货运车主风险决策与保险选品行业研究报告

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摘要：市场担心：货运车主买不到保险，或者保费贵到把利润吃光。2025 年新能源商用车销售 87.1 万辆、同比增长 63.7%，占商用车总销量 26.9% [4]；但在山东梁山，一辆车价不到 10 万元的新能源半挂车，一年商业险报价可以报到 2 万元，跑了四五天、问了多家公司仍买不上 [4]；河北三河一位经营车队近 30 年的个体运输户，名下 15 辆货车因大数据评分被划入最低等级「E 类」而遭直接拒保 [4][6]。承保方也有自己的账本：以江苏镇江 2025 年调研数据为例，当地货车行业整体赔付率高达 95%，新能源货车赔付率更是达到 221% [4][5][6]，相当于保险公司每收 1 元保费要

市场担心：货运车主买不到保险，或者保费贵到把利润吃光。2025 年新能源商用车销售 87.1 万辆、同比增长 63.7%，占商用车总销量 26.9% [4]；但在山东梁山，一辆车价不到 10 万元的新能源半挂车，一年商业险报价可以报到 2 万元，跑了四五天、问了多家公司仍买不上 [4]；河北三河一位经营车队近 30 年的个体运输户，名下 15 辆货车因大数据评分被划入最低等级「E 类」而遭直接拒保 [4][6]。承保方也有自己的账本：以江苏镇江 2025 年调研数据为例，当地货车行业整体赔付率高达 95%，新能源货车赔付率更是达到 221% [4][5][6]，相当于保险公司每收 1 元保费要赔出 2.21 元。全行业承保新能源汽车 4,358 万辆、保费收入 1,900 亿元，承保仍亏损 56 亿元 [4]。在这样一个市场里，谈「保险选品」似乎只是在一堆坏选项里挑一个没那么坏的。

我们认为：投保难的实质不是保险公司挑客户，而是货运单车的经营本身已经贴近保本点，保费只是把这件早已发生的事显性化。当一辆车的运价收入刚好等于燃油、过路、折旧、维保与保险的全部支出时，任何一笔保费上浮或任何一次出险，都会直接把年度利润打成负数。保险公司用评分模型筛掉高风险车辆，车主用安全统筹绕开正规保险，两个动作方向相反，指向的却是同一个事实：这门生意的风险价格被长期低估，现在正在一次性重定价。

1. 运价红线已经走到成本线上：4.2 米高栏车每公里综合运营成本约 3.5 元，其中燃油费占运营总成本的 30%—50%、过路费占 15%—30% [13]；而一趟 187 公里的订单货主仅支付 540 元，每公里收入不足 3 元，油费与路桥费成本已接近 3 元/公里，尚未计入折旧、维保与平台费用 [13]。运价一旦跌破 3.5 元/公里，保险费就不再是一个可比的成本项，而是压垮现金流的最后一项；
2. 高赔付高度集中在特定车系，而不是整个货车群体：2025 年 59 个达到统计规模的新能源货车车系中有 37 个赔付率超过 100%、19 个达到或超过 150% [5]；赔付率超过 150% 的 22 个车系中货车占 19 个，且绝大多数是电动重卡、渣土自卸与矿山短倒车辆 [4][7][8]。这是场景定价问题，不是车型定价问题——同一台电动重卡在港口短驳与在矿山高强度倒运，赔付率可以差出数倍；
3. 投保决策的正确粒度是「场景 × 车型 × 驾驶行为」，而不是「哪家便宜」：风控实测数据显示，夜间行驶里程占比 20%—30% 的车辆赔付率下降 46.39%，百公里疲劳次数 20 次以上的车辆赔付率下降 40.9%，国道行驶里程占比 30%—60% 的车辆赔付率下降 23% [5]。也就是说，车主自己能改变的风险因子，比车型本身更能决定保费。

本篇增量：把投保决策从「比价」改造为「四步定量」——先算出单车年度保本点，再定位车辆所处赔付率区间，然后比较正规商业险、交通安全统筹与完全自担三条路径的年度成本，最后用风险减量措施的实测赔付率降幅计算可回收的保费空间。同时给出 2028 年新能源货车承保缺口的三情景测算。

本报告的研究对象切得非常窄：为营业性货运车辆承担风险的决策主体，以及为这些主体提供风险转移工具的供给方。需求侧是在册的营运货车车主——他们可能是拥有几十辆车的车队经营者，也可能是挂靠在一家物流公司名下、自己拥有一辆车的个体司机；供给侧是财产保险公司、保险中介，以及一个特殊的存在：以「交通安全统筹」名义出现在市场上的行业互助安排。

先看这个市场的物理底座。交通运输部《2025 年交通运输行业发展统计公报》显示，2025 年末全国拥有公路营运汽车 1,225.88 万辆，其中载客汽车 56.97 万辆，载货汽车 1,168.91 万辆、较上年末增加 13.21 万辆；在载货汽车内部，货车 389.40 万辆、较上年末减少 7.77 万辆，挂车 385.72 万辆、增加 5.79 万辆，牵引车 393.80 万辆、增加 15.19 万辆；新能源载货汽车 33.61 万辆 [1]。这组结构数据本身就说明了一件事：增量的方向是牵引车与新能源，减量的方向是自带货箱的整车货车——运力在向「更大、更专业化、更电气化」的方向迁移。

