河西東部日光溫棚氣象災害保險理賠指數設計

郭小芹，羅永忠

(1.甘肅省武威市氣象局，甘肅 武威 733000；2.甘肅農業(yè)大學 林學院，甘肅 蘭州 730070)

河西東部日光溫棚氣象災害保險理賠指數設計

郭小芹1，羅永忠2

(1.甘肅省武威市氣象局，甘肅 武威 733000；2.甘肅農業(yè)大學 林學院，甘肅 蘭州 730070)

利用河西東部1980-2014年逐日氣象數據并結合區(qū)域日光溫棚典型氣象事件，篩選出大風、低溫、寡照三種氣象災害，按照災害布局設計區(qū)域性輕度、中度、重度、特大閾值指標，用熵權理論評判不同級別的風險度，設計棚內外賠付指數并約定不同生育期兌付標準。將氣象災害指數與區(qū)域農業(yè)保險實際賠付進行顯著性比對，同時將保險產品應用于試驗基地，其結果得到人保財險認可。該指數不僅能夠客觀、快捷、透明性地提供受損補償，還填補了溫棚指數保險研究空白，可作為農業(yè)保險試點推廣。

風災指數；凍害指數；寡照指數；理賠標準

農業(yè)生產受自然條件高度影響，尤其在氣候變暖趨勢下極端天氣事件趨于復雜，單純依靠農戶自身已難以承受高溫干旱、大風沙塵、寒潮霜凍、低溫凍害、暴雨洪澇等災害帶來的損失[1-2]，因此從2004年以來中央連續(xù)多年提出盡快建立與完善政策性農業(yè)保險制度，截至目前已覆蓋小麥、玉米、水稻、油菜、茶葉、果樹、畜禽和特色農業(yè)等險種，僅2014年全國農業(yè)保險提供保障達到1.66萬億元，參保農戶2.47億戶次，向3 500萬戶投保農戶支付賠款214.6億元，為三農發(fā)展提供了強有力的支持。盡管如此，作為衡量農業(yè)保障水平的重要指標，農業(yè)保險增長速度依然緩慢，究其緣由是以災損為保險責任的農業(yè)保險存在理賠成本高、賠付效率低、逆向選擇、道德風險以及補貼政策無效性等弊端[3-4]，一定程度上限制了農險發(fā)展規(guī)模和速度。為有效規(guī)避這種風險，氣象保險指數以信息透明化、流程標準化、風險分散化而得到廣泛關注，比如劉映寧等[5]、毛裕定等[6]、吳利紅等[7]對不同區(qū)域不同作物氣象保險指數的研究，其中楊太明等[8]設計了安徽省冬小麥生育期氣象災害指數并推廣應用，但迄今為止關于設施農業(yè)氣象災害理賠研究依然鮮見。

保險數理基礎為大數定律，風險獨立性、損失意外性、賠付可度量化是標的物基本條件，可農險對象恰恰不具備類似條件，其典型特征表現為顯著的時空相關性和必然的保險損失率，再加上災后農作物的自我恢復，使得農險損失厘定更加復雜化[9]。眾所周知，設施農業(yè)生產效益隸屬于系統(tǒng)工程，保險理賠過程干擾因素太多，農業(yè)風險損失度量難度增大。而氣象保險理賠指數是以特定的農業(yè)氣象災害指標為觸發(fā)機制，一旦天氣條件達到或超過閾值指標即行賠付，這種賠付僅與種植品種生長狀態(tài)有關，而與農作物實際受損狀況以及農戶應對狀態(tài)無關，即當標的物確定以后一旦出現超過閾值指標的氣象災害，保險公司只需要實地核定作物生長狀態(tài)即可快速賠付，與傳統(tǒng)農業(yè)保險相比具有保險條款透明、指標依據科學、損失厘定簡單、賠付過程高效的優(yōu)點，可作為政策性農業(yè)保險的有力補充。

本研究立足于區(qū)域日光溫棚風災、凍害、寡照3類氣象災害，通過閾值區(qū)間和歷史賠付率比對，借用熵權法賦予各分級權重，然后將受損范圍設計為棚體和棚內并納入作物生育期指標實施量級綜合賠付，在項目研究過程中將保險產品應用于試驗基地其結果得到人保財險農業(yè)保險的認可。該研究不僅能夠客觀、快捷、透明性地提供受損補償，研究成果還填補了當前天氣指數領域的空白。

1 資料與方法

1980-2014年民勤、涼州、古浪、烏鞘嶺、天祝逐日氣象資料取自甘肅省氣象信息中心，其中民勤、涼州、烏鞘嶺極大風速始于2005年1月，古浪最大極大風速始于2007年1月，天祝氣象數據始于2010年2月；2008-2014年農業(yè)保險數據取自中國保險年鑒。分析過程采用SPSS、EXCEL以及多種數理統(tǒng)計方法。

