李燕 成德寧 李朋

摘要：農業(yè)保險是促進農業(yè)發(fā)展由過度依賴資源消耗向綠色可持續(xù)發(fā)展轉變的重要手段。本文通過構建2001—2015年全國31個省份的農業(yè)投入產(chǎn)出與污染排放面板數(shù)據(jù)，利用GML指數(shù)方法對農業(yè)綠色生產(chǎn)率進行測算并將其分解為綠色技術進步和綠色技術效率，然后運用系統(tǒng)GMM估計方法實證檢驗了農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響。主要結論有：農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術進步有顯著的促進作用；農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術效率有顯著的抑制作用。農業(yè)保險對綠色技術進步的促進大于其對綠色技術效率的抑制作用，從而使得其對農業(yè)綠色生產(chǎn)率呈現(xiàn)顯著的促進作用。

關鍵詞：農業(yè)保險；農業(yè)綠色生產(chǎn)率；綠色技術進步；綠色技術效率

文章編號：2095-5960（2018）06-0101-08；中圖分類號：F326；文獻標識碼：A

一、引 言

改革開放以來，中國農業(yè)生產(chǎn)取得了舉世矚目的成就，為促進世界糧食安全做出了巨大貢獻。農林牧漁生產(chǎn)總值從1978年的10275億元增長到2015年的52779億元（以1978年為基期），年均增長率為44%；糧食總產(chǎn)量從2003年的430695萬噸增長到2015年的621439萬噸，取得了連續(xù)12年增產(chǎn)。但是，我國農業(yè)生產(chǎn)取得巨大成就的同時，農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)遭到前所未有的破壞，農業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨嚴峻的形勢。根據(jù)《全國環(huán)境統(tǒng)計公報（2015年）》 的統(tǒng)計，全國廢水及其污染物排放中，農業(yè)污染源占COD排放總量的比例為4806%，是四大污染源占比最高的，而農業(yè)污染源占氨氮排放總量的比例為3158%，僅次于城鎮(zhèn)生活污染源占比。農業(yè)污染已經(jīng)成為我國環(huán)境污染的主要來源。農業(yè)生態(tài)環(huán)境的惡化對我國農業(yè)產(chǎn)量和質量提高均產(chǎn)生了不利的影響，發(fā)展生態(tài)、環(huán)保的綠色農業(yè)成為我國農業(yè)發(fā)展的內在要求（金書秦和沈貴銀，2013）[1]。

農業(yè)綠色生產(chǎn)率是衡量農業(yè)綠色發(fā)展的重要指標。目前學者們是主要從財政支農投入（葉初升和惠利，2016）[2]、異質型人力資本投資（韓海彬等，2014）[3]、農村制度改革（李谷成，2014）[4]等視角分析了影響農業(yè)綠色生產(chǎn)率的因素，并提出了綠色農業(yè)發(fā)展的措施，但鮮有文獻研究農業(yè)保險與農業(yè)綠色生產(chǎn)率的關系。實際上，綠色農業(yè)具有“高投入、高產(chǎn)出、高風險”的特點，對農業(yè)保險有著迫切的需求。農業(yè)保險不僅能夠分散農戶的自然風險和市場風險，穩(wěn)定農戶的預期，也會影響農戶采用農業(yè)新技術的行為，改變農戶對化學中間品投入和農業(yè)種植方式，從而影響農業(yè)產(chǎn)出和農業(yè)生態(tài)環(huán)境。自2007年啟動中央財政補貼的農業(yè)保險試點以來，中國農業(yè)保險業(yè)務發(fā)展迅猛，承保品種覆蓋了全國所有省區(qū)的農、林、牧、漁各個方面。中國已經(jīng)成為僅次于美國的全球第二大農業(yè)保險市場。農業(yè)保險的快速發(fā)展是否促進了我國農業(yè)綠色生產(chǎn)率的提高？它是如何影響農業(yè)綠色生產(chǎn)率的？對這些問題的研究，不僅有利于促進我國農業(yè)保險向綠色保險轉變而且對促進我國農業(yè)綠色發(fā)展具有十分重要的理論與現(xiàn)實意義。本文首先評述了相關文獻，然后利用2001—2015年全國31個省份的面板數(shù)據(jù)，對我國農業(yè)綠色生產(chǎn)率進行估算，接著運用系統(tǒng)GMM估計方法，實證檢驗了農業(yè)保險影響我國農業(yè)綠色生產(chǎn)率的機制。

