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        指數(shù)保險(xiǎn)有效性實(shí)證分析

        2015-02-02 06:51:33謝玉梅趙海蕾高嬌

        謝玉梅+趙海蕾+高嬌

        摘 要:運(yùn)用Miranda模型研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)戶個(gè)體產(chǎn)量波動與所在區(qū)域產(chǎn)量波動存在高度正相關(guān)性,基于區(qū)域產(chǎn)量保險(xiǎn)的保費(fèi)率低于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保費(fèi)率,這有利于刺激指數(shù)保險(xiǎn)的需求。由于指數(shù)保險(xiǎn)克服了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場中的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)問題,降低了交易成本,從而指數(shù)保險(xiǎn)能夠降低農(nóng)戶的保費(fèi)支出并有效管理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

        關(guān)鍵詞: 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn);指數(shù)保險(xiǎn);風(fēng)險(xiǎn)管理效率

        中圖分類號: F840 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號:1003-7217(2014)06-0029-05

        一、引 言

        農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨各種風(fēng)險(xiǎn),包括生產(chǎn)的不確定性、技術(shù)的不確定性、價(jià)格的不確定性和政策的不確定性[1]。當(dāng)這些不確定性發(fā)生時(shí),可能在同一時(shí)間對風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生區(qū)域內(nèi)大規(guī)模的農(nóng)戶收益產(chǎn)生影響,而且農(nóng)戶之間面臨的風(fēng)險(xiǎn)存在高度相關(guān)性,即農(nóng)戶收益變化是由共同因素引起的,許多學(xué)者把這種風(fēng)險(xiǎn)界定為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在農(nóng)戶面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)中,約70%以上的風(fēng)險(xiǎn)與天氣有關(guān),美國經(jīng)濟(jì)約30%直接受天氣影響。而Miranda和Glauber(1997)較早認(rèn)識到系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)可能也是導(dǎo)致農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場失靈的原因[2]。他們認(rèn)為,一方面,由于潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)難以識別與量化,保險(xiǎn)人將大部分保費(fèi)作為風(fēng)險(xiǎn)賠償準(zhǔn)備金,由此造成資金占用的機(jī)會成本,同時(shí)農(nóng)戶選擇低風(fēng)險(xiǎn)低回報(bào)的自我保險(xiǎn)行為,從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求不足;另一方面,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生造成較大地理范圍內(nèi)所有農(nóng)戶不同程度的損失,保險(xiǎn)人面臨著巨額賠償,形成賠付資金壓力。Miranda和Glauber使用隨機(jī)模擬模型研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是傳統(tǒng)保險(xiǎn)的10倍,如果各個(gè)農(nóng)戶的保費(fèi)是相互獨(dú)立的,則農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會是傳統(tǒng)保險(xiǎn)的22~49倍。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的存在,尤其是極端性天氣災(zāi)害,例如洪澇、干旱、霜凍等造成大面積的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)遭受影響,賠付范圍大,保險(xiǎn)人容易面臨財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),盈虧無法平衡,從而無政府補(bǔ)貼或者保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)不合理的保險(xiǎn)人會自行退出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場,造成保險(xiǎn)市場失靈。在面臨系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)是隨機(jī)的,這種不確定性來源與氣候等不可控因素成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的決定性因素。

        針對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),大部分國家主要采取政府救助或補(bǔ)貼性的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)緩解災(zāi)難性事件的沖擊,但由于政府補(bǔ)貼的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)普遍存在逆向選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)和過高的管理成本問題,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的獲得性和可持續(xù)性面臨挑戰(zhàn)。因此,一些學(xué)者提出用指數(shù)保險(xiǎn)替代傳統(tǒng)保險(xiǎn)產(chǎn)品,即根據(jù)農(nóng)戶所在區(qū)域的產(chǎn)量或與產(chǎn)量高度相關(guān)的氣候變量等可觀測值所設(shè)定的指數(shù)作為損失的賠付標(biāo)準(zhǔn)。2008年,“農(nóng)村脆弱地區(qū)天氣指數(shù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)合作項(xiàng)目”在安徽長豐試點(diǎn), 2012年,中國保監(jiān)會發(fā)布通知,要求各家保險(xiǎn)公司要加大農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新力度,拓展保險(xiǎn)服務(wù)“三農(nóng)”新領(lǐng)域,積極研究新型產(chǎn)品天氣指數(shù)保險(xiǎn),以滿足農(nóng)業(yè)和糧食生產(chǎn)日益增長的保險(xiǎn)需求。

