移动互联网可及性、金融排斥与商业健康保险参与——来自CHFS数据的证据

李跟强，高 鹏

(1. 北京航空航天大学 人文社会科学学院，北京 100191； 2. 泰康保险集团股份有限公司，北京 100026)

一、引 言

作为社会医疗保险的补充，商业健康保险的发展受到越来越多的关注。据银保监会统计，我国商业健康保险保费收入由2012年的863亿元增长到2019年的7066亿元，年均复合增长率超过了30%①。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确指出在健全全民医保制度方面要积极发展商业医疗保险，可见促进商业健康保险的持续稳定发展对完善我国多层次医疗保障体系具有重要意义。与此同时，移动互联网快速发展，降低了居民信息获取成本，促进了居民消费行为的变迁。那么，移动互联网的可及性是否会对家庭参与商业健康保险产生积极作用？其中的传导机制又是怎样的？回答上述问题对于促进商业健康保险发展和完善多层次医疗保障体系具有重要的现实意义。

目前关于商业健康保险的研究主要集中在两个方面：一是商业健康保险与社会医疗保险的关系[1,2]，二是商业健康保险的影响因素，如家庭人口结构、信息成本均显著影响商业健康保险支出[3,4]。与此同时，不少研究关注互联网使用与股票市场参与度之间的关系[5,6]，发现互联网使用放大了社会互动对股票市场参与的影响[7]。对互联网与商业保险的关系研究主要有两个方面：第一，国内外学者肯定了互联网对商业保险市场发展的积极影响，认为互联网可以促进保险行业营销渠道升级、降低市场准入门槛，同时促进保险产品的发展，提高消费者需求，从而促进保险行业的发展[8-10]；第二，从微观家庭层面，学者使用CHFS、CFPS等微观家庭金融数据，控制了户主个人特征、家庭规模、家庭收入、区域经济环境等因素后，研究互联网发展与家庭商业保险支出的关系，基本上认为互联网发展有利于促进家庭商业健康保险支出[11-13]。但这些研究都是对互联网这一媒介的研究，而很少涉及方兴未艾的以智能手机、平板电脑等为主要载体的移动互联网。移动互联网的发展深刻改变了人们的生活方式，其可及性的提升对商业健康保险支出带来的影响尚不得而知，需要进一步研究。

移动互联网可能通过缓解金融排斥、提升金融服务的获得性，改变人们的经济决策和行为。金融排斥理论在20世纪90年代由Leyshon和Thrift提出[14]。目前最为流行的是六维度指标，即金融排斥分为自我排斥、营销排斥、价格排斥、地理排斥、评估排斥和条件排斥六个维度[15]，后续被学者拓展和完善[16,17]。而从家庭微观层面，有学者将家庭金融排斥分类为投资型排斥和融资型排斥，以是否拥有证券、基金、银行等账户定义家庭是否受到金融排斥[18]。而对于互联网使用与金融排斥的关系，学者们大都认为互联网使用会显著降低金融排斥的概率和程度[19,20]。

由于微观个体依托智能手机和平板电脑等移动网络媒介进行的经济决策行为可能与依托传统互联网媒介有明显差异，本文首次聚焦移动互联网而非传统的互联网媒介方式，探讨移动互联网可及性对家庭微观决策的影响，具有鲜明而重要的现实意义；考虑到移动互联网对行业变革的影响方式，本文重点对其影响机制进行了考察，揭示出其经由缓解金融排斥、增加金融服务获得性的渠道对家庭决策行为施加影响；进一步加深对微观决策主体参与商业健康保险的认知，本文发现在新发展阶段可通过提高移动互联网可及性来缓解金融排斥进而增加商业保险参与，对加快商业医疗保险发展和完善多层次医疗保障体系具有重要的现实意义。

二、逻辑假说与模型设定

(一)逻辑假说

智能手机等移动终端和移动互联网在我国快速普及，居民使用智能手机等移动终端即可在家进行申保、续费、理赔等操作，也能通过微信、支付宝等支付平台购买保险，这些平台打破了传统交易模式中的时空束缚，购买商业健康保险变得更加便捷。因而，随着移动互联网的普及，居民使用移动互联网可能会促进其对商业健康保险的参与。

