来源:期刊VIP网所属分类:农业科技发布时间:2021-09-03浏览:次
摘 要:我国政策性农业保险快速发展的前10年中,农业保险经营者有多大的赔付能力?赔付能力的影响因素有哪些?回答这些问题有助于农业保险赔付能力建设。本文利用Cummins反應函数模型,设定了不同的大灾损失情景并测算评估了农业保险大灾赔付能力,并利用GMM方法对赔付能力的影响因素进行了分析。结果表明,我国农作物因灾损失风险较高,在20年一遇的大灾情形下,2016年农业保险行业的赔付效率为84.77%,再保险比例、净资产收益率、农业保险规模、调整所有者权益是影响赔付效率的主要因素。这些结论对于我国大灾风险分散体系建设具有重要的支持价值。
关键词:大灾风险;农业保险;赔付能力;Cummins反应函数
一、引言
从2007年开始,我国政策性农业保险快速发展,已经成为财产险行业中的一个极具重要性的险种。比较发现,2007-2015年期间我国财产险赔付额的增幅范围在3%~38%之间,而农业保险赔付额的增幅范围则为-15%~350%。即使在近五年,其取值范围也在-15%~53%之间。财产险赔付呈现逐年上涨的趋势,尽管近年来上涨趋势有所放缓,但相比之下,农业保险赔付具有更强的波动性,这说明农业保险面临的风险更大,巨灾损失可能会给农业保险行业赔付能力造成严重影响。从2007至2016年,我国农业保险已经走过了第一个10年,在这个过程中,我国初步建立了以“直接保险+再保险”为主体的农业保险大灾风险分散机制,重点解决了中、低层风险,但随着农业保险业务领域拓宽与业务规模的扩大,针对再保险难以承担的大灾风险仍缺乏有效的应对机制。我国有针对公司层面的《农业保险大灾风险准备金管理办法》,同时一些地方政府也设置有农业大灾风险准备金,但都缺乏统筹层面的制度考虑。
界定农业大灾风险存在一定的困难。在部分研究中,学者认为大灾和巨灾并不同质。偿付能力本质上是保险公司资产与负债的财务匹配关系,充足的偿付能力是保证其持续健康经营的先决条件,一旦资不抵债则面临破产危机。庹国柱[1]将农业保险大灾风险定义为发生超过本地农业保险和农业保险机构风险责任承担能力的可能性还是比较恰当的。
那么,我国农业保险机构对于大灾风险责任的偿付能力达到了什么程度呢?对此,学界的研究才刚刚起步。20世纪中叶,Arrow(1953)和Debreu(1959)将不确定性正式引入到了传统经济学的分析框架中,证明金融市场可以通过提供有效的金融工具来实现经济中风险的帕累托最优配置,因而即使在不确定性条件下,市场经济也能够实现一般和有效的经济均衡。在此框架下,Cummins et al.[2-4]基于Borch[5]的最优风险分摊原则推导了一个反应函数,用于测度财产保险公司与市场对巨型灾害的最大赔付能力。他们证明了财产保险市场巨灾赔付能力最大化的条件是每个保险人持有同样的市场保险组合的一个份额,且所有保险人持有的保险组合Li与行业总损失L完全相关。这是保险学界最早也是最完整的关于巨灾风险测度的文章。利用Cummins et al.提出的反应函数,田玲和左斐[6]对2007年末中国财产保险公司应对大灾损失的偿付能力进行了测算,结果发现,在发生2 000亿人民币大灾损失的条件下,2007年我国财产保险市场的大灾赔付效率为68.36%。张艳等[7]通过对该模型的损失假定进行改进,基于政策性农业巨灾保险试点调查数据,评估了云南省农业巨灾保险偿付能力。学者们除了对保险大灾赔付能力进行研究外,也关心保险赔付能力的影响因素。Cummins et al 由推导保险公司反应函数得出,影响保险公司赔付能力的因素主要为公司的权益资本和公司损失与行业损失的相关性。Klein[8]认为,对保险公司偿付能力造成影响的主要因素为赔付风险程度和投资能力。郑莉莉[9]发现,与保险公司偿付能力呈负相关的因素有赔付比率和保费增长率,呈正相关的因素有准备金提取率、资产净利率和保费收入比重。田玲等[10]根据“偿二代”提出的巨灾风险对最低资本要求,建模分析了财产保险公司巨灾偿付能力的影响因素,得出权益资本、再保险比例、实际赔付率、赔付率和公司规模等对保险公司赔付能力具有显著影响。这些学者的研究工作为本文提供了方法论上的参考。
2020年12月,由财政部、农业农村部、银保监会三部门共同筹办的 “中国农再”获准开业,标志着我国农业保险大灾风险分散体系建设进入新的阶段。回溯评价前10年农业保险大灾赔付状况,对于当前我国农业保险的大灾赔付能力建设和建立国家层面的大灾风险基金将具有重要的参考价值,有利于提高我国农业保险制度的效率。本文拟以2016年底农业保险业务占比最大的前10家保险公司为研究对象,核心目标是探讨我国农业保险行业在大灾损失时的赔付能力处于何种水平及其主要的影响因素。
二、方法论框架