运输量层面的图景与装备层面并不一致，原因在于统计口径不同。按交通运输部口径，2025 年全年完成营业性货运量 587.00 亿吨、同比增长 3.2%，其中公路完成营业性货运量 432.88 亿吨、同比增长 3.4% [1]。而中国物流与采购联合会《2026 中国公路运力发展报告》给出的口径是：2025 年全国营业性货运总量 356.2 亿吨，其中公路货运 262.3 亿吨、占全社会货运总量的 73.8% [2]。两套数据相差近 170 亿吨，不是谁错了，而是统计边界不同。

口径不可混用。本报告在讨论运输需求时统一采用交通运输部口径，在讨论运力结构与运价时统一采用行业协会口径，并对每一处数据标注来源序号。把两套口径混用会得出完全错误的单车里程与单车收入测算，这一点在后续章节的保本点计算中会直接影响结论。

另一个必须交代的数字是分散度。《2026 中国公路运力发展报告》指出，从经营主体看个体散户仍是运力供给主体，分散挂靠车辆占市场总运力 62%；截至 2025 年底全国营运载货汽车保有量达 1,168.9 万辆、较上年增长 1.1%，全国营运重卡存量约 800 万辆，轻卡、微卡合计 368.9 万辆 [2]。六成以上的运力以挂靠形式存在，意味着投保决策权极度分散——这既解释了为什么保险公司的评分模型会一刀切（面对的是海量的、信息不对称的小额决策者），也解释了为什么市场会出现大量非正规的替代性风险安排。

还有一个数字需要提前说明：这个市场的数字化程度比外界想象的高。交通运输部科学研究院《网络货运承运平台运行情况分析》显示，截至 2025 年底全国已有承运平台 3,192 家，依托数字货运平台谋生的司机已达 945 万人 [13]。而中国人民大学中国就业与民生研究院的调查显示，91.82% 的货车司机使用互联网货运平台接单抢单，43.14% 使用其运费结算功能，40.14% 使用路径导航功能 [14]。数据可得性不是障碍——阻碍风险定价的不是没有数据，而是数据不在定价方手里。

要理解投保难，先要理解车主为什么对保费如此敏感。答案藏在单车现金流里。中国人民大学《2025 年货车司机就业与生活状况调查报告》显示，2025 年货车司机平均每月净收入达到 10,512 元，在六类新就业群体中居于首位，超过九成司机收入集中在 8,001 元至 32,000 元区间 [14][15]。从表面看这是一个收入不错的职业。

但同一批调查的另一组数字给出了相反的信号。中国物流与采购联合会基于 5,936 份问卷发布的《2025 年货车司机从业状况调查报告》指出，79.53% 的个体司机反映 2024 年收入下降，60.45% 对当前收入不满意，94.05% 的个体司机认为当前运费水平偏低 [13]。宏观均值与个体感受之间的落差，正是「供大于求」这个市场结构的直接体现：运力在扩容，运价在下跌，成本在上涨，三者的合力把单车利润压到了极薄的位置。

把单车年度成本拆开看，结构比总量更值得关注。行业数据显示，燃油费通常占运营总成本的 30%—50%，过路费占 15%—30%；以一辆常见的 4.2 米高栏车为例，其每公里综合运营成本约 3.5 元 [13]。若以年行驶 8 万公里、综合运价 3.5 元/公里测算，该车年度运价收入约 28 万元，成本结构中燃油费约 11.2 万元、过路费约 6.16 万元、折旧约 3.36 万元、维保与轮胎约 2.8 万元、保险费约 2.24 万元、平台与信息费约 1.12 万元、停车与其他约 1.12 万元（测算）。

把上述成本逐项从收入中扣除，会得到一个令人不安的结果：总收入 28 万元减去全部成本 28 万元，净额恰好为零。这不是巧合，而是「3.5 元/公里」这个数字的定义——它本身就是综合成本线，运价停在成本线上，等于不赚不亏。在这样的起点上，保险费占年成本 8%、约 2.24 万元，它的边际影响不是「贵一点」，而是「有没有缓冲垫」。一旦出险导致次年保费上浮，或者一年内出现两次理赔，整年的利润就直接变负。

把运价与年行驶里程做成二维敏感性，可以更直观地看到这条红线的硬度。在综合成本 3.5 元/公里的假设下，运价 3.0 元/公里时，年行驶 6 万公里即亏损 3.00 万元，标载跑满 12 万公里则亏损 6.00 万元；运价 4.0 元/公里时，同样的里程组合分别盈利 3.00 万元与 6.00 万元。运价每变动 0.5 元/公里，年度盈亏就整体平移 3 至 6 万元。换句话说，一名车主对「运价跌 0.5 元」和「保费涨 1 万元」的痛感，在数量级上是可比的——这正是投保决策之所以敏感的原因。

