特别策划 SPECIAL FEATURE
涂颖菲 上海国际汽车城（集团）有限公司 共享交通联合研究中心文 / 梁修诚 同济大学 交通运输工程学院 城市风险管理研究院
叶建红 同济大学 交通运输工程学院 共享交通联合研究中心
摘 要 分时租赁模式是一种为用
户提供基于分时计费的汽车租赁的服务形式，其服务场景及服务人的多样化以及“人车分离”的产品特性，对其系统的风险管理提出了挑战，也为相关的保险机制的创新带来了机遇。目前按照不同定价模式有保额定价、车型定价及行为定价三类车险策略，前两者不能很好地反映事件的外部成本，并存在保险费与行驶里程带来的风险因子不匹配以及不能以一定的激励机制改变驾驶员的驾驶习惯等不足。而基于行为的定价UBI保险对分时租赁最具适应性。UBI保险主要衍生出了PAYD（Pay As You Drive）、PHYD（Pay How You Drive）等保险产品，分别主要基于行驶里程和驾驶行为来制定保费。采集设备与分析技术的完善为保险产品的落地创造了条件。当前需要解决的关键问题是完善分时租赁驾驶风险的分析链、明确事故责任认定规则并开发专属的保险产品，通过引入UBI保险、建立良好的企业和用户共责体系、构建良性的分时租赁风控生态圈，促进分时租赁行业的可持续健康发展。
关键词：分时租赁；风险管理；UBI 保险；驾驶行为
第一作者简介：涂颖菲（1982—），女，博士，共享交通研究员，研究方向为城市交通运营安全与风险管理、共享交通规划与管理，Email：tuyingfei@siac-sh. com。1 引 言
近年来，随着大数据和物联
网的应用，“共享出行”逐渐进入
人们的视角，创新了人们的消费出
行模式。共享汽车（Car-sharing）
一词最早出现在上世纪40年代的瑞
士，尽管在此之后其他国家也对这
方面进行了探索，但仍然停留在
“拼车”的应用中。而第一个商业
化的共享汽车组织出现在美国。用
户因为偶尔需要一辆车，并且希望
通过共用这些汽车来节省维护、燃
油等费用而成为了第一批会员[1]。
在此之后，汽车分时租赁作为一种
新型的短租共享模式在上世纪90年
代逐渐在欧美国家中兴起。而在国
内，分时租赁在2010年后在中国市
场起步发展。到目前为止，汽车
分时租赁注册企业超过400家，已
投入运营的也超过100家。约有30
余家上规模企业[2]，其中已有三家
汽车商业险车队规模超过1万辆，分布在全国
各个一、二线城市及三、四线城
市。
分时租赁模式是一种为用户
提供基于分时计费的汽车租赁的服
务形式，通常以月末付费的形式或
者基于里程和租赁时间的形式收取
费用[3]。分时租赁通过提供一定时
间内小汽车的使用权，使用户既能
从车辆的购买、维修和能耗等费用
解放出来，而使得人们的出行多了
一种灵活的选择。基于对上海部分
分时租赁用户的问卷调查结果，在
我国分时租赁已经显现出对汽车增
量的抑制作用。综合起来看1辆分
时租赁汽车能替代5~6辆私家车，
这对于城市空间和道路资源的释放
有着正面积极的作用。与此同时，
国家政策也明确鼓励采用新能源汽
车做分时租赁，其对排放的降低及
环境保护的贡献不言而喻。
然而，作为城市交通中的新
业态，在给人们带来便利、为能源
环境问题带来希望的同时，也不可
避免地伴随着新的问题与挑战。其
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服务场景及服务人具有多样化，并且具有典型的“人车分离”的产品特性，这不仅对交通管理层面制定相应的办法和实施细则提出了要求，同时对保险机制的创新创造了机遇也带来了挑战。2017年8月8日，交通运输部与住房和城乡建设部联合发布了《关于促进小微型客车租赁健康发展的指导意见》，其中“鼓励经营者与保险公司根据小微型客车租赁业务特点和风险大小，开发保险产品”、“鼓励分时租赁经营者采用信用模式代替押金管理”，以及“加快信用体系建设，建立小微型客车租赁经营者和承租人信用评价制度，构建跨地区、跨部门、跨领域的联合激励和惩戒机制”；2017年6月9日保监会下发了《关于商业车险费率调整及管理等有关问题的通知》，自6月8日起，扩大财险公司定价自主权，下调商业车险费率浮动系数下限。这些都为汽车分时租赁的保险机制创新创造了政策条件。而同时，分时租赁的发展离不开互联网和智能终端的普及，随之而来的是质和量上全新的海量数据资源和大数据分析方法，这成为了汽车分时租赁保险机制创新重要的技术条件。
