政策性农业保险费率厘定模型及实证研究

本文试图探析政策性农业保险费率厘定的理论模型,并以杭州地区为例计算保险费率.结果表明,该地区水稻作物的保险费率在80%的保障水平下应该定在7.35%,在90%的保障水平下应该定在7.84%.当前杭州地区核定的水稻作物的保险费率为5%左右,这与本文通过分析水稻的单产分布而确定的保险费率水平仍有较大的差距,表明政府在保险费率的厘定方面应该进一步的予以完善,以保证"共保体"持续发展.本文在最后提出了相关建议.     

我国引入农业收入保险的经济效应研究

基于1990～2015年全国农业保险数据,本文筛选出具有代表性的农业产品稻谷、小麦和玉米进行实证研究。由于农产品价格和产量之间存在某种相关性,所以文章利用混合Copula函数和蒙特卡罗方法估算了不同保障水平下不同农产品的农业收入保险费率。结果显示：相比同一保障水平的农业产量保险费率,农业收入保险费率要低一些,随着保障水平的降低,两者之间的费率差别减小。为了分析实施农业收入保险所带来的经济效应,选用保险费率、保险需求、保费收入、保险深度和保险密度变化率作为经济指标。研究发现：实施农业收入保险后,在相同保障水平和农业产品情况下,这五项经济指标都得到了较大改善;随着保障水平的增加,农业收入保险所能带来的经济效益越明显。     

区域性苹果低温冻害气象指数保险产品设计——以山东省栖霞市为例

气象指数保险的重要意义正在被迅速认知,其产品设计是保险险种顺利推广的前提。本文利用山东省栖霞市1981-2010年的气象数据、苹果种植面积和单产数据,通过实际产量的成分分离和加权处理,求得相对气象产量。通过对气象灾害指数的回归分析,筛选低温冻害指数因子,建立气象产量与气象指数之间的联系,即损失率与低温冻害指数的相关关系,并拟合相应的参数分布模型确定低温灾害发生的概率。以上述为基础,厘定保险费率和确定应收纯保费,经计算栖霞市低温冻害指数的纯保费费率为1.241%,每亩苹果应收纯保费为24.82元。     

玉米气象指数保险险种方案设计

通过研究现有农业灾害保险险种方案,发现我国现行的政策性农业保险方案可能存在道德风险、逆向选择风险等,且现有方案也存在不合理性、设计定价过程没有按区域制定。本文针对自然灾害保险问题进行研究以河北省石家庄市1997-2011年的气象数据和玉米产量为例,设计玉米气象指数保险,计算得出相应的玉米保险费率、保险费、保险金额、政府补贴,农民自担费用。基本解决了传统农业保险中理赔时效低,成本高以及理赔准确度低的弊端,促进农业保险的可持续发展。     

玉米气象指数保险险种方案设计

通过研究现有农业灾害保险险种方案,发现我国现行的政策性农业保险方案可能存在道德风险、逆向选择风险等,且现有方案也存在不合理性、设计定价过程没有按区域制定。本文针对自然灾害保险问题进行研究以河北省石家庄市1997-2011年的气象数据和玉米产量为例,设计玉米气象指数保险,计算得出相应的玉米保险费率、保险费、保险金额、政府补贴,农民自担费用。基本解决了传统农业保险中理赔时效低,成本高以及理赔准确度低的弊端,促进农业保险的可持续发展。     

山西沁县谷子综合天气指数保险研究

农作物受灾机理十分复杂,在生长过程中往往受到多重灾害的共同影响,本文以山西沁县谷子为例展开综合天气指数保险研究。首先,构建干旱指数PI-、P2-、P3-、P4-、暴雨指数P3+共5个天气指数。然后,引入数据优化匹配方法,通过逐步调整产量去趋势步长、天气指数异常阈值和产量损失阈值,寻找最大拟合优度R2值来达到最优匹配,以实现定量评估天气指数对作物产量影响的目的。在优化匹配关系模型的基础上,得到山西沁县谷子综合天气指数保险产品的保险费率、天气指数触发值和赔付标准。本文旨在为开展综合性的天气指数保险提供技术支撑,也为转移与管理气象灾害风险提供实际应用方案。     

黑龙江省开展气象灾害指数保险的可行性分析

气象灾害指数保险作为一种新型农业保险产品,能够有效解决传统农业保险所面临的困境,对于增强黑龙江省农业抵御自然灾害的能力,提高农业保险保障水平具有重要意义。本文深入分析了气象灾害指数保险的优势及其在黑龙江省推广实施的可行性,在此基础上初步提出黑龙江省气象灾害指数保险产品设计框架。     