二、文獻綜述

農業(yè)是一個天然的弱質產(chǎn)業(yè)，在農業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營過程中，農戶時常會遭受自然風險和市場風險，為了分散農戶的風險，許多國家都建立起農業(yè)保險制度，對農戶在農業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營過程中可能遭到的自然災害或經(jīng)營風險所造成的經(jīng)濟損失提供一定的補償，這是市場經(jīng)濟國家扶持農業(yè)發(fā)展的通行做法。過去學術界對農業(yè)保險的研究主要集中在農業(yè)保險對農業(yè)產(chǎn)出的影響方面。大部分學者認為農業(yè)保險對農業(yè)產(chǎn)出具有正向促進作用。農業(yè)保險不僅能夠轉移農業(yè)生產(chǎn)風險、對各類災害事故損失進行補償，使農業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營保持穩(wěn)定進而提高農戶生產(chǎn)的積極性（王亞楠，2011）[5]，還能夠有助于農民采用更為先進但更具風險性的生產(chǎn)工具和技術，擴大農業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，提高農業(yè)產(chǎn)出（張躍華等，2007）[6]。Hazell[7]（1992）研究發(fā)現(xiàn)，農業(yè)保險為農民提供了增加投資和農業(yè)生產(chǎn)投入的機會，轉移了農業(yè)生產(chǎn)風險，從而起到提高農業(yè)生產(chǎn)率的作用。周穩(wěn)海[8]（2015）利用河北省2007—2013年11個市的面板數(shù)據(jù)，運用系統(tǒng)GMM方法實證研究發(fā)現(xiàn)：農業(yè)保險對農業(yè)生產(chǎn)具有顯著的促進作用，并且這種作用隨著農業(yè)風險水平的增加而增大。

近年來，隨著農業(yè)生態(tài)環(huán)境問題的出現(xiàn)，許多文獻開始對農業(yè)保險與農業(yè)生態(tài)環(huán)境之間的關系展開研究。它們主要是從農業(yè)保險會改變農戶生產(chǎn)決策，直接影響農業(yè)生產(chǎn)要素投入和農業(yè)生產(chǎn)方式，從而對農業(yè)生產(chǎn)環(huán)境造成影響這一路徑來進行研究的。例如，Horowitz和Lichtenberg[9]（1996）利用遞歸模型分析了農業(yè)保險對美國中西部玉米種植者農用化學品施用行為的影響，結果發(fā)現(xiàn)，購買農業(yè)保險的農場主比沒有購買保險的農場主每畝耕地的氮肥和農藥的施用量分別高出19%和21%，除草劑和殺蟲劑分別高出7%和63%。鐘甫寧等[10]（2007）利用聯(lián)立方程組實證分析了農業(yè)保險對新疆瑪納斯河流域農戶化學中間投入施用行為的影響，結果發(fā)現(xiàn)購買農業(yè)保險的農戶會使用較少的農藥， 而使用較多的化肥與農膜。但也有一些學者認為農業(yè)保險會降低化學品投入，如Smiths和Goodwin[11]（1996）運用相同的方法分析了農業(yè)保險對美國堪薩斯州麥農化學中間投入品施用行為的影響，研究發(fā)現(xiàn)，購買保險的農戶會減少氮肥投入使用，每公頃減少5美元氮肥投入。這一結果與鐘甫寧等[10]（2007）的結論相反，其原因可能是由于二者選擇的樣本不同。不同樣本所處的地理區(qū)位、氣候等特征也會影響農戶要素的使用，從而造成二者的結論存在差異。還有學者以化肥和殺蟲劑的支出費用來衡量其使用情況，考察農業(yè)收入保險對化肥和殺蟲劑使用量的影響，結果表明農業(yè)收入保險會影響減少肥料和殺蟲劑的總支出（Mishra，2005）[12]。如果將二者分開來看，收入保險會使化肥支出減少，而殺蟲劑的支出增加。此外，也有研究表明農業(yè)保險也會通過改變農戶生產(chǎn)決策影響農產(chǎn)品種植規(guī)模、結構和綠色技術采用，進而影響農業(yè)生態(tài)環(huán)境（羅向明等，2016；陳俊聰和王懷明，2015）[13][14]。

