張云云

(蚌埠工商學院 計算機與數據工程學院，安徽省 蚌埠市 233000)

黨的十九大報告中提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，在此背景下，安徽省人民政府審議通過《安徽省鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018-2022年)》(皖發(fā)〔2018〕35號)，強調推行鄉(xiāng)村振興行動應深入走訪貧困對象。2022年2月22日，《中共中央國務院關于做好2022年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》，即2022年中共中央一號文件發(fā)布。文件中指出在“菜籃子”產品供給方面、鄉(xiāng)村振興金融服務方面及農產品價格風險分散方面與農業(yè)保險息息相關，充分證明保險業(yè)在全面推行鄉(xiāng)村振興中具有特殊意義，能發(fā)揮保險對“三農”的重要支持和保障功能。

本文以2018-2020年安徽省16個城市農業(yè)保險支農效率有關數據為樣本，將各城市農業(yè)保險支農效率進行檢測并作出解析，目前安徽省農業(yè)保險支農效果如何？區(qū)域差異是否明顯？外部因素對農業(yè)保險支農效率是否帶來影響？基于以上問題本文擬采用三階段DEA模型進行分析和研究，以期為安徽省鞏固拓展脫貧攻堅成果，推進鄉(xiāng)村全面振興建言獻策。

1 文獻綜述

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的逐步推進，在此背景下農業(yè)保險支農問題逐漸成為國內學者研究的熱點。在農業(yè)保險支農區(qū)域差異研究上，祝麗麗等[1]根據農業(yè)生產地域特征將153個國家級現代化農業(yè)示范區(qū)分為四個區(qū)域，由分位數回歸結果顯示各區(qū)域農業(yè)保險深度估計值差異較大，并由此提出政府應對農業(yè)保險制度實行分區(qū)域精準管理來縮小農民收入差距；張小東等[2]在農業(yè)保險對農民收入影響區(qū)域差異研究中將全國31個省份劃分為6個區(qū)域，分析結果顯示不同區(qū)域農業(yè)保險對農村家庭經營收入均存在正向影響，但不同區(qū)域影響差異顯著；鄧美君等[3]從省域、綜合經濟區(qū)等視角對我國農業(yè)保險支農效率區(qū)域差異進行分析評價，結果表明我國農業(yè)保險整體支農效率低，區(qū)域差異明顯。

在農業(yè)保險支農效率研究上，曲統(tǒng)昱等[4]采用三階段數據包絡分析法對2018年全國所有省市農業(yè)保險支農效率進行分析，從整體效率值排序來看東部>西部>中部>東北部，地區(qū)之間有著極大的不同，并提出政府應支持地方特色險種的開發(fā)，通過建立互助機制實現區(qū)域效率均衡發(fā)展；張莎莎等[5]采用三階段數據包絡分析法以廣西壯族自治區(qū)14個地市作為樣本分析在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下各市農業(yè)保險支農惠農效率，選取了財政支農力度作為外部環(huán)境因素，結果顯示廣西壯族自治區(qū)各地市從總體來看支農惠農效率較好，規(guī)模效率較高，支農惠農效率呈現區(qū)域差異性，并提出創(chuàng)新農業(yè)保險，實施差異化政策等建議。

綜上所述，國內學者采用三階段數據包絡分析法對農業(yè)保險支農效率進行研究已較成熟，但與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略相結合的文獻較少，由于各省自然條件、經濟發(fā)展、經濟結構等因素的差別，其支農效率不能一概而論?；诖?，本文采用三階段數據包絡分析法分析安徽省16個城市農業(yè)保險的支農效率，為安徽省消除相對貧困、實施全面鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、提高農民生活水平提供理論依據。

