国外农业保险逆向选择和道德风险研究新进展

周建涛，梁欣悦，殷颖超

(北京航空航天大学经济管理学院，北京100191)

国外农业保险逆向选择和道德风险研究新进展

周建涛，梁欣悦，殷颖超

(北京航空航天大学经济管理学院，北京100191)

农业保险的特殊性决定了它比一般财产保险有着更为严重的逆向选择和道德风险。逆向选择包括空间和跨期两种形式，道德风险从关注保户行为发展到关注行为后果，近年开发的牲畜指数保险、天气指数保险等新型保险产品，对中国正在进行的农业保险改革很有借鉴意义。中国宜实行政策性农业保险和商业保险结合模式，政策性农业保险专营系统性风险，广覆盖、低保障;商业保险专营非系统性风险，采用个人保险项目形式，保险费率体现农户个体风险差异。无论政策性保险还是商业保险，续期保费均与上期索赔行为挂钩，对未出险或出险程度较轻农户采用折扣保费，鼓励农户保持良好的历史损失经验;而对已出险或出险程度较大农户则采用惩罚保费，应对跨期逆向选择。

逆向选择;跨期逆向选择;道德风险;系统性风险

一、引言

农业生产因其方式和对象的特殊性，产量不仅与农户努力程度有关，而且极易受到外部环境因素影响。农业保险标的是田间农作物和饲养牲畜，使得农业保险天然存在严重的信息非对称，事前风险评估、事后责任认定和理赔难度均大幅度增加，与一般的财产保险相比，具有更加明显的逆向选择和道德风险特征。逆向选择发生在购买保险之前，例如农民清楚地了解自己饲养奶牛的健康状况，给病牛投保，健康牛不投保。道德风险发生在购买保险以后，表现为农户投保后不再像以前那样谨慎，导致风险事故发生概率增加或事故程度扩大。无论逆向选择还是道德风险，最终暴露在理赔环节，直接增加保险公司的赔偿负担;如果保险公司不能采取有效应对措施，还可能形成骗保光荣的不良社会风气，将严重限制农业保险的健康发展，对正常农业生产和农民生活均产生严重影响，已引起学界广泛关注。

长期以来中国农村保险主体是养老保险和医疗保险，2007年国家财政与地方财政配套，对六省区五大类粮食作物保险予以补贴，2008年国家扩大政策性农业保险试点范围，加大支持发展主要粮食作物的政策性保险。与此同时，受逆向选择和道德风险影响，农业保险推广相对缓慢。梳理国外农业保险逆向选择和道德风险研究最新文献，对推进国内农业保险研究和农业保险健康发展有着重要的现实意义。

本文结构安排如下:第二部分梳理农业保险空间和跨期逆向选择，第三部分从农户行为和行为后果两个视角梳理农业保险道德风险，第四部分综述农业保险逆向选择和道德风险应对方案，最后是对我国农业保险发展的启示。

二、农业保险空间和跨期逆向选择

农业保险逆向选择，源于农户比保险公司更能准确地预测其遭受损失概率，高风险农户比低风险农户更愿意购买保险。假设所有农户具有相同的需求弹性，对保费变化反应程度类似(Barnett，Skees and Hourigan，1990;Garner and Kramer，1986;Calvin，1990)。Miranda(1991)认为，不同风险农户对农作物保险费率变化反应程度存在差异:若农户预期赔偿额高于所交保费，比低风险者更愿意购买保险，逆向选择导致不同预期回报的农户对农作物保险有着不同的需求弹性。

不少学者通过实证调查，探讨农户特点和风险态度(Risk Positions)对购买农作物保险、支付意愿、具体保险形式的影响(Goodwin and Wang et al．;Smith and Baquet;Black and Dorfman);逆向选择与保险产品选择合并，纳入农作物保险需求的理论和实证研究(Coble et al．;Just，Calvin and Quiggin;Smith and Goodwin;Skeesand Reed)。

