Neue Risikotransferlösungen für die landwirtschaftliche Wertschöpfungskette

Der Klimawandel hat bereits dazu geführt, dass die Häufigkeit und das Ausmaß von Unwetterphänomenen zunehmen. So sind beispielsweise immer mehr landwirtschaftliche Regionen von Dürreperioden bedroht. Diese Wetteranomalien stellen traditionelle landwirtschaftliche Praktiken in Frage und erhöhen die Anfälligkeit der landwirtschaftlichen Produktion.

Die Digitalisierung bietet Lösungen, um diesen Entwicklungen zu begegnen. Sie erhöht kontinuierlich die Verfügbarkeit von Daten, um landwirtschaftliche Abläufe zu steuern und zu optimieren. Sowohl die Produktionsleistung als auch damit verbundene Risiken können zunehmend genauer gemessen werden. Die Kehrseite ist eine deutliche Erhöhung der Anzahl von Schnittstellen und damit einhergehend eine höhere Komplexität der Prozesse.

Die anhaltende Covid-19-Pandemie wirft ein Licht auf die potenzielle Fragilität in den Lieferketten der Lebensmittelindustrie. Angefangen bei der Verfügbarkeit von landwirtschaftlichen Arbeitskräften hin zu eingebrochenen Absatzmärkten durch die Schließung von Restaurants, Schulen und Büros. Insbesondere weist Covid-19 auf die Anfälligkeit für Krankheiten bei der intensiven Viehzucht hin.

Zusätzlich zu all diesen Herausforderungen sieht sich der Landwirtschafts- und Lebensmittelsektor mit einer stetig wachsenden Nachfrage nach Lebensmitteln konfrontiert. Dies ist zum einen auf eine wachsende Weltbevölkerung zurückzuführen und zum anderen auf eine signifikante Veränderung der Ernährungsgewohnheiten, wie eine steigende Nachfrage nach Fleisch. Gleichzeitig nimmt der gesellschaftliche Druck deutlich zu, nachhaltige Wirtschaftsweisen in der Lebensmittelproduktion anzuwenden.

Das Wort Lebensmittel verdeutlicht sinnbildlich unsere Abhängigkeit von einer hohen Funktionalität der Wertschöpfungskette in der Nahrungsmittelproduktion. Es unterstreicht die Notwendigkeit, die verschiedenen Akteure vor Risiken zu schützen oder deren Auswirkungen abzumildern.

Landwirte sind von Natur aus gute Risikomanager. Die Auswahl geeigneter Sorten, der richtige Zeitpunkt bei Aussaat und Ernte, eine geeignete Fruchtfolge oder die Unkrautbekämpfung bilden bis heute die Grundlage des landwirtschaftlichen Risikomanagements. Für Gefahrenereignisse, die nicht durch solche Bewirtschaftungspraktiken kontrolliert werden können, erweiterten Versicherer Anfang des 19. Jahrhunderts mit der Gründung der ersten Hagelversicherer das bestehende Risikomanagement.

Heute spielen gut etablierte Agrarversicherungssysteme in vielen Ländern eine wichtige Rolle. Sie decken dabei vor allem Feldfrüchte ab, bieten aber auch Schutz für Viehbestände, Gewächshäuser, Forstwirtschaft oder Aquakulturbetriebe.

Angesichts der grundsätzlichen Bedeutung der Ernährungssicherheit werden die landwirtschaftliche Produktion selbst beziehungsweise der Abschluss von Agrarversicherungen von vielen Regierungen subventioniert. Diese Form der öffentlichen Investitionen hat in Ländern, in denen ein erheblicher Teil der Bevölkerung in der Landwirtschaft tätig ist, auch einen positiven sozialen Charakter.

Während die meisten traditionellen Versicherungssysteme darauf ausgelegt sind, Agrarbetriebe zu schützen, stellen Ertragsausfälle auch ein Risiko für die meisten anderen Akteure entlang der Wertschöpfungskette der Nahrungsmittelproduktion dar. Zu nennen wären hier etwa Lieferanten von Saatgut oder Düngemittel, deren Produkte erst aus den Ernteerlösen bezahlt werden, Exporteure, die ein bestimmtes Mindestvolumen zur Deckung von Fixkosten benötigen, Händler, die Terminkontrakte erfüllen müssen, oder Banken, die Agrarkredite vergeben.

