李啟才 顧孟迪

摘要：科技保險(xiǎn)作為一種新興的金融創(chuàng)新產(chǎn)品，近年來在我國獲得長足的發(fā)展，促進(jìn)了科技企業(yè)的自主研發(fā)和創(chuàng)新。但與成熟保險(xiǎn)市場產(chǎn)品的定價(jià)不同，由于信息不對稱、數(shù)據(jù)缺乏等原因?qū)е露▋r(jià)困難。文章系統(tǒng)地分析了科技保險(xiǎn)定價(jià)存在困難的原因，基于傳統(tǒng)精算方法，從收據(jù)收集、模型可靠性、保險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)管控等方面提出了有效的定價(jià)改進(jìn)方法和策略。

關(guān)鍵詞：科技保險(xiǎn)；定價(jià)；精算；數(shù)據(jù)

一、 引言

當(dāng)今正處在變革的知識經(jīng)濟(jì)與互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)時代，科技創(chuàng)新能力已經(jīng)成為國家整體競爭力的關(guān)鍵因素之一?？萍计髽I(yè)緊跟時代的科技前沿，是新經(jīng)濟(jì)形式的重要構(gòu)建者，它們廣泛分布在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高技術(shù)含量的產(chǎn)業(yè)鏈中。我國專利總量的65%和新產(chǎn)品總量的80%由中小型科技企業(yè)所創(chuàng)造（紀(jì)建悅和謝蕓，2011）。中小型科技企業(yè)已成為我國提升自主創(chuàng)新能力、加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的生力軍。其創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱不僅決定著其自身是否能夠可持續(xù)發(fā)展，而且也影響著國家生產(chǎn)力的進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。目前，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式進(jìn)入關(guān)鍵的結(jié)構(gòu)化調(diào)整時期，中央政府明確提出經(jīng)濟(jì)發(fā)展不再以GDP為唯一的目標(biāo)，在提升經(jīng)濟(jì)總量的同時，更加注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在質(zhì)量。如果說，過去30多年我國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展是較好地利用了市場，依托高能耗、低勞動力成本的話，那么現(xiàn)在我們的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型必須把重點(diǎn)放在提高科技創(chuàng)新能力和金融市場效率方面，而科技企業(yè)在這一轉(zhuǎn)型過程中勢必扮演重要角色。然而科技創(chuàng)新活動具有明顯的高風(fēng)險(xiǎn)性，科技創(chuàng)新項(xiàng)目投入回報(bào)具有高度不確定性，這極大地降低了企業(yè)特別是中小企業(yè)科技創(chuàng)新的積極性，從宏觀上了影響了地區(qū)乃至整個國家的科技創(chuàng)新能力。

保險(xiǎn)作為市場化的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移機(jī)制、社會互助機(jī)制和社會管理機(jī)制，與高風(fēng)險(xiǎn)的科技創(chuàng)新活動具有內(nèi)在的互補(bǔ)性和契合性?？萍紕?chuàng)新與保險(xiǎn)服務(wù)相結(jié)合的產(chǎn)物——“科技保險(xiǎn)”應(yīng)運(yùn)而生，它對促進(jìn)企業(yè)科技創(chuàng)新、掌握關(guān)鍵技術(shù)以及增強(qiáng)核心競爭力等有著重大意義。特別是在我國目前經(jīng)濟(jì)全面轉(zhuǎn)型，產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)向“綠色低碳化”時期，科技保險(xiǎn)為企業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型提供了良好的外在環(huán)境支持。

