供給視角下區域農業保險效率的影響研究

焦星瑞 孔陽 江敏 王婧雨

[摘?要]從供給角度出發，選取相對規模、宏觀效率、持續發展三類指標衡量黑龍江省農業保險發展水平，并進一步地以綜合評分為被解釋變量，構造一個多元回歸模型，通過對微觀層面的2012—2016年間黑龍江省13個城市和地區保險數據的實證研究，得到如下結論：近幾年黑龍江省各城市農業保險效率變化不大，鶴崗、黑河等城市始終排在前列;農業保險效率得分每上升1%，農業總產值、播種面積、承保面積分別變動0.1%、-0.7%、0.2%;各城市經濟發展水平及第一、二、三產業占比對農業保險發展水平產生影響。

[關鍵詞]農業保險發展水平;主成分分析;面板數據;地區經濟

[中圖分類號]F840.66

[文獻標識碼]A

[文章編號]2095-3283（2019）08-0044-06

Abstract：From the perspective of supply， this paper selects three indicators of relative scale， macro efficiency and sustainable development to measure the development level of agricultural insurance in Heilongjiang Province， and further constructs a multiple regression model with comprehensive score as the explanatory variable， through the micro level. The empirical study on insurance data of 13 cities and regions in Heilongjiang Province during 2012-2016 concluded that the development of agricultural insurance is more reasonable from the perspective of relative indicators and absolute indicators， and the ability to pay and the degree of coverage are significantly related to the level of agricultural insurance development. Sex， the degree of regional economic development affects the level of agricultural insurance development.

Keywords：Agricultural Insurance Development Level; Principal Component Analysis; Panel Mode;Region Economy

一、引言

2004年開始設立政策性農業保險試點以來，至今已有十余年，中國也成為了繼美國之后的全球第二大農業保險市場。黑龍江省作為我國的農業大省，地域遼闊，土地肥沃，耕地面積達1132.2萬公頃，全國排名第一。但與此成為鮮明對比的是，2015年黑龍江省種植業承保率距全國平均承保率56.4%還差6個百分點，農業保險保費收入為31.84億元，賠款37.59億元，賠付率為118.06%，遠高于全國平均水平。

在研究農業保險發展的道路上，保險發展水平及其影響因素的課題，被廣大學者關注，余新平，熊皛白，熊德平（2010）實證分析了農民保險賠付與農業保險收入對農民收入增長的變動關系，認為農業保險賠付越高，農民收入增長越多，農業收入反之;政策性財政補貼推動的黑龍江省農業保險發展水平在全國層面上達到了較高層次（呂開宇、李春肖，2016），說明財政資金投入對農業保險的促進作用，由于本文研究省內保險發展水平，所以忽略財政補貼對省內相同促進作用;馮文麗，史曉（2018）利用改進的熵值法確定京津翼地區農業保險發展水平;劉樺燦，粟芳（2018）以保費收入和保費支出作為主導指標，并應用協整理論對保費補貼效率進行探討，明確了三者之間存在的均衡關系;孫香玉，鐘甫寧（2009）從需求角度分析了農業保險支付意愿的影響因素;江生忠（2015）認為農業產值是農業保險發展水平的重要影響因素，災害發生頻率越高，農民的風險意識也越強，因而其對農業保險需求也越高;但王韌（2014）與江生忠的想法恰恰相反。二者主要探究外部因素對農民參保意愿的影響;程靜（2018）從內部因素說明農民收入是影響農民對農業保險有效需求的重要因素，其對農業保險發展水平具有促進作用;周穩海（2014）等認為，風險越大，賠付率越高，農民參保的必要性越大。但是，農民參保意愿越強真的能說明一個地區農業保險發展水平嗎？除此之外，還有其他學者強調了國內保險市場的成熟程度、農業需求不足、農戶生產行為等因素對農業保險發展水平的影響。國外的相關學者也做了一些研究;Hung-Hao Chang，Ashok K（2012）認為農業保險在農業生產產量上起到基礎性作用，為災害發生做好了預防性措施;Kirsten Bendix Olsen，Peter Hasle（2015）介紹了農業保險對農業生產的激勵措施，并闡述了農業保險在種植面積大的地區的重要作用。

