楊汭華 郭楠 付磊

國際DOI編碼：10.15958/j.cnki.gdxbshb.2021.04.11

摘?要：我國政策性農(nóng)業(yè)保險快速發(fā)展的前10年中，農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營者有多大的賠付能力？賠付能力的影響因素有哪些？回答這些問題有助于農(nóng)業(yè)保險賠付能力建設(shè)。本文利用Cummins反應(yīng)函數(shù)模型，設(shè)定了不同的大災(zāi)損失情景并測算評估了農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付能力，并利用GMM方法對賠付能力的影響因素進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，我國農(nóng)作物因災(zāi)損失風(fēng)險較高，在20年一遇的大災(zāi)情形下，2016年農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的賠付效率為84.77%，再保險比例、凈資產(chǎn)收益率、農(nóng)業(yè)保險規(guī)模、調(diào)整所有者權(quán)益是影響賠付效率的主要因素。這些結(jié)論對于我國大災(zāi)風(fēng)險分散體系建設(shè)具有重要的支持價值。

關(guān)鍵詞：大災(zāi)風(fēng)險;農(nóng)業(yè)保險;賠付能力;Cummins反應(yīng)函數(shù)

中圖分類號：F840.66??文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A??文章編號：1000-5099（2021）04-0109-11

一、引言

從2007年開始，我國政策性農(nóng)業(yè)保險快速發(fā)展，已經(jīng)成為財產(chǎn)險行業(yè)中的一個極具重要性的險種。比較發(fā)現(xiàn)，2007-2015年期間我國財產(chǎn)險賠付額的增幅范圍在3%～38%之間，而農(nóng)業(yè)保險賠付額的增幅范圍則為-15%～350%。即使在近五年，其取值范圍也在-15%～53%之間。財產(chǎn)險賠付呈現(xiàn)逐年上漲的趨勢，盡管近年來上漲趨勢有所放緩，但相比之下，農(nóng)業(yè)保險賠付具有更強(qiáng)的波動性，這說明農(nóng)業(yè)保險面臨的風(fēng)險更大，巨災(zāi)損失可能會給農(nóng)業(yè)保險行業(yè)賠付能力造成嚴(yán)重影響。從2007至2016年，我國農(nóng)業(yè)保險已經(jīng)走過了第一個10年，在這個過程中，我國初步建立了以“直接保險+再保險”為主體的農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)風(fēng)險分散機(jī)制，重點解決了中、低層風(fēng)險，但隨著農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)領(lǐng)域拓寬與業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大，針對再保險難以承擔(dān)的大災(zāi)風(fēng)險仍缺乏有效的應(yīng)對機(jī)制。我國有針對公司層面的《農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)風(fēng)險準(zhǔn)備金管理辦法》，同時一些地方政府也設(shè)置有農(nóng)業(yè)大災(zāi)風(fēng)險準(zhǔn)備金，但都缺乏統(tǒng)籌層面的制度考慮。

界定農(nóng)業(yè)大災(zāi)風(fēng)險存在一定的困難。在部分研究中，學(xué)者認(rèn)為大災(zāi)和巨災(zāi)并不同質(zhì)。償付能力本質(zhì)上是保險公司資產(chǎn)與負(fù)債的財務(wù)匹配關(guān)系，充足的償付能力是保證其持續(xù)健康經(jīng)營的先決條件，一旦資不抵債則面臨破產(chǎn)危機(jī)。庹國柱^[1]將農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)風(fēng)險定義為發(fā)生超過本地農(nóng)業(yè)保險和農(nóng)業(yè)保險機(jī)構(gòu)風(fēng)險責(zé)任承擔(dān)能力的可能性還是比較恰當(dāng)?shù)摹?/p>

