王 韌，潘家寶，陳嘉婧

(湖南工商大學 a.財政金融學院；b.理學院， 長沙 410205)

一、引言

中國是農業(yè)大國，重農固本是安民之基、治國之要。然而，農業(yè)具有天然的弱質性特征，極易受到自然風險、市場風險等多種風險因素的影響。作為重要的支農手段，農業(yè)保險以其特有的風險阻隔和風險補償功能，在保障農民收入、促進鄉(xiāng)村振興、維護國家糧食安全等方面發(fā)揮著重要的作用。自2007年實施保費補貼政策以來，中國農業(yè)保險業(yè)實現了跨越式發(fā)展。2021年已實現農業(yè)保險保費收入965.18億元，提供風險保障4.78萬億元，農業(yè)保險深度達到1.16%，稻谷、小麥、玉米三大糧食作物的農業(yè)保險覆蓋率超過70%，參保農戶達到1.88億戶次，成為全球農業(yè)保險保費規(guī)模最大的國家。

然而，隨著中國農業(yè)現代化的加速發(fā)展，尤其是城鎮(zhèn)化與土地流轉改革的不斷深入，農業(yè)生產主體“二元化”格局逐步凸顯，農業(yè)保險發(fā)展面臨新的環(huán)境。一方面，新型農業(yè)經營主體(包括家庭農場、農民合作社、農業(yè)產業(yè)化龍頭企業(yè)等)數量逐日上升，且在生產高質量農產品、提高農業(yè)效益和發(fā)展競爭力等方面具有明顯優(yōu)勢，已經成為促進農業(yè)現代化發(fā)展的引領力量。數據表明，截至2020年底，全國依法登記注冊的農民合作社總數達到225.1萬家，家庭農場名錄系統填報數量超過300萬個，縣級以上龍頭企業(yè)引領的各類農業(yè)產業(yè)化帶動超過1.2億戶次。另一方面，掌握著大部分耕地的傳統小農經營，是全國糧食生產的主要供給者，其小規(guī)模農業(yè)生產在農業(yè)發(fā)展中的作用依然不可忽視。在這種“二元主體”格局之下，其衍生的農業(yè)保險需求也呈現出明顯的異質性。新型農業(yè)經營主體集約化、規(guī)模化特征使其對風險轉移、經濟補償需求要高于普通農戶，尤其是保障水平提升、農業(yè)保險產品創(chuàng)新等方面有著更具針對性的需求，對收入保險、價格保險、土地流轉履約保險的需求更為迫切；而對普通農戶而言，根據其需求通過提供與之相適應的農業(yè)保險，對保障其生產可持續(xù)性及收入穩(wěn)定，維護糧食供給安全同樣具有重要意義。對此，2021年中央一號文件明確指出要進一步擴大農業(yè)保險覆蓋面，完善風險分散機制，提高保障水平，為推動農業(yè)保險高質量發(fā)展注入能量。因此，如何在農業(yè)保險高質量轉型發(fā)展的背景下，厘清“二元主體”的異質性需求，并為其提供與之相適應的風險管理和保險服務，具有重要的研究價值和現實意義。

二、文獻綜述

與“二元主體”農業(yè)保險異質性需求這一主題相關的研究成果，主要從以下兩方面展開。

(一)農業(yè)保險需求影響因素

農業(yè)保險需求的相關研究成果較為豐富。較早可追溯到Coble等(1996)[1]運用時間序列數據對美國小麥種植戶的作物多重險保險需求進行的研究?？偟膩砜?，影響農業(yè)保險需求的自身因素大致可分為戶主家庭特征和生產特征。在研究戶主家庭特征方面，家庭收入影響保險需求的重要性不容忽視。Kumar等(2011)[2]指出農戶非農收入對家庭是否參與農業(yè)保險決策具有顯著影響。于洋和王爾大(2011)[3]、馬九杰等(2020)[4]也認為家庭收入與農業(yè)保險需求之間顯著正相關。Serra等(2003)[5]研究發(fā)現，當農戶家庭財產與其購買力和抵御風險的能力成正比，家庭資產規(guī)模擴大更利于其購買農業(yè)保險。此外，家庭勞動力人口數也會影響農業(yè)保險需求。韓洪云和孔楊勇(2013)[6]通過研究山核桃種植戶的保險行為指出，雇工人數與農業(yè)保險需求顯著正相關。以及部分學者發(fā)現農戶風險感知水平、農戶的風險規(guī)避態(tài)度、甚至婚姻狀態(tài)均會影響農戶的參保意愿(尚燕等，2020；Menapace et al.，2016；Mukhopadhyay et al.,2019)[7～9]。

