黃川容, 陳家金**, 孫朝鋒, 吳 立, 陶紅超, 林輝陽

(1.福建省氣象服務(wù)中心 福州 350008; 2.福建師范大學地理科學學院 福州 350007)

福建是我國茶葉主產(chǎn)區(qū), 茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速且效益比較高, 被納入“千億產(chǎn)業(yè)集群”計劃, 但在茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程當中, 春季寒凍害常造成茶葉生產(chǎn)的巨大損失, 如2010年3月7?11日, 受低溫霜凍天氣影響, 福建省茶園不同程度遭受寒凍害, 高海拔茶園受凍嚴重, 全省茶園受災(zāi)面積超過6.7萬hm2; 2018年4月6?8日出現(xiàn)的晚霜凍, 造成全省茶葉受災(zāi)面積達1.1萬hm2, 直接影響春茶產(chǎn)量、品質(zhì)和茶農(nóng)收入[1-3]。農(nóng)業(yè)保險是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)風險管理的有效手段,目前福建業(yè)已開展水稻(Triticum aestivum)種植、森林火災(zāi)、漁業(yè)、設(shè)施蔬菜等傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險, 但傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險存在道德風險、逆選擇、查勘定損成本高、災(zāi)害損失難于精確評估等弊端, 因此, 近年來開始探索重要農(nóng)產(chǎn)品天氣指數(shù)保險, 充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險在克服信息不對稱、減少逆選擇、防范道德風險、提高理賠速度、減少運營管理成本等農(nóng)業(yè)保險方面的優(yōu)勢, 擴大特色農(nóng)業(yè)保險覆蓋面, 實現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險的擴面增品, 加快農(nóng)業(yè)保險高質(zhì)量發(fā)展。因此,為了給福建特色茶葉提供寒凍害風險保障以及為保險公司提供氣象指數(shù)類保險產(chǎn)品, 亟需開展茶葉寒凍害指數(shù)保險研究與應(yīng)用。

國內(nèi)農(nóng)業(yè)天氣指數(shù)保險的研究始于21世紀初,主要是關(guān)于天氣保險指數(shù)的設(shè)計和保險費率的厘定。在農(nóng)業(yè)天氣保險指數(shù)設(shè)計方面, 楊太明等[4-5]通過對歷史產(chǎn)量損失與主要災(zāi)害的氣象指標進行對比分析, 設(shè)計小麥(Triticum aestivum)種植關(guān)鍵生育期的干旱指數(shù)、倒春寒指數(shù)、干熱風指數(shù)和陰雨日數(shù)指數(shù)保險產(chǎn)品; 肖秀珠等[6]利用當年低溫、降水與歷史平均低溫、降水的比值設(shè)計龍巖煙草(Nicotiana tabacum)凍災(zāi)和水災(zāi)的天氣指數(shù)保險指數(shù); 婁偉平等[7]、吳利紅等[8]、毛裕定等[9]從風險分析的角度,設(shè)計了浙江茶樹(Camellia sinensis)霜凍、水稻暴雨、柑桔(Citrus reticulata)凍害氣象指數(shù)。在保險費率厘定方面, 國內(nèi)外研究者主要采用參數(shù)法(parametric method)或非參數(shù)法(nonparametric method)來厘定農(nóng)作物保險的費率, Ozaki等[10]、Turvey等[11]、Marletto等[12]和Lu等[13]分別運用蒙特卡羅模型(Monte Carlo model)、Wofost模型、Johnson分布、核密度法(kernel density analysis)等方法對大豆(Glycine max)、玉米(Zea mays)、小麥等農(nóng)作物展開實證研究, 靈活精算保險費率; 婁偉平等[14]、王春乙等[15]、張京紅等[16]基于信息擴散、極值理論等構(gòu)建產(chǎn)量風險分布模型, 分別厘定了浙江柑桔低溫凍害和熱害、海南芒果(Mangifera indica)、荔枝(Litchi chinensis)寒害的純保險費率; 王麗紅等[17]、陳新建等[18]采用非參數(shù)核密度法厘定了河北安國市玉米、湖北水稻區(qū)域產(chǎn)量保險費率; 孫擎等[19]、劉凱文等[20]、曲思邈等[21]和丁燁毅等[22]基于Weibull分布的概率模型和減產(chǎn)率模型, 分別確定江西、湖北早稻高溫逼熟氣象災(zāi)害、吉林玉米干旱、浙江慈溪楊梅(Myrica rubra)降水氣象指數(shù)保險純費率; 王新偉等[23]、李睿濤等[24]、曹雯等[25]基于不同減產(chǎn)率范圍對應(yīng)的氣象指數(shù)臨界值, 分別確定了河南花生(Arachis hypogaea)連陰雨、華北平原冬小麥干旱、寧夏枸杞(Lycium barbarum)炭疽病害在不同觸發(fā)條件下的純保險費率。但在保險費率厘定過程中, 大部分研究采用同一縣域同一費率, 未考慮保險區(qū)域內(nèi)不同海拔、不同地形條件下的不同風險區(qū)影響, 在地形復雜的地區(qū), 使用同一保險費率, 會導致出現(xiàn)較大基差風險; 同時保險產(chǎn)品未考慮不同觸發(fā)條件下的區(qū)域費率厘定, 設(shè)置不同檔次的費率, 供保戶選擇; 此外,未見對保險理賠合理性進行驗證, 以保證保險公司與保戶之間的權(quán)益平衡。

