尹志超 嚴(yán)雨 蔣佳伶

摘 要：本文將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)這一變量引入Eeckhoudt和Kimball的模型，從理論上推導(dǎo)出收入波動(dòng)會(huì)顯著增加家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求，而這種影響會(huì)受到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)，基于中國家庭金融調(diào)查（CHFS）2015年和2017年平衡面板數(shù)據(jù)的微觀檢驗(yàn)進(jìn)一步印證了理論分析的結(jié)論。在微觀檢驗(yàn)中，本文使用雙向固定效應(yīng)模型，檢驗(yàn)了收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的影響以及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)，收入波動(dòng)顯著增加了家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求。從家庭層面來看，以“送禮支出占比1”衡量的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)顯著降低收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)需求的正向影響，且該影響主要存在于低受教育水平和未接觸互聯(lián)網(wǎng)的家庭中;以“兄弟姐妹數(shù)量1”衡量的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)也顯著降低收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的正向影響。從社區(qū)（村）層面來看，以“送禮支出占比2”和“兄弟姐妹數(shù)量2”衡量的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)也顯著降低了收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的正向影響。本文拓展了背景風(fēng)險(xiǎn)影響保險(xiǎn)需求的研究視角，為保險(xiǎn)市場的高質(zhì)量發(fā)展提供了理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：收入波動(dòng);社會(huì)網(wǎng)絡(luò);家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求

中圖分類號(hào)：F842? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-176X（2021）08-0052-10

一、問題的提出

2020年席卷全球的新冠肺炎疫情除了威脅人們的健康，為控制疫情所采取的措施也產(chǎn)生了一系列連鎖反應(yīng)。受嚴(yán)格的管控措施影響，中國人的線下工作和外出活動(dòng)短期內(nèi)幾乎完全停滯，工廠關(guān)閉、線下銷售活動(dòng)停止，企業(yè)和個(gè)人收入受到巨大沖擊。收入波動(dòng)作為背景風(fēng)險(xiǎn)的來源之一，會(huì)顯著影響家庭行為。Gollier和Pratt[1]認(rèn)為，背景風(fēng)險(xiǎn)是指那些不能在金融市場上通過資產(chǎn)組合配置進(jìn)行分散的風(fēng)險(xiǎn)，比如人力資本（健康狀況）、收入（勞動(dòng)收入、創(chuàng)業(yè)收入）等因素導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。由于存在信息不對(duì)稱、不能交易、不能儲(chǔ)蓄和跨期配置等問題，這些風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為是不可保的。Guiso和Jappelli[2]認(rèn)為，家庭在遭遇不可保風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，會(huì)為可保風(fēng)險(xiǎn)購買保險(xiǎn)，以抵消不可保風(fēng)險(xiǎn)可能帶來的損失。保險(xiǎn)具有經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償、資金融通和社會(huì)管理的功能，是市場經(jīng)濟(jì)條件下風(fēng)險(xiǎn)管理的基本手段。伴隨著經(jīng)濟(jì)的快速增長，我國商業(yè)保險(xiǎn)市場取得了較大發(fā)展，保費(fèi)收入自1980年恢復(fù)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)以來的4.6000億元上升到2019年的42 645億元。但與成熟的保險(xiǎn)市場相比，我國商業(yè)保險(xiǎn)市場還有巨大發(fā)展?jié)摿Γ芯渴杖氩▌?dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

Mossin[3]的單一風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)需求理論認(rèn)為，存在附加保費(fèi)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)厭惡的投保人會(huì)自己承擔(dān)一部分風(fēng)險(xiǎn)，只購買部分保險(xiǎn)。雖然現(xiàn)實(shí)生活中所有的保單都有附加保費(fèi)，但在保險(xiǎn)市場上卻觀測到大量的完全保險(xiǎn)。此后，學(xué)者們?yōu)榱私忉屵@一現(xiàn)象，開始研究背景風(fēng)險(xiǎn)對(duì)保險(xiǎn)需求的影響。Eeckhoudt和Kimball[4]認(rèn)為， 如果投保人具有遞減的絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)和謹(jǐn)慎系數(shù)，即使背景風(fēng)險(xiǎn)與可保風(fēng)險(xiǎn)獨(dú)立也會(huì)增加人們對(duì)保險(xiǎn)的需求。Fei和Schlesinger[5]發(fā)現(xiàn)，謹(jǐn)慎的投保人保險(xiǎn)需求的變化方向取決于損失發(fā)生與不發(fā)生時(shí)背景風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)規(guī)模。Doherty和Schlesinger[6]與Gollier和Pratt[1]認(rèn)為，在一定條件下背景風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加人們對(duì)可保風(fēng)險(xiǎn)的保險(xiǎn)需求。然而，Kihlstrom等[7]發(fā)現(xiàn)，隨著背景風(fēng)險(xiǎn)的增加，更高風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度的投保人不一定有較高的保險(xiǎn)需求。從理論研究來看，學(xué)者們認(rèn)為，背景風(fēng)險(xiǎn)對(duì)保險(xiǎn)需求的影響是不確定的。目前直接研究背景風(fēng)險(xiǎn)對(duì)保險(xiǎn)需求影響的實(shí)證檢驗(yàn)的文獻(xiàn)較少。Guiso和Jappelli[2]發(fā)現(xiàn)，收入波動(dòng)更高的家庭對(duì)保險(xiǎn)的需求更高。王曉全和孫祁祥[8]使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)，將2003年的SARS看做一次準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)背景風(fēng)險(xiǎn)增加了人們對(duì)可保風(fēng)險(xiǎn)的保險(xiǎn)需求，但是該影響具有短期效應(yīng)。劉威和黃曉琪[9]與劉威和許靖沂[10]基于背景風(fēng)險(xiǎn)理論，實(shí)證發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)政策風(fēng)險(xiǎn)顯著增加了人們的保險(xiǎn)需求。

