我國農業保險、農村信貸與農民收入時空耦合研究

摘 要：利用2009—2020年我國31個省（自治區、直轄市）的省級面板數據，分析并探討了農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度時空分布特征及其變化的主要驅動因素。研究發現：三系統耦合協調度整體偏低，區域間差異較大，但呈現逐漸上升趨勢，空間布局呈現由外向里逐步遞減的特征。不同因素對三系統耦合協調度的驅動作用具有顯著異質性，其中農村教育水平的驅動作用最強。基于此，為促進農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調發展，建議采取如下措施：充分發揮地區聯動效應，建立信息共享機制，搭建數據共享平臺，加大財政補貼力度，加大金融知識普及力度等。

關鍵詞：農業保險；農村信貸；農民收入；耦合協調

中圖分類號：F323；F842.6；F832.43 文獻標志碼：A 文章編號：1674-7909-（2023）11-46-6

0 引言

農業保險、農村信貸是金融支農的兩個抓手，二者目標一致、功能互補。農業保險可起到收入穩定器的作用，降低信貸違約風險，為農民進行信貸提供風險補償，也能夠為信貸機構提供部分額外收益。農業保險除了能幫助緩解信貸機構風險，還能改善農村整體經濟環境與福利水平。農村信貸可為農村基礎設施建設注入資金，在一定程度上降低了農業生產風險，為農業保險的發展創造有利條件。農業保險、農村信貸互聯，可降低農業保險中存在的道德風險。

然而就當前階段來看，農業保險、農村信貸在穩定和提升農民收入上發揮的作用并不顯著［1-2］。但“農業保險+信貸”模式能夠顯著促進農民增收，助力解決地區經濟發展緩慢問題［3］。農業保險與農村信貸互聯能有效改善農戶信貸配給，顯著提高農戶農業收入，并有效降低政策性農業保險保費補貼的財政壓力［4］。保險金融資本逐利和規避風險的特性與農業產業低收益、高風險的特性相矛盾，而農業保險與農村信貸互聯有助于解決農業、金融供需不平衡的矛盾，充分發揮支農作用，促進農業技術進步、提升農業技術效率，進而提高農業全要素生產率，實現農業高質量發展［5］。

目前，學者對農業保險、農村信貸、農民收入的研究主要集中于兩兩之間的關系或是農業保險和農村信貸的協同作用對農民收入的影響上。例如，王倩等［6］、鄭軍等［7］，將三者看作有機統一的整體進行系統性分析。筆者在其研究基礎上，構建農業保險、農村信貸與農民收入的發展水平評價指標體系，利用2009—2020年我國31個省（自治區、直轄市）的省級面板數據測算三者的耦合協調度，并就其時空分布特征和驅動因素展開研究。

1 耦合協調機制分析

農業保險通過穩定農民收入、提高農民信用、降低信貸風險來擴大農村信貸規模。農業保險的功能是為農民轉移風險，提供風險補償。保險公司通過向農民支付一定的補償金保障農民按時還款，降低信貸違約風險。保險保單還可當作抵押品幫助農民獲得信貸資金。信貸機構可通過提供資金支持直接擴大農業保險規模，也可通過擴大生產規模、降低信息不對稱風險間接擴大保險規模。農民貸出資金，可用來擴大農業生產規模，而這也意味著風險增加，農業保險需求量也會增加。信貸機構可通過信息共享平臺向保險公司提供客戶信息，降低信息不對稱風險，解決逆向選擇問題。

農業保險通過保費支出、保費補貼、保險賠款綜合作用結果直接穩定農民收入，也可通過提高農民對于資本投入、土地投入、勞動供給和技術進步等要素投入預期，提高農民要素配置效率、農村全要素生產率，進而間接提高農民收入［8］。農業保險也可通過發揮保障和融資增信作用激發低收入群體的內生發展動力［9］，還可顯著降低農戶貧困脆弱性［1］，進而提升農民收入。農民收入的提高會顯著增強其生產積極性，為技術創新、機械化和規模化生產注入原始資金，助力農業轉型升級；收入的增加還會在一定程度上提升農民綜合素養，提升其對于金融產品的接受度。農民為獲得更多的保障，會提升對農業保險的需求。

