玉米氣象指數保險的理賠指數及保險費率研究
——以甘肅黃土高原區為例

王振軍

（蘭州商學院財稅與公共管理學院，甘肅 蘭州 730020）

玉米氣象指數保險的理賠指數及保險費率研究
——以甘肅黃土高原區為例

王振軍

（蘭州商學院財稅與公共管理學院，甘肅 蘭州 730020）

文章依據甘肅黃土高原區1981-2012年期間的歷年氣象數據和玉米實際單產數據，應用直線滑動平均法建立趨勢擬合方程，設計出甘肅黃土高原區玉米生產在不同氣象災害下的理賠指數，并根據不同氣象災害的發生頻率和與之對應的災損率厘定出玉米氣象指數保險的保險費率。農業氣象指數保險有效解決了傳統農業保險存在的各種難題，在提高政策性農業保險保障水平的同時其農戶購買政策性農業保險的經濟負擔也在可承受范圍之內，有利于提高政策性農業保險的投保率。

玉米氣象；指數保險；理賠指數；保險費率；農業保險

玉米作為世界上單產產量最高的糧食作物，是中國種植面積最大的糧食作物，也是甘肅黃土高原區種植面積最廣的三大類糧食作物之一。但發生于甘肅黃土高原區的氣象災害導致玉米生產在年際間出現大幅度的產量波動，在一定程度上制約了該區玉米生產的可持續發展，影響了農民收入的穩步提高[1]。自2007年以來，甘肅省啟動了新一輪政策性農業保險，把玉米也納入政策性農業保險的試點品種之一。但當前甘肅省試行的政策性農業保險仍采用傳統農業保險方式。傳統農業保險由于沿襲了傳統財產保險的設計原理和運行方式，要求被保險的不同險種和各個單元在空間上是相互獨立的，這樣就能夠在空間上對不同險種和各個單元遭受的災害風險進行有效分散。而農業生產風險的不同險種和各個單元在空間上是相互關聯的，因此無法在空間上得到有效分散，且傳統農業保險在實施過程中由于交易信息不透明導致存在嚴重的逆向選擇、道德風險和交易成本高昂等一系列問題，使其在對農業生產的風險管理中陷入困境[2-4]。

為此，國際金融保險界根據農業生產自身的特點，通過保險和金融技術創新，開發了農業氣象指數保險產品，并在國外農業生產風險管理中得到廣泛應用，有效地規避了各種氣象災害風險對農業生產造成的經濟損失[5，6]。

近年來，國內一些學者在結合國外農業氣象指數保險理論研究和實踐應用的基礎上，就我國農業氣象指數保險的應用進行了一定研究。王克、張峭(2007)認為：由于農業氣象指數保險的賠付標準與特定客觀氣象指數相關，與大災后個體農戶的實際單產損失無關。特別基于我國農業氣象災害發生頻繁，農業生產經營規模小而分散的特點，農業氣象指數保險更加適合我國國情[7]。庹國柱(2009)認為：盡管農業氣象指數保險克服了傳統農業保險的各種弊端，但究其自身來說，也存在著一些缺陷，諸如基差風險、賠付滯后、需要精準的計量模型以及精準的氣象數據和農作物單產數據[8]。婁偉平(2010)、朱俊生(2011)、王振軍(2013)等針對我國一些地區農業生產面臨的主要氣象災害風險，采用農業氣象指數保險就氣象災害風險管理進行定量研究，因地制宜地設計出了一些作物的農業氣象指數保險產品，并對保險產品的運行效果進行了評估研究[9-11]。

上述國內學者的研究成果為我國實施農業氣象指數保險提供了有益的理論探索，為實踐應用積累了一定經驗，同時也為筆者研究農業氣象指數保險提供了借鑒思路。

文章的觀點是：由于不同氣候區域其氣象災害不盡相同，且各種氣象災害發生的頻繁和災損率也不盡相同。因此應依據不同氣候區域的農業氣象災害風險因地制宜地采用相應的農業氣象指數保險對其進行管理。

