楊 波，劉韞爾，陸宇婕

(南京大學 商學院，江蘇 南京 210093)

一、引言

航空保險主要涉及航旅企業(yè)所提供的航意險、航延險、旅行險、退票險、組合險等保險產(chǎn)品類別，是一種具有風險管理功能的金融產(chǎn)品，對于穩(wěn)定和促進航空市場發(fā)展有重要作用。然而，航空保險與航空場景的高關聯(lián)性賦予其對各類風險高度敏感的特征，尤其是流行性疫情、自然災害、政治戰(zhàn)爭和恐怖襲擊等突發(fā)公共風險事件的發(fā)生會使航空保險面臨較大的不確定性。2020年，全球暴發(fā)新型冠狀病毒肺炎疫情，這一突發(fā)公共衛(wèi)生事件導致整體經(jīng)濟面臨巨大下行壓力，各行各業(yè)均受到影響。航空業(yè)對外部沖擊極度敏感，疫情封鎖引起的客運量下降、航班停飛、航線縮減等現(xiàn)象都對其造成了史無前例的打擊[1]。不僅如此，航空市場的萎縮不可避免地將疫情沖擊進一步傳導至相關的行業(yè)領域，從機場業(yè)到航空維修業(yè)，甚至航空食品業(yè)，都因疫情沖擊而面臨重大風險。航空保險領域亦未能幸免，新冠肺炎疫情的爆發(fā)對國際保險市場造成前所未有的損失。

關于突發(fā)公共衛(wèi)生事件對經(jīng)濟發(fā)展的影響，學者的目光多集中于沖擊下的宏觀經(jīng)濟和金融系統(tǒng)。在行業(yè)分析中，文獻多聚焦于旅游業(yè)、運輸業(yè)、保險業(yè)等對外部沖擊較敏感的行業(yè)，并未涉及航空保險這一行業(yè)交叉領域。在我國，包含航空業(yè)在內(nèi)的交通運輸業(yè)是保險需求最大的行業(yè)之一，反過來，保險業(yè)對其的經(jīng)濟拉動效果也較為顯著，因而航空業(yè)與保險業(yè)間存在較強的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)。航空保險衍生于航空場景，兼具航空與保險兩種行業(yè)特征，是應對航空業(yè)風險的重要手段和保險業(yè)的重要增長點，理應得到關注，然而，航空保險在遭遇突發(fā)公共衛(wèi)生事件時應如何評估和化解風險，又應如何渡過危機，卻缺少可供參考的經(jīng)驗總結和理論研究。只有厘清以上問題，才能更好地發(fā)揮航空保險的功能和優(yōu)勢，促進突發(fā)公共衛(wèi)生事件后航空需求的釋放，助力航空業(yè)和相關保險業(yè)的復蘇和持續(xù)發(fā)展。

本文可能的邊際貢獻在于：(1)從微觀角度出發(fā)，研究疫情對航空保險產(chǎn)生的具體影響。現(xiàn)有文獻多從宏觀經(jīng)濟和行業(yè)的角度出發(fā)，定量分析也通常選用總量指標或行業(yè)數(shù)據(jù)，本文基于航旅企業(yè)的業(yè)務數(shù)據(jù)展開分析，得到的結論于微觀主體而言更具實際意義。(2)聚焦于航空保險，從航空和保險兩個行業(yè)角度分析疫情的影響路徑，在豐富突發(fā)公共衛(wèi)生事件相關研究的同時，能夠為復合背景下的細分領域受突發(fā)公共衛(wèi)生事件影響的路徑分析提供框架參考。

二、文獻回顧

新型冠狀病毒肺炎疫情潛伏期長、傳播速度快、感染范圍廣，是我國前所未有的重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件。在對突發(fā)公共衛(wèi)生事件經(jīng)濟社會影響的相關研究中，已有文獻對SARS、甲型H1N1流感、埃博拉、MERS和新冠肺炎疫情等重大疫情均有涉及[2-7]，研究發(fā)現(xiàn)，歷次疫情均對相關國家的經(jīng)濟產(chǎn)生深刻影響，尤其會干擾短期的經(jīng)濟運行。Bloom和Noy等學者認為，除疫情大規(guī)模暴發(fā)導致的直接經(jīng)濟損失外，公眾的恐慌情緒和行為反應以及政府為防止疫情擴散而付出的代價也會對短期經(jīng)濟造成沖擊[8-9]。

