地方政府干預視角下農業保險公司的雙重經營壓力分析

收稿日期：2023-04-06；修回日期：2023-12-14

基金項目： 國家社會科學基金重點項目（23AGL026）；山東省自然科學基金面上項目（ZR2023MG068）

作者簡介：陳盛偉（1971—），男，山東濰坊人，博士，山東理工大學經濟學院教授，博士生導師，研究方向：農業保險；魏超（1997—），男，山東濰坊人，山東農業大學經濟管理學院博士研究生，研究方向：農業保險。

摘要：基于2008—2020年31個省（區、市）的面板數據，運用固定效應、門檻回歸等模型，從業務理賠、成本費用雙重維度，定量評估地方政府干預對農險業務經營的影響。結果顯示：地方政府干預顯著提高了農險業務的簡單賠付率和綜合費用率，造成了農險公司的雙重經營壓力。進一步研究發現，當參保密度跨過負向門檻值后，地方政府干預造成的農險賠付壓力顯著減弱。鑒于此，應通過劃定地方政府干預紅線、加快科技賦能農業保險等措施，促進農險公司科學、自主經營。

關鍵詞： 農業保險；地方政府干預；業務理賠；成本費用

中圖分類號：F840.66 文獻標識碼：A文章編號：1003-7217（2024）02-0040-08

一、引言及文獻綜述

自2007年政策性農業保險實施以來，“政府引導、市場運作”是我國農業保險發展的基本原則。在分權型財政管理體制下，“公私合作經營模式”最大程度地匯聚了各級政府的政策合力和保險公司的組織資源[1]，推動我國農業保險事業取得了舉世矚目的成就。2022年，我國農業保險保費收入1192億元，為1.67億戶次農戶提供了5.46萬億元風險保障①。

值得注意的是，農業保險的政策屬性也相應賦予了地方政府在農險市場中的支配地位[2]，地方政府意志在一定程度上影響了區域內農險事業的發展。從現實情況來看，雖然各地區農業保險的經營模式、險種結構、制度體系等差異顯著，但地方政府直接或間接分配市場資源，干預農業保險業務經營的現象時有發生，甚至引發了一系列的違法違規問題。從何小偉等通過“中國裁判文書網”整理的數據來看，2012—2020年全國共發生399起農業保險犯罪案件，其中與地方政府工作人員②相關的有171起，占比高達42.86%[3]。

在政府與市場邊界尚不明晰的情況下，若地方政府積極組織、協調、整合各方資源，規范市場秩序，會有效提高農險公司的經營效率。而若地方政府“越位”干預具體農險業務，可能會導致賠付增加、成本提高等問題，影響農險公司的持續經營。2019年9月，《關于加快農業保險高質量發展的指導意見》明確指出，“地方各級政府不參與農業保險的具體經營。在充分尊重保險機構產品開發、精算定價、承保理賠等經營自主權的基礎上，通過給予必要的保費補貼、大災賠付、提供信息數據等支持，調動市場主體積極性”。在此背景下，需要深入思考：地方政府干預對農險公司經營帶來了怎樣的影響？如何界定合理的干預區間？

學界對地方政府參與農業保險的合理程度尚未形成統一定論，但以庹國柱為代表的專家學者做出了諸多質性結論。農業保險的準公共物品屬性決定了政府需要對農業保險進行干預[4]，干預力度是否合適將影響農業保險的可持續發展[5]。從合理干預的角度來講，地方政府對農業保險提供保費補貼[6]、構建大災風險分散體系[7]、推動數據信息共享[8]、加強業務監管[3]等，均能顯著促進農業保險的持續發展。但是，由于缺乏專業知識[9]，或者出于謀求“政績”等目的[10]，地方政府對機構招標遴選、產品研發定價、標的定損理賠、補貼資金劃撥等環節存在不同程度的“越位”干預[2，11]，導致了賠付設定偏高[12]、補貼不夠及時[7]、費用持續攀升[12]等問題，甚至引發了尋租競爭、協議理賠等違法違規亂象[3]，對農險公司經營帶來了負面影響。

