嘉善黄桃农业气象指数保险产品初探

蒋文轩，汪清梅，常月华，徐汀岸，徐重晔，张诗琪，谢韶青，曹浩天

(嘉善县气象局，浙江 嘉善 314100)

目前全球气候仍在变暖，极端天气事件频发严重，影响了农业生产。嘉善县作为传统农业大县，迫切需要应对气象灾害的有效方法。农业保险是保障农业生产的重要金融工具，具有灾后重建功能，是灾前防范措施无法替代的。

传统政策性农业保险由于经营成本高、风险大，存在逆选择、道德风险和理赔速度慢等原因，经营模式通常以政府提供补贴为主[1-2]。虽然在发达国家取得成功，但在我国经营和管理上存在困难。传统农业保险需要高额补助，政府承担的保险损失远超财政预算，农业保险发展相对缓慢。

天气指数保险依据气象要素与产量的强相关性，建立气象指标与作物减产率之间的对应关系，通过承保气象要素值与实测气象要素值的差值进行理赔。相对于传统农业保险，由于气象指数保险是按照气象指标对应的赔付率进行赔付，当气象要素值达到保险合同规定的理赔值时，触发理赔程序，与实际投保人的农作物损失无关，故气象指数保险不存在道德风险、逆向选择的缺点；同时，由于程序简易，交易成本低，理赔效率高，还具有再保险等优势。

农业气象指数保险研究开始于发达国家，在世界银行等国际组织的重视和推动下，在发展中国家试点成功，并得到快速发展。在本世纪初，印度、墨西哥、埃塞俄比亚、马拉维、坦桑尼亚、孟加拉、越南、蒙古等相继开展了气象指数保险产品的研究和试点实践[3-4]。天气指数保险已被学者们认为是发展中国家开展农业保险的重要方式。近十年，我国也加强了农业气象指数保险的研究发展。如各地开发的柑橘冻害、油桃冻害、苹果花期冻害、芒果寒害、茶叶霜冻等经济作物指数保险产品，也有小麦、玉米和水稻等粮食作物气象指数保险产品[5-10]。随着气象和作物产量资料的积累，结合作物生育期特点，我国农业气象指数保险推广的客观条件已成熟，我国政府也出台相关政策促进农业气象指数保险的发展。

农业气象指数保险也存在缺点。一是农业气象指数保险设计较复杂，需长期的气象和作物产量数据，通过作物生长的气候适宜性分析和统计计算方法，设计农业气象指数保险产品，难度较大。二是存在基差风险。因为气象指数与作物实际损失之间并不完全对应，风险覆盖不全面，灾害可能有病虫害等引起，基差风险无法消除。例如，2006年墨西哥政府的农业保险公司试点一个降水指数保险项目，同时出现了受损农户未得到赔偿，而产量正常却得到赔偿的情况。

黄桃是嘉善县主要特色经济作物之一，以其果形大、品质优、丰产、耐贮运、抗病性强等特点在市场上有良好表现，目前已是嘉善农业增效、农村发展、农民致富的新途径。2016年，全县黄桃种植面积达到467 hm2，产值约8 400万元。黄桃喜温喜光怕涝，根呼吸旺盛，如果花期遇霜冻、汛期多雨、果实膨大期遇干旱、7—8月受台风袭击等情况都会影响其生长，造成减产。目前嘉善县已推出传统政策性黄桃农业保险产品，但产品覆盖面较小，农户评价一般。国内外天气指数保险的实践表明，天气指数保险具有商业市场盈利能力，由于理赔速度快而更受农户欢迎。此外，指定风险保险较多重风险保险有更多优势，其风险单一，便于计算，利于保险产品推广。国外历史悠久的雹灾保险，在无财政补贴的情况下，仍经营良好[11]。

开展黄桃气象指数保险的基础是要对黄桃生长过程中的主要气象灾害特征有定量化的认识，明确影响黄桃产量的主要气象灾害因子、影响机理和程度。本研究通过建立气象灾害因子与黄桃产量减损率的定量关系，设计一种单一气象灾害的黄桃气象指数保险产品。

1 数据与方法

采用嘉善县30年(1987—2016年)的黄桃数据及气象数据，其中，黄桃数据包括总产量和种植面积，气象数据包括降雨量、平均气温、最低气温、最高温度和风速等。黄桃数据来源于嘉善县统计年鉴，气象数据来源于嘉善县气象局。

