□牛 浩 陈盛伟



农业气象指数保险研究综述

□牛 浩 陈盛伟

农业气象指数保险作为我国重要的农业保险创新工具，对提高农业保险业务水平、稳定国家粮食安全具有重要作用。概述农业气象指数保险的早期研究，系统总结关于气象指数保险的理论研究与产品设计研究成果发现：理论层面的研究已经成熟，在优劣势比较、可行性分析、支付意愿与水平衡量层面的研究已经形成了统一的结论共识；产品设计层面研究的思路已基本形成，但在关键设计环节上仍存在一定的争议性难题，主要体现在研究数据与区域范围的选取需适宜、气象产量分离的模型方法需优化、气象指数关系构建标准需提高三个层面。农业气象指数保险的下一步发展需要从数据质量程度、区域范围选取、产品差异化设计、产品设计科学性四个方面着重改进。

气象指数保险；理论研究；产品设计；基差风险

早在2005年，国内学者便开始了对气象指数保险的探究，在截至到2015年共11年的时间里，伴随着传统农业保险业务弊端显露带来的产品创新紧迫性，以及政府有关文件不断出台带来的政策导向性，农业气象指数保险的研究进展迅速，从起初仅仅是政策建议的提及逐步发展到详细理论研究和产品设计研究体系的建立。但当前我国农业气象指数保险的研究成就如何？研究还存在哪些争议性难题？研究成果能否有效指导气象指数保险的实际发展？国内还没有学者结合气象指数保险的发展历程，对气象指数保险在各个研究层面已经取得的研究成果和研究存在的问题进行系统性总结。基于此，本文试图对我国气象指数保险的已有研究做出系统评述，首先概述我国农业气象指数保险的早期探索，然后分别系统总结国内关于气象指数保险的理论研究与产品设计研究的特点和问题，提出气象指数保险下一步发展的对策建议。

一、我国气象指数保险的早期探索

2005年，国内学者开始涉足农业气象指数保险的研究，研究之初政策性农业保险制度还尚未建立，但有关专家开始发现传统农业保险面临的业

务难题与技术障碍，此时关于气象指数保险的研究大都以政策建议的形式被提及。关伟(2005)从农业保险发展必要性角度出发，分析了农业保险公司面临的高风险业务难题，认为我国农业保险的发展离不开政府的支持，同时很有必要发展天气指数保险等创新产品。曹前进(2005)分析了农险市场萎靡的“三低三高”问题，提出指数保险创新能解决传统农业保险问题，可为承保工作提供科学依据。张祖荣(2007)分析了农业保险经营过程中的保险费率、保险责任、精确理赔等技术障碍，提出要着眼于提高定损理赔技术，积极发展气象指数保险等创新产品。张峭(2007)分析了农业风险管理困境的成因和来源，提出创新农业风险管理工具应该以开发气象指数保险等新兴农业保险产品为重点。与此同时，中国保险监督管理委员会在2007年4月份印发《关于做好保险业应对全球变暖引发极端天气气候事件有关事项》的通知，明确提出要加强农业保险产品创新，积极探索天气指数保险产品的研发和试点，切实发挥农业保险的经济补偿功能。

2008年，李继学(2008)采访了庹国柱和张峭两名农业保险专家，他们就气象指数保险的优缺点进行了细致的概述，为此后气象指数保险的理论发展定下了基调。自此之后，气象指数保险研究开始得到大量专家学者的吸睛，气象指数保险的研究开始逐步趋于专业化、系统化，研究不仅是政策建议的提出，而是开始针对气象指数保险的具体、细致、系统的探究。气象指数保险的研究进入快速发展阶段，有关研究成果大量涌现，目前已经形成了系统的理论研究体系与较为统一产品设计路径。接下来的部分主要就2008年以来我国农业气象指数保险的理论研究和产品设计研究分别作出系统的概述评析。

