田玲+姚鵬

摘要：巨災(zāi)保險(xiǎn)與災(zāi)后捐助構(gòu)成了災(zāi)后的賠付體系。高效率的賠付體系下，巨災(zāi)保險(xiǎn)應(yīng)該著重發(fā)揮財(cái)產(chǎn)損失的賠償優(yōu)勢(shì)，而災(zāi)后捐助應(yīng)該發(fā)揮在災(zāi)民生活與精神的賠付上的優(yōu)勢(shì)。但目前我國(guó)災(zāi)后的賠付體系基本由災(zāi)后捐助構(gòu)成，有限的捐助資金難以滿(mǎn)足居民全部的財(cái)產(chǎn)賠償，更無(wú)法滿(mǎn)足災(zāi)民精神上和生活上的補(bǔ)償，兩者難以發(fā)揮各自應(yīng)有的功能。在理論分析的基礎(chǔ)上，研究了災(zāi)后捐助與巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的關(guān)系，結(jié)果表明：目前的災(zāi)后捐助體系對(duì)于個(gè)人巨災(zāi)保險(xiǎn)需求具有一定的擠出效應(yīng)，即存在“慈善危害”（Charity Hazard），但這種擠出效應(yīng)可以通過(guò)政府的保費(fèi)補(bǔ)貼來(lái)消除；同時(shí)，隨著災(zāi)后捐助比例的增加，政府需要對(duì)巨災(zāi)保費(fèi)補(bǔ)貼的比例也在不斷增加。

關(guān)鍵詞：巨災(zāi)保險(xiǎn)；災(zāi)后捐助；保費(fèi)補(bǔ)貼；擠出效應(yīng)；保險(xiǎn)需求

中圖分類(lèi)號(hào)：F840.64；X43文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

人們?cè)诰逓?zāi)面前往往會(huì)顯得無(wú)能為力，一場(chǎng)災(zāi)難過(guò)后，家庭常常被推到了絕境。單純依靠家庭與個(gè)人的力量一般難以應(yīng)對(duì)如此大的損失。保險(xiǎn)公司、政府以及社會(huì)組織在巨災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)防范與災(zāi)后救助中能夠發(fā)揮巨大的作用。保險(xiǎn)公司依靠個(gè)人事先購(gòu)買(mǎi)的巨災(zāi)保險(xiǎn)按約定的金額進(jìn)行經(jīng)濟(jì)上的賠付，政府以及社會(huì)組織通過(guò)捐助的形式對(duì)個(gè)人進(jìn)行一定的資金補(bǔ)償。面對(duì)巨災(zāi)發(fā)生的概率與損失的不確定性，政府與社會(huì)組織的力量畢竟有限。巨災(zāi)保險(xiǎn)應(yīng)該在財(cái)產(chǎn)損失的補(bǔ)償上發(fā)揮主要的作用，這樣災(zāi)后捐助的資金就可以更多地用于災(zāi)民的生活和精神恢復(fù)上。

例如，在汶川大地震之前，2007年四川全省保費(fèi)僅211.91億元，財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)和人身險(xiǎn)的保險(xiǎn)深度分別為0.89%和2.3%，低于全國(guó)平均水平。地震重災(zāi)區(qū)的人身險(xiǎn)覆蓋率也僅為10%，遠(yuǎn)低于全國(guó)15%的水平。2008年汶川地震之后，非人身險(xiǎn)和人身險(xiǎn)合計(jì)賠款占比不到1%。如此低的賠付率，使得地震之后絕大部分災(zāi)民無(wú)法得到及時(shí)與足額的損失賠付，政府與社會(huì)組織的捐助大部分用在了個(gè)人生活住所的重建上，而個(gè)人的生活與精神恢復(fù)卻缺乏足夠的重視〖JP4〗。這場(chǎng)災(zāi)難及后續(xù)情況充分表明巨災(zāi)保險(xiǎn)的缺失會(huì)引起嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題。

保險(xiǎn)未在巨災(zāi)過(guò)后發(fā)揮應(yīng)有的作用，原因是我國(guó)當(dāng)前還未形成一套健全的巨災(zāi)保險(xiǎn)制度。而制度難以建立的根本原因，是個(gè)人的有效需求不足與供給主體的供給能力有限。巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的特殊性使得個(gè)人容易產(chǎn)生僥幸的心理，加之人們對(duì)災(zāi)后救助的充分信任，因此很難想到事前的風(fēng)險(xiǎn)防范； 巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的概率分布不符合傳統(tǒng)的“大數(shù)法則”，保險(xiǎn)公司難以開(kāi)發(fā)出保費(fèi)與保額能夠讓人接受的巨災(zāi)保險(xiǎn)產(chǎn)品。這種需求與供給的“雙不足”嚴(yán)重制約了巨災(zāi)保險(xiǎn)制度的構(gòu)建。因此，相關(guān)部門(mén)應(yīng)該審時(shí)度勢(shì)，采取行之有效的措施促進(jìn)巨災(zāi)保險(xiǎn)制度的建立。

