農業保險政策漸進式改革與種植結構調整
——基于省級數據的實證

柴智慧 張曉夏

(內蒙古農業大學 經濟管理學院,呼和浩特 010018)

糧食安全是“國之大者”,其不單是總量問題,也是結構問題,故習近平總書記強調“要實打實地調整結構”。1985年,中國開始第一次農業結構調整,旨在適度調減種植業比重,積極發展養殖業、漁業等,促進農業內部生產多元化,是在農產品供給不足的情況下進行的產業內部漸進式調整[1];此后,農業農村部根據不同時期的種植業形勢,提出了各時期和未來一段時間種植業結構調整的戰略目標與基本思路,分別于1999、2016和2021年編制了《種植業生產結構調整“十五”計劃和2015年規劃》 《全國種植業結構調整規劃(2016—2020年)》和《“十四五”全國種植業發展規劃》,對保障中國糧食等重要農產品供給安全,加快種植業全面轉型升級,推進種植業高質量發展發揮了指向作用。在現有研究中,種植業結構變化的影響因素主要包括勞動力轉移[2],農業補貼政策[3],農地確權、土地流轉[4-5],農業機械化水平[6]等。

長期以來,影響農戶種植行為的最主要因素是國家相關支持政策[7],其中一類是農業保險[8]。2022年中央一號文件再次強調“積極發展農業保險”,尤其是“實現三大糧食作物完全成本保險和種植收入保險主產省產糧大縣全覆蓋”。中國政策性農業保險的試點推廣是按照時間逐漸遞進。2007年首先在吉林、內蒙古等6個省份試點,2012年中央財政農業保險保費補貼險種的補貼區域擴大至全國,在由點到面的復制推廣過程中,農業保險具有“低保障、廣覆蓋”的特點,主要是為農業經營主體在農業生產中的直接物化成本提供風險保障,其中種植業保險的保險金額包括種子、化肥、農藥、機耕、灌溉、地膜6項。鑒于農業保險產品和服務不適應農業生產經營形勢的變化,農戶特別是規模經營農戶的風險保障需求不能得到有效滿足[9],典型表現為保額不能完全覆蓋生產成本、保障不能有效化解市場風險等,2017年4月26日召開的國務院常務會議決定,2017—2018兩年在13個糧食主產省選擇200個產糧大縣,以水稻、小麥、玉米三大糧食作物為標的,在面向全體農戶的基本險基礎上,針對種田大戶、家庭農場等適度規模經營主體試點保障金額覆蓋“直接物化成本+地租”的農業大災保險政策;作為一項過渡性的試點政策,農業大災保險于2019年擴大至500個產糧大縣,且自2022年起予以取消,由完全成本保險或種植收入保險替代。按照近年來中央一號文件有關農業保險“擴面、增品、提標”的要求,2018—2020年中國在內蒙古、遼寧等6個省份,每個省份選擇4個產糧大縣,面向規模經營農戶和小農戶,開展水稻、小麥、玉米三大主糧作物的完全成本保險和收入保險,其中完全成本保險即保險金額覆蓋物質與服務費用、人工成本和土地成本等農業生產總成本,收入保險即保險金額體現農產品價格和產量,覆蓋農業生產產值。2021年三大糧食作物完全成本保險和收入保險試點范圍擴大至13個糧食主產省份的產糧大縣,但納入補貼范圍的實施縣數不超過省內產糧大縣總數的60%,2022年實現實施地區產糧大縣全覆蓋。

