我國農業保險支農效率的區域差異
——測度與分解

鄧美君，張祖榮

（廣東財經大學 經濟學院，廣東 廣州 510320）

一、引 言

農業保險作為現代農業風險管理和支農惠農的有效工具，在保障農業生產和國家糧食安全、穩定和增加農戶收入等方面發揮著重要作用。黨中央、國務院高度重視農業保險的發展，把農業保險作為支農方式的創新，納入農業支持保護體系。2007年開始，中央財政開始實行農業保險保費補貼，隨后逐步擴大了保費補貼范圍：保費補貼險種由最初的5種主要糧食作物保險增加到包含種植業、養殖業、林業、漁業等20多個保險險種，基本涵蓋農、林、牧、漁等各個領域；補貼區域由最初的內蒙古、吉林、江蘇、湖南、新疆、四川等6省（自治區）擴大至全國所有省（自治區、直轄市）。據統計，2007-2017年，中央財政累計撥付保費補貼資金達1000多億元，年均增長達到25.5%。另外，在各級政府大力推動和各級財政大力支持下，我國農業保險獲得快速發展，保費收入、風險保額、保險賠款分別由2007年的51.9億元、1 720.2億元、27.3億元增長到2017年的477.7億元、28 000億元、366.1億元，年均增長率分別達到24.9%、32.2%和29.6%（見表1），在保障農業生產和國家糧食安全、穩定和增加農戶收入等方面發揮了重要作用。

表1 我國農業保險發展情況 單位：億元

政府大力支持農業保險發展，目的是保障和促進農業生產，維護國家糧食安全，穩定和增加農戶收入，從而達到支農惠農的效果，那么我國農業保險支農惠農效率如何？存在怎樣的區域差異呢？本文運用超效率DEA模型對我國30個省（區、市）2008-2017年的農業保險支農效率進行測度，從省域、四大板塊和八大綜合經濟區等多尺度視角對農業保險支農效率區域差異程度進行綜合分析評價。

二、相關研究回顧

（一）保障和促進農業生產，維護國家糧食安全

Mishra（1996）對印度農業保險的研究表明，農業保險的開展提高了農場主的專業化生產程度和生產效率，使農產品產量顯著增加［1］。Yang和Leatham（1997）的研究也證實了農業保險財政補貼具有積極的供給效應，即政府提供保費補貼的農作物保險，都一定程度地增加了該種農產品的供給［2］。同時，農業保險促進了農場主的專業化生產和農業技術進步，提高了農業綜合生產能力。（O'Donoqhue 等，2009）［3］。美國政府 1994 年和2000年通過的《農業改革法案》，大大加強了農作物保險財政補貼力度，投保率與覆蓋率大幅度提高，農作物保險已成為農業安全網的重要組成部分（Glauber，2013）［4］。保費補貼激發了農戶生產積極性、擴大了農作物種植面積和豬牛羊等養殖規模，增加了農產品供給（Yu等，2018）［5］。

國內方面，謝家智等（2009）的研究表明，政策性農業保險通過降低農業災害損失風險，激發了農戶生產積極性，增強了農戶擴大農業生產和增加農業投入的意愿［6］。王向楠（2011）利用2005-2009年中國307個地級單位構成的大樣本面板數據的實證研究表明，保費補貼條件下農業保險促進了農業生產、增加了農業產出，尤其是在農業生產風險較高的地區更為明顯［7］。周穩海等（2015）研究了河北省2007-2013年11個縣市的政策性農業保險的影響效應，也得出了相似的結論［8］。李燕等（2018）通過全國31個省份2001-2015年農業投入產出的實證研究表明，農業保險是促進農業發展由過度依賴資源消耗向綠色可持續發展轉變的重要手段，農業保險對農業綠色生產率呈現顯著的促進作用［9］。張哲晰等（2018）基于農戶調查數據的研究結果表明，農業保險保障農業生產，是穩定作物產量的重要力量［10］。

