農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響

李文會，周常春

（昆明理工大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)院，云南 昆明 650504）

農(nóng)業(yè)是我國經(jīng)濟發(fā)展中的重要組成部分。1978年以來，我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平顯著提升，為我國經(jīng)濟社會發(fā)展提供了有力支撐。新形勢下，自然風(fēng)險和市場風(fēng)險依然是阻礙農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素[1]。要著力解決農(nóng)業(yè)發(fā)展中面臨的風(fēng)險，穩(wěn)定和提升農(nóng)民收入，推進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展，重點要從提高農(nóng)戶預(yù)防風(fēng)險、農(nóng)業(yè)抵抗風(fēng)險的能力上發(fā)力。農(nóng)業(yè)保險能有效分散農(nóng)業(yè)面臨的自然風(fēng)險，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供一定的保障。自2007 年以來，國家逐步推行政策性農(nóng)業(yè)保險，為農(nóng)民和農(nóng)業(yè)提供了大量保障。根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部公布數(shù)據(jù)，2019 年農(nóng)業(yè)保險保費金額達到672.48 億元，為農(nóng)民提供保障金額達到38000億元。目前，我國農(nóng)業(yè)保險范圍基本得到全面開發(fā)，承保的農(nóng)作物品種也超過了200 多類。2018-2020年，完全成本保險試點持續(xù)進行，并取得一定成效，同時擴大收入保險試點，完善農(nóng)業(yè)保險發(fā)展體系。2019 年，在糧食主產(chǎn)省開展的農(nóng)業(yè)大災(zāi)保險試點范圍已至500個產(chǎn)糧大縣，將三大主糧作物保障水平進一步提高，保障范圍進一步擴大。2020 年中央一號文件強調(diào)“抓好農(nóng)業(yè)保險保費補貼政策落實，督促保險機構(gòu)及時足額理賠”，充分體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)保險的重要性。2020 年9 月28日，為緩解農(nóng)業(yè)大災(zāi)風(fēng)險對農(nóng)業(yè)的影響，中國農(nóng)業(yè)再保險股份有限公司創(chuàng)立?；诖?，研究農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響具有重要意義。目前，針對農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的研究不少，但從農(nóng)業(yè)保險角度系統(tǒng)分析農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的研究并不多見。因此，本文基于農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展水平，分析對農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響力度，有助于完善農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理機制，深化農(nóng)業(yè)保險的實踐探索，推動農(nóng)業(yè)穩(wěn)健發(fā)展。

一、理論基礎(chǔ)