不同的家庭具有不同特征，受到外部社会经济环境和内部家庭成员的影响，在价值观、风险态度、决策方法上有所差异，面对移动互联网的普及，他们对商业健康保险的决策行为可能也存在差异。城镇家庭在经济条件上普遍要优于农村家庭，文化水平较高的家庭具有更好的判断能力、信息获取和处理能力，家庭成员如果有创业的经历，对风险的认知和理解可能会更深刻，这些群体思想可能更加开放，更容易接纳新事物，更有可能借助移动应用等参与商业健康保险，使得移动互联网可及性对商业健康保险的影响在不同群组之间表现出异质性。

考虑到保险机构根据营业成本和地区需求状况会减少经济落后地区营业网点的设置，交通不便、信息堵塞和营销歧视带来金融排斥问题。而移动互联网的普及推广正好弥补了传统保险机构网点较少的不足，在正规金融服务App上操作和购买保险可提升金融服务的获得性，缓解家庭受到的金融排斥，提高家庭购买商业健康保险的可能性和商业健康保险的支出程度，即移动互联网可及性通过金融排斥这一渠道对商业健康保险参与产生影响。

根据以上讨论，提出以下三个假说：

假说1移动互联网可及性有利于促进家庭参与商业健康保险。

假说2移动互联网可及性对商业健康保险的促进作用在城镇、户主受教育水平较高、成员有创业经历的家庭表现更显著。

假说3移动互联网可及性可通过缓解金融排斥来促进家庭参与商业健康保险。

(二)模型设定

为研究移动互联网可及性与家庭商业健康保险参与的关系，从是否参与商业健康保险市场和商业健康保险市场参与程度两个维度来考察，相应地因变量有两个：一个是家庭是否购买商业健康保险(CHI_par)，另一个是家庭商业健康保险支出金额(CHI_exp)。前者是虚拟变量，当且仅当家庭购买商业健康保险取值为1，否则取0；后者为连续型变量，用家庭商业健康保险的保费支出金额计。参考现有文献的做法[21,22]，使用Probit模型分析移动互联网可及性对家庭是否购买商业健康保险的影响：

CHI_par*=β0+β1mobile_internet+

(1)

CHI_par=1(CHI_par*>0)

(2)

其中，CHI_par*为家庭是否购买商业健康保险(CHI_par)的潜变量，mobile_internet是移动互联网可及性，X为一系列控制变量，ε为随机扰动项。由于家庭商业健康保险支出费用是截断的(取值非负)，进一步使用Tobit模型分析移动互联网可及性对家庭商业健康保险保费支出程度的影响：

CHI_exp*=β0+β1mobile_internet+

(3)

CHI_exp=max{0,CHI_exp*}

(4)

其中，CHI_exp*为家庭商业健康保险保费支出(CHI_exp)的潜变量，其他符号意义同上。

为了验证金融排斥这一影响机制，遵循现有文献的做法[23-25]，构建中介效应模型，形式如下：

(5)

CHI_par=γ0+θM+γ1mobile_internet+

(6)

其中，式(1)、式(2)和式(5)、式(6)共同构成对家庭商业健康保险参与概率的中介效应模型的检验程序，式(5)中的被解释变量M代表中介变量，即金融排斥变量，解释变量与式(1)相同；式(6)中的被解释变量仍为家庭是否购买商业健康保险，将中介变量M加入模型，其他变量与上同。与上文保持一致，上述模型选择Probit模型。同理，对家庭商业健康保险保费支出，将式(6)中的CHI_par换成CHI_exp，式(3)、式(4)和式(5)、式(6)构成对家庭商业健康保险参与程度的中介效应模型的检验程序，其他变量与上同，模型选择Tobit模型。

