甘偉銘 韓松原

[摘要]牡蠣養(yǎng)殖風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)是風(fēng)險(xiǎn)管理的創(chuàng)新型工具，可以有效解決傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)存在的技術(shù)和管理難題，可以為牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)振興提供保障。對(duì)牡蠣養(yǎng)殖風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，包括四個(gè)關(guān)鍵步驟：分離氣象產(chǎn)量、建立風(fēng)力指數(shù)、確立風(fēng)力等級(jí)與氣象產(chǎn)量的關(guān)系、厘定保險(xiǎn)費(fèi)率，為牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供保障。

[關(guān)鍵詞]牡蠣養(yǎng)殖;風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn);產(chǎn)業(yè)振興

[中圖分類(lèi)號(hào)]F842.6

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)作為廣西北部灣沿海地區(qū)的特色產(chǎn)業(yè)，極大的促進(jìn)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展并充分帶動(dòng)沿海脫貧致富。廣西是全國(guó)第四大的牡蠣產(chǎn)地，2017年牡蠣養(yǎng)殖面積達(dá)到了1.8萬(wàn)hm2，產(chǎn)量高達(dá)50萬(wàn)t，僅牡蠣這一品種就占了全區(qū)海水養(yǎng)殖總產(chǎn)量的45.5%。漁民人均純收入高達(dá)2萬(wàn)元，全國(guó)排名第五，比全國(guó)漁民人均純收入高出20%。

然而，牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)面臨著巨大的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。每年廣西都會(huì)有4-5個(gè)臺(tái)風(fēng)直接從廣西沿海登陸，臺(tái)風(fēng)“山竹”是2018年登陸我國(guó)最強(qiáng)的臺(tái)風(fēng)，也是2018年進(jìn)入廣西最強(qiáng)的臺(tái)風(fēng)。臺(tái)風(fēng)會(huì)造成養(yǎng)殖戶(hù)巨額損失，重創(chuàng)牡蠣養(yǎng)殖業(yè)，使得牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)陷入一蹶不振。臺(tái)風(fēng)是廣西牡蠣養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)面臨的最主要的氣象災(zāi)害，主要致災(zāi)機(jī)理是每年6-8月份常常有多個(gè)臺(tái)風(fēng)從廣西北部灣地區(qū)登陸，而這個(gè)時(shí)期牡蠣正處于下海養(yǎng)成期，臺(tái)風(fēng)不僅容易造成水泥柱被拔倒、吹倒、掉蠔、蠔繩纏繞、蠔排損毀的現(xiàn)象，還會(huì)引發(fā)牡蠣閉殼停食，進(jìn)而影響牡蠣的質(zhì)量、產(chǎn)量。對(duì)牡蠣生長(zhǎng)周期不同階段研究發(fā)現(xiàn)，在夏季牡蠣正處于成長(zhǎng)的關(guān)鍵階段，此時(shí)若發(fā)生臺(tái)風(fēng)，將會(huì)影響牡蠣的生長(zhǎng)發(fā)育，影響產(chǎn)量。牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)具有“三高”的特點(diǎn)，即：高投入、高產(chǎn)出、高風(fēng)險(xiǎn)，因此牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)迫切需要轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)、分散風(fēng)險(xiǎn)，保障其健康穩(wěn)定發(fā)展。

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是分散風(fēng)險(xiǎn)的有效工具。但是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)固有的缺陷，阻礙了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的發(fā)展壯大。而風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)可以提高查勘定損、理賠估價(jià)的效率，為牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)提供風(fēng)險(xiǎn)保障。

風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)是基于氣候指標(biāo)風(fēng)力等級(jí)的保險(xiǎn)，屬于氣象指數(shù)保險(xiǎn)。Jerry R.Skees（1997）、World Bank（2005）、Olivier Mahul（2010）、Margarel Amold（2012）研究發(fā)現(xiàn)氣象指數(shù)保險(xiǎn)具有：理賠效率高、交易成本低、能大規(guī)模推廣等優(yōu)點(diǎn)。Jerry R.Skees（ 2004）風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)的理賠金額=（觸發(fā)指數(shù)-實(shí)際氣象量）/（觸發(fā)指數(shù)一指數(shù)下限）×保險(xiǎn)金額。