二、文獻(xiàn)綜述

人們對(duì)于“小概率、大損失”的風(fēng)險(xiǎn)往往具有排斥的心理 ＼[1＼]。通過(guò)對(duì)美國(guó)洪水保險(xiǎn)計(jì)劃（NFIP）的數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)在洪水風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域（SFHA）外，保險(xiǎn)滲透率僅為1%＼[2＼]。人們對(duì)于巨災(zāi)的保險(xiǎn)需求顯示出了不同于一般保險(xiǎn)的異常性，許多實(shí)證研究都表明了這一點(diǎn) ＼[37＼]。目前關(guān)于巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的研究可以分為實(shí)證研究與理論研究?jī)蓚€(gè)方面。

實(shí)證研究主要突出影響巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的各種因素，其中風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度、個(gè)人稟賦等因素均對(duì)個(gè)人參保的行為具有影響 ＼[8＼]。高風(fēng)險(xiǎn)人群表現(xiàn)出了強(qiáng)烈的巨災(zāi)保險(xiǎn)需求，而低風(fēng)險(xiǎn)人群則恰恰相反 ＼[9＼]。當(dāng)人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的感知得到強(qiáng)化時(shí)，對(duì)于保險(xiǎn)的需求也會(huì)增加＼[1011＼]。例如，個(gè)人是否參加洪水保險(xiǎn)計(jì)劃與近期是否發(fā)生過(guò)洪水有高度的相關(guān)性，若近期發(fā)生過(guò)洪水，那么個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)感知就會(huì)得到強(qiáng)化，購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)的欲望就會(huì)得到加強(qiáng)＼[4＼]；若近期沒(méi)有發(fā)生過(guò)災(zāi)難，那么個(gè)人由于長(zhǎng)時(shí)間缺乏災(zāi)害信息的刺激，因而風(fēng)險(xiǎn)感知能力會(huì)逐漸退化，對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)表現(xiàn)得較為冷漠＼[10＼]。根據(jù)Raschky等 ＼[12＼]的研究，災(zāi)后捐助體系的存在同樣會(huì)降低個(gè)人在災(zāi)前的期望損失，減弱個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)感知，進(jìn)而影響到個(gè)人對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)的需求。若政府此時(shí)對(duì)保險(xiǎn)公司進(jìn)行一定的稅收減免，或?qū)€(gè)人進(jìn)行一定的保費(fèi)補(bǔ)助，則個(gè)人巨災(zāi)保險(xiǎn)需求會(huì)有一定的提高。

由于對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)需求具有多重的影響因素，因而傳統(tǒng)的期望效用理論在解釋巨災(zāi)保險(xiǎn)需求方面已經(jīng)顯得力不從心 ＼[13＼]。因此，尋求新的理論解釋這種需求的“異?！爆F(xiàn)象就顯得尤為必要。心理期望效用理論就是對(duì)傳統(tǒng)的期望效用理論進(jìn)行了擴(kuò)展，突出了個(gè)人決策的心理影響因素 ＼[14＼]。在此理論的基礎(chǔ)上，預(yù)期理論（Prospect Theory）者對(duì)其進(jìn)行了精細(xì)化的改進(jìn)，認(rèn)為個(gè)人對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估不僅取決于事件發(fā)生的概率與損失程度，更重要的是取決于個(gè)人近期是否經(jīng)歷過(guò)損失事件 ＼[1516＼]。若近期個(gè)人經(jīng)歷過(guò)損失事件，則他會(huì)高估事件發(fā)生的概率以及程度；反之，則會(huì)低估。還有學(xué)者從信息回避的角度解釋了個(gè)人對(duì)概率評(píng)價(jià)的異常，他認(rèn)為人們往往怠于發(fā)現(xiàn)事件發(fā)生的真實(shí)概率，這種心理成本會(huì)扭曲人們的自我保護(hù)與購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)的行為 ＼[17＼]。這種理論從一定程度上解釋了高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的居民對(duì)于巨災(zāi)保險(xiǎn)需求不足的現(xiàn)象。近期發(fā)展的后悔理論（Regret Theory）也是對(duì)期望效用理論的有效補(bǔ)充，它突出了個(gè)人的“后悔感”對(duì)投資決策的影響。個(gè)人在購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)之后，若保險(xiǎn)期間沒(méi)有任何巨災(zāi)事故發(fā)生，則個(gè)人會(huì)有后悔感，這種感覺(jué)會(huì)減少個(gè)人購(gòu)買(mǎi)下一期保險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)；而若在個(gè)人沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)的條件下發(fā)生了巨災(zāi)事故，則此種后悔感會(huì)刺激個(gè)人在下一期購(gòu)買(mǎi)足額甚至超額的巨災(zāi)保險(xiǎn)＼[18＼]。