三、数据处理与变量说明

(一)数据来源

数据来源于西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心于2017年在全国范围内进行的第四轮中国家庭金融调查(CHFS)以及Wind数据库2017年全国各省人均GDP数据。CHFS2017数据样本涵盖全国29个省(区、市)、355个县、1428个村(居)委会。CHFS数据收集了人口统计学特征、资产与负债、保险与保障、支出与收入、金融知识等方面的家庭金融信息，在保障与保险模块包含了家庭商业健康保险的购买情况，在支出与收入模块包含了家庭移动互联网使用相关信息，而且与前几轮调查数据相比，2017年样本覆盖范围更广、家庭样本更多，为实证研究提供了有效数据支撑。

(二)变量说明

使用的变量分为被解释变量、关键解释变量和控制变量，变量名称、符号和构造见表1。家庭商业健康保险的参与有两个方面的含义：一方面是是否购买商业健康保险的决策，另一方面是参与商业健康保险的程度(商业健康保险保费支出)。核心解释变量是移动互联网可及性，这里选取户主是否拥有智能手机来衡量家庭移动互联网可及性，在稳健性检验部分将使用移动支付来衡量移动互联网可及性。参照以往文献，控制变量主要包括户主个人特征、家庭特征以及家庭所在区域的特征三个层面。剔除残缺值、异常值等后，保留了33547个有效家庭样本。

表1 变量说明

四、实证结果和分析

(一)基准回归

表2报告了移动互联网可及性对商业健康保险参与影响的回归结果，分为家庭是否购买商业健康保险与家庭商业健康保险保费支出两个方面。

从表2列(1)看出，Probit模型回归结果显示，移动互联网可及性对家庭是否购买商业健康保险的影响在1%水平下显著为正。在列(2)和列(3)逐步加入户主特征、家庭特征和区域特征的控制变量后，移动互联网可及性依然在1%下显著为正，说明家庭使用移动互联网可以显著提高家庭购买商业健康保险的可能性，这在统计上验证了假说1的成立，移动互联网的应用使得家庭参与商业健康保险市场的成本和门槛更低，更便捷地获得相关保险产品的信息，更有可能参与到商业健康保险市场中来。

表2 基准回归

由表2列(4)中Tobit模型回归结果显示，移动互联网可及性对家庭商业健康保险保费支出的影响在1%下显著为正。在列(5)和列(6)逐步加入户主特征、家庭特征和区域特征的控制变量后，移动互联网可及性依然在1%下显著为正，说明家庭使用移动互联网不仅可以显著增大家庭购买商业健康保险的概率，还会显著提高家庭商业健康保险费用的支出。这进一步证实了假说1成立。

对于控制变量，它们对家庭是否购买商业健康保险和家庭商业健康保险保费支出的影响保持高度一致。具体地，在户主的个人特征中，户主的年龄和年龄的平方分别在1%下显著为正和显著为负，但平方项的系数基本接近于0，整体体现出近似线性的关系，即随着户主年龄的增加，家庭购买商业健康保险的概率越大。受教育程度在1%下显著为正，说明户主的受教育程度越高，知识越丰富，越有利于对金融知识、保险产品的了解，家庭购买商业健康保险的可能性和保费金额越高。户主风险偏好也在1%下显著为正，这可能是因为偏好风险的人，其行为也更加冒险和激进，更可能需要购买保险来转嫁风险。而家庭特征变量中，家庭年总收入、家庭总资产、家庭工作人口占比均在1%下均显著为正，说明家庭收入越高、家庭总资产越多、家庭工作人口越多，家庭条件就越好，有更多的资金用于投资和消费，而且更加注重身体健康，从而提高参与商业健康保险的可能性和程度。家庭规模在10%和5%的水平上对家庭购买商业健康保险的概率和金额均有显著的正向影响，家庭人口数越多，健康支出会越大，从预防性角度家庭更可能提高商业健康保险的支出。家庭中有成员创业也在1%下显著为正，意味着进行创业活动的家庭可能面临更大的风险，对保险的需求更高，因此提高商业健康保险购买可能性。农村家庭无论在参与商业健康保险的概率和深度上均显著低于城市，这可能与农村家庭面临更紧的预算约束、更少的保险知识和更差的金融服务获得性有关。

