数字素养对家庭商业保险参与的影响——来自中国家庭追踪调查（CFPS）数据的实证分析

■张欢 汪红梅

一、引言

随着社会主义市场经济的快速发展，商业保险作为社会保障体系和金融体系的重要组成部分，在保持社会稳定和推动国民经济发展等方面发挥着重要作用。2014年国务院发布的《关于加快发展现代保险服务业的若干意见》（以下简称《意见》）指出，“构筑保险民生保障网，完善多层次社会保障体系，把商业保险建成社会保障体系的重要支柱”，明确了商业保险在社会保障体系中的重要地位和作用。改革开放以来，我国商业保险行业取得了快速发展，但其发展水平依然较低，具体表现为：一是发展未达预期。根据银保监会公布的数据，2021年我国保费收入达到4.49 万亿元，保险深度和保险密度分别为3.9%和3180 元/人，然而《意见》提出的发展目标是到2020 年保险深度和保险密度分别要达到5%和3500 元/人。二是要成为“保险强国”还有很长的路要走。2021 年全球平均保险深度和平均保险密度分别为5.96%和661 美元/人，发达国家的保险深度更是在10%以上①。2010年中国家庭追踪调查项目（China Family Panel Studies，CFPS）数据显示，受访者家庭购买商业保险的比例为11.74%，2018年这一数据达到31.48%②，虽然已有大幅度提高，但是我国微观家庭的商业保险需求仍然存在不足。已有学者发现，数字素养对个人和家庭的金融决策有着重要影响，尤其在数字经济时代，数字技术与金融行业的融合发展、保险产品的数字化转型，使得数字素养成为居民保险消费过程中不可或缺的素质要求[1]。目前关于数字素养与家庭商业保险参与之间关系的研究还比较匮乏，已有研究开始关注与个人数字素养密切相关的互联网使用[2]、移动支付[3]、线上社会互动[4]等因素对家庭商业保险参与的影响。那么，数字素养与家庭商业保险参与之间的关系如何？本文试图回答这一问题。

本文的边际贡献可能在于：第一，使用2018 年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，通过构建数字素养指标体系，测度居民的数字素养综合水平，探究数字素养与家庭商业保险参与之间的关系，对数字经济发展背景下家庭商业保险参与影响因素相关研究进行了重要补充。第二，从家庭收入水平、户主受教育年限以及户主所在地区三个层面考察了数字素养与家庭商业保险参与的异质性关联。第三，以家庭收入水平、社会互动水平为切入点，进一步探究数字素养影响家庭商业保险参与的作用机理。

二、文献综述

（一）家庭商业保险参与的影响因素

已有研究表明，居民家庭商业保险有限参与是造成我国商业保险行业发展水平不高的主要原因[5]。目前，国内外学者对家庭商业保险参与的影响因素进行了大量研究，主要集中在以下几个方面：第一，家庭经济特征因素方面。家庭收入水平从根本上决定了居民的保险消费决策[6]，随着家庭资产的积累，家庭购买商业保险的可能性会提高[7]。第二，家庭人口特征因素方面。Gandolfi 等[8]基于6000 个家庭样本数据研究，得出丈夫和妻子对人寿保险的需求存在显著差异。Showers 等[9]运用Tobit 模型分析得出家庭规模以及户主年龄会对保费支出产生显著影响，随着家庭规模或户主年龄的增加，保险支出会放缓。樊纲治等[10]基于CHFS数据，研究发现家庭中的老年人占比越大，则家庭人身保险需求越小，与之相反，少儿占比越大，家庭人身保险需求越大。第三，个人人力资本因素方面。秦芳等[11]利用CHFS2013数据，研究发现居民的金融知识水平会显著影响家庭商业保险参与决策。郑路等[12]研究发现，居民的金融素养与家庭商业保险参与呈正相关。Goldsmith[13]发现妻子受教育程度较高的家庭，为丈夫购买保险的可能性较低。但是也有学者得出不同结论，居民的平均受教育程度越高，风险保障意识越强，更能促进商业保险的购买[14]。

