蔣文軒，汪清梅，常月華，徐汀岸，徐重曄，張?jiān)婄?，謝韶青，曹浩天

(嘉善縣氣象局，浙江 嘉善 314100)

目前全球氣候仍在變暖，極端天氣事件頻發(fā)嚴(yán)重，影響了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。嘉善縣作為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大縣，迫切需要應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害的有效方法。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要金融工具，具有災(zāi)后重建功能，是災(zāi)前防范措施無(wú)法替代的。

傳統(tǒng)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)由于經(jīng)營(yíng)成本高、風(fēng)險(xiǎn)大，存在逆選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)和理賠速度慢等原因，經(jīng)營(yíng)模式通常以政府提供補(bǔ)貼為主[1-2]。雖然在發(fā)達(dá)國(guó)家取得成功，但在我國(guó)經(jīng)營(yíng)和管理上存在困難。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需要高額補(bǔ)助，政府承擔(dān)的保險(xiǎn)損失遠(yuǎn)超財(cái)政預(yù)算，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展相對(duì)緩慢。

天氣指數(shù)保險(xiǎn)依據(jù)氣象要素與產(chǎn)量的強(qiáng)相關(guān)性，建立氣象指標(biāo)與作物減產(chǎn)率之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過(guò)承保氣象要素值與實(shí)測(cè)氣象要素值的差值進(jìn)行理賠。相對(duì)于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，由于氣象指數(shù)保險(xiǎn)是按照氣象指標(biāo)對(duì)應(yīng)的賠付率進(jìn)行賠付，當(dāng)氣象要素值達(dá)到保險(xiǎn)合同規(guī)定的理賠值時(shí)，觸發(fā)理賠程序，與實(shí)際投保人的農(nóng)作物損失無(wú)關(guān)，故氣象指數(shù)保險(xiǎn)不存在道德風(fēng)險(xiǎn)、逆向選擇的缺點(diǎn)；同時(shí)，由于程序簡(jiǎn)易，交易成本低，理賠效率高，還具有再保險(xiǎn)等優(yōu)勢(shì)。

農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)研究開(kāi)始于發(fā)達(dá)國(guó)家，在世界銀行等國(guó)際組織的重視和推動(dòng)下，在發(fā)展中國(guó)家試點(diǎn)成功，并得到快速發(fā)展。在本世紀(jì)初，印度、墨西哥、埃塞俄比亞、馬拉維、坦桑尼亞、孟加拉、越南、蒙古等相繼開(kāi)展了氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的研究和試點(diǎn)實(shí)踐[3-4]。天氣指數(shù)保險(xiǎn)已被學(xué)者們認(rèn)為是發(fā)展中國(guó)家開(kāi)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的重要方式。近十年，我國(guó)也加強(qiáng)了農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)的研究發(fā)展。如各地開(kāi)發(fā)的柑橘凍害、油桃凍害、蘋(píng)果花期凍害、芒果寒害、茶葉霜凍等經(jīng)濟(jì)作物指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品，也有小麥、玉米和水稻等糧食作物氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品[5-10]。隨著氣象和作物產(chǎn)量資料的積累，結(jié)合作物生育期特點(diǎn)，我國(guó)農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)推廣的客觀條件已成熟，我國(guó)政府也出臺(tái)相關(guān)政策促進(jìn)農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)的發(fā)展。

農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)也存在缺點(diǎn)。一是農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)設(shè)計(jì)較復(fù)雜，需長(zhǎng)期的氣象和作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)，通過(guò)作物生長(zhǎng)的氣候適宜性分析和統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法，設(shè)計(jì)農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品，難度較大。二是存在基差風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)闅庀笾笖?shù)與作物實(shí)際損失之間并不完全對(duì)應(yīng)，風(fēng)險(xiǎn)覆蓋不全面，災(zāi)害可能有病蟲(chóng)害等引起，基差風(fēng)險(xiǎn)無(wú)法消除。例如，2006年墨西哥政府的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司試點(diǎn)一個(gè)降水指數(shù)保險(xiǎn)項(xiàng)目，同時(shí)出現(xiàn)了受損農(nóng)戶(hù)未得到賠償，而產(chǎn)量正常卻得到賠償?shù)那闆r。