（一）農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)民收入

多數(shù)學(xué)者認為，農(nóng)業(yè)保險的主要作用是穩(wěn)定或提高農(nóng)民收入。周穩(wěn)海、趙桂玲和尹成遠[2]利用2008-2012年面板數(shù)據(jù)，通過考慮災(zāi)前災(zāi)后的影響來分析農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的作用。研究結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)保險總效應(yīng)與農(nóng)民收入具有正相關(guān)關(guān)系，但作用力度有限。張小東、孫蓉[3]利用面板數(shù)據(jù)聚類分析思想，對我國各省份進行區(qū)域分析。結(jié)果表明：大部分省份的農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入都具有積極作用，但不同區(qū)域之間由于農(nóng)業(yè)支持政策不同，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的作用程度也有所不同。Tadesse,M.A.，Shiferaw， B.A.和 Erenstein[4]分析了抵抗小農(nóng)農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險的天氣指數(shù)保險，重點關(guān)注撒哈拉以南非洲地區(qū)，認為需要更多的經(jīng)驗證據(jù)說明保險應(yīng)該作為向小農(nóng)戶提供商業(yè)服務(wù)的一部分。唐德祥和周雪晴[5]運用省級面板數(shù)據(jù)，討論我國農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)民收入水平的潛在聯(lián)系，分析農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)民收入之間的協(xié)整關(guān)系、單向格蘭杰影響以及短期沖擊，結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)保險可以分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中面臨的意外事件，影響農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營的行為結(jié)果，進而使得農(nóng)民收入水平增加。樊豐和劉小春[6]運用面板模型等計量經(jīng)濟學(xué)方法，研究農(nóng)業(yè)保險是否能穩(wěn)定農(nóng)民收入，結(jié)果表明：保費密度提高會增加農(nóng)民收入的波動性，但是農(nóng)業(yè)保險的主要功能是穩(wěn)定農(nóng)民收入，使農(nóng)民遭受意外損失時能夠獲得經(jīng)濟補償。Fonta W M,Sanfo S,Kedir A M[7]研究表明：基于天氣指數(shù)的作物保險可以緩解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中遇到的不利氣候沖擊和自然災(zāi)害，改善農(nóng)民福利。趙將、張蕙杰和段志煌[8]通過對2018年美國新農(nóng)業(yè)法案動向的觀察和分析，認為美國農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理工具為農(nóng)民應(yīng)對農(nóng)產(chǎn)品市場價格和收入波動提供了有益保障，提高了對農(nóng)民的保護力度。我國結(jié)合國情，提出繼續(xù)堅持發(fā)展農(nóng)業(yè)保險，完善數(shù)據(jù)體系和運營系統(tǒng)等基礎(chǔ)工作，不斷完善農(nóng)戶利益補償機制和農(nóng)業(yè)支持保護制度。左斐和徐璋勇[9]利用1980-2019年國內(nèi)外相關(guān)文獻檢索結(jié)果，從農(nóng)作物保險對生產(chǎn)行為、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者收益和產(chǎn)量三方面進行梳理分析，基本結(jié)論為：農(nóng)作物保險影響產(chǎn)出是一個間接影響過程，且研究多針對成本保險，但其對產(chǎn)出影響較為有限等。彭小兵和朱江[10]結(jié)合農(nóng)村信貸，運用主體博弈理論，通過合作博弈shapley值分析，認為政府對農(nóng)業(yè)保險進行保費補貼、對農(nóng)戶提供優(yōu)惠政策可以保障農(nóng)民利益，降低農(nóng)民購買農(nóng)業(yè)保險的成本。Jrgensen S L,Termansen M,Pascual U[11]認為農(nóng)民購買保險的目的并不是為了提高收入，而是為了不遭受損失，過去遭受作物損失和土壤質(zhì)量較低的農(nóng)民更有可能購買農(nóng)業(yè)保險，如果農(nóng)民認為自己的經(jīng)驗足夠應(yīng)對自然風(fēng)險，且過去沒有因自然風(fēng)險遭受損失，他們就不太愿意購買農(nóng)業(yè)保險。