因此,經過十多年漸進式改革發展,中國農業保險政策在保險標的、責任范圍、財政補貼、保險費率等方面已逐步升級。2007—2021年,農業保險保費收入從51.8億元增長至965.18億元,中央財政補貼金額從21.3億元增長至333.45億元,提供風險保障從1 126億元增長至4.78萬億元[注]數據來源:中國銀行保險監督管理委員會(以下簡稱“中國銀保監會”)。,農業保險在助力精準扶貧[10]、推進鄉村振興[11]、保障糧食安全[12]方面發揮積極作用。伴隨中國農業保險政策逐步升級和市場規模不斷擴大,種植業結構也隨之調整;根據統計數據,2005—2020年,糧食作物種植面積擴大1 248.98萬hm2,占比由67.07%增長到69.72%,經濟作物種植面積減少49.04萬hm2,占比下降2.65%[13]。基于上述背景,具有漸進式改革特征的農業保險政策是否顯著推動種植業結構調整?是否使農業生產更具“趨糧化”特征?其作用大小如何?該影響的內在機制是什么?對于上述問題,國內學者還鮮有深入的理論和實證研究。本研究以2007年以來中國農業保險由逐步試點到政策升級為研究背景,從理論角度分析農業保險政策影響種植業結構調整的內在機制,同時利用全國31個省(市、自治區)的面板數據,采用漸進式雙重差分模型實證檢驗農業保險政策影響種植業結構的具體作用及傳導機制;同時,從糧食主產區、主銷區和產銷平衡區[注]按照《國家糧食安全中長期規劃綱要(2008—2020年)》,中國分為3個生產功能區,分別為糧食主產區、糧食主銷區和糧食產銷平衡區。糧食主產區包括河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南和四川13個省份;糧食主銷區包括北京、浙江、福建、廣東、海南、上海和天津7個省份;糧食產銷平衡區包括山西、廣西、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆11個省份?？疾煊绊懙膮^域異質性;最后,根據結果提出相關政策建議,旨在為深化農業供給側結構性改革和激勵農戶種糧、地方抓糧提供可選擇的政策工具。

1 理論分析與研究假說

國內外學者關于農業保險政策影響農戶種植行為進而作用于種植結構調整的研究,一致認為財政補貼比例[14]和保險保障水平[15]是影響農戶行為的兩個關鍵因素;其中,國內學者圍繞農業保險對農戶行為或產出水平影響的分歧,主要原因是傳統農業保險政策的“低補貼”“低保障”特點;也就是說,多數國內學者是在低保障水平的農業保險政策設計下研究農戶種植行為變化[16-19]。

多數學者發現,參與農業保險對促進農業產業整合[20]、農業多樣化、專業化種植存在正向影響[21],還會激勵農戶調整土地資源配置[22],典型表現是擴大被保作物種植面積[23-24],其中,作物價格是保費補貼影響土地利用的重要因素,當作物價格適中時,補貼更能影響農戶調整土地利用;在不提供補貼的情況下,3%的草地不會被用于種植;若在作物生產的前五年取消保費補貼,將使草地轉化率下降4.9%[25]。在參與保險影響農戶作物種植結構方面[26],隨著作物保險計劃擴大,不同作物的種植面積響應各不相同,玉米種植面積大幅增加,大麥小幅增加,而小麥沒有明顯變化,大豆小幅增加但不顯著[27];每增加10%的補貼,會使種植面積增加0.43%,且增加保費補貼比提高糧食價格對種植面積的影響更大[28]。

根據“理性經濟人”假設,個體行為選擇取決于行為實施前后收入和成本的比較。農戶在有限的土地上選擇種植何種作物,關鍵在于種植該作物的成本與收入。令X、Y分別表示農戶的生產投入和產出,根據邊際分析法,如果農戶選擇種植被保作物,在支付ΔX的新增成本后,其可獲得新增收益ΔY。若ΔX<ΔY,則表明種植被保作物能夠實現利潤最大化,農戶的種植選擇合乎理性;若ΔX=ΔY,則表明種植被保作物的利潤為零,農戶選擇種植被保作物不存在正向激勵;若ΔX>ΔY,則表明種植被保作物的利潤為負,農戶會拒絕種植該作物?，F實中,農戶選擇種植何種作物的生產行為不僅需要滿足利潤最大化條件,還受選擇種植該作物產生的風險制約,例如,作物價格變動風險、機會成本增加以及農戶自身的風險認知等[29];一般而言,風險偏好型農戶趨向選擇種植利潤較高且風險較大的經濟作物,風險厭惡型農戶趨向選擇種植利潤較低但受農業保險保障更深的糧食作物。

(1)

為使農戶利潤最大化,對式(1)求導:

(2)

