中國農業(yè)保險發(fā)展的空間收斂研究

黃琦，陶建平

（華中農業(yè)大學經(jīng)濟管理學院/湖北農村發(fā)展研究中心，湖北 武漢 430070）

中國農業(yè)保險發(fā)展的空間收斂研究

黃琦，陶建平

（華中農業(yè)大學經(jīng)濟管理學院/湖北農村發(fā)展研究中心，湖北 武漢 430070）

中國農業(yè)保險發(fā)展存在明顯的區(qū)域差異，弱化對農業(yè)發(fā)展的支持保護作用，加大區(qū)域農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展差異，在農業(yè)保險換擋期，應聚焦于農業(yè)保險的區(qū)域差異問題。基于中國農業(yè)保險發(fā)展遵循收斂性理論假設，運用空間計量的分析方法，構建空間Moran模型，利用2004-2013年農業(yè)保險統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分析農業(yè)保險密度空間收斂性，探討農業(yè)保險發(fā)展的空間收斂性。結果表明，農業(yè)保險密度Gini系數(shù)最小值為2013年（0.459），農業(yè)保險發(fā)展區(qū)域差異顯著，“二元結構”特征明顯；農業(yè)保險發(fā)展區(qū)域間相互作用明顯，具有相同資源稟賦且空間位置鄰近的省份，農業(yè)保險密度區(qū)域集聚性較強；空間滯后模型是最適合研究農業(yè)保險空間收斂的模型，中國農業(yè)保險發(fā)展符合收斂性理論假設被證實，先發(fā)地區(qū)農業(yè)保險密度增長率低于后發(fā)地區(qū)農業(yè)保險密度增長率，收斂速度為0.941，區(qū)域農業(yè)保險發(fā)展將向一個共同的穩(wěn)態(tài)收斂；中國農業(yè)保險發(fā)展在空間上聚集特征顯著，區(qū)域農業(yè)保險收斂發(fā)展源于空間溢出效應。因此，制定區(qū)域農業(yè)保險政策以及設計區(qū)域性農業(yè)保險產品，將有助于縮小農業(yè)保險區(qū)域發(fā)展差異，促進區(qū)域農業(yè)保險均衡發(fā)展。

農業(yè)保險密度；空間計量經(jīng)濟模型；收斂性理論; 區(qū)域農業(yè)保險政策

農業(yè)保險作為農業(yè)支持保護政策的重要組成部分，旨在為農業(yè)提供風險保障、分散農業(yè)風險，穩(wěn)定農村經(jīng)濟，在農業(yè)生產經(jīng)營的過程中發(fā)揮了現(xiàn)代風險管理工具的作用。10多年來，中國農業(yè)保險在財政支持下快速發(fā)展，保費收入由2004年的3.77億元攀升至2014年的325.7億元[1]，在保障農業(yè)經(jīng)營穩(wěn)定性上發(fā)揮重要作用，但農業(yè)保險發(fā)展區(qū)域差異大，“二元結構”特征明顯。2013年農業(yè)保險密度最大的省份是內蒙古，最小的是貴州，農業(yè)保險密度分別為269.98元/人和7.44元/人，二省相差36倍。區(qū)域農業(yè)保險發(fā)展不均衡，不利于形成穩(wěn)定、有序的農業(yè)保險市場，阻礙農業(yè)保險的發(fā)展，弱化對農業(yè)發(fā)展的支持保護作用，加大區(qū)域農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展差異。在農業(yè)保險由基礎的風險保障功能向社會治理功能發(fā)散的換擋期，為適應新形勢下農業(yè)風險管理需求，農業(yè)保險產品從增加風險責任種類、提高保障水平、去除農戶免賠等方面實現(xiàn)全面升級。如何解決農業(yè)保險發(fā)展的區(qū)域差異問題，將是今后農業(yè)保險升級的聚焦點。

