李燕 成德寧 李朋

摘要：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展由過(guò)度依賴資源消耗向綠色可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)變的重要手段。本文通過(guò)構(gòu)建2001—2015年全國(guó)31個(gè)省份的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出與污染排放面板數(shù)據(jù)，利用GML指數(shù)方法對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算并將其分解為綠色技術(shù)進(jìn)步和綠色技術(shù)效率，然后運(yùn)用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法實(shí)證檢驗(yàn)了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響。主要結(jié)論有：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步有顯著的促進(jìn)作用；農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率有顯著的抑制作用。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)綠色技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)大于其對(duì)綠色技術(shù)效率的抑制作用，從而使得其對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率呈現(xiàn)顯著的促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)；農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率；綠色技術(shù)進(jìn)步；綠色技術(shù)效率

文章編號(hào)：2095-5960（2018）06-0101-08；中圖分類號(hào)：F326；文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引 言

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)取得了舉世矚目的成就，為促進(jìn)世界糧食安全做出了巨大貢獻(xiàn)。農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值從1978年的10275億元增長(zhǎng)到2015年的52779億元（以1978年為基期），年均增長(zhǎng)率為44%；糧食總產(chǎn)量從2003年的430695萬(wàn)噸增長(zhǎng)到2015年的621439萬(wàn)噸，取得了連續(xù)12年增產(chǎn)。但是，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)取得巨大成就的同時(shí)，農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)遭到前所未有的破壞，農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨嚴(yán)峻的形勢(shì)。根據(jù)《全國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)公報(bào)（2015年）》 的統(tǒng)計(jì)，全國(guó)廢水及其污染物排放中，農(nóng)業(yè)污染源占COD排放總量的比例為4806%，是四大污染源占比最高的，而農(nóng)業(yè)污染源占氨氮排放總量的比例為3158%，僅次于城鎮(zhèn)生活污染源占比。農(nóng)業(yè)污染已經(jīng)成為我國(guó)環(huán)境污染的主要來(lái)源。農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的惡化對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和質(zhì)量提高均產(chǎn)生了不利的影響，發(fā)展生態(tài)、環(huán)保的綠色農(nóng)業(yè)成為我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的內(nèi)在要求（金書(shū)秦和沈貴銀，2013）[1]。

農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率是衡量農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的重要指標(biāo)。目前學(xué)者們是主要從財(cái)政支農(nóng)投入（葉初升和惠利，2016）[2]、異質(zhì)型人力資本投資（韓海彬等，2014）[3]、農(nóng)村制度改革（李谷成，2014）[4]等視角分析了影響農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的因素，并提出了綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展的措施，但鮮有文獻(xiàn)研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的關(guān)系。實(shí)際上，綠色農(nóng)業(yè)具有“高投入、高產(chǎn)出、高風(fēng)險(xiǎn)”的特點(diǎn)，對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有著迫切的需求。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)不僅能夠分散農(nóng)戶的自然風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，穩(wěn)定農(nóng)戶的預(yù)期，也會(huì)影響農(nóng)戶采用農(nóng)業(yè)新技術(shù)的行為，改變農(nóng)戶對(duì)化學(xué)中間品投入和農(nóng)業(yè)種植方式，從而影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。自2007年啟動(dòng)中央財(cái)政補(bǔ)貼的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)試點(diǎn)以來(lái)，中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，承保品種覆蓋了全國(guó)所有省區(qū)的農(nóng)、林、牧、漁各個(gè)方面。中國(guó)已經(jīng)成為僅次于美國(guó)的全球第二大農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的快速發(fā)展是否促進(jìn)了我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的提高？它是如何影響農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的？對(duì)這些問(wèn)題的研究，不僅有利于促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)向綠色保險(xiǎn)轉(zhuǎn)變而且對(duì)促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有十分重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。本文首先評(píng)述了相關(guān)文獻(xiàn)，然后利用2001—2015年全國(guó)31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率進(jìn)行估算，接著運(yùn)用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法，實(shí)證檢驗(yàn)了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的機(jī)制。

