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    農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入影響的區(qū)域異質(zhì)性分析
    ——基于農(nóng)業(yè)信貸中介效應(yīng)

    2023-01-15 07:29:10楊林娟
    南方農(nóng)村 2022年6期
    關(guān)鍵詞:經(jīng)營(yíng)性農(nóng)民收入甘肅省

    彭 妍,楊林娟

    (甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 財(cái)經(jīng)學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)

    一、引言

    我國(guó)作為一個(gè)擁有5億多農(nóng)村人口的國(guó)家,農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民問(wèn)題始終是關(guān)系到人民生計(jì)的重要問(wèn)題,解決“三農(nóng)”問(wèn)題也始終是全黨工作的重點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略在中共十九大報(bào)告上被提出,為解決“三農(nóng)”問(wèn)題提出了戰(zhàn)略規(guī)劃。促進(jìn)農(nóng)民增收作為“三農(nóng)”問(wèn)題的重中之重,自然也成為了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)。而促進(jìn)農(nóng)民增收需要金融資金支持,因此農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)信貸成為兩大重要的農(nóng)村金融工具。近年來(lái),甘肅省農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)規(guī)模迅速擴(kuò)大,保險(xiǎn)產(chǎn)品不斷創(chuàng)新,在2013-2020年期間累計(jì)實(shí)現(xiàn)保費(fèi)收入861208萬(wàn)元、累計(jì)賠付支出603672萬(wàn)元,價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)、“保險(xiǎn)+期貨”等新型保險(xiǎn)產(chǎn)品滿足了農(nóng)戶多樣性的投保需求,為農(nóng)民在進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過(guò)程中發(fā)揮了減少災(zāi)害、降低損失的作用。同時(shí)各金融機(jī)構(gòu)為實(shí)現(xiàn)金融精準(zhǔn)扶貧,在2013-2020年期間累計(jì)發(fā)放涉農(nóng)貸款458987365萬(wàn)元,推出隴原農(nóng)擔(dān)貸、特色產(chǎn)業(yè)貸、興隴合作貸等多款信貸產(chǎn)品,積極推動(dòng)金融扶貧與鄉(xiāng)村振興政策銜接。然而甘肅省地貌復(fù)雜多樣,氣候變化敏感,氣象災(zāi)害的發(fā)生頻率逐漸增大,造成的損失也逐漸增多,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的減災(zāi)作用被削弱。此外,甘肅省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比較大,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展需要較多的財(cái)政補(bǔ)貼,但甘肅省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為滯后,對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)進(jìn)行財(cái)政支持的能力有限,農(nóng)民面臨著一定保費(fèi)壓力,導(dǎo)致農(nóng)民購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)受阻。而農(nóng)業(yè)信貸雖然在一定程度上能夠給農(nóng)民提供生產(chǎn)資金,但農(nóng)民往往面臨著一定程度的信貸配給。所以單方面的農(nóng)村金融工具在促進(jìn)農(nóng)民增收的過(guò)程中具有一定局限性。因此,本文考慮能否將農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)進(jìn)行聯(lián)動(dòng),從而緩解單方面農(nóng)村金融工具的局限性。一方面,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保單可以作為農(nóng)民獲取貸款時(shí)的抵押擔(dān)保物,緩解了農(nóng)戶的信貸配給;另一方面,農(nóng)民由于借入信貸資金,風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)被激發(fā),從而激勵(lì)其投保農(nóng)業(yè)保險(xiǎn),有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)被分散。故而本文探討對(duì)于甘肅省不同區(qū)域,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)單方面對(duì)農(nóng)民收入具有怎樣的直接影響,以及農(nóng)業(yè)信貸能否在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入產(chǎn)生間接影響的過(guò)程中發(fā)揮中介效應(yīng)。

