摘 要：在科技進步和大數據支撐背景下，天氣指數農業(yè)保險市場需求廣闊。本文以理論的天氣指數設計為例，梳理歸納農業(yè)氣象指數保險從指數設計、產品開發(fā)、后期實施以及產品推廣的流程，旨在促進建立更系統、科學、規(guī)范的氣象保險業(yè)務體系，拓寬保險研究和市場服務領域，提高為農防災減災服務能力。

關鍵詞：農業(yè)氣象;天氣指數;保險;氣象災害

中圖分類號：S16

文獻標識碼：A

DOI：10.19754/j.nyyjs.20201115059

收稿日期：2020-09-02

作者簡介：馬昕（1990-），碩士，工程師。研究方向：農業(yè)氣象。

天氣指數農業(yè)保險是把影響農作物產量或品質的1個或幾個氣象要素（如溫度、降水、光照等）造成的災害損失進行指數化，當指數達到既定的保險賠償觸發(fā)值時，投保人即可獲得相應額度標準的一類保險。作為一種創(chuàng)新型農業(yè)保險模式，因其克服了逆向選擇和道德風險，降低了保險管理成本，具有標準化和透明化，在科技進步和大數據支撐背景下的天氣指數保險在未來的發(fā)展趨勢良好。

20世紀90年代以來，國內外專家學者對氣象指數保險產品進行了大量研究，方法多樣新穎，很多已經推廣應用，也取得了服務效果，對于后續(xù)研究具有積極的借鑒意義。本文以理論的天氣指數設計為例，梳理歸納農業(yè)氣象指數保險從指數設計、產品開發(fā)、后期實施以及產品推廣的整個流程，旨在促進建立更系統、科學、規(guī)范的氣象保險業(yè)務體系，拓寬保險研究和市場服務領域，提高為農防災減災服務能力。

1?天氣指數保險產品的開發(fā)流程

天氣指數保險產品的開發(fā)可分為以下幾個步驟：資料收集與處理，天氣指數的選取與設計，天氣指數—災損模型的構建，理賠觸發(fā)值的確定，純費率的厘定，保險產品設計。

具體到農業(yè)氣象指數保險產品，要進行需求分析和實地調查，獲取相應背景資料，如通過氣象、農業(yè)、財政和保險公司等多部門聯合實地勘察，組織多方座談等形式，了解農作物的主要種植分布，發(fā)育期，影響產量或品質的主要氣象要素和主要影響時段;統計正常/好/差年景的代表年份以及不同年景下農作物的產值;了解農作物單產的種植管理成本，產品價格;農戶不同年景的收入水平，購買保險產品最多能承受的保費等信息。

在氣象災害進行分析的基礎上，最終初步確定農作物的主要承保災種、主要保險時段和關鍵氣象因子;初步確定保障程度，如保險金額、試點范圍、財政補貼、農戶的實際參保需求及繳費比例等事項。

1.1?資料收集與處理

1.1.1?資料來源

氣象指數保險的設計必須基于地區(qū)長序列的歷史數據。至少要獲取到基礎地理信息，承保區(qū)域10a以上的地面氣象觀測資料、農作物產量和生育期資料、重要氣象災害資料以及試驗觀測資料等。

1.1.2?數據質量控制

通過實地調查驗證和統計檢驗方法，對收集到的歷史資料進行完整性、可靠性審查等質量控制，如采用標準差統計檢驗方法對異常數據進行處理。

1.2?天氣指數的選取與設計

天氣指數H可以是單一氣象要素，也可以是多個氣象要素的綜合。滿足客觀獨立可驗證性，具有較好的穩(wěn)定性。目前，天氣指數的選取有2種方法：可采用已有的氣象災害指標作為農作物災害的天氣指數，即基于已頒布的國家和地方標準、行業(yè)業(yè)務指標等規(guī)范化的農業(yè)氣象災害指標;可通過統計分析方法構建與農作物減產率顯著相關的指數作為反映受災程度的天氣指數，初選造成農作物災害的相關氣象要素（如光照、溫度、降水等），采用敏感系數、方差分析或多重比較等方法分析減產率與氣象要素之間的關系，引入因子對產量的影響大，且因子之間相關性小，篩選出關鍵致災因子作為農作物受災天氣指數。

1.3?天氣指數—災損模型的構建

本文以減產率為例。

1.3.1?計算氣象災害減產率

基于歷年農作物產量數據，利用時間序列分析方法擬合趨勢產量，從而得到氣象產量和相對氣象產量，減產率為相對氣象產量中的減產部分，相對氣象產量為負值表示減產。

yw=（y-yt）/yt×100%

式中，yw是相對氣象產量;y是實際產量;yt是趨勢產量。

1.3.2?確定典型氣象災害數據

因農作物的減產不一定全部為氣象災害所致，所以天氣指數H與減產率不是絕對對應關系，因此需要對災害的樣本進行篩選，將受氣象災害明顯并且導致了減產的數據作為典型氣象災害數據集。

