優質小麥收入保險費率厘定及保費補貼研究
——以河南省為例

李琴英，王世保，呂雅晴

（鄭州大學 商學院，河南 鄭州 450000）

一、引言

隨著我國社會經濟發展、城鄉消費結構的升級和市場需求不斷提升，優質小麥生產已經成為糧食種植結構調整的方向。作為我國小麥生產第一大省，2016 年河南省出臺“四優四化”政策，緊緊圍繞“優化供給、提質增效、農民增收”的目標，小麥生產由追求數量增長為主轉為以提高質量和效益為主的軌道上。近三年來，優質小麥示范縣從2016 年的8個擴大到40 個；面積從600 萬畝發展到1200 萬畝。優質小麥“高產、高價”的特點使其收入風險異于普通小麥，當前普通小麥種植保險的保額對于優質小麥保障嚴重不足，加上最低政策執行范圍逐漸縮小，價格連年降低，愈發不能滿足優質小麥收入生產者的風險保障需求。

為完善農業保險體系，提高保障水平，擴大保障范圍，自2006年起至2019年中央“一號文件”連續四年要求探索并迅速開展收入保險試點，2018 年8 月財政部、農業農村部、銀保監會聯合下發《關于開展三大糧食作物完全成本保險和收入保險試點工作的通知》（以下簡稱《通知》），明確要求河南省在2018—2020 年完成四個小麥主產縣的收入保險或完全成本保險的試點工作。中央“一號文件”的連續提出無疑會推動收入保險迅猛發展，而《通知》則更加明確了河南省推廣收入保險的迫切性。優質小麥收入保險相較于傳統農業保險而言，不僅能夠同時分散產量風險和價格風險，而且通過收入保險對農民進行保費補貼，也更符合WTO 的規則，能夠迅速形成并完善優質小麥價格形成機制，無論是從政府還是農民層面都有實施的現實需求。

此外，河南省較早發展優質小麥，具有廣闊的播種面積和較高的單產產量，積累了具有代表性和較長年限的產量數據。2003 年起鄭州商品交易所開始強麥期貨合約，擁有一手的強麥價格數據，優越的自然條件和完備的歷史數據使得河南省具有率先開展優質小麥收入保險的現實基礎。而對河南省優質小麥收入保險費率測算，不僅能為優質小麥收入保險的實施提供科學的理論基礎和技術支持，而且為其他農作物收入保險費率厘定提供厘定方法和技術參考，對河南省農業收入保險的發展及農業保險的升級轉型，進而對河南省種植業的結構調整都具有重要的理論和現實意義。

二、文獻綜述

國外對于農產品收入保險的研究起步較早，在收入保險費率厘定研究方面主要是采用Copula函數構建產量和價格的聯合分布函數。Ghosh（2008）[1]以玉米為研究對象，通過確定玉米的單產和價格的邊緣分布，進而建立Copula 函數分析產量和價格之間的關系，發現產量和價格數據之間呈現負相關關系。Tejeda&Goodwin（2008）[2]選取數量較多的農作物對其價格數據進行概率分布擬合，通過限定三種邊緣分布分別是Burr 分布、Normal 分布和Log-normal 分布，發現Burr 分布的擬合結果最優，從而精確地反映了數據的特征。Cole（2010）[3]全面系統地規范了收入保險費率厘定的過程，要求先擬合最優的產量和價格的邊緣分布形式，其次建立聯合分布函數形式，然后模擬產量和價格數據，最后根據費率厘定公式厘定費率。Woodard（2011）[4]進一步將混合Copula 函數應用到費率厘定工作中，相比單一的Copula函數，混合Copula函數歐式距離最短，可使收入保險定價更加準確。

