基于三階段DEA-Malmquist模型的鄉(xiāng)村振興下的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率

鄭軍， 楊柳

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院， 安徽 蚌埠 233030)

0 引言

鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提出，農(nóng)業(yè)、農(nóng)村和農(nóng)民是國(guó)家經(jīng)濟(jì)和人民生活的根本問(wèn)題，要始終把解決“三農(nóng)”問(wèn)題作為黨的工作的重中之重.《關(guān)于做好2019年銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)服務(wù)鄉(xiāng)村振興和助力脫貧攻堅(jiān)工作的通知》指出，銀行保險(xiǎn)業(yè)要堅(jiān)持“三農(nóng)”優(yōu)先發(fā)展.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)通過(guò)分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)和災(zāi)后損失補(bǔ)償，在穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、保障農(nóng)民收入方面發(fā)揮了重要作用.這符合農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略要求.金融支農(nóng)效率是對(duì)金融資源覆蓋面、金融組織可持續(xù)性和農(nóng)村福利狀況的綜合衡量，同時(shí)也是對(duì)投入和產(chǎn)出的一種對(duì)比分析[1].基于此，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率可理解為對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的上述方面的綜合衡量與對(duì)比分析.這可采用DEA方法來(lái)測(cè)度地區(qū)和整體農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)(TFP)，它是實(shí)際“三農(nóng)”產(chǎn)出和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)投入水平與相對(duì)有效生產(chǎn)前沿之間的距離[2]，這可體現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)投入的有效程度，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率進(jìn)行衡量，同時(shí)能夠以此為依托，反映農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)鄉(xiāng)村振興的水平.

隨著農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展規(guī)模的不斷擴(kuò)大，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)問(wèn)題引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，相關(guān)研究主要集中在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民收入和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響三方面.從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面，Ahsan、Ali和Kurian提出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量[3].因?yàn)檗r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以分散自然風(fēng)險(xiǎn)，起到穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的作用.對(duì)于農(nóng)民收入，Chambers提出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)無(wú)法達(dá)到提高農(nóng)民收入的效果[4]，但國(guó)內(nèi)多數(shù)學(xué)者，如刑酈[5]、李婷等[6]等認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在穩(wěn)定和促進(jìn)農(nóng)民收入增長(zhǎng)方面具有積極作用.對(duì)于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，周才云發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率及農(nóng)業(yè)就業(yè)率之間存在正相關(guān)關(guān)系[7].目前，一些學(xué)者主要從效率評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系和實(shí)證分析方面對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的相關(guān)效率進(jìn)行了研究.一方面，國(guó)外有學(xué)者以農(nóng)民支付意愿作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的補(bǔ)貼效率，例如文獻(xiàn)[8-9].在國(guó)內(nèi)，對(duì)于效率評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系的研究主要從不同視角展開(kāi).從政府視角而言，主要從補(bǔ)貼資金使用情況、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)滲透等方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)[10]；從投保人視角而言，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼政策績(jī)效評(píng)價(jià)的核心指標(biāo)主要包括農(nóng)戶的“主觀感受”和政策形成的“客觀效果”[11-12].另一方面，對(duì)于實(shí)證分析研究，XU J F基于RCK模型，認(rèn)為在風(fēng)險(xiǎn)模型中引入保險(xiǎn)機(jī)制會(huì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，保費(fèi)補(bǔ)貼會(huì)不斷提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出[13].李心愉等利用 BCC和面板Tobit模型，分析我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)開(kāi)展效率，發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)整體效率偏低，但呈現(xiàn)逐年遞增趨勢(shì)[14].也有學(xué)者選取聚類分析法分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼效率值差異較大[15].

但是，基于當(dāng)下的鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)“三農(nóng)”支持的效率水平如何？我國(guó)地區(qū)發(fā)展存在自然、人文社會(huì)和制度等的外部環(huán)境差異，這些差異是否會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率測(cè)度產(chǎn)生影響？由于這些外部環(huán)境差異，我國(guó)各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率水平是否也存在區(qū)域性差異？以上問(wèn)題亟須通過(guò)研究給出答案.鑒于此，本研究首先從現(xiàn)有文獻(xiàn)出發(fā)，探討農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率，并收集2008—2017年相應(yīng)投入與產(chǎn)出指標(biāo)的面板數(shù)據(jù).其二，通過(guò)構(gòu)建理論框架和三階段DEA-Malmquist模型，從動(dòng)態(tài)角度衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的支農(nóng)效率.其三，鑒于傳統(tǒng)DEA模型無(wú)法剔除環(huán)境因素和混合誤差、隨機(jī)擾動(dòng)等對(duì)效率值的影響，在傳統(tǒng)DEA模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)SFA模型消除環(huán)境變量和隨機(jī)誤差來(lái)調(diào)整農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的測(cè)度.以上對(duì)鄉(xiāng)村振興視角下的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率進(jìn)行研究，旨在更科學(xué)、準(zhǔn)確地衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率及區(qū)域差異，從而為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供科學(xué)借鑒.

1 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率評(píng)價(jià)的基本框架及理論依據(jù)

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠?yàn)椤叭r(nóng)”發(fā)展提供支撐，會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民生活以及鄉(xiāng)村發(fā)展產(chǎn)生重要影響，從而影響到農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施.