航空保險作為一種第三方航空附加服務，屬于航空業(yè)與保險業(yè)的交叉領域，然而，就我國公共事件經(jīng)濟影響的研究現(xiàn)狀而言，跨學科研究的成果很少[10]。回顧已有文獻，尚無學者就航空保險展開研究，但對航空業(yè)和保險業(yè)均有所涉及。就航空保險的場景而言，航空業(yè)是典型的風險密集型行業(yè)，尤其對突發(fā)性公共事件高度敏感[11]?；仡櫄v次公共事件，民航運輸業(yè)均受到劇烈沖擊，表現(xiàn)出明顯的周期波動性且幅度要遠大于同期經(jīng)濟的波動[12]。這是由于疫情下人們的謹慎態(tài)度和嚴密的防控措施會對外出行為形成抑制，導致交通客運需求下降[13]，結果是以客運為主的民航業(yè)受影響遠大于鐵路和公路[14]，加之此次疫情正值春節(jié)客運高峰，政策的及時下達和各地的迅速響應使其對航空業(yè)的沖擊相較SARS更甚[15]。同時，考慮到航空保險的本質(zhì)為保險，是與國民經(jīng)濟發(fā)展和社會生活緊密相關的重要金融產(chǎn)業(yè)，突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生不僅會給傳統(tǒng)線下保險業(yè)務帶來沖擊，也會激發(fā)公眾對健康風險的憂慮情緒和保障意識，因此產(chǎn)生的投保需求會使保險轉(zhuǎn)化率有顯著的上升[16]。除此之外，信息的不對稱會進一步增加風險的不確定性，風險信息在傳遞過程中也往往會受到恐懼心理和社會機制的放大作用，導致公眾擁有過高的風險感知而過度反應，促使投保意愿進一步提升[17-18]。綜上可知，在疫情沖擊下，航空保險需求所遵循的兩種變動規(guī)律是存在一定差異的，在此基礎上，可以梳理出公共衛(wèi)生事件對航空保險的影響路徑。

由于疫情對經(jīng)濟的影響機制較為復雜，路徑的差異使我們無法用一個統(tǒng)一的框架去分析歷次疫情的經(jīng)濟社會影響，但SARS、流感與新冠肺炎同為呼吸道傳染病，傳播方式和影響路徑具有高度的相似性[19]，因此學者在對新冠肺炎疫情的影響進行定性分析時，多以SARS、流感等事件為參照[20-21]。關于疫情影響的定量研究，陳子韜和張阿城認為研究疫情影響的思路和方法主要有現(xiàn)狀解析、趨勢預判、干預實驗和模擬仿真四類[22]。其中干預實驗為最常采用的方法[23-24]。此外，也有學者基于已有模型和理論建立獨立的沖擊模型對疫情導致的損失進行估計[20-21]，并進一步對歷次疫情經(jīng)濟影響的行業(yè)、空間分布規(guī)律進行研究。

綜上可知，現(xiàn)有文獻對于疫情經(jīng)濟影響的研究以宏觀和中觀角度居多，且多針對某一特定行業(yè)，并未涉及航空保險等行業(yè)間交叉領域。然而，近年來我國經(jīng)濟各領域正加速滲透融合，實務發(fā)展遠遠領先于理論研究，行業(yè)間細分領域研究的空白亟待填補。尤其航空保險作為航空業(yè)與保險業(yè)融合發(fā)展的成果，對保障航空安全和推動保險發(fā)展都有重大作用，以此為研究對象，不僅能夠豐富突發(fā)公共衛(wèi)生事件影響的相關研究，還能得到符合當下我國經(jīng)濟融合發(fā)展趨勢的、更具實際意義的結論。有鑒于此，本文選擇某航旅業(yè)頭部企業(yè)作為航空保險微觀經(jīng)營主體的代表，基于其數(shù)據(jù)，運用ARIMA季節(jié)乘積模型建立干預模型，評估并進一步分析疫情對航空保險業(yè)務的影響，打破已有研究囿于某一特定行業(yè)局限的同時，為微觀主體應對沖擊提供經(jīng)驗總結與借鑒參考。

三、突發(fā)公共衛(wèi)生事件對航空保險的影響路徑分析

航空保險作為民航運輸服務的附屬保障服務，航空市場的不景氣必然會傳導至航空保險領域，但保險的根本屬性決定了公眾的保險認知和投保意愿同樣是重要的影響因素，因此，航空保險需求的變動規(guī)律同時具有航空與保險兩個行業(yè)的基本特征，對其展開分析既不能剝離航旅出行的消費場景，也不能忽略其作為保險產(chǎn)品的本質(zhì)?，F(xiàn)從航空業(yè)和保險業(yè)的角度就疫情對航空保險領域產(chǎn)生影響的路徑進行分析，基本框架如圖1所示。

圖1 突發(fā)公共衛(wèi)生事件對航空保險的影響路徑

(一)疫情—航空客運量—保單量

隨著我國經(jīng)濟抵御風險的韌性漸強，突發(fā)公共衛(wèi)生事件等外部沖擊通常不會觸及經(jīng)濟的根本，而是從供給和需求兩個方面對經(jīng)濟產(chǎn)生較為顯著的短期影響。經(jīng)濟社會活動引發(fā)了運輸這一派生性需求，因此對于包含航空客運在內(nèi)的運輸活動而言，外部沖擊首先作用于需求端，而短時間內(nèi)運輸需求的銳減又會被供給端敏銳地察覺，并出于效率目的相應地減少供給，最終導致市場萎縮。