    二、文獻(xiàn)綜述

    (一)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響

    各學(xué)者關(guān)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響主要持有兩種觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)是學(xué)者們認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入具有穩(wěn)定作用甚至正向促進(jìn)作用。國(guó)外學(xué)者Yamauchi(1986)[1]和Enjolras(2014)[2]通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠穩(wěn)定農(nóng)戶收入。Gine(2008)[3]和Barry K.Goodvin(2017)[4]以農(nóng)戶為研究對(duì)象,發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品保險(xiǎn)能減少農(nóng)戶在自然災(zāi)害中遭受的經(jīng)濟(jì)損失,甚至能夠提高農(nóng)民收入。李琴英等(2018)[5]、周穩(wěn)海等(2014)[6]利用我國(guó)省際面板數(shù)據(jù),選取“保險(xiǎn)深度”、“保險(xiǎn)密度”、“人均賠款”等指標(biāo)衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平,探究其對(duì)農(nóng)民收入的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)總體上具有增收效應(yīng)。張小東等(2015)[7]利用聚類分析、祝麗麗等(2021)[8]利用面板分位數(shù)回歸模型、盧飛等(2017)[9]利用固定效應(yīng)模型和GMM模型分別對(duì)我國(guó)不同區(qū)域政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的增收效應(yīng)進(jìn)行研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn)對(duì)于不同區(qū)域,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)于促進(jìn)農(nóng)民增收的貢獻(xiàn)度不同,但農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)絕大多數(shù)地區(qū)的農(nóng)民收入都具有正向促進(jìn)作用。

    另一種觀點(diǎn)是學(xué)者們認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入不具有顯著影響甚至?xí)种妻r(nóng)民收入增長(zhǎng)。Glauber(2007)[10]和oDNoghue Key and Roberts(2015)[11]發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響并不顯著,甚至在有些年份會(huì)抑制農(nóng)民收入增加。熊德平(2011)[12]通過(guò)建立誤差修正模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保費(fèi)收入和農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。祝仲坤等(2015)[13]、石文香等(2019)[14]利用省際面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在促進(jìn)農(nóng)民增收過(guò)程中存在門檻效應(yīng),當(dāng)農(nóng)民收入低于門檻值時(shí),投保農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)反而不利于農(nóng)民收入增加,此時(shí)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入產(chǎn)生負(fù)向影響。

    (二)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)民收入三者關(guān)系的研究

    大多數(shù)學(xué)者研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)信貸的協(xié)同效應(yīng),鮮有學(xué)者研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)民收入三者的關(guān)系。從理論研究層面上,林凱旋(2020)[15]闡述了銀?;ヂ?lián)支農(nóng)的內(nèi)在邏輯,論述銀?;ヂ?lián)能夠解決農(nóng)業(yè)與金融業(yè)之間的矛盾并促進(jìn)農(nóng)民增收。從實(shí)證研究層面上,馮慶水和黃艷寧(2015)[16]分別利用55個(gè)發(fā)展中國(guó)家的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、中國(guó)31個(gè)省份2009-2012年的數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的互動(dòng)能夠產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng),保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展與金融業(yè)的發(fā)展具有正向促進(jìn)關(guān)系,能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展、提高農(nóng)民生活水平。廖樸(2019)[17]分析發(fā)現(xiàn)我國(guó)單獨(dú)信貸產(chǎn)品扶貧無(wú)效;保險(xiǎn)能夠幫助閾值以上人群擺脫潛在貧困,但對(duì)深度貧困無(wú)效;“信貸+保險(xiǎn)”能解決一定程度的深度貧困問(wèn)題,比單獨(dú)信貸或單獨(dú)保險(xiǎn)的扶貧效果更好。

    綜上所述,不同學(xué)者對(duì)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)如何影響農(nóng)民收入有著不同研究結(jié)論。得到不同結(jié)論的原因除了學(xué)者們采用了不同的研究模型和方法之外,還可能有如下原因:一是不同的研究區(qū)域會(huì)產(chǎn)生不同的研究結(jié)果。分區(qū)域進(jìn)行研究時(shí),學(xué)者們就會(huì)發(fā)現(xiàn)對(duì)于不同區(qū)域,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響有所不同;二是選取不同的指標(biāo)也會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果,有些學(xué)者用農(nóng)民人均可支配收入來(lái)衡量收入水平,但也有學(xué)者選取農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入、農(nóng)民人均非農(nóng)收入等衡量農(nóng)民收入水平,因此可能會(huì)得到不同研究結(jié)果。此外,通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn),發(fā)現(xiàn)學(xué)者們大多研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)信貸的協(xié)同效應(yīng),鮮有學(xué)者在研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響機(jī)制時(shí),將農(nóng)業(yè)信貸作為中介。因此相較于之前研究,本文可能具有如下創(chuàng)新點(diǎn):第一,細(xì)化研究區(qū)域,以甘肅省14個(gè)市(州)為研究對(duì)象,結(jié)合甘肅省的省情,選取農(nóng)業(yè)信貸為中介變量,探究是否具有“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)——農(nóng)業(yè)信貸——農(nóng)民收入”的傳導(dǎo)機(jī)制;第二,考慮到各市農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異,進(jìn)行區(qū)域異質(zhì)性分析,探究在甘肅省的不同城市,農(nóng)業(yè)信貸是否發(fā)揮著不同的中介作用;第三,同時(shí)選取農(nóng)民人均可支配收入、農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入和農(nóng)民人均非農(nóng)收入衡量農(nóng)民收入水平,與單指標(biāo)相比,能夠使實(shí)證結(jié)果更加可信。

