风险态度、金融知识与家庭商业保险消费——基于CHFS数据的研究.pdf

收稿日期：2022 年 11 月 16 日基金项目：国家社会科学基金后期资助项目（21FJYB016）。作者简介：王乙番（1996），女，西安交通大学经济与金融学院硕士研究生，。【摘要】文章基于 2019 年中国家庭金融调查（CHFS）数据，研究风险态度、金融知识对中国居民家庭商业保险消费的影响机制。研究结果表明：越偏好风险的居民家庭购买商业保险的可能性越大、保费支出越多；风险态度一方面直接影响居民家庭的商业保险消费，另一方面通过金融知识间接影响居民家庭商业保险消费，但前者发挥主导作用。缓解内生性问题与进行稳健性检验之后，结果仍然显著。异质性研究表明，风险态度对城镇的影响显著高于农村、对一线城市的影响显著高于非一线城市。文章为了解风险态度对居民家庭商业保险消费影响提供了新的经验证据，为构建多层次社会保障体系、加快商业保险市场发展提供了理论依据与对策建议。【关键词】风险态度；金融知识；商业保险消费；中介效应【中图分类号】F842；F063.4【文献标识码】A【文章编号】20966814（2023）04004117 风险态度、金融知识与家庭商业保险消费基于CHFS数据的研究王乙番（西安交通大学经济与金融学院，陕西西安 710061）一、引言经济的迅速发展、社会的快速变革与人民整体素质的提高带动了人们保险意识的增强，人们对家庭自我保障的需求不断增加。相较于社会保险提供的基本保障，商业保险具有包含产品多、覆盖范围广的特征，对家庭而言是社会保险的有力延伸和补充。同时也是财产保障与投资的一种有效方式，能够满足社会日益增长的多元化保险服务需求，健全社会保障机制。2014 年 8 月，国务院发布关于加快发展现代保险服务业的若干意见（国发201429 号），指出“保险是现代经济的重要产业和风险管理的基本手段，是社会文明水平、经济发达程度、社会治理能力的重要标志”，并提出“要建设有市第 35 卷第 4 期2023 年 8 月Vol.35 No.4Aug.202341场竞争力、富有创造力和充满活力的现代保险服务业”。此后，中国保险市场迅速发展，2021 年全国保费收入达到 449 百亿元，较 2014 年增长 121.89%。但中国的保险深度、保险密码（2020 年分别为 4.5%、455 美元/人）与全球平均水平（保险深度 7.4%，保险密度 809 美元/人）仍有较大差距。中国保险市场发展相对滞后，其中，商业保险发展水平相对较低是产生差距的重要原因。2020 年 1 月，银保监会发布关于促进社会服务领域商业保险发展的意见（银保监发20204 号），指出我国商业保险存在“支撑作用不够充分、保障功能和资金支持力度有待提升”等问题，提出要“扩大商业健康保险供给、加快行业养老保险发展、释放其他领域保险消费潜力、完善保险市场体系”。因此，本文对影响中国居民家庭商业保险消费行为的因素进行深入探究，对于中国保险市场发展具有重要意义。风险态度作为一项重要个人特征，对商业保险消费决策具有重要影响，而进行保险的购买决策，金融知识又有不可或缺的作用，那么对于中国居民家庭，风险态度、金融知识将如何影响其商业保险消费行为？现有研究并未进行深入讨论。基于此，本文采用2019 年中国家庭金融调查（China Household Finance Survey，CHFS）数据，从直接与间接（以金融知识为中介）两条路径出发，探究风险态度对中国居民家庭商业保险消费的影响及影响机制，为丰富中国商业保险市场研究、促进中国商业保险市场持续发展、辅助相关机构制定对策与政策提供理论借鉴。本文的贡献主要包括：（1）将风险态度与金融知识纳入同一分析框架，分析两者对居民家庭商业保险消费的影响机制，对现有关于商业保险消费研究进行补充；（2）考察了金融知识在风险态度影响居民家庭商业保险消费的中介作用；（3）探究了城镇与农村地区、一线城市与其他城市、社会保障水平不同地区、保险数字化水平不同地区风险态度对居民家庭商业保险消费影响机制的差异。二、文献综述与理论机制（一）文献综述现有相关文献主要包括如下几个方面。1.影响保险市场发展的因素现有关于保险市场的研究可以总结为宏观与微观层面。宏观层面，现有文献探究了利率（Flores 等，2021）、经济状况（Huang 和 Eling，2013）、新冠肺炎病毒（Wang 等，2020）等对保险市场发展的影响。微观层面，现有文献主要从客观和主观两个方面对家庭商业保险消费展开研究。