為此，文章選取甘肅黃土高原區作為研究區域，就該區玉米氣象指數保險的理賠指數和保險費率進行分析，為完善玉米政策性農業保險提供技術支撐和實證分析的建議，為開展其他作物保險提出可供借鑒的途徑。

一、研究方法

1.研究思路

甘肅黃土高原區包括慶陽、平涼、白銀、蘭州、臨夏四市一州的全部和定西、天水兩市的絕大部分，面積約11.3萬km2。以永靖—蘭州—會寧—西峰一線為界分為兩個氣候區，以北為溫帶半干旱區，以南為溫帶半濕潤區。鑒于半干旱區和半濕潤區玉米平均單產產量差別較大，且在同一氣候區的平均單產產量差異較小。

因此，文章把甘肅黃土高原區劃分為上述兩種氣候區，依據不同氣候區玉米生育期間的溫度指數、降水量指數與玉米單產指數，就玉米氣象指數保險進行研究。

首先采用甘肅黃土高原區不同氣候區的歷年玉米實際單產產量應用直線滑動平均法建立趨勢擬合方程，分離出該區不同氣候區歷年的玉米趨勢單產產量和氣象單產產量，并依據不同氣象指數下玉米單產產量對應的減產率，設計出相應的玉米保險氣象理賠指數。在此基礎上，根據玉米氣象指數保險設定的保障水平，采用加權平均法估算出玉米氣象指數保險的多年賠付率，厘定出玉米氣象指數保險的投保費率。最后依據農戶購買玉米保險的經濟承受能力和各級政府的財政支付能力，采用級差制投保費原則量化農戶購買玉米氣象指數保險的投保費和各級政府保費補貼標準。

2.數據來源

文章所采用的主要數據來源于以下幾個渠道：

第一，玉米保險條款的相關數據主要來源于人保財產甘肅分公司。

第二，1981-2000年玉米單產產量和種植面積數據來源于甘肅黃土高原區各縣（區）農業局，2001-2012年玉米單產產量和種植面積數據來源于《甘肅年鑒（2002-2013）》，1981年-2012年甘肅黃土高原區各縣（區）的降水量和溫度數據來源于甘肅省氣象局。

第三，文章所采用的其他相關數據資料皆來源于筆者的實地調查。

3.數學模型的構建

玉米的實際單產產量主要受種植者的管理水平、種植的玉米品種類型、生育期間的營養供給和玉米耕作栽培技術等因素的影響。隨著玉米種植品種的更新換代、生產管理水平的提高和耕作栽培技術的改進，其趨勢單產產量也會隨之增加。在玉米生育期間，由于受到各種氣象災害的影響而使玉米實際單產產量偏離趨勢單產產量，這種因氣象災害而導致玉米實際單產產量偏離趨勢產量的差值為氣象單產產量。趨勢單產產量是指正常條件下玉米生產可達到的理論單產產量，氣象單產產量是指玉米生長期間氣象條件偏離正常狀態而造成玉米單產產量對理論單產產量的偏離值。

除了氣象災害風險外，其他各種災害風險也會使玉米單產產量產生一定程度的偏離，為隨機波動單產產量。諸如由于玉米生育期間受到病害、蟲害等的侵害而導致玉米單產產量降低。從而玉米的實際單產產量為玉米的趨勢單產產量、氣象單產產量和隨機波動產量的總和。可用下式表示，即：

(1)式中，Yr為實際單產產量（kg/畝），Yt為趨勢單產產量（kg/畝），Yw為氣象單產產量（kg/畝），μ為病蟲害等各種其他災害導致的玉米單產產量降低，為隨機波動部分（kg/畝）。玉米生育期間發生的病蟲害可通過對玉米種子進行包衣和種噴灑農藥等技術措施進行有效防治，因而其對玉米趨勢單產產量的影響可忽略。由于文章的研究為甘肅黃土高原區玉米生育期間遭受的氣象災害風險，從而(1)可簡化為：

