保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响研究

孙明明 裴 平 孙 杰

一、引言

2019年8月，中国人民银行发布《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021)》，标志着金融保险行业与科技融合发展迈入了新阶段。2020年8月，中国银行保险监督管理委员会下发《推动财产保险业高质量发展三年行动方案(2020—2022年)》，方案提出支持财产保险公司制定数字化转型战略，加大科技投入和智力支持，打造具备科技赋能优势的现代保险企业。特别是随着互联网、大数据、云计算、人工智能和物联网等信息技术的发展，保险科技的研发与应用已渗透到保险价值链的各个环节，逐渐形成了以第三方平台为主，以保险企业官网为辅的渠道端，同时还催生出B2C、B2A和B2B2C等保险业务新模式，这为保险企业产品创新创造了有利条件。保险企业产品创新拓宽了保险企业承保边界，缓解了保险行业产品同质化问题，提升了保险行业产品服务水平，满足了保险用户多样化的产品需求，但保险科技发展究竟对保险企业产品创新产生了怎样的影响，目前还没有系统的深入研究。在此背景下，本文实证检验保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响及其传导路径，目的是丰富相关领域理论研究，并且为保险企业提高产品创新能力提供实践指引。

二、文献综述与研究假设

(一)文献综述

近年来，保险科技赋能保险企业产品创新“由表及里”，从渠道变革到保险产品创新，逐步深入各个环节。吴婷、王向楠指出保险科技对保险企业产品创新最初体现在渠道创新，该阶段将原有的保险产品在线化，实现了保险产品的“表面创新”，而随着保险科技与保险企业的深度融合，以保险场景化定制为主要特征的“深度创新”为主流模式(1)吴婷、王向楠：《保险科技业务创新探析》，《中国保险》2020年第4期，第20页。。周雷、邱勋等通过分析保险科技生态系统的底层技术、创新主体、业务场景和主要功能之间的内在联系，指出保险科技已全面渗透到产品开发、市场营销、风险控制、运营管理等各项保险价值链的活动中，并为消费者提供全面高效、个性定制的保险产品，同时显著提升了保险业的发展质量、管理效率和服务能力(2)周雷等：《新时代保险科技赋能保险业高质量发展研究》，《西南金融》2020年第2期，第57页。。陆晶指出保险企业借助保险科技的各类技术手段，对前端产品设计与定价、中端营销与核保、后端理赔与售后，以及整个保险业务流程进行了数字化重塑，能够创造新的保险产品，提供新的保险业务解决方案(3)陆晶：《保险科技赋能保险业健康发展》，《时代金融》2021年第15期，第72页。。

保险科技的蓬勃发展为保险企业产品创新提供了技术支撑。周雷、蔡佩瑶等指出在大数据、人工智能等底层技术的支撑下，保险与科技的融合与创新，能够开发出契合保险消费者和实体经济需求的业务场景和创新产品(4)周雷等：《我国保险科技发展现状、问题与对策——基于保险科技赋能高质量发展视角》，《苏州市职业大学学报》2020年第2期，第41页。。张欢研究保险科技五大底层技术在保险产品设计环节的应用，认为云计算和大数据能够对数据处理、客户需求的分析及精算等环节提供辅助，人工智能可以实现定制化的产品服务，区块链和云计算的结合可以实现行业数据共享，物联网可以扩大数据来源、改变产品的定价方式(5)张欢：《保险科技对保险产品设计创新的影响研究》，《商讯》2019年第15期，第98页。。修永春指出区块链技术具有去中心化、时序数据和安全可信等特点，有助于解决保险产品同质、保险数据安全和保险理赔欺诈等一系列难题，进而推动保险企业创新发展(6)修永春：《区块链技术推动保险创新的路径研究》，《人民论坛》2019年第36期，第100页。。赵大伟、杜谦指出保险企业应用人工智能，可以从保险企业海量数据中实现客户画像，识别用户需求、偏好和风险状况，进而为客户提供个性化定制保险产品和定价，不断创造高频碎片化、差异化的个性化保险产品，让客户享受多样化的增值服务(7)赵大伟、杜谦：《人工智能背景下的保险行业研究》，《金融理论与实践》2020年第12期，第91页。。