從上述文獻的梳理來看，有關農業(yè)保險與農業(yè)綠色發(fā)展的研究大多集中于農業(yè)保險對農業(yè)產(chǎn)出增長或農業(yè)要素投入的影響方面。少數(shù)學者如陳俊聰?shù)萚15]（2016）、馬述忠等[16]（2016）關注到了農業(yè)保險對農業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，但是他們忽視了農業(yè)環(huán)境污染對農業(yè)生產(chǎn)效率的影響，沒有真正分析農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的作用。本文的研究則試圖將農業(yè)保險對農業(yè)環(huán)境污染和農業(yè)產(chǎn)出的影響綜合起來，分析農業(yè)保險與農業(yè)綠色生產(chǎn)率之間的關系。此外現(xiàn)有文獻多以農業(yè)保險密度來表示農業(yè)保險，檢驗其與農業(yè)產(chǎn)出或農業(yè)污染型投入品的關系，這從一個角度分析了農業(yè)保險對農業(yè)生產(chǎn)的影響，但無法全面地反映農業(yè)保險對農業(yè)生產(chǎn)的影響。本文則利用農業(yè)保險保費總收入、保險深度、保險密度三個指標多方面來檢驗農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響，從而使檢驗結果更全面和可信。

三、我國農業(yè)綠色生產(chǎn)率的測算

本文參考李谷成[4]（2014）的論文，將化肥、農藥、農膜與畜禽養(yǎng)殖等殘留和排放的污染納入農業(yè)生產(chǎn)率核算框架，把包括這4種方式所殘留和排放的污染非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)率稱為“農業(yè)綠色生產(chǎn)率”（GTFP）。

（一）測算方法

計算生產(chǎn)率指數(shù)的傳統(tǒng)做法是首先根據(jù)當期基準構建生產(chǎn)前沿面，然后構造方向性距離函數(shù)并據(jù)此計算每一時期的決策單元的生產(chǎn)率，其次是求解相鄰兩個時期生產(chǎn)率指數(shù)的幾何平均值，并以此來度量生產(chǎn)率變化從而得到生產(chǎn)率指數(shù)（杜江等，2016）[17]。M指數(shù)是這種計算方法的典型代表，并且它可以將生產(chǎn)率的變化進一步分解為效率變化（TEC）和技術進步（TC）。但是M指數(shù)不具備循環(huán)性，利用線性規(guī)劃方法求解時甚至可能無解，為此Pastor等[18]（2005）提出了全局指數(shù)，他們將各決策單元的所有考察時期作為基準構建生產(chǎn)前沿面，既可以滿足循環(huán)性又不會產(chǎn)生無解的情況，并且允許存在技術退步。同時，考慮到中國農業(yè)發(fā)展的實際情況，本文采用的是規(guī)模報酬不變假定下的農業(yè)綠色生產(chǎn)率。參考Pastor等[18]（2005）與Oh[19]（2010）的文獻，本文將GML指數(shù)定義為：

GMLtt+1（xt，yt，bt，xt+1，yt+1，bt+1）=1+DTG（xt，yt，bt）1+DTG（xt+1，yt+1，bt+1）（1）

其中，GMLt，t+1表示農業(yè)綠色生產(chǎn)率指數(shù)（GTFP）。DTG（x，y，b）=max{β|（y+βy，b-βb）∈PG（x）}，它是依據(jù)全局生產(chǎn)可能性集合參照集PG得到的環(huán)境方向性距離函數(shù)，PG表示對每一個投入向量x都能生產(chǎn)期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的組合（y，b），上標T=t，t+1，表示相鄰的兩個時期，下標G表示當期基準。GML指數(shù)可以進一步被分解為綠色技術效率變化（TEC）和綠色技術進步（TC）：

GMLtt+1（xt，yt，bt，xt+1，yt+1，bt+1）=1+DTG（xt，yt，bt）1+DTG（xt+1，yt+1，bt+1）=TECt，t+1×TCt，t+1（2）

綠色技術效率變化（TEC）衡量生產(chǎn)單位在t期到t+1期從實際生產(chǎn)點向生產(chǎn)前沿面靠近；綠色技術進步（TC）是一個幾何平均值，衡量生產(chǎn)前沿面向外擴張的動態(tài)變化。GTFP、TEC、TC大于（小于）1分別表示綠色生產(chǎn)率增長（下降）、綠色技術進步（退步）和綠色技術效率改善（惡化）。

（二）變量選擇與數(shù)據(jù)說明

本文利用2001—2015年中國31個省份的農業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)估算中國農業(yè)綠色生產(chǎn)率，選取變量的數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農業(yè)年鑒》、《中國農村統(tǒng)計年鑒》等。

（1）投入變量。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性和參考已有研究的做法，本文中農業(yè)投入主要包括勞動力、土地、機械、化肥和灌溉等。勞動力投入以第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)表示；土地投入以農作物總播種面積表示；機械投入以農業(yè)機械總動力表示；化肥投入以農業(yè)生產(chǎn)中化肥的折純量表示；農業(yè)灌溉變量以農業(yè)灌溉面積表示。