那么，我國農(nóng)業(yè)保險機(jī)構(gòu)對于大災(zāi)風(fēng)險責(zé)任的償付能力達(dá)到了什么程度呢？對此，學(xué)界的研究才剛剛起步。20世紀(jì)中葉，Arrow（1953）和Debreu（1959）將不確定性正式引入到了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的分析框架中，證明金融市場可以通過提供有效的金融工具來實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)中風(fēng)險的帕累托最優(yōu)配置，因而即使在不確定性條件下，市場經(jīng)濟(jì)也能夠?qū)崿F(xiàn)一般和有效的經(jīng)濟(jì)均衡。在此框架下，Cummins et al.^[2-4]基于Borch^[5]的最優(yōu)風(fēng)險分?jǐn)傇瓌t推導(dǎo)了一個反應(yīng)函數(shù)，用于測度財產(chǎn)保險公司與市場對巨型災(zāi)害的最大賠付能力。他們證明了財產(chǎn)保險市場巨災(zāi)賠付能力最大化的條件是每個保險人持有同樣的市場保險組合的一個份額，且所有保險人持有的保險組合L_i與行業(yè)總損失L完全相關(guān)。這是保險學(xué)界最早也是最完整的關(guān)于巨災(zāi)風(fēng)險測度的文章。利用Cummins et al.提出的反應(yīng)函數(shù)，田玲和左斐^[6]對2007年末中國財產(chǎn)保險公司應(yīng)對大災(zāi)損失的償付能力進(jìn)行了測算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在發(fā)生2 000億人民幣大災(zāi)損失的條件下，2007年我國財產(chǎn)保險市場的大災(zāi)賠付效率為68.36%。張艷等^[7]通過對該模型的損失假定進(jìn)行改進(jìn)，基于政策性農(nóng)業(yè)巨災(zāi)保險試點調(diào)查數(shù)據(jù)，評估了云南省農(nóng)業(yè)巨災(zāi)保險償付能力。學(xué)者們除了對保險大災(zāi)賠付能力進(jìn)行研究外，也關(guān)心保險賠付能力的影響因素。Cummins et al 由推導(dǎo)保險公司反應(yīng)函數(shù)得出，影響保險公司賠付能力的因素主要為公司的權(quán)益資本和公司損失與行業(yè)損失的相關(guān)性。Klein^[8]認(rèn)為，對保險公司償付能力造成影響的主要因素為賠付風(fēng)險程度和投資能力。鄭莉莉^[9]發(fā)現(xiàn)，與保險公司償付能力呈負(fù)相關(guān)的因素有賠付比率和保費增長率，呈正相關(guān)的因素有準(zhǔn)備金提取率、資產(chǎn)凈利率和保費收入比重。田玲等^[10]根據(jù)“償二代”提出的巨災(zāi)風(fēng)險對最低資本要求，建模分析了財產(chǎn)保險公司巨災(zāi)償付能力的影響因素，得出權(quán)益資本、再保險比例、實際賠付率、賠付率和公司規(guī)模等對保險公司賠付能力具有顯著影響。這些學(xué)者的研究工作為本文提供了方法論上的參考。

2020年12月，由財政部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、銀保監(jiān)會三部門共同籌辦的 “中國農(nóng)再”獲準(zhǔn)開業(yè)，標(biāo)志著我國農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)風(fēng)險分散體系建設(shè)進(jìn)入新的階段?；厮菰u價前10年農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付狀況，對于當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)保險的大災(zāi)賠付能力建設(shè)和建立國家層面的大災(zāi)風(fēng)險基金將具有重要的參考價值，有利于提高我國農(nóng)業(yè)保險制度的效率。本文擬以2016年底農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)占比最大的前10家保險公司為研究對象，核心目標(biāo)是探討我國農(nóng)業(yè)保險行業(yè)在大災(zāi)損失時的賠付能力處于何種水平及其主要的影響因素。

二、方法論框架

本文采用的方法論框架見圖1。全文基本邏輯過程為：首先以核密度估計方法測算農(nóng)業(yè)災(zāi)害損失在不同置信水平下的因災(zāi)損失率，據(jù)此進(jìn)行不同農(nóng)業(yè)大災(zāi)情景下的損失設(shè)定。接著，運用Cummins反應(yīng)函數(shù)模型估計出不同巨災(zāi)損失條件下我國農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的最大賠付能力與賠付效率。最后，運用GMM模型對賠付效率的影響因素進(jìn)行研究，包括保險公司風(fēng)險程度、運營能力、盈利能力、再保險比例四個方面的相關(guān)指標(biāo)。

（一）農(nóng)作物災(zāi)損率測算

農(nóng)作物災(zāi)損的統(tǒng)計定義為，因災(zāi)減產(chǎn)10%以上為受災(zāi)，因災(zāi)減產(chǎn)30%以上為成災(zāi)，因災(zāi)減產(chǎn)80%以上為絕收。估算各年農(nóng)作物災(zāi)損率：

式（1）中，LR_i為作物在第i年的災(zāi)損率。DA_i，IA_i和CA_i分別為作物在第i年的受災(zāi)面積、成災(zāi)面積和絕收面積。α₁，α₂和α₃分別為作物受災(zāi)、成災(zāi)和絕收的損失程度均值，取10%-30%、30%-80%、80%-100%的均值為其賦值，分別為0.2，0.55，0.9。TA_i為作物在第i年總播種面積。

（二）災(zāi)損率核密度函數(shù)估計

基于農(nóng)作物災(zāi)損率，進(jìn)行Kernel核密度估計，進(jìn)而測算出不同置信水平下的在險值，代表不同的大災(zāi)損失情景，測算出不同大災(zāi)情景下的因災(zāi)損失率，分析農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)損失風(fēng)險。

采用Kernel核密度方法估計農(nóng)作物災(zāi)損率的概率密度函數(shù)，設(shè)X₁，X₂，…，X_n為未知總體的獨立同分布樣本，密度函數(shù)為f（x），則f（x）的Kernel核密度估計為：

（三）Cummins反應(yīng)函數(shù)估計

博爾奇定理（Borch，1962）證明，保險行業(yè)中風(fēng)險分?jǐn)偟呐晾弁凶顑?yōu)，是每個保險人所分擔(dān)的社會風(fēng)險份額與其風(fēng)險容忍度成比例。根據(jù)該定理的推論，如果所有個體的效用函數(shù)屬于同一函數(shù)族，各再保險人之間分?jǐn)傄?guī)則將是線性的。即當(dāng)所有保險人所承擔(dān)的風(fēng)險與保險市場風(fēng)險完全成比例時，整個保險市場可視為一個保險公司，此時保險市場的賠付能力最大化。基于此，Cummins et. al（2002）推導(dǎo)出了保險市場面對大災(zāi)損失時各個保險人的反應(yīng)函數(shù)，并定義整個保險市場的賠付能力為市場中所有保險人的賠付能力之和。保險市場賠付能力最大化的條件是每個保險人持有同樣的市場保險組合的一個份額，所有保險人持有的保險組合（L_i）與行業(yè)總損失（L）完全相關(guān)。

