農(nóng)作物區(qū)域產(chǎn)量保險：國際實踐及適用性分析

陳曉峰

（中國保險監(jiān)督管理委員會廣西監(jiān)管局，廣西 南寧 530028）

農(nóng)作物區(qū)域產(chǎn)量保險：國際實踐及適用性分析

陳曉峰

（中國保險監(jiān)督管理委員會廣西監(jiān)管局，廣西 南寧 530028）

區(qū)域產(chǎn)量保險設計初衷，旨在應對以個體實際損失為理賠依據(jù)的傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)保險所面臨的挑戰(zhàn)，包括道德風險、逆向選擇及管理成本偏高、服務效率偏低等問題。目前區(qū)域產(chǎn)量保險在美國和印度等國家得到廣泛實踐，其經(jīng)驗值得我國參考和借鑒。糖料蔗是廣西最主要的經(jīng)濟作物，由于傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)保險的缺陷在廣西糖料蔗表現(xiàn)尤為突出，導致糖料蔗種植保險推廣面臨較大阻力。區(qū)域產(chǎn)量保險應用于廣西糖料蔗有一定的優(yōu)勢，但也面臨挑戰(zhàn)，且有賴于一系列限制條件的滿足，需要科學制定風險區(qū)劃、制定客觀的理賠依據(jù)、營造良好的信用環(huán)境等。

區(qū)域產(chǎn)量保險；廣西；糖料蔗；可行性分析

一、區(qū)域產(chǎn)量保險的發(fā)展及理論研究

區(qū)域產(chǎn)量保險的理念早在20世紀50年代就被提出，經(jīng)過60多年的研究探索，相關理論體系已基本成型。綜合相關文獻，區(qū)域產(chǎn)量保險的研究主要集中在與傳統(tǒng)農(nóng)作物保險的比較、費率厘定方法、最佳保障水平的確定等領域。

（一）區(qū)域產(chǎn)量保險的發(fā)展歷程

以個體實際損失為理賠依據(jù)的傳統(tǒng)型農(nóng)作物保險面臨挑戰(zhàn)是區(qū)域產(chǎn)量保險的催化劑。1938年美國頒布了《聯(lián)邦農(nóng)作物保險法》，并于次年正式實施，其后加拿大、南非、澳大利亞和一些南美及歐洲國家也開始推行。但從運作結果看，農(nóng)戶支付保費往往無法覆蓋這些國家的賠付成本（奎金，1994），主要原因是信息不對稱導致道德風險和逆向選擇問題較為突出（羅特希爾德和施蒂格利茨，1976；阿赫桑等，1982；錢伯斯，1989；米蘭達，1991；奎金，1994），以及存在較高的系統(tǒng)性風險（米蘭達和格勞伯，1997）。1980年美國國會對《聯(lián)邦農(nóng)作物保險法》進行第12次修改，頒布新法案并正式全面推廣農(nóng)作物保險計劃（MPCI）。1980—1988年，美國政府農(nóng)業(yè)保險相關支出42億美元（采用精算費率），占總賠付支出的80%，簡單賠付率明顯超出0.95的盈虧平衡點。糟糕的財務績效以及無法吸引農(nóng)民參保導致各方不滿，有的甚至要求廢除1980年法案，取消聯(lián)邦農(nóng)作物保險。

MPCI的失敗主要歸因于其試圖根據(jù)個體產(chǎn)量經(jīng)驗損失確定保險保障，從而引發(fā)一系列問題：一是逆向選擇問題，也是最突出的問題。當農(nóng)民認識到他們的期望理賠超出保費時，他們更傾向于投保。結果是保險公司期望理賠支出將超出總保費，長此以往出現(xiàn)經(jīng)營虧損。如果保險公司提高保費，只會導致參保農(nóng)民的風險聚合更小，逆向選擇問題更加突出。二是管理成本偏高，因為核實個體歷史產(chǎn)量和評估個體產(chǎn)量損失賠款往往需要大量的人力物力。三是道德風險問題，投保后的農(nóng)民容易通過改變生產(chǎn)實踐以增加獲賠幾率。為應對道德風險，MPCI條款中通常要求至少正常產(chǎn)量25%的免賠率，該條款降低了保險公司可提供的保障水平，進而削弱了保險的價值和吸引力。

個體農(nóng)作物產(chǎn)量保險所存在的問題早在MPCI計劃實施的早期就被認識到。哈爾克羅（Halcrow）在1949年對MPCI最初運作十年成效的評估中就提出，個體產(chǎn)量保險只有在一系列條件下運作才可能是理想的，而這些條件是如此嚴格以致美國農(nóng)業(yè)能夠達到這些條件的相當有限。哈爾克羅在報告中提出另一農(nóng)作物保險計劃，該計劃中保費和理賠均不是依據(jù)個體產(chǎn)量，而是依據(jù)相鄰區(qū)域的總產(chǎn)量而定，在特定年份種植者將得到區(qū)域產(chǎn)量與預定基準產(chǎn)量差值相等的賠償金。不管其實際產(chǎn)量多少，區(qū)域內(nèi)每一種植者得到的每畝賠償金是相同的。因此，一般認為區(qū)域產(chǎn)量保險理念最早由哈爾克羅提出。1990年，巴納比和斯基斯（Barnaby和Skees）闡述了區(qū)域產(chǎn)量保險的運作方式。米蘭達（1991）發(fā)展了這一理念，他檢驗了區(qū)域產(chǎn)量和個體產(chǎn)量對個體凈產(chǎn)量（個體產(chǎn)量+保險理賠-保費）差異的影響，描述了區(qū)域產(chǎn)量保險降低農(nóng)戶產(chǎn)量風險的條件，豐富了反映農(nóng)戶應投保金額的最佳套期保值率研究理論。米蘭達得出結論：對于大部分種植者，相對于個體產(chǎn)量保險，區(qū)域產(chǎn)量計劃可以提供更加全面的產(chǎn)量風險保障。其后，史密斯、喬伊納德和巴奎特（Smith、Chouinard和Baquet，1994）進行了相關研究。斯基斯、布萊克和巴涅特（Skees、Black和Barnett，1997）提出具有可操作性的區(qū)域產(chǎn)量保險方案設計和費率厘定程序。