1風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品特點(diǎn)

在理賠方面，風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)的賠付不根據(jù)保險(xiǎn)標(biāo)的本身，而是基于風(fēng)力等級(jí)大小來(lái)確定賠付，量化風(fēng)力等級(jí)大小對(duì)牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)量的影響，確定風(fēng)力等級(jí)與牡蠣產(chǎn)量損失的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。預(yù)先設(shè)定閾值，當(dāng)風(fēng)力等級(jí)達(dá)到觸發(fā)水平時(shí)，保險(xiǎn)人即認(rèn)定臺(tái)風(fēng)災(zāi)害對(duì)保險(xiǎn)標(biāo)的造成了損失，保險(xiǎn)人按照雙方合同約定的賠付金額對(duì)被保險(xiǎn)人進(jìn)行賠付。

風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)具有以下特點(diǎn)：第一，交易成本相對(duì)于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)大大降低。風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)的研發(fā)難點(diǎn)在于尋找到合適的模型，一旦找到合適當(dāng)?shù)貐^(qū)域的模型，就可以研發(fā)出各種保險(xiǎn)產(chǎn)品，從而降低了研發(fā)費(fèi)用，與此同時(shí)，保險(xiǎn)單不再?gòu)?fù)雜冗長(zhǎng)、難以理解，保險(xiǎn)公司也減少了對(duì)投保戶(hù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定的篩查工作，只需要根據(jù)實(shí)際的風(fēng)力等級(jí)和預(yù)先設(shè)定的閾值之間的差值進(jìn)行統(tǒng)一賠付，降低了運(yùn)營(yíng)成本，提高了保險(xiǎn)公司的運(yùn)營(yíng)效率和理賠速度。第二，可以防范化解道德風(fēng)險(xiǎn)，降低逆向選擇帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)“過(guò)點(diǎn)即賠”的理賠機(jī)制，即：保險(xiǎn)公司不需要對(duì)被保險(xiǎn)人的實(shí)際損失情況進(jìn)行核實(shí)、定損，只需要從氣象部門(mén)獲取風(fēng)力數(shù)據(jù)，當(dāng)實(shí)際風(fēng)力大于或等于閾值，即可按照約定的賠付金額，對(duì)被保險(xiǎn)人賠付。第三，引入資本，分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。保險(xiǎn)合同不再像傳統(tǒng)保險(xiǎn)合同一樣，標(biāo)準(zhǔn)化低、風(fēng)險(xiǎn)大小不一致，而是標(biāo)準(zhǔn)化高、可以量化的保險(xiǎn)合同。這樣的轉(zhuǎn)變，使得原本屬于弱可保性的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害轉(zhuǎn)化為可保的保險(xiǎn)產(chǎn)品。在可以量化、定價(jià)后，進(jìn)入資本市場(chǎng)，引入更多的資本分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。

2風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)設(shè)計(jì)的主要步驟

我國(guó)的風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)起步較晚，在保險(xiǎn)產(chǎn)品、險(xiǎn)種等方面的實(shí)踐較少。我國(guó)第一單海水養(yǎng)殖風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)于2013年8月誕生，為中國(guó)人保財(cái)險(xiǎn)與獐子島集團(tuán)股份有限公司在遼寧大連簽署的;廣西第一單海水養(yǎng)殖風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)首先在欽州落地，該保險(xiǎn)屬于政策性保險(xiǎn)，政府對(duì)保費(fèi)進(jìn)行補(bǔ)貼。以下將對(duì)牡蠣養(yǎng)殖風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的關(guān)鍵步驟進(jìn)行分析。