從需求端來看，疫情等突發(fā)公共衛(wèi)生事件是影響出行需求的首要因素之一[25]。一方面，突發(fā)事件的暴發(fā)會引發(fā)恐慌性傳播這一集體性心理效應，在疫情下表現(xiàn)為公眾對疾病的恐慌情緒和對自身安全的擔憂，導致公眾產(chǎn)生相應的應激反應，如主動減少出行。另一方面，為防止使疫情進一步擴散，政府通常會采取措施來減少人員的聚集和流動，這些措施客觀上也將對現(xiàn)有和潛在的航旅出行需求形成直接擠壓。具體到民航業(yè)，航空運輸?shù)倪h距離流動特征以及對客艙環(huán)境安全性的擔憂會加劇旅客的憂慮心理，隔離觀察、封閉式管理以及文旅企業(yè)暫停經(jīng)營等防控措施也限制了出行需求的實現(xiàn)，從而從主客觀上共同導致航空出行意愿的低迷。從供給端來看，突發(fā)公共衛(wèi)生事件下航旅需求的低迷會促使航空公司取消航班。停運停航、封城封路、交通管控等措施也直接影響了部分航線的執(zhí)飛情況，民航起降架次和旅客運輸量大幅下降，航空運力受到疫情嚴重影響。就2020年新冠肺炎疫情而言，此次疫情在傳播速度、規(guī)模、影響等方面遠超非典，又考慮到疫情暴發(fā)于春節(jié)前夕，春運的疊加影響將使航空客運業(yè)務受沖擊的程度顯著超過非典時期。

作為典型的場景消費保險，航空保險與航旅場景之間存在明顯的共生效應——航空保險的需求衍生自航旅出行，又能通過分擔風險反過來刺激航旅需求增長，這一關系可在其數(shù)量多、頻次高的投保特征上得到充分體現(xiàn)。并且，航空保險還是最受歡迎的航空附加服務，其與機票實質(zhì)上是附加商品與主商品的關系，因此，航空保險保單量的變動與航空客運量的變動通常是同方向且基本同步的?？紤]到航空業(yè)在此次疫情中受到了較深重的負面沖擊，航空客運量急劇下降導致航空保險需求也將不可避免地發(fā)生萎縮。

(二)疫情—投保意愿—保單量

不同于其他行業(yè)，保險業(yè)憑借其風險保障的基本功能可以滿足人們被突發(fā)公共衛(wèi)生事件激發(fā)的保障需求，成為少數(shù)逆勢增長的行業(yè)之一，具體表現(xiàn)為短期承壓、長期受利。就航空保險而言，隨客票一同售賣的航意險、航延險、組合險等多為具有標準化合約的保險產(chǎn)品，因此疫情并不會對供給端造成太大影響，如不會造成承保能力和賠付能力下降等，而是主要通過影響公眾的投保意愿作用于需求端。

突發(fā)公共衛(wèi)生事件會顯著提高公眾對風險的感知水平，而風險感知恰恰決定了個體將如何來應對風險[17]。當突發(fā)公共衛(wèi)生事件暴發(fā)時，恐慌等應激情緒會強化個體的風險感知，此時人們主觀上認為風險發(fā)生的概率將超出心理閾值，結合前景理論提出的小概率迷戀現(xiàn)象，個體對風險的容忍程度將大大降低，并更傾向于投保以規(guī)避和轉(zhuǎn)移風險[16]。與此同時，社會風險強化機制在這一過程中也發(fā)揮了重要作用，如風險信息的不完全獲取、集體情緒和社會輿論的渲染都會加強人們感受到的不確定性，會導致公眾過高的風險感知，引起過度反應，表現(xiàn)為個體投保意愿的增強。突發(fā)公共衛(wèi)生事件對公眾投保意愿的影響可以從歷次疫情后保險業(yè)務快速增長的現(xiàn)象中得到證實，如非典疫情形勢趨穩(wěn)之后，5—7月的健康險月保費增速有極大提升, 分別高達309%、265%、158%，對提升國民的保障意識和保險需求構成了長期有利因素[26]。

除了風險感知水平，保險產(chǎn)品保障服務的有效性也是影響公眾投保意愿的重要因素。服務有效性可以用消費者從商品中獲得的效用來衡量，根據(jù)效用理論，理性的消費者通常會將有限的資源合理分配，使其最終能夠從購買的商品中獲得最大的總效用。當突發(fā)公共衛(wèi)生事件暴發(fā)時，個體從既定的保險產(chǎn)品中會獲得比正常狀態(tài)下更大的效用，因而在其他條件不變的情況下，效用最大化會驅(qū)使個體主動增加對保險產(chǎn)品的消費。在新冠肺炎疫情大規(guī)模暴發(fā)的背景下，人們會竭力避免因航途中感染而遭受風險或損失，對航空保險的投保意愿會有所增強，加之多數(shù)航空保險產(chǎn)品的保險責任中都新增了疫情保障的相關條款，如對首次確診新型冠狀病毒肺炎導致的身故、全殘?zhí)峁┳罡?0萬元的保障金，進一步增加了航空保險的有效性，使投保意愿有明顯的提升。

公眾在沖擊下能更為敏感地感知風險的存在，并從航空保險產(chǎn)品中得到更大的效用，從而產(chǎn)生相應的防護性行為反應，通常表現(xiàn)為采取嚴密的防護措施以及主動購買航空保險。這一路徑產(chǎn)生的影響程度雖不及客運量驟降帶來的沖擊，但在一定程度上形成緩沖，能夠部分抵消后者的負面影響。