农户风险预期、家庭经济状况、保费等是影响农作物保险产品及保障范围选择的显著因素。Pease et al．(1990)发现玉米投保农户对保险赔偿产量预期高于农场记录产量，低风险农户对保费变化更敏感。Vandeveer和Loehman(1994)基于美国印第安纳州蒂珀卡努县玉米农户调研数据，发现农作物保险购买者多是低产量、高债务、低农场外收入、租赁土地的高风险农户。Sakurai 和Reardon(1997)基于非洲布基纳法索农场的调查数据，发现富裕或更多依靠自我保险农户对旱灾保险需求较少;对公共粮食援助预期，减少了旱灾保险需求。Goodwin(1993)基于美国爱荷华州1985～1990年99个县的玉米保险数据，发现60%县赔付率低于平均水平，40%县赔付率远超过平均水平，不同歉收风险农户的需求弹性存在明显差异，低损失风险县的保险需求弹性更高;Goodwin(2000)进一步发现，风险偏好较高的农户，更愿意参加农作物保险。Makki和Somwaru(2001)利用1997年美国爱荷华州玉米农户5种产量和收益保险产品数据，发现高风险、高收入农户更可能选择收入(Revenue)保险及更大保障范围(Coverage Levels)，以获得更多预期补偿收益。［1］

农户对保险产品属性的偏好，彰显逆向选择特征。Sherrick，Barry，Schnitkey，Ellinger和Wansink(2003)基于美国中西部3个州(Illinois，Indiana，Iowa)玉米和大豆农户的问卷调查数据，发现农户最偏好投保地块灵活性(Acreage Flexibility)，更愿意投保地理分布更分散(Geographically Dispersed)、高风险(Riskier)地块;偏好收益保险者多是年轻农户，农场规模更大、地块分布更分散;［2］Sherrick，Barry，Ellinger和Schnitkey(2004)进一步发现，高负债经营(Leverage)、家庭经济状况较差(Less Wealthy)、更高风险、农场规模更大的农户，越愿意购买农作物保险，且倾向于选择收益保险，而非单一的产量或冰雹保险。［3］

逆向选择，还反映在农户参与农作物保险的动机上。Calvin和 Quiggin(1999)发现，农户参与联邦农作物保险项目，主要是为了得到政府补贴，其次才是风险规避。Vandeveer(2001)与Smith和Baquet(1996)分别研究越南荔枝、美国蒙大纳州多风险的保险需求，发现潜在保户对保险的期望收益高于不想购买保险农户。Smith和Goodwin(1996)基于美国堪萨斯州1136例参加农作物保险的农户调研数据，发现不同地区农户的管理能力、对风险的认识均存在差异，影响其保险购买欲望。

Williams，Carriker，Barnaby和Harper(1993)认为，地区保险项目管理成本较低，因为不需要调整单个农户损失，但逆向选择严重。Gini，Townsend和 Vickery(2007)为应对印度干旱(Drought)风险，提出降雨指数保险(Rainfall Index Insurance)，如果降雨不足(Deficient)或过大(Excessive)，保险公司均给予赔付，降雨量基于气象数据承保，不存在逆向选择。［4］

上述空间(Spatial)逆向选择研究，源于不同地区风险的汇聚。Skees和 Reed(1986)，Goodwin(1994)，Just，Calvin和 Quiggin(1993)均认为，美国联邦多风险农作物保险(MPCI)存在空间逆向选择。Luo，Skees和 Marchant(1994)认为，农户能够准确预测不同年份风险差异，高风险年份投保，低风险年份不保，提出跨期(Intertemporal)逆向选择概念;根据产量(Yield)预测模型，认为联邦多风险农作物保险还存在潜在的跨期逆向选择。根据Ash(1988)研究结论，农户根据多年降雨量分布经验，可有效预测某特定年份小麦产量的条件分布概率，进而决定是否购买保险;Coble，Knight，Pope和Williams(1996)基于美国堪萨斯州小麦农户数据，增加“旺季前降雨量/30年平均降雨量”变量，但实证结果并不支持跨期逆向选择假设。

