左　璇，張　峭

(中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081)

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基于保障指數(shù)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平評(píng)價(jià)
——以北京各區(qū)縣為例

左璇，張峭

(中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081)

當(dāng)前，雖然農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展勢(shì)不可擋，但行業(yè)內(nèi)還未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平，亟待進(jìn)一步研究。根據(jù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平的影響因素構(gòu)建農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用SPSS信度檢驗(yàn)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選，通過主成分分析排序確定權(quán)重，以北京為例實(shí)證測(cè)算。研究結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平基本與該地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相匹配，為進(jìn)一步提高北京各區(qū)縣農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平提供了參考。

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)；保障水平；評(píng)價(jià)；指標(biāo)體系；信度分析；主成分分析；北京

2004年中國(guó)政府首次引入政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)試點(diǎn)，2007年起我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在財(cái)政補(bǔ)貼政策引導(dǎo)下迎來新一輪的發(fā)展高峰。截至2014年底，我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入達(dá)325.8億元，同比增長(zhǎng)6.2%；農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額達(dá)214.6億元，同比增長(zhǎng)2.8%；農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度高達(dá)0.6；涉及的險(xiǎn)種近百種，參保農(nóng)戶超過2億戶次，參保面積超7.3×108hm2[1]。我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展勢(shì)不可擋，已成為僅次于美國(guó)的全球第二大農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)，對(duì)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平評(píng)價(jià)的需求應(yīng)運(yùn)而生。

縱觀國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家，已具備較為完善的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)模式和保障水平。美國(guó)是政府主導(dǎo)參與型農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，聯(lián)邦政府統(tǒng)一制定農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)法律法規(guī)，連同各州政府共同給予農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)相關(guān)的財(cái)政支持和補(bǔ)貼；日本采取政府支持下的相互會(huì)社模式，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)組織為不以營(yíng)利為目的保險(xiǎn)相互社，政府不參與直接管理，僅以立法的形式提供政策和經(jīng)濟(jì)支持；西班牙等歐洲國(guó)家采用政府資助商業(yè)保險(xiǎn)模式，政府對(duì)互助保險(xiǎn)協(xié)會(huì)和再保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)定期供給固定比例的補(bǔ)貼并制定管理政策，由基層的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)商業(yè)機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。

相對(duì)西方發(fā)達(dá)國(guó)家而言，我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)起步較晚，在取得一定研究成果的同時(shí)也存在諸多不足，尤其在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平評(píng)價(jià)領(lǐng)域，大多采用定性的經(jīng)驗(yàn)判斷或?qū)＜乙庖娫u(píng)判，定量的精準(zhǔn)測(cè)算在行業(yè)內(nèi)寥寥無幾。目前我國(guó)衡量保障水平的方法一般是按照穆懷中教授提出的“適度模型[2]”，即該項(xiàng)保險(xiǎn)支出占國(guó)民生產(chǎn)總值的比重，評(píng)價(jià)方式較為單一籠統(tǒng)。筆者欲編制農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，以北京為例采用農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障指數(shù)對(duì)保障水平進(jìn)行定量測(cè)算，具有一定的創(chuàng)新意義。

1　農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障指數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平影響因素

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平影響因素對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建具有導(dǎo)向作用。

從宏觀上看，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平與其所處的時(shí)代、環(huán)境和政策是密不可分的。具體來講，影響因素包括：社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)發(fā)展所處的階段和地位、WTO的政策規(guī)定、再保險(xiǎn)業(yè)務(wù)和農(nóng)共體風(fēng)險(xiǎn)分散能力以及地區(qū)規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。

另一方面，也受到供給和需求因素的影響。供給來自于政府，影響因素有：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；財(cái)政收入；保費(fèi)補(bǔ)貼、惠農(nóng)政策等[3-4]。需求來自農(nóng)戶，主要包括：農(nóng)險(xiǎn)涉及的農(nóng)戶戶次、險(xiǎn)種數(shù)目、區(qū)域范圍；農(nóng)民收入和儲(chǔ)蓄；農(nóng)戶自籌保費(fèi)數(shù)額和比例；農(nóng)戶獲得的保額賠償?shù)取＾r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平的適度，就是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障的“需求”與“供給”在適度水平上的平衡發(fā)展。

