李琴英 陳芮格

(鄭州大學(xué) 商學(xué)院，河南 鄭州 450001)

政策性農(nóng)業(yè)保險對于保障農(nóng)民收益、推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化以及促進(jìn)鄉(xiāng)村振興等具有重要作用。近年來我國農(nóng)業(yè)保險保持較高的增速，2007～2018年農(nóng)業(yè)保險保費收入年均增長率為46.6%。從邊際原理角度看，農(nóng)業(yè)保險作為一項金融資本，其持續(xù)投入可能會對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的促進(jìn)作用逐漸減弱。那么我國的農(nóng)業(yè)保險目前是否已達(dá)到量的最優(yōu)規(guī)模，進(jìn)而轉(zhuǎn)向重質(zhì)的結(jié)構(gòu)調(diào)整呢？厘清這一問題有助于判斷當(dāng)前不同地區(qū)農(nóng)業(yè)保險所處的發(fā)展階段，進(jìn)而為不同地區(qū)合理確定農(nóng)業(yè)保險發(fā)展目標(biāo)提供理論依據(jù)和實踐指導(dǎo)。

一、理論分析與研究假說

政策性農(nóng)業(yè)保險的基本功能是分散風(fēng)險和經(jīng)濟補償，派生功能有防災(zāi)減損、監(jiān)督風(fēng)險等。無論災(zāi)害事故是否發(fā)生，農(nóng)業(yè)保險會通過兩種途徑影響產(chǎn)出:一是保險公司作為供給方，為了督促農(nóng)戶進(jìn)行日常生產(chǎn)管理及防范道德風(fēng)險，會在保險期間為農(nóng)戶提供防災(zāi)建議，有利于提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。二是對農(nóng)戶來說，一方面道德風(fēng)險的存在可能使其投保后疏于風(fēng)險防范，進(jìn)而降低農(nóng)業(yè)產(chǎn)出；另一方面，購買農(nóng)業(yè)保險會穩(wěn)定農(nóng)戶對未來生產(chǎn)的預(yù)期，對其生產(chǎn)行為產(chǎn)生以下影響：(1)提高生產(chǎn)技術(shù)。農(nóng)業(yè)保險有助于農(nóng)民采用更先進(jìn)的生產(chǎn)工具和技術(shù)，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。(2)擴大生產(chǎn)規(guī)模。投保農(nóng)戶認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險可以規(guī)避自然風(fēng)險帶來的損失，所以會改變種植決策，擴大種植面積，增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。(3)調(diào)整生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。投保農(nóng)戶更傾向于種植被保險農(nóng)作物，使專業(yè)化水平上升，進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

此外，如果發(fā)生了災(zāi)害事故，保險公司會及時提供減損措施。若災(zāi)害導(dǎo)致的損失達(dá)到補償要求，投保農(nóng)戶會按一定比例獲得直接經(jīng)濟補償，這使農(nóng)戶有資金進(jìn)行下一期生產(chǎn)，以保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性，有利于農(nóng)業(yè)可持續(xù)性發(fā)展。

本文基于邊際原理，選取滿足邊際產(chǎn)品為正且邊際產(chǎn)品遞減規(guī)律的C-D生產(chǎn)函數(shù)，探討農(nóng)業(yè)產(chǎn)出最大化時農(nóng)業(yè)保險的最優(yōu)規(guī)模問題。

假設(shè)π=y-c，其中，π表示利潤，y表示產(chǎn)出，c表示成本，y和c可表示為某一個或幾個變量的函數(shù)，可視為(x1,x2…xn)的函數(shù)，則利潤最大化的條件為：

(1)

(2)

C-D生產(chǎn)函數(shù)的基本形式為：

Y(t)=A(t)K(t)αL(t)β

(3)

公式(3)中，0<α，β<1，Y、A、K和L分別代表農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平、農(nóng)業(yè)資本投入和農(nóng)業(yè)勞動力投入。由于公式中沒有農(nóng)業(yè)保險這一項，通過文獻(xiàn)搜索發(fā)現(xiàn)，韋伯等通過理論分析和Hausman檢驗證出，保險作為一項金融工具，也是一種金融資本投入，投保可以減少潛在損失的可能性，其風(fēng)險分散和損失補償功能對經(jīng)濟各部門的增長都有重要作用[1]。因此將代表金融活動對經(jīng)濟增長作用的Z(t)作為內(nèi)生解釋變量引入，提出修正的C-D生產(chǎn)函數(shù)。

