葉明華，陳 康

(華東師范大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)部，上海 200062)

一、農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策背景

作為農(nóng)村金融的兩大基石，農(nóng)業(yè)保險和農(nóng)業(yè)信貸融合發(fā)展(以下簡稱：農(nóng)業(yè)“保險+信貸”)成為增強農(nóng)村金融服務(wù)能力的重要舉措，其在提升農(nóng)業(yè)風(fēng)險保障水平、緩解農(nóng)業(yè)融資約束方面賦予了重要使命。2009年中央“一號文件”首次提出“探索建立農(nóng)村信貸與農(nóng)業(yè)保險相結(jié)合的銀保互動機制”，至2022年，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策已由中央“一號文件”綱領(lǐng)性規(guī)定，逐步走向了由財政部、農(nóng)業(yè)部、銀保監(jiān)會等相關(guān)部委具體指導(dǎo)意見。相關(guān)政策文件相繼出臺為建立和加強農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)信貸之間的互動機制提供了制度保障(見表1)。

從歷年相關(guān)政策的梳理和分析中可知，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的政策目標(biāo)旨在緩解我國農(nóng)村信貸市場“融資難”問題，即借助農(nóng)業(yè)保險的風(fēng)險保障功能為農(nóng)業(yè)信貸提供融資擔(dān)?；蜣r(nóng)戶增信。比如，政策中“將涉農(nóng)保險投保情況作為授信要素”、“以農(nóng)業(yè)保險單證破解農(nóng)戶抵押擔(dān)保難的瓶頸”及“發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險保單增信作用”等相應(yīng)規(guī)定均對農(nóng)業(yè)“保險+信貸”支持農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展作出了具體指示。那么在中國“三農(nóng)”領(lǐng)域歷經(jīng)十余年實踐操作，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策是否切實促進了農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展呢？以及促進農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展需要哪些條件？對上述問題的回答將有助于推進農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)信貸的聯(lián)結(jié)，助力農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策有效促進農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展，進而對更好地滿足鄉(xiāng)村振興多樣化、多層次的金融需求具有重要的現(xiàn)實意義。為此，本文將基于農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的典型案例剖析，同時對我國31個省市農(nóng)業(yè)“保險+信貸”近十年面板數(shù)據(jù)進行分析，以進一步檢驗我國農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策促進農(nóng)業(yè)信貸的效果，并解析農(nóng)業(yè)保險増信效應(yīng)所需具備的條件或門檻。

表1 農(nóng)業(yè)“保險+信貸”歷年主要政策梳理

二、文獻綜述

從傳統(tǒng)小農(nóng)經(jīng)濟，到農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，農(nóng)戶對生產(chǎn)資金的需求日益高漲，但是農(nóng)業(yè)信貸市場出現(xiàn)兩個困局：其一是信貸貴，其二是信貸難。造成這兩個困局主要原因是農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性[1]、農(nóng)村抵押擔(dān)保體系不健全[2]及借貸雙方嚴(yán)重的信息不對稱性[3-4]。農(nóng)業(yè)保險作為農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理的有效工具，與農(nóng)業(yè)信貸在時間狀態(tài)和融資目的上具有互補性，兩者聯(lián)合能夠有效緩解上述問題?，F(xiàn)有研究基于農(nóng)村金融系統(tǒng)共生性及農(nóng)村金融工具互補性理論，對農(nóng)業(yè)“保險+信貸”模式中兩者的相互關(guān)系給予了討論。劉素春和智迪迪[5]、彭小兵和朱江[6]、陳秋月等[7]、林凱旋[8]、Shee et al.[9]等諸多學(xué)者均認(rèn)為農(nóng)業(yè)“保險+信貸”有助于通過兩種或多種金融工具之間的共生與互補，實現(xiàn)農(nóng)村金融效率的整體帕累托改進。

