天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險探究
——以河北省農(nóng)村為例

魏思博， 馬 瓊

(1.河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院，河北石家莊 050061；2.河北省保險學(xué)會，河北石家莊 050051)

一、引言

2009年國際氣候變化專門委員會公布的第四次評估報告顯示，未來20年全球溫室氣體排放量將增加25%～90%，全球?qū)⒁悦?0年大約升高0.2 ℃的速度變暖。氣候變暖會直接導(dǎo)致水分蒸發(fā)旺盛，干旱和洪澇等極端天氣會更加頻繁發(fā)生。據(jù)慕尼黑再保險統(tǒng)計，全球發(fā)生的氣候災(zāi)害已從1980年的不足400起上升至2010年的1 000多起。我國是氣象災(zāi)害多發(fā)地區(qū)之一，受干旱天氣影響的耕地面積超過了30萬km2，占耕地總面積的24%以上。2004年，我國東北地區(qū)發(fā)生了嚴(yán)重干旱天氣，糧食產(chǎn)量大幅減少。在長江流域和黃河流域卻屢屢遭受洪澇災(zāi)害。20世紀(jì)90年代，長江就發(fā)生了5次洪水，2003年黃河也發(fā)了洪水。2008年，我國南方數(shù)十省份遭受歷史罕見的冰凍災(zāi)害，波及耕地面積14.3萬km2，1.97萬km2耕地顆粒無收。這些極端天氣給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了毀滅性的打擊。

農(nóng)業(yè)保險是農(nóng)民應(yīng)對氣象災(zāi)害時有效的風(fēng)險轉(zhuǎn)移工具。2004年，政府一號文件第一次提出建立政策性農(nóng)業(yè)保險體系并在一些地區(qū)對特定農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行了試驗，之后幾年的政府一號文件都提到了政策性農(nóng)業(yè)保險。如今，政策性支農(nóng)保險適應(yīng)了我國農(nóng)村保險市場抵押品不足、風(fēng)險多樣的特點，得到全面推廣。

中國耕地面積約為121.7萬km2，人均只有1.41畝。美國有耕地197.45萬km2，人均耕地面積9.6畝。以上的數(shù)字對比說明美國可以選擇大農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，我國的現(xiàn)實條件是走小農(nóng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展道路，而傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)保險的特點之一是小農(nóng)經(jīng)營比大農(nóng)業(yè)承擔(dān)了更高的管理成本。為了降低小農(nóng)經(jīng)濟(jì)條件下的保險成本，指數(shù)化保險產(chǎn)品便應(yīng)運而生。天氣指數(shù)保險的償付并不是基于實際損失而是天氣指數(shù)，而天氣情況與損失是高度相關(guān)的，所以實質(zhì)上這類保險的理賠也考慮了損失狀況。[1]天氣指數(shù)保險在一些發(fā)展中國家得到了比較好的施行，比如印度、埃塞俄比亞、馬拉維等。為了弄清我國農(nóng)民對于天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險的需求特點，以推行最適合我國國情民情的產(chǎn)品，下文將對河北省正定縣和靈壽縣400個農(nóng)戶進(jìn)行調(diào)查問卷。

