鄭 慧 中國海洋大學經(jīng)濟學院/國家海洋信息中心

賈 珊 徐亞軍 中國海洋大學經(jīng)濟學院

一、引言

中國是一個農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和發(fā)展在國家經(jīng)濟中一直處于基礎(chǔ)地位。農(nóng)業(yè)保險通過發(fā)揮分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險、補償農(nóng)民經(jīng)濟損失的作用，保障了農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。然而，我國農(nóng)業(yè)保險制度運行10多年來，面臨諸多矛盾和問題。農(nóng)戶保障水平不高、財政補貼效率不高、產(chǎn)品種類單一等問題逐漸顯現(xiàn)，這些問題對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展造成了不同程度的影響。其中，中國東、中、西部各省農(nóng)業(yè)保險發(fā)展差距大的現(xiàn)象非常明顯。中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的不平衡，弱化了農(nóng)業(yè)保險對邊遠地區(qū)和少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的支持和保護作用，有可能加劇區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不平衡。那么，中國現(xiàn)行的農(nóng)業(yè)保險制度效率如何？什么因素影響了中國農(nóng)業(yè)保險的區(qū)域發(fā)展？

目前國內(nèi)對農(nóng)業(yè)保險效率的研究，大致可以分成兩類：一類是農(nóng)業(yè)保險財政補貼效率研究，另一類是農(nóng)險公司經(jīng)營效率研究。首先，在農(nóng)業(yè)保險財政補貼效率研究方面，很多學者使用福利經(jīng)濟學理論分析農(nóng)業(yè)保險保費補貼前后農(nóng)業(yè)保險市場上消費者剩余、生產(chǎn)者剩余以及社會整體福利的變化情況，以此判斷財政補貼的規(guī)模是否合適，是否存在不足或者過度補貼的現(xiàn)象（江生忠、賈士彬、江時鯤，2015；劉璐、韓浩，2015；邱波、鄭龍龍，2016；杜偉岸、李欣然，2016）。還有一些學者運用博弈論、信息不對稱模型分析農(nóng)業(yè)保險財政補貼效率（趙書新、王穩(wěn)，2012）。

實證方面，目前農(nóng)業(yè)保險財政補貼效率的主流實證方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，該方法通過選擇投入產(chǎn)出變量構(gòu)建財政補貼效率評價指標體系衡量保費補貼效率。大部分研究選取中央和地方政府農(nóng)業(yè)保險財政補貼額作為投入指標，產(chǎn)出變量的選擇沒有一致的結(jié)論，一般選擇農(nóng)業(yè)保險保費收入和賠償支出，也有很多學者將農(nóng)村居民人均收入水平、糧食產(chǎn)量等指標納入分析框架中（王韌、鄒西西，2016；韓勝男，2018）。由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型種類繁多，例如CCR-DEA、BCC-DEA、超效率DEA 等，研究所選擇的模型不同，農(nóng)業(yè)保險財政補貼效率的計算結(jié)果不同，所得結(jié)論也有所不同（王韌、莫廷程，2016；李勇斌、王選慶，2018）。

農(nóng)業(yè)保險效率評價研究的另一大分支是涉農(nóng)保險公司的經(jīng)營效率分析，主要從財務(wù)角度出發(fā)測度保險公司的經(jīng)營效率。整體而言，國內(nèi)對涉農(nóng)保險公司經(jīng)營效率評價的研究主要包括兩類：第一類研究只是單純地測度各家保險公司的經(jīng)營效率值，在此基礎(chǔ)上分析效率值的現(xiàn)狀和變動趨勢（卜振興，2014；周文杰，2014）。第二類研究在第一類研究的基礎(chǔ)上，進一步分析涉農(nóng)保險公司經(jīng)營效率的影響因素，一般采用DEA-Tobit 兩階段分析。例如李心愉等（2015）分別從保險公司和區(qū)域視角分析了中國農(nóng)業(yè)保險開展效率，實證結(jié)果表明，影響保險公司農(nóng)業(yè)保險開展效率的主要因素是農(nóng)戶的投保意識。馮文麗等（2015）利用CCR-DEA模型和面板Tobit模型考察了保險公司經(jīng)營效率，發(fā)現(xiàn)綜合賠付率、承保利潤率顯著影響效率值。孫蓉、奉唐文（2016）利用SBM模型和DEA窗口分析，發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、營業(yè)費用率、農(nóng)業(yè)保險保費收入占公司總保費收入的比例對公司經(jīng)營效率有顯著影響。王穎冰、陳盛偉（2019）采用DEA-Tobit模型，認為農(nóng)業(yè)保險保費、理賠面積、理賠款正向影響農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)產(chǎn)效率，保險密度則與農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)產(chǎn)效率呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。王國棟、龐楷（2020）運用改進的三階段DEA-Tobit模型證實了甘肅省農(nóng)業(yè)保險不僅是補償農(nóng)民經(jīng)濟損失、穩(wěn)定農(nóng)民收入、保障農(nóng)業(yè)持續(xù)生產(chǎn)的重要手段，更對促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級以及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展具有重要作用。本文研究的效率有別于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)保險財政補貼效率或者保險公司經(jīng)營效率，它是基于農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)上促進國民經(jīng)濟結(jié)構(gòu)平衡的農(nóng)業(yè)風險體系效率，充分考慮了政府部門、涉農(nóng)保險公司以及農(nóng)民個人在農(nóng)業(yè)保險發(fā)展中的積極作用。