綜上，雖然國內外學者對影響農業保險發展水平的因素做了一定研究，但多是基于農戶需求視角，目前還未有學者從農業保險供給視角對地區農業保險發展做系統性定量評價，本文通過對農業保險發展水平的理論與實證分析，期望能構建地方農保發展評價體系。

二、指標的選取與模型的構建

（一）數據來源

以黑龍江省為例，運用主成分分析的方法對黑龍江省13個城市和地區的農業保險發展水平進行評價，并對13個城市和地區進行農業保險波動分析。本文用到了多種時序數據資源：農業保險保費收入、農業保險賠付支出、鄉村總人口數、農林牧漁業總產值、農作物承包面積、播種面積、財產保險收入和財產保險賠付支出，數據尺度均為市級，數據來源為2012—2016各市統計年鑒、《中國保險年鑒》《黑龍江省統計年鑒》《中國農村統計年鑒》，使用現價統計的因素均抵減為2012年不變價。

（二）指標選取

本文參考已有研究成果，并考慮到影響因素的重要性及黑龍江省數據可得性，選取以下八個指標來分析黑龍江省農業保險的發展水平。

其中，收入密度、支出密度、收入深度、支出深度四個指標從相對規模的角度來衡量農業保險發展水平;賠付率與覆蓋率從宏觀效率的角度來衡量農業保險的發展水平;保費收入占比和賠付支出占比從持續發展性的角度衡量了農業保險的發展水平。

三、模型的構建

（一）評價方法的選擇

本文采用主成分分析法，通過降維的方法把多個指標化為少數幾個綜合指標，在消除共線性的情況下盡可能多地保留原有指標的信息，適合后文繼續探究各個城市影響因素。首先將上述指標數值標準化后得到無量綱數據，標準化處理采用均值法。第二步，確定主成分個數，通過選取特征根大于1或前幾個主成分的累計貢獻率大于85%來確定。第三步，確定主成分載荷矩陣，Ui=Ai/λi，其中Ai是因子載荷矩陣，λi是特征值。第四步，根據特征向量和標準化指標值確定各主成分得分。最后，將各主成分得分和對應方差貢獻率加權計算綜合得分。

（二）多元回歸模型的構建

由于分析的數據具有時間維度和橫截面維度，所以采用面板數據進行分析。本文從相對指標以5個影響因子作為解釋變量，從絕對指標以4個影響因子作為解釋變量。農業保險發展水平綜合評分作為被解釋變量，得出的面板數據模型為：

四、實證分析

（一）主成分分析法確定各地區農保發展水平

對指標進行KMO檢驗，KMO數值越接近1，說明數值相關性越強，普遍認為KMO值在0.5—1.0之間適合進行主成分分析。Battle球形檢驗旨在檢驗各個指標是否相互獨立，若sig值<0.5，則適合做主成分分析。本文通過對黑龍江省13個城市和地區的8個指標值運用spss21.0檢驗，發現KMO與sig值均通過檢驗。

為了使因子含義更為清晰，采用方差極大法對因子載荷矩陣實行正交旋轉，旋轉在3次迭代后收斂，前兩個主成分的解釋力度達到了85%以上，且兩個主成分綜合原始數據信息的能力都很強。因此，本文選取前兩個主成分衡量各指標對農業保險發展水平的影響。

表2的數值說明各指標與提取的公因子的相關程度，數值越高，關系越密切，其中第一主成分受到支出密度、收入深度、支出深度、與賠付支出占比的影響顯著，因子載荷量普遍在0.4以上，但其余指標有顯著下降趨勢，第二主成分受收入密度、賠付率、保費收入占比影響顯著，總體相關關系較第一主成分下降，收入密度、覆蓋率在隨時間變化對兩個主成分影響呈變動趨勢，說明歷年農業保險收入與參保率受主觀影響強，不能有效規避風險的發生。

