□閆佳睿
(西北農林科技大學,陜西 咸陽 712100)
2020 年陜西省農業(yè)保險保費收入為8.15 億元,相比2019 年有所下降,但2010—2020 年平均增長率較高。在新冠肺炎疫情沖擊下,2020 年農業(yè)保險經(jīng)營狀況受到影響。陜西省農業(yè)保險總保費雖低于其他農業(yè)大省,但增長速率較為領先,其農業(yè)保險市場仍然具有較大發(fā)展空間。
農業(yè)保險同時具備高風險性與非盈利性特征,必須依靠財政支持才能持續(xù)發(fā)展。相比其他省份,陜西省得到中央財政補貼較少。同時,受經(jīng)濟水平限制,陜西省財政壓力大,對政策性農業(yè)保險補貼力度有限。農戶購買政策性農業(yè)保險需要指標,這使得為農戶提供的風險保障作用大大降低。延安市是陜西省蘋果種植的主要地區(qū)之一,當?shù)靥O果保險價格受到財政補貼24 元/667 m,但是農戶能購買的受到財政補貼的蘋果保險指標很少。其他農業(yè)保險公司的蘋果保險未受到財政補貼,價格很高,農戶收入較低而不愿購買。
從供給方面來看,目前陜西省農業(yè)保險產(chǎn)品依然存在種類多樣化不足和保障水平不高問題。在現(xiàn)代化農業(yè)發(fā)展背景下,農業(yè)風險不限于種植環(huán)節(jié),采摘、運輸、銷售等其他環(huán)節(jié)也存在風險,而傳統(tǒng)型農業(yè)保險保障范圍與保障程度不足。對于農戶來說,農業(yè)保險產(chǎn)品種類少,賠付金額不足以彌補承受損失,且很多情況屬于免賠責任,遭受的巨大損失難以得到賠償。陜西省農業(yè)保險產(chǎn)品種類需要多樣化發(fā)展,并提高保障水平。
研究數(shù)據(jù)均來源于《中國保險年鑒》《陜西統(tǒng)計年鑒》以及國家數(shù)據(jù)庫等。選取陜西省2010—2020 年農業(yè)保險相關變量時間序列數(shù)據(jù),對原始數(shù)據(jù)進行篩選和處理后得到最終數(shù)據(jù)值。為了減少異方差性影響,將農業(yè)保險保費收入和農村居民可支配收入進行對數(shù)化處理。
在變量設定方面,以保費收入作為被解釋變量,反映農戶對農業(yè)保險需求??v觀農業(yè)保險收入的相關研究,選取以下7 個解釋變量。第一,收入水平。農村居民人均可支配收入水平越高,對農業(yè)保險需求越大。第二,農業(yè)生產(chǎn)規(guī)模。農業(yè)占總產(chǎn)業(yè)規(guī)模越大,農業(yè)重要程度越大,對農業(yè)保險需求越大。第三,賠付效應。滯后一期農業(yè)保險實際賠付額占當期農林牧漁總產(chǎn)值比重越大,農戶對于農業(yè)保險偏好越高,對于下一期農業(yè)保險需求越大。第四,農業(yè)風險水平。農業(yè)風險水平反映了農作物受災面積占比,農業(yè)風險水平越高,對農業(yè)保險需求越大。第五,地方財政農林水事務支出。地方政府對農業(yè)財政干預越大,對農業(yè)保險需求越小。第六,農業(yè)機械化水平。農業(yè)機械化水平越高,對農業(yè)保險需求越小。第七,農作物種植結構。糧食作物占農作物比重越大,對農業(yè)保險需求越大。變量名稱、定義及符號見表1。
表1 變量名稱、定義及符號
本研究構建的模型如下。
對模型進行參數(shù)估計,得到估計方程如下。
由分析可知,scale、effect、policy、str 指標符號與先驗信息不相符,所估計結果與經(jīng)濟原理相悖,lnincome、riskd、mach 指標符號與先驗信息相符,所估計結果與經(jīng)濟原理不相悖。
從模型估計可以得到,模型擬和優(yōu)度非常好,=0.998 542,修正擬合優(yōu)度也很好,=0.995 139。=293.482 2>(6,4)=6.16,表明模型從整體上看農業(yè)保險保費收入與解釋變量間線形關系顯著。解釋變量的統(tǒng)計量絕對值均大于(6)=2.447,說明解釋變量對被解釋變量影響顯著。
3.4.1 多重共線性檢驗及修正
采用簡單相關系數(shù)法進行檢驗,各解釋變量間相關系數(shù)見表2。從表2 可知,解釋變量之間可能存在高度相關。采用逐步回歸法進行補救。分別做LNPREM對LNINCOME、SCALE、EFFECT、RISKD、POLICY、MACH、STR 的一元回歸,結果如表3 所示。
表2 相關系數(shù)
表3 一元回歸結果
根據(jù)以上分析,LNINCOME 的值和最大,線性關系最強,擬合程度最好,因此把LNINCOME 作為基本變量。將其余解釋變量逐一代入LNINCOME 回歸方程,重新回歸。以LNINCOME 為基礎加入其他變量,回歸結果如表4 所示。
