中图分类号：F222.1                   文献标识码：A

1 引言

在当前社会中，随着居民收入水平的提高和生活品质的追求，越来越多的人选择饲养宠物，从而催生了宠物经济的快速发展。宠物不仅为人们提供了情感的慰藉，也逐渐成为家庭的重要成员。然而，随着宠物数量的增加，宠物的医疗和养护费用也随之上升，给宠物主带来了不小的经济压力。特别是当宠物生病或受伤时，高额的医疗费用常常让宠物主感到经济上的重负。

宠物保险作为一种缓解这种经济压力的有效工具，其重要性日益凸显。通过提供宠物医疗保险，不仅可以减轻宠物主因意外或疾病导致的经济负担，还能在宠物意外伤害他人或造成财物损失时，提供必要的经济保障，从而避免可能引发的社会纠纷。因此，研究宠物保险的购买意愿及其影响因素，不仅有助于理解和推动宠物保险产品的设计与市场推广，也对维护社会稳定具有重要意义。这不仅能促进宠物行业的健康发展，还能增强社会公众对宠物保险的认知和接受度。

2 调查方案设计

2.1 调查对象

本研究选取枣庄市养宠人群作为主要调研对象，旨在通过这一特定群体来深入了解宠物保险的市场需求与发展潜力。在选择样本时，我们主要关注了枣庄市不同年龄、职业、收入水平的宠物主，以确保研究数据的代表性和广泛性。这些样本的基本信息包括性别、年龄、职业、教育背景以及月收入等，这些数据有助于我们后续分析宠物保险购买意愿与这些变量之间的关系。

2.2 调查方式

考虑到调研的广泛性和深度，我们采用了线上与线下相结合的问卷调查方式。线上调查利用社交媒体和宠物相关的网络平台发布电子问卷，方便快捷且能覆盖较广的受众群体。线下调查则主要在宠物店、公园、社区等宠物主活动频繁的地点进行，通过纸质问卷形式，确保能够收集到没有网络调查条件的受众的意见。此外，为了更深入了解宠物主的真实想法和背后的动机，我们还安排了一系列的深度访谈，访谈对象包括已经购买宠物保险的宠物主和宠物保险公司的工作人员。

2.3 调查问卷设计

问卷内容的设计分为三个部分，旨在全面收集与宠物保险购买意愿相关的数据。第一部分“基本信息”，旨在收集应答者的个人信息，如年龄、性别、职业和经济状况等。这些信息对于后续的数据分析极为关键，可以帮助我们识别不同群体在宠物保险需求上的差异。

第二部分“养宠及保险现状”，通过具体的问题了解应答者对宠物保险的基本认知，包括是否了解宠物保险、宠物保险的覆盖范围、以往是否购买过宠物保险等。此外，这部分还会询问宠物主关于宠物医疗费用的支出情况，以及他们对宠物患病时经济支持的需求。

第三部分“购买意愿影响因素”，旨在通过一系列设计细致的问题，探索影响宠物主购买宠物保险的内部和外部因素。这包括个人对宠物保险的感知价值、外部的社会文化影响、以及宠物保险产品本身的特性等。这部分的设计充分考虑了从消费者行为学角度出发，旨在揭示不同因素如何影响宠物主的购买决策。

3 信度与效度分析

3.1 信度分析

为了确保问卷的可靠性，本研究使用Cronbach's alpha系数进行信度检验。Cronbach's alpha系数是一种常用的内部一致性测量方法，用于评估问卷各部分的内部一致性，即题项之间的一致程度。信度分析的结果显示，问卷中各个变量的Cronbach's alpha值分别为：内部诱因0.856，外部诱因0.834，情感价值0.887，购买意愿0.850。这些数值表明，各部分问卷的信度均在较高水平，分别达到了85.6%、83.4%、88.7%和85.0%的可信度。根据信度系数的标准，通常认为0.7以上的系数表示问卷具有较好的内部一致性，而本研究中各部分的Cronbach's alpha系数均超过了这一标准，因此可以认为问卷的信度较高，数据具有较高的可靠性。

3.2 效度分析

效度分析旨在评估问卷是否有效测量了其所设计的内容，即问卷的有效性。本研究采用Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 取样适切性量数和Bartlett球形度检验进行效度分析。KMO值用于评估数据适合因子分析的程度，KMO值介于0到1之间，通常认为KMO值大于0.5时数据适合进行因子分析。Bartlett球形度检验用于检验变量间的相关矩阵是否为单位矩阵，若球形度检验显著，表明变量之间有足够的相关性适合进行因子分析。

效度分析的结果显示，本研究问卷的KMO值为0.839，远大于0.5，表明数据非常适合进行因子分析。Bartlett球形度检验的结果显示，近似卡方值为3174.125，自由度为91，显著性为0.000，这表明在5%的显著性水平下，整体检验结果非常显著。因此，可以认为本研究问卷具有良好的效度，各个量表能够有效测量其所设计的内容，数据分析的结果是可信的。

