數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響
——來(lái)自中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

■張歡 汪紅梅

一、引言

隨著社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，商業(yè)保險(xiǎn)作為社會(huì)保障體系和金融體系的重要組成部分，在保持社會(huì)穩(wěn)定和推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面發(fā)揮著重要作用。2014年國(guó)務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代保險(xiǎn)服務(wù)業(yè)的若干意見(jiàn)》（以下簡(jiǎn)稱《意見(jiàn)》）指出，“構(gòu)筑保險(xiǎn)民生保障網(wǎng)，完善多層次社會(huì)保障體系，把商業(yè)保險(xiǎn)建成社會(huì)保障體系的重要支柱”，明確了商業(yè)保險(xiǎn)在社會(huì)保障體系中的重要地位和作用。改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)商業(yè)保險(xiǎn)行業(yè)取得了快速發(fā)展，但其發(fā)展水平依然較低，具體表現(xiàn)為：一是發(fā)展未達(dá)預(yù)期。根據(jù)銀保監(jiān)會(huì)公布的數(shù)據(jù)，2021年我國(guó)保費(fèi)收入達(dá)到4.49 萬(wàn)億元，保險(xiǎn)深度和保險(xiǎn)密度分別為3.9%和3180 元/人，然而《意見(jiàn)》提出的發(fā)展目標(biāo)是到2020 年保險(xiǎn)深度和保險(xiǎn)密度分別要達(dá)到5%和3500 元/人。二是要成為“保險(xiǎn)強(qiáng)國(guó)”還有很長(zhǎng)的路要走。2021 年全球平均保險(xiǎn)深度和平均保險(xiǎn)密度分別為5.96%和661 美元/人，發(fā)達(dá)國(guó)家的保險(xiǎn)深度更是在10%以上①。2010年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查項(xiàng)目（China Family Panel Studies，CFPS）數(shù)據(jù)顯示，受訪者家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的比例為11.74%，2018年這一數(shù)據(jù)達(dá)到31.48%②，雖然已有大幅度提高，但是我國(guó)微觀家庭的商業(yè)保險(xiǎn)需求仍然存在不足。已有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)個(gè)人和家庭的金融決策有著重要影響，尤其在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)字技術(shù)與金融行業(yè)的融合發(fā)展、保險(xiǎn)產(chǎn)品的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使得數(shù)字素養(yǎng)成為居民保險(xiǎn)消費(fèi)過(guò)程中不可或缺的素質(zhì)要求[1]。目前關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)與家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與之間關(guān)系的研究還比較匱乏，已有研究開(kāi)始關(guān)注與個(gè)人數(shù)字素養(yǎng)密切相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)使用[2]、移動(dòng)支付[3]、線上社會(huì)互動(dòng)[4]等因素對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響。那么，數(shù)字素養(yǎng)與家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與之間的關(guān)系如何？本文試圖回答這一問(wèn)題。

本文的邊際貢獻(xiàn)可能在于：第一，使用2018 年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系，測(cè)度居民的數(shù)字素養(yǎng)綜合水平，探究數(shù)字素養(yǎng)與家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與之間的關(guān)系，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與影響因素相關(guān)研究進(jìn)行了重要補(bǔ)充。第二，從家庭收入水平、戶主受教育年限以及戶主所在地區(qū)三個(gè)層面考察了數(shù)字素養(yǎng)與家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的異質(zhì)性關(guān)聯(lián)。第三，以家庭收入水平、社會(huì)互動(dòng)水平為切入點(diǎn)，進(jìn)一步探究數(shù)字素養(yǎng)影響家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的作用機(jī)理。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響因素

已有研究表明，居民家庭商業(yè)保險(xiǎn)有限參與是造成我國(guó)商業(yè)保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展水平不高的主要原因[5]。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響因素進(jìn)行了大量研究，主要集中在以下幾個(gè)方面：第一，家庭經(jīng)濟(jì)特征因素方面。家庭收入水平從根本上決定了居民的保險(xiǎn)消費(fèi)決策[6]，隨著家庭資產(chǎn)的積累，家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的可能性會(huì)提高[7]。第二，家庭人口特征因素方面。Gandolfi 等[8]基于6000 個(gè)家庭樣本數(shù)據(jù)研究，得出丈夫和妻子對(duì)人壽保險(xiǎn)的需求存在顯著差異。Showers 等[9]運(yùn)用Tobit 模型分析得出家庭規(guī)模以及戶主年齡會(huì)對(duì)保費(fèi)支出產(chǎn)生顯著影響，隨著家庭規(guī)模或戶主年齡的增加，保險(xiǎn)支出會(huì)放緩。樊綱治等[10]基于CHFS數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)家庭中的老年人占比越大，則家庭人身保險(xiǎn)需求越小，與之相反，少兒占比越大，家庭人身保險(xiǎn)需求越大。第三，個(gè)人人力資本因素方面。秦芳等[11]利用CHFS2013數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)居民的金融知識(shí)水平會(huì)顯著影響家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與決策。鄭路等[12]研究發(fā)現(xiàn)，居民的金融素養(yǎng)與家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與呈正相關(guān)。Goldsmith[13]發(fā)現(xiàn)妻子受教育程度較高的家庭，為丈夫購(gòu)買保險(xiǎn)的可能性較低。但是也有學(xué)者得出不同結(jié)論，居民的平均受教育程度越高，風(fēng)險(xiǎn)保障意識(shí)越強(qiáng)，更能促進(jìn)商業(yè)保險(xiǎn)的購(gòu)買[14]。