Y(t)=Z(t)A(t)K(t)αL(t)β

(4)

其中，

A(t)=A(0)exp(gt)

(5)

Z(t)=Z(0)exp(AIN)

(6)

Z(t)用農(nóng)業(yè)保險(AIN)來表示，因為短時間內(nèi)技術(shù)水平不變，故將A(t)視為常數(shù)。對等式兩邊同時取對數(shù)，降低數(shù)量級以及減小異方差變?yōu)榫€性模型。

lnY(t)=lnZ(t)+lnA(t)+?K(t)+βL(t)

(7)

lnY(t)=Z(>0)*AIN+β0+?K(t)+βL(t)

(8)

lnY=β0+β1AIN+?K(t)+βL(t)

(9)

依據(jù)邊際原理，農(nóng)業(yè)保險作為一種生產(chǎn)要素，其投入的增加會帶來農(nóng)業(yè)產(chǎn)出邊際產(chǎn)量的下降，存在農(nóng)業(yè)保險最優(yōu)規(guī)模點。因此，本文選擇引入農(nóng)業(yè)保險的平方項，即公式(10)，模擬倒U型曲線，計算最優(yōu)規(guī)模點：

lnY=β0+β1AIN+β1AIN2+?K(t)+βL(t)

(10)

基于上述理論分析，本文提出如下假說：農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有顯著正向影響，但隨著農(nóng)業(yè)保險投入不斷增加，其對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的促進(jìn)作用逐漸下降，且農(nóng)業(yè)保險存在最優(yōu)規(guī)模。

二、變量選擇與模型設(shè)定

(一)變量選擇

1.被解釋變量

農(nóng)業(yè)產(chǎn)出(AP)。參考周穩(wěn)海和趙桂玲的研究[2]，選擇用農(nóng)林牧漁業(yè)增加值來表示，并用農(nóng)林牧漁業(yè)增加值指數(shù)進(jìn)行平滑處理。一方面剔除價格因素以反映農(nóng)業(yè)的實際產(chǎn)出，另一方面用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值間接表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)量，克服了農(nóng)業(yè)產(chǎn)量計量單位不一致問題。農(nóng)林牧漁業(yè)增加值是其現(xiàn)價總產(chǎn)值扣除現(xiàn)價中間投入后的余額，是農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的最終成果，能客觀反映投入、產(chǎn)出、效益、速度、收入及對社會貢獻(xiàn)等情況。與總產(chǎn)值比較，增加值避免了中間產(chǎn)品的重復(fù)計算，消除了總產(chǎn)值計算時的重復(fù)因素，計算結(jié)果是社會最終產(chǎn)品的價值。

2.核心解釋變量

(1)農(nóng)業(yè)保險深度(INSP)。參考財政部《關(guān)于加快農(nóng)業(yè)保險高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》中“農(nóng)業(yè)保險深度=保費/第一產(chǎn)業(yè)增加值”，用農(nóng)業(yè)保險保費收入/第一產(chǎn)業(yè)增加值來衡量。農(nóng)業(yè)保險保費收入是衡量農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)保險保費收入越多，代表該地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險規(guī)模越大，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平越高，農(nóng)戶的防災(zāi)減損意識越強，理論上來說對農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出有正向促進(jìn)作用。因此，在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上[3]，選擇農(nóng)業(yè)保險深度這一指標(biāo)作為核心解釋變量。

(2)農(nóng)業(yè)保險深度的平方項(INSP2)。通過引入平方項進(jìn)一步考察農(nóng)業(yè)保險是否存在最優(yōu)規(guī)模，并探討農(nóng)業(yè)保險對產(chǎn)出增加的促進(jìn)作用是否存在遞減規(guī)律：在保險深度較低地區(qū)，農(nóng)業(yè)保險對產(chǎn)出的增加有正向促進(jìn)作用，在保險深度較高地區(qū)，其促進(jìn)作用變小。

3.控制變量

在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上[4][5][6]，本文選取如下控制變量(見表1)。

