居民汽車保險意識發(fā)展水平與車險規(guī)模適配性調(diào)查研究

王召強　趙長利　李方媛　呂鵬偉　王闖　侯凱

摘要：為分析居民汽車保險意識的發(fā)展水平和地區(qū)發(fā)展差異，對山東省16市的2110位汽車保險投保人進(jìn)行問卷調(diào)查，量化得分后進(jìn)行樣本特征和信度分析，采用系統(tǒng)聚類分析法分析居民汽車保險意識發(fā)展水平的地區(qū)差異，根據(jù)分析結(jié)果將山東省16市分為居民汽車保險意識發(fā)展水平發(fā)達(dá)地區(qū)、較發(fā)達(dá)地區(qū)、一般地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)等4類地區(qū)，將聚類結(jié)果與車險規(guī)模進(jìn)行對比。研究結(jié)果表明：山東省居民汽車保險意識發(fā)展水平整體較高，16市中居民汽車保險意識發(fā)展發(fā)達(dá)地區(qū)有5個，較發(fā)達(dá)地區(qū)有9個，一般地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)各1個；車險保費規(guī)模與居民汽車保險意識發(fā)展水平正相關(guān)。

關(guān)鍵詞：汽車保險意識；調(diào)查問卷；聚類分析；回歸分析；地區(qū)差異；車險規(guī)模

中圖分類號：F840.634文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1672-0032（2023）02-0008-06

引用格式：王召強，趙長利，李方媛，等.居民汽車保險意識發(fā)展水平與車險規(guī)模適配性調(diào)查研究［J］.山東交通學(xué)院學(xué)報，2023，31（2）：8-13.

WANG Zhaoqiang， ZHAO Changli， LI Fangyuan，et al.Investigation on the suitability between the development level of residents′ insurance consciousness and the scale of automobile insurance［J］.Journal of Shandong Jiaotong University，2023，31（2）：8-13.

0 引言

截至2021年底，山東省民用車保有量為2 740.07 萬輛，是2011年民用車保有量的3.22倍[1]。2021年山東省汽車保險保費收入為579.69 億元，居全國第4位[2]。但自2018年起，山東省汽車保險保費收入增速放緩[3-8]，直接影響車險市場的發(fā)展。分析汽車保險保費收入增速放緩的原因，探究居民汽車保險意識發(fā)展水平與保險市場規(guī)模間的關(guān)系，及其對汽車保險市場發(fā)展的推動作用，對指導(dǎo)汽車保險行業(yè)的健康發(fā)展具有重要意義。

國內(nèi)外研究人員在保險意識領(lǐng)域進(jìn)行了諸多分析探索。Ismail等[9]通過檢索意識和保險2個關(guān)鍵詞統(tǒng)計分析多篇已發(fā)表論文，發(fā)現(xiàn)隨社會經(jīng)濟的發(fā)展，學(xué)者更重視研究保險意識。保險意識是保險公司的重要資源之一，維護和提高保險意識發(fā)展水平對保險業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要[10]。Bhageerathy等[11]研究發(fā)現(xiàn)，政府干預(yù)手段對提高保險意識發(fā)展水平有積極作用；Dalkilic等[12]認(rèn)為保險意識水平與金融教育水平有關(guān)，可通過提高金融知識修養(yǎng)促進(jìn)保險意識的發(fā)展；歐陽麗莉[13]主張形成以“政府倡導(dǎo)為核心，學(xué)校教育為基地，行業(yè)宣傳為主體”的社會合力，推動提高全民保險意識水平。

除研究提高保險意識的途徑外，研究人員還通過職工基本養(yǎng)老保險、醫(yī)療保險、職業(yè)傷害保險和失業(yè)保險等研究居民保險意識。Yang[14]研究不同群體對職業(yè)傷害和疾病索賠的認(rèn)識，發(fā)現(xiàn)工人，特別是小企業(yè)的工人對勞動保險和福利費用的了解減少。吳雨等[15]通過分析我國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，研究我國家庭養(yǎng)老保險和商業(yè)養(yǎng)老保險購買行為現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)我國家庭養(yǎng)老計劃意識薄弱，社會保障力度較低，商業(yè)保險參與明顯不足。大學(xué)生的保險意識是全民保險意識的基礎(chǔ)，但因社會經(jīng)驗少、重癥疾病風(fēng)險小、消費水平低、理財能力欠缺等導(dǎo)致大學(xué)生的保險意識較薄弱[16]。史靖等[17]認(rèn)為可通過組建大學(xué)生保險類社團組織，開展保險知識競賽，提高大學(xué)生對保險的認(rèn)知。農(nóng)民的保險意識關(guān)乎農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的健康發(fā)展。Gong等[18]研究羊群天氣指數(shù)保險，發(fā)現(xiàn)災(zāi)害評估、保險意識、牧場面積和位置顯著影響牧民購買保險的意向；葉明華等[19]對江蘇、安徽和四川糧食種植重點區(qū)的1554戶農(nóng)戶展開問卷調(diào)查，發(fā)現(xiàn)樣本地區(qū)農(nóng)戶的風(fēng)險認(rèn)知、保險意識和風(fēng)險承擔(dān)能力顯著相關(guān)。