保险机制的创新对于用户、企业、政府都具有重要意义，是促进行业健康发展的重要保障。对于用户，保险机制的创新可以提升出行安全保障、以更精准的计费标准减小用户投保费用；对于政府，以创新保险机制转移风险可以达到风险治理社会化的目的，通过第三方以海量数据和专业化技术手段提供决策依据，从而降低共享经济下交通运输风险；对于
运营企业，创新分时租赁风险管理模式和保险机构合
作模式，既能降低企业的投保成本，又可以提高风险
管理效能。
2 汽车保险策略的主要类型
纵观国内外车险发展的历史，各类车险大致可以分
为三个阶段的产品，其按照不同车险定价模式分为保额
定价、车型定价及行为定价三类，其中基于行为定价的
保险又称为UBI（Usage-Based Insurance）保险[4]。
保额定价产品主要以一种粗放、定额的保费方
式，基本是按照新车购置价设定保费，在这种定价模
式下无法体现保险人和车辆的差异而且费率不会发生
变化。而车型定价则是在制定保费费率时考虑到保险
车辆的不同，并按照历史赔付记录作为保险费率浮动
的依据。
2015年2月，保监会正式对外发布《关于深化商业
车险条款费率管理机制改革的意见》，保监会商车改
革后，保费定价引入了车辆零正比、车型费率等指标
[5]，以此区分不同车辆特性对于赔付金额的构成差异。
然而这种差异仅是基于赔付金的角度而不是驾驶风险
来评价的，即这种产品可以体现一辆高价轿车和廉价
轿车的赔付金额差异，但其运行的风险暴露度和风险
频度只是在保险产品中的出保记录中体现出来。
车联网保险是指利用车联网技术获取车主的行
驶数据，对车主行驶时间、行车里程、车主行车习惯
等车辆状态数据进行分析，根据车主的行车数据分析
结果判定其行车安全级别，对不同安全级别的车主给
予不同的保费优惠和车险服务，是一种差异化费率的
汽车保险[6]。近年来，“大数据”和“物联网”的风
浪逐渐使人们的注意力不再停留在传统的精算定价方
法上，使车险机制创新有了新的途径，基于行为定价
的UBI保险在此背景下被提出。UBI保险在国外已经
有一定历史，最初在1968年被William Vickrey[7]等人
提出，希望通过将驾驶风险和保险费率挂钩，从而改
善传统定额保险产品的缺陷，比如通过里程计制定保
费、将保险费与轮胎或汽油的销售联系起来等。经过
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多年的发展，UBI保险主要衍生出了PAYD（Pay As You Drive）、PHYD（Pay How You Drive）等保险产品，分别主要基于行驶里程和驾驶行为来制定保费。
PAYD首次在2005年被Litman[8]等人所提出，其核心是指将保险费直接与年度车辆里程相关。这使得车辆保险保费更好地反映了每辆车的索赔成本，并为车主提供了一个节省开支的新机会，通过减少驾驶里程数，从而减少了保险车辆和保险人暴露在车祸风险下的频度。PAYD某种程度上还能有其他社会收益，
包括减少保险支出、减少私人小汽车的使用、减少交通出行安全、有助于节能和减少污染。然而，虽然PAYD产品的设想是里程可以在汽车定期年检或排放测试时读取复核里程读数，但后来从实践中并不能有效准确地获取而且很容易篡改。目前比利时Corona Direct和荷兰Polis Direct保险公司使用汽车里程表定价，里程表读数是由年度车检取得的，而以列保险公司Aryeh和南非Nedbank保险公司，则在客户加油时读取里程表并收取保险费[9]。
尽管PAYD保险改进了传统定额保险固定费率的缺点，但仍没有将车险保费和驾驶人的驾驶习惯等因素关联起来，许多学者[7, 10]也开始质疑无赔款优待系数（又称NCD系数）对保险费率精算的公平性，也没有起到激励驾驶人改善驾驶习惯的效果。随着移动互联、物联网逐渐向汽车保险业渗透，管理者获得数据形式更多元、体量更庞大，使保险公司能更正确地洞悉不同驾驶方式所造成的事故风险，保险产品能够依据个人的属性提出个性化的保障方案，这也是PHYD保险作为新一代UBI 保险的核心竞争力。然而，PHYD保险产品在国内投入使用仍面临着各种挑战，如：硬件的研发投入、隐私保护问题、保险费率定价监管问题以及商业模式和生态圈[11]，尤其是硬件和知识资本方面的积累，这些亟待解决的问题都对PHYD的进一步发展造成极大阻力。