在風(fēng)險(xiǎn)管理理論中，風(fēng)險(xiǎn)管理是指以適當(dāng)?shù)氖侄螌?duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理和控制，以最低的成本達(dá)到最大的保障.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的本質(zhì)便是風(fēng)險(xiǎn)分散與損失分擔(dān).農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)通過(guò)以下作用機(jī)制，影響其服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施：農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)進(jìn)行投保，在這過(guò)程中，各級(jí)政府會(huì)依據(jù)農(nóng)險(xiǎn)種類，對(duì)農(nóng)戶給予相應(yīng)程度的保費(fèi)補(bǔ)貼.然后，保險(xiǎn)公司便會(huì)依照合同約定，為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)標(biāo)的提供風(fēng)險(xiǎn)保障.當(dāng)出現(xiàn)保險(xiǎn)責(zé)任范圍內(nèi)的事故，保險(xiǎn)人會(huì)依照合同約定，向投保人賠付相應(yīng)保險(xiǎn)金，以補(bǔ)償農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)損失.近年來(lái)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)從試點(diǎn)到推廣，從保障自然風(fēng)險(xiǎn)到擴(kuò)大保障市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，逐漸增加覆蓋范圍和品種，逐步提高補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)，再到各新型保險(xiǎn)形式應(yīng)運(yùn)而生，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民增收和農(nóng)村發(fā)展貢獻(xiàn)了重要力量，同時(shí)也為鄉(xiāng)村振興提供了重要助力.基于以上理論，采用三階段動(dòng)態(tài)DEA-Malmquist模型對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)投入產(chǎn)出比是衡量效率和指標(biāo)選擇的基礎(chǔ)和依據(jù).

圖1 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略作用機(jī)制

以農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的福利分析為基礎(chǔ)，進(jìn)行政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠?yàn)檗r(nóng)戶和國(guó)家?guī)?lái)福利.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠保障農(nóng)戶收入，也可保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)順利進(jìn)行，從而使全社會(huì)成員享受農(nóng)業(yè)和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格穩(wěn)定的福利[16].對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的投入可有效支持“三農(nóng)”發(fā)展，助力鄉(xiāng)村振興.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保費(fèi)收入直接反映了農(nóng)民和各級(jí)政府的投入；保費(fèi)收入占GDP的比重，即農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度，反映了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在經(jīng)濟(jì)中的地位，體現(xiàn)了該地對(duì)保險(xiǎn)業(yè)的投入程度.因此，以上二者可以作為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率評(píng)價(jià)的投入指標(biāo).構(gòu)建鄉(xiāng)村振興視角下農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)，應(yīng)基于保險(xiǎn)支農(nóng)的各項(xiàng)目標(biāo)，突出效率評(píng)價(jià)的重點(diǎn).而鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略明確指出，要優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村，解決好“三農(nóng)”問(wèn)題.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)“三農(nóng)”的風(fēng)險(xiǎn)分散與損失分擔(dān)，可以推動(dòng)“三農(nóng)”工作順利進(jìn)行，助力鄉(xiāng)村振興.農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值能夠直觀反映農(nóng)業(yè)的發(fā)展情況，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的一種體現(xiàn)；農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是促進(jìn)農(nóng)民增收的重要因素之一[17-18]，農(nóng)民人均可支配收入可直觀反映農(nóng)民的收入與生活水平；城鎮(zhèn)化率作為衡量地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的指標(biāo)，則從相對(duì)角度反映農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展情況.因此，基于以上理論和相應(yīng)指標(biāo)的內(nèi)涵，將農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度為投入指標(biāo)，測(cè)算鄉(xiāng)村振興背景下的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)投入；以農(nóng)、林、牧、漁業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)民人均可支配收入和城鎮(zhèn)化率為產(chǎn)出指標(biāo)，評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的產(chǎn)出效果.

圖2 投入產(chǎn)出指標(biāo)選取

環(huán)境變量的選取原則是變量會(huì)影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率，但不在決策單元的可控制范圍內(nèi).對(duì)于環(huán)境因素的影響，可根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)理論進(jìn)行分析.根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，我國(guó)各地發(fā)展存在差異性，這些外部環(huán)境的差異，會(huì)影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的投入與產(chǎn)出，進(jìn)而對(duì)效率值產(chǎn)生影響.例如，在我國(guó)，不同地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響程度存在較大差異，這是因?yàn)榈胤截?cái)力、財(cái)政補(bǔ)貼等社會(huì)和制度方面的環(huán)境因素使農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響產(chǎn)生區(qū)域性差異[19].外部環(huán)境影響，可從自然、社會(huì)人文、制度等三方面考量，因?yàn)檫@三方面會(huì)影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率，但各地卻不能在短期內(nèi)進(jìn)行控制.受災(zāi)情況反映了地區(qū)的自然環(huán)境，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)極易受自然環(huán)境的影響，自然環(huán)境越惡劣，越會(huì)對(duì)各地區(qū)的農(nóng)險(xiǎn)支農(nóng)效率產(chǎn)生影響；受教育情況反映了地區(qū)的社會(huì)人文情況，受教育水平越高，農(nóng)戶對(duì)風(fēng)險(xiǎn)與保險(xiǎn)的理解與認(rèn)可就越深刻，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的發(fā)揮；最后，地方財(cái)政支農(nóng)情況反映了地區(qū)對(duì)“三農(nóng)”的制度支持情況，這會(huì)影響地方對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的投入力度，進(jìn)而影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)“三農(nóng)”的支持效率.由此可見(jiàn)，有必要剔除這些外部環(huán)境因素，僅對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的內(nèi)部管理效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而得出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率情況的科學(xué)結(jié)論.

