地面動態(tài)環(huán)境下駕駛員空間距離判識對車險定價的研究

周東明

自從汽車面世以來，因交通事故死亡的人數(shù)，其總和都已經(jīng)超過了兩次世界大戰(zhàn)死亡人數(shù)的總數(shù)，帶來了大量的人員傷亡和財產(chǎn)損失。據(jù)統(tǒng)計，全世界每年因交通事故死亡人人數(shù)約120萬人左右。雖然我國交通事故發(fā)生次數(shù)從2001年到2010年由754919起減少到219521起，但是目前我國正處于機動車輛迅速增加的時期，數(shù)目每年巨幅增加，特別是私家汽車的數(shù)量增幅巨大，再加上人口基數(shù)大，使得我國交通事故死亡人數(shù)一直高居不下，處于世界第一。[1]

汽車保險是指承保機動車由于自然災害或意外事故所造成的損失或者民事賠償責任的綜合性財產(chǎn)保險。所以伴隨著汽車制造工業(yè)的迅速擴張，汽車保險業(yè)也得到了快速的發(fā)展，成為財產(chǎn)保險中最重要的業(yè)務險種。據(jù)統(tǒng)計，在一些發(fā)達國家，汽車保險的保費收入一般占財產(chǎn)保險總保費的50%多，在我國，由于交通事故強制保險制度的存在，汽車保險約占總財產(chǎn)保險的70%?？梢钥闯?，中國車險市場出現(xiàn)了業(yè)務增長快速、覆蓋面積擴大、市場秩序逐步好轉(zhuǎn)等特點，這將會進一步促進汽車保險的發(fā)展。但是，現(xiàn)行的車險定價制度并不能適應當前市場經(jīng)濟發(fā)展的要求，因為當下的車險定價制度不能真實的反應風險狀況，不利于汽車保險行業(yè)公平合理、健康科學的發(fā)展。[2]

駕駛人因素、車輛因素及行車環(huán)境因素是構成車輛費率厘定的一個風險系統(tǒng)，自從2003年車險費率改革之后，在我國車險費率厘定變量中加入了從人、從地因素，在業(yè)內(nèi)，這已經(jīng)達成共識。但是，問題也隨之而來，在這三個因素當中，“從人因素”非常復雜，在“人——車——路”系統(tǒng)中最不可控制的。[3]因此，也成了保險公司費率厘定中最為關注的一個因素。但是，最不可控制并不是代表完全不可控制，人的行為主要是受到心理生理因素的支配。

在探討駕駛員生理心理因素中，關于駕駛員空間距離判斷的研究是一個重要的分支，但這方面的研究成果都僅僅局限于交通領域。本文首次將交通領域的對駕駛員空間距離判斷的研究結論引用到對我國車險定價研究分析中來，為今后的車險研究提供一些啟示和借鑒作用。

一、駕駛員空間距離判識

1.駕駛員空間距離判識與交通事故

在行車過程中，駕駛員通過不斷的認知車輛、駕駛人、道路和環(huán)境信息，并且對相應的信息進行加工處理，最終獲得行為決策。然后再將決策通過神經(jīng)系統(tǒng)傳遞給運動器官，比如手和腳來執(zhí)行，最后由這些運動器官來控制車輛，使得汽車在行駛過程中不斷適應變化的道路條件和環(huán)境條件。與此同時，一些感覺器官又在不斷的感知周圍相關信息，對車輛行駛狀態(tài)是否安全進行一些反饋，進而來指導和矯正駕駛員的行為，這就是駕駛過程當中人、車、路和環(huán)境系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)并循環(huán)往復的過程。大量的交通事故統(tǒng)計資料顯示，駕駛員因素在所在造成的事故原因中占有80%以上，由于駕駛員的操作水平大都是參差不齊，很大程度增加了交通事故發(fā)生的可能性。[4]

駕駛員空間距離判識是指駕駛員在行車時周邊的環(huán)境即為一個動態(tài)環(huán)境，行車中的駕駛員對周邊物體離自車之間的距離以及周邊物體之間的相對距離的準確性判斷?？臻g距離判識準確性越強，行車的出險概率就會降低?？梢姡臻g距離判識對交通事故具有很強的影響。