除了家庭特征因素外，農戶的生產特征對其農業(yè)保險需求也有重要影響。Quiggin等(1993)[10]基于美國中西部玉米及大豆種植戶的相關數據進行研究發(fā)現，在農業(yè)保險政策下，農民在農作物種植過程中化肥和殺蟲劑的使用量明顯下降，生產性投入與農作物保險之間呈現替代關系。寧滿秀等(2006)[11]研究指出，農業(yè)保險需求與農業(yè)生產投入之間互相關聯，參保前農業(yè)生產投入高的農戶農業(yè)保險需求也更高，而參保后農戶的部分生產要素投入會降低。王韌等(2020)[12]指出，農業(yè)保險需求與農業(yè)產業(yè)化關聯度較高。還有學者考慮了農戶種植行為這一因素，如劉蔚和孫蓉(2016)[13]對2007年中央財政農業(yè)保險保費補貼政策實施前后兩階段進行比較分析發(fā)現，在農險財政補貼下,農業(yè)保險需求與農業(yè)種植結構之間存在著相互制約關系。

除上述農戶自身因素以外，學者們發(fā)現，外部因素對農業(yè)保險需求也會產生重要影響。如Osgood和Shirley(2012)[14]發(fā)現農業(yè)保險產品的保費、險種、靈活性等特征均會在不同程度上影響農戶農業(yè)保險需求。徐亮等(2022)[15]從 WTO 國內支持規(guī)則約束視角認為中國可考慮“分品種施策”推進主糧政策性保險方案等。劉璐等(2016)[16]發(fā)現，預防性財政支農政策對農業(yè)保險需求存在擠入效應,特別是農業(yè)保險保費補貼與農業(yè)保險需求顯著正相關；謝謙和羅健(2019)[17]通過選取國內現有研究農業(yè)保險需求影響因素的 47 篇主要實證文獻綜合分析發(fā)現，農業(yè)保險需求影響因素負向顯著性較多受是否考慮政府補貼這一政策的影響。

(二)“二元主體”農業(yè)保險異質性需求

根據已有的理論研究與相關文獻，“二元主體”的農業(yè)保險需求異質性主要體現在投保行為及產品需求差異兩方面上。就投保行為而言，新型農業(yè)經營主體由于自身經營規(guī)模以及投資規(guī)模均較大，面臨的風險因素更多且更為集中，在風險發(fā)生后其承受的損失遠高于普通農戶，使得農戶對于市場風險的防范將面臨著更大的挑戰(zhàn)(杜志雄和韓磊，2020；葉明華和朱俊生，2018)[18～19]，且由于逆向選擇，種植規(guī)模較大和土地價值較高的農戶對農業(yè)保險的需求也更大(Goodwin，1993)[20]430。針對“二元主體”農業(yè)保險產品需求研究，部分學者發(fā)現傳統的農業(yè)保險產品達不到新型農業(yè)經營主體對多層次風險保障的需求(林樂芬和裴雪舒，2018；Farrin et al.，2015)[21～22]。在工業(yè)化、城鎮(zhèn)化與農業(yè)現代化深入推進的背景下，原有農業(yè)保險政策與農業(yè)保險管理型需求已經出現了不匹配(趙佳和姜長云，2015；鐘甫寧，2016)[23～24]，以“低保額”為保障原則的政策性農業(yè)保險雖然能為“二元主體”農業(yè)風險分散提供基本保障，但難以滿足新型農業(yè)經營主體規(guī)?；a的風險管理需要(王步天和林樂芬，2016)[25]?；诖?，為解決“二元主體”農業(yè)保險產品需求不適配難題，張峭等(2019)[26]從風險保障視角出發(fā)，基于保障水平、效率與貢獻三方面為解決農業(yè)保險保障不充分、不平衡等問題提出“增品擴面提標”等建議。王克等(2018)[27]則認為在創(chuàng)新農業(yè)保險產品的同時，也不能夠忽略對現有主流成本保險的升級，并提出通過完善農業(yè)保險合約、取消或調整分階段賠付規(guī)定等措施提升農業(yè)保險保障水平。晁娜娜和楊氵內華(2017)[28]基于全國農業(yè)保險需求數據進行實證研究，指出不同耕地規(guī)模的經營主體對保產量需求的規(guī)模效應不同，并提出農業(yè)保險供給要根據不同主體的需求來變化，實現從傳統的單一產品向多品種、多保障水平的產品方向轉變。

(三)文獻評述

相關領域研究文獻較為豐富，提供了一系列具有重要價值的學術觀點，為本文的理論研究和定量分析提供了重要參考。但農業(yè)保險異質性需求深層次的內在機理研究及實證分析仍較為缺乏，研究成果仍以宏觀、中觀尺度較多。在土地流轉制度不斷完善的背景下，農業(yè)經營主體已由傳統的小規(guī)模農戶發(fā)展為多種經營主體并存的局面，而現有保險產品創(chuàng)新力度以及保費補貼的“一刀切”做法與日益顯著的經營主體保險需求差異性不匹配，難以滿足各類經營主體對風險保障的迫切需求，農業(yè)保險在要素配置、政策區(qū)分、產品創(chuàng)新等方面要始終圍繞著農戶異質性進行改進。因此，本文沿著“異質性視角—差異性偏好—實證分析—多層次農業(yè)保險機制”這一內在邏輯，試圖對上述不足進行深入的探討，并提出相應的對策建議。