對區(qū)域差異的收斂分析有助于認識經(jīng)濟要素的空間關系和差異演變軌跡。收斂性研究源于Solow[2]構建的新古典增長模型，在資本邊際報酬遞減且資源稟賦同質的情況下，經(jīng)濟發(fā)展遵循收斂性規(guī)律，即后發(fā)地區(qū)擁有高于先發(fā)地區(qū)的增長速度，經(jīng)濟發(fā)展最終收斂于共同的穩(wěn)態(tài)水平。收斂性研究的計量方法包括：傳統(tǒng)計量經(jīng)濟分析與空間計量經(jīng)濟分析。以傳統(tǒng)計量經(jīng)濟方法研究收斂性問題的文獻，主要在Barro和Sala-i-Martin[3]構建的新古典增長模型基礎上采取標準回歸分析。對于標準收斂分析，Dall’erba和Gallo[4]研究指出該方法在β收斂穩(wěn)健性、空間自相關、異方差、內生性等方面存在一些不足?？臻g異方差隱含了經(jīng)濟因素在空間上存在區(qū)域差異，盡管學者對經(jīng)濟因素研究過程中加入了區(qū)域虛擬變量，但傳統(tǒng)收斂分析仍不能充分體現(xiàn)經(jīng)濟因素的空間關系[3,5-7]。

國內學者大多選取截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)，通過標準收斂回歸方法對中國保險業(yè)收斂性進行研究[8-13]。極少數(shù)文獻從空間計量視角對其進行研究，吳祥佑[8]采用空間計量經(jīng)濟研究方法，研究中國保險密度的收斂性問題。農業(yè)保險作為保險業(yè)中的特殊領域，區(qū)域發(fā)展問題值得關注。但農業(yè)保險收斂問題研究僅停留在標準收斂回歸分析層面，祝仲坤等[14]采用基尼系數(shù)及Shapley值分解法，探討農業(yè)保險發(fā)展區(qū)域層面的差異問題?，F(xiàn)有文獻更多關注保險發(fā)展區(qū)域差異問題而忽略空間相關性及收斂性，對具有政策元素的農業(yè)保險收斂性關注極少?；诖耍疚膶⒕劢刮覈r業(yè)保險發(fā)展的空間收斂問題，運用空間計量經(jīng)濟的方法對2004-2013年農業(yè)保險密度的空間關聯(lián)特征、聚集效應與收斂性進行研究，探尋收斂性發(fā)展的核心路徑，為促進我國區(qū)域農業(yè)保險均衡發(fā)展的政策制定提供科學依據(jù)。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2004-2013年《中國保險年鑒》。空間數(shù)據(jù)來源于省級矢量地圖，空間權重矩陣構建依托邊界相鄰規(guī)則（Rook相鄰），即兩個地理單元有共同邊界，則認為兩地相鄰，本文采用一階Rook相鄰規(guī)則?？臻g權重矩陣主對角線上元素全部為0，相鄰取1，不相鄰取0，由于海南省的特殊地理位置和經(jīng)濟發(fā)展水平，規(guī)定海南省與廣西省相鄰。

1.2 區(qū)域差異分析方法

測度區(qū)域差異，常用的方法為基尼系數(shù)（Gini）、泰爾指數(shù)（Theil）[15]、變異系數(shù)（VAR）和赫芬達爾指數(shù)（HHI），其計算方法為：

式中：yi是每個省的農業(yè)保險密度，y-是每個省農業(yè)保險密度的均值，n為地區(qū)數(shù)量，i（j）是某一個地區(qū)且i ≠ j，以上4個指標值越大，農業(yè)保險發(fā)展區(qū)域差異越大，值越小農業(yè)保險區(qū)域發(fā)展越均衡。

1.3 探索性空間數(shù)據(jù)分析方法

全域性Moran’s I指數(shù)計算方法為：

式中：xi，xj表示地區(qū)i，j的農業(yè)保險密度，n為地區(qū)數(shù)，wij為省際鄰接空間權重矩陣。Moran’s I ∈[-1，1]，若Moran’s I∈[0，1]，則認為變量在空間正相關，絕對值越大，空間相關性越強。

局域性 Moran’s I 指數(shù)計算公式為：

式中：zi和zj是標準化之后的農業(yè)保險密度，wij為行標準化后的空間權重矩陣。局域，Moran’s I ＞ 0且zi＞0屬于高高聚集，分布于第一象限，Moran’s I ＞ 0且zi＜ 0，屬于低低聚集，分布于第三象限，Moran’s I ＜ 0且zi＞ 0，屬于高低聚集，分布于第二象限Moran’s I ＜ 0且zi＜ 0屬于低高聚集，分布于第四象限[16]。

