農戶收入結構與農業保險深度的動態性關系研究
——基于中國省際面板數據的經驗證據

■黃榮哲

農業保險促進了中國農業生產發展，但農業保險發展相對滯后，市場占有率遠低于非農業保險。除了農戶收入水平較低的原因外，農戶收入結構是否也會影響農業保險發展，這一問題值得探討。本文基于2005～2015年中國省際面板數據的實證研究結果表明，與收入結構相關的多個“心理賬戶”對農業保險深度的影響存在差異，故而在農戶收入水平既定的條件下，調整農戶收入結構的做法可能會促進農業保險發展。因此，為了進一步拓展農業保險深度，政府應構建合理、動態的農業補貼機制，且政府部門及保險公司應通過非收入因素挖掘農戶自發的、非引致的農業保險需求。

一、引言與文獻綜述

《中國保險業發展“十三五”規劃綱要》提出全國保險深度要從2015年3.6%提升至2020年的5%。盡管許多保險業發展規劃經常提及保險深度，但人們卻無法在眾多保險業發展規劃中找到農業保險深度等發展指標的目標值。事實上，現有的保險業發展規劃并沒有嚴格區分保險深度在城鄉地區的發展目標差異，從而使得農村地區保險市場的發展目標變得相對模糊，這不利于農村保險市場和農業生產的發展。近年來，中國農業保險發展迅速，對農業生產的支持力度也在不斷增強。但是，農業保險發展相對滯后，農業保險的市場份額很小。除了農戶收入水平較低的原因外，農戶收入結構因素是否也制約著現階段的農業保險發展，這些問題值得關注。已有文獻側重分析農業經濟增長、農戶人均總收入或者財政補貼與農業保險保費收入的關系，而本文將嘗試探討各個省區市農戶人均純收入結構（含工資性收入、經營性收入、財產性收入和轉移性收入）對農業保險深度的影響。一方面，利用非線性模型研究與農業保險深度相聯系的最優農戶人均純收入結構以及與農戶收入結構相聯系的“心理賬戶”（Mental Accounting）對農業保險需求的影響，進而為通過農戶人均純收入結構調節政策改善農業保險深度的思路提供依據。另一方面，借助包含時變特征的變系數模型，勾勒農業保險深度和農戶最優人均純收入結構之間函數關系的動態關系，從而為通過收入結構調節政策或者其他非收入政策改善農業保險深度提供依據。

許多文獻已提及農戶收入結構可能影響農業保險需求。于是，部分學者堅信非農收入會對農業保險需求產生顯著的替代效應，主要表現在三個方面：一是收入結構多樣化對農業保險需求的替代效應。葉明華和汪榮明（2016）發現，與純農型農戶相比，兼農型農戶對農業保險的需求較少。張躍華等（2007）開展的問卷調查表明，農戶外出務工的收入比重越大，農業保險的參與率越低。二是財產性收入對農業保險需求的替代效應。在Serra et al.（2003）看來，當農戶財富達到一定水平后，農戶利用農業保險規避風險的動機減弱。第三，轉移性收入對農業保險需求的替代效應。王展（2018）提出，由于四川農村居民人均收支缺口較大，尤其是2013年后，農戶支付農業保險保費的壓力增大，故而除了財政補貼農業和農民外，還可以引導農民從事非農產業，增加非農收入，從而減輕保費支付壓力。

然而，上述“顯著論”的觀點并沒有得到學者的一致認同。部分學者斷言，這種替代效應的顯著程度或者強弱程度可能因不同研究樣本而表現差異。王韌等（2018）認為，財政補貼是2008～2016年農業保險發展的重要影響因素，經濟發達地區并不意味著保險市場發展快，如經濟發達的廣東、浙江、山東等省份，其農業保險市場發展程度的排名卻靠后。梁麗麗和仝愛華（2018）探討了“農業保險+銀行信貸”機制下，財政補貼在農業保險中比例偏大、農業保險市場化不足可能導致農業保險運行效率以及信貸供給雙下降。顧榮華等（2018）認為，除了城鄉經濟發展不均衡、收入水平差異大的收入因素外，財政補貼設計不盡合理也制約了農業保險發展，甚至導致農戶對農業保險的信心不足。

綜合看，不難發現農戶收入結構與農業保險需求之間實際上存在比較復雜的非線性聯系，即非農收入并不總是替代農業保險。不同的收入來源、收入類型都極有可能通過各自不同方式影響農戶購買農業保險的意愿。農業保險深度與農戶人均純收入結構間極可能存在某種非線性關系。因此，本文以2005～2015年中國省際面板數據為樣本，探討農業保險深度與農戶人均純收入結構之間可能存在的非線性關系以及這種關系的動態調整過程，并據此提出旨在促進不同地區農業保險發展的對策建議。

