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摘要：本文以我國31個省區(qū)市在2007—2019年農(nóng)業(yè)保險相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以農(nóng)村居民人均家庭收入為被解釋變量，農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)收入為解釋變量，第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)率、城鎮(zhèn)化率、農(nóng)村用水總量和人均糧食占有量為控制變量，構(gòu)建靜態(tài)面板模型和動態(tài)面板模型，實(shí)證檢驗(yàn)我國農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民增收的影響。實(shí)證結(jié)果表明：我國農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入有顯著正向影響作用；同時發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化率、農(nóng)村用水總量和人均糧食占有量也對農(nóng)村家庭人均收入有著正向影響?；趯?shí)證結(jié)論，本文從政府主體和保險公司兩個角度分別提出對策建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)保險；農(nóng)民增收；靜態(tài)面板模型；動態(tài)面板模型

一、引言及文獻(xiàn)綜述

農(nóng)業(yè)問題是關(guān)乎國計民生的首要問題。農(nóng)業(yè)保險作為金融保險領(lǐng)域的一部分，長期履行著對農(nóng)業(yè)發(fā)展及農(nóng)民收入的支持促進(jìn)作用。當(dāng)前，中國已經(jīng)成為僅次于美國的全球第二大農(nóng)業(yè)保險市場。所以，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民增收究竟產(chǎn)生什么樣的影響？影響是否顯著？對這些問題的探討顯得意義重大。國內(nèi)學(xué)術(shù)界對于相關(guān)問題的研究比較豐富。盧飛、張建清和劉明輝（2017）研究政策性農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民增收的效應(yīng)，實(shí)證結(jié)果顯示政策性農(nóng)業(yè)保險的增收效應(yīng)呈近乎線性的凸性增長，單位農(nóng)戶保障金額越高道德風(fēng)險概率也越高，公共補(bǔ)貼和農(nóng)民自交保費(fèi)均會提升農(nóng)民收入，東、中、西部農(nóng)民增收的內(nèi)在機(jī)制具有異質(zhì)性。石文香和陳盛偉（2019）基于我國31個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的影響具有強(qiáng)烈的門檻效應(yīng)，農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)補(bǔ)貼能提高農(nóng)民收入。李加明和羅婷婷（2021）基于中國31個省區(qū)市的短面板數(shù)據(jù)，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)信貸之間具有協(xié)同關(guān)系，二者的協(xié)同機(jī)制顯著正向影響農(nóng)民收入。黃穎和呂德宏（2021）基于我國省級面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用多重中介效應(yīng)模型實(shí)證研究農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的傳導(dǎo)機(jī)制，結(jié)果發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入影響為正，但作用力度較小，農(nóng)業(yè)保險對不同地區(qū)農(nóng)民收入影響具有異質(zhì)性?？傮w來看，過往國內(nèi)學(xué)者對農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)民收入影響的相關(guān)研究基本說明了農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入存在正向影響，不過在模型控制變量的選取上不盡相同，所以本文立足于我國31個省區(qū)市2007—2019年相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證研究我國農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民增收的影響。

