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后疫情时期中国保险需求 的18大发现 复旦/$大学 & 腾讯微保 联合发布 2020年鶐5/I月 保险意识篇 01 发现 新冠肺炎疫情实现了��/一次保险需 求的启蒙教育——保险需求较去 年鶐同期/T水平有了�褐实�.芊稍? 01 发现 新冠肺炎疫情 实现了��/一次保 险需求的启蒙 教育 2020年鶐1/I月23/G日XX封某某，疫情爆 发，全国新增确诊/人数进/ 入上升通 道，保险需求也随之进/ 入爆发期 。 新增总投保/d用户、反映潜在保险需 求的/)小程序访问量鶁、年鶐化保费受新 冠肺炎疫情的发展同向波动，较 2019年鶐同期有了�褐实�.芊稍尽? -36 -34 -32 -30 -28 -26 -24 -22 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 XX封某某 农历新年 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 -36 -34 -32 -30 -28 -26 -24 -22 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 XX封某某 农历新年 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 新增确诊人数（左某某） 新增死亡人数（右轴） • 图1-1：新增确诊、死亡/人数 160 60000 140 50000 120 100 40000 80 30000 60 20000 40 20 10000 0 0 2020总投保人数 2020小程序访问UV 去年同期总投保人数 去年同期小程序访问UV 2020年化保费 去年同期年化保费 • 图1-3：年鶐化保费及去年鶐同期/T水平 -36 -34 -32 -30 -28 -26 -24 -22 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 XX封某某 农历新年 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 • 图1-2：新增总投保/d用户、/)小程序访问UV及去年鶐同期/T水平 02 发现 疫情更?加刺?激发达地区的保险需 求与意识增.映? 02 发现 疫情更?能刺?激 发达地区的保 险需求与意识 增.映?在疫情的刺?激下，/人均GDP越/几叩牡?区保险需求增.映ぜ耙馐对?映ぴ角苛淫?。 /人均GDP超过1万美元//人的地区（组 2、组3），在疫情期间，保费增.映?更?显著。 250 200 150 100 50 0 11/2/2019 12/2/2019 1/2/2020 2/2/2020 3/2/2020 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 11/2/2019 12/2/2019 1/2/2020 2/2/2020 1 2 3 1 2 3 • 图2-1：疫情期间地区（按/人均GDP分为3组）基于/人/口调整的投保/人数（左）与/)小程序访问UV（右） • 注：组3/人均GDP为2-3万美元//人；组2为1-2万美元//人；组1为0-1万美元//人 3/2/2020 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 11/2/2019 12/2/2019 1/2/2020 1 2 2/2/2020 3 3/2/2020 • 图2-2：疫情期间地区（按/人均GDP分为3组）平均年鶐化保费 • 注：组3/人均GDP为2-3万美元//人；组2为1-2万美元//人；组1为0-1万美元//人 03 发现 /K欠发达地区保险意识后来居上— —疫情也极/$大刺?激了�鹤畈基g发达地 区的保险意识增.映? 03 发现 疫情也极/$大刺? 激了�鹤畈基g发达 地区的保险意 识增.映?在疫情后期，最不鵪发达地区（/人均 GDP为0.4-0.6万美元//人的地区） /人群的保险意识出现了�杭�/$大的增.映ぁ?在这些地区，越来越多的/人开始看到 “保险”。 11/2/2019 11/9/2019 11/16/2019 11/23/2019 11/30/2019 12/7/2019 12/14/2019 12/21/2019 12/28/2019 1/4/2020 1/11/2020 1/18/2020 1/25/2020 2/1/2020 2/8/2020 2/15/2020 2/22/2020 2/29/2020 3/7/2020 3/14/2020 300 250 200 150 100 50 0 1 2 3 4 5 • 图3：疫情期间地区（按/人均GDP分为6组）基于/人/口调整的/)小程序访问UV，图中仅显示组1-5 注：组6/人均GDP为2-3万美元//人；组5为1.5-2万美元//人；组4为1.1-1.5万美元//人；组3/人均 GDP为0.8-1.1万美元//人；组2为0.6-0.8万美元//人；组1为0.4-0.6万美元//人 04 发现 互联/y网战“疫”/$大优势——疫情教 育能更?