農(nóng)業(yè)保險促進(jìn)農(nóng)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

馬述忠 劉夢恒

（浙江大學(xué) 區(qū)域經(jīng)濟(jì)開放與發(fā)展研究中心，浙江 杭州 310027）

主題欄目:中國“三農(nóng)”問題研究

農(nóng)業(yè)保險促進(jìn)農(nóng)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

馬述忠 劉夢恒

（浙江大學(xué) 區(qū)域經(jīng)濟(jì)開放與發(fā)展研究中心，浙江 杭州 310027）

農(nóng)業(yè)保險發(fā)展有兩個效應(yīng)，即福利效應(yīng)和效率效應(yīng)，分別體現(xiàn)為農(nóng)民福利水平的變化和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的變化。從效率的角度出發(fā)，利用中國2007—2012年省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率存在顯著的抑制效應(yīng)，且通過農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步進(jìn)行傳導(dǎo)，說明目前中國農(nóng)業(yè)保險市場存在扭曲，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展過程中存在道德風(fēng)險和逆向選擇問題。風(fēng)險越大，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的抑制效應(yīng)就越明顯。因此，在設(shè)計農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品時不能一味地補(bǔ)貼，要注意避免道德風(fēng)險與逆向選擇問題的出現(xiàn)，這樣才能發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的作用。同時，需要增加對農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)的投入，推動農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。

農(nóng)業(yè)保險;農(nóng)業(yè)風(fēng)險;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率;農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步

一、引 言

2007年以來，國家大力發(fā)展農(nóng)業(yè)保險，并由中央財政提供保費(fèi)補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠。2012年，農(nóng)業(yè)保費(fèi)總額較上一年增長38%，達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的240.3億元，農(nóng)業(yè)保險補(bǔ)貼成為農(nóng)民災(zāi)后恢復(fù)再生產(chǎn)和解決基本生活問題最重要的資金來源之一[1]。同年，《農(nóng)業(yè)保險條例》頒布，意味著中國農(nóng)業(yè)保險在規(guī)范化、制度化進(jìn)程上有了一個較大的突破?？傮w來看，中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展勢頭較好。2016年，中央一號文件再次強(qiáng)調(diào)要“完善農(nóng)業(yè)保險制度”。在此背景下，對農(nóng)業(yè)保險的研究就顯得格外迫切且具有現(xiàn)實意義。

《農(nóng)業(yè)保險條例》第一條規(guī)定了發(fā)展農(nóng)業(yè)保險的目的是“保護(hù)農(nóng)業(yè)保險活動當(dāng)事人的合法權(quán)益”和“提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)抗風(fēng)險能力”。這兩點(diǎn)反映了農(nóng)業(yè)保險的兩個效應(yīng)，即福利效應(yīng)和效率效應(yīng)。農(nóng)業(yè)保險的第一個目的是提升農(nóng)民的福利水平，第二個目的是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。福利與效率是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的兩大重要議題，然而，目前學(xué)界關(guān)于農(nóng)業(yè)保險的研究大多集中在福利分析上[2-6]，忽視了效率分析。那么，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率究竟有何影響?這種影響又是通過什么機(jī)制來傳導(dǎo)的?對此，本文將基于省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

二、文獻(xiàn)綜述與理論機(jī)制

目前關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的研究，主要是從生產(chǎn)率的測算與分解這一角度來進(jìn)行的。顧海等較早使用非參數(shù)M a lmquist指數(shù)法對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率進(jìn)行測算，他們將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率分解為農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率[7]。陳衛(wèi)平在顧海等人的基礎(chǔ)上采用同樣方法測算了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，但運(yùn)用的是省際面板數(shù)據(jù)[8]。其后，類似的研究包括李谷成、全炯振以及周端明[9-11]。李靜等也對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率進(jìn)行了測算，但使用的是HMB生產(chǎn)率指數(shù)法，這一方法在后續(xù)研究中較少出現(xiàn)[12]。

黃少安等在簡單的生產(chǎn)率測算基礎(chǔ)上又有所突破，他們運(yùn)用1949—1978年的數(shù)據(jù)實證檢驗了中國土地產(chǎn)權(quán)制度、產(chǎn)業(yè)政策導(dǎo)向等因素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響[13]。李靜等研究認(rèn)為，中國農(nóng)業(yè)的育種能力和生物技術(shù)的發(fā)展是農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的重要影響因素，它們通過技術(shù)進(jìn)步將影響力傳導(dǎo)到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率[12]。李谷成發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)制度變遷和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的重要因素[9]。朱喜等則在此基礎(chǔ)上考慮了要素配置扭曲的問題，他們發(fā)現(xiàn)東部和西部地區(qū)存在較為嚴(yán)重的要素扭曲，同時建議通過調(diào)節(jié)農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)機(jī)會、金融市場以及土地規(guī)模來緩解扭曲，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率[14]。尹雷等在測算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，實證檢驗了農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響，并探討了這種影響的傳導(dǎo)機(jī)制[15]。