二、文獻(xiàn)綜述

農(nóng)業(yè)是一個(gè)天然的弱質(zhì)產(chǎn)業(yè)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，農(nóng)戶時(shí)常會(huì)遭受自然風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，為了分散農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)，許多國(guó)家都建立起農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)制度，對(duì)農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)過(guò)程中可能遭到的自然災(zāi)害或經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)所造成的經(jīng)濟(jì)損失提供一定的補(bǔ)償，這是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家扶持農(nóng)業(yè)發(fā)展的通行做法。過(guò)去學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的研究主要集中在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響方面。大部分學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有正向促進(jìn)作用。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)不僅能夠轉(zhuǎn)移農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、對(duì)各類災(zāi)害事故損失進(jìn)行補(bǔ)償，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)保持穩(wěn)定進(jìn)而提高農(nóng)戶生產(chǎn)的積極性（王亞楠，2011）[5]，還能夠有助于農(nóng)民采用更為先進(jìn)但更具風(fēng)險(xiǎn)性的生產(chǎn)工具和技術(shù)，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出（張躍華等，2007）[6]。Hazell[7]（1992）研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)為農(nóng)民提供了增加投資和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的機(jī)會(huì)，轉(zhuǎn)移了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，從而起到提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的作用。周穩(wěn)海[8]（2015）利用河北省2007—2013年11個(gè)市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有顯著的促進(jìn)作用，并且這種作用隨著農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平的增加而增大。

近年來(lái)，隨著農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的出現(xiàn)，許多文獻(xiàn)開(kāi)始對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系展開(kāi)研究。它們主要是從農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)會(huì)改變農(nóng)戶生產(chǎn)決策，直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，從而對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境造成影響這一路徑來(lái)進(jìn)行研究的。例如，Horowitz和Lichtenberg[9]（1996）利用遞歸模型分析了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)美國(guó)中西部玉米種植者農(nóng)用化學(xué)品施用行為的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的農(nóng)場(chǎng)主比沒(méi)有購(gòu)買保險(xiǎn)的農(nóng)場(chǎng)主每畝耕地的氮肥和農(nóng)藥的施用量分別高出19%和21%，除草劑和殺蟲(chóng)劑分別高出7%和63%。鐘甫寧等[10]（2007）利用聯(lián)立方程組實(shí)證分析了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)新疆瑪納斯河流域農(nóng)戶化學(xué)中間投入施用行為的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的農(nóng)戶會(huì)使用較少的農(nóng)藥， 而使用較多的化肥與農(nóng)膜。但也有一些學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)會(huì)降低化學(xué)品投入，如Smiths和Goodwin[11]（1996）運(yùn)用相同的方法分析了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)美國(guó)堪薩斯州麥農(nóng)化學(xué)中間投入品施用行為的影響，研究發(fā)現(xiàn)，購(gòu)買保險(xiǎn)的農(nóng)戶會(huì)減少氮肥投入使用，每公頃減少5美元氮肥投入。這一結(jié)果與鐘甫寧等[10]（2007）的結(jié)論相反，其原因可能是由于二者選擇的樣本不同。不同樣本所處的地理區(qū)位、氣候等特征也會(huì)影響農(nóng)戶要素的使用，從而造成二者的結(jié)論存在差異。還有學(xué)者以化肥和殺蟲(chóng)劑的支出費(fèi)用來(lái)衡量其使用情況，考察農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)對(duì)化肥和殺蟲(chóng)劑使用量的影響，結(jié)果表明農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)會(huì)影響減少肥料和殺蟲(chóng)劑的總支出（Mishra，2005）[12]。如果將二者分開(kāi)來(lái)看，收入保險(xiǎn)會(huì)使化肥支出減少，而殺蟲(chóng)劑的支出增加。此外，也有研究表明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)也會(huì)通過(guò)改變農(nóng)戶生產(chǎn)決策影響農(nóng)產(chǎn)品種植規(guī)模、結(jié)構(gòu)和綠色技術(shù)采用，進(jìn)而影響農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境（羅向明等，2016；陳俊聰和王懷明，2015）[13][14]。

從上述文獻(xiàn)的梳理來(lái)看，有關(guān)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的研究大多集中于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)或農(nóng)業(yè)要素投入的影響方面。少數(shù)學(xué)者如陳俊聰?shù)萚15]（2016）、馬述忠等[16]（2016）關(guān)注到了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，但是他們忽視了農(nóng)業(yè)環(huán)境污染對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響，沒(méi)有真正分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的作用。本文的研究則試圖將農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境污染和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響綜合起來(lái)，分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率之間的關(guān)系。此外現(xiàn)有文獻(xiàn)多以農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度來(lái)表示農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，檢驗(yàn)其與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出或農(nóng)業(yè)污染型投入品的關(guān)系，這從一個(gè)角度分析了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，但無(wú)法全面地反映農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。本文則利用農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)總收入、保險(xiǎn)深度、保險(xiǎn)密度三個(gè)指標(biāo)多方面來(lái)檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響，從而使檢驗(yàn)結(jié)果更全面和可信。