2.空間距離判識納入車險定價中的必要性

目前，在機動車輛保險定價市場化的過程當中，有很多因素都沒有考慮進去，導致我國車險定價的不公平行越來越突出，特別進來很多財產(chǎn)公司陸續(xù)公布新的車險費率，比以往大都提高了10%至30%左右，提價原因在于車險賠付率增加了，這也就是說車險經(jīng)營的風險增加了?？墒?，調(diào)價的尺度和范圍都很寬泛，沒有體現(xiàn)消費者的風險特點和市場交易公平合理的原則。特別是車險定價中人員因素的考慮欠缺，所以從駕駛員動態(tài)空間距離判識來審視其對車險定價的影響，可以相應的調(diào)整車險費率。

在實際的行車過程中，往往要求駕駛員具有很強的距離判識感，能夠相當準確的判斷出車輛與目標物體之間的距離，提高行車的安全性，確保降低汽車出險率。所以，如果某個汽車駕駛員具有很強的距離判斷感和另一個汽車駕駛員具有很差的距離判斷感，在收取車險保費時都一樣的話，那么明顯對距離判斷感強的駕駛員是不公平的。因此，在車險定價時，應當考慮駕駛員的空間距離判識因素。

地面動態(tài)環(huán)境下駕駛員空間距離判斷受到行車的速度、動態(tài)視力、目標物體的顏色以及駕駛員的駕齡的影響，都對距離的判斷值有很大的影響。在實際行車當中，經(jīng)常需要駕駛人員對各目標物體做出合理的距離判斷，以免發(fā)生摩擦或碰撞。所以建議，保險行業(yè)應當建立一個駕駛員距離判斷值評分系統(tǒng)，根據(jù)不同的評分成績來調(diào)整被保險人的車險保費。

二、駕駛員空間距離判識評分體系的具體內(nèi)容確定

地面動態(tài)環(huán)境下駕駛人空間距離的判斷分別受到駕駛人動態(tài)視力、行車速度、不同光照環(huán)境、目標物體顏色以及駕駛員駕駛車齡的影響：

1.動態(tài)視力的影響。駕駛員在車輛行駛過程中不斷觀察周邊交通環(huán)境時，由于車輛的行駛速度不同，其視覺功能與平常靜止狀態(tài)時有明顯的差別。駛員動態(tài)視力會隨著車輛行駛速度的增加而下降，通常情況下，動態(tài)視力會比靜止視力低10%-20%，在有一些特別的情況下會高達到30%-40%。動態(tài)視力越好的駕駛員，空間距離判識的準確性越高。在這里將動態(tài)視力分為四個等級，分別為優(yōu)良（0.93＜動視力＜1.50）、中等（0.40＜動視力＜0.92）、合格(0.19＜動視力＜0.39)以及不合格（0＜動視力＜0.18）。[5]

2.行車速度的影響。隨著車輛運動速度的不斷增加，障礙物相對于眼睛的角速度就會不斷的變大。所以隨著運動速度增加，導致相同空間距離的判識值不斷變小。因此速度越快，距離判識值就越不準確，進而增加了行車風險，出險率大大提高。將車速分為三個等級，即低速（車速≤35km/h）、中速(車速≤60km/h)以及高速(車速＞60km/h)。

3.光照環(huán)境的影響。根據(jù)空氣透視原理，障礙物清晰的程度也是空間距離判識的重要因素之一。隨著周圍環(huán)境光照度的不斷下降，目標物體的邊界、細節(jié)和顏色就會變得逐漸的變得模糊不清，所以造成判識距離的增大。所以根據(jù)環(huán)境的光照度分為白晝、黃昏和黑夜。[6]

4.目標物體的顏色的影響。將目標障礙物分為紅色、綠色和黃色，這也是根據(jù)當前交通信號燈來進行分類的。紅色與綠色分屬兩個不同波段，一般同等大小的紅色物體在視網(wǎng)膜中成像要大于綠色，感知距離小于綠色。此外，顏色還對人的心理造成不同的沖擊，即冷色調(diào)和暖色調(diào)。在人們的心理中，相同體積的暖色調(diào)物體感覺尺寸要比冷色調(diào)的大，且暖色調(diào)物體距離更近一些。[7]

