綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下的海南省天然橡膠縣域收入保險(xiǎn)定價(jià)研究

申家寧 王芳 黃英峻 張德生

摘要：天然橡膠收入保險(xiǎn)同時(shí)承保產(chǎn)量和價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)穩(wěn)定農(nóng)戶收益、保障橡膠產(chǎn)業(yè)可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展、提升我國重要農(nóng)產(chǎn)品自給水平具有重要意義。基于海南省天然橡膠主產(chǎn)市（縣）2002-2020年相關(guān)數(shù)據(jù)，文章制定綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下的收入保險(xiǎn)定價(jià)策略，創(chuàng)新性地把風(fēng)險(xiǎn)單元精確至縣域?qū)用妫\(yùn)用聚類分析、Copula函數(shù)等方法深入探討海南省天然橡膠保險(xiǎn)的分區(qū)定價(jià)。結(jié)果表明：（1）橡膠期貨市場(chǎng)具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，具有納入保險(xiǎn)定價(jià)的價(jià)格基礎(chǔ)。（2）主產(chǎn)市（縣）被劃分為低、中、中高、高4類風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，肯德爾秩相關(guān)系數(shù)依次為-0.0255、0.0654、0.0741、0.1088，表明天然橡膠區(qū)域單產(chǎn)與價(jià)格的相關(guān)性極弱。但風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)越高，二者負(fù)相關(guān)性越低。（3）同一保障水平下保險(xiǎn)費(fèi)率大小遵循收入保險(xiǎn)>價(jià)格保險(xiǎn)>產(chǎn)量保險(xiǎn)的排序，價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)。（4）風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)越高，收入保險(xiǎn)純費(fèi)率越大，以100%保障水平下費(fèi)率計(jì)算值為例，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（16.28%）<中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（16.62%）<中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（16.92%）<高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（17.78%）。（5）80%保障水平下的天然橡膠收入保險(xiǎn)毛費(fèi)率基本控制在11.33%～13.94%，具有推廣可行性。根據(jù)研究結(jié)論與討論，文章提出政策啟示：完善農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)，提供差異化設(shè)定保險(xiǎn)費(fèi)率和保障水平的收入保險(xiǎn)與森林保險(xiǎn)，重視并促進(jìn)天然橡膠多品類險(xiǎn)種間的互補(bǔ)與共同發(fā)展，考慮在天然橡膠單產(chǎn)與價(jià)格呈負(fù)相關(guān)性的低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)優(yōu)先試點(diǎn)收入保險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：天然橡膠收入保險(xiǎn)；風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃；Copula函數(shù)；費(fèi)率厘定

中圖分類號(hào)：F842.66； F326.12文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1673-338X（2023）05-005-25

基金項(xiàng)目：海南省自然科學(xué)基金高層次人才項(xiàng)目“基于Copula方法的海南天然橡膠收入保險(xiǎn)定價(jià)及效果模擬研究”（編號(hào)：2019RC011），財(cái)政部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系“天然橡膠產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究”（編號(hào)：CARS-33），海南省研究生創(chuàng)新科研課題“基于Copula方法的海南天然橡膠縣域級(jí)收入保險(xiǎn)費(fèi)率厘定研究”（編號(hào)：Qhys2022-36）。

Study on Income Insurance Pricing of Natural Rubber County in Hainan Province under Comprehensive Risk Zoning

SHEN JianingWANG FangHUANG YingjunZHANG Desheng

（School of Management， Hainan University， Haikou 570228）

Abstract：Natural rubber income insurance covers both yield and price risks， which is important for stabilizing farmers income， ensuring sustainable and stable development of the rubber industry， and improving the self-sufficiency level of important agricultural products in China. Based on the data from 2002-2020 in the main natural rubber producing cities and counties in Hainan Province， the paper developed a comprehensive risk zoning pricing strategy for income insurance， innovatively pinpointed the risk unit to the county level， and used cluster analysis and Copula function to explore the zoning pricing of natural rubber insurance in Hainan Province. The results showed that：（1）The rubber futures market had price discovery function and was incorporated into the price basis of insurance pricing.（2）The main producing cities and counties were divided into four types of risk zones： low， medium， medium-high and high， and the Kendall rank correlation coefficients were -0.0255， 0.0654， 0.0741 and 0.1088， respectively， indicating that the correlation between the regional unit production and price of natural rubber was extremely weak. Butthe higher the risk level， the lower the negative correlation between the two.（3）The size of insurance rate under the same protection level followed the order of "income insurance>price insurance>yield insurance"， and the price risk was much higher than the yield risk.（4）The higher the risk level， the higher the pure rate of income insurance. For example， the calculated rate at 100% coverage level， the low risk area（16.28%）

Key Words：natural rubber income insurance；risk zoning；Copula function；rate determination

1引言

我國是世界上最大的天然橡膠消費(fèi)國和主要進(jìn)口國。天然橡膠廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、國防工業(yè)、交通運(yùn)輸行業(yè)等，橡膠產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)、國防安全和國際貿(mào)易具有重要意義。2016年至今，我國天然橡膠自給率一直不足20%，顯著低于國家確定的1/3戰(zhàn)略安全線。為了保障重要農(nóng)產(chǎn)品自給水平，2017年，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于建立糧食生產(chǎn)功能區(qū)和重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護(hù)區(qū)的指導(dǎo)意見》提出，以海南、云南、廣東三省為重點(diǎn)，劃定天然橡膠生產(chǎn)保護(hù)區(qū)120萬公頃（1800萬畝）；2021年2月21日，中共中央國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》，要求“提升天然橡膠等重要農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力”。然而，近年來天然橡膠價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)日益增加，上海期貨交易所天然橡膠期貨成交價(jià)格從2011年4.20萬元/噸的歷史高價(jià)跌至2020年的1.20萬元/噸，膠價(jià)的劇烈波動(dòng)和持續(xù)低迷給膠農(nóng)收入帶來巨大風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重挫傷了農(nóng)戶種植和管理天然橡膠的積極性，使得我國天然橡膠產(chǎn)區(qū)“棄割”“棄管”現(xiàn)象愈演愈烈，給國家戰(zhàn)略物資安全帶來極大挑戰(zhàn)。此外，橡膠樹還面臨炭疽病、介殼蟲等病蟲災(zāi)害以及風(fēng)災(zāi)、霜凍等氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。自然災(zāi)害和膠價(jià)波動(dòng)導(dǎo)致的天然橡膠產(chǎn)量損失和產(chǎn)值下跌，嚴(yán)重影響我國天然橡膠產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。因此，在提高產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新水平的基礎(chǔ)上探索新型財(cái)政金融支農(nóng)方式、破解天然橡膠產(chǎn)業(yè)發(fā)展難題刻不容緩。

作為我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)體系中的新型險(xiǎn)種，收入保險(xiǎn)在2016-2021年的中央一號(hào)文件中多次提及，被認(rèn)為是“十四五”時(shí)期幫助我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策目標(biāo)逐步實(shí)現(xiàn)從保障農(nóng)戶“產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)”到“價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)”再到“收入風(fēng)險(xiǎn)”的科學(xué)轉(zhuǎn)換的有效手段（楊馥等，2020）。收入保險(xiǎn)既共同承保了產(chǎn)量、價(jià)格雙重風(fēng)險(xiǎn)因子（王國棟等，2019），又有助于完善農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格形成機(jī)制（李梅華等，2019）；同時(shí)符合世界貿(mào)易組織（World Trade Oganization， WTO）的綠箱政策（庹國柱等，2016），能夠滿足新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體高保障的風(fēng)險(xiǎn)需求（余艷，2020），已在我國多地探索推進(jìn)。

海南省是我國三大天然橡膠優(yōu)勢(shì)種植區(qū)之一，天然橡膠是本島膠農(nóng)增加收入、改善生活的重要產(chǎn)業(yè)。為完善天然橡膠風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制，確保天然橡膠產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展，海南省已針對(duì)橡膠樹開發(fā)了多個(gè)保險(xiǎn)品種，大致分為“產(chǎn)量保險(xiǎn)”（橡膠樹風(fēng)災(zāi)保險(xiǎn)、橡膠樹綜合保險(xiǎn)）和“價(jià)格保險(xiǎn)”（目標(biāo)價(jià)格保險(xiǎn)），并于2017年起陸續(xù)實(shí)施了天然橡膠“天氣指數(shù)保險(xiǎn)”“保險(xiǎn)+期貨”“準(zhǔn)收入保險(xiǎn)①”等創(chuàng)新型險(xiǎn)種的試點(diǎn)工作，積累了豐富的保險(xiǎn)試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)。但早期的產(chǎn)量保險(xiǎn)只保障物化成本，保障程度低，膠農(nóng)投保意愿不強(qiáng)；價(jià)格保險(xiǎn)所保障的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，因其強(qiáng)系統(tǒng)性特征使得保險(xiǎn)公司面臨極大的賠付風(fēng)險(xiǎn)；準(zhǔn)收入保險(xiǎn)的減產(chǎn)責(zé)任和價(jià)格波動(dòng)責(zé)任相互獨(dú)立、各自確定，嚴(yán)格來講并不能稱之為收入保險(xiǎn)，真正意義上的天然橡膠收入保險(xiǎn)尚未正式落地海南省。目前，海南省天然橡膠保險(xiǎn)險(xiǎn)種中，除風(fēng)災(zāi)保險(xiǎn)依據(jù)風(fēng)災(zāi)受損程度分區(qū)實(shí)施保險(xiǎn)費(fèi)率外，其余險(xiǎn)種普遍采取“一省一費(fèi)率”的做法，費(fèi)率統(tǒng)一的保險(xiǎn)方案缺乏科學(xué)性與精確性。宋建國等（2022）提出，發(fā)揮農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵在于充分利用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究結(jié)果，科學(xué)厘定費(fèi)率，增強(qiáng)其與其他農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品間的辨識(shí)度。考慮到一個(gè)省內(nèi)不同地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性，如何合理有效地評(píng)估不同市（縣）天然橡膠生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而實(shí)施綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃？如何在區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)異質(zhì)性下科學(xué)定價(jià)天然橡膠收入保險(xiǎn)，確保保險(xiǎn)費(fèi)率與區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)水平的精準(zhǔn)匹配，從而降低農(nóng)戶逆向選擇和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)虧損經(jīng)營的風(fēng)險(xiǎn)？針對(duì)以上問題，本文參考農(nóng)業(yè)農(nóng)村部編制的《天然橡膠生產(chǎn)能力建設(shè)規(guī)劃》所列入的天然橡膠優(yōu)勢(shì)植膠區(qū)，研究區(qū)域選擇海南省除三沙市、海口市、東方市、文昌市外的15個(gè)市（縣）作為天然橡膠主產(chǎn)市（縣），基于2002-2020年主產(chǎn)市（縣）農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，首先通過構(gòu)建綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，結(jié)合因子分析和系統(tǒng)聚類分析法區(qū)劃市（縣）綜合風(fēng)險(xiǎn)，以此作為設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)附加系數(shù)的依據(jù)；其次驗(yàn)證橡膠期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，將期貨價(jià)格作為收入保險(xiǎn)定價(jià)的價(jià)格基礎(chǔ)，運(yùn)用參數(shù)法擬合產(chǎn)量序列、價(jià)格序列的邊緣分布；最后基于綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果，采用Copula函數(shù)和蒙特卡洛模擬對(duì)未來天然橡膠生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行合理預(yù)測(cè)，將風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)納入保險(xiǎn)毛費(fèi)率的計(jì)算中，完成不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)域的天然橡膠收入保險(xiǎn)定價(jià)。這些問題的回答對(duì)于開展天然橡膠收入保險(xiǎn)、保障天然橡膠生產(chǎn)供給和穩(wěn)定膠農(nóng)收入，進(jìn)而守住天然橡膠資源安全預(yù)警線具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本文邊際貢獻(xiàn)在于：第一，將農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、農(nóng)田水利指標(biāo)納入現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃框架，基于產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、農(nóng)田水利指標(biāo)3個(gè)維度共10個(gè)指標(biāo)構(gòu)建綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，全面刻畫農(nóng)戶所面臨的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。第二，制定綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下的收入保險(xiǎn)定價(jià)策略，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與定價(jià)結(jié)果的相互結(jié)合與調(diào)整，改變“一省一費(fèi)率”的定價(jià)格局，降低不同區(qū)域間的基差風(fēng)險(xiǎn)，提升精算定價(jià)的科學(xué)性與準(zhǔn)確性，為收入保險(xiǎn)的順利開展掃清障礙。