（二）數(shù)字素養(yǎng)與金融決策

關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)，國(guó)外學(xué)者和機(jī)構(gòu)較早地對(duì)其內(nèi)涵和框架進(jìn)行了探索。Gilster[15]將數(shù)字素養(yǎng)界定為“理解和使用各種形式信息的能力”。Eshet[16]認(rèn)為數(shù)字素養(yǎng)概念涵蓋五個(gè)框架：圖片-圖像素養(yǎng)、再創(chuàng)造素養(yǎng)、分支素養(yǎng)、信息素養(yǎng)、社會(huì)-情感素養(yǎng)。聯(lián)合國(guó)教科文組織把數(shù)字素養(yǎng)定義為：“通過(guò)利用數(shù)字技術(shù)安全、適當(dāng)?shù)孬@取、管理、理解、整合、交流、評(píng)估和創(chuàng)造信息的能力，以促進(jìn)就業(yè)、體面工作和創(chuàng)業(yè)”，并針對(duì)不同發(fā)展水平的國(guó)家和地區(qū)構(gòu)建了包括設(shè)備與軟件操作、信息與數(shù)據(jù)、溝通與協(xié)作、數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)建、數(shù)字安全、問(wèn)題解決、職業(yè)相關(guān)能力7個(gè)素養(yǎng)領(lǐng)域的《全球數(shù)字素養(yǎng)框架》[17]。美國(guó)新媒體聯(lián)盟將數(shù)字素養(yǎng)定義為：“人類獲取和創(chuàng)建數(shù)字資源時(shí)，所需的解釋、了解、理解和利用數(shù)字資源的能力”，具體包括通用素養(yǎng)、創(chuàng)造性素養(yǎng)和跨學(xué)科素養(yǎng)[18]。歐盟委員會(huì)將數(shù)字素養(yǎng)定義為：“能夠自信地、批判性地、負(fù)責(zé)任地在學(xué)習(xí)、工作和社會(huì)參與中使用數(shù)字技術(shù)”。2011年，歐盟開(kāi)始制定數(shù)字素養(yǎng)框架。歷時(shí)十余年，數(shù)字素養(yǎng)框架不斷發(fā)展完善，并于2022 年3 月推出數(shù)字素養(yǎng)框架DigComp2.2 版本。DigComp2.2 版本數(shù)字素養(yǎng)涵蓋五大要素領(lǐng)域，包括信息和數(shù)據(jù)素養(yǎng)、溝通和協(xié)作素養(yǎng)、數(shù)字內(nèi)容制作素養(yǎng)、數(shù)字安全素養(yǎng)、問(wèn)題解決素養(yǎng)[19]。歐盟的數(shù)字素養(yǎng)框架為聯(lián)合國(guó)教科文組織以及美國(guó)新媒體聯(lián)盟等組織的數(shù)字素養(yǎng)框架制定提供了重要參考。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)涵展開(kāi)了研究，但尚未達(dá)成一致意見(jiàn)。王佑鎂等[20]認(rèn)為數(shù)字素養(yǎng)是通過(guò)媒介素養(yǎng)、計(jì)算機(jī)素養(yǎng)、信息素養(yǎng)、網(wǎng)絡(luò)素養(yǎng)演變所形成的一種綜合的、動(dòng)態(tài)的、開(kāi)放的概念。宋毓等[21]通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外數(shù)字素養(yǎng)研究熱點(diǎn)，總結(jié)得出數(shù)字素養(yǎng)內(nèi)涵包括通用素養(yǎng)、跨學(xué)科素養(yǎng)、數(shù)字倫理素養(yǎng)?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著數(shù)字信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)涵和框架得到了擴(kuò)展，數(shù)字素養(yǎng)的內(nèi)容更加貼近社會(huì)發(fā)展對(duì)公民數(shù)字素養(yǎng)提出的要求。

近年來(lái)，眾多學(xué)者開(kāi)始關(guān)注數(shù)字素養(yǎng)對(duì)個(gè)人以及家庭金融決策的影響。Kass-Hanna等[22]通過(guò)研究金融素養(yǎng)和數(shù)字素養(yǎng)構(gòu)建韌性金融行為之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)金融素養(yǎng)和數(shù)字素養(yǎng)都是建設(shè)金融韌性的關(guān)鍵因素，數(shù)字素養(yǎng)的影響程度甚至超過(guò)金融素養(yǎng)，特別是在風(fēng)險(xiǎn)管理行為中，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)保險(xiǎn)購(gòu)買決策更為重要。居民能夠在缺乏金融素養(yǎng)的情況下接觸到數(shù)字金融產(chǎn)品，不同金融素養(yǎng)的居民對(duì)數(shù)字支付工具和平臺(tái)的使用能力都與其數(shù)字素養(yǎng)相關(guān)，較低的數(shù)字素養(yǎng)水平會(huì)阻礙居民金融素養(yǎng)水平的提升，進(jìn)而影響個(gè)人金融決策[23]。數(shù)字素養(yǎng)對(duì)感知有用性、感知易用性以及購(gòu)買意圖具有顯著影響，數(shù)字素養(yǎng)能夠通過(guò)影響感知有用性進(jìn)而對(duì)購(gòu)買意向產(chǎn)生顯著影響[24]。數(shù)字素養(yǎng)有助于人們做出正確的金融決策，并防止受到網(wǎng)絡(luò)詐騙的侵害[25]。溫濤等[26]利用2021年中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村金融調(diào)查數(shù)據(jù)，研究認(rèn)為數(shù)字素養(yǎng)是影響農(nóng)戶數(shù)字金融行為響應(yīng)的關(guān)鍵因素。

