Экономика для "чайников"
Шрифт:
Выдача страховых полисов в случае, когда нельзя определить степень риска того или иного клиента
Страховая компания тоже встречается с проблемой асимметричности информации. Но проблема в данном случае заключена в том, что люди, покупающие страховой полис, владеют большим, чем страховая компания, объемом информации о существующих рисках.
Представим себе заключение договора на страхование автомобиля. Кто в нем больше нуждается: хорошие водители, которые едва ли попадут в аварию, или же водители плохие, которые попадают в аварии регулярно? Понятно, что даже хорошие водители будут стремиться заключить договор о страховании, поскольку все-таки они тоже могут попасть
Проблема асимметричной информации возникает у страховых компаний потому, что тогда как все водители прекрасно знают, хорошие из них водители или плохие, страховые компании не могут с такой легкостью различить личные качества водителей. Если бы они могли их различить, то назначали бы хорошим водителям низкую процентную ставку страхового полиса, а плохим водителям — высокую.
Но поскольку страховые компании не могут различить хороших и плохих водителей, они серьезно рискуют обанкротиться. Для того чтобы понять, как это происходит, представьте, что страховые компании предложили всем без исключения водителям одинаково низкую ставку, как если бы они все были хорошими водителями. Это бы вскоре привело компании к банкротству, поскольку они не получили бы достаточно прибылей, чтобы выплатить полагающуюся сумму всем попавшим в аварию плохим водителям.
Для того чтобы избежать банкротства, страховые компании могут пойти на другую крайность, назначив всем водителям такой процент по страховке, как если бы все они были плохими водителями. Но тогда хорошим водителям незачем будет покупать страховку, поскольку для них она будет слишком дорогой. В результате получится, что страховые полисы будут приобретать только плохие водители.
В социальном отношении это приведет к очень плохим последствиям, поскольку нужно, чтобы каждый водитель был способен приобрести страховку по такой цене, которая действительно отражает его водительские способности. Хорошие водители должны иметь возможность получить страховку по справедливой стоимости. И поскольку в реальной жизни хорошие водители составляют большинство, страховые компании теряют большую часть потенциальной прибыли, пока они изыскивают способ отделить хороших водителей от плохих.
Разделение клиентов на группы для того, чтобы их различить
Страховые компании должны пользоваться парадоксальным методом для выхода из ситуации, когда они не могут определить, хорош или плох тот или иной водитель. Вместо того чтобы рассматривать личность как таковую, они ищут подход к человеку, основываясь на тех группах, к которым он может
принадлежать. Подобный метод часто помогает страховым компаниям получить достаточно четкое представление о том, относится ли их клиент к хорошим или плохим водителям.
Например, хорошо известен тот факт, что мужчины в возрасте до 25 лет попадают в аварии гораздо чаще, чем женщины до 25 лет. Так что если в офис страховой компании войдут два клиента, один из которых — мужчина 23 лет, а другой — 22-летняя женщина, существует вероятность, что мужчина намного хуже водит машину, нежели женщина. Следовательно, для мужчины будет установлен более высокий процент страхового полиса.
В подобной ситуации хорошо то, что каждый из двух клиентов может получить страховку по возможно справедливой цене, учитывая тот факт, что в среднем мужчины до 25 лет попадают в большее количество аварий, чем женщины до 25 лет.
В действительности же этот хороший результат — совсем не обязательное основание для того, чтобы сотрудники страховых компаний принимали решения, не полагаясь на собственные оценки своих клиентов, а лишь учитывая то, к каким группам те принадлежат. У страховых компаний нет выбора; конкуренция вынуждает их поступать таким образом.
Почему так происходит? Давайте рассмотрим две страховые компании, одна из которых использует информацию о делении на группы для установления процента страхового полиса. Компания, которая не использует информацию о группах, должна устанавливать очень высокие страховые проценты, поскольку она боится, что все ее клиенты могут оказаться плохими водителями. Подобная стратегия заставляет всех хороших водителей избегать такую компанию, поскольку они не желают платить страховочный процент, предназначенный "для плохих водителей".
А компания, которая учитывает информацию о группах, может предложить разные страховочные проценты: более высокие — для молодых мужчин, более низкие — для молодых женщин. Подобный подход позволяет такой компании заключить контракты со многими хорошими водителями, которые не желают иметь дело с первой страховой компанией, устанавливающей единственный высокий процент для всех своих клиентов. В результате оказывается, что страховые компании всегда стараются найти способ оценить неизвестный уровень риска от заключения сделки с тем или иным клиентом, основываясь на хорошо известных характеристиках групп риска, к которым принадлежит их клиент.
Этот процесс может привести к некоторым достаточно несправедливым выводам. Самый странный из них можно сформулировать так: молодые мужчины, которые хорошо водят автомобиль, должны выплачивать более высокий страховочный процент, чем молодые женщины, которые водят машину плохо, поскольку единственное, чем руководствуются страховые компании при оценке ситуации, это принадлежность клиента к тому или иному полу.
Но такая система все же лучше, чем еще более несправедливый вариант, когда все хорошие водители должны платить процент как плохие, что происходит, когда страховым компаниям запрещают использовать информацию о группах для того, чтобы определить степень риска своих клиентов. Чем лучше страховые компании смогут отличать хороших водителей от плохих, используя информацию о группах, тем более справедливым будет страховой процент.
Запомните, что есть водители, для которых страховые компании имеют самую насущную необходимость использовать информацию о группах — это так называемые водители-новички. Поскольку страховые компании не имеют никаких записей об авариях или нарушениях водителей-новичков, есть настоятельная необходимость в том, чтобы постараться отличить хорошего водителя от плохого, пользуясь информацией о группах. Чем больше опыта вождения приобретает водитель, тем большей информацией об авариях и нарушениях правил дорожного движения располагает страховая компания, которая должна "провести черту" между хорошими и плохими водителями.
Как избежать ложного выбора
Использование информации о группах, к которым принадлежит тот или иной индивид, для определения его или ее личного страхового риска, — это только часть решения проблемы асимметричной информации, существующей между страховыми компаниями и их клиентами.
Ясно, что в рамках каждой группы находится множество отличающихся друг от друга индивидуумов. Например, даже если молодые женщины в среднем являются более хорошими водителями, чем молодые мужчины, среди них всегда найдутся такие, которые плохо водят машину. Это приводит к серьезной проблеме, известной как ложный выбор (adverse selection).