1.2指標(biāo)體系的框架

根據(jù)上述農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平影響因素，采用定性分析的方法選取了出現(xiàn)頻率最高、相關(guān)性最小的指標(biāo)，構(gòu)建了包括農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)水平、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障覆蓋面水平、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障效益水平三個(gè)要素在內(nèi)的二級(jí)指標(biāo)體系；其下的三級(jí)指標(biāo)包括：保險(xiǎn)密度、保險(xiǎn)深度、農(nóng)民自籌保費(fèi)比例、農(nóng)民承擔(dān)的保費(fèi)占收入的比例、農(nóng)險(xiǎn)涉及的農(nóng)業(yè)人口占農(nóng)業(yè)總?cè)丝诘谋壤?、農(nóng)險(xiǎn)涉及的險(xiǎn)種占農(nóng)業(yè)總項(xiàng)目的比例、農(nóng)險(xiǎn)覆蓋面積占總耕地面積的比例(或畜牧參保數(shù)量占畜牧總量比例)、保額占保費(fèi)的比例和賠償總額占保費(fèi)的比例(圖1)。

圖1　農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平指標(biāo)框架圖

2　數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)篩選

2.1數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于三種途徑：①文獻(xiàn)、書籍和年度報(bào)告，包括：《中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究》、《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、《中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)社會(huì)責(zé)任白皮書》、《中國(guó)保險(xiǎn)年報(bào)》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[1，5-7]；②網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù):北京市農(nóng)村金融和風(fēng)險(xiǎn)管理信息平臺(tái)、中國(guó)保監(jiān)會(huì)、中國(guó)統(tǒng)計(jì)局；③實(shí)地調(diào)研收集的資料，通過農(nóng)戶問卷調(diào)查、保險(xiǎn)公司實(shí)地考察獲得。表1為2010—2014年我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)。

表1　2010-2014年我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)

2.2指標(biāo)篩選

使用 SPSS信度檢驗(yàn)，采用Cronbach′sα系數(shù)檢測(cè)方法對(duì)各個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性進(jìn)行了測(cè)度。公式如下。

(1)

表2　可靠性統(tǒng)計(jì)量

由表2可知α系數(shù)為0.791，其標(biāo)準(zhǔn)化后的α系數(shù)為0.792，說明量表的信度在合理的區(qū)間內(nèi)，但是表現(xiàn)一般，還有進(jìn)一步優(yōu)化的必要。

表3顯示出將某一個(gè)項(xiàng)目從量表中剔除的情況下，量表的平均得分、方差、每個(gè)項(xiàng)目得分與量表中剩余各項(xiàng)目得分之間的相關(guān)系數(shù)，即以該項(xiàng)目為自變量，剩余其他項(xiàng)目為因變量建立回歸方程的值以及α系數(shù)值[8-9]。從表3中可以看出，保險(xiǎn)深度與其余項(xiàng)目之間的相關(guān)性最高為0.697，并且保險(xiǎn)深度與其他項(xiàng)目的復(fù)相關(guān)系數(shù)也最高為0.999，這表明保險(xiǎn)深度與其余各個(gè)項(xiàng)目之間的關(guān)系最為密切。同時(shí)也可以看出，如果刪除農(nóng)民承擔(dān)的保費(fèi)數(shù)額及所占比例，則其系數(shù)變成了0.805，有所提升，但幅度并不大。因此，保留這9個(gè)三級(jí)指標(biāo)。

2.3指標(biāo)說明

(1)保險(xiǎn)密度

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度=農(nóng)業(yè)保費(fèi)收入/農(nóng)業(yè)人口[9]。反映了該地區(qū)常駐農(nóng)業(yè)人口人均農(nóng)險(xiǎn)保費(fèi)數(shù)額的大小。這一指標(biāo)能夠反映出在該區(qū)域內(nèi)農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的意識(shí)強(qiáng)弱以及農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的人口普及程度。