运力过剩是这一切的宏观背景。《2026 中国公路运力发展报告》明确结论是运力过剩：2025 年全国公路货运运力供给持续扩容、整体处于高位饱和状态，超六成调研企业运力规模较上一年有所扩张；2026 年 6 月中国公路物流运价指数为 105.3 点，环比持平、同比仅微增 0.15% [2]。同时，大宗物资「公转铁」「公转水」持续分流需求，品牌企业「加仓减路」压缩中长途运输空间 [14]。报告并指出结构性的供需错配：普货干线的普通货车严重过剩，而冷链、危化、大件合规专业运力与标准化新能源车队存在明显供给缺口 [2]。

这最后一句话是整份报告里最具操作价值的一句。它意味着货车主面对的并不是一个同质化的红海：普通栏板车与厢式车确实过剩，但合规专业运力与新能源标准化车队的缺口是真实存在的。而这个缺口恰恰与高赔付车系高度重叠——冷链、危化属于高价值货物运输，一旦出险损失巨大；新能源车队在调研企业中渗透率已达 44.4% [3]，却正是被各家保险公司列入高赔付名单的对象。换言之，车主想进入的赛道，恰好是保险公司最不愿意承保的赛道。

先给这个市场定一个体量。2025 年全年，财产险公司实现原保险保费收入 1.76 万亿元、同比增长 3.9%；其中车险业务实现原保险保费收入 9,409 亿元、同比增长 3.0%，在财险公司总保费中占比 53.6%，占比延续下降趋势；非车险业务实现原保险保费收入 8,161 亿元、同比增长 5.0%，占比 46.4% [16]。国家金融监督管理总局财险司披露，2025 年新能源车险保费规模预计达 2,000 亿元、增速超 30% [16]。

货车险在这个盘子里有多重？第三方机构口径显示，2025 年中国商用车保险行业市场规模约为 1,192 亿元 [17]。把 1,192 亿元放在 9,409 亿元的车险大盘里，占比约 12.7%（测算）。但真正的问题不是体量，而是盈利结构：营运货车是车险业务中少有的、连续多年整体承保亏损的细分品类。中国保险行业协会 2025 年 10 月披露，出租租赁性质营运客车、营运货车以及实际从事营运活动的非营运货车近年来整体赔付成本相对较高，相关车险业务亏损的趋势未有改善 [5]。

赔付率数据把这件事说得更清楚。以江苏镇江 2025 年调研数据为例，当地货车行业整体赔付率高达 95%，新能源货车赔付率更是达到 221% [4][5][6]。95% 意味着保险公司收 1 元保费赔出 0.95 元，在不计渠道佣金、管理与理赔费用的前提下，已经处在盈亏临界线附近；221% 则意味着承保端每辆车净流出超过保费本身。

把保费水平与赔付率做成二维矩阵，可以看到承保盈亏的分布形状。在不考虑费用率的前提下，承保盈亏近似等于车均保费乘以（1 减赔付率）。当赔付率为 95% 时，车均保费从 1.5 万元提高到 4.0 万元，单车承保利润从 750 元增加到 2,000 元——提高保费确实能赚钱，但幅度很小。当赔付率升至 150% 时，同样的保费区间对应单车亏损 7,500 元至 20,000 元；当赔付率达到 221% 时，单车亏损扩大到 18,150 元至 48,400 元（测算）。关键在于这个矩阵的梯度方向：沿保费轴移动，盈亏变化是线性的、缓慢的；沿赔付率轴移动，盈亏变化是指数的、剧烈的。这一形状解释了保险公司为什么选择「筛选」而不是「加价」——对于赔付率 221% 的车系，把保费提到任何车主愿意支付的水平都不足以覆盖赔款。

承保方由此发展出一套可操作的筛选工具。保险公司引入大数据评分系统，通过车辆年行驶里程、夜间行车时长、违章频率、疲劳驾驶记录、行驶路段等数十个动态因子，为每辆货车划定从 A 到 E 的风险等级；系统评分不通过的车辆，公司有权拒保 [6]。河北三河那位经营者的 15 辆货车正是因里程数偏高被评为 E 类而遭直接拒保，而她的车辆年检合格、司机没有出过重大事故 [4][6]。

在所有矛盾中，最尖锐的一处是新能源货车。2025 年新能源商用车销售 87.1 万辆、同比增长 63.7%，占商用车总销量 26.9%；2026 年一季度新能源商用车销售 18.4 万辆、同比增长 23.6% [4]。终端保险体系没有跟上这个速度。全国层面，2025 年新能源货车承保约 177 万辆 [7]。中国精算师协会与中国银保信的赔付信息显示，2025 年全行业承保新能源汽车 4,358 万辆、保费收入 1,900 亿元，承保仍亏损 56 亿元；全行业 429 个新能源车系中赔付率超过 100% 的有 143 个，其中货车独占 37 个；赔付率超过 150% 的车系全国共 22 个，货车占了 19 个 [4][7][8]。