（二）数字素养与金融决策

关于数字素养，国外学者和机构较早地对其内涵和框架进行了探索。Gilster[15]将数字素养界定为“理解和使用各种形式信息的能力”。Eshet[16]认为数字素养概念涵盖五个框架：图片-图像素养、再创造素养、分支素养、信息素养、社会-情感素养。联合国教科文组织把数字素养定义为：“通过利用数字技术安全、适当地获取、管理、理解、整合、交流、评估和创造信息的能力，以促进就业、体面工作和创业”，并针对不同发展水平的国家和地区构建了包括设备与软件操作、信息与数据、沟通与协作、数字内容创建、数字安全、问题解决、职业相关能力7个素养领域的《全球数字素养框架》[17]。美国新媒体联盟将数字素养定义为：“人类获取和创建数字资源时，所需的解释、了解、理解和利用数字资源的能力”，具体包括通用素养、创造性素养和跨学科素养[18]。欧盟委员会将数字素养定义为：“能够自信地、批判性地、负责任地在学习、工作和社会参与中使用数字技术”。2011年，欧盟开始制定数字素养框架。历时十余年，数字素养框架不断发展完善，并于2022 年3 月推出数字素养框架DigComp2.2 版本。DigComp2.2 版本数字素养涵盖五大要素领域，包括信息和数据素养、沟通和协作素养、数字内容制作素养、数字安全素养、问题解决素养[19]。欧盟的数字素养框架为联合国教科文组织以及美国新媒体联盟等组织的数字素养框架制定提供了重要参考。近年来，国内学者也对数字素养的内涵展开了研究，但尚未达成一致意见。王佑镁等[20]认为数字素养是通过媒介素养、计算机素养、信息素养、网络素养演变所形成的一种综合的、动态的、开放的概念。宋毓等[21]通过梳理国内外数字素养研究热点，总结得出数字素养内涵包括通用素养、跨学科素养、数字伦理素养。可以发现，随着数字信息技术的发展，数字素养的内涵和框架得到了扩展，数字素养的内容更加贴近社会发展对公民数字素养提出的要求。

近年来，众多学者开始关注数字素养对个人以及家庭金融决策的影响。Kass-Hanna等[22]通过研究金融素养和数字素养构建韧性金融行为之间的关系，发现金融素养和数字素养都是建设金融韧性的关键因素，数字素养的影响程度甚至超过金融素养，特别是在风险管理行为中，数字素养对保险购买决策更为重要。居民能够在缺乏金融素养的情况下接触到数字金融产品，不同金融素养的居民对数字支付工具和平台的使用能力都与其数字素养相关，较低的数字素养水平会阻碍居民金融素养水平的提升，进而影响个人金融决策[23]。数字素养对感知有用性、感知易用性以及购买意图具有显著影响，数字素养能够通过影响感知有用性进而对购买意向产生显著影响[24]。数字素养有助于人们做出正确的金融决策，并防止受到网络诈骗的侵害[25]。温涛等[26]利用2021年中国农村经济与农村金融调查数据，研究认为数字素养是影响农户数字金融行为响应的关键因素。

综上，关于家庭商业保险参与的影响因素，目前国内外学者已从家庭经济特征、家庭人口特征、个人人力资本特征等方面进行了实证分析。国内外研究证实了数字素养能够帮助个人快速有效地获取、整合以及利用信息，影响产品的购买意愿，对个人以及家庭的金融决策产生重要影响。随着数字技术的快速发展以及保险行业的数字化转型，部分学者关注到了互联网数字技术发展对家庭商业保险参与决策的影响，但相对忽略了互联网数字技术发展过程中居民自身数字素养对家庭商业保险参与的影响。本文则基于2018年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，探究数字素养和家庭商业保险参与之间的关系。

三、理论分析与研究假设

“十四五”规划提出“稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型”，推进数字化转型已成为当前我国金融业一道绕不开的“必答题”。在数字化浪潮快速发展的背景下，保险行业的数字化趋势不容小觑。保险机构依托科技企业提供的人工智能、区块链、云计算和大数据等技术，逐渐改变原有的运营模式，进一步扩宽销售渠道，数字技术的加入使得保险业更加专业化。保险业的数字化转型在给保险消费者提供便捷、丰富服务的同时，也提高了商业保险参与的门槛。购买商业保险，需要消费者全面了解保险产品的功能和内涵，这对居民的素养有着较高的要求[27]。数字经济时代，数字素养作为一种核心的人力资本，能够有效降低知识和信息获取成本，提高资源禀赋配置效率[28]。数字素养能够帮助居民获得各方面的资源和优势，使居民更好地参与数字生活[29]，对居民的网上消费行为、消费频率以及消费数量产生积极影响[30]。家庭商业保险参与是一个复杂的过程，消费者需要花费大量时间去获取商业保险相关信息，充分了解参保的流程和赔付细则，数字素养较高的居民在保险相关信息获取过程中可以有效地减小时间成本，对参保意愿和行为都可能产生一定程度的影响。此外，部分险种支持网上理赔，被保险人或者受益人通过手机客户端便可以办理，网上理赔的实现依赖于保险消费者具备一定的数字素养。基于此，本文提出以下假设：

