农业保险对农民收入的影响

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农业保险对农民收入的影响篇1

农业保险是农民收入的保障，也是促进农业高质量发展的重要动力。在２００８年，我国中央一号文件提出要发展现代化农业保险体系，保障农业生产和发展。近年来，随着自然环境的恶化，极端天气发生的频率也在增加，我国对农业保险的重视程度也越来越高。中部６省中，安徽省、湖北省、湖南省和江西省均属长江流域，是洪涝灾害的多发区，河南省和山西省分别属于中原地区和黄土高原，属缺水地区，旱灾的发生频率相对较高，受极端天气影响，２０２１年８月，河南省遭遇了百年一遇的洪涝灾害，１３６６．４３万人受灾，３６．６６７万ｈｍ２农田被毁，大面积农田减产，当地农业发展遭遇了前所未有的挑战。

受益于农业保险的发展，河南省已经为７．７９万户农民赔付了３．１３亿元，极大地弥补了受灾农民的损失。中部六省包含旱灾多发区和洪灾多发区，且位于我国中部，具有很强的代表性，因此研究中部六省农业保险对农业收入的影响对于研究我国农业保险对农民收入的影响具有极为重要的现实意义。随着农业保险的发展，不同学者从不同的角度对此进行了研究。Ｖｒｏｅｇｅ等［１］通过分析农业保险的背景和影响因素，认为农业保险能够通过保障农产品生产来保障农户收益。Ｆａｄｈｌｉａｎｉ等［２］认为政府能够通过政策来对农业保险的发展进行调控，促进农业保险健康发展，保障农户利益。Ａｗｏｎｄｏ等［３］认为政府的宣传和引导能够提高农民参与农业保险的积极性，帮助农民规避相关风险。Ｔｏｗｅ等［４］认为农业保险的发展会受到农业生产者自身认知的限制，因此政府应当制定相应的政策措施，保障农业保险的健康发展。Ｘｉ［５］通过对农业保险的特点、种类等进行全面的分析，认为相关的农业保险公司应当积极探索新业务，完善相关的售后和赔付机制，逐步脱离政府的扶持，通过公司的自身实力来吸引农业生产者参保，促进农业保险发展。

于鑫鑫等［６］认为农户对农业保险的参保会受到网络和保险认知的影响，社会网络能够凭借其自身的特性，影响农户的保险认知，进而影响农户的参保。陈盛伟等［７］根据山东省各地市１９９３—２０１８的面板数据，实证分析了农业保险费率与保费补贴的比例关系。李琴英等［８］对河南省农业保险的规模进行了分析，研究发现农业保险会促进农业发展，但当农业保险发展到一定规模时，农业保险的促进作用会降低。任天驰等［９］认为农业保险保障水平与农户生产投资存在稳健的“倒Ｕ型”关系。李婵娟等［１０］根据我国２００８—２０１７年的面板数据对我国农业保险发展水平进行了分析，研究发现我国农业保险发展水平存在空间差异，中部地区的发展速度远高于西部地区，东部地区的发展水平最高。吴海平等［１１］对我国农业保险的补贴政策进行了研究，发现我国农业保险的安全费率和财政补贴存在较大的区域性差异。邹新阳等［１２］从激励和约束的角度对我国农业保险的保费补贴进行了研究，农业保险保费的最优补贴率与赔付率存在较高的一致性。郑沃林等［１３］认为气候风险会对农业生产产生影响，气候风险的增加会降低农业产量，进而提高农户的参保意愿。王韧等［１４］根据我国２００８—２０１９年的省级面板数据，实证分析了我国农业保险发展的空间格局和收敛性，其结果表明我国农业保险发展水平存在较强的空间差异性，且存在显著的空间收敛。魏加威等［１５］对国外农业再保险的发展经验进行了总结，并对我国农业再保险的发展现状进行了分析。任天驰等［１６］认为农业保障水平会对农业生产效率产生正向影响，担当超过一定水平则会有负向作用。刘从敏等［１７］对我国农业保险的双向道德风险进行了研究，发现投保人和保险人的道德风险存在多样性。从上述回顾可知，国内外学者对农业保险和农民收入的研究已经较为丰富［１８－２２］，但对于农业保险对农民收入的影响的分析存在较大的差异。因此，该研究基于中部６省２００９—２０１８年省级面板数据，从农业保险深度和密度的角度分析农业保险对农民收入的影响。