四、突發(fā)公共衛(wèi)生事件對航空保險影響的量化分析

由上文的分析可知，疫情一方面通過擠壓航空客運量導致航空保險需求萎縮，另一方面通過激發(fā)公眾的風險保障意識使投保意愿得到提升。現(xiàn)基于新冠肺炎疫情下代表性航旅企業(yè)的業(yè)務數(shù)據(jù)，通過建立季節(jié)乘積模型展現(xiàn)疫情2020年各月的沖擊程度，并對疫情前后的保單量、機票票量、投保率的變動情況進行分析，從數(shù)據(jù)的角度刻畫突發(fā)公共衛(wèi)生事件對航空保險干預的程度、路徑和具體影響。

(一)疫情對航空保險影響的程度和趨勢

選取2016年5月到2019年12月的44條航空保險月保單量數(shù)據(jù)建立時間序列，記為Xt。由Xt的時序圖可以看出，數(shù)據(jù)整體呈現(xiàn)平緩的下降趨勢，同時伴隨以年為單位的周期波動，屬于具有季節(jié)效應的非平穩(wěn)時間序列(圖2)。因此，采用季節(jié)乘積模型對月保單量數(shù)據(jù)進行擬合和預測。

圖2 序列Xt的時序圖

1.季節(jié)乘積模型

季節(jié)乘積模型ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)s是ARIMA模型和隨機季節(jié)效應(1)季節(jié)乘積模型中的季節(jié)效應具有廣義性，相當于日歷效應或周期波動，本文中的季節(jié)效應是指以周為周期的循環(huán)波動。的乘法組合。其中(p,d,q)為非季節(jié)部分，(P,D,Q)為季節(jié)部分，先對數(shù)據(jù)進行d階非季節(jié)差分，用ARMA(p,q)模型提取短期相關性，再進行D階季節(jié)差分，用以周期步長S為單位的ARMA(P,Q)模型提取季節(jié)相關性。將序列Xt的殘差序列記為εt，有表達式:

(1)

其中

(2)

2.模型的建立與定階

由于月保單量的變動趨勢具有明顯的以年為周期的特點，初步確定周期步長S的值為12，建立相應的ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)12模型。接下來為模型定階，即確定參數(shù)p,d,q,P,D,Q的值。

首先對序列Xt進行一階非季節(jié)差分，得到序列dXt，繪制自相關和偏自相關圖。由圖3可知，序列dXt不再具有趨勢特征，實現(xiàn)了均值平穩(wěn)，故判斷d為1。

圖3 序列dXt的自相關和偏自相關圖

由于序列dXt仍然存在季節(jié)性，進一步對dXt進行一階12步季節(jié)差分，得到序列sdXt，繪制自相關和偏自相關圖。由圖4可知，序列sdXt的自相關系數(shù)在滯后12階處顯著不為0，其余各階滯后的相關系數(shù)基本都在95%的置信區(qū)域內(nèi),說明原序列Xt的季節(jié)性已經(jīng)基本得到消除,故判斷D為1。

圖4 序列sdXt的自相關和偏自相關圖

結合圖3和圖4，可以觀察到，序列dXt的自相關系數(shù)在滯后12階處顯著不為0，偏自相關系數(shù)均落入2倍標準差范圍；序列sdXt的自相關函數(shù)在滯后12階后迅速衰減，偏自相關系數(shù)在滯后12階處落在2倍標準差附近。由以上特征，可以判斷p為0，q為1，P為0或1，Q為1，同時說明原序列Xt的確存在周期為12的季節(jié)性，周期步長S為12的判斷是正確的。因此，原序列Xt的短期相關性和季節(jié)相關性可以分別通過ARMA(0,1)模型和步長為12的ARMA(0,1)或ARMA(1,1)模型提取，即季節(jié)乘積模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12或ARIMA(0,1,1)×(1,1,1)12，綜合考慮擬合優(yōu)度和BIC值兩者，模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12更優(yōu)。

表1 模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12和ARIMA(0,1,1)×(1,1,1)12的模型統(tǒng)計

因此選用ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12作為月保單量數(shù)據(jù)的擬合模型，表達式為：

(3)

3.模型檢驗

圖5 序列sdXt的時序圖

為了檢驗模型是否成立以及能否較好的擬合數(shù)據(jù)，還需對模型進行診斷。

(1)平穩(wěn)性

如圖5，從序列sdXt的自相關圖與時序圖可以看出，原序列的趨勢性和周期性已經(jīng)被消除，序列sdXt是平穩(wěn)的。

(2)隨機性

殘差序列的隨機性可以通過LB統(tǒng)計量可以檢驗。如圖6，可知模型的殘差序列εt自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)都在95%的置信區(qū)域以內(nèi)，因此可以判斷模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12的殘差序列εt為白噪聲序列，滿足隨機性假設。