1.4 空間計量經(jīng)濟分析方法

1）絕對β收斂模型。Barro和Sala-i-Martin[3]構建的模型表明，在同質的經(jīng)濟體內部，期初保險密度較低的地區(qū)比期初保險密度較高地區(qū)擁有更快的增長速度。模型為：

式中：β表示收斂速度，若β ＜ 0且在統(tǒng)計上顯著，則i省在農業(yè)保險密度在T時間點平均增長速度與其初始的農業(yè)保險密度負相關，即農業(yè)保險發(fā)展存在β收斂特征，期初農業(yè)保險發(fā)展水平較高的省份，增長速度將會放緩；期初農業(yè)保險發(fā)展水平較低的省份，增長速度將會加快，新古典經(jīng)濟理論適用于農業(yè)保險行業(yè)。

2）空間滯后模型。Anselin[17]在空間絕對β收斂模型的基礎上，進一步研究空間依賴關系，即構建了空間滯后模型，即考慮空間滯后效應的β收斂模型。空間依賴關系用內生的空間滯后變量(1/T)ln(yiT/yi0) 表示，模型為：

式中：α，β，ρ是待估參數(shù)，I為空間單位向量，ρ為空間滯后參數(shù)，用來測度農業(yè)保險密度空間依賴程度。內生的空間滯后變量(1/T)ln(yiT/yi0) 是經(jīng)過空間權重矩陣調整后的增長率向量。(1/T)ln(yiT/yi0) 相應的空間滯后向量為臨近省份經(jīng)過空間權重矩陣調整后的平均增長率。

3）空間誤差模型。采用空間誤差模型，能夠更準確的揭露遺漏變量造成的空間相關關系[18]。

式中：α，β，λ是待估參數(shù)，參數(shù)β可以揭示一個地區(qū)是否存在空間誤差收斂，并反映其收斂速度；參數(shù)λ表示回歸殘差之間空間相關強度，若λ顯著，則表明模型確實存在被遺漏的因素，而被遺漏的因素恰好是可以揭示空間相關關系的關鍵因素；μ為隨機誤差項，εi為空間不相關的隨機變量。

2 結果與分析

2.1 農業(yè)保險收斂探索性空間數(shù)據(jù)分析

通過測算2004-2013年農業(yè)保險密度的Gini系數(shù)，得知Gini系數(shù)均在0.45以上，最大值為2004年的0.918，最小值為2013年的0.459（表1），2004-2013年農業(yè)保險發(fā)展區(qū)域差異較大。此外，通過測算Theil指數(shù)、VAR指數(shù)、HHI指數(shù)，進一步佐證了農業(yè)保險區(qū)域差異較大的事實。

表1 農業(yè)保險密度區(qū)域差異測度Table 1 Values of heterogeneity of agricultural insurance density

農業(yè)保險發(fā)展雖然存在區(qū)域差異，但區(qū)域間的差距逐步縮小。Gini系數(shù)由2004年的0.918下降到2013年的0.459，Theil指數(shù)由2004年的1.745下降到2013年的0.369，VAR指數(shù)由2004年的3.912下降到2013年0.968，HHI指數(shù)由2004年的0.526下降到2013年的0.063（表1）。因此，農業(yè)保險發(fā)展的收斂規(guī)律值得深入挖掘。

2013年黑龍江保費收入為28.32億元，保費增速為27.84%，內蒙古、四川、新疆、安徽、湖南等農業(yè)保險收入體量大的省份農業(yè)保險發(fā)展速度下降。2013年貴州保費收入為1.62億元，保費增速為116.27%，陜西、寧夏、廣西等農業(yè)保險收入體量小的省份農業(yè)保險發(fā)展速度飆升（圖1）。農業(yè)保險發(fā)展總體向共同的穩(wěn)態(tài)收斂，遵循收斂性理論關于“后發(fā)地區(qū)較先發(fā)地區(qū)發(fā)展更快”的觀點，初步證實農業(yè)保險發(fā)展遵循收斂性理論假設成立。

圖1 2013年農業(yè)保險保費收入及增長速度Fig 1 Agricultural insurance premium income and growth in 2013

