趙 玉，余艷鋒

（1.東華理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，南昌 330013；2.江西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所，南昌 330200）

一、引 言

隨著蔬菜種植面積增加及蔬菜流通體系的健全，蔬菜產(chǎn)業(yè)對(duì)提高農(nóng)民收入、繁榮農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)越來(lái)越大。蔬菜產(chǎn)品具有消費(fèi)彈性低，上市集中且品種多、易腐爛、難儲(chǔ)存等特征，使蔬菜較其他農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)更劇烈。從近年來(lái)媒體報(bào)道的蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)事件看，我國(guó)蔬菜價(jià)格存在嚴(yán)重周期性投機(jī)泡沫問(wèn)題（劉國(guó)棟等，2018）。因經(jīng)營(yíng)規(guī)模較小、產(chǎn)品同質(zhì)性強(qiáng)，蔬菜種植戶(hù)幾乎沒(méi)有價(jià)格控制能力，只能被動(dòng)接受價(jià)格，難以抵抗價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。蔬菜價(jià)格的劇烈波動(dòng)使蔬菜種植戶(hù)長(zhǎng)期暴露在價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)中，導(dǎo)致資源配置低效率，影響農(nóng)民收入穩(wěn)定性和生計(jì)安排。

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)既是農(nóng)戶(hù)抵御經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的屏障，也是符合WTO規(guī)則的“綠箱”措施。相比期貨、場(chǎng)外期權(quán)等專(zhuān)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理工具，農(nóng)戶(hù)利用保險(xiǎn)管理市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不需要涉及專(zhuān)業(yè)金融知識(shí)，而與訂單生產(chǎn)相比，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)違約風(fēng)險(xiǎn)和交易成本更低（燕文文等，2016）。2006年之前，我國(guó)蔬菜保險(xiǎn)主要保障因自然災(zāi)害導(dǎo)致的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。2011年上海市率先推出綠葉菜成本價(jià)格保險(xiǎn)。截至2018年，國(guó)內(nèi)大多數(shù)省區(qū)均已開(kāi)展價(jià)格保險(xiǎn)試點(diǎn)，保障范圍涵蓋果蔬、糧食、肉蛋奶、棉花等農(nóng)產(chǎn)品。2007年新一輪農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策全面鋪開(kāi)以來(lái)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)覆蓋面逐年擴(kuò)大，保費(fèi)收入連年提高，但從價(jià)格保險(xiǎn)實(shí)踐效果看，保險(xiǎn)范圍和保障力度還不夠。如何借助政策性?xún)r(jià)格保險(xiǎn)保障菜農(nóng)收益、促進(jìn)蔬菜產(chǎn)業(yè)平穩(wěn)發(fā)展，是農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域面臨的重要現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

二、文獻(xiàn)綜述

目前農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)已形成價(jià)格保險(xiǎn)、生產(chǎn)保險(xiǎn)和收入保險(xiǎn)三類(lèi)典型保障模式。蔬菜不同于其他大宗農(nóng)產(chǎn)品，其價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)高于自然風(fēng)險(xiǎn)，探索蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)比生產(chǎn)保險(xiǎn)更有必要（張?chǎng)惖龋?014）。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度是價(jià)格保險(xiǎn)理論研究的基礎(chǔ)。價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度主要指標(biāo)包括波動(dòng)率、在險(xiǎn)價(jià)值和條件在險(xiǎn)價(jià)值等。波動(dòng)率計(jì)算主要方法包括隨機(jī)波動(dòng)率模型和GARCH族模型。但波動(dòng)率并未區(qū)分價(jià)格上漲還是下跌，使用標(biāo)準(zhǔn)差或方差等波動(dòng)率指標(biāo)衡量風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，模型結(jié)果會(huì)受分布偏斜度影響。當(dāng)數(shù)據(jù)分布負(fù)偏斜時(shí)，使用方差會(huì)低估數(shù)據(jù)包含的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)數(shù)據(jù)分布正偏斜時(shí)，使用方差會(huì)高估真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)。為克服使用方差衡量風(fēng)險(xiǎn)的缺陷，G30集團(tuán)于1993年發(fā)表了題為《衍生產(chǎn)品的實(shí)踐和規(guī)則》的報(bào)告，提出度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的VaR（Value at Risk，在險(xiǎn)價(jià)值）方法。VaR方法已廣泛用于蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)（王川等，2011）、畜牧產(chǎn)品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)（張峭等，2010；安麗等，2014）和大宗農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)（趙玉等，2014）的測(cè)度。VaR不滿(mǎn)足一致性公理，用VaR計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)不一定小于或等于該組合中各種資產(chǎn)分別計(jì)量的風(fēng)險(xiǎn)值之和，這與風(fēng)險(xiǎn)分散化的市場(chǎng)現(xiàn)象相違背。Rockafellar和Uryasev于2000年提出CVaR（Conditional Value at Risk，條件在險(xiǎn)價(jià)值）風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量技術(shù)，其含義為在投資組合損失超過(guò)某個(gè)給定VaR值條件下該投資組合的平均損失值（Rockafellar等，2000）。CVaR具有次可加性，因此無(wú)論組合回報(bào)率是否正態(tài)分布，CVaR均為一致性風(fēng)險(xiǎn)度量。

