政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效應分析

秦國慶 杜寶瑞 賈小虎 馬九杰*

(1.中國人民大學 農業與農村發展學院，北京 100872;2.中國人民大學 財政金融學院，北京 100872;3.河南農業大學 經濟與管理學院，鄭州 450002)

改革開放40多年以來，中國農業在取得舉世矚目發展成就的同時，也付出了巨大的環境代價。2000年以來，中國化肥、農藥、農膜使用量呈現波動增長態勢。其中，化肥施用折純量峰值一度達到6 022.60萬t/年，農藥使用量峰值一度達到180.70萬t/年，農膜使用量峰值一度達到260.40萬t/年[1]。農業化學化工品的持續過量投入導致了嚴重的面源污染，造成了土壤板結、表土沙化、水體富營養化等環境危機，對農業可持續發展構成了嚴峻的挑戰[2-5]。更為重要的是，環境污染制約了農產品品質升級，不僅使中國農產品缺乏國際競爭力[6]，還導致了農業價值鏈“低端鎖定”的負向反饋循環[7]。基于以上背景，中國將“生態優先、綠色發展”作為新時期農業農村發展的重要理念，并相繼實施了化肥農藥零增長補助、緩釋肥技術補助、高效低毒農藥補助等多類綠色農業補貼，以期推動農業減量化。然而，相當多的經驗證據表明，綠色農業補貼并未完全實現政策預期，反而導致了環境友好型化肥農藥的過量投入[8-10]、以及相關資源設施的過度部署[11]，產生了新的環境問題。在某種程度上，綠色農業補貼政策具有一定缺陷，難以實現“標本兼治”，其雖然能夠影響生產者的農業化學化工品種類選擇，卻難以影響生產者的投入量選擇，甚至可能激勵替代品過量投入，從而違背政策初衷。

那么，能夠有效推動農業減量化的政策措施究竟該遵循怎樣的底層邏輯？厘清農戶過量投入行為的根本動機正是回應此問題的關鍵所在。從供給側來看，盡管盲目施肥的經驗習慣、綠色生產知識的匱乏一度被認為是農戶過量投入行為的主要原因[12-14]。但越來越多的證據顯示，多數農戶僅對市場售賣的農產品大量施肥施藥，對自家食用的農產品卻采取綠色生產方式[15-16]。也就是說，農戶普遍存在“對外保產量、對內保質量”的“一家兩制”生產行為。這意味著，農業過量投入更傾向于是農戶規避生產風險的理性決策，而非錯誤經驗和知識匱乏引致的非理性行為[17]。從需求側來看，農業生產現場數據通常難以歸集傳遞，這導致消費者往往無法接收產品質量信號，致使優質優價的市場交易難以達成，造成了劣幣驅除良幣的“檸檬市場”風險[18-20]。這意味著，化肥農藥的過量投入實際是應對“檸檬市場”風險的適應性行為。綜上可知，無論基于供給側視角，還是需求側視角，風險厭惡均是農戶過量投入行為的重要原因。在此意義上，正規農業保險實際上是對“肥量藥量膜量保產量”風險統籌邏輯的一種替代。鑒此，本研究將2007—2012年中央財政農業保險保費補貼試點的實施看作一種準自然實驗，試圖識別政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效應。基于上述因果識別，本研究旨在為綠色農業公共政策的發展與完善提供實證證據。

