基于居民支付意愿的洪水保险定价研究

张 琳，唐林娟

（1.湖南大学 金融与统计学院，湖南 长沙 410079； 2.中国太平财产保险公司精算部，广东 深圳 518000）＊

一、引 言

洪涝灾害是中国的第一大灾害之一，由其引起的经济损失占自然灾害损失的50%～60%，据统计，1990～2010年我国由于洪灾造成的损失超过1万亿元，占同期GDP的1.7%左右，是美国、日本等发达国家的10～35倍。面对如此严重的洪涝灾害，完全依靠政府的救济与救灾不能高效地提供灾害救助和经济补偿，因此，应尽快建立一套保险体系以保障受灾民众的补偿。

20世纪90年代中国曾尝试建立洪水保险，但是由于洪水风险具有较强的不可控、难预测等特点，致使在试验阶段保险公司在损失评估和承保理赔方面遇到技术瓶颈，保费定价过高，承保面不大，进而刺激了投保人的逆选择动机。因而公平合理的洪水保险定价成为了洪水保险计划能否建立与实施的关键。

现阶段对于洪水保险定价的研究还只是从供给的角度进行，为了能够对供需双方有个清晰的了解，本文从居民支付意愿出发，分析和寻找建立洪水保险的居民支付意愿价格，以便全面考虑洪水保险的定价问题，为中国洪水保险定价提供保险需求价格的理论依据。

二、文献综述

本文借助调查问卷，利用支付意愿（WTP）和条件价值评估法（CVM）对洪水保险进行定价研究。CVM于1947年由Ciaiacy－Wantrupt提出，最早用于自然资源价值的评估，而后被学者应用到某些虚拟商品的定价研究中。Richards，Timothy J.＆Mischen，Pamela（1997）认为道德风险和逆选择是导致水果和蔬菜的保险市场缺乏需求的两大因素，他运用条件价值评估法（CVM）估算了对保险的需求［1］。Johannesso（1997）分析了瑞典老年人的生活品质与WTP之间的关系，研究发现生活品质的度量和WTP保费当期望寿命长度增加时存在高度相关关系，在该计划中人均最大的意愿支付保费少于1500美元，WTP随着个人年龄的增长而增长，但是增速较低［2］。Dong（2003）分析以社区为基础的健康险计划的WTP，采用调查问卷的方式对2414个个人和705个户主进行调查，运用双界CVM方法，得出个人的 WTP为3.17～4.25美元，户主的WTP为8.6～16.03美元［3］。Asgary（2004）采用CVM方法分析了Iran农村地区的健康保险的WTP，得出户主的意愿支付为平均每个月2.77美元［4］。Bärnighausen（2007）运用 CVM 分析武汉市非正式部门工人对基本医疗保险的WTP，得出对于基本医疗保险的WTP为30元，占其收入的4.6%［5］。Dror（2007）采用间接竞价法的调查问卷来估计印度市场健康保险的WTP，发现穷人愿意支付医疗保费的工资占比要高于富人［6］。Jacques（2008）运用双界CVM模型分析Namibia的健康险WTP，同时分析潜在市场的健康险产品，实证得出87%的未投保的居民愿意参加健康保险计划，同时愿意为家中90%的成员投保，而且处在最低收入层的居民愿意将11.4%的收入购买该计划［7］。李伯儒（2007）运用CVM分析杉林溪游乐区的休憩效益及其经济价格，得出对于这一自然资源游客的意愿支付为每年1413元［8］。傅祖壇、叶宝文以CVM法，设计封闭式与开放式问题，询问台湾竹东镇与朴子镇两地区的受访者，对于改善高血压等慢性疾病的WTP，采用Hanemann（1984）间断的单界二分选择模型与Hanemann（1991）双界二分选择模型分析，得出平均每一家庭一年愿意花费5万～6.7万元台币来改善高血压疾病，降低患病率［9］。潘勇辉（2008）运用海南省1167户蕉农的经验数据，分析蕉农对香蕉保险的支付意愿和支付能力测度，实证得出了影响蕉农的重要因子、蕉农的平均意愿保费费率为0.14，蕉农的平均意愿支付保费的能力为39%，蕉农希望政府补贴水平达到60%［10］。

本文采用的CVM方法的工作流程如图1。

图1 CVM的工作流程

三、调查区域和研究方法

1.调查区域。本课题组的示范县地处湘中偏西地区。地理坐标为北纬27°31′～28°14′，东经110°45′～111°41′。全县总面积3 635平方公里，国内生产总值29.51亿元（2002年），辖19个镇，7个乡，人口1 291 626人（2002年），年平均气温16.8℃，降水量1453.5毫米。县内各地年最大值2 008.9毫米，最小值0.95毫米。但时空分布不均，雨量多集中于春末夏初。县内年降雨量大于或等于1 300毫米的保证率，多大到暴雨降水过程，容易形成洪涝。