因此, 本文以福建茶葉為保險標的物, 通過構(gòu)建茶葉寒凍害保險時段和觸發(fā)氣象指標, 基于茶葉不同等級寒凍害產(chǎn)量減產(chǎn)率和出現(xiàn)概率計算保險純費率, 基于茶葉寒凍害風險區(qū)劃和評估厘定不同危險區(qū)不同觸發(fā)條件下的區(qū)域保險費率, 確定出合理的保險賠付比例和保險賠償金, 并驗證寒凍害理賠的合理性, 設(shè)計茶葉寒凍害氣象指數(shù)保險產(chǎn)品, 以期為政府和保險公司建立和完善茶葉政策性農(nóng)業(yè)保險方案提供技術(shù)支撐, 達到轉(zhuǎn)移和分散茶葉生產(chǎn)風險, 穩(wěn)定茶葉生產(chǎn), 提升政府災(zāi)后救災(zāi)能力, 增強茶農(nóng)抵御氣象災(zāi)害, 提高災(zāi)后自救、恢復生產(chǎn)能力, 減輕寒凍害給茶農(nóng)帶來的損失, 減少保險公司勘災(zāi)定損成本的目的, 有效推動茶產(chǎn)業(yè)氣象指數(shù)保險服務(wù), 為福建茶葉高質(zhì)量發(fā)展提供風險保障。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

氣象資料來源于福建省氣象局提供的地面氣象觀測數(shù)據(jù), 極端最低氣溫數(shù)據(jù)采用全省63個縣市1971?2018年春茶萌芽至采摘期的歷年觀測數(shù)據(jù),氣象災(zāi)害資料來源于福建省氣候公報及歷年災(zāi)情調(diào)查數(shù)據(jù)。茶葉種植面積和產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于歷年福建省統(tǒng)計局的《福建省農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》, 產(chǎn)量數(shù)據(jù)采用63個縣(區(qū))1991?2018年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。地理信息數(shù)據(jù)來源于“數(shù)字福建”提供的1∶250 000基礎(chǔ)地理背景資料。研究區(qū)域如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域圖Fig.1 Study area diagram

1.2 研究方法

1.2.1 保險費率厘定方法

通過查閱文獻和走訪專家, 氣溫低于4 ℃時, 茶葉會遭受寒凍害, 因此將茶葉寒凍害指數(shù)保險觸發(fā)指標設(shè)為4 ℃。首先, 設(shè)計4 ℃以下每隔1 ℃區(qū)間的寒凍害保險氣象等級, 將茶葉寒凍害劃分為7個等級, 把不同等級的平均減產(chǎn)率及出現(xiàn)的概率相乘,再把各等級寒凍害的純費率累加, 計算得出各縣的茶葉寒凍害保險純費率。

式中:R為純費率(%),E(Loss)為產(chǎn)量損失的數(shù)學期望,i為寒凍害等級數(shù)量,xi為某等級寒凍害平均減產(chǎn)率(%),πi為某等級寒凍害指標出現(xiàn)概率(%)。

