Vorname macht Kfz-Versicherung teurer - darum zahlt Patrick mehr als Uwe

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Laut einer Studie bezahlen Autofahrerinnen und Autofahrer im Durchschnitt unterschiedliche Versicherungsprämien. Einige Namen stechen dabei durch ihre hohen Prämien besonders heraus.

Das weitverbreitete Klischee, dass Frauen schlechtere Autofahrerinnen seien als Männer, wird durch Unfallstatistiken aus Deutschland, Österreich und der Schweiz klar widerlegt. Viel entscheidender für die Häufigkeit und Schwere von Unfällen sind Faktoren wie das Alter der Autofahrer. Bei einem Unfall übernimmt oftmals die Kfz-Haftpflichtversicherung die anfallenden Kosten.

Eine Studie des Vergleichsportals Verivox zeigt einen Zusammenhang zwischen der Höhe der Versicherungsprämien und den Vornamen der versicherten Autofahrer. So zahlt eine Jennifer im Durchschnitt deutlich mehr als ein Bernd oder Jürgen.

Geschlecht und Namen nicht ursächlich für Unterschiede - daran liegt es stattdessen

In der Studie wurden die 30 beliebtesten Männer- und Frauenvornamen in Deutschland analysiert und die durchschnittlichen Versicherungsprämien der Kfz-Haftpflicht verglichen. Dafür nutzte Verivox nach Chip-Angaben die anonymisierten Daten seiner Nutzer. Es zeigte sich, dass eine Jessica im Schnitt 38 Prozent mehr für ihre Kfz-Haftpflichtversicherung zahlt als der Durchschnitt der 30 häufigsten Vornamen. Ebenso müssen Sarah und Jennifer mit durchschnittlich 36 Prozent und 35 Prozent mehr erheblich höhere Beiträge zahlen.

Die Unterschiede sind jedoch nicht am Geschlecht der Autofahrer festzumachen. Männer mit Namen wie Uwe, Bernd, Jürgen und Jörg zahlen im Vergleich deutlich weniger für ihre Kfz-Versicherung als Männer mit Namen wie Patrick, David, Tobias und Daniel. Bei den Frauen verhält es sich ähnlich: Petra (22 Prozent), Karin (21 Prozent) und Gabriele (20 Prozent) zahlen im Schnitt viel weniger als der Durchschnitt.

Auf diese weiblichen Vornamen entfallen im Durchschnitt höhere Versicherungsprämien
Durchschnittsalter
Durchschn. Schadenfreiheitsklasse (SF)
Auf diese männlichen Vornamen entfallen im Durchschnitt höhere Versicherungsprämien
Durchschnittsalter
Durchschn. Schadenfreiheitsklasse (SF)
Jessica 
33,6 
3,6
Patrick 
36,9 
5,5
Sarah
33,1
3,6
David
38,6
6,8
Jennifer
35
4,3
Tobias
37,5
6,3
Nicole 
41,9 
6,5
Daniel
37,6
7,2
Nadine 
38,5 
6,7
Sebastian
 38,1
6,5
Anna
40,4
6,5
Mario
44,6
8,9
Daniela
43,6
7,3
Sven
44,2
9,1
Stefanie
 39,8
6,7
Oliver
45,3
9,6
Melanie
40,8
  7,1
Marco
42,6
8,4
 

Die Differenzen in den Versicherungsprämien sind allerdings nicht direkt auf die Vornamen selbst zurückzuführen. "Namen spielen für die Versicherer keine Rolle", so Wolfgang Schütz, Geschäftsführer der Verivox Versicherungsvergleich GmbH beim Merkur. Vielmehr resultieren die Beitragsunterschiede aus der Altersstruktur, die sich auch in der Namenswahl widerspiegelt. Während das Durchschnittsalter der Patricks in der Verivox-Analyse bei 36,9 Jahren und das der Jessicas bei 33,6 Jahren liegt, sind die Uwes im Durchschnitt 59,2 Jahre und die Petras 58,5 Jahre alt.

Schadenfreiheitsklasse beeinflusst Kfz-Versicherungsbeitrag

Aber selbst das Alter ist nicht der ausschlaggebende Faktor. Von größerer Bedeutung ist die sogenannte Schadenfreiheitsklasse, die eine zentrale Rolle bei der Berechnung der Kfz-Versicherungsprämien spielt. Diese Klasse wird basierend auf der Anzahl der schadenfreien Jahre bestimmt (siehe Infokasten). Ein Fahrer in der Schadenfreiheitsklasse 35 ist beispielsweise seit 35 Jahren unfallfrei und zahlt daher deutlich weniger als ein Fahranfänger in der Schadenfreiheitsklasse 0.

"Die Schadenfreiheitsklasse hat einen großen Einfluss auf den Kfz-Versicherungsbeitrag. Wer älter ist, konnte sich schlicht schon einen höheren Schadenfreiheitsrabatt erfahren", so Schütz. Ältere Fahrer wie Uwe oder Petra haben in der Regel eine höhere Schadenfreiheitsklasse, da sie länger unfallfrei gefahren sind. Jüngere Fahrer wie Patrick oder Jessica hingegen besitzen oft eine niedrigere Schadenfreiheitsklasse und zahlen daher höhere Prämien.

Ein Redakteur hat diesen Artikel unter der teilweisen Verwendung eines KI-Sprachmodells verfasst und/oder optimiert. Sämtliche Informationen wurden sorgfältig geprüft.

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