根據2012—2016年農業保險發展水平綜合得分發現，近五年農業保險發展水平并沒有出現較大變化，鶴崗市始終保持排名第一，黑河、雙鴨山、雞西、大興安嶺等地基本上位居前列，是黑龍江省農業保險發展水平較高的幾個城市，在經濟狀況上，以上幾個城市經濟發展水平相對較低，其他支柱性產業少，墾區較多，從政府角度來講，對農業重視程度上升，經濟發展較低覆蓋率較高，收入密度較大，參保土地較廣，使得賠付率較高。從保險公司角度來看，能使農業保險公司在同行業中重要程度上升，這些方面共同促進地區農業保險發展。而2012—2016年哈爾濱、大慶、綏化、牡丹江、齊齊哈爾等經濟發展較好地區農業保險評分普遍為負。說明農業保險發展并不與經濟發展呈正比，從歷年數據來看，幾個地區農業保費收入普遍較低，導致覆蓋率不足，保險公司和政府應該做好宣傳工作，適當增加農民參保意愿。

（二）黑龍江省農業保險發展水平回歸模型的構建

本文使用面板回歸模型分析黑龍江省13個城市和地區農業保險發展水平影響因素，時間區間是2012—2016年。建立的固定效應模型如下：

建立的隨機效應模型如下：

其中i和t的含義與前文相同。

本文以主成分分析法得到的主成分綜合評分指標為被解釋變量（yit），從相對指標和絕對指標兩個方面選取影響農業保險發展水平的解釋變量分別建立多元回歸模型。相對指標選取覆蓋率X1、收入密度X2、收入深度X3、保費收入占比X4、賠付率X5;絕對指標選取保險收入X6、農業從業人員X7、農業總產值X8、播種面積X9、農作物承保面積X10。對于含有時間序列過程的面板數據，變量不平穩可能產生偽回歸，由于本文采用了典型的“大N小T”的短面板數據，因此無需考慮數據的動態特征進行單位根和協整檢驗。

（三）Hausman檢驗確定模型

Hausman檢驗的原假設是選擇隨機效應模型，當Hausman統計量在統計上顯著時，就拒絕原假設，選擇固定模型進行參數估計，否則應當選擇隨機效應模型，相對指標檢驗結果為chi2（5）=28.08，Prob>chi2=0.0000，故拒絕原假設，固定效應模型優于隨機效應;絕對指標檢驗結果為chi2（5）=10.34，Prob

根據固定效應模型（1），可以得到下列表達式：

根據隨機效應模型（1），可以得到下列表達式：

固定效應模型（1）中以相對指標作為解釋變量，模型結果顯示，R2為0.950848，調整后的R2為0.926844，且赤池信息準則和施瓦茨準則指標較小，說明模型擬合很好，F的概率為0.0000，在1%的概率下顯著，但模型（1）中收入深度、保費收入占比一次項的系數顯著性一般;固定效應模型（2）是把原有影響因子不顯著的剔除后重新進行面板數據分析，可以看到各個影響因子的顯著性均提高，說明在不考慮保費收入占比和收入深度的情況下模型總體回歸效果顯著，能夠反映解釋變量與被解釋變量的相關關系，對模型的解釋能力更好。隨機效應模型（1）是從絕對指標角度考量農業保險綜合評分，模型中杜賓信息檢驗值2.0672，且F的概率為0.0000，說明模型不存在自相關性且擬合較好。隨機效應模型（2）是排除不顯著系數保費收入和農業從業人員后重新進行的數據分析，提高了各個系數的顯著程度。