    三、研究方法、變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

    (一) 研究方法

    1.熵權(quán)法

    選取相關(guān)指標(biāo),利用熵權(quán)法對(duì)甘肅省14個(gè)市(州)的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算。

    2.聚類分析法

    利用聚類分析法,根據(jù)各市農(nóng)業(yè)發(fā)展水平將甘肅省14個(gè)市(州)進(jìn)行系統(tǒng)聚類,分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在農(nóng)業(yè)信貸的影響下對(duì)農(nóng)民收入影響的區(qū)域異質(zhì)性。

    3.中介效應(yīng)檢驗(yàn)

    利用甘肅省14個(gè)市(州)2013-2019年有關(guān)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)信貸和農(nóng)民收入的面板數(shù)據(jù),進(jìn)行中介效應(yīng)分析。

    (二)變量選取

    1.被解釋變量

    參考周穩(wěn)海等(2014)[6]、李谷成等(2018)[18]的做法,將農(nóng)民人均可支配收入分為農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入和農(nóng)民人均非農(nóng)收入。其中,農(nóng)民人均非農(nóng)收入是農(nóng)民人均可支配收入減去農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入得到的值。

    2.核心解釋變量

    學(xué)者們大多通過(guò)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度來(lái)衡量一個(gè)區(qū)域的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度指該地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入與該地區(qū)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比值,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展密度指該地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入與該地區(qū)農(nóng)業(yè)從業(yè)人口的比值。本文研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響,因此選取農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度作為核心解釋變量更為合理。

    3.中介變量

    為了更好地反映農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)民收入的關(guān)系,參考董昕(2019)[19]等學(xué)者的做法,將涉農(nóng)貸款余額按鄉(xiāng)村人數(shù)平均化,選取甘肅省14個(gè)市州的人均涉農(nóng)貸款余額作為中介變量。

    4.控制變量

    參考李琴英等(2018)[5]、馬九杰等(2020)[20]、劉瑋等(2021)[21]的做法,從農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、金融發(fā)展水平以及政策環(huán)境三方面考慮加入控制變量。用受災(zāi)率、第一產(chǎn)業(yè)比重、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平以及農(nóng)業(yè)從業(yè)率反映農(nóng)業(yè)發(fā)展水平,受災(zāi)率越大越不利于當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展;第一產(chǎn)業(yè)比重越大,表明該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越不合理,不利于農(nóng)民增收;農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平越高,說(shuō)明農(nóng)民的農(nóng)民生產(chǎn)能力越強(qiáng),對(duì)農(nóng)民增收具有正向促進(jìn)作用;農(nóng)業(yè)從業(yè)率則代表農(nóng)民進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的人力資本,對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平具有影響。用金融發(fā)展深度(金融機(jī)構(gòu)貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值)反映金融發(fā)展水平,金融發(fā)展深度越大,表明該地區(qū)的信貸配給越小。用涉農(nóng)補(bǔ)貼反映政策環(huán)境,涉農(nóng)補(bǔ)貼力度越大,農(nóng)民進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的壓力就越小。

    各變量詳細(xì)解釋見表1,為了消除異方差帶來(lái)的不平穩(wěn),對(duì)農(nóng)民收入、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度、人均涉農(nóng)貸款余額和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。

    表1 變量解釋

    (三) 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文選取甘肅省14個(gè)市(州)2013—2019年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。數(shù)據(jù)來(lái)源于《甘肅發(fā)展年鑒》《甘肅金融年鑒》《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》《中國(guó)金融年鑒》。

