农作物区域产量保险研究进展

李艳 陈盛伟

摘要：农作物区域产量保险作为我国重要的农业保险创新工具，能很好地弥补传统农业保险存在的管理和技术难题。通过系统总结区域产量保险的研究成果发现：理论层面的研究略显不足，虽在比较优势、难题障碍与合同设计方面已基本达成共识，但多依托国际发展经验，缺乏自主创新；实证层面成果丰富且趋于成熟，但仍存在一定的不足之处，具体体现在风险指标考虑不充分、区域范围选择不适宜、费率水平与风险等级不匹配等方面。今后的研究应从风险区划、区域选择、产品设计和产品运行四个层面进行重点改进。

关键词：区域产量保险；理论研究；风险区划；保险费率

中图分类号：F842.6文献标识号：A文章编号：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年實施财政补贴至今，我国农业保险业务已经全面覆盖所有省份，涉及险种达210多个，玉米、水稻、小麦三大口粮作物承保覆盖率超过70%。但是，传统农业保险面临的定损核损难、道德风险和逆向选择等问题，大大降低了保险产品的运行效果。农作物区域产量保险作为我国重要的农业保险创新工具，能够有效解决传统农业保险所存在的管理和技术难题，一直以来都备受学术界的关注与热议。本文试图对我国区域产量保险的已有研究做出系统评述，首先概述我国区域产量保险的理论研究成就，然后分析区域产量保险在实证研究方面的特点和问题，并提出区域产量保险下一步发展的对策建议。

1 区域产量保险的理论研究综述

1.1 区域产量保险的比较优势研究

国内学者多在借鉴国外经验的基础上展开区域产量保险优势与必要性的研究。较早对区域产量保险的比较优势做出系统分析的是张跃华[1]。他在分析农业风险特点的基础上，通过借鉴国外农业区域保险计划的经验，提出了区域险的四大优势，即最大程度上避免道德风险和逆向选择问题、降低保险交易成本、降低保险费率。此后的研究提出了一些区域产量保险更为细致的优势。朱俊生等[2]指出区域产量保险是以区域产量的减少作为赔付条件，不需确定损失原因，也不需逐户定损核损，有效化解了传统农业保险定损难的问题。而且，该险种可以很好地保障隐性的和累积性的灾害所造成的产量损失，解决了现阶段保险责任覆盖面窄的问题。同时，区域产量保险实现了从保成本向保产量的过渡，保额可以由农户自由选择，最大保额可达到区域期望产量的150%，满足农户的不同需求，提高投保积极性。陈晓峰[3]介绍美国、印度等国家先进实践经验的基础上，指出区域产量保险除了在消除事前事后道德风险、解决逆向选择问题以及降低管理成本方面具有优势外，该险种往往更容易向全球再保险市场进行分保，进而减小系统性风险带来的负面影响。黄正军[4]首先从农业保险的“政策属性”需求和“市场运作”需求两个方面引出区域产量保险等产品创新的迫切性，然后从区域历史产量信息易获取、控制逆选择和道德风险、定损理赔效率高以及合同标准透明等四个方面对区域产量保险的优势做了具体分析。

鉴于传统农业保险面临的诸多难以解决的难题，以及区域产量保险的突出优势，在我国开展区域产量保险的必要性是毋庸置疑的[5，6]。本文还认为，区域产量保险开展的必要性不仅仅是由于其在弥补传统农业保险固有难题方面所具有的优势，还缘于我国农业保险在新时代、新发展的历程中所体现的新特点、新需求，如新型农业经营主体的需求转变、“保成本”向“保收入”的等级提升、精准扶贫以及乡村振兴战略的模式导向等。区域产量保险可在这些发展方向上带来诸如区域差异性分析、风险保障方式提升、费率分区研究等科学的发展思路和规范的业务开展方法，全面提升我国农业保险的发展水平。

区域产量保险理论研究发展至今，对于其比较优势方面国内研究学者已经大致形成了较为清晰的总结，主要可以概括为以下4点：第一，最大程度避免道德风险与逆向选择问题；第二，简化查勘定损流程，降低保险公司经营成本；第三，保险费率低，减小政府财政负担；第四，保险合同标准化，便于在市场上流通交易。

