邢婧
摘 要:隨著生活水平的提高,保險在人們生活中作用越來越大,也有越來越多的專家學者開展了對保險市場的研究。機動車保險是一類索賠比較頻繁的保險。文章首先介紹了國內(nèi)機動車保險的發(fā)展現(xiàn)狀,接著討論了機動車保險業(yè)內(nèi)存在的各種道德風險問題。然后利用泊松分布對同質(zhì)性保單的索賠次數(shù)進行了模擬和分析。
關鍵詞:機動車保險;道德風險;同質(zhì)性保單
中圖分類號:F840.6 文獻標識碼:A 文章編號:1006-8937(2014)2-0025-02
1 國內(nèi)機動車保險行業(yè)發(fā)展過程與現(xiàn)狀
自新中國成立后,我國機動車保險行業(yè)曲折發(fā)展。中國人民保險公司自20世紀50年代初期就開辦了機動車保險業(yè)務。但由于當時的經(jīng)濟發(fā)展水平比較落后以及人們對保險的意識還處于初級階段,機動車保險業(yè)務開辦不久就引起了人們的爭議,有相當一部分人認為機動車保險對肇事者予以經(jīng)濟補償是導致交通事故的增加的原因,機動車保險對社會產(chǎn)生了負面的影響。在這樣的情形下,中國人保公司在1955年停辦了機動車保險業(yè)務。到了20世紀70年代中期,隨著經(jīng)濟的發(fā)展以及對外開放的增多,以各國駐華使者為代表的外國人對保險的要求,人保公司開始辦理機動車輛保險業(yè)務,但此時的保險業(yè)務主要以涉外業(yè)務為主。直到1980年我國才全面恢復國內(nèi)保險業(yè)務,為了適應國內(nèi)企業(yè)和單位對機動車保險的需要,中國人保公司才逐步恢復了對內(nèi)汽車保險業(yè)務。到了21世紀的今天,越來越多的家庭擁有了私家機動車,機動車保險是一個被人們普遍使用的保險。
2003年,我國開始對機動車輛保險管理制度進行改革,主要體現(xiàn)在讓市場決定費率。保險公司也蓬勃發(fā)展,根據(jù)市場需求不斷推出個性化的保險產(chǎn)品。這樣的改革無疑是保險行業(yè)的進步,但由于管理不成熟,也帶來了一些問題。比如,有些公司在開發(fā)新險種時一味的注重價格而不注重服務;偏重于注重技術,而不注重消費等。更重要的是公司開發(fā)新產(chǎn)品時缺乏數(shù)據(jù)支撐,無法根本解決產(chǎn)品的同質(zhì)化問題,保險公司之間尋在惡性競爭,最終導致近年來機動車保險賠款次數(shù)金額都大幅增長,出現(xiàn)大面積保險公司虧損現(xiàn)象,十分不利于行業(yè)的健康發(fā)展。
保險業(yè)中存在道德風險是導致機動車保險業(yè)不良發(fā)展的一個重要方面。由于保險產(chǎn)品本身是一種知識含量高的特殊商品,投保人和保險公司之間存在信息不對稱的現(xiàn)象。另外,保險公司的管理不夠完善,對投保人的信息把握也不夠準確,這樣也增長了騙保的可能性,造成不良的后果。事實上,道德風險是存在于保險公司和投保人雙方的。一方面,保險公司這一方存在道德風險。舉例來說,有些不良的機動車保險代理人片面夸大機動車保險的增值功能,刻意隱藏產(chǎn)品存在的風險,這勢必會讓投保人造成盲目購買,出事故后無法賠付,承受經(jīng)濟損失。另一方面,投保人這邊也存在道德風險。主要體現(xiàn)在投保人可能隱瞞自己的個人信息,利用超值投保故意出現(xiàn)來騙保?;蛘咦ズkU公司工作環(huán)節(jié)漏洞,事故后投保,或者夸大事故損失,甚至無標投標,假造事故,騙取更多的賠償。這樣也會造成保險公司的巨大損失。除以上欺詐行為,有些投保人在買了保險后,開車疏忽,加大了事故的發(fā)生概率和事故的損失大小,這也是道德風險常見情形。
2 同質(zhì)性保單組合的索賠次數(shù)建模
機動車輛保險存在很大道德風險,且索賠比較頻繁情況下,在制定合理的保費之前,有必要對機動車輛保險索賠模型有個比較合理的建模。同質(zhì)性保單是指保單組合中的每份保單都有相同的索賠頻率并相互獨立。所以我們研究保單組合的索賠次數(shù)模型可以轉(zhuǎn)化為研究單個保單的索賠次數(shù)模型。個體保單出現(xiàn)事故是小概率事件,所以我們不妨假設個體保單的索賠次數(shù)過程N(t)有這樣三個特性:第一,在一段時間[t,t+Δt]內(nèi)的索賠次數(shù)與時間長度Δt有關,與起始時間t無關,并且在起點時間的賠付次數(shù)為零,即N(0)=0;當時間間隔Δt小到一定程度時,該保單最多只有一次賠付,并且發(fā)生一次賠付的概率與時間間隔長度Δt成正比,而索賠次數(shù)是兩次或者兩次以上的概率是Δt的高潔無窮小量,如下:
P[N(t)=1]=λt+o(t)
P[N(t)=0]=1-λt+o(t)(1)
P[N(t)≥2]=o(t)