为什么新能源货车的赔付率会显著高于燃油货车？行业访谈给出了四条相互叠加的原因。第一是运营强度：电动重卡多为高强度营运车辆，日均里程长、快充频繁，矿区与港口等复杂路况加剧电池损耗和出险概率；第二是电池成本：电池包占整车价值接近一半，底盘式电池包在矿山、工地等场景下极易受损，一旦磕碰往往需要整体更换，单次赔付动辄数十万元；第三是维修体系封闭：电动重卡的维保高度集中于整车厂与核心供应商，定价、定损、维修全链条话语权高度集中，推高了维修价格；第四是定价机制不适配：保险公司缺乏足够长周期、细颗粒度的运营数据，只能参照燃油车经验定价 [7][8]。

这四条原因的排列顺序有其内在逻辑。前三条都是成本侧的客观事实，短期内难以改变；第四条则是机制问题——用燃油车的定价逻辑去套电动重卡，从根上就不合适。一位保险公司资深人士的描述很精确：很多电动重卡在一个地方采购、实际投到另一个地方的矿区或山区运营，运行工况保险公司根本不清楚 [7]。这解释了一个乍看矛盾的现象——车主说自己跑的是固定线路、稳当业务，保险公司却按最坏工况报价，因为承保时双方对「这辆车将来在哪里跑」没有共同的事实基础。

政策在 2025 年后开始集中发力。2025 年 1 月四部门发布首个新能源车险指导意见；2026 年 6 月 11 部门联合印发《推动新能源重卡规模化应用实施方案》，明确新能源重卡「应保尽保」，推动数据共享和差异化精准定价；地方层面，山东安排 5,000 万元对保险公司经营亏损予以补偿，陕西上线新能源重型货车保险服务平台，以「数据定风险、风险定保费」的新模式降低保费 [8]。同一份行业报道给出的另一个数字是：2026 年 6 月新能源汽车渗透率相关的重卡单月渗透率突破 40%，2026 年上半年新能源重卡销量达 12.62 万辆、同比大幅增长 85% [2]。

把这些政策放在一起看，可以发现监管选择的路径是「风险减量 + 数据共享 + 有限补偿」的组合，而不是简单的行政压价。这个选择是理性的：赔付率 221% 的车系，任何单靠保费调整的方案都无法同时在商业可持续与车主可负担之间找到交点。只有把车均赔款降下来，交点才可能存在。

当正规渠道收缩时，市场会自己长出一条替代路径。这条路径叫「交通安全统筹」。它的原始形态是交通运输系统内的一种非经营性行业互助行为——1993 年云南曾通过设立省交通安全统筹中心积累事故理赔专用资金，目前包括重庆物流集团在内的部分大型交通运输企业，也会通过提取企业所属运输车辆的费用，统筹进行理赔 [9]。

但近年来这个行为走了样。市场监管总局的数据显示，全国已登记注册的经营主体中，经营范围中含「机动车统筹」「车辆统筹」「交通安全统筹」等内容的共 826 家，其中只有 11 家具备道路运输经营资质，其余均为交通运输企业之外的机构；这些机构仅需在市场监管或行政审批部门登记注册取得经营主体资质，无需办理其他经营许可，便可借「统筹」之名行「保险」之实 [9]。826 家与 11 家之间的 1.33% 的比例，是理解这个灰色市场最重要的一个数字。

替代路径的定价逻辑非常简单：统筹报价通常显著低于正规商业险，因为它既不提存保险责任准备金，也不受偿付能力监管。问题在于低价的来源不是效率，而是缺位的负债。五部门在 2025 年 7 月联合印发的《关于规范交通安全统筹有关事项的通知》明确了三点：交通安全统筹只能由大型交通运输企业组织实施；它是一种互助性非营利行为；任何机构不得面向不特定车辆开展交通安全统筹 [9]。通知发布的第二天，中国保险行业协会发布《关于非法「交通安全统筹」的风险提示》，提醒消费者这类「统筹」非保险、不受《保险法》保护，一旦出事理赔可能沦为「空头支票」[10]。早在 2025 年 1 月，「车辆安全统筹」就已上榜中国消费者协会 2024 年全国消协组织受理投诉热点，消费者投诉集中在虚假宣传冒充保险销售、售后理赔难、退保难三项 [10]。

监管提示的措辞值得逐句读。国家金融监督管理总局天津监管局的风险提示指出：机动车「交通安全统筹」业务不是保险业务，其经营主体未依法取得保险业务经营许可，不是依法设立的保险公司，不是国家金融监督管理总局及其派出机构的监管对象，其与消费者签订的合同也不是保险合同 [11]。这意味着车主缴纳的「保费」在会计上是一笔无担保的预付款，在对方资金链断裂时，既没有保险合同下的赔付请求权，也没有保险保障基金的兜底。重庆市保险行业协会的表述补上了最后一环：安全统筹公司以统筹、互助名义与车主签订的统筹单不是保险合同，从目前关于安全统筹的司法判例来看，法院在援引法律裁决时不能适用保险法的规定解决相关赔偿纠纷 [19]。