表1 變量匯總表

(1)農(nóng)業(yè)保險賠款支出的滯后一期(L.AR)。當(dāng)年的賠款支出會在下一年影響農(nóng)民的生產(chǎn)，因此選取其滯后一項引入方程。其作用方向不確定，取決于農(nóng)戶行為，一方面農(nóng)戶可能因當(dāng)年受災(zāi)害比較嚴(yán)重，賠款支出不足以恢復(fù)下一年的生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出就會下降；但如果保險賠償額足以使農(nóng)戶維持生產(chǎn)或者獲得額外收益，就會擴大種植規(guī)模，使農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加。

(2)人力資本(AN)。用農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)表示。一般來說，從業(yè)人數(shù)增加對產(chǎn)出有正向促進(jìn)作用，但隨著農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步，人力資本的邊際產(chǎn)出在降低，因此其作用方向不確定。

(3)主要農(nóng)作物播種面積(AA)。影響產(chǎn)出的兩個重要因素是畝產(chǎn)量和播種面積，在短時間內(nèi)農(nóng)業(yè)科技促進(jìn)畝產(chǎn)量提高有限的情況下，播種面積是影響產(chǎn)出的一項重要因素。

(4)農(nóng)林牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投資(AF)。除了人力資本以外，固定資產(chǎn)投資也是生產(chǎn)函數(shù)中的一個投入指標(biāo)，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出有促進(jìn)作用。

(5)農(nóng)用化肥和農(nóng)藥使用量(AC)?；屎娃r(nóng)藥使用量對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出是一把雙刃劍，需要控制在一定范圍才能發(fā)揮正向作用，因此加入此變量可以考察此區(qū)域的化肥和農(nóng)藥使用量是否合理。

(6)農(nóng)業(yè)機械總動力(AM)。反映的是現(xiàn)代機械化水平程度，一般來說，機械化水平越高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出越高。

(二)數(shù)據(jù)采集

本文數(shù)據(jù)為河南省18個地市2007～2018年的面板數(shù)據(jù)，農(nóng)林牧漁業(yè)增加值、農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)、主要農(nóng)作物播種面積、農(nóng)林牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投資、農(nóng)用化肥和農(nóng)藥使用量和農(nóng)業(yè)機械總動力來自2008～2019《河南省統(tǒng)計年鑒》，農(nóng)業(yè)保險保費收入和農(nóng)業(yè)保險賠款支出來自于2008～2019《中國保險年鑒》。

表2是變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果，農(nóng)林牧漁業(yè)增加值的最大值和最小值分別為6.182和2.697，均值為4.864，說明平均農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平較高，如南陽、信陽、周口、駐馬店、商丘5個農(nóng)業(yè)大市的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出均位居前列。農(nóng)業(yè)保險深度的最大值和最小值分別為1.800和0.001，均值為0.355，保險發(fā)展水平普遍偏低。由于農(nóng)業(yè)保險規(guī)模與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的體量相差較大，所以從農(nóng)業(yè)保險深度這一相對指標(biāo)來看，信陽、周口、商丘等農(nóng)業(yè)大市的保險發(fā)展水平遠(yuǎn)低于鄭州、鶴壁、濟源等非農(nóng)業(yè)大市。另外，農(nóng)業(yè)保險賠償支出的最大值和最小值分別為-2.996和5.901，標(biāo)準(zhǔn)差為1.597，波動較大。

表2 變量的描述性統(tǒng)計分析

(三)模型設(shè)定

結(jié)合理論分析推導(dǎo)的C-D生產(chǎn)函數(shù)公式(10)，農(nóng)業(yè)保險AIN在本文中用農(nóng)業(yè)保險深度表示，并將上文選取的控制變量帶入上述模型，即可得到本文所使用的計量模型公式(11)：

lnAPit=β0+β1Inspit+β2Insp2it+βklnXit+μi+δt+εit

(11)

其中，i表示城市，取值為1～18；t表示年份，取值為2007～2018；APit、Inspit、Insp2it分別表示河南省第i個市t年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、農(nóng)業(yè)保險深度和農(nóng)業(yè)保險深度的平方；Xit代表各個控制變量第i個市t年的相應(yīng)取值；μi表示個體效應(yīng)，δt表示時間效應(yīng)，εit為隨機干擾項。

