財政補貼、農民收入對農業保險影響的異質性研究

2025-04-16 00:00:00袁世一

湖北農業科學 2025年3期

摘要：使用2009—2023年省級面板數據為樣本，根據農業生產的特點分區域研究財政補貼、農民收入對農業保險影響的異質性，采用“橫向+縱向”反向研究農民收入對于農業保險的影響。研究發現，從全國來看，財政補貼和農民收入對農業保險具有顯著的正向影響，財政補貼對農業保險的影響程度大于農民收入；從區域范圍來看，農民收入對各地區農業保險密度均有顯著正向影響，財政補貼在多數地區呈正向影響，僅西部地區為負；人均農業保險賠付額、人均農業產值和農村義務教育比重的系數均為正，但對農業保險密度的影響強度因地區而異；人均農業貸款和受災程度對不同地區的農業保險密度影響不同，東北地區人均農業貸款的系數為正，其他地區為負；受災程度除中部地區系數為負外，其他地區均為正。據此提出采取差異化的財政補貼，優化保險環境；擴大農業保險的普及范圍，保障農民收益；增加農民教育培訓，提高農民綜合素質的政策建議。

關鍵詞：財政補貼；農民收入；農業保險；異質性

中圖分類號：F842.66;F323" " " " "文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2025）03-0190-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2025.03.030 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Heterogeneity study on the impact of financial subsidies and farmers’ income

on agricultural insurance

YUAN Shi-yi

（Institute of Agricultural Information， Chinese Academy of Agricultural Sciences，Beijing" 100081，China）

Abstract： Using provincial panel data from 2009 to 2023 as a sample， the heterogeneity of the impact of financial subsidies and farmers’ income on agricultural insurance across different regions was studied based on the characteristics of agricultural production. A \"horizontal + vertical\" reverse approach was employed to analyze the impact of farmers’ income on agricultural insurance. The study found that， on a national level， financial subsidies and farmers’ income had a significant positive impact on agricultural insurance， with the influence of financial subsidies being greater than that of farmers’ income. Regionally， farmers’ income had a significant positive impact on agricultural insurance density across all regions， while financial subsidies generally had a positive impact， except in the western region where it was negative. The coefficient of per capita agricultural insurance payment， per capita agricultural output value and rural compulsory education proportion had all been positive， but the influence intensity had varied with different regions. The per capita agricultural loan and the degree of disaster had different impacts on agricultural insurance density in different regions. The coefficient of per capita agricultural loan in Northeast China had been positive， while that in other regions had been negative. The degree of disaster had been positive except for the central region， where the coefficient had been negative. Based on these findings， the study suggested implementing differentiated financial subsidies， optimizing the insurance environment， expanding the coverage of agricultural insurance to safeguard farmers’ income， and increasing farmers’ education and training to improve their overall quality.

Key words： financial subsidies; farmers’ income; agricultural insurance; heterogeneity

中國農業生產環境復雜，災害多發且災害預防能力欠缺，因災造成的損失一直是困擾農民積極生產的主要因素。農業災害已經成為影響中國農業健康有序生產的最主要制約因素。近年來，中國農業高質量發展成為國家戰略重點，農業保險的覆蓋范圍不斷擴大，涵蓋內容向縱深推進。從2004年第一次提出政策性農險的建立，到2007年實施對種植業和養殖業政策性農險補貼試點工作，中國農業保險取得了巨大的發展[1]。特別是2017年“鄉村振興”戰略提出后，國家對農業保險的重視程度進一步提高，中國支農性財政支出不斷增加，農民收入穩步提升，生產積極性大大增強。截至2024年12月，中央財政撥付保費補貼達547億元，農業保險保費規模1 521億元，因此，在國家政策支持和財政投入不斷增加的背景下，農業保險在保障農民利益、促進農業穩定發展方面發揮著越來越重要的作用。

