山東省農業保險運行效率及影響因素分析

摘要：采用DEA-BCC模型和Tobit模型，對山東省農業保險運行效率及影響因素進行研究。結果表明：山東省農業保險綜合效率總體較好，農業保險純技術效益已經達到最優狀態，持續擴大普惠農業保險責任和保險標的的適用范圍，階梯式提升農戶收入，有利于鄉村振興宏偉目標的實現；風險保額過度提升會增加農業生產對于農業保險的依賴程度，農田成災面積與農業保險效率呈負相關關系。

關鍵詞：DEA-BCC模型；Tobit模型；農業保險；經營效率

中圖分類號：F842.6

DOI：10.19504/j.cnki.issn1671-5365.2024.09.10

2019年10月12日，財政部、農業農村部、銀保監會、林草局等四部門聯合印發《關于加快農業保險高質量發展的指導意見》（簡稱《意見》），提出通過擴大農業保險覆蓋面、提高農業保險保障水平、優化農業保險運行機制、加強農業保險基礎設施建設等多方面舉措，推動農業保險高質量發展，更好地滿足“ 三農”領域日益增長的風險保障需求。

2020 年，山東省農林漁牧業總產值達到10 190.6億元人民幣，成為中國首個超過萬億元的省份。與此同時，山東省也是全國農業災害多發地帶，每年的自然災害都會給山東省的農業帶來巨大的損失。例如，2019年的超強9號臺風“利奇馬”，造成山東省農業各類損失總計9.39億元，嚴重阻礙了山東省農業的快速發展，其巨大損失給全國的糧食供給都造成了嚴重的影響。由此可見，建立高效的農業保險經營機制對于現代農業發展是具有積極意義的。

一、文獻綜述

對于農業保險效率相關理論研究，諸多學者從不同的角度給出了觀點。Nosov[1]運用統計和計量的方法分析了2001—2013年俄羅斯聯邦在國家支持下的農業保險的效率，尋求解決農業保險效率低下的可行方案。周文杰[2]從交易成本的角度出發，建立2007—2014年中國農業保險效率評價指標體系，實證研究中國的農業保險效率。另有學者以鄂、贛、川、滇四省的農業保險為研究對象，測度農險保障力度對農戶經營產出的影響是否存在區域異質性[3]。Capitanio[4]在意大利共同農業政策（CAP）的演變和氣候變化背景下，分析意大利農業保險制度效力喪失的原因。

在農業保險運行效率評價上，DEA模型仍是目前最為主流的分析方法。譚英平等[5]和王瑞梅[6]都基于全國31 個省區市農業保險的調查數據，使用DEA模型對國內農業保險的扶貧效率進行統計測度，對我國農業保險提升反貧困效能提供思路。另有一些學者將目光聚集在農業保險保費補貼效率的研究上，寧威等[7]以2017年到2019年農險相關數據為測算依據，根據DEA模型實證結果，對農業保險補貼效率不足的省份提出相關建議。另外部分學者將研究對象聚焦于我國東中西部地區的農業保險政策補貼效率，通過DEA三階段模型研究結果得出我國東部地區的農業保險效率是優于中部和西部的[8]。在使用DEA模型對農業保險效率研究的基礎上，一些學者將DEA模型與其他模型結合研究，進一步探討促進農業保險效率發展的有效路徑。黃穎[9]以中國農險財政補貼效率作為研究對象，以AHP-DEA 兩步法為研究工具進行評級，提出加大農險財政補貼和制度創新等合理建議。一些學者分別通過新疆、湖南和江蘇宿遷三個地方的保險調查數據，使用DEA模型分析出其決策單元的綜合效率，在通過Tobit模型識別分析出影響綜合效率的宏觀經濟因素，提出提高決策單元產出效率的合理建議[10-13]。Chen[14]先用熵值法衡量農業服務社會化和個體化程度，再采用數據包絡分析（DEA）衡量農業保險效率。采用灰色相關分析和回歸分析方法，分別分析了生產效率與農業服務提供/吸收之間的關系及其決定因素。