但是，在農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)信貸互動中，農(nóng)業(yè)保險支撐農(nóng)業(yè)信貸在該模式中占據(jù)主導(dǎo)地位。主要因為部分學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)信貸會通過機構(gòu)網(wǎng)點代售[5]31和增收效應(yīng)[10-11]來促進農(nóng)業(yè)保險發(fā)展，而該機制在農(nóng)業(yè)保險推行實踐中似乎難以成立。其一，我國農(nóng)業(yè)保險協(xié)保員約有50萬人，服務(wù)范圍觸及鄉(xiāng)鎮(zhèn)村。相較于信貸機構(gòu)網(wǎng)點，協(xié)保員制度在農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營過程中發(fā)揮了較好的代理人作用[12-13]；其二，我國農(nóng)業(yè)保險屬于政策性農(nóng)業(yè)保險范疇，制度誘導(dǎo)是農(nóng)業(yè)保險的主要驅(qū)動力[14]，而農(nóng)業(yè)信貸增收效應(yīng)對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的影響較小甚至不顯著。陳長民和康芳麗發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險是農(nóng)業(yè)信貸的格蘭杰原因，但是農(nóng)業(yè)信貸不是農(nóng)業(yè)保險的格蘭杰原因[15]。為此，本文將重點關(guān)注農(nóng)業(yè)“保險+信貸”中，農(nóng)業(yè)保險影響農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展的效果。

農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的出現(xiàn)和發(fā)展，為農(nóng)業(yè)保險支撐農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展提供了契機。其作用機制可歸納為：其一，農(nóng)業(yè)保險能夠為參保農(nóng)戶的風(fēng)險損失提供經(jīng)濟補償，進而平滑農(nóng)戶收入波動[10,16]，可賦予保險標(biāo)的物保單保障所具有的價值[17-18]，間接地將農(nóng)業(yè)保險標(biāo)的物轉(zhuǎn)化為可進行抵押的抵押品，使其具有較強變現(xiàn)能力[19-20]；其二，農(nóng)業(yè)保險的防災(zāi)減損職能有助于降低農(nóng)戶違約風(fēng)險。保險公司可對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中的重大風(fēng)險點進行監(jiān)測與管理，實現(xiàn)事前預(yù)警、事中響應(yīng)與事后補償全流程風(fēng)險管理，對信貸風(fēng)險能起到有效監(jiān)督和制衡作用[21-22]。此外，保險公司可基于所掌握的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險信息與銀行機構(gòu)進行共享，緩解借貸信息不對稱[23]。

但也有學(xué)者持反對意見，祝國平和劉吉舫[1]80、Olubiyo and Hill[24]、安冬等[25]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)貸款的影響并不顯著。本文認(rèn)為存在這種分歧的主要原因是現(xiàn)有研究多是在線性模型框架下展開，并未考慮到我國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平存在階段及地區(qū)差異性[26-27]，而農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平較低時，農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展存在保險覆蓋面不高和保險保障水平較低等問題，這些問題的存在會限制農(nóng)業(yè)保險平滑農(nóng)戶收入波動，進而影響其増信效用的發(fā)揮[8,28]。因此，在不同農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平下，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)信貸的影響可能表現(xiàn)出非線性關(guān)系，而現(xiàn)有研究對該非線性關(guān)系的研究相對缺乏。為此，本文將采用面板門檻模型實證研究農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)信貸的非線性關(guān)系。

相較于以往文獻，本文的邊際貢獻如下：其一，從政策及典型案例層面，明晰了農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的政策及實踐目標(biāo)在于“以保險促信貸”，而目前政策和實踐尚未有“以信貸促保險”之內(nèi)涵，這可為后續(xù)研究農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)信貸在農(nóng)村普惠金融中的不同地位及明確二者相互關(guān)系提供參考；其二，本文采用面板門檻模型分析農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)信貸影響的非線性關(guān)系，并進一步分析了該非線性關(guān)系背后的農(nóng)業(yè)保險平滑收入效應(yīng)機制，不僅為農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)信貸影響的研究提供更具解釋力的新視角，還為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的最優(yōu)實施效果提供了理論依據(jù)。

三、農(nóng)業(yè)“保險+信貸”實施現(xiàn)狀與典型案例解析

近年來，在農(nóng)業(yè)與金融相

圖1 農(nóng)業(yè)保險保費收入與農(nóng)林牧漁貸款余額狀況(2010—2021)數(shù)據(jù)來源：中國保險年鑒、中國金融年鑒和金融機構(gòu)貸款投向統(tǒng)計報告

關(guān)政策支持與引導(dǎo)下，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”協(xié)同能力不斷增強，在緩解農(nóng)業(yè)信貸約束中發(fā)揮重要作用。圖1顯示2010—2021年我國農(nóng)業(yè)保險保費收入與農(nóng)林牧漁貸款余額變化狀況。據(jù)圖1可知，雖農(nóng)業(yè)保險保費收入低于當(dāng)年農(nóng)林牧漁貸款余額，但二者均呈現(xiàn)出增長趨勢，且農(nóng)業(yè)保險保費收入的年均增長速度大于農(nóng)林牧漁貸款余額。自2010至2021年農(nóng)業(yè)保險保費收入年均增長率為19.80%，農(nóng)林牧漁貸款余額年均增長率為6.48%?？傮w而言，二者呈現(xiàn)出同步變動趨勢，具有較為顯著的時間趨勢上的一致性。

