江蘇省冬小麥降雨指數保險的凈費率厘定研究

張騰+李文璇+李海旭+孔維豐+丁哲

[摘 要]2004年以來，我國“中央一號”文件都強調政策性農業保險的重要性，各地紛紛開展農業保險試點工作，農業保險理論研究日益活躍。冬小麥是我國重要性僅次于玉米的糧食作物，而江蘇省又是我國冬小麥重要的產區，因此做好江蘇省冬小麥生產的安全保障，對我國糧食生產有著重要的意義。目前關于江蘇省小麥的天氣指數保險產品設計的研究成果很少，而費率厘定又是保險合同設計和險種開發的關鍵環節，所以文章將重點放在農業氣象指數保險產品的費率厘定問題上，并通過多種計量模型計算以及演示費率厘定的步驟。以期文章能提高轉移農業風險的有效性，解決我國農業保險市場存在的技術和管理問題，推動我國農業保險事業的發展。

[關鍵詞]氣象指數保險；費率厘定；冬小麥；凈費率

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.33.037

1 引 言

農業氣象指數保險是指把一個或幾個氣候條件（如氣溫、降水、風速等）造成的農作物損害程度指數化，每個指數都有對應的農作物產量和損益，保險合同以這種指數為基礎，當指數達到一定水平并對農產品造成一定影響時，投保人就可以獲得相應標準的賠償。如今我國的商業保險公司在農業保險領域供給存在嚴重不足的問題，并且相關法律制度還不完善，因此，目前我國的農業保險以政策性農業保險為主。隨著政策性保險的開展，其暴露出了諸多問題：一方面，政策性保險本身設計存在缺陷；另一方面，農民對農業保險知識的匱乏，配合度低。我國農業保險的發展受到了極大的阻力。此外，我國對于農業保險的相關研究缺乏創新，無法真正解決農業保險所面臨的問題。

從2014年8月國務院《關于加快發展現代保險服務業的若干意見》提出“探索天氣指數保險等新興產品和服務”，到2016年“中央一號”文件提出探索開展氣象指數保險試點，氣象指數保險逐漸接過了農險轉型的接力棒。大力發展作為農業保險制度創新形式之一的氣象指數保險，不但是降低和轉移農業風險、提高農業抵御自然災害能力的需要，也是推進農業供給側結構性改革的必然選擇。

2 農業氣象指數保險費率厘定理論研究回顧

傳統的農業保險存在著保險費率粗糙、逆向選擇嚴重、理賠成本過高等問題，因此傳統農業保險的推廣率并不高。近些年來，國際上農業氣象指數保險的出現為解決這些問題提供了新的解決途徑。

農業氣象指數保險是一種新型農業保險，傳入我國時間不長，所以國內有關氣象指數保險定價理論方面的研究不太充分和系統。相比之下，國外學者對氣象指數保險理論層次的研究要深刻得多，為簡化起見，因此只綜述國外有關學者關于費率厘定的理論研究。

保險凈費率是以長時期的平均損失率為基礎確定的。農業氣象指數保險費率厘定的方法主要有兩種：一種是經驗費率法；另一種是單產分布模型法。關于經驗費率法：Jerry R.Skees（1999）通過統計學方法擬出作物產量的趨勢產量，其與實際產量之差便命名氣象產量，再將氣象產量與趨勢產量作比便最終得到相對氣象產量，而相對氣象產量=單產損失率=保險凈費率。關于單產分布模型法：核心是擬合出農作物風險損失的概率分布進而進行保險的費率厘定。而擬合作物單產分布的方法又能細分為參數估計法和非參數估計法。Barry K.Goodwin和Oliver Mahul（2004）認為非參數估計只有在大樣本條件下具有穩健性而在小樣本條件下則不然，因此其對樣本的容量以及變異性都有較高的要求。相比之下，參數估計法由于對數據處理的嚴謹性和準確性而備受矚目和廣為應用。Bailey Norwood（2004）在美國農業經濟雜志上就曾提出過六種參數模型形式，而至今，國外學者已經研究運用幾十種參數模型對農作物單產概率分布進行擬合。其中，運用最廣泛的主要有以下五種： 伽馬分布（Gamma distribution）、正態分布（Normal distribution）、Weibull分布、對數正態分布、貝塔分布（Beta distribution）。

3 江蘇省冬小麥降雨指數保險費率厘定的技術路線

江蘇省冬小麥干旱指數保險產品是典型的單因素氣象指數保險，因其剔除了其他因素對作物的產量影響。本次研究主要運用單產分布模型法，依據冬小麥生長原理、氣象學基本原理和計量經濟學的方法，對江蘇冬小麥降雨指數保險產品定價的原理步驟進行研究。

3.1 費率厘定的技術路線圖

第一步，構建小麥產量的時間趨勢模型，可以選用多種方法進行擬合：線性模型、對數模型、二項式、三項式、移動平均法。第二步，引入并分離相對氣象（降雨）產量。第三步，構造降雨—相對氣象產量模型，這是最關鍵的一步，即得到降雨量和相對降雨產量之間的計量關系。第四步，利用單產分布模型法，擬合相對氣象產量模型，并采用相關標準選取最合適的模型以得到相應的氣象指數保險的純費率。