Cummins反應(yīng)函數(shù)見如圖2。圖中X軸為總損失的可能值，Y軸為保險市場所有公司加起來的預(yù)期賠付。OAC表示理想情況下保險市場的最大賠付，OZ表示實際保險行業(yè)在應(yīng)對各種可能的大災(zāi)損失時估計的最大賠付能力，即反應(yīng)函數(shù)。X點為損失一定的條件下，所有可能賠付情況的平均數(shù)。W點所代表的保險公司的資本及風(fēng)險多樣化要弱于Y點，因而預(yù)期賠付要低于Y點。本文所求Cummins反應(yīng)函數(shù)為OZ曲線。

在大災(zāi)損失L的條件下，Cummins反應(yīng)函數(shù)為：

其中，E（L_i）是保險人i在樣本區(qū)間內(nèi)的期望損失，即凈保費的期望值（=原保費-再保險分出+再保險攤回）;Q_i是評估時點上保險人i的權(quán)益資本;μ_i、σ_i分別是保險人i在樣本區(qū)間內(nèi)保險賠付的均值和標(biāo)準(zhǔn)差;ρ_i表示每個保險人損失與行業(yè)損失之間的相關(guān)系數(shù)。Φ（·）為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)，φ（·）為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)密度函數(shù)。

運用Cummins模型估算保險公司應(yīng)對大災(zāi)的賠付能力，首先需要估計出保險公司損失及保險行業(yè)損失的均值、標(biāo)準(zhǔn)差及相關(guān)系數(shù)等參數(shù)。這些參數(shù)又分為當(dāng)期原始值（raw）和去趨勢化值（detrended）。

參數(shù)原始值估計方法：

參數(shù)去趨勢值（detrended）估計。保險公司的賠付額一般來說具有很強(qiáng)的時間趨勢，即賠付額隨時間推移有著明顯的增長趨勢。因此，評估農(nóng)業(yè)保險的巨災(zāi)賠付能力時，使用參數(shù)的去趨勢值會更加可靠。為了獲得參數(shù)去趨勢值，建立損失趨勢回歸模型加以估計：

L_it=α_0i+α_1it+ε_it（6）

L_t=α₀+α₁t+ε_i（7）

（四）基本假設(shè)

應(yīng)用Cummins反應(yīng)函數(shù)需要滿足以下基本假定：

其一，保險市場結(jié)構(gòu)為完全競爭;

其二，各保險公司的責(zé)任上限為所有者權(quán)益加凈保費收入;

其三，保險行業(yè)面臨的巨災(zāi)損失服從正態(tài)分布或?qū)?shù)正態(tài)分布。

為了恰當(dāng)?shù)剡\用Cummins反應(yīng)函數(shù)，這里對農(nóng)業(yè)保險市場做出三項基本假設(shè)：

假設(shè)1：我國農(nóng)業(yè)保險市場競爭性在不斷提高。我國農(nóng)業(yè)保險實行“政府引導(dǎo)、市場運作、自主自愿、協(xié)同推進(jìn)”的原則，其特殊性決定了不可能如其他財產(chǎn)保險一樣具有很高的市場競爭性。2015年4月1日，根據(jù)《國務(wù)院關(guān)于取消和調(diào)整一批行政審批項目等事項的決定》的要求，保監(jiān)會將農(nóng)業(yè)保險的市場準(zhǔn)入制度從審批制更改為名單制，將監(jiān)管從前端移向中、后端。新的市場準(zhǔn)入制度有兩個作用：一是通過競爭倒逼保險機(jī)構(gòu)提升服務(wù)能力，讓市場進(jìn)一步煥發(fā)活力;二是使政府更關(guān)注對農(nóng)業(yè)保險制度設(shè)計及市場行為監(jiān)督，使我國農(nóng)業(yè)保險市場秩序更公平合理，從根本上提高農(nóng)業(yè)保險的運行效率。從這個意義上看，農(nóng)業(yè)保險的市場競爭得以加強(qiáng)。

假設(shè)2：各保險公司對農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付的責(zé)任上限為農(nóng)業(yè)保險對應(yīng)的所有者權(quán)益加凈保費收入。以保險公司農(nóng)業(yè)保險保費收入占總保費收入的比例作為權(quán)益調(diào)整系數(shù)，得到農(nóng)業(yè)保險對應(yīng)的所有者權(quán)益。

農(nóng)業(yè)保險對應(yīng)的公司權(quán)益=權(quán)益調(diào)整系數(shù)×保險公司所有者權(quán)益

綜合性保險公司中農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)占比不高，與專業(yè)性農(nóng)業(yè)保險公司中農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)占比有很大差距。為了恰當(dāng)?shù)卦u估農(nóng)業(yè)保險的賠付能力，僅對綜合性保險公司的所有者權(quán)益進(jìn)行調(diào)整。