H1a：数字素养能够提升家庭商业保险参与的可能性。

H1b：数字素养能够提升家庭商业保险参与程度。

收入水平是购买商业保险的基础条件。Albouy等[31]研究发现家庭的商业保险需求随着家庭收入的提高而增加。人们为了人身安全、生活稳定、抵御各种风险等原因而选择购买保险，这意味着只有家庭收入满足家庭最基本的生活需求后，居民才会有保险购买需求，即家庭购买保险存在收入门槛效应。《乡村振兴战略背景下中国乡村数字素养调查分析报告》指出，城乡居民数字素养与收入水平正相关。此外，有学者研究发现，数字素养的提升有助于改善居民的人力资本、物质资本和社会资本，从而促进居民的创业活动，有助于改善家庭贫困状况[32]，可以帮助人们降低信息获取成本，培养数字经济意识，进而增加家庭收入[33，34]。数字素养较高的居民可以更好地利用数字技术平台，参与投资、创业、理财等活动，改善和提高家庭收入。基于此，本文提出以下假设：

H2a：数字素养能够提高家庭收入水平，进而提升家庭商业保险参与的可能性。

H2b：数字素养能够提高家庭收入水平，进而提升家庭商业保险参与程度。

社会因素被广泛应用于经济研究，越来越多学者注意到社会互动在群体中发挥着重要作用，并发现社会互动对家庭商业保险购买有显著促进作用[35，36]。家庭的金融决策不仅受到经济理性因素的影响，也会受到周围成员行为等非理性因素的影响。一方面，社会互动具有知识传递效应，个体之间通过相互交流与学习，从而了解到商业保险有关知识与信息，进而弥补商业保险相关信息的不足[3]。另一方面，社会互动具有群体示范效应，居民的商业保险购买决策会受到周围群体购买商业保险获利和亏损案例的影响[35]。数字技术的快速发展，深刻改变了社会经济活动以及社会互动方式[37]，基于手机、平板、电脑等数字设备，各类聊天软件、社交平台让个体间的社会互动突破了时间和空间的限制，进一步加深了社会互动水平，对家庭风险管理决策产生一定影响。基于此，本文提出以下假设：

H3a：数字素养能够提高社会互动水平，进而提升家庭商业保险参与的可能性。

H3b：数字素养能够提高社会互动水平，进而提升家庭商业保险参与程度。

四、研究设计

（一）数据来源

本文所用数据来源于2018 年中国家庭追踪调查项目（CFPS）③。该调查涵盖了31个省份（直辖市、自治区）约15000个家庭，较好地反映了我国社会经济发展以及人口变迁情况，为探究数字素养对家庭商业保险参与的影响提供了有力的支持。在数据选取上，数字素养变量和户主个人层面控制变量的数据来自个人自答问卷，家庭商业保险参与和家庭经济特征控制变量的数据来自家庭经济问卷，家庭人口特征控制变量的数据来自家庭成员问卷。使用家庭代码对个人自答问卷、家庭经济问卷和家庭成员问卷数据进行匹配。CFPS2018 数据中没有明确定义户主，且家庭购买商业保险是一项金融行为，所以本文采用家庭的财务回答人代替户主。考虑到16岁以下的未成年户主样本不能完全参与家庭的金融决策，本文剔除了16 岁以下的样本。同时，为避免极端值的影响，对家庭总收入、家庭净资产以及保费支出占比进行上下1%的缩尾处理，并对商业保险保费支出以及缩尾处理后的家庭总收入和家庭净资产进行取对数处理。在剔除了相关变量严重缺失的地区（包括新疆、西藏和宁夏）以及相关变量存在的缺失值和异常值后，最终得到2376个有效样本。