縱觀已有的研究，學者們多是從理論層面對地方政府干預農業保險進行了描述分析與案例舉證，尚未通過實證研究進行科學驗證，且研究視角也未聚焦于農險公司經營壓力的深層維度。基于上述背景、政策和文獻回顧，結合2008—2020年全國31個省（區、市）的面板數據，以地方政府干預為切入點，從業務理賠和成本費用雙重維度，探討地方政府干預對農險公司經營壓力的影響效果及作用機理，旨在為我國農業保險的轉型升級和高質量發展提供實證經驗證據和改革決策參考。

二、理論分析與研究假說

（一）地方政府干預與農業保險公司的業務理賠壓力

從保險定價理論來講，在保險金額確定的前提下，純費率是對期望損失率的無偏估計[12]。當標的風險周期較為穩定時，純保費總額與未來的賠償或給付保險金額是相等的[13]，也即保險產品的賠付支出與保險標的的期望損失在長期是均衡的，用公式表示為：

其中Eloss代表保險標的期望損失，T為風險周期，NPIi表示第i年的純保費收入，PAYi表示第i年的賠付支出，RISKi為第i年的標的受災率，INSA為產品保額。因此，從科學的角度講，農業保險在達到起賠點后，農作物減產率應對賠付額存在正向影響，也即“大災大賠、小災小賠”[14]。但在實際業務中，地方政府卻對農險理賠環節進行干預，具體來看：第一，地方政府缺乏農業保險相關的專業性知識[9]，認為投入了保費補貼資金就應該展現出風險保障效果[12]，即使未達到起賠點也要適量賠付，導致“無災也賠”；第二，由于農業保險的經營業績與地方政府部門的考核績效掛鉤[10]，所以政府部門很容易出現“偏袒”農戶的傾向[12]，或者與農險公司就如何賠、賠多少等問題“討價還價”[9]，影響了農險賠付的科學性和精準性，加大了農險公司的理賠壓力。基于此，提出如下假說：

H1地方政府干預增加了農險業務的賠付支出。

（二）地方政府干預與農業保險公司的成本費用壓力

新結構經濟學認為，“有為政府”能夠在不同的經濟階段對市場進行培育和保護，通過提供合適的基礎設施來降低交易費用[15]。因此，地方政府協助農險公司進行宣傳展業、承保驗標、定損理賠，能夠降低農險業務的交易成本、提高經營效率，這在政策性農險制度建立初期表現得尤為明顯[11]。但從尋租理論來講，只要政府部門超出保護私人權益、維護合同履行等范疇去介入經濟活動時，就會存在尋租機會，而利益集團對政府部門的追逐、游說會造成資源的非生產性浪費[16]。在農險市場中，主要表現為三個方面：第一，在承保機構遴選過程中，部分地區的地方政府可能會收取不合理的遴選費用[2]，從而導致向政府部門輸送利益越多的公司越容易獲得經營資格[17]，增加了農險公司的成本輸出。第二，從課題組的調研情況來看，目前地方農險市場的遴選周期最多為3年，如此一來，經營范圍、機構網點等的頻繁更換增加了農險公司人力、物力、財力等的損耗。第三，隨著農險市場競爭的逐漸增強，各公司為了維持市場份額，會向上積極維護與政府部門的關系，增加了公關成本、產生了尋租費用[2]。基于此，提出如下假說：

