左　璇，張　峭

(中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081)

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基于保障指數(shù)的農(nóng)業(yè)保險保障水平評價
——以北京各區(qū)縣為例

左璇，張峭

(中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081)

當前，雖然農(nóng)業(yè)保險發(fā)展勢不可擋，但行業(yè)內(nèi)還未形成統(tǒng)一標準衡量農(nóng)業(yè)保險保障水平，亟待進一步研究。根據(jù)農(nóng)業(yè)保險保障水平的影響因素構建農(nóng)業(yè)保險保障水平評價指標體系，利用SPSS信度檢驗對指標進行篩選，通過主成分分析排序確定權重，以北京為例實證測算。研究結果表明，農(nóng)業(yè)保險保障水平基本與該地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平相匹配，為進一步提高北京各區(qū)縣農(nóng)業(yè)保險保障水平提供了參考。

農(nóng)業(yè)保險；保障水平；評價；指標體系；信度分析；主成分分析；北京

2004年中國政府首次引入政策性農(nóng)業(yè)保險試點，2007年起我國農(nóng)業(yè)保險在財政補貼政策引導下迎來新一輪的發(fā)展高峰。截至2014年底，我國農(nóng)業(yè)保險保費收入達325.8億元，同比增長6.2%；農(nóng)業(yè)保險賠付額達214.6億元，同比增長2.8%；農(nóng)業(yè)保險深度高達0.6；涉及的險種近百種，參保農(nóng)戶超過2億戶次，參保面積超7.3×108hm2[1]。我國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展勢不可擋，已成為僅次于美國的全球第二大農(nóng)業(yè)保險市場，對于農(nóng)業(yè)保險保障水平評價的需求應運而生。

縱觀國外發(fā)達國家，已具備較為完善的農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營模式和保障水平。美國是政府主導參與型農(nóng)業(yè)保險，聯(lián)邦政府統(tǒng)一制定農(nóng)業(yè)保險法律法規(guī)，連同各州政府共同給予農(nóng)業(yè)保險相關的財政支持和補貼；日本采取政府支持下的相互會社模式，農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營組織為不以營利為目的保險相互社，政府不參與直接管理，僅以立法的形式提供政策和經(jīng)濟支持；西班牙等歐洲國家采用政府資助商業(yè)保險模式，政府對互助保險協(xié)會和再保險機構定期供給固定比例的補貼并制定管理政策，由基層的農(nóng)業(yè)保險商業(yè)機構經(jīng)營保險業(yè)務。

相對西方發(fā)達國家而言，我國農(nóng)業(yè)保險起步較晚，在取得一定研究成果的同時也存在諸多不足，尤其在農(nóng)業(yè)保險保障水平評價領域，大多采用定性的經(jīng)驗判斷或?qū)＜乙庖娫u判，定量的精準測算在行業(yè)內(nèi)寥寥無幾。目前我國衡量保障水平的方法一般是按照穆懷中教授提出的“適度模型[2]”，即該項保險支出占國民生產(chǎn)總值的比重，評價方式較為單一籠統(tǒng)。筆者欲編制農(nóng)業(yè)保險保障指標評價體系，以北京為例采用農(nóng)業(yè)保險保障指數(shù)對保障水平進行定量測算，具有一定的創(chuàng)新意義。

1　農(nóng)業(yè)保險保障指數(shù)評價指標體系

1.1農(nóng)業(yè)保險保障水平影響因素

農(nóng)業(yè)保險保障水平影響因素對農(nóng)業(yè)保險保障水平評價指標的構建具有導向作用。

從宏觀上看，農(nóng)業(yè)保險保障水平與其所處的時代、環(huán)境和政策是密不可分的。具體來講，影響因素包括：社會經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)發(fā)展所處的階段和地位、WTO的政策規(guī)定、再保險業(yè)務和農(nóng)共體風險分散能力以及地區(qū)規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)結構等。

