气候风险下的地理定价偏差问题

作者：Jonas Osman Abdelghafour。

本文是对加拿大精算学会(CAS)于2026年1月发布的一份研究征集通知的评论，该通知面向以加拿大为研究对象、探讨气候风险影响下地理定价潜在偏差问题的研究工作。详情可参见CAS官方发布内容。

2026年1月，CAS发布了一份征集通知，面向以加拿大为对象、研究气候风险影响下地理定价潜在偏差的课题。这是一则关于研究课题的简短通知，但它也精准地指出了我预期将在未来十年内成为财产保险领域最核心公平性问题的议题。

问题是这样的：随着气候风险的测量日益精准，地域定价在变得更加准确的同时，也在社会层面变得愈发具有争议。 这两者之间的张力并非偶然，而是出于一个值得仔细梳理的结构性原因——多数相关评论在第一段就已经出现了偏差。

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为何地域是一种性质不同的定价变量

每一个定价变量都是某种事物的代理指标。车辆类型是维修成本与驾驶行为的代理；建筑年代是建造标准与维护水平的代理；在允许使用的地方，信用评分则是某种争议足够大、以至于各司法辖区对是否允许使用它意见不一的事物的代理。

地域的不寻常之处在于，它几乎同时代理了所有事物。

一个邮政编码承载着洪水风险敞口、野火风险敞口、风灾风险敞口、建筑存量特征、建造年代、当地建筑规范的执行力度、应急服务响应时间、犯罪率、维修市场定价、诉讼倾向——以及不可避免地，居住在该地区的人群的收入、族裔构成与住房所有权状况。

最后这一组因素并非数据本身的缺陷，而是关于人群在空间上如何分布的一个事实，它存在于每一个有过居住隔离历史的国家之中。这意味着地域定价始终与受保护及准受保护特征相关，无论精算师是否有此意图，也无论这些特征本身是否与损失存在任何因果关系。

这正是代理歧视的定义所在，而地域一直都是其中最棘手的案例。

气候变化对此产生了何种影响

气候变化通过三种截然不同的机制加剧了这一问题。这三种机制常被混为一谈，但它们的含义各不相同。

机制一——分辨率提升。 气候分析正推动地域定价从宽泛区域走向单个地址层级。更高的分辨率确实提升了风险评估的准确性，但它同时也摧毁了粗放地域划分原本提供的风险共担效应。当一个地域包含5万处房产时，其中高风险与低风险房产共用同一费率；而到了地址级别的分辨率下，这种共担不复存在。没有人主动决定取消这种交叉补贴，它只是因为测量手段的改进而被瓦解了。

机制二——与弱势群体的相关性。 实际气候风险敞口相对于收入水平并非随机分布。洪泛区土地系统性地更为廉价；城乡结合部的开发既包括富裕的近郊住宅，也包括低成本的边缘开发；城市热岛效应集中于树冠覆盖较少、建筑存量较老的区域——而这些区域与历史性投资不足高度相关。相关性的方向因灾害类型与国家而异，但这种相关性极少为零。

机制三——前瞻性不确定性。 这是使气候地域定价在法律层面显得与众不同的机制，也是最常被忽视的一个。传统定价因子是根据观测到的历史经验进行校准的；而经气候调整的地域因子，则部分是根据预测结果进行校准的——这些模型输出关乎未来灾害频率，无法进行回溯检验，而且正如我在别处所写的那样，不同供应商针对同一地址给出的预测结果往往存在实质性分歧。

基于一项关于2050年、且无法验证的预测，而在今天向客户多收费，这在法律与伦理层面，都是与基于观测到的实际损失经验多收费实质不同的行为。监管者尚未就此想清楚应对之策，但他们终将不得不面对。

公平性定义之间存在真正的不相容

这是从业者必须理解的部分，因为它解释了为何这些争论永远无法得到彻底解决。

存在若干种站得住脚的公平定价定义，而它们无法同时全部得到满足。这是一个数学结果，而非政策分歧。

精算公平——保费与预期损失成比例。按照这一定义，向高洪水风险房产多收费不仅是被允许的，而且是必须的，任何偏离都构成从低风险投保人向高风险投保人的交叉补贴。

人口统计学均等——受保护群体之间的结果不存在系统性差异。按照这一定义，一种在少数族裔聚居区产生显著更高保费的定价结构，无论是否有损失数据支持，都是有问题的。

机会均等/分组校准——模型对所有群体同样准确。仅在极为苛刻、且在现实中鲜少成立的条件下，才能与精算公平同时实现。

公平性文献中的不可能性结果表明：当各群体的基准风险确实存在差异时，校准性与均等化的错误率无法同时成立。当潜在风险因地理位置而确实存在差异，且地理位置又与人口结构相关时，一个模型不可能同时做到精算公平与人口统计学中立。

这意味着这并非一个技术选择，而是一个关于应由哪种公平定义主导的政策选择，其决定权应归于监管者与立法机构，而非精算师。精算师所应承担的责任，是就这种权衡关系提供清晰说明——量化每种定义所付出的代价及由谁承担——而非声称这种张力可以通过技术手段被消除。

