基于感知价值的车险投保群体识别及其匹配方案

李方媛，赵长利

( 山东交通学院汽车保险研究所，山东济南 250357 )

尽管我国车险保费收入16 a间增长了约17倍[1]，但是除了部分财产保险企业实现承保盈利外，90%以上的中小财产保险公司的车险业务都面临亏损。现有的车险产品普遍存在同质化严重、服务缺乏创新等问题，不仅影响了保险企业的盈利能力，而且使居民用车的个性化风险保障需求与不充分的车险供应之间的矛盾日益凸显。与此同时，我国的车险行业正处于商业车险改革、“互联网+”保险运营模式创新的关键时期，车险市场机遇与挑战并存。

实践证明，车险产品供需矛盾一直存在，而精细化管理是车险承保业务管理的发展趋势[2-6]。一直以来，保险公司不断优化保险产品，但供需矛盾仍然突出，究其原因是保险产品价值与顾客感知价值的不协调导致的。顾客感知价值是在“顾客价值”的基础上提出的。国内外众多学者界定过感知价值的内涵，文献[7]的观点得到了企业界和学术界的广泛认同。顾客感知价值就是顾客将所能感知到的利益与其在获取产品或服务时所付出的成本进行权衡后，对产品或服务效用的总体评价，包括功能价值、 情感价值、 社会价值等。感知利益是指顾客的购买行动为其提供的好处，感知风险是选择不购买时，可能造成的某种不确定因素导致的令人不愉快的后果，感知成本是指顾客为了购买产品或服务而必须支付的一系列成本。感知价值是企业竞争力的关键，能够更准确的测度顾客的购买意愿。很多学者从不同视角对感知价值的测量维度进行划分：文献[8]从情感、社会、功能、认知和条件反应5个方面进行感知价值的实证研究；文献[9]认为感知价值的得失评价可归纳为产品、服务、人员、形象、时间 、体力、 货币和精力8个要素；文献[10]将感知价值划分为实获价值和期望价值；文献[11]对奢侈品消费的感知价值进行研究，提出感知价值的实物、经济、社会、情感和服务的5个维度；文献[12]以家用汽车购买意愿为例，构建感知价值的产品质量感知、服务质量感知、 品牌感知、绿色感知和价格感知5要素模型。

综上所述，顾客感知价值非常多元化，且伴随时间的变化而变化。近20 a学者们研究了感知价值对众多产品或购买意愿的影响关系，鲜有车险投保人的感知价值与车险投保行为的内在机理的公开研究成果，而且行业大环境的不断变化对保险供求关系有直接影响。本文基于感知利益和感知风险权衡的感知水平差异，将车险投保人群体进行划分，利用问卷数据量化车险投保人的感知价值与车险行为选择的影响关系，并对不同类型群体的车险投保特征进行分析，探寻车险精细化管理的切入点。

1 提出假设

图1 车险消费感知价值的概念模型

综合考虑车险承保的影响因素和车险投保人感知价值的组成要素[13-15]，并以前人的研究结果为依据[16-19]，从感知利益、感知风险、感知价值、服务评价和投保人需求意愿5个维度，建立车险消费感知价值的概念模型，如图1所示，分析影响车险投保人感知价值的关键因素以及不同要素影响的差异性。假设：

H1为车险投保人的感知利益正向影响其感知价值；H2为车险投保人的感知价值正向影响其需求意愿；H3为车险投保人的感知风险正向影响其感知价值；H4为车险投保人的感知风险正向影响其需求意愿；H5为车险投保人的感知利益负向影响其对保险公司的服务评价；H6为车险投保人的感知利益负向影响其感知风险；H7为车险投保人的感知价值负向影响其对保险公司的服务评价；H8为车险投保人对保险公司的服务评价负向影响其需求意愿。

2 研究方法

2.1 问卷设计

调查问卷包括两部分：车险投保人行为测量项目和背景信息。第一部分为投保人行为测量项目，参考已有的文献量表，结合商业车险条款费率改革的特征进行修改，包含感知价值、感知利益、感知风险、服务评价和车险投保人需求意愿5个维度，分别设置4、7、5、3、3个题项，各维度的测量问项见表1(为避免被测者有目的性的进行选择，将各问项编号的顺序打乱)。第二部分是被调查者的基本信息以及车辆使用特征。量表为Likert 5级，所有题项答案从A至E感知程度由弱到强，确保题项显著性的同向性。

