基于灰色關聯分析的農業保險需求影響因素研究

李勇斌

摘 要：本文從影響農業保險需求的經濟因素、社會文化因素、農業生產因素這三因素中選取代表性指標進行灰色關聯分析，研究結果發現，人均純收入、保費補貼、賠付額與農業生產現代化程度對農業保險需求影響最為顯著，恩格爾系數、農業經營收入占比、年齡結構、種植面積和受教育年限次之。為此，建議加快實現農業生產現代化、加大農業保險財政補貼支持力度、提高賠付額等措施，以此來促進更多農戶參與農業保險。

關鍵詞：農業保險需求；影響因素；灰色關聯分析

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2018.02.09

中圖分類號：F224 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2018）02-0072-09

一、引言

農業是國民經濟持續穩定健康發展的基石，而農業風險是威脅農業生產的重大隱患，是制約農業發展和農民增收的主要瓶頸。我國是一個受強降雨、地震、凍害、臺風、干旱等影響較為嚴重的國家，2010—2015年，全國農作物平均總播種面積為163803.5千公頃，平均受災面積為28811.7千公頃，平均受災率達到17.6%①。農業自然災害極大阻礙到農民群眾的生產、生活和消費，2015年我國因自然災害造成農作物直接經濟損失約2709.4億元，占第一產業產值的4.5%②。農業保險作為分散農業風險、補償災后損失的市場手段，是穩定農業發展、保障農民收入、促進農村經濟發展的重要措施。自2007年以來，中央開始推行農業保險財政補貼政策，我國農業保險發展進入了一個快速發展階段。2007年農業保險保費收入為51.94億元，賠款支出28.95億元；2015年農業保險保費收入達到了374.9億元，同比增長15.08%，賠付額237.05億元，同比增長15.19%，保費收入是2007年的7.2倍①。但我國面臨的農業保險需求不足問題依然十分突出，農戶參保積極性不高，與發達國家相比差距明顯。2015年我國農業保險投保主要農作物14.5億畝，僅占全國播種面積的59%②左右，而美國這一比例已突破90%。農業保險需求是農業保險發展的內驅力，理清農業保險需求的影響因素對制定合理政策，促進農業保險發展具有重大意義。

二、文獻回顧

影響農業保險需求的因素非常多，國內外許多學者從不同角度進行了研究。Robert Finger等（2011）利用Logistic模型分析了瑞士農民冰雹保險需求的影響因素，發現農場規模越大、作物生產專業化及農戶受教育程度越高，越有可能購買冰雹保險。Salvatore Di Falco等（2013）結合綜合評價策略和面板數據，研究發現種植更多農作物的農場不太可能購買保險計劃，且對保險產品的需求隨著氣候條件的變差而增加。谷政等（2012）以險種和承保水平為視角，運用小波分析來研究江蘇農業保險試點情況，發現試點險種偏少、承保水平偏低對農戶參保吸引力不大。馮儉、張立明、王向楠（2014）通過元分析法，匯總得出農戶人口統計特征中的年齡對農業保險需求影響不顯著，受災程度、家庭年收入對農業保險需求作用非常明顯且呈正相關關系，財政補貼則具有正向積極的調節效用。顧景枝、余國新（2015）基于效用理論，通過對新疆自治區475戶農戶進行實地調研，實證結果發現收入與農業保險需求之間在農民不同風險態度下呈現不同的相關性，風險偏好型農戶隨著收入水平提高，對農業保險需求降低；風險規避型農戶隨著收入水平提高則對農業保險需求增加。唐德祥、周雪晴（2015）基于2007-2013年省際面板數據，根據家庭生產理論建立農業保險有效需求模型進行實證分析，結論是農民收入水平、文化狀況、成災率對農業保險有效需求具有顯著影響。劉璐、韓浩、馬文杰（2016）通過理論與實證研究，發現政府預防性財政支農政策對農業保險需求具有非常明顯的促進作用，補償性財政支農政策在2007年以前與農業保險需求存在負相關關系，2007年以后對農業保險需求影響不顯著。李丹等（2016）以黑龍江省種糧大戶相關調研數據為基礎，運用二分類Logisitic回歸模型對農業保險需求影響因素進行研究，得出戶主的受教育水平、補貼政策滿意程度、保險保障水平、種糧積極性等對農業保險的購買意愿具有正向影響的結論。

