刘旭，付翔，王峥，王永洪，梁颖祺，李世银

（1.国家海洋环境预报中心，北京 100081；2.北京林业大学经济管理学院，北京 100083；3.中盛国际保险经纪有限责任公司，北京 100007；4.中国人民大学财政金融学院，北京 100872）

1 引言

风暴潮灾害（分台风风暴潮和温带风暴潮，考虑到两者的致灾程度和与实测资料的统一，下文中的风暴潮均指台风风暴潮）在世界自然灾害经济损失中居首位，多年来风暴潮灾害的累计破坏程度超过地震和海啸。我国因风暴潮灾害导致的经济损失占全部海洋灾害损失的90%以上，风暴潮灾害给沿海地区的人民生命财产安全造成了严重威胁[1-2]。目前，我国风暴潮灾害损失补偿以各级财政拨款为主，然而单纯依靠政府灾害救助加重了受灾地区的财政负担，生产、生活及灾后重建工作的资金也难以保障[3]。企业和家庭作为社会主要综合经济主体，在面对巨灾风险时常用的回避风险、预防风险和自留风险等手段不足以抵抗巨灾的打击，而通过转移风险、降低风险水平可有效帮助灾民恢复正常的生产、生活[4-5]。保险作为互助补偿的经济制度，在灾害发生时可以按约定给予可预期的经济补偿，具有提升灾害管理水平的社会实践功能，是提升社会整体福利的必要手段[6]。尤其在全球气候变化和极端天气事件日益增多的大背景下，人口与社会财富向沿海地区不断集中，海洋灾害综合防范及灾害补偿制度的需求越来越迫切[7-9]。

进入21世纪以来，党中央和国务院相继出台了相关规定鼓励和支持发展巨灾保险制度。2006年，《国务院关于保险业改革发展的若干意见》中提出建立国家财政支持的巨灾风险保险体系，使得巨灾保险进入大众视野。2013年颁布的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》和2014年颁布的《国务院关于加快发展现代保险服务业的若干意见》更是将巨灾保险提上日程，要求研究建立巨灾保险基金和巨灾再保险等制度，逐步形成财政支持下的多层次巨灾风险分散机制。2016年，《中共中央国务院关于推进防灾减灾救灾体制机制改革的意见》中提出，加快巨灾保险制度建设，逐步形成财政支持下的多层次巨灾风险分散机制，鼓励各地结合灾害风险的特点，探索巨灾风险的有效保障模式。《国家综合防灾减灾规划（2016—2020）》中也指出要发挥保险等市场机制的作用，鼓励各地区探索巨灾风险的市场化分担模式，提升灾害治理水平。2021年新颁布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》在全面提高公共安全保障能力中特别指出要发展巨灾保险。风暴潮灾害作为我国影响频率最高、经济损失最大的海洋灾害，可作为海洋灾害综合保险的重点优先研究对象[7，10]。

巨灾保险作为灾害风险管理手段，不仅得到政策层面的大力支持，还受到了国内外众多学者的关注，其中巨灾可保性是首当其冲的理论研究热点和灾害保险的评估基础。巨灾保险不可保的主要原因包括保险人风险厌恶、资本流动性和承保能力等供给不足问题[11-12]，消费者逆向选择、交易成本、信息不对称、有限责任和低效的金融市场等市场失灵问题[12-14]，风险意识、风险脆弱性感知等保险需求不足问题[15-16]，风险发生集中、损失难以预估等保险厘定技术问题[17-18]。通过政府参与[11，15]、建立延期缴税的巨灾准备金制度[12，19]、提高初始资本[15，18]、改善保险公司风险转移效益及可保风险范围和承保能力、消化巨灾保险市场的过剩风险、优化重大风险累积在保险公司和金融市场间的配置等手段，使得巨灾可保具有可行性[3，7]。现代保险理论即风险泛化理论的发展[4]，明确了可保风险界限的可扩展性和相对性，也增强了巨灾风险的可保性[20]。