其次, 再結(jié)合考慮保險公司在開展保險業(yè)務(wù)時需要的費用、利潤及風險附加, 計算得出各個縣域不同觸發(fā)條件下的基準保險費率。

式中:P為基準保險費率(%),R為不同觸發(fā)條件下純費率(%),E為費用附加,M為風險及利潤附加,Td為極端最低氣溫(℃),mi為保險不同觸發(fā)條件下的極端低溫指標閾值。

最后, 根據(jù)計算得出的不同觸發(fā)條件下的基礎(chǔ)保險費率, 結(jié)合茶葉寒凍害致災(zāi)危險性區(qū)劃結(jié)果, 統(tǒng)計各區(qū)域不同海拔區(qū)間的危險性指數(shù), 計算不同海拔區(qū)間的“區(qū)域風險系數(shù)”, 訂正出不同縣域不同觸發(fā)條件不同海拔高度茶園的區(qū)域保險費率[26]。

式中:Rg為區(qū)域保險費率(%),ih為區(qū)域某海拔區(qū)間的寒凍害危險性指數(shù),ib為區(qū)域氣象基準站點海拔區(qū)間的寒凍害危險性指數(shù)。

1.2.2 賠付比例及賠付率確定方法

茶葉不同生長階段發(fā)生寒凍害, 對茶葉的危害和造成損失程度不同, 因此, 在賠付比例設(shè)置時, 考慮不同強度極端低溫對茶葉的危害程度、茶葉寒凍害歷年平均賠付率和茶葉不同生產(chǎn)階段寒凍害對茶葉造成損失的情況來綜合確定。賠付比例設(shè)置的基本原則是: 首先考慮不同強度極端低溫對茶葉的危害程度, 賠付從觸發(fā)茶葉寒凍害的極端低溫閾值(4 ℃)開始, 按照間隔1 ℃的區(qū)間進行賠付, 極端氣溫越低, 賠付比例越大; 其次考慮茶葉寒凍害歷年平均賠付率情況, 按照保險公司與保戶利益平衡的情況, 將茶葉寒凍害歷年平均賠付率大致確定在65%～75%區(qū)間; 通過分析各縣茶葉寒凍害歷年平均賠付率, 來考量各縣相應(yīng)的賠付比例; 三是考慮茶葉不同生產(chǎn)階段寒凍害對茶葉造成的損失情況, 在茶芽開始萌發(fā)階段和采摘末期出現(xiàn)寒凍害, 造成的損失要小, 而在充分展葉、集中采摘時段出現(xiàn)寒凍害, 造成的損失要大。

賠付比例通過對減產(chǎn)率進行等級化得到, 以各茶葉寒凍害賠付指數(shù)區(qū)間的平均減產(chǎn)率來確定; 再結(jié)合單位面積保險金額計算得出單位面積賠償金額。

按照投保人選擇的投保可選項, 觸發(fā)到哪一級別指標區(qū)間的條件, 分別以起始下限作為啟動賠付的觸發(fā)值(條件), 可獲得相應(yīng)的賠償金額。

保險賠償金公式為:

式中:Q為賠償金額(元),x為賠付比例(%),I為保險金額(元),TC為觸發(fā)保險的極端低溫指標閾值,Td為極端最低氣溫(℃)。

以投保茶園位置的極端低溫為基準, 并以極端低溫4 ℃以下作為保險觸發(fā)條件, 根據(jù)各縣歷年出現(xiàn)的寒凍害事件極端低溫及賠付金額, 根據(jù)公式(5)計算各縣歷年的賠付率。

1.2.3 理賠合理性檢驗方法

1)平均賠付率檢驗

根據(jù)各縣茶葉主要種植區(qū)所處的海拔區(qū)域的歷年實測極端低溫或根據(jù)縣氣象站極端低溫訂正該區(qū)域的極端低溫, 回代計算寒凍害事件的歷年賠付金額及賠付率, 得出該區(qū)域近10年、20年和30年的平均賠付率, 以驗證茶葉寒凍害歷年平均賠付率是否接近保險公司對65%～75%左右保險平均賠付率的基本要求[27]。