        在面臨系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí),指數(shù)保險(xiǎn)具有優(yōu)勢。20世紀(jì)40年代,Halcrow(1949)在評價(jià)美國聯(lián)邦農(nóng)作物保險(xiǎn)項(xiàng)目績效時(shí),提出區(qū)域產(chǎn)量指數(shù)保險(xiǎn)概念[4]。由于指數(shù)保險(xiǎn)以區(qū)域產(chǎn)量、氣候指數(shù)作為賠付標(biāo)準(zhǔn),不需要單個(gè)農(nóng)戶產(chǎn)量信息,因而可以有效解決信息不對稱導(dǎo)致的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)問題,顯著降低交易成本[3-7]。

        在實(shí)證研究中,國外學(xué)者主要從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度,把風(fēng)險(xiǎn)分為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)[3-8]。例如,Miranada(1991)把農(nóng)戶面臨的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)劃分為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和個(gè)體風(fēng)險(xiǎn),利用資本資產(chǎn)價(jià)格模型推導(dǎo)了區(qū)域保險(xiǎn)合同最優(yōu)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),并運(yùn)用該模型對美國肯塔基州102戶大豆農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)進(jìn)行了驗(yàn)證。Mahul(1999)在Miranda分析基礎(chǔ)上構(gòu)建了隨機(jī)生產(chǎn)函數(shù),把風(fēng)險(xiǎn)分為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和累積產(chǎn)量沖擊等因素帶來的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn),認(rèn)為區(qū)域指數(shù)保險(xiǎn)政策最優(yōu)賠付取決于被保險(xiǎn)的天氣風(fēng)險(xiǎn)和未被保險(xiǎn)的累積產(chǎn)量沖擊以及個(gè)體對風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度之間的隨機(jī)依存關(guān)系。

        隨著我國指數(shù)保險(xiǎn)的推出,國內(nèi)學(xué)者開始關(guān)注發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家的指數(shù)保險(xiǎn)實(shí)踐,利用氣象工作站的歷史數(shù)據(jù)以及指數(shù)保險(xiǎn)的精算基礎(chǔ),從微觀上設(shè)計(jì)指數(shù)保險(xiǎn)合同并提出相關(guān)對策。例如,吳利紅等根據(jù)浙江省68個(gè)縣(市)氣象數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)了水稻農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)合同[9];李文芳等借鑒美國、加拿大農(nóng)作物保險(xiǎn)計(jì)劃的合同設(shè)計(jì)理論與實(shí)踐,設(shè)計(jì)了湖北水稻指數(shù)保險(xiǎn)合約[10];邢慧茹等指出當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)系數(shù)極高時(shí),會抑制保險(xiǎn)人的保險(xiǎn)供給,從而形成保險(xiǎn)市場的非均衡態(tài)[11]。從而需要通過政府補(bǔ)貼、創(chuàng)新保險(xiǎn)產(chǎn)品與天氣災(zāi)害衍生工具、建立巨災(zāi)基金等方式提高農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求、減少農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性以及轉(zhuǎn)移系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在運(yùn)用指數(shù)保險(xiǎn)作為農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理手段時(shí),存在的主要難題是基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)問題,即低于區(qū)域產(chǎn)量水平的農(nóng)戶不能獲賠,而高于區(qū)域產(chǎn)量水平的農(nóng)戶可能獲賠。因此,保險(xiǎn)合同機(jī)制設(shè)計(jì)尤為關(guān)鍵①。

        財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐(雙月刊)2014年第6期2014年第6期(總第192期)謝玉梅,趙海蕾等:指數(shù)保險(xiǎn)有效性實(shí)證分析

        國外學(xué)者大都是將指數(shù)保險(xiǎn)看成類似期權(quán)的金融工具以管理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),根據(jù)擴(kuò)展的資本資產(chǎn)定價(jià)模型與期望效用理論分析指數(shù)保險(xiǎn)的價(jià)值與需求。那么,相對于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn),指數(shù)保險(xiǎn)如何有效覆蓋潛在被保險(xiǎn)人的生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn),不同的潛在被保險(xiǎn)人之間指數(shù)保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)抵減效率是否存在差異?為此,本文選擇江蘇鎮(zhèn)江作為研究區(qū)域,基于Miranda(1991)模型,利用連續(xù)調(diào)查的面板數(shù)據(jù),驗(yàn)證單個(gè)農(nóng)戶的產(chǎn)量波動與區(qū)域產(chǎn)量波動是否存在相關(guān)性,比較傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和指數(shù)保險(xiǎn)管理風(fēng)險(xiǎn)效率,為指數(shù)保險(xiǎn)進(jìn)一步開展提供借鑒[3]。