本文的邊際貢獻如下：第一，以往研究農業(yè)保險需求的文獻大多采用區(qū)域或省市級公開數據，而未考慮農業(yè)保險的區(qū)域間發(fā)展不平衡因素[29～30]，本文采用第三次全國農業(yè)普查的農戶大樣本問卷數據進行分析，力求結論更為精準。第二，與以往研究農業(yè)保險需求的文獻相比，本文將經營主體異質性納入考慮，在機制探討與現象解釋上也更加全面，著重研究了兩類經營主體的農業(yè)保險需求差異，為解決農業(yè)生產“二元”主體格局日益加劇所致的保險制度與風險管理需求不匹配這一新問題提供建議。

三、理論分析與研究假設

(一)農業(yè)保險需求影響機制

由于農業(yè)生產具有弱質性，在自然風險可能存在的情況下，Goodwin(1993)[20]433認為農戶通過投保農業(yè)保險來實現收入的期望效用最大化。首先，假設農戶是“經濟理性人”，且購買農業(yè)保險將會對其收入造成影響，并對其投保前后的期望效用進行比較。

在保持農戶投保面積等于種植面積的情況下，農戶不參保的期望效用為：

(1)

農戶參保后期望效用變?yōu)椋?/p>

(2)

在式(1)、(2)中，I0表示農戶初始貨幣財富，I(q)為每畝純收入，p(q)為災后每畝賠償額度，f(q)為產量的概率密度；S、q、q*、a分別表示種植面積、畝產量、理賠臨界產量以及每畝需繳納保費。當EU1(I)

另一方面，依據生產函數

q=f(k,l)

(3)

k、l分別代表每畝投入與勞動力。結合上述公式可得，生產投入與勞動力投入通過作用于生產函數，進而作用于農戶參保的期望效用。

基于期望效用理論可知，生產投入、勞動力投入以及種植面積均會對農戶的保險需求造成影響?？紤]到不同經營主體的生產要素均不相同，王洪波(2016)[31]對影響各類經營主體保險需求的因素進行對比發(fā)現，土地規(guī)模與各類經營主體農業(yè)保險需求都保持正相關，且對于合作社與龍頭企業(yè)的影響效果顯著高于普通農戶；而人員規(guī)模對合作社的保險需求影響為負值，并提出可能是因為人口數量增加時，其自身投保權重未變。張偉等(2013)[32]認為當下農戶收入由農業(yè)收入與非農收入構成，隨著社會經濟快速發(fā)展和工業(yè)化進程不斷深化，農戶的非農收入比重持續(xù)上升[33]，不僅導致自然風險對農業(yè)收入的影響程度降低，還對農業(yè)保險的風險保障功能形成替代效應，降低了農戶對農業(yè)保險需求。新型農業(yè)經營主體由于受教育程度以及家庭人口總數比普通農戶更高，因此其從事非農勞動生產的途徑更為多樣，對純農業(yè)收入的依賴性更低，因此本文預期新型農業(yè)經營主體的農業(yè)保險需求受土地規(guī)模的正向影響更為顯著，受家庭人口的反向影響也更為顯著。Smith和Goodwin(1996)[34]發(fā)現，由于道德風險的存在，農戶投保行為與化肥投入之間存在抑制關系。張哲晰等(2018)[35]進一步研究發(fā)現農戶投保行為對其生產投入的抑制性體現在成本擠占、道德風險和調整資源配置這三方面，一方面，農戶預期投保后能夠得到補償，于是會減少對農業(yè)風險的防范力度，或者在災后不積極作為，具體體現在削減生產資料投入；另一方面，農戶將保費支出歸類于農業(yè)生產成本，導致保費支出與生產資料投入之間存在擠出效應[36]。由于新型農業(yè)經營主體的集約化與規(guī)?；卣鳎滢r業(yè)生產投入往往會高于普通農戶[37]，但由于其自身資產規(guī)模比普通農戶更大，保費投入的擠出效應對其作用效果會相對較弱，因此本文預期農業(yè)生產投入對普通農戶的反向影響更為顯著。綜上本文提出：

假設1：家庭勞動力總數、土地規(guī)模、農業(yè)生產投入對“二元主體”農業(yè)保險需求均有顯著影響。

(二)農戶異質性農業(yè)保險需求

一般而言，由于新型農業(yè)經營主體自身投資規(guī)模與經營規(guī)模均較大，其面臨的自然風險和市場風險會顯著高于普通農戶，繼而產生更強烈的保險需求(葉明華和朱俊生，2018)[19]96。

假設兩類經營主體均為風險厭惡型，風險發(fā)生的概率為p，而新型農業(yè)經營主體遭受風險的概率(p1)高于普通農戶的概率(p2)。I0為農戶初始財富，如果農戶購買農業(yè)保險，現行農業(yè)保險保費為Z，農戶風險發(fā)生后損失程度為L,保險賠償額度為K,則風險發(fā)生后農戶財產為p(I0-Z-L+K),未發(fā)生風險時農戶財產為(1-p)(I0-Z)。

依據經濟學中的消費理論，測度農戶購買農業(yè)保險后所獲得的效用是基于享用該商品過程所獲得的主觀滿足感，可以不考慮保費支出，但保險產品購買量會受到個體收入的約束。因此，農戶購買保額為K的農業(yè)保險所獲效用為其購買保險時的期望效用EU(1)與未購買時的期望效用EU(2)之差：