然而，對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)保險之間的關(guān)系一直沒有確定的論斷[16]。研究結(jié)論較為中立的包括Horowitz、Smith等人。Horowitz等認(rèn)為，農(nóng)業(yè)保險能夠促進(jìn)化肥和農(nóng)藥的使用，但他們沒有繼續(xù)分析化肥與農(nóng)藥的增加對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響[17]。Smith等人卻得到截然相反的結(jié)論，他們認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險會抑制化肥和農(nóng)藥的使用[18]。Goodwin等認(rèn)為，農(nóng)業(yè)保險能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)種植面積的增加，但他們同樣沒有繼續(xù)分析農(nóng)業(yè)種植面積的增加對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響[19]。

研究結(jié)論較為樂觀的包括Ha zell、Tork a m a ni以及Acemoglu等人。Ha zell研究認(rèn)為，農(nóng)業(yè)保險為農(nóng)民提供了增加投資和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的機(jī)會，轉(zhuǎn)移了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險，從而起到提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的作用[20]。Tork a m a ni發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險有助于轉(zhuǎn)移農(nóng)業(yè)風(fēng)險，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率[21]。Acemoglu等發(fā)現(xiàn)，失業(yè)保險通過鼓勵工人尋找更高生產(chǎn)率的工作以及鼓勵公司創(chuàng)造這些工作來提高勞動生產(chǎn)率[22]。但Acemoglu等研究的是失業(yè)保險與勞動生產(chǎn)率的關(guān)系，而我們需要知道的是農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率之間的關(guān)系，因此，這項研究僅僅提供了一個類比參考。

相比之下，R a y、Nelson、Stiglitz以及國內(nèi)龔強(qiáng)等人的研究結(jié)論要悲觀一些。持悲觀態(tài)度的學(xué)者主要考慮兩個問題，即農(nóng)業(yè)保險面臨的道德風(fēng)險問題[23-24]和逆向選擇問題[25-26]。其中，R a y的研究還特別設(shè)計了相關(guān)農(nóng)業(yè)保險制度，以此避免道德風(fēng)險問題帶來的農(nóng)業(yè)效率損失[23]。Ch a mbers等認(rèn)為，農(nóng)業(yè)保險會增加農(nóng)業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險，并認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險的存在是多余的，農(nóng)民完全可以通過其他金融工具來分散農(nóng)業(yè)風(fēng)險[26]。龔強(qiáng)等也認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險的實施存在逆向選擇問題[27]。尤其是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在相對較高的風(fēng)險時，農(nóng)戶不愿采用先進(jìn)的生產(chǎn)方式，即不會主動進(jìn)行風(fēng)險防范[28];而在正常情況下（相對低風(fēng)險），農(nóng)業(yè)保險有助于穩(wěn)定農(nóng)戶的產(chǎn)出預(yù)期，此時，農(nóng)戶有選擇提升生產(chǎn)技術(shù)的動機(jī)[29]。

結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的作用機(jī)制如圖1所示。

圖1 農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的作用機(jī)制

與現(xiàn)有研究相比，本文的貢獻(xiàn)在于以下幾個方面：第一，本文是對農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率之間關(guān)系的探究，而之前的文獻(xiàn)大多關(guān)注農(nóng)業(yè)保險的福利分析，忽略了效率分析;第二，本文通過對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的測算與分解，探究了農(nóng)業(yè)保險影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的機(jī)制，甄別了農(nóng)業(yè)保險到底是通過農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步還是技術(shù)效率來影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率;第三，本文在引入農(nóng)業(yè)保險與風(fēng)險交互變量的基礎(chǔ)上，揭示了農(nóng)業(yè)風(fēng)險在農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響中所起的作用。

三、計量模型、指標(biāo)構(gòu)造與數(shù)據(jù)說明

(一)計量模型

如上所述，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響因素主要包括農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)業(yè)投入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)政策等。為了深入探究和驗證各主要因素影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的具體機(jī)制，我們將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率分解為農(nóng)業(yè)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，并分別考察各因素對它們的影響。為了更加準(zhǔn)確地刻畫農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率之間的關(guān)系，我們還引入了被解釋變量的滯后期作為解釋變量。與此同時，考慮到農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響可能會受到農(nóng)業(yè)風(fēng)險的影響，我們在回歸模型中增加了農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)風(fēng)險的交互項。

首先，借鑒馬草原等的做法[30]，采用逐步回歸法，將上述所有可能與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率相關(guān)的因素納入模型，然后逐步剔除非顯著項得到最優(yōu)模型。經(jīng)過多次試驗與比較，構(gòu)建如下計量模型：

