李勇斌
(廣西大學(xué)商學(xué)院,廣西 南寧 530004)
農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ),農(nóng)業(yè)發(fā)展能為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)大支撐。我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),農(nóng)耕面積大,從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人員多,然而我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)脆弱,受災(zāi)比較嚴(yán)重,強(qiáng)降雨、地震、凍害、臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害頻發(fā),給農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)巨大損失。而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為分散風(fēng)險(xiǎn)、補(bǔ)償災(zāi)后損失的一個(gè)重要手段,是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定器[1]。中央及地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)提供財(cái)政補(bǔ)貼可以減輕農(nóng)戶負(fù)擔(dān)、增加農(nóng)險(xiǎn)需求,促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展,進(jìn)而為我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供更高的安全保障。因此,為了更好地發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)功能,建立一個(gè)科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼體系也就至關(guān)重要。中央于2007年開始在吉林、四川、內(nèi)蒙古、新疆、江蘇、湖南等六地推行農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼試點(diǎn)工作。2008年試點(diǎn)擴(kuò)展到16省區(qū)。2009-2011年新增試點(diǎn)12省區(qū),補(bǔ)貼區(qū)域共28省區(qū),直至2013年中央財(cái)政保費(fèi)補(bǔ)貼覆蓋全國(guó)。補(bǔ)貼品種由最初種植業(yè)中的5個(gè)逐年擴(kuò)大到種、養(yǎng)、林三大類中的15個(gè)。據(jù)統(tǒng)計(jì),2007-2016年,中央財(cái)政共撥付農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼資金約900多億元,年均增長(zhǎng)近25.5%。2016年農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)向4576萬(wàn)戶次受災(zāi)農(nóng)戶賠付348億元,同比增長(zhǎng)33.9%,尤其在南方特大洪澇災(zāi)害中,支付賠款達(dá)70億元,在提高農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)能力、保障農(nóng)戶收入、穩(wěn)定國(guó)家農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)方面起到了積極作用。
目前,我國(guó)結(jié)合區(qū)域、險(xiǎn)種情況對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)施差異化的補(bǔ)貼政策。2016年,中央財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)的補(bǔ)貼比例提高到中西部47.5%、東部42.5%,支持力度逐年增大。實(shí)行差異化農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼政策,在促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展、改善民生等方面發(fā)揮了重要作用。但是目前這種差異化補(bǔ)貼是依據(jù)傳統(tǒng)地理區(qū)域位置(中西部、東部)進(jìn)行粗略區(qū)分,形成的是有限差異化,此種做法不僅理論上不符合事權(quán)劃分理論中的“外部性原則”,而且還會(huì)產(chǎn)生“激勵(lì)不相容”的情形[2]。由于我國(guó)各省區(qū)、直轄市存在經(jīng)濟(jì)實(shí)力、農(nóng)業(yè)發(fā)展、收入水平、氣候條件等方面的巨大差別,為保證農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼效率及公平性,現(xiàn)行農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼既需要考慮各地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況,同時(shí)也應(yīng)該兼顧各地區(qū)政府財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)的投入等[3]。因此,從橫向上依據(jù)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平等進(jìn)行科學(xué)聚類,對(duì)中央實(shí)行真正的充分區(qū)域差異化農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼政策具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
關(guān)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼的問(wèn)題,引起了人們廣泛關(guān)注,國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者進(jìn)行了深入研究。可以歸納為以下兩類:
