□王穎冰 陳盛偉

[內(nèi)容提要]政策性農(nóng)業(yè)保險是重要的農(nóng)業(yè)風險管理工具，其在穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面發(fā)揮著重要作用，因此深入研究政策性農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)產(chǎn)效率具有必要性。通過采用DEA模型對山東省17地市農(nóng)業(yè)保險的穩(wěn)產(chǎn)效率進行研究表明，山東省濟南、青島等13個地市全要素生產(chǎn)率仍未達到有效狀態(tài)，其中規(guī)模效率和技術(shù)進步是影響各地市全要素生產(chǎn)率的主要因素。同時，對政策性農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)產(chǎn)效率影響因素的研究表明，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)負相關關系。

一、引言

自從2007年中央對于農(nóng)業(yè)保險進行政策性補貼以來，農(nóng)業(yè)保險取得了快速發(fā)展。2017年,在深入推進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下,《中共中央、國務院關于深入推進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革加快培育農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動能的若干意見》(即“中央一號文件”)從“農(nóng)業(yè)保險擴面、增品、提標”“開發(fā)保險產(chǎn)品”“多渠道籌集資金”等方面對政策性農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展提出了新的要求。為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營提供風險保障，這毋庸置疑是農(nóng)業(yè)保險的基本職能。但是從效率層面看，農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率如何，這種穩(wěn)產(chǎn)效率的影響因素有哪些，有必要進行研究。本文以2015～2018年山東17地級市①的農(nóng)業(yè)保險的相關數(shù)據(jù)作為研究樣本，對各地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率進行測度和分析，并進一步分析農(nóng)業(yè)保險對穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。

二、文獻綜述

回顧國內(nèi)外對農(nóng)業(yè)保險對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響的研究，Van Asseldonk et al(2013)認為農(nóng)業(yè)保險在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)事后補償、穩(wěn)定農(nóng)民增收方面起著關鍵作用，在抵御自然災害、應對市場風險中扮演著重要角色。Akinrinola通過

問卷調(diào)查方式收集了尼日尼亞承保農(nóng)業(yè)保險農(nóng)戶的信息，并分析農(nóng)業(yè)保險與產(chǎn)量的關系，結(jié)果表明農(nóng)業(yè)保險有助于提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和農(nóng)戶信用。尹雷和沈毅(2014)認為農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向促進作用，農(nóng)村金融發(fā)展促進全要素生產(chǎn)率增長主要是通過農(nóng)業(yè)技術(shù)進步效應,而不是農(nóng)業(yè)技術(shù)效率效應。王向楠(2011)以2005-2009年我國307個地級行政區(qū)為研究對象，證實了農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險均會顯著促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加，但是發(fā)現(xiàn)二者協(xié)同作用較弱。肖干和徐鯤(2012)認為在控制其他變量的前提下，農(nóng)村金融發(fā)展的結(jié)構(gòu)、規(guī)模和效率與農(nóng)業(yè)科技進步貢獻率呈正相關關系。周穩(wěn)海等(2014)通過構(gòu)建動態(tài)GMM模型，從災前和災后效應說明了農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民增收的影響力度較小。盧飛等(2017)認為，政策性農(nóng)業(yè)保險通過引導農(nóng)戶生產(chǎn)行為推動產(chǎn)業(yè)增長，是農(nóng)戶增收的重要途徑。代寧等(2017)基于2007-2015年全國31個省份的面板數(shù)據(jù)得出農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平可以顯著促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的提高，但在不同分位下其影響效應存在差別，在較低分位上，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平促進作用較大，隨著分位點的提高，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的促進作用逐漸降低。

基于上述研究，不少學者肯定了農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)發(fā)展的作用。農(nóng)業(yè)保險保費是否真的對穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有積極的作用？效率如何？影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保險效率的因素又是什么？本文將以山東省17個市為例，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行分析進而研究其影響因素，并進一步得出農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率結(jié)論。

三、實證分析

(一)基于DEA 模型的我國農(nóng)業(yè)保險效率測算

1.構(gòu)建模型

(1)數(shù)據(jù)包絡分析法

數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA，Data Envelopment Analysis)的計算方式主要是通過決策單元(DMU)不變?yōu)榛A，用統(tǒng)計的方法來把各個相對有效的要素投放到DEA的生產(chǎn)前沿面上，并通過比較各個DMU的偏離程度來考慮因素之間相對的有效性。

本文采用CCR模型，模型如下：

X為投入變量，Y為產(chǎn)出變量，n為決策單元個數(shù)，為投入松弛變量，為產(chǎn)出松弛變量，θ為決策單元 DMUj0有效值。λ、θ為待解向量。

(2)Malmquist 指數(shù)