另一方面，也受到供給和需求因素的影響。供給來自于政府，影響因素有：國內(nèi)生產(chǎn)總值；財政收入；保費補貼、惠農(nóng)政策等[3-4]。需求來自農(nóng)戶，主要包括：農(nóng)險涉及的農(nóng)戶戶次、險種數(shù)目、區(qū)域范圍；農(nóng)民收入和儲蓄；農(nóng)戶自籌保費數(shù)額和比例；農(nóng)戶獲得的保額賠償?shù)?。農(nóng)業(yè)保險保障水平的適度，就是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險保障的“需求”與“供給”在適度水平上的平衡發(fā)展。

1.2指標體系的框架

根據(jù)上述農(nóng)業(yè)保險保障水平影響因素，采用定性分析的方法選取了出現(xiàn)頻率最高、相關性最小的指標，構建了包括農(nóng)業(yè)保險保費水平、農(nóng)業(yè)保險保障覆蓋面水平、農(nóng)業(yè)保險保障效益水平三個要素在內(nèi)的二級指標體系；其下的三級指標包括：保險密度、保險深度、農(nóng)民自籌保費比例、農(nóng)民承擔的保費占收入的比例、農(nóng)險涉及的農(nóng)業(yè)人口占農(nóng)業(yè)總?cè)丝诘谋壤?、農(nóng)險涉及的險種占農(nóng)業(yè)總項目的比例、農(nóng)險覆蓋面積占總耕地面積的比例(或畜牧參保數(shù)量占畜牧總量比例)、保額占保費的比例和賠償總額占保費的比例(圖1)。

圖1　農(nóng)業(yè)保險保障水平指標框架圖

2　數(shù)據(jù)來源與指標篩選

2.1數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于三種途徑：①文獻、書籍和年度報告，包括：《中國農(nóng)業(yè)保險研究》、《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》、《中國保險業(yè)社會責任白皮書》、《中國保險年報》、《中國統(tǒng)計年鑒》[1，5-7]；②網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫:北京市農(nóng)村金融和風險管理信息平臺、中國保監(jiān)會、中國統(tǒng)計局；③實地調(diào)研收集的資料，通過農(nóng)戶問卷調(diào)查、保險公司實地考察獲得。表1為2010—2014年我國農(nóng)業(yè)保險相關數(shù)據(jù)。

表1　2010-2014年我國農(nóng)業(yè)保險相關數(shù)據(jù)

2.2指標篩選

使用 SPSS信度檢驗，采用Cronbach′sα系數(shù)檢測方法對各個指標之間的相關性進行了測度。公式如下。

(1)

表2　可靠性統(tǒng)計量

由表2可知α系數(shù)為0.791，其標準化后的α系數(shù)為0.792，說明量表的信度在合理的區(qū)間內(nèi)，但是表現(xiàn)一般，還有進一步優(yōu)化的必要。

表3顯示出將某一個項目從量表中剔除的情況下，量表的平均得分、方差、每個項目得分與量表中剩余各項目得分之間的相關系數(shù)，即以該項目為自變量，剩余其他項目為因變量建立回歸方程的值以及α系數(shù)值[8-9]。從表3中可以看出，保險深度與其余項目之間的相關性最高為0.697，并且保險深度與其他項目的復相關系數(shù)也最高為0.999，這表明保險深度與其余各個項目之間的關系最為密切。同時也可以看出，如果刪除農(nóng)民承擔的保費數(shù)額及所占比例，則其系數(shù)變成了0.805，有所提升，但幅度并不大。因此，保留這9個三級指標。

2.3指標說明

(1)保險密度

農(nóng)業(yè)保險密度=農(nóng)業(yè)保費收入/農(nóng)業(yè)人口[9]。反映了該地區(qū)常駐農(nóng)業(yè)人口人均農(nóng)險保費數(shù)額的大小。這一指標能夠反映出在該區(qū)域內(nèi)農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)保險的意識強弱以及農(nóng)業(yè)保險業(yè)務的人口普及程度。

