本站小编为你精心准备了棉花种植风险评估综述参考范文,愿这些范文能点燃您思维的火花,激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。
新疆特殊的地理气候环境是一把双刃剑,一方面造就了新疆棉花高产优质的特性,另一方面,由于各种自然灾害频发,棉花种植的风险很大。2007年在中央财政的大力支持下,新疆启动了政策性棉花保险的试点并取得了初步的成功,2010年新疆承保棉花面积123万hm2,参保率达到87%,初步起到了分散种植业风险、保障棉花产业可持续发展的作用。但由于缺乏保险精算技术的支持,新疆棉花保险一直实行统一费率的政策,这不仅有悖于风险与保费相一致的原则,而且会导致逆向选择使保险保障作用弱化。因此,对新疆棉花主产区进行生产风险评估及保险费率厘定十分必要。目前,国外农业保险开展较为成功的国家都进行了农业生产风险评估及保险费率厘定,这方面的研究也较为深入:Filed等对美国得克萨斯州的棉花保险及其费率进行了研究[1];Miller等对佐治亚和南卡罗来纳州的桃树保险费率进行了研究[2]。在国内,钟甫宁等选择了单产变异系数、效率指数、专业化指数、受灾率>30%的发生概率4个风险分区主导指标,运用聚类分析法对全国粮食产地进行了风险等级划分[3];王克等通过参数方法拟合出新疆莎车县、沙雅县和阿克苏市棉花单产风险的分布模型,并厘定了各自的保险费率[4]。本文将在以上研究基础上对新疆(含兵团)棉花主产区进行生产风险评估,并厘定各区域相应的棉花保险的纯费率,旨在为科学厘定棉花种植业保险费率提供理论依据,并为政府支持政策性农业保险提供决策参考。
1样本数据来源及分析
本文的数据均来自历年《中国统计年鉴》、《新疆统计年鉴》、《新疆生产建设兵团统计年鉴》、《新疆调查年鉴》,搜集整理了新疆(含兵团)23个地州(师)的农作物种植面积、棉花种植面积、棉花单产、受灾面积的时间序列。由于乌鲁木齐市、兵团农十二师的植棉规模较小且棉花种植年份不连续,阿勒泰地区及农九师不具备从事棉花生产的气候条件,故以上区域未纳入本文研究范围。本文的地州(师)分别是克拉玛依、吐鲁番、哈密、昌吉、伊犁州直属县、塔城、博州、巴州、阿克苏、克州、喀什、和田;兵团包括农一师、农二师、农三师、农四师、农五师、农六师、农七师、农八师、农十师、农十三师、农十四师。目前伊犁哈萨克自治州是中国唯一一个副省级的自治州,直辖塔城地区、阿勒泰地区2个地级行政区,同时又管辖着县级市伊宁市、奎屯市,伊宁县、霍城县、巩留县、新源县、昭苏县、特克斯县、尼勒克县和察布查尔锡伯自治县共10个县级行政区;除奎屯市外的8县1市原属伊犁地区管辖,2001年10月6日伊犁地区撤销,原辖区归伊犁州直辖,但2002年后历年《新疆统计年鉴》均将伊犁州直属的这8县2市按照地级建制统计;本文的伊犁州直属县就是指这10个县市。
2新疆棉花种植业生产风险评估
2.1主导指标的选择根据“农作物生产风险程度大致类似”和“农作物发展方向基本相同“的原则及聚类分析的要求,本文选择了4个具体的风险分区指标,即单产变异系数、受灾率超过30%的概率、专业化指数、效率指数[3]。单产变异系数是衡量各种农作物单位面积产量年际变动幅度的综合型指标,计算公式为CV=Σ(Yit-Y∧it槡)2/(T-1)/Y.式中,CV为单产变异系数,Yit为实际单产,Y∧表示趋势单产,Y为平均单产,T为年数。受灾率超过30%的发生概率:本文采用非参数信息扩散模型来确定棉花种植风险的损失分布,然后再计算棉花受灾率超过30%的发生概率[3]。信息扩散模型[3]为gxt(l)=1h槡2πexp-(xt-l)22h[]2.其中,h为信息扩散系数,exp(.)表示自然底的指数函数。专业化指数计算公式为SAIij=GSij/GSiGSj/GS,其中,SAIij为专业化指数,GSij为i区j种农作物的播种面积,GSi为i区所有农作物的播种面积,GSj为全国j种农作物的播种面积,GS为全国所有农作物的播种面积。SAIij>1,表明i区j种农作物生产规模较大。效率指数计算公式为:EAIij=APij/APj,式中:EAIij为i区j种农作物的效率指数;APij为i区j种作物单产;APj为全国j种作物平均单产。EAIij>1,表明i区j作物生产具有效率优势。
2.2聚类分析法农业生产风险分区实质上就是需要把相似度较高的区域聚合成一类,本文选用了分层聚类法中的组间连接法。具体步骤如下:
2.2.1确定聚类的对象。本文选择聚类的对象是包含克拉玛依、吐鲁番、阿克苏在内的12个地州和农一师到农十四师的11个农业师。为了避免指标度量单位的不同影响聚类的分析结果,本文选用SPSS软件利用Z-Score法对数据进行标准化处理。
2.2.2聚类指标权重的确定。由于本文4个聚类因子是通过主导指标法确定的,都能客观综合地评估各地生产条件的差异,因此赋予均等权重。