客观因素主要包括家庭财富水平（Albouy 和 Blagoutine，2001）、受教育程度（蒲成毅和潘小军，2012）、年龄、性别、户籍（伍再华和李伟男，第 35 卷 第 4 期 2023 年 8 月 http:/ 年保险深度与保险密度数据来源于中国保险年鉴 2021中世界保险业统计数据。http:/ 和Fiorentino，2014）、西班牙加泰罗尼亚居民国民医疗保险参保行为（Costa-Font 和Garca-Villar，2009）、荷兰居民洪水保险支付意愿（Botzen 和 van den Bergh，2012）、中国企业科技保险购买意愿（吕文栋，2014）、中国家庭商业人身保险需求（王宏扬，2017）的研究，基本形成了一致的研究结论，即风险规避者购买保险的比例和意愿更高、风险偏好者更倾向于不购买保险。但针对美国年轻人的研究发现，风险态度对其医疗保险消费行为没有影响（Bernstein，2009）。而针对埃塞俄比亚农户天气指数保险购买行为（Hill 等，2013）、印度农户保险购买意愿（Cole 等，2013）、中国城市居民储蓄性保险需求（胡振和臧日宏，2016）的研究发现，风险偏好者购买保险的比例和意愿更低。风险态度对居民保险消费影响的异质性，可能是由于居民的风险忍受力（Cutler 等，2008）、接受新事物的行为模式（Cole 等，2013）、宗教信仰（Len 和 Pfeifer，2017）等的差异所造成的。3.金融知识对保险消费的影响金融知识水平对居民保险消费有重要影响，对金融产品的有限了解，可能会使居民在保险消费中犯系统性错误（Cole 等，2013）。已有研究关于金融知识水平对居民保险消费的影响形成了较为一致的认识，即金融知识水平越高，居民的保险购买意愿越强、保险市场参与度越高。Lin 等（2017）针对台湾地区居民人寿保险购买行为的研究发现，金融知识水平越高越有可能购买人寿保险。秦芳等（2016）、吴雨等（2017）采用中国家庭金融调查 2013 年的数据，发现金融知识能够促进家庭购买商业保险，且这种影响在城乡之间没有差异。4.风险态度对金融知识的影响风险态度不仅会影响居民的保险消费，也会影响居民的金融知识水平。Agarw-al 等（2010）基于印度金融消费者的调查数据，发现消费者风险态度与金融知识水平正相关。Benjamin 等（2013）针对智利高中生的研究也支持该结论。Korkmaz 等（2021）认为风险态度是恒定的，态度很难改变，并基于中国家庭金融调查（CHFS）数据，分析发现金融素养有助于缓解风险偏好与风险行为之间的不一致。张欢欢和熊学萍（2017）发现，农村居民越偏好风险，其金融素养水平越高，可能是因为越偏好风险的农村居民，越会主动地参与一些金融活动，从而积累了更多的金融知识和技能。廖理等（2019）认为，风险态度差异所导致的兴趣差异也是居民金融素养差异形成的重要原因。（二）理论机制风险态度、金融知识、商业保险消费三者之间关联密切。居民家庭达成保险消费需要至少三步：产生需求、保险选择、保险购买。其中，产生保险需求是保险消费的根王乙番：风险态度、金融知识与家庭商业保险消费 43本动因，保险需求的产生来源于家庭对于风险的态度。不同风险态度的家庭，面对未来的“不确定性”，具有不同程度防备或转移风险的需要，衍生出不同程度的保险需求。产生保险需求后，家庭需进行保险产品决策。在此过程中，涉及对保险产品的理解、对比与相关计算等问题，无疑需要借助大量金融知识。因此，金融知识是影响家庭保险消费的客观原因。风险态度与金融知识两者共同作用于家庭保险消费决策。综上所述，已有文献分别分析了风险态度、金融知识对居民家庭商业保险消费的影响，但尚未有研究将两者纳入同一分析框架，系统探讨风险态度、金融知识对居民家庭商业保险消费的影响机制问题。因此，为深入揭示风险态度、金融知识对居民家庭商业保险消费的影响机制，本文将风险态度、金融知识纳入同一分析框架。在分析风险态度对居民家庭商业保险消费影响的基础上，以金融知识为中介变量，分析金融知识在风险态度影响居民家庭商业保险消费中的中介作用，并揭示风险态度、金融知识对不同地区居民家庭商业保险消费影响的差异。图 1 为本文所探究的风险态度影响居民家庭商业保险消费的理论机制。三、研究设计（一）数据来源本文使用的主要数据来源于 2019 年 CHFS 数据。所用数据集覆盖了 29 个省份（不包括台湾、澳门、香港、西藏、新疆），样本量大、数据质量高。