（2）產(chǎn)出變量。產(chǎn)出變量包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。在本文中，期望產(chǎn)出以2000年不變價的農業(yè)總產(chǎn)值表示；非期望產(chǎn)出是指農業(yè)生產(chǎn)中的各種面源污染物，并根據(jù)陳敏鵬等[20]（2006）的“單元調查評估法”與第一次全國污染源普查（農業(yè)普查）公布的系列手冊，確定農業(yè)污染產(chǎn)污單元清單列表。選取的非期望產(chǎn)出變量包括農藥殘留、農膜殘留、總化學需氧量（COD）、總磷（TP）、總氮（TN）等污染物。其中化肥的TN、TP污染量根據(jù)《肥料流失系數(shù)手冊》和“單元調查評估法”核算；農藥與農膜流失與殘留量分別根據(jù)《農藥流失系數(shù)》與《農田地膜殘留系數(shù)》核算；畜禽養(yǎng)殖排放的COD、TN和TP污染量根據(jù)《畜禽養(yǎng)殖業(yè)源產(chǎn)排污系數(shù)手冊》核算。

（三）農業(yè)綠色生產(chǎn)率的測算結果

根據(jù)上述方法和數(shù)據(jù)，本文測算了2001—2015年全國31個省份農業(yè)綠色生產(chǎn)率并將其分解為綠色技術效率和綠色技術進步，如表1所示。從表1中可以發(fā)現(xiàn)：第一，農業(yè)綠色生產(chǎn)率增長源泉主要來自于農業(yè)綠色技術進步。農業(yè)綠色技術進步率年均增長864%，這與李谷成[4]（2014）計算的608%比較接近。農業(yè)綠色技術效率年均下降412%，李谷成[4]（2014）計算的結果為295%。這表明我國農業(yè)發(fā)展是典型的綠色技術推進型增長，生產(chǎn)率增長主要來自于“最佳實踐者”的“最佳實踐”和生產(chǎn)前沿面向外擴張，而“落后者”省份向“最佳實踐者”的“追趕效應”不足。第二，農業(yè)綠色生產(chǎn)率及其分解的變化呈現(xiàn)出較大的省際差異。以全國綠色生產(chǎn)率年均增長率416%為參照，將近一半省份（14個）位于其上。綠色技術效率全國年均降低412%，15個省份綠色技術效率位于其上。其中，北京、上海、江蘇、浙江、海南在2001—2015年期間綠色技術效率不變，天津、河北、遼寧、福建、山東、湖北、廣東、廣西、陜西、青海的綠色技術效率介于均值和1之間。綠色技術進步的全國年均增長率為864%，有9個省份高于這一均值。

表12001—2015年各省農業(yè)綠色生產(chǎn)率及其分解結果

省份綠色技術效率綠色技術進步綠色生產(chǎn)率省份綠色技術效率綠色技術進步綠色生產(chǎn)率北京100001129111291湖北099161073410644天津096041091710485湖南094881078210231河北096371088210487廣東096651079110430山西095411083010333廣西096091075610335內蒙古093931082010163海南100001101611016遼寧096361081410420重慶088351142710096吉林095821077410324四川095371072710231黑龍江094211077910155貴州093761071210045上海100001029410294云南095821076110311江蘇100001083810838西藏085831160809963浙江100001102011020陜西097931075310530安徽095671079710330甘肅095511080310318福建096671100410638青海095971087310435江西095541073510256寧夏096521083110455山東096111085510433新疆093941081110156河南095781081710361全國均值095881086410416四、農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的實證分析

（一）計量模型

面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點是可以對個體的動態(tài)行為進行建模，而由于慣性或部分調整，個體當前行為往往受到過去行為的影響。考慮到農業(yè)綠色生產(chǎn)率可能會受到前一期農業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響，需要在解釋變量中包含被解釋變量的滯后期。因此，為了考察農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的動態(tài)影響，本文將計量模型設定為如式（3）所示的動態(tài)面板回歸形式：

lnYk，it=α1lnYk，it-1+α2lnINSUit+∑jβjlnXj，it+ηi+ut+εit（3）

其中，Yk，it為被解釋變量。Yk，it-1為被解釋變量滯后項，用于控制滯后期對當期的影響。INSUit代表農業(yè)保險發(fā)展水平，是本研究關注的核心內容?？紤]到農業(yè)保險會對農業(yè)綠色生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，而農業(yè)綠色生產(chǎn)率較高的地區(qū)也會有更多的農戶購買保險，因而農業(yè)保險與農業(yè)綠色生產(chǎn)率互為因果關系，本文將農業(yè)保險設為內生變量。Xj，it代表控制變量，是影響農業(yè)綠色生產(chǎn)率的其他因素。虛擬變量ηi代表地區(qū)效應，μt代表年度效應，εit代表隨機干擾項。k=1，2，3分別表示綠色生產(chǎn)率（GTFP）、綠色技術效率（TEC）、綠色技術進步（TC）；i=1，2，…，31，代表中國31個?。▍^(qū)，市）；t代表年份；j=1，2，…，6，代表6個控制變量。