为应对肯尼亚北部干旱(Drought)等巨灾事件导致牲畜死亡(Livestock Mortality)风险，Chantarat，Mude，Barrett和Carter(2013)基于地区平均(Area－Average)家养畜群死亡率(Household－Level Herd Mortality)和遥感卫星植被(Vegetation)数据，设计牲畜指数保险(Indexed－Based Livestock Insurance)，保险赔付额基于全体被保险人平均水平，而非某特定被保险人损失，可降低道德风险，但保险公司确定保费在先，牧民购买保险在后，潜在投保人更有信息优势，存在跨期逆向选择，保险公司应调整保费应对跨期逆向选择。［5］

三、农业保险道德风险行为和结果

农业保险道德风险发生在购买保险以后，部分学者关注农户行为(Actions)或努力程度(Care)，主要表现为投入(Inputs)，例如化肥和杀虫剂使用。Hazell，Bassoco和Arcia(1986)指出农户购买保险后可以产生3种道德风险行为:一是期望农作物更高产量;二是倾向于种植收益高但易遭受自然灾害的农作物;三是减少农业生产要素的投入。Just和Calvin(1993)证实农户购买农作物保险后，减少对土地的投入。Feinerman，Herriges和Holtkamp(1992)基于美国一典型农场数据，发现农作物保险限制了杀虫剂的使用，但代价高昂，每英亩总成本25～45美元，农场分担18～42美元。

为控制农户过度使用氮肥导致污染，政府与农户订立合同，约定氮肥使用总限额(Nitrogen Quota)。Bontems和 Thomas(2006)基于法国农作物生产数据，证实合同订立后农户存在增加氮肥使用的投机行为(Strategic Behavior)，虽然氮肥使用总量被限制，但不同生产阶段农户如何使用(Decomposition)无法写进合同(Noncontractible)，农户能够观察到氮肥残留和土壤肥力，而政府无从知晓，建议合同设计时考虑到农户增加氮肥使用的投机行为。［6］Sherrick，Barry，Schnitkey，Ellinger和Wansink(2003)基于美国中西部3个州(Illinois，Indiana，Iowa)玉米和大豆农户的问卷调查数据，投保农户表示将减少在这些投保地块的管理(Less Care)。

Gini，Townsend和Vickery(2007)提出的降雨指数保险，可降低道德风险，因为降水是外生因素，单个农户无法控制降雨。Chantarat，Mude，Barrett和 Carter(2013)设计的牲畜指数保险，也可降低道德风险，因为保险赔付额基于全体被保险人平均水平，而非某特定被保险人损失。

另有部分学者关注农户道德风险结果(Outcomes)或损害 (Detriment)。Coble，Knight，Pope和 Williams(1997)基于美国堪萨斯州东、中、西三个地区旱地小麦农场1986～1990年和联邦多风险农作物保险(MPCI)面板数据，发现预期赔偿(Expected Indemnities)是影响道德风险的显著因素，低产量年份突出，高产量年份不显著，因为低产量年份农户对农作物保险抱有较高预期，夸大损失程度，索赔更高金额。［7］

Goodwin，Vamdeveer和 Deal(2005)发现农户和保险公司合伙欺诈，例如保险公司为迎合大农场的需求，对一些欺诈嫌疑的索赔也给予赔偿。Michael，Nigel和 Erik(2006)运用1989～2002年所有美国联邦补贴农业保险合同组成的数据集，研究道德风险对Iowa，Texas，North Dakota玉米、大豆和小麦平均收益率和产量差异率影响，发现小麦和大豆的道德风险更为明显。

Turvey，Weersink和chiang(2004)基于安大略天气预报网(Ontario Weather Network)1995年12月至2003年3月数据，探讨冰酒收获天气保险(Ice-Wine Harvest Weather Insurance)费率厘定，该思路可推广到生产期关键时刻容易受到天气影响的蔬菜和新鲜水果等农产品。天气保险，技术上不受多数农作物保险项目特有的道德风险困扰(Rubinstein and Yaari，1983;Horowitz and Lichtenberg，1993;Smith and Goodwin，1996;Coble et al．，1997)，保险赔偿基于可测的天气结果，而非农作物收益，被保险人生产行为与气候保险赔付完全独立，无道德风险发生机会。