三、我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的測(cè)算

本文參考李谷成[4]（2014）的論文，將化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜與畜禽養(yǎng)殖等殘留和排放的污染納入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率核算框架，把包括這4種方式所殘留和排放的污染非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)率稱為“農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率”（GTFP）。

（一）測(cè)算方法

計(jì)算生產(chǎn)率指數(shù)的傳統(tǒng)做法是首先根據(jù)當(dāng)期基準(zhǔn)構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，然后構(gòu)造方向性距離函數(shù)并據(jù)此計(jì)算每一時(shí)期的決策單元的生產(chǎn)率，其次是求解相鄰兩個(gè)時(shí)期生產(chǎn)率指數(shù)的幾何平均值，并以此來(lái)度量生產(chǎn)率變化從而得到生產(chǎn)率指數(shù)（杜江等，2016）[17]。M指數(shù)是這種計(jì)算方法的典型代表，并且它可以將生產(chǎn)率的變化進(jìn)一步分解為效率變化（TEC）和技術(shù)進(jìn)步（TC）。但是M指數(shù)不具備循環(huán)性，利用線性規(guī)劃方法求解時(shí)甚至可能無(wú)解，為此Pastor等[18]（2005）提出了全局指數(shù)，他們將各決策單元的所有考察時(shí)期作為基準(zhǔn)構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，既可以滿足循環(huán)性又不會(huì)產(chǎn)生無(wú)解的情況，并且允許存在技術(shù)退步。同時(shí)，考慮到中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況，本文采用的是規(guī)模報(bào)酬不變假定下的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率。參考Pastor等[18]（2005）與Oh[19]（2010）的文獻(xiàn)，本文將GML指數(shù)定義為：

GMLtt+1（xt，yt，bt，xt+1，yt+1，bt+1）=1+DTG（xt，yt，bt）1+DTG（xt+1，yt+1，bt+1）（1）

其中，GMLt，t+1表示農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率指數(shù)（GTFP）。DTG（x，y，b）=max{β|（y+βy，b-βb）∈PG（x）}，它是依據(jù)全局生產(chǎn)可能性集合參照集PG得到的環(huán)境方向性距離函數(shù)，PG表示對(duì)每一個(gè)投入向量x都能生產(chǎn)期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的組合（y，b），上標(biāo)T=t，t+1，表示相鄰的兩個(gè)時(shí)期，下標(biāo)G表示當(dāng)期基準(zhǔn)。GML指數(shù)可以進(jìn)一步被分解為綠色技術(shù)效率變化（TEC）和綠色技術(shù)進(jìn)步（TC）：

GMLtt+1（xt，yt，bt，xt+1，yt+1，bt+1）=1+DTG（xt，yt，bt）1+DTG（xt+1，yt+1，bt+1）=TECt，t+1×TCt，t+1（2）

綠色技術(shù)效率變化（TEC）衡量生產(chǎn)單位在t期到t+1期從實(shí)際生產(chǎn)點(diǎn)向生產(chǎn)前沿面靠近；綠色技術(shù)進(jìn)步（TC）是一個(gè)幾何平均值，衡量生產(chǎn)前沿面向外擴(kuò)張的動(dòng)態(tài)變化。GTFP、TEC、TC大于（小于）1分別表示綠色生產(chǎn)率增長(zhǎng)（下降）、綠色技術(shù)進(jìn)步（退步）和綠色技術(shù)效率改善（惡化）。

（二）變量選擇與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文利用2001—2015年中國(guó)31個(gè)省份的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)估算中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率，選取變量的數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

（1）投入變量。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性和參考已有研究的做法，本文中農(nóng)業(yè)投入主要包括勞動(dòng)力、土地、機(jī)械、化肥和灌溉等。勞動(dòng)力投入以第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)表示；土地投入以農(nóng)作物總播種面積表示；機(jī)械投入以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力表示；化肥投入以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥的折純量表示；農(nóng)業(yè)灌溉變量以農(nóng)業(yè)灌溉面積表示。

