廊坊市夏玉米干旱氣象保險指數(shù)研究
——以霸州市為例

侯奇奇，楊 帥，耿雪瑩，高宇俊

（廊坊市氣象局，河北 廊坊 065000）

玉米是廊坊市的主要糧食作物，2018年玉米播種面積為20.9萬hm2，約占全市糧食作物播種面積的72%［1］，是廊坊市重要的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟來源。玉米分春夏兩季種植，夏玉米一般6月開始播種，9月中下旬成熟收獲，種植期間階段性干旱的頻繁發(fā)生，嚴重影響玉米的質(zhì)量和產(chǎn)量，給農(nóng)戶帶來嚴重的經(jīng)濟損失。農(nóng)業(yè)保險是規(guī)避自然風險、保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、穩(wěn)定農(nóng)民收入的重要手段，近年來，隨著國家對農(nóng)業(yè)保險財政補貼力度的不斷增大，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展迅速，在轉移農(nóng)業(yè)風險，保障農(nóng)戶收入方面正發(fā)揮著越來越重要的作用。然而傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)保險以實際災損作為賠付標準，在開展過程中投保承保雙方的信息不對稱帶來的逆向選擇、道德風險以及災后理賠時效低、成本高、難度大等問題嚴重困擾農(nóng)業(yè)保險的市場化運作［2］。

氣象指數(shù)保險是指將氣象致災因子和它所造成的損失開展相關分析并進行天氣指數(shù)的設計，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險相比，具有產(chǎn)品設計形式簡單、基礎數(shù)據(jù)客觀權威、道德風險低、逆向選擇低、合同標準化程度高等優(yōu)勢。國外對于氣象指數(shù)保險在前期開展了大量研究，Sherrick等［3］基于12個縣的玉米和大豆產(chǎn)量數(shù)據(jù)，擬合作物產(chǎn)量分布模型，厘定不同分布假設下各農(nóng)場純費率；世界銀行在馬拉維地區(qū)制定花生、玉米的干旱氣象指數(shù)保險方案，并在摩洛哥、埃塞俄比亞等國家開展試點［4］。近年來，國內(nèi)學者也相繼開展農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險研究，并取得了一定成果。婁偉平等［5-7］結合區(qū)域產(chǎn)量風險和氣象指數(shù)保險，設計了柑橘凍害氣象指數(shù)保險和水稻暴雨災害指數(shù)保險；任義方等［8，9］采用聚類分析方法，對河南省冬小麥干旱和江蘇省水稻高溫熱害進行研究，開展氣象指數(shù)保險風險評估和區(qū)劃。楊太明等［10］通過將歷史產(chǎn)量損失和主要氣象災害進行對比分析，設計了小麥種植天氣指數(shù)保險產(chǎn)品；劉亞靜［11］對河北省的玉米區(qū)域產(chǎn)量指數(shù)保險和氣象指數(shù)保險費率分別進行厘定，并進行分析比較；高桂芹等［12］通過分析遷西板栗相對氣象產(chǎn)量和果實膨大期降水量的對應關系，設計了板栗干旱指數(shù)模型。

據(jù)保險公司統(tǒng)計，廊坊市每年都有由于旱災造成的玉米保險理賠案件，當?shù)剞r(nóng)民和保險公司對于氣象指數(shù)保險仍存在巨大的潛在需求。關于廊坊市氣象指數(shù)保險的研究鮮見報道，本研究從廊坊市農(nóng)業(yè)保險的實際需求出發(fā)，以霸州市夏玉米為研究對象，應用天氣指數(shù)保險理念，分析夏玉米生育期內(nèi)相關氣象要素和最終產(chǎn)量損失的關系，構建玉米干旱減產(chǎn)率模型，厘定純保險費率，設計夏玉米干旱氣象指數(shù)保險產(chǎn)品，以期為廊坊市農(nóng)業(yè)氣象指數(shù)保險工作的推廣應用提供技術指導。

1 資料與方法

1.1 資料來源

氣象資料選取霸州市國家氣象觀測站1980—2018年降水量、最高溫度、最低溫度、空氣相對濕度、日照時數(shù)、平均風速的逐日數(shù)據(jù)；玉米生育期及產(chǎn)量資料選取1993—2018年霸州市農(nóng)業(yè)氣象觀測數(shù)據(jù)，以上數(shù)據(jù)均來自于河北省氣象信息中心。