2)基差比檢驗

通過對比歷年寒凍害低溫事件觸發(fā)的保險指數(shù)賠付比例和相對應(yīng)的實際產(chǎn)量損失, 計算保險基差比, 驗證茶葉寒凍害指數(shù)保險理賠的賠付條件的合理性。

基差比計算公式為:

式中:Zij為某縣域某觸發(fā)條件下的保險基差比,Xij為某縣域某觸發(fā)條件下的賠付比例(%),Yij為某縣域某觸發(fā)條件下的產(chǎn)量損失率(%)。

將計算得出的賠付比例與各縣市茶葉歷年產(chǎn)量損失率情況進行對比, 根據(jù)公式(6)計算各縣和區(qū)域保險基差比。

2 結(jié)果與分析

2.1 保險時段及觸發(fā)指標的確定

福建省茶葉寒凍害主要以晚霜凍為主, 考慮省內(nèi)各縣市茶葉主栽品種主要是烏龍茶、紅茶、白茶、綠茶等, 大多數(shù)屬于中晚熟品種, 特早熟品種占比較小, 因此, 以中晚熟茶葉品種的物候期為對象, 主要危害時段在春茶萌芽至采摘期, 將茶葉寒凍害保險時段界定在3月1日至5月10日, 可以覆蓋福建省大面積茶葉種植區(qū)春茶的寒凍害影響時期。

春茶萌芽至采摘期間, 當氣溫驟降至4 ℃以下,輕則導致芽葉焦灼, 出現(xiàn)“麻點”現(xiàn)象, 阻礙茶葉正常生長, 重則造成已經(jīng)萌發(fā)的嫩芽葉枯死, 對茶農(nóng)收益造成重大損失。因此, 根據(jù)氣象指數(shù)保險指標穩(wěn)定簡單、可操作性強且易為保戶理解接受的原則, 以保險時段內(nèi)與歷史災(zāi)害情況吻合較好的極端最低氣溫(Td)作為寒凍害保險觸發(fā)指標, 同時考慮茶樹不同品種的幼芽、嫩葉等組織器官寒凍害氣象指標, 設(shè)計4 ℃以下每隔1 ℃區(qū)間的寒凍害保險氣象等級,將寒凍害劃分為3 ℃

2.2 保險費率厘定

根據(jù)茶葉萌芽展葉期寒凍害氣象指標, 將極端最低氣溫4 ℃作為茶葉寒凍害指數(shù)保險起始觸發(fā)指標, 并按照間隔1 ℃劃分7個等級, 統(tǒng)計出各縣不同等級寒凍害的平均減產(chǎn)率。

剔除因干旱等其他氣象災(zāi)害造成茶葉減產(chǎn)的年份, 將因寒凍害造成茶葉減產(chǎn)年份的產(chǎn)量減產(chǎn)率和對應(yīng)的極端最低氣溫進行相關(guān)分析, 得到福建省各縣國家氣象臺站的回歸方程及相關(guān)系數(shù), 各站點的相關(guān)系數(shù)R>0.5, 說明二者之間相關(guān)性較好, 可以很好地反映茶葉寒凍害減產(chǎn)率(y)與極端最低氣溫(x)的關(guān)系(表1)。