2.2 農業(yè)保險發(fā)展的空間關聯(lián)分析

通過農業(yè)保險密度的面板數(shù)據(jù)，測算出10年的全域性Moran’s I 指數(shù)。2004-2013年農業(yè)保險密度的Moran’s I 指數(shù)均大于0（表2）。雖然指數(shù)波動劇烈，但階段性特征明顯。2004-2008年中國農業(yè)保險密度的空間自相關性逐漸減弱，該階段區(qū)域關聯(lián)程度低。2009-2013年中國農業(yè)保險密度的空間自相關性顯著增強，2010-2013年連續(xù)4年空間自相關性尤為顯著，該階段區(qū)域關聯(lián)程度增強。研究表明，現(xiàn)階段中國各省份農業(yè)保險密度并不是隨機分布的，各省份之間存在顯著的關聯(lián)性。農業(yè)保險發(fā)展與財政支持密不可分，自2007年中央政府將保費補貼列入財政預算后，農業(yè)保險密度不斷增加，空間效應顯著增強。

表2 農業(yè)保險密度的Moran’s I指數(shù)Table 2 Moran’s I index of agricultural insurance density

2004-2006年為農業(yè)保險試點階段，2007年至今為中央財政支持的農業(yè)保險發(fā)展階段。因此，分階段研究中國各省份農業(yè)保險密度空間分布更有意義。本文選取2004年、2007年、2013年農業(yè)保險密度的Moran’s I 指數(shù)及散點圖，探索2個階段中農業(yè)保險密度的空間相關性，并采用局域空間自相關LISA集群圖識別空間局部非平穩(wěn)性。

2.3 農業(yè)保險區(qū)域局部空間集聚效應

中國農業(yè)保險發(fā)展有2個關鍵節(jié)點，2004年中國開始試點農業(yè)保險，2007年，中央政府開始將農業(yè)保險的保費補貼列入財政預算，開創(chuàng)了中國農業(yè)保險的新紀元。選擇2004年、2007年以及2013年農業(yè)保險密度數(shù)據(jù)，對比研究局部區(qū)域空間集聚效應（圖2）。

2004年中國大部分省份集中分布在第一、三象限，占樣本總數(shù)的54.83%，說明2004年中國農業(yè)保險密度在空間上溢出效應顯著。2007年中國大部分省份呈現(xiàn)隨機分布的特征，說明2007年中國農業(yè)保險密度在空間上不存在顯著的溢出效應。2013年中國大部分省份集中分布在第一、三象限，占樣本總數(shù)的61.3%，說明2013年中國農業(yè)保險密度在空間上溢出效應顯著。中國農業(yè)保險發(fā)展初期具有階段性特征，發(fā)展的試點階段勢頭較足，空間溢出效應顯著；全面開展階段發(fā)展動力不足，空間溢出效應不顯著；穩(wěn)定發(fā)展階段農業(yè)保險格局漸成，空間溢出效應顯著。

圖2 2004年、2007年和2013年中國農業(yè)保險密度Moran’s I散點圖Fig. 3 Moran’s I scatter plots of China’s agricultural insurance density in 2004, 2007, 2013

從2004年局部空間LISA集群來看（表3），2004年農業(yè)保險發(fā)展在中國的空間分布形成2個重要的集聚區(qū)域和1個離散區(qū)域：第一個集聚區(qū)域是以西藏、青海為中心，與新疆、甘肅、云南、貴州等西部省份共同組成的高農業(yè)保險密度集聚區(qū)；第二個集聚區(qū)是以山西、河南和湖北為中心，與周邊的河北、陜西、安徽、廣西等省份組成的低農業(yè)保險密度集聚區(qū)；第三個區(qū)域是以山東為中心，與周邊的北京，天津，河北、安徽和浙江等區(qū)域組成HL集聚區(qū)域。從2007年局部空間LISA集群來看，2007年農業(yè)保險發(fā)展在中國的空間分布并沒有形成顯著的集聚區(qū)域和離散區(qū)域。從2013年局部空間LISA集群來看，2013年農業(yè)保險發(fā)展在中國的空間分布已形成2個重要的集聚區(qū)域和1個離散區(qū)域：第一個集聚區(qū)域是以黑龍江、吉林、遼寧東北地區(qū)為中心，與內蒙古、河北、北京等華北省份共同組成的高農業(yè)保險密度集聚區(qū)；第二個集聚區(qū)域是以重慶、云南、廣西為中心，與貴州、廣東等省份共同組成的低農業(yè)保險密度集聚區(qū)；離散區(qū)是以四川、湖南、海南為中心，與周邊的重慶、貴州、云南等西南省份組成HL集聚區(qū)域。

