一份面向马里棉农的保险合同，用的是一个买方早已记在账上的数字，而不是花钱另去采集一个新数字

问题

区域平均指数保险，常常连农民自家村子确实歉收时也不赔——这样的保险注定招不来买家

背景

换别人会怎么做

在粗糙的区域指数(跑起来便宜，却容易漏掉真实的局部损失)和细颗粒的村级指数(能抓住这类损失，却容易因当地串通而白白便宜了人)之间二选一——这是每个指数保险设计者都面对的经典两难，本意是绕开基差风险，却被迫在基差风险与道德风险之间二选一。

他们看到了什么

村负责人想要的那个更细颗粒的数字，根本不必从零去采集——棉花的买方在给作物定级、付货款时本来就顺手记着它。既然这笔现成的村级数字免费可用，就能拿它当主触发线，而区域指数不再独自上阵，转而干一件它真正擅长的窄差事：确认一次偏低的村级读数真是天灾，而不是几个邻居串通的把戏。

那一手

研究团队没有在「够粗所以安全」的区域指数和「够细但容易串通」的村级指数之间二选一，而是用一笔本就在为别的事情记录的数据把两者拼在一起：马里纺织公司(CMDT)——收购马里全部棉花的国有购销商——在执行日常的作物定级和收购记账时，本来就记着每个村级合作社的产量。这样拼出来的「多尺度」合同把主要赔付触发线设在村一级(产量低于一个随村子不同、介于 264 到 913 公斤/公顷之间的阈值，保费保持恒定)，但这项赔付要以一道「审查」为条件：更粗的 ZPA 级指数也必须跌破它自己的阈值(900 公斤/公顷)，以此确认低产量反映的是真实天灾而非当地串通，而跑这道审查根本不用另行采集任何新数据。

为什么管用

用国有购销商早已记下的村级产量当主触发线，让合同对区域均值会抹平的真正局部损失变得敏感，直击农户指认出的漏赔问题。要求更粗的区域指数在赔付前也必须跌破自己的阈值，则给了保险公司村级合同给不了的道德风险保护——因为一个合作社里几个串通的农户，动摇不了横跨十个村庄的整个区域的产量均值，而他们却能随意摆弄本村上报的那个数。又因为跑这道审查所需的区域级数据也同样现成，整个修正除了把国有购销商反正都要记的两个数合起来，一分钱都不用多花——这正是漏赔率能在不变保费下从 45% 跌到 7%，而不是借着反映采集成本上涨的价格更高之下才降下来的原因。

值了多少

双指数设计把村庄真实受灾却没领到赔付的概率，从单尺度 ZPA 合同下的 45% 降至相同保费下的 7%。2011 年 Bougouni 地区 86 家合作社推出，58 家处理组中 16 家(30%)首年购买，远高于秘鲁试点单触发合同的约 5%，与模拟预测约 40% 更高需求相符。

什么时候会失灵

这套手法依赖系统里某处本就存在一个真正独立、难以摆布的细颗粒数据源——如果根本没有这样的记录，或者那个可能在细颗粒尺度上串通的同一主体还掌握着这份记录本身，合并出来的信号对骗保就谈不上真保护。它还要求粗指数是与细指数实质不同、更难操纵的一项测量，这样让两者互相印证才能真正筛掉串通，而不是单纯把赔付整体变稀有；试点本身也被 2012 年的马里政局动荡打断，它在大规模持久性上究竟如何，还没能被充分检验。

后来呢

该试点以论文《Managing Basis Risk with Multi-scale Index Insurance Contracts》(Agricultural Economics 44(4-5)，2013)发表，随后因 2012 年 3 月的马里军事政变打乱了该国众多机构而中断；研究团队把这一设计带到了邻国布基纳法索，多尺度合同的第二个版本于 2013 年在与马里相似的棉花市场条件下在此启动。

资料来源

1. [1]Managing Basis Risk with Multiscale Index InsuranceMarc F. Bellemare (co-author, University of Minnesota), 2013marcfbellemare.com
2. [2]Managing basis risk with multiscale index insuranceUniversity of Minnesota Experts (institutional repository), 2013experts.umn.edu

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