2.2 样本特征

本研究以车险投保人为研究对象，借助问卷星调查平台和保险公司、4S店实地调查，共回收问卷3 605份，根据答题的完整性最终遴选有效问卷3 527份，有效率为97.83%。正式调研时间为2015-03-01—10-31。统计表明：车主平均驾龄7.26 a(最低0.5 a，最高40 a)，车龄平均4.10 a(最低0.5 a，最高15 a)；车辆平均价格18.12万元，多数车辆的价格较高，普遍介于10～30万元；年缴车险总费用平均5 960.84元(最低760元，最高约50 000元)，多数投保人的安全保障意识较高，有小部分投保人仅愿意购买交强险，不选择商业车险。

2.3 群体识别

群体识别的步骤如下：

1)数据预处理。计算平均感知风险和平均感知利益，即将感知风险对应的5个问题分值取均值，平均感知利益的计算类似。

2)基于总样本的均值自动生成象限分割点，以横坐标3、纵坐标2.5为分界线，将总体空间划分为4个象限，4个象限分别代表4类车险投保群体，1～4象限分别代表：高感知利益-高感知风险类投保群体、高感知利益-低感知风险类投保群体、低感知利益-低感知风险类投保群体、低感知利益-高感知风险类投保群体。

3)绘制散点图。感知风险和感知利益两变量分别是由7个测量问项和5个测量问项构成，其变量值域为[1，5](所有测量题项均有5个答案，感知程度最弱的选项A的值为1，最强的选项E的值为5)。以车险投保人的平均感知风险(将变量对应的所有问项分值累加求和后除以问项数)为横轴变量，平均感知利益为纵轴变量，利用SPSS18.0软件分析样本的分布特征，车险投保人的群体划分结果如图2所示。

表1 问卷维度及测量问项

图2 权衡感知利益与感知风险的车险投保群体划分

图2表明：高感知利益-高感知风险类投保群体人数最多，为1 021人(占总样本的28.95%)，其它由多到少依次为高感知利益-低感知风险类投保群体、低感知利益-高感知风险类投保群体和低感知利益-低感知风险类投保群体。本文采用结构方程模型的方法对高感知利益-高感知风险类投保群体的车险选择行为的影响关系进行分析，其它3类群体的行为特征仅做简单统计。

2.4 信度与效度检验

Cronbach′s α系数法被用于高感知利益-高感知风险类车险投保群体的保险行为调查问卷的信度检验[20]。整个问卷的Cronbach′s α系数为0.732，表明问卷具有较高的信度。然后，采用KMO检验和巴特利特球形检验(Bartletts)判断能否进行因子分析，作为问卷结构效度的测量依据[21]。变量的KMO值为0.757，且巴特利特球形检验Sig.的值为0(<0.01)，表明该方法适合进行因子分析。利用因子分析法识别特征根≥1的潜在公因子， 22个变量(各维度对应的22个问项所对应的观测变量)的因子载荷均大于0.4，说明有良好的判别效度。

以图1中5个维度为潜变量，以各维度对应的测量问项作为各潜变量的观测变量，利用AMOS7.0软件构建车险投保人的感知价值与汽车保险行为影响关系的结构方程模型，该模型有5个潜变量和22个观测变量组成。为了进一步检验量表的效度水平，利用问卷样本资料对所构建的结构方程模型进行拟合指数检验，结果：卡方自由度比值为4.012，近似误差均方根为0.063，Bentler拟合指数为 0.727，拟合优度指数为0.929，说明该模型结构合理，具有较好的拟合优度。

3 不同感知利益与感知风险的车险投保群体特征

通过路径分析对各个假设进行验证，结果显示：各假设均通过显著性水平为0.1的T检验，即H1～H8八个假设均被证实成立。将1 021份数据代入AMOS软件所构建的结构方程模型中，运算后得到变量之间的标准化路径系数如图3所示。

图3 高感知利益-高感知风险类车险投保人感知价值与汽车保险行为的影响路径关系

由图3可知，车险投保人的感知利益与感知价值、感知价值与需求意愿、感知风险与需求意愿间的路径系数分别为0.722、0.498、0.663，均呈现出显著的正相关性。车险投保人的感知风险与感知价值、感知利益与服务评价、感知利益与感知风险、感知价值与服务评价、服务评价与需求意愿的路径系数分别为-0.571、-0.423、-0.864、-0.609、-0.327，均呈现显著的负相关性。