綜上，關(guān)于家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響因素，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者已從家庭經(jīng)濟(jì)特征、家庭人口特征、個(gè)人人力資本特征等方面進(jìn)行了實(shí)證分析。國(guó)內(nèi)外研究證實(shí)了數(shù)字素養(yǎng)能夠幫助個(gè)人快速有效地獲取、整合以及利用信息，影響產(chǎn)品的購(gòu)買意愿，對(duì)個(gè)人以及家庭的金融決策產(chǎn)生重要影響。隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展以及保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，部分學(xué)者關(guān)注到了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與決策的影響，但相對(duì)忽略了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展過(guò)程中居民自身數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響。本文則基于2018年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，探究數(shù)字素養(yǎng)和家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與之間的關(guān)系。

三、理論分析與研究假設(shè)

“十四五”規(guī)劃提出“穩(wěn)妥發(fā)展金融科技，加快金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為當(dāng)前我國(guó)金融業(yè)一道繞不開(kāi)的“必答題”。在數(shù)字化浪潮快速發(fā)展的背景下，保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)字化趨勢(shì)不容小覷。保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)依托科技企業(yè)提供的人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)，逐漸改變?cè)械倪\(yùn)營(yíng)模式，進(jìn)一步擴(kuò)寬銷售渠道，數(shù)字技術(shù)的加入使得保險(xiǎn)業(yè)更加專業(yè)化。保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在給保險(xiǎn)消費(fèi)者提供便捷、豐富服務(wù)的同時(shí)，也提高了商業(yè)保險(xiǎn)參與的門檻。購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)，需要消費(fèi)者全面了解保險(xiǎn)產(chǎn)品的功能和內(nèi)涵，這對(duì)居民的素養(yǎng)有著較高的要求[27]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)字素養(yǎng)作為一種核心的人力資本，能夠有效降低知識(shí)和信息獲取成本，提高資源稟賦配置效率[28]。數(shù)字素養(yǎng)能夠幫助居民獲得各方面的資源和優(yōu)勢(shì)，使居民更好地參與數(shù)字生活[29]，對(duì)居民的網(wǎng)上消費(fèi)行為、消費(fèi)頻率以及消費(fèi)數(shù)量產(chǎn)生積極影響[30]。家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，消費(fèi)者需要花費(fèi)大量時(shí)間去獲取商業(yè)保險(xiǎn)相關(guān)信息，充分了解參保的流程和賠付細(xì)則，數(shù)字素養(yǎng)較高的居民在保險(xiǎn)相關(guān)信息獲取過(guò)程中可以有效地減小時(shí)間成本，對(duì)參保意愿和行為都可能產(chǎn)生一定程度的影響。此外，部分險(xiǎn)種支持網(wǎng)上理賠，被保險(xiǎn)人或者受益人通過(guò)手機(jī)客戶端便可以辦理，網(wǎng)上理賠的實(shí)現(xiàn)依賴于保險(xiǎn)消費(fèi)者具備一定的數(shù)字素養(yǎng)。基于此，本文提出以下假設(shè)：

H1a：數(shù)字素養(yǎng)能夠提升家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性。

H1b：數(shù)字素養(yǎng)能夠提升家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與程度。

收入水平是購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的基礎(chǔ)條件。Albouy等[31]研究發(fā)現(xiàn)家庭的商業(yè)保險(xiǎn)需求隨著家庭收入的提高而增加。人們?yōu)榱巳松戆踩?、生活穩(wěn)定、抵御各種風(fēng)險(xiǎn)等原因而選擇購(gòu)買保險(xiǎn)，這意味著只有家庭收入滿足家庭最基本的生活需求后，居民才會(huì)有保險(xiǎn)購(gòu)買需求，即家庭購(gòu)買保險(xiǎn)存在收入門檻效應(yīng)?！多l(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下中國(guó)鄉(xiāng)村數(shù)字素養(yǎng)調(diào)查分析報(bào)告》指出，城鄉(xiāng)居民數(shù)字素養(yǎng)與收入水平正相關(guān)。此外，有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字素養(yǎng)的提升有助于改善居民的人力資本、物質(zhì)資本和社會(huì)資本，從而促進(jìn)居民的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，有助于改善家庭貧困狀況[32]，可以幫助人們降低信息獲取成本，培養(yǎng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)意識(shí)，進(jìn)而增加家庭收入[33，34]。數(shù)字素養(yǎng)較高的居民可以更好地利用數(shù)字技術(shù)平臺(tái)，參與投資、創(chuàng)業(yè)、理財(cái)?shù)然顒?dòng)，改善和提高家庭收入?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

H2a：數(shù)字素養(yǎng)能夠提高家庭收入水平，進(jìn)而提升家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性。

H2b：數(shù)字素養(yǎng)能夠提高家庭收入水平，進(jìn)而提升家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與程度。