１变量选取及模型设定

１．１变量选取

根据中部６省农业保险发展的实际情况和数据的可获得性，选取中部６省２００９—２０１８年农业保险和农民收入的面板数据进行实证分析。该研究数据均由《中国保险年鉴（２０１０—２０１９）》《中国统计年鉴（２０１０—２０１９）》《中国住户调查统计年鉴（２０１０—２０１９）》、各省（市）统计年鉴（２０１０—２０１９）等整理得来。由于各省并未统计农业保险的保额，因此以农业保险收支的广度和密度作为代理变量。具体指标见表１。变量说明：（１）被解释变量。用中部６省农村居民人均纯收入（ｌｎｎｄｓ）作为被解释变量，并对其取对数，农村人均纯收入以２０００年为基期平减后获得。（２）解释变量。由于各省并未统计总保额，因此用农业保险保费收入深度（ｄａｉ）和密度（ｉｄａ）以及农业保险赔付支出深度（ｄａｉｃｅ）和密度（ａｉｃｅｄ）作为解释变量。其中，农业保险保费收入和赔付支出的深度分别用农业保险的保费收入和赔付支出占农林牧渔总产值的比重表示；农业保险保费收入和赔付支出的密度分别用农业保险的保费收入和赔付支出与乡村人口之比表示。（３）中介变量。将人均涉农贷款取对数（ｌｎｌｏａｎ），并以此作为中介变量。（４）控制变量。选取产业结构（ｉｎｄｕｓ）、财政支持度（ｆｉ-ｎａｎ）、城镇化率（ｕｒｂａｎ）和受灾率（ｄｉｓ）作为控制变量，其中产业结构（ｉｎｄｕｓ）用第一产业产值占总产值比例表示，财政支持度（ｆｉｎａｎ）用农林水事务占财政支出规模的比重表示，城镇化率（ｕｒｂａｎ）用地区常住人口占总人口的比重表示，受灾率（ｄｉｓ）用农田受灾面积占农作物播种总面积的比重表示。

１．２模型设定

１．２．１系统ＧＭＭ模型。由于农业保险对农户收入的影响可能存在动态效应，而系统ＧＭＭ模型则可以很好地解决这一问题，并且还可以修正个体异质性问题、遗漏变量偏差、测量误差和潜在的内生性问题。因此，该研究选用系统ＧＭＭ方法分析农业保险对农民收入的影响，具体公式如下：ｌｎｎｄｓｉｔ＝α０＋βｌｎｎｄｓｉｔ－１＋α１ｘｉｔ＋γｃｏｎｔｒｏｌｉｔ＋δｉ＋ｔｔ＋εｉｔ（１）式中，ｌｎｎｄｓｉｔ为被解释变量，表示ｉ个决策单元的第ｔ年的收入；ｌｎｎｄｓｉｔ－１为解释变量，有被解释变量的一阶滞后项表示；ｘｉｔ为核心解释变量，表示ｉ个决策单元的第ｔ年的城镇化率；ｃｏｎｔｒｏｌｉｔ为控制变量；δｉ为个体效应项；ｔｔ为时间效应项；εｉｔ为假定服从独立同分布的随机误差项；α０、β、α１、γ为待估参数［５］。

１．２．２中介效应模型。为了探究农业保险对农民收入的影响，该研究以人均涉农贷款为中介变量，采用分步法研究农业保险对农民收入的中介效应。具体如下：ｌｎｎｄｓｉｔ＝α１ｘｉｔ＋γｃｏｎｔｒｏｌｉｔ＋ｅ１（２）ｌｏａｎｉｔ＝α２ｘｉｔ＋γｃｏｎｔｒｏｌｉｔ＋ｅ２（３）ｌｎｎｄｓｉｔ＝β０ｌｏａｎｉｔ＋α１ｘｉｔ＋γｃｏｎｔｒｏｌｉｔ＋ｅ３（４）式中，ｌｎｎｄｓｉｔ表示被解释变量；ｘｉｔ表示解释变量；ｌｏａｎｉｔ表示中介变量；α１和α２为解释变量系数；β０为中介变量系数。若α１、α２和β０均显著，则表示中介效应显著。其中，α１不显著说明有完全中介，α１显著说明有部分中介。

