財(cái)政補(bǔ)貼、農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響的異質(zhì)性研究

摘要：使用2009—2023年省級(jí)面板數(shù)據(jù)為樣本，根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點(diǎn)分區(qū)域研究財(cái)政補(bǔ)貼、農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響的異質(zhì)性，采用“橫向+縱向”反向研究農(nóng)民收入對(duì)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，從全國(guó)來看，財(cái)政補(bǔ)貼和農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)具有顯著的正向影響，財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響程度大于農(nóng)民收入；從區(qū)域范圍來看，農(nóng)民收入對(duì)各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度均有顯著正向影響，財(cái)政補(bǔ)貼在多數(shù)地區(qū)呈正向影響，僅西部地區(qū)為負(fù)；人均農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額、人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)村義務(wù)教育比重的系數(shù)均為正，但對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的影響強(qiáng)度因地區(qū)而異；人均農(nóng)業(yè)貸款和受災(zāi)程度對(duì)不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度影響不同，東北地區(qū)人均農(nóng)業(yè)貸款的系數(shù)為正，其他地區(qū)為負(fù)；受災(zāi)程度除中部地區(qū)系數(shù)為負(fù)外，其他地區(qū)均為正。據(jù)此提出采取差異化的財(cái)政補(bǔ)貼，優(yōu)化保險(xiǎn)環(huán)境；擴(kuò)大農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的普及范圍，保障農(nóng)民收益；增加農(nóng)民教育培訓(xùn)，提高農(nóng)民綜合素質(zhì)的政策建議。

關(guān)鍵詞：財(cái)政補(bǔ)貼；農(nóng)民收入；農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)；異質(zhì)性

中圖分類號(hào)：F842.66;F323" " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2025）03-0190-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2025.03.030 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Heterogeneity study on the impact of financial subsidies and farmers’ income

on agricultural insurance

YUAN Shi-yi

（Institute of Agricultural Information， Chinese Academy of Agricultural Sciences，Beijing" 100081，China）

Abstract： Using provincial panel data from 2009 to 2023 as a sample， the heterogeneity of the impact of financial subsidies and farmers’ income on agricultural insurance across different regions was studied based on the characteristics of agricultural production. A \"horizontal + vertical\" reverse approach was employed to analyze the impact of farmers’ income on agricultural insurance. The study found that， on a national level， financial subsidies and farmers’ income had a significant positive impact on agricultural insurance， with the influence of financial subsidies being greater than that of farmers’ income. Regionally， farmers’ income had a significant positive impact on agricultural insurance density across all regions， while financial subsidies generally had a positive impact， except in the western region where it was negative. The coefficient of per capita agricultural insurance payment， per capita agricultural output value and rural compulsory education proportion had all been positive， but the influence intensity had varied with different regions. The per capita agricultural loan and the degree of disaster had different impacts on agricultural insurance density in different regions. The coefficient of per capita agricultural loan in Northeast China had been positive， while that in other regions had been negative. The degree of disaster had been positive except for the central region， where the coefficient had been negative. Based on these findings， the study suggested implementing differentiated financial subsidies， optimizing the insurance environment， expanding the coverage of agricultural insurance to safeguard farmers’ income， and increasing farmers’ education and training to improve their overall quality.

Key words： financial subsidies; farmers’ income; agricultural insurance; heterogeneity

中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜，災(zāi)害多發(fā)且災(zāi)害預(yù)防能力欠缺，因?yàn)?zāi)造成的損失一直是困擾農(nóng)民積極生產(chǎn)的主要因素。農(nóng)業(yè)災(zāi)害已經(jīng)成為影響中國(guó)農(nóng)業(yè)健康有序生產(chǎn)的最主要制約因素。近年來，中國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展成為國(guó)家戰(zhàn)略重點(diǎn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的覆蓋范圍不斷擴(kuò)大，涵蓋內(nèi)容向縱深推進(jìn)。從2004年第一次提出政策性農(nóng)險(xiǎn)的建立，到2007年實(shí)施對(duì)種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)政策性農(nóng)險(xiǎn)補(bǔ)貼試點(diǎn)工作，中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)取得了巨大的發(fā)展[1]。特別是2017年“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略提出后，國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的重視程度進(jìn)一步提高，中國(guó)支農(nóng)性財(cái)政支出不斷增加，農(nóng)民收入穩(wěn)步提升，生產(chǎn)積極性大大增強(qiáng)。截至2024年12月，中央財(cái)政撥付保費(fèi)補(bǔ)貼達(dá)547億元，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)規(guī)模1 521億元，因此，在國(guó)家政策支持和財(cái)政投入不斷增加的背景下，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在保障農(nóng)民利益、促進(jìn)農(nóng)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

