防备大规模灾害:关于政策评估的基准

中田启之
研究员

  近年来,在包括日本在内的世界各地,发生了以东日本大地震为代表的大型严重灾害。对于这些虽然极少发生却会导致严重后果的灾害,从物力(例如增强建筑物的抗震能力)和财力(例如灾害保险)两方面事前采取措施是非常重要的(注1)。日本在物力方面的预先措施在相当程度上发挥了效果,例如,在去年大地震时,从地震规模来看,如果是发生在发展中国家或以前的日本,肯定会有更多的人牺牲。不过即便如此,仍然有评估认为,对于海啸及福岛第一核电厂的事故,预先的设想未必得当。另外,从财力方面来说,日本的地震保险加入率,虽然与以前相比有所上升,但依然停留于低水平(注2)。

事前基准与自我负责的原则

  一般来说,由于人们讨厌不确定性和风险,因此在经济学领域预测人们会事前采取充分的措施。而且,在评估政策时,经常使用所谓帕累托效率(Pareto Efficiency)这一概念。所谓帕累托效率的概念,简单说就是指如果有利于某人,其他人就必须付出牺牲的状态。但是究竟是哪种意义上的“有利”或“付出牺牲”呢?通常情况下,在比较事前措施或政策的优劣时,如果使用帕累托效率来进行探讨,会使用每个人做出决定时的基准,即事前基准。

  从这个意义上说,事前基准与所谓的“自我负责的原则”密切相关。例如,放弃加入保险后遇到了灾害,因为是在考虑到可能遭遇灾害的情况下放弃加入保险的,所以结论是当事人自我负责。然而在这种情况下,人们经常会后悔自己当初做出的判断,无视这种事后后悔果真有道理吗(注3)?

无误性、多样性与预想之外

  在许多经济学理论模型中,都假设每个人都知道真实的概率,或者即使存在信息的非对称性,也正确了解自己没有掌握哪些信息(注4),因此,把每个人都不会做出错误决定,也不会后悔作为前提。以保险为例,模型假定,即使放弃加入保险后遭遇灾害,每个人在事后也会认为自己的判断是正确的。也就是说,模型假定在对事前判断和事后判断的看法之间不会发生矛盾,每个人都具有极强的合理性,或一定的无误性。

  然而极为罕见的大型灾害等,往往在过去的记录上从来没有发生过。在这种情况下,不可能知道真实的概率。虽然可以通过过去的数据和经验、或者各种科学的知识见解来推测概率,但是对概率取得共识是非常困难的。也就是说,既可以合理地(脆弱的合理性)预测灾害的概率为千年一遇,也可以预测是万年一遇,各种各样的看法都无法从客观上加以否定。而且,哪怕只发生一次灾害,就很容易在主观上设想远远高于以前的发生概率,从客观上否定这些看法,斥其为不合理也是非常困难的(注5)。因此,完全有可能在事后发现自己当初的判断错误,事前和事后的看法之间发生矛盾没有任何不可思议。

  此外,事前完全无法设想的现象也有可能发生,这时预测概率本身就不可能,因此事前和事后的看法之间发生矛盾是必然的(注6)。

正确的政策评估基准是什么

  那么,如果无法设想上述极强的合理性和无误性时,应以什么基准进行政策评估呢?首先应该以事前和事后的看法之间发生矛盾是必然的为前提。尤其需要即使遭遇最糟糕的情况也能防止出现极端恶劣状况的政策。例如,通过强制规定住房贷款必须附带地震保险,可以解决地震后重建住房时的双重贷款问题,从而有望减少因低估地震灾害而不主动加入保险的人事后蒙受损失的程度。

  笔者的这种说法也许会被理解为政府应在事后实施援助的政策,实际上并非如此。这是因为引起道德滑坡的可能性很大,所以政府援助应以民间难以处理、难以事前设想的情况为主要对象。实际上,正如前述强制规定加入保险那样,为避免事后陷入极端恶劣状况而设计的事前措施,并以促进和援助作为政府政策的中心。此外,对于今后的灾区复兴和各种灾害对策,以及在更广范围内如何构建避免极端经济危机的机制问题,也需要从同样的观点展开讨论。

2012年9月25日
脚注
  1. ^ 关于各国对大型灾害的事前对策,OECD(2008)有详细论述。
  2. ^ 2011年度末的全国家庭加入率为26.0%(资料来源:灾害保险费计算机构)。
  3. ^ 关于事前基准与事后基准的矛盾一直存在争论,例如可参阅Starr(1973)和Hammond(1981)。
  4. ^ 在博弈理论的common prior assumption、宏观经济学的Lucas和Sargent的意义上的合理期待。
  5. ^ 从推测稀有现象概率的不稳定性入手,解释保险需求的研究有Nakata, Sawada, and Tanaka(2010)等。
  6. ^ 有关决策论的调查论文,虽然不是最新,可参看Samuelson(2004)。
参考文献
  1. Hammond, P.J. (1981): "Ex-ante and Ex-post Welfare Optimality under Uncertainty," Economica, 48, 235-250.
  2. Nakata, H., Y. Sawada, and M. Tanaka (2010): "Entropy Characterisation of Insurance Demand: Theory and Evidence," RIETI Discussion Paper 10-E-009.
  3. OECD (2008): Financial Management of Large-Scale Catastrophes, OECD Publishing.
  4. Samuelson, L. (2004): "Modeling Knowledge in Economic Analysis," Journal of Economic Literature, 42, 367-402.
  5. Starr, R.M. (1973): "Optimal Production and Allocation under Uncertainty," Quarterly Journal of Economics, 87, 81-95.

2012年9月25日登载

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