0 引言 森林火灾保险作为一项重要的损失补偿机制，很早便受到人们的关注并予以实施。但由于办理手续繁杂、费率过高、管理粗放和极易上升至巨灾等特点，使得森林保险的承保效应并不理想，乃至于其研究及实施一度停滞。近些年森林巨灾频发，保险公司随时面临着导致公司偿付能力不足的高风险，森林火灾巨灾损失评估的研究成为一个焦点。多数历史研究都是根据森林的经济、生态、和社会效益将森林火灾损失划分为相应的经济价值损失，并以此为基础进行细分，结合资产评估学、经济学等理论基础，分别采用重置成本法、历史成本调整法、收获现值法和木材加倒算等方法进行损失评估。但当前我国的森林保险赔付标准是培育树木的物化成本，这使得当前森林火灾损失评估研究与保险公司实务操作难以形成一致的标准和方法，难以解决当前政府及保险公司同时面临的森林保险定价不准的困境。 目前，无论是我国的巨灾保险还是森林保险都处于起步阶段，数据不透明不完整，研究薄弱，无法准确度量巨灾损失，关于森林火灾巨灾保险的研究更是一片空白。为此，本文结合森林火灾损失的保险数据和社会经济数据，识别保险损失和社会经济损失的巨灾风险，采用基于“灾害系统论”划分标准的定义方法及极值理论思想（POT）得出森林灾害巨灾定义。进而基于非寿险精算理论基础对森林火灾巨灾风险做出损失评估，为保险公司和政府部门提供了一个较为完整的流程以及参考模型的输出结果。 1 森林火灾保险巨灾定义的界定 无论是从几十年的社会损失数据观测还是从保险公司自开展森林保险以来的赔付数据出发，都可以看出高频率、高破坏性森林火灾的发生造成大量直接经济损失，严重威胁着保险公司的稳定经营。通过对相关领域的巨灾定义研究回顾及总结，可以发现国外的研究者一般将巨灾风险定义为导致重大损失的极端小概率事件，如洪水、地震、干旱等自然灾害。国内对于巨灾风险的研究也多沿袭美国保险服务局（ISO）按照1998年价格给出的定义，将巨灾风险视为“导致财产直接保险损失超过2500万美元并影响到大范围保险人和被保险人的事件，通常指突发性、无法预料、无法避免的并且严重的灾害事故”。从保险公司的角度看，导致保险公司赔款过多超过其一般偿付能力的风险为巨灾风险。业界较为统一的看法为一次受灾的赔款相当于当年保费收入150%~200%的，即可确定为巨灾风险。以此为参考，本文基于“灾害系统论”划分标准的定义方法，基于森林火灾发生的概率及损失对巨灾定义进行刻画。 1.1 保险数据下巨灾定义的确定 1.1.1 数据来源 由于保险公司的森林火灾损失经验较为完整，与社会数据相比，对保险数据的处理较为简单。用国内某大型财险公司2008~2012年森林保险火灾承保数据及理赔数据，结合案发时间、地点、起因等多种因素向前追溯造成理赔的灾害事件进行事件划分并确保划分的合理性，由此可以统计出这些理赔对应的每次灾害所造成的总损失。最终确定2225起火灾理赔事件作为数据来源。 1.1.2 方法概述 将整理出的灾害事件通过蒙特卡罗模拟扩大损失样本空间，进而做出森林火灾保险损失最优的分布拟合结果，选取99.5%等相应分位点对应的损失作为森林火灾达到巨灾程度的参考标准。经过统计软件分析，森林单次灾害事件的保险损失服从Burr分布（图1），选取指定的99.5%~99.9%分位点时，对应的最大可能损失金额为138万~275万（表1）。 1.2 社会数据下巨灾定义的界定 社会数据的发展趋势代表保险公司未来面对的风险情况，分析社会数据是对上述保险数据分析的必要补充。但由于保险公司按照物化成本进行承保，森林的直接社会经济损失与保险损失并没有直接可比性。故首先对森林社会损失面积进行分析，进而转化成森林火灾社会损失物化成本与保险损失数据进行直接比较。 