我國的農業收入保險研究開始較晚，但已取得較為豐富的研究成果。謝鳳杰等（2011）[5]最早以安徽省阜陽市的小麥、玉米、大豆為樣本，研究糧食作物的收入保險定價問題，通過聯合Copula 的Kendall系數發現單產和價格呈“弱負相關”關系。張峭等（2015）[6]采用河北省小麥單產和廠商收購價格數據，利用Copula函數厘定小麥收入保險的純費率，結合厘定過程分析小麥收入保險的設計要點和數據甄選問題。吳銀毫（2017）[7]通過測算新疆阿克蘇棉花收入保險費率，發現棉花收入保險在100%保障水平下毛費率僅為7.1%，與現行的產量保險7%的費率幾乎一致，但收入保險提供的保障更全面，使得農戶投保積極性增加。謝鳳杰等（2017）[8]基于大連及下屬四區進行收入大豆收入保險定價研究，研究結果表明各區域費率差異較大，并提出以期貨價格難以實現農戶預期，需配合實施其他農業政策。劉素春等（2018）[9]采用混合Copula 函數對山東省蘋果收入保險費率進行厘定，結果表明在實現70%—90%的保障水平下，純費率位于19%—24.9%之間，顯著地高于2018 年產量保險5%的費率水平，可以看出價格風險對經濟作物的影響較大。

綜上可知，國內外對于農業收入保險的研究較多集中于大宗糧食作物上，優質小麥雖屬于大宗糧食作物，但其“高產、高價”的特性表明經營中風險較大而且較難觸發價格保護機制。對于收入保險補貼的討論也僅限于保費補貼層面，忽略了與財政資金在最低限價政策內的支出比較。有鑒于此，本文以河南省優質小麥為例，結合鄭州商品交易所的強麥期貨價格數據與河南省優質小麥單產數據，運用Copula 函數和蒙特卡羅模擬法厘定收入保險費率，并在此基礎上比較現行小麥保險與優質小麥收入保險合約要素間的差異，以及將優質小麥最低限價補貼轉為保費補貼的可行性，進而對優質小麥收入保險的實施提出合理建議。

三、測算方法與實證過程

（一）樣本選取與研究方法

1.數據選取

河南省優質小麥的種植，主要集中于焦作市、新鄉市、安陽市三個北部地市，積累了較為豐富的產量數據。因為產量和價格數據要實現同期匹配，本文選擇了優質小麥主產區2003—2018 年的單產數據，數據來源于農業信息網統計數據。在價格數據方面，因為河南省優質小麥中弱筋小麥面積占比較低，且價格與強筋小麥價格變動方向一致，因此選用具有較強代表性的鄭州商品交易所強麥期貨價格數據來替代優質小麥價格。由于鄭州商品交易所2003年才開展強麥期貨價格合約，所以價格數據通過整理2003—2018年強麥期貨收盤價的年平均值得到。

2.Copula函數

Copula 函數通過建立隨機變量聯合分布，從而實現變量間相依度的測度，廣泛應用于農業收入保險的費率厘定。

Copula 函數具有以下定義，存在n 維不同邊緣分布的隨機變量(x1,x2,…,xn)，假定它們間的聯合分布函數為F(x1,x2,…,xn)，僅會存在一個Copula函數C，同時滿足C：[0,1]2→[0,1]，符合以下公式：

僅在x1,x2,…,xn各自的分布函數F1(x1),F2(x2),…,Fn(xn)是連續的情況下，Copula 函數的C 才能是唯一的。此時F的函數形式為：

3.蒙特卡羅仿真

蒙特卡羅仿真（Monte Carlo）又稱統計實驗方法，是以概率和統計理論為基礎的計算方法。通過生成隨機數來模擬現實中僅有一部分數據的情況，使得保險定價的大數法則能夠發揮作用，在農業保險費率厘定中有著成熟的運用。

4.數據分析思路

（1）首先需要得到單產和價格的平穩序列，然后模擬單產和價格的邊緣分布，使用AD 檢驗、KS檢驗和卡方檢驗確定最優擬合分布和對應的參數。

（2）其次確定單產和價格的聯合分布，選擇常用的5 個Coupla 形式通過比較最短歐式距離確定最優Coupla函數形式，并確定Kendall-τ相關系數及Coupla參數。

（3）最后采用蒙特卡羅模擬方法模擬10000 組隨機數據，利用各自概率分布的逆累積函數得到單產和價格序列，通過兩者進一步相乘得到優質小麥收入數據。結合費率厘定公式和附加費率計算方法測算優質小麥收入保險的純費率和毛費率。

（二）河南省優質小麥單產的數據處理和分布擬合

1.數據處理

首先利用Eviews8.0 軟件對優質小麥單產序列進行平穩性檢驗，通過單產序列數據在1%顯著水平下是否平穩作為判斷標準。假定優質小麥單產序列數據為Y，單位根平穩性檢驗結果表明單產序列數據不平穩，須進行去趨勢處理，詳見表1。