（2）產(chǎn)出變量。產(chǎn)出變量包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。在本文中，期望產(chǎn)出以2000年不變價(jià)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值表示；非期望產(chǎn)出是指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的各種面源污染物，并根據(jù)陳敏鵬等[20]（2006）的“單元調(diào)查評(píng)估法”與第一次全國(guó)污染源普查（農(nóng)業(yè)普查）公布的系列手冊(cè)，確定農(nóng)業(yè)污染產(chǎn)污單元清單列表。選取的非期望產(chǎn)出變量包括農(nóng)藥殘留、農(nóng)膜殘留、總化學(xué)需氧量（COD）、總磷（TP）、總氮（TN）等污染物。其中化肥的TN、TP污染量根據(jù)《肥料流失系數(shù)手冊(cè)》和“單元調(diào)查評(píng)估法”核算；農(nóng)藥與農(nóng)膜流失與殘留量分別根據(jù)《農(nóng)藥流失系數(shù)》與《農(nóng)田地膜殘留系數(shù)》核算；畜禽養(yǎng)殖排放的COD、TN和TP污染量根據(jù)《畜禽養(yǎng)殖業(yè)源產(chǎn)排污系數(shù)手冊(cè)》核算。

（三）農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的測(cè)算結(jié)果

根據(jù)上述方法和數(shù)據(jù)，本文測(cè)算了2001—2015年全國(guó)31個(gè)省份農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率并將其分解為綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步，如表1所示。從表1中可以發(fā)現(xiàn)：第一，農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率增長(zhǎng)源泉主要來(lái)自于農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步。農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步率年均增長(zhǎng)864%，這與李谷成[4]（2014）計(jì)算的608%比較接近。農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率年均下降412%，李谷成[4]（2014）計(jì)算的結(jié)果為295%。這表明我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展是典型的綠色技術(shù)推進(jìn)型增長(zhǎng)，生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要來(lái)自于“最佳實(shí)踐者”的“最佳實(shí)踐”和生產(chǎn)前沿面向外擴(kuò)張，而“落后者”省份向“最佳實(shí)踐者”的“追趕效應(yīng)”不足。第二，農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率及其分解的變化呈現(xiàn)出較大的省際差異。以全國(guó)綠色生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)率416%為參照，將近一半省份（14個(gè)）位于其上。綠色技術(shù)效率全國(guó)年均降低412%，15個(gè)省份綠色技術(shù)效率位于其上。其中，北京、上海、江蘇、浙江、海南在2001—2015年期間綠色技術(shù)效率不變，天津、河北、遼寧、福建、山東、湖北、廣東、廣西、陜西、青海的綠色技術(shù)效率介于均值和1之間。綠色技術(shù)進(jìn)步的全國(guó)年均增長(zhǎng)率為864%，有9個(gè)省份高于這一均值。

表12001—2015年各省農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率及其分解結(jié)果

省份綠色技術(shù)效率綠色技術(shù)進(jìn)步綠色生產(chǎn)率省份綠色技術(shù)效率綠色技術(shù)進(jìn)步綠色生產(chǎn)率北京100001129111291湖北099161073410644天津096041091710485湖南094881078210231河北096371088210487廣東096651079110430山西095411083010333廣西096091075610335內(nèi)蒙古093931082010163海南100001101611016遼寧096361081410420重慶088351142710096吉林095821077410324四川095371072710231黑龍江094211077910155貴州093761071210045上海100001029410294云南095821076110311江蘇100001083810838西藏085831160809963浙江100001102011020陜西097931075310530安徽095671079710330甘肅095511080310318福建096671100410638青海095971087310435江西095541073510256寧夏096521083110455山東096111085510433新疆093941081110156河南095781081710361全國(guó)均值095881086410416四、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的實(shí)證分析

（一）計(jì)量模型

面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)是可以對(duì)個(gè)體的動(dòng)態(tài)行為進(jìn)行建模，而由于慣性或部分調(diào)整，個(gè)體當(dāng)前行為往往受到過(guò)去行為的影響。考慮到農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率可能會(huì)受到前一期農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響，需要在解釋變量中包含被解釋變量的滯后期。因此，為了考察農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)影響，本文將計(jì)量模型設(shè)定為如式（3）所示的動(dòng)態(tài)面板回歸形式：