以上研究極大豐富了農業保險理論，為本文研究提供了一定參考，但存在如下不足：一是回歸分析需要容量較大的樣本，而問卷調查的主觀性及現實統計數據的缺乏會對回歸結果可信度產生較大影響。二是研究只是對影響因素進行實證，但并未對因素影響程度大小進行排序，而影響因素次序對刺激農業需求尤為重要。本文擬對影響中國農業保險需求因素進行理論分析，并通過灰色關聯分析法對影響因素與需求之間的關聯度進行排序。

三、農業保險需求影響因素

（一）經濟因素

1.支付能力。支付能力主要是包括農民收入水平和預防性財政支農政策。農民收入水平直接影響農戶對農業保險的需求，經濟越是發達，農民收入水平越高，在其它假設條件保持不變情況下，其對農業保險的購買力越強，對農業保險的需求越大。改革開放以來，我國農民收入水平快速增長，人均純收入從1980年的191元增加到2015年的10772元①，極大增強了農業保險的購買力。

預防性財政支農政策主要表現在中央財政及地方政府對農戶購買農業保險保費的補貼上。如果政府不實行保費補貼政策，只有極少數農戶才會投保，這些農戶一般所耕植農作物遭受災害的風險較高，無法滿足大數法則定律；如果政府提供較高比例的保費補貼，原先即使經營農業風險極低不愿意參保的農戶也會選擇購買農業保險。為了通過加快農業保險發展以實現保障農業生產、穩定農民收入的目的，我國于2007年開始實行中央財政農業保險保費補貼試點，到2013年保費補貼已覆蓋全國范圍，各級地方政府也對農業保險給予了支持。中央財政及地方政府農業保險保費補貼從2007年的41億元增加到2015年的279.2億元②，保費補貼力度不斷加大，農戶對農業保險投保的積極性也逐漸越高。

2.消費結構。消費結構是在一定社會經濟條件下，人們所消費的不同類型消費資料的一種比例關系。當人們可支配收入水平提高時，在滿足了基本生活需要之后，就會追求更高層次的消費品，這種需求變化可以用恩格爾系數來衡量。中國農村居民恩格爾系數已經從2010年的41.1%逐年降低到2015年的33%③，標志著農村居民生活水平普遍提高，這為農民消費農業保險以獲得安全保障提供了物質契機。

3.賠付額。賠付額是保險公司對承保農戶所受損失的災后補償，與農業災情造成的經濟損失存在正相關關系。賠付額越高，說明災情越嚴重，這必然促使農戶提高風險防范意識和農業保險的接受度，從而增加農業保險需求。

（二）社會文化因素

1.受教育程度。教育就是一種有目的、有計劃地傳授系統性知識以及技術規范的社會活動。教育能夠開啟受教育者的風險意識，農民受教育程度直接影響農業投資理念，農民受教育程度越高，其對新事物越容易接受，故對農業保險可能了解越深入，需求越大。

2.年齡結構。我國從事農業生產的勞動力人均年齡呈不斷上升趨勢，從2010年的43.3歲逐年提高到2015年的47.6歲④。 一般來說，農戶年齡越小，其越容易認識到農業保險重要性，轉移風險的意識也越強。相比之下，年齡偏大的農戶受“靠天吃飯”的傳統思想影響較大，對農業保險轉移風險的功能存在質疑，購買保險的概率不大。

3.保險認知度。一般情況下，保險認知度越高，則保險需求越大。保險認知度與個人年齡、受教育程度、地區發展以及信息透明度有關，個人學歷越高，地區越發達，信息獲取越方便，保險認知度越高，保險需求也就越大。

