聂文广，黄 琦
（华中农业大学经济与管理学院／湖北农村发展研究中心，武汉 ４３００７０）
摘要：使用２００４—２０１２年中国３１个省（市）的面板数据，实证分析了中国农业保险与粮食产量之间的关系。结果表明，从全国来看，农业保险对粮食产量在１％显著水平有促进作用，但是粮食产量对农业保险的弹性系数仅为０．０１０ ２；从三大区域来看，东部和西部地区农业保险对粮食产量的增长有显著的正向作用，弹性系数分别为０．０１５ ２和０．０１０ ６，中部地区农业保险对粮食产量增加影响不显著；从粮食产区上看，非粮食主产区农业保险对粮食产量的增长有着显著的正向影响，弹性系数为０．０１６ ４，粮食主产区农业保险对粮食产量增长无显著影响。因此，应有针对性地加大农业保险支持力度、合理调整农业保险结构，切实发挥农业保险对粮食生产的促进作用。
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关键词 ：农业保险；粮食产量；弹性系数；区域差异
中图分类号：Ｆ８４０．６６ 文献标识码：Ａ 文章编号：０４３９－８１１４（２０１５）１６－４０７７－０６
ＤＩＯ：１０．１４０８８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ０４３９－８１１４．２０１５．１６．０６４
收稿日期：２０１５－０６－１５
基金项目：国家自然科学基金项目（７１１７３０８６）
作者简介：聂文广（１９９０－），男，湖北随州人，在读硕士研究生，研究方向为农业保险， （电话）１５５２７４２８８７９（电子信箱）２１５６３２７７７＠ｑｑ．ｃｏｍ。
如何提高粮食产量，确保国家粮食安全是关乎国计民生的重要问题，粮食安全已上升为国家重大战略部署。近年来，粮食安全风险依然存在，主要表现在耕地面积逐年减少、粮食消费持续增长。粮食安全问题的解决关键是提高粮食自给能力，然而中国是一个农业自然灾害频发的国家，农民的抗风险能力较弱，粮食生产在一定程度上受到农业自然灾害的影响，仅２０１２年全国农业自然灾害成灾面积就有１８２．６３万ｈｍ２，直接经济损失３ ５３３．４亿元；农业自然灾害不仅造成粮食减产，同时也降低了农民生产的积极性，不利于农业生产。农业保险则具有转移、分散风险，提高农民风险承受能力的作用。自２００４年起，连续１１年的中央一号文件均提出发展农业保险的要求，在政策层面强调了发展农业保险的重要性，农业保险发展取得重大进展。２０１２年全国农业保险纯保费收入２３８．７１亿元、赔付总额１２９．０６亿元，达到历史最高。农业保险是否通过转移风险促进了农业生产，农业保险与粮食产出之间的关系值得探讨。
目前，学术界关于农业保险与农业生产之间的关系研究还比较少，主要集中在两个方面：一是农业保险与农业产出关系的研究，包括直接对农业保险与粮食产量增长关系的研究和农业保险与农业产值增长关系的研究；二是农业保险与农民收入增长关系的研究，主要存在两种不同的观点，部分学者认为农业保险对农民收入无显著促进作用，而持不同观点学者则认为农业保险对农民收入存在显著的促进作用，但作用较小。
在农业保险与农业产出关系的理论研究方面，庹国柱等［１］研究认为，农业保险提高了农民的抗风险能力，以至于风险较高的地区仍会进行种植，增大播种面积，促进了粮食产量的增加；邢鹂等［２］通过研究粮食单产波动与政策性农业保险制度，得出应通过政策性农业保险来稳定粮农的收入预期，以确保粮农生产积极性，提高粮食产量；罗向明等［３］通过构造效用函数分析了农业保险的财富分配效应和激励效应，得出农业保险对鼓励农民扩大粮食播种面积和提高粮食单产水平具有显著影响，从而增加粮食产出。在实证研究方面，王向楠［４］认为农业保险的发展促进了中国农业产出的增加，同时，农业生产风险更大的地区，农业保险对农业产出的作用更加明显；胡二军［５］考察了苏州地区农业保险对粮食总产量的影响，发现农业保险对粮食总产量没有显著性影响。此外，国外研究者较早就对农业保险与粮食产出的问题做出了一定的研究，这些研究主要集中于农业保险与化肥、农药之间的关系，从而间接地影响农业产出［６］。
