风险区划下我国森林火灾保险费率厘定

刘金霞 谷敬

摘要：费率是森林火灾保险的核心问题。基于风险区划理论，综合考虑自然和经济等相关因素，通过建立风险指标体系，采用主成分分析方法，对全国30个省、市的森林火灾风险水平进行衡量，并将其划分为低风险、较低风险、中风险、较高风险和高风险五个区域。根据风险区域划分结果，运用BP神经网络算法对各省、市森林火灾发生率进行预测，计算出各省、市相应的森林火灾保险费率。保险公司在厘定费率时，应首先对森林火灾风险进行科学区划，对森林火灾保险费率进行动态调整;政府部门则应采取区域化财政补贴政策，避免“一刀切”。

关键词：森林火灾保险;费率;风险区划

中图分类号：$840.66 文献标识码：A DOI编号：10.14025/j.cnki.jlny.2019.04.056

1概述

我国于1984年开始森林火灾保险试点工作，至今已有30余年，森林火灾保险对防范火灾风险发挥了极为重要的作用。而在实际经营过程中，森林火灾保险的发展没有预期理想，其中一个关键因素是保险费率厘定机制存在问题，费率水平难以对林业生产者产生吸引力。森林火灾保险费率大都以试点省份历年森林火灾面积损失率的平均水平为依据进行计算，且费率水平多由政府与保险公司协商确定，行政干预色彩浓厚。

本文基于风险区划理论，综合考虑自然和经济等相关因素，通过建立风险指标体系，采用主成分分析方法，对全国30个省（市）的森林火灾风险水平进行衡量，并将其划分为低风险、较低风险、中风险、较高风险和高风险五个区域。根据风险区域划分结果，运用BP神经网络算法对各省（市）森林火灾发生率进行预测，根据费率厘定的基本方法，计算出各省、市相应的森林火灾保险费率，并据此提出科学厘定森林火灾保险费率的建议。

2我国森林火灾风险区划

森林火灾风险区划即依据各个地区自然和经济因素的差异性和森林发生火灾的可能性高低，对森林火灾风险进行区域划分，为森林火灾保险费率厘定依据森林火灾保险发展提供依据。

2.1森林火灾风险区划指标的选取原则

森林火灾风险区划的指标选取应运用风险分散理论，结合林木生长的相关特点以及不同地区的区域性因素来进行。一般应达到以下要求：

一是指标的复杂性和差异性。相关指标应能准确反映不同地区森林火灾及造成损失程度的差异性。因此，在设计相关指标时，应避免指标的重复但也要考虑指标的完备性，以反映森林火灾的全过程。

二是数据的可操作性。指标的选取应能够依据现有数据库或文献直接或间接推算得出，以便于对指标进行精确量化，并具有可操作性。

2.2森林火灾风险区划指标的选取

本文从森林火灾的不同纬度来建立森林火灾风险区划的指标体系。

2.2.1年平均气温（℃）某一省份年平均气温越高，则相较其他地区而言，发生森林火灾的可能性较大。气温越高，林木内含有的水分越低，加之森林本身的燃点较低，引发火灾的概率大大提高，火灾风险也就越大。

2.2.2森林覆盖率指数（%）该指数等于某一省份森林覆盖率与全国森林覆盖率之比，该指数若>1，则该省份森林化程度越高。一般来说，森林覆盖率越高的省份，森林面积占该地区的总面积越大，森林火灾发生率越高，火灾风险越大。

2.2.3平均降水量（毫米）一年中降水的总毫米数。降水量越大，发生森林火灾的概率越低，火灾风险越小。

2.2.4平均相对湿度（%）表示相同温度下空气中的绝对湿度与最高湿度的比值，这一指标也可以用蒸汽压与饱和蒸气压之比表示。若一个地区相对平均湿度越大，则该地区发生火灾的概率越低，火灾风险越小。

