尽管2007年以来我国的农业保险发展迅速，并已经成为继美国之后的全球第二大农业保险市场，但与美国及其他农业保险发达国家相比，我国的农业保险实践却相对粗糙，尤其在风险区划和费率分区方面，差距仍十分遥远。比如，多数保险公司经营中仍然将保险金额、保险费率以省份为单位统一确定，并没有考虑省区内部不同区域间保险标的风险水平存在的差异。农作物保险的定价、承保与理赔等环节的粗放经营，严重影响了农场等农业企业与农户的投保积极性，甚至出现了部分省份的农作物生产与农作物保险发展背离的现象。像山东、河南这样的农作物播种面积及产量在全国排第一、二位的省份，农作物保险保费收入及其增长率的排名却比较靠后。农业保险的科学化和精细化经营是农业大省推动农业保险发展的一个重要抓手，而对各省域内部的农作物生产风险进行识别、分析与区划、对农作物保险产品进行创新和科学定价，已成为学术界和实业界普遍关注的一个具有较大研究价值的课题，同时也是我国农作物保险通过精细化管理与服务赶超发达国家的一个重要基础。　　目前国内对省域内部农作物保险风险区划与费率分区的研究相对较为薄弱。论文选取河南省四种主要的农作物，就其自然灾害的时空分布、风险的区域划分、区域产量保险的适用性、保险费率的厘定以及费率的分区进行了全面、系统、深入的研究。　　论文首先对河南省的农业发展状况进行了系统梳理，并对农业保险发展的影响因素进行了实证分析，结果发现城镇化发展、农业生产总值以及上一年度农险赔付占财险赔付的比重三个变量与河南省的农业保险发展有较大的正相关关系，而上一年度农险赔付率以及农民人均纯收入的增加量则与农业保险保费收入显著负相关。　　接下来，论文对河南省干旱、雨涝、冰雹、风灾、霜冻、雪灾、雨凇、病虫害等自然灾害的时空分布状况进行了详细的分析，发现其区域差异非常明显，且不同农作物遭受的灾害类型也有较大差别，得到了自然灾害发生的年平均次数这一指标，为农作物风险区划的必要性提供了依据。然后，论文在构建相关性指标的基础上，分别将河南省各县市四种主要作物的系统性风险划分为五个风险等级，并给出了相应的系统性风险指标范围，得出了不同作物之间的系统性风险的排序。　　在风险区划的指标体系构建中，将单产、面积与灾情数据进行了有效结合。利用单产的相对水平、单产平均减产率、单产减产率的标准差、单产减产率<-10％的年份比重、规模指数、农作物成灾比重、平均有效灌溉面积、平均机电灌溉面积、平均旱涝保收面积以及农业保险平均赔付率等10个指标，运用小波分析、因子分析与系统聚类分析对河南省各省辖市四种农作物进行了初次的风险区划，并以各市的风险区划结果内的五个风险区域为依据，构造农作物单产的相对水平、单产平均减产率、单产减产率的标准差、单产减产率<-10%的年份比重、规模指数和自然灾害年平均次数6个指标对上述五个风险区域内各县、县级市的农作物风险进行多次聚类分析，最终完成了河南省四种作物的风险区划工作。　　之后，论文利用小波分析与非参数核密度估计对各县市四种作物进行了费率计算。结合风险区划结果，在坚持风险与保险责任基本一致原则的基础上，结合河南省的市、县级别行政区域划分，将河南省106个县、县级市小麦保险划分为17个风险区域与32个费率区域；99个县、县级市的玉米保险划分为了21个风险区域和34个费率区域；59个县市的棉花保险划分为17个风险区域和27个费率区域；86个县级尺度上的花生保险划分为19个风险区域和33个费率区域；为区域产量保险的开展提供了精算技术层面的支撑。　　论文最后对全文的主要研究内容和结论做了概括，并为促进河南省粮食稳产增产、农作物保险持续健康发展和实现农民增收提出了相应的政策建议。