（二）對農戶進行間接轉移支付，促進農戶收入穩定與增長

農業保險不僅保障了農業生產，提高了農業生產率，而且對穩定和提高農民收入也起到重要作用。在政府提供財政補貼情況下，農業保險增強了投保農戶收入的穩定性，并使農戶收入水平得到了顯著提高。研究表明，1981-1999年，美國農戶平均每支付1美元保費，得到1.88美元的損失補償，保費補貼成為向農戶轉移支付的政策工具（Goodwin，2001）［11］。但是，隨著參與政府農作物保險項目的農戶越多，覆蓋范圍越廣，政府補貼成本也越來越高，2011年美國政府僅保費補貼成本就高達75億美元，巨大的補貼規模也引起了人們對提供作物保險的成本以及項目轉移支付相對效率的關注（Glauber，2013）［4］。

國內方面，方伶俐（2008）研究了保費補貼穩定和增加農戶收入的機理，保費補貼刺激了農業保險需求，增加了保費收入，并通過災害補償方式穩定和增加了農民收入［12］。政策性農業保險是運用保險原理對農戶進行間接轉移支付的創新方式，是反哺農業、農村的重要渠道（吳定富，2009）［13］。馮儉等（2012）的實證研究發現，財政補貼政策具有“親貧”的轉移支付效果，即對提高貧困地區農戶收入的效果更為明顯［14］。張小東等（2015）利用面板數據將全國31個省份分為六個區域進行分析，研究結果顯示，農業保險對農民第一產業經營收入都有正向的促進作用，但各區域的貢獻度差異明顯，其中較早獲財政補貼的省份以及地方政府重點扶持農業保險的省份，農業保險對農民第一產業經營收入的貢獻度更大［15］。張祖榮（2017）研究表明，2007-2016年，我國農戶平均每支付1元保費，就能得到2.93元的損失補償，但政府每提供1元補貼，農戶獲得的賠款僅有0.91元，即補貼效率較低［16］。李琴英等（2018）、費清等（2018）、張哲晰等（2018）也從不同視角研究了保費補貼對穩定和增加農戶收入的促進作用效果［10，17-18］。

綜上所述，關于農業保險支農惠農作用方面的研究主要集中在保障和促進農業生產、穩定和增加農戶收入方面，但較少考察農業保險支農惠農的效率及其區域差異。本文基于投入產出的視角，運用超效率（SE-DEA）模型，從農業保險保障農業生產、促進農民增收等方面選取適當指標，研究我國農業保險支農效率及其區域差異，進而提出改善農業保險支農效率和緩解區域差異的對策建議。

三、指標選取與數據來源

農業保險的投入主要來自政府的保費補貼和農戶自繳保費，其支農惠農效應主要體現在保障和促進農業可持續發展、穩定和增加農戶收入等方面。因此，本文選取政府部分補貼金額和農戶自繳保費作為投入指標。通過對已有研究的梳理可知，農業保險通過提供農業風險保障和支付農業保險賠款來保障和促進農業生產；政府保費補貼與農戶自繳保費通過向農戶進行轉移支付和提高農戶農業經營性收入來穩定和增加農戶收入。因而選取農業保險風險保額、農業保險賠款以及農業保險轉移支付率、農戶人均家庭經營收入作為產出指標，其中轉移支付率等于農業保險賠款與農戶自繳保費之比。具體變量類型和指標含義見表2所列。

考慮我國2007年中央財政保費補貼剛剛起步，補貼機制尚不完善，部分省市財政補貼額過小而容易造成極端值的影響，而且補貼效應有一定的時滯，因此，本文以2008年為研究起點，數據的時間范圍為2008-2017年。另外，由于西藏自治區的相關數據有所缺失，因而未納入研究范圍。綜合以上考量，本文選取全國30個省（區、市）2008-2017年的相關數據進行分析，其基礎數據來源于2009-2018年的《中國保險年鑒》《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》以及各省（區、市）保監局網站。

表2 指標匯總說明

四、研究方法與決策模型

（一）區域劃分

國務院發展研究中心2016年發布的《地區協調發展的戰略和政策》指出，“三大經濟帶”的劃分過于粗略，不利于深入分析區域差異，進而提出“四大板塊”和“八大綜合經濟區”的區域劃分方案。該種區域劃分可以反映農業生產布局的區域特點，充分考慮了自然地理條件、資源稟賦結構。因此，本文在進行省域農業保險支農效率測算的基礎上，基于“四大板塊”和“八大綜合經濟區”的區域劃分，進行農業保險支農效率的區域差異測度。具體劃分見表3所列。

