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基于博弈論角度的環(huán)境污染責任保險各方利益分析

2016-06-07 09:49:58趙雅聰趙世浩中央財經(jīng)大學(xué)保險學(xué)院
上海保險 2016年5期
關(guān)鍵詞:責任保險投保環(huán)境污染

趙雅聰 趙世浩 中央財經(jīng)大學(xué)保險學(xué)院

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基于博弈論角度的環(huán)境污染責任保險各方利益分析

趙雅聰 趙世浩中央財經(jīng)大學(xué)保險學(xué)院

環(huán)境污染責任保險是以企業(yè)發(fā)生污染事故對第三人造成損害依法應(yīng)承擔的責任為保障范圍的保險,具有加強企業(yè)風(fēng)險管理、減輕政府善后壓力、發(fā)揮保險業(yè)社會責任等作用。自2007年試點工作開展以來,多方利益博弈激烈。本文從博弈論的視角對政府、企業(yè)、保險公司三方進行分析,論證了政府在高環(huán)境風(fēng)險領(lǐng)域?qū)嵭袕娭骗h(huán)境污染責任保險,并給予一定政策性補貼的可行性與必然性,企業(yè)作為理性人積極投保環(huán)責險分散風(fēng)險的經(jīng)濟性,保險公司積極承保進行風(fēng)險管理的社會管理性。

當前我國已經(jīng)進入經(jīng)濟增長由高速轉(zhuǎn)向中高速、產(chǎn)業(yè)由中低端邁向中高端水平的新常態(tài),傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的步伐不斷加快,環(huán)境問題與經(jīng)濟快速發(fā)展的矛盾凸顯。我國“十三五”規(guī)劃強調(diào)綠色經(jīng)濟可循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展,而環(huán)境污染責任險作為一種分散環(huán)境污染事件風(fēng)險、有助于我國環(huán)境整治的險種,正在國家的政策支持當中逐步推行。但是環(huán)境污染責任險開展涉及保險公司、企業(yè)、政府等多方利益,各方利益博弈激烈,導(dǎo)致環(huán)境污染責任保險在推行過程中遇到了重重阻力?;诖?,本文從環(huán)境污染責任險的各方利益出發(fā),通過博弈分析,探究環(huán)境污染責任保險各方的最優(yōu)選擇,推進環(huán)境污染責任保險制度的發(fā)展。

一、簡單的企業(yè)進入動態(tài)博弈模型分析

企業(yè)在選擇進入需要投保環(huán)境污染責任保險的行業(yè)時,會考慮企業(yè)自身投保后的收益與逃避投保的收益并進行對比博弈,做出利益最大化的選擇。由此,企業(yè)與保險公司雙方構(gòu)成了一個動態(tài)博弈模型。

(一)模型假設(shè)

1.設(shè)局中人為企業(yè)A和保險公司B,并且局中人都是理性經(jīng)濟人(追求自身利益的最大化)。

2.假設(shè)環(huán)境污染企業(yè)A選擇不進入污染行業(yè)而選擇進入無污染綠色行業(yè)所得到的收益為R3,此時保險公司的收益為0。若環(huán)境污染企業(yè)A選擇繼續(xù)進入污染行業(yè)且保險公司承保環(huán)境污染責任保險的情況下企業(yè)收益為R2(需考慮企業(yè)在支付投保的保費等成本之后的收益),保險公司承保的收益為p。若環(huán)境污染企業(yè)A選擇進入環(huán)境污染行業(yè)但與保險公司未達成保險關(guān)系時企業(yè)收益R1(需要考慮逃避投保后保費節(jié)省以及政府排污處罰費用等的權(quán)衡),保險公司B收益為0。

(二)模型分析

首先,對企業(yè)A(即需要投保環(huán)境污染責任保險進行風(fēng)險分散的企業(yè))進行決策分析。如果R3>R1、R2,則企業(yè)A會選擇不進入該行業(yè)轉(zhuǎn)而選擇綠色行業(yè),則對應(yīng)的該博弈結(jié)束。如果R3<R1、R2,則企業(yè)A會選擇進入該行業(yè)。進一步分析R1、R2的大小:如果R2<R1,企業(yè)為尋求利益最大化會選擇逃避投保,即(R1,0);如果R2>R1,企業(yè)會自覺投保環(huán)境污染責任保險,博弈結(jié)果為(R2,p)。

(三)結(jié)論

1.強制投保環(huán)責險提高企業(yè)的進入成本,提升行業(yè)的競爭能力

通過分析可知,投保環(huán)境污染責任保險會提高企業(yè)進入該行業(yè)的成本,將促使一些競爭實力較低的企業(yè)退出該行業(yè),同時也會提高整個行業(yè)的內(nèi)部競爭能力。通過提高成本,促進該行業(yè)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,促進綠色經(jīng)濟的發(fā)展。