    四、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平測(cè)定

    參考冀欽等(2018)[22]學(xué)者的做法,選取第一產(chǎn)業(yè)比重、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平和農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入三個(gè)指標(biāo),運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)甘肅省14個(gè)市州的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度。首先是確定一個(gè)由i個(gè)樣本和j個(gè)指標(biāo)組成的矩陣,其次由于各指標(biāo)量綱不同,所以對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,公式如下:

    其中,i∈{1,2,...,98}是甘肅省14個(gè)市州在2013-2019年共98個(gè)樣本,j∈{1,2,3}是選取的指標(biāo)數(shù)。Yij是指標(biāo)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理之后的數(shù)據(jù),Xij指第i個(gè)樣本的第j個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù),max(Xj)指第j個(gè)指標(biāo)的最大值,min(Xj)指第j個(gè)指標(biāo)的最小值。

    然后計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的信息熵Ej和效用值gj:

    第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重Wj為:

    計(jì)算綜合得分:

    最后根據(jù)各樣本的綜合得分計(jì)算出甘肅省14個(gè)市州的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在2013—2019年的平均得分,如表2所示:

    表2 甘肅省各市(州)2013—2019年農(nóng)業(yè)發(fā)展水平綜合得分

    (二)聚類分析

    本文采用系統(tǒng)聚類法。所謂系統(tǒng)聚類是指先將每個(gè)樣品獨(dú)自分為一類,然后將類間距離最小的兩類進(jìn)行合并形成一個(gè)小類,再把已經(jīng)合并的小類按其類間距離再一次合并,不斷重復(fù),直到將所有樣品都合并為一類。運(yùn)用SPSS軟件對(duì)甘肅省各市州農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析,結(jié)果如圖1所示。

    圖1 聚類分析結(jié)果

    如圖1所示,可以將甘肅省14個(gè)市州按照農(nóng)業(yè)發(fā)展水平分為三個(gè)區(qū)域,A區(qū)域包括:嘉峪關(guān)市、武威市、張掖市,酒泉市;B區(qū)域包括:蘭州市、天水市、慶陽(yáng)市;C區(qū)域包括:金昌市、白銀市、平?jīng)鍪?、定西市、隴南市、臨夏州和甘南州。其中,A區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展水平最高,C區(qū)域次之,B區(qū)域則最低。

    (三)中介效應(yīng)檢驗(yàn)

    在經(jīng)過(guò)Hausman檢驗(yàn)后,決定將模型設(shè)置為固定效應(yīng)模型。參考溫忠麟和葉寶娟(2014)[23]修改的中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程,建立回歸方程4-1、4-2、4-3:

    其中,ln inyit是對(duì)農(nóng)民收入取對(duì)數(shù)之后的結(jié)果,y=1,2,3分別代表農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入、農(nóng)民人均可支配收入、農(nóng)民人均非農(nóng)收入,i代表甘肅省各市州,t代表不同年份。ln insur是對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度取對(duì)數(shù)之后的結(jié)果,ln agrload是對(duì)人均涉農(nóng)貸款余額取對(duì)數(shù)之后的結(jié)果,X為各控制變量,λi為各省固定效應(yīng),μit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),α0、a、b、c、c'、β為待估計(jì)參數(shù)。

    首先對(duì)方程4-1進(jìn)行回歸,若c顯著為正,說(shuō)明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以顯著促進(jìn)農(nóng)民收入增加,按中介效應(yīng)立論,如果不顯著則按遮掩效應(yīng)立論。其次對(duì)方程4-2進(jìn)行回歸,檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度對(duì)人均涉農(nóng)貸款余額的影響系數(shù)a是否顯著,然后對(duì)方程4-3進(jìn)行回歸,檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度對(duì)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入、農(nóng)民人均可支配收入和農(nóng)民非農(nóng)收入的影響系數(shù)c'和人均涉農(nóng)貸款余額對(duì)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入、農(nóng)民人均可支配收入和農(nóng)民非農(nóng)收入的影響系數(shù)b是否顯著,如果a和b都顯著,說(shuō)明存在中介效應(yīng),若'不顯著,則說(shuō)明農(nóng)業(yè)信貸發(fā)揮了完全中介效應(yīng);若'顯著且小于c,則說(shuō)明農(nóng)業(yè)信貸發(fā)揮部分中介效應(yīng)。若a和b至少有一個(gè)不顯著,再用Bootstrap法對(duì)a、b進(jìn)行檢驗(yàn)。