从业者实际应当做什么

按大致紧迫程度排列，共六件事。

1. 衡量现有地域结构所产生的差异性影响。 未必是为了改变它，而是为了知情。多数保险公司目前无法说清自身地域相对费率的人口统计学梯度。被监管者问及此事却答不上来，远比知道答案并有充分理由更为糟糕。

2. 将观测成分与预测成分分离。 将地域相对费率拆分为由观测损失经验支持的部分，以及由前瞻性气候模型输出驱动的部分。这两部分的证据性质不同，应当采用不同方式加以辩护。将其呈现为单一数字，会白白放弃你在观测部分最有力的论据。

3. 量化预测成分中的供应商不确定性。 如果你的气候调整地域因子仅依赖单一供应商的灾害评分，而该评分与竞争对手针对同一地址给出的评分存在实质性分歧，那么你向客户收取的差异化费用便缺乏可证实的依据。应在关键业务分部上运行第二家供应商的评分加以比对。

4. 对可获得性后果建模，而不仅仅是对费率建模。 气候地域定价所造成的社会危害，通常表现为不可获得性，而非高昂但可获得的保险。应追踪你的费率结构在何处正在造成实质性的退出效应，并将其单独呈报董事会，与定价分析分开。这正是监管者与立法者最终会问到的数字。

5. 区分可缓解与不可缓解的风险敞口。 一个房主可以通过可辩护的防护措施加以降低的洪水因子，与一个他无法降低的因子，在性质上是不同的。奖励缓解措施的定价结构，能将一项静态惩罚转化为行为激励，也更容易在公平性层面得到辩护。这也是保险行业最能真正创造社会价值之处。

6. 记录所采用的公平性定义。 应在费率申报的理由说明中明确列出。“费率根据预期损失成比例原则所定义的精算公平进行校准”是一种明确陈述、站得住脚的立场；而一个未经记录的默示选择则不然。

为何加拿大是一个合适的试验场

CAS此次征集通知以加拿大为研究对象，这是一个选择得当的司法辖区。加拿大拥有较高且不断上升的洪水与野火风险敞口、一个集中度较高的保险市场、显著的区域性气候灾害差异，以及一个在气候适应与公平性议题上都已认真着手应对的监管环境。加拿大的人口地理分布，即气候风险敞口与社会经济特征之间的相关性，与美国模式存在有意义的差异——这使其有助于区分哪些是普遍性的结构特征，哪些只是美国历史政策所特有的产物。

那里的研究发现将具有可推广性。

诚实的立场

气候风险敞口与弱势群体处境之间的相关性并非精算师所创造。他们正日益成为测量这种相关性的职业群体——这也意味着，他们将成为被要求为此作出解释的职业群体。

站得住脚的立场并非声称基于风险的定价因数学正确而不容置疑，而是这一职业能够精确说明其中的权衡取舍究竟是什么、量化由谁来承担这些取舍，并清晰区分哪些是数据所支持的、哪些只是预测所假定的。这是唯有精算师才能作出的贡献，其价值远高于在争论中获胜。

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要点总结

• CAS正资助一项以加拿大为对象、研究气候风险影响下地理定价潜在偏差的研究——这是一项针对新兴结构性问题、切中要害的征集通知。
• 地域几乎代理了所有事物，包括受保护特征，使其成为代理歧视中最棘手的案例。
• 气候变化通过三种机制加剧了这一问题：更精细的分辨率瓦解了交叉补贴、风险敞口与弱势处境之间的相关性，以及对无法验证的前瞻性预测的依赖。
• 在基准风险确实存在差异的情况下，精算公平与人口统计学均等在数学上是不相容的——在两者之间做出选择是一个政策问题，而非技术问题。
• 应将地域相对费率中的观测成分与预测成分分离，二者的证据性质不同，应当分别加以辩护。

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常见问题

地域定价是否具有歧视性？ 地域定价在几乎所有市场中都与受保护特征相关，因为人群在空间上的分布并非随机。这是否构成非法歧视，取决于司法辖区以及监管框架所采用的公平性定义。这是一个悬而未决、仍在争议中的问题，而气候驱动的地域细化正使其变得更加紧迫。

保险定价能否同时做到精算公平与人口统计学中立？ 在潜在风险确实因群体而异的情况下，通常无法做到。正式的不可能性结果表明，当基准风险存在差异时，校准性与均等化的错误率无法同时成立。这意味着在不同公平性定义之间做出选择是一项政策决定，而非可以通过更好的建模来解决的技术问题。

保险公司应如何在地域定价中处理气候预测？ 应将相对费率中由观测损失经验支持的部分，与由前瞻性模型预测驱动的部分分离开来，量化预测部分的不确定性（包括不同数据供应商之间的分歧），并在费率申报的理由说明中对两者均加以明确记录。

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Jonas Osman Abdelghafour是Quantica Risk Model的创始人，该公司为保险公司构建定价、气候与公平性评估模型。本文是对CAS一份公开研究征集通知的评论。