Malmquist指數(shù)由Caves和Diewer(1982)首次引入生產(chǎn)率分析領域，并由Fare et al.(1994)進一步發(fā)展，建立非參數(shù)線性規(guī)劃方法。Malmquist 指數(shù)通過構(gòu)造從t到t +1期的Malmquist指數(shù)，分析效率的動態(tài)變化。本文選取 Fare1994年改進后的全要素生產(chǎn)力指數(shù)，其公式如下：

其中，分別表示以 t期為技術(shù)參考時 t期和 t+1期的評價對象的決策單元距離函數(shù)，含義類似。

2.指標選取與模型計算

選取的產(chǎn)出指標為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入，投入指標為保費收入、理賠面積、理賠款、保險密度。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入包括化肥、農(nóng)藥、種子等反映了災后再生產(chǎn)時農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)情況，財政補貼反映了農(nóng)業(yè)保險補貼的支撐力度，補貼占保費收入的80%，同時也反映了保險市場的規(guī)模。理賠面積，理賠款反應了保險賠付的程度，也反映了農(nóng)戶的受災情況，保險密度反映了農(nóng)業(yè)保險的覆蓋率。

表1 投入指標的經(jīng)濟含義

選取山東省17個地級市2015～2018年的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國保險年鑒》以及山東省保監(jiān)局和農(nóng)業(yè)局。運用了Deap2.1軟件，將各數(shù)據(jù)代入得到17個決策單元的農(nóng)業(yè)保險效率值，可得到2018年政策性農(nóng)業(yè)保險農(nóng)民穩(wěn)產(chǎn)效率值。具體詳見表2。

綜合效率反映了被測地級市農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)產(chǎn)效率的綜合水平。如果綜合效率為1，則表明該市農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率DEA有效，處于生產(chǎn)前沿面；如果綜合效率小于1，則表示該市的農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率相對較低。從表2 結(jié)果來看各市的農(nóng)險保費對穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)揮的效用參差不齊，淄博、煙臺、泰安、威海的綜合效率、技術(shù)效率值和規(guī)模報酬均為1，說明農(nóng)業(yè)保險保費的效率較高；濟南、濟寧、日照、聊城的規(guī)模效率在0.9以上，技術(shù)效率和綜合效率較低，說明不但投入的生產(chǎn)要素也沒有達到預定的產(chǎn)出值，而且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理。同時，規(guī)模報酬遞減，說明在既定的農(nóng)業(yè)保險保費水平下，沒有達到生產(chǎn)前沿面。相對來說，其他地級市農(nóng)險保費并沒有對穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)揮良好的效用。表3是根據(jù)2015-2018年來的數(shù)據(jù)得出的全要素生產(chǎn)率的分析圖。

表2 山東省政策性農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)產(chǎn)效率效率評價結(jié)果

表3 2015-2018年山東省各市Malmquist指數(shù)分析結(jié)果

表3結(jié)果顯示，青島、淄博、東營、煙臺、濰坊、濟寧、泰安、威海、萊蕪、臨沂、德州、濱州綜合效率為大于1，則表明近年來該市農(nóng)業(yè)保險對穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有效，處于生產(chǎn)前沿面。17個地級市技術(shù)進步都小于1，都沒有達到技術(shù)有效水平。青島、淄博、煙臺、濟寧、德州的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都增加，說明技術(shù)進步效率低是造成農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低的原因。純技術(shù)效率由綜合效率分解得出，指各市在剔除規(guī)模效率因素的情況的資金使用管理效率，反映的是在最優(yōu)規(guī)模時投入要素的生產(chǎn)效率。泰安、萊蕪因為純技術(shù)效率的低下影響了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平?？梢酝ㄟ^優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的管理方式來提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。規(guī)模效率反映的是實際規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模之間的差距，濟南在純技術(shù)效率達標情況下因為投入生產(chǎn)的規(guī)模導致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的墊底。全要素生產(chǎn)率是指產(chǎn)出總量與全部資源投入量之比，技術(shù)進步率、組織管理率、規(guī)模效率和資源配置效率的變化共同影響了全要素生產(chǎn)率。濰坊、威海、臨沂、濱州的全要素生產(chǎn)率大于1，說明農(nóng)業(yè)保險對于增加農(nóng)戶收入，穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效果顯著。總體來看，山東省大部分地級市全要素生產(chǎn)率仍未達到有效狀態(tài)，規(guī)模效率和技術(shù)進步是主要制約因素。

(二)基于Tobit方法的山東省農(nóng)業(yè)保險補貼穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率影響因素分析

1.模型選取

上文通過DEA 模型，分析了各市的農(nóng)業(yè)保險對穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響效率問題，但是上述因素是如何影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率仍有待進一步討論。本文采用了Tobit方法，以效率值作為因變量、4個投入要素作為自變量進行農(nóng)業(yè)保險農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值影響因素的回歸分析。由于Tobit回歸模型是因變量受到限制的一種模型，DEA 模型計算出來的農(nóng)業(yè)保險效率值在[0，1]之間，它適用于因變量是部分連續(xù)和部分離散分布的數(shù)據(jù)時(因變量的數(shù)值是斷尾(Truncated)或者截斷的情況時)，Tobit模型如下：