（二）变量选取

1.被解释变量

参考秦芳等[11]的做法，本文通过两个层次来衡量被解释变量家庭商业保险参与。一是家庭是否购买商业保险，即家庭商业保险参与的可能性，为二值虚拟变量。根据CFPS问卷中“过去12个月，您家用于购买商业性保险的支出是多少？”，若家庭购买商业性保险支出大于零，则购买商业保险变量取值为1，否则为0。二是家庭商业保险参与的程度，选取家庭过去12 个月商业性保险支出和商业性保险支出占家庭总收入的比重两个指标来衡量。

2.核心解释变量

根据联合国教科文组织给出的定义，在日常生活中，个体利用数字技术手段和方法快速有效地获取、整理和利用信息来进行某些活动时能反映个体的数字素养。本文参考联合国教科文组织的《全球数字素养框架》和欧盟数字素养框架DigComp2.2版本的分类标准，借鉴李晓静等[38]、苏岚岚等[29]的做法，结合我国居民数字生活实际，从CFPS2018 中筛选出17 个关于数字素养的测量问题④，从职业相关素养、问题解决素养、沟通与协作素养、信息和数据素养、设备和软件操作素养五个维度构建数字素养指标体系，对17个测量问题采用主成分分析法来测度数字素养综合得分，按照特征值大于1 的原则提取5个公共因子，以各因子的方差贡献率为权重，分别乘以各因子得分，累加后得到数字素养综合得分。主成分分析结果中，累积方差贡献率为65.169%，KMO值为0.767，Bartlett球形检验统计量的显著性P值为0.000，表明主成分分析结果有效。数字素养测度指标体系如表1所示。

表1 数字素养测度指标体系

3.控制变量

参考吴玉锋[39]的做法，本文选取的控制变量涵盖两个层面的特征变量：一是家庭层面，包括家庭总收入、家庭净资产、家庭人口规模、少儿数量、老人数量、少儿比例、老年人比例、户口；二是户主个人层面，包括性别、婚姻状况、受教育年限、健康状况、风险偏好、社会保障情况、年龄、年龄平方/100。此外，考虑到区域层面可能存在不可观测因素的干扰，控制省份特征，引入省份虚拟变量。

（三）模型设定

在分析家庭商业保险参与的可能性时，由于被解释变量是二值虚拟变量，结合CFPS2018 数据特征，采用Probit 模型来估计家庭商业保险参与的可能性。Probit模型构建如下：

其中，Insurance 是被解释变量，表示家庭是否购买商业保险；DL 是核心解释变量，表示户主数字素养水平；Control 是控制变量；ε是误差项，服从正态分布，即ε～N(0,σ2)。

在分析家庭商业保险的参与程度时，由于数据中存在大量的家庭没有参与商业保险，即商业保险保费支出和保费支出占比是截断的，所以采用Tobit模型来估计家庭商业保险参与的程度。Tobit 模型设定如下：

Y 是模型的被解释变量，即家庭商业保险参与程度，分别由过去12个月商业性保险支出以及商业性保险支出占家庭总收入的比重来衡量；y 表示家庭商业保险参与的程度大于0的部分。核心解释变量、控制变量以及其他符号与式（1）相同。

（四）描述性统计

表2给出了变量的定义及描述性统计结果。由结果可知，样本家庭购买商业保险的比例为53.37%，保费支出对数的均值为4.4760，保费支出占比的均值为4.1%。户主数字素养最大值为1.2226，最小值为-2.9742，均值为0.2516，表明我国居民之间的数字素养差距较大，总体数字素养还较低。

表2 变量的定义及描述性统计

此外，按三分位点将样本分为低、中、高数字素养样本组做描述性统计。表3 数据显示，在低数字素养样本组中，47.60%的家庭购买了商业保险，保费支出的对数值为3.8976，保费支出占收入比重为3.79%。而高数字素养样本组中，61.11%的家庭购买了商业保险，保费支出的对数为5.2062，保费支出占收入比重为4.33%。可以看出，随着数字素养分位点的提高，家庭商业保险参与的可能性和参与程度都在提高。

