CN103766124A - 一种农作物种植保险方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种农作物种植保险方法，它包括如下步骤：1）确定农作物、风险因子、农作物市场价格、农作物平均单产；2）确定触发农作物产生损失的风险因子阈值；3）建立风险因子的概率密度分布；4）根据农作物价格a、农作物平均单产b、赔付折扣率c得到期望的单位赔付金额d；5）根据概率密度p、期望的单位赔付金额d、保险公司期望毛利率R，确定单位面积保险报价F、及确定触发赔偿的条件；6）当风险因子达到触发条件时，保险公司向符合条件的投保户账户支付保险金，完成理赔。本发明的有益效果在于：1、无需人工定损，降低保险产品运营成本。2、可以自动化理赔，免除人工干预及道德风险，使理赔更快捷、合理。

Description

一种农作物种植保险方法

技术领域

本发明属于保险产品领域，尤其涉及一种农作物种植保险方法。

背景技术

现有的农作物种植保险方法，主要基于传统的保险精算理论， 即通过过去各种农作物（保险标的）发生损失的统计数据精算出保险费及赔偿金。

现有的农作物种植保险理赔流程，是在损失发生后，由投保人提出申请，保险机构派出代表调查，并设法用直接（计算因为风险而发生的被保险物失去作用的价值）或间接的方法（假设被保险物因为损失而终止增值，未来出售被保险物所获取的经济收益）确定损失的金额。基于损失的金额，由保险机构按照一定比例给与投保人赔偿。

在现有农作物种植保险产品的设计中，涉及两个关键步骤。第一，通过收集被保险对象历史上出现过风险的情况（如洪水（固定时间内降水量超过一个限度）、干旱（连续不降水时间超过一个限度）、低温（温度低于一个限度）等异常气象情况），在历史上一段时间出现风险的频数，确定各种风险的发生概率；第二，通过收集农作物栽培资料，确定农作物在相应气象灾害发生时预计的损失额。根据第一、第二点中所收集的资料，建立起一套标准的农产品种植灾害保险方法。在确定出特定地区特定投保费情况下，当发生何种灾害后，出现了什么样的损失，就给予什么样金额的保险理赔。

现有农作物种植保险方法的优点是：

1、保险产品所需的统计资料比较容易搜集；

2、理赔流程直观易懂；

3、多数情况下，人工实地查勘受损能够比较精确的评估受损程度。

但是，现有农作物种植保险方法的缺点也很明显：

1、发生灾害后，需要保险公司前往种植现场人工勘察，确定损失，费时费力；

2、保险公司须通过人工方式查勘损失，引入了道德风险以及人为因素，增加理赔不合理风险影响保险公司声誉；

3、由于投保标的绝大多数分布于野外，而且面积广阔。当灾害发生时，影响面十分广阔，定损时需要人工实地逐一查勘，评估受损程度（作出损失的预计）并量取损失面积，因此现有农作物种植保险方法在灾害发生时，尤其是巨灾发生时，需要短时间取得投保地损失程度以及损失面积情况，与保险公司有限的人力资源形成了巨大的矛盾，理赔过程（定损+理赔）往往需要一两个月，有时甚至更久。既消耗大量资源（人力、物力、财力），还效率低下。现有农作物种植保险方法在某些情况下不仅不易实施，而且耗时长。

因此，我们有必要设计出一种新的保险方法，以解决现有农作物种植保险方法不易实施和耗时长的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种方便、快速，无需人工去实地勘察的农作物种植保险方法。

 本发明所采用的技术方案是：一种农作物种植保险方法，它包括如下步骤：

1）、确定农作物、风险因子、农作物市场价格、农作物平均单产；

2）、确定触发农作物产生损失的风险因子阈值；

3）、收集风险因子的历史统计数据，并根据统计数据建立风险因子的概率密度分布；

4）、根据农作物价格a、农作物平均单产b、赔付折扣率c（即按照单位面积农作物全部损失的金额设定的百分比）得到期望的单位赔付金额d（即单位面积的赔付期望）；

5）、根据概率密度p、期望的单位赔付金额d、保险公司期望毛利率R，确定单位面积保险报价F（即单位投保面积的保险费）、及确定触发赔偿的条件；

6）、保险公司利用信息技术自动获取风险因子信息，自动监测风险因子是否到达风险因子阈值，当风险因子达到风险因子阈值时，保险公司自动化地向符合条件的投保户账户支付保险金，完成理赔。

进一步地，步骤1）中，所述的风险因子为温度、降水量、连续无降水天数、光照、降雪量、风速、价格中的一种或几种。

进一步地，步骤2）中，所述的风险因子阈值是根据农作物品种、种植技术、以及农作物栽培专业或市场公认研究成果，找到令农作物生长出现不可逆损害的临界风险因子值确定的，或者所述的风险因子阈值是根据生产者销售收入将无法弥补投入时的农产品价格确定的。