2.1分離氣象產(chǎn)量

根據(jù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)模型和影響生物產(chǎn)量的因素來(lái)看，對(duì)于牡蠣產(chǎn)量的影響因素有：養(yǎng)殖技術(shù)條件、氣象條件、物質(zhì)條件。對(duì)應(yīng)的是趨勢(shì)產(chǎn)量Yt、氣象產(chǎn)量Yw、營(yíng)養(yǎng)產(chǎn)量Yn和隨機(jī)產(chǎn)量ε四部分，即Y=Yt+Yw+Yn+ε。式子中的Y表示牡蠣的實(shí)際產(chǎn)量，即在養(yǎng)殖周期結(jié)束后收獲到的牡蠣質(zhì)量;Yt表示牡蠣的趨勢(shì)產(chǎn)量，趨勢(shì)產(chǎn)量又稱(chēng)時(shí)間產(chǎn)量，它表示的是隨著時(shí)間推移，技術(shù)水平的進(jìn)步，提高的產(chǎn)量;Yw表示的是氣象產(chǎn)量，它代表的是牡蠣在生長(zhǎng)周期內(nèi)，氣候因素對(duì)于其生長(zhǎng)的產(chǎn)生的影響，如果將這些影響量化出來(lái)，用產(chǎn)量來(lái)表示，即氣象產(chǎn)量;Yn表示的是營(yíng)養(yǎng)產(chǎn)量，這部分代表的是管理水平、養(yǎng)殖方式的改變對(duì)牡蠣的生長(zhǎng)及產(chǎn)出是有影響的;ε表示的是隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng)，除了一些可以量化的變量還有難以表示的因素也會(huì)對(duì)牡蠣產(chǎn)量產(chǎn)生影響。根據(jù)對(duì)牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，Yn在牡蠣養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)中比較穩(wěn)定，在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的時(shí)候會(huì)將其當(dāng)做一種穩(wěn)定的趨勢(shì)產(chǎn)量處理。在實(shí)際生產(chǎn)中Yt、ε具有波動(dòng)性和無(wú)規(guī)律性，運(yùn)用掌握的歷史數(shù)據(jù)對(duì)Yw進(jìn)行統(tǒng)計(jì)擬合要比對(duì)Yt、ε進(jìn)行統(tǒng)計(jì)擬合更加有效、更精確。在通過(guò)對(duì)Yw的擬合，且ε通過(guò)檢驗(yàn)水平的情況下，Yt=Y-Yw。采用經(jīng)典方法即可計(jì)算出趨勢(shì)產(chǎn)量，下一步工作就是分離氣象產(chǎn)量。對(duì)于氣象產(chǎn)量可以用下式求得：Yt=Y-Yw。此式中的時(shí)間序列要求選用能反映牡蠣產(chǎn)量的長(zhǎng)期趨勢(shì)，對(duì)歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)要求高，需要長(zhǎng)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)。同時(shí)，要考慮到存在基差風(fēng)險(xiǎn)，所研究的區(qū)域范圍過(guò)大，則容易導(dǎo)致基差風(fēng)險(xiǎn)較大，影響投保人的積極性。為此要選擇有氣象觀測(cè)站的海域，并且范圍盡可能小。

2.2確定風(fēng)力賠付指數(shù)

根據(jù)對(duì)牡蠣生長(zhǎng)周期不同階段進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，夏季的臺(tái)風(fēng)對(duì)牡蠣的發(fā)育養(yǎng)成危害最大。其成災(zāi)機(jī)制為：連續(xù)臺(tái)風(fēng)→水泥柱被拔倒、吹倒、掉蠔、蠔繩纏繞、蠔排損毀→牡蠣閉殼停食→牡蠣大量死亡→漁民損失。在分析了臺(tái)風(fēng)是如何影響了牡蠣生長(zhǎng)發(fā)育，對(duì)牡蠣養(yǎng)殖戶(hù)造成損失后，保險(xiǎn)產(chǎn)品研發(fā)的主要任務(wù)就是尋找出臺(tái)風(fēng)災(zāi)害對(duì)牡蠣產(chǎn)量損失的貢獻(xiàn)。所以，該保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)流程為：首先建立臺(tái)風(fēng)風(fēng)力等級(jí)與牡蠣氣象產(chǎn)量的方程式，將臺(tái)風(fēng)風(fēng)力等級(jí)與牡蠣的氣象產(chǎn)量量化表示出來(lái)，并且根據(jù)想要達(dá)到的保障水平，設(shè)定一個(gè)賠付率。其次，把氣象產(chǎn)量看成一個(gè)因變量，通過(guò)回歸分析，尋找它與牡蠣生長(zhǎng)期內(nèi)溫度、風(fēng)力、降雨等致災(zāi)因子的量化關(guān)系。最后一個(gè)步驟是，把想要研究的風(fēng)力因素與其它致災(zāi)因子分離出來(lái)。那么就可以得到風(fēng)力對(duì)于牡蠣氣象產(chǎn)量的貢獻(xiàn)是多少。