本研究通過(guò)構(gòu)建三階段動(dòng)態(tài)DEA-Malmquist模型，剔除環(huán)境變量和隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)結(jié)果的影響，研究鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略視角下的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率情況，并試圖分析在區(qū)域差異下，是否產(chǎn)生了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的區(qū)域性差異.

2 實(shí)證模型與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 相關(guān)假設(shè)根據(jù)前文對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理理論、福利效用理論和區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的論述可見(jiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠促進(jìn)“三農(nóng)”發(fā)展，進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，但支農(nóng)效率可能存在一定差異.因此，本研究給出以下假設(shè)：

假設(shè)1：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民收入和農(nóng)村現(xiàn)代化的支持具有一定效率，能夠助力鄉(xiāng)村振興，但各地區(qū)間的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率存在區(qū)域性差異.

假設(shè)2：區(qū)域自然、人文社會(huì)、制度等外部環(huán)境會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率產(chǎn)生重要影響，進(jìn)而影響鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施效果.

假設(shè) 3: 利用隨即前沿模型(SFA)調(diào)整各省外部環(huán)境后，各省農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率會(huì)有所提高，進(jìn)而有助于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)鄉(xiāng)村振興.

2.2 模型設(shè)定為研究31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的效率，選用三階段動(dòng)態(tài)DEA-Malmquist模型進(jìn)行效率分析，并消除外部環(huán)境和隨機(jī)誤差因素的影響，以期為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提供參考和借鑒.

三階段動(dòng)態(tài)DEA-Malmquist是將傳統(tǒng)DEA方法與SFA方法相結(jié)合的一種非參數(shù)方法.因此，它具有以上兩種模式的優(yōu)點(diǎn)：無(wú)需預(yù)先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)關(guān)系形式，避免函數(shù)形式錯(cuò)誤的影響；注重優(yōu)化決策單元，無(wú)需事先確定權(quán)重，較大程度避免了人為主觀因素的干擾；剔除環(huán)境變量和隨機(jī)誤差對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，使結(jié)果更加準(zhǔn)確[20].本研究旨在分析鄉(xiāng)村振興視角下的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率，且該效率受到自然、社會(huì)和制度等環(huán)境變量的影響.為此，選用三階段動(dòng)態(tài)DEA-Malmquist模型，不僅符合研究需要，還能夠剔除環(huán)境變量和隨機(jī)擾動(dòng)，科學(xué)準(zhǔn)確地對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率進(jìn)行分析.

2.2.1 第一階段：DEA-Malmquist模型 第一階段，即為對(duì)DEA模型衍生出來(lái)的Malmquist指數(shù)的運(yùn)用.其使用原始的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行鄉(xiāng)村振興視角下的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率評(píng)價(jià)，以對(duì)效率情況進(jìn)行初步分析.韓珂和陳寶峰便利用此階段，計(jì)算產(chǎn)險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)效率值[21].可見(jiàn)，此階段適用于績(jī)效分析研究，并能通過(guò)其中的BCC進(jìn)行規(guī)模效率情況初步分析.為此，在這一階段，本文中選用傳統(tǒng)DEA模型中的BCC模型，并構(gòu)建Malmquist指數(shù)進(jìn)行績(jī)效分析.根據(jù)Fare等人的想法，其模型可表示為：

=effch×techch

(1)

M=M(xt,yt,xt+1,yt+1)

=pech×sech×techch

=effch×techch

(2)

2.2.2 第二階段：引入環(huán)境變量的SFA模型 第二階段，即對(duì)引入環(huán)境變量的SFA模型的應(yīng)用.因?yàn)橥獠凯h(huán)境因素和隨機(jī)因素會(huì)影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的投入和產(chǎn)出，但各決策單元不能主觀控制，從而影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的衡量.因此，借助SFA模型剔除上述影響因素，僅單純地對(duì)內(nèi)部管理效率進(jìn)行評(píng)價(jià)[22].農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率研究的環(huán)境變量可選取為受災(zāi)情況、受教育情況和地方財(cái)政支農(nóng)情況.因?yàn)榄h(huán)境變量的選擇應(yīng)為對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的有效性有影響，但不屬于主觀可控制的范圍.王韌和莫廷程便利用此階段，選取受災(zāi)面積、農(nóng)戶受教育程度等變量對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼政策效率進(jìn)行了研究，并得到了科學(xué)的結(jié)果[15].因此，本文中的研究適用此階段，并需要對(duì)上述環(huán)境變量進(jìn)行剔除.根據(jù)Fried等人的想法，構(gòu)造如下SFA回歸函數(shù)：

Sni=f(Zi,βn)+υni+μnii=1,2,…,I;n=1,2,…,N

(3)

其中，Sni是第i決策單元n項(xiàng)投入的松弛值，Zi為環(huán)境變量，βn為環(huán)境變量系數(shù)，υni+μni為混合誤差項(xiàng)，υni為隨機(jī)干擾，μni為管理無(wú)效.