研究人員主要分析不同群體對特定險種方面的保險意識，以健康保險為主，汽車保險意識領(lǐng)域的研究內(nèi)容較少。本文通過設(shè)計并發(fā)放調(diào)查問卷獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，定量分析山東省居民汽車保險意識的發(fā)展水平，采用系統(tǒng)聚類分析的方法評價居民汽車保險意識的地區(qū)差異，為保險行業(yè)的健康發(fā)展提供參考。

1 研究方法

對保險意識有多種解釋[20-22]，綜合前人的研究和汽車保險的相關(guān)特性，可認(rèn)為汽車保險意識是人們對汽車保險相關(guān)的實踐活動（包括但不限于購買保險產(chǎn)品、出險等行為）在大腦產(chǎn)生的一系列思想、觀念等的客觀反映，此反映可反作用于居民購買汽車保險的行為。結(jié)合保險意識的測量要求[23]，通過調(diào)查問卷的方式對居民汽車保險意識水平進(jìn)行調(diào)查研究和定量分析。

調(diào)查問卷包括汽車保險投保人基本背景信息和保險意識相關(guān)測量項目2部分。第1部分設(shè)置調(diào)查對象所在地市、年齡、性別、婚姻狀況、文化程度和家庭月收入等問題；第2部分設(shè)置汽車保險認(rèn)知、汽車風(fēng)險意識、汽車保險態(tài)度和汽車保險行為等4個維度下的20個問題，如表1所示。按李克特Likert五級量表設(shè)置問題選項答案，確保題項的同向性顯著[24]。

2 結(jié)果分析

采用“問卷星”制做居民汽車保險意識發(fā)展水平電子調(diào)查問卷，所有問題均為必答題，保證調(diào)查問卷的有效性。調(diào)查對象為汽車保險投保人，借助山東省多家開展車險業(yè)務(wù)的財產(chǎn)保險公司隨機調(diào)查山東16市客戶；為保證調(diào)查樣本具有代表性，通過延長調(diào)查時間控制各市的樣本量均超過100份。在2022-05-31—2022-06-14累計發(fā)放調(diào)查問卷2110份，回收有效問卷2110份，回收有效率為100%。

對居民汽車保險意識發(fā)展水平調(diào)查問卷進(jìn)行量化得分分析。每個題項最低得分為1分，最高得分為5分。按樣本數(shù)量計算每個題項的平均得分，作為該題項的得分；再將單維度下5個題項的平均得分視為該維度的平均得分；將4個維度下20個題項得分求和，作為該調(diào)查問卷得分。居民汽車保險意識水平調(diào)查問卷滿分為100分，最低分為20分。當(dāng)居民汽車保險意識水平得分為[20，40）時，可認(rèn)為居民汽車保險意識水平較低；得分為[40，60）時，可認(rèn)為居民汽車保險意識水平一般；得分為[60，80）時，可認(rèn)為居民汽車保險意識水平較高；得分為[80，100]時，可認(rèn)為居民汽車保險意識水平最高[25]。

經(jīng)計算，汽車保險認(rèn)知、汽車風(fēng)險意識、汽車保險態(tài)度、汽車保險行為等4個調(diào)查維度的平均得分分別為3.95、4.00、3.97、3.82，居民汽車保險意識發(fā)展水平調(diào)查問卷平均得分為78.71，可知山東省居民汽車保險意識水平較高，但仍有上升空間。