1 理論分析框架

自“一家兩制”生產現象被提出后，越來越多的公共政策研究開始關注農業保險的化學化工品減量作用[21-23]。作為現代農業發展的關鍵支柱之一，農業保險具有分散農業風險、穩定農民收入的重要作用。更為重要的是，農業保險改變了農戶的風險預期，顯著影響了其經營結構、經營規模、生產技術等選擇，而這些選擇變化和生態環境質量有著密切的關聯[24]。第一，農業保險會改變農戶生產偏好，推動經營結構調整，進而影響農業化學化工品的使用量。當前，中國農業保險的補貼傾斜及險種部署兼顧糧食安全與環境效益兩大目標，已成為引導農業高質量發展的重要手段。一方面，2022年中國小麥、稻谷、玉米三大主糧的農業保險覆蓋率將有望達到70%以上[25]；另一方面，中央財政對高附加值、環境友好型林、牧產業的保險補貼支持呈現快速增長趨勢。相關研究顯示，中國農業保險的發展推動了種植業的“趨糧化”[26-27]。而在產出價值相同的情形下，糧食作物的化肥、農藥、農膜需求量一般比其他經濟作物更低[28]。此外，也有研究表明，中國農業保險的發展降低了傳統種植業在整個農、林、牧、漁產值中的比重[21]，推動了其他農業二級部門的均衡發展。而在產出價值相同的情形下，其他農業二級部門的化學化工品需求量一般更低，所帶來的環境負荷一般更小[29]。因此，農業保險的發展能夠推動作物結構和農業產業結構的調整，進而實現農業減量化。第二，農業保險能夠減少當事主體擴大生產所面臨的不確定性，改變生產者的經營規模選擇，進而影響農業化學化工品的使用量。多數研究表明，農業保險能夠激勵生產者流入或開墾更多的土地，推動規模化經營[30-32]。同時，開展規模化經營的生產者往往更加關注利潤、重視節約成本，更愿意提升農業化學化工品的投入產出效益，這使其單位面積化肥、農藥、農膜投入量一般更低[33-35]。因此，農業保險的發展能夠推動規模化經營，進而實現農業減量化。第三，農業保險能夠縮小農業生產經營的風險敞口，激勵生產者探索傳統技術的最大產出潛力，或采取新的生產技術，進而影響農業化學化工品的使用量。來自一些發展中國家的經驗證據表明，農業保險有助于降低生產者的“產量焦慮”，使其探索更加合宜的施肥施藥比例，提升相關要素利用效率[36-37]。同時，農業保險還能夠激勵生產者使用新的生產技術、生物技術和服務技術[38]。這些農業技術革新能夠提高作物養分吸收率、病蟲害抵抗力和氣象災害抵抗力，并控制農業化學化工品的過程損耗。比如，地膜“以舊換新”服務以及地膜回收技術的使用可以有效降低小麥、玉米種植戶的重復鋪膜行為[39]。因此，農業保險的發展能夠通過推動技術效率提升和技術進步，進而實現農業減量化(以上理論機制見圖1)。

圖1 政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量機制Fig.1 Reduction effect mechanisms of policy-oriented agricultural insurance on chemical fertilizer, pesticide and agricultural plastic film

盡管農業保險為現代農業綠色轉型提供了一種可行的理論思路，但也有研究對農業保險的化學化工品減量作用提出質疑。比如，Horowitz等[40]的研究發現，購買農業保險會激勵農場主從事高風險作物生產，這反而會增加農業化學品需求量和投入量。Chakir等[41]、鐘甫寧等[42]的研究得到了類似的結論。那么，農業保險究竟是否發展成為了中國農戶進行風險統籌的有效工具？其對農業綠色生產是否產生了積極影響？其推動農業減量化的具體機制是什么？本研究將通過實證分析回答上述問題。

2 研究設計

2.1 政策回顧

中國于2007年正式開展了中央財政農業保險保費補貼試點改革(試點批次名單見表1)。從2007年至2019年，中國農業保費收入從53.33億元上升至672.48億元，賠付支出從29.75億元上升至527.87億元[43]。截至2018年，政策性農業保險已占據整個農業保險市場份額的90%以上[25]。值得注意的是，北京和上海市等發達地區在獲得中央財政補貼支持之前，便推行了由地方財政補貼支持的政策性農業保險。但結合統計資料來看[1,43]，這些地區的農作物種植規模十分有限，且各地農業保費收入在中央財政補貼后才出現大幅增長。因此，將中央財政農業保險保費補貼試點改革視為準自然試驗，更能體現政策性農業保險制度的干預沖擊。

表1 中央財政農業保險保費補貼試點批次名單Table 1 Pilot batches list of policy-oriented agricultural insurance premium subsidies from central government

2.2 模型設定

2.2.1漸進雙重差分模型

本研究將中央財政農業保險保費補貼試點改革的開展視為準自然實驗，將開展試點工作的省份視為處理組，將未開展試點工作的省份視為對照組。從2007—2012年，中央財政農業保險保費補貼試點改革采取了“分批試點、完全覆蓋”的推廣辦法。也就是說，在2007—2012年，每年都有省份從對照組進入處理組，且最終所有省份都進入了處理組。針對這種試點推進策略，本研究使用Beck等[44]提出的漸進政策效應識別方案，構建漸進雙重差分模型(staggered difference-in-differences)如下：

lnyit=β0+β1×Treatmentit+γXit+λi+λt+εit

(1)