被解釋變量Yi為山東省各市的農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率值(i=1，2，3…，17)，解釋變量Ii=(I1財政補貼、I2理賠面積、I3理賠款、I4保險密度)，為未知參數(shù)向量，。被解釋變量以受限制的方式取值：當時，取實際觀測值；當時，觀測值均截取為0。

2.回歸結(jié)果分析

運用STATA 分析軟件，對影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值的因素進行Tobit 回歸分析。結(jié)果如下所示：

表3 農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)產(chǎn)效率影響因素的Tobit 回歸結(jié)果

由表3可知，4個投入變量都在5%的置信水平下顯著，我們根據(jù)彈性系數(shù)來分析對農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值影響程度。保費補貼、理賠面積、理賠款對于農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響成正相關，農(nóng)業(yè)保險的保費進行理賠補貼之后，降低了因災害帶給農(nóng)戶經(jīng)濟壓力，使農(nóng)戶對下一年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有了投資基礎，而不至于因災致貧，惡性循環(huán)，農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動越能維持穩(wěn)定狀態(tài)，為農(nóng)戶再生產(chǎn)提供基本保障。保險密度對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響成負相關相關，這可能是由于以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主的地區(qū)保險密度較高，災害發(fā)生時的受災面積較廣，農(nóng)險的賠付效率達不到農(nóng)戶需求；經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)保險密度較低，保費補貼較好的滿足了農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求。

四、政策建議

(一)提高農(nóng)戶風險意識與保險認知

日照、棗莊等地市的規(guī)模效率低是限制農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)產(chǎn)效率提高的原因。農(nóng)業(yè)保險的規(guī)模效率表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)保險的投保率。農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的認識不足、農(nóng)戶的投機心理是造成農(nóng)業(yè)保險投保率低的主要原因。提高農(nóng)戶風險意識和保險認知水平需要政府、農(nóng)業(yè)保險公司協(xié)同宣傳。農(nóng)業(yè)保險主管部門首先要提高對農(nóng)業(yè)保險的重視程度,充分了解本地區(qū)主要農(nóng)業(yè)風險類型和農(nóng)業(yè)保險發(fā)展情況，針對性的制定農(nóng)業(yè)保險發(fā)展規(guī)劃。農(nóng)業(yè)保險公司可以采用現(xiàn)代媒體傳播技術(shù)，綜合利用互聯(lián)網(wǎng)、電視、廣播、微信公眾號等媒體進行宣傳,有計劃的在農(nóng)村開展農(nóng)業(yè)風險與農(nóng)業(yè)保險講座。

(二)擴大政策性農(nóng)業(yè)保險覆蓋面

濟南、萊蕪、泰安等地市的農(nóng)業(yè)保險技術(shù)進步制約了農(nóng)業(yè)保險穩(wěn)產(chǎn)效率的提高。這些地區(qū)都生產(chǎn)地方特色的農(nóng)產(chǎn)品，如章丘大蔥、萊蕪生姜、肥城大白菜等。政策性農(nóng)業(yè)保險對經(jīng)濟作物的覆蓋還未達到應保盡保的程度，盡管部分特色農(nóng)產(chǎn)品開展了政策性價格指數(shù)保險試點，但開展規(guī)模仍然有限。農(nóng)業(yè)保險技術(shù)進步是指農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新?；谶@些地市的情況，本文建議在有條件的地區(qū)，有針對性地開發(fā)特色農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)業(yè)保險品種，按照先試點、逐步鋪開的方式提高農(nóng)業(yè)保險的覆蓋率。對于新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體發(fā)展較好的地區(qū)，可試點收入保險提高農(nóng)業(yè)保險覆蓋面。

(三)優(yōu)化各級政府的保費補貼制度

聊城、菏澤等地區(qū)的純技術(shù)效率較低，這些地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)占比高，但經(jīng)濟水平和財政收入在山東省排名靠后。要提高這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險的穩(wěn)產(chǎn)效率，需省級政府相關職能部門統(tǒng)籌決策，優(yōu)化各級政府保費補貼制度。省級財政對經(jīng)濟相對欠發(fā)達農(nóng)業(yè)大市實施財政傾斜，合理提高省級財政對這些地區(qū)農(nóng)業(yè)保險保費補貼的比例，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險的保費補貼杠桿作用。同時，省級政府相關部門試點對這類地區(qū)保險機構(gòu)實施農(nóng)業(yè)保險業(yè)務經(jīng)營補貼，積極引導保險公司投身農(nóng)業(yè)保險市場。