（二）農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟

學(xué)者普遍認為農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟具有正向影響。Muneepeerakul,C.P.[12]認為天氣指數(shù)保險由于其最低的道德風(fēng)險、較低的交易成本和迅速的補償，有望在受到惡劣天氣條件打擊時為農(nóng)民提供財務(wù)保障。Carter M R，Cheng L，Sarris A[13]認為農(nóng)業(yè)指數(shù)保險可以促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，助力農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。馬述忠、劉夢恒[14]利用中國2007-2012 年面板數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展不利于促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。農(nóng)業(yè)自然風(fēng)險越大，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展阻礙農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率提高的程度就越強烈，認為中國農(nóng)業(yè)保險市場存在扭曲，對農(nóng)業(yè)保險進行合理補貼，才能提高農(nóng)業(yè)保險保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的作用。Müller， Birgit， Johnson L，Kreuer D[15]指出農(nóng)業(yè)保險計劃影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營決策，如使用不當，可能會導(dǎo)致嚴重的經(jīng)濟后果。如果保險要成為減輕氣候變化影響的適當工具，就需要在制定保險時考慮到當?shù)厣鐣鷳B(tài)環(huán)境和現(xiàn)有的風(fēng)險應(yīng)對戰(zhàn)略，否則，就有可能造成長期的適應(yīng)不良結(jié)果，并破壞這些系統(tǒng)降低脆弱性的能力。鄭軍和汪運娣[16]以經(jīng)濟理論為基礎(chǔ)，分析我國東中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險不同發(fā)展現(xiàn)狀以及政府補貼情況，研究表明：經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)與當?shù)剞r(nóng)業(yè)保險發(fā)展相匹配，地方政府財政支出政策和實施會促進農(nóng)業(yè)保險業(yè)的需求，各個地區(qū)因補貼水平不一，保障狀況有差別，使得不同地區(qū)間農(nóng)民收入的差異化明顯。江生忠和張煜[17]運用聯(lián)立方程模型，構(gòu)建政府、金融機構(gòu)和農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營機構(gòu)的封閉三部門簡化凱恩斯宏觀經(jīng)濟模型，采用三階段最小二乘法研究了2007-2013年我國農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的助力效果，結(jié)果表明：政府補貼水平及有關(guān)農(nóng)業(yè)的投資都能對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)民消費產(chǎn)生正向影響作用，相比之下，農(nóng)業(yè)保險作用發(fā)揮相對不明顯。邵全權(quán)和郭夢瑩[1]基于新古典經(jīng)濟增長模型，運用2010-2016 年省級面板數(shù)據(jù)，分析發(fā)展農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的關(guān)系，結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)保險保費對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的最終影響取決于農(nóng)業(yè)保險基準出險概率、損失程度、市場勢力等因素，保費提高不利于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展，但是當農(nóng)業(yè)保險保費高于賠付時，上期保費和本期農(nóng)業(yè)保險賠付的提高會促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。蔡鍵和蘇柳方[18]通過構(gòu)建“經(jīng)營規(guī)模-農(nóng)業(yè)特性-農(nóng)業(yè)保險購買意愿”的理論框架和基于農(nóng)業(yè)保險購買決策的“成本-收益”數(shù)理分析，運用南方五省的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，實證驗證規(guī)?；?jīng)營對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險購買意愿的影響，結(jié)果表明：耕地規(guī)模和社會化服務(wù)規(guī)模的擴大能刺激農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險購買意愿，基于此，需進一步完善農(nóng)業(yè)保險市場以滿足農(nóng)戶需求。韓旭東、劉爽、王若男和鄭風(fēng)田[19]采用微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，分析農(nóng)業(yè)保險對不同類農(nóng)戶家庭經(jīng)營收入的作用，研究結(jié)果表明：農(nóng)戶家庭經(jīng)營收入和糧食作物收入受到農(nóng)業(yè)保險的正向影響，但難以保障經(jīng)濟作物收入。以上研究大多采用微觀數(shù)據(jù)、政策解讀、面板數(shù)據(jù)、時間序列、聚類分析等方法分析農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入或農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響，但在研究過程中沒有結(jié)合農(nóng)民收入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的關(guān)系進行分析。

基于以上梳理分析，農(nóng)業(yè)保險可以影響農(nóng)民的生產(chǎn)經(jīng)營決策，包括采用先進技術(shù)、改善農(nóng)民農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理理念、擴大生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模，從而提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。在未發(fā)生自然災(zāi)害的年份，產(chǎn)量提高使得農(nóng)產(chǎn)品加工市場業(yè)務(wù)增長，進而提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。但是對于農(nóng)民而言，更多是出售初級農(nóng)產(chǎn)品，而初級農(nóng)產(chǎn)品大部分缺乏彈性，因而產(chǎn)量提高并不一定能提升農(nóng)民收入。在發(fā)生自然災(zāi)害的年份，農(nóng)業(yè)保險通過發(fā)揮經(jīng)濟補償?shù)淖饔脕矸€(wěn)定農(nóng)民收入，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展提供穩(wěn)定的資本環(huán)境。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展又為農(nóng)業(yè)保險發(fā)展提供良好的經(jīng)營環(huán)境。農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的作用過程如圖1。

圖1 農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的作用過程

鑒于此，本文在研究中做出如下改進：第一，為保持數(shù)據(jù)一致性，本文采用2013 年以后的相關(guān)經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行分析；第二，農(nóng)業(yè)保險的衡量指標用人均保費與人均賠款之和[2]，充分考慮農(nóng)業(yè)保險的災(zāi)前效應(yīng)與災(zāi)后效應(yīng)，并在穩(wěn)健性分析時，核心解釋變量替換為農(nóng)業(yè)保險密度；第三，農(nóng)業(yè)保險可以直接影響農(nóng)民收入，進而影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，因此本文以農(nóng)民收入作為中介變量，分析農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的作用。