以上的實(shí)證與理論研究都傳達(dá)出了一種不同尋常的巨災(zāi)保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)行為，即“災(zāi)前少保，災(zāi)后多?！?。任何保險(xiǎn)產(chǎn)品都具有這種特點(diǎn)，但對(duì)于巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)這種“小概率、大損失”的保險(xiǎn)產(chǎn)品顯得尤其突出。上述理論雖然都能解釋這種異常的購(gòu)買(mǎi)行為，但是在實(shí)際應(yīng)用中，大部分理論往往顯得較為片面。比如后悔理論只考慮了災(zāi)后個(gè)人巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的提高，而未考慮災(zāi)前個(gè)人的選擇行為；而心理學(xué)期望理論只考慮了個(gè)人災(zāi)前的懈怠選擇行為，未考慮災(zāi)后個(gè)人需求的變化。

Wise ＼[19＼]發(fā)展了Grether＼[20＼]在1980年的RH （Representative Heuristic）理論，將之運(yùn)用于研究巨災(zāi)保險(xiǎn)的異常購(gòu)買(mǎi)行為中。RH理論描述了巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的“小概率”特點(diǎn)，并將災(zāi)前與災(zāi)后的個(gè)人選擇行為考慮在內(nèi)，很好地解釋了個(gè)人面對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)的“災(zāi)前少保、災(zāi)后多?！毙袨椤１疚睦肦H理論，從災(zāi)后捐助與保費(fèi)補(bǔ)助的角度出發(fā)，研究了兩者對(duì)于巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的影響，并進(jìn)而研究了為使個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額的巨災(zāi)保險(xiǎn)的前提下，災(zāi)后捐助與保費(fèi)補(bǔ)助的關(guān)系。研究結(jié)果認(rèn)為，災(zāi)后捐助體系的存在對(duì)于個(gè)人的巨災(zāi)保險(xiǎn)需求會(huì)產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)，即存在“慈善危害”。但政府通過(guò)一定的保費(fèi)補(bǔ)助會(huì)促進(jìn)個(gè)人的巨災(zāi)保險(xiǎn)需求。在個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額巨災(zāi)保險(xiǎn)的前提下，隨著災(zāi)后捐助比例的增加，政府對(duì)保費(fèi)補(bǔ)貼的比例也會(huì)增加。

三、理論構(gòu)建

RH理論認(rèn)為，個(gè)人對(duì)不確定結(jié)果進(jìn)行評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)是最近一期事件發(fā)生的情況。RH理論與傳統(tǒng)的以貝葉斯法則①作為標(biāo)準(zhǔn)的假設(shè)相悖，它能很好地解釋個(gè)人在事件前與事件后的選擇行為。人們對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)的決策往往是基于近期是否發(fā)生過(guò)巨災(zāi)：若近期發(fā)生過(guò)巨災(zāi)，則個(gè)人對(duì)巨災(zāi)再次發(fā)生的概率估計(jì)就會(huì)較高，購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)的欲望就會(huì)強(qiáng)烈；若長(zhǎng)時(shí)間未發(fā)生巨災(zāi)，人們對(duì)巨災(zāi)發(fā)生的概率估計(jì)就會(huì)較低。

例如，0代表此年未發(fā)生巨災(zāi)，D代表此年發(fā)生巨災(zāi)。（0，D，0，0，0，0，0，0）表示個(gè)人決策依據(jù)的信息矩陣，在對(duì)巨災(zāi)發(fā)生概率進(jìn)行評(píng)估時(shí)，他會(huì)更關(guān)注最近一期是否發(fā)生過(guò)巨災(zāi)。這一矩陣的最近一期為0，即沒(méi)有巨災(zāi)發(fā)生，因此RH個(gè)人對(duì)巨災(zāi)發(fā)生作出的概率估計(jì)會(huì)比貝葉斯個(gè)人（Bayesians）作出的概率估計(jì)要低；（D，0，0，0，0，0，0，D）使得RH個(gè)人較貝葉斯個(gè)人高估巨災(zāi)再次發(fā)生的概率。下面對(duì)RH理論模型作正式的構(gòu)建：

令Dt表示在時(shí)刻t發(fā)生災(zāi)害，NDt 表示在時(shí)刻t沒(méi)有災(zāi)害發(fā)生。p1表示在今年有災(zāi)害發(fā)生的情況下明年（t+1）發(fā)生的概率估計(jì)值，p2表示在今年沒(méi)有災(zāi)害發(fā)生的情況下明年（t+1）發(fā)生的概率估計(jì)值。貝葉斯法則認(rèn)為p1=p2=p，而RH理論認(rèn)為p1>p>p2。