2文獻(xiàn)回顧與評(píng)述

對(duì)農(nóng)產(chǎn)品收入保險(xiǎn)研究起步較早的是以美國、加拿大為代表的發(fā)達(dá)國家，科學(xué)合理的定價(jià)是收入保險(xiǎn)實(shí)施的重要前提。Cole等（2010）全面系統(tǒng)地提出農(nóng)產(chǎn)品收入保險(xiǎn)定價(jià)的經(jīng)典四步法，遵循“序列去趨勢(shì)—邊緣擬合—構(gòu)建聯(lián)合分布—風(fēng)險(xiǎn)模擬”的范式，基于農(nóng)作物價(jià)格（現(xiàn)貨、期貨）序列、產(chǎn)量序列，去趨勢(shì)化處理后擬合邊緣分布，構(gòu)建聯(lián)合分布刻畫產(chǎn)量、價(jià)格邊緣分布相關(guān)性進(jìn)而定價(jià)。這種定價(jià)方法不需要長時(shí)間的農(nóng)戶歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)賠付額，有效克服了引入新型保險(xiǎn)產(chǎn)品時(shí)缺乏歷史數(shù)據(jù)的局限性，被稱為模型推導(dǎo)法，也是目前學(xué)術(shù)界較為普遍的定價(jià)方法。其中，學(xué)者們?cè)谌ペ厔?shì)化處理和邊緣擬合的方法選擇上存在差異。常用的去趨勢(shì)化處理方法主要有H-P濾波法（Hodrick-Prescott filter）、直線滑動(dòng)平均法（Linera Moving Average， LMA）、自回歸積分滑動(dòng)平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average model， ARIMA）；擬合單產(chǎn)和價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)邊緣分布的方法主要有參數(shù)法、非參數(shù)法、期權(quán)定價(jià)模型等（Tolhurst et al.， 2015；Mohammad et al.， 2017；Goodwin et al.， 2018）。早期學(xué)者們大多采用參數(shù)法進(jìn)行估計(jì)（Claassen et al.， 2011），預(yù)先設(shè)定多個(gè)分布函數(shù)形式，再通過一系列檢驗(yàn)選出最優(yōu)分布。但隨著相關(guān)研究的進(jìn)一步完善，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)作物的單產(chǎn)分布并不一致，使用參數(shù)法預(yù)先假定序列服從某種做法具有主觀性，會(huì)導(dǎo)致信息遺漏和擬合偏差，進(jìn)而引起估計(jì)偏差。為了避免前期對(duì)單產(chǎn)、價(jià)格邊緣分布先驗(yàn)設(shè)定可能導(dǎo)致的問題，非參數(shù)法逐漸得到了學(xué)者們的關(guān)注和重視，其中應(yīng)用最普遍的非參數(shù)方法是核密度函數(shù)法（Woodard et al.， 2012）。盡管非參數(shù)法能夠?qū)︼L(fēng)險(xiǎn)的厚尾性給予更充分的考慮，但研究樣本數(shù)量較少時(shí)，參數(shù)法比非參數(shù)法能夠更精準(zhǔn)地?cái)M合邊緣分布（Goodwin et al.， 2015）。因此，農(nóng)作物收入保險(xiǎn)定價(jià)中對(duì)邊緣分布函數(shù)的參數(shù)估計(jì)需要根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的方法。

得到單產(chǎn)和價(jià)格各自的邊緣分布后，Copula函數(shù)被廣泛應(yīng)用于刻畫二者之間的非線性相關(guān)性，通過計(jì)算理論Copula擬合結(jié)果與樣本經(jīng)驗(yàn)Copula函數(shù)值之間的平方歐式距離選擇最優(yōu)理論Copula函數(shù)，準(zhǔn)確估計(jì)收入損失分布，從而厘定農(nóng)產(chǎn)品收入保險(xiǎn)費(fèi)率（Ramsey et al.， 2019；Duarte et al.， 2019）。不同學(xué)者在研究中選取的農(nóng)產(chǎn)品種類不同、使用的數(shù)據(jù)不同、數(shù)據(jù)處理的方法不同，選擇的最優(yōu)Copula函數(shù)形式也不同，而不同的Copula函數(shù)能夠顯著影響農(nóng)產(chǎn)品單產(chǎn)和價(jià)格之間的相關(guān)性（Ahmed et al.， 2015）。近年來，國內(nèi)學(xué)者越加重視農(nóng)作物收入保險(xiǎn)的相關(guān)研究，圍繞三大糧食作物以及甘蔗（王悅等，2021）、蘋果、棉花（吳銀毫，2017）等經(jīng)濟(jì)作物，基于參數(shù)法或非參數(shù)法擬合單產(chǎn)、價(jià)格的邊緣分布后同樣選擇Copula方法開展收入保險(xiǎn)定價(jià)研究。在Copula函數(shù)的選擇上，有學(xué)者嘗試將混合Copula函數(shù)引入收入保險(xiǎn)定價(jià)中，認(rèn)為混合Copula函數(shù)相較于單一Copula函數(shù)擬合更精確、計(jì)算更便捷（王保玲等，2017；Fakhereh et al.， 2019）。陸琬佳（2021）在測(cè)算收入保險(xiǎn)費(fèi)率的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步計(jì)算出在不同保障水平下的保額、保費(fèi)等，對(duì)廣西糖料蔗收入保險(xiǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

庹國柱等（1994）最早對(duì)我國農(nóng)作物風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域劃分和保險(xiǎn)費(fèi)率分區(qū)問題進(jìn)行了探討。從風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指標(biāo)的選取來看，國內(nèi)學(xué)者大致構(gòu)建了三類農(nóng)作物保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指標(biāo)體系。第一類風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系綜合考慮各項(xiàng)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的指標(biāo)，如產(chǎn)量、氣候、地形地貌、受災(zāi)情況等（周縣華，2018），完成農(nóng)作物生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域劃分；第二類風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系以農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量變化視角圍繞單產(chǎn)和面積兩方面建立農(nóng)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，例如占紀(jì)文等（2019）以福建省縣域水稻種植為例，圍繞水稻種植的單產(chǎn)和面積選擇歷年平均減產(chǎn)率和歷年變異系數(shù)等6個(gè)分區(qū)指標(biāo)，運(yùn)用聚類分析法將福建省中晚稻種植區(qū)域劃分為3類；第三類風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系將定性分析與定量分析相結(jié)合，選取單產(chǎn)變異系數(shù)、專業(yè)化指數(shù)、效率指數(shù)和農(nóng)作物成災(zāi)概率（或減產(chǎn)概率）為四個(gè)主導(dǎo)指標(biāo)評(píng)估農(nóng)作物生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)（邢鸝等，2016）。三類風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指標(biāo)體系特點(diǎn)不一、各有優(yōu)劣，均得到了學(xué)者們的廣泛應(yīng)用。費(fèi)率分區(qū)即基于選取的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，按風(fēng)險(xiǎn)水平的高低劃分區(qū)域，對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)大小的地區(qū)差異化測(cè)算保險(xiǎn)費(fèi)率（Yi et al.， 2020），是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展的應(yīng)有之義。2019年，財(cái)政部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、銀保監(jiān)會(huì)、國家林業(yè)和草原局聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于加快農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》，提出要“建立科學(xué)的保險(xiǎn)費(fèi)率擬訂和動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，實(shí)現(xiàn)基于地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)的差異化定價(jià)”。相較于全省統(tǒng)一費(fèi)率的做法，因地制宜擬定農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)費(fèi)率更有利于實(shí)現(xiàn)保費(fèi)水平與風(fēng)險(xiǎn)程度的精準(zhǔn)匹配，從而更充分地發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)防范功能，促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)日益朝著“擴(kuò)面、增品、提標(biāo)”的高質(zhì)量方向發(fā)展（魏建等，2023）。

綜上所述，國際上有關(guān)農(nóng)產(chǎn)品收入保險(xiǎn)的定價(jià)理論與實(shí)踐研究較為深入；國內(nèi)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與費(fèi)率分區(qū)領(lǐng)域的探索尚在推進(jìn)，積累豐富經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)也存在保險(xiǎn)產(chǎn)品單一、所涉及農(nóng)作物大多集中于糧食作物等諸多局限性，可在兩個(gè)方面繼續(xù)完善：一方面，現(xiàn)有研究大多以農(nóng)作物產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為核心評(píng)估農(nóng)作物生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，劃分農(nóng)作物生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，不足以全面區(qū)劃農(nóng)業(yè)綜合風(fēng)險(xiǎn)，忽略了農(nóng)戶作為生產(chǎn)主體對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響以及農(nóng)田水利設(shè)施對(duì)自然災(zāi)害的抗災(zāi)減損能力，可將產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)外的農(nóng)田水利風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)納入生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃框架，構(gòu)建新的農(nóng)業(yè)綜合風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)估體系，從而綜合評(píng)估農(nóng)作物種植過程中面臨的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，形成新的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃；另一方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多直接以省級(jí)為風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)單元開展農(nóng)作物收入保險(xiǎn)定價(jià)研究（徐婷婷等，2017），遵循“一省一費(fèi)率”的定價(jià)方式，忽略了一省范圍內(nèi)各地區(qū)農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性。不同種植規(guī)模、技術(shù)水平、農(nóng)田水利條件、農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)狀況的地區(qū)農(nóng)作物遭受損失的概率存在差異，全省統(tǒng)一費(fèi)率的做法最終會(huì)導(dǎo)致農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)防范能力的下降以及保險(xiǎn)損失分擔(dān)能力的降低（Hao et al.， 2018），只有實(shí)現(xiàn)地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)水平與保費(fèi)的對(duì)等，才能更好地緩解農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域農(nóng)戶帶來的不利影響（Zhou et al.， 2018）。雖已有文獻(xiàn)嘗試對(duì)農(nóng)作物省級(jí)以下層面的收入保險(xiǎn)費(fèi)率進(jìn)行測(cè)算，但大多數(shù)文獻(xiàn)只關(guān)注不同地市間保險(xiǎn)費(fèi)率的差異性（田菁等，2019），較少將綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與縣域收入保險(xiǎn)差異化定價(jià)相結(jié)合展開系統(tǒng)研究。因此，將風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)單元精確至省級(jí)以下的縣域?qū)用?，通過綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃實(shí)現(xiàn)一省范圍內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)相似性地塊的聚合，加強(qiáng)區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)水平與保險(xiǎn)費(fèi)率的匹配度，完成全省農(nóng)作物收入保險(xiǎn)的科學(xué)差異化定價(jià)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論意義。

3理論分析框架與研究方法

在已有研究基礎(chǔ)上，本文通過理論分析風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與收入保險(xiǎn)定價(jià)之間的關(guān)系，構(gòu)建理論分析框架，并對(duì)收入保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)影響因素進(jìn)行剖析，據(jù)此建立收入保險(xiǎn)定價(jià)模型，依據(jù)模型推導(dǎo)法定價(jià)范式制定綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下的天然橡膠收入保險(xiǎn)定價(jià)策略，為實(shí)證分析厘清思路。

3.1理論分析框架

基于風(fēng)險(xiǎn)分散理論和對(duì)價(jià)交換理論，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與收入保險(xiǎn)定價(jià)之間的關(guān)系進(jìn)行理論分析，并據(jù)此提出綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下的收入保險(xiǎn)定價(jià)理論分析框架。

