崔朔

摘 要：本文探討了我國保險巨災(zāi)基金的若干資金來源，提議建立基金專管機構(gòu)巨災(zāi)基金管理委員會。通過因子分析法研究地方政府向巨災(zāi)基金委員會繳納資金的標準。提取出三個因子，經(jīng)濟發(fā)展因子，耕地受災(zāi)因子和人口受災(zāi)因子。用因子分析賦權(quán)法確定了各因子在的標準內(nèi)權(quán)重。

關(guān)鍵詞：巨災(zāi)保險基金；因子分子

一、引言

我國是巨災(zāi)大國，但是我國的巨災(zāi)保險體制卻比價落后。巨災(zāi)保險基金是巨災(zāi)保險制度的核心環(huán)節(jié)，世界上已經(jīng)有12個國家建立了巨災(zāi)保險基金，并且這些國家的巨災(zāi)保險機制運行的均比較穩(wěn)定?？梢娋逓?zāi)基金在巨災(zāi)管理的過程中起到了關(guān)鍵性的作用，它可以有效的集結(jié)保險公司保費，財政資金等來源的資金，可以統(tǒng)籌規(guī)劃整個巨災(zāi)防御的流程。巨災(zāi)保險基金的運作資金來源應(yīng)該做到分散化，合理化，能夠同時兼顧到效率和公平。多層次的巨災(zāi)保險基金資金來源能夠更好的滿足資金需求

二、多層次的資金來源

目前我國巨災(zāi)事務(wù)的主要負責(zé)機構(gòu)是民政部下設(shè)的救災(zāi)救濟司。救災(zāi)救濟司要同時負責(zé)災(zāi)前防御，災(zāi)后救援各個層面的工作，巨災(zāi)保險基金的資金難以獲得專業(yè)性和效率性地運作。為了提高巨災(zāi)保險基金資金的運作效率。本文建議在救災(zāi)救濟司內(nèi)，或是獨立于救災(zāi)救濟司外再另設(shè)一個專門的巨災(zāi)保險基金管理委員會。該委員會不直接從事具體的救災(zāi)業(yè)務(wù)，只是負責(zé)托管運營巨災(zāi)保險基金。結(jié)合我國目前的巨災(zāi)補償機制和國際上運作成功的巨災(zāi)保險基金經(jīng)驗，筆者建議我國巨災(zāi)保險基金的運作資金來源應(yīng)該包括：

①保費收入。保費收入應(yīng)該包括向居民或是企業(yè)收取的巨災(zāi)保險保費，直保公司將巨災(zāi)風(fēng)險再保到海外再保險市場收取的保費。②地方財政撥款，由各級政府財政直接注資或是當(dāng)?shù)卣贸鼍葹?zāi)資金存量托管到巨災(zāi)基金管理委員會，由委員會托管，并進行投資增值。地方政府資金進入巨災(zāi)保險基金后應(yīng)該做到“單獨建賬，?？顚Ｓ谩保吹胤秸U納的巨災(zāi)保險基金理論上只用作該地方發(fā)生巨災(zāi)時候使用。③中央財政撥款。中央財政應(yīng)該將這些臨時性的財政撥付改為持續(xù)性的對巨災(zāi)保險基金的注資。如果某地發(fā)生的巨災(zāi)損失特別重大，該地的地方巨災(zāi)保險基金存量難以支付所有的損失，無力進行救助補償?shù)臅r候，巨災(zāi)保險基金就應(yīng)該動用中央財政撥款賬戶內(nèi)的資金幫助地方救援。④金融市場資金。在一些發(fā)達國家和地區(qū)，巨災(zāi)保險衍生品目前已經(jīng)成為巨災(zāi)保險的有力補充，在巨災(zāi)風(fēng)險管理中發(fā)揮了重要作用。⑤社會捐款。捐款來源一般分為國際性的救災(zāi)補助，國內(nèi)的救災(zāi)捐款。捐款數(shù)額受捐款人的個人經(jīng)濟能力，社會責(zé)任感，媒體宣傳力度等多方面因素的影響。

三、巨災(zāi)基金地方政府繳納標準制定

地方政府撥款是巨災(zāi)保險資金來源的一個重要組成部分，同時這部分資金的收取也面臨著比較大的效率與公平性的問題。效率應(yīng)該是指巨災(zāi)保險基金能夠最快地收集到應(yīng)對巨災(zāi)風(fēng)險所需的資金。因為巨災(zāi)資金的用途是進行巨災(zāi)的補償，所以公平是指地方繳納的資金量應(yīng)該與該地區(qū)受災(zāi)導(dǎo)致的經(jīng)濟損失呈現(xiàn)正相關(guān)性。