一是通過(guò)規(guī)范分析做出經(jīng)驗(yàn)判斷。Keith H.Coble 和 Barry J.Barnett[4]研究發(fā)現(xiàn),美國(guó)在現(xiàn)行保費(fèi)補(bǔ)貼結(jié)構(gòu)下,不同險(xiǎn)種、不同地區(qū)的保險(xiǎn)補(bǔ)貼金額差別非常大,中西部大部分地區(qū)的保費(fèi)補(bǔ)貼不到保險(xiǎn)作物價(jià)值的5%,最高補(bǔ)貼比例發(fā)生在高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域,這些區(qū)域平均作物保費(fèi)補(bǔ)貼比例超過(guò)作物價(jià)值的18%,并且認(rèn)為決策者參照風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)制定合理的農(nóng)作物保險(xiǎn)補(bǔ)貼的行為是完全虛偽的。Barry K.goodwin和 Vincent H.Smith[5]研究認(rèn)為,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策補(bǔ)貼有效地減小了對(duì)創(chuàng)新的激勵(lì),并對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)和農(nóng)業(yè)部門提升全球競(jìng)爭(zhēng)力造成不利影響,從長(zhǎng)遠(yuǎn)看,這種公共政策不太可能增加福利。余洋[6]從保障水平角度進(jìn)行探析,提出可以學(xué)習(xí)美國(guó)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),采取逐步提高保障水平、實(shí)施有正確順序的差異化回歸比例補(bǔ)貼。張偉、羅向明和郭頌平[7]則以反貧困為視角,評(píng)價(jià)了民族地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼政策,認(rèn)為因?yàn)樨?cái)政補(bǔ)貼制度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響,當(dāng)前中國(guó)民族地區(qū)農(nóng)險(xiǎn)保障水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于東部地區(qū),導(dǎo)致兩地農(nóng)民收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大,并提出應(yīng)將撥付給民族地區(qū)的部分扶貧資金轉(zhuǎn)化成以保費(fèi)補(bǔ)貼方式發(fā)放。何小偉和庹國(guó)柱[2]基于事權(quán)與支出責(zé)任相適應(yīng)的視角,研究認(rèn)為,中央財(cái)政支出對(duì)各省區(qū)的補(bǔ)貼力度并未充分差異化,縣級(jí)財(cái)政支出責(zé)任和財(cái)力嚴(yán)重不匹配,針對(duì)此種情況提出我國(guó)需合理劃分各級(jí)政府事權(quán),各級(jí)政府承擔(dān)責(zé)任應(yīng)進(jìn)行適度調(diào)整,并建立協(xié)調(diào)機(jī)制。
二是依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析得出結(jié)論。王韌[3]采用2008年數(shù)據(jù)選擇各地區(qū)GDP、財(cái)政收入、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)村家庭人均純收入等指標(biāo),通過(guò)SPSS對(duì)全國(guó)31個(gè)省市區(qū)按照相似程度聚為四類。蘭曉紅[8]以遼寧省為例,通過(guò)Q型聚類分析進(jìn)行實(shí)證研究,依據(jù)地區(qū)農(nóng)民收入水平、財(cái)政預(yù)算收支等情況,將全省14個(gè)市分為三類地區(qū)實(shí)行差異性財(cái)政補(bǔ)貼。鄭軍和汪運(yùn)娣[9]以財(cái)政支出公平與偏好理論為基礎(chǔ),通過(guò)2011年各地區(qū)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的邊際財(cái)富效應(yīng)高于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),發(fā)達(dá)地區(qū)的高保障與高補(bǔ)貼、欠發(fā)達(dá)地區(qū)的低保障與低補(bǔ)貼狀況會(huì)使得不同地區(qū)農(nóng)民收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大,并且提出應(yīng)該形成以中央財(cái)政補(bǔ)貼為主,各省市縣鄉(xiāng)財(cái)政補(bǔ)貼相結(jié)合的多層次農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼制度。
以上研究豐富了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼的理論體系,為研究提供了一定參考,但存在明顯不足。余洋、張偉、何小偉等學(xué)者采用規(guī)范分析對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼進(jìn)行研究,為我國(guó)農(nóng)險(xiǎn)補(bǔ)貼政策的實(shí)施提供了理論基礎(chǔ),但是規(guī)范分析法大都是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)做出判斷,導(dǎo)致研究結(jié)論存在一定主觀性。王韌、蘭曉紅、鄭軍等學(xué)者雖然選取指標(biāo)進(jìn)行了實(shí)證研究,一定程度上彌補(bǔ)了規(guī)范分析的缺陷,但都只考察了一個(gè)年份的數(shù)據(jù),降低了結(jié)果可信度。本文基于我國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市)2012-2016年面板數(shù)據(jù),運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論中的灰色聚類評(píng)估模型將我國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市)重新聚分為三個(gè)灰類,形成新的分區(qū)結(jié)果,這既克服了規(guī)范分析的主觀性,又考慮了各地區(qū)發(fā)展的動(dòng)態(tài)變化,使得研究結(jié)論更具有科學(xué)性。