表3 我國農業保險支農效率區域劃分

（二）農業保險支農效率測度方法

數據包絡分析方法（DEA）是一種非參數的估計方法，可用于測算一組多投入、多產出的決策單元（DMU）的績效和相對效率。DEA方法可根據規模報酬是否可變的前提假設分為CCR模型和BCC模型。兩種模型都可分別從投入角度（投入導向）和產出角度（產出導向）對效率進行測算，但兩種基礎模型都無法對多個有效決策單元進行評價，難以對區域差異進行進一步的分析。Andersen&Peterson提出超效率模型（Super-Efficient DEA），該模型將被評價的決策單元不納入參考，無效決策單元的生產前沿面不變，而有效決策單元的生產前沿面后移，將投入增加的比例記為超效率值［19］，從而可以更好地評價農業保險的支農效率。基本模型如下：

假設有n個決策單元，每個決策單元有m個輸入數據和l個輸出數據，n個決策單元對應的輸入數據和輸出數據分別為：

上述模型中的θ是被考察決策單位的綜合技術效率值， θ≥1 ，決策單元j0是有效率的；當θ≠1時，決策單元j0是無效率的，且θ越小，表示決策單元效率值越低。

（三）農業保險支農效率區域差異測度方法

傳統上度量區域間差異的指標主要有變異系數、基尼系數、泰爾指數、錫爾系數、廣義熵和阿特金森指數。其中變異系數和基尼系數有較強的敏感性，泰爾指數可以將總方差分解為區域內和區域外的差異，用來比較不同區域尺度對區域總方差的影響。因此，本文采用變異系數（VAR）、基尼系數（Gini）和泰爾指數（Theil）來度量我國農業保險支農效率的差異程度，采用分解的泰爾指數，區域內泰爾指數Theilw和區域間泰爾指數Theilb來衡量差異的來源，計算方法如下：

其中，yi是每個省（區、市）的農業保險支農效率值；yˉ是全國農業保險支農效率的均值；yˉk第k組樣本農業保險支農效率均值；fk為第k組樣本數與總體樣本數的比重；m為分組數；n為省（區、市）總數量；i(j)表示某一個省（區、市）且i≠j。以上指標值越大，表示農業保險支農效率區域差異越大；指標值越小，表示各地區農業保險支農效率差異越小。

五、實證結果分析

（一）我國農業保險支農效率測度分析

傳統的DEA模型分析相較面板DEA模型分析會出現低估或者高估的現象（Shaik，2013）［20］，為了減少誤差并使得各年各省份的支農效率得分之間具有可比性，利用面板的技術效率分析，參考江生忠（2015）［21］的做法，將全國30個省（區、市）2008-2017年的投入和產出數據均放到一個生產前沿面中，利用DEA-SOLVERPro5.0軟件計算，可得出30省（區、市）近十年來的農業保險支農效率值，所得效率值得分及排名見表4所列。

表4 2008-2017我國農業保險支農效率值得分及排名

續表4

根據表4我國30個省（區、市）農業保險支農效率得分，作出2008-2017年我國農業保險支農效率年份平均得分的時間變化趨勢圖如圖1所示。

圖1 2008-2017年我國農業保險支農效率年平均得分變化趨勢

從省際支農效率的角度看，根據表4數據可知，支農效率得分均值排名在1～10的省（區、市）有浙江、青海、貴州、上海、寧夏、山東、海南、福建、北京、天津，其中位于東部板塊的省（區、市）有7個，位于西部板塊的有3個。支農效率得分均值排名在11～20的省（區、市）有內蒙古、山西、甘肅、陜西、云南、廣西、重慶、遼寧、河南、安徽，其中位于西部板塊的省（區、市）有4個，位于中部板塊的有5個，位于東北板塊的有1個。支農效率得分均值排名在21～30的省（區、市）有廣東、黑龍江、湖南、江西、湖北、新疆、江蘇、四川、河北和吉林，其中位于東部板塊的省（區、市）有3個，位于西部板塊的有3個，位于中部板塊的有2個，位于東北板塊的有2個。整體而言，2008-2017年，我國農業保險支農效率較低，但呈現逐步改善的趨勢。根據效率值的發展趨勢可分為兩個主要階段：第一階段（2008-2011年）效率值波動幅度較大，主要原因是各地區投入指標差異較大；第二階段（2011-2017年）效率值波動幅度較小，支農效率逐漸趨于穩定，總體呈現緩慢上升趨勢。

