農業保險對玉米規模化生產的影響及其異質性分析

張雯波 宮 美 吳東立

（沈陽農業大學經濟管理學院 遼寧 沈陽 郵編：110866）

一、引言

糧食安全關乎人民生活、社會穩定和國民福祉，是備受政府、學界等關注的重要議題。玉米是我國重要的糧、經、飼兼用作物，實現玉米規模化生產在保障國家糧食安全、促進小農戶與現代農業有效銜接等方面具有重要戰略意義[1]。玉米生產過程中面臨著不容忽視的自然風險與市場風險。農業保險作為重要的農業風險管理工具，其災后定損補償機制對穩定農業生產、保障農民收入起到穩壓器的作用[2,3]。在農業保險政策改革的關鍵時期，研究農業保險對糧食規模化生產的意義，對完善農業保險及產業政策體系具有重要的理論及政策意義。

目前學者多從要素投入、耕地產出以及農戶收益等方面考察農業保險的實施效果[4-8]。也有學者關注到農業保險對包括玉米在內的農業規模化生產的影響，但已有研究并未取得一致結論。一方面有研究認為農業保險促進了農業規模化生產。從理論上講，農業保險所特有的災后定損補償機制能夠分散農戶的農業生產風險，提高農戶對被保險作物生產的預期收益，農戶作為追求自身收益最大化的理性經濟人，會擴大被保險作物的種植面積[9]。相關實證研究也證實了這一結論。如早期Yamauchi 在受嚴重凍害的北海地區進行了農業保險實施效果的研究，指出農業保險使得當地水稻的種植面積得到了顯著的增加[10]。Wu 等利用玉米縣經濟和環境數據分析指出收入保險改變了生產風險與回報的關系，因此可能會增加部分對環境敏感的土地投入作物的生產[11]。此外，農業保險保費補貼政策將會對被保險作物的種植面積產生擴增作用，且隨著保費補貼力度增大，種植面積的擴增效果越好[12]。而Ruiqing Miao 等研究則表明保費補貼的增加并不能持續促進土地利用，這種影響可能是呈倒U 型的[13]。即使同為保險標的物，作物間也存在種植替代趨勢，一般表現為低保險補償作物逐漸被高保險補償作物替代，這是農戶追求收益最大化的選擇結果[14,15]。另一方面也有學者對此持相反態度，認為農業保險不會對農戶主要農作物的種植行為產生影響，反而對其產生了固化作用[16]。其可能的原因在于基于物化成本的產量保險保障水平較低，不足以促進一般農戶增加土地流入以擴大經營規模[17]。

已有研究存在分歧的原因可能在于但不僅限于：（1）農戶農業生產自然社會條件、農業保險條款以及農戶個體特征等方面本身存在差異；（2）現有分析模型對農戶參保自選擇行為引起的選擇性偏誤問題考慮不足；（3）對農戶異質性生產特征關注不夠，不同類型農戶對農業政策反應可能存在差異，而簡單對農戶進行綜合分析可能會導致研究結果存在較大偏差。鑒于此，本研究從理論上闡述了農業保險對農戶玉米種植規模的影響關系，并以遼寧省基于物化成本的農業保險為例①研究使用北京大學和沈陽農業大學聯合組織的“2018 年遼寧省地區‘百村千戶’”調查數據，調研當期遼寧省玉米政策性農業保險中只有基于物化成本的農業保險和大商所等單位支持的“保險+期貨”兩個品種，其中“保險+期貨”試點面積有限；繼2018 年8 月《關于開展三大糧食作物完全成本保險和收入保險試點工作的通知》出臺以來，遼寧省于2019 年開始選取4 個主要種糧大縣開展玉米農業保險產品改革試點，其中岫巖縣和北票市實施完全成本保險試點，義縣和鐵嶺縣實施收入保險試點。2019 年和2020 年玉米保險產品改革試點面積分別占全省玉米總種植面積的6.82%和7.73%，占比份額較小，基于物化成本的農業保險仍是現行遼寧省玉米作物的主要農業保險險種。因此，本研究以基于物化成本的農業保險為例探究農業保險對玉米生產規模的影響效應具有一定的現實和理論意義。，運用內生轉換模型排除農戶參保自選擇行為等因素對模型估計的干擾，實證檢驗農業保險對農戶玉米規模化生產的影響效應，進一步基于農戶異質性視角分析農業保險對不同類型農戶玉米生產規模的差異化影響，以期為提高農業保險參保率，充分發揮農業保險對糧食種植規模的擴增效應，以此促進糧食規模化生產提出有針對性的政策建議。