目前,我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼是依據(jù)傳統(tǒng)地理區(qū)域位置(中西部、東部)進(jìn)行劃分,然后對(duì)每一區(qū)域制定同一比例的保費(fèi)補(bǔ)貼額,由于同一地理區(qū)域(中西部、東部)內(nèi)的各省市存在很大差異,所以這種補(bǔ)貼只是有限差異化。張祖榮[10]以農(nóng)民自繳費(fèi)為基礎(chǔ),分析我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼資金運(yùn)行效率時(shí),便發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼效率缺乏,保費(fèi)補(bǔ)貼不僅沒(méi)有帶來(lái)更多風(fēng)險(xiǎn)損失補(bǔ)償,卻反而造成補(bǔ)貼資金大量耗散。李勇斌和王選慶[11]運(yùn)用三階段DEA模型對(duì)我國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市)農(nóng)險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼效率進(jìn)行測(cè)算,也發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼效率總體不高,大多數(shù)省市處于補(bǔ)貼過(guò)多或不足狀態(tài),而補(bǔ)貼資金得到有效利用的極少。因此,為保證補(bǔ)貼資金的充分運(yùn)用和公平性,提高補(bǔ)貼效率,必須實(shí)行充分區(qū)域差異化政策。充分區(qū)域差異化補(bǔ)貼就是中央對(duì)地方農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)施保費(fèi)補(bǔ)貼,不應(yīng)該按照地理區(qū)域劃分,而要充分考慮各省市的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、財(cái)政收支、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)戶收入水平等實(shí)際狀況進(jìn)行分地區(qū)設(shè)定補(bǔ)貼比例,以保障財(cái)政補(bǔ)貼的高效率及公平性[3]。
本文將采用灰色聚類評(píng)估模型選取代表性指標(biāo)將我國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市)重新聚分為三個(gè)灰類,即灰類1、灰類2、灰類3,進(jìn)而為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)充分區(qū)域差異化財(cái)政補(bǔ)貼比例的制定提供科學(xué)依據(jù)。
1.地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。主要包括地區(qū)生產(chǎn)總值、財(cái)政稅收收入。各地方GDP、財(cái)政稅收收入最能反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力,所以參考周曉美[12]和夏鈺等[13]學(xué)者做法,選取地方GDP、一般公共預(yù)算收入作為衡量各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo),分別用x1、x2表示。GDP、一般公共預(yù)算收入比較高的發(fā)達(dá)地區(qū),中央對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保費(fèi)補(bǔ)貼承擔(dān)的比例應(yīng)該小一些,相反,GDP較低的欠發(fā)達(dá)地區(qū)補(bǔ)貼應(yīng)該多一些。
2.農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。參考鄭軍和汪運(yùn)娣學(xué)者[9]方法,選取第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與GDP比率來(lái)衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展水平,分別用x3、x4表示。張偉[14]認(rèn)為,政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)質(zhì)是工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的一種表現(xiàn)形式,農(nóng)業(yè)占三大產(chǎn)業(yè)比重較大的地區(qū),中央財(cái)政補(bǔ)貼應(yīng)該適度傾斜。第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與GDP的比率越高,說(shuō)明該地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展越好,對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的依賴性越強(qiáng),從而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的功能作用越大,因此,中央應(yīng)加大此類地區(qū)的農(nóng)險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼力度。
3.地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)的支持力度。地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)的支持力度在統(tǒng)計(jì)資料有限情況下可用農(nóng)林水支出占地方一般公共預(yù)算支出的比重來(lái)反映,用x5表示。如果農(nóng)林水支出占地方一般公共預(yù)算支出的比重較高,說(shuō)明地方財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)扶持力度比較大,那么中央財(cái)政承擔(dān)比例就可適度低一些。
4.農(nóng)民收入水平。參考張小東和孫蓉學(xué)者做法[15],選用農(nóng)村居民人均純收入度量農(nóng)民收入水平,用x6表示。農(nóng)民收入水平越高,那么農(nóng)民自身保費(fèi)承擔(dān)能力越強(qiáng),需要政府提供的補(bǔ)貼額越少,因而中央補(bǔ)貼比例可以適度降低。
本文將采用我國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市)2012-2016年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。各地方GDP、財(cái)政稅收收入、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)林水支出、地方一般公共預(yù)算支出及農(nóng)村居民人均純收入指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2013-2017)。