SFA回歸的目的是消除環(huán)境因素和隨機(jī)因素對(duì)效率測(cè)量的影響，以使所有決策單元在同一外部環(huán)境中，調(diào)整公式如下：

(4)

2.2.3 第三階段：調(diào)整后的DEA-Malmquist模型 第三階段，即剔除環(huán)境變量和隨機(jī)誤差后，運(yùn)用第一階段的DEA-Malmquist原理再次進(jìn)行運(yùn)算，此時(shí)運(yùn)算出的決策單元效率更加真實(shí)準(zhǔn)確，能夠?qū)崿F(xiàn)效率結(jié)果的科學(xué)性.張春海便利用這一階段的原理，得到了較第一階段更為準(zhǔn)確、真實(shí)的決策單元效率值[23].為此，本文中的研究適用此階段，對(duì)環(huán)境變量和隨機(jī)誤差進(jìn)行剔除后，能夠?yàn)槲覈?guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的提升提供科學(xué)的依據(jù)和指導(dǎo).

2.3 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源DEA被廣泛運(yùn)用于效率評(píng)價(jià)研究，它基于傳統(tǒng)的工程效率概念和生產(chǎn)函數(shù)理論，對(duì)決策單元的相對(duì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià).它不僅可以衡量決策單元的有效性，還可以指出決策單元無(wú)效的原因和程度[24].基于風(fēng)險(xiǎn)管理理論，本研究采用三階段動(dòng)態(tài)DEA-Malmquist模型進(jìn)行鄉(xiāng)村振興視角下的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率研究，以反映農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)“三農(nóng)”的支持效率，其實(shí)質(zhì)反映農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在“三農(nóng)”中風(fēng)險(xiǎn)分散效果.模型需要的數(shù)據(jù)分為各決策單元農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的投入、產(chǎn)出和環(huán)境變量數(shù)據(jù)，模型各項(xiàng)指標(biāo)的選取要能夠反映其投入、產(chǎn)出和外部環(huán)境變量，并能得出科學(xué)準(zhǔn)確的結(jié)果.此外，模型指標(biāo)選取要符合科學(xué)性、可比性和可得性原則[25].基于此，此研究選取以下指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析.

2.3.1 投入指標(biāo)選取 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入，是保險(xiǎn)公司為履行保險(xiǎn)合同義務(wù)向投保人取得的報(bào)酬.根據(jù)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的福利分析，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是一項(xiàng)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)的保險(xiǎn)事業(yè)，能夠?yàn)檗r(nóng)戶和國(guó)家?guī)?lái)更多的福利，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)民收入的提高.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度反映了社會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的投入程度.其中農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入直觀反映社會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的投入水平.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度是保費(fèi)收入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值，該指標(biāo)反映一地區(qū)保險(xiǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位，體現(xiàn)該地對(duì)保險(xiǎn)業(yè)的投入程度.從總量和比例兩方面刻畫(huà)投入指標(biāo)，能夠?qū)π试u(píng)價(jià)進(jìn)行科學(xué)研究[26].因此，研究選擇上述農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度作為投入指標(biāo)，分別從總量和比例兩個(gè)維度刻畫(huà)農(nóng)戶和政府對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的投入.

2.3.2 產(chǎn)出指標(biāo)選取 產(chǎn)出指標(biāo)選取為農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)村居民人均可支配收入和城鎮(zhèn)化率，這三項(xiàng)指標(biāo)分別對(duì)應(yīng)“三農(nóng)”問(wèn)題中的農(nóng)業(yè)、農(nóng)民和農(nóng)村.其中，農(nóng)、林、牧、漁業(yè)總產(chǎn)值是以貨幣表示的農(nóng)、林、牧、漁業(yè)全部產(chǎn)品的總量，直接反映了一定時(shí)期的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，具有助力鄉(xiāng)村振興的重要作用，有學(xué)者以此為產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)銀保互動(dòng)運(yùn)行效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)[27]；農(nóng)村居民人均可支配收入反映了農(nóng)戶的收入水平，這一指標(biāo)也在一定程度上度量了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的效果，有學(xué)者以此為產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)補(bǔ)效率的評(píng)價(jià)研究[28]；城鎮(zhèn)化率是一地區(qū)城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎兀@一指標(biāo)則可對(duì)農(nóng)村的現(xiàn)代化發(fā)展程度進(jìn)行度量.

