本站小編為你精心準備了農業保險產品設計論文參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

一、農作物干旱指數保險產品設計的框架

農業氣象指數保險是一種創新型農業保險產品，它以農作物產量與影響產量的氣象災害因子的計量關系為基礎，將農作物氣象災害損失指數化，當指數達到規定的保險賠償數值程度(觸發值)時，投保人就可以獲得相應額度標準的賠償。WorldBank(2007)在“在低收入國家指數保險抵御天氣風險”報告中提出，發展中國家實施氣象指數保險需要4個步驟，歸納起來就是確定氣象風險、量化氣象產量、保險合同定價、產品推廣普及。就農作物干旱指數保險產品實施的技術難度和重要性而言，本文的研究內容是量化天氣產量和保險合同定價，二者包括前后相連的7個步驟或內容，即估算農作物生育期需水量值，測算農作物水分缺失的減產量，建立農作物氣象產量與缺水量的相關關系，確定農作物生育期缺水減產臨界值，構造降雨因子產量波動模型，建立降雨量賠付指數模型，計算純保費率。

(一)估算農作物生育期需水量值農作物需水量估算需利用作物系數法。其中，ETC是指估算的農作物需水量值(mm)，ET0是指農作物騰發量(mm)，KC是指作物系數，可以借助已有資料所記載的某個試驗區域得到KC值，然后估算其平均值。關于ET0的計算方法，目前聯合國糧農組織(FAO)(1998)推薦用FAO56-PM方法。我國學者徐俊增等(2010)在分析實測參考作物蒸發蒸騰量變化規律基礎上，評價了目前的11種日ET0計算方法。結果表明，FAO56-PM方法與實測值最接近，本文也建議采用FAO56-PM方法的Penman-Monteith公式進行ET0的計算。不過，由于Penman-Monteith公式計算的是農作物日騰發量(mm)，所以需將計算出的農作物日ET0值逐日合計為農作物生育期(或者某個重要階段)的ET0值，然后根據(1)式計算出農作物生育期(或者某個重要階段)的需水量ETC。由于各農作物生育期時間長短、氣候條件各異，因而各階段需水量有很大不同，氣象指數保險產品設計需要關注需水量最多的階段，如小麥、玉米、水稻需水量最多的階段是抽穗至成熟期，即灌漿階段。

(二)農作物水分缺失減產量的確定王素艷等(2003)通過氣候生產潛力的逐步訂正法，分離出水分對農作物生產潛力的影響。經水分訂正后得到的氣候生產潛力則表示水分對農作物最高產量的影響，若水分不足，則反映干旱對氣候生產潛力所引起的減產。本文將采用逐步訂正法計算氣候生產潛力，其計算順序與內容為:第一步計算光合生產潛力。光合生產潛力是假設農作物在各種環境因素(如溫度、水分、養分等)都處于最適宜、最協調狀態條件下，農作物通過光合作用而達到的最高產量，也叫作作物產量的理論上限。假定光合生產潛力:Y1=F(Q)，Q為太陽總輻射。第二步計算光溫生產潛力。光溫生產潛力Y2是在最優質的土壤條件及其最佳管理方式下，水、肥充分滿足作物生長發育的需要，僅由當地光溫條件所決定的農作物產量的理論上限。假定光溫生產潛力:Y2=Y1•F(T)，T為溫度，理論上F(T)最大為1。第三步計算水分生產潛力。氣候生產潛力的計算是在光溫生產潛力基礎上乘以水分修正系數完成的。水分有效利用狀況由降水和蒸發對比所決定，當降水和蒸發與作物生長需水過程完全匹配時，則水分生產潛力最高。推理可得水分生產潛力:Y3=Y2•F(W)•Ky，其中，W為水分，Ky為水分—產量反映系數(產量對水分的反應系數)。影響農作物生長的氣象條件還包括相對濕度、風速等，鑒于它們對水分生產潛力影響不大，對農作物干旱指數保險產品設計的影響也不大，所以本文不再對包含相對濕度、風速的生產潛力進行研究。

(三)確立農作物缺水量與氣象產量的相關關系農作物生育期的缺水必然會引起產量的減少，確立氣象產量與缺水量的計量關系是農作物干旱氣象指數保險產品的關鍵步驟。第一，以Pr表示實際降雨量，以Pl表示缺水量，ETC是前文提到的農作物需水量值，由于ETC設計中已含有“土壤熱通量”變量，因此這里暫不考慮土壤有效底墑的作用。若不考慮土壤有效底墑的作用，則表達缺水量的等式。需要說明的是，本文在這里對作物趨勢產量預算與計算方法作了進一步的優化。在以往趨勢產量預測與計算時，由于個別年份農作物產量的缺失及數據的非時間序列、非平穩性等問題，若直接應用回歸分析往往會導致“偽回歸”現象，致使分析的結論無效。不過，運用協整檢驗能驗證單整階相同的變量之間是否存在一種長期穩定的均衡關系，即選取的變量是不是影響作物產量的主要因素，通過這種檢驗方法能提高趨勢產量模型的精準度。因此，本文在對作物趨勢產量預算與計算方法上進行了優化與創新，也就是對歷年農作物年產量數據進行平穩性的單位根檢驗，并運用最佳準則函數定階法即AIC準則(或相關性檢驗)確定模型的階數p、q。運用構建的模型進行估計和預測產量，然后確定最佳模型。針對構建的模型進行協整性檢驗，得出模型的具體數值，然后對自變量和因變量進行格蘭杰因果關系檢驗。