综合来看，我国建立健全与经济发展水平相适应的灾害保险机制，对完善巨灾防范救助体系和增强社会抵御风险能力具有重要意义[17，21]。目前，在我国部分地区进行的灾害保险试点研究取得了宝贵的实践经验。然而，海洋灾害保险特别是专门针对风暴潮灾害的保险研究还相对匮乏[4，7-8]。本文以1989—2019年《中国海洋灾害公报》中风暴潮（仅选择台风风暴潮）直接经济损失数据为研究对象，在对可保性指标要求、我国巨灾保险试点和商业灾害保险实践等方面进行综合理论分析的基础上，采用极大似然法估计了全国、浙江省、福建省和广东省风暴潮灾害直接经济损失的指数族最优拟合分布，进一步采用自助法通过重抽样技术扩大样本容量并估计重构样本的正态性，进而分析风暴潮灾害直接经济损失符合大数定律的可保性，以期为风暴潮灾害保险厘定和产品设计提供理论依据和技术支撑。

2 理论分析

2.1 我国政策性灾害保险试点分析

自2008年汶川地震后，地震保险的需求显著上升[15-16]，我国也加速了巨灾保险政策的研究进程。2016年保监会和财政部联合印发了《建立城乡居民住宅地震巨灾保险制度实施方案》，标志着我国巨灾保险制度建设迈出关键一步，明确了我国适合建立“政府推动、市场运作、保障民生”的运作模式。该模式将地震保险按照投保人、保险公司、再保险公司、地震巨灾保险专项准备金4级“风险共担、分级负担”的原则，实现“整合承保能力、准备金逐年滚存、损失合理分层”的风险转移机制，促进了灾害损失由政府承担向全社会乃至全球共同分担的转变。这是运用现代金融手段应对地震灾害风险的有效途径，是对我国现有灾害救助体系的有益补充。四川省作为城乡居民住房地震保险试点省份，建立了“直接保险—再保险—地震保险基金—政府紧急预案”的多层次风险转移机制；试点地区的投保居民承担40%的保费支出，财政提供60%的保费补贴；由3家商业保险公司共同承办和经营，中国财产再保险公司为再保险人，四川省地震保险基金由政府拨款、保险费计提和社会捐助等组成；首期由财政拨付2 000万元作为启动资金，每年财政视情况安排资金转入。在灾害管理过程中，保险公司可发挥网点丰富和评估技术专业等优势，灾前可排查承保房屋风险，灾中参与相关抗震救灾，灾后合理快速地实施灾害理赔工作。这不仅提高了保险公司的服务水平，提升其社会影响力，还分担了政府的救灾压力。

2014年首创的“深圳模式”（即深圳市巨灾保险制度采用政府主导、5家商业保险共同承保）被列为全国灾害保险推广的重大改革创新成果，2019年新增了台风等紧急转移安置费用和灾后人员救助费用。深圳市巨灾保费的来源为财政支出，2019年财政支出中防灾减损费的占比从不低于5%提高到不低于10%。通过与保险公司合作，政府加强了风险点评估、社区防灾减灾教育和演练，实现了从被动减少灾害损失到主动防患于未然的防灾减灾工作思路的转变。

宁波市巨灾保险制度构建了由政策性巨灾保险、巨灾基金和商业性巨灾保险共同组成的“三位一体、有机结合”的巨灾风险防护网，其采用将自然灾害保险触发条件设置为市防汛抗旱指挥部启动防台、防汛Ⅲ级及以上应急响应机制或区域降雨量达到巨灾级别暴雨标准的理赔触发机制。政府相关部门和保险公司共同研发了基于室内地坪高程的远程定损系统，提升了保险公司理赔服务时效。采用精算咨询公司作为第三方机构独立评估巨灾保险保费的方式，可优化保费结构，合理提升保费充足度。多年来，宁波巨灾保险起到了防灾减灾和完善社会治理的作用，被保险行业称为“宁波样板”。

试点地区通过政府主导、市场运作的模式，将市场和社会力量纳入到防灾救灾体系当中，构建了政府、保险机构与社会组织多方参与的新型灾害管理体系。这一方面发挥了保险费率的杠杆作用和保险公司的风险管理职能，推动了投保地区做好防灾防损工作；另一方面保险公司为通过建立制度化的运营机制落实保险赔偿责任，秉承“防重于赔”的理念积极开展灾害研究分析工作，有效提升了应急管理水平。通过地方财政补贴或财政直接购买保险服务的方式，在一定程度上解决了我国保险行业深度不足、企业居民保险意识薄弱的问题，保障了巨灾保险的资金来源和稳定的承保能力，为建立长期有效的巨灾保险制度提供了实践经验。但是，在试点过程中，还存在赔付指标尚未十分明确、保费厘定困难等问题，采用指数保险的灾害评价指标设定还在不断修订阶段，触发赔付下限指标设定过低容易导致保险公司承保压力过大，而指标设定过高则对受灾地区的保障力度不足。