從上述文獻可以看出，目前研究主要集中在20世紀初期的農業保險運行效率的分析評價上，關于近期農業保險運行效率評價的研究較少，而將農業大省山東省的農業保險作為研究對象的文獻更少。因此，有必要借鑒國內外學者的研究，利用已公開的數據構建模型，對山東省農業保險運行效率進行評價，對影響因素進行識別分析，以期為山東省農業保險高質量發展提出合理建議。

二、基于DEA 模型的山東省農業保險經營效率測算

（一）DEA 模型構建

DEA 模型中應用于農業保險運行效率測算最多的兩個模型為CCR模型和BCC模型。前者假定規模收益不變，后者假定規模收益可變。山東省的農業保險尚處于發展階段，其規模報酬受到生產技術、天氣條件以及市場供需關系等諸多因素影響，所以選用規模收益可變的BCC模型來測定其運行效率。DEA-BBC 模型的計算公式如下：

（二）指標選取

1. 投入和產出指標的選取

根據以往農業保險相關文獻和行業特征，選擇以下四個指標為投入指標：山東省農業保險保費賠付金額，該指標反映山東省保險公司在為農民提供經濟保障方面的支出；山東省農業保險風險保障額，該指標反映了保險公司和政府給山東農業經營者們提供的風險保障程度；山東省農業保險密度，該指標反映農業保險在農村人口中的覆蓋程度；山東省農業保險深度，該指標反映農業保險在山東省農業總產出的占比。

選取的產出指標是：山東省農業保險保費收入，該指標反映的是山東農業從業者參加農業保險的意愿程度，意愿越高，證明農業保險的產出效率高；山東省農業總產值，該指標最為直觀地反映了山東省農業發展情況，總產值越高，說明農業保險的產出效率越大；農戶居民人均可支配收入，該指標可以反映的是農業保險對農民的保障程度，人均可支配收入越高，表示農業保險運行效率越高；山東省農業機械總動力，該指標反映的是山東省農業設備發展程度，發展程度越高，證明農業保險越有利于農業發展。

2. 效率計算

根據選取的投入指標和產出指標，使用DEA-BCC 模型，通過stata16 軟件對山東省農業保險效率值進行計算，計算2011—2020年共十年的山東省農業保險綜合效率、純技術效率和規模效率（見表1）。

2011年至2015年與2020年山東省農業保險的綜合效率均為1，即達到了DEA有效。2016年到2019年的綜合效率小于1，即DEA 無效，其規模效率小于1，技術效率等于1，表明在目前的農業技術水平上，投入資源的使用是有效率的，但無法達到DEA有效的原因就在于規模無效，說明四項產出指標沒有隨著投入指標的增加而等比例增加，出現了資源浪費的現象。

在不考慮隨機誤差對農業保險綜合效率值產生影響的情況下，山東省農業保險的運行效率趨勢是在2015 年開始下降的，于2020 年又回到DEA有效的狀態。從投入數據可以看出，自2015年以來，各項投入數據都是有較大的上升趨勢的，而產出數據卻沒有按比例增加，其原因可以解釋為過高的投入，使得農業生產產生了依賴性，阻礙了農業規模進步，降低了農業保險運行效率（見圖1）。

2016—2020 年山東省農業保險運行效率平均值為0.969 5，這意味著這四年每一年都浪費了政府、保險公司和農民3.05%的投入。

三、基于Tobit 模型的山東省農業保險運行效率影響因素識別

（一）Tobit 模型構建

用上述DEA-BCC模型計算出來的山東省農業保險綜合效率值作為被解釋變量。由于被解釋變量的取值均在0和1之間，屬于截斷數據，使用ols回歸就可能出現參數估計有偏和不一致性的問題。因此，為了探討各項相關因素對被解釋變量的影響，引入Tobit回歸模型，建立線性概率模型。Tobit回歸模型的一般形式為：

（二）Tobit 模型指標體系構建

由DEA-BCC 模型計算結果可知，不同年份的山東省農業保險運行效率存在差異。基于To?bit模型從農戶、保險公司以及外部因素三個層面來選取影響山東省農業保險運行效率的指標（見表2）。