從實踐看，美國并非是最早提供區(qū)域產(chǎn)量保險的國家，瑞典早在1952年、1961年就進行了試點。20世紀70年代，加拿大魁北克省官員研究了瑞典方案，并于1977年將其引入魁北克。在美國，區(qū)域產(chǎn)量保險的理念在1989年國會改進聯(lián)邦農(nóng)作物保險委員會報告中被提出，1990年的《食品農(nóng)業(yè)保護與貿(mào)易法》授權后來所謂的“區(qū)域產(chǎn)量計劃”（Area Yield Program）。1993年，針對個體農(nóng)作物保險存在的問題，美國農(nóng)業(yè)部在部分縣啟動了大豆區(qū)域產(chǎn)量保險試點，即農(nóng)作物團體風險計劃（Group Risk Plan，GRP），根據(jù)縣產(chǎn)量下降進行賠付，縣產(chǎn)量由農(nóng)業(yè)部國家農(nóng)業(yè)統(tǒng)計服務中心（NASS）測算。1994年總統(tǒng)預算強力支持GRP替代MPCI，提出在“切實可行范圍程度上”推廣GRP。1994年，GRP擴大至1875個縣農(nóng)作物計劃，包括小麥、玉米、大豆、高粱、棉花、大麥、牧草和花生，涵蓋27個州。其后，區(qū)域產(chǎn)量保險在其他多個國家得到實踐。如表1所示，根據(jù)世界銀行2008年的全球農(nóng)業(yè)保險調查報告，2007年約有9個國家提供區(qū)域產(chǎn)量保險，占被調查國家總數(shù)的15%，包括美國、印度、加拿大、墨西哥、摩洛哥、伊朗、烏克蘭、秘魯和塞內(nèi)加爾等。

（二）區(qū)域產(chǎn)量保險的優(yōu)劣勢分析

總結全球多個國家的實踐經(jīng)驗，區(qū)域產(chǎn)量保險固然有其明顯優(yōu)勢，但其劣勢亦非常突出。

1.優(yōu)勢。信息不對稱問題是農(nóng)作物保險市場失靈的主要原因，相對于MPCI，設計良好的區(qū)域產(chǎn)量保險可以減少信息不對稱和管理成本（哈爾克羅，1949；米蘭達，1991；馬豪，1999）。首先，區(qū)域產(chǎn)量保險從根本上消除了事前道德風險，因為理賠依據(jù)為區(qū)域產(chǎn)量而非個體產(chǎn)量，個體農(nóng)民無法通過改變生產(chǎn)實踐顯著增加理賠金；由于區(qū)域產(chǎn)量信息的可得性，事后道德風險（源于保險公司對個體產(chǎn)量的信息不充分）也顯著降低。其次，消除了逆向選擇問題，因為有關區(qū)域產(chǎn)量分布的信息比起個體產(chǎn)量信息而言更容易獲得且更精確，保險公司可以較為準確地評估費率的公平性。再次，管理成本也顯著下降，因為保險公司無須進行個體核保且無須對個體產(chǎn)量歷史進行驗證。最后，區(qū)域產(chǎn)量保險往往更容易向全球再保市場分保，從而可以減小系統(tǒng)性風險的負面結果（博爾奇，1990；多爾蒂，1997）。

表1：不同國家和地區(qū)提供的傳統(tǒng)型和指數(shù)型農(nóng)業(yè)保險情況（%）

2.劣勢。與天氣指數(shù)保險相似，“基差風險”（Basis Risk）也是區(qū)域產(chǎn)量保險面臨的主要挑戰(zhàn)，基差風險的大小直接影響保險運作成效。基差風險越高，災害發(fā)生而投保人得不到保險賠償?shù)膸茁示驮礁撸侗Ｈ藢^(qū)域產(chǎn)量保險的接受度也就越低。決定區(qū)域產(chǎn)量保險基差風險的因素較為復雜，包括氣候、土壤、地形、海拔等自然稟賦的同質化程度，以及田間管理的標準化程度。區(qū)域內(nèi)個體間的生產(chǎn)條件越相近，產(chǎn)量風險的系統(tǒng)性越強，區(qū)域產(chǎn)量保險的基差風險也就越小。在實踐中，雖然可以通過縮小保險區(qū)域單元（例如由縣縮小為鄉(xiāng)鎮(zhèn)甚至村屯）以滿足生產(chǎn)條件的同質化要求，但是保險區(qū)域單元越小，相應的管理難度和成本也越高。因此，區(qū)域產(chǎn)量保險僅在產(chǎn)量風險系統(tǒng)性較高地區(qū)提供有效風險保障（斯基斯，1997）。然而許多地區(qū)產(chǎn)量風險并非系統(tǒng)性的，例如在美國俄勒岡胡德里弗山區(qū)水果生產(chǎn)區(qū)域，冰凍是重要的產(chǎn)量風險，產(chǎn)量損失的概率和幅度主要取決于地形，例如海拔，因此同一災害對本地區(qū)的影響差異非常大。