农业保险对农民收入的影响研究存在两种不同的观点。孙朋等［７］和蔡超等［８］分别对山东省和河北省农业保险和农民收入进行了时间序列分析，前者认为山东省农业保险与农民收入存在长期均衡关系，农业保险是农民收入增长的Ｇｒａｎｇｅｒ原因，但作用有限；后者研究得出河北省农业保险与农业ＧＤＰ不存在协整关系，且不存在Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系。周稳海等［９］利用面板系统ＧＭＭ模型对农业保险与农民收入的关系进行实证检验，认为农业保险灾前效应对农民收入有显著的负向作用，灾后效应则相反，但是农业保险总效应对农民收入具有正向作用，但作用力度较小。彭澧丽等［１０］通过聚类分析得出粮食产量、农民收入和农业保险在长期变动上存在明显的一致性。
总的看来，已有关于农业保险对农业生产作用的研究主要存在以下几点问题：首先，直接针对农业保险与粮食产量增长关系的研究不足，农业保险通过影响农民的行为而直接影响农作物产量。然而，无论是对农业保险与农业产值或农民收入的研究都不可避免地要受到价格机制的影响，因此在研究中很难区分农业产值或农民收入的变化究竟在多大程度上是由农业保险引起而不是由价格机制引起的，事实上鲜有文献在研究农业保险与农民收入时考虑到由农业保险引起的粮食供给变化，从而由粮食供给引起粮食价格变化而导致农民收入变化，由此也可以看出关于农业保险与农民收入关系研究的两种不同观点存在的原因，即农业保险并不直接影响农民收入，关键在于时间节点上的粮食供求关系及价格因素。其次，对于农业保险与农业产出关系的实证研究较少，尤其是针对农业保险与粮食产量关系的实证研究不足，多数学者通过理论研究认为农业保险对粮食产出存在促进作用［１－３］。总之，国内外学者关于农业保险与粮食产出关系的研究还有待进一步深入，在当今世界高度关注粮食安全的背景下，研究农业保险与粮食产出的关系具有重要的实际意义。具体而言，本文通过中国３１个省市自治区的２００４－２０１２年相关数据构造面板数据模型，同时分东、西、中部地区和粮食产区对中国农业保险与粮食产量的关系进行了实证研究，并根据实证结果提出旨在提高粮食产量、确保国家粮食安全的政策建议。
１ 模型设定、变量选择和数据来源
１．１ 模型设定与估计方法
国内在研究农业保险与粮食产出关系所用模型均是在传统的农业生产函数（Ｃ－Ｄ生产函数）的基础上，将农业保险当作一个新的投入项加以分析的。本研究借鉴已有的研究成果，考虑到所研究的３１个省、市、自治区的２００４—２０１２年不同时点的数据，因此采用面板数据模型。Ｃ－Ｄ生产函数的一般形式如下：
式中，０＜α，β＜１，Ｙ（ｔ）、Ａ（ｔ）、Ｋ（ｔ）、Ｌ（ｔ）分别表示第ｔ年农业产出、技术进步引起的农业产出变化、农业资本投入、农业劳动力投入。本研究中，为了研究农业保险对粮食产出的影响，将农业保费收入当作一项资本投入，同时不考虑技术进步带来的变化，即将Ａ视为常数，对（１）式方程两边同时取对数得到如下函数形式：
式中，Ｙｉｔ表示第i个省、市、自治区在ｔ时间点的粮食产量，ＰＩｉｔ为第i个省份在ｔ时间点农业保险保费收入，Ｘｉｔ表示其余控制变量，具体包括粮食作物播种面积（ＡＣ）、农用机械总动力（ＡＰ）、化肥施用量（ＡＦ）、农林牧渔就业人数（ＡＮ），自变量前系数βｔ表示粮食产出对该自变量的弹性大小，?滋ｉｔ为随机干扰项。
