金融賦能“三農”背景下“保險+期貨”模式創新及優化研究

摘 要：在鄉村振興背景下，金融工具創新成為推動農業經濟發展的關鍵路徑。為構建韌性農業體系，本文以 H 期貨公司玉米項目為例，通過技術賦能與制度協同的耦合視角，系統分析“保險+期貨”模式的運行機制、實踐成效與優化路徑。研究發現：區塊鏈技術與智能合約的應用提升了該模式的運行效率，通過自動化流程可有效縮短理賠周期并降低運營成本；財政補貼機制降低了農戶參保門檻，實現參保率與風險保障水平的雙向提升?；诖?，本文提出以下建議：理論層面，突破傳統農業風險管理研究的單一維度，構建 “技術賦能 + 制度協同” 耦合驅動分析框架，為金融工具服務 “三農” 提供新范式；實踐層面，提出 “保險 + 期貨 + N” 擴展模式，為政策制定者提煉可借鑒的 “保險 + 期貨” 模式優化路徑。

關鍵詞：農業風險管理；保險+期貨；技術賦能；制度協同；鄉村振興

中圖分類號：F832.5；F323.9 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）07（a）--04

1 引言

農業風險管理是鄉村振興戰略的核心議題。2016年起，中央一號文件連續八年提出要擴大“保險+期貨”試點，2024年進一步強調要完善“保險+期貨”模式，發揮多層次資本市場支農作用。傳統農業保險因逆向選擇和道德風險等問題，難以覆蓋價格波動風險，而期貨市場的高門檻又使中小農戶難以直接參與?！氨ｋU+期貨”模式通過將保險的風險保障功能與期貨市場的風險對沖能力相結合，成為破解農業風險管理困境的重要工具。中國期貨業協會數據顯示，截至2023年12月31日，已有132家期貨經營機構與734個鄉村振興工作地簽署了1699份結對幫扶協議，行業累計投入幫扶資金23.68億元。期貨經營機構通過“保險+期貨”模式為天然橡膠、玉米、大豆等多種農產品提供了價格、收入保障，承保貨值高達1615.57億元。以玉米產業為例，我國玉米價格市場化改革后，農戶面臨的市場風險顯著加劇。H期貨公司作為國內“保險+期貨”試點先行者，自2016年以來累計開展玉米項目40余個，承保貨值超5億元，積累了豐富的實踐經驗。然而，該模式在實踐中仍然面臨以下瓶頸：其一，技術賦能不足，區塊鏈技術應用局限于試點區域；其二，制度協同缺位，財政補貼呈現碎片化特征；其三，耦合機制薄弱，技術與制度交互不足。

本文以H期貨公司玉米項目為例，通過技術賦能與制度協同的耦合視角，系統分析“保險+期貨”模式的運行機制、實踐成效與優化路徑。文章聚焦以下核心問題：一是技術賦能如何提升“保險+期貨”模式的運行效率；二是制度協同如何保障該模式可持續性；三是技術賦能與制度協同的耦合驅動機制如何實現“1+1gt;2”的共濟效應。相較既有文獻，本文突破三點局限：其一，現有研究多為孤立分析技術或制度因素，本文首次構建“技術賦能+制度協同”耦合驅動分析框架，揭示兩者交互機制；其二，既有實證研究多依賴宏觀數據，本文結合H期貨公司玉米項目數據與769份農戶調研數據，實現微觀行為與宏觀政策的深度鏈接；其三，傳統研究忽視了技術迭代對制度演化的動態影響，本文提出“智能合約+動態補貼”的適應性政策設計。