因此，只有在对灾害机制深入研究的基础上，结合其对社会经济的影响分析，才有可能构建更符合实际需要的灾害保险产品。我国开展风暴潮预警报业务已达40余年，风暴潮数值模拟技术日趋成熟[1]。虽然风暴潮风险评估仍处于起步阶段，但相较于其他灾害，制定科学合理的风暴潮灾害保险技术指标和保费厘定方案更具可行性。通过对单一险种灾害保险的优先试点，再逐步拓展为综合性灾害保险，也符合国际上灾害保险制度的发展规律。

2.2 我国商业性灾害保险市场分析

我国商业保险中的家庭财产险、企业财产险、机动车车辆保险和建筑工程一切险中包含了洪水灾害和台风灾害等灾害种类。从我国现行的商业性保险险种和保险责任可以看出，家庭财产险的主险责任中包含了洪水造成的房屋及室内财产的损失，但高风险的低洼地区排除在主险责任以外，必须通过附加险的形式扩展条约。企业财产险的保障范围为企业投保的房屋及室内财产，而风险较大的露天标的排除在主险责任外，必须通过附加条款进行保障。工程项目也可通过建筑工程一切险进行投保并扩大保障范围，由于建筑工程具有特殊性，一般采用一项目一方案的方式。机动车车辆保险中的车险损失保险直接包括了洪水、暴雨等保险责任。

表1 我国商业保险中灾害保障的保险产品比较Tab.1 Comparison of commercial insurance products with disaster protection in China

我国家庭财产险和企业财产险的投保覆盖面相对较低，而交通强制险的实施使得我国的机动车车辆保险较为普及。总体来看，我国商业灾害保险处于较低水平，现有的商业保险对灾害总损失的承担率不到5%，远低于国际上36%的平均水平[18]。同时，在商业保险购买过程中存在风险逆向选择问题，高风险区域内的居民和企业投保意愿较高，而低风险区域则投保意愿较低。商业保险公司在保险产品的设计过程中若按照高风险制定保险费率可能会降低客户的购买意愿，若按照低风险制定则可能会导致保险公司亏损，这使得保险公司的承保意愿较低。

2.3 我国海洋保险发展分析

我国的海洋保险主要包括以船舶险和海洋货物运输险为主的商业保险、以海洋渔业为主的互助保险、以及仍处在探索阶段的海洋灾害保险[22]、海洋牧场保险[23]、海洋环境污染责任保险[24]和海洋工程环境污染责任保险[25]等多种形式。

在传统的船舶险和海洋货物运输险的商业保险领域，上海已成为亚太地区主要航运保险中心之一。上海拥有全国11家航运保险运营中心和我国唯一的航运自保公司（中远海运财产保险自保有限公司，简称中远海自保），因此上海也是我国航运保险保费收入最高的地区[24]。中远海自保在5年的发展历程中，通过统筹安排中远海运有限公司集团内的保险业务，基本实现了最大程度地覆盖集团内各企业在生产经营过程中遇到的风险，提升了我国海运在“一带一路”建设中的竞争力。除自保业务外，中远海自保还与中国渔业互保协会签署战略合作协议，将业务拓展到海事服务、案件处理和担保合作等方面，共同助力实现海洋强国梦。