表3　項總統(tǒng)計量

(2)保險深度

農(nóng)業(yè)保險深度=農(nóng)業(yè)保費收入/農(nóng)業(yè)增加值[10]。能夠體現(xiàn)出一個國家的農(nóng)業(yè)保險業(yè)在整個國民經(jīng)濟中的地位高低[11]。農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展水準和發(fā)展速度都可以通過這項指標反映出來。判別某個農(nóng)業(yè)保險市場是否具備發(fā)展?jié)摿?，目前主要采用的衡量指標就是保險密度和保險深度。因此，保險深度納入農(nóng)業(yè)保險保障水平評價指標。

(3)農(nóng)民自籌的保費比例

農(nóng)業(yè)保險的保費一般由中央財政補貼、地市財政補貼、區(qū)縣財政補貼和農(nóng)戶自籌這四部分構成。當農(nóng)民自籌的比例越小，承擔的費用越低的時候，農(nóng)民的投保積極性就會越高，從而農(nóng)業(yè)保險的保障能力發(fā)揮的也就越充分。

(4)農(nóng)民承擔的保費占收入的比例

全職農(nóng)民的收入基本依靠農(nóng)林牧副漁這幾大產(chǎn)業(yè)，收入低，勞動強度大。但是農(nóng)民的支出項目多，生活壓力大。當農(nóng)業(yè)保險保費支出占其收入的比例越高的時候，農(nóng)民的投保意愿就越弱，反之農(nóng)業(yè)保險成本越低，越能促進農(nóng)戶的投保水平提高。

(5)農(nóng)業(yè)保險保障覆蓋面水平

具體包括農(nóng)業(yè)保險涉及的險種、農(nóng)業(yè)人口和覆蓋面積。當這三項指標越高，說明農(nóng)業(yè)保險保障的領域越寬廣，其保障能力就越強，保障水平就越高。但從福利經(jīng)濟學的角度來看，政府投入越多，有可能引起資源浪費，致使適得其反。

(6)農(nóng)業(yè)保險保障效益水平

這一指標主要用來衡量農(nóng)民的保費投入與獲得的保額補償以及實際獲得的賠償總額的水平。這是從最終的賠付結果來看，即農(nóng)民在農(nóng)業(yè)保險中投入與產(chǎn)出的比例[12]。比例越高說明農(nóng)業(yè)保險的實際保障程度越高，即農(nóng)民投入的農(nóng)業(yè)保險保費得到的實際賠償能力越強，回報效益越高，因此農(nóng)民的持續(xù)投保意愿也會隨之增加。

3　權重確定

綜合評價方法存在許多種，例如主成分分析法、因子分析法、聚類分析法、多層次分析法等，這些評價方法各自存在優(yōu)缺點，也適用于不同的場景當中，究竟選擇何種評價方法需要根據(jù)所評價對象的系統(tǒng)結構要素以及評價目的等因素來選擇[13]。

采用的評價方法是首先根據(jù)統(tǒng)計年鑒上相應指標的數(shù)據(jù)，在各個指標的數(shù)據(jù)進行無量綱化處理的基礎上對農(nóng)業(yè)保險保障評價指標做主成分分析，據(jù)此對各指標的重要程度進行排序。最后綜合專家意見并運用相關數(shù)學工具進行計算來確定指標的權重，進而構建農(nóng)業(yè)保險保障水平評價模型。

3.1數(shù)據(jù)的無量綱化處理

由于以上指標量綱的差異，無法進行直觀的比較。因此要對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，公式(2)如下。

(2)

式中：χij代表第i個樣本第 j 個指標的值， Zij代表數(shù)據(jù)Xij經(jīng)過處理后的值，maxXj表示j個指標中的最大值，minXj表示j個指標中的最小值。經(jīng)過標準化處理的數(shù)據(jù)，用Z1、Z2…Z9表示，進行后續(xù)的計算。同趨勢化結果如表4所示。