社會(huì)因素被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)研究，越來(lái)越多學(xué)者注意到社會(huì)互動(dòng)在群體中發(fā)揮著重要作用，并發(fā)現(xiàn)社會(huì)互動(dòng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買有顯著促進(jìn)作用[35，36]。家庭的金融決策不僅受到經(jīng)濟(jì)理性因素的影響，也會(huì)受到周圍成員行為等非理性因素的影響。一方面，社會(huì)互動(dòng)具有知識(shí)傳遞效應(yīng)，個(gè)體之間通過(guò)相互交流與學(xué)習(xí)，從而了解到商業(yè)保險(xiǎn)有關(guān)知識(shí)與信息，進(jìn)而彌補(bǔ)商業(yè)保險(xiǎn)相關(guān)信息的不足[3]。另一方面，社會(huì)互動(dòng)具有群體示范效應(yīng)，居民的商業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買決策會(huì)受到周圍群體購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)獲利和虧損案例的影響[35]。數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，深刻改變了社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)以及社會(huì)互動(dòng)方式[37]，基于手機(jī)、平板、電腦等數(shù)字設(shè)備，各類聊天軟件、社交平臺(tái)讓個(gè)體間的社會(huì)互動(dòng)突破了時(shí)間和空間的限制，進(jìn)一步加深了社會(huì)互動(dòng)水平，對(duì)家庭風(fēng)險(xiǎn)管理決策產(chǎn)生一定影響?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H3a：數(shù)字素養(yǎng)能夠提高社會(huì)互動(dòng)水平，進(jìn)而提升家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性。

H3b：數(shù)字素養(yǎng)能夠提高社會(huì)互動(dòng)水平，進(jìn)而提升家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與程度。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所用數(shù)據(jù)來(lái)源于2018 年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查項(xiàng)目（CFPS）③。該調(diào)查涵蓋了31個(gè)省份（直轄市、自治區(qū)）約15000個(gè)家庭，較好地反映了我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及人口變遷情況，為探究數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響提供了有力的支持。在數(shù)據(jù)選取上，數(shù)字素養(yǎng)變量和戶主個(gè)人層面控制變量的數(shù)據(jù)來(lái)自個(gè)人自答問(wèn)卷，家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與和家庭經(jīng)濟(jì)特征控制變量的數(shù)據(jù)來(lái)自家庭經(jīng)濟(jì)問(wèn)卷，家庭人口特征控制變量的數(shù)據(jù)來(lái)自家庭成員問(wèn)卷。使用家庭代碼對(duì)個(gè)人自答問(wèn)卷、家庭經(jīng)濟(jì)問(wèn)卷和家庭成員問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。CFPS2018 數(shù)據(jù)中沒(méi)有明確定義戶主，且家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)是一項(xiàng)金融行為，所以本文采用家庭的財(cái)務(wù)回答人代替戶主?？紤]到16歲以下的未成年戶主樣本不能完全參與家庭的金融決策，本文剔除了16 歲以下的樣本。同時(shí)，為避免極端值的影響，對(duì)家庭總收入、家庭凈資產(chǎn)以及保費(fèi)支出占比進(jìn)行上下1%的縮尾處理，并對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出以及縮尾處理后的家庭總收入和家庭凈資產(chǎn)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。在剔除了相關(guān)變量嚴(yán)重缺失的地區(qū)（包括新疆、西藏和寧夏）以及相關(guān)變量存在的缺失值和異常值后，最終得到2376個(gè)有效樣本。

（二）變量選取

1.被解釋變量

參考秦芳等[11]的做法，本文通過(guò)兩個(gè)層次來(lái)衡量被解釋變量家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與。一是家庭是否購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)，即家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性，為二值虛擬變量。根據(jù)CFPS問(wèn)卷中“過(guò)去12個(gè)月，您家用于購(gòu)買商業(yè)性保險(xiǎn)的支出是多少？”，若家庭購(gòu)買商業(yè)性保險(xiǎn)支出大于零，則購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)變量取值為1，否則為0。二是家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的程度，選取家庭過(guò)去12 個(gè)月商業(yè)性保險(xiǎn)支出和商業(yè)性保險(xiǎn)支出占家庭總收入的比重兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量。

2.核心解釋變量

根據(jù)聯(lián)合國(guó)教科文組織給出的定義，在日常生活中，個(gè)體利用數(shù)字技術(shù)手段和方法快速有效地獲取、整理和利用信息來(lái)進(jìn)行某些活動(dòng)時(shí)能反映個(gè)體的數(shù)字素養(yǎng)。本文參考聯(lián)合國(guó)教科文組織的《全球數(shù)字素養(yǎng)框架》和歐盟數(shù)字素養(yǎng)框架DigComp2.2版本的分類標(biāo)準(zhǔn)，借鑒李曉靜等[38]、蘇嵐嵐等[29]的做法，結(jié)合我國(guó)居民數(shù)字生活實(shí)際，從CFPS2018 中篩選出17 個(gè)關(guān)于數(shù)字素養(yǎng)的測(cè)量問(wèn)題④，從職業(yè)相關(guān)素養(yǎng)、問(wèn)題解決素養(yǎng)、溝通與協(xié)作素養(yǎng)、信息和數(shù)據(jù)素養(yǎng)、設(shè)備和軟件操作素養(yǎng)五個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字素養(yǎng)指標(biāo)體系，對(duì)17個(gè)測(cè)量問(wèn)題采用主成分分析法來(lái)測(cè)度數(shù)字素養(yǎng)綜合得分，按照特征值大于1 的原則提取5個(gè)公共因子，以各因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，分別乘以各因子得分，累加后得到數(shù)字素養(yǎng)綜合得分。主成分分析結(jié)果中，累積方差貢獻(xiàn)率為65.169%，KMO值為0.767，Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的顯著性P值為0.000，表明主成分分析結(jié)果有效。數(shù)字素養(yǎng)測(cè)度指標(biāo)體系如表1所示。

