一、引言

健康保险（Health insurance）是以被保险人的身体为保险标的，保证被保险人在疾病或意外事故所致伤害时的直接费用或间接损失获得补偿的保险，包括疾病保险、医疗保险、失能收入保险和长期护理保险。在我国，商业健康保险与基本医疗保险、补充医疗保险、医疗救助共同构成了覆盖城乡居民的多层次医疗保障体系。

这几十年来人民生活水平不断提高，国民健康状况也得到了极大的改善。但随着工业化对生态环境的破坏，以及生活方式的变化和人口老龄化等因素的影响，我国居民的健康面临着一系列新的问题，越发严重的慢性病和癌症发病率高居不下且年轻化的特点，成为困扰国民的健康问题。“看病难，看病贵”也一直都是个政府和公众都密切关心的民生问题，我国居民的收入水平大多无法负担得起癌症等重大疾病的医疗费用。尽管我国当前的医保覆盖率高达95%，但保障不足是当前医保急需解决的问题，尤其是在全国医疗费用不断攀升的背景下，个人的医疗费用筹资问题受到政府的高度关注。商业健康保险是一种有效的筹资方式，能够作为基本医疗保险的补充。尽管政府在税收等政策上极力扶持健康保险的发展，我国的商业健康保险的发展仍然相对缓慢，这制约了我国全民健康体系的完善，无法充分发挥其社会保障功能。

本文采用2018年4月—5月进行调查的在线问卷调查数据，研究社会互动对健康保险购买意愿的影响，为研究影响健康保险投保意愿的因素提供新的思路。本文的主要贡献体现在以下几个方面:第一，目前鲜有文献研究社会互动与健康保险购买意愿之间的关系，本文以青年人为主要研究对象，将社会互动与健康保险购买意愿的研究对象扩展到更年轻的群体，并试图对健康保险购买意愿的影响因素做出有益补充;第二，本文还从网络互动研究社会互动是否对健康保险购买意愿产生更显著的影响，这对于社会互动与保险购买的解释具有十分重要的现实意义；第三，我们从社会心理学的角度解释健康保险的购买意愿，在非经济因素方面的研究进行了有益的补充。

本文剩余的结构安排如下：第二部分我们对研究健康保险投保意愿的影响因素的文献进行回顾，论述本文的理论基础，然后提出我们的研究假设；第三部分详细说明我们所选的变量以及数据来源，并提出实证模型；第四部分展示并分析我们的实证检验结果；最后总结全文。

二、相关研究综述与研究假设

近十年来，世界各国都面临着医疗费用水平日益提高的问题，越来越多的国家借助健康保险来规避疾病风险发生的不确定性所带来的财务风险。因此，关于健康保险购买意愿影响因素的理论探讨与实证分析，得到了众多学者的广泛关注与研究。目前的文献主要集中于研究个人风险偏好、经济社会特征以及一个地区或国家的医疗保障制度的影响，主要包括收入、健康状况、学历、性别、年龄、税收、保费、逆向选择、保险意识等（Klarman,1957;Thomasson,2003;Liu Guo,et al.2003;徐美芳，2006;刘芳芳,王秀华等,2010;王成艳,夏吉忠等,2004;Asgary et al.;2004等）。

社会互动是指社会成员之间通过信息的传递而发生的相互依赖影响的动态过程，消费者的购买决策会受到与之发生互动的其他社会成员的影响(Godes et al.,2005)。保险消费者并不是完全独立的个体，其购买决策也会受到社会交互的影响。根据社会互动理论，社会成员之间的互动主要通过内生互动和情景互动来影响消费决策(李涛,2006)。内生互动是指健康保险消费者的购买决策受到周围群体购买行为的相互影响，保险消费本身具有从众的特点，周围的人购买了保险，自己也会跟着买。而情景互动强调他人购买后的效果对自己决策的影响，即保险消费者在决定是否购买保险之前，会先观察他人购买保险后的得益。2003年，Beiseitov等最先采用是否经常与邻居朋友交流等作为社会交互指标，研究美国老年人社会互动水平对其购买商业医疗保险的影响。他们得出的结论是：美国老年人的社会互动水平与商业医疗保险的购买显著负相关。我国学者何兴强，李涛（2009）实证检验了社会互动对居民商业保险的购买，结果表明社会互动的的情景互动可能会与自身的正效应及内生互动的正效应相互抵消，无法确定社会互动对于商业保险的购买有没有显著影响。