風(fēng)險(xiǎn)分散理論是20世紀(jì)70年代提出的有關(guān)投資條件的理論基礎(chǔ)，其前期代表人物是凱夫斯和斯蒂文斯，指通過多樣化的投資來分散和降低風(fēng)險(xiǎn)的方法，如今也被廣泛應(yīng)用于保險(xiǎn)領(lǐng)域（肖宇谷等，2022）。保險(xiǎn)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)分散理論實(shí)際上是保險(xiǎn)集合原理的運(yùn)用，其實(shí)際含義是：保險(xiǎn)公司為了實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)防范、規(guī)避和穩(wěn)定經(jīng)營的目的，盡可能擴(kuò)大承保區(qū)域范圍，以更好地廣泛分散所受到的風(fēng)險(xiǎn)，從而降低受損單位的損失。但農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)具有區(qū)域性和強(qiáng)系統(tǒng)性特征（劉亞洲等，2019），意味著僅僅依靠擴(kuò)大承保面積并不能必然地分散風(fēng)險(xiǎn)，氣候條件、地理位置相似地區(qū)的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)往往有著較強(qiáng)的正相關(guān)性，承保范圍的擴(kuò)大反而會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的集中，難以保障保險(xiǎn)公司的穩(wěn)定經(jīng)營。因此，如何在不增加農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的前提下合理擴(kuò)大承保面積，農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃便是解決上述問題的有效手段。參考與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的因素，例如氣候數(shù)據(jù)（姜雨函等，2023）、地質(zhì)數(shù)據(jù)（張以晨等，2020）、特定災(zāi)害數(shù)據(jù)（胥蓓蕾等，2023）等進(jìn)行聚類劃分風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，將風(fēng)險(xiǎn)相似度高的地區(qū)劃為一類，降低信息不對(duì)稱帶來的損失，同時(shí)有利于保險(xiǎn)公司維持穩(wěn)定經(jīng)營。通過選取風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)完成風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃后，針對(duì)每一風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域分別制定費(fèi)率的理論基礎(chǔ)為對(duì)價(jià)交換理論。對(duì)價(jià)交換理論又稱為收支平衡原則，通常是指在商品交易過程中，買方與賣方以貨幣的價(jià)值為媒介，對(duì)各自權(quán)利和義務(wù)或收入與支出進(jìn)行平衡對(duì)等的過程。對(duì)于農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)而言，參保雙方通過事前簽訂保險(xiǎn)合同使農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)具備了商品的交易性，成為適用于對(duì)價(jià)交換理論的特殊商品（鄭莉，2022）。在雙方交易過程中，投保人通過支付保費(fèi)給保險(xiǎn)人購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，將農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁給保險(xiǎn)人，保險(xiǎn)人通過收入保費(fèi)、支付賠款的方式出售保險(xiǎn)產(chǎn)品，這種商品買賣行為應(yīng)建立在收支平衡原則上，實(shí)現(xiàn)權(quán)力（收入）和義務(wù)（支出）的對(duì)等，即農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高地區(qū)的保險(xiǎn)費(fèi)率較高，農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較低地區(qū)的保險(xiǎn)費(fèi)率較低（邢紅飛等，2018）。但在現(xiàn)實(shí)中要落實(shí)對(duì)價(jià)交換理論困難重重，保險(xiǎn)公司需要依據(jù)每個(gè)投保人的具體農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況制定費(fèi)率，但個(gè)體龐大的信息量不僅使保險(xiǎn)公司的工作量劇增，而且也不現(xiàn)實(shí)。因此，基于風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃制定保費(fèi)是一個(gè)絕佳的解決方法，將風(fēng)險(xiǎn)相似度高的地區(qū)整合為一個(gè)區(qū)域，同一區(qū)域的投保人支付相同的費(fèi)率（牛浩等，2016），使得地域風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域責(zé)任對(duì)等，便于搜集投保農(nóng)戶與保險(xiǎn)公司的相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)的收支平衡。

綜上，風(fēng)險(xiǎn)分散理論適用于本文通過構(gòu)建綜合風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，對(duì)海南省天然橡膠主產(chǎn)市（縣）實(shí)施綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，實(shí)現(xiàn)同質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的聚合；對(duì)價(jià)交換理論適用于在綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果下，針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域完成收入保險(xiǎn)差異化定價(jià)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)與收益的對(duì)等。綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下的收入保險(xiǎn)定價(jià)理論框架如圖1所示。

3.2研究方法

使用模型推導(dǎo)法完成農(nóng)作物收入保險(xiǎn)定價(jià)是當(dāng)前學(xué)者測(cè)算保險(xiǎn)費(fèi)率的主要方法。本文通過剖析國際成熟保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)的影響因素，引入風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃理念，構(gòu)建考慮地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)差異性的收入保險(xiǎn)定價(jià)模型，基于模型推導(dǎo)法定價(jià)范式制定綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下的天然橡膠收入保險(xiǎn)定價(jià)策略。

3.2.1收入保險(xiǎn)定價(jià)因素解構(gòu)

構(gòu)建理論框架后，以世界上農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)發(fā)展最成熟的國家——美國為例，解析影響美國收入保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)的相關(guān)因素，為構(gòu)建收入保險(xiǎn)定價(jià)模型奠定基礎(chǔ)。保險(xiǎn)保費(fèi)為保險(xiǎn)費(fèi)率與保險(xiǎn)金額的乘積，其中保險(xiǎn)費(fèi)率基于精算理論確定，保險(xiǎn)金額則由預(yù)期保障收入設(shè)定。收入表現(xiàn)為產(chǎn)量和價(jià)格的乘積，農(nóng)戶收入風(fēng)險(xiǎn)涵蓋了產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，因此收入保險(xiǎn)定價(jià)可分為單產(chǎn)因素和價(jià)格因素。

單產(chǎn)因素包含約定單產(chǎn)和實(shí)際單產(chǎn)。約定單產(chǎn)通?；谵r(nóng)作物歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)計(jì)算得出，是收入保險(xiǎn)定價(jià)的價(jià)格基礎(chǔ)，實(shí)際單產(chǎn)為保障期限內(nèi)單位面積產(chǎn)量，是確定收入保險(xiǎn)理賠的產(chǎn)量依據(jù)。價(jià)格因素包含納入收入保險(xiǎn)定價(jià)的目標(biāo)價(jià)格，以及作為收入保險(xiǎn)理賠價(jià)格依據(jù)的實(shí)際價(jià)格。為充分利用農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，美國優(yōu)先執(zhí)行以作物播種期的遠(yuǎn)期期貨價(jià)格作為目標(biāo)價(jià)格指標(biāo)、以收獲期的期貨價(jià)格作為實(shí)際價(jià)格納入收入保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)。這也是目前絕大多數(shù)農(nóng)作物收入保險(xiǎn)價(jià)格指標(biāo)設(shè)計(jì)的基本原則。由于期貨價(jià)格具備預(yù)期性特點(diǎn)，有效包容了對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格產(chǎn)生影響的可預(yù)期因素，將隨機(jī)因素體現(xiàn)于目標(biāo)價(jià)格與實(shí)際價(jià)格間的差值，有效降低了農(nóng)戶逆向選擇問題給保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)帶來的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。可以說，農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)的規(guī)模化成熟發(fā)展為農(nóng)作物收入保險(xiǎn)項(xiàng)目的有效運(yùn)行創(chuàng)造了前提。我國期貨市場(chǎng)起步較晚，雖然近年來市場(chǎng)規(guī)模和消費(fèi)量迅速擴(kuò)大，但仍存在上市品種過少、投資者結(jié)構(gòu)不合理等弊端。因此，對(duì)于不具備期貨合約，或是目前期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能有效性不足的農(nóng)產(chǎn)品，除了基于期貨價(jià)格確定價(jià)格指標(biāo)的方法外，還可依據(jù)過去一段時(shí)間內(nèi)現(xiàn)貨價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)確定價(jià)格指標(biāo)。雖然現(xiàn)貨價(jià)格相較于期貨價(jià)格缺失預(yù)測(cè)性，且客觀準(zhǔn)確性較低，但在我國收入保險(xiǎn)發(fā)展不成熟的情況下，該方法簡單易行，對(duì)于收入保險(xiǎn)定價(jià)具有一定的參考價(jià)值。

3.2.2收入保險(xiǎn)定價(jià)模型

保險(xiǎn)定價(jià)是基于保險(xiǎn)標(biāo)的遭受損失的概率、保險(xiǎn)公司管理費(fèi)用率及預(yù)期利潤、保險(xiǎn)市場(chǎng)的供求關(guān)系等因素，確定單位面積保額需要收取的保費(fèi)的行為。考慮到不同保險(xiǎn)公司的經(jīng)營管理費(fèi)用和預(yù)期利潤取決于自身經(jīng)營狀況，故本文僅基于保險(xiǎn)公司收支平衡的角度，評(píng)估保險(xiǎn)公司所承受的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而定價(jià)天然橡膠收入保險(xiǎn)。費(fèi)率厘定過程可分為兩部分，一是計(jì)算反映預(yù)期損失值占保險(xiǎn)金額比重的純費(fèi)率，二是計(jì)算反映實(shí)際損失值超過預(yù)期損失的附加費(fèi)用，二者共同構(gòu)成收入保險(xiǎn)毛費(fèi)率。

（1）純費(fèi)率厘定原理。非壽險(xiǎn)精算理論和期望損失理論是保險(xiǎn)精算的基礎(chǔ)理論。非壽險(xiǎn)包含意外險(xiǎn)、財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)和醫(yī)療險(xiǎn)等短期險(xiǎn)種，本文研究的天然橡膠收入保險(xiǎn)屬于財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)中特殊的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)。非壽險(xiǎn)精算理論依據(jù)大數(shù)法則和中心極限定理，將數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型等方法應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)損失分布模型估計(jì)、保險(xiǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金等計(jì)算過程，基于對(duì)歷史風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的整理分析，對(duì)未來損失概率進(jìn)行預(yù)估；期望損失理論則認(rèn)為保險(xiǎn)公司的純保費(fèi)在數(shù)值上等于標(biāo)的的預(yù)期損失。關(guān)于農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)定價(jià)的方法，大體上可分為三種：經(jīng)驗(yàn)費(fèi)率法、實(shí)際生產(chǎn)歷史法和模型推導(dǎo)法?？紤]到我國的實(shí)際發(fā)展情況，缺乏相關(guān)農(nóng)作物長期的產(chǎn)量和價(jià)格數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)起步較晚，且定價(jià)相關(guān)研究不夠深入和完善，本文采用更具有理論和現(xiàn)實(shí)意義的模型推導(dǎo)法進(jìn)行天然橡膠收入保險(xiǎn)費(fèi)率厘定。模型推導(dǎo)法相較于經(jīng)驗(yàn)費(fèi)率法和實(shí)際生產(chǎn)歷史法更具有數(shù)學(xué)推理邏輯，更適合用于我國農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)定價(jià)，國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)也基本采用此類方法。期望損失、純費(fèi)率計(jì)算公式如式（1）、式（2）所示。

式（3）中，ri為收入保險(xiǎn)毛費(fèi)率，mi為i風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)域?qū)?yīng)的風(fēng)險(xiǎn)附加系數(shù)。

3.2.3綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下的天然橡膠收入保險(xiǎn)定價(jià)策略

整體而言，使用模型推導(dǎo)法進(jìn)行收入保險(xiǎn)定價(jià)的步驟已形成范式，具體在數(shù)據(jù)的選擇、去趨勢(shì)化處理、邊緣分布的擬合、聯(lián)合分布函數(shù)的確定上存在差異。此外，農(nóng)作物綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與收入保險(xiǎn)相結(jié)合是實(shí)現(xiàn)收入保險(xiǎn)差異化定價(jià)和全面發(fā)展的必要前提和內(nèi)在要求。因此，本文以海南省天然橡膠為例，對(duì)主產(chǎn)市（縣）實(shí)施初步綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃后，基于模型推導(dǎo)法范式使用Copula函數(shù)等方法厘定收入保險(xiǎn)費(fèi)率，將費(fèi)率厘定結(jié)果反饋至風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)結(jié)果，判斷是否需要對(duì)初步分區(qū)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，最后依據(jù)歷史單產(chǎn)、價(jià)格數(shù)據(jù)計(jì)算保額從而確定保費(fèi)。

（1）實(shí)施綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。收入保險(xiǎn)費(fèi)率水平與區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)程度匹配是科學(xué)定價(jià)收入保險(xiǎn)的關(guān)鍵所在。因此，本文圍繞產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、農(nóng)田水利指標(biāo)3個(gè)維度構(gòu)建綜合風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)運(yùn)用因子分析和系統(tǒng)聚類分析法完成精確至縣域的綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，將海南省天然橡膠主產(chǎn)市（縣）劃分為不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的區(qū)域，作為差異化保險(xiǎn)定價(jià)的基礎(chǔ)。