同时，本研究为了在全国范围内进一步分析不同地理区域和不同农业生产水平下农业保险与粮食产出关系的差异，将全国３１个省、市、自治区按东部、中部、西部３个地理区域和粮食主产区和非粮食主产区２个不同农业生产水平区域分别进行模型估计，因此本研究待估计面板数据模型共有６个，６个面板数据模型时间节点都是２００４—２０１２年，横截面个数存在差异。根据截距项β０的不同，面板数据通常有３种：①混合模型；②固定效应模型；③随机效应模型。由于面板数据的两维特性，模型设定的正误决定了参数估计的有效性。因此，首先要对模型的设定形式进行检验，本研究运用Ｓｔａｔａ１２．０对模型进行Ｆ检验和Ｈａｕｓｍａｎ检验，经过检验确定模型形式后将进一步对模型参数进行估计。
１．２ 变量选择
基于传统Ｃ－Ｄ生产函数，本研究将模型变量归结为3类，分别为产出变量、分析变量和控制变量。
１．２．１ 产出变量 本研究以粮食产量（Ｙ，万ｔ）代表产出变量，与以往部分文献用农林牧渔总产值代表农业产出有所区别，主要是考虑到以粮食产量绝对量为被解释变量，避免了价格变化带来的影响，使计量过程更加简便。
１．２．２ 分析变量 本文选取农业保险发展水平（ＰＩ， 百万元）为控制变量，且用农业保险纯保费收入代表农业保险的发展水平。我国农业保险覆盖范围比较广、险种较多，在统计工作中并未细化到各个险种的数据，所以单独的粮食作物保险数据难以获得，因此本文用总的农业保险保费收入替代粮食作物保费收入。同时由于本文农业产出选取的是粮食产量这个绝对量，因此农业保险发展水平未选取农业保险密度或深度，而是直接选取农业保险保费收入。
１．２．３ 控制变量 ①粮食作物播种面积（ＡＣ，万ｈｍ２），播种面积本被看成是土地资本的投入，是粮食生产的必要生产要素，已有文献中有将种植面积看成是土地资本的投入，在本文中并不适合，因为农业保险可以促进农民的再生产［１１］，即在已有的耕地面积上重复种植，因此使用播种面积更加准确。②农用机械总动力（ＡＰ，万ｋＷ·ｈ），农用机械总动力反映了农业科技的状况，也是一项资本投入，与粮食生产有着密切的联系。③化肥施用量（ＡＦ，万ｔ），化肥施用量也被当作资本投入的一个替代变量［１２］。④农林牧渔就业人数（ＡＮ，万人），本文中被解释变量仅是粮食产出，但是专门从事粮食生产的人员数难以获得，为了获取数据的方便，本文以农林牧渔的人数代替专门从事粮食生产的人员数，当作劳动力投入项。
１．３ 数据来源
本文选取了２００４—２０１２年中国３１个省、市、自治区的粮食产量与农业保险为研究对象，数据主要来源于２００５—２０１３年《中国统计年鉴》、《中国保险年鉴》、《中国农村统计年鉴》。被解释变量和各解释变量数据基本完整，对于部分缺失数据，分别查阅各省市统计年鉴进行补全。主要数据的描述性统计如表１所示。
２ 实证分析
２．１ 中国农业保险对粮食产量增长影响
根据样本数据对模型进行检验，固定效应模型和随机效应模型的Ｆ检验Ｐ值均小于０，因此，应拒绝混合效应模型；Ｈａｕｓｍａｎ检验Ｐ＞０．０５，故应拒绝固定效应模型，本研究选择面板数据的随机效应模型，同时运用Ｓｔａｔａ１２．０进行修正异方差的估计，并对各变量的拟合优度贡献率进行了测算，拟合优度贡献率代表了单个变量对模型拟合的贡献率，一定程度上代表了解释变量对被解释变量的相对解释程度大小（表２）。
