基于Logit模型的居民地震保险购买意愿和行为的背离分析

袁庆禄; 何伟铭; 李楠; 孙瑞婷

doi:10.11899/zzfy20220419

基于Logit模型的居民地震保险购买意愿和行为的背离分析

doi: 10.11899/zzfy20220419

防灾科技学院, 河北三河 065201

基金项目: 国家社会科学基金（20BJY265）；河北省高校人文社会科学研究重点项目（SD2022108）；河北省高等教育教学改革研究与实践项目（2021GJJG489）

详细信息

作者简介:
袁庆禄，男，生于1973年。教授，硕士生导师。主要从事灾害金融与巨灾保险方向的研究。E-mail：yuanqinglu@126.com

通讯作者:
何伟铭，男，生于1998年。硕士研究生。主要从事巨灾保险的研究。E-mail： heweiming1998@126.com

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出版历程
- 收稿日期: 2021-12-07
- 刊出日期: 2022-12-31

Deviation Analysis on Willingness and Behavior of Residents' Earthquake Insurance Purchasing−Based on Logit Model

Institute of Disaster Prevention, Sanhe 065201, Hebei, China

摘要

摘要: 为真实了解和深入研究居民地震保险购买意愿与行为的背离现象及其形成机制，以全国不同省份居民作为研究对象，开展专项问卷调查，并采用Logit模型进行回归分析，提出提升居民购买地震保险意愿并付诸行动的相关建议。研究结果表明，居民对地震断裂带的判断属于地震风险感知变量，对投保意愿和购买行为均产生显著的正向影响；是否购买其他保险和是否通过网络捐款属于普通风险感知变量，对投保意愿产生显著的正向影响，对购买行为产生正向影响但不显著；地震风险感知变量既可增强居民的投保意愿，又可促使居民付诸实际购买行动；普通风险感知变量虽能增强居民的投保意愿，但对购买行为无效力，使投保意愿和购买行为表现出一定程度的背离。
- 地震保险 /
- 意愿表达 /
- 购买行为 /
- 回归分析 /
- Logit模型
Abstract: In order to understand and study the deviation of residents' willingness and behavior to purchase earthquake insurance and its formation mechanism, a special questionnaire survey was conducted with residents of different provinces across China as the research target, and a regression analysis was conducted using a Logit model to propose recommendations to improve residents' willingness to purchase earthquake insurance and put them into action. The results of the study show that residents' judgment of earthquake rupture zones is an earthquake risk perception variable, which has a significant positive impact on both willingness to insure and purchase behavior; whether or not to purchase other insurance and whether or not to donate through the Internet are general risk perception variables, which have a significant positive impact on willingness to insure and a positive but insignificant impact on purchase behavior; earthquake risk perception variables can both enhance residents' willingness to insure and prompt them to take actual purchase action; general risk perception variables can enhance residents' willingness to insure but have no effect on purchase behavior, causing a certain degree of divergence between willingness to insure and purchase behavior.
- Earthquake insurance /
- Willingness expression /
- Purchase behavior /
- Regression analysis /
- Logit model

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表 1 我国地震危险性区划与样本个数分布

Table 1. Seismic hazard zoning in China and sample number distribution

地震危险性区划	省份（直辖市、自治区）	调查人数/人	所占比例/%
Ⅰ级区	北京、天津、云南、四川、西藏	775	45.35
Ⅱ级区	河北、山西、甘肃、青海、宁夏、新疆	465	27.21
Ⅲ级区	内蒙古、辽宁、吉林、上海、江苏、安徽、福建、山东、河南、广东、海南、重庆、陕西	330	19.31
Ⅳ级区	黑龙江、浙江、江西、湖北、湖南、广西、贵州	139	8.13

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表 2 变量定义及赋值

Table 2. Variable definition and assignment

变量			变量定义及描述
因变量	投保意愿（Y_int）		愿意投保=2，考虑中=1，不愿意投保=0
因变量	购买行为（Y_buy）		已购买地震保险=1，未购买地震保险=0
自变量	个体特征	性别（S_ex）	男=1，女=0
		年龄（A_ge）	＜18岁=1，18～25岁=2，26～30岁=3，31～40岁=4，41～50岁=5，51～65岁=6，≥65岁=7
		教育程度（E_du）	小学及以下=1，初中=2，高中=3，大学专科=4，大学本科=5，硕士研究生=6，博士研究生=7
	家庭状况	家庭年收入（I_nc）	＜3万元=1，3～5万元=2，5～10万元=3，10～15万元=4， 15～20万元=5，20～50万元=6，≥50万元=7
		城乡聚落（L_oc）	城市=1，农村=0
		当前居住房屋价值（P_ri）	＜5万元=1，5～10万元=2，10～20万元=3，20～50万元=4，50～100万元=5， 100～200万元=6，200～500万元=7，≥500万元=8
	风险感知	是否处在地震断裂带（F_auz）	是=1，否=0
		是否购买其他保险（I_ns）	购买=1，未购买=0
		是否通过网络捐款（D_on）	没有=0，有过1、2次=1，有过很多次=2
	地震环境	地震危险性区划（E_dd）	Ⅰ级区=4，Ⅱ级区=3，Ⅲ级区=2，Ⅳ级区=1
注：年龄、家庭年收入与当前居住房屋价值3个变量的取值区间含下限，不含上限。

