農業保險承保規模越大越好嗎？

摘 要：基于2011—2020年中國農業保險經營機構的數據，運用固定效應模型與系統廣義矩估計（GMM）方法，探究農業保險承保規模對大災風險應對能力的影響。研究發現：農業保險承保規模在初期擴張階段對于分散承保風險具有正面作用。然而，隨著承保規模的進一步擴大，風險逐步積累，導致其對于大災風險應對能力的影響轉為負面。“償二代”監管體系的引入能夠延緩因承保規模擴張而造成的大災風險應對能力的變化趨勢。鑒于此，需要根據不同類型保險公司的特點進行償付能力分類監管，引導保險公司控制農業保險經營規模，確保其維持在既能有效應對大災風險又能保持穩定經營的區間內。

關鍵詞： 農業保險；承保規模；大災風險；應對能力；償付能力監管體系

中圖分類號：F840.66"" 文獻標識碼： A""" 文章編號：1003-7217（2025）02-0035-08

一、引 言

農業保險作為防范農業災害風險的重要工具，為中國鄉村振興戰略提供了堅實支撐。自政策性農業保險開展以來，中國農業保險進入保費收入快速增長、承保規模高速擴張的新時期。中國農業保險保費收入從2007年的51.84億元增至2023年的1429.66億元，提供的風險保障從2007年的1126億元增至2023年的4.98萬億元①。中國農業保險承保規模的持續擴大自然與行業整體發展、市場主體增加密不可分，2022年中國農業保險經營機構數量已達到37家②。各保險公司在農業保險保費收入獲得較大幅度增長的同時，也在不斷拓寬經營區域，通過區域延伸實現農業保險業務的發展和承保規模的擴大[1]。

農業保險承保風險具有廣泛的伴生性，風險分散難度大。既有研究認為，一方面，農險保費收入的增加與承保規模的擴大相對應，有助于農業保險經營機構在橫向和縱向兩個層面、在更大的范圍內對承保風險進行分散，因而承保規模的擴大能夠降低經營風險，從而幫助保險機構在大災風險發生時有充足能力提供更多賠付[2]。另一方面，嚴重的信息不對稱、外部負效應等市場失靈問題[3，4]，是逆向選擇和道德風險產生的源頭之一，鑒于農業保險損失補償的職能和負債經營的特點，隨著農業保險規模的擴大，這些問題會不斷積累而逐步影響到保險公司的穩健經營[5]。若保險公司過度追求保費增長而產生道德風險[6]，反而不利于農業保險補償損失核心功能的發揮。事實上，保險公司承擔的風險責任與其自身服務能力的匹配程度，既能反映其風險識別的精準度，也能體現其風險管控水平。因此，在極端天氣頻發、農業產業風險漸趨復雜的環境下，結合“償二代”相關規則不斷細化的背景，考察農業保險承保規模與大災風險應對能力的關系及其作用機理，對于農業保險適度規模經營和承保風險有效管控具有重要現實意義。

二、理論分析與研究假說

（一）農業保險承保規模對大災風險應對能力的影響

農業保險大災風險是指在農業保險承保范圍內，由嚴重自然災害事故造成農業保險業務損失超過了風險承擔主體的承受能力，并引起特定超賠責任的風險[7]。根據風險分散理論和大數定律，對于發生概率低、損失程度高的大災風險，更需要跨區分散與跨時分散的共同作用[8]。同時，保險公司可以將保險資金投入社會再生產過程或直接進入金融市場，通過發揮農業保險的融通資金功能以獲取投資收益，增加用于賠付的資源。由保費收入和投資收入雙重來源積累的資源，提升了保險公司在大災風險發生時的保險賠付水平。據此推出，如果保險公司能夠有效控制風險責任范圍，承保規模的擴張將提升其大災風險應對能力。

但與此同時，保費收入的快速增長、規模的過度擴張是導致保險公司在大災風險發生時無力應對的重要原因[9]。保費收入對于保險公司的重要程度，致使其可能受到搶占市場等動機驅使，常常會忽視一些關鍵因素，例如降低承保標的篩選門檻等，加劇逆向選擇和道德風險問題。而新進入市場的保險業務通常具有不確定性，伴隨農業損失風險的積累，在大災風險發生時容易陷入應對能力不足的危機。因此，若保險公司承擔的風險責任超過其能掌控的范圍，則承保規模的過度擴張不利于其應對大災風險。