1.3.3?構建天氣指數-受災模型

基于典型氣象災害數據樣本，采用回歸分析方法，得到天氣指數H與減產率之間有較好擬合效果，且通過顯著性水平檢驗的統計模型。

1.4?確定理賠觸發(fā)值

理賠觸發(fā)值是指開始啟動保險理賠時所對應的天氣指數值。由于天氣指數保險不需要實地田間查驗，只是根據既定的天氣指數來決定賠償，可能出現造成賠付與實際損失不匹配，所以要適當避免或降低基差風險。

基于構建的天氣指數-受災模型，以歷史氣象和農作物產量資料為基礎，分析歷史上農作物受災發(fā)生損失，計算不同天氣指數閾值下對應的災害賠付率。將歷史天氣指數平均賠付與歷史平均產量損失進行對比，通過迭代計算后確定兩者盡可能一致的天氣指數作為理賠觸發(fā)值。

1.5?純保險費率的厘定

純保險費率是指保險金額中純保費的比例，由損失概率確定。實際操作中，一般以投保人投保農作物歷史上長時期的平均損失率來確定，理論損失等于單位面積農作物的災害損失率的數學期望。

Rate=E（loss）=∑（Lri×pi）?i>m

式中：Rate為純保險費率;E（loss）為農作物災害平均損失率;Lri為第i等級的保險災害損失率;pi為第i等級的保險災害損失率發(fā)生的頻率;i為天氣指數等級;m為天氣指數賠付觸發(fā)值對應的災害等級。

1.6?保險產品的設計

1.6.1?天氣指數賠付標準制定

農作物某種天氣指數保險的賠付公式：

I=y-yminymax-ymin×Q

式中，I為單位面積的保險賠償金額;y為減產率;ymin是保險賠付觸發(fā)值對應的減產率;ymax是最高減產率;Q為保險金額。

1.6.2?天氣指數保險費率的修訂

由于不同地區(qū)氣候、地形、植被以及農作物種植面積的差異會影響產量進而影響到保險費率。為了實現不同區(qū)域保險費率的差異化，需要進行氣象災害風險評估，并針對災害風險評估的結果對天氣指數保險費率進行修訂。災害風險評估一般不考慮地理位置、農田設施、經濟水平、農作物對災害抵抗能力的不同以及農戶經營管理水平的高低，主要考慮致災因子危險性。

致災因子危險性是指造成氣象災害的可能程度，可利用歷史氣象觀測資料，計算各站點多年平均的災害強度和災害發(fā)生頻率，用乘積表示。

E=F×Q

式中，E代表致災因子危險性;F為災害發(fā)生頻率;Q為災害強度。危險性越小，發(fā)生氣象災害的可能性越小，對農作物產量影響就越小，反之越大。

對致災因素危險性評價結果進行無量綱化處理，即可表達不同區(qū)域風險總量。在風險總量大的區(qū)域，災賠付額度超過保費收入的可能性較大，需要適當收取較高的風險附加率來保障保險公司的業(yè)務可持續(xù)性。

2?天氣指數保險產品的推廣與服務

完成天氣指數的設計，保險公司要完成保險產品具體條款的設計等整個開發(fā)，之后在具體推廣應用中，還可通過多方面提高服務效率。

2.1?完善基礎設施和數據系統

可在選定區(qū)域或適合開展天氣指數保險的地區(qū)組建更高密度的自動氣象觀測站，使得原始氣象數據獲取更及時有效，從源頭提高數據質量。

2.2?提高農戶認知水平

在推廣天氣指數保險產品時，要提高傳統農戶、新型農業(yè)經營主體對農業(yè)氣象指數保險的認知，通過對試點區(qū)域農戶進行宣講，使其了解氣象指數保險產品的優(yōu)勢，從而增加投保意愿。

2.3?拓寬產品營銷渠道

除了針對農戶，農業(yè)氣象保險產品還可以推廣到涉農企業(yè)，如農產品加工企業(yè)。保險公司還可以和銀行、信貸機構開展合作，共享信息資源降低各自的經營成本，降低貸款難度，增大市場保險需求。

2.4?協調政府鼓勵引導

政府部門的協調引導和政策支持對于農業(yè)氣象指數保險的推廣具有重大作用?？晒膭钤圏c，提高保險公司的開發(fā)研究積極性;協調各職能部門的合作，包括農業(yè)、財政、氣象、民政等部門與保險公司的對接，提高此項業(yè)務推進效率。

3?結束語

產品設計是天氣指數農業(yè)保險的難點，產品推廣是天氣指數農業(yè)保險的核心。氣象指數保險產品設計的技術要求較高，涉及到精算、氣象、統計等諸多學科，需要可靠的數據分析和嚴謹的模型設計，不合理的產品會造成較大的偏差風險;推廣中又需要大量的人力物力配合，部門之間的協調銜接還會產生較高的交易成本。同其它農業(yè)保險類似，天氣指數農業(yè)保險從開發(fā)設計到實踐應用，再到產品推廣應用，還有很長的一段路要走。但隨著氣象災害的頻發(fā)和農業(yè)保險市場的迅速發(fā)展，天氣指數農業(yè)保險是可作為傳統政策性農業(yè)保險的補充和替代。

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（責任編輯?李媛媛）