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物流保险知识

第三方物流保险功能的重新定位

中国人民财产保险公司制定的《物流责任保险》第十二条规定:保险人以本保险期间内被保险人预计发生的物流业务营业收入为基础计收预付保险费。该条款一出台,物流界为之哗然:年轻的中国物流业怎能承受如此高昂的保险费用!诚然,保险是分散货物损失风险的一种有效途径,但保险绝不是风险防范的全部内容,认为一切风险都可以转嫁给保险公司的想法是不切实际的。这种不切实际主要表现为物流与保险的脱节。一方面,物流界希望的保险品种在保险界至今还是空白;另一方面,保险界推出的产品由于费用过高,却又为物流界所不能承受。
 
  一般而言,风险的估算要参考两个指数,即发生的概率和损失的严重程度。发生损失的概率越高,造成损失的程度越严重,风险也就越大。企业应该系统研究面临的不同风险类型,并采取相应的风险应对策略。风险应对策略可以从降低风险发生的概率和减少风险造成的损失两个方面入手,前者包括放弃和管理,后者包括自留和转嫁。基于以上分析,本文将按照不同的风险类型探讨第三方物流企业具体的风险应对策略,进而给出物流保险功能的准确定位。
 
  1. 物流保险风险最小类型,即发生的概率很低,造成的损失也很小。
 
  这种类型的风险一般很少发生。如某物流公司每天按照固定的路线为某超市供货,由于公司没有充分预计到高考时可能造成的车辆拥堵和临时交通管制,结果高考当天发生配送延误达2个小时,按照合同约定应向超市赔偿单票物流费用5%的违约金。一般来说,这种风险发生的概率很低,造成的损失也不大,因此这种类型的风险不具有保险的经济性。实践中,大多数企业会选择风险自留的方式。所谓风险自留,就是由企业自己来承担风险。自留风险的可行程度,取决于损失预测的准确性和补偿损失的适当安排。
 
  2. 物流保险风险较小类型,即发生的概率很高,但造成的损失很小。
 
  这种类型的风险可以形象地概括为“大事不犯、小事不断”。“大事不犯”说明损失一般不会太大,“小事不断”则说明损失发生的概率很高。现实中,恰恰这种类型的风险让物流公司颇感头痛。
 
  由于损失发生的概率很高,保险公司便有可能无利可图,实践中大多数保险公司不愿提供这种类型的保险。由于造成的损失很小,因此物流公司自留风险成为可能。另外,即便一些保险公司愿意提供这种保险,其费率必定是昂贵的。因此,购买保险往往是不经济的,物流公司也只有通过自留的方式来应对风险。实践中,因为野蛮装卸、内部人偷盗等行为导致的货物损失风险就属于这种类型。
 
  虽然这种类型风险造成的单次损失并不大,但较高的发生概率造成的累计损失足够物流公司难以承受,因此物流公司陷入了两难困境。很多物流公司抱怨保险公司提供这种类型保险时索要了过高的保险费率,而保险公司却又抱怨物流公司的管理水平差、发生风险多导致其无利可图。
 
  之所以产生这种抱怨,根源在于对保险功能的定位不清。从风险筹划的角度来看,保险仅仅是治标不治本的权宜之策。风险是一个客观现象,保险能够分散风险发生时被保险人的损失,但不能从源头上制止风险的发生。这种“大事不犯、小事不断”的风险,大多属于人为因素导致的风险,通过有效的管理完全可以降低风险发生的概率。因此,这种类型风险的应对策略是:管理加自留,即首先通过有效的管理降低风险发生的概率,使风险的类型转化为风险最小型,然后通过自留的方式规避风险。
 
  3. 物流保险风险较大类型,即发生的概率很低,但造成的损失很大。
 
  这是传统保险可以承保的风险类型。由于发生的概率很低,保险便具有了可行性;由于造成的损失很大,成就了保险的必要性。第三方物流企业在从事业务运营过程中,不可避免地面临着自然灾害、意外事故等不可抗力的威胁。这种风险发生的概率很低,但是一旦发生足以让物流公司倾家荡产。保险的功能就在于有效分散风险,最大程度的降低被保险人的损失。对于较大类型的风险,第三方物流企业应该采取保险的策略予以转嫁。
 
  4. 风险最大类型,即发生的概率很高,造成的损失也很大。
 
  这种类型的风险一般不会发生。举一个极端的例子,在道路状况不良、天气环境恶劣、司机水平不高的情况下,第三方物流企业承运一批价值连城的玻璃制艺术品时所面临的风险就属于这种类型。此时,理性的第三方物流企业可能会采取放弃的方法来应对风险。放弃不失为规避风险的一个有效途径,但其机会成本却是可能获得的高额收益。另外,放弃固然可以避免一些风险,但难免又会遇到其他风险。可以说,放弃仅仅是一种消极的风险应对策略。
 
  当放弃的机会成本足够高时,物流企业总可以通过提高管理水平的方法降低货物发生损失的概率。如前例,选择空运、高价雇佣一名技术娴熟的驾驶员或者给玻璃艺术品进行安全包装等,这些管理方法足以降低损失发生的概率。因此,应对这种风险的最佳策略是管理加保险,即通过有效的管理降低损失发生的概率,使风险的类型转化为风险较大型,然后通过保险的方式转嫁风险。

 

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