2 文獻回顧與理論框架

2.1 文獻回顧

在農業風險管理領域，國外學者圍繞價格風險建模、收入保險工具設計及合作社作用等方面展開了系統性研究。早期學者基于Black-Scholes（BS）期權定價模型將價格保險視為看跌期權進行定價，針對BS模型價格對數正態分布假設的局限性，Ye等（2017）通過構建協整模型連接期貨與現貨價格改進了BS模型[1]；在風險量化方面，Ramsey等（2019）運用copula模型揭示價格與產量的非線性依賴關系[2]，而Mateos-Ronco等（2020）針對西班牙柑橘收入保險開發了融合回歸模型與層次分析法（AHP）的季節平均價格測算體系，通過整合田間價格、批發市場價格等多源數據，使模型解釋力達90%以上[3]；農業合作社的風險緩釋機制研究顯示，Ma等（2018）發現合作社成員投資有機土壤改良的概率提高了23%[4]。這些研究揭示了制度環境對工具適用性的關鍵影響，如美國BS模型成功依賴其成熟期貨市場（Goodwin et al.，2018）[5]，西班牙柑橘保險中公共與私人風險管理工具的協同設計及新興市場改進模型假設的需求均體現地域特征的適配性。

國內學者圍繞“保險+期貨”模式展開多維度研究。在運行機制方面，徐媛媛等（2024）基于橡膠產業案例揭示了該模式通過期貨對沖形成風險管理閉環，并指出調倉頻率和補貼比例對供應鏈協調效應具有顯著影響[6]；鞠榮華等（2023）通過玉米和大豆試點數據驗證了套期保值效果與賠付合理性的正相關關系，強調區域差異對政策效果的影響[7]。在實施效果層面，劉夢賢等（2024）運用多期雙重差分法證明該模式通過擴大經營規模提升農業生產效率，但可能抑制農戶新技術采納意愿[8]，而尚燕等（2023）基于內生轉換Probit模型發現，參保經歷可以通過增強認知水平顯著提高農戶新技術采納意愿[9]。定價機制研究方面，高萬東和呂鷹飛（2023）對比保險精算法與蒙特卡羅模擬法，指出現行保費偏高制約模式可持續性[10]；陳燕和林樂芬（2022）提出，基于風險區劃與Copula函數的差異化定價方法，證實期貨價格對沖效應優于現貨[11]。政策設計領域，王鑫和夏英（2022）比較區域監測與期貨對接模式，建議構建過渡模式并強化數據支撐[12]，余方平等（2024）量化分析發現，期貨市場流動性僅能承載全國玉米產量的14.4%，主張分階段實施補貼[13]。此外，姚定俊等（2022）通過套期保值績效評估指出OLS模型效果最優，但提示需警惕市場有效性不足的風險[14]。

既有文獻為“保險+期貨”模式提供了豐富的理論支撐，但存在三重局限：一是孤立分析技術與制度因素，忽視兩者交互機制；二是案例研究多依賴宏觀統計數據，缺乏對農戶微觀行為與政策落地障礙的深度解析；三是政策建議靜態化，未響應數字技術迭代對制度演化的動態需求。為拓寬現有研究邊界，本文以H期貨公司玉米項目實踐為例，深入研究“保險+期貨”模式的運行機制、實踐成效和發展困境，探討如何通過技術賦能與制度協同耦合驅動優化“保險+期貨”模式，以提升其在農業風險管理中的效能。本文的創新性體現在：理論層面，突破傳統農業風險管理研究的單一維度，構建“技術賦能+制度協同”耦合驅動分析框架，為金融工具服務“三農”提供新范式；實踐層面，提出“保險+期貨+N”擴展模式，為政策制定者提供可借鑒的“保險+期貨”模式優化路徑；方法層面，采用案例深描方法，結合H期貨公司玉米項目數據，實現微觀實踐與宏觀政策的有效銜接。

2.2 理論框架

本文的理論基礎為風險管理理論、技術賦能理論和制度協同理論。風險管理理論以分散和轉移風險為核心，強調通過多元化金融工具對沖系統性風險與非系統性風險。經典模型如Markowitz投資組合理論與Black-Scholes期權定價模型為農業領域風險提供了理論支撐：期貨市場通過套期保值鎖定價格波動風險，農業保險則依托精算模型覆蓋產量損失，兩者結合形成風險全覆蓋機制。技術賦能理論聚焦數字技術對傳統業態的重構效應。例如，區塊鏈技術通過智能合約自動化執行與分布式賬本不可篡改特性顯著提升“保險+期貨”模式的透明度與效率，大數據技術則是基于歷史價格與氣象數據構建預測模型優化風險定價，而物聯網設備實時采集農田數據，進一步精準化保險條款設計。制度協同理論主張通過政策工具組合與多主體協作解決復雜的治理問題。在“保險+期貨”模式中體現為三級協同架構：中央財政通過專項轉移支付提供保費補貼，地方政府配套資金并監督實施，跨部門監管框架則規避監管真空。

