宋長鳴，趙方瀟，韓夢娟

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，湖北 武漢 430070）

2007年初，財政部根據(jù)《中共中央國務(wù)院關(guān)于積極發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)扎實推進社會主義新農(nóng)村建設(shè)的若干意見》和《國務(wù)院關(guān)于保險業(yè)改革發(fā)展的若干意見》的精神，選取內(nèi)蒙古、吉林、江蘇、湖南、新疆和四川，對種植面積廣、關(guān)系國計民生、對農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展有重要意義的農(nóng)作物水稻、玉米、小麥、大豆和棉花開展農(nóng)業(yè)保險保費補貼試點。政府層面實質(zhì)推進農(nóng)業(yè)保險政策的落地，是以2007年為節(jié)點。2008年試點省份進一步擴大到16個省區(qū)。中央財政開始對種植業(yè)保險保費進行補貼后，農(nóng)民的參保意愿有了顯著提高，分散了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者所面臨的各類風(fēng)險，穩(wěn)定了農(nóng)民收入，也穩(wěn)定了農(nóng)產(chǎn)品供給。農(nóng)產(chǎn)品供給的穩(wěn)定有利于降低農(nóng)產(chǎn)品價格波動，即由價格波動引致的市場風(fēng)險降低了。如宋長鳴等[1]以武漢市蔬菜市場為例，評估了武漢市蔬菜保險保費補貼政策的實施對菜價波動的影響，認(rèn)為地方性農(nóng)業(yè)保險的實施降低了菜價波動的幅度。因此，將中央財政補貼農(nóng)業(yè)保險保費政策和農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險聯(lián)系起來進行經(jīng)驗研究，評估2007年中央財政開始對農(nóng)業(yè)保險實施保費補貼后，首批試點的水稻、玉米、小麥、大豆和棉花市場風(fēng)險是否發(fā)生顯著變化，在進一步深化農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策前，分析農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策是否有效降低農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險有顯著的政策和現(xiàn)實意義。

政策性農(nóng)業(yè)保險降低農(nóng)產(chǎn)品市場價格波動的機理主要在于緩解了農(nóng)產(chǎn)品供給的波動。農(nóng)業(yè)保險是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)災(zāi)害風(fēng)險管理的重要制度安排，其對保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者收入水平、提升生產(chǎn)積極性、穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品供給等起著重要作用。政策性農(nóng)業(yè)保險服務(wù)對象主要是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者，其運行模式是通過補貼農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者投保的保費，提高他們的參保行為，降低遭遇極端氣候災(zāi)害或價格劇烈波動等突發(fā)事件后的收入損失。農(nóng)民收入的相對穩(wěn)定會降低其農(nóng)業(yè)決策的不確定性，從而穩(wěn)定種植面積或畜禽產(chǎn)品產(chǎn)量。一般而言，農(nóng)產(chǎn)品的需求彈性相對較低，需求比較穩(wěn)定，農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的穩(wěn)定降低了農(nóng)產(chǎn)品價格波動的劇烈程度。