优质小麦收入保险费率厘定及保费补贴研究--以河南省为例

为提高种粮效益、增加农民收入和满足优质小麦的市场需求,河南省近年来重点发展优质小麦等高品质农产品。在优质小麦的生产经营中,产量风险和价格风险是影响农民收入的重要因素,农业收入保险因其能够实现对产量风险和价格风险双重覆盖,未来将成为农业保险发展的重要险种。选取河南省优质小麦主产区2003-2018年的单产和强麦期货价格数据,确定优质小麦的产量和价格的边缘分布,并通过Copula函数确立产量和价格的联合分布,然后利用蒙特卡罗模拟法模拟收入数据,最后依据费率公式厘定出优质小麦收入保险在保障水平从70%提升到100%的过程中,纯费率从0.51%增加到5.76%,如将管理成本考虑在内,毛费率从0.64%变动到7.2%,费率的变动幅度大于保障水平的变化。进一步按照现行收入保险试点的政策要求,在85%的保障水平下,优质小麦收入保险的毛费率为2.31%,比传统小麦种植保险费率低3.69%,但保障水平反而提升50%,既能完全覆盖生产成本,又能保证收益。如果将优质小麦最低限价补贴转化为收入保险保费补贴,不仅有利于降低财政负担,保障农户收入的稳定,而且有助于促进农产品市场价格的形成和完善。     

基于风险区划的农作物保险精细化费率厘定研究——以河南省县级小麦保险纯费率厘定为例

尽管2007年以来我国的农业保险发展迅速,并已经成为继美国之后的全球第二大农业保险市场,但与美国相比,我国的农业保险实践却相对粗糙,尤其在风险区划和费率分区方面,差距仍十分遥远。依据区域内农作物风险水平的差异性制定相应的保险费率,能够有效化解农业保险中的道德风险和逆向选择问题。本文运用1990～2013年河南省各市、县小麦单产、面积、农业保险赔付率、水利设施、灾情数据,在河南省市级风险区划的基础上完成了县域小麦生产风险区划,同时结合非参数核密度估计法完成了河南省市、县级区域小麦保险纯费率的厘定,为未来以小麦保险差别化费率为基础的技术升级提供了必要的精算支持。     

全国主粮作物减产风险评估与保险费率厘定研究

《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》对开展农业保险风险区划提出了具体要求。本研究针对水稻、小麦、玉米三大主粮作物,利用作物模型集合模拟器、配合县级历史单产统计数据,使用单产时空融合方法还原了1991~2016年全国10 km栅格水平的单产损失率,厘定了保险纯风险损失率和大灾风险附加费率。结果显示,在100%保障水平下,10 km栅格尺度上的水稻纯风险损失率的均值为3.8%、标准差为3.1%;小麦纯风险损失率的均值为5.9%、标准差为3.7%;玉米纯风险损失率的均值为5.8%、标准差为3.4%。全国范围内统一分散大灾风险的前提下,20年一遇大灾风险附加因子分别为0.85(水稻)、0.64(小麦)和0.7(玉米)。本文的评估方法有效解决了时间序列插补和空间降尺度的问题,可提供较高空间分辨率的评估结果、支撑各级行政单元的费率厘定,且具有较强的原生性、可配合实际需求计算不同保障水平的费率。本文的研究结果可为新一轮农业保险区划工作提供重要量化依据和技术支撑。     

政策性农业保险的费率分区与保费补贴比例分类研究

政策性农业保险的费率不仅取决于客观风险,也受政府补贴财政资金的约束。为了更为合理地设计保费补贴方式,选取山东省所辖各地市1993-2018年的小麦产量与面积数据,通过HP滤波模型进行趋势产量的拟合,并通过线性相加模型测算了2019年小麦趋势产量,运用核密度估计法初步确定各地市的小麦产量保险费率,然后通过谱聚类方法对各地区进行了费率区划。研究表明:山东现行小麦实际保险费率过低,但理论上各地市小麦费率差异较大,最高风险区和最低风险区的费率差距超过3个百分点,按照费率区划厘定农业保险费率是十分必要的;使用谱聚类方法可以得到“相似且相邻”的费率区划结果,山东省小麦的费率区划可分为青潍区、烟威区、鲁西南、鲁中、鲁西北、鲁南临海六个费率区;农业保险费率补贴的额度和承担比例要考虑实际风险因素,根据风险大小对于不同地市采取差异化费率。     

农业巨灾指数保险费率厘定模型设计研究

巨灾指数保险是一种金融创新,可以有效避免传统农业保险的一些不足,具有良好的发展前景。本文定性地列出我国农业巨灾分布的特点,指出传统的农业保险精算方法并不适合农业巨灾保险。在前人的研究的基础上,结合自身的实践经验,将巨灾指数应用于农业巨灾保险费率的厘定中,利用层次分析法建立农业巨灾指数模型,进而运用指数模型厘定保险费率。     

农作物产量损失风险水平实证及影响因素分析——基于第二次全国农业普查数据的探讨

本文采用非参数估计的信息扩散模型测算了我国粮食主产区水稻、玉米、小麦和棉花产量损失风险水平。研究结果表明,粮食单产平均损失风险大于30%的概率很小,故单产水平一般保持在趋势产量70%以上的水平上,并且不同区域同一作物和不同作物之间的风险损失概率存在差异。由此认为我国农作物生产具有风险可保性,这是我国开展农业保险的客观依据。同时,认为农业生产基本条件是重要的风险管理措施,运用农业普查资料分析了农田水利条件、农业机械化水平、保护性农业水平及土地经营规模等因素的基本变化对农作物产量损失风险的影响。基于此,提出了制定有差别费率的区域保险计划、创造种植业保险顺利开展条件的有关考虑。     