二、理論分析與研究假說

（一）農業保險對農戶玉米種植規模的影響

本研究從“理性經濟人”假設出發，運用經濟學分析方法探究農業保險對玉米規模化生產的影響。假設農戶可生產玉米等多種作物，其中作物i 的種植面積為Si（Si=1,2,...,m,n，其中m 表示玉米作物），無風險條件下作物i 的單產為Yi、市場價格為pi、單位面積生產成本為Ci，自然災害造成產量損失程度為Ti(0 ＜Ti≤1)。農戶自愿選擇是否對作物i 進行參保，若農戶不參保，作物i 的生產利潤為Rui，Rui＝Si[PiYi(1-Ti)-Ci]。若農戶參保，作物i 保費為Zi，政府給予農業保險保費補貼后，農戶自交保費為Z* i，不計農業保險相對免賠情況下，農戶參保可獲得賠償金額Xi，此時作物i 的生產利潤為Rvi，Rvi＝Si[PiYi(1-Ti)＋Xi-Ci-Z* i]。參保前后農戶生產作物i 的利潤變化為：△R ＝Rvi-Rui＝Si(Xi-Z* i)。由于賠償金額（Xi）＝保險金額×損失率，保費（Zi）＝保險金額×費率，基于保險精算原理：費率＝損失率×風險發生概率，因此Xi-Z* i ＞0，△R ＞0，即在政府提供農業保險保費補貼且不計相對免賠額的情況下，參保能提高農戶的生產利潤。

農業保險對農戶生產決策的影響如下：在確定性環境中，農戶均衡種植結構的確定在于單位面積土地上種植不同作物所獲得的邊際利潤相等，因此當農戶不參加玉米保險時，其均衡種植結構如式（1）：

若農戶參加玉米保險，玉米生產利潤由Rum提高為Rvm，其他作物的生產利潤不變的情況下，原有均衡種植結構（1）式不再成立。農戶的最優決策是增加玉米種植面積、減小非參保作物的種植面積，以達到利潤最大化。此時不同作物單位面積利潤相等，式（2）成立：

基于以上分析，本文提出假設：

假設1：農業保險會促進玉米規模化生產。

（二）農業保險對異質性農戶玉米種植規模的影響分析

農業收入占比是影響農戶生產決策的重要因素。農戶依據農業收益大小進行“專業戶”與“兼業戶”間的身份轉換[18]，其目的是合理分配家庭勞動力以獲得最大家庭收益[19]。不少學者從農戶兼業視角分析土地調整、農業生產效率等問題，并利用農業收入占家庭總收入的比重來表示兼業程度將樣本劃分為四組[20,21]：純農戶（占比＞90%）、Ⅰ兼農戶（50%~90%）、Ⅱ兼農戶（10%~50%）、非農戶（＜10%）；與此類似，姜天龍和郭慶海（2020）依據糧食規模經營類型（即糧食收入占家庭總收入比重）將糧食種植戶分為類似四組：純糧型（占比＞80%）、Ⅰ兼糧型（50%～80%）、Ⅱ兼糧型（20%~50%）、非糧型（＜20%）。上述學者的分類標準雖存在細微的差異，但都存在收入占比50%這一劃分界限，對此能夠將樣本劃分為“專業”與“兼業”兩類。因此本文借鑒上述學者的研究，從兼業角度考察農業保險對異質性農戶糧食生產規模的影響，并依據農戶的糧食收入（玉米種植收入）占家庭總收入的比重為劃分指標，將樣本農戶劃分為以下兩種類型：①“玉米生產專業戶”，即玉米種植收入/家庭總收入≥50%；②“玉米生產兼業戶”，即玉米種植收入/家庭總收入＜50%。

根據已有研究，將農戶以糧食收入占家庭總收入比重進行類型劃分后，不同生產類型農戶的生產效率存在差異[22]；此外，不同兼業類型農戶的農業生產積極性不同，專業化程度高的農戶擴大種植經營規模的意愿更強[20,21]。因此，本文提出假設：