1974年，心理学家Mehrabian和Russell提出S-O-R理论(Stimulus Organism Response)，认为环境会对人的行为产生影响。根据这个理论，保险消费者的购买意愿主要受信息和认知这两个变量的影响。保险消费者在决定是否进行购买保险的过程中，可以通过亲戚、朋友、熟人及其他社会成员等之进行互动，比如谈论健康话题、交流保险购买经验等方式等来获取关于健康保险的信息。在互动的过程中，健康保险的潜在消费者能够感知自己的健康风险，并且可能从交流中了解健康保险的产品属性、交易价值等，进而提高购买健康保险的意愿。另一方面，保险合同具有附和性的特点，保单都是由保险公司事先拟定，投保人或被保险人只能就协议内容表示接受或者不接受。保险保单条款作为专业契约，内容复杂且涉及很多专业术语，比如重大疾病保险的等待期、疾病种类、及赔付条件等晦涩难懂，投保人要想彻底理解保险合同存在很大的困难。特别是我国保险销售人员为了寻求销售业绩，欺瞒、欺骗、夸大保障范围及保险金额等问题普遍存在。而且，我国健康险的赔偿很容易发生纠纷，理赔难也一直困扰着保险消费者。所以，消费者在购买健康保险之前，通常会询问亲人、朋友或熟人等，从而获得健康保险的信息。社会互动促进了健康保险信息的传递，降低消费者搜寻健康保险信息的成本，还能够提高消费者对所获取信息的信任度，这可能提高消费者购买健康保险的意愿。因此，我们提出以下假设：

假设1a：传统的社会互动能够提高消费者为自己购买健康保险的意愿

假设1b：传统的社会互动能够提高消费者为父母购买健康保险的意愿

图1社会互动影响健康保险购买意愿的渠道

近年来，互联网得到了极大的发展，大大降低了社会互动的成本，使得如今的社会互动变得更加频繁和普遍。特别是最近的“互联网+”成为了社会经济的热点问题，对人们的生活方式与互动方式都产生了深刻的影响。关于社会互动与保险购买的研究主要关注面对面的传统互动，很少有学者的研究涉及到互联网的在线互动对健康保险购买意愿的影响。而且，前人研究的对象主要集中于社会互动对老年人医疗保险、养老保险购买意愿的影响。随着现代不良生活习惯的增多，如熬夜、久坐等，年轻人的健康也迎来一系列挑战，他们越来越关注自身的健康，使得健康保险购买意愿在不断提高。另一方面，“互联网+”使得我国出现全民营销的盛况，保险公司通过推出保险微店，使得每个人都可以成为保险营销在线代理人。传统保险代理人也更多地在朋友圈、微博等社交工具上疯狂刷屏。这也让消费者更多地接触到了保险销售的信息，提高保险的认知。

但从另一方面看，由于互联网上充斥着各种健康保险的信息，特别是我国保险市场的形象一直很糟糕，更多的保险信息意味着消费者会产生更大的抵触。线上互动的频率越高可能会使得负面消息更大范围地传播，这将会对健康保险的购买意愿产生消极的影响。综上所述，我们认为在网络互动中，情景互动的负效应可能要大于正效应，据此提出以下两个假设：

假设2a：网络互动会抑制消费者为自己购买健康保险的意愿

假设2b：网络互动会抑制消费者为父母购买健康保险的意愿

三、数据、变量和方法

（一）数据

本文采用的数据来源于2018年4月至5月在网上开展的“社会互动与健康保险购买意愿调查”，调查的年龄主要为16周岁以上的人群。在发放问卷期间，共收回519份问卷，在剔除12个填写时间过短或每题均选同一选项的样本之后，本研究采用的有效样本为507个。由于问卷的发放形式是通过网上进行，本调查所获得的样本大多数为青年人，老年人只是少数我们动员的家长及家长好友，样本偏差较大。由于我们的研究目的在于了解社会互动对于健康保险购买意愿的影响，社会互动才是本文研究的测重点，青年占样本的绝大部分并不会影响我们解释社会互动对于健康保险购买意愿的影响，样本的主要分布如表1所示。