进一步地，步骤4）中，农作物价格a、农作物平均单产b、赔付折扣率c与期望的单位赔付金额d的关系为d=a*b*c+N，其中，N为任意常数，由保险公司确定。

进一步地，步骤5）中，概率密度p、期望的单位赔付金额d、保险公司期望毛利率R与单位面积保险报价F的关系为F*(1-R) /P+M =d，其中M为任意常数，由保险公司确定。

本农作物种植保险方法利用与风险水平、农作物种植损失直接挂钩的定量指标（温度、降水量、连续无降水天数、价格、降雪量、风速、光照），且这些指标有丰富的历史数据用于统计分析，同时又可以方便、快速、大范围、自动化、客观获取这种定量指标的实时数据，然后建立保险产品。实现了自动化定损及理赔，无需人工参与。

本发明的有益效果在于：1、无需人工定损，降低保险产品运营成本。因保险公司的运营成本终将转嫁至消费者（投保人），故运营成本的降低将会使双方受益。2、风险因子与公开的标准指标挂钩，可以自动化理赔，免除人工干预及道德风险，使理赔更快捷、合理。3、提高了保险公司的理赔效率，节约了人力、物力。

具体实施方式

一种农作物种植保险方法，它包括如下步骤：

1）、确定农作物、风险因子、农作物市场价格、农作物平均单产；所述的风险因子为温度、降水量、连续无降水天数、风速、降雪量、光照、价格中的一种或几种。例如农民甲想保障他的白菜的低温风险，那么保险作物为白菜，风险因子为温度。如果农民乙想保障他的大豆的价格风险，那么就保险作物为大豆，风险因子为价格。

2）、根据农作物品种、种植技术、以及农作物栽培专业或市场公认研究成果，找到令农作物生长出现不可逆损害的临界风险因子值确定触发农作物产生损失的风险因子阈值，或者根据生产者销售收入将无法弥补投入时的农产品价格确定触发农作物产生损失的风险因子阈值。假如根据对柑橘在低温下生长情况的研究，发现低温超过-6℃时柑橘会出现不可逆损害，因此设定对于柑橘品种，当温度达到-6℃时即达到风险因子的阈值。

3）、收集风险因子的历史统计数据，并根据统计数据建立风险因子的概率密度分布。假设我们手中拥有某地过去50年中日最低气温的时间序列，则该地日最低气温的概率密度可用最简单的非参数概率密度估计的方法得到。由此，我们可以计算出，比如任意一天的最低气温低于触发温度T的概率。假设取触发温度T=-6度，由统计资料我们可以得出过去50年中日最低气温低于-6度的总天数。这个数字除以50年的总天数就可以得到任意一天最低气温低于-6度的概率。这个概率乘以365就等于一年之中最低气温低于-6度的平均天数。对于浙江某地，这个天数为0.6天。即平均每年有0.6天的最低气温低于-6度。

4）、根据农作物价格a、农作物平均单产b、赔付折扣率c（即按照单位面积农作物全部损失的金额设定的百分比）得到期望的单位赔付金额d（即单位面积的赔付期望），即d=a*b*c+N, 其中，N为任意常数，由保险公司确定。

5）、根据概率密度p、期望的单位赔付金额d、保险公司期望毛利率R，确定单位面积保险报价F（即单位投保面积的保险费）、及确定触发赔偿的条件，其中，概率密度p、期望的单位赔付金额d、保险公司期望毛利率R与单位面积保险报价F的关系为F*(1-R) /P+M=d ，其中M为任意常数，由保险公司确定。

6）、保险公司利用信息技术自动获取风险因子信息，自动监测风险因子是否到达风险因子阈值，当风险因子达到风险因子阈值时，保险公司自动化地向符合条件的投保户账户支付保险金，完成理赔。

步骤6）中，数据采集模块采集风险因子信息，然后将采集的风险因子信息传递到比较器，与存贮模块存贮的风险因子阈值进行比较，当风险因子达到风险因子阈值时，计算模块开始计算赔付金额，支付模块将计算模块算出的赔付金额支付到投保户账户，完成自动化理赔。

本发明中，作物价格和作物平均单产仅仅作为灾害发生时一个合理的赔付金额的参考。在其它因素不变时，较高的赔付金额一定会导致较高的保险费；反之较低的保险金额一定会导致较低的保险费。因此，偏高或者偏低的赔付金额不会改变保险合约双方的盈亏，也不会导致某一方“吃亏”。见下面的数学关系式：