假設2：相較于玉米生產兼業戶，農業保險更能促進玉米生產專業戶的規模化生產。

三、數據來源與研究方法

（一）數據來源

本研究使用的數據來源于2018 年北京大學和沈陽農業大學聯合組織的“2018 年遼寧省地區‘百村千戶’”調研以及2020 年對目標樣本農戶進行的電話回訪。該調研采用多階段隨機抽樣法：首先，根據遼寧省2017 年各農業縣的人均GDP 值的高低進行排序，并將其劃分為高、中、低3 組，分別在每組縣中隨機抽取3 個，初步確定了9 個樣本縣。為獲得追蹤數據，將前期調研過的5 個縣加入此次調研樣本縣中，其中有2 個已包含在初步確定的樣本縣中，因此共計12 個樣本縣；其次，運用分層隨機抽樣法從各個縣中抽出3 個鄉鎮，共計36 個樣本鄉鎮（10 個追蹤樣本鄉鎮）；再次，從各樣本鄉鎮中運用隨機抽樣法抽取3 個樣本村。其中各追蹤鄉鎮中有1 個村前期被調研，在繼續追蹤基礎上，各追蹤鄉鎮中僅需新抽2 個村。且一個樣本鄉鎮抽取的3 個村莊被合并為一個村，因此共計調研106 個樣本村（10 個追蹤樣本村）；最后，從每個樣本村中隨機抽取10 個農戶，其中10 個追蹤村繼續追蹤前期被調研的22 個農戶，共計調研1180 個農戶，回收有效問卷1175 份，有效率為99.58%。

本研究的目標樣本及數據選取具體如下：首先，依據農戶2018 年是否從事玉米作物生產，從調研數據庫中篩選含有有效電話信息的樣本557 戶，進行電話回訪474 戶，樣本覆蓋遼寧省11 個市、12 個縣、90 個村；其次，從數據庫中獲取戶主年齡、受教育年限、農業生產年限、家庭務農人數、家庭總收入、2018 年玉米種植面積，機械使用率及玉米生產成本等數據，而研究所需的農戶風險態度、對農業保險的了解程度、玉米參保情況、玉米耕地質量以及玉米因災損失等數據則通過對目標樣本進行電話回訪獲得。

（二）內生轉換模型

本研究選用內生轉換模型分析農業保險對玉米生產規模的影響。該模型具有以下優勢：模型中構建了農戶參保行為方程以及農業保險影響效應方程，通過對上述兩個方程的聯合估計，消除了農戶參加玉米保險的“自選擇”問題以及參保行為與玉米生產規模的“共同決策”問題[23]；此外，納入不可觀測變量對模型估計的偏誤影響，提高了估計精度。首先構建農戶參保行為方程如下：

式（3）中，D 為虛擬結果變量，表征2018 年農戶玉米參保情況，X 為影響農戶參保決策的控制變量，α1為控制變量的待估參數，α0為常數，ε 為隨機干擾項。

其次構建農業保險對玉米生產規模的影響效應方程如下：

式（4）中，ACR 衡量農戶玉米生產規模。D 為本研究的解釋變量，含義同上。N 為影響農戶玉米生產規模的控制變量，β1和β2為待估參數，β0為常數，ω 為隨機干擾項。

內生轉換模型分組考慮參保與未參保農戶玉米生產規模的影響效應方程，并且在估計過程中，為控制不可觀測因素帶來的估計偏誤，內生轉換模型將基于參保行為方程（3）計算得到的逆米爾斯比率（λ）引入影響效應方程（4）來解決這一問題。此時，模型的表達式轉換為：

ACRT和ACRU分別指參保組和非參保組的玉米生產規模，λT和λU分別代表不可觀測因素對農戶玉米參保行為的影響，ηTε和ηUε表示行為方程和影響效應方程誤差項的協方差，若二者在統計意義上顯著，表明農戶參保存在自選擇問題，為提高估計精度，有必要解決因自選擇問題帶來的估計偏誤。本文選擇完全信息極大似然法（FIML）同時對參保行為方程（3）與影響效應方程（5）和（6）進行估計。

需要說明的是，現實中不可能同時觀測到農戶參保以及不參保兩種情境下的玉米種植規模。因此，研究進一步基于反事實框架，通過比較農戶在事實與反事實條件下玉米生產規模的差異，以準確評估農戶參保前后玉米種植規模的變化。

參保組和非參保組農戶玉米種植規模的條件期望表達式為：反事實框架下參保組和非參保組農戶玉米種植規模的條件期望表達式為：

由于未參保組的平均處理效應（ATU）和總體樣本的平均處理效用（ATE）的評估結果對政策評估的意義不大[24]，因此，本研究僅關注參保組的平均處理效應（ATT）來衡量農業保險對農戶玉米種植規模的影響效應，ATT 表示為：