二、研究設計

本文選擇不同地區農業保險深度PENEi,t（即100%*農業保險保費收入/第一產業產值）作為衡量農業保險發展程度的重要指標。根據《農業保險條例》（2012）第二條規定，農業保險是指保險機構根據農業保險合同，對被保險人在種植業、林業、畜牧業和漁業生產中因保險標的遭受約定的自然災害、意外事故、疫病、疾病等保險事故所造成的財產損失，承擔賠償保險金責任的保險活動。如果風險事故越嚴重，那么厭惡風險的被保險人利用農業保險轉移風險的動機就越強烈，這兩個變量之間極有可能呈現正相關關系。所以，本文選擇成災率DISAi,t（即100%*成災面積/受災面積）測度農戶利用農業保險轉移風險的動機強弱程度。需要說明的是，鄧金錢和何愛平（2017）將成災率作為衡量農業生產抗災能力的負向指標之一。如果成災率數值越大，那么農業生產抗災能力越弱，二者之間呈現負相關關系。進一步地，當農業生產抗災能力較弱時，厭惡風險的被保險人對農業保險的需求較多。因此，無論將DISAi,t稱為成災率還是農業生產抗災能力指標，DISAi,t都將與保險需求保持正相關關系，并成為拓展農業保險深度PENEi,t的誘因之一。

為了簡化模型，除了收入和風險事故外，本文將保險政策、保險創新、保險營銷等其他因素對各個地區農業保險深度的平均影響歸結為常數項c，而實際上其他因素在不同地區影響的差異（或者說偏離平均效應c的程度）簡記為ci。隨著其他因素的積極影響增大，c+ci的數值也會增大，關于PENEi,t的函數將會向上移動。相應地，隨著其他因素的消極影響增大，c+ci的數值會減小，關于PENEi,t在的函數將會向下移動。

假定某地區i的農業保險深度PENEi,t受到農戶人均純收入結構Yj,i,t（j=1，2，3，4）、成災率DISAi,t等因素的影響，如式（1）所示。其中，農戶人均純收入結構是指工資性收入、經營性收入、財產性收入、轉移性收入占農戶人均純收入比重，分別標記為Y1,t、Y2,t、Y3,t、Y4,t。在待估參數 aj、bj,t、cj,A、cj,i、dj中，bj,t具有時變特征，aj、cj,A、cj,i、dj不具有時變特征，ηj,i,t是隨機誤差項。

假設1：如果農戶人均純收入結構的非線性關系是顯著的，或者aj≠0，那么農戶收入結構的動態臨界值等于-bj,t/（2aj）。

由于農業保險深度PENEi,t與收入結構Yj,i,t（j=1，2，3，4）都是非負的數值，故關于農業保險深度與收入結構的函數圖像只會出現在第一象限。如果不考慮地區間差異，那么二次函數的最值坐標可表示為

假設2：如果非線性關系不顯著，或者aj=0，面板數據計量模型則由式（1）轉變為式（2）。

相應地，需要檢驗原假設H0：二次項系數aj=0（收入結構與保險深度不存在非線性關系）以及備擇假設H1：二次項系數aj≠0（收入結構與保險深度存在非線性關系）。

三、實證分析

本文采集2005～2015年中國省際層面農戶人均純收入中工資性收入、經營性收入、財產性收入和轉移性收入等數據，并分別計算其比重Y1,i,t、Y2,i,t、Y3,i,t、Y4,i,t。采集各地區農業保險保費收入以及第一產業產值數據，并計算得到不同地區的農業保險深度PENEi,t。采集各地區的成災面積與受災面積數據，并計算得到不同地區的成災率DISAi,t。其中，下標i=1，2，…，10分別對應北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等東部省份或直轄市，下標i=11，12，…，16分別對應山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南等中部省份，下標i=17，18，…，28分別對應內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等西部省、自治區或者直轄市，下標i=29，30，…，31分別對應遼寧、吉林、黑龍江等東北省份。無論是借助LLC方法，還是IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP方法，至少能在5%顯著水平拒絕面板數據 PENEi，t、DISAi，t、Y1，i，t、Y2，i，t、Y3，i，t、Y4，i，t“包含單位根”的原假設，說明面板數據是平穩的。