二 、數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來源說明與描述性統(tǒng)計

從2013 年起，國家統(tǒng)計局統(tǒng)計口徑發(fā)生變化，為保證數(shù)據(jù)的連貫性與統(tǒng)一性，本文選取了2013-2018年我國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于《中國保險年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國住戶調(diào)查年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）統(tǒng)計年鑒。相關(guān)的變量定義如表1所示。

表1 變量選擇及定義

被解釋變量選取農(nóng)民收入水平、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值[1][17][20]，本文采用《中國統(tǒng)計年鑒》中“農(nóng)村居民人均可支配收入”作為農(nóng)民收入水平的衡量指標。核心解釋變量為農(nóng)保發(fā)展水平，在以往的實證研究中，一般以保險深度或者保險密度衡量農(nóng)保發(fā)展水平[3][21][22][23][24]，也有以保險賠付率作為衡量指標。由于在災(zāi)前和災(zāi)后，農(nóng)業(yè)保險都能發(fā)揮其特有作用，因此，本文參考周穩(wěn)海、趙桂玲、尹成遠[2]的處理方法，采用人均保費與人均賠款之和衡量農(nóng)保發(fā)展水平。除核心變量外，本文選取了一些可能對農(nóng)民收入產(chǎn)生影響的變量作為控制變量（CV），控制變量包含人均農(nóng)作物播種面積（衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)?；潭龋?、成災(zāi)率（衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)營面臨的自然風(fēng)險程度）、農(nóng)村居民人均受教育年限（衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的人力資本）、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平（衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的平均機械化水平）。同時，本文對部分指標進行對數(shù)化處理，消除變量單位對變量之間的影響，同時減少異方差。各個變量的描述性統(tǒng)計見表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

（二）模型設(shè)定

1.靜態(tài)面板模型。首先，考慮本文研究涉及不同截面和時間序列數(shù)據(jù)，因此采用面板數(shù)據(jù)模型。其中建立靜態(tài)面板數(shù)據(jù)如下：

其中，αi、εt分別代表模型中個體固定效應(yīng)和時點固定效應(yīng)。i 表示31 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市），區(qū)間為1～31，t 表示時間，區(qū)間為2013-2018年。

2.動態(tài)面板模型。考慮面板數(shù)據(jù)可能存在被解釋變量滯后項對其本身的動態(tài)影響，且系統(tǒng)GMM估計效率高于差分GMM，因此本文采用系統(tǒng)GMM建立動態(tài)面板模型進行估計分析，其基本表達形式為：

其中，L. Lnincomei,t和L. LnGDPi,t分別表示被解釋變量Lnincomei,t和LnGDPi,t的滯后項。

3.中介效應(yīng)模型。前文分析得出，農(nóng)業(yè)保險會促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展，而農(nóng)民收入會影響農(nóng)業(yè)經(jīng)營者購買農(nóng)業(yè)保險，因此農(nóng)業(yè)保險可通過穩(wěn)定農(nóng)民收入間接提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。本文通過設(shè)定中介效應(yīng)模型分析農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的直接影響以及農(nóng)業(yè)保險通過農(nóng)民收入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的間接影響。中介效應(yīng)模型表示形式如下：

式（3）反映農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的總效應(yīng)，式（4）反映農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的作用，式（5）反映農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響，式（6）反映農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)保險的交互項對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響。CV表示控制變量，和上文一致。

三、實證檢驗與結(jié)果分析

（一）基準模型分析

靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型分析結(jié)果見表3，包括OLS模型、固定效應(yīng)模型以及隨機效應(yīng)模型。