農(nóng)業(yè)風(fēng)險是農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)保險的重要歸因之一，有關(guān)這方面的研究較為豐富。農(nóng)業(yè)風(fēng)險特別是自然風(fēng)險一般會沖擊農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，負(fù)向影響農(nóng)民收入，從而促使農(nóng)民采用農(nóng)業(yè)保險工具降低收入的不確定性[2-3]。農(nóng)業(yè)保險影響農(nóng)民的風(fēng)險偏好[4]，當(dāng)農(nóng)民的風(fēng)險感知水平越高，參與農(nóng)業(yè)保險的意愿越強烈[5]。農(nóng)業(yè)保險弱化了農(nóng)民的風(fēng)險約束，有可能正向促進其擴大種植規(guī)模[6]。主要原因是農(nóng)業(yè)保險分散了農(nóng)民面臨的風(fēng)險，有利于促進他們采取更為先進的生產(chǎn)方式，從而促進農(nóng)業(yè)收入和產(chǎn)出的增長[7-9]。農(nóng)產(chǎn)品價格的高低直接關(guān)系到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的收入，由于農(nóng)戶收入來源的單一化特性[10]，當(dāng)農(nóng)產(chǎn)品價格越高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者越傾向于保證產(chǎn)量的穩(wěn)定，投保積極性也會提高。農(nóng)業(yè)保險可以分散農(nóng)戶面臨的風(fēng)險，各類風(fēng)險也會反過來影響農(nóng)民的保險需求[2]。正是由于保險的風(fēng)險管理功能，有較多文獻分析了利用保險工具分散農(nóng)業(yè)領(lǐng)域各類風(fēng)險的可行性。卓志和王禹[11]探索利用保險工具分散生豬價格波動風(fēng)險的可行性。潘國臣和李雪[12]研究表明保險工具不僅僅可以應(yīng)用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上，對于農(nóng)民特別是貧困戶生計資產(chǎn)和生計策略存在的各種風(fēng)險，也可以發(fā)揮保險工具的風(fēng)險管理作用。不僅農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者利用農(nóng)業(yè)保險分散市場風(fēng)險，農(nóng)副產(chǎn)品加工商也可能采用農(nóng)業(yè)保險來分散農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的自然風(fēng)險。陳靜等[13]發(fā)現(xiàn)當(dāng)農(nóng)副產(chǎn)品加工商風(fēng)險規(guī)避程度較低時，利用外部采購規(guī)避風(fēng)險是無效的；而農(nóng)業(yè)保險策略完全可以補償缺貨成本。

農(nóng)業(yè)保險有效分散農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險，期貨的套期保值功能可有效轉(zhuǎn)移風(fēng)險，有較多文獻探究“保險+期貨”模式的風(fēng)險管理作用。目前中國主要農(nóng)產(chǎn)品都建立了相應(yīng)的期貨市場，為“保險+期貨”模式的實現(xiàn)提供了條件。鐘葉鍇等[14]研究表明“價格保險+期貨”有利于防范養(yǎng)殖業(yè)所面臨的飼料價格波動風(fēng)險。“保險+期貨”模式是農(nóng)業(yè)保險公司為農(nóng)戶提供價格保險產(chǎn)品，之后通過期貨、期權(quán)等金融市場將風(fēng)險轉(zhuǎn)移[15]，最后由期貨風(fēng)險管理公司通過期貨交易進行風(fēng)險對沖[16]。但目前“保險+期貨”模式仍面臨一些問題，主要有適用范圍有限、場內(nèi)期權(quán)缺失、操作困難、基差嚴(yán)重、流動性弱和定價倒掛等[17-18]。

以往文獻一般從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體入手，分析農(nóng)業(yè)保險分散風(fēng)險的功能，絕大部分研究肯定了農(nóng)業(yè)保險分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者自然風(fēng)險或市場風(fēng)險的貢獻。但罕有研究從宏觀入手，分析農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展，是否緩解了農(nóng)產(chǎn)品價格波動，即農(nóng)產(chǎn)品價格變化所蘊含的市場風(fēng)險。因此，本文首先利用Chow檢驗來判斷中央財政出臺農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策后，水稻、玉米、小麥、大豆和棉花這幾類農(nóng)產(chǎn)品價格是否發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化；為了進一步分析結(jié)構(gòu)性變化的原因，本研究通過構(gòu)建表征農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策虛擬變量，建立GARCH模型來探究農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策是否對表征水稻等農(nóng)產(chǎn)品價格波動的條件方差產(chǎn)生影響，分析政策性農(nóng)業(yè)保險出臺是否有效降低了農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險，即政策性農(nóng)業(yè)保險是否發(fā)揮了其最為基礎(chǔ)的作用。本文的實證研究有助于深入認(rèn)識政策性農(nóng)業(yè)保險作用和功能，為深入推進農(nóng)業(yè)保險，提升農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策的覆蓋面，強化補貼力度提供參考。