保险科技驱动保险企业产品创新向精细化和多元化发展。张勇指出保险科技成为行业价值创新的主要动能，促进保险场景的转化，驱动保险产品走向细分化(8)张勇：《互联网技术对保险产品营销策略的影响》，《中国市场》2021年第15期，第196页。。陈林指出保险科技可以通过对消费者的保险需求、喜好、收入及其生活方式等方面进行详细的数据分析，并对客户进行细分，从而设计出以客户需求为导向的保险产品(9)陈林：《颠覆保险业的保险科技》，《上海保险》2018年第1期，第22页。。张志鹏、陈盛伟指出保险科技推动了农业保险实现电子化、互联网化、智能化，它也将促进农业保险实现产品创新、科学定价(10)张志鹏、陈盛伟：《保险科技在农业保险领域的发展现状与应用前景分析》，《对外经贸》2020年第5期，第107页。。许闲、刘炳磊等指出，为了使保险产品能更好地满足疫情防控期间人民和社会的需求，利用科技手段简化实物单证的提取，对保险产品进行了一系列的创新，拓宽了承保边界，细分了人群保险产品，推动了我国保险产品差异化发展，使得我国保险产品对抗和应对突发风险的能力大幅提升(11)许闲等：《新冠肺炎疫情对中国保险业的影响研究——基于非典的复盘与长短期影响分析》，《保险研究》2020年第3期，第12页。。

上述文献为本文所做研究提供了有益借鉴，但在保险行业数字化转型的关键时期，保险科技发展对保险企业产品创新能力影响的实证检验研究尚属空白。因此，本文选取中国保险企业2011—2018年样本数据，采用固定效应模型和中介效应模型，实证检验保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响及其传导路径，目的是解析保险科技发展对保险企业产品创新的影响，并且为保险企业加快数字化转型提供实践指引。

(二)研究假设

本文认为保险科技是指由传统或非传统市场参与者，利用大数据、人工智能、物联网、区块链等底层创新技术，以保险产品创新、保险营销、保险企业管理、信息咨询等为切入点，借助信息验证、风险测评、核保理赔、医疗健康等应用场景，克服行业痛点，改善保险行业生态，为保险企业提供特定解决方案。理论研究和实践经验均表明，虽然保险科技底层技术架构在不断升级，但是保险科技服务于经济补偿、资金融通和社会保障的基本属性始终未发生变化。

保险科技以满足保险用户多样化的产品需求为出发点，能够为保险企业的产品创新提供技术支持。保险产品创新的第一阶段是产品构思与筛选。在该阶段，通过保险科技赋能，以保险产品销售历史数据为基础进行大数据分析，再利用模型与算法对保险产品构思进行筛选。保险产品创新的第二阶段是形成保险产品。在对保险产品构思进行筛选后，精算部门借助大数据等技术迅速计算出保险产品的成本和利润空间，核保部门借助人工智能控制赔付成本，进而确定保险产品的条款和费率。保险产品创新的第三阶段是保险产品测试。在保险产品测试中，销售部门借助大数据等技术收集整理客户的需求信息，借助人工智能模拟保险产品发售，并根据发售结果对保险产品的市场前景作出判断。在保险产品创新的整个过程中，保险科技不仅有利于提高保险产品创新的效率和精准度，而且还可以使过去无法满足的保险产品多样化需求得以实现。因此，本文提出研究假设H1。

H1：保险科技发展有利于提高保险企业产品创新能力。

按照经营范围和市场定位的不同，保险企业可以分为人寿保险企业和财产保险企业。人寿保险企业是以被保险人的寿命以及健康为保险标的，财产保险企业则是以被保险人的财产为保险标的。通常情况下，人寿保险企业主要是以人的寿命以及健康为保险标的，同时人寿保险企业保险标的承保内容也是围绕被保险人的寿命以及健康展开，因此互联网人寿保险标的较为单一且承保内容相对固定。相对单一的保险标的以及相对固定的承保内容使得人寿保险企业的业务流程更加标准和统一，这不仅有利于人寿保险企业实现保险产品从线下到线上的转移，而且也有利于提高互联网保险产品转化的效率和便捷性。因此，本文提出研究假设H2。