表3　項(xiàng)總統(tǒng)計(jì)量

(2)保險(xiǎn)深度

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度=農(nóng)業(yè)保費(fèi)收入/農(nóng)業(yè)增加值[10]。能夠體現(xiàn)出一個(gè)國(guó)家的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)在整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位高低[11]。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展水準(zhǔn)和發(fā)展速度都可以通過這項(xiàng)指標(biāo)反映出來。判別某個(gè)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)是否具備發(fā)展?jié)摿?，目前主要采用的衡量指?biāo)就是保險(xiǎn)密度和保險(xiǎn)深度。因此，保險(xiǎn)深度納入農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平評(píng)價(jià)指標(biāo)。

(3)農(nóng)民自籌的保費(fèi)比例

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保費(fèi)一般由中央財(cái)政補(bǔ)貼、地市財(cái)政補(bǔ)貼、區(qū)縣財(cái)政補(bǔ)貼和農(nóng)戶自籌這四部分構(gòu)成。當(dāng)農(nóng)民自籌的比例越小，承擔(dān)的費(fèi)用越低的時(shí)候，農(nóng)民的投保積極性就會(huì)越高，從而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保障能力發(fā)揮的也就越充分。

(4)農(nóng)民承擔(dān)的保費(fèi)占收入的比例

全職農(nóng)民的收入基本依靠農(nóng)林牧副漁這幾大產(chǎn)業(yè)，收入低，勞動(dòng)強(qiáng)度大。但是農(nóng)民的支出項(xiàng)目多，生活壓力大。當(dāng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出占其收入的比例越高的時(shí)候，農(nóng)民的投保意愿就越弱，反之農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)成本越低，越能促進(jìn)農(nóng)戶的投保水平提高。

(5)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障覆蓋面水平

具體包括農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)涉及的險(xiǎn)種、農(nóng)業(yè)人口和覆蓋面積。當(dāng)這三項(xiàng)指標(biāo)越高，說明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障的領(lǐng)域越寬廣，其保障能力就越強(qiáng)，保障水平就越高。但從福利經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來看，政府投入越多，有可能引起資源浪費(fèi)，致使適得其反。

(6)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障效益水平

這一指標(biāo)主要用來衡量農(nóng)民的保費(fèi)投入與獲得的保額補(bǔ)償以及實(shí)際獲得的賠償總額的水平。這是從最終的賠付結(jié)果來看，即農(nóng)民在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)中投入與產(chǎn)出的比例[12]。比例越高說明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的實(shí)際保障程度越高，即農(nóng)民投入的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)得到的實(shí)際賠償能力越強(qiáng)，回報(bào)效益越高，因此農(nóng)民的持續(xù)投保意愿也會(huì)隨之增加。

3　權(quán)重確定

綜合評(píng)價(jià)方法存在許多種，例如主成分分析法、因子分析法、聚類分析法、多層次分析法等，這些評(píng)價(jià)方法各自存在優(yōu)缺點(diǎn)，也適用于不同的場(chǎng)景當(dāng)中，究竟選擇何種評(píng)價(jià)方法需要根據(jù)所評(píng)價(jià)對(duì)象的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)要素以及評(píng)價(jià)目的等因素來選擇[13]。

采用的評(píng)價(jià)方法是首先根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒上相應(yīng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，在各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理的基礎(chǔ)上對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障評(píng)價(jià)指標(biāo)做主成分分析，據(jù)此對(duì)各指標(biāo)的重要程度進(jìn)行排序。最后綜合專家意見并運(yùn)用相關(guān)數(shù)學(xué)工具進(jìn)行計(jì)算來確定指標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)而構(gòu)建農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平評(píng)價(jià)模型。

3.1數(shù)據(jù)的無量綱化處理

由于以上指標(biāo)量綱的差異，無法進(jìn)行直觀的比較。因此要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，公式(2)如下。

(2)

式中：χij代表第i個(gè)樣本第 j 個(gè)指標(biāo)的值， Zij代表數(shù)據(jù)Xij經(jīng)過處理后的值，maxXj表示j個(gè)指標(biāo)中的最大值，minXj表示j個(gè)指標(biāo)中的最小值。經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)，用Z1、Z2…Z9表示，進(jìn)行后續(xù)的計(jì)算。同趨勢(shì)化結(jié)果如表4所示。