2.3.3 環(huán)境變量選取 根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，選取農(nóng)作物受災(zāi)面積、文盲半文盲率和地方財(cái)政支農(nóng)投入作為環(huán)境變量，分別對(duì)應(yīng)外部環(huán)境的自然、社會(huì)人文和制度狀況.這些外部環(huán)境因素會(huì)對(duì)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的支農(nóng)效率產(chǎn)生客觀影響，且不在樣本主觀可控范圍之內(nèi).當(dāng)受災(zāi)狀況達(dá)到一定程度時(shí)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)投入所產(chǎn)生的效果會(huì)受到一定程度的限制，這一環(huán)境變量采用受災(zāi)面積來(lái)表示，有學(xué)者便以此為環(huán)境變量，對(duì)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)補(bǔ)效率進(jìn)行了研究[29]；受教育程度會(huì)影響農(nóng)戶對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和保險(xiǎn)的認(rèn)知，這對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的支農(nóng)效率同樣具有重要作用[15]，這一變量可以用文盲半文盲率來(lái)表示，即(文盲+小學(xué)教育人數(shù))/農(nóng)村地區(qū)總?cè)丝?1)此處的鄉(xiāng)村人口總數(shù)為6歲及以上人口.；地方支農(nóng)投入是對(duì)地區(qū)支持“三農(nóng)”發(fā)展程度的衡量，這會(huì)影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展?fàn)顩r及其功能的發(fā)揮，這一環(huán)境因素采用地方財(cái)政農(nóng)林水務(wù)支出來(lái)衡量.

2.3.4 數(shù)據(jù)來(lái)源 考慮到數(shù)據(jù)的完整性與可獲得性，各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自2009—2018年《中華人民共和國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站歷年數(shù)據(jù)及其相應(yīng)計(jì)算.相關(guān)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)及其具體數(shù)據(jù)如表1、表2所示.

表1 2008—2017年全國(guó)核心指標(biāo)統(tǒng)計(jì)表

表2 2008—2017年各省核心指標(biāo)均值統(tǒng)計(jì)表

3 數(shù)據(jù)分析與政策模擬

3.1 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的初步評(píng)價(jià)根據(jù)式(1)和式(2)的原理及其運(yùn)算，運(yùn)用deap2.1軟件，得到我國(guó)2008—2017年全國(guó)及各省份未調(diào)整的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)初步效率評(píng)價(jià)結(jié)果.具體數(shù)據(jù)如表3、表4所示.

表3 2008—2017年未調(diào)整的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)初步效率評(píng)價(jià)

表4 2008—2017年各省份未調(diào)整的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)總體初步效率評(píng)價(jià)

effch代表技術(shù)效率變化，techch代表技術(shù)進(jìn)步，pech代表純技術(shù)效率變化，sech代表規(guī)模效率變化，

tfpch代表全要素生產(chǎn)率變動(dòng)，下同.

3.1.1 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解的總體特征 本研究構(gòu)造了基于給定產(chǎn)出的最小投入模型，使得選取投入導(dǎo)向和可變規(guī)模報(bào)酬的動(dòng)態(tài)DEA-Malmquist模型.本階段，不考慮環(huán)境變量和隨機(jī)誤差，僅對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的支農(nóng)效率做初步評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)主要從三方面進(jìn)行：①整體來(lái)看，2008—2017年間，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率指數(shù)呈上升-下降交替發(fā)展，但效率指數(shù)變化越來(lái)越穩(wěn)定，且整體呈上升趨勢(shì).其中，在2009、2010、2014年Malmquist效率指數(shù)值大于1，其全要素生產(chǎn)率是上升的.但在本研究時(shí)段內(nèi)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)均值為0.835，小于1，說(shuō)明其全要素生產(chǎn)率的變化是負(fù)向的，并以16.5%的速度降低.②從技術(shù)效率變化來(lái)看，其較全要素生產(chǎn)率高，且在2008—2017年間效率值大于1，呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì).技術(shù)效率變化在研究時(shí)段內(nèi)呈明顯的上下波動(dòng)趨勢(shì)，是我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)全要素生產(chǎn)率TFP增長(zhǎng)的主要原因.③從技術(shù)進(jìn)步來(lái)看，大部分年份的指數(shù)值小于1，其變化程度直接影響到TFP的變化.這說(shuō)明技術(shù)因素阻礙了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)有效性的提高，依靠技術(shù)進(jìn)步是提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)有效性的有效方法.

3.1.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的省際差異研究 我國(guó)整體表現(xiàn)較差，說(shuō)明我國(guó)大多省份對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率提高重視不足，其TFP 值小于1，這驗(yàn)證了假設(shè)1.根據(jù)此階段的DEA-Malmquist分析結(jié)果，將各省分為4類，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)值>1；指數(shù)值為0.9～1；指數(shù)值為0.8～0.9；指數(shù)值<0.8.在2008—2017年，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)較大的省份為上海，大于1，而排名靠后的省份有遼寧、西藏、寧夏等地，Malmquist指數(shù)值小于0.7.這是因?yàn)閰^(qū)域差異會(huì)影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是區(qū)域差異形成的最關(guān)鍵因素[30].因此形成了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的上海，其農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率較高，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的西部和東北某些省份，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率低.整體來(lái)看，各類大體呈連塊分布，這是由于人們經(jīng)濟(jì)活動(dòng)區(qū)域分布不同，形成了不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)特征，而且某一區(qū)域往往性質(zhì)相似[31].Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)處于較高水平的只有上海，為1.035 .上海因地理位置與氣候優(yōu)勢(shì)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)達(dá)，且作為我國(guó)乃至世界的經(jīng)濟(jì)中心，其經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展水平高，使得該地能為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的發(fā)展創(chuàng)造良好的外部環(huán)境.此外，上海高度重視發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn).例如，上海市松江區(qū)殘聯(lián)在2012 年與安信農(nóng)險(xiǎn)簽約，率先向殘疾人扶貧基地提供農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)等，成為探索農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)的先行地區(qū).值得一提的是四川、云南和新疆，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)值大于0.9，處于全國(guó)較高水平.這是因?yàn)檫@些地區(qū)更加重視農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展，使支農(nóng)效率得到更好的發(fā)揮.例如，2018年，新疆農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)為5 631.25萬(wàn)畝農(nóng)作物和490.09萬(wàn)頭牲畜提供了798.19億元的風(fēng)險(xiǎn)保障(2)數(shù)據(jù)來(lái)源：新疆銀保監(jiān)局..此外，Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)處于低水平的地區(qū)(最后一類)分布較分散，但東部地區(qū)分布最多，占據(jù)三省，這說(shuō)明東部沿海某些省份對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的重視程度不夠.2019年9月， 財(cái)政部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等部門(mén)聯(lián)合下發(fā)《關(guān)于加快農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，提出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展、促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興、改進(jìn)農(nóng)村社會(huì)治理、保障農(nóng)民收益等具有重要作用.因此，應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)提高重視，以推動(dòng)“三農(nóng)”發(fā)展和鄉(xiāng)村振興.