黃桃是嘉善縣主要特色經(jīng)濟(jì)作物之一，以其果形大、品質(zhì)優(yōu)、豐產(chǎn)、耐貯運(yùn)、抗病性強(qiáng)等特點(diǎn)在市場(chǎng)上有良好表現(xiàn)，目前已是嘉善農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)村發(fā)展、農(nóng)民致富的新途徑。2016年，全縣黃桃種植面積達(dá)到467 hm2，產(chǎn)值約8 400萬(wàn)元。黃桃喜溫喜光怕澇，根呼吸旺盛，如果花期遇霜凍、汛期多雨、果實(shí)膨大期遇干旱、7—8月受臺(tái)風(fēng)襲擊等情況都會(huì)影響其生長(zhǎng)，造成減產(chǎn)。目前嘉善縣已推出傳統(tǒng)政策性黃桃農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品，但產(chǎn)品覆蓋面較小，農(nóng)戶(hù)評(píng)價(jià)一般。國(guó)內(nèi)外天氣指數(shù)保險(xiǎn)的實(shí)踐表明，天氣指數(shù)保險(xiǎn)具有商業(yè)市場(chǎng)盈利能力，由于理賠速度快而更受農(nóng)戶(hù)歡迎。此外，指定風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)較多重風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)有更多優(yōu)勢(shì)，其風(fēng)險(xiǎn)單一，便于計(jì)算，利于保險(xiǎn)產(chǎn)品推廣。國(guó)外歷史悠久的雹災(zāi)保險(xiǎn)，在無(wú)財(cái)政補(bǔ)貼的情況下，仍經(jīng)營(yíng)良好[11]。

開(kāi)展黃桃氣象指數(shù)保險(xiǎn)的基礎(chǔ)是要對(duì)黃桃生長(zhǎng)過(guò)程中的主要?dú)庀鬄?zāi)害特征有定量化的認(rèn)識(shí)，明確影響黃桃產(chǎn)量的主要?dú)庀鬄?zāi)害因子、影響機(jī)理和程度。本研究通過(guò)建立氣象災(zāi)害因子與黃桃產(chǎn)量減損率的定量關(guān)系，設(shè)計(jì)一種單一氣象災(zāi)害的黃桃氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品。

1 數(shù)據(jù)與方法

采用嘉善縣30年(1987—2016年)的黃桃數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)，其中，黃桃數(shù)據(jù)包括總產(chǎn)量和種植面積，氣象數(shù)據(jù)包括降雨量、平均氣溫、最低氣溫、最高溫度和風(fēng)速等。黃桃數(shù)據(jù)來(lái)源于嘉善縣統(tǒng)計(jì)年鑒，氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于嘉善縣氣象局。

通常氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)有3個(gè)步驟：明確最主要的氣象災(zāi)害，量化氣象指數(shù)與產(chǎn)量的關(guān)系，對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)。采用產(chǎn)量分解法計(jì)算出嘉善縣黃桃氣象產(chǎn)量，通過(guò)相關(guān)分析求取與氣象產(chǎn)量相關(guān)性最顯著的氣象要素；依此進(jìn)行黃桃氣象產(chǎn)量回歸分析，確定氣象指標(biāo)與黃桃減產(chǎn)率的定量關(guān)系；將歷年大于免賠額的氣象災(zāi)害減產(chǎn)率乘以相應(yīng)等級(jí)氣象災(zāi)害出現(xiàn)概率，并求和，作為保險(xiǎn)費(fèi)率[12]。

在統(tǒng)計(jì)氣象要素和作物產(chǎn)量關(guān)系中，通常將產(chǎn)量分解為趨勢(shì)產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和隨機(jī)產(chǎn)量。影響黃桃產(chǎn)量的因素包括社會(huì)生產(chǎn)力和自然因素。隨著社會(huì)生產(chǎn)力的發(fā)展，引起作物產(chǎn)量增加，稱(chēng)為趨勢(shì)產(chǎn)量。自然因素主要為氣象因素，由此引起的產(chǎn)量變化稱(chēng)為氣象產(chǎn)量。

Y=Yτ+Yω+ε。

式中，Y表示實(shí)際產(chǎn)量，Yω表示趨勢(shì)產(chǎn)量，Yτ表示氣象產(chǎn)量，ε表示隨機(jī)產(chǎn)量。通常將實(shí)際產(chǎn)量與趨勢(shì)產(chǎn)量作差來(lái)求得氣象產(chǎn)量，是分離氣象產(chǎn)量的主要方法[13]。

