许莉 尚潇逸
[摘 要] 随着商业保险在居民家庭资产配置中的比例不断提升，国家对发展商业保险、增强相关领域风险保障水平日益重视，从社会资本视角研究居民商业保险行为成为热点。将社会信任和社会互动引入资产组合模型，有助于研究社会资本对居民商业保险参与行为的影响，并能利用2018年中国家庭追踪调查（CFPS）数据进行实证检验。研究发现，社会资本对我国居民商业保险参与行为有显著的促进作用；
社会互动对低学历、外部信息依赖较高居民以及城镇居民的商业保险参与行为的正向影响更为明显；
社会信任对高资产、低学历、所处区域商业保险发展水平较高居民及农村居民的商业保险参与行为的正向影响更为明显。同时，以捐款行为作为社会互动程度的衡量指标时，社会信任和社会互动在影响居民商业保险参与行为上存在替代效应。据此，政府和保险公司可以从社会信任和社会互动两方面提升社会资本水平，政府应加强对保险公司、社交媒体有关信息披露和产品宣传的监管，畅通保险投诉渠道，提升居民对保险行业的信任，保险公司一方面应通过宣传扩宽潜在投保人的信息获取渠道，另一方面应加强从业人员管理，规范销售行为，提升服务水平，以此促进我国商业保险市场健康有序地发展。
[关键词] 社会资本；
商业保险参与；
社会互动；
社会信任；
社会交往；
家庭资产
[中图分类号] F840.32 [文献标识码] A [文章编号] 1002-8129（2023）02-0016-16
一、引言及文献综述
随着经济的发展以及社会主体对风险管理要求的不断提高，商业保险在家庭资产配置中的地位日渐得到重视。徐敬惠等通过推算补齐家庭金融资产结构数据，发现商业保险占家庭资产比重已从2004年的7.82%上升到2018年的13%[1]。但总体来看，商业保险产品配置仍难以满足家庭和个人的风险防范需求。2020年1月，中国银行保险监督管理委员会联合十三部委发布《关于促进社会服务领域商业保险发展的意见》，明确促进社会服务领域商业保险发展，提高相关领域风险保障水平。
由于个人或家庭的经济决策，很难不受所处社会环境的影响，从社会资本的视角研究家庭金融决策行为成为学术界关注的热点，以此解释生活在不同地区的财富或收入水平相当的人在金融市场参与上的差异性。
Guiso，Sapienza & Zingales基于意大利的数据，用选举参与和献血衡量社会资本，发现在社会资本水平较高的地区，家庭财富投资股市的比例更高[2]。在控制了财富、种族、教育和风险容忍之后，社会互动对股票市场参与具有显著的促进作用[3]。社会信任也影响居民对股票的投资，生活在低信任水平国家或不信任他人的潜在投资者认为遭受欺骗的概率更高，从而不购买股票或购买较少的股票[4]。社会交往可以部分平衡低信任对股票持有的负向影响。在低信任和股市有限参与国家，提升信任对促进股市参与的效应更大[5]。Changwony et al.考察了不同类型的社会互动对股票市场参与的影响，发现弱关联对股市参与有积极影响，而强关联则没有影响[6]。
国内研究方面，李涛认为，社会互动和社会信任都对居民股市参与有推动作用，社会互动对低学历居民的正面影响更为明显[7]。巩宿裕和王聪认为，以传统宗族为代表的结合型社会资本显著地阻碍了城镇家庭参与金融市场，以相互沟通、传播信息为特点的桥接型社会资本对城镇家庭参与金融市场有显著正向作用[8]。臧日宏和王宇认为，“政府信任”和“普遍信任”对城镇家庭风险金融资产投资有促进作用，而“亲鄰信任”则会有抑制投资的效果[9]。社会网络资源越广的家庭，配置风险资产尤其是股票资产的比例会增加[10]。贺建风等将社会资本分为网络型和感知型两大类，认为在网络型社会资本中，弱关系网络的作用较强关系网络更为突出，在感知型社会资本中，亲缘关系感知促进了家庭参与金融市场，邻里关系感知对金融市场参与的影响并不显著[11]。在作用机制方面，研究认为社会资本主要通过缓解家庭的流动性约束、提高风险承担能力和拓宽信息获取渠道来促进金融市场参与[11]。社会资本还通过攀比效应、信息渠道和缓解当前信贷约束作用于家庭风险投资偏好[12]，进而影响家庭的风险金融资产投资参与。
