Без данных о почве ценообразование страховки урожая неэффективно

Фермеры зависят от страхования, чтобы справляться с огромными рисками и затратами на выращивание урожая. Непредсказуемая погода и вредители учитываются в страховых тарифах, но один критически важный аспект остаётся без внимания: качество почвы, от которой зависит практически всё в сельском хозяйстве.

Как отмечает Джошуа Вудард, доцент Школы прикладной экономики и менеджмента Дайсона в Колледже сельского хозяйства и наук о жизни Корнеллского университета, Федеральная программа страхования урожая Министерства сельского хозяйства США (USDA), созданная в 1930-х годах, сегодня является краеугольной программой борьбы с сельскохозяйственными рисками. Однако, по его словам, из-за отсутствия данных о почве в расчётах страховых премий тарифы федерального агентства содержат существенные ошибки, ведущие к неэффективности.

Анализ страхования на уровне ферм, проведённый Вудардом, показал, что тип почвы оказывает значительное влияние на риск урожайности, что не отражено в рейтингах USDA. По его мнению, изложенному в серии статей, подготовленных в рамках инициативы AGree, актуарные модели правительства неточны и неэффективны, поскольку не учитывают качество почвы.

«Мы разработали необходимые модели для интеграции этой информации и обнаружили, что ошибки в ценообразовании, вызванные неучётом данных о почве, значительны, — говорит учёный. — Это довольно серьёзный пробел для правительственного агентства США, отвечающего за проведение в остальном очень полезной и важной политики. Используемые нами почвенные данные легко и целесообразно масштабировать на национальном уровне».

Эффективное использование больших данных могло бы сделать страхование урожая более эффективным, если бы правительство использовало существующую информацию о почвах при установлении цен. С 2009 года Агентство по управлению рисками USDA собирает границы полей для каждого полиса. Сопоставление этих страховых данных с точной почвенной информацией позволило бы актуариям разработать точные почвенно-специфичные тарифы.

Способность устанавливать ставки с учётом информации о почве потенциально привела бы к повышению эффективности программы, предсказуемой доходности андеррайтинга, экономии средств налогоплательщиков и улучшению экологических результатов.