黑龙江大豆生产时空分析与风险评估

基于黑龙江省大豆产量锐减和自然灾害加重的背景,依据1993—2012年13个地市和农垦总局(ARB)20 a的产量数据,运用数理统计和单产分布模拟推导法,分析了黑龙江大豆产量时空变化,并评估了相应的生产风险。结果表明:2005年黑龙江大豆产量达到峰值748万t,2012年产量直线下降至463.4万t;2012年,齐齐哈尔、农垦总局和黑河为黑龙江三大主产区,产量占全省的55.73%,发生灾害的概率分别为41.61%、18.78%和41.11%,全省灾害发生概率最高的是大兴安岭46.42%,最低的是农垦总局18.78%;齐齐哈尔和黑河作为黑龙江大豆主产区,灾害风险相对较高,在灾害防御投入、政策补贴等方面应优先考虑。

黑龙江大豆种植格局及相应保险费率厘定变化分析

在黑龙江大豆种植面积锐减和自然灾害加重的背景下,掌握大豆种植格局和相应的纯费率对制定大豆种植政策和保险政策,保障大豆粮食安全有重要意义。本研究依据1993~2012年黑龙江13个地市和农垦总局（ARB）20年的播种面积和产量数据,运用统计学和单产分布模拟推导法分析了黑龙江播种面积和分布格局变化,并厘定了相应的大豆保险纯费率。结果表明：黑龙江大豆播种面积在2009年达到最大,随后逐年锐减,2012年为260万hm2,仅为2009的53.5%。2012年,齐齐哈尔、黑河和农垦总局为黑龙江大豆三大种植区,占全省的56.85%,费率分别为6.52%、3.96%和2.29%,全省13个地市和农垦总局的费率范围是2.29%~8.79%,平均值为5.06%。齐齐哈尔种植规模大,费率相对较高,在灾害防御投入、财政补贴等方面宜优先考虑。

玉米气象指数保险纯费率厘定的实证研究——以河北省为例

以1993-2010年河北省各市玉米单产和气象因素的面板数据,构建面板数据模型,推算各市气象单产数据,并运用单产分布模型厘定各市玉米气象指数保险纯费率,以期为河北省玉米气象指数保险的发展提供理论及技术支持。研究表明:各市玉米气象指数保险的纯费率普遍偏高,介于2.40%～8.50%,且各市间纯费率差别较大,纯费率最高的张家口市高出最低的秦皇岛市3倍多,这与河北省的玉米种植风险实际情况一致,说明气象指数保险理论具有可行性,这将为我国农业保险的发展提供一个新的思路和方法。

农业气象指数保险纯费率厘定的实证研究——以山东省冬小麦为例

本文在已有气象指数保险研究成果的启发下,利用1995-2012年山东省17城市的面板数据,以各地区年平均气温、年降水总量和年日照时间以及这三个气候因素的平方项为自变量、以冬小麦单位面积产量为因变量,构建冬小麦单产与气象指数的面板数据模型,并运用单产分布模型厘定各市冬小麦气象指数保险纯费率,进而说明该地区农业气象指数保险的制定方法。研究表明：山东省17城市的冬小麦气象指数保险的纯费率普遍偏高,介于3.72%~13.58%之间,且各市之间纯费率的差距较大,纯费率最高的莱芜市是最低的青岛市的3倍多,这与山东省的冬小麦种植风险的情况大体一致,说明气象指数保险理论具有可行性,应加大对农业气象指数保险的研究力度。

贵州烤烟保险费率测算与现行保险方案优化

为优化贵州现行烤烟保险方案,更好地保障种植户的利益,利用1982-2012年贵州省烤烟单产数据,采用单产风险分布模型推导法计算出贵州省烤烟保险的精算保险费率与精算保额,在此基础上比较3种不同保险政策方案,以烤烟种植单产的期望收益最大化为择优标准,得出采用精算保险费率与精算保额并且提高保障水平(赔付比例)的保险政策为最佳方案。