（2）檢驗(yàn)期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。依據(jù)收入保險(xiǎn)定價(jià)因素解構(gòu)，只有具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的期貨價(jià)格才能成為收入保險(xiǎn)定價(jià)的價(jià)格基礎(chǔ)，否則采用歷史價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行保險(xiǎn)定價(jià)。因此，本文在驗(yàn)證天然橡膠期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能后確定收入保險(xiǎn)定價(jià)的價(jià)格基礎(chǔ)。

（3）擬合單產(chǎn)、價(jià)格序列的邊緣分布。受多種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境的影響，農(nóng)作物單產(chǎn)序列和價(jià)格序列往往存在長期的時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)。為了準(zhǔn)確測(cè)定波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，需要采用去趨勢(shì)化處理得到平穩(wěn)的數(shù)據(jù)序列，以進(jìn)行邊緣分布的擬合。本文采用H-P濾波法對(duì)天然橡膠單產(chǎn)序列、價(jià)格序列進(jìn)行去趨勢(shì)化處理，分離出數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)項(xiàng)和隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng)，得到剔除趨勢(shì)項(xiàng)后平穩(wěn)的數(shù)據(jù)波動(dòng)序列。然后，使用參數(shù)法，利用Easyfit 5.6軟件擬合去趨勢(shì)化處理后的天然橡膠風(fēng)險(xiǎn)序列，選擇最合適的邊緣分布函數(shù)。該軟件能夠充分利用所提供的數(shù)據(jù)信息，自動(dòng)擬合并分析大量常見函數(shù)分布估計(jì)結(jié)果。

（4）構(gòu)建單產(chǎn)、價(jià)格序列的聯(lián)合分布函數(shù)。確定單產(chǎn)、價(jià)格的邊緣分布函數(shù)后，使用MATLAB 2021b軟件引入Copula函數(shù)構(gòu)建二者的聯(lián)合分布函數(shù)。Copula函數(shù)不需要事先測(cè)定天然橡膠單產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)與價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)間的相關(guān)關(guān)系，僅知道各自的邊緣分布就可以構(gòu)建聯(lián)合分布函數(shù)，進(jìn)而通過肯德爾秩相關(guān)系數(shù)（Kendalls rank correlation coefficient， Kendall-τ）、斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)（Spearmans rank correlation coefficient， Spearman-ρ）刻畫天然橡膠單產(chǎn)和價(jià)格間的非線性相關(guān)性。

（5）厘定收入保險(xiǎn)費(fèi)率。根據(jù)保險(xiǎn)定價(jià)的大數(shù)法則，天然橡膠收入保險(xiǎn)定價(jià)需要數(shù)量龐大的收入損失數(shù)據(jù)，但收入保險(xiǎn)在我國探索實(shí)施時(shí)間尚短，類似于膠農(nóng)收入的直接歷史數(shù)據(jù)缺失，蒙特卡洛模擬方法正好解決了收入保險(xiǎn)定價(jià)缺乏歷史損失數(shù)據(jù)的難題。通過調(diào)用MATLAB 2021b軟件中的Copularnd函數(shù)，基于確定的聯(lián)合分布函數(shù)，隨機(jī)模擬一萬組產(chǎn)量和價(jià)格數(shù)據(jù)，二者乘積即為收入樣本，將樣本數(shù)據(jù)代入純費(fèi)率厘定公式求出保險(xiǎn)費(fèi)率。

（6）將費(fèi)率厘定結(jié)果反饋至綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果中，確定毛費(fèi)率。風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃是依據(jù)地區(qū)多年來面臨的綜合生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估出的結(jié)果，而費(fèi)率測(cè)算是對(duì)天然橡膠在某一地區(qū)實(shí)際受災(zāi)損失的反映，可能會(huì)出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)不對(duì)應(yīng)高費(fèi)率的情況。因此，將費(fèi)率厘定結(jié)果反饋至綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果中，以體現(xiàn)定價(jià)結(jié)果對(duì)綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的調(diào)整和優(yōu)化功能，并將風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果作為定價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)依據(jù)，確定毛費(fèi)率。

（7）確定保費(fèi)。由預(yù)期保障收入設(shè)定保險(xiǎn)金額，通?；跉v史產(chǎn)量、價(jià)格數(shù)據(jù)獲得。將保險(xiǎn)金額與毛費(fèi)率相乘確定保費(fèi)。本文基于天然橡膠歷史單產(chǎn)、現(xiàn)貨價(jià)格數(shù)據(jù)獲得歷史收入數(shù)據(jù)均值，以此作為預(yù)期保障收入設(shè)定保險(xiǎn)金額，將保險(xiǎn)金額與毛費(fèi)率相乘確定保費(fèi)。

4數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

基于理論分析框架和綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下的收入保險(xiǎn)定價(jià)策略，本文選擇海南省內(nèi)天然橡膠種植面積和產(chǎn)量值長期靠前的儋州市、瓊海市、萬寧市、三亞市、五指山市、澄邁縣、臨高縣、樂東縣、瓊中縣、保亭縣、白沙縣、屯昌縣、定安縣、陵水縣、昌江縣共15個(gè)市（縣）作為研究區(qū)域，定義為海南省天然橡膠主產(chǎn)市（縣）。在此基礎(chǔ)上，分別從產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、農(nóng)田水利指標(biāo)3個(gè)維度選取共10個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，利用歷年《海南統(tǒng)計(jì)年鑒》及萬得（Wind）數(shù)據(jù)庫獲取的數(shù)據(jù)，對(duì)主產(chǎn)市（縣）的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算值進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。

4.1數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自2003-2021年的《海南統(tǒng)計(jì)年鑒》、萬得數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)年份跨度從2002-2020年《海南統(tǒng)計(jì)年鑒》中由主產(chǎn)市（縣）天然橡膠收獲面積和總產(chǎn)量計(jì)算得到的“單位面積天然橡膠產(chǎn)量（噸/公頃）”數(shù)據(jù)作為單產(chǎn)序列。天然橡膠現(xiàn)貨價(jià)格參考國產(chǎn)天然橡膠（SCRWF）現(xiàn)貨價(jià)（元/噸），膠農(nóng)歷年單位面積收入（元/公頃）為單產(chǎn)和現(xiàn)貨價(jià)格的乘積。鑒于與單產(chǎn)數(shù)據(jù)匹配，期貨價(jià)格數(shù)據(jù)選取2002-2020年上海期貨交易所天然橡膠期貨合約交易日收盤價(jià)（元/噸）。

4.2綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指標(biāo)選取

海南省不同市（縣）間天然橡膠種植存在由技術(shù)水平、生產(chǎn)規(guī)模和基礎(chǔ)設(shè)施等生產(chǎn)力因素和氣候、土壤等自然因素引起的差異化生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，因此有必要在保險(xiǎn)定價(jià)前進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。農(nóng)作物生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)劃方法在品種上可分為單品種區(qū)劃和多品種區(qū)劃，在區(qū)劃災(zāi)種上可分為單災(zāi)種區(qū)劃和多災(zāi)種區(qū)劃，在區(qū)劃單元的選擇上可以分為省級(jí)區(qū)劃、地市級(jí)區(qū)劃、市（縣）級(jí)區(qū)劃和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)區(qū)劃（宋正陽等，2013）。由于本文僅對(duì)海南省天然橡膠進(jìn)行市（縣）間生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和區(qū)域劃分，在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)沒有針對(duì)某一特定的自然災(zāi)害進(jìn)行研究，因此屬于多災(zāi)種綜合區(qū)劃下的單品種市（縣）級(jí)區(qū)劃。另外，由于海南省實(shí)行省直管市與縣，故未將市與縣分開區(qū)劃農(nóng)業(yè)綜合風(fēng)險(xiǎn)。

在區(qū)劃指標(biāo)的選擇上，部分學(xué)者認(rèn)為，多種自然風(fēng)險(xiǎn)對(duì)農(nóng)作物的影響最終都會(huì)體現(xiàn)在農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量變化上（梁來存，2010），故以農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量變化這一視角圍繞單產(chǎn)和面積兩個(gè)方面建立農(nóng)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。然而，不同地區(qū)的農(nóng)田水利條件、農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)條件也能反映出不同地區(qū)間的防災(zāi)減損能力的差異性（馬改艷等，2018），選取的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)不僅應(yīng)該具有明顯的地域差異性，還應(yīng)能客觀反映出其對(duì)天然橡膠單產(chǎn)的影響程度。因此，本文從產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、農(nóng)田水利指標(biāo)3個(gè)維度構(gòu)建天然橡膠綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指標(biāo)體系。產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)選擇規(guī)模系數(shù)、單產(chǎn)變異系數(shù)、單產(chǎn)減產(chǎn)率大于10%的年份比、單產(chǎn)減產(chǎn)率超過某一閾值的概率、歷年平均減產(chǎn)率、效率指數(shù)；農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)指標(biāo)選擇農(nóng)村居民收入系數(shù)；農(nóng)田水利指標(biāo)選擇旱澇保收率和有效灌溉率。風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)指標(biāo)及含義如表1所示。

4.2.1產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

式（18）、式（19）中，Hi為i市（縣）近三年平均旱澇保收面積，H為i市（縣）平均農(nóng)作物種植面積；Gi為i市（縣）近三年平均有效灌溉面積，G為i市（縣）平均農(nóng)作物種植面積。

4.3風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)分析

使用SPSS 26.0對(duì)主產(chǎn)市（縣）的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算值進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表2所示，部分風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值在各主產(chǎn)市（縣）之間存在較大差異。例如單產(chǎn)變異系數(shù)，15個(gè)市（縣）的指標(biāo)均值為0.15，最小值為0.07，只有平均值的47%；最大值達(dá)到0.31，是平均值的2.07倍。效率指數(shù)的差異最大，標(biāo)準(zhǔn)差占平均值的13%，最大值達(dá)到1.21；其次是農(nóng)村居民收入系數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差占平均值的14%；單產(chǎn)減產(chǎn)率超過20%的概率差異最小，標(biāo)準(zhǔn)差占平均值的88%。

總體來看，在產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)方面，全省天然橡膠種植區(qū)域較為分散，主產(chǎn)市（縣）規(guī)模系數(shù)均值僅為0.05；天然橡膠產(chǎn)量波動(dòng)較大，生產(chǎn)不確定性高，單產(chǎn)變異系數(shù)均值為0.15；過去19年（2002-2020年）主產(chǎn)市（縣）發(fā)生天然橡膠單產(chǎn)減產(chǎn)率大于10%的事件概率較低，單產(chǎn)減產(chǎn)率大于10%的年份比均值為0.17；主產(chǎn)市（縣）因?yàn)?zāi)減產(chǎn)超過10%和20%的概率均較低，單產(chǎn)減產(chǎn)率超過10%的概率和單產(chǎn)減產(chǎn)率超過20%的概率均值分別為0.15和0.08；主產(chǎn)市（縣）19年來的平均受損程度較低，歷年平均減產(chǎn)率均值為0.05；主產(chǎn)市（縣）天然橡膠平均單產(chǎn)水平高于全省單產(chǎn)，效率指數(shù)均值達(dá)到1.06。在農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)方面，主產(chǎn)市（縣）農(nóng)村居民人均收入水平與全省農(nóng)村居民人均收入較為接近，農(nóng)村居民收入系數(shù)均值為0.94。在農(nóng)田水利方面，各主產(chǎn)市（縣）的有效灌溉面積和旱澇保收面積占農(nóng)作物種植比重均較少，旱澇保收率和有效灌溉率均值分別為0.14和0.25。

5實(shí)證結(jié)果與分析

基于理論分析框架和研究方法，依據(jù)收入保險(xiǎn)定價(jià)策略，本文對(duì)所選風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)運(yùn)用因子分析和聚類分析法將主產(chǎn)市（縣）按照風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分類，探究地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)因素的差異性，在綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下對(duì)海南省天然橡膠收入保險(xiǎn)差別化定價(jià)展開研究，進(jìn)一步從費(fèi)率視角驗(yàn)證區(qū)劃結(jié)果的合理性。