其信息涉及家庭各成员保险购买与保费支出，个体健康、婚姻、文化程度等特征，家庭人口、资产、收入等数据，同时还设置了对于风险态度与金融知识的问题。数据处理方面，对家庭各成员保费支出相加计算了各家庭保费支出数据，并保留户主的数据作为家庭代表性个体样本，剔除缺失变量、数据合并、数据转换、数据缩尾后得到了本文研究所需要数据集。本文GDP、失业保险参保人数等省份特征变量来源于 Wind 数据库。（二）变量定义 1.被解释变量居民家庭商业保险消费。本文从家庭是否购买商业保险（insurance）和家庭年度保费支出（ln_fee）两个维度考察居民家庭的商业保险消费行为。对于家庭是否购买商业保险变量，若家庭中的任一成员购买了商业保险中包括商业人寿、健康、其他保险（除车险）等中的任一种，均视为该家庭购买了商业保险，则该变量取值为 1，否则为 0。对于家庭年度保费支出变量，采用家庭所有成员年度累计商业保险保费支出加 1 取对数进行衡量。2.核心解释变量本文的核心解释变量包括风险态度（risk_attitud）和金融知识水平（fin_score1）。对 直接效应中介效应cach风险态度金融知识商业保险购买与保费支出图 1 风险态度影响居民家庭商业保险消费的理论机制 第 35 卷 第 4 期 2023 年 8 月44于风险态度的测度，根据调查对象对问卷中的问题“如果您有一笔资金用于投资，您最愿意选择哪种投资项目？”的选项进行确定，该问题共包括六个选项，分别为不愿承担任何风险、略低风险略低回报项目、平均风险平均回报项目、略高风险略高回报项目、高风险高回报项目和不知道。对于回答不知道的样本，由于难以确定其风险态度，因此剔除该类样本。其余样本按对该问题选项的选择，将其按风险偏好分别归入低风险、略低风险、平均风险、略高风险、高风险 5 类，取值分别为 04 的数值，数值大小代表风险偏好水平，数值越大，越偏好风险。对于金融知识水平的度量，现有研究多从利率、通货膨胀和风险多样性 3 个维度测评居民金融知识水平（Agarwal 等，2010；尹志超等，2015）。2019 年中国家庭金融调查中设计了关于利率计算、通货膨胀率计算两个问题，投资风险问题虽然有所涉及，但访问样本仅限于城镇居民。受问卷问题限制，本文使用利率计算、通货膨胀率计算两个问题测度受访者金融知识水平。在金融知识测度方法上，现有文献主要采用因子分析法和得分加总法，本文中同时采用两种方法测度金融知识水平。在利用因子分析法时，考虑到回答错误与回答不知道所代表的金融知识水平是不同的，因此对每个问题设置两个虚拟变量，第一个虚拟变量为“是否正确回答问题”（回答正确为 1，否则为 0），第二个虚拟变量为“是否能够理解问题”（回答正确、错误均为 1，回答错误为 0）。利用 2 个问题，4 个变量进行因子分析，并得到代表金融知识的共性因子。本文因子分析KMO 检验的检验结果大于 0.6，表明该数据适合进行因子分析。在利用得分加总法时，考虑到对金融知识了解不彻底与不了解有明显差异，本文以答对一题为 2 分，答错为1 分，算不出来/不知道为 0 分进行计分。最后，采用因子分析和得分加总法分别计算得到金融知识得分。3.控制变量本文控制变量分为三个层面：一是个体特征变量，包括年龄（age）、性别（gender）、受教育水平（edu）、健康状况（health）、是否已婚（marriage）；二是家庭特征变量，包括家庭人口数（size）、家庭总收入（ln_income）、家庭总资产（ln_asset）、交通费用支出（ln_trans_fee）、月通信费用支出（ln_comf_fee）；三是地区特征变量，包括所在省份GDP（ln_GDP）、是否属于农村家庭（rural）、所处东部（west）、中部（middle）、西部（east）、东北地区（northeast）。本文主要变量的定义见表 1。（三）变量描述性统计本文主要变量的描述性统计结果如表 2 所示。可以看出，insurance、ln_fee、王乙番：风险态度、金融知识与家庭商业保险消费 利率计算问题来自2019 中国家庭金融调查问卷中（H3105）假设银行的年利率是 4%，如果把 100 元钱存 1 年定期，1 年后获得的本金和利息为？1.小于 104 元；2.等于 104 元；3.大于 104 元；4.算不出来。通货膨胀率计算问题来自2019 中国家庭金融调查问卷中（H3106）假设银行的年利率是5%，通货膨胀率每年是 8%，把 100 元钱存银行一年之后能够买到的东西将？