（二）變量選取

（1）因變量。由于本文需要考察農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響及其機制，因此因變量Y將包括上節(jié)所計算的農業(yè)綠色生產(chǎn)率（GTFP）、綠色技術效率（TEC）、綠色技術進步（TC）。

（2）核心自變量。為了更加全面地衡量農業(yè)保險發(fā)展水平，文中選取農業(yè)保險保費總收入（INSU1）、農業(yè)保險深度（INSU2）、農業(yè)保險密度（INSU3）來表示農業(yè)保險發(fā)展水平，多重角度考察農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響。其中農業(yè)保險深度用農業(yè)保險保費總收入與農業(yè)總產(chǎn)值之比表示，農業(yè)保險密度用農業(yè)保險保費總收入與鄉(xiāng)村總人口之比表示。

（3）控制變量。根據(jù)數(shù)據(jù)可得性并參考相關研究的做法，本文選取如下自變量：①農業(yè)結構（X1）。該變量用糧食播種面積占農作物播種面積的比重表示。②農業(yè)財政支持（X2）。該變量用各地財政支出中農業(yè)相關支出所占比重來表示。③人均收入（X3）。本文以2001年不變價的農業(yè)生產(chǎn)總值除以鄉(xiāng)村總人口來表示。④受災率（X4）。該變量是用各地區(qū)農作物受災面積表示。⑤農民收入構成（X5）。該變量用農民人均純收入中工資性收入的比重來表示。⑥農業(yè)經(jīng)營規(guī)模（X6）。本文以勞均耕地面積表示。

核心自變量和控制變量的數(shù)據(jù)全部來自于歷年《中國農村統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國保險年鑒》。

（三）研究方法說明

由于計量模型式（3）為動態(tài)面板模型，且存在內生性，為使實證結果更有說服力，消除內生性可能的影響，本文采用系統(tǒng)廣義矩（以下簡稱“系統(tǒng)GMM”）來分析農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響。由于差分GMM會損失樣本信息并存在弱工具變量的問題，系統(tǒng)GMM在差分GMM估計方法上再引入水平方程，將滯后差分變量增加為水平方程相應變量的工具變量，從而有效解決弱工具變量可能導致的有偏估計問題并消除異方差的干擾，更適用于分析省際面板這類個體差異較大的樣本。系統(tǒng)GMM需要通過Arellano-Bond test來考察擾動項是否自相關，用以判斷系統(tǒng)GMM方法是否適用。此外，它還需要通過Hansen test判斷是否存在工具變量的過度識別問題。系統(tǒng)GMM方法對所使用的工具變量數(shù)有嚴格的限制，過多的工具變量會導致Hansen test無效。因此，通過控制工具變量數(shù)，避免統(tǒng)計量的P值過高甚至接近1的情況，使其維持在顯著但P值較低的水平上。

（四）實證結果分析

表2為農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率及其分解項綠色技術效率、綠色技術進步的估計結果。表2底部為AR（1）、AR（2）和Hansen檢驗結果。其中各模型的AR（1）的概率均小于005且AR（2）的概率均大于005，表明模型存在一階自相關但不存在二階自相關性，可以使用系統(tǒng)GMM方法。Hanse檢驗的概率也均大于01但不接近1，表明不存在工具變量過度識別問題，模型所選工具變量合理。從表2中我們可以發(fā)現(xiàn)：

（1）農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術進步呈顯著正向影響。如表2中第（1）、（2）和（3）列所示，農業(yè)保險保費總收入、農業(yè)保險深度和農業(yè)保險密度增加1%，可促進農業(yè)綠色技術進步分別增長0017%、0018%和002%。這意味著農業(yè)保險在推動“最佳實踐者”進行農業(yè)綠色技術創(chuàng)新方面起到了促進作用，從而使得農業(yè)綠色技術進步隨著農業(yè)保險的增加而增長。2001—2015年中國農業(yè)保險保費收入由5243億增長到37490億。農業(yè)保險的增加有利于“最佳實踐者”省份開展農業(yè)綠色技術創(chuàng)新，為先進的綠色技術研發(fā)和適應性改良降低風險，提高預期收益，推動生產(chǎn)前沿面的擴張。農業(yè)保險能夠轉移農戶生產(chǎn)風險，穩(wěn)定農戶的預期，有利于更為先進的農業(yè)生產(chǎn)技術的研發(fā)和改良、促使農作物產(chǎn)量增加，并推動農作物的供給曲線向右移動。

