1978 年以来，我国确立以养为主的渔业发展方针，水产养殖业迅速发展。2015 年我国水产养殖产量4937. 90 万吨，占全国水产品总产量的73. 70%，其中海水养殖产量1875. 63 万吨，占全国水产品总产量的28. 0%，可见海水养殖在我国渔业生产中占有重要地位。然而，海水养殖业的高投入、高产出、高风险的三高特性，迫切需要渔业保险来保障发展。
1982 年，中国人民保险公司恢复办理商业性渔业保险，但自然灾害、水域环境污染和突发疫情等事件的频繁发生，致使保险赔付率高达80% ～ 90%，人保财险公司不得不停办( 刘祥祥， 2013) 。2007年国家实行政策性农业保险试点以来，包括渔业保险在内的农业保险业务得到了快速发展，相应的理论研究成果也迅速增多。2008 年起，国内学者尝试研究气象指数保险产品。不过，研究成果主要针对粮食作物和经济作物，对渔业保险产品研究较少，气象指数型渔业保险研究成果更少。
强降雨是我国海水养殖业生产面临的主要气象灾害之一，主要致灾机理是连续降雨会降低海水表面的盐度，造成海水养殖品因盐度不适而死亡。例如，海参是我国北方重要的海水养殖种类和渔业经济增长点，盐度是影响海参存活、生长和发育的重要因素之一，海水盐度受降雨影响明显，特别是雨季中的连续强降雨会使近岸池塘海水盐度在十几个小时内骤降，超出海参正常盐度适应范围，造成海参大量发病，甚至死亡。
本文以渔业中的海参养殖为例，借鉴气象学、水产养殖学、保险学的相关研究成果，通过分析强降雨对海水盐度的影响，借鉴农作物气象指数型保险产品对构造参数单产波动模型、基差风险、费率厘定、产品定价等技术问题的处理方法，研究降雨指数型海水养殖渔业保险产品。
一、降雨指数型海水养殖渔业保险产品特点降雨指数型海水养殖渔业保险是一种应用于渔业风险管理的气象指数保险产品，是基于降雨指数来设计保险方案，把一定时段降雨量的变化引起海水盐度降低，进而对渔业生产所造成的损害程度指数化，构造降雨量参照指数与渔业产量损失的对应关系。当设定的参照指数达到保险合同约定的赔付触发水平时，即认为降雨量对渔业产量造成了损失，保险人根据保险合同约定的赔付方案对被保险人进行赔付。
相对于传统的商业性海水养殖渔业保险产品及渔业互助保险产品，该产品具有以下功能特点: 第一，有效降低保险公司经营和管理成本。通过把海水养殖渔业的损失程度指数化，将保单设计得更加简明易懂，保险人不再需要对单个投保人进行风险分类，只需要根据实际降雨指数和触发值之间的差值进行标准统一的赔付，避免了投保海域与受灾海域难核定、损失程度难界定的问题，提高了保险理赔速度，有效降低了保险公司的经营和管理成本。
另外，降雨指数合约保险所设计的赔付标准更加简单易懂，渔民接受程度高，有利于减少政府和相关部门对渔民的教育成本。第二，缓解逆向选择和道德风险。降雨指数型海水养殖保险直接根据预先设定的参照指数过点即赔，其在指数设计之初就假定了投保人、保险标的、保险责任等的同质性，因而不需要对渔民活动进行监督。其承保与理赔相对简单，简化了以往传统保险为防止道德风险和逆选择而进行的勘察、承保、定损、理赔等工作，一旦发生保险责任损失，保险公司只需要从气象部门获取统计的降雨量数据便可对保户进行赔偿。第三，标准化的保险合同可以更好地分散风险。从可保风险的理想条件讲，海水养殖业面临的自然灾害属于弱可保性风险，降雨指数型海水养殖渔业保险能将弱可保性的降水灾害转化保险产品，标准化的保险合同在二级市场上更容易流通，较好的流动性促使其进入金融衍生品市场，能够分散保险人风险。
二、设计降雨指数型海水养殖渔业保险产品的主要步骤
从全国范围来看，气象指数型海水养殖渔业保险产品的实践并不多见。2014 年，人保财险公司开发出了辽宁大连海水养殖风力指数保险和山东藻类养殖风力指数保险产品，太平财险公司开发出了山东省海带养殖风灾指数保险产品。2015 年，太平财险公司开发出了山东省扇贝养殖风灾指数和山东省海参养殖气温指数保险产品，太平洋财险公司开发出了海南深水网箱养殖天气指数保险产品。本文将结合农业气象指数保险产品的设计方法，以海参养殖为例，研究降雨指数型海水养殖渔业保险产品设计的主要步骤以及需要解决的关键技术问题。