1 農(nóng)業(yè)保險政策發(fā)展歷程

新中國成立之初，為幫助農(nóng)民恢復(fù)生產(chǎn)，國內(nèi)保險公司開始辦理農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)，但在1958年停辦。1982年中國人民保險公司逐步恢復(fù)農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)，但由于農(nóng)業(yè)風(fēng)險大，商業(yè)保險制度框架下從事農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)導(dǎo)致保險公司虧損年份多，盈利年份少，至2002年開展農(nóng)業(yè)保險的保險公司也僅2家[19]。系統(tǒng)性風(fēng)險、制度供給不足、信息不對策造成了中國農(nóng)業(yè)保險市場的失靈[20]。農(nóng)業(yè)保險公司賠款的變異系數(shù)為0.84；而一般保險公司賠款的變異系數(shù)僅為0.086；農(nóng)業(yè)保險業(yè)務(wù)的風(fēng)險接近一般保險業(yè)務(wù)的10倍[21]?！吨腥A人民共和國年鑒》數(shù)據(jù)表明，1987年農(nóng)業(yè)保險保費總收入為1億元，到2006年，農(nóng)業(yè)保險保費總收入才8.48億元，發(fā)展緩慢。

中央財政出臺農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策是中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的重要轉(zhuǎn)折點。農(nóng)業(yè)保險保費補貼對提高參保率起著重要作用。農(nóng)民是低收入群體，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所面臨的風(fēng)險較大，導(dǎo)致商業(yè)化的保險產(chǎn)品收費較高，影響了農(nóng)民對農(nóng)業(yè)保險的有效需求[22]。Smith和Glauder[23]結(jié)合農(nóng)業(yè)保險開展的實際，認(rèn)為沒有政府財政支持，農(nóng)業(yè)保險難以開展，這充分說明農(nóng)業(yè)保險的政策性。Garrido和Zilberman[24]連續(xù)12年的跟蹤研究結(jié)果表明，較高的保費補貼能有效提升西班牙農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的投保意愿。孫香玉和鐘甫寧[25]基于中國的數(shù)據(jù)研究也表明，實施有條件的強制保險并輔之保費補貼，能夠提高農(nóng)業(yè)保險的參與率。20世紀(jì)60年代開始，聯(lián)合國和世界銀行向第三世界國家推廣農(nóng)業(yè)保險，政策性農(nóng)業(yè)保險成為管理中國農(nóng)業(yè)風(fēng)險的重要和現(xiàn)實選擇之一[26]。2007年開始，財政部根據(jù)中央政策精神，將農(nóng)業(yè)保險保費補貼納入財政補貼預(yù)算科目，開始了大宗農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)業(yè)保險中央財政保費補貼試點工作。中央財政農(nóng)業(yè)保險保費補貼列為中央對地方專項轉(zhuǎn)移支付項目。自此之后，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者農(nóng)業(yè)保險保費實際承擔(dān)的比例均在30%以下。2007年農(nóng)業(yè)保險保費總收入迅速增長至51.84億元，相比于2006年增長了511.32%；隨著中央財政農(nóng)業(yè)保險保費補貼力度的進一步加大，2017年農(nóng)業(yè)保險保費總收入已經(jīng)達到477.70億元，相比于2007年增長了796.25%。承保的農(nóng)作物面積也由2007年的2.3億畝擴大到2017年的21億畝。

自2004年起，多年的中央一號文件中都涉及農(nóng)業(yè)保險政策的相關(guān)內(nèi)容。具體而言，2004年至2019年這16年間，除2011年外，其余15年都有關(guān)于農(nóng)業(yè)保險的具體政策。中央一號文件從2004年起就要求加快建立政策性農(nóng)業(yè)保險制度；2007年中央財政農(nóng)業(yè)保險保費補貼開始在吉林、四川、新疆、湖南、江蘇和內(nèi)蒙古試點，初步試點的農(nóng)作物有水稻、玉米、小麥、大豆和棉花這5類大宗糧棉油農(nóng)產(chǎn)品。2022年農(nóng)業(yè)保險的地域已經(jīng)做到了全覆蓋，保險標(biāo)的進一步擴大，除最初的5類糧棉油大宗農(nóng)產(chǎn)品外，已經(jīng)逐步發(fā)展了能繁母豬保險、森林保險、農(nóng)房保險、油料作物保險、漁業(yè)保險、設(shè)施農(nóng)業(yè)保險和蔬菜保險等。農(nóng)業(yè)保險保障手段也逐步由成本保險向價格保險、收入保險發(fā)展；保險賠付額度也逐步增加；地方政府、各級金融機構(gòu)參與程度越來越深。農(nóng)業(yè)保險已經(jīng)成為支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要抓手。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 ARCH模型