在本文研究的風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)中，臨界風(fēng)力等級(jí)是一個(gè)臨界值，在這個(gè)臨界值下的會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)致水泥柱被拔倒、吹倒、掉蠔、蠔繩纏繞、蠔排損毀、牡蠣閉殼停食、發(fā)病、死亡。另外，由于臺(tái)風(fēng)對(duì)牡蠣養(yǎng)殖的影響非常復(fù)雜，牡蠣的品種不同對(duì)于災(zāi)害、病害抵抗能力不同;各個(gè)生長(zhǎng)階段的抵抗力不同;養(yǎng)殖方式以及蠔排的質(zhì)量好則臺(tái)風(fēng)對(duì)其影響較小。所以在產(chǎn)品研發(fā)的時(shí)候，需要分析牡蠣的各個(gè)生長(zhǎng)階段對(duì)應(yīng)的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害發(fā)生概率、持續(xù)時(shí)間等等。

2.3保險(xiǎn)費(fèi)率厘定和保費(fèi)定價(jià)

在對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品純保費(fèi)率計(jì)算方法進(jìn)行分析后，發(fā)現(xiàn)目前國(guó)內(nèi)外保險(xiǎn)公司在進(jìn)行風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)，主要采用的方法有兩種：第一，經(jīng)驗(yàn)費(fèi)率法，這種方法要求掌握詳細(xì)的歷史氣象數(shù)據(jù)，即將目標(biāo)海域的歷史損失率的平均值視為純保費(fèi)率。第二，運(yùn)用模型來(lái)計(jì)算，即參數(shù)法和非參數(shù)計(jì)算單產(chǎn)分布模型。參數(shù)估計(jì)包括：韋伯分布模型、邏輯分布模型、非正態(tài)分布模型等;非參數(shù)法一般采用核密度腹肌法來(lái)進(jìn)行估計(jì)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)費(fèi)率的特點(diǎn)來(lái)看，要求掌握研究區(qū)域精確的、時(shí)間序列較長(zhǎng)的騎行數(shù)據(jù)，但是我國(guó)對(duì)于海域的氣象數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)剛剛起步，所累積的數(shù)據(jù)不足以支撐計(jì)算，而單產(chǎn)分布模型對(duì)于數(shù)據(jù)的要求不高，是理想的計(jì)算模型。為了減小基差風(fēng)險(xiǎn)，在費(fèi)率厘定時(shí)，可以采用指數(shù)模型，即將掌握的牡蠣歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)指數(shù)化，將指數(shù)化的結(jié)果與各種分布模型進(jìn)行比對(duì)，通過(guò)比對(duì)，將重合度最高的模型選擇為該海域的風(fēng)力概率分布模型。緊接著是需要量化災(zāi)害的損失率，計(jì)算的方法有兩種：參數(shù)法、非參數(shù)法。最后就是對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)，一般采用的方法是蒙特卡洛法。

3海水養(yǎng)殖風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的技術(shù)難題與對(duì)策建議

3.1牡蠣養(yǎng)殖風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的技術(shù)難題及其克服

3.1.1從致災(zāi)單因子向多因子轉(zhuǎn)變的技術(shù)難題。影響生物存活的因素有很多，就牡蠣養(yǎng)殖來(lái)說(shuō)，它在受到臺(tái)風(fēng)災(zāi)害后，影響其生長(zhǎng)的因素有多方面。它不僅受水泥柱被拔倒、吹倒、掉蠔、蠔繩纏繞、蠔排損毀的影響，還需要考慮鹽度、PH值、含氧量等突然變化的影響，海洋環(huán)境錯(cuò)綜復(fù)雜，檢測(cè)設(shè)備缺乏，檢測(cè)難度巨大。而且，不同生命周期的牡蠣，抵御自然災(zāi)害、適應(yīng)環(huán)境變化的能力也不盡相同。