但目前對農(nóng)業(yè)保險效率評價的研究仍然存在以下幾點不足：第一，當前大多數(shù)文獻使用的是傳統(tǒng)DEA模型，但是這些模型在測度效率值時都存在一定的缺陷。首先，傳統(tǒng)的DEA 模型都是徑向的、角度的，無法處理投入過度或者產(chǎn)出不足的情況，效率評價結(jié)果不夠準確；其次，傳統(tǒng)DEA 模型測算的效率結(jié)果都在0和1之間，無法比較、排序所有相對有效的決策單元。第二，目前研究農(nóng)業(yè)保險效率的動態(tài)分析主要采用的是Malmquist 指數(shù)。這類分析假設(shè)省際經(jīng)濟活動不存在空間聯(lián)系。然而，資本、人口及其他要素在地理空間的分布是不平衡的，這些要素可能存在空間相關(guān)性。鑒于此，本文首先采用非徑向、非角度以及能夠比較所有決策單元效率值大小的超效率SBM 模型測度2007—2017 年各年度中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率值，對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的區(qū)域差異現(xiàn)狀進行靜態(tài)分析；接著運用Moran's I指數(shù)對中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率進行空間相關(guān)性分析，探索農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的空間聚集特征；最后運用面板Tobit 模型系統(tǒng)地研究中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的影響因素，為促進我國農(nóng)業(yè)保險區(qū)域協(xié)調(diào)健康發(fā)展的政策制定提供科學依據(jù)。

二、研究方法和數(shù)據(jù)處理

（一）指標選擇與模型構(gòu)建

1.指標選擇

在投入指標方面，借鑒李心愉等（2015）和邱波（2016）的研究經(jīng)驗，本文選擇了農(nóng)作物播種面積、農(nóng)村居民人均可支配收入以及中央和地方政府財政補貼額3個變量作為農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率評價的投入指標。其中，農(nóng)作物播種面積體現(xiàn)了農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的潛在需求量，農(nóng)村居民人均可支配收入則表明了農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的支付能力，二者共同構(gòu)成了農(nóng)業(yè)保險的有效需求。此外，中國農(nóng)業(yè)保險市場是政府主導(dǎo)型市場，這決定了政策性變量的重要程度，故本文選擇中央和地方財政農(nóng)業(yè)保險補貼額作為政策投入變量。在此需要特別說明的是，本文認為農(nóng)業(yè)保險效率的投入變量不僅僅是農(nóng)作物播種面積、中央和地方財政農(nóng)業(yè)保險補貼額等，還應(yīng)當包括保險公司經(jīng)營農(nóng)業(yè)保險所投入的人力和費用，但由于省級層面數(shù)據(jù)的不可獲得性，因此本文沒有將這些指標納入考察范圍內(nèi)。在產(chǎn)出指標方面，已有文獻大多使用地區(qū)農(nóng)業(yè)保險保費收入和農(nóng)業(yè)保險賠償支出作為農(nóng)業(yè)保險效率評價的產(chǎn)出變量，本文也采用這兩個變量作為產(chǎn)出指標，分別表示農(nóng)業(yè)保險市場規(guī)模的大小，以及農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保障的貢獻度大小。