農(nóng)業(yè)“保險+信貸”在實踐中主要表現(xiàn)為“政策性農(nóng)業(yè)保險+農(nóng)林牧漁貸款+財政補貼”形式，也即政府提供保險的保費補貼和貸款的利息補貼，銀行對投保農(nóng)業(yè)保險的農(nóng)戶發(fā)放農(nóng)業(yè)生產(chǎn)貸款。山東省“農(nóng)業(yè)保險貸”和廣東省“生豬活體抵押+保險增信+銀行授信”模式是近年農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的典型代表。

(1)山東省“農(nóng)業(yè)保險貸”模式。該模式由山東省農(nóng)村信用合作社聯(lián)合中國人民財產(chǎn)保險公司和太平洋財產(chǎn)保險公司共同發(fā)起和實施，具有資金需求的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體在申請貸款時，需以購買政策性農(nóng)業(yè)保險、保單質(zhì)押為前提，所申請貸款資金用途需與農(nóng)業(yè)保險范圍內(nèi)項目生產(chǎn)經(jīng)營密切相關(guān)。由山東省財政資金提供農(nóng)業(yè)保險的保費補貼，還會對不同貸款資金額度進行差異化貼息，對50萬元以下貸款貼息1.5%，50～300萬元貸款貼息1%，300萬元以上貸款貼息0.5%。山東省“農(nóng)業(yè)保險貸”兼有利率上限、保費補貼和財政貼息等多項優(yōu)惠政策，不僅有效降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體的融資成本，而且顯著降低了銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平。截至2022年2月，山東省24家農(nóng)信社和農(nóng)商行的“農(nóng)業(yè)保險貸”已授信48戶、授信金額2177萬元，用信36戶、用信金額1483萬元。

(2)廣東省“生豬活體抵押+保險増信+銀行授信”模式。生豬養(yǎng)殖戶面臨的資金約束主要表現(xiàn)為活體資產(chǎn)抵押盤活難，為此，中華聯(lián)合財產(chǎn)保險公司協(xié)同廣東省政府設(shè)計“生豬活體抵押+保險増信+銀行授信”模式，以生豬養(yǎng)殖保險保單増信拓寬生豬養(yǎng)殖的抵質(zhì)押擔(dān)保物范圍，具體做法為：第一，具有資金需求的生豬養(yǎng)殖戶提出融資申請，由銀行、農(nóng)業(yè)主管部門、保險公司聯(lián)合審定養(yǎng)殖戶的經(jīng)營信用；第二，對于符合條件的貸款申請養(yǎng)殖戶，保險公司為其提供政策性生豬養(yǎng)殖保險，且保單第一受益人為銀行；第三，投保生豬保險的養(yǎng)殖戶將生豬活體抵押給銀行，銀行依據(jù)保險投保額度，向申請貸款養(yǎng)殖戶進行授信及發(fā)放貸款。在保險期間，一旦生豬由于保險責(zé)任事故出現(xiàn)死亡等損失狀況，生豬養(yǎng)殖戶的貸款金額則由保險公司代為償還。該模式于2019年在廣東省肇慶市開始實施并迅速推廣，至2021年11月底，已累計為全省生豬養(yǎng)殖戶授信超3億元，成為保險拉動信貸的范例。

通過以上農(nóng)業(yè)“保險+信貸”典型案例剖析可知：其一，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的政策及實踐目標(biāo)在于“以保險促信貸”，即通過農(nóng)戶投保農(nóng)業(yè)保險，提升其信用，最終拉動農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展。目前政策和實踐尚未有“以信貸促保險”之內(nèi)涵；其二，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”得以實現(xiàn)的前提條件是農(nóng)戶以投保的政策性農(nóng)業(yè)保險保單質(zhì)押為前提，農(nóng)戶將無法盤活的養(yǎng)殖物或農(nóng)作物轉(zhuǎn)化為保險額度，進而將農(nóng)戶的償債能力相應(yīng)轉(zhuǎn)化為出險時保險公司的賠付能力；其三，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”得以實現(xiàn)的制度保障是政府對農(nóng)業(yè)保險保費補貼和對農(nóng)林牧漁業(yè)相關(guān)貸款利息補貼，通過政策上的雙向補貼制度，同時依賴銀行與保險機構(gòu)在農(nóng)戶信息上的充分共享，在保單和信貸工具上的有效聯(lián)動，及銀行與保險機構(gòu)在供給側(cè)上的協(xié)同推進。