地方主管部门的动作更能说明这个问题的现实紧迫性。淮安市交通运输局披露，当地部分货车司机反映面临续保保费高昂甚至被拒保的困境，个别道路运输企业和司机为压降经营成本已有加入交通安全统筹的苗头倾向；该市交通执法支队联合金融监管、保险行业协会建立信息共享机制，对道路运输行业的商业保险购买及统筹参与情况全面摸排，必要时开展联合执法 [12]。这段通报把因果链写得很清楚：拒保导致统筹，统筹导致新的纠纷，纠纷反过来又需要主管部门介入。

把三条路径放在同一个坐标系里比较，结论会比「便宜的不好」这种道德判断更有用。设一辆货车的年化正规商业险保费为 2.2 万元，统筹报价为 1.2 万元（低约 45%），统筹在实际出险后按 40% 的比例赔付（这一比例用于刻画赔付不到位的典型情形）；同时给出完全自担风险的对照组。在低风险工况下（年期望赔款 1.5 万元），统筹总成本 2.1 万元、自担 1.5 万元、正规商业险 2.2 万元，统筹确实最划算；在中风险工况下（期望赔款 3.0 万元），统筹总成本升至 3.0 万元、与自担持平，正规商业险 2.2 万元转为最优；在高风险工况下（期望赔款 6.0 万元），统筹总成本 4.8 万元、自担 6.0 万元，正规商业险的 2.2 万元优势扩大到一倍以上（测算）。

这张图的决策含义是：统筹的经济性完全依赖于车主对自身风险的判断是否准确。在自认为低风险的车主群体里，统筹的性价比确实成立；但车主偏离风险判断的方向几乎必然是乐观的——而一旦实际工况落在高风险区间，统筹的总成本会超过正规商业险一倍以上，并且这笔超出部分不会以「赔款不足」之外的任何形式被提前告知。这是把不确定性从保险公司转移给了自己，而转移的代价在事前看起来是省下的 1 万元保费。

前面几章说明了问题，这一章给出决策工具。核心结论是：投保决策的正确粒度是「场景 × 车型 × 驾驶行为」，而不是「哪家便宜」。原因在于保险公司使用的评分模型本身就是多维的——年行驶里程、夜间行车时长、违章频率、疲劳驾驶记录、行驶路段，数十个动态因子共同决定 A 到 E 的风险等级 [6]。

把这套分级还原为分布，可以看到承保压力的集中程度。在行业常见的分级框架下，A 类优选与 B 类正常承保的车辆合计约占 23%，C 类加费承保约 27%，D 类高加费或限额承保约 30%，E 类多被拒保或拖延的车辆约占 20%（行业口径与测算）。这个分布的关键含义是：被拒保的 20% 并不是市场边缘的极小样本，而是一个规模足以影响到整个货车险承保结构的群体——以全国营运载货汽车 1,168.91 万辆 [1]为基数，即使只有一半车辆投保商业险、其中 20% 落入 E 类，受影响车辆也在百万辆级别。

对车主而言，比分级更有用的是一张「可操作变量表」。赔付率是承保方的结果变量，但它的输入变量中有相当一部分掌握在车主手里。风控实测数据显示，夜间行驶里程占比 20%—30% 的车辆，赔付率下降 46.39%；占比 30% 以上的车辆，赔付率下降 34.74%；百公里疲劳次数 20 次以上的车辆，赔付率下降 40.9%；国道行驶里程占比 30%—60% 的车辆，赔付率下降 23% [5]。这四组数字的共同特点是：它们描述的都是驾驶行为与路线选择，而不是车辆本身的技术参数。

把这一点与单车经济结合，可以得到投保决策的第三个维度。在综合成本 3.5 元/公里的假设下，运价 3.0 元/公里的车辆无论跑多少里程都是亏损的，此时保费对决策的影响被运价亏损完全淹没——这类车辆的第一优先级不是选保险，而是换场景或退出；运价 4.0 元/公里的车辆，年行驶 8 万公里盈利 4.00 万元，保费在 2 万至 4 万元的区间内变动，才会实质性地改变净利水平（测算）。投保决策只对第二类车辆有意义，这是决策框架必须前置的一次筛选。

综合以上三个维度，可以给出一份不需外部评级即可自查的投保清单。第一步，判断车辆是否处在正毛利区间——用实际运价减去综合成本，若为负则先解决运营问题；第二步，判断车辆在评分模型中的可能位置——夜间里程占比、百公里疲劳次数、常跑路段三项自查，若两项以上落在高风险区间，提前按 D 类准备加费预算；第三步，在同一条产险公司提供的不同方案之间比较，而不是在正规商业险与统筹之间比较，因为后者不是同一类产品。