二、我国农业气象指数保险的理论研究概述

当前，国内农业气象指数保险在理论层面的研究已经成熟，研究结论主要表现在气象指数保险的优势与难题比较、可行性与必要性分析、支付意愿与水平衡量三个层面。

1.具有突出的科学优势，同时存在不可避免的难题

较早对气象指数保险的优势、难题做出系统分析的是庹国柱和张峭两位专家在接受李继学(2008)采访时总结的。庹国柱认为农业气象指数保险具有两个突出的优点：降低经营成本、有效缓解逆选择和道德风险。张峭也指出其具有在二级市场流通性好的优点。庹国柱还总结了气象指数保险两个明显的缺点：多灾害因子导致的指数制定难、受灾不统一导致的公平性值得商榷。张峭将第二个缺点定义为“基差风险”。除此之外，张慧茹(2008)和曹雪芹(2008)还较早系统总结了气象指数保险在其它层面的优势和挑战，主要包括数据易于获得、保单结构标准透明、易与其他金融产品组合、可获得性和可转让性较好等优势，以及如何减小基差风险这一最大挑战。

此后的研究提出了一些气象指数保险更为细致的优势和难题。在优势层面：陈盛伟(2010)认为气象指数保险具有更快的理赔速度，也可借助社会力量来分散农业风险；魏华林、吴韧强(2010)认为气象指数保险能有效排除其它因素干扰，具有较高的保障效率，能将干旱等不具可保性灾害转化，并且更易于通过再保险分散风险；冯文丽、杨美(2011)认为气象指数保险具有较强的流动性，能很好的借助资本市场流通来规避风险。姚庆海(2015)认为气象站数据信息的公正透明，能使指数保险设计客观公正。在难题层面：魏华林、吴韧强(2010)认为气象指数保险难以对风险实现全面覆盖，最为典型的即病虫害；陈小梅(2011)认为目前政府、保险公司和投保农户都对气象指数保险的认识不足；姚丹、郑苏晋(2013)认为气象指数保险存在地区间差异大的难题；尹东(2014)认为气象指数保险存三类主要风险，即作物受灾不统一的时间风险、气象要素分布不统一的空间风险、农作物抗灾能力不统一的作物种类风险；牛浩、陈盛伟(2015)认为气象指数保险产品的设计存在数据质量低、指数设计过程复杂、以及拟合模型不精确的技术难题；姚庆海(2015)认为气象指数保险存在小范围数据收集难的问题。

总结已有研究发现，尽管有些专家学者对气象指数保险优势和难题层面的研究具有区域性、针对性，但形成了较为统一的观点体系。本文认为，气象指数保险的优势层面可以归纳为有效降低保险公司经营管理成本、减小农户道德风险和逆向选择、易与其它金融产品结合推广三个大的方面，其他一些更为细致的优势分析均可以归纳到这三个大的方面之中，如数据易于获得、保单结构标准透明、更快的理赔速度、较高的保障效率等都是降低保险公司经营管理成本的体现。而气象指数保险的难题层面可以归纳为基差风险不可避免一个大的方面，一些更为细致的难题均可归结到这一个大的方面之中，如数据质量差、指数制定难、受灾不统一、作物抗灾性不同等都是基差风险来源。

2.具有基础的可行性条件，具有很强的开展必要性

在气象指数保险的可行性研究层面，张慧茹(2008)认为我国具备了准确获取重要数据信息的条件；李继学(2008)在对张峭的采访中指出，我国具备了技术模型、技术手段、产品设计、组织保障的基本条件；霍治国(2008)也认为气象指数保险的开展时机基本成熟，气象数据条件基本完备；除上述之外，程静(2013)认为我国还具备了市场基础、政策支持、国外经验、人才储备等基本条件。崔帅，龙文军(2014)以江苏盐城的水稻制种为例，探讨了具体地区开展气象指数保险的可行性，主要有数据可获取、风险点能被准确识别、农户需求强烈三个方面，但也存在着地方政府积极性低、技术难度大、数据准确程度差、产品设计技术性强的难题。总结发现，已有研究较为一致地认为气象指数保险在我国也具备了基础开展条件，如技术条件、数据条件、市场基础等。但随着更为细致具体研究的开展，气象指数保险对客观条件的要求越来越精细化，因此，对各项客观可行性条件的基础质量要求函需提高。