(2)式中，Yr為實際單產產量（kg/畝），Yt為趨勢單產產量（kg/畝），Yw為氣象單產產量（kg/畝）。

玉米趨勢單產產量的模擬采用直線滑動平均模擬法,將玉米單產產量的時間序列在某個時段內的變化看作線性函數，可用下式表示：

(3)式中，t為年度時間序號，在文章中t=1，2，…，35；i為n-l+1方程個數；l為時間序列在某個時段內的年數；n為年樣本個數。則趨勢單產產量方程可用下式表示[12]：

采用spss17.0統計分析軟件依據甘肅黃土高原區1981-2012年期間的玉米實際單產數據，利用(4)式計算該區兩類氣候區歷年（包括氣象災害發生年）的玉米趨勢單產產量。求的玉米趨勢單產產量后，可用下式計算不同氣象災害年份玉米單產產量的減產率。

公式(5)中，Wt表示某一年份玉米單產產量的減產率，t為年份，Y(t)w為某一年份的氣象單產產量，Y(t)t表示某一年份趨勢單產產量。

在一些年份，玉米整個生育期間在遭受干旱災害的情況下，還會面臨著多次的春季凍害或中秋凍害，有時甚至生長過程中在遭受了多次的春季災害后還會遭受到多次的中秋凍害，在玉米生產遭受多重氣象災害的情況下，其災損率會更大，對于遭受多重氣象災害的玉米減產率可用下式來計算：

公式(6)中，Wt(j)為某一年份玉米生產遭受多重氣象災害的減產率，t為年份，Wt(1)為遭受1次氣象災害的減產率，Wt(2)為遭受第2次氣象災害的減產率，Wt(n)為遭受第n次氣象災害的減產率。

二、結果與分析

1.玉米趨勢單產產量分析

在甘肅黃土高原區主要氣象災害中，影響玉米生產的主要氣象災害有干旱災害、4月下旬5月上旬的低溫凍害及9下旬10月上旬的低溫凍害。根據從甘肅省氣象局獲取的數據資料，在甘肅黃土高原的半干旱區和半濕潤區，多年平均降水量分別為380mm和530mm左右。為此，文章把半干旱區和半濕潤區玉米生育期間降水量380mm和530mm作為正常年景下的降水量指數，由于玉米的生育期限為每年的4-10月，通過對1981-2012年玉米在整個生育期間降水量的統計數據可知。在此期間半干旱區和半濕潤區正常年景下的降水量指數分別為300mm和430mm左右，且在最低溫度高于-5℃時，低溫對各種農作物產量影響極小。故，文章設定甘肅黃土高原半干旱區、半濕潤區氣溫高 -5℃，且玉米生育期間降水量分別為300mm和430mm作為正常年景下兩種氣候區域的氣象約定指數，在此約定指數下相對應的玉米實際單產產量為趨勢單產產量。然后依據1981-2012年期間玉米的實際單產產量，采用前文公式(4)就1981-2015年期間兩種氣候類型區的玉米趨勢單產產量進行分析。兩種氣候類型區的玉米趨勢單產產量見表1。依據表1所獲取的數據資料，再結合知情人訪談獲取的信息可知：

表11981 -2015年兩類氣候區的玉米單產趨勢產量 （單位：kg/畝）

第一，玉米趨勢單產產量在時間序列上呈顯著增長趨勢。半干旱區和半濕潤區的玉米單產趨勢產量從1981年的畝產76kg和113kg增加到2015年的畝產231kg和327kg，35年期間內玉米趨勢單產產量分別增加了2.04倍和1.89倍，年均增長率分別高達5.83%和5.40%。

第二，玉米趨勢單產產量在不同時段內其增長幅度差異較大。1987-2000年期間玉米趨勢單產增長率最高，半干旱區和半濕潤區的年均增長率分別達6.38%和6.68%，1981-1987年次之，年均增長率分別為為5.48%和4.72%，2001-2015年玉米趨勢單產增長率最低，年均增長率分別為1.37%和1.08%。這主要是因為在1988-2000年期間兩種氣候類型區玉米耕作栽培技術進步顯著，玉米種植品種的更新換代較快。特別是玉米覆膜栽培技術的推廣普及和以中單二號、沈單10號、豫玉22號和沈單16號等為代表的高產優質玉米品種的更新換代種植，極大地提高了該區玉米單產在此期間的趨勢產量。