1.比一年前多；2.跟一年前一样多；3.比一年前少；4.算不出来。45risk_attitude、fin_score1、fin_score2 等变量的均值都较小，表明中国商业保险购买率低，平均风险态度、金融知识均处于较低水平，农村样本占总样本约 32%。保费支出、年龄、受教育水平的标准差较大，说明家庭保费支出、户主年龄、受教育水平存在较大差异。四、计量结果与分析（一）基准回归：风险态度、金融知识对居民家庭商业保险消费的影响本文采用居民家庭是否购买商业保险和居民家庭商业保险保费支出来反映居民家庭商业保险消费行为。1.风险态度、金融知识对居民家庭商业保险购买的影响由于家庭是否购买商业保险为二分变量，本文采用 Probit 模型进行估计。为检验金融知识的中介效应，本文参考温忠麟和叶宝娟（2014）的方法进行中介效应检验，以下为实证模型与中介效应检验步骤。insurance=1(+c risk_attitude+X+e 0)(1)fin_score1=+a risk_attitude+X+e(2)Y=1(+c risk_attitude+b fin_score1+X+e 0)(3)risk_attitudefin_score1X其中，insurance 为是否购买商业保险，insurance 为 1 表示居民家庭购买了商业保险，为 0 表示没有购买保险；为风险态度；为受访对象的金融知识水平；为控制变量；eN（0,2）。具体步骤如下：通过第一步估计得到 risk_attitude 变量表1变量定义类别变量名称解释被解释变量insurance是否购买保险购买为1，未购买为0ln_fee保费支出保费支出加1取对数核心解释变量risk_attitude风险态度取值为04，数值越高越偏好风险fin_score1金融知识（因子分析）利用因子分析法得到金融知识评分fin_score2金融知识（得分加总）利用得分加总法得到金融知识评分个体特征变量gender是否为男性男性为1，女性为0edu受教育水平受教育年限health健康状况取值为04，数值越高身体越健康marriage是否已婚1为已婚，0为未婚家庭特征变量ln_income家庭总收入家庭总收入加一取对数ln_asset家庭总资产家庭总资产加一取对数ln_trans_fee交通费用支出家庭交通费用支出加一取对数ln_comf_fee通信费用支出家庭通信费用支出加一取对数地区特征变量ln_GDP所在省GDP所在省GDP取对数rural是否属于农村家庭农村为1，城镇为0west东部地区东部地区为1，非东部地区为0top中部地区中部地区为1，非中部地区为0east西部地区西部地区为1，非西部地区为0northeast东北地区东北地区为1，非东北地区为0 第 35 卷 第 4 期 2023 年 8 月46系数 c 的估计值及显著性水平；通过第二步得到 risk_attitude 变量系数 a 的估计值及显著性水平；通过第三步得到 risk_attitude 变量的系数 c、fin_score1 变量的系数 b 的估计值及显著性水平；另外，采用 Bootstrap 法检验直接与间接效应的显著性。表 3 为风险态度、金融知识对居民家庭保险购买的回归结果，第（1）列为基准回归，第（2）列纳入了个人特征变量，第（3）列进一步纳入了家庭特征变量，第（4）列至第（7）列纳入了所有控制变量。其中，第（4）列探究金融知识对居民家庭保险购买的影响，第（5）列探究风险态度对居民家庭保险购买的影响，第（6）列探究风险态度对居民家庭金融知识的影响，为中介效应检验第二步结果，第（7）列将风险态度、金融知识纳入同一分析框架，分析其对居民家庭保险购买的影响。由表 2 第（4）列可知，金融知识（fin_score1）的系数为 0.159，在 1%水平上显著为正，说明金融知识对保险消费具有显著积极性影响，即家庭金融知识水平越高，居民家庭越可能购买保险。第（5）列至第（7）列中，风险态度（risk_attitude）的系数均在 1%水平上显著为正，说明风险态度对居民家庭购买存在显著正向影响，即家庭风险偏好程度越高，居民家庭购买商业保险的可能性越大，且中介效应检验结果表明，金融知识在其中具有显著的中介效应，即越偏好风险，越能够促进金融知识水平的提高，进而提高购买保险的概率。2.