國內(nèi)外文獻(xiàn)更多的是研究背景風(fēng)險(xiǎn)與家庭消費(fèi)和資產(chǎn)選擇的關(guān)系。鑒于此，本文從理論分析和微觀檢驗(yàn)兩個(gè)方面研究收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的影響，邊際貢獻(xiàn)如下：第一，通過理論推導(dǎo)收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的影響并考察社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)收入波動(dòng)與家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求之間的調(diào)節(jié)作用，有效地補(bǔ)充和拓展了Eeckhoudt和Kimball的模型。第二，運(yùn)用CHFS微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，直接研究收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)需求的影響，擴(kuò)大了研究視角。第三，檢驗(yàn)了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在替代正式保險(xiǎn)、幫助家庭分散風(fēng)險(xiǎn)時(shí)起到的調(diào)節(jié)作用，補(bǔ)充了背景風(fēng)險(xiǎn)與家庭商業(yè)保險(xiǎn)關(guān)系的研究。

二、理論分析：對(duì)Eeckhoudt和Kimball模型的拓展

將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)變量引入Eeckhoudt和Kimball[4]的理論模型，考察其在收入波動(dòng)影響商業(yè)保險(xiǎn)需求中起到的作用。首先，假定家庭面臨兩種有正相關(guān)關(guān)系的風(fēng)險(xiǎn)，一種是可保風(fēng)險(xiǎn)，另一種是不可保風(fēng)險(xiǎn);其次，假定投保率非負(fù);最后，假定消費(fèi)者的效用函數(shù)是凹函數(shù)，呈現(xiàn)出絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)厭惡遞減以及絕對(duì)謹(jǐn)慎遞減特征[11]。先分析第一種情況，當(dāng)收入波動(dòng)不存在時(shí)家庭面臨的最優(yōu)保險(xiǎn)選擇如下：

maxα∫U[w-1-αz-α1+λμ]dG（z）（1）

其中，w表示家庭的初始稟賦;z表示可保風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)模;α表示保險(xiǎn)投保率;λ表示對(duì)公平保費(fèi)的加價(jià)率;μ表示可保風(fēng)險(xiǎn)的期望值;α1+λμ表示家庭的保費(fèi)支出;Gz表示z的累積分布函數(shù)。

為了得到最優(yōu)投保率，求式（1）對(duì)α的一階導(dǎo)數(shù)，結(jié)果如下：

[z-1+λμ]∫U′[w-1-α*z-α*1+λμ]dGz=0（2）

其中，α*表示在沒有收入波動(dòng)的情況下家庭最優(yōu)的保險(xiǎn)投保率。

接下來，我們分析第二種情況，存在收入波動(dòng)時(shí)家庭的最優(yōu)保險(xiǎn)選擇如下：

maxα∫{∫U[w+y-1-αz-α1+λμ]dFy|z}dG（z）（3）

其中，y表示收入波動(dòng)對(duì)家庭初始稟賦造成的影響。前文我們假定收入波動(dòng)與可保風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，F(xiàn)y|z就表示在給定z的情況下y的累積分布函數(shù)。

同樣，為了得到最優(yōu)投保率，對(duì)式（3）求一階導(dǎo)數(shù)，結(jié)果如下：

∫[z-1+λμ]∫U′[w+y-1-α**z-α**1+λμ]dFy|zdGz=0（4）

根據(jù)Kimball[11]對(duì)預(yù)防性溢價(jià)ψy，x的定義，有U′[x-ψy，x]=EU′x+y成立。其中，x表示安全資產(chǎn);y表示風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。將該式代入式（4）可得：

∫[z-1+λμ]U′{w-1-α**z-α**1+λμ-ψ[yz，w-1-α**z-α**1+λμ]}dGz=0（5）

由于消費(fèi)者的效用函數(shù)是凹函數(shù)，而預(yù)防性溢價(jià)又大于零，所以，U′{w-（1+λ）μ-ψ[y（1+λ）μ]，w-（1+λ）μ}>U′[w-1+λμ]，由此證明了α**>α*，即家庭面臨收入波動(dòng)時(shí)的保險(xiǎn)投保率大于沒有收入波動(dòng)時(shí)的保險(xiǎn)投保率。