三、結(jié)果分析

(一)實證分析

本文采用靜態(tài)面板數(shù)據(jù)估計方法，模型選擇的操作步驟為：首先，分別運用混合最小二乘法、固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)三種模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行估計；其次，固定效應(yīng)模型的F test that allui=0檢驗的F值為81.80，p值為0.0000，顯著拒絕原假設(shè)，即相對混合最小二乘法，固定效應(yīng)模型更適合；由BP(LM)檢驗的值為399.86，p值為0.0000可得出，隨機效應(yīng)模型優(yōu)于混合最小二乘法；最后，Hausman檢驗值為54.07，p值為0.000，所以應(yīng)該拒絕隨機效應(yīng)而選擇固定效應(yīng)，且通過Ramsey’s RESET檢驗得出顯著拒絕原假設(shè)的結(jié)論，說明模型中應(yīng)該包括平方項。估計結(jié)果見表3。

表3 混合最小二乘法、固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)估計結(jié)果

從表3各變量的估計系數(shù)來看，核心解釋變量農(nóng)業(yè)保險深度在三個模型中均在1%的顯著性水平上顯著。而核心解釋變量農(nóng)業(yè)保險深度的平方項在混合最小二乘法中的顯著性水平為10%，在固定效應(yīng)模型中的顯著性水平為5%，在隨機效應(yīng)模型中不顯著。其余控制變量在三個模型中的顯著性也存在差別。本文最終選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計，并使用逐步回歸法保證結(jié)果的穩(wěn)健性。

表4報告了農(nóng)業(yè)保險深度和農(nóng)業(yè)保險深度平方項對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響的估計結(jié)果。為了便于比較分析，第(1)列是在未控制任何變量的情況下，農(nóng)業(yè)保險深度及其平方項對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響的估計結(jié)果，第(2)～(4)列進(jìn)一步依次加入農(nóng)業(yè)保險賠款支出的滯后一期、農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)、主要農(nóng)作物播種面積、農(nóng)用化肥和農(nóng)藥使用量、農(nóng)林牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投資和農(nóng)業(yè)機械總動力等控制變量。從表4可以看出，核心解釋變量農(nóng)業(yè)保險深度的估計系數(shù)在第(1)～(4)列中均在1%的水平上顯著為正，農(nóng)業(yè)保險深度平方項的估計系數(shù)在第(1)～(3)列中均在1%的水平上顯著為負(fù)(第4列的估計系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù))，這說明核心解釋變量農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有顯著正向影響，且隨保險深度的增加，其促進(jìn)作用變小。從第(1)～(4)列中可以看出，盡管隨著控制變量的逐步加入，農(nóng)業(yè)保險深度及其平方項的估計系數(shù)有所降低，但是，其估計系數(shù)和顯著性未發(fā)生大的改變，這表明農(nóng)業(yè)保險深度的估計結(jié)果是比較穩(wěn)健的，進(jìn)一步驗證了本文的假說。

