氣象指數保險在遼寧省精準扶貧中的實現路徑研究

劉奇新 車輝 王曉奕

摘 要：遼寧省作為農業大省，自然災害多，巨災風險大，阻礙農民脫貧致富。本文根據遼寧省近十年來的農作物產量數據，利用灰色關聯分析和Eviews8.0統計軟件，建立玉米氣象指數方程，厘定遼寧省玉米干旱指數的純費率，完善遼寧省農業保險，為遼寧省農業精準扶貧的實現路徑提供科學依據。

關鍵詞：巨災風險;灰色關聯分析;玉米氣象指數;純費率;精準扶貧

一、引言

保險與扶貧之間具有天然的內在聯系，保險通過將不同種類的風險匯聚使得廣大農戶能夠實現風險共擔，從而補償部分農戶因巨災風險帶來的損失，實現風險轉移。氣象指數保險由于其指數化的特征，在農業保險領域有著特殊的意義。因此，本文以遼寧省農業為研究對象，探究氣象指數保險在遼寧省農業中精準扶貧的實現路徑，為其他農業大省提供借鑒的依據。

二、遼寧省農業自然災害風險分析

遼寧省自然災害發生比較頻繁，為農民的生產生活帶來了巨大的影響，對農作物的損害程度非常大，主要氣象災害類型包括旱災、洪澇災、風雹災以及冷凍害。

（1）受災面積與成災面積變化

2006-2015年遼寧省農作物受災面積和成災面積具有階段性、波動性以及突變性的特征。階段性表現在2006-2008年，即遼寧省發生自然災害的次數多，接下來是2008年-2010年一級2013-2015年，農作物受災面積和成災面積幾乎都在平均值以上。

對2006～2015年遼寧省農作物災情數據進行統計分析發現，四種農業氣象災害旱災、洪澇災、風雹災和冷凍害造成農作物受災面積年平均比值分別為72.17%、21%、5.09%、1.70%，成災面積年平均比值分別為69.59%、22.48%、6.16%、1.80%。

（2）災害強度指數變化

2006-2015年遼寧省農業氣象災害強度指數圖形在波動中上升，其中有6個年份災害強度指數在平均值以上。農作物受災較嚴重的年份有2006年、2010年、2012年、2014年，災害強度指數值分別為70.51%、75%、79.57%、68.29%。由災害強度指數曲線還可以發現，2012～2015年是氣象災害多發的階段，每年的災害強度指數都在10年內平均災害強度之上。2007-2009年氣象災害相對較少，都在平均值以下。遼寧省氣象災害強度指數總體呈上升的趨勢，農業防災減災的工作仍有難度，故氣象指數保險的發展勢在必行。

（3）糧食單產與受災面積分析

從圖4可明顯的看出遼寧省糧食單產與農作物受災面積成負相關關系。1997-1999年農作物受災面積呈增加的趨勢，糧食單產有下降的趨勢;2009-2014年農作物受災面積下降，糧食單產一直處于上升狀態;2008-2010年農作物受災面積增加，糧食單產呈下降的趨勢。從總體來看，1997-2013年遼寧省糧食單產在波動中上升，在氣象災害嚴重的年份，糧食單產明顯降低。比如2007年、2009 年和2014年農作物受災嚴重的年份，糧食單產明顯下降。

2.遼寧省糧食單產與自然災害關聯性分析

本文討基于灰色關聯度對多種氣象災害因素進行排序，以遼寧省糧食單產為參考序列，以四類氣象災害造成的受災面積為比較序列，從而基于減產最嚴重的氣象因素研究氣象指數保險，實現遼寧省農業精準扶貧。

本文以近幾年遼寧省糧食作物單產作為參考數列，遼寧省常見的氣象災害因素，旱災、洪澇災、風雹災以及冷凍害造成農作物的受災面積作為比較序列，得到與糧食單產有關的氣象災害的排序，可以看出影響糧食產量的主要因素、次要因素，為研究農作物關于影響氣象因素的指數保險做鋪墊。

結果顯示近幾年遼寧省糧食單產與四種主要氣象災害的關聯度大小排序為：旱災（0.426）>風雹災（0.285）>冷凍害（0.268）>水災（0.197）。說明旱災是影響糧食單產最嚴重的氣象災害，風雹災次之，故本文基于干旱因素對農作物氣象指數進行研究.

三、干旱指數保險的實現路徑研究

根據對遼寧省旱災風險的分析研究其農業精準扶貧途徑，由于玉米對旱災較為敏感且為遼寧省的主要農作物，故下文以遼寧省玉米為研究對象，設計遼寧省玉米干旱指數保險的保險方案。

1.玉米減產率的計算

一般來說，農作物的實際產量為氣象產量、趨勢產量和隨機產量之和。其中氣象產量多值由于災害天氣的發生造成的減產量;趨勢產量是指由于作物品種、施肥量、田間管理等農業生產技術水平和長期以來氣候條件影響農作物的那部分產量;隨機產量是指受隨機突變因素影響的那部分產量，隨機性大無法預測。從而玉米的實際單產產量可用下式表示。

四、總結

本文依據對遼寧省農業精準扶貧路徑進行研究，建立旱災氣象指數保險的研究，得出遼寧省玉米干旱指數保險保費為18.15元，將5%的減產率作為觸發值時，干旱指數為-1.54。若干旱指數為-50時，將造成28.54%的減產，每畝賠付79.9元。

本文在搜集氣象資料以及歷年來玉米作物單產等數據時較為局限，且在玉米氣象指數保險費率厘定過程中真實數據可能與統計數據存在偏差，故本文只是在一個范圍內制定了相應的費率。

參考文獻

[1]馮舒杰.保險科技支持農業保險精準扶貧的路徑研究[J].市場周刊，2018（11）：176-177+190.

[2]劉人箔.保險助力精準扶貧模式研究[J].合作經濟與科技，2019（12）：170-171.