指数保险在应对灾害管理中的创新

Utw Werner Pirmin Mutter

德国卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)



指数保险在应对灾害管理中的创新

Utw Werner Pirmin Mutter

德国卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)

一、引言

不同领域的学者，对于风险有着不同的定义。自然科学家、工程师以及经济学家认为，风险是一种由四个相互影响的变量所组成的函数，这四个部分包括：(1)确定的风险事件；(2)暴露于风险中的风险单位；(3)风险对风险单位会造成不利影响；(4)对整个社会和大自然带来消极后果。其中，消极后果被称为“损失”，例如人身伤亡、财产损坏等。而巨灾风险模型也有着类似的结构，如图1所示(e.g., Mechler, 2004:16-20; Borst et al. 2006)。而UNISDR(2009,17)认为，风险是一种能够导致人身伤亡、财产损失、生存环境破坏、社会经济服务中断或自然环境破坏等不良后果的一种危险现象、人类活动或者自然条件。

本文分析了中国不同地区的潜在灾害风险暴露，例如洪水、地震、风暴和火灾等。由于不同地区有不同的风险耐受性，因而损失形式也会多种多样，像建筑物损失或人身伤亡。我们将利用风险事件的历史数据来衡量可能发生的建筑物损失，从而评估潜在的财产损失的频率及严重性。

目前，中国市场有以损失补偿为基础的建筑物保险，用来保障财产损失和财产恢复。这就意味着，为了计算保险合同中所规定的赔偿金额，发生的损失必须进行彻底的评估。然而这个评估会花费大量时间，进而降低财产恢复的速度。指数保险则很好地克服了这一缺点，它可以扩大保险范围，提高理赔速度，也可以降低在评估期间所产生的间接损失。

二、中国自然灾害风险分析

为了分析中国的自然灾害风险，本文采用以区域为基础的研究方法(Huang/Liu/Ma，2011)。这三位学者提出风险耐受性的概念，即风险耐受性是一个社会经济系统对自然灾害的反应程度。他们以省份为基础，运用一些指标来衡量不同种类的风险： 人口特点指标包括人口密度和城镇化程度；经济指标包括地方GDP；损失指标包括由于自然灾害造成的死亡人数、耕地损坏比例、和被损坏的建筑物单位数量等。

图1 风险的构成部分

不同省份的风险耐受性被列在了下面的表格中，展示了更深层次的中国自然灾害风险分级。

这份评估是基于GRID数据库的地图资料(Global Risk Data Platform http://preview.grid.unep.ch/index.php?preview=home&lang=eng)。它包括了过去的风险事件数据、人类活动的风险暴露和经济后果。本文利用该数据库的测量指标来表示不同的风险暴露程度，例如洪水、地震、风暴和火灾。这个测量指标从0到5取值， 5代表最高的严重程度。此外，每个省的每种风险都采用一种平均指标进行衡量，公式如下：

average = ceil ( sum ( hazard+exposure+vulnerability)∶ 3

average=0代表风险程度很低。一些省份风暴的average值为0，这是因为大多数台风发生在近海的省份，远海省份很少受到风暴的威胁，因此这些省份风暴的average值就会很低。

然而对未来的气候预测一直是一项很难的任务。正如Dessai et al. (2009)所指出的那样，气候预测是基于一系列包含植入性假设的情节和模型所模拟的，它们在区域层面的准确性可能很低，而且这种预测的时间跨度很长，可能无法应用于现行的政策决定。

Sall (2013)发表了一篇关于中国气候变化趋势的研究论文。文章指出，中国北方降雨会越来越多，而南方会越来越少，这样将造成气温的持续变化， 这种变化会一直持续到21世纪末。越来越多的强风暴会造成更多洪灾，在南方土壤条件很差的地区，洪灾将会造成后续的旱灾，从而导致土壤条件进一步恶化。未来中国海平面会上升，威胁公共基础设施和人民的生命财产安全。这些变化的时间跨度可能很大，政府应当在提供公共产品时考虑到这些可能的变化，并降低其对经济社会的阻碍。

