□王穎冰 陳盛偉

[內(nèi)容提要]政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是重要的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理工具，其在穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面發(fā)揮著重要作用，因此深入研究政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)產(chǎn)效率具有必要性。通過(guò)采用DEA模型對(duì)山東省17地市農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的穩(wěn)產(chǎn)效率進(jìn)行研究表明，山東省濟(jì)南、青島等13個(gè)地市全要素生產(chǎn)率仍未達(dá)到有效狀態(tài)，其中規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步是影響各地市全要素生產(chǎn)率的主要因素。同時(shí)，對(duì)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)產(chǎn)效率影響因素的研究表明，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)、理賠面積、理賠款正向影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)產(chǎn)效率，保險(xiǎn)密度則與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)產(chǎn)效率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

一、引言

自從2007年中央對(duì)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)進(jìn)行政策性補(bǔ)貼以來(lái)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)取得了快速發(fā)展。2017年,在深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下,《中共中央、國(guó)務(wù)院關(guān)于深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革加快培育農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動(dòng)能的若干意見(jiàn)》(即“中央一號(hào)文件”)從“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)擴(kuò)面、增品、提標(biāo)”“開(kāi)發(fā)保險(xiǎn)產(chǎn)品”“多渠道籌集資金”等方面對(duì)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展提出了新的要求。為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)提供風(fēng)險(xiǎn)保障，這毋庸置疑是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的基本職能。但是從效率層面看，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率如何，這種穩(wěn)產(chǎn)效率的影響因素有哪些，有必要進(jìn)行研究。本文以2015～2018年山東17地級(jí)市①的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究樣本，對(duì)各地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率進(jìn)行測(cè)度和分析，并進(jìn)一步分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

回顧國(guó)內(nèi)外對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響的研究，Van Asseldonk et al(2013)認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)事后補(bǔ)償、穩(wěn)定農(nóng)民增收方面起著關(guān)鍵作用，在抵御自然災(zāi)害、應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)中扮演著重要角色。Akinrinola通過(guò)

問(wèn)卷調(diào)查方式收集了尼日尼亞承保農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)農(nóng)戶的信息，并分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與產(chǎn)量的關(guān)系，結(jié)果表明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有助于提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和農(nóng)戶信用。尹雷和沈毅(2014)認(rèn)為農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向促進(jìn)作用，農(nóng)村金融發(fā)展促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要是通過(guò)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步效應(yīng),而不是農(nóng)業(yè)技術(shù)效率效應(yīng)。王向楠(2011)以2005-2009年我國(guó)307個(gè)地級(jí)行政區(qū)為研究對(duì)象，證實(shí)了農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)均會(huì)顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加，但是發(fā)現(xiàn)二者協(xié)同作用較弱。肖干和徐鯤(2012)認(rèn)為在控制其他變量的前提下，農(nóng)村金融發(fā)展的結(jié)構(gòu)、規(guī)模和效率與農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率呈正相關(guān)關(guān)系。周穩(wěn)海等(2014)通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)GMM模型，從災(zāi)前和災(zāi)后效應(yīng)說(shuō)明了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民增收的影響力度較小。盧飛等(2017)認(rèn)為，政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)通過(guò)引導(dǎo)農(nóng)戶生產(chǎn)行為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)，是農(nóng)戶增收的重要途徑。代寧等(2017)基于2007-2015年全國(guó)31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)得出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平可以顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的提高，但在不同分位下其影響效應(yīng)存在差別，在較低分位上，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平促進(jìn)作用較大，隨著分位點(diǎn)的提高，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的促進(jìn)作用逐漸降低。

基于上述研究，不少學(xué)者肯定了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的作用。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)是否真的對(duì)穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有積極的作用？效率如何？影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保險(xiǎn)效率的因素又是什么？本文將以山東省17個(gè)市為例，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行分析進(jìn)而研究其影響因素，并進(jìn)一步得出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率結(jié)論。

三、實(shí)證分析

(一)基于DEA 模型的我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)效率測(cè)算

1.構(gòu)建模型

(1)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA，Data Envelopment Analysis)的計(jì)算方式主要是通過(guò)決策單元(DMU)不變?yōu)榛A(chǔ)，用統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)把各個(gè)相對(duì)有效的要素投放到DEA的生產(chǎn)前沿面上，并通過(guò)比較各個(gè)DMU的偏離程度來(lái)考慮因素之間相對(duì)的有效性。

本文采用CCR模型，模型如下：

X為投入變量，Y為產(chǎn)出變量，n為決策單元個(gè)數(shù)，為投入松弛變量，為產(chǎn)出松弛變量，θ為決策單元 DMUj0有效值。λ、θ為待解向量。

(2)Malmquist 指數(shù)

Malmquist指數(shù)由Caves和Diewer(1982)首次引入生產(chǎn)率分析領(lǐng)域，并由Fare et al.(1994)進(jìn)一步發(fā)展，建立非參數(shù)線性規(guī)劃方法。Malmquist 指數(shù)通過(guò)構(gòu)造從t到t +1期的Malmquist指數(shù)，分析效率的動(dòng)態(tài)變化。本文選取 Fare1994年改進(jìn)后的全要素生產(chǎn)力指數(shù)，其公式如下：