表3 2004、2007、2013年中國農業(yè)保險密度LISA集群Table 3 LISA clusters of China’s agricultural insurance density in 2004, 2007, 2013

綜合考慮全域性和局域性Moran’s I指數(shù)分析結果，中國農業(yè)保險發(fā)展存在顯著的空間相關性。因此，采用空間計量經(jīng)濟學研究方法，研究中國農業(yè)保險的空間收斂性，所得結果更具有解釋力。

2.4 中國農業(yè)保險收斂空間計量經(jīng)濟分析

通過農業(yè)保險密度的面板數(shù)據(jù)，研究中國各地區(qū)農業(yè)保險密度增長的空間收斂性。絕對β收斂分析的結果顯示，回歸系數(shù)為-0.962（表4），P值在1%水平上顯著。表明各省份的農業(yè)保險密度與期初水平是負相關的，即期初發(fā)展水平相對高的省份，其增長速度將會放緩，期初水平相對低的省份，其增長速度則會加快。因此區(qū)域農業(yè)保險發(fā)展將向一個共同的穩(wěn)態(tài)收斂?？紤]到中國省份農業(yè)保險發(fā)展存在空間關聯(lián)性，因此引入空間滯后模型和空間誤差模型，進一步探索揭示農業(yè)保險密度收斂性的最適模型。從空間滯后收斂分析的結果可以發(fā)現(xiàn)，解釋變量的回歸系數(shù)為-0.941，P值在1%水平上顯著?？臻g滯后系數(shù)ρ=0.145，P值在5%水平上顯著。同時從赤池信息準則來看，空間滯后模型為AIC=79.413，小于絕對β收斂模型AIC=82.289。在加入空間滯后變量后，模型得到有效改進。從空間誤差收斂分析的結果可以發(fā)現(xiàn)，解釋變量的回歸系數(shù)為-0.935，P值在1%水平上顯著?？臻g滯后系數(shù)λ=0.410，P值在5%水平上顯著。同時從赤池信息準則來看，空間滯后模型為 AIC=80.201，小于絕對β收斂模型AIC=82.289。在加入空間滯后變量后，模型得到有效改進。因此，采用空間模型研究中國區(qū)域農業(yè)保險發(fā)展收斂性更為有效。

表4 農業(yè)保險密度空間收斂的估計結果Table 4 Estimation results of agricultural insurance density spatial convergence

確定農業(yè)保險發(fā)展收斂性的最適模型，需要進行拉格朗日乘數(shù)檢驗。研究發(fā)現(xiàn)空間滯后模型的拉格朗日乘子較空間誤差模型的拉格朗日乘子在統(tǒng)計上更加顯著，且空間滯后模型的穩(wěn)健性顯著而空間誤差模型的穩(wěn)健性不顯著，則可以判定適合的模型是空間滯后模型。同時，根據(jù)赤池信息準則AIC的判斷，空間滯后模型的AIC值為79.413，是三個模型中的最小值。因此，可以判定空間滯后模型是最適合研究中國區(qū)域農業(yè)保險發(fā)展空間收斂的模型。中國農業(yè)保險密度增長率符合β收斂，收斂系數(shù)為-0.941，并且相鄰地區(qū)具有空間溢出效應，系數(shù)為0.145。

用空間滯后模型研究中國農業(yè)保險發(fā)展結果表明：盡管區(qū)域農業(yè)保險“二元結構”顯著，但隨著農業(yè)保險進一步發(fā)展，先發(fā)地區(qū)農業(yè)保險密度增長率開始低于后發(fā)地區(qū)農業(yè)保險密度增長率，區(qū)域農業(yè)保險在空間溢出效應的推動下以0.941的速度向共同的穩(wěn)態(tài)收斂；中國農業(yè)保險發(fā)展在空間上聚集特征顯著，區(qū)域農業(yè)保險收斂發(fā)展源于空間溢出效應，一個地區(qū)農業(yè)保險密度的年均增長率與鄰近地區(qū)農業(yè)保險密度增長率相關。即相鄰地區(qū)農業(yè)保險密度增長較快，則該地區(qū)農業(yè)保險密度也具有較快的增長率，如黑龍江、吉林和遼寧。因此，中國農業(yè)保險發(fā)展遵循收斂性理論的假設得到證實。