表3 靜態(tài)面板模型回歸結(jié)果

模型（1）是農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)民收入的靜態(tài)回歸結(jié)果，模型（2）是農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的靜態(tài)回歸結(jié)果。從結(jié)果可以看出靜態(tài)模型擬合度都較好。其中OLS模型沒有考慮到個體異質(zhì)性，不能較好的反映出現(xiàn)實情況。通過hausman檢驗，得出的結(jié)果P 值小于1%，因此拒絕原假設(shè)，在靜態(tài)面板模型中，本文采用固定效應(yīng)模型更合理。通過固定效應(yīng)模型的結(jié)果可以看出，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平每增加1%，農(nóng)民收入將平均增長0.25%，說明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)民收入有促進作用。農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平每增加1%，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟將平均增長0.16%，說明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平能夠使農(nóng)業(yè)經(jīng)濟得到一定的提升。但是，農(nóng)業(yè)保險雖然能降低農(nóng)民在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中遇到的風(fēng)險，但其本質(zhì)是保障其收入不受意外事件產(chǎn)生巨大波動。在該靜態(tài)面板模型的分析結(jié)果中，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的影響有限。因此，本文考慮到農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平、農(nóng)民收入以及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可能會與其滯后項相關(guān)，同時存在反向因果關(guān)系，模型本身使用的控制變量也不能涵蓋所有的影響因素，因而可能導(dǎo)致內(nèi)生性。為緩解這個問題，本文嘗試采用動態(tài)面板模型繼續(xù)對數(shù)據(jù)進行回歸分析。

（二）動態(tài)面板模型分析

動態(tài)面板模型分析結(jié)果見表4。其中，模型（3）是農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)民收入的分析結(jié)果，模型4是農(nóng)保發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的分析結(jié)果。通過考慮控制變量的系統(tǒng)GMM 分析結(jié)果可知，系統(tǒng)GMM 模型的顯著性較好。在AR 檢驗結(jié)果中，AR在10%的顯著水平下接受原假設(shè)，即面板數(shù)據(jù)不存在二階序列自相關(guān)，且Sargan 檢驗的P 值為0.263和0.219。

1.農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平與農(nóng)民收入。從表4模型（3）結(jié)果可以看出，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)民收入的積極作用在1%水平下非常顯著，只考慮解釋變量相關(guān)系數(shù)0.01顯著大于考慮控制變量的相關(guān)系數(shù)0.009，說明系統(tǒng)GMM模型有效地考慮了控制變量對被解釋變量的影響。在增加了控制變量的模型中，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平每增加1%，農(nóng)民收入將增長0.009%，說明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展能對農(nóng)民收入產(chǎn)生正向影響，雖然顯著性較好，但是影響并不是很大，這也從另一方面說明了農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入具有穩(wěn)定作用，并不是增收作用。正如中國人民財產(chǎn)保險股份有限公司原副總裁王和在《中國金融》“70 年70 人特別談”專欄中所講：“農(nóng)業(yè)保險的功能是穩(wěn)定人們的預(yù)期，讓人們生活更美好。”人均農(nóng)作物播種面積、成災(zāi)率、農(nóng)村居民人均受教育年限、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平等變量對農(nóng)民收入都具有顯著影響。其中，成災(zāi)率與農(nóng)民收入為負相關(guān)關(guān)系。人均農(nóng)作物播種面積每增加1%，農(nóng)民收入將增長0.013%，說明人均農(nóng)作物播種面積的增加，有利于實現(xiàn)規(guī)模化生產(chǎn)，進而促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，提升農(nóng)民收入。農(nóng)村居民人均受教育年限每增加1%，農(nóng)民收入將增長0.034%。我國農(nóng)業(yè)經(jīng)營現(xiàn)狀是小農(nóng)戶分散經(jīng)營。知識能力可以促進小農(nóng)戶經(jīng)營農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。因此農(nóng)民的教育水平越高，越有利于農(nóng)業(yè)整體發(fā)展水平提升。截至2020 年，被評選為“全國十佳農(nóng)民”的群體中，?？扑揭陨系募s占62%。然而根據(jù)《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》，2009 年全國鄉(xiāng)村人口受教育平均年限為7.36 年，2018 年為7.8 年，比2009 年增長約6%，依然沒有達到九年義務(wù)教育的基礎(chǔ)年限。