（三）方案設計

區(qū)域產(chǎn)量保險能否成功運作，方案設計至關重要，核心在于最小化“基差風險”，盡可能提高災害風險的系統(tǒng)性，確保災害對個體影響的同質化程度。區(qū)域產(chǎn)量保險的方案設計要點包括以下幾個環(huán)節(jié)：

1.區(qū)域選擇。區(qū)域或地帶（Zone）邊界的選擇應能匯聚盡可能多的土壤和氣候條件相近的農(nóng)場（斯基斯，1997）。然而，事實上保險區(qū)域的選擇往往受到各種條件限制，如可保種植面積的約束，可保面積越小，投保人人為操縱理賠結果的可能性也就越大，即存在“道德風險”；又如行政區(qū)劃的限制，由于官方的產(chǎn)量數(shù)據(jù)一般以行政區(qū)劃為單位進行統(tǒng)計，因此跨行政區(qū)域進行承保可能缺乏數(shù)據(jù)支撐。在美國，NASS數(shù)據(jù)是GRP唯一可用的歷史數(shù)據(jù)。選擇縣農(nóng)作物GRP計劃的標準主要有兩個：一是NASS產(chǎn)量數(shù)據(jù)一般從1956年到現(xiàn)在可用，試點縣應至少有連續(xù)31年的可用NASS數(shù)據(jù)。二是農(nóng)產(chǎn)品種植面積至少1.5萬畝。在早期，除了要求主產(chǎn)區(qū)被選，同時兼顧確保GRP各縣連接成片（孤立的縣被排除在外）。縣產(chǎn)量數(shù)據(jù)可以按播種面積或收獲面積計算，大部分的GRP根據(jù)播種面積計算，因為這些產(chǎn)量能代表棄耕面積相關的真實風險。對于大部分地區(qū)和大部分作物，GRP以區(qū)域總畝數(shù)和總產(chǎn)量為依據(jù)來考慮。然而，有時為了優(yōu)化產(chǎn)量指數(shù)，降低基差風險，若條件允許的話可以進一步細化NASS產(chǎn)量數(shù)據(jù)。

2.估算中間趨勢產(chǎn)量。任何給定的產(chǎn)量結果可分為兩部分：中間趨勢和對中間趨勢的偏離。前者主要取決于管理和資源稟賦（栽培技術和土壤質量等），后者則主要是自然因素作用的結果（如干旱、過度潮濕、冰雹等）。估算中間趨勢產(chǎn)量的方法應是穩(wěn)健的，在各種條件下表現(xiàn)不錯，且能降低顯著異常值的影響。帶有已知統(tǒng)計特征（例如均值、方差）的估算模型要優(yōu)于未知統(tǒng)計特征的模型，但也應考慮那些已經(jīng)過時間檢驗，并且廣泛應用于相似環(huán)境的估算方法。最后，模型不能太復雜，便于農(nóng)民和保險銷售人員理解。

美國第一個GRP計劃采用穩(wěn)健雙指數(shù)平滑法。1995年，小麥GRP計劃中使用自回歸移動平均模型（ARIMA），由于可用產(chǎn)量數(shù)據(jù)時間跨度短，其穩(wěn)健性受到關注。1996年，GRP計劃由中間趨勢產(chǎn)量估算方法轉向提供更強的穩(wěn)健性，使用樣條回歸模型（Spline Regression），加入了消除異常值的穩(wěn)健回歸程序。樣條回歸模型實用、直觀、應用廣泛，管理部門可直截了當用于估算未來產(chǎn)量，無需每年再做分析。

3.確定保障水平。“最優(yōu)方案設計”是區(qū)域產(chǎn)量保險研究的熱門議題，即研究為實現(xiàn)效用最大化（以合理保費成本盡可能降低產(chǎn)量系統(tǒng)性風險），投保人應選擇的最優(yōu)保障水平。馬豪（Mahul，1999）認為，最優(yōu)保障水平取決于個體Beta系數(shù) βi（反映個體產(chǎn)量對區(qū)域產(chǎn)量的敏感性）。

βi=cov(y?i-y?)/var(y?)，y?i為隨機個體產(chǎn)量，y?為隨機區(qū)域產(chǎn)量。通過論證，馬豪總結出關于各種情形下的最優(yōu)保險方案：如果 βi＞0，當實際區(qū)域產(chǎn)量低于基準產(chǎn)量yc（yc∈[0 ,ymax]）時保險進行賠付，最優(yōu)理賠為I*(y)=βimax[yc-y,0]；如果 βi＜0，當實際區(qū)域產(chǎn)量高于基準產(chǎn)量時，最優(yōu)理賠為I*(y)=-βimax[yc-y,0]。因此，當系數(shù) βi為正時，最優(yōu)保險方案有如看跌期權（put option）；反之， βi為負時則如看漲期權（call option）。實踐中負的 βi很少見。當 βi＜1，最優(yōu)方案隱含了共同保險（coinsurance）；當 βi＞1時，消失免賠額條款（Disappearing deductible，即免賠隨損失增加而減少）為最優(yōu)方案，實際上相當于小額損失不予賠付，對大額損失全部賠付。這意味著區(qū)域產(chǎn)量損失每增加1個單位，保險賠付大于1個單位：否則區(qū)域產(chǎn)量保險無法提供系統(tǒng)性風險對沖。保障水平既不取決于參保農(nóng)民風險厭惡程度，也不取決于保費價值。相反，最優(yōu)基準產(chǎn)量取決于投保人的效用函數(shù)。