F*(1-R)/ P +M=E

其中

F 表示投保人需缴纳的保险费（单位面积），即单位面积保险报价；

R 表示保险公司销售此产品所获的期望毛利率；

E 表示保险触发条件满足时保险公司须支付的单次保险金；

P 表示年均风险因子超过阈值的天数，即概率密度；

M为任意常数，由保险公司确定。

这些变量里面，概率密度P源自客观现实，由统计资料及确定的阈值算得；F，R以及E则可以自由设定，只需要它们满足上述的关系式即可。

下面以某投保人农民甲对浙江某区域的柑橘进行低温保险为例。

投保人农民甲对柑橘进行低温保险。

----该投保人确定保险标的。

根据作物生理研究结论，当气温低于-6℃时，将会对柑橘造成不可逆转的冻害，导致减产，因此合同约定-6℃为触发理赔的条件。

----投保人和保险公司共同确定风险因子以及触发阈值。

根据禾讯科技掌握的该地连续60年每日气温数据，以及10年卫星数据，可以得出如下表所示风险列表，

气温小于或等于-6度的天数	经验概率
		0	69.4%
1	14.5%
		2	8.1%
3	6.5%
		4	1.6%
5	1.6%
		6	0

历史气候数据显示该地平均每年有P=0.6天气温小于或等于-6度，由此保险人通过上面的数学关系式得出若保险费F=200元，在保险公司毛利率为R=20%的情况下，每当日平均气温突破阈值时须支付投保人甲E=250元保险金。也就是说，只要出现一次达到补偿标准的情况，就补偿一次；如果出现连续一周平均温度低于-6℃，则保险公司需要向投保人甲支付250*7=1750元。整个过程无需投保户主动报告损失，提交任何资料，一旦监测到达到补偿条件，几乎同一时刻，该投保人的账户就增加了250元。

同样的，我们容易看出，风险因子及相应阈值的确定同样不会影响合约双方的期望盈亏。例如，假如合约双方设定低温阈值为-10度，则相应事件发生的概率会更低（对应较低的P值），因而会有更低的可能性发生赔付。然而，当赔付金额E以及利润率R恒定时，较低的P值对应较低的F值，即投保人只需缴纳更低的保险费。合约双方的利益不会因为阈值的偏差而发生损害。

下面以某地降水量大于100毫米的概率密度为例。

根据某地官方气象机构或者其他气象数据采集机构发布的气象数据，我们很容易找到有多少天日降水量大于100毫米。假设某地过去50年中这个天数为27天。那么27天除以数据的总天数（如历史数据期限为50年的话，总天数为365*50=18250），可得27/18250=0.00148,即计算出单日降水量大于100mm的概率。这个概率乘以365，即为一年之中单日降水量大于100mm的平均天数：0.00148*365=0.54。这意味着大约每两年才会出现一天日降水量大于100mm的极端气候。

本发明不仅适用于农作物，而且适用于其他作物。本发明中的风险因子也不仅限于温度、降水量、连续无降水天数、价格，它可以为任何影响作物生长、影响投保人收益的因素。

本发明中的风险因子可以利用信息技术自动获取，从而可以自动地探测投保对象是否达到理赔标准，并根据情况自动化地理赔。实现了无需人工投入，既可以对任意大的范围的农业生产提供风险保障。本发明可以通过电脑对风险因子阈值进行监控，就能实现理赔。不仅高效、便民，而且节省人力、物力，利国利民。值得推广运用。

本发明中，确定风险因子和风险因子阈值的方法有很多，可以用气象部门公布数据，也可以采用第三方气象公司发布数据，也可以采用实地埋设传感器测量的数据，还可以采用交易市场发布的价格的一种或几种。

Claims (5)

1.一种农作物种植保险方法，其特征在于：它包括如下步骤：

1）、确定农作物、风险因子、农作物市场价格、农作物平均单产；

2）、确定触发农作物产生损失的风险因子阈值；

3）、收集风险因子的历史统计数据，并根据统计数据建立风险因子的概率密度分布；

4）、根据农作物价格a、农作物平均单产b、赔付折扣率c得到期望的单位赔付金额d；

5）、根据概率密度p、期望的单位赔付金额d、保险公司期望毛利率R，确定单位面积保险报价F、及确定触发赔偿的条件；

6）、保险公司利用信息技术自动获取风险因子信息，自动监测风险因子是否到达风险因子阈值，当风险因子达到风险因子阈值时，保险公司自动化地向符合条件的投保户账户支付保险金，完成理赔。

2.如权利要求1所述的农作物种植保险方法，其特征在于：步骤1）中，所述的风险因子为温度、降水量、连续无降水天数、价格、光照、风速、降雪量中的一种或几种。

3.如权利要求1所述的农作物种植保险方法，其特征在于：步骤2）中，所述的风险因子阈值是根据农作物品种、种植技术、以及农作物栽培专业或市场公认研究成果，找到令农作物生长出现不可逆损害的临界风险因子值确定的，或者所述的风险因子阈值是根据生产者销售收入将无法弥补投入时的农产品价格确定的。

4.如权利要求1所述的农作物种植保险方法，其特征在于：步骤4）中，农作物价格a、农作物平均单产b、赔付折扣率c与期望的单位赔付金额d的关系为d=a*b*c+N，其中，N为任意常数，由保险公司确定。

5.如权利要求1所述的农作物种植保险方法，其特征在于：步骤5）中，概率密度p、期望的单位赔付金额d、保险公司期望毛利率R与单位面积保险报价F的关系为F*(1-R) /P +M =d，其中M为任意常数，由保险公司确定。