表4 加入新變量后回歸結果
加入SCALE,模型擬合優(yōu)度有所提高,且SCALE的統(tǒng)計量顯著,值較大,保留;加入EFFECT,模型擬合優(yōu)度有所提高,且EFFECT 的統(tǒng)計量顯著,值較大,保留;加入RISKD,模型擬合優(yōu)度有所降低,且RISKD 的統(tǒng)計量不顯著,值較小,舍去;加入POLICY,模型擬合優(yōu)度有所降低,且POLICY 的統(tǒng)計量不顯著,值較小,舍去;加入MACH,模型擬合優(yōu)度有所降低,且MACH 的統(tǒng)計量不顯著,值較小,舍去;加入STR,模型擬合優(yōu)度有所提高,并且STR的統(tǒng)計量顯著,值較大,保留。因此,相對較為合理的模型修改如下。
相應地,得出估計方程如下。
3.4.2 異方差檢驗
采用Breusch-Pagan 檢驗,在5%顯著性水平下,(4,6)=4.53>0.584 345,接受無異方差性假設,表明原模型不存在異方差。
模型分析得出,農村居民人均可支配收入是影響農業(yè)保險保費收入的最佳因素。接下來定性分析所選因素對農業(yè)保險保費收入影響的經(jīng)濟意義。
4.1.1 農村居民人均可支配收入
農業(yè)保險保費收入與農村居民人均可支配收入呈正相關。這與常理相符,農戶可支配收入越高,其用于農業(yè)的資金增多,從而促進了農業(yè)保險產(chǎn)品消費。
4.1.2 農作物種植結構
農業(yè)保險保費收入與農作物種植結構呈負相關。這與常理不符,原因可能是以下方面。一方面,陜西省特色產(chǎn)業(yè)為蘋果、獼猴桃、奶山羊,這3 種產(chǎn)業(yè)保險險種均屬于農業(yè)保險,但不屬于糧食作物,因此陜西省可能與全國基本情況不符。另一方面,隨著我國經(jīng)濟飛速發(fā)展,我國居民恩格爾系數(shù)逐年降低,糧食作物種植規(guī)模比例相對減小。
4.1.3 賠付效應
農業(yè)保險保費收入與賠付效應呈負相關。這與常理不符。政策性農業(yè)保險補貼力度有限,每一年農業(yè)保險賠付金額變化不大。而隨著我國國民經(jīng)濟飛速發(fā)展,農林牧漁總產(chǎn)值增長速度較大。在滯后一期農業(yè)保險實際賠付額與當期農林牧漁總產(chǎn)值同時增大時,當期農林牧漁總產(chǎn)值增大速度遠遠大于滯后一期農業(yè)保險實際賠付額增大速度,導致呈現(xiàn)出農業(yè)保險保費收入與賠付效應負相關的現(xiàn)象。
4.1.4 農業(yè)生產(chǎn)規(guī)模
農業(yè)保險保費收入與農業(yè)生產(chǎn)規(guī)模呈負相關。對于農業(yè)來說,由于土地固定不變,農業(yè)勞動力一旦達到飽和,其邊際生產(chǎn)率為0,因此農業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴大主要是對農業(yè)生產(chǎn)過程的資本投入,增大農業(yè)不變成本,降低農業(yè)生產(chǎn)過程中的風險,用規(guī)避風險的方式來減少損失。
基于以上分析得出,農村居民人均可支配收入是影響農業(yè)保險保費收入的最重要原因。農村居民人均可支配收入對農業(yè)保險保費收入有正面影響,保費收入關于居民可支配收入的彈性為3 397.60,居民可支配收入的增加帶來保費收入的迅速增加。反之,居民可支配收入增加緩慢,保費收入也會增加緩慢,保險業(yè)會停留在低水平狀態(tài)。因此,增大農業(yè)保險保費收入的最直接方式是增加農村居民可支配收入。
為進一步促進農業(yè)保險政策普及,吸引更多農戶積極參保,應加大農業(yè)保險宣傳力度。提高農戶對農業(yè)保險認知水平,讓廣大農戶了解農業(yè)保險,懂得投保、理賠、防災防損常識。提高農戶保險意識,增強農戶投保積極性和主動性,提高農業(yè)保險參保率。
政府應大力支持政策性農業(yè)保險,增加對農業(yè)保險保費補貼的預算。結合本省實際和財力情況,對特色險種多給予一定的保險費補貼支持。不得設置絕對免賠,科學合理地設置相對免賠。
規(guī)范農業(yè)保險行為,確保投保農戶利益。加大對保險公司和農戶的監(jiān)管力度,杜絕違規(guī)現(xiàn)象,使農戶風險能夠充分降低或轉移。同時,應阻止騙保等保險欺詐行為發(fā)生。一方面,推進自上而下全鏈條穿透式監(jiān)管,擴大涉事責任人、險種監(jiān)管覆蓋面,對于未被覆蓋風險敞口從嚴處罰、嚴格問責。另一方面,引導產(chǎn)品創(chuàng)新,緊盯市場,針對新發(fā)生風險事件及時豐富保險產(chǎn)品供給,補齊制度短板。