（2）農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術效率呈顯著負向影響。如表2中第（4）、（5）和（6）列所示，農業(yè)保險保費總收入、農業(yè)保險深度和農業(yè)保險密度增加1%，將導致農業(yè)綠色技術效率分別下降001%、0007%和0007%。綠色技術效率是指農戶通過生產(chǎn)要素和資源的優(yōu)化配置、規(guī)模遞增和生產(chǎn)結構升級等動力向生產(chǎn)前沿面靠近。農業(yè)保費總收入反映的是農業(yè)保險發(fā)展的總體水平，而農業(yè)保險密度反映的則是人均保險水平，保險深度則反映的是農業(yè)保險占GDP的比重。保費總收入、保險深度以及保險密度所代表的農業(yè)保險發(fā)展水平對農業(yè)綠色技術效率導致農業(yè)綠色技術效率分別下降001%、0007%和0007%，說明農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術效率具有顯著的抑制作用，農業(yè)綠色技術效率隨著農業(yè)保險發(fā)展水平的提升而不斷下降，并且保費總收入多表示的農業(yè)保險總體發(fā)展水平對農業(yè)綠色技術效率的抑制作用最大。農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術效率的顯著抑制作用說明農業(yè)保險阻礙了農戶對生產(chǎn)要素和資源的優(yōu)化配置、其規(guī)模的擴張或結構升級，從而使得“落后”省份無法向生產(chǎn)前沿面靠近，與“最佳實踐者”省份差距拉大。

農業(yè)保險對綠色技術效率具有抑制作用，其原因一方面可能是由于我國農業(yè)保險存在著保障水平較低、覆蓋率不高以及產(chǎn)品單一等問題。就保障水平而言，水稻、玉米、小麥三大糧食作物的保險保障水平約為300元/畝，僅占農戶種植的實際成本不足75%；而從農業(yè)保險的全國覆蓋率來看，水稻、玉米和小麥三大口糧的保險覆蓋率只有649%、673%和618%?！吨袊r業(yè)保險市場需求調查報告》（2014）的結果顯示，超過50%的農戶認為農業(yè)保險保額過低、覆蓋面不高和產(chǎn)品多樣化不足，無法滿足風險轉移的需求。對于以小農戶經(jīng)營為主的中國農業(yè)來說，小規(guī)模農戶的風險規(guī)避意識會更強，在缺乏完善的農業(yè)保險體系的狀況下，農戶會選擇多施用化肥、農藥等污染型中間投入品和種植技術，生產(chǎn)要素配置效率降低，從而導致農業(yè)綠色技術效率下降；另一方面是可能是在“落后者”省份中農業(yè)保險市場存在一定的道德風險和逆向選擇問題，其購買保險只是為了獲得補貼，并不會對這些綠色技術后期管理以及其他配套設施進行維護，從而導致農業(yè)綠色技術效率提高緩慢（柴智慧和趙元鳳，2016）。這些原因使得農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術效率產(chǎn)生了明顯的阻礙作用。

農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術效率具有顯著的抑制作用，這一結果并不是說不發(fā)展農業(yè)保險或降低農業(yè)保險發(fā)展水平，而是要解決農業(yè)保險的結構問題以及農業(yè)保險市場所存在道德風險和逆向選擇問題。

（3）農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率呈顯著正向影響。如表2中第（7）、（8）和（9）列所示，農業(yè)保險保費總收入、農業(yè)保險深度和農業(yè)保險密度分別增加1%，將導致農業(yè)綠色技術效率增長0009%、0007%和001%。這說明不論是農業(yè)保險的總體發(fā)展水平還是人均保險水平以及保險在經(jīng)濟中的比重來看，農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率都具有顯著的正向促進作用，農業(yè)綠色生產(chǎn)率隨著農業(yè)保險發(fā)展水平的提升而不斷提高，并且人均保費所表示的農業(yè)保險密度對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的促進作用最大。農業(yè)保險水平的提高有利于農業(yè)綠色生產(chǎn)率的增長，促進傳統(tǒng)農業(yè)朝著綠色可持續(xù)方向轉變。從實證結果可以看出，由于農業(yè)保險對綠色技術進步影響系數(shù)的絕對值大于對綠色技術效率影響系數(shù)的絕對值，即農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術進步的促進作用大于其對綠色技術效率的抑制作用，因此農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率仍然具有顯著的正向促進作用，即農業(yè)保險能夠顯著地促進農業(yè)的綠色發(fā)展。