表4　變量同趨勢化處理統(tǒng)計表

3.2主成分分析法

主成分分析法是指把給定的一組相關變量通過線性變換轉(zhuǎn)成另一組不相關的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列。這種方法旨在利用降維的思想，把多指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標，這些綜合指標就是主成分，其中每個主成分都能夠反映原始變量的大部分信息，且所含信息互不重復。

表5　主成分解釋原有變量總方差情況

在確定主成分個數(shù)的時候，采用 SPSS19.0 統(tǒng)計軟件，根據(jù)表4變量同趨勢化數(shù)據(jù)，分別嘗試采用2～4個主成分進行試驗，查驗所提取的主成分是否能夠包含變量的大部分信息[14]。根據(jù)多次提取的計算與對比發(fā)現(xiàn)，當提取的主成分個數(shù)為4時，可以保持大部分的變量信息。在主成分分析中，累計方差貢獻率一般要求達到85%以上，提取四個主成分的累計方差貢獻率情況如表5 所示。

由表 5 中所示，從主成分2開始逐項計算累計方差貢獻率，當把提取的四個主成分的方差貢獻率進行加總，得到累計方差貢獻率為87.694%，超過了85%信息包含量的要求，可認為包含大部分變量的信息。因而，提取四個主成分對于解釋農(nóng)業(yè)保險保障水平是合適的。

提取了四個主要成分，分別用F1、F2、F3和F4來表示。通過 SPSS19.0統(tǒng)計軟件進一步得到農(nóng)業(yè)保險保障評價體系中9個主要評價指標的得分。采用回歸法估計主成分得分系數(shù)，并且得出主成分得分系數(shù)矩陣表，如表 6所示。

表6　主成分得分系數(shù)矩陣

根據(jù)表6，可以寫出主成分得分函數(shù)。

F1=-0.17×Z1-0.23×Z2-0.19×Z3+0.18×Z4+0.14×Z5+0.12×Z6+0.19×Z7+0.12×Z8-0.06×Z9；

(3)

F2=-0.07×Z1-0.07×Z2+0.22×Z3+0.10×Z4-0.10×Z5-0.30×Z6+0.16×Z7+0.33×Z8+0.45×Z9；

(4)

F3=0.49×Z1-0.05×Z2+0.04×Z3+0.13×Z4+0.59×Z5-0.45×Z6+0.25×Z7-0.20×Z8-0.08×Z9；

(5)

F4=0.23×Z1+0.38×Z2-0.20×Z3+0.15×Z4+0.56×Z5+0.20×Z6-0.70×Z7+0.81×Z8+0.07×Z9 。

(6)

根據(jù)各指標在四個主要成分下的得分，綜合得出總體得分水平[15]。利用四個主要成分的方差貢獻率確定為權重，用F表示綜合主成分得分，計算公式表示為：

F=46.841%×F1+22.238%×F2+12.21%×F3+6.395%×F4 。

(7)

利用式(7)得出，農(nóng)業(yè)保險保障指數(shù)體系各指標主成分綜合得分，并根據(jù)得分進行排序，計算結果如表7所示。

表7　農(nóng)業(yè)保險保障指數(shù)體系各指標主成分綜合得分

根據(jù)表7 中各指標主成分綜合得分的結果可見，行業(yè)內(nèi)普遍認可的保險深度和保險密度排序靠前，成為衡量農(nóng)業(yè)保險保障水平的主要因素，所以賦予的權重應該最大。得分為負的三個指標分別為單指標因素，得分較低，排序靠后，在權重分配中占據(jù)的份額應較少。依據(jù)其余各因素得分的高低和重要性排序，綜合專家打分，得到各指標權重如表8所示。

表8　農(nóng)業(yè)保險保障指標權重

4　北京各區(qū)縣農(nóng)業(yè)保險保障水平

根據(jù)線性加權公式(8)計算北京市農(nóng)村金融和風險管理信息平臺上不同區(qū)縣相同險種的農(nóng)業(yè)保險數(shù)據(jù)。

(8)