基于上述分析，提出如下假設：

H1 農業保險承保規模并非越大越好，其與大災風險應對能力之間呈現先升后降的“倒U形”關系。

（二）償付能力監管體系的調節效應

償付能力作為保險公司經營的“生命線”，是中國保險監管的核心內容。2016年正式實施的“償二代”通過“三支柱”框架進行全方位的風險管理，有效提升保險公司的風險識別能力和風險管控意愿。且對于風險攝入環節中的各類潛在風險和新興風險，保險公司防范和管控靈敏度相較“償一代”監管時期也有明顯提升[10]，從而推動農業保險承保規模與大災風險應對能力之間的“倒U形”關系曲線向更為陡峭轉變。

此外，更為合理的監管規則能夠促使保險公司采用積極手段應對償付能力下滑的壓力。“償二代”監管規則中，在計算農業保險保費風險和準備金風險最低資本時，均存在相應的綜合成本率特征系數，基于對最低資本計算每年維持相對穩定的考量，特征系數的存在能夠增強保險公司對農險綜合成本率的重視程度，推動其提升對綜合成本穩定性的管理水平[11]。在資金運用方面，保險公司通過評估各項風險占用資本、提高投資綜合收益等進行資本補充；在業務經營方面，通過提高承保業務質量、降低成本管理費用等實現開源節流，對機構間無序競爭和惡性競爭造成的尋租、虛假承保等違規行為[12]起到了預防作用，從而推后了由適度規模經營向業務過度擴張的拐點到來，使得“倒U形”關系曲線拐點右移。

基于上述分析，提出如下假設：

H2 償付能力監管體系在農業保險承保規模與大災風險應對能力之間的“倒U形”關系中起到調節作用，表現為使“倒U形”關系曲線更為陡峭，且推動拐點右移。

三、研究設計

（一）數據來源和處理

2021年底以“穿透到底”為原則的“償二代二期”工程落地，對“償二代”監管規則進行了全面調整。考慮到部分保險公司的農業保險經營行為在“償二代二期”落地之前就提前有所轉變，為保持“償二代”實施期間各公司農業保險經營行為的持續性和連貫性，同時更為清晰地展示償付能力監管體系的調節效應，因而將研究的時間跨度定為2011—2020年。具體而言，選取此期間在中國開展農業保險業務的所有保險公司作為研究對象，研究數據來源于2012—2021年的《中國保險年鑒》《中國統計年鑒》以及各公司的年度信息披露報告等。數據處理過程中，剔除了部分缺失數據，以確保研究所用數據的可信程度，從而構建了由33家財險公司組成的面板數據。同時，為剖析保險公司在特定歷史時期監管要求下展示出的差異性，以“償二代”實施為時間節點，將2011—2015年、2016—2020年分別作為“償一代”“償二代”實施的不同階段。

（二）變量選取

1.被解釋變量。

使用Cummins反應函數測算2011—2020年中國農業保險經營機構的大災風險應對能力，即在給定大災風險損失發生時各公司有能力提供的最大賠付額，并進行對數修正。

根據Borch定理 [13]，保險行業實現帕累托最優的條件是分攤到各個保險公司的社會風險份額與各公司的風險容忍程度相對應。由此可知，保險行業大災風險應對能力最大化的條件，是各個保險公司持有同樣的凈投資組合的一部分份額，行業中所有公司持有該組合造成的損失額（Li）與保險行業的損失總額（L）成比例。基于上述最大化條件，通過大災風險損失發生時的一般性反應函數，測算得到各公司和整個行業的大災風險應對能力。具體地，令保險公司的終期權益為Ti，則

Ti=max{（Pi+Q0i）（1+r）－αiL;0}" （1）

式（1）中，Pi為保險公司i的凈保費收入，Q0i為保險公司i的期初權益（或盈余），r為當期的無風險利率，L為整個保險行業面對的大災風險損失。行業應對能力最大化的必要條件是所有保險公司在行業承保組合中占有一定比例的份額αi，因此保險公司i分攤的大災風險損失也與該份額αi成比例，為Li=αiL。令權益資本Qi=Q0i1+r。基于精算等價原理推出

