劉素春,劉亞文
(山東財經(jīng)大學(xué) 保險學(xué)院,山東 濟南 250014)
農(nóng)產(chǎn)品收入保險是以農(nóng)戶的收入作為保險標(biāo)的,它不僅承保因自然災(zāi)害帶來的產(chǎn)量損失,而且承保市場風(fēng)險所造成的價格波動。目前我國各地實施的主要是保障水平較低的成本保險,無法補償農(nóng)戶因市場價格波動所帶來的損失。這種“低保費、低保障、保成本”的傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)保險已無法適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展需求,隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、規(guī)?;图s化經(jīng)營的推進,我國農(nóng)業(yè)保險應(yīng)探索由“保成本”轉(zhuǎn)向“保收入”。2017年中央一號文件提出支持地方開展特色農(nóng)產(chǎn)品保險,探索建立農(nóng)產(chǎn)品收入保險制度。2018年中央一號文件要求深化農(nóng)產(chǎn)品收儲制度和價格形成機制改革,積極探索三大糧食作物完全成本保險和收入保險試點。從國際經(jīng)驗和我國的農(nóng)業(yè)保險實踐來看,收入保險可能是未來農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品的主導(dǎo)形態(tài),是我國農(nóng)產(chǎn)品定價機制改革的重要手段,成為實現(xiàn)國家宏觀和微觀多重農(nóng)業(yè)政策目標(biāo)的重要途徑[1]。
國外學(xué)者在產(chǎn)品可行性及費率厘定方面有著豐富的研究成果。在收入保險可行性方面,Goodwin B K等(2014)[2]認(rèn)為,與單獨的農(nóng)作物產(chǎn)量或者價格保險相比,收入保險是一種更佳的風(fēng)險規(guī)避方法,研究結(jié)果表明農(nóng)產(chǎn)品收入保險大大提高了農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的積極性。在費率厘定方面,Tejeda H A(2008)[3]研究表明,農(nóng)產(chǎn)品價格風(fēng)險和產(chǎn)量風(fēng)險存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。Woodard J D等(2011)[4]通過混合Copula函數(shù)計算產(chǎn)量及價格的聯(lián)合分布,并認(rèn)為其結(jié)果優(yōu)于單個Copula函數(shù)。Goodwin B K等(2014)[2]通過非參數(shù)和密度估計方法估計產(chǎn)量及價格的分布,并采用Copula函數(shù)計算得出聯(lián)合分布函數(shù),在此基礎(chǔ)上厘定出總費率。
國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品收入保險雖處于起步階段,也有眾多學(xué)者研究了相關(guān)問題。在農(nóng)產(chǎn)品收入保險實施的必要性及可行性方面,曾勤(2016)[5]認(rèn)為農(nóng)產(chǎn)品收入保險可以彌補產(chǎn)量保險與價格保險存在的不足,更加符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的風(fēng)險保障需求。庹國柱等(2016)[1]認(rèn)為價格指數(shù)保險等具有一定的局限性,收入保險可以成為完善我國農(nóng)產(chǎn)品價格形成機制改革的重要手段,并可以取代大宗農(nóng)產(chǎn)品的其它直接補貼。肖宇谷等(2013)[6]認(rèn)為產(chǎn)量保險與價格保險存在一定的局限性,收入保險可以為農(nóng)民提供更有力的風(fēng)險保障。關(guān)于定價方法,馮文麗等(2017)[7]利用Copula方法,對河北省玉米收入保險進行了定價研究。吳銀豪(2017)[8]以新疆阿克蘇棉花為例,通過 Copula函數(shù)厘定出收入保險的費率,認(rèn)為農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和價格的相關(guān)性較弱時,價格因素會導(dǎo)致偏高的保費費率。袁祥州(2016)[9]通過構(gòu)建價格與產(chǎn)量的雙風(fēng)險因子Copula模型,并通過Monte Carlo模擬產(chǎn)生仿真數(shù)據(jù),對小麥、稻谷、玉米三大主糧的收入保險費率進行了厘定。