表3 商业保险参与按数字素养分位点的描述性统计

五、实证分析

（一）基准回归分析

表4报告了Probit模型和Tobit模型估计的平均边际效应和稳健标准误。（1）列的被解释变量为购买商业保险。可以看到，在控制家庭层面特征变量、户主个人层面特征变量以及省份效应后，数字素养对购买商业保险有正向影响，平均边际效应为0.1070，且在1%的水平上显著，说明数字素养显著提高了家庭商业保险参与的可能性。此外，大部分控制变量也显著影响了家庭商业保险参与的可能性。其中，家庭层面特征变量中，家庭总收入、家庭净资产、家庭人口规模以及少儿比例都显著提升了家庭商业保险参与的可能性，少儿数量对商业保险参与可能性的影响显著为负；户主个人层面特征变量中，年龄和已婚对商业保险参与的可能性影响显著为正，且年龄与商业保险参与的可能性呈现先升后降的倒“U”型关系，农业户口在10%的水平上显著正向影响商业保险参与的可能性。另外，户主健康、户主受教育年限和户主参与社会保障系数虽然为正，但是在统计上不显著；女性户主和户主风险偏好系数为负，在统计上不显著。控制变量的结果与现有研究基本保持一致，限于篇幅不再进行过多的解释。（2）和（3）列采用Tobit 模型估计数字素养对家庭商业保险参与程度的影响，被解释变量分别为保费支出的对数、保费支出占比。可以看到，数字素养对家庭商业保险参与程度有正向影响，平均边际效应分别为0.7680、0.0103，且在1%的水平上显著，其他控制变量的结果与Probit 回归结果基本一致。Probit 和Tobit 回归的结果表明，户主数字素养水平的提升能够显著提高家庭商业保险参与的可能性以及参与程度。

表4 数字素养对家庭商业保险参与的影响

（二）内生性问题与稳健性检验

1.内生性问题

在基准回归分析过程中，数字素养可能由于反向因果关系导致内生性问题。例如，居民可能会通过使用数字设备来实现商业保险购买，在这个过程中居民的数字素养水平也会得到提升。参考以往文献，在多次尝试不同工具变量的基础上，选取CFPS2018 问卷中过去12 个月网上购物支出作为工具变量。首先，在相关性上，居民进行网上购物需要使用手机、平板、电脑等数字设备，这就要求居民具备一定的数字素养，并且网上购物支出的多少可以判断数字素养的高低。例如，数字素养较高的居民会通过对比不同平台的商品价格来选择合适的商品，也会根据商品在网上平台的横向测评来决定最终的购买决策。此外，线上销售的商品通常较线下销售的商品具有一定的价格优势，数字素养高的人会更多地选择网上购物。因此，数字素养与网上购物支出是密切相关的。其次，在外生性上，网上购物支出不会对家庭购买商业保险产生直接影响。综上分析，工具变量满足相关性条件和外生性要求。

表5汇报了采用“网上购物支出”作为工具变量的回归结果。其中，Panel A采用极大似然方法进行估计，得到数字素养变量的平均边际效应，IV Probit模型估计数字素养对家庭商业保险参与可能性的影响，IV Tobit估计数字素养对家庭商业保险参与程度的影响。在工具变量的内生性检验方面，Panel A（1）至（3）列报告了Wald 检验数字素养内生性的结果，P 值分别为0.0026、0.0027、0.0009，均在1%水平上显著地拒绝了不存在内生性的原假设，表明数字素养这一变量存在内生性。在工具变量的有效性检验方面，Panel B（1）至（3）列两步法一阶段回归结果显示，工具变量“网上购物支出”对于内生变量数字素养具有较强的解释力，F 统计值为23.10，均大于弱工具变量的临界值，且Panel C弱工具变量识别检验的AR 统计值和Wald 统计值均在1%水平上拒绝了内生变量与工具变量不相关的原假设，表明选取的工具变量不是弱工具变量。（1）列的IV Probit模型估计结果中，数字素养的平均边际效应为0.6173，在1%水平上显著；（2）和（3）列的IV Tobit 模型估计结果中，数字素养的平均边际影响分别为4.6852、0.0667，均在1%水平上显著。回归结果表明，考虑到内生性，将“网上购物支出”作为数字素养的工具变量后，数字素养依然显著正向影响家庭商业保险参与，且回归系数较之前更大，进一步支持假说H1a和H1b。