早期國(guó)外學(xué)者Smith等[2]、Skees等[3]從政府與農(nóng)戶視域闡述了財(cái)政補(bǔ)貼的重要性，以及財(cái)政補(bǔ)貼的規(guī)模和措施，為研究財(cái)政補(bǔ)貼奠定基礎(chǔ)。學(xué)者普遍認(rèn)為發(fā)達(dá)國(guó)家的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)歷史悠久，發(fā)展相對(duì)完善。這些國(guó)家在長(zhǎng)期的發(fā)展過程中積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，形成了適合自身的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)體系。然而，對(duì)于其他國(guó)家，尤其是正在發(fā)展的國(guó)家或地區(qū)來說，直接照搬發(fā)達(dá)國(guó)家的財(cái)政補(bǔ)貼政策并不一定適用，每個(gè)國(guó)家或地區(qū)都有其獨(dú)特的農(nóng)業(yè)模式、社會(huì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)狀況，這些因素都會(huì)影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策的設(shè)計(jì)和實(shí)施[4]。中國(guó)學(xué)者認(rèn)為人均GDP[5]、糧食作物播種面積[6]、成災(zāi)率[7]、財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)密度[8]等因素是造成農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)異質(zhì)性的主要原因。而縮小異質(zhì)性的政策主要集中在財(cái)政補(bǔ)貼和保費(fèi)補(bǔ)貼。在影響因素方面，主要考察農(nóng)民收入[9]、保險(xiǎn)制度[10]、技術(shù)效率[11]、保費(fèi)補(bǔ)貼[12]、政策支持、市場(chǎng)需求以及農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)等。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響因素的相對(duì)強(qiáng)度決定了保險(xiǎn)的覆蓋范圍、參與度和產(chǎn)出效應(yīng)。但是這些影響因素都存在地區(qū)異質(zhì)性，會(huì)受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、自然環(huán)境條件、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、政府政策導(dǎo)向等外部性因素的影響。李漢才[13]認(rèn)為單純的中央政府和地方政府采用“補(bǔ)貼聯(lián)動(dòng)”政策會(huì)加重地區(qū)的不公平性；黃穎[14]則認(rèn)為財(cái)政補(bǔ)貼政策的比例缺乏異質(zhì)性?，F(xiàn)有研究主要集中在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與保險(xiǎn)政策[15]、保險(xiǎn)效率[16]、全要素生產(chǎn)率[17]和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，少有將不同的影響因素納入統(tǒng)一的研究框架進(jìn)行對(duì)比分析。此外，不同影響因素對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的適應(yīng)性[18]、執(zhí)行情況[19]、影響時(shí)滯[20]具有較大的異質(zhì)性。雖然農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的財(cái)政補(bǔ)貼政策仍占主導(dǎo)地位，但是如何避免財(cái)政補(bǔ)貼的不均衡及資源的有效利用，財(cái)政補(bǔ)貼的比例未來應(yīng)如何調(diào)整才能實(shí)現(xiàn)效用最大化成為研究發(fā)展趨勢(shì)。本研究根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的地區(qū)特點(diǎn)分區(qū)研究財(cái)政補(bǔ)貼、農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響的異質(zhì)性，首先，改變以往文獻(xiàn)從變量之間的縱向關(guān)系入手的研究模式，采用“橫向+縱向”相結(jié)合的方式；其次，現(xiàn)有文獻(xiàn)著重研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民收入的影響，本研究反向研究財(cái)政補(bǔ)貼和農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響，對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)的精準(zhǔn)培育或政府在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)領(lǐng)域的財(cái)政投入、政策制定具有較大的借鑒意義。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法設(shè)計(jì)