社会资本与家庭保险参与决策的关系方面，Beiseitov et al.利用1998年美国健康和退休研究的数据，检验社会互动对老年人健康保险选择的影响。发现高社会互动的老年人加入医疗保险管理计划的可能性要下降4%[13]。巴曙松等的研究发现，拥有较多社会资本的家庭，会更多依赖所拥有的社会网络资源来抵御外部冲击带来的风险，而更少地将自有财富用于预防性储蓄和投保商业保险[14]。与上述研究发现相反的是，李丁等基于中国家庭金融调查数据的研究，发现社会互动显著提高了家庭商业保险参与的可能性和参与程度[15]。彭魏倬加利用中国综合社会调查数据，发现社会互动可以促进居民参与商业养老保险[16]。也有研究认为，社会互动对居民商业保险购买决策没有显著影响[17-18]。
还有学者研究了信任对保险参与的影响。阮荣平等研究发现，农民参保概率与农民对当地政府及其政策的信任水平显著正相关[19]。新闻媒体对保险行业的负面报道，会使一些有能力的村民也不愿购买商业保险[20]。许燕认为高社会信任会使投保人对养老保险产品有更高的心理预期，愿意相信投保所可能带来的丰厚回报，投保积极性也相对较高[21]。作用路径方面，刘金华和吴静认为，社会互动为居民提供获取商业医疗保险知识的渠道，有助于提高居民对商业医疗保险的主观满意度，并产生明显的“跟进”效应，从而对居民商业医疗保险参与产生显著影响；
社会信任有利于促进不同群体间的信息交流和合作，提高居民对商业医疗保险回报的期望值，对居民商业医疗保险参与产生显著影响[22]。吴玉锋等的研究认为，社会资本虽然对中青年农民持续参保城乡居民养老保险的意愿没有直接影响，但是会通过制度满意度和特殊信任对持续参保意愿有正向影响[23]。
关于社会资本对居民商业保险参与影响的实证研究已经取得一定成果，但是还没有取得较为一致的结论。社会互动和信任虽然都属于社会资本范畴并存在相互影响，学术界大多是分别研究社会互动或信任对商业保险参与的独立影响，鲜有学者探究社会互动和信任在影响商业保险参与上的交互作用，相关的理论研究更是匮乏。基于此，本文将社会资本引入资产组合模型，从社会信任和社会互动两个维度分析社会资本对居民商业保险参与行为的影响，并利用2018年中国家庭追踪调查（CFPS）数据进行实证检验。与既有研究相比，本文的贡献主要有：第一，构建理论模型分析社会资本对商业保险参与的影响，为理解我国居民商业保险有限参与及参与行为差异性提供新的非经济因素视角，进一步丰富了有关商业保险需求影响因素的理论文献；
第二，检验了社会信任和社会互动在影响商业保险参与行为上的交互影响，从实证分析的角度更加全面地理解社会资本对商业保险参与的影响。
二、理论模型与研究假说
如何对社会资本进行定义，学术界还没有达成共识。社会资本是相对于物质资本和人力资本的概念，是一种具有多种表现形式的非经济资本。Uphoff将社会资本划分为结构社会资本和认知社会资本两类具有内在联系的社会资本[24]。为了分析简便，本文采用社会互动作为结构社会资本指标，社会信任作为认知社会资本指标，分析社会资本对商业保险参与行为的影响。当家庭社交网絡既定时，社会互动更多是家庭在该社交网络中的客观表现；
社会信任则表现的是家庭对整体社会以及社会中客观存在的社会网络的主观态度，二者可以被看作是家庭社会资本在主客观两个维度的体现。由于财产保险和人身保险两者存在较大差异性，难以通过一个简单的模型概括社会资本对所有商业保险险种的可能影响。鉴于我国居民家庭资产配置中，纯保障的商业保险产品占比较小，兼具储蓄或投资功能的商业保险产品是主流，本文借鉴Hong et al.、Guiso et al.和Georgarakos & Pasini的思路，将社会信任和社会互动引入传统资产组合模型，研究社会资本对居民商业保险参与的影响[3-5]。