表1 數(shù)字素養(yǎng)測(cè)度指標(biāo)體系

3.控制變量

參考吳玉鋒[39]的做法，本文選取的控制變量涵蓋兩個(gè)層面的特征變量：一是家庭層面，包括家庭總收入、家庭凈資產(chǎn)、家庭人口規(guī)模、少兒數(shù)量、老人數(shù)量、少兒比例、老年人比例、戶口；二是戶主個(gè)人層面，包括性別、婚姻狀況、受教育年限、健康狀況、風(fēng)險(xiǎn)偏好、社會(huì)保障情況、年齡、年齡平方/100。此外，考慮到區(qū)域?qū)用婵赡艽嬖诓豢捎^測(cè)因素的干擾，控制省份特征，引入省份虛擬變量。

（三）模型設(shè)定

在分析家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性時(shí)，由于被解釋變量是二值虛擬變量，結(jié)合CFPS2018 數(shù)據(jù)特征，采用Probit 模型來(lái)估計(jì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性。Probit模型構(gòu)建如下：

其中，Insurance 是被解釋變量，表示家庭是否購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)；DL 是核心解釋變量，表示戶主數(shù)字素養(yǎng)水平；Control 是控制變量；ε是誤差項(xiàng)，服從正態(tài)分布，即ε～N(0,σ2)。

在分析家庭商業(yè)保險(xiǎn)的參與程度時(shí)，由于數(shù)據(jù)中存在大量的家庭沒(méi)有參與商業(yè)保險(xiǎn)，即商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出和保費(fèi)支出占比是截?cái)嗟?，所以采用Tobit模型來(lái)估計(jì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的程度。Tobit 模型設(shè)定如下：

Y 是模型的被解釋變量，即家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與程度，分別由過(guò)去12個(gè)月商業(yè)性保險(xiǎn)支出以及商業(yè)性保險(xiǎn)支出占家庭總收入的比重來(lái)衡量；y 表示家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的程度大于0的部分。核心解釋變量、控制變量以及其他符號(hào)與式（1）相同。

（四）描述性統(tǒng)計(jì)

表2給出了變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由結(jié)果可知，樣本家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的比例為53.37%，保費(fèi)支出對(duì)數(shù)的均值為4.4760，保費(fèi)支出占比的均值為4.1%。戶主數(shù)字素養(yǎng)最大值為1.2226，最小值為-2.9742，均值為0.2516，表明我國(guó)居民之間的數(shù)字素養(yǎng)差距較大，總體數(shù)字素養(yǎng)還較低。

表2 變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)

此外，按三分位點(diǎn)將樣本分為低、中、高數(shù)字素養(yǎng)樣本組做描述性統(tǒng)計(jì)。表3 數(shù)據(jù)顯示，在低數(shù)字素養(yǎng)樣本組中，47.60%的家庭購(gòu)買了商業(yè)保險(xiǎn)，保費(fèi)支出的對(duì)數(shù)值為3.8976，保費(fèi)支出占收入比重為3.79%。而高數(shù)字素養(yǎng)樣本組中，61.11%的家庭購(gòu)買了商業(yè)保險(xiǎn)，保費(fèi)支出的對(duì)數(shù)為5.2062，保費(fèi)支出占收入比重為4.33%。可以看出，隨著數(shù)字素養(yǎng)分位點(diǎn)的提高，家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性和參與程度都在提高。

表3 商業(yè)保險(xiǎn)參與按數(shù)字素養(yǎng)分位點(diǎn)的描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表4報(bào)告了Probit模型和Tobit模型估計(jì)的平均邊際效應(yīng)和穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。（1）列的被解釋變量為購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)?？梢钥吹剑诳刂萍彝用嫣卣髯兞?、戶主個(gè)人層面特征變量以及省份效應(yīng)后，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)有正向影響，平均邊際效應(yīng)為0.1070，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字素養(yǎng)顯著提高了家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性。此外，大部分控制變量也顯著影響了家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性。其中，家庭層面特征變量中，家庭總收入、家庭凈資產(chǎn)、家庭人口規(guī)模以及少兒比例都顯著提升了家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性，少兒數(shù)量對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)參與可能性的影響顯著為負(fù)；戶主個(gè)人層面特征變量中，年齡和已婚對(duì)商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性影響顯著為正，且年齡與商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性呈現(xiàn)先升后降的倒“U”型關(guān)系，農(nóng)業(yè)戶口在10%的水平上顯著正向影響商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性。另外，戶主健康、戶主受教育年限和戶主參與社會(huì)保障系數(shù)雖然為正，但是在統(tǒng)計(jì)上不顯著；女性戶主和戶主風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)為負(fù)，在統(tǒng)計(jì)上不顯著?？刂谱兞康慕Y(jié)果與現(xiàn)有研究基本保持一致，限于篇幅不再進(jìn)行過(guò)多的解釋。（2）和（3）列采用Tobit 模型估計(jì)數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與程度的影響，被解釋變量分別為保費(fèi)支出的對(duì)數(shù)、保費(fèi)支出占比?？梢钥吹剑瑪?shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與程度有正向影響，平均邊際效應(yīng)分別為0.7680、0.0103，且在1%的水平上顯著，其他控制變量的結(jié)果與Probit 回歸結(jié)果基本一致。Probit 和Tobit 回歸的結(jié)果表明，戶主數(shù)字素養(yǎng)水平的提升能夠顯著提高家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性以及參與程度。