2 結果與分析

2.1 保險理賠指數的設計原則

面對農業(yè)保險過程種種弊端，建立客觀、簡單、定量化的理賠指數成為項目設計的關鍵。

(1)可定量化?；诙嗄隁庀笥^測資料和設施農業(yè)承災范圍，建立氣象災害定量化指標，依據基本氣象站實時數據即可確立該地受災程度與理賠標準。氣象數據的準確性、代表性、比較性、及時性、連續(xù)性均為指數的定量化程度提供了支撐。

(2)可操作性。以標準棚型為基礎分類設計棚體和棚內作物保險指數，棚體保險與災害等級相關，棚內作物保險還要依照作物實際生育期而設計災害損失率與賠付標準，累計賠付達到保險上限時保險責任隨即終止。指數設計務求簡單，便于推廣和應用。

(3)可透明性。指數設計盡可能涵蓋設施農業(yè)

整個生長季且與歷史賠付率相吻合，以充分滿足氣象災害的不確定性要求，同時要搭建好氣象災害實況查詢平臺，隨時隨地，準確快捷，平臺可作為影響設施農業(yè)保險理賠的重要依據。

2.2 對關鍵氣象災害的篩選

河西東部是甘肅蔬菜主要供應基地，面積42 145 km2，海拔高度1 300～3 000 m，年平均溫度3.7～8.8 ℃，年日照時數2 600～3 100 h，從2006年以來設施農業(yè)大面積推廣，2015年總面積已超過7.33×104hm2，種植品種涵蓋葉菜類、果蔬類和菌類，棚內生產季也延伸至四季，這使得多種氣象災害成為了設施農業(yè)致災因子。針對當地溫棚建設特征和農業(yè)生產資源，對各種氣象災害年頻發(fā)時段、影響對象、成災結果、災情范圍、災損程度進行綜合評價，同時考慮到氣象災害復合性和對作物損傷過程的不可恢復性，最終將風災、凍害、寡照3類災害作為年評價指標，其中風災的影響是棚體，凍害與寡照的影響是棚內作物(表1)。

2.3 氣象災害指數的閾值設計

極大風速是評價風力的重要標志，從地面觀測規(guī)范上看極大風速總會大于最大風速且集中出現在最大風速時段，在以往的風災評價中由于資料長度的限制都偏好于最大風速，但在現實中極大風速的瞬時性對溫棚設施影響遠比最大風速顯著。分析發(fā)現2005-2014年逐日極大風速和最大風速相關性非常顯著(R≥0.9)，利用回歸方程將極大風速向最大風速序列延伸，即民勤、涼州、烏鞘嶺為1980-2004年。因建站時間太短以及數據間斷等緣故，天祝極大風速與最低溫度是將2010年以來本站數據與烏鞘嶺高山站做類比分析且以烏鞘嶺為樣本回歸求得閾值點，日照時數依然參照烏鞘嶺站資料，以此構建完整的風災指數GD、凍害指數LT、寡照指數LS(表2)，其中A類為民勤、涼州、古浪區(qū)域，B類為天祝區(qū)域。

表1 河西東部設施農業(yè)氣象災害設計參量

表2 河西東部設施農業(yè)氣象災害指數設計

注：Ni為對應級別下年內達標日數；Ve為日極大風速；Te為日最低溫度；Vw、Tw為烏鞘嶺站日極大風速和日最低溫度。

表3 河西東部日光溫棚氣象災害分級權重

按照氣象指數設計的基本思路，除了輕度災害為免賠外，當風災、凍害、寡照任何一種災害達到或超過中度指標時即可認為觸發(fā)了閾值指標，當啟動賠付。

2.4 熵權法賦權的確立

權重是在整體評價中考量某一指標重要程度的一種方法，常用的專家打分、層次分析、經驗判定等方法人為干擾因素偏重，而客觀賦權法則有效規(guī)避了干擾項，其中熵權法精度更高且客觀性更強，這種方法是根據各指標的變異程度而以信息熵確定各指標的熵權，再通過加權處理得到客觀權重[10]。

從設施農業(yè)歷年受災范圍與程度上看，災害等級越大，農業(yè)損失越大，這種現象與熵權法分析結果一致，從表3中可以看出災害等級與權重指數密切相關，結論與實際相符。

2.5 氣象賠付指標的設計

基于氣象災害的日光溫棚受損可分為兩部分，其一是風災對棚體的破壞，棚膜草簾以及棚體本身在風的強勁撕扯下造成的機械損傷具有不可逆性，尤其在春夏季節(jié)交替時段溫棚經常處于放風狀態(tài)下，驟然來臨的大風對棚體的破壞幾乎是必然性的；其二是棚內作物在低溫凍害和低光照度持續(xù)影響之下，光合效率減緩，嚴重時爛根、爛莖、生長慢、死苗、成熟期延遲、果品畸形甚至于造成植株死亡，低溫凍害與寡照是棚內作物受損的主要致災因素。