假設(shè)3：以農(nóng)作物災(zāi)損率分布替代農(nóng)業(yè)保險損失分布。至2016年，政策性農(nóng)業(yè)保險僅經(jīng)過了10年的發(fā)展，若直接用農(nóng)業(yè)保險賠付額擬合損失分布，則時間跨度較小不具有代表性。在農(nóng)業(yè)保險保費收入中，農(nóng)作物保險保費收入占比最大，以2016年為例，達(dá)到68%。2016年農(nóng)業(yè)保險賠付中，農(nóng)作物保險賠付比例超過85%。我國第二代償付能力監(jiān)管體系（簡稱“償二代”）計算農(nóng)業(yè)險的巨災(zāi)風(fēng)險最低資本時，也僅考慮了種植險風(fēng)險因子。本文認(rèn)為，以農(nóng)作物災(zāi)害損失分布近似替代農(nóng)業(yè)保險損失分布具有一定合理性。

假設(shè)4：農(nóng)業(yè)保險保費收入占總保費收入的比例與農(nóng)業(yè)保險對應(yīng)的保險公司權(quán)益份額相一致。綜合性保險公司中農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)占比不高，與專業(yè)性農(nóng)業(yè)保險公司的農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)占比有很大差距。為了恰當(dāng)?shù)卦u估農(nóng)業(yè)保險的賠付能力，這里對綜合性保險公司的所有者權(quán)益進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整后的公司權(quán)益與農(nóng)業(yè)保險保費占比相對應(yīng)：

農(nóng)業(yè)保險對應(yīng)的公司權(quán)益=（農(nóng)業(yè)保險保費收入÷總保費收入）×原所有者權(quán)益

（五）數(shù)據(jù)說明

本文測算研究基于兩類數(shù)據(jù)：（1）種植業(yè)災(zāi)害損失統(tǒng)計數(shù)據(jù)。1979-2018年《中國農(nóng)業(yè)年鑒》及《新中國農(nóng)業(yè)60年統(tǒng)計資料》，包括農(nóng)作物受災(zāi)面積、成災(zāi)面積、絕收面積和總播種面積，由此估算農(nóng)作物災(zāi)損率;（2）保險公司統(tǒng)計數(shù)據(jù)。據(jù)《中國保險年鑒》，2016年具有農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營業(yè)務(wù)且所有者權(quán)益不為負(fù)的保險公司為33家，其中各保險公司農(nóng)業(yè)保險賠付占行業(yè)農(nóng)業(yè)保險總賠付的比例超過1%的公司共有10家，其中包括4家專業(yè)性保險公司（陽光農(nóng)險、國元農(nóng)險、安華農(nóng)險和安信農(nóng)險）和6家綜合性保險公司（人保財險、中華聯(lián)合、太保產(chǎn)險、國壽財險、平安產(chǎn)險、中航安盟），合計占比達(dá)95.51%，基本能夠代表農(nóng)業(yè)保險行業(yè)賠付水平。本文選擇2007-2016年該10家保險公司的權(quán)益資本、資產(chǎn)、總保費收入、農(nóng)業(yè)保險保費收入、農(nóng)業(yè)保險賠付支出、分出保費、凈利潤等指標(biāo)，用于大災(zāi)賠付能力測算和大災(zāi)賠付能力影響因素實證研究。

三、農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付能力測算

基于農(nóng)作物災(zāi)損率的測算結(jié)果，本文以最小化MISE（Mean integrated squared error）準(zhǔn)則下的Silverman（1996）拇指法則（Rule-of-Thumb）來選擇最優(yōu)窗寬，最優(yōu)窗寬為0.0162，估計得到農(nóng)作物災(zāi)損率分布的核密度函數(shù)。

（一）農(nóng)作物災(zāi)損率風(fēng)險評估

這里設(shè)定5個大災(zāi)發(fā)生情景：10年一遇、20年一遇、50年一遇、100年一遇和200年一遇。依據(jù)災(zāi)損率分布的核密度函數(shù)，得出不同大災(zāi)情景下的農(nóng)作物災(zāi)損率在險值（VaR），見表1?？梢钥闯?，風(fēng)險越高，災(zāi)損率越大，在200年一遇的災(zāi)害情景下，災(zāi)損率達(dá)到19.25%（見表1）。

（二）Cummins反應(yīng)函數(shù)估計

為了可靠地估計Cummins反應(yīng)函數(shù)，首先建立各保險公司損失與保險行業(yè)損失的趨勢方程，以獲得參數(shù)去趨勢值。趨勢方程的顯著性檢驗結(jié)果見表2，可以看出，除了安華農(nóng)險，其他保險公司與保險行業(yè)歷史賠付的相關(guān)系數(shù)均高于0.7，其中人保財險為92.74%，中華聯(lián)合為91.9%，表現(xiàn)出與行業(yè)賠付的高度相關(guān)性，且對比于其他保險公司，其原始值或去趨勢值的變異系數(shù)都較小，表明對期望損失的估計會更為可靠?？梢哉J(rèn)為，農(nóng)業(yè)保險行業(yè)損失存在著顯著的趨勢性。