同時，馬豪研究發(fā)現(xiàn)，假如精算費率偏低（C′(I)=1，I≥0），最優(yōu)基準產(chǎn)量等于最大區(qū)域產(chǎn)量；如果精算費率偏高，最優(yōu)基準產(chǎn)量低于最大區(qū)域產(chǎn)量（C′(I)＞1，I≥0）。當保費在精算上公平時，農(nóng)民得到充分的系統(tǒng)性風險保障，否則其自身承擔部分系統(tǒng)性風險。假設保障水平固定，保費在精算上是公平的，在風險厭惡不變情況下，投保人基準產(chǎn)量隨保障水平下降而上升。如果個體beta大于或等于固定保障水平，基準產(chǎn)量等于最大區(qū)域產(chǎn)量，此時保費是公平的。如果beta小于固定保障水平，則基準產(chǎn)量小于最大區(qū)域產(chǎn)量，即便保費公平，農(nóng)民選擇減少基準產(chǎn)量以抵消高保障水平。

馬豪關于最優(yōu)區(qū)域產(chǎn)量保險的研究有個假設前與最優(yōu)方案設計不同，基準產(chǎn)量取決于投保人的風險規(guī)避程度。由以上又可以得出推論，如果 βi為正，最優(yōu)保障水平為βi，即提，即保險設計者大體上能夠觀察個體的beta系數(shù)，即信息是對稱的，但事實上信息往往是非對稱的，其后的研究文獻主要圍繞信息不對稱情景下的最優(yōu)保險方案設計開展研究。布爾容和錢伯斯（Bourgeon和Chambers）認為，由于存在信息不對稱，當與保險供給相關的管理成本相對較大時，馬豪的結論是不可行的。正如馬豪證明，最優(yōu)結果要求全部承保投保人的所有系統(tǒng)性風險。保險是自愿的，要求有保險情況下，農(nóng)民效用大于無保險情況下的效用。在沒有保險情況下，農(nóng)民的期望效用取決于個體產(chǎn)量與區(qū)域產(chǎn)量的共變性β，系統(tǒng)性風險越高，個體效用越小。信息不對稱即beta不可知情況下，此時區(qū)域產(chǎn)量保險實質上變成了個體保險，也存在逆向選擇問題。因此，在一般的成本結構下可能不具有可行性。

4.費率厘定。區(qū)域產(chǎn)量保險費率的確定始于期望損失的計算（斯基斯，1997），期望損失可視為收支平衡（break-even）費率去除管理成本（馬丁等，2001）。為計算期望損失，保險精算師使用保險產(chǎn)品的歷史賠付經(jīng)驗，對于產(chǎn)量保險，歷史產(chǎn)量經(jīng)驗數(shù)據(jù)用于計算未來農(nóng)作物產(chǎn)量的預期分布（古德溫和克爾，1998）。一般認為農(nóng)作物產(chǎn)量分布是偏態(tài)的而非正態(tài)分布（加拉格爾，1987；納爾遜和普雷克爾，1989；摩斯和辛德勒，1993；拉米雷斯，1997；賈斯特和韋寧格，1999），因此僅用期望和方差確定費率可能導致對損失的不合理估計。此外，關于偏態(tài)是正還是負尚未有統(tǒng)一認識。戴（1965）發(fā)現(xiàn)正偏態(tài)，而加拉格爾（1987）和拉米雷斯（1997）發(fā)現(xiàn)負偏態(tài)。為應對產(chǎn)量分布參數(shù)不確定問題，目前普遍采用的方法是使用歷史產(chǎn)量下降數(shù)據(jù)計算費率（古德溫，1994；斯基斯等，1997；克洛弗和尼烏沃特，2003）。

區(qū)域產(chǎn)量保險費率的厘定存在一些特殊挑戰(zhàn)。以美國GRP為例，斯基斯等認為不考慮使用鄰縣信息將是不合適的，各縣間產(chǎn)量的空間相關性對于費率厘定很重要。此外，由于僅有35—40年數(shù)據(jù)可用，在費率中應考慮附加巨災事件。他們認為，經(jīng)驗費率是有用的，然而使用經(jīng)驗費率也應該有所限制。例如根據(jù)NASS數(shù)據(jù)，有些縣歷史上從未出現(xiàn)y＜yc的情形，則理論上費率應為0，顯然這并不現(xiàn)實。縣產(chǎn)量為典型的非對稱分布，帶有負偏態(tài)和厚左尾，因此使用正態(tài)假設不合適。首先，使用Botts-Boles計算方法近似估計變異系數(shù)信息，各縣變異系數(shù)不能低于15%。保障水平越低，費率越低，然而此時很少發(fā)現(xiàn)y＜yc，費率厘定相關信息也較少。低經(jīng)驗費率僅是反映所考慮時間跨度內(nèi)沒有巨災發(fā)生，然而這種對巨災事件發(fā)生概率的結論可能是錯誤的。對于GRP，如果經(jīng)驗費率反映更高頻率的產(chǎn)量嚴重下降，則使用經(jīng)驗費率。

二、美國和印度的區(qū)域產(chǎn)量保險實踐

美國是全球范圍內(nèi)區(qū)域產(chǎn)量保險業(yè)務規(guī)模最大的國家，印度是唯一的農(nóng)業(yè)保險以區(qū)域產(chǎn)量保險為主導的國家。二者在區(qū)域產(chǎn)量保險方面的實踐經(jīng)驗非常值得我國借鑒。