從現(xiàn)有文獻來看,在研究內(nèi)容方面,國內(nèi)外學(xué)者的研究主要集中于糧食作物收入保險,鮮有涉及果蔬類收入保險;從研究方法來看,主要采用Copula函數(shù)對收入保險進行定價研究,尚未打破單一Copula函數(shù)在費率厘定過程中的局限性。本文的創(chuàng)新之處是構(gòu)建了混合Copula函數(shù)的費率厘定模型,并以山東省特色農(nóng)產(chǎn)品蘋果為例,厘定了蘋果收入保險純費率。
美國自1996年開始試點農(nóng)作物收入保險,2003年實現(xiàn)了全國范圍內(nèi)的覆蓋,收入保險成為美國農(nóng)業(yè)保險的主要險種。2011年美國進行“合并同類項”和“標(biāo)準(zhǔn)化編號”管理后,農(nóng)作物收入保險綜合為兩大類,一類是針對單一品種或單一區(qū)域的收入保險,另一類是針對農(nóng)場總收入的保險,范圍涵蓋農(nóng)場主的所有作物品種,美國收入保險體系至此發(fā)展成熟。在美國聯(lián)邦農(nóng)作物保險中,收入保險已經(jīng)占據(jù)了主導(dǎo)地位,承保金額和所占比重逐年上升。美國農(nóng)作物收入保險的純保費占比從1996年的8%增長到了2014年的83%。2014年美國收入保險提供的保障金額達831.57億美元,占全部農(nóng)業(yè)保險保障金額的75.87%*數(shù)據(jù)來自美國農(nóng)業(yè)部風(fēng)險管理局。。
我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展和農(nóng)產(chǎn)品價格的市場化改革,產(chǎn)生了對農(nóng)產(chǎn)品收入保險的需求。2014年,試點新疆棉花、東北和內(nèi)蒙古大豆價格改革,取消棉花、大豆最低保護價政策,探索農(nóng)產(chǎn)品價格與政府補貼脫鉤,農(nóng)戶直接暴露于市場價格風(fēng)險之下。棉花價格改革后,2016年新疆地區(qū)首先出現(xiàn)了棉花收入保險,由中華聯(lián)合財產(chǎn)保險石河子分公司簽發(fā)了保險單。2017年首單大豆收入保險出現(xiàn),陽光農(nóng)業(yè)相互保險公司、安華農(nóng)險等保險機構(gòu)積極參與,在內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林等大豆主產(chǎn)區(qū)試點大豆收入保險。始于2007年的玉米臨時收儲制度在2016年取消,同年玉米收入保險在遼寧首簽。
與傳統(tǒng)產(chǎn)量(成本)保險相比,農(nóng)產(chǎn)品收入保險具有以下優(yōu)勢:一是可以平滑農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營風(fēng)險[1]。由于價格與產(chǎn)量風(fēng)險存在相互抵消機制,因此將二者同時承保可降低賠付標(biāo)準(zhǔn)差,在一定程度上降低農(nóng)業(yè)保險的經(jīng)營風(fēng)險。從農(nóng)戶角度來看,與單純的價格或產(chǎn)量保險相比,收入保險可能會以更低的保費獲得更全面的保障。二是可以彌補產(chǎn)量保險的缺點,從收入角度為農(nóng)戶提供保障。在豐收的年份,受供需關(guān)系的影響,容易出現(xiàn)“谷賤傷農(nóng)”現(xiàn)象,而收入保險可以從收入角度對農(nóng)戶進行補貼。三是有利于我國規(guī)避WTO規(guī)則的約束,提高國際競爭力。WTO的黃箱政策妨礙了農(nóng)產(chǎn)品的自由貿(mào)易,而“綠箱”政策中包括一般性農(nóng)業(yè)收入保障補貼,即對于收入保險的補貼在WTO規(guī)則約束之外。
收入保險對區(qū)域產(chǎn)量的分布、價格以及產(chǎn)量與價格的相關(guān)性數(shù)據(jù)等依賴性較高。我國目前已經(jīng)具備較為完整的全國農(nóng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù),但區(qū)域產(chǎn)量數(shù)據(jù)和價格數(shù)據(jù)不詳細(xì),使得收入保險費率厘定難度較大。在收入保險的發(fā)展過程中,如何科學(xué)合理地厘定費率是難點和關(guān)鍵。