2.1 樣本特征分析

1）地市分析。回收的有效問卷中，濟南居民的樣本最多，占樣本總數(shù)的10.95%，其他14市居民的樣本各占樣本總數(shù)的4%～8%。德州和菏澤居民汽車保險意識發(fā)展水平調(diào)查問卷的平均量化得分約為70分，其他14市均約為80分，說明德州和菏澤的居民汽車保險意識發(fā)展水平明顯低于其他14市。

2）年齡分析。按年齡將受訪者分為18～25歲、＞25～35歲、＞35～45歲、＞45～60歲、超過60歲等多組人群，各年齡段人數(shù)分別占受訪者總?cè)藬?shù)的23.74%、37.30%、28.06%、10.28%、0.62%，各組人群的居民汽車保險意識發(fā)展水平調(diào)查問卷的平均得分分別為77.22、80.35、78.34、77.37、73.31。＞25～35歲的受訪者得分最高，汽車保險意識水平較高；超過60歲的受訪者得分最低，汽車保險意識水平較低，其他3個年齡段受訪者的汽車保險意識水平相當(dāng)。

3）性別分析。男性受訪者占受訪總?cè)藬?shù)的64.31%，符合公安部發(fā)布的駕駛?cè)藬?shù)據(jù)分布規(guī)律（據(jù)公安部統(tǒng)計，截至2021年底，全國男、女性駕駛?cè)朔謩e有3.19 億、1.62 億，分別占駕駛?cè)丝倲?shù)的66.32%、33.68%[1]）。全省男性受訪者的居民汽車保險意識發(fā)展水平的平均得分為79.87分，女性為76.58分，說明山東省男性駕駛?cè)说钠嚤ｋU意識水平略高于女性。

4）婚姻狀況分析。已婚人士占受訪總?cè)藬?shù)的65.18%，居民汽車保險意識發(fā)展水平的平均得分為79.59分，比未婚人士高2.80分，說明已婚人士的汽車保險意識水平略高于未婚人士。

5）文化程度分析。按文化程度將受訪者分為高中及以下、?？啤⒈究?、碩士、博士及以上等5組人群，各組人數(shù)分別占受訪總?cè)藬?shù)的15.97%、42.04%、30.57%、9.29%、2.13%，居民汽車保險意識發(fā)展水平的平均得分分別為76.41、81.02、79.14、74.24、73.09分。博士及以上人群的汽車保險意識低于其他組。

2.2 信度分析

對調(diào)查問卷的測量結(jié)果進(jìn)行信度分析，檢驗調(diào)查問卷中量表樣本是否可靠可信。信度是指測量結(jié)果的一致性、穩(wěn)定性及可靠性，一般多以內(nèi)部一致性表示該測量結(jié)果的信度高低。信度系數(shù)越高，測量結(jié)果越一致、穩(wěn)定與可靠，越接近真實情況。信度分析方法包括重測信度法、復(fù)本信度法、折半信度法和克朗巴哈系數(shù)（Cronbach′s α）信度法等。重測信度法需在不同時段測量同一調(diào)查對象2次；復(fù)本信度法需設(shè)計2套信度、效度、區(qū)分度、難度、題型、題量等各統(tǒng)計指標(biāo)均等值的調(diào)查問卷，同時對同一批調(diào)查對象展開調(diào)查；折半信度法需將問卷結(jié)果分成兩半，分半方法不同，計算得到的信度不同。這3種信度法操作復(fù)雜，本文采用Cronbach′s α信度法[26]，采用軟件SPSS 26.0計算調(diào)查問卷數(shù)據(jù)各分量表及總量表的信度。

信度系數(shù)Cronbach′s α為0～1，α越接近1，說明調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的信度越好。調(diào)查問卷數(shù)據(jù)總量表的α≥0.8時，信度較好；0.7≤α<0.8時，信度可接受。各調(diào)查維度數(shù)據(jù)分量表的α≥0.7時，信度較好；0.6≤α<0.7時，信度可接受，α<0.6時需重新設(shè)計問卷[26]。采用軟件SPSS 26.0進(jìn)行信度分析，得到汽車保險認(rèn)知、汽車風(fēng)險意識、汽車保險態(tài)度、汽車保險行為等4個調(diào)查維度分量表的α分別為0740、0718、0898、0714，調(diào)查問卷總量表的α=0.916，表明居民汽車保險意識水平調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的信度較好。