黃桃在嘉善縣的生育期大致可分為5個(gè)階段。2月下旬至3月中旬為萌芽期，3月下旬至4月中旬為開(kāi)花期，4月下旬至5月下旬為果實(shí)膨大期，6月為果實(shí)硬核期，7—8月為果實(shí)成熟期。

黃桃遭受的氣象災(zāi)害主要有花期低溫霜凍，易造成雄柱受凍，影響掛果，減少產(chǎn)量；花期連陰雨影響雄花生命力，致使果實(shí)受精不良，減損產(chǎn)量；此外，果實(shí)成熟期若遇臺(tái)風(fēng)等天氣，則易造成果實(shí)掉落，影響產(chǎn)量，例如2005年“麥莎”臺(tái)風(fēng)影響造成黃桃落果減產(chǎn)。

根據(jù)黃桃生育期中主要?dú)庀鬄?zāi)害，利用開(kāi)花期氣溫、降水量、降水日數(shù)，整個(gè)生育期氣溫、降水量、雨日，果實(shí)成熟期臺(tái)風(fēng)影響數(shù)據(jù)等，將上述氣象要素值分別與黃桃產(chǎn)量做相關(guān)分析。從中選取最強(qiáng)相關(guān)性氣象因子，并利用線性回歸模型，將最強(qiáng)相關(guān)性氣象因子與氣象產(chǎn)量做線性回歸分析，確定氣象要素和產(chǎn)量的定量關(guān)系。

線性回歸公式y(tǒng)=Xβ+ε，式中y表示因變量，X表示自變量矩陣，β表示系數(shù)，ε表示誤差項(xiàng)。

根據(jù)黃桃種植收益作為保險(xiǎn)金額，將歷年大于免賠額的相應(yīng)等級(jí)氣象災(zāi)害減產(chǎn)率乘以相應(yīng)等級(jí)氣象災(zāi)害出現(xiàn)概率，并求和作為保險(xiǎn)費(fèi)率。賠付金額的計(jì)算公式：

式中，Q為賠付金額，I為保險(xiǎn)金額，W為相應(yīng)等級(jí)氣象災(zāi)害減產(chǎn)率，M為免賠額。

2 結(jié)果與分析

目前以滑動(dòng)平均和logistic函數(shù)法求取趨勢(shì)產(chǎn)量最為常見(jiàn)。采用5點(diǎn)滑動(dòng)平均對(duì)1987—2016年嘉善黃桃單產(chǎn)進(jìn)行模擬，雖然實(shí)際產(chǎn)量與模擬值吻合較好，但由于平滑過(guò)后，部分氣象產(chǎn)量信息也被消除，無(wú)法體現(xiàn)出真實(shí)氣象產(chǎn)量。對(duì)1987年以來(lái)嘉善黃桃種植面積、總產(chǎn)量、單產(chǎn)的趨勢(shì)線進(jìn)行觀察，發(fā)現(xiàn)三者都存在90年代中期以前和2005年以后較為平穩(wěn)，90年代中期至2005年的10年中上升趨勢(shì)明顯，這與logistic函數(shù)曲線相近，所以本研究采用logistic函數(shù)對(duì)嘉善黃桃單產(chǎn)序列進(jìn)行模擬，圖1趨勢(shì)產(chǎn)量即為logistic函數(shù)擬合值。

圖1 嘉善黃桃實(shí)際產(chǎn)量和趨勢(shì)產(chǎn)量

對(duì)1987年以來(lái)嘉善縣的黃桃產(chǎn)量進(jìn)行產(chǎn)量分離，得到氣象產(chǎn)量如圖2所示。嘉善縣從80年代末到90年代初開(kāi)始引進(jìn)黃桃種植，黃桃種植面積和產(chǎn)量在2000年以前都偏小，總產(chǎn)量不足1 000 t，單產(chǎn)不足5 t·hm-2；2000年以后，隨著種植面積增多，總產(chǎn)量也迅速增加，基本穩(wěn)定在1 200 t以上，單產(chǎn)趨近20 t·hm-2。氣象產(chǎn)量在90年代中期到2012年基本都為正值，表示氣象條件對(duì)產(chǎn)量增加有利。但在2001—2003年氣象產(chǎn)量為負(fù)值，尤其是2003年異常偏少。查閱2003年的氣象資料發(fā)現(xiàn)，梅雨期短，梅雨量較少，在7—8月又遭遇高溫干旱天氣，而每年6—8月正是黃桃果實(shí)膨大期和成熟期，對(duì)水分需求量大，這樣的氣象條件可能造成2003年黃桃氣象產(chǎn)量異常偏少的情況。為確定黃桃氣象產(chǎn)量減產(chǎn)的真實(shí)原因，將氣象產(chǎn)量與各月各生育期近300個(gè)氣象要素值做相關(guān)分析。

