Stakeholder priorities in model selection for managing basis risk in soybean index insurance in Paraná Brazil
यह अध्ययन पराना, ब्राजील में सोयाबीन सूचकांक बीमा मॉडलों के मूल्यांकन के लिए एक हितधारक-भारित ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इष्टतम उपज मॉडल सार्वभौमिक भविष्य कहनेवाला श्रेष्ठता के बजाय नकारात्मक बनाम सकारात्मक बेसिस रिस्क के संबंध में किसानों और बीमाकर्ताओं की सापेक्ष प्राथमिकताओं पर निर्भर करता है।
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ब्राजील के विशाल, वर्षा-आधारित खेतों में, किसान एक निरंतर जुआ खेलते हैं। वे अपनी फसलों को सही समय पर धूप और बारिश की उम्मीद में उगाते हैं, लेकिन जब अत्यधिक मौसम का प्रहार होता है, तो फसल गायब हो सकती है। दशकों से, इसका समाधान बीमा रहा है, लेकिन पारंपरिक पॉलिसियों के लिए नुकसान को मापने के लिए हर क्षतिग्रस्त खेत का दौरा करने के लिए एक 'एडजस्टर' (समायोजक) की आवश्यकता होती है, जो एक धीमी और महंगी प्रक्रिया है और अक्सर दूरदराज के क्षेत्रों में विफल रहती है। इसे हल करने के लिए, एक नए प्रकार का कवरेज उभरा है: इंडेक्स इंश्योरेंस (सूचकांक बीमा)। किसी विशिष्ट खेत के नुकसान को मापने के बजाय, यह प्रणाली स्वचालित रूप से भुगतान करती है जब एक मौसम सूचकांक, जैसे कुल वर्षा या तापमान, एक निश्चित सीमा को पार कर जाता है। यह तेज़, सस्ता और स्केलेबल (विस्तार योग्य) है। हालांकि, इसमें एक छिपा हुआ दोष है जिसे 'बेसिस रिस्क' (आधार जोखिम) कहा जाता है। यह तब होता है जब मौसम का सूचकांक कहता है कि एक आपदा आई थी, लेकिन किसान का खेत वास्तव में ठीक था, जिससे अनावश्यक भुगतान होता है। या, इसके विपरीत, सूचकांक कहता है कि मौसम सौम्य था, लेकिन किसान की फसल विफल हो गई, जिससे उन्हें कोई मुआवजा नहीं मिला। वैज्ञानिकों और बीमाकर्ताओं के लिए चुनौती एक ऐसा मॉडल बनाने की है जो इन मौसम-उपज संबंधों को इतना सटीक रूप से अनुमानित कर सके कि किसान की रक्षा भी हो सके और बीमाकर्ता भी दिवालिया न हो।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने ब्राजील के पराना के सोयाबीन खेतों के लिए इस पहेली को हल करने का प्रयास किया, जो दुनिया के सोयाबीन उत्पादन का एक बड़ा हिस्सा पैदा करता है। वे जानना चाहते थे कि कौन सा गणितीय दृष्टिकोण इस आवश्यकता को सबसे अच्छी तरह संतुलित करता है कि जब किसानों को वास्तव में मदद की जरूरत हो तो उन्हें भुगतान किया जाए और जब कोई नुकसान न हुआ हो तो भुगतान करने से बचा जाए। शोधकर्ताओं ने सैकड़ों नगर पालिकाओं से सोयाबीन की उपज के वर्षों के डेटा एकत्र किए और उन्हें अत्यधिक मौसम की घटनाओं, जैसे लू, सूखे और भारी बारिश के विस्तृत, ग्रिड-आधारित रिकॉर्ड के साथ मिलाया। फिर उन्होंने मौसम और फसल के बीच के संबंध को मॉडल करने के चार अलग-अलग तरीकों का परीक्षण किया। एक दृष्टिकोण ने सभी वर्षों और स्थानों में औसत संबंध को देखा। दूसरे ने विशेष रूप से सबसे खराब वर्षों पर ध्यान केंद्रित किया, वे वर्ष जिनमें फसलें विफल होती हैं। तीसरे ने इन विधियों को मिलाया, और चौथे ने केवल सबसे महत्वपूर्ण मौसम कारकों को चुनने के लिए एक विशेष तकनीक का उपयोग किया। उन्होंने केवल यह नहीं पूछा कि कौन सा मॉडल भविष्य की भविष्यवाणी करने में सबसे सटीक है; उन्होंने यह भी पूछा कि किस मॉडल ने उन गलतियों को कम किया जो किसान को नुकसान पहुँचाती हैं और किस मॉडल ने उन गलतियों को कम किया जिनसे बीमाकर्ता का पैसा खर्च होता है।