2.3 聚類分析

采用系統(tǒng)聚類分析法中的歐氏距離平方法研究居民汽車保險意識水平的地區(qū)差異[27-28]。將山東省16市均作為個案，以汽車保險認(rèn)知、汽車風(fēng)險意識、汽車保險態(tài)度和汽車保險行為等4個維度為變量，采用軟件SPSS 26.0，按個案聚類將山東省16市汽車保險意識的發(fā)展情況分為4類，譜系圖如圖1所示。

由圖1可知：山東省居民汽車保險意識水平發(fā)達(dá)地區(qū)有濟南、聊城、濟寧、青島和日照，居民汽車保險意識水平較發(fā)達(dá)地區(qū)有棗莊、濱州、淄博、濰坊、泰安、威海、臨沂、東營和煙臺，德州為居民汽車保險意識水平發(fā)展一般地區(qū)，菏澤為居民汽車保險意識水平欠發(fā)達(dá)地區(qū)。山東省16市的居民汽車保險意識水平發(fā)展存在明顯的地區(qū)差異，德州和菏澤的居民汽車保險意識發(fā)展水平低于其他市。此聚類分析結(jié)果與山東省16市居民汽車保險意識水平調(diào)查問卷的平均量化得分一致，表明兩者均能較準(zhǔn)確地反映山東省16市的居民汽車保險意識水平。

2.4 回歸分析

為分析居民汽車保險意識水平與保險規(guī)模間的關(guān)系，設(shè)汽車保險意識得分x1、人口數(shù)量x2和地區(qū)生產(chǎn)總值x3為自變量，汽車保險保費收入y為因變量，進(jìn)行三元線性回歸分析，構(gòu)建三元線性回歸模型為：

y=β0+β1x1+β2x2+β3x3，（1）

式中：β0為常量，β1、β2、β3為三元線性回歸模型的系數(shù)。

對式（1）進(jìn)行擬合度檢驗和回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的正態(tài)分布檢驗，判定三元線性回歸模型是否正確表征自變量與因變量間關(guān)系。在擬合度檢驗中，未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差越小，說明擬合數(shù)據(jù)越接近真實數(shù)據(jù)；檢驗統(tǒng)計量t為非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)與非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差之比，當(dāng)|t|＞1.96，p＜0.05時，表明回歸顯著，自變量與因變量間存在顯著的線性關(guān)系；方差膨脹系數(shù)越大，表明自變量間的多重共線性越嚴(yán)重，方差膨脹系數(shù)大于10時表明自變量存在嚴(yán)重的共線性，通常認(rèn)為方差膨脹系數(shù)不應(yīng)大于5；可決系數(shù)R2為0～1，R2越接近1，模型擬合度越高，一般認(rèn)為R2＞0.3時回歸方程擬合度較好；德賓-沃森參數(shù)為衡量樣本獨立性的參數(shù)，用于檢驗隨機誤差項具有一階自回歸形式的序列相關(guān)問題，即檢驗變量的自相關(guān)性。一般來說德賓-沃森參數(shù)越接近2，自變量的自相關(guān)性越不明顯，模型設(shè)計較好。

采用軟件SPSS 26.0，輸入2020年山東省16市的汽車保險保費收入、人口數(shù)量和地區(qū)生產(chǎn)總值等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，計算三元線性回歸模型的系數(shù)及擬合度評價指標(biāo)，結(jié)果如表2所示。

由表2可知：R2＞0.3且接近1，說明多元線性回歸模型的擬合度較好；|t|＞1.96，p＜0.05，常量β0和3個自變量x1、x2、x3的未標(biāo)準(zhǔn)化化系數(shù)均可保留在回歸方程中；方差膨脹系數(shù)均小于3，證明進(jìn)入回歸方程式的自變量間不存在明顯的多重共線性[29]；德賓-沃森參數(shù)接近2，說明一階殘差序列沒有自相關(guān)，樣本數(shù)據(jù)相互獨立。

采用正態(tài)概率圖，通過檢驗實測累積概率與預(yù)期累積概率是否基本一致查看數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。當(dāng)實測累積概率與預(yù)期累積概率基本一致時，數(shù)據(jù)落在45°基準(zhǔn)線附近，表明數(shù)據(jù)基本服從正態(tài)分布。繪制汽車保險保費收入的回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的正態(tài)概率圖，檢驗此殘差是否服從正態(tài)分布，如圖2所示。由圖2可知：各觀測散點落在45°基準(zhǔn)線附近，汽車保險保費收入的回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差服從正態(tài)分布，符合線性回歸研究的前提條件，表明擬合回歸方程有意義。