２实证结果分析

２．１基于系统ＧＭＭ模型的实证结果分析

基于上述指标体系和研究方法，借助ＳｔａｔａＳＥ１５进行测算，结果见表２。由表２可知，农村居民人均纯收入滞后一阶（ｌｎｎｄｓｔ－１）的系数为０．９０５，大于０，且通过了０．０１的显著性检验，说明农村居民人均纯收入具有较强的时间惯性，也说明该模型的设定是合理的。从收入侧来看，农业保险保费收入深度对农村居民人均纯收入影响系数为负，且通过了０．０１的显著性检验，说明农村居民的保费支出对农民收入有显著的负向影响。农业保险保费收入密度对农村居民人均纯收入影响系数为正，且分别通过了０．０５水平的显著性检验，说明农业保险的参保密度能够对农民收入产生正向影响。产生这种现象的主要原因是：在灾前，农业保险的保费收入主要来自农村居民收入，而农业保险保费的增加就意味着农村居民在农业保险方面支出的增加，会对其他的农业生产支出产生挤出效应，影响农业生产，从而对农村居民人均纯收入产生负向影响。农业保险保费收入密度的增加意味着农业保险普及率的增加，这种普及率的增加会增强农民对农业保险的信心，使农民更加愿意加大对农业生产的投入，提高农业生产效率，进而对农民收入产生正向影响。从赔付侧来看，农业保险赔付支出深度和密度对农村居民人均纯收入影响系数为正，且通过了０．１０和０．０５水平的显著性检验，说明农业保险赔付支出有利于农民收入的增长。主要原因是：在灾后，农业保险的赔付支出能够很好地弥补农民因天灾而造成的损失，保障农民收入。同时，及时的保险赔付能够提高农业生产者对农业保险的信心，使农民加大农业生产规模，进而提高农民收入。从控制变量来看，产业结构和财政支持度对农村居民人均纯收入影响系数为正，且通过了０．０５的显著性检验，城镇化率和受灾率分别在０．１０和０．０５的显著性水平下对农村居民人均纯收入有负向影响。主要原因是：产业结构的升高表示第一产业产值在总产值的比重，反映了第一产业的发展水平，第一产业的发展能够对农民收入产生积极作用。财政支农规模的增加能够满足农业生产的资金需要，降低农业生产者的资金压力，进而扩大农业生产规模，增加农民收入。城镇化率的提高表示农村劳动力向城市转移规模的增加，导致农村劳动力短缺，影响农业生产。受灾率增加表示农业生产受灾害的影响增大，造成农业生产规模降低，单位面积产量下降，进而对农民收入增长产生负面影响。

２．２农业保险对农民收入的中介效应分析

由表３可知，模型（２）中农业保险保费收入和赔付支出的深度和密度对农村居民人均纯收入的影响为正，且均通过了０．０１水平的显著性检验，说明农业保险保费收入和赔付支出的深度和密度对农村居民人均纯收入的增加有促进作用。在模型（３）中农业保险保费收入和赔付支出的深度和密度对人均涉农贷款的影响为正，且均通过了显著性检验，说明农业保险的发展能够促进人均涉农贷款的发展。在模型（４）中农业保险对农民收入的影响均为正，且均显著，说明人均涉农贷款对农村人均纯收入是部分中介，即农业保险保费收入和赔付支出的深度和密度对农村居民人均纯收入的影响部分通过中介变量人均涉农贷款实现的。当加入人均涉农贷款作为中介变量时，农业保险保费收入和赔付支出的深度和密度对农村居民人均纯收入的影响系数均有下降，说明人均涉农贷款在农业保险的增收效应中具有部分中介效应。

３研究结论和建议

３．１研究结论

根据中部６省２００９—２０１８年的面板数据，利用系统ＧＭＭ模型探究了农业保险对农民收入的影响，之后加入人均涉农贷款作为中介变量，分析人均涉农贷款在农业保险的增收效应中的中介效应。得出结论如下：（１）农业保险保费收入深度对农村居民人均纯收入有负向影响，保费收入密度有正向影响，赔付支出的深度和密度的影响均为正。控制变量中，产业结构和财政支持度对农村居民人均纯收入影响系数为正，城镇化率和受灾率的影响系数为负。（２）农业保险保费收入和赔付支出的深度和密度对农村居民人均纯收入的影响为正，加入人均涉农贷款作为中介变量后，各项系数均有降低，说明人均涉农贷款具有部分中介效应。Ｓｏｂｅｌ检验的Ｐ值为０．０１５，小于０．０５，说明中介效应成立，中介效应占比为５３．４５３％。

３．２政策建议

基于上述结论，该研究得到以下启示：（１）加大农业保险宣传，促进农业保险发展。农业保险是我国重要的政策性金融工具，是我国促进农业生产，保障农民收入的重要手段。为保障农业保险的发展，政府应当从政府自身、企业和农民３个方面宣传农业保险，提高农民的保险意识，加大农业保险的深度和广度，促进农业保险发展。（２）改善农业保险的赔付机制，提高民众的信任度。当前，我国农业保险发展面临诸多问题，但最大的问题还是信任度。过去我国保险也处于粗放式发展，是民众对保险的信任度降低，这也使得农民对农业保险的信任度降低。因此，各级政府和企业应当积极的改善农业保险赔付机制，加强赔付监管的同时简化赔付流程，使受灾农民能够及时获得相关赔付，保障农民收入。（３）加强农业保险和农业信贷的互动，促进涉农金融协同发展。农业保险和涉农贷款均是政府保障农业发展的工具，农业保险和涉农贷款的发展对于农业发展具有同等作用。因此，应当积极建立健全农业保险和涉农贷款的信息共享机制，促进农业保险和涉农贷款的信息互通，降低相关保险公司和信贷部门的经营成本。