棚體賠付標準。以研究區(qū)域年保費5 000元/667m2為標準且以日風災指標為基本賠付單位，對研究時段內風災頻率進行極端值篩選，以此為全賠付標準而取得中度、重度、特大3個等級下棚體受損時的分級賠付值即C2/C3/C4(表4)，可以看出賠付值隨著風災等級而顯著增加，特大等級下賠付最高，當累計賠付達到棚體保費上限即5 000元時該保單即刻終止。

棚內作物賠付標準。棚內作物生長同時受低溫凍害和寡照的共同影響，在設計賠付標準時按以下步驟進行：(1)以熵權法度量兩種災害權重，結果顯示民勤為0.270 4/0.729 6、涼州為0.248 6/0.751 4、古浪為0.243 4/0.756 6、天祝為0.127 3/0.872 7，可以看出寡照對日光溫棚的影響比低溫顯著。(2)以每棚體作物年保費15 000元/667m2為標準，對研究時段內同類災害進行頻率極值分析，取得中度、重度、特大等級下作物受損時分級賠付標準。(3)厘定作物生長過程中受損賠付幾率，以表4中各級別下凍害與寡照賠付標準為基礎，按照苗床期賠30%，移栽到定植期賠50%，定植到開花期賠70%，結茄莢到瓜果期賠90%，收獲到采摘期賠100%以實現分級賠付，作物越接近成熟期其賠付比例越高，直至累計賠付達到作物保費上限(即15 000元)時該保單即刻終止。

表4 河西東部日光溫棚氣象災害賠付標準(標準棚667 m2，萬元/日)

表5 下雙日光溫棚氣象災害保險理賠概述(標準棚667 m2)

表6 日光溫棚氣象災害保險保費設計(標準棚667 m2，元)

2.6 氣象賠付年際變化特征

氣象災害對日光溫棚的影響范圍不僅分棚體和棚內，受損程度還視種植作物不同生長階段而定，因此在對歷史賠付進行分析時需要附加一個前提條件，即災害發(fā)生時棚內作物正處在收獲盛期，也就是說一旦受損將給予100%賠付，這種賠付可視為氣象賠付。在此假設條件下對1980-2014年日光溫棚氣象賠付數據進行分析。結果顯示氣象賠付高峰期為2008年民勤1.552 2(萬元/667 m2，單位下同)、2007年涼州1.565 7、古浪1.870 6、天祝1.573 6，逐年氣象賠付波動變化非常顯著，其峰度系數天祝25.217、古浪15.682、涼州12.898、民勤5.044，說明氣象災害導致的農業(yè)保險賠付具有很強的風險性。

圖1 河西東部氣象災害歷史保險賠付年際變化

2.7 氣象理賠指數的應用

為了進一步驗證氣象理賠指數設計的合理性，項目組對涼州區(qū)下雙鄉(xiāng)日光溫棚示范區(qū)3座標準棚內(667 m2)進行了比對(表5)。氣象監(jiān)測數據顯示A、B棚在保險期間共出現中度風災6次，低溫凍害中度1次、重度2次，保險期無寡照災害；C棚中度風災5次，低溫凍害與寡照災害均未出現。對A、B、C三棚災害出現時段內的作物生育期進行勘定，按照分級賠付標準核算每次災害賠償金額，年累計賠付分別為A棚852元、B棚641元、C棚314元，年賠付占年保費4.26%、3.20%、1.57%，此結論得到人保財險的認可。

2.8 保險費率厘定與設計

日光溫棚屬于政策性農業(yè)保險，目前多采用3%的低保費且在政策貼補下農戶僅繳納40%保險費，即以標準棚20 000元保額為例，農戶在保險期內只需要負擔240元即可得到足額賠付(表6)。假定在災害性天氣出現時段棚內作物均處于收獲期，即受損賠付均按照100%兌付，依據1980-2014年理賠數據，民勤、涼州、古浪、天祝棚體/棚內平均賠付是0.151 9/0.232 8、0.104 8/0.151 4、0.135 8/0.152 0、0.158 7/0.099 5，棚體年賠付范圍63～5 000元，棚內作物賠付范圍0～15 000元，賠付深度的顯著變化充分說明了農業(yè)保險的高風險性，在氣象災害大災與巨災面前保險企業(yè)將面臨徹底虧損，因此提高保費是必然之舉。

