張紅梅，楊明媚

（華中農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，武漢 430070）

農(nóng)業(yè)保險的開展，充分發(fā)揮了保險機制對政府財政投入的放大效應(yīng)，提高了農(nóng)民抵御風險的能力和水平,切實保護廣大農(nóng)民的利益，有力支持了湖北省的農(nóng)業(yè)發(fā)展。伴隨著政府對“三農(nóng)”問題的重視，農(nóng)業(yè)保險供給的增加，湖北省的農(nóng)業(yè)保險還是存在覆蓋率低，保障水平有限，農(nóng)民的風險意識薄弱等問題。因此，本研究針對湖北省部分地區(qū)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)保險情況進行調(diào)查，分析影響湖北省農(nóng)業(yè)保險需求的影響因素，進而提出有利于湖北省農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)拓展的建議與對策。

1 樣本選擇與調(diào)查內(nèi)容

1.1 樣本選擇

湖北地域廣闊，農(nóng)業(yè)風險具有明顯區(qū)域性，各地的經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)發(fā)展狀況、農(nóng)業(yè)保險開展情況也不盡相同，我們的調(diào)查采用多階段、分地區(qū)、分戶進行的方法，首先按照農(nóng)業(yè)人口比例，選取了湖北省8個主要的地區(qū)，包括武漢市郊區(qū)、宜昌、黃岡、襄樊、十堰、黃石、荊州、孝感等地，在這些地區(qū)中抽取了35個行政村，以戶為單位進行調(diào)查，即1個農(nóng)戶家庭只調(diào)查1人。調(diào)查在2009年度分兩個階段進行，首先對農(nóng)民的基本情況展開調(diào)查，即對農(nóng)民的性別、年齡、家庭年收入水平、收入來源、耕地利用方式等內(nèi)容進行調(diào)查；其次，對農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)保險的意愿及相關(guān)的影響因素進行調(diào)查。調(diào)查共發(fā)放問卷710份，回收的有效問卷有694份，問卷的有效回收率為97.75%。

1.2 調(diào)查內(nèi)容及初步統(tǒng)計分析

因農(nóng)民對農(nóng)業(yè)保險的了解程度有限，湖北農(nóng)民的風險意識還比較薄弱，因此，在借鑒學者們對農(nóng)業(yè)保險影響因素分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合湖北省實施政策性農(nóng)業(yè)保險的試點情況，我們設(shè)計通俗易懂的調(diào)查內(nèi)容，主要從農(nóng)民的家庭年收入水平、耕地利用方式、對農(nóng)業(yè)保險的了解程度、了解途徑、受災(zāi)程度、損失承擔方式、投保期望等方面來分析。本次調(diào)查中，男性有452人，占65.1%；女性有242人，占 34.9%，其中，被調(diào)查農(nóng)戶年齡絕大部分在20～50周歲之間。我們選擇以下幾個因素做一初步的統(tǒng)計分析。

（1）農(nóng)民的受教育程度。農(nóng)民的受教育程度越高，相對來說他的收入水平也越高，對農(nóng)業(yè)保險的風險意識越強，越愿意采用保險轉(zhuǎn)移的形式來規(guī)避風險。在調(diào)查的694位農(nóng)民中，具有初中文化程度的有262人，占37.8%；具有小學文化水平和高中文化水平的分別為196人和144人，占比28.2%和20.7%，而大專及以上水平有64人，不識字的僅有28人。

（2）農(nóng)民的家庭年收入水平。湖北省大部分農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平不高，集體經(jīng)濟實力也不強，購買農(nóng)業(yè)保險的資金來源主要是個人，除了試點地區(qū)的財政支持外，農(nóng)民的收入水平影響了農(nóng)民投保意愿。農(nóng)民只有在一定的收入水平上，才會投保商業(yè)保險。在被調(diào)查的694個農(nóng)民中，家庭年收入水平在1000元以下的僅有31人，占被調(diào)查人數(shù)的4.5%，家庭年收入在 1000～2000 元、2000～6000 元、6000～10000 元、10000～15000元、15000～20000元及 2萬元以上的被調(diào)查農(nóng)戶分別為 39、97、143、144、126人和 114人。 由此可以看出，大部分農(nóng)戶的年收入水平在6000元以上，收入在6000元以上的農(nóng)戶人數(shù)占被調(diào)查人數(shù)的75.94%。