其中，下標(biāo)s表示省份，t表示時間;Intfpch、lntechch和lneffch作為三個模型的被解釋變量分別代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率;lninsu表示農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平;lninsu_d a m a表示農(nóng)業(yè)保險與風(fēng)險交互項;lnchem表示農(nóng)業(yè)農(nóng)藥投入;lnpl a s表示農(nóng)業(yè)薄膜投入;lnhum a表示農(nóng)業(yè)人力資本水平;lnc a pi表示農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入;lnfiex表示農(nóng)業(yè)財政支出，其值為農(nóng)業(yè)財政支出占財政總支出的比例。

值得注意的是，逐步回歸結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的關(guān)系顯著，而與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率之間的關(guān)系并不顯著，因此，本文的實證檢驗主要集中于農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。目前關(guān)于農(nóng)業(yè)保險發(fā)展與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率之間關(guān)系的研究較少。Skees等指出，政府對農(nóng)業(yè)保險的補(bǔ)貼政策可能造成農(nóng)業(yè)保險市場扭曲[31]，但也有很多研究認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[20-21]。因此，我們不對模型（1）中α2的符號進(jìn)行預(yù)測。逐步回歸結(jié)果中，農(nóng)業(yè)保險與風(fēng)險交互項顯著，說明農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響很可能受到農(nóng)業(yè)風(fēng)險的影響。

(二)指標(biāo)構(gòu)造

1.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率

近年來，學(xué)界測算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率主要采用非參數(shù)DEA-M a lmquist指數(shù)法[7-11，15]，該指數(shù)法的一大優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)⑸a(chǎn)率進(jìn)行分解，而本文需要探究農(nóng)業(yè)保險影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的具體傳導(dǎo)機(jī)制，DEA-M a lmquist指數(shù)法正好能夠?qū)⑥r(nóng)業(yè)生產(chǎn)率分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率。因此，本文使用此方法測算并分解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率①限于篇幅原因，正文部分沒有反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的測算過程及結(jié)果，如有興趣，可向作者索取。。

2.農(nóng)業(yè)保險發(fā)展

王向楠在研究農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響時，主要通過人均保費(fèi)[32-33]來衡量農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平;張躍華等在考慮農(nóng)業(yè)保險的福利效應(yīng)時，采用農(nóng)業(yè)保費(fèi)變化來表示農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平[2]。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，本文選取人均保費(fèi)作為農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的衡量指標(biāo)進(jìn)行實證檢驗。

3.農(nóng)業(yè)風(fēng)險變量

尹雷等用農(nóng)業(yè)災(zāi)害面積來衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然條件的惡劣程度[15]，而農(nóng)業(yè)自然風(fēng)險是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要風(fēng)險[29，33]，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，本文選取農(nóng)業(yè)成災(zāi)面積作為農(nóng)業(yè)風(fēng)險的代理變量。

(三)數(shù)據(jù)說明

本文主要涉及三個方面的數(shù)據(jù)。第一，關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，主要涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率測算過程中使用的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)，該部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局;第二，關(guān)于農(nóng)業(yè)保險，主要涉及分省農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)收入，該部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于歷年《中國保險年鑒》;第三，關(guān)于其他解釋變量，數(shù)據(jù)來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》及國家統(tǒng)計局。

本文的數(shù)據(jù)處理過程如下：首先，利用國家統(tǒng)計局網(wǎng)站找到 1993—2012年各省區(qū)市農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和投入數(shù)據(jù)。由于重慶市于1997年單獨(dú)設(shè)為直轄市，所以將其并入四川省進(jìn)行計算。在并入之前，需要注意的是，國家數(shù)據(jù)里關(guān)于重慶1993—1996年“農(nóng)村居民家庭擁有役畜數(shù)量”的數(shù)據(jù)缺失，我們運(yùn)用《重慶統(tǒng)計年鑒2013》中“大牲畜年末存欄頭數(shù)”和“鄉(xiāng)村戶數(shù)”兩個指標(biāo)進(jìn)行計算，以補(bǔ)全該數(shù)據(jù)。上海市“農(nóng)村居民家庭擁有役畜數(shù)量”有較多缺失，目前學(xué)界主要有兩種處理辦法，一是直接去掉該樣本[13]，二是采用該指標(biāo)所有統(tǒng)計年份的算術(shù)平均值替代[8，11]。我們的處理辦法是選取同為一線城市的北京、廣州和深圳（用廣東省數(shù)據(jù)）的趨勢，取其增長率的算術(shù)平均值作為上海的增長率，運(yùn)用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行遞歸計算。然后，使用處理過的省際農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)測算并分解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。

