第五卷 第八期 - 2008年九月十九日
航空保費的重要影響因素與風險管理策略:以國籍航空公司為例
張有恆*, 林宜欣


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從2001年美國911恐怖攻擊事件發生後,航空保費已成為航空公司經營的沈重的負擔。雖然航空公司的經營必須在獲利與維持飛安間保持平衡,但航空公司實務上仍以獲利為其主要目的。因此,如何有效降低經營成本並管理風險已成為成功的關鍵因素。保險理論是以“大數法則”(the law of large numbers)為基礎,其方法乃是利用結合承保可預測的損失來降低個別風險。由於航空公司本身存在的諸多風險及高額的保費支出,使得保險公司對於保險的訂定相對地困難且多變。

航空保險是以商業、法律及規章為基礎的特殊領域 (El-Kasaby, 2003). 911事件後,航空保險成為航空公司經營必需重視的要素,也已成為管理的重要課題。由於航空風險非常地複雜且成本極高,因此風險必須由許多保險公司分擔到特定的航空保險市場,由每家保險公司分別承擔部分風險。航空保險是航空公司財務管理基礎上的一項風險管理技術,其目的主要用於管理純風險,以致能以最低的成本來解決公司的財務問題 (Wells & Chadbourne, 2000)。現今,即便航太科技不斷提升,但飛安事故仍持續發生,因此,透過風險評估及保險來進行風險移轉是必要的。

本研究利用傳統的兩維風險分析矩陣(Rejda, 2003)來處理曝險,縱軸代表損失嚴重度而橫軸代表損失頻率(如圖1),四個象限分別代表「避免並控制損失」、「移轉風險」、「承擔或忽視風險」及「預防並降低風險」,並包含航空公司在該象限內應有的風險應對策略。在避免並控制損失象限中,高嚴重度與高頻率的曝險特質代表這些風險幾乎無法移轉,因此儘可能的避免損失,或利用危機管理技術來控制損失的擴大是絕對必要的。而風險移轉象限的曝險特色,對於資產龐大的航空公司風險管理是非常重要的,由於航空公司必須避免企業資源用來支付巨大的損失,因而必須將這些曝險轉移給第三者,使得飛安事故所必須付出的高昂成本可以藉由保險契約來降低。在承擔或忽視風險這一象限中,航空公司通常握有足夠的資金、利用自負額保險、自我保險方案或成立專屬保險公司來管理這些風險或忽視他們,因為這些風險將只會耗用較少的企業資源。預防並降低風險象限由於較高的風險發生頻率與較低的嚴重度,使得航空公司必須不斷地發展並應用較新的安全管理技術來預防由於人為錯誤所產生的重大飛安事件。
圖1 風險嚴重度與頻率分析矩陣

考慮航空保費資料取得的困難度與各航空公司營運狀況的差異,在外在環境對每家航空公司的影響相似下,本研究排除外在環境因素對航空保費的影響,並以國籍六家航空公司的資料為例。在影響指標與因素的選取上,考量到資料取得的可行性,以可供量化具代表性的資料為主,利用機隊組成(C1)、營運狀況(C2)、損失經驗(C3)、航空人員之績效(C4)及財務狀況(C5),五項影響指標來反應航空公司的營運狀況,各項指標之下並選用22個影響因素來分別代表(如表1所示)。
表1 影響航空保費之指標與因素

本研究採用灰色關聯分析法(grey relational analysis, GRA)來解決有限的資料,即是考量此方法具備不需要大樣本量(至少四筆資料)與特定分佈形態等特性(Feng and Wang, 2000),再加上數學模式簡單、計算量少,因而目前已被廣泛運用於各個領域之學術研究與實務應用(Deng, 1982, 1989; Fu et al., 2001)。

灰色關聯分析為灰色系統理論(grey system theory)中的一環,灰色系統理論是大陸學者華中理工大學鄧聚龍教授於1982年所提出。灰色系統理論將一般系統論、資訊論、控制論的觀點延伸到社會、經濟、生態等抽象系統,結合運用數學方法,發展一套解決資訊不完全系統的理論和方法。灰色系統以研究“少數據不確定(即由於數據少而導致不確定)為己任”(鄧聚龍,民89)。曾國雄與胡宜珍(民85)即提出灰色關聯分析的五項優點:(1)其建立之模型屬於非函數行的序列模型;(2)計算方便;(3)對樣本數量並沒有過分要求;(4)序列數據並不需要符合常態分配;(5)不會產生與定性分析相逕庭的矛盾之處。

灰色關聯分析之結果(表2)顯示11個重要的影響因素( r ≥ 0.7 )分別為:前一年造成的死亡人數與賠款、RPKs、失事次數、航務人員缺失率、機隊可售座位數、飛機架數、主要航線地區之安全指標、事故次數、平均機齡與飛機每年使用小時。
表2 航空保費影響因素(A0)與指標之灰關聯係數(r)及排序

雖然本研究礙於資料蒐集的困難度無法將機體險與責任險分開計算,但研究結果卻與實務狀況相近。因為無論任何型式的保險,前一年的賠款記錄都為核保人最重要的考量因素。因此前一年造成的死亡人數與賠款分列第一與第二個影響因素,很顯然的,損失經驗為決定保費水準的關鍵決定因素。大部份的研究均顯示,航空乘客責任險之保費是以RPKs及乘客座位數為計算基礎,因此在本研究結果中RPKs排名第三。再者,由於駕駛員為飛行安全的主控者,且台灣地區於1998年發生的兩起重大失事案件皆起因於飛航人員之疏失,而使得航務人員之缺失率排名第五。

飛航失事與事故多由接二連三的事件與失誤所造成的結果(Chang and Yeh, 2004),毫無疑問的,這些事件與失誤將成為未來無法預期之損失的潛在風險。且航空保險費率也是依據前一年累積的許多小賠款來決定,因此失事與事故事件分別名列第四及第九個影響因素。機隊組成是另一個影響機體險費率的主要指標,如果航空公司擁有規模較大的機隊及多樣的機型則其保費自然較高,此外,較老舊的飛機有較高的出險機率因此其保費也較高。在機隊組成方面,影響因素重要性分別為機隊可售座位數、飛機架數、平均機齡及飛機每年使小時。

在營運狀況指標方面,根據波音公司(2003)的統計報告指出,有57%的飛安事故發生於起飛(12%)及降落(45%)時,因此每年的飛行班次為另一個重要的影響因素,但由於本研究之樣本為1999年的資料,而此因素在最近幾年才開始受到重視,因此在本研究中顯示並非重要影響因素。至於主要航線地區之安全指標則排名第八。

本研究利用灰色關聯分析以求得影響航空保險核保的重要影響因素與指標。研究結果發現,影響航空保險費率最主要的因素為前一年造成的死亡人數與理款金額,最重要的影響指標則為損失經驗。本研究提供航空保險核保實用的概念性知識,不但可提供航空公司在要保時得以審視自我狀況以爭取最有利的費率水準,並可供航空公司瞭解其經營管理上的優缺項目,藉此提高飛航安全。除此之外,希望能藉由本研究結果,促使核保人能以更客觀公正的進行航空風險定價,而航空公司也能因此分析以獲得其較精準的營運風險狀況,並能提早以為因應。
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