在气象指数保险开展必要性层面，各专家学者观点一致认为，鉴于传统农业保险面临的诸多难以解决的难题，以及农业气象指数保险的突出优势，气象指数保险在我国的开展必要性是毋庸置疑的。本文还认为，气象指数保险的开展必要性不仅仅体现在科学优势的发挥来弥补传统农业保险难题方面，还体现在我国农业保险在发展过程中出现的新方向、新特征对气象指数保险的需求上，如新型农业经营主体供给导向向需求导向的转变、“一县一策，一品一策”的对接需求、“保成本”向“报收入”等级的提升等。气象指数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。

3.支付意愿水平因地区而异，受几类主要因素的影响显著

在气象指数保险的支付意愿层面，袁亚林，孔荣(2010)对陕西、甘肃两省883位农户的气象指数保险购买意愿进行了分析，得到农户的购买意愿较低。然而，魏思博，马琼(2011)在对河北省正定县和灵寿县的400位农户进行调查时发现，虽然农户对保险的实际购买率较低，但是大部分对农业气象指数保险感兴趣。宋博等(2014)则对浙江省衢州市175位柑橘种植农户进行支付意愿水平值的测算，得到农户平均支付意愿为20.24元/亩，但只占到理论保险费率的25.88%。陈嘉烨，周力(2014)基于高温高湿和低温高湿对生猪养殖死亡率和发病率的关系，对长江流域以及流域外对照组的5个省份进行了气象指数保险购买意愿的调查，发现散户和小规模养殖户的保险购买意愿较低，大中型养殖户的保险购买意愿较强。

在农户气象指数保险的支付意愿影响因素层面，农业收入占比，(袁亚林，孔荣2010，宋博等2014)，农作物是否遭受灾害以及受灾程度，(魏思博，马琼2011，陈嘉烨，周力2014)，农户对气象指数保险认知程度(魏思博，马琼2011，储小俊，曹杰2012，宋博等2014)是影响农户保险支付意愿的的主要因素。此外，农户气象指数保险的支付意愿还受诸如农户基本特征、受教育程度、种植规模等因素的影响，但这些因素并非主要因素且因地区而异。

总结有关研究发现，农户对农业气象指数保险的支付意愿因地区环境而略有差异，但均不具备较强的支付意愿，支付意愿水平大都低于理论水平。造成这一差异性现象的原因主要在于各地区农业收入、农作物受灾特征、农业保险发展程度的不同。总结影响农户对农业气象指数保险需求的主要因素可归纳为一个客观因素和一个主观因素，客观因素即为农作物受灾程度，主观因素即为农户对气象指数保险认知程度。

三、我国农业气象指数保险的产品设计研究

(一)产品设计研究的整体概述

2009年以来，农业气象指数保险的产品设计研究逐步增多，截止到2015年底，代表性的产品设计成果已接近40项，涉及到安徽、浙江、山东、河北等20个省市，设计研究的主要机构为气象部门、高校、科研院所，产品设计对象主要为种植业，包括玉米、小麦、水稻等主粮作物以及水果、蔬菜、烟叶、茶叶等经济作物。总结国内关于气象指数保险产品的设计成果，在主粮作物层面的代表性设计有浙江省县级水稻农业气象指数保险产品(吴利红等2011)，安徽省宿州市小麦综合气象指数保险产品(杨太明、刘布春等2013)，东北三省玉米干旱指数保险产品(杨帆2015)，山东省宁阳县玉米风雨倒伏指数保险产品(牛浩、陈盛伟2015)等；在经济作物层面的代表性设计有浙江省金华市柑橘低温冻害指数保险产品(娄伟平等2009)，陕西省主要苹果种植区花期冻害指数保险(刘映宁等2010)，南丰市棉花降雨气象指数保险产品(储小俊、曹杰2014)，海南芒果寒害气象指数保险产品(王春乙等2016)等。此外，还有其它几个省市小麦、水稻、玉米以及浙江油桃、茶叶，福建热带水果，山东棉花，内蒙古积雪，海南芒果等多类气象指数保险产品的设计。这些代表性产品设计将我国气象指数保险的研究推上了新的高度。

(二)产品设计中的关键环节评析

气象指数保险产品的设计研究已经形成了较为统一的步骤，大致可以归结为5步，即：数据的获取与清洗——气象灾害因子的选取与指数构建——气象产量序列的分离——气象指数与气象产量关系的确立——保险费率的厘定。也有少部分研究分为4个步骤，将上述“3”环节剔除，将“4”环节改为“气象指数等各相关因子与农作物实际产量关系的确立”，来直接分析气象指数对实际产量的影响指数。总之，我国农业气象指数保险在产品设计研究上形成了较为一致的思路，但在一些关键环节仍存在一定的争议，本文着重对关键环节存在的问题进行总结评析。