表1 優質小麥原單產序列Y的平穩性檢驗

直線滑動平均法由于其穩健性常被用于單產的去趨勢處理，本文在處理單產數據時，優先采用該方法，將步長設置為11，從而最大程度消除短期波動的影響。單產原序列為Y，以Yt作為趨勢項，以Ye最為隨機波動項，而且Y=Yt+Ye。趨勢處理前后數據對比見圖1。

結合圖1 可知，去趨勢化處理后的優質小麥單產數據過于平穩，不能夠描述優質小麥產量變動的風險，常見的做法是以隨機波動項Ye與Yt之比來表示，即RSV=Ye/Yt，詳見圖2。

圖1 優質小麥實際單產和趨勢單產序列

圖2 優質小麥單產RSV序列

須進一步對優質小麥單產的RSV 序列進行平穩性檢驗，結果顯示RSV 序列p 值小于1%，可用于進一步的分析，詳見表2。

表2 優質小麥單產RSV序列平穩性檢驗

2.確定最優的單產邊緣分布

由于優質小麥單產RSV 序列數據較短，比較適合采用參數法來實現單產的擬合分布。借鑒以往的研究，本文采用Normal、Burr、Logistic、Beta、Gamma、Weibull 等常用且擬合程度較高的邊緣分布，隨后通過EasyFit5.6 軟件實現優質小麥單產RSV 序列進行邊緣分布的擬合，擬合結果見圖3。

結合圖3 可知擬合分布中Logistic 分布曲線的擬合結果最優。進一步查驗AD、K-S 以及卡方檢驗的排名可以發現Logistic 分布為最優的分布形式，須進一步說明的是，如果存在三種檢驗結果排名不一致的情形，則以AD 檢驗排名為準。擬合優度排名見表3。

圖3 單產RSV序列概率密度函數擬合結果

表3 單產RSV序列邊緣分布擬合優度排名

Logistic曲線的概率密度函數公式（3）所示：

其中，σ=0.01714、μ=-6.1912E-4。代入參數后得到優質小麥單產RSV 序列的概率密度函數，如下式所示：

（三）河南省優質小麥價格的數據處理和分布擬合

1.數據處理

由于產量數據以畝為單位，因此需要實現價格數據與產量數據的對應，將鄭州商品交易所優質小麥期貨價格單位從噸轉化為公斤，采用優質小麥每公斤的價格作為價格的原始數據。考慮到優質小麥價格極易存在時間趨勢，故同樣應對價格數據進行平穩性檢驗。將價格序列設為P，經ADF 單位根檢驗發現數據存在單位根，價格序列P 不平穩，須進一步處理，檢驗結果見表4。

表4 原價格序列P平穩性檢驗結果

首先采用河南省消費價格指數對玉米價格去通脹處理，在此基礎上對價格數據進行一階差分，假定一階差分后的數據為Pr，通過圖形對比發現一階差分后的序列變動與原序列幾乎一致，詳見圖4。

圖4 優質小麥價格原序列和一階差分后的價格序列

對一階差分后的價格序列Pr同樣進行ADF 單位根檢驗以判斷數據是否平穩，結果顯示價格序列數據Pr不存在單位根，詳見表5。

表5 處理后的價格Pr序列平穩性檢驗結果

2.確定最優的價格邊緣分布

圖5 處理后的價格Pr序列概率密度函數擬合結果

本文以Normal、Burr、Logistic、Beta、Gamma、Weibull 等作為價格邊緣分布的候選模型，通過EasyFit5.6 軟件對價格序列數據Pr進行邊緣分布的擬合，邊緣分布的擬合圖形見圖5。

圖5 的概率密度擬合結果表明：在各個分布擬合圖形中，Burr(4p)擬合的效果最好。同樣為了驗證結果的可靠性，借助AD、K-S 以及卡方檢驗排名，判斷Burr(4p)是否最優。三種檢驗的結果見表6。