四、研究設(shè)計

鑒于當(dāng)前農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策的核心是“以保險促信貸”，即以農(nóng)業(yè)保險推動農(nóng)業(yè)信貸的發(fā)展，故下文將進一步分析中國省際層面農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)信貸的影響，以檢驗農(nóng)業(yè)“保險+信貸”在全國“面”的實施效果，以便與農(nóng)業(yè)“保險+信貸”典型案例的“點”的層面解析相印證。

(一)模型設(shè)定

為實證檢驗農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策支持農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展的效果，本文首先構(gòu)建如下基準(zhǔn)回歸模型：

Yit=α0+α1xit+β∑controlit+μi+λt+εit

(1)

公式(1)中，下標(biāo)i表示省(市)，t表示年份，α0、α1和β為待估參數(shù)。Yit為農(nóng)業(yè)貸款，xit為農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平?！芻ontrolit是一系列控制變量，具體包括：農(nóng)戶受教育程度、農(nóng)業(yè)機械化水平、政府支農(nóng)程度、城鎮(zhèn)化水平和金融發(fā)展水平。此外，為避免遺漏變量帶來的內(nèi)生性影響，模型還控制了省份和年份雙重固定效應(yīng)，分別用μi和λt表示，εit為隨機干擾項。

另外，考慮到農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策對農(nóng)業(yè)信貸的作用可能會受農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的影響，如果采用線性模型估計可能會造成結(jié)果偏誤，因此，本文采用面板門檻模型進行估計，在(1)式基礎(chǔ)上引入門檻變量：農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平(xit)，構(gòu)建多重門檻面板模型如下：

Yit=α0+α1xit×I(xit<γ1)+α2xit×I(γ1≤xit<γ2)+…+αnxit×I(γn-1≤xit<γn)+αn+1xit×I(xit≥γn)+β∑controlit+μi+λt+εit

(2)

公式(2)中，γ是未知門檻值，I(.)為指示函數(shù)，滿足括號中的條件，則I(.)=1，反之，I(.)=0，其他符號含義同公式(1)。

(二)變量說明

1.被解釋變量：農(nóng)業(yè)貸款

本文選取農(nóng)村人均農(nóng)林牧漁貸款測度農(nóng)業(yè)貸款狀況。之所以選取農(nóng)林牧漁貸款而不選擇涉農(nóng)貸款的原因包括：一是涉農(nóng)貸款包含了所有與農(nóng)業(yè)相關(guān)的貸款，涵蓋范圍相對寬泛。比如，涉農(nóng)貸款中的農(nóng)戶貸款將農(nóng)戶消費貸款也納入了考量范圍。而農(nóng)業(yè)保險是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的風(fēng)險管理工具，農(nóng)戶消費活動與農(nóng)業(yè)保險風(fēng)險管理目標(biāo)不一致；二是農(nóng)林牧漁業(yè)貸款主要指對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體進行農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)提供的貸款，該項貸款活動與農(nóng)業(yè)保險保障的目標(biāo)較為一致。另外，考慮到地區(qū)農(nóng)村人口狀況，本文進一步利用農(nóng)村人均農(nóng)林牧漁貸款測度農(nóng)業(yè)貸款狀況。

2.解釋變量：農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平

現(xiàn)有研究較多利用農(nóng)業(yè)保險保費收入、農(nóng)業(yè)保險密度(農(nóng)業(yè)保險保費收入/農(nóng)村人口數(shù))和農(nóng)業(yè)保險深度(農(nóng)業(yè)保險保費收入/農(nóng)林牧漁產(chǎn)值)測度農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平[29-30]，考慮到農(nóng)業(yè)貸款的測度為農(nóng)村人均農(nóng)林牧漁貸款，為保證數(shù)據(jù)口徑的一致性，本文將基于農(nóng)業(yè)保險密度和保險深度這兩個相對指標(biāo)，并利用熵值法測度農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平。熵值法測度的農(nóng)業(yè)保險密度和保險深度權(quán)重分別為0.51和0.49。