在風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度基礎(chǔ)上，理論界圍繞農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格保險(xiǎn)展開(kāi)大量研究。通過(guò)政策性?xún)r(jià)格保險(xiǎn)的制度安排，農(nóng)戶(hù)可在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格低于目標(biāo)價(jià)格或價(jià)格指數(shù)造成損失時(shí)得到經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償（王克等，2014）。價(jià)格保險(xiǎn)有利于信貸機(jī)制和保險(xiǎn)機(jī)制的匹配銜接，可以推動(dòng)農(nóng)村地區(qū)普惠金融發(fā)展，作為一種試圖用保險(xiǎn)機(jī)制管理農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的工具，應(yīng)成為我國(guó)農(nóng)險(xiǎn)市場(chǎng)未來(lái)發(fā)展的關(guān)鍵著力點(diǎn)（田輝，2016）。推廣政策性?xún)r(jià)格保險(xiǎn)將產(chǎn)生提高農(nóng)民收入、穩(wěn)定物價(jià)水平以及提高財(cái)政資金使用效率等正外部效應(yīng)（卓志等，2016）?？偨Y(jié)價(jià)格保險(xiǎn)試點(diǎn)地區(qū)經(jīng)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)因缺乏歷史數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)，制約保險(xiǎn)產(chǎn)品科學(xué)設(shè)計(jì)（徐雪高等，2017），價(jià)格保險(xiǎn)在保費(fèi)確定和保障水平（程文明等，2019），目標(biāo)價(jià)格、保險(xiǎn)期限和巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分散機(jī)制（鞠光偉等，2016）等方面仍存在諸多不足。

在價(jià)格保險(xiǎn)制度安排上，部分學(xué)者主張采用期貨價(jià)格設(shè)計(jì)保險(xiǎn)合約和厘定保險(xiǎn)費(fèi)率（Ye等，2017）?；诔墒斓钠谪浭袌?chǎng)，美國(guó)農(nóng)業(yè)部肉牛價(jià)格保險(xiǎn)的目標(biāo)價(jià)格以保單簽約日芝加哥商品交易所在保障期限末肉牛期貨價(jià)格為依據(jù)確定（Burdine等，2014）。國(guó)內(nèi)部分地區(qū)試點(diǎn)“保險(xiǎn)+期貨”的風(fēng)險(xiǎn)保障模式，如2016年在農(nóng)業(yè)部、保監(jiān)會(huì)、大連商品交易所以及部分地方政府支持下，部分保險(xiǎn)公司和期貨公司在全國(guó)開(kāi)展13個(gè)項(xiàng)目的“保險(xiǎn)+期貨”試點(diǎn)，這類(lèi)價(jià)格保險(xiǎn)產(chǎn)品均根據(jù)相應(yīng)的期貨價(jià)格開(kāi)發(fā)（朱俊生等，2017）。因國(guó)內(nèi)尚未開(kāi)發(fā)蔬菜期貨品種，部分試點(diǎn)地區(qū)采用蔬菜批發(fā)市場(chǎng)價(jià)格確定目標(biāo)價(jià)格。但流通環(huán)節(jié)的價(jià)格包括中間商的利潤(rùn)、運(yùn)輸成本以及生鮮蔬菜損耗等，無(wú)法準(zhǔn)確反映蔬菜種植成本，建議使用“田頭收購(gòu)價(jià)”代替市場(chǎng)流通價(jià)（張?chǎng)惖龋?014）。

對(duì)比已有研究成果發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)務(wù)中，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格保險(xiǎn)發(fā)展明顯落后于其他險(xiǎn)種，2014年農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入達(dá)325.7億元，而價(jià)格保險(xiǎn)保費(fèi)收入不到3億元（田輝，2016）。隨著農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)在不同地區(qū)擴(kuò)張，保險(xiǎn)公司面臨跨區(qū)域?qū)_經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的需求。但從已有文獻(xiàn)看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)跨區(qū)域?qū)_蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注不夠。在理論方面，價(jià)格保險(xiǎn)相關(guān)理論研究已滯后于各試點(diǎn)地區(qū)的實(shí)踐。有必要進(jìn)一步結(jié)合區(qū)域蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)特征優(yōu)化保險(xiǎn)方案，確定降低保險(xiǎn)費(fèi)率的策略，加快政策性蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)推廣。

三、研究方法

為優(yōu)化蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)方案，首先測(cè)度蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，然后根據(jù)蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)特征，在投資組合理論框架下確定價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)最小最優(yōu)保險(xiǎn)組合，在比較保險(xiǎn)費(fèi)率的基礎(chǔ)上確定組合策略。

在險(xiǎn)價(jià)值VaR是一定置信水平α下蔬菜價(jià)格下跌給菜農(nóng)造成最大損失。用收益率分布的1-α百分位數(shù)定義VaR：

其中，F(xiàn)為收益率的累積分布函數(shù)，收益率的概率密度函數(shù)記作f，在式（1）基礎(chǔ)上，定義條件在險(xiǎn)價(jià)值CVaR：

為克服收益率分布的偏斜度對(duì)模型估計(jì)結(jié)果的影響，參考Cao等（2010）做法，基于Cornish-Fisher展開(kāi)式將CVaR在1-α置信水平上近似展開(kāi)為式（3）（朱世武，2010）。c(α)、μ、σ、s和k分別表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布α百分位數(shù)、組合收益的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度。其中，i=1,2,3，f(x)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)。由式（3）可知，CVaR指標(biāo)同時(shí)包含收益序列的一至四階矩的信息。