四、災(zāi)后捐助對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的擠出效應(yīng)分析

（一）災(zāi)前需求情況分析

（二）災(zāi)后需求情況分析

五、保費(fèi)補(bǔ)助與災(zāi)后捐助的關(guān)系

六、結(jié)論

本文利用RH理論研究了災(zāi)后捐助對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的擠出效用，認(rèn)為災(zāi)后捐助體系的存在會(huì)明顯地?cái)D出巨災(zāi)保險(xiǎn)的需求。這種擠出效應(yīng)在巨災(zāi)發(fā)生前與巨災(zāi)發(fā)生后的強(qiáng)度是不一樣的。在巨災(zāi)發(fā)生前，由于個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)感知低造成的巨災(zāi)發(fā)生概率的低估，捐助比例的增加會(huì)擠出本來(lái)就不那么強(qiáng)烈的巨災(zāi)保險(xiǎn)需求，這種客觀(guān)存在的捐助體系使得政府不得不對(duì)個(gè)人實(shí)行較大的保費(fèi)補(bǔ)貼以激勵(lì)個(gè)人購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)；在巨災(zāi)發(fā)生后，個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)感知得到強(qiáng)化，會(huì)高估巨災(zāi)再次發(fā)生的概率，這時(shí)捐助比例的增加依然會(huì)擠出巨災(zāi)保險(xiǎn)需求，但是沒(méi)有巨災(zāi)發(fā)生前那樣明顯。在捐助比例適當(dāng)?shù)那闆r下，即便存在附加保費(fèi)，個(gè)人依然會(huì)購(gòu)買(mǎi)足額的巨災(zāi)保險(xiǎn)；當(dāng)捐助比例超過(guò)一定量時(shí)，政府需要對(duì)個(gè)人實(shí)行保費(fèi)補(bǔ)貼才會(huì)使得個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額保險(xiǎn)，但此時(shí)的補(bǔ)貼額度明顯小于災(zāi)前的補(bǔ)貼額度。

為了解決擠出效應(yīng)的問(wèn)題，本文又研究了在個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額巨災(zāi)保險(xiǎn)的前提下，災(zāi)后捐助比例與政府補(bǔ)貼比例之間的關(guān)系。模型數(shù)據(jù)假設(shè)采用了Wise的美國(guó)洪水區(qū)的真實(shí)數(shù)據(jù)與Grether的實(shí)證數(shù)據(jù)。研究結(jié)果：隨著災(zāi)后捐助比例的增加，為了保障居民對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)需求，政府需要對(duì)巨災(zāi)保費(fèi)補(bǔ)貼的比例也在不斷增加。這一結(jié)論適用于巨災(zāi)發(fā)生前與巨災(zāi)發(fā)生后，只不過(guò)巨災(zāi)發(fā)生后在同等的捐助比例下，政府需要對(duì)保費(fèi)的補(bǔ)貼比例較少。本文假如個(gè)人在巨災(zāi)發(fā)生前得風(fēng)險(xiǎn)感知水平（δp=0.75）低于所選數(shù)據(jù)（δp=0.997）時(shí)，個(gè)人在巨災(zāi)發(fā)生前表現(xiàn)出了對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)的絕對(duì)冷漠，此時(shí)政府必須補(bǔ)貼相當(dāng)于全部保費(fèi)比例的數(shù)額才會(huì)使得個(gè)人接受巨災(zāi)保險(xiǎn)，這時(shí)政府只有通過(guò)征稅等強(qiáng)制措施推行巨災(zāi)保險(xiǎn)。但是巨災(zāi)一旦發(fā)生，個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)感知水平迅速得到提高，對(duì)巨災(zāi)再次發(fā)生的概率會(huì)嚴(yán)重的高估，這就使得災(zāi)后巨災(zāi)保險(xiǎn)的推廣可以完全走市場(chǎng)〖JP2〗化的道路，政府需要做的就是對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)收取的附加保費(fèi)進(jìn)行限價(jià)。

本文采用的RH模型依賴(lài)于個(gè)人對(duì)事件發(fā)生概率評(píng)估方程的假設(shè)和對(duì)個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)的假設(shè)。概率評(píng)估方程的形式以及風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)的大小會(huì)影響擠出效應(yīng)的規(guī)模、災(zāi)后捐助比例與政府補(bǔ)貼比例的關(guān)系。本文的假設(shè)完全采用了Wise和Grether的研究成果，是否與我國(guó)情況相符不得而知。在缺乏大樣本調(diào)研的情況下，很難對(duì)我國(guó)的概率評(píng)估方程與風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)進(jìn)行估算。同時(shí)，本文認(rèn)為的保費(fèi)補(bǔ)貼只是理論上的建議，如果為了風(fēng)險(xiǎn)與保費(fèi)的等價(jià)性，可以通過(guò)對(duì)保險(xiǎn)公司或者個(gè)人的稅收優(yōu)惠、政策補(bǔ)助等措施來(lái)得到滿(mǎn)足。因此，下一步的研究重點(diǎn)應(yīng)該放在對(duì)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域個(gè)體的調(diào)查上，以期得出適用于我國(guó)不同區(qū)域的概率評(píng)估方程與風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)，同時(shí)研究政府為了鼓勵(lì)個(gè)人購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)的具體措施。這樣才會(huì)使得政策更具針對(duì)性、準(zhǔn)確性與完整性。

注釋?zhuān)?/p>

①個(gè)人對(duì)事件發(fā)生概率的估計(jì)值與事件發(fā)生的真實(shí)概率值相等。

②對(duì)于貝葉斯個(gè)人，δp=1。RH理論使得個(gè)人會(huì)低估巨災(zāi)發(fā)生的概率，因而δp<1，本文稱(chēng)之為風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)。

