廣東省農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)水稻產(chǎn)出的影響分析

摘 要 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)利用風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)和風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的機(jī)制來(lái)減輕農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)在遭遇不利狀況后的損失，保障農(nóng)戶(hù)利益。為分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)水稻產(chǎn)量的影響，基于廣東省1 005份水稻農(nóng)戶(hù)微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，利用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型和平均處理效應(yīng)展開(kāi)研究。結(jié)果表明：1）農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)水稻產(chǎn)量有顯著正向促進(jìn)作用;2）種植面積、教育程度、家庭固定資產(chǎn)總價(jià)值、是否為村干部與農(nóng)戶(hù)參保意愿顯著正相關(guān);3）每667 m2家庭勞動(dòng)力投入、化肥投入和農(nóng)地流入顯著降低農(nóng)戶(hù)的參保意愿;4）農(nóng)藥投入、水稻種植面積和農(nóng)地流入顯著正向影響已投保組和未投保組水稻產(chǎn)量，教育程度顯著負(fù)向影響兩組的產(chǎn)量;5）勞動(dòng)服務(wù)投入和性別顯著正向影響已投保組產(chǎn)量，農(nóng)機(jī)服務(wù)投入和種子支出顯著正向促進(jìn)未投保組產(chǎn)量。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn);水稻產(chǎn)出;農(nóng)業(yè)生產(chǎn);內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型;廣東省

中圖分類(lèi)號(hào)：F840.66;S511 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2022.17.012

2022年中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)了我國(guó)糧食安全問(wèn)題，要求全力抓好糧食生產(chǎn)和重要農(nóng)產(chǎn)品供給，積極發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，保障好農(nóng)民種糧收益。水稻作為我國(guó)最主要的糧食作物之一，其生產(chǎn)穩(wěn)定程度對(duì)我國(guó)糧食安全有著重大的影響力。

近些年來(lái)氣候變化加劇，極端天氣常發(fā)，水稻生產(chǎn)資料價(jià)格波動(dòng)上升，水稻生產(chǎn)面臨更多不確定性因素。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠分擔(dān)農(nóng)戶(hù)水稻種植的風(fēng)險(xiǎn)，減輕農(nóng)戶(hù)損失，能夠在一定程度上促進(jìn)我國(guó)水稻生產(chǎn)持續(xù)發(fā)展。

鑒于此，本研究利用課題組收集的1 005份廣東省水稻生產(chǎn)情況的稻農(nóng)微觀數(shù)據(jù)，以CD生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)水稻產(chǎn)量的影響，并根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)提出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展建議。