风险态度、金融知识对居民家庭商业保险保费支出的影响对于居民家庭商业保险保费支出变量，由于已购买商业保险家庭的保费支出差异表2变量描述性统计变量样本量均值标准差最小值最大值insurance26900 0.180.380.001.00ln_fee26900 0.872.580.009.90risk_attitude26900 0.701.050.004.00fin_score126900 0.000.911.011.28fin_score226900 1.651.530.004.00age2690056.4113.6617.0098.00gender26900 0.750.430.001.00edu26900 9.634.010.0022.00health26900 2.320.980.004.00marriage26900 0.850.350.001.00size26900 3.101.511.0015.00ln_income2690010.721.355.7713.33ln_asset2690012.911.648.1416.10ln_trans_fee26900 4.193.400.009.39ln_comf_fee26900 7.041.560.009.39ln_GDP2690010.260.827.9911.59rural26900 0.320.470.001.00west26900 0.380.490.001.00middle26900 0.220.410.001.00east26900 0.280.450.001.00northeast26900 0.120.320.001.00王乙番：风险态度、金融知识与家庭商业保险消费 47较大，为控制可能存在的异方差的影响，本文中保费支出以对数形式进入模型。模型如下所示：表3风险态度、金融知识对居民家庭商业保险购买的影响变量（1）insurance（2）insurance（3）insurance（4）insurance（5）insurance（6）fin_score1（7）insurancerisk_attitude0.227*0.133*0.0915*0.0936*0.163*0.0715*（0.008）（0.009）（0.009）（0.009）（0.005）（0.009）fin_score10.159*0.141*（0.012）（0.012）age0.0394*0.0270*0.0266*0.0276*0.00842*0.0294*（0.006）（0.006）（0.006）（0.006）（0.003）（0.006）age20.0509*0.0388*0.0394*0.0392*0.00676*0.0409*（0.005）（0.005）（0.005）（0.005）（0.002）（0.005）edu0.0639*0.0306*0.0238*0.0291*0.0429*0.0230*（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.002）（0.003）health0.0735*0.0294*0.0302*0.0298*0.0115*0.0298*（0.010）（0.011）（0.011）（0.011）（0.005）（0.011）gender0.166*0.132*0.117*0.119*0.0006230.122*（0.022）（0.023）（0.023）（0.023）（0.012）（0.023）marriage0.228*0.04960.03820.04930.01400.0510（0.031）（0.033）（0.033）（0.033）（0.015）（0.034）size0.0247*0.0310*0.0267*0.0282*0.0301*（0.007）（0.007）（0.007）（0.004）（0.007）ln_income0.108*0.100*0.105*0.0616*0.0976*（0.010）（0.010）（0.010）（0.005）（0.010）ln_asset0.118*0.115*0.123*0.0699*0.113*（0.008）（0.009）（0.009）（0.004）（0.009）ln_trans_fee0.0146*0.0132*0.0143*0.0168*0.0122*（0.003）（0.003）（0.003）（0.002）（0.003）ln_com_fee0.0796*0.0813*0.0780*0.0121*0.0772*（0.011）（0.011）（0.011）（0.004）（0.011）ln