根據(jù)表1各縣茶葉減產(chǎn)率與極端低溫的回歸模型, 計算各縣4 ℃以下7個等級區(qū)間寒凍害的平均減產(chǎn)率; 結(jié)合茶葉萌芽展葉期寒凍害氣象指標, 將極端最低氣溫4 ℃作為茶葉寒凍害指數(shù)保險起始觸發(fā)指標, 統(tǒng)計各縣7個等級寒凍害的出現(xiàn)概率; 計算各縣極端最低氣溫低于4 ℃觸發(fā)條件下的茶葉寒凍害指數(shù)保險純費率; 并將保險費用附加設(shè)定為20%, 風險及利潤附加設(shè)定為10%, 依據(jù)式(2)計算各縣基準保險費率, 同時為了給保戶提供更多的茶葉寒凍害氣象指數(shù)保險選項, 設(shè)置了極端最低氣溫低于4 ℃、3 ℃、2 ℃、1 ℃、0 ℃、?1 ℃和?2 ℃為觸發(fā)條件的基準保險費率; 最后, 基于寒凍害致災(zāi)危險性區(qū)劃評估結(jié)果, 計算不同海拔地域危險性指數(shù)與基準海拔區(qū)域危險性指數(shù)比值, 確定不同海拔高度的寒凍害風險訂正系數(shù), 依據(jù)式(3)訂正出各縣市不同海拔風險區(qū)的區(qū)域保險費率[26]。限于篇幅, 表2列出了以極端最低氣溫低于4 ℃為觸發(fā)條件, 福建省不同縣市不同海拔區(qū)間的區(qū)域保險費率。由表2分析可以看出, 在4 ℃為觸發(fā)條件下, 北部地區(qū)<200 m、200～600 m、600～900 m和>900 m海拔高度的區(qū)域各縣市平均保險費率分別為1.1%、3.6%、6.1%和8.4%, 南部地區(qū)<300 m、300～700 m、700～1100 m和>1100 m海拔高度的區(qū)域各縣市平均保險費率分別為0.5%、2.0%、3.9%和5.5%。隨著海拔高度的增加, 寒凍害的致災(zāi)風險增大, 保險費率也相應(yīng)提高,同時北部區(qū)域較南部區(qū)域同海拔的致災(zāi)風險高, 保險費率相應(yīng)也高。

表1 福建各氣象站點茶葉減產(chǎn)率(y)與極端低溫(x)的相關(guān)分析Table 1 Correlation analysis between tea yield reduction rate (y) and extreme low temperature (x) in each meteorological station of Fujian Province

2.3 保險賠付比例及賠付率

2.3.1 賠付比例

根據(jù)上述保險賠付比例設(shè)置的基本原則, 將茶葉寒凍害保險時段(3月1日?5月10日)劃分為3月1?5日、3月6?10日、3月11?15日、3月16?20日、3月21?25日、3月26?30日、3月31?4月4日、4月5?9日、4月10?14日、4月15?19日、4月20?24日、4月25日?5月10日這12個時間段, 結(jié)合考慮茶葉集中采摘期和保險歷年平均賠付情況, 制定出不同寒凍害等級、不同時段的賠付比例(表3)。

由寒凍害事件出現(xiàn)日期對應(yīng)的賠付比例可以看出(表3), 不同低溫等級賠付比例不同, 極端最低氣溫越低, 所對應(yīng)的賠付比例越高; 低溫事件出現(xiàn)的不同時期賠付比例也不同, 在茶葉開始萌芽直至大面積開采時間段內(nèi), 隨著時間推移, 越靠近茶葉集中采摘期, 寒凍害對茶葉造成的損失越大, 與之對應(yīng)的賠付比例越高; 3月31日?4月24日正是春茶集中采摘期, 其中4月15?19日是最集中采摘時段, 氣溫越低, 茶葉的受凍情況越嚴重, 對當年茶農(nóng)的收益影響越大, 所以, 在此期間制定的賠付比例要高于其他時間段; 而在春茶采摘末期, 即4月25日以后, 大部分春茶已采摘, 剩余未采摘的茶葉面積減少, 此時發(fā)生寒凍害, 對當年茶葉總產(chǎn)量影響減小, 造成的損失也相應(yīng)減小, 賠付比例低于集中采摘期, 整個保險時段內(nèi)的賠付比例呈現(xiàn)單峰型變化。

投保人可根據(jù)觸發(fā)到某一寒凍害級別指標及出現(xiàn)時間的區(qū)間賠付比例, 結(jié)合設(shè)置的保險金額, 根據(jù)公式(4)計算獲得相應(yīng)的賠償金額, 賠償最大金額不超過保險金額。