1.2 区域产量保险的难题与障碍研究

现阶段，国内专家学者针对区域产量保险难题层面的研究已经基本达成一致，皆认为基差风险的难以控制是影响区域产量保险产品质量的重要因素。李文芳等[7]认为在一份区域产量保险合同中，由于赔付依据是区域产量，很可能出现区域内个体农户不受灾却得到赔付或者农户受灾得不到赔付的情况。降低此类情况的发生概率，也就是降低基差风险，是设计区域产量保险合同的一个重要目标。陈晓峰[3]认为区域内的气候、土壤、地形、海拔等自然禀赋的同质化程度以及田间管理的标准化程度都会直接影响基差风险的大小，并以广西糖料蔗为例，通过将蔗区按照灾害风险分布、生产能力划分为不同的保险区域单元，设定不同的产量基准来控制基差风险。同时，他还分析了区域产量保险在产量影响因素、道德风险和保障滞后方面存在的挑战。朱俊生等[2]指出基差风险是区域产量保险与生俱来的，虽然无法消除，但可以加以控制，要选择合适的农作物，合理划分区域，将区域定损与逐户定损相结合，同时配套使用传统农业保险。黄正军[4]认为区域产量保险所面临的挑战中，除了基差风险以外，还有区域历史平均产量数据的难获得性。相比于美国和印度，我国在区域产量数据的收集方面存在劣势。张跃华[1]指出我国开展农业区域产量保险的障碍主要体现在三个方面，即行政区域与自然灾害风险分区并不重合，费率厘定不能实现个性化，个别农户损失无法得到赔偿的问题。卿凤等[8]通过分析印度农业保险的发展状况，指出区域产量保险的理赔有赖于农作物收成报告的提交以及报告内容得以证实，效率较低，并据此提出将区域产量和气象指数相结合，进而整合各指数保险的优势。

通过以上研究分析，可见现阶段区域产量保险所存在的最大的技术难题便是基差风险难以消除，一些更为细致的难题均可归结到这一个大的方面之中，如区域产量历史数据的难获得、数据质量差、灾害分布不统一、作物抗灾性不同等。

1.3 区域产量保险的合同设计研究

陈晓峰[3]、李文芳等[7]皆以美国、加拿大等国际经验为基础，从选择保险区域、估算区域趋势产量、确定最优保障水平和厘定保险费率四个方面探讨农作物县域产量保险的合同设计问题。初萌[9]建议在借鉴国际经验的基础上增加保险赔付规则、免赔范围等设计环节。朱俊生等[2]以北京市为例，从选择保险区域、设定保额和保障水平、明示条款和基数风险等方面对区域保险合同展开设计，指出以区县级行政区划作为一个区域，将赔偿比例设定为90%～150%，由投保农户自由选择，设置不同的保障水平，并创造性地提出采取区域产量保险与传统农业保险相配合的方式，用区域产量保险的方式保障系统性风险，用传统保险的方式保障非系统性风险。凤涛[10]分析了茶叶生产活动面临的主要风险，从保险标的、保险责任范围、保险区域选择、赔付规则、保障水平、保额及赔偿比例、费率厘定等环节更为全面地设计了茶叶区域产量保险合同。

总结以往研究发现，我国区域产量保险起步较晚，对合同设计方面的研究数量较少，合同内容多借鉴美国、加拿大等农业保险先进国家。设计步骤大致可以归结为4个环节，即：保险区域的选择——区域趋势产量的估算——保障水平的确定——保险费率的厘定。也有少数研究分为5个甚至更多的环节。总之，现阶段区域产量保险合同的设计并未对我国具体情况进行实际考量，设计环节缺乏创新，不能很好解决区域产量保险所面临的难题与挑战，有待进一步深入研究。