2006年底，中國保監(jiān)會和國家科技部聯(lián)合下發(fā)了《關(guān)于加強(qiáng)和改善對高新技術(shù)企業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)問題的通知》，標(biāo)志著我國科技保險(xiǎn)工作在政府支持下正式啟動。2007年以來，先后確定了在北京、天津、上海、重慶、無錫、蘇州等城市展開試點(diǎn)工作。2010年3月保監(jiān)會、科技部聯(lián)合下發(fā)了《關(guān)于進(jìn)一步做好科技保險(xiǎn)有關(guān)工作的通知》，標(biāo)志著科技保險(xiǎn)由試點(diǎn)走向常規(guī)，開始了全國的推廣，科技保險(xiǎn)迎來了快速發(fā)展時期，工作開展以來科技保險(xiǎn)費(fèi)已突破14億，為分散創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，激勵科技企業(yè)自主研發(fā)提供了有力的外部支持。但是，科技保險(xiǎn)在我國仍屬于新生事物，目前理論和實(shí)踐上都處于起步階段，使得科技保險(xiǎn)在實(shí)踐過程中呈現(xiàn)一系列問題，產(chǎn)品合理定價(jià)就是其中顯著問題之一。因此，在實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對科技保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)、險(xiǎn)種開發(fā)、運(yùn)作機(jī)理、推廣機(jī)制等進(jìn)行探討，解決科技保險(xiǎn)更好地實(shí)施問題，成為當(dāng)前科技保險(xiǎn)發(fā)展的核心問題。劉妍（2010）在分析蘇州、無錫的試點(diǎn)工作基礎(chǔ)上，針對出現(xiàn)的問題提出了一些政策性建議。邵學(xué)清（2007）在分析、總結(jié)科技保險(xiǎn)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，闡明了運(yùn)作多模式、標(biāo)的多元化、定價(jià)靈活性等觀點(diǎn)。本文在通過分析科技創(chuàng)新活動特征和科技保險(xiǎn)定價(jià)存在的問題，基于傳統(tǒng)精算定價(jià)方法，從收據(jù)收集、模型可靠性、風(fēng)險(xiǎn)管控等方面系統(tǒng)的探討科技保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)改進(jìn)方法和策略，為保險(xiǎn)公司合理定價(jià)科技保險(xiǎn)產(chǎn)品提供有益的參考。

二、 科技保險(xiǎn)定價(jià)存在的問題

科技保險(xiǎn)是一種不同于一般保險(xiǎn)產(chǎn)品的險(xiǎn)種，它是為了規(guī)避在研發(fā)創(chuàng)新、成果產(chǎn)品化、科技推廣過程中可能出現(xiàn)的的不確定性，導(dǎo)致創(chuàng)新活動失敗，達(dá)不到預(yù)期目標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)而創(chuàng)新的金融保險(xiǎn)產(chǎn)品。

1. 保險(xiǎn)定價(jià)的精算理論。在傳統(tǒng)的保險(xiǎn)精算理論中，保險(xiǎn)的價(jià)格（保費(fèi)）要求覆蓋潛在損失的平均值（期望值），因此就有了純保費(fèi)的概念，即純保費(fèi)等于潛在損失的期望值。假定被保人的總損失X是隨機(jī)變量，其均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為μ和σ。純保費(fèi)π應(yīng)該包含損失的期望值μ。由于保費(fèi)需事先確定，故必須提前估計(jì)參數(shù)μ和σ。顯然因?yàn)闈撛诘膿p失是隨機(jī)變量，而保費(fèi)是固定的，純保費(fèi)不足以覆蓋全部損失和成本的概率大于0，但是保險(xiǎn)公司可以通過附加安全系數(shù)控制破產(chǎn)（或產(chǎn)生凈損失）的概率α。于是，在破產(chǎn)概率水平α的限制下，保費(fèi)π=（1+θ）μ或π=μ+τ，其中θ和τ是保險(xiǎn)公司的安全系數(shù)，它們可以根據(jù)相應(yīng)的保費(fèi)原（Grandell，1991）得到。假定投保人（公司）數(shù)n足夠多，且他們的損失風(fēng)險(xiǎn)相互獨(dú)立同分布，根據(jù)中心極限理論可以得出θ=（Z1-ασ）/μ■和τ=（Z1-ασ）/（■），其中Z1-α是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的1-α分位點(diǎn)?？梢钥闯觯S著投保人（公司）數(shù)增多，被保險(xiǎn)人（公司）的平均損失不斷接近真實(shí)損失分布的均值，安全附件系數(shù)不斷接近于0。因此，獨(dú)立損失的保險(xiǎn)組合情形，保險(xiǎn)公司可以通過提高安全系數(shù)或增加保單數(shù)來控制破產(chǎn)概率α。這意味，一般情況下，當(dāng)固定破產(chǎn)概率α在某個水平，保費(fèi)（保險(xiǎn)價(jià)格）隨著投保人增加而下降。但是，在科技保險(xiǎn)領(lǐng)域，目前市場規(guī)模較小，保單標(biāo)的的損失差異性比較大，以至于難以通過保險(xiǎn)組合來降低安全系數(shù)和保費(fèi)。