H2：保险科技发展更有利于提高人寿保险企业产品创新能力。

中国地域辽阔、人口众多，各区域在科技进步、经济发展、人文历史以及地理位置等方面存在较大差异。例如，科研院所、高等学校以及知名科技类公司大都集中在东部地区，东部地区保险科技发展水平和科技创新溢出效应明显高于中部地区和西部地区，东部地区保险科技对保险企业产品创新能力的影响与中部地区和西部地区应该存在差异；与中部地区和西部地区相比，东部地区经济发展水平最高，相应的东部地区居民对保险的需求高于中部地区和西部地区，而东部地区保险市场规模相对更大，因此东部地区保险企业可用于保险科技研发与应用的投资也会多于中部地区和西部地区保险企业；但受益于西部大开发战略，西部地区的政策优惠与政府补贴明显优于东部地区和中部地区，西部地区保险科技研发与应用能够得到政府的大力支持。因此，本文提出研究假设H3。

H3：保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响存在地区差异。

自熊彼特于1921年在《经济发展理论》中提出“创新理论”以来，企业规模对企业创新的影响一直是相关研究的热点之一。企业创新需要以大量的资金投入为基础，且这种投入难以在短期内收回成本。大型保险企业的资产规模大，其研发投入主要依靠企业内部资金，同时大型保险企业对创新失败的容忍度较高，其研发投入主要与管理层的发展理念有关。而中小微保险企业由于内部资金短缺，其研发投入主要依赖市场融资。由于信息不对称性以及创新产出的不确定性等原因，所以保险企业创新会受到融资约束的困扰。因此，本文提出研究假设H4。

H4：保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响存在企业规模差异。

保险科技发展使得保险企业打破了承保边界的时空约束，让原本不存在的产品应用场景变成现实。随着大数据、云计算、人工智能和区块链等技术的应用，将现有的产品设计、运营服务、营销模式和管理流程中的“时间”和“空间”进行最适化统一，这能够让保险产品的应用场景得到极大延伸，从而拓展了保险行业的承保边界。同时，保险科技发展加速保险产品应用场景的时空转化，这也能够促进保险企业的产品创新。因此，本文提出研究假设H5。

H5：产品应用场景是保险科技发展提高保险企业产品创新能力的传导路径。

三、样本、变量选择与模型设定

(一)样本选择与数据来源

为实证检验保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响，本文选取保险企业样本的规则是：(1)因为新成立保险企业所积累和披露的信息很少，所以本文选择成立时间在三年及以上的保险企业。(2)因为企业人数在100人以下的保险企业规模较小，受环境等因素影响较大，所以本文选取企业人数在100人以上的保险企业。(3)因为保险企业年度信息披露报告中包含本研究所必需的数据，所以本文选取连续3年以上发布年度信息披露报告的保险企业。(4)因为部分保险企业发布的信息披露报告中存在个别年份信息缺失等异常现象，所以本文剔除披露报告信息异常的保险企业。经过整理，本文共选取165个样本企业，其中人寿保险企业86个，财产保险企业79个，累计获得673个有效样本数据。本文选取北京大学数字金融研究中心编制的中国数字普惠金融指数中保险业务分项指数为解释变量，由于该指数只公布了2011—2018年的数据，根据一致性原则，本文选取的样本时间跨度为2011—2018年。

本文选取的样本数据来自《中国保险年鉴》、Wind数据库、中国银行保险监督管理委员会官网、中国保险行业协会官网，以及通过手工或Python爬虫软件从“企查查”“启信宝”等网站和媒体上抓取的数据。

(二)变量的选择和度量

1.被解释变量

本文选择保险企业产品创新能力(In)为被解释变量。保险企业产品创新能力主要通过保险企业产品创新数量来体现，但考虑到保险企业规模等多方面因素，单纯用产品创新数量衡量保险企业产品创新能力会存在一定偏误，因此本文采用保险企业互联网产品创新数量占总产品数量的比例作为保险企业产品创新能力的代理变量。根据中国保险产品实施审批和备案管理办法，任何互联网保险产品上市之前都需要在中国银保监会审批和备案，因此在中国保险行业协会官网可以查询到所有保险企业的互联网保险产品信息。