U(K)=EU(1)-EU(2)

=[pU(I0-L+K)+(1-p)U(I0)]-[pU(I0-L)+(1-p)U(I0)]

(4)

多購買一單位農業(yè)保險所獲得的邊際效用為：

ΔU=U(K+1)-U(K)

=[pU(I0-L+K+1)+(1-p)U(I0)]-[pU(I0-L+K)+(1-p)U(I0)]

=p[U(I0-L+K+1)-U(I0-L+K)]

(5)

顯然，在效用函數滿足U′(I)>0,U″(I)<0的條件下，農戶購買農業(yè)保險的邊際效用大于零，并隨著購買量的增加而遞減。且由于新型農業(yè)經營主體的風險發(fā)生概率(p1)大于普通農戶的風險發(fā)生概率(p2)，新型農業(yè)經營主體購買一單位農業(yè)保險所獲得的邊際效用也大于普通農戶。

考慮到不同經營主體為獲得符合自身保障需求的保險產品而付出的保費水平也不同，因此在將保費支出納入考慮后，基于效用最大化假設：

新型農業(yè)經營主體的期望效用為：

EU(Z,L,K,p1)=p1U(I0-Z-L+K)+(1-p1)U(I0-Z)

(6)

普通農戶的期望效用為：

EU(Z,L,K,p2)=p2U(I0-Z-L+K)+(1-p2)U(I0-Z)

(7)

不同的經營主體均會在Z與L之間進行權衡，以期達到自身期望效用最大化，這種權衡會受到種植規(guī)模、勞動人口、生產投入等多種因素干擾，從而產生多樣化的農業(yè)保險需求。不同經營主體的無差異曲線分別為：

(8)

(9)

顯然，對于p1>p2,在其他條件不變的情況下，式(8)的負斜率小于式(9)，即對于自擔風險部分，新型農業(yè)經營主體對風險變化的靈敏度更高，在保險政策不變時，其對高保障保險的需求大于普通農戶。若p1=p2，即不同經營主體的風險發(fā)生概率相同時，通過合理權衡保費Z與自擔損失L來優(yōu)化保險結構，也會抬高無差異曲線，提升經營主體的效用水平。因此本文提出：

假設2：新型農業(yè)經營主體的農業(yè)保險需求高于普通農戶。

四、數據來源與描述性統計

(一)數據來源

本文數據來源于第三次全國農業(yè)普查微觀樣本數據庫，樣本涵蓋了全國31個省份，剔除無效問卷后，最終所得樣本為1964戶。本文研究對象為農業(yè)經營戶，根據第三次全國農業(yè)普查的口徑，農業(yè)經營戶包括普通農戶和新型經營主體。普通農戶指居住在中國境內(不包含港澳臺地區(qū))，從事農業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)和農林牧漁服務業(yè)的農業(yè)經營戶。新型經營主體指的是農業(yè)經營規(guī)模較大，主要從事商品化經營的農業(yè)經營戶。依據調查問卷中的“您家參加了哪些新型農業(yè)經營組織或形式”問題答案，對參加了新型農業(yè)經營組織的農戶劃分為“新型農業(yè)經營主體”，否則為“普通農戶”。其中屬于普通農戶的有1779戶，占90.6%；新型農業(yè)經營主體有185戶，占9.4%。樣本數據內容囊括了農戶家庭基本情況、確權或經營的耕地情況、農作物種植情況、擁有的農用機械情況、生產經營特征情況等方面的指標。

(二)樣本描述性分析

前文已對“二元主體”農業(yè)保險需求做出了相關假設，為了檢驗這些假設的準確性，本文利用樣本數據進行實證分析，將所選變量進行歸納整理，并對定性變量采取相應賦值操作使其轉變成定量數據，可得到如下描述性分析。

1.戶主個人特征

戶主個人特征包括性別(gen)、年齡(age)與受教育程度(edu)。樣本中普通農戶1779戶，其中男性戶主970人，購買了農業(yè)保險的有565人，女性戶主809人，購買了農業(yè)保險的有484人；新型農業(yè)經營主體185戶，其中男性戶主91人，購買了農業(yè)保險的有71人，女性戶主94人，購買了農業(yè)保險的有79人。在所有年齡段中，50歲以上的農戶參保比例最高，占62.7%；新型農業(yè)經營主體與普通農戶的平均年齡分別為42.97、45.94，對比可得，普通農戶家庭中多為年長者在家務農，而新型農業(yè)經營主體家庭中更多的是年輕人來從事農業(yè)生產經營。依據調查問卷中的“受教育程度”并對其進行賦值分析得到，普通農戶中受教育程度為小學、初中、高中的農戶分別占31.1%、46.3%、12.6%；新型農業(yè)經營主體中受教育程度為小學、初中、高中的農戶分別占29.7%、41.0%、16.7%,對比可得，后者的受教育程度相對于普通農戶更高。