2 變量選取與數據來源

2.1 投入產出指標

根據指標變量的可得性、合理性與科學性原則，選取了安徽省16個城市農業(yè)保險投入指標，產出指標和環(huán)境變量指標。

投入指標選取農業(yè)保險密度、農作物播種面積。農業(yè)保險密度是農業(yè)保險保費收入與第一產業(yè)從業(yè)人員數之比，反映了農業(yè)保險的覆蓋情況及農民對農業(yè)保險的重視程度。農作物播種面積反應各地區(qū)對種植土地的投入，農作物播種面積越大，農民對農業(yè)保險的參保需求也就越大[6]。

產出指標選取農業(yè)保險賠付金額、農業(yè)保險保費收入與農村居民人均收入。農業(yè)保險賠付金額是指發(fā)生保險事故后，保險公司按照合同對農民給予的經濟補償。從側面反應保險公司對農業(yè)者的重視程度[7]，具有抵御風險增加農民收入的效應。農業(yè)保險保費收入是投保人為了獲取賠付金額而向保險公司繳納的費用，其多少直接關系到一地區(qū)對農業(yè)的支持力度。農村居民人均收入的高低決定了農村居民生活質量的好壞，在一定程度上反應支農效率的高低。

2.2 環(huán)境變量

環(huán)境變量所選取的指標應該是對農業(yè)保險支農效率影響較大且不受決策單元控制的。本文選取農業(yè)從業(yè)人員數、人口文盲率作為環(huán)境變量。農業(yè)從業(yè)人員數反映一個地區(qū)人力資源投入水平的高低，人數的增加影響農村居民收入，有利于提高農業(yè)保險的覆蓋面[8]。人口文盲率能夠反映一個地區(qū)的受教育程度以及對農業(yè)保險的正確認知程度和接受程度，由于農村教育水平相對滯后，所以選取人口文盲率作為環(huán)境變量。

2.3 數據來源

本文以2018—2020年為研究節(jié)點，數據來源于《安徽統(tǒng)計年鑒》《中國保險年鑒》以及安徽省財政廳獲取指標數據。

3 實證研究和結果分析

3.1 第一階段DEA模型實證分析結果

將原始投入產出數據導入到Deap2.1軟件中，建立安徽省16個城市第一階段DEA模型，具體結果如表1所示。

表1 2018—2020年未調整的安徽省各市農業(yè)保險支農效率值

從整體來看，2018—2020年安徽省各地區(qū)農業(yè)保險支農效果良好，其中阜陽和黃山兩個城市連續(xù)三年技術效率和純技術效率值均為1，表明這兩個地區(qū)農業(yè)保險能很好地支持當地農業(yè)的發(fā)展，資源得到充分運用，處于農業(yè)生產前沿面。從每一年的分析結果中可以看出不同地區(qū)支農效率存在一定的差距，皖南整體支農效率要高于皖北，以2019年為例，該年運行結果顯示16個城市技術效率平均值為0.87，PTE值為0.92，SE值為0.94，說明純技術效率值低于規(guī)模效率值；合肥、蕪湖和馬鞍山PTE值為1，表明這3個城市農業(yè)保險支農效率偏低的原因不是純技術效率引起的；蚌埠、滁州、銅陵等7個地區(qū)的純技術效率值和規(guī)模效率值均小于平均值，說明這7個地區(qū)農業(yè)保險支農效率仍有提升空間。從規(guī)模報酬來看，淮北、亳州、宿州、淮南、銅陵這5個地區(qū)規(guī)模報酬處于遞增水平，說明應加大對這些地區(qū)農業(yè)保險支持力度，進而促進這些地區(qū)農業(yè)生產的發(fā)展，2018年和2020年可做類似分析。

3.2 第二階段SFA回歸結果分析

經第一階段DEA模型測算初始效率之后，可得出各投入變量的松弛變量。因此以農業(yè)保險密度、農作物播種面積作為被解釋變量，以環(huán)境變量農業(yè)從業(yè)人口數、人口文盲率作為解釋變量，采用Frontier4.1軟件計算，所得結論如表2所示。