本文采用的方法论框架见图1。全文基本逻辑过程为:首先以核密度估计方法测算农业灾害损失在不同置信水平下的因灾损失率,据此进行不同农业大灾情景下的损失设定。接着,运用Cummins反应函数模型估计出不同巨灾损失条件下我国农业保险行业的最大赔付能力与赔付效率。最后,运用GMM模型对赔付效率的影响因素进行研究,包括保险公司风险程度、运营能力、盈利能力、再保险比例四个方面的相关指标。
(一)农作物灾损率测算
农作物灾损的统计定义为,因灾减产10%以上为受灾,因灾减产30%以上为成灾,因灾减产80%以上为绝收。估算各年农作物灾损率:
式(1)中,LRi为作物在第i年的灾损率。DAi,IAi和CAi分别为作物在第i年的受灾面积、成灾面积和绝收面积。α1,α2和α3分別为作物受灾、成灾和绝收的损失程度均值,取10%-30%、30%-80%、80%-100%的均值为其赋值,分别为0.2,0.55,0.9。TAi为作物在第i年总播种面积。
(二)灾损率核密度函数估计
基于农作物灾损率,进行Kernel核密度估计,进而测算出不同置信水平下的在险值,代表不同的大灾损失情景,测算出不同大灾情景下的因灾损失率,分析农业保险大灾损失风险。
采用Kernel核密度方法估计农作物灾损率的概率密度函数,设X1,X2,…,Xn为未知总体的独立同分布样本,密度函数为f(x),则f(x)的Kernel核密度估计为:
(三)Cummins反应函数估计
博尔奇定理(Borch,1962)证明,保险行业中风险分摊的帕累托最优,是每个保险人所分担的社会风险份额与其风险容忍度成比例。根据该定理的推论,如果所有个体的效用函数属于同一函数族,各再保险人之间分摊规则将是线性的。即当所有保险人所承担的风险与保险市场风险完全成比例时,整个保险市场可视为一个保险公司,此时保险市场的赔付能力最大化。基于此,Cummins et. al(2002)推导出了保险市场面对大灾损失时各个保险人的反应函数,并定义整个保险市场的赔付能力为市场中所有保险人的赔付能力之和。保险市场赔付能力最大化的条件是每个保险人持有同样的市场保险组合的一个份额,所有保险人持有的保险组合(Li)与行业总损失(L)完全相关。
Cummins反应函数见如图2。图中X轴为总损失的可能值,Y轴为保险市场所有公司加起来的预期赔付。OAC表示理想情况下保险市场的最大赔付,OZ表示实际保险行业在应对各种可能的大灾损失时估计的最大赔付能力,即反应函数。X点为损失一定的条件下,所有可能赔付情况的平均数。W点所代表的保险公司的资本及风险多样化要弱于Y点,因而预期赔付要低于Y点。本文所求Cummins反应函数为OZ曲线。
在大灾损失L的条件下,Cummins反应函数为:
其中,E(Li)是保险人i在样本区间内的期望损失,即净保费的期望值(=原保费-再保险分出+再保险摊回);Qi是评估时点上保险人i的权益资本;μi、σi分别是保险人i在样本区间内保险赔付的均值和标准差;ρi表示每个保险人损失与行业损失之间的相关系数。Φ(·)为标准正态分布函数,φ(·)为标准正态密度函数。
运用Cummins模型估算保险公司应对大灾的赔付能力,首先需要估计出保险公司损失及保险行业损失的均值、标准差及相关系数等参数。这些参数又分为当期原始值(raw)和去趋势化值(detrended)。
参数原始值估计方法:
参数去趋势值(detrended)估计。保险公司的赔付额一般来说具有很强的时间趋势,即赔付额随时间推移有着明显的增长趋势。因此,评估农业保险的巨灾赔付能力时,使用参数的去趋势值会更加可靠。为了获得参数去趋势值,建立损失趋势回归模型加以估计:
Lit=α0i+α1it+εit(6)
Lt=α0+α1t+εi(7)
(四)基本假设
应用Cummins反应函数需要满足以下基本假定:
其一,保险市场结构为完全竞争;
其二,各保险公司的责任上限为所有者权益加净保费收入;
其三,保险行业面临的巨灾损失服从正态分布或对数正态分布。
为了恰当地运用Cummins反应函数,这里对农业保险市场做出三项基本假设:
假设1:我国农业保险市场竞争性在不断提高。我国农业保险实行“政府引导、市场运作、自主自愿、协同推进”的原则,其特殊性决定了不可能如其他财产保险一样具有很高的市场竞争性。2015年4月1日,根据《国务院关于取消和调整一批行政审批项目等事项的决定》的要求,保监会将农业保险的市场准入制度从审批制更改为名单制,将监管从前端移向中、后端。新的市场准入制度有两个作用:一是通过竞争倒逼保险机构提升服务能力,让市场进一步焕发活力;二是使政府更关注对农业保险制度设计及市场行为监督,使我国农业保险市场秩序更公平合理,从根本上提高农业保险的运行效率。从这个意义上看,农业保险的市场竞争得以加强。
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文章名称: 我国种植业保险大灾赔付能力如何?
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