式中：fx表示綜合評價函數(shù)，uj表示第j個指標的權重，xj表示第j個指標無量綱化后的值。

利用上文所構建的模型，利用北京市農(nóng)村金融與風險管理平臺的數(shù)據(jù)，從保險密度、保險深度、農(nóng)民承擔的保費數(shù)額及所占比例、農(nóng)民承擔的保費占收入的比例、農(nóng)業(yè)保險涉及的農(nóng)業(yè)人口、涉及的險種、覆蓋面積、保額占保費的比例和賠償總額占保費的比例這9個指標的角度對北京各區(qū)縣的農(nóng)業(yè)保險保障水平進行測算，得到如表9所示的降序排列結果。

表9　北京各區(qū)縣農(nóng)業(yè)保險保障水平綜合得分

5　結論

(1)引入農(nóng)業(yè)保險保障指數(shù)思想，從農(nóng)業(yè)保險保費水平、農(nóng)業(yè)保險保障覆蓋面水平、農(nóng)業(yè)保險保障效益水平三個角度構建了較為系統(tǒng)的農(nóng)業(yè)保險保障指標體系，并利用SPSS信度檢驗篩選指標。

(2)采用主成分分析法和農(nóng)業(yè)保險歷史數(shù)據(jù)確定各指標權重，構建線性加權函數(shù)模型。

(3)通過對北京各區(qū)縣農(nóng)業(yè)保險保障水平的測算與排序，研究發(fā)現(xiàn)北京總體農(nóng)業(yè)保險保障水平較高，但差距懸殊，基本與該區(qū)縣農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平相適宜。應分析造成農(nóng)業(yè)保險保障水平差異的原因，對癥下藥，提升該區(qū)縣保障水平。

(4)研究思想和技術途徑旨在對我國農(nóng)業(yè)保險保障水平定量評價提供一定的科學參考。

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ZUOXuanandZHANGQiao

(Agricultural Information Institute of Chinese Academy of Agricultural Science, Beijing 100081, China)

Atpresent,althoughagriculturalinsurancedevelopmentisirresistible,withintheindustryhasnotyetformedaunifiedstandardtomeasurethelevelofagriculturalinsurance,whichneedfurtherstudy.Thispaperaccordingtothefactorsthatinfluencethelevelofagriculturalinsurancetobuildagriculturalinsurancelevelevaluationindexsystem,usingSPSSreliabilitytesttoselecttheindicators,throughtheprincipalcomponentanalysisordinationtodeterminetheweights,takingBeijingasanexampleofthecalculation.TheresultsshowthatthelevelofagriculturalinsuranceleveladaptstoagriculturaleconomyinthatregionandprovidesreferenceforfurtherimprovementofeachcountyinBeijing.

agriculturalinsurance;protectionlevel;evaluation;indexsystem;reliabilityanalysis;principalcomponentanalysis;Beijing

2016-04-02

2016-06-08

2014年北京市科技計劃課題“基于3S技術的農(nóng)險評估技術研究及綜合服務平臺建設應用”(Z141100002314007)第一作者簡介：左璇(1991-)，女，河北石家莊人，碩士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)風險分析方面的研究. E-mail:sxauzuoxuan@163.com

張峭(1962-)，男，山西運城人，博士，研究員，研究方向為農(nóng)業(yè)保險及農(nóng)村金融. E-mail:zhangqiao@caas.cn.

X43;F320.3

A

1000-811X(2016)04-0191-06

10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.034

左璇，張峭. 基于保障指數(shù)的農(nóng)業(yè)保險保障水平評價——以北京各區(qū)縣為例[J]. 災害學，2016，31(4)：191-195,204. [ZUO Xuan and ZHANG Qiao. Evaluation of Agricultural Insurance Security Level Based on Safeguard Index——Example study of Each County of Beijing[J]. Journal of Catastrophology，2016，31(4)：191-195,204. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.034.]