早期國外學者Smith等[2]、Skees等[3]從政府與農戶視域闡述了財政補貼的重要性，以及財政補貼的規模和措施，為研究財政補貼奠定基礎。學者普遍認為發達國家的農業保險歷史悠久，發展相對完善。這些國家在長期的發展過程中積累了豐富經驗，形成了適合自身的農業保險體系。然而，對于其他國家，尤其是正在發展的國家或地區來說，直接照搬發達國家的財政補貼政策并不一定適用，每個國家或地區都有其獨特的農業模式、社會結構和經濟狀況，這些因素都會影響農業保險政策的設計和實施[4]。中國學者認為人均GDP[5]、糧食作物播種面積[6]、成災率[7]、財產保險密度[8]等因素是造成農業保險異質性的主要原因。而縮小異質性的政策主要集中在財政補貼和保費補貼。在影響因素方面，主要考察農民收入[9]、保險制度[10]、技術效率[11]、保費補貼[12]、政策支持、市場需求以及農產品價格波動等。農業保險影響因素的相對強度決定了保險的覆蓋范圍、參與度和產出效應。但是這些影響因素都存在地區異質性，會受到地區經濟發展情況、自然環境條件、農業生產結構、政府政策導向等外部性因素的影響。李漢才[13]認為單純的中央政府和地方政府采用“補貼聯動”政策會加重地區的不公平性；黃穎[14]則認為財政補貼政策的比例缺乏異質性?，F有研究主要集中在農業保險與保險政策[15]、保險效率[16]、全要素生產率[17]和經濟增長之間的關系，少有將不同的影響因素納入統一的研究框架進行對比分析。此外，不同影響因素對農業保險的適應性[18]、執行情況[19]、影響時滯[20]具有較大的異質性。雖然農業保險的財政補貼政策仍占主導地位，但是如何避免財政補貼的不均衡及資源的有效利用，財政補貼的比例未來應如何調整才能實現效用最大化成為研究發展趨勢。本研究根據農業生產的地區特點分區研究財政補貼、農民收入對農業保險影響的異質性，首先，改變以往文獻從變量之間的縱向關系入手的研究模式，采用“橫向+縱向”相結合的方式；其次，現有文獻著重研究農業保險對農民收入的影響，本研究反向研究財政補貼和農民收入對農業保險的影響，對農業保險市場的精準培育或政府在農業保險領域的財政投入、政策制定具有較大的借鑒意義。

1 數據來源與研究方法設計

1.1 數據來源

本研究選取了2009—2023年除港、澳、臺以外的全國31個省、市、自治區的面板數據進行實證研究。考慮到中國農業生產的多樣性和復雜性，農業保險的相關因素在不同地區差異顯著，因此，將全國劃分為東部、中部、西部和東北4個區域進行研究。其中，東部包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北包括遼寧、吉林和黑龍江。本研究所使用的數據來源于歷年《中國農村統計年鑒》《中國保險年鑒》等，并對每個變量取對數處理消除了數據的異方差。

1.2 變量選取

1.2.1 被解釋變量農業保險是保障農業生產者在遭受自然災害或意外事故時能夠獲得經濟補償的一種風險管理工具。在研究農業保險時，主要選擇農業保險密度來衡量農業保險的發展水平，這主要是因為農業保險密度能夠反映出單位農業產值或單位農業從業人員所獲得的保險保障程度。農業保險密度越大，農業保險的保障程度就越高，風險轉嫁功能也越強；同時，農業災后損失補償越充分，農業保險的損失補償作用就越大。因此，本研究選擇農業保險密度作為被解釋變量。

1.2.2 解釋變量選取財政補貼和農民收入作為解釋變量。選取各省財政支農支出作為財政補貼的指標，農戶的可支配收入作為農民收入的指標。農戶的可支配收入按來源可分為經營性收入、工資性收入、轉移性收入和財產性收入。為了從全面和多維的角度分析農民收入對農業保險的影響，本研究將農戶各類收入的總和作為衡量農民收入的指標。