與此相對應，1981-1987年玉米趨勢單產增長率主要是因為增加營養供給等管理水平的提高而使玉米趨勢產量得到了較大提高。2001-2015年期間，一方面玉米品種的更新換代較慢，另一方面營養供給逐漸趨于飽和，使該區在此期間的玉米單產趨勢產量增長相對較慢。

表2 不同降水量指數下玉米旱災保險的理賠指數（單位：mm，%）

表3 不同低溫指數下玉米春季凍災保險的理賠指數（單位：℃，%）

表4 不同低溫指數下玉米秋季凍災保險的理賠指數（單位：℃，%）

2.玉米氣象指數保險的理賠指數設計

由于甘肅黃土高原區的玉米生育時間為每年的4-10月，在這一期間發生的干旱災害、春季凍害和秋季凍害會使玉米單產產量降低，特別是秋季凍害不僅使玉米單產產量降低，還會導致玉米品質嚴重下降。

文章依據甘肅黃土高原半干旱區、半濕潤區1981-2012年玉米生育期間的低溫指數、降水量指數和玉米實際單產產量，采用spss17.0統計分析軟件就甘肅黃土高原半干旱區、半濕潤區歷年玉米實際單產產量與玉米生育期間氣溫低于-5℃時以及降水量低于300mm、430mm時的相關性進行分析。分析結果表明：甘肅黃土高原半干旱區、半濕潤區玉米單產產量與其生育期間的降水量指數呈顯著的正相關關系，相關系數分別為+0.841*(P＜0.05)和+0.827*(P＜0.05)，甘肅黃土高原區玉米單產產量與其生育期間低于-5℃時的低溫指數呈顯著正相關關系，相關系數為+0. 813＊(P＜0.05)。

根據上述相關分析可知：甘肅黃土高原半干旱區、半濕潤區玉米生育期間的降水量指數和低溫指數與其實際單產產量有較強的對應關系。為此，筆者依據1981-2012年甘肅黃土高原半干旱區、半濕潤區玉米生育期間降水量指數和低溫指數與實際單產產量的對應關系，估算出甘肅黃土高原半干旱區、半濕潤區玉米氣象指數保險的理賠指數。玉米旱災、春季凍災和秋季凍災保險的理賠指數分別見表2、表3和表4。

上述玉米保險的理賠指數是在依據玉米生產遭受干旱災害、春季低溫凍害或秋季低溫凍害僅一種氣象災害時其實際單產產量相對于趨勢單產產量的減產率厘定的。由于玉米在整個生育期間，遭受的氣象災害在不同年份其嚴重程度不一，在同一年份遭受的氣象災害次數也不相同，有些年份只遭受一次氣象災害，有些年份會經歷幾次。對于在同一年份遭受幾次不同氣象災害的理賠指數，可根據遭受氣象災害的時間序列依據前文(6)式估算其當年的災損率，并以此來確定該年的玉米氣象災害理賠指數。

3.玉米氣象指數保險的保險費率厘定

表5 不同災損率下玉米干旱災害的發生頻率（單位：%）

表6 不同災損率下玉米春季霜凍災害的發生頻率 （單位：%）

表7 不同災損率下玉米秋季霜凍災害的發生頻率 （單位：%）

目前甘肅黃土高原區玉米保險的保險金額為250元/畝，以當前玉米單位市場價格1.80元/kg的標準，其保險金額不足當前玉米趨勢單產產量的70%，玉米保險的總投保費率為6%，政府保費補貼標準為總投保費的80%。盡管名義上玉米保險的保障水平為70%，但結合當前該區玉米生產的趨勢單產產量和單位價格可知，實際上玉米保險的保障水平只有50%左右。農戶個人投保費名義上為總投保費的20%。但從筆者的實地調查可知，由于甘肅黃土高原區市縣區財政保費補貼的20%在絕大部分地區沒有得到有效落實，農戶承擔的投保費實際上為總投保費的40%，其個人投保費率高達2.4%。