（三）變量設置

內生轉換模型分為參保行為方程和影響效應方程兩個階段。第一階段為農戶玉米是否參保的行為，若農戶參保，則賦值為1，若農戶不參保，則賦值為0。借鑒馬彪等[25]、謝謙和羅健[26]、侯煜廬和張峭[27]等研究，本文選取影響農戶玉米參保行為的控制變量包括戶主年齡、受教育年限、農業生產年限、風險態度、對農業保險了解程度、家庭總收入、家庭務農人數、玉米耕地質量、機械使用率以及玉米因災損失等。此外，為解決農戶參保行為與其玉米生產規模之間可能存在互為因果關系而導致的估計誤差問題，選取“對農業保險了解程度”作為本研究的工具變量。

第二階段為農戶參保后對其玉米種植規模的影響，因變量為農戶2018 年玉米種植面積，自變量為農戶是否參保。控制變量為一系列影響農戶玉米種植規模的變量，借鑒韓昕儒和張寧寧、彭繼權等研究[28,29]，本研究選取包括戶主年齡、受教育年限、農業生產年限、家庭務農人數、家庭總收入、上一年玉米產量、機械使用率、玉米生產成本等變量。本研究涉及的變量和賦值情況見表1。

四、結果與分析

（一）農業保險與農戶玉米種植規模的現狀分析

由表1 知，樣本玉米種植戶中有358 戶參保，占樣本總數的76%，這與遼寧省玉米保險覆蓋面大體相當。從個體特征來看，參保組和非參保組農戶平均年齡在56 歲左右，說明樣本地區農戶年齡結構老齡化情況較嚴重。相較于非參保組，參保組農戶受教育程度更高，從事農業生產的時間更長、對農業保險的了解程度更深，對風險的態度也更為偏好。從家庭特征來看，參保組和非參保組農戶農業收入占比分別為52.8%、48.7%，表明樣本農戶兼業情況客觀存在。此外，較未參保組農戶而言，參保組家庭從事農業生產的人數較少，可能的原因為農業生產人數越少的家庭，其自身為農業生產風險防范的精力及能力越有限，因此會更傾向于選擇農業保險來實現分散農業生產風險、穩定農業收入的目的。從生產特征來看，參保組與非參保組農戶之間玉米種植規模差異較大，參保組農戶平均玉米種植面積為1.304 hm2，比非參保組農戶的0.704 hm2多了近一倍。相較于非參保組，參保組農戶機械使用率、玉米產量相對較高，玉米生產成本相對較低。從自然特征來看，參保組農戶過去因自然災害造成的玉米產量損失程度更大。

表1 變量設置及說明

（二）農業保險對玉米生產規模的影響效應分析

表2 展示了農戶參保行為方程及農業保險對玉米生產規模影響效應方程的回歸結果。ηTε為農戶參保行為方程與參保組農戶玉米生產規模影響效應方程誤差項的相關系數，其結果在1%的統計水平上顯著，說明樣本農戶的參保行為存在自選擇問題，若采用簡單回歸分析會造成研究結果偏差。模型的LR 檢驗結果在1%的統計水平上顯著，表明參保行為方程和農戶玉米生產規模影響效應方程之間聯立性良好。因此，本研究采用內生轉換模型糾正不可觀測變量引起的樣本選擇偏誤合理且有必要。

表2 中農戶參保行為方程的估計結果顯示：受教育年限、對農業保險的了解程度、耕地質量、玉米因災損失以及玉米生產成本與農戶參保行為顯著正相關。表明受教育年限越高的農戶，往往對農業保險政策及其功能有著更為深刻的了解，因此利用農業保險進行農業生產風險管理的意識越強；而風險越偏好的農戶越愿意在未知風險中放手一搏，在獲得高收益的同時也面臨高損失率，因此會傾向于購買農業保險來分散農業生產風險以減小收入波動；且農戶擁有的耕地質量越高，農戶從事玉米生產的產量預期相應越高，對農業風險管理工具的需求越為強烈，尤其在歷年玉米遭災嚴重且玉米生產成本較高的情況下，為穩定農業收入，農戶參保意愿越強。表2 中參保組和非參保組農戶玉米生產規模影響效應方程的分析結果顯示：生產成本對參保組和非參保組農戶的玉米生產規模均會產生顯著正向影響，其原因是玉米生產過程中包括種子、化肥、農藥、雇工、機械投入等成本，生產面積的擴大有利于機械的投入使用，實現規模經濟，降低單位面積玉米生產成本。

