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易福金教授完成ENSO气候模式预报信息在农业保险应用中的价值评估

2020-01-12 来源:经济管理学院 作者:周梦飞 图片:

1月10日,我校经济管理学院易福金教授、硕士生周梦飞和美国德州农工大学Yu Y. Zhang副教授教授合作完成的论文“Value of Incorporating ENSO Forecast in Crop Insurance Programs”被American Journal of Agricultural Economics(AJAE)在线发表。该期刊是1919起发行的学术期刊,是农业经济学界公认的最权威期刊。迄今为止,农业经济与政策研究领域的41%引用次数都出自AJAE。

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,需要数学、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。

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