2.戶主家庭特征

戶主家庭特征包括家庭勞動力總數(num)、家庭耕地面積(land)與家庭擁有農用機械數量(agri)。樣本中普通農戶的家庭勞動力總數小于3人的占71%，新型農業(yè)經營主體家庭勞動力總數小于3人的占63.1%；普通農戶中69%的家庭未擁有家庭農用機械，新型農業(yè)經營主體中57%的農戶未擁有家庭農用機械，比較可得，后者的家庭勞動力總數以及家庭資產規(guī)模均高于普通農戶。

3.戶主農業(yè)特征

戶主農業(yè)特征包括機械投入(mach)、技術投入(tech)、農藥投入(med)與種植結構(HHI)。普通農戶中機械投入非0的農戶占31%，技術投入非0的農戶占24.8%，農藥投入非0的的農戶占27.9%；新型農業(yè)經營主體中機械投入非0的農戶占35.7%，技術投入非0的農戶占41.1%，農藥投入非0的農戶占31.4%，比較可得，后者的生產投入要顯著高于普通農戶。

(三)變量的描述性統計

通過對“二元主體”的基本狀況作描述性統計分析，得到其樣本特征如表1所示。新型農業(yè)經營主體的土地規(guī)模相對于普通農戶高出54.17%，因此其面臨的各類風險更大，對風險管理需求較高，導致其農業(yè)保險需求均值比普通農戶高38.14%；且受土地規(guī)模與家庭農機數量的影響，新型農業(yè)經營主體在農業(yè)生產投入方面也普遍更高。普通農戶的種植結構更為單一，因為新型農業(yè)經營主體的種植目的更為多元，且其技術條件與土地資產的支撐，使其能夠種植的農作物類型也更為多樣。

表1 變量定義及描述性統計

五、實證分析

(一)基準回歸

該模型的被解釋變量為“二元主體”的農業(yè)保險需求Yi，依據調查問卷中“您家參與了哪些農業(yè)保險？”的結果，將購買了農業(yè)保險的農戶賦值為1，表示其對農業(yè)保險存在需求；將未購買的農戶賦值為0，表示不存在需求。對于此類離散型二元選擇問題，本文選擇采用Logit二元回歸模型，該模型無需嚴格的假定條件，相比于線性方程具有不受統計假設約束、適用范圍更廣的優(yōu)點。農戶對農業(yè)保險的需求概率為：

(10)

由式(10)可得：

(11)

式(11)為不同經營主體農業(yè)保險需求的概率之比，兩邊同時取自然對數可得：

(12)

其中，xi(i=1，2，3…k)為解釋變量，包括戶主個人特征、家庭基本情況、家庭農業(yè)特征等。

由表2可知，受教育程度對兩類經營主體農業(yè)保險需求的影響均不顯著，進一步的樣本數據分析發(fā)現，兩類農戶受教育程度的分布都集中在小學與初中且分布較為相似，其中，新型農業(yè)經營主體的小學學歷占29.7%，初中學歷占41.0%，而普通農戶的小學學歷占31.1%，初中學歷占46.3%，因此，由于農戶受教育程度分布集中，且普遍為低學歷，使得這一因素對農業(yè)保險需求的影響不顯著。普通農戶的年齡與農業(yè)保險需求正相關，隨著年齡的增大，普通農戶的抗風險能力減弱，對農業(yè)保險的風險分散功能更為依賴；而這一因素對新型農業(yè)經營主體的影響并不顯著，可能是由于新型農業(yè)經營主體的風險分散途徑更多元，使得年齡大小并不會對其抗風險能力造成太大影響。

表2(續(xù))

兩類農戶的家庭勞動力總數均與農業(yè)保險需求負相關，且新型農業(yè)經營主體所受影響更為顯著，家庭勞動力總數越大，意味著能從事的非農勞動生產活動越多，對于農業(yè)的依賴性也就越低，農業(yè)保險需求自然也會減少，與假設1相符。普通農戶的農業(yè)保險需求與土地規(guī)模和農機數量均為正相關，這說明規(guī)?；卣魇沟闷胀ㄞr戶承擔更大的風險，也使其對農業(yè)保險的風險保障需求更為迫切，而土地規(guī)模對新型農業(yè)經營主體農業(yè)保險需求的影響并不顯著，可能是因為新型農業(yè)經營主體的種植規(guī)模普遍較大，其面臨的總風險也遠高于普通農戶，每增加一單位種植規(guī)模所帶來的風險卻遠小于普通農戶，導致耕地規(guī)模并不會顯著影響其農業(yè)保險需求。新型農業(yè)經營主體的機械投入與農業(yè)保險需求負相關，說明機械投入與保費投入存在一定的擠出效應；而兩類農戶的農藥投入均會促進保險需求的增加，可能的原因是農藥在農業(yè)生產中的普及度已經較高，即使存在一定的擠出效應也不會抑制農業(yè)保險需求，且農藥投入量在一定程度上衡量了戶主對農業(yè)生產的重視程度，也導致了農藥投入對農業(yè)保險需求的促進，而新型農業(yè)經營主體由于自身資產規(guī)模大，其保費投入遭受農藥投入的擠出效應更小，使得農藥投入對新型農業(yè)經營主體農業(yè)保險需求的正向影響更為顯著。