2.模型構(gòu)建

（1）超效率SBM模型

在超效率SBM模型中，測度的決策單元效率取值不再局限于0 到1 之間，有效決策單元的效率值很可能大于1（Tone，2002）。因此，所有決策單元不論高效還是低效都能進行排序。假設(shè)一個生產(chǎn)系統(tǒng)里有n個決策單元，每個決策單元有投入和產(chǎn)出兩類要素，其中，投入記為x∈Rm；產(chǎn)出記為y∈RP。定義矩陣：X，Y：X=[x1,x2,…,xn]∈Rm×n，Y=[y1,y2,…,yn]∈Rp×n。則生產(chǎn)可能集P為P={(x,y)|x≥Xλ,y≤Y,λ≥0}。假定X＞0，Y＞0，S為松弛向量，λ為權(quán)重向量。則SE-SBM模型測度的決策單元效率值ρ可通過以下公式計算：

本文主要使用全局Moran's I 指數(shù)和局域Moran's I 指數(shù)檢驗中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的空間相關(guān)性。

①全局空間相關(guān)性檢驗

根據(jù)全局Moran's I 指數(shù)的取值可以判斷研究對象中相鄰區(qū)域是否存在空間相關(guān)性，若存在空間相關(guān)性，可進一步判斷是空間正相關(guān)還是空間負相關(guān)。全局Moran's I指數(shù)可通過以下公式計算：

其中，

全局Moran's I 指數(shù)的取值范圍是-1 到1之間。如果指數(shù)值大于0，表明空間數(shù)據(jù)存在正的自相關(guān)關(guān)系；如果指數(shù)值小于0，則表明研究對象存在空間負相關(guān)關(guān)系，并且數(shù)值越大，研究對象的空間自相關(guān)性越強；如果指數(shù)值為0，則表示研究對象服從隨機分布，不存在空間相關(guān)性。

②局部空間相關(guān)性檢驗

局部空間相關(guān)性可通過局部Moran's I指數(shù)判斷，其表達式如下所示：

其中，Zi=xi-x，Zj=xj-x分別代表第i個地區(qū)和第j個地區(qū)觀測值的離差，xi表示地區(qū)i的觀測值，而Wij代表空間權(quán)重矩陣。由此公式就可以看出，局部Moran's I指數(shù)衡量的是某一地區(qū)i與其周圍地區(qū)在空間上的關(guān)聯(lián)特征。Moran's I 指數(shù)取值大于0，表明空間上具有相似屬性的值聚集在了一起，即高值地區(qū)被高值地區(qū)包圍（高—高相鄰）或低值地區(qū)被低值地區(qū)包圍（低—低相鄰）；取值小于0，表明空間上具有相異屬性的值聚集在了一起，即低值地區(qū)被高值地區(qū)包圍（低—高相鄰）或高值地區(qū)被低值地區(qū)包圍（高—低相鄰）。

（2）面板回歸模型

農(nóng)業(yè)保險發(fā)展可能受到宏觀經(jīng)濟類因素、環(huán)境風險類因素、行業(yè)類因素等各類因素的共同影響。我們對造成農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率區(qū)域差異的原因提出以下假設(shè)：

假設(shè) 1：財政支農(nóng)支出(subsiderateit)，財政支農(nóng)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例反映政府財政支農(nóng)政策，預(yù)計其會對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率產(chǎn)生正向影響；

假設(shè)2：農(nóng)民工資性收入(incomerateit)，本文使用農(nóng)業(yè)工資性收入占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例表示農(nóng)村居民收入對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的影響，預(yù)計其對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率具有負向影響；

假設(shè)3：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(agrirateit)，本文選擇地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例表示農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的影響，預(yù)計其對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率有正向作用；

假設(shè)4：自然災(zāi)害受災(zāi)率(desasratioit)，本文使用地區(qū)成災(zāi)面積與農(nóng)作物播種面積的比值代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然災(zāi)害受災(zāi)率，使用該指標分析自然災(zāi)害對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的影響，預(yù)計其對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率有正向影響；

假設(shè)5：農(nóng)業(yè)保險前期賠付率(lossratioit)，本文選擇各地區(qū)上一期農(nóng)業(yè)保險賠償支出和農(nóng)業(yè)保險保費收入的比率表示保險公司前期賠付情況對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的影響，預(yù)計其對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率有負向影響。

因此，建立中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率差異影響因素分析的面板Tobit實證模型為：