1.2.3 控制變量選取人均農業保險賠付額、人均農業貸款、人均農業產值、農村義務教育比重和受災程度5個變量作為控制變量。各變量的定義及解釋說明詳見表1。

1.3 模型設定與分析

1.3.1 模型設定本研究采用面板數據模型，并對變量取對數處理，縮小數據的絕對值范圍的同時消除異方差和量綱差異，提高模型的穩健性和解釋力。模型設定如下。

[lnbxmdit+a0+a1lnczbtit+a2lnzpsrit+a3lnbspfit+a4lnrjdkit+a5lnrjczit+a6lneduit+a7lnszcdit+εit] " （1）

式中，[i]代表地區，[t]代表年份，[a0]為常數項，[εit]為誤差項。[a1]至[a7]分別是衡量解釋變量和控制變量對農業保險密度的直接影響。

1.3.2 描述性統計各變量的符號、定義以及描述性統計信息如表1所示。由表1可知，被解釋變量農業保險密度的均值為3.921萬元/人，標準差為1.213萬元/人，最大值6.304萬元/人與最小值-0.917萬元/人之間差異較大，說明中國農業保險在不同地區或時期之間存在較大的差異性和不均衡性。財政補貼的標準差（0.731億元）相對較大，說明各地區在農業保險財政支持力度上存在較大差異，而農民收入的標準差（0.445萬元）相對較小，說明各地區農民收入水平在不同地區間的差異性相對較小。

1.3.3 相關性分析各變量的相關性如表2所示。從相關系數來看，財政補貼和農民收入對農業保險密度均有顯著的正向相關關系。政府補貼與農業保險密度的相關系數明顯大于與農民收入的相關系數，說明政府補貼在推動農業保險發展中起著更為重要的作用。然而，政府補貼的具體實施效果，以及其在不同地區和農業類型中的差異性，有待進一步研究。除此之外，人均農業保險賠付額、農村義務教育比重、受災程度與農業保險密度存在顯著的正相關關系，人均農業貸款、人均農業產值與農業保險密度存在顯著的負相關關系，說明在農業保險密度較高的地區，農民更傾向于依賴保險賠付，而不是通過增加貸款或提高產值來增強自身的抗風險能力。通過檢驗可知，所有變量的方差膨脹系數（VIF）均小于10，說明變量之間不存在共線性，可以進行回歸分析。

2 實證分析

2.1 全國數據回歸結果分析

為了進一步分析變量之間的相關性及其影響，本研究采用了混合效應模型（OLS）、固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）進行回歸分析。通過F檢驗和Hausman檢驗發現固定效應模型更適合本研究的數據特征和分析需求。因此，選擇固定效應模型進行分析。鑒于研究數據具有較長的時間維度，且隨機擾動項之間可能存在序列相關性，為確保模型估計的可靠性和穩健性，對模型進行自相關檢驗。此外，為了進一步驗證模型的適用性，同樣對模型的異方差性和截面間的自相關性進行檢驗。

根據表3的檢驗結果可知，固定效應模型的異方差檢驗在1%的顯著性水平下拒絕了原假設，說明模型中存在異方差。序列相關檢驗（Wooldridge檢驗）同樣在1%的顯著性水平下拒絕了原假設，說明誤差項之間存在序列相關性。截面相關性檢驗（Friedman檢驗）也在1%的顯著性水平下拒絕了原假設，表明不同截面之間的誤差項存在相關性。根據檢驗結果可以確定模型中同時存在異方差、序列相關和截面相關的問題，因此，為了結果的準確性和穩健性，采用廣義最小二乘法（FGLS）調整模型中的異方差和相關性，提高估計的效率和精確性。