表4 固定效應(yīng)模型逐步回歸結(jié)果

在第(4)列中，控制了其他變量后，核心解釋變量農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的估計系數(shù)為0.313，這表明農(nóng)業(yè)保險對產(chǎn)出的影響是正向的，且農(nóng)業(yè)保險深度增加1%，農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值會增加31.3%，這進(jìn)一步證明了國家推行政策性農(nóng)業(yè)保險對于穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重大意義。但需要注意的是，農(nóng)業(yè)保險深度平方項的估計系數(shù)為-0.113，且在5%的水平上顯著，表明在保險深度較低的地市，如信陽、周口、商丘等農(nóng)業(yè)大市，農(nóng)業(yè)保險對產(chǎn)出的促進(jìn)作用較大，而在保險深度較高的地市，如鄭州、鶴壁、濟源等非農(nóng)業(yè)大市，其對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的促進(jìn)作用變小。這從側(cè)面反映出農(nóng)業(yè)大市的農(nóng)戶參保率不足，原因可能在于，一是農(nóng)業(yè)保險財政補貼比例“一刀切”。目前中央和省級財政對各地市的補貼比例實行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，補貼方式粗放，存在平均化傾向。由于各地市農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、財政實力、經(jīng)濟環(huán)境等方面存在較大差異，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)大市的保費補貼負(fù)擔(dān)率較高，容易產(chǎn)生“農(nóng)業(yè)大市、經(jīng)濟弱市、財政窮市”的現(xiàn)象，進(jìn)而可能加大不同地市農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展差距。二是小農(nóng)分散種植方式抑制農(nóng)業(yè)保險需求。從生產(chǎn)規(guī)?？矗捎诤幽鲜⊥恋亓鬓D(zhuǎn)速度緩慢，傳統(tǒng)小規(guī)模農(nóng)戶種植面積有限，用地細(xì)碎分散，甚至土地撂荒。據(jù)2016年第三次全國農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)顯示，河南省農(nóng)業(yè)經(jīng)營戶1844.68萬戶，耕地面積811.10萬hm2，戶均耕地面積僅0.44hm2，遠(yuǎn)低于國際標(biāo)準(zhǔn)2hm2，小農(nóng)占比達(dá)到98%。從收入結(jié)構(gòu)來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)手段以手工勞作為主，機械化程度低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收入對家庭收入貢獻(xiàn)有限，農(nóng)戶認(rèn)為災(zāi)害損失在可承受范圍內(nèi)，因此投保意愿不強。如2018年周口市農(nóng)村居民人均年經(jīng)營收入僅為3770元，人均年收入為全省(11095元)最低，其他四個農(nóng)業(yè)大市的農(nóng)業(yè)收入占比平均下降12.2%。周口的農(nóng)業(yè)機械化水平為11.2千瓦/公頃，低于全省平均水平12.5千瓦/公頃。此外，農(nóng)業(yè)保險賠款支出的滯后一期的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明農(nóng)戶愿意用賠款支出進(jìn)行下一年的生產(chǎn)，進(jìn)而使農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加。

(二)邊際效應(yīng)

鑒于上述固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果只能確定農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響是正向的，且隨著農(nóng)業(yè)保險深度的增加其促進(jìn)作用在減弱，而不能分析農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的邊際影響。因此，為分析農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的邊際影響，本文在表4中第(4)列結(jié)果的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步計算了農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)林牧漁業(yè)增加值的邊際影響(見表5)。

表5 農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)林牧漁業(yè)增加值的邊際效應(yīng)

根據(jù)農(nóng)業(yè)保險深度的取值范圍{0.001，1.8}，選擇表5中所顯示的10個點估計邊際效應(yīng)。從估計結(jié)果的顯著性可以看出，當(dāng)農(nóng)業(yè)保險深度Insp≤1.001%時，農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)林牧漁業(yè)增加值的影響是正向的，并且在1%的顯著性水平上顯著，隨后其邊際效應(yīng)變得不顯著。從邊際效應(yīng)值的大小來看，隨著保險深度的增加，估計值在減小，這也表明農(nóng)業(yè)保險的促進(jìn)作用在變小，符合邊際遞減規(guī)律。甚至在農(nóng)業(yè)保險深度Insp=1.401時，邊際效應(yīng)變?yōu)樨?fù)值，說明農(nóng)業(yè)保險的過度投入抑制了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，同時表明農(nóng)業(yè)保險最優(yōu)規(guī)模點為1.201%～1.401%。通過Stata軟件計算得出農(nóng)業(yè)保險最優(yōu)規(guī)模點為1.4%,此時農(nóng)業(yè)產(chǎn)出達(dá)到最大值。這一數(shù)據(jù)高于《關(guān)于加快農(nóng)業(yè)保險高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》中要求2022年農(nóng)業(yè)保險深度達(dá)到的1.1%。

圖1展示了農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)林牧漁業(yè)增加值邊際效應(yīng)的變化過程。依據(jù)最優(yōu)規(guī)模點1.4%的標(biāo)準(zhǔn)，將河南省18個地市農(nóng)業(yè)保險所處階段分為已達(dá)最優(yōu)規(guī)模和未達(dá)最優(yōu)規(guī)模兩類(見表6)。需要注意的是農(nóng)業(yè)保險深度大于1.4%的點較少，只有鄭州和濟源，說明河南省農(nóng)業(yè)保險深度水平普遍較低。

圖1 農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)林牧漁業(yè)增加值的邊際效應(yīng)