如前所述，促進(jìn)TFP增長(zhǎng)的主要因素是技術(shù)效率變化的增長(zhǎng)，而技術(shù)進(jìn)步成為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率提高主要阻礙因素.說(shuō)明提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率必須要認(rèn)識(shí)到技術(shù)要素在其中的重要作用，注重創(chuàng)新與技術(shù)要素的投入，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步.因此，近年來(lái)在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，主要依靠技術(shù)進(jìn)步和改善技術(shù)效率來(lái)實(shí)現(xiàn)中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)質(zhì)量與 TFP 效率的不斷提高，是一種可持續(xù)的提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的發(fā)展模式.

3.2 外部環(huán)境對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的影響

3.2.1 SFA實(shí)證結(jié)果的總體特征 表5顯示了環(huán)境變量對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)相關(guān)投入的影響.如表所示，環(huán)境變量對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度兩種投入均有影響，且影響方向相同.在兩種投入松弛變量下，γ值分別為0.889 和0.76，處于較高水平，顯示環(huán)境變量對(duì)投入指標(biāo)的影響較為顯著，這驗(yàn)證了假設(shè)2.因此，有必要研究環(huán)境變量對(duì)投入的影響，并予以剔除，以使研究結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確.當(dāng)環(huán)境變量對(duì)投入變量的影響系數(shù)為正，如受災(zāi)面積對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入的影響系數(shù)為(6.57E-04)，為正數(shù)，這說(shuō)明環(huán)境變量增加，會(huì)減小差額變量，即受災(zāi)面積對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的影響是負(fù)向的.

表5 第二階段SFA回歸估計(jì)結(jié)果

3.2.2 SFA實(shí)證結(jié)果的效率影響因素研究 受災(zāi)面積對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度的影響系數(shù)分別為(6.57E-04)和(3.90E-04)，為正值，說(shuō)明當(dāng)受災(zāi)面積擴(kuò)大時(shí)，將增加農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)投入，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率下降，造成投入資金的浪費(fèi).從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的角度分析，中國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó).農(nóng)業(yè)生產(chǎn)很大程度依賴自然條件，具有較強(qiáng)的季節(jié)性和周期性，已成為受自然災(zāi)害影響最大的產(chǎn)業(yè)[32].嚴(yán)重的受災(zāi)情況，會(huì)使有限規(guī)模的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)效果受限，也就是說(shuō)，同樣的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)規(guī)模不足以承擔(dān)受災(zāi)情況較嚴(yán)重地區(qū)的自然風(fēng)險(xiǎn).這可解釋受災(zāi)面積對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入和保費(fèi)深度的影響系數(shù)正，其對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的負(fù)向影響.

文盲半文盲率對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度的影響系數(shù)為(1.09E-02)和(3.90E-04)，是正值，說(shuō)明增加農(nóng)戶文盲半文盲率時(shí)，會(huì)提高對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的投入程度，從而降低效率值.人們的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)因素也會(huì)推動(dòng)區(qū)域差異的形成[33]，而較高的受教育水平能夠提高農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，從而提高參保程度，以此促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)作用的發(fā)揮.文盲半文盲率體現(xiàn)了地區(qū)的受教育水平，這可在一定程度反映地區(qū)的社會(huì)人文情況.一方面，較高的受教育水平，意味農(nóng)戶有更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，會(huì)增加農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的投保.另一方面，對(duì)于沒(méi)有保險(xiǎn)知識(shí)素養(yǎng)的農(nóng)戶，較高的受教育水平會(huì)使他們更易接受農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品.以上兩方面都會(huì)從受教育程度角度影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率.例如，遼寧被稱為“保險(xiǎn)+期貨”模式的發(fā)源地，該模式是保險(xiǎn)和期貨產(chǎn)品的結(jié)合，具有一定復(fù)雜性.而該保險(xiǎn)模式在遼寧起源并發(fā)展，與該地農(nóng)戶較高的受教育水平密不可分.該地農(nóng)戶較高的受教育程度使該險(xiǎn)種具備市場(chǎng)需求，從而能在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)承保自然風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，利用該險(xiǎn)種承保價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，更進(jìn)一步保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)戶收入，進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支持“三農(nóng)”發(fā)展和助力鄉(xiāng)村振興.

