基于產(chǎn)量變化的棉花種植保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

基于產(chǎn)量變化的棉花種植保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

一、更小參保范圍內(nèi)的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與保費(fèi)厘定中國(guó)的棉花生產(chǎn)在世界上是第一位，是紡織機(jī)行業(yè)和最大的棉花消費(fèi)國(guó)。全國(guó)23個(gè)省、市、自治區(qū)生產(chǎn)棉花，相關(guān)棉農(nóng)1萬(wàn)多人。棉花行業(yè)在經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著重要作用。同時(shí),我國(guó)又是各種自然災(zāi)害頻發(fā)的地區(qū),棉花種植的風(fēng)險(xiǎn)很大。在多方努力下,2007年中央在新疆正式啟動(dòng)了政策性棉花試點(diǎn)工作,經(jīng)過近5年的發(fā)展初步起到了分散種植業(yè)風(fēng)險(xiǎn)保障棉花產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的作用。但由于缺乏保險(xiǎn)精算技術(shù)的支持,新疆乃至全國(guó)棉花種植業(yè)保險(xiǎn)一直實(shí)行統(tǒng)一費(fèi)率的政策,這不僅與風(fēng)險(xiǎn)與保費(fèi)需匹配的原則相悖,而且會(huì)加大區(qū)域產(chǎn)量保險(xiǎn)的“基差風(fēng)險(xiǎn)”與“逆向選擇”導(dǎo)致保險(xiǎn)保障作用弱化。顯然,有關(guān)保險(xiǎn)監(jiān)督部門已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了這一點(diǎn),保監(jiān)會(huì)也在積極的要求各地保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)開展在更小承保范圍內(nèi)的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與費(fèi)率精算工作。因此,對(duì)新疆乃至全國(guó)棉花主產(chǎn)區(qū)進(jìn)行生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及保險(xiǎn)費(fèi)率厘定勢(shì)在必行。目前,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及費(fèi)率厘定在世界大多數(shù)國(guó)家里都得到了廣泛推廣,這方面的研究也較為深入,Filed(2001)對(duì)美國(guó)得克薩斯州的棉花保險(xiǎn)及其費(fèi)率進(jìn)行了研究;Goodwin(1998)采用非參數(shù)核密度估計(jì)農(nóng)作物產(chǎn)量密度,隨后提出了適應(yīng)性核密度算法。在國(guó)內(nèi),這方面的研究也比較多,但是主要集中在對(duì)國(guó)家和省一級(jí)單位農(nóng)作物保險(xiǎn)的研究,而對(duì)更小區(qū)域范圍保險(xiǎn)的研究較少。陳麗和王軍(2011)以新疆各地州為單位運(yùn)用聚類分析法對(duì)棉花主產(chǎn)區(qū)進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃及費(fèi)率厘定,以地州單位為風(fēng)險(xiǎn)范圍的區(qū)劃較好的減小了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)中的“基差風(fēng)險(xiǎn)”。但是,根據(jù)目前新疆現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)資料,棉花保險(xiǎn)工作可以進(jìn)一步精細(xì)化到縣一級(jí)單位(含兵團(tuán)),在更小的范圍內(nèi)開展保險(xiǎn)分區(qū)及精算工作,可以更好的確保結(jié)論的精確性和可靠性。