其次，利用歷年《中國保險年鑒》計算2001—2012年農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的衡量指標(biāo)。選取各省農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)收入來衡量農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平，與前面的處理方法一致，這里仍然將重慶并入四川省。與此同時，2007年之前，上海、西藏、甘肅和青海等四個省區(qū)市數(shù)據(jù)存在較多缺失，而且波動非常大，可視為異常值予以剔除;2007年之后，這四個省區(qū)市的數(shù)據(jù)比較完整，故予以保留。另外，新疆2001年和2002年農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)收入數(shù)據(jù)缺失，我們根據(jù)新疆兵團(tuán)財產(chǎn)保險公司業(yè)務(wù)統(tǒng)計表計算補(bǔ)全2001年的數(shù)據(jù)，根據(jù)新疆各地的數(shù)據(jù)加總得到自治區(qū)總的農(nóng)業(yè)保險保費(fèi)收入補(bǔ)全2002年的數(shù)據(jù)。

最后，利用《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》及統(tǒng)計局“國家數(shù)據(jù)”網(wǎng)站①參見http：//d a ta.s ta ts.gov.cn/。找到相關(guān)解釋變量的數(shù)據(jù)。值得注意的是，農(nóng)業(yè)風(fēng)險一般用農(nóng)業(yè)災(zāi)害面積來衡量[15，29，33]，本文使用統(tǒng)計年鑒中的農(nóng)業(yè)成災(zāi)面積來衡量。在進(jìn)行實證估計時，所有數(shù)據(jù)均以對數(shù)人均形式進(jìn)入模型。表1是對主要變量的描述性統(tǒng)計②需要特別說明的是，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理之后，我們發(fā)現(xiàn)，2007年以前中國農(nóng)業(yè)保險水平非常低，數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，基本沒有研究價值，所以，我們將2007年之前的樣本剔除，只保留2007—2012年的樣本。因此，表1中描述性統(tǒng)計的變量以及本文后續(xù)實證檢驗的變量的時間跨度都是2007—2012年。。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

四、農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率影響的研究

(一)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率相關(guān)性的定性分析

為了直觀反映農(nóng)業(yè)保險發(fā)展與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的相關(guān)性，我們利用散點(diǎn)圖和柱狀圖進(jìn)行定性分析（見圖2、圖3）。農(nóng)業(yè)保險數(shù)據(jù)來源于歷年《中國保險年鑒》，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率數(shù)據(jù)系作者根據(jù)中國農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)計算得到。為了更加直觀地反映農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率之間的關(guān)系，圖2與圖3中的數(shù)據(jù)均未取對數(shù)。

圖2是農(nóng)業(yè)保費(fèi)收入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的散點(diǎn)圖，我們未對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行任何處理;圖3中分別對每個年度所有省份的農(nóng)業(yè)保費(fèi)收入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率進(jìn)行均值運(yùn)算，將所求得的均值以柱狀圖的形式反映出來。由圖2可知，到目前為止，中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展還處于一個較低的水平;結(jié)合圖3可知，中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平雖然不是很高，但近幾年來呈現(xiàn)出高速增長的趨勢。與此同時，圖2也大致反映了農(nóng)業(yè)保險發(fā)展與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。下面，我們將運(yùn)用計量方法對此進(jìn)行實證檢驗。

圖2 農(nóng)業(yè)保險發(fā)展與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的散點(diǎn)圖(2007—2012年)

圖3 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展趨勢圖(2007—2012年)

(二)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的實證檢驗及其結(jié)果

1.農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率

混合回歸的基本假設(shè)是不存在個體效應(yīng)，該方法忽略了個體間不可觀測或被遺漏的異質(zhì)性，而該異質(zhì)性可能與解釋變量相關(guān)，從而使估計不一致。為了解決這項缺陷，我們進(jìn)行固定效應(yīng)模型估計。在定性研究的基礎(chǔ)上，對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行混合最小二乘回歸和固定效應(yīng)模型回歸，以期對農(nóng)業(yè)保險發(fā)展與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行實證檢驗，回歸結(jié)果如表2所示。

表2中第（1）列是混合最小二乘回歸結(jié)果;第（2）—（4）列是固定效應(yīng)模型估計結(jié)果，分別為不包含農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入和農(nóng)業(yè)財政支出變量、不包含農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入變量以及包含所有控制變量的估計結(jié)果。Ha usm a n檢驗的p值表明，使用固定效應(yīng)模型要優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。

混合最小二乘回歸結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展、農(nóng)業(yè)保險與風(fēng)險交互項與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。一方面，農(nóng)業(yè)保險系數(shù)顯著為負(fù)，表明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率存在抑制效應(yīng)。另一方面，交互項系數(shù)顯著，表明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的抑制效應(yīng)受到農(nóng)業(yè)風(fēng)險的影響;系數(shù)為負(fù)，表明農(nóng)業(yè)風(fēng)險越高，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的抑制效應(yīng)越明顯。其他控制變量方面，農(nóng)業(yè)人力資本、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入和農(nóng)業(yè)財政支出與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率呈顯著正相關(guān)關(guān)系，這意味著在混合OLS下，這三個因素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)效應(yīng)。