2.解释变量

本文选择保险科技发展指数(It)为解释变量。借鉴完颜瑞云、锁凌燕(12)完颜瑞云、锁凌燕：《保险科技对保险业的影响研究》，《保险研究》2019年第10期，第35页。及郭峰等(13)郭峰等：《测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征》，《经济学(季刊)》2020年第19期，第1401页。的研究方法，以北京大学数字金融研究中心编制的中国数字普惠金融指数中的保险业务分项指数作为保险科技发展指数的替代变量。保险业务分项指数以“蚂蚁科技”公司保险业务海量底层交易账户数据为基础，首先选取“每万人支付宝用户中被保险用户数”“人均保险笔数”和“人均保险金额”三个互联网保险业务指标，然后对这三个保险业务指标进行无量纲化处理，再根据层次分析的变异影响系数赋权法确定具体业务指标权重，最后计算出保险业务分项指数。

3.中介变量

本文选择保险企业产品应用场景(Ap)为中介变量。根据本文所做的理论分析，产品应用场景是保险科技发展提高保险企业产品创新能力的传导路径，其具体计算方法是从中国保险行业协会公布的保险企业产品审批资料中，经过人工整理所有保险企业产品创新的应用场景，最后统计出保险企业产品创新应用场景的数量。

4.控制变量

借鉴完颜瑞云、锁凌燕(14)完颜瑞云、锁凌燕：《保险科技对保险业的影响研究》，《保险研究》2019年第10期，第35页。和黄星刚、杨敏(15)黄星刚、杨敏：《互联网保险能否促进保险消费——基于北大数字普惠金融指数的研究》，《宏观经济研究》2020年第5期，第28页。的研究方法，本文选择6个控制变量，以更全面地分析保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响。(1)总资产(As)，是指保险企业拥有或控制的全部资产，包括流动资产、长期投资、固定资产、无形及递延资产、其他长期资产和递延税项等，用以衡量保险企业的规模与实力。(2)保险业务收入(Ic)，是指保险企业的保费收入，用以衡量保险企业业务收入。(3)投资收益(Iv)，是指保险企业的利息、股息等投资性收益，用以衡量保险企业投资收益。(4)赔付支出(Ce)，是指保险企业支付的原保险合同赔付款项和再保险合同赔付款项，用以衡量保险企业的风险控制。(5)业务管理费(Mf)，是指保险企业组织经营活动所发生的管理费用，用以衡量保险企业的业务管理费。(6)成立年份(Ly)，是指保险企业的成立年份，用以衡量保险企业的生存能力，保险企业成立当年记1，以后每年加1。

(三)检验模型

为实证检验保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响，本文中检验模型的设定主要考虑到可能存在遗漏变量或者代理变量测量误差所导致的内生性问题。因此，本文采用固定效应模型进行实证检验，其表达式为：

(1)

式(1)中，i表示保险企业，i=0,1,2,…；t表示时间维度，t=2011,…,2018；Ini,t为被解释变量保险企业产品创新能力，表示保险企业i第t年产品创新能力；Iti,t为解释变量保险科技发展指数，表示保险企业i第t年保险科技发展水平；Asi,t,Ici,t,Ivi,t,Cei,t,Mfi,t,Lyi,t为一组控制变量，表示保险企业i第t年的总资产、保险业务收入、投资收益、赔付支出、业务管理费和成立年份等状况；αj为各变量系数，其中j=0,…,7；μi为保险企业i不随时间变化的固定特征；εi,t为随机扰动项。

为进一步研究保险科技发展对保险企业产品创新能力影响的传导路径，本文借鉴裴平、傅顺(16)裴平、傅顺：《互联网金融发展对商业银行流动性的影响——来自中国15家上市银行的经验证据》，《经济学家》2020年第12期，第80页。的方法，采用中介效应模型实证检验保险科技发展对保险企业产品创新能力影响的传导路径，这主要是因为中介效应模型能够准确识别传导路径，并且能较好地控制系数乘积检验模型可能出现的错误。本文采用的中介效应模型表达式为：

(2)

(3)