表6 處理后的價格Pr序列擬合優度排名

從表6 可以看出在AD 檢驗和KS 檢驗中，Burr(4p)分布排名第一，擬合結果明顯優于Weibull(3p)。Burr(4p)概率密度函數公式（5）所示：

其中，k=75.657、α=12.68、β=2.2999、γ=-1.514。代入參數得到差分后的價格數據Pr的概率密度函數，如下式所示：

（四）河南省優質小麥聯合分布函數的確定

1.Copula函數的選擇

首先利用MatlabR2018b軟件中的Couplafit函數對河南省優質小麥的單產RSV 和一階差分價格數據Pr進行Coupla 估計，并通過選定的聯合分布測算Kendall 秩相關系數用來分析變量之間的相關關系，最后選定的五個常用Coupla，計算選定Coupla 與經驗Coupla 函數之間的平方歐式距離，其中平方歐式距離最短的對應的是最優Coupla。常用的聯合分布Copula函數擬合結果見表7。

從表7的估計結果可以發現，t-Copula函數的平方歐式距離最短，所以優質小麥價格和產量聯合分布的最優Coupla 函數為t-Copula，其中參數θ=0.018，相關系數Kendall的秩τ=0.011，表明區域內的單產和價格之間并非負相關關系，而是呈現“弱正相關”關系。

表7 優質小麥聯合分布函數的擬合結果

（五）河南省優質小麥收入保險費率厘定過程

1.費率厘定

首先在MatlabR2018b軟件輸入最優聯合分布t-Copula 函數的參數，隨后利用蒙特卡羅仿真進行10000次實驗，生成10000組服從邊緣分布的產量和價格序列M、N。其次將序列M、N 代入逆累積函數求得優質小麥單產和價格的隨機數，其中x1=序列僅是優質小麥單產和價格的隨機波動項數據，須以2018 年為基期對數據進行逆向還原，從而得到符合現實的優質小麥數據。將產量和價格相乘得到收入數據，計算收入數據的平均數作為收入樣本的期望記為Y。最后依據費率厘定公式測算不同保障水平下的費率。收入保險厘定的原理是通過預期損失與保障水平下的預期收入之比來表示，保險費率厘定公式（7）和（8）如下：

其中，Expected Loss 表示預期損失，Y為預期收入，a為保障水平，r為收入保險純費率。

2.費率測算結果

表8 優質小麥收入保險的純費率厘定結果

測算發現：保障水平在70%以下時費率接近0，這是由于河南省種植小麥歷史悠久，自然條件好且生產經驗較為豐富，從而使得風險較低，因而更低的保障水平不具有實施意義。故本文僅計算保障水平在70%—100%情況下的費率，間隔設置為5%，詳見表8。

農業保險費率的厘定不僅需要考慮純費率，而且需要計提附加費率，用以保障保險公司的穩健運營。根據2018 年財政部等印發的《三大糧食作物完全成本保險和收入保險試點工作方案》（以下簡稱《方案》）要求，保險費率應按照保本微利原則厘定，風險保費不低于80%，附加費用不高于20%。因此本文選擇純費率80%、附加費率20%的情況下計算毛費率，優質小麥收入保險的毛費率計算公式如下式所示：

進一步借助毛費率厘定公式測算不同保障水平下可實施的收入保險毛費率，詳見表9。

表9 優質小麥收入保險毛費率厘定結果

結合表8和表9可以看出，優質小麥收入保險在保障水平從70%提升到100%的過程中，純保險費率從0.51%增加到5.76%，考慮到管理成本，毛費率從0.64%變動到7.2%。保障程度從100%下降到70%的過程中，保險費率變動達到91.1%，相比保障水平的下降，保險費率下降得更快，因此農戶可根據自身的需要選擇合適的保障水平。

根據《方案》要求保險金額不得高于當年品種種植收入的85%，即對優質小麥收入的保障水平要求不超過85%。優質小麥相較于傳統小麥需要耗費更多的精力和投入，農戶自然希望優質小麥收入保險的保障水平能夠達到盡可能高的水平，因此本文測算在85%保障水平下優質小麥收入保險的保費。近五年優質小麥畝產平均540 公斤，而強麥的期貨價格為每公斤2.6 元，優質小麥預期收入為每畝1404 元，可得出85%保障水平下保險金額與保費，詳見表10。

表10 85%保障水平下優質小麥收入保險與現行小麥種植保險對比

從表10 比較發現：優質小麥收入保險在經營中具有絕對優勢，保障水平相比傳統小麥種植保險增長了近50%，保障金額也從每畝447元增加到1193.4元，高出746.4 元。以2018 年優質小麥種植區為例，每畝優質小麥總成本為1085.5 元，實施85%保障水平下的優質小麥收入保險不僅能夠完全覆蓋生產成本，而且還有結余。近年來商業保險公司推廣的完全成本保險保額也僅為每畝900 元，相比優質小麥收入保險其保障水平較低不能完全滿足優質小麥種植的需要。

