农业气象指数保险供需研究评述

◎刘亚洲 张文龙 吕镇洋 陈齐洁

目前气象指数保险在世界很多国家进行积极的探索实践，相关研究也日益增多，成为农业保险方面研究的热点问题。我国最早在2007年出现气象指数保险，安信农业保险公司在上海市推出西甜瓜梅雨强度指数保险。在此之后，各保险公司在不同地区陆续推出相关气象指数保险产品，从时间节点上来看，2015年以后气象指数保险试点开始增多。随着实践活动的进行，我国相关气象指数保险的研究也在逐渐增多，但由于该类保险在我国处于起步阶段，相关研究相对较少，多数研究仍然不够深入，仅停留在气象指数保险设计层面，缺乏理论方面的探讨，为了进一步完善气象指数保险在我国的研究，很有必要对国内外的研究成果进行归纳总结，寻找研究存在的不足以明确未来的研究方向。基于此，本文将在介绍气象指数保险发展及基本概念的基础上，从气象指数保险市场的供给和需求两个方面来对现有研究尤其是国外研究进行综述，以期寻找新的研究视角。另外，在气象指数保险运行过程中往往会出现基差风险，这一误差既会影响到产品设计及供给，也会影响到农户对于气象指数保险的需求，因而本文也会在供给和需求部分对基差风险进行探讨。

气象指数保险发展及概念

气象指数保险区别于普通的农业保险，是属于指数保险的一种类型。指数保险最早起源于20世纪20年代印度实施的农业地区产量指数保险，随后很多国家不断进行探索，20世纪40年代，美国学者将多种保险（包括多险种农业保险、地区产量指数保险和气象指数保险）进行比较研究及实施。20世纪70年代后，加拿大的部分地区也开始开展区域产量指数保险。1999年，日本开始开展气象指数保险的试点，成为了最早运用气象指数保险的国家。随后，各种国际组织包括联合国粮食及农业组织（FAO）、联合国贸易和发展会议（UNCTD）、世界银行等都为气象指数保险的发展作出了重要贡献。在这些国际机构的大力支持和推动下，多个发展中国家（包括埃塞俄比亚、摩洛哥、突尼斯、墨西哥、印度、马拉维、阿根廷、乌克兰、罗马尼亚、越南等）陆续进行了气象指数保险的试点工作。指数保险一般分为天气指数保险和区域产量指数保险。目前，发达国家和发展中国家根据本国经济条件和科技发展等因素，采用不同的保险产品设计方案。在发达国家中以美国和加拿大为代表，他们过去开展农业指数保险的保险种类包括以卫星图像中草场和牧场的颜色为指数的植被绿色指数保险、以某地区平均产量为指数的区域产量保险、以气象因子（降水量、温度等）为指数的气象指数保险和牲畜价格指数保险等。虽然美、加两国指数保险的种类繁多且有政府的支持，但这些产品在两国农业保险市场中占比相对较小。而在大部分试点的发展中国家，相对其他类型的指数保险，气象指数保险占比相对较大，各个国家根据本国的地形地貌、地理位置及气候条件等设计气象指数保险产品。

气象指数保险又被称为天气指数保险，属于农业指数保险中针对生产风险管理的一类，也是基于传统勘测定损农业保险上的创新与发展（张峭等，2018），该保险建立在天气影响的基础上，将一个或几个气候条件（如气温、降水、霜冻等）对“标的物”的损害指数化，保险公司通过建立相关指数与赔偿之间的关系来构建保险合同，当天气指数达到一定水平并对标的物产生一定影响时，便会触发赔偿，农户从赔偿中获得一定的受灾补偿（Barnett，Mahul，2007；Sarris，2013）。通常情况下气象指数保险是以当地气象站观测到的天气情况所对应的指数作为依据进行理赔。目前研究认定气象指数保险存在诸多优势，例如可以避免逆向选择和道德风险（Skees，2008；Miranda，Farrin，2012），降低保险经营、管理费用（Turvey，2001；Hess，Skees，Stoppa，2005），降低收入支持的成本，对农业补贴具有灵活性（陈盛伟，2010），有较好的流通性，易与小额信贷等农村金融服务捆绑，可以在二级市场流通（张峭等，2018）等。但与此同时，气象指数保险还会产生基差风险，影响其风险管理功能的发挥（刘亚洲、钟甫宁、吕开宇，2019）。Ramkumar（2020）认为基于天气的指数不能捕捉土壤、疾病、害虫等变量，而这些变量会极大地影响产量，可能会对农民造成极大的损失，因此风险很大。有些学者（Elabed，Carter，2014）甚至认为由于基差风险的存在使得指数保险成为一种复合彩票（Compound Lottery）。