接下來，考慮家庭風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的影響。由于預(yù)防性需求產(chǎn)生的預(yù)防性溢價(jià)會(huì)有所不同，也就是說，風(fēng)險(xiǎn)厭惡的個(gè)體在面臨不確定性時(shí)，一般會(huì)要求更高的收益來彌補(bǔ)可能遭受的損失。而社會(huì)網(wǎng)絡(luò)作為一種非正規(guī)的家庭避險(xiǎn)機(jī)制，在一定程度上反映了家庭的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，也在沖擊發(fā)生時(shí)為家庭起到一定的緩沖作用。鑒于此，根據(jù)劉威和黃曉琪[9] 的做法，重新定義預(yù)防性溢價(jià)為 ψy，x，m，其中社會(huì)網(wǎng)絡(luò)變量m表示家庭社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)防性溢價(jià)的影響。我們分兩種情況討論：

第一種情況，假定預(yù)防性溢價(jià)與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)存在正效應(yīng)，A家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)大于B家庭，即當(dāng)mA>mB時(shí)，存在ψy，x，mA>ψy，x，mB。根據(jù)式（5），當(dāng)兩類家庭都作出最優(yōu)投保決策時(shí)， 由于A 家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)大于B家庭，導(dǎo)致A家庭的預(yù)防性溢價(jià)大于B家庭的預(yù)防性溢價(jià)時(shí)，A家庭會(huì)增加投保意愿擴(kuò)大保險(xiǎn)需求，所以，αA>αB。

第二種情況，當(dāng)預(yù)防性溢價(jià)與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)存在負(fù)效應(yīng)，即當(dāng)mA>mB時(shí)，存在ψy，x，mA<ψy，x，mB。A 家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)大于B家庭，導(dǎo)致A家庭的預(yù)防性溢價(jià)小于B家庭的預(yù)防性溢價(jià)。同樣根據(jù)式（5），A家庭會(huì)降低投保意愿減少保險(xiǎn)需求，那么就有αA<αB。

以上分析說明，收入波動(dòng)會(huì)促進(jìn)家庭保險(xiǎn)需求，并且社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在收入波動(dòng)影響保險(xiǎn)需求的過程中有一定的調(diào)節(jié)作用。接下來，我們對(duì)上述理論開展微觀檢驗(yàn)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)說明

本文數(shù)據(jù)來自2015年和2017年中國家庭金融調(diào)查（China Household Finance Survey，CHFS）。為了排除極端值的干擾，我們對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出、收入、資產(chǎn)進(jìn)行上下1%縮尾，并保留戶主年齡在20—80歲的樣本。進(jìn)一步剔除變量有缺失值的家庭后，最終獲得樣本量為44 070的兩年平衡面板數(shù)據(jù)。另外，為了保證各年數(shù)據(jù)有可比性，我們將2017年各名義變量經(jīng)省級(jí)CPI調(diào)整后使用。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文的被解釋變量主要包括兩個(gè)：商業(yè)保險(xiǎn)和商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出。商業(yè)保險(xiǎn)的具體定義為家庭中有任何一個(gè)人投保了商業(yè)保險(xiǎn)取1，否則取0。商業(yè)保險(xiǎn)包括人身險(xiǎn)和除車險(xiǎn)以外的財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)，該變量可以用來衡量家庭投保商業(yè)保險(xiǎn)的概率。商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出是指家庭在調(diào)查年份前一年的商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出總額，回歸時(shí)將其取自然對(duì)數(shù)。另外，鑒于各類保險(xiǎn)產(chǎn)品的保險(xiǎn)標(biāo)的不同，保障的目標(biāo)也各異，為了考察收入波動(dòng)對(duì)各類保險(xiǎn)需求的影響，我們在基準(zhǔn)回歸時(shí)將商業(yè)保險(xiǎn)進(jìn)一步劃分為商業(yè)人壽險(xiǎn)和商業(yè)健康險(xiǎn)。

2.解釋變量

本文解釋變量為收入波動(dòng)。參考羅楚亮[12]與尹志超等[13]做法，用截面數(shù)據(jù)估計(jì)家庭持久性收入，再用實(shí)際收入與持久性收入的差值衡量收入波動(dòng)。鑒于我國農(nóng)村地區(qū)和城鎮(zhèn)地區(qū)居民收入差異較大，我們分城鄉(xiāng)樣本估計(jì)家庭持久性收入，回歸方程如下：

ln （Incomei）=β′0+β′1HHCi+β′2HCi+β′3RCi+μi（6）

其中，Incomei表示i家庭當(dāng)年的總收入，為了避免逆向因果的影響，我們將家庭獲得的商業(yè)保險(xiǎn)理賠、分紅等從收入中扣除。HHCi表示戶主或配偶的特征變量。HCi表示家庭人口特征變量。RCi表示地區(qū)特征變量，主要是家庭所在省份啞變量。收入波動(dòng)的具體定義為暫時(shí)性收入的平方（μ2i），如果暫時(shí)性收入大于零則為正，否則為負(fù)，在回歸時(shí)將其取自然對(duì)數(shù)。