H2地方政府干預增加了農險業務的成本費用。

（三）地方政府干預對農業保險理賠業務的影響與農戶參保密度差異

在農戶的經營規模、投保方式存在區別的情況下，地方政府的干預可能會因農戶參保密度差異而對農險理賠業務產生不同的影響，具體表現為：第一，農險業務查勘定損的精準性會因參保密度的增加而提高。在實際業務中，農險公司對于集體投保的“小農戶”，會通過抽樣查勘來統一定損[18]，這增加了標的定損的基差風險，給地方政府干預理賠提供了操作空間；對于單獨投保的“大農戶”，農險公司通過實地查勘來逐一定損[19]，這提高了業務理賠的精準度，縮小了地方政府的干預空間。第二，農險公司對地方政府的依賴程度會因參保密度的增加而降低。從課題組的調研情況來看，農險公司對“大農戶”的經營情況、受災程度等比較了解，而且單獨投保、逐一查勘的“點對點”業務模式提高了農險經營的獨立性，使其對地方政府的依賴程度較低。然而，集體投保的“小農戶”數量多、經營分散，農險公司在基層服務網點和人員配備有限的條件下，無法有效掌握每個“小農戶”的信息，只能依靠由經管站、村兩委等的工作人員組成的“協保員”隊伍來輔助農險公司開展業務[18]，對地方政府的依賴程度較高。基于此，提出如下假說：

H3在地方政府干預影響農險賠付支出中，農戶參保密度具有負向門檻效應。

三、數據來源與變量設定

（一）數據來源

選取2008—2020年31個省（區、市）三大糧食作物保險數據③和其他變量數據，構成面板數據。數據均來源于原中國銀行保險監督管理委員會、《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》、中國三農數據庫、CSMAR數據庫、EPS數據庫等，個別缺失的數據利用插補法進行補齊。為了減少模型的異方差問題，提高估計結果的準確性，對財政支農總額、農村人口數進行了取自然對數處理。

（二）變量設定

1.因變量：簡單賠付率、綜合費用率。從保險精算原理來講，保險產品持續經營的前提條件是要滿足“賠付支出+成本費用”平均小于保費收入。資本具有逐利性，雖然我國政策性農業保險按照“保本微利”的原則來厘定費率，但超額理賠、業務虧損也會顯著降低農險公司經營的積極性和延續性。基于此，本文從業務理賠和成本費用雙重維度，來探討地方政府干預對農險公司經營的影響。

因變量具體設定如下：①農險業務簡單賠付率。計算公式為“農險賠款支出/保費收入”。農業保險的風險保障效果主要是通過損失賠償功能發揮的，當農險公司面臨超賠風險時，其承保積極性會顯著下降，甚至會因償付能力不足而破產[20]。②農險業務綜合費用率。計算公式為“農險業務經營費用/保費收入”。在產品價格和保險金額確定的情況下，業務開辦費、廣告費、協保費等的增加，加大了農險公司的成本費用壓力，進而壓縮農險業務的盈利空間。

2.自變量：地方政府干預指數。地方政府干預是一個綜合、多維的概念，無法用單一指標進行界定。已有的研究主要是通過價值判斷、案例分析等方法，對地方政府干預農險發展進行質性研究，尚未開展科學的測度與實證分析。基于此，依據課題組對保險公司、地方政府、投保農戶的調研經驗，選取四個維度、6項二級指標對地方政府干預指數進行測度。指標的選取邏輯與具體設定如下：

第一，財政補貼維度。目前，國內農業保險保費補貼采取“四級聯動共補”模式，當市縣級財政事先確定保費預算資金后，中央和省級財政才會進行補貼配套。保費補貼是地方政府干預權限的主要來源。選取2個二級指標來衡量：①地方財政補貼比例。地方政府的補貼力度越大，代表其對農險市場的行政干預越強[10]，故為正向指標。②地方財政應補比例。地方財政部門拖欠的“應補保費”越多，對農險公司正常經營的阻礙越大，故為正向指標。