圖2 嘉善黃桃氣象產(chǎn)量

分析結(jié)果顯示，4、5月及4—5月平均氣溫日較差與氣象產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)分別為0.377、0.421、0.497，分別達(dá)到95%、95%的顯著相關(guān)及99%的極顯著相關(guān)；4月、4—5月雨日與氣象產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)分別為-0.377和-0.443，分別達(dá)到95%和98%的顯著相關(guān)(圖3)。其他氣象要素與氣象產(chǎn)量相關(guān)系數(shù)均未通過(guò)95%顯著性檢驗(yàn)，這表明，4—5月平均氣溫日較差與黃桃氣象產(chǎn)量相關(guān)性最強(qiáng)，氣溫日較差越大，則氣象產(chǎn)量越大。就黃桃生物學(xué)特性而言，4—5月是嘉善黃桃果實(shí)膨大期，此間氣溫日較差越大，越有利于黃桃養(yǎng)分積累，提升產(chǎn)量。利用4—5月平均氣溫日較差對(duì)黃桃氣象產(chǎn)量進(jìn)行線性回歸分析，雖然P值為0.0052，通過(guò)了0.01顯著性檢驗(yàn)，回歸模型能合理解釋兩者間相關(guān)關(guān)系。但判定系數(shù)僅為0.25，說(shuō)明4—5月平均氣溫日較差可解釋氣象產(chǎn)量的變化僅為25%，大部分的偏差卻無(wú)法解釋?zhuān)?—5月平均氣溫日較差不能作為黃桃氣象災(zāi)害指標(biāo)。

圖3 嘉善黃桃氣象產(chǎn)量與4—5月平均氣溫日較差線性擬合

根據(jù)相關(guān)和回歸分析，雖然絕大部分氣象要素?zé)o法合理解釋黃桃氣象產(chǎn)量的波動(dòng)，但在統(tǒng)計(jì)黃桃成熟期臺(tái)風(fēng)與產(chǎn)量的對(duì)應(yīng)關(guān)系中卻發(fā)現(xiàn)，臺(tái)風(fēng)可能影響黃桃產(chǎn)量。在1971年嘉善縣有氣象資料記錄以來(lái)，7—8月影響本縣的臺(tái)風(fēng)中，共出現(xiàn)極大風(fēng)8級(jí)臺(tái)風(fēng)12個(gè)，9級(jí)3個(gè)，10級(jí)3個(gè)。其中，最強(qiáng)的2個(gè)分別是2005年8月4—7日的“麥莎”臺(tái)風(fēng)和2012年8月5—11日的“?？迸_(tái)風(fēng)。2005年黃桃產(chǎn)量相對(duì)同期產(chǎn)量減少，且第二年的種植面積減少3成。而受“海葵”臺(tái)風(fēng)影響的2012年，同樣也出現(xiàn)第二年黃桃種植面積和氣象產(chǎn)量減少的現(xiàn)象，由此可推測(cè)，較強(qiáng)臺(tái)風(fēng)可能對(duì)黃桃產(chǎn)量有影響。