四、农业保险逆向选择和道德风险应对方案

农业保险逆向选择和道德风险均是保户的人为风险，最终暴露在理赔环节，增加保险公司的赔偿负担。Glauber和 Collins(2002)引用美国农业部监察总署(1999)报告，被检查的1100万美元已决赔款(Paid Payments)中疑似欺诈(Suspected Fraudulent)赔款达98万美元，滥赔(Overpayment)导致美国政府农作物保险赔款迅速增长。Atwood，Robison－cox和 Shaik(2006)基于1998年购买多个单元(Multiple Units)农作物保险207067例农户数据，证实部分农户存在调换不同单元农作物产量(Yield－switching)的欺诈(Fraudulent)行为，这种调换产量农户数量在美国部分州已达到全部农户总样本量的1% ～9%，因产量调换增加的保险赔付额在美国部分州已达到总保险赔付额的8%。［8］为应对农作物保险逆向选择和道德风险，学者们设计出各种应对措施。

Rubinstein和 Yaari(1983)设计一无限期重复博弈模型，建议将被保险人索赔与下一年度应收保费挂钩，鼓励被保险人在保险标的上继续投入更多精力(Care)，但该模型应用前提是保险公司之间共享保户信息。但各保险公司出于客户隐私保护的顾虑，不愿意分享客户信息，而是相互封锁客户信息，导致被保险人欺诈索赔行为在一家保险公司暴露后，可以轻易地转到其他保险公司投保，从而轮流对其他保险公司继续欺诈，对行为不端客户的惩罚费率流于形式，即保险公司与客户之间是一次性或有限期博弈。Mahul(1999)设计地区农作物产量最优保险合同，保障范围(Coverage)既不依赖被保险农户风险厌恶水平，也不依赖保费;若保障水平既定，最优标准产量和保障范围负相关。

为应对道德风险，Williams，Carriker，Barnaby和Harper(1993)建议统一使用地区保险项目，因为基于地区平均产量赔付，不需要调整单个农户损失，保险公司管理成本较低。1985年以前，美国农场的保险产量由其所在地区平均产量决定。Skees和Reed认为，地区平均产量加剧了逆向选择，因为高于平均损失风险的农户成为被保险人群的主力。为应对逆向选择，联邦农作物保险公司于1985年改用实际生产历史(APH)决定承保产量。可见，应对逆向选择和道德风险存在目标冲突:地区保险项目有利于降低道德风险，但加剧逆向选择;个人保险项目，有利于降低逆向选择，但增加保险公司的管理成本。

利用保险费率折扣，鼓励农户保持良好的历史损失经验;使农户意识到，维持优于同行业平均水平的损失经验从长期看是有好处的，从而降低道德风险动机。Rejesus，Coble，Knight和Jin (2006)基于美国风险管理局(Risk Management Agency，RMA)1991～2002年玉米、小麦、棉花、大豆的损失记录数据，建议采用折扣(Discount)或奖惩(Bonus－Malus)机制应对农作物保险逆向选择和道德风险，利用损失率指数(Loss Rate Index，LRI)衡量历史损失经验，确定保费折扣，合格农户折扣5%～9%，其中玉米、大豆折扣10%，棉花、小麦折扣5%～6%。［9］

为应对农户饲养牲畜传染病风险，Gramig，Horan和Wolf(2009)建议部分补偿和罚款并用，保险事故发生后，保险公司不是赔偿农户的全部损失，而是补偿农户的部分损失，让饲养农户也承担部分损失，例如采用免赔额(Deductible)、共同保险(Co－payment)形式，激励农户进行预防性生物安全投资，以应对道德风险;若农户饲养的牲畜得了传染病但不及时向政府报告，一旦被查出，给予农户罚金(Fines)制裁，激励农户及时报告牲畜传染病情况，以应对逆向选择。