1? 文獻(xiàn)綜述

經(jīng)過(guò)文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的研究方向相差較大。1）國(guó)外現(xiàn)有研究主要關(guān)注不同指標(biāo)體系下農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的作用，Shi等發(fā)現(xiàn)復(fù)合指數(shù)天氣保險(xiǎn)能顯著降低作物產(chǎn)出風(fēng)險(xiǎn)[1]。Valverde-Arias等設(shè)計(jì)以植被指數(shù)為基礎(chǔ)的保險(xiǎn)指標(biāo)體系來(lái)探測(cè)旱災(zāi)和水災(zāi)對(duì)水稻生產(chǎn)的影響[2]。Benami等提出針對(duì)遙感和建模領(lǐng)域監(jiān)測(cè)水稻生產(chǎn)不利因素的指數(shù)評(píng)估經(jīng)濟(jì)框架[3]。2）國(guó)內(nèi)研究主要分為3個(gè)方向：①農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)參保的影響因素。于鑫鑫等發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)以保險(xiǎn)認(rèn)知為中介影響農(nóng)戶(hù)的保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)意愿[4]。鄭沃林等結(jié)合氣候數(shù)據(jù)和農(nóng)戶(hù)微觀數(shù)據(jù)得出前期產(chǎn)量損失程度與生產(chǎn)型農(nóng)戶(hù)當(dāng)期購(gòu)買(mǎi)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的意愿正相關(guān)[5]。蔡鍵等指出耕地和服務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大會(huì)強(qiáng)化農(nóng)戶(hù)購(gòu)買(mǎi)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的意愿[6]。②農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的應(yīng)用對(duì)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)行為及效果的影響。李棠等發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)采納農(nóng)業(yè)相關(guān)技術(shù)決策有正向促進(jìn)作用[7]。任天馳等得出農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)效率在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平的影響下呈現(xiàn)“倒U型”變化[8]。劉飛等指出人均種植面積和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出呈正相關(guān)[9]。丁宇剛等發(fā)現(xiàn)在道德風(fēng)險(xiǎn)影響較小的條件下，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以減弱自然災(zāi)害帶來(lái)的負(fù)面影響[10]。③農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響。有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠刺激農(nóng)戶(hù)增加要素投入和優(yōu)化生產(chǎn)要素配置來(lái)提升農(nóng)戶(hù)收入[11]，但正向作用影響只發(fā)生在短期，長(zhǎng)期將呈現(xiàn)反效果[12]。另外，張東玲等指出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠增強(qiáng)農(nóng)戶(hù)家庭經(jīng)濟(jì)韌性，影響效果邊際遞減[13]。金紹榮等發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)以提高全要素生產(chǎn)率為中介來(lái)助力農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[14]。

可見(jiàn)，現(xiàn)有研究主要關(guān)注農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的購(gòu)買(mǎi)意愿、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品的作用機(jī)制等，關(guān)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)水稻產(chǎn)量的影響的研究較少。

2? 數(shù)據(jù)來(lái)源、變量說(shuō)明及模型構(gòu)建

2.1? 數(shù)據(jù)來(lái)源

2021年7月，課題組對(duì)廣東省2020年水稻生產(chǎn)情況進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，共涉及13個(gè)地級(jí)市19個(gè)縣，并從每個(gè)縣隨機(jī)抽取2個(gè)行政村進(jìn)行調(diào)查，一共調(diào)查38個(gè)行政村。

此次調(diào)研主要收集了稻農(nóng)的戶(hù)主特征、家庭經(jīng)營(yíng)特征、2020年水稻生產(chǎn)投入產(chǎn)出情況、環(huán)境感知4個(gè)方面的指標(biāo)數(shù)據(jù)。實(shí)地調(diào)研采用一對(duì)一問(wèn)卷調(diào)查及對(duì)話訪談方法，調(diào)研共回收有效問(wèn)卷1 005份，其中參與水稻農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的稻農(nóng)占總樣本的53.3%。

2.2? 變量說(shuō)明

因變量為農(nóng)戶(hù)2020年水稻總產(chǎn)量，核心變量為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)情況，其他自變量分為水稻投入、經(jīng)營(yíng)特征、環(huán)境感知3類(lèi)。1）水稻投入。包括種子費(fèi)用、化肥費(fèi)用、農(nóng)藥費(fèi)用、勞動(dòng)服務(wù)費(fèi)用、機(jī)器服務(wù)費(fèi)用。其中，勞動(dòng)服務(wù)費(fèi)用表示雇傭勞動(dòng)力的費(fèi)用，主要發(fā)生在耕整、除草、施肥、打藥、插秧、拋秧等環(huán)節(jié)。機(jī)器服務(wù)費(fèi)用主要指機(jī)器耕整、機(jī)器插秧、無(wú)人機(jī)噴藥、機(jī)器收割、稻谷運(yùn)輸?shù)确?wù)中產(chǎn)生的支出。2）經(jīng)營(yíng)特征。包括是否有農(nóng)地流入、水稻種植面積、家庭農(nóng)用固定資產(chǎn)總價(jià)值、每667 m2家庭勞動(dòng)力投入。其中，家庭農(nóng)用固定資產(chǎn)總價(jià)值指耕整機(jī)、電動(dòng)打藥機(jī)、拖拉機(jī)、插秧機(jī)、收割機(jī)等農(nóng)用機(jī)械設(shè)備的價(jià)值。3）環(huán)境感知。以農(nóng)戶(hù)是否感知其水稻生產(chǎn)行為會(huì)影響當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境來(lái)衡量。另外，考慮到農(nóng)戶(hù)的異質(zhì)性對(duì)產(chǎn)量的影響，本文加入了性別、年齡、教育程度、是否為村干部等作為控制變量。