    1.A區(qū)域中介效應(yīng)檢驗(yàn)

    按照以上流程對(duì)A區(qū)域進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。由表3模型1、模型2和模型3可知,對(duì)于A區(qū)域來(lái)說(shuō)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)信貸存在顯著正相關(guān)關(guān)系,但農(nóng)業(yè)信貸無(wú)法顯著影響農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入,即通過(guò)逐步回歸法證明A區(qū)域農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以顯著促進(jìn)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入增加,但農(nóng)業(yè)信貸在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入的過(guò)程中無(wú)法發(fā)揮中介效應(yīng),然后通過(guò)Bootstrap法進(jìn)一步驗(yàn)證農(nóng)業(yè)信貸在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入增加的過(guò)程中能否發(fā)揮中介效應(yīng),結(jié)果證明不存在中介效應(yīng)。由表3模型1、模型4、模型5和模型1、模型6、模型7可知,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在1%的水平上顯著影響農(nóng)民人均可支配收入和農(nóng)民人均非農(nóng)收入,農(nóng)業(yè)信貸業(yè)分別在5%和1%的水平上顯著影響農(nóng)民人均可支配收入和農(nóng)民人均非農(nóng)收入。在加入農(nóng)業(yè)信貸之后,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民人均可支配收入的影響系數(shù)由0.3391下降到0.2127,可以認(rèn)為農(nóng)業(yè)信貸在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)民人均可支配收入增加的過(guò)程發(fā)揮部分中介效應(yīng),中介效應(yīng)占比(ab/c)為37.30%。在加入農(nóng)業(yè)信貸之后,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民人均非農(nóng)收入的影響系數(shù)由0.4701下降到0.2827,可以認(rèn)為農(nóng)業(yè)信貸在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)民人均非農(nóng)收入增加的過(guò)程發(fā)揮部分中介效應(yīng),中介效應(yīng)占比(ab/c)為39.87%。農(nóng)業(yè)信貸無(wú)法顯著影響農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入可能有以下原因:以人均GDP衡量各市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,發(fā)現(xiàn)A區(qū)域嘉峪關(guān)市、武威市、張掖市和酒泉市在2013-2019年的平均人均GDP要高于甘肅省2013—2019年平均人均GDP,且通過(guò)計(jì)算得知A區(qū)域在2013-2019年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的均值為0.92,B區(qū)域?yàn)?.28,C區(qū)域?yàn)?.39,說(shuō)明A區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較高,因此農(nóng)民會(huì)用農(nóng)業(yè)信貸資金逐漸向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,依托龍頭企業(yè)和合作經(jīng)濟(jì)組織,促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化,發(fā)展規(guī)?;a(chǎn)業(yè),如農(nóng)產(chǎn)品加工、鄉(xiāng)村旅游業(yè)等等,如此一來(lái)農(nóng)民被雇傭從事非農(nóng)活動(dòng),農(nóng)民工資性收入和非農(nóng)收入得以提高。所以對(duì)于A區(qū)域,農(nóng)業(yè)信貸對(duì)農(nóng)民人均非農(nóng)收入和農(nóng)民人均可支配收入的影響更顯著,而對(duì)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入的影響不夠顯著。

    表3 A區(qū)域回歸結(jié)果

    2.B區(qū)域中介效應(yīng)檢驗(yàn)

