农业保险对农民增收的实证探究

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摘要：本文以我国31个省区市在2007—2019年农业保险相关数据为基础，以农村居民人均家庭收入为被解释变量，农业保险保费收入为解释变量，第一产业结构率、城镇化率、农村用水总量和人均粮食占有量为控制变量，构建静态面板模型和动态面板模型，实证检验我国农业保险对农民增收的影响。实证结果表明：我国农业保险对农民收入有显著正向影响作用；同时发现，城镇化率、农村用水总量和人均粮食占有量也对农村家庭人均收入有着正向影响。基于实证结论，本文从政府主体和保险公司两个角度分别提出对策建议。

关键词：农业保险；农民增收；静态面板模型；动态面板模型

一、引言及文献综述

农业问题是关乎国计民生的首要问题。农业保险作为金融保险领域的一部分，长期履行着对农业发展及农民收入的支持促进作用。当前，中国已经成为仅次于美国的全球第二大农业保险市场。所以，农业保险对农民增收究竟产生什么样的影响？影响是否显著？对这些问题的探讨显得意义重大。国内学术界对于相关问题的研究比较丰富。卢飞、张建清和刘明辉（2017）研究政策性农业保险对农民增收的效应，实证结果显示政策性农业保险的增收效应呈近乎线性的凸性增长，单位农户保障金额越高道德风险概率也越高，公共补贴和农民自交保费均会提升农民收入，东、中、西部农民增收的内在机制具有异质性。石文香和陈盛伟（2019）基于我国31个省区市的面板数据，实证检验农业保险对农民收入的影响，结果发现农业保险对农民收入的影响具有强烈的门槛效应，农业保险保费补贴能提高农民收入。李加明和罗婷婷（2021）基于中国31个省区市的短面板数据，实证研究发现农业保险与农业信贷之间具有协同关系，二者的协同机制显著正向影响农民收入。黄颖和吕德宏（2021）基于我国省级面板数据，运用多重中介效应模型实证研究农业保险对农民收入的传导机制，结果发现农业保险对农民收入影响为正，但作用力度较小，农业保险对不同地区农民收入影响具有异质性。总体来看，过往国内学者对农业保险与农民收入影响的相关研究基本说明了农业保险对农民收入存在正向影响，不过在模型控制变量的选取上不尽相同，所以本文立足于我国31个省区市2007—2019年相关数据，实证研究我国农业保险对农民增收的影响。

二、实证研究

（一）变量选取

1.被解释变量：农村居民人均家庭收入。一般来说，农村居民人均家庭收入是最能反映一个地区农民的生活水平的指标。近年来，随着我国农业政策的不断完善和地区经济的迅速发展，农村居民人均家庭收入也逐渐提高。本文主要研究对象是我国31个省区市农业保险对农民增收的影响，因此选取农村居民人均家庭收入可以更好地反映出农业的收入水平情况。2.解释变量：农业保险保费收入。衡量农业保险的投入产出效应还是要看我国农业保险保费的收入。因此，本文的解释变量选取了31个省区市的农业保险保费收入。农业保险的保费收入可以直观地反映出我国农民为了保护自己的产出而选取的农业保险投入。这个数据也是体现了农民对农业保险的信任程度。目前，我国农民的平均文化水平较低，好多农民对农业保险的了解程度不是很高，因此，在我国部分偏远地区也会出现农业保险的保费收入差距。3.控制变量。（1）第一产业结构率。第一产业结构率是由第一产业的收入占我国总产业的比重计算得出的。第一产业结构率是反映我国农业发展水平的重要因素，也是对农民增收的一个重要控制因素。因此，选取第一产业结构率这一指标的影响不可忽视。（2）城镇化率。城镇化率这一指标是城镇人口总数占总人口的比重，它反映的是一个地区的城市发展水平和农民的数量。一个地区的农业人口越多，它对应的地区农业保费收入可能就越多。当然农业收入的金额也会不同。因此，选取城镇化率做控制变量，也可以使结果更具有说服力。（3）农业用水总量和人均粮食占有量。农业用水总量和人均粮食占有量主要是反映一个地区的农业生产水平。一个地区的农业生产水平也对农民的收入有一定影响。所以选取农业用水总量和人均粮食占有量作为控制变量也可以防止忽视重要变量因素。