為更好地區(qū)分已投保者和未投保者的樣本特征，對(duì)變量進(jìn)行分樣本描述統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1所示?？梢钥闯?，除了在每667 m2家庭勞動(dòng)力投入上，已投保者的均值比未投保者的低外，其他變量的均值都是已投保者更大，表明樣本中存在異質(zhì)性，使用OLS模型將會(huì)產(chǎn)生偏誤，生成有偏估計(jì)，故本文選取內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行分析來(lái)消除此問(wèn)題。

2.3? 模型構(gòu)建

因?qū)嶋H調(diào)查的是已完成投保相關(guān)決策的樣本，而已完成投保的稻農(nóng)與未投保的稻農(nóng)存在自身特征的異質(zhì)性而導(dǎo)致“自選擇”問(wèn)題，且存在同時(shí)對(duì)農(nóng)戶(hù)參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和水稻產(chǎn)量造成影響的不可觀測(cè)變量，若不對(duì)上述兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行處理將會(huì)導(dǎo)致選擇偏差和內(nèi)生性問(wèn)題，使得估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤，形成有偏估計(jì)。因此，本研究選擇內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型解決不可觀測(cè)變量的選擇偏差問(wèn)題。參照已有學(xué)者的做法[15]，具體模型構(gòu)建如下。

2.3.1? 內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型

以CD生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，以農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)，水稻的五種投入要素為解釋變量，再添加農(nóng)戶(hù)特征等控制變量，稻農(nóng)的水稻產(chǎn)出可以表示為一系列可觀測(cè)變量的函數(shù)：

式中：Yi為水稻的產(chǎn)出變量;Xmi為水稻的投入要素;Ii是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)決策變量，取值為1表示農(nóng)戶(hù)已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，反之為0;Rqi是農(nóng)戶(hù)特征控制變量，[ei]是產(chǎn)出決定方程的殘差項(xiàng)目，[βi]是待估變量向量，[Zi]是可觀測(cè)非隨機(jī)向量μi是保險(xiǎn)決策方程的誤差項(xiàng)。

內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型能夠解決因樣本自選擇問(wèn)題帶來(lái)的有偏估計(jì)問(wèn)題，并通過(guò)構(gòu)建反事實(shí)估計(jì)平均處理效應(yīng)來(lái)解決無(wú)法觀測(cè)到已投保農(nóng)戶(hù)在不投保時(shí)候的生產(chǎn)情況，能夠更好地探究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)水稻產(chǎn)出的影響。

針對(duì)稻農(nóng)參與了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和未參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的情況下分別構(gòu)建兩者的水稻產(chǎn)出決定方程：

模型利用完全信息極大似然法（FIML）同時(shí)估計(jì)決策方程（2）與結(jié)果方程（3）和（4）。

2.3.2? 平均處理效應(yīng)的估計(jì)

在以上框架的基礎(chǔ)上，可以估計(jì)稻農(nóng)進(jìn)行投保和不進(jìn)行投保下的水稻產(chǎn)量的條件期望，其中j=1，k=2分別表示在樣本稻農(nóng)中的實(shí)際產(chǎn)量期望值;j=2，k=2表示反事實(shí)處理下的水稻產(chǎn)量條件期望。

