（一）核实成本问题

1.GPS和遥感审查

农业遥感技术通过卫星定位系统和遥感技术，描绘土地轮廓，确定其位置、面积，并记录种植品种。农业遥感技术通过对地理信息技术的使用，结合全球定位系统，对农作物的生长进行评估和测算，通过各个方面的数据进行分析得到所需要的农业生产信息，完成农业生产的监测，以减少人工核实的成本。为了确保保险合同真实和避免土地重复登记的问题，农业遥感技术利用GPS定位系统审查以保证相同位置的土地只能登记一次。发现信息虚假时，农业保险公司不承担赔偿责任，并不退还保险费。截至2019年6月1日，现阶段可能在农业保险中被使用的遥感卫星主要分为三类，植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）卫星、蒸发蒸腾量（Evapotranspiration，ET）卫星、总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）卫星。NDVI卫星被用于测量绿色植被的强度，能够部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云影等与大气条件有关的辐射变化的影响；^[13]ET卫星测量植物蒸腾量；GPP卫星测量在给定的时间内主要生产者（植物）产生的作为生物质的化学能量。这些卫星的数据均可能被用于判断各地作物生长与受损情况，并且具体的卫星数据可以通过算法转化成一个受灾的指标。

2.照片认证

该阶段要求购买指数保险的农民将土地承包经营权证书或土地承包经营租赁合同的照片上传，以供保险公司核实购买保险农民对土地的使用权问题。

3.村委会核实

保险公司可与村委会建立长期合作关系，通过村委会的土地登记记录核实土地的真实性，减少信息不对称。

4.社群互认举报

村民可以就同村人的理赔结果进行举报，经查与事实相符可以获得相应的奖励。同时，政府可逐步完善征信系统，对信用不良者拒不提供服务，或者限制其享受的服务范围。

（二）推广困难问题

1.推荐机制

熟人之间比较容易建立信任，且熟人之间拥有相同或相似的圈层文化和消费需求。熟人间的推荐机制可促进推广活动迅速铺开。保险公司可以鼓励熟人推荐，并给予推荐人一定保险折扣或积分奖励。(www.daowen.com)

2.社群挖矿模式

在该模式下，保险公司可鼓励农民成为矿工，并且限定农民矿工在其所在地的矿池。在区块链相对应的奖励机制下，农民矿工为了增加待记账的信息，获得更多的积分奖励，会有动机推荐同村人加入保险。这种模式让农民矿工自发成为保险推荐人，从而减少保险公司在推广方面的投入。

（三）基差风险问题

在传统的指数保险中，指数是单一纬度的，即只有一个指数被选为赔付的标准。虽然单一维度机制有助于保险厘定，并且绕过了复杂的人工出险认定，但是这些指数的单一性造成了基差风险的增加。若选定的指数没有很好的反映植物的生长状态，或有其他的因素造成了减产的时候，农民受到的损失将不会被补偿，这将与农业保险设计的初衷相悖。因此，可以使用多个指数同时检测作物的生长状态来进行准确的价格评估和产值预测。农业技术转移决策支持系统（Decision Support System for Agro-technology Transfer，DSSAT），使融合多个指数成为可能，将提供更加精准保费定价，在一定程度上降低基差风险。

DSSAT模型虽然并没有在农业保险有任何的应用，^[14]但是的确是一个在农学界和植物学界已经发展成熟的模型。这个模型可以通过输入降水、温度等变量后，去模拟豆类、马铃薯类、木薯类等26个不同种类的作物生长，精准地衡量出作物的生长状态和产量。

用DSSAT模拟两遍作物的生长，第一遍模拟植物在合适的水、气、土和管理后，可能达到的最优产量是多少；第二遍模拟植物在所输入的气候后，相较第一种会减产多少。当减产达到一定数量以后，智能合约自动触发。在表1.4中，我们拟定了一种可能被作为赔付方式的明细表。

在保险设计上，同时考虑价格指数，将原先的单一指数的保险调整为整合气候、土壤和价格等不同指数因子的综合指数保险。在设计产品和定价时尽可能在算法中加入对标的产量造成影响的所有因子，准确捕捉天气对于保险标的不同生长阶段的影响。保险公司需提高数据收集硬件的水准，对于小型项目而言，在初期推出几种受单因素影响显著的模式作物；对于大型项目而言，通过逐一进行不同作物的区域产量与各种天气指数的相关性分析，降低基差风险。

表1.4　拟定DSSAT模拟产量与赔付金额关系表

（四）超额赔付问题

指数保险是以各类指数为基础制作的保险，在出现区域型农业气象灾害时，很容易出现超额赔付的问题。对此，保险公司可以求助于再保险公司、省和中央政府的大灾风险准备金以及未来可能产生的农业风险证券等其他融资方式，由更广泛的主体协同承担这一超额损失，以确保农民的损失可以得到足额的补偿。