式中：i為省份編號，t為年份編號；λi為個體固定效應，λt為時間固定效應；εit是誤差項向量。yit是因變量，包含化肥使用量、農藥使用量和農膜使用量3個指標，均進行對數化處理；Treatmentit表示第i個省份在第t年的政策性農業保險試點改革狀態；Xit為控制變量組成的向量；β0、β1為待估系數，γ為Xit的系數向量，其中β1代表政策性農業保險的農業減量化效應。

2.2.2廣義結構方程模型

圖1展示了政策性農業保險潛在的農業減量化機制，為了檢驗這些影響機制是否成立，本研究進一步構建廣義結構方程模型(Generalized structural equation model)如下：

(2)

式中：mit為機制變量，νi為個體固定效應，νt為時間固定效應；β2、η0、η1待估系數，δ為Xit的系數向量，其他參數及變量含義與式(1)保持一致。其中，根據β2和η1可計算出mit在Treatmentit和yit之間的中介效應系數(記作β)，可用來判斷對應影響機制是否成立。

2.3 變量測度與描述性統計

2.3.1因變量

因變量lnyit分別取化肥施用折純量、農藥使用量和農膜使用量3個指標的自然對數值。農業減量化的關鍵在于降低化肥和農藥兩類農業化學品的過度使用，故本研究選取各省份的化肥施用折純量、農藥使用量作為農業減量化的兩大評估指標。此外，還有諸多研究顯示，農膜一類農業化工品因使用量大、覆蓋面廣、難以回收、不易降解，同樣導致了嚴重的面源污染。因此，本研究進一步選取各省份的農膜使用量作為農業減量化的另外一個評估指標。

2.3.2核心自變量

核心自變量Treatmentit表示第i個省份在第t年是否為中央財政農業保險保費補貼試點，若已成為試點，則取值為1，否則取值為0。

2.3.3控制變量

控制變量Xit包含了其他影響農業減量化的潛在因素。參考曹翔等[45]、張露等[46]、馬九杰等[23]的研究，本研究選取以下控制變量。1)其他農業生產要素。具體包括農作物播種面積、農業機械總動力、有效灌溉面積、第一產業就業人數、勞動力平均受教育年限、農戶第一產業固定資產投資額。其中，所有年份的農戶第一產業固定資產投資額均以2000年為基期進行平減，且進行對數化處理。2)農業收入占比。采用各省份第一產業人均增加值與農村居民人均可支配收入的比值表征。3)受災情況。包括受災面積、糧食單產、突發環境事件次數。由于農戶的要素投入行為往往會依據上一年度的受災情況做出調整，故表征受災情況的3個指標均進行滯后一期的處理。4)氣候因素。包括年度月均氣溫、年度月均降水量。考慮到極端氣候對農業生產行為的影響，本研究同時控制了年均氣溫、年均降水量的二次項。

2.3.4機制變量

機制變量mit包含3類變量：1)作物結構和農業產業結構。參考馬九杰[23]等的研究，使用糧食作物面積占農作物播種面積的比重表征作物結構。參考楊立勛等[47]的研究，使用農業產值占農林牧漁總產值的比重來表征農業產業結構。2)規模經營水平。張露等[46]的研究指出，土地流轉顯著促進了土地連片集中經營。因此，本研究使用土地流轉率來衡量農地規模經營水平。3)化肥技術效率、農藥技術效率、農膜技術效率和農業技術進步指數。所謂技術效率，指既定技術水平下，化肥、農藥、農膜3類生產要素的利用效率，即要素在多大程度上實現了物盡其用。技術效率越高，實現相同農業產出所需的化肥、農藥、農膜越少。本研究參考Zhou等[48]提出的單要素技術效率測算思路，采用隨機前沿法(Stochastic frontier approach)分別測算化肥技術效率、農藥技術效率、農膜技術效率3個指標。具體而言，設定柯布-道格拉斯形式的距離函數，將農業產值作為產出變量，將化肥使用量、農藥使用量、農膜使用量、農作物播種面積、第一產業就業人數、農村機械總動力、有效灌溉面積作為投入變量。所謂技術進步，指在保持技術效率不變的情形下，由農業生產技術、生物技術和服務技術革新帶來的產出躍升。一般而言，農業生產技術進步幅度越大，實現相同農業產出所需的化肥、農藥、農膜越少。借鑒已有研究[23]，本研究運用DEA-Malmquist指數分解法，從農業全要素生產率分解出技術進步指數，并以此測算農業生產技術進步。在分解涉及的數據包絡分析(Data envelopment analysis)過程中，將農業產值作為產出變量，將化肥使用量、農藥使用量、農膜使用量、農作物播種面積、第一產業就業人數、農村機械總動力、有效灌溉面積作為投入變量。