（六）優質小麥價格支持政策補貼轉化為收入保險補貼的可行性

圖6 “谷賤傷農”情形下價格支持政策增加的財政支出與收入保險支出比較

1.供求關系下收入保險和價格支持政策作用機理分析

如圖6 所示，當產量增加時由于農產品需求曲線D 缺乏彈性，供給曲線從S右移至S’的位置，均衡價格大幅度從P1下降至P2，而且均衡價格的下降幅度大于農產品均衡數量的增加幅度，最后致使總收入下降為A-D。存在收入保險②對于收入保險而言，政府支出80%×（A-D），農戶支出剩余20%，但很顯然，A+C大于80%×（A-D），為了敘述方便，后面討論也做了同樣的簡化。的情況下，對農戶的收入補償應為A-D。在價格支持政策下，假定P1為政府制定的最低限價，當產量從Q1增加至Q2，價格保持不變，此時農戶收入為矩形OP1FQ2的面積，政府的財政投入為A+C。①此處僅考慮當前對價格支持政策的財政投入，實際過程中要增加庫存、人工管理成本等，進一步加大了財政投入力度。存在價格支持政策的情況下，農戶由于豐產增加收入，收入保險無法發揮作用，政府卻因此增加財政負擔和收儲負擔。

圖7 觸發收入保險賠付情形下價格支持政策增加的財政支出與收入保險支出比較

2.收入保險與價格支持政策的比較

圖6 是嚴格供求關系下觸發收入保險的第一種情形即“產量上升價格下降”。對于優質小麥而言，當前需求缺口較大，伴隨產量的上升優質小麥價格變動較小，即圖7 中矩形OP1E1Q1小于OP2E2Q2的面積，此時無法觸發收入保險的賠付。在價格支持政策下，當優質小麥價格上漲時，最低限價不發揮作用，當價格下跌至P2時，使得政府為維持最低限價P1須增加矩形Q1E1FQ2的財政投入，從而增加了政府的財政支出。觸發收入保險賠付的另外兩種情形分別是“產量下降價格上升”和“產量價格同時下降”。當“產量下降價格上升”時，如圖7中E1移動到G(Q3，P3)，若矩形OP1E1Q1與 OP3GQ3之差為正，則觸發收入保險，且補償為兩部分面積之差；如果兩者之差為負，則農戶收入增加不觸發收入保險賠付。此時價格P3高于最低限價P1，價格支持政策不發揮作用。當產量和價格同時下降時，如圖7 中E1 移動到H(Q4,P4)，此時必然引起賠付，且賠付額為矩形OP1E1Q1與矩形OP4HQ4的面積之差。此時價格支持政策維持價格為P1，價格支持政策的財政支出僅為矩形P4P1IH。圖7 中陰影部分為價格支持政策下農戶的收入損失，可以看出在產量和價格同時下降時價格支持政策相較收入保險而言，僅能實現價格層面的補償。

綜上，“產量增加價格下降”情形下價格支持政策會使得農戶收入增加，與此同時要求政府需要以價格P1購買數量為Q2-Q1的農產品，從而使得國內優質小麥不具有國際競爭力，進而我國糧食生產陷入“糧食增產—政府增儲—進口增加—政府再增儲”的怪圈。而最低限價不僅使得優質小麥市場價格變動無法反映供求關系，而且限制了收入保險對于價格補償功能的發揮。因此將優質小麥最低限價補貼轉化為收入保險補貼，在降低財政負擔、保障農戶收入穩定的同時，進一步促進農產品市場價格的形成和完善。

四、結論和政策建議

（一）結論

本文以河南省優質小麥產量和價格數據為基礎，首先確定了產量和價格的邊緣分布，其次采用Coupla 函數建立優質小麥產量和價格的聯合分布，進而依據費率厘定公式計算了優質小麥收入保險的純費率和毛費率，最后對農產品價格支持補貼轉化為保費補貼的必要性進行了進一步研究。本文研究結論如下。