气象指数保险供给方面的研究

气象指数保险是一种创新型保险，其产品设计会在较大程度上影响气象指数保险的适用性及被农户的接受程度，因此在其实行和发展的前期，学者们会更多地关注产品设计。下面主要针对气象指数保险市场的供给方面，分别对气象指数保险的产品设计以及影响供给的外部条件进行回顾。

（一）产品设计研究

1. 费率测算

首先需要理清楚气象指数与农作物产量之间的关系，这也是开展气象指数保险的关键。国外很多学者较为重视气象指数保险的模型测算，探讨一些气象指数与农作物产量的关系，比如采用的函数或模型有Cobb-Douglas函数（Turvey，2005）、Copula函数（Bokusheva，2011）、多变量空间层次贝叶斯模型（Awondo，et al.，2020）等。如何准确测度农作物产量与气象指数之间的关系以及相关函数模型依然需要在实践中不断完善。随着对气象指数保险研究的不断深入，保险产品费率测算方法逐渐增多，目前常见的主要研究方法有Copula 函数（陈雅子、申双和，2016）、Weibull分布模型（孙擎等，2014）、资产定价模型（Turvey，2005）等。另外，随着气象指数保险实践的不断深入，学者们会针对不同品种农作物、气象指数以及不同的区域来创新费率测算方法，例如Cao，Wei（2012）提出了卢卡斯均衡定价模型，即运用气象指数的随机过程和累积红利价格决定气象风险价格；Taib， Benth（2012）提出运用燃烧定价法、指数模型和温度模型决定气象风险价格。还有学者通过计量模型来厘定费率，如刘亚静、周稳海（2013）利用面板数据模型针对玉米设计研究了气象指数保险；王倩等（2014）基于面板随机效应模型确定鲁北三地棉花干旱指数保险理赔金额。这些研究方法是各位学者基于各自的研究和计算方法设计的，各有利弊，并且针对不同的农作物测算的准确性也会有一定的差异，这些方法的科学性与实用性有待进一步论证。

2. 理赔触发条件

在设计气象指数保险时，理赔触发条件及触发条件数量对于保险理赔起到至关重要的作用，因此很多研究会对理赔触发条件进行研究。首先，从触发条件种类上看，这方面研究目前主要集中在降水量和温度两个方面。学者们根据不同区域所处条件的不同，主要将与降水相关的触发条件分为两种情况：（1）干旱，主要涉及的作物品种有玉米（杨太明等，2016）、小麦（任义方、赵艳霞、王春乙等，2011）、棉花（王倩等，2014）。（2）降雨，主要涉及的作物品种有水稻（熊旻、庞爱红，2016）、玉米（Muneepeerakul，Muneepeerakul，Huffaker，2017）、花生（王新伟等，2018）、谷子（王月琴、赵思健、聂谦，2019）。与温度相关的触发条件，学者们针对水稻（陈雅子、申双和，2016）、茶叶（娄伟平等，2011）、柑橘（娄伟平等，2010）、辣椒（Kakumanu，et al.，2019）等进行了研究探讨。除此之外，一些学者还针对特殊地区的自然灾害设计了相应的气象指数保险。总体上看，目前国内外学者对触发条件的研究仍有不足，针对其他理赔触发条件如风速、气压等还缺乏相关研究。