1.研究方法

本文采用因子分析的方法對可能影響巨災(zāi)保險基金交納標準的因素進行分析。本文中模擬的巨災(zāi)基金所覆蓋的巨災(zāi)風(fēng)險是參照現(xiàn)已運行中的深圳市巨災(zāi)救助保險中包括的災(zāi)種。該巨災(zāi)保險的保障災(zāi)種主要包括暴風(fēng)、暴雨、崖崩、雷擊、洪水、龍卷風(fēng)、颮線、臺風(fēng)、海嘯、泥石流、滑坡、地陷、冰雹、內(nèi)澇、主震震級4.5級及以上的地震及地震次生災(zāi)害，以及由上述15種災(zāi)害引發(fā)的核事故風(fēng)險。其中暴風(fēng)、洪水等12中災(zāi)難屬于氣象災(zāi)害及氣象災(zāi)害的次生災(zāi)難。

2.指標選取

本文以2004年到2013年十年間的發(fā)生的上述災(zāi)種為研究對象。選取的指標應(yīng)該能從多維度反映不同地區(qū)在面臨巨災(zāi)損失時的差異性。指標尋找主要通過閱讀文獻，排除些擬合程度不好的指標的方法進行，最后選取了八個指標。比較全面的反映了地理位置差異，經(jīng)濟發(fā)展程度差異和歷史受災(zāi)情況的差異。

其中第一個指標為區(qū)位因素。地質(zhì)學(xué)上，根據(jù)自然災(zāi)害的空間分布規(guī)律，可將我國劃分為六個災(zāi)害帶海洋災(zāi)害帶、東南沿海災(zāi)害帶、東部災(zāi)害帶、中部災(zāi)害帶、西北災(zāi)害帶和青藏高原災(zāi)害帶。因為我們獲得的數(shù)據(jù)是以省作為統(tǒng)計單位的，但是有的省份處于兩大災(zāi)害帶的交界。我們是根據(jù)該省面臨的主要自然災(zāi)害損失劃分其所屬災(zāi)害帶。例如四川省位于中部災(zāi)害帶和青藏高原災(zāi)害帶，在此我們抓住主要損失災(zāi)害來源地震損失占比巨大，因此本文將四川省劃分到中部災(zāi)害帶。其他七個指標為：國有及非國有規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值（X1）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（X2）、固定資產(chǎn)投資總額（X3）、區(qū)位因素（X4）、農(nóng)作物受災(zāi)面積（X5）、農(nóng)作物絕收面積（X6）、受災(zāi)人數(shù)（X7）和死亡人數(shù)（X8）。

3.數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計檢驗

（1）數(shù)據(jù)來源：本文使用的氣象災(zāi)害直接經(jīng)濟損失、受災(zāi)人數(shù)、死亡人數(shù)、農(nóng)作物受災(zāi)面積、農(nóng)作物絕收面積數(shù)據(jù)來源于2004年到2013年的《中國氣象災(zāi)害年鑒》。地震數(shù)據(jù)和崖崩數(shù)據(jù)的來源是EM-DAT數(shù)據(jù)庫，該庫收錄了超過當(dāng)?shù)爻袨?zāi)能力的4.5級以上的地震損失。地陷損失和崖崩損失數(shù)據(jù)未能找到，所以本文不再將其納入統(tǒng)計范圍。其他經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。最終采用2004年到2013年各地方數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值作為基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)效度檢驗：在對數(shù)據(jù)進行分析之前首先要檢驗其是否適合適合使用因子分析法進行分析。本文使用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行了檢驗， KMO值為0.613，Bartlett 的球形度檢驗的P值小于0.05，可以使用因子分析。

4.構(gòu)建因子模型

（1）因子提?。菏褂肧PSS軟件得到自變量累計貢獻率矩陣，根據(jù)方差貢獻率的大小提取出主因子。從因子累計貢獻率表中可見前三個因子的累計貢獻率為83.459%，對總體方差可以給出比較有效的解釋。因子載荷矩陣顯示了三個主成分與8個指標間之間的線性關(guān)系，三個主成分由指標進行線性組合而成，因子載荷（指標系數(shù)）反映了提取出的主成分與指標的相關(guān)性。

