蔣姍姍

（通遼市氣象局，內蒙古通遼 028000）

農作物天氣指數保險是計算氣象因子與農作物產量的統計學關系，將氣象災害從災害評估轉向指數化，當某種氣象災害指數達到某個預定值，投保戶就可以申請得到一定經濟補償[1]。農作物天氣指數保險減輕了農作物受災后的定量評估工作，降低了保險部門工作成本，同時解決了保險與農戶之間的道德風險、逆向選擇、信息不對稱等問題[2]。上述問題會使保險公司和農戶出現不信任的問題，對農業(yè)保險的未來發(fā)展極其不利，而以氣象監(jiān)測站監(jiān)測到的氣象數據，通過統計計算得到的天氣指數，可以有效避免農戶與保險公司雙向不信任的問題。國內外學者已經對該研究方向有了一定的研究成果，并開發(fā)了很好的應用場景。楊太明等設計了安徽省冬小麥的5種天氣指數保險產品，主要有干旱指數、倒春寒指數、干熱風指數、陰雨日數指數等。還有學者研究了玉米、花生2種作物的干旱天氣指數服務產品，并選取試點進行進一步研究。牛浩[3]研究出基于風險區(qū)劃的玉米產量保險產品。李琴英等[4]對河南省玉米區(qū)域產量保險展開實證研究。

通遼地區(qū)作為我國北方玉米重要產區(qū)之一，極端天氣較多，嚴重影響農業(yè)生產。研究通遼地區(qū)天氣指數保險的設計，對推動保險理賠模式創(chuàng)新和農業(yè)高質量發(fā)展具有重要的科技支撐、效益意義。目前，通遼地區(qū)農業(yè)保險還以傳統保險產品為主要承保類型，亟須研究適合本地區(qū)的天氣指數保險模型，為全市農業(yè)保險提供科學、合理的理賠依據，保障農業(yè)生產高質量發(fā)展。本文選取大宗作物玉米作為研究對象，選取干旱進行單因子指數保險重點分析，并建立綜合多因子天氣指數產品[5]，應用變截距回歸模型，利用氣象災害風險分析方法，厘定保險費率和確定保險觸發(fā)指標，設計出適合通遼地區(qū)的玉米干旱和綜合天氣指數保險產品。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文數據主要為1989—2020年通遼市奈曼旗、開魯縣、科爾沁區(qū)3個地區(qū)的氣象觀測站逐日降水量氣象觀測資料，1989—2020年通遼市奈曼旗、開魯縣、科爾沁區(qū)3個玉米農業(yè)氣象觀測站的玉米產量資料及生育期觀測資料，氣象監(jiān)測數據及玉米生育期、玉米產量數據來源于通遼市氣象局農業(yè)與生態(tài)中心；干旱災情數據來源于通遼市氣象局災情報送系統、通遼市氣象局氣象災情數據庫、統計年鑒、地方志、《中國氣象災害大典：內蒙古卷》等。

1.2 單一因素（干旱）天氣指數保險的研究方法

通遼地區(qū)屬于沙壤土，土壤水分易流失，降水量分布不均，容易發(fā)生干旱災害，故將干旱作為通遼地區(qū)開展的玉米天氣指數保險研究的災害類別，并且利用通遼地區(qū)奈曼旗、科爾沁區(qū)、開魯縣3個地區(qū)的降水量數據、玉米生育期數據和玉米產量數據進行設計。

1.2.1 干旱天氣指數。玉米干旱指數的選取應消除降水的時空分布差異，有效反映不同區(qū)域的旱澇狀況。因此，本文參考通遼地區(qū)已開展的各類干旱指數適宜性研究，選取SPI作為玉米干旱指數。

1.2.2 氣象產量與減產率。選取奈曼旗、科爾沁區(qū)、開魯縣1989—2020年玉米產量數據，采用5年滑動平均方法，將3個地區(qū)的產量（Y）分離成氣象產量（Yω）和趨勢產量（Yt）。 相對氣象產量（Y′ω）為氣象產量除以趨勢產量，減產率（xi）為相對氣象產量（Y′ω）中的負值序列，利用式 （1）、（2）計算獲得1989—2020年通遼地區(qū)玉米氣象產量序列、玉米減產率數據[6]。 通常將 Y′ω＜-5%視為減產年。