（3）農(nóng)民的收入來源。湖北省農(nóng)民的家庭收入來源有農(nóng)產(chǎn)品種植業(yè)收入，林果養(yǎng)殖等農(nóng)副產(chǎn)業(yè)收入、外出打工收入、經(jīng)商收入、出租房屋、存款利息等收入來源。一般來說，收入來源為種養(yǎng)殖業(yè)的農(nóng)民，其承受的農(nóng)業(yè)風險越高，其參與農(nóng)業(yè)保險的意愿越強烈。在調(diào)查的694人中，主要收入來源為外出打工收入的有272人，占被調(diào)查人數(shù)的42.9%，收入來源為農(nóng)產(chǎn)品種養(yǎng)殖業(yè)的農(nóng)民有210人，占被調(diào)查人數(shù)的33.1%。林、果養(yǎng)殖業(yè)收入來源的農(nóng)民在調(diào)查中數(shù)量較少，僅為41人。

（4）農(nóng)民的耕地利用方式。擁有農(nóng)業(yè)耕地的農(nóng)民，其耕地利用方式主要是自己耕種、有償轉(zhuǎn)讓耕種、無償轉(zhuǎn)讓耕種、土地拋荒和被政府征用等5種。在被調(diào)查中，大部分農(nóng)民的土地都是自己耕種，自己耕種土地的有476人，占68.7%。這部分人的投保意愿也表現(xiàn)的較為強烈；而有償和無償轉(zhuǎn)讓耕種的農(nóng)民共有168人，占被調(diào)查人數(shù)的24.3%。在調(diào)查訪談中我們得知，部分農(nóng)民進城務(wù)工導致土地拋荒，還有城郊附近農(nóng)民的土地被征用，這部分農(nóng)民表示不會購買農(nóng)業(yè)保險，而會考慮參加養(yǎng)老保險。

（5）農(nóng)民對保險的了解程度與了解途徑。湖北省農(nóng)業(yè)保險的覆蓋率較低，在調(diào)查訪談中我們發(fā)現(xiàn)，大部分農(nóng)民對農(nóng)業(yè)保險不太了解，他們通常是通過電視、廣播等媒體才得知農(nóng)業(yè)保險，但是對農(nóng)業(yè)保險的險種，如何辦理投保等不太了解，因此，對農(nóng)業(yè)保險的了解程度與知曉途徑也成為農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的重要因素，在被調(diào)查的694人中，表示對農(nóng)業(yè)保險不太了解的農(nóng)民達410人，達總?cè)藬?shù)的59.1%；比較了解和完全不了解農(nóng)業(yè)保險的分別有101人和131人，占比14.6%和18.9%；而非常了解農(nóng)業(yè)保險的農(nóng)民幾乎沒有，還有少數(shù)農(nóng)民表示從未聽說過農(nóng)業(yè)保險。

（6）農(nóng)民的災(zāi)害損失程度與損失承擔方式。通過我們的調(diào)查得知，在過去3年里，農(nóng)戶所遭受的災(zāi)害主要有植物病蟲害和畜禽病害，其次是洪澇、干旱和霜凍，這些災(zāi)害對農(nóng)民的糧食作物、經(jīng)濟作物、家畜禽等所造成的減產(chǎn)和損失比例較大。在被調(diào)查農(nóng)戶中，損失比例10～30%的農(nóng)民有332人，占被調(diào)查總數(shù)的47.7%。農(nóng)民所遭受的風險越大，農(nóng)民的損失就越大，他們對保險的需求就越大。同時，當他們遭受災(zāi)害時，也主要是自己承擔，在被調(diào)查人數(shù)中，自己承擔風險的比重高達78.4%，有545人；找保險公司理賠的僅有19人，占調(diào)查人數(shù)的2.8%?？繃揖葷蚣w承擔的有101人，占14.6%。這表明農(nóng)民的保險意識淡薄，在遭受災(zāi)害時仍然是以自己承擔風險為主。