(二)Oaxaca-Blinder分解

Oaxaca-Blinder分解是一種常見的差異分解，最初被用來解釋工資差距，隨后被推廣至其他不平等組別之間的比較分析?；谏鲜鯨ogit回歸的基礎，為了進一步對不同經營主體的農業(yè)保險需求進行差異分解，本文選擇采用Oaxaca-Blinder分解法。Oaxaca-Blinder分解法的研究目的主要是分別得出可解釋和不可解釋部分對兩類主體農業(yè)保險需求差異的貢獻程度，其分解過程可分為兩步：第一步，分別估計不同經營主體的保險需求方程，求得解釋變量的估計系數；第二步，添加反事實假設，將保險需求差異的均值作如下分解：

=E(Xu)′(βu-βr)+[E(Xu)′-E(Xr)′]βr

(13)

式(13)中，下標u代表新型農業(yè)經營主體，r代表普通農戶。X為自變量，y代表農業(yè)保險需求，β為各自變量的估計系數。該式前一項表示差異中不能由自變量解釋的部分，本文理解為保險公司的保費補貼水平以及農戶對農業(yè)保險的了解程度與索賠難度等外部因素；后一項表示能由自變量解釋的部分。

根據上述Logit模型的結果，對兩類經營主體的樣本數據進行整體差異分解。根據表3數據可得，組1新型農業(yè)經營主體農業(yè)保險需求均值為0.811，組2普通農戶農業(yè)保險需求均值為0.590，兩組差異為0.221，t值為7.12，且顯著性水平達1%，這表明兩類經營主體對農業(yè)保險的需求存在顯著差異。

表3 異質性農戶農業(yè)保險需求總體差異Oaxaca-Blinder分解

兩類經營主體的整體差異中可解釋部分為0.021，占總體差異的9.5%，即兩類經營主體農業(yè)保險需求差異的9.5%是因文中所選取的戶主特征、家庭特征以及農業(yè)特征等方面的差異導致的。其經濟學含義為：當普通農戶與新型農業(yè)經營主體具有相同的特征因素時，普通農戶的農業(yè)保險需求將提高0.021。說明農業(yè)保險需求除了受到戶主的個人特征、家庭特征與農業(yè)特征的影響外，受外來因素的影響更大。這是因為現階段中國農業(yè)保險的普及程度還較低，保險公司“一刀切”的做法導致了大戶保障水平低、散戶參保難、農業(yè)保險產品供需不適配等局面，且由于技術等原因的限制導致的定損難、理賠難等困局，嚴重影響了農戶的參保積極性；另一方面，政府對農業(yè)保險的推廣力度還不足，在農業(yè)保險推廣過程中，信息傳達不準確、不徹底，使得農戶對農業(yè)保險的認知存在一定的偏誤，這也會對農戶投保意愿造成影響。

(三)PSM檢驗

傾向得分匹配法(Propensity Score Matching, PSM)通過構建“反事實推斷模型”，基于觀測數據來分析變量間因果關系，相對于傳統線性回歸方法，傾向得分匹配法可以較好地處理有偏估計與樣本“自選擇”引起的“選擇偏差”[38]。一般情況下，學界認為在樣本容量充足且考慮足夠多農戶特征變量的條件下能夠得到充分的平衡性以及共同支撐性，本文采用的樣本數據符合該要求。本文采用PSM法，運用模型匹配比較同一農戶在屬于“新型農業(yè)經營主體”和“普通農戶”兩種狀態(tài)下農業(yè)保險需求差異，在其他因素都相同的情況下，引起農業(yè)保險需求差異的唯一原因便是經營主體異質性。同一農戶不可能同時屬于“新型農業(yè)經營主體”和“普通農戶”，得到的結果分別是可觀測與不可觀測的。通過PSM模型尋找家庭條件相似但所屬經營主體類型不同的樣本，匹配比較其農業(yè)保險需求差異，就可以研究經營主體異質性對農業(yè)保險需求的影響。因為PSM既不用提前假定函數形式、參數約束及誤差項分布，也沒有解釋變量嚴格外生的限制條件，因此能夠更好地解決了模型的內生性和偏誤性。根據研究目的，本文參考典型的反事實分析模型，制定虛擬變量Di={0，1}表示農戶i是否屬于新型農業(yè)經營主體，即i=1為屬于，i=0為不屬于。傾向得分匹配法的具體步驟包括：

第一步：選擇變量，估計傾向值；運用Logit回歸估計經營主體類型的傾向得分值(PS)。傾向得分的計算公式為：

(14)

其中，exp(βXi)/[1+exp(βXi)]表示Logistic的累積分布函數，Xi代表一系列能夠對經營主體類型造成影響的變量組合所得的向量，β是樣本中各影響因素對應的系數。

第二步：根據計算得出的PS值，選用合適的匹配方法。匹配方法沒有好壞之分，然而各種匹配方法之間會有測算偏差，因此哪怕是對于一樣的樣本數據，所得結果也可能出現一定的異質性。所以當采取多種不同的匹配方法所得結果相似甚至一致，則表明匹配結果穩(wěn)健，樣本有效性較好。為了提高研究結果的可靠性，本文采取k近鄰匹配(k值設定為3)、卡尺匹配(卡尺設定為0.125)、卡尺內k近鄰匹配以及核匹配四種方法將處理組與對照組進行配對，繪制匹配核密度圖，對配對結果的平衡性和共同支撐假設進行檢驗，通過考察偽R2、偏差均值等從整體上檢驗匹配質量。