其中，i代表不同的省份；t為年份；α0、β1、β2、β3、β4、β5都是待估計參數(shù)；EFit代表i省第t年的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率值；政府財政支農(nóng)政策采用財政支農(nóng)支出(subsiderateit)表示；農(nóng)村居民收入水平使用農(nóng)民工資性收入(incomerateit)表示；控制變量選擇地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(agrirateit)、自然災(zāi)害受災(zāi)率(desasratioit) 和農(nóng)業(yè)保險前期賠付率(lossratioit)三個變量；γi、ut分別代表省份和年份效應(yīng)；εit為隨機擾動項。

（二）數(shù)據(jù)處理

考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文運用2007—2017年全國31個省、自治區(qū)、直轄市（除了香港、澳門和臺灣以外）的年度數(shù)據(jù)進行了研究。本章所用數(shù)據(jù)主要來自2008—2018 年《中國保險年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和《中國財政年鑒》。對涉及貨幣計價的各變量都使用GDP 平減指數(shù)剔除價格因素的影響，以2007 年為基期。此外，為消除異方差的影響，影響因素回歸分析中的所有解釋變量和被解釋變量取對數(shù)處理。

三、實證結(jié)果與分析

（一）省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的區(qū)域差異分析

2007—2017年期間中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率處于0.500～0.749之間。整體呈現(xiàn)先波動性上升再保持基本穩(wěn)定的變化趨勢。其中，2007—2011年期間，中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率整體上升，這可能是由于全國農(nóng)業(yè)保險市場快速發(fā)展、農(nóng)業(yè)保險保費收入大幅增長引起的。自2007 年中央政府正式實施農(nóng)業(yè)保險保費補貼試點以來，中國農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展就進入了快速發(fā)展階段。然而，2012—2017年期間全國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率逐漸趨于穩(wěn)定并出現(xiàn)小幅下降。城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的快速發(fā)展促使農(nóng)村人口不斷向城市轉(zhuǎn)移，農(nóng)民外出務(wù)工時間的增加，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入在農(nóng)民總收入中的比重不斷下降。農(nóng)民購買農(nóng)業(yè)保險的主要作用是減少農(nóng)業(yè)風險造成的經(jīng)濟損失，達到穩(wěn)定收入的目的。當農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收入在其總收入中的比重不斷降低時，農(nóng)民購買農(nóng)業(yè)保險的需求可能會持續(xù)下降。

從區(qū)域?qū)用鎭砜矗袊鴸|、中、西部三大經(jīng)濟帶的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率差異較大。從農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率年均值來看，東部、中部和西部地區(qū)2007—2017 年的年均值分別為0.788、0.701 和 0.498，可以看到東部地區(qū)和中部地區(qū)都高于全國平均水平（0.689）。從表1 可以看到，西部地區(qū)除了內(nèi)蒙古、重慶、西藏和新疆以外，其余7 個省份的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率值都相對比較低，這些地區(qū)生態(tài)環(huán)境普遍脆弱，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)極容易受到自然災(zāi)害的影響。部分少數(shù)民族聚居區(qū)受到宗教信仰、文化傳統(tǒng)和生活方式等影響，外出務(wù)工的比例相對于漢族農(nóng)村居民小很多，“靠天吃飯”的現(xiàn)象普遍存在。盡管中央政府一直在農(nóng)險補貼上給予其傾斜，但脆弱的生產(chǎn)環(huán)境、有限的支付能力、較低的收益水平抑制了這些地區(qū)農(nóng)險的有效需求，市場空間不足導(dǎo)致了較低的農(nóng)險發(fā)展效率。其中也有特例，新疆的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率在西部地區(qū)居首位，這可能與中央財政對新疆的補貼比例比較高有關(guān)，以新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團為例，其補貼比例高達65%。

具體到各省市來看，北京市、天津市和上海市農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率比較高。這三個城市受益于當?shù)匦酆竦慕?jīng)濟實力和發(fā)達的科技水平，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平比較高，能夠使用現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)機械和高新技術(shù)進行集約化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的抗風險能力比較強。除此之外，地方財政可以為農(nóng)民提供高比例的農(nóng)業(yè)保險財政補貼。東部地區(qū)的山東省，中部地區(qū)的黑龍江省、吉林省和河南省作為中國重要的農(nóng)業(yè)大省，較早開始實施農(nóng)業(yè)保險財政補貼政策，地方政府和經(jīng)營農(nóng)險的保險公司積累了豐富的管理經(jīng)驗；作為糧食主產(chǎn)區(qū)，政府重視當?shù)氐霓r(nóng)業(yè)發(fā)展，能夠為農(nóng)業(yè)保險的順利開展提供充分的政策和財政支持。