本文將在以上研究基礎(chǔ)上進(jìn)一步細(xì)化保險(xiǎn)承保區(qū)域,對(duì)新疆縣域(含兵團(tuán))棉花主產(chǎn)區(qū)進(jìn)行生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及純費(fèi)率厘定,旨在為有關(guān)部門提供更為可靠的實(shí)證依據(jù)及決策參考。二、數(shù)據(jù)來源和風(fēng)險(xiǎn)分類(一)新疆歷史元素本文搜集整理了新疆60個(gè)縣市和11個(gè)兵團(tuán)師棉花的單產(chǎn)、種植面積、受災(zāi)面積的時(shí)間序列。其數(shù)據(jù)均來自歷年《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》、《新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《新疆年鑒》。為保證費(fèi)率厘定的準(zhǔn)確性及合理性,本文只選取“棉花單產(chǎn)時(shí)間序列不小于20年,棉花種植面積及產(chǎn)量達(dá)到統(tǒng)計(jì)規(guī)?！钡目h(市)、師作為研究對(duì)象。(二)定性分析與定量分析相結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究方法主要有定性分析法和定量分析法兩種,在實(shí)際研究中,往往采用定性分析與定量分析結(jié)合運(yùn)用以取長(zhǎng)補(bǔ)短。本文選擇主導(dǎo)指標(biāo)法和聚類分析法結(jié)合使用。1.對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)的選擇根據(jù)“農(nóng)作物生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)程度大致類似”和“農(nóng)作物發(fā)展方向基本相同”的原則和聚類分析的要求,本文選擇了四個(gè)具體的風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)指標(biāo),即單產(chǎn)變異系數(shù)、受災(zāi)率超過30%的概率、規(guī)模指數(shù)、效率指數(shù)四個(gè)指標(biāo)。其中,在對(duì)第二個(gè)指標(biāo)的選擇上做了如下處理:對(duì)該指標(biāo)的選擇采用“半?yún)?shù)法”,即當(dāng)某年實(shí)際棉花單產(chǎn)大于趨勢(shì)單產(chǎn)時(shí),該年的受災(zāi)率記為0。這樣處理更能反映一地區(qū)遭災(zāi)的真實(shí)狀況。2.聚類分析的聚類優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)是一種監(jiān)控“費(fèi)率高低要與風(fēng)險(xiǎn)大小相匹配”的預(yù)警手段,實(shí)質(zhì)上就是需要把風(fēng)險(xiǎn)相似度較高的區(qū)域聚合成一類,將其與差異性較大的地區(qū)區(qū)別開來,形成不同的集合,從而為下一步厘定出合理的分區(qū)費(fèi)率提供參考標(biāo)準(zhǔn)。本文采取分層聚類法中的組間連接法。在具體的操作中做了以下處理:首先,在聚類之前采用Z得分法(Zscores)對(duì)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,從而消除不同的指標(biāo)度量單位對(duì)聚類結(jié)果的影響;其次,由于本文是通過主導(dǎo)指標(biāo)法確定聚類因子,所選取的四個(gè)指標(biāo)都對(duì)棉花生產(chǎn)活動(dòng)極具代表性,可以客觀綜合地評(píng)估各區(qū)域生產(chǎn)條件的差異,同時(shí)基于模型在實(shí)際操作中的方便與實(shí)用性的考慮,對(duì)四個(gè)聚類指標(biāo)賦予均等權(quán)重;最后,采用組間連接法完成對(duì)新疆60個(gè)棉花產(chǎn)區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)聚類,并將它們分為低、中、高三類風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)生產(chǎn)區(qū)。