lnYk，it=α1lnYk，it-1+α2lnINSUit+∑jβjlnXj，it+ηi+ut+εit（3）

其中，Yk，it為被解釋變量。Yk，it-1為被解釋變量滯后項(xiàng)，用于控制滯后期對(duì)當(dāng)期的影響。INSUit代表農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，是本研究關(guān)注的核心內(nèi)容?？紤]到農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，而農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率較高的地區(qū)也會(huì)有更多的農(nóng)戶購(gòu)買保險(xiǎn)，因而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率互為因果關(guān)系，本文將農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)設(shè)為內(nèi)生變量。Xj，it代表控制變量，是影響農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的其他因素。虛擬變量ηi代表地區(qū)效應(yīng)，μt代表年度效應(yīng)，εit代表隨機(jī)干擾項(xiàng)。k=1，2，3分別表示綠色生產(chǎn)率（GTFP）、綠色技術(shù)效率（TEC）、綠色技術(shù)進(jìn)步（TC）；i=1，2，…，31，代表中國(guó)31個(gè)省（區(qū)，市）；t代表年份；j=1，2，…，6，代表6個(gè)控制變量。

（二）變量選取

（1）因變量。由于本文需要考察農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響及其機(jī)制，因此因變量Y將包括上節(jié)所計(jì)算的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率（GTFP）、綠色技術(shù)效率（TEC）、綠色技術(shù)進(jìn)步（TC）。

（2）核心自變量。為了更加全面地衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，文中選取農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)總收入（INSU1）、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度（INSU2）、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度（INSU3）來(lái)表示農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，多重角度考察農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響。其中農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度用農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)總收入與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之比表示，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度用農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)總收入與鄉(xiāng)村總?cè)丝谥缺硎尽?/p>

（3）控制變量。根據(jù)數(shù)據(jù)可得性并參考相關(guān)研究的做法，本文選取如下自變量：①農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)（X1）。該變量用糧食播種面積占農(nóng)作物播種面積的比重表示。②農(nóng)業(yè)財(cái)政支持（X2）。該變量用各地財(cái)政支出中農(nóng)業(yè)相關(guān)支出所占比重來(lái)表示。③人均收入（X3）。本文以2001年不變價(jià)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值除以鄉(xiāng)村總?cè)丝趤?lái)表示。④受災(zāi)率（X4）。該變量是用各地區(qū)農(nóng)作物受災(zāi)面積表示。⑤農(nóng)民收入構(gòu)成（X5）。該變量用農(nóng)民人均純收入中工資性收入的比重來(lái)表示。⑥農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模（X6）。本文以勞均耕地面積表示。

核心自變量和控制變量的數(shù)據(jù)全部來(lái)自于歷年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》。

（三）研究方法說(shuō)明

由于計(jì)量模型式（3）為動(dòng)態(tài)面板模型，且存在內(nèi)生性，為使實(shí)證結(jié)果更有說(shuō)服力，消除內(nèi)生性可能的影響，本文采用系統(tǒng)廣義矩（以下簡(jiǎn)稱“系統(tǒng)GMM”）來(lái)分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響。由于差分GMM會(huì)損失樣本信息并存在弱工具變量的問(wèn)題，系統(tǒng)GMM在差分GMM估計(jì)方法上再引入水平方程，將滯后差分變量增加為水平方程相應(yīng)變量的工具變量，從而有效解決弱工具變量可能導(dǎo)致的有偏估計(jì)問(wèn)題并消除異方差的干擾，更適用于分析省際面板這類個(gè)體差異較大的樣本。系統(tǒng)GMM需要通過(guò)Arellano-Bond test來(lái)考察擾動(dòng)項(xiàng)是否自相關(guān)，用以判斷系統(tǒng)GMM方法是否適用。此外，它還需要通過(guò)Hansen test判斷是否存在工具變量的過(guò)度識(shí)別問(wèn)題。系統(tǒng)GMM方法對(duì)所使用的工具變量數(shù)有嚴(yán)格的限制，過(guò)多的工具變量會(huì)導(dǎo)致Hansen test無(wú)效。因此，通過(guò)控制工具變量數(shù)，避免統(tǒng)計(jì)量的P值過(guò)高甚至接近1的情況，使其維持在顯著但P值較低的水平上。

（四）實(shí)證結(jié)果分析

表2為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)綠色技術(shù)效率、綠色技術(shù)進(jìn)步的估計(jì)結(jié)果。表2底部為AR（1）、AR（2）和Hansen檢驗(yàn)結(jié)果。其中各模型的AR（1）的概率均小于005且AR（2）的概率均大于005，表明模型存在一階自相關(guān)但不存在二階自相關(guān)性，可以使用系統(tǒng)GMM方法。Hanse檢驗(yàn)的概率也均大于01但不接近1，表明不存在工具變量過(guò)度識(shí)別問(wèn)題，模型所選工具變量合理。從表2中我們可以發(fā)現(xiàn)：