（二）省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的空間相關(guān)性分析

基于構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣，逐年計算2007—2017 年期間中國各省份農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的全局Moran's I 指數(shù)，結(jié)果見表2?？梢钥吹?，2007—2017年期間全局Moran's I指數(shù)全都大于0，而且大部分年份的P 值都小于0.1，說明大多數(shù)年份中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率確實存在顯著的空間相關(guān)性。全局Moran's I指數(shù)呈現(xiàn)波動變化趨勢，2007—2011年Moran's I指數(shù)波動性上升，隨后一直保持著上升趨勢，說明省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的空間相關(guān)性在逐漸增強，效率的空間聚集特征愈發(fā)明顯。

?表1 2007—2017年中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率值

?表2 2007—2017 年中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的Moran's I指數(shù)

2007 年是中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點，中央政府開始了新一輪大范圍的農(nóng)業(yè)保險財政補貼試點。本文選擇2007 年和2017年中國31個省份的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率值，計算各省份的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的局部Moran's I指數(shù)，所得到的中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率LISA集群如表3所示。

?表3 2007年和2017年中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率LISA集群

從2007年的局部空間聚集集群來看，中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率在中國的空間分布形成了1 個聚集區(qū)域和2 個離散區(qū)域；從2017年的局部空間聚集集群來看，中國省際農(nóng)業(yè)保險效率已經(jīng)形成了2 個聚集區(qū)域和2個離散區(qū)域；以上結(jié)果表明，具有相似資源稟賦和相鄰地理區(qū)位的省份，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的區(qū)域聚集性較強。

（三）省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的影響因素分析

從表4可以看到，財政支農(nóng)支出、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值和農(nóng)業(yè)保險前期賠付率對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率有顯著正向影響，有利于縮小農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的區(qū)域差異；農(nóng)民工資性收入對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率有顯著負向影響，不利于縮小農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的區(qū)域差異；而自然災(zāi)害受災(zāi)率對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率沒有顯著影響。

從實證結(jié)果來看，代表政府財政支農(nóng)政策的財政支農(nóng)支出的系數(shù)是2.3144，說明在其他條件不變的情形下，政府財政支農(nóng)支出每提高1%，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率將提高2.3144%。結(jié)果表明，2007—2017年政府財政支農(nóng)政策對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展具有促進作用。從2007 年開始，作為政府財政支農(nóng)政策的一種，農(nóng)業(yè)保險補貼額自實施伊始就保持穩(wěn)步提升的趨勢。政府承擔的農(nóng)業(yè)保險保費比例在不斷增加，農(nóng)民個人承擔的繳費比例隨之減少。農(nóng)業(yè)保險保費個人承擔比例的降低可以促進農(nóng)業(yè)保險有效需求的增加，從而增加農(nóng)業(yè)保險的保費收入，政府財政支農(nóng)支出數(shù)額高是農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率高的地區(qū)的普遍特征。因此，增加政府財政支農(nóng)支出將從根本上提高地區(qū)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平，也奠定了縮小各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展差距的基礎(chǔ)。

農(nóng)民工資性收入水平對中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率有顯著的負向影響，符合預(yù)期估計。農(nóng)民工資性收入對農(nóng)業(yè)保險確實存在替代效應(yīng)。農(nóng)業(yè)保險的根本功能是補償風險事故對農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的經(jīng)濟損失，以達到穩(wěn)定收入水平的作用。然而，在城鎮(zhèn)化和工業(yè)化快速推進的進程中，許多農(nóng)村居民離開農(nóng)村進入城市，外出務(wù)工收入成了他們收入的一項重要來源。務(wù)工所獲得的工資性收入提高不僅減少了農(nóng)民對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收入的依賴，而且可以增加農(nóng)民的風險抵御、損失補償能力。因而，農(nóng)民對農(nóng)業(yè)保險的需求減少、農(nóng)業(yè)保險保費收入規(guī)模減少，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率降低。

地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率具有顯著的提升作用，與預(yù)期估計相符。例如，黑龍江、吉林、河南、山東等農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是當?shù)氐闹匾a(chǎn)業(yè)，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)民數(shù)量多，購買農(nóng)業(yè)保險分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險的需求比較大，有利于增加農(nóng)業(yè)保險保費收入、提高農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率。因此，促進地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的持續(xù)健康發(fā)展，對提高該地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率、縮小農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的區(qū)域差異有重要的促進作用。