2.3.2 賠付率

根據(jù)各縣市茶葉主要種植區(qū)的海拔分布, 西北部和東北部的縣市茶園主要分布在海拔400 m左右,西南部縣市茶園主要分布在500 m左右, 東南部縣市茶園主要分布在800 m左右, 各縣市以所在區(qū)域海拔高度的茶園極端低溫為基準, 以極端低溫低于4 ℃為保險觸發(fā)條件, 根據(jù)各縣歷年出現(xiàn)的寒凍害事件的賠額和保費, 依據(jù)公式(5)計算歷年賠付率。表4列出了福建省各縣市的歷年平均賠付率, 可見西北部、東北部、西南部、東南部4個風險區(qū)的春茶寒凍害平均賠付率分別為78.4%、90.5%、72.7%和36.6%, 全省平均賠付率為69.5%, 符合保險公司對65%～75%賠付率的基本要求[27], 說明設(shè)置的賠付比例較為合適。當然, 不同區(qū)域、不同縣市的平均賠付率存在差異, 如東南部區(qū)域由于低溫強度較低, 發(fā)生概率較小, 平均賠付率較低; 而東北部區(qū)域由于部分縣市處于高海拔地域, 低溫強度大, 發(fā)生概率大,平均賠付率較高, 因此, 針對不同縣域的風險情況,可因地制宜地對保險賠付比例做適當調(diào)整。

2.4 理賠合理性檢驗

2.4.1 平均賠付率檢驗

由表4統(tǒng)計可見, 福建省春茶寒凍害歷年平均賠付率為69.5%, 而保險業(yè)界公認65%～75%賠付率是盈利臨界點[27], 因此, 全省茶葉寒凍害平均賠付率符合保險公司平均賠付率的基本要求, 說明設(shè)置的賠付比例較為合適。

表4 福建省各區(qū)域各縣市的茶葉寒凍害氣象指數(shù)保險平均賠付率Table 4 Average loss rates of meteorological index insurance of tea cold-frost damage in counties/cities of different regions of Fujian Province %

2.4.2 基差比檢驗

將計算得出的賠付比例與各縣市茶葉歷年產(chǎn)量損失率情況進行對比, 根據(jù)式(6)計算各縣市保險基差比, 統(tǒng)計4個區(qū)域及全省的平均基差比。從表5可知, 福建省各縣茶葉寒凍害平均賠付比例為2.91%,西北部最高, 東南部最低; 平均損失率為2.96%, 西北部最高, 東南部最低; 全省基差比均值為?1.65%, 西北部最高, 西南部最低, 損失率略大于賠付比例。通過檢驗, 寒凍害指數(shù)計算的賠付比例與實際產(chǎn)量損失率較為接近, 基差比較小, 說明保險賠付較為合理。

表5 福建省各區(qū)域茶葉寒凍害平均賠付比例、損失率和保險基差比Table 5 Average compensation ratios, loss ratios and insurance basis ratios of tea cold-frost damage in different regions of Fujian Province %

3 結(jié)論與討論

利用福建茶區(qū)氣象、產(chǎn)量等資料, 構(gòu)建茶葉萌芽展葉期的寒凍害氣象指標, 運用數(shù)理統(tǒng)計方法計算茶葉寒凍害的減產(chǎn)率和出現(xiàn)概率, 厘定保險純費率, 結(jié)合寒凍害風險評估, 確定不同地域不同觸發(fā)條件下的保險費率、賠付比例。在極端低溫4 ℃觸發(fā)條件下, 北部地區(qū)海拔高度<200 m、200～600 m、600～900 m和>900 m區(qū)域的平均保險費率分別為1.1%、3.6%、6.1%和8.4%, 南部地區(qū)海拔高度<300 m、300～700 m、700～1100 m和>1100 m區(qū)域的平均保險費率分別為0.5%、2.0%、3.9%和5.5%; 西北部、東北部、西南部和東南部4個區(qū)域的春茶寒凍害平均賠付率分別為78.4%、90.5%、72.7%和36.6%。