二、數(shù)據(jù)與研究方法

(一)調(diào)查區(qū)域

河北省正定縣和靈壽縣地處太行山東麓，山前沖洪積扇的中上部，為山前傾斜平原。根據(jù)中國氣候區(qū)劃分類，這兩個地方屬于東部季風(fēng)氣候區(qū)，溫暖帶半濕潤區(qū)，為大陸性氣候。主要氣候特點是：四季暖、寒、干、濕分明，水熱同季，降雨集中，旱澇頻繁。春季，受蒙古高壓和海上高壓及西來低壓槽影響，天氣多變，干燥多風(fēng)；夏季，印度低壓籠罩我國大陸，受太平洋副熱帶高壓前部東南和西南暖濕氣流控制，天氣炎熱多雨，如遇冷空氣相交綏，即可形成大雨或暴雨，年際降水變化大，旱澇差異顯著；秋季，東南和西南的暖濕氣流逐漸衰退，干冷的西北氣流重新加強，氣溫迅速下降，天氣晴朗涼爽，初秋陰雨較多；冬季，受較強的蒙古高壓與冷氣團(tuán)控制，天氣寒冷，干燥少雪，有事強烈寒潮暴發(fā)，造成大風(fēng)降溫，偶爾也伴隨降雪。這一地區(qū)出現(xiàn)的氣象災(zāi)害是旱澇災(zāi)害、連陰雨天氣、風(fēng)雹災(zāi)、雪災(zāi)。[2]

(二) 抽樣調(diào)查

需求評估問卷設(shè)計了經(jīng)過認(rèn)真選擇的20個問題，正是對這些調(diào)查問卷的整理得到了原始的需求評估數(shù)據(jù)。如表1所示，正定和靈壽的人口數(shù)量分別為44萬和32.7萬，家庭數(shù)量分別為10萬和7.5萬。向400個農(nóng)戶進(jìn)行調(diào)查問卷等于是選擇了一個樣本容量為400的隨機樣本。樣本的置信區(qū)間長度為4，置信水平為99.5%。在統(tǒng)計方法允許的基礎(chǔ)上，為了統(tǒng)計上的方便，本文在調(diào)研的40個行政村中，每個村選擇了10個農(nóng)戶參加問卷。正定和靈壽共有行政村453個，40個行政村是通過計算人口比例產(chǎn)生的。如表1所示，正定的人口占總?cè)丝诘谋戎貫?7.36%，靈壽人口比重為42.64%。因此，40個行政村中有22個來自正定，18個來自靈壽。

表1 所計樣本的人口與家庭數(shù)量

注：家庭數(shù)量滿足置信區(qū)間為4、置信度為99.5%。資料來源：2010年河北統(tǒng)計年鑒。

三、調(diào)查問卷分析

(一)農(nóng)戶風(fēng)險認(rèn)知

在調(diào)查問卷中，當(dāng)被問及面臨的兩項主要風(fēng)險時，有21.5%的農(nóng)戶選擇把洪澇當(dāng)做首要風(fēng)險，37.8%的農(nóng)戶把干旱當(dāng)做首要風(fēng)險，6.4%的農(nóng)戶把雪災(zāi)當(dāng)做首要風(fēng)險。其次，有28.5%的農(nóng)戶認(rèn)為洪澇是排在第二的風(fēng)險，把干旱視為第二風(fēng)險的占24.5%，8.6%的農(nóng)戶把雪災(zāi)視為第二風(fēng)險。

圖1 農(nóng)戶提供的首要與次要農(nóng)業(yè)風(fēng)險

從圖1可以看出，大部分被調(diào)查農(nóng)戶認(rèn)為面臨的主要農(nóng)業(yè)風(fēng)險排名是干旱、洪澇、蟲害。

(二)降水量的不穩(wěn)定性與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失的關(guān)系

在調(diào)查問卷中，涉及到了降水不均衡(比如有的年里降水過多，有的年里降水過少)造成的收成損失占農(nóng)業(yè)損失總量的百分比。在400個調(diào)查問卷中，有31.8%的農(nóng)戶把生產(chǎn)損失完全歸因于降水的因素。只有不到1%的農(nóng)戶的生產(chǎn)損失與降水無關(guān)。67.2%的農(nóng)戶將一半以上的損失視為是由降水導(dǎo)致的。

