关于中国农业保险模式选择的分析和思考

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1、关于中国农业保险模式选择的分析和思考内容提要：我国的农业风险损失逐年增大，作为重要风险保障机制的农业保险却不断萎缩。本文首先分析了中国的商业性农业保险的现状和存在的问题，然后借鉴了国际农业保险的发展经验，探讨了美加模式和日法农业保险模式在中国的适用性，最后得出结论__以相互保险为主导的政策性农业保险是发展中国农业保险的最优模式。关键词：农业保险商业保险政策性保险相互保险一、中国农业现状我国是世界上最大的农业国家，农业在我国的国民经济中发挥着基础性作用。但是近年来，农民收入增长缓慢和城乡收入差距不断扩大己成为现阶段我国经济发展中最迫切需要解决的问题。

2、农民增收难是由许多因素造成的，其中很重要的原因之一就是和其它产业相比，农业是典型的“高风险、低收益”性产业。我国是受自然灾害影响最为严重的国家之一。我国农业受灾面积占种植总面积的比重在30%以上，比发达国家高10〜20%,成灾面积占总面积的比例也一直在20%左右波动。如此频繁的自然灾害给农民带来了严重的经济损失，统计数据显示，近几年我国每年因自然灾害导致的损失约为125亿美元，占世界的近1/4［①］。要想维持农民收入的稳定性和农业的平稳发展，就必须建立起一系列农业风险保障机制，以补偿农业风险给农民造成的经济损失。我国对农业灾害的损失补偿水平很低，一

3、直维持在2〜5%左右，补偿手段也很单一，只有政府救济、灾害扶持和农业保险三大类，其中以政府救济和灾害扶持为主，占了整个补偿的90%以上，农业保险作为一种主要的风险管理形式，在鼎盛时期的1992年也仅占总赔偿额的25%左右，从1992年开始，农业保险在农村自然灾害补偿中的比例不断下降，到XX年末，农业保险赔款仅占总补偿额的5%。［②］二.中国的商业性农业保险商业保险以股份保险公司为代表，以利润最大化为经营目的。自上世纪90年代中国人民保险公司逐步转化为规范的商业保险公司以来，我国的农业保险市场性质就由原来的政策性农业保险转化为商业性农业保险。纵观中国

4、商业性农业保险的发展历程，可以看出其呈现出两大特点：1.农业保险发展速度显著下降，保费额逐年递减。在1992年以前，农业保费增长速度普遍高于GDP和农业GDP增长速度，但是自1992年到达顶峰以后，农业保费增长速度开始显著下降，甚至出现负增长。这与中国保费额年均30%的增长速度形成强烈反差，和保险业的“一般规律”一一随着一国国民经济的发展，保险业在国民经济中所占比重越来越大，一般情况下，保险业的增长速度略高于国民经济的发展水平（《中国保险的发展》课题组1990）也是背道而驰的。1.对农民的保障程度低。如表1所示，伴随需补偿的农业产值的不断攀升，保费

5、却在逐年递减。XX年，需要补偿的农业产值大亿美元，按当年从事农业的人口（万人）计算，需要补偿的人均产值为603元，但是，保险公司的人均保费只有不到元，人均赔付率更是只有元。可见，农业保险对农民的风险保障作用几乎为0。表11900〜XX年我国农业风险及保费收入情况（单位：亿元）年份年度农业GDP需要补偿的产值农业保费保费赔付赔付率％199019911992580019931994519955199619971998199920004375XX194233100XX5480XX5360资料来源：《中国统计年鉴》、国家统计局网站、国研网，经作者整理而得造

6、成商业性农业保险发展严重受挫的原因主要有以下几点：1.保险公司亏损严重。在中国经营农业保险的主要有中国人民保险公司和中华联合财产保险公司（原新疆建设兵团财险）两家。在1982〜XX年，人保农业保险收入约70亿元，总赔付率为％，联保在新疆地区开展的农业保险业务平均赔付率也高达％，再加上约20%的经营费用，这两家公司的农业保险都是严重亏损的。这与商业保险公司的“追逐利润”的动机显然是相违背的。因此，两家公司不得不压缩其农业保险业务，直接造成农业保险有效供给严重不足。2.农业保险风险的高度相关性和低可预见性。理想的可保风险是大量分散且不相关的风险，但是在

7、农业领域，诸如洪灾、旱灾等自然风险一旦发生，可能导致大面积的投保单位同时发生损失。这就使保险公司难以通过集中大量的风险单位来分摊损失，即使是较轻的自然灾害，由于受损单位数量巨大，也极易导致重大损失，使保险公司陷入严重的财务危机，并日益成为保险公司破产的重要原因之一(DavidRode2000)。再加上大部分自然风险的不可预见性，使保险精算难度增大，进一步加大了保险公司损失的可能性。1.农业保险严重的信息不对称性。在农业保险领域，信息不对称导致的逆向选择和道德风险尤其严重。一般而言，风险较高的人趋向于参加保险。由于农村地区广大，农民居住分散，保险公司

8、不可能深入了解投保标的风险状况，再加上农业生产中不确定因素非常多，在保险公司无法区分投保标的的风险状况时，保费就会被定得较