用囚徒困境分析信息不对称导致高风险客户异地投保现象及解决对策
王君 /长沙
保险市场是一个典型的信息不对称市场，保险市场的不对称信息主要包括客户对保险公司存在的逆选择和道德风险，以及还存在于各家保险公司之间的部分客户信息不共享，而造成的信息不对称。本文试利用“囚徒困境”模型对保险公司之间信息不对称问题进行分析，并提出解决措施。
一、信息不对称问题概述
我们正身处信息大爆炸时代，信息是一种经济资源，和资本、土地一样，是一种需要进行经济核算的生产要素。在市场经济活动中，各类人员对有关信息的了解是c存在差异的；掌握信息比较充分的人员，往往处于有利地位，而信息贫乏的人群，则处于比较不利地位。
信息不对称是经济活动中的普遍现象，社会劳动分工使得不同行业的劳动者之间产生了巨大的行业信息差别。不同行业的劳动者在不同的信息领域或在不同时期，产生了不同的信息优势与信息劣势。信息不对称现象是一种普遍、长期、大量的经济和社会现象，其不仅存在于有形商品市场，且在无形商品市场即服务市场中也较为常见，保险市场就是典型的信息不对称市场。
信息不对称理论是指在市场经济活动中，各类人员对有关信息的了解存在差异。信息不对称会对市场产生影响，促使人们进行逆向选择，以及在逆向选择的影响下，出现的劣币驱逐良币的严重不健康现象。
二、保险公司高风险客户利用信息不对称进行异地投保现象
保险行业的稳健发展必须建立在最大诚信原则的基础上，也就是保险双方当事人、关系人都要讲诚信。投保人最清楚自身风险情况，而保险公司即使有几层核保，考虑核保成本，不可能对每一位客户都进行非常全面的审核，只能相信投保人在法律要求及道德约束下会如实告知重大事实，从而确定适合投保人的费率水平。否则，可能的结果是高风险消费者把低风险消费者“驱逐”出保险市场，即所谓的逆选择问题。
有些企业客户由于过去的出险概率很高，本地的保险公司已经不愿再继续承保，这类企业就会自己进行异地投保或者找中介公司，通过中介公司寻找异地保险公司进行投保。由于这类企业的保费规模较大，异地的一些保险公司因为业务压力可能就会对其进行承保。
三、囚徒困境
“囚徒困境”是1950年美国兰德公司的梅里尔·弗勒德（Merrill Flood）和梅尔文·德雷希尔（Melvin Dresher）拟定出相关困境的理论，后来由顾问艾伯特·塔克（Albert Tucker）以囚徒方式阐述，并命名为“囚徒困境”。两个共谋犯罪的人被关入监狱，不能互相沟通情况。如果两个人都不揭发对方，则由于证据不确定，每个人都坐一年牢；若一人揭发，而另一人沉默，则揭发者因为立功而立即获释，沉默者因不合作而入狱五年；若互相揭发，则因证据确实，二者都判刑两年。由于囚徒无法信任彼此，因此倾向于互相揭发，而不是同守沉默，最终导致纳什均衡仅落在非合作点上的博弈模型。
目前的保险市场也存在这类现象，客户与保险公司之间、保险公司与保险公司之间，因为信息闭塞，往往造成许多不良后果。假设两家公司A、B，他们在各自的经营过程中都积累了丰富的客户资料，有一些客户因为索赔次数过多、索赔金额过高，被列入保险企业的黑名单、灰名单，但这是这家保险企业付出惨痛代价而获取的道德数据，当事公司并不愿意拿出来与同业分享。然而，如果各家保险公司，或者是同一家保险公司的各省分公司都能够互通有无，哪怕为了共享信息支付一定成本，也可以避免承保到高危客户，或者能够分辨清高保额客户，将业务质量控制在比较好的范围，这也契合保险公司注重效益的发展主旨，实现各方受益。
事实上，这两家公司可能都有自己的想法。A公司认为自己做了很多巨额赔付才获取的信息，不愿意轻易提供给其他公司，哪怕是同一家总公司，不同省公司之间考虑到竞争、排名等因素，也不太愿意分享信息。况且A认为如果自己分享了信息，让B公司把风险高的客户识别出来，业务质量好了，如果B公司不给自己分享信息，那自己就会吃亏，所以也就不愿意分享信息。同样B公司也会这样想。最后两家公司都选择了不分享信息，结果导致两家公司都因为信息不对称而承保了一些出险概率高、损失金额大的客户，一旦客户出险，整体的赔付率指标都会很差。
上述过程很显然十分符合“囚徒困境”的设定。下面让我们建一个简单的效用模型。因为获取了信息，可以让保险公司更好地选择客户，或者拟定更准确的保险费率，这样做也许会导致保费规模有所下降，但业务质量会提高，就目前的保险业主导思想来看，是在逐步脱离保费规模论成败的发展模式，保险核保宁可接受部分保费下降，也要提升业务质量，所以我们假设效用函数是线性的。