2.3.5其他變量

此外，出于穩健性檢驗、異質性分析、其他討論分析等需要，本研究還引入了農業勞動力人均保險補貼支出、災后保險賠付支出、農村居民人均可支配收入3個變量。

以上所有變量的詳細定義和描述性統計見表2。

表2 變量說明與描述性統計Table 2 Definitions of variables and descriptive statistics

2.4 數據來源

本研究研究數據主要來源于《中國農村統計年鑒》[1]、《中國農村經營管理統計年報》[49]、《中國農村合作經濟統計年報》[50]、《中國農村政策與改革統計年報》[51]、《全國環境統計公報》[52]、中國農村經濟情況統計資料、國家氣象科學數據共享服務平臺、EPS數據平臺。數據年份區間為2001—2019年，涵蓋中國30個省份。在因變量中，化肥、農藥、農膜使用量3個變量均從《中國農村統計年鑒》[1]中獲取。在控制變量中，農業生產要素類指標、測算農業收入占比所需的基礎指標、受災面積指標、糧食單產指標從《中國農村統計年鑒》[1]中獲取，突發環境事件次數指標從《全國環境統計公報》[52]中獲取，氣候因素指標從國家氣象科學數據共享服務平臺獲取。在機制變量中，測算作物結構、農業產業結構、化肥技術效率、農藥技術效率、農膜技術效率和農業技術進步指數所需的基礎指標均從《中國農村統計年鑒》[1]中獲取，測算規模經營水平所需的基礎指標從相應年份《中國農村經營管理統計年報》[49]、《中國農村合作經濟統計年報》[50]、《中國農村政策與改革統計年報》[51]、中國農村經濟情況統計資料中整合獲取。

3 實證結果與分析

3.1 基準回歸結果

本部分將利用Stata 17.0軟件，分析政策性農業保險對化肥、農藥、農膜使用量(均取對數)的影響。對式(1)進行估計，回歸結果如表3模型1～3所示。由表3模型1～3估計結果可知，政策性農業保險影響化肥、農藥、農膜使用量的回歸系數分別在10%、5%、10%的統計水平上顯著為負。具體而言，開展政策性農業保險改革使得試點地區的化肥施用折純量平均下降了3.50%，農藥使用量平均下降了6.70%，農膜使用量平均下降了6.40%。至此，政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效應得到初步驗證。這從側面印證了，規避生產經營風險確實是農戶過量投入行為的初始動機之一，降低農戶生產經營風險確實能夠在一定程度上促進農業減量化。

表3 政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效應Table 3 The chemical fertilizer, pesticide and agricultural plastic film reduction effect of policy-oriented agricultural insurance

3.2 平行趨勢檢驗和動態政策效應

使用漸進雙重差分法的重要前提是，因變量在干預事件發生前滿足平行趨勢。為此，本研究參考Beck等[44]的做法，通過動態回歸進行平行趨勢檢驗。由圖2可知，在政策性農業保險實施前，所有動態回歸結果中相應系數估計值均不顯著。這表明，因變量在政策性農業保險實施前滿足平行趨勢。根據圖2回歸系數走勢，進一步判斷政策性農業保險農業減量化效應的時間變化趨勢。可以發現，政策性農業保險的化肥減量效應在政策實施后5年內愈發凸顯，在政策實施后第7年有所減弱；政策性農業保險的農藥、農膜減量效應則具有一定滯后性，在政策實施后2年內有所波動，隨后愈發凸顯并保持穩定走勢。

圖2 平行趨勢檢驗Fig.2 Parallel trend test

3.3 穩健性檢驗

3.3.1排除反向因果

值得注意的是，政策性農業保險的推廣除考慮糧食安全目標外，也考慮了一定的環境效益目標，尤其是對環境友好型特色農業的支持傾斜。也就是說，樣本省份的化肥、農藥、農膜面源污染狀況可能也影響著政策性農業保險的試點部署，即政策性農業保險的實施與化肥、農藥、農膜使用量之間可能存在反向因果關系。為此，本研究借鑒Beck等[44]的做法，使用生存分析法(Survival analysis)，將成為政策性農業保險試點這一干預事件的發生視為死亡，將非試點狀態的維持視為生存，識別樣本省份化肥、農藥、農膜使用量對其開展政策性農業保險試點工作的影響。由表4模型4～6估計結果可知，樣本省份的化肥、農藥、農膜使用量對其開展政策性農業保險試點工作均沒有顯著的影響，這意味著基準模型估計結果并未受到反向因果關系問題的干擾。