第三步：根據配對后的樣本比較處理組和對照組的差異，計算平均處理效應(ATT)。

ATT=E[(Y1i-Y0i)|Di=1]

=E{E[(Y1i-Y0i)|Di=1],P(Xi)}

=E{E[Y1i|Di=1,P(Xi)]-E[Y0i|Di=0,P(Xi)]|Di=1}

(15)

當農戶屬于新型農業(yè)經營主體時Di=1，即為處理組；否則為0，即為對照組。Y1i和Y0i分別表示同一個家庭在屬于新型農業(yè)經營主體和不屬于新型農業(yè)經營主體情況下的農業(yè)保險需求。

值得注意的是，所屬經營主體類型并不是外生變量，而是基于家庭資源和比較優(yōu)勢進行自我選擇的結果；同時除所屬經營主體類型存在差異外，樣本在個人特征和家庭特征方面也具有異質性，然而部分研究都未考慮到樣本選擇偏誤問題，直接估計經營主體差異對農業(yè)保險需求的影響，這會使得所得結果有一定偏誤，且考慮到不可測因素對模型的干擾而造成的內生性問題，基于此，本文將新型農業(yè)經營主體作為“處理組”，普通農戶作為“對照組”，采用PSM法克服樣本的選擇偏誤并進行模型估計與實證分析。

1.共同支撐域與匹配結果分析

為了確保本文所選數據匹配優(yōu)良性，在得到傾向得分值PS后，通過繪制密度函數圖來對匹配后的共同支撐域進行檢查，如圖1所示，兩類農戶的傾向得分在較大范圍上存在重疊，且絕大部分觀察值都在共同范圍之中。此外四種匹配方法中，在樣本損失量最大的情況下，處理組與對照組丟失43個無法匹配的樣本，仍能剩下1921個匹配樣本，意味著樣本匹配效果優(yōu)良。

圖1 農戶傾向得分匹配后的密度函數圖

2.平衡性檢驗

為了確保傾向得分匹配所得結果的準確性，將進一步對協變量的平衡性進行檢驗，由表4可知，樣本經過不同匹配后，解釋變量的標準化偏差均從44%降至11%，總偏誤顯著降低且低于20%；偽R2從0.040降到了0.000～0.003；LR統計量也由匹配前的48.58降到了匹配后的0.19～1.76，均有顯著性的下降。根據以上平衡性檢驗結果可知，本文采用PSM很大程度上縮減了兩組樣本間解釋變量分布的差異，且有效克服了樣本自選擇導致的估計偏誤。

表4 傾向得分匹配前后解釋變量平衡性檢驗結果

3.平均處理效應分析

本文運用四種不同匹配方法，表5測算了農戶異質性對農業(yè)保險需求影響的平均處理效應，不同方法所得計量結果基本相同，進一步表明了樣本數據有著良好的穩(wěn)健性。本文采用四種匹配方法所得平均處理效應的平均值作為最終結果進行分析。經過傾向得分匹配的反事實估計后可知，在考慮了農戶選擇性偏差后，新型農業(yè)經營主體的農業(yè)保險需求較普通農戶高21.0%，與假設2相符。

表5 傾向得分匹配的平均處理效應

表5(續(xù))

(四)穩(wěn)健性檢驗

為驗證研究結論的穩(wěn)健性，確保實證結果可靠，需繼續(xù)進行穩(wěn)健性檢驗。由于本文設定的被解釋變量為農業(yè)保險需求，是一個取值為0和1的二元離散型虛擬變量，因此，采用Probit模型分析經營主體異質性對農戶農業(yè)保險需求的影響。構建的Probit回歸模型如下：

(16)

其中，因變量Y為農戶的農業(yè)保險需求，join對應農戶是否屬于新型農業(yè)經營主體，屬于新型農業(yè)經營主體賦值為1，否則賦值為0。Xi(i=1，2，3…k)為控制變量，包括戶主家庭特征、生產特征等。εi為隨機誤差項。

表6的穩(wěn)健性檢驗結果顯示，經營主體異質性對農戶農業(yè)保險需求影響為正，且在1%水平上顯著，新型農業(yè)經營主體的農業(yè)保險需求比普通農戶高23.6%，與前文描述基本相符，驗證了本文假設檢驗的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗

表6(續(xù))

六、結論與建議

本文基于第三次全國農業(yè)普查數據，從異質性視角對“二元主體”的農業(yè)保險需求及影響因素進行對比分析，研究結果表明：首先，家庭勞動力總數對于兩類經營主體的農業(yè)保險需求均有反向影響，農藥投入對于兩類經營主體的農業(yè)保險需求均有正向影響，且二者都對新型農業(yè)經營主體的影響效應更大；其次，年齡、土地規(guī)模、機械投入、技術投入等因素均對農戶農業(yè)保險需求影響效果顯著，且外部因素在很大程度上也會對農業(yè)保險選擇造成影響；最后，在考慮了選擇性偏差后，新型農業(yè)經營主體的農業(yè)保險需求比普通農戶高21%。據此，本文提出以下建議：