第一步，构建基本模型。假设对于投资者i，有两种资产可供选择——投资资产回报率为[rf]的无风险资产或投保预期风险回报率为[r]的商业保险产品。购买商业保险获得的保险保障包括保险期限内观念上的精神焦虑减少和保险事故发生后实质性的损失补偿两个方面。投保人购买商业保险后是否获得损失赔偿以及赔偿金额多少，取决于保险事故是否发生以及所导致的损失大小。合同的射幸性使得购买商业保险给投保人带来的回报率[r]是不确定的。本文将投保人复杂的效用回报用预期风险回报来表示。理性的经济人只有在期望获得的损失补偿金额较投资无风险资产的收益更高时，才会选择投保商业保险来转嫁风险，而非选择将部分资产以进行储蓄的形式来满足家庭抵御风险的需要。因此，我们假定投保商业保险的期望收益高于无风险资产的投资收益，即[E（r）=r>rf]。
假定投资者的初始财富值为[Wi]，投资者通过将其财富分配于不同资产组合来获得最大的期望效用值，其中分配于投保的部分为[αi]（非负且不大于1）。
[maxαiEUαirWi+（1-αi）rfWi] （1）
[EuαirWi+（1-αi）rfWi⩾UrfWi] （2）
显然，当且仅当（2）成立时，即个体将部分财富投资商业保险的期望收益大于将所有财富投资于无风险资产所获得的固定收益时，个体才会考虑投保商业保险，因此我们称（2）为参与条件式。
第二步，引入社会信任因素。在资产组合模型中[r-rf]，测度了风险溢价水平，但未考虑资产组合本身风险之外的其他因素。本文接着引入信任变量，假定投保人购买商业保险“被欺骗”的概率为p，即发生保险事故后，投保人有p的概率得不到预期应有的赔偿或给付，从而投保人获得的实际回报低于预期。本文为简化考虑，假定出现不信任情境时，投保人所获得的实际回报将为零（即保险人拒绝赔付）。此外，假定信任变量p外生于投保商业保险预期回报本身，且被视作生活于特定社区内的所有个体共有的特征，社区内每个个体都是信任变量的被动接受者，没有个体能改变在当前环境中既定的整体信任水平。
引入信任变量p之后，个体选择是否参与商业保险的条件为：
[（1-p）EUαirWi+（1-αi）rfWi+pU（1-αi）rfWi⩾UrfWi] （3）
第三步，引入社会互动因素。假定商业保险参与的固定成本为[fi]，它不仅包括投保人投保时需缴纳的保费等直接成本，还包括了解保险知识、获取保险信息、对比不同保险产品所需花费的间接成本。如果个体选择参与商业保险，需对扣除这部分固定成本之后剩余的财富[Wi-fi]进行分配。此时，参与条件式由（3）变为：
[（1-p）EUαir（Wi-fi）+（1-αi）rf（Wi-fi）+pU（1-αi）rf（Wi-fi）⩾UrfWi] （4）
显然，在给定不信任值p的情况下，固定成本[fi]的引入会使得个体可支配资产总量减少，从而降低该投资者参与投保的可能。
Hong et al.（2004）和Georgarakos & Pasini（2011）假定，社交互动可以通过人际交流的方式，允许信息和相关知识以低价、直接的方式在个体之间传播，从而降低行为人选择投资风險资产所需承担的固定成本，增加个体的参与可能[3][5]。本文参考该假设，将固定成本[fi]设定为关于个体所有熟人中投保了商业保险的人数[（πi）]的函数，即[fi=f（πi）]。固定成本[f（πi）]随着[πi]的增加而单调递减，意味着某投保人的社交网络中，参与投保商业保险的人数越多，该投保人在投保商业保险时所需承担的固定成本越低。个体社交圈里参与投保的熟人会直接或间接传递商业保险的相关信息给网络中的非投保者。即使社交圈里某一投保者与该个体的日常交流是非保险信息的家长里短，但因社交圈的形成而便捷了信息的传递，该个体也可间接获得有关商业保险参与的有效信息，从而降低固定成本。相较于社交圈窄、亲友中参与投保人数较少的个体，该个体会有更高的概率投保商业保险。
引入固定成本后的参与条件变为：
[（1-p）EUαirWi-f（πi）+（1-αi）rfWi-f（πi）+pU（1-αi）rfWi-f（πi）⩾UrfWi] （5）
