山東省政策性農業保險發展評價
——基于2008-2017年度數據

□王曉麗 陳盛偉

[內容提要]本文基于2008-2017年山東省及其17地市政策性農業保險的經營數據，選取農業保險收入密度等相對指標構建山東省政策性農業保險發展水平評價指標體系，運用主成分分析法和數據包絡分析法，從時間序列和空間序列兩個角度對山東省政策性農業保險整體財政補貼效率、17地市政策性農業保險發展水平差異，以及風險保障水平差異進行評價研究。研究發現，山東省政策性農業保險整體發展水平較好，財政補貼效率較高。按照可比口徑，農業產值占比低的地區農業保險發展水平好；不過，從農業保險保障糧食穩產和農業產值穩定看，政策性農業保險發展水平較高的地市，其風險保障效率并不高。研究還發現，2014年以后山東省農業保險風險保障綜合效率受技術效率影響程度增強。

一、引言

目前，國內學者對于政策性農業保險發展評價的研究成果主要集中在以下三個方面：一是我國農業保險保費補貼缺乏效率，農業保險保費補貼的規模效率和管理效率有待提高(張祖榮，2017；黃穎，2015；張旭光、趙元鳳，2014)[1] [2] [3]。二是我國不同地區農業保險發展水平存在差異，黑龍江、吉林、內蒙古、新疆等地農業保險起步較早，加上專業性農業保險公司和政府推動，農業保險發展水平較好(呂開宇等，2016)[4]。三是從運行中存在的問題看，財政補貼的壓力依舊大，保險費率和保障水平與生產實際脫節；保險公司的自主經營性不夠，農業保險條款設計與實際工作脫節，農業保險經營成本高、賠付率高、獲利難；政策性農業保險在保障水平和理賠及時性等方面有待提高(趙元鳳、李賽男，2014；李婷、肖海峰，2016；王秀芬等，2017)[5] [6] [7]。上述成果為本文的農業保險發展評價研究提供了借鑒，但已有成果中設計的評價指標忽視了地區間的農業產業結構、種植規模、氣候特征等要素差異，地區間直接進行測度比較并不合理。

山東省是農業第一大省，2008-2017年其農業總產值居全國首位。同時，由于山東省所處的地理位置以及地形特征，會受到不同程度的大氣環流和季風影響，容易發生旱澇、冰雹、大風、低溫與霜凍等自然災害。2008-2017年，山東省農作物平均受災面積達到1543千公頃，占全省農作物平均總播種面積的14.11%，占全國農作物平均受災面積的5.4%。其中主要災害旱災的平均受災面積達649千公頃，占全省農作物平均總播種面積的5.93%①。可見，農業保險對山東農業平穩發展非常重要。

自2008年至今，山東省政策性農業保險已運行了10年，有兩個重要問題需要總結和思考：第一，10年來山東省政策性農業保險財政補貼效率如何？第二，10年來山東省17地市政策性農業保險發展水平的差異情況以及風險保障效率如何？當然，針對山東省農業保險效率的評價研究也有助于擴大到總結研判中國農業保險的發展路徑和政策取舍，有助于研判政策性農業保險目標的實現程度。

本文基于2008-2017年山東省政策性農業保險的相關數據，運用主成分分析法和數據包絡分析法，從時間序列和空間序列兩個角度，展開對山東省政策性農業保險發展水平的評價。考慮到山東省17地市的耕地面積、種植結構、氣候特征和農業產業結構等存在差異，大多數絕對指標不能反映各地市農業保險的發展水平。因此，在指標體系構建上，本文與以往關注農險保費收入、農險賠付支出等絕對指標的研究成果不同，而是采用相對指標構建山東省農業保險發展評價指標體系。