(一)深化農業(yè)保險供給側改革，構建多層次保險體系

一是提供多保障層次的農險產品。隨著“二元主體”格局的加劇，兩類農戶群體對農業(yè)保險的需求也逐漸差異化，在此背景下，農業(yè)保險應充分考慮各類經營主體不同的生產特點，并據此設計出與各類經營主體自身特色相符合的農業(yè)保險產品，從而完善農業(yè)保險險種體系。針對新型農業(yè)經營主體的生產經營規(guī)模大和風險大的特點，為其提供高保費、高保障的保險產品，滿足其對保障水平較高、保障范圍較廣的保險產品的需求；針對普通農戶的生產經營規(guī)模小和分散性的特點，為其提供低保費、低補償的普惠型保險產品，幫助其降低風險的同時達到普惠的目的。二是深入推進“基本險+附加險”模式的發(fā)展。由基本險為農戶提供基本保障，在此基礎上附加不同比例或不同數額的保險額度，為不同層次的風險保障需求者提供差異化保障。三是加強農業(yè)保險與融資、風險等管理手段的聯動。一方面，大力開展“保險+銀行”模式，新型農業(yè)經營主體為擴張生產投資規(guī)模存在大量貸款需求，因此，聯合金融機構推出銀?；訖C制，實現農業(yè)保險風險保障功能與融資功能的結合，克服其資金短缺的困境；另一方面，持續(xù)推進“保險+期貨”模式，根據市場需求創(chuàng)新重要農產品期貨品種的供給，幫助各類經營主體有效規(guī)避農業(yè)生產經營風險，實現風險從自身到期貨市場的轉移。

(二)持續(xù)改進農業(yè)保險支持模式，實施差異化補貼政策

農業(yè)保險財政補貼政策應綜合考慮政府的財政能力、補貼資金的效率性和公平性，杜絕“一刀切”現象。一是對參保農戶實行差異化的保費補貼政策。新型農業(yè)經營主體的生產經營規(guī)模較大、風險聚集程度較高，支付能力較強，對風險保障有更高的需求，而普通農戶的經營規(guī)模較小、農業(yè)風險集中程度較低，支付能力較弱，對農業(yè)保險的需求相對較低。因此，對于需求意愿和支付能力不同的農戶，政府應給予不同的保費補貼，提高對農戶收入的整體保障。具體來看，對于支付能力較弱的普通農戶而言，可以適度提高保費補貼比例或者采取免除保費的方式，確保普通農戶對農業(yè)保險的可獲得性，促進保險公平；對于風險程度較高的新型農業(yè)經營主體而言，應根據其風險保障需求的不同提供差異化的保費補貼比例，對風險保障水平較高的產品應給予相對較低的保費補貼比例。二是實現“基本險”與“附加險”補貼差異化。對選擇“基本險”的農戶提供較高比例的保費補貼，以滿足農戶的基本保障水平；對于選擇“基本險+附加險”的農戶，根據地方財政能力與農業(yè)發(fā)展目標來提供相應的補貼支持，提升補貼資金的使用效率。三是擴大農業(yè)保險的補貼范圍。新型農業(yè)經營主體已然成為推動農業(yè)現代化發(fā)展的中流砥柱，因此，為更好地推進新型農業(yè)經營主體的發(fā)展，應加大對其幫扶力度，特別是對于農糧加工主體應加大財政補貼傾斜力度，同時將收入保險等產品納入財政補貼范圍，最小化其生產經營損失，從而實現農業(yè)高質量發(fā)展。

(三)促進農業(yè)保險科技升級，提升多元化保險服務技術

傳統的農業(yè)保險服務技術基本能滿足普通農戶對于保險服務的需求，但是新型農業(yè)經營主體的經營規(guī)模與資產規(guī)模更大、組織形式更復雜，不管是在保前的承保核保環(huán)節(jié)、保中的風險監(jiān)測環(huán)節(jié)，還是在保后的查勘理賠等環(huán)節(jié)，都對農業(yè)保險服務水平提出了更高的要求。因此，為滿足新型農業(yè)經營主體對保險服務的多元化需求，應加強科技賦能，大力發(fā)展5G技術、物聯網、衛(wèi)星遙感等數字化技術，實現向天空地一體化數字農業(yè)保險經營模式的轉變，進而全面提升服務標準。在保前利用衛(wèi)星遙感數據完成精準驗標工作，對承保標的進行信息化管理，為其風險評估與費率厘定提供科學的數據支持，努力克服農業(yè)保險經營過程中存在的信息不對稱難題；在保中基于“天”(衛(wèi)星遙感)、“空”(無人機)、“地”(地面勘察)一體化體系所提供的實時數據，進行農情監(jiān)測、按圖風控等服務，提升對農業(yè)保險承保標的的風險分析能力與管控能力；在保后應用智能化農險服務平臺進行遠程查勘定損、按圖理賠服務，工作人員無需實地進行查勘，大大縮減了服務成本，提升了農業(yè)保險的理賠效率。