③假定個(gè)人為風(fēng)險(xiǎn)厭惡者。

④風(fēng)險(xiǎn)厭惡者隨著財(cái)富的增加對(duì)保險(xiǎn)的需求逐漸減小。

Wise ＼[19＼]發(fā)展了Grether＼[20＼]在1980年的RH （Representative Heuristic）理論，將之運(yùn)用于研究巨災(zāi)保險(xiǎn)的異常購(gòu)買(mǎi)行為中。RH理論描述了巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的“小概率”特點(diǎn)，并將災(zāi)前與災(zāi)后的個(gè)人選擇行為考慮在內(nèi)，很好地解釋了個(gè)人面對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)的“災(zāi)前少保、災(zāi)后多?！毙袨?。本文利用RH理論，從災(zāi)后捐助與保費(fèi)補(bǔ)助的角度出發(fā)，研究了兩者對(duì)于巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的影響，并進(jìn)而研究了為使個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額的巨災(zāi)保險(xiǎn)的前提下，災(zāi)后捐助與保費(fèi)補(bǔ)助的關(guān)系。研究結(jié)果認(rèn)為，災(zāi)后捐助體系的存在對(duì)于個(gè)人的巨災(zāi)保險(xiǎn)需求會(huì)產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)，即存在“慈善危害”。但政府通過(guò)一定的保費(fèi)補(bǔ)助會(huì)促進(jìn)個(gè)人的巨災(zāi)保險(xiǎn)需求。在個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額巨災(zāi)保險(xiǎn)的前提下，隨著災(zāi)后捐助比例的增加，政府對(duì)保費(fèi)補(bǔ)貼的比例也會(huì)增加。

三、理論構(gòu)建

RH理論認(rèn)為，個(gè)人對(duì)不確定結(jié)果進(jìn)行評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)是最近一期事件發(fā)生的情況。RH理論與傳統(tǒng)的以貝葉斯法則①作為標(biāo)準(zhǔn)的假設(shè)相悖，它能很好地解釋個(gè)人在事件前與事件后的選擇行為。人們對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)的決策往往是基于近期是否發(fā)生過(guò)巨災(zāi)：若近期發(fā)生過(guò)巨災(zāi)，則個(gè)人對(duì)巨災(zāi)再次發(fā)生的概率估計(jì)就會(huì)較高，購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)的欲望就會(huì)強(qiáng)烈；若長(zhǎng)時(shí)間未發(fā)生巨災(zāi)，人們對(duì)巨災(zāi)發(fā)生的概率估計(jì)就會(huì)較低。

例如，0代表此年未發(fā)生巨災(zāi)，D代表此年發(fā)生巨災(zāi)。（0，D，0，0，0，0，0，0）表示個(gè)人決策依據(jù)的信息矩陣，在對(duì)巨災(zāi)發(fā)生概率進(jìn)行評(píng)估時(shí)，他會(huì)更關(guān)注最近一期是否發(fā)生過(guò)巨災(zāi)。這一矩陣的最近一期為0，即沒(méi)有巨災(zāi)發(fā)生，因此RH個(gè)人對(duì)巨災(zāi)發(fā)生作出的概率估計(jì)會(huì)比貝葉斯個(gè)人（Bayesians）作出的概率估計(jì)要低；（D，0，0，0，0，0，0，D）使得RH個(gè)人較貝葉斯個(gè)人高估巨災(zāi)再次發(fā)生的概率。下面對(duì)RH理論模型作正式的構(gòu)建：

令Dt表示在時(shí)刻t發(fā)生災(zāi)害，NDt 表示在時(shí)刻t沒(méi)有災(zāi)害發(fā)生。p1表示在今年有災(zāi)害發(fā)生的情況下明年（t+1）發(fā)生的概率估計(jì)值，p2表示在今年沒(méi)有災(zāi)害發(fā)生的情況下明年（t+1）發(fā)生的概率估計(jì)值。貝葉斯法則認(rèn)為p1=p2=p，而RH理論認(rèn)為p1>p>p2。