3 結論與政策建議

3.1 結論

研究表明，農業(yè)保險密度Gini系數(shù)最小值為2013年的0.459，目前中國區(qū)域農業(yè)保險密度區(qū)域差異顯著，市場“二元結構”明顯。農業(yè)保險發(fā)展區(qū)域間相互作用明顯，具有相同資源稟賦且空間位置鄰近的省份，農業(yè)保險密度區(qū)域集聚效應明顯。農業(yè)保險空間溢出效應顯著，具有區(qū)域性發(fā)展的需求。隨著農業(yè)保險的發(fā)展，先發(fā)地區(qū)農業(yè)保險密度增長率低于后發(fā)地區(qū)，空間收斂是農業(yè)保險發(fā)展的趨勢，中國農業(yè)保險發(fā)展遵循收斂性理論假設得到證實，收斂速度為0.941。并且，農業(yè)保險后發(fā)地區(qū)能借助鄰近地區(qū)農業(yè)保險發(fā)展的溢出效應，獲得技術或制度上的后發(fā)優(yōu)勢，空間溢出效應激發(fā)的后發(fā)優(yōu)勢可能是農業(yè)保險收斂發(fā)展的有效路徑。

3.2 政策建議

1）制定區(qū)域性保險政策。根據(jù)區(qū)域農業(yè)保險發(fā)展的實際情況實施區(qū)域化政策，是消除農業(yè)保險“二元結構”政策支持途徑[14]。農業(yè)生產經(jīng)營過程中，由于氣候條件和生產布局的差異，面臨多種多樣的自然風險，且該風險的區(qū)域性特征顯著。農業(yè)保險作為農業(yè)風險管理的工具，具有區(qū)域性發(fā)展的需求。根據(jù)世界各國農業(yè)保險發(fā)展經(jīng)驗，政策引導在農業(yè)保險發(fā)展中起到?jīng)Q定性作用。政府應充分利用農業(yè)保險發(fā)展的空間溢出效應，及時出臺差異化、區(qū)域化且與農業(yè)保險相關的財政、金融政策，通過調整保險公司的區(qū)位選擇，促進農業(yè)保險要素向后發(fā)地區(qū)流動，同時保持先發(fā)地區(qū)農業(yè)保險平穩(wěn)增長，實現(xiàn)各區(qū)域農業(yè)保險要素的合理流動，促進農業(yè)保險均衡發(fā)展[19]。

2）區(qū)域性農業(yè)保險產品的設計。根據(jù)區(qū)域農業(yè)保險發(fā)展的實際情況設計區(qū)域性農業(yè)保險產品，是消除農業(yè)保險“二元結構”產品創(chuàng)新途徑。農業(yè)生產經(jīng)營具有顯著的區(qū)域性，農業(yè)保險產品的設計應具有區(qū)域性特點，但產品的研發(fā)、推廣及運行需要多方面的人力、物力、財力的支持，投入成本較大。因此，政府需要借助先發(fā)地區(qū)農業(yè)保險產品的實踐經(jīng)驗，發(fā)揮鄰近地區(qū)發(fā)展的溢出效應，引導不同地區(qū)農業(yè)保險公司進一步合作，發(fā)揮知識、技術的溢出效應，因地制宜創(chuàng)新區(qū)域性農業(yè)保險產品，如進行風險區(qū)劃，推廣區(qū)域產量指數(shù)保險和天氣指數(shù)保險。通過區(qū)域農業(yè)保險產品創(chuàng)新，提升農業(yè)保險產品的適合度，改善保險管理水平，使先發(fā)地區(qū)與后發(fā)地區(qū)農業(yè)保險產品設計實現(xiàn)共贏，促進農業(yè)保險均衡發(fā)展。

[1] 庹國柱, 王國軍. 農業(yè)保險: 改革推進與前景展望[J]. 中國保險, 2015(1): 24-30.