據(jù)黃桃種植戶(hù)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，7—8月果實(shí)成熟期遭遇臺(tái)風(fēng)會(huì)對(duì)黃桃產(chǎn)量造成嚴(yán)重影響。例如，2005年的“麥莎”臺(tái)風(fēng)和2012年的“?？迸_(tái)風(fēng)對(duì)黃桃產(chǎn)量的影響較為明顯，造成減產(chǎn)30%左右，這兩個(gè)臺(tái)風(fēng)在嘉善國(guó)家站都測(cè)到了極大風(fēng)10級(jí)；而8級(jí)大風(fēng)及以下臺(tái)風(fēng)對(duì)黃桃產(chǎn)量基本無(wú)影響，出現(xiàn)極大風(fēng)9級(jí)的臺(tái)風(fēng)對(duì)黃桃產(chǎn)量的減損在15%左右。由于目前嘉善縣國(guó)家氣象站還未測(cè)到極大風(fēng)大于等于11級(jí)的臺(tái)風(fēng)，據(jù)有經(jīng)驗(yàn)的種植戶(hù)和專(zhuān)家估計(jì)，出現(xiàn)11級(jí)大風(fēng)臺(tái)風(fēng)的災(zāi)損率可能在40%左右，出現(xiàn)12級(jí)大風(fēng)及以上臺(tái)風(fēng)的災(zāi)損率將超過(guò)50%。

綜合以上分析，統(tǒng)計(jì)1971年以來(lái)7—8月各級(jí)臺(tái)風(fēng)影響下黃桃災(zāi)損率和出現(xiàn)概率。由表1可知，極大風(fēng)8級(jí)的臺(tái)風(fēng)黃桃災(zāi)損率為0；極大風(fēng)9級(jí)臺(tái)風(fēng)黃桃災(zāi)損率15%，出現(xiàn)概率為6.25%；極大風(fēng)10級(jí)臺(tái)風(fēng)黃桃災(zāi)損率30%，歷年來(lái)出現(xiàn)概率為6.25%；極大風(fēng)11級(jí)臺(tái)風(fēng)黃桃災(zāi)損率40%；極大風(fēng)12級(jí)及以上的臺(tái)風(fēng)黃桃災(zāi)損率60%。將各級(jí)臺(tái)風(fēng)災(zāi)損率與出現(xiàn)概率的乘積求和，確定保險(xiǎn)費(fèi)率為2.8%。

表1 歷年7—8月臺(tái)風(fēng)對(duì)黃桃的影響

3 小結(jié)與討論

通過(guò)對(duì)黃桃氣象產(chǎn)量與各氣象要素的相關(guān)分析表明，與嘉善黃桃氣象產(chǎn)量相關(guān)性最強(qiáng)的氣象因子是4 —5月平均氣溫日較差。但利用4—5月平均氣溫日較差對(duì)黃桃氣象產(chǎn)量進(jìn)行回歸分析表明，兩者之間的判定系數(shù)僅25%，無(wú)法利用4—5月平均氣溫日較差作為黃桃氣象產(chǎn)量增減指標(biāo)。如果根據(jù)兩者線性關(guān)系設(shè)計(jì)保險(xiǎn)產(chǎn)品，將存在較大基差風(fēng)險(xiǎn)。造成黃桃氣象產(chǎn)量與氣象要素線性擬合不理想的原因，可能是影響黃桃產(chǎn)量的氣象要素較多，各要素對(duì)產(chǎn)量的影響在不同生育階段會(huì)彼此抵消；其次，氣象要素對(duì)黃桃生長(zhǎng)影響可能是非線性的，比如存在某個(gè)閾值，達(dá)到閾值才會(huì)影響產(chǎn)量。因此，從現(xiàn)有資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并設(shè)計(jì)黃桃氣象指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品還存在一定困難。

根據(jù)黃桃種植者的經(jīng)驗(yàn)，臺(tái)風(fēng)對(duì)黃桃產(chǎn)量的影響較為明顯，且歷年較強(qiáng)臺(tái)風(fēng)影響年份的黃桃產(chǎn)量減損明顯。依據(jù)較強(qiáng)臺(tái)風(fēng)影響年的資料和相關(guān)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)，確定各級(jí)臺(tái)風(fēng)影響黃桃產(chǎn)量的災(zāi)損率，并計(jì)算保險(xiǎn)費(fèi)率，據(jù)此設(shè)計(jì)黃桃氣象災(zāi)害保險(xiǎn)產(chǎn)品具有一定可行性。不過(guò)，由于較強(qiáng)臺(tái)風(fēng)對(duì)嘉善縣影響的次數(shù)較少，黃桃災(zāi)損率暫無(wú)嚴(yán)謹(jǐn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此，在實(shí)踐過(guò)程中還需對(duì)黃桃氣象災(zāi)害指數(shù)保險(xiǎn)的災(zāi)損率和保險(xiǎn)費(fèi)率進(jìn)行調(diào)整。