Содержание к диссертации
Введение
1. Научные основы сельскохозяйственного страхования с государственной под держкой 10
1.1. Специфические особенности сельскохозяйственного производства и риски, принимаемые на страхование 10
1.2. Мировой опыт страхования сельскохозяйственных рисков 22
1.3. Эволюция концептуальных подходов в РФ к организации страхования сельскохозяйственных рисков с государственной поддержкой 33
Выводы по содержанию первой главы 48
2. Современное состояние сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой 51
2.1. Состояние субсидированного сельскохозяйственного страхования в США...51
2.2. Оценка объемов и эффективности сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой в РФ 57
2.3. Типологизация субъектов РФ по состоянию сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой .73
Выводы по содержанию второй главы 82
3. Направления развития сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой 86
3.1. Обоснование выбора страхователем программы сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой .86
3.2. Механизм распределения субсидий на страхование сельскохозяйственных рисков с государственной поддержкой .103
3.3. Моделирование оптимальной величины субсидий для возмещения страхова телям части затрат на сельскохозяйственное страхование из бюджета субъекта РФ 121
Выводы по содержанию третьей главы .133
Заключение 136
Список литературы 137
- Мировой опыт страхования сельскохозяйственных рисков
- Эволюция концептуальных подходов в РФ к организации страхования сельскохозяйственных рисков с государственной поддержкой
- Оценка объемов и эффективности сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой в РФ
- Механизм распределения субсидий на страхование сельскохозяйственных рисков с государственной поддержкой
Мировой опыт страхования сельскохозяйственных рисков
Сельскохозяйственное производство, как и любая другая отрасль экономики, обладает своими особенностями, проявляющимися через средства производства и сложившиеся производственные отношения, изготовляемую продукцию, производство которой требует от работников наличия определенной квалификации [26, 37, 59, 85].
В сельском хозяйстве выделяют две крупные отрасли – растениеводство и животноводство. Между ними существует постоянная взаимосвязь, взаимозависимость и взаимодействие [113]. Растениеводство предоставляет растительное органическое вещество, на базе которого путем утилизации значительной его части животноводство производит такую продукцию, как яйца, мясо, молоко и пр., а также дает отходы в виде органических удобрений, способствующих увеличению продуктивности земли.
Каждой из этих отраслей для устойчивого развития требуется определенное сочетание условий производства. И наоборот, сочетание сложившихся конкретных условий на данной территории влияет на размещение и специализацию сельскохозяйственного производства и создает возможность и целесообразность развития лишь тех производств, которые им соответствуют.
Главная особенность сельскохозяйственного производства заключается в земле, ее качестве, характере использования, которая является основным средством производства.
Несмотря на значимость качества земли, во многих случаях на результаты производственной деятельности сельхозтоваропроизводителей влияют складывающиеся метеорологические условия конкретного года. Выделяют три группы природных условий сельскохозяйственного производства [83], в соответствии с которыми могут быть получены следующие результаты (рисунок 1).
Природные условия и результаты сельскохозяйственного производства Средние показатели сельскохозяйственного производства за относительно непродолжительный временной интервал зависят от средних метеорологических условий данной местности, а средние многолетние показатели производства – от климата. Из элементов климата прямое влияние на результаты производства оказывают влага, свет, тепло. При этом только влагообеспеченность может регулироваться человеком. Светообеспеченность может регулироваться только частично в результате изменения густоты посева. Также возможно проведение мероприятий по вызову дождя или по предотвращению града. Влияние климата на урожайность сельскохозяйственных культур проявляется через случайный характер изменения погодных условий, которые зависят от циклического характера солнечной активности, географических и геоморфологических условий местности. Солнечную активность измеряют числом Вольфа [144], характеризующим в среднем одиннадцатилетний цикл, что дает возможность ожидать распределения погодных условий внутри этого цикла по годам. Однако в результате воздействия геоморфологических, географических и других факторов это распределение имеет непредсказуемый характер со значительными колебаниями погодных условий.
Преимущественно сельскохозяйственное производство подвержено негативному воздействию такого природного явления, как засуха – периода, когда не обеспечивается необходимая потребность растений в воде в результате повышения температуры, снижения относительной влажности воздуха и влажности почвы [106]. В агрометеорологии выделяют несколько видов засухи, различающихся по времени наступления и по интенсивности [95] (рисунок 2).
Таблица составлена автором по данным [50]. Атмосферная засуха является обычно предшественником почвенной засухи, возникающей в результате интенсивного испарения влаги из почвы до границы, не достаточной для нормального роста и созревания растений.