（二）農業保險支農效率區域差異分析

為探究區域之間的差異程度，本文從省域、四大板塊和八大綜合經濟區三個視角，對農業保險支農效率的差異程度進行比較分析。

1.省域視角下的區域差異分析

根據公式（4）、（5）計算2008-2017年我國30個省（區、市）農業保險支農效率的變異系數、基尼系數，數據匯總可得圖2。由圖2可知，兩大系數的變化趨勢較為一致，經過小幅上升后進入下降階段，總體呈現下降的趨勢，也即省際區域差異在逐步縮小，進入2012年以后，系數下降速度有所減緩，隨后在2016年出現小幅的波動。支農效率基尼系數值在0.4上下波動，2008-2017年基尼系數均值為0.39，可見省際區域差異處于偏高的水平。由此可知，我國農業保險支農效率區域差異整體處于偏高水平，但呈現縮小趨勢。

圖2 2008-2017年我國30個省（區、市）農業保險支農效率差異演變

2.四大板塊視角下的區域差異分析

根據公式（6）（7）（8），可以計算出東、中、西和東北部區域內的泰爾指數以及通過總體泰爾指數分解得出的區域內和區域間的泰爾指數。2008-2017年我國四大板塊農業保險支農效率泰爾指數值見表5所列。

表5 2008-2017年我國四大板塊農業保險支農效率泰爾指數值及其分解

由表5可知，東部的泰爾指數均值為0.127，整體呈現波動下降的趨勢，波峰出現在2010年，2010年以前指數值不斷上升，區域內省際的差異逐步擴大；2010-2015年指數值出現明顯回落，區域內省際的差異逐步減小，可知東部地區內省際的差異整體呈現縮小趨勢。西部地區的泰爾指數均值為0.123，整體同樣呈現下降趨勢，波峰出現在2009年，指數值達到0.416，同時該系數值也是相較其他板塊在各年份中的最大值，說明此時西部地區內省際的差異最為突出；進入2009年西部地區的泰爾指數值不斷減少，2012年波動明顯減弱，地區內省際的差異逐步趨于穩定。中部地區的泰爾指數均值為0.033，基本呈現“U”型發展，波谷出現在2014年，2013年以后指數值呈現上升趨勢，表明區域內省際支農效率的差異存在擴大的趨勢。東北部地區的泰爾指數均值為0.037，波動較為頻繁。從總體差異的來源看，2008-2017年區域內差異貢獻度均超過70%。由此可知，在四大板塊視角下，東部地區內省際支農效率差異最為突出但差異正逐步縮小，中部地區省際的支農效率差異最小存在擴大跡象。區域內的差異是造成我國農業保險支農效率差異的主要來源。

3.八大綜合經濟區視角下的區域差異

根據公式（6）（7）（8），可以計算出八大綜合經濟區各區域內部的泰爾指數以及通過總體泰爾指數分解得出的區域內和區域間泰爾指數，結果見表6所列。

表6 2008-2017年八大綜合經濟區農業保險支農效率泰爾指數值及其分解

由表6可知，八大綜合經濟區的泰爾系數呈現鋸齒狀波動變化狀態，其中東部沿海綜合經濟區的泰爾系數均值最大，均值為0.152；長江中游綜合經濟區的泰爾系數均值最小，均值為0.004；西北綜合經濟區和西南綜合經濟區的系數值均表現為逐步下降，區域內省際的差異不斷縮小，其中西北綜合經濟區下降最為明顯，2009-2017年年均下降速度達20.73%。北部沿海綜合經濟區和黃河中游綜合經濟區的系數整體呈現波動上升趨勢，其中北部沿海綜合經濟區上升幅度較為明顯，年均增長速度達6.28%，因而有效控制北部沿海綜合經濟區區域內省際的差異十分重要。東部沿海綜合經濟區、東北綜合經濟區和南部沿海綜合經濟區的系數值波動比較頻繁，表明這些綜合經濟區內省際的差異變化較為劇烈，存在不穩定性。而長江中游綜合經濟區泰爾系數值波動較小，區域內差異逐漸趨于穩定。從區域差異來源來看，劃分八大綜合經濟區后，相對于四大板塊，區域間的占比明顯增加，說明區域間差異在一定程度上影響了支農效率的總體差異，但區域內的差異貢獻度所占比例仍較大，占比均值達67.41%，依然是區域差異的主要來源。

