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安徽省茶叶霜冻害气象指数保...定研究——以黄山、六安为例_刘雪寒.pdf

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1、第 1 期收稿日期:2022-03-25基金项目:安徽省社科联项目(促进提升新安江生态补偿 4.0 模式:2020cx089);安徽省大学生创新训练项目(大别山区域生态系统服务价值评价:S202010364219)。作者简介:刘雪寒(1996-),女,安徽农业大学经济管理学院 2021 级硕士研究生。通信作者:李坦,女,副教授,硕士研究生导师,E-mail:。安徽省茶叶霜冻害气象指数保险费率厘定研究以黄山、六安为例刘雪寒,陈敏,李露露,李坦(安徽农业大学经济管理学院,合肥 230026)摘要:气象指数保险是当前最有效的转移气象灾害风险的金融工具,厘定合理的保险费率是设计气象指数保险产品的核心工

2、作。研究根据安徽省黄山市和六安市历年气象数据、茶区产量数据及年单产量数据,利用差分预测、logit 回归模型及正交多项式等方法计算各县市纯保险费率和基准保险费率。结果表明:六安市辖区及其下辖的舒城县、金寨县、霍山县茶叶霜冻害纯保险费率分别为 5.90%、0.78%、8.11%、1.66%,均值为 4.11%,最高的是金寨县,最低是舒城县;黄山市辖区及其下辖的歙县、休宁县、黟县、祁门县茶叶霜冻害纯保险费率分别为 4.36%、0.66%、5.21%、2.01%、7.60%,均值为 3.97%,最高是祁门县,最低是歙县,六安市保险纯费率均值略高于黄山市。基于此,提出设计差别保额保险产品、实施费率优惠

3、政策等建议。关键词:保险费率;安徽茶叶;霜冻害;气象指数保险中图分类号:F842.7文献标识码:A文章编号:1002-2090(2023)01-0123-08Study on Determining the Premium Rate of Meteorological Index of TeaFrost Damage in Anhui ProvinceA Case Study of Huangshan City and Liuan CityLiu Xuehan,Chen Min,Li Lulu,Li Tan(College of Economics and Management,Anhui A

4、gricultural University,Hefei 230036)Abstract:Meteorological index insurance is the most effective financial tool to transfer meteorological disaster risk at present,anddetermining reasonable premium rate is the core work of designing meteorological index insurance products.Based on themeteorological

5、 data of Huangshan city and Liu an city,Anhui province,the pure premium rate and benchmark premium rate of eachcounty and city were calculated by using the methods of difference prediction,logit regression model and orthogonal polynomial.Theresults showed that the pure insurance rates for frost dama

6、ge of tea in Liuan City and its subordinate Shucheng county,Jinzhaicounty,and Huoshan county were 5.90%,0.78%,8.11%,and 1.66%,respectively,with an average value of 4.11%.The pure insurancerate of frost damage to tea in Huangshan city and its subordinate Shexian,Xiuning,Yixian and Qimen county was 4.

7、36%,0.66%,5.21%,2.01%,and 7.60%,respectively,with an average of 3.97%.Based on this,some suggestions were put forward,such asdesigning different insurance products and implementing preferential rate policies.Key words:premium rate;Anhui tea;frost damage;weather index insurancedoi:10.3969/j.issn.1002

8、-2090.2023.01.019第 35 卷第 1 期2023 年2 月黑 龙 江 八 一 农 垦 大 学 学 报Journal of Heilongjiang Bayi Agricultural University35(1):123130Feb.2023气候变化及其引发的气象灾害已成为全球共同面临的挑战。我国是农业大国,农业在生产过程中极易遭受气象灾害影响,需要有效的金融工具来应对农业气象灾害,而气象指数保险就是当前应对气象灾害最高效、最有前景的新工具1。气象指数保险是指将自然灾害造成的农作物损失指数化,当气象条件达到事先规定的保险赔偿触发值时,农户即可获得赔偿2。相较于传统农业保险,气

9、象指数保险查勘定损的成本低、理赔速度快且合同结构科学透明,一定程度上缓解了逆向选择和道黑 龙 江 八 一 农 垦 大 学 学 报第 35 卷德风险问题3。气象指数保险的概念最早出现于 20世纪 90 年代后期4,被大多学者认为适合发展中国家实施应用5。印度是全球第一个在国内大范围进行气象指数保险试点且取得一定成绩的国家,随后墨西哥、摩洛哥等国家也逐步开展气象指数保险试点6。我国气象指数保险的研究和试点工作开展较晚,2007 年上海安信农业保险公司提供了第一份气象指数保险产品,保险标的是西瓜,气象指数是降水量7;2008 年国元农业保险公司与联合国世界粮食计划署(WFP)以及中国农业科学院等机构

10、合作,以安徽省长丰县为试点区域进行水稻降雨量和高温气象指数保险产品研究;2015 年,中国保监会出台了 关于做好农业气象灾害理赔和防灾减损工作的通知,要求各保险公司加快推进天气指数保险试点工作8;2015年之后,大多数省份都陆续开展了气象指数保险试点工作,其中特色农作物占各省气象指数保险试点产品的 95%以上9,例如娄伟平等13以浙江柑橘为研究对象进行气象指数保险合同的设计。当前正是气象指数保险高速发展时期,各地都在积极开展特色农作物气象指数保险产品设计和试点工作。而安徽省作为全国较早开展气象保险试点的省份,在研发特色农作物气象保险工作上却处于落后状态,如目前的茶叶保险仍是依据实际损失率进行赔