Anderson等（2001）證明CVaR是凸函數(shù)，將CVaR作為目標(biāo)函數(shù)時(shí)，資產(chǎn)組合優(yōu)化問(wèn)題仍為凸規(guī)劃問(wèn)題。此結(jié)果保證均值-CVaR問(wèn)題存在最優(yōu)解。基于這一研究，假設(shè)保險(xiǎn)公司分別承保n種蔬菜，共計(jì)Q噸，每種蔬菜承保量占比分別為w1、w2…wi…wn。保險(xiǎn)公司面臨的問(wèn)題是如何選擇第i種蔬菜的承保權(quán)重wi，使所承保蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到最小。將第t期農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)1千克蔬菜消耗的生產(chǎn)成本記作Ct，收益記作rt。其中，rt=lnPt-lnPt-1，Pt=Pt-1×exp(rt)。由于政策性蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)承擔(dān)著保障農(nóng)戶(hù)收益不低于生產(chǎn)成本的功能，因此需要保障農(nóng)戶(hù)收益不低于生產(chǎn)成本即滿(mǎn)足條件Pt≥Ct，該條件等價(jià)于條件rt≥lnCt-lnPt-1。將資本市場(chǎng)上利率記作ρt，若種植蔬菜收益率低于ρt，理性農(nóng)戶(hù)將不會(huì)將資本配置到蔬菜生產(chǎn)中。因此，穩(wěn)定蔬菜生產(chǎn)還需要滿(mǎn)足條件rt≥ρt，即滿(mǎn)足rt≥max(lnCt-lnPt-1,ρt)。將在0.95置信水平上由全部承保蔬菜價(jià)格下跌導(dǎo)致的平均損失CVaR作為目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建如下模型（4）。

利用隨機(jī)模擬方法求得模型（4）最優(yōu)解，得到蔬菜保險(xiǎn)組合方案的CVaR。與單一蔬菜的CVaR相比，若保險(xiǎn)組合方案的CVaR小于單一蔬菜的CVaR，則說(shuō)明保險(xiǎn)公司可通過(guò)調(diào)整不同蔬菜承保量達(dá)到降低承保標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)的目標(biāo)，進(jìn)而降低價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率。在模型（4）基礎(chǔ)上，計(jì)算組合方案下的蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率，并評(píng)估保險(xiǎn)方案。價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率按照如下步驟厘定。

將風(fēng)險(xiǎn)保障水平記作λ，蔬菜目標(biāo)價(jià)格記作μ，第t期蔬菜價(jià)格為Pt，承保量記作Q，保險(xiǎn)合同預(yù)期損失記作EL，則預(yù)期損失可表述如下。

保險(xiǎn)費(fèi)率由下式計(jì)算得到：

參考試點(diǎn)地區(qū)做法，將目標(biāo)價(jià)格設(shè)置為地區(qū)近三年價(jià)格的平均值。式（6）中Pt=Pt-1×exp(rt)。通過(guò)隨機(jī)模擬計(jì)算保險(xiǎn)費(fèi)率，關(guān)鍵在于選擇合適的概率密度函數(shù)逼近收益rt的真實(shí)分布?，F(xiàn)有研究多采用擬合多個(gè)密度函數(shù)，然后根據(jù)K-S檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)優(yōu)選。但這種方法依賴(lài)事先對(duì)總體分布的假設(shè)，而做出這種假設(shè)往往存在遺漏信息風(fēng)險(xiǎn)。非參數(shù)方法則不需要對(duì)總體分布做出先驗(yàn)假設(shè)。因此，首先采用核密度估計(jì)方法（式（7）和（8））估計(jì)每種蔬菜收益序列的邊緣分布函數(shù)。根據(jù)前期研究結(jié)果，采用多元t-Copula函數(shù)擬合蔬菜價(jià)格的聯(lián)合分布（趙玉，2019）。最后采用Monte Carlo模擬獲得收益序列的大樣本數(shù)據(jù)，并計(jì)算不同保障水平下純保險(xiǎn)費(fèi)率。

核密度估計(jì)法得到密度函數(shù)估計(jì)值表達(dá)式如下：

核密度法容易受窗口h值影響，h取值會(huì)影響密度函數(shù)估計(jì)值的光滑程度。為克服h取值的影響，將密度函數(shù)估計(jì)值和真實(shí)值的均方誤差記作MSE，求式（8）中MSE最小值，可得到最佳窗口估計(jì)值。采用非參數(shù)方法得到邊緣密度函數(shù)后，采用極大似然法估計(jì)多元t-Copula函數(shù)的參數(shù)。

四、蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)方案優(yōu)化

（一）算例介紹

選擇北京、天津等12個(gè)大城市郊區(qū)種植范圍廣、市民消費(fèi)量大的番茄、黃瓜、菜椒和白菜四種露地蔬菜為研究對(duì)象。為真實(shí)反映蔬菜生產(chǎn)成本和收益，更好地保障菜農(nóng)利益，研究使用的價(jià)格為菜農(nóng)田頭交易價(jià)格。所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于2003～2018年《中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。原始價(jià)格數(shù)據(jù)為每50千克蔬菜產(chǎn)品的平均出售價(jià)格。將價(jià)格序列Pt通過(guò)對(duì)數(shù)差分（lnPt-lnPt-1）轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)收益序列rt，滿(mǎn)足后續(xù)計(jì)算對(duì)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性要求（朱世武，2010）。風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度、隨機(jī)規(guī)劃求解以及費(fèi)率厘定均基于Matlab R2015b平臺(tái)完成。