與金融產(chǎn)品價格序列類似，農(nóng)產(chǎn)品價格也常顯現(xiàn)出明顯的波動集簇性，即隨機擾動項出現(xiàn)了異方差。一般針對時間序列建模的回歸分析中，假定之一是隨機擾動項需要滿足同方差性。針對呈現(xiàn)出波動集簇性的時間序列數(shù)據(jù)，一般采用自回歸條件異方差模型（ARCH模型）進行分析[27]。與基礎(chǔ)回歸模型不同，該模型不僅對價格均值建模，還對隨機擾動項的條件方差建模。模型基本形式為：

式（1）為均值方程，式（2）為方差方程。其中，pt為農(nóng)產(chǎn)品價格，xt為影響pt的變量，εt為隨機擾動項。其中ht為εt的條件方差，q為滯后階數(shù)，其指第t期擾動項的條件方差依賴以前各期擾動項平方的大小。

方差方程的目的是充分提取式（1）殘差中的信息，使得式（2）中的殘差序列為白噪聲。δ和αi為相應(yīng)的回歸系數(shù)。當(dāng)αi的統(tǒng)計檢驗結(jié)果至少有一個不為0時，說明當(dāng)期的條件方差受前期方差的影響，前期的波動會影響到當(dāng)期，即存在ARCH效應(yīng)，也即所研究的時間序列存在波動集簇性。

2.2 GARCH模型

當(dāng)ARCH模型中殘差的滯后階數(shù)q取值很大時，即式（2）中的殘差序列存在高階ARCH效應(yīng)時，可以采用廣義自回歸條件異方差模型（GARCH模型，generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity）[28]。在式（2）右邊加入條件方差ht自身的滯后項，再結(jié)合ARCH模型中的式（1），便可以得到GARCH(p, q)模型：

式（3）指本期的條件方差主要受代表過去波動信息的各期擾動項平方和及以前各期的條件方差的影響，分別由ε2t-i和ht-j來表示。通常，GARCH(1, 1)便可以描述大量存在高階條件異方差效應(yīng)的時間序列數(shù)據(jù)[29]。在回歸系數(shù)檢驗顯著的前提下，αi和βj的經(jīng)濟意義分別指過去外部沖擊和前期條件方差對本期條件方差影響的大小。

本文分析中央財政農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響時，采用GARCH(1, 1)模型，具體均值方程為：

均值方程中，在價格序列平穩(wěn)的前提下，自變量僅有常數(shù)項C1；不難證明，均值方程中的隨機擾動項εt和價格序列pt具有同樣的條件方差，兩者均值大小之差為C1。建立僅有常數(shù)項的均值方程，原因在于充分保留價格pt波動中的原始信息，建立均值方程的意義在于產(chǎn)生方差方程中的條件方差ht。相比于價格均值，二階矩條件方差ht更能表征農(nóng)產(chǎn)品價格的波動。

為了表征中央財政農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響，本文通過設(shè)置虛擬變量d，將其作為外生變量引入到式（3）方差方程中。具體而言，2000年1月至2006年12月，中央財政開始試點水稻、玉米、小麥、大豆和棉花等農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策以前，虛擬變量d賦值0；2007年1月至2018年10月，中央財政開始試點農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策后，虛擬變量d賦值1，見式（5）。

虛擬變量d值的回歸系數(shù)λ的符號和顯著性說明了中央財政農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響。之所以將2007年1月作為本文分析的間斷點，重要原因在于從2007年開始，農(nóng)業(yè)保險保費補貼開始成為中央政府主導(dǎo)的行為，2016年自主補貼的地方險種收入占比僅10%左右；目前的農(nóng)業(yè)保險由地方政府先行補貼，中央再據(jù)實補貼。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本研究的水稻包括秈稻和粳稻兩個品種，秈稻、粳稻、玉米、小麥、大豆和棉花價格數(shù)據(jù)種類較多，常見的有集貿(mào)市場零售價格、批發(fā)價格和生產(chǎn)價格等?？紤]到數(shù)據(jù)的權(quán)威性和連續(xù)性，本研究這6類農(nóng)產(chǎn)品價格為集貿(mào)市場價格，數(shù)據(jù)來源于各年的《中國農(nóng)產(chǎn)品價格調(diào)查年鑒》。研究期限為2000年1月至2022年2月，按月分析，因此每類農(nóng)產(chǎn)品價格共計266個觀測值。參照文獻對價格序列慣用的處理方法，本文的研究對象為價格變化率，根據(jù)式（6），價格變化率約等于價格序列對數(shù)的一階差分值。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)產(chǎn)品價格序列分析