Pi=ELi1+r （2）

結合Pi、Qi、Li等相關定義公式，將終期權益重新表述為

Ti=max{E（Li）+Qi－L;0}"" （3）

保險公司i對投保人能夠支付的賠付額Lpi是其分攤的大災風險損失的最小值：

Lpi=min{Li;E（Li）+Qi}（4）

在給定大災損失L的情況下，Cummins反應函數為

Ri|L=E（Li）+Qi－E（Ti|Qi，L）=

（E（Li）+Qi）（－Ci）+

μLi|L（Ci）－σLi|Lφ（Ci）（5）

其中，

Ci=E（Li）+Qi－μLi|LσLi|L，μLi|L=μi+ρiσiσL（L－μL），σ2Li|L=σi（1－ρ2i）

式（5）中，ELi是保險公司i在樣本區間內的期望損失，Qi表示評估時點上保險公司i的權益資本；μi、σi代表保險公司i在樣本區間內保險賠付的均值和標準差；ρi代表保險公司i的損失與行業損失之間的相關系數。·為正態分布函數，φ·為概率密度函數。

2.核心解釋變量。

農業保險承保規模為核心解釋變量。在農業保險經營過程中，承保規模大小是保險公司在更大時空范圍內分散風險與拓展新業務帶來的不確定性之間做出的平衡，是保險公司風險識別精確性和風險管控水平高低的具體體現。考慮到保費收入對保險公司財務狀況的重要意義，在此選擇農業保險保費收入作為反映農業保險承保規模的代表性指標。

3.控制變量。（1）選擇農業保險賠付率和公司層面準備金盈余比兩類指標反映農業保險風險程度。參考美國保險監管信息系統（IRIS）的統計指標，結合中國《農業保險大災風險準備金管理辦法》，采用準備金盈余比衡量公司層面大災風險準備金的運用程度。基于計提方式分為保費準備金及利潤準備金。參考魏超等［14］的測算方法，依據大類險種計提比例，以“各險種最高計提比例（各省均值）×保費收入”為原則計算保費準備金。依據農險保費收入占總保費收入的比例對公司的凈資產總額做出調整，將保費準備金與利潤準備金相加，準備金盈余比即為二者總和與調整后的凈資產的比值。（2）選取包含業務及管理費用等類別的綜合費用率這一經濟指標［15］，衡量農業保險經營機構的營運能力。（3）選用凈資產收益率（roe）以及投資收益率（roi）兩項指標，來呈現公司運用自身所擁有的資本進行投資從而獲取收益的能力。

4.機制變量。選取農業保險承保風險作為機制變量，表示經營農業保險期間所承擔的保險風險和事先預期不相符時產生的風險狀況。參考既有研究評估財險公司承保業務財務穩定性的方式［16-18］，在計算綜合成本率的基礎上，依據農業保險保費收入占比進行相應調整。為盡量避免單獨年份波動對結果產生的影響，取三年滾動標準差，以全面展現復雜的農業保險承保風險情況。

變量定義及描述性統計詳見表1。

（三）模型設定

1.基準估計模型。

基于面板數據回歸模型實證分析農業保險承保規模對大災風險應對能力的影響，進行如下設定：

responseit=α0+α1scaleit+αiControlit+εit（6）

responseit=β0+β1scaleit+β2scale2it+

βiControlit+μit （7）

式（6）和式（7）中，i表示保險公司，t表示年份，responseit代表t年度i公司的大災風險應對能力，為驗證“倒U形”關系，參考既有研究[19，20]，構造scaleit和scale2it分別代表t年度i公司以保費收入反映的農業保險承保規模及其平方項。Controlit代表控制變量，包括t年度i公司的農業保險賠付率、保費準備金盈余比、利潤準備金盈余比、綜合費用率、凈資產收益率和投資收益率。α0、α1、αi為待估系數，β0、β1、β2、βi為加入承保規模平方項后的待估系數，εit和μit均為殘差項。

2.門檻回歸模型。

為探究農業保險承保規模對大災風險應對能力非線性影響的形成機制，參考既有處理經驗[8，21]，構建門檻回歸模型檢驗農業保險承保規模對承保風險的門檻效應：

riskit=η0+η1scaleit·I（scaleit≤σ1）+

η2scaleit·I（σ1lt;scaleit≤σ2）+…+

ηnscaleit·I（σn－1lt;scaleit≤σn）+

ηn+1scaleit·I（scaleitgt;σn）+ηiControlit+εit（8）

式（8）中，riskit代表t年度i公司經營農業保險的承保風險，scaleit代表農業保險承保規模也同時作為門檻變量。σn為門檻值，I（·）為指示函數，當括號內條件得到滿足時取值為1，未得到滿足時取值為0。Controlit代表控制變量，η0、η1、η2、ηn、ηn+1、ηi等為待估系數，εit為殘差項。