从理赔触发条件的数量上看，气象指数保险的产品设计分为单灾和多灾两个方面。在单灾方面，杨太明等（2016）对夏玉米干旱受灾、娄伟平等（2011）对茶叶霜冻受灾、任义方等（2011）对冬小麦干旱受灾、王倩等（2014）对棉花干旱受灾分别进行了保险的研究与设计。在多灾方面，王新伟等（2018）针对花生结合降水和日照两方面研究设计了指数保险；王韧等（2015）针对水稻结合气温、降水、日照三方面研究设计了指数保险。目前多数学者认为气象指数保险在多灾方面需要进一步进行研究。从实际情况来看，只存在单灾的地区相对较少，大多数地区会普遍存在两种及以上的气象灾害，因此，对气象指数保险多灾害险种的设计或许是未来研究的重点。

3. 降低基差风险的设计

基差风险（Basis Risk）最初是用在金融产品领域，通常是指保值工具与被保值商品之间价格波动不同步所带来的风险。后来这一词汇被引入到农业保险领域，用来形容在实行区域性农业保险时由于各种原因剩余的未保险的损失。本文给出的基差风险定义是：由于保险指数测量的损失与实际农户受到的损失之间存在误差而导致承保人和投保人依然要承担的一部分风险。基差风险在气象指数保险的运行中几乎是无可避免的，它是区域性保险（主要包括区域产量保险和气象指数保险）与生俱来的缺陷，实行区域性的保险都会产生基差风险。

目前我们可以总结出基差风险的几种情况，如图1所示。当某一地区气象指数反映当地没有受灾，保险公司不会对农户进行赔偿，这时农户实际也没有受到灾害（第2象限），在这种情况下气象指数反应的情况与现实相吻合，不会产生基差风险。当某一地区气象指数反映当地没有受灾，保险公司不会对农户进行赔偿，但如果农户实际受灾了（第3象限），这时就出现了气象指数反映的情况与现实不相吻合而产生基差风险的现象。当某一地区气象指数反映当地受灾了，保险公司会对农户进行赔偿，而这时农户没有受灾（第1象限），这时出现了气象指数反映的情况与现实不相吻合会产生基差风险的情况。当某一地区气象指数反映当地受灾了，保险公司会对农户进行赔偿，而这时农户也确实受灾了（第4象限），这时从表面上看气象指数反映的情况与现实相吻合，但实际上由于一些原因会使得赔偿金额少于或者大于农户损失应得金额，这些少赔或者多赔的部分都属于基差风险；当然也有可能是赔偿金额等于农户损失应得金额，在这种情况下不存在基差风险。综上可以看出当出现第1、3、4象限的情况时都会产生基差风险。

基于基差风险可能出现的几种情况，国内外很多学者在不断寻找合适的方法尽量减小基差风险的产生。例如Elabed（2013）针对棉花提出多尺度指数保险降低基差风险；Ritter（2014）提出使用多站点降雨模型降低天气衍生品的地理基差风险；Deng， et al.(2007）提出每个气象站可设计一份保险合同供农户购买，通过购买一组保险合同降低基差风险；Giné，et al.(2010)根据作物的生长季节设置多阶段降雨指数保险来达到降低基差风险的目的；Dercon， et al.(2014）提出实行非正式的保险组织提供降水保险，减小基差风险带来的影响。气象指数保险在实施过程中最大的问题就是存在基差风险，这也是政府、保险公司以及农户共同面对的问题。