圖6 模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12的自相關和偏自相關圖

(3)擬合度

模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12的可決系數(shù)為0.56，意味著模型在理論上有較好的擬合優(yōu)度，均方根誤差與正態(tài)化BIC的值也均在合理范圍內(nèi)，可知模型實際的擬合效果也較好，圖7同樣直觀地體現(xiàn)了這一點。

圖7 模型ARIMA(1,1,0)×(1,1,0)12的擬合值與實測值的擬合圖

綜上，季節(jié)乘積模型ARIMA(1,1,0)×(1,1,0)12能夠通過檢驗并較好地擬合樣本數(shù)據(jù)。

4.基于模型預測值的分析

模型對2020年1月至12月的月保單量的預測情況如圖8，可知無疫情狀態(tài)下保單量變動的長期趨勢與周期波動在預測結果中均有體現(xiàn)。將模型預測值與真實值進行對比，發(fā)現(xiàn)二者存在較大的偏離，真實值要顯著低于模型預測值，說明疫情的確給航空保險業(yè)務帶來了較大的負面沖擊。

在此基礎上，計算航空保險月保單量的下降比例。如圖9所示，疫情的負面影響在短期較為顯著，尤其在2月至4月，保單量損失六至七成，隨后，保單量受疫情影響的幅度漸小，9月至11月，保單量恢復約七成，直至12月再次受到河北、黑龍江等地區(qū)疫情反撲的負面影響。

圖8 2020年各月月保單量的模型擬合值與實測值的對比

圖9 2020年各月月保單量的下降比例

(二)疫情對航空保險影響路徑的數(shù)據(jù)印證

考慮到疫情沖擊在短期更為顯著，本文選取2020年1月1日至2020年7月26日(2)根據(jù)最新政策，航意險產(chǎn)品自2020年8月1日起全面下線，為穩(wěn)定過渡，該航旅企業(yè)于2020年7月27日對航空保險產(chǎn)品進行測試性調(diào)整，將產(chǎn)品推送的重點從航意險轉(zhuǎn)向組合險。為排除政策變動與產(chǎn)品調(diào)整帶來的影響，本文選取2020年7月27日以前的數(shù)據(jù)進行分析。及2019年同期日度數(shù)據(jù)，以機票票量和投保率作為代表航空出行量和公眾投保意愿的變量，分別從航空業(yè)和保險業(yè)的視角對該航旅企業(yè)的航空保險業(yè)務進行分析，更直觀地展現(xiàn)疫情的影響及傳導路徑。

1.疫情下的機票票量與保單量

由于航空保險以航空附加服務的形式進行銷售，疫情產(chǎn)生的沖擊必然會通過航空出行量的變動傳導至航空保險領域。本部分選取機票票量和保單量作為反映出行需求和航空保險業(yè)務量的指標，從航空業(yè)的角度研究疫情對航空保險的影響。

根據(jù)圖10中2019年1月1日至2019年7月27日(3)由于2020年為閏年，而2019年非閏年，缺少2月29日的數(shù)據(jù)，故選取2019年1月1日至7月27日共208條數(shù)據(jù)，并從3月1日起數(shù)據(jù)依次向前填補一天，影響只限于日期標識，不會干擾數(shù)據(jù)的變動趨勢和波動特點。期間該航旅企業(yè)機票票量與航空保險保單量的變動情況，可知無疫情狀況下航空保險保單量與機票票量的變動特征高度一致。就整體趨勢而言，航空保險保單量在春節(jié)前后經(jīng)歷了一個明顯的先下降后回升的過程，除夕當日，保單量隨同機票票量降至最低水平，并于后一周內(nèi)快速回升。這一現(xiàn)象可以由春運期間的客流特點解釋：除夕作為節(jié)前春運的最后一日，大部分的返鄉(xiāng)客運需求在此之前已經(jīng)實現(xiàn)，之后，隨著假期將盡，節(jié)后返工又帶動了機票與航空保險業(yè)務量的回升。同時，保單量數(shù)據(jù)還具有明顯的周期波動特征：除去春節(jié)前后，保單量均呈現(xiàn)出以周為周期的循環(huán)波動，其中工作日為投保的高峰期，周末則為低谷期。結合2019年機票票量數(shù)據(jù)，可知這一特征來源于航空出行量的周期波動，由于該周期特征與我國工作日及差旅出行的一般規(guī)律高度相符，可以初步推斷：正常狀態(tài)下，差旅出行是產(chǎn)生航旅及相關保險需求的主要原因之一。除此之外，在重要的節(jié)假日節(jié)點上，如清明節(jié)(4月5日)、勞動節(jié)(5月1日)和端午節(jié)(6月7日)，機票票量和保單量都處于明顯的低谷水平，亦符合國家法定節(jié)假日期間差旅出行減少的普遍事實。

