基于天气指数的保险制度评估——安徽省案例研究外文翻译资料

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中国经济44（6），2011年11月- 12月，第56-72页。copy;2011 M.E.Sharpe，Inc.保留所有权利。ISSN 1097-1475 / 2011 $ 9.50 0.00.DOI 10.2753 / 1097-1475440605朱生生

基于天气指数的保险制度评估——安徽省案例研究

摘要：本文分析了中国农村干旱与洪灾相关风险天气指标的保险方案。它在技术和操作上评估了天气指数保险试点的成就和挑战。总结了主要课程，其次是一系列建议，包括提高数据的可用性，可访问性，质量和数量，增加政府支持，利用现有网络作为索引保险平台，提高认识和促进创意营销活动，开发强有力的法律法规框架，探索政府用于灾害管理的指标保险，促进参与机制，协调和平衡。

气候变率可以扩大贫困，特别是在发展中国家（Dercon 2004；Hansen，Dilley，Goddard，Ebrahimianamp;Ericksen 2004）。 对于穷人来说，气候的威胁是变异性和不可预测性，可以严格限制选择和限制发展（Hellmuth，Osgood，Hess，Moorheadamp;Bhojwani 2009）。在中国，自然灾害使弱势农村陷入贫困，阻碍农村增长。中国很大程度是上受到自然灾害和气候变化的潜在影响。近十年来，自然灾害事件影响了中国四分之一到三分之一的耕地。据估计，干旱，洪水，台风，有害生物和疾病已经摧毁了大约10％的年度作物。报告说，一小部分农田的作物损失达到百分之八十以上；大部分作物的损失在10％到80％之间（瑞士再保险2008a）。在中国，像许多其他国家一样，干旱是对农业的重大威胁，特别是在北部，东北部和西部地区。平均而言，它减少了占该国农田54％的作物产量的至少30％（瑞士再保险2008b）。政策制定者认识到在融入世界商品市场的同时，要确保中国农业系统和粮食供应的稳定和可持续性。除了其他农村金融改革外，国务院在2007年第1号文件中要求制定风险保护机制（Gale 2009）。其中包括促进农业保险，利用优质补贴扩大试点计划的覆盖范围，提供政府财政支持，使灾难性风险多样化。 2007年以来，中国中央和省级政府为农民提供作物保险费补贴，作为投资高品质投入和农业技术的动力。 2007年，中国政府花费了3亿美元左右的农业保险补贴。 2008年增加到9亿美元.1农业保险由中国人民保险公司（PICC）和中国联合财产保险公司（中国保险）等领先财产险和保险公司以及专业农业保险公司提供，如上海安新农业保险公司（安信）、黑龙江阳光农业保险公司（阳光）、吉林安华农业保险公司（安华）、安徽国源农业保险公司（国源）。

中央政府资助了国家多重险种作物保险（MPCI）计划，跨越了十六个省份，覆盖六大作物种类。另外还有省级政府支持的一些不符合中央政府补贴资格的专门作物。由于这些发展，中国农业保险市场在2009年9月达到了高达17.44亿美元的高位，成为美国第二大市场。预计MPCI计划将进一步扩大到其他省份并增加作物。中国像许多其他国家一样，补贴使农民更加负担得起保险费。然而，鉴于农业部门在中国经济中的重要性，主要挑战仍然是在主要是小规模农业经营的不同气候区域为各种作物创造强劲的市场。 MPCI的关键约束是损失调整过程，特别是在村庄和农民层面进行管理。

基于指数的天气保险是传统农业保险的可行替代方案。通过将天气风险转移出社区，可能是克服中国MPCI挑战的有效途径。天气指数保险在减少损失调整限制方面将具有优于MPCI的显着优势。与MPCI相比，天气指数保险具有道德风险、逆向选择较小，支付及时、管理成本降低、结构标准化透明、可用性和可转让性强、再保险可接受性和多功能性等优点。天气指数保险的主要挑战包括基准风险、指数的可持续性、精确的精算建模、教育、市场规模、预测和微气候。中华人民共和国农业部，国际农业发展基金（IFAD）和世界粮食计划署（WFP）于2008年4月18日在北京签署了谅解备忘录，开始技术合作测试中国天气指数保险的活力和相关性。根据该协议，农业部，农发基金，粮食计划署，国源农业和农业可持续发展研究所（IEDA）发起了“弱势农村地区天气指数农业保险联合项目”。中国农业科学院（CAAS）已经完成了干旱保险和涝灾保险的产品设计。干旱产品处于营销阶段。从这个项目中吸取经验教训，以评估其活力是非常重要的。因此，将进行监测和评估（Mamp;E），以实现该项目。监测与评估包括长风干旱热浪指标保险计划和怀远水涝天气指数保险计划。由于涝灾天气指数保险尚未实施，评估数据尚不充分，本文将主要研究长风干旱热浪指标保险制度。预计监测评估将大大有助于全面提高对中国农村地区干旱和洪涝相关天气指数保险计划的有效性，适当性和效率的了解。监测和评估将评估天气指数保险产品的潜力，可持续性和贡献，以确定这些产品在中国的发展前景。