得出二者在實(shí)際和反事實(shí)條件下的水稻產(chǎn)出條件期望后，通過(guò)比較可以分析得出處理組（ATT）和對(duì)照組（ATU）的平均處理效應(yīng)。

3? 結(jié)果與分析

3.1? 內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型的估計(jì)結(jié)果

內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型結(jié)果如表2所示。其中，σN為負(fù)且在10%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明對(duì)于未投保稻農(nóng)存在選擇性偏差，聯(lián)立獨(dú)立似然比也通過(guò)了1%統(tǒng)計(jì)水平的顯著性檢驗(yàn)，證明了使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行分析的合理性。

3.1.1? 選擇模型的結(jié)果解釋

本文設(shè)置是否為村干部、每667 m2家庭勞動(dòng)力投入、家庭農(nóng)用固定資產(chǎn)總價(jià)值作為選擇工具變量，結(jié)果顯示是否為村干部和家庭農(nóng)用固定資產(chǎn)總價(jià)值在5%的水平通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，每667 m2家庭勞動(dòng)力投入在1%的水平通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，三者都是有效的選擇工具變量。最后本文發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶(hù)的投保決策受以下因素的影響。

1）農(nóng)地流轉(zhuǎn)與參保可能性顯著負(fù)相關(guān)，這與盧子曦等得出的結(jié)論相反[15]，原因可能有：①在實(shí)地調(diào)研當(dāng)中了解到許多農(nóng)戶(hù)的農(nóng)地流入來(lái)源都是同村的村民，該村民不種了就免費(fèi)給別人經(jīng)營(yíng)，一般在此種情況下很少收取租金，都是使用的口頭合同。沒(méi)有農(nóng)地租金的約束，農(nóng)戶(hù)的經(jīng)營(yíng)成本相對(duì)變少，對(duì)種植損失的規(guī)避程度也就沒(méi)那么高，投保意愿就沒(méi)那么強(qiáng)烈。②稻農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的認(rèn)知較少，實(shí)地調(diào)研時(shí)，向農(nóng)戶(hù)詢(xún)問(wèn)五個(gè)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)相關(guān)的問(wèn)題（水稻種植保險(xiǎn)的保額是800元/667 m2，水稻種植保險(xiǎn)的保費(fèi)承擔(dān)比例是農(nóng)戶(hù)自負(fù)20%，政府補(bǔ)貼80%，水稻種植保險(xiǎn)期限以一造（一個(gè)生長(zhǎng)周期）為一個(gè)投保周期，人為因素故意造成的損失不在賠付范圍內(nèi)，水稻保險(xiǎn)采用現(xiàn)場(chǎng)定損方式），每個(gè)問(wèn)題答對(duì)記1分，調(diào)查結(jié)果顯示樣本平均得分1.19，可以看出農(nóng)戶(hù)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的知識(shí)極為欠缺，常懷有保險(xiǎn)類(lèi)產(chǎn)品保費(fèi)高的刻板印象，擔(dān)心保險(xiǎn)會(huì)造成成本擠占，不愿意去投保。

2）種植面積和教育程度都與投保需求有著顯著的正相關(guān)關(guān)系，這與前人研究的結(jié)論相一致[17-18];化肥投入與投保需求呈顯著負(fù)相關(guān)，可能原因是農(nóng)戶(hù)增加化肥的投放量能夠提高他們的期望產(chǎn)量，削弱了減產(chǎn)顧慮，降低了投保的意愿。

3）戶(hù)主的村干部身份在5%的水平上顯著增加農(nóng)戶(hù)的投保意愿。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是政策型保險(xiǎn)，保險(xiǎn)相關(guān)的信息傳達(dá)一般會(huì)首先到達(dá)村政府，在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，部分樣本的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是由村干部協(xié)助購(gòu)買(mǎi)，村干部對(duì)保險(xiǎn)的認(rèn)知較其他村民要高，了解農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)、保額、作用等信息，使得村干部會(huì)更傾向于投保。