表2 農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率實證檢驗結(jié)果

固定效應(yīng)模型估計結(jié)果表明，除了系數(shù)絕對值稍微變小之外，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的抑制效應(yīng)呈現(xiàn)出一定的穩(wěn)健性。同時，農(nóng)業(yè)風(fēng)險的影響也呈現(xiàn)出穩(wěn)健性。其他控制變量方面，在控制了固定效應(yīng)之后，農(nóng)業(yè)農(nóng)藥投入與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的正相關(guān)關(guān)系變得顯著，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的正相關(guān)關(guān)系保持顯著，而農(nóng)業(yè)人力資本、農(nóng)業(yè)財政支出與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的正相關(guān)關(guān)系變得不再顯著。

2.計量模型的內(nèi)生性檢驗

在進(jìn)行進(jìn)一步研究之前，需要解決變量的內(nèi)生性問題。我們注意到，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率很可能互為因果關(guān)系，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展可能影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率;與此同時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的變化也可能影響人們的投保行為，從而影響農(nóng)業(yè)保險發(fā)展。內(nèi)生變量的存在會導(dǎo)致固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果產(chǎn)生偏差。所以，我們需要檢驗內(nèi)生性變量的存在與否。借鑒程惠芳等的做法[34]，我們采用解釋變量的一階滯后變量作為工具變量，對模型進(jìn)行工具變量估計，然后運(yùn)用異方差穩(wěn)健的DWH檢驗回歸模型的內(nèi)生性，結(jié)果如表3所示。

表3 計量模型的異方差穩(wěn)健的DWH檢驗結(jié)果

表3的檢驗結(jié)果顯示，模型（1）、模型（2）和模型（3）中的DWH檢驗p值均大于0.1，表明可以接受“解釋變量為外生變量”的原假設(shè)，也就是說，模型不存在顯著的內(nèi)生性問題。

3.農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步

為了探究農(nóng)業(yè)保險影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的具體機(jī)制，也為了進(jìn)一步驗證逐步回歸分析結(jié)果的穩(wěn)健性，我們對農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的關(guān)系進(jìn)行實證研究，結(jié)果如表4所示。

表4 農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步實證檢驗結(jié)果

與表2類似，表4中第（1）列是混合最小二乘回歸結(jié)果，第（2）—（4）列是固定效應(yīng)模型估計結(jié)果?；旌献钚《嘶貧w結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展、農(nóng)業(yè)保險與風(fēng)險交互項與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。一方面，農(nóng)業(yè)保險系數(shù)顯著為負(fù)，表明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步存在抑制效應(yīng)。另一方面，交互項系數(shù)顯著，表明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的抑制效應(yīng)還受到農(nóng)業(yè)風(fēng)險的影響;系數(shù)為負(fù)，表明農(nóng)業(yè)風(fēng)險越高，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的抑制效應(yīng)越明顯。固定效應(yīng)模型估計結(jié)果表明，除了系數(shù)絕對值變小之外，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的抑制效應(yīng)呈現(xiàn)出一定的穩(wěn)健性。同樣的，農(nóng)業(yè)風(fēng)險的影響也呈現(xiàn)出穩(wěn)健性。其他控制變量方面，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入系數(shù)顯著為正，表明農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步呈正相關(guān)關(guān)系，但是，這種正相關(guān)關(guān)系依賴于控制變量的選擇。農(nóng)業(yè)財政支出系數(shù)為負(fù)，表明農(nóng)業(yè)財政支出與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這意味著中國的農(nóng)業(yè)財政支出并沒有起到推動農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的作用。

綜合表2與表4，我們發(fā)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率之間的效應(yīng)傳導(dǎo)路徑：農(nóng)業(yè)保險→農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步→農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。具體來說，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展會抑制農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，這種抑制效應(yīng)會反映在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率上，形成農(nóng)業(yè)保險發(fā)展抑制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的結(jié)果。這一結(jié)果符合邏輯，因為在政府大力發(fā)展農(nóng)業(yè)保險的背景下，中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展存在一定的“補(bǔ)貼”和“扶持”農(nóng)業(yè)的意義。此時，農(nóng)業(yè)保險側(cè)重于平等而非效率，道德風(fēng)險和逆向選擇問題就會產(chǎn)生[2]。與此同時，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的抑制效應(yīng)受到農(nóng)業(yè)風(fēng)險的影響，并反映到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率上。而且，交互項系數(shù)為負(fù)，表明風(fēng)險越大，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的抑制效應(yīng)越強(qiáng)，這也是符合邏輯的。一方面，農(nóng)業(yè)風(fēng)險一旦變大，農(nóng)業(yè)技術(shù)提升的風(fēng)險也會相應(yīng)變大，農(nóng)戶們將更傾向于購買農(nóng)業(yè)保險，這樣就放大了農(nóng)戶在購買保險過程中存在的道德風(fēng)險與逆向選擇問題;另一方面，農(nóng)業(yè)風(fēng)險變大，農(nóng)戶也沒有動力去改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)。