4. 金融产品创新

部分学者研究发现，将天气指数保险和金融产品联系在一起能够更好地推广指数保险，即天气衍生品的出现。国内外学者在此方面不断进行探索，Brockett，et al.(2005）将气象指数保险和期货相结合；Tadesse，et al.(2015）将气象指数保险和信贷联系在一起；Weber（2019）提出气象指数与农业小额保险结合能够促进农村经济发展；Skees， et al.(2008）研究了一种和金融产品相结合的指数风险转移产品IBRTPs；Pu，et al.(2018）提出采用和交易天气指数期货相结合有助于分散投资，降低风险；Turvey（2001）对基于天气指数保险设计的看涨期权和看跌期权进行讨论并对其数值进行评估研究；另外，Vedenov， Barnett（2007）以及Karuaihe（2006）基于几个天气指标的线性组合分析天气衍生品和保险产品的效率，研究发现将金融产品和气象指数保险结合能够在一定程度上降低基差风险带来的损害。

（二）供给方面的外部影响因素

气象指数保险供给方面的研究除了关于其自身设计方面的研究外，还有部分研究集中探讨政府相应的政策、补贴及保险公司保单设计等对其供给的影响。在气象指数保险供给推广中保险公司希望政府能够给予支持；同样，学者研究发现气象指数保险的开展确实离不开政府的支持，如Carter，et al.(2014）认为政府应对气象指数保险进行干预，对保险合同最大的基差风险实行公共认证标准，对此，许光清等（2020）表示赞同，他们还认为中国政府应该完善相关法律法规并与第三方机构合作制定更加细分的自然灾害风险地图，以保证保险公司设计出的气候保险产品能够具有分区域、多层次、不同费率的特点。此外，学者们还建议政府能够对农户给予补贴，魏华林、吴韧强（2010）认为中国政府应对天气指数保险实施优惠的保费补贴政策，同时应该简化天气指数保险条款，推动农村银行保险战略合作；Freudenreich，Mußhoff（2018）根据不同级别的风险保险计划覆盖范围设计了保险费的补贴，一定数量的补贴可以鼓励农户购买气象指数保险。除此，一些学者还对补贴数量进行研究，认为政府应该较少地给予补贴，例如Hess（2005）认为较少的补贴能够让农民更容易达到负担得起的预期效果；Shirsath，et al.(2019)提出政府提供的补贴总额全面下降有助于建立稳健可持续发展的保险计划。因此，对气象指数保险的政府补贴数量需要进一步因时、因地进行细致分析，以提高财政补贴效率。

气象指数保险需求方面的研究

相对于气象指数保险供给方面的研究，学者们对气象指数保险需求的研究更为深入，关注的热点主要集中在造成气象指数保险市场需求较小的原因探讨，下面将对影响气象指数保险需求的因素及促进需求措施的研究进行梳理。

（一）影响需求的因素

1. 区域经济状况对需求的影响

一些研究较为宏观地从区域贫富状况来分析当地农户的需求情况，在不同研究中所得出的结论有较大差异。例如Sarris， et al.(2006）研究坦桑尼亚气象指数保险的需求时发现贫穷落后地区的需求量要低于经济状况较好的地区；但是Binswanger-Mkhize（2012）通过对印度半干旱地区保险需求的研究发现较富裕的农民对保险的需求较小。两个研究所得结论不同的主要原因在于研究区域的特殊性，Binswanger-Mkhize（2012）研究的印度半干旱地区的富裕农民往往会通过非正式机制来进行风险分散，已经实现了利益最大化；同时这些家庭能够积累更多的资本，他们能够很好地进行自我保险，抑制保险需求，因而对于气象指数保险的需求较小；虽然贫穷的农民可以从保险中获得收益，但由于他们过于贫困，信贷受限无法将潜在的利益转化为有效的需求。此外，还有一些研究探讨了区域经济落后对气象指数保险需求的间接影响，例如Hill，Hoddinott，Kumar（2013）研究发现经济落后会导致当地的教育落后，使当地人对投资表现出消极的态度，从而降低了对气象指数保险的需求。