(三)各主導(dǎo)指標(biāo)分區(qū)結(jié)果低風(fēng)險(xiǎn)區(qū):吐魯番市、鄯善縣、托克遜縣、克拉瑪依市、哈密市、昌吉市、瑪納斯縣、烏蘇市、沙灣縣、博樂市、精河縣、庫(kù)爾勒市、輪臺(tái)縣、尉犁縣、若羌縣、且末縣、和靜縣、博湖縣、溫宿縣、庫(kù)車縣、沙雅縣、新和縣、烏什縣、阿瓦提縣、阿圖什市、疏附縣、莎車縣、葉城縣、麥蓋提縣、岳普湖縣、伽師縣、巴楚縣、和田縣、墨玉縣、皮山縣、洛浦縣、策勒縣、于田縣、民豐縣、農(nóng)一師、農(nóng)二師、農(nóng)三師、農(nóng)四師、農(nóng)五師、農(nóng)七師、農(nóng)十三師;中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū):呼圖壁縣、伊寧縣、霍城縣、英吉沙縣、和碩縣、阿克蘇市、柯坪縣、阿克陶縣、農(nóng)六師、農(nóng)八師、農(nóng)十四師;高風(fēng)險(xiǎn)區(qū):察布查爾錫泊、疏勒縣、澤普縣。由上述分區(qū)結(jié)果可知:(1)所屬同一地州的不同縣市以及分布于該地州的兵團(tuán),從理論上來說由于地理一致性各項(xiàng)指標(biāo)應(yīng)趨同,但由于不同縣(市),尤其是兵團(tuán)棉花的集約化生產(chǎn),具有棉花生產(chǎn)的技術(shù)、人才、組織管理方面的優(yōu)勢(shì),因此其效率指數(shù)普遍不一致,如農(nóng)十三師下轄哈密地區(qū),效率指數(shù)為0.02142,而哈密市為0.0175;(2)四個(gè)主導(dǎo)指標(biāo)中的任何一個(gè)指標(biāo)都不能對(duì)某地區(qū)的棉花生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)構(gòu)成決定性因素,避免了某地區(qū)由于某個(gè)指標(biāo)過大或過小而造成對(duì)該地區(qū)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分的誤差。如吐魯番市和鄯善縣、整個(gè)昌吉、巴州地區(qū)及農(nóng)一師、農(nóng)五師、農(nóng)十三師等棉花生產(chǎn)區(qū)雖然植棉規(guī)模大,大多數(shù)高于全區(qū)平均水平,但這些地區(qū)由于擁有棉花生產(chǎn)較優(yōu)越的自然條件,且生產(chǎn)較為穩(wěn)定,因此綜合評(píng)估后生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平較低;而伊寧縣雖然其生產(chǎn)規(guī)模較小,但單產(chǎn)變異系數(shù)較大,受災(zāi)率>30%的概率也較高,因此生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高,這與該地區(qū)氣候條件寒冷,不適宜種植棉花有關(guān)。三、區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)純保險(xiǎn)費(fèi)率的厘定方法通常分為參數(shù)估計(jì)法和非參數(shù)估計(jì)法兩類,而在處理小樣本數(shù)據(jù)時(shí)非參數(shù)估計(jì)法具有不限制樣本母體的分布形式,估計(jì)結(jié)果相對(duì)穩(wěn)定,能夠更好地體現(xiàn)區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)差異的特點(diǎn)。鑒于此,本文選擇非參數(shù)核密度法厘定新疆縣域及兵團(tuán)棉花保險(xiǎn)的純費(fèi)率。(一)核密度法的建立1.密度估計(jì)及密度函數(shù)設(shè)K為定義在(-∞,+∞)上的一個(gè)Borel可測(cè)函數(shù),hn>0為常數(shù),則:fn(x)=1nhnn∑t=1Κ(x-Xithn)fn(x)=1nhn∑t=1nK(x?Xithn)稱為總體密度f(wàn)(x)的一個(gè)核估計(jì)。K稱為核函數(shù),可取某一密度函數(shù)。hn稱為帶寬,是一個(gè)與n有關(guān)的、適當(dāng)選定的常數(shù)。本文選取最為常用的高斯核,高斯核密度估計(jì)函數(shù)形式為:fn(x)=1√2πnhnn∑t=1exp[-12(x-Xithn)2]fn(x)=12π√nhn∑t=1nexp[?12(x?Xithn)2],其中n為各地區(qū)棉花種植年份;hn為帶寬;Xit為各地區(qū)每年棉花實(shí)際單產(chǎn)。