目前，国际上关于区域产量保险的理论研究已十分完善，保险产品也早已不仅停留于学术上的探讨，而是更多地转向实践上的应用。与之相比，国内区域产量保险的研究深度和广度都略显不足。虽然现阶段已较为明确地界定了区域产量保险在规避逆向选择和道德风险、保险费率低、产品标准化、管理成本低、再保险接受程度高等方面上的优势，但对于保险合同设计研究数量较少，缺乏创新，更多依托于国际经验，且针对基差风险问题也并没有提出有效控制方案。总而言之，接下来的研究应进一步跟进区域产量保险的合同设计与试点推行，同时加大对供给主体、政策支持措施、销售推广手段、风险分散机制等方面的研究力度，为区域产量保险的施行和推广做充分论证。

2 区域产量保险的实证研究综述

2.1 农业风险区划研究

在风险区划方法的选择上，聚类分析已成为现阶段的主流方法，而对于风险区划的指标体系则存在较大分歧，故本文将风险指标体系作为分析的重点。根据所划分风险的内容不同，风险区划可分为综合风险区划和单一风险区划两类。

2.1.1 关于综合风险区划的研究 针对综合风险区划进行的研究，现阶段主要形成了三大风险区划指标体系：一是包括气候、地理、设施、产量等与农业生产相关的综合指标体系；二是仅从产量变化出发的包含产量、农作物面积在内的产量指标体系；三是只包括单产变异系数、农作物成灾概率、专业化指数和效率指数的主导指标体系。

对于第一类综合指标体系的研究，最早开始的便是庹国柱等[11]，他们提出了划分农作物风险区域的9个具体指标，包括作物产量水平、气候综合评判值、灾害发生频率和强度、单产变异系数等，并提供了两种分类方法，即指标图重迭法和模糊聚类分析法，为今后的相关研究奠定了重要基础。陈平[12]将地理指标、气候综合状况指标、作物单产变异系数、灾害损失率等6项指标予以量化，经过KMO测定和Bartlett检验后进行因子分析，最终通过聚类分析得到风险区划结果。李文芳等[13]以湖北水稻为例，从气候、灾害、地形、产量等角度选取了海拔高度、旱灾涝灾等级、≥10℃积温、单产变异系数、有效灌溉面积比率等共12个指标，采取同样的方法对湖北中稻进行了县域产量保险的风险区划。王国军等[14]运用单产减产率、有效灌溉面积、农业保险赔付率、灾害影响频率、规模指数、成灾面积比重等指标，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。牛浩等[15]選择损失率强度、风速指数、降雨距平指数、地形综合指数等8个风险指标，利用主成分分析降维处理和 AHP 权重分析，进行山东省玉米生产的风险区划。

第二类产量指标体系的代表学者是梁来存[16]，他认为气象、水利、土壤等各种复杂因素对农作物的影响最终表现在产量的波动上，故从产量变化的视角出发，建立了包括单产和种植面积两个子系统在内的风险评价指标体系，以省级为单位利用聚类分析法、判别分析法进行风险区划，并用Probit模型对结果进行验证。郑军等[17]也坚持类似的原则，以安徽省 2000 年来的市级面板数据为基础，选取单产变异系数、受灾超过10%与20%的概率、平均受灾率和平均绝收率5个指标进行聚类分析。周磊等[18]采用1992—2013年19个马铃薯主产省的数据，综合考虑自然、市场和技术等风险，选取减产率、变异系数、减产率小于10%和 30%的发生概率、种植规模指数等9 个变量指标，利用非参数核密度法计算风险发生概率。韩语轩等[19]以辽宁省水稻为例，按歉年和灾年两种类型，选取减产率、减产率变异系数、不同减产风险的概率3种指标，采用K均值聚类法将辽宁省的水稻产量灾害风险划分为高、较高、中、低4类风险区。

第三类主导指标体系的代表学者是邢鹂等[20]，他们将定性分析和定量分析相结合，选择粮食单产变异系数、农作物成灾概率、专业化指数和效率指数4个风险区划主导指标，采用聚类分析法对我国粮食生产地进行了风险等级划分，结果表明北方主要产粮区的生产风险明显高于全国平均和非主产区水平，其中，粮食单产变异系数作为综合性指标，剔除了时间趋势和各地生产力水平差异，能够衡量粮食单位面积产量的年际变动幅度；农作物成灾概率即受灾面积占当年播种面积的比例；专业化指数用来反映农作物生产规模对该地区易受灾损的影响程度；效率指数作为单产变异系数的辅助指标，反映各地区粮食单产的相对水平。该指标体系数据易得、清晰明了，受到不少学者青睐，如张宗军[21]、李琴英[22]、张宗军等[23]、何青华[24]等人皆采用此指标体系进行风险分区。