無論在1%、5%還是10%顯著水平，工資性收入比重Y1的二次項系數都無法顯著區別于零，故而工資性收入與保險深度之間的非線性關系不顯著。不考慮工資性收入比重Y1的二次項系數后，結果如表1所示。在表1中，Y1的一次項系數在2005～2011年從1%顯著水平區別于零的負值，逐漸在2012～2014年改變為1%、5%、10%顯著水平都無法區別于零，之后在2015年改變為1%顯著水平區別于零的正值。換言之，農戶工資性收入比重對農業保險深度的影響效果，隨著時間推移從抑制保險深度發展的替代效應逐漸轉變為促進保險深度發展的收入效應。

表1 工資性收入比重模型的回歸結果

無論在1%、5%還是10%顯著水平，經營性收入比重Y2的二次項系數都無法顯著區別于零，故而經營性收入與保險密度之間的非線性關系不顯著。不考慮經營性收入比重Y2的二次項系數之后，結果如表2所示。從中可知，Y2的一次項系數在2005～2011年從1%顯著水平區別于零的負值，逐漸在2012～2014年改變為1%、5%和10%顯著水平都無法區別于零，之后在2015年改變為1%顯著水平區別于零的正值。換言之，農戶經營性收入比重對農業保險深度的影響效果，隨著時間推移從抑制保險深度發展的替代效應逐漸地轉變為促進保險深度發展的收入效應。

表2 經營性收入比重模型的回歸結果

無論在1%、5%還是10%顯著水平，財產性收入比重Y3的二次項系數都無法顯著區別于零，故而財產性收入與保險深度之間的非線性關系不顯著。不考慮財產性收入比重Y3的二次項系數之后，結果如表3所示。從中可知，Y3的一次項系數在2005～2007年從1%顯著水平區別于零的負值，逐漸在2008～2010年改變為1%、5%和10%顯著水平都無法區別于零，之后在2011～2015年改變為10%顯著水平區別于零的正值。換言之，農戶財產性收入比重對農業保險深度的影響效果，隨著時間推移從抑制保險深度發展的替代效應逐漸地轉變為促進保險深度發展的收入效應。

如表4所示，在1%顯著水平，轉移性收入比重Y4的二次項系數顯著區別于零，故轉移性收入與保險密度之間的非線性關系是顯著的。如果不考慮地區差異，那么由于二次項系數a4＜0，且2005～2010年b4，t＜0，二次函數的最值坐標可以表示為（X，a4X2+b4，tX+c4，A）=（0，c4，A），其中X=max[-b4，t/（2a4），0]=0。由于二次項系數a4＜0，且2011～2015年b4，t＞0，二次函數的最值坐標可以表示為（X，a4X2+b4，tX+c4，A）=[-b4，t/（2a4），（c4，A-b24，t/4a4）]，其中X=max[-b4，t/（2a4），0]=-b4，t/（2a4）。于是，2005～2015年二次函數最值坐標的動態變化將會如圖1所示。

表3 財產性收入比重模型的回歸結果

表4 轉移性收入比重模型的回歸結果

圖1 農業保險深度與轉移性收入比重之間關系的動態非線性關系

進一步地，本文利用如式（3）所示的Logistic函數式對圖2的二次函數曲線Ht（t=2005，2006，…，2015）最值變動軌跡進行擬合。針對Logistic函數不能線性化的問題，本文采用非線性最小二乘法進行估計。采用Cochrane～Orcutt法消除序列自相關問題，引入自回歸項AR（3）。借鑒Ljung&Box（1978）的研究，能在10%顯著水平下判斷，包含自回歸項AR（3）的計量模型不存在序列自相關問題。最終，本文得到如圖2所示的擬合效果。由于Logistic函數計量模型包含AR（3）項，最大滯后階數為3，故而擬合效果圖顯示的時間段不是2005～2008年，而是2008～2015年。

圖2意味著，從較長時間看，農業保險深度在經歷加速發展后，極有可能遇到發展放緩的階段，甚至可能面臨發展瓶頸，繼續增加農戶的轉移性收入比重將難以進一步拓展農業保險深度，如圖2中E’、F’、G’點。此時，政府部門及保險公司需借助非收入因素推動轉移性收入比重二次函數的最值坐標點向上移動，促進農業保險市場發展。