表4 數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響

（二）內(nèi)生性問(wèn)題與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性問(wèn)題

在基準(zhǔn)回歸分析過(guò)程中，數(shù)字素養(yǎng)可能由于反向因果關(guān)系導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。例如，居民可能會(huì)通過(guò)使用數(shù)字設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)商業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買，在這個(gè)過(guò)程中居民的數(shù)字素養(yǎng)水平也會(huì)得到提升。參考以往文獻(xiàn)，在多次嘗試不同工具變量的基礎(chǔ)上，選取CFPS2018 問(wèn)卷中過(guò)去12 個(gè)月網(wǎng)上購(gòu)物支出作為工具變量。首先，在相關(guān)性上，居民進(jìn)行網(wǎng)上購(gòu)物需要使用手機(jī)、平板、電腦等數(shù)字設(shè)備，這就要求居民具備一定的數(shù)字素養(yǎng)，并且網(wǎng)上購(gòu)物支出的多少可以判斷數(shù)字素養(yǎng)的高低。例如，數(shù)字素養(yǎng)較高的居民會(huì)通過(guò)對(duì)比不同平臺(tái)的商品價(jià)格來(lái)選擇合適的商品，也會(huì)根據(jù)商品在網(wǎng)上平臺(tái)的橫向測(cè)評(píng)來(lái)決定最終的購(gòu)買決策。此外，線上銷售的商品通常較線下銷售的商品具有一定的價(jià)格優(yōu)勢(shì)，數(shù)字素養(yǎng)高的人會(huì)更多地選擇網(wǎng)上購(gòu)物。因此，數(shù)字素養(yǎng)與網(wǎng)上購(gòu)物支出是密切相關(guān)的。其次，在外生性上，網(wǎng)上購(gòu)物支出不會(huì)對(duì)家庭購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)生直接影響。綜上分析，工具變量滿足相關(guān)性條件和外生性要求。

表5匯報(bào)了采用“網(wǎng)上購(gòu)物支出”作為工具變量的回歸結(jié)果。其中，Panel A采用極大似然方法進(jìn)行估計(jì)，得到數(shù)字素養(yǎng)變量的平均邊際效應(yīng)，IV Probit模型估計(jì)數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與可能性的影響，IV Tobit估計(jì)數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與程度的影響。在工具變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)方面，Panel A（1）至（3）列報(bào)告了Wald 檢驗(yàn)數(shù)字素養(yǎng)內(nèi)生性的結(jié)果，P 值分別為0.0026、0.0027、0.0009，均在1%水平上顯著地拒絕了不存在內(nèi)生性的原假設(shè)，表明數(shù)字素養(yǎng)這一變量存在內(nèi)生性。在工具變量的有效性檢驗(yàn)方面，Panel B（1）至（3）列兩步法一階段回歸結(jié)果顯示，工具變量“網(wǎng)上購(gòu)物支出”對(duì)于內(nèi)生變量數(shù)字素養(yǎng)具有較強(qiáng)的解釋力，F(xiàn) 統(tǒng)計(jì)值為23.10，均大于弱工具變量的臨界值，且Panel C弱工具變量識(shí)別檢驗(yàn)的AR 統(tǒng)計(jì)值和Wald 統(tǒng)計(jì)值均在1%水平上拒絕了內(nèi)生變量與工具變量不相關(guān)的原假設(shè)，表明選取的工具變量不是弱工具變量。（1）列的IV Probit模型估計(jì)結(jié)果中，數(shù)字素養(yǎng)的平均邊際效應(yīng)為0.6173，在1%水平上顯著；（2）和（3）列的IV Tobit 模型估計(jì)結(jié)果中，數(shù)字素養(yǎng)的平均邊際影響分別為4.6852、0.0667，均在1%水平上顯著。回歸結(jié)果表明，考慮到內(nèi)生性，將“網(wǎng)上購(gòu)物支出”作為數(shù)字素養(yǎng)的工具變量后，數(shù)字素養(yǎng)依然顯著正向影響家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與，且回歸系數(shù)較之前更大，進(jìn)一步支持假說(shuō)H1a和H1b。

表5 基于工具變量法的數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從兩個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一是改變估計(jì)方法。表6的（1）和（2）列分別采用線性概率模型（LPM）、Logit 模型估計(jì)數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與可能性的影響，數(shù)字素養(yǎng)的平均邊際效應(yīng)分別為0.1073、0.1046，且均在1%水平上顯著為正，估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。二是改變樣本容量?？紤]到地區(qū)之間在經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、商業(yè)保險(xiǎn)可得性、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平上存在差異，這些都可能讓居民使用數(shù)字設(shè)備進(jìn)行金融活動(dòng)受到非自身因素的干擾。借鑒王杰等[32]的做法，剔除2018年經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高、數(shù)字普惠金融指數(shù)高以及互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平較高的部分地區(qū)（包括北京市、上海市、廣東省、江蘇省、浙江省和福建?。┕灿?jì)727個(gè)樣本量后再進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。（3）至（5）列的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，表明上述結(jié)果是穩(wěn)健的。

表6 數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（三）異質(zhì)性分析

前文的回歸結(jié)果表明，戶主的數(shù)字素養(yǎng)確實(shí)顯著促進(jìn)了家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與，但是由于我國(guó)幅員遼闊，地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平、數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施存在差異，且不同家庭特征以及戶主個(gè)人特征也存在差異，這些差異都可能影響戶主的數(shù)字素養(yǎng)水平，進(jìn)而對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與決策產(chǎn)生影響。因此，根據(jù)家庭收入水平、受教育年限以及所在地區(qū)的不同將樣本進(jìn)行分組，來(lái)檢驗(yàn)數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與影響的異質(zhì)性。