作者：徐菁 单位：长江大学经济与管理学院

农业保险对农民收入的影响篇2

一、引言

农业作为国民经济的重要支撑，为人们日常生活带来了丰富的物质资源。农业保险是分散农业风险、补偿各项灾害损失的有效机制，我国２０１３年出台《农业保险条例》，明确提出发展农业保险的目标：“切实有效保障农民的合法权益”，这体现了农业保险的收益效果。提高农民收入是三农问题的关键，农险到底对农户的收益有什么作用？效果如何？这是本文所要解决的问题。农业保险是保证农业产量和农民增收的一项基本措施，可以在灾害发生后，以损失赔偿方式降低农户的生产风险，保证农户的收益，并提高农户农业的再生产能力。因此，研究农业保险如何作用于农民收入，对清楚认知农业保险，为农业保险良性发展具有重要的意义。

二、文献综述

我国的农业保险旨在为农业经营者的经济活动提供保障。在农业保险促进农民增收的影响效果方面，有学者认为是正向的促进作用，杨春玲运用误差修正模型研究分析发现农业保险能够正向促进农民收入［１］。袁春旺根据２００８至２０１２年吉林省际的季度统计数据，构建多元线性回归（ＯＬＳ）模型，研究结果表明乡村农业保险对广大农业生产者增收具有显著的促进作用［２］。此外，有研究认为农业保险能够降低农业生产的风险，农业保险发展越快，对于农民收入的促进作用也会越来越显著［３］。同时，也有部分学者研究认为，农业保险对于发挥农民收入的保障作用存在不确定性，其主要表现为农业保险可能会降低农业经营者的家庭福利。国外学者利用美国农场的统计数据得出农业保险对农场主经济收入和当地农产品销售产量的直接影响并不明确［４］。国内有学者选取２００７—２０１２年中国省级面板统计数据进行检验分析，结果显示农业养老保险与乡村农民收入之间呈负向关系［５］。费清采用我国３２２个地方各级行政单位２００７—２０１５年省级面板统计数据分析发现，以保费收入衡量的农业保险发展水平显著抑制了农民收入的增加，农业保险已经为部分农村集体家庭收入增加了等额的社会经济负担，会同等降低农民的经济收入，进而成为减少农民家庭的经济福利的原因［６］。上述学者关于农业保险与农民收入的研究成果，侧重点有所不同。无论是理论分析还是实证检验，所得到的研究结论也各有迥异。近年来的实证研究，缺乏对区域特征和个体之间差异的考虑，且在新构建的个体模型中重要解释变量相对较少，导致缺失重要变量而发生估计结果的偏误。鉴于此，本文的模型有以下改进：利用２００７－２０１９年全国３０个省份月度数据进行实证分析。与时间序列相比，采样的信息量更大，变量间的共线减少，预测精度提高。此外，模型中引入了产业结构、城镇化率、农民劳动生产率、结业结构以及省际虚拟变量等重要指标，避免了因遗漏重要变量所造成的偏差。

三、农业收入的影响机制分析

１．农业保险发展对农民收入有显著促进作用

近年来，农业保险的不断创新发展，为广大农民的增收就业提供了诸多风险保障。卡弗特曾表明，在发生灾难时，若农场主遭受损失，则由农险承担，相应降低农民的低收入几率。据统计，我国农村农民在遭受一定自然灾害后，农产品产量减少，农民收入水平降低，农户开始关注农业保险的保障作用，对农业保险的保护意义认识也逐渐重视，农业保险补贴费用对于减少灾害造成的农户损失具有相应的作用。因而，也可以说农业保险的普及促使农民收入增长，提高了农村居民的生产水平、生活水平，保障了我国农业发展的稳定。

２．农业保险发展提高农民收入的影响机制

自１９７８年以来，人民的物质生活条件大大提高，但由于人民的消费习惯改变，原有的农产品生产方式已经跟不上人民的消费结构发展，不能满足一定的需求。此外，农业产品的过度供给，也导致农民收入水平出现下滑。由此可知，调整现代农业产品生产方式结构，多元化经营发展现代农业农副产品，有助于更好满足现代人们的消费生活需求。可从以下两类出发，一是农产品结构调整，另一类是种养结构调整。此外，在此过程中，未知风险也是不得不防范的。因此，农业结构调整中的风险问题也是农民增收中有待解决的重要问题，这也愈发体现了农业保险的重要作用。与此同时，农业综合产业化经营的农业科学化管理水平对于提高农民收入也将会产生重要的推动作用。通过不断优化我国农业产业化的结构，降低了农业发展成本，把握措施落实时效，进而促进农村居民收入增长。在农业生产过程中，农民的劳动生产率始终是重要的动力之一，通过劳动力的作用效率，有助于提高农业生产率，进而达到农民增收的目的；在农民收入的组成中，农民就业作为重要的经济来源，为农民收入提供了多样性；此外，与农业收入相关的还有农村的城镇化率，随着劳动力数量的下降，农民的迁移将在某种意义上使农业生产力下降，从而对农民的生活产生影响。