2.1.2 关于单一风险区划的研究 有部分学者对单一自然灾害风险，如干旱、洪涝、冰雹等进行了区划。早在2002年吴培军便提出自然灾害是致灾因子、孕灾环境和承灾体“三因素”综合作用的结果，陈香[25]在此“三因素”基础上添加了防灾能力因素，并据此构建了台风灾害风险评估指数模型，近年来这种自然灾害风险评估方法已得到学术界认同并广泛引用。任义方等[26]、吴荣军等[27]皆从致灾因子、灾体易损性、灾损风险、防灾减灾能力4个方面构建指标体系，标准化处理后按照综合风险指数的大小，采用聚類分析方法，对冬小麦干旱进行了保险风险区划。刘玉英等[28]采用加权综合法得到综合风险指数，并借助 GIS 技术完成了吉林省干旱风险区划。胡波等[29]在前人指标体系的基础上，利用模糊综合评价法、AHP熵权法、GIS空间分析技术和网格GIS技术，建立了宁波市暴雨洪涝灾害风险区划模型，同时绘制出风险区划图。蒋春丽等[30]同样利用综合风险指数，借助信息扩散模型对黄淮海地区的夏玉米洪涝灾害风险进行了区划。

2.2 区域产量保险的费率厘定研究

区域产量保险的费率厘定研究是建立在风险区划的基础上进行的，针对不同风险等级区域进行差异化的费率厘定。现阶段，国内纯保费率的厘定方法主要分为经验费率法和单产分布模型法两大类。经验费率法是将历史损失率的平均值作为预测损失率，费率精确性高，适用于历史数据长期连续、完整精确的情况。单产分布模型法则通过确定作物单产波动的概率密度函数进行费率厘定，数学推理性强，适用于历史数据质量较低的情况。单产分布模型法又分为两种，即参数法和非参数法，参数法多采用正态分布、对数正态分布、Gamma分布和Weibull分布进行参数估计，非参数法主要选择Kernel核密度估计法。

区域产量保险费率研究的初期，国内学者多采用参数法。庹国柱等[11]利用正态分布法对陕西省泾阳县 20 个乡镇的棉花保险进行风险分区和费率分区研究。刘长标[31]使用正态分布法、AHP法分别研究了农作物区域产量的风险评估问题，并对AHP法做了改进，结果发现，产量分布的不同假设会对费率厘定结果产生不同的影响，并尝试使用非参数核密度的信息扩散法来解决参数法存在的问题。梁来存[32]分别以参数法、非参数核密度法厘定了我国粮食单产保险的纯费率，通过比较发现，非参数核密度法厘定的纯费率更准确。张彤等[33]选择正态分布、对数正态分布、Weibull分布来对吉林省九个地区的玉米单产随机波动数据进行拟合，AD检验结果表明，不同地市适用于不同的分布，在确定了各地区的单产最优分布模型后，运用各参数的极大似然估计值厘定玉米区域产量保险费率。

随着研究的不断深入，费率厘定方法也逐渐从参数法向非参数法过渡。王丽红等[34]运用非参数核密度法，构建了农作物GRP保险费率厘定的方法体系，为区域农业保险费率的厘定提供了一种新的可供选择的方法途径。李文芳[35]逐县选择相应的ARIMA模型拟合中稻历年单产，并计算出单产减产率，然后在此基础上运用非参数核密度估计法算出湖北省各县中稻产量保险纯费率。于洋[36]为了方便比较两种方法，在采用非参数核函数平滑法拟合单产损失分布的同时，运用传统正态概率密度对三种农作物的单产分布进行了拟合，并据此厘定出纯费率，结果发现后者厘定的纯费率低于前者，正态法低估了风险水平。曾辉等[37]以乌鲁木齐60年的小麦单产数据为对象，比较了参数法和非参数法，实证结果印证了于洋的观点。李琴英[22]在运用非参数信息扩散模型对河南省18个地市的小麦进行风险评估和分区后，继续使用此方法对高、中、低三类风险区域厘定了保障水平在95%和100%情况下的区域产量保险纯费率。李朝晖等[38]也采用了类似方法，首先对湘南地区的柑橘产量进行风险分区，在趋势化处理后发现，该地区柑橘产量不存在单一的最优趋势分布，在此基础上厘定各风险等级区域的保险费率，并对其进行修正。