3.1 高感知利益-高感知风险类车险投保群体

图3中车险投保人的感知利益与需求意愿有3条路径：1)感知利益—服务评价—需求意愿；2)感知利益—感知价值—服务评价—需求意愿；3)感知利益—感知价值—需求意愿。图3中感知风险与需求意愿也有3条路径：1)感知风险—需求意愿；2)感知风险—感知价值—服务评价—需求意愿；3)感知风险—感知价值—需求意愿。将图3中各路径的维度之间的标准化路径系数先乘积再加总，得到综合影响系数[22]。以感知利益对车险投保人需求意愿为例，计算感知利益对投保人需求意愿的综合影响系数

k=k1+k2+k3,

式中：k1、k2、k3分别为感知利益与需求意愿的路径1)、路径2)、路径3)中所有维度之间的标准化路径系数的乘积。

同理，计算可知高感知利益-高感知风险类车险投保人群体中，车险投保人的感知风险对需求意愿的综合影响系数。比较可知：感知利益对车险投保人需求意愿的综合影响作用强于感知风险，说明感知利益在该类群体的车险投保决策中发挥更重要的作用。

由图3可知：

1)车险投保人的感知利益与感知价值(路径系数为0.722)显著正相关，与服务评价(路径系数为-0.423)显著负相关，表明目前车险投保人的感知利益越准确，则感知价值也越高，对于车险企业的服务评价越低，即顾客满意度越低。各观测项对车险投保人的感知利益影响的总体效应由大到小前4项的为：Q6、Q8、Q14、Q3，路径系数依次为0.648、-0.633、-0.631、0.534。

2)车险投保人的感知风险对感知价值(路径系数为-0.571)的影响表现出显著负相关性，即车险投保人的感知风险越准确，则感知价值也越低。各观测项对车险投保人的感知风险影响的总体效应由大到小前3位为：Q1、Q4、Q12项,路径系数依次为0.736、-0.632、0.598。

3)车险投保人的感知价值对企业的服务评价有显著负向影响 (路径系数为-0.609)，对车险投保人需求意愿有显著正向影响 (路径叙述为0.498)。这一结果说明当车险投保人的感知价值越高时，对于企业的服务要求越高，满意度下降，需求意愿也就越强烈。各观测项对车险投保人的感知价值影响的总体效应由大到小为：Q9、Q20和Q10项，路径系数依次为0.640、-0.635、-0.531。

3.2 高感知利益-低感知风险类车险投保群体

此群体中，40岁以下车险投保人的比例为80.5%，其中30岁以下占 43%左右；本科及以上的比例超过60%；驾龄 5 a以下的车险投保人占51.6%；车险总费用为一个半月工资及以上的比例为57.3%；购买1～2个商业险险种的比例为58.5%，购买第三者责任险限额10万元以下的比例为32.8%。

3.3 低感知利益-高感知风险类车险投保群体

此群体购买第三者责任险限额10万元以下的比例为3.9%、年车险保费为一个半月工资及以上的比例仅为1.3%，因此可断定此群体中感知风险对需求意愿的综合影响作用强于感知利益。此外，购买1～2个商业险险种的比例低于40%。

3.4 低感知利益-低感知风险类车险投保群体

与其他3类群体相比，此群体中投保车辆价格偏低，车险总费用为一个半月工资及以上的比例为34.0%，购买1～2个商业险险种的比例为50.7%，购买第三者责任险限额10万元以下的比例为3.2%。

4 结论与建议

感知水平差异将直接影响车险投保群体的投保选择，且差异显著。感知利益对高感知利益-高感知风险类车险投保人的影响强于感知风险，各观测变量对感知利益的影响强度依次是保险免责认知度、产品丰富程度、公司规模和产品满意度；高、低感知利益车险投保群体在保费占月工资比例和第三者责任险限额的选择上差异显著；高、低感知风险车险投保群体在险种个数的选择上差异明显。基于上述结论，提出以下车险承保建议：

1) 高感知利益-高感知风险类车险投保群体。应适当提高感知利益水平，同时适当降低感知风险水平，从而达到提升其需求意愿的目标。可以从更新保险条款、丰富保险产品、降低保费占月工资比例、提升保险服务专业度等方面采取措施，也可利用感知价值、服务评价与感知利益的相关性间接调节。

2)高感知利益-低感知风险类车险投保群体。在汽车保险费支出控制在一定比例的前提下，提供保障范围较大、产品功能较为综合、配套服务丰富的车险险种。

3)低感知利益-高感知风险类车险投保群体。险种开发应以最大程度的降低其感知风险水平为主要目标，汽车保险产品的条款内容改动要少。

4)低感知利益-低感知风险类车险投保群体。此群体能够客观、冷静地表达对车险选择的期望，应在保持努力降低其感知风险水平的同时，更加注重此群体车险感知价值的提高，即处理好保费与保障的权衡、保费和赔偿效率的权衡、责任和免责的权衡、权利和义务的权衡。