अध्ययन से पता चला कि सोयाबीन को नुकसान पहुँचाने वाले मौसम के कारक विशिष्ट और गंभीर हैं। फसलें विशेष रूप से तीव्र, लंबे समय तक चलने वाली गर्मी से सबसे अधिक प्रभावित होती हैं, विशेष रूप से उनके विकास के अंतिम चरणों के दौरान। लंबे शुष्क काल और कम धूप की अवधि भी फसल की क्षमता को कम कर देती है, जबकि अत्यधिक हवा पौधों को शारीरिक रूप से नुकसान पहुँचा सकती है। दिलचस्प बात यह है कि शोधकर्ताओं ने पाया कि इन मौसम की घटनाओं का प्रभाव हर जगह एक समान नहीं है। पराना राज्य को पांच अलग-अलग कृषि क्षेत्रों में विभाजित किया गया था, और एक क्षेत्र में नुकसान की भविष्यवाणी करने का सबसे अच्छा तरीका हमेशा दूसरे क्षेत्र के लिए सबसे अच्छा नहीं था। इसका अर्थ यह है कि पूरे क्षेत्र के लिए एक ही 'वन-साइज़-फिट्स-ऑल' (एक ही नियम सबके लिए) मॉडल कुछ किसानों को असुरक्षित और दूसरों को अत्यधिक बीमाकृत छोड़ देगा।
जब शोधकर्ताओं ने अपने मॉडलों का परीक्षण किसानों को बिना मुआवजे के नुकसान से बचाने के लक्ष्य के विरुद्ध किया, तो एक अलग तस्वीर सामने आई। वे मॉडल जो सबसे खराब परिदृश्यों पर केंद्रित थे, यानी वे वर्ष जिनमें उपज सबसे कम होती है, किसानों को तब भुगतान सुनिश्चित करने में बहुत बेहतर थे जब उन्हें वास्तव में इसकी आवश्यकता होती थी। ये मॉडल उन वर्षों में अधिक भुगतान करने के लिए तैयार थे जहाँ नुकसान कम था, ताकि वे उस एक वर्ष को भी न चूकें जहाँ नुकसान बहुत बड़ा था। इसके विपरीत, वे मॉडल जो मौसम और उपज के बीच औसत संबंध खोजने की कोशिश करते थे, अनावश्यक भुगतान से बचने में बहुत बेहतर थे। उन्होंने शायद ही कभी तब भुगतान किया जब किसान ठीक था, लेकिन वे उन वर्षों में भुगतान करने में चूक गए जब किसान वास्तव में पीड़ित था।
शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि कोई एक "सर्वश्रेष्ठ" मॉडल नहीं है। चुनाव पूरी तरह से इस पर निर्भर करता है कि निर्णय लेने वाला कौन है और वे किसे महत्व देते हैं। यदि प्राथमिकता बीमा लागत को कम रखना और नकली आपदाओं के लिए भुगतान करने से बचना है, तो औसत-आधारित मॉडल स्पष्ट विजेता है। यदि प्राथमिकता यह सुनिश्चित करना है कि एक किसान खराब फसल के बाद कभी भी मदद से वंचित न रहे, तो सबसे खराब वर्षों पर केंद्रित मॉडल श्रेष्ठ है। अध्ययन में यह भी पाया गया कि विभिन्न मॉडलों को एक एकल "सुपर-मॉडल" में मिलाने से परिणामों में कोई महत्वपूर्ण सुधार नहीं हुआ; व्यक्तिगत दृष्टिकोण पहले से ही अपने विशिष्ट कार्यों को अच्छी तरह से कर रहे थे। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि सबसे अच्छा मॉडल कृषि क्षेत्र और सोयाबीन की किस्म (जल्दी या देर से आने वाली) के आधार पर बदल जाता है।
यह कार्य बीमा डिजाइन के बारे में बातचीत को विशुद्ध रूप से सांख्यिकीय अभ्यास से बदलकर एक नीतिगत निर्णय में स्थानांतरित करता है। यह प्रदर्शित करता है कि एक मॉडल चुनना केवल सबसे सटीक भविष्यवाणी खोजने के बारे में नहीं है; यह इस बारे में है कि किसान बनाम बीमाकर्ता पर कितना जोखिम डाला जाए। शोधकर्ताओं ने त्रुटियों को उन त्रुटियों में विभाजित करके जो किसान को नुकसान पहुँचाती हैं और उन त्रुटियों में जो बीमाकर्ता को नुकसान पहुँचाती हैं, निर्णय लेने वालों को एक स्पष्ट मानचित्र प्रदान किया। उन्होंने दिखाया कि पराना के कुछ हिस्सों में, सबसे अच्छी सुरक्षा उस मॉडल से आती है जो खराब मौसम के अंतिम छोर (टेल एंड) के प्रति संवेदनशील है, जबकि अन्य में, एक सरल, औसत-आधारित दृष्टिकोण बेहतर काम करता है। निष्कर्ष बताते हैं कि यदि ब्राजील में इंडेक्स इंश्योरेंस को वास्तव में सफल होना है, तो यह पूरे देश के लिए एक एकल सूत्र पर निर्भर नहीं रह सकता। इसके बजाय, इसके लिए एक अनुकूलित दृष्टिकोण की आवश्यकता है जो प्रत्येक क्षेत्र के अद्वितीय जलवायु और उन लोगों की विशिष्ट प्राथमिकताओं का सम्मान करता है जिनकी सेवा के लिए इसे बनाया गया है।
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