3.控制變量

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

圖2 農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)貸款關(guān)系的散點圖

表2列出了各變量的具體說明和描述性統(tǒng)計結(jié)果。圖2則為農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)貸款的散點圖，據(jù)圖2可知：其一，從整體的趨勢性來看，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)貸款存在明顯的正向相關(guān)關(guān)系；其二，從區(qū)域聚集性或拐點特征來看，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)貸款的關(guān)系存在兩個顯著性聚集區(qū)，也即二者關(guān)系大致在農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平等于0.3處出現(xiàn)拐點，初步判定農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的實施效果在拐點前后存在一定的差異性，本文將通過面板門檻效應(yīng)模型對拐點前后農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的實施效果差異進行檢驗。

(三)數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)可得性，本文選取樣本的時間跨度為2012—2020年。農(nóng)林牧漁貸款數(shù)據(jù)來自2015—2020年《中國金融統(tǒng)計年鑒》和2012年《中國農(nóng)村金融服務(wù)報告》。其中，2020年農(nóng)林牧漁貸款數(shù)據(jù)來源于中國銀保監(jiān)會。另外，2013年各省份農(nóng)林牧漁貸款數(shù)據(jù)依據(jù)2015年《中國金融年鑒》統(tǒng)計的2014年各省農(nóng)林牧漁貸款數(shù)據(jù)“同比增長(%)”測得；農(nóng)業(yè)保險數(shù)據(jù)主要來自于2013—2020年《中國保險年鑒》。2020年農(nóng)業(yè)保險數(shù)據(jù)來源于中國銀保監(jiān)會；受教育程度來自于2013—2021年《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》，農(nóng)業(yè)機械化水平、政府支農(nóng)程度和城鎮(zhèn)化水平數(shù)據(jù)來源于2013—2021年《中國統(tǒng)計年鑒》。金融機構(gòu)營業(yè)網(wǎng)點數(shù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。由于部分省份金融機構(gòu)營業(yè)網(wǎng)點數(shù)存在年份數(shù)據(jù)缺失，為了盡可能保證樣本數(shù)量充足性，本文對于缺失數(shù)值進行非空前值填充。此外，為了控制異方差的影響，本文對農(nóng)村人均農(nóng)林牧漁貸款和金融機構(gòu)營業(yè)網(wǎng)點數(shù)等變量進行對數(shù)化處理。

五、政策影響農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展的實證分析

在實證分析之前，考慮到變量多重共線問題及非平穩(wěn)性會導(dǎo)致估計結(jié)果偏差，本文分別對變量進行了方差膨脹因子分析和平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果可知：一是所有變量中最大的VIF值為4.5700，遠(yuǎn)小于10。因此，不用擔(dān)心變量間存在多重共線問題；二是ADF-Fisher單位根檢驗顯示，所有變量均為平穩(wěn)序列。

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

為了準(zhǔn)確評估農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策支持農(nóng)業(yè)信貸的實施效果，本文首先對混合回歸、固定效應(yīng)模型(FE)和隨機效應(yīng)模型進行選擇。固定效應(yīng)模型下的F統(tǒng)計量(P=0.0000)、隨機效應(yīng)模型下的LM統(tǒng)計量(P=0.0000)和豪斯曼檢驗(P=0.0000)均顯示用固定效應(yīng)模型進行估計的效果較好。

表3中第(1)列是農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)貸款的回歸結(jié)果。由該結(jié)果可知，在控制一系列其他變量(受教育程度、農(nóng)業(yè)機械化水平、金融發(fā)展水平等)的基礎(chǔ)上，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平通過了5%水平下顯著性檢驗，表明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平能夠顯著促進農(nóng)業(yè)信貸。具體而言，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平增加1個單位，農(nóng)業(yè)貸款能夠提升1.1522?？刂谱兞糠矫?，農(nóng)業(yè)機械化水平在10%水平上顯著為正、城鎮(zhèn)化水平和金融發(fā)展水平均在5%水平上顯著為正。說明農(nóng)業(yè)機械化水平、城鎮(zhèn)化水平及地區(qū)金融發(fā)展水平的提升均有利于地區(qū)農(nóng)業(yè)信貸的發(fā)展。然而，受教育程度和政府支農(nóng)程度對農(nóng)業(yè)貸款的影響不顯著。

為增強研究結(jié)論的可信性，本文進一步更換核心解釋變量和選取工具變量對研究結(jié)論進行檢驗。第一，本文選取農(nóng)業(yè)保險密度(取對數(shù))測度農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平，表3第(2)列是替換核心解釋變量后的實證結(jié)果。由表3第(2)列可知，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)貸款仍然在5%的水平上顯著為正；第二，考慮到農(nóng)業(yè)貸款具有促進農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的可能性，本文借鑒馬九杰和崔恒瑜的相關(guān)研究[30]84，將農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平滯后一階作為工具變量，并利用2SLS對模型可能存在的內(nèi)生性進行處理，表3第(3)列為模型內(nèi)生性處理的結(jié)果。由表3第(3)列可知，在考慮內(nèi)生性問題后，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)貸款依舊具有顯著的正向影響。另外，本文還進一步的弱工具變量檢驗結(jié)果顯示不存在弱工具變量問題(C-D Wald F統(tǒng)計值為75.1290)。