Наступление очень сильной почвенной засухи происходит в том случае, если запасы продуктивной влаги в почве в период от посева до кущения зерновых культур составляют 5 мм и менее в слое почвы 0–20 см, а также 25 мм и менее в слое почвы 0–100 см в течение двух и более декад. Когда в пахотном слое почвы влаго-содержание составляет менее 10 мм, а в метровом слое – менее 35 мм, то имеет место сильная засуха. При содержании влаги в пахотном слое не более 15 мм и в слое 0–100 см не более 50 мм почвенные засухи относят к засухам средней интенсивности [51, 68].
В период колошения растения в качестве критерия, характеризующего почвенную засуху, принимают запасы продуктивной влаги в метровом слое почвы, которые должны составлять менее 60 мм, а в период созревания – менее 25 мм [127].
Эти показатели не во всех случаях характеризуют критическое влагосодер-жание в слое почвы, но они достаточно хорошо описывают засушливые явления.
Наступление общей засухи наблюдается в случае одновременного проявления атмосферной и почвенной засухи.
Обобщенным критерием всех видов засухи считается величина снижения урожайности, рассчитанная, как было отмечено выше, для достаточно большой территории с целью выявления только опасных метеорологических явлений. Снижение урожайности на 10–15% от среднего многолетнего значения свидетельствует о слабой засухе, на 15–30% – средней, на 30–50% – сильной, более чем на 50% – очень сильной засухе. Колебания урожайности возникают под влиянием случайных причин и, главным образом, агрометеорологических условий.
Современные технологии в метеорологии позволяют получать прогноз погоды с детальной информацией по температуре и выпадению осадков лишь на 4–5 дней. По прогнозам специалистов, изучающих изменение климата на Земле, в XXI в. количество холодных дней из года в год будет уменьшаться. Эффект глобального потепления коснется в большей степени стран, расположенных в высоких широтах северного полушария, таких как Россия и Канада [41].
По оценке Росгидромета, за столетие повышение глобальной температуры воздуха составило 0,8С. Однако в России температура за это же время увеличилась в 1,5 раза больше, чем глобальная. В условиях потепления проявилась тенденция к уменьшению в России почти на 20% территории выпадения осадков, что соответственно приводит к учащению засух и усилению деградации сельскохозяйственных почв [115]. Увеличение среднегодовых температур в свою очередь приведет к росту насекомых-вредителей и болезнетворных организмов, так как холод препятствует их развитию.
С уменьшением осадков сопряжен и рост риска возникновения пожаров. Согласно данным МЧС РФ, повышение температуры только на 1С чревато увеличением продолжительности пожарных сезонов, ростом числа пожаров, а также расширением охватываемых ими площадей в среднем на 12…16%. Вместе с тем на 80% территории РФ, наоборот, происходит увеличение количества выпадае-мых осадков, что приводит к паводкам, наводнениям и затоплениям. Эти явления тем более серьезны для сельскохозяйственного производства в результате того, что в стране, согласно оценкам МЧС, обеспеченность необходимыми гидротехническими сооружениями составляет 2/3 от потребности в них, при этом степень износа в 3/4 таких сооружений является критической.
Эволюция концептуальных подходов в РФ к организации страхования сельскохозяйственных рисков с государственной поддержкой
В рамках программы страховая защита распространяется более чем на 100 видов выращиваемых сельскохозяйственных культур, однако на разнообразных территориях, в силу различия природно-климатических условий, не все виды сельскохозяйственных культур подвержены страховой защите в одинаковой степени. Размер покрытия, который может выбирать страхователь, составляет 50– 85 % (с интервалом 5%) от средней величины урожая сельскохозяйственной культуры, а также выбрать процент (от 55 до 100%) от фиксированной цены, ежегодно утверждаемой Агентством по управлению рисками.
Средняя урожайность сельскохозяйственной культуры рассчитывается по фактическим данным об урожайности за предыдущие годы, обычно за 4–10 лет. В случае отсутствия у страхователя официальных данных об урожайности за четыре предыдущих года используется средняя урожайность по округу, в котором данный страхователь функционирует.
Минимальная величина страхования полностью субсидируется за счет бюджета и гарантирует страховую выплату, если фактическая урожайность окажется на 50% ниже, чем средняя. Ущерб возмещается из расчета 55% фиксированной цены. Страхователю за участие в программе необходимо внести плату в размере 100 долл. на административные расходы за каждую застрахованную культуру. Такая страховая схема для сельскохозяйственных культур является разновидностью программы Actual Production History и страхованием от катастрофических рисков – Catastrophic Crop Insurance (САТ).