    對(duì)B區(qū)域進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn),結(jié)果如表5所示。由表5可知,對(duì)于B區(qū)域來(lái)說(shuō)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)信貸不存在顯著影響,對(duì)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入、農(nóng)民人均可支配收入和農(nóng)民人均非農(nóng)收入也不存在顯著影響,按遮掩效應(yīng)立論。通過(guò)Bootstrap法進(jìn)一步驗(yàn)證,結(jié)果表明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)民增收的直接效應(yīng)和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)通過(guò)農(nóng)業(yè)信貸促進(jìn)農(nóng)民增收的間接效應(yīng)均不顯著,遮掩效應(yīng)也不成立。因此對(duì)于B區(qū)域的蘭州市、天水市和慶陽(yáng)市,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)無(wú)法促進(jìn)農(nóng)民增收,農(nóng)業(yè)信貸只能單獨(dú)促進(jìn)農(nóng)民增收,卻無(wú)法發(fā)揮中介效應(yīng)。出現(xiàn)這種情況的原因可能是B區(qū)域蘭州市、天水市和慶陽(yáng)市的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相較于A區(qū)域和C區(qū)域較低,導(dǎo)致農(nóng)民投保農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的積極性不足,經(jīng)過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)B區(qū)域2013—2019年農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的平均值要低于A區(qū)域和C區(qū)域,因此對(duì)于B區(qū)域來(lái)說(shuō)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)無(wú)法對(duì)農(nóng)業(yè)信貸和農(nóng)民收入產(chǎn)生顯著影響,而農(nóng)業(yè)信貸單方面可以顯著促進(jìn)農(nóng)民增收。

    表4 Bootstrap檢驗(yàn)

    表5 B區(qū)域回歸結(jié)果

    表6 Bootstrap檢驗(yàn)

    3.C區(qū)域中介效應(yīng)檢驗(yàn)

    對(duì)C區(qū)域進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn),結(jié)果如表7所示。由表7模型1、模型2和模型3以及表8可知,對(duì)于C區(qū)域來(lái)說(shuō)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)信貸存在正相關(guān)關(guān)系,加入農(nóng)業(yè)信貸之前,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入的影響在5%的水平上顯著為正,加入農(nóng)業(yè)信貸之后,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入不存在顯著影響,因此農(nóng)業(yè)信貸在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入增長(zhǎng)的過(guò)程中發(fā)揮完全中介效應(yīng)。加入農(nóng)業(yè)信貸之前,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民人均可支配收入的影響在10%的水平上顯著為正,加入農(nóng)業(yè)信貸之后,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民人均可支配收入的影響變得不顯著,因此可以認(rèn)為農(nóng)業(yè)信貸在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)民人均可支配收入增長(zhǎng)的過(guò)程中也發(fā)揮了完全中介效應(yīng)。而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)無(wú)論是通過(guò)直接路徑還是間接路徑,都無(wú)法顯著影響農(nóng)民人均非農(nóng)收入,只能由農(nóng)業(yè)信貸單方面促進(jìn)農(nóng)民人均非農(nóng)收入增加。之所以農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)無(wú)法顯著影響農(nóng)民人均非農(nóng)收入,可能是因?yàn)镃區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高,經(jīng)過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)C區(qū)域在2013-2019年的平均第一產(chǎn)業(yè)比重高于A區(qū)域和B區(qū)域,此外還通過(guò)計(jì)算得知C區(qū)域2013-2019年平均受災(zāi)率高于甘肅省2013-2019年平均受災(zāi)率,因此農(nóng)民投保農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)后,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)發(fā)揮主要作用,對(duì)非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的影響較小,因此農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)非農(nóng)收入的影響不顯著。

    表7 C區(qū)域回歸結(jié)果

    表8 Bootstrap檢驗(yàn)

