健性进行验证，笔者将被解释变量人均消费支出与核心解释变量保险密度调换、将解释变量滞后两期和滞后三期来验证是否得到与之前回归结果一样的结论。从表8稳健性检验的结果中看出，保险密度对人均消费支出显著为正，表明保险的普及程度能提升居民的消费水平，且其他变量的显著程度与回归结果基本一致，说明该结果比较稳健，商业保险的发展对居民消费的促进作用相对可靠。

表8 稳健性检验结果

五、研究结论与对策建议

(一)研究结论

从实证结果可以得出如下结论。第一，商业保险的发展有效促进了居民消费水平的提升。商业保险普及程度的提升，可以降低居民的不确定风险，部分替代居民未来预期性储蓄，促进消费支出的增加。第二，进一步细化研究发现，财产保险和人身保险均对居民消费支出有显著影响。这表明居民对自身财产和身体状况及寿命的风险意识均有所增加，财产保险和人身保险对消费起着积极的促进作用。第三，老龄化程度和城市化水平都能够有效促进居民的消费水平。老年人口比重越大，各个方面的支出就越大，从而使消费水平有所提高。随着城市化水平的提升，消费支出也会越来越大。

(二)对策建议

1．进一步开发创新型、个性化保险产品和服务，满足居民多样化需求。在保险产品方面，一方面，随着科技的进步和经济的发展，人们面临的风险种类越来越多，保险需求的多样性越来越多；另一方面，我国保险市场发展仍不完善，市场上大多数是同质化的产品，传统的保险产品已经无法更好满足居民多样化的保险需求。为了充分发挥保险“稳定器”和“助推器”作用，保险公司需要同时兼顾各个消费群体的消费能力，紧密结合各行业的需求，开发出多样的、创新的保险产品，扩大保险服务的覆盖面。考虑到当前我国老龄化问题日益严重，保险公司应开发出更多符合老年需求的保险产品，拓展养老保险产品和服务。同时，还要积极开发新型长期护理保险，以满足老年人的基本生活保障需求。在保险服务方面，由于部分保险代理人专业知识欠缺，只注重销售业绩，难以正确地帮助投保人分析可能出现的风险和未来收益，导致投保率不高。保险公司要升级保险服务，对保险代理人进行专业知识培训，完善管理制度，并从被保险人利益角度将流程细化，定期开展疾病预防、保险知识讲座、健康检查等服务。通过培训和学习，不仅增加保险代理人的专业知识储备，为被保险人提供精细合理的保险服务，也可以增加居民对保险公司的信赖程度，解除保险消费者的后顾之忧。

2．转变保险消费观念，提高居民的保险意识。居民一般受传统观念的影响，对风险存在着侥幸心理，对保险分散风险、转移风险的意识较弱，缺乏自我选择的能力，对保险的认知仍存在偏见。与用保费支出进行风险保障相比，居民更愿意进行预防性储蓄来预防风险。保险观念的这些偏差，导致保险业发展缓慢。保险公司应该利用互联网等新型媒体的影响力，通过电话访问、建立微信、微博、发放宣传页等形式开展保险知识的宣传和讲解，营造良好的消费环境，减轻社会舆论对保险的误导。同时，还要利用杂志、电视等积极进行宣传，普及保险知识教育，加强对有关保险政策的讲读，使居民真正地体会到保险的保障功能。通过这些方式，加快转变居民保险观念，提升保险意识，使居民对保险有更深的理解和更强的信任感，在风险规避上做出正确的抉择，将潜在的保险购买力转化为现实的保险需求，使居民更多地参加商业保险，有效地扩大保险覆盖面，释放储蓄，增加消费。