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究選取了2009—2023年除港、澳、臺(tái)以外的全國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究?？紤]到中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的多樣性和復(fù)雜性，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的相關(guān)因素在不同地區(qū)差異顯著，因此，將全國(guó)劃分為東部、中部、西部和東北4個(gè)區(qū)域進(jìn)行研究。其中，東部包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北包括遼寧、吉林和黑龍江。本研究所使用的數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》等，并對(duì)每個(gè)變量取對(duì)數(shù)處理消除了數(shù)據(jù)的異方差。

1.2 變量選取

1.2.1 被解釋變量 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者在遭受自然災(zāi)害或意外事故時(shí)能夠獲得經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)囊环N風(fēng)險(xiǎn)管理工具。在研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)時(shí)，主要選擇農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度來衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展水平，這主要是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度能夠反映出單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值或單位農(nóng)業(yè)從業(yè)人員所獲得的保險(xiǎn)保障程度。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度越大，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的保障程度就越高，風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁功能也越強(qiáng)；同時(shí)，農(nóng)業(yè)災(zāi)后損失補(bǔ)償越充分，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的損失補(bǔ)償作用就越大。因此，本研究選擇農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度作為被解釋變量。

1.2.2 解釋變量 選取財(cái)政補(bǔ)貼和農(nóng)民收入作為解釋變量。選取各省財(cái)政支農(nóng)支出作為財(cái)政補(bǔ)貼的指標(biāo)，農(nóng)戶的可支配收入作為農(nóng)民收入的指標(biāo)。農(nóng)戶的可支配收入按來源可分為經(jīng)營(yíng)性收入、工資性收入、轉(zhuǎn)移性收入和財(cái)產(chǎn)性收入。為了從全面和多維的角度分析農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響，本研究將農(nóng)戶各類收入的總和作為衡量農(nóng)民收入的指標(biāo)。

1.2.3 控制變量 選取人均農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額、人均農(nóng)業(yè)貸款、人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)村義務(wù)教育比重和受災(zāi)程度5個(gè)變量作為控制變量。各變量的定義及解釋說明詳見表1。

1.3 模型設(shè)定與分析

1.3.1 模型設(shè)定 本研究采用面板數(shù)據(jù)模型，并對(duì)變量取對(duì)數(shù)處理，縮小數(shù)據(jù)的絕對(duì)值范圍的同時(shí)消除異方差和量綱差異，提高模型的穩(wěn)健性和解釋力。模型設(shè)定如下。

[lnbxmdit+a0+a1lnczbtit+a2lnzpsrit+a3lnbspfit+a4lnrjdkit+a5lnrjczit+a6lneduit+a7lnszcdit+εit] " （1）

式中，[i]代表地區(qū)，[t]代表年份，[a0]為常數(shù)項(xiàng)，[εit]為誤差項(xiàng)。[a1]至[a7]分別是衡量解釋變量和控制變量對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的直接影響。

1.3.2 描述性統(tǒng)計(jì) 各變量的符號(hào)、定義以及描述性統(tǒng)計(jì)信息如表1所示。由表1可知，被解釋變量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的均值為3.921萬(wàn)元/人，標(biāo)準(zhǔn)差為1.213萬(wàn)元/人，最大值6.304萬(wàn)元/人與最小值-0.917萬(wàn)元/人之間差異較大，說明中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在不同地區(qū)或時(shí)期之間存在較大的差異性和不均衡性。財(cái)政補(bǔ)貼的標(biāo)準(zhǔn)差（0.731億元）相對(duì)較大，說明各地區(qū)在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政支持力度上存在較大差異，而農(nóng)民收入的標(biāo)準(zhǔn)差（0.445萬(wàn)元）相對(duì)較小，說明各地區(qū)農(nóng)民收入水平在不同地區(qū)間的差異性相對(duì)較小。

