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农业保险“茶艺”


□ 马建新

摘 要:

得到精确的茶叶单产分布对准确厘定费率很重要,而单产分布则与茶叶种类、植茶区域、茶园年龄、茶园小气候等均有关系。

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得到精确的茶叶单产分布对准确厘定费率很重要,而单产分布则与茶叶种类、植茶区域、茶园年龄、茶园小气候等均有关系。

  文 | 马建新

  茶叶作为优质经济作物,对以茶叶为主产区的地区经济尤为重要,目前在进行农业保险的16个试点省市中,很少有地区将茶叶作为政策性农业保险的标的。本文意在以福建安溪铁观音为例,通过构建单产分布模型厘定其费率,来探讨将茶叶纳入政策性农业保险的必要性和可行性。

  模型构建及理论基础

  目前世界上主要的农业保险产品种类大概可分为三种:传统型农业保险、收入保险及指数型保险产品。长期的农业实践表明,长时间准确的种养两业生产数据难以搜集,使得以长期平均损失率为基础的费率厘定存在很大困难,即便收集到损失数据,通常也难以确定造成损失的灾害原因。农作物多重险是一种推行较广的传统型农业保险,它以产量的高低来核定损失的大小,通常以历年农场的平均产量的50%~70%确定为保险产量,如果实际产量低于保险产量,则保险公司给予赔付。赔付等于实际产量和投保产量的差额,乘以事先约定的每单位产量保险金额的价值。基于产量的作物保险能够抵御多种风险,因为它涵盖了造成作物损失的不同原因,从而避免了在通常情况下对造成灾害的原因难以界定的问题。

  农业保险成功持续经营的一个前提条件是保险人与被保险人的交易必须满足等价交换的原则。对于保险人来说,在一定时期内,其收取的保费总额应能抵消承担的风险责任及经营费用等支出,保险业务才能持续;对于被保险人来说,在一定时期内,得到的风险损失赔款应能抵消其总保费,投保人的预期收益高于其成本,才有投保的积极性。因此,费率厘定必须准确,不能太高,也不能太低。

  假设第t 年,某种农作物的实际单产量为Qt,而正常产量(或保险产量为QC),已知该农作物单产分布的概率密度函数为f (x ),则该作物的平均损失为:

  

  可见,农作物的纯保费由保险水平Q C 和该农作物的密度函数f (x )决定。保险水平的确定与作物历年的平均产量、政府及保险公司的经济能力、农户的接受意愿等等政治经济社会因素有关。而农作物的单产密度函数主要由历史数据拟合而来。一方面,要求历史数据收集得准确、合理,另一方面,建构模型方法的采用对拟合的精度和效果也有很大影响。要想得到准确的纯保险费率,就需建立合理有效的采集数据的渠道,并且谨慎选择恰当的分布拟合模型或方法。

  茶叶是福建省分布最广的经济作物。2009年,全省茶叶总产量为26.27万吨,居全国第一,茶园种植面积292.3万亩,产值79.42亿元,均居全国第二位。其中以铁观音的种植最为普及。茶叶已经成为福建省农民增收、农业增效的主打产品,茶叶主产区人均茶叶收入占农民人均年收入的30%,其中安溪县达50%。本文选择2001?2010年间福建省安溪县铁观音的生产数据为研究对象,分别以Normal分布、Gamma分布、Weibull分布和LogNormal分布4种参数分布模型,对安溪铁观音的单产分布进行拟合,并厘定和比较在不同单产分布下的保险费率。

  安溪铁观音数据处理

  由于时间序列数据常常带有一定的趋势性,而茶叶的单产由于品种改良、基础设施建设以及生产方法的改进和普及等作用,在长期中会表现出一定的增长趋势。因此在对单产进行拟合之前,先要检验单产数据是否存在时间趋势,若存在,则需将趋势剔出。

  通过对安溪县16个行政区划2001~2010年的铁观音单产数据进行稳定性检验(单位根检验)表明,原序列拒绝了不存在单位根的原假设,因此要对单产数据进行剔除趋势化处理。

  

  

  经过上面的处理过程,得到的单产序列是否已经剔除了时间趋势,需要通过检验来验证。采取主观检验与PP检验相结合的办法,绘制出安溪县16个乡镇的去除趋势后及原始的单产序列分布图后,从图上可以看出,去除趋势后的单产序列表现平稳,且与原始序列的波动情况大体一致。

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