一個(gè)完整、準(zhǔn)確的模型，需要控制變量，只允許要研究的因素是變量。但是，多變量模型需要構(gòu)建巨大的模型并且需要多種數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的理論水平、檢測(cè)設(shè)備、數(shù)據(jù)不能支撐起模型。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，影響牡蠣生長(zhǎng)的因素有很多，如何將臺(tái)風(fēng)造成的影響與其他因素區(qū)別開(kāi)來(lái)，準(zhǔn)確計(jì)算出臺(tái)風(fēng)對(duì)牡蠣產(chǎn)量損失的影響。

針對(duì)這一技術(shù)難題，解決方法如下。第一種情況，歷史數(shù)據(jù)完善?？梢灾饕治雠_(tái)風(fēng)對(duì)牡蠣產(chǎn)量影響最大的年份，將其他年份的產(chǎn)量正?；幚?，以此構(gòu)建臺(tái)風(fēng)和氣象產(chǎn)量的關(guān)系。第二種情況，歷史數(shù)據(jù)不完整。將風(fēng)力包括在內(nèi)的致災(zāi)因子根據(jù)受災(zāi)的特點(diǎn)進(jìn)行回歸分析，尋找各個(gè)致災(zāi)因子對(duì)產(chǎn)量損失的貢獻(xiàn)率。

3.1.2降低基差風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)難題。基差風(fēng)險(xiǎn)是指同一個(gè)區(qū)劃內(nèi)保險(xiǎn)人對(duì)被保險(xiǎn)人進(jìn)行理賠時(shí)，被保險(xiǎn)人的實(shí)際損失與保險(xiǎn)賠償不想匹配的情況。即同一個(gè)區(qū)劃內(nèi)的養(yǎng)殖戶(hù)，由于防控措施做得好、或者設(shè)施抵御臺(tái)風(fēng)等級(jí)高，臺(tái)風(fēng)對(duì)其影響較小，盡管沒(méi)有發(fā)生實(shí)際損失，卻得到了保險(xiǎn)公司的賠償，而有的養(yǎng)殖戶(hù)處于臺(tái)風(fēng)口，臺(tái)風(fēng)在其蠔排正面登陸，產(chǎn)生了巨大損失，卻得到相同的賠償。這是因?yàn)樵诒ｋU(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、費(fèi)率厘定的過(guò)程中，不能控制好變量之間的相互作用關(guān)系，導(dǎo)致保險(xiǎn)費(fèi)率與預(yù)期損失率不相匹配。

3.2發(fā)展牡蠣養(yǎng)殖風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品的政策建議

就產(chǎn)品研發(fā)方面來(lái)說(shuō)，風(fēng)力指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品研發(fā)，需要掌握的知識(shí)與傳統(tǒng)保險(xiǎn)不同，除了保險(xiǎn)學(xué)的知識(shí)之外，還需要對(duì)牡蠣養(yǎng)殖知識(shí)、氣象學(xué)知識(shí)有所了解。同時(shí)，在保險(xiǎn)產(chǎn)品的研發(fā)時(shí)，需要掌握用到大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)、產(chǎn)量數(shù)據(jù)等等，因此建議農(nóng)業(yè)部門(mén)和統(tǒng)計(jì)部門(mén)建立數(shù)據(jù)庫(kù)，記錄氣象、產(chǎn)量等數(shù)據(jù)，為保險(xiǎn)產(chǎn)品研發(fā)、補(bǔ)貼賠償、產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。

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[收稿日期]2020-06-05

[作者簡(jiǎn)介]甘偉銘（1996-），男，廣西貴港人，在讀研究生，研究方向：保險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)管理;韓松原（1997-）.男，河南許昌人，在讀研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化。