（三）農業生產因素

1.農業生產現代化程度。農業機械化水平提高，逐步改變了過去主要依靠人畜力進行農業勞作的傳統生產方式，把農民從繁重的農業生產勞動中解放出來，有效地緩解了農村青壯年勞動力短缺的矛盾，同時極大地提高了農業生產效率。據農業部統計，2015年我國農作物耕種收綜合機械化水平達到62%①，比上年高出了1個百分點。

2.種植面積。種植業保險是我國農業保險主體，目前，我國農業保險主要集中在水稻、玉米、棉花、大豆等大宗農作物方面。隨種植面積增加，有更多的農業風險需要管理，而且種植面積增加，農戶在農業上需要投入的精力、成本越多，購買農業保險規避風險對農戶的重要性越大，因此農業保險需求就越大。

3.農業經營收入占比。農業經營收入占家庭收入的比重與農業保險需求可能呈正相關關系，這是因為農業收入占比越高，則表明農業生產一旦發生災害，所造成經濟損失對農戶家庭收入的影響越大，相對于損失來說，購買農業保險的成本較小，因此農戶通過購買保險分散風險、提高收入保障的意識越強。

四、研究方法與變量選取

農業保險需求是一個非常龐大復雜的系統，存在許多影響因素，我國統計數據非常有限，且現有數據灰度也很大，再加上人為誤差，許多數據起伏波動頻頻，甚至出現大起大落，找到典型的分布規律比較困難。若采用數理統計中的回歸分析，存在如下問題：一是回歸分析要求是大樣本數據，如果數據量不足，很難得到量化規律，而我國有關農業保險系統的統計數據相對不多。二是回歸分析要求樣本服從典型的概率分布，各因素彼此不相關但其數據與系統特征數據存在線性相關關系，而我國農村長期發展滯后，很難尋求到符合規律的連續性數據。三是回歸分析經常發生某些標準統計無法通過，導致建模不成功，即使所有標準檢驗都得以通過，仍無法克服犯錯誤的可能。四是回歸分析不能研究因素之間的動態關聯程度，且可能發生量化結果與定性分析結果不一致的情況，歪曲、顛倒系統的關系和規律。而灰色關聯分析法對樣本量多少和樣本有無明顯規律都同樣適用，不僅彌補了采用數理統計方法進行系統分析所導致的缺憾，而且能從動態過程發展態勢對農業保險需求因素的影響大小進行量化比較。考慮到農業保險需求系統信息少、統計數據不足及缺乏規律性，回歸分析難以達到滿意效果，本文擬利用灰色系統理論中的灰色關聯分析法研究農業保險需求影響因素。

灰色系統理論由鄧聚龍教授于1982年創立，它以“小數據”“貧數據”不確定系統為研究對象，數據特點是“部分信息已知、部分信息未知”。灰色關聯分析作為灰色系統理論一個比較活躍的分支，其基本思想是根據序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷不同序列之間的聯系緊密度，灰色關聯度大小處于0到1之間，數值越大，則說明兩序列之間聯系緊密度越高，反之便越小。

本文將基于鄧氏灰色關聯度、灰色絕對關聯度、灰色相對關聯度、灰色綜合關聯度四個指標對農業保險需求系統中各影響因素的影響程度進行排序。

設X0為系統因素，Xi為影響因素，則稱X0=（X0（1），X0（2），…X0（n））為系統特征X0的行為序列；Xi=（Xi（1），Xi（2），…Xi（n））（i=1，2，…，m）為相關因素Xi序列。其中X0（k）和Xi（k）（k=1，2， …，n）分別為X0、Xi 在k時刻的觀測數據。由于系統行為特征映射量與各相關因素的意義不同，量綱也存在差異，所以需要對系統行為特征映射量與各相關因素進行標準化處理，通過算子作用，使之化為數量級大體相近的無量綱數據，并將負相關因素轉換成正相關因素。

