这篇论文通过分析司机驾驶行为的变化来讨论理性人的风险厌恶水平如何受未遂事故的影响。现有的实证研究表明消费者的风险偏好具有异质性，但是几乎所有关于风险偏好的证据都是来源于调查或实验数据。文章基于中国某保险科技公司追踪收集的用户高频驾驶行为数据，研究汽车驾驶员的时变风险偏好。

  该数据集提供了2015-2018年间全国范围内有代表性的56000多名驾驶员的详细出行信息（起止时间和地点、是否发生急刹车或急转弯、是否使用电子设备等）、用户特征信息和汽车保险信息。文章采用是否发生急刹车或者急转弯作为未遂事故（Near-miss）的衡量指标，并构建六种危险驾驶行为的衡量指标，包括驾驶时使用电子设备、行驶里程、行驶时长、平均速度、还有是不是在夜间驾驶、是否在高速上驾驶。

  作者首先构建动态面板模型，借鉴Arellano和Bond (1991)使用内生变量的水平滞后期作为其一阶差分项的工具变量以克服内生性问题。然后，放松未遂事故与随机扰动项不相关的假定，采用天气信息作为工具变量重新进行估计，并在模型中加入更多的滞后期研究动态效应。实证结果为，未遂事故发生后驾驶员平均驾驶里程减少8.12公里，手机使用量减少88.80%，高速公路使用量减少34.88%。这种影响持续大约2-3周后，危险行为的数量就会恢复到原来的水平。作者觉得未遂事故导致危险行为降低主要来自于用户的风险规避。为排除未遂事故后驾驶员的学习效应对危险行为的影响，文章进行分组稳健性检验。检验结果为经验比较丰富的司机和在熟悉的道路上驾驶时也有类似的危险驾驶行为减少的现象。为了进一步研究危险驾驶行为在未遂事故前后的差异性，作者构建带有风险规避参数的结构模型，刻画驾驶员实现期望效用最大化的最优风险行为选择。参数估计表明，未遂事故发生后，危险驾驶行为的减少与风险规避的增加相一致，约为11.02-31.59%。相应地，未遂事故发生后真实事故发生的可能性也会降低，事故成本的减少量相当于平均汽车保险费的1.44–2.11%。

  1.在简化估计中加入风险行为的滞后项，有几率会使与未遂事故滞后项之间出现多重共线性。Yiyi Zhou建议如无必要可将yit-1剔除，并用Probit模型根据上一期的所有风险行为、天气条件和控制变量估计，以解决也许会出现的内生性。

  2.作者潜在假定六种风险行为对应的六个误差项之间是相互独立的，可以放松该假设，允许误差项之间有相关性，并对此做稳健性检验。

  3.无需对不同子样本分别做稳健性检验，可通过指标区分不同的驾驶员，采用全样本估计不同驾驶员的未遂事故对风险行为的影响。

  4.文章潜在假定驾驶员在未遂事故发生后并不改变其对风险的认知，实际上未遂事故发生后，驾驶员很可能意识到夜间行驶或行驶时使用电子设备很容易导致事故发生，以此来降低风险行为。风险认知是有别于风险厌恶的另一种对风险行为改变的解释，作者要进一步区分二者之间的差异。

  5.文章最终关注了三种风险行为，其中行驶距离和高速公路行驶也许并不能很好地解释未遂事故的影响，因为有些驾驶员不得不行驶固定距离或使用高速公路，无论未遂事故发生与否。相比较而言，手机使用情况、车速、疲劳驾驶、酒驾等风险行为更值得关注。

  来自国内外的90余位产业组织领域的专家学者参与了本次讨论会，大家就数据样本的选择性、未遂事故前后行为的差异性等多个问题进行了热烈讨论。

上一篇：厦大财务梁若冰教授在《经济学（季刊）》宣布论文 下一篇：【更新】2022-2000上市公司绿色创新、上市公司绿色技术创新大全