第一，在費率厘定過程中，發現數據處理后的河南省優質小麥的單產序列服從Logistic 分布，而價格序列服從Burr(4p)分布。進而確定了參數為0.0181，Kendall秩相關系數為0.0115的t-Copula聯合分布函數形式。而相關系數Kendall為正且數值較小，表明價格支持政策可能扭曲了供給和價格的關系。

第二，在費率的厘定結果中，優質小麥收入保險費率隨著保障水平的降低下降得較快，低于70%保障水平已不具有實施意義，而在政策允許最高85%的保障水平下，優質小麥收入保險毛費率僅為2.31%，與傳統小麥種植保險6%的費率相比，費率明顯降低，同時保障水平卻高出50.62%。

第三，價格支持政策雖能在一定程度上避免“谷賤傷農”的發生，但使得政府在連年增產時面臨較大的財政負擔，且無法補償農戶因產量減少帶來的損失。而將價格支持政策補貼轉化為收入保險補貼后，既能發揮價格支持政策原有的作用，又能夠切實保障農戶收入的穩定，減輕政府的財政負擔。

（二）政策建議

在農業供給側結構性改革背景下，河南省積極推進“四優四化”戰略，將會推動更多的新型農業經營主體調整種植業結構，促進優質小麥規模化、產業化種植。這就亟須從以下四個方面完善提高，為優質小麥保險的實施廓清道路。

1.健全保費補貼管理和監督制度

為提升收入保險保費補貼資金的利用效率，須規范和完善保費補貼的管理，并建立資金監督機制和績效評價機制。

一是各地區應建立科學詳細的保費補貼資金管理辦法和規章制度，在實踐中嚴格完成資金撥付程序、預算支出程序、內部控制等要求。

二是政府應設立監管部門對農業保險公司加強保費收取、補貼資金使用和保險理賠的監督，以不定期抽查形式對保險補貼專項資金進行審查，確保補貼資金發放的及時與準確，避免虛假承保和違規承保的發生。

三是構建科學有效的績效評價制度，強化績效結果對相關部門的激勵和懲戒作用，切實提升保費補貼資金的管理水平和使用效率，助推農業保險高質量發展。

2.建立市場化的風險分散體系

農業生產過程中存在的系統性風險嚴重威脅到農業保險的經營，發展再保險是解決農業系統性風險行之有效的方法。目前國內再保險市場不夠成熟，因此在優質小麥收入保險實施初期，可通過國外再保險公司投保來達到分散風險的目的。另外，強麥期貨已經發展了十幾年，隨著優質小麥種植規模的擴大和優質小麥需求的不斷增加，期貨市場化程度更高，在發生災害的情況下價格隨之增高，理論上農戶可以通過在播種期購買看漲期權來補償災害導致的損失。

然而，由于期貨市場無法對沖農產品產量風險以及農戶金融知識的匱乏，將利用期貨市場轉移價格風險的使命轉移給農險公司，農險公司可通過與期貨交易所訂立“保險+期貨”等形式，有效對沖風險，穩定保險公司的經營。

3.加強對新型農業經營主體宣傳

隨著現代農業的發展，“土地托管”模式進展迅速，從事農業規模生產的新型經營主體對于種植收益和風險保障有著更高層次的需求，勢必更加青睞保障水平更高的收入保險。對于優質小麥種植規模達到千畝以上的經營主體，應單獨厘定保險費率，量身打造保險服務，從而降低基差風險，提高服務質量和理賠效率。而收入保險在新型經營主體中經營成功則會進一步帶動普通農戶的購買。保險公司在推廣優質小麥收入保險的過程中，須著重突出“低費率、高保障、保收入”的特點，強調優質小麥收入保險與傳統小麥種植保險的區別，同時列明不同保障水平下的費率以及保障范圍，增加投保選擇的多樣性，能夠滿足不同的保險需求。

4.構建區域差異化的定價機制

由于河南省各地優質小麥品種的多樣化和自然稟賦差異化，豫北、豫中東等強筋小麥種植區應發展強筋優質小麥收入保險，豫南沿淮地區則應發展弱筋優質小麥保險，均以縣為單位厘定差別費率。同一品種同一區域應統一保險免賠率，減少道德風險發生。

此外，在優質小麥收入保險推廣期，應注重加強優質小麥單產和價格的數據積累，不斷動態修正收入保險的費率。