農村信貸可為農民進行農業生產注入資金，通過擴大經營面積、提高機械化水平、獲取技術優勢等增加產出和供給，進而提高農民收入［10］。農民收入的提高增加了其還貸的可能性，降低了貸款違約率，提升了農民個人信用水平，同時不斷激勵農民擴大農業生產規模、創業規模，進而增加信貸需求。

耦合協調度可以用來度量各系統之間相互作用的良性發展程度。農業保險、農村信貸二者目標一致、功能互補、相互促進，是農村金融的兩個抓手，都旨在幫助農民進行生產經營活動。農業信貸、保險互動協調，總體上能夠擴大生產經營規模，從而提升農民收入，而農民收入水平提高，會提升農民生產積極性，擴大生產經營規模，提升保險、信貸需求，最終形成良性循環。三者必須形成良性協調發展狀態，任何一方出現問題都將阻礙另外兩者的發展［6］。

2 研究方法

2.1 評價指標體系的構建與數據來源

考慮到研究價值與比較意義，以及數據的可得性，筆者選取我國2009—2020年31省（自治區、直轄市）的相關數據，在相關學者的研究基礎上［6，11］，從規模水平、運行效率和成長能力3方面構建農業保險和農村信貸發展水平評價指標體系。數據主要來源于全球統計數據/分析平臺（Economy Prediction System，EPS）、萬得數據庫（Wind數據庫）、《中國統計年鑒》《中國保險年鑒》《中國金融年鑒》及各省統計年鑒、統計公報等。對于缺失數據，采用線性插值法補齊。

2.2 方法選擇

2.2.1 熵值賦權法。熵值法是一種客觀賦權方法，根據指標離散程度賦權，可在一定程度上避免主觀因素帶來的偏差。農業保險、農村信貸與農民收入綜合發展水平評價指標體系及權重如表1所示。

2.2.2 耦合協調度模型。目前，學者對于農業保險、農村信貸與農民收入的耦合協調度研究較少。姜磊等［12］討論并修正了耦合度公式出現的錯誤，并將之推廣到n個系統。筆者借鑒其研究成果進行此次研究，農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度計算公式為

式（1）（2）中：[U1、U2、U3]分別表示農業保險、農村信貸、農民收入的綜合發展水平；C為耦合度；D為耦合協調度；[α、β、γ]分別為[U1、U2、U3]的權重，筆者對三者權重均取1/3。

2.2.3 空間相關性檢驗。Moran's I空間相關性檢驗用來描述要素屬性在整體區域的空間集聚情況，用來判斷是否有必要進一步使用空間計量模型，計算公式為

式（3）（4）中：[n]表示31個省（自治區、直轄市），[xi]表示當年第[i]個省（自治區、直轄市）的耦合協調度，[x]表示當年全國平均耦合協調度，[wij]為空間權重矩陣。

2.2.4 空間杜賓模型。已有研究表明，農業保險、農村信貸、農民收入存在空間自相關性［11，13］。據此，筆者構建了空間杜賓模型，具體公式為

式（5）中：[Indexit]為[i]省（自治區、直轄市）第[t]年三系統耦合協調度（i=1，2，…，N；t=1，2，…，T），j表示鄰近省份（i≠j），[wij]為空間權重矩陣，[Xit]為各驅動因子變量，[β]和[γ]為各項系數，[μi]表示空間效應，[ηt]表示時間效應，[εit]為誤差項。

筆者選取鄰接權重矩陣，相鄰省（自治區、直轄市）權重為1，否則為0。

3 結果分析

3.1 農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度時空演變分析

根據公式（1）（2），計算出農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度，并將耦合協調度進行等級劃分（見表2）。

2009年、2013年、2017年及2020年我國31個省（自治區、直轄市）農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度情況如表3所示。由表3可知，研究期內大多數省（自治區、直轄市）農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調水平呈上升趨勢，但除北京、西藏、新疆等省（自治區、直轄市）農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調水平較高外，其余省（自治區、直轄市）普遍偏低。2017年之前，大多數省（自治區、直轄市）農業保險、農村信貸與農民收入處于失調階段，2017年之后才開始逐步走向協調。2009年，處于輕度失調衰退階段的省（自治區、直轄市）有北京、上海、江蘇、浙江、山東、湖南、內蒙古、西藏、新疆及東北三省，農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調程度最低的為陜西省，處于嚴重失調衰退階段；其余省（自治區、直轄市）均處于中度失調衰退階段。從空間布局來看，農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度較高的地區多分布于我國西北部和東北部地區。