令式(2)對Aj求一階導數,則可得到農戶的最優種植面積:

(3)

式中:κj(θj)=S(θj)Pj(θj),表示一單位保險責任獲得的保費補貼;上式表明,額外種植一單位面積作物的邊際收益取決于一單位保險責任獲得的保費補貼。

已有研究發現,高保障水平的農業保險會擴大被保作物的種植面積,提升農戶專業化種植水平,促進種植結構專業化[30],在過往十多年的農業保險政策試點中,從最初遵循“低保障、廣覆蓋”原則到政策逐步升級,按照保障物化成本、完全成本、農業收入的先后次序,循序漸進地使得種糧農戶受到更高的農業保險保障。另外,中國糧食作物保險開展比經濟作物早,平均保費補貼比例更高[31],且前者的保險費率低于后者,伴隨農戶投保需求不斷增長,種植糧食作物的農戶參保廣度和深度也更高,其作物種植選擇逐漸向糧食作物傾斜[32],由此,在農業保險漸進式的改革進程中,與經濟作物相比,其在擴大糧食作物種植面積的過程中起到更大的推動作用[33]。

因此,在上述糧食作物的保險保障水平及保費補貼比例高于經濟作物的前提下,農業保險政策對農戶種植行為的影響可能存在兩條路徑,如圖1所示:一是直接的保障效應;當糧食作物的保險保障水平提高時,既有可能激勵未種植糧食作物的農戶選擇種植,也有可能激勵已種植糧食作物的農戶調整種植面積比重。通過κj(θj)可以發現,提高糧食作物的保險保障水平會使農戶獲得的保費補貼增加;同時,提高保障水平可以降低種植糧食作物產生的收入風險[34],進而激勵農戶選擇種糧,影響其種植結構。二是間接的補貼效應;保持糧食作物的保險保障水平θj不變,補貼比例提高可增加一單位保險責任獲得的保費補貼,這會增加農戶種植糧食作物的預期收入,促使農戶調增糧食作物種植面積,或擴大糧食作物種植比例,使其種植結構具有“趨糧化”特點。

圖1 農業保險政策對農戶種植結構的影響機制Fig.1 Influence mechanism of agricultural insurance policy on farmers’ planting structure

基于上述分析,本研究提出研究假說1:

假說1:漸進式改革的農業保險政策可能會通過增加預期收入和提供風險保障的途徑影響農戶種植行為,具體表現為擴大糧食作物種植面積,促進種植結構“趨糧化”。

另外,因中國地域遼闊,不同地區的氣候、環境、歷史等特征各不相同,加之不同地區農戶的種植觀念有別,使得各地農業保險發展水平與農戶作物種植選擇存在較大差異,農業保險對農戶種植結構的影響也可能會有所差別,故有必要考察各農業生產功能區的農業保險政策對種植結構的影響。首先,糧食主產區的省份一般均是產糧大省,是國家糧食作物種植的核心區域,農戶需要農業保險工具規避經營風險,且近年來的農業保險漸進式改革向糧食主產區的傾斜程度更大,典型表現是保費補貼比例更高[17],由此使得農戶會因參與農業保險而調整種植結構。其次,糧食主銷區的省市一般位于中國經濟較為發達的東部地區,人地矛盾突出,二、三產業更為發達,故漸進式改革的農業保險政策對該類地區糧食作物種植的影響可能是負向。再次,糧食產銷平衡區的省份大多位于中國農業生產條件較差的西部地區,不利于糧食作物種植,故漸進式改革的農業保險政策對該類地區糧食作物種植的影響可能并不顯著。基于此,本研究提出研究假說2:

假說2:農業保險政策對種植結構的調整因區域不同存在異質性;其中,糧食主產區較糧食主銷區和產銷平衡區的政策效應更為顯著。

2 模型設定、變量選取與數據來源

2.1 模型設定

由于中國農業保險政策具有漸進式改革特點,其是在各省市自治區由點到面的逐步復制推廣及轉型升級,故本研究將農業保險政策的漸進式改革作為一項“準自然實驗”,運用漸進式雙重差分方法評估該政策對農戶種植行為的影響[35]。本研究設立如下基準回歸模型:

yit=α0+α1Policyit+α2Xit+λi+ωt+εit

(4)