3.調(diào)節(jié)變量

本文的調(diào)節(jié)變量為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是指個(gè)人或家庭通過與親戚、朋友、同事或鄰居等互動(dòng)形成的相對(duì)穩(wěn)定的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，與社會(huì)規(guī)則、信任一起被認(rèn)為屬于社會(huì)資本的范疇。家庭可以直接通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)獲得資源，進(jìn)而影響其就業(yè)、收入、消費(fèi)和貧困等。而且，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在社區(qū)層面充分發(fā)揮了公共品的作用，形成了促進(jìn)信息共享、減少交易成本、降低風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)集體決策的長期非正式制度。鑒于此，我們嘗試從家庭和社區(qū)（村）兩個(gè)層面定義社會(huì)網(wǎng)絡(luò)：第一，家庭層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。（1）為了防止使用絕對(duì)數(shù)導(dǎo)致的分類偏差，參考章元和陸銘[14]的做法，用節(jié)假日、紅白喜事送禮支出與家庭總支出之比表示，當(dāng)支出占比大于非零樣本中50%分位數(shù)時(shí)取值為1，否則為0（簡稱“送禮支出占比1”）。（2）參考曹揚(yáng)[15]的定義，使用受訪者及其配偶的兄弟姐妹數(shù)量表示（簡稱“兄弟姐妹數(shù)量1”）。第二，社區(qū)（村）層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。（1）參考張爽等[16]的做法，用社區(qū)（村）除本家庭外節(jié)假日和紅白喜事送禮支出與總支出之比的均值表示（簡稱“送禮支出占比2”），當(dāng)社區(qū)（村）層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)大于中位數(shù)時(shí)取值為1，否則為0。（2）參考張爽等[16]的做法，用社區(qū)（村）除本家庭外受訪者及其配偶兄弟姐妹數(shù)量的均值表示（簡稱“兄弟姐妹數(shù)量2”）。

4.控制變量

從個(gè)人、家庭以及地區(qū)三個(gè)層面控制相關(guān)變量。具體包括：第一，個(gè)人層面：受教育水平，CHFS問卷中受教育水平的選項(xiàng)為：沒上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中、中專、大專、大學(xué)本科、碩士研究生和博士研究生，我們將其折算為受教育水平（年），依次為0、6、9、12、13、15、16、19和22;婚姻狀況，戶主已婚為1，否則為0;工作情況，戶主有工作為1，否則為0。第二，家庭層面：持久性收入，由式（6）估計(jì)得出;風(fēng)險(xiǎn)偏好，參考易禎和朱超[17]的做法，如果家庭有股票賬戶、非人民幣資產(chǎn)、黃金、向銀行申請的教育貸款以及信用卡其中的任何一項(xiàng)，則代表他們是風(fēng)險(xiǎn)偏好的，該值取1，否則取0;家庭規(guī)模，用家庭人口數(shù)表示;工商業(yè)經(jīng)營，家庭從事工商業(yè)經(jīng)營為1，否則為0;成員不健康占比，CHFS調(diào)查問卷中有一題問到，“與同齡人相比，你現(xiàn)在的身體狀況如何？”，當(dāng)受訪者回答不好和非常不好的時(shí)候就將其算作身體不健康的家庭成員，由此計(jì)算成員不健康占比;老年人口比，用家庭中65歲及以上老人占比表示;少兒人口比，用家庭中14歲及以下少兒占比表示;勞動(dòng)力占比，用家庭有工作人口占比表示;社會(huì)保險(xiǎn)，家庭中有任何一個(gè)人有社保則為1，否則為0;房產(chǎn)占比，用家庭房產(chǎn)與總資產(chǎn)占比表示;家庭資產(chǎn)，用家庭總資產(chǎn)表示;農(nóng)村地區(qū)，家庭在農(nóng)村地區(qū)為1，否則為0。第三，地區(qū)層面：社區(qū)人均資產(chǎn)，用社區(qū)內(nèi)的人均總資產(chǎn)表示;社區(qū)人均收入，用社區(qū)內(nèi)的人均總收入表示。

（三）變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，我國居民商業(yè)保險(xiǎn)參保率和保費(fèi)支出都偏低，持有率最高的是商業(yè)人壽險(xiǎn)，保費(fèi)支出最多的也是商業(yè)人壽險(xiǎn)。

（四）模型構(gòu)建

為考察收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的影響，本文使用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，設(shè)定如下：

Insuranceit=β0+β1Income_voaltilityit+∑18j=2βjXit+λt+μi+εit（7）

其中，Insuranceit表示家庭i在時(shí)期t購買商業(yè)保險(xiǎn)的情況;Income_voaltilityit表示家庭收入波動(dòng)情況;Xit表示所有控制變量;λt表示時(shí)間固定效應(yīng)，能反映整體經(jīng)歷的時(shí)間趨勢，解決了隨時(shí)間而變、不隨個(gè)體而變的遺漏變量問題;μi表示個(gè)體固定效應(yīng)，能解決不可觀測的、不隨時(shí)間而變但隨個(gè)體而異的遺漏變量問題;εit表示殘差項(xiàng)。另外，考慮到同一社區(qū)（村）里家庭的收入水平、受教育水平等比較相似，我們在回歸時(shí)將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到社區(qū)（村）層面。