另外，除了潛在的損失，保險(xiǎn)公司還面臨運(yùn)營管理成本、資金成本等，這些成本也需由保費(fèi)收入支出，因此保險(xiǎn)公司還需附加成本系數(shù)。一般可以假定成本與保險(xiǎn)標(biāo)的期望損失成比例，于是保費(fèi)π=（1+θ+c）μ或π=（1+c）μ+τ。大部分保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)（如健康險(xiǎn)、壽險(xiǎn)、車險(xiǎn)等）都可以基于上述原理，但是不同業(yè)務(wù)的保險(xiǎn)定價(jià)需不同的處理方法，這是因?yàn)楸ｋU(xiǎn)項(xiàng)目的周期和潛在損失的嚴(yán)重程度都有所差異。例如，車險(xiǎn)合約一般都是短期，保單到期后要么續(xù)保要么終止。而大多數(shù)壽險(xiǎn)合約都是長期的。短期保險(xiǎn)中，風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的頻率和強(qiáng)度通常是隨機(jī)的，而長期保險(xiǎn)中損失的強(qiáng)度相對固定，僅損失發(fā)生的時間不能確定。

2. 科技保險(xiǎn)的定價(jià)困境?？萍紕?chuàng)新活動的復(fù)雜性、高投入性、高風(fēng)險(xiǎn)性，使得科技保險(xiǎn)在實(shí)踐中存在諸多困難。其中最根本的困難便是用于評估風(fēng)險(xiǎn)、保險(xiǎn)定價(jià)的有效數(shù)據(jù)獲取。首先，科技企業(yè)多是新興產(chǎn)業(yè)，保險(xiǎn)公司缺乏用來估計(jì)科技保險(xiǎn)市場風(fēng)險(xiǎn)的歷史數(shù)據(jù)。第二，科技企業(yè)多數(shù)規(guī)模較小，個體差異較大，成立時間短，缺乏用來做統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)算保費(fèi)的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，這極大地制約了保險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)評估能力。最后，在我國由于部分規(guī)章制度、統(tǒng)計(jì)信息、數(shù)據(jù)庫建設(shè)很不完善，使得保險(xiǎn)公司難以利用一些重要宏觀、中觀數(shù)據(jù)（例如，通脹因子、專利價(jià)值、信用等級等）對損失分布和成本進(jìn)行穩(wěn)健的分析。在成熟的保險(xiǎn)市場，傳統(tǒng)的保險(xiǎn)精算定價(jià)方法依賴于詳細(xì)的數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)信息，從而得到損失分布的精確估計(jì)。估計(jì)的精確度越高，保險(xiǎn)公司越穩(wěn)健，保費(fèi)（安全系數(shù)）也相對較低。從而，可以向市場提供更具價(jià)格競爭力的保險(xiǎn)產(chǎn)品。事實(shí)上，對于新興的科技保險(xiǎn)市場，提供有價(jià)格競爭力的保險(xiǎn)產(chǎn)品，對于促進(jìn)市場成熟發(fā)展，推動科技企業(yè)自主創(chuàng)新十分重要。然而，在缺乏廣泛、可信的數(shù)據(jù)的科技保險(xiǎn)市場，保險(xiǎn)定價(jià)顯得困難。通常出于安全性原則，保險(xiǎn)公司的科技保險(xiǎn)產(chǎn)品價(jià)格昂貴，而相應(yīng)的中小科技企業(yè)高價(jià)購買保險(xiǎn)的意愿就會不足，科技保險(xiǎn)就會失去吸引力。但是，當(dāng)降低保費(fèi)以吸引科技公司投保時，又會增加保險(xiǎn)公司的破產(chǎn)（虧損）風(fēng)險(xiǎn)。這樣的困境制約了科技保險(xiǎn)市場的發(fā)展。目前，我國在開展科技保險(xiǎn)工作初期，政府提供一定的財(cái)政補(bǔ)貼，一定程度上能夠緩解保險(xiǎn)公司定價(jià)困境，推動科技保險(xiǎn)發(fā)展。但補(bǔ)貼政策多是臨時性的、短暫的，同時補(bǔ)貼政策還有可能導(dǎo)致道德風(fēng)險(xiǎn)（例如，保險(xiǎn)公司和被保人串通作假，騙取補(bǔ)貼），所以最終還是需市場本身來決定保險(xiǎn)產(chǎn)品的價(jià)格。定價(jià)困境需要通過更加準(zhǔn)確的保費(fèi)計(jì)算，更加有效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，保險(xiǎn)公司抵御風(fēng)險(xiǎn)能力的提高手段等來解決。因此，有必要系統(tǒng)地改進(jìn)科技保險(xiǎn)的定價(jià)方法和策略。