二、山東省政策性農業保險發展10年回顧

10年來，山東省政府出臺了一系列政策文件規范和支持農業保險的發展，主要有《關于進一步做好全省政策性農業保險試點工作的通知》(2008)、《山東保監局關于農業保險規范經營的意見》(2010)、《山東省農業保險新增補貼品種實施方案》(2013)、《關于貫徹國發[2014]29號文件加快發展現代保險服務業的意見》(2015)、《關于做好糧食生產功能區和重要農產品生產保護區劃定工作的實施意見》、《山東省農業大災保險試點工作方案》和《山東省農業保險保費補貼資金管理辦法》(2017)。上述文件擴大了山東省政策性農業保險的覆蓋面，增加了政策性農業保險險種，規范了政策性農業保險經營，調整了山東省東、中、西部地區政策性農業保險財政補貼資金，提高政策性農業保險補貼資金使用效率等方面起到了重要作用。10年來，山東省農業保險保費收入由期初的3.12億元增長到2017年的16.78億元②，小麥和玉米兩大主糧作物的保險覆蓋率由最初的0.2增長到0.8(見圖1)，承保險種包括小麥、玉米、水稻(含大災試點普通農戶和大災試點種植大戶)、棉花、花生、日光溫室、蘋果、桃、冬棗、鴨梨、能繁母豬、森林等近30個品種，全覆蓋了主要糧食作物和基本覆蓋地方特色農產品。

圖12008-2017年山東省小麥和玉米保險覆蓋率走勢圖

注：2008-2016年小麥和玉米覆蓋率是筆者根據山東省農業廳數據和《山東省統計年鑒(2009-2017)》計算得出，2017年小麥和玉米的覆蓋率是根據前9年的數據預測得到。

三、山東省政策性農業保險發展水平評價

為了檢驗政策性農業保險的目標是否得到了實現，發現并改進存在的問題以及效率缺失的節點和原因，并提出相應的可行性政策建議，本文從財政補貼效率、各地市政策性農業保險發展水平以及風險保障效率三個方面，對2008-2017年山東省政策性農業保險展開總結評價。

(一)方法選取與數據來源

1.方法選取

在效率分析研究中，相對于參數模型測算方法，DEA模型要簡單有效。由于本文研究的是山東省政策性農業保險財政補貼是否處于綜合有效狀態？政策性農業保險的保費收入和農險賠付支出能否保障糧食穩產和農業產值穩定方面實現綜合有效？因此選用規模報酬可變的BC2模型。

在評價山東省17地市農業保險發展水平時，本文采用主成分分析法。通過SPSS22.0處理數據得出各因子載荷矩陣和旋轉后因子得分，根據主成分得分值和旋轉后因子得分值的關系式，計算各主成分得分；以各主成分的方程貢獻率為系數進行加權，將各主成分因子的得分進行加總，得出山東省17地市農業保險發展水平的綜合得分。

2.指標選取與數據來源

為評價山東省及其17地市政策性農險效率，本文選取政策性農險保費收入、賠付支出、財政補貼保費數額、承保畝數等四個農業保險經營指標，農業從業人員、農林牧漁業總產值、糧食播種面積、糧食產量、農業產值③等五個農業經營指標，農險收入密度、農險收入深度、農險收入增長率和農險覆蓋率等四個農業保險發展指標。其中，保費收入等四個農業保險經營指標數據來自山東省保監局和《中國保險年鑒(2009-2017)》，農業從業人員等五個農業經營指標數據來自《山東統計年鑒(2009-2017)》，農險收入密度等四個農業保險發展指標數據由本文計算得出。

(二)實證結果

1.2008-2017年山東省政策性農業保險財政補貼效率

本文將農險財政補貼數額作為投入指標，將農險保費收入、農險賠付支出、農險收入密度、農險收入深度和農險覆蓋率作為產出指標。

農險財政補貼數額指標反映政府對農業保險的支持力度，財政補貼減輕了投保戶的保費支出負擔，因此農險保費收入是最直接的產出指標。農險賠付支出指標反映在政府災害賠付調控下，投保戶獲得的賠付情況；農險收入密度指標反映財政補貼對農業從業人員人均購買農業保險能力的影響；農險收入深度指標反映農業風險保障程度；農險覆蓋率指標反映農業保險的承保規模和農業保險的發展水平。由于統計時限內山東省小麥和玉米的保費收入之和占全部政策性農業保險保費收入的70-80%，因此本文主要統計小麥和玉米兩大主要糧食作物的覆蓋率。利用DEAP2.1軟件，將投入指標和產出指標的相關數據導入，得到2008-2017年山東省農業保險財政補貼效率評價結果(見表1)。