1.时间序列数据的选取需适宜，作物的区域范围要合理

数据选取是指数保险产品设计的基础性工作，各研究均以农作物产量与气象的时间序列数据为数据来源，但各研究存在时间序列长度、数据覆盖范围上的差异。第一，在时间序列长度选取层面，有的时间序列长度高达50年(杨帆、刘布春2015，等)，有的时间序列长度则不足10年(刘映宁、贺文丽2010，等)，但大部分时间序列长度在30年左右(娄伟平2010，储小俊、曹杰2014，等)。第二，在数据针对的区域范围选取层面，已有研究大都注意到气象指数保险产品的设计不易覆盖较大的地域范围，少有省级范围内的产品设计研究，研究较多选取地市级或县级为研究区域(吴利红2010，曾小艳2013，杨太明2013、2015,)，也有的研究选取乡镇为研究区域(娄伟平2011)，还有的研究通过建立人工实验室来模拟作物气象灾害作为研究数据获取来源(孙擎、杨再强2014)。

本文认为，已有研究在这一层面仍需要注意如下问题。第一，时间序列长度选取要适宜。时间序列的选取需要反映出数据的长期趋势，因此时间序列需要有足够的长度，但是，过长的时间跨度在数据的统计标准和统计口径上容易发生不一致，如数据在某一特定的时间点之后才出现明显趋势变化，这些较容易形成异方差来源，固时间数据也并非越长越好。因此，需要要对时间序列数据基础进行适宜的清洗和选取，而不能直接根据数据来源进行使用。第二，区域范围和区域地点的选取要合理。尽管已有研究大都注意到了区域范围的适宜性选取，但是在区域地点的选取上，函需着重参考气象站点的分布是否贴近农作物生长区、产品覆盖范围的内部环境是否具有一致性两个基本条件。气象站点的选取越靠近农作物生长区域，采集的数据会更加准确，而针对一些小气候频发地区，还需要适当的降低产品覆盖范围或进行风险区划，也可以采用“统一赔付+个例补偿”的设计方式进行调整。而已有的产品设计研究还较少提及到上述的数据和区域选取科学性问题。

2.气象产量分离方法多样，少有模型的最优选择比较

已有研究大都将农作物的产量成分分为趋势产量、气象产量和随机扰动项三个部分，通过趋势产量的拟合，采用“气象产量=实际产量-趋势产量-随机扰动项”的分离步骤，将气象产量分离。其中的关键环节是趋势产量的拟合，已有研究采用过较多的拟合方法，如5a滑动平均(吴利红、娄伟平2010，杨帆、刘布春2015)、灰色系统模型逐步滑动平均(任义方2011)、与年份t的多元多项式回归方程(杨太明2013，王倩、曹杰2014)，HP滤波法(牛浩、陈盛伟2015)等。本文认为，已有研究趋势产量拟合模型的选取大都较为简洁，尽管诸如ARIMA模型等经典时间序列模型有时较难适用于农作物数据的复杂特性，但研究也少有提及比较选优的过程，而仅仅选择一类模型进行产量的拟合，极易导致基差风险的加大，因此在这一关键环节，需要通过多类方法模型的比较分析，并结合实际受灾情况的对比，选取最优的趋势产量拟合模型。

3.气象指数关系确立的方法多样，但函需提高相应的合理性标准

在气象指数与气象产量关系的确定层面，已有研究同样采用了较多的方法。如根据客观经验直接设定气象指数值与减产率的相关关系(娄伟平2011)；将减产量作为因变量，构建与农作物可能的受灾因子之间的回归分析来确立相关关系(吴利红、娄伟平2010，路平2010，陈权、卓志2013，刘亚静、周稳海2013，王韧、邓超2015)；初始设定指数触发值对应的赔付金额，利用赔付率公式(赔付金额/保险金额)与减产率(气象产量/实际产量)的对比情况，并通过一致性修正来确立赔付金额(杨太明2013)。除此之外，还有研究直接建立实际产量与气象指数、播种面积、机械化水平等因子的回归分析，来寻求气象因子对农作物产量的影响程度(曾小艳2013)，也有研究采用实验室方法，直接进行农作物的高温处理，将处理后的减产量与气象指数值比较构建相关关系(孙擎、杨再强2014)。