四、变量选择和模型构建

１．变量选择

（１）被解释变量农村人均纯收入，是农民在一年中的全部收入扣除取得收入时产生的支出。用其度量该区域内的农村人口平均工资水平。（２）解释变量农业保费密度，农民保费与农村居民人数之比。是农民投保的平均覆盖率，可以作为衡量该区域农业保险发展程度的指标。（３）控制变量考虑到在实际活动中，农业保险发展与农业收入之间的可能关系，选取劳动生产、产业结构、城镇化以及农村就业等指标加以控制，以此来验证可能的作用路径。农民劳动生产率，由农民农业生产总值与农民人口比值计算。在从事农业生产活动过程中，农民获取收入，反映了一个地区农业生产的效率水平。产业结构，是指产业之间的构成与联系。通过对农业的产出值和地区总产值的比率进行测算，比率愈低，说明中国农业人口愈多流向其他产业，则愈趋向合理。城市化率，即农村人口向城镇迁移的程度。比例愈高，则会有更多的基建投入，进而减少农产品的生产及贸易费用，促进农业生产更快发展。另外，随着农村人口不断向城镇转移，农村劳动力数量下降，人均占有资源增加，人均收入必然提高。农村就业结构，代表农村就业水平，由乡村就业人员与乡村总人口数之比构成，其值越大说明农村就业水平越高，人均收入也会随之增加。

２．模型构建

为验证农业保险发展与农民收入之间的关系，本文还将产业结构（ｆａｃ）、城镇化率（ｕｒｂａｎ）、劳动生产率（ｐｒｏｄｕｃｔ）、农村就业结构（ｐｅｒｓｏｎ）以及地域虚拟变量作为控制变量，建立面板数据回归模型，表达形式为（１）：ｉｎｃｏｍｅ＝ｃ＋α１ｐａｙｉ，ｔ＋α２ｆａｃｉ，ｔ＋α３ｕｒｂａｎｉ，ｔ＋α４ｐｒｏｄｕｃｔｉ，ｔ＋α５ｐｅｒｓｏｎｉ，ｔ＋∑ｐｒｏｖｉｃｅｉ，ｔ＋ε　（１）其中ｃ为常数项，αｉ为回归估计系数，ε为干扰项。考虑在实际生产过程中，因解释变量作用效果延后导致结果偏误，因此将各个变量的同期滞后在模型（１）的基础上进行了替换，具体得到模型（２）：ｉｎｃｏｍｅ＝ｃ＋β１Ｌｐａｙｉ，ｔ＋β２Ｌｆａｃｉ，ｔ＋β３Ｌｕｒｂａｎｉ，ｔ＋β４Ｌｐｒｏｄｕｃｔｉ，ｔ＋β５Ｌｐｅｒｓｏｎｉ，ｔ＋∑ｐｒｏｖｉｃｅｉ，ｔ＋ε（２）此外，在此方法基础上，考虑到农民收入滞后效应的现实效用，还通过动态系统面板模型分别进行了差分ＧＭＭ广义矩阵和系统ＧＭＭ广义矩阵两种方法进行了估计，避免了静态回归模型中内生性和扰动项影响过大带来的估计误差。但一般来说，相对于系统ＧＭＭ广义矩阵，差分ＧＭＭ广义矩阵的结果仍然无法完全规避弱工具变量的问题，这恰恰是系统ＧＭＭ估计能够补足的，因此通过系统ＧＭＭ广义矩阵估计能够使得估计结果更准确。

五、数据来源与处理

随着我国对农业经济发展的问题的重视，各地区陆续推行了相关政策性农业保险，不同地区产生的实施效果存在一些差异。在此基础上，选取２００７—２０１９年月度期间数据作为研究对象，探讨农业保险对农民直接收入的作用效果。其中，农业保险保费收入数据来源于《中国锐思数据库》，其他相关原始数据来源于国泰安数据库及《中国统计年鉴》，经整理得出。考虑数据的完整性，剔除了数据残缺的西藏地区的样本数据。此外，为消除各地区经济指标异方差的直接影响，对相关连续数据进行了统一的极端值处理，具体如表１所示。本文使用的统计分析软件版本为ＳＴＡＴＡ１５．０。