（四）實證結果分析

固定效應模型（1）中收入密度、賠付率和覆蓋率對農業保險發展水平影響顯著。其中，收入密度表現為正，說明農業保險發展的程度與收入密度同向變化。黑龍江省各城市近幾年鄉村從業人員緩慢減少，保費收入顯著增加，此消彼長下使得收入密度較大幅度上升。筆者認為，自從2007年黑龍江省受到中央及地方政府補貼政策支持后，收入密度每年均有不同程度的提升，農民更加愿意參加農業保險，但是并不能體現出發展水平高的特點。應該加快農業機械化進程，使農民在減少農業生產力成本的同時用節省下來的時間從事其他工作，像一些林墾區從事的植樹造林工作、農村進縣城打工等都可以增加額外收入，用來抵御風險。賠付率高，說明農業風險不確定性強且風險發生使各地區賠付率較高，賠付率越高各地區受到災害的侵襲程度越強，農民損失越嚴重，由于存在風險規避心理且受前年災害影響收入較低，不愿意拿出本就微薄的收入參加農業保險，阻礙了農保的發展。覆蓋率是對農業保險發展影響顯著的正向指標，衡量了農業保險的覆蓋程度，覆蓋率越高，則說明農業保險的發展水平越高。

隨機效應模型（1）的結果顯示，播種面積、參保面積和農業總產值均對農業保險發展有顯著相關性。其中，播種面積和參保面積對農業保險發展的影響也恰好論證了固定效應模型（1）中覆蓋率的作用結果。農業總產值表現為正，說明農業保險的進步離不開當地的農業經濟發展，學者普遍認為，一個地區的農業經濟水平與當地經濟發展水平存在聯系，為了保證農業保險的發展，需要對經濟發展水平不同的城市進行產業調整。

五、結論

本文研究了黑龍江省農業保險的影響因素，進而確定如何提升農業保險發展水平。首先對13個城市和地區現階段農業保險發展水平進行打分，直觀看出各種影響因子對城市間的影響程度及不同城市間的發展差距。其次從相對指標和絕對指標出發，建立時間序列截面數據模型，進而確定了兩種方向5種主要影響因子對城市農業保險發展的表達式，最后得出覆蓋率、賠付率、收入密度和農業總產值等對農業保險發展影響顯著。本文得出如下結論：

第一，從相對指標和絕對指標兩方面衡量農業保險發展更合理。在實際中，相對指標只能衡量一個地區農業保險發展的相對程度，由于黑龍江省地理面積跨度大，不同城市之間的地貌特征和經濟發展存在顯著差別，采用一類指標衡量時會出現誤差，通過上文對兩類指標的對比分析，得出的結論更有益于實際。

第二，賠付率對農業保險水平影響顯著，這與各級政府補貼有很大聯系，每年80%的補貼額度極大地支持了黑龍江省保險事業，能夠在激發出保險需求的同時降低農民支出，保障農民生活水平。

第三，覆蓋率和收入密度是影響農業保險發展程度的重要因素，黑龍江省13個城市和地區種植面積差距明顯，種植面積廣且經濟發展水平高的城市承保面積少且保險效率評分低。首先要明確經濟狀況好的城市擁有以下幾點特點：1.農業機械化水平高;2.人均種植面積廣;3.財產保險數額較大;4.多是平原地區，適合農產品種植。也因此能夠理解該地區對風險的規避程度較強，不過在災害來臨時損失也極大，尤其是冬季來的較早的黑龍江省。因此，找到促進種植者參保意愿的因素至關重要，保險公司可以對符合條件的賠案積極賠付，讓農民切身感受到保險的突出作用和功效，政府可以對此積極宣傳，提高農業參保率。

最后，黑龍江省農業保險綜合發展水平在經濟發展不同的城市存在差異性。經濟發展程度低但農業保險保障程度高的地區，應通過發展第二、三產業平衡農業作為支柱性產業績效低的特點，使地區經濟和農業保險同步提高;經濟發展程度高但農業保險保障水平低的地區，要預防重大風險的發生，實現地區經濟發展和保障水平的“雙贏”。

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（責任編輯：張彤彤?梁宏偉）