五、進(jìn)一步研究

上文通過混合最小二乘估計和固定效應(yīng)模型估計實證檢驗了農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率之間的關(guān)系，并進(jìn)行了內(nèi)生性檢驗。但是，這些實證檢驗存在一個不足，即我們考慮的是解釋變量對被解釋變量的條件期望的影響，實際上是均值回歸，它很難反映在不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率區(qū)間內(nèi)農(nóng)業(yè)保險效率效應(yīng)的異質(zhì)性。為了解決這一問題，我們在前文基礎(chǔ)上進(jìn)行分位數(shù)回歸。分別選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8等分位數(shù)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5和表6所示。

表5 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率分位數(shù)回歸結(jié)果

表5的結(jié)果表明，隨著分位數(shù)的增加，農(nóng)業(yè)保險和農(nóng)業(yè)保險與風(fēng)險交互項的分位數(shù)回歸系數(shù)大致呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢，說明農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率高分位數(shù)上的影響更大。另一方面，農(nóng)業(yè)保險系數(shù)和農(nóng)業(yè)保險與風(fēng)險交互項的標(biāo)準(zhǔn)誤呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢，表明在高分位數(shù)上，估計結(jié)果精度下降。表6的結(jié)果表明，隨著分位數(shù)的增加，農(nóng)業(yè)保險和農(nóng)業(yè)保險與風(fēng)險交互項的分位數(shù)回歸系數(shù)大致呈現(xiàn)震蕩下降趨勢，說明農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步高分位數(shù)上的影響更大。另一方面，農(nóng)業(yè)保險系數(shù)和農(nóng)業(yè)保險與風(fēng)險交互項系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤呈現(xiàn)上升趨勢，與表5類似，這同樣說明在高分位數(shù)上，估計結(jié)果精度下降。控制變量方面，表5和表6顯示，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入在各個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步分位數(shù)上均顯著影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。圖4和圖5更加直觀地反映了分位數(shù)回歸系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤的這種變化趨勢。

表6 農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步分位數(shù)回歸結(jié)果

圖4 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率分位數(shù)回歸的系數(shù)變化趨勢

圖5 農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步分位數(shù)回歸的系數(shù)變化趨勢

農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的相關(guān)關(guān)系在不同分位數(shù)上的變化趨勢表明：（1）雖然不同分位數(shù)上的系數(shù)大小有所變化，但整體來看，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響效應(yīng)保持了一定的穩(wěn)健性;（2）圖4和圖5中向下變化的趨勢與預(yù)期不符，可能有兩個原因：首先，隨著分位數(shù)的提高，估計結(jié)果精度下降，在一定程度上會影響相關(guān)系數(shù)符號;其次，中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率還處于較低水平，且波動較大[9]，其提升并不能對農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的相關(guān)關(guān)系起到激勵作用。

六、研究結(jié)論與啟示

基于2007—2012年中國省際面板數(shù)據(jù)，本文實證檢驗了農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系，并運(yùn)用分位數(shù)回歸方法進(jìn)一步分析了農(nóng)業(yè)保險與不同區(qū)間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的相關(guān)關(guān)系。

本文研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步都有顯著的抑制效應(yīng)。因為農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的一部分，所以農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對后者的抑制效應(yīng)是通過前者來進(jìn)行傳導(dǎo)的。那么，為什么會出現(xiàn)這種情況?結(jié)合已有的相關(guān)文獻(xiàn)，我們認(rèn)為，這恰恰說明了中國農(nóng)業(yè)保險市場目前正面臨著道德風(fēng)險與逆向選擇問題。這種市場扭曲的一個直接表現(xiàn)是相當(dāng)一部分人購買農(nóng)業(yè)保險是為了獲得補(bǔ)貼（即道德風(fēng)險），還有很多人購買保險之后就有恃無恐，不會主動想辦法去解決農(nóng)業(yè)災(zāi)害問題（即逆向選擇），從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步發(fā)展緩慢，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步之間顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系證實了這一點(diǎn)。

本文揭示了農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率之間的效應(yīng)傳導(dǎo)路徑，即農(nóng)業(yè)保險→農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步→農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。具體來說，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展會抑制農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，這種抑制效應(yīng)最終會反映在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率上，形成農(nóng)業(yè)保險發(fā)展抑制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的結(jié)果。與此同時，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的抑制效應(yīng)又受到農(nóng)業(yè)風(fēng)險的影響，并反映到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率上，而且風(fēng)險越大，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的抑制效應(yīng)越強(qiáng)。此外，本文還發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率具有正相關(guān)關(guān)系。

