AJAE | 易福金 周梦飞 张宇：ENSO预测信息在农业保险中的价值

Fujin Yi，Mengfei Zhou and Yu Yvette Zhang, Value of Incorporating ENSO Forecast in Crop Insurance Programs. American Journal of Agricultural Economics, 2020, Accepted

作者简介：

易福金，教授，南京农业大学经济管理学院

周梦飞，硕士生，南京农业大学经济管理学院

张宇，副教授，美国德克萨斯州农工大学（Texas A&M）农业经济系

文章简要介绍：

全球气候变化对农业生产有着广泛而深远的影响，其中厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）作为一种更大尺度的气候模式转换对农业系统造成的影响更加突出。好消息是典型ENSO所包括的厄尔尼诺、拉尼娜和正常三种气候模式通常可以提前一年进行预测。因此若在农业保险中纳入ENSO信息预期会提高农业保险费率拟定的准确性，缓解不利气候条件对农业保险参与主体的影响。现有研究在该领域已做出较多尝试，但是均假设ENSO预测是完美的，不存在任何预报失误。因此，所有研究都“确信”利用ENSO可以提升农业保险的效率。但是，如同天气预报一样，ENSO预测同样存在极大误报的可能性。在此基础上，本文以区域产量保险为例，运用贝叶斯理论框架评估了ENSO信息在农业保险各个方面的价值。首先本文证实了完美预测情况下ENSO信息的纳入有利于提升农业保险费率拟定的准确性；其次ENSO信息带来的潜在收益与ENSO预测精度密切相关，具体而言，随着ENSO预测准确度的降低，费率制定的准确性也会相应降低；最后文章评估了保险公司利用ENSO信息进行决策的获益情况，具体表现为保险公司能够通过更为准确的费率拟定来套取政府的保费支持。农业保险是相对综合的领域，需要统计学、经济学、气象学等学科的知识储备，因此农业保险的发展对跨学科提出了更高的要求。此外农业保险中保险产品设计是核心，面对日新月异的新科技，例如无人机、大数据技术、精确的气象记录以及实验经济学的方法，如何将这些新的技术和研究方法结合，是促进我国农业保险高质量发展的潜在途径。

原文链接（点击“阅读原文”跳转）：

http://doi.org/10.1002/ajae.12034

PDF链接：

https://sci-hub.tw/10.1002/ajae.12034

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