5.1海南省天然橡膠綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃實(shí)證分析

為消除風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)間單位和量綱不同帶來的影響，本文對(duì)10個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，使數(shù)據(jù)壓縮在[0，1]內(nèi)。其中與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的正向指標(biāo)（歷年平均減產(chǎn)率、單產(chǎn)變異系數(shù)、單產(chǎn)減產(chǎn)率大于10%的年份比、單產(chǎn)減產(chǎn)率超過10%和20%的概率、效率指數(shù)）正向化處理，與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的逆向指標(biāo)（規(guī)模系數(shù)、農(nóng)村居民收入系數(shù)、旱澇保收率、有效灌溉率）逆向化處理?？紤]風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)間可能存在相關(guān)性，本文首先對(duì)初始指標(biāo)進(jìn)行因子分析，即將多個(gè)初始指標(biāo)綜合為少數(shù)幾個(gè)公共因子，再對(duì)篩選出的公共因子運(yùn)用聚類分析完成主產(chǎn)市（縣）風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的劃分。

5.1.1因子分析

利用SPSS 26.0軟件，首先對(duì)歸一化處理后的10項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和巴特利特（Bartlett）球形檢驗(yàn)，結(jié)果顯示KMO檢驗(yàn)值為0.70（>0.60），Bartlett檢驗(yàn)值為0.01（<0.05），適合進(jìn)行因子分析；其次利用主成分分析法計(jì)算累計(jì)方差貢獻(xiàn)率發(fā)現(xiàn)，前3個(gè)公共因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到85.33%，表明選取3個(gè)因子具有合理性；最后使用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法旋轉(zhuǎn)因子載荷得到處理后的因子成分矩陣，如表3所示。

通過表3可以看出，單產(chǎn)變異系數(shù)、歷年平均減產(chǎn)率、單產(chǎn)減產(chǎn)率大于10%的年份比、單產(chǎn)減產(chǎn)率超過10%的概率、單產(chǎn)減產(chǎn)率超過20%的概率和規(guī)模系數(shù)在因子1中有較大權(quán)重，這些風(fēng)險(xiǎn)變量大多從產(chǎn)量波動(dòng)來描述生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，因此將因子1重命名為產(chǎn)量波動(dòng)因子；旱澇保收率和有效灌溉率在因子2中有較大權(quán)重，這兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量描述當(dāng)?shù)剞r(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)水平，水利建設(shè)越好，抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力也相對(duì)較高，因此將因子2重命名為抗災(zāi)因子；生產(chǎn)效率和農(nóng)村居民收入系數(shù)在因子3中有較大權(quán)重，這兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量是對(duì)天然橡膠生產(chǎn)的效率水平及農(nóng)民收益水平的描述，因此將因子3命名為效益水平因子。確定公共因子的個(gè)數(shù)及命名后，可得到天然橡膠各風(fēng)險(xiǎn)變量的因子得分系數(shù)矩陣，進(jìn)一步計(jì)算出各市（縣）公共因子得分。

5.1.2聚類分析

運(yùn)用SPSS 26.0軟件，采用系統(tǒng)聚類法中的組間連接法對(duì)因子得分進(jìn)行分析，將相似度高的樣本市（縣）分為一類。系統(tǒng)聚類分析譜系圖結(jié)果如圖2所示。

通過觀察聚類譜系圖發(fā)現(xiàn)，樣本市（縣）被分為4類時(shí)，各樣本數(shù)目分布較均衡且各類別間距離適中，所以初步判定分為4類，結(jié)合上文中計(jì)算的各市（縣）風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值和公共因子得分劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，得到初步風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)結(jié)果。其中，位于低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的樂東縣天然橡膠單產(chǎn)波動(dòng)水平和減產(chǎn)概率明顯高于同一風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的其他市（縣），且農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)較差。因此，不宜直接照搬軟件生成的分類結(jié)果，斟酌分析各項(xiàng)指標(biāo)之后決定將樂東縣劃為中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。海南省天然橡膠主產(chǎn)市（縣）最終綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果如表4所示。

5.1.3各分區(qū)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

為了更直觀地對(duì)比分析各區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)狀況存在的差異，各風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)均值（歸一化處理后）如表5所示。

由表5可以發(fā)現(xiàn)：低風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)歷年產(chǎn)量波動(dòng)水平低，發(fā)生減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的概率低，且當(dāng)?shù)剞r(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)情況佳，同時(shí)生產(chǎn)效率低，意味著抗災(zāi)能力強(qiáng)、風(fēng)險(xiǎn)損失度低；高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)生產(chǎn)效率高、單產(chǎn)波動(dòng)水平大、發(fā)生減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)概率高，種植規(guī)模小，意味著遭受自然災(zāi)害的概率高且損失嚴(yán)重。

綜上，海南省不同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域間的天然橡膠生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)因素均存在較大差異，為保證保險(xiǎn)費(fèi)率水平與區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)水平的一致性，有必要針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域分別定價(jià)天然橡膠收入保險(xiǎn)。

5.2聯(lián)合分布函數(shù)的確定

確定保險(xiǎn)定價(jià)的價(jià)格指標(biāo)后，基于風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果分別對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的天然橡膠單產(chǎn)、價(jià)格序列去趨勢(shì)化處理，使用參數(shù)法擬合二者間的邊緣分布，并通過Copula函數(shù)建立單產(chǎn)分布與價(jià)格分布間的聯(lián)合分布耦合關(guān)系。

5.2.1期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)天然橡膠期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格的預(yù)測(cè)和引導(dǎo)作用，本文選取2007年1月1日至2020年12月30日共同交易日數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，天然橡膠期貨價(jià)格為上海期貨交易所天然橡膠期貨合約日收盤價(jià)（元/噸），天然橡膠現(xiàn)貨價(jià)格為國產(chǎn)天然橡膠（SCRWF）現(xiàn)貨價(jià)（元/噸），數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫?？紤]到數(shù)據(jù)年限較長，分別對(duì)價(jià)格序列進(jìn)行對(duì)數(shù)處理以降低異方差的影響。

（1）單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)：首先采用Eviews 11.0測(cè)算出天然橡膠期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格之間的相關(guān)系數(shù)為0.91，表現(xiàn)出高度正相關(guān)。對(duì)兩組價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF（Augmented Dickey-Fuller）單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示均存在單位根，一階差分處理后再次檢驗(yàn)，結(jié)果顯示均平穩(wěn)，因此兩組價(jià)格數(shù)據(jù)均為一階單整。之后采用E-G（Engle-Granger）兩步法檢驗(yàn)兩組價(jià)格數(shù)據(jù)間的協(xié)整關(guān)系，結(jié)果顯示在1%的顯著性水平上拒絕“兩者不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，即天然橡膠現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格間存在長期的均衡關(guān)系，使用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)也驗(yàn)證了此結(jié)果。

（2）格蘭杰（Granger）因果檢驗(yàn)：通過赤池信息準(zhǔn)則（Akaike Information Criterion， AIC）和貝葉斯信息準(zhǔn)則（Bayesian Information Criterion， BIC）聯(lián)合確定向量自回歸（Value Autoregression， VAR）模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，對(duì)通過協(xié)整檢驗(yàn)的兩組價(jià)格數(shù)據(jù)繼續(xù)進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，以進(jìn)一步了解天然橡膠期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格之間的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果如表6所示。

表6表明，在1%的顯著性水平上拒絕“現(xiàn)貨價(jià)格不是期貨價(jià)格的格蘭杰原因”與“期貨價(jià)格不是現(xiàn)貨價(jià)格的格蘭杰原因”，即兩組價(jià)格序列在1%的顯著性水平上存在雙向引導(dǎo)關(guān)系。

通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，我國橡膠期貨市場(chǎng)已經(jīng)發(fā)展成熟，與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間存在長期均衡關(guān)系，不僅橡膠期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格具有預(yù)測(cè)功能，現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)期貨價(jià)格也發(fā)揮著引導(dǎo)作用，因此，可以將橡膠期貨價(jià)格作為天然橡膠收入保險(xiǎn)定價(jià)的價(jià)格基礎(chǔ)。

5.2.2單產(chǎn)、價(jià)格序列去趨勢(shì)化處理

依據(jù)系統(tǒng)聚類的風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)結(jié)果，風(fēng)險(xiǎn)區(qū)2002-2020年的天然橡膠單產(chǎn)數(shù)據(jù)（噸/公頃）由各自所含風(fēng)險(xiǎn)單位（市或縣）的收獲面積加權(quán)平均得出。首先，利用Eviews 11.0對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)區(qū)天然橡膠單產(chǎn)序列（X）進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)單產(chǎn)序列不平穩(wěn)，其余風(fēng)險(xiǎn)區(qū)單產(chǎn)序列在5%的顯著水平上平穩(wěn)。因此，在邊緣分布擬合前采用H-P濾波法對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)天然橡膠單產(chǎn)序進(jìn)行去趨勢(shì)化處理，分離出趨勢(shì)單產(chǎn)。再次對(duì)去趨勢(shì)化處理后的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)單產(chǎn)序列進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示平穩(wěn)。

考慮到通貨膨脹會(huì)給價(jià)格序列（Y）帶來明顯的趨勢(shì)性，使用以2002年為基期的GDP平減指數(shù)對(duì)價(jià)格序列（Y）去通脹化處理，單位根檢驗(yàn)去通脹處理后的價(jià)格序列，結(jié)果顯示序列不平穩(wěn)。再次利用H-P濾波法對(duì)去通脹后的價(jià)格序列進(jìn)行去趨勢(shì)化處理，結(jié)果顯示處理后的價(jià)格序列平穩(wěn)。

為了消除單產(chǎn)數(shù)據(jù)和價(jià)格數(shù)據(jù)量綱不同帶來的影響，統(tǒng)一對(duì)天然橡膠單產(chǎn)序列和價(jià)格序列進(jìn)行歸一化處理，使所有數(shù)據(jù)都落在[0， 1]范圍內(nèi)。

5.2.3邊緣分布擬合

使用Easyfit 5.6軟件擬合天然橡膠單產(chǎn)、價(jià)格序列，以A-D（Anderson-Darling）檢驗(yàn)、K-S（Kolmogorov-Smirnov）檢驗(yàn)以及卡方統(tǒng)計(jì)量為標(biāo)準(zhǔn)，從軟件含有的65個(gè)常見分布中，選擇最優(yōu)的分布模型進(jìn)行擬合，若三種方法檢驗(yàn)結(jié)果不同，以最為穩(wěn)健的A-D檢驗(yàn)結(jié)果為準(zhǔn)。參數(shù)法擬合結(jié)果顯示，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)單產(chǎn)序列的最優(yōu)分布為Leplace函數(shù)，中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)單產(chǎn)序列的最優(yōu)分布為Gen.Pareto函數(shù)，中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)單產(chǎn)序列的最優(yōu)分布為Dagum函數(shù)，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)單產(chǎn)序列的最優(yōu)分布為Gen.Extreme Value函數(shù)，價(jià)格波動(dòng)序列的最優(yōu)分布為Gen.Extreme Value函數(shù)。

5.2.4最優(yōu)Copula函數(shù)的選擇和參數(shù)確定

在擬合邊緣分布函數(shù)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用MATLAB 2021b軟件選擇五種常見的Copula函數(shù)構(gòu)建聯(lián)合分布函數(shù)：Normal-Copula、t-Copula、Frank-Copula、Clayton-Copula、Gumbel-Copula，調(diào)用Copulafit程序、Copulastat程序分別計(jì)算五種常見的Copula函數(shù)在擬合中的參數(shù)值和秩相關(guān)系數(shù)，并通過比較常用Copula函數(shù)與經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)間的平方歐式距離，依據(jù)平方歐氏距離最小原則確定最優(yōu)的Copula函數(shù)形式。各風(fēng)險(xiǎn)區(qū)單產(chǎn)與價(jià)格序列的聯(lián)合分布估計(jì)結(jié)果如表7所示。

Kendall-τ、Spearman-ρ是2類衡量單產(chǎn)與價(jià)格之間非線性相關(guān)程度的相關(guān)性系數(shù)，其絕對(duì)值表示相關(guān)強(qiáng)度，正負(fù)號(hào)表示相關(guān)方向。由表7來看，4類風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的2類秩相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值較小（<0.20），表明單產(chǎn)與價(jià)格之間的相關(guān)性極弱，且相關(guān)方向并不相同。低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)2類秩相關(guān)系數(shù)小于零，單產(chǎn)與價(jià)格存在極弱負(fù)相關(guān)關(guān)系；中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)2類秩相關(guān)系數(shù)均大于零，數(shù)值隨著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的升高而增大，區(qū)域單產(chǎn)與價(jià)格呈極弱正相關(guān)關(guān)系，正相關(guān)程度隨著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的提升逐級(jí)增強(qiáng)。整體而言，單產(chǎn)與價(jià)格的相關(guān)性不顯著，產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)與價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖的效果不甚理想，可能會(huì)造成兩類風(fēng)險(xiǎn)的疊加。