（一）鄧氏灰色關聯度計算步驟

先求各序列初值象進行標準化處理。

其中，為X0與Xi初值象對應分量之差的絕對值序列，是絕對值序列最大值，是絕對值序列最小值，？灼？綴（0，1）是分辨系數，k=1，2，…，n； i=1，2，…，m

再根據式（1）計算鄧氏灰色關聯度？酌0i。

（二）灰色絕對關聯度計算步驟

（三）灰色相對關聯度計算步驟

（四）根據式計（6）、（10）算灰色綜合關聯度？籽0i=？茲ε0i+（1-？茲）r0i，其中，？茲？綴[0，1]

本文選取農業保險總保費收入衡量農業保險需求，用PRE表示，因為農業保險的需求表現在農業保險的購買上，所以使用保費收入衡量農險需求是一個非常合適的指標。在經濟因素指標中選取了農村人均純收入、保費補貼、恩格爾系數、賠付額，分別用PCNI、SUB、Engel、CLAIM表示。因為人均純收入、恩格爾系數代表了人們的購買力水平，所以選取農村人均純收入及農村恩格爾系數衡量農戶對農險購買力比較恰當。中央財政及地方政府對農業保險保費補貼越多，則農戶承擔的保費比例越小，所以在農村數據相對缺乏情況下選擇保費補貼研究農戶的保費承擔比例是最合適的，賠付額是農業生產災后損失的補償，很好的衡量了農業保險的保障水平；社會文化因素中選擇農戶平均受教育年限、年齡結構作為代表變量，分別用EDU、AGE表示。之所以選取農戶人均受教育年限、年齡結構為代表變量，因為它們最大程度上衡量了農戶的受教育程度和對保險認知度；由于種植面積、農業經營收入占比衡量了農戶對農業生產的依賴程度，農業生產現代化程度一定程度上代表了農業生產的效率，所以農業生產因素中選擇種植面積、農業經營收入占比、農業生產現代化程度作為指標，分別用PLANT、PAI、MECH表示。

本文選取數據來自《中國統計年鑒》（2011—2016）《中國保險年鑒》（2011—2016）《中國農村統計年鑒》（2011—2016）《中國勞動統計年鑒》（2011—2016）。

五、灰色關聯分析結果

利用灰色關聯分析法對各因素的影響程度排序之前，我們需要首先確定各影響因素與農業保險保費收入的相關性，相關性分析結果見表1。結果表明：人均純收入、保費補貼、年齡結構、賠付額、農業生產現代化程度、種植面積與農業保險保費收入正相關；受教育年限、農業經營收入占比、恩格爾系數則與農業保險保費收入負相關。相關度大小排序結果為：人均純收入>保費補貼>種植面積>農業收入占比>年齡結構>索賠額>恩格爾系數>農業生產現代化程度>受教育年限。

首先根據灰色關聯分析模型通過逆化象作用對反向影響因素受教育年限、農業收入占比、恩格爾系數進行標準化處理。四個指標的計算結果見表2。其中？酌0i、ε0i、？酌0i與？籽0i分別是鄧氏灰色關聯度、灰色絕對關聯度、灰色相對關聯度和灰色綜合關聯度；系數i的取值1-9分別代表農村人均純收入、保費補貼、農戶平均受教育年限、年齡結構、農業經營收入占比、賠付額、農業生產現代化程度、種植面積、恩格爾系數。

（一）鄧氏灰色關聯度

各影響因素順序為：

λ06=0.7972>λ02=0.7574>λ01=0.7079>λ07=0.6549>λ04=0.5999>λ03=0.5976>λ08=0.5949>λ09=0.575>λ05=0.5746，即賠付額>保費補貼>人均純收入>農業生產現代化程度>年齡結構>受教育年限>種植面積>恩格爾系數>農業收入占比，由此可知，賠付額、保費補貼、人均純收入、農業生產現代化程度與農業保險保費收入聯系比較緊密。

（二）灰色絕對關聯度

灰色絕對關聯度大小排列順序為：

ε02=0.7854>ε06=0.7414>ε07=0.5726>ε01=0.5251>ε08=0.5196>ε09=0.5144>ε04=0.5081>ε03=0.5012>ε05=0.5005，即保費補貼>賠付額>農業生產現代化程度>人均純收入>種植面積>恩格爾系數>年齡結構>受教育年限>農業收入占比，排名前四位的依舊是保費補貼、賠付額、農業生產現代化程度和人均純收入。