5.駕駛員駕車年齡。空間距離的判斷也受到駕駛員駕車年齡的影響，隨著駕駛年齡的增長，經(jīng)驗越豐富的駕駛員，其空間距離判識的準確度越高。所以，根據(jù)駕駛員的駕車年齡分為三個等級，分別為駕車年齡在一年以下、駕車年齡在五年以下（包含五年）以及駕車年齡在五年以上的。

表1 駕駛員空間距離判識評分體系

結合以上分析，將從動態(tài)視力、行車速度、光照環(huán)境、目標物體的顏色以及駕駛車齡等五個方面來建立駕駛員空間距離判識評價體系。

三、駕駛員空間距離判識評分體系的建立并確定保險費率

1.利用AHP層次分析法中成對相比較法確定二級指標和三級指標的權重[8]

（1）權重的確定方法

對于駕駛員空間距離判識評分體系，在確定其二級指標的權重時。可以采取成對相比法，邀請相關專家，組成一個判斷群體，并根據(jù)AHP給出的相對重要性的數(shù)量關系進行兩兩比較，構成判斷矩陣。

表2 相對重要程度的含義

表3 二級要素判斷矩陣

(2)權重的計算

根據(jù)上述的判斷矩陣，計算各指標所占的權重，確定權重的步驟如下：

第一，計算出各列值的加總和1+a21+a31+a41+a51=X1,a12+1+a32+a42+a52=X2，a13+a23+1+a43+a53=X3，a14+a24+a34+1+a54=X4，a15+a25+a35+a45+1=X5。

第二，重新構造新的矩陣，原先矩陣中每個元素除以每個列值的和并且得到新的矩陣。

第三，確定每一個二級指標的權重，運用上述矩陣，依次加總每一行的數(shù)值求和，然后再求出平均數(shù)，最后得到各權數(shù)值P。所計算出來的權重值也稱為優(yōu)先向量，即二級指標對總體指標的貢獻度，其中：

表4 重新構建的矩陣

（3）一致性檢驗

在進行成對相比法時，可能會出現(xiàn)相互矛盾的現(xiàn)象，而不易發(fā)覺，所以必須要進行一致性檢驗，檢驗步驟如下：

第一，計算出最大Eigen值，其值等于每一列總和與每一個指標的權數(shù)乘積之和。即λmax=X1*P1+X2*P2+X3*P3+X4*P4+X5*P5；第二，根據(jù)Eigen值計算出一致性指標 CI(Consistency Index),其計算公式為 CI=（λmax-n）/(n-1),其中n就是以上所選的二級指標的個數(shù)，此文中的n=5；第三。計算一致性比率CR(Consistency Ratio),其公式為CR=CI/RI,其中RI代表隨機一致性指標的值，有表可查，如下表所示。

表5 平均隨機一致性指標RI取值

根據(jù)所選查的表，在駕駛員空間距離判識評分體系中所選用的隨機一致性指標值為1.12；第四，根據(jù)計算出來的CR值判斷一致性，如果CR值小于0.1，則說明對所選的指標進行偏好打分時具有一致性，不產(chǎn)生矛盾，反之CR值大于0.1時，則說明對所選取的指標進行偏好打分時呈現(xiàn)出明顯的不一致。同理，利用以上的方法可以算出三級指標的權重。

表6 駕駛員空間距離判識費率系數(shù)表

2.根據(jù)權重建立駕駛員空間距離判識費率表

根據(jù)以上AHP層次分析法，可以讓每個駕駛員根據(jù)評分體系表測算出駕駛員空間距離判識得分的情況，根據(jù)不同得分值的情況，來確定其費率。將分值分為四個傳統(tǒng)常規(guī)等級，也符合正態(tài)分布規(guī)律，分別為優(yōu)秀（90≤分值＜100）、中等（70≤分值＜90）、合格（60≤分值＜70）以及不合格（0≤分值＜60），再以中等值為基礎類別，該組的相對費率（定價因子）為1，而優(yōu)秀組的相對費率為0.8421=160/190，采用相同的方法分別計算出其他組的相對費率，得到以下的費率因子。