灰色聚類已被廣泛地應(yīng)用于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、工程等系統(tǒng)各個(gè)領(lǐng)域,主要用來(lái)考察觀測(cè)對(duì)象屬于哪個(gè)類別,以便區(qū)別對(duì)待。由于灰色聚類評(píng)估模型對(duì)樣本容量大小和數(shù)據(jù)是否存在規(guī)律沒(méi)有非常特別的要求,因此非常適合研究我國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相對(duì)不足的情況。
灰色聚類評(píng)估首先要構(gòu)建中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù),再根據(jù)白化權(quán)函數(shù)得出指標(biāo)權(quán)重、時(shí)間權(quán)重,然后依據(jù)白化權(quán)函數(shù)值與指標(biāo)權(quán)重計(jì)算對(duì)象i在t時(shí)間點(diǎn)屬于k子類的權(quán)數(shù),得到對(duì)象i在T個(gè)時(shí)間點(diǎn)的灰色白化權(quán)函數(shù)聚類系數(shù)矩陣,再通過(guò)聚類時(shí)間權(quán)重計(jì)算對(duì)象i屬于k子類的綜合灰色白化權(quán)聚類系數(shù)[16]。
(1)對(duì)象i在T個(gè)時(shí)間點(diǎn)的灰色白化權(quán)函數(shù)聚類系數(shù)矩陣為:
(2)對(duì)象i屬于k子類的綜合灰色白化權(quán)聚類系數(shù)為:
各對(duì)象指標(biāo)權(quán)重及時(shí)間權(quán)重均采用變權(quán)方法,通過(guò)Matlab軟件編輯程序計(jì)算得出31個(gè)?。▍^(qū)、市)的綜合聚類系數(shù)如表1所示,對(duì)象1-31分別代表北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。
表1 各對(duì)象綜合聚類系數(shù)
由此可得:
所以灰類1地區(qū)包括9個(gè)?。▍^(qū)、市),分別有東部的天津、江蘇、浙江、山東,中部的吉林、江西,西部的內(nèi)蒙古、重慶及陜西。需要注意的是,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大省山東、內(nèi)蒙古被劃分到灰類1地區(qū),和經(jīng)驗(yàn)認(rèn)識(shí)不符,主要是因?yàn)樯綎|、內(nèi)蒙古地方政府本身對(duì)農(nóng)業(yè)扶持力度非常大,所以為提高資金利用率,中央承擔(dān)比例可適度降低一些。由表2中的統(tǒng)計(jì)值可以看出,該類地區(qū)總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力相對(duì)較強(qiáng),地方生產(chǎn)總值較高,財(cái)政收入也較高;地方政府對(duì)農(nóng)林水事務(wù)的撥款占整個(gè)財(cái)政支出的10.74%,地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)的支持力度較大;農(nóng)村家庭純收入水平高,均值達(dá)到12266.05元,在三個(gè)灰類中位居第二,與排名第一的灰類2差距極小。由此可以認(rèn)為,灰類1地區(qū)特征為經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá),農(nóng)民生活水平高,地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)支持力度較大。
表2 各灰類地區(qū)類中心值
灰類2地區(qū)包括11個(gè)?。▍^(qū)、市),分別是東部的北京、河北、遼寧、上海、福建及廣東,中部的安徽、河南、湖北、湖南,西部的四川。北京、上海、廣東被劃分到灰類2地區(qū),也和傳統(tǒng)認(rèn)識(shí)不符,其原因是北京、上海、廣東地方財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)扶持力度非常小,重視程度有所欠缺,所以中央財(cái)政應(yīng)該適度扶持。由類中心值不難看出,該地區(qū)具有的顯著特點(diǎn)是:地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力十分雄厚,地區(qū)生產(chǎn)總值平均為30118.51億元,地方財(cái)政收入為3409.72億元,地方生產(chǎn)總值與財(cái)政收入在聚類形成的三個(gè)灰類中都位居第一;地區(qū)經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)的依賴程度偏中,第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重是8.64%;地方政府對(duì)農(nóng)林水事務(wù)的支出占整個(gè)財(cái)政支出的份額平均為9.6%,地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)支持力度極小,在三個(gè)灰類中排在最后位置;農(nóng)村居民人均純收入平均為12344.82元,農(nóng)村居民的購(gòu)買力在三個(gè)灰類中位居第一。由此可以認(rèn)為,灰類2地區(qū)是經(jīng)濟(jì)水平發(fā)達(dá),農(nóng)民生活水平極高,但地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)的扶持力度極小。
灰類3地區(qū)包括11個(gè)?。▍^(qū)、市),分別有東部的海南,中部的山西、黑龍江,西部的廣西、貴州、云南、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆。由表2可以看出,該地區(qū)具有的顯著特征是:地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力十分薄弱,地區(qū)生產(chǎn)總值與財(cái)政收入均很低,平均分別為8165.63億元、938.6億元,在三個(gè)灰類中位于第三,與前兩個(gè)灰類地區(qū)差距非常明顯,灰類1、灰類2的平均地區(qū)生產(chǎn)總值與財(cái)政收入是灰類3的三倍多;地區(qū)經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴程度極高,第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值為1161.85億元,占地區(qū)GDP的份額平均達(dá)到了13.72%,在三個(gè)灰類中排名第一,地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)比較重視,農(nóng)林水事務(wù)的撥款在整個(gè)財(cái)政支出中所占的比重為13.97%,是三個(gè)灰類中支持力度最大的;農(nóng)民購(gòu)買力水平極低,農(nóng)村居民人均純收入約為8035.78元,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他兩灰類地區(qū)的農(nóng)村居民收入水平。由此可以認(rèn)為,灰類3地區(qū)是經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá),農(nóng)民生活水平極低,對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴性較強(qiáng)的相對(duì)貧困區(qū)域。