_GDP0.0422*0.0500*0.0503*0.0449*（0.014）（0.014）（0.007）（0.014）rural0.0506*0.0655*0.106*0.0483*（0.026）（0.025）（0.012）（0.026）east0.148*0.148*0.0416*0.153*（0.027）（0.027）（0.014）（0.027）west0.04510.04180.0804*0.0496*（0.029）（0.029）（0.015）（0.029）northeast0.02990.008830.0907*0.0196（0.038）（0.038）（0.019）（0.038）_cons1.097*2.487*5.039*5.141*5.517*2.456*5.226*（0.011）（0.157）（0.185）（0.239）（0.236）（0.111）（0.239）N26900269002690026900269002690026900r2_p0.03080.1030.1380.1430.1400.145r2_a0.227Bootstrap法直接效应：0.0053*间接效应：0.0241*中介效应占比18.12%注：*、*和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平；括号内为标准误。下同。第 35 卷 第 4 期 2023 年 8 月48ln_fee=+c risk_attitude+X+e(4)fin_score1=+a risk_attitude+X+e(5)ln_fee=1(+c risk_attitude+b fin_score1+X+e 0)(6)其中，ln_fee 表示居民家庭年度保费支出加 1 取对数，其余变量的定义与风险态度对商业保险购买模型中相同。在采用 Bootstrap 法检验直接与间接效应的显著性之后，本文计算了金融知识的中介效应占比。为控制异方差的影响，模型中用异方差稳健标准误进行变量系数的假设检验。回归结果如表 4 所示。第（1）列为基准回归，第（2）列纳入了个人特征变量，第（3）列纳入了家庭特征变量，第（4）列至第（7）列纳入了地区特征变量。其中，第（4）列探究金融知识对居民家庭保费支出的影响，第（5）列探究风险态度对居民家庭保费支出的影响，第（6）列探究风险态度对居民家庭金融知识的影响，第（7）列将风险态度、金融知识纳入同一分析框架，分析其对居民家庭保费支出的影响。表 4 第（4）列结果表明，金融知识（fin_score1）的系数为 0.195，在 1%水平上显著为正，表明金融知识对居民家庭商业保险参与程度存在显著积极影响，即居民家庭金融知识水平越高，其保费支出越多。表 4 第（5）列至第（7）列结果表明，风险态度（risk_atti-tude）的系数均在 1%水平上显著为正，说明风险态度对居民家庭商业保险参与程度均存在显著正向影响，即居民家庭风险偏好程度越高，居民家庭保费支出越多、商业保险的参与程度越深。综上，回归结果表明风险态度对居民家庭购买商业保险与商业保险参与程度均存在显著正向影响，即家庭风险偏好程度越高，居民家庭购买商业保险的可能性越大、保费支出越多，商业保险的参与程度越深，这与 Cole 等（2013）、胡振和臧日宏（2016）的研究结论基本一致。此外，金融知识对居民家庭保险购买与保费支出同样具有显著正向影响，且金融知识在风险态度对保险消费影响中存在显著的中介效应。（二）内生性问题本文的研究可能存在内生性问题。一方面，本文可能存在遗漏变量问题，例如存在制度、文化等变量对居民家庭保险消费产生影响；另一方面，本文可能存在双向因果关系问题，风险态度会导致保险消费决策的产生，而对保险购买导致风险转移可能使家庭对风险放松警惕，提高风险偏好。此外，金融知识可能也具有内生性，居民的金融知识水平可能受商业保险购买行为的影响，即居民在购买商业保险后，为了解所购买保险产品而学习金融知识，使购买保险的居民具有更高的金融知识水平。本文借鉴张云亮等（2020）的做法，以家庭所在社区平均风险态度的均值作为工具变量，参考尹志超等（2015）的做法，以家庭所在社区平均金融知识水平为工具变量，进行实证研究，以缓解风险态度内生性问题。本文运用两阶段最小二乘法对模型进行估计，模型估计结果见表 5。其中，第（1）、第（2）和第（3）列为风险态度、金融知识对居民是否购买商业保险的影响，第（4）、第（5）和第（6）列为对居民家庭保费支出的影响。