六、实证检验结果

首先，对两两变量间的相关关系验证是否符合预期做出初步判别。检验结果如表２所示。由结果可知，农业人均收入（ｉｎｃｏｍｅ）与人均保费收入（ｐａｙ）呈正相关关系。为了检验各变量的多重共线性问题，得到了各变量方差膨胀因子（ＶＩＦ）的检验值，其中结果显示，上述变量的ＶＩＦ值小于５，容忍度（１／ＶＩＦ）大于０．２，表明各变量的共线性检验指标处于可接受范围内。因此，可进一步进行后续的回归分析与检验。　　１．农业保费密度与农业收入静态回归分析表３列示了回归估计结果，模型（１）（２）（３）为对个体固定效应（ＦＥ）回归结果。从表３中第（１）（２）（３）列的回归估计结果可知，农业保费（ｐａｙ）以及其他控制变量与农民收入（ｉｎｃｏｍｅ）的回归系数均是显著的，其中当期保费密度（ｐａｙ）和农业收入均在１％的水平下显著为正，其中列（３）为综合考虑产业结构（ｆａｃ）、城镇化率（ｕｒｂａｎ）、劳动生产率（ｐｒｏｄ⁃ｕｃｔ）、农村就业结构（ｐｅｒｓｏｎ）以及地域虚拟变量后的回归结果，结果表明当期保费密度每变动１单位，农业收入就会增加０．０９７个单位，这表明农业保险密度增加，能够在一定程度上弥补各地区农业收入的不足。此外考虑到产业优化、城镇化转移率、劳动生产、人员就业滞后问题对于当期农业收入带来的影响，模型（４）表明，未考虑其他影响因素下，滞后一期的农业保费密度对于当期农业收入贡献权重明显减小，能够反向作用农业收入；而在考虑其他因素后，滞后一期农业保费密度对于当期农业收入的作用不再显著，而滞后一期的农业生产率能够显著促进当期的农业收入，这表明考虑生产周期的农业产出，有助于提高农民收入，实证结论表明当期农业保费密度对农民收入具有正向作用。　　２．农业保费密度与农业收入动态回归分析下表列示了动态模型ＧＭＭ的估计结果，从检验中列示的Ｓａｒｇａｎχ２（ｄ）和ＳａｒｇａｎＰ值来看，相对于差分ＧＭＭ矩阵估计而言，系统ＧＭＭ广义矩阵估计显著拒绝了原假设，说明了选择的工具变量是合理的，估计结果也更准确。根据上述分析可知，采用系统广义矩的实际估计结果综合评价性更高，结果也更准确。具体而言，上表列示的（７）（８）列的估计结果可知，控制变量在模型中的效用均显著，当期人均保费（ｐａｙ）和人均保费的滞后项（Ｌｐａｙ）以及其他控制变量的各项实际估计回归系数均在１％的水平显著。此外，从数据结果分析可知，农业保险短期效应显著为正，可能的解释是在保费延期期间缴纳保费的正向推动作用更大，使得长期优化非农产业结构落后带来的保费负向推动作用显现不出来。同时，农业保险长期缴费效应显著为正，极大概率在于长期农业保险优化产业结构的作用一步步发挥了出来，从而农产品产量增加，生产成本减少。此外，还应考虑短期设计滞后对长期拉动效应产生的影响较大，这可能表明一些优化我国产业结构的政策举措的成效倒退，使得农业增产对我国农民收入增长的正向拉动作用大大减弱。实证检验结果验证了前文的假设。通过上述分析，可知产业结构的当期回归系数均为正，这表明农业保险对提高我国农民收入有正向的推动作用。其合理的解释可能在于合理的优化产业结构设计使得我国人力资本和其他相关的物质生产资本的综合利用效率大幅度提高，从而减少了可利用资源的浪费，进而促进了我国农民收入保障水平的完善。

七、研究结论与相关建议

基于上述相关实证分析结果，我们得出如下结论：一是农业保费密度对当地农民收入的影响是正向的，且长期和短期拉动效应之间有明显差异，农业保费密度能够直接增加当地农民收入；二是对当地农民收入增加作用的效应主要表现为农业保险促进了当地农民收入不断增加，且效果显著。劳动生产率、农保体系发展、产业结构、城镇化率均与我国农民收入水平呈现显著的正相关或负关系。根据以上结论，做出几点建议：其一，建议继续坚持加大对农业保险发展的资金支持和补助力度，尤其是继续扩大风险补贴使用范围。其二，注重乡村农业保险产品技术创新，合理统筹规划农村保险产业发展空间力度，提高风险赔付投入比例，改善风险补偿管理效果，加大乡村农业风险保费投入密度，在未来有效促进乡村农民收入。此外，还应继续加大新型城镇化建设进程，进一步加快优化农村产业结构，增加支持农村固定基本资产与农村教育的专项资金投入，真正有效改善乡村农民收入，减小农村城乡收入差距，达到共同富裕。