    五、結(jié)論及建議

    本文利用甘肅省2013-2019年14個(gè)市(州)有關(guān)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)信貸和農(nóng)業(yè)收入的面板數(shù)據(jù),以農(nóng)業(yè)發(fā)展水平為衡量指標(biāo),通過(guò)熵權(quán)法和聚類分析法將甘肅省分成了三個(gè)區(qū)域。研究對(duì)于甘肅省不同的區(qū)域,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響有何不同,以及在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響農(nóng)民收入的過(guò)程中,農(nóng)業(yè)信貸發(fā)揮的作用有何不同。研究發(fā)現(xiàn):對(duì)于A區(qū)域來(lái)說(shuō),農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入、農(nóng)民人均可支配收入和農(nóng)民人均非農(nóng)收入在1%的水平上有顯著的正相關(guān)關(guān)系,說(shuō)明A區(qū)域農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入具有顯著的增收作用,但農(nóng)業(yè)信貸只能在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)民人均可支配收入和農(nóng)民人均非農(nóng)收入增加的過(guò)程中發(fā)揮中介效應(yīng),在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入增加的過(guò)程中不發(fā)揮中介效應(yīng);對(duì)于B區(qū)域來(lái)說(shuō),農(nóng)業(yè)信貸可以單方面促進(jìn)農(nóng)民增收,但不能發(fā)揮中介效應(yīng)。由于農(nóng)業(yè)發(fā)展水平最低,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度也較低,因此農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)無(wú)法對(duì)農(nóng)業(yè)信貸產(chǎn)生顯著影響,也無(wú)法顯著促進(jìn)農(nóng)民增收;對(duì)于C區(qū)域來(lái)說(shuō),農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能促進(jìn)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入和農(nóng)民人均可支配收入增長(zhǎng),不能顯著促進(jìn)農(nóng)民人均非農(nóng)收入增長(zhǎng)。農(nóng)業(yè)信貸在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)民人均經(jīng)營(yíng)性收入增長(zhǎng)和農(nóng)民人均可支配收入增長(zhǎng)的過(guò)程中發(fā)揮完全中介效應(yīng),在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響農(nóng)民人均非農(nóng)收入的過(guò)程中無(wú)法發(fā)揮中介效應(yīng)。綜上,對(duì)于甘肅省絕大部分城市來(lái)說(shuō),農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)都能發(fā)揮促進(jìn)農(nóng)民增收的作用,而且存在“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)—農(nóng)業(yè)信貸—農(nóng)民增收”的傳導(dǎo)機(jī)制。

    為早日實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村全面振興,最大限度促進(jìn)農(nóng)民增收,根據(jù)以上研究結(jié)論,提出以下對(duì)策建議:第一,除了B區(qū)域3個(gè)城市之外,其他11個(gè)市州農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)均可以顯著促進(jìn)農(nóng)民增收,所以A區(qū)域和C區(qū)域的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)供給力度還需加大。具體來(lái)說(shuō),可以完善農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼制度,減輕農(nóng)民的投保壓力,從而增強(qiáng)農(nóng)民投保的積極性。此外,保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)還可以推出適合規(guī)?;a(chǎn)的農(nóng)業(yè)大戶、農(nóng)業(yè)企業(yè)等的個(gè)性化農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品,滿足不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主體的投保需求。從而使農(nóng)民通過(guò)投保農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)來(lái)促進(jìn)其增收。第二,對(duì)于農(nóng)業(yè)信貸單方面促進(jìn)農(nóng)民增收的B區(qū)域來(lái)說(shuō),應(yīng)格外重視加大農(nóng)業(yè)信貸資金的供給,滿足農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資金需求,從而彌補(bǔ)B區(qū)域農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)無(wú)法促進(jìn)農(nóng)民增收的局限性。對(duì)于信貸機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),可以降低農(nóng)民貸款的門檻,放寬抵押物范圍。同時(shí)還應(yīng)該降低農(nóng)業(yè)信貸利率,延長(zhǎng)貸款期限,減輕農(nóng)民融資壓力。第三,研究結(jié)果表明對(duì)于甘肅省大部分區(qū)域,農(nóng)業(yè)信貸可以在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)民增收的過(guò)程中發(fā)揮中介效應(yīng),所以政府應(yīng)該暢通農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)信貸互聯(lián)機(jī)制,重視保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)與信貸機(jī)構(gòu)的互聯(lián),加強(qiáng)二者之間的合作。通過(guò)信息共享緩解承保過(guò)程和放貸過(guò)程中的信息不對(duì)稱問(wèn)題,節(jié)約信息收集成本。還可以共同構(gòu)建“保險(xiǎn)+信貸”的金融產(chǎn)品,促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)信貸的協(xié)同發(fā)展,緩解單獨(dú)農(nóng)村金融工具在促進(jìn)農(nóng)民增收過(guò)程中的局限性,最大程度地促進(jìn)農(nóng)民增收。第四,甘肅省作為一個(gè)氣候多變、地域狹長(zhǎng)的省份,不同城市的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都有所不同,不同區(qū)域農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)信貸對(duì)農(nóng)民收入的影響也有所不同,所以應(yīng)該考慮到區(qū)域異質(zhì)性,因地制宜推出不同的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品、信貸產(chǎn)品和銀?;ヂ?lián)產(chǎn)品,促進(jìn)地方特色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,幫助農(nóng)民增收。

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