三、 我國科技保險(xiǎn)定價(jià)方法和策略分析

1. 科技保險(xiǎn)的定價(jià)變量的數(shù)據(jù)收集。

（1）獲取科技企業(yè)數(shù)據(jù)。在沒有任何有效的相關(guān)數(shù)據(jù)時，顯然難以計(jì)算保費(fèi)，風(fēng)險(xiǎn)變得不可保。在科技保險(xiǎn)市場，可以由相關(guān)專家組對科技企業(yè)的保險(xiǎn)定價(jià)變量（例如，損失分布）進(jìn)行量化估計(jì)。使用的決策、估計(jì)方法可以是德爾菲法（Delphi Method）和名義小組法（Nominal Group Method）或者貝葉斯估計(jì)（Bayesian Estimate）和極大似然估計(jì)（Maximum Likelihood Estimate）（Biener，2012）。德爾菲法是采用背對背的通信方式征詢專家小組成員的預(yù)測意見，經(jīng)過幾輪征詢，使專家小組的預(yù)測意見趨于集中，最后得到相關(guān)變量的估計(jì)值。德爾菲法依據(jù)系統(tǒng)的程序，采用匿名發(fā)表意見的方式，即團(tuán)隊(duì)成員之間不得互相討論，不發(fā)生橫向聯(lián)系，只能與調(diào)查人員聯(lián)系，以反復(fù)的填寫問卷，以集結(jié)問卷填寫人的共識及搜集各方意見，最終定價(jià)參數(shù)的估計(jì)是所有專家估計(jì)的中值。與德爾菲法不同，名義小組法可以通過專家組公開的討論、交流、協(xié)商、投票等程序綜合得到風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的相關(guān)參數(shù)指標(biāo)。但是該法有時會因?yàn)閷＜医M中個別成員地位權(quán)威而產(chǎn)生從眾效應(yīng)?？偟膩碚f，在缺乏可信的數(shù)據(jù)時，德爾菲法和名義小組法都是非常有效的獲取信息的方法。當(dāng)挖掘到定價(jià)變量的數(shù)據(jù)，獲得相關(guān)變量特定分布時，可以使用貝葉斯估計(jì)和極大似然估計(jì)來擬合分布的參數(shù)。

（2）利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。除科技企業(yè)內(nèi)部相關(guān)數(shù)據(jù)外，一些外部來源的數(shù)據(jù)也會影響對風(fēng)險(xiǎn)屬性的推斷。這些數(shù)據(jù)來源包括宏觀、中觀公共數(shù)據(jù)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、相關(guān)區(qū)域數(shù)據(jù)、再保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)本身不一定是直接針對某個具體的科技企業(yè)，但是對評估科技企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)有益。隨著我國統(tǒng)計(jì)工作的不斷完善發(fā)展，像利率、成本價(jià)格指數(shù)等這些宏觀數(shù)據(jù)越來越容易獲得，而且保險(xiǎn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)通常也要求保險(xiǎn)公司引用這方面的數(shù)據(jù)對標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。另外諸如世界銀行、國外發(fā)達(dá)國家的科技股市、相關(guān)科技產(chǎn)業(yè)組織、大型再保險(xiǎn)公司等機(jī)構(gòu)也能提供越來越多的分析數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)共享（Data-sharing）機(jī)制，保險(xiǎn)公司可以獲取更多的信息來評價(jià)科技項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)。

2. 科技保險(xiǎn)定價(jià)模型的可靠性進(jìn)一步改進(jìn)。在估計(jì)保費(fèi)過程中，保險(xiǎn)公司應(yīng)有效地處理標(biāo)的項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)?？煽康哪Ｐ涂梢蕴釤挷煌瑏碓吹臄?shù)據(jù)，用于綜合分析風(fēng)險(xiǎn)的特征，合理制定保險(xiǎn)價(jià)格。同時隨著時間演變、數(shù)據(jù)增多，模型可以反復(fù)更新保單價(jià)格，為后續(xù)保險(xiǎn)提供更加準(zhǔn)確、適當(dāng)?shù)亩▋r(jià)。在成熟的保險(xiǎn)市場（例如，車險(xiǎn)市場）保險(xiǎn)公司經(jīng)常根據(jù)投保人的信用數(shù)據(jù)使用獎懲系統(tǒng)（Bonus-malus Systems）來定價(jià)、更新保費(fèi)。科技保險(xiǎn)可以基于保單周期根據(jù)企業(yè)不同時期的損失估計(jì)、信譽(yù)評級調(diào)整保費(fèi)。因此，定價(jià)模型中應(yīng)該使用可靠性理論?？煽啃愿倪M(jìn)通?；谙闰?yàn)分布采用Beyes方法。先驗(yàn)分布可以利用各種來源的初始數(shù)據(jù)估計(jì)得到，當(dāng)有更多的信息時，需采用Bayes規(guī)則重新評估風(fēng)險(xiǎn)及其相關(guān)定價(jià)變量，從而得到風(fēng)險(xiǎn)和定價(jià)變量的后驗(yàn)分布。Buhlman（1967）將期望損失的估計(jì)值和先驗(yàn)損失平均值聯(lián)系起來，構(gòu)建了利用初始數(shù)據(jù)和補(bǔ)充數(shù)據(jù)改進(jìn)保費(fèi)定價(jià)的線性模型。其基本的做法是對不同的數(shù)據(jù)集賦予一個介于0到1之間的可靠性權(quán)重，這些權(quán)重之和為1，而權(quán)重值取決于風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)模和數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的同質(zhì)化程度，給予數(shù)據(jù)均勻高的數(shù)據(jù)集更高的權(quán)重。Ker 和Goodwin（2000）應(yīng)用可靠性理論為農(nóng)作物保險(xiǎn)定價(jià)提供了有效的線性改進(jìn)方法。在科技保險(xiǎn)市場，隨著實(shí)踐的推進(jìn)，保險(xiǎn)公司可以從自身保單組合或其它來源的風(fēng)險(xiǎn)組合中獲得數(shù)據(jù)、信息，用以調(diào)整保費(fèi)。