2.2.5日照时数（h）是指一年中太阳照射地面的时长，日照时数越长，林木中水分蒸发越多，高温和干燥的气候越容易导致森林火灾的发生。

2.2.6伤亡人数（人）是由于森林火灾发生造成的受伤和死亡人数的总和。伤亡人数越多，火灾风险越大。

2.2.7其他损失折款（万元）是除扑火费用之外的其他经济损失。其他损失折款越大，火灾风险越大。

2.2.8火灾次数（次）是一年中发生森林火灾次数的总和。火灾次数越多，发生森林火灾的概率越大，火灾风险越大。

2.2.9火场总面积（hmz）火场总面积越大，火灾波及范围越广泛，产生的影响越强烈，火灾风险越大。

由于上海市若干年来多项指标均为零，因此考虑了除上海之外的其他30个省（市）。森林火灾风险指标中的A1年平均氣温、A2森林覆盖率指数、A3平均降水量、A4平均相对湿度、A5日照时数2009年～2016年的平均值;A6伤亡人数、A7其他损失折款、A8火灾次数、A9火场总面积取2009年～2016年数据之和。

2.3我国森林火灾风险区域划分结果

为了对上述9个指标进行分析，采用主成分分析方法将其汇总为几个综合指标来更好地说明问题。主成分分析方法利用降维的思想，在损失很少信息的前提下，将多个指标转化为几个综合指标的统计方法。转化过程中的综合指标为主成分，每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互不相关。这种分析方法更能抓住事物的主要矛盾，更有效率。当主成分分析的累计贡献率在达到80%以上时，便可以较好地说明问题。

本文运用spss20.0软件，对上述指标进行了KMO和BarLlett球形检验。KMO值为0.718，sig<0.05，适合做主成分分析。从上述9个指标中选取了3个主成分，其累计贡献率达到85.94%。以F表示各省、市综合值，得出其综合值及其排名（见表1）。

3我国森林火灾保险费率厘定

3.1厘定方法

森林火灾保险费率由纯费率和附加费率组成。

纯费率的计算依据是一段期间内森林火灾的风险损失，包括森林火灾发生率和稳定系数。森林火灾发生率是受害森林面积与森林总面积的比值，这一指标是厘定纯费率的关键，实际上，由于历年森林火灾造成的损失差异较大，仅以森林火灾发生率计算纯费率具有极大的不稳定性，因此用森林火灾发生率，∫×（1+稳定系数丑），使其更具有代表性。稳定系数表示历年各省（市）森林火灾发生率的标准差与均值的比值，稳定系数越小，该省、市面临的森林火灾风险越小，保险公司经营森林火灾保险的稳定性越好。此外，由于各省（市）面临的森林火灾风险水平不同，需要对森林火灾保险的纯费率进行调整，相关学者采用风险系数对森林火灾保险的纯费率进行修正，风险越高的区域，风险系数越大，风险越低的区域，风险系数越小。基于上述风险区划，根据有关学者的观点（王华丽，2011），赋予低风险地区风险系数β为1.0，较低风险地区β为1.1，中风险地区β为1.2，较高风险区β为1.3，高风险地区β为1.4。

附加费率，是开展森林火灾保险的营业费用计算出来的部分费率，保险公司的营业费用主要是指展业活动的察勘、核损、理赔等支出以及正常的经营管理费用。附加费率可以是纯保费的一定比例。因为森林的生长一般处于偏远地区，森林火灾的发生影响范围广泛，核损和理赔的支出比一般财产保险要高，因此，森林火灾保险的营业费用相对较高。

因此，森林火灾保险的费率计算公式为：

森林火灾发生率是费率厘定过程的一个关键指标，基于历史数据可以获得各省份随年份变化的森林火灾发生率时间序列，结合影响森林火灾发生率的风险因素，拟使用BP神经网络法对森林火灾发生率∫进行下一期的预测。BP神经网络法是以误差函数为目标函数，通过不断修正网络权值和阈值，使目标函数MSE朝负梯度方向下降以期达到最小值的算法。BP神经网络算法包含两个阶段：信号正向传播和误差反向传播。前者是指通过样本输入至输入层再交由隐含层进行计算，最终通过网络输出层计算出实际输出值，s型传递函数为公式（2）;后者是将网络实际输出值与期望输出值之间的误差反向传播，再逐层对各层节点的权值与阈值进行修改，缩小误差，反传误差函数为公式（3），i1为期望输出，o1为计算输出。

