農作物區域產量保險研究進展

李艷 陳盛偉

摘要：農作物區域產量保險作為我國重要的農業保險創新工具，能很好地彌補傳統農業保險存在的管理和技術難題。通過系統總結區域產量保險的研究成果發現：理論層面的研究略顯不足，雖在比較優勢、難題障礙與合同設計方面已基本達成共識，但多依托國際發展經驗，缺乏自主創新；實證層面成果豐富且趨于成熟，但仍存在一定的不足之處，具體體現在風險指標考慮不充分、區域范圍選擇不適宜、費率水平與風險等級不匹配等方面。今后的研究應從風險區劃、區域選擇、產品設計和產品運行四個層面進行重點改進。

關鍵詞：區域產量保險；理論研究；風險區劃；保險費率

中圖分類號：F842.6文獻標識號：A文章編號：1001-4942（2018）07-0161-06

Abstract As an important agricultural insurance innovation tool in our country， the crop area yield insurance can compensate for the management and technical problems existing in traditional agricultural insurance. Through systematically summarizing the research findings on area yield insurance， we found that the theoretical research was slightly insufficient. Although basic consensus had been reached in terms of comparative advantage， difficult obstacle and contract design， it relied heavily on international development experience and lacked independent innovation. On empirical level， the area yield insurance had abundant achievements and tended to be mature. However， there were still some deficiencies， which were embodied in areas of insufficient consideration of risk indicators， inappropriate selection of regional scopes， mismatching of tariff levels and risk levels. Future research on area yield insurance should make improvement from four aspects of risk zoning， regional selection， product design and product operation.

Keywords Area yield insurance； Theoretical research； Risk zoning； Insurance rate

自2007年實施財政補貼至今，我國農業保險業務已經全面覆蓋所有省份，涉及險種達210多個，玉米、水稻、小麥三大口糧作物承保覆蓋率超過70%。但是，傳統農業保險面臨的定損核損難、道德風險和逆向選擇等問題，大大降低了保險產品的運行效果。農作物區域產量保險作為我國重要的農業保險創新工具，能夠有效解決傳統農業保險所存在的管理和技術難題，一直以來都備受學術界的關注與熱議。本文試圖對我國區域產量保險的已有研究做出系統評述，首先概述我國區域產量保險的理論研究成就，然后分析區域產量保險在實證研究方面的特點和問題，并提出區域產量保險下一步發展的對策建議。

1 區域產量保險的理論研究綜述

1.1 區域產量保險的比較優勢研究

國內學者多在借鑒國外經驗的基礎上展開區域產量保險優勢與必要性的研究。較早對區域產量保險的比較優勢做出系統分析的是張躍華[1]。他在分析農業風險特點的基礎上，通過借鑒國外農業區域保險計劃的經驗，提出了區域險的四大優勢，即最大程度上避免道德風險和逆向選擇問題、降低保險交易成本、降低保險費率。此后的研究提出了一些區域產量保險更為細致的優勢。朱俊生等[2]指出區域產量保險是以區域產量的減少作為賠付條件，不需確定損失原因，也不需逐戶定損核損，有效化解了傳統農業保險定損難的問題。而且，該險種可以很好地保障隱性的和累積性的災害所造成的產量損失，解決了現階段保險責任覆蓋面窄的問題。同時，區域產量保險實現了從保成本向保產量的過渡，保額可以由農戶自由選擇，最大保額可達到區域期望產量的150%，滿足農戶的不同需求，提高投保積極性。陳曉峰[3]介紹美國、印度等國家先進實踐經驗的基礎上，指出區域產量保險除了在消除事前事后道德風險、解決逆向選擇問題以及降低管理成本方面具有優勢外，該險種往往更容易向全球再保險市場進行分保，進而減小系統性風險帶來的負面影響。黃正軍[4]首先從農業保險的“政策屬性”需求和“市場運作”需求兩個方面引出區域產量保險等產品創新的迫切性，然后從區域歷史產量信息易獲取、控制逆選擇和道德風險、定損理賠效率高以及合同標準透明等四個方面對區域產量保險的優勢做了具體分析。