3 汽车保险机制创新的技术保障
随着分时租赁车辆、系统的不断完善，在数据采集和数据分析方面的积累都为创新保险机制提供了更为有利的条件。
3.1 数据采集
Kantor[12]曾将分为UBI保险的定价流程分为包括数据采集、气象条件评价、车辆动态质量决策、车辆类型确定、驾驶风格评估、最终惩罚分数分配和驾驶风格制裁的确定等六个步骤，因此，UBI保险的实现要求对车辆各方面数据的采集、处理和分析技术作为基础。
UBI保险的数据采集设备主要可以分为3类：车载诊断系统OBD（On-Board Diagnostic）、出厂原始采集设备OEM（Original Equipment Manufacturer）和智能手机等移动终端[13]。OBD设备一般由车险公司和设备厂商合作，由保险公司和用户签订相关协议，经由保险人同意允许在保险车辆上安装OBD盒子收集驾驶者行为和里程驱动的数据，并将它们直接发送给汽车保险账单服务提供商，从而获得保险优惠。OBD可以读取汽车运行故障码，如变速箱、汽车发动机、防抱制动系统ABS（Anti-Lock Braking System）等，同时具备对机动车辆进行检测、管理和维护的功能，实时监控机动车辆发动运行状况及车辆工作状态，然后经由车载终端中配备的通信设备把车辆的行驶位置信息、基本动静态运行信息、故障码等信息及时传输到后台管理系统[6]。另一种情况是保险公司和车企合作在车辆出厂前，预先安装可进行远程监控的OEM 设备。这两种采集方法采集到的数据较精确，但其中还涉及到设备的研发和安装成本，在国内保险业内的产品暂时并没有占有十分大的市场。而利用智能手机和应用程序也
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可以采集到相关数据，但也由于其中一些应用程序不与车辆连接，这种情况下收集的数据并不是那么精确。Peter[14]曾在可测性、稳定性、保险精算相关性、司机影响因素等方面评估了手机数据对各种事件的采集效率，提出了智能手机应用于UBI保险的需要解决的三个关键问题：一是如何解决数据的不完整性；二是如何寻合适的算法来保证驾驶评价模型的鲁棒性；三是数据的有效性——如探针不灵敏等问题。
3.2 数据分析
尽管保险公司可能因为成本和收益会选择不同的产品方案，但重要的是由于数据商提供的数据类型和开放程度有差别，保险公司对于客户驾驶行为的评价分析方法各有不同，这些数据一般分为三类：驾驶人信息、车辆特性、远程监控数据。驾驶人信息包括年龄、驾龄、职住地、出保和记录等；车辆特性则包括车龄、车辆购置价、车型座位数等；远程监控数据一般包含行驶里程、瞬时速度、时间戳、经纬度等[15]。根据这些信息可以计算相应的保费定价因子，如PAYD保险通常以总里程、路网类型、夜间行驶时间、出行频度和车辆类型等指标为依据，PHYD保险则基于超速时间、急刹车、急加速、急转弯[16]、疲劳驾驶时间等评价驾驶人的驾驶行为。最典型的例子有美国车险公司Progressive Insurance在1998年推出的PHYD保险项目Snapshot，该项目以无线传输的方式向保险公司提供客户行驶的里程、瞬时速度、时间戳、经纬度、出行频率等数
据，判断是否属于夜间行驶、行驶里程以及急加急减
速事件的次数从而评估驾驶行为风险，并结合客户信
息按月度计算保费。
至今为止，已有许多学者探究了如PAYD和PHYD
等类型的UBI保险所适合的分析方法，并通过比较完善
相关算法的精确度和运算效率。采用较多的方法如层
次分析法[6]、回归模型法[17]；由于可获取数据更多样、
平台计算能力更强大，也有学者尝试用如神经网络、
决策树[18]、随机森林[15]等机器学习算法进行驾驶人驾
驶风险的评价与评级，尝试选择合适的预测变量和分
类器为保险公司和用户指定更公平有效的风险量化和
费率计算方法。
4 分时租赁保险机制创新的建议
4.1 问题
在对多家分时租赁企业采取的车险方案调研后发
现，现有的分时租赁车险主要仍是以定额保险的形式
为主。以上海新能源汽车分时租赁品牌EVCARD为