1.3.3 相關(guān)性分析 各變量的相關(guān)性如表2所示。從相關(guān)系數(shù)來看，財(cái)政補(bǔ)貼和農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度均有顯著的正向相關(guān)關(guān)系。政府補(bǔ)貼與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的相關(guān)系數(shù)明顯大于與農(nóng)民收入的相關(guān)系數(shù)，說明政府補(bǔ)貼在推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展中起著更為重要的作用。然而，政府補(bǔ)貼的具體實(shí)施效果，以及其在不同地區(qū)和農(nóng)業(yè)類型中的差異性，有待進(jìn)一步研究。除此之外，人均農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額、農(nóng)村義務(wù)教育比重、受災(zāi)程度與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，人均農(nóng)業(yè)貸款、人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度較高的地區(qū)，農(nóng)民更傾向于依賴保險(xiǎn)賠付，而不是通過增加貸款或提高產(chǎn)值來增強(qiáng)自身的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。通過檢驗(yàn)可知，所有變量的方差膨脹系數(shù)（VIF）均小于10，說明變量之間不存在共線性，可以進(jìn)行回歸分析。

2 實(shí)證分析

2.1 全國(guó)數(shù)據(jù)回歸結(jié)果分析

為了進(jìn)一步分析變量之間的相關(guān)性及其影響，本研究采用了混合效應(yīng)模型（OLS）、固定效應(yīng)模型（FE）和隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）進(jìn)行回歸分析。通過F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)固定效應(yīng)模型更適合本研究的數(shù)據(jù)特征和分析需求。因此，選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。鑒于研究數(shù)據(jù)具有較長(zhǎng)的時(shí)間維度，且隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之間可能存在序列相關(guān)性，為確保模型估計(jì)的可靠性和穩(wěn)健性，對(duì)模型進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。此外，為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的適用性，同樣對(duì)模型的異方差性和截面間的自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。

根據(jù)表3的檢驗(yàn)結(jié)果可知，固定效應(yīng)模型的異方差檢驗(yàn)在1%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，說明模型中存在異方差。序列相關(guān)檢驗(yàn)（Wooldridge檢驗(yàn)）同樣在1%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，說明誤差項(xiàng)之間存在序列相關(guān)性。截面相關(guān)性檢驗(yàn)（Friedman檢驗(yàn)）也在1%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè)，表明不同截面之間的誤差項(xiàng)存在相關(guān)性。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可以確定模型中同時(shí)存在異方差、序列相關(guān)和截面相關(guān)的問題，因此，為了結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性，采用廣義最小二乘法（FGLS）調(diào)整模型中的異方差和相關(guān)性，提高估計(jì)的效率和精確性。

FGLS的回歸結(jié)果可知，財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的影響大于農(nóng)民收入，說明財(cái)政補(bǔ)貼是提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的覆蓋率和參與度的主要手段。人均農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的影響最大，說明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的賠付水平直接決定了農(nóng)民參保的積極性和信任度。農(nóng)村義務(wù)教育比重和人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的影響相對(duì)較弱，說明教育比重和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值并不是決定性因素。人均農(nóng)業(yè)貸款具有顯著的負(fù)向影響，說明隨著農(nóng)業(yè)貸款的增加，農(nóng)民可能更傾向于依賴貸款進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)管理，而不是通過購(gòu)買保險(xiǎn)來分散風(fēng)險(xiǎn)。此外，受災(zāi)程度的顯著性影響也在一定程度說明農(nóng)業(yè)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的增加會(huì)促使農(nóng)民更傾向于通過農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)來分散風(fēng)險(xiǎn)，彌補(bǔ)災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失。

2.2 東部地區(qū)回歸結(jié)果

通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，選擇FGLS模型來進(jìn)行分析。由表4可知，財(cái)政補(bǔ)貼和農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度呈顯著正向影響，農(nóng)民收入系數(shù)高于全國(guó)平均水平，同時(shí)，也高于財(cái)政補(bǔ)貼，說明東部地區(qū)農(nóng)民收入能夠更有效地促進(jìn)農(nóng)民的保險(xiǎn)投保意愿和保險(xiǎn)覆蓋率的提升。在控制變量中，農(nóng)村義務(wù)教育比重的系數(shù)最高，且高于全國(guó)平均水平，說明教育水平在東部地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的認(rèn)知和接受度有更強(qiáng)的促進(jìn)作用，農(nóng)民更容易理解和接受保險(xiǎn)產(chǎn)品。受災(zāi)程度也具有顯著性影響，但系數(shù)小于全國(guó)平均水平，說明東部地區(qū)可能在災(zāi)害防范和應(yīng)對(duì)方面有更好的基礎(chǔ)設(shè)施和措施，導(dǎo)致災(zāi)害對(duì)保險(xiǎn)需求的影響相對(duì)較小。人均農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額和人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的系數(shù)較低，相關(guān)性較弱。人均農(nóng)業(yè)貸款依然是負(fù)向影響，但系數(shù)高于全國(guó)平均水平，說明農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)之間的負(fù)相關(guān)性不強(qiáng)。