        二、基于指數(shù)保險(xiǎn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)效率估算

        (一)模型構(gòu)建

        假設(shè)某區(qū)域是由許多農(nóng)戶組成的,產(chǎn)量yi為單個(gè)農(nóng)戶i的產(chǎn)量,為其所在地區(qū)產(chǎn)量,yi和均為隨機(jī)變量。則個(gè)體產(chǎn)量與區(qū)域平均產(chǎn)量的線性回歸方程可以表述為[3]:

        yI=μi+βi(-)+εi(1)

        μi為單個(gè)農(nóng)戶平均產(chǎn)量;和為區(qū)域產(chǎn)量和區(qū)域平均產(chǎn)量;βi為單個(gè)農(nóng)戶產(chǎn)量與區(qū)域產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù),衡量單個(gè)農(nóng)戶個(gè)體產(chǎn)量對影響區(qū)域產(chǎn)量波動的系統(tǒng)性因素的敏感程度;εi為隨機(jī)擾動項(xiàng),其中E()=。通過調(diào)查數(shù)據(jù)取得yi和的觀測值,則應(yīng)用式(1)可以計(jì)算μi、、βi和εi的估計(jì)值。

        假設(shè)農(nóng)戶購買指數(shù)保險(xiǎn),保險(xiǎn)費(fèi)與賠付額度的厘定以生產(chǎn)單位計(jì)量。生產(chǎn)者購買保費(fèi)率為π單位的保險(xiǎn)額度。如果區(qū)域產(chǎn)量低于觸發(fā)理賠的臨界產(chǎn)量水平y(tǒng)c,則每投保1畝農(nóng)戶將獲得單位的賠償,即=max(yc-,0)。

        假設(shè)保費(fèi)π是精算公平的,也就是說,它是等于賠付額度的平均值E,則農(nóng)戶購買指數(shù)保險(xiǎn)的凈收益可表示為:yneti=yi+-π。

        若用凈收益方差衡量其收益風(fēng)險(xiǎn),則:Var(yneti)=σ2yi+σ2n+2Cov(yi,),且賠償額的方差為σ2n=Var()。因此,通過購買指數(shù)保險(xiǎn)農(nóng)戶可以減少的產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)額度為:Δi=Var(yi)-Var(yneti)=-σ2n-2Cov(yi,)。

        假設(shè)非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素εi與區(qū)域產(chǎn)量是獨(dú)立的,那么,非系統(tǒng)性因素部分εi與賠償額不相關(guān),則:

        Cov(yi,)=βiCov(y,n) 。

        定義臨界βc為:βc=-σ2n2Cov(y,),則從指數(shù)保險(xiǎn)獲得的風(fēng)險(xiǎn)抵減也可表示成:Δi=σ2πβiβc-1。因?yàn)閰^(qū)域產(chǎn)量和賠償額負(fù)相關(guān),則βc>0。此外,由于臨界貝塔值βc及賠償額方差σ2n是由區(qū)域產(chǎn)量和觸發(fā)賠償臨界產(chǎn)量水平y(tǒng)c決定。因此,臨界貝塔值βc及賠償額方差σ2n對同一區(qū)域內(nèi)的農(nóng)戶是相同的,從而得出如下推斷:

        推斷1:對于一個(gè)給定的觸發(fā)賠償產(chǎn)量水平y(tǒng)c,農(nóng)戶i從指數(shù)保險(xiǎn)獲得的風(fēng)險(xiǎn)抵減是完全由其個(gè)人貝塔值βi決定,βi值的高低決定指數(shù)保險(xiǎn)合同對農(nóng)戶的價(jià)值高低。

        推斷2:當(dāng)且僅當(dāng)βi>βc,即當(dāng)且僅當(dāng)個(gè)人貝塔值超過臨界貝塔值時(shí),指數(shù)保險(xiǎn)對農(nóng)戶i可以進(jìn)行有效轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。