在渔业互助保险领域，早在1982年中国人民保险公司（PICC）就开始独家经营渔业保险业务，这标志着我国渔业保险的开端，然而到1992年该项保险业务逐渐萎缩。1994年原农业部和民政部联合组织成立了中国渔船船东互保协会（2007年更名为中国渔业互保协会），旨在解决商业保险缺位和渔民投保无门的问题，随后在河北、山东、江苏、浙江、福建、广东等主要沿海省份陆续成立了地方性渔业互保协会。2008年，中央财政设立了渔业互助保险补贴试点项目，资金总额为1 000万元，试点地区的各级财政也加大了配套资金支持力度，这促进了我国渔业互助保险的发展[26]。1994—2019年，我国渔业互助保险累计为渔业生产提供风险保障近3万亿元，补偿金额超过60亿元，并形成了稳定的客户群体[26]。2019年，全国首单“海洋牧场保险+信贷”服务开启，它以山东长岛综合试验区海洋牧场的两个智能网箱为标的，采用天气指数保险的形式为海洋牧场企业提供自然灾害管理方案，助推了长岛海洋牧场企业的发展[23]。2020年，为落实《关于渔业互助保险系统体制改革有关工作的报告》，农业农村部联合中国银保监会印发了《关于推进渔业互助保险系统体制改革有关工作的通知》，确定了“剥离协会保险业务，设立专业保险机构承接”的改革总体思路，形成了渔业互助保险系统整体改革方案，全国性渔业互助保险机构遵循“互助共济，服务渔业”的宗旨，开展渔业行业内的财产保险、责任保险、意外伤害保险和再保险等经银保监会核准的保险业务。为更好地服务于渔业实体经济发展，中国渔业互保协会不断探索创新性的保险产品。

在海洋工程保险领域，海洋石油勘探开发是最典型的高风险海洋工程，保险公司主要通过海上石油开发工程险的形式承保自然灾害和意外事故造成的费用。中国海洋石油集团有限公司（简称中海油）通过成立中海石油保险公司（简称海油自保）实现风险管理，海油自保主要承担集团项目的保险安排，以有效的再保成本提升中海油集团的保险覆盖。此外，海上风电项目保险涉及到水险和能源险多个领域，建设期主要通过建筑工程一切险、设备运输险、船舶险等险种进行承保，运营期主要通过财产一切险、机器损坏险、公众责任险等险种进行承保，由于承保金额较大，一般通过大中型商业保险公司联合共保和再保险的方式进行风险控制。海上围堤、防波堤等工程主要采用建筑工程一切险及第三者一切险的形式投保。如何将风险成功转移并最大限度地降低企业事故后的损失已成为承包商共同关注的话题[27]。与普通建筑工程相比，海上工程具有环境差异大、工程面临风险大和灾害损失样本不足等特点，在保险实务即便是国际保险业中也没有相对固定的参考费率，因此需对工程进行深入的风险评估[27]。

2.4 风暴潮灾害可保性标准分析

瑞士再保险公司将可保性定义为要求风险发生的损失是可预测的，风险组合中单个风险的相关性在可控范围内。可保性包括保险统计精算、市场决策、社会因素和需求因素4大类共12个具体指标。依据上述定义，我们可以分析我国风暴潮灾害的风险特征及可保性（见表2）。与瑞士再保险公司可保性指标的对比结果表明，我国风暴潮灾害基本满足12项可保险指标，说明保险公司经营方式的改进、巨灾保险制度创新实践经验的积累、风暴潮灾害可预测性的提高和风险评估技术的进步等因素，为风暴潮灾害保险提供了客观条件和理论依据。

表2 风暴潮灾害可保性评价标准Tab.2 Storm surge disaster insurability evaluation criteria

在保险业相对发达的国家，巨灾保险制度已经成为一项非常重要的非工程性防洪措施和洪灾救济制度。我国沿海经济已经发展到高质量阶段，灾害保险是在社会治理中引入社会力量的重要探索，也是政府减灾救灾的有效补充。一般来讲，由政府主导的政策性保险模式可提供基本保障，提高保险保障的覆盖面，可为受灾地区的居民和企业提供基本经济补偿，而政府参与程度较低的商业巨灾保险产品可为保险需求更强的被保险人提供更高的风险转移水平。根据政府参与和支持程度的不同，巨灾保险制度可分为政府主导型（例如美国）、政府支持型（例如法国）和商业模式（例如英国）3种主要类型。美国的洪泛区管理方法要求在社区参与的前提下由个人购买洪水保险，美国洪水保险已成为仅次于养老保险的第二大社会保险项目。法国通过中央信托再保险的形式建立了较为稳健的平衡准备金池，在购买商业财产险时强制要求购买自然灾害附加险，因此保险渗透率高达95%。英国作为世界再保险市场的中心之一，保险市场十分发达，保险行业的承保能力雄厚，这种市场化的保险机制促使在居民购买家庭财产保险时捆绑购买灾害保险的比例高达90%。