1.2.3 干旱風險評估。由于土壤、氣候條件、灌溉條件等不同，不同地區(qū)的干旱災害風險不同。為了避免干旱災害風險對保險費率的影響，一定要進行干旱災害的風險評估，修訂設計出保險費率。玉米天氣指數保險風險評估主要考慮干旱的危險性評估，也就是氣象因素導致的風險有多大[7]。危險性小，不易發(fā)生干旱災害；危險性大，易發(fā)生干旱災害[8]。一般將干旱頻率（F）、干旱強度（A）的乘積表示干旱致災因子危險性（E），暫不考慮其他影響因素。

1.2.4 純費率。純費率（R）等于投保作物單位面積災害損失率的數學期望E（loss）[9]，利用災害損失率和其發(fā)生的概率統計得出。

式中，Li和pi分別為災害損失率和災害損失率發(fā)生概率，q為天氣指數的賠付觸發(fā)值。

干旱指數保險的純保費（P）是由保險費率（R）與保險金額（T）計算得出。

1.2.5 保險觸發(fā)值與賠付值的計算。根據所建立的回歸方程，當干旱指數為0時，所計算出來的相對減產率作為理賠實際觸發(fā)減產率。干旱指數保險具體賠付值由公式（6）計算得出。

1.3 多因素（降水量、日照時數、平均氣溫）綜合天氣指數保險的研究方法

1.3.1 模型構建。平均氣溫、降水量、日照時數是通遼地區(qū)對玉米產量影響較大的氣象因素，構建回歸模型主要研究平均氣溫、降水量、日照時數等氣象指標與玉米產量的定量關系。選取生長期內（4月下旬至10月上旬）的降水量、平均氣溫、日照時數等3個氣象因子，對降水量、平均氣溫、日照時數及這3個氣象因子的平方項和氣象產量采用變截距逐步回歸方法，建立通遼地區(qū)玉米多因子的回歸模型。

1.3.2 天氣指數保險合同的設計。農業(yè)保險合同定價的合理設計就是保險投保費用等于期望賠付費用。根據歷史產量序列分析，設定一個基準產量（b），待作物生長季結束，保險服務合同結束期間，根據氣象監(jiān)測站玉米生長季內的氣象數據（降水量、日照時數、平均氣溫）算出當年的氣象產量（y）。當by時，保險公司會給出T（b～y）的賠償。

保費（P）需要結合當年生長季內氣象數據的概率分布（Pri），求出保費結果。公式如下：

式中，T為市場農作物平均價格。

2 結果與分析

2.1 單一氣象因素的天氣指數保險設計

2.1.1 SPI指數變化特征。根據SPI指數的定義：SPI<-2為特旱，-2.0≤SPI<-1.5為重旱，-1.5≤SPI<-1.0為中旱，-0.5≤SPI<-1.0為輕旱。由圖1可知，通遼地區(qū)特旱年主要出現在1999—2003年、2007—2011年、2013年。

2.1.2 干旱天氣指數模型建立。作物減產的影響因素諸多，氣象災害只是其中之一。因此，在確定通遼地區(qū)玉米生育期干旱天氣指數與減產率的關系之前，需要分析通遼地區(qū)玉米生育期內由干旱災害造成減產的歷史災情數據集，建立相關樣本數據集。樣本數據應滿足3個條件：一是玉米生育期內干旱指數為負值；二是當年玉米發(fā)生減產；三是當年確實有干旱災情發(fā)生。因通遼地區(qū)開魯縣、科爾沁區(qū)玉米種植區(qū)多為水澆地，受降水影響較小，最終選出12組數據樣本。利用提取的12組樣本數據，對通遼地區(qū)玉米干旱天氣指數（SPI）與減產率進行線性回歸分析，通遼地區(qū)SPI與減產率的關系模型如下：

根據回歸方程（8），計算出不同等級SPI所對應的減產率（表1）。可以看出，玉米干旱天氣指數越小，減產率越大，可以間接驗證建立的通遼地區(qū)玉米干旱天氣指數模型與實際影響特點相符。

表1 通遼地區(qū)玉米生育期干旱天氣指數與減產率之間的關系

2.1.3 玉米干旱風險評估。通過對通遼地區(qū)3個旗（縣、區(qū)）進行玉米干旱風險評估（表2），發(fā)現奈曼旗致災因子危險性最高，與玉米種植大部分為旱地有關，且與實際情況對比發(fā)現，奈曼旗常年受干旱影響，易導致干旱災情發(fā)生。