（1）農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步呈顯著正向影響。如表2中第（1）、（2）和（3）列所示，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)總收入、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度增加1%，可促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步分別增長(zhǎng)0017%、0018%和002%。這意味著農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在推動(dòng)“最佳實(shí)踐者”進(jìn)行農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新方面起到了促進(jìn)作用，從而使得農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步隨著農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的增加而增長(zhǎng)。2001—2015年中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入由5243億增長(zhǎng)到37490億。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的增加有利于“最佳實(shí)踐者”省份開(kāi)展農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，為先進(jìn)的綠色技術(shù)研發(fā)和適應(yīng)性改良降低風(fēng)險(xiǎn)，提高預(yù)期收益，推動(dòng)生產(chǎn)前沿面的擴(kuò)張。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠轉(zhuǎn)移農(nóng)戶生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，穩(wěn)定農(nóng)戶的預(yù)期，有利于更為先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)和改良、促使農(nóng)作物產(chǎn)量增加，并推動(dòng)農(nóng)作物的供給曲線向右移動(dòng)。

（2）農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率呈顯著負(fù)向影響。如表2中第（4）、（5）和（6）列所示，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)總收入、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度增加1%，將導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率分別下降001%、0007%和0007%。綠色技術(shù)效率是指農(nóng)戶通過(guò)生產(chǎn)要素和資源的優(yōu)化配置、規(guī)模遞增和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)升級(jí)等動(dòng)力向生產(chǎn)前沿面靠近。農(nóng)業(yè)保費(fèi)總收入反映的是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的總體水平，而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度反映的則是人均保險(xiǎn)水平，保險(xiǎn)深度則反映的是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)占GDP的比重。保費(fèi)總收入、保險(xiǎn)深度以及保險(xiǎn)密度所代表的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率分別下降001%、0007%和0007%，說(shuō)明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率具有顯著的抑制作用，農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率隨著農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平的提升而不斷下降，并且保費(fèi)總收入多表示的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)總體發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率的抑制作用最大。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率的顯著抑制作用說(shuō)明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)阻礙了農(nóng)戶對(duì)生產(chǎn)要素和資源的優(yōu)化配置、其規(guī)模的擴(kuò)張或結(jié)構(gòu)升級(jí)，從而使得“落后”省份無(wú)法向生產(chǎn)前沿面靠近，與“最佳實(shí)踐者”省份差距拉大。

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)綠色技術(shù)效率具有抑制作用，其原因一方面可能是由于我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)存在著保障水平較低、覆蓋率不高以及產(chǎn)品單一等問(wèn)題。就保障水平而言，水稻、玉米、小麥三大糧食作物的保險(xiǎn)保障水平約為300元/畝，僅占農(nóng)戶種植的實(shí)際成本不足75%；而從農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的全國(guó)覆蓋率來(lái)看，水稻、玉米和小麥三大口糧的保險(xiǎn)覆蓋率只有649%、673%和618%?！吨袊?guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)需求調(diào)查報(bào)告》（2014）的結(jié)果顯示，超過(guò)50%的農(nóng)戶認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保額過(guò)低、覆蓋面不高和產(chǎn)品多樣化不足，無(wú)法滿足風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的需求。對(duì)于以小農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)為主的中國(guó)農(nóng)業(yè)來(lái)說(shuō)，小規(guī)模農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避意識(shí)會(huì)更強(qiáng)，在缺乏完善的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)體系的狀況下，農(nóng)戶會(huì)選擇多施用化肥、農(nóng)藥等污染型中間投入品和種植技術(shù)，生產(chǎn)要素配置效率降低，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率下降；另一方面是可能是在“落后者”省份中農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)存在一定的道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇問(wèn)題，其購(gòu)買保險(xiǎn)只是為了獲得補(bǔ)貼，并不會(huì)對(duì)這些綠色技術(shù)后期管理以及其他配套設(shè)施進(jìn)行維護(hù)，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率提高緩慢（柴智慧和趙元鳳，2016）。這些原因使得農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率產(chǎn)生了明顯的阻礙作用。

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率具有顯著的抑制作用，這一結(jié)果并不是說(shuō)不發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)或降低農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，而是要解決農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的結(jié)構(gòu)問(wèn)題以及農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)所存在道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇問(wèn)題。