表4 反向因果關系檢驗Table 4 Reverse causality test

3.3.2基于政策實施強度的三重差分識別

為了考察基準模型估計結果的穩健性，本部分在式(1)的基礎上進一步引入了政策實施強度的第三重差分，用來排除既隨時間變化又隨地區變化的非觀測因素。其中，政策實施強度采用農業勞動力人均保險補貼支出表征，以上做法借鑒了張家豪等[53]的三重差分識別策略。由表5模型7～9估計結果可知，政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效應會隨著政策實施強度的增加而增強。這表明，基準模型估計結果是相當穩健的。

表5 基于政策實施強度的三重差分估計結果Table 5 DDD estimation results based on policy implementation intensity

3.3.3排除其他政策的干擾

導致基準模型估計結果產生偏誤的另外一類重要原因是忽略了其他政策的干擾。具體到本研究因果識別情境，基準模型估計結果極有可能疊加了綠色農業生產補貼政策的影響。為此，進一步將觀測期間內實施綠色農業生產補貼政策的省份樣本剔除。由表6模型10～12估計結果可知，政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效應依然顯著，這說明基準模型估計結果并未因綠色農業生產補貼政策的干擾而產生嚴重偏誤。

表6 排除綠色農業生產補貼政策的干擾Table 6 Eliminate the interference of green agricultural subsidy policy

3.3.4排除地方財政保費補貼早于中央財政保費補貼的省份樣本

由政策回顧可知，北京市、上海市等發達地區在獲得中央財政補貼支持之前，便推行了由地方財政補貼支持的政策性農業保險。也就是說，對照組也受到了一定的政策性農業保險干預，這可能會導致基準模型低估政策性農業保險的化學化工品減量效應。為此，進一步刪除地方財政保費補貼早于中央財政保費補貼的省份樣本。由表7模型13～15估計結果可知，政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效應依然顯著，這說明基準模型估計結果并未因處理組“樣本污染”而產生嚴重的偏誤。

表7 排除地方財政保費補貼早于中央財政保費補貼的主要省份樣本Table 7 Eliminate the main provinces which received local fiscal premium subsidies earlier than central fiscal premium subsidies

3.3.5安慰劑檢驗

若基準模型遺漏了與Treatmentit變化趨勢一致的其他非觀測因素，則基準模型估計結果可能僅僅是一種“偽回歸”結果。為此，借鑒沈坤榮等[54]的做法，通過隨機生成虛擬處理組進行安慰劑檢驗。具體而言，根據表1所展現的政策推進進程生成1 000組隨機樣本，并使用隨機樣本對式(1)進行回歸。由圖3可知，無論以化肥施用折純量、農藥使用量為因變量，還是以農膜使用量為因變量，基準回歸的真實系數均明顯偏離于隨機樣本回歸系數。這表明，基準模型估計結果并未因其他非觀測因素的干擾而產生嚴重估計偏誤。至此可以認為，政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效應是顯著而穩健的。

圖3 安慰劑檢驗Fig.3 Placebo test

4 機制分析與異質性分析

4.1 機制分析

本部分將進一步揭示前述實證結果背后的影響機制。由于3類機制變量并非嚴格意義上的連續型變量，比如作物結構、產業結構變量均為取值0～1之間的比例變量，故采用廣義結構方程模型檢驗結構效應、規模效應、技術效率與技術進步3類作用渠道。對式(2)進行擬合，估計結果如圖4所示。可以發現，無論以化肥施用折純量、農藥使用量為因變量，還是以農膜使用量為因變量，3類作用渠道均是部分成立的。

圖4 機制檢驗Fig.4 Mechanism check

至此，前述圖1所提出的影響機制得到部分驗證。以上結論表明，政策性農業保險的實施確實能夠縮小農戶開展生產經營活動的風險敞口，并在不同程度上改變其經營結構、經營規模與生產技術選擇，進而改善其化肥、農藥、農膜的過量投入行為。這再次印證，農戶的過量投入行為具有規避風險的動機，是一種“買安心”和“保產量”的策略選擇。在此意義上，使用正規農業保險邏輯替代農戶傳統的風險統籌邏輯，降低農戶生產經營風險是推動農業減量化的一種底層思路。