基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（Social-network）調(diào)節(jié)效應(yīng)的模型如下：

Insuranceit=β0+β1Income_voaltilityit+β2Social_networkit+β3Income_voaltilityit×Social_networkit+∑20j=4βjXit+λt+μi+εit（8）

四、回歸結(jié)果與分析

（一）雙向固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果與分析

1.收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)的影響

表2報(bào)告了收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)、商業(yè)人壽險(xiǎn)和商業(yè)健康險(xiǎn)的影響。

從表2可以看出，收入波動(dòng)的系數(shù)為0.0084，在1%水平下顯著，說明收入波動(dòng)會(huì)顯著增加家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求。進(jìn)一步將商業(yè)保險(xiǎn)分為商業(yè)人壽險(xiǎn)和商業(yè)健康險(xiǎn)來看，收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)人壽險(xiǎn)需求的系數(shù)為0.0029，在10%水平下顯著;收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)健康險(xiǎn)需求的系數(shù)為0.0036，在1%水平下顯著，說明收入波動(dòng)會(huì)顯著促進(jìn)家庭商業(yè)人壽險(xiǎn)和商業(yè)健康險(xiǎn)的需求?；貧w結(jié)果與理論分析一致，作為背景風(fēng)險(xiǎn)之一的收入波動(dòng)會(huì)顯著增加家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求?？刂谱兞恐?，風(fēng)險(xiǎn)偏好的家庭更傾向于購買商業(yè)保險(xiǎn)，這與傳統(tǒng)理論中風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的居民更可能購買保險(xiǎn)相反。可能的解釋是，從目前的情況來看，雖然商業(yè)保險(xiǎn)的本質(zhì)是為了分散風(fēng)險(xiǎn)、提供保障，但是我國商業(yè)保險(xiǎn)市場發(fā)展尚未成熟、人們認(rèn)知能力和防范風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)不到位、監(jiān)管條例的不完善以及能否獲得理賠和理賠流程的繁復(fù)等一系列問題，都會(huì)使得購買商業(yè)保險(xiǎn)本身充滿了不確定性。所以，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏好的家庭來說，購買商業(yè)保險(xiǎn)可能會(huì)更具有吸引力。少兒人口比會(huì)顯著增加家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求，這一結(jié)果與張沖[18]以及樊綱治和王宏揚(yáng)[19]的發(fā)現(xiàn)一致。家庭資產(chǎn)與商業(yè)保險(xiǎn)需求顯著正相關(guān)，與傳統(tǒng)理論一致。這是因?yàn)樯虡I(yè)保險(xiǎn)作為一種分散風(fēng)險(xiǎn)的保障性產(chǎn)品兼具投資、儲(chǔ)蓄的功能，與大多數(shù)金融產(chǎn)品一樣，購買商業(yè)保險(xiǎn)需要一定的財(cái)富準(zhǔn)入門檻。家庭資產(chǎn)越多就越有能力購買商業(yè)保險(xiǎn)，并且更加深入地參與保險(xiǎn)市場。房產(chǎn)占比高會(huì)降低家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求，這一發(fā)現(xiàn)與樊綱治和王宏揚(yáng)[19]一致。因?yàn)榉慨a(chǎn)本身就具有一定的保障功能，在某種程度上對(duì)保險(xiǎn)起到了替代作用。

2.收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出的影響

表3為收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出影響的回歸結(jié)果。從表3可以看出，列（1）中，收入波動(dòng)的系數(shù)為0.0504，在1%水平下顯著，說明收入波動(dòng)促進(jìn)了家庭商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出。列（3）中，收入波動(dòng)系數(shù)為0.0278，在1%水平下顯著，說明收入波動(dòng)顯著增加了家庭商業(yè)健康險(xiǎn)保費(fèi)支出。列（2）中，收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)人壽險(xiǎn)保費(fèi)支出沒有顯著影響?？赡艿脑蚴潜疚氖褂秒p向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸估計(jì)，考察的是兩年間人壽險(xiǎn)保費(fèi)支出變化值的影響。數(shù)據(jù)顯示，2015年家庭人壽險(xiǎn)保費(fèi)支出均值為342元，2017年為335元，兩年幾乎沒有變化，在回歸時(shí)很容易不顯著?？刂谱兞康幕貧w結(jié)果與表2類似，受篇幅所限本文不再做過多解釋。