3.2费率厘定

应用Matlab软件，以各省2009年～2016年各项森林火灾风险指标作为输入值，以2016年森林火灾发生率作为输出值，输入层的节点数为9，输出层的节点数为1。本文在选取隐层神经元个数的问题上参照了经验公式（4），n为输入层神经元个数，m为输出层神经元个数，a为1～10的常数。根据上式可以计算出神经元个数为5～14个，在本次实验中选择隐层神经元个数为11。由于篇幅有限，本文仅列出了河北省森林火灾风险因素及历年森林火灾损失率。BP神经网络的训练结果如表2和图2所示。

基于上述公式，最终可以计算保险公司经营森林火灾保险费率r。高风险区域福建0.24‰，云南O.26‰，湖南0.20‰，广西0.26‰，贵州0.22‰。较高风险区域广东0.15‰，江西0。16‰，海南0.20‰，浙江0.18‰，黑龙江0.12‰，四川0.13‰，山东0.10‰，中风险区域湖北0.17‰，山西0.12‰，重庆0.09‰，陕西0.12‰，安徽0.06‰，较低风险区域内蒙古0.17‰，江苏0.08‰，辽宁O.09‰，河南0.13‰，吉林0.08‰，河北O.04‰，北京0.05‰，天津0.06‰，低风险区域新疆0.03‰，甘肃0.05‰，青海0.05‰，宁夏0.08‰，西藏0.022‰。

4结论及建议

根据费率厘定结果可以看出，我国高风险区域森林火灾保险平均费率水平为O.24‰，费率区间为0.20‰～0.26‰;较高风险区域森林火灾保险平均费率水平为0.15‰，费率区间为0.12‰～0.20‰;中风险区域森林火灾保险平均费率水平为0.11‰，费率区间为0.09‰～0.12‰;较低风险区域森林火灾保险平均费率水平为0.09‰，费率区间为0.05‰～0.09‰;低风险区域森林火灾保险平均费率水平为0.05‰，费率区间为0.02‰～0.05‰。

为使森林火灾保险费率厘定更加科学、精准、可行，充分发挥费率在森林火灾保险发展中的作用，具体给出以下建议：

4.1对森林火灾风险进行科学区划

由于各个区域的森林火灾风险不同，森林火灾风险不同。若要精准厘定费率，就要建立更加合理的风险指标体系，以反映各个地区实际的风险水平，并据此厘定森林火灾保险费率。

4.2对森林火灾保险费率进行动态调整

由于各地的自然、经济及风险控制措施等因素是经常变化的，森林火灾风险也会发生相应的变化。因此，各区域森林火灾保险费率不应该是一个恒定的数值，而是要根据森林火灾风险的改变及时进行动态调整。

4.3采取区域化财政补贴政策

由于不同区域面临的森林火灾风险不同，费率水平不同，这就要求政府应采取区域化财政补贴政策。在森林火灾风险较高的区域，发生火灾的可能性越大，因而损失的可能性也就越大，林农对森林火灾保险的需求越强烈，而该区域面临着较高的森林火灾保险费率会制约部分林农對森林火灾保险的需求，这就需要提高高风险区域财政补贴水平。络信息资源。这些丰富的资源信息作为文化软实力，对于提升城市居民的人文信息素养和城市精神文明软环境建设具有举足轻重的作用，同时为生态宜居城市建设提供决策建议和强大的智力支持。

1新时代生态宜居城市建设的内涵

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3互联网信息资源助力宜居城市建设决策建议的实效研究

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3.1丰富的互联网资源信息是宜居城市顶层规划设计的智库保障

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3.2便捷的网络文化资源可以有效提升城市居民的人文信息素养

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3.3先进的科技成果转化可以有效提升城市居民的体验舒适程度

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4结语

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