传统资产组合模型中，市场风险被视作模型的内生部分，本文模型中的[r]沿用相同的设定，从而保证社会互动和社会信任的引入不会影响个体效用函数的具体形式以及投保商业保险的回报率[r]的分布。因此选择用的确定性等价[r]来替代[r]，得到新的参与条件式：
[（1-p）UαirWi-f（πi）+（1-αi）rfWi-f（πi）+pU（1-αi）rfWi-f（πi）⩾UrfWi] （6）
如果存在使投资者效用最大化的最优解[α∗]，那么一定存在一组解[（W=Wi，p=p，π=πi）]使得（7）等式成立，即：
[（1-p）UαirWi-f（πi）+（1-αi）rfWi-f（πi）+pU（1-αi）rfWi-f（πi）=UrfWi] （7）
此时，投保人在承担固定成本投保还是规避成本放弃投保两个选择之间无差异。
根据以上理论模型推导，本文提出以下假说：
假说1：社会信任[（1-p）]对个体参保需求存在正向影响，给定投资者财富值[W]且[αi>0]时，社会信任水平越高，个体参保需求越高，反之亦然。
假说2：社会互动[πi]对个体参保需求存在正向影响，给定投资者财富值[W]且[αi>0]时，社会互动水平越高，个体参保需求越高，反之亦然。
假说3：给定[αi>0，W=Wi]时，社会互动[πi]与社会信任[（1-p）]在引致行为人参保方面存在交互效应，即高社会互动可以在一定程度上缓解低社会信任对商业保险需求的负向影响，反之亦然。
三、研究设计
（一）数据来源
本文的实证分析使用北京大学中国社会科学调查中心开展的中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）2018年数据。该调查跟踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，调查内容包含中国居民的经济与非经济等各方面。CFPS（2018）共完成约15000个家庭的访问，样本覆盖25个省/市/自治区。本研究从CFPS（2018）数据的所有样本中，剔除存在异常值和变量缺失值的样本，最后共有12012份家庭样本。由于CFPS数据库没有标注某一家庭成员是否为户主，本文选择接受采访的财务回答人为户主，且主要以户主的个人情况来替代家庭的某些特征做实证分析。
（二）变量选取
1. 被解释变量。本文的被解释变量是家庭商业保险参与情况。根据CFPS（2018）问卷中的问题：“过去12个月，您是否购买商业保险”衡量居民参与商业保险的可能性，对是否投保商业保险做虚拟变量处理，即购买商业保险取1，未购买取0。此外，本文用“家庭过去12个月商业保险费支出占家庭总收入之比”衡量居民参与商业保险的程度，进行稳健性检验。
2. 解释变量。本文的解释变量是社会信任与社会互动。关于社会信任变量，本文借鉴Georgarakos & Pasini的做法，使用 CFPS（2018）问卷中有关个体“对陌生人的信任度”的问题进行衡量，回答选项设定为0-10的连续变量，赋值越大信任程度越高[5]。关于社会互动变量，既有文献大多采用春节期间拜年次数、拜访邻居的次数和人际交往开支等方法测量。现实观察表明，见面拜访的社交方式已经越来越少，简单地采用拜访活动衡量个体的社会互动可能产生偏误，进而影响结果的准确性；
而用人情支出金额衡量社会互动也可能因未考虑到个人财富差距的影响而存在偏差，不同收入群体所负担的人情支出金额差距，不能准确反映社会互动程度差异。本文借鉴Liang的做法，用家庭人情支出占总收入的比例来度量其社会互动程度的高低[25]。具体做法是：以所有家庭过去12个月人情礼支出占总收入比例的中位数进行划分，当某一家庭的人情支出比例大于或等于中位数时，则认为其是高社会互动家庭，取值1；
若比例低于中位数，则认为其是低社会互动家庭，取值0。
3. 控制变量。本文从受访者个人和家庭两个层面设置了14个控制变量。个人层面控制变量分别为：年龄、性别、学历、健康状况、风险偏好、乐观程度、空闲程度、抑郁程度和谨慎程度。家庭层面控制变量分别为：收入、婚姻状况、家庭人口数、户籍和是否参加社會保险。模型中各变量的具体说明见表1。
（三）实证模型
