随着我国人民健康保障意识的不断增强,健康保险消费增长迅速。2017年我国商业健康保险业务原保费收入4389.46亿元,同比增长8.58%,健康保险占人身保险保费收入比例从2013年的10.2%提高至2017年的16.4%。与此同时,互联网技术的快速发展为健康险投保人提供了更多的购买便利,互联网保险消费增长迅速。2017年互联网健康保险规模保费58.9亿元,同比增长85.5%,与其他互联网保险产品相比成绩亮眼。互联网健康保险的“互联网”技术特征与“保险”的保障特征决定了其消费决策受到多方面因素的影响,也无法用单一的互联网产品消费理论或保险消费理论来进行刻画,开展对互联网保险相关的研究具有一定的理论价值。另外,分析影响互联网健康保险消费决策的影响因素和探究消费不足的原因与机理,从公司和监管者角度探求完善互联网健康保险市场的策略与思路,对于促进互联网健康保险市场的发展和支持“健康中国”建设也具有较好的现实意义。本文共分为五个部分。导论部分阐释了本文研究的意义和采用的主要研究方法,梳理并总结了相关文献,提出了本文可能的创新和存在的不足。第一章介绍了本文的理论基础。首先界定了互联网健康保险、消费意愿、消费行为等相关概念,其次介绍了UTAUT模型理论的演化脉络,最后结合消费者的特点,在保留UTAUT模型原四大核心变量的基础上,新增感知风险指标,并对原模型中的调节变量做了适当调整,得出互联网健康保险消费行为的UTAUT模型。第二章分析了我国互联网健康保险发展的现实情况,介绍了其相应的社会、经济、政策和市场环境,讨论了其市场保费规模和产品服务现状,提出互联网保险发展中存在的问题。第三章根据模型中变量指标,设计相应的问题,开展预调查并修正问卷,再并作大范围调研。继而系统地分析问卷数据,并实证检验了影响互联网健康保险消费意愿的因素。研究发现:绩效期望、社会影响和感知风险对消费意愿有显著影响,调节变量中年龄、职业、教育水平、月收入、健康程度和使用经验则对其有调节作用,消费意愿及促成因素均对消费行为有显著影响,并且本文还进一步分析了互联网健康保险消费行为不足的原因,发现未购买互联网健康保险的人,主要属于摩擦性未保险,其次则是替代性未保险和自愿性未保险。第四章对研究发现进行总结,并基于理论分析和问卷分析结果提出了相应的政策建议。本文可能的创新之处在于:一、研究方法上,基于互联网健康保险的特征,扩展了传统UTAUT模型的变量指标。二、研究内容上,本文通过调查问卷分析了一般文献中较少关注的消费意愿与消费行为偏差以及消费不足原因。