Gine, Townsend, and Vickery (2008) “Patterns of Rainfall Insurance Participation in Rural India” World Bank Economic Review 22(3): 539-566. 報告者：有本寛 2009/12/2.

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1 Gine, Townsend, and Vickery (2008) “Patterns of Rainfall Insurance Participation in Rural India” World Bank Economic Review 22(3): 報告者：有本寛 2009/12/2

2 背景 負の所得ショックに対する消費平準化 保険が成立しにくい理由 インフォーマルなリスク・シェアリング 保険という手もある！？
逆選択：リスクが高い者ばかり加入してしまう モラル・ハザード：保険があるのでリスクの高い行動をとる

3 インデックス保険 公的に立証可能な集計的インデックスに基づいて保険金が支払われる 加入者による操作が不可能 ただし，ベーシス・リスクが生じる
例）降水量，地域の平均反収 加入者による操作が不可能 逆選択，モラル・ハザードへの耐性 ただし，ベーシス・リスクが生じる インデックスは加入者の損害と相関するが，100%損害がカバーされるとは限らない

4 事例：BASIXの保険 インド Andhra Pradesh州 企画・開発：ICICI Lombard，販売：BASIX
降水量に基づく天候インデックス保険 少雨に対する保険 耕作期間を3つに分ける：播種，開花，収穫 各期ごとに，3段階の降水量に応じて保険金が支払われる

5 降水量と保険金の関係

6 課題 天候インデックス保険に加入した家計の特徴を明らかにすることで，加入の障害となっている要因を特定すること

7 仮説 リスク回避度が高い，ベーシス・リスクが低い，保険でカバーされるリスクが大きいほど加入する．
降水量の主観的予想が低い（収量被害が大きい）ほど加入する． 信用制約に直面していない（保険金を払えるだけの流動性がある）家計ほど加入する． 保険会社への信頼が低かったり，保険の知識が乏しかったり，保険に関する情報を流通させるネットワークに属していない家計ほど加入しない．

8 検証戦略 家計レベルのクロスセクション分析 家計レベルの属性の違いで，加入行動の違いを説明する Probitモデルの推計 データ
被説明変数：加入の是非 説明変数：7カテゴリーの家計属性変数 データ 37村752家計（267家計が保険加入）

9 加入者と非加入者の比較

10 加入者と非加入者の比較

11 加入者と非加入者の比較

12 保険加入・非加入の理由

13 保険加入の決定要因

14 保険加入の決定要因

15 結果 仮説1：△ 仮説2：× 仮説3：○ 仮説4：○ ベーシス・リスクが低いほど加入 リスク回避度は高いほど未加入．
降水量について悲観的なほど加入だが非有意 仮説3：○ 高所得，信用制約なし  加入 仮説4：○ 保険の知識，ネットワークありだと加入

16 結論 保険加入の制約要因： 対策： 信用制約 保険に関する知識の乏しさ 保険会社への信用の欠如 保険購入時にローンも提供
保険会社への親しみや信用を高める活動が必要