估計Cummins反應(yīng)函數(shù)，需要估計保險公司損失及保險行業(yè)損失的均值、標(biāo)準(zhǔn)差及相關(guān)系數(shù)等參數(shù)，包括2個行業(yè)參數(shù)（行業(yè)損失均值μ_L、行業(yè)損失標(biāo)準(zhǔn)差σ_L）、4個企業(yè)參數(shù)（保險公司損失均值μ_i、損失標(biāo)準(zhǔn)差σ_i、損失相關(guān)系數(shù)ρ_i、企業(yè)權(quán)益資本Q_i），這些參數(shù)又分為當(dāng)期原始值（raw）和去趨勢值（detrended），需要分別進(jìn)行估計（見表3）。

（三）調(diào)整綜合性保險公司在農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)中對應(yīng)的所有者權(quán)益

本文所選的10家農(nóng)業(yè)保險公司中，4家專業(yè)農(nóng)業(yè)保險公司的所有者權(quán)益不予調(diào)整。對其他6家綜合性保險公司的所有者進(jìn)行調(diào)整是必要的。按農(nóng)業(yè)保險保費收入占總保費收入的比例得出農(nóng)業(yè)保險所對應(yīng)的所有者權(quán)益調(diào)整系數(shù)（見表4）?？梢钥闯?，人保財險和中華聯(lián)合的農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)在農(nóng)業(yè)保險市場上所占份額超過60%，但農(nóng)業(yè)保險占公司總業(yè)務(wù)的比例并不高，中航安盟的前身安盟保險成都分公司是中國首批參與農(nóng)業(yè)保險的公司，其農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)所占比例較高。

（四）測算農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的最大資源值

農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的最大資源值為行業(yè)調(diào)整權(quán)益與行業(yè)賠付之和（見表5）。其中，行業(yè)調(diào)整權(quán)益由表4的權(quán)益調(diào)整系數(shù)測算，行業(yè)賠付由Cummins函數(shù)測算。

（五）不同情景下的農(nóng)業(yè)保險行業(yè)大災(zāi)損失測算

由于農(nóng)業(yè)保險賠付模型是以面臨的行業(yè)巨災(zāi)損失為條件的反應(yīng)函數(shù)，所以需要設(shè)定行業(yè)巨災(zāi)損失的在險值（VaR）。這里由估計的核密度函數(shù)，計算不同大災(zāi)情景下可能的巨災(zāi)損失值，估算出各年的農(nóng)業(yè)保險行業(yè)賠付。

假定20年一遇災(zāi)害情景下，農(nóng)業(yè)保險行業(yè)損失為農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的最大資源，由此計算其他大災(zāi)情景下的損失額。基于假定3，得到農(nóng)業(yè)保險損失額分布，即農(nóng)業(yè)保險行業(yè)損失額為農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的最大資源值。若農(nóng)業(yè)保險市場的風(fēng)險分散是帕累托最優(yōu)的，即可將整個保險市場視為一個保險公司，在此條件下，農(nóng)業(yè)保險行業(yè)損失額超過農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的最大資源，將導(dǎo)致農(nóng)業(yè)保險行業(yè)破產(chǎn)。α=5%是一般統(tǒng)計意義上的小概率事件，即假定保險行業(yè)破產(chǎn)是α等于5%的小概率事件。農(nóng)業(yè)保險在 20年一遇災(zāi)害情景下，農(nóng)業(yè)因災(zāi)損失率為17%。若在這一情景下，農(nóng)業(yè)保險行業(yè)損失額為行業(yè)最大資源，則可利用不同災(zāi)害情景下因災(zāi)損失率之間的比例關(guān)系，測算出其他大災(zāi)情景下農(nóng)業(yè)保險的行業(yè)損失額（見表6）。以2016年為例，農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的最大資源為 478.35億元，由此推算出10年一遇的災(zāi)害情景下，農(nóng)業(yè)保險行業(yè)損失額：

因災(zāi)損失率之間的比例=20年一遇災(zāi)害情景行業(yè)損失額÷20年一遇災(zāi)害情景災(zāi)損率

10年一遇災(zāi)害情景行業(yè)損失額=因災(zāi)損失率之間的比例×10年一遇災(zāi)害情景災(zāi)損率

4783481 ÷ 17% × 16.01% = 45049.14（百萬元）

（六）農(nóng)業(yè)保險賠付能力和賠付效率測算

（1）農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)損失最大賠付能力估計。采用去趨勢后的參數(shù)估計值，由Cummins反應(yīng)函數(shù)得出不同大災(zāi)損失情景下各保險公司的最大賠付額，所有保險公司的最大賠付額之和為農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的最大賠付能力。以2016年為例，測算結(jié)果見表7。

（2）大災(zāi)損失賠付效率估計。據(jù)表6和表7，以不同情景下大災(zāi)損失最大賠付能力與行業(yè)大災(zāi)損失額之比測算農(nóng)業(yè)保險行業(yè)賠付效率，結(jié)果見表8。