式中:i為省份(i=1,2,…,31),t為年份(t=2005,2006,…,2020);yit為省份i第t年的作物種植面積或作物種植面積比例;為i省第t年是否實施農業保險改革政策,若已實施則取值為1,否則取值為0;Xit代表一系列控制變量;λi和ωt分別是省份和時間的虛擬變量,用于控制地區和年份的固定效應;εit是隨機擾動項。

2.2 變量選取及說明

1)被解釋變量:農作物總種植面積、糧食作物種植面積及其占比(yit);同時,為進一步探究農業保險政策改革對不同糧食作物種植面積的影響,本研究引入不同作物占農作物總種植面積的比例反映i省在t年作物種植結構的調整動態。

2)核心解釋變量:農業保險政策漸進式改革虛擬變量(Policyit)表示i省第t年是否實施農業保險政策改革,若實施改革則取值為1,否則取值為0。根據中國農業保險政策升級及改革實施的具體時間,可區分為3個階段:第一階段是2007—2017年的農業保險保費補貼政策;第二階段是2017—2018年的農業大災保險政策;第三階段是2019年及以后的三大糧食作物完全成本保險和收入保險政策。因此,本研究引入各階段政策改革虛擬變量,根據階段時點不同對變量做如下處理:第一階段2007年以前取值為0,2007—2017年取值為1;第二階段2017年以前取值為0,2017和2018年取值為1;第三階段2019年以前取值為0,2019年及以后取值為1。農業保險政策漸進式改革是分省份逐步推進,具體如表1。

表1 不同省份農業保險政策漸進式改革試點情況Table 1 Gradual reform of agricultural insurance pilot policies in different provinces

3)控制變量:作物價格、農業保險保費收入、農業保險賠款支出、財政支農水平、農業就業比例、農業生產條件、農業機械化水平。價格是影響農戶選擇種植某類作物的核心因素,本研究選用3種主糧作物即稻谷、小麥和玉米每50 kg平均出售價格。若糧食作物價格不斷上升,則會激發農戶種糧積極性,促使種植結構“趨糧化”。農業保險保費收入,其可體現農戶對農業保險的需求,數值越大,說明需求越旺盛,進而影響農戶種植決策。農業保險賠款支出,其可在一定程度上反映農業保險保障水平;保障水平越高,越有可能促使農戶改變種植行為,誘導其調整種植結構。財政支農水平,通過財政涉農支出占政府財政支出的比例表示,其是國家財政支持“三農”的重要手段。農業就業人員比重,采用第一產業就業人員數占全社會總就業人員數的比例表示,其可反映一個地區的農業勞動生產效率,是影響農戶是否從事農業生產以及調整種植結構的重要變量。農業生產條件,用耕地灌溉面積表示,其是影響農戶作物種植決策的關鍵因素。農業機械化水平,可用農業機械總動力表示,農業機械化水平提高有利于種植結構“趨糧化”[6]。

2.3 數據來源及描述性統計

本研究選取2005—2020年中國31個省(市、自治區)面板數據作為研究樣本。其中,第一產業就業人員數、全社會總就業人員數、農業機械總動力、農林水事務支出、政府財政支出、有效灌溉面積、耕地面積等數據來自《中國統計年鑒》[36];三種主糧作物價格等數據來自《全國農產品成本收益資料匯編》[37];農作物總播種面積、糧食作物種植面積等數據來自《中國農村統計年鑒》[13]和各地區統計年鑒;農業保險保費收入、賠款支出等數據來自《中國保險年鑒》[38];部分指標存在缺失值,采用移動平均法插值。各變量的定義及描述性統計如表2。