In diesen Fällen können parametrische Versicherungslösungen, wenn sie gut konzipiert sind, eine wichtige Rolle spielen und die vorhandene Deckungslücke schließen. Nicht nur der operative Vorteil der zeitnahen und transparenten Auszahlung im Schadensfall, sondern auch die zunehmende Verfügbarkeit geeigneter Daten sowie die Flexibilität im Hinblick auf das versicherbare Interesse sprechen dafür.

Das Ernteausfallrisiko ist stark korreliert mit objektiv messbaren Parametern wie Niederschlag, Temperatur, Bodenfeuchte oder Vegetationszustand. Die Technologien, diese Daten automatisch zu erfassen, beispielsweise durch Fernerkundung, wird zusehends besser. Zeitgleich entwickeln sich das Wissen und die Methoden, die zur Analyse der zunehmenden Menge an Informationen erforderlich sind, rasant.

Gerade Erst- und Rückversicherer, die in der Lage sind, zum einen ihre technische Expertise und ihre Erfahrung, z. B. bei der Modellierung von Klima- oder Wetterdaten, zu nutzen und zum anderen auch erfolgreich die Unterstützung von Datentechnologie- und Analyseanbietern einzubeziehen, werden bei der Bereitstellung innovativer Lösungen an vorderster Front stehen.

Das Grundkonzept, einen vordefinierten Auszahlungsmechanismus mit einem im Vorhinein festgesetzten Ereignis oder Indexwert zu verknüpfen, ermöglicht es, die Deckung von einem physischen Vermögenswert zu entkoppeln. Damit kann das versicherbare Interesse von deutlich mehr Akteure berücksichtigt werden. Es erhöht somit die Flexibilität und die Anzahl der möglichen Anwendungen. Diese reichen von landwirtschaftlichen Versicherungen für Kleinbauern, für die ein traditioneller Versicherungsansatz aufgrund der hohen Anzahl sehr kleiner Einheiten nicht praktikabel ist, bis hin zu großen Unternehmen, die Teile ihres landwirtschaftlichen Portfolios abdecken wollen.

Parametrische Konzepte können auch Anwendung finden bei traditionellen landwirtschaftlichen Versicherungen, die auf Schadenersatz basiert sind. So können zum Beispiel kritische Regionen in Bezug auf Dürre identifiziert werden, um einen effizienten Prozess der Schadenabschätzung zu unterstützen.

Um das wirkliche Potenzial der parametrischen Agrarversicherung zu nutzen, ist es wichtig, sorgfältige, technisch fundierte und transparente Lösungen zu entwickeln. Die vertraglichen Verpflichtungen der parametrischen Deckung hängen vollständig von den zugrunde liegenden Daten ab. Daher sind höchste Anforderungen hinsichtlich der Datenintegrität zu stellen. Ausgehend von ausreichender (historischer) Verfügbarkeit sind die Vollständigkeit und die Korrektheit der Daten von größter Bedeutung. Darüber hinaus sind etablierte Methoden in Underwriting- und Risikomodellierung, wie z. B. die Trendanalyse oder die Behandlung von noch nicht beobachteten Extrem-Schadenereignissen, besonders relevant.

Das inhärent bestehende Basisrisiko, das durch die Abweichung der vordefinierten Schadenzahlung vom tatsächlichen Schaden entstehen kann, muss offen mit potenziellen Kunden thematisiert werden. Der wichtigste Erfolgsfaktor für parametrische Agrarversicherungen jedoch ist die Kombination von technischer Datenanalyse verbunden mit fundiertem agronomischem Wissen.

Für Erst- und Rückversicherer, die dieses breite Spektrum an Kompetenzen in ihren Teams vereinen und in der Lage sind, wertvollen technischen Input ihrer Kunden einzubeziehen wird dies ein vielversprechendes Umfeld werden.