3.調節效應模型。

為檢驗償付能力監管體系的調節效應，參考既有研究調節效應檢驗方法[22-24]，將“償二代”實施的虛擬變量引入基準估計模型，并引入農業保險承保規模及其平方項與虛擬變量的交互項，具體形式如下：

responseit=γ0+γ1scaleit+γ2scale2it+

γ3postt+γ4scaleit×postt+γ5scale2it×

postt+γiControlit+εit（9）

式（9）中，postt為t年度“償二代”實施的虛擬變量，假設t年“償二代”已實施，則postt值設定為1；假設t年“償二代”尚未實施，則postt值設定為0。Controlit代表控制變量，γ0、γ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γi為待估系數，εit為殘差項。

四、實證檢驗與結果分析

（一）基準模型估計

通過多重共線性檢驗結果可知，VIF值上下限分布為1.111～3.142，均值落在1.619，拒絕了解釋變量之間顯著相關的原假設。進一步地，Hausman檢驗結果為0，F檢驗結果也為0，故采用固定效應模型以控制隨公司個體和時間變化的不可觀測因素對實證結果的干擾[25]。

表2中，根據列（1）和列（3）的結果，農業保險承保規模在5%的水平上顯著為正，體現出擴大農業保險承保規模可以有效提升大災風險應對能力。分別加入承保規模平方項的列（2）和列（4）中，農業保險承保規模一次項在1%的水平上顯著為正，承保規模平方項在5%的水平上顯著為負，展示出農業保險承保規模對大災風險應對能力呈先升后降的“倒U形”影響，故假設H1得以驗證。

根據列（4）結果計算得出，農業保險承保規模對大災風險應對能力由升轉降的拐點值為2.8396③，表明經對數處理后的農業保險保費收入低于2.8396時，影響過程處于規模報酬遞增階段，即位于逐漸趨向于適度承保規模所產生的最佳經濟效益的過程中，因此對于大災風險應對能力而言處于承保規模“越大越好”的階段；當經對數處理后的農業保險保費收入高于2.8396時，影響過程處于規模報酬遞減階段，即逐漸偏離適度規模所產生的最佳經濟效益，因此承保規模過度擴張反而造成了大災風險應對能力的下降。

（二）穩健性檢驗

第一，更換估計方法。首先，若僅憑借平方項的顯著性做出判斷，有一定概率會將凹向原點的單調關系誤認為是“倒U形”關系［26］，因此使用Utest方法檢驗“倒U形”關系。結果顯示，t統計量為1.67，對應概率為0.0725，斜率區間為-0.590到1.142，其中包含負值，并在10%水平上顯著拒絕原假設。Utest檢驗所獲得的極值點為2.9031④，接近基準模型得出的2.8396。其次，使用公司總保費收入及其二次項的滯后項作為工具變量［27］，運用兩步系統GMM方法，處理因企業文化、戰略決策等遺漏變量可能產生的內生性問題。Sargan檢驗的P值顯著不為0，且表3中列（6）的結果顯示，農業保險承保規模及其平方項系數分別在1%和5%水平上顯著。綜合上述結果，農業保險承保規模對大災風險應對能力的“倒U形”影響穩健存在。

第二，更換核心變量及樣本時間跨度。首先，從絕對量和相對量兩個維度，分別通過保費增量以及保費增速反映承保規模的擴張［28］。表3中列（1）～列（4）的結果顯示，保費增量、保費增速及各自承保規模平方項系數均在1%或5%水平上顯著。其次，剔除2020年受新冠疫情等因素影響的數據，以2011—2019年跨度進行估計。表3中列（7）和列（8）的結果顯示，農業保險承保規模及其平方項系數仍然在1%或5%水平上顯著。上述結果進一步印證了“倒U形”關系的穩健性。

（三）異質性分析

公司規模不同形成的范圍經濟差異，外資屬性不同帶來的經營理念和管理水平差異，均會與農業保險承保規模對大災風險應對能力的影響效應存在關聯。在此進行進一步分析。

首先，考察不同規模保險公司的表現差異。參考既有研究的公司規模分類標準[29]，以2020年各財險公司的總資產為排序基準，以15%、16%～40%、41%～100%的排名順序為劃分層級，對大、中、小保險公司規模進行區分。表4中公司規模異質性分析結果表明，在小規模保險公司中，農業保險承保規模及其平方項系數分別在1%和5%水平上顯著，表明承保規模與大災風險應對能力呈現“倒U形”關系。而在中規模保險公司中，僅農業保險承保規模在10%的水平上顯著為正，表明承保規模和大災風險應對能力存在“越大越好”的線性關系，其原因可能在于規模經營更有利于對資源的集約利用，從而能夠緩解承保規模大幅度擴張帶來的負面效果。這一結果具有一定政策含義，即保持農業保險適度規模對于中國數量較多的小規模保險公司穩健經營具有重要意義。