鑒于傳統農業保險面臨的諸多難以解決的難題，以及區域產量保險的突出優勢，在我國開展區域產量保險的必要性是毋庸置疑的[5，6]。本文還認為，區域產量保險開展的必要性不僅僅是由于其在彌補傳統農業保險固有難題方面所具有的優勢，還緣于我國農業保險在新時代、新發展的歷程中所體現的新特點、新需求，如新型農業經營主體的需求轉變、“保成本”向“保收入”的等級提升、精準扶貧以及鄉村振興戰略的模式導向等。區域產量保險可在這些發展方向上帶來諸如區域差異性分析、風險保障方式提升、費率分區研究等科學的發展思路和規范的業務開展方法，全面提升我國農業保險的發展水平。

區域產量保險理論研究發展至今，對于其比較優勢方面國內研究學者已經大致形成了較為清晰的總結，主要可以概括為以下4點：第一，最大程度避免道德風險與逆向選擇問題；第二，簡化查勘定損流程，降低保險公司經營成本；第三，保險費率低，減小政府財政負擔；第四，保險合同標準化，便于在市場上流通交易。

1.2 區域產量保險的難題與障礙研究

現階段，國內專家學者針對區域產量保險難題層面的研究已經基本達成一致，皆認為基差風險的難以控制是影響區域產量保險產品質量的重要因素。李文芳等[7]認為在一份區域產量保險合同中，由于賠付依據是區域產量，很可能出現區域內個體農戶不受災卻得到賠付或者農戶受災得不到賠付的情況。降低此類情況的發生概率，也就是降低基差風險，是設計區域產量保險合同的一個重要目標。陳曉峰[3]認為區域內的氣候、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都會直接影響基差風險的大小，并以廣西糖料蔗為例，通過將蔗區按照災害風險分布、生產能力劃分為不同的保險區域單元，設定不同的產量基準來控制基差風險。同時，他還分析了區域產量保險在產量影響因素、道德風險和保障滯后方面存在的挑戰。朱俊生等[2]指出基差風險是區域產量保險與生俱來的，雖然無法消除，但可以加以控制，要選擇合適的農作物，合理劃分區域，將區域定損與逐戶定損相結合，同時配套使用傳統農業保險。黃正軍[4]認為區域產量保險所面臨的挑戰中，除了基差風險以外，還有區域歷史平均產量數據的難獲得性。相比于美國和印度，我國在區域產量數據的收集方面存在劣勢。張躍華[1]指出我國開展農業區域產量保險的障礙主要體現在三個方面，即行政區域與自然災害風險分區并不重合，費率厘定不能實現個性化，個別農戶損失無法得到賠償的問題。卿鳳等[8]通過分析印度農業保險的發展狀況，指出區域產量保險的理賠有賴于農作物收成報告的提交以及報告內容得以證實，效率較低，并據此提出將區域產量和氣象指數相結合，進而整合各指數保險的優勢。

通過以上研究分析，可見現階段區域產量保險所存在的最大的技術難題便是基差風險難以消除，一些更為細致的難題均可歸結到這一個大的方面之中，如區域產量歷史數據的難獲得、數據質量差、災害分布不統一、作物抗災性不同等。

1.3 區域產量保險的合同設計研究

陳曉峰[3]、李文芳等[7]皆以美國、加拿大等國際經驗為基礎，從選擇保險區域、估算區域趨勢產量、確定最優保障水平和厘定保險費率四個方面探討農作物縣域產量保險的合同設計問題。初萌[9]建議在借鑒國際經驗的基礎上增加保險賠付規則、免賠范圍等設計環節。朱俊生等[2]以北京市為例，從選擇保險區域、設定保額和保障水平、明示條款和基數風險等方面對區域保險合同展開設計，指出以區縣級行政區劃作為一個區域，將賠償比例設定為90%～150%，由投保農戶自由選擇，設置不同的保障水平，并創造性地提出采取區域產量保險與傳統農業保險相配合的方式，用區域產量保險的方式保障系統性風險，用傳統保險的方式保障非系統性風險。鳳濤[10]分析了茶葉生產活動面臨的主要風險，從保險標的、保險責任范圍、保險區域選擇、賠付規則、保障水平、保額及賠償比例、費率厘定等環節更為全面地設計了茶葉區域產量保險合同。