基于上述理論，本文構建“技術賦能+制度協同”耦合驅動分析框架：技術賦能層依托區塊鏈與大數據構建數字化基座，制度協同層通過中央財政補貼、地方配套政策及跨部門監管協調形成制度保障，雙層的交互機制表現為區塊鏈溯源功能確保補貼資金穿透式監管，而地方政府數據開放政策反向推動公司AI精算模型迭代升級，形成“技術支撐制度落地-制度引導技術進化”的動態閉環。

3 H期貨公司玉米項目案例

3.1 公司簡介

H期貨公司成立于1995年，注冊資本10.07億元人民幣，是國內首家實現“A+H”雙上市的期貨公司。作為全國首批“保險+期貨”試點單位，公司深耕農業風險管理領域，業務覆蓋全國20個省份，累計開展“保險+期貨”項目400余個，承保農產品貨值約40億元，惠及農戶超10萬人。憑借卓越的實踐成效，H期貨公司獲評“全國金融支農創新示范機構”，其玉米項目入選農業農村部“金融支農十大典型案例”。

3.2 項目概況

H期貨公司自2016年起深耕玉米產業風險管理，截至2023年已累計實施項目40余個，形成覆蓋種植、倉儲、加工全鏈條的風險管理方案。玉米項目通過三層架構實現風險閉環：前端設計亞式期權對沖價格波動，中端運用區塊鏈智能合約自動觸發理賠，后端建立動態補貼調節機制。項目創新性地構建“財政補貼+期貨對沖+科技賦能”三位一體機制：財政資金通過專項轉移支付精準直達農戶；期貨團隊運用GARCH模型動態調整對沖比率；區塊鏈技術實現從價格采集到理賠支付的全流程穿透式監管。這種制度與技術協同創新，為農業風險管理提供了可借鑒的實踐樣本。2023年參保農戶達24803戶，覆蓋種植面積為92.5萬畝，參保率達到75%。

3.3 成效評估

技術賦能帶來顯著的成本降低和效率提升。運營、核保與理賠成本分別下降46.7%、43.8%和53.3%，理賠周期從14天縮短至3天，數據篡改風險下降。項目通過區塊鏈技術與智能合約的應用提升了該模式的運行效率，通過自動化流程縮短理賠周期并降低了運營成本，形成“降本增效”的帕累托改進。

農戶滿意度與模式優化需求調研顯示，賠付效率滿意率和政策支持力度滿意率分別為89%和82%，財政補貼機制降低了農戶參保門檻。但條款個性化需求滿意率只有55%，改進需求提及率達47%，表明項目需向個性化、精準化方向改進。

3.4 問題挖掘

農戶參與深度不足，行為決策存在非理性。未參保農戶中68%因看不懂條款而放棄投保，其金融知識測試平均分僅41.3分。逆向選擇問題突出，高風險區域參保率比低風險區域高37個百分點，導致賠付率偏離精算平衡值23%。動態跟蹤顯示，29%的農戶在獲得賠付后次年降低田間管理投入，形成道德風險陷阱。

3.5 改善策略

打造“三維立體”產品矩陣。構建“基礎+指數+期權”組合產品，將氣象指數覆蓋率提高至70%，同時推出“保險+期貨+信貸”套餐，使新型農業經營主體融資成本降低2.4個百分點。

4 “保險+期貨”模式的優化路徑

4.1 技術賦能維度：構建“三鏈融合”數字化基座

4.1.1 區塊鏈全流程穿透式管理

智能合約自動化。將價格觸發、理賠支付等核心環節嵌入區塊鏈智能合約，實現數據上鏈即賠付，縮短理賠周期；分布式賬本防篡改。建立全國農業風險數據聯盟鏈，整合農業農村部、氣象局、期貨交易所等節點，確保價格采集、核保、賠付全流程透明度提升；跨鏈協同機制。通過預言機（Oracle）連接期貨市場與保險系統，實時獲取CME、大商所等交易所數據，動態調整對沖策略。