(三)降水均衡性調(diào)查

在調(diào)查問卷中，涉及到了當(dāng)?shù)亟邓欠穹€(wěn)定的問題。有53份問卷顯示農(nóng)戶認(rèn)為各年降水均衡，不存在降水多寡的問題。占問卷總數(shù)的13.25%。92份問卷顯示農(nóng)戶認(rèn)為降水基本上不存在明顯的波動，占問卷總數(shù)的23%。212份問卷顯示農(nóng)戶認(rèn)為降水在各年的分布是嚴(yán)重不均衡的，占問卷總數(shù)的53%。其余13份調(diào)查問卷沒有得到明確結(jié)果。如表2所示。

表2 降水穩(wěn)定性調(diào)查表

(四)農(nóng)戶的風(fēng)險應(yīng)對策略

在調(diào)查問卷中，涉及到了農(nóng)戶應(yīng)對主要農(nóng)作物和牲畜遭受損失的辦法。總結(jié)成以下三級策略。一級策略中，174名農(nóng)戶尋找進(jìn)城務(wù)工機會，占43.5%。109名農(nóng)戶從親朋好友處借錢，占27.25%，73名農(nóng)戶動用儲蓄，占18.25%。30名農(nóng)戶降低食物消費水平，占7.5%。14名農(nóng)戶降低醫(yī)療支出，占3.5%。11名農(nóng)戶變賣家中財產(chǎn)，占2.75%。二級策略中，有255名農(nóng)戶選擇從親朋好友處借錢，這一比例高達(dá)63.7%。其次有107名農(nóng)戶降低消費水平，占26.75%。再次52名農(nóng)戶降低醫(yī)療支出，占13%。(比例相加不是1因為還有農(nóng)戶選擇其他方式，見本段最后一句)三級策略中，有300名農(nóng)戶沒有任何作為，占75%。其余農(nóng)戶大都選擇了變賣家中財產(chǎn)。[3]

圖2 農(nóng)戶風(fēng)險應(yīng)對的三級策略

(五)農(nóng)戶對天氣預(yù)報的認(rèn)知

調(diào)查問卷中，涉及了天氣預(yù)報的準(zhǔn)確性問題。如下表所示，83.2%的農(nóng)戶認(rèn)為天氣預(yù)報是可信的，其從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)參照天氣預(yù)報；只有1.4%農(nóng)戶不相信天氣預(yù)報，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不會考慮天氣預(yù)報的結(jié)果；剩下的15.4%的農(nóng)戶表示有時會參照天氣預(yù)報來安排農(nóng)事，有時不會考慮天氣預(yù)報的結(jié)果。[4]

表3 農(nóng)戶的天氣預(yù)報信任度調(diào)查表

(六)農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的認(rèn)知

在調(diào)查問卷中，涉及了農(nóng)戶認(rèn)知農(nóng)業(yè)保險的程度情況。當(dāng)被問及是否了解農(nóng)業(yè)保險并曾購買過農(nóng)業(yè)保險時，得到了以下答案。如表4所示，10.7%的農(nóng)戶表示幾乎沒聽說過農(nóng)業(yè)保險這一事物；32%的農(nóng)戶除了猜測字面意思以外，并不了解農(nóng)業(yè)保險的承保范圍和現(xiàn)實意義；57.3%的農(nóng)戶接受過一定保險知識宣傳，懂得基本的保險概念；19%的農(nóng)戶現(xiàn)在或曾經(jīng)購買過農(nóng)業(yè)保險。

表4 農(nóng)戶認(rèn)知保險程度表

(七)參加農(nóng)業(yè)保險的意愿調(diào)查

為了得到農(nóng)村參加天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險的潛在人數(shù)，在調(diào)查問卷中向農(nóng)戶提出了對農(nóng)業(yè)保險的購買計劃問題。67.25%的農(nóng)戶有購買意愿，18.25%的農(nóng)戶沒有明確答復(fù)，剩下的7%的農(nóng)戶表示不會購買農(nóng)業(yè)保險。