我們把各因子中載荷大于0.5的指標歸在同一個因子下。從矩陣結(jié)果可以看出，因子F1在國有及非國有規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值（X1）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（X2）、固定資產(chǎn)投資總額（X3）和區(qū)位因素（X4）四個指標上載荷值很大。其中除區(qū)位因素外，其他三個指標分別從不同維度反映了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟的在險價值。

國有及非國有規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值（X1）反映的是當(dāng)?shù)毓I(yè)的發(fā)展水平；農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（X2）反映的是第一產(chǎn)業(yè)的體量；固定資產(chǎn)投資總額（X3）包括基建和房地產(chǎn)投資，反映了城市建設(shè)的可能損失情況。區(qū)位因素會同經(jīng)濟指標們歸類到一個因子下，筆者認為是因我國經(jīng)濟帶和災(zāi)害帶的劃分有很大的相似性，導(dǎo)致兩類指標體現(xiàn)較高的相關(guān)性。

因子F2反映了10年來歷史平均耕地受災(zāi)情況，主要包括了農(nóng)作物受災(zāi)面積（X5）、農(nóng)作物絕收面積（X6）兩個指標。耕地是巨災(zāi)損失的主要載體，以在中部災(zāi)害帶和西北災(zāi)害帶的巨災(zāi)對農(nóng)業(yè)的打擊最為嚴重。因子F3反映了人口損失的情況，包括死亡人數(shù)（X10）、受災(zāi)人數(shù)（X11）量個指標。目前對災(zāi)員的搜救和安置是巨災(zāi)救援的重要內(nèi)容，未來也會是巨災(zāi)保險基金委員會的工作重點。因此，人員傷亡對地方巨災(zāi)基金繳納額之間應(yīng)該存在明顯的正相關(guān)性。

（2）因子有效性檢驗：提取出主因子后，要驗證它們是否能有效性地反映各地自然災(zāi)害直接經(jīng)濟損失。本文使用的方法是多元線性回歸，使用的因變量Y1是各地政府的自然災(zāi)害直接經(jīng)濟損失，自變量是上一部分提取出來的三個主因子。R稱為多元相關(guān)系數(shù)，R2代表著模型的擬合度?；貧w結(jié)果顯示，調(diào)整R2為0.82，說明該模型是擬合優(yōu)度良好。同時模型的F值為41.32，可以通過失擬性檢驗?；貧w系數(shù)圖顯示三個主因子的系數(shù)P值都小于0.05，說明變量顯著。同時回歸系數(shù)都為正，意味著三個因子與直接經(jīng)濟損失成正相關(guān)，也因該與地方政府巨災(zāi)基金繳納額呈正相關(guān)。

5.基于因子分析結(jié)果的綜合賦權(quán)

一個成功的多指標綜合評價體系離不開科學(xué)有效的賦權(quán)。常見的賦權(quán)方法分為三類：第一類，主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和綜合賦權(quán)法。本文使用的因子分析法是客觀賦權(quán)法的一種。因子分析法的賦權(quán)方式是以主因子的總方差貢獻率的比重作為權(quán)重。

四、總結(jié)

本章探討了巨災(zāi)保險基金的資金來源問題，提出多層次的巨災(zāi)保險基金資金來源應(yīng)該包括保費收入，地方財政撥款，中央財政撥款，利用金融市場融資和社會捐贈等多個渠道。其中本文重點討論了地方財政向巨災(zāi)保險基金撥款應(yīng)該做到“?？顚Ｓ谩?，體現(xiàn)公平性和效率性。地方政府面臨不同的巨災(zāi)和經(jīng)濟情況，地方賬戶額度也應(yīng)該有所不同。我們通過因子分析得到了確定賬戶額度的參考標準。

因子分析的結(jié)果顯示確定各省繳款金額主要要考慮三個因子。經(jīng)濟發(fā)展因子對應(yīng)繳資金額影響最大，因為自然災(zāi)害受災(zāi)載體多為第一產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)和城市基建房屋，導(dǎo)致相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)達的省份面臨的潛在巨災(zāi)損失較高。第二個影響因子是耕地受災(zāi)情況。排名第三的因子是人口受災(zāi)情況。本文使用的是客觀賦權(quán)方法，但是指標的選取還是存在主觀性，受筆者水平和數(shù)據(jù)可得性所限，本文選取的指標可能不夠科學(xué)全面。希望本文能對我國未來巨災(zāi)保險基金的資金籌集實踐提供參考。（作者單位：同濟大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院）

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