由于收入保險同時考慮價格風(fēng)險和產(chǎn)量風(fēng)險,需要對價格數(shù)據(jù)和產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行二維擬合,因此涉及到構(gòu)造二者的聯(lián)合分布Copula函數(shù)。混合Copula函數(shù)以多種Copula函數(shù)線性組合的形式來代替單一Copula函數(shù),可以綜合多種Copula函數(shù)的不同性質(zhì),精確地擬合各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),優(yōu)化擬合結(jié)果。本文在借鑒其他學(xué)者Copula函數(shù)方法的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了混合Copula函數(shù)模型,作為厘定費率的方法,為收入保險費率厘定提供精算依據(jù)。
1.混合Copula函數(shù)
在實際的應(yīng)用中,變量間有較為復(fù)雜的關(guān)系,使用單一Copula函數(shù)刻畫往往具有局限性,因此需要使用一種更為靈活的Copula函數(shù)來描述變量之間復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系?;旌螩opula函數(shù)是將單一Copula函數(shù)進行組合,并賦予不同的權(quán)重,從而能發(fā)揮不同Copula函數(shù)的優(yōu)勢,更好地描述變量間的相關(guān)關(guān)系。
所構(gòu)建二元Copula函數(shù)的形式為:
(1)
其中,0<λk<1,且
2.混合Copula函數(shù)參數(shù)的估計方法
(2)
最后,通過EM算法來估計混合Copula函數(shù)中的權(quán)重λ和參數(shù)θ。
山東省地處北緯32-40度之間,屬于溫帶季風(fēng)氣候。全年光照時間為2200-2800小時,日照率為52%-65%;全年無霜期180-220天[10];且山東多丘陵地帶,適宜蘋果果樹的生長。但山東省蘋果種植整體也面臨著諸多風(fēng)險,整體呈產(chǎn)量逐年上漲、種植面積逐年減少、畝均生產(chǎn)成本逐年增加、畝均收益逐年減少的特點。
1.產(chǎn)量風(fēng)險
蘋果的生產(chǎn)種植很大程度上受到自然環(huán)境的影響,旱災(zāi)、雹災(zāi)等災(zāi)害天氣易對蘋果造成減產(chǎn)和品質(zhì)下降。盡管近年來山東省蘋果產(chǎn)量一直呈上升趨勢,但這是由于蘋果種植技術(shù)革新、新老果樹更替等原因造成的,因氣象災(zāi)害所造成的減產(chǎn)不容忽視。山東省氣象災(zāi)害頻發(fā),農(nóng)業(yè)各年度受災(zāi)面積變化起伏較大,同時,主要的災(zāi)害種類也變化明顯,這就導(dǎo)致同一農(nóng)產(chǎn)品不同年度、不同地區(qū)的產(chǎn)量變化較大。
2.價格風(fēng)險
山東省蘋果價格連年起伏不定,2016年價格一路下跌。由于近年來山東省蘋果價格的大幅波動,削弱了其在全國的價格引導(dǎo)權(quán)。從圖1*數(shù)據(jù)來源:《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》,國家發(fā)展和改革委員會價格司,2017??梢钥闯?,1991-2016年山東省蘋果收購價格整體呈上升趨勢,但并非嚴(yán)格逐年遞增。1997-2006年波動幅度較小,自2006年開始,價格出現(xiàn)了不穩(wěn)定增長的局面。
1.產(chǎn)量(成本)保險試點情況
山東省蘋果主產(chǎn)地?zé)熍_棲霞市于2007年推出了蘋果產(chǎn)量(成本)保險,是較早的果蔬類政策性農(nóng)業(yè)保險試點項目。試點之初每畝保費120元,農(nóng)戶自負(fù)保費的50%,政府補貼50%,每畝最高賠付3000元。目前,煙臺市蘋果保險仍在實施,但因政府財政預(yù)算所限,每畝保費降至100元,每畝保險金額降至2000元。2013年,濟南平陰試點蘋果保險,每畝保險金額為2000元,保費低至80元,其中農(nóng)戶自負(fù)20元,政府補貼60元。山東省試點蘋果保險的地區(qū),都采取了低保額、低保費的方式,而且政府補貼了50%或以上的保險費,但農(nóng)戶的投保參與率并不高。2015年,棲霞市100萬畝規(guī)模農(nóng)戶的蘋果種植區(qū)域中,投保蘋果保險的面積僅為5萬余畝,投保率約為5%。筆者在棲霞調(diào)研了解到,規(guī)模農(nóng)戶的每畝總成本超過6000元。