表1样本的主要分布情况

（二）变量

自变量。社会互动是本文主要的解释变量，根据社会互动理论，我们将社会互动分为网络互动和传统互动。根据本文的研究假设并参考宋涛、吴玉峰等（2012）和郭士祺、梁平汉（2011）年的做法，通过询问受访者：“过去一个月，您通过即时通讯（如QQ、微信和阿里旺旺等）、微博、论坛、评论网站和商品评论区等与他人交流的频率?”作为网上互动的测量指标；通过询问受访者：“请问您与其他朋友进行社交娱乐活动（如互相串门、一起看电视、吃饭、打牌等）的频繁程度？”作为传统互动的测量指标。

因变量。本文将“您是否愿意为自己购买健康保险”和“您是否愿意为父母购买健康保险”作为因变量，答案分为“是”或“否”，如果受访者回答“是”则赋值为1，“否”为0。调查结果表明，在507个有效样本中，表示愿意为自己购买健康保险的受访者有408个，占有效样本的80.47%，不愿意为自己购买健康保险的有99个，占19.53%。表示愿意为父母购买健康保险的受访者有444个，占有效样本的87.57%，不愿意为自己购买健康保险的有63个，占12.43%。

本文并没有将健康保险局限于商业健康保险，职工基本医疗保险是强制购买的，我们通过询问受访者是否愿意购买健康保险在一定程度上也能够了解受访者对社会保险的态度。本调查研究所得出的购买意愿很高，这说明年轻人越来越担心自己及家人的健康状况，健康保险需求意愿强烈。

控制变量。本文根据前人的研究结果以及传统理论对健康保险购买的解释，我们选择性别、户口类型、年龄、受教育程度、政治面貌、消费水平、健康状况、健康保险认知、健康保险购买经历以及周围人保险购买状况这10个变量作为本文的控制变量。我们将性别、户口类型以及健康保险购买经历作为虚拟变量，将年龄、受教育程度、政治面貌、消费水平、健康状况、健康保险认知以及周围人保险购买状况作为定序变量，赋值情况如表2所示，主要变量的描述及统计见表3。

表2变量定义及赋值情况

表3主要变量的描述与统计

四、实证分析和讨论

为了利用微观调查数据估计社会互动对健康保险购买意愿的影响，本节中我们将给出基于调查数据的回归结果,检验关于受访者健康保险购买决策的解释。特别地,本文分别运用两组社会互动指标Interactive-t和两组健康保险购买意愿指标，进行回归分析,以检验社会互动对于受访者健康保险购买决策的影响。

表4中，本文展示了主要变量之间的相关分析结果，主要的发现如下：（1）受访者愿意为自己购买健康保险与愿意为父母购买健康保险显著相关，并通过0.01的置信水平检验；（2）本文的两个社会互动指标—网络互动与传统互动之间并没有显著的相关性，且从回归系数来看，这二者的相互影响很小。其次,社会互动与受访者的个人特征显著相关。根据变量的相关系数，可以大致得出这么个结论：女性、城市居民、年轻人、高学历者和团员或有党派人士的传统社会互动更高，这与我们的生活经验相一致，且在1%-10%的置信水平下显著。（3）此外，各变量之间的相关系数的绝对值从0.001-0.292分布，与多重共线性判定临界值0.7相距甚远，对本文后续分析所造成的影响不大。（4）如下表5所示：模型的方差膨胀因子VIF值从1.03-1.28，均值为1.13,VIF远小于存在多重共线性的临界值10，可以拒绝模型存在多重共线性的假设。

表4主要变量的相关系数

本研究的两个被解释变量“您是否愿意为自己购买健康保险？”和“您是否愿意为父母购买健康保险？”是二元变量(是=1，否=0)。对于二元变量，probit模型是一个理想的估计方式，因此，本文采用二元probit回归模型进行分析。本文重点是分析社会互动对受访者购买健康保险购买意愿的影响，除了主要的两个社会互动指标，同时引入其他控制变量。表6中，模型1反映了以传统互动为社会互动指标与受访者为自己购买健康保险意愿的回归结果;模型2映了以网络互动为社会互动指标与受访者为自己购买健康保险意愿的回归结果;模型3反映了以传统互动为社会互动指标与受访者为父母购买健康保险意愿的回归结果;模型4反映了以网络互动为社会互动指标与受访者为父母购买健康保险意愿的回归结果。