从表２可以看出，分析变量农业保险（ＰＩ）对粮食产量的增长具有显著的正向影响，且粮食产量对农业保险保费收入的变化弹性系数为０．０１０ ２，即不考虑其他因素影响的情况下，农业保险保费收入增长１％，粮食产量将会增长０．０１０ ２％，同时ＰＩ对拟合优度的贡献仅为１．７３％；控制变量ＡＣ、ＡＦ对粮食产量的增长具有显著的正向影响，弹性系数分别为０．８３３ ５和０．２１５ １，即其他因素不变的情况下，粮食作物的播种面积增加１％，粮食产量将会增加０．８３３ ５％，化肥施用量增加１％（有效范围内），粮食产量将增加０．２１５ １％，ＡＣ、ＡＦ对拟合优度的贡献分别为３１．３８％和２４．６５％；控制变量ＡＮ对粮食产量的增长具有非显著的负向影响， ＡＰ对粮食产量增长具有非显著的正向影响。同时随机效应模型的可决系数Ｒ２为０．９７９ ２，说明模型的拟合度较好，解释变量对被解释变量的解释力度较强。
从以上分析可以看出，中国农业保险对粮食产量的增长有着显著的正向作用，不过其作用较其他控制变量仍显不足，出现这一现象的原因可能在于中国农业保险发展还不够成熟，农业保险密度和深度还不够，同时农业保险险种结构也有待调整，因此农业保险还不能形成对农业生产的有效支撑。此外，控制变量的计量分析结果于以往实证分析的结果吻合，农林牧渔从业人数对粮食产量影响不显著，对粮食产出的边际效应为０；粮食作物播种面积对粮食产出有显著地促进作用，粮食产出对播种面积弹性系数为０．８３３ ５，这是因为在土地面积一定的情况下，粮食产量的提高离不开播种面积的增大；农业机械总动力对粮食产出的影响不显著是由于目前我国农业经营规模过小，无法充分发挥农业机械的规模化作业效率等导致的；化肥施用量对粮食产出存在正向影响，弹性系数为０．２１５ １，说明合理提高化肥使用效率对粮食增长有着重要作用［１１］。
２．２ 中国农业保险对粮食产量增长影响的三大区域差异
根据样本数据，对东部、中部、西部３个模型的Ｆ检验Ｐ＜０．０００，Ｈａｕｓｍａｎ检验Ｐ＞０．０５，因此３个模型均选择随机效应模型。从表３可以看出，东部和西部地区，农业保险保费收入对粮食产量存在显著的正向作用。其中，东部地区在１％水平上显著，粮食产量对农业保险保费收入弹性系数为０．０１５ ２，即在东部地区，农业保险保费收入每增长１％，粮食产量增长０．０１５ ２％，弹性系数略高于全国水平（０．０１０ ２），拟合优度贡献率为０．７７％，低于全国水平（１．７３％）；控制变量中，仅ＡＣ显著影响粮食产量增长，粮食产量对ＡＣ变化的弹性系数为０．９３７ １，拟合优度贡献率２９．１５％。西部地区农业保险在５％水平上显著促进了粮食产量的增长，粮食产量对农业保险保费收入弹性系数为０．０１０ ６，与全国水平（０．０１０ ２）基本持平，拟合优度贡献率２．４１％，略高于全国水平（１．７３％）；控制变量中，ＡＣ和ＡＦ对粮食产量有着显著的促进作用，粮食产量对ＡＣ和ＡＦ变化的弹性系数分别为０．６９９ ０和０．２７１ ２，拟合优度贡献率分别为２９．６７５％和２５．８５％。中部地区农业保险对粮食产量增长存在着负向影响，但是并不显著，弹性系数为－０．００１ ７；控制变量中， ＡＣ和ＡＦ对粮食产量有着显著的促进作用，粮食产量对ＡＣ和ＡＦ变化的弹性系数分别为０．６３５ ３和０．５３４ ０，拟合优度贡献率分别为４９．８１％和２４．９０％。同时，３个模型的拟合优度都较好，可决系数Ｒ２分别为０．９９０ ２、０．８２７ ０和０．９７５ ８，说明选取的变量能够较好地代表粮食产量增长的影响因素。