Skees，Black和 Barnett(1997)将农作物产量风险分为系统性风险和非系统性风险，大部分地区农作物产量变化主要由系统风险决定，例如1983、1988年美国中西部地区干旱，地区产量保险项目是有效的;多山地区农作物产量损失主要由海拔、地势等非系统风险决定，地区产量保险项目不再有效;建议设计地区产量保险合同时，分离系统风险和非系统风险，打包(Wraprounding)设计，政府用地区产量保险应对系统风险，商业保险公司用打包条款应对非系统风险。［10］

Wenner和Arias(2003)指出不论发达国家还是在发展中国家，传统多风险农业保险产品均面临逆向选择和道德风险、管理成本过高等问题。发达国家政府能够从高收入人群征得足够的财政收入，加之农业人口占比小，农业保险能够维持;但在发展中国家，政府没有足够的收入来源，农业人口众多，农业保险很难延续。Skees (2008)认为，美国农作物保险模式成本太高，且扭曲正常的市场机制，建议采取政府与市场混合模式，即政府提供巨灾援助，建立应对农业系统性风险的基金，商业保险公司应对非系统性风险。

Absan(1982)，Nelson和 Loehman(1987)，Chanbers(1989)指出，为避免逆向选择和道德风险，保险公司应精确地划分风险单位，进行费率分区，细分费率档次，但极大地增加了保险公司的经营成本。Nelson和 Loehman(1987)认为，若政府能够在信息收集和保险合同设计上增加投入，农作物保险将比单纯的补贴产生更大的社会效益。Cummins和Trainar(2009)认为传统再保险可有效应对规模、相关性小的风险，若潜在风险损失、相关性很大，风险证券化应当成为风险分流至资本市场的重要工具。Skees，Bamett 和Hartell(2006)认为，农业自然风险十分复杂，农作物指数保险产品可有效地应对巨灾等高风险带来的成本增加，同时缓解逆向选择和道德风险。

五、对我国农业保险的启示

农业保险与其他财产保险相比，可保性差，风险单位大，有明显的区域特征，还有更为严重的逆向选择和道德风险。美国农作物保险最为发达，就应对逆向选择和道德风险形成一套系统的理论和成熟的管理经验，对发展我国农业保险有重要的启示意义。

1．美国农作物保险制度不能照搬到中国。美国是世界上最发达的国家，政府财政收入充足，农业人口占比小，农作物保险理赔条件宽松，不仅给广大投保农户巨大补贴，还补贴保险公司高额的经营管理费用，农作物保险仍然能够维持。中国是最大的发展中国家，政府财政收入有限，农业人口众多，只能实行政策性保险和商业保险结合模式，政策性保险承保系统性风险，商业保险承保非系统性风险。

2．政策性保险承保农业系统性风险时，可采取地区保险项目、降雨指数保险、牲畜指数保险等形式，保险合同承保基于地区水平约定和记录的特定事件，覆盖面广、保障额度低，即广覆盖、低保障。承保基于地区平均产量、气象数据等信息，可减少逆向选择;理赔基于地区平均产量、可测的气候结果，可降低道德风险，还可减少管理成本。

3．商业保险承保农业非系统性风险时，应充分体现农户个性化特点，测量哪些农户产量高于地区平均产量，哪些农户产量低于地区平均产量，产量差异多大程度源于逆向选择和道德风险?可采用个人保险项目形式，保险费率应体现农户的个体风险差异，低风险者低交费，高风险者高交费，意在吸引更多的低风险农户投保。

4．无论政策性保险还是商业保险，续期保费均与上期索赔行为挂钩，实行折扣或惩罚保费，因为农业保险无论逆向选择还是道德风险，最终暴露在理赔环节。续期保费的动态调整成为必要，对未出险或出险程度较轻农户采用奖励保费，鼓励农户保持良好的历史损失经验;而对已出险或出险程度较大农户则采用惩罚保费，应对跨期逆向选择。

［1］Shiva S．Makki and Agapi Somwaru．Evidence of Adverse Selection in Crop Insurance Markets ［J］．Journal of Risk and Insurance，2001，68 (4):685－708．