2. 产品价格对需求的影响

在普通市场中产品价格会影响产品需求，同样在气象指数保险市场中保险产品价格（保险费率）也直接会对需求产生影响。很多学者通过研究发现指数保险的需求对价格较 为 敏 感（Mobarak，Rosenzweig， 2012；Hill，Robles，Ceballos，2016 ；Carter，et al.，2014 ；Jensen，Mude，Barrett， 2016 ；Negi，Ramaswami，2018），但通常指数保险的价格弹性非常小，Cole，et al.(2013）估计的价格弹性在-0.66到-0.88之间。所以即使保费得到大量补贴，保险的需求也往往很低；除非保费补贴极高，否则单靠少许补贴根本不会促进有效需求。另外，Hill，et al.(2016）证明了不同基差风险水平下需求价格弹性的差异，当基差风险较低时，需求价格弹性更强；他们还发现距离基准气象站不到5公里的农民对价格的敏感程度是距离基准气象站超过12公里农民的4倍。进一步地，Matsuda，Kurosaki（2019）调查研究了印度旱季的温度指数保险和随后雨季的降雨指数保险，他们分离了购买与否和购买数量的决策，通过田间试验研究发现价格本身并不影响购买与否这一决策，但是会显著影响购买数量决策。

3. 个人或家庭因素对需求的影响

农户作为气象指数保险需求的主体，其个体或家庭因素对保险需求程度会起到较重要的影响。首先，很多研究认为家庭财富对气象指数保险会起到一定的影响，例如Sarris，et al.(2006）采访了乞力马扎罗山和Ruvuma地区近1000个农民，发现收入高的农民对气象指数保险更感兴趣；Giné，Yang（2009）研究发现在马拉维对雨水指数保险的需求与种植玉米农户的财富呈正相关；Hill，Hoddinott，Kumar（2013）对个人财富与需求作分析时指出，如果指数保险是一种劣等商品，需求将随着财富的增加而下降；如果它是普通商品，需求将随着财富的增加而增加。其次，个人风险偏好也会影响到气象指数保险的需求，Dercon（2009）对农民风险偏好进行研究后发现农民比较倾向于小额保险，这种保险有潜力在负面冲击产生时提供补偿来降低成本；Clarke（2009）研究认为如果农民对风险厌恶程度非常大，即便保险非常便宜，他们也不会购买。最后，其他一些个人特征也会影响气象指数保险需求，Hill，Hoddinott，Kumar（2013）研究发现受过教育、富有或表现出积极主动特征的人很可能会首先进入气象指数保险市场，并且那些面临更高降雨风险和风险厌恶程度较低的人更倾向于购买保险；Lampe，Würtenberger（2019）通过前景理论（PT）模型预测，对保险不了解的农民的需求会随着损失厌恶的增大而减小，而保险知识丰富的农民的需求随着损失厌恶的增大而增加。Matsuda，Kurosaki（2019）还认为从未有保险公司接触经历的农民的保险需求量较小。

另外，家庭因素也会影响气象指数保险的需求。一般来说，农户的土地规模越大，机械化程度越高，对气象指数保险的需求就越大（汤颖梅等，2018）。Binswanger-Mkhize（2012）和Dercon，Christiaensen（2011）研究认为贫穷农户家庭由于没有购买保险所需的流动性资金，或未拥有复杂的金融工具经验，因此不会采用新的（风险管理）技术，因而通过保险进行风险管理的需求较低。同样，Janzen，Carter，Ikegami（2013）通过模拟发现，处于贫困线以下的家庭购买保险的可能性是最小的。另一些研究发现家庭信贷能力也会影响到气象指数保险的需求，但不同研究的观点有所差异：Giné，Townsend，Vickery（2007）对印度的安德拉邦降雨保险进行研究时发现，信贷受限的家庭对气象指数保险没兴趣；但Karlan，et al.(2014）持相反的观点，他们认为信贷约束对农业投资（购买气象指数保险）没有约束力，风险是影响购买气象指数保险主要的因素。