2.3 中部地區(qū)回歸結(jié)果分析

從中部地區(qū)的FGLS回歸結(jié)果（表5）顯示，財(cái)政補(bǔ)貼是對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度影響最大的因素，其系數(shù)高于全國(guó)水平，低于東部地區(qū)，表明財(cái)政補(bǔ)貼在中部地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的推動(dòng)作用較為顯著，但仍不及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)。農(nóng)民收入的系數(shù)也低于東部地區(qū)，意味著農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的提升作用相較于東部地區(qū)較弱，說明該地區(qū)農(nóng)民收入水平相對(duì)不高，或者農(nóng)民收入轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買力的能力較低，制約了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的增長(zhǎng)。人均農(nóng)業(yè)貸款和受災(zāi)程度呈顯著負(fù)相關(guān)，說明在災(zāi)害頻發(fā)地區(qū)，農(nóng)業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)較高，可能導(dǎo)致貸款的可獲得性降低，進(jìn)而影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求。農(nóng)村義務(wù)教育比重系數(shù)雖高于全國(guó)平均水平，卻明顯低于東部地區(qū)，說明中部地區(qū)在教育資源投入、教育重視程度等方面仍存在差距，影響了農(nóng)村居民對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的認(rèn)知和接受程度。人均農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額和人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的系數(shù)相對(duì)較低，說明與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)。

2.4 西部地區(qū)回歸結(jié)果分析

從西部地區(qū)FGLS結(jié)果（表6）顯示，財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度呈負(fù)相關(guān)，農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度雖然呈正相關(guān)，但是卻明顯低于全國(guó)平均水平和其他地區(qū)，說明西部地區(qū)的財(cái)政補(bǔ)貼可能在一定程度上抑制了農(nóng)民購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的積極性。同時(shí)，農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的正相關(guān)性較低，表明西部地區(qū)農(nóng)民收入水平相對(duì)較低，且收入增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)購(gòu)買意愿和能力的帶動(dòng)作用有限。人均農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的影響最大，且高于其他因素，說明西部地區(qū)的農(nóng)民更關(guān)注農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)際能帶來的賠付金額。人均農(nóng)業(yè)貸款對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度呈顯著的負(fù)相關(guān)，說明農(nóng)業(yè)貸款可能在一定程度上替代了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的功能。農(nóng)民可能更傾向于通過貸款來應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的資金需求和風(fēng)險(xiǎn)，而不是依賴農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)。此外，受災(zāi)程度對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的影響程度也較低，說明西部地區(qū)農(nóng)民可能尚未充分認(rèn)識(shí)到農(nóng)業(yè)災(zāi)害與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)之間的緊密聯(lián)系，沒有有效引導(dǎo)農(nóng)民通過購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)來分散災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致即使面臨一定程度的農(nóng)業(yè)災(zāi)害，也未能顯著提升對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求。人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)村義務(wù)教育比重的系數(shù)較低，說明與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)。

2.5 東北地區(qū)回歸結(jié)果分析

從東北地區(qū)的FGLS模型結(jié)果（表7）顯示，財(cái)政補(bǔ)貼和農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度具有顯著的正相關(guān)，且僅次于東部地區(qū)，說明財(cái)政支持和收入水平是推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的重要因素。受災(zāi)程度對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的影響最大，說明農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求高度依賴受災(zāi)狀況，受災(zāi)越嚴(yán)重，農(nóng)戶越傾向于通過購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)來分散風(fēng)險(xiǎn)。人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響僅次于受災(zāi)程度，說明東北地區(qū)作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大區(qū)，人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提高意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模和效益的提升，使農(nóng)戶更加重視農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理，從而對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求也相應(yīng)增加，對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的提升起到了重要的推動(dòng)作用 。人均農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額、人均農(nóng)業(yè)貸款和農(nóng)村義務(wù)教育比重的系數(shù)較低，說明與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)。