Tuo G Z, Wang G J. Agricultural insurance: Reform and prospect[J]. China Insurance, 2015(1): 24-30.

[2] Solow R M. A contribution to the theory of economic growth[J]. Quarterly Journal of Economics, 1956, 70(10): 65-94.

[3] Barro R J, Sala-i-Martin X. Economic Growth (Second Edition) [M]. Cambridge: The MIT Press, 2004.

[4] Dall’erba S, Gallo J L. Regional convergence and the impact of European structural funds over 1989-1999: A spatial econometric analysis[J]. Papers in Regional Science, 2008, 87(2): 219-244.

[5] 洪國志, 胡華穎, 李郇. 中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展收斂的空間計量分析[J]. 地理學報, 2010, 65(12): 1548-1558.

Hong G Z, Hu H Y, Li X. Analysis of regional growth convergence with spatial econometrics in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(12): 1548-1558.

[6] 徐現(xiàn)祥, 李郇. 中國城市經(jīng)濟增長的趨同分析[J]. 經(jīng)濟研究, 2004(5): 40-48.

Xu X X, Li X. Convergence in Chinese cities[J]. Economic Research Journal, 2004(5): 40-48.

[7] 吳玉鳴. 中國區(qū)域研發(fā)、知識溢出與創(chuàng)新的空間計量經(jīng)濟研究[M]. 北京: 人民出版社, 2007: 149-163.

Wu Y M. Research on China’s Regional Development, Knowledge Spillover and Innovative by Spatial Econometric[M]. Beijing: People’s Publishing House, 2007: 149-163.

[8] 吳祥佑.我國省域保險業(yè)發(fā)展不平衡的實證研究：1997-2007年[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究, 2009(6): 99-114.

Wu X Y. Empirical research on China’s provincial insurance unbalanced development: 1997-2007[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2009(6): 99-114.

[9] 朱俊生. 變革中的穩(wěn)?。罕ｋU、社會保障與經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展——北大CCISSR論壇文集·2005[C]. 北京：北京大學中國保險與社會保障研究中心(CCISSR), 2005: 27.

Zhu J S. Change the sound: Insurance, social security and economic sustainable development—Peking CCISSR BBS corpus[C]. Beijing: Peking University China’s Insurance and Social Security Research Center (CCISSR), 2005: 27.

[10] 徐哲, 馮喆. 中國保險市場區(qū)域發(fā)展不均衡性分析[J]. 北京航空航天大學學報(社會科學版), 2005, 18(3): 17-20.

Xu Z, Feng Z. Analysis of imbalance of regional development of insurance market[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics (Social Sciences Edition), 2005, 18(3): 17-20.

[11] 黃薇. 保險業(yè)發(fā)展的地區(qū)差異值得重視[J]. 財經(jīng)科學, 2006(3): 111-116.

Huang W. Research on regional difference in insurance market of China[J]. Finance & Economics, 2006(3): 111-116.

[12] 劉維林, 徐放. 保險產業(yè)省際發(fā)展差異的影響因素與貢獻測度: 基于Shapley值過程的實證分析[J]. 中央財經(jīng)大學學報, 2014(2): 31-37.

Liu W L, Xu F. Determinants and contributions of insurance interprovincial difference: An empirical study by the method of shapley value decomposition[J]. Journal of Central University of Finance & Economics, 2014(2): 31-37.

[13] 吳洪, 趙桂芹. 保險業(yè)區(qū)域發(fā)展差異的演變及解釋——基于shapley值的分解方法[J]. 保險研究, 2011(10): 14-21.

Wu H, Zhao G Q. The difference and interpretation about evolution of insurance regional development—Based on the shapley value decomposition method[J]. Insurance Studies, 2011(10): 14-21.

[14] 祝仲坤, 聶文廣, 陶建平. 中國農業(yè)保險區(qū)域差異的變動及成因解釋——基于Shapley值分解方法[J]. 中國農業(yè)大學學報, 2015, 20(3): 241-250.

Zhu Z K, Nie W G, Tao J P. Changes and causes of regional differences of Chinese agricultural insurance: Based on shapley value decomposition[J]. Journal of China Agricultural University, 2015, 20(3): 241-250.