5.3收入保險(xiǎn)定價(jià)結(jié)果

使用MATLAB 2021b軟件，運(yùn)用蒙特卡洛模擬方法生成滿足天然橡膠單產(chǎn)、價(jià)格間聯(lián)合分布的收入隨機(jī)樣本，代入式（1）和式（2）中求出保險(xiǎn)純費(fèi)率，并依據(jù)綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果差異化設(shè)定區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，完成收入保險(xiǎn)毛費(fèi)率、保費(fèi)測(cè)算，得到綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下精確至市（縣）域?qū)用娴氖杖氡ｋU(xiǎn)分區(qū)定價(jià)結(jié)果。

5.3.1純費(fèi)率測(cè)算

在聯(lián)合分布函數(shù)確定的基礎(chǔ)上，以選擇的最優(yōu)Copula函數(shù)作為隨機(jī)數(shù)發(fā)生器模擬一萬組服從[0， 1]均勻分布的隨機(jī)變量u、v，將序列u、v代入單產(chǎn)和價(jià)格序列邊緣分布的逆累積函數(shù)，求得天然橡膠單產(chǎn)和價(jià)格的隨機(jī)數(shù)：x = F-1（u）、y = F-1（v）。對(duì)x、y序列還原化處理即可得符合實(shí)際的天然橡膠單產(chǎn)、價(jià)格數(shù)據(jù)，從而得到模擬的收入分布序列。采用數(shù)值積分求得產(chǎn)量、價(jià)格和產(chǎn)量×價(jià)格（收入）的期望值，最后代入式（1）和式（2）對(duì)不同保障水平下的天然橡膠收入保險(xiǎn)費(fèi)率進(jìn)行測(cè)算。同理可以推導(dǎo)出產(chǎn)量保險(xiǎn)和價(jià)格保險(xiǎn)的純費(fèi)率公式，求出價(jià)格險(xiǎn)和產(chǎn)量險(xiǎn)的費(fèi)率。

天然橡膠不同險(xiǎn)種定價(jià)結(jié)果如表8所示。表8具體列出了天然橡膠產(chǎn)量保險(xiǎn)、價(jià)格保險(xiǎn)、收入保險(xiǎn)純費(fèi)率計(jì)算結(jié)果，不同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的天然橡膠保險(xiǎn)費(fèi)率有所差異，80%保障水平下的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)收入保險(xiǎn)純費(fèi)率（11.62%）是低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)費(fèi)率（9.68%）的1.20倍，再次證明了對(duì)保險(xiǎn)實(shí)施全省差異化定價(jià)的必要性。從同一風(fēng)險(xiǎn)區(qū)天然橡膠不同險(xiǎn)種間的對(duì)比來看，由于天然橡膠產(chǎn)量與價(jià)格的負(fù)相關(guān)性不顯著，導(dǎo)致相同保障水平下的天然橡膠收入保險(xiǎn)費(fèi)率最高，其次是價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率，產(chǎn)量保險(xiǎn)的費(fèi)率最低。另外，保障水平的降低使得預(yù)期損失出現(xiàn)的概率減小，同類風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的保險(xiǎn)純費(fèi)率隨著保障水平的下降而減少。從4類風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的收入保險(xiǎn)費(fèi)率測(cè)算結(jié)果來看，同一保障水平下的天然橡膠收入保險(xiǎn)純費(fèi)率完全符合“保險(xiǎn)費(fèi)率隨著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的升高而增加”的保險(xiǎn)定價(jià)準(zhǔn)則，100%保障水平下的收入保險(xiǎn)純費(fèi)率依次為16.28%（低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)）、16.62%（中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)）、16.92%（中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)）、17.78%（高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)），即將差異化收入保險(xiǎn)純費(fèi)率的厘定結(jié)果反饋至綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果，二者呈現(xiàn)一致狀態(tài)，不必對(duì)初步風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。

5.3.2毛費(fèi)率測(cè)算

獲得收入保險(xiǎn)純費(fèi)率后，根據(jù)2021年財(cái)政部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布的《關(guān)于擴(kuò)大三大糧食作物完全成本保險(xiǎn)和種植收入保險(xiǎn)實(shí)施范圍的通知》中“綜合費(fèi)用率不高于20%”的規(guī)定，結(jié)合綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果，參考陳燕等（2022）的附加費(fèi)率設(shè)定方法，差異化設(shè)定低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)風(fēng)險(xiǎn)附加系數(shù)為0.17，中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)為0.18，中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)為0.19，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)為0.20。將附加費(fèi)率與純費(fèi)率代入式（3）求得天然橡膠收入保險(xiǎn)毛費(fèi)率，計(jì)算結(jié)果如表9所示。

結(jié)合表8、表9看，在80%的保障水平下，天然橡膠收入保險(xiǎn)純費(fèi)率在9.68%～11.62%之間，毛費(fèi)率在11.33%～13.94%之間?？紤]到管理成本等附加費(fèi)用，天然橡膠收入保險(xiǎn)保障程度從100%降至80%的過程中，相較于保障水平的降低，收入保險(xiǎn)費(fèi)率下降的速度更快。以低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)為例，收入保險(xiǎn)毛費(fèi)率從19.05%變動(dòng)到11.33%，保險(xiǎn)費(fèi)率變動(dòng)達(dá)40.50%。

5.3.3確定保費(fèi)

本文基于近5年（2016-2020年）天然橡膠區(qū)域歷史單產(chǎn)、現(xiàn)貨價(jià)格數(shù)據(jù)計(jì)算得到區(qū)域膠農(nóng)歷史收入均值，以此作為預(yù)期保障收入，設(shè)定保險(xiǎn)金額，將保險(xiǎn)金額與毛費(fèi)率相乘，即可確定保費(fèi)。保險(xiǎn)金額設(shè)定和保費(fèi)測(cè)算結(jié)果分別如表10和表11所示，農(nóng)戶可以依據(jù)自身種植情況選擇較高保障水平下的收入保險(xiǎn)金額，增強(qiáng)對(duì)收入的風(fēng)險(xiǎn)保障能力，保費(fèi)也會(huì)因此增加。

6研究結(jié)論、討論與政策啟示

發(fā)展天然橡膠收入保險(xiǎn)對(duì)于促進(jìn)我國天然橡膠產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展、提升我國天然橡膠自給水平、持續(xù)滿足農(nóng)戶日益增長的風(fēng)險(xiǎn)防范需求、穩(wěn)定農(nóng)戶收益意義重大。同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展收入保險(xiǎn)的應(yīng)有之義。本文基于風(fēng)險(xiǎn)分散理論和對(duì)價(jià)交換理論，通過梳理風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與收入保險(xiǎn)定價(jià)之間的關(guān)系構(gòu)建綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下的收入保險(xiǎn)定價(jià)理論分析框架，剖析收入保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)影響因素以構(gòu)建收入保險(xiǎn)定價(jià)模型，采用系統(tǒng)聚類分析和Copula函數(shù)等方法探討海南省風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域劃分和保險(xiǎn)費(fèi)率分區(qū)定價(jià)問題，根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果得出研究結(jié)論，并進(jìn)行討論，最后提出有利于天然橡膠產(chǎn)業(yè)可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的政策啟示。

6.1研究結(jié)論

基于綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃實(shí)證結(jié)果，結(jié)合設(shè)立的理論分析框架，本文針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)域差異化制定風(fēng)險(xiǎn)附加系數(shù)，分區(qū)定價(jià)收入保險(xiǎn)，得出5點(diǎn)研究結(jié)論。

（1）天然橡膠期貨市場(chǎng)具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。從對(duì)期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的實(shí)證檢驗(yàn)來看，我國天然橡膠期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)間存在長期均衡關(guān)系和雙向引導(dǎo)關(guān)系，可以納入收入保險(xiǎn)定價(jià)的價(jià)格基礎(chǔ)。

（2）海南省天然橡膠主產(chǎn)市（縣）被劃分為低、中、中高、高4類風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，天然橡膠區(qū)域單產(chǎn)與價(jià)格相關(guān)性極弱。在低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（Kendall-τ=-0.0255，Spearman-ρ=-0.0382）呈極弱負(fù)相關(guān)性，在中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（Kendall-τ=0.0654，Spearman-ρ=0.0979）、中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（Kendall-τ=0.0741，Spearman-ρ=0.1108）、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（Kendall-τ=0.1088，Spearman-ρ=0.1530）呈極弱正相關(guān)性，負(fù)相關(guān)程度隨著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的提高而減弱。

（3）同一風(fēng)險(xiǎn)區(qū)內(nèi)，相同保障水平下的天然橡膠收入保險(xiǎn)費(fèi)率>價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率>產(chǎn)量保險(xiǎn)費(fèi)率。以低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)為例，100%保障水平下收入保險(xiǎn)費(fèi)率（16.28%）>價(jià)格保險(xiǎn)（15.96%）>產(chǎn)量保險(xiǎn)（3.76%）。

（4）同一保障水平下的天然橡膠收入保險(xiǎn)純費(fèi)率定價(jià)結(jié)果遵循“低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)<中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)<中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)<高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)”的排序，符合“風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)越高，保險(xiǎn)費(fèi)率越大”的保險(xiǎn)定價(jià)準(zhǔn)則。以100%保障水平為例，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)收入保險(xiǎn)費(fèi)率（16.28%）<中風(fēng)險(xiǎn)收入保險(xiǎn)費(fèi)率（16.62%）<中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)收入保險(xiǎn)費(fèi)率（16.92%）<高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)收入保險(xiǎn)費(fèi)率（17.78%）。

（5）在80%～100%保障水平下，海南省天然橡膠收入保險(xiǎn)毛費(fèi)率在11.33%～21.34%之間，保費(fèi)在4.47～11.07元/公頃之間。

6.2討論

本文結(jié)合因子分析和聚類分析法將海南省分為4類風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，通過Copula函數(shù)、蒙特卡洛模擬等方法完成不同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的保險(xiǎn)定價(jià)，地區(qū)費(fèi)率的差異性充分反映了地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性，基于研究結(jié)論和已有研究成果進(jìn)行討論。

在驗(yàn)證我國天然橡膠期貨市場(chǎng)是否已經(jīng)發(fā)展成熟且具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能時(shí)，不同學(xué)者選擇的數(shù)據(jù)不同、研究方法不同、模型不同均會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生影響。伊克夫（2020）使用上海期貨交易所和天然橡膠網(wǎng)2010年1月至2020年5月的橡膠期現(xiàn)貨日交易數(shù)據(jù)2365組，運(yùn)用向量誤差修正模型（Vector Error Correction Model， VECM）、方差分解等多種方法對(duì)我國天然橡膠期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果顯示，我國橡膠期貨市場(chǎng)已經(jīng)成熟，期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格的引導(dǎo)作用強(qiáng)，已經(jīng)具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，這與本文研究結(jié)果相符。期貨市場(chǎng)具備的公開、工作、高效、競(jìng)爭(zhēng)的期貨交易機(jī)制使之形成了預(yù)期性、真實(shí)性、連續(xù)性和權(quán)威性的期貨價(jià)格。檢驗(yàn)期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的實(shí)質(zhì)是看期貨價(jià)格能否更快地體現(xiàn)市場(chǎng)信息，并將信息傳遞給現(xiàn)貨市場(chǎng)，即期貨價(jià)格引導(dǎo)現(xiàn)貨價(jià)格走向（馬思懿等，2012），發(fā)揮引導(dǎo)現(xiàn)貨市場(chǎng)經(jīng)營者規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的作用。只有具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的期貨價(jià)格才能作為收入保險(xiǎn)定價(jià)的價(jià)格基礎(chǔ)，而對(duì)于部分沒有期貨市場(chǎng)或是期貨市場(chǎng)發(fā)展不完善的農(nóng)作物，劉素春等（2018）、李桂偉等（2019）則將農(nóng)作物平均出售價(jià)格數(shù)據(jù)納入收入保險(xiǎn)定價(jià)。也有學(xué)者持反對(duì)意見，漢雅玲（2022）選擇中國橡膠期貨上市后的2014年3月17日至2017年2月17日連續(xù)價(jià)格和中國橡膠現(xiàn)貨市場(chǎng)日連續(xù)價(jià)格的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，選取向量自回歸模型及其他相關(guān)檢驗(yàn)方法對(duì)中國橡膠期貨市場(chǎng)進(jìn)行了全方位的檢測(cè)，結(jié)果表明，我國天然橡膠期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能與套期保值功能均較弱，與成熟的期貨市場(chǎng)仍存在一定距離，目前學(xué)者們尚未就其達(dá)成一致。