保險公司方面，保險公司的經營對農業保險的運行效率有著最直接的影響。保險公司的風險保額能體現農業保險對農業生產的保障力度，研究保障力度高低對農業保險運行效率有著重要意義。所以選取山東省農業保險2011—2020年的風險保額數據，作為研究保險公司對山東省農業保險運行效率影響的指標。

農戶方面，農業保險的運行是受農戶自身特點影響的。農戶是農業保險的主要購買者，也是影響農業保險運行效率的重要因素，直接影響山東省農業保險的產出效率。山東省農民參保人數越多，整體參保率越高，那么山東省農業保險的保費收入就越多，保險保障能力就越充分，只有具有較高的保障能力才能說農業保險的效率較高。其次，農民人均可支配收入也對農業保險運行有著重要的影響，人均收入越高，那么購買農業保險的人就越多，保險公司的賠付能力就越強。所以選取山東省農民參保人數、農戶參保率和農民人均可支配收入作為研究指標。

外部因素方面，控制變量是影響山東省農業保險綜合效率的外部環境因素。農戶是進行農業生產活動的主體，其平均受教育程度和身體健康狀況最直接有效地影響了山東省農業生產總值，同樣對于山東省農業保險經營產出也有著舉足輕重的作用。其次，受全球氣候變化影響，近年來山東省農業氣象災害發生頻率顯著增加，多災并發、連片發生，其表現為農作物成災面積的大幅度增加，農作物大幅度減產。農業氣象災害會影響農民收入，進而提高農業保險的參保成本，降低農業保險運行效率。基于以上分析，選取農戶的受教育程度和身體健康狀況、農作物歷年受災面積作為Tobit模型的控制變量。

（三）實證分析

使用Tobit模型和stata16軟件進行回歸分析，得出結果如表3所示。

由表3可知，4個解釋變量都達到了5%置信水平上的顯著性，這說明4個解釋變量都可以很好地解釋農業保險的運行效率。由于測算出來的回歸系數大小無法精確地測度4個變量對農業保險運行效率的影響程度，因此計算了4個變量的彈性系數，以反映它們對農業保險運行效率值的具體影響程度。

首先，保險公司提供的風險保額對運行效率呈顯著的負相關關系。彈性系數是-2.323，這說明風險保額每擴大1%，農業保險運行效率下降2.323%。從2011—2020年風險保額數據分析可知，當風險保額處于低位，適當提高保額對運行效率影響不大；但當處于高位，較高的保額會導致保險公司的負擔加重，限制其經營水平，因此，農業保險風險保額持續升高不利于農業保險高效運行。

其次，關于農戶的3個解釋變量，農民人均可支配收入和參保人數與農業保險運行效率呈正相關關系，而參保率與農業保險運行效率呈負相關關系。參保人數的彈性系數是8.884，這說明農民參保人數每提升1%，農業保險運行效率就上升8.884%。投保農業保險的農戶越多，農業風險越能更好地在所有投保農戶中分散開來，也有利于保險公司更好地測定風險發生的概率和更合理地擬定農業保險保費，最終提高農業保險的運行效率。農民可支配收入變量的彈性系數是8.451，這說明可支配收入每提升1%，農業保險運行效率上升8.451%。農民可支配收入越多，那么他們的分散風險的意識就越強，愿意購買保險的意愿就越強，有利于促進保險公司的保費收入，增加農業保險的產出。參保率與運行效率是負相關的，其彈性系數為-1.384，在山東省農民總人數固定、保險公司風險承擔能力有限的條件下，參保率越高，保險公司的負擔也是逐漸加重的。山東省自然災害較多，過高的參保率會提高保險公司的賠付金額，增加經濟負擔，因此參保率增加會導致農業保險運行效率降低。

