森林保险在帮助化解林业生产经营风险、助力生态环境保护方面起到了重大保障作用，能够有效地服务生态文明建设，极大地促进经济社会可持续发展。纵观国内外森林保险的相关研究成果和实践经验，依据森林灾害风险区划制定合理的森林保险费率是保障森林保险经营可持续发展的重要前提，是进行森林保险经营管理制度改革的基础性研究工作。
国内外森林保险风险区划
1国外森林保险风险区划的基本状况
目前，国际上实施政策性森林保险制度较为成功的国家都已经根据森林灾害发生的概率、森林灾害的危险程度和可能造成的损失程度科学地制定了森林保险风险区划，并在此基础上厘定了差异化的森林保险费率。
瑞典和芬兰依据不同的森林类型、森林所处的地理位置和气候条件、森林内部及周边的交通状况以及居民区分布密度等因素将区域内部的森林划分在不同的林区，并在不同的林区间实行差异化的森林保险费率；美国根据森林的保护措施、生长区域的气候适宜性、树种的耐受性、林木的种植密度等因素对区域内的森林进行了森林灾害风险等级划分，并根据森林灾害风险等级厘定森林保险费率；日本根据树木种类、树龄、林地生境状况开展了森林灾害风险区划，并以此为依据确定不同灾害等级下森林保险的额度。由此可见，各国进行的森林灾害风险区划实质都是为了保证同一森林灾害风险区划内森林面临的风险水平基本一致。
2国外森林保险风险区划的基本思路
国外学者进行森林灾害风险的评估与区划的基本思路大同小异，首先建立森林灾害风险区划指标体系，然后根据指标观测值划分森林灾害风险等级，制定森林灾害风险区划。Puri等将权重相加模型中融入聚类方法，制定印度北部的森林灾害风险区划，结果表明作者制定森林灾害风险区划较为合理，最终拟合度为55%-63%。Amparo AB等以西班牙西北部的森林为研究对象，利用神经网络方法建立了该地区的森林火灾预测模型，并制定了森林火灾风险区划，结果显示该预测模型的准确度较高，模型预测结果和实际状况的相关系数达到0.789。Lazaros SI等在希腊森林火灾风险区划的研究过程中，首先运用机器学习算法对区域内每个县的风险因子进行权重分析，然后利用模糊算法划分不同的森林灾害风险区。Gardiner等系统地分析了森林灾害研究中常用的GALES模型和HWIND模型中大风灾害对森林损失的影响程度，确定了风速级别对森林的影响权重，并据此制定森林风灾风险区划。在之后的研究，Gardiner等进一步研究了其它非生物灾害对森林树木的破坏过程，并用GALES模型进行了灾后评估，为森林灾害风险的等级划分建立了定量模型。在Gardiner的研究基础上，Holecy等建立了森林保险综合管理模型系统，并利用该模型系统对德国不同风险区域的森林保险费率厘定进行了初步研究。
3国内森林保险风险区划的研究进展
我国对森林保险风险区划的研究尚处于起步阶段，主要以森林灾害风险区划为主，与保险费率厘定的研究联系不够紧密。许东等综合利用遥感技术和地理信息系统技术，对吉林白河林业局辖区内的长白山森林火灾风险区划进行了初步研究。王华丽通过选取和量化各类森林灾害的风险区划指标，利用因子分析法和聚类分析法，计算了我国31个省区森林火灾、病害、虫害和鼠害4种常见森林灾害的综合得分，并以此为基础划分森林灾害风险区，同时她还建议针对不同的风险区划，制定差异性的保险费率，开发不同的森林保险产品，因地制宜的设计森林保险补贴方案。冷慧卿等也对我国的森林保险区划进行过详细的研究，在其研究过程中，首先对31个省区的历年森林火灾数据进行受害率最优分布拟合分析，结果显示不同地区森林火灾期望受害率差异显著，之后在此基础上将全国森林火灾风险划分为5个等级，最后计算了不同省份森林火灾保险费率。秦涛等以森林火灾为研究对象，建立风险评估指标体系，采用因子分析法对指标进行简化处理，通过聚类分析将我国各地区按森林火灾风险大小划分为六个区域。姚文生等利用山东省森林病虫害的发生面积、成灾面积和成灾率等历史资料，通过指标分区法计算综合指标，首次制定了山东省森林病虫害风险区划。与火灾风险区划研究相比，森林病虫害的发生机理更加复杂，森林病虫害风险区划研究尚处于起始阶段，理论基础和技术方法尚存在较大的不足之处，但这类研究将为今后的研究工作提供宝贵经验，为森林病虫害保险业务的开展建立理论基础。