（7）農(nóng)民的參保期望。即農(nóng)民在購買農(nóng)業(yè)保險時主要考慮的因素，有政府補貼的多少、保費的高低、參保手續(xù)簡便及保險保障水平等因素。對于農(nóng)民來說，他們期望有一定的政府補貼和較低的保費來保障他們可能遭受到的風險，并且辦理投保的手續(xù)簡便。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，有228人，即32.9%有農(nóng)民期望獲得政府補貼來投保；有31.2%的農(nóng)民期望有較低的保費；有15.6%的農(nóng)戶則是根據(jù)風險的大小來決定投保與否，考慮到保險投保手續(xù)問題的農(nóng)民只有43人，占6.2%。

1.3 變量描述

根據(jù)影響農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的因素及相關(guān)學者的研究結(jié)果設(shè)計了調(diào)查問卷，同時結(jié)合調(diào)查過程中的訪談情況，我們將影響湖北省農(nóng)業(yè)保險的因素初步確定為年齡、受教育程度、家庭年收入、耕地利用方式、了解程度、了解途徑、災(zāi)害損失以及損失承擔方式等8個方面，同時對這些影響因素進行量化賦值，具體的變量描述性說明如表1所示。被解釋變量為虛擬變量，表明農(nóng)民對于農(nóng)業(yè)保險的兩種態(tài)度，愿意投保和不愿意投保。

表1 變量的描述性說明

2 實證分析結(jié)果

在確定了解釋變量和被解釋變量之后，我們采用SPSS13.0軟件對湖北省農(nóng)業(yè)保險的影響因素進行分析，先將各項生成圖表，然后采用向后篩選策略讓SPSS自動完成解釋變量的選擇，觀測每一步檢驗的變化情況，運行過程經(jīng)過六步后達到最終模型，第一步運行結(jié)果和第六步最終運行結(jié)果見表2和表3。表2和表3展示了第一步和第六步模型中各解釋變量的偏回歸系數(shù)、偏回歸系數(shù)顯著性檢驗的情況。前五個模型中由于都存在回歸系數(shù)不顯著的解釋變量，通過運行逐步剔除不顯著的回歸系數(shù)，前五步中逐步剔除了農(nóng)民的了解途徑、受教育程度、參保期望、年齡和損失承擔方式。第六個模型是最終的方程，其回歸系數(shù)顯著性檢驗的概率P值小于顯著性水平α，因此，農(nóng)民的年收入、耕地利用方式、對農(nóng)業(yè)保險的了解程度和損失程度與農(nóng)民的投保意愿之間的線性關(guān)系顯著。由第六個模型可得logistic分類概率方程為：

農(nóng)民的投保意愿＝9.544+0.73X1+0.298X2+0.516X3+2.585X4

其中，X1代表農(nóng)民家庭年收入；X2代表耕地利用方式；X3代表對農(nóng)業(yè)保險的了解程度；X4代表農(nóng)民的災(zāi)害損失程度。通過這一方程，可以看出影響農(nóng)民投保意愿的主要因素。

建立模型后，對模型進行Hosmer and Lemeshow Test評估模型的擬合優(yōu)度，表4顯示六個步驟的模型Sig.值均為零，小于給定的顯著性水平α,說明方程的擬合程度良好，即第六步最終模型能有效的反映湖北省農(nóng)業(yè)保險的影響因素，回歸方程與真實情況的擬合程度較好。