（一）美國農(nóng)作物團體風險計劃

針對傳統(tǒng)農(nóng)作物保險面臨的挑戰(zhàn)，美國聯(lián)邦政府1993年開始推行農(nóng)作物區(qū)域產(chǎn)量保險——團體風險計劃。GRP以縣為承保區(qū)域單位，以農(nóng)業(yè)部國家農(nóng)業(yè)統(tǒng)計服務中心（NASS）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為費率厘定和保險賠付計算的依據(jù)。投保人可靈活選擇保障水平，包括70%、75%、80%、85%和90%，聯(lián)邦農(nóng)作物保險改革和農(nóng)業(yè)部門重組法案1994（P.L.103—354）規(guī)定最高可達95%。此外，考慮個體的實際產(chǎn)量可能存在較大差異，為滿足不同保障需求，GRP還提供了另一個可選參數(shù)區(qū)間，投保人可在區(qū)域預測產(chǎn)量基礎上選擇相應的區(qū)間（最低90%，最高150%）來確定自身的保障額度。

GRP的理賠規(guī)則如下：

yc=yf×Cov，當y＜yc時，投保人得到賠償。其中，yc為基準產(chǎn)量，yf為區(qū)域預測產(chǎn)量，y為區(qū)域實際產(chǎn)量，Cov為保障水平。保險理賠計算如下：

與米蘭達、史密斯、喬伊納德、巴奎特絕對值計算方法不同，GRP的百分比計算方法實際上消除了免賠額，這使得低保障水平保險計劃顯得更具吸引力。

如表2所示，2012年美國區(qū)域產(chǎn)量保險保費收入2.56億美元，總承保面積393.4萬英畝（約合2360萬畝），在美國農(nóng)業(yè)保險總體業(yè)務中的占比分別為2.3%和1.4%。分析歷史數(shù)據(jù)，美國區(qū)域產(chǎn)量保險業(yè)務發(fā)展呈拋物線趨勢，1993年開始試點以后業(yè)務規(guī)模不斷擴大，至2008年達到頂峰（保費收入約6.9億美元，占當年美國農(nóng)業(yè)保險總保費收入的7%），之后又逐年萎縮，主要原因在于政府新推出農(nóng)作物收入保障計劃（Revenue Protection）并得到市場的歡迎。從賠付情況看，一個明顯的特征是賠付率連續(xù)數(shù)年偏低或偏高，呈現(xiàn)一定的周期性，1993—2012年總體簡單賠付率為51.2%，對保險公司而言財務績效理想，但業(yè)務的萎縮也反映其缺乏足夠的市場吸引力。

表2：1993—2012年美國農(nóng)作物區(qū)域產(chǎn)量保險計劃主要指標統(tǒng)計（單位：萬英畝、萬美元）

（二）印度國家農(nóng)業(yè)保險計劃

長期以來，印度政府高度重視發(fā)展農(nóng)業(yè)保險，將之作為重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然災害風險轉移機制，通過立法予以大力推廣。國家農(nóng)作物保險計劃（National Agriculture Insurance Scheme，NAIS）是最主要的農(nóng)業(yè)保險，方案類型為區(qū)域產(chǎn)量保險。

NAIS的運作方式為：當保險區(qū)域單元（Insurance Unit）內(nèi)指定農(nóng)作物的畝產(chǎn)低于觸發(fā)產(chǎn)量（Threshold Yield）時，所有種植該作物的參保農(nóng)民均能得到相同的保險賠償。農(nóng)作物實際產(chǎn)量根據(jù)一系列隨機選擇的測產(chǎn)點（Crop Cutting Experiment，CCE）進行產(chǎn)量測定而得。全印度約有50萬個測產(chǎn)點，且數(shù)量還在不斷增加。保險區(qū)域單元一般為鄉(xiāng)或村，前者至少設有16個測產(chǎn)點，后者至少設有8個測產(chǎn)點。NAIS的理賠規(guī)則如下：

保險賠付比例=MAX（0，TY-AY）/TY，其中TY為觸發(fā)產(chǎn)量，AY為實際產(chǎn)量。

TY=賠付水平×預期產(chǎn)量

NAIS針對不同類別農(nóng)作物實行差異化費率。糧食作物方面，對于秋收作物（Kharif Crops），所有油料作物和珍珠粟為3.5%，其他糧食作物2.5%；對于早春作物（Rabi Crops），小麥費率1.5%，其他為2%。經(jīng)濟作物和園藝作物則采用正態(tài)分布理論確定，均值和方差利用保險區(qū)域單元10年數(shù)據(jù)。對于所有作物，小農(nóng)和邊際農(nóng)可獲得10%保費補貼。從運作情況看，在2008年秋季（6—9月）和2008—2009年早春季節(jié)（10—12月），NAIS保障人數(shù)達1900萬人，以2008年1.1億農(nóng)戶為基數(shù)，滲透率接近17%，其中涉貸農(nóng)戶（強制參保）滲透率2/3，非涉貸農(nóng)戶（自愿參保）約6%。2008年，NAIS總保費達1.78億美元，其中糧食作物占比75%，小農(nóng)和邊際農(nóng)占比約一半。然而從一開始，保險賠付率（總賠償金/農(nóng)戶總保費（含政府補貼））一直高于100%，2000—2008年賠付率為3.5，其中非涉貸農(nóng)戶6.4，涉貸農(nóng)戶3，這是由于自愿參保的非涉貸農(nóng)戶更傾向于選擇高風險作物投保。保險賠付率高企的主要原因，一方面是NAIS未采用精算費率，且未進行風險區(qū)劃，從而引發(fā)嚴重的逆向選擇和道德風險；另一方面是財政對超賠損失進行兜底，導致各方對賠付支出控制不力。此外，NAIS理賠周期往往平均長達9—12個月，主要原因是災后超賠資金籌措所需的行政和預算流程較長，各邦開展的農(nóng)作物估產(chǎn)存在遲報、數(shù)據(jù)不一致等問題。