1.2 研究方法

根據(jù)夏玉米生育期觀測資料，將夏玉米生育期劃分為播種期至出苗期（簡稱播種-出苗，下同）、出苗-拔節(jié)、拔節(jié)-抽雄、抽雄-乳熟、乳熟-成熟5個生育期，對不同生育期內(nèi)氣象資料進行統(tǒng)計分析，通過分析夏玉米不同生育期氣象指數(shù)與玉米單產(chǎn)減產(chǎn)率的關系，選取關鍵生育期構建廊坊市霸州市夏玉米干旱氣象保險指數(shù)，并對其進行保險費率厘定。采用SPSS、Excel軟件進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。

1.2.1 夏玉米干旱氣象指數(shù)構建 干旱氣象指數(shù)用于表示夏玉米干旱災害程度，應具有人為因素影響小，計算簡單、相對穩(wěn)定性好，與歷史災損符合較好，且方便投保人理解和推廣的特點。本研究參考曲思邈等［13］對吉林省玉米干旱天氣指數(shù)保險的研究方法，綜合分析夏玉米在不同生育期的降水量與作物需水量，將夏玉米不同生育期降水量低于該生育期作物需水量（即P＜ETm）時的水分虧缺率（CWD，Crop water deficit）的絕對值（I）作為夏玉米干旱氣象指數(shù)，其公式如下。

式中，CWD為水分虧缺率（%）；P為累積降水量（mm）；ETm為潛在蒸散量（mm），是作物參考蒸散量ET（0mm）與作物系數(shù)（Kc）的乘積，ET0采用聯(lián)合國糧農(nóng)組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，F(xiàn)AO）推薦的Penman-Monteith公式［14］計算，公式如下。

式中，ET0為作物參考蒸散量（mm/d）；Rn為地表凈輻射［MJ（/m2·d）］；G為土壤熱通量［MJ（/m2·d）］；Tmean為日平均氣溫（℃）；u2為2 m高處風速（m/s）；es為飽和水汽壓（kPa）；ea為實際水汽壓（kPa）；Δ為飽和水汽壓曲線斜率（kPa/℃）；γ為干濕表常數(shù)（kPa/℃）。其中地表凈輻射、日平均溫度和水汽壓等參數(shù)均可通過日照時數(shù)、最高溫度和最低溫度等氣象要素求得。作物系數(shù)參考曹永強等［15］對河北省夏玉米作物系數(shù)的研究結果。

1.2.2 夏玉米減產(chǎn)率計算 為區(qū)分氣候因素對作物產(chǎn)量的影響，作物產(chǎn)量一般由趨勢產(chǎn)量、氣候產(chǎn)量和隨機誤差3部分組成，趨勢產(chǎn)量反映歷史時期生產(chǎn)力發(fā)展水平的長周期產(chǎn)量分量，也被稱為技術產(chǎn)量，氣候產(chǎn)量則反映受氣候要素波動為主的短周期產(chǎn)量分量，隨機誤差一般較小，忽略不計［16］。本研究利用1993—2018年夏玉米單產(chǎn)資料，采用3年滑動平均方法模擬趨勢產(chǎn)量，進而分離出氣象產(chǎn)量和相對氣象產(chǎn)量，相對氣象產(chǎn)量為負值則表示作物減產(chǎn)，減產(chǎn)率（D）為相對氣象產(chǎn)量中減產(chǎn)部分。公式如下。

式中，Ym為氣象產(chǎn)量；Y為作物單產(chǎn)；Yt為趨勢產(chǎn)量；Yp為相對氣象產(chǎn)量。

1.2.3 干旱氣象指數(shù)賠付標準 參考曹雯等［17］對河南省冬小麥干旱天氣指數(shù)的研究方法，干旱氣象指數(shù)保險的賠付公式如下。

式中，M是單位面積保險賠償金額（元/hm2）；D為減產(chǎn)率；Dmin是賠付觸發(fā)值對應的減產(chǎn)率；Dmax是最高減產(chǎn)率；Q是保險金額（元/hm2）。