總結以往研究發現，我國區域產量保險起步較晚，對合同設計方面的研究數量較少，合同內容多借鑒美國、加拿大等農業保險先進國家。設計步驟大致可以歸結為4個環節，即：保險區域的選擇——區域趨勢產量的估算——保障水平的確定——保險費率的厘定。也有少數研究分為5個甚至更多的環節。總之，現階段區域產量保險合同的設計并未對我國具體情況進行實際考量，設計環節缺乏創新，不能很好解決區域產量保險所面臨的難題與挑戰，有待進一步深入研究。

目前，國際上關于區域產量保險的理論研究已十分完善，保險產品也早已不僅停留于學術上的探討，而是更多地轉向實踐上的應用。與之相比，國內區域產量保險的研究深度和廣度都略顯不足。雖然現階段已較為明確地界定了區域產量保險在規避逆向選擇和道德風險、保險費率低、產品標準化、管理成本低、再保險接受程度高等方面上的優勢，但對于保險合同設計研究數量較少，缺乏創新，更多依托于國際經驗，且針對基差風險問題也并沒有提出有效控制方案。總而言之，接下來的研究應進一步跟進區域產量保險的合同設計與試點推行，同時加大對供給主體、政策支持措施、銷售推廣手段、風險分散機制等方面的研究力度，為區域產量保險的施行和推廣做充分論證。

2 區域產量保險的實證研究綜述

2.1 農業風險區劃研究

在風險區劃方法的選擇上，聚類分析已成為現階段的主流方法，而對于風險區劃的指標體系則存在較大分歧，故本文將風險指標體系作為分析的重點。根據所劃分風險的內容不同，風險區劃可分為綜合風險區劃和單一風險區劃兩類。

2.1.1 關于綜合風險區劃的研究 針對綜合風險區劃進行的研究，現階段主要形成了三大風險區劃指標體系：一是包括氣候、地理、設施、產量等與農業生產相關的綜合指標體系；二是僅從產量變化出發的包含產量、農作物面積在內的產量指標體系；三是只包括單產變異系數、農作物成災概率、專業化指數和效率指數的主導指標體系。

對于第一類綜合指標體系的研究，最早開始的便是庹國柱等[11]，他們提出了劃分農作物風險區域的9個具體指標，包括作物產量水平、氣候綜合評判值、災害發生頻率和強度、單產變異系數等，并提供了兩種分類方法，即指標圖重迭法和模糊聚類分析法，為今后的相關研究奠定了重要基礎。陳平[12]將地理指標、氣候綜合狀況指標、作物單產變異系數、災害損失率等6項指標予以量化，經過KMO測定和Bartlett檢驗后進行因子分析，最終通過聚類分析得到風險區劃結果。李文芳等[13]以湖北水稻為例，從氣候、災害、地形、產量等角度選取了海拔高度、旱災澇災等級、≥10℃積溫、單產變異系數、有效灌溉面積比率等共12個指標，采取同樣的方法對湖北中稻進行了縣域產量保險的風險區劃。王國軍等[14]運用單產減產率、有效灌溉面積、農業保險賠付率、災害影響頻率、規模指數、成災面積比重等指標，在河南省市級風險區劃的基礎上完成了縣域小麥生產風險區劃。牛浩等[15]選擇損失率強度、風速指數、降雨距平指數、地形綜合指數等8個風險指標，利用主成分分析降維處理和 AHP 權重分析，進行山東省玉米生產的風險區劃。