氣象指數(shù)保險產(chǎn)品的設(shè)計核心在于氣象災(zāi)害與相關(guān)損失之間建立精確的計量模型, 減產(chǎn)率的客觀表征直接影響費率的厘定和賠付比例。福建氣象災(zāi)害種類多, 影響茶葉產(chǎn)量的致災(zāi)因子也多, 因此, 在考慮寒凍害單一致災(zāi)因子對茶葉產(chǎn)量造成的損失時,采用剔除其他氣象災(zāi)害影響年份, 只留下寒凍害影響年份的產(chǎn)量序列數(shù)據(jù), 來建立各縣茶葉減產(chǎn)率與寒凍害氣象指數(shù)之間的關(guān)系模型, 基本可以客觀量化茶葉寒凍害條件與減產(chǎn)率之間的關(guān)系, 但造成茶葉減產(chǎn)除了致災(zāi)因子外, 還受生長發(fā)育過程中光溫水因子的影響, 因此, 在量化茶葉寒凍害條件與減產(chǎn)率之間的關(guān)系時, 將來可進一步考慮剔除雖不致災(zāi),但氣象條件不利的年份, 同時收集寒凍害過程的實際災(zāi)情資料進行驗證, 以提高費率和賠付比例厘定的精確性。

福建地形復雜, 不同地域寒凍害風險不同, 通過開展茶葉寒凍害風險區(qū)劃與評估, 確定出不同寒凍害風險區(qū)域的致災(zāi)風險系數(shù), 修訂不同災(zāi)害風險區(qū)的保險費率, 解決了以往研究中不同風險區(qū)使用統(tǒng)一費率的問題, 實現(xiàn)福建復雜地形下茶葉保險費率由統(tǒng)一費率到差別費率的厘定。但在費率厘定過程中, 尚未考慮寒凍害持續(xù)時間、坡度、坡向等因素對茶葉產(chǎn)量和質(zhì)量的影響, 因此, 為更加精確地反映不同縣域不同地理位置的茶葉受災(zāi)風險, 今后需深化茶葉寒凍害氣象指數(shù)保險指標試驗研究, 考慮坡度、坡向?qū)χ聻?zāi)危險性的影響, 以提高保險費率厘定精度。

保險賠付比例設(shè)置時, 充分考慮了不同強度極端低溫對茶葉的危害程度、茶葉寒凍害歷年平均賠付率和茶葉保險時段內(nèi)不同生產(chǎn)階段寒凍害對茶葉造成損失的綜合情況, 設(shè)置的賠付比例隨著時間呈現(xiàn)單峰型變化, 較以往一些研究不分作物災(zāi)害時間段, 采用一個觸發(fā)指標、一個賠付比例的單一設(shè)置,能更為客觀地反映不同強度、不同階段寒凍害造成的損失情況。

基差風險是天氣指數(shù)保險面臨的主要風險, 福建省茶葉寒凍害氣象指數(shù)保險的歷年平均賠付率為69.5%, 能滿足保險公司對平均賠付率的基本要求,設(shè)置的賠付比例較為合適; 但不同區(qū)域不同縣市的平均賠付率有所差異, 有的縣市高于或低于平均賠付率65%～75%的要求, 基差比仍較大。因此, 在制定各縣保險產(chǎn)品的賠付比例時, 可因地制宜地做適當調(diào)整, 以滿足平均賠付率和基差比的要求。

保險產(chǎn)品設(shè)計時, 為了克服控制信息不對稱導致的道德風險和逆向選擇問題, 采用基于各縣國家氣象基本觀測站的資料, 而不采用保險區(qū)域臨近自動氣象站資料, 雖然通過不同地理位置的溫度訂正,基本可以反映保險區(qū)域的保險觸發(fā)指標情況, 但由于福建地形復雜, 茶園小氣候存在差異, 參保地塊訂正溫度與實際溫度仍會產(chǎn)生一定誤差, 因此, 將來在充分保證區(qū)域自動氣象站觀測數(shù)據(jù)不受設(shè)備故障或人為操縱影響的情況下, 可考慮在保險區(qū)域加密建立自動氣象觀測站, 作為理賠指定氣象站點, 以減少基差風險。

保險產(chǎn)品設(shè)計在考慮保險時段時, 是針對福建春茶萌芽展葉至采摘期出現(xiàn)時間而界定的, 但由于福建茶葉種類眾多, 熟性不同, 物候期和集中采摘時間也不同, 寒凍害對各地茶葉的主要危害時段也有所差異, 因此, 將來可進一步根據(jù)地域和茶葉品種確定相應(yīng)的保險時段, 細分設(shè)計出相應(yīng)的保險產(chǎn)品, 以提高保險產(chǎn)品的區(qū)域化和精細化程度。