我国地域辽阔,地貌复杂,干旱、洪涝、台风等极端气象灾害频发,极大地制约了我国农业生产发展。农业保险作为一种风险管理工具,在保障农业持续稳定发展方面发挥着不可替代的作用,目前在全球超过40个国家中得以应用与发展。我国农业保险虽然起步较晚,但发展迅速,从2007年至2018年,农业保险保费规模由53.33亿元扩大到572.65亿元。从各国农业保险的实践经验来看,传统农业保险在经营过程中存在理赔成本大、查勘定损难、信用风险高等缺陷,这些问题在我国尤其明显。为完善农业风险管理体系,适应新型农业经营主体需求,同时规避传统农业保险在经营管理及产品技术方面的固有难题,探索新型农业保险已成为近年来学术界的重点研究方向,2007年至2019年中央一号文件也多次提到农业保险发展的创新问题。2014年8月《国务院关于加快发展现代保险服务业的若干意见》提出积极发展农业保险,探索天气指数保险1等新型产品和服务,丰富农业保险风险管理工具。2015年12月《中共中央国务院关于落实发展新理念加快农业发展现代化实现全面小康目标的若干意见》提出完善农业保险制度,探索开展天气指数保险试点,支持地方发展特色优势农产品保险。2017年5月《关于加快构建政策体系培育新型农业经营主体的意见》提出了积极开展天气指数保险的构想;2019年2月21日《中共中央国务院关于促进小农户和现代农业发展有机衔接的意见》提出推进天气指数保险等试点。从近些年国家出台的政策来看,以科技与大数据为支撑的气象指数保险已逐渐成为我国农业保险转型的重要组成部分。截至2018年底,我国已在浙江、安徽等21个省市开展气象指数保险试点,涉及产品50余种,试点对象包括水稻、玉米等大宗粮食作物,茶叶、杨梅等特色经济作物及虾蟹等水产养殖产品。随着气象指数保险的发展,基差风险这一弊端也逐渐显露,主要来源于以下几个方面:第一,气象指数保险的赔付以区域内的气象指数为标准,而个体农户实际受损却与具体小范围的天气状况相关;第二,除了天气因素以外,农作物产量还与病虫害、农户生产技能、土壤质量、品种差异等其它非天气因素有关;第三,对数据与产品设计技术要求比较严格,数据量过小或质量不佳、指数设计是否符合实际灾害、气象指数与作物损失间的相关关系等均会影响产品设计的准确性。其中,前两项造成的基差风险是气象指数保险与生俱来的,而后一项是可以在产品设计环节通过细节优化而降低的。当前我国学者在气象指数保险产品的设计流程方面已达成基本共识,即包括研究区域的选取、数据的获取与处理、气象指数的设计与选取、气象产量的分离、气象指数与气象产量(或减产率)关系的确立、保险费率的厘定等1,但在产品设计关键环节的方法选择上呈多样化。为了提高产品设计的准确性,达到降低基差风险2的目的,本文对国内外气象指数保险研究文献及国内产品试点进展情况进行了较为系统地梳理,在此过程中获得了以下几点启示:第一,为了使产品更贴合实际情况,在产品设计前应对研究区域的实际情况进行深入调查与研究,包括种植区域分布、作物生长期、影响作物产量的主要气象因素及影响时段等;第二,农作物生长期间并不只遭受一种气象灾害,且不同生长阶段对气候要求存在差异,因此在构建气象指数时,应基于前期信息收集,初选造成农作物灾害的相关气象要素(光、温、水等),采用相关性检验或回归分析等方法分析作物减产率与气象因子的关系,按照引入因子对产量的影响最大、且因子之间相关性较低的原则,筛选关键致灾因子作为气象指数。第三,在气象产量分离、指数-灾损模型的建立、费率厘定等产品设计的关键环节具有多种方法,但并非每一种方法都适用于研究区域,应尽可能在多种方法之间进行比较选优。第四,试点产品的承保范围存在由县推广至省的趋势,在理论研究层面也应考虑进行较大范围地气象指数保险产品设计,在空间范围内实现风险分散的同时,注重控制基差风险,对保险费率进行优化,可以将农业风险区划应用到气象指数保险中来。因此,本文将我国最大的油菜产区湖北省作为研究区域,期望能在产品设计各个环节尽可能优化,降低基差风险,也希望能为湖北省及长江流域其它油菜产区进行油菜气象指数保险的产品设计与试点发展提供一定思路。本文共分为七章,前三章为本文研究提供了理论支撑,第四章至第六章为实证研究,第七章为本文的研究结论与建议,具体情况如下:第一章,绪论。首先,对本文的研究背景与意义、研究方法、技术路线及存在的创新与不足之处等进行阐述。其次,本章分别从气象指数保险与农业风险区域划分两个方向进行国内外研究综述。