最后，地方財(cái)政農(nóng)林水務(wù)支出對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度的影響系數(shù)為(1.47E-03)和(4.96E-05)，同樣為正值，說(shuō)明地方財(cái)政支農(nóng)程度越高，差額變量越大，其對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的支持程度也會(huì)相應(yīng)越高，從而使得這一環(huán)境變量對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的影響是負(fù)向的.地方財(cái)政農(nóng)林水務(wù)支出體現(xiàn)了地方財(cái)政支農(nóng)程度，且體現(xiàn)了地區(qū)的支農(nóng)制度.地方政府對(duì)公共服務(wù)的供給會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的有效性[34].也就是說(shuō)，地方財(cái)政農(nóng)林水務(wù)支出越大，其對(duì)農(nóng)戶投保農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的擠出效應(yīng)就越大，因?yàn)檫@會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供大量資金，并提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)的安全性.因此，地方財(cái)政農(nóng)林水務(wù)支出能在一定程度推動(dòng)阻礙農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的發(fā)揮，影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)鄉(xiāng)村振興.《國(guó)家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018—2022 年)》指出，要繼續(xù)通過(guò)激勵(lì)、補(bǔ)貼等政策工具支持“三農(nóng)”金融服務(wù).為此，應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和支農(nóng)政策做出合理調(diào)整，使二者相互配合，共同發(fā)揮對(duì)“三農(nóng)”和鄉(xiāng)村振興的支持作用.

3.3 剔除環(huán)境和隨機(jī)誤差因素后的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率評(píng)價(jià)構(gòu)造式(3)所示的SFA回歸函數(shù)，以消除環(huán)境和隨機(jī)因素對(duì)效率測(cè)量的影響.并根據(jù)調(diào)整公式(4)，對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的投入要素和外部環(huán)境因素進(jìn)行調(diào)整，使所有決策單元處同一運(yùn)氣水平.最后，重新運(yùn)用deap2.1軟件，利用調(diào)整后的數(shù)據(jù)，得出我國(guó)2008—2017年全國(guó)及各省份調(diào)整后的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率評(píng)價(jià)結(jié)果.具體數(shù)據(jù)如表6、表7所示.

表6 2008—2017年調(diào)整后的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率評(píng)價(jià)

表7 2008—2017年各省份調(diào)整后的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率評(píng)價(jià)

3.3.1 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解的總體特征 在第三階段，剔除外部環(huán)境和隨機(jī)擾動(dòng)因素后，使所有決策單元置于相同的外部環(huán)境中，對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率做調(diào)整后的評(píng)價(jià).為與第一階段的效率評(píng)價(jià)做出對(duì)比，此階段的評(píng)價(jià)也主要從以下三方面進(jìn)行：①整體來(lái)看，2008—2017年間農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)均值0.954 ，說(shuō)明其全要素生產(chǎn)率變化是下降的，較第一階段的Malmquist 生產(chǎn)率結(jié)果有所上升.②從技術(shù)效率變化來(lái)看，其效率值為1.005 ，較第一階段的效率值有所下降，但同樣是我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)全要素生產(chǎn)率TFP增長(zhǎng)的主要原因.③從技術(shù)進(jìn)步角度來(lái)看，其指數(shù)值較第一階段有較大提高，為0.973 ，提高了約28%，但仍對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率起到了阻礙作用.綜上可見(jiàn)，不考慮外部環(huán)境和隨機(jī)誤差，低估了技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率變化，高估了技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化，因而不能忽視外部環(huán)境對(duì)技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步、全要素生產(chǎn)率變動(dòng)等的影響.為此，在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)過(guò)程中，應(yīng)注重技術(shù)發(fā)展與進(jìn)步，補(bǔ)齊農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)技術(shù)的短板，以技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的提高.

3.3.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的省際差異研究 整體看來(lái)，我國(guó)大部分地區(qū)Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)均有所上升，這驗(yàn)證了假設(shè)3.說(shuō)明外部環(huán)境對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的TFP效率變動(dòng)存在較大影響，影響了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的科學(xué)測(cè)度.根據(jù)此階段的DEA-Malmquist模型分析結(jié)果，剔除環(huán)境變量和隨機(jī)誤差后，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)較大的為北京、上海、江蘇等省份，排名靠后的為內(nèi)蒙古和黑龍江.這可能是因?yàn)橐坏貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平較高，則會(huì)有更多資金投入生存資料以外的消費(fèi)[25]，從而較好的外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展及其資金流通產(chǎn)生更好的促進(jìn)作用.Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)處于較高水平的地區(qū)集中分布在東部地區(qū)，但中部和西部也有少部分地區(qū)連片分布.這是因?yàn)闁|部地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的投入較大，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)保障功能促進(jìn)了東部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展和農(nóng)民生活水平的提高.西部地區(qū)的西藏在剔除外部環(huán)境因素后，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率提升較快，說(shuō)明西藏在研究時(shí)段內(nèi)較為重視農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展，并以此為依托，支撐和帶動(dòng)本地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)“三農(nóng)”的支持.例如，近年西藏逐步從“聯(lián)辦共?！蹦Ｊ较颉吧虡I(yè)化”運(yùn)作模式轉(zhuǎn)變，在減輕政府補(bǔ)貼資金壓力的同時(shí)，提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)化程度，探索符合該地區(qū)發(fā)展的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)方式.此外，Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)處于較低和低水平的地區(qū)主要分布在我國(guó)中部、西部和東北部，其TFP 值小于1，說(shuō)明這些地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的提高重視不足.尤其是中部地區(qū)，根據(jù)糧食生產(chǎn)自然風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果，我國(guó)糧食生產(chǎn)高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)主要集中在中部[35]，這會(huì)使中部地區(qū)需要更多的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)投入，從而影響其農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的發(fā)揮.2018年中央1號(hào)文件指出，要加大對(duì)重點(diǎn)農(nóng)村地區(qū)和薄弱環(huán)節(jié)的資金配置，更好地滿足鄉(xiāng)村振興的多樣化、多層次的金融需求.這便要求在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)要因地制宜，將更多的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)投入資金配置到效率更低的地區(qū)，以推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率效更好地發(fā)揮.