（3）農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率呈顯著正向影響。如表2中第（7）、（8）和（9）列所示，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)總收入、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度分別增加1%，將導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率增長(zhǎng)0009%、0007%和001%。這說(shuō)明不論是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的總體發(fā)展水平還是人均保險(xiǎn)水平以及保險(xiǎn)在經(jīng)濟(jì)中的比重來(lái)看，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率都具有顯著的正向促進(jìn)作用，農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率隨著農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平的提升而不斷提高，并且人均保費(fèi)所表示的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的促進(jìn)作用最大。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)水平的提高有利于農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，促進(jìn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)朝著綠色可持續(xù)方向轉(zhuǎn)變。從實(shí)證結(jié)果可以看出，由于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)綠色技術(shù)進(jìn)步影響系數(shù)的絕對(duì)值大于對(duì)綠色技術(shù)效率影響系數(shù)的絕對(duì)值，即農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用大于其對(duì)綠色技術(shù)效率的抑制作用，因此農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率仍然具有顯著的正向促進(jìn)作用，即農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠顯著地促進(jìn)農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展。

推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的最佳途徑是同時(shí)推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步和綠色技術(shù)效率增長(zhǎng)，而目前僅實(shí)現(xiàn)了前者這一條途徑。因此未來(lái)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展?jié)摿?yīng)該在于制定出加大力度發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，推出更為多樣化的保險(xiǎn)產(chǎn)品來(lái)促使農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率由抑制作用向促進(jìn)作用轉(zhuǎn)變。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用可變規(guī)模報(bào)酬條件下農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率和分解的農(nóng)業(yè)綠色技進(jìn)步和綠色技術(shù)效率作為因變量，考察農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。由表3的結(jié)果可知，不論是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)總收入還是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度和保險(xiǎn)密度，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步具有顯著正向影響，對(duì)綠色技術(shù)效率具有顯著負(fù)向影響，同時(shí)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步的正向影響大于對(duì)綠色技術(shù)效率的負(fù)向影響，從而使得農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率具有顯著正向影響。這一結(jié)果與表2基本一致，說(shuō)明表2的結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、研究結(jié)論

隨著資源和環(huán)境對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的約束越來(lái)越緊，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展將是未來(lái)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要方向。農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率將資源環(huán)境因素納入到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分析框架中從而對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的修正，是資源環(huán)境約束下農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的重要?jiǎng)恿Γ彩桥袛嘁粋€(gè)國(guó)家或地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色健康可持續(xù)發(fā)展的依據(jù)。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)一方面能夠分散農(nóng)業(yè)的自然風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，另一方面也會(huì)改變農(nóng)戶對(duì)化學(xué)中間品投入和種植方式，從而影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平和農(nóng)業(yè)環(huán)境污染水平。那么農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在近10年里得到迅速發(fā)展，其規(guī)模的擴(kuò)大是否促進(jìn)了農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的提高呢？大量文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)業(yè)污染展開(kāi)了豐富的研究，但鮮有文獻(xiàn)涉及農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響。針對(duì)這一問(wèn)題，本文首先利用GML指數(shù)方法測(cè)算了2001—2015年農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率并將其分解為綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步，然后運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率之間的內(nèi)在關(guān)系。本研究發(fā)現(xiàn)：①農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步有顯著促進(jìn)作用；②農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率具有顯著的抑制作用；③農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)綠色技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用大于綠色技術(shù)效率的抑制作用，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率具有顯著的促進(jìn)作用。

在此基礎(chǔ)上，本文建議：第一，鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)主體創(chuàng)新農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品，滿足農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的多樣化需求；第二，利用政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼將保險(xiǎn)補(bǔ)貼額度與農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)對(duì)接，積極引導(dǎo)和鼓勵(lì)農(nóng)民采用環(huán)保型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，提高 “落后者”省份向生產(chǎn)前沿面靠近的積極性，促進(jìn)農(nóng)業(yè)向高效益、低消耗方向轉(zhuǎn)型。第三，應(yīng)提高中央財(cái)政對(duì)經(jīng)濟(jì)落后省份的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)綠色補(bǔ)貼額度和覆蓋面，為采用農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)的農(nóng)民提供更高的保費(fèi)補(bǔ)貼水平和風(fēng)險(xiǎn)保障水平。

參考文獻(xiàn)：

[1]金書(shū)秦，沈貴銀.中國(guó)農(nóng)業(yè)面源污染的困境擺脫與綠色轉(zhuǎn)型[J].改革，2013（5）：79-87.

[2]葉初升，惠利.農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2016（3）：48-55.