山東省蘋果產(chǎn)量保險的試點并不成功,未能取得預(yù)期的效果。尤其是隨著新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的發(fā)展,規(guī)模農(nóng)戶的種植面積擴大,投入和產(chǎn)出大幅度增加,“低保費、低保障、保成本”的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品無法滿足這些規(guī)模果農(nóng)的風(fēng)險保障需求,因此應(yīng)逐步探索推動農(nóng)業(yè)保險從保成本向保價格、保產(chǎn)值、保收入升級。陜西省于2016年在延安市黃陵縣試點蘋果收入保險*陜西省政府從農(nóng)業(yè)部獲得創(chuàng)新項目,得到600萬元資金支持,全部用于保費補貼。該政策性蘋果保險每畝保險金額7000元,每畝保費630元,其中財政提供70%的補貼,農(nóng)戶負(fù)擔(dān)30%。,值得山東省借鑒學(xué)習(xí)。
2.收入保險產(chǎn)品設(shè)計
借鑒國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品收入保險的實施經(jīng)驗,針對山東省蘋果收入保險,提出如下的設(shè)計方案:
(1)保險標(biāo)的的確定
凡是在山東省區(qū)域范圍內(nèi),農(nóng)戶種植的符合當(dāng)?shù)刈匀画h(huán)境和氣候條件的蘋果品種均可作為保險標(biāo)的。并且,考慮到蘋果收入保險的實施是為了切實保障各個層次農(nóng)戶的切實利益,因此對種植規(guī)模不加限定。
(2)保險期限的確定
蘋果收入保險承保的是因價格波動和產(chǎn)量損失而帶來農(nóng)戶收入的損失,因此,應(yīng)選擇山東省蘋果集中上市的時間做為保險期限。
10月中旬是蘋果長個、增糖、著色的黃金時期。據(jù)調(diào)查,10月5日采收的蘋果會比10月25日采收的產(chǎn)量要低10%,著色度低25.2%,含糖量低14.9%,糖酸比值低15.2%。所以,山東省蘋果采收的最佳時期再10月下旬至11月上旬,且可儲存至次年6、7月份。因此本文選取每年的10月份至次年的10月份做為蘋果收入保險的保險期限。
圖1 1991-2016年山東省富士蘋果批發(fā)價格折線圖
(3)保險責(zé)任
R=rp*rq*s
(3)
(4)
收獲期市場價格的確定參考當(dāng)?shù)匚飪r部門在保險期限內(nèi)蘋果價格的平均值,平均每畝實際產(chǎn)量在開始收獲前由保險人、被保險人和農(nóng)業(yè)部門技術(shù)人員共同確定,每畝保險產(chǎn)量根據(jù)山東近五年的蘋果平均產(chǎn)量由投保人和保險人協(xié)商確定,預(yù)期價格根據(jù)近五年山東省蘋果平均價格由投保人和保險人協(xié)商確定,保障水平由投保人和保險人協(xié)商確定。
(4)保費的確定
由保費的計算公式:
保險費=保險金額×不同保障水平下的保險費率
其中,保險費率包括純保費費率和附加保費費率。根據(jù)保險精算原理以及庹國柱等學(xué)者的研究:毛費率=純保險費率*[1+安全系數(shù)(15%)]*[1+營業(yè)費用(20%)]*[1+預(yù)定結(jié)余率(5%)]。
(5)保險賠付方式
(5)
即當(dāng)農(nóng)戶實際收入低于預(yù)期收入時,農(nóng)戶所獲得的賠償金額為:(1-免賠率)*預(yù)期收入-實際收入。
1.數(shù)據(jù)來源及處理
(1)樣本數(shù)據(jù)來源
本文選擇1991-2015年山東省紅富士蘋果平均批發(fā)價格作為價格數(shù)據(jù),選用1991-2015年山東省蘋果單產(chǎn)數(shù)量作為產(chǎn)量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)均來自于《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。
(2)數(shù)據(jù)處理
為了更直觀的反映山東省蘋果價格及產(chǎn)量數(shù)據(jù)的波動,首先通過差分的方法對數(shù)據(jù)進行去趨勢處理,而后通過Max-Min法進行去量綱處理以消除單位的影響。對于處理之后的價格產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行ADF單位根檢驗,以檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,檢驗結(jié)果如表1所示。根據(jù)表中結(jié)果可知,價格和產(chǎn)量序列在1%、5%、10%置信水平上均平穩(wěn)。