式(2)中，Api,t为被解释变量产品应用场景，表示保险企业i第t年产品应用场景数量；Iti,t为解释变量保险科技发展指数，表示保险企业i第t年保险科技发展水平；βk为各变量系数，其中k=0,…,7；μi为保险企业i不随时间变化的固定特征；εi,t为随机扰动项；式(2)中其他变量的含义与式(1)中一致，此处不再赘述。

式(3)中，Ini,t为被解释变量保险企业产品创新能力，表示保险企业i第t年产品创新能力；Api,t为解释变量保险企业产品应用场景，表示保险企业i第t年产品应用场景数量；γm为各变量系数，其中m=0,…,8；μi为保险企业i不随时间变化的固定特征；εi,t为随机扰动项；式(3)中其他变量的含义与式(1)中一致，此处不再赘述。

(四)变量描述性统计

为直观展示被解释变量、解释变量和控制变量的统计特征，本文对式(1)中各变量进行描述性统计。同时，为进一步消除异方差，减少共线性，降低变量的量纲影响，本文对保险科技发展指数(It)和控制变量取对数。变量描述性统计结果如表1所示。

表1显示，在673个有效样本数据中，保险企业产品创新能力(In)的平均值为0.43，小于中位数0.50，说明保险企业产品创新能力呈现左偏分布，即有超半数的保险企业产品创新能力大于平均值；保险科技发展指数(It)平均值是6.04，小于中位数6.30，说明保险科技发展指数呈现左偏分布，即有超半数的保险科技发展指数大于平均值。可以认为，保险企业产品创新能力(In)和保险科技发展指数(It)整体向好，有超半数的保险企业产品创新能力(In)和保险科技发展指数(It)都大于均值。另外，除总资产(As)的平均值略大于中位数之外，其他控制变量的平均值均小于中位数。由于控制变量不是本文的研究重点，故此处不对其进行详述。

表1 变量描述性统计

四、实证检验及其结果

(一)保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响

1.基准回归结果

为验证假设H1，保险科技发展有利于提高保险企业产品创新能力，本文以保险企业产品创新能力(In)为被解释变量，以保险科技发展指数(It)为解释变量，采用式(1)对保险企业全样本数据进行回归分析。因为豪斯曼检验结果为p=0.0064<0.01，显著拒绝随机效应模型中个体影响与解释变量不相关的原假设，所以本文采用固定效应模型对保险企业全样本进行回归分析。考虑到同一家保险企业不同年份之间的随机扰动项可能会存在自相关的情况，本文采用保险企业层面的聚类稳健标准误解决异方差的问题。基准回归结果如表2列(1)所示。

表2列(1)显示，保险科技发展指数(It)对保险企业产品创新能力(In)的影响系数为0.177，且在1%水平上显著，表明保险科技发展指数每增加1%，保险企业产品创新能力提升0.177%。因此假设H1成立，即保险科技发展有利于提高保险企业产品创新能力。

表2列(1)还显示，总资产(As)的影响系数为0.061，且在1%水平上显著，说明总资产与保险企业产品创新能力呈显著正相关，即总资产规模越大，保险企业产品创新能力越强；投资收益(Iv)的影响系数为-0.037，且在10%水平上显著，说明投资收益与保险企业产品创新能力呈显著负相关，即投资收益越高，保险企业进行产品创新的动力会越弱。赔付支出(Ce)的影响系数为0.024，且在10%水平上显著，说明赔付支出与保险企业产品创新能力呈显著正相关。成立年份(Ly)的影响系数为-0.149，且在10%水平上显著，说明成立年份与保险企业产品创新能力呈显著负相关。其他控制变量的影响系数不显著，而且也不是本文研究的重点，故此处不作分析。

2.稳健性检验

为保证对研究假设H1所做实证检验的结果具有稳健性，本文采用缩尾法和变量替换法进行稳健性检验。

(1)缩尾法。考虑到样本中可能存在的离群值对实证检验结果产生影响，本文有必要先对样本中超出变量1%分位和99%分位的离群值进行缩尾处理，然后重新对式(1)进行回归分析，其结果如表2列(2)所示。

