巨灾保险购买行为营销策略优化

　　一、广西巨灾保险的现状与问题

　　（一）广西巨灾保险现状。广西地区属于沿海省份，且山区较多，其囊括的巨灾风险种类也相对较多，包括气象类型、地质类型、生物类型等灾害。广西沿海地区以及南部地区遭受台风灾害的影响比较大。从地质类型的灾害上看，广西地区由于暴雨较多，夏季为泥石流多发季节，导致地质灾害中的泥石流频发。而滑坡灾害方面，广西全境都会发生滑坡灾害，滑坡灾害类别很多，造成的损失非常大。在生物灾害上，广西时常发生虫灾，尤其是蝗虫灾害，对广西农业有较大危害。2016年，城乡居民住宅地震巨灾保险制度开始在广西地区推行，并成功制定了《建立城乡居民住宅地震巨灾保险制度实施方案》，为地震巨灾保险分支的发展奠定了重要基础。总体而言，广西目前针对巨灾保险所制定的政策起步较晚，发展上仍然处于初级阶段［1］。（二）广西巨灾保险存在问题及其原因。在多种类的巨灾风险环境下，导致广西巨灾保险发展未能到位的具体问题主要包括以下几点：1.缺乏保险供给方。我国针对巨灾风险的保险业务进展迟缓，相关保险市场的法律法规不健全，供给和需求意愿不足。广西地区巨灾发生的频率不低，造成的损失比较大，风险难以衡量，重灾区的保险公司的经营风险比较高，赔付资金多，利润较低，这与保险企业经营的利益最大化目的相背离，因此愿意开展巨灾保险业务的企业较少［2］。2.缺乏保险需求方。由于各种因素，广西地区虽然遭受较多种类且程度不一的巨灾风险的困扰，但由于针对巨灾风险以及保险的宣传不足，很多民众并不熟悉巨灾保险。一些民众考虑到巨灾的发生频率比较低的特征，会产生侥幸心理，会想当然地以为自己并不一定会遇到巨灾，因而就不会有投保的需求。3.政府对自身的定位不精准。广西作为自然灾害发生率高且灾害种类较多的地区，其相应的巨灾保险政策起步却相对较晚。直到2007年，广西才开始正式建立政策性农房保险制度。此外，广西地区发生自然灾害之后，通常由政府完成救灾以及灾后重建，相关资金出自政府财政以及自治区和全国各地的捐赠，致使保险公司很少参与，很少发挥作用。