表2 農業保險對玉米生產規模影響的內生轉換回歸估計結果

本研究關注的重點之一是農業保險對農戶玉米生產規模的影響。表3 報告了農業保險對參保組農戶玉米生產規模影響的平均處理效應測算結果。結果表明：農業保險促進了玉米種植戶規模化生產，效果顯著。參保組玉米生產規模的平均處理效應（ATT）為0.307，表現為在反事實假設下，實際參保農戶若未參保，其玉米種植面積將由1.298hm2下降至0.990hm2，降幅23.729%，且平均處理效應結果通過了5%的顯著性檢驗。本文的研究假設1 得證。

表3 農業保險對玉米生產規模影響的平均處理效應測算結果

（三）異質性分析

為區分農戶對玉米生產行為的重視程度，本研究以農戶的玉米種植收入占家庭總收入的比重為劃分標準將樣本農戶劃分為玉米生產專業戶和玉米生產兼業戶。表4 展示了農業保險對玉米生產規模影響的異質性分析結果。可以直觀看出，兩組樣本模型的變量顯著性存在差異。首先，影響兩組農戶參保行為的因素存在差異：表4 的第2、5 列數據顯示，對農業保險了解程度、玉米因災損失程度以及玉米生產成本是影響兩組農戶參保行為的共同因素，具體表現為對農業保險了解程度越深、玉米因災致損程度越大以及玉米生產成本越高的農戶越傾向于參加農業保險；此外，玉米生產產量對生產專業戶有顯著的正向影響；而農業生產年限以及風險偏好程度則對生產兼業戶有顯著的正向影響。

其次，影響兩組參保農戶玉米生產規模的因素存在差異：表4 的第3、6 列數據顯示，玉米生產成本是影響兩組參保農戶玉米規模化生產的共同因素，玉米生產成本越高，農戶越傾向于進行規模化生產；此外，農戶年齡越小、家庭總收入越高會促進玉米生產兼業戶的規模化生產，對玉米生產專業戶無顯著影響。最后，影響兩組未參保農戶玉米生產規模的因素存在差異：表4 的第4、7 列數據顯示，玉米生產成本同時影響著未參保農戶中生產專業戶和兼業戶的生產規模決策，玉米生產成本變高時，全體未參保組農戶會傾向于擴大玉米種植面積；此外，對于玉米生產專業戶而言，家庭總收入會正向影響其玉米生產規模，而機械使用率則會對其玉米生產規模產生負向影響。

表4 農業保險對玉米生產規模影響的異質性分析結果

本研究所關注的另一重點是農業保險對異質性農戶玉米生產規模的影響效應是否存在差異，將分組樣本按照行為方程式（3）和影響效應方程式（5）和式（6）進行估計，估計結果如表5 所示。結果顯示：農業保險對異質性農戶玉米生產規模的影響效應不同。表現為在反事實假設下，實際參保的玉米生產專業戶若選擇不參保，其玉米種植面積將由2.183hm2下降至1.227hm2，降幅43.79%，且處理效應結果在5%的統計水平下顯著；而實際參保的玉米兼業戶若選擇不參保，其玉米種植規模將由0.795hm2下降至0.732hm2，僅下降7.92%，且未通過顯著性檢驗。即農業保險顯著促進了玉米生產專業戶的規模化生產，對玉米生產兼業戶的生產規模并無明顯影響。主要原因為：一方面，由于玉米收入占不同類型農戶家庭總收入的比例不同，相較于玉米生產兼業戶，玉米生產專業戶本身對玉米收入的依賴性更強，因此在玉米相同受災程度下，以玉米收入為主的專業戶對其獲償金額更為敏感，即農業保險對穩定生產專業戶家庭總收入的作用更大；另一方面，根據樣本數據顯示，相較于兼業戶，專業戶在玉米生產過程中有著較高的機械使用率和較低的生產成本，進一步擴大玉米規模化生產將更利于機械的投入使用，實現規模經濟。因此，在農業保險作用下，專業戶會更傾向于擴大玉米種植面積以促進其家庭收入增長。本文的研究假設2 得證。

表5 農業保險對玉米生產規模影響的異質性處理效應測算結果

（四）穩健性檢驗

1.反向因果檢驗

為證明農戶參保行為與其玉米生產規模間僅存在正向因果關系，而不存在反向因果關系，將原模型解釋變量與被解釋變量進行交換，并采用Logit 回歸方程進行分析。若反向因果方程中種植規模系數不顯著，則證明研究不存在反向因果關系。反向因果檢驗的模型設定如下：