如果高赔付是结构性的，那么解法必须在结构层面。保险行业正在推进的方向叫「风险减量」——把治理时点从「事故之后」前移到「事故之前」。南开大学与泰康保险精算研究院副院长陈孝伟的判断是，车险行业或因数智化风控迎来重构：过去精算师依靠「反向推导」制定定价模型，先找出哪些车出了事故，再分析事故成因，最后确认定价因素，这种方式找到的因素只能证明相关性，不能证明因果性；而数智化风控服务挖掘的是因果性，能证明因果性的因子直接决定事故是否发生 [5]。

这个区别在商业上有直接含义。如果只能证明相关性，那么数据只能用于筛选——把高风险车辆挑出来拒保；如果能够证明因果性，数据就可以用于干预——把高风险车辆的高风险行为改掉。前者是零和的，车主失去保障、行业失去业务；后者是正和的，赔付率下降带来的保费空间可以由双方分享。

风控措施的实际效果已经有一组可核验的数字。交信北斗依托交通运输行业管理部门的业务指导，采用自建和联合共建的模式，已在天津、云南昆明、山东青岛、安徽六安、河南新乡等多地设立风控中心，服务惠及 3 万多名货车司机 [5]。其披露的赔付率下降幅度为：夜间行驶里程占比 20%—30% 的车辆下降 46.39%，百公里疲劳次数 20 次以上的车辆下降 40.9%，夜间行驶里程占比 30% 以上的车辆下降 34.74%，国道行驶里程占比 30%—60% 的车辆下降 23% [5]。

这些数字需要谨慎解读，因为它们是相关性描述而非因果实验。「夜间行驶里程占比 20%—30% 的车辆赔付率下降 46.39%」很可能同时包含了选择效应——愿意约束夜间里程的车主，本身可能就是风险偏好更低的经营者。但这不影响其操作性价值：如果某个可观测、可干预的因子与低赔付率稳定相关，那么把它写入承保条件，就能够在不需要因果证明的前提下改善承保结果。这正是「保司看板」类产品的商业逻辑——将风控端口前移，通过挖掘车辆出险核心数据，从源头识别高危风险因子并及时干预，助力保险公司优化承保结构、降低事故发生率，推动保险经营从被动赔付向主动管理转型 [5]。

从产业链角度看，风险减量创造了一个新的价值分配位置。传统模式下，保费在保险公司与车主之间分配，是零和的；风险减量模式下出现了第三方——提供车载终端、数据服务与风控运营的技术服务商，它的收入来自「赔付率下降」这个新增的价值池。这个价值池的规模可以直接估算：以商用车保险市场规模 1,192 亿元 [17]为基数，若赔付率整体下降 10 个百分点，释放的赔付成本空间约 119 亿元（测算）；若只针对赔付率超过 150% 的高赔付车系，按新能源货车承保约 177 万辆 [7]、车均保费 3 万元计，保费池约 531 亿元，赔付率从 200% 降至 150% 可释放约 265 亿元的赔付空间（测算）。后者远大于前者的原因很简单——风险减量的收益与赔付率的绝对水平成正比，最需要干预的车系同时也是干预收益最大的车系。

政策的配合正在补齐最后一块拼图。2026 年 6 月 11 部门联合印发的实施方案明确推动数据共享和差异化精准定价 [8]；地方试点也在推进，山东安排 5,000 万元对保险公司经营亏损予以补偿，陕西上线新能源重型货车保险服务平台 [8]。一个由「车企开放数据、保司改进定价、监管提供过渡期补偿、技术服务商提供风控工具」构成的分工框架正在成形。

货车险的定价重构不是中国独有的现象。全球商用车辆保险市场 2024 年规模约 1,415.2 亿美元，2025 年约 1,519.8 亿美元、按 7.4% 的复合增速增长，预计 2029 年达到 1,994.6 亿美元、复合增速 7.0% [18]。推动这一增长的因素中，除城市化货运量上升、长途运输需求与第三方物流渗透之外，明确列出了三项与定价相关的变量：电动商用车的普及、车联网在保险中的更广泛应用，以及基于使用行为的保险（UBI）与实时风险评估 [18]。

同一份研究指出，行业正在出现的三项技术进展是基于人工智能的风险评估、用于理赔处理的区块链，以及与车联网挂钩的保费模型 [18]。把这三项与国内正在发生的事对照，会发现路径高度一致：国内的风控服务商在做的是人工智能风险评估，「保司看板」做的是风险因子挖掘与干预，地方试点的「数据定风险、风险定保费」做的是车联网挂钩的保费模型 [5][8]。中国的问题更尖锐，因为新能源货车的赔付率水平更高；但解法并不特殊，答案仍然指向同一处——把风险数据变成定价能力。

回到中国市场，可以用一个更具体的量级来描述机会。2025 年中国商用车保险市场规模约 1,192 亿元 [17]，而营运货车特别是新能源货车是其中承保亏损最集中的部分。新能源货车承保约 177 万辆 [7]，在 59 个规模车系中 37 个赔付率超过 100%、19 个达到或超过 150% [5]。这个结构意味着，商用车险行业的盈利改善空间，主要不在于扩大保费规模，而在于把这 37 个车系的赔付率压回 100% 以内。按车均保费 3 万元、177 万辆测算，对应保费池约 531 亿元；赔付率每下降 10 个百分点，释放的赔付成本约 53 亿元（测算）。这是一条比「多卖保费」更现实、也更难的盈利改善路径。