表1 2008-2017年山東省政策性農業保險財政補貼效率評價結果

從表1結果看，2008-2017年十年間有6年的綜合效率、技術效率和規模效率值均為1，規模報酬不變，說明財政補貼的效率較高。2011年和2014年綜合效率均為0.879，技術效率和規模效率在0.92-0.94之間，說明這兩年財政補貼效率比其他年份較低。2012年和2015年技術效率值均為1，但綜合效率值、規模效率值分別為0.999和0.930，低于技術效率值，規模報酬遞減，這說明在既定的財政補貼水平下，產出未達到生產前沿面，這兩個年份的產出效率低于其他年份。總體來看，2008-2017年山東省政策性農業保險財政補貼運行效率較高。

2. 2008-2017年山東省17地市政策性農業保險發展水平差異分析

根據山東省農業和農業保險發展的實際情況，選取農險收入密度、農險收入深度和農險收入增長率3個相對指標構建17地市農業保險發展水平指標評價體系(見表2)。

選取2008-2017年的數據做主成分分析和因子分析，結合2008-2017年山東省17地市農業產值排名情況，對山東省17地市政策性農業保險10年發展水平進行評價。

表2 山東省農業保險發展水平評價指標體系

運用SPSS22.0對3個相對指標進行適應性檢驗，得到KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)的值均在0.5-1.0之間，說明變量之間有較強的相關性。同時Bartlett球形檢驗的sig值為0.000，小于0.05，說明各變量之間不是相互獨立的。綜合KMO值和sig值，3個相對指標適合進行主成分分析。

表3 特征值與方差貢獻率

通過表4中第一主成分因子載荷矩陣可知，2008-2017年對第一主成分影響的顯著指標基本是一致的。其中，農險收入密度和農險收入深度的歷年載荷量較高，除2016年以外，均在0.9以上，說明這兩個相對指標對農業保險的發展水平起到了重要的影響作用，且其影響作用在逐步增強。農險收入增長率的歷年載荷量在0.2-0.7之間，波動較大，說明其對山東省各地市農業保險的發展有一定的影響作用，但符號有正有負，說明影響的方向不同。

表4 第一主成分因子載荷矩陣

通過對山東省17地市農業保險發展水平進行綜合得分及排名(見附表5-1和附表5-2)可知，2008-2017年山東省17地市政策性農業保險的發展水平不一致，但總的來看各地市發展水平在逐年提高。其中，東營市的農業保險發展的水平最好，10年中有8年排名第一，而濱州市、濰坊市、煙臺市、臨沂市和泰安市5個地市在17地市中發展較為緩慢，名次居后。

結合2008-2017年各地市農業產值在GDP中的占比發現，菏澤市、濟寧市、濰坊市等農業產值占比高的地區，其農業保險發展水平并不高，而東營市、萊蕪市等農業產值占比相對較低的地區，其農業保險發展水平反而較好④。這反映出政策性農業保險供求矛盾的問題，本文會在結論與建議中闡述。

3. 2008-2017年山東省17地市政策性農業保險風險保障效率差異分析

本文選取山東省17地市農業保險保費收入和農業保險賠付支出作為投入指標，以此解釋山東省各地市農業保險的發展規模與程度；選取山東省17地市糧食產量和農業產值作為產出指標，以此回答山東省政策性農業保險是否有助于保障糧食穩產，能否有利于各地市的穩定增長。運用DEAP2.1軟件，得到結果如附表6所示。

