天气指数农业保险产品开发与服务的理论框架研究

摘 要：在科技进步和大数据支撑背景下，天气指数农业保险市场需求广阔。本文以理论的天气指数设计为例，梳理归纳农业气象指数保险从指数设计、产品开发、后期实施以及产品推广的流程，旨在促进建立更系统、科学、规范的气象保险业务体系，拓宽保险研究和市场服务领域，提高为农防灾减灾服务能力。

关键词：农业气象;天气指数;保险;气象灾害

中图分类号：S16

文献标识码：A

DOI：10.19754/j.nyyjs.20201115059

收稿日期：2020-09-02

作者简介：马昕（1990-），硕士，工程师。研究方向：农业气象。

天气指数农业保险是把影响农作物产量或品质的1个或几个气象要素（如温度、降水、光照等）造成的灾害损失进行指数化，当指数达到既定的保险赔偿触发值时，投保人即可获得相应额度标准的一类保险。作为一种创新型农业保险模式，因其克服了逆向选择和道德风险，降低了保险管理成本，具有标准化和透明化，在科技进步和大数据支撑背景下的天气指数保险在未来的发展趋势良好。

20世纪90年代以来，国内外专家学者对气象指数保险产品进行了大量研究，方法多样新颖，很多已经推广应用，也取得了服务效果，对于后续研究具有积极的借鉴意义。本文以理论的天气指数设计为例，梳理归纳农业气象指数保险从指数设计、产品开发、后期实施以及产品推广的整个流程，旨在促进建立更系统、科学、规范的气象保险业务体系，拓宽保险研究和市场服务领域，提高为农防灾减灾服务能力。

1 天气指数保险产品的开发流程

天气指数保险产品的开发可分为以下几个步骤：资料收集与处理，天气指数的选取与设计，天气指数—灾损模型的构建，理赔触发值的确定，纯费率的厘定，保险产品设计。

具体到农业气象指数保险产品，要进行需求分析和实地调查，获取相应背景资料，如通过气象、农业、财政和保险公司等多部门联合实地勘察，组织多方座谈等形式，了解农作物的主要种植分布，发育期，影响产量或品质的主要气象要素和主要影响时段;统计正常/好/差年景的代表年份以及不同年景下农作物的产值;了解农作物单产的种植管理成本，产品价格;农户不同年景的收入水平，购买保险产品最多能承受的保费等信息。

在气象灾害进行分析的基础上，最终初步确定农作物的主要承保灾种、主要保险时段和关键气象因子;初步确定保障程度，如保险金额、试点范围、财政补贴、农户的实际参保需求及缴费比例等事项。

1.1 资料收集与处理

1.1.1 资料来源

气象指数保险的设计必须基于地区长序列的历史数据。至少要获取到基础地理信息，承保区域10a以上的地面气象观测资料、农作物产量和生育期资料、重要气象灾害资料以及试验观测资料等。

1.1.2 数据质量控制

通过实地调查验证和统计检验方法，对收集到的历史资料进行完整性、可靠性审查等质量控制，如采用标准差统计检验方法对异常数据进行处理。

1.2 天气指数的选取与设计

天气指数H可以是单一气象要素，也可以是多个气象要素的综合。满足客观独立可验证性，具有较好的稳定性。目前，天气指数的选取有2种方法：可采用已有的气象灾害指标作为农作物灾害的天气指数，即基于已颁布的国家和地方标准、行业业务指标等规范化的农业气象灾害指标;可通过统计分析方法构建与农作物减产率显著相关的指数作为反映受灾程度的天气指数，初选造成农作物灾害的相关气象要素（如光照、温度、降水等），采用敏感系数、方差分析或多重比较等方法分析减产率与气象要素之间的关系，引入因子对产量的影响大，且因子之间相关性小，筛选出关键致灾因子作为农作物受灾天气指数。

1.3 天气指数—灾损模型的构建

本文以减产率为例。

1.3.1 计算气象灾害减产率

基于历年农作物产量数据，利用时间序列分析方法拟合趋势产量，从而得到气象产量和相对气象产量，减产率为相对气象产量中的减产部分，相对气象产量为负值表示减产。

yw=（y-yt）/yt×100%

式中，yw是相对气象产量;y是实际产量;yt是趋势产量。

1.3.2 确定典型气象灾害数据

因农作物的减产不一定全部为气象灾害所致，所以天气指数H与减产率不是绝对对应关系，因此需要对灾害的样本进行筛选，将受气象灾害明显并且导致了减产的数据作为典型气象灾害数据集。