表2 變量定義及描述性分析Table 2 Variable definition and descriptive analysis

3 實證結果

3.1 農業保險政策漸進式改革對種植面積及種植結構影響的基準回歸

如表3所示,模型1和2分別報告農業保險政策影響農作物總種植面積和糧食作物種植面積的基準回歸結果,Policy的系數均在1%水平顯著正向?？梢园l現,與未試點省份相比,參與農業保險政策使農作物總種植面積和糧食作物種植面積分別增加13.719萬hm2、26.085萬hm2,說明參與農業保險政策會擴大農作物總種植面積和糧食作物種植面積,且在一定程度上引致種植結構“趨糧化”,假說1得到驗證。

表3 農業保險政策對農作物總種植面積和糧食作物種植面積影響的回歸結果Table 3 Regression results of the effect of agricultural insurance policy on sown area of farm crops and grain crops

在控制變量中,由于農戶種植行為具有一定慣性,當年種植面積變化或結構調整可能受上一期經濟因素影響,故本研究借鑒劉蔚等[32]的做法,將控制變量中三大主糧作物價格、農業保險保費收入和賠款支出等進行滯后一期處理。結果顯示:水稻價格、小麥價格上漲促進農作物總種植面積擴大,而玉米價格降低并未影響糧食作物種植面積增加,可能的原因是農戶作物種植具有慣性以及國內對玉米的需求較為旺盛。農業保險保費收入體現了上一年度農戶的保險需求,農業保險賠款支出代表往期風險保障水平,農業保險政策實施以后,二者系數顯著為正,是由于農業保險政策經過十多年漸進式改革發展,政策逐步升級,保險保障水平進一步提高,現階段具有高保障水平特征的政策有效保護和調動了農戶種糧積極性,促使農戶擴大糧食作物種植面積。財政支農水平在一定程度上體現財政補貼強度,中國財政支農總體規模不斷擴大,其中對農業生產發展資金部分用于對種糧農戶發放的一次性直接補貼,農戶獲得的補貼增加會提高其預期收入,故而擴大糧食作物種植面積。因此,漸進式改革的農業保險政策通過增加預期收入和提供風險保障的途徑激勵農戶種糧。

表4報告農業保險三階段試點政策對農作物總種植面積和糧食作物種植面積及結構的影響。分政策階段看,與未試點省份相比,“農業大災保險政策”和“三大糧食作物完全成本保險和收入保險政策”對糧食作物種植面積和糧食作物種植結構產生正向影響,結果顯示,兩個階段試點政策分別使糧食作物種植面積增加27.585萬hm2、37.240萬hm2,糧食作物種植面積占比增加3.219%、3.470%;然而,2007—2016年“農業保險保費補貼政策”雖然對擴大農作物總種植面積和糧食作物種植面積具有正向影響但并不顯著,且在該階段出現種植結構“去糧化”現象,即參與試點政策使糧食作物種植面積占比降低0.836%,盡管效應不明顯。由此說明:在農業保險政策漸進式改革的3個階段中,“農業大災保險政策”和“三大糧食作物完全成本保險和收入保險政策”在擴大糧食作物種植面積方面均實現預期效果,其中后者更具“趨糧化”作用,可能的原因在于“三大糧食作物完全成本保險和收入保險試點政策”是中國農業保險政策的2.0版本,具有提標、擴面特點。一是保險保障水平更高,兩類政策的保障水平最高均可達到相應品種種植收入的80%,大大超過傳統的直接物化成本保險最高40%的保障水平,極大地穩定投保農戶種糧收入預期。二是保險責任范圍更廣,完全成本保險的保險責任涵蓋主要自然災害、重大病蟲害和意外事故等;種植收入保險的保險責任涵蓋農產品價格、產量波動導致的收入損失,保險責任范圍設置相當廣泛,基本解決農戶種糧的后顧之憂。三是政策實施范圍更大,契合新型農業經營主體的風險保障需求,將適度規模經營農戶和小農戶均納入保障范圍。

為進一步探究農業保險政策對不同糧食作物面積及作物結構的影響,本研究首先引入i省的各類作物在t年的種植面積作為被解釋變量進行回歸,然后引入不同作物與農作物總種植面積之比作為糧食作物種植結構的代理變量進行回歸,反映種植結構的調整動態。回歸結果如表5和6所示。由表5可知:參與農業保險政策顯著擴大稻谷、小麥和玉米三大主糧作物的種植面積,增幅分別為6.577萬、4.294萬和13.672萬hm2,但明顯縮減薯類作物種植面積,對豆類作物種植面積存在正向不顯著作用。其中,對擴大玉米種植面積的影響最大,可能是因玉米種植成本較其他主糧作物低,以及近年來國內肉類消費增加引致的對“飼料之王”玉米的需求上升。