表4　變量同趨勢(shì)化處理統(tǒng)計(jì)表

3.2主成分分析法

主成分分析法是指把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)成另一組不相關(guān)的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列。這種方法旨在利用降維的思想，把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)，這些綜合指標(biāo)就是主成分，其中每個(gè)主成分都能夠反映原始變量的大部分信息，且所含信息互不重復(fù)。

表5　主成分解釋原有變量總方差情況

在確定主成分個(gè)數(shù)的時(shí)候，采用 SPSS19.0 統(tǒng)計(jì)軟件，根據(jù)表4變量同趨勢(shì)化數(shù)據(jù)，分別嘗試采用2～4個(gè)主成分進(jìn)行試驗(yàn)，查驗(yàn)所提取的主成分是否能夠包含變量的大部分信息[14]。根據(jù)多次提取的計(jì)算與對(duì)比發(fā)現(xiàn)，當(dāng)提取的主成分個(gè)數(shù)為4時(shí)，可以保持大部分的變量信息。在主成分分析中，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率一般要求達(dá)到85%以上，提取四個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率情況如表5 所示。

由表 5 中所示，從主成分2開始逐項(xiàng)計(jì)算累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，當(dāng)把提取的四個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行加總，得到累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為87.694%，超過了85%信息包含量的要求，可認(rèn)為包含大部分變量的信息。因而，提取四個(gè)主成分對(duì)于解釋農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平是合適的。

提取了四個(gè)主要成分，分別用F1、F2、F3和F4來表示。通過 SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)一步得到農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障評(píng)價(jià)體系中9個(gè)主要評(píng)價(jià)指標(biāo)的得分。采用回歸法估計(jì)主成分得分系數(shù)，并且得出主成分得分系數(shù)矩陣表，如表 6所示。

表6　主成分得分系數(shù)矩陣

根據(jù)表6，可以寫出主成分得分函數(shù)。

F1=-0.17×Z1-0.23×Z2-0.19×Z3+0.18×Z4+0.14×Z5+0.12×Z6+0.19×Z7+0.12×Z8-0.06×Z9；

(3)

F2=-0.07×Z1-0.07×Z2+0.22×Z3+0.10×Z4-0.10×Z5-0.30×Z6+0.16×Z7+0.33×Z8+0.45×Z9；

(4)

F3=0.49×Z1-0.05×Z2+0.04×Z3+0.13×Z4+0.59×Z5-0.45×Z6+0.25×Z7-0.20×Z8-0.08×Z9；

(5)

F4=0.23×Z1+0.38×Z2-0.20×Z3+0.15×Z4+0.56×Z5+0.20×Z6-0.70×Z7+0.81×Z8+0.07×Z9 。

(6)

根據(jù)各指標(biāo)在四個(gè)主要成分下的得分，綜合得出總體得分水平[15]。利用四個(gè)主要成分的方差貢獻(xiàn)率確定為權(quán)重，用F表示綜合主成分得分，計(jì)算公式表示為：

F=46.841%×F1+22.238%×F2+12.21%×F3+6.395%×F4 。

(7)

利用式(7)得出，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障指數(shù)體系各指標(biāo)主成分綜合得分，并根據(jù)得分進(jìn)行排序，計(jì)算結(jié)果如表7所示。

表7　農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障指數(shù)體系各指標(biāo)主成分綜合得分

根據(jù)表7 中各指標(biāo)主成分綜合得分的結(jié)果可見，行業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)可的保險(xiǎn)深度和保險(xiǎn)密度排序靠前，成為衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平的主要因素，所以賦予的權(quán)重應(yīng)該最大。得分為負(fù)的三個(gè)指標(biāo)分別為單指標(biāo)因素，得分較低，排序靠后，在權(quán)重分配中占據(jù)的份額應(yīng)較少。依據(jù)其余各因素得分的高低和重要性排序，綜合專家打分，得到各指標(biāo)權(quán)重如表8所示。

