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第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 社会保险覆盖率现状与提升需求
1.1.2 保险科技（InsurTech）对社会保障的赋能作用
1.1.3 本研究的理论价值与实践意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 国外社会保险数字化与覆盖率提升研究进展
1.2.2 国内社会保险覆盖率与科技应用研究现状
1.2.3 文献评述与本研究创新点
1.3 研究内容与方法
1.3.1 研究内容与框架安排
1.3.2 研究方法（文献分析、案例研究、计量模型等）
1.3.3 技术路线与数据来源
第二章 相关概念与理论基础
2.1 社会保险覆盖率相关概念
2.1.1 社会保险覆盖率的定义与测算方法
2.1.2 覆盖深度与覆盖广度的区分
2.2 保险科技的内涵与技术形态
2.2.1 大数据与人工智能
2.2.2 移动互联网与云计算
2.2.3 区块链与智能合约
2.3 理论基础
2.3.1 技术采纳模型（TAM）
2.3.2 公共服务数字化理论
2.3.3 供给—需求匹配理论
第三章 保险科技促进覆盖率提升的作用机制
3.1 信息可得性与风险识别机制
3.1.1 多源数据整合与精准识别未参保人群
3.1.2 风险画像驱动的差异化推广策略
3.2 服务可及性与渠道扩展机制
3.2.1 移动终端投保与缴费便捷化
3.2.2 云平台与远程服务覆盖偏远地区
3.3 激励与参与机制
3.3.1 智能激励算法与动态费率优惠
3.3.2 智能客服与在线咨询提升参保意愿
3.4 监管与合规机制
3.4.1 区块链保障数据真实性与隐私
3.4.2 RegTech技术优化参保审核与监管效率
第四章 变量设定与指标体系构建
4.1 因变量：社会保险覆盖率指标
4.1.1 覆盖率——参保人数／应保人数
4.1.2 续保率——续费参保人数比例
4.1.3 弹性覆盖度——新增参保增长率
4.2 自变量：保险科技应用水平
4.2.1 移动投保渗透率（Mobile\_Penetration）
4.2.2 大数据识别准确率（BD\_Accuracy）
4.2.3 云服务可用性指数（Cloud\_Availability）
4.2.4 区块链应用深度（BC\_Depth）
4.3 中介变量与调节变量
4.3.1 客户信任度（Trust\_Index）
4.3.2 服务可及性（Service\_Access）
4.3.3 区域经济发展水平（GDP\_per\_Capita）
4.4 实证模型设计
4.4.1 基准回归模型
4.4.2 中介效应模型（服务可及性）
4.4.3 调节效应模型（经济水平）
4.4.4 稳健性检验方案
第五章 实证分析
5.1 样本选取与数据来源
5.1.1 样本区域与时间区间
5.1.2 数据来源与预处理步骤
5.2 描述性统计与相关性分析
5.2.1 样本统计特征
5.2.2 变量相关性与多重共线性检验
5.3 回归结果及解释
5.3.1 自变量对覆盖率的直接影响
5.3.2 中介效应检验结果
5.3.3 调节效应检验结果
5.4 异质性与稳健性分析
5.4.1 区域异质性比较（城乡/东中西部）
5.4.2 替换变量与样本分组稳健性检验
第六章 典型案例研究
6.1 案例一：X省移动投保平台推广实践
6.1.1 平台架构与功能模块
6.1.2 覆盖率提升效果评估
6.2 案例二：Y市区块链医保一体化试点
6.2.1 系统设计与运行模式
6.2.2 数据安全与监管成效
6.3 案例启示与可复制经验
6.3.1 关键成功要素
6.3.2 推广应用面临的挑战
第七章 结论与建议
7.1 主要研究结论
7.1.1 保险科技显著提升覆盖率的路径验证
7.1.2 各技术模块的差异性作用
7.2 管理与政策建议
7.2.1 加强技术基础设施建设
7.2.2 完善激励机制与差异化推广策略
7.2.3 优化监管科技与数据治理
7.3 研究不足与未来展望
7.3.1 样本与方法的局限性
7.3.2 后续可拓展的动态跟踪与国际比较研究
