灾害损失补偿的方式选择宏现保险战略

　　5 灾害损失补偿的方式选择一一宏现保险战略

　　5.1 风险社会改变保险市场法则

　　5.1.1 大数法则延伸

　　究竟以什么样的思维来实现灾害损失补偿模式的超越呢？这取决于灾害损失补偿的数理基础——大数法则。我们知道，单一的风险是很难预测的，但是当我们集合大量同质风险，要预测出该风险集合的损失总额就变得相对容易，于是人们就釆取风险集合的方式，将风险损失总额在可能的风险承受者之间进行分摊，所有可能的风险承受者交纳一定的风险保证金作为保费，形式保险基金，当其中少数风险承受者遭受风险损失时，可以从保险基金中获得损失补偿。这个过程就是大数法则运用。理论上说，当我们集合的同质风险数据越大，就可以更加准确地预测这一风险集合的损失总额。所以，可以说在多大的“大数”范围内，人们就可以以什么样的风险损失补偿机制实现对风险损失的分摊和补偿。前文述及的灾害损失的“公共体”，也可以理解为一个“大数”的概念，当大数的范围越大时，“公共体”的范畴也越大。比如从一个家庭到一个社区，到一个保险公共体，及至到一个国家，公共体在扩大，“大数”的范畴也在扩大。

　　在传统保险思想中，大数法则的运用通常是以风险标的的数量为衡量准则，保险精算通常都是以同质风险的大量标的为基础来计算出险率、损失率以及保险费率，从而达到同质风险在一个标的集合里分散的目的。但是，对于灾害风险特别是$巨灾风险而言，这种意义上的大数法则常常不能适用，因为巨灾风险具有更加不确定性的特征。但是，笔者认为，大数的涵义不是仅仅指保险标的数量，更本质的是体现出一种系统性的观点，大数是由参与分担风险的众多个体构成的“公共体”，因此大数法则不仅仅体现在保险标的数量上，还应体现在区域、险种、时间、市场、承担主体等多个方面。比如，在区域意义上，大数法则就是以这个区域为公共体，区域内的各类灾害性公共风险都可以理解为“大数”，从风险的种类上可以借助不同风险种类的交叉补贴，以盈利险种弥补非盈利或少盈利险种来实现巨灾风险的分散；从时间意义上来理解，也可以通过多年度时期的风险平衡或巨灾准备金来实现风险的分散。

　　这一点在大数据时代或将得到无限拓展。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》一书的出版引起了全世界的关注，掀起了人们对大数据崇拜的热潮。在这本书中，作者维克托?迈尔?舍恩伯格和肯尼思?库克耶在前瞻性地指出，高度现代化的互联网信息化为人们提供了一个价值无法估量的大数据资源，这个人类所共同拥有新型资源正在变革我们的生活、工作和思维，这将是一次重大的时代变革。

　　大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。事实上，早在互联网出现之前的19世纪，就有过以大数据应用于风险预测和规避的事例。大量被海水浸泡过的航海日志堆放在海军部队的库房里，甚至已经发霉，上面看起来都是航海的探险者们在漫无边际的大海上无聊的信手涂鸦，因此甚至一直没有人注意到它们的存在，但是海军军官马修?方丹?莫里偶然发现了这些堆积的“数据”。他开始认真地研究这些积累了很久的FI志，发现其中藏着许多有用的秘密，茫茫大海上的天气状况、风速风向、风暴波浪的变化，与特定日期、特定地点都有一些紧密的关联，莫里和助手们把这些有关联的信息记录下来，并绘制成表格，把整个大西洋按经讳度划分成五块，并按月份标出了温度、风速和风向，在没有计算机的时代，他们经漫长而枯燥的手工作业，最终绘制出多达120万数据点的导航图。这些导航图在以后很长的时间里都是年轻航海员的出行手册，并且后来的每一艘航船都成为这个导航图的新的数据釆集中心，他们将数据反馈到导航图上，不断修订和完善，直至完成了今天全球性的海洋导航图。这是大数据的最早实践，在这里“大数法则”对于风险管理起到了应有的作用。今天的数据与莫里的航海图相比起来，已经完全不是一个等量级，数据伴随着“随时记录、随时量化”而呈现爆炸式增长，人们只能用“海量”来形容。这些“海量”的数据在几年前还被认为毫无意义，但是今天它己经成为一种公认的基础资源，如同石油和水等资源一样，这种数据资源被主要应用于预测，我们相信这种可用于预测的资源，对于灾害风险管理来说也将带来革命性的变化。