3．加大保险监管力度，保护消费者权益。由于保险合同具有附和性，对保险人制定的合同条款，投保人和被保险人只能做出同意或不同意的决定，没有变更的权力；再加上保险市场存在高度的信息不对称，人身保险比较灵活、产品种类繁多，条款不仅涉及保险专业知识，还涵盖金融、医学、精算、法律等各个领域，合同的复杂性会引起合同纠纷事件，使消费者处于劣势。为了更好地维护消费者权益，解决销售误导、合同纠纷等事件，首先，监管机构应强化信息披露机制，通过现场监管和非现场监管的手段及时对保险公司操作流程的规范性进行检查。其次，要扩大消费者的维权渠道，除了电话投诉、信访投诉、网络投诉等渠道外，要建立专门的消费者投诉机构，认真处理投诉事件，提高投诉事件处理的效率。再次，要加强对消费者投诉质量的监管约束，强化保险公司消费投诉的主体责任，对保险机构违规违法行为进行罚款，让保险消费者参与到监督保险公司的误导行为中，从而有效地强化保险公司责任。最后，建立相应的规章制度，完善责任追究机制，对恶意误导销售的人员和机构进行追责。

4．完善险种结构，提高与居民消费相关的财产保险投保率。我国财产保险种类繁多，与居民消费直接相关的保险包括机动车辆保险、家庭财产保险、农业保险、短期健康保险等险种。其中，机动车辆保险占据财产保险市场的大部分份额，家庭财产保险、短期健康保险等险种占比较低。中国银行保险监督管理委员会网站数据显示，2020年我国财产保险原保险保费收入为13 584亿元，其中，企业财产保险490亿元，占比为3.61%；家庭财产保险91亿元，占比为0.67%；机动车辆保险8 245亿元，占比为60.70%；责任保险901亿元，占比为6.63%；农业保险815亿元，占比为6.00%；短期健康险1 114亿元，占比为8.2%；意外险541亿元，占比为4.00%②。由于农村消费能力普遍较低，农业保险对消费的拉动力有限。扩大消费需求的主要险种应该是机动车辆保险和家庭财产保险。从机动车辆保险来看，其占比过高，不仅降低整个行业抵御风险的能力，发展空间也受到限制。不过，随着新能源汽车的发展，市场会得到逐步转型和发展。但由于相关数据不全面，传统的车险定价已无法满足新能源汽车的承保需求，使居民面临保费高、风险得不到全面保障等问题。从家庭财产保险来看，目前家庭财产保险产品险种单一，营销模式创新力度不够，理赔效率低下，投保人或被保险人往往会因报险时效较短而错过最佳报险时间。另外，当发生财产损失时，消费者要花费大量的时间收集有关资料才能获得理赔，减少了居民的购买意愿。而且，家庭财产保险在险种设计上对核心风险的保障力度不够，普遍将地震等巨灾风险列为除外责任；在费率制定上缺乏针对性，没有根据不同地区的风险等级制定差别化的费率；在开发渠道上忽略了对客户资源的分类整合，导致销售率低下。对此，保险公司不仅要对现有相关险种加速改革，根据市场状况适时调整费率，完善保险流程，提高理赔效率；还要进一步完善险种结构，以满足广大消费者需求。

5．促进科技与保险的融合，提高保险服务的准确性和风险保障水平。保险科技的发展可以进一步简化保险服务流程，使服务效率提升，强力驱动保险业数字化转型。保险公司利用大数据，可以为每个客户提供个性化的保险服务，针对不同风险的人群厘定差别费率，实现精准营销；还可以通过大数据的反欺诈网络，快速地排除重复保险，并对客户的信用等级进行划分，拒绝承保故意造成保险标的损失的客户，避免引起道德风险。在人工智能方面，智能化客服可以代替人工进行信息整理和咨询工作，可以大大降低人工成本；通过智能化核保在线了解客户信息，评估风险，快速进行身份验证，简化核保流程，提高承保效率，降低运营成本。利用区块链的去中心化，可以简化分销协商的流程，使保险变得更加场景化、碎片化。利用物联网技术，保险业可以在车联网、可穿戴设备和智慧家居等领域快速发展，实现点对点对接，从而加快整个保险行业的发展。总之，通过这些新型的科技手段，可以重塑保险生态价值链，挖掘市场潜力，为保险快速发展提供重要的先决条件。还可以利用技术手段有效构建保险对居民消费的保障网络，使居民的不确定性风险有所保障，从而刺激居民增加消费支出。

注释：

①笔者根据中国统计年鉴相关数据计算而得。

②笔者根据中国银行保险监督管理委员会网站相关资料计算而得。