與2009年相比，2013年西藏自治區農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度有所下降（倒退至中度失調衰退階段），重慶、貴州、廣西、湖南等省（自治區、直轄市）農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度仍保持原來水平，其余省（自治區、直轄市）均有所提高，但仍未到達勉強協調發展階段。農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度最高的省（自治區、直轄市）有新疆、內蒙古、黑龍江、北京、江蘇和浙江，最低的省（自治區、直轄市）為西藏、陜西、重慶、貴州、廣西。從空間分布來看，2013年農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度較高的省（自治區、直轄市）是位于我國最北側的新疆、內蒙古和黑龍江，位于東部、彼此相鄰的江蘇、上海和浙江，以及經濟發達的北京；農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調水平較低的省（自治區、直轄市）是陜西、重慶、貴州、廣西、西藏，均位于我國西部地區。

2017年、2020年我國31個省（自治區、直轄市）農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調水平普遍得到提升。2017年，西藏、新疆、內蒙古、黑龍江、北京、浙江等省（自治區、直轄市）步入了勉強協調發展階段；2020年上述省（自治區、直轄市）及江蘇省處于初級協調發展階段，許多省（自治區、直轄市）也步入了勉強協調發展階段。從空間分布特征來看，2017年與2020年基本相同，農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調水平均呈現出由外向里逐步遞減的趨勢。

農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度受多種因素影響。2009年中央一號文件首次提出探索建立信貸和保險相結合的銀保互動機制，因此，2009年農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度整體偏低，之后逐年上升。新疆、西藏、內蒙古、黑龍江等省（自治區、直轄市）自然條件、地理位置特殊，易遭受自然災害影響，農業保險需求大，發展空間大，農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度較高；而北京、上海、江蘇、浙江等省（自治區、直轄市）經濟實力強，信息資源豐富，農民綜合素質高，農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度也較高；河南、山東、河北、湖南等省（自治區、直轄市）屬于糧食主產區，農業產值大，但人口多，農民收入一般，農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度處于中等水平；重慶、海南等省（自治區、直轄市）地理位置特殊，第一產業依賴度低，農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度也較低。

3.2 農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度驅動因素分析

3.2.1 驅動因素選擇。筆者在遵循科學性、客觀性等原則的基礎上，考慮數據的可得性，從內、外部兩個角度入手，共選取8個指標進行驅動因素分析（見表4）。數據來源于EPS數據庫、Wind數據庫，《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》及各省統計公報等。

3.2.2 空間相關性檢驗。基于公式（3）（4），計算得到農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度全局Moran′s I（見表5）。由表5可知，各省（自治區、直轄市）農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度間存在明顯的正向空間相關性。縱向對比來看，Moran′s I呈現出波動上升趨勢，說明各省（自治區、直轄市）之間的依賴性在逐步增強。

3.2.3 模型結果分析。根據似然比檢驗（Likelihood Ratio Test，LR）檢驗結果（P值均小于0.01），雙向固定效應空間杜賓模型更適合探究此次的驅動因素，模型結果如表6所示。

在內部驅動因素中，涉農貸款所占比重、農業保險賠付率均能顯著促進農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度提高，其中涉農貸款所占比重的促進作用最明顯。總體來看，農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度的驅動作用主要來自保險和信貸系統，與上文分析一致。從外部驅動因素來看，人均農業機械總動力對農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度有顯著的負向影響，而農村教育水平、政府支持力度、農作物播種面積均能顯著提高農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度，其中農村教育水平的驅動作用最強。農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度受多種因素共同作用，得出上述分析結果的原因可能在于：農業技術水平的提高，需要大量的資金投入，從而在一定程度上減少了信貸、保險需求；政府支持會通過各項農業補貼、轉移支付提高農民金融產品信賴度和購買意愿；農村教育水平的提高能夠提升農民的綜合素質水平，進而提升其風險防范意識、投資理財能力等；農作物播種面積的正向驅動作用在于其資源聚攏效應。

從驅動因素的空間滯后效應來看，在內部驅動因素中，鄰近地區的信貸結構對當地農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度有著負向的空間溢出作用。這主要是由于當前我國農村信貸發展水平較低、結構不完善，存在投入較大、回報率較低等問題，對鄰近地區產生負向影響。在外部驅動因素中，農作物總播種面積有著顯著的負向空間溢出作用。一般來說，農作物播種面積較大的地區對于農村金融資源具有聚攏效應，間接限制了鄰近區域的農業發展能力。總體來看，外部驅動因素的空間滯后效應不明顯。