表8　農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障指標(biāo)權(quán)重

4　北京各區(qū)縣農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平

根據(jù)線性加權(quán)公式(8)計(jì)算北京市農(nóng)村金融和風(fēng)險(xiǎn)管理信息平臺(tái)上不同區(qū)縣相同險(xiǎn)種的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)數(shù)據(jù)。

(8)

式中：fx表示綜合評(píng)價(jià)函數(shù)，uj表示第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，xj表示第j個(gè)指標(biāo)無量綱化后的值。

利用上文所構(gòu)建的模型，利用北京市農(nóng)村金融與風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)，從保險(xiǎn)密度、保險(xiǎn)深度、農(nóng)民承擔(dān)的保費(fèi)數(shù)額及所占比例、農(nóng)民承擔(dān)的保費(fèi)占收入的比例、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)涉及的農(nóng)業(yè)人口、涉及的險(xiǎn)種、覆蓋面積、保額占保費(fèi)的比例和賠償總額占保費(fèi)的比例這9個(gè)指標(biāo)的角度對(duì)北京各區(qū)縣的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平進(jìn)行測(cè)算，得到如表9所示的降序排列結(jié)果。

表9　北京各區(qū)縣農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平綜合得分

5　結(jié)論

(1)引入農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障指數(shù)思想，從農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)水平、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障覆蓋面水平、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障效益水平三個(gè)角度構(gòu)建了較為系統(tǒng)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障指標(biāo)體系，并利用SPSS信度檢驗(yàn)篩選指標(biāo)。

(2)采用主成分分析法和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)歷史數(shù)據(jù)確定各指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建線性加權(quán)函數(shù)模型。

(3)通過對(duì)北京各區(qū)縣農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平的測(cè)算與排序，研究發(fā)現(xiàn)北京總體農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平較高，但差距懸殊，基本與該區(qū)縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相適宜。應(yīng)分析造成農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平差異的原因，對(duì)癥下藥，提升該區(qū)縣保障水平。

(4)研究思想和技術(shù)途徑旨在對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平定量評(píng)價(jià)提供一定的科學(xué)參考。

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ZUOXuanandZHANGQiao

(Agricultural Information Institute of Chinese Academy of Agricultural Science, Beijing 100081, China)

Atpresent,althoughagriculturalinsurancedevelopmentisirresistible,withintheindustryhasnotyetformedaunifiedstandardtomeasurethelevelofagriculturalinsurance,whichneedfurtherstudy.Thispaperaccordingtothefactorsthatinfluencethelevelofagriculturalinsurancetobuildagriculturalinsurancelevelevaluationindexsystem,usingSPSSreliabilitytesttoselecttheindicators,throughtheprincipalcomponentanalysisordinationtodeterminetheweights,takingBeijingasanexampleofthecalculation.TheresultsshowthatthelevelofagriculturalinsuranceleveladaptstoagriculturaleconomyinthatregionandprovidesreferenceforfurtherimprovementofeachcountyinBeijing.

agriculturalinsurance;protectionlevel;evaluation;indexsystem;reliabilityanalysis;principalcomponentanalysis;Beijing

2016-04-02

2016-06-08

2014年北京市科技計(jì)劃課題“基于3S技術(shù)的農(nóng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)研究及綜合服務(wù)平臺(tái)建設(shè)應(yīng)用”(Z141100002314007)第一作者簡(jiǎn)介：左璇(1991-)，女，河北石家莊人，碩士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析方面的研究. E-mail:sxauzuoxuan@163.com

張峭(1962-)，男，山西運(yùn)城人，博士，研究員，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)及農(nóng)村金融. E-mail:zhangqiao@caas.cn.

X43;F320.3

A

1000-811X(2016)04-0191-06

10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.034

左璇，張峭. 基于保障指數(shù)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平評(píng)價(jià)——以北京各區(qū)縣為例[J]. 災(zāi)害學(xué)，2016，31(4)：191-195,204. [ZUO Xuan and ZHANG Qiao. Evaluation of Agricultural Insurance Security Level Based on Safeguard Index——Example study of Each County of Beijing[J]. Journal of Catastrophology，2016，31(4)：191-195,204. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.034.]