表5 投保農(nóng)業(yè)保險興趣調(diào)查

(八)購買農(nóng)業(yè)保險意愿與特定變量的關(guān)系

為了確定農(nóng)戶參加農(nóng)業(yè)保險的影響因素，本文做出如下假設(shè)：令農(nóng)戶對天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險的潛在興趣為因變量，用y來表示。其它變量為自變量，用xi表示。x1,x2,x3分別代表農(nóng)戶對天氣預(yù)報的看法、降水量的不穩(wěn)定性與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失的關(guān)系、對農(nóng)業(yè)保險的認(rèn)識程度。從表6看出，xi與y的相關(guān)系數(shù)均低于0.3，表明它們之間的關(guān)聯(lián)并不大。

表6 農(nóng)業(yè)天氣指數(shù)保險購買意愿系數(shù)表

系數(shù)顯著性水平0.05(2截拖尾)因變量：對農(nóng)業(yè)天氣指數(shù)保險的潛在興趣自變量：x1表示農(nóng)戶對當(dāng)?shù)靥鞖忸A(yù)報系統(tǒng)準(zhǔn)確性感受；x2表示農(nóng)戶對過去五年中由于降水不穩(wěn)定性造成的糧食減產(chǎn)比重感受；x3表示農(nóng)戶對保險作用的理解。

通過統(tǒng)計分析，變量x1、x2與x3之間并不存在明顯的相關(guān)關(guān)系，因此x1、x2與x3之間是獨立的。表7在x2與y之間，x1、x2與y之間，x1、x2、x3與y之間進(jìn)行多元線性回歸分析。

A預(yù)測：(常數(shù))，(農(nóng)戶對過去五年中由于降水不穩(wěn)定性造成的糧食減產(chǎn)比重感受)。

B預(yù)測：(常數(shù))，(農(nóng)戶對過去五年中由于降水不穩(wěn)定性造成的糧食減產(chǎn)比重感受)，(農(nóng)戶對當(dāng)?shù)靥鞖忸A(yù)報系統(tǒng)準(zhǔn)確性感受)。

C預(yù)測：(常數(shù))，(農(nóng)戶對過去五年中由于降水不穩(wěn)定性造成的糧食減產(chǎn)比重感受)，(農(nóng)戶對當(dāng)?shù)靥鞖忸A(yù)報系統(tǒng)準(zhǔn)確性感受)，(農(nóng)戶對保險作用的理解)。

D因變量：對農(nóng)業(yè)天氣指數(shù)保險的潛在興趣。

表7 多變量線性回歸分析

表8 ANOVA檢驗

A預(yù)測：(常數(shù))，(農(nóng)戶對過去五年中由于降水不穩(wěn)定性造成的糧食減產(chǎn)比重感受)。

B預(yù)測：(常數(shù))，(農(nóng)戶對過去五年中由于降水不穩(wěn)定性造成的糧食減產(chǎn)比重感受)，(農(nóng)戶對當(dāng)?shù)靥鞖忸A(yù)報系統(tǒng)準(zhǔn)確性感受)。

C預(yù)測：(常數(shù))，(農(nóng)戶對過去五年中由于降水不穩(wěn)定性造成的糧食減產(chǎn)比重感受)，(農(nóng)戶對當(dāng)?shù)靥鞖忸A(yù)報系統(tǒng)準(zhǔn)確性感受)，(農(nóng)戶對保險作用的理解)。