推動農業(yè)綠色生產(chǎn)率的最佳途徑是同時推動農業(yè)綠色技術進步和綠色技術效率增長，而目前僅實現(xiàn)了前者這一條途徑。因此未來農業(yè)保險的發(fā)展?jié)摿撛谟谥贫ǔ黾哟罅Χ劝l(fā)展農業(yè)保險，推出更為多樣化的保險產(chǎn)品來促使農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術效率由抑制作用向促進作用轉變。

（五）穩(wěn)健性檢驗

為了保證結果的穩(wěn)健性，本文采用可變規(guī)模報酬條件下農業(yè)綠色生產(chǎn)率和分解的農業(yè)綠色技進步和綠色技術效率作為因變量，考察農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響。檢驗結果見表3。由表3的結果可知，不論是農業(yè)保險保費總收入還是農業(yè)保險深度和保險密度，農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術進步具有顯著正向影響，對綠色技術效率具有顯著負向影響，同時農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術進步的正向影響大于對綠色技術效率的負向影響，從而使得農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率具有顯著正向影響。這一結果與表2基本一致，說明表2的結果是穩(wěn)健的。

五、研究結論

隨著資源和環(huán)境對農業(yè)發(fā)展的約束越來越緊，農業(yè)綠色發(fā)展將是未來農業(yè)發(fā)展的主要方向。農業(yè)綠色生產(chǎn)率將資源環(huán)境因素納入到農業(yè)經(jīng)濟增長分析框架中從而對傳統(tǒng)農業(yè)全要素生產(chǎn)率的修正，是資源環(huán)境約束下農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方式轉變的重要動力，也是判斷一個國家或地區(qū)農業(yè)綠色健康可持續(xù)發(fā)展的依據(jù)。農業(yè)保險一方面能夠分散農業(yè)的自然風險和市場風險，另一方面也會改變農戶對化學中間品投入和種植方式，從而影響農業(yè)產(chǎn)出水平和農業(yè)環(huán)境污染水平。那么農業(yè)保險在近10年里得到迅速發(fā)展，其規(guī)模的擴大是否促進了農業(yè)綠色生產(chǎn)率的提高呢？大量文獻對農業(yè)產(chǎn)出和農業(yè)污染展開了豐富的研究，但鮮有文獻涉及農業(yè)保險對農業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響。針對這一問題，本文首先利用GML指數(shù)方法測算了2001—2015年農業(yè)綠色生產(chǎn)率并將其分解為綠色技術效率和綠色技術進步，然后運用系統(tǒng)GMM方法檢驗農業(yè)保險與農業(yè)綠色生產(chǎn)率之間的內在關系。本研究發(fā)現(xiàn)：①農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術進步有顯著促進作用；②農業(yè)保險對農業(yè)綠色技術效率具有顯著的抑制作用；③農業(yè)保險對綠色技術進步的促進作用大于綠色技術效率的抑制作用，進而對農業(yè)綠色生產(chǎn)率具有顯著的促進作用。

在此基礎上，本文建議：第一，鼓勵農業(yè)保險經(jīng)營主體創(chuàng)新農業(yè)保險產(chǎn)品，滿足農戶經(jīng)營風險的多樣化需求；第二，利用政策性農業(yè)保險補貼將保險補貼額度與農業(yè)綠色生產(chǎn)技術對接，積極引導和鼓勵農民采用環(huán)保型農業(yè)生產(chǎn)技術，提高 “落后者”省份向生產(chǎn)前沿面靠近的積極性，促進農業(yè)向高效益、低消耗方向轉型。第三，應提高中央財政對經(jīng)濟落后省份的農業(yè)保險綠色補貼額度和覆蓋面，為采用農業(yè)綠色生產(chǎn)技術的農民提供更高的保費補貼水平和風險保障水平。

參考文獻：

[1]金書秦，沈貴銀.中國農業(yè)面源污染的困境擺脫與綠色轉型[J].改革，2013（5）：79-87.

[2]葉初升，惠利.農業(yè)財政支出對中國農業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響[J].武漢大學學報（社會科學版），2016（3）：48-55.

[3]韓海彬，趙麗芬，張莉.異質型人力資本對農業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響——基于中國農村面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].中央財經(jīng)大學學報，2014（5）：105-112.

[4]李谷成.中國農業(yè)的綠色生產(chǎn)率革命：1978-2008年[J].經(jīng)濟學（季刊），2014（2）：537-558.