（二）風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度

根據(jù)Cornish-Fisher展開(kāi)式（3）計(jì)算12個(gè)城市四種蔬菜收益序列在0.95置信水平上的CVaR值。該指標(biāo)表示在0.95置信水平上由于價(jià)格下跌導(dǎo)致平均損失，指標(biāo)值越大說(shuō)明損失越大。

表1報(bào)告各地蔬菜收益序列的CVaR值及一至四階矩值。收益均值表明蔬菜產(chǎn)品的平均盈利情況。各地區(qū)盈利水平高的蔬菜品種存在差異，北京和哈爾濱的白菜盈利水平最高，天津、太原、鄭州和重慶的番茄盈利水平最高，福州、濟(jì)南、武漢、海口和貴陽(yáng)的黃瓜盈利水平最高，而銀川的菜椒盈利水平最高。方差表明收益不穩(wěn)定性。綜合方差和均值兩個(gè)分布特征看，收益不穩(wěn)定性高的蔬菜，平均盈利水平也較高。部分地區(qū)蔬菜收益不穩(wěn)定性較高，但平均收益卻較低，如哈爾濱和貴陽(yáng)的番茄、太原和濟(jì)南的白菜等品種。

偏度描述收益序列分布的對(duì)稱(chēng)性。偏度小于0，說(shuō)明收益呈現(xiàn)左偏特征，降價(jià)概率高于漲價(jià)概率；偏度大于0，說(shuō)明收益呈現(xiàn)右偏特征，漲價(jià)概率高于降價(jià)概率。蔬菜收益多呈現(xiàn)不對(duì)稱(chēng)特點(diǎn)。其中，濟(jì)南市四種蔬菜降價(jià)概率高于漲價(jià)概率，而?？谑兴姆N蔬菜漲價(jià)概率高于降價(jià)概率。峰度描述收益分布的集中程度和尾部特征。與正態(tài)分布相比，當(dāng)峰度大于3時(shí)，說(shuō)明收益概率密度曲線的尾部較厚，出現(xiàn)價(jià)格暴漲暴跌可能性偏高；當(dāng)峰度低于3時(shí)，說(shuō)明收益概率密度曲線的尾部較薄，出現(xiàn)極端價(jià)格的可能性偏低。綜合偏度和峰度兩個(gè)分布特征看，天津、太原、濟(jì)南等城市的番茄，哈爾濱、濟(jì)南、貴陽(yáng)和銀川市的黃瓜，福州的白菜和武漢的菜椒未來(lái)出現(xiàn)跌價(jià)極端的概率高于出現(xiàn)漲價(jià)極端的概率。

從CVaR值看，北京、天津、太原、濟(jì)南、鄭州和海口等城市的白菜跌價(jià)損失高于這些城市其他蔬菜跌價(jià)損失，哈爾濱和福州黃瓜跌價(jià)損失高于這些城市其他蔬菜跌價(jià)損失，武漢和重慶菜椒跌價(jià)損失高于這些城市其他蔬菜跌價(jià)損失，銀川番茄跌價(jià)損失高于其他三種蔬菜跌價(jià)損失。

表1 各地區(qū)蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度結(jié)果

圖1報(bào)告蔬菜收益和價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的空間特征。綜合收益和風(fēng)險(xiǎn)看，同一城市不同品種蔬菜之間的收益和風(fēng)險(xiǎn)存在較大差異，另外，收益和風(fēng)險(xiǎn)在空間上也存在較強(qiáng)異質(zhì)性。從圖1可知，銀川的番茄、武漢的菜椒、濟(jì)南的白菜均屬低收益-高風(fēng)險(xiǎn)蔬菜，福州的番茄、貴陽(yáng)和武漢的黃瓜、貴陽(yáng)的菜椒均屬高收益-低風(fēng)險(xiǎn)蔬菜，濟(jì)南的黃瓜、?？诘牟私?、北京的白菜均屬高風(fēng)險(xiǎn)-高收益蔬菜，太原的菜椒、銀川的白菜則屬于低風(fēng)險(xiǎn)-低收益蔬菜。對(duì)于收益高-風(fēng)險(xiǎn)低的蔬菜，菜農(nóng)愿意種植，保險(xiǎn)公司愿意承保且保險(xiǎn)費(fèi)率低。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)高的蔬菜，只有收取高額保險(xiǎn)費(fèi)的保險(xiǎn)公司才會(huì)提供承保服務(wù)，但過(guò)高保費(fèi)無(wú)法吸引菜農(nóng)投保。對(duì)于價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)高的蔬菜，政府需要補(bǔ)貼更多保費(fèi)或者通過(guò)合適的組合策略對(duì)沖部分風(fēng)險(xiǎn)使其可保。

圖1 蔬菜收益-價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的空間特征

（三）保險(xiǎn)組合策略

根據(jù)模型（4）分析保險(xiǎn)公司的保險(xiǎn)方案，其中模型（4）第一個(gè)約束條件中的利率設(shè)置為一年期貸款利率4.35%。表2報(bào)告在保障菜農(nóng)基本收益情況下，使得保險(xiǎn)標(biāo)的總風(fēng)險(xiǎn)最低的承保策略及其對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值。從種植收益率看，此保險(xiǎn)策略使得北京、天津、太原、哈爾濱、重慶和銀川等城市蔬菜保險(xiǎn)標(biāo)的的組合收益率為4.35%，福州、濟(jì)南、鄭州、武漢、?？诤唾F陽(yáng)的蔬菜保險(xiǎn)標(biāo)的的組合收益率分別為7.64%、6.16%、6.38%、8.13%、6.91%和8.75%。