表7給出了數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與可能性影響的異質(zhì)性分析結(jié)果。（1）和（2）列根據(jù)家庭收入的中位數(shù)將樣本分為低收入和高收入兩組?；貧w結(jié)果發(fā)現(xiàn)，戶主數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)參與的促進(jìn)作用在高收入家庭更加顯著，平均邊際效應(yīng)為0.8928，而對(duì)于低收入家庭則沒(méi)有顯著影響。這可能是因?yàn)槭杖胨捷^高的家庭更能給予經(jīng)濟(jì)上的保障，進(jìn)而可以更好地獲取和利用互聯(lián)網(wǎng)搜尋有關(guān)商業(yè)保險(xiǎn)的信息，進(jìn)而促進(jìn)家庭商業(yè)保險(xiǎn)的參與。（3）和（4）列將高中學(xué)歷及以下分為低學(xué)歷組，高中學(xué)歷以上分為高學(xué)歷組?；貧w結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高學(xué)歷組的數(shù)字素養(yǎng)顯著提升了家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性，平均邊際效應(yīng)為0.7663，高于低學(xué)歷組的0.6241，表明受教育年限較高戶主的數(shù)字素養(yǎng)的促進(jìn)效應(yīng)要大于受教育年限較低的戶主。這從側(cè)面反映出高學(xué)歷戶主更容易學(xué)習(xí)和使用新的數(shù)字技術(shù)工具，更好地發(fā)揮出自身的數(shù)字素養(yǎng)優(yōu)勢(shì)，從而獲取網(wǎng)絡(luò)信息資源，實(shí)現(xiàn)家庭風(fēng)險(xiǎn)管理。（5）和（6）列根據(jù)戶主所在地區(qū)將樣本分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)⑤?；貧w結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字素養(yǎng)均顯著促進(jìn)了東部地區(qū)和中西部地區(qū)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性，平均邊際效應(yīng)分別為0.5330、0.7079，但數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買的促進(jìn)效應(yīng)在中西部地區(qū)家庭中要比東部地區(qū)家庭更大?？赡苁且?yàn)橹形鞑康貐^(qū)相對(duì)東部地區(qū)來(lái)說(shuō)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)不足、保險(xiǎn)公司數(shù)量較少，從而導(dǎo)致中西部地區(qū)家庭在商業(yè)保險(xiǎn)的購(gòu)買上花費(fèi)的成本更高，而數(shù)字素養(yǎng)較高的戶主能夠彌補(bǔ)這種區(qū)位劣勢(shì)。

表7 數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與可能性影響的異質(zhì)性分析（IV Probit）

（四）機(jī)制分析

前文驗(yàn)證了戶主數(shù)字素養(yǎng)正向促進(jìn)了家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與，為了了解數(shù)字素養(yǎng)通過(guò)哪些機(jī)制影響家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與，本部分從數(shù)字素養(yǎng)通過(guò)提升家庭收入水平和社會(huì)互動(dòng)水平兩個(gè)角度進(jìn)行分析。

1.通過(guò)提高家庭收入水平

從表8（1）列OLS回歸結(jié)果可以看到，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭收入的對(duì)數(shù)在1%水平上有顯著的促進(jìn)作用，說(shuō)明戶主數(shù)字素養(yǎng)越高對(duì)提升家庭收入的幫助越大。（2）列Probit 回歸結(jié)果表明，家庭收入顯著提高了家庭參與商業(yè)保險(xiǎn)的可能性；（3）和（4）列Tobit回歸結(jié)果說(shuō)明，家庭收入水平提高，商業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出也會(huì)提高，但保費(fèi)支出占比會(huì)下降，這可能是因?yàn)楸ＹM(fèi)支出增加的速率小于家庭收入增加的速率。這證明了數(shù)字素養(yǎng)確實(shí)能夠通過(guò)提高家庭收入水平從而提升了家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性和參與程度。驗(yàn)證了本文的假說(shuō)H2a和H2b。

表8 數(shù)字素養(yǎng)通過(guò)提升家庭收入水平對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響

2.通過(guò)提高社會(huì)互動(dòng)水平

參考郭士祺等[40]的做法，采用人情禮支出占家庭總收入的比重來(lái)衡量社會(huì)互動(dòng)水平，結(jié)果見(jiàn)表9。從（1）列OLS回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)社會(huì)互動(dòng)水平在5%水平上有顯著的促進(jìn)作用，說(shuō)明數(shù)字素養(yǎng)越高，居民與周圍群體間的交流越密切，社會(huì)互動(dòng)水平越高。（2）列社會(huì)互動(dòng)的平均邊際效應(yīng)在5%水平上顯著為正；（3）和（4）列社會(huì)互動(dòng)的平均邊際效應(yīng)在1%水平上顯著為正，表明社會(huì)互動(dòng)對(duì)家庭參保商業(yè)保險(xiǎn)的可能性以及參與程度均有顯著的促進(jìn)作用。這說(shuō)明數(shù)字素養(yǎng)確實(shí)能夠通過(guò)提升社會(huì)互動(dòng)水平進(jìn)而正向促進(jìn)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性和參與程度。驗(yàn)證了本文的假說(shuō)H3a和H3b。

表9 數(shù)字素養(yǎng)通過(guò)提升社會(huì)互動(dòng)水平對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響