　　二、消费者巨灾保险购买行为影响因素的实证研究

　　（一）理论分析与假设。本研究以广西地区为例，从消费者感知、消费者个人因素以及市场因素、保险因素四个维度入手，分析其购买行为的具体影响因子。消费者感知主要指人们对巨灾风险的看法和感受，属于主观层面的指标。本研究以广西气象灾害、地质灾害、生物灾害三个方面入手，调查消费者对该地区巨灾风险的感知水平，并且认为，消费者对巨灾风险的感知水平越高，其购买巨灾保险的可能性越大，对此提出本文的假设1：消费者巨灾风险感知水平与其购买保险的概率呈显著正相关关系。个人因素主要指消费者行为的基础影响因素，本研究主要选取消费者年龄、性别、收入以及职业四个因素作为个人因素的具体影响指标，用以分析该因素对消费者巨灾保险购买行为。只有具有一定收入水平的消费者群体才会具有小概率风险保险的购买需求。本研究据此提出假设2：消费者收入与购买巨灾保险的概率呈显著正相关关系。从性别方面看，日本Livedoor网站在总结最新研究报道时表示，女性在感知能力上远胜于男性。因此，可认为在面临风险时，女性更倾向于提前做好风险规避，对此提出假设3：女性购买巨灾保险概率显著高于男性。从年龄方面看，通常认为年龄越大的群体经历的自然灾害也会相对较多，年轻群体的经验时间跨度始终从属于年龄大的群体，因此，可提出本研究的假设4：消费者年龄与其购买巨灾保险的概率呈显著正相关关系。从职业方面看，巨灾保险具有较强的政策属性，政府对于巨灾风险止损产生极大的影响，因此，公务员群体可能会对政府的救济能力拥有较高的信任度；企业员工对市场动向了解更深，更倾向于从自身入手寻求保障；自由职业人员既没有对政府具有极高的信任度，也没有较强的保险意识。综上提出本文的假设5：公务员的巨灾保险购买概率最低，企业员工购买概率最高，自由职业者购买概率较低。市场因素方面，利率水平是消费者购买保险的基础衡量因素，利率处于较低水平时，消费者倾向于将闲置资金用于投资保险产品；而利率较高时，消费者则更倾向于将闲置资金存入银行以获得收益。对此，本文提出假设6：利率水平与消费者巨灾保险购买概率呈显著负相关关系。另外，物价水平是影响消费者生活质量的重要因素，当物价水平过高并且发生通货膨胀时，消费者的保险需求则会下降。因此提出本文的假设7：通货膨胀率与消费者巨灾保险购买概率呈显著负相关关系。保险因素可主要从巨灾风险暴露额度以及政府救助额度两个方面入手进行描述。巨灾风险暴露额度主要指巨灾风险发生后所暴露的财产价值，风险暴露的财产金额越高，人们的保险需求越高。对此，本文提出假设8：风险暴露额度与消费者巨灾保险购买概率呈显著正相关关系。另外，政府救助额度是基于我国国情提出的，我国在巨灾救助上对社会公众具有极强的引导甚至替代作用，政府的救助越强，人们在巨灾风险规避和止损上对政府的依赖性越强，自身购买巨灾保险的概率越低，对此提出本文的假设9：政府救助额度与消费者巨灾保险购买概率呈显著负相关关系。综上，可将本研究提出的假设体系总结如下：（二）研究设计。1.数据来源与处理本研究通过对南宁、桂林、北海、梧州、百色、玉林以及贵港在内的地级市展开问卷调查，调查时间持续一个月，具体为2018年6月，在线上、线下共发放3500份调查问卷，剔除228份无效问卷，最终获得有效问卷3272份，有效率为93.49%。其中，问卷发放地区的分布无显著差异，具体如图1所示。另外，由于保险购买以具有经济能力并且具备清晰思考能力的成年人为主，因此本研究样本年龄均选择在20-80岁之间。问卷共包括2个部分，分别为风险感知部分、个人信息部分。其中，风险感知部分主要围绕广西地区较为常见的三类巨灾风险，并分别从被调查者对风险参保的自愿水平、保险效果的直接性程度、个人所具备的风险知识、科学风险知识、风险的控制性、新奇性、伤亡的瞬间性、毁灭性潜能、恐惧感9个风险评估维度入手进行被调查者的风险感知评测。每类风险的每个维度风险感知均通过7分标度的likert量表进行衡量，1为完全否定，7为完全肯定，最后进行感知总分统计，得分越高则表示感知水平越强。个人信息部分内容主要囊括四项，分别为年龄、性别、收入、职业，其中，职业主要分为公务员、企业员工以及自由职业者三类。另外，市场因素所囊括的利率水平、物价水平（通货膨胀率）以及保险因素所包括的巨灾风险暴露额度、政府救助额度数据均通过《中国统计年鉴》以及官方网站披露的权威数据获得，数据采集的样本时间跨度为2010年1月-2018年1月。采用SPSS19.0对上述数据进行统计。2.计量模型设定在上述基础上，本文最终选取的被解释变量、解释变量构成的变量体系如下表所示：在指标体系基础上，本文借用LOGISTIC回归模型对消费者巨灾保险购买行为影响因素进行分析。该回归分析目的旨在解释被解释变量与众多解释变量之间的数量关系与相关关系，从而得出影响消费者购买巨灾保险行为的显著影响因素，用以指导保险市场营销策略的优化。本研究中的被解释变量为购买概率（P），该指标主要通过问卷调查得出，购买巨灾保险为1，未购买则为0；模型中的解释变量包括了感知因素、个人因素、市场因素以及保险因素，并通过20个指标进行具体的数量分析。