圖2 轉移性收入比重非線性函數測算的農業保險深度最值與Logistic函數的擬合

綜合比較表1～4后，可能會產生疑問：無論一元錢來自工資性收入、經營性收入、財產性收入，還是轉移性收入，其價值量對于農戶而言都應該相同。然而，正是這個表面上看似沒有差異的一元錢，卻可能引致不同的農業保險深度指標。本文認為，行為經濟學的“心理賬戶”理論能較好解釋各地區農戶人均純收入結構與農業保險深度之間的關系。根據Kahneman&Tversky（1981）、Thaler（1985）等學者的論述，“心理賬戶系統”能夠存在于個體潛意識中，對經濟結果進行分類記賬、編碼、估價和預算。具體來說，農戶在潛意識中開設“心理賬戶”，并將人均總收入分別納入工資性收入、經營性收入、財產性收入或轉移性收入等4個不同的心理賬戶。在不同的心理賬戶中，農戶購買農業保險的決策方法、得失評價方法都不盡相同。結果是，不同收入來源往往對應不同形式的農業保險需求函數。為了拓展農業保險深度，政府可以利用收入結構調整政策，增加農業保險需求彈性較大的收入比重，減少農業保險需求彈性較小的收入比重。在其他條件不變的情況下，根據2005～2015年期間收入結構變量的反應系數平均值判斷，增加財產性收入比重的做法能比增加工資性收入比重、經營性收入比重或者轉移性收入比重的做法更有效地拓展農業保險深度。

四、結論與政策建議

本文基于2005～2015年中國省際面板數據的實證分析表明，農戶人均收入結構對農業保險深度或者農業保險發展的影響是比較復雜的，農戶人均純收入結構對于農業保險的促進作用或者抑制作用都是有條件的，并不是簡單的正相關或者負相關關系。第一，從短期看，轉移性收入比重對農業保險深度的影響是邊際遞減的。隨著轉移性收入比重的上升，農業保險深度先增大后減小。在轉移性收入比重較低的地區，通過增加保費補貼等方法提升轉移性收入比重的做法，能有效拓展農業保險深度。相反地，在轉移性收入比重較高的地區，通過增加保費補貼等方法提升轉移性收入比重的做法，不利于拓展農業保險深度。第二，從中長期看，隨著時間推移，工資性收入比重、經營性收入比重、財產性收入比重對農業保險深度的替代效應逐漸轉變為收入效應。第三，經歷一段時間的加速增長后，農業保險深度有可能面臨發展瓶頸。此時，增加轉移性收入比重的做法不能顯著拓展農業保險深度。第四，自發的、非收入因素引致的農業保險需求存在非常明顯的地區差異。與東部和中部地區的農戶相比較，西部和東北地區的農戶更多依靠農業保險轉移風險。保險發展規劃不僅要明確農業保險深度等目標值，而且還要反映不同地區的農業保險需求差異。在其他條件不變的情況下，非收入因素能在西部和東北地區取得比其他地區更好的效果，有助于加快西部和東北地區的農業保險市場的發展。第五，農戶在潛意識當中開設關于收入結構的“心理賬戶”。由于不同的收入來源對應不同的農業保險需求函數，故而利用收入結構調整政策，增加農業保險需求彈性較大的收入比重，減少農業保險需求彈性較小的收入比重，將有助于拓展農業保險深度。與工資性收入比重、經營性收入比重或者轉移性收入比重相比，2005～2015年期間增加財產性收入比重能更好促進農業保險深度的發展。

因此，政府及保險公司需從以下幾個方面著手拓展農業保險深度。一是努力拓展農戶的中長期收入來源，尤其是增加工資性收入、經營性收入、財產性收入的比重。二是在制定農業貼補政策時，需充分考慮各地區農業發展的差距，尤其是向欠發達地區傾斜，增加欠發達地區農戶的轉移性收入。例如，提高中央財政在西部地區農業保險保費補貼的比例。三是構建合理、動態的農業補貼退出機制。當轉移性收入比重超過不同時期的動態最優值時，適度減少這些較高轉移收入比重地區的農業保險保費補貼規模以及縮小補貼范圍。騰出來的資金并不是平均地補貼給各欠發達地區，而是優先用于轉移性收入比重最低地區的農業保險保費補貼，因為轉移性收入比重最低地區的農業保險深度對轉移性收入比重變動最敏感。這種做法既提高了財政資金的使用效率，又能最大程度激發和促進農業保險需求，拓展農業保險深度。四是監管部門以及保險公司需通過釋放保險政策紅利、創新保險產品、改進增值服務、完善保險市場體系與機制等非收入因素，減弱其他避險策略對保險策略的替代效應。例如：完善巨災保險市場和農業風險再轉移市場；保險營銷應重點關注專業大戶、家庭農場、農民合作社、農業產業化龍頭企業等新型農業經營主體，大規模農戶比小規模農戶更傾向于購買農業保險；通過金融創新為農業生產提供更加豐富、細分的指數保險產品，鼓勵擁有地方特色的農業保險產品發展；通過簡化農業保險經辦手續、制訂通俗易懂的保險合同條款、普及保險知識、加強農戶保險教育、增強農戶保險意識、維護農業保險消費者權益等途徑，激發農業保險需求，拓展農業保險深度，促進農業保險市場發展。