4. 基差风险对需求的影响

基差风险是影响气象指数保险需求的一个关键因素，它被广泛地认为是指数保险的“致命弱点”（Jensen，et al，2018），气象指数所估计的损失与实际损失有所不同，通常认为这是对作物使用天气指数保险的主要限制（Boyd，et al.，2020）。Doherty，Schlesinger（1990） 研究显示指数保险的理性需求与基差风险呈负向关系，与风险厌恶程度呈正向关系。Gaurav，Chaudhary（2020）在印度进行了实地实验来研究空间基差风险对需求的影响，发现如果告知农民有关基差风险的相关信息，会大大降低他们的购买意愿。

降低基差风险在推行气象指数保险的过程中始终是一个难题，许多学者都在此方面进行过大量研究。Morduch（2006）研究认为基差风险在很大程度上和气象站的分布有关，很多发展中国家由于基础设施建设较差，在气象站方面得不到充足的数据，即使新建气象站可以得到高质量的数据，但新的气象站没有历史数据为保险的定价做参考，会导致赔付与损失不协调。Wang，Zhao（2019）认为空间异质性是基差风险的主要来源，为加强保险产品的空间相关性，可以通过缩小保险覆盖范围和提高数据获取能力来实现。Skees（2008）和Clarke（2011）认为基差风险是低需求的主要影响因素，但可以利用合同设计和技术创新来降低基差风险，进而提高指数保险的有效需求。Dercon，et al.(2014）、Mobarak（2012、2013）根据研究证明了Clarke（2011）提出的基差风险在影响需求上的关键作用。Weber（2019）进一步提出对于同一种农作物，还需要考虑不同品种的耐旱性和生长周期等品质是不同的，否则可能会导致基差风险对该保险的需求产生很大的消极影响。Huo（2017）同时也研究了基差风险中的个人风险和协同风险对气象指数保险支付意愿的影响，研究发现协同风险较大会使得支付意愿低于精算后的保费，即农民不会以市场价格购买保险，从而导致了气象指数保险的低需求。

5. 其他因素对需求的影响

除以上提到的因素会影响到气象指数保险的需求外，非正式风险分担在一定程度上也会影响气象指数保险的需求。尽管发展中国家普遍缺乏正式金融产品，但农户确实使用了一系列风险管理策略，例如移徙、多样化经营或非正式风险分担等（Jensen，Barrett，2017）。King，Singh（2018）研究了越南农户对指数保险的需求，发现那些倾向于通过朋友或亲戚来帮助自己应对风险的家庭更有可能获得私人资金转移，而这抑制了保险需求。Takahashi（2019）对此持有不同的观点，他认为指数保险和非正式风险分担之间有互补关系，农户的协变天气风险可以通过指数保险来保证，而基差风险可以通过非正式转移来保证，这种互补性提高了受保人的支付意愿。非正式风险分担是影响需求较为重要的因素，影响程度会因国家和地区不同而不同。除此以外，某些地区的特殊情况也应当予以考虑，比如因文化而产生的需求障碍：在肯尼亚北部提供的IBLI产品不符合伊斯兰宗教法，因此该地区数百万穆斯林牧民不能进入气象指数保险市场，直至Takaful保险有限公司推出一种符合伊斯兰教义的抗旱指数产品，才使得气象指数保险在这一区域内得以推广（Jensen，Barrett，2017）。