表2 保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响

(2)变量替换法。如前文所述，虽然中国数字普惠金融指数中心编制的保险业务分项指数能够准确反映保险科技的发展水平，但从更广义的视角看，中国数字普惠金融指数能够反映金融科技发展水平，而金融科技发展水平在很大程度上决定保险科技发展的综合现状和未来趋势。因此，本文采用北京大学数字金融研究中心编制的中国数字普惠金融指数为保险科技发展指数的代理变量，重新对式(1)进行回归分析，其结果如表2列(3)所示。

表2列(2)和列(3)显示，使用缩尾法和变量替换法进行稳健性检验的实证检验结果与基准回归结果相比，保险科技发展对保险企业产品创新能力影响系数的方向和显著性水平并没有发生明显变化，即保险科技发展有利于提高保险企业产品创新能力的实证检验结果具有稳健性。

另外，为检验式(1)是否存在内生性问题，本文使用豪斯曼检验和异方差稳健的DWH检验对式(1)进行回归分析，检验结果均表明解释变量保险科技发展指数(It)为外生变量，即式(1)不存在内生性问题。

(二)异质性分析

1.企业类别异质性分析

为验证假设H2，保险科技发展更有利于提高人寿保险企业产品创新能力，本文将全样本数据分为人寿保险企业和财产保险企业，然后用式(1)分别对人寿保险企业和财产保险企业样本数据进行回归分析，其结果如表3所示。

表3显示，保险科技发展指数(It)对人寿保险企业和财产保险企业产品创新能力(In)的影响系数分别为0.205和0.138，且分别在1%和5%水平上显著，说明保险科技发展对人寿保险企业和财产保险企业产品创新能力的影响都呈显著正相关，但保险科技发展对人寿保险企业产品创新能力的积极影响更强。因此假设H2成立，即保险科技发展更有利于提高人寿保险企业产品创新能力。

2.地区异质性分析

为验证假设H3，保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响存在地区差异，本文将样本数据分为东部地区、中部地区和西部地区保险企业，然后以保险企业产品创新能力(In)为被解释变量，利用式(1)分别对东部地区、中部地区和西部地区保险企业的样本数据进行回归分析，其结果如表4所示。

表4显示，保险科技发展指数(It)对东部地区、中部地区和西部地区保险企业产品创新能力(In)的影响系数分别为0.145、0.217和0.228，且均在1%水平上显著，说明保险科技发展对东部地区、中部地区和西部地区的保险企业产品创新能力的影响都呈显著正相关，但保险科技发展对提高西部地区保险企业产品创新能力的积极影响最强，中部地区次之，东部地区再次之。因此假设H3成立，即保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响存在地区差异。

表4 保险科技发展对不同地区保险企业产品创新能力的影响

3.企业规模异质性分析

为验证假设H4，保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响存在企业规模差异，本文根据《金融业企业化型标准规定》，按照总资产规模将保险企业分为微型、小型、中型和大型四类，然后以保险企业产品创新能力(In)为被解释变量，利用式(1)分别对微型、小型、中型和大型保险企业的样本数据进行回归分析，其结果如表5所示。

表5 保险科技发展对不同企业规模保险企业产品创新能力的影响

表5显示，保险科技发展指数(It)对微型、小型、中型和大型保险企业产品创新能力(In)的影响系数分别为0.154、0.156、0.185和0.196，且均在1%水平上显著，说明保险科技发展对微型、小型、中型和大型保险企业产品创新能力的影响都呈显著正相关，但保险科技发展对提高大型保险企业产品创新能力的积极影响最强，中型次之，小型再次之，微型最弱。因此假设H4成立，即保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响存在企业规模差异。

(三)保险科技发展影响保险企业产品创新能力的传导路径

为验证假设H5，产品应用场景是保险科技发展提高保险企业产品创新能力的传导路径，本文以产品应用场景数量(Ap)为中介变量，实证检验保险科技发展通过产品应用场景传导路径对保险企业产品创新能力产生的影响。根据中介效应模型的原理，本文采用式(2)和式(3)对保险企业的样本数据进行回归分析，其结果如表6所示。