關(guān)于實(shí)施天然橡膠主產(chǎn)市（縣）的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，本文通過構(gòu)建綜合風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系將主產(chǎn)市（縣）分為4類風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，不同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域間的風(fēng)險(xiǎn)因素差異顯著，這與邢紅飛等（2018）、陳燕等（2022）的研究結(jié)果具有相似之處。因此，有必要在保險(xiǎn)定價(jià)前對(duì)農(nóng)作物種植區(qū)域?qū)嵤╋L(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，將風(fēng)險(xiǎn)相似度高的區(qū)域聚合為一類。此外，還發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)天然橡膠單產(chǎn)和價(jià)格間的相關(guān)性較弱，且可能存在正相關(guān)關(guān)系，這與谷政等（2020）、李琴英等（2020）的研究結(jié)論具有相似之處。理論上的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量與價(jià)格間呈負(fù)相關(guān)性，但現(xiàn)實(shí)環(huán)境紛繁冗雜，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格受到政策、國際市場(chǎng)、供需關(guān)系等多方面因素的影響，可能與局部市場(chǎng)產(chǎn)量存在正相關(guān)關(guān)系。晁娜娜等（2017）在對(duì)新疆棉花收入保險(xiǎn)費(fèi)率測(cè)算研究中發(fā)現(xiàn)，棉花單產(chǎn)與價(jià)格間存在微弱的正相關(guān)關(guān)系，負(fù)相關(guān)性不明顯，認(rèn)為這可能歸咎于棉花價(jià)格的市場(chǎng)形成機(jī)制尚不完善；趙玉等（2019）、高柏楊（2022）在對(duì)水稻進(jìn)行收入保險(xiǎn)費(fèi)率厘定時(shí)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段水稻量價(jià)之間負(fù)相關(guān)性較弱甚至表現(xiàn)為正，這可能與我國一直以來實(shí)施的糧食價(jià)格政策有關(guān)。

（3）關(guān)于天然橡膠保險(xiǎn)的費(fèi)率測(cè)算，定價(jià)結(jié)果顯示收入保險(xiǎn)費(fèi)率最高，其次是價(jià)格保險(xiǎn)，產(chǎn)量保險(xiǎn)費(fèi)率最低，這是由于天然橡膠價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的收入損失遠(yuǎn)高于產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的收入損失，且單產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)與價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果不理想，造成兩類風(fēng)險(xiǎn)的疊加，這一結(jié)論同樣適用于其他農(nóng)產(chǎn)品。趙玉等（2019）在對(duì)三類蔬菜進(jìn)行收入保險(xiǎn)定價(jià)研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，蔬菜價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)高于產(chǎn)量波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，菜農(nóng)種植蔬菜的收入風(fēng)險(xiǎn)主要來自價(jià)格波動(dòng)，其中番茄的單產(chǎn)波動(dòng)與價(jià)格波動(dòng)負(fù)相關(guān)程度弱，導(dǎo)致收入保險(xiǎn)的費(fèi)率高于價(jià)格保險(xiǎn)和產(chǎn)量保險(xiǎn)的費(fèi)率。實(shí)際上，隨著我國農(nóng)業(yè)種植技術(shù)的逐漸發(fā)展與完善、農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易量和儲(chǔ)備規(guī)模的膨脹，價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)日益成為農(nóng)戶需要謹(jǐn)慎應(yīng)對(duì)的關(guān)鍵性因素（安毅等，2018），對(duì)保障價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的保險(xiǎn)險(xiǎn)種構(gòu)成了潛在的市場(chǎng)需求。

（4）相同保障水平下的收入保險(xiǎn)純費(fèi)率隨著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的升高而增加，費(fèi)率測(cè)算結(jié)果與風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果一致，從費(fèi)率視角驗(yàn)證了區(qū)劃結(jié)果的合理性，這與王珺等（2014）、鄭莉（2022）的研究結(jié)論相似。相較于低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的農(nóng)作物面臨的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)高，遭受災(zāi)害損失的概率大，保險(xiǎn)費(fèi)率也理應(yīng)較高，然而我國大多數(shù)保險(xiǎn)仍處于全省統(tǒng)一費(fèi)率的定價(jià)模式，農(nóng)戶逆向選擇風(fēng)險(xiǎn)加劇。周縣華（2018）在對(duì)吉林省玉米種植保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與分級(jí)定價(jià)費(fèi)率研究中指出，目前“一省一費(fèi)”的做法已經(jīng)制約了中國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展，尋找省級(jí)層面以下合適的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃層級(jí)將成為中國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)未來發(fā)展的重要一步。因此，將風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃單元逐步精確至地市級(jí)、縣級(jí)乃至更小層級(jí)，制定與風(fēng)險(xiǎn)狀況相匹配的區(qū)域保險(xiǎn)費(fèi)率，可以有效解決一省內(nèi)低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)農(nóng)戶承擔(dān)費(fèi)率偏高、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)保障不足的問題（魏建等，2023）。

（5）80%保障水平下的天然橡膠收入保險(xiǎn)平均毛費(fèi)率為12.32%，費(fèi)率厘定結(jié)果與王悅等（2021）基于Copula方法測(cè)算的廣西壯族自治區(qū)甘蔗收入保險(xiǎn)費(fèi)率接近。相較于海南省現(xiàn)行民營膠價(jià)格（收入）12%的保險(xiǎn)費(fèi)率，收入保險(xiǎn)增強(qiáng)了對(duì)產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)的保障作用，且費(fèi)率無較大提升，不會(huì)顯著增加農(nóng)戶和政府財(cái)政負(fù)擔(dān)，推廣可行性較強(qiáng)，未來在試點(diǎn)中可以依據(jù)實(shí)際情況逐步完善收入保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃和保障水平，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整方案。

對(duì)比已有研究，本文綜合考慮產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)、農(nóng)田水利狀況和農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)水平將海南省天然橡膠主產(chǎn)市（縣）區(qū)劃為4類風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，探究綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃下不同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)之間保險(xiǎn)定價(jià)的差異性，與以往研究相比，本文選取的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)更為全面，定價(jià)結(jié)果更為精準(zhǔn)。

本文的局限之處在于：一是研究區(qū)域僅涉及海南省內(nèi)的15個(gè)市（縣），未將?？谑小|方市和文昌市劃入綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃范圍中，缺乏對(duì)全省天然橡膠種植風(fēng)險(xiǎn)的刻畫；二是考慮到長期且連續(xù)的海南省氣象數(shù)據(jù)的可獲得性，未將臺(tái)風(fēng)、干旱、低溫等氣象災(zāi)害納入天然橡膠綜合風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，而采用單產(chǎn)減產(chǎn)率這一指標(biāo)評(píng)估所有災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)可能給天然橡膠種植帶來的減產(chǎn)概率，綜合分區(qū)結(jié)果對(duì)氣象風(fēng)險(xiǎn)因素刻畫較為粗糙，存在進(jìn)一步完善空間。劉少軍等（2015）認(rèn)為，寒害和風(fēng)害是海南島天然橡膠面臨的主要?dú)庀鬄?zāi)害，依據(jù)地區(qū)氣象風(fēng)險(xiǎn)特征開展風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃可有效提高天然橡膠氣象災(zāi)害的防御能力。

6.3政策啟示

天然橡膠收入保險(xiǎn)是加大天然橡膠產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理、提升農(nóng)戶農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范水平的重要政策性工具。基于研究結(jié)論與討論，本文提出4點(diǎn)政策啟示。

（1）完善我國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)，加強(qiáng)期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。我國期貨市場(chǎng)起步較晚，雖然本文中天然橡膠期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能得到檢驗(yàn)，但部分農(nóng)產(chǎn)品期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)與套期保值功能發(fā)揮不佳。近年來，隨著大豆、玉米等農(nóng)作物托市收購政策的逐步取消，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者面臨的市場(chǎng)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)加劇，期貨在農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中的地位愈加重要。收入保險(xiǎn)要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定價(jià)離不開期貨市場(chǎng)的支持，如果農(nóng)作物期貨價(jià)格不能較好地引導(dǎo)并反映現(xiàn)貨價(jià)格，將會(huì)給收入保險(xiǎn)定價(jià)帶來技術(shù)上的困難。我國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)還需加大政策宣傳和支持力度，豐富農(nóng)產(chǎn)品期貨上市品種結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力。

（2）積極開發(fā)因地制宜差異化設(shè)定費(fèi)率和保障水平的收入保險(xiǎn)與森林保險(xiǎn)，滿足當(dāng)前多元化農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的差異化投保需求。從當(dāng)前我國收入保險(xiǎn)和政策性森林保險(xiǎn)開展情況來看，由于各地區(qū)之間地域稟賦差異顯著，膠農(nóng)或其他營林主體生產(chǎn)面臨的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)類型、損失程度有很大不同，決定了不同區(qū)域?qū)κ杖氡ｋU(xiǎn)、森林保險(xiǎn)產(chǎn)品的需求存在差異。因此，在設(shè)定保險(xiǎn)費(fèi)率時(shí)，首先應(yīng)考慮區(qū)域綜合風(fēng)險(xiǎn)因素的不同，遵循保險(xiǎn)精算原則，差異化測(cè)算區(qū)域保險(xiǎn)費(fèi)率，實(shí)現(xiàn)科學(xué)合理化的保險(xiǎn)定價(jià)，緩解不同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)之間財(cái)政和農(nóng)戶的錯(cuò)位補(bǔ)貼現(xiàn)象；其次，結(jié)合各區(qū)域、各農(nóng)戶的實(shí)際狀況，提供差異化保障水平的收入保險(xiǎn)與森林保險(xiǎn)產(chǎn)品，有效提高農(nóng)戶的投保積極性，促進(jìn)林業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的共同可持續(xù)發(fā)展；最后，可依據(jù)地區(qū)最新農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)不斷完善風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，更新區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，動(dòng)態(tài)修正保險(xiǎn)費(fèi)率。

（3）重視天然橡膠多品類險(xiǎn)種的共同發(fā)展，尤其是價(jià)格保險(xiǎn)。目前天然橡膠價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)，農(nóng)戶對(duì)保障價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)類險(xiǎn)種需求迫切，收入保險(xiǎn)雖然能同時(shí)保障產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)為農(nóng)戶收入帶來的不確定性，但部分農(nóng)戶為節(jié)省成本仍傾向于購買費(fèi)率較低的價(jià)格保險(xiǎn)。因此，通過各類保險(xiǎn)產(chǎn)品間的互補(bǔ)，滿足不同經(jīng)營主體多樣化的風(fēng)險(xiǎn)保障需求，并提高各類保險(xiǎn)產(chǎn)品的保障程度和覆蓋率，賦予農(nóng)戶更多的險(xiǎn)種選擇空間以提高其投保的積極性、主動(dòng)性，進(jìn)一步促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)日益朝著“擴(kuò)面、增品、提標(biāo)”的高質(zhì)量方向發(fā)展，為天然橡膠規(guī)?；N植保駕護(hù)航。

（4）可在低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)優(yōu)先開展天然橡膠收入保險(xiǎn)試點(diǎn)。目前全國開展收入保險(xiǎn)試點(diǎn)的農(nóng)作物大多為玉米、水稻、小麥等主糧作物，缺乏經(jīng)濟(jì)作物收入保險(xiǎn)試點(diǎn)，海南省于2018年試點(diǎn)天然橡膠準(zhǔn)收入保險(xiǎn)，還未開展收入保險(xiǎn)。從本文收入保險(xiǎn)定價(jià)實(shí)證結(jié)果來看，雖然天然橡膠價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)與產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)沖效果并不理想，但低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)天然橡膠產(chǎn)量與價(jià)格間存在負(fù)相關(guān)性，即在理論上同等保額下的收入保險(xiǎn)費(fèi)率會(huì)低于單一的產(chǎn)量保險(xiǎn)或價(jià)格保險(xiǎn)費(fèi)率。因此，若在低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)優(yōu)先試點(diǎn)天然橡膠收入保險(xiǎn)，不僅有降低保險(xiǎn)費(fèi)率的可能性，而且對(duì)農(nóng)戶的保障作用更強(qiáng)，也更具有吸引力。

參考文獻(xiàn)

安毅，方蕊.我國農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)變化與新型防控體系建設(shè)[J].經(jīng)濟(jì)縱橫， 2018， 395（10）：59-66.