四、災(zāi)后捐助對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的擠出效應(yīng)分析

（一）災(zāi)前需求情況分析

（二）災(zāi)后需求情況分析

五、保費(fèi)補(bǔ)助與災(zāi)后捐助的關(guān)系

六、結(jié)論

本文利用RH理論研究了災(zāi)后捐助對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的擠出效用，認(rèn)為災(zāi)后捐助體系的存在會(huì)明顯地?cái)D出巨災(zāi)保險(xiǎn)的需求。這種擠出效應(yīng)在巨災(zāi)發(fā)生前與巨災(zāi)發(fā)生后的強(qiáng)度是不一樣的。在巨災(zāi)發(fā)生前，由于個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)感知低造成的巨災(zāi)發(fā)生概率的低估，捐助比例的增加會(huì)擠出本來(lái)就不那么強(qiáng)烈的巨災(zāi)保險(xiǎn)需求，這種客觀(guān)存在的捐助體系使得政府不得不對(duì)個(gè)人實(shí)行較大的保費(fèi)補(bǔ)貼以激勵(lì)個(gè)人購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)；在巨災(zāi)發(fā)生后，個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)感知得到強(qiáng)化，會(huì)高估巨災(zāi)再次發(fā)生的概率，這時(shí)捐助比例的增加依然會(huì)擠出巨災(zāi)保險(xiǎn)需求，但是沒(méi)有巨災(zāi)發(fā)生前那樣明顯。在捐助比例適當(dāng)?shù)那闆r下，即便存在附加保費(fèi)，個(gè)人依然會(huì)購(gòu)買(mǎi)足額的巨災(zāi)保險(xiǎn)；當(dāng)捐助比例超過(guò)一定量時(shí)，政府需要對(duì)個(gè)人實(shí)行保費(fèi)補(bǔ)貼才會(huì)使得個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額保險(xiǎn)，但此時(shí)的補(bǔ)貼額度明顯小于災(zāi)前的補(bǔ)貼額度。

為了解決擠出效應(yīng)的問(wèn)題，本文又研究了在個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額巨災(zāi)保險(xiǎn)的前提下，災(zāi)后捐助比例與政府補(bǔ)貼比例之間的關(guān)系。模型數(shù)據(jù)假設(shè)采用了Wise的美國(guó)洪水區(qū)的真實(shí)數(shù)據(jù)與Grether的實(shí)證數(shù)據(jù)。研究結(jié)果：隨著災(zāi)后捐助比例的增加，為了保障居民對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)需求，政府需要對(duì)巨災(zāi)保費(fèi)補(bǔ)貼的比例也在不斷增加。這一結(jié)論適用于巨災(zāi)發(fā)生前與巨災(zāi)發(fā)生后，只不過(guò)巨災(zāi)發(fā)生后在同等的捐助比例下，政府需要對(duì)保費(fèi)的補(bǔ)貼比例較少。本文假如個(gè)人在巨災(zāi)發(fā)生前得風(fēng)險(xiǎn)感知水平（δp=0.75）低于所選數(shù)據(jù)（δp=0.997）時(shí)，個(gè)人在巨災(zāi)發(fā)生前表現(xiàn)出了對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)的絕對(duì)冷漠，此時(shí)政府必須補(bǔ)貼相當(dāng)于全部保費(fèi)比例的數(shù)額才會(huì)使得個(gè)人接受巨災(zāi)保險(xiǎn)，這時(shí)政府只有通過(guò)征稅等強(qiáng)制措施推行巨災(zāi)保險(xiǎn)。但是巨災(zāi)一旦發(fā)生，個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)感知水平迅速得到提高，對(duì)巨災(zāi)再次發(fā)生的概率會(huì)嚴(yán)重的高估，這就使得災(zāi)后巨災(zāi)保險(xiǎn)的推廣可以完全走市場(chǎng)〖JP2〗化的道路，政府需要做的就是對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)收取的附加保費(fèi)進(jìn)行限價(jià)。

本文采用的RH模型依賴(lài)于個(gè)人對(duì)事件發(fā)生概率評(píng)估方程的假設(shè)和對(duì)個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)的假設(shè)。概率評(píng)估方程的形式以及風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)的大小會(huì)影響擠出效應(yīng)的規(guī)模、災(zāi)后捐助比例與政府補(bǔ)貼比例的關(guān)系。本文的假設(shè)完全采用了Wise和Grether的研究成果，是否與我國(guó)情況相符不得而知。在缺乏大樣本調(diào)研的情況下，很難對(duì)我國(guó)的概率評(píng)估方程與風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)進(jìn)行估算。同時(shí)，本文認(rèn)為的保費(fèi)補(bǔ)貼只是理論上的建議，如果為了風(fēng)險(xiǎn)與保費(fèi)的等價(jià)性，可以通過(guò)對(duì)保險(xiǎn)公司或者個(gè)人的稅收優(yōu)惠、政策補(bǔ)助等措施來(lái)得到滿(mǎn)足。因此，下一步的研究重點(diǎn)應(yīng)該放在對(duì)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域個(gè)體的調(diào)查上，以期得出適用于我國(guó)不同區(qū)域的概率評(píng)估方程與風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)，同時(shí)研究政府為了鼓勵(lì)個(gè)人購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)的具體措施。這樣才會(huì)使得政策更具針對(duì)性、準(zhǔn)確性與完整性。

注釋?zhuān)?/p>

①個(gè)人對(duì)事件發(fā)生概率的估計(jì)值與事件發(fā)生的真實(shí)概率值相等。

②對(duì)于貝葉斯個(gè)人，δp=1。RH理論使得個(gè)人會(huì)低估巨災(zāi)發(fā)生的概率，因而δp<1，本文稱(chēng)之為風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)。