本文构建Logit模型考察社会信任与社会互动对商业保险参与可能性的影响：
[Insurance=α+β1Trust+β2Interaction+β3Trust∗Interaction+γIndividual+δHousehold+ϵ] （8）
模型（8）中，被解释变量[Insurance]为虚拟变量，表示个体在过去12个月是否投保过商业保险。解释变量[Interaction]表示个体的社会互动程度，[Trust]则表示个体的社会信任程度，[Interaction∗Trust]是社会互动与社会信任的交乘项。从个人和家庭两个层面控制其他因素对商业保险参保决策的影响。
由于CFPS数据库中的大部分受访家庭在过去12个月没有商业保险费支出，本文构建Tobit模型这种截尾回归模型，研究社会资本对商业保险参与程度的影响。
[Insurance∗=α+β1Trust+β2Interaction+β3Trust∗Interaction+γIndividual+δHousehold+ϵ]
[Insurance∗=max（0，Insurance∗）] （9）
模型（9）中的被解释变量为商业保险参与程度，使用家庭商业保险支出占收入的比重来进行衡量。式中的解释变量和控制变量与模型（8）中的设定相同。
（四）描述性统计
表2是描述性统计结果。可以看出，样本中商业保险的平均参与为0.32，反映我国整体商业保险参与度较低；
平均信任程度为2.21，仅有约700个受访者给出对陌生人较为信任（5分以上）的主观评价，社会信任水平整体偏低；
由于本文的社会互动变量是由人情支出占总收入之比的中位数分组得到的哑变量，其描述性统计无太多实际意义，人情支出占比均值为0.11，意味许多家庭愿意以超过一成的家庭收入来支撑社会关系的维系，可见社会互动对中国家庭的重要性。
从控制变量来看，乐观程度均值为4.09，反映我国居民对未来生活有着积极的预期；
风险偏好程度的均值为1.24，说明我国居民表现出较强的风险厌恶性。一般来说，乐观程度与风险偏好在引致商业保险投保行为方面作用机制相反，较高的乐观程度意味着家庭或个人认为未来可能面临的风险较小，生活也较为稳定，可能降低家庭商业保险参与，而较高的风险厌恶水平则会促进家庭或个人在面临可能的风险时选择购买商业保险来转嫁风险；
性别的均值为0.53，说明CFPS中家庭户主性别比较均等，实证分析不会因户主性别差异明显而受到影响。
四、实证分析
（一）基准回归
表3报告了社会信任、社会互动对商业保险参与可能性影响的回归结果。列（1）显示，社会信任的回归系数为0.024，在5%的置信水平下通过了检验，表明社会信任对商业保险参与具有显著的正向影响。假说1得到验证。社会信任在一定程度上体现出受访者对外界社会，包括保险公司和保险产品的主观态度。保险公司及其代理人对一般个体来说都可以归为“陌生人”群体，社会信任较高的个体，往往对商业保险的疑惑和对保险从业人员的戒备更少，对保险产品可能带来的经济回报或心理慰藉有更高的预期，从而会积极投保商业保险。本文的描述性统计显示，我国居民社会信任水平较低，低信任可以在一定程度上解释我国居民商业保险有限参与的现象。
列（2）显示，社会互动的回归系数为0.239，在1%的置信水平下通过了检验，表明社会互动对商业保险参与具有正向促进作用。假说2得到验证。社会互动影响商业保险参与的渠道可能是多方面的。一方面高社会互动给潜在的投保人提供了更广泛或更直接的保险信息获取途径，减少信息与知识的获取成本，提高投保需求；
另一方面，社交圈中他人的投保状况与出险后成功获得保险补偿的体验，会给予个体以示范效应，促使个体投保商业保险。随着我国保险监管日益完善，保险经营逐渐规范，保险消费者利益保护不断加强，保险公司“欺骗”投保人的案例越来越少，更多展示出积极的“投保+获赔”结果，促进了家庭商业保险参与的积极性。此外，社会互动会在家庭与社区、街道之间搭建强相关性桥梁，家庭所处的社区如果表现出较强的保险参与一致性，即社区平均参保程度较高，那么家庭往往会出于合群或者为遵照“社区保险参与标准”而选择投保，社区内选择投保商业保险的家庭会被动地对身处该社区的其他家庭的商业保险参与行为产生影响[25]。