晁娜娜，楊汭華，羅少凡.基于Copula模型的棉花收入保險(xiǎn)費(fèi)率測(cè)算研究[J].統(tǒng)計(jì)研究， 2017， 34（08）：92-99.

陳燕，林樂芬.主糧作物市縣級(jí)農(nóng)業(yè)綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與收入保險(xiǎn)定價(jià)研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題， 2022（08）：92-113.

高柏楊.浙江省水稻收入保險(xiǎn)及其定價(jià)研究[D].杭州：浙江工商大學(xué)， 2022.

谷政，任志宇.玉米主產(chǎn)地區(qū)收入保險(xiǎn)費(fèi)率厘定問題研究[J].金融理論探索， 2020（01）：69-80.

漢雅玲.天然橡膠期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)與套期保值功能研究[D].上海：華東政法大學(xué)， 2022.

姜雨函，羅靖，楊再強(qiáng)，等.南方地區(qū)大棚種植非洲菊高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃[J].中國農(nóng)業(yè)氣象， 2023， 44（05）：433-444.

李桂偉，趙明清.基于非參數(shù)核密度估計(jì)與Copula方法的山東省小麥?zhǔn)杖氡ｋU(xiǎn)定價(jià)研究[J].山東科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2019， 38（05）：81-86.

李梅華，卯寅.農(nóng)業(yè)“保險(xiǎn)+期貨”模式的應(yīng)用研究——以貴州省為例[J].價(jià)格理論與實(shí)踐， 2019（05）：100-103.

李琴英，黃偉潔.河南省玉米區(qū)域產(chǎn)量保險(xiǎn)費(fèi)率厘定實(shí)證研究[J].保險(xiǎn)研究， 2018（02）：85-101.

李琴英，王世保，呂雅晴.優(yōu)質(zhì)小麥?zhǔn)杖氡ｋU(xiǎn)費(fèi)率厘定及保費(fèi)補(bǔ)貼研究——以河南省為例[J].金融理論與實(shí)踐， 2020（05）：95-102.

梁來存.我國糧食作物保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的實(shí)證研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2010， 32（01）：65-71.

劉少軍，張京紅，蔡大鑫，等.海南島天然橡膠主要?dú)庀鬄?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào)， 2015， 24（03）：177-183.

劉素春，劉亞文.農(nóng)產(chǎn)品收入保險(xiǎn)及其定價(jià)研究——以山東省蘋果為例[J].中國軟科學(xué)， 2018， 333（09）：185-192.

劉亞洲，鐘甫寧，呂開宇.氣象指數(shù)保險(xiǎn)是合適的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理工具嗎？ [J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)， 2019， 413（05）：2-21.

陸琬佳.廣西糖料蔗收入保險(xiǎn)的可行性分析及產(chǎn)品設(shè)計(jì)[D].南寧：廣西大學(xué)， 2021.

馬改艷，周磊.甘蔗區(qū)域產(chǎn)量保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究——以廣西為例[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2018， 46（11）：358-362.

馬思懿，黃佐钘.我國天然橡膠期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能實(shí)證分析[J].中國證券期貨， 2012（01）：12-13.

牛浩，陳盛偉.基于風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的玉米區(qū)域產(chǎn)量保險(xiǎn)費(fèi)率厘定研究——以山東省17地市為例[J].保險(xiǎn)研究， 2016（01）：65-75.

宋建國，劉莉.我國農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)的發(fā)展思路[J].中國金融， 2022（10）：62-64.

宋正陽，張峭，王克.農(nóng)作物生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2013， 34（03）：34-40.

田菁，張瑯，袁佳子.農(nóng)作物收入保險(xiǎn)省及地市級(jí)定價(jià)研究——以遼寧省玉米、大豆為例[J].保險(xiǎn)研究， 2019（03）：103-115.

庹國柱，丁少群.農(nóng)作物保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)和費(fèi)率分區(qū)問題的探討[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)， 1994（08）：43-47， 61.

庹國柱，朱俊生.論收入保險(xiǎn)對(duì)完善農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格形成機(jī)制改革的重要性[J].保險(xiǎn)研究， 2016（06）：3-11.

王保玲，孫健，江崇光.我國引入農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究[J].保險(xiǎn)研究， 2017（03）：71-89.

王國棟，龐楷.基于Copula函數(shù)的經(jīng)濟(jì)作物收入保險(xiǎn)費(fèi)率測(cè)算——以甘肅蘋果為例[J].金融理論探索， 2019（03）：62-70.

王珺，冷慧卿.基于公頃網(wǎng)格尺度的森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與保險(xiǎn)定價(jià)研究[J].管理世界， 2014（09）：42-47.

王悅，談娟，陳冰宇.基于Copula方法的甘蔗收入保險(xiǎn)定價(jià)研究——以廣西為例[J].區(qū)域金融研究， 2021（11）：48-54.

魏建，王慧敏，嚴(yán)曉東.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)防范——基于費(fèi)率區(qū)劃的視角[J].宏觀質(zhì)量研究， 2023， 11（01）：38-51.

吳銀毫.我國經(jīng)濟(jì)作物收入保險(xiǎn)定價(jià)研究——以阿克蘇棉花為例[J].金融理論與實(shí)踐， 2017（01）：102-106.

肖宇谷，楊曉波，齊紀(jì)元.我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)大災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的空間分散效應(yīng)測(cè)度與應(yīng)用研究[J].保險(xiǎn)研究， 2022， 411（07）：58-68.

邢鸝，鐘甫寧.糧食生產(chǎn)與風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)， 2006（01）：19-23.

邢紅飛，賈子昂，宮大鵬，等.基于風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的我國森林火災(zāi)保險(xiǎn)費(fèi)率厘定研究[J].林業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2018， 40（02）：107-112.

胥蓓蕾，童心，邱鵬輝，等.我國下?lián)舯┝鲝?qiáng)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析與區(qū)劃研究[J/OL].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， （2023-06-09）[2023-06-10]. https：//kns. cnki. net/kcms2/detail/11. 3513. S. 20230608. 1510. 028. html

徐婷婷，孫蓉，崔微微.經(jīng)濟(jì)作物收入保險(xiǎn)及其定價(jià)研究——以陜西蘋果為例[J].保險(xiǎn)研究， 2017（11）：33-43.

楊馥，仲璇.我國油料作物收入保險(xiǎn)定價(jià)研究——基于Copula模型對(duì)河南省花生作物保險(xiǎn)定價(jià)的分析[J].價(jià)格理論與實(shí)踐， 2020（01）：119-122.

伊克夫.我國橡膠期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能研究[J].價(jià)格理論與實(shí)踐， 2020， 433（07）：106-108， 179.

余艷.農(nóng)產(chǎn)品收入保險(xiǎn)作用機(jī)制及其風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)研究[J].價(jià)格理論與實(shí)踐， 2020（07）：117-120.

占紀(jì)文，鄭思寧，徐學(xué)榮.縣域農(nóng)作物產(chǎn)量保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與費(fèi)率厘定研究——基于福建省推廣縣域水稻保險(xiǎn)的構(gòu)想[J].價(jià)格理論與實(shí)踐， 2019（04）：129-132.

張以晨，郎秋玲，陳亞南，等.基于自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)框架的省級(jí)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃方法探討——以吉林省為例[J].中國地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào)， 2020， 31（06）：104-110.

趙玉，嚴(yán)武，李佳.基于混合Copula模型的水稻保險(xiǎn)費(fèi)率厘定[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇， 2019， 34（08）：66-74.

趙玉.基于半?yún)?shù)Copula方法的蔬菜收入保險(xiǎn)定價(jià)研究[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究， 2019， 40（02）：308-315.

周縣華.我國種植業(yè)保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與分級(jí)費(fèi)率定價(jià)研究——以吉林省玉米種植保險(xiǎn)為例[J].保險(xiǎn)研究， 2018（02）：72-84.

鄭莉.山東省小麥風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃和收入保險(xiǎn)設(shè)計(jì)[D].濟(jì)南：山東大學(xué)， 2022.

Ahmed O， Serra T. Economic analysis of the introduction of agricultural revenue insurance contracts in Spain using statistical copulas[J]. Agricultural Economics， 2015， 46（01）：69-79.

Claassen R， Just R E. Heterogeneity and Distributional form of Farm-level Yields [J]. American Journal of Agricultural Economics， 2011， 93（01）：144-160.

Cole J B， Gibson R. Analysis and Feasibility of Crop Revenue Insurance in China [J]. Agriculture and Agricultural Science Procedia， 2010（01）：136-145.

Duarte G V， Ozaki V A. Pricing Crop Revenue Insurance using Parametric Copulas [J]. Revista Brasileira de Economia， 2019， 73（03）：325-343.

Fakhereh A， Alfred S， Zhong B S. The use of bivariate copulas for bias correction of reanalysis air temperature data [J]. PLoS ONE， 2019， 14（05）：22.

Goodwin B K， HungerfordA. Copula-Based Models of Systemic Risk in U. S.Agriculture：Implications for Crop Insurance and Reinsurance Contracts [J]. American Journal of Agricultural Economics， 2015， 97（03）：879-896.

Goodwin B K， Harri A， Rejesus R M， et al. Measuring Price Risk in Rating Revenue Coverage：BS or No BS [J]. American Journal of Agricultural Economics， 2018， 100（02）：456-478.

Hao M， Macdonald A S， Tapadar P， et al. Insurance loss coverage and demand elasticities [J]. Insurance Mathematics and Economics， 2018， 79：15-25.

Mohammad G， Rassul M， Ghader D， et al. Designing a whole-farm revenue insurance for agricultural crops in Zanjan province of Iran [J]. Economía Agraria y Recursos Naturales， 2017， 17（02）：29-53.

Ramsey A F， Goodwin B K， Ghosh S K. How High the Hedge：Relationships between Prices and Yields in the Federal Crop Insurance Program [J]. Journal of Agricultural and Resource Economics， 2019， 44（02）：227-245.

Yi F， Zhou M， Zhang Y Y. Value of Incorporating ENSO Forecast in Crop Insurance Programs [J]. American Journal of Agricultural Economics， 2020， 102（02）：439-457.

Tolhurst T N， KerA P. On technological change in crop yields [J].American Journal of Agricultural Economics， 2015， 97（01）：137-158.

Woodard J D， Pavlista A D， Schnitkey G D， et al. Government Insurance Program Design， Incentive Effects， and Technology Adoption： The Case of Skip-Row Crop Insurance [J]. American Journal of Agricultural Economics， 2012， 4（04）：823-837.

Zhou X H， Liao P， Wang K. Is the "One Province One Rate" premium policy reasonable for Chinese crop insurance？ The case in Jilin Province [J]. Journal of Integrative Agriculture， 2018， 17（08）：1900-1911.

（責(zé)任編輯康燕）

①目前政府部門和業(yè)界習(xí)慣將“準(zhǔn)收入保險(xiǎn)”稱為“收入保險(xiǎn)”，準(zhǔn)收入保險(xiǎn)的減產(chǎn)責(zé)任和價(jià)格波動(dòng)責(zé)任相互獨(dú)立、各自確定，嚴(yán)格來講并不能稱之為收入保險(xiǎn)，真正的收入保險(xiǎn)需要考慮產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)與價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性，并將二者統(tǒng)一核算，與準(zhǔn)收入保險(xiǎn)存在本質(zhì)差異。