③假定個(gè)人為風(fēng)險(xiǎn)厭惡者。

④風(fēng)險(xiǎn)厭惡者隨著財(cái)富的增加對(duì)保險(xiǎn)的需求逐漸減小。

Wise ＼[19＼]發(fā)展了Grether＼[20＼]在1980年的RH （Representative Heuristic）理論，將之運(yùn)用于研究巨災(zāi)保險(xiǎn)的異常購(gòu)買(mǎi)行為中。RH理論描述了巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的“小概率”特點(diǎn)，并將災(zāi)前與災(zāi)后的個(gè)人選擇行為考慮在內(nèi)，很好地解釋了個(gè)人面對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)的“災(zāi)前少保、災(zāi)后多?！毙袨椤１疚睦肦H理論，從災(zāi)后捐助與保費(fèi)補(bǔ)助的角度出發(fā)，研究了兩者對(duì)于巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的影響，并進(jìn)而研究了為使個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額的巨災(zāi)保險(xiǎn)的前提下，災(zāi)后捐助與保費(fèi)補(bǔ)助的關(guān)系。研究結(jié)果認(rèn)為，災(zāi)后捐助體系的存在對(duì)于個(gè)人的巨災(zāi)保險(xiǎn)需求會(huì)產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)，即存在“慈善危害”。但政府通過(guò)一定的保費(fèi)補(bǔ)助會(huì)促進(jìn)個(gè)人的巨災(zāi)保險(xiǎn)需求。在個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額巨災(zāi)保險(xiǎn)的前提下，隨著災(zāi)后捐助比例的增加，政府對(duì)保費(fèi)補(bǔ)貼的比例也會(huì)增加。

三、理論構(gòu)建

RH理論認(rèn)為，個(gè)人對(duì)不確定結(jié)果進(jìn)行評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)是最近一期事件發(fā)生的情況。RH理論與傳統(tǒng)的以貝葉斯法則①作為標(biāo)準(zhǔn)的假設(shè)相悖，它能很好地解釋個(gè)人在事件前與事件后的選擇行為。人們對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)的決策往往是基于近期是否發(fā)生過(guò)巨災(zāi)：若近期發(fā)生過(guò)巨災(zāi)，則個(gè)人對(duì)巨災(zāi)再次發(fā)生的概率估計(jì)就會(huì)較高，購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)的欲望就會(huì)強(qiáng)烈；若長(zhǎng)時(shí)間未發(fā)生巨災(zāi)，人們對(duì)巨災(zāi)發(fā)生的概率估計(jì)就會(huì)較低。

例如，0代表此年未發(fā)生巨災(zāi)，D代表此年發(fā)生巨災(zāi)。（0，D，0，0，0，0，0，0）表示個(gè)人決策依據(jù)的信息矩陣，在對(duì)巨災(zāi)發(fā)生概率進(jìn)行評(píng)估時(shí)，他會(huì)更關(guān)注最近一期是否發(fā)生過(guò)巨災(zāi)。這一矩陣的最近一期為0，即沒(méi)有巨災(zāi)發(fā)生，因此RH個(gè)人對(duì)巨災(zāi)發(fā)生作出的概率估計(jì)會(huì)比貝葉斯個(gè)人（Bayesians）作出的概率估計(jì)要低；（D，0，0，0，0，0，0，D）使得RH個(gè)人較貝葉斯個(gè)人高估巨災(zāi)再次發(fā)生的概率。下面對(duì)RH理論模型作正式的構(gòu)建：

令Dt表示在時(shí)刻t發(fā)生災(zāi)害，NDt 表示在時(shí)刻t沒(méi)有災(zāi)害發(fā)生。p1表示在今年有災(zāi)害發(fā)生的情況下明年（t+1）發(fā)生的概率估計(jì)值，p2表示在今年沒(méi)有災(zāi)害發(fā)生的情況下明年（t+1）發(fā)生的概率估計(jì)值。貝葉斯法則認(rèn)為p1=p2=p，而RH理論認(rèn)為p1>p>p2。

四、災(zāi)后捐助對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的擠出效應(yīng)分析

（一）災(zāi)前需求情況分析

（二）災(zāi)后需求情況分析

五、保費(fèi)補(bǔ)助與災(zāi)后捐助的關(guān)系

六、結(jié)論

本文利用RH理論研究了災(zāi)后捐助對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)需求的擠出效用，認(rèn)為災(zāi)后捐助體系的存在會(huì)明顯地?cái)D出巨災(zāi)保險(xiǎn)的需求。這種擠出效應(yīng)在巨災(zāi)發(fā)生前與巨災(zāi)發(fā)生后的強(qiáng)度是不一樣的。在巨災(zāi)發(fā)生前，由于個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)感知低造成的巨災(zāi)發(fā)生概率的低估，捐助比例的增加會(huì)擠出本來(lái)就不那么強(qiáng)烈的巨災(zāi)保險(xiǎn)需求，這種客觀(guān)存在的捐助體系使得政府不得不對(duì)個(gè)人實(shí)行較大的保費(fèi)補(bǔ)貼以激勵(lì)個(gè)人購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)；在巨災(zāi)發(fā)生后，個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)感知得到強(qiáng)化，會(huì)高估巨災(zāi)再次發(fā)生的概率，這時(shí)捐助比例的增加依然會(huì)擠出巨災(zāi)保險(xiǎn)需求，但是沒(méi)有巨災(zāi)發(fā)生前那樣明顯。在捐助比例適當(dāng)?shù)那闆r下，即便存在附加保費(fèi)，個(gè)人依然會(huì)購(gòu)買(mǎi)足額的巨災(zāi)保險(xiǎn)；當(dāng)捐助比例超過(guò)一定量時(shí)，政府需要對(duì)個(gè)人實(shí)行保費(fèi)補(bǔ)貼才會(huì)使得個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額保險(xiǎn)，但此時(shí)的補(bǔ)貼額度明顯小于災(zāi)前的補(bǔ)貼額度。