目前市场上还没有专门针对风暴潮灾害的保险产品。风暴潮灾害作为我国最严重的海洋灾害，需要在综合考虑我国保险市场成熟度和防灾减灾管理方式的基础上，借鉴国外灾害保险的实践经验和我国灾害保险试点的成功经验来设计保险产品。在构建风暴潮灾害保险模式时，政府主导、市场参与的模式更具可行性，可以保证保险的覆盖面和保障程度。在灾害保险模式的设计过程中，还需充分发挥风暴潮预警报和沿海地区风险评估技术的优势，提高灾害损失的评估能力和预测精度，为制定科学合理的赔付方案提供技术支撑，通过保险杠杆效应为受灾地区提供基本保障的“稳定器”。

3 实证分析

3.1 数据来源与预处理

风暴潮灾害直接经济损失数据来源于1989—2019年《中国海洋灾害公报》。由于这30 a我国的经济、社会处于快速发展阶段，本文以2019年为基年，采用每年通货膨胀系数（Consumer Price Index，CPI）进行数据标准化。CPI调整前，全国风暴潮30 a的直接经济损失平均值为107.6亿元，中位数为72.6亿元，损失范围为11.0亿～329.8亿元；CPI调整后，全国风暴潮30 a的直接损失为163.17亿元，中位数为116.4亿元，损失范围为16.8亿～476.1亿元（见图1a）。不同省份（区）受风暴潮影响的频数从大到小依次为广东省、福建省、浙江省、广西壮族自治区和海南省，发生次数分别占总灾害次数的28%、25%、22%、13%和12%；不同省份由风暴潮造成的直接经济损失从大到小依次为广东省、浙江省、福建省、海南省和广西壮族自治区，各地区的损失分别占总损失的34%、27%、26%、10%和3%。

图1 1989—2019年我国及各地区风暴潮直接经济损失时间序列图Fig.1 Time series of direct economic losses caused by typhoon storm surge in China and coastal regions during 1989—2019

3.2 直接经济损失分布检验

以全国和受风暴潮灾害影响较为严重的3个省份（浙江省、福建省、广东省）为研究对象，根据核密度曲线可初步判断这些地区的风暴潮直接经济损失均为具有后尾特征的指数分布特征（见图2）。本文分别采用指数分布、伽马分布、韦伯分布、帕累托分布、逆高斯分布、对数正态分布和广义贝塔第二类（GB2）分布进行极大似然法估计，通过KS（Kolmogorov-Smirnov）检验分析各分布的参数显著性，综合采用模型残差平方和、回归平方和、离差平方和、似然函数、赤池信息准则和贝叶斯信息准则评价拟合精度，从中挑选出最优拟合分布。

对1989—2019年全国风暴潮直接经济损失数据进行拟合（见图2a），通过KS检验，置信区间为95%，原假设为数据符合理论分布，其中指数分布、伽马分布和韦伯分布通过参数检验，韦伯分布模型的离差平方和最小、似然函数最大、AIC和BIC最小，说明即便增加模型参数也比指数分布的模拟效果更优，因此判定我国风暴潮灾害直接经济损失最优拟合分布为3个参数的韦伯分布（见表3）。

表3 我国风暴潮直接经济损失分布检验统计表Tab.3 The statistical distribution pattern of the direct economic loss of the storm surge in China

分别对浙江省、福建省和广东省进行指数族分布拟合（见图2b—d），综合KS检验结果和模型精度评价指标可知，浙江省、福建省和广东省指数族的最优拟合模型分别为逆高斯分布、GB2分布和韦伯分布（见表4）。通过模型精度评价指标可以看出，全国风暴潮直接经济损失拟合效果均优于省级数据，推测这与省级数据量较低有关。通过长时间序列的数据积累、采用多样的数据来源和改进数据处理等方式增大样本容量，可有效增加风暴潮直接经济损失的分布模拟精度，进而为损失预测提供依据。

图2 1989—2019风暴潮直接经济损失最优拟合分布Fig.2 Optimal fitting distribution of direct economic losses caused by typhoon storm surge during 1989—2019

表4 1989—2019年风暴潮对沿海省直接经济损失最优分布拟合表Tab.4 Optimal fitting distribution of direct economic losses caused by storm surge in coastal regions during 1989—2019