2007年中央財政對水稻、玉米、小麥、大豆和棉花等農(nóng)產(chǎn)品進行保費補貼后，這些農(nóng)產(chǎn)品市場價格波動的程度明顯緩和。本文以2007年1月為分界點，將整個樣本區(qū)間分為2000年1月至2006年12月和2007年1月至2022年2月兩個階段。第二階段秈稻、粳稻、玉米、小麥、大豆和棉花價格的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差均明顯大于第一階段；但就單位價格的變異程度，即變異系數(shù)來看，秈稻、粳稻、小麥、玉米、大豆和棉花這6類農(nóng)產(chǎn)品價格第二階段的值均明顯小于第一階段（表1）。這清晰地表明，相比于第一階段，第二階段秈稻、粳稻、玉米、小麥、大豆和棉花這6類農(nóng)產(chǎn)品價格波動幅度均明顯地下降。第二階段6類農(nóng)產(chǎn)品價格波動幅度下降，表明這些農(nóng)產(chǎn)品的市場風(fēng)險下降了。雖然本研究不能將中央財政的保費補貼政策和農(nóng)產(chǎn)品價格波動減緩直接聯(lián)系起來；但描述性分析結(jié)果具有明顯暗示，中央財政對上述農(nóng)產(chǎn)品實行保費補貼后，是否直接作用了這些農(nóng)產(chǎn)品價格的波動。基于此，下文采用GARCH模型進一步驗證。

表1 2007年前后主要糧棉油作物價格平均值、標(biāo)準(zhǔn)差與變異系數(shù)Table 1 Average price, standard deviation and coefficient of variation of main grains, cotton, and oil seeds before and after 2007

3.2 農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策出臺前后大宗糧棉油產(chǎn)品價格波動變化分析

2007年中央財政開始對糧棉油等大宗農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)業(yè)保險進行保費補貼，2007年是否為農(nóng)產(chǎn)品價格時間序列數(shù)據(jù)變動的一個間斷點，本部分基于經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行實證分析。即2000年1月至2022年2月期間，隨著時間的推移，2007年1月水稻、玉米、小麥、大豆和棉花等大宗農(nóng)產(chǎn)品價格時間序列是否發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化。本部分以價格pt為因變量，時間t為自變量建立冪函數(shù)，具體模型形式如式7所示，其中t的取值規(guī)則如下，2000年1月為1、2月為2，以此類推，2022年2月為266。

冪函數(shù)的好處是沒有限定函數(shù)的具體形式，建立的模型可以是雙曲線、一次函數(shù)或者二次函數(shù)等，取決于回歸系數(shù)b1的值。在估計（7）式的基礎(chǔ)上，以2007年1月作為間斷點進行Chow檢驗（表2）。秈稻、粳稻、小麥、玉米、大豆和棉花價格回歸方程中時間t變量前的回歸系數(shù)b1均顯著。回歸方程估計不是本部分的重點，以估計的回歸方程為基礎(chǔ)，Chow檢驗結(jié)果表明，2007年1月作為間斷點，無論是F統(tǒng)計量、極大似然比統(tǒng)計量還是Wald統(tǒng)計量，都拒絕“2007年1月不是間斷點”的原假設(shè)。表明秈稻、粳稻、小麥、玉米、大豆和棉花價格隨時間變化的過程中，在2007年1月發(fā)生了明顯的結(jié)構(gòu)變化。本文區(qū)分第一階段和第二階段的間斷點是中央財政試點農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策，農(nóng)業(yè)保險保費補貼有利于提升農(nóng)民投保的積極性，降低遭受風(fēng)險后的收入損失，從而穩(wěn)定了農(nóng)產(chǎn)品供給，供給的穩(wěn)定有利于減緩大宗農(nóng)產(chǎn)品的價格波動。因而，農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策的出臺，改變了大宗農(nóng)產(chǎn)品的價格演變特征，這可能是2007年1月大宗農(nóng)產(chǎn)品價格變化出現(xiàn)間斷點的原因。