(二)异质性分析

1.分农村和城镇。从表3面板A可以看出，移动互联网可及性对城镇家庭购买商业健康保险的概率和保费支出的影响均大于农村家庭。有研究发现互联网使用对城镇家庭商业保险购买行为的促进作用更大[12]，本文结论与此一致。其原因可能是农村家庭基础设施较差、交通不便、信息闭塞而对传统保险市场参与方式更加认可，对新鲜事物和保险市场的了解程度低于城镇家庭，当可以借助智能手机参与保险市场时，城镇家庭表现出更开放的姿态，对移动互联网技术的使用更熟练，更容易尝试使用移动互联网进行微观经济决策，进而更可能购买商业健康保险和更大程度地参与商业保险市场。

表3 异质性分析

2.分受教育程度。从表3面板B看出，移动互联网可及性对高受教育程度家庭购买商业健康保险的可能性和保费支出金额的正向促进作用更明显。这可能反映出移动互联网在不同受教育程度家庭中被使用的方式有所不同，移动互联网使用在不同受教育程度群体之间不仅存在“物理鸿沟”，而且可能存在“使用鸿沟”，高受教育程度的家庭更容易形成移动互联网使用的学习偏好，而低受教育程度的家庭更容易形成移动互联网使用的娱乐偏好。文化水平越高，知识越丰富，学习能力和理解能力越强，对网上流通的金融知识和保险信息具有更好的理解力和判断力，更善于和更愿意利用移动互联网获得便捷的保险产品服务，有利于提高购买商业健康保险的可能性和保费支出；而较低文化水平则可能更多将移动互联网当作娱乐的方式，更少去借助这一媒介获取金融服务和参与商业健康保险市场。

3.分有无创业经历。从表3面板C可以看出，相比无创业经历的家庭，有创业经历的家庭购买商业健康保险的可能性和保费支出受移动互联网可及性的影响更大。创业过程是一个异常艰辛的挑战，充满风险，这样的经历会让参与者认识到需要购买保险来进行风险的转移和分担，对保险具有更大需求，当使用移动互联网可以线上完成保险查看、购买、索赔等活动时，移动互联网可及性对家庭参与商业保险市场的促进作用会更加明显，会更有利于提高创业家庭商业健康保险参与程度。

总的来看，从三个维度异质性分析可知，假说2成立。

(三)内生性讨论

家庭购买商业健康保险、续保、理赔等行为可能会反过来影响家庭使用移动互联网，因为随着近几年来互联网、科技和保险行业发展，移动终端设备价格大大降低，同时越来越多的保险公司推出自己的移动终端App，通过App可以便捷地进行申保、核保、理赔和续费等操作，进而促进购买商业健康保险的家庭使用移动互联网，即二者可能存在反向因果关系。为了解决内生性问题，使用家庭所在小区拥有智能手机总数减去该家庭智能手机数量再除以除自身外的小区家庭数得到的小区平均智能手机数量(记为IV_mobile_internet)作为工具变量，使用IV-Probit和IV-Tobit模型回归，结果见表4。

表4 内生性检验与工具变量回归

从表4可知，经过内生性检验，两个模型均在1%的水平上拒绝了沃尔德检验的外生性原假设“H0：ρ=0”，所以移动互联网可及性为内生解释变量。而弱工具变量检验AR和Wald均在1%下显著，说明小区平均智能手机数量不是弱工具变量。从系数大小和显著性上可知，当考虑了内生性，利用小区智能手机平均数量作为家庭移动互联网可及性的工具变量后，之前得到的结论未发生明显变化，移动互联网可及性不仅显著提升家庭购买商业健康保险的概率，而且会显著增加家庭在商业健康保险上的保费支出。

(四)稳健性检验

使用替换变量法来检验移动互联网可及性对家庭商业健康保险参与的影响的稳健性。居民能够使用移动终端支付，意味着居民拥有移动终端，能够使用移动互联网，所以这里将使用移动终端支付替代使用智能手机对移动互联网可及性进行测量②，无论是Probit模型还是Tobit模型，将使用移动终端支付替换拥有智能手机后，各变量的显著性和系数与前文的回归结果基本一致，证明回归结果是稳健的，即家庭使用移动互联网对提高商业健康保险购买的可能性和保费支出都有显著促进作用。