U（A）=U[（保费-p赔款）/保费]=U（1-p赔付率）
U（A*）=U[（保费*-c-p*赔款*）/保费*]=U（1-信息费用率-p*赔付率*）
只要U（A*）〉U（A），A 花费一定的代价实现效益的提高。
那么就是1-信息费用率-p*赔付率*〉1-p赔付率 即可，
也就是说p赔付率-p*赔付率*〉信息费用率
信息费用率=获取信息的费用/保费*
在上式中，P〉P*，赔付率〉赔付率*
所以只要通过经验数据带入计算出合适的信息费用率，双方在此条件下实现信息互通，将会获得一个双赢的结果。
例如，企财险的一般赔付率50%，事故发生率为1%，假如获取了有效信息，赔付率下降为47%，事故发生率降为0.8%，核算一下信息费用率为12.4%，那么为了获取信息支付保费的12.4%以内的信息费，是有利于拓展业务的同时保证业务质量，当然，具体还要看业务所在地的风险发生概率以及赔付率的具体测算值。
四、解决措施建议
保险公司之间不愿共享信息的“囚徒困境”，其实是因为相互不信任，担心对方的背叛所造成，那么解决这一问题，可以采取些什么措施呢？以下为笔者的一些建议：
（一）督促保险企业建立健全信息披露制度
保险监管部门应加强对保险行业内部信息的公开，建立保险黑名单、灰名单客户的信息库，以利于各家保险公司查询使用，提升业务质量。这一方面中国保险主体应该向美国等成熟保险市场学习，每家公司都有一个集中的黑名单、灰名单数据库，各级公司有一定的授权级别来启动黑名单，其他情况下获取不到非关联黑名单信息，这样既能使保险公司全面了解客户的索赔记录、风险等级，还能起到为客户保密的作用。
如果建设一个可以共享的黑名单、灰名单客户数据库，可以采取的公开方式是：（1）建立公开的信息载体，如报纸、网站等，由监管部门发布行业内部的一些信息，这样做与当前替客户保密的做法截然相反，公布于众，其实也能起到督促客户企业提高风险管理水平、降低风险的作用；（2）建立规章制度，引导保险企业定期通过媒体披露企业的动态，尤其是对于赔案规模较大、赔偿次数较多、怀疑有骗保骗赔情况的客户进行披露，也可以为其他公司提供一些关键信息。
（二）进行重复博弈。
在一次静态博弈中，保险公司之间为了达到自己的占优策略却导致了最坏的结果。不妨使用触发策略进行重复博弈，假如一个成员背弃承诺，其他的都采取相同的不合作策略，且一直进行下去，或者采取“以牙还牙”策略进行重复博弈，就保险公司而言，以后不向对方提供任何业务信息，不支持任何业务关联，例如对方有异地出险的案子，不帮助查勘等等，也就是参与人选择对手在上一时期的策略，这样下去，博弈的均衡可能就会使总体利益实现最大。
（三）改变利己主义思维模式，倡导合作精神。
“囚徒困境”的利已主义思维方式是：只要对我最有利，不管他人是否吃亏，群体是否受损，结果造成大家都受损的结局。日本学者松义郎在《人际关系方程式》中提出，个体活动的方向要与群体的方向相一致，这样个人的才能才能得到充分发挥，群体才能发挥更好的整体功能，否则个体很难达到自身工作的最佳效果，群体工作也要受到损失。
而“囚徒困境”的例子说明，两个囚徒只有共同合作才是他们最佳的选择，这样的选择会使他们达到“帕累托最优”状态，在这种状态下，囚徒双方的利益都会实现最大化，所以，合作才是他们摆脱困境的惟一出路。这也说明了在追求集体利益时，合作是必要的，且由此产生的结果可能也是最优的，在追求个人利益最大化时，人们不应该忽视合作的重要性，否则就极易陷入困境。因为，在重复性囚徒困境下，理性博弈者会考虑，如果我拒绝合作，不断背叛，他人为了减少损失也会背叛。通过重复，博弈者将按对方以往选择而决定当前选择。背叛有可能遭到惩罚，合作则有可能获得收益。可见，博弈者除第一回合外，以后总会以对方上一回合策略回应对方，即所谓的“以其人之道还治其人之身”。
（四）挖掘信息，精准对策
即使该客户在过去的赔付率高，也不能说明其风险永远都高，如果导致高赔付率的风险因素是偶发性的或者已经得到改善，那么通过谨慎核保，仍然可以在恰当的费率或者特约条款、免赔率的条件下给予保障。
虽然“囚徒困境”问题博弈的最终结局一般来说都是对社会不利的，但是我们可以根据保险行业中的具体问题和它们的博弈结构以及我们的需要，采用教育引导、利益驱动、伦理约束等途径，改变博弈主体的利益结构和价值取向，阻断通向囚徒困境的道路，从而根据保险市场的积极需求来改变或者调整博弈结局，使保险市场得以稳定、高效地发展下去。
(作者系长沙保险职业学院保险系教研室主任，中央财经大学硕士研究生、讲师、中国人寿集团党校讲师。)