2.6 對(duì)比分析

通過對(duì)比可知，在東部、中部、西部和東北地區(qū)中，農(nóng)民收入對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度具有顯著正向影響，財(cái)政補(bǔ)貼除在西部地區(qū)呈負(fù)向影響外，其他地區(qū)均為正向影響，說明在多數(shù)地區(qū)，財(cái)政補(bǔ)貼是推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展、提升保險(xiǎn)密度的重要積極因素，但西部地區(qū)可能由于自身經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)發(fā)展模式或補(bǔ)貼政策落實(shí)方式等因素，導(dǎo)致財(cái)政補(bǔ)貼未能正向促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度，反而呈負(fù)向關(guān)系。人均農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額、人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)村義務(wù)教育比重均對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度產(chǎn)生正向影響，但是影響強(qiáng)度不同。其中，人均農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額對(duì)西部地區(qū)影響最大，人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對(duì)東北地區(qū)影響最大，而農(nóng)村義務(wù)教育比重對(duì)東部地區(qū)影響最大。這說明不同地區(qū)在發(fā)展過程中面臨的主要挑戰(zhàn)和優(yōu)勢(shì)各不相同。西部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，農(nóng)戶對(duì)保險(xiǎn)賠付的實(shí)際需求更迫切，保險(xiǎn)賠付額的增加對(duì)刺激當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求作用顯著；東北地區(qū)則可能更需要提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)值來推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；而東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，對(duì)教育重視程度高，農(nóng)村義務(wù)教育比重的提升有助于增強(qiáng)農(nóng)民保險(xiǎn)意識(shí)，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度的提升作用更為突出。人均農(nóng)業(yè)貸款和受災(zāi)程度對(duì)不同地區(qū)影響不同，人均農(nóng)業(yè)貸款除東北地區(qū)呈正向影響外，其他地區(qū)均為負(fù)向影響，這可能是因?yàn)闁|北地區(qū)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展程度較高，農(nóng)業(yè)貸款能夠助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)擴(kuò)大，從而增加對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求，而其他地區(qū)可能由于貸款用途、農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)與金融支持的匹配度等問題，導(dǎo)致人均農(nóng)業(yè)貸款增加并未帶來農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求的上升，反而呈反向關(guān)系；受災(zāi)程度除對(duì)中部地區(qū)呈負(fù)向影響外，其他地區(qū)均為正向影響，說明中部地區(qū)可能在農(nóng)業(yè)災(zāi)害預(yù)防、應(yīng)對(duì)機(jī)制等方面較為完善，受災(zāi)后對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的依賴程度相對(duì)較低，而其他地區(qū)受地理、氣候等因素影響，受災(zāi)后對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求會(huì)因受災(zāi)程度增加而上升，以轉(zhuǎn)移農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

3 政策建議

3.1 采取差異化的財(cái)政補(bǔ)貼，優(yōu)化保險(xiǎn)環(huán)境

為促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)事業(yè)的發(fā)展，需要國(guó)家層面進(jìn)行整體調(diào)控。這包括制定頂層設(shè)計(jì)，明確農(nóng)村保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)思想、根本理念、重點(diǎn)任務(wù)、相關(guān)政策和舉措等。同時(shí)，針對(duì)東、中、西和東北地區(qū)的保險(xiǎn)異質(zhì)性，從財(cái)政補(bǔ)貼、農(nóng)民增收、教育培訓(xùn)等方面出臺(tái)政策，為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展提供有力支持。

3.2 擴(kuò)大農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的普及范圍，保障農(nóng)民收益

中國(guó)共產(chǎn)黨始終堅(jiān)持把解決好“三農(nóng)”問題作為全黨工作的重中之重，堅(jiān)持把維護(hù)廣大農(nóng)民群眾的根本利益、實(shí)現(xiàn)共同富裕作為出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)。隨著中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，農(nóng)民收入也得到了快速提升，一定程度上填補(bǔ)了財(cái)政補(bǔ)貼的空白。為了進(jìn)一步擴(kuò)大農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的普及范圍，需要制定更加靈活、差異化的政策，使得農(nóng)民的生產(chǎn)成本得到有效控制，提高種糧積極性。

3.3 增加農(nóng)民教育培訓(xùn)，提高農(nóng)民綜合素質(zhì)