表3 模型回歸結(jié)果

(二)面板門檻回歸結(jié)果分析

1.門檻模型檢驗

上述研究表明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平能夠顯著促進農(nóng)業(yè)貸款，但考慮到在不同農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平下，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)信貸的影響可能表現(xiàn)出非線性關(guān)系，本文遵循Wang的面板門檻模型檢驗邏輯[33]，進一步對農(nóng)業(yè)保險的増信效果是否會受到農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平門檻效應(yīng)的影響進行檢驗。首先對門檻變量的不同門檻值進行假設(shè)檢驗。本文在單一門檻、雙重門檻和三重門檻的設(shè)定下分別進行估計，門檻條件檢驗結(jié)果可知，單一門檻模型的F統(tǒng)計量在10%的水平下顯著，雙重門檻模型的F統(tǒng)計量在5%的水平下顯著，而三重門檻未能通過顯著性檢驗。因此，可初步判定農(nóng)業(yè)保險促進農(nóng)業(yè)貸款的效果受到農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平雙重門檻的影響。表4為雙重門檻估計值和置信區(qū)間。結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的門檻值分別為0.3372和0.3823。圖3和圖4為似然比(Likelihood

Ratio)函數(shù)圖，圖中虛線確定了LR檢驗中門檻值95%置信區(qū)間的臨界值，真實門檻值為LR統(tǒng)計量最低點，由于真實門檻值明顯小于臨界值，因此可以認(rèn)為上述兩個門檻值均真實有效。

表4 門檻估計值與置信區(qū)間

圖3 第一個門檻的估計值和置信區(qū)間

圖4 第二個門檻的估計值和置信區(qū)間

2.門檻回歸結(jié)果分析

表5第(1)列為農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平門檻效應(yīng)的回歸模型估計結(jié)果。由表5第(1)列可知，農(nóng)業(yè)保險促進農(nóng)業(yè)貸款發(fā)展的效果會受農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平雙重門檻效應(yīng)的影響。具體而言，當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平小于0.3372時，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)貸款的影響不顯著，而當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平超過0.3372時，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)貸款的影響具有較為顯著的正向性：當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平大于0.3372且小于0.3823時，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的回歸系數(shù)為1.7492，且通過1%顯著性水平檢驗；當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平大于0.3823時，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的回歸系數(shù)為1.0088，且通過5%顯著性水平檢驗。

由此可知，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)貸款影響的顯著性在農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平等于0.3372前后出現(xiàn)明顯變化。本文認(rèn)為可能的深層原因是農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的高低會影響農(nóng)戶災(zāi)后損失補償水平的高低，進而影響農(nóng)業(yè)保險促進農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展效果的大小。具體而言，農(nóng)業(yè)保險的核心作用是通過災(zāi)后補償功能來平滑農(nóng)戶收入波動[28,34]，而農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平較低可能意味著保險覆蓋面不高和保險保障水平較低等問題，這些問題的存在抑制了農(nóng)業(yè)保險平滑收入波動功能的實現(xiàn)程度，一定程度上削弱了農(nóng)業(yè)保險増信效用的發(fā)揮[8,28]。但是，隨著農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的逐步提高，這些阻礙機制的問題會逐步得到緩解，農(nóng)業(yè)保險支持農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展的效用將得以逐步提升。

盡管在農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平大于0.3372時，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的回歸系數(shù)均顯著為正，且系數(shù)均大于1，但回歸系數(shù)在農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平大于0.3372且小于0.3823時高于農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平大于0.3823時的回歸系數(shù)。本文認(rèn)為兩者系數(shù)出現(xiàn)細(xì)微差別的原因為：當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平較高且越過“道德風(fēng)險”門檻時(高于0.3823)，農(nóng)戶存在減少農(nóng)業(yè)勞動投入時間的可能性，也存在將農(nóng)業(yè)貸款資金投向非農(nóng)生產(chǎn)領(lǐng)域或消費支出領(lǐng)域傾向(例如婚喪嫁娶或疾病支出)，從而提升了農(nóng)業(yè)信貸的違約風(fēng)險[35-36]，為了抑制可能出現(xiàn)的道德風(fēng)險或心理風(fēng)險因素，農(nóng)業(yè)信貸機構(gòu)在放貸中會趨于審慎。