理論上，隨著農(nóng)業(yè)保險市場大災(zāi)損失程度的增加，各個保險公司的最大賠付金額將隨之增加，達(dá)到最大賠付額后，從賠付責(zé)任上限為凈保費收入與所有者權(quán)益的角度來說，導(dǎo)致保險公司破產(chǎn)，而隨著越來越多的保險公司破產(chǎn)，農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的總賠付能力將愈加偏離理想情況下的水平。由表8，在200年一遇的大災(zāi)情形下，行業(yè)賠付效率已不足80%，即出現(xiàn)明顯的賠付能力短缺。從總體上來判斷，調(diào)整后所有者權(quán)益較小、與行業(yè)損失相關(guān)性越低的保險公司越容易出現(xiàn)這種現(xiàn)象，表明在當(dāng)時的農(nóng)業(yè)保險行業(yè)最大資源水平、經(jīng)營水平以及再保險的利用水平上，農(nóng)業(yè)保險規(guī)模小，承受風(fēng)險較高的農(nóng)業(yè)保險公司在面臨較大大災(zāi)損失時，易出現(xiàn)賠付能力停滯的現(xiàn)象，導(dǎo)致整個農(nóng)業(yè)保險市場賠付能力處在較低水平。

表8揭示，在20年一遇的大災(zāi)情景下， 2012-2016年農(nóng)業(yè)保險行業(yè)賠付效率分別為82.91%、87.50%、89.83%、100%和84.77%，這表明大災(zāi)賠付緩沖較大賠付波動的能力還比較弱。雖然實際上許多年份并沒有發(fā)生大災(zāi)，但現(xiàn)實中較低的農(nóng)業(yè)保險保費收入與較高的實際賠付率，以及大災(zāi)準(zhǔn)備金制度尚未完善，有可能擴(kuò)大大災(zāi)賠付能力的不足。

本文雖然通過調(diào)整所有者權(quán)益，試圖針對農(nóng)業(yè)保險市場進(jìn)行分析，但專業(yè)性農(nóng)業(yè)保險公司的保險業(yè)務(wù)也不僅僅包含農(nóng)業(yè)保險，農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)所占比例也在逐漸變化，在實際經(jīng)營中，其他險種的賠付支出必然會與農(nóng)業(yè)大災(zāi)損失的賠付相互影響，降低了農(nóng)業(yè)保險行業(yè)的賠付能力。

四、農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付能力的影響因素

前文運用最大賠付額和賠付效率兩個衡量指標(biāo)，對農(nóng)業(yè)保險行業(yè)大災(zāi)賠付能力進(jìn)行了測算。同時，保險公司及保險行業(yè)大災(zāi)賠付能力具體受哪些因素的影響，也為本文所關(guān)心。

（一）變量和模型

這里以10家保險公司2007-2016年農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付效率作為被解釋變量。解釋變量的選擇有兩方面的依據(jù)。其一，代表性文獻(xiàn)。Cummins et al.選擇了權(quán)益資本/資產(chǎn)、ln（凈賠付）、ln（股權(quán)資本）、資產(chǎn)收益率、凈收益/凈保費收入、再保險應(yīng)收賬款/資產(chǎn)、股票/資產(chǎn)等指標(biāo)來對賠付風(fēng)險進(jìn)行分析。田玲等^[11]以公司實際賠付率、承保風(fēng)險、權(quán)益資本、資產(chǎn)/賠付、再保險比例、ln（保費收入）等指標(biāo)作為解釋變量，對大災(zāi)賠付效率進(jìn)行回歸分析。其二，“償二代”對我國保險公司償付能力管理的監(jiān)管要素。監(jiān)管要素主要分為三大支柱：定量資本要求、定性監(jiān)管要求和市場約束機(jī)制。其中第一支柱量化資本要求原則上采用在險價值（VaR）方法，時間參數(shù)為1年，置信水平以我國國情為基礎(chǔ)，依據(jù)行業(yè)定量測試結(jié)果確定，例如99.5%。第一支柱量化資本要求的計量基礎(chǔ)為凈資產(chǎn)，但受限于我國農(nóng)業(yè)保險最低資本的可獲得性不足，本文采用保險公司資產(chǎn)與所有者權(quán)益作為償債能力指標(biāo)?；谝陨峡紤]及囫于農(nóng)業(yè)保險數(shù)據(jù)約束，本文從風(fēng)險程度、營運能力、償債能力與盈利能力四個維度選擇了7個財務(wù)指標(biāo)作為農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付能力影響因素模型的解釋變量（見表9）。

采用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行影響因素分析。鑒于數(shù)據(jù)跨度只有10年，故采用短面板方法。首先嘗試估計動態(tài)面板模型，將大災(zāi)賠付效率（eff）的滯后項加入解釋變量，但其估計結(jié)果均未通過顯著性檢驗，故選擇建立靜態(tài)面板模型：

EFF_it=α_it+β₁PAY_it+β₂RERATIO_it+β₃AGRIN_it+β₄ALLIN_it+β₅ASSET_it+β₆ADJQI_it+β₇ROE_it+μ_it

其中，i =1， 2， …， 10表示10家保險公司，t =2007， 2008， …， 2016表示年份，β₁，β₂，...，β₇分別為各個解釋變量的系數(shù)，μ_it為擾動項。