最后，在控制變量中，農戶健康狀況和農作物成災面積都在5%的置信水平下顯著，其中農民健康狀況與綜合效率正相關，彈性系數為0.566，這說明健康程度每提升1%，農業保險綜合效率上升0.566%，身體健康的農戶擁有更多的時間和精力投身于耕地的管理和維護，減少治療疾病額外支出的同時提高種植作物的產出。而農作物成災面積與綜合效率負相關，彈性系數為-7.468，成災面積過大減少了農作物的產出和農戶人均可支配收入，同時增加了保險公司賠償金的支出，最終顯著地影響農業保險的綜合效率。農民受教育程度在5%水平下不顯著，表明農戶受教育程度與綜合效率無相關關系。一方面農業保險的宣傳不到位，另一方面農戶對于農業保險知識的主動學習意愿并不強烈，最終導致農戶受教育程度高低并不會影響農戶對于農業保險的需求。

（四）穩健性檢驗

為探究山東省農業保險運行效率影響因素結果的穩健性，本文通過模型函數形式不確定、存在異質性兩個方面對模型結果進行穩健性檢驗，其中關于檢驗模型函數形式不確定的操作方法是采用多元線性回歸模型（Multiple Linear Regression，MLR模型）替換Tobit模型。異質性檢驗主要是檢驗模型的時間異質性結構變化，分為2011—2015年（前段）和2016—2020年（后段）兩個時間段，結果如表4所示。

表4變換模型后，4個解釋變量均通過5%的顯著性檢驗，且回歸系數與Tobit模型相比方向未發生改變，控制變量回歸系數基本方向未變，只有農戶健康狀況變量改變方向且不顯著，進一步證明本文實證結果較為穩健。

異質性檢驗結果表明：變量回歸系數的絕對值有所變化，但整體顯著性與方向未發生變化。農戶、保險公司與外部因素對山東省農業保險綜合效率的影響方向、大小及顯著性僅存在細微變化，說明樣本不存在異方差，Tobit模型指標體系的選取與構建未導致模型誤差，檢驗結果具有穩健性。

四、結論和建議

通過對山東省農業保險的運行效率值測算和對其影響因素的識別與分析，得到以下結論和建議。

（一）結論

根據DEA-BCC 模型測算的結果得出結論：一方面，對于山東省的農業保險綜合效率來說，2011—2020年之間達到DEA有效的年份為6個，平均綜合效率為0.9907，農業保險綜合效率總體較好；對于純技術效率來說，十年來效率值都為100%，說明農業保險純技術效益已達到最優狀態；對于規模效率來說，其變動與綜合效率一致，部分年份出現了規模報酬遞增或遞減的變化，需要調整運行投入和規模來達到最優狀態。另一方面，山東省農業保險綜合效率值在2016—2019年之所以沒有達到DEA有效，主要是規模效率無效導致的，因此可以在保持現有投入比例的基礎上減少投入規模，以提高農業保險綜合運行效率。

通過Tobit模型回歸分析發現，所選取的七個運行效率影響因素中有六個變量顯著影響山東省農業保險綜合效率。首先，農戶層面，農民參保人數和農民人均可支配收入對農業保險運行效率有正向影響，說明持續擴大普惠農業保險保險責任和保險標的的適用范圍，階梯式提升農戶收入，對助力鄉村振興宏偉目標的實現是有積極意義的。

其次，保險公司層面，農業保險風險保額過度提升會增加農業生產對于農業保險的依賴程度，反而降低農業生產的產出，抑制農業保險的有效運行。

最后，外部因素層面三個影響因素中，農戶受教育程度和健康狀況與山東省農業保險的綜合效率值顯著相關，政府在大力普及農業保險實現鄉村振興的同時，也可適度普及農民大病醫療保險，增強農民身體素質，實現農業保險的高效產出。農田成災面積與農業保險效率負相關，說明政府應當優化農業防災減災能力，提升農田抗災水平，穩定全省農業生產產值。

（二）建議

1.政府層面。第一，加強農業保險宣傳，增強農戶風險意識。依據當地社會習俗開展特色農險宣傳和推廣，通過各村鎮村委會開展國家農險政策和農業保險知識的普及教育，通過知識競賽和投保有獎等活動正向促進農戶投保需求，增強農戶種植風險意識。第二，促進農民就業增收，普及農民醫療保險。強化各項穩崗紓困政策落實，加大對中小微企業穩崗傾斜力度，穩定農民工就業。針對各市縣農業經濟現狀，實施差異化農業保險補貼機制，循序漸進提高農業保險補貼力度。定期組織醫院下鄉義診，創立農戶健康狀況信息庫，創新農民醫療保險保障機制，落實農戶醫療保險政府補貼。第三，建設農業基礎設施，強化農業防災抗災能力。建設高質量高標準優質農田和水利基礎設施，保護農戶耕地權益和用途管控，加大撂荒耕地利用力度。加強旱澇災害防御體系建設和農業生產防災救災保障，優化完善農業氣象觀測設施站網布局，分區域、分災種發布農業氣象災害信息。