基于POT模型的粮食作物巨灾损失测算——以山东省为例

本文以极值理论的POT模型为基础,利用山东省1949年~2010年的粮食作物单产数据对山东省的粮食作物巨灾损失进行测算。结果表明:极值损失统计模型可以很好的拟合小麦、玉米损失的极值数据,能够有效克服传统统计方法在拟合巨灾风险方面的不足,为农业巨灾风险的评估提供稳健的方法;山东省目前的保险费率较低,与测算的风险水平不一致。本文认为山东省应尽快建立一个完善的巨灾风险准备金制度,为农业巨灾的防灾、救灾和抗灾等积累和筹集资金,以增强农户应对农业巨灾风险的综合实力,实现社会福利的最大化。     

基于聚类法的农作物系统性风险研究

系统性风险削弱了传统农业保险分散风险的能力,是农业保险经营中的最大障碍之一。本文利用小波多分辨分析和系统聚类法对河南省小麦、玉米、棉花和花生系统性风险进行了定量分析。研究发现,河南省大部分县级区域的农作物系统性风险处于高和较高的等级水平内,四种主要农作物的系统性风险大小依次为棉花>小麦>花生>玉米。基于此,本文提出了加大政府财政补贴、创新指数化农作物保险、建立有效的巨灾风险准备金机制,在创新指数化农作物保险的同时,政府的财政补贴、巨灾风险准备金机制也应根据省域内作物种类、风险水平的地区差异而有所不同,以有效应对农作物系统性风险给农业保险经营带来的潜在问题。     

基于Normal-Copula模型的小麦产量保险费率厘定

在三个基本假设的基础上,对历史数据拟合得到乌鲁木齐市小麦关于日照、降水、生产效率指数的产量函数,应用正态耦合函数估计日照和降水的二元分布,借助计算机随机模拟得到产量估计数据,以估计的产量均值作为趋势产量,最终得到保障程度80%,90%,100%时的纯费率分别为0.23%,0.83%,3.26%。本研究中方法的应用旨在为农作物区域产量保险费率厘定提供一个新的选择途径。     

利用气象指数保险管理农业巨灾

近年来,农业巨灾频发,农业巨灾风险管理成为了政府和学者的关注焦点。本文在分析传统农业巨灾风险应对手段的缺陷后,阐述了利用气象指数保险管理农业巨灾风险的优势,并介绍了墨西哥利用降雨量指数保险管理农业巨灾的案例,最后提出我国发展农业巨灾气象指数保险的若干建议。     

气象指数保险在农业巨灾风险管理中的应用

本文分析了传统农业巨灾风险应对手段的缺陷,阐述了利用气象指数保险管理农业巨灾风险的优势,并通过墨西哥利用降雨量指数保险管理农业巨灾的案例分析,提出了我国发展农业巨灾气象指数保险的若干建议。     

农业保险财政补贴政策能调整作物种植结构吗?——来自中国准自然实验的证据北大核心CSSCI

合理的种植业结构是粮食安全内涵的重要组成部分。本文以2002~2018年省级面板数据为样本,将逐步推进的农业保险财政补贴政策作为一项准自然实验,实证检验了农业保险财政补贴政策对农作物种植面积影响的作用机制及效果。研究发现:农业保险财政补贴政策显著提高了水稻和小麦的种植面积,能够发挥助力种植业结构调整的作用,并且这种影响效应具有持续性;农业保险财政补贴政策对作物种植面积的影响效果具有异质性,在作物非主产省的促进效果更加明显。机制分析表明,通过收入效应渠道,财政补贴政策能够有效释放农业保险需求,提高农户的投保积极性,促进作物种植面积调整;通过替代效应渠道,相互竞争的主产作物间补贴水平差异能够诱导农户重新进行土地分配,实现作物间的相互替代,达到优化调整种植业结构的目标。本文的发现为农业保险财政补贴政策对作物种植面积的影响效应提供了来自中国的证据,基于此本文提出加大农业保险财政支持力度、制定差异化补贴政策和加强发展地方特色优势农产品保险等相关建议。     

基于Gaussian核密度法的作物保险差别化费率厘定实证——以辽宁省大连市玉米保险为例

研究结论表明,非参数核密度厘定风险费率比参数法更具有效性,用Gaussian核密度估计厘定出的大连市玉米保险70%⁹0%五个保障水平下的纯费率区间为2%90%五个保障水平下的纯费率区间为2%⁶%,而现行保险费率可能偏高。在此基础上,提出将现行大田作物保险费率厘定范围缩小可能得到更加精确的差别化风险费率厘定结果。