第二，險種結構維度。在“中央保大宗、地方保特色”的支持框架下，經濟作物、特色農產品保險主要由地方政府進行補貼。因此，地區險種結構能反映出地方政府發展農業保險的主動性和能動性。選取2個二級指標來衡量：①非主糧作物保險規模占比。非主糧作物保險發展規模越大，說明地方政府對當地農險發展越重視，故為正向指標。②險種結構集中度。險種結構集中度指數④越大，代表險種結構越單一，反映出地方政府對當地農險發展的影響力越小，故為負向指標。

第三，標的理賠維度。從前文分析可知，農作物損失率應對賠付額存在正向影響。而當地方政府干預農險理賠，導致出現“無災也賠、小災大賠”時，農險業務的實際賠付額會偏離理論值。因此，單位賠付偏差能夠反映出地方政府對農險業務理賠的干預程度。單位賠付偏差越大，農險理賠的精準度越低，代表地方政府的干預越強，故為正向指標。

第四，公司遴選維度。實踐中，地方政府通過公開遴選來賦予保險公司經營政策性農險業務的資格，市場競爭水平能體現出地方政府對農險市場的干預狀況。選取“農險市場集中度指數”⑤來衡量競爭水平。當地方政府通過設置嚴格的準入、退出機制，甚至通過行政手段來對保險公司的數量進行控制時，農險市場的競爭水平會降低，故為正向指標。

在指標體系構建的基礎上，首先依據極差標準化公式對各項指標數據進行歸一化處理，以消除量綱、正負性差異對評價結果準確性的影響。正向和負向指標的極差標準化公式分別如式（2）和式（3）所示：

其中，u+ij、u-ij分別代表經過標準化處理之后的正向、負向二級指標值，xij表示第i個省份的第j項指標值，xjmax和xjmin分別為第j項指標中的最大值和最小值。i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。

為了避免主觀賦權的隨機性，保證指標權重設置的科學性，利用熵值法確定各項二級指標的客觀權重，步驟為：①計算第j項指標在第i個省份的比重pij=u±ij/∑ni=1u±ij；②計算第j項指標的信息熵值hj=－1ln"m∑ni=1（pij×ln"pij）；③計算第j項指標的信息效用值dj=1－hj；④計算第j項指標的客觀權重wj=dj∑mj=1dj。

在對各項指標客觀賦權的基礎上，進一步測算地方政府干預指數，如式（4）所示：

其中，goviit為第i個省份第t年的地方政府干預指數，wj為各項二級指標的客觀權重。地方政府干預指數的綜合評價體系和權重分配情況如表1所示。

3.門檻變量：參保密度。參保密度是指“農業保險承保數量/參保戶次”，用來衡量農業保險的單位投保規模。參保密度越大，說明投保的多為“大農戶”，農險業務相對集中且采取單獨投保；參保密度越小，說明投保的多為“小農戶”，農險業務相對分散且采取集體投保。

4.控制變量。為了避免遺漏變量造成的估計偏誤，本文還控制了其他方面的因素。在業務理賠維度的模型中，自然災害是影響農險賠付的關鍵因素；農險產品價格的提高意味著風險水平的上升，會影響賠付概率[14]；財政支農會加快農業規模化發展，進而提高農業風險集聚水平[21]；農田有效灌溉率的提高改善了農業生產條件，降低賠付概率[14]。在成本費用維度的模型中，財政支農力度代表地方政府對農業發展的重視程度，會影響農險業務的經營效率[19]；單位賠付水平能反映出受災的頻次、程度，進而影響經營費用[19]；農村人口多意味著農業經營主體數量多且生產分散，會提高業務成本[22]；市場競爭的加強，可能會導致農險公司付出額外的費用[17]。各變量的描述性統計如表2所示。

四、估計策略

（一）基準模型

根據前文的理論分析，為了驗證地方政府干預對農險業務賠付支出、成本費用的影響，構建了如下面板回歸模型：

其中，yit代表i省份第t年的簡單賠付率payit或綜合費用率costit，goviit為i省份第t年的地方政府干預指數，conit代表控制變量，βk為待估參數，μi和γt分別為不可觀測的地區固定效應和時間固定效應，εit表示隨機誤差項。