4）每667 m2家庭勞動(dòng)力投入在1%的水平上與投保決策顯著負(fù)相關(guān)，意味著當(dāng)每667 m2家庭勞動(dòng)力投入減少時(shí)，農(nóng)戶(hù)投保可能性增加。我國(guó)農(nóng)業(yè)目前的經(jīng)營(yíng)主體和基礎(chǔ)是家庭經(jīng)營(yíng)，家庭中參與農(nóng)業(yè)的人數(shù)與耕地面積之間的關(guān)系影響著農(nóng)戶(hù)的經(jīng)營(yíng)態(tài)度，人多地少時(shí)，農(nóng)戶(hù)的心理承受能力高，投保規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的意愿低，人少地多時(shí)，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)可能會(huì)出現(xiàn)力不從心的情況，此時(shí)投保進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)的意愿就會(huì)升高。

5）家庭農(nóng)用固定資產(chǎn)總價(jià)值在1%的水平上顯著正向促進(jìn)農(nóng)戶(hù)參保的可能性，機(jī)器固定資產(chǎn)的價(jià)格昂貴，且機(jī)器的成本回收是分散在一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)間維度，農(nóng)戶(hù)通過(guò)每期種植分擔(dān)機(jī)器成本及利潤(rùn)積累來(lái)抵消購(gòu)買(mǎi)成本，所以對(duì)于回收機(jī)器價(jià)值來(lái)說(shuō)每期的生產(chǎn)成果至關(guān)重要。而水稻保險(xiǎn)能夠分擔(dān)因不可抗力因素給農(nóng)戶(hù)造成的損失，因此家庭農(nóng)用固定資產(chǎn)總值越高，稻農(nóng)參保的意愿更高。

3.1.2? 水稻生產(chǎn)效率決定方程的結(jié)果解釋

對(duì)比已投保水稻保險(xiǎn)（A組）和未投保水稻保險(xiǎn)稻農(nóng)（B組）的水稻產(chǎn)出決定方程，發(fā)現(xiàn)對(duì)于相同的解釋變量，兩個(gè)方程得到不同的回歸系數(shù)和顯著性水平，說(shuō)明了簡(jiǎn)單OLS回歸模型的缺陷，進(jìn)一步表明使用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型的必要性，具體結(jié)果分析如下。

1）在水稻投入方面。農(nóng)藥投入都在1%的水平上與AB兩組的水稻產(chǎn)量顯著正相關(guān)，且對(duì)A組的增產(chǎn)作用更強(qiáng);勞動(dòng)服務(wù)費(fèi)用在5%的水平上與A組水稻產(chǎn)出正相關(guān)，但對(duì)B組無(wú)影響;機(jī)器服務(wù)投入和種子費(fèi)用分別在1%和5%的水平上顯著促進(jìn)B組產(chǎn)出增加，但對(duì)A組無(wú)顯著影響。

2）農(nóng)地流轉(zhuǎn)在1%的水平上都與A組和B組的水稻產(chǎn)出正相關(guān)，對(duì)A組的增產(chǎn)作用更強(qiáng)，樣本中僅有40.6%的農(nóng)戶(hù)有農(nóng)地流轉(zhuǎn)，表明可以進(jìn)一步推動(dòng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)來(lái)提高水稻總產(chǎn)量;水稻面積與A、B兩組的產(chǎn)出都呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，水稻面積增加可以提高田間管理的效率，增加產(chǎn)出。

3）戶(hù)主的教育程度對(duì)AB兩組的水稻產(chǎn)出有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這與李亞娟等[19]的研究發(fā)現(xiàn)相一致，其原因是教育程度越高的農(nóng)戶(hù)會(huì)轉(zhuǎn)向非農(nóng)就業(yè)，減少了水稻生產(chǎn)的勞動(dòng)力投入，降低了水稻產(chǎn)出。

