贵州省农业灾害风险评价及对应农业保险分析

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1、贵州省农业灾害风险评价及对应农业保险分析唐贤浩摘要：贵州省西部贫困地区，农业气象灾害频繁，对农业特别是农业经济的影响巨大。为从农业经济角度对我省农业风险进行考擦，本文将通过实际数据分析传统的风险区划方法，并提出更适合贵州省情的风险划分模型，通过数据计算得出贵州省各市（州、地）的农业风险水平，并就对应不同风险水平地区的农业保险发展进行讨论。关键词：农业灾害农业风险模型农业保险Abstruct:Westernpoverty-strickenareasinGuiZhou,theagriculturemeteorologica

2、ldisastersfrequently,hashadahugeimpactonagriculture,especiallyinagriculture,theeconomy.FromtheAngleoftheagriculturaleconomyinourprovinceagricultureriskresearch,thisarticlewillthroughactualdataanalysis,thetraditionalriskzoningmethod,andputforwardmoresuitableforth

3、eriskofGuiZhouprovincialsituationmodel,throughthedatacalculatedinGuiZhouprovincecitiesagriculturalrisklevels,andthecorrespondingtotheagriculturalinsurancedevelopmentintheregionsofdifferentrisklevelsarediscussed.Keyword:AgriculturaldisastersAgriculturalriskmodelA

4、griculturalinsurance一，引言20世纪以来，随着人口、资源与环境矛盾的日益加深，农业气象灾害成灾次数、经济损失和受灾人口明显增多，农业气象灾害灾情不断上升，灾害风险已经成为可持续发展的最大障碍，最大限度的减轻灾害的影响和损失已成为区域可持续发展的重要前提之一。贵州省西部贫困地区，喀斯特地貌发育比较完善，生态环境脆弱性强，农业气象灾害频繁，如2008年雪灾、2009－2010年的旱灾，以及近年不断出现的各种自然灾害，给农业特别是农业经济的持续发展带来巨大影响。农业保险作为一种现代金融产品，对于分散农业风

5、险与灾害损失、提高区域综合减灾能力、实现经济持续发展有着重要作用。二，贵州农业灾害风险一般模型评价2.1，农业风险区划风险区划是以风险种类或构成风险的要素为指标，把风险相同或相近的地域划在一起作为同一个风险区，进行风险区域划分，以便于控制和管理风险。[1]由于笔者所学专业有限，本文所述农业灾害风险划分主要是指农作物风险划分，根据历年农作物产量的统计分析来反映一个地区的农业风险水平，以市（州、地）为单位，划定不同的风险区域。本文所考察的风险数据主要是粮食单产波动水平，粮食单产波动水平是衡量粮食单位面积产量的年纪变动幅度，

6、可以反映自然灾害对农业生产的综合影响，数值越小表明农业生产越稳定，自然灾害对农作物收成的影响越低，风险自然越小。本文的数据来源于1999年至2012年的《贵州统计年鉴》，通过整理计算得出各市（州、地）1998年至2011年的主要粮食单产（包括稻谷、小麦、玉米、大豆）。表一贵州省各市（州、地）主要粮食单产单位：吨/公顷贵阳市六盘水市遵义市安顺地区铜仁地区黔西南州毕节地区黔东南州黔南州19984.1033.5353.9554.1223.9783.6793.2044.3654.1619994.243.6884.0974.18

7、54.0583.7333.3934.2573.70220004.5863.7384.2314.4324.0983.8673.5324.2954.00420014.2493.8233.6644.5263.6873.8633.3984.3934.09520023.1883.6483.683.1113.7553.5113.4543.8472.96320034.1893.8874.0234.5494.0823.9853.3234.3834.20920044.5324.074.2014.8434.2834.1163.8164.5

8、544.35620054.6584.1544.1235.0133.9024.2073.924.4394.40720064.5794.2383.4455.1123.9194.3063.934.4514.57520075.344.8184.595.7143.7744.824.2195.0285.15220085.3714.924.67