依據(jù)上述結(jié)論，本文認(rèn)為，雖然當(dāng)前中國農(nóng)業(yè)保險發(fā)展迅速，但保險市場存在扭曲，即農(nóng)戶在購買農(nóng)業(yè)保險的過程中存在道德風(fēng)險和逆向選擇。因此，在設(shè)計農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品時，不能一味補(bǔ)貼，要注意避免道德風(fēng)險與逆向選擇問題的出現(xiàn)，這樣才能發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的功能。此外，需要加大農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入，推動農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。

從進(jìn)一步研究的角度來看，在本文省際樣本檢驗基礎(chǔ)上，探討微觀層面的農(nóng)戶投保行為能夠更加細(xì)致地剖析農(nóng)業(yè)保險發(fā)展抑制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的傳導(dǎo)機(jī)制，有助于糾正農(nóng)業(yè)保險市場扭曲。

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[10]全炯振：《中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的實證分析：1978～2007年——基于隨機(jī)前沿分析（SFA）方法》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2009年第 9期，第 36-47頁。[Qu a n Jiongzhen″，The Empiric a l An a lysis of Chin a’s Agricultu ra l To ta l F a ctor Productivity Growth：From 1978 to 2007，B a sed on Stoch a stic Frontier An a lysis（SFA）Methods″，Chinese Rural Economy，No.9（2009），pp.36-47.]

[11]周端明：《技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)效率與中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長——基于 DEA的實證分析》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2009年第 12期，第 70-82頁。[Zhou Du a nming，″Technic a l Progress，Technic a l Efficiency，a nd Productivity Growth of Chin a’s Agriculture，″The Journal of Quantitative&Technical Economics，No.12（2009），pp.70-82.]

[12]李靜、孟令杰：《中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的變動與分解分析：1978～2004年——基于非參數(shù)的 HMB生產(chǎn)率指數(shù)的實證研究》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2006年第 5期，第 11-19頁。[Li Jing&Meng Ling j ie，″The Empiri ca l Study on the Growth a nd Decomposition of Chin a’s Agricultu ra l Productivity from 1978 to 2004：Evidence from Non-p a ra meterHMB Productivity Index，″The Journal of Quantitative&Technical Economics，No.5（2006），pp.11-19.]

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[15]尹雷、沈毅：《農(nóng)村金融發(fā)展對中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響：是技術(shù)進(jìn)步還是技術(shù)效率——基于省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM估計》，《財貿(mào)研究》2014年第2期，第32-40頁。[Yin Lei&Shen Yi″，Imp a ct of Chin a’s Ru ra l Fin a nc ia l Development on Agricultu ra l To ta l F a ctor Productivity：Technic a l Progress or Techni ca l Efficiency″?Finance and Trade Research，No.2（2014），pp.32-40.]

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[29]張躍華、史清華、顧海英：《農(nóng)業(yè)保險需求問題的一個理論研究及實證分析》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2007年第4期，第65-75頁。[Zh a ng Yuehu a，Shi Qinghu a&Gu H a iying″，A Theoreti ca la nd Positive Study on the Dem a nd of Crop Insu ra nce″，The Journal of Quantitative&Technical Economics，No.4（2007），pp.65-75.]

[30]馬草原、李成：《國有經(jīng)濟(jì)效率、增長目標(biāo)硬約束與貨幣政策超調(diào)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2013年第7期，第76-89，160頁。[M a C a oyu a n&Li Cheng，″The Efficiency of S ta te-owned Economy，Economic Growth T a rget Const ra inta nd Mone ta ry Policy Overshoot″，Economic Research Journal，No.7（2013），pp.76-89，160.]

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[32]王向楠：《農(nóng)業(yè)貸款，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響——來自 2004—2009年中國地級單位的證據(jù)》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2011年第 10期，第 44-51頁。[W a ng X ia ngn a n，″Agricultu ra l Loa ns a nd Agricultu ra l Insu ra nce Effect on Agricultu ra l Output：Evidence from Chin a’s Region a l Unit in 2004-2009″，Chinese Rural Economy，No.10（2011），pp.44-51.]

[33]周穩(wěn)海、趙桂玲、尹成遠(yuǎn)：《農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)民收入影響的動態(tài)研究——基于面板系統(tǒng) GMM模型的實證檢驗》，《保險研究》2014年第 5期，第 21-30頁。[Zhou Wenh a i，Zh a o Guiling&Yin Chengyu a n″，A Dyn a mic Studya bout the Effect of Agricultu ra l Insu ra nce on F a rmers’Income：An Empiri ca l An a lysis B a sed on the P a nel SYS-GMM Model″，Insurance Studies，No.5（2014），pp.21-30.]