［2］ Bruce J．Sherrick，Peter J．Barry，Gary D．Schnitkey，Paul N．Ellinger and Brian Wansink．Farmers’Preferences for Crop Insurance Attributes［J］．Review of Agricultural Economics，2003，25(2):415－429．

［3］Bruce J．Sherrick，Peter J．Barry，Paul N．Ellinger and Gary D．Schnitkey．Factors Influencing Farmers’Crop Insurance Decisions［J］．A-merican Journalof Agricultural Economics，2004，86(1):103－114．

［4］Xavier Gini，Robert Townsend and James Vickery．Statistical Analysis of Rainfall Insurance Payouts in Southern India［J］．American Journal of Agricultural Economics，2007，89(5):1248 －1254．

［5］Sommarat Chantarat，Andrew G．Mude，Christopher B．Barrett and Michael R．Carter．Designing Index－based Livestock Insurance for Managing Asset Risk in Northern Kenya［J］．Journal of Risk and Insurance，2013，80(1):205 －237．

［6］Philippe Bontems and Alban Thomas．Regulating Nitrogen Pollution with Risk Adverse Farmers under Hidden Information and Moral Hazard［J］．American JournalofAgriculturalEconomics，2006，88(1):57－72．

［7］Keith H．Coble，Thomas O．Knight，Rulon D．Pope and Jeffery R．Williams．An Expected－indemnity Approach to the Measurement of Moral Hazard in Crop Insurance［J］．American Journal of Agricultural Economics，1997，79(1):216－226．

［8］Joseph A．Atwood，James F．Robison－cox and Saleem Shaik．Estimating the Prevalence and Cost of Yield－switching Fraud in the Federal Crop Insurance Program［J］．American Journal of Agricultural Economics，2006，88(2):365 －381．

［9］Roderick M．Rejesus，Keith H．Coble，Thomas O．Knight and Yufei Jin．Developing Experience–based Premium Rate Discount in Crop Insurance ［J］．American Journal of Agricultural Economics，2006，88(2):409－419．

［10］Jerry R．Skees，J．Roy Black and Barry J．Barnett．Designing and Rating an Area Yield Crop Insurance Contract［J］．American Journal of Agricultural Economics，1997，79(1):1－9．

责任编辑、校对:刘玉屏

Latest Development of Adverse Selection and Moral Hazard of Foreign Agricultural Insurance

ZHOU Jian-tao，LIANG Xin-yue，YIN Ying-chao
(School of Economics and Management，Beihang University，Beijing 100191，China)

The distinctiveness of agricultural insurance makes it be more serious in adverse selection and moral hazard than general property insurance．Adverse selection has two forms including spatial and cross period，and the moral hazard develops from concern on protection behavior to concern on the results of behaviors．New insurance products developed in recent years，such as livestock index insurance and weather index insurance，and so on are significant to the agricultural insurance reform of China at present．It is better for China to adopt the insurance mode which combines policy agricultural insurance and commercial agricultural insurance．The former specializes in systematic risks，wide in range but low in security;the latter specializes in non－systematic risks by taking the form of personal insurance program，and the individual risk differences are represented by premium rate．For both the insurances，renewal premium is closely linked with the compensation of the last year，and farmers can get discounts if they make no claim or with low compensation，encouraging them to keep good experience in loss．For farmers who have made claims or high compensation，a premium rate of punishment is given to cope with cross period adverse selection．

Adverse Selection; Cross Period Adverse Selection; MoralHazard; Systematic Risk

F840.66

A

1674－4543(2015)04－0085－06

2015－04－08

国家社会科学基金一般项目“基于惜赔视角的保险消费者权益保护机制设计”(13BJY181);教育部规划基金项目“中国健康、意外保险欺诈的识别及预警研究”(11YJA790223)

周建涛(1967－)，男，山东莱阳人，北京航空航天大学经济管理学院副教授，博士，研究方向为保险欺诈和惜赔识别;梁欣悦(1995－)，女，北京人，北京航空航天大学经济管理学院本科生，研究方向为金融与风险管理;殷颖超(1994－)，女，山东安丘人，北京航空航天大学经济管理学院本科生，研究方向为金融与风险管理。