（二）門檻回歸模型

更進一步地，為了驗證在地方政府干預影響農險賠付支出中，農戶參保密度是否具有門檻效應，依據Hansen的建模思路[23]，構建面板門檻回歸模型：

其中，門檻變量idenit代表i省份第t年的參保密度，λ為參保密度的待估門檻值，φ1和φ2分別代表參保密度處于門檻值內和跨越門檻值后的待估系數，φ0為常數項，φk代表控制變量的待估系數。I（·）為示性函數，當條件成立時，值為1；反之，則為0。

五、實證分析

（一）基準回歸

為了驗證地方政府干預對農險公司經營壓力的影響，借助Stata 16軟件對公式（5）進行了估計，結果如表3所示。由于模型的

方差膨脹因子（VIF）值為1.29、1.29、2.07、2.07，均明顯小于10，說明模型不存在嚴重的多重共線性問題。根據Hausman模型選擇檢驗的結果，業務理賠維度的基準模型在1%水平上顯著，說明固定效應優于隨機效應，因此排除掉列（2），關注列（1）的估計結果。成本費用維度的基準模型接受了原假設，說明隨機效應優于固定效應，因此排除掉列（3），關注列（4）的估計結果。具體來看：

1.地方政府干預與農險公司的業務理賠壓力。列（1）的估計結果顯示，地方政府干預指數（govi）在5%水平上顯著，估計系數為0.8197，這說明地方政府干預顯著提高了簡單賠付率，加大了農險公司的理賠壓力，印證了前文的研究假說H1。與其他財產保險相比，農險業務具有兩個突出特點：第一，農業保險以有生命的動植物為保險標的，具有量大、分散的特點，精準定損難度大；第二，小農戶仍然占據絕對的比例，其以村為單位集體投保，保險公司通過抽樣查勘的方式來確定區域內統一的賠付標準，造成了基差風險。這兩類特征導致農險理賠缺乏“強有力”的科學依據，給地方政府干預提供了操作空間，產生了“無災也賠、小災大賠”等不合理現象。

此外，災害損失率（disa）、簡單費率水平（iprice）、財政支農總額（lfina）的系數為正且均在1%水平上顯著。自然災害的頻繁發生增加了農險賠付；純費率的提高意味著農業風險水平的上升，增大了理賠概率；財政支農力度的加大，促進了農業規模化經營，造成了農業風險的集聚，提高了賠付水平。農田有效灌溉率（agpro）的系數為正且在10%水平上顯著，這與常理不符，可能是由于旱災對小麥的危害更大，而玉米、水稻則更易受風災、凍害等的影響，又加上小麥在樣本中占比較小，從而導致估計系數為正。

2.地方政府干預與農險公司的成本費用壓力。從列（4）的估計結果來看，地方政府干預指數（govi）在5%水平上顯著，估計系數為0.1833，這說明地方政府干預提高了農險業務綜合費用率，加大了農險公司的成本費用壓力，驗證了前文的研究假說H2。農險業務的經營資格是地方政府通過遴選來確定的，與主管部門聯系密切的保險公司更容易在遴選中勝出[17]。并且，在劃分業務范圍時，除依據競標方案、公司實力等客觀因素之外，政府部門的自由裁量權較大，而保險公司為了爭取更有利的業務范圍，會不惜付出額外的成本費用。此外，實證結果也與庹國柱的調研結論相印證，即某農險公司縣支機構用于業務招標的“公關費”約占其當年簽單保費的4%～5%[11]，加大了農險公司的成本費用壓力。