表2 回歸方程估計與Chow檢驗結(jié)果Table 2 Regression equation estimation and the Chow test results

3.3 農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策對農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險影響分析

經(jīng)驗證，秈稻、粳稻、小麥、玉米、大豆和棉花等糧棉油農(nóng)產(chǎn)品價格序列變化率均為平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù)。表3顯示了秈稻等6類農(nóng)產(chǎn)品價格變化率ADF平穩(wěn)性檢驗的結(jié)果，t統(tǒng)計量所對應(yīng)的P值均小于0.001，這表明拒絕原假設(shè)“價格變化率序列含有一個單位根”犯α類錯誤概率較低，即認(rèn)為這6類農(nóng)產(chǎn)品價格變化率序列是平穩(wěn)的，為后續(xù)建立GARCH模型打下了基礎(chǔ)。

表3 農(nóng)產(chǎn)品集貿(mào)市場價格變化率月數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗Table 3 Stationarity test of agricultural product monthly price ratio

經(jīng)驗數(shù)據(jù)分析表明，農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策降低了秈稻、粳稻、小麥、玉米、大豆和棉花價格的波動幅度。具體而言，秈稻價格變化率所對應(yīng)的GARCH模型中，農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策虛擬變量所對應(yīng)的回歸系數(shù)值為-0.142×10-3，且在0.01的顯著性水平下拒絕原假設(shè)（表4）。表明自2007年中央財政對水稻開始農(nóng)業(yè)保險保費補貼后，秈稻價格變化率的波動程度明顯下降?；貧w系數(shù)數(shù)值也具有明顯的經(jīng)濟學(xué)含義，其表明秈稻價格變化率的波動程度總體上縮小了0.014%個方差單位，即1.192%個標(biāo)準(zhǔn)差單位。

表4 農(nóng)產(chǎn)品價格變化率GARCH模型運行結(jié)果Table 4 GARCH model results of agricultural price ratio

同理，粳稻、玉米、小麥、大豆、棉花價格變化率所對應(yīng)GARCH模型中，除粳稻外，其它4類農(nóng)產(chǎn)品GARCH模型農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策虛擬變量所對應(yīng)的回歸系數(shù)λ均在0.01的顯著性水平下通過檢驗；其中粳稻所對應(yīng)α在0.1的顯著性水平下通過檢驗，拒絕其值為0犯α類錯誤概率為8.08%。且和秈稻一樣，粳稻、小麥、玉米、大豆和棉花價格所對應(yīng)的GARCH模型中，農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策所對應(yīng)虛擬變量前回歸系數(shù)均為負(fù)值，這清晰表明，自2007年開始中央財政對水稻、玉米、小麥、大豆和棉花等農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)業(yè)保險的保費進行補貼后，這些農(nóng)產(chǎn)品價格變化率的波動程度都有所下降。具體而言，粳稻、玉米、小麥、大豆和棉花價格變化率分別下降0.004%、0.021%、0.026%、0.002%和0.040%個方差單位，對應(yīng)0.633%、1.432%、1.613%、0.489%和2.008%個標(biāo)準(zhǔn)差單位。

秈稻等6類農(nóng)產(chǎn)品價格變化率對應(yīng)GARCH模型中，農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策虛擬變量的回歸系數(shù)值均不大，但卻高度顯著。主要原因是秈稻、粳稻、小麥、玉米、大豆和棉花這些關(guān)系國計民生的農(nóng)產(chǎn)品價格變化幅度本來就不大，取對數(shù)一階差分后的價格變化率波動幅度就更小。高度顯著的結(jié)果表明，若拒絕農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策虛擬變量所對應(yīng)回歸系數(shù)值為0，統(tǒng)計上犯α類錯誤的概率較小，經(jīng)驗數(shù)據(jù)表明中央財政對上述農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)業(yè)保險保費進行補貼后，秈稻、粳稻、小麥、玉米、大豆和棉花市場的價格變化率波動幅度有所減緩，即風(fēng)險變小了。綜合對比上述6類農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策虛擬變量回歸系數(shù)值的大小，研究發(fā)現(xiàn)，棉花市場價格波動幅度下降最快，其次是玉米、小麥、秈稻和粳稻，大豆市場價格波動幅度下降最慢?？赡艿脑蚴?，大豆市場國內(nèi)外價差懸殊，對外依賴度高，大豆生產(chǎn)農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策對豆農(nóng)生產(chǎn)積極性影響有限。