表6 18個地市農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平階段分類

(三)穩(wěn)健性檢驗

為了保證模型的穩(wěn)健性，本文采取以下兩種方式檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，一是用農(nóng)業(yè)保險密度指標(biāo)替換核心解釋變量農(nóng)業(yè)保險深度，對農(nóng)業(yè)保險影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出再次進(jìn)行回歸分析；二是考慮到農(nóng)業(yè)增加值在農(nóng)林牧漁業(yè)增加值中為60%～70%，且農(nóng)業(yè)保險的覆蓋面多數(shù)為農(nóng)作物，所以用農(nóng)業(yè)增加值替換農(nóng)林牧漁業(yè)增加值進(jìn)行再次回歸。如果替換指標(biāo)后的回歸結(jié)果與表4固定效應(yīng)的回歸結(jié)果相似，則證明此模型較穩(wěn)健，反之，則說明此模型不具有穩(wěn)健性。

表7報告了農(nóng)業(yè)保險密度對農(nóng)林牧漁業(yè)增加值影響的估計結(jié)果。從第(5)～(8)列可以看出，在控制農(nóng)業(yè)保險賠款支出的滯后一期、農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)、主要農(nóng)作物播種面積等因素的情況下，農(nóng)業(yè)保險密度的估計系數(shù)在1%的顯著性水平上顯著為正，即農(nóng)業(yè)保險密度對農(nóng)林牧漁業(yè)增加值具有顯著正向影響。農(nóng)業(yè)保險密度平方項的估計系數(shù)也在1%的顯著性水平上顯著為負(fù)(第8列的顯著性為5%)，表明農(nóng)業(yè)保險密度對農(nóng)林牧漁業(yè)增加值的促進(jìn)作用隨著保險密度增加而降低。此外，農(nóng)業(yè)保險賠款支出的滯后一期、農(nóng)林牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投資等估計值的符號和顯著性水平都未發(fā)生大的改變。由此可見，模型的估計結(jié)果比較穩(wěn)健。

表7 農(nóng)業(yè)保險密度對農(nóng)林牧漁業(yè)增加值影響的估計結(jié)果

表8報告了農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)業(yè)增加值影響的估計結(jié)果。從第(9)～(12)列可以看出，在控制農(nóng)業(yè)保險賠款支出的滯后一期、農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)、主要農(nóng)作物播種面積等因素的情況下，農(nóng)業(yè)保險深度的估計系數(shù)在1%的顯著性水平上顯著為正，即農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)業(yè)增加值具有顯著的正向影響。農(nóng)業(yè)保險深度平方項的估計系數(shù)也在1%的顯著性水平上顯著為負(fù)(第12列的顯著性為5%)，表明農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)業(yè)增加值的促進(jìn)作用隨著保險深度增加而降低。此外，農(nóng)業(yè)保險賠款支出的滯后一期、農(nóng)林牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投資等估計值的符號和顯著性水平都未發(fā)生大的改變。由此可以表明模型的估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表8 農(nóng)業(yè)保險深度對農(nóng)業(yè)增加值影響的估計結(jié)果

綜上所述，在進(jìn)行上述穩(wěn)健性檢驗后，無論是模型中變量估計系數(shù)的正負(fù)方向還是顯著性水平都未發(fā)生大的改變，因此，本文的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

四、研究結(jié)論與建議

本文實證分析了農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響，并通過邊際效應(yīng)計算了農(nóng)業(yè)保險的最優(yōu)規(guī)模點，研究結(jié)論如下：(1)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出有積極的正向影響，但隨著農(nóng)業(yè)保險投入的不斷增加，其對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的促進(jìn)作用逐漸下降；(2)河南省農(nóng)業(yè)保險的最優(yōu)規(guī)模點為1.4%。目前河南省農(nóng)業(yè)保險深度水平整體偏低，已達(dá)到最優(yōu)規(guī)模的是鄭州和濟源，其他地市均未達(dá)到?？赡茉蚴寝r(nóng)業(yè)保險財政補貼比例“一刀切”和小農(nóng)分散種植方式抑制了農(nóng)業(yè)保險需求；(3)農(nóng)業(yè)保險賠款支出的滯后一期對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響也是正向的。這表明賠款支出足以使農(nóng)戶維持生產(chǎn)甚至獲得額外收益，所以農(nóng)戶會選擇繼續(xù)生產(chǎn)甚至擴大規(guī)模。

為了促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險高質(zhì)量發(fā)展，更好助推農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，亟需科學(xué)界定各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展階段，進(jìn)而合理確定農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展目標(biāo)和策略。本文提出以下政策建議：