好地覆盖/K欠发达地区/人群 04 发现 互联/y网战“疫” /$大优势——疫 情教育能更?好 地覆盖/K欠发达 地区/人群 疫情期间，诸如.奈鞑亍⒛诿晒拧?屎?鹆?江等相对/K欠发达地区的疫情.谝?�面访�?量鶁很/$大。互联/y网平台能将疫情信息更? /几咝XXXXX泫e捷地普及给/K欠发达地区/人群。 • 图4：疫情期间微保平台疫情.谝?�面访问UV分布情况 注：按疫情访问.谝?�面UV/$大/)小分为6组，组别越/$大、颜/娚�越深的地区UV越/$大 05 发现 突如其来的“疫情”——不鵪同的外 /c生冲击对保险需求的影响不鵪同： 消费者对XX封某某、本市第/一例�� 确诊病例�捣从Ω�?敏鶤感 05 发现 XX封某某、本 市第/一例�等氛� 等外/c生冲击使 保险购买形成 倒U型结构 右图展示了�合�/P比去年鶐同期，2020年鶐1 /I月23/G日XX封某某、本省第/一例�等氛� 病例�怠⒈臼械�/一例�等氛锊±��等�个不鵪同 的外/c生冲击如何影响保险购买。结果 显示，本省第/一例�等氛锊±��档耐�/c生冲 击对消费者保险需求影响不鵪/$大 ，/}而 XX封某某、本市第/一例�等氛锊±��刀员� 险需求的冲击更?/$大，且年鶐龄结构上呈 倒U型结构。 • 图5：封某某、本市第/一例�等氛锖捅臼〉�/一例�等氛锿�/c生冲击对不鵪同年鶐龄保险需 求影响的系数估计 保险需求篇 06 发现 有/�非典经历的地区更�
具有.鄯缦找?识——北鵦京、/4广XX增投保/d用户 领跑全国 06 发现 拥有/�非典记�?的北鵦京与/4广东 l /F无论是从新增投保/d用户数的绝对 值还是经过/人/口基数调整的新增 投保/d用户数，拥有/�非典记忆的北鵦 京与/4广东，在此次疫情期间均名 列鶞前/二，领跑全国。 组别 新增投保用户数（绝对值） 新增投保用户数（人口基数调整） 组6 广东、XX 组5 山东、江苏、四川、湖北、浙江、河南 组4 XX、湖南 组3 广西、辽宁、福建、黑XX、XX、XX、云南、陕西 组2 江西、山西、安徽、贵州、XX、内蒙古、某地 组1 XX、甘肃、XX、宁夏、青海、西藏 XX、广东 XX XX 湖北、XX、黑XX、浙江、宁夏、辽宁、福建、江苏、XX、广西、内 蒙古 四川、某地、山东、陕西、湖南、XX、山西、贵州、青海、云南、江西、 河南 甘肃、西藏、安徽 • 图6：疫情期间微保平台全国新增投保/d用户数分布情况 注：左图及左表为投保/d用户数绝对值分布，右图及右表为投保/d用户经过各省/人/口基数调整后的分布 （1）将地区分为6组，组别越/$大、颜/娚�越深地区新增投�?d用户数（绝对值//人/口基数调整）越多 （2）表中每组省份的先后顺序按投保/d用户数（绝对值//人/口基数调整）/$大/)小排序 07 发现 保险“抗疫”，/%女鶃性顶起半边天— —疫情极/$大刺?激了��/%女鶃性保险需求， XX封某某三周某某/%女鶃性投保/人数 差距迅速缩/)小。 07 发现 保险“抗疫”，/%女鶃 性顶起半边天— —疫情极/$大刺?激 了��/%女鶃性保险需求， XX封某某三周内 男/%女鶃投保/人数占 /P比接近1：1。 /冏?019年鶐12/I月疫情蔓延开始，男/%女鶃投 保/人数/P比持续/$大幅下降，并在XX封 城时突破去年鶐数值，紧接着下降趋势 /一直持续到新年鶐后/一周，整体上来看 此阶段男/%女鶃/人数/P比从接近2：1降为1： 1，这都显示出疫情/$大幅刺?激了��/%女鶃性 保险需求，/%女鶃性投保占/P比显著提升 。 1/22/2020 1/24/2020 1/26/2020 1/28/2020 1/30/2020 2/1/2020 2/3/2020 2/5/2020 2/7/2020 2/9/2020 2/11/2020 2/13/2020 2/15/2020 2/17/2020 2/19/2020 2/21/2020 2/23/2020 2/25/2020 2/27/2020 2/29/2020 3/2/2020 3/4/2020 3/6/2020 3/8/2020 3/10/2020 3/12/2020 3/14/2020 3/16/2020 2020男女投保人数比 同同期期男男女女投投保保占人比数比 5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 • 图7-1：同期男/%女鶃投保/人数/P比 、去年鶐同期投保占/P比变化 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 女性投保人数 男性投保人数 • 图7-2：疫情期间男/%女鶃投保/人数变化 08 发现 保险“抗疫”：家庭观念更?加和谐， 消费者更?多选择为家/人购买保险 08 发现 保险“抗疫”： 家庭观念更?加 和谐，消费者 更?多选择为家 /人购买保险 • 家庭观念更?和谐，男/%女鶃投保/P比更? 低，为家/人投保的观念更?