另外，Boostrap技術(shù)非常適用于缺少數(shù)據(jù)的科技保險(xiǎn)定價(jià)。保險(xiǎn)定價(jià)最本質(zhì)是掌握損失變量以決定安全系數(shù)。Boostrap技術(shù)基本做法是從原始數(shù)據(jù)中有放回的均勻抽取一定數(shù)量的樣本，根據(jù)樣本可以計(jì)算統(tǒng)計(jì)量。重復(fù)抽樣足夠多次，就可以得到估計(jì)量的均值和方差。在原始樣本數(shù)據(jù)較少時效果很好，因此可以提高科技保險(xiǎn)定價(jià)變量的估計(jì)精度，進(jìn)而提供更合適的保費(fèi)。

3. 通過風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)控制措施改進(jìn)科技保險(xiǎn)定價(jià)。一般來說，越高的資本金，保險(xiǎn)公司抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，對保險(xiǎn)定價(jià)也就相對較低，因此保險(xiǎn)公司有效的風(fēng)險(xiǎn)管控策略可以緩解科技保險(xiǎn)的定價(jià)困境。公司的資本金有些來自于內(nèi)部保費(fèi)盈余，也可以通過外部的增發(fā)股票、尋求風(fēng)險(xiǎn)投資支持獲得。雖然通過外部融資提高了保險(xiǎn)公司的杠桿率，但只要在一定的合理范圍內(nèi)，可以有效的分散保險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)。同時保險(xiǎn)公司應(yīng)拓展科技保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，做大科技保險(xiǎn)組合。根據(jù)大數(shù)律，大規(guī)模的保險(xiǎn)組合可以很好地降低風(fēng)險(xiǎn)。另外，保險(xiǎn)公司可以尋求再保險(xiǎn)以轉(zhuǎn)移索賠風(fēng)險(xiǎn)，或者投資金融市場以提高收益，這些風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)控制手段都可以有效提高保險(xiǎn)公司的償付能力，增加保險(xiǎn)公司盈余，因而一定程度上可以降低保費(fèi)的安全系數(shù)，利于保險(xiǎn)公司提供更有價(jià)格競爭力的科技保險(xiǎn)產(chǎn)品。

四、 總結(jié)

本文系統(tǒng)地分析了科技保險(xiǎn)因缺乏數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的定價(jià)困難問題，基于傳統(tǒng)的精算定價(jià)方法，從數(shù)據(jù)收集、模型可靠性改進(jìn)、保險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)管理和控制等方面，提出了改進(jìn)保險(xiǎn)定價(jià)的法方法和策略，可以為科技保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)提供有益的參考和幫助。

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6.Buhlman H.Experience rating and credibility.ASTIN Bulletin，1967，4（3）：199-207.

基金項(xiàng)目：江蘇省高校自然科學(xué)研究項(xiàng)目（項(xiàng)目號：K13JD11006）；國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（項(xiàng)目號：6130406）。

作者簡介：顧孟迪（1962-），男，漢族，江蘇省常州市人，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橥顿Y管理、危機(jī)管理、風(fēng)險(xiǎn)投資、房地產(chǎn)投資；李啟才（1979-），男，漢族，安徽省東至市人，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士生，研究方向?yàn)楸ｋU(xiǎn)精算。

收稿日期：2015-01-19。