四种类型的工具用于提取和记录评估的相关信息，包括焦点小组讨论、家庭层面访谈、利益相关者访谈和住户调查（Balzer和Wang 2009）。在长风县的延湖县（治疗组）和类似村庄（对照组）进行了四次焦点小组讨论，干旱和热浪指数保险正在进行试点研究。在怀源县，涝灾指标保险试点方案，在四川和双沟村（干旱村，即产品设计未实施）进行了四次类似的焦点小组讨论。 10名成员的焦点小组分为两性：异类的小组成员包括老年人、年轻人、富人和穷人。在长风县，分别在延湖村（治疗组）和另一个类似村（对照组）进行了六次家庭采访。在怀远，分别在吕县和双沟村进行了六次家庭采访。顾问开发的结构化访谈是由天气风险管理设施（WRMF）和世界粮食计划署中国商定的。顾问对每个涉及利益相关者团体的一个关键人员进行了半结构化个人访谈。他质疑受访者对于天气指数产品有用性的总体看法。在长湖的雁湖，治理村和控制村进行了家庭采访。每个村庄的样本规模约为五十户，由顾问领导的家庭调查重点是了解风险和干旱指数保险，收购作物保险信息以及对作物保险的需求。

天气指数农业保险试点在安徽

2008年4月，农发基金、粮食计划署与农业部，中国农业科院研究院，国元，安徽省气象科学研究所等机构开展合作项目，开展和试点天气指标农业保险产品。选择安徽省长丰县为干旱、怀远县为涝灾产品试点。 2008年5月至9月，农发基金、粮食计划署和中国专家进行了家庭需求调查，以评估农民的能力和支付作物保险的意愿。调查中，安徽省长丰县和怀远县二十二个村庄的660名农民进行了面试。 2008年11月，根据需求评估对农民，政府机构和保险公司对作物风险和天气指数保险的兴趣进行了半结构化访谈。经过深入研究分析，农发基金、粮食计划署和中国专家发现，长丰县水稻主要自然灾害是干旱，高温，而涝灾是怀远县的主要挑战。

产品设计

2009年1月至5月，与安徽省气象局，安徽农业委员会和国源密切合作，项目组为长风设计了干旱指数保险计划和怀源防水指数保险计划。几个干旱指数保险产品的设计保险费用不同，在中外专家的指导下，国源设计了长丰县水稻天气指数保险产品。

表1 干旱指数保险触发

经中国保监会批准，于2009年5月25日进行试点。基于天气指数的涝灾保险也由国源在项目组的技术协助下设计。然而，由于时间限制，指数保险没有真正实现，而是被模拟。为了准确评估天气指数保险产品的科学性和可行性，项目组在长丰县水湖镇选取了4万亩水稻进行模拟实验。这些比较了1986年至2006年试点地区天气指数计算出的模拟支出与实际损失。模拟结果表明，除1997年以外，天气指数保险的支出与试点地区的实际损失吻合良好，表明天气指数相当准确。

2009年的经验

经国家水稻干旱保险认定后，国源出售集体保险给位于长风县水湖乡延湖县离主要气象站几公里的集体保险。集体保险涉及482户1,270.78亩（84.7公顷），保险费为人民币15,249元（2,236美元），达381,234元人民币（ $ 55,865）。农民除了MPCI外，还购买天气指数保险作为补充。在安徽省，政府补贴占MPCI保费的80%，农民剩余20%。为了使其可比性，天气指数保险以类似的高级补贴水平出售。指标保险合同条款的触发条件如表1所示。

表2 长丰县降水，2009年5月15日至10日15日

表2显示，长丰县2009年5月15日至8月1日累计降水总量为536.6毫米，远远超过了风险（小于230毫米），用于干旱的累积降雨指数I。 9月1日至10月15日的降水量为96.2毫米，远高于干旱累积降雨指数II的触发（小于15毫米）。表3显示了平均每日最高气温，表4显示了2009年7月30日至8月15日，长丰县的平均气温，最高气温和最低气温分别为29.8℃，33.4℃和26.1℃，小于高温热波指数的触发。总之，由于2009年长丰县实际亏损严重，2009年试点地区干旱指数和热浪指数没有支付。

安徽省农业保险试点天气指标评估

识别风险，天气指数合同设计的核心是确定应该处理哪些风险以及如何通过指数来解决这个问题。

表3 长丰县最高气温，2009年7月30日至8月15日

该合同设计问题不是如何覆盖每一种风险，而是使用这种财务工具最好地涵盖哪些风险，而且这种工具比其他管理特定风险的方法更具成本效益。指标保险的“正确”风险应符合若干标准：它应该是一个重要的生计约束，没有通过其他方案得到充分解决，应与可靠计量指数密切相关。根据上述标准，选择干旱作为长风水稻试点实验的投保风险是非常合理的。从家庭问卷调查中可以看出，自然灾害是延湖村和控制村的主要担忧。