隨著中國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的不斷提高，農(nóng)民生產(chǎn)能力與生產(chǎn)需求之間存在一定差異。因此，有計(jì)劃、有針對(duì)性地展開農(nóng)業(yè)培訓(xùn)，有利于制定國(guó)家與地方的惠農(nóng)政策，提高農(nóng)民的綜合素質(zhì)。這將從根本上提升農(nóng)民的幸福感，促進(jìn)中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)事業(yè)的健康發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陳運(yùn)來，舒?zhèn)ケ? 我國(guó)農(nóng)險(xiǎn)共保體模式的創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)及其制度啟示——以浙江和海南兩省為例[J]. 北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版）， 2020， 18 （2）： 107-114.

[2] SMITH V H， GOODWIN B K. Crop insurance， moral hazard， agricultural chemical use[J]. American journal of agricultural economics，1996， 78（2）：428-438.

[3] SKEES J R， BARNETT B J. Conceptual and practical considerations for sharing catastrophic/systemic risks[J]. Review of agricultural economics，1999，21（2）：424-441.

[4] 馮文麗，庹國(guó)柱. 關(guān)于中國(guó)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)制度模式改革的思考[J]. 保險(xiǎn)研究， 2024（12）： 3-12.

[5] 高 鳴.中國(guó)農(nóng)村人口老齡化：關(guān)鍵影響、應(yīng)對(duì)策略和政策構(gòu)建[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2022，22（4）：8-21.

[6] 魏 超，陳盛偉. 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平能提高糧食安全與農(nóng)業(yè)增收的一致性嗎？[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2023， 28（8）： 22-37.

[7] 令 濤，趙桂芹. 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)韌性：內(nèi)在邏輯及實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2024，23（2）： 94-106.

[8] 李 婷，王 瑩. 河北省農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)助力鄉(xiāng)村振興的優(yōu)化路徑探析[J]. 當(dāng)代農(nóng)村財(cái)經(jīng)， 2023（6）： 11-15.

[9] 張慧琴，楊 炎. 政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的收入效應(yīng)與機(jī)理分析[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2024（12）： 175-179.

[10] 祝麗麗，張 濤，陳秀蘭.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)深度對(duì)農(nóng)民收入水平影響的區(qū)域差異——基于153個(gè)國(guó)家級(jí)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)面板證據(jù)[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2021（5）：49-60.

[11] 汪 湧，陳緒敖，王雨欣，等. 陜西省政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)效率研究[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2022， 61（20）： 233-238.

[12] 劉婷祎，游士兵，施 雨，等. 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障水平對(duì)糧食安全的影響效應(yīng)檢驗(yàn)[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策， 2024， 40（21）： 64-68.

[13] 李漢才.農(nóng)村財(cái)政扶貧資金管理的問題與對(duì)策[J].人民論壇，2015（20）：70-72.

[14] 黃 穎.健全農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)財(cái)政補(bǔ)貼體系：國(guó)際經(jīng)驗(yàn)和中國(guó)實(shí)踐[J].世界農(nóng)業(yè)，2015（2）：89-93.

[15] 李婕妤.農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出及效率的影響——基于京津冀地區(qū)的實(shí)證分析[J].金融理論與實(shí)踐，2022（7）：108-118.

[16] 曲統(tǒng)昱，吉彩紅.鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支農(nóng)效率研究[J].河北金融，2022（4）：55-59.

[17] 李勇斌，劉殿國(guó)，魏春華. 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展助力我國(guó)農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力培育的效率評(píng)估及路徑優(yōu)化研究——基于DEA-Malmquist-Tobit模型的分析[J]. 西南金融， 2024（11）：59-73.

[18] 張 峭，王 克，李 越，等.中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障發(fā)展的成效、問題和建議[J].農(nóng)業(yè)展望，2022，18（1）：40-47.

[19] 韓 珂，郭峰町.基于灰色關(guān)聯(lián)分析的我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)研究[J].中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2022，43（2）：196-204.

[20] 陳 康，葉明華，王世保. 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)戶穩(wěn)收增收——基于聯(lián)立方程模型的實(shí)證分析[J]. 蘭州學(xué)刊， 2024（1）： 145-160.