依據筆者于2013年對甘肅黃土高原區農戶購買政策性農業保險的投保意愿研究，甘肅黃土高原區農作物保險投保率低的主要原因是其保障水平太低，且絕大部分市縣區的財政補貼不到位。當該區農作物保險的保障水平達80%且各級政府財政補貼比例為總投保費的85%時，購買政策性農業保險的農戶占應投保農戶總數的比例將達80%以上（根據國內外相關學者的研究結論，當投保農戶占總農戶的比例達80%以上時，農作物保險在收支相抵的情況下才會略有盈余，農業保險公司才可獲得相應的經濟利潤）[13]。

為此，文章把玉米保險的保障水平確定為玉米趨勢單產產量的80%。依據1981-2012年期間甘肅黃土高原兩類氣候區干旱災害和低溫凍害發生的頻率及相應的災損率（玉米旱災、春季凍災和秋季凍災指數保險的災損率及發生頻率分別見表5、表6和表7），采用加權平均法估算出甘肅黃土高原兩類氣候區玉米生產中干旱災害和低溫凍害的多年平均災損率，然后減去實際單產減產率在20%以內的多年平均災損率，便可估算出半干旱區、半濕潤區玉米氣象災害保險的純保險費率分別為8.12%、5.71%。

從兩類氣候區的純保險費率可知，相對于半濕潤區，半干旱區玉米保險的費率較高。這主要是因為在甘肅黃土高原區，其干旱災害發生的頻率和造成的災損率相對于霜凍災害要嚴重，半干旱區干旱災害發生的頻率和災損率也要比半濕潤區嚴重，從而導致兩類氣候區玉米保險的純保險費率相差較大。

2012年甘肅黃土高原區半干旱區半濕潤區的玉米單趨勢產產量分別為213kg/畝和306kg/畝，該區當前的玉米單位價格為1.80元/kg。在玉米保險的保障水平為80%時，玉米保險的保險金額在半干旱區和半濕潤區分別為307元/畝和441元/畝，玉米氣象指數保險在半干旱區和半濕潤區的純投保費分別為24.9元/畝和25.2元/畝。在政府財政補貼比例為總投保費的85%時，半干旱區半濕潤區的個人投保費費率和投保費分別為1.46%和1.03%及3.74元/畝和3.78元/畝。

三、討論

由于傳統農業保險將風險從農戶轉移至保險人的交易成本較高，承保風險大，在經營中也存在著嚴重的系統風險、逆向選擇和道德風險等弊端，導致其在對農業氣象災害風險的管理中陷入困境。農業氣象指數保險是把各種氣象條件對各種農作物生產的損害程度指數化，各個氣象指數在不同區域都有對應的作物單產指數，保險合同以擬定的約定指數為基礎，當各個氣象指數低于約定指數時，投保人就根據每個氣象指數對應的各種農作物區域平均單產減產率獲得相應標準的賠償。由于以客觀氣象指數為基礎，因此交易信息透明，避免了逆向選擇和道德風險。同時以區域平均單產產量為依據進行賠付，因而無須建立監督系統，也無須住戶勘察定損，減少了人力物力資源的消耗，降低了經營成本。由于特殊的自然環境條件，我國氣象災害對國民經濟造成的經濟損失占自然災害的70%以上，對農業生產造成的經濟損失達90%左右[14]。再加上在實行家庭聯產承包責任制后，我國農業生產中小農經營特征特別突出，導致傳統農業保險存在的各種弊端在我國比發達國家實行的農場主規模經營更為嚴重。因而相對于國外，農業氣象指數保險更適合我國國情。

當前我國政策性農業保險以縣為統籌級別，并且各縣都有歷年各種作物的單產數據和氣象數據資料，各縣的地域范圍相對較小，絕大多數都在一個小物候區域內，更加有利于農業氣象指數保險的實施。再依托當地各級政府職能機構，在我國實行氣象指數保險有其堅實的社會資源基礎。