自然災(zāi)害受災(zāi)率對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率僅有不顯著的正向作用，與預(yù)期估計不符。可能是由于目前我國農(nóng)民的收入水平普遍還不高，特別是西部邊遠地區(qū)和少數(shù)民族聚居地區(qū)，首先需要解決的是衣、食、住、行等基本溫飽問題，農(nóng)業(yè)保險有效需求較低，限制了農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率。

農(nóng)業(yè)保險前期賠付率對中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率存在顯著的正向作用，與預(yù)期估計不符。農(nóng)業(yè)保險前期賠付率反映了前一期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的風險狀況。前一期遭受的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失對投保人造成的“傷痛”會增加他們當期控制農(nóng)業(yè)風險的需求，購買農(nóng)業(yè)保險的積極性會比較高，進而提高農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率。

?表4 中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率Tobit回歸結(jié)果

四、結(jié)論和建議

本文測度了2007—2017 年期間中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率，分析了各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的區(qū)域差異；然后使用Moran's I指數(shù)對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率進行了空間分析，探尋了農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的空間關(guān)聯(lián)性和區(qū)域聚集特征；最后使用Tobit模型分析了中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的影響因素，據(jù)此得出如下主要結(jié)論：

第一，2007—2017年中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率整體呈現(xiàn)先波動性上升再保持基本穩(wěn)定。其中，大部分年份的全國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的年均值小于1，說明研究期間中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率相對無效。從區(qū)域?qū)用鎭砜?，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率年均值存在東部地區(qū)最高、中部次之、西部最低的格局。

第二，從全局Moran's I 指數(shù)來看，中國省際農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率存在顯著的關(guān)聯(lián)性；從局部相關(guān)性的LISA聚集來看，大部分省份農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率的區(qū)域聚集度比較高，形成了農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率高—高聚集區(qū)和低—低聚集區(qū)，體現(xiàn)了現(xiàn)階段中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展區(qū)域不平衡的特點。

第三，財政支農(nóng)支出、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值和農(nóng)業(yè)保險前期賠付率對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率有顯著正向影響，有助于縮小農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的區(qū)域差異；而農(nóng)民工資性收入對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率有顯著負向影響，自然災(zāi)害受災(zāi)率對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展效率沒有顯著影響。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出如下幾點建議：

第一，不同地區(qū)政府在財政支農(nóng)支出方面差異巨大，加劇了農(nóng)業(yè)保險發(fā)展區(qū)域差異。西部地區(qū)很多農(nóng)民的主要收入來源還是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，迫切需要農(nóng)業(yè)保險提供的風險保障。近年來中央財政大量投入專項扶貧資金、中央基建投資等資金用于幫助貧困地區(qū)脫貧，地方政府或可將其中一部分資金設(shè)立為農(nóng)業(yè)保險保費補貼專項資金，利用這部分資金向當?shù)刎毨мr(nóng)民提供保費補貼。通過這種方式增加地方政府財政支農(nóng)支出，有利于縮小經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)和欠發(fā)達地區(qū)農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展差距。

第二，政府可以因地制宜地進行區(qū)域化農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品設(shè)計和推廣。由于相鄰省份的農(nóng)業(yè)發(fā)展存在相似性，臨近省份可以設(shè)立農(nóng)業(yè)保險共保體，聚集與農(nóng)業(yè)保險發(fā)展有關(guān)的人力資本、物質(zhì)資源和資本資金，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險要素的合理流動。而且，臨近區(qū)域可以共同制定農(nóng)業(yè)保險發(fā)展相關(guān)的財政政策。

第三，我國農(nóng)村居民的保險意識比較淡薄，對農(nóng)業(yè)保險的風險保障功能認同度偏低。當發(fā)生自然災(zāi)害時，他們首先想到的是政府的自然災(zāi)害救濟和補助。加之很多人對風險存在僥幸意識，農(nóng)險購買意識相對有限，應(yīng)當加大農(nóng)業(yè)保險政策的宣傳力度，讓農(nóng)民深刻了解農(nóng)業(yè)保險分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險的重要作用，引導(dǎo)農(nóng)民自愿購買農(nóng)業(yè)保險，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險區(qū)域平衡協(xié)調(diào)發(fā)展。