從最優(yōu)策略對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值看，保險(xiǎn)組合策略可有效降低保險(xiǎn)標(biāo)的的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。從表2中承保最優(yōu)權(quán)重看，具有風(fēng)險(xiǎn)低且收益高特征的蔬菜品種所占權(quán)重較高，具有風(fēng)險(xiǎn)高且收益高、風(fēng)險(xiǎn)低且收益低兩種特征的蔬菜品種所占權(quán)重較低，而風(fēng)險(xiǎn)高且收益低的蔬菜品種未被選入保險(xiǎn)組合。

表2 城郊蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)最優(yōu)組合策略

在蔬菜收益聯(lián)合分布函數(shù)基礎(chǔ)上厘定價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率。首先利用擬合的多元t-Copula作為隨機(jī)數(shù)發(fā)生器模擬生成10 000組蔬菜收益率對(duì)應(yīng)的概率。其次根據(jù)樣條函數(shù)插值計(jì)算對(duì)應(yīng)的收益率。然后以2018年作為參考年度，將收益率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)格數(shù)據(jù)。最后根據(jù)試點(diǎn)地區(qū)普遍做法，將當(dāng)?shù)亟晏镱^收購(gòu)價(jià)格均值作為目標(biāo)價(jià)格，運(yùn)用式（5）和（6）計(jì)算不同保障水平下的純保險(xiǎn)費(fèi)率。表3為12個(gè)城市蔬菜目標(biāo)價(jià)格。

表3 各城市蔬菜目標(biāo)價(jià)格 （元/千克）

表4為100%保障水平下12個(gè)城市蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率的厘定結(jié)果。生鮮蔬菜面臨的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)要高于自然風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率高于產(chǎn)量保險(xiǎn)費(fèi)率。在大多數(shù)城市中，菜椒、白菜均屬高價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的蔬菜，單獨(dú)承保這類(lèi)蔬菜產(chǎn)生的費(fèi)率過(guò)高，一方面不利于形成有效的保險(xiǎn)需求，另一方面增加保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)比單一蔬菜和蔬菜組合的價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率，由于不同種類(lèi)蔬菜的價(jià)格并不完全相關(guān)，因此在組合策略下保險(xiǎn)費(fèi)率出現(xiàn)下降。通過(guò)保險(xiǎn)產(chǎn)品組合，可降低菜農(nóng)的保險(xiǎn)成本和地方政府保險(xiǎn)補(bǔ)貼的財(cái)政負(fù)擔(dān)，同時(shí)降低保險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

表4 蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率厘定 （%）

考慮到蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)在空間上的異質(zhì)性，研究進(jìn)一步討論價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)在空間上對(duì)沖的可能性。在表2組合策略基礎(chǔ)上，測(cè)算保險(xiǎn)方案中承保數(shù)量在空間上的配置。其中北京、天津、哈爾濱、福州、鄭州、武漢和?？诘臋?quán)重分別為0.038、0.062、0.178、0.174、0.211、0.182和0.155。在此保險(xiǎn)方案中，保險(xiǎn)公司承保標(biāo)的CVaR值為0.080?？臻g組合收益率為6.31%以上城市組合收益率仍分別為4.35%、4.35%、4.35%、7.64%、6.38%、8.13%和6.91%。通過(guò)在空間上合理配置承保標(biāo)的，達(dá)到降低風(fēng)險(xiǎn)且保障菜農(nóng)收益的目標(biāo)。按照式（5）和（6）厘定空間組合保險(xiǎn)費(fèi)率，平均目標(biāo)價(jià)格為2.06元/千克，在100%保障水平上，純保險(xiǎn)費(fèi)率降低到0.41%。

按照以上測(cè)算結(jié)果可知，如果某一家保險(xiǎn)公司面向各大城市城郊農(nóng)戶(hù)供給蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)，當(dāng)計(jì)劃承保量為1萬(wàn)噸時(shí)，其應(yīng)向北京、天津、哈爾濱、福州、鄭州、武漢和?？诘牟宿r(nóng)分別承保380、620、1 780、1 740、2 110、1 820和1 550噸。進(jìn)一步按照表2中最優(yōu)權(quán)重做承保量分配，根據(jù)表3中目標(biāo)價(jià)格計(jì)算保險(xiǎn)金額?？偝斜Ａ拷?jīng)過(guò)產(chǎn)品和空間兩次組合配置后，得到最優(yōu)保險(xiǎn)方案見(jiàn)表5。

表5 蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)最優(yōu)保險(xiǎn)方案

北京番茄、黃瓜、菜椒和白菜2015～2017年3年畝產(chǎn)量均值分別為3 458、5 284、3 365和5 257千克/畝，如參考安信農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司做法，保險(xiǎn)產(chǎn)量按畝均產(chǎn)量70%計(jì)算，則四種蔬菜承保面積分別為57、38、20和15畝。其他城市承保面積也可依次推算。

根據(jù)保險(xiǎn)精算原理及國(guó)內(nèi)學(xué)者相關(guān)研究（劉素春等，2018）：保險(xiǎn)毛費(fèi)率=純保險(xiǎn)費(fèi)率×[1+安全系數(shù)（15%）]×[1+營(yíng)業(yè)費(fèi)用（20%）]×[1+預(yù)定結(jié)余率（5%）]。由此保險(xiǎn)毛費(fèi)率可測(cè)算不同保險(xiǎn)策略產(chǎn)生的保費(fèi)，由保費(fèi)可評(píng)估不同策略?xún)?yōu)劣。假設(shè)各市蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)承保量和表5數(shù)據(jù)一致，在此基礎(chǔ)上根據(jù)前文測(cè)算保險(xiǎn)費(fèi)率，在100%保障水平下各市蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)保費(fèi)總額見(jiàn)表6。