4.2 異質性分析

4.2.1基于災后保險賠付支出的異質性分析

災后保險賠付支出的差異決定著農業保險平抑收入波動的差異，影響著政策性農業保險的實施成效，以及農業生產者的保險作用感知。因此，本部分將分析不同災后保險賠付支出水平下，政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效果差異。由表8模型16～18估計結果可知，政策性農業保險的回歸系數顯著為負，政策性農業保險與災后保險賠付支出的交互項系數顯著為負。這意味著，在開展政策性農業保險的前提下，受災農作物的保險賠付支出越多，政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量化效應越強。

4.2.2基于農業收入占比的異質性分析

農業收入占可支配收入的比重越高，政策性農業保險對農戶化學化工品投入行為的影響越大。因此，本部分將分析不同農業收入占比情形下，政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效果差異。由表8模型19～21估計結果可知，政策性農業保險的回歸系數顯著為負，政策性農業保險與農業收入占比的交互項系數顯著為負。這意味著，在開展政策性農業保險的前提下，農戶生計模式越依賴于農業，政策性農業保險對其化肥、農藥、農膜使用量的削減效應越強。

表8 異質性分析Table 8 Heterogeneity analysis

5 進一步討論:農業減量化是否以犧牲行業產值和農戶收入為代價

由上述實證結果可知，政策性農業保險確實在不同程度上改變了生產主體的經營結構、經營規模與生產技術選擇，進而改善了其化肥、農藥、農膜的過量投入行為，推動了農業減量化。那么，這種改變是以犧牲行業產值、農戶收入為代價，還是在某種程度上實現了綠色發展與經濟效益的雙贏？這一問題的答案將影響著政策性農業保險的農業減量化效應是否長期可持續。為此，本部分將對以上問題進行討論。

糧食安全是中國政策性農業保險開展補貼傾斜和險種部署的一個重要考量因素。現有研究發現，政策性農業保險確實推動了作物結構的“趨糧化”。雖然糧食作物相較于其他經濟作物的化學化工品需求量一般更低，但單位面積的經濟價值也往往更低。同時，政策性農業保險確實為農戶采納綠色生產技術、生物技術和服務技術提供了保障，但這些技術采納的回報周期可能較長，對農戶收益的影響具有不確定性。為此，進一步分析政策性農業保險對行業產值和農戶收入的影響。由表9模型22～23估計結果可知，政策性農業保險對農林牧漁總產值、農村居民人均可支配收入的影響顯著為正，這說明政策性農業保險的農業減量化效應并未以犧牲行業產值和農戶收入為代價。

表9 政策性農業保險對行業產值和農戶收入的影響Table 9 The effect of policy-oriented agricultural insurance on generalized agricultural output value and rural household income

6 結論與政策啟示

“生態優先、綠色發展”是中國新時期農業農村發展的重要理念，推動農業化學化工品的減量化是將這一理念貫徹為現實的關鍵抓手。基于全國30個省份2001—2019年的多期面板數據，本研究使用漸進雙重差分模型識別了政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量效應。研究得到以下結論：第一，政策性農業保險具有顯著的化肥、農藥、農膜減量效應，這一結論通過了多類穩健性檢驗；第二，從影響機制來看，政策性農業保險在不同程度上改變了生產主體的經營結構、經營規模與生產技術選擇，進而抑制了化肥、農藥、農膜的過量投入行為；第三，在開展政策性農業保險的前提下，受災農作物的保險賠付支出越多，農村居民的農業收入占比越高，政策性農業保險的化肥、農藥、農膜減量化效應越強；第四，政策性農業保險的農業減量化效應并未以犧牲行業產值和農戶收入為代價。

根據上述結論，本研究得到以下啟示：第一，農戶的過量投入行為具有規避風險的初始動機，政策性農業保險的推廣在一定程度上能夠替代農戶傳統的“肥量藥量膜量保產量”風險統籌邏輯，從而實現農業減量化。為此，應進一步探索兼顧糧食安全與環境效益的農業保險補貼方案與險種部署方案。第二，政策性農業保險的農業減量化效應源自其對生產主體經營結構、經營規模與生產技術的影響。為此，應注重農業保險補貼、糧食補貼、適度規模經營補貼、綠色農業生產補貼等“一攬子”補貼政策的統籌銜接，避免各類補貼政策的相互沖突，形成政策合力。第三，生產者對政策性農業保險的作用感知以及對農業的生計依賴度會影響其農業減量化效應。為此，應探索簡易便捷的農業保險賠付流程，優化相關保險產品體驗，切實解決“賠付難”問題。同時，應推動農業保費財政補貼由“大水漫灌”向“精準滴灌”轉變，結合農戶類型差異設置不同的保費補貼傾斜方案。