2.實行強制性的環(huán)責險,避免企業(yè)通過逃避投保獲得超額利潤

由以上分析可以看出,R1>R2時企業(yè)會逃避投保環(huán)境污染責任保險,此時企業(yè)獲得的部分超額利潤是通過逃避投保得到的,具有相應(yīng)的負的外部性效應(yīng)。因此,需要通過政府監(jiān)管等形式,在高環(huán)境風(fēng)險領(lǐng)域推行強制的環(huán)境污染責任保險。

二、考慮政府監(jiān)管與企業(yè)投保的博弈分析

由以上分析可知,企業(yè)通過逃避環(huán)境污染責任險投保可能會減少相應(yīng)的支出而獲得相應(yīng)的超額利潤,因此需要政府對環(huán)責險的強制推行進行監(jiān)管,政府監(jiān)管與企業(yè)投保又構(gòu)成一個博弈,通過雙方的博弈會得到利益最大化的選擇。

(二)建立純策略博弈模型

(一)模型假設(shè)

1.假設(shè)在該博弈中僅涉及政府和企業(yè)兩方?jīng)Q策,且政府和企業(yè)雙方能夠知道對方的決策。

2.假設(shè)政府部門對企業(yè)是否投保環(huán)境污染責任保險進行強制監(jiān)管,則其支付(收益)將會是Y-C,其中Y表示企業(yè)投保環(huán)境污染責任保險帶來的經(jīng)濟效益與社會效益的總和。經(jīng)濟效益包括保險公司在發(fā)生環(huán)境污染事件時為企業(yè)進行的經(jīng)濟支付,對污染地區(qū)的損失賠付;社會效益包括社會公眾對于積極監(jiān)督企業(yè)投保環(huán)境污染責任保險履行職能的正面評價以及保險公司在事故發(fā)生時對于公眾權(quán)益的保護。C表示政府在履行監(jiān)督職能時的支出。該項支出可以理解為因政府組織人員進行監(jiān)管的支出等。從實際出發(fā)將其分為兩種,第一種為企業(yè)投保時政府的監(jiān)管支出C1,第二種為企業(yè)未進行投保時政府的監(jiān)管支出C2,按實際情況進行推斷可得C2>C1。

3.假設(shè)政府不對投保進行監(jiān)管,則政府將得到支付-Y。

4.假設(shè)企業(yè)投保與否帶來的回報分為三種情況:第一種投保環(huán)境污染責任保險的企業(yè)所需的支付為R1;第二種逃避投保環(huán)境污染責任保險且政府并未嚴格監(jiān)管時得到企業(yè)的收益R2;第三種為未投保環(huán)境污染責任保險但政府實行嚴格監(jiān)管對其進行相應(yīng)處罰的企業(yè)所需的支付R3(可能為負)。此外,如果R1>R2,則企業(yè)會自愿投保環(huán)境污染責任保險。因此,從實際出發(fā)即得到假設(shè)R1<R2。

5.假設(shè)政府與企業(yè)做出監(jiān)管與投保決策的概率分別為p和q。

據(jù)前文的假設(shè)以及博弈矩陣,可以從以下幾種不同的情況分析納什均衡。

1.從政府監(jiān)管角度分析

(1)如果Y-C1≥-Y且Y-C1≥Y-C2,即當Y≥C1/2且C1≤C2時,支付矩陣中最優(yōu)結(jié)果是(Y-C1, R1),筆者得到政府與企業(yè)博弈的一個最優(yōu)決策,即納什均衡為政府傾向于嚴格監(jiān)管強制高環(huán)境風(fēng)險企業(yè)投保。進一步理解,政府嚴格監(jiān)管強制部分企業(yè)投保的支付較高,因而可激勵其對企業(yè)進行監(jiān)管。同時,考慮到政府的嚴格監(jiān)管決策使企業(yè)逃避投保會受到政府的處罰,影響收益,企業(yè)也會選擇進行投保。

(2)如果Y-C2≤-Y且Y-C1≤-Y,即當Y≤C2/2時,則支付矩陣中最優(yōu)結(jié)果是(-Y, R2),筆者得到政府與企業(yè)的一個最優(yōu)選擇,即對應(yīng)的一個納什均衡為政府不監(jiān)管且企業(yè)不投保??梢詫⒃摏Q策理解為,政府對企業(yè)進行環(huán)境污染責任險監(jiān)管需要付出較高的成本,政府衡量支出與成本做出最優(yōu)決策,即不監(jiān)管;同時,企業(yè)考慮到政府不監(jiān)管,也會因此而選擇不進行投保來得到最優(yōu)的決策。

2.從企業(yè)投保角度分析

假設(shè):

(1)如果企業(yè)沒有投保環(huán)境污染責任保險,企業(yè)發(fā)生意外環(huán)境污染事故造成的損失,包括對企業(yè)自身以及對企業(yè)周邊居民和員工造成的損失賠償費用、清污費用和法律費用等,將這個損失假定為R;

(2)如果企業(yè)參與了環(huán)境污染責任險,當發(fā)生環(huán)境事故時,可以將損失降低為0.3R;

(3)環(huán)境污染責任險的保費記為b;