表2 內蒙古東部地區(qū)各地干旱風險評估結果

2.1.4 通遼地區(qū)保險純費率計算結果。為保障產品設計公平合理，將高風險地區(qū)附加2%的費率。目前，通遼市政府對農業(yè)政策性保險補貼為4 200元/hm2，玉米按2元/kg計，玉米產量常年為2 625～4 875 kg/hm2。由公式（4）計算出開魯縣、科爾沁區(qū)、奈曼旗根據風險評估結果修訂后的干旱保險純費率及純保費（表 3）。

表3 玉米干旱指數保險純費率及純保費

2.1.5 通遼地區(qū)保險觸發(fā)值與賠付值的計算結果。由公式8計算可以得出，當SPI為0時，減產率仍為19.8%。取整計算，將減產率20%作為觸發(fā)減產率進行計算，得到保險觸發(fā)值為-0.79（表4），各等級天氣指數對應的賠付值也相應計算得出。

表4 玉米干旱天氣指數保險賠付標準

2.2 通遼地區(qū)多因素的綜合天氣指數保險研究

2.2.1 變截距隨機效應模型的確定。影響通遼地區(qū)主要的氣象因子為降水量、平均氣溫、日照時數，且三者獨立不相關。根據選定的變截距隨機效應模型對通遼市開魯縣、科爾沁區(qū)、奈曼旗進行估計，以開魯縣為例，其中R表示年降水量，T表示年平均氣溫，S表示年日照時數，結果見表5、6。

從表5可以看出，日照時數平方項、溫度平方項P值不顯著，應剔除這2項因子。剔除后可以看出各變量P值均超過顯著性水平（表6）。多因子的回歸方程為：

表5 開魯縣變截距隨機效應模型回歸結果

表6 剔除不顯著變量的回歸分析

2.2.2 氣象保險合同設計。為了設計出多因子的玉米天氣指數保險合同，需要了解通遼地區(qū)1989—2020年期間降水量、日照時數、平均氣溫的概率分布情況。利用1989—2020年生育期內逐年平均氣溫、降水量和日照時數等數據來計算各類區(qū)間氣象指標的概率分布（表7）。

表7 氣象指標的概率分布

對天氣指數保險合同的設計，根據歷史玉米氣象產量求得本合同設計的基準產量為8 752.5 kg/hm2，如果按2元/kg計算，即T=2，8 752.5 kg/hm2則為約定產量，若最終當年實際的玉米氣象產量大于8 752.5 kg/hm2，則不用啟動指數保險理賠程序；否則保險公司需賠付二者的差額。

根據公式（7），其中T=2，Pr為每個樣本出現的概率，本文中1年的氣象產量為一個樣本，所以Pr為1/31，挑出歷史氣象產量中小于基準產量的樣本，可以計算出綜合天氣指數純保費590.02元/hm2。

根據公式（10），利用當年降水量、日照時數以及平均氣溫的數據即可求出保險公司進行的賠付值（I）。

根據式（5）、（9）、（10），若當年的氣象條件為降水量=200 mm，平均氣溫=20℃，日照時數=1 000 h，計算出氣象產量為9 159.375 kg/hm2，該氣象條件下氣象產量大于約定產量，此情況無須啟動指數保險理賠程序；若當年的氣象條件為降水量=200 mm，平均氣溫=19.5℃，日照時數=1 300 h，氣象產量為7 779.9 kg/hm2，此時在該氣象條件下氣象產量小于約定產量，需要啟動指數保險理賠程序，則應該賠付975.98 元/hm2。

3 結論

（1）通遼地區(qū)以奈曼旗干旱災害風險等級最高。該地區(qū)玉米干旱指數保險純保費范圍為343.98～386.59元/hm2，玉米干旱指數保險的觸發(fā)值為-0.79。

（2）多氣象因素的天氣指數保險設計中，通遼地區(qū)玉米生育期內，氣象產量與氣象因子呈指數分布，而非線性分布，當降水量、氣溫、日照時數在適宜值范圍內，氣象產量達到最大。通遼地區(qū)氣象產量8 752.5 kg/hm2為指數保險賠付觸發(fā)值，玉米綜合指數純保費為590.02元/hm2。

（3）本研究主要是基于建立氣象產量和氣象因子回歸模型設計出來的天氣指數模型，模型中對于氣象因子的選取與回歸模型的算法等因素還需要進一步完善，后期也需要通過試點應用對相關參數進行修訂。