        (二)貝塔值估算

        本文采用江蘇省鎮(zhèn)江市50戶茶農(nóng)以及20家茶場的2010~2012年的茶葉產(chǎn)量數(shù)據(jù)(單位:公斤/畝)驗(yàn)證區(qū)域產(chǎn)量指數(shù)保險(xiǎn)的有效性。20家規(guī)模較大的茶場平均每家茶場規(guī)模達(dá)到200畝以上,輻射茶農(nóng)面積規(guī)模達(dá)到400畝以上②。根據(jù)調(diào)查情況,假設(shè)20戶茶場和50戶茶農(nóng)為構(gòu)建產(chǎn)量指數(shù)的整個(gè)區(qū)域的茶農(nóng)。本文主要選擇茶葉產(chǎn)量數(shù)據(jù)(采摘鮮葉畝產(chǎn)量)進(jìn)行分析③。茶葉地區(qū)性產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于官方統(tǒng)計(jì)年鑒,茶場和單個(gè)茶農(nóng)數(shù)據(jù)來源于入戶調(diào)查。

        首先,運(yùn)用Eviews6.0軟件估算單個(gè)農(nóng)戶的βi和地區(qū)性臨界值βc。在理想狀態(tài)下,βi值為1,即個(gè)體產(chǎn)量的波動與區(qū)域產(chǎn)量的波動完全一致,指數(shù)保險(xiǎn)能夠100%覆蓋個(gè)體的產(chǎn)量波動風(fēng)險(xiǎn)。計(jì)算結(jié)果顯示,單個(gè)茶農(nóng)βi的平均值為0.93,即當(dāng)區(qū)域產(chǎn)量波動為1kg時(shí),個(gè)體平均產(chǎn)量波動為0.93kg,個(gè)體產(chǎn)量與區(qū)域產(chǎn)量的波動存在高度正相關(guān)。R2為0.82,說明擬合程度較為理想,并且P值為0.05,整體在置信水平為5%的水平上通過檢驗(yàn)。

        圖1為70戶茶農(nóng)βi的分布情況,由圖1可以看出,βi以1為中心分布,呈現(xiàn)集中的鐘形分布。在70戶茶農(nóng)樣本中,僅有1戶為負(fù)數(shù),說明其與本區(qū)域產(chǎn)量的變動呈反方向變動,指數(shù)保險(xiǎn)對其是無效的。此外,βc的值為0.423,剩余的69戶茶場或茶農(nóng)的βi值,有4戶βi值處于0~0.3之間,即βi<βc。根據(jù)上述推斷2,指數(shù)保險(xiǎn)對其風(fēng)險(xiǎn)的抵減程度將呈現(xiàn)不確定性。剩余的65戶βi值均高于0.5,即βi>βc,從而區(qū)域產(chǎn)量指數(shù)保險(xiǎn)對于大部分茶農(nóng)能夠提供有效的風(fēng)險(xiǎn)管理。

        圖1 βi分布圖

        根據(jù)模型估算的結(jié)果,指數(shù)保險(xiǎn)對大部分茶農(nóng)的風(fēng)險(xiǎn)管理有效。因此,接下來將進(jìn)行單個(gè)農(nóng)戶產(chǎn)量保險(xiǎn)(individualyield insurance,IYI)和區(qū)域產(chǎn)量

        指數(shù)保險(xiǎn)(areayield insurance,AYI)的保費(fèi)率與風(fēng)險(xiǎn)抵減程度的比較。

        三、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與指數(shù)保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理效率比較

        首先,假設(shè)在IYI和AYI條件下,觸發(fā)賠付的臨界產(chǎn)量值為100%的平均產(chǎn)量(IYI對應(yīng)的是個(gè)人平均產(chǎn)量,AYI對應(yīng)的是區(qū)域平均產(chǎn)量),也是農(nóng)戶獲得保險(xiǎn)賠償?shù)淖罡哳~度。一旦當(dāng)年的產(chǎn)量水平低于觸發(fā)賠付的臨界值,茶農(nóng)將能獲得損失產(chǎn)量的額度的賠償,即產(chǎn)量差額與當(dāng)年行業(yè)價(jià)格水平乘積。在IYI與AYI均為100%的保障水平下,各茶農(nóng)所繳納的保費(fèi)及保費(fèi)率的區(qū)別,以及在無政策補(bǔ)貼的情況下,區(qū)域產(chǎn)量指數(shù)保險(xiǎn)是否能夠降低各茶農(nóng)所承擔(dān)的保費(fèi)支出。表1給出了在IYI與AYI條件下,茶農(nóng)獲得的產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)的抵減情況。