表5 農業保險政策對各類糧食作物種植面積影響的回歸結果Table 5 Regression results of the effect of agricultural insurance policy on sown area of various grain crops

由表6可知:參與農業保險政策使糧食作物種植面積占比增加1.540%,說明農業保險漸進式改革顯著促進中國種植結構向糧食作物調整,體現“趨糧化”特點;分作物看,顯著提升稻谷、玉米的種植面積占比,增幅分別為0.484%和0.944%,降低小麥種植面積占比0.220%,增加豆類和薯類作物種植面積占比但均不顯著。

表6 農業保險政策對糧食作物種植結構影響的回歸結果Table 6 Regression results of the effect of agricultural insurance policy on planting structure of grain crops

3.2 異質性分析

農業保險政策漸進式改革對糧食主產區、主銷區和產銷平衡區種植結構的回歸結果是否存在異質性?由表7可知:參與農業保險政策對不同功能區糧食作物種植面積均產生不同程度的正向作用,但政策實施僅促進糧食主產區省份的種植結構“趨糧化”,各功能區存在明顯差異,由此驗證假說2。原因可能是糧食主產區為中國產糧大省,農業保險政策重點向該功能區傾斜,且政策試點的3個階段只有糧食主產區省份每個階段均有參與,故漸進式改革的農業保險政策對糧食主產區的重視可在一定程度上促進種植結構“趨糧化”;糧食主銷區一般是經濟發展水平較高的發達省份,市場化程度高,農戶在作物種植方面更偏好于林果、蔬菜等經濟作物,且過往的耕地“非農化” “非糧化”現象也最先發生在此類地區;產銷平衡區大多位于西部地區,山地較多,糧食作物種植條件受自然地理環境的限制較大,故農業保險政策實施對該功能區的影響效應未發生結構性轉變。

表7 農業保險政策對不同功能區糧食作物種植面積及占比影響的回歸結果Table 7 Regression results of the effect of agricultural insurance policy on sown area and proportion of grain crops in different function regions

3.3 關于實證結果穩健性的討論

3.3.1平行趨勢檢驗和動態效果分析

采用雙重差分方法的前提條件有二:一是滿足穩定個體干預值假設;在中央統頒農業保險政策背景下,各省市自治區根據本地區實際自主制定實施方案,即某個省份的試點政策對其他省份不存在影響。二是滿足平行趨勢假設,保證事件隨機和分組隨機,即在沒有政策干預的情況下,處理組和對照組的結果趨勢一致。本研究參考已有方法[39],采用事件研究法檢驗平行趨勢,選取糧食作物種植面積和占比作為被解釋變量分別進行回歸,以全面反映參與農業保險政策漸進式改革影響種植結構的動態效果。

圖2顯示農業保險政策影響糧食作物種植面積的動態效果,其中橫軸表示政策試點前后時間,由表4的實證結果可知,在農業保險政策漸進式改革的3個階段中,“農業大災保險政策”和“三大糧食作物完全成本保險和收入保險政策”在擴大糧食作物種植面積及占比方面均實現預期效果,故該檢驗的政策沖擊時點視為第二階段即“農業大災保險政策”;縱軸在(a)、(b)圖中分別表示糧食作物種植面積、糧食作物種植面積占比的估計系數;虛線表示95%置信區間?？芍?在農業保險政策實施前,各階段政策變量的估計系數均不顯著,說明在政策實施前處理組和對照組間不存在系統性差異,滿足平行趨勢假設;在農業保險政策實施后,糧食作物種植面積、糧食作物種植面積占比的估計系數顯著為正,說明農業保險政策漸進式改革對糧食作物種植面積和占比存在正向影響。