2.调查问卷的设计及调查方式。以NOAA提出的原则为基础，结合国内外问卷设计的经验，综合考虑示范县的地理、人文、自然资源、社会经济等设计CVM问卷，经多次专家讨论调整修改，形成了最终的CVM问卷和规范的问卷调查表达方式，即包括三部分内容：第一部分为受访者的个人社会经济信息，包括受访者的年龄、是否为户主、性别、职业、家庭成员数、家庭经济收入等，以分析受访者的社会经济特征及其对WTP的影响；第二部分为调查问卷的主体与核心部分，目的是取得受访者对洪水保险的态度信息，包括历史洪水风险经历，历史经验对洪水保险购买意愿的影响，采用封闭式询价法引导受访者给出WTP；第三部分为调查受访者的住房或店铺的相关信息，如地理位置、楼层、建筑物面积、结构类型等，为洪水保险精算保费的计算提供数据基础。本次研究受访者为517户家庭，82个小商业者，15个工业企业和204栋建筑物，通过询问受访者的支付意愿（WTP）来推导洪水保险的需求价格。调查采用简单抽样调查的方式，共发放问卷614份，采用面对面交流方式，达到问卷100%的反馈率，共回收有效问卷614份，占发放问卷的100%。

3.分析模型的建立。通过在问卷中假设洪水保险的存在及其可能的保障范围，得出居民对应的意愿支付价格。一般来说诱导受访者出价的方式大致有四种：开放式出价法、竞价法、支付卡法、封闭式出价法。本文采用封闭式单界二分法作为实证方法。该种计量方法可以表述如下：

利用Hanemann提出的福利评估模型对居民对洪水保险的支付意愿进行分析。假设居民的效用来自于个人总财富和购买洪水保险获得的保障，个人通过购买洪水保险获得保障可以增加总体效用水平，但由于保险费的支出减少了个人的总财富，从而降低总体效用水平。总的来说，购买洪水保险的效用差异决定了居民购买洪水保险意愿的大小。假设效用函数具有一定的随机性，居民是否购买洪水保险的效用函数可以表示为：

式（1）中：U代表以个人社会经济信息为基础的条件效用函数；0，1分别代表不遭受洪水损失和遭受洪水损失两种状态；s代表受访者的个人财富；WTP是愿意支付的价格；X代表影响受访者支付的社会经济变量；q为遭遇洪水灾害的概率；ε代表随机向量。

β1、β2是需要估计的系数或者si、wtpi可表示为fη（·）的连续分布。

根据fη（·）Z服从不同的分布，可以采用Logit或Probit模型进行分析，由于Probit的假设为标准正态分布，与现实差距大。Logit假设为Logistic函数，允许虚拟变量的应用，更加符合本文的应用研究，所以采用Logit模型进行分析。

购买洪水保险的效用差异决定居民购买洪水保险意愿大小。假设居民决定支付wtp元购买洪水保险，则表示前者的效用大于后者的效用，即：

由于效用具有随机性，式（2）采用概率分布可表示如下：

式（4）也可写为：

其中η为 服从logit分布的居民的社会经济变量决定的居民的除去洪水保险购买之后的可支配收入，p＝1－q。

若效用函数中取1时，居民的意愿支付为wtp，其余为0，对于单一居民的支付意愿期望有：

采用Logit函数进行分析，则有：

对于无穷样本的整体的洪水保险意愿支付有：

其中i为单个样本。由于无穷样本无法实现，因此，一般在一定的可信度水平选取一定的样本容量，以实现调查问卷的既定目标。若对n个样本进行调查，则可将离散化后得出：

p（i）为社会经济变量决定的意愿支付概率，通过logit模型计算得出；wtp（i）为第i个受访者的愿意支付价格。

四、实证分析

（一）基础数据的取得与说明

在运用模型对洪水保险供给保费及需求保费进行预测之前，首先需要搜集大量相关数据，包括保险区域内洪水风险图以及建筑物、居民以及历年洪水损失信息等，由于我国洪水保险一直都处于起步和试点阶段，以往的洪水保险定价往往是基于经验法则或者历史数据来判断，运用定价模型对洪水保险进行较为精确的定价一直处于被忽略的境地，由此造成可用的洪水保险损失预测相关数据极为有限。本文的原始数据主要来自于课题组对示范县进行的实地考察和调研。所选变量及其定义测量值见表1。

表1 所选变量及定义的测量值

表2 设置70%赔偿限额的供水保险支付意愿logit回归结果

由于工业企业、小企业者与户主的财产存在较大差异，风险暴露水平不一致，在分析中将工业企业和小企业者的调查问卷部分剔除，只考虑在同一风险暴露水平的户主，因此，用于分析的问卷只有517份。在调查中对于回答不愿意支付洪水保险保费的受访者，文中将其 WTP设为0。文中数据采用STATA10.0软件对取得的数据进行logit回归。

（二）Logit实证结果

采用单界二元选择模型评估方法，运用Logit模型对居民对洪水保险的购买意愿分析实证结果如下：

（1）设置70%赔偿限额的洪水保险支付意愿Logit回归结果（见表2）。运用公式（8）和（9）并结合Logit分析结果，得出洪水保险的居民购买意愿的价格为：

（2）设置100%赔偿限额的洪水保险支付意愿Logit回归结果（其测量方法与设置70%相同，表格省略）。运用公式（8）和（9）并结合Logit分析结果，得出洪水保险的居民购买意愿的价格为：