(四)確定農作物生育期缺水減產臨界值確定農作物生育期缺水減產臨界點的目的是確定氣象干旱保險指數保險產品賠付的觸發值。不同農作物的生育期根據需水量可劃分不同階段，例如北方冬小麥的生育期T可劃分為播種期、越冬期、返青—拔節期、灌漿期等4個階段。不同生育期內缺水變化對產量的影響可用Fisher.R.A積分回歸模型來表示。

(五)構造降水因子產量波動模型對于一般的單產波動模型，分為參數模型和非參數模型。參數估計方法就是首先假定單產波動模型的分布函數形式，然后利用數據擬合估算出該分布函數的參數，確定模型的具體形式。非參數模型方法的運用在近兩年的研究中有所增多，但是在農作物氣象指數保險產品的設計中，非參數模型運用一直很少。究其原因，天氣指數的系統特征和動態特征都隨著空間坐標的變化而變化，且其概率分布大多數擬合于特定的參數分布模型，不適合非參數模型，這也是國內天氣指數保險產品研究中非參數模型運用不成熟的體現。因此，本研究采用參數模型來構造降水因子產量波動模型。本文采用Sherrick(2004)確定最優模型的方法:先用矩比率圖作為模型選擇的粗略標準，然后結合AD檢驗選擇最優模型。

(六)建立降雨量賠付指數模型本部分是建立預定觸發值和保險賠付額的量化關系。根據步驟(4)劃定的生育期降雨量考察階段，將農作物某個生長階段需水量值設定為y，同時令y''''w=Yw/Yt，針對需水量y，可以將降雨量yi根據降水多少在0與y之間分為多種情況。

(七)計算純保費率目前，農業保險純費率的計算方法主要包括經驗費率法和單產分布模型推導法。這兩種方法理論上各有優缺點，其中經驗費率法是利用“收支平衡”的原理，體現了對價交換原則，它是依據個體或地區的歷史損失數據進行費率核算，將個體或地區歷史損失率的平均值作為當年損失率預測的一種費率厘定方法。經驗費率法可以提高費率厘定的精確性，適用于長期性、完整性、高質量的歷史數據。單產分布模型推導法則是基于統計學和概率論，通過對某地區或個體作物單產波動的概率密度函數的確定來進行費率厘定，該方法理論嚴謹，數學推理性強，適用于沒有“高質量”歷史數據的情況。由于目前我國單產歷史數據質量不高、且連續性不夠，所以本文采用單產模型推導法。對農作物的單產分布模型可從參數方法和非參數方法分別進行確定，然后從中設計較優的農作物單產分布模型。本文對參數方法主要運用正態分布、偏態分布、正態化Logistic分布、Weibull分布進行參數估計，非參數方法主要選擇比較流行的Kernel核密度估計法對參數進行估計。需要注意的是，我國現在的農業保險產品是保成本，由于保障水平低，保成本的農業保險已經遇到了市場需求的挑戰，氣象指數保險產品的引入有助于我國農業保險的保障程度由保成本轉向保產量。通常情況下，要對純保費進行風險修正，修正的方法多采用夏普比率法，即根據歷史賠付的方差來估計附加保費。此估計法的主要理論基礎是賠付款有極大概率會落在“賠付預期”及其往上一個“標準差”之間(即最高可能賠付)，承保人決定投保人為此應該付出標準差的小部分為附加保費。

二、結語

與同類研究相比，本文的創新點主要表現在:(1)在干旱指數的確定上，相對于其他文獻或研究，本文采用生育期需水量求作物的干旱指數，而其他文獻采用降水距平均百分率作為干旱指數，降水距平均百分率方法以歷年降水量的平均值和當期降水量來確定作物的干旱指數，不能符合實際情況。而本文在構建干旱指數時從作物的實際需水量入手，運用公式ETC=KC•ET0，估算出農作物的實際需水量，進而求出缺水量。(2)在確定作物減產率與干旱指數關系上，同類研究多是采用簡單的對應關系，本文為了確定作物減產率與干旱指數關系，運用氣候生產潛力的逐步訂正法，將水分導致的減產量分離出來，其公式為:Y4=Y2－Y3=F(Q)F(T)(1－KyF(W))。(3)在具體干旱指數臨界值的確定上，其他文獻或研究沒有涉及該方面，而本文運用R.A.Fisher積分回歸模型確定生育期缺水減產臨界點。同其他農業氣象指數保險產品類似，農作物干旱氣象指數保險產品從產品設計到實踐應用，再到產品推廣，還有一段路要走，實踐中的氣象數據缺失和基準風險難以消除等困難延緩了氣象指數保險產品從設計到應用，再到推廣的進程。但是，從氣象指數保險產品的技術優勢看，從它目前在發展中國家的推廣和我國各地的試點運行看，農業氣象指數保險產品必定會取代傳統農險產品。

作者：陳盛偉張憲省單位：山東農業大學經濟管理學院山東農業大學生命科學學院