重；男 /%女鶃投保/P比例�涤胛�家/人投保/P比例��/$大 致呈负向关系。 男女投保人数比例 6 5 4 3 2 1 0 0 2 4 6 8 10 12 14 为家人投保占比（%） • 图8-1：疫情期间我国男/%女鶃投保/人数/P比与为家/人投保占/P比相关情况 5 0.25 4.5 4 0.2 3.5 3 0.15 2.5 2 0.1 1.5 1 0.05 0.5 0 0 1/24/2020 1/26/2020 1/28/2020 1/30/2020 2/1/2020 2/3/2020 2/5/2020 2/7/2020 2/9/2020 2/11/2020 2/13/2020 2/15/2020 2/17/2020 2/19/2020 2/21/2020 2/23/2020 2/25/2020 2/27/2020 2/29/2020 3/2/2020 3/4/2020 3/6/2020 3/8/2020 3/10/2020 3/12/2020 3/14/2020 3/16/2020 男女投保人数比 为家人投保占比 • 图8-2：疫情期间我国男/%女鶃投保/人数/P比与为家/人投保占/P比变化 09 发现 疫情推/几吡所夯チ?y网保险的购买年鶐 龄——30岁以上/人群保险需求 “/$大增.映?rdquo; 09 发现 疫情推/几吡所夯チ?/y网保险的购买年鶐 龄——30岁以 上/人群保险需求 “/$大增.映?rdquo; • 疫情冲击下，/人们的平均投保年鶐 龄呈现上升趋势，30岁以上购买 保险/人群正在增加，尤其是4060岁/人群。 -84 -82 -80 -78 -76 -74 -72 -70 -68 -66 -64 -62 -60 -58 -56 -54 -52 -50 -48 -46 -44 -42 -40 -38 -36 -34 -32 -30 -28 -26 -24 -22 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 XX封 -城4 农历新年 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 49 50 51 52 53 2020平均投保年龄 去年同期平均投保年龄 41 39 37 35 33 31 29 27 • 图9-1：疫情期间平均投保年鶐龄变化及去年鶐同期平均投保年鶐龄变化 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0-4周某某 5-10周某某 11-15周某某 16-20周某某 21-25周某某 26-30周某某 31-35周某某 36-40周某某 41-45周某某 46-50周某某 51-55周某某 56-60周某某 61-65周某某 65周某某以上 2020/1/20 2020/3/14 • 图9-2：疫情初期与疫情后期各年鶐龄投保/人数对/P比 10 发现 保险需求险种有别——疫情期间， 健康险需求上升；寿险、意外险 需求下降 10 发现 保险需求险种 有别——疫情 期间，健康险 需求上升；寿 险、意外险需 求下降 疫情期间，/人们的总保险需求在 上升。然/}而保险需求险种有别： 健康险产品需求略鵹微上升，疫情 后期有增.映で魇疲皇傧詹�品、�?外险产品需求有所下降。 1000 800 600 400 200 0 2020总保单量 去年同期保单量 2020健康险保单量 去年同期保单量 20 15 10 5 0 XX封某某 农历新年 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 XX封某某 农历新年 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 • 10-1 疫情期间微保平台总保单量鶁与去年鶐同期变化情况 • 10-2 疫情期间微保平台健康险保单量鶁与去年鶐同期变化情况 2020寿险保单量 同期寿险保单量 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 2020意外险保单量 去年同期保单量 120 100 80 60 40 20 0 XX封某某 农历新年 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 XX封某某 农历新年 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 • 10-3 疫情期间微保平台寿险保单量鶁与去年鶐同期变化情况 • 10-4 疫情期间微保平台意外险保单量鶁与去年鶐同期变化情况 11 发现 互联/y网战“疫”/$大优势——互联/y网 保险能更?好地覆盖/K欠发达地区/人 群 11 发现 互联/y网战“疫” /$大优势——互 联/y网保险能更? 好地覆盖/K欠发 达地区/人群 疫情期间，微保平台上某地、.奈鞑氐?新增/人均医疗险保单量鶁较/$大，不鵪输东 部沿海鶨发达地区。互联/y网保险能够更? 有效地覆盖相对/K欠发达地区的/人群， 助/力鶌抗“疫” 。 • 图11：样本期间微保平新增/人均医疗险保单量鶁分布情况 注：按/人均保单量鶁/$大/)小分为6组，组别越/$大、颜/娚�越深地�?人均保单量鶁越/几? 保险转化率 12 发现 疫情推/几吡所夯チ?y网保险的转化率， 越来越多/人从“只是看/一看”保险 到“买它！” 12 发现 疫情推/几吡所夯チ?/y网保险的转化率， 越来越多/人从 “只是看/一看”保 险到“买它！” l 疫情推/几吡所夯チ?y网保险的转化率。 疫情之前，转化率较去年鶐同期平 均增.映ち所?3%；疫情期间，转化 率较去年鶐同期平均增.映ち所?32%。 l 疫情期间，我国各地区平均每100 位某某.犆裉嵘�其保险意识成为有�?在保险需求的群体，将会新增1415份保险需求。越来越多/人从“只 是看/一看”保险到“买它！” 保险需求 （投保实现） 潜在需求/保险意识 未深入人群 • 图12-1：不鵪同/人群示意图 2020投保转化率 同期投保转化率 30 25 20 15 10 5 0 • 图12-2：疫情期间投保转化率与去年鶐同期投保转化率 -36 -34 -32 -30 -28 -26 -24 -22 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 XX封 -城4 农历新年 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 投保人数（人口基数调整） 投保人数（人口基数调整） 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 0 XX市 XX省 XX市 安西云甘徽藏河南贵江肃省自湖新南省四州广陕西河湖省治南山青疆重省川内省西西省北北区江省福XX维庆省蒙壮省海山省浙省宁苏吉建省省吾市古族南西XX某某林某某尔天自省省省回省自津治族治辽市区自区宁治省黑区龙某某 2000 4000 6000 8000 10000 小程序访问UV（人口基数调整） 12000 14000 500 450 400 350 300 250 200 150 100 500 XX省 XX省 XX市XX省浙宁*** 四广川西省壮内族XX江古治苏自区省治吉区林某某 XX市 XX省河贵XX州省XX省新省南疆陕省河维XX北青吾省东省海尔省省自治区XX省 XX省 XX区 XX省 XX省 1000 1500 2000 2500 3000 小程序访问UV（人口基数调整） 3500 4000 • 图12-3： 疫情期间微保平台新增投保/d用户数与/)小程序访问UV 13 发现 从看到“保险”到爱上“保险”— —湖北鵦/一.饴砟衬常�云南、海鶨XX XX紧随其后 13 发现 我国许多地区 的/人群完成了�� 从看到“保险” 到爱上“保险” 的转变 ——湖 北鵦/一.饴砟衬常?云南、海鶨XX XX紧随其后 作为此次疫情的震中，湖北鵦的互联/y网 保险转化率/一.饴砟衬常�超�?0%。 云南、海鶨XXXX等地也紧随其后， 转化率接近20%。在此次疫情的启 蒙教育之下，我国许多地区的/人群从 看到“保险”到爱上“保险”。 投保人数转化率（%） 25 20 XX省 XX省 XX省 XX市 *** XX省 XX区 15 贵 XX 南省 河 西南 藏省 自治区 内 陕蒙 西古 省自治区 福 广建 东省 省 XX市 XX省 江 宁西 夏某某 回族自治区 安 河徽 北省 省 XX省 XX省 XX省 XX市 XX某某 XX省 10 辽 山宁 西省 省 黑龙某某 XX市 5 0 0 1 2 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 北鵦京市 1 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 2018年鶐保险密度（元//人） 数据调整/E方法 4.报告中采/d用的去年鶐同期基准/T水平处理�洌� 1. 分别将2019年鶐、2020年鶐农历新年鶐设为时间起始点，观察起始点前后的变量鶁变化情况。2. 出于简化和 更?好地/P比较，有时，我们会将去年鶐同期变量鶁乘以/一定年鶐增.映け妒��XXXXX基g同变量鶁倍数不鵪同）作为同期/P比较 的基准（若经过这/一处理�洌�会在注释中标明【经处理�洹浚�。我们主要观察疫情期间2020年鶐变量鶁变化与 去年鶐同期基准变化的差异。 5. 报告中的绝对值（/P比如投保/人数、/)小程序访问UV、保单量鶁、年鶐化保费等）均经过了��/一定的标准化处理�洌� 图表中呈现出的数值不鵪代表真实值。 Thanks 版权声明： 本报告的知识产权属复旦/$大学与腾讯微保共同所有，并受法律�乇；� 报告结果解释权归复旦/$大学与腾讯微保共同所有 任何/人或机构如需对本报告进/徯喧引/d用、复制、转载、摘编，必须注明出处，违反将被依法追究法律�卦鹑� [文章尾部最后500字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]请点击下方选择您需要的文档下载。

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