針對NAIS的缺陷，2010年9月印度政府又推出了改進方案mNAIS，由公共農(nóng)作物保險轉變?yōu)檎峁┍ＹM補貼、實施合理精算費率和產(chǎn)品設計的市場化農(nóng)作物保險計劃。考慮到從NAIS過渡到mNAIS存在技術和經(jīng)營挑戰(zhàn)，先期進行3個季度的試點，約34萬戶農(nóng)民參保，總保費近1000萬美元，長期可能擴展至印度的1.1億農(nóng)戶。mNAIS有許多創(chuàng)新支出，特別是過渡到精算方式，農(nóng)戶保費和政府補貼在作物耕種季節(jié)開始時支付給保險公司，后者負責到期理賠。

（三）美國和印度實踐小結

總結美國和印度的區(qū)域產(chǎn)量保險實踐經(jīng)驗，很難就“成功與否”做定論。我們不能簡單地將區(qū)域產(chǎn)量保險視為傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)保險的“替代品”，或者作為農(nóng)業(yè)保險的未來發(fā)展方向，而更應將之視為限制條件下農(nóng)業(yè)保險的一種可行性選擇。每個國家和地區(qū)應結合自身實際選擇合適的農(nóng)業(yè)保險方案。該原則同樣適用于區(qū)域產(chǎn)量保險計劃，例如在理賠方面，美國GRP以農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù)，而印度的NAIS則以測產(chǎn)結果為依據(jù)，這與兩國統(tǒng)計基礎完備程度有很大關系；又如在定價方面，美國GRP一開始就采取精算費率方式，而印度在很長一段時間內(nèi)都是采取簡單的數(shù)學回歸方式，這可能與兩國農(nóng)民的文化程度差距有很大關系，定價方法越復雜則越難理解，往往也就越難被接受。兩國的實踐經(jīng)驗也反映，正式實施前對方案的嚴謹設計和充分論證可以讓我們少走彎路。

三、區(qū)域產(chǎn)量保險的國內(nèi)適用性分析

本文以廣西壯族自治區(qū)的糖料蔗種植為例，分析區(qū)域產(chǎn)量保險在國內(nèi)的適用性。2012—2013年，廣西壯族自治區(qū)有關部門先后對廣西糖料蔗主產(chǎn)區(qū)來賓市興賓區(qū)、新興農(nóng)場和來賓市象州縣、崇左市江州區(qū)進行兩次實地調研，了解當?shù)卣⑻菑S及蔗農(nóng)對區(qū)域產(chǎn)量保險的需求，聽取各方關于糖料蔗保險方案設計的意見建議。從調研情況看，在廣西開展糖料蔗區(qū)域產(chǎn)量保險既面臨一些有利條件，也面臨一系列不容忽視的挑戰(zhàn)。為確保糖料蔗區(qū)域產(chǎn)量保險的成功運作，方案設計者需要采取措施盡可能地縮小“基差風險”，提高各方的接受度。

（一）有利條件

1.各方有需求。自然災害對糖料蔗生產(chǎn)的影響最終都體現(xiàn)在產(chǎn)量的波動上。糖料蔗產(chǎn)量是各利益相關方關注的焦點，直接影響蔗農(nóng)的種植收入、糖廠的糖產(chǎn)量及經(jīng)營收入，間接影響地方政府的財政收入。因此，各調研對象對“保產(chǎn)量”的理念均表示歡迎。此外，蔗農(nóng)對保險的期望是“服務要跟得上，程序盡量簡化，賠付要及時”，區(qū)域產(chǎn)量保險能夠較好滿足這一需求。

2.數(shù)據(jù)有基礎。調研中所有糖廠均表示掌握詳細的糖料蔗生產(chǎn)數(shù)據(jù)（包括種植面積、產(chǎn)量等），長則10多年，短則5、6年。此外，各地稅務部門均啟用了納稅監(jiān)控系統(tǒng)，對轄區(qū)制糖企業(yè)進行實時監(jiān)控，從而極大提升了糖廠數(shù)據(jù)的準確性。

3.生產(chǎn)有管理。與其他農(nóng)作物相比，廣西糖料蔗生產(chǎn)的一個顯著特點是組織管理嚴密，糖廠與蔗農(nóng)建立了穩(wěn)定契約關系。每年糖廠對蔗農(nóng)予以扶持，包括種苗、地膜、機耕、肥料、農(nóng)藥等生產(chǎn)資料的補貼，技術支持以及收獲期糖料蔗的保證收購等。以農(nóng)墾集團為例，2012年為蔗農(nóng)提供了900萬元的無償補貼和6000萬元的貼息貸款。糖廠在每一蔗區(qū)均配有“蔗管員”，負責當?shù)靥橇险嵘a(chǎn)發(fā)展，并協(xié)助糖廠開展種植面積計算和產(chǎn)量測定等工作。

