【摘 要】
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本文基于农业综合风险区划深入探讨主粮作物收入保险的市、县级差异化定价，选取玉米为代表，运用江苏省13个地级市与33个产粮大县（市、区）1999—2019年农业数据，构造产量风险、气候风险、土壤风险的多维指标体系区划农业综合风险，验证期货市场价格发现功能，采用参数估计法与Copula函数的定价方法厘定保险费率，运用ARIMA模型预测保险金额并计算财政补贴政策下政府与农户保费承担情况。研究发现：第一，
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本文基于农业综合风险区划深入探讨主粮作物收入保险的市、县级差异化定价，选取玉米为代表，运用江苏省13个地级市与33个产粮大县（市、区）1999—2019年农业数据，构造产量风险、气候风险、土壤风险的多维指标体系区划农业综合风险，验证期货市场价格发现功能，采用参数估计法与Copula函数的定价方法厘定保险费率，运用ARIMA模型预测保险金额并计算财政补贴政策下政府与农户保费承担情况。研究发现：第一，13个地级市与33个产粮大县（市、区）被划分为低、中、较高、高4类风险等级；第二，玉米期货市场具备价格发现功能，期货价格与单产的对冲效应比现货价格更强，可以在同等保障水平下有效降低保险费率与保险费用；第三，得到异质性风险等级下市级、县（市、区）级的四种保险组合，包括单产与现货价格、单产与期货价格的两类保险费率以及预期保险金额、历史保险金额两类保险金额。基于Copula函数定价方法经过试点市（县）数据检验，对我国其他省份市（县）也可具有普适性与可操作性，亦能对主粮作物以外的其他农作物定价提供参考。针对收入保险定价提出加强数据积累、成立国家级农业大数据集成共享平台、完善主粮期货市场、因地制宜差异化推行与补贴等政策建议。
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