3.2? 兩種情境下的平均處理效應(yīng)估計(jì)

為深入探究水稻生產(chǎn)保險(xiǎn)對(duì)水稻產(chǎn)出的影響，通過(guò)消除樣本選擇偏差后計(jì)算已投保者和未投保者在兩種“反事實(shí)”情境下的收入（見(jiàn)表3），測(cè)算得出ATT=0.257，在10%的水平上顯著;ATU=1.316，在5%的水平上顯著，表明參加水稻保險(xiǎn)能夠顯著提高水稻產(chǎn)出。

4? 結(jié)語(yǔ)

研究結(jié)果表明，1）農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)水稻產(chǎn)出有顯著正向促進(jìn)作用。2）水稻種植面積、教育程度、家庭農(nóng)用固定資產(chǎn)總價(jià)值和村干部與否對(duì)農(nóng)戶(hù)參?？赡苄猿曙@著正相關(guān)，每667 m2家庭勞動(dòng)力投入、化肥投入和農(nóng)地流入與農(nóng)戶(hù)參保意愿顯著負(fù)相關(guān)。3）農(nóng)藥投入、水稻種植面積和農(nóng)地流入都能顯著正向影響已投保農(nóng)戶(hù)和未投保農(nóng)戶(hù)水稻產(chǎn)量，教育程度顯著負(fù)向影響兩個(gè)組別的水稻產(chǎn)量。4）勞動(dòng)服務(wù)投入、性別正向促進(jìn)已投保組的產(chǎn)量，機(jī)器服務(wù)費(fèi)用、種子費(fèi)用正向促進(jìn)未投保組的產(chǎn)量。

結(jié)合廣東省水稻農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展情況和研究結(jié)果，在此對(duì)水稻農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)提出以下3個(gè)建議。1）加強(qiáng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)知識(shí)宣傳。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)屬于金融產(chǎn)品的一種，農(nóng)民對(duì)于金融相關(guān)的知識(shí)認(rèn)知普遍不足，因此適當(dāng)增加農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的宣傳是必要的措施，并且，可以利用農(nóng)村群體的鄰里效應(yīng)，加速農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)知識(shí)的傳播。2）增加財(cái)政投入以擴(kuò)大農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)覆蓋面。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為我國(guó)解決“三農(nóng)”問(wèn)題的政策工具，與糧食最低收購(gòu)價(jià)，國(guó)家儲(chǔ)備糧等政策一樣，都需要政府作為行為主體，投入財(cái)政資金來(lái)進(jìn)行。樣本數(shù)據(jù)顯示53.3%的樣本稻農(nóng)已經(jīng)參與水稻生產(chǎn)保險(xiǎn)，仍有近半稻農(nóng)未參保，而根據(jù)本文發(fā)現(xiàn)的ATU處理效應(yīng)顯示未參保農(nóng)戶(hù)參與之后的預(yù)期產(chǎn)出將會(huì)顯著提升，所以農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)覆蓋面需要進(jìn)一步擴(kuò)大以實(shí)現(xiàn)水稻大增產(chǎn)，亦可以通過(guò)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障的實(shí)現(xiàn)來(lái)促進(jìn)鄉(xiāng)村數(shù)字普惠金融的建設(shè)，對(duì)于穩(wěn)定我國(guó)糧食安全具有重大的戰(zhàn)略意義。3）提升農(nóng)村人口的教育水平。教育水平影響到農(nóng)戶(hù)對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品的接受程度及理賠程序等情景的進(jìn)行，農(nóng)村原住民大都教育水平不高，需要定期合理開(kāi)展農(nóng)業(yè)相關(guān)培訓(xùn)，從源頭上提升農(nóng)民的生產(chǎn)力，更好地促進(jìn)鄉(xiāng)村振興工作的進(jìn)行。

參考文獻(xiàn)：

[1]? Shi H， Jiang Z. The efficiency of composite weather index insurance in hedging rice yield risk： evidence from China[J/OL]. Agricultural Economics，2016，47（3）：319-328.