D因變量：對農(nóng)業(yè)天氣指數(shù)保險的潛在興趣。

四、問卷結(jié)論

可以看出，正定、靈壽地區(qū)農(nóng)戶面臨的主要風(fēng)險是洪澇、干旱、雪災(zāi)。所以在設(shè)計農(nóng)業(yè)保險合約時，可以引入洪澇指數(shù)、干旱指數(shù)、雪災(zāi)指數(shù)和其它天氣指數(shù)。在調(diào)查問卷中，很多農(nóng)戶反映大多數(shù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失皆因降水不均所致，故而適銷對路的天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品應(yīng)當(dāng)非常關(guān)注降水因素。當(dāng)農(nóng)戶遭受生產(chǎn)損失時，很多農(nóng)戶的第一反應(yīng)就是棄農(nóng)務(wù)工，抑或向親朋好友舉債以度難關(guān)。這意味著他們要么獨自承擔(dān)風(fēng)險，要么把風(fēng)險轉(zhuǎn)移給親朋好友。雖然被調(diào)查的農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的不多，但是很多都對天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險持有很大興趣。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)上可以發(fā)現(xiàn)，以下三類農(nóng)戶，即各年降水量分布不均地區(qū)的農(nóng)戶，信任天氣預(yù)報的農(nóng)戶，熟悉農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)的農(nóng)戶與天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險的相關(guān)系數(shù)很小，對天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險表示出了濃厚的興趣。這表明天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險的需求市場還是比較廣闊的?？梢钥闯觯谝?，天氣條件越惡劣的地方，農(nóng)戶對天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險需求越迫切。第二，為了增加農(nóng)戶對天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險的興趣，可以提高農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)的了解和認(rèn)識，同時提高天氣預(yù)報的準(zhǔn)確性。

五、獨特優(yōu)勢

天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險是一種新型保險產(chǎn)品，它創(chuàng)造性地把傳統(tǒng)保險權(quán)益和金融期權(quán)結(jié)合起來。具體來說，在投保天氣指數(shù)保險的時間和空間范圍內(nèi)，當(dāng)災(zāi)害性天氣超過保險合同約定數(shù)值，被保險人可以獲得保險人給予的相應(yīng)賠付。通過對比天氣指數(shù)保險的保險合同與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險合同，可以得出天氣指數(shù)保險三個方面的獨特優(yōu)勢。[5]

第一，保障水平得到提高。在前文的調(diào)查問卷中可以看出，農(nóng)戶面臨的主要生產(chǎn)風(fēng)險不外乎降水、降雪、大風(fēng)、霜凍等惡劣天氣。根據(jù)400名農(nóng)戶的問卷答案，有超過99%的答案顯示降水不均影響了收成。這些惡劣天氣導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)欠收狀況更是普遍存在。在設(shè)計天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險合同時，氣象專家和農(nóng)業(yè)專家會同考察投保地25年以上的歷史天氣數(shù)據(jù)與農(nóng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)，制定賠付農(nóng)戶生產(chǎn)損失的標(biāo)準(zhǔn)。因此，天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險有效分化了極端惡劣天氣對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險，具備科學(xué)合理的賠付依據(jù)，從而保障了農(nóng)民保險利益。[6]

第二，規(guī)避道德風(fēng)險和逆向選擇。眾所周知，在保險市場上一直存在著道德風(fēng)險和逆向選擇難題。這是因為保險人事前不清楚各個投保人的風(fēng)險程度，保險人只能按照市場上投保人的平均風(fēng)險程度確定保費，這樣一來，較高風(fēng)險類型的投保人參保熱情高漲，而低風(fēng)險投保人不愿購買保險，其結(jié)果是提高承保風(fēng)險的平均損失率。在保險公司劃定的同一保險風(fēng)險區(qū)域內(nèi)，所有投保人面臨完全一樣的天氣狀況，不存在投保人風(fēng)險高低之別，投保人以統(tǒng)一的費率購買保險，災(zāi)害發(fā)生時獲得同等賠付，不但消除了道德風(fēng)險和逆向選擇產(chǎn)生的基礎(chǔ)，而且調(diào)動了投保農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)耕作和防災(zāi)減災(zāi)方面的積極性。[7]

第三，便于對保險合同深加工。學(xué)術(shù)界和實務(wù)界看到了天氣指數(shù)保險責(zé)任的無差別性，保險金額可分割和加總性，所以天氣指數(shù)保險便于進(jìn)行再保險，基于天氣指數(shù)保險的巨災(zāi)風(fēng)險債券等利用資本市場再次分散風(fēng)險的再加工。[8]