例，企业为车辆购买了包括交强险、机动车损失险、
第三者责任险等险种，目前区分用户和企业的赔偿方
案是以2000元为上限，若维修费在2000元内则由保险
公司负责赔偿，而当因会员原因导致车辆维修总额超
过2000元的事故，会员会按照维修总额的10%支付给
运营企业。而用户以向企业支付不计免赔服务费的形
式缴纳相应的保费：当订单时长30分钟，不计免赔费
用1元/订单；订单时长30分钟~60分钟不计免赔费2元
/订单；订单时长大于60分钟，不计免赔费用3元/订单
（封顶）。与此相似的是，重庆的car2go的保险赔偿方
案则是以1500元为赔偿上限；如果经car2go授权修理
厂评估后确认车辆修理费用超过1500元，用户应支付
因其过错而导致的所有的实际修理费用的20%或1500
元。
然而这种保险定价形式存在不能很好地反映事件
的外部成本、保险费与行驶里程带来的风险因子不匹
配以及不能以一定的激励机制改变驾驶员的驾驶习惯
等不足。
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由于分时租赁在国内仍处于起步阶段，其顶层设计和相关政策制定亟待完善。此外，由于缺乏精细化计算方法，也导致无法从保费中增加用户对驾驶过程中的风险感知程度。因此，分时租赁的车险定价问题首先涉及到三个关键问题：一是如何完善分时租赁驾驶风险的分析链，如硬件设备模块、数据收集与储存、分析算法的选择，识别高风险用户和车辆；二是其人车分离的使用特性，使基于一次出行的风险同时涉及到驾驶人和车辆带来的不确定性，责任界定困难（驾驶人双方责任或是运营企业车辆检修的责任）；三是如何针对使用分时租赁的用户（高频使用人）、运营企业、政府等多方，探索开发专属的保险产品。
4.2 建议
4.2.1 引入UBI保险
在分时租赁保险方面有必要引入基于用户使用的UBI保险。基于2008年~2015年美国6个共享汽车企业32万次出行和125次保险出保记录的一项研究，分析了用户和车辆ID等信息、租赁起终时间、行驶里程和
时间、事故过错方、事故原因、涉事司机、保费赔偿金额等信息，得到了估计每一辆汽车共享保险的平均成本为789美元；年龄在18~25岁之间的青少年和年轻成年人的风险最高，在30~65岁之间的成年人的风险最低等结论[19]。因此，面对共享汽车用户体及服务场景的多样化，车辆的出险概率与用户个体差异之间关系是显著的。
UBI保险对汽车分时租赁的适用性主要体现在四个方面：一是分时租赁的使用人一般以学生等年轻体、单位或公司员工、个体户或自由职业者[2]，驾驶经验贫乏和驾驶习惯具有相当大的不确定性；二是分时租赁相较于普通出租车，以交通成本优势吸引用户，其使用人对于价格更加敏感，行为激励更明显；三是分时租赁多使用固定车型，车辆特性对于风险的影响因子较小，车型定价模式不适用于分时租赁保险；四是UBI保险的费率定价可以基于分时租赁按需付费的支付方式，将保险期限切分细化到次计、天计或月计，使付费模式更加灵活。
4.2.2 建立良好的企业和用户共责体系
建立良好的企业和用户共责体系，增加基于用户驾驶行为的互动模块，如行为评价反馈机制，将有助于降低风险。相关研究表明[7, 20, 21]，行为反馈机制比财政刺激更能制约不良行为。增加企业和用户基于分时租赁保险费率机制的透明度，一方面可以帮助用户理解UBI保险的运作机理和定价标准，推动保险服务从标准化向精细化转变，提供定制产品与服务，根据使用需求建立完整的客户服务体系；另一方面也有助于用户理解和改善不良驾驶行为。
4.2.3 构筑良性的分时租赁风控生态圈
围绕分时租赁车险需要政府、运营企业、设备商、数据商、用户等各个利益相关方的共同协作。利用互联网的思维和模式，重构消费者、平台、保险机构等多方价值体系，是保证分时租赁保险机制创新能落地实施的基础。运营商应与全价值链上的企业建立坚实的合作伙伴关系，整合相关资源，通过更新设备、共享数据资源等手段，提高事故判断准确性、依据用户等级提供针对性服务从而提升用户体验，共同促进风控体系的实现，形成一种良性、长久的生态模式。
5 结 语
在共享经济的浪潮下，具有使用
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