農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策降低農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險的主要原因在于穩(wěn)定了農(nóng)產(chǎn)品供給。糧棉油等大宗農(nóng)產(chǎn)品需求相對穩(wěn)定，自然災(zāi)害等供給層面的因素是其價格波動的常見原因。農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策本質(zhì)上分散了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者所面臨的自然風(fēng)險，降低了農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入的不確定性。目前糧棉油等大宗農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)業(yè)保險保費主要由政府部門補貼，農(nóng)民承擔(dān)部分相對較少，農(nóng)業(yè)保險從一定程度上彌補了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)遭遇自然災(zāi)害后造成的收入損失，穩(wěn)定了農(nóng)民生產(chǎn)積極性，從而穩(wěn)定了農(nóng)產(chǎn)品供給，農(nóng)產(chǎn)品供給的穩(wěn)定減緩了農(nóng)產(chǎn)品價格的波動。

4 結(jié)論

研究表明，自2007年開始，中央財政試點農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策后，秈稻、粳稻、小麥、玉米、大豆和棉花市場的價格波動幅度均出現(xiàn)了明顯下降。即施行農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策后，相應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品市場的風(fēng)險降低了。

市場經(jīng)濟條件下，保險是分散價格波動風(fēng)險的重要舉措之一。農(nóng)業(yè)保險“廣覆蓋、低保障”一直引起學(xué)界的爭論。中央財政對水稻、玉米、小麥、大豆和棉花等農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)業(yè)保險保費進行補貼，本質(zhì)上是降低農(nóng)民的保費投入，降低農(nóng)業(yè)收入的不確定性。加上省級層面的保費補貼，農(nóng)民實際承擔(dān)的保費為總保費的1/4甚至1/5左右。雖然農(nóng)業(yè)保險保障程度不高，但實際上農(nóng)民投入的保費也低，從一定程度上提升了農(nóng)民生產(chǎn)積極性，從而有利于農(nóng)產(chǎn)品種植面積的穩(wěn)定。種植面積的穩(wěn)定為價格平穩(wěn)提供了基礎(chǔ)，價格波動幅度明顯下降。農(nóng)業(yè)保險不僅分散了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者面臨的風(fēng)險，還降低了被保險農(nóng)產(chǎn)品市場價格波動的劇烈程度。

中央財政補貼農(nóng)業(yè)保險保費的政策，實際上是利用市場化的手段間接干預(yù)市場。本文的經(jīng)驗數(shù)據(jù)表明這是有效的，相應(yīng)糧棉油等農(nóng)產(chǎn)品市場價格波動的風(fēng)險顯著下降?；诖?，本文提出要進一步加大中央財政補貼農(nóng)業(yè)保險保費的力度，降低農(nóng)產(chǎn)品市場價格波動的風(fēng)險，穩(wěn)定農(nóng)民生產(chǎn)的積極性。研究結(jié)論也為降低價格波動相對較大的鮮活農(nóng)產(chǎn)品的市場風(fēng)險提供了思路，即鼓勵有條件的地方政府對果蔬等鮮活農(nóng)產(chǎn)品開展農(nóng)業(yè)保險保費補貼，逐步將蔬菜、水果等鮮活農(nóng)產(chǎn)品納入農(nóng)業(yè)保險保費補貼的范疇，保障其供給的穩(wěn)定性，降低鮮活農(nóng)產(chǎn)品市場價格波動的幅度。

本研究的對象為水稻、玉米、小麥、大豆和棉花等糧棉油產(chǎn)品，目前中央財政補貼險種的保險標(biāo)的已經(jīng)擴充至糖料作物、天然橡膠、能繁母豬、育肥豬和奶牛等農(nóng)產(chǎn)品，下一步研究的方向是探究中央財政農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策是否也緩解了糖料作物等農(nóng)產(chǎn)品的市場風(fēng)險。