Уровни покрытия свыше 50% предлагаются при условии оплаты страхового взноса. Часть взноса субсидируется государством, при этом чем больше размер покрытия, тем меньше субсидия (таблица 2).
Страхователь должен заплатить свою часть взноса и плату за участие в размере 30 долл. Такая схема страхования по программе Actual Production History называется Bay-up Coverage.
Программа Yield Protection (защита урожая) во многом соответствует программе Actual Production History и собирает 5,8% от суммы всех страховых взносов. Различие между программами состоит в том, что вместо заранее установленных Агентством по управлению рисками цен используются цены октябрьских, ноябрьских фьючерсов на Чикагской товарной бирже.
Программа Group Risk Plan (GRP) (группового риска) собирает 0,2% от суммы всех страховых взносов и базируется на показателе не отдельного страхователя, а средней урожайности округа, что позволяет существенно снизить страховые взносы. Единственной информацией, которую следует предоставить в страховую компанию для обеспечения страхователя страховой защитой, является информация о площади под сельскохозяйственными культурами. С фермера не потребуется статистическая информация о производстве продукции или подтверждение понесенного им убытка, т.к. страховые выплаты осуществляются по данным, основанным на снижении урожайности по округу в целом.
Планируемый уровень урожая сельскохозяйственной культуры для определенного округа определяется Национальной сельскохозяйственной статистической службой на основе анализа временного ряда урожайности в округе. Страховая выплата осуществляется в том случае, если урожай округа будет ниже определенного гарантированного уровня, который рассчитывается как произведение средней урожайности по округу за последние годы на уровень покрытия (соответственно 70, 75, 80, 85 или 90% от средней урожайности), выбранный страхователем. Убытки будут возмещены Федеральной корпорацией по страхованию урожая в следующем календарном году после застрахованного сельскохозяйственного года.
Программа Rainfall index (страхование по индексу атмосферных осадков) собирает 1,7% от суммы всех страховых взносов. Заключение договоров страхования по данной программе актуально в регионах с высоким риском засух. Данная программа подходит для производителей, чья урожайность сильно коррели-рована с величиной осадков, выпавших в округе, на территории которого расположено хозяйство. Страхование от других важных рисков по данной программе не предусмотрено, что может рассматриваться как серьезный недостаток.
Самой популярной страховой программой является программа Revenue Protection (защита дохода). Она собирает 80,0% от суммы всех страховых взносов. Программа защиты дохода позволяет страхователю защищать себя от снижения выручки ниже гарантированной величины в результате снижения цен, урожайности или их комбинации. Условия программы по выбору размера покрытия являются аналогичными тем, которые применяются в программе Actual Production History.
Гарантированный размер выручки определяется как произведение средней урожайности, доли страхового покрытия и максимальной цены. В качестве максимальной цены может использоваться: – базовая цена, т.е. цена фьючерса на момент сева; – цена жатвы, т.е. цена фьючерса на Чикагской товарной бирже на момент уборки урожая. Если цена во время уборки урожая больше цены на момент сева, то берется цена жатвы, в противном случае используется базовая цена.
Страховой взнос рассчитывается исходя из базовой цены. При этом гарантированный размер выручки может увеличиться, но страховой взнос не изменится. Программа Revenue Protection with Harvest Price Exclusion аналогична программе Revenue Protection, однако размер гарантированной выручки является постоянной величиной и рассчитывается на базе фьючерсной цены на момент сева. Программа собирает 0,6% от суммы всех страховых взносов.
Программа Group Risk Income Protection (страховая защита дохода) и разновидность данной программы – Group Risk Income Protection – Harvest Revenue Option, предусматривают страхование от потери выручки, в результате снижения цен или урожайности, а также комбинации этих событий одновременно, имевших место в округе целом. Данные программы собирают 2,4% от суммы всех страховых взносов. Страховая выплата происходит, если выручка по округу по итогам года оказывается меньше установленной гарантированной величины.
Для программы Group Risk Income Protection величина гарантированной выручки будет неизменной в случае изменения цен в момент уборки урожая. Для программы Group Risk Income Protection – Hary Reve Opt имеется возможность учета изменения цен в момент уборки урожая, и следовательно, изменения размера гарантированной выручки, если фактические цены на сельскохозяйственные культуры в момент уборки будут отличаться от базовых цен.
Оценка объемов и эффективности сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой в РФ
Положительный знак величины коэффициентов парной корреляции характеризует одинаковое проявление экстремальных погодных условий на изменение урожайности зерновых культур по микрозонам области.