王乙番：风险态度、金融知识与家庭商业保险消费 49表 5 结果表明，缓解了风险态度、金融知识内生性问题之后，风险态度仍然通过直接影响和以金融知识为中介间接影响两种路径影响居民家庭商业保险消费。以上结论与基准回归结果基本一致。表4风险态度、金融知识对居民家庭商业保险保费支出的影响变量（1）ln_fee（2）ln_fee（3）ln_fee（4）ln_fee（5）ln_fee（6）fin_score1（7）ln_feerisk_attitude0.3340*0.2200*0.1690*0.1720*0.1630*0.1460*（0.017）（0.017）（0.017）（0.017）（0.005）（0.018）fin_score10.1950*0.1610*（0.019）（0.019）age0.0484*0.0354*0.0293*0.0350*0.0084*0.0363*（0.008）（0.007）（0.007）（0.008）（0.003）（0.008）age20.0527*0.0402*0.0365*0.0397*0.0068*0.0408*（0.006）（0.006）（0.006）（0.006）（0.002）（0.006）edu0.0821*0.0397*0.0346*0.0404*0.0429*0.0335*（0.004）（0.004）（0.005）（0.004）（0.002）（0.005）health0.112*0.0511*0.0502*0.0512*0.0115*0.0494*（0.016）（0.016）（0.016）（0.016）（0.005）（0.016）gender0.2170*0.1450*0.1370*0.1440*0.00060.1430*（0.038）（0.039）（0.039）（0.039）（0.012）（0.039）marriage0.2750*0.0980*0.0780*0.0966*0.01400.0988*（0.040）（0.042）（0.042）（0.042）（0.015）（0.042）size0.00210.00970.00200.0282*0.0066（0.011）（0.011）（0.011）（0.004）（0.011）ln_income0.1280*0.1200*0.1270*0.0616*0.1170*（0.013）（0.013）（0.013）（0.005）（0.013）ln_asset0.1480*0.1460*0.1530*0.0699*0.1420*（0.010）（0.010）（0.010）（0.004）（0.010）ln_trans_fee0.0222*0.0217*0.0223*0.0168*0.0196*（0.005）（0.005）（0.005）（0.002）（0.005）ln_com_fee0.0383*0.0405*0.0375*0.0121*0.0355*（0.009）（0.009）（0.009）（0.004）（0.009）ln_GDP0.0530*0.0668*0.0503*0.0587*（0.021）（0.021）（0.007）（0.021）rural0.02580.01090.1060*0.0280（0.033）（0.033）（0.012）（0.033）east0.1320*0.1370*0.0416*0.1440*（0.042）（0.042）（0.014）（0.042）west0.04040.03500.0804*0.0479（0.044）（0.044）（0.015）（0.044）northeast0.05100.01500.0907*0.0296（0.055）（0.055）（0.019）（0.055）_cons0.6400*1.3580*4.0070*4.0230*4.6940*2.4560*4.2990*（0.016）（0.234）（0.263）（0.346）（0.345）（0.111）（0.348）N26900269002690026900269002690026900r2_a0.01830.05040.06730.06740.06780.2270.0703Bootstrap法直接效应：0.0262*间接效应：0.1457*中介效应占比15.24%第 35 卷 第 4 期 2023 年 8 月50（三）稳健性检验本文通过以下三种方法进行稳健性检验，结果表明本文研究结论具有稳健性。1.