第一，對于未達(dá)到最優(yōu)規(guī)模的地市，其目標(biāo)是繼續(xù)“擴面”。一是提高保費補貼精準(zhǔn)性。依據(jù)不同地市實際情況，“因市而異”制定差異化財政補貼政策?？蓸?gòu)建包含各地市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模、財政實力、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值等指標(biāo)的評價體系，測算各地市綜合得分，據(jù)此給予不同程度的保費補貼支持，使補貼力度向農(nóng)業(yè)大市有所傾斜，避免出現(xiàn)“農(nóng)業(yè)貢獻(xiàn)越大、地方財政負(fù)擔(dān)越重”的負(fù)面激勵。二是引導(dǎo)培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體。針對農(nóng)業(yè)大市耕地面積廣但分散經(jīng)營的現(xiàn)狀，為推動適度規(guī)模經(jīng)營，政府對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體在保費補貼上應(yīng)給予政策傾斜，并將保險保障水平與補貼力度掛鉤，提高保費補貼指向性。保險公司要開發(fā)滿足風(fēng)險保障需求多元化的保險產(chǎn)品，允許農(nóng)戶結(jié)合自身的需求進(jìn)行自由選擇，進(jìn)而引導(dǎo)家庭農(nóng)場、農(nóng)民專業(yè)合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體建設(shè)，釋放農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力。

第二，對于已達(dá)到最優(yōu)規(guī)模的地市，其目標(biāo)是優(yōu)化“結(jié)構(gòu)”。一是創(chuàng)新農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品。根據(jù)各地區(qū)特色農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和政策導(dǎo)向，結(jié)合當(dāng)?shù)刭Y源稟賦、發(fā)展?jié)摿Φ乳_發(fā)優(yōu)勢特色農(nóng)產(chǎn)品保險。開發(fā)滿足不同層次風(fēng)險保障需求的產(chǎn)品，對于小農(nóng)戶，可繼續(xù)提供“廣覆蓋、低保障”的成本保險；對于家庭農(nóng)場、農(nóng)民專業(yè)合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體可提供產(chǎn)量保險和收入保險，重點推廣收入保險，設(shè)計不同保障水平和保費補貼比例相結(jié)合的收入保險險種。二是拓寬農(nóng)業(yè)保險服務(wù)領(lǐng)域。保險公司可提供涉農(nóng)保險服務(wù)，探索開展一攬子綜合險，將農(nóng)機大棚、農(nóng)房倉庫等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設(shè)施設(shè)備納入保障范圍，創(chuàng)新開展環(huán)境污染責(zé)任險、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量險。也可以將農(nóng)業(yè)保險與金融服務(wù)相結(jié)合，開發(fā)“保險+期貨”“保險+信貸”“保險+期貨+訂單”等產(chǎn)品，滿足農(nóng)戶的多元化多層次風(fēng)險保障需求。

此外，應(yīng)強化科技賦能農(nóng)業(yè)保險查勘定損。充分運用科技化手段，細(xì)化定損方式、優(yōu)化理賠程序、核準(zhǔn)理賠數(shù)額、加快理賠進(jìn)程等，做到定損到戶、理賠到戶，杜絕協(xié)議賠付、賠付不足等情況，注重科技賦能，解決精準(zhǔn)勘損中的難題。在種植險領(lǐng)域，依托于無人機遙感、全球定位系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)等技術(shù)，發(fā)揮衛(wèi)星感測范圍大、動態(tài)監(jiān)控等優(yōu)勢，精準(zhǔn)獲取農(nóng)戶信息、地塊分布、受災(zāi)范圍、災(zāi)害程度評估等信息，實現(xiàn)定損過程可視化，切實提高承保理賠效率。在養(yǎng)殖險領(lǐng)域，可采用電子耳標(biāo)、遠(yuǎn)程理賠系統(tǒng)等技術(shù)，將投保標(biāo)的基本信息、畜別、養(yǎng)殖地點等信息植入芯片，打在標(biāo)的耳蝸中間，保險人員可實時掌握數(shù)據(jù)、風(fēng)險及賠付情況，生成管理檔案，降低道德風(fēng)險，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)保險服務(wù)能力，激發(fā)農(nóng)戶生產(chǎn)的積極性。