第三,在兩段不重合的時間段內(nèi)發(fā)生的索賠次數(shù)是互相獨立的,即N(t)是一個平穩(wěn)獨立的增量過程,有:
P[N(t,t+s)=k]=P[N(t)=K](2)
且N(t)和N(t,t+s)相互獨立。
我們可以證明,滿足這些條件的隨機過程是泊松過程,即:
P[N(t)=k]=e-1λ,k=0,1,2,3,…(3)
在式(3)中令,則上式簡化為:
P[N(t)=k]=e-λ(4)
根據(jù)以上推導很容易看出,在單位時間內(nèi),同質(zhì)性保單組合的索賠次數(shù)服從參數(shù)為的泊松分布。
如果我們考慮道德風險的影響,假設投保人的行動會影響事故發(fā)生的概率和損失大小,假定同質(zhì)性保單組合中每次索賠金額相同,均為l,a代表投保者的開車的努力水平,投保人努力的負效應函數(shù)用c(a)表示,顯然索賠金額與投保者努力水平成相反關系,所以可以假設投保人發(fā)生事故所造成索賠k次的概率為:
P[N=k]=e
現(xiàn)假定投保人與保險公司的V-N-M效用函數(shù)分別為u,v在各自的定義域上的二階導數(shù)小于或等于零,即u"≤0,v"≤0。在存在道德風險的情況下,我們建立委托代理模型時要考慮激勵相容約束,所以建立了最優(yōu)保險契約模型如下:
(1-+0(1))u(ω0-δπ)+()ku(ω0+s(k)-lk-δπ)-c(a)(5)
s.t.(1-+0(1))δπ+()kv(δπ-s(k))=0(6)
激勵相容約束隱含在(5),即最大化代理人的效用如下:
(1-+0(1))u(ω0-δπ)+()ku(ω0+s(k)-lk-δπ)-c(a)(7)endprint
≥(1-+0(1))u(ω0-δπ)+()ku(ω0+s(k)-lk-δπ)-c(a')?a'∈[a,a]
a=argmax(
1-+0(1))u(ω0-δπ)
+
(
)ku(ω0+s(k)-lk-δπ)-c(a)
即使下式成立:[()k(1-)]u(ω0+s(k)-lk-δπ)-c'(a)=0。現(xiàn)在對此模型構(gòu)造Lagarange函數(shù):
L(S(k),δ)=(1-+0(1))u(ω0-δπ)+()ku(ω0+s(k)-lk-δπ)-c(a)+P[(1-+0(1))δπ+()kv(δπ-s(k))]+q[()k(1-)]u(ω0+s(k)-lk-δπ)-c'(a)](8)
由于此方程為離散方程,對于保險賠償方案的一階條件為:
()ku'(ω0+s(k)-lk-δπ)-p()kv'(δπ-s(k))+q[()k(1-)]u'(ω0+s(k)-lk-δπ)=0(9)
記ω0+s(k)-lk-δπ為p1,δπ-s(k)為q1,則:
=(10)
由此可見,在存在道德風險的情形下,最優(yōu)保險契約是不可能實現(xiàn)帕累托最優(yōu)的風險分擔。
當然我們應該注意的是,包含個相互獨立并且服從參數(shù)分別為的泊松分布的同質(zhì)性保單組合的集合,其索賠次數(shù)不一定仍服從泊松分布,原因是這個保單集合有可能是非同質(zhì)的,除非原個同質(zhì)性保單組合的索賠次數(shù)相等,才能確定保單組合是同質(zhì)性的。以上討論的假設是比較理想的,在保險行業(yè)實踐中運用泊松摩西時我們要注意三個問題:第一,我們再討論中假設泊松分布索賠的發(fā)生完全隨機,與時間起點無關,在實踐中有可能出現(xiàn)反例;第二,我們對獨立性的假設只是近似成立。保險實踐中,即使在兩段不想交的時間段,索賠次數(shù)也可能因為一些共同因素而互相關聯(lián);第三,在例如機動車碰撞保險等特殊險種中,一次事故可能會引起多次索賠,也就是,相當短的時間內(nèi)可能會又多次索賠發(fā)生,這時我們可以認為多次索賠合為了一次索賠。
3 結(jié) 語
本文具體討論了機動車保險市場在存在道德風險的情形下同質(zhì)性保單的索賠次數(shù)模型,用泊松分布進行了模擬,得到其最優(yōu)保險契約不可能實現(xiàn)帕累托最優(yōu)的風險分擔得結(jié)論。
參考文獻:
[1] 張維迎.博弈論與信息經(jīng)濟學[M].上海:上海三聯(lián)書店,1996.
[2] 周亞平.保險企業(yè)信息不對稱風險分析[D].武漢:武漢大學,2002.
[3] 鐘樺.道德風險下的最優(yōu)保險契約模型[D].重慶:重慶大學,2005.
[4] 曹均華,邢偉,俞自由.關于保險代理人激勵機制問題的研究[J].經(jīng)濟科學,2000,(1).
[5] 易超琴,萬建平.委托—代理理論在保險代理激勵機制中的應用[J].應用數(shù)學,2004,(z1).
[6] 謝識予.經(jīng)濟博弈論[M].上海:復旦大學出版社,2002.endprint