（二）工具變量法估計(jì)結(jié)果與分析

雖然本文使用的雙向固定效應(yīng)模型能解決部分遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，但是隨時(shí)間變化且因個(gè)體而異的遺漏變量仍可能使得模型設(shè)定存在內(nèi)生性，比如職業(yè)特征、個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度等。此外，我們用μ2i衡量收入波動(dòng)可能存在測量誤差，這也是導(dǎo)致內(nèi)生性的原因之一。為了解決該問題，參考Carroll和Samwick[20]、Hurst等[21]與Lusardi[22]做法，使用戶主年齡、教育、職業(yè)、行業(yè)等作為工具變量進(jìn)行回歸。教育指戶主受教育年限;職業(yè)指職業(yè)類型啞變量，如管理人員、專業(yè)技術(shù)人員等;行業(yè)指行業(yè)類型啞變量，包括農(nóng)林牧漁業(yè)、建筑業(yè)、制造業(yè)、交通通訊業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、金融房產(chǎn)業(yè)、個(gè)人服務(wù)業(yè)和娛樂業(yè)等。為了避免弱工具變量對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，采用有限信息最大似然法（LIML）進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4所示?；貧w結(jié)果顯示，收入波動(dòng)仍會(huì)顯著促進(jìn)家庭購買商業(yè)保險(xiǎn)和家庭商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出，表明收入波動(dòng)確實(shí)促進(jìn)了家庭參與保險(xiǎn)市場。由于我們使用的工具變量個(gè)數(shù)大于內(nèi)生變量個(gè)數(shù)，需要對(duì)工具變量進(jìn)行過度識(shí)別檢驗(yàn)。表4的過度識(shí)別檢驗(yàn)P值都大于0.1000，表明可以接受所有工具變量都滿足外生性的原假設(shè)，不存在過度識(shí)別問題。關(guān)于弱工具變量的檢驗(yàn)，列（1）Cragg-Donald統(tǒng)計(jì)量為13.0740，大于10%偏誤下的臨界值3.2400。列（2）Cragg-Donald統(tǒng)計(jì)量為6.5360，大于10%偏誤下的臨界值3.5000，說明我們使用的工具變量不存在弱工具變量問題。以上分析表明，在使用工具變量解決模型可能存在的內(nèi)生性問題之后，我們目前得到的結(jié)論仍然穩(wěn)健。

（三）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

Bian[23]提到，中國作為一個(gè)傳統(tǒng)的關(guān)系型社會(huì)，宗族、血緣和朋友等關(guān)系網(wǎng)影響著人們生活和工作。李丁等[24]認(rèn)為，與其他金融決策一樣，人們購買商業(yè)保險(xiǎn)的決策同樣會(huì)受到其社會(huì)互動(dòng)程度的影響?？芏骰莺秃詈秃闧25]發(fā)現(xiàn)，親朋好友借貸、自有資產(chǎn)變現(xiàn)等非正式保險(xiǎn)機(jī)制能夠幫助農(nóng)民抵御收入沖擊、平滑消費(fèi)，為家庭提供一定程度的保障。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)作為一種非正式的避險(xiǎn)機(jī)制，是幫助家庭分散風(fēng)險(xiǎn)、降低不確定性的渠道之一。我們嘗試從家庭層面和社區(qū)（村）層面構(gòu)建四種方式衡量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行具體分析。

1.家庭層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

（1）基本回歸結(jié)果與分析

用送禮支出占比1衡量家庭層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸的結(jié)果如表5的列（1）和列（2）所示。其中，列（1）的回歸結(jié)果顯示，交互項(xiàng)系數(shù)在10%水平下顯著為負(fù)，說明社會(huì)網(wǎng)絡(luò)作為一種非正式保險(xiǎn)制度在收入波動(dòng)影響家庭保險(xiǎn)需求時(shí)存在調(diào)節(jié)效應(yīng)，可以顯著減輕收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的正向作用。另外，雖然列（2）交互項(xiàng)結(jié)果不顯著，但其系數(shù)為負(fù)仍能說明社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。使用兄弟姐妹數(shù)量1作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)作用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的代理變量的回歸結(jié)果如表5列（3）和列（4）所示，[2017年CHFS調(diào)查問卷中只詢問了40歲及以下受訪者及其配偶的兄弟姐妹數(shù)量，鑒于本文使用的是平衡面板數(shù)據(jù)且兩年內(nèi)兄弟姐妹數(shù)量一般不會(huì)變化，我們將2015年的數(shù)據(jù)當(dāng)作兩年數(shù)據(jù)使用。在使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸時(shí)，兄弟姐妹數(shù)量也將因此被差分掉，無法估計(jì)出系數(shù)。]從中可以看出，交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，用兄弟姐妹數(shù)量1定義的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)仍然可以顯著降低收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)需求的正向影響。