（二）模型估計結(jié)果

對模型估計后，進(jìn)行內(nèi)生性檢驗和過度識別檢驗，判斷模型結(jié)果是否有效。內(nèi)生性檢驗選擇豪斯曼檢驗，判斷是否所有解釋變量均為外生變量，結(jié)果再保險比例未通過檢驗，見表10。Hausman的P值小于1%，說明再保險比例是內(nèi)生解釋變量，用分出保費以及總保費收入的滯后項作為其工具變量，用兩步GMM方法估計模型。過度識別檢驗選擇Hansen統(tǒng)計量進(jìn)行判斷，Hansen P值為0.243，即接受原假設(shè)，所有矩條件均成立，GMM法估計模型是有效的。

模型估計結(jié)果表明，再保險比例（reratio）、凈資產(chǎn)收益率（roe）、農(nóng)業(yè)保險規(guī)模（agrin）、調(diào)整權(quán)益（adjqi）四個解釋變量均達(dá)到統(tǒng)計顯著，且其系數(shù)均為正。再保險比例（reratio）的系數(shù)在1%顯著性水平下達(dá)到統(tǒng)計意義上顯著，表明能夠有效利用再保險分散風(fēng)險的保險公司，具有更強(qiáng)的風(fēng)險分散能力，應(yīng)對大災(zāi)的賠付能力就越強(qiáng)。農(nóng)業(yè)保險保費收入（agrin）和調(diào)整權(quán)益（adjqi）與賠付效率（eff）的正向性關(guān)系也與Cummins推導(dǎo)的賠付反應(yīng)函數(shù)模型一致，農(nóng)業(yè)保險保費收入越高，調(diào)整權(quán)益越多，說明保險公司的可用資源越充足，可用于賠付的能力越強(qiáng)。

凈資產(chǎn)收益率的系數(shù)為正，可以認(rèn)為保險公司的盈利能力越強(qiáng)，在大災(zāi)發(fā)生時，便具有更高的賠付能力，這一點也可以通過大災(zāi)準(zhǔn)備金的角度進(jìn)行解釋。因為保險公司如果實現(xiàn)年度及累計承保盈利，需要計提超額承保利潤的75%作為大災(zāi)風(fēng)險準(zhǔn)備金。保險公司的大災(zāi)風(fēng)險準(zhǔn)備金積累得越多，其應(yīng)對大災(zāi)的賠付能力便越強(qiáng)。

農(nóng)業(yè)保險賠付（pay）未通過統(tǒng)計檢驗，并不能認(rèn)為其對農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付能力沒有影響，可能的原因是現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)保險賠付能力還比較弱。當(dāng)然，歷史賠付額會促使保險公司針對農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營做出調(diào)整，不僅會調(diào)整農(nóng)業(yè)保險的預(yù)期損失，并根據(jù)承擔(dān)風(fēng)險調(diào)整農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)的經(jīng)營策略，也會影響到保險公司的利潤積累與大災(zāi)風(fēng)險準(zhǔn)備金的積累，對賠付能力的影響是多層次的。

五、結(jié)論和討論

本文主要提出了一個測度農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)風(fēng)險賠付能力的基本框架，并分析了影響賠付能力的主要因素，得出了以下基本結(jié)論或者判斷：其一，我國農(nóng)作物巨災(zāi)損失風(fēng)險處于較高水平。在10%、5%、2%、1%和0.5%的大災(zāi)損失可能情景下，農(nóng)作物因災(zāi)損失率分別為16.01%、17.00%、18.04%、18.68%和19.25%;其二，我國農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付緩沖大災(zāi)損失的能力有待提升。以2016年為例，在20年一遇的大災(zāi)情景下，農(nóng)業(yè)保險行業(yè)賠付效率為84.77%，在200年一遇的大災(zāi)情景下，賠付效率為78.26%，賠付能力表現(xiàn)為緊約束;其三，再保險比例、凈資產(chǎn)收益率、農(nóng)業(yè)保險規(guī)模、調(diào)整權(quán)益為影響農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付效率的重要因素，這些因素與農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)賠付能力密切相關(guān)。

上述結(jié)論的意義在于，其一，督促加快建設(shè)農(nóng)業(yè)大災(zāi)風(fēng)險應(yīng)對能力的長效機(jī)制。2017年以來，隨著我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展、一二三產(chǎn)業(yè)融合推進(jìn)、新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的大量涌現(xiàn)，催生出更多、更復(fù)雜的風(fēng)險和保險需求，有必要在前10年發(fā)展的基礎(chǔ)上進(jìn)一步評估農(nóng)業(yè)巨災(zāi)風(fēng)險應(yīng)對能力的成長狀況，針對保險公司提出長期應(yīng)對策略;其二，完善分散農(nóng)業(yè)大災(zāi)風(fēng)險的運作機(jī)制。為了提升農(nóng)業(yè)大災(zāi)風(fēng)險分散能力，應(yīng)著力完善“再保險+大災(zāi)風(fēng)險基金+緊急預(yù)案”的大災(zāi)風(fēng)險分層保障體系，在包括保險公司在內(nèi)的各部門組織協(xié)調(diào)和政策協(xié)同下，探索構(gòu)建緊急預(yù)案機(jī)制，當(dāng)農(nóng)業(yè)大災(zāi)風(fēng)險基金無法滿足賠付時，給予合理的融資安排和財政稅收支持。

