为什么大家对车险费改都是指责?因为我们已经被大染缸染黑了,写在三期费改批复之时!
车险费改的
理论依据与经验证据
1
问题的提出
三年前车险的“高保低赔”、“无责不赔”等社会舆论焦点问题将车险推向了风口浪尖,监管决定进行车险改革。车险费改的初衷最开始只有两个:其一是应对“高保低赔”、“无责不赔”等社会舆论焦点问题;其二也为了规范市场行为,让利于消费者,提高保障程度……。
那么,回到问题的出发点,费改的初衷达到了吗?
毋庸讳言,第一个目标通过条款中保险责任的修改就比较好达到。而第二个问题的解决则比较困难。为方便研究起见,我们将第二个目标做了量化处理,以2016年为例,车险的经营结果是赔付率58%,费用率41%。费改的第二目标就是要将赔付率拉上去,将费用率打下来。
但是伴随着渐进式的改革过程中,我们首先看到的是赔付率的降低和费用率的提高,这似乎与我们改革初衷完全相悖啊!所有的行业从业者尤其是高管们,似乎将矛头都指向了这次改革,并认为各家公司自主定价更加加剧了市场竞争,进而导致了市场乱象。
那么,问题真的是这样的吗?
保险市场中已有的经验数据是否支持车险费改的目标?
换句话说,险企真的可以实现在控制综合成本率的同时降低费用率,提升赔付率这一目标吗?
2
理论分析
如果2016年车险经营数据(赔付率58%,费用率41%)是真实的,言外之意就是老百姓交100元钱保费,平均获得赔款是58元,而其余41元都成为保险公司的市场成本和管理费用了。这表明,车险定价的费用附加太高了,大家可以通俗的理解58元是纯保费,而41元都是附加费用。这同时也说明我国的车险体制运营成本是比较高的。此时,监管从保护消费者利益的角度出发(其实这也是监管的最大核心职能之一),进行市场化改革,希望通过改革的手段来进行市场化的降价,从而达到优化车险综合成本率结构的目的,我们认为监管的初心和方法都是非常好的。
那么目标是多少呢?这个监管没有说,”13精”想抛出一个,供大家讨论拍砖。比如,初始目标是赔付率提升5个percent,费用率降低5个percent,行不行?
结果就变成了赔付率63%,费用率36%,我们觉得这个作为初始的第一阶段目标是没有问题的,至少在结构上比原来要好看的多。
贰
可是站在一线前沿的市场从业者却说,上述第一条是站不住脚的,为什么呢?
因为,表面上老百姓是交100元保费,而实际上保险公司又返还了一些,比如15元,赔付率58%和费用率41%都是虚假的。而真实的赔付率和费用率是58/85=68%,(41-15)/85=31%。这个结构才是市场中的真实结构。这个结构你看多好看!
那么问题来了?如果事实是这样的,我们为什么不将保费就定在85呢?我们为什么非要定100,然后又返还15呢?
这里面的摩擦成本将非常高,除却营业税率或者增值税率等国家制度性成本以外,还将车险市场形成了一个黑箱,在这个黑箱里面,有多少人乐此不疲,又有多少人殚精竭虑、战战兢兢!”13精”甚至感觉这里面的摩擦成本似乎不比国家层面的低。诺奖得主布坎南提到了关于规则之下的选择/规则本身的选择理论,”13精”将依据这个理论在后期对此再做专门的研究。
上述的理论探讨告诉我们一个基本的结论,那就是如果要优化车险的成本率结构,市场化价格改革是一个很好的手段和工具。
叁
根据”13精”综合成本率锚定理论,具体参见以往”13精”发布的《走出中小财险公司困境:综合成本率定多少合适?》。事实上,这是一个很有意思的话题,对这个问题的研究有助于保险公司做好分支机构的预算和考核。 我们认为问题的逻辑起点是赔付率,赔付率在地域之间的分布既有一定的逻辑因素,也有很大的随机因素。比如东南地域的赔付率比较高,是由于该地域的交通拥堵,人们的保险意识和法律维权意识都比较强,这有其合理的一面。可是我们也发现即使是东南地域,赔付率也不是都高,比如山东比山西要低,广东比湖南要低,这表明赔付率的分布也有很强的随机性。理论上,赔付率就应该等于纯保费与定价保费的商。各家都标榜赔付率低为业务管控好或业务质量好的结果。
如果逻辑的起点是赔付率的话,那么在充分认识到各个省份的赔付率之后,各个保险公司在做预算和费用管理的时候,会有相应的适应赔付率的动作,即赔付率高的省份可能要配相对较低的费用,赔付率低的省份可能要配相对较高的费用。这恐怕是造成目前的车险综合成本率结构的关键推手。
肆
总结一下:造成目前车险成本率结构的原因,上述第一和第二条分析表明,车险的附加费用确实高了一些,即整体的市场价格是比较高的(这里不排除个别车型个别险别的定价是低的),这会导致较低的赔付率;同时,各家预算和考核又都锚定在综合成本率上,高赔付匹配低费用,低赔付匹配高费用,最终导致了整个车险的一个较高的费用率结果。
伍
最后用一句话总结目前的车险综合成本率结构原因:定价高引致低赔付,低赔付引致高费用,内生变量是车险定价,外生的变量是保险公司的经营绩效考核。