通常气象指数保险产品的设计有3个步骤：明确最主要的气象灾害，量化气象指数与产量的关系，对保险产品定价。采用产量分解法计算出嘉善县黄桃气象产量，通过相关分析求取与气象产量相关性最显著的气象要素；依此进行黄桃气象产量回归分析，确定气象指标与黄桃减产率的定量关系；将历年大于免赔额的气象灾害减产率乘以相应等级气象灾害出现概率，并求和，作为保险费率[12]。

在统计气象要素和作物产量关系中，通常将产量分解为趋势产量、气象产量和随机产量。影响黄桃产量的因素包括社会生产力和自然因素。随着社会生产力的发展，引起作物产量增加，称为趋势产量。自然因素主要为气象因素，由此引起的产量变化称为气象产量。

Y=Yτ+Yω+ε。

式中，Y表示实际产量，Yω表示趋势产量，Yτ表示气象产量，ε表示随机产量。通常将实际产量与趋势产量作差来求得气象产量，是分离气象产量的主要方法[13]。

黄桃在嘉善县的生育期大致可分为5个阶段。2月下旬至3月中旬为萌芽期，3月下旬至4月中旬为开花期，4月下旬至5月下旬为果实膨大期，6月为果实硬核期，7—8月为果实成熟期。

黄桃遭受的气象灾害主要有花期低温霜冻，易造成雄柱受冻，影响挂果，减少产量；花期连阴雨影响雄花生命力，致使果实受精不良，减损产量；此外，果实成熟期若遇台风等天气，则易造成果实掉落，影响产量，例如2005年“麦莎”台风影响造成黄桃落果减产。

根据黄桃生育期中主要气象灾害，利用开花期气温、降水量、降水日数，整个生育期气温、降水量、雨日，果实成熟期台风影响数据等，将上述气象要素值分别与黄桃产量做相关分析。从中选取最强相关性气象因子，并利用线性回归模型，将最强相关性气象因子与气象产量做线性回归分析，确定气象要素和产量的定量关系。

线性回归公式y=Xβ+ε，式中y表示因变量，X表示自变量矩阵，β表示系数，ε表示误差项。

根据黄桃种植收益作为保险金额，将历年大于免赔额的相应等级气象灾害减产率乘以相应等级气象灾害出现概率，并求和作为保险费率。赔付金额的计算公式：

式中，Q为赔付金额，I为保险金额，W为相应等级气象灾害减产率，M为免赔额。

2 结果与分析

目前以滑动平均和logistic函数法求取趋势产量最为常见。采用5点滑动平均对1987—2016年嘉善黄桃单产进行模拟，虽然实际产量与模拟值吻合较好，但由于平滑过后，部分气象产量信息也被消除，无法体现出真实气象产量。对1987年以来嘉善黄桃种植面积、总产量、单产的趋势线进行观察，发现三者都存在90年代中期以前和2005年以后较为平稳，90年代中期至2005年的10年中上升趋势明显，这与logistic函数曲线相近，所以本研究采用logistic函数对嘉善黄桃单产序列进行模拟，图1趋势产量即为logistic函数拟合值。

图1 嘉善黄桃实际产量和趋势产量

对1987年以来嘉善县的黄桃产量进行产量分离，得到气象产量如图2所示。嘉善县从80年代末到90年代初开始引进黄桃种植，黄桃种植面积和产量在2000年以前都偏小，总产量不足1 000 t，单产不足5 t·hm-2；2000年以后，随着种植面积增多，总产量也迅速增加，基本稳定在1 200 t以上，单产趋近20 t·hm-2。气象产量在90年代中期到2012年基本都为正值，表示气象条件对产量增加有利。但在2001—2003年气象产量为负值，尤其是2003年异常偏少。查阅2003年的气象资料发现，梅雨期短，梅雨量较少，在7—8月又遭遇高温干旱天气，而每年6—8月正是黄桃果实膨大期和成熟期，对水分需求量大，这样的气象条件可能造成2003年黄桃气象产量异常偏少的情况。为确定黄桃气象产量减产的真实原因，将气象产量与各月各生育期近300个气象要素值做相关分析。