（二）面臨挑戰(zhàn)及應對策略

1.產(chǎn)量的影響因素問題。糖料蔗產(chǎn)量的影響因素較為復雜，產(chǎn)量變化除了受天氣、土壤、地形、種苗等自然條件影響外，還與生產(chǎn)管理等人為因素密切相關。例如是否覆蓋地膜對產(chǎn)量影響可能達1噸/畝左右，而地膜覆蓋還存在天氣和土壤的選擇問題（如長期干旱和貧瘠土壤一般不適宜）。又如，隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的推進，大量農(nóng)村青壯年勞動力進城務工，在許多地方老年人漸漸成了種蔗主力，甘蔗生產(chǎn)水平出現(xiàn)下降趨勢。產(chǎn)量成因復雜帶來一些問題：一方面，區(qū)域產(chǎn)量保險僅以產(chǎn)量數(shù)據(jù)為依據(jù)進行賠付，并不區(qū)分產(chǎn)量變動的具體原因，對人為因素造成產(chǎn)量下降的補償可能引發(fā)“道德風險”。另一方面，人為因素的存在加劇了種植戶個體間產(chǎn)量的差異化，可能加大區(qū)域產(chǎn)量保險風險區(qū)劃和承保的難度。對此，有必要將區(qū)域產(chǎn)量保險與“甘蔗種植規(guī)程”的推廣相結合，通過生產(chǎn)管理的標準化盡可能消除非自然災害因素的影響。此外，由于區(qū)域產(chǎn)量保險僅考慮區(qū)域整體產(chǎn)量的波動，而人為因素的影響僅是“個別現(xiàn)象”，并不會誘發(fā)人為操縱產(chǎn)量的“道德風險”，相反會鼓勵種植戶加強生產(chǎn)管理，努力提高個體產(chǎn)量。

2.“基差風險”問題。與天氣指數(shù)保險類似，區(qū)域產(chǎn)量保險也面臨“基差風險”的問題。對于廣西糖料蔗而言，由于地形復雜，氣候差異明顯，不同種植區(qū)域受同一天氣事件影響往往不盡相同。由于區(qū)域產(chǎn)量保險以區(qū)域的產(chǎn)量數(shù)據(jù)而非個體農(nóng)民的實際損失作為賠付依據(jù)，當災害造成區(qū)域整體產(chǎn)量下降時，區(qū)域內(nèi)一部分農(nóng)民獲得的保險賠償可能多于其所遭受的損失，而另一部分農(nóng)民得到的保險賠償可能遠低于損失。為盡可能消除“基差風險”，有必要實施科學、細致的災害風險區(qū)劃。可以在糖廠的產(chǎn)量記錄和氣象部門的災害記錄基礎上，綜合考慮地理、土壤、水利等因素，將大的蔗區(qū)按照災害風險分布、生產(chǎn)能力劃分為不同的保險區(qū)域單元（Insurance Unit），設定不同的產(chǎn)量基準。

3.道德風險問題。當存在大面積人為操縱“區(qū)域產(chǎn)量”的可能性時，區(qū)域產(chǎn)量保險也將面臨道德風險問題，且其影響對保險公司而言可能是災難性的。一是糖料蔗“外運”問題。由于事關財稅收入，各地均采取各種措施對糖料蔗外運嚴加管控，例如開榨后地方政府往往會派專人守住各交通要道。但即便如此，糖料蔗流向外地的現(xiàn)象仍難以避免。以柳興糖廠為例，近年來該廠每年外運糖料蔗占比在10%左右，糖價攀升時外運比重還會進一步上升。二是甘蔗“掛名”問題。為支持糖料蔗生產(chǎn)，糖廠往往會幫助蔗農(nóng)墊付部分生產(chǎn)資料支出，待糖料蔗進廠、結算蔗款時再予以扣除，個別蔗農(nóng)為逃避扣款，會將自己收獲的糖料蔗掛在他人名下。糖料蔗的“外運”和“掛名”均可能影響區(qū)域產(chǎn)量數(shù)據(jù)的真實性，對此可以采取相應輔助手段對產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行核查和校準，如充分發(fā)揮蔗管員的估產(chǎn)職能（準確率高達95%以上），或者運用衛(wèi)星遙感影像技術進行測產(chǎn)等。

4.保障滯后問題。相對于傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)保險，理賠迅速、及時是指數(shù)保險的一大優(yōu)勢。然而對于區(qū)域產(chǎn)量保險，由于產(chǎn)量數(shù)據(jù)須到收獲季節(jié)、糖料蔗進廠后方能獲得，屆時保險才能進行賠付，而蔗農(nóng)在生產(chǎn)周期內(nèi)遭遇的損失并不能獲得賠償，這不利于再生產(chǎn)的及時恢復。對此可借鑒印度mNAIS的做法，在方案中附加“先付條款”（On-account Payment）和“未種條款”（Prevented Sowing/Planting）：前者相當于區(qū)域產(chǎn)量保險中嵌入天氣指數(shù)保險，在種植期間當指數(shù)觸發(fā)時保險予以先行賠付；后者主要針對播種季節(jié)和苗期，當因災無法播種或者種苗被損毀時，保險也給予先行賠付，二者最高賠償金一般為保險金額的一定比例（印度mNAIS為25%）。

（三）政府的角色

當政府提供保費補貼時，相較于以個體損失為理賠依據(jù)的傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)保險，區(qū)域產(chǎn)量保險主要應對系統(tǒng)性災害風險或者巨災風險，更有利于財政資源的優(yōu)化配置。對于傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)保險，當財政大力補貼并提供高水平保障時，可能會激勵參保農(nóng)民從事風險偏高的生產(chǎn)方式，在自愿參保前提下道德風險和逆向選擇問題將更加突出，最終財政資源將通過保險理賠集中至少數(shù)高風險群體手中，且加劇了低風險群體對高風險群體的“交叉補貼”問題。對于區(qū)域產(chǎn)量保險，觸發(fā)理賠的往往是巨災性事件，且所有參保農(nóng)民的獲賠幾率是均等的，此時財政資源投入到最急需領域，同時實現(xiàn)了“公平”分配。因此，一些學者認為政府財政補貼應以區(qū)域產(chǎn)量保險為主，重點應對巨災風險，滿足廣大農(nóng)民的普遍性需求，個體農(nóng)作物保險則主要以商業(yè)保險形式提供或者降低財政補貼比例。