表5方差膨胀因子情况表

表6健康保险购买意愿的probit回归分析

首先，模型（1）的回归结果与我们的假设1a相一致，传统社会互动对健康保险意愿呈现正相关关系，且在1%的置信水平下显著。传统互动每提高10个百分点，则受访者为自己购买健康保险的意愿提高1.8%。而李涛、何兴强（2009）在研究传统互动对商业保险购买的影响时发现这两者之间并没有显著的影响，他们并不否认社会互动对保险购买决策影响渠道的存在性。相比于人寿保险，健康保险的市场形象较为良好。我国人寿保险一直有着较高的退保率，而储蓄型健康保险面临的退保率相对要低很多，这可以成为一个很好的例证。而且，这也侧面反映了我国健康保险的虚假宣传问题不严重，公众对于健康保险的信任度要高于寿险。

其次，模型（2）的回归系数为正，且其系数大于传统互动的系数，即网络互动对受访者购买健康保险意愿的影响更大，高出3个百分点。而且，每提高网络互动一个单位，则健康保险购买意愿提高21.92%，并通过了0.01的置信水平检验，这与我们的假设2a恰好相反。这说明在进行网络互动的过程中，受访者所接收到的保险信息的正效应，大于健康保险信息泛滥而使受访者产生抵触情绪的负效应。这也说明了保险微店、朋友圈等“互联网+”营销模式显著提高了消费者的保险意识，同时保持着良好的形象。

在模型（3）中，传统互动的系数为0.1684，并在1%的置信水平下显著，这与我们的假设2a相一致。在传统互动中，情景互动“示范效应”的负面效应小于网络互动的负面影响。传统互动主要是面对面地沟通，健康保险信息的传递本身不以获得商业利益为目的，信息主要来源于亲戚、朋友及熟人之间。因此，传统互动在情景互动中的“示范效应”更加真实可信，对信息接收者的影响更大，能够深刻改变接收者的认知。但是，网络互动的信息通过各种平台进行传播，如电子邮件、即时通信（QQ、微信、阿里旺旺等）、论坛、评论网站和保险购买网站的评论区等。“互联网+营销”模式的发展促进了消费者在线交流和分享消费体验的便利性，但是这种消费者之间互动的关系强度低于传统互动间朋友、亲戚或熟人之间的关系，由此带来的信息信任度也要低很多。因此，相对于网络互动，传统互动对健康保险购买的影响更加稳定，也更加显著。

另一方面，当前在网络上进行销售的健康保险产品，比如淘宝保险、京东保险及各大保险公司的官方商城等，均关闭了商品评论功能。可能的解释是：提供商品评论，消费者就能通过评论专区进行互动，网络互动对健康保险的购买意愿影响的方向是不确定的。Park(2007）等研究了消费者对商品的评论对商品购买意愿的影响，发现负面口碑产生的口碑效应大于正面口碑产生的口碑效应，特别是在保险这类体验型商品上表现得更加显著。但是,传统互动的影响通常局限于受访者的社会网络。相比之下,网络互动的影响可能远远超出个人的社会网络。因为网络互动除了与亲戚、朋友熟人等的沟通交流外，还可能通过论坛及商品评论专区与世界上任何一个地方的消费者互动。因此，保险公司对在互联网上销售的健康保险产品，都采取了谨慎的态度，为了预防网络互动的负面口碑的影响而选择不开放评论区。

而在模型（4）中，网络互动对为父母购买健康保险意愿的影响为正，尽管网络互动对于为父母购买健康保险的影响并不显著，但这仅仅说明其解释力有限，并不否认网络互动对为父母购买健康保险意愿存在影响机制。