Если рассматривать влияние природных факторов в целом по Саратовской области на колебания урожайности всех сельскохозяйственных культур, то мы наблюдаем аналогичную картину (таблица 13).
Страхователь может оценить последствия применения каждой страховой программы С; в зависимости от каждого состояния природы П7, т.е. страхователю известен численный результат е.. при выборе каждой страховой программы с,.,
Для расчета финансового результата страхователя при использовании им той или иной программы страхования с государственной поддержкой первоначально определим статистическое описание функциональной зависимости между урожайностью и себестоимостью зерновых культур за 2012 г. в разрезе природно-экономических микрозон Саратовской области.
В результате решения было получено следующее уравнение регрессии между себестоимостью и урожайностью зерновых культур:
Коэффициент детерминации R2 равен 0,93. Он характеризует долю вариации результативного признака, обусловленную изменением факторного признака, входящего в регрессионную модель. Следовательно, около 93% вариации зависимой переменной обусловлено влиянием включенного фактора.
Значимость уравнения регрессии в целом осуществлялось с помощью критерия Фишера (F-критерия). В нашем случае Fфакт =64,9 и Fтабл = 6,608, следовательно, факт Fтабл. Это свидетельствует, что уравнение регрессии значимо.
Кроме того для характеристики качества полученной регрессионной модели воспользуемся также средней ошибкой аппроксимации, величина которой составила 5,5%, что также подтверждает хорошее качество полученной модели. Оценка значимости коэффициента уравнения регрессии с помощью t критерия Стьюдента показала, что они существенны, так как
Рассчитаем также размер страховой премии и выплаты страхового возмещения по каждому из вариантов программ страхования с государственной поддержкой для различных вариантов снижения урожайности.
Для Западной природно-экономической микрозоны Саратовской области для программы 100-0 были получены следующие показатели (см. таблица 9, таблица 14).
Предпочтения страхователя в отношении выбора той или иной программы страхования при разных состояниях природы зависят от его предположений в отношении того, насколько вероятно наступление этих состояний.
Показателем эффективности программы страхования Сi является среднее значение или математическое ожидание выигрыша страхователя с учетом вероятностей всех возможных состояний природы (критерий Байеса относительно выигрышей): с.. - ожидаемый финансовый результат при реализации выбранной программы страхования сельскохозяйственных культур, руб./га. Оптимальной с точки зрения эффективности будет считаться страховая программа с государственной поддержкой, для которой величина математического ожидания принимает наибольшее значение:
В теории статистических решений также определяют, насколько то или иное состояние природы повлияет на реализацию той или иной программы страхования.
Для этой цели применим показатель риска г , рассчитываемого как разность между максимально возможной величиной выигрыша с при определенном состоянии природы Пу и выигрышем с для данной программы страхования Сг (критерий Байеса относительно риска): г =тахсу -с (19) где тахсу - максимальное число в столбце «погодные условия» П7. Показателем неэффективности программы страхования относительно рисков является среднее значение или математическое ожидание риска с учетом вероятностей всех возможных состояний природы:
Критерии Байеса относительно выигрышей и относительно рисков эквивалентные, т.е. если стратегия Сг является оптимальной по критерию Байеса относительно выигрышей, то она является оптимальной и по критерию Байеса рисков, и наоборот [141]. Для программы страхования 100-0 математическое ожидание ее эффективности, используя данные таблиц 11 и 14, рассчитывается следующим образом:
Для Западной природно-экономической микрозоны Саратовской области такой программой является программа 100-5, так как для нее математическое ожидание эффективности составляет 2105,4 руб./га и является максимальным по сравнению с другими программами страхования с государственной поддержкой.
В целом же по Саратовской области при выборе программы страхования для зерновых культур можно наблюдать следующую картину (таблица 16).
Наиболее выгодной с точки зрения максимальной эффективности для Центральной (правобережной), Северной (левобережной), Центральной (левобережной) и Юго-Восточной микрозон является программа страхования 100-0, где величина математического ожидания является наибольшей по сравнению с другими программами страхования.
Механизм распределения субсидий на страхование сельскохозяйственных рисков с государственной поддержкой
Исходя из фактических затрат бюджета на 2013 г., в Саратовской области может быть застраховано не более 545194 га зерновых культур или 23,6% их посевов [приложение 46].
Также были проведены аналогичные расчеты для определения потребности в средствах бюджета Саратовской области, которые необходимы на страхование сельскохозяйственных культур в случае заключения страхователями договоров страхования для страхового полиса - «Бюджетный», «Экономный», «Рациональный» и «Оптимальный».