　　保险业是最早使用“大数据”的行业之一，是依据大量的经验数据分析并通过复杂的精算而建立起来的风险管理机制。但是，与当下的大数据时代相比较，之前的“大数法则”实际上都还是建立在“小数据”的基础之上，而非真正的“大数法则”。如果我们抛弃对保险业既有模式的成见，大数据将会对整个灾害风险损失补偿体系带来重构的基石，保险业乃至于整个社会都不能忽视大数据时代的到来，因为它将带来“大数法则”的改变：

　　5.1.1.1 从“样本大数”到“总量大数”

　　传统的统计学对数据的处理主要采用采样分析的方法，这是因为数据获取受到客观条件的制约，但是采样分析的精确性主要不是取决于样本数量的多少（达到一定的样本数量后，继续增加样本数量对精确性的提升意义不大，这可以理解为信息的边际效应递减)，而是取决于采样的随机性。正因为如此，随机采样成为应对信息采集困难的办法。在对灾害风险管理的机制研究中，也经常用到的是随机釆样，以此来确定一个风险集合里的风险损失概率。当然，这一规律的成立依赖于采样的绝对随机性，而在实际生活中实现釆样的随机性非常困难。维克托告诉我们，这一规律的成立是在不可收集和分析全部数据的情况下做出的选择，而大数据时代提供的是一个全数据模式，即样本=总体。“谷歌流感趋势预测并不是依赖于对随机样本的分析，而是分析了整个美国几十亿条互联网检索记录。分析整个数据库，而不是对一个样本进行分析，能够提高微观层面分析的准确性，甚至能够推测出某个特定城市的流感状况，而不只是一个州或是整个国家的情况。”

　　5.1.1.2 从-经狯大数”到“全息大数”

　　不论从私人保险市场的角度还是政府管理的角度，都可以重新评估“大数法则”

　　所带来的风险聚合效应。在传统的大数法则里，保险业所依赖的数据通常是“经验数据”，是对历史风险数据的整合，或者一个地区风险数据的整合。而依据大数据结合起来的“公共体”已经超越了传统的保险公司公共体的概念，也超越了一个地域的风险聚合概念，它甚至超越了一个时间轴上的风险概念，成为一个基于“主体一空间一时间”三维的全息风险聚合。比如，以往从保险的角度来看，我们更多的是采用纵向的历史数据，即从过去经验性的随机釆样数据中计算出事故率、损失率\ .

　　死亡率等指标，但是在大数据时代，人们不仅可以使用可以从纵向获得“经验数据”，还可以从横向上获得各类“相关数据”，这些数据从即期而不是历史经验中也可以寻找到事故或事故损失发生的可能性。以往我们对“大数法则”的理解，会更多地追求数量的庞大，认为数据量如能够达到一定的程度，模型就是稳定的，结论就是正确的。但是未来你会发现，只有当维度是充分的，数据和结论才是客观的，现实的数据比历史的数据更重要，内部的数据固然重要，但是外部的数据更重要。

　　5.1.1.3 从“因果大数”到“相关大数”

　　前面提到谷歌的禽流感预测。在甲型H1N1流感爆发的几周前，谷歌的工程师们就做出了令人惊i宅的预测。他们的预测依据是观察人们在网上的搜索记录，谷歌把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年季节性流感传播时期的数据进行比较，结果他们比美国疾控中心提前一周就判断出流感将从哪里传播出来。这就是大数据的另外一个特性——“相关性特征”。大数据的意义在于变因果关系为这种相关关系。对于灾害风险管理，我们认为这种相关关系比因果关系更重要，我们从历史性的经验数据可以建立一定的数学模型，来分析风险结果为什么会发生，但是通过各类横向的数据的相关性，分析风险结果是什么显然比为什么更为重要。

　　总之，“随时记录，随时量化”的大数据可能会带来传统保险业大数法则市场基础的革命性变化，这种变化或将使保险业的可保风险计算得到无限程度的拓展和延伸。“大数据时代”对“大数法则”的要求，不仅要整合内部数据，更重要的是整合外部数据，整合各种相关数据，也就是全息数据的整合。外部数据、全息数据的整合，不是依靠一个保险公共体能够完全做到，庞大的数据整理工作需要建立一个以保险公司相结合的“公共体”的数据整合。据円本NHK网站报道，日本3. 11大地震后，日本政府已经考虑利用“大数据”建立灾害风险管理的新机制。在东日本大地震中，由于受灾地区范围较广，并且政府相关办公机关机能瘫痪，通信一度中断，所以导致日本政府无法及时准确的掌握受灾状况。为此，日本政府决定，在发生大规模灾害时导入“大数据”，通过与民间力量合作的形式，分析被称为“大数据”的庞大电子数据，来收集相关情报，并快速支援受灾地区。因为“大数据”