图2 嘉善黄桃气象产量

分析结果显示，4、5月及4—5月平均气温日较差与气象产量的相关系数分别为0.377、0.421、0.497，分别达到95%、95%的显著相关及99%的极显著相关；4月、4—5月雨日与气象产量的相关系数分别为-0.377和-0.443，分别达到95%和98%的显著相关(图3)。其他气象要素与气象产量相关系数均未通过95%显著性检验，这表明，4—5月平均气温日较差与黄桃气象产量相关性最强，气温日较差越大，则气象产量越大。就黄桃生物学特性而言，4—5月是嘉善黄桃果实膨大期，此间气温日较差越大，越有利于黄桃养分积累，提升产量。利用4—5月平均气温日较差对黄桃气象产量进行线性回归分析，虽然P值为0.0052，通过了0.01显著性检验，回归模型能合理解释两者间相关关系。但判定系数仅为0.25，说明4—5月平均气温日较差可解释气象产量的变化仅为25%，大部分的偏差却无法解释，所以4—5月平均气温日较差不能作为黄桃气象灾害指标。

图3 嘉善黄桃气象产量与4—5月平均气温日较差线性拟合

根据相关和回归分析，虽然绝大部分气象要素无法合理解释黄桃气象产量的波动，但在统计黄桃成熟期台风与产量的对应关系中却发现，台风可能影响黄桃产量。在1971年嘉善县有气象资料记录以来，7—8月影响本县的台风中，共出现极大风8级台风12个，9级3个，10级3个。其中，最强的2个分别是2005年8月4—7日的“麦莎”台风和2012年8月5—11日的“海葵”台风。2005年黄桃产量相对同期产量减少，且第二年的种植面积减少3成。而受“海葵”台风影响的2012年，同样也出现第二年黄桃种植面积和气象产量减少的现象，由此可推测，较强台风可能对黄桃产量有影响。

据黄桃种植户生产经验，7—8月果实成熟期遭遇台风会对黄桃产量造成严重影响。例如，2005年的“麦莎”台风和2012年的“海葵”台风对黄桃产量的影响较为明显，造成减产30%左右，这两个台风在嘉善国家站都测到了极大风10级；而8级大风及以下台风对黄桃产量基本无影响，出现极大风9级的台风对黄桃产量的减损在15%左右。由于目前嘉善县国家气象站还未测到极大风大于等于11级的台风，据有经验的种植户和专家估计，出现11级大风台风的灾损率可能在40%左右，出现12级大风及以上台风的灾损率将超过50%。

综合以上分析，统计1971年以来7—8月各级台风影响下黄桃灾损率和出现概率。由表1可知，极大风8级的台风黄桃灾损率为0；极大风9级台风黄桃灾损率15%，出现概率为6.25%；极大风10级台风黄桃灾损率30%，历年来出现概率为6.25%；极大风11级台风黄桃灾损率40%；极大风12级及以上的台风黄桃灾损率60%。将各级台风灾损率与出现概率的乘积求和，确定保险费率为2.8%。

表1 历年7—8月台风对黄桃的影响

3 小结与讨论

通过对黄桃气象产量与各气象要素的相关分析表明，与嘉善黄桃气象产量相关性最强的气象因子是4 —5月平均气温日较差。但利用4—5月平均气温日较差对黄桃气象产量进行回归分析表明，两者之间的判定系数仅25%，无法利用4—5月平均气温日较差作为黄桃气象产量增减指标。如果根据两者线性关系设计保险产品，将存在较大基差风险。造成黄桃气象产量与气象要素线性拟合不理想的原因，可能是影响黄桃产量的气象要素较多，各要素对产量的影响在不同生育阶段会彼此抵消；其次，气象要素对黄桃生长影响可能是非线性的，比如存在某个阈值，达到阈值才会影响产量。因此，从现有资料进行统计分析，并设计黄桃气象指数保险产品还存在一定困难。

根据黄桃种植者的经验，台风对黄桃产量的影响较为明显，且历年较强台风影响年份的黄桃产量减损明显。依据较强台风影响年的资料和相关专家的经验，确定各级台风影响黄桃产量的灾损率，并计算保险费率，据此设计黄桃气象灾害保险产品具有一定可行性。不过，由于较强台风对嘉善县影响的次数较少，黄桃灾损率暂无严谨统计数据，因此，在实践过程中还需对黄桃气象灾害指数保险的灾损率和保险费率进行调整。