2.帶的選取及其顯著性分析選擇適合的帶寬是核函數(shù)密度估計(jì)能夠成功的關(guān)鍵所在,最優(yōu)帶寬的選擇是基于估計(jì)密度與真實(shí)密度之間的誤差來考慮的,首先對(duì)各地區(qū)棉花單產(chǎn)分布進(jìn)行JB檢驗(yàn),JB統(tǒng)計(jì)量判斷結(jié)果表明,在α=0.01的顯著性水平上,60個(gè)棉花種植縣(市)、師的棉花單產(chǎn)全部服從正態(tài)分布。據(jù)此,本文選取的帶寬:hn=0.9σn0.2hn=0.9σn0.2。其中,?σ=min{s,Q1.34}σ?=min{s,Q1.34},s為樣本標(biāo)準(zhǔn)差,Q為四分位數(shù)間距,即(第75百分位點(diǎn)的)第三四分位數(shù)減去(第25百分位點(diǎn)的)第一四分位數(shù)。(二)評(píng)估結(jié)果表明1.棉田織物上市的趨勢(shì)方程計(jì)算期望損失E(Loss)時(shí),需要有各縣(市)、師各期的趨勢(shì)單產(chǎn)數(shù)據(jù),本文采用趨勢(shì)方程擬合法。在確定各縣(市)、師棉花單產(chǎn)趨勢(shì)方程時(shí),本研究基于“R2(擬合優(yōu)度)、MAPE(平均絕對(duì)誤差)值、基于時(shí)間序列長(zhǎng)度條件下的因變量個(gè)數(shù)”三個(gè)指標(biāo),做以下權(quán)衡:R2不小于7.0或者M(jìn)APE值不大于10,在此前提下選擇含有最少自變量的趨勢(shì)方程,最大限度的減少趨勢(shì)方程對(duì)自由度的損耗,同時(shí)不刻意選取趨勢(shì)方程的形式,完全以各地區(qū)棉花單產(chǎn)時(shí)間序列的散點(diǎn)圖走勢(shì)為依據(jù)。根據(jù)以上數(shù)據(jù)所擬合的趨勢(shì)方程如表1所示。其中各縣(市)取1988-2010年的數(shù)據(jù),t為1～23;兵團(tuán)各師取1989-2010年的,t為1～22。2.趨勢(shì)聯(lián)產(chǎn)估計(jì)以棉花單產(chǎn)為投保標(biāo)的,設(shè)保障程度λ為90%或100%,利用表1可以計(jì)算各縣(市)、師各年的趨勢(shì)單產(chǎn),利用MATLAB-R2010a軟件的編程功能逐一估算出各縣(市)、師棉花單產(chǎn)的期望損失E(Loss)。最終計(jì)算出棉花單產(chǎn)保險(xiǎn)的純費(fèi)率水平,如表2。四、對(duì)提升保障水平的建議研究發(fā)現(xiàn):(1)總體上,棉花保險(xiǎn)的純費(fèi)率在全疆區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出北疆縣(市)、師偏高、南疆地區(qū)較低的分布特點(diǎn);這與全疆各縣(市)、師風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的現(xiàn)實(shí)狀況基本一致。(2)同一地州的不同縣(市)的純費(fèi)率存在差異,這種差異在一些地區(qū)表現(xiàn)的尤為明顯。如:吐魯番地區(qū)的吐魯番市和鄯善縣在100%的保障水平下的費(fèi)率分別為3.608%、3.743%,而該地區(qū)的托克遜縣在這一的保障水平下的費(fèi)率高達(dá)6.34%。這也進(jìn)一步證明了細(xì)化農(nóng)業(yè)承保區(qū)域,精確厘定保險(xiǎn)費(fèi)率的必要性與可行性。(3)科學(xué)合理地厘定農(nóng)作物保險(xiǎn)費(fèi)率必須以進(jìn)行農(nóng)作物生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)為前提和基礎(chǔ),一般情況下,農(nóng)作物生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高的區(qū)域應(yīng)執(zhí)行較高的費(fèi)率,反之亦然。(4)新疆各縣(市)、師之間棉花保險(xiǎn)的費(fèi)率不僅表現(xiàn)為純費(fèi)率水平差異顯著,而且不同保障水平下純費(fèi)率的變動(dòng)幅度也較大。根據(jù)以