為避免空間回歸模型點估計有偏性的缺點，筆者將空間效應分解為直接效應與間接效應，結果如表7所示。

由表7可知，涉農貸款所占比重、農業保險賠付率、農村教育水平、政府支持、農作物播種面積對促進農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度提高具有顯著的正向驅動作用。其中，農村教育水平對農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度提高的驅動作用最大。保險、信貸產品具有復雜、冗長的申請程序和操作流程，需要農民具備一定的金融素養，對相關知識有一定的了解，而農民普遍受教育程度低，對保險、信貸產品接受度低，信任度低。因此，提高金融知識在農村地區的普及程度，是驅動農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調發展的重要途徑。人均農業機械總動力的驅動作用在10%的水平上顯著為負，原因可能是相關資金投入較大。

保險賠付率、政府支持力度具有顯著的正向鄰地溢出效應，保險賠付率的提高、政府支持力度的加大會顯著提升農民對金融產品的信賴度，提高保險、信貸產品回報預期，對鄰近地區產生示范作用。農村信貸系統具有負的鄰地溢出效應，原因可能在于當前信貸發展存在諸多問題。播種面積具有顯著的負向鄰地溢出效應，原因可能在于其資源聚攏效應，間接削弱鄰近地區農村金融發展。

4 結論

筆者考察了2009—2020年我國31個省（自治區、直轄市）農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度時空分布特征，并分析引起耦合協調度變化的主要驅動因素，得到以下結論。

我國31個省（自治區、直轄市）農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度呈現逐漸上升趨勢，然而整體協調度偏低，地區間差異較大，空間布局呈現出由外向里逐步遞減的特征。2020年，除部分省（自治區、直轄市）進入勉強協調與初步協調階段外，大部分地區農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度仍處于失調狀態。各地區農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度間存在明顯的空間正相關性。運用空間杜賓模型研究農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度驅動因素，發現不同因素的驅動作用具有顯著異質性，農村人均受教育年限的驅動作用最強。涉農貸款結構、農業保險賠付率、政府支持力度和農作物播種面積也能夠起到正向驅動作用。人均農業機械總動力則對當地和周圍地區農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度提高有抑制作用。

5 提高農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度的建議

根據以上結論，為提高農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度，筆者提出如下建議。第一，充分利用地區聯動效應提升農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度。我國農業保險、農村信貸與農民收入耦合協調度呈現明顯的空間集聚特征。根據地理學第一定律，距離越近的事物越相似，鄰近地區資源稟賦具有相似性。因此，各地應積極開展學習交流活動，整合資源、分享先進經驗，帶動緩慢發展地區。第二，建立信息共享機制，搭建數據共享平臺。農業保險、農村信貸都是金融支農的重要工具，理論上二者目標一致、功能互補，而實際上信貸公司、保險公司尚未實現信息的充分交流。各地政府可以起到橋梁作用，通過搭建信息共享平臺鼓勵信貸公司、保險公司交流合作，并及時更新數據，做好相應的維護保障工作。第三，持續加大財政補貼力度。由于各地農業產業發展情況不同，因而各地政府應因地制宜，加大重點領域、特色領域補貼力度，著力提升當地特色農產品保險、信貸規模，最大限度發揮補貼作用。第四，加大金融知識普及力度，提高農戶對保險和信貸產品的信任感。從驅動因素分析可以發現農村人均受教育年限的驅動作用最大，且對周邊地區也能產生十分顯著的正向驅動作用。目前，農村教育資源較為缺乏，在短期內要想通過提升教育水平來增強農民對金融產品的認同感，則困難較大。政府可以加大對金融知識的普及力度，利用短視頻平臺或挨家挨戶走訪形式進行宣傳，使農民充分了解農業保險、農村信貸能夠為其帶來的好處。

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基金項目：鄭州市軟科學項目“鄭州市科技創新引領產業發展対策研究”（2021RKXF0046）。

作者簡介：賈雯雯（2000—），女，碩士生，研究方向：區域經濟學；段瑞君（1969—），男，博士，副教授，研究方向：城市經濟、產業經濟。