本文采用我國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市)2012-2016年面板數(shù)據(jù),在考慮地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、當(dāng)?shù)卣畬?duì)農(nóng)業(yè)支持力度及農(nóng)村居民收入水平等幾個(gè)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用灰色聚類評(píng)估模型將我國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市)重新聚為三個(gè)灰類。即灰類1地區(qū)包括天津、內(nèi)蒙古、吉林、江蘇、浙江、江西、山東、重慶及陜西;灰類2地區(qū)包括北京、河北、遼寧、上海、安徽、福建、河南、湖北、湖南、廣東、四川;灰類3地區(qū)包括山西、黑龍江、廣西、海南、貴州、云南、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆。此外,灰類1地區(qū)總體上經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)、農(nóng)民生活水平高、地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)扶持力度較大;灰類2地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、農(nóng)民生活水平極高、但地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)扶持力度極??;而灰類3地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后、農(nóng)民生活水平極低且對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴程度極高。
表3 灰色聚類評(píng)估結(jié)果匯總表
為實(shí)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼充分區(qū)域差異化,提高補(bǔ)貼效率,本文建議如下:
1.對(duì)不同灰類地區(qū)采用差異保費(fèi)補(bǔ)貼比例。經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的邊際財(cái)富效應(yīng)要高于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),倘若發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行高保障與高補(bǔ)貼,欠發(fā)達(dá)地區(qū)采取低保障與低補(bǔ)貼將會(huì)導(dǎo)致不同地區(qū)農(nóng)民收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大[9],所以中央對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼應(yīng)該依據(jù)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、農(nóng)民收入水平等狀況實(shí)行充分差異化補(bǔ)貼政策。而灰類1地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)、農(nóng)民收入高、地方對(duì)農(nóng)業(yè)扶持力度大,所以中央可不補(bǔ)貼或極少量補(bǔ)貼;灰類2地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)、農(nóng)民生活水平極高,但地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)扶持力度不大,因此中央可適度補(bǔ)貼;但灰類3地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴程度極高,所以中央財(cái)政補(bǔ)貼應(yīng)有所傾斜,大力支持。
2.制定每年度“變動(dòng)分區(qū)”政策。各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、農(nóng)民收入水平等都會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化,所以中央統(tǒng)籌保費(fèi)補(bǔ)貼時(shí),要掌握各地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)民收入水平等指標(biāo)詳實(shí)情況,依據(jù)各地區(qū)最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)制定每年度“變動(dòng)分區(qū)”政策,實(shí)現(xiàn)地區(qū)發(fā)展則原方案發(fā)展,以保證每次補(bǔ)貼方案的真正區(qū)域差異化,提高補(bǔ)貼科學(xué)性。
3.規(guī)范補(bǔ)貼流程,健全保費(fèi)補(bǔ)貼資金管理制度。審批流程復(fù)雜,補(bǔ)貼資金管理不善都會(huì)對(duì)保費(fèi)補(bǔ)貼效率造成很大影響,因此,補(bǔ)貼流程上要規(guī)范中央財(cái)政保費(fèi)補(bǔ)貼資金和保險(xiǎn)公司的結(jié)算與撥付,減少中間環(huán)節(jié),提高資金安全。并且全程監(jiān)督保費(fèi)補(bǔ)貼資金的投入使用情況,防止被非法挪用扣卡,保證財(cái)政資金及時(shí)足額到位,確保國(guó)家財(cái)政資金真正發(fā)揮支農(nóng)惠農(nóng)功能[17]。