2.2.3确定聚类方法完成聚类。本文选用组间连接法(即合并两类使得两类间的平均距离最小)和欧氏距离的平方法相结合的方式将新疆23个棉花生产区域划分为生产风险低、中、高三类。
2.3实证结果由表1可知,新疆的棉花生产情况较稳定,单产波动程度较小,效率指数为1.362,显著高于全国平均水平。兵团各师部均分布于各地州,由于地理一致性,从理论上来说各项指标应与所辖地州趋同,但由于兵团具有技术、人才、组织管理方面的优势,其效率指数普遍明显高于地方,如农一师效率指数为1.2990,而阿克苏地区则为0.9945。吐鲁番地区、博州、巴州、喀什、农一师、农五师、农十三师虽然植棉规模大,大多数高于全区平均水平,但这些地区由于拥有棉花生产较优越的自然条件,且生产较为稳定(单产变异系数均较小),因此综合评估后生产风险水平较低;而伊犁州直属县和农十师虽然其生产规模较小,均显著低于全疆平均水平,但这2个区域的单产变异系数较大,受灾率>30%的概率也较高,表明其生产极不稳定,因此生产风险等级高,这与两地气候条件寒冷,不适宜种植棉花有关;除上述区域外,其他地区的生产风险均处于中等水平。
3新疆棉花主产区保险费率厘定
纯保险费率(纯费率)的厘定方法通常分为参数估计法和非参数估计法两类,但运用参数估计法需要预先知道总体分布的相关信息、分布函数,选取足够大样本容量。相比之下,非参数核密度估计法能够在未知数据先验分布的情况下处理任意的密度分布,解决了对分布未知的数据及不完全数据处理的困难。鉴于此,本文选择非参数核密度(高斯核密度[5])法厘定棉花保险的纯费率。
3.1高斯核密度法
3.1.1高斯核密度函数。高斯核密度估计函数形式为fn(x)=1槡2πnhnΣnt=1exp-12(x-Xithn)[]2,其中hn为带宽,n为棉花连续种植年数,Xit为各地州棉花实际单产。
3.1.2带宽的选择。根据文献[5]选取带宽:hn≈0.9σ∧/n1/5。其中,σ∧=mins,Q1.{}34,s为样本标准差,Q为四分位数间距,即(第75百分位点的)第三四分位数减去(第25百分位点的)第一四分位数。
3.2实证结果
3.2.1趋势单产的计算。计算期望损失E(Loss)[5]时,需要有各地州(师)的趋势单产数据,本文采用趋势方程拟合法拟合。关于单产数据,其中各地州(包括伊犁州直属县)取1988-2009年的,t为1~22;新疆取1980-2009年的,t为1~30;新疆兵团各师取1990-2010年的,t为1~21。根据以上数据所拟合的趋势方程见表2。从表2看,虽然克拉玛依,伊犁州直属县,克州,新疆兵团农二师、三师、四师、六师、八师、十师、十四师的平均绝对误差(MAPE)值大于10,但考虑其拟合优度分别为0.657,0.635,0.745,0.860,0.771,0.845,0.584,0.663,0.713,0.752,所以仍考虑接受其单产拟合趋势方程。再者,吐鲁番地区的拟合优度较小,仅为0.372,而其趋势方程的回归系数较显著且其MAPE值=6.14<10,因此认为也是可以接受的。其他区域的MAPE值均小于10,R2也符合模型设定精度要求。
3.2.2带宽的计算。首先计算23个区域各自的样本标准差si和四分位数间距Qi,再根据hn≈0.9σ∧/n1/5=0.9min{s,Q/1.34}/n1/5得到每个区域的带宽hn(表3)。
3.2.3棉花保险纯费率的厘定。以棉花单产为投保标的,设保障程度λ为90%或100%,利用表1数据计算各地州(师)各年的趋势单产,然后估算出各地州(师)棉花单产的期望损失E(Loss),最后计算出棉花单产保险的纯费率水平(表3)。
4研究结论及政策建议
研究发现:(1)棉花保险的纯费率在整个新疆区域内呈现出北疆地区偏高、南疆地区较低的分布特点,这与全疆各地州(市、区)、师风险发生的现实状况相一致。(2)新疆各地州、师之间棉花保险的费率不仅表现为纯费率水平差异大,而且不同保障水平下纯费率的变动幅度也较大。例如,在100%保障水平下,农十三师的纯费率为2.0314%,农十师竟然高达6.9219%,相差4.9805百分点;农十师在90%和100%的保障水平下纯费率分别为4.3337%和6.9219%,两者变幅竟达2.5882%。(3)棉花主产区的纯费率相对偏高。新疆生产建设兵团农六师、农十三师、农二师、农八师、阿克苏地区棉花种植效率较高,其次是喀什地区、巴州、昌吉州、塔城、博州、和田、吐鲁番,有3/5以上的棉花主产区的纯费率均在以中位数表示的平均水平之上,100%保障水平下纯费率最高的阿克苏达4.0879%。目前新疆棉花种植保险采用统一费率的模式,这可能引发种植风险高的棉农踊跃参保而种植风险低的棉农退保或不参保,导致保险公司经营风险骤增、保险保障作用弱化。因此,根据以上研究结论,建议新疆根据种植风险重新厘定棉花主产区保险费率,从而有效分散棉花生产风险,稳定棉花种植面积,确保国家棉花生产安全。