同時，財政支農總額（lfina）和市場競爭水平（hhi）的系數為負且均在1%水平上顯著。財政支農力度越大，說明地方政府越重視當地農業發展，與農險公司的交涉更加積極主動，減少了交易成本；市場競爭的加強，增加了農險公司的業務維護費用。單位賠付水平（perp）和農村人口數（lrp）的系數為正，分別在10%和1%水平上顯著。單位賠付多代表受災程度大、頻次高，這提高了定損難度和業務煩瑣度，增加了經營費用；農村人口多反映出農業經營主體數量多、生產分散，增加了業務開展的復雜性，提高了成本費用。

（二）內生性處理

從實踐來看，地方政府的干預權限主要是由其自身的領導力、公信力、監督權等決定的，保險公司經營業績的好壞不會對其產生影響，因此模型不存在反向因果問題。并且，模型還控制了災害特征、補貼特征、生產特征、賠付特征等其他因素，不存在遺漏變量問題。

不過，由于地方政府干預指數是一個綜合性指標，這可能存在測量偏誤，從而導致模型具有一定的內生性風險。基于此，本文利用系統GMM方法，將因變量的一階滯后項作為GMM變量置于模型中，然后對兩個基準模型重新進行估計。表4中，各模型AR（2）檢驗的P值均大于0.1，接受了殘差項不存在二階自相關的原假設；Hansen檢驗的P值均為1，說明不存在弱工具變量問題。列（1）和列（2）的估計結果顯示，自變量govi分別在1%和10%水平上顯著，對簡單賠付率和綜合費用率產生了正向影響，其他控制變量的估計結果也與基準回歸基本一致。綜上，這說明實證結果是可信服的。

（三）穩健性檢驗

為了確保實證結果的穩健性，本文采用兩種方法進行檢驗：一是縮減控制變量法。對業務理賠維度的基準模型剔除了農田有效灌溉率（agpro），對成本費用維度的基準模型縮減了單位賠付水平（perp），在此基礎上對模型進行再估計，結果如表5中的列（1）和列（2）所示。二是縮尾回歸法。由于本文以31個省（區、市）的面板數據為樣本，可能會因樣本極端值而導致估計偏誤。基于此，將自變量govi進行左右3%的“替換型”縮尾處理，再對模型進行估計，結果如列（3）和列（4）所示。從估計結果來看，經過上述兩種方法處理后，地方政府干預指數（govi）在5%水平上顯著，估計系數穩定為正。并且，控制變量的顯著性水平和作用方向均未發生明顯變化，與基準回歸結果高度一致。由此說明，前述實證結果是穩健的。

（四）參保密度的門檻效應分析

依據前文構建的門檻回歸模型，首先對參保密度的門檻效應顯著性進行檢驗。經過300次Bootstrap自抽樣估計，結果顯示單門檻模型在10%水平上顯著，雙重和三重門檻均未通過檢驗，這說明參保密度存在單一門檻值iden=4.9295。

在此基礎上，繼續對公式（6）進行單門檻估計，結果如表6所示。其中，F值為21.51，在1%水平上顯著；VIF值為1.27lt;10，通過了多重共線性檢驗。進一步地，對不同門檻值前后的影響效果進行驗證，結果顯示：當iden≤4.9295時，地方政府干預指數（govi）的估計系數為1.1363，在1%水平上顯著；當idengt;4.9295時，govi的估計系數減小了44.63%，降至0.6292，在10%水平上顯著。由此說明，參保密度在地方政府干預影響農險賠付支出中發揮了顯著的門檻效應，即當參保密度小于門檻值時，地方政府干預造成的理賠壓力相對較大；而當參保密度跨越門檻值后，地方政府干預造成的理賠壓力顯著降低，這印證了前文的研究假說H3。從統計結果來看，參保密度低于或等于門檻值4.9295畝/戶的“小農戶”主要分布在廣西、貴州、云南、西藏等非糧食主產區，占了樣本總量的29.53%。與之相比，糧食主產區的參保密度基本上跨越了門檻值水平，農險理賠受地方政府干預的影響相對較小。因此，在“小農戶”居多的地區，應加快指數化、數字化農險產品研發，提高“協保員”隊伍專業化水平，逐步提高定損理賠的精準性、可靠性。