当然，也有学者采用经验费率的方法进行厘定。张宗军[21]采用 K均值聚类法将我国 27 个生产大豆的省份划分为四类风险区域，在对各区域赋予风险系数的基础上，通过JB检验后，以经验费率法计算各省大豆区域产量保险纯费率。牛浩等[15]、张宗军等[23]采用同样的方法对玉米进行了风险区划和区域产量保险费率厘定。此外，部分学者也尝试了一些新方法，如李文芳等[7]通过建立分层贝叶斯模型，运用Win BUGS软件进行Gibbs抽样，对湖北荆州市1991—2007年县级水稻单产数据进行拟合和预测，并据此厘定各县（市）水稻区域产量保险费率，模型预测能力良好，费率厘定结果具有一定参考价值。随后刘锐金等[39]运用时空模型，同样借助Win BUGS，根据预测单产及分布厘定了湖北省县级水稻产量保险的纯费率。肖宇谷等[40]运用Bootstrap方法弥补费率厘定中数据量少、产量分布选择不一致等问题的影响，测试结果证明了Bootstrap方法费率点估计和区间估计的优良性。

以上分析表明，学术界关于区域产量保险的实证研究成果丰富，且逐步趋于成熟。但仍然存在一些不足之处：第一，在风险指标方面，存在指标选取格式化、主观化的现象，且大都忽略了作物品种、病虫灾害等因素对作物产量的影响；第二，地区选择范围过大，现有的研究大多数是针对省级或者市级单位进行风险评价和分区，与美国、印度等以县域或者村镇为单位相比还有很大差距；第三，大多数学者直接对风险分区结果进行区域化费率厘定，未考虑风险区域内个别单位由于生产经营能力等原因造成的费率水平与区域风险等级不匹配问题，容易使计算结果与现实情况发生偏差。

3 发展区域产量保险的对策建议

当前我国区域产量保险的研究广度及深度不断扩大加深，但就我国农业区域产量保险的长远发展来看，如何使理论观点与产品设计服务于实践才是区域产量保险研究的最终目标。已有研究也从政府扶持、保险公司等层面提出政策建议。在政府层面，张跃华[1]认为政府要积极进行农业保险制度创新，保证区域险以低保障和低保费的方式开展，有效处理农业保险的风险分区与行政区域不重合的问题。陈晓峰[3]认为区域产量保险的发展离不开政府强制力实施，具体措施有科学制定风险分区、确保理赔依据的客观性等。余洋[41]分析了美国农业保险的保费补贴政策，提出中国应进行差异化保费补贴。马改艳等[42]针对农作物区域产量保险财政补贴的补贴额、补贴方式、补贴资金来源、补贴资金分摊等问题进行了具体分析。在保险公司层面，初萌[9]从销售渠道、理赔服务水平、巨灾防范等方面阐述如何完善区域产量保险的运行机制。

已有研究提及的对策建议均具有合理性意义，但从本研究结论总结的视角，尤其是针对目前研究的不足之处，本研究认为，在当前阶段应该着重加强如下几个层面的研究：（1）风险区划层面。充分考虑作物品种、病虫灾害等变动性因素，打破原有行政区化，构建科学合理的风险指标体系。（2）区域选择层面。根据区域受灾一致性程度，合理选取产品设计的覆盖区域，控制基差风险，提高产品精细化程度。（3）产品设计层面。解决区域费率水平与风险等级不匹配问题，依据数据类型选择适宜的费率厘定方法，进行单产最优拟合模型的比较分析，提高产品科学性水平。（4）产品运行层面。着重关注研究成果与试点产品间的衔接互动机制研究，同时加强差异性财政补贴、试点方案设计以及风险分散机制方面的研究，切实提高区域产量保险产品的推进速度。

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