（二）促进需求的措施

目前，在世界范围内，有很多国家在实施气象指数保险时都遇到了市场需求较低的情形，因此，为了进一步提高气象指数保险在当地的需求，实践者和研究者们正在不断探索促进市场需求的措施，下面就相关促进措施进行总结。很多学者认为应该优化保单设计来提高气象指数保险的市场需求。Dercon，et al.(2014）在研究保单设计时提出可以通过提供多种天气衍生品来提升市场需求；Boyd，et al.(2020）通过数据分析和实证分析得出设计天气指数保险时构建多变量天气指数可以降低基差风险，从而减小基差风险对需求的负面影响，对此Wang，Zhao（2019）表达了相同的观点，农作物并非只遭受一种天气灾害的影响，如果在设计保险时可以覆盖所有的天气风险，基差风险会相对较小。Hill，Robles（2011）认为一个好的指数产品应该可以被买方评估，让农户确定哪种天气衍生品的组合是可以被他们所接受的。研究发现农户往往对收入和财富损失较为关注，而对降雨量是否短缺不关注，农户需求的理想保险产品不仅要与一种或多种农作物的产量相关，而且通过这些农作物获得的收入需在总收入中占比较高（Carter，et al.，2014）。因此，在进行天气衍生品设计时，充分考虑农作物产量与收入的关系，合理进行产品设计。

此外，多数学者都认为气象指数保险的运行需要政府给予相应补贴来促进其市场需求（Cai，et al.，2014；Dupas，2014；Takahashi，et al.，2016；Negi，Ramaswami，2018 ；Fischer，et al.，2019）。Greatrex，et al.(2015）、Benfield（2013）、Singh（2010）都认为在印度指数保险市场需求的产生大部分归因于75%的高额保费补贴。Gaurav，Chaudhary（2020）的实地实验表明，向农民提供基差风险的信息会大大降低购买降雨保险的意愿，但将有关基差风险和补贴的信息相结合进行传递可以显著降低负面影响。虽然大部分学者认为政府补贴可以促进气象指数保险的需求，但对于政府补贴的数量，学者之间产生一定分歧：McIntosh，et al.(2013）研究发现，即使是数额很小的补贴券也能显著提高农户对气象指数保险的接受程度；而Barnett， Coble（2012）则认为农作物保险的需求是非弹性的，要大量补贴才能显著提高参保率，而许光清等（2020）研究中国气象指数保险市场时发现，中国政府补贴比例较高，缺乏风险分散的市场机制，应该发展再保险和衍生品机制来进一步分散风险。可以看出对于政府补贴的力度问题需要进一步深入探讨。

还有研究认为向团体或非正式组织销售气象指数保险会提高气象指数保险的参与率。例如Mobarak，Ronsenzweig（2013）发现将保险出售给群体会有效缓解基差风险对需求的消极影响；同样，Dercon，et al.(2014）的结论是向团体出售保险可以在现有的非正式风险分担的帮助下增加需求。Janvry，et al.(2014) 在前人基础上进一步得出结论，认为个体的支付意愿会低于集体，这一观点正得到越来越多的支持。向团体而不是个人营销可能有很多优势，这样不仅降低了销售成本，而且在保险被提供时增加了团队对保险的信任（Hill，Hoddinott，Kumar，2013）。并且当它与群体内部非正式风险结合时，可以允许个人管理群体内部的小级别风险，并使用群体保险购买来投保更大或更多的协同风险（Clarke，Dercon，2009；Dercon，et al.，2014）。

金融知识的普及也可以促进气象指数保险的需求。出现需求较低的状况还可能是由于潜在的买家对气象指数保险不了解，会低估支付的可能性和金额（Karlan，et al.，2014）。Cole，et al.(2013）对印度的研究、Giné，Yang（2009）对马拉维的研究以及Cai，et al.(2014）对中国的研究都证明了家庭理财知识对气象指数保险的需求具有重要的影响作用，加强相关理财知识的普及会促进气象指数保险的需求。基于此，Carter， et al.(2014）提出可以通过社交网络在社区中的传播来增加气象指数保险的需求。除此之外，在知识普及方面，许光清等（2020）和马昕（2020）认为政府和社会组织还应当加强对公众的气候变化教育，使人们能够对气候风险的不确定性和可能的灾难性后果有一个清楚的了解，进而了解保险的风险保障能力。