第二類產量指標體系的代表學者是梁來存[16]，他認為氣象、水利、土壤等各種復雜因素對農作物的影響最終表現在產量的波動上，故從產量變化的視角出發，建立了包括單產和種植面積兩個子系統在內的風險評價指標體系，以省級為單位利用聚類分析法、判別分析法進行風險區劃，并用Probit模型對結果進行驗證。鄭軍等[17]也堅持類似的原則，以安徽省 2000 年來的市級面板數據為基礎，選取單產變異系數、受災超過10%與20%的概率、平均受災率和平均絕收率5個指標進行聚類分析。周磊等[18]采用1992—2013年19個馬鈴薯主產省的數據，綜合考慮自然、市場和技術等風險，選取減產率、變異系數、減產率小于10%和 30%的發生概率、種植規模指數等9 個變量指標，利用非參數核密度法計算風險發生概率。韓語軒等[19]以遼寧省水稻為例，按歉年和災年兩種類型，選取減產率、減產率變異系數、不同減產風險的概率3種指標，采用K均值聚類法將遼寧省的水稻產量災害風險劃分為高、較高、中、低4類風險區。

第三類主導指標體系的代表學者是邢鸝等[20]，他們將定性分析和定量分析相結合，選擇糧食單產變異系數、農作物成災概率、專業化指數和效率指數4個風險區劃主導指標，采用聚類分析法對我國糧食生產地進行了風險等級劃分，結果表明北方主要產糧區的生產風險明顯高于全國平均和非主產區水平，其中，糧食單產變異系數作為綜合性指標，剔除了時間趨勢和各地生產力水平差異，能夠衡量糧食單位面積產量的年際變動幅度；農作物成災概率即受災面積占當年播種面積的比例；專業化指數用來反映農作物生產規模對該地區易受災損的影響程度；效率指數作為單產變異系數的輔助指標，反映各地區糧食單產的相對水平。該指標體系數據易得、清晰明了，受到不少學者青睞，如張宗軍[21]、李琴英[22]、張宗軍等[23]、何青華[24]等人皆采用此指標體系進行風險分區。

2.1.2 關于單一風險區劃的研究 有部分學者對單一自然災害風險，如干旱、洪澇、冰雹等進行了區劃。早在2002年吳培軍便提出自然災害是致災因子、孕災環境和承災體“三因素”綜合作用的結果，陳香[25]在此“三因素”基礎上添加了防災能力因素，并據此構建了臺風災害風險評估指數模型，近年來這種自然災害風險評估方法已得到學術界認同并廣泛引用。任義方等[26]、吳榮軍等[27]皆從致災因子、災體易損性、災損風險、防災減災能力4個方面構建指標體系，標準化處理后按照綜合風險指數的大小，采用聚類分析方法，對冬小麥干旱進行了保險風險區劃。劉玉英等[28]采用加權綜合法得到綜合風險指數，并借助 GIS 技術完成了吉林省干旱風險區劃。胡波等[29]在前人指標體系的基礎上，利用模糊綜合評價法、AHP熵權法、GIS空間分析技術和網格GIS技術，建立了寧波市暴雨洪澇災害風險區劃模型，同時繪制出風險區劃圖。蔣春麗等[30]同樣利用綜合風險指數，借助信息擴散模型對黃淮海地區的夏玉米洪澇災害風險進行了區劃。

2.2 區域產量保險的費率厘定研究

區域產量保險的費率厘定研究是建立在風險區劃的基礎上進行的，針對不同風險等級區域進行差異化的費率厘定。現階段，國內純保費率的厘定方法主要分為經驗費率法和單產分布模型法兩大類。經驗費率法是將歷史損失率的平均值作為預測損失率，費率精確性高，適用于歷史數據長期連續、完整精確的情況。單產分布模型法則通過確定作物單產波動的概率密度函數進行費率厘定，數學推理性強，適用于歷史數據質量較低的情況。單產分布模型法又分為兩種，即參數法和非參數法，參數法多采用正態分布、對數正態分布、Gamma分布和Weibull分布進行參數估計，非參數法主要選擇Kernel核密度估計法。