1.2.1 数据来源 由于森林火灾频发，多个领域对其进行统计，本文从国家林业局网站的新闻记录、林业科学数据中心、《中国森林火灾典型案例》、《2006森林火灾扑救典型战例评析》中筛选出1963~2012年间251起损失面积大于100公顷的重特大火灾，作为森林火灾巨灾损失评估的来源。 1.2.2 方法 F104Y4114.jpg F104Y4115.jpg 当前统计资料对森林火灾的记录多限于重特大森林火灾。我国《森林防火条例》按照受害森林面积和伤亡人数，森林火灾分为一般森林火灾、较大森林火灾、重大森林火灾和特别重大森林火灾。重大森林火灾为受害森林面积在100公顷以上1000公顷以下的，或者死亡10人以上30人以下的，或者重伤50人以上100人以下的；特别重大森林火灾指受害森林面积在1000公顷以上的，或者死亡30人以上的，或者重伤100人以上的。因此选取μ=100公顷即1500亩作为触发重特大火灾的损失值，从而可以得到森林火灾重特大事件损失分布F104Y4138.jpg。 为了获得森林火灾事件社会经济损失的总体分布，借鉴极值理论中的超越阀值理论（Peak-over-Threshold）方法的思想，基于条件分布F104Y4138.jpg得到社会损失的总体分布F104Y4139.jpg上的损失值。具体过程是，首先统计出1963~2012年的森林重特大火灾事件损失面积值X，对重特大事件触发点之后的损失面积x-μ拟合分布，得出其最优分布拟合结果作为x＞μ的条件分布F104Y4138.jpg即重特大火灾条件分布。进而统计出《林业统计年鉴》历年的重特大火灾事件占比（重特大火灾次数/所有火灾次数）作为条件概率。在将重特大森林火灾损失分布F104Y4138.jpg转化到总体森林损失分布时，注意到重特大火灾的界定有双重标准：死亡人数或损失面积达到某一水平。于是本项目对人口伤亡严重但损失面积不大的重特大火灾进行剔除，因此条件概率为β=[（重特大火灾次数/所有火灾次数）×（重特大火灾数据中损失面积大于100公顷的个数/重特大火灾数）]。则重特大事件触发点μ为整体损失分布F104Y4139.jpg上1-β的分位点。最后根据： F104Y4117.jpg 为了将损失面积值转化至可参考的损失金额值，根据实际情况附加系数及假设，将社会损失面积数据调整到用物化成本衡量的损失金额数据：损失金额=损失面积×投保率×450。其中，450元是根据历年承保记录计算出的单位保额；并且，参考保险公司森林保险的损失赔偿认定标准及森林火灾自身的特性，假设森林火灾的受灾面积为损失面积，即损失率为100%；投保率是反映社会损失与保险损失差异的重要因素，根据现有承保数据判断，一些森林火灾高风险地区尚未投保或承保数量极少，随着森林保险的发展，投保率必然呈现上升态势，对该业务的经营有显著的影响。但由于森林保险现处于起步阶段，缺乏对投保率的统计，无法对森林保险发展成熟后稳定的投保率进行准确预估。以下结果将通过不同投保率情景假设（50%~100%）阐述问题，观察不同投保率下损失水平的变化，便于保险公司以发展的角度看待自身所面对的森林火灾损失。 基于上述分析得出，通过统计软件社会重特大火灾条件分布F104Y4138.jpg拟合结果为Pareto2分布（图2）。整体分布F104Y4139.jpg的99.5%分位点对应条件分布F104Y4138.jpg的21.7%分位点，损失额为139万元。在不同投保率假设下的损失情况如表2所示，随着森林险承保规模不断扩大，保险公司面临的森林火灾损失金额也不断上升。 