僅考慮北京、天津等7個(gè)城市四種蔬菜承保，通過(guò)承保產(chǎn)品在同一地區(qū)適當(dāng)組合，除鄭州外，其他城市菜農(nóng)需支付的保險(xiǎn)費(fèi)均發(fā)生較大幅度下降，一次組合后的總保險(xiǎn)費(fèi)用下降約51%。進(jìn)一步對(duì)承保產(chǎn)品在不同地區(qū)做適當(dāng)組合，除武漢外，其他城市菜農(nóng)需支付的保險(xiǎn)費(fèi)又發(fā)生大幅下降，二次組合后總保險(xiǎn)費(fèi)用在一次組合基礎(chǔ)上下降約89%。以北京為例，承保單一品種時(shí)，在100%、90%和80%保障水平上平均每畝保費(fèi)分別為830、540和348元。按照表2權(quán)重承保四種蔬菜時(shí)，在100%、90%和80%保障水平上平均每畝保費(fèi)分別為650、300和58元。進(jìn)一步按照空間組合承保標(biāo)的，在100%保障水平上平均每畝保費(fèi)下降為25元。過(guò)高保費(fèi)無(wú)法形成有效需求，從而導(dǎo)致供給不足。目前全國(guó)各試點(diǎn)地區(qū)保障水平在70%～95%，而每畝保費(fèi)大多在300元以?xún)?nèi)，財(cái)政補(bǔ)貼占每畝保費(fèi)的70%～90%。試點(diǎn)地區(qū)承保多個(gè)蔬菜品種，經(jīng)過(guò)優(yōu)化各蔬菜品種的承保量之后，可將保費(fèi)控制在合理區(qū)間。

表6 不同保險(xiǎn)策略保費(fèi)對(duì)比結(jié)果 （萬(wàn)元）

五、結(jié)論與討論

（一）研究結(jié)論

蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)對(duì)于保障菜農(nóng)收益，促進(jìn)蔬菜產(chǎn)業(yè)平穩(wěn)發(fā)展具有重要意義。根據(jù)各地區(qū)不同蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)特征和聯(lián)系，可優(yōu)化保險(xiǎn)方案，設(shè)計(jì)費(fèi)率更低價(jià)格保險(xiǎn)合約。本文在測(cè)度價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)CVaR值基礎(chǔ)上，借助均值-CVaR模型，在保障菜農(nóng)基本收益約束條件下，通過(guò)最小化承保標(biāo)的CVaR值，優(yōu)化蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)的保險(xiǎn)方案，并厘定不同方案的保險(xiǎn)費(fèi)率，比較不同保險(xiǎn)策略的保費(fèi)。研究結(jié)論如下。

第一，與方差指標(biāo)相比，CVaR風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)可更好地將隨機(jī)變量的波動(dòng)分為下跌風(fēng)險(xiǎn)和上漲風(fēng)險(xiǎn)。與VaR指標(biāo)相比，CVaR風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)具有次可加性，可使得組合風(fēng)險(xiǎn)小于或等于該組合中各保險(xiǎn)標(biāo)的分別計(jì)量的風(fēng)險(xiǎn)值之和，更好地揭示風(fēng)險(xiǎn)分散化市場(chǎng)現(xiàn)象。另外，CVaR指標(biāo)包含隨機(jī)變量的一階矩至四階矩的全部信息，使用該指標(biāo)可更全面表征蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)特征。

第二，同一個(gè)城市中不同蔬菜品種之間價(jià)格存在較高相關(guān)性，但價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)仍表現(xiàn)出不一致分布特征。利用蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)在品種間差異，可對(duì)沖掉一部分價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)在蔬菜品種之間合理分配承保標(biāo)的數(shù)量，一定程度上降低保險(xiǎn)標(biāo)的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)和保險(xiǎn)費(fèi)率，節(jié)約菜農(nóng)投保成本。

第三，不同城市中蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)特征存在明顯異質(zhì)性，利用部分城市保險(xiǎn)標(biāo)的價(jià)格相關(guān)性較低特點(diǎn)，可對(duì)沖部分風(fēng)險(xiǎn)。在設(shè)計(jì)政策性?xún)r(jià)格保險(xiǎn)時(shí)，綜合利用蔬菜價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)特征在品種和空間差異，通過(guò)在不同城市之間合理分配承保標(biāo)的數(shù)量，可優(yōu)化保險(xiǎn)方案，較大幅度降低承保標(biāo)的總的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)和保險(xiǎn)費(fèi)率。