本文认为，尽管不同方法对气象指数与气象产量关系确立都可做到合理有效，但是均需要具备一定的合理性前提，如回归模型变量的选取与检验、减产率标准系数的确立等。若放松前提条件，基差风险便难以管控，如有的研究直接假定每次的灾害损失都导致作物绝产，用灾害发生概率直接代替作物损失率是不合理的，再如有的研究直接将三大粮食作物或多种同类水果作物合并，设定统一的气象灾害指数，未进行不同作物种类之间受灾指数的细分也是不合理的。

四、发展我国农业气象指数保险的对策建议

当前对我国农业气象指数保险的研究现状可以总结为：理论层面的研究已经成熟，产品设计层面研究的思路已基本形成，但在关键设计环节上仍存在一定的争议性难题。但就我国农业气象指数保险的长远发展来看，如何使理论观点与产品设计更好的服务于实践是气象指数保险研究的最终目的。

已有研究也从政府、保险公司、农户三个层面进行政策建议的提出。如在政府层面，需要完善有关的政策、弥补法律空白，加大政府在资金扶持、技术数据建设、产品研发、技术培训等层面的政策支持力度，加强基础数据建设，适当进行强制性投保，建立和完善巨灾风险分散机制，通过多种渠道做好天气指数保险再保险，积极引入私人部门涉入农业保险，成立专门的保险天气保险公司或部门，积极寻求国际组织支持等(方俊芝2010，张宪强2010，魏华林2010，冯文丽2011，陈小梅2011，高娇2012，陈晓峰2012，姚庆海2015，姚丹2015，范红丽2015，谭应平2015)；在保险公司层面，需要积极调整目标客户，发展更多主体参与保险产品推广，提高农户的风险意识、产品认知以及参保积极性，加强农业指数保险的宣传工作、加强基础数据建设、加强人才队伍建设等(裴洁2011，陈小梅2011，谢玉梅2012，王慧敏2014，尹东2014，姚庆海2015，丁少群2015，谭应平2015，范红丽2015)；在科研层面，需要加大天气指数保险研发力度，简化保险条款使目标主体更易接受产品，积极推动“银保互动”等金融结合产品的研发，加强对农业风险管理的金融路径创新等(魏华林2010，冯文丽2011，谢玉梅2012，王慧敏2014，丁少群2015)。

已有研究提及的对策建议均具有合理性意义，但是站在本研究结论总结的视角，尤其是针对目前还尚未解决的产品研发难题，本研究认为，在当前阶段应该着重加强对气象指数保险如下几个层面对策建议的实施：(1)数据层面。加强数据基础的精细化建设，提高气象灾害数据与农作物受灾的吻合程度，逐步提高对复杂数据的获取能力；(2)区域层面。根据区域受灾一致性程度，合理选取产品设计的覆盖区域，进行产品设计的适宜性分析和风险区划研究，逐步提高保险产品的精细化设计程度。(3)研究层面。根据不同地区农户的生产特征、风险受灾特征、农户支付水平，进行产品的差异性设计、差异性补贴和费率分区的研究。(4)产品设计层面。在产品设计的关键环节，要通过灾害因子的有效权重处理和产量模型的比较选优分析，结合农作物的实际受灾情况，选取不同地域不同农作物产品的最优设计模型，切实提高产品设计的科学性水平。

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2016-07-09

国家自然基金项目“区域性农业干旱、强风、低温气象指数保险产品设计与应用研究”(编号：71173139)。

山东农业大学经济管理学院，山东 泰安,271018

牛 浩(1990- )，男，山东莱芜人，山东农业大学经济管理学院博士研究生，研究方向：农业大数据资源利用；陈盛伟(1971- )，男，山东青州人，管理学博士，山东农业大学经济管理学院教授、博士生导师，研究方向：农业保险，本文通讯作者。

F842.6

A

1008-8091(2016)03-0069-06