最終得到擬合度較好的三元線性回歸方程為：

y=－117.621+1.470x1+0.035x2+0.004x3。（2）

由式（2）可知：人口數(shù)量和地區(qū)生產(chǎn)總值為控制變量時，汽車保險保費收入與居民汽車保險意識水平正相關(guān)。

3 結(jié)論

采用調(diào)查問卷的方式調(diào)查分析山東省16市居民汽車保險意識的發(fā)展水平，結(jié)果表明山東省居民汽車保險意識水平整體較高，但仍有提高的空間。采用系統(tǒng)聚類分析法分析山東省內(nèi)16市居民汽車保險意識水平的地區(qū)差異，結(jié)果顯示山東省居民汽車保險意識水平發(fā)達(dá)地區(qū)有5個，較發(fā)達(dá)地區(qū)有9個，一般和欠發(fā)達(dá)地區(qū)各1個。構(gòu)建三元線性回歸模型分析居民汽車保險意識水平與保險規(guī)模間的關(guān)系，結(jié)果表明山東省16市的汽車保險保費收入與汽車保險意識水平正相關(guān)。

開展汽車保險業(yè)務(wù)的財產(chǎn)保險企業(yè)應(yīng)積極拓展汽車保險意識發(fā)展程度較高地市的車險業(yè)務(wù)，同時采取探索性措施提高汽車保險意識欠發(fā)達(dá)城市居民的投保意愿和保險意識，提高企業(yè)的市場占有份額。

參考文獻(xiàn)：

[1] 國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒2022[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2022.

[2] 中國保險年鑒編委會.中國保險年鑒2022[M].北京：中國保險年鑒社，2022.

[3] 中國保險年鑒編委會.中國保險年鑒2021[M].北京：中國保險年鑒社，2021.

[4] 中國保險年鑒編委會.中國保險年鑒2020[M].北京：中國保險年鑒社，2020.

[5] 中國保險年鑒編委會.中國保險年鑒2019[M].北京：中國保險年鑒社，2019.

[6] 中國保險年鑒編委會.中國保險年鑒2018[M].北京：中國保險年鑒社，2018.

[7] 中國保險年鑒編委會.中國保險年鑒2017[M].北京：中國保險年鑒社，2017.

[8] 中國保險年鑒編委會.中國保險年鑒2016[M].北京：中國保險年鑒社，2016.

[9] ISMAIL N， HUSIN M M M， ISHAK I，et al. Insurance awareness：a literature review[J].International Journal of Asian Social Science，2018，8（1）：28-33.

[10] 楊盛云，楊玲玲.云南省鎮(zhèn)雄縣居民保險意識的調(diào)查分析[J].新西部，2017（11）：60-62.

[11] BHAGEERATHY R， BHASKARAN U， SHRADHA S P，et al.Health insurance awareness and its uptake in India：a systematic review protocol[J].BMJ Open，2021，11（4）：e043122.

[12] DALKILIC N，KIRKBESOGLU E.The role of financial literacy on the development of insurance awareness[J].International Journal of Economics and Finance，2015，7（8）： 272-280.

[13] 歐陽麗莉.發(fā)揮社會合力 提高全民保險意識[J].保險研究，2003（12）：5-7.

[14] YANG H Y.Awareness of labor insurance coverage for occupational injuries and diseases among employees at small and large enterprises[J].Tzu Chi Medical Journal， 2013， 25（2）：108-111.

[15] 吳雨，楊超，尹志超.金融知識、養(yǎng)老計劃與家庭保險決策[J].經(jīng)濟學(xué)動態(tài)，2017（12）：86-98.

[16] 李榮.加強大學(xué)生保險意識教育[J].價值工程，2018，37（8）：186-188.

LI Rong.Strengthen college students′ insurance awareness education[J].Value Engineering，2018，37（8）：186-188.

[17] 史靖，張智衡，韓及華.我國大學(xué)生保險意識的提升對策研究[J].中國商論，2018（16）：174-175.

[18] GONG Yufei，MUHAMMAD U A，GUO Xinya，et al. An empirical study of the key factors affecting herders′ purchasing decision on weather index insurance：a case study from inner mongolia autonomous region， China[J].Heliyon， 2022，8（11）：e11881.