（2）分組回歸結(jié)果與分析

教育程度是影響人們保險(xiǎn)需求的重要因素之一。一般來說，人們的受教育水平越高，風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)越強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)管理的需求越高。因此，戶主受教育水平越高，越可能通過購買商業(yè)保險(xiǎn)的方式來分散風(fēng)險(xiǎn)。那么，非正式的避險(xiǎn)機(jī)制——社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在其中發(fā)揮的作用可能會(huì)更小。為了驗(yàn)證這一猜想，我們按戶主受教育水平在9年及以下、9年以上將家庭分為兩個(gè)子樣本進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6列（1）—列（4）所示。從中可以看出，在低受教育水平樣本中，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)替代商業(yè)保險(xiǎn)的作用仍然存在。而在高受教育水平樣本中，交互項(xiàng)系數(shù)不顯著，說明社會(huì)網(wǎng)絡(luò)沒有顯著降低收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)需求的正向影響。也就是說，相比于高受教育群體，低受教育水平的戶主在面臨收入波動(dòng)時(shí)，更傾向于通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分散風(fēng)險(xiǎn)，而不是通過購買商業(yè)保險(xiǎn)。

筆者認(rèn)為，使用互聯(lián)網(wǎng)家庭的接受能力更強(qiáng)、獲取信息的方式更多、獲得保險(xiǎn)的渠道更廣，更可能通過購買商業(yè)保險(xiǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分散，而社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在其中發(fā)揮的作用將會(huì)更小。參考劉長庚和羅午陽[26]的做法，將有電腦或電子計(jì)算機(jī)的家庭定義為可以接觸互聯(lián)網(wǎng)的家庭，反之是未接觸互聯(lián)網(wǎng)的家庭，分樣本回歸結(jié)果如表6列（5）—列（8）所示。從中可以看出，在未接觸互聯(lián)網(wǎng)的家庭中，交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，說明社會(huì)網(wǎng)絡(luò)會(huì)顯著降低收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)需求的正向影響，而在可以接觸互聯(lián)網(wǎng)的家庭中，交互項(xiàng)系數(shù)不顯著，說明社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)需求不存在替代效應(yīng)，人們主要通過購買商業(yè)保險(xiǎn)分散風(fēng)險(xiǎn)。

2. 社區(qū)（村）層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

用送禮支出占比2衡量社區(qū)（村）層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸的結(jié)果如表7列（1）和列（2）所示，從中可以看出，列（1）交互項(xiàng)系數(shù)不顯著但為負(fù)，列（2）交互項(xiàng)系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù)，說明社區(qū)（村）層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以顯著降低收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的正效應(yīng)。用兄弟姐妹數(shù)量2衡量社區(qū)（村）層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸的結(jié)果如表7列（3）和列（4）所示，從中可以看出，列（3）的交互項(xiàng)系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，列（4）的交互項(xiàng)系數(shù)不顯著但為負(fù)，再次證明社區(qū)（村）層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在收入波動(dòng)影響家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的過程中存在調(diào)節(jié)效應(yīng)。剔除本家庭之外社區(qū)其他家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)均值，實(shí)際上衡量的是社區(qū)其他家庭對(duì)本家庭的外部性，說明社區(qū)間的交流和信息共享有助于幫助家庭降低風(fēng)險(xiǎn)，在一定程度上起到了代替正規(guī)保險(xiǎn)需求的作用。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

第一，變換解釋變量的衡量方法。為了檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，參考樊瀟彥等[27]的定義，以戶主年齡、受教育水平、工作單位所有制、職業(yè)類型以及家庭所在城市作為分組依據(jù)，計(jì)算每組組內(nèi)對(duì)數(shù)收入的方差，然后據(jù)此計(jì)算家庭所屬各組的方差均值，替換上文的收入波動(dòng)重新進(jìn)行回歸，結(jié)果與上文一致，說明本文的研究結(jié)論穩(wěn)健。[限于版面，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未在正文列出，留存?zhèn)渌鳌第二，排除樣本干擾。鑒于自營勞動(dòng)者的經(jīng)濟(jì)行為以及風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度等與其他家庭不太一樣，并且相比于被雇傭者而言，其收入波動(dòng)與可保風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)系更加緊密。為了排除這部分樣本對(duì)回歸結(jié)果的干擾，參考Guiso 和Jappelli[2] 的做法，將從事自營勞動(dòng)的家庭樣本從總樣本中剔除進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，為了與主回歸有可比性，在回歸時(shí)使用μ2i衡量收入波動(dòng)作為關(guān)注變量，回歸結(jié)果仍然穩(wěn)健。