表1 ADF平穩(wěn)性檢驗結(jié)果
2.邊緣分布擬合
經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后,對價格和產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計。表2中描述了價格和產(chǎn)量數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度。
表2 價格、產(chǎn)量數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計表
其中,價格數(shù)據(jù)的偏度小于零,說明價格數(shù)據(jù)呈左偏分布,產(chǎn)量數(shù)據(jù)偏度大于零,呈右偏分布。價格、產(chǎn)量數(shù)據(jù)峰度均大于1,呈尖峰狀態(tài)。
接下來,運用Easyfit軟件擬合山東省蘋果價格及產(chǎn)量序列的分布模型,并確定最優(yōu)分布及相應(yīng)的密度函數(shù)。本文采用參數(shù)法估計其邊緣分布。根據(jù)價格及產(chǎn)量數(shù)據(jù)的特點,結(jié)合現(xiàn)有學(xué)者的研究成果,選擇Burr、Logistic、Dagum、Gama、Log-logistic函數(shù)作為備選分布對價格數(shù)據(jù)進行擬合,選擇Beta、Weibull、Log-normal、Johnson SU函數(shù)作為備選分布對產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行擬合。軟件以K-S檢驗、AD檢驗和卡方檢驗為標(biāo)準(zhǔn)來判斷擬合效果。當(dāng)三種檢驗結(jié)果不一致時,根據(jù)K-S檢驗結(jié)果選擇,其余二者作為參考。擬合結(jié)果見表3和表4。
表3 山東省蘋果價格序列概率分布擬合結(jié)果
根據(jù)表3中的軟件擬合結(jié)果,最終選擇Dagum分布擬合山東省蘋果價格分布,其密度函數(shù)為:
(6)
其中,α=8.8408,β=0.63115,k=0.58811 如表4對產(chǎn)量序列的擬合,根據(jù)AD檢驗、K-S檢驗、卡方檢驗的綜合排名,最終選定Johnson SB分布擬合山東省蘋果產(chǎn)量分布,蘋果產(chǎn)量概率密度函數(shù)為:
(7)
γ=5.9862,δ=2.4252,λ=7.212,
ξ=-0.28365,
其中:
表4 山東省蘋果產(chǎn)量序列概率分布擬合結(jié)果
3.混合Copula函數(shù)的構(gòu)造與參數(shù)估計
本文選擇常用的Gaussian Copula函數(shù)、Frank Copula函數(shù)、Gumbel Copula函數(shù)和Clayton Copula函數(shù),做為混合Copula函數(shù)的基礎(chǔ)函數(shù)。具體操作步驟如下:
首先求出蘋果價格和產(chǎn)量數(shù)據(jù)單一Copula函數(shù)的相關(guān)系數(shù)θ,并作為求混合Copula函數(shù)參數(shù)的迭代初始值,并設(shè)所求系數(shù)λ的初始值為0.25。圖2和圖3分別為迭代過程中各Copula函數(shù)系數(shù)λ以及參數(shù)θ迭代過程的變化圖。
根據(jù)表5的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)最后穩(wěn)定的結(jié)果是由一種Copula函數(shù)擬合-Frank Copula函數(shù)。通過平方歐式距離這一評價指標(biāo)來看,也支持了Frank Copula函數(shù)為最優(yōu)Copula函數(shù)這一選擇。即通過混合Copula函數(shù)的構(gòu)造,最終篩選出了最優(yōu)Copula函數(shù)。
4.蘋果收入保險費率厘定
得到蘋果價格與產(chǎn)量的聯(lián)合分布Copula函數(shù)后,采用Monte Carlo模擬法對選定的Frank Copula函數(shù)進行抽樣。
圖2 混合Copula系數(shù)迭代圖
圖3 混合Copula參數(shù)迭代圖