4 数据分析

4.1 描述性统计分析

在本研究中，我们对调查对象的性别、年龄、学历、职业、收入等基本信息进行了详细的描述性统计分析。通过对这些基本信息的统计，可以更好地理解样本的整体特征，并为后续的数据分析奠定基础。

首先，在性别分布方面，养宠人群中男性占45.8%，女性占54.2%，说明女性在宠物饲养中占据较大比例。年龄方面，21-30岁年龄段的比例最高，占40.6%，其次是31-40岁年龄段，占33.5%，说明年轻人和中年人是养宠的主要群体。学历方面，本科学历的养宠人群占比最高，达47.9%，其次是大专学历，占25.7%，这表明高学历人群对养宠物较为关注。职业分布情况显示，企业员工占37.7%，个体工商户占25.0%，在校学生和公务员或事业单位人员分别占18.6%和15.6%。收入方面，5000-6999元收入水平的人数最多，占29.2%，其次是7000-8999元收入水平，占20.0%。

图1展示了养宠人群的职业分布情况，图2展示了养宠人群的收入分布情况，这些图表直观地反映了样本的基本特征，帮助我们理解不同职业和收入水平的养宠人群对宠物保险的需求和态度。

图1 养宠人群的职业分布情况

图2 养宠人群的收入分布情况

4.2 结构方程模型

4.2.1 模型假设

在构建结构方程模型时，我们假设内部诱因、外部诱因和情感价值是影响宠物保险购买意愿的主要因素。具体而言，内部诱因指宠物主对宠物保险的认知和态度，外部诱因包括社会环境和他人的影响，情感价值则涉及宠物主与宠物之间的情感联结和对宠物健康的关注。图3展示了结构方程模型的假设图，清晰地展示了各变量之间的假设关系。

图 3  结构方程模型假设

4.2.2 变量及量表的因子分析

为了验证模型假设，我们对购买原因量表进行了探索性因子分析和验证性因子分析。探索性因子分析用于识别潜在的因子结构，结果显示，内部诱因、外部诱因和情感价值这三个因子能够较好地解释数据的方差。验证性因子分析进一步检验了因子结构的适配性，结果表明各项指标均达到了统计显著性水平，因子载荷较高，表明量表具有良好的结构效度。

4.2.3 模型适配度检验

在模型适配度检验中，我们使用了多种适配度指标，包括CMIN/DF、RMSEA、IFI、TLI和CFI。CMIN/DF（卡方自由度比）为2.698，RMSEA（均方根误差近似）为0.063，均在良好适配范围内。此外，IFI、TLI和CFI的值均在0.9以上，分别为0.962、0.951和0.961，说明模型具有良好的适配度。综合这些指标，我们可以认为所构建的结构方程模型能够较好地解释数据，并具有较高的适配性。

4.2.4 模型路径分析

最后，我们分析了内部诱因、外部诱因和情感价值对购买意愿的路径关系。路径系数的显著性检验结果显示，内部诱因对购买意愿的预测作用显著（路径系数为0.452，p<0.01），外部诱因对购买意愿的预测作用显著（路径系数为0.219，p<0.01），情感价值对购买意愿的预测作用显著（路径系数为0.338，p<0.01）。这些结果验证了我们的假设，表明内部诱因、外部诱因和情感价值均对宠物保险的购买意愿有显著影响。通过这些路径分析，我们可以深入理解影响宠物保险购买意愿的关键因素，为宠物保险产品的设计和推广提供理论依据。

5 结论与建议

5.1 研究结论

本研究通过对枣庄市养宠人群的调查，分析了影响宠物保险购买意愿的主要因素，得出了几个关键结论。首先，研究发现内部诱因、外部诱因和情感价值是影响宠物保险购买意愿的主要因素。具体而言，内部诱因包括宠物主对宠物保险的认知和态度，良好的性价比和全面的承保范围能够显著提升购买意愿。外部诱因方面，亲友推荐和社会环境的影响同样重要，可靠的保险公司和积极的宣传能够增加消费者的信任和购买兴趣。情感价值方面，宠物主对宠物的情感联结和对其健康的关注，显著提升了他们购买宠物保险的意愿。通过这些分析，可以看出，提高宠物保险的性价比、加强宣传和推广，以及满足宠物主的情感需求，是促进宠物保险市场发展的关键。

5.2 研究建议

首先，保险公司应明确条款，确保理赔过程透明快捷，建立良好的信誉度，增强消费者对宠物保险的信任。其次，保险公司应提供多样化的增值服务，如预防保健、行为训练支持等，以满足宠物主多方面的需求，增强产品的吸引力。此外，应扩大保险的承保范围，涵盖更多的医疗项目和日常健康服务，降低理赔难度，提高赔付比例，吸引更多的宠物主购买保险。为了提高公众对宠物保险的认知度和重视程度，保险公司应通过多渠道的宣传，利用社交媒体和宠物活动等平台进行广泛宣传，增强品牌的影响力。最后，政府应在宠物保险推广中发挥积极作用，加强政策支持和监管，确保市场的规范化发展，通过制定相关政策，推动宠物保险在社会中的普及和应用。

参考文献

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