通过一些措施增强农户的信任感也可以促进气象指数保险的需求。Cai，et al.(2014）研究认为农民对保险本身的信任程度影响他们对保险的需求，而这种信任程度可以通过金融知识获取、自己参保经历或亲眼目睹身边熟悉的人参保赔付状况逐渐建立起来。还有学者研究可以通过信托机构（Cole，et al.，2013）、本地风险分担团体（Hill，Hoddinott，Kumar，2013）等方式来解决农民不了解、不信任的问题，进而提升气象指数保险的需求。

总结与评述

目前很多国家在不断开发实施气象指数保险，相关成果不断出现，本文主要梳理了国内外气象指数保险供给与需求方面的相关文献并作了细致分析。在气象指数保险供给方面，本文分别从费率测算、理赔触发条件、降低基差风险设计、金融产品创新四个方面来对现有文献进行梳理。基差风险是影响供给的关键因素，所以了解基差风险是研究气象指数保险供给的关键，本文结合众多学者的研究，根据基差风险的定义，描述出现基差风险的几种情况，并分析目前国内外研究减小基差风险的相关论述，很多研究者希望通过金融产品的创新或者保险产品与非正式的风险管理体系相结合等方式来减小基差风险，但仍然没有提出大家公认的相对有效的设计方案。目前学者们主要关注如何将气象指数保险产品设计得更加合理，包括费率的测算、理赔条件的研究；同时，相关研究还在不断探索完善产品设计以及创新金融产品来避免或减小在气象指数保险运行中产生的基差风险。在产品设计方面，如何减小基差风险可能也是未来研究的重点，目前虽然对气象指数保险产生的基差风险进行了一些研究，但仍然存在以下不足：第一，对基差风险的测度缺乏相应客观、公认的方法；第二，没有对基差风险进行具体测度，原因可能是由于连续多年的微观农户数据缺乏，使得基差风险的具体测度较为困难；第三，对于基差风险的产生原因及影响因素的探讨仍不够全面。在未来可以进一步深入研究的话题包括对基差风险大小的测度以及测度方法的探讨，还有基差风险出现的影响因素以及影响程度的分析。气象指数保险在技术方面如果不能很好地减小基差风险，在未来很可能会被其他指数类保险所替代，如逐渐兴起的遥感指数保险等。整体来看，在气象指数保险供给方面的研究中仍然缺乏政策实施前的评估研究。由于气象指数保险对区域内的作物受灾系统性有一定要求，如果在不进行可行性评估的情况下直接实施，可能会增大气象指数保险失败的概率；因此，对气象指数保险进行实施前的评估是不可缺少的，这也是需要进行进一步研究探索的方向。另外，在国内随着一些地区逐渐将气象指数保险纳入到政府补贴范围内，气象指数保险相关补贴方面的研究也可能会成为未来的研究热点。

对于气象指数保险需求方面的研究，目前大部分都是在探讨导致气象指数保险需求较低的因素，文献从不同的角度来探讨导致气象指数保险需求较低的原因，如区域经济状况、产品价格、个人或家庭、基差风险等因素；并试图针对这些因素采取一定措施来提升农户的需求。虽然这些因素对气象指数保险的需求产生了一定影响，但大多研究往往忽略了很多发展中国家发展指数保险的目的是为了消除贫困。在这些地区，贫穷的农民很可能没有购买政府服务的流动资金或不具有金融工具运用的经验（Binswanger-Mkhize，2012）；因此，贫穷的农民通常最不可能采用新的（风险）技术（Dercon，Christiaensen，2011）。如果将气象指数保险目标定位为消除贫困，那么就不应该过于强调在市场条件下农户的需求行为。

另外，在气象指数保险的需求方面，虽然一些研究探讨了气象指数保险产生的基差风险对农户需求的影响，但未探讨农户对基差风险的接受程度。由于基差风险是气象指数保险不可完全避免的误差，需要对农户的容忍度进行测度来判断区域气象指数保险的可行性，因此，未来我们需要就农户对基差风险的态度以及忍受程度做进一步研究。