[34]程惠芳、陸嘉?。骸吨R資本對工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的實證分析》，《經(jīng)濟(jì)研究》2014年第5期，第 174-187頁。[Cheng Hui fa ng&Lu J ia j un″，The Empiric a l An a lysis of Knowledge C a pi ta l Imp a ct on To ta l F a ctor Productivity of Industry Enterprises″，Economic Research Journal，No.5（2014），pp.174-187.]

Does Agricultural Insurance Promote Agricultural Productivity?
— A Case Study Based on China’s Inter-provincial Panel Data

M aShuzhong Liu Mengheng
（Center for Research in Regional Economic Opening and Development，Zhejiang University，Hangzhou310027，China）

Since 2007，Chin a h a s begun to focus on developing a gricultur a l insur a nce.The Promulgation of Agricultural Insurance Regulationsin 2012 me a ns th a t Chin a’s a gricultur a l insur a nce h a s a chieved a la rger bre a kthrough during the st a nd a rdized a nd institution a lized process.The first rule of the a gricultur a l insur a nce regul a tions tells us th a t，a gricultur a l insur a nce’s goa lsa re to protect the l a wful rightsa nd interests of the pa rties whoa re involved in thea gricultur a l insur a ncea ctivitya nd to improve thea nti-riska bility ina gricultur a l production. These two goa ls reflect the two effects of a gricultur a l insur a nce，welf a re effect a nd efficiencyeffect.The first goa l ofa gricultur a l insur a nce is to improve the level of pe a sa nts’welf a re，a nd the second goa l is to incre a se the efficiency of a gricultur a l production.However，the rese a rches on a gricultur a l insur a nce pa y more a ttention to the welf a re a n a lysis while neglecting the efficiency a n a lysis.

The empiric a l rese a rch in this pa per finds th a t the development ofa gricultur a l insur a nce h a s asignific a nt inhibitory effect on a gricultur a l productivity，a nd the inhibitory effect is conducted througha gricultur a l technology progress.It shows th a ta t present there is some kind of distortion in Chin a’s a gricultur a l insur a nce m a rket.Th a t is to sa y，mor a l h a z a rd a nd a dverse selection problems h a ve emerged in the development of a gricultur a l insur a nce.The gre a ter the risk，the more obvioustheinhibitory effectof a gricultur a linsur a ncedevelopmenton a gricultur a l productivity.Rese a rch suggests th a t while considering the design of a gricultur a l insur a nce products，the governments should not blindly subsidize f a rmers，but they should pa y cert a in a ttention to the occurrence of mor a l h a z a rda nda dverse selection problems.And only in this w a y c a n the a gricultur a l insur a nce ensure the function of a gricultur a l production.In a ddition，the rela ted depa rtment needs to incre a se investment in a griculture of fixed a ssets a nd promote the a gricultur a l technology progress soa s to incre a sea gricultur a l productivity.

Compa red with the existing rese a rches，the contributions of this pa per lie in the following two points.First，it is atent a tive study of the rel a tionship between a gricultur a l insur a nce a nd a gricultur a l productivity，while most existing liter a ture focuses ona gricultur a l insur a nce welf a re a n a lysis but ignore the efficiencya n a lysis.Second，ba sed on the c a lcula tiona nd decomposition of a gricultur a l productivity，it empiric a lly studies the rela tionship between a gricultur a l insur a nce a nda gricultur a l technology progress a nd the rel a tionship between thea gricultur a l insur a ncea nd a gricultur a l technology efficiency，a nd further a n a lyzes the intern a l influence mech a nism of a gricultur a l insur a nce on a gricultur a lproductivity.Thirdly，ba sed on the introduction of a gricultur a l insur a ncea nd risk inter a ction v a ri a bles，this pa per reve a ls the role ofa gricultur a l risk in the rel a tionship betweena gricultur a l insur a ncea nda gricultur a l productivity.

a gricultur a l insur a nce;a gricultur a l risk;a gricultur a lproductivity;a gricultur a l technology progress

10.3785/j.issn.1008-942X.CN33-6000/C.2015.10.193

2015-10-19 [本刊網(wǎng)址·在線雜志]http：//www.j ourn a ls. zj u.edu.cn/soc

[在線優(yōu)先出版日期]2016-08-11 [網(wǎng)絡(luò)連續(xù)型出版物號]CN33-6000/C

國家自然科學(xué)基金面上項目（71473217）;教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃”資助項目（NCET-12-0496）;浙江省哲學(xué)社會科學(xué)重點(diǎn)項目（14JDQY01Z）;教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃項目（14YJA790038）

1.馬述忠（http：//orcid.org/0000-0002-1806-5799），男，浙江大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟(jì)開放與發(fā)展研究中心教授，博士生導(dǎo)師，管理學(xué)博士，主要從事國際貿(mào)易與跨國投資研究;2.劉夢恒（http：//orcid.org/0000-0002-2977-788X），男，浙江大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟(jì)開放與發(fā)展研究中心博士研究生，主要從事國際貿(mào)易與跨國投資研究。