表5 基于工具变量法的数字素养对家庭商业保险参与的影响

2.稳健性检验

为检验结果的稳健性，本文从两个方面进行稳健性检验。一是改变估计方法。表6的（1）和（2）列分别采用线性概率模型（LPM）、Logit 模型估计数字素养对家庭商业保险参与可能性的影响，数字素养的平均边际效应分别为0.1073、0.1046，且均在1%水平上显著为正，估计结果与基准回归结果一致。二是改变样本容量。考虑到地区之间在经济发展程度、商业保险可得性、互联网发展水平上存在差异，这些都可能让居民使用数字设备进行金融活动受到非自身因素的干扰。借鉴王杰等[32]的做法，剔除2018年经济发展程度高、数字普惠金融指数高以及互联网发展水平较高的部分地区（包括北京市、上海市、广东省、江苏省、浙江省和福建省）共计727个样本量后再进行回归检验。（3）至（5）列的结果与基准回归结果保持一致，表明上述结果是稳健的。

表6 数字素养对家庭商业保险参与的影响稳健性检验

（三）异质性分析

前文的回归结果表明，户主的数字素养确实显著促进了家庭商业保险参与，但是由于我国幅员辽阔，地区之间经济发展水平、互联网发展水平、数字技术基础设施存在差异，且不同家庭特征以及户主个人特征也存在差异，这些差异都可能影响户主的数字素养水平，进而对家庭商业保险参与决策产生影响。因此，根据家庭收入水平、受教育年限以及所在地区的不同将样本进行分组，来检验数字素养对家庭商业保险参与影响的异质性。

表7给出了数字素养对家庭商业保险参与可能性影响的异质性分析结果。（1）和（2）列根据家庭收入的中位数将样本分为低收入和高收入两组。回归结果发现，户主数字素养对家庭商业养老保险参与的促进作用在高收入家庭更加显著，平均边际效应为0.8928，而对于低收入家庭则没有显著影响。这可能是因为收入水平较高的家庭更能给予经济上的保障，进而可以更好地获取和利用互联网搜寻有关商业保险的信息，进而促进家庭商业保险的参与。（3）和（4）列将高中学历及以下分为低学历组，高中学历以上分为高学历组。回归结果发现，高学历组的数字素养显著提升了家庭商业保险参与的可能性，平均边际效应为0.7663，高于低学历组的0.6241，表明受教育年限较高户主的数字素养的促进效应要大于受教育年限较低的户主。这从侧面反映出高学历户主更容易学习和使用新的数字技术工具，更好地发挥出自身的数字素养优势，从而获取网络信息资源，实现家庭风险管理。（5）和（6）列根据户主所在地区将样本分为东部地区和中西部地区⑤。回归结果发现，数字素养均显著促进了东部地区和中西部地区家庭商业保险参与的可能性，平均边际效应分别为0.5330、0.7079，但数字素养对家庭商业保险购买的促进效应在中西部地区家庭中要比东部地区家庭更大。可能是因为中西部地区相对东部地区来说，地区经济优势不足、保险公司数量较少，从而导致中西部地区家庭在商业保险的购买上花费的成本更高，而数字素养较高的户主能够弥补这种区位劣势。

表7 数字素养对家庭商业保险参与可能性影响的异质性分析（IV Probit）

（四）机制分析

前文验证了户主数字素养正向促进了家庭商业保险参与，为了了解数字素养通过哪些机制影响家庭商业保险参与，本部分从数字素养通过提升家庭收入水平和社会互动水平两个角度进行分析。

1.通过提高家庭收入水平

从表8（1）列OLS回归结果可以看到，数字素养对家庭收入的对数在1%水平上有显著的促进作用，说明户主数字素养越高对提升家庭收入的帮助越大。（2）列Probit 回归结果表明，家庭收入显著提高了家庭参与商业保险的可能性；（3）和（4）列Tobit回归结果说明，家庭收入水平提高，商业保险保费支出也会提高，但保费支出占比会下降，这可能是因为保费支出增加的速率小于家庭收入增加的速率。这证明了数字素养确实能够通过提高家庭收入水平从而提升了家庭商业保险参与的可能性和参与程度。验证了本文的假说H2a和H2b。