表4 长丰县气温2009年7月30日至8月15日

受访者认为自然灾害最令人担忧，而在控制村40.38%的受访者表示同意。受访村民选择干旱作为水稻种植的主要自然风险，延湖占75.47%、控制村83.02%，。对于2009年稻米损害的主要原因，盐湖59.52%、控制村80.95%选择干旱。大多数受访者认为干旱是影响水稻产量的局部因素。受访者面对自然灾害造成农作物失败的时候，超过百分之九十的人自己承担了损失。虽然干旱是长丰村民最重要的生计制约因素之一，但其他选择也没有得到充分的解决。因此，干旱是指数保险的正确风险。

在安徽省气象研究所（安徽省）访问期间，我们了解到数据可靠，防篡改，符合指标参数测量要求。长丰干旱指数保险试点数据来自政府机关，安徽省气象局（APMB）管理的气象站。符合世界气象组织（WMO）制定的国际天气测量标准的这些标准是安全的，最好是自动化的。但是，这些电台仍然很少。气象站与被保险位置之间的距离与空间基础风险相关，指数由于位置之间的差异而代表个人损失的失败。可接受的距离根据景观的均匀性等因素而变化。对于降雨指数产品，飞行员经常使用20公里的任意最大距离，而基于温度和湿度的产品最多可达50公里（Hellmuth ，2009）。目前，安徽省仅有八十个标准气象台，面积139000平方公里。这个问题需要作为扩大规模的基本限制来解决，因为拥有足够数量的标准气象站是成功实施天气指数保险的关键因素。与长丰干旱指数相比，怀远的涝灾指数更易受空间依赖风险的影响。由于干旱是一个随时间推移缓慢的现象，因此地点之间日常降雨量的差异通常并不重要；相反，长期趋势很重要。因此，制定干旱指标比较容易。然而，对于涝灾指数保险来说，这个问题可能更为挑战，因为一个高度本地化的事件可能会变得更为困难

驱动大部分的损失。在放大过程中必须处理涝灾的情况下，需要进行更为详细的量化研究。获取索引权取决于对与给定风险相关的概率的坚实理解，这通常依赖于可接受质量的广泛数据集。幸运的是，过去几十年的雨量计数据在试点区域可用。农发基金、粮食计划署和中国专家使用历史燃烧成本分析来计算可能的支出。虽然在没有其他分析的情况下应用时是有用的，但这种方法有很大的局限性。例如，一个或两个主要事件可能会扭曲概率，而不考虑历史记录中未发生的任何类型的事件。由于历史燃烧分析的局限性，今后还应对降雨建模和模拟进行补充，以改善指标设计。然而，专家们采访了农民，特别是当地农业专家，以验证农民的看法与雨量计之间的联系，并提供了有关历史事件的更多信息来源。这显然是一个很好的方式来达成代理历史的降雨和损失，并补充现有的数据集。

定价

保险价格反映了支付的概率，反过来又是由反映在指数中的不利天气事件的概率驱动的。这些概率必须准确评估，以便价格对买方和卖方都是公平的，并适当地反映风险转移的成本。

在长丰试点中，考虑到竞争补贴的MPCI，国源承诺承保91.7%的保费，农民剩余8.3%。国源的补贴可能鼓励农民特别是在早期阶段采取指数保险，但对于扩大型企业来说，显然是不可行的，目标是在公开市场上买卖的产品。由于农民的支付能力和支付意愿很低，所以提供价格低廉的产品也面临着巨大的压力。此外，指数保险的价格也与MPCI的价格竞争。同样的情况，干旱指数保险比MPCI便宜一点，但后者比风险更高，如表5所示。值得注意的是，指数保险的价格在技术上是正确和准确的，而MPCI的价格大致计算，可能在一定程度上是不准确的。与MPCI相比，低成本指数保险的优势尚未得到充分体现。然而，预期指数保险的扩大将开辟降价措施。

从风险承担者的角度来看，错误可能会被抵消，而汇总和汇集风险可以减少再保险公司的变数，从而减少他们对定价安全性的需求。此外，扩大规模可能使得能够获得更大的资本池，有助于缓解早期阶段的盈利能力。

表5 长风干旱指数保险和MPCI（均为水稻）

影响

我们可以期望指数保险在发展和救灾中发挥什么作用，如何为不同的社会经济和身体条件设计指数保险，以最大限度地发挥其有益影响？为了回答这些问题，我们需要对指数保险飞行员进行严格的影响评估（Hellmuth，2009）。在家庭问卷调查中，我们提出了一些主观问题，如果有的话，如果购买保险受影响的家庭行为，包括农民购买的农业投入数量，利用先进的生产技术，以及种植面积的大小。我们发现，很少有家庭报告说他们改变了行为，这与其他研究人员的一些调查结果（Gineacute;，Townsendamp;

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