[3]韓海彬，趙麗芬，張莉.異質(zhì)型人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響——基于中國(guó)農(nóng)村面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（5）：105-112.

[4]李谷成.中國(guó)農(nóng)業(yè)的綠色生產(chǎn)率革命：1978-2008年[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2014（2）：537-558.

[5]王向楠. 農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響——來(lái)自2004～2009年中國(guó)地級(jí)單位的證據(jù)[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2011（10）：44-51.

[6]張躍華，史清華，顧海英.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求問(wèn)題的一個(gè)理論研究及實(shí)證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2007（4）：65-75.

[7]Hazell P B R. The Appropriate Role of Agricultural Insurance in Developing Countries[J].Journal of International Development.， 1992， 4（6） ：567-581.

[8]周穩(wěn)海，趙桂玲，尹成遠(yuǎn). 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響效應(yīng)的實(shí)證研究[J].保險(xiǎn)研究，2015（5）：60-68.

[9]Horowitz J K， Lichtenberg E. Insurance， Moral Hazard， and Agricultural Chemical Use in agriculture[J]. American Journal of Agricultural Economics， 1996 ，78（3）：428-438.

[10]鐘甫寧，寧滿秀，邢鸝，等. 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)用化學(xué)品施用關(guān)系研究——對(duì)新疆瑪納斯河流域農(nóng)戶的經(jīng)驗(yàn)分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2007（1）：291-308.

[11]Smith V H， Goodwin B K. Crop Insurance， Moral Hazard， and Agricultural Chemical Use[J]. American Journal of Agricultural Economics， 1996， 78（2） ：428-438.

[12]Mishra A K， Nimonr W， El-Osta H.S. Is Moral Hazard Good for The Environment？ Revenue Insurance and Chemical Input Use[J]. Journal of Environmental Management， 2005， 74（1）：11-20.

[13]羅向明，張偉，譚瑩. 政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的環(huán)境效應(yīng)與綠色補(bǔ)貼模式[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2016（11）：13-21.

[14]陳俊聰，王懷明.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)面源污染：影響因素及其度量——基于聯(lián)立方程組的情景模擬[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2015（5）：34-43.

[15]陳俊聰，王懷明，張瑾. 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展與中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2016（3）：83-88.

[16]馬述忠，劉夢(mèng)恒. 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率了嗎？——基于中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2016（6）：131-144.

[17]杜江，王銳，王新華.環(huán)境全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)：基于DEA-GML指數(shù)與面板Tobit模型的兩階段分析[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2016（3）：65-81.

[18]Paster J， Lovell C A. A Global Malmquist Productivity Index[J]. Economic Letters， 2005，88（2） ：266-271.

[19]Oh D. A global Malmquist-Luenberger Productivity Index[J]. Journal of Productivity Analysis， 2010，34（3） ：183-197.

[20]陳敏鵬，陳吉寧，賴斯蕓.中國(guó)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村污染的清單分析與空間特征識(shí)別[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2006（6）：751-755.

[21]柴智慧，趙元鳳. 農(nóng)作物保險(xiǎn)中農(nóng)戶道德風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生機(jī)理與案例檢驗(yàn)——以內(nèi)蒙古為例[J].保險(xiǎn)研究，2016（12）：85-93.

Does Agricultural Insurance Promote The Improvement of Agricultural Green Productivity in China

LI Yan1， CHEN Dening1， LI Peng2

（1.School of Economics and Management， Wuhan University， Wuhan， Hubei 430072， China；

2.School of International Business， Shanxi Normal University， Xian， Shanxi 710119， China）

Abstract：Agricultural insurance is an important means to promote the transformation of agricultural development from over reliance on resource consumption to green and sustainable development. The article constructs a panel data of agricultural input-output and polluting emission in 31 provinces of the whole country from 2001 to 2015， calculates green productivity of agriculture using GML index and decomposes it into green technical change and green technical efficiency， then empirically tests the influencing mechanism of agricultural insurance on green productivity of agriculture with system GMM. The main conclusions are as follows： agricultural insurance plays a significant role in promoting green technical change of agriculture while it has a significant inhibitory effect on green technical efficiency of agriculture. The promoting impact of agricultural insurance on green technical change of agriculture is larger than the inhibitory impact of agricultural insurance on green technical efficiency of agriculture， which makes it significantly promote green productivity of agriculture.

Key words：agricultural insurance； green productivity of agriculture； green technical change； green technical efficiency

責(zé)任編輯：吳錦丹吳錦丹蕭敏娜常明明張士斌