表4 動態(tài)面板模型的回歸結(jié)果

2.農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟。從表4模型（4）結(jié)果可以看出，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的促進作用在1%水平下非常顯著，且控制變量的加入同樣有效剔除了控制變量對被解釋變量的影響。在增加了控制變量的GMM 模型中，農(nóng)保發(fā)展水平每增加1%，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟將增加0.014%，說明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟具有促進作用。其中，人均農(nóng)作物播種面積、農(nóng)村居民人均受教育年限和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平均與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟呈正相關(guān)關(guān)系。提高農(nóng)民的受教育水平能為農(nóng)業(yè)高效發(fā)展提供持久能源。根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部統(tǒng)計，日本、韓國、美國、荷蘭和法國的農(nóng)民普遍達到了高中或大專學(xué)歷。

以上實證分析結(jié)果表明，被解釋變量與其自身的滯后項和核心解釋變量也高度顯著，且正相關(guān)，這說明農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟都具有積極影響。農(nóng)業(yè)保險可穩(wěn)定農(nóng)民收入，以減少未來收入的巨大波動，同時促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟穩(wěn)定提升，全力推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

（三）中介效應(yīng)模型分析

運用LM 檢驗和hausman 檢驗，對混合回歸模型、隨機效應(yīng)模型以及固定效應(yīng)模型進行比較發(fā)現(xiàn)，固定模型最為恰當。表5是農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟檢驗結(jié)果。表6是農(nóng)民收入中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。

模型（5）顯示，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟有顯著正向影響，農(nóng)民收入增加1%，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長0.163%，其中東部農(nóng)民收入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響最大，為0.186%，超過全國水平。中部農(nóng)民收入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響最小。這說明農(nóng)民收入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的促進作用具有區(qū)域性差異，東部最高，西部次之，中部最低。模型（6）顯示農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)民收入具有顯著正相關(guān)，其中東部和西部的農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的促進作用接近，中部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的促進作用最大。模型（7）顯示，在加入農(nóng)業(yè)保險之后，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響下降，由0.163%下降為0.127%。農(nóng)民收入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟關(guān)系顯著，分區(qū)域模型中回歸系數(shù)同樣具有顯著性。這反映了在全國以及中、東、西各區(qū)域中，農(nóng)民收入都具有中介效應(yīng)。其中，西部地區(qū)農(nóng)民收入的中介效應(yīng)最高，說明西部地區(qū)通過提升農(nóng)民收入，可以明顯提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展。農(nóng)民收入提升1%，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟就會提升0.391%。中部和東部地區(qū)分別提升0.337%和0.251%。農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響也具有區(qū)域差異性。控制變量中，中部地區(qū)的人均播種面積對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響最大，中部地區(qū)人均播種面積每增加1%，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟就會提升1.140%，東部和西部地區(qū)幾乎相同，分別為0.503%和0.508%。成災(zāi)率對全國以及中、東、西各區(qū)域的影響均具有顯著性，且均為反向影響，與現(xiàn)實相符。農(nóng)村人均教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響不顯著，原因可能在于教育回報期限較長，短時間內(nèi)促進作用不顯著。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平在全國以及中、東、西各區(qū)域的作用均具有顯著性，西部地區(qū)最為明顯，東部次之。

表6為農(nóng)民收入中介效應(yīng)的檢驗。農(nóng)民收入的中介效應(yīng)在全國以及中、東、西各區(qū)域均通過了顯著性檢驗，農(nóng)民收入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的促進作用在各個區(qū)域間差異不大，其中西部地區(qū)略高于中部和東部?？刂谱兞匡@著性與表5 結(jié)果非常接近。因此，該中介效應(yīng)模型結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的回歸結(jié)果

表6 農(nóng)民收入中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了進一步檢驗上述動態(tài)面板數(shù)據(jù)分析結(jié)果的穩(wěn)健性以及不同區(qū)域可能存在的差異性，本文采用替換核心解釋變量和分地區(qū)的方法進行驗證。保險深度受GDP 影響，在衡量保險發(fā)展水平時會產(chǎn)生“失靈”和偏差[25]。相對于保險深度，保險密度更能反映對農(nóng)業(yè)發(fā)展的保護程度。故用農(nóng)業(yè)保險密度替代原核心解釋變量，其他變量維持不變。穩(wěn)健性檢驗分析結(jié)果見表7。對比分析表明用不同的指標衡量的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的作用結(jié)果一致，顯著性也未發(fā)生改變，核心解釋變量的回歸系數(shù)變化很小，分別為0.008和0.013。在AR 檢驗結(jié)果中，AR 在10%顯著水平下接受原假設(shè)，且Sargan檢驗的P值為0.468和0.211。