国内外森林保险费率厘定研究进展
1国外森林保险费率厘定的研究进展
国外主要是根据森林灾害发生的概率分布函数建立相应统计模型，并在模型的基础上进行森林保险费率厘定。Holecy和Gietliova综合分析了森林经营过程中自然风险和社会风险，建立了森林保险理论模型，并利用欧洲山毛榉的历史灾害数据进行了实证研究。Holecy等以斯洛伐克和德国西南部的森林为研究对象，将参保面积纳入考虑范围，构建了更加贴合实际的纯保险费率厘定模型。该模型的基本思路是纯费率等于期望纯费率加上风险纯费率。其中期望纯费率依据森林火灾实际发生概率进行统计，风险纯费率依据森林火灾发生概率的置信区间进行预估。在此之前，Holecy就运用该模型以斯洛伐克森林为研究对象，进行了森林火灾保险费率厘定的相关研究。在其研究过程中，首先以斯洛伐克国家公园1991-2000年间的森林火灾数据为基础计算了研究区内不同树龄和树种的森林火灾风险概率分布函数，然后在风险概率模型的基础上构建了该公园的森林火灾保险模型；Cipriano也运用类似模型研究了地中海地区森林火灾保险费率厘定的问题。由于保险公司的成本和利润率等经验指标受公司治理、人为因素和社会经济的影响较大，所以国外的森林保险模型主要以计算纯风险费率为主，各公司在实际应用中多根据自身状况进行相应的调整。
2国内森林保险费率厘定的研究进展
由于我国的森林灾害、灾后损失等数据时间序列较短、完整性不足，因此我国森林保险经营过程中保险费率厘定主要由精算师根据历史业务状况和未来业务预期进行计算，但这种保险费率厘定方法受人为因素的干扰较为严重，方法的科学理论基础受到一定的质疑。
和国外进行森林保险费率厘定的方法不同，我国进行森林保险费率厘定是主要采取以下两种方法：一种方法是基于森林经营者购买森林保险的意愿方法，另一种方法是基于保险公司的历史赔付状况和预期经营利润的方法。基于历史赔付状况和预期经营利润的方法在实际运用过程中比较容易操作，而且更符合保险公司的实际经营状况，是厘定财产类保险费率的常用方法之一。
我国森林保险风险分区和费率厘定的发展趋势
目前制约我国森林保险发展的主要原因是保险费率的厘定方法没有统一的标准。我国开展森林保险试点以来一直实行以省级行政区为基础的统一费率，在进行保险费率厘定时未考虑灾害的区域特性，费率的厘定受主观影响较大，缺乏科学的厘定方法，因此这种在省域范围内采用统一的保险费率不能反映森林灾害的实际风险水平，很容易造成风险水平和保险费率不匹配的情况发生，极易诱发森林经营者在投保过程中产生逆向选择和道德风险问题，导致森林保险经营状况恶化，打击森林保险经营者开展森林保险业务的积极性，最终导致林业经营完全暴露在各类风险之下，大多数森林经营者的风险保障需求得不到满足。
在森林保险的实践中，只有科学的评估不同地区森林面临的实际风险水平，并制定与风险水平相对应的森林保险费率，才能使森林经营者缴纳的保费与其面临的风险水平相匹配，进而有效降低森林保险投保过程中逆向选择与道德风险。而我国当前已有的森林保险区划主要是在省级行政区尺度进行的，目前迫切需要在省级尺度以下进行更为细致的研究。但是更细空间尺度的数据收集非常困难，而当前广泛流行的空间地理大数据分析可以为今后的研究提供解决思路。未来以森林灾害机理为基础，结合卫星遥感数据、气候环境数据、空间地理数据以及地理信息系统空间分析模块进行森林保险风险区划将是森林保险领域的主要研究方向之一。
作者简介
王明昌，管理学博士，现供职于中国再保险（集团）股份有限公司博士后工作站；王野田，高级农艺师，中国农业保险再保险共同体管理机构负责人；李琼，经济学博士，中国农业保险再保险共同体管理机构高级经理。
