齐立美

[摘要]对以林果业为支柱产业的地区，农业保险特别是政策性保险的支持异常重要。以非参数信息扩散模型和模型为核心，选取单产减产概率、单产变异系数等指标，使用聚类分析法，对阿克苏地区八县一市的红枣种植进行风险等级划分。

[关键词]红枣种植;风险区划;非参数信息扩散模型

[中图分类号]F840.66 [文献标识码]A

引言

南疆地区是我国著名的优质红枣产地，近些年来在特色林果业政策性保险的护驾下阿克苏地区红枣生产获得了快速发展，成为地区经济的优势特色产业。红枣政策性保险阿克苏试点区实行的是统交统保的区域产量保险模式，方便了集中核灾定损，激发了农户投保热情。但是，在红枣保险经营的现实中也存在突出的问题：保险公司赔付额远远大于保费收入（包括财政补贴部分），保险公司持续经营陷入困境;实行统一费率也让投保农户苦乐不均，其合理性存在较大争议。考虑到区域统一保费所造成的生产风险与保险费率的错配，以及存在的基差风险和逆向选择问题，对阿克苏地区进行风险区划、实行差异化费率、科学厘定费率显得尤为重要。

1 农作物生产风险区划和费率厘定

风险区划是根据风险损失的不同程度将一个地区划分为差异明显的不同风险区。实行农作物区域产量保险，不易发生个人逆选择和道德风险。考虑到不同风险等级地区间保险市场的稳定，费率厘定具有十分重要的意义。

国外农业保险发达的国家早已对农业自然风险区划和区域产量保险费率厘定进行了较为深入的理论研究和实证探索。我国丁少群、庹国柱（1994）最早就对农作物保险的费率分区进行研究，选取产量水平、产量变异系数、灾害发生指标等9个指标构成了划分风险区域的指标体系。邢鹂（2006）、陈新建（2008）、李文芳（2009）、何青华（2017）利用主导指标和聚类分析法对我国粮食产地、湖北水稻、河南小麦进行了风险等级划分及区域产量保险精算研究。

国外早在1989年就已经有学者对林果业风险区划进行研究，我国国内对农作物风险区划的研究较多，但针对多年生林果业的风险评估和农业保险研究较少，对县级林果业的风险区划的研究更少，主要是因为林果业除了存在高风险、高成本、逆向选择、道德风险、费率厘定难等农作物保险常见的困难外，还有产量时间序列资料保存不完善以及种植面积变化的不确定因素较多等原因。近年来，我国也有一些学者开始关注林果业风險区划，如胡芸芸（2010）综合分析在巴南地区的柑橘生长情况后，制定了区划指标;白莹（2012）对新疆林果产区进行风险评估，选取新疆15个地州、兵团各师6种主要林果产品（苹果、梨、葡萄、桃、杏、红枣）进行研究，为全疆林果业保险的发展提供了一定的理论依据，但该研究对六种林果产品均实行统一的指标不尽合理，且仅对全疆较大区域的红枣生产风险分区进行了考虑，未具体到县级。

本文利用主导指标和聚类分析相结合，对阿克苏地区进行红枣风险区划研究：首先，借助SAS软件选取各县市红枣单产时间序列相应的模型，计算出红枣单产减产率;其次，利用非参数信息扩散模型，计算各县（市）红枣灾害损失率超过某一阈值的概率;再次，计算单产变异系数、种植专业化指数、种植效率指数、水利投入指数等指标;最后，利用主导指标法和聚类分析法进行红枣种植风险区划。

2 数据来源

新疆维吾尔自治区辖4个地级市、5个地区、5个自治州，以天山为界分为南疆和北疆。阿克苏地区地处天山南麓、塔里木盆地北缘，地势北高南低，由西北向东南倾斜，北部为山峰，南部为塔克拉玛干沙漠，中部为山麓扇形地、冲积平原区、戈壁、绿洲相间。阿克苏地区位于亚欧大陆深处，为暖温带干旱型气候，气候干旱，日照时间长，气候变化剧烈，昼夜温差大，境内有塔里木河、阿克苏河、多浪河，是新疆水资源最丰富的地区之一，辖阿克苏市、温宿县、库车县、沙雅县、新和县、拜城县、乌什县、阿瓦提县、柯坪县八县一市。

本文数据来源于《阿克苏地区统计年鉴》（1985-2015年），考虑到有些年份阿克苏地区未统计地直单位，因此本文所采用的阿克苏地区数据未包括地直单位数据。

3 数据处理及风险区划指标构建

本文采用主导指标法和聚类分析法相结合的方法，对红枣生产风险区划进行研究。考虑红枣种植的气候、土壤、水利设施等条件，构建单产减产率（大于10%、20%、30%）、单产变异系数、种植专业化指数、种植效率指数、水利投入指数7个指标作为红枣种植风险区划的主导指标。

（1）根据《阿克苏地区统计年鉴》中红枣的种植面积和产量得到阿克苏地区各县市历年红枣单产数据。利用SAS软件逐一对每个县市的红枣单产时间序列进行分析，选取相应的模型，计算得到其红枣单产的拟合数据，进而得到红枣单产减产率。

（2）为衡量红枣种植风险程度，选取红枣单产减产（大于10%、20%、30%）概率为主导指标、、。

选取各县（市）红枣单产最佳模型，再利用红枣单产的拟合值（理论值），计算出各县（市）的单产减产率。考虑到阿克苏地区统计数据有限，利用非参数信息扩散模型逐一计算各县（市）红枣灾害损失率超过某一阈值的概率。