表3列（3）将社会信任、社会互动及二者的交乘项共同纳入考量进行回归，其中社会互动与社会信任的回归系数仍然显著为正，社会信任与社会互动交乘项的回归系数虽为负值，但统计意义并不显著。表明假设3即社会信任与社会互动在引致商业保险参与方面的替代效应未能得到验证。现实中，家庭的社会互动程度与社会信任水平可能存在不一致的情形。与社会环境和社交网络存在更多交流互动的家庭，可能因接触负面信息而产生所见事实与美好预期完全相悖的情形，从而对社会环境抱有较高的警戒心理，选择不信任包括陌生人和陌生机构在内的社会环境。相对地，社会互动程度较低的家庭却可能有较高的社会信任水平。社会互动和社会信任由于存在相互影响，对个体商业保险参与可能产生不确定的交互效应，这或许是假设3未能通过显著性检验的原因。一方面，由于家庭受自有资本和潜在风险程度的限制，通常仅需要选择一种方式来转嫁风险，较高的社会互动给予家庭广阔的社会资本，依赖亲缘关系和社交网络建立非正式保护机制给家庭风险保护，从而减少家庭预防性储蓄和对正式保险的需求。因此，高社会互动程度不能缓解低社会信任对商业保险参与的负向影响；
另一方面，低社会互动的个体，因其拥有的社会网络关系较为有限，较高的社会信任会促使家庭选择商业保险这种正式的风险保护机制来分散风险，减少诉诸亲友等亲近关系的损失保护求助。因此，高社会信任可以缓解低社会互动对商业保险参与的负向影响。
就控制变量而言，年龄对商业保险参与的回归系数显著为负，表明年轻人的保险意识比老年人更强；
性别对商业保险参与的回归系数显著为负，表明女性相对男性更愿意购买商业保险；
学历、家庭收入和谨慎程度对商业保险参与的回归系数都显著为正，表明学历越高、收入水平越高、行为越谨慎的居民购买商业保险的概率越高。婚姻状况对商业保险参与的回归系数显著为正，表明已婚人士对家庭有着更强的责任感，购买商业保险的可能性更高。家庭规模的回归系数为正，在1%的置信水平下通过检验，表明家庭规模越大，家庭投保商业保险的可能性越高。一般认为，家庭规模与保险需求负相关，家庭规模较大时，个人倾向通过家庭内部进行损失分散，从而降低了其参保可能。表3的结果表明，较大的家庭规模会显著提高参与商业保险积极性，本文认为可能的原因在于相较于传统的大家族模式，如今的家庭规模更多地以三口之家为主，表2描述性统计中，3.56的均值也可以证明这一点。一方面，去传统家族化的现代家庭模式下，家庭内部为紧密的利益共同体，表现为同风险共损失的集合形式，家庭内部以分散损失的形式来抵御风险的情况既不能很好化解风险损失，也不满足家庭共同抵御风险的意愿；
另一方面，家庭规模的扩大往往表现出这样一种模式——以三口之家为基础，增加双方父母和更多的孩子，而父母老人与孩童皆为高风险群体，因此当家庭规模扩大，家庭内老人与孩童数量增多，也会增加家庭参保商业保险的可能。社会保险参与的回归系数为正，统计意义显著，说明拥有社会保险的居民更愿意购买商业保险，社会保险对商业保险不存在挤出效应。户籍对商业保险参与的回归系数为正，统计意义显著，表明城镇居民相对农村居民购买商业保险的概率更高；
其他的控制变量对居民商业保险参与没有显著影响。
（二）稳健性检验
1. 更换社会互动衡量指标。本文借鉴Georgarakos & Pasini的做法，更换社会互动变量的衡量指标，对社会资本影响商业保险参与进行稳健性检验[5]。根据CFPS（2018）问卷中 “过去12个月家庭是否有过捐款行为”问题的回答构建新的衡量指标，有过捐款赋值为1，否则赋值为0。捐款行为作为我们日常生活中一种较为常见的家庭与社会直接联系的互动方式，可以很好地作为社会互动的替代指标来衡量家庭社会互动程度。替换变量后的回归结果见表4。
由表4可以看出，替换社会互动变量后的回归分析结果与基准回归基本一致，社会互动与社会信任的回归系数都为正，统计意义显著。社会信任和社会互动的交乘项的回归系数为-0.05，在5%的置信水平上通过检验。社会信任和社会互动之间存在替代效应再次得到验证。