區域產量保險費率研究的初期，國內學者多采用參數法。庹國柱等[11]利用正態分布法對陜西省涇陽縣 20 個鄉鎮的棉花保險進行風險分區和費率分區研究。劉長標[31]使用正態分布法、AHP法分別研究了農作物區域產量的風險評估問題，并對AHP法做了改進，結果發現，產量分布的不同假設會對費率厘定結果產生不同的影響，并嘗試使用非參數核密度的信息擴散法來解決參數法存在的問題。梁來存[32]分別以參數法、非參數核密度法厘定了我國糧食單產保險的純費率，通過比較發現，非參數核密度法厘定的純費率更準確。張彤等[33]選擇正態分布、對數正態分布、Weibull分布來對吉林省九個地區的玉米單產隨機波動數據進行擬合，AD檢驗結果表明，不同地市適用于不同的分布，在確定了各地區的單產最優分布模型后，運用各參數的極大似然估計值厘定玉米區域產量保險費率。

隨著研究的不斷深入，費率厘定方法也逐漸從參數法向非參數法過渡。王麗紅等[34]運用非參數核密度法，構建了農作物GRP保險費率厘定的方法體系，為區域農業保險費率的厘定提供了一種新的可供選擇的方法途徑。李文芳[35]逐縣選擇相應的ARIMA模型擬合中稻歷年單產，并計算出單產減產率，然后在此基礎上運用非參數核密度估計法算出湖北省各縣中稻產量保險純費率。于洋[36]為了方便比較兩種方法，在采用非參數核函數平滑法擬合單產損失分布的同時，運用傳統正態概率密度對三種農作物的單產分布進行了擬合，并據此厘定出純費率，結果發現后者厘定的純費率低于前者，正態法低估了風險水平。曾輝等[37]以烏魯木齊60年的小麥單產數據為對象，比較了參數法和非參數法，實證結果印證了于洋的觀點。李琴英[22]在運用非參數信息擴散模型對河南省18個地市的小麥進行風險評估和分區后，繼續使用此方法對高、中、低三類風險區域厘定了保障水平在95%和100%情況下的區域產量保險純費率。李朝暉等[38]也采用了類似方法，首先對湘南地區的柑橘產量進行風險分區，在趨勢化處理后發現，該地區柑橘產量不存在單一的最優趨勢分布，在此基礎上厘定各風險等級區域的保險費率，并對其進行修正。

當然，也有學者采用經驗費率的方法進行厘定。張宗軍[21]采用 K均值聚類法將我國 27 個生產大豆的省份劃分為四類風險區域，在對各區域賦予風險系數的基礎上，通過JB檢驗后，以經驗費率法計算各省大豆區域產量保險純費率。牛浩等[15]、張宗軍等[23]采用同樣的方法對玉米進行了風險區劃和區域產量保險費率厘定。此外，部分學者也嘗試了一些新方法，如李文芳等[7]通過建立分層貝葉斯模型，運用Win BUGS軟件進行Gibbs抽樣，對湖北荊州市1991—2007年縣級水稻單產數據進行擬合和預測，并據此厘定各縣（市）水稻區域產量保險費率，模型預測能力良好，費率厘定結果具有一定參考價值。隨后劉銳金等[39]運用時空模型，同樣借助Win BUGS，根據預測單產及分布厘定了湖北省縣級水稻產量保險的純費率。肖宇谷等[40]運用Bootstrap方法彌補費率厘定中數據量少、產量分布選擇不一致等問題的影響，測試結果證明了Bootstrap方法費率點估計和區間估計的優良性。

以上分析表明，學術界關于區域產量保險的實證研究成果豐富，且逐步趨于成熟。但仍然存在一些不足之處：第一，在風險指標方面，存在指標選取格式化、主觀化的現象，且大都忽略了作物品種、病蟲災害等因素對作物產量的影響；第二，地區選擇范圍過大，現有的研究大多數是針對省級或者市級單位進行風險評價和分區，與美國、印度等以縣域或者村鎮為單位相比還有很大差距；第三，大多數學者直接對風險分區結果進行區域化費率厘定，未考慮風險區域內個別單位由于生產經營能力等原因造成的費率水平與區域風險等級不匹配問題，容易使計算結果與現實情況發生偏差。