　　中包含了手机、汽车导航系统等发射的位置信息，所以，就算通信中断地区较广的情况下，也能够推测出受灾程度。并且从汽车的行驶速度还可以掌握无法通行的路段等。显然，这为“大数据”改变灾害风险管理模式发出了信号。

　　5.1.2 可保风险拓展

　　“大数法则”在大数据时代体现了一个多维的拓展，它不仅是一个时间轴上的灾害风险经验数据，也可以是一个区域的风险相关数据，或者一个无论时间与空间的风险标的的相关数据，成为一个全息的数据集合，因此，大数法则已不是仅仅指保险标的数量，更本质的是体现出一种系统性的观点，大数是由参与分担风险的众多个体构成的“公共体”。这意味着随着大数据、云计算等技术的发展，人们可以将传统意义上很多被认为部分不可保、暂时不可保或者永久不可保的风险纳入何保风险的范畴。就像面对茫茫大洋，年轻的航海家们无法预知风险，只能凭着冒险精神去闯荡，但是莫里的航海图告诉了他们风险的规律，让风险变得可测，因而他的航行会变得更加安全而高效。

　　关于风险的可保性，瑞士再保险经济研究与咨询部制定了一套比较直观的标准，这些标准从精算决定、市场决定、社会因素和需求因素四个方面进行考量，精算（大数法则）决定要求可保风险必须是偶然发生的独立性风险，并且风险损失是可度量的，以使保费可以计算出来；市场决定要求保险人有足够的承保能力和偿付能力，能够在一定的责任范围内实现偿付；社会因素要求公共政策和法律体系允许风险可保；最后，还需要风险承担主体有分出风险的意愿和能力。可见，可保风险不仅受制于投保人的投保意愿、公共政策和法律体系等外部因素，也是由风险自身的性质所决定。决定风险可保性的风险特质主要：一是风险的偶然性，风险是不可预测的、意料之外的或偶然发生的事件；二是必须有足够多的大量同质风险，以使损失又是可预测和可衡量的；三是必须是独立的、可分散的风险。

　　只有具备可保风险特质的风险，才是大数法则上可以被统计、被精算的风险，风险转移的价格才可以被测算出来。同时，风险是否可保还受到保险人承保能力的*限制。但是，可保风险并不是一个绝对的概念，市场因素、需求因素和社会因素都会随着社会经济发展而发生变化，包括法律的允许也会随着改变，因此对风险的承??

　　保能力、投保意愿这些指标都会不断发生改变，这也意味着风险的可保性可以不断地拓展和延伸，事实上保险公司承保的风险一直在不断扩大，这正是风险可保性拓展的结果。风险可保性的延伸与人类的经济发展和技术进步以及社会制度的完善密切相关，经济发展、财富积累的增加，不仅使人们对于风险分摊转嫁的意愿和能力都有了极大的提升，而且使人们对风险的认识和预测、管理、控制技术也都发生改变，技术进步也可以改变风险的性质，使原来不符合精算决定或大数法则要求的风险变成符合要求的风险，从而变成可保风险。

　　既然灾害风险可被定义为公共体的资源和资源配置关系的剥夺，那么灾害风险的可保性就可以朝着公共体外延延伸的方向拓展，从前面对于公共体的认我们认为灾害风险的可保拓展可以向着再保险公共体、资本市场公共体以及政府公共体三个方向拓展：

　　5.1.2.1 再保险拓展

　　两保险是原保险的延续，是在原保险基础上建立起来的超越原保险公共体的保险公共体，界保险还可以进行转分保，形成更层级的冉保险公共体，其性质则是与再保险一样的。再保险和转分保可以原保险人在资金和风险之间达到平衡，从而提高原保险人的承保能力，使原保险人对于可保风险的接受程度更加广泛。保险公司对单个保单中的大规模损失风险，往往会受到自身承保能力的限制，要么承保能力不足而放弃承保，要么精算保费过高超出需求方的购买能力，使其放弃投保意愿，两保险可以降低风险的这种集中度，减少了保险公司在特定领域的承保能力限制。

　　山于界保险对巨灾风险可保性的拓展，美国地震、美国风、欧洲风暴、円本和新马德取地震带地震，以及洪水、龙卷风、核污染、恐怖主义等传统意义上被认为是完全不可保或者部分不可保、暂时不可保的巨灾风险，在灾害保险市场上得到分散。