        由表1可以發(fā)現(xiàn),在IYI條件下,隨著βi值的增加,茶農(nóng)支付的保費(fèi)呈現(xiàn)上升的趨勢。反觀AYI,由于保險(xiǎn)賠償?shù)臉?biāo)準(zhǔn)為區(qū)域平均產(chǎn)量,從而對于這一區(qū)域內(nèi)的茶農(nóng)而言,其支付的保費(fèi)與獲得的賠償額度都相同。βi值越高,即個(gè)體產(chǎn)量的波動與區(qū)域產(chǎn)量波動相關(guān)度越高的情況下,AYI條件下的保費(fèi)率越低于IPY條件下的保費(fèi)率。而且IYI條件下茶農(nóng)平均支付的保費(fèi)要高于AYI條件下的支付水平。

        如果考慮到現(xiàn)實(shí)情況,指數(shù)保險(xiǎn)在節(jié)省保費(fèi)成本這一方面的優(yōu)勢將更加明顯。因?yàn)閺膫鹘y(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)際操作過程來看,由于信息不對稱問題容易造成保險(xiǎn)人遭受超責(zé)任索賠的情況,交易成本高昂。因此,保險(xiǎn)人或者選擇降低保障水平,或者調(diào)低農(nóng)戶呈報(bào)的產(chǎn)量水平(約75%),或者提高保費(fèi)率以規(guī)避逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題。無論保險(xiǎn)人采取何種方式實(shí)現(xiàn)所承保風(fēng)險(xiǎn)水平的分散,被保險(xiǎn)人獲得的保障水平都將有所降低。若茶農(nóng)期望維持原先的保障水平勢必需要支付更多的保費(fèi)。而指數(shù)保險(xiǎn)則不存在保險(xiǎn)人為實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)而采取以上措施的情況,節(jié)省了其他方面的交易成本,而且提高理賠效率,有利于災(zāi)后生產(chǎn)秩序的恢復(fù),變相的提供附加優(yōu)勢,從而提高保費(fèi)的邊際效用。

        假設(shè)保險(xiǎn)產(chǎn)品的觸發(fā)產(chǎn)量水平均為平均產(chǎn)量的100%,平均來看IYI的抵減程度為5.29%,高于AYI的4.2%。這是由于IYI條件下,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)承保風(fēng)險(xiǎn)為一切險(xiǎn),即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中所面臨的風(fēng)險(xiǎn)都將通過參加保險(xiǎn)轉(zhuǎn)移,而指數(shù)保險(xiǎn)只承保系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),從而轉(zhuǎn)移了部分風(fēng)險(xiǎn)。從表1還可看出,在IYI條件下,農(nóng)戶的保費(fèi)支出隨著βi的增高逐漸增加,并且高于AYI條件下的保費(fèi)水平,說明茶農(nóng)為了獲得高程度的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移將支付更高的保費(fèi)。

        但從個(gè)體情況看,AYI的風(fēng)險(xiǎn)抵減程度隨著βi的增加而增加,并且越來越接近于IYI條件下的風(fēng)險(xiǎn)抵減程度。觀察βi<βc的指數(shù)保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)抵減程度不確定的4戶茶場或者茶農(nóng)的數(shù)據(jù)也顯示,AYI條件下的風(fēng)險(xiǎn)遞減程度也隨著βi值的升高而提高。從而證明了上述推斷,認(rèn)為指數(shù)保險(xiǎn)的有效性和個(gè)體產(chǎn)量與區(qū)域產(chǎn)量的相關(guān)度密切相關(guān),相關(guān)度越高,指數(shù)保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)抵減程度越高,其風(fēng)險(xiǎn)管理能力越強(qiáng)。

        表1 IYI與AYI條件下的風(fēng)險(xiǎn)抵減程度④

        編號

        Beta

        △IYI

        △AYI

        IYI保費(fèi)率(%)

        AYI保費(fèi)率(%)

        編號

        Beta

        △IYI

        △AYI

        IYI保費(fèi)率(%)