2008-2017年，山東省農業保險技術效率和規模效率的均值總體上呈現為先下降，后在波動中逐步上升。由圖2可知，山東省農業保險的綜合效率、技術效率和規模效率的均值均在2017年達到最高，分別為0.806、0.858和0.943。綜合效率和規模效率在2012年最低，分別為0.314和0.428；技術效率在2010年最低，為0.659。此外，綜合效率均值曲線和規模效率均值曲線保持一致，2014年以后的技術效率均值曲線趨勢同綜合效率均值以及規模效率均值趨于一致，這說明2014年以前山東省農業保險風險保障綜合效率受規模效率的影響更大一些，2014年以后的技術效率對綜合效率的影響程度有所增強。

新婚燕爾（“燕”通“宴”）,“宴”在《說文解字》中解釋為“宴，安也，從宀，宴聲。”可以看出“宴”的本義是安逸、安閑。后來引申為愉快、快活的意思。“燕”的意思是燕子。這兩個字無論從字形還是從詞義上講都毫無聯系，但是由于它們的讀音相同，所以用作通假字，“燕”通“宴”。例如《詩經·邶風·谷風》“燕兒新婚，如兄如弟”。最開始指的是被拋棄的妻子訴說原來的丈夫再婚并與新娶的妻子歡樂的樣子，后來與之前的意義相反指的是新婚時快樂的樣子。

圖22008-2017年山東省農業保險風險保障各效率均值變化趨勢

10年間，山東省17地市農業保險風險保障綜合效率呈逐年上升趨勢，2017年絕大多數地市達到DEA有效，這說明各地市的農業保險政策同農業生產技術、模式、規模等相適應，能夠起到穩定糧食生產和農業產值的作用，但各地差異比較大。煙臺市2008-2016年達到DEA有效，綜合效率、技術效率和規模效率均為1；菏澤市在2014-2016年達到DEA有效，日照市和濱州市在2016-2017年達到DEA有效，萊蕪市、德州市和聊城市在2017年達到DEA有效。相比較來看，東營市一直處于弱DEA有效。根據2008-2017年的均值數據，綜合效率均值最高的是煙臺市，其次是菏澤市和臨沂市，東營市的綜合效率均值最低。技術效率均值最高的有煙臺市、濰坊市和德州市，其次是濟寧市、臨沂市和菏澤市，東營市的技術效率均值最低，僅為0.261。規模效率均值最高的是煙臺市，其次是菏澤市和泰安市，濟寧市的規模效率均值最低，為0.556。具體如圖3所示。

資料來源：均值由作者計算得出。

圖32008-2017年山東省17地市農業保險風險保障各地市各效率均值對比

四、研究結論與政策建議

(一)研究結論

本文選取2008-2017年的相關數據，運用主成分分析法和數據包絡分析法對山東省整體及17地市的政策性農業保險發展水平進行了測算和分析，主要結論和啟示如下：

1.現行政府財政補貼對農業保險有效

2008年以來，山東省農業保險得以較好發展，根本原因是四級財政支持。目前，中央財政補貼的種植業和養殖業保險品種中，農戶自行承擔20%，中央財政分別承擔35%和40%，山東省東、中、西部地區省級財政分別承擔種植業保費的15%-35%，承擔養殖業保費的15%-25%；市縣級財政分別承擔種植業保費的30%-10%，養殖業保費的25%-15%⑤。對比商業性農業保險，政府財政補貼對農業保險的發展有著顯著促進作用。通過前文分析可知，山東省政策性農業保險的綜合效率、技術效率和規模效率均在0.87以上，說明山東省政策性農業保險運行效率較高。