然而從現(xiàn)實情況看，區(qū)域產(chǎn)量保險在全球農(nóng)業(yè)保險中一直處于非主流的地位，即便是在立法強力推廣、財政大力補貼的美國和印度，前者業(yè)務出現(xiàn)萎縮趨勢，后者保障面一直未能打開，可以說區(qū)域產(chǎn)量保險正面臨“叫好不叫座”的境地。可能的原因是：一是系統(tǒng)性災害風險雖影響幅度大，但發(fā)生頻率低，參保農(nóng)民獲賠機會不多，其日常面臨的更多是非系統(tǒng)性自然災害；二是傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)保險下參保農(nóng)民對災害理賠是可以預期的，而區(qū)域產(chǎn)量保險下保險理賠與個體損失不相關，農(nóng)民感知自身利益存在較大不確定性；三是區(qū)域產(chǎn)量保險理想運作的條件非常嚴格，以致在實踐中往往很難得到滿足。因此，對于區(qū)域產(chǎn)量保險，除非政府強制實施或者費率極具競爭力，否則在擁有選擇權時，大部分農(nóng)民將更傾向于投保傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)保險。這從側面反映了政府公共利益與農(nóng)民個體利益間存在沖突，一旦政府層面選擇了區(qū)域產(chǎn)量保險，一方面應積極創(chuàng)造有利條件，保證區(qū)域產(chǎn)量保險的有效運作；另一方面努力做好宣傳解釋工作，盡可能爭取農(nóng)民的理解和認可。

對于廣西開展糖料蔗區(qū)域產(chǎn)量保險，為提高政策成效，政府應做好以下幾方面工作：

1.科學制定糖料蔗災害風險區(qū)劃。廣西自然條件復雜多變，災害風險的區(qū)域分布差異較大，且各地糖料蔗生產(chǎn)管理水平也不盡相同，只有制定科學細致的災害風險區(qū)域，才能確定合理的保險區(qū)域單元（Insurance Unit），保證區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)條件的同質化程度，增強災害風險的系統(tǒng)性，從而盡可能地降低“基差風險”。災害風險區(qū)劃越科學，區(qū)域產(chǎn)量保險設定的“觸發(fā)產(chǎn)量”就越符合當?shù)厣a(chǎn)實際，農(nóng)民才可能接受。

2.確保理賠依據(jù)的客觀性。若采取美國模式，以政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)為理賠依據(jù)，則面臨統(tǒng)計制度不健全、缺乏公信力的現(xiàn)實問題，各方容易就最終產(chǎn)量數(shù)據(jù)產(chǎn)生爭議，因此暫不可行。若采取印度模式，以實地測產(chǎn)結果為理賠依據(jù)，政府應制定科學合理且長期穩(wěn)定的糖料蔗測產(chǎn)辦法，且測產(chǎn)工作應有農(nóng)民代表的參與，唯有如此測產(chǎn)結果方能為各方所接受。為提高測產(chǎn)結果的客觀性，還可以考慮輔助采用衛(wèi)星遙感影像測產(chǎn)技術，目前該技術已較成熟。

3.營造良好的信用環(huán)境。調研中發(fā)現(xiàn)，基層政府對開展區(qū)域產(chǎn)量保險存在兩重顧慮：一是擔心誘發(fā)“集體作弊”現(xiàn)象，即保險區(qū)域內(nèi)蔗農(nóng)大面積“串謀”和不作為導致當?shù)靥橇险峥偖a(chǎn)量大幅下降，政府利益遭受損失。二是擔心誘發(fā)“維穩(wěn)”問題，當年景差、區(qū)域產(chǎn)量下降觸發(fā)理賠時，參保農(nóng)民均能獲得補償，固然皆大歡喜。而當年景好區(qū)域產(chǎn)量上升或年景雖差但區(qū)域產(chǎn)量下降不足以觸發(fā)理賠時，個別受災農(nóng)民可能不遵守合同，仍執(zhí)意要求保險公司理賠，甚至“上訪”。這兩個問題實質上就是信用的問題，保險區(qū)域內(nèi)信用環(huán)境越好，越富有“契約精神”，問題就越小。信用環(huán)境的營造是一個長期的過程，目前，政府可以考慮將農(nóng)業(yè)保險納入正在搭建的農(nóng)村征信體系當中。

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[11]陳曉峰等.關于探索開展甘蔗指數(shù)保險提升甘蔗產(chǎn)業(yè)抗風險能力的報告[R].南寧：中國保監(jiān)會廣西監(jiān)管局，2012.

[12]陳曉峰等.關于積極利用保險機制服務廣西甘蔗產(chǎn)業(yè)情況的報告[R].南寧：中國保監(jiān)會廣西監(jiān)管局，2011.

（特約編輯 張立光；校對 WX）

Crop area yield insurance as an innovation of agriculture insurance was designed to cope with the challenge of traditional crop insurance which makes indemnity payments based on shortfalls in individual yields，such as moral hazard，adverse selection，high administrative costs and poor efficiency of service.Crop area yield insurance was practiced extensively in the world such as USA and India.Their experience provides reference for China.Sugarcane is the most important cash crop in Guangxi province，while the promotion of public sugarcane insurance have been faced with resistance，in which itself the disadvantages of traditional crop insurance are obvious.As there are some advantages for the application of crop area yield insurance in Guangxi’s sugarcane，it can operate successfully only if it satisfies several strict conditions.It needs scientific risk division，objective indemnity basis and good credit environment.

crop area yield insurance，Guangxi，sugarcane，feasibility analysis

F840.66

A

1674-2265（2014）02-0009-08

2014-1-15

陳曉峰，供職于中國保險監(jiān)督管理委員會廣西監(jiān)管局。