二、實(shí)證研究

（一）變量選取

1.被解釋變量：農(nóng)村居民人均家庭收入。一般來說，農(nóng)村居民人均家庭收入是最能反映一個地區(qū)農(nóng)民的生活水平的指標(biāo)。近年來，隨著我國農(nóng)業(yè)政策的不斷完善和地區(qū)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，農(nóng)村居民人均家庭收入也逐漸提高。本文主要研究對象是我國31個省區(qū)市農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民增收的影響，因此選取農(nóng)村居民人均家庭收入可以更好地反映出農(nóng)業(yè)的收入水平情況。2.解釋變量：農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)收入。衡量農(nóng)業(yè)保險的投入產(chǎn)出效應(yīng)還是要看我國農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)的收入。因此，本文的解釋變量選取了31個省區(qū)市的農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)收入。農(nóng)業(yè)保險的保費(fèi)收入可以直觀地反映出我國農(nóng)民為了保護(hù)自己的產(chǎn)出而選取的農(nóng)業(yè)保險投入。這個數(shù)據(jù)也是體現(xiàn)了農(nóng)民對農(nóng)業(yè)保險的信任程度。目前，我國農(nóng)民的平均文化水平較低，好多農(nóng)民對農(nóng)業(yè)保險的了解程度不是很高，因此，在我國部分偏遠(yuǎn)地區(qū)也會出現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險的保費(fèi)收入差距。3.控制變量。（1）第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)率。第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)率是由第一產(chǎn)業(yè)的收入占我國總產(chǎn)業(yè)的比重計算得出的。第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)率是反映我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的重要因素，也是對農(nóng)民增收的一個重要控制因素。因此，選取第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)率這一指標(biāo)的影響不可忽視。（2）城鎮(zhèn)化率。城鎮(zhèn)化率這一指標(biāo)是城鎮(zhèn)人口總數(shù)占總?cè)丝诘谋戎?，它反映的是一個地區(qū)的城市發(fā)展水平和農(nóng)民的數(shù)量。一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)人口越多，它對應(yīng)的地區(qū)農(nóng)業(yè)保費(fèi)收入可能就越多。當(dāng)然農(nóng)業(yè)收入的金額也會不同。因此，選取城鎮(zhèn)化率做控制變量，也可以使結(jié)果更具有說服力。（3）農(nóng)業(yè)用水總量和人均糧食占有量。農(nóng)業(yè)用水總量和人均糧食占有量主要是反映一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平也對農(nóng)民的收入有一定影響。所以選取農(nóng)業(yè)用水總量和人均糧食占有量作為控制變量也可以防止忽視重要變量因素。

（二）實(shí)證檢驗(yàn)

本文主要選取了全國31個省區(qū)市2007—2019年農(nóng)業(yè)保險的相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于東方財富choice數(shù)據(jù)庫。1.面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。在對長面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前，首先對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，本文采用的是ADF單位根檢驗(yàn)和IPS檢驗(yàn)。具體檢驗(yàn)結(jié)果如下（見表2）。2.模型建立。建立靜態(tài)面板回歸模型見式（1）。lny=β1+nj=1Σγilnx1it，t-j+β2x2，it+β3x3，it+β4x4，it+β5x5，it+ui+εit（1）其中i取值為1~31，代表全國31個省區(qū)市；t取值為1~13，代表2007—2019年的各項(xiàng)指標(biāo)的取值。j為解釋變量農(nóng)業(yè)保險的保費(fèi)收入的滯后j期。ui為反應(yīng)個體效應(yīng)的虛擬變量，εi為隨機(jī)擾動項(xiàng)。由于被解釋變量農(nóng)村居民人均家庭收入也存在一定的滯后性，并且解釋變量中也會有被解釋變量的滯后性，這就是靜態(tài)面板數(shù)據(jù)的缺陷，因此，為了保證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性且具有說服力，本文建立了動態(tài)面板模型。動態(tài)面板模型采用了差分廣義矩估計法和系統(tǒng)廣義矩估計法。首先，建立模型式（2）。lny=β1+nm=1Σαilnyt-m+nj=1Σγilnx1it，t-j+β2x2，it+β3x3，it+β4x4，it+β5x5，it+ui+θt+εit（2）其中i取值為1~31，代表全國31個省區(qū)市；t取值為1~13，代表2007—2019年的各項(xiàng)指標(biāo)的取值。j為解釋變量農(nóng)業(yè)保險的保費(fèi)收入的滯后j期。m為解釋變量農(nóng)業(yè)保險的保費(fèi)收入的滯后j期。ui為反應(yīng)個體效應(yīng)的虛擬變量，θt代表的是時間效應(yīng)的虛擬變量，εi為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