需要提醒的是，这一测算对车均保费假设极为敏感。若车均保费实际为 2.2 万元，保费池降至约 389 亿元，赔付率下降 10 个百分点释放的成本约 39 亿元；若车均保费为 4.0 万元，保费池升至约 708 亿元，释放成本约 71 亿元（测算）。车均保费在 2.2 万至 4.0 万元之间，对应的成本释放空间相差近一倍——读者在使用本节数字时应以区间而非点值理解。

最后做一个前瞻测算。测算的对象是新能源货车险的行业承保缺口，也就是承保量乘以单车承保盈亏的绝对值。选择这个指标而不是保费规模，是因为赔付率的重定价最终要体现为承保盈亏的变化，而保费规模增长既可能来自车辆增加，也可能来自保费上调，两者含义完全不同。

测算采用三个情景。保守情景假设风险减量推进较慢：2028 年新能源货车承保量 260 万辆、车均保费 2.8 万元、赔付率降至 200%，单车承保盈亏为负 2.80 万元，行业承保缺口约 728 亿元。中性情景假设赔付率降至 180%、车均保费 3.0 万元、承保量 320 万辆，单车盈亏负 2.40 万元，缺口约 768 亿元。乐观情景假设风控与差异化定价取得实质进展：赔付率降至 150%、车均保费 3.4 万元、承保量 380 万辆，单车盈亏负 1.70 万元，缺口约 646 亿元（测算）。

这张表最重要的不是任何一个绝对数字，而是三个情景之间的关系。从保守到乐观，单车承保亏损从 2.80 万元收窄至 1.70 万元、改善 39%；但同期承保量从 260 万辆增至 380 万辆、增长 46%；两者相抵，行业承保缺口仅从 728 亿元收窄至 646 亿元、降幅 11%（测算）。这是一个容易被忽略的结论：在承保量快速扩张的阶段，单位改善必须跑得比规模扩张更快，行业的绝对承保缺口才可能真正下降。按当前的销量增速——2025 年新能源商用车同比增长 63.7% [4]——这个不等式并不容易成立。

对报告读者的操作性含义有三条。其一，对车主而言，保费在中期内大概率是易涨难跌的，提前建立驾驶行为数据资产、在续保时以可核验的低风险证明换取费率优惠，比在续保时反复比价更有效。其二，对车队经营者而言，把夜间里程占比、百公里疲劳次数与常跑路段纳入日常管理指标，是把风险成本内部化的最直接手段。其三，对关注这一赛道的产业方而言，价值不在承保牌照本身，而在能够证明因果性、从而把赔付率压下来的数据与风控能力。

货车险的产业链上有五个角色，各自的议价能力差别很大。承保方是持牌的财产保险公司，在车险市场集中度较高的格局下，头部公司具备承担亏损、等待定价能力成熟的能力；车主方极度分散——分散挂靠车辆占市场总运力 62% [2]，单个车主的议价能力接近于零；平台方是 3,192 家网络货运承运平台 [13]，掌握货源与运营数据，是唯一同时连接车主与数据的角色；技术服务方提供车载终端、风控模型与安全运营；统筹类经营主体则处在监管视野之外，共有 826 家、其中仅 11 家具备道路运输经营资质 [9]。

从议价能力看，格局的分布是清晰的。保险公司掌握定价权但缺乏数据；平台掌握数据但缺乏承保资格；技术服务商掌握模型但需要嵌入前两者的业务；车主既没有定价权也没有数据组织能力；统筹机构则是在监管空档期中靠低成本获客。这意味着产业链的整合方向必然是数据方与定价方的结合，而不是任何一方的单点突破。

平台方在这一过程中的位置尤其关键。调查数据显示，94.05% 的个体司机认为当前运费水平偏低，79.53% 反映 2024 年收入下降 [13]；同时 91.82% 的司机使用平台接单抢单，43.14% 使用平台的运费结算功能 [14]。平台已经在事实上掌握了两类稀缺资源：真实的运价形成过程，以及车主的资金流。把这两类资源用于风险定价，是把风控成本降到可承受水平的唯一可行路径——因为线下的电话回访与纸质材料根本无法覆盖 945 万数字货运司机 [13]。

政策环境的收紧会加速格局收敛。五部门通知明确统筹只能由大型交通运输企业组织实施、且为互助性非营利行为，并规定任何机构不得面向不特定车辆开展交通安全统筹 [9]。对 826 家经营主体中的绝大多数而言，这意味着现有业务模式的合规基础已经消失 [9]。与此同时，11 部门联合印发的实施方案明确新能源重卡「应保尽保」，推动数据共享和差异化精准定价 [8]。一收一放之间，市场从灰色替代回到正规定价的通道被打开了。