(4)假設(shè)環(huán)境污染事件發(fā)生的概率為α。

則根據(jù)以上假設(shè),企業(yè)投保收益為R1;

因此對于企業(yè)需要衡量-0.3Rα-b 和-Rα的大小關(guān)系,當-0.3Rα-b>-Rα,即α>10b/7R時,企業(yè)傾向于投保;當-0.3Rα-b<-Rα,即α<10b/7R時,企業(yè)不傾向于投保。企業(yè)未投保且未被監(jiān)督時收益為R2;企業(yè)未投保且被監(jiān)督受處罰的收益為R3,其中處罰費用為T。

根據(jù)環(huán)境污染事件發(fā)生的概率得出相應(yīng)的收益函數(shù):

(三)運用混合策略博弈模型分析

根據(jù)上文做出的對政府和企業(yè)進行選擇的概率的假設(shè),筆者得到一個混合策略博弈分析,探究企業(yè)與政府之間的決策關(guān)系。

假設(shè)用Up表示政府所得到支付的期望函數(shù),相對應(yīng)地,Uq表示企業(yè)所得到支付的期望函數(shù),因而:

將式(4)、式(5)和式(1)、式(2)、式(3)聯(lián)立得:

分別對這兩個函數(shù)求一階偏導(dǎo),求出最優(yōu)條件,則有:

分別讓式(3)、式(4)等于0,由此,可以得到混合策略納什均衡解:

根據(jù)以上兩式可以分析R變化導(dǎo)致的p*、q*變化情況。

(四)結(jié)論

由以上關(guān)于p*、Rα、q*的計算,可以得知Rα、p*之間成正相關(guān)關(guān)系。也就是說,隨著Rα的減小,p*隨之減??;隨著Rα的增大,p*隨之增大。

由以上分析可知,當環(huán)境污染責任事件造成的損害越大,政府就有越大的可能性對環(huán)境污染責任險投保進行監(jiān)管,對投保企業(yè)進行管理。

三、考慮事故賠付的保險公司與企業(yè)的博弈

根據(jù)以上分析可以得到政府與企業(yè)雙方博弈的最優(yōu)選擇。筆者進一步引入保險公司對于環(huán)責險進行理賠的因素進行分析,考慮保險公司對于是否承保環(huán)責險的選擇。

(一)根據(jù)以上分析得出保險公司收益函數(shù)

當r>0,即α<10b/7R時,保險公司對應(yīng)地能獲得利潤而愿意承保。當r<0,即α>10b/7R時,保險公司承保不能獲得利潤。但是通過式(1)的分析保險公司獲利條件α<10b/7R,與企業(yè)投保條件相互矛盾,因此,需要政府對相應(yīng)的政策性保險公司提供政策補貼。

(二)加入政策補貼因素的保險公司收益函數(shù)

假設(shè)政府補貼為M,則

當r>0,即α<(10(b+M))/7R時,保險公司對應(yīng)地能獲得利潤。當r<0,即α>(10(b+M))/ 7R時,保險公司承保不能獲得利潤。因而企業(yè)與保險公司博弈結(jié)果為10b/7R<α<(10(b+ M))/7R時,企業(yè)選擇投保環(huán)境污染責任保險,保險公司也愿意承保。政府應(yīng)給予保險公司一定的補貼,保險公司根據(jù)補貼情況在一定環(huán)境污染事件概率內(nèi)承保。

通過以上分析可以得到政府、企業(yè)、保險公司三方的最優(yōu)選擇。

四、結(jié)論

(一)政府及相關(guān)環(huán)保部門應(yīng)強制高環(huán)境風(fēng)險企業(yè)投保環(huán)境污染責任保險。如果政府采取企業(yè)自愿投保政策,部分企業(yè)可能會逃避投保責任,在環(huán)境污染事故發(fā)生時無力承擔經(jīng)濟賠償與環(huán)境恢復(fù)的社會責任,同時影響政府形象。在整個機制運行中,政府應(yīng)積極承擔政策法規(guī)制定、運行機制監(jiān)管、財政補貼支持等多項職能。

(二)企業(yè)應(yīng)根據(jù)環(huán)境污染事件發(fā)生概率選擇是否投保環(huán)境污染責任保險。此時可引入專業(yè)第三方機構(gòu)來測評企業(yè)環(huán)境事故發(fā)生概率及風(fēng)險等級。當概率α>10b/7R時,應(yīng)通過環(huán)境污染責任保險來分散風(fēng)險。政府也可根據(jù)企業(yè)的自身風(fēng)險等級來確定強制投保企業(yè)名錄。

此外,由于環(huán)境污染事件帶來的損失額一般比較巨大,即Rα值比較大,根據(jù)式(10)的分析可以看出,政府應(yīng)更傾向于對環(huán)境污染責任保險進行監(jiān)管。

(三)保險公司是環(huán)境污染責任保險推廣中的重要主體,具有營利性,而環(huán)境污染責任保險本身具有公益性、社會性,需要政府給予一定的財政支持。

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