3.3 自助抽样法估计经济损失

本文通过最大似然法对1989—2019年全国及浙江省、福建省、广东省风暴潮直接经济损失数据进行分布拟合，结果都满足指数族分布并呈现出后尾特征（见图2）。通常认为，巨灾风险损失的波幅较大，存在后尾分布特征，会影响数据拟合的准确度，这也是一般认为巨灾风险具有不可保性的主要原因[4，9，11-12]。

由于每次的风暴潮灾害为独立事件，本文采用自助法对样本进行集中有放回均匀抽样，可用于扩大样本量。我们设定抽样次数为100次，每组伪数据样本量为20，根据D’Agostino-Pearson的K2检验来评估数据的正态性，原假设为样本数据服从正态分布。结果表明（见图3），全国、浙江省、福建省和广东省4组样本数据均接受原假设，在置信区间为99%范围内重抽样后的数据符合正态分布。

图3 自助法重抽样正态性检验Fig.3 Normality test after bootstrap resampling

对比重抽样后风暴潮直接经济损失数据的平均值，全国由163.17亿元下降为128.19亿元，浙江省由24.44亿元下降为24.36亿元，福建省由21.29亿元上升为26.95亿元，广东省由24.10亿元上升为30.65亿元。全国和浙江省经济损失呈下降趋势，福建省和广东省呈上升趋势。广东省仍是我国受风暴潮灾害经济损失最严重的省份，福建省经济损失上升，而浙江省经济损失下降，但其变化幅度最小。从长期推测，浙江省风暴潮灾害的经济损失变化较为平稳，福建省可能会上升26%，广东省可能会上升27%。

表5 自助法抽样正态性检验统计表Tab.5 Statistical indicators normality test after bootstrap resampling

采用自助法扩大样本容量进行拟合分布估计，模拟了更长时间尺度下我国风暴潮灾害经济损失的分布特征，因此从长期推测我国风暴潮灾害经济损失符合正态分布规律。依据传统非寿险精算原理要求的验证数据服从正态分布，且波动幅度在99%可信度3σ范围内，可推断风暴潮灾害风险具有可保性[4，27]，即满足大数定律要求。

4 结论与展望

本文从理论分析和统计检验角度分析了风暴潮保险的必要性和可行性。开展风暴潮灾害保险是沿海地区灾害风险管理的需要，也是贯彻党和政府防灾减灾的要求，然而目前商业保险市场的覆盖面严重不足，灾后生产、生活恢复基本依靠政府拨款。我国率先推出的地震保险制度为灾害保险制度的推行迈出关键一步，明确了我国以政府为主导的政策性灾害保险模式，宁波、深圳等地在灾害保险试点过程中积累了大量宝贵的实践经验，说明了灾害保险的优势和可行性。结合风暴潮灾害的可预测性、保险公司经营方式的改进和政策引导等客观条件，依据瑞士再保险公司可保性指标框架，本文在保险统计精算、市场决策、社会因素和需求因素4个层面，从理论上分析了风暴潮灾害具备可保条件，并可采用政府主导、市场参与的政策性保险模式。

在此基础上，本文系统梳理了1989—2019年我国及沿海部分地区风暴潮灾害直接经济损失情况，采用极大似然法进行指数族分布拟合后呈现后尾特征，全国风暴潮灾害损失数据的最优拟合分布为韦伯分布，浙江省为逆高斯分布，福建省为广义贝塔第二类分布，广东省为韦伯分布，这说明直接经济损失数据具有可预测性但拟合准确度还需改进。采用自助法对样本进行集中有放回均匀抽样，结果表明全国、浙江省、福建省和广东省的风暴潮直接经济损失均符合正态分布，依据大数定律说明风暴潮灾害具有可保性。

如何构建一个可负担且高效的巨灾保险是各国灾害管理的共同难题。我国巨灾保险市场还处在探索和试点阶段，目前仍以理论探讨为重，存在以定性分析为主、定量分析不足的问题。在下一步研究中，我们将以单一险种为研究对象，优化风暴潮灾害损失拟合效果，深入挖掘并定量化研究风暴潮灾害保费厘定和保险产品设计等工作，以期为构建适合我国经济发展水平的灾害保险机制提供技术支撑。