需要指出的是，「应保尽保」并不等于降价。在赔付率 221% 的水平上，任何承保方按现有费率承接全部车辆都只会加速亏损，5,000 万元的地方补偿资金相对于数百亿元的测算缺口也只是杯水车薪 [8]。因此更可能的路径是：承保面扩大、但费率分化加剧——低风险车辆获得实质性降价，高风险车辆以限额承保、免赔额上浮、或强制安装风控终端等形式被有条件地纳入承保范围。这个方向对携带良好驾驶行为数据的车主是有利的，对无法提供此类数据的车主则不然。

把整份报告的结论压缩成一句话：货车投保难不是保险行业的一次性经营失误，而是货运这门生意长期低估风险价格之后的一次集中修正。公路营业性货运量在 2025 年达到 432.88 亿吨、同比增长 3.4% [1]，运力却在持续扩容，营运载货汽车保有量 1,168.91 万辆、较上年末增长 1.1% [1][2]，分散挂靠车辆占市场总运力 62% [2]。供给过剩压低运价，运价压低利润，利润变薄让车主对保费极度敏感，而保费背后是 95% 到 221% 的赔付率 [4][6]。四个环节环环相扣，每一环都在放大下一环的压力。

如果只能记住三个数字，建议是这三个。第一个是 3.5 元/公里——4.2 米高栏车的综合运营成本，也是运价盈亏红线，它决定了投保决策是否还有意义 [13]。第二个是 221%——新能源货车的赔付率，它说明了为什么对高风险车系而言，加价承保在数学上不成立 [4][6]。第三个是 62%——分散挂靠车辆占市场总运力的比重，它解释了为什么这个市场需要平台化、数据化的解决方案，而不是靠线下的逐单核保 [2]。

对不同角色的建议分开表述。对个体车主：优先级从高到低是运营场景、驾驶行为、保险方案。在前两项没有改善之前，保险方案的选择空间是有限的；在续保前整理一份可核验的驾驶行为记录，比多打二十个比价电话更可能换来费率优惠 [5]。对车队经营者：把夜间里程占比、百公里疲劳次数、常跑路段作为日常管理指标，这三项是与赔付率相关性最明确的变量 [5]；同时不要用交通安全统筹替代正规商业险，因为后者不受《保险法》保护 [11]。对平台与服务商：真正的机会是拿到「能证明因果性」的因子，而不是拿到更多数据 [5]；赔付率超过 150% 的 19 个新能源货车车系 [5]，就是最值得优先攻克的场景清单。

最后需要明确本报告的边界。赔付率数据主要来自江苏镇江一地的调研口径 [4][6]，全国层面的分车系数据由行业协会与精算机构披露，两者之间不可直接加总；风险减量措施的赔付率降幅来自风控服务方的实测口径，含选择效应，不等同于随机对照实验结果 [5]；第九章的三情景测算参数为本报告假设，仅用于展示不同路径下的数量级差异，不应被视为对 2028 年实际值的预测。此外，交通安全统筹类业务的合规边界仍在演进，相关判断应以最新监管文件为准。

本报告共设七条可证伪链，覆盖投保难归因、承保筛选机制、新能源高赔付、安全统筹经济性、决策变量优先级、风险减量的价值创造与承保缺口测算。每条链均给出依据、边界、反面证据、跟踪指标与证伪条件，读者可按证伪条件自行验证判断的有效性。台账如下：

本报告所有关键数据均按四档标注数据来源档次，以区分证据强度与可复核性：

• [T1]一手或官方口径：政府部门统计公报、监管机构披露文件、上市公司经审计披露，可直接复核；
• [T2]机构二手口径：行业协会报告、证券研究与咨询机构的测算或整理数据，口径可能存在差异；
• [T3]媒体转引口径：媒体报道、行业网站整理或企业宣传口径，未经独立审计，仅作参考；
• [缺口]数据缺口：无法获得可靠来源的数据，本报告一律降级为定性讨论或不写。

本报告特别提示四处口径风险。第一，赔付率数据以 2025 年江苏镇江一地调研为主要来源 [4][6]，该数据反映的是当地货车行业的承保结果，不能直接外推为全国水平；全国层面可用的口径是精算师协会与银保信披露的分车系赔付率分布 [4][7]，两者层级不同、不可加总。第二，货运量与运力数据存在两套口径——交通运输部口径与行业协会口径相差近 170 亿吨 [1][2]，本报告在使用时逐处标注来源，读者不应跨口径比较或相加。第三，风险减量措施的赔付率降幅为风控服务方披露的实测口径 [5]，含选择效应，不等同于因果实验结果，本报告据此测算的成本释放空间仅为量级参考。第四，交通安全统筹的合规边界仍在演进中 [9][10][11]，涉及该业务的判断应以最新监管文件为准。此外，本报告未涉及任何具体保险产品的费率、条款或购买建议，亦不对任何保险公司、中介机构或统筹经营主体作出评价。