為了避免模型設(shè)定存在的估計偏誤，本文進一步對以上結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗，表5第(2)列和第(3)列是分別利用混合面板和面板固定效應(yīng)模型的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果，該結(jié)果與面板門檻模型估計結(jié)果基本一致，表明上述實證分析結(jié)論較為穩(wěn)定。

3.影響機制分析

在農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)貸款影響的門檻回歸分析中，本文認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的門檻效應(yīng)存在的主要原因是，當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平較低時，由于低保障水平等問題的存在削弱了農(nóng)業(yè)保險平滑農(nóng)戶收入波動效應(yīng)。而農(nóng)戶收入波動與農(nóng)戶貸款違約緊密相關(guān)，是影響信貸機構(gòu)發(fā)放農(nóng)業(yè)貸款的最重要因素，當(dāng)農(nóng)戶收入波動越大時，金融機構(gòu)的信貸供給意愿不足。

表5 回歸結(jié)果

為了驗證這一影響機制，本文借鑒馬彪等的研究[37]，采用2012—2020 年間各省份農(nóng)戶每年人均農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入與其均值的差值作為計量農(nóng)戶收入波動水平的變量。另外，基于農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平門檻效應(yīng)中的雙重門檻所劃分的三個區(qū)間，進一步利用中介效應(yīng)模型對不同農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平下，農(nóng)業(yè)保險能否通過穩(wěn)定農(nóng)戶收入效應(yīng)的發(fā)揮影響農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展進行檢驗，以解析農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)貸款的影響存在門檻效應(yīng)的內(nèi)在機制。

表6展示了上述影響機制的檢驗結(jié)果。據(jù)表6可知：其一，當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平低于0.3327時，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的系數(shù)在表6第(1)、(2)列中均不顯著，說明當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平較低時，農(nóng)戶收入波動水平未通過中介效應(yīng)檢驗，也即農(nóng)業(yè)保險未能通過發(fā)揮收入平滑效應(yīng)促進農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展；而當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平超過0.3372時，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平及農(nóng)戶收入波動水平的系數(shù)在表6第(1)、(2)列中均至少通過5%水平顯著性檢驗。此時，農(nóng)戶收入波動水平通過中介效應(yīng)檢驗，也即當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平達(dá)到一定程度時，農(nóng)業(yè)保險能通過發(fā)揮收入平滑效應(yīng)促進農(nóng)業(yè)貸款發(fā)展；其二，盡管當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平超過0.3372時，農(nóng)業(yè)保險能通過發(fā)揮農(nóng)戶收入平滑效應(yīng)促進農(nóng)業(yè)貸款發(fā)展，但是農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平在(0.3372，0.3823)區(qū)間時的中介效應(yīng)大于農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平超過0.3823時的中介效應(yīng)，說明只有將農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平維持在適度水平，農(nóng)業(yè)保險支持農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展的效果最優(yōu)。該結(jié)果有力驗證了農(nóng)業(yè)保險的平滑收入波動效應(yīng)能否有效發(fā)揮是農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平雙重門檻效應(yīng)存在的重要原因。

表6 影響機制的分析結(jié)果

六、研究結(jié)論與政策優(yōu)化

(一)研究結(jié)論

本文旨在探究農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策對農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展的影響，首先，對農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的政策制定進行了梳理；其次，從農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的典型案例中對其緩解農(nóng)業(yè)信貸約束的效果進行“點”的剖析；最后，利用我國2012—2020年31個省市的面板數(shù)據(jù)，借助面板門檻模型對農(nóng)業(yè)“保險+信貸”影響農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展的效果進行全國“面”的檢驗，以此解析農(nóng)業(yè)“保險+信貸”支撐農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展所需具備的條件或門檻。研究發(fā)現(xiàn)：其一，在典型案例“點”的分析層面，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”形成了以“政策性農(nóng)業(yè)保險+農(nóng)林牧漁貸款+財政補貼”為主要形式的地方實踐模式，該模式以農(nóng)戶投保政策性農(nóng)業(yè)保險為前提，以政府對農(nóng)業(yè)保險保費補貼和農(nóng)業(yè)貸款貼息為保障，有效緩解了農(nóng)戶在生產(chǎn)經(jīng)營中面臨的融資難問題；其二，在全國“面”的檢驗層面，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”政策對農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展具有顯著的正向影響，但是其影響效果會受到農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平雙重門檻效應(yīng)的制約；通過進一步的機制分析發(fā)現(xiàn)，唯有較高水平的農(nóng)業(yè)保險方可平滑農(nóng)戶收入波動，進而實現(xiàn)為農(nóng)戶增信，從而提升農(nóng)業(yè)“保險+信貸”促進農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展效用；低水平的農(nóng)業(yè)保險會抑制農(nóng)業(yè)“保險+信貸”促進農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展效用，其門檻值為農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平等于0.3327時。