（二）实证检验

本文主要选取了全国31个省区市2007—2019年农业保险的相关数据。数据来源于东方财富choice数据库。1.面板数据平稳性检验。在对长面板数据进行分析之前，首先对面板数据进行平稳性检验，本文采用的是ADF单位根检验和IPS检验。具体检验结果如下（见表2）。2.模型建立。建立静态面板回归模型见式（1）。lny=β1+nj=1Σγilnx1it，t-j+β2x2，it+β3x3，it+β4x4，it+β5x5，it+ui+εit（1）其中i取值为1~31，代表全国31个省区市；t取值为1~13，代表2007—2019年的各项指标的取值。j为解释变量农业保险的保费收入的滞后j期。ui为反应个体效应的虚拟变量，εi为随机扰动项。由于被解释变量农村居民人均家庭收入也存在一定的滞后性，并且解释变量中也会有被解释变量的滞后性，这就是静态面板数据的缺陷，因此，为了保证研究结果的准确性且具有说服力，本文建立了动态面板模型。动态面板模型采用了差分广义矩估计法和系统广义矩估计法。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取值为1~31，代表全国31个省区市；t取值为1~13，代表2007—2019年的各项指标的取值。j为解释变量农业保险的保费收入的滞后j期。m为解释变量农业保险的保费收入的滞后j期。ui为反应个体效应的虚拟变量，θt代表的是时间效应的虚拟变量，εi为随机扰动项。

（三）实证结果

在实证分析过程中，首先确定被解释变量农村居民人均家庭收入和解释变量农业保险保费收入的滞后阶数。本文采用的方法是对每个阶数分别进行回归。结果显示，解释变量和被解释变量的滞后项在超过二阶滞后时，对被解释变量的影响不显著，因此j和m的值取1。为了使实证结果更直观，在接下来的实证过程中，从静态面板模型和动态面板模型的对比结果中选取最优的结果来得出结论（见表3）。表3前两个回归结果显示的是静态模型下的普通最小二乘法和广义最小二乘法。但是这两种方法的局限性在于无法把被解释变量农村居民人均家庭收入的滞后性估计在内，对这两种方法的回归结果仅供参考使用，因此，改为采用动态面板模型下的差分GMM和系统GMM两种方法。由于这两个模型的的系数估计值比较接近，因此本文将这两个模型的标准误进行了检验，发现系统GMM的标准误比差分GMM要小。同时，进行系统扰动项的自相关检验，结果显示，扰动项{εit}无自相关，因此选取系统GMM模型的结果如表3。从回归结果来看，各个变量的回归系数基本显著。当期的农业保险收入（lnx1）和滞后一期的农业保险收入（L.lnx1）的系数分别为0.014和0.006，不论是从短期来看还是长期来看，农业保险的保费收入对农村家庭人均收入的影响都显著为正。因此，农业保险的保费收入对农村家庭人均收入有着显著的促进作用。除此之外，控制变量中，城镇化率、农村用水总量和人均粮食占有量也对农村家庭人均收入有着正向影响。而第一产业结构率呈负相关，这一点也很容易解释，二、三产业结构的完善也必然带动农村家庭居民收入的增加。此外，随着城市化进程的加快，农村居民的生活也越来越好，越来越多的农村人口进入城市，依然留在农村的人口享有更多的生产资料和土地资源，这有利于提高农业经营性收入。

三、结论及对策建议

（一）结论

本文基于我国31个省区市2007—2019年相关指标数据，对农业保险与农民收入的影响进行实证研究，结果发现：农业保险的保费收入对农村家庭人均收入有着显著的促进作用，控制变量中，城镇化率、农村用水总量和人均粮食占有量也对农村家庭人均收入有着正向影响。

（二）对策建议

基于研究结论，本文从政府和保险公司两个主体角度提出对策建议：第一，上述实证研究发现农业保险整体上对农民收入是有较强的正向作用的，所以，政府方面应继续加大对农业保险的宣传和教育，鼓励更多农民参加农业保险；同时，政府也可以采取补贴性政策支持农民购买农业保险，因为大多数农民对于保险相对不了解，政府可以出台实质性鼓励措施以进行支持。第二，保险公司应该立足各地实际，开发更多保险产品，满足不同地区农民对于农业保险的需求。因为中国地域辽阔，各地农业种植品种并不相同，省际间差异显著，这说明保险公司应在产品设计时考虑到差异化的因素。

参考文献：

[1]卢飞，张建清，刘明辉.政策性农业保险的农民增收效应研究[J].保险研究，2017（12）：67-78.

[2]石文香，陈盛伟.农业保险促进了农民增收吗？———基于省级面板门槛模型的实证检验[J].经济体制改革，2019（02）：84-91.

[3]李加明，罗婷婷.农业保险与农业信贷协同机制的增收减贫效应研究[J].福建农林大学学报（哲学社会科学版），2021（03）：1-10.

[4]黄颖，吕德宏.农业保险、要素配置与农民收入[J].华南农业大学学报（社会科学版），2021（02）：41-53.

[5]陈强.高级计量经济学及Stata应用[M].第二版.北京：高等教育出版社，2014.

作者:单一迪 曾月阳 单位:青海民族大学