六、結論與政策啟示

揭示地方政府干預農業保險的深層邏輯，明晰政府與市場的合理邊界，已成為我國農業保險高質量發展亟待解決的關鍵問題。本文基于2008—2020年的省級面板數據，探討了地方政府干預對農險公司雙重經營壓力的影響效果及作用機理。主要研究結論如下：①地方政府干預既提高了農險業務的簡單賠付率，又提高了綜合費用率，造成了農險公司的雙重經營壓力，在經過內生性處理和穩健性檢驗之后，結論依然成立；②在地方政府干預影響農險賠付支出中，農戶參保密度發揮了顯著的負向門檻效應，即當參保密度跨越門檻值4.9295畝/戶之后，地方政府干預指數的估計系數由1.1363降至0.6292，下降幅度約為44.63%。

基于研究結論，為了提高我國農險運營的科學性和自主性，推動農業保險的高質量發展，可從以下兩個方面重點發力：

第一，劃定地方政府干預農險業務的紅線，建立政府主管部門專項監督機制。前文研究已證實地方政府干預造成了農險公司的雙重經營壓力，因此要明確政府與市場的邊界、劃定地方政府參與農險業務的紅線。地方政府應重視保費補貼、監督管理和組織協調工作，而產品定價、查勘定損等具體業務應由保險公司獨立完成。此外，同級政府部門和上級主管部門還應定期對地方農險主管部門進行監督，建立專項監督機制，對“設租”招標、干擾遴選、行賄受賄等問題要嚴肅懲處，提高地方政府參與農險市場的科學性和合理性。

第二，加快科技賦能農業保險，推進縣級“農業風險地圖”全面應用。從前文分析來看，農險產品定價、理賠的精準度不高，給地方政府干預提供了操作空間。因此，保險公司要增強對衛星遙感、無人機、AI識別、大數據處理、視頻云勘驗等科技手段的應用，提高災后定損的精準性。同時，政府部門和保險機構也要加快對縣級“農業風險地圖”的全面應用，提高費率厘定的精細化水平，并繼續進行更小行政單元的風險區劃研究，推進分縣域、分品種的費率體系構建，不斷提高農險產品定價的科學性。

注釋：

① 數據來源：財政部官網（http：//jrs.mof.gov.cn/gongzuodongtai/202302/t20230207_3865368.htm）。

② 此處的地方政府工作人員是指市縣（區）、鄉鎮的財政、農墾、農經、畜牧等部門的管理人員。

③ 選擇三大糧食作物保險作為研究對象的原因：第一，三大糧食作物保險獲中央財政補貼的時間最早，國內總體覆蓋率已超過70%，其發展較為成熟；第二，相比于其他農作物，糧食作物的生長周期固定，且糧食作物保險業務的開展在各年度內較為統一，便于跟其他數據進行精確匹配；第三，由于各險種的發展模式、賠付標準、經營效率等存在較大的差異，若混在一起進行分析，會造成研究結果的失真，現實意義也不大。

④ 險種結構集中度指數=∑3i=1（Xit/Xt）2，i表示種植險、養殖險、林木保險，Xt為該省份在第t年的農險保費收入，Xit表示第i個險種在第t年的保費收入。

⑤ 農險市場集中度指數=∑ni=1（Cit/Ct）2，Ct為該省份在第t年的農險保費收入，Cit為第i家保險公司在第t年的農險保費收入。

⑥ 綜合損失率=絕收率×0.8+（成災率-絕收率）×0.5+（受災率-成災率）×0.2。加80%調整系數的原因：考慮到在糧食作物保險的實際賠付中，很少按照成熟期標準進行全額理賠，而是以生育期、幼苗期、灌漿期等的標準進行比例賠付。

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（責任編輯：厲亞）