1.2.4 純保險費率厘定 保險費率由純費率和附加費率共同組成，純費率是保險損失的期望值，也稱凈費率，是保險費率的主要部分，公式［17］如下。

式中，R為保險純費率；E［LOSS］為產(chǎn)量損失的數(shù)學期望；Lr為不同干旱氣象指數(shù)的減產(chǎn)率；Pi為不同干旱氣象指數(shù)發(fā)生概率（%）。

2 結果與分析

2.1 不同生育期干旱氣象指數(shù)與夏玉米相對氣象產(chǎn)量關系

選取生育期降水量低于該生育期作物需水量時的干旱氣象指數(shù)與當年的相對氣象產(chǎn)量進行相關分析，結果見表1。夏玉米在不同生育期內(nèi)對水分的需求存在差異，抽雄-乳熟期為夏玉米需水高峰期，該時期干旱氣象指數(shù)與相對氣象產(chǎn)量的相關系數(shù)為-0.732，呈極顯著負相關，拔節(jié)-抽雄期的相關系數(shù)次之，為-0.656，呈顯著負相關，出苗-拔節(jié)期夏玉米干旱氣象指數(shù)與相對氣象產(chǎn)量相關系數(shù)最小。綜合分析夏玉米全生育期和拔節(jié)-乳熟期的干旱氣象指數(shù)與相對氣象產(chǎn)量的關系，相關系數(shù)分別為-0.586、-0.570，且均通過0.05水平的顯著檢驗。

表1 不同生育期干旱氣象指數(shù)與夏玉米相對氣象產(chǎn)量的相關系數(shù)

2.2 夏玉米災損模型

考慮不同生育期干旱對夏玉米產(chǎn)量的影響和農(nóng)戶在實際投保過程中的可操作性，本研究選取玉米需水關鍵期（拔節(jié)-乳熟期）和全生育期的夏玉米干旱氣象指數(shù)分別與夏玉米減產(chǎn)率進行回歸分析，建立夏玉米減產(chǎn)率回歸模型（表2），其回歸判定系數(shù)分別為0.577、0.346，均通過了0.05水平顯著檢驗。

表2 夏玉米干旱氣象指數(shù)與減產(chǎn)率回歸模型

根據(jù)回歸方程，得出不同干旱氣象指數(shù)對應夏玉米減產(chǎn)率，干旱氣象指數(shù)越大，夏玉米干旱程度越嚴重，減產(chǎn)率越高。只考慮拔節(jié)-乳熟期干旱災害，當夏玉米干旱氣象指數(shù)為40%時，夏玉米減產(chǎn)率為9%；當夏玉米干旱氣象指數(shù)為75%時，減產(chǎn)率為29%；當拔節(jié)-乳熟期沒有降水，即干旱氣象指數(shù)為100%時，減產(chǎn)率為43%。在綜合考慮全生育期情況下，當夏玉米干旱氣象指數(shù)為40%時，夏玉米減產(chǎn)率為13%；當夏玉米干旱氣象指數(shù)為60%時，減產(chǎn)率為22%；當夏玉米干旱氣象指數(shù)為70%時，減產(chǎn)率為27%；若夏玉米整個生育期沒有降水，即干旱氣象指數(shù)為100%時，減產(chǎn)率為41%。

按照與干旱等級相一致的原則，以及夏玉米干旱氣象指數(shù)與減產(chǎn)率之間的關系，將霸州市夏玉米干旱等級進行劃分（表3）。當減產(chǎn)率低于10%時，夏玉米為輕旱；當減產(chǎn)率在10%～20%時，判定為中旱；當減產(chǎn)率在20%～30%時，為重旱；當減產(chǎn)率超過30%，此時夏玉米為嚴重干旱。