[2]? Valverde-Arias O R， Esteve P， Tarquis A M， et al. Remote sensing in an index-based insurance design for hedging economic impacts on rice cultivation[J/OL]. Natural Hazards and Earth System Sciences，2020，20（1）：345-362.

[3]? Benami E， Jin Z， CARTER M R， et al. Uniting remote sensing， crop modelling and economics for agricultural risk management[J/OL]. Nature Reviews Earth & Environment，2021，2（2）：140-159.

[4]? 于鑫鑫，謝金華，楊鋼橋，等.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、保險(xiǎn)認(rèn)知對(duì)農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)參保行為的影響[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，26（12）：263-278.

[5]? 鄭沃林，胡新艷，羅必良.氣候風(fēng)險(xiǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)購(gòu)買(mǎi)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響及其異質(zhì)性[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2021，36（8）：66-74.

[6]? 蔡鍵，蘇柳方.規(guī)?；?jīng)營(yíng)對(duì)農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)意愿的影響[J].地域研究與開(kāi)發(fā)，2020，39（5）：121-125.

[7]? 李棠，孫樂(lè)，陳盛偉.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的影響研究——基于種植業(yè)家庭農(nóng)場(chǎng)的調(diào)研數(shù)據(jù)[J/OL].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃：1-11[2022-09-08].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.3513.s.20220318.1015.004.html.

[8]? 任天馳，張洪振，楊汭華.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平如何影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率：基于鄂、贛、川、滇四省調(diào)查數(shù)據(jù)[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2021，31（7）：161-170.

[9]? 劉飛，李紅艷，龔承剛.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響效應(yīng)及異質(zhì)性因素——基于河南省地級(jí)市的實(shí)證[J/OL].統(tǒng)計(jì)與決策，2020，36（21）：159-162.

[10] 丁宇剛，孫祁祥.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以減輕自然災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響嗎？[J/OL].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2021，42（2）：43-49.

[11] 黃穎，呂德宏.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、要素配置與農(nóng)民收入[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021，20（2）：41-53.

[12] 唐德祥，周雪晴.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響農(nóng)民增收的內(nèi)在機(jī)理分析——基于中國(guó)1982—2012年的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J/OL].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2016，44（3）：470-474.

[13] 張東玲，焦宇新.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與農(nóng)戶(hù)家庭經(jīng)濟(jì)韌性[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2022，21（2）：82-97.

[14] 金紹榮，任贊杰，慕天媛.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J/OL].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2022（1）：102-114，160.

[15] 陳宏偉，穆月英.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的農(nóng)戶(hù)增收效應(yīng)研究——基于內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型的實(shí)證[J/OL].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2019，40（3）：403-411.

[16] 盧子曦，毛延新，范丹.土地轉(zhuǎn)入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求意愿影響——以信貸為中介視角[J].決策咨詢(xún)，2022（1）：89-96.

[17] 崔佳寧，安石.農(nóng)戶(hù)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的認(rèn)知與購(gòu)買(mǎi)意愿研究——以黑龍江省泰來(lái)縣為例[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（3）：108-110.

[18] 鄭軍，杜佳欣.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的精準(zhǔn)扶貧效率：基于三階段DEA模型[J].貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2019（1）：93-102.

[19] 李亞娟，馬驥.科學(xué)施肥技術(shù)的收入效應(yīng)差異分析——基于糧農(nóng)初始稟賦的實(shí)證估計(jì)[J/OL].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021（7）：18-32.

（責(zé)任編輯：敬廷桃）

收稿日期：2022-04-20

基金項(xiàng)目：廣東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院項(xiàng)目“廣東省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)項(xiàng)目”（2021KJ105）。

作者簡(jiǎn)介：陳智杰（2001—），男，廣東廣州人，在讀本科生。