其中,气象指数保险方面,从优劣势、可行性及必要性等理论研究,以及产品设计、实际试点情况等多个方面对国内外研究成果进行梳理与评析,归纳研究现状与可优化之处,而农业风险区划方面则从区划理论、区划方法及区划指标体系等方面进行总结,作为本论文研究的理论基础。第二章,国内气象指数保险试点情况及其评析。本章统计了国内2019年以前在中国银行保险监督管理委员会通过备案的气象指数保险试点产品,从试点区域、试点农产品种类、保险产品性质等多个方面进行总结,并从中获得启示,为后续产品设计提供更符合实际发展需求的改进思路。第三章,湖北省油菜种植情况及风险分析。本章从整体与局部两个方面对湖北省油菜种植情况进行概述,通过油菜产量、播种面积、单产及其描述性统计量等系列指标来进行分析,发现湖北省整体油菜生产水平处于全国领先地位,但省内各市之间存在产量分布不均、单产水平高低不一、波动程度差距较大等情况,进一步对油菜种植过程中可能会引起产量波动的风险因素进行分析,其中发生频率高、影响直接且不可预控的气象灾害风险是湖北省油菜生产面临的主要风险。同时发现,气温、光照、降雨量是影响湖北油菜生长的三大主要气象因子。第四章,湖北省油菜气象产量的分离与减产率的确定。鉴于当前气象指数保险研究中的趋势产量拟合方法多样化,通过各种方法分离的气象产量存在较大差异,本文采用4种常用的方法来拟合趋势产量,通过定性与定量分析,排除与该地区实际单产水平、湖北省油菜生产的历史发展阶段特点存在较大差异的趋势产量序列,选出相对最优的方法,进而分离气象产量,计算出油菜减产率。第五章,湖北省油菜减产率与气象指数回归模型的构建。首先,本文利用1999-2016年逐日气象数据,统计出各市油菜生长期内逐月的累积降雨量、平均气温及累积日照时数,并与油菜减产率进行相关性分析,初步得出降雨、气温、光照对油菜产量的影响程度及影响时段。在此基础上,有针对性的对三个主要气象因子设计了11个气象指数,并结合相关性分析与回归分析法,选取各市的主要致灾因子,构建气象指数与油菜减产率的回归关系模型。第六章,湖北省油菜气象指数保险产品设计。本章主要对湖北省油菜气象指数保险产品的基本内容进行阐述,具体包括承保范围、保险期间、保险责任、对应气象站点、保险费、赔偿方案等六个方面,其中费率厘定及赔偿方案的实证分析为本章重点。本文主要运用单产分布模型法来厘定费率,从44种分布模型中选择各市气象指数的最佳拟合分布来估计油菜灾损发生率,计算出不同免赔率下的纯保险费率。之后,在绪论中对农业风险区划研究所作的述评基础上,对湖北省油菜气象指数保险进行风险区划研究,本文认为聚类分析方法能有效地将面临相似风险的物候区划分至一个区域,而对于区划指标的选取则需慎重。基于指标选取适度性原则,本文从产量、生产、灾害、气候等多个方面选取了7个区划指标,既能较为全面地反映湖北油菜生产风险,又不会造成指标重叠,并运用系统聚类方法将湖北省13个油菜种植市划分为四个风险区域。最后,结合纯保险费率与风险区划结果以及毛保险费率计算公式,分别对湖北省各市进行油菜气象指数保险费率厘定以及确定赔付方案。最后总结本文的研究结论,并提出相关建议。本文的创新点主要有:(1)本文对国内理论层面与实际试点层面的气象指数保险产品情况进行了较为全面的总结与评析,不仅使本文设计的产品更贴合实际情况,而且也能够为今后该领域研究提供现实指导。(2)在产品设计环节上充分降低了基差风险。首先,对气象产量分离、指数-减产率模型的构建、费率厘定等关键设计环节进行多方法相互验证,选择相对最优方法进行产品设计,充分提高了产品的准确性。其次,充分考虑到油菜生长期内受多种气象要素影响,且不同地区、不同生长阶段的影响程度均不同,设置多种气象指数,以便选出最能反映各地区实际灾损情况的指数。最后,将农业风险区划研究应用到气象指数保险产品设计中来,对保险费率进行优化,有效降低了因在省内大范围开展气象指数保险而造成基差风险增大的风险。(3)本文完成了一套规范化的气象指数保险产品设计流程,并首次对湖北省各市进行油菜气象指数保险的精细化定价,对其他油菜产区开展气象指数保险具有重要的参考价值。本文的不足之处在于:(1)获取的数据不够完美,某些年份存在数据缺失或异常值情况,虽然以历年平均值等方式进行补缺与修正,但还是会对研究造成一定影响。同时,数据样本量较小,只有17年的历史数据,在一定程度上也会影响结果的精确度。(2)虽然考虑油菜生长期内多种气象因子,但无法评估各因子间的相互作用,而无法设计多因子综合气象指数保险产品。(3)气象站点选择较少,几乎每个市一个气象站点,远远无法覆盖各市实际气象情况。