作者：张睿 单位：安徽农业大学经济管理学院

农业保险对农民收入的影响篇3

2018年，中共中央、国务院发布的《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》，将农业保险列为实施乡村振兴战略的“农业支持保护制度”，为农业保险的发展提供了重要机遇。2019年，财政部发布的《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》指出，到2022年，基本建成功能完善、运行规范、基础完备，与农业农村现代化发展阶段相适应、与农户风险保障需求相契合、中央与地方分工负责的多层次农业保险体系。2004—2019年中央一号文件也多次提及发展农业保险的重要性，并提出了发展农业保险的举措，我国农业保险得到了快速发展。2021年，我国农业保险保费收入976亿元，同比增长近19.8%，为1.8亿户次农户提供风险保障超4.7万亿元［1］。河南省是我国的农业强省，农村人口多，农民比例大。农民的收入在很大程度上取决于农产品生产收益。但是，受地理环境和极端天气等因素影响，河南省农民收入极不稳定。同时，不完善的农业保障机制也使农户易遭遇极大困难和挑战。基于此，科学研究农业保险对农户增收的功效，有助于河南省农业发展，可促进河南省乡村振兴，具有深远的理论和现实意义。

1相关文献综述

当前，有关农业保险与农民增收之间关系的研究较多。国外方面，Xi等［2］以日本为例进行实证分析发现，农业保险一方面有利于稳定农民收入，另一方面有利于减少农民灾害风险损失，可发挥调节作用；Ross等［3］研究发现，印度农村地区的农户参加暴雨保险后其人均收入显著提高；Sumani［4］研究发现，农业保险在提高当地农业产量的同时，可能会降低该地区农户的收入。国内方面，张晓东［5］研究发现，农业保险合理地为我国农民提供风险性保障和灾后重建赔偿保障，有益于农业健康发展；李静［6］以山东省为例，采用OLS回归分析得出，农业保险对农民收入有正面影响；聂荣、温虎、冯文丽等［7-9］认为政策性农业保险有利于提高农户个体的农业产出水平，通过农业保险风险保障作用促进农业产业化程度提高是农户增收的重要途径。综合分析上述有关农业保险与农民增收二者之间关系的研究发现，并没有统一的观点认为农业保险对农民增收一定有显著性效应。随着农业保险在实际的农业生产活动中逐渐起到重要作用，笔者以河南省为研究范围，探究农业保险对农民增收的影响效应，以助力乡村振兴。

2河南省农业保险发展及农民收入现状

2.1河南省农业生产现状

河南省农牧业资源比较丰富。近年来，河南省农业总产值整体呈平稳增长趋势（见图1）。

2.2河南省农民收入现状

随着改革开放和一系列城镇化改革的加速进行，我国农户的营生方法日益多样化，因此，农民的收入来源也都大不相同，主要来源包括工资性收入、个体经济性收入、财产性收入及转移收入。不同来源和性质的收入一同构成了农村居民的总收入，为农村居民的生活提供了一定的保障。现如今，我国国民经济的发展进入了相对比较稳定的阶段，所以“稳中求进”逐步成了我国经济发展的总目标。农户收入水平成为衡量我国经济发展情况的一个重要指标。如图2所示，2005年河南省农村居民人均可支配收入为2870.58元，2015年增加至10852.86元，首次突破万元大关；2005—2021年河南省农村居民人均可支配收入呈稳步上升趋势，这符合我国经济发展目标。年份农业保险保费收入/亿元01020304050607020052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021图32005-2021年农业保险保费收入（单位：亿元）2.3河南省农业保险发展现状如图3所示，2007年河南省农业保险总保费收入为6820万元，2021年河南省农业保险总保费收入增加至59.84亿元，增长了将近80倍。2007—202年，河南省农村地区农业保险的年均保费增长率为61.53%；2005—2021年，河南省农业保险保费收入呈逐渐增长趋势，尤其是在2010年河南省全面实施农业保险保费财政补贴政策之后，农业保险的保费收入增长趋势更加明显，呈现出良好的发展态势。

3河南省农业保险对农民收入影响的实证研究

3.1变量选择及描述

3.1.1被解释变量。笔者重点研究农业保险对河南省农民收入的影响，以河南省农民收入作为被解释变量。河南省农民收入这一被解释变量使用农村居民人均可支配收入来表示，即FI。3.1.2核心解释变量。笔者主要研究的是河南省农业保险对农民收入的影响。所以，在此实证分析中，该模型的核心解释变量为河南省农业保险。这一核心解释变量可以用河南省农业保险的保费金额（AI）来衡量。3.1.3控制变量。笔者还选定了一些很有可能会对河南省农民收入产生影响的自变量，即当地农产品价格指数（API）及当地农业劳动生产率（LP）。

3.2数据来源

笔者选取2005—2021年河南省农村居民人均可支配收入、农业保险保费金额、农产品价格指数及农业劳动生产率等相关数据进行研究，数据来自2005—2021年《河南统计年鉴》《中国保险年鉴》