2. 更换被解释变量。本文根据家庭过去12个月商业保险费支出与总收入之比，来衡量商业保险参与程度。利用Tobit模型分析社会资本对居民商业保险参与程度的影响，回归结果见表5。社会信任对商业保险参与的回归系数为正，在10%的置信水平下显著；
社会互动对商业保险参与的回归系数为正，在1%的置信水平下显著。社会信任与社会互动的交互效应回归系数较小，且统计意义不显著。模型存在较强的稳健性。
（三）异质性分析
1. 不同信息获取依赖程度的影响效应分析。表6报告了按信息获取渠道对居民的重要程度进行异质性分析的结果，其中列（1）和列（2）是不使用互联网的居民，列（3）和列（4）是使用互联网的居民。结果显示，对社交信息依赖性较低的居民，社会信任和社会互动对商业保险参与的回归系数都不显著，表明社会资本对这类群体商业保险参与的影响不大；
对社交信息依赖性较高的居民，无论是依赖他人信息转告还是依赖互联网渠道，社会互动对商业保险参与的回归系数都为正，统计意义显著，且社会互动对依赖他人转告信息的居民的正向影响大于依赖互联网信息渠道的居民；
社会信任对依赖互联网信息渠道的居民商业保险参与有显著的促进作用，对不依赖互联网信息渠道的居民的回归系数虽然为正，但统计意义不显著；
社会信任与社会互动对不同居民的交互效应不稳定，统计意义也不显著。
2. 不同区县商业保险参与水平的影响效应分析。本文按区县平均商业保险参与水平高低进行排序，取商业保险参与水平高于中位数0.3的区县为高商业保险参与区县，低于中位数的为低商业保险参与区县，分组考察在商业保险参与水平不同的区县，社會资本对家庭商业保险参与影响的异质性。表7回归结果显示，在低商业保险参与区县，社会信任对商业保险参与的回归系数为正，统计意义不显著，社会互动对商业保险参与的回归系数为正，在5%的统计水平通过检验。在高保险参与区县，社会信任对商业保险参与存在显著正向影响，说明社会信任能否促进居民商业保险参与受到当地商业保险发展水平的影响；
社会互动对商业保险参与的回归系数为正，在1%的统计水平通过检验，相对商业保险参与水平较低的区县，社会互动对高商业保险参与区县的居民商业保险参与的正向影响更大，统计意义也更显著。当某区县的整体参保水平较高时，一方面身处其中的居民会有更多机会获得商业保险相关信息，降低了他们获取信息的难度与成本；
另一方面，整体的高参与水平使得该地域形成一种“地域规范”，较高的社会互动会促使该地域的家庭加强与其他家庭的联系，从而更严格遵守这种地域规范，形成“遵守规范”的跟进效应，社会互动对商业保险参与的影响可能产生乘数效应。表7还显示，在低商业保险参与区县，社会信任与社会互动的交互效应不仅较小，且统计意义不显著；
在高商业保险参与区县，社会信任与社会互动交乘项的回归系数在5%的统计水平上显著为负（-0.057）。说明在商业保险比较发达的地区，社会信任与社会互动存在替代效应。假说3得到验证。
3. 不同家庭资产水平的影响效应分析。表8报告了以家庭净资产中位数为界，将家庭区分为高资产家庭与低资产家庭进行异质性分析的回归结果。由表8可以看出，对低资产家庭，社会信任对商业保险参与可能性的回归系数虽然为正，但是统计意义不显著；
对高资产家庭，社会信任的回归系数为正（0.042），在1%的统计水平上显著，说明社会信任仅对高资产家庭商业保险参与具有显著的促进作用，随着个人财富值的增加，社会信任对家庭参保的引致效应明显上升。社会互动对不同资产家庭商业保险参与的影响差别不大，回归系数分别为0.086和0.092，且统计意义都显著，表现出显著的促进效应。
4. 不同學历水平的影响效应分析。表9报告了以初中教育程度为分界，社会信任和社会互动对不同学历的居民商业保险参与影响的回归结果。可以发现，对高学历居民，社会信任和社会互动对商业保险参与都有正向影响，统计意义显著；