( 一) 分离气象产量
借鉴现有气象指数保险模型，将海参产量分解为趋势产量Yt、气象产量Yw、营养产量Yn和随机产量 四部分，即Y = Yt + Yw + Yn + 。其中Y 为海参的实际产量; Yt为海参的趋势产量，它是指在正常状态下得到的一种理论产量; Yw为气象产量，它是指在海参正常生产年景中由气象因素造成海参产量偏离理论值的产量; Yn为营养产量，它是指由于管理水平等的变化对海参造成的影响产量; 为随机波动项，是指由于其他变量的变动对海参产量的影响。一般情况下，Yn较稳定，可以归纳为一种稳定的趋势产量，具有不确定性和无规律性，利用现有数据对Yw进行统计拟合要比对Yt、 进行统计拟合更合理。在通过对Yw的拟合，且 通过检验水平的情况下，Yt = Y - Yw。关于趋势产量的确定方法，可选用移动平均法、回归分析法、滤波分析法，具体的产品设计需要进行不同趋势产量拟合方法的比较分析。在运用不同的方法求得趋势产量序列以后，利用Yt = Y - Yw分别进行气象产量的分离。
在选取合适的时间序列数据时，所选时间序列需能反映出数据的长期趋势，因此所选择的时间序列不宜过短。为减少基差风险，所选择的海域范围不宜过大，最好该海域附近有气象观测站点，同时要保证该海域的内部环境具有一致性。
( 二) 确定降雨量赔付指数
如前文所述，降雨对海参的生长影响很大，其成灾机制为: 连续降雨海水盐度骤降海水养殖品大量发病、死亡渔民损失，根据成灾机理，降雨指数型海参养殖保险产品的核心是建立降雨量与海参气象产量之间的关系。因此，产品设计有两个思路:第一，可以分别通过构建降雨量与海水盐度，以及海水盐度与海参气象产量之间的联系，确立降雨量与海参气象产量之间的关系，同时确定降雨量赔付指数。对某一海域的盐度进行检测时，以微波遥感技术、裸露光纤法为主，传统导电率法、表面等离子共振法、基于PSD 的光学法、基于盐度敏感材料的测量法等海水盐度检测技术为辅，分析统计不同降雨强度对海水盐度变化的影响。同时，检测不同强度的降雨对海水水温、海水PH 值的变化影响。第二，可以通过将气象产量作为因变量，通过构建海参气象产量与降水、温度、风力等致灾因子之间的回归分析来确立相关关系，将降雨从其他致灾因子中分离出来，确立降雨同海参气象产量之间的关系，同时确定降雨量赔付指数。在降雨指数中，临界降雨量是确定该降雨量下的海水盐度是否导致海水养殖品发病、死亡的临界条件。值得重视的是，不同纬度位置的海域，其盐度也不同。在研究海域内，应将纬度、海域轮廓、洋流影响等情况综合考虑，设置海域差别化的阈值。另外，由于盐度对海水养殖品的影响非常复杂，它取决于海水养殖品的种类、生长阶段、生理状态、营养状况及盐度同水温和酸度的相互作用等，因此还需要分析统计该海域发生强降雨事件的季节、概率分布以及降雨时海参的生长阶段情况。
根据国家气象部门实时公布的日最大降雨量，同时参考我国现有关于盐度对海参不同发育阶段存活和生长的相关研究成果，本文设定指数触发值的依据是: 海参适盐范围为28 ～ 34，能够生存的盐度不超过39，不低于14。盐度降至9时，12 小时稚参全部死亡; 盐度降至13时，24 小时90%的稚参死亡; 盐度为26时开始明显抑制幼参生长。
( 三) 保险费率厘定和保费定价
降雨指数型海水养殖渔业保险产品纯费率的计算方法主要有两种: 第一，经验费率法，将某一海域的历史损失率的平均值看作是当年损失率进行费率厘定。第二，运用参数法或非参数法设计渔业单产分布模型的单产模型推导法。其中，在进行参数估计时，参数法可选用非正态分布、Weibull 分布、逻辑分布等进行估计，非参数法可选用和密度估计法等方法进行估计。由于经验费率法适用于高质量连续性的历史数据，结合我国渔业历史数据质量不高的现实情况看，可考虑选用单产分布模型推导法计算降雨指数型渔业保险纯费率。纯保险费等于渔民的预期损失，则纯保险费率= 渔民的预期损失/保险金额。