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表 3 描述性统计

Table 3. Descriptive statistics

变量名称	均值	标准差	最小值	中位数	最大值
Y_int	0.82	0.74	0	1	2
Y_buy	0.05	0.23	0	0	1
S_ex	0.38	0.49	0	0	1
A_ge	3.23	1.35	1	3	7
E_du	4.05	1.19	1	4	7
I_nc	3.37	1.54	1	3	7
L_oc	0.61	0.49	0	1	1
P_ri	3.95	1.74	1	4	8
E_dd	3.10	0.98	1	3	4
F_auz	0.38	0.49	0	0	1
I_ns	0.54	0.50	0	1	1
D_on	1.18	0.71	0	1	2

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表 4 整体Logit估计结果

Table 4. Overall Logit estimation results

变量名称	Y_int			Y_buy
变量名称	模型1	模型2	模型3	模型4	模型5	模型6
S_ex	0.207** （2.183）	0.182*	0.016*	0.525**	0.537**	0.021**
S_ex	0.207** （2.183）	（1.868）	（1.824）	（2.386）	（2.416）	（2.379）
A_ge	0.079**	0.065*	0.006*	−0.162*	−0.197**	−0.008**
A_ge	（2.327）	（1.828）	（1.737）	（−1.854）	（−2.133）	（−2.198）
E_du	0.015	−0.024	−0.002	0.058	0.030	0.001
E_du	（0.379）	（−0.589）	（−0.559）	（0.610）	（0.307）	（0.282）
I_nc	0.215***	0.122***	0.011***	0.404***	0.346***	0.014***
I_nc	（5.583）	（3.035）	（2.893）	（4.533）	（3.761）	（3.452）
L_oc	0.237**	0.234**	0.020**	0.062	0.032	0.001
L_oc	（2.114）	（2.034）	（1.947）	（0.227）	（0.115）	（0.107）
P_ri	−0.064*	−0.082**	−0.007**	−0.183**	−0.181**	−0.007**
P_ri	（−1.698）	（−2.078）	（−1.946）	（−2.077）	（−1.971）	（−2.067）
E_dd	—	0.396***	0.035***	—	0.068	0.003
E_dd	—	（7.414）	（5.587）	—	（0.556）	（0.488）
F_auz	—	0.715***	0.062***	—	0.740***	0.029***
F_auz	—	（6.851）	（5.902）	—	（3.107）	（2.834）
I_ns	—	0.572***	0.050***	—	0.288	0.011
I_ns	—	（5.727）	（4.849）	—	（1.179）	（1.159）
D_on	—	0.166**	0.014**	—	0.221	0.009
D_on	—	（2.448）	（2.368）	—	（1.339）	（1.528）
常数项	—	—	—	−3.632***	−4.214***	—
常数项	—	—	—	（−6.832）	（−6.735）	—
N（样本量）	1 709	1 709	1 709	1 709	1 709	1 709
决定系数R²	0.019	0.077	0.077	0.048	0.074	0.074
注：* 、、*分别代表10%、5%、1%的置信水平，括号内数值为Z统计量。

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表 5 稳健性检验

Table 5. Robustness test

变量名称	Y_int			Y_buy
变量名称	最小二乘回归模型	Probit模型	Logit模型	最小二乘回归模型	Probit模型	Logit模型
S_ex	0.065*	0.107*	0.153	0.027**	0.258**	0.539**
S_ex	（1.862）	（1.840）	（1.532）	（2.211）	（2.404）	（2.351）
A_ge	0.023*	0.036*	0.087**	−0.008**	−0.087**	−0.190**
A_ge	（1.757）	（1.694）	（2.366）	（−2.254）	（−2.052）	（−2.068）
E_du	−0.007	−0.012	−0.010	0.002	0.015	0.037
E_du	（−0.480）	（−0.476）	（−0.245）	（0.308）	（0.325）	（0.345）
I_nc	0.048***	0.076***	0.116***	0.018***	0.169***	0.347***
I_nc	（3.348）	（3.213）	（2.843）	（3.279）	（3.639）	（3.434）
l_oc	0.075*	0.131*	0.254**	0.001	0.023	0.032
l_oc	（1.836）	（1.895）	（2.151）	（0.098）	（0.169）	（0.107）
P_ri	−0.031**	−0.051**	−0.083**	−0.009**	−0.094**	−0.180**
P_ri	（−2.198）	（−2.120）	（−1.989）	（−2.139）	（−2.283）	（−2.100）
E_dd	0.140***	0.233***	—	0.002	0.030	—
E_dd	（7.339）	（7.049）	—	（0.363）	（0.474）	—
F_auz	0.274***	0.433***	0.708***	0.038***	0.369***	0.784***
F_auz	（7.015）	（6.887）	（6.467）	（2.787）	（3.166）	（2.928）
I_ns	0.198***	0.331***	0.549***	0.012	0.141	0.288
I_ns	（5.552）	（5.551）	（5.436）	（1.071）	（1.240）	（1.159）
D_on	0.060**	0.100**	0.189***	0.011*	0.115*	0.223
D_on	（2.484）	（2.478）	（2.761）	（1.646）	（1.653）	（1.545）
I_nt	—	—	0.552***	—	—	0.000
I_nt	—	—	（6.609）	—	—	（0.001）
常数项	−0.052	—	—	−0.003	−2.260***	−4.074***
常数项	（−0.576）	—	—	（−0.102）	（−7.406）	（−5.485）
N（样本量）	1 709	1 709	1 709	1 709	1 709	1 709
注：* 、、*分别代表10%、5%、1%的置信水平，括号内数值为Z统计量。

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