表 中国各省份自然灾害风险评估

三、现行房屋保险的不足性分析

中国的财产险有望成为世界四大财产险市场之一(Bearing Point, VW 15/2013, 34-35; see also Ranger/Williamson 2011 for a meta-analysis and prognosis)。数据显示，在2011年中国财产保险保费收入约为330亿元人民币(AON Benfield 2013: 6)，其中大多数的财产保险是由企业客户购买的。据AON Benfield (2013: 24, 25)估计，企业客户所购买的财产保险占93%的市场份额，换句话说家庭客户购买财产险的比例很低，即便是在诸如北京或者上海等发达城市。中国家财险市场发展相对落后，通过2009年夏天的一次调查，Wang et al. (2012)发现，在7459名受访人中，只有4%的人购买过房屋保险，然而44%的受访对象同意未来自然灾害发生的数量将会增加，这就造成了一个难以理解的保险缺口。

“EM-DAT”和世界银行的数据确认了这样一个事实：在中国，有保险保障的风险损失占据很小比例，约为1.4%，2004—2011年内未保险损失的总额约为2080亿美元。然而相比之下，英国有保险保障的风险损失份额为66.8%。未保险损失仅为20亿美元 (Lloyd’s 2012: 14)。

如果保险密度很低，自然灾害风险的危害就会增加。2008年5月12日发生在四川的汶川大地震就是一个典型的例子。这场灾难夺去了七万条鲜活的生命，五百万人流离失所，大量建筑物被破坏，估计直接经济损失达到1250亿美元，然而只有0.3%(约3.66亿美元)有保险保障。Lloyds (2012: 28f)还列出了这场灾难的间接损失：恢复和重建所需要的时间。

如果保险保障范围很低，那么剩下的巨额损失将由政府机构承担，最后将由纳税人来承担这笔费用。而且灾后重建工作让地方财政背上了沉重的负担，四川省用了三年时间才回到了灾前的GDP水平。

相比之下，高保险密度可以加快灾后恢复进程，也可以降低恢复经济的总费用。高保险密度会积累足够庞大的保险基金，随着时间推移，保险基金不断积累，并可以投资于特定资产中。一旦巨灾发生，这些资产就可以在很短时间内变现，并分配给被保险人。相比于政府机构承担灾后重建的主要工作，这种模式在灾后不会产生其他预算和费用。同时高保险密度意味着人民的风险意识强，支付保费可以让他们意识到巨灾的发生是难以预料的。因此，每个经济个体就会采取相应的风险控制措施，进行有效的风险管理，从而降低日常生活中的不确定性。

四、指数保险创新应对自然灾害

传统的财产保险，通常针对特定损失对保单持有人进行赔付，在赔付时，保险人需要评估实际损失，然后根据保险合同规定的保额进行赔付。这个评估过程会花费相当长的时间。此外在较长的时间跨度内，一些损失会通过供给链扩散，反而增加了损失。

如果没有合理的风险管理措施，因自然灾害而遭受损失的人就只能依赖政府恢复生产。因此，政府是修复和巩固基础设施的重要责任承担者。然而正如上面所论述的，政府主导的的恢复工作，会有很大的时间跨度和间接费用，财政压力也较大。

因此为降低总成本，个人层面的风险管理措施是十分必要的。此外，个人的风险管理可以降低财产损失风险，降低保险人的期望损失， 保险人会通过降低保费的方式，鼓励被保险人进行风险管理，使更多风险单位能够负担得起建筑物保险。