其中，分別表示以 t期為技術(shù)參考時(shí) t期和 t+1期的評(píng)價(jià)對(duì)象的決策單元距離函數(shù)，含義類似。

2.指標(biāo)選取與模型計(jì)算

選取的產(chǎn)出指標(biāo)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入，投入指標(biāo)為保費(fèi)收入、理賠面積、理賠款、保險(xiǎn)密度。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入包括化肥、農(nóng)藥、種子等反映了災(zāi)后再生產(chǎn)時(shí)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)情況，財(cái)政補(bǔ)貼反映了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼的支撐力度，補(bǔ)貼占保費(fèi)收入的80%，同時(shí)也反映了保險(xiǎn)市場(chǎng)的規(guī)模。理賠面積，理賠款反應(yīng)了保險(xiǎn)賠付的程度，也反映了農(nóng)戶的受災(zāi)情況，保險(xiǎn)密度反映了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的覆蓋率。

表1 投入指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)含義

選取山東省17個(gè)地級(jí)市2015～2018年的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》以及山東省保監(jiān)局和農(nóng)業(yè)局。運(yùn)用了Deap2.1軟件，將各數(shù)據(jù)代入得到17個(gè)決策單元的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)效率值，可得到2018年政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)農(nóng)民穩(wěn)產(chǎn)效率值。具體詳見(jiàn)表2。

綜合效率反映了被測(cè)地級(jí)市農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)產(chǎn)效率的綜合水平。如果綜合效率為1，則表明該市農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率DEA有效，處于生產(chǎn)前沿面；如果綜合效率小于1，則表示該市的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率相對(duì)較低。從表2 結(jié)果來(lái)看各市的農(nóng)險(xiǎn)保費(fèi)對(duì)穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)揮的效用參差不齊，淄博、煙臺(tái)、泰安、威海的綜合效率、技術(shù)效率值和規(guī)模報(bào)酬均為1，說(shuō)明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)的效率較高；濟(jì)南、濟(jì)寧、日照、聊城的規(guī)模效率在0.9以上，技術(shù)效率和綜合效率較低，說(shuō)明不但投入的生產(chǎn)要素也沒(méi)有達(dá)到預(yù)定的產(chǎn)出值，而且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理。同時(shí)，規(guī)模報(bào)酬遞減，說(shuō)明在既定的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)水平下，沒(méi)有達(dá)到生產(chǎn)前沿面。相對(duì)來(lái)說(shuō)，其他地級(jí)市農(nóng)險(xiǎn)保費(fèi)并沒(méi)有對(duì)穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)揮良好的效用。表3是根據(jù)2015-2018年來(lái)的數(shù)據(jù)得出的全要素生產(chǎn)率的分析圖。

表2 山東省政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)產(chǎn)效率效率評(píng)價(jià)結(jié)果

表3 2015-2018年山東省各市Malmquist指數(shù)分析結(jié)果

表3結(jié)果顯示，青島、淄博、東營(yíng)、煙臺(tái)、濰坊、濟(jì)寧、泰安、威海、萊蕪、臨沂、德州、濱州綜合效率為大于1，則表明近年來(lái)該市農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有效，處于生產(chǎn)前沿面。17個(gè)地級(jí)市技術(shù)進(jìn)步都小于1，都沒(méi)有達(dá)到技術(shù)有效水平。青島、淄博、煙臺(tái)、濟(jì)寧、德州的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都增加，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步效率低是造成農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低的原因。純技術(shù)效率由綜合效率分解得出，指各市在剔除規(guī)模效率因素的情況的資金使用管理效率，反映的是在最優(yōu)規(guī)模時(shí)投入要素的生產(chǎn)效率。泰安、萊蕪因?yàn)榧兗夹g(shù)效率的低下影響了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。可以通過(guò)優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的管理方式來(lái)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。規(guī)模效率反映的是實(shí)際規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模之間的差距，濟(jì)南在純技術(shù)效率達(dá)標(biāo)情況下因?yàn)橥度肷a(chǎn)的規(guī)模導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的墊底。全要素生產(chǎn)率是指產(chǎn)出總量與全部資源投入量之比，技術(shù)進(jìn)步率、組織管理率、規(guī)模效率和資源配置效率的變化共同影響了全要素生產(chǎn)率。濰坊、威海、臨沂、濱州的全要素生產(chǎn)率大于1，說(shuō)明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)于增加農(nóng)戶收入，穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效果顯著?？傮w來(lái)看，山東省大部分地級(jí)市全要素生產(chǎn)率仍未達(dá)到有效狀態(tài)，規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步是主要制約因素。

(二)基于Tobit方法的山東省農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率影響因素分析

1.模型選取

上文通過(guò)DEA 模型，分析了各市的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響效率問(wèn)題，但是上述因素是如何影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率仍有待進(jìn)一步討論。本文采用了Tobit方法，以效率值作為因變量、4個(gè)投入要素作為自變量進(jìn)行農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值影響因素的回歸分析。由于Tobit回歸模型是因變量受到限制的一種模型，DEA 模型計(jì)算出來(lái)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)效率值在[0，1]之間，它適用于因變量是部分連續(xù)和部分離散分布的數(shù)據(jù)時(shí)(因變量的數(shù)值是斷尾(Truncated)或者截?cái)嗟那闆r時(shí))，Tobit模型如下：

