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啥!連天氣都可以保險:初探天氣參數型保險

 

前言

 

冷冽的寒冬來臨,許多人正為佳節的到來而歡欣鼓舞,但農漁民卻因寒冬所可能造成的損失而愁眉苦臉,深怕低氣溫讓過去一年的辛勞化為泡沫。每逢寒冬亦或是颱風過境,農漁業的災損常常是新聞報導中的焦點,是氣候變遷日益嚴重下所必須正視的課題。為了降低極端天氣事件對農漁民生計產生的影響,2017年在農委會的委託及輔導下保險公司首度推出農業保險產品。其中「天氣參數型保險」(Weather Index-based Insurance)首度被引入台灣,該保險以實際天氣狀況作為理賠依據,與一般保險以實際損失為依據大相徑庭,因而引起許多的討論。

 

本文會先著重於介紹天氣參數型保險的崛起以及相關基礎知識,並比較傳統型農業保險與天氣參數型保險的優點與缺點。往後則以一系列文章分析其對於市場參與者的意涵與政府可行的政策方向。

 

天然災害損失劇增,台灣農業面臨嚴峻考驗

 

全球正受到氣候變遷的衝擊,人類的財產與生命遭受巨大威脅。根據慕尼黑再保險(Munich RE)的報告,2017年因天然災害造成的損失金額預估達到3,300億美元,為2011以來次高,且天氣相關災害所造成之損失為歷史新高。值得注意的是,在自然災害風險攀升之下,人類運用財務風險管理工具避險仍然有限,受到保險保障的比例只有41%。

 

 

極度依賴天氣條件生產的第一級產業:農、林、漁、牧(以下簡稱農業)想當然爾面臨了更大的衝擊,尤其位處於北迴歸線上的台灣面臨了多樣的自然災害包含颱風、寒害與洪水等。農委會農業統計年報顯示,2017年的農業災害金額達到350億台幣,為近20年來新高並且有逐年遞增之趨勢。因此對農業來說,如何運用財務風險管理工具來控管天然災害風險,已經是不可忽視的議題。

 

 

傳統農業保險能控管風險,但有其限制

 

保險作為現代主要的風險管理工具,運用於農業的財務風險控管已行之有年,1938年美國實施了聯邦農作物保險計劃為農業保險的先驅,歷經多次的改善,農業保險機制逐漸於已開發國家中生根,並在開發中的農業大國快速成長。2011年全球農業保險規模約235億美元,2005年到2011年之間全球農業保險保費年成長率為20%,其中巴西、中國以及印度貢獻了大部分的成長。

 

保險作為現代主要的風險管理工具,運用於農業的財務風險控管已行之有年,1938年美國實施了聯邦農作物保險計劃為農業保險的先驅,歷經多次的改善,農業保險機制逐漸於已開發國家中生根,並在開發中的農業大國快速成長。2011年全球農業保險規模約235億美元,2005年到2011年之間全球農業保險保費年成長率為20%,其中巴西、中國以及印度貢獻了大部分的成長。

 

天氣參數型保險補足損失補償型保險之缺點

 

鑒於損失補償型保險之缺點,各國開始發展天氣參數型保險,以提供農漁民更完整的保障。天氣參數型保險源自於天氣衍生性商品,其核心概念是將保險公司的實際賠付連動於某一個與損失程度高度相關的天氣參數。以台灣唯二的天氣參數型保單:「富邦產物溫度參數養殖水產保險單」以及「臺灣產物高雄地區降水量參數養殖水產保險」為例,便是分別使用溫度以及雨量作為賠付的參數,過低的氣溫或是過大的雨量皆存在對養殖魚造成損傷的可能。

 

天氣參數是投保人與保險人無法決定或影響的大自然現象,並且雙方都能輕易地獲得公開且完整的資料,因此投保人沒有動機去危害本身所生產的作物而產生道德風險,也沒辦法事先得知更多資訊去增加投保單位而造成逆選擇。此外,依據契約內約定的天氣資料進行賠付省略了損失認定的過程,因而加快投保人獲得保險金的速度也降低了保險公司的營運成本。

 

初探天氣參數型保險:賠付型態

 

天氣參數型保險的賠付型態類似於選擇權,有一個開始賠付的起始值;投保人獲得的賠付會隨著指數的增加而增加。以「富邦產物溫度參數養殖水產保險單」為例,其賠付的參數是實際氣溫連續低於10˚C的持續小時數,當賠付參數大於9小時,保險公司便依比例進行賠付。與選擇權略微不同的是,保險公司設有賠付的上限,在此例中若持續小時數大於23小時便不再進行賠付。

 

然而,並非所有的參數都與保險標的損失接呈現線性的關係。以「臺灣產物高雄地區降水量參數養殖水產保險」為例,保險公司認為當參數略大於初始值時作物的損傷將會快速的增加,當指標大於某個門檻時損失程度便會減緩,因此投保人獲得的賠付是一個凹向橫軸的型態。

 

 

天氣參數型保險擁有基差風險,但有解決之道

 

從賠付的型態可以發現,天氣指數型保險的本質接近於衍生性金融商品。換而言之,投保人存在作物有損失,但天氣參數未超過賠付標準而未能獲得賠付的狀況,此落差稱為基差風險(Basis Risk)。基差風險主要來自於參數無法解釋作物損失率的部分,以及作物與氣象觀測站之間的距離過長所產生的誤差。雖然基差風險並不能完全去除,但能透過更加精良的統計模型或是密度更高的氣象測站可以縮小基差風險。台灣在此領域擁有完整且高密度的氣象監測網:中央氣象局設立26個測站、205個自動氣象觀測站以及218個自動雨量觀測站於全台各地,讓保單設計者得以透過大量且精細的資料建立模型,降低投保人面臨的基差風險。

 

結論

 

台灣政府在農業的風險管理上沒有明確且長期的規劃,加上農產業以小農戶為主,耕地零碎且規模小,使得過去保險公司因過高的營運成本而不願設計農業保險。天氣參數型保險的出現恰巧為台灣目前的窘境提供了一個出路。不僅補足了道德風險與逆選擇的缺點,也解決了保險公司成本過高的問題。即使天氣參數型保險仍存在基差風險的缺點,但憑藉科技的進步以及台灣的氣象觀測網能有效的降低基差風險的影響。筆者認為台灣天氣參數型保險雖尚屬實驗階段,但基於明確的需求、農業特性以及完備的發展條件下,在未來幾年會如雨後春筍般出現。

 

 

資料來源

  1. Agriculture Insurance: More Room to Grow?, The Actuary Magazine
  2. Agriculture Insurance, The World Bank
  3. Natural Catastrophe Review 2017, Munich RE
  4. 富邦產物溫度參數養殖水產保險單
  5. 台灣產物高雄地區水量參數養殖水產保險

[1] 2011年發生日本311大地震,當年災損金額達到3,540億美元

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