表2 2018-2020年第二階段SFA回歸結果

由表2可知，2018 -2020年農業(yè)保險密度的LR單邊檢驗高于1%的顯著性水平，農作物播種面接的LR單邊檢驗高于2.5%的顯著性水平，各解釋變量均通過了檢驗，驗證了環(huán)境變量確實對第一階段測算結果造成干擾，故采有必要開展第二階段的檢測。

就單個解釋變量來看，農業(yè)從業(yè)人員數系數為負數，且在1%的顯著水平下通過檢驗，這意味著這一數值的增長對應的松弛變量也會降低，從而有利于提高農業(yè)生產效率。原因在于農業(yè)從業(yè)人員數增加促進農村經濟發(fā)展，使得農業(yè)向多元化方向發(fā)展，從而提高農業(yè)保險的支農效率；人口文盲率系數為正數，表明松弛變量會隨著該變量數值的增加而增加，即人口文盲率的提高會降低農業(yè)保險支農效率。原因在于文盲率代表一個地區(qū)的受教育水平，提高農民受教育程度，也就意味著提高農民的學習能力，則與農民收入相關的勞動技能以及農業(yè)技術能力就會得到提高，進而有利于提高農業(yè)保險支農效率。

3.3 第三階段調整后DEA模型實證分析結果

利用第二階段回歸分析結果，將第一階段中投入變量進行更新后得到全新的投入變量，將其與原先產出值代入第一階段的DEA模型中，再一次采用Deap2.1軟件對效率進行計算，所得結果如表3所示。

表3 2018—2020年調整后的安徽省各市農業(yè)保險支農效率值

通過對比表1和表3可以看出，2018-2020年安徽省技術效率平均值分別由調整前的0.92、0.874、0.935提高到調整后的0.94、0.9、0.952，整體較好。從時間上看，2019年支農效率相對2018稍有下降，2020年又回升到0.952。根據2020年中國保險年鑒數據可知，2019年農業(yè)從業(yè)人數減少，農業(yè)保險賠付金額相對2018年有所減少，從而使得2019年農業(yè)保險支農效率相對2018年有所降低；2020年是全面建成小康社會的收官之年，2020年新冠疫情暴發(fā)之后對各行業(yè)或多或少產生一些影響，但對安徽省的農業(yè)生產影響較小，2020年農業(yè)保險扶貧支農效率較2019年有一定程度的提升。

以2019年為例，調整前后差異較明顯，安徽省各市效率的平均值分別由調第一階段的0.87、0.92、0.94提高到第三階段的0.9、0.94、0.95，說明環(huán)境變量對安徽省支農效率確實產生較大影響，但地區(qū)差異較大。合肥、淮北、亳州、蚌埠等10個地區(qū)的TE值比調整前有所提高，淮北、亳州、宿州等6個地區(qū)PTE值較調整前提高，合肥、宿州、蚌埠等6個地區(qū)SE值較調整前有所提高，馬鞍山市的規(guī)模報酬水平由遞減變?yōu)椴蛔?，黃山市的規(guī)模報酬水平由不變變?yōu)檫f增。從地區(qū)上看，皖南農業(yè)保險支農效率整體高于皖北，皖南地區(qū)規(guī)模效率偏低是限制農業(yè)保險支農效率提升的主要原因，皖北地區(qū)由于地理位置相對較差，各市農業(yè)保險支農效率弱點在于純技術效率不足。

4 結論與建議

本文運用三階段DEA模型對安徽省2018 -2020年16個城市農業(yè)保險支農效率進行評估，結果表明：安徽省農業(yè)保險支農效率整體情況良好，各效率均處于較高的狀態(tài)，為保障農業(yè)生產，增加農民收入起到積極作用，但不同地區(qū)之間支農效率也存在一定的差異性，安徽省南部地區(qū)的支農效率比皖北地區(qū)要高。剔除了外部環(huán)境因素干擾之后，各年各地區(qū)綜合技術效率、純技術效率以及規(guī)模效率值相對于第一階段均有所提升，說明安徽省各城市外部環(huán)境因素確實對農業(yè)保險的支農效率產生重要影響，其中農業(yè)從業(yè)人員數的增加會提高農業(yè)保險的支農效率；人口文盲率系數為正數，表明降低人口文盲率會提高農業(yè)保險支農效率。