表6 产品应用场景中介效应实证检验结果

表6显示，列(1)中保险科技发展指数(It)对产品应用场景(Ap)的影响系数为28.322，且在1%水平上显著，表明保险科技发展增加了产品应用场景；列(2)中产品应用场景(Ap)对保险企业产品创新能力(In)的影响系数为0.001，但未通过显著性检验，说明保险企业产品应用场景与产品创新能力呈正相关，但在统计上不显著；保险科技发展指数(It)对保险企业产品创新能力(In)的影响系数为0.172，且在1%水平上通过显著性检验，表明保险科技发展与保险企业产品创新能力呈显著正相关。由此可知，保险科技发展对保险企业产品应用场景的影响显著，保险企业产品应用场景对产品创新能力的影响不显著。根据中介效应模型原理，本文还必须对中介效应模型进行Sobel检验，只有Sobel检验通过，才能证明中介效应成立。表6中Sobel检验的P值为0.050，即中介效应在10%水平上通过显著性检验，表明保险科技发展通过拓展产品应用场景，进而提高了保险企业产品创新能力。同时，表6中Sobel检验的中介效应占比为0.078，表明保险科技发展通过产品应用场景传导路径影响保险企业产品创新能力的占比为7.8%。因此假设H5成立，即产品应用场景是保险科技发展提高保险企业产品创新能力的传导路径。

五、结论与建议

为深入分析保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响，本文选取2011—2018年中国保险行业协会披露的保险企业为研究样本，采用固定效应模型和中介效应模型，实证检验了保险科技发展对保险企业产品创新能力的影响及其传导路径。其主要结论是：(1)保险科技发展有利于提高保险企业产品创新能力，这一结论在经过稳健性检验后，仍然成立。(2)与财产保险企业相比，保险科技发展更有利于提高人寿保险企业产品创新能力。(3)保险科技发展与东部地区、中部地区和西部地区保险企业产品创新能力都呈显著正相关，但保险科技发展对西部地区保险企业产品创新能力的积极影响最强，中部地区次之，东部地区再次之。(4)保险科技发展与微型、小型、中型和大型保险企业产品创新能力都呈显著正相关，但保险科技发展对大型保险企业产品创新能力的积极影响最强，中型次之，小型再次之，微型最弱。(5)保险科技发展通过产品应用场景传导路径，提高了保险企业产品创新能力。

基于以上结论，为提高保险企业产品创新能力，本文提出的主要建议是：(1)保险企业要重视保险科技发展对提高保险产品创新能力的积极作用，加大保险科技研发投入，丰富保险产品供给，以满足保险市场的多样化需求，如利用大数据技术对用户数据进行挖掘，有针对性地设计出符合用户偏好的产品，然后利用人工智能定价模型对产品进行差异化定价，并且根据用户偏好进行精准营销等。(2)财产保险企业要规范业务流程，提高业务标准化水平，扩大保险科技在财产保险企业的应用范围，提高风控能力和业务合规能力，实现业务流程的智能化，如利用大数据、云计算、人工智能和物联网等信息技术，通过对车辆损失图片进行智能分析，克服以往人工审核标准和流程不统一的弊端，防范人工定损存在的道德风险，规范保险企业理赔勘验的业务流程等。(3)西部地区和中部地区保险企业要充分利用各级政府的扶持或优惠政策，学习借鉴东部地区保险科技发展经验，加强与科研院所和科技公司的跨界合作，提高保险科技发展水平，如在各级政府的支持下，采取外部引进、联建共建、整合提升、自主建设等多种形式，全面提高保险科技发展水平等。(4)微型、小型和中型保险企业要积极利用保险科技解决融资约束问题，同时通过发展保险科技提升产品创新成功率，如加强与银行沟通，定期向银行报送财务报表和创新成果信息，提升企业信用评级，消除银企融资信息的不对称性，积极进行内源性和外源性资本扩张等。(5)保险企业要大力拓展互联网保险的产品应用场景，将保险科技应用到传统保险无法触达的领域，如围绕广大用户的“医、食、住、行”等需求，布局医疗、消费、旅游等多样化的产品应用场景，实现保险产品创新与各种产品应用场景的无缝对接等。此外，各级政府也要加强保险科技政策的宣传与引导，如通过改善保险科技基础设施建设、优化保险企业融资环境，以及提供资金支持等方式促进保险企业产品创新。