五、結(jié)論與政策建議

本文將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)這一變量引入Eeckhoudt和Kimball的模型，從理論上推導(dǎo)出收入波動(dòng)會(huì)顯著增加家庭的商業(yè)保險(xiǎn)需求，而這種影響會(huì)受到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)，基于中國家庭金融調(diào)查（CHFS）2015年和2017年兩年的平衡面板數(shù)據(jù)的微觀檢驗(yàn)進(jìn)一步印證了理論分析的結(jié)論。本文的研究結(jié)果表明，第一，收入波動(dòng)會(huì)顯著提高家庭商業(yè)保險(xiǎn)，增加商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出;進(jìn)一步將商業(yè)保險(xiǎn)分為商業(yè)人壽險(xiǎn)和商業(yè)健康險(xiǎn)，回歸發(fā)現(xiàn)，收入波動(dòng)對(duì)這兩類商業(yè)保險(xiǎn)需求都有顯著正向影響。第二，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)作為一種非正式的保險(xiǎn)方式，為家庭分散風(fēng)險(xiǎn)、降低不確定性發(fā)揮了作用，對(duì)收入波動(dòng)影響商業(yè)保險(xiǎn)需求的調(diào)節(jié)效應(yīng)也十分顯著。以支出占比1衡量的家庭層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)顯著降低了收入波動(dòng)對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)需求的正向影響，且該影響主要存在于低受教育水平和未接觸互聯(lián)網(wǎng)的家庭中，說明提高人們受教育水平，增加互聯(lián)網(wǎng)接觸率可以使人們的風(fēng)險(xiǎn)管理方式從傳統(tǒng)的非正式避險(xiǎn)機(jī)制轉(zhuǎn)向正式的保險(xiǎn)機(jī)制，從而促進(jìn)商業(yè)保險(xiǎn)市場發(fā)展，以更好地發(fā)揮其損失補(bǔ)償、資金融通和社會(huì)管理的功能。以兄弟姐妹數(shù)量1衡量的家庭層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)也能顯著降低收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的正向影響。同時(shí)，以送禮支出占比2和兄弟姐妹數(shù)量2衡量的社區(qū)（村）層面社會(huì)網(wǎng)絡(luò)也顯著降低了收入波動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求的正向影響。

收入波動(dòng)顯著提高了家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求，說明家庭在面臨不確定性時(shí)會(huì)有明顯的風(fēng)險(xiǎn)分散傾向，這對(duì)保險(xiǎn)市場來說是良好的發(fā)展機(jī)會(huì)。鑒于此，本文提出以下政策建議：第一，保險(xiǎn)公司應(yīng)積極宣傳和推廣保險(xiǎn)產(chǎn)品，同時(shí)監(jiān)管部門也應(yīng)進(jìn)一步建立健全商業(yè)保險(xiǎn)市場相關(guān)制度，充分發(fā)揮商業(yè)保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)保障的職能。第二，提高居民人力資本水平、增加家庭互聯(lián)網(wǎng)接觸率，有利于幫助人們獲取更多信息、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)，在遭遇風(fēng)險(xiǎn)時(shí)更傾向于使用正式的保險(xiǎn)方式分散風(fēng)險(xiǎn)。第三，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在收入波動(dòng)影響商業(yè)保險(xiǎn)的過程中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用，說明居民的社會(huì)特征會(huì)顯著影響其金融決策。那么保險(xiǎn)公司在進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)時(shí)，應(yīng)該仔細(xì)考慮家庭的異質(zhì)性，降低產(chǎn)品同質(zhì)性以滿足不同人群的需求，進(jìn)而提高公司競爭力、促進(jìn)整個(gè)保險(xiǎn)行業(yè)的進(jìn)步和發(fā)展。

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Income Volatility，Social Networks，With Household Commercial Insurance Demand

YIN Zhi-chao1， YAN Yu1， JIANG Jia-ling2

（1.School of Finance， Capital University of Economics and Business， Beijing， 100070 China;

2.School of Management， Beijing Union University， Beijing， 100101 China）

Abstract：This paper introduces social network into Eeckhoudt and Kimballs model， and theoretically deduces that income volatility will significantly increase household commercial insurance demand， and this influence is regulated by the family social network. Based on the balanced panel data of China Household Finance Survey （CHFS） from 2015 to 2017， this paper uses the Fixed Effect Model to test the impact of income volatility on family commercial insurance demand， as well as the moderating effect of social network. We find that income volatility significantly increases the demand for commercial insurance of families. From the perspective of family， the social network measured by the proportion of gift-giving expenditure 1 significantly reduces the positive impact of income volatility on commercial insurance， and this impact is mainly found in households with low education and no Internet access. The social network measured by the number of siblings 1 can also significantly reduce the positive impact of income volatility on commercial insurance. At the same time， community （village） level social network measured by the proportion of gift-giving expenditure 2 and the number of siblings 2 also significantly reduce the positive impact of income volatility on household commercial insurance demand.

Key words：income volatility; social network; household commercial insurance demand

（責(zé)任編輯：巴紅靜）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2021.08.006

[引用格式]尹志超，嚴(yán)雨，蔣佳伶. 收入波動(dòng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與家庭商業(yè)保險(xiǎn)需求[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2021，（8）：52-61.

收稿日期：2021-05-28

基金項(xiàng)目：國家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“移動(dòng)支付對(duì)中國經(jīng)濟(jì)的影響”（20AJL016）

作者簡介：尹志超（1976-），男，四川廣元人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事家庭金融與微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。E-mail： yzc@cueb.edu.cn

嚴(yán) 雨（通訊作者）（1996-），女，四川遂寧人，博士研究生，主要從事家庭金融與微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。E-mail： yanyu9601@163.com

蔣佳伶（1994-），女，四川資陽人，講師，博士，主要從事家庭金融研究。E-mail： jiangningchu@126.com