在对降雨指数型海水养殖渔业保险产品进行保费定价时，从减小基差风险的角度，我们采用指数模型法，通过渔业历史数据的指数分布同各个指数分布进行拟合，将拟合程度高的分布指数确定为降雨指数分布模型，利用参数或非参数确定灾害发生损失率，结合蒙特卡洛方法对降雨指数保险产品进行定价。
三、降雨指数型海水养殖渔业保险产品的技术难题与对策建议
相对于农作物指数类保险产品，降雨气象指数型海水养殖渔业保险产品面临的受灾环境较为复杂，且目前的数据基础环境较差，为进一步促进该产品的发展，在研究中须解决相关技术难题，在引用中需加强相关部门间的合作，同时需要完善基础设施建设和提供政策支持。
( 一) 气象指数类海水养殖渔业保险产品的技术难题及其克服
1. 从致灾单因子向多因子转变的技术难题
以海参为例，在强降雨过后，影响海参生长、存活的因素有很多，它不仅受盐度变化的影响，同时也会受到PH 值突降、底层氧气缺乏等因素的影响，海洋环境复杂，监测起来难度较大。此外，海参处于不同的生命周期，其抵御风险的能力程度也有区别。要想构建出完善的模型，就应当把所有影响因素考虑在内。然而，多因子模型设计起来非常复杂，现有的技术水平还不足以支持我们进行研究。也就是说，如何将降雨造成的影响从众多因素的共同影响中分离出来，准确测算降雨的减产贡献率，如何测定降雨量与海水盐度之间的联动效应，在确定触发条件和实际赔付时如何同海参的生命周期紧密结合，这些都是目前亟待解决的技术难题。
以海参为例，针对其受灾环境较为复杂这一技术难题，可分别从如下两个思路入手: 第一，若数据基础较为理想，首先需要尝试寻找到降雨导致的海水盐度降低为主要致灾因子的年份，可以这些年份为主要分析点，并将其他年份的产量做正常化处理，在此基础上构建降雨指数与气象产量之间的相关关系。第二，若数据基础较为复杂，不能准确寻找出降雨导致的海水盐度降低为主要致灾因子的年份，可以将包括降雨在内的诸多气象灾害因子数据根据受灾特点作出处理，如均值、标准差、极值点选取等，将处理后的诸多受灾因子与气象产量构建回归关系，寻找各气象灾害因子对减产的显著性程度。
2. 降低基差风险的技术难题
基差风险是指当实际的降雨量达到预设的触发值时，保险人根据预先设定的赔付方案对被保险人进行的保费赔付与被保险人实际的损失不完全匹配的情况。也就是说，可能有的渔民没有受灾，但得到了保险公司的赔偿，有的渔民受灾情况很严重，而得到的赔偿与其灾害损失不一致。由于在设计降雨指数型海水养殖渔业保险产品的过程中，需要复杂的数据处理和模型构建，如果不能较好地控制降雨量、海水温度、海水盐度、海水PH 值及海产品生理特性等因子间的相互作用关系，产品设计过程中的某一步骤出现误差，都会导致测算出的指数赔付值与实际损失值之间存在误差。此外，由于我国现阶段在渔业保险方面还存在历史统计数据不完整、数据质量不高，海洋环境复杂，技术支持力度不够等问题。在理论和实践研究都不足的情况下进行保险产品设计，其基差风险问题很难避免。
当前阶段，有效降低基差风险的关键是完善基础条件建设，加强对历史数据信息的高质量采集，求得科学的保险合约触发值。对此，我们建议应配置齐全的气象观测站点，利用数据采集软件，加强对海域相关数据的搜集工作，合理借助微波遥感、水下影像、声呐等技术，实现对海洋数据变化情况的检测。
( 二) 发展降雨指数型海水养殖渔业保险产品的政策建议
相对于农作物的气象指数保险产品，海水养殖气象指数保险产品在勘察、定损、理赔等方面所要求的专业性较强，相应的产品设计要复杂得多，需要保险学、水产养殖学、气象学等多学科的结合。因此，建议政府有关部门应当加快为气象指数型海水养殖渔业保险产品的研究提财政支持，鼓励并政策引导气象指数型渔业保险产品的试点工作，规范业务试点流程，同时强化渔业部门、统计部门、气象部门等和保险公司之间的合作。