F104Y4116.jpg 1.3 森林火灾巨灾定义 对比保险数据及社会数据的分析结果，在森林火灾社会损失分布和保险损失分布上，随着风险水平（分位数）的提高，社会损失规模扩大的程度远远高于保险损失规模的变化。因此本文确定以下两种森林火灾巨灾定义来反映由于承保范围有限导致社会数据及保险数据之间的差异。 定义1：异常严重的小概率火灾事件发生导致大量索赔，造成直接保险损失超过138万元的事件为森林火灾巨灾。此定义基于保险数据损失分布99.5%的分位点，这一巨灾水平的森林火灾事件保险损失（138万元）与社会损失（139万元）十分接近，没有明显差异。表明在这个定义下森林火灾巨灾发生的概率在社会和保险两种度量角度上基本一致。 定义2：异常严重的小概率火灾事件发生导致大量索赔，造成直接保险损失超过276万元的事件为森林火灾巨灾。此定义基于保险数据损失分布的99.9%分位点，与定义1不同，在这一分位点下，无论是社会完全损失（2800万元），还是投保率降低到50%的损失（1400万元），都远远大于实际保险损失的276万元。这说明由于承保范围有限等原因，保险公司在对巨灾社会损失的经济补偿中所起的作用及承担的风险责任被限定在了一定水平。因此，在这个巨灾定义的基础上，保险公司在将来扩大承保、放开保额、巨灾定价以及建立巨灾储备时一定要充分估计所面对的巨额潜在风险，否则巨灾一旦发生，保险公司将面临严重偿付能力不足问题甚至破产的威胁。 2 森林火灾巨灾损失评估 考虑到社会数据及保险数据的差异性，在上述巨灾定义的基础之上，本文分别对保险损失数据与社会损失数据进行了巨灾损失评估。基于保险数据的超越概率曲线代表当前森林火灾保险所面临的巨灾风险；基于社会数据的超越概率曲线反映随着森林保险规模的扩大，森林火灾巨灾风险在未来的暴露趋势。最后，通过将社会数据与保险数据进行有效连接为保险公司巨灾风险管理提供了可参考的思路。 2.1 基于保险数据的损失评估 保险损失数据的来源基于某保险公司自开展森林保险以来对所有理赔案件的已决赔款及未决赔款的记录，因此可以使用整体损失分布绘制整体的超越概率曲线，不用假设损失情况及保额，准确性较高，充分代表了保险公司所面临的森林火灾风险现状。 通过统计软件可得出森林火灾事件的保险损失服从Burr分布，其整体的超越概率曲线（图3）容易获得为1-CDF（Burr）。为了清楚地看到其尾部损失的情况，将尾部的保险损失通过图4放大。在超越概率曲线上分别取不同的超越概率（表3），当超越概率较高时，损失呈现出缓慢增加的趋势，随着超越概率下降损失上升的趋势也增加。由于保险损失属于截断数据，其上升趋势整体比较平稳。相较于社会损失超越概率曲线，本文认为使用保险数据超越概率曲线进行森林火灾巨灾评估对保险公司具有更为直接的意义。 F104Y4119.jpg F104Y4120.jpg F104Y4121.jpg F104Y4122.jpg 2.2 基于社会数据的损失评估 社会数据应作为保险数据损失分析的重要补充，以实现更完整的森林火灾巨灾损失评估。由于目前社会损失数据的统计资料仅限于重特大森林火灾，无法得到一个精确的整体损失分布，因此也不能得到相应的整体超越概率曲线。考虑对于巨灾损失评估，只要能得到精确的尾部超越概率曲线便可以对巨灾风险管理起到重要作用，本部分依据前述使用的极值理论思想，通过在得出的尾部巨灾损失分布Pareto2分布上进行蒙特卡罗模拟得到大量的损失及对应的发生概率，通过条件分布的理论将尾部损失分布上的点调整到整体损失分布上，随后求出模拟损失在整体分布上相应的超越概率，对超过巨灾水平的损失值及超越概率做出散点图进行趋势回归便可以得出选定巨灾水平下的超越概率曲线。