表5的分類表是用來反映模型的預測效果。在被調(diào)查的694位農(nóng)民中，愿意投保的有542人，愿意投保的預測準確率為98.5%，不愿意投保的有147人，預測準確率為88.4%，總的預測準確率達96.4%，說明方程的擬合程度良好，模型較準確的預測了農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)保險的意愿。

表3 回歸分析結(jié)果(二)

表5 分類表

3 結(jié)論

通過對湖北省農(nóng)民投保情況的調(diào)查結(jié)果顯示，愿意購買農(nóng)業(yè)保險的農(nóng)民有542人，占被調(diào)查人數(shù)的78%，不愿意購買農(nóng)業(yè)保險的農(nóng)民有147人，占22%。實證分析的結(jié)果顯示，影響農(nóng)民購買農(nóng)業(yè)保險的原因主要是農(nóng)民的收入水平、耕地利用方式、了解程度和災(zāi)害損失程度等四個方面。根據(jù)上述回歸分析結(jié)果我們可以得出如下結(jié)論。

農(nóng)民的災(zāi)害損失程度是影響農(nóng)民投保意愿的最主要的原因。這也說明了風險與保險密不可分的關(guān)系，正是因為損失的不確定性，保險成為轉(zhuǎn)移風險的一種風險管理方式。當農(nóng)民遭受的災(zāi)害程度越大，農(nóng)民對保險轉(zhuǎn)稼的需求越強烈，因為災(zāi)害所造成的損失更能讓人們認識到風險。二者呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

農(nóng)民的家庭年收入也是影響農(nóng)民投保意愿的重要因素，家庭收入越高，農(nóng)戶的投保意愿表現(xiàn)的愈強烈，較高收入農(nóng)民也有較高的繳費能力和保險需求。隨著農(nóng)民收入的增加，如果沒有相應(yīng)的保險轉(zhuǎn)稼方式，那么“因災(zāi)致貧”情況對于農(nóng)民生活水平影響也很大。

農(nóng)民對農(nóng)業(yè)保險的了解程度也是影響農(nóng)民參保的重要因素之一，即農(nóng)民對農(nóng)業(yè)保險制度越了解，就更會知道農(nóng)業(yè)保險的功能和作用，就越愿意購買農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品；反之，他們對農(nóng)業(yè)保險不了解就不會去購買農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品。

農(nóng)民的耕地利用方式對農(nóng)民的投保意愿也有顯著性影響，也是影響農(nóng)民投保的重要因素，土地自己耕種的農(nóng)民會在種養(yǎng)殖業(yè)中遇到的風險，他們也希望能夠通過購買農(nóng)業(yè)保險來減少耕地利用過程中的損失。而其他類型的耕地利用方式對農(nóng)業(yè)保險的需求程度就較低。

而在回歸分析中剔除了的因素有農(nóng)民的了解途徑、受教育程度、參保期望、年齡和損失承擔方式等，這些變量對農(nóng)民投保意愿的影響不顯著，同時和其他解釋變量，如農(nóng)民家庭收入和災(zāi)害損失程度等變量存在多重共線性。因此，在逐步運行中這些變量被剔除。

[1]庹國柱,李軍.農(nóng)業(yè)保險[M].北京：中國人民大學出版社，2005.

[2]薛薇.統(tǒng)計分析方法與SPSS應(yīng)用（第二版）[M].北京：中國人民大學出版社，2008.

[3]劉冬姣等.湖北農(nóng)業(yè)保險發(fā)展研究[J].金融學菀，2005,(1).

[4]孫香玉,鐘甫寧.農(nóng)業(yè)保險補貼效率的影響因素分析[J].廣東金融學院學報，2009,(4).

[5]黃亞林,李明賢.需求供給視角下的農(nóng)業(yè)保險弱質(zhì)性分析[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2009,(3).

[6]盧豫.我國農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營模式中的問題分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2008,36(14).