　　在笑国，一般年份中大约有50%的保险风险是在再保险公共体间进行了分保，其中乂有20%进行了转分保。

　　5.1.2.2 资本市场拓展

　　资本市场足一个更庞大的风险公共体，这个公共体超越了地域的界限、行政的界限、经济性质的界限甚至宗教文化等各种的界限，仅以资本为纽带将进入资本市场场的风险偏好者和风险厌恶者联结为一个公共体，因此这个市场对风险的吞嚼能力存如汪洋人海。保险证券化将保险人或搏保险人承保的风险向资本市场转移，实现了巨灾风险可保性的拓展，这种拓展体现在这样几个方面：一是解决了保费不足的问题，二是解决风险高度相关的问题；三是解决难以汇集多数承保举位的问题。

　　资本市场的臣灾债券和其他产品，作为损失融资的越来越重要的新型手段，并不是对保险和再保险市场的替代，而是对保险和再保险市场的有效补充，对降低保险和再保险市场承保能力萎缩所引起的价格波动取到很好作用。因此，巨灾保险的证券化在国际巨灾风险管理中的地位越来越得以扩大，发行规模越来越大，参与发行的保险公司、再保险公司也在增加，应用的风险事故和区域范围也不断扩展，地震、风暴、飓风、冰雹、恐怖袭击等风险事故的巨灾债券都有较多的应用。

　　5.1.2.3 歧“最险人”拓展

　　政府既是一个区域概念上的风险承载公共体，也是一个经济意义上的风险承载公共体、政治意义上的风险承载公共体，严格意义上来说，一国政府是本国风险的“最终承载公共体”，因此必须充当“最终保险人”的角色。政府不仅可以通过公共政策和法律体系的改变干预风险的可何性，也可以通过自己“最终保险人”的地位，通过为保险、再保险提供更高层级的风险承载公共体，使风险可保性得到更大程度的拓展和延伸。

　　第一，政府以财政救助、救济方式对灾害损失进行补偿，可以理解为一种最大限度的保险共同体（社会保障)，任何可保和不可保的灾害风险都可能被纳入到政府保障体系之内，但是这种保障联结起来的基础不是保费，而是税收，虽然这种保,障是对大数法则的最大扩展，但是税收的征集并不是不受限制的，过分扩大社会保障对灾害风险的损失补偿，不仅降低了补偿的效率，而且会造成财政的负担加重，从而加重了公众的税收负担，这又会在另一个方面对公众利益和社会安定带来不利影响。因此，财政直接救助和补偿的方式，只有在政府认为确有必要的时候才能实.

　　施，而且保障的水平不宜过高，过高的政府保障对市场自我补偿是一种挤出，将会损害市场补偿的效率。

　　第二，政府也可以通过对灾害保险市场的政策性、法律性干预，来改变风险的市场可保性。这是因为灾害保险商品与其他私有商品不同，它具有公共物品的属性，对整个社会的组织结构、资源配置关系都会产生较强的影响力和渗透力，商业保险公司的承保能力和偿付能力关系到公共秩序的稳定，因此政府可以通过公共政策和法律体系对风险的可保性进行干预，这是基于公共利益基础上的一种共选择机制。

　　通常，政府对保险市场风险可保性的干预政策包括强制保险、限制保险、补贴保险、最终贷款援助、社会保险等方式。

　　第三，政府也可以通过直接参与私人市场的方式来干预风险的可保性，这里政府不再是公共政策或者法律体系的提供者，而是以市场主体的身份扮演“最后保险人”的角色，从而形成一个政府与市场共同构成的风险承担公共体。政府可以通过为保险人提供再保险的方式来实现，也可以通过建立巨灾风险基金的方式来实现。

　　对小概率、巨损性的巨灾风险，建立由公共部门、保险（再保险）公司以及其他一些机构（包括私营机构、国际机构等）共同参与的巨灾风险基金，可以在税收补偿之外建立一个公共部门参与补偿的更有效的灾害损失补偿机制。

　　总之，风险的可保性并非绝对，它在保险市场、资本市场以及政府介入的层面都有无限扩展和延伸的可能。实际上各国为应对现代社会所面临的传统风险和现代风险交织的状况，在这几个方向上都做出了不断的探索和创新，使可保风险的范畴正在朝着更广阔的领域拓展。中国目前正处于经济转轨和社会转型时期，也被称为“矛盾的凸显期”，甚至可以称之为"风险的多变期”，这就要求从更宏观的层面和更广阔的视野去思考风险的掌握和管理。从总的思路来年地，我们认为应该在一切可保的风险领域引入市场化机制，并且尽可能从技术措施、政策体系、法律体系、市场主体的保护和发展等方面去拓展风险的可保性。
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