六、結論與建議

通過以上分析可知，我國農業保險支農效率低下，存在著區域發展不平衡的問題。區域差異的測度分析結果表明，整體上省際農業保險支農效率差異處于輕微偏高水平但差異逐步縮小，區域內的差異是造成我國農業保險支農效率差異的主要來源，其中東部地區和東部沿海綜合經濟區內省際的農業保險支農效率差異最為明顯，中部地區、北部沿海綜合經濟區和黃河中游綜合經濟區區域內省際的差異存在擴大趨勢。我國農業保險已進入加快創新發展的新階段，農業保險已成為強農惠農富農政策的重要組成部分（尹成杰，2015）［22］。為了更好地發揮農業保險支農惠農的作用，應從以下幾個方面入手促進我國農業保險支農效率的提高：

（1）完善農業保險財政補貼政策，改善農業保險支農效率。目前我國主要是按東部、中西部和中央直屬墾區實行農業保險區域差異化保費補貼，但仍然針對性不強。從前文的分析結果可以看出，區域內部的差異是造成農業保險支農效率整體差異的重要原因，因而中央和地方政府應該不斷細化補貼的比例和補貼險種的分類，對于財政實力較為薄弱的省份，要加大財政的投入力度，逐步降低或者取消縣級補貼比例。同時，要創新保費補貼的方式，在差別化保費補貼的基礎上，通過再保險補貼、稅收優惠以及損失評估等方式促進區域化保費補貼的科學性和合理性，改善農業保險支農效率。

（2）加強農業保險宣傳引導，提高農戶的風險與保險意識。我國政府已將農業保險作為支農惠農的創新方式，但目前我國農業保險支農效率低下，省際的效率差異制約著區域農業保險的均衡發展。為此，政府部門應不斷完善行政推動措施，加強農業保險的宣傳，提高農戶的風險與保險意識，積極引導農戶參與投保，加強基層政府人員在協助投保和定損理賠方面的專業培訓，逐步建立農業保險再保險機制和農業大災風險分擔機制，同時聯合好氣象、水利等部門做好災害預報以及防災防損的工作。

（3）根據各地區資源稟賦差異，加強特色農業保險的發展。區域內部差異較大與區域內省際要素稟賦的差異有關，如東部沿海綜合經濟區中支農效率較好的上海具有良好的經濟基礎且成立了專業的農業保險公司；黃河中游綜合經濟區中內蒙古最早實行中央財政保費補貼試點，農業保險發展基礎良好。區域內要素稟賦的差異如農業保險從業人數、農業科技發展水平、地區間農村經濟的發展差距等因素將直接影響農業保險發展的基礎，從而造成區域內部省際農業保險支農效率差異較大。為此，政府應根據各地區資源稟賦差異，加強特色農業保險的發展，結合地區的地理環境和風險水平，積極探索具有地方特色的農業保險發展模式，進一步優化農業保險結構。對于農業保險基礎較弱的省（區、市），應加快地區市場主體的培育，改善地區農業保險的供給，提高農業保險支農效率。

（4）健全行政推動制度，促進農業保險支農效率均衡提高。根據以上分析結果，我國農業保險支農效率水平整體偏低，區域差異明顯，而且多尺度視角下區域內的差異是造成總體差異的主要來源。這說明支農效率區域差異的原因，不僅取決于各地區資源稟賦差異，而且取決于各省市對農業保險的重視程度和行政推動力度。我國農業保險支持政策不僅包括保費補貼，實際上更重要的是行政推動，這也是中國特色優勢。調研中發現，經濟結構、資源稟賦相近的省份，由于有的省份特別重視，行政推動措施得力，因而發展質量較高，支農效率較好；相反，有的省份由于政府重視不夠，行政推動制度不健全，造成農業保險發展滯后，支農效率較低。因此，應健全農業保險行政推動制度，明確政府責任，界定基層政府行為邊界，既要防止基層政府消極對待、無所作為，又要防止基層政府過度干預以及尋租現象的發生，切實推動農業保險高質量發展，促進農業保險支農效率均衡提高。