[19] 葉明華，汪榮明，吳蘋.風(fēng)險認(rèn)知、保險意識與農(nóng)戶的風(fēng)險承擔(dān)能力：基于蘇、皖、川3省1554戶農(nóng)戶的問卷調(diào)查[J].中國農(nóng)村觀察，2014（6）：37-48.

YE Minghua，WANG Rongming ，WU Ping. Risk perception，insurance awareness and crop producers′ ability of risk taking：empirical study based on 1554 questionnaire from crop producers in Anhui， Jiangsu and Sichuan Provinces[J].China Rural Survey， 2014（6）：37-48.

[20] 楊澤云，蘇艷芝，邢秀芹.北京市市民保險意識調(diào)查報告與分析[J].海南金融，2010，（3）：54-57.

[21] 陳朝先.如何看待中國考百姓的保險意識[J].浙江金融，2000（2）：37-38.

[22] 吳祥佑.基于結(jié)構(gòu)方程模型的保險意識測度[J].閩江學(xué)院學(xué)報，2010，31（4）：55-61.

WU Xiangyou.Structural equation modeling of insurance awareness[J].Journal of Minjiang University，2010，31（4）：55-61.

[23] 鄧雅寧，侯仲凱.拉薩市民的保險意識調(diào)查研究[J].品牌研究，2018（6）：94-97.

[24] 李方媛，趙長利.基于感知價值的車險投保群體識別及其匹配方案[J].山東交通學(xué)院學(xué)報，2018，26（3）：1-6.

LI Fangyuan， ZHAO Changli. Group identification and matching schemes of automobile insurance based on perceived value[J].Journal of Shandong Jiaotong University，2018，26（3）：1-6.

[25] 陳佳賓，李玉春.安徽省大學(xué)生保險意識調(diào)查及問題探討[J].現(xiàn)代商業(yè)，2016（33）：188-191.

[26] 李金德，秦晶.SPSS統(tǒng)計分析及應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2019.

[27] 薛薇. SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用[M].4版.北京：電子工業(yè)出版社，2017.

[28] 孫多青，王亞楠，戴振清，等.基于因子分析和聚類分析的我國財產(chǎn)保險業(yè)發(fā)展影響因素和地區(qū)差異分析[J].河北科技師范學(xué)院學(xué)報，2021，35（3）：64-69.

SUN Duoqing，WANG Ya′nan，DAI Zhenqing，et al. Analysis on the influencing factors and regional differences of property insurance development in China based on factor analysis and cluster analysis[J].Journal of Hebei Normal University of Science & Technology，2021，35（3）：64-69.

[29] 杜琳琳，時立文，薛曉光. SPSS統(tǒng)計分析從入門到精通[M].2版.北京： 清華大學(xué)出版社，2020.

Investigation on the suitability between the development level of

residents′ insurance consciousness and the scale of automobile insurance

WANG Zhaoqiang， ZHAO Changli*， LI Fangyuan，

Lｕ Pengwei， WANG Chuang， HOU Kai

School of Automotive Engineering， Shandong Jiaotong University， Jinan 250357， China

Abstract：To investigate the development level and regional difference of residents′ automobile insurance awareness， the questionnaire survey is conducted by automobile insurance policyholders at the number of 2110 from 16 cities in Shandong Province. After quantifying the scores， sample characteristics and reliability analysis are carried out， and the regional difference of residents′ automobile insurance awareness is analyzed by systematic clustering analysis. The 16 cities in Shandong Province are divided into four types： developed area， more developed area， general area and less developed area， and the clustering results are compared with the scale of auto insurance. The results show that the development level of residents′ automobile insurance awareness in Shandong province is high overall. The number of four types of city in sequence is 5， 9， 1 and 1 respectively. The scale of automobile insurance premium is positively correlated with the development level of residents′ automobile insurance awareness.

Keywords：automobile insurance awareness; questionnaire; cluster analysis; regression analysis; regional differences; scale of auto insurance

（責(zé)任編輯：王惠）

收稿日期：2022-09-25

基金項目：山東省自然科學(xué)基金面上項目（ZR2020MG022）；山東交通學(xué)院科研基金項目（Z202103）

第一作者簡介：王召強（1989—），男，山東濱州人，碩士研究生，主要研究方向為汽車運行安全與節(jié)能環(huán)保、汽車保險，E-mail：wangzq2015@163.com。

*通信作者簡介：趙長利（1974—），男，山東高唐人，教授，碩士，主要研究方向為汽車保險，E-mail：zhaocl@sdjtu.edu.cn。