為了解決擠出效應(yīng)的問(wèn)題，本文又研究了在個(gè)人購(gòu)買(mǎi)足額巨災(zāi)保險(xiǎn)的前提下，災(zāi)后捐助比例與政府補(bǔ)貼比例之間的關(guān)系。模型數(shù)據(jù)假設(shè)采用了Wise的美國(guó)洪水區(qū)的真實(shí)數(shù)據(jù)與Grether的實(shí)證數(shù)據(jù)。研究結(jié)果：隨著災(zāi)后捐助比例的增加，為了保障居民對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)需求，政府需要對(duì)巨災(zāi)保費(fèi)補(bǔ)貼的比例也在不斷增加。這一結(jié)論適用于巨災(zāi)發(fā)生前與巨災(zāi)發(fā)生后，只不過(guò)巨災(zāi)發(fā)生后在同等的捐助比例下，政府需要對(duì)保費(fèi)的補(bǔ)貼比例較少。本文假如個(gè)人在巨災(zāi)發(fā)生前得風(fēng)險(xiǎn)感知水平（δp=0.75）低于所選數(shù)據(jù)（δp=0.997）時(shí)，個(gè)人在巨災(zāi)發(fā)生前表現(xiàn)出了對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)的絕對(duì)冷漠，此時(shí)政府必須補(bǔ)貼相當(dāng)于全部保費(fèi)比例的數(shù)額才會(huì)使得個(gè)人接受巨災(zāi)保險(xiǎn)，這時(shí)政府只有通過(guò)征稅等強(qiáng)制措施推行巨災(zāi)保險(xiǎn)。但是巨災(zāi)一旦發(fā)生，個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)感知水平迅速得到提高，對(duì)巨災(zāi)再次發(fā)生的概率會(huì)嚴(yán)重的高估，這就使得災(zāi)后巨災(zāi)保險(xiǎn)的推廣可以完全走市場(chǎng)〖JP2〗化的道路，政府需要做的就是對(duì)巨災(zāi)保險(xiǎn)收取的附加保費(fèi)進(jìn)行限價(jià)。

本文采用的RH模型依賴(lài)于個(gè)人對(duì)事件發(fā)生概率評(píng)估方程的假設(shè)和對(duì)個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)的假設(shè)。概率評(píng)估方程的形式以及風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)的大小會(huì)影響擠出效應(yīng)的規(guī)模、災(zāi)后捐助比例與政府補(bǔ)貼比例的關(guān)系。本文的假設(shè)完全采用了Wise和Grether的研究成果，是否與我國(guó)情況相符不得而知。在缺乏大樣本調(diào)研的情況下，很難對(duì)我國(guó)的概率評(píng)估方程與風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)進(jìn)行估算。同時(shí)，本文認(rèn)為的保費(fèi)補(bǔ)貼只是理論上的建議，如果為了風(fēng)險(xiǎn)與保費(fèi)的等價(jià)性，可以通過(guò)對(duì)保險(xiǎn)公司或者個(gè)人的稅收優(yōu)惠、政策補(bǔ)助等措施來(lái)得到滿(mǎn)足。因此，下一步的研究重點(diǎn)應(yīng)該放在對(duì)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域個(gè)體的調(diào)查上，以期得出適用于我國(guó)不同區(qū)域的概率評(píng)估方程與風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)，同時(shí)研究政府為了鼓勵(lì)個(gè)人購(gòu)買(mǎi)巨災(zāi)保險(xiǎn)的具體措施。這樣才會(huì)使得政策更具針對(duì)性、準(zhǔn)確性與完整性。

注釋?zhuān)?/p>

①個(gè)人對(duì)事件發(fā)生概率的估計(jì)值與事件發(fā)生的真實(shí)概率值相等。

②對(duì)于貝葉斯個(gè)人，δp=1。RH理論使得個(gè)人會(huì)低估巨災(zāi)發(fā)生的概率，因而δp<1，本文稱(chēng)之為風(fēng)險(xiǎn)感知系數(shù)。

③假定個(gè)人為風(fēng)險(xiǎn)厭惡者。

④風(fēng)險(xiǎn)厭惡者隨著財(cái)富的增加對(duì)保險(xiǎn)的需求逐漸減小。