（二）討論

目前國(guó)內(nèi)主要在生豬、雞蛋、蔬菜、棉花等農(nóng)業(yè)領(lǐng)域推行價(jià)格保險(xiǎn)試點(diǎn)。在實(shí)務(wù)方面，試點(diǎn)地區(qū)價(jià)格保險(xiǎn)大致可分為承保多個(gè)蔬菜品種的綜合保險(xiǎn)和主要為當(dāng)?shù)靥厣卟顺斜５膯我黄贩N保險(xiǎn)。上海最早推行以保障種植成本為目標(biāo)的綠葉菜價(jià)格保險(xiǎn)試點(diǎn)，保險(xiǎn)品種為青菜、杭白菜、生菜等五種綠葉菜。上海安信農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司在總結(jié)美國(guó)農(nóng)業(yè)價(jià)格保險(xiǎn)成功案例基礎(chǔ)上分別設(shè)計(jì)成本價(jià)格保險(xiǎn)和批發(fā)價(jià)格保險(xiǎn)，目標(biāo)價(jià)格分別為約定成本價(jià)格和當(dāng)?shù)嘏l(fā)市場(chǎng)近三年均價(jià)，兩類(lèi)保險(xiǎn)保障水平為95%，費(fèi)率為10%，蔬菜成本價(jià)格保險(xiǎn)每畝保費(fèi)98元。2012年上海市蔬菜承保面積總計(jì)12.5萬(wàn)畝，青菜、雞毛菜、米莧、生菜和杭白菜承保比例分別為40%、32%、10.4%、9.6%和8%①http://www.moa.gov.cn/ztzl/jlh/shzf/201204/t20120425_2610910.htm。成都2014年度承保蔬菜7.7萬(wàn)畝，收取保費(fèi)1 435萬(wàn)元，承保白菜、黃瓜、菜椒等10個(gè)蔬菜品種，財(cái)政補(bǔ)貼保費(fèi)約1 160萬(wàn)元，投保1.2萬(wàn)戶(hù)菜農(nóng)，保險(xiǎn)金額1.1億元②http://www.mofcom.gov.cn/article/resume/n/201412/20141200851512.shtml。由以上數(shù)據(jù)估算每畝保費(fèi)約為186元，每畝財(cái)政補(bǔ)貼保費(fèi)約為151元，每畝需要農(nóng)戶(hù)繳納保費(fèi)35元。成都市價(jià)格保障水平為保淡期的75%和保收期的90%，費(fèi)率為保淡期的7%和保收期的15%，價(jià)格觸發(fā)依據(jù)為蔬菜離地價(jià)格。除以上對(duì)多種蔬菜提供承保服務(wù)試點(diǎn)外，有些價(jià)格保險(xiǎn)試點(diǎn)僅針對(duì)某一種蔬菜承保。如北京市大興區(qū)推出白菜成本價(jià)格險(xiǎn)，山東省金鄉(xiāng)縣大蒜價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)等（王曉彤等,2017）。其中，金鄉(xiāng)縣被譽(yù)為中國(guó)“大蒜之鄉(xiāng)”，該縣針對(duì)特色農(nóng)產(chǎn)品試點(diǎn)大蒜保險(xiǎn)，費(fèi)率為10%～16%，每畝保費(fèi)在200～350元（趙德泉等，2015）。比較現(xiàn)有試點(diǎn)的保險(xiǎn)實(shí)踐，承保多種蔬菜品種并對(duì)各品種承保數(shù)量做出優(yōu)化對(duì)于降低保費(fèi)具有一定指導(dǎo)意義。上海、成都等地通過(guò)承保多種蔬菜品種，降低承保標(biāo)的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)從而降低保險(xiǎn)費(fèi)率，與本研究結(jié)論一致。一個(gè)保險(xiǎn)單位覆蓋的地理位置越分散、作物品種越多，越有利于風(fēng)險(xiǎn)分散（袁祥州，2016）。但由地方政府推動(dòng)甚至主導(dǎo)的政策性?xún)r(jià)格保險(xiǎn)，從試點(diǎn)到推廣均受到行政區(qū)域限制。目前國(guó)內(nèi)鮮有保險(xiǎn)公司可在全國(guó)范圍內(nèi)根據(jù)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的空間差異自由配置承保標(biāo)的數(shù)量。我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)屬于政策性保險(xiǎn)，其經(jīng)營(yíng)模式遵循“政府推動(dòng)、市場(chǎng)運(yùn)作”原則，只有獲得地方政府經(jīng)營(yíng)授權(quán)的保險(xiǎn)公司才可開(kāi)展相關(guān)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。目前，多數(shù)保險(xiǎn)公司農(nóng)保業(yè)務(wù)涉及區(qū)域較小。如安信農(nóng)保業(yè)務(wù)覆蓋上海、江蘇和浙江，陽(yáng)光農(nóng)保范圍覆蓋黑龍江和廣東，國(guó)元農(nóng)保業(yè)務(wù)覆蓋安徽、上海、河南、湖北和貴州。以上農(nóng)保企業(yè)展業(yè)現(xiàn)狀并不利于其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的分散和對(duì)沖。

本研究政策含義在于，國(guó)家應(yīng)鼓勵(lì)和支持相關(guān)企業(yè)在盡可能多的地區(qū)開(kāi)展農(nóng)保業(yè)務(wù)，這既有助于降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，又有助于降低農(nóng)戶(hù)承擔(dān)的保費(fèi)?？赡艿膭?chuàng)新在于引入較方差更先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)CVaR，在保障菜農(nóng)基本收益約束條件下，通過(guò)最小化保險(xiǎn)標(biāo)的CVaR，討論如何借助保險(xiǎn)標(biāo)的空間組合策略降低保費(fèi)，并通過(guò)一個(gè)算例給出具體優(yōu)化方案。研究局限性在于受限于數(shù)據(jù)資料，僅分析大城市城郊蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)的組合策略?？紤]到城郊蔬菜產(chǎn)業(yè)特殊性，相關(guān)結(jié)論是否能推廣到山東金鄉(xiāng)大蒜基地等專(zhuān)業(yè)性更強(qiáng)的蔬菜產(chǎn)區(qū)有待進(jìn)一步驗(yàn)證。國(guó)外保險(xiǎn)公司主要針對(duì)大型農(nóng)場(chǎng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)綜合性保險(xiǎn)，通過(guò)跨地區(qū)承保多種農(nóng)產(chǎn)品降低承保標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)和費(fèi)率。國(guó)內(nèi)菜農(nóng)蔬菜種植規(guī)模小，種植結(jié)構(gòu)單一以及地方政府過(guò)度介入等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，均可能限制保險(xiǎn)組合策略的實(shí)施。