圖10 機票票量與航空保險保單量的同期對比

在此基礎上，結合疫情發(fā)展的幾個重要節(jié)點對2020年機票票量與保單量數(shù)據(jù)進行比較和分析，可知疫情的確對該航旅企業(yè)航空保險業(yè)務造成了顯著沖擊，在圖像上表現(xiàn)為左高右低、左陡右緩的“勾狀”曲線，同樣與機票票量的變動趨勢高度相符。具體而言，疫情的沖擊在爆發(fā)初期最為顯著，1月20日至2月中旬，即疫情最為嚴峻的階段，航空保險業(yè)務受到劇烈的負向沖擊，日保單量迅速下降并維持在極低的水平。值得注意的是，這一過程中，1月25日，即春節(jié)當天出現(xiàn)了單日投保高峰，結合機票票量的變動情況，可以推斷：疫情對出行的抑制擾亂了春運的正常節(jié)奏，但中國人返鄉(xiāng)過年的傳統(tǒng)習俗仍使出行需求在春節(jié)當日發(fā)生短暫回彈，保單量亦在當天達到高峰。而隨著疫情拐點到來，航空保險業(yè)務開始回升，并逐漸恢復了周期波動的特征。由此可以推斷，公眾出行需求的釋放促進了機票與航空保險業(yè)務的回暖，其中，商旅出行的需求發(fā)揮了主要作用。除此之外，從圖像中還觀察到，保單量與機票票量于6月中旬一致發(fā)生了短暫下滑，這是由于北京地區(qū)再次小范圍暴發(fā)疫情，鑒于這是疫情平穩(wěn)后的第一次反撲，盡管迅速得到控制，但仍對航空保險業(yè)務造成一定沖擊。

2.疫情下的投保率與保單量

客觀風險的存在與保險需求的產(chǎn)生之間有一個重要環(huán)節(jié)，即風險感知，這一環(huán)節(jié)決定了人們對于風險是否有足夠的認識以及是否愿意通過投保來規(guī)避風險、減少損失，而投保率(4)本文所提到的投保率為保險訂單量與機票票量的比值，即投保率=保險訂單量/機票票量。恰是最能體現(xiàn)風險意識和投保意愿的指標，因此，本部分通過投保率的比較和分析來研究疫情對旅客風險保障意識的影響。

圖11反映了疫情前后航空保險投保率的變動趨勢。結合圖10和圖11，可以發(fā)現(xiàn)在國內(nèi)疫情暴發(fā)和國際疫情大流行的初期，航空保險的投保率迅速上升，這與上文對個體風險感知變化的分析是一致的：突發(fā)公共衛(wèi)生事件下，由于感到生命安全受到威脅，人們會更加重視風險，同時對風險的容忍程度降低，因此會相應地增加對保險的需求，體現(xiàn)為投保意愿的快速上升。同時，疫情暴發(fā)期過后，投保率發(fā)生回落，這是由于人們對公共事件的創(chuàng)傷和教訓往往保持較強的短期記憶，長期中則逐漸淡化，導致投保意愿又會有所回落。至于投保率在2月中旬出現(xiàn)的短時間的下降，可能是當時航空市場正處于疫情沖擊下的低谷期，保險公司也普遍未提供新冠疫情的相關保障，且在推遲復工的防控措施下，公務差旅的減少使航空出行人群結構發(fā)生變化，從而對航空保險的需求降低。

整體上，疫情后投保率穩(wěn)定在了一個較高的水平，符合疫情能夠激發(fā)公眾風險意識與投保意愿的論斷，也可以一定程度上解釋保單量和機票票量變動存在的微小差異：在投保率有所提高的情況下，相比機票業(yè)務而言，航空保險業(yè)務在回升初期有更快的增長速度，保單量數(shù)據(jù)的波動也更為明顯。

由以上分析，可知“疫情—航空客運量—保單量”和“疫情—投保意愿—保單量”的傳導路徑是存在的。疫情下，航空保險受到劇烈沖擊，保單量與代表航空客運量的機票票量同步變動，圖像呈“勾狀”曲線；同時，整體投保率數(shù)據(jù)的明顯提升也印證了疫情的確能增加公眾的風險意識和投保意愿，一定程度上抵消了疫情給航空保險業(yè)務帶來的負面影響，并在保單量回升過程中起到了正向的促進作用。

(三)基于險種等特征的異質(zhì)性影響分析

航空保險作為較為成熟的場景化保險，其保險產(chǎn)品多種多樣，消費者在選擇上也有較大的自主性，因此，本部分基于航空保險的產(chǎn)品種類、價格水平和航線分布分析突發(fā)公共衛(wèi)生事件對航空保險的具體影響?？紤]到該航旅企業(yè)于2020年7月初對推薦頁保險產(chǎn)品的排序進行了小流量的調(diào)整測試，盡管這一調(diào)整于整體業(yè)務的影響很小，但在涉及具體產(chǎn)品種類和價格水平時會形成較大干擾，因此，僅選取2020年1月1日至2020年6月30日期間的日度數(shù)據(jù)進行分析。

1.基于保險產(chǎn)品種類

該航旅企業(yè)所提供的航空保險產(chǎn)品可分為航意險、組合險、旅行險、航延險、退票險五類，基于以上產(chǎn)品種類的劃分對保單數(shù)量進行統(tǒng)計并繪制折線圖。由圖12可知，航意險是最熱門的航空保險產(chǎn)品，其次是組合險，余下的旅行險、退票險和航延險保單量較少。從保單量數(shù)據(jù)來看，航延險占比在七至八成，組合險占比約兩成，旅行險、航延險、退票險三者總的占比在3%至9%的范圍內(nèi)浮動。