另一个可以降低建筑物保险保费的办法，就是设计指数保险产品。指数保险不同于传统保险的是，不论实际财物损失是多少，只要发生了触发事件，指数化合约持有人即可获得特定金额的赔付。换言之，赔付金额与被保险人的实际财物损失金额一般没有直接关系。这就意味着财产损失指数将取代保单持有人的实际损失评估作为理赔依据。这将大幅度降低必需的管理流程，如果选择的触发事件是客观的，像风速或者水平面等指标，赔偿过程会更加快捷。指数保险还会减少政府补贴，降低财政压力和财政风险暴露，特别是像中国这样一个处于快速城镇化阶段的国家，政府财政风险暴露的降低显得尤为重要。

设计指数保险需要建立一个损失指数模型。通过定性分析和定量分析，我们选取了几个指标构成风险衡量指标，与选择好的风险损害程度和特点，共同构成一个因果关系模型。如果触发事件的风险发生，被保险人就会得到基于损失模型计算出来的平均期望损失赔偿。保单持有人同样可以采取其他风险控制措施，提高建筑的风险耐受性，保险人会降低保费以激励这种行为，这就建立了一套强大的风险管理激励制度。

在关于指数保险的文献中，基差风险被频繁提及。基差风险是一种描述了两种超额赔付的情况的概率，一种是被保险人没有遭受损失却得到赔偿，另一种是遭受了损失，但是总额小于赔偿总额。另一方面，如果被保险人的建筑被损坏，但是却没有触发指标事件，被保险人就没有办法得到赔偿。指数保险意图在地区灾害风险发生后，能够节省评估过程的时间消耗和成本支出，以期提高未决保险索赔的理赔速度，加快个人和地区的灾后恢复过程。然而这种意图就会造成基差风险。

只有建立更可靠更细节的损失指数模型，才能降低基差风险。要建立这样的模型，就需要更多的优质数据。然而目前记录灾害发生和强度的数据严重缺失。解决这个问题有两个办法，一种是获得本地相关数据，将现行状况与未来发展结合，生成一些合成数据(Swiss Re, 2003)。另一种办法就是与相关机构合作。基于中国巨大的经济体量，中国政府应当与全球顶尖的再保险公司和风险咨询公司合作，共同完成数据收集工作。这个合作可以包括现代技术的应用，例如遥感技术等(wemer,2008)。图2展示了建立损失指数模型的步骤。

确定指数保险中的参数需要不断地进行测量，例如通过气象站实时监控雷电和风向。观测点离保险标的组合越近，数据收集越可靠。收集和用来模型化风险影响的指标包括风速分类、风向、风暴种类等，是由气象学家、地理学家、生物学家和城市工程师所确定的。洪水的影响可以用水平面高于地平面的高度、污染程度或者洪流速度来衡量，野外火灾则用扩散和传播速度来衡量。特定的风险如果一起发生，可以使用合并指数来衡量共同发生的风险。

五、结论

中国是世界上人口最多的国家和遭受自然灾害最多的国家之一，自然灾害严重威胁着中国的居民和环境安全。然而，中国目前并没有普及保障自然灾害风险的建筑物保险，只有很少比例的家庭会投保这样的保险。如同其他大多数国家一样，不幸受灾的中国居民也希望政府能够帮助他们重建家园，但是这个过程任重而道远。

和建筑物保险的需求一样，巨灾保险的供给也很低，这一特点势必会带来区域内的风险集中。而这种集中的风险，在保险人看来是很难用保险组合来分散的。

指数保险是一种有效的风险分担方法，可以令非专业人士更清楚理解， 也可让保险人更容易管理。因此指数保险可以降低管理费用，以及一些由于保险赔偿评估所产生的不确定性。而这两个层面都可以降低保费从而提高保险需求。越来越多的保险合同表明，一个好的风险分散计划可以降低保险人的风险成本。另外，指数保险合同可以激励被保险人降低他们面对风险时所产生的脆弱性。同时，指数保险可以加快赔款的支付过程，从而提高个人层面和区域层面救护恢复过程的速度。指数保险可以在中国的巨灾风险管理中扮演重要角色，而为了实现这个目标，它必须被所有利益相关者所接受。

图2 损失指数模型