表7 替換核心解釋變量的回歸結(jié)果

從表8可以看出，不同區(qū)域之間雖然存在一定差異，但是總體影響方向相同。其中中部地區(qū)核心解釋變量的回歸系數(shù)0.055和0.117，均高于中部和西部地區(qū)，原因在于中部地區(qū)均是農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)地位和發(fā)展水平較好，政府農(nóng)業(yè)保險政策更為完善，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平也比其他地區(qū)更高，提供的風(fēng)險保障程度更好，因此其對農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響較大。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平提升1%，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟將會提升0.12%。由此可見，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響關(guān)系具有穩(wěn)健性、可靠性，同時也驗證了本文建立的理論分析框架是合理的。

表8 分區(qū)域回歸結(jié)果

四、結(jié)論與啟示

基于以上分析，可以得出如下結(jié)論：第一，在靜態(tài)面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型中，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響關(guān)系顯著，回歸系數(shù)為0.255和0.160。在動態(tài)面板模型中，對應(yīng)的回歸系數(shù)不高，分別為0.009和0.014，但都反映了農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的積極影響。考慮被解釋變量的滯后項，使模型更合理，更貼合現(xiàn)實情況。第二，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入促進效果不明顯，作用力度較小，更多是穩(wěn)定農(nóng)民收入。就保險本身的特點而言，保險最重要的功能是分散風(fēng)險，保障人們對收入的預(yù)期，減少因意外事件導(dǎo)致的收入波動性。因此，農(nóng)業(yè)保險是農(nóng)民收入穩(wěn)定的保障[26]。第三，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響具有省際差異性。其中中部地區(qū)影響最為明顯，中部地區(qū)均為農(nóng)業(yè)大省，其農(nóng)業(yè)保險政策較為完善，保障范圍較廣，功能作用發(fā)揮顯著。第四，以農(nóng)民收入作為中介變量，分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響下降，由0.163%下降為0.127%。因此農(nóng)民收入作為模型的中介變量是合理的。其中，西部地區(qū)農(nóng)民收入的中介效應(yīng)最高，說明西部地區(qū)通過提升農(nóng)民收入，可以更明顯地提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展?？刂谱兞繉r(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響也具有區(qū)域差異性。中部地區(qū)人均播種面積對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響最大，人均播種面積每增加1%，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟就會提升1.140%。成災(zāi)率對全國以及中、東、西各地區(qū)的影響均具有顯著性，且均為反向影響，與現(xiàn)實相符。農(nóng)村人均教育水平對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響不顯著，原因可能在于教育回報期限較長，短時間內(nèi)促進作用不顯著。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平在全國以及中、東、西各地區(qū)的作用均具有顯著性，西部地區(qū)最為明顯，東部次之。

根據(jù)以上分析結(jié)果可得到如下啟示：第一，農(nóng)業(yè)保險雖然不能有效提升農(nóng)民收入，但是對穩(wěn)定收入具有重要作用，因此，為促進我國農(nóng)業(yè)的穩(wěn)定、持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展，政府應(yīng)充分關(guān)注農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展方向與水平，并繼續(xù)加以指導(dǎo)，輔以政策支持。第二，農(nóng)業(yè)的規(guī)?；l(fā)展是今后我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向之一。隨著我國城鎮(zhèn)化進程推進，加快發(fā)展新型的農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體可以有效解決農(nóng)村勞動力流失問題。第三，農(nóng)民的受教育水平提高可以為農(nóng)業(yè)經(jīng)營提供科學(xué)指導(dǎo)，促進農(nóng)民收入水平提高。第四，隨著農(nóng)業(yè)規(guī)模化發(fā)展，新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體不斷涌現(xiàn)，其促進我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的作用也會日益明顯。第五，農(nóng)業(yè)保險通過穩(wěn)定農(nóng)民收入，對提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展具有不可替代的作用。