如果我们的理论分析是正确的,那么,毋庸置疑,现在监管推的市场化改革(通过市场化的手段,达到车险费率的下降)无疑是正确的。至于激烈的竞争导致局部地区,局部时间段的高费用,可能都是改革的阵痛和改革的盲点吧。
3
实证分析
为研究上述问题,我们选取了人保财险、平安产险、太保产险、太平财险和阳光财险这五家财险公司2011年至2017年综合成本率、综合赔付率以及综合费用率的数据,得到共计35个样本点。在公司的选择上,涵盖了人保、平安、太保这“老三家”,也包括了太平、阳光等中型财险公司,在整个行业具有一定的代表性。
综合费用率与综合成本率之间
的负相关关系
图1是以综合费用率做纵轴、综合赔付率做横轴,所绘制的35个样本点的散点图。从图中可看出较为明显的负相关的趋势,经计算两者之间的相关系数ρ=-0.89822。为进一步验证综合费用率与综合赔付率之间的负相关关系,我们基于综合赔付率对综合费用率做回归得到结果表1。解释项前系数为负,且绝对值接近1,回归结果显著,说明综合费用率和综合赔付率之间存在着很强的负相关关系,两者呈反向变化。
综合成本率窄幅波动
图2是以综合成本率做纵轴所绘制的35个样本点的散点图。直观上可看出综合成本率都集中在一条直线附近上下波动,进一步计算35个样本点的变异系数,s/μ=0.025249 。变异系数是衡量数据离散程度的统计量,通常认为变异系数大于15%时,则要考虑该数据可能不正常存在着偏误。样本点较低的变异系数表明综合成本率的离散程度小,紧密地围绕着一个数值上下波动。并且就收集的35个样本点而言,综合成本率最高者和最低者仅相差10.70%。由此,我们可认为财险公司的综合成本率窄幅波动,变化不大。当然,有一个因素不好捕捉,那就是小公司的固定费用率较高导致的综合成本率偏差扩大,这也是为什么我们本次的样本选择中没有加入小公司的原因。
综合赔付率与综合费用率
的因果关系
经过上述分析,我们已知综合赔付率和综合费用率之间存在着较强的负相关关系,并且综合成本率窄幅波动。那么,综合赔付率和综合费用率之间的内在因果关系如何呢?因为综合成本率是综合赔付率和综合费用率两者之和,考察这个问题将有助于我们更清晰地理解车险费改的内在逻辑。
正如我们前面的理论分析那样,我们认为这个问题的逻辑起点是赔付率,虽然不同公司由于业务规模和险种搭配的不同,产险的综合赔付率可能会有所不同,但这与赔付率本身所具有的内在规律性并不矛盾。风险的发生是有一定规律和概率的,这就意味着遵循大数法则进行承保的保险公司所面对的赔付率应该是相对稳定的。但是由于道德风险、逆选择的存在,以及一些意料之外自然灾害等重大事故的发生,这些因素对赔付率产生扰动,最终呈现出来具有很强随机性的赔付率。
图3是以综合赔付率做纵轴所绘制的35个样本点的折线图,可看出波动性较大。就收集的35个样本点而言,综合赔付率最高者和最低者相差19.09%,综合费用率最高者和最低者相差21.22%,均高于综合成本率最高者和最低者之间的差值10.70%。所以,这就出现了一个现象,综合赔付率由于随机因素的影响宽幅波动;综合费用率与综合赔付率呈较强负相关关系,所以也呈宽幅波动;最终两者之和综合成本率呈窄幅波动。
4
结论
通过上述理论分析和经验数据的分析,我们可以得到以下结论:
▶就费改初期而言,整体车险定价是偏高的,尤其是费用附加部分,一个佐证就是较低的赔付率(不到60%)。
▶按照目前保险公司经营绩效考核和预算管理的普遍规则和方法(”13精”综合成本率锚定目标理论),较低的赔付率引致了各家公司较高的费用投入。最终,形成了目前市场中车险的综合成本率结构,赔付率偏低,费用率偏高(这个偏高偏低是指与国外相比,与”13精”心目中理想结构相比而言)。
▶定价是内生的,保险公司预算管理和经营绩效考核是外生的。
▶目前监管所推的市场化改革以达到降费的方法可能是唯一可选择的方法,”13精”也想不出其他的方法来改善目前车险难看的综合成本率结构。(不然您说一个?呵呵!)
因此,我们相当于找到了支持车险费改的一些理论依据和经验证据。正如开篇所述,费改的主旨是在控制综合成本率的同时降低费用率,提升赔付率,这与我们通过经验分析所验证的三者之间的内在逻辑一致。综合赔付率呈宽幅波动,综合费用率与综合赔付率呈负相关,且综合赔付率存在一定的随机性。所以,为降低费用率,就必须从提高赔付率入手。而为提高赔付率,就必然从降费入手了!
一点心理体会:我们只知道指责监管,是监管动了我们的奶酪,还是监管为老百姓谋利益谋错了?我们深处这个行业不知不觉已经被染黑,突然有人说这个行业要改一下,明明他是白的,但是我们却以为自己是白的,而他是黑的。
©13个精算师
想买寿险产品?
哪款产品性价比高?买什么怎么买?
扫描下方二维码,
测试我们的智能保顾——smartβ
了解更多保险资讯,扫下方
13个精算师
新浪财经头条号:13个精算师
邮箱:
thirteenactuary@163.com