2.9 農業(yè)保險賠付現狀探究

農業(yè)保險2008年在甘肅省內規(guī)模性落地，若以研究區(qū)域農業(yè)保險、財產保險為基本數據，定義農業(yè)保險賠付率(AIP)=農業(yè)保險賠付額/農業(yè)保險保費收入，農業(yè)保險損失率(AIL)=農業(yè)保險賠付額/財產保險保費收入，將2008-2014年農險賠付、AIP、AIL作為研究樣本與1980-2014年氣象災害賠付進行比對，結果顯示二者相關系數分別為0.797*、0.530和0.857*(注：*為達到95%的顯著性檢驗水平)，這說明氣象賠付與農險賠付有著密切的趨同性。

作為現代農業(yè)發(fā)展的重要標志，日光溫棚生產不僅是區(qū)域優(yōu)質資源的集成，也是農業(yè)持續(xù)發(fā)展的后勁所在。遺憾的是2007-2008年研究區(qū)域低溫冰凍使農業(yè)保險倍受重創(chuàng)，低保費和高風險使得農險發(fā)展一度乏力。拿全國來說，2013年農險保費收入41 480萬元，向投保農戶支付賠款25 180萬元，農險收入占財產保險12.3%，農險賠付占財產性賠付15.9%，農險風險極高。究其原因：①財政補貼和費用支持未得到很好落實，有些地方農業(yè)保險負增長；②大災風險再保險制度不健全，保險動力不足，企業(yè)經營缺乏安全感；③氣象災害不確定性使得農險賠付率一度偏高，如2014年威爾遜臺風使海南蔬菜大棚保險賠付率超過400%，香蕉賠付率超過500%；④農業(yè)保險費率明顯偏低，承保農戶增加與保險盈利明顯不符，發(fā)展前景堪憂。

3 結論和討論

針對氣象災害對設施農業(yè)尤其是日光溫棚影響程度與受災風險，設計風災、凍害、寡照三類典型災害保險指數，不僅有助于客觀評估棚體和作物所受的氣象風險，還能有效降低保險賠付過程中道德風險與理賠成本，研究結果可成為政策性農險持續(xù)發(fā)展的一個支撐點。

日光溫棚氣象指數保險以氣象實時監(jiān)測數據為基礎，當風力、最低溫度、日照時數達到某一閾值指標時結合棚內作物生育時段即行賠付。在指數設計中盡可能避免人為因素的干擾，僅以臨近氣象站點數據為理賠標準，計算簡單，透明客觀，便于推廣。

在指數設計過程中以氣象站點數據為分析基礎，盡管資料序列周期長穩(wěn)定性好，但氣象站點與日光溫棚依然有著一定距離。事實上地形地貌的特殊性使氣象要素必然具備差異性，在項目應用推廣階段還需要借用就近自動站區(qū)域站資料或在溫棚集中區(qū)域加密氣象站點建設以盡可能減少理賠的誤差性，這不僅是下一步氣象災害保險理賠指數訂正的關鍵，還是本研究在大范圍推廣過程中非常必要的糾偏和補充。

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Research of Weather-based Claiming Index for Sunlight Greenhouse Insurance in Eastern Hexi Corridor

GUO Xiaoqin1and LUO Yongzhong2

(1.WuweiMeteorologicalBureau,Wuwei733000,China; 2.CollegeofForestry,GansuAgriculturalUniversity,Lanzhou730070,China)

Ourstudyisbasedonthedailymeteorologicaldatafrom1980to2014andcombinedwithtypicalmeteorologicaleventsforsunlightgreenhouseinEasternHexiCorridor.Screeningoutwindstorm,low-temperature-freezingandpoor-sunshineaccordingtothreekindsofmeteorologicaldisasters,withthedisasterlayoutdesignareaofmild,moderate,severeandlargethreshold,usingentropytheorytoassessthedegreeofdifferentlevelsofrisk,designinsideandoutsidegreenhousepayoutindexandagreedpaymentstandardindifferentgrowthstages.Atthesametime,insuranceproductsareusedinthetestbase,andtheresultsobtainedarePICCrecognition.Theindexcannotonlyobjectively,fastandtransparentprovidescompensationfordamageandalsotofillthegreenhouseindexinsuranceresearchgapscanbeusedaspilotprojectstopromoteagriculturalinsurance.

disasterindex;damageindex;sunlightindex;standardclaims

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.024.]

2016-06-26

2016-07-15

甘肅省氣象局氣象科研項目“設施農業(yè)氣象災害保險理賠指數研究”(2015-18)

郭小芹(1965-)，女，甘肅隴南人，高級工程師，主要從事應用氣象服務研究.E-mail：gxq9179@126.com

X43；S64；P45；F840

A

1000-811X(2017)01-0137-05

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.024

郭小芹，羅永忠. 河西東部日光溫棚氣象災害保險理賠指數設計[J]. 災害學，2017，32(1)：137-141. [GUO Xiaoqin and LUO Yongzhong. Research of weather-based claiming index for Sunlight Greenhouse Insurance in Eastern Hexi Corridor[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(1)：137-141.