被解釋變量Yi為山東省各市的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率值(i=1，2，3…，17)，解釋變量Ii=(I1財(cái)政補(bǔ)貼、I2理賠面積、I3理賠款、I4保險(xiǎn)密度)，為未知參數(shù)向量，。被解釋變量以受限制的方式取值：當(dāng)時(shí)，取實(shí)際觀測(cè)值；當(dāng)時(shí)，觀測(cè)值均截取為0。

2.回歸結(jié)果分析

運(yùn)用STATA 分析軟件，對(duì)影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值的因素進(jìn)行Tobit 回歸分析。結(jié)果如下所示：

表3 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)產(chǎn)效率影響因素的Tobit 回歸結(jié)果

由表3可知，4個(gè)投入變量都在5%的置信水平下顯著，我們根據(jù)彈性系數(shù)來(lái)分析對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值影響程度。保費(fèi)補(bǔ)貼、理賠面積、理賠款對(duì)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響成正相關(guān)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保費(fèi)進(jìn)行理賠補(bǔ)貼之后，降低了因?yàn)?zāi)害帶給農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)壓力，使農(nóng)戶對(duì)下一年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有了投資基礎(chǔ)，而不至于因?yàn)?zāi)致貧，惡性循環(huán)，農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)越能維持穩(wěn)定狀態(tài)，為農(nóng)戶再生產(chǎn)提供基本保障。保險(xiǎn)密度對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響成負(fù)相關(guān)相關(guān)，這可能是由于以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主的地區(qū)保險(xiǎn)密度較高，災(zāi)害發(fā)生時(shí)的受災(zāi)面積較廣，農(nóng)險(xiǎn)的賠付效率達(dá)不到農(nóng)戶需求；經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)保險(xiǎn)密度較低，保費(fèi)補(bǔ)貼較好的滿足了農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求。

四、政策建議

(一)提高農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)與保險(xiǎn)認(rèn)知

日照、棗莊等地市的規(guī)模效率低是限制農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)產(chǎn)效率提高的原因。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的規(guī)模效率表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的投保率。農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)不足、農(nóng)戶的投機(jī)心理是造成農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)投保率低的主要原因。提高農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和保險(xiǎn)認(rèn)知水平需要政府、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司協(xié)同宣傳。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)主管部門(mén)首先要提高對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的重視程度,充分了解本地區(qū)主要農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)類型和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展情況，針對(duì)性的制定農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展規(guī)劃。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司可以采用現(xiàn)代媒體傳播技術(shù)，綜合利用互聯(lián)網(wǎng)、電視、廣播、微信公眾號(hào)等媒體進(jìn)行宣傳,有計(jì)劃的在農(nóng)村開(kāi)展農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)講座。

(二)擴(kuò)大政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)覆蓋面

濟(jì)南、萊蕪、泰安等地市的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)技術(shù)進(jìn)步制約了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)穩(wěn)產(chǎn)效率的提高。這些地區(qū)都生產(chǎn)地方特色的農(nóng)產(chǎn)品，如章丘大蔥、萊蕪生姜、肥城大白菜等。政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)作物的覆蓋還未達(dá)到應(yīng)保盡保的程度，盡管部分特色農(nóng)產(chǎn)品開(kāi)展了政策性價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)試點(diǎn)，但開(kāi)展規(guī)模仍然有限。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)技術(shù)進(jìn)步是指農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新?；谶@些地市的情況，本文建議在有條件的地區(qū)，有針對(duì)性地開(kāi)發(fā)特色農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)品種，按照先試點(diǎn)、逐步鋪開(kāi)的方式提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的覆蓋率。對(duì)于新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體發(fā)展較好的地區(qū)，可試點(diǎn)收入保險(xiǎn)提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)覆蓋面。

(三)優(yōu)化各級(jí)政府的保費(fèi)補(bǔ)貼制度

聊城、菏澤等地區(qū)的純技術(shù)效率較低，這些地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)占比高，但經(jīng)濟(jì)水平和財(cái)政收入在山東省排名靠后。要提高這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的穩(wěn)產(chǎn)效率，需省級(jí)政府相關(guān)職能部門(mén)統(tǒng)籌決策，優(yōu)化各級(jí)政府保費(fèi)補(bǔ)貼制度。省級(jí)財(cái)政對(duì)經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)農(nóng)業(yè)大市實(shí)施財(cái)政傾斜，合理提高省級(jí)財(cái)政對(duì)這些地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼的比例，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保費(fèi)補(bǔ)貼杠桿作用。同時(shí)，省級(jí)政府相關(guān)部門(mén)試點(diǎn)對(duì)這類地區(qū)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)實(shí)施農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)補(bǔ)貼，積極引導(dǎo)保險(xiǎn)公司投身農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)。