3 發展區域產量保險的對策建議

當前我國區域產量保險的研究廣度及深度不斷擴大加深，但就我國農業區域產量保險的長遠發展來看，如何使理論觀點與產品設計服務于實踐才是區域產量保險研究的最終目標。已有研究也從政府扶持、保險公司等層面提出政策建議。在政府層面，張躍華[1]認為政府要積極進行農業保險制度創新，保證區域險以低保障和低保費的方式開展，有效處理農業保險的風險分區與行政區域不重合的問題。陳曉峰[3]認為區域產量保險的發展離不開政府強制力實施，具體措施有科學制定風險分區、確保理賠依據的客觀性等。余洋[41]分析了美國農業保險的保費補貼政策，提出中國應進行差異化保費補貼。馬改艷等[42]針對農作物區域產量保險財政補貼的補貼額、補貼方式、補貼資金來源、補貼資金分攤等問題進行了具體分析。在保險公司層面，初萌[9]從銷售渠道、理賠服務水平、巨災防范等方面闡述如何完善區域產量保險的運行機制。

已有研究提及的對策建議均具有合理性意義，但從本研究結論總結的視角，尤其是針對目前研究的不足之處，本研究認為，在當前階段應該著重加強如下幾個層面的研究：（1）風險區劃層面。充分考慮作物品種、病蟲災害等變動性因素，打破原有行政區化，構建科學合理的風險指標體系。（2）區域選擇層面。根據區域受災一致性程度，合理選取產品設計的覆蓋區域，控制基差風險，提高產品精細化程度。（3）產品設計層面。解決區域費率水平與風險等級不匹配問題，依據數據類型選擇適宜的費率厘定方法，進行單產最優擬合模型的比較分析，提高產品科學性水平。（4）產品運行層面。著重關注研究成果與試點產品間的銜接互動機制研究，同時加強差異性財政補貼、試點方案設計以及風險分散機制方面的研究，切實提高區域產量保險產品的推進速度。

參 考 文 獻：

[1] 張躍華.農業保險團體（區域）保險與中國農業保險發展[J].中國金融，2005（6）：57-58.

[2] 朱俊生，趙樂，初萌.北京市農業區域產量保險研究[J].保險研究，2013（2）：76-86.

[3] 陳曉峰.農作物區域產量保險：國際實踐及適用性分析[J].金融發展研究，2014（2）：9-16.

[4] 黃正軍.我國農業保險產品的創新與發展[J].金融與經濟，2016（2）：76-81.

[5] 彭建林，徐學榮.我國農業指數保險的探索研究——兼論對美國的經驗借鑒[J].價格理論與實踐，2014（7）：92-94.

[6] 黃英君，蒲玥成.重視創新農業保險產品[J].中國保險，2015（12）：5.

[7] 李文芳，徐勇，方伶俐.湖北水稻區域產量保險合同設計研究[J].湖北工業大學學報，2009，24（6）：69-71.

[8] 卿鳳，鮑文.印度農業保險發展及其啟示[J].中國農學通報，2015，31（5）：284-290.

[9] 初萌. 北京市區域產量保險研究[D].北京：首都經濟貿易大學，2012.

[10]鳳濤. 茶葉區域產量保險的設計研究[D].大連：東北財經大學，2015.

[11]庹國柱，丁少群.農作物保險風險分區和費率分區問題的探討[J].中國農村經濟，1994（8）：43-47，61.

[12]陳平.農作物保險的風險區劃和費率精算研究[J].黑龍江農業科學，2010（11）：126-128.

[13]李文芳，方伶俐.農作物縣域產量保險風險區劃實證研究[J].生態經濟，2013（11）：113-115.

[14]王國軍，趙小靜.基于風險區劃的農作物保險精細化費率厘定研究——以河南省縣級小麥保險純費率厘定為例[J].保險研究，2015（10）：23-32.

[15]牛浩，陳盛偉.基于風險區劃的玉米區域產量保險費率厘定研究——以山東省17地市為例[J].保險研究，2016（1）：65-75.

[16]梁來存.我國糧食作物的保險風險區劃及其Probit排序選擇模型驗證[J].經濟經緯，2009（6）：68-72.

[17]鄭軍，袁帥帥.基于聚類法的農業保險風險區劃的實證研究[J].重慶工商大學學報（社會科學版），2015，32（1）：17-23.