圖2 農業保險政策影響糧食作物種植結構的動態效果Fig.2 Dynamic effect of agricultural insurance policy on planting structure of grain crops

3.3.2安慰劑檢驗

為了排除農業保險政策調整種植面積的效應受某些遺漏變量干擾的可能性,本研究根據每年確定的農業保險政策試點省份隨機選擇作為處理組,并構造出政策虛擬變量對基準回歸模型進行估計,具體是以糧食作物種植面積作為被解釋變量,對上述過程重復500次進行安慰劑檢驗。圖3為安慰劑檢驗的結果,可知:政策虛擬變量估計系數的均值非常接近于0且遠小于糧食作物種植面積的基準回歸系數26.085;同時,估計系數的分布較為接近正態分布,說明農業保險政策漸進式改革對糧食作物種植面積的影響不由其他隨機因素驅動,進一步證明上文估計結果具有穩健性。

圖3 安慰劑檢驗Fig.3 Placebo test

3.3.3子樣本回歸

雖然基準回歸已盡可能控制影響作物種植面積及結構的因素,并通過平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗在一定程度上提高回歸結果的可信度,但仍可能有一些模型未觀測到的因素影響種植面積和種植結構,故本研究繼續通過子樣本回歸的方式再次進行穩健性檢驗。本研究將農業保險漸進式改革發展3個階段中均參與試點的6個省、自治區及北京、上海、天津3個直轄市剔除,按照基準回歸中的變量設置,對農作物總種植面積、糧食作物種植面積和糧食作物種植面積占比再次回歸,結果如表8,可知:農業保險政策對農作物總種植面積、糧食作物種植面積的估計系數均正向顯著,對糧食作物種植面積占比的影響雖不顯著但為正向,原因可能是在子樣本回歸中剔除內蒙古、遼寧、山東、河南、安徽、湖北6個糧食主產省份,且均是“三大糧食作物完全成本保險和收入保險政策”的試點地區;同時,本研究的基準回歸發現農業保險政策按階段看,第三階段政策的“趨糧化”特征最為明顯,故在剔除部分樣本后,可能造成效應不顯著的情況。

表8 穩健性檢驗結果Table 8 Results of robustness test

4 結論與啟示

本研究在構建“農業保險—種植行為—種植結構”理論框架的基礎上,以中國自2007年實施的具有漸進式改革特征的農業保險政策為準自然實驗,選取2005—2020年中國31個省(市、自治區)面板數據構建漸進式雙重差分模型識別政策對農作物種植規模及結構的影響,并揭示政策效應可能存在的區域異質性。結論如下:首先,漸進式改革的農業保險政策通過保費補貼和保障水平的提高,增加農戶預期收入進而激勵其種糧,對農作物總種植面積、糧食作物種植面積及種植結構具有顯著的正向影響。其次,“農業大災保險政策”和“三大糧食作物完全成本保險和收入保險政策”在擴大糧食作物種植面積、促進種植結構“趨糧化”方面均實現預期效果,且后者效果更好。再次,分作物看,參與農業保險政策顯著擴大稻谷、小麥和玉米三大主糧作物的種植面積,縮減薯類作物的種植面積,對豆類作物的正向影響不顯著,且提高了稻谷、玉米的種植面積占比。最后,分區域看,農業保險政策對不同功能區種植結構的影響存在異質性,對擴大3個生產功能區的糧食面積均具有積極作用,但僅在糧食主產區發生種植結構“趨糧化”的變化。

根據上述結論,本研究提出以下政策建議:第一,繼續提升農業保險保障水平,優化保費補貼機制,鼓勵有條件地區加大財政補貼力度,保障農戶種糧積極性。第二,因“三大糧食作物完全成本保險和收入保險政策”在激勵種植結構“趨糧化”方面優勢明顯,故要繼續擴大最新農業保險政策試點的覆蓋面,逐步從主糧作物擴至非主糧作物,從產糧大省擴至非產糧大省,從產糧大縣擴至非產糧大縣。第三,因農業保險政策漸進式改革對促進糧食主產區種植結構“趨糧化”的效果更為顯著,故應給予糧食主產區糧食作物種植更多保險政策支持。