4 結(jié)論和政策建議

采用三階段動(dòng)態(tài)DEA-Malmquist模型，對(duì)我國(guó)2008—2017年31個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率進(jìn)行評(píng)估，可知：

第一，整體來(lái)看，在鄉(xiāng)村振興視角下，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)的全要素生產(chǎn)率變化調(diào)整前為0.946 ，調(diào)整后為1，具有一定效率，能夠推動(dòng)農(nóng)業(yè)、農(nóng)民、農(nóng)村的發(fā)展，進(jìn)而助力鄉(xiāng)村振興.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的實(shí)施能夠穩(wěn)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民收入，但是其效率有待提高.這可能是在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)運(yùn)行過(guò)程中，農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的認(rèn)知程度不夠，使得投保率還不高，從而限制了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的支農(nóng)效率.

第二，地區(qū)間自然、人文社會(huì)、制度等外部環(huán)境會(huì)影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的測(cè)度，且這些外部環(huán)境差異會(huì)加大農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率的區(qū)域性差異.我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)存在區(qū)域差異，調(diào)整前東、西、中、東北部的全要素生產(chǎn)率變化平均值分別為1.015 、0.878 、0.857 和1.631 ，調(diào)整后為1.021 、0.981 、0.925 和1.316 .這可能是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)地位較高的地區(qū)，政府對(duì)其的財(cái)政補(bǔ)貼更多，使得農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)“三農(nóng)”的貢獻(xiàn)度更大.此外，在重視農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有更好的發(fā)展，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)更好地發(fā)揮支農(nóng)作用.例如，上海市在2012年便開(kāi)始探索農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)，并于2019發(fā)布《上海市農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼方案(2019—2021年)》，為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展和保費(fèi)補(bǔ)貼提供政策層面的支撐.

針對(duì)以上結(jié)論，為提高我國(guó)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率，提出以下建議：

第一，加大財(cái)政對(duì)中部和西部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的補(bǔ)貼力度，引導(dǎo)財(cái)政補(bǔ)貼資金向中部與西部地區(qū)的傾斜性轉(zhuǎn)移，這能夠降低農(nóng)戶的保費(fèi)負(fù)擔(dān)，提高投保率，增加農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品的需求.這樣，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)便能夠?yàn)檗r(nóng)戶提供合同范圍內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)保障服務(wù)，提高中部和西部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)的支持力度和支持效率，從而逐漸縮小我國(guó)東、中、西、東北部的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率差異.

第二，在受災(zāi)嚴(yán)重的地區(qū)大力發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn).受災(zāi)面積對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的支農(nóng)效率存在負(fù)向影響.因此，一方面，政府、保險(xiǎn)公司等機(jī)構(gòu)要加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民的保險(xiǎn)宣傳，通過(guò)知識(shí)講座、媒體宣傳等方式提高農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)與保險(xiǎn)意識(shí)，從而提高農(nóng)民參保程度.另一方面，各級(jí)政府應(yīng)制定合理的補(bǔ)貼制度，通過(guò)合理減輕農(nóng)民負(fù)擔(dān)，增加農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求.

第三，提高農(nóng)民受教育水平.受教育水平的提高對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率具有促進(jìn)作用.因此，短期來(lái)看，可通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)與保險(xiǎn)知識(shí)宣傳提高農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，以此刺激農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求.長(zhǎng)期來(lái)看，政府應(yīng)加強(qiáng)重視農(nóng)民教育，提高對(duì)農(nóng)村地區(qū)的教育投入，這能夠使農(nóng)民對(duì)風(fēng)險(xiǎn)與保險(xiǎn)有更深層次的理解，從而能擴(kuò)大農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的覆蓋程度，提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率.

第四，提高地區(qū)財(cái)政支農(nóng)水平.地方財(cái)政農(nóng)林水務(wù)支出對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率具有積極作用.因此，一方面應(yīng)增強(qiáng)財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)的支持程度，以此提高政府對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的重視，從而增加政府對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的投入.另一方面還應(yīng)規(guī)范財(cái)政支農(nóng)管理與流程，加強(qiáng)相應(yīng)法規(guī)建設(shè)，以保證支持資金科學(xué)合理，順暢到位.