FGLS的回歸結果可知，財政補貼對農業保險密度的影響大于農民收入，說明財政補貼是提高農業保險的覆蓋率和參與度的主要手段。人均農業保險賠付額對農業保險密度的影響最大，說明農業保險的賠付水平直接決定了農民參保的積極性和信任度。農村義務教育比重和人均農業產值對農業保險密度的影響相對較弱，說明教育比重和農業產值并不是決定性因素。人均農業貸款具有顯著的負向影響，說明隨著農業貸款的增加，農民可能更傾向于依賴貸款進行農業生產和風險管理，而不是通過購買保險來分散風險。此外，受災程度的顯著性影響也在一定程度說明農業災害風險的增加會促使農民更傾向于通過農業保險來分散風險，彌補災害造成的經濟損失。

2.2 東部地區回歸結果

通過對數據進行檢驗，選擇FGLS模型來進行分析。由表4可知，財政補貼和農民收入對農業保險密度呈顯著正向影響，農民收入系數高于全國平均水平，同時，也高于財政補貼，說明東部地區農民收入能夠更有效地促進農民的保險投保意愿和保險覆蓋率的提升。在控制變量中，農村義務教育比重的系數最高，且高于全國平均水平，說明教育水平在東部地區對農業保險的認知和接受度有更強的促進作用，農民更容易理解和接受保險產品。受災程度也具有顯著性影響，但系數小于全國平均水平，說明東部地區可能在災害防范和應對方面有更好的基礎設施和措施，導致災害對保險需求的影響相對較小。人均農業保險賠付額和人均農業產值的系數較低，相關性較弱。人均農業貸款依然是負向影響，但系數高于全國平均水平，說明農業貸款和農業保險之間的負相關性不強。

2.3 中部地區回歸結果分析

從中部地區的FGLS回歸結果（表5）顯示，財政補貼是對農業保險密度影響最大的因素，其系數高于全國水平，低于東部地區，表明財政補貼在中部地區對農業保險的推動作用較為顯著，但仍不及經濟發達的東部地區。農民收入的系數也低于東部地區，意味著農民收入對農業保險密度的提升作用相較于東部地區較弱，說明該地區農民收入水平相對不高，或者農民收入轉化為農業保險購買力的能力較低，制約了農業保險密度的增長。人均農業貸款和受災程度呈顯著負相關，說明在災害頻發地區，農業貸款的風險較高，可能導致貸款的可獲得性降低，進而影響農業保險的需求。農村義務教育比重系數雖高于全國平均水平，卻明顯低于東部地區，說明中部地區在教育資源投入、教育重視程度等方面仍存在差距，影響了農村居民對農業保險的認知和接受程度。人均農業保險賠付額和人均農業產值的系數相對較低，說明與農業保險密度的關聯性不強。

2.4 西部地區回歸結果分析

從西部地區FGLS結果（表6）顯示，財政補貼對農業保險密度呈負相關，農民收入對農業保險密度雖然呈正相關，但是卻明顯低于全國平均水平和其他地區，說明西部地區的財政補貼可能在一定程度上抑制了農民購買農業保險的積極性。同時，農民收入對農業保險密度的正相關性較低，表明西部地區農民收入水平相對較低，且收入增長對農業保險購買意愿和能力的帶動作用有限。人均農業保險賠付額對農業保險密度的影響最大，且高于其他因素，說明西部地區的農民更關注農業保險實際能帶來的賠付金額。人均農業貸款對農業保險密度呈顯著的負相關，說明農業貸款可能在一定程度上替代了農業保險的功能。農民可能更傾向于通過貸款來應對農業生產中的資金需求和風險，而不是依賴農業保險。此外，受災程度對農業保險密度的影響程度也較低，說明西部地區農民可能尚未充分認識到農業災害與農業保險之間的緊密聯系，沒有有效引導農民通過購買農業保險來分散災害風險，導致即使面臨一定程度的農業災害，也未能顯著提升對農業保險的需求。人均農業產值和農村義務教育比重的系數較低，說明與農業保險密度關聯性不強。