采用上述方法得到的社会数据的超越概率曲线为幂函数的形式（图5），表达式为： F104Y4123.jpg 根据超越概率曲线，在超越概率P=0.002-0.007的水平上，可以得出不同投保率情景下对应的巨灾损失值（表5）。整体而言，其与保险损失超越概率曲线的变化趋势一致，当超越概率较高时，损失呈现出缓慢增加的趋势，当超越概率降低到一定程度后，损失表现出快速增加的趋势，明显超过保险损失的上升速度。另外，假设的投保率越低，不同损失水平下的超越概率越易被低估。例如，133万元损失在60%投保率下的超越概率为0.004，在50%投保率下的超越概率小于0.004，此时，保险公司极易低估自身面临的巨灾风险，造成巨灾储备不足而影响其经营的稳定性。 2.3 保险数据及社会数据的连接 结合上述分析分别对保险损失及调整的社会损失进行比较可以观察出二者风险变化趋势及关系，但只有将两者有效地结合起来，考虑承保的实际情况，利用社会数据的结果对保险数据的结果进行调整才能更好地实现损失评估及预测目的。 F104Y4124.jpg F104Y4125.jpg 保险损失分布及社会损失分布之间的差异源于投保率、免赔率及承保标准等保险因素。本文以投保率为例，假设在不同承保水平的情景下，动态地观测保险公司可能面对的超越概率曲线及风险差异，并且与森林火灾社会经济损失分布分别进行比较。通过在当前的保险数据上扩大20%、50%、70%及100%的承保规模，确定相应投保率下的保险损失分布，将四个损失分布分别与社会损失分布进行差异比较。在通过F-检验双样本方差分析（表6）对分布的波动性进行判断后可以看出，随着投保率上升，F值不断减小，P（F≤f）值逐渐趋近于0，保险损失分布与社会损失分布尾部巨灾水平的差异逐渐减小，拟合度上升。类似的，附加不同免赔率等条件后保险损失分布与社会损失分布的拟合度也会发生变化。 F104Y4126.jpg 因此，在进行森林火灾巨灾研究时，只有将社会数据及保险数据研究有效地结合起来进行考察，才能更为准确的体现目前保险在森林火灾损失经济补偿中所起的作用，同时有利于保险公司有效结合社会损失的发展模式对相应损失水平的保险损失进行评估及趋势预测。 3 结论与建议 根据以上研究，本文得出以下结论并提出相关建议： （1）加大对森林火灾巨灾风险的重视程度。森林巨灾的发生对社会所带来的损失是全方位的，包括生命、财产及灾后重建等损失。一旦巨灾发生，保险公司势必要面临巨额赔付，导致的严重后果不容忽视。因此保险公司应从巨灾风险识别到准确评估巨灾风险设计有效的方法，控制超赔风险，保证公司的稳定经营与发展。 （2）目前我国森林保险还处于发展阶段，保险数据的预测只能观察到近些年公司的风险情况。为此，通过对森林火灾的社会数据进行巨灾损失评估，并与保险数据做出相应的趋势比较及差异分析，发现保险损失与社会损失在尾部差异很大，当社会数据达到千万损失时，保险数据只有270万。因此保险公司应在保险数据的基础上结合社会数据充分估计所面对的潜在风险，否则巨灾一旦发生，保险公司将面临偿付能力严重不足的问题。 （3）森林火灾灾害损失极易上升到巨灾水平，使保险公司经营的稳健性随时可能受到巨大冲击。森林巨灾保险应归属于经济政策性保险，属于准公共产品，因此必须重视建设政府主动参与的巨灾风险分散机制的必要性和紧迫性。为切实保障林农的利益、保证及时恢复林业再生产、充分发挥森林保险的作用，各级政府应提高森林保险补贴水平，覆盖林业生产当前物价水平下的直接物化成本。避免再度发生大型灾害之后，陷入主要依靠政府灾后救援对灾民进行补偿及灾区重建，以及救援无法完全覆盖的境地。
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