文章依據甘肅黃土高原區玉米生產面臨的干旱災害風險和低溫凍害風險，將區域產量指數和氣象指數結合起來，設計了一種簡單的氣象指數保險理賠指數的計算方法，并估算出玉米單重和多重氣象災害下的理賠指數。這樣就可以方便地利用氣象觀測數據和區域產量統計數據簡化計算，在農業氣象指數保險的應用上相對簡單，具有較好的可操作性。根據歷年玉米生產不同程度的氣象災害發生頻率和與之對應的災損率厘定出玉米氣象指數保險的保險費率，解決了產量數據時間序列短不能滿足保險費率計算要求的難題，同時氣象觀測機構作為保險經營者和被保險對象以外的第三者，由它提供相應的氣象數據作為理賠標準，比較客觀公正[15]。

由于玉米氣象指數保險的理賠指數和保險費率是針對甘肅黃土高原區傳統農業保險的不足而設計的，在農業保險方式上是一種創新，因此在玉米生產的風險管理中還有待于進一步的驗證和完善。

四、研究結論及對策建議

基于上述分析，可得出如下結論及政策建議：

第一，相對于當前甘肅黃土高原區實行的傳統農業保險，農業氣象指數保險不僅有效克服了傳統農業保險存在的逆向選擇，道德風險、理賠難度大等問題，而且還降低了交易成本，在提高了政策性農業保險保障水平的同時，其個人投保費率也在農戶的經濟承受能力范圍之內，有利于農戶投保率的提高和政策性農業保險的可持續發展，進而提高該區農民種植糧食的積極性。

第二，在玉米氣象指數保險的保障水平為80%時，玉米氣象指數保險的保險金額在半干旱區和半濕潤區分別為307元/畝和441元/畝，在半干旱區和半濕潤區的純投保費分別為24.9元/畝和25.2元/畝，半干旱區、半濕潤區玉米氣象指數保險的純保險費率分別為8.12%、5.71%。在各級政府財政補貼比例為總投保費的85%時，半干旱區、半濕潤區的個人投保費及投保費率分別為3.74元/畝和3.78元/畝及1.46%和1.03%。根據知情人訪談獲取的信息可知，盡管當前甘肅黃土高原區農民收入水平較低，但絕大部分農戶對4.0元/畝左右的個人投保費是完全可以承受的。

第三，取消甘肅黃土高原區市縣區政策性農業保險的保費補貼，提高中央和省級財政的保費補貼比例。在甘肅黃土高原區的63個市縣區中，有42個縣屬于國家級貧困縣，這些國家級貧困縣的財政支出遠遠的高于財政收入，一些國家級貧困縣財政收入甚至不到財政支出的20%，且財政收支比例失衡的態勢在近期并沒有出現明顯改善的狀況，即使一些不是國家級貧困縣的市縣區，其財政支出也大于財政支出，要讓甘肅黃土高原區的市縣區財政對農業保險進行保費補貼幾乎是不現實的。因此，應取消市縣區財政對保費的補貼，提高中央財政和省級財政的保費補貼比例，將中央財政的保費補貼比例由當前的40%提高到60%，將省級財政的保費補貼比例由目前的20%提高到25%，農戶個人繳納的保費為總投保費的15%。

研究的局限性及進一步研究的對策建議：農業氣象指數保險是針對傳統農業保險的各種弊端而開發的一種農業保險，有效地解決了傳統農業保險存在的各種缺陷，但農業氣象指數保險在實施過程中也存在著一些問題。諸如基差風險較大、需要精準的氣象數據和作物單產數據等。文章的研究區域范圍較大，盡管在實施中相對簡單且具有較好的可操作性。但由于區域面積較大，農業氣象指數保險的基差風險也較大，在較高的基差風險下，勢必會抑制農戶購買政策性農業保險的積極性，不利于政策性農業保險投保率的提高。鑒于當前我國的各種氣象觀測機構和各種農作物產量統計機構都是以縣域為基本單元設置的，故同一縣域境內的氣候類型相對單一且地貌類型基本相同，其基差風險也相對較小，且在同一縣域境內各種農作物的產量數據也較為齊全。

因此，以縣域為基本單元設計農業氣象指數保險的理賠指數和厘定保險費率，能夠有效解決農業氣象指數保險在應用過程中存在的難題，進而推動我國政策性農業保險的可持續發展。

[1]韋惠蘭，歐陽青虎.氣候變化對中國半干旱區農民生計影響初探—以甘肅省半干旱區為例 [J].干旱區資源與環境，2012(01)：117-121.