        AYI保費(fèi)率(%)

        2

        0.11

        0.33

        -4.5

        0.60

        3

        65

        0.9

        4.48

        4.5

        4.40

        3

        53

        0.16

        0.11

        -3.7

        0.60

        3

        17

        0.92

        3.7

        3.7

        3.80

        3

        3

        0.29

        0.33

        -2

        0.60

        3

        28

        0.92

        3.7

        3.7

        6.10

        3

        4

        0.29

        0.33

        -2.0

        0.70

        3

        43

        0.97

        7.26

        6.9

        6.90

        3

        62

        0.43

        9.48

        -6.1

        3.90

        3

        9

        0.99

        4.33

        2.9

        2.60

        3

        32

        0.49

        2.37

        2.0

        2.10

        3

        11

        0.99

        4.33

        2.9

        6.30

        3

        13

        0.52

        1.81

        1.2

        5.40

        3

        18

        1.01

        4.48

        4.5

        4.60

        3

        5

        0.63

        1.81

        1.2

        1.40

        3

        8

        1.03

        4.11

        3.7

        2.60

        3

        69

        0.63

        4.33

        -2.0

        3.70

        3

        12

        1.03

        4.11

        3.7

        7.50

        3

        40

        0.67

        4.48

        4.5

        3.90

        3

        31

        1.06

        5.33

        5.3

        4.90

        3

        24

        0.70

        2.33

        0.40

        2.70

        3

        36

        1.06

        5.33

        5.3

        5.80

        3

        51

        0.70

        2.33

        0.40

        1.90

        3

        57

        1.08

        7.26

        6.9

        7.20

        3

        7

        0.72

        2.37

        2.0

        1.80

        3

        54

        1.1

        6.26

        6.1

        6.50

        3

        30

        0.72

        2.37

        2.0

        2.40

        3

        19

        1.12

        8.33

        7.7

        7.60

        3

        33

        0.72

        2.37

        2.0

        2.70

        3

        20

        1.17

        5.33

        5.30

        5.60

        3

        38

        0.72

        2.37

        2.0

        1.90

        3

        29

        1.19

        7.26

        6.9

        6.30

        3

        39

        0.72

        2.37

        2.0

        2.10

        3

        49

        1.21

        6.26

        6.1

        4.00

        3

        47

        0.72

        2.37

        2.0

        2.40

        3

        66

        1.21

        6.26

        6.1

        4.20

        3

        1

        0.74

        2.11

        1.2

        1.60

        3

        67

        1.21

        6.26

        6.1

        4.50

        3

        10

        0.74

        2.11

        1.2

        1.80

        3

        15

        1.24

        8.33

        7.7

        6.20

        3

        14

        0.76

        3.0

        2.9

        4.30

        3

        37

        1.24

        8.33

        7.7

        6.20

        3

        21

        0.76

        3.0

        2.9

        4.80

        3

        58

        1.24

        8.33

        7.7

        4.80

        3

        23

        0.76

        3.0

        2.9

        5.30

        3

        50

        1.26

        10.7

        9.4

        5.40

        3

        41

        0.76

        3.0

        2.9

        3.80

        3

        55

        1.26

        10.7

        9.4

        6.00

        3

        48

        0.76

        3.7

        3.7

        3.10

        3

        22

        1.35

        8.33

        7.7

        8.80

        3