4.1.2 大數據精準風險畫像

多源數據融合。構建“天-空-地”一體化監測體系，整合衛星遙感、物聯網傳感器、電商平臺等數據，實現風險預測精度提升；AI精算模型迭代。開發基于LSTM神經網絡的動態定價模型，結合歷史賠付數據與氣候模式，促使保費定價誤差率降低；農戶行為圖譜。通過移動端App采集農戶種植習慣、風險偏好等數據，構建多維度決策畫像，支持個性化產品設計。

4.1.3 物聯網+5G實時響應網絡

智能終端下沉。推廣低成本土壤濕度傳感器與氣象監測站，覆蓋中西部主產區；邊緣計算節點。在縣域部署邊緣服務器，實現氣象災害預警響應時間縮短，降低極端天氣損失率；數字孿生模擬。構建玉米主產區三維生長模型，模擬不同價格波動與災害情景下的賠付壓力測試，支撐動態對沖策略調整。

4.2 制度協同維度：打造“四維一體”治理體系

4.2.1 財政補貼動態調節機制

三級分擔模型。中央財政承擔基礎保費，省級配套一部分保費，縣級根據財力浮動補貼；風險聯動補貼。建立“波動率掛鉤”補貼公式：，其中，S為動態調整后的實際財政補貼金額，S0為基礎財政補貼標準，σ為實際觀測到的價格波動率，σ基準為預先設定的價格波動率閾值，r為風險波動調節系數；績效獎勵池。提取年度保費結余的一部分作為獎勵基金，對參保率較高、賠付爭議率較低的縣域給予額外補貼。

4.2.2 跨部門監管沙盒機制

權責清單化管理。明確銀保監會、證監會和農業農村部的交叉職責邊界，消除監管重疊問題；聯合響應平臺。建立“保險+期貨”數字監管中臺，實現風險預警、資金流向、對沖頭寸的實時穿透式監測，監管響應時效壓縮；容錯試錯機制。在試點省設立“監管沙盒”，允許創新產品突破現有保額限制。

4.2.3 市場主體共生生態

期貨做市商激勵。對日均成交量較高的做市商給予補貼，推動玉米期權合約流動性提升；合作社深度參與。要求參保合作社按保費收入的一定比例計提風險準備金，用于彌補小農戶自繳保費缺口；再保險分層設計?；A層由中再集團承接一部分賠付責任，超額層通過發行巨災債券（Cat Bond）將風險轉移至國際資本市場，以提高償付能力充足率。

4.2.4 農戶能力建設體系

VR沉浸式培訓。開發多層次價格波動情景模擬系統，使農戶金融知識測試平均分提升；智能決策助手?；趶娀瘜W習算法開發投保推薦引擎，根據農戶土地規模、歷史產量等生成個性化方案，降低非理性決策率；信用積分聯動。將參保記錄納入農村信用體系，對連續多年無道德風險的農戶提供貸款利率優惠。

基于上述分析，本文提出“技術賦能+制度協同”耦合優化路徑。技術賦能維度，通過區塊鏈全流程穿透式管理、大數據精準風險畫像、物聯網+5G實時響應網絡，構建“三鏈融合”數字化基座；制度協同維度，通過財政補貼動態調節機制、跨部門監管沙盒機制、市場主體共生生態、農戶能力建設體系，打造“四維一體”治理體系。該優化路徑通過技術與制度的深度耦合，最終實現三大躍遷：從“風險轉移”向“風險消除”躍遷，AI預測使部分價格波動風險被事前化解；從“財政輸血”向“市場造血”躍遷，財政資金放大倍數提升；從“單一工具”向“生態體系”躍遷，衍生出“保險+期貨+信貸+科技”的鄉村振興綜合體。