[15] 羅君, 張學斌. 甘肅省農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差異研究[J]. 農業(yè)現(xiàn)代化研究, 2013, 34(6): 712-716.

Luo J, Zhang X B. Regional disparities analysis of agricultural economy in Gansu Province[J]. Research of Agricultural Modernization, 2013, 34(6): 712-716.

[16] 程琳琳, 張俊飚. 中國食用菌主要品種時序演進及空間差異——以香菇和平菇為例[J]. 華中農業(yè)大學學報(社會科學版), 2015(5): 48-58.

Cheng L L, Zhang J B. Spatial and temporal evolution of main edible fungi species in China—Based on shiitake mushroom and oyster mushroom[J]. Journal of Huazhong Agricultural University (Social Sciences Edition), 2015(5): 48-58.

[17] Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models[M]. Springer Science+Business Media Dordrecht, 1988.

[18] Anselin L, Florax R J G M, Rey S J. Advances in Spatial Econometrics: Methodology, Tools and Applications[M]. Springer, 2010.

[19] 張燕, 潘勝蓮. 我國農業(yè)保險的現(xiàn)實困境及趨向選擇——以區(qū)域化發(fā)展為視角[J]. 金融與經(jīng)濟, 2010(1): 68-71.

Zhang Y, Pan S L. The plight and trend of China’s agricultural insurance—In the perspective of regional development[J]. Journal of Finance and Economics, 2010(1): 68-71.

（責任編輯：童成立）

Analysis of the convergence of agricultural insurance coverage in China

HUANG Qi, TAO Jian-ping

（College of Economics & Management and Hubei Rural Development Research Center, Huazhong Agricultural University, Wuhan, Hubei 430070, China）

The development of China’s agricultural insurance has significant regional difference, which has weakened its effect of supporting agricultural development and widened the regional agricultural economy development. During the transitional period of agricultural insurance, regional difference of agricultural insurance development should be paid more attention to. Based on the statistics data of agricultural insurance density of China from 2004 to 2013 and the assumption of convergence in the development of agricultural insurance, this paper built an spatial Moran model to analyze the spatial convergence of China’s agricultural insurance density and to explore the path for the development of agricultural insurance in China. Results show that 1) the lowest Gini coefficient about agricultural insurance density is 0.459 in 2013, with significant regional difference and dualistic structure of the development of China’s agricultural insurance; 2) agricultural insurance development in one region significantly affects that in other regions with similar resource endowment and spatial proximity of regions, showing a clustering characteristics; 3) spatial lag model might be the most suitable model to study agricultural insurance spatial convergence; 4) the convergence theory in the development of Chinese agricultural insurance has been confirmed; and 5) the growth rate of agricultural insurance density in areas where agricultural insurance developed earlier is lower than that in areas where agricultural insurance was introduced later, with convergence speed of 0.941, indicating that the development of regional agricultural insurance converges to a common steady state. Therefore making regional agricultural insurance policy and designing regional agricultural insurance products would help to narrow down the regional difference of agricultural insurance development and promote a balanced development of regional agriculture insurance.

agricultural insurance density; spatial econometrics; convergence theory; regional agricultural insurance policy

HUANG Qi, E-mail: 1091612955@qq.com.

F840.66

A

1000-0275（2016）06-1151-07

10.13872/j.1000-0275.2016.0036

黃琦, 陶建平. 中國農業(yè)保險發(fā)展的空間收斂研究[J]. 農業(yè)現(xiàn)代化研究, 2016, 37(6): 1151-1157.

Huang Q, Tao J P. Analysis of the convergence of agricultural insurance coverage in China[J]. Research of Agricultural Modernization, 2016, 37(6): 1151-1157.

國家自然科學基金項目（71173086）。

黃琦（1990-），女，河南安陽人，博士研究生，主要從事農村金融與農業(yè)保險研究，E-mail: 1091612955@qq.com；陶建平（1964-），男，湖北麻城人，教授，博士生導師，主要從事農業(yè)保險與風險管理研究，E-mail: jptao@mail.hzau.edu.cn。

2015-10-28，接受日期：2016-03-24

Foundation item: National Natural Science Foundation of China (71173086).

Received 28 October, 2015;Accepted 24 March, 2016