表8 数字素养通过提升家庭收入水平对家庭商业保险参与的影响

2.通过提高社会互动水平

参考郭士祺等[40]的做法，采用人情礼支出占家庭总收入的比重来衡量社会互动水平，结果见表9。从（1）列OLS回归结果可以看出，数字素养对社会互动水平在5%水平上有显著的促进作用，说明数字素养越高，居民与周围群体间的交流越密切，社会互动水平越高。（2）列社会互动的平均边际效应在5%水平上显著为正；（3）和（4）列社会互动的平均边际效应在1%水平上显著为正，表明社会互动对家庭参保商业保险的可能性以及参与程度均有显著的促进作用。这说明数字素养确实能够通过提升社会互动水平进而正向促进家庭商业保险参与的可能性和参与程度。验证了本文的假说H3a和H3b。

表9 数字素养通过提升社会互动水平对家庭商业保险参与的影响

六、结论及建议

（一）结论

本文基于2018 年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，使用主成分分析法测度我国家庭户主的数字素养水平，实证分析了数字素养对家庭商业保险参与的影响。主要结论包括：第一，数字素养的提升显著提高了家庭商业保险参与的可能性与参与程度，考虑到数字素养可能存在的内生性问题，采用“过去12个月网购支出”作为工具变量的回归结果进一步支持了本文的结论，在更换估计方法以及改变样本容量后，上述结果依然具有稳健性。此外，家庭总收入和家庭净资产的增加、家庭人口规模以及少儿比例的扩大都会提高家庭商业保险参与；相比于未婚户主，已婚户主更愿意购买商业保险；家庭商业保险参与随着户主年龄的增大先增后减。第二，异质性分析结果表明，数字素养对家庭商业保险参与的作用在不同受教育年限、不同家庭收入水平、不同地区的户主之间表现出显著差异性，数字素养对高学历、高收入家庭、中西部地区的户主的家庭商业保险参与可能性的促进效应更大。第三，机制分析结果表明，数字素养能够通过提高家庭收入水平、提高社会互动水平进而促进家庭商业保险参与。

（二）建议

基于上述研究结论，为推动我国商业保险市场发展，提出以下针对性政策建议：

第一，加大新型数字基础设施建设投入。重视数字基础设施对居民数字素养提升的重要作用，继续加大对西部偏远地区新型数字基础设施的建设投入，特别是基于新一代信息通信技术的数字平台建设投入，构建数字生活环境，让偏远地区居民有更多机会使用数字技术平台，进一步提升这部分群体的数字素养，从而弥补西部偏远地区经济优势不足、保险公司数量较少、商业保险可得性差的地区劣势，充分发挥数字素养对西部偏远地区家庭商业保险参与的促进作用。

第二，开展数字技能与知识普及教育。重视居民数字素养的培育，一方面，对于农村低收入、低学历群体应当开展有针对性的数字技术普及教育，例如开展微信、支付宝、在线购物、在线教育、在线医疗等数字技术平台的理论与操作教学，提升这部分群体最基本的数字生活技能，通过培育其数字素养，从而提升该群体购买商业保险的内生动力。另一方面，政府、银行、保险公司等多方组织应携手开展数字金融知识普及教育，帮助民众接触和了解数字金融产品，引导民众正确使用数字金融保险服务。

第三，利用数字技术构建新型商业模式。鼓励商业保险公司积极利用数字技术，持续改进创新精准营销、场景嵌入以及智能理赔等环节，不断提升用户体验；进一步加强与支付宝、微信、手机银行App等第三方平台的合作，加大保险产品线上推广与宣传力度；不断优化网页设置，降低用户浏览难度，不断优化产品设计，推出门槛低、办理简便的保险产品，进一步满足较低数字素养群体的保险需求。

注 释

①数据来源于国际金融报。

②根据CFPS2010、CFPS2018数据计算所得。

③由于CFPS2020 数据库中的家庭经济库还未发布，因此本文使用CFPS2018数据。

④数字素养测量题项中关于“是否”类问题，“否”赋值为0，“是”赋值为1；“使用频率”类问题，有“从不”“几个月一次”“一个月一次”“一个月2-3 次”“一周1-2 次”“一周3-4 次”“几乎每天”7 个层次，将“从不”到“几乎每天”分别赋值为0—6；“重要性”类问题根据受访者自答，从“非常不重要”到“非常重要”分别赋值为1—5；“重要程度”类问题由于部分受访者未使用互联网进行此类活动，结合其他受访者自答情况，重新赋值为0—5。

⑤东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中西部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海。