为了寻找解释能力较强的解释变量，并同时降低解释变量之间的多重共线性，本研究采取SPSS19.0建立回归模型，具体路径为“Analyze—Regression—BinaryLogistic—Backward：conditional”，其中，分布回归概率的进入临界值为0.05。经计算，模型中最终剩下的解释变量包括Age1、Age2、Income3、Income4、Job2、MD、GD、BD、IR、PL、Exposure、Assistance。被剔除的变量如下表所示：从剔除的变量来看，Age3为56岁及以上年龄段的人群，该年龄段人群巨灾保险购买概率较低。56岁及以上年龄的群体多为上世纪60年代初期以及50年代的人，该年龄人群目前多为社会发展的主体甚至决策层，其购买消费多以“朋友传播”为主要方式；而我国巨灾风险以及保险尽管在1976年唐山大地震开始引起人们的广泛关注，但巨灾保险制度的真正起步与发展却始于2013年（2013年9月，原中国保监会批复深圳作为全国巨灾保险首批试点地区之一），因此，巨灾保险的概念以及体制对于该年龄阶段的人群而言是相对陌生的，其购买该类保险的概率低也符合实际情况。其次，Income1、Income2主要指月收入在5000以下的人群，根据广西壮族自治区统计局、国家统计局披露的关于2018年广西全区经济运行情况，2018年，广西全区居民人均可支配月收入为1790.42元，人均可支配年收入为21485元，同比增长7.9%。可见，5000元及以下月收入水平的群体在广西地区偏向于平均水平，收入处于较低阶层，不具备保险投资能力，因此其购买巨灾保险概率较低。另外，Job1、Job3分别代表公务员以及自由职业者，上文提及，该两类职业人群购买巨灾保险概率低的原因主要在于对政府替代效应的依赖以及对保险市场的不了解，回归的剔除结果恰好佐证了本研究在理论分析中剔除的假设。为了剔除不具有显著性影响效果的变量干扰，本次实证将采取ENTER策略重新构造Logistic回归方程，构建的方程如下所示：PI=11+e-ziLogitp=Z+∑αiAi+∑βiBi+∑γiCi+∑δiDi在上述公式中，Ai为第i位被调查的消费者感知水平，分别包括对MD、GD、BD的感知水平；Bi为第i位被调查的消费者个体因素，具体包括Age1、Age2、Income3、Income4、Job2计项指标；Ci为市场因素，主要包括IR、PL；Di为保险因素，主要包括Exposure、Assistance。αi、βi、γi、δi为相应变量的相关系数，Z为常数项。（三）实证检验。1.回归分析在回归模型中的解释变量回归系数被用于表示其对被解释变量的独立作用程度。为了获取这一数据，本文首先对各类解释变量进行回归系数标准化处理，处理公式为：βi=bi×siπ÷3≈bi×si1.8138在上述公式中，βi主要指第i个解释变量的标准化回归系数，bi主要指第i个解释变量的非标准化回归系数，si则主要指第i个解释变量的标准差，1.8138主要为标准Logistic分布的标准差。在上述基础上，本文最终得出如下回归分析结果：从上表可知，最终的模型回归结果显示，对消费者巨灾保险购买行为产生显著影响的主要包括55岁以下年龄阶段的人群、月收入在5000以上的人群、企业员工、利率、物价水平、各类巨灾风险感知水平以及巨灾风险暴露额度、政府替代额度几项指标。最终得到验证的为本研究的假设1、假设2、假设5、假设6、假设7、假设8、假设9。2.模型评价从模型的输出结果看：-2Loglikelihood=683.208NagelkerkeR2=0.782，df=8,Sig=0.000可见，本研究中的模型整体检验具有统计学意义上的显著性。从下表可知，本研究中的模型对于广西地区消费者购买巨灾保险行为影响的预测准确率为93.08%，样本数为3272，Cox&SnellRSquare=0.654，模型具有很好的稳定性。（四）结论。从上文理论与实证分析基础上可得出以下几点结论：1.个人因素中，年龄在20-55岁之间的消费者，其购买巨灾保险的概率更大且无性别上的显著差异；其次，在广西地区的平均收入现状基础上，具有一定的经济能力水平，且月收入在5000以上的人群购买巨灾保险的概率更大；另外，企业员工更倾向于了解以及购买巨灾保险，公务员、自由职业者并非巨灾保险的主要消费群体。2.感知因素中，消费者对气象灾害、地质灾害、生物灾害的感知水平均与其购买巨灾保险的概率存在显著的正相关关系。广西各地受气象灾害、地质灾害、生物灾害不同程度的影响，人们对相应灾害的了解程度越深，其通过保险规避或者降低巨灾风险损失的意愿越强，购买巨灾保险的概率越大。3.市场因素中，利率水平、通货膨胀率均与消费者巨灾保险购买概率呈显著相关性关系。其中，利率水平与消费者巨灾保险购买概率呈显著负相关关系，通货膨胀率与消费者巨灾保险购买概率呈显著负相关关系。表明巨灾保险具有普通保险相同的市场影响机制。4.保险因素中，风险暴露额度与消费者巨灾保险购买概率呈显著正相关关系，表明巨灾风险所造成的损失越大，其对社会的影响越深刻，越能引起人们的广泛关注，从而提高其对风险灾害的感知水平。另外，政府救助额度与消费者巨灾保险购买概率呈显著负相关关系，表明政府的替代效应在很大程度上抑制了巨灾保险市场发展，在提高人们对政府信任度与依赖度的同时，也将降低其购买巨灾保险的意愿和概率［3］。