式（9）中D 為被解釋變量，指“是否參加玉米保險”；Acr 為解釋變量，指“玉米生產規模”；M為控制變量，與前文農戶參保行為方程式（3）中的控制變量一致；υ 為隨機干擾項。反向因果關系檢驗結果顯示農戶的玉米生產規模對農戶參保行為的影響系數為-0.057，并未通過顯著性檢驗（見表6），表明農戶玉米生產規模的大小并不會影響農戶的參保決策，這一結論與鄭春繼等研究的結論一致[30]，證明了原模型不存在反向因果的問題。

表6 玉米生產規模對參保影響的Logit 估計結果

2.馬氏匹配再估計

借鑒李長生和劉西川的研究[24]，通過更換數據估計方法進行穩健性檢驗，選取鄰近距離為4 的馬氏匹配法再次進行模型估計。若回歸結果與內生轉換模型估計結果方向一致，則證明模型估計的可靠性。馬氏匹配再估計結果顯示：農業保險對全樣本農戶玉米生產規模的ATT 值為0.465，對專業戶玉米生產規模的ATT 值為1.120，均通過了1%的顯著性檢驗；農業保險對兼業戶玉米生產規模的ATT 值為0.171，并未通過顯著性檢驗。研究結果表明農業保險顯著促進了全樣本農戶和生產專業戶的玉米規模化生產，而不影響兼業戶的玉米規模化生產。該結果與內生轉換模型的估計結果方向保持一致（見表7），證明了原模型估計結果的可靠性。

表7 馬氏匹配法估計結果（ATT）

五、結論與建議

（一）結論

本文利用遼寧省474 份玉米種植戶的調研數據，運用內生轉換模型分析農業保險是否能促進玉米規模化生產；并基于玉米種植戶異質性視角，分析農業保險對不同類型農戶的玉米規模化生產的影響是否存在以及存在怎樣的差異，得到如下結論。

第一，遼寧省樣本玉米種植戶的參保率為76%，參保形勢較好，但仍存在較大的提升空間。從參保決策方程來看，農戶參保行為受農戶個體特征、生產特征以及自然特征的共同影響：個體特征中農戶受教育年限越長、風險態度越為偏好、對農業保險了解程度越深會促進農戶參保；生產特征中耕地質量和玉米生產成本正向影響農戶的參保行為；此外，自然特征中農戶從事玉米生產時面臨的風險越大，農戶就越傾向于參保。

第二，從玉米種植規模影響效應方程來看，農業保險顯著促進了遼寧省玉米規模化生產。表現為參保農戶若未參保，農戶戶均玉米種植面積將減少0.307hm2。研究結果可為遼寧省農業保險實施效果、乃至國家糧食安全保障等政策效應評估提供參考。

第三，農業保險對不同生產類型玉米種植戶的影響效應不同，對生產專業戶的影響顯著，而對生產兼業戶的影響不顯著。研究結果可為未來遼寧省針對異質性農戶實施差異性的農業保險政策提供理論和現實依據。

（二）建議

根據以上結論，為保障糧食安全、促進農業現代化發展，本文提出如下政策建議。

第一，加大農業保險政策的宣傳力度，強化農戶對農業保險的了解。充分調動政府和保險公司的聯動機制，利用鄉鎮基層政府的職能優勢將農戶統一集中，依靠保險公司的人力資源支撐，派相關工作人員深入基層，就農業保險性質、定損理賠等業務環節進行宣傳，結合村部真實具體的承保理賠案例的分析，提高農戶對農業保險政策及其功能的認知，培育農戶的保險意識，逐步提高農業保險參保率。

第二，繼續加強與完善農業保險產品體系，夯實農業保險助力農業規模化生產的保障功能。2019年起遼寧省陸續開展了更高保障水平的完全成本保險和收入保險試點，與傳統物化成本保險相比，保障水平大幅提高，保障功能進一步強化。未來應持續推進完全成本保險和收入保險產品試點范圍直至全省覆蓋，進一步強化農業保險對糧食規模化生產的擴增效應。

第三，優化完善土地流轉政策，制定相應補貼政策促進土地流轉。政府應健全完善現有土地流轉政策環境，同時通過增設相關激勵措施，如為農戶提供更多相關就業信息、對小規模經營的兼業戶實行退耕補貼政策等，以鼓勵土地由糧農兼業戶向糧農專業戶流轉，從而更大程度發揮農業保險對糧農專業戶的擴增效果，推進農業規模化、現代化發展。