[18]周磊，馬改艷，彭嬋娟，等.中國馬鈴薯生產風險區劃實證研究——基于19個馬鈴薯主產省的數據[J].中國農學通報，2016，32（32）：193-199.

[19]韓語軒，房世波，梁瀚月，等.基于減產概率的遼寧水稻災害風險區劃[J].生態學報，2017（23）：1-12.

[20]邢鸝，鐘甫寧.糧食生產與風險區劃研究[J].農業技術經濟，2006（1）：19-23.

[21]張宗軍.基于綜合風險區劃的農作物產量指數保險費率厘定——以大豆為例[J].東北農業大學學報（社會科學版），2016，14（4）：1-6.

[22]李琴英.小麥區域產量保險費率厘定實證研究——以河南省為例[J].鄭州大學學報（哲學社會科學版），2016，49（3）：67-72.

[23]張宗軍，劉琳.基于綜合風險區劃的玉米保險差異化費率厘定研究[J].農林經濟管理學報，2017，16（1）：48-54.

[24]何青華. 基于風險區劃的農作物區域產量保險費率厘定研究[D].鄭州：鄭州大學，2015.

[25]陳香.福建省臺風災害時空變化分析[J].災害學，2007（4）：66-70.

[26]任義方，趙艷霞，王春乙.河南省冬小麥干旱保險風險評估與區劃[J].應用氣象學報，2011，22（5）：537-548.

[27]吳榮軍，史繼清，關福來，等.基于風險區劃的農業干旱保險費率厘定——以河北省冬麥區為例[J].氣象，2013，39（12）：1649-1655.

[28]劉玉英，石大明，胡軼鑫，等.吉林省農業氣象干旱災害的風險分析及區劃[J]. 生態學雜志，2013，32（6）：1518-1524.

[29]胡波，丁燁毅，何利德，等.基于模糊綜合評價的寧波暴雨洪澇災害風險區劃[J].暴雨災害，2014，33（4）：380-385.

[30]蔣春麗，張麗娟，姜春艷，等.黃淮海地區夏玉米洪澇災害風險區劃[J].自然災害學報，2015，24（3）：235-243.

[31]劉長標.農作物區域產量保險的精算研究[D].北京：中國人民大學，2000.

[32]梁來存. 我國糧食保險純費率厘定方法的比較與選擇[J]. 數量經濟技術經濟研究，2011，28（2）：124-134.

[33]張彤，陳秀鳳.基于風險區劃下的玉米區域產量保險差別費率厘定——以吉林省九個地級市為例[J].吉林金融研究，2014（6）：21-25，30.

[34]王麗紅，楊華，田志宏，等.非參數核密度法厘定玉米區域產量保險費率研究——以河北安國市為例[J].中國農業大學學報（社會科學版），2007，12（1）：90-94

[35]李文芳.基于非參數核密度法的農作物區域產量保險費率厘定研究[J].生態經濟，2012（4）：61-64.

[36]于洋.農作物產量保險區域化差別費率厘定的可行性——基于非參數核密度估計實證[J].統計與信息論壇，2013，28（10）：75-80.

[37]曾輝，楊新順.參數法和非參數法在農作物區域產量保險費率厘定中的應用[J].統計與決策，2014（4）：74-77.

[38]李朝暉，賀潛妮.柑橘產量風險分區與保險費率厘定——基于湘南地區的案例分析[J].湖南農業大學學報（社會科學版），2017，18（5）：34-40.

[39]劉銳金，凌遠云，李文芳.運用時空模型厘定湖北省縣級水稻產量保險的純費率[J].數理統計與管理，2012，31（3）：546-555.

[40]肖宇谷，王克，王曄.Bootstrap方法在農業產量保險費率厘定中的應用[J].保險研究，2014（9）：21-28.

[41]余洋. 基于保障水平的農業保險保費補貼差異化政策研究——美國的經驗與中國的選擇[J]. 農業經濟問題，2013，34（10）：29-35，110.

[42]馬改艷，周磊.農作物區域產量保險財政補貼研究[J].福建農林大學學報（哲學社會科學版），2017，20（5）：51-55.