[論文レビュー] On the benefits of index insurance in US agriculture: a large-scale analysis using satellite data

Matthieu Stigler, David B. Lobell|arXiv (Cornell University)|Nov 25, 2020

Agricultural risk and resilience参考文献 42被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、米国コーンブレッドの600カントリーにまたがる約180万件のコーンおよび大豆の農場から得られた高解像度の衛星由来収量データを用い、インデックス保険と農場レベルの保険をシミュレーションおよび比較した。その結果、インデックス保険はシミュレーション上、農家の30–40％が求めていることが判明したが、これは予想外に高い水準である。しかしその利点は、比較基準に大きく依存しており、時間的変動が著しい地域では、インデックス保険は保険なしに比べて優れているが、同じ地域ではファームレベルの保険に劣るという、ベーシスリスクの影響が顕著である。これは、インデックス設計において空間的および時間的変動性を的確に捉える重要性を示している。

ABSTRACT

Index insurance has been promoted as a promising solution for reducing agricultural risk compared to traditional farm-based insurance. By linking payouts to a regional factor instead of individual loss, index insurance reduces monitoring costs, and alleviates the problems of moral hazard and adverse selection. Despite its theoretical appeal, demand for index insurance has remained low in many developing countries, triggering a debate on the causes of the low uptake. Surprisingly, there has been little discussion in this debate about the experience in the United States. The US is an unique case as both farm-based and index-based products have been available for more than two decades. Furthermore, the number of insurance zones is very large, allowing interesting comparisons over space. As in developing countries, the adoption of index insurance is rather low -- less than than 5\% of insured acreage. Does this mean that we should give up on index insurance? In this paper, we investigate the low take-up of index insurance in the US leveraging a field-level dataset for corn and soybean obtained from satellite predictions. While previous studies were based either on county aggregates or on relatively small farm-level dataset, our satellite-derived data gives us a very large number of fields (close to 1.8 million) comprised within a large number of index zones (600) observed over 20 years. To evaluate the suitability of index insurance, we run a large-scale simulation comparing the benefits of both insurance schemes using a new measure of farm-equivalent risk coverage of index insurance. We make two main contributions. First, we show that in our simulations, demand for index insurance is unexpectedly high, at about 30\% to 40\% of total demand. This result is robust to relaxing several assumptions of the model and to using prospect theory instead of expected utility.

研究の動機と目的

• 高解像度のフィールドレベルのデータを用いて、米国農業部門におけるインデックス保険の実世界的利点と需要を評価すること。
• 特に空間的および時間的収量変動性の役割に注目し、600カントリーにわたるインデックス保険の適性の決定要因を調査すること。
• インデックス保険の評価価値に与える影響を、保険なしや農場レベルの賠償保険と比較した場合の異なるパフォーマンス指標の影響を評価すること。
• プロスペクト理論を含む代替行動モデルの下でも、結果の妥当性が保たれるかを検証すること。
• 集計されたカントリー単位の推定値を超えて、フィールドレベルの衛星データを用いて、地域収量インデックス保険におけるベーシスリスクを定量すること。

提案手法

• 本研究では、1998年から2017年までの期間にわたり、米国コーンブレッドの600カントリーにまたがる180万件のコーンおよび大豆の農場について、衛星由来の収量予測値を用いた。
• 保険支払いは、カントリー単位の平均収量に基づく地域ベースのインデックス保険支払い仕組みを構築し、収量が閾値を下回ると支払いが発動する。
• リスク回避性は、効用関数の2階微分を用いて捉えられ、フィールドレベルの期待効用は、効用関数の2階テイラー展開近似によって計算された。
• 期待効用理論と累積プロスペクト理論の両方を用いて、インデックス保険、農場レベルの賠償保険、および保険なしの状況における期待効用を比較分析した。
• 空間的および時間的収量分散はカントリー単位で算出され、回帰モデルにおける相対的寄与度指標（lmg）を用いて、保険需要を予測する要因としての相対的重要性を評価した。
• ベーシスリスクは、フィールドが所定の収量閾値未満の損失を被っているにもかかわらず、カントリーインデックスが支払いを発動しない確率として定量化され、経験的累積分布関数を用いて推定された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現実的な収量データを用いてフィールドレベルでシミュレーションした場合、米国におけるインデックス保険の需要水準はどの程度か？
• RQ2 保険なしと比較するか、農場レベルの賠償保険と比較するかによって、インデックス保険の認識される利点はどのように変化するか？
• RQ3 カントリーにおける時間的および空間的収量変動性は、インデックス保険の適性にどの程度影響を及ぼすか？
• RQ4 累積プロスペクト理論を含む代替行動モデルの下でも、結果の妥当性は保たれるか？
• RQ5 米国コーンブレッド地域におけるコーンおよび大豆の地域収量インデックス保険におけるベーシスリスクの規模はどの程度か？

主な発見

• インデックス保険は、シミュレーション上、農家の約30％から40％が求めていることが判明し、ベーシスリスクが存在するにもかかわらず、想定外に高い需要が示された。
• 保険なしと比較した場合、インデックス保険は時間的収量変動が著しい地域で最大の利得をもたらした。
• 農場レベルの保険と比較した場合、同じ高時間的変動地域では、インデックス保険は最も利益が低いことが判明した。これは、ベーシスリスクに起因する。
• パフォーマンス指標の選択、特に保険なしと比較するか、農場レベルの保険と比較するかという点が、インデックス保険の価値に関する結論を逆転させる可能性がある。
• ベーシスリスクは依然として顕著である：コーンでは、収量の90百分位未満の損失を被っているフィールドの24.7％が、カントリーインデックスが支払いを発動しない状況にあり、大豆ではこの数値が46.3％に上昇する。
• 本研究では、空間的分散はインデックス保険の利得を低下させるが、時間的分散はそれを増大させることが判明した。これは、インデックス設計において両者の要因を併せて考慮する必要があることを強調している。