在上文中采用AHP層次分析方法創(chuàng)造出一個新的費率因子，并且初步確定了該費率因子的調(diào)整系數(shù)，對當前的費率體系進行了補充。以人保的機動車保險為例，增加了“空間距離判識”這一費率因子后，費率系數(shù)調(diào)整表由原來的14個變?yōu)楫斍暗?5個。保險公司在進行費率厘定的時候，可以按照投保人空間距離判識得分值所處的級別，再乘以相應的調(diào)整系數(shù)值，來增加或者減少投保人的保費。例如，甲、乙、丙三位投保人來投保，通過駕駛員空間距離判識評分體系測試后，甲、乙、丙三人的得分分別為95、85和65，那本根據(jù)本文的研究結論，保險公司應該給駕駛員甲做出15.79%的保費優(yōu)惠，而對駕駛員丙多收取23.10%的保費，對于駕駛員乙則是收取正常保費。

四、結論與建議

本文首次嘗試將交通鄰域的動態(tài)環(huán)境下駕駛員空間距離判識的影響反應到車險定價體系中來。在先分析了駕駛員在車險定價中的重要性，然后就其單一因素即駕駛員空間距離判識做出了重點的分析。駕駛員空間距離判識與交通事故之間有著緊密的聯(lián)系，對車險定價有著不可磨滅的影響，所以必須將駕駛員空間距離判識納入車險定價體系中來。本文采用的是AHP層次分析法，建立一個駕駛員空間距離評分體系，通過該體系測算出駕駛員的空間距離判識得分，根據(jù)得分情況，分成不同級別，再根據(jù)不同的級別來判定駕駛員投保的費率。

在進行AHP層次分析法時，將駕駛員空間距離判識的影響因素，如動態(tài)視力、行車速度、光照環(huán)境、物體顏色以及駕駛車齡都設置成為二級指標，再對各個二級指標分設三級指標，利用AHP分析法算出各個指標的權重，根據(jù)權重，可以測算出駕駛員空間距離判識的得分情況。

因此建議將駕駛員的空間距離判識作為一個新的費率因子加入到我國現(xiàn)有的機動車費率調(diào)整系數(shù)表中來。這就要求在實際操作中，可能需要投保人認真填寫測試評價表，這樣業(yè)務人員才能準確的測算出駕駛員空間距離判識的評分，并且給出合理的費率。

最后，在機動車輛保險定價市場化的過程中，有很多因素都沒有考慮進去，致使我國車險定價的不公平性越來越突出。本文只是期望能通過進一步細分車險定價風險因素，創(chuàng)造一個更加合理科學的定價體系，后續(xù)還需要長期的跟蹤調(diào)查，使其更加切實可行，同時也希望廣大從事保險定價研究的學者們能共同實現(xiàn)它。

［1］郝紅紅.基于GLM的我國車險費率厘定的實證研究[D].天津：天津財經(jīng)大學碩士論文，2010.

［2］郁佳敏.汽車保險精算定價模型研究綜述 [J].上海金融學院學報，2010，（1）.

［3］曾輝，范興華.關于我國機動車輛保險費率厘定因素的思考[J].經(jīng)濟師，2003，（2）.

［4］周晶.駕駛員動視力在車險定價中的應用研究[J].保險研究，2011，（12）.

［5］譚四進.廣義線性模型在機動車輛保險費率厘定中的應用研究[D].成都.西南財經(jīng)大學碩士論文，2009.

［6］袁偉，付銳，郭應時 等.汽車駕駛人感知-決策-校正行為模式[J].長安大學學報（自然科學版），2007，27(3)：80.83.

［7］趙煒華.地面動態(tài)環(huán)境中駕駛人空間距離判識規(guī)律研究[D].西安：長安大學博士論文，2010.

［8］孟生旺，劉樂平.非壽險精算學[M].北京:中國人民大學出版社,2007.