（三）灰色相對關聯度

灰色相對聯度大小排列順序為：

？酌06=0.8571>？酌02=0.8209>？酌01=0.7556>？酌07=0.6762>？酌09=0.5909>？酌05=0.5865>？酌04=0.5771>？酌03=0.5618>？酌08=0.5589，即賠付額>保費補貼>人均純收入>農業生產現代化程度>恩格爾系數>農業收入占比>年齡結構>受教育年限>種植面積。

（四）灰色綜合關聯度

灰色綜合關聯度順序為：

？籽02=0.8032>？籽06=0.7992>？籽01=0.6404>？籽07=0.6244>？籽09=0.5526>？籽05=0.5435>？籽04=0.5396>？籽08=0.5392>？籽03=0.5315，即保費補貼>賠付額>人均純收入>農業生產現代化程度>恩格爾系數>農業收入占比>年齡結構>種植面積>受教育年限。

（五）灰色關聯分析小結

以上灰色關聯分析結果顯示，對農業保險保費收入影響較大的是經濟因素（人均純收入、保費補貼、賠付額）、農業生產因素（農業生產現代化程度），其次是社會文化因素（年齡結構、受教育年限）。

六、對策建議

本文運用灰色關聯法分析了農業保險的需求影響因素，結果表明，和需求關聯較強的因素是經濟因素與農業生產因素。

人均純收入和保費補貼與農業保險需求有較強關聯度也在預料之中，人均純收入屬于農戶自主支付能力，保費補貼則是中央地方政府對農險提供財政補貼后，直接降低了農戶實際支付的保費水平且各地普遍加強了對農險的宣傳力度和知識普及。近年來，農民人均純收入從2010年的5919元，逐年提高到2015年的10772元①，來自中央地方政府的保費補貼自2007年試點開始，到2013年覆蓋全國，保費補貼總額2015年達到305.5億元，農業保險保費收入也從2010年135.86億元增加到2015年374.9億元②，實際數據也證明了理論研究結果。

賠付額與農業保險需求之間關聯度比較強，可能有以下兩個原因：一是賠付額高低表明了農業生產面臨風險的大小，賠付額越高，則農戶損失越大，因此農戶購買保險轉移風險以保障安全的需求越強；二是賠付額補償了農業生產災后損失，補償的獲得增強了農戶對保險的信任、認可。

農業生產現代化程度也是一個與保險需求關聯比較緊密的因素，可能是農業生產現代化改善了農業經營條件，提升了農業生產力和農業生產效率，進而增加農戶收入，因此農戶對農業保險購買力提高了。

比較有意思的是農業經營收入占比、受教育程度與農業保險需求呈負相關關系，這與前面理論預測相反，但其關聯度依然達到0.5左右。農業經營收入占比與農險需求負相關可能是因為：一是農業經營收入絕對增加給農戶帶來心理上的絕對安全，導致農戶作出錯誤的風險評估，忽略了農業風險發生造成損失的可能；二是非農業經營收入的相對減少使得農戶人均純收入減少，造成農戶對農險的購買力下降。受教育程度增加反而使農業保險需求減少，可能是因為教育具有“遷出效應”，文化水平提高改變了農村勞動力務農為生的傳統觀念，隨著工業化和城鎮化進程推進，大量農村勞動力轉移到非農產業，放棄農業生產活動。比如：外出打工、做小生意等等，由此導致的農業經營減少必然引起農險需求的下降。

鑒于本文以上分析，我們認為，要提高農戶農業保險需求，一方面，政府需要加大對農業機械化的財政資金支持，借助互聯網宣傳等模式促使農戶實現農業生產機械化，提高收入水平，增加農業保險保費補貼，切實減輕農戶保費支出負擔。另一方面，保險公司要提升農業保險災后賠付質量和效率，如簡化定損理賠程序、降低賠付條件、細化農業保險合同，加大農業生產災后補償力度，提高賠付額，增強農業生產安全保障。

（責任編輯：夏凡）

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