对低学历居民，社会信任和社会互动对商业保险参与存在正向影响，影响效果高于高学历居民，统计意义也更显著。这表明，高学历居民更倾向独立做出金融决策，而低学历居民会更加依赖社会网络或对社会的主观评价进行决策，因此，社会资本对低学历居民商业保险参与的促进作用也更加明显。
5. 城乡家庭的影响效应分析。表10报告了根据城乡户籍进行分组的回归结果。对比列（3）和列（6）可以发现，社会信任对城乡居民商业保险参与的回归系数都显著为正，相对城镇居民而言，社会信任对农村居民参与商业保险的促进作用更大。社会互动对城乡居民商业保险参与的回归系数显著为正，相对城镇居民，社会互动对农村居民参与商业保险的促进作用更小。
五、结论与讨论
（一）结论
本文将社会信任和社会互动引入资产组合模型，研究社会资本对居民商业保险参与的影响，并利用2018年中国家庭追踪调查（CFPS）数据进行实证检验。
本文的主要结论为：（1）社会资本对居民商业保险参与行为具有显著的正向影响，拥有较高社会资本的居民，无论是客观上与所处社会网络有更紧密的联系和互动，还是主观上更加相信所处的社会环境，该个体购买商业保险的可能性会更高或者会购买更多的商业保险；
在以捐款行为衡量社会互动程度时，社会信任和社会互动在影响商业保险参与上存在替代效应，低社会互动程度的居民可能因高社会信任而选择投保，高社会互动也有利于缓解低社会信任对居民商业保险参与的负向影响；
（2）异质性分析表明，与对社交信息依赖性较低的居民相比，对外部信息依赖较高的居民在商业保险参与方面受社会资本的影响更为显著；
社会信任对低商业保险参与区县居民商业保险参与的影响不显著，对高商业保险参与区县居民的商业保险参与行为具有显著促进作用。社会互动对居民商业保险参与行为的正向影响不因居民所处区县商业保险参与水平所导致，都是显著的。在高商业保险参与区县，社会信任和社会互动在影响商业保险参与上存在显著的替代效应；
相对低资产家庭，社会信任对高资产家庭商业保险参与的正向影响更为显著，社会互动对居民商业保险参与的影响较少受到家庭资产高低的影响；
社会资本对不同学历水平的居民商业保险参与都有显著正向影响，但对低学历居民的影响更大也更显著；
相对城镇居民，社会信任对农村居民参与商业保险的促进作用更大，社会互动对农村居民参与商业保险的促进作用更小；
（3）有关控制变量的检验表明，年龄和性别对商业保险参与有显著负向影响；
学历、家庭收入和谨慎程度对商业保险参与有显著正向影响；
已婚居民更愿意购买商业保险；
家庭规模越大，投保商业保险的可能性越高；
城镇居民相对农村居民购买商业保险的概率更高；
拥有社会保险的居民更愿意购买商业保险，社会保险对商业保险不存在挤出效应。
（二）讨论
我国商业保险业务自20世纪80年代恢复以来，发展非常迅速，但是保险资产在居民家庭金融资产配置中所占比例仍然较低，不能很好地发挥保险对家庭的保障作用。商业保险有限参与的影响因素是多方面的，不仅有物质资本、人力资本方面的因素，社会资本方面的因素同样应该引起重视。因此，政府和保险公司可以从社会互动和社会信任两方面提升社会资本水平，以此促进我国商业保险市场的健康有序发展。政府层面，应该加强对保险公司和社交媒体有关信息披露和产品宣传的监管，确保保险公司的经营活动合规合法，畅通保险投诉渠道，保护保险消费者利益不受损害，提升居民对保险行业的信任水平；
保险公司层面，一方面，应充分发挥线上线下渠道的信息分享和知识传递作用，营造“无处不在”的社交互动环境，加强保险公司与保险产品的宣传，拓展潜在投保人的信息获取渠道，降低家庭获取信息的门槛和成本，提升居民对保险知识的认知；
另一方面，加强对保险从业人员的培训和职业规范要求，避免销售误导行为，提升保险服务水平，树立保险企业的正面形象，提高保险信任水平，进而促进居民参保商业保险的可能性。
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[责任编辑：甘小梅 胡 梁]
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