设红枣单产减产率，用点将区间等分。假设某县（市）第年的单产减产率的样本观察值为（）按正态分布规律扩散到区间中的每一个样本点，非参数信息扩散模型，，其中，称为信息扩散系数（也称窗宽参数），可采用黄崇福等提出的方法计算得到。

对每一个，将产量损失率做归一化处理得到，再计算出原损失样本经过信息扩散后取值为的样本点个数，算出区间中所有样本点的总和（理论上），再计算生产损失为的概率，从而得到生产损失超过的概率。

（3）为衡量红枣单位面积产量的年际变动幅度，选取红枣单产变异系数为主导指标：，其中，、、分别表示红枣单产平均值、实际单产、理论单产。

（4）考虑到红枣属于水果，为衡量红枣种植专业化，选取种植专业化指数为主导指标：，其中，、、、分别表示县（市）和阿克苏地区红枣种植面积、水果种植面积。

（5）为衡量红枣种植效率，选取种植效率指数为主导指标：，其中，和表示县（市）和阿克苏地区的红枣平均单产。

（6）为衡量各县市土地资源种植环境和条件，选取水利投入指数为主导指标：，其中，、、、分别表示县（市）和阿克苏地区的水利设施投入、耕地面积。

4 实证分析

根据1985～2015年《阿克苏地区统计年鉴》，取，。利用SAS软件，选取新疆阿克苏地区各县市红枣单产的最佳模型（表1），计算得到单产减产率，进而得到上述7个主导指标值，再利用系统聚类分析将各县市划分为高、较高、中、低四个风险等级（表2）。

5 结语

阿克苏地区大部分县市包括冲积——洪积平原带、盆地、戈壁等地形，除沙雅县属暖温带沙漠边缘气候外，其余县（市）均属暖温带大陆性干旱气候，降水量稀少，蒸发量大，四季分明，昼夜温差大，由于各县市除了所含平原土地面积各不相同外，所受春季风沙和夏季对流天气等自然灾害影响不同，致使其红枣种植风险不同。

高风险区集中在阿克苏地区的中部，红枣种植面积约占全区30%，平均单产高，约5000kg/hm2，虽然种植效率和规模化程度较高，但由于自然灾害等原因，平均减产概率非常高。

较高风险区在阿克苏地区的西部、北部，红枣种植面积约占全区25%，平均单产较低，约1800kg/hm2，虽然种植效率和规模化程度较高，但由于土质、自然灾害等原因，平均减产概率也较高。

中等风险区集中在阿克苏地区的东部、南部、西南部，是红枣主产区，种植面积约占全区45%，平均单产较高，约2100kg/hm2，种植效率和规模化程度较高，平均减产概率相对较低。

低风险区集中在阿克苏地区的东北部、西部，种植效率和规模化程度非常低，2002年开始红枣种植面积才逐渐由十几到两三百公顷，在种植规模稳定的年份红枣单产较好，但是种植规模不够稳定，应该加大这些区域的红枣种植规模。

1985～2015年四个风险等级区域红枣种植面积占阿克苏地区的比例变化（见图1），可见随着时间的推移，中等风险区种植红枣的比例增大，较高风险区减小，但高风险区比例仍然较高，也进一步说明了阿克苏地区红枣种植风险依然蕴含着较高风险。

结合以上分析，在农户自愿的基础上，建议适当减少阿克苏市和新和县的红枣种植面积，增加拜城县和乌什县红枣种植规模，可以通过增加完善政策性农业保险为主导的农业灾害补偿制度等措施，促使其逐步形成红枣种植规模化，优化阿克苏地区红枣种植布局。

结合阿克苏地区八县一市的红枣种植风险等级，可实行红枣保险差异化费率，有利于避免道德风险和农业保险业务的亏损，也有利于红枣保险工作的推广，对保障农民的收入有积极意义。

[参考文献]

[1] 庹国柱，丁少群.论农作物保险区划及其理论依据[J].当代经济科学，1994（3）：64-69，41.

[2] 丁少群，庹国柱.农作物保险的费率分区研究[J].保险研究，1994（4）：21-24.

[3] 邢鹂，钟甫宁.粮食生产与风险区划研究[J].农业技术经济，2006（1）：19-23。

[4] 陈新建，陶建平.基于风险区划的农作物区域产量保险研究[J].华中农业大学学报（社会科学版），2008，76（4）：14-17.

[5] 李文芳.湖北水稻區域产量保险精算研究[D].武汉：华中农业大学，2009.

[6] 何青华.基于风险区划的农作物区域产量保险费率厘定研究——以河南省小麦保险为例[D].郑州：郑州大学，2017.

[7] 王国军，赵小静.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[J].保险研究，2015（10）：23-32.

[8] 张宗军，刘琳.基于综合风险区划的玉米保险差异化费率厘定研究[J].农林经济管理学报，2017，16（1）：48-54.

[9] 胡芸芸，杨世琦，陈志军，等.基于GIS技术的重庆市巴南地区柑橘种植气候区划[J].重庆师范大学学报（自然科学版），2010，27（6）：79-82.

[10] 白莹.新疆林果业生产风险分区与保险费率测算[D].乌鲁木齐：新疆财经大学，2012.

[11] 黄崇福.自然灾害风险评价理论与实践[M].北京：科学出版社，2004：86-94.