[2]于寧寧.農業氣象指數保險研究 [D].山東泰安：山東農業大學，2011：3-5.

[3]魏華林，吳韌強.天氣指數保險與農業保險可持續發展 [J].財貿經濟，2010(03)：5-13.

[4]陳盛偉.我國政策性農業保險的運行情況與發展對策 [J].農業經濟問題，2012(03)：65-71.

[5]Miranda M，Vedenov D V.Innovations in agricultural and natural disaster insurance [J].American Journal of Agricultural Economics，2001，83(03)：650-655.

[6]Skees J R，Varangis P，Larson D，Siegel P.Can financial markets be tapped tohelp poor people cope with weather risks?[J].World Bank Policy Research WorkingPaper Series.Washington DC，2002.

[7]張峭，王克.農業自然災害風險管理工具創新研究 [C].廣州：中國災害防御協會風險分析專業委員會第三屆年會會議論文集，2008.

[8]庹國柱.我國農業保險的發展成就、障礙與前景 [J].保險研究，2012 (12)：21-29.

[9]婁偉平，吳利紅.柑橘氣象指數保險合同費率厘定分析及設計 [J].中國農業科學，2010，43(09)：1904-1911.

[10]婁偉平等.水稻暴雨災害保險氣象理賠指數設計 [J].中國農業科學，2010，43(03)：632-639.

[11]朱俊生.中國天氣指數保險試點的運行及其評估—以安徽省水稻干旱和高溫熱害指數保險為例 [J].保險研究，2011(03)：19-25.

[12]蒲金涌等.干旱對隴東及隴東南地區糧食產量的影響評估 [J].華北農學報，2008(23)：163-166.

[13]王爾大，于洋.農戶多保障水平下的作物保險支付意愿分析 [J].農業經濟問題，2010(07)：61-69.

[14]陳德亮.氣候變化背景下中國重大農業氣象災害預測預警技術研究[J].科技導報，2012，30(19)：3.

[15]婁偉平等.柑橘凍害保險氣象理賠指數設計 [J].中國農業科學，2009，42(04)：1339-1347.

(責任編輯：GHY）

Research of Weather-based Claims Index and Premium Rates for Maize Insurance——A Case of Gansu Loess Plateau

WANG Zhen-jun
（Lanzhou University of Finance and Economics，Lanzhou Gansu 730020，China）

As a example of Gansu Loess Plateau in this paper，based on data of meteorology and actual maize yield for per unit area from 1981 to 2012，used linear moving average method to establish trend fitting equation，we devised indemnity indices of maize weather-based index insurance，and in accordance with seizure frequency of different weather disaster and the corresponding to weather disaster loss rates to determine total insured rates of weather-based index insurance.Using weather-based index insurance is not only solve effectively various problems that traditional agricultural insurance exist，but also improve the level of policy-oriented agricultural insurance，and economic burden in within the scope of farmers afford，weather-based index insurance will help improve policy-oriented agricultural insurance coverage rates.

Maize weather-based；Index insurance；Claims index；Premium rates；Agricultural insurance

F840.32

A

1004-292X（2014）09-0089-05

2014-04-07

教育部人文社會科學研究西部和邊疆地區項目（11XJC790010）；甘肅省軟科學計劃項目（1305ZCRA153）；甘肅省教育廳碩導項目（1205-01）。

王振軍（1975-），男，甘肅會寧人，博士，副教授，主要從事社會保障與農業保險研究。