        59

        0.76

        3.0

        2.9

        7.70

        3

        34

        1.39

        9.48

        8.6

        5.30

        3

        16

        0.79

        4.48

        4.5

        5.20

        3

        52

        1.39

        9.48

        8.6

        6.80

        3

        44

        0.79

        4.48

        4.5

        2.80

        3

        45

        1.42

        8.44

        6.9

        5.10

        3

        42

        0.81

        3.7

        3.7

        2.90

        3

        35

        1.46

        13.37

        11.0

        9.90

        3

        25

        0.83

        3.11

        2.0

        3.40

        3

        68

        1.48

        10.7

        9.4

        5.30

        3

        46

        0.83

        5.33

        5.3

        4.20

        3

        70

        1.51

        9.48

        8.6

        7.00

        3

        27

        0.85

        7.26

        6.9

        3.50

        3

        60

        1.57

        13.37

        11.0

        5.80

        3

        6

        0.88

        3.0

        2.9

        2.20

        3

        64

        1.73

        12.44

        8.6

        6.30

        3

        26

        0.88

        3.0

        2.9

        3.10

        3

        56

        1.87

        17.93

        13.4

        6.70

        3

        61

        0.90

        4.48

        4.5

        3.60

        3

        Avg

        0.93

        5.29

        4.2

        4.30

        3

        四、結(jié)論

        以上研究結(jié)論與Miranda的研究結(jié)論基本一致,即農(nóng)戶的βi值圍繞1分布,并且βi值越高,指數(shù)保險(xiǎn)對農(nóng)戶的價(jià)值越高,越能有效轉(zhuǎn)移系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。由于指數(shù)保險(xiǎn)克服了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場中的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)問題、降低了交易成本,從而指數(shù)保險(xiǎn)能夠有效降低農(nóng)戶的保費(fèi)支出,因而指數(shù)保險(xiǎn)能夠有效管理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。Miranda使用了美國14年的大豆生產(chǎn)數(shù)據(jù),產(chǎn)量波動幅度較大,保費(fèi)率計(jì)算更符合實(shí)際情況。本文使用數(shù)據(jù)年限較短,產(chǎn)量波動較小,保費(fèi)率計(jì)算存在一定程度的偏離。因此,在實(shí)踐中,指數(shù)保險(xiǎn)作為管理風(fēng)險(xiǎn)的金融創(chuàng)新產(chǎn)品,其合約設(shè)計(jì)需要進(jìn)一步優(yōu)化,盡量減少基本風(fēng)險(xiǎn),提高指數(shù)測量與設(shè)計(jì)的精確性。從我國指數(shù)保險(xiǎn)發(fā)展實(shí)際情況看,應(yīng)該完善氣象站建設(shè)、提高天氣預(yù)報(bào)預(yù)測技術(shù),擴(kuò)大氣象站覆蓋面,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和預(yù)測水平,建立信息與經(jīng)驗(yàn)的分享網(wǎng)絡(luò)平臺,逐漸完善農(nóng)戶信息檔案,尤其是農(nóng)戶及區(qū)域的收入、產(chǎn)量等歷史數(shù)據(jù)的搜集與整理,使指數(shù)保險(xiǎn)參數(shù)設(shè)定更加科學(xué)合理。

        注釋:

        ①例如,可以使用與產(chǎn)量高度相關(guān)的氣候指數(shù)及改善指數(shù)選取技術(shù)以提高指數(shù)的精確性,包括衛(wèi)星植被數(shù)據(jù)、干旱指數(shù)、降雨指數(shù)、溫度指數(shù)、厄爾尼諾指數(shù)、牲畜死亡率指數(shù)等;或者通過構(gòu)建合作分銷渠道,創(chuàng)新銷售形式,降低交易成本。

        ②調(diào)查顯示,茶葉生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)主要來源于霜凍、干旱、病蟲害、市場銷售風(fēng)險(xiǎn)以及新品種新設(shè)備等技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。茶農(nóng)銷售模式主要包括茶葉合作社模式、合作社+茶農(nóng)模式,即茶農(nóng)將采摘的鮮葉以當(dāng)日的價(jià)格出售給合作社,由其統(tǒng)一加工包裝銷售。此外,有些茶農(nóng)自己加工,依靠親緣開拓銷售渠道。茶場主要依托自身的規(guī)模優(yōu)勢與實(shí)力,通過對茶葉品種的更新改造、新品種種植提高經(jīng)濟(jì)效益。實(shí)力較強(qiáng)的茶場采用新技術(shù)和設(shè)備防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

        ③國際上指數(shù)保險(xiǎn)項(xiàng)目的發(fā)展趨勢為承保“產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)—系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)—市場價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)”,從單純的產(chǎn)量成本險(xiǎn)向覆蓋復(fù)雜的價(jià)格波動風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展。但由于我國沒有建立地區(qū)性價(jià)格走勢的信息平臺,難以獲取每年價(jià)格波動信息,而產(chǎn)量數(shù)據(jù)較易獲得。

        ④由于63號茶葉生產(chǎn)者的βi為負(fù)數(shù),根據(jù)模型初步可以判斷指數(shù)保險(xiǎn)對其不起作用,因此,剔除63號的相關(guān)數(shù)據(jù)。

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        (責(zé)任編輯:寧曉青)

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