表3 霸州市夏玉米干旱等級劃分

2.3 夏玉米干旱氣象保險產(chǎn)品設計

根據(jù)市場調(diào)查可知，在沒有災害發(fā)生情況下，霸州市夏玉米產(chǎn)量可達6 750 kg/hm2，按照當前市場價格2.2元/kg進行推算，豐產(chǎn)產(chǎn)值可達14 850元/hm2。由表4可知，只考慮拔節(jié)-乳熟期干旱災害，最高可導致玉米減產(chǎn)43%，約造成經(jīng)濟損失6 385.5元/hm2；考慮全生育期夏玉米干旱災害，最高可導致夏玉米減產(chǎn)41%，造成經(jīng)濟損失約6 088.5元/hm2。參考楊太明等［18］對夏玉米的研究，并結合霸州市當?shù)貙嶋H情況，均選擇干旱氣象指數(shù)40%作為干旱保險賠付的觸發(fā)值。

基于1980—2018年霸州市氣象站觀測數(shù)據(jù)，計算不同干旱氣象指數(shù)發(fā)生概率及其對應減產(chǎn)率，利用式（7）計算獲得拔節(jié)-乳熟期夏玉米干旱指數(shù)保險費率為5.6%，全生育期夏玉米干旱指數(shù)保險費率為6.5%，拔節(jié)-乳熟期夏玉米干旱指數(shù)保費=保險金額×純保險費率=357.6元/hm2，全生育期夏玉米干旱指數(shù)保費為395.7元/hm2。表4中列出部分干旱氣象指數(shù)對應的減產(chǎn)率、賠付比例和單位面積賠償金額。

3 小結與討論

本研究以廊坊市霸州市夏玉米為研究對象，利用分析氣象資料、夏玉米生育期和歷年單產(chǎn)資料構建夏玉米干旱氣象指數(shù)，分析干旱氣象指數(shù)與減產(chǎn)率之間相互關系，建立減產(chǎn)率模型，厘定保險純費率，設計夏玉米干旱氣象保險產(chǎn)品。

根據(jù)研究可知，廊坊市霸州市夏玉米在拔節(jié)-乳熟期的干旱氣象指數(shù)與相對氣象產(chǎn)量相關性較高，說明該時期對水分需求較高，發(fā)生干旱對夏玉米生長和產(chǎn)量形成具有嚴重影響，這與劉曉英等［19］對安徽省夏玉米研究結果一致。選取拔節(jié)-乳熟期和全生育期2個時期分別開展夏玉米干旱氣象指數(shù)研究，構建夏玉米減產(chǎn)率模型，并將夏玉米干旱分為輕旱、中旱、重旱和嚴重干旱4個等級。當干旱氣象指數(shù)均為100%時，拔節(jié)-乳熟期的減產(chǎn)率較全生育期更大，其原因可能是本研究中未出現(xiàn)全生育期無降水的極端干旱情況，拔節(jié)-乳熟期干旱氣象指數(shù)與減產(chǎn)率相關性更大，但在實際應用中該結果還需進行進一步研究與修正。與之前學者對干旱氣象指數(shù)的研究結果［10，13，20］相比，相同減產(chǎn)率情況下，本研究中干旱氣象指數(shù)較高，是由于本研究站點在夏玉米生長期間對其進行了灌溉，灌溉用水來自附近河流，灌溉存在較大隨機性且其數(shù)據(jù)不易觀測和記錄，本研究中僅對降水量進行分析，忽略了灌溉對夏玉米生產(chǎn)的影響，干旱氣象指數(shù)較高。通過對歷史干旱理賠發(fā)生概率和賠付金額進行統(tǒng)計，對廊坊市霸州市夏玉米干旱氣象保險產(chǎn)品進行設計，確定起賠標準為干旱氣象指數(shù)＞40%，在拔節(jié)-乳熟期保險費率為5.6%，全生育期為6.5%，這與當?shù)乇ｋU公司開展保險業(yè)務中的實際費率較為一致，具有較好的參考性。

本研究選取水分虧缺率作為干旱氣象指數(shù)，依據(jù)氣象資料即可進行計算，指標客觀實際，理賠操作簡單，在一定程度上解決了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險存在的道德風險和逆向選擇等問題。但在實際生產(chǎn)過程中，干旱對夏玉米產(chǎn)量的影響還受土壤類型、玉米品種、灌溉管理和種植規(guī)模等因素影響，保險條例和相關費率厘定也與市場和政策密切相關，在以后的研究中還需加強氣象與農(nóng)業(yè)、保險等多學科融合，以更好地滿足保險產(chǎn)業(yè)業(yè)務需求。