圖11 該航旅企業(yè)航空保險投保率

圖12 基于保險產(chǎn)品種類區(qū)分的保單量

可見，疫情發(fā)生前后，人們對于機票保險產(chǎn)品的種類偏好并無變化，航意險和組合險始終是最受青睞的兩類保險產(chǎn)品，疫情的影響也主要體現(xiàn)在這兩類保險產(chǎn)品上：航意險和組合險保單量數(shù)據(jù)的變動趨勢與總保單量基本一致，其中航意險由于占比較大，其波動要更明顯一些。同時，余下三類保險產(chǎn)品保單量的排序從旅行險、航延險、退票險變?yōu)楹窖与U、退票險、旅行險，其中旅行險的保單量在3月中旬發(fā)生逆轉(zhuǎn)性下降并維持在較低水平，直至6月開始小幅回升。這一現(xiàn)象說明疫情的確能夠通過影響航旅需求而作用于航空保險，同時也體現(xiàn)出在引領航空保險回暖的各類需求中，旅游出行并不占據(jù)主要地位。

2.基于價格水平

根據(jù)保費價格，選定20元、30元、40元、50元、80元和95元共六檔價格水平，分別統(tǒng)計保單量并繪制折線圖。

由圖13可見，不同價格水平下保單量的變動情況符合整體趨勢，其中30元和40元價格水平下保險產(chǎn)品的保單量要顯著高于其他價格水平下的保單量。值得注意的是，在1月至6月上旬，30元保險產(chǎn)品明顯更受歡迎，而在此之后，40元保險產(chǎn)品轉(zhuǎn)而領先并維持了這一優(yōu)勢。

綜合不同保險產(chǎn)品的價格與保障條款可以判斷，性價比是旅客在投保航空保險時的一個重要考慮因素，保費合適、保額合理的保險產(chǎn)品會受到大多數(shù)投保人的青睞。同時，這一現(xiàn)象體現(xiàn)出疫情過后投保人可以接受更高的價格水平，說明公眾整體的風險保障意識有明顯提升。

圖13 基于價格區(qū)分的保單量

3.基于航線

由于國內(nèi)外疫情的發(fā)展并不同步，因此有必要進行國內(nèi)、國際航線的區(qū)分，分別統(tǒng)計保單數(shù)量并繪制折線圖。

由圖14可知，國內(nèi)航線保單量數(shù)據(jù)與總體數(shù)據(jù)的變動趨勢基本一致，而國際航線保單量的變動情況則發(fā)生了較大的偏離，呈現(xiàn)出下降的長期趨勢，期間，兩次回國高峰(2月4日和3月14日)前后，國際航線航空保險保單量有較顯著上升，其后一直處于極低的水平，且截至7月底仍未見明顯的恢復跡象。

圖14 基于航線區(qū)分的機票票量與保單量

結合機票票量數(shù)據(jù)，可知國內(nèi)、國際航線的保單量與各自機票票量的變動情況是相符的，說明出行需求的確是影響航空保險需求的重要因素，而國內(nèi)、國際航線保單量呈現(xiàn)出的截然不同的變動趨勢則可以從投保率的角度加以說明。如圖15所示，國內(nèi)航線航空保險投保率相對穩(wěn)定，僅在疫情發(fā)展初期短暫性地上升2至3個百分點，疫情平穩(wěn)后又逐漸回到原先水平；相比之下，國際航線航空保險投保率的變動則更為顯著，尤其在3月11日新冠肺炎疫情構成全球大流行后，國際航線航空保險投保率迅速上升，最高峰時達到原水平的3.7倍左右。這一差異產(chǎn)生的原因主要在于個人的投保意愿更多地與疫情的嚴重程度相關，同一時間下，若所在地區(qū)疫情形勢較為嚴峻，人們的投保意愿也會相對較高，若所在地疫情已經(jīng)得到控制，投保意愿則會有所回落。

圖15 基于航線區(qū)分的投保率

綜上，以新冠肺炎疫情為例，突發(fā)公共衛(wèi)生事件的確會對航空保險造成巨大的負面沖擊，其程度與公共衛(wèi)生事件的發(fā)展態(tài)勢高度相關，即在暴發(fā)初期影響最為深刻，之后隨著形勢得到控制而逐漸消減。在這一過程中，保單量與機票票量的變動高度一致，且投保率出現(xiàn)顯著上升，映證了“疫情——航空客運量——保單量”和“疫情——投保意愿——保單量”的傳導路徑。結合航空保險產(chǎn)品的不同特征，受出行減少影響，航意險和組合險受沖擊相對更大，同時，風險意識的提升也促使投保人接納更高的價格水平。此外，國內(nèi)外疫情的發(fā)展趨勢也使得不同航線航空保險存在鮮明差異，相對于國內(nèi)，國際航空保險市場受沖擊更為深刻和持久。