2.5 東北地區回歸結果分析

從東北地區的FGLS模型結果（表7）顯示，財政補貼和農民收入對農業保險密度具有顯著的正相關，且僅次于東部地區，說明財政支持和收入水平是推動農業保險發展的重要因素。受災程度對農業保險密度的影響最大，說明農戶對農業保險的需求高度依賴受災狀況，受災越嚴重，農戶越傾向于通過購買農業保險來分散風險。人均農業產值的影響僅次于受災程度，說明東北地區作為農業生產大區，人均農業產值的提高意味著農業生產規模和效益的提升，使農戶更加重視農業風險管理，從而對農業保險的需求也相應增加，對農業保險密度的提升起到了重要的推動作用。人均農業保險賠付額、人均農業貸款和農村義務教育比重的系數較低，說明與農業保險密度關聯性不強。

2.6 對比分析

通過對比可知，在東部、中部、西部和東北地區中，農民收入對農業保險密度具有顯著正向影響，財政補貼除在西部地區呈負向影響外，其他地區均為正向影響，說明在多數地區，財政補貼是推動農業保險發展、提升保險密度的重要積極因素，但西部地區可能由于自身經濟結構、農業發展模式或補貼政策落實方式等因素，導致財政補貼未能正向促進農業保險密度，反而呈負向關系。人均農業保險賠付額、人均農業產值和農村義務教育比重均對農業保險密度產生正向影響，但是影響強度不同。其中，人均農業保險賠付額對西部地區影響最大，人均農業產值對東北地區影響最大，而農村義務教育比重對東部地區影響最大。這說明不同地區在發展過程中面臨的主要挑戰和優勢各不相同。西部地區農業生產面臨的風險相對較高，農戶對保險賠付的實際需求更迫切，保險賠付額的增加對刺激當地農業保險需求作用顯著；東北地區則可能更需要提高農業產值來推動經濟增長；而東部地區經濟較為發達，對教育重視程度高，農村義務教育比重的提升有助于增強農民保險意識，進而對農業保險密度的提升作用更為突出。人均農業貸款和受災程度對不同地區影響不同，人均農業貸款除東北地區呈正向影響外，其他地區均為負向影響，這可能是因為東北地區農業規?；a業化發展程度較高，農業貸款能夠助力農業生產擴大，從而增加對農業保險的需求，而其他地區可能由于貸款用途、農業經營風險與金融支持的匹配度等問題，導致人均農業貸款增加并未帶來農業保險需求的上升，反而呈反向關系；受災程度除對中部地區呈負向影響外，其他地區均為正向影響，說明中部地區可能在農業災害預防、應對機制等方面較為完善，受災后對農業保險的依賴程度相對較低，而其他地區受地理、氣候等因素影響，受災后對農業保險的需求會因受災程度增加而上升，以轉移農業生產風險。

3 政策建議

3.1 采取差異化的財政補貼，優化保險環境

為促進農業保險事業的發展，需要國家層面進行整體調控。這包括制定頂層設計，明確農村保險高質量發展的指導思想、根本理念、重點任務、相關政策和舉措等。同時，針對東、中、西和東北地區的保險異質性，從財政補貼、農民增收、教育培訓等方面出臺政策，為農業保險發展提供有力支持。

3.2 擴大農業保險的普及范圍，保障農民收益

中國共產黨始終堅持把解決好“三農”問題作為全黨工作的重中之重，堅持把維護廣大農民群眾的根本利益、實現共同富裕作為出發點和落腳點。隨著中國農業經濟的不斷發展，農民收入也得到了快速提升，一定程度上填補了財政補貼的空白。為了進一步擴大農業保險的普及范圍，需要制定更加靈活、差異化的政策，使得農民的生產成本得到有效控制，提高種糧積極性。

3.3 增加農民教育培訓，提高農民綜合素質

隨著中國農業現代化水平的不斷提高，農民生產能力與生產需求之間存在一定差異。因此，有計劃、有針對性地展開農業培訓，有利于制定國家與地方的惠農政策，提高農民的綜合素質。這將從根本上提升農民的幸福感，促進中國農業保險事業的健康發展。

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