　　三、广西地区巨灾保险营销策略的优化

　　根据广西地区消费者巨灾保险购买行为的显著性影响因素分析结果，本文结合实际情况提出以下几点优化该地区巨灾保险营销策略的建议：1.制定个性化巨灾保险产品，做好消费者画像的营销工作。消费者的个体因素特征是影响其巨灾保险购买行为的重要因素，对于保险企业而言，充分了解目标营销群体对于提高其产品业绩具有关键作用［4］。对于广西地区而言，相关企业应将营销重点置于月收入>5000元且年龄在20-55岁之间的企业员工群体中，对该类群体进行更进一步地画像刻画，通过市场调查了解其巨灾保险需求，为详细的产品类型制定提供依据。2.以地区巨灾风险类型为基础，制定针对性巨灾保险营销宣传计划。加强广西地区巨灾风险宣传，重点培养巨灾风险重灾区区域居民的防灾防险意识，具体措施可包括张贴宣传海报、干部下基层宣讲、发放宣传手册等。关于宣传的内容，基于广西巨灾风险的特殊性，可将宣传以及巨灾保险的影响重点置于风灾、洪灾等巨灾保险产品中；对地质灾害严重的山区，保险企业则应将营销重点置于泥石流、滑坡等巨灾保险产品中，以提高该地区人们对巨灾风险的感知水平。3.构建市场信号研究部门，灵活调整营销策略；同时，建立起巨灾风险费率精算机制，为巨灾保险制度落实提供依据。一方面，市场因素是巨灾保险营销效果的重要参考因素，对此，企业可建立起市场信号研究部门，在汲取前沿理论研究成果的基础上，提高企业对市场的敏感度，根据利率、物价情况及时调整保险产品的营销战略。另一方面，由于广西地区的自然地质形势相对复杂，对于不同的地区，巨灾风险费率厘定的难度也相应较大。这就需要引入保险企业以及各级政府机构共同参与到巨灾风险地图的绘制中，在投入一定的人力、财力的基础上对不同地区的巨灾风险进行评估，包括风险的具体类型、频发区域以及频率等，为相应保费的制定奠定真实有效的基础。4.利用大数据强化产品印象，实现与政府救助的协调配合，以达到社会资源的优化配置效果。风险暴露额度是每次巨灾风险发生后必须统计的公开数据，对于该类数据，保险企业可借助当下各类计算机工具进行进一步地数据挖掘，为扩大目标性群体对相应巨灾风险的了解程度奠定基础，并据此提升目标群体对巨灾风险的感知水平。其次，企业应在政府救助的基础上灵活调整巨灾保险产品的定位和营销策略，尽可能避免与政府救助领域重合，从而促进社会资源的优化配置。

　　［参考文献］

　　［1］卓志,邝启宇.巨灾保险市场演化博弈均衡及其影响因素分析：基于风险感知和前景理论的视角［J］.金融研究,2014（03）：194-206.

　　［2］段胜.巨灾损失指数在巨灾风险综合评估体系中的作用探析［J］.保险研究，2012（01）：14-20.

　　［3］曾立新,孙立娟,吕文栋.巨灾保险下减灾积极性的影响因素及激励措施：基于美国巨灾保险项目的经验［J］.自然灾害学报,2011,20（03）：38-46.

　　［4］孙武军，孙涵.巨灾保险市场的均衡影响因素分析：基于演化博弈模型的研究［J］.中国经济问题，2016（02）：99-111.

　　作者:党雪 单位:广东外语外贸大学南国商学院