五、結論與建議

隨著我國民航市場體量不斷擴大、保險逐漸普及，航空保險正處于快速發(fā)展的階段，然而，2020年初新冠疫情的暴發(fā)對航空保險造成了深刻的影響。本文基于疫情下的航旅數(shù)據(jù)，就突發(fā)公共衛(wèi)生事件對航空保險的影響及其路徑展開分析，得到結論如下：

第一，航空保險的復合性特征決定了突發(fā)公共衛(wèi)生事件的影響并非通過單一渠道實現(xiàn)。航空業(yè)作為對外部沖擊極度敏感的行業(yè)，突發(fā)公共衛(wèi)生事件的任何動向都會通過出行量的變動迅速傳導至航空業(yè)并得以體現(xiàn)，進而傳遞至航空保險領域，同時，在公共衛(wèi)生事件的沖擊下公眾擁有了更高的風險認知，從航空保險產(chǎn)品中能夠獲得更大的效益，進而傾向于訂購航空保險。

第二，數(shù)據(jù)分析的結果印證了突發(fā)公共衛(wèi)生事件對航空保險的影響路徑，并清晰地展現(xiàn)了此次新冠肺炎疫情的確在短期內(nèi)對航空保險產(chǎn)生較大負面影響，且有一定的持續(xù)性?；贏RIMA季節(jié)乘積模型對無疫情狀態(tài)下保單量的預測可知，此次疫情沖擊在2010年2—4月最為顯著，保單量損失近七成，隨后逐漸減弱，直至12月因疫情反撲又有所增強。

第三，在此次新冠肺炎疫情中，不同細分場景及特征下保險產(chǎn)品受影響的程度有所差異。就產(chǎn)品種類而言，航意險和組合險受到的沖擊要大于旅行險、航延險和退票險；從航線的角度來看，國內(nèi)航空保險市場率先進入復蘇階段，且商旅出行在這一過程中形成強有力的支撐，而國際航空保險市場受境外疫情持續(xù)發(fā)酵的影響仍受到?jīng)_擊。

在此情況下，航空保險相關領域微觀主體如何在沖擊中謀求生存并共同推動航空保險穩(wěn)步渡過危機健康持續(xù)發(fā)展是值得思考的問題，因此，基于以上結論，本文提出如下建議：

從消費場景來說，民航業(yè)應更多地將注意力集中于如何減輕短期沖擊和加快“重啟”。突發(fā)公共衛(wèi)生事件下，民航業(yè)面臨著客運量在短期內(nèi)快速下降和回升乏力的困境，航空保險作為航旅場景下的附加商品，必然會同步受到影響。因此，一方面，航空公司應當保證客艙環(huán)境的安全性并通過日常宣傳引導公眾意識到這一點，最大限度消除乘客對航空出行的安全顧慮，減少因不必要的恐慌和過度反應導致的航空需求驟降。另一方面，可以考慮通過供給側航空產(chǎn)品的創(chuàng)新來拉動需求回升，加快民航市場復蘇進程。如2020年6月，東航首創(chuàng)性地推出了“隨心飛”產(chǎn)品，每周平均兌換機票達十余萬張，隨后多家航司陸續(xù)推出類似產(chǎn)品，有效破解航空業(yè)運力嚴重受限、需求急轉(zhuǎn)直下、現(xiàn)金流緊張的困境[27]。

從保險產(chǎn)品提供方即保險公司的角度而言，應當針對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的風險特征進行保障條款的完善。突發(fā)公共衛(wèi)生事件引致的風險區(qū)別于常態(tài)的航空安全風險，并不為原先的航空保險產(chǎn)品條款所涵蓋，然而，保險產(chǎn)品能否提供充分的保障才是決定投保人是否投保的關鍵因素。因此，面對這一風險，保險公司作為航空保險產(chǎn)品的設計者，應針對傳染性疫情潛伏期即有傳染性、傳播途徑廣泛的風險特征，及時對責任條款進行調(diào)整擴充，滿足投保人的風險保障需求。與此同時，保險公司還應當把握住疫情帶來的機遇，歷史上歷次重大災難后公眾的風險意識都有顯著的提升，但風險意識的持續(xù)性卻有所不同，啟示著保險公司應在公眾風險認知普遍增強的時期加強宣傳，深化公眾對保險的認知，樹立運用保險進行風險管理的長久理念。

作為經(jīng)營主體的航旅企業(yè)應當將重心放在航空保險產(chǎn)品的營銷和推介上。航旅企業(yè)作為連接投保人與航空保險的橋梁，應對航空出行可能出現(xiàn)的風險及各類航空保險產(chǎn)品進行充分的介紹，并充分發(fā)揮流量優(yōu)勢，結合平臺數(shù)據(jù)和技術手段實現(xiàn)航空保險產(chǎn)品的精準推送，減少投保人尋求保障時的信息不對稱問題，進一步推動保險的普及。此外，航旅企業(yè)要緊跟實時動態(tài)和市場需求，適時調(diào)整業(yè)務板塊和經(jīng)營策略，以更好地發(fā)揮自身優(yōu)勢，引導行業(yè)及相關領域的穩(wěn)健運行和持續(xù)發(fā)展。