在传统解释因素方面,性别和其保险购买可能显著负相关，即女性购买健康保险的意愿比男性要高，不管是为自己购买还是为父母购买。这与刘妍、卢亚娟（2011）的发现相一致，他们发现男性和女性在保险购买意愿上体现出显著差异，男性购买保险的意愿比女性低44.68%。在（1）、（2）和（3）中，教育程度与健康保险购买意愿显著正相关，虽然在（4）中不再显著（p=0.105），但系数方向均一致，结果是稳定的。在（1）、（3）和（4）中，健康保险认知程度与健康保险购买意愿显著正相关，虽然在（2）中不再显著但系数方向也一致。个人健康状况与为自己购买健康保险的意愿显著相关，这与前人的结论相一致，且对为父母购买健康保险的意愿没有解释力，现实中也没有证据证明这两者之间存在显著关系。此外，户口类型、年龄和健康保险购买经历等传统解释因素对受访者购买健康保险意愿并不显著,这几个变量回归结果呈现出高度的一致性，这可能揭示其与健康保险购买意愿存在的经济影响效应。但这影响不是很稳定，只在其中一两个模型中显著。

五、研究结论、建议及展望

本文采用2018年在网络进行调查的507个问卷数据，实证检验了社会互动对受访者购买健康保险意愿的影响。本研究首次实证分析了社会互动对健康保险购买意愿的影响效果和作用机制,在前人研究的基础上进行了非经济因素方面的有益补充。在检验影响健康保险购买意愿的传统因素之外，重点关注社会互动的影响，为分析个体的保险决策提供新的视角。研究主要有以下几个发现：

第一，网络互动和传统互动均显著提高消费者为自己购买健康保险的意愿。传统互动每提高10个百分点，则受访者为自己购买健康保险的意愿提高1.8%；每提高网络互动10个百分点，则为自己购买健康保险的意愿提高2.19%。这说明，通过社会互动的情景互动和内生互动，有效提高了大众对于保险信息的获取能力，同时也增强了大众对于健康保险的认可度。社会互动的内生性互动降低居民参与保险投资的成本，也提高了保险购买的主观效用。随着我国保险业糟糕的形象及诚信缺失的情况有所改观，情景互动产生了负面的“示范效应”，使得大众对于保险的认可度大幅提高。

第二，网络互动对为父母健康保险的购买意愿没有解释力，传统互动显著提高消费者为父母购买健康保险意愿。为父母购买保险本身的消费参与要比为自己购买的参与度要高，因为这相当于一种“赠送”行为，在挑选健康保险这种“礼物”时，投保人往往会花费更多的时间和精力。这意味着对在网络互动中获取的健康保险信息，其处理程度是不一样的。由于参与度与信息处理的动机有关,高参与性的消费者愿意精心处理焦点信息,从网上互动中获取更多的产品信息,因此更大可能地发现健康保险产品的负面消息。因此，网络互动对为父母购买健康保险的负面“口碑效应”影响力更大，和情景互动一正一负相互抵消。

第三，相较于传统互动，网络互动对健康保险为自己购买健康保险的意愿和为父母购买健康保险的影响力更大。在网络互动的过程中，受访者所接收到的保险信息的正效应，大于健康保险信息泛滥而使受访者产生抵触情绪的负效应。根据此结论，可以解释保险微店、朋友圈经营、“抖音”营销等“互联网+”营销模式显著提高了消费者的保险意识，同时保持着良好的形象。“线上经营，线下销售”将成为个人渠道业务的主流营销模式，网络互动对于消费者购买健康保险以及其他保险的影响力越来越大。

因此，保险企业可以根据此主动出击，利用微博等媒体制造话题，使得保险走进网民的互动中，对于提高自身健康保险产品的口碑颇有效果，同时也有利于树立公司的良好形象；对于代理人而言，经营好自己的朋友圈、抖音和微博等主流社交平台，已经成为每一个保险代理人的一门必修课；对于保险企业的监管部门和政府监管机构而言，在加大保险宣传的同时，加大对企业自身以及代理人的网络自媒体检查监管力度，对于提高保险企业的诚信建设和社会形象，是减少和消除情境互动负面效应的必要手段。

在本文的研究中，无法区分内生互动和情景互动各自的效应，即内生互动和情景互动对健康保险信息及健康保险认知各自的影响难以区分，这将是以后进一步研究的方向。另一方面，我们对于网络互动的测量指标可能不够准确，而且我们没有对宏观层面的因素，比如地区收入、受访者所在地区的保险密度等。同时我们的样本量较少，在检验社会互动这样的弱影响因素可能还需要更翔实的数据来进一步检验。

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