[5]王向楠. 農業(yè)貸款、農業(yè)保險對農業(yè)產(chǎn)出的影響——來自2004～2009年中國地級單位的證據(jù)[J].中國農村經(jīng)濟，2011（10）：44-51.

[6]張躍華，史清華，顧海英.農業(yè)保險需求問題的一個理論研究及實證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2007（4）：65-75.

[7]Hazell P B R. The Appropriate Role of Agricultural Insurance in Developing Countries[J].Journal of International Development.， 1992， 4（6） ：567-581.

[8]周穩(wěn)海，趙桂玲，尹成遠. 農業(yè)保險對農業(yè)生產(chǎn)影響效應的實證研究[J].保險研究，2015（5）：60-68.

[9]Horowitz J K， Lichtenberg E. Insurance， Moral Hazard， and Agricultural Chemical Use in agriculture[J]. American Journal of Agricultural Economics， 1996 ，78（3）：428-438.

[10]鐘甫寧，寧滿秀，邢鸝，等. 農業(yè)保險與農用化學品施用關系研究——對新疆瑪納斯河流域農戶的經(jīng)驗分析[J].經(jīng)濟學（季刊），2007（1）：291-308.

[11]Smith V H， Goodwin B K. Crop Insurance， Moral Hazard， and Agricultural Chemical Use[J]. American Journal of Agricultural Economics， 1996， 78（2） ：428-438.

[12]Mishra A K， Nimonr W， El-Osta H.S. Is Moral Hazard Good for The Environment？ Revenue Insurance and Chemical Input Use[J]. Journal of Environmental Management， 2005， 74（1）：11-20.

[13]羅向明，張偉，譚瑩. 政策性農業(yè)保險的環(huán)境效應與綠色補貼模式[J].農村經(jīng)濟，2016（11）：13-21.

[14]陳俊聰，王懷明.農業(yè)保險與農業(yè)面源污染：影響因素及其度量——基于聯(lián)立方程組的情景模擬[J].上海財經(jīng)大學學報， 2015（5）：34-43.

[15]陳俊聰，王懷明，張瑾. 農業(yè)保險發(fā)展與中國農業(yè)全要素生產(chǎn)率增長研究[J].農村經(jīng)濟，2016（3）：83-88.

[16]馬述忠，劉夢恒. 農業(yè)保險促進農業(yè)生產(chǎn)率了嗎？——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的實證檢驗[J].浙江大學學報（人文社會科學版），2016（6）：131-144.

[17]杜江，王銳，王新華.環(huán)境全要素生產(chǎn)率與農業(yè)增長：基于DEA-GML指數(shù)與面板Tobit模型的兩階段分析[J].中國農村經(jīng)濟，2016（3）：65-81.

[18]Paster J， Lovell C A. A Global Malmquist Productivity Index[J]. Economic Letters， 2005，88（2） ：266-271.

[19]Oh D. A global Malmquist-Luenberger Productivity Index[J]. Journal of Productivity Analysis， 2010，34（3） ：183-197.

[20]陳敏鵬，陳吉寧，賴斯蕓.中國農業(yè)和農村污染的清單分析與空間特征識別[J].中國環(huán)境科學，2006（6）：751-755.

[21]柴智慧，趙元鳳. 農作物保險中農戶道德風險的產(chǎn)生機理與案例檢驗——以內蒙古為例[J].保險研究，2016（12）：85-93.

Does Agricultural Insurance Promote The Improvement of Agricultural Green Productivity in China

LI Yan1， CHEN Dening1， LI Peng2

（1.School of Economics and Management， Wuhan University， Wuhan， Hubei 430072， China；

2.School of International Business， Shanxi Normal University， Xian， Shanxi 710119， China）

Abstract：Agricultural insurance is an important means to promote the transformation of agricultural development from over reliance on resource consumption to green and sustainable development. The article constructs a panel data of agricultural input-output and polluting emission in 31 provinces of the whole country from 2001 to 2015， calculates green productivity of agriculture using GML index and decomposes it into green technical change and green technical efficiency， then empirically tests the influencing mechanism of agricultural insurance on green productivity of agriculture with system GMM. The main conclusions are as follows： agricultural insurance plays a significant role in promoting green technical change of agriculture while it has a significant inhibitory effect on green technical efficiency of agriculture. The promoting impact of agricultural insurance on green technical change of agriculture is larger than the inhibitory impact of agricultural insurance on green technical efficiency of agriculture， which makes it significantly promote green productivity of agriculture.

Key words：agricultural insurance； green productivity of agriculture； green technical change； green technical efficiency

責任編輯：吳錦丹吳錦丹蕭敏娜常明明張士斌