其次，考察不同外資屬性保險公司的表現差異。表4中外資屬性異質性分析結果表明，在非外資保險公司中，農業保險承保規模及其平方項系數分別在1%和5%水平上顯著，表明承保規模與大災風險應對能力呈現“倒U形”關系。而在外資或中外合資保險公司中，僅農業保險承保規模在5%水平上顯著為正，表明承保規模和大災風險應對能力存在“越大越好”的線性關系，其原因可能在于外資或合資公司的經營理念更為成熟，對于大災風險的管控經驗更為完善。這一結果表明，對于中國廣大非外資保險公司而言，維持保費收入穩健增長是提高大災風險管控水平的重要途徑，更是農業保險可持續發展的關鍵。

五、作用機制檢驗

（一）農業保險承保規模對承保風險的門檻效應

根據作用機制分析，隨著保費收入的增長，農業保險經營過程中承擔的風險可能呈現“先分散，后集聚”的非線性變化特征。為驗證上述推論，在轉化為平衡面板數據之后，運用門檻回歸模型進行檢驗，遵循一般研究慣例［30］設定了單一門檻、雙重門檻、三重門檻三種情況，發現僅單一門檻的概率值在10%水平上顯著，門檻回歸模型結果顯示單一門檻值為2.8221，接近基準模型所得拐點值2.8396，進一步驗證保費收入增長對農業保險承保風險的非線性影響穩健存在。

表5中列（3）和列（4）顯示，農業保險承保規模擴張的作用首先表現為分散承保風險（邊際效應：-0.0479），逐漸趨向適度承保規模引致的最佳經濟效益，可能會促成承保規模“越大越好”的階段出現。在越過2.8221的門檻值后，由于農業大災損失風險的不斷積累，承保風險由“先分散”轉為“后集聚”階段，經濟效益逐漸偏離適度承保規模所產生的最大值。與之相應，可能會陸續與承保規模“越大越好”的階段背道而馳。

（二）償付能力監管體系的調節效應

理論上償付能力監管體系將在農業保險承保規模作用于大災風險應對能力的過程中發揮調節效應，在此分別引入農業保險承保規模及其平方項與“償二代”實施虛擬變量的交互項，運用固定效應模型進行分析。

表6中列（1）和列（3）顯示，“償二代”實施虛擬變量顯著為正，說明“償二代”的實施顯著增強了農業保險大災風險應對能力。列（2）和列（4）顯示，承保規模平方項及其與“償二代”實施虛擬變量的交互項顯著為負，說明實施“償二代”推動“倒U形”關系曲線更為陡峭。此外，以列（4）的系數值對應于式（9）的參數，γ1、γ2、γ4和γ5均顯著，且經計算得出γ1γ5-γ2γ4的具體結果為正值，說明“償二代”規范市場行為和引導適度規模經營推動了“倒U形”關系曲線拐點右移，由此假設H2得以驗證。這一結論具有較為明確的政策含義，即償付能力監管體系是否恰當和有效，是我國農業保險能否維持穩健發展的關鍵。

六、結論與啟示

在大災重現期20年的情景設定下，以2011—2020年我國農業保險經營機構數據為基礎，以農業保險保費收入反映承保規模，基于固定效應模型、系統GMM等方法，實證分析農業保險承保規模對大災風險應對能力的影響，識別了公司規模和外資屬性兩方面差異帶來的異質性問題。在此基礎上，首先引入農業保險承保風險指標，檢驗承保規模對承保風險的門檻效應，并分析承保規模擴張對于大災風險應對能力先升后降作用的影響機制。然后探究了償付能力監管體系發揮的調節效應。所得結論主要包括：（1）通過保費收入反映的農業保險承保規模并非越大越好，其與大災風險應對能力之間呈現“倒U形”關系，即越過拐點值后，農業保險承保規模與“越大越好”的階段逐漸背道而馳。在采用Utest檢驗、替換代表性變量、更換估計方法后，相關結論均依然穩健。（2）從公司規模和外資屬性的差異來看，農業保險承保規模對大災風險應對能力的“倒U形”影響僅體現在小規模保險公司和非外資保險公司中。（3）門檻效應檢驗結果表明，農業保險承保規模擴張的作用首先表現為分散承保風險，在越過門檻值后，由于農業大災損失風險的逐漸積累，承保規模的過度擴張反而提升了承保風險。（4）償付能力監管體系向更為合理高效更替，可以有效調節農業保險承保規模與大災風險應對能力之間的“倒U形”關系，實施“償二代”使得曲線更為陡峭，且推動拐點右移。