五、机制分析：金融排斥的检验

信用卡作为银行最具代表的金融产品和服务之一，在当今社会生活中，对居民经济生活具有重要影响。拥有信用卡可以享受透支支付、分期付款、贷款等金融服务，提高个人融资能力，在居民买房、买车或者其他重大支出项目时具有重要作用，信用卡的拥有情况与家庭金融服务的可获得性密切相关。若该家庭拥有信用卡，则与银行等金融机构的往来可能相对紧密，进而更可能参与商业健康保险市场。参考现有文献的做法[18]，使用家庭是否拥有信用卡来构建金融排斥(financial exclusion)指标，记为FE，设置为虚拟变量，没有信用卡则FE取值为1，反之FE取值为0。

对金融排斥这一机制的实证检验采用中介效应模型，分别从家庭参与商业健康保险的概率和程度两个维度进行验证，中介效应模型分三步完成，见表5。对家庭参与商业健康保险概率而言，检验程序对应表5列(1)、列(3)、列(4)；对家庭参与商业健康保险程度而言，检验程序对应表5列(2)、列(3)、列(5)。

表5 金融排斥的中介效应检验

由表5可知，移动互联网可及性对家庭商业健康保险的参与具有显著促进作用；在加入控制变量的情况下，移动互联网可及性对金融排斥的影响在1%水平下显著为负，说明移动互联网可及性的提高有利于缓解金融排斥，增加家庭金融服务的获得性；将中介变量加入基准模型，金融排斥变量的系数显著为负，说明金融排斥程度越低，家庭参与商业健康保险的概率与保费支出金额越大。考虑到移动互联网可及性会缓解金融排斥，二者结合说明移动互联网可及性通过缓解金融排斥来促进家庭商业健康保险参与的影响机制在统计上是显著的，验证了假说3。比较移动互联网可及性的系数，发现在加入中介效应后，移动互联网可及性对家庭商业健康保险参与的影响仍然在1%水平下显著为正，但是边际效应减小，说明金融排斥在移动互联网可及性对家庭商业健康保险参与的影响中起到了部分中介作用。总体来看，金融排斥的这一作用机制得到验证。

六、结论及建议

基于2017年中国家庭金融调查(CHFS)数据，从商业健康保险的参与概率和参与程度两个维度，使用Probit模型和Tobit模型，研究了移动互联网可及性对商业健康保险参与的影响，主要结论包括：第一，使用移动互联网对提高家庭购买商业健康保险可能性和保费支出程度具有显著的促进作用；第二，移动互联网可及性对家庭商业健康保险参与的影响在不同家庭之间存在一定差异，对城镇家庭、高文化水平家庭和有创业经历家庭的影响更大；第三，通过采用家庭所在小区的智能手机平均数量作为工具变量，缓解了回归方程的内生性问题，但实证结论与基准回归基本一致，同时通过替换变量进行稳健性检验，发现结论是较为稳健的；第四，通过中介效应模型，发现移动互联网可及性通过缓解金融排斥这一作用机制，促进家庭参与商业健康保险。

政策启示有以下几点。首先，移动互联网可显著提升商业健康保险的参与概率和程度，因而可充分利用移动互联网的便捷性，通过普及移动互联网来推动商业医疗保险的发展和多层次医疗保障体系的完善。其次，移动互联网可及性对家庭商业健康保险参与具有异质性影响，因而针对不同群体的特点，通过移动互联网有针对性地推动不同群体参与到商业健康保险中来。最后，移动互联网可通过缓解金融排斥来促进商业健康保险的参与，这一机制表明可通过普及移动互联网提高家庭对正规金融服务的可获得性，促进金融市场和金融服务的发展。

注释：

① 数据来源：http:∥www.gov.cn/xinwen/2020-12/16/content_5569978.htm。

② 受篇幅限制，稳健性检验的回归结果未予报告，如有需要可联系作者。