替换风险态度测度方法本文借鉴张云亮等（2020）的做法，将风险态度处理为虚拟变量，分为风险厌恶、风险中性、风险偏好三类，进行检验，估计结果如表 6 所示。可以看出，与风险厌恶家庭购买保险概率、保费支出相比，风险偏好与风险中性家庭购买保险的概率与保费支出均在 1%水平下有显著提高，说明风险偏好水平的提高对家庭购买保险与家庭保费支出均具有显著积极影响，且金融知识的中介效应显著，说明模型估计结果不受风险态度测度方法影响。表6稳健性检验：替换风险态度测度方法变量（1）insurance（2）fin_score1（3）insurance（4）ln_fee（5）fin_score1（6）ln_fee风险中性0.228*0.355*0.179*0.528*0.355*0.467*（0.036）（0.020）（0.036）（0.081）（0.020）（0.081）风险厌恶0.187*0.344*0.140*0.282*0.344*0.223*（0.025）（0.014）（0.025）（0.051）（0.014）（0.051）fin_score10.146*0.171*（0.012）（0.019）控制变量YesYesYesYesYesYesN269002690026900269002690026900r2_a0.2190.06680.2190.0697r2_p0.1390.145 2.替换金融知识测度方法本文采用得分加总法测度的金融知识水平作为金融知识代理变量进行稳健性检验，结果如表 7 所示。可以看出，与采用因子分析法测算金融知识水平的模型估计结果并无较大差异，说明模型估计结果不受金融知识水平测算方法的影响。3.改变研究样本随着年龄的增长，老年人的冒险意愿会降低，从而会影响投资决策（Kuti 和 Schepp，2020）；另外，老年人的金融素养也较低（Grohmann，2018），因此借鉴 Korkmaz 等（2021）的做法，本文将样本限制为 65 岁以下进行研究。回归结果如表 8 所示，可以看出，与采表5内生性检验：工具变量法变量（1）insurance（2）fin_score1（3）insurance（4）ln_fee（5）fin_score1（6）ln_feerisk_attitude0.188*0.189*0.126*0.358*0.189*0.282*（0.036）（0.019）（0.036）（0.063）（0.019）（0.062）fin_score10.327*0.399*（0.037）（0.058）控制变量YesYesYesYesYesYesN269002690026900269002690026900r2_a0.2260.06290.2260.0604Wald检验7.13*30.30*Wu-Hausman检验2.0796.152*2.0799.314*王乙番：风险态度、金融知识与家庭商业保险消费 51用总体样本的估计结果无明显差异。（四）异质性检验本文基于城镇与农村地区、城市等级不同、社会保障水平不同、数字保险水平不同地区进行检验，考虑风险态度、金融知识对居民家庭商业保险消费影响的异质性问题。首先，农村与城镇居民在生活环境、社会网络、教育程度等方面都有着较大差异，其风险态度与金融知识也有着显著不同，为探究风险态度是否会因为居民所处农村或者城镇显示出保险消费的差异性，本文将样本分为农村、城镇进行分析，回归结果如表 9 所示。可以看出，风险态度对城镇、农村地区均具有显著积极影响，组间系数差异显著，说明系数间可比较，风险态度对城镇居民的影响显著高于农村居民。其次，与其他城市相比，一线城市具有人力、财力等优势资源聚集的优势与特征，一线城市居民家庭风险态度、金融知识与其他城市相比亦有差异，为探究风险态度是否会因居民家庭所处城市等级不同而对保险消费呈现不同影响，本文将样本分为一线城市与其他城市样本进行分析，回归结果如表 10 所示。可以看出，风险态度对一线城市、其他城市均具有显著积极影响，组间系数差异显著，风险态度对一线城市居民的影响显著高于其他城市。表7稳健性检验：替换金融知识测度方法变量（1）insurance（2）fin_score2（3）insurance（4）ln_fee（5）fin_score2（6）ln_feerisk_attitude0.0936*0.2740*0.0718*0.1720*0.274*0.1450*（0.009）（0.009）（0.009）（0.017）（0.009）（0.018）fin_score20.0821*