六、政策建議

第一，加快價(jià)格數(shù)據(jù)鏈建設(shè)，做好價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和應(yīng)對(duì)。價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的管理和保險(xiǎn)產(chǎn)品的創(chuàng)新離不開(kāi)數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐。應(yīng)加快建設(shè)包括蔬菜價(jià)格數(shù)據(jù)中心、價(jià)格監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、價(jià)格信息網(wǎng)和手機(jī)APP在內(nèi)的價(jià)格數(shù)據(jù)鏈平臺(tái)。蔬菜價(jià)格數(shù)據(jù)鏈上批發(fā)、零售環(huán)節(jié)的價(jià)格數(shù)據(jù)庫(kù)已初具規(guī)模，但仍有待完善。一是蔬菜田頭價(jià)格數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)落后，采樣頻率過(guò)低，不能及時(shí)為保險(xiǎn)精算提供支撐?？紤]到蔬菜生產(chǎn)周期一般為120～150天，目前由國(guó)家農(nóng)調(diào)隊(duì)按年度收集的相關(guān)數(shù)據(jù)無(wú)法準(zhǔn)確反映菜農(nóng)在淡季和旺季承受的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)和成本壓力。建議按照淡旺季調(diào)整田頭價(jià)格和生產(chǎn)成本的采樣頻率，并保證數(shù)據(jù)信息的權(quán)威、公開(kāi)和透明。二是對(duì)價(jià)格數(shù)據(jù)資源挖掘不充分，無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)控和應(yīng)對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。建議農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)主管部門(mén)加大研發(fā)投入，在已建成的數(shù)據(jù)鏈基礎(chǔ)上深入挖掘農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格大數(shù)據(jù)價(jià)值，利用可視化技術(shù)強(qiáng)化價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理，借助精算模型創(chuàng)新保險(xiǎn)產(chǎn)品、優(yōu)化保險(xiǎn)合約。

第二，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)機(jī)制創(chuàng)新，推動(dòng)跨地區(qū)開(kāi)展保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)采取各級(jí)政府領(lǐng)導(dǎo)下財(cái)政支持的風(fēng)險(xiǎn)負(fù)責(zé)制，在這種體制下各地自行設(shè)立農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司，容易導(dǎo)致農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)的地方割據(jù)。需要在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)引入適度競(jìng)爭(zhēng)，通過(guò)制度創(chuàng)新鼓勵(lì)和推動(dòng)跨地區(qū)開(kāi)展城郊蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。一方面，利用中央財(cái)政補(bǔ)貼機(jī)制的指揮棒作用，對(duì)承保標(biāo)的覆蓋地域分散的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司給予較高保費(fèi)補(bǔ)貼比例。另一方面，發(fā)揮再保險(xiǎn)支持機(jī)制的調(diào)節(jié)作用。建立國(guó)家和省級(jí)兩個(gè)層面的再保險(xiǎn)支持體系。根據(jù)歷史價(jià)格數(shù)據(jù)做好各地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，省級(jí)再保險(xiǎn)支持應(yīng)對(duì)跨地區(qū)開(kāi)展承保業(yè)務(wù)的公司給予優(yōu)惠的再保險(xiǎn)費(fèi)率和較高的自留保費(fèi)承保收益。國(guó)家再保險(xiǎn)支持應(yīng)匯總每個(gè)公司在全國(guó)范圍內(nèi)的凈承保損益，根據(jù)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)覆蓋地域分散程度確定公司分保成數(shù)。

第三，重視新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的保險(xiǎn)訴求，優(yōu)化價(jià)格保險(xiǎn)方案。蔬菜價(jià)格保險(xiǎn)的保障效果不僅取決于保險(xiǎn)合約，還取決于農(nóng)戶(hù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的訴求和對(duì)保險(xiǎn)的有效需求。種植大戶(hù)、家庭農(nóng)場(chǎng)等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體是現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的主力。首先，應(yīng)及時(shí)追蹤調(diào)查新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體風(fēng)險(xiǎn)管理訴求和實(shí)際經(jīng)營(yíng)情況，專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)和設(shè)計(jì)保險(xiǎn)合約，做到應(yīng)保盡保。其次，加強(qiáng)對(duì)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)培訓(xùn)，提高其保險(xiǎn)意識(shí)，提升其對(duì)保險(xiǎn)條款、索賠和勘損等認(rèn)知水平。最后，綜合考慮新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體面臨的各種價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，為其提供以綜合性保險(xiǎn)為主，單一保險(xiǎn)為輔的一攬子保險(xiǎn)方案，借助均值-CVaR框架優(yōu)化保險(xiǎn)組合策略降低保險(xiǎn)費(fèi)率，將其對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的潛在需求轉(zhuǎn)化為有效需求。