遭受山火蹂躏的洛杉矶太平洋帕利塞德地区是美国最昂贵的社区之一，这里居住着好莱坞一线明星和价值数百万美元的豪宅。根据路透社对保险和房地产行业数据的分析，在本周的灾难发生之前，它的保险成本是全国最便宜的。

　　这种情况可能即将改变。四名分析师对路透表示，目前肆虐洛杉矶的山火预计造成的损失规模，以及去年年底颁布的监管改革，可能会终结帕利塞德等山火风险较高地区相对便宜的房主保险。

　　“人们认为加州高风险市场的保费相对较低，但这种情况可能开始改变，”研究保险业的威斯康辛大学（University of Wisconsin）教授Philip Mulder说。

　　根据路透社对穆德和宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授本杰明·基斯（Benjamin Keys）收集的全国价格数据库以及房地产公司Zillow计算的房屋价值数据的分析，以房屋价值衡量，帕利塞德群岛的保险成本比美国97%的邮政编码地区要低。

　　官员们表示，洛杉矶周围肆虐的大火可能是该州历史上破坏性最大的一次。从太平洋海滩到洛杉矶北部的山丘，大火吞噬了数千所房屋和企业，截至周四上午，火势仍未得到控制。至少有五人死亡，初步估计损失从100亿美元到500多亿美元不等。

　　太平洋帕利塞德群岛相对较低的保险成本反映了美国房主保险市场的变幻莫测，由于各州的监管政策不同，价格可能相差很大。加州对消费者友好的法规限制了价格，即使在高风险地区也是如此，但也促使许多保险公司缩减了保险范围。

　　哥伦比亚商学院金融学教授吴尚敏（Sangmin Oh）和其他研究人员发现，在监管更宽松的州，房主实际上补贴了加州等监管更严格的州的房主——尽管风险更高。

　　根据路透社的分析，与房屋价值相比，2023年全州的平均溢价是所有50个州中最低的。加州的高财产价值可能使这种保险看起来相对便宜，但即使以绝对美元为基础，居民平均每年2,200美元的保费也低于美国其他30个州的居民支付的保费。

　　自1980年以来，太平洋帕利塞兹附近至少发生了六起火灾，其中包括2018年加州历史上第三昂贵的大火。气候风险研究公司First Street发现，太平洋帕利塞德95%的房屋面临着被大火夷为平地的“重大”风险。

　　根据穆德和基斯汇编的数据，太平洋帕利塞德的房主在2023年支付的保险费中位数为5,450美元。这比伊利诺伊州格伦科的居民支付的要少，格伦科是芝加哥的一个高档郊区，那里的房价便宜三分之二，发生野火的风险也很小。

　　这也比新奥尔良下九区居民的工资要低，下九区是一个贫穷的黑人社区，在2005年卡特里娜飓风期间被洪水淹没——尽管根据Zillow的数据，第九区典型的房屋价值不到太平洋帕利塞兹典型房屋的1/20。

　　跟上极端天气的脚步

　　近年来，美国保险业一直在努力应对极端天气事件，仅在2023年，就发生了20多起价值数十亿美元的野火、洪水和其他与气候有关的灾害。

　　基斯和穆德发现，在路易斯安那州和佛罗里达州的飓风多发地区，2020年、2021年和2022年的飓风使州市场陷入动荡后，保险价格翻了一番以上。

　　在加州，监管机构直到最近才对房屋保险实施价格控制，限制了每年的价格上涨。然而，由于难以盈利，保险公司纷纷逃离该州。根据州监管机构的数据，自2022年以来，12家最大的保险公司中有7家暂停或限制了新业务。

　　美国参议院预算委员会（Senate Budget Committee）去年12月的一份报告显示，2023年，保险公司减少了加州房主1.72%的保单。只有其他三个州——佛罗里达、路易斯安那和北卡罗来纳——有更高的不续约率。

　　在保险公司的抛弃下，加州的房主越来越多地转向一个国营保险池，为那些在其他地方找不到保险的人提供基本的保险。今年9月，约有45万户家庭（约占加州居民总数的3%）通过加州公平保险要求计划（California Fair Access to Insurance Requirements）获得了保险，较上年同期增长了40%。该基金由国家管理，但由保险公司提供资金。

　　在太平洋帕利塞德（Pacific Palisades）， 1,430套住房属于州政府计划，较上年同期增长85%。国家资金池现在覆盖了该地区价值59亿美元的财产。

　　寻找保险的难度越来越大，这促使各州监管机构重新评估他们的做法。

　　该州的保险专员里卡多·拉拉（Ricardo Lara）在12月宣布了一项全面改革，这将使保险公司在制定价格时更容易提高费率，并考虑气候风险和再保险成本，但也要求他们在高风险地区提供保险。新规定将于本月生效。

　　晨星公司负责保险业务的副总裁帕特里克·杜维尔（Patrick Douville）说，保险公司将努力继续在加州提供保险，加州是美国最赚钱的市场之一。但他们将难以在太平洋帕利塞德等地区提供负担得起的保险，即使大火熄灭后，这些地区仍将存在风险。

　　“保险公司需要随机性，”他在接受采访时说。“如果目标人群总是同一群人，你就需要向他们收取天文数字的溢价。”