本研究還存在一定的局限性。本文主要提出了一個測算農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)風(fēng)險賠付能力的基本框架，其中遇到一些問題：其一，數(shù)據(jù)約束。因為農(nóng)業(yè)保險數(shù)據(jù)年限較短且細(xì)分不夠，故而在損失率估算和農(nóng)業(yè)保險損失分布估計中只能依賴于合理的假設(shè)。農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)風(fēng)險準(zhǔn)備金數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)再保險數(shù)據(jù)都缺乏，無法進(jìn)行細(xì)致推斷和測算;其二，在Cummins反應(yīng)函數(shù)的應(yīng)用中，農(nóng)業(yè)保險市場完全競爭的假設(shè)條件并不能完全滿足;其三，在農(nóng)業(yè)保險賠付能力估算中，政策支持如農(nóng)業(yè)保險相關(guān)優(yōu)惠政策的影響無疑會使保險公司獲得難以用貨幣計量的益處，對農(nóng)業(yè)保險賠付能力估算也具有一定影響，在本研究中未得到體現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]庹國柱，王克，張峭，等.中國農(nóng)業(yè)保險大災(zāi)風(fēng)險分散制度及大災(zāi)風(fēng)險基金規(guī)模研究[J].保險研究，2013（6）：3-15.

[2]CUMMINS J D，OTHERTY N D，LO A . Can Insurers Pay for the “Big One”？ Measuring the Capacity of an Insurance Market to Respond to Catastrophic Losses[J]. Journal of Banking and Finance，2002：557-583.

[3]CUMMINS J D， WEISS M A.Convergence of Insurance and Financial Markets： hybrid and Securitized Risk-Transfer Solutions[J]. Journal of Risk and Insurance，2009，76：493-545.

[4]CUMMINS J D. Should the Goverment Provide Insurance for Catastrophes？[J].Federal Review Bank of ST. Louis Review， 2011（7）：871-883.

[5]BORCH K. Equilibrium in a Reinsurance Market[J]. Econometrica 1962，30：424-444.

[6]田玲，左斐.中國財產(chǎn)保險業(yè)巨災(zāi)損失賠付能力實證研究[J].保險研究，2009（8）：65-70.

[7]張艷，范流通，卜一.政策性農(nóng)業(yè)巨災(zāi)保險償付能力評估——基于云南試點的調(diào)查[J].保險研究，2012（12）：43-51.

[8]KLEINR. Principles for Insurance Regulation： An Evaluation of Current Practices and Potential Reforms[J]. The Geneva Papers on Risk and Insurance-Issues and Practice，2012，37：175-199.

[9]鄭莉莉.我國保險公司償付能力影響因素研究[J].科學(xué)決策，2014（5）：72-82.

[10]田玲，彭菁翌，王正文.承保能力最大化條件下我國巨災(zāi)保險基金規(guī)模測算[J].保險研究，2013（11）：24-31.

[11]田玲，陳金燕，王含冰.“償二代”監(jiān)管體系下中國財產(chǎn)保險公司應(yīng)對巨災(zāi)風(fēng)險的能力測算與分析[J].保險研究，2016（2）：26-34.

（責(zé)任編輯：王勤美）

收稿日期：2021-05-10

基金項目：國家自然科學(xué)基金“農(nóng)業(yè)規(guī)模化經(jīng)營進(jìn)程中的農(nóng)作物收入保險需求及應(yīng)對機(jī)制研究”（71473252）;國家自然科學(xué)基金“基于風(fēng)險管理的糧食作物保險績效研究：方法、水平與提升路徑”（71873129）;中國財產(chǎn)再保險有限責(zé)任公司委托課題“我國農(nóng)業(yè)保險制度模式研究”;中華聯(lián)合保險公司“保險服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略研究”項目的資助。

作者簡介：楊汭華，女，陜西合陽人，博士，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。研究方向：農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理、農(nóng)業(yè)保險。

郭 楠，女，湖南益陽人，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士生。研究方向：農(nóng)業(yè)保險。

付 磊，男，江西上高人，中國農(nóng)業(yè)再保險股份有限公司。

Study on the Compensation Ability of Planting Insurance in Response to Catastrophes in China Based on the Assessment for the period 2007-2016

YANG Ruihua 1， GUO Nan 1，F(xiàn)U Lei 2

（1.College of Economics and Management，China Agricultural University，Beijing，China，100083; 2.China Agricultural Reinsurance Co.，Ltd，Beijing，China，100073）

Abstract：In the first 10 years of the rapid development of national policy-based agricultural insurance，what is the compensation ability of agricultural insurance operators？ What are the influencing factors of the ability to pay？ Answering these questions will help the construction of agricultural insurance compensation capacity.This paper uses the Cummins reaction function model to set up different catastrophe loss scenarios，calculates and evaluates the ability of agricultural insurance to pay for catastrophes，and uses the GMM method to analyze the influencing factors of the ability to pay.The results show that in China，crops have a higher risk of loss due to disasters.In the case of a major disaster in 20 years，the compensation efficiency of the agricultural insurance industry in 2016 was 84.77%，and reinsurance ratio，profit ratio on net assets，agricultural insurance scale，the adjustment of owners equity are the main factor affecting the efficiency of compensation.These conclusions have important supporting value for the construction of catastrophe risk dispersion system.

Key words：catastrophic loss; agricultural insurance; capacity to pay for catastrophe; Cummins reaction function