（三）实证结果说明

1.受访者的个人信息。受访者身份的系数估计值为－（0.257～0.349），说明对于变量（被访问者的身份）的取值越高，越不愿意支付洪水保险保费，因此对于其他家庭成员而言，户主更加愿意支付洪水保险保费。受访者的性别的系数估计值为－（0.656～0.789），说明男性受访者比女性更加愿意支付保费。

受访者年龄的系数估计值为－（0.0310～0.039），说明受访者年龄越大越不愿意支付保费。根据调查问卷，处于10～29岁这一阶段的受访者只有19人，占比3.7%，处于30～50岁这个阶段的受访者最多，超过50%，因此，相对于60岁以上的受访者，这一类的受访者更加愿意支付保险费。可见，洪水保险的购买主力军为30～50岁的中年人。

2.受访者的社会经济信息。家庭其他成员的经济状况对于洪水保险保费的支付意愿顺序为：私营企业员工＞其他＞无业－无救济金＞临时工＞无业－有救济金＞自由职业者／经营自己的企业＞退休＞政府事业单位员工＞国有企业员工。这种排序说明各种职业状况对洪水保险的购买意愿呈现出的梯次关系，这基本与职业状况对应的风险承受能力成反向变动关系，而与职业状况所可能承受的风险承受程度成正比。

家中有收入的成员数量的系数范围为－0.235～－0.262，家中有收入的人数越多，受访者越不愿意支付洪水保险保费。

家庭每月的月总收入系数低于0.001且为正，说明收入越高的受访者越愿意支付洪水保险保费，而且家中每月剩余的月收入系数为0.002～0.003，大于月收入的系数，说明只有在受访者的月剩余的收入越高时，受访者更愿意支付洪水保险保费。同时更加证明受访者的收入与洪水保险的支付意愿成正比。

3.受访者的房屋位置以及洪水损失历史状态。受访者房屋位置的系数为－（0.199～0.237），说明对于洪水保险的购买意愿随房子层数的升高而降低，这与洪水发生时不同的房屋位置受损失的程度符合。那些处于第一层的受访者更加愿意购买洪水保险。

受访者的房子是否被水淹过的系数为－（1.658～1.788），以前年度遭受过洪水损失的受访者的洪水保险保费的支付意愿远低于未遭受洪水损失的受访者。这与受访者在遭受洪水损失后对自身的房屋的建设或者在洪水来临时会比一般的未遭受洪水损失的受访者做出更好的预防措施有关。

遭遇洪水后是否更换或修理过家里的东西的系数为2.521～2.562，对于更换过或修理过家中物品的受访者而言，更加愿意支付洪水保险保费。

遭遇洪水的损失费的系数小于0.001，为正，说明受访者曾经遭受洪水损失的数目越大越愿意支付洪水保险的保费。

对于认为自己的房子不会遭遇洪水的受访者购买洪水保险的积极性较少，而不确定的受访者更愿意支付洪水保险保费。

4.受访者的保险意识。受访者是否为财产或家庭购买保险的系数为1.148～1.246，说明在生活中购买过洪水保险保费的受访者更加愿意购买洪水保险保费，同时说明保险意识的强弱与洪水保险的购买意愿成正比。

对于购买保险的受访者中，若是购买了财产险或医疗险，则受访者会比较不愿意支付洪水保险保费，因为洪水损失发生时，根据保险的损失补偿原则，如果受访者从财产保险或者医疗保险可以获得赔偿，那么，洪水保险就不会支付这部分损失，减少某一部分保险的购买可以避免重复投保。而对于购买了寿险的受访者，更加愿意购买洪水保险作为补充，实现更全面的保障。

5.赔偿限额。将不同的赔偿限额进行比较分析发现：不同的赔偿限额中各变量的影响方向存在一致性，表现为在不同的赔偿限额条件下，同一变量的回归系数符号相同且变化幅度不大。比如家庭月总收入的回归系数为低于0.001且为正、受访者性别的回归系数为－（0.656～0.789）等。

赔偿限额与洪水保险的支付意愿成正比。对于70%的洪水保险损失保障中，受访者的支付意愿为64.081元；对于100%的赔偿限额，受访者的支付意愿为81.006元。由于在第一种情况中未说明赔偿限额的情况，默认为100%，所以，居民的支付意愿与100%的情况相差不大，为76.460元。

五、结语

通过以上分析，寻找到居民对洪水保险的支付意愿价格为81元。并从受访者的个人信息、社会经济信息、受访者的房屋位置以及洪水损失历史状态、受访者的保险意识等五个方面分析了对于支付意愿的影响。

洪水保险要成为真正可行的保险计划还有不少的技术难点需要攻破，以上从居民对洪水保险支付意愿的角度来探索洪水保险的定价基础和定价区间，期望能为我国洪水保险计划的建立提供一些理论依据。

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［9］傅祖壇，叶宝文.预防高血压疾病之意愿价值支付［OL］.www.econ.ndhu.edu.tw／files／ee／ee4／pdf／23.pdf.

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