В случае если сельхозпроизводители Саратовской области выберут при заключении страхового договора страховой полюс «Бюджетный», то из областного бюджета потребуется выделить в виде субсидий направляемых для компенсации страхователям части затрат на сельскохозяйственное страхование 6868,5 тыс. руб., что составляет 28,3% от фактической величины. При выборе страхового полюса «Экономный» затраты бюджета составят 12364,6 тыс. руб., что на 48,9% ниже фактической величины.
Заключение сельхозпроизводителями страховых договоров по полюсу «Рациональный» потребует дополнительно изыскать в бюджете Саратовской области 753 тыс. руб.
Однако следует помнить, что данные страховые продукты не являются для страхователя оптимальными и как с точки зрения ожидаемой полезности, так и по показателю эффективности.
Таким образом, предлагаемая экономико-математическая модель оптимизирует структуру посевных площадей под застрахованными сельскохозяйственными культурами в соответствии с природно-экономическими микрозонами Саратовской области, и даст возможность определить величину средств, необходимую для возмещения страхователям части затрат на сельскохозяйственное страхование за счет бюджета субъекта РФ, что позволит достичь величины 40% площади под застрахованными культурами, заложенной в программе развития сельского хозяйства.
Появление страховых продуктов, которые предлагается использовать сельхозпроизводителям при заключении договора страхования, предусматривающих полное и неполное пропорциональное страхование и безусловную франшизу в размере от 0 до 40% от страховой суммы с интервалом 5%, потребовало разработки алгоритма их выбора, так как при определенных условиях выбранная программа не позволит страхователю получить страховое возмещение или оно будет недостаточным для покрытия ущерба.
В исследовании представлен разработанный автором алгоритм выбора страхователем программы сельскохозяйственного страхования с государственной поддержкой на основе использования математической модели, называемой «игрой с природой». Оптимальной будет считаться страховая программа, для которой величина математического ожидания полезности и эффективности программы страхования принимает максимальное значение, а величина риска потери прибыли при ее реализации будет минимальной по сравнению с альтернативными.
Наиболее выгодной с точки зрения максимальной эффективности и минимального риска для Центральной (правобережной), Северной (левобережной), Центральной (левобережной) и Юго-Восточной микрозон является программа страхования 100-0. Для всех остальных природно-экономических микрозон Саратовской наиболее предпочтительной является программа страхования 100-5.
Расчет ожидаемой полезности от реализации альтернативных программ страхования позволил получить идентичные результаты.
Таким образом, предлагаемый алгоритм поможет сельхозпроизводителям выбрать подходящую для них программу страхования с государственной поддержкой, что даст им возможность сохранить финансовую устойчивость и развиваться в случае наступления неблагоприятных природных условий.
Распределение субсидий из бюджета субъекта РФ между сельхозпроизводителями индифферентно к выравниванию их экономических возможностей, в зависимости от природно-климатических условий производства, что дало основание предложить методику дифференциации субсидий, выделяемых на сельскохозяйственное страхование из бюджета субъекта РФ, отвечающей требованиям Всемирной торговой организации на уровне субъекта РФ, в отличие от применяемой Правительством Саратовской области. В исследовании представлена методика дифференциации субсидий, выделяемых на сельскохозяйственное страхование из бюджета субъекта РФ, основанная на использовании таких критериев, как риск сельскохозяйственного производства, почвенное плодородие и страховая сумма за отчетный финансовый год по природно-климатическим зонам области. Выбранные критерии не связанны с результатами сельскохозяйственного производства, что соответствует требованиям Всемирной торговой организации. На основании предлагаемой формулы были рассчитаны коэффициенты дифференциации государственной поддержки по микрозонам Саратовской области. Полученные коэффициенты дифференциации существенно отличаются от предлагаемых коэффициентов Правительством Саратовской области.
Полученную формулу после несложных преобразований можно использовать также для распределения субсидий на 1 га с учетом зональности производства в субъекте РФ для оказания несвязанной поддержки сельхозпроизводителям.
Практика предоставления субсидии субъекту РФ на основе системы софи-нансирования требует от бюджетов субъектов РФ наличие утвержденных бюджетных ассигнований, связанных с компенсацией страхователям части затрат на сельскохозяйственное страхование, что предполагает точно и рационально планировать их объем. В настоящее время сделать это достаточно сложно, потому что отсутствуют методические основы в связи с возможностью использования неполного пропорционального страхования и безусловной франшизы, что приводит к сокращению затрат на страхование как страхователя, так и бюджета.