（三）實(shí)證結(jié)果

在實(shí)證分析過程中，首先確定被解釋變量農(nóng)村居民人均家庭收入和解釋變量農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)收入的滯后階數(shù)。本文采用的方法是對每個階數(shù)分別進(jìn)行回歸。結(jié)果顯示，解釋變量和被解釋變量的滯后項(xiàng)在超過二階滯后時，對被解釋變量的影響不顯著，因此j和m的值取1。為了使實(shí)證結(jié)果更直觀，在接下來的實(shí)證過程中，從靜態(tài)面板模型和動態(tài)面板模型的對比結(jié)果中選取最優(yōu)的結(jié)果來得出結(jié)論（見表3）。表3前兩個回歸結(jié)果顯示的是靜態(tài)模型下的普通最小二乘法和廣義最小二乘法。但是這兩種方法的局限性在于無法把被解釋變量農(nóng)村居民人均家庭收入的滯后性估計在內(nèi)，對這兩種方法的回歸結(jié)果僅供參考使用，因此，改為采用動態(tài)面板模型下的差分GMM和系統(tǒng)GMM兩種方法。由于這兩個模型的的系數(shù)估計值比較接近，因此本文將這兩個模型的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)GMM的標(biāo)準(zhǔn)誤比差分GMM要小。同時，進(jìn)行系統(tǒng)擾動項(xiàng)的自相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，擾動項(xiàng){εit}無自相關(guān)，因此選取系統(tǒng)GMM模型的結(jié)果如表3。從回歸結(jié)果來看，各個變量的回歸系數(shù)基本顯著。當(dāng)期的農(nóng)業(yè)保險收入（lnx1）和滯后一期的農(nóng)業(yè)保險收入（L.lnx1）的系數(shù)分別為0.014和0.006，不論是從短期來看還是長期來看，農(nóng)業(yè)保險的保費(fèi)收入對農(nóng)村家庭人均收入的影響都顯著為正。因此，農(nóng)業(yè)保險的保費(fèi)收入對農(nóng)村家庭人均收入有著顯著的促進(jìn)作用。除此之外，控制變量中，城鎮(zhèn)化率、農(nóng)村用水總量和人均糧食占有量也對農(nóng)村家庭人均收入有著正向影響。而第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)率呈負(fù)相關(guān)，這一點(diǎn)也很容易解釋，二、三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的完善也必然帶動農(nóng)村家庭居民收入的增加。此外，隨著城市化進(jìn)程的加快，農(nóng)村居民的生活也越來越好，越來越多的農(nóng)村人口進(jìn)入城市，依然留在農(nóng)村的人口享有更多的生產(chǎn)資料和土地資源，這有利于提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入。

三、結(jié)論及對策建議

（一）結(jié)論

本文基于我國31個省區(qū)市2007—2019年相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，對農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)民收入的影響進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：農(nóng)業(yè)保險的保費(fèi)收入對農(nóng)村家庭人均收入有著顯著的促進(jìn)作用，控制變量中，城鎮(zhèn)化率、農(nóng)村用水總量和人均糧食占有量也對農(nóng)村家庭人均收入有著正向影響。

（二）對策建議

基于研究結(jié)論，本文從政府和保險公司兩個主體角度提出對策建議：第一，上述實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險整體上對農(nóng)民收入是有較強(qiáng)的正向作用的，所以，政府方面應(yīng)繼續(xù)加大對農(nóng)業(yè)保險的宣傳和教育，鼓勵更多農(nóng)民參加農(nóng)業(yè)保險；同時，政府也可以采取補(bǔ)貼性政策支持農(nóng)民購買農(nóng)業(yè)保險，因?yàn)榇蠖鄶?shù)農(nóng)民對于保險相對不了解，政府可以出臺實(shí)質(zhì)性鼓勵措施以進(jìn)行支持。第二，保險公司應(yīng)該立足各地實(shí)際，開發(fā)更多保險產(chǎn)品，滿足不同地區(qū)農(nóng)民對于農(nóng)業(yè)保險的需求。因?yàn)橹袊赜蜻|闊，各地農(nóng)業(yè)種植品種并不相同，省際間差異顯著，這說明保險公司應(yīng)在產(chǎn)品設(shè)計時考慮到差異化的因素。

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作者:單一迪 曾月陽 單位:青海民族大學(xué)