1.3.3 构建天气指数-受灾模型

基于典型气象灾害数据样本，采用回归分析方法，得到天气指数H与减产率之间有较好拟合效果，且通过显著性水平检验的统计模型。

1.4 确定理赔触发值

理赔触发值是指开始启动保险理赔时所对应的天气指数值。由于天气指数保险不需要实地田间查验，只是根据既定的天气指数来决定赔偿，可能出现造成赔付与实际损失不匹配，所以要适当避免或降低基差风险。

基于构建的天气指数-受灾模型，以历史气象和农作物产量资料为基础，分析历史上农作物受灾发生损失，计算不同天气指数阈值下对应的灾害赔付率。将历史天气指数平均赔付与历史平均产量损失进行对比，通过迭代计算后确定两者尽可能一致的天气指数作为理赔触发值。

1.5 纯保险费率的厘定

纯保险费率是指保险金额中纯保费的比例，由损失概率确定。实际操作中，一般以投保人投保农作物历史上长时期的平均损失率来确定，理论損失等于单位面积农作物的灾害损失率的数学期望。

Rate=E（loss）=∑（Lri×pi） i>m

式中：Rate为纯保险费率;E（loss）为农作物灾害平均损失率;Lri为第i等级的保险灾害损失率;pi为第i等级的保险灾害损失率发生的频率;i为天气指数等级;m为天气指数赔付触发值对应的灾害等级。

1.6 保险产品的设计

1.6.1 天气指数赔付标准制定

农作物某种天气指数保险的赔付公式：

I=y-yminymax-ymin×Q

式中，I为单位面积的保险赔偿金额;y为减产率;ymin是保险赔付触发值对应的减产率;ymax是最高减产率;Q为保险金額。

1.6.2 天气指数保险费率的修订

由于不同地区气候、地形、植被以及农作物种植面积的差异会影响产量进而影响到保险费率。为了实现不同区域保险费率的差异化，需要进行气象灾害风险评估，并针对灾害风险评估的结果对天气指数保险费率进行修订。灾害风险评估一般不考虑地理位置、农田设施、经济水平、农作物对灾害抵抗能力的不同以及农户经营管理水平的高低，主要考虑致灾因子危险性。

致灾因子危险性是指造成气象灾害的可能程度，可利用历史气象观测资料，计算各站点多年平均的灾害强度和灾害发生频率，用乘积表示。

E=F×Q

式中，E代表致灾因子危险性;F为灾害发生频率;Q为灾害强度。危险性越小，发生气象灾害的可能性越小，对农作物产量影响就越小，反之越大。

对致灾因素危险性评价结果进行无量纲化处理，即可表达不同区域风险总量。在风险总量大的区域，灾赔付额度超过保费收入的可能性较大，需要适当收取较高的风险附加率来保障保险公司的业务可持续性。

2 天气指数保险产品的推广与服务

完成天气指数的设计，保险公司要完成保险产品具体条款的设计等整个开发，之后在具体推广应用中，还可通过多方面提高服务效率。

2.1 完善基础设施和数据系统

可在选定区域或适合开展天气指数保险的地区组建更高密度的自动气象观测站，使得原始气象数据获取更及时有效，从源头提高数据质量。

2.2 提高农户认知水平

在推广天气指数保险产品时，要提高传统农户、新型农业经营主体对农业气象指数保险的认知，通过对试点区域农户进行宣讲，使其了解气象指数保险产品的优势，从而增加投保意愿。

2.3 拓宽产品营销渠道

除了针对农户，农业气象保险产品还可以推广到涉农企业，如农产品加工企业。保险公司还可以和银行、信贷机构开展合作，共享信息资源降低各自的经营成本，降低贷款难度，增大市场保险需求。

2.4 协调政府鼓励引导

政府部门的协调引导和政策支持对于农业气象指数保险的推广具有重大作用。可鼓励试点，提高保险公司的开发研究积极性;协调各职能部门的合作，包括农业、财政、气象、民政等部门与保险公司的对接，提高此项业务推进效率。

3 结束语

产品设计是天气指数农业保险的难点，产品推广是天气指数农业保险的核心。气象指数保险产品设计的技术要求较高，涉及到精算、气象、统计等诸多学科，需要可靠的数据分析和严谨的模型设计，不合理的产品会造成较大的偏差风险;推广中又需要大量的人力物力配合，部门之间的协调衔接还会产生较高的交易成本。同其它农业保险类似，天气指数农业保险从开发设计到实践应用，再到产品推广应用，还有很长的一段路要走。但随着气象灾害的频发和农业保险市场的迅速发展，天气指数农业保险是可作为传统政策性农业保险的补充和替代。

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（责任编辑 李媛媛）