2020年安徽省已消除絕對貧困，為鞏固貧困攻堅成果，國家提出全面推行鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。從上述分析中可以看出安徽省農業(yè)保險支農效果顯著，針對安徽省如何推行鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，走安徽特色鄉(xiāng)村振興道路提出以下建議：

第一，因地制宜創(chuàng)新農業(yè)保險產品，防止農民因災返貧。由分析結果中可以得出各城市農業(yè)保險在促進農業(yè)發(fā)展方面存在一定差異。農民收入主要來自農產品銷售，各地區(qū)農產品由于生長環(huán)境等原因容易受自然災害的影響，而農業(yè)保險恰好可以分散這些風險，故各地應積極落實2021年5月安徽省政府辦公廳出臺的《安徽省農業(yè)保險創(chuàng)新發(fā)展若干政策》，結合本地區(qū)的實際情況因地制宜創(chuàng)新保險產品，例如六安等地可開發(fā)油茶特色險種、宣城寧國盛產山核桃可開發(fā)山核桃特色險種、有“中華藥都”之稱的亳州可開發(fā)中草藥特色險種等，從而有效防止農民因災返貧。

第二，提高農民保險意識和參保意愿。鑒于各地區(qū)大多數農業(yè)從業(yè)人員文化程度偏低，愿意主動了解并購買農業(yè)保險的農民非常少。因此要想提高農業(yè)保險支農效率就要把提高農民保險意識作為抓手，整合各渠道加大宣傳力度投入讓更多農民認識農業(yè)保險，提高風險防范意識。嘗試適度加大財政補貼，按比例與投保農戶分擔保費，減輕農民保險負擔，讓他們愿意積極主動購買農業(yè)保險。

第三，吸取精準扶貧經驗，助推鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施。為了實現共同富裕黨和國家一直在不斷探索，從“擺脫貧困”到“精準扶貧”，再到“鄉(xiāng)村振興”，習近平總書記扶貧理念隨著實踐發(fā)展不斷拓展深化。安徽省在精準扶貧上投入大量人力物力及財力，有明確的責任體系，積累了豐富的實踐經驗，涌現出一批實績顯著、貢獻突出的先進典型，如六安市“鐵腿”書記韓慶玲駐村扶貧近10年，帶領村民脫貧。這些人力資源在精準扶貧中發(fā)揮了重要作用，完全可以運用到鄉(xiāng)村振興中。人才振興是鄉(xiāng)村振興的核心，也是鄉(xiāng)村振興有效實施的基礎，借助于精準扶貧經驗，將鄉(xiāng)村振興落到實處，才能實現共同富裕。

第四，發(fā)展農村特色產業(yè)，加速鄉(xiāng)村產業(yè)振興。安徽省地理位置優(yōu)越，自然資源豐富，皖南皖北都有自己的特色農產品，比如懷遠石榴、碭山酥梨、陶辛蓮子等。各地區(qū)特色農產品由于環(huán)境、交通、銷售渠道等原因大多數處于初級農產品銷售階段，沒有形成完整的農產品產業(yè)鏈。為做好鞏固精準扶貧成果與鄉(xiāng)村振興有效銜接，各地區(qū)積極發(fā)揮自身優(yōu)勢，大力發(fā)展特色產業(yè)。比如懷寧縣涼亭鄉(xiāng)積極探索藍莓、紫薯等特色產業(yè)休閑采摘、電商直播等發(fā)展新模式；安慶市虎山鄉(xiāng)變紅薯粉絲為“金絲”，各地區(qū)紛紛走出一條農民增收致富的新道路。