(二)政策優(yōu)化

據(jù)上述研究結(jié)論可知，當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平大于0.3372且小于0.3383時，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”支持信貸發(fā)展效果最優(yōu)，當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平低于0.3372時，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的效果難以實現(xiàn)；而當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平高于0.3383時，農(nóng)業(yè)“保險+信貸”的實施效果會有所下降，也即農(nóng)業(yè)“保險+信貸”促進農(nóng)業(yè)信貸發(fā)展的最優(yōu)實施效果，需要農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平維持在適度最優(yōu)水平。故此，以下將分別針對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平較低(低于0.3372)時和農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高時(高于0.3383)的兩種不同狀況，提出政策優(yōu)化建議。

其一，對于農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平較低的省份，應(yīng)著力提升農(nóng)業(yè)保險深度和保險密度，以期實現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險助力農(nóng)業(yè)信貸的成效。當(dāng)前我國多數(shù)省份的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平處于門檻值0.3372以下，例如云南、貴州、青海、甘肅、陜西和江西等省份農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平仍處低位。為提升農(nóng)業(yè)保險深度和保險密度，一是從需求方農(nóng)戶的角度，主動了解農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品與服務(wù)，認(rèn)識到農(nóng)業(yè)保險在農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理中的重要作用，提升自身風(fēng)險意識，主動將潛在農(nóng)業(yè)保險需求轉(zhuǎn)化為有效需求；二是從供給方保險公司角度，一方面通過無人機遙感影像、衛(wèi)星遙感影像等數(shù)字信息技術(shù)不斷提高農(nóng)業(yè)保險服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量。另一方面，借鑒美國相關(guān)經(jīng)驗優(yōu)化賠付模式，將我國農(nóng)業(yè)保險賠付模式從比例式轉(zhuǎn)為差額式以提升理賠效率，推進當(dāng)前“高獲賠概率、低保險賠付”的賠付現(xiàn)狀向“低獲賠概率、高保險賠付”轉(zhuǎn)變；三是從宏觀政府角度，通過構(gòu)建保障水平多層級的農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品體系，來滿足傳統(tǒng)小農(nóng)戶和新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體等差異化主體的不同風(fēng)險保障需求，并依據(jù)保障水平的不同建立梯度保費補貼制度，補貼水平隨農(nóng)產(chǎn)品品種、災(zāi)害風(fēng)險等級及保額不同而變化，改變當(dāng)前“一刀切”的做法。

其二，針對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平較高但是對農(nóng)業(yè)信貸拉動效應(yīng)下降的情況，應(yīng)從合同完備性、保險產(chǎn)品創(chuàng)新和國際經(jīng)驗借鑒三個角度著手防范道德風(fēng)險問題。當(dāng)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展到較高水平時，為緩解參保農(nóng)戶可能存在減少農(nóng)業(yè)勞動投入時間及將農(nóng)業(yè)貸款資金投向非農(nóng)生產(chǎn)領(lǐng)域等一系列可能存在的道德風(fēng)險問題，可采取以下舉措：一是從合同完備性角度，通過合理設(shè)置相對免賠、為信用良好農(nóng)戶給予保費折扣等方式優(yōu)化保險合約，設(shè)計防范道德風(fēng)險的激勵機制；二是從保險產(chǎn)品創(chuàng)新角度，強化農(nóng)業(yè)保險創(chuàng)新產(chǎn)品與農(nóng)業(yè)信貸的聯(lián)結(jié)，比如區(qū)域產(chǎn)量保險、天氣指數(shù)保險和價格指數(shù)保險等創(chuàng)新產(chǎn)品；三是從國際經(jīng)驗借鑒角度，可借鑒美國等農(nóng)業(yè)保險發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗，保險公司和信貸機構(gòu)協(xié)同合作組建動態(tài)監(jiān)督機制，利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全流程進行監(jiān)測，在識別農(nóng)業(yè)保險可疑保單的同時，強化貸款資金運用的監(jiān)督管理。