11、付的传统农业保险。2021 年 2 月安徽省黄山市开展了茶叶天气指数保险试点调研工作,包括探索生态环境适合的区域进行试点和开展座谈会就保险产品初步的设计方案进行深入研讨,其中研发茶叶气象指数保险产品的核心工作是厘定合理的保险费率。目前国内外关于气象指数保险费率的厘定研究主要集中在对不同农作物单个气象指数保险费率的厘定,如 Turvey 等10利用蒙特卡罗模拟厘定影响安大略湖葡萄产量的气候指数保险费率;Bokusheva等11建立模型量化气候因素对农作物产量的影响,进而利用 Copula 方法设计气候指数保险并进行费率厘定;曲思邈等12利用 Weibull 模型的参数化产量风险分析方法,进行费率

12、厘定同时构建了吉林省玉米干旱气候指数保险;娄伟平等13根据浙江省茶叶历年的产量,建立茶叶极端最低气温与遭受损失率之间的模型,厘定出茶叶霜冻害气象指数保险费率。据安徽省历年茶叶受灾情况可知,气象灾害中对茶叶产量影响最大的是低温霜冻害,例如 2018 年安徽省六安市约 1.73 万 hm2茶园遭受严重霜冻害,直接经济损失约 1.22 亿元14。当前安徽省正处于探索研发茶叶气象指数保险产品的关键时期,以安徽省黄山市和六安市为研究区域,深入调查两市茶叶受灾现状,将极端低温作为霜冻害气象保险指数,通过差分预测的方法计算不同县域茶叶的减产率,构建出极端低温指数与茶叶减产率之间的 logit 回归模型,最后

13、进行不同县域不同低温等级下茶叶气象保险费率厘定。厘定出的保险费率对安徽省创新茶叶气象指数保险产品、加快安徽省农业保险高质量发展具有重要意义。1研究区域与数据来源1.1 研究区域介绍安徽省作为全域纳入长三角一体化发展国家战略的省份之一,一直将大力发展绿色茶叶等生态产业作为推动长三角更高质量发展的重要任务。2019年安徽省茶叶产量 12.2 万 t,占全国比重 4.4%;茶园面积 13.9 万 hm2,占全国比重 4.5%,茶叶产业的发展不仅增加了当地农民的收入而且一定程度上促进了安徽省农业经济的发展与提升。黄山市和六安市是安徽省主要的茶叶种植区,黄山市地处安徽南部,属于湿润性季风气候,年平均气温

14、 1516;六安市位于安徽省西部,属于北亚热带湿润季风气候,年平均气温 15.6,两市的气候条件为茶叶生长提供了良好的自然环境。截至 2019 年底黄山市和六安市茶叶年产量达 2.96 万 t 和 2.80 万 t,分别占安徽省茶叶总产量的 24.26%和 22.95%。但因为黄山市和六安市地形复杂多样,多山地和丘陵,三月至四月经常受冷空气影响出现极端低温天气,最低气温可达零下 7。而茶叶适宜的生长温度在 1520,当气温低于4 时常发生霜冻害。霜冻害使茶叶大量减产或停产,茶农遭受巨大的经济损失。基于此选择黄山市和六安市作为主要研究区域进行安徽省茶叶气象指数保险费率的厘定研究。1.2 数据来源

15、使用安徽省黄山市和六安市下辖 9 个市县 1984至 2019 年的气象数据、1999 至 2019 年的茶叶产量数据及年单产量数据进行研究。其中 1999 至 2019年黄山市和六安市 9 个县市的历年茶区产量数据来源于 安徽省统计年鉴、茶叶年单产量数据来源于各市农村统计数据;1984 至 2019 年历年气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网和天气后报网(但有些县区缺少长面板气温数据,所以根据气象局查到的已知地区气温数据,进行相邻地区同一时段的气温线性插补,再利用 Excle 进行平均估算,拉长124第 1 期气温年度数据)。2研究方法2.1 气象保险时段和低温等级设计茶叶霜冻害与多种因

16、素有关,其中低温是使茶叶遭受霜冻害的主要原因。霜冻害常发生在春季,这个时期的“倒春寒”会使温度降低至结冰点,令刚萌发的新芽褐变、芽叶焦灼、茶树停止生长。主要研究茶叶从刚萌芽到采摘这段时期日最低温度对茶叶生长和产量的影响。通过分析六安市和黄山市下辖 9个县市主要种植茶叶品种的生长期,将茶叶气象保险研究的时间段选定为 3 月 10 日至 4 月 20 日。另外,通过研究黄山市和六安市下辖 9 个县市历年茶树霜冻害的情况,发现茶叶发生霜冻害时日最低气温大多在 2,有时为 34。因此,采取 4 为保险触发指标,4 以下每隔 1 为一个低温霜冻害气象保险区间,共设置 5 个低温保险等级区间。2.2 计算趋势产量和相对气象产量气象产量是以气象要素为主的短周期变化因子影响的产量分量,趋势产量可看作是反映某一历史时期某一生产区域生产力发展水平的长周期产量分量15。茶叶在萌芽至采摘这段时间因气象原因导致茶叶产量增加或减少后的产量称为气象产量。排除气象因素的影响,因科学技术水平提高、农业机械化、现代化不断发展使茶叶产量增加后的产量称为趋势产量。采用差分预测的方法计算趋势产量,即通过对各县市历年单产量进行计

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