本文的研究結論可以得出如下啟示：（1）在政策完善方面，根據各類保險公司的差異實施償付能力監管。我國正持續深化償付能力監管體系改革，2022年正式啟用了“償二代二期”規則。監管部門在進一步完善階段，應充分考慮保險公司的規模和屬性差異，有針對性地實施分類監管，引導保險公司在監管規則框架內，承擔自身可用資源所對應的適當風險，推動償付能力監管體系的科學演進。（2）在實踐應用方面，在政策性農業保險價格競爭空間受限的現實背景下，為實現保費收入增長等目標，保險公司可能會受此驅使，致使其承擔與自身服務能力不匹配的過高風險。保險公司應在償付能力監管規則的框架內，綜合考慮其農業保險賠付率、大災準備金提取比例、綜合費用率、投資收益率等多重因素，保持農業保險經營規模適度。在近年來愈發激烈的農業保險市場競爭中，保險公司應從產品開發和服務能力等方面著手擴大細分市場份額，通過產品差異化和服務專業化等良性競爭途徑，實現保費收入的穩健增長和承保規模的適度擴張，助推農業保險行業的可持續高質量發展。

注釋：

① 資料來源：國家金融監督管理總局。

② 資料來源：《中國保險年鑒（2023）》。

③ 由式（7）對大災風險應對能力（response）求關于農業保險承保規模（scale）的一階偏導數。當（response）（scale）=β1+2β2scale=0時，“倒U形”曲線處于拐點。根據列（4）的估計結果，可得拐點值為scale=－β12β2=－0.92742×（－0.1633）=2.8396。

④" 限于篇幅，Utest檢驗結果未展示，備索。

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（責任編輯：厲亞）

Is Larger Agricultural Insurance" Underwriting Scale Better？

—Based on the Coping Capacity of Agricultural Insurance to Catastrophic Risks

ZHU Ming1，2， REN Tianchi3， YANG Ruihua4

（1.School" of Economics， Fudan University， Shanghai 200433，China;

2.Postdoctoral Workstation， China Pacific Insurance （Group） Company Limited， Shanghai 200120， China;

3.School of Insurance， Shandong University of Finance and Economics， Jinan， Shandong 250014， China;

4.College of Economics and Management， China Agricultural University， Beijing 100083， China）

Abstract：Based on the data of China’s agricultural insurance operators from 2011 to 2020， a fixed-effects model and the systematic generalized moment estimation （GMM） method are used to analyze the impact of agricultural insurance underwriting scale on the coping capacity of agricultural insurance to catastrophic risks. The study finds that， agricultural insurance underwriting scale has a positive effect on diversifying underwriting risk during the initial expansion phase. However， with the further expansion of underwriting scale， there has been a gradual build-up of risk， leading to a negative turn in its impact on the coping capacity of agricultural insurance to catastrophic risks. The introduction of" “Solvency Ⅱ”" can slow down the trend of changes in the coping capacity to catastrophic risks caused by the expansion of underwriting scale. In view of this， there is a need to categorize and supervise solvency according to the characteristics of different types of insurance companies， and to guide insurance companies in controlling the operating scale to ensure the maintenance zone which can both effectively cope with catastrophic risks and maintain stable operations.

Key words：agricultural insurance；underwriting scale；catastrophic risk；coping capacity； solvency regulatory system

基金項目：" 中國博士后科學基金資助項目（2024M753627）；國家社會科學基金面上項目（21BJY064）

作者簡介： 朱銘（1993—），女，北京人，博士，復旦大學經濟學院、中國太平洋保險（集團）股份有限公司博士后科研工作站博士后，研究方向：農業風險管理、農業保險；通信作者：任天馳（1991—），男，江蘇徐州人，博士，山東財經大學保險學院講師，研究方向：農業保險、農業經濟；楊汭華（1963—），女，陜西合陽人，博士，中國農業大學經濟管理學院教授、博士生導師，研究方向：農業風險管理、農業保險。