5 研究結論與未來展望

5.1 研究結論

本文以H期貨公司玉米項目為例，結合農戶訪談資料和國內外農業風險管理理論與實踐，通過技術賦能與制度協同的耦合視角，系統分析“保險+期貨”模式的運行機制、實踐成效與優化路徑。研究表明，區塊鏈技術與智能合約的應用提升了該模式的運行效率，通過自動化流程可以縮短理賠周期并降低運營成本，財政補貼機制降低了農戶的參保門檻，參保率與風險保障水平實現雙向提升。然而，該模式仍面臨技術滲透區域不均衡、制度協同碎片化、農戶參保行為存在結構性偏差等挑戰，亟須通過技術賦能與制度協同的深度耦合，構建動態響應機制與精準政策設計，以進一步優化該模式的風險管理效能。

5.2 未來展望

未來研究與實踐需圍繞三方面深化：其一，探索 “保險+期貨+AI 精算” 融合模式，基于LSTM神經網絡與多源數據融合提升風險定價精度，破解小農戶條款理解障礙與非理性決策問題；其二，構建 “雙循環” 風險對沖生態，對內完善玉米期權品種與做市商激勵機制，對外推動與CME等國際市場的跨市對沖合作，分散系統性風險；其三，拓展“保險+期貨+N”服務生態，整合供應鏈金融、綠色金融等創新要素，構建覆蓋農業生產全周期的風險治理體系，實現從單一風險對沖向產業價值共創的范式躍遷，助力農業現代化與鄉村振興戰略的可持續推進。

參考文獻

Ye M， Wang R， Tuo G， et al. Crop Price Insurance in China： Pricing and Hedging Using Futures Market[J]. China Agricultural Economic Review， 2017（4）： 567 -587.

Ramsey， A. F.， Goodwin， B. K.， Ghosh， S. K. How High the Hedge： Relationships Between Prices and Yields in the Federal Crop Insurance Program[J]. Journal of Agricultural and Resource Economics， 2019， 44（1835-2019-1539）： 227-245.

Mateos-Ronco， A.， Server Izquierdo， R. J. Risk Management Tools for Sustainable Agriculture[J]. Model for Calculating the Average Price for the Season in Revenue Insurance for Citrus Fruit. Agronomy， 2020， 10（2）： 198.

Ma. L， Abdulai A， Goetz R. Agricultural Cooperatives and Investment in Organic Soil Amendments and Chemical Fertilizer in China[J]. American Journal of Agricultural Economics， 2018（2）.

Goodwin， B. K.， Harri， A.， Rejesus， R. M.， et al. Measuring Price Risk in Rating Revenue Coverage： BS or No BS[J]. American Journal of Agricultural Economics， 2018， 100（2）： 456-478.

徐媛媛，張碩，崔小年.“保險+期貨”服務農產品供應鏈風險外化與協調效應研究[J].保險研究，2024（8）：43-56.

鞠榮華，顧巧靜.套期保值效果與“保險+期貨”賠付合理性： 基于玉米和大豆試點項目的實證分析[J].保險研究，2023（12）：29-40.

劉夢賢，向洋，單德朋.“保險+期貨”對農業生產效率的影響研究[J].世界農業，2024（2）：112-127.

尚燕，熊濤，李崇光.參保經歷對農戶“保險+期貨”采納意愿的影響及對策探析[J].農村經濟，2023（11）：125-134.

高萬東，呂鷹飛.農業“保險+期貨”模式的運行機制與試點評價[J].經濟縱橫，2023（11）：95-102.

陳燕，林樂芬.主糧作物市縣級農業綜合風險區劃與收入保險定價研究[J].農業經濟問題，2022（8）：92-113.

王鑫，夏英.農業種植收入保險發展模式優化及政策創設[J].經濟縱橫，2022（4）：96-105.

余方平，王選鶴，劉宇.“保險+期貨”模式能實施大規模財政補貼嗎？[J].管理科學學報，2024，27（10）：144-158.

姚定俊，張路，程恭品.“保險+期貨”的套期保值比率和績效評估研究： 以黃玉米為例[J].金融理論與實踐，2022（5）：10-18.

尚燕，熊濤，李崇光.參保經歷對農戶“保險+期貨”采納意愿的影響及對策探析[J].農村經濟，2023（11）：125-134.