3.3单位根检验

为了防止计量经济分析过程中异方差的影响，将上述变量分别取对数，为lnFI、InAI、InAPI、InLP。为了避免出现伪回归现象，笔者选择使用计量软件经检验，各变量的ADF值不小于5%水平的临界值，因此，可得出原始假设没有被拒绝的结论。单位根检验是在不稳定序列的一阶差之后进行的，一阶差后变量的单位根检验结果如表3所示。由表3可知，lnAI和lnAPI的ADF值小于5%水平下的临界值，拒绝原假设，序列平稳；lnLP和lnFI的ADF值都没有小于5%水平下的临界值。二阶差分后，各变量二阶差分单位根检验结果如表4所示。lnLP序列和lnFI序列的二阶差小于5%，可以拒绝原始假设。这表明河南省农民收入与当地农业劳动生产率变量是二阶稳定的。笔者可以运用协整检验确定变量之间是否存在长期均衡的关系。

3.4协整检验

对上述4个变量进行Johansen协整关系检验，检验结果如表5和表6所示。由表5和表6可知，Johansen协整的两个子检验否定了至少存在一个协整关系的原始假设，所以可以说这4个变量至少具有两个协整关系，即长期均衡关系。

3.5误差修正模型

由上述协整检验可知，lnFI、InAI、InAPI、InLP这4个变量之间存在着长期的均衡关系。为了进一步衡量这4个变量之间的短期均衡关系调整到变量间长期均衡关系的速度，选择误差修正模型进行实证分析。误差修正模型检验结果如表7所示。由表7得出误差修正模型为lnFI=406.321600+0.038071lnAI+0.033619lnAPI+0.924733lnLP-0.385434ECM(-1)。其中，R2=0.496825，F=3.629296，DW=2.673924。根据上述的误差修正模型不难发现，lnAI、lnAPI、lnLP都对lnFI的短期变化有着积极作用；lnAI、lnAPI、lnLP的前系数都为正，所以可以得到农业保险、当地农产品价格指数及当地劳动生产率都对河南省农村地区的农民收入有着正向影响。然而，误差修正项ECM(-1)之前的系数为负值，这同样符合反向修正机制。也就是说，当河南省农民收入的短期变化离开长期变化轨道时，误差修正期将以0.038071的力反向调整河南省农民收入的短期变化，直至其恢复到平衡状态。

3.6实证研究结论

通过实证分析发现，农业保险、农产品价格指数和劳动生产率对农民收入有正向影响，农业保险、农产品价格指数和劳动生产率之间存在长期均衡关系。农业保险在增加农民收入方面发挥着重要的促进作用。

4促进河南省农业保险发展的建议

4.1加大政府补贴力度，提高保险保障水平

虽然河南省政府一直都在加大对当地农业保险的补贴扶持力度，但是当地的农业保险保障水平依旧较低。对此，当地政府一方面应进一步加大补贴力度，因时制宜扩大享受补贴政策的农作物种类；另一方面应做到具体问题具体分析，依据各地区（贫苦地区和非贫困地区、农业生产密集区和稀疏地区、高风险地区等）的实际情况来执行财政补贴，确保不落一地、不落一户。

4.2完善农业再保险制度，保障农民合法权益

近年来，自然灾害频发，政府亟须建立一套完善的农业再保险制度来保证农民的合法权益。一方面，政府可以通过招商引资等方式引进再保险公司，同时激励保险公司进行再保险营销；另一方面，政府可以引导建立风险性股票基金，当有危机出现时，可以为农户提供充足的资金保障。

4.3增强农户保险意识，培养高素质从业人员

目前，在河南省农村地区，尽管有一部分农民已经参与农业保险，但是由于农民普遍文化水平不高等，大多数农民并不清楚保险是如何运作的。对此，农业保险公司的相关从业人员务必通过“三下乡”等活动进一步加大普及农业保险知识的力度，循序渐进地提高农民对农业保险知识的了解。这就需要农业保险公司对员工加强在岗培训，可以调配部分老员工进行专业的农业保险岗位培训，要求员工务必清楚了解农业保险及农业生产等相关知识，能敏锐辨识农业风险。只有持续培育高质量的从业人员，方能推动河南省农业保险事业发展。

4.4加大科技投入力度，提升农业保险服务水平

对于农业保险公司来说，要加强农业保险信息系统建设，更新调查和定损的方法，提高农业保险的科技服务水平。同时，要加强对卫星遥感技术、无人机技术和GPS定位仪等高新技术与装备的推广应用，建设多元化信息传输渠道，利用网络信息平台实现农业保险线上收费、线上补偿等服务，简化承保和理赔流程，从技术上规避违法违规行为，使操作更加规范、严谨，从而有效促进河南省农业保险健康、可持续发展。

作者：吕柱辰 单位：河南工业大学