2.部分地市政策性農業保險發展水平與農業產值高低呈反向關系

通過主成分分析法計算各地市政策性農業保險的因子得分可知，山東省17地市中農業產值相對較低的地市，其農業保險發展水平較好，如濰坊市、煙臺市；農業產值較高的地市，其農業保險發展水平并不高，如東營市、萊蕪市。究其原因，一方面是因為各地市的農地資源及產業結構存在差異，農業資源稟賦差的地區，農業產值少，政策性險種和面積少，地方財政壓力小，實施政策性農業保險的主動性高，故農業保險發展水平相對高；另一方面，農業產值高的地區，農業資源稟賦好，設施農業發達，特色品牌農業規模大，經濟作物占比高，而區域性特色品種沒有中央補貼，僅靠市縣力量難度大，故表現為整體政策性農業保險發展水平居后。目前，山東省財政廳最新發布的《山東省特色農產品目標價格保險保費補貼資金管理辦法》(魯財金【2018】11號)指出，農戶自行承擔保險費40%，各級財政承擔保險費的60%，會改善這個狀況。

3.山東省17地市政策性農業保險風險保障效率不一致

從山東省17地市的技術效率均值和規模效率均值來看，不同地市其政策性農業保險發揮的穩定糧食產量，穩定農業產值作用的效率不相同。自2012年起，山東省農業保險的規模效率逐步進入瓶頸期，這源于農業保險相應的技術手段、管理水平在5年間沒有大的提高，說明技術效率方面存在一定的提升空間。因此，應當根據各地市的實際情況，調整農業保險的管理模式以及費率水平，創新農業保險險種，如目標價格保險、指數保險等。在勘察定損階段利用遙感和無人機等技術手段，提升農業保險定損技術和精確度水平，進而提升山東省農業保險的技術效率。

(二)政策建議

第一，建議逐步減少市級，取消縣級的財政配套保費補貼資金，重點減輕縣級政府財政壓力，提高縣級政府工作積極性。建議按照公共物品屬性分類，準公共物品Ⅰ的主要糧食作物的財政保費補貼資金由中央和省級財政承擔，市、縣級不需要配套承擔財政補貼資金，如小麥、玉米、水稻等主要糧食作物險種；準公共物品Ⅱ的水果、蔬菜以及設施農業等的保費補貼資金由山東省級財政承擔。準公共物品Ⅲ的特色農產品的保費補貼資金與由地方財政承擔，如章丘大蔥、蒼山大蒜等。

第二，建議進一步提高保險金額，以調動農戶參保積極性。以日照市為例，2017年該市的小麥、玉米、水稻、花生這四種主要農作物普通保險的簽約率分別為74.44%、64.26%、14.76%、49.86%，簽約率不高。但是，滕州市試行大災試點的首年，專業大戶的參保率在95%以上，很多種糧大戶放棄原來的商業險選擇大災險，其小農戶的參保率只維持在50%左右。可見，對于大災保險，專業大戶參保熱情高，小農戶和兼業戶積極性不高。目前，山東省政策性農業保險的保額主要還是覆蓋直接物化成本，以種植小麥和玉米為例，參保普通保險因災發生理賠的最高保額分別是450元/畝和350元/畝，保險賠付金額小于全面生產成本，遠不足以彌補農戶的損失，無法提升農戶對政策性農業保險投保意愿的提升。可見，提高保額，調整保費補貼比例是提升農業保險發展水平的關鍵措施。

注 釋：

①數據來源于《中國統計年鑒(2017)》，中國統計出版社，2017年9月出版。

②數據來源于《中國保險年鑒(2009)》，中國保險年鑒社，2010年9月出版。

③農業產值就是種植業產值，為了確保數據的可獲得性，本文選取概念與統計局概念一致。文中的農險保費收入主要也是指種植業險保費收入。

④2008-2017年各地市第一產值占GDP的比重參照各年份《山東統計年鑒》中各市生產總值構成表。

⑤上述比例不包含青島市。青島市小麥、玉米政策性保險投保農戶自行承擔10%，財政承擔90%，其中產量大縣(區市)中央和市級財政分別承擔42.5%，區市財政承擔5%，非產糧大縣(區市)中央財政承擔35%，市級財政承擔25%，區級財政承擔30%；花生、馬鈴薯、能繁母豬、奶牛、育肥豬政策性保險投保農戶自行承擔20%，財政總體承擔80%，不同的市區其中央、市級、區市財政分別承擔不同的比例。