六、結(jié)論及建議

（一）結(jié)論

本文基于2018 年中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，使用主成分分析法測(cè)度我國(guó)家庭戶主的數(shù)字素養(yǎng)水平，實(shí)證分析了數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的影響。主要結(jié)論包括：第一，數(shù)字素養(yǎng)的提升顯著提高了家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的可能性與參與程度，考慮到數(shù)字素養(yǎng)可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，采用“過(guò)去12個(gè)月網(wǎng)購(gòu)支出”作為工具變量的回歸結(jié)果進(jìn)一步支持了本文的結(jié)論，在更換估計(jì)方法以及改變樣本容量后，上述結(jié)果依然具有穩(wěn)健性。此外，家庭總收入和家庭凈資產(chǎn)的增加、家庭人口規(guī)模以及少兒比例的擴(kuò)大都會(huì)提高家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與；相比于未婚戶主，已婚戶主更愿意購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)；家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與隨著戶主年齡的增大先增后減。第二，異質(zhì)性分析結(jié)果表明，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的作用在不同受教育年限、不同家庭收入水平、不同地區(qū)的戶主之間表現(xiàn)出顯著差異性，數(shù)字素養(yǎng)對(duì)高學(xué)歷、高收入家庭、中西部地區(qū)的戶主的家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與可能性的促進(jìn)效應(yīng)更大。第三，機(jī)制分析結(jié)果表明，數(shù)字素養(yǎng)能夠通過(guò)提高家庭收入水平、提高社會(huì)互動(dòng)水平進(jìn)而促進(jìn)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與。

（二）建議

基于上述研究結(jié)論，為推動(dòng)我國(guó)商業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展，提出以下針對(duì)性政策建議：

第一，加大新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入。重視數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)居民數(shù)字素養(yǎng)提升的重要作用，繼續(xù)加大對(duì)西部偏遠(yuǎn)地區(qū)新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)投入，特別是基于新一代信息通信技術(shù)的數(shù)字平臺(tái)建設(shè)投入，構(gòu)建數(shù)字生活環(huán)境，讓偏遠(yuǎn)地區(qū)居民有更多機(jī)會(huì)使用數(shù)字技術(shù)平臺(tái)，進(jìn)一步提升這部分群體的數(shù)字素養(yǎng)，從而彌補(bǔ)西部偏遠(yuǎn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)不足、保險(xiǎn)公司數(shù)量較少、商業(yè)保險(xiǎn)可得性差的地區(qū)劣勢(shì)，充分發(fā)揮數(shù)字素養(yǎng)對(duì)西部偏遠(yuǎn)地區(qū)家庭商業(yè)保險(xiǎn)參與的促進(jìn)作用。

第二，開(kāi)展數(shù)字技能與知識(shí)普及教育。重視居民數(shù)字素養(yǎng)的培育，一方面，對(duì)于農(nóng)村低收入、低學(xué)歷群體應(yīng)當(dāng)開(kāi)展有針對(duì)性的數(shù)字技術(shù)普及教育，例如開(kāi)展微信、支付寶、在線購(gòu)物、在線教育、在線醫(yī)療等數(shù)字技術(shù)平臺(tái)的理論與操作教學(xué)，提升這部分群體最基本的數(shù)字生活技能，通過(guò)培育其數(shù)字素養(yǎng)，從而提升該群體購(gòu)買商業(yè)保險(xiǎn)的內(nèi)生動(dòng)力。另一方面，政府、銀行、保險(xiǎn)公司等多方組織應(yīng)攜手開(kāi)展數(shù)字金融知識(shí)普及教育，幫助民眾接觸和了解數(shù)字金融產(chǎn)品，引導(dǎo)民眾正確使用數(shù)字金融保險(xiǎn)服務(wù)。

第三，利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建新型商業(yè)模式。鼓勵(lì)商業(yè)保險(xiǎn)公司積極利用數(shù)字技術(shù)，持續(xù)改進(jìn)創(chuàng)新精準(zhǔn)營(yíng)銷、場(chǎng)景嵌入以及智能理賠等環(huán)節(jié)，不斷提升用戶體驗(yàn)；進(jìn)一步加強(qiáng)與支付寶、微信、手機(jī)銀行App等第三方平臺(tái)的合作，加大保險(xiǎn)產(chǎn)品線上推廣與宣傳力度；不斷優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)設(shè)置，降低用戶瀏覽難度，不斷優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，推出門檻低、辦理簡(jiǎn)便的保險(xiǎn)產(chǎn)品，進(jìn)一步滿足較低數(shù)字素養(yǎng)群體的保險(xiǎn)需求。

注 釋

①數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)際金融報(bào)。

②根據(jù)CFPS2010、CFPS2018數(shù)據(jù)計(jì)算所得。

③由于CFPS2020 數(shù)據(jù)庫(kù)中的家庭經(jīng)濟(jì)庫(kù)還未發(fā)布，因此本文使用CFPS2018數(shù)據(jù)。

④數(shù)字素養(yǎng)測(cè)量題項(xiàng)中關(guān)于“是否”類問(wèn)題，“否”賦值為0，“是”賦值為1；“使用頻率”類問(wèn)題，有“從不”“幾個(gè)月一次”“一個(gè)月一次”“一個(gè)月2-3 次”“一周1-2 次”“一周3-4 次”“幾乎每天”7 個(gè)層次，將“從不”到“幾乎每天”分別賦值為0—6；“重要性”類問(wèn)題根據(jù)受訪者自答，從“非常不重要”到“非常重要”分別賦值為1—5；“重要程度”類問(wèn)題由于部分受訪者未使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行此類活動(dòng)，結(jié)合其他受訪者自答情況，重新賦值為0—5。

⑤東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中西部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海。