凈費率厘定技術路徑

3.2 凈保險費率厘定

凈費率對應保險公司對出險事故進行賠償或給付的部分。對每個單個保險標的來說，出險事故的發生具有隨機性，但從大數據的角度來說，若保險標的數目足夠多以至于可以看作大樣本空間時，賠付事件的出現是遵循伯努利大數定律的。因此，若對免賠額和賠償限額的不予考慮，災害風險概率=保險公司的期望賠款率=保險純費率。所以，如果掌握了長時間序列的農產品產量平均損失率，就可以間接求得凈保險費率。

3.2.1 構建冬小麥產量的時間趨勢模型

本文擬采用5年直線滑動平均模擬法計算趨勢產量，此方法可以比較完整地消除特殊天氣的短期影響，得到較為準確的趨勢產量，且能夠與實際產量擬合較好。5年直線滑動平均模擬法的計算如下所示。

3.2.3 構建冬小麥降雨量賠付指數模型

由于降雨量不固定，不同的生長作物在不同的時期遭遇的傷害也多種多樣，因此，出于準確性要求，我們需要降雨因子進行時間分類。endprint

根據生物學知識，不同生長期內的降雨量對冬小麥的生長產生不同甚至相反影響。應該根據影響的正負進行分類，進行下面的研究。

（1）氣象災害定級和臨界值的確定

由于受災情況不同，對農民造成的損失有所差異，因此需要對受災狀況進行等級的劃分，以此來確定賠付金額。我們根據相對氣象產量，可以計算出該災害對農作物造成的損失率，從而得出災害發生的概率，根據如下設置的模型，可以計算出該種氣象災害的臨界值CV（Critical Value）如下。

（2）建立臨界值和保險賠付額的量化關系

為了使得氣象指數保險品種的設計更具有針對性，本文僅僅針對江蘇省冬小麥的一種情況進行了分析（例如干旱問題），通過對歷年江蘇省的降水情況進行數據處理，結合保險公司過去幾年的賠付率，運用保險估算公式，推算出了臨界值和保險賠付金額之間的關系，從而可以根據受災狀況的嚴重程度來決定保險賠付金額的多少。

3.2.4 單產分布模型法估計保險凈費率

計算保險凈費率是厘定出保險綜合費率的最重要一步。保險凈費率是指用于理賠保險標的損失額占保險金額的比率，在數值上等于保險賠付率或者損失率。我們采用單產波動模型法中的農產品單位產量損失的概率分布來表示保險純費率。單產波動模型現在已經被絕大多數國家所接受。國內外研究中多以如下四種單產波動模型作為擬合對象。

（1）Weibull分布

Weibull分布是瑞典物理學家Wallodi Weibull最先提出的概率分布形式，是目前可靠性檢驗的基礎理論之一。Weibull分布形式靈活，可以通過調整參數的方式改變其偏度和峰度。

4 結論與展望

4.1 研究結論

（1）農業氣象指數保險產品對于降低農業保險經營成本，穩定賠付率，抑制逆向選擇和道德風險以及促進農業的可持續發展均有重要積極意義。

（2）本文重點研究了江蘇省冬小麥降雨指數保險的費率厘定的步驟，通過引入相對氣象（降雨）產量并定級降雨災害，然后得到降雨賠付指數模型，最后擬合篩選多種單產波動模型而得到凈保險費率，最后通過對該費率的修正和補充再得到綜合保險費率。

4.2 未來展望

本文通過對農業氣象指數保險定價理論進行了深入的研究，最終得出了針對江蘇省冬小麥降雨指數保險費率厘定的原理和步驟。但是項目組在研究過程中仍然存在著一些不足。

（1）在設計針對江蘇省冬小麥的費率厘定模型的過程中，由于項目組成員專業知識所限，沒有盡可能多地使用農業科學的相應知識。在今后的研究中，項目組成員可以更大程度地將農業科學的專業知識應用到模型之中，從而使費率厘定結果更貼近現實情況。

（2）在費率厘定模型應用的過程中，由于項目組成員時間所限，無法通過親身考察獲得可靠數據。由于數據的缺乏，項目組成員無法對設計出的費率厘定模型進行正確性檢驗以及得出確切的費率值。在今后進一步的研究中，項目組可以通過收集相關數據驗證費率厘定模型，對模型的科學性及其效用性進行評價。

參考文獻：

[1]孫朋.農業氣象指數保險產品設計研究[D].泰安：山東農業大學，2012.

[2]郭建榮.單因子農業氣象指數保險產品的費率厘定[D].泰安：山東農業大學，2015.

[3]于寧寧.農業氣象指數保險研究[D].泰安：山東農業大學，2011.

[4]李云婧.中國農業氣象指數保險發展研究[D].沈陽：遼寧大學，2016.

[5]陳盛偉，張憲省.農業氣象干旱指數保險產品設計的理論框架[J].農業技術經濟，2014（12）：32-38.

[6]Niels Pelka，Oliver Musshoff，Robert Finger.Hedging Effectiveness of Weather Index-based Insurance in China[J].China Agricultural Economic Review，2014，6（2）：.

[7]Goodwin K.B.，Vandeveer L.M.，Deal L.J..An Empirical Analysis of Acreage Effects of Participation in the Federal Crop Insurance Program[J].American Journal of Agricultural Economics，2004.

[8]Skees.J.R，A.J.Leiva.Analysis of Risk Instruments in an Irrigation Sub—Sector in Mexico.[R].June 30，2005.endprint