GaussianFrankGumbelClayton初始θ-0.2598-1.615512終值θ0.3634-1.34281.69930.7008終值λ0100平方歐式距離0.03930.0240.04140.0973
具體步驟如下:
第一步:根據(jù)所選定的Frank Copula函數(shù),采用Monte Carlo模擬法抽樣10000次,生成符合[0,1]分布的隨機序列u、v,所生成的隨機序列點如圖4所示。
第二步:按照價格和產(chǎn)量的邊緣分布計算出邊緣分布的反函數(shù),并將第一步中得到的u、v序列帶入,得到新的價格產(chǎn)量數(shù)據(jù)x1、x2。
第三步:將得到的x1、x2相乘做為收入樣本,并按照如下保費計算公式厘定費率:
(8)
(1)缺乏充分的價格數(shù)據(jù)及完善的期貨市場
收入保險需使用期貨價格來厘定保費費率。目前,山東省尚未建立蘋果期貨市場,實證分析中所用數(shù)據(jù)來自于政府的統(tǒng)計,并不系統(tǒng)準(zhǔn)確,且數(shù)據(jù)量較少,因此費率厘定結(jié)果有一定偏差。
(2)山東省蘋果主產(chǎn)區(qū)多雹災(zāi)
煙臺地區(qū)作為山東省蘋果的主要產(chǎn)區(qū),極易遭遇冰雹,造成果實大面積受損,不僅導(dǎo)致蘋果減產(chǎn),而且蘋果因雹痕品質(zhì)下降,從而造成農(nóng)戶的收入損失。
本文主要結(jié)論如下:
1.與傳統(tǒng)產(chǎn)量(成本)保險相比,農(nóng)產(chǎn)品收入保險可以平滑農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營風(fēng)險;從收入角度全面保障農(nóng)戶經(jīng)營風(fēng)險,更符合我國現(xiàn)階段新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的需求;可以規(guī)避WTO規(guī)則約束。
2.混合Copula函數(shù)能夠更加精確、便捷的厘定出收入保險費率。在使用單一Copula函數(shù)厘定費率時,需單獨計算每一種Copula函數(shù)的參數(shù)并通過計算加以比較。通過混合Copula函數(shù),可一次綜合多種Copula函數(shù)的特點,精確的擬合各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
表6 山東省蘋果收入保險純保費費率
圖4 Monte Carlo模擬隨機序列
1.積極開發(fā)收入保險,為農(nóng)產(chǎn)品價格改革保駕護航
2018年,國家首次對小麥最低收購價格進行了下調(diào)。盡管目前主糧作物稻谷和小麥仍實施收儲制度,但是長期來看,以市場定價,是未來的大方向。如果缺少有效的工具管理和化解改革帶來的價格波動風(fēng)險,進一步推進價格改革將受到影響。因此從農(nóng)業(yè)保險供給側(cè)設(shè)計開發(fā)新產(chǎn)品,積極發(fā)展各類農(nóng)產(chǎn)品收入保險,有利于推動農(nóng)產(chǎn)品價格形成機制價格改革深入。
2.進一步發(fā)展期貨市場,為費率厘定提供價格數(shù)據(jù)
保費精確的計算需要以大量準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),收入保險更是如此。收入保險要精確計算費率,既需要完善的產(chǎn)量數(shù)據(jù),也需要完善的價格數(shù)據(jù)。隨著規(guī)模農(nóng)戶數(shù)量的增加,相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計工作更加系統(tǒng)與細(xì)致。在價格數(shù)據(jù)方面,我國的期貨市場仍處于初步發(fā)展階段,期貨價格不能很好的反映現(xiàn)貨市場價格,收入保險的準(zhǔn)確定價存在技術(shù)上的困難。期貨市場的進一步發(fā)展與成熟,提供科學(xué)的定價依據(jù),有利于收入保險的發(fā)展。
3.提供財政支持,補貼保費和經(jīng)營費用
對于收入保險來說,財政補貼更加必要。因為收入保險的保險金額高于產(chǎn)量(成本)保險,如果沒有政府的財政補貼,農(nóng)民難以負(fù)擔(dān)保險費,收入保險將無法推行。目前經(jīng)營農(nóng)業(yè)保險的保險公司沒有經(jīng)營費用補貼,而在農(nóng)業(yè)保險比較發(fā)達的國家,保險公司有經(jīng)營農(nóng)險的費用補貼。建立一套完善的補貼機制,對需求和供給兩方進行全面的補貼,有利于提高參與積極性。