2.保險公司層面。第一，優化農業保險風險保額，完善農業保險保障機制。重新評估農業保險市場規模，對于農業保險風險保額的確定應堅持適當性原則，避免農業保險保障程度超出農業生產風險，以充分發揮風險保額的風險保障作用。另外還要提高保障對象的多樣性及保障方式的靈活性。在保證有效減輕農民生產負擔的前提下，可以給農業生產相關的一些產業（比如農業機械生產商）提供適當風險保障，間接促進農業發展，建立和完善符合山東省農業現狀的保險保障機制。第二，創新特色農險產品，建立新型農業保險試點。征求廣大農戶意見，集思廣益，開發滿足農戶需求的當地特色農業保險產品。同時積極開辦地方特色農業保險試點，根據當地的自然環境和經濟狀況厘定費率設計具有地方特色農業產品保險。

參考文獻：

[1] NOSOV V V， KOTAR O K， KOSHELEVA M M，et al. Assessing effectiveness of insurance premium subsidy in agricultural insurance[J]. Ecology， Environment and Conservation， 2014，20（4）：1857-1863.

[2] 周文杰.中國政策性農業保險效率研究：基于交易成本角度[J].保險研究，2014（11）：33-41.

[3] 任天馳，張洪振，楊汭華.農業保險保障水平如何影響農業生產效率：基于鄂、贛、川、滇四省調查數據[J].中國人口·資源與環境，2021，31（7）：161-170.

[4] CAPITANIO F， DE PIN A. Measures of efficiency of agricultural insurance in Italy， economic evaluations[J]. Risks， 2018，6（4）：126.

[5] 譚英平，董奇.我國農業保險扶貧效率研究：基于三階段DEA模型的分析[J].價格理論與實踐，2020（4）：108-111，177.

[6] 王瑞梅.中國農業保險反貧困效率的統計測度[J].管理現代化，2022，42（1）：1-7.

[7] 寧威，李艷春，周靜嫻.我國農業保險財政補貼最優比例研究：基于三階段DEA模型的分析[J].價格理論與實踐，2021（10）：106-111，194.

[8] 王韌，莫廷程.基于三階段DEA模型的農業險補貼政策效率研究[J].農村經濟，2016（11）：61-65.

[9] 黃穎.基于AHP-DEA兩步法的我國農業保險財政補貼效率評價[J].上海金融，2015（7）：35-38.

[10] LI X， ZHAO J， LIU Z. A Study of the Efficiency of China’s Agricultural Insurance Development： From the Perspective of"Enterprises and Regions[J]. Journal of Jiangxi University of Finance and Economics， 2015（2）：476.

[11] 蒲娟，余國新，顧景枝，等.新疆農業保險效率的實證研究：基于SE-SBM-DEA和Tobit模型的分析[J].中國農業資源與區劃，2017，38（8）：176-182.

[12] 姜麗麗，仝愛華，喬心陽.基于DEA-Tobit模型的家庭農場經營效率及其影響因素分析：對宿遷市宿城區的實證研究[J].江蘇農業科學，2017，45（12）：307-310.

[13] 黃淵基，王韌，劉瑩.基于DEA-Tobit面板模型的農業保險補貼扶貧效率影響因素分析：以湖南省為例[J].農村經濟，2018（5）：69-74.

[14] CHEN T，RIZWAN M，ABBAS A.Exploring the Role of Agricultural Services in Production Efficiency in Chinese Agricul?ture： A Case of the Socialized Agricultural Service System[J]. Land， 2022，11（3）：347.

【責任編輯：許潔】