通过以上分析可知，农业保险对粮食产量增长影响在三大区域间存在着差异，但总的来说农业保险在一定程度上对粮食产出存在着促进作用。研究发现，中部地区除粮食产量标准差（１ ２８８．４２）低于东、西部外，其余对粮食产量有显著促进作用的分析变量ＰＩ和控制变量ＡＣ、ＡＦ的标准差均高于东部和西部，标准差反映的是变量波动程度即风险的大小，中部地区的分析变量ＰＩ标准差最大，说明中部地区农业保险发展不稳定；ＡＣ和ＡＦ标准差最大，说明受自然条件及经济社会因素影响，中部地区农作物播种面积和农用化肥施用量波动较大。综合以上因素，可以推测中部地区农业保险对粮食产量作用不显著可能是由中部地区农业保险发展不稳定所致，这也可能是农业保险与粮食产量增长关系的跨地区差异的原因。
２．３ 中国农业保险对粮食产量增长影响的粮食产区差异
根据样本数据，按照粮食主产区（辽宁、河北、山东、吉林、内蒙、江西、湖南、湖北、四川、河南、江苏、黑龙江、安徽等１３个省区）和非粮食主产区（除粮食主产区省份外的１８个省市）分别进行估计，结果如表４所示。两个模型中Ｆ检验Ｐ值均小于０，粮食主产区Ｈａｕｓｍａｎ检验Ｐ＜０．０５，非粮食主产区Ｈａｕｓｍａｎ检验Ｐ＜０．０５，因此前者选取固定效应模型，后者选取随机效应模型。
由表４可以看出，非粮食产区农业保险对粮食产量的增长具有在１％水平显著的促进作用，弹性系数为０．０１６ ４，高于全国水平，拟合优度贡献率为０．６９％，低于全国水平（１．７３％）；控制变量 ＡＣ、ＡＦ在１％水平上对粮食产出存在正向影响， ＡＰ在１０％显著水平上对粮食产量增长存在负向作用，三者的弹性系数分别为０．７９８ １、０．１９２ １和－０．０７１ ４，拟合优度贡献率分别为２９．８４％、２４．６３％和２０．４８％。粮食主产区农业保险对粮食产量增长无显著影响，控制变量ＡＣ、ＡＰ、ＡＦ均在１％水平对粮食产量增长存在正向影响，弹性系数分别为０．７６０ ３、０．１２５ ９和０．３８４ ９，拟合优度贡献率分别为４９．１２％，１４．１６％和２３．４４％。同时，模型的拟合优度较好，可决系数Ｒ２分别为０．８４７ ０和０．９７７ ７，模型的解释力度较强。
从粮食主产区和非粮食主产区的对比可以看出，在非粮食主产区，农业保险反而对粮食产出的影响更大。处于粮食主产区的省份，农业生产力集中，抗风险能力较强，在地理位置上更加适合粮食生产；反之，非粮食主产区由于自然条件的限制，可能面临的风险和不确定性更大，农民承受风险的能力也相对更弱，因此粮食生产对农业保险的依赖性更大，从而导致了在粮食主产区农业保险对粮食产量的增长作用有限的结果。
３ 结论与建议
本研究使用２００４—２０１２年全国３１个省、市、自治区的面板数据，对农业保险与粮食产量的关系进行了实证研究，得出以下几点结论：
１）从全国角度来看，农业保险在１％的显著水平对粮食产量的增长具有促进作用，但是农业保险对粮食产量增长的作用有限，粮食产量对农业保险保费收入的变化弹性仅为０．０１０ ２，拟合优度贡献率远小于控制变量。
２）从三大区域来看，农业保险与粮食产量增长的关系存在差异，东部和西部地区农业保险对粮食产量的增长有显著的正向作用，弹性系数分别为０．０１５ ２和０．０１０ ６，中部地区农业保险对粮食产量增长影响不显著，这可能是由于中部地区农业保险发展不稳定所致，具体原因则需做进一步研究才能探明。
３）从粮食产区上看，非粮食主产区农业保险对粮食产量的增长有着显著的正向影响，弹性系数为０．０１６ ４，粮食主产区农业保险对粮食产量增长无显著影响，这可能是由于二者所面临的风险不一致而导致的。
以上结论说明中国农业保险虽然对粮食产出存在促进作用，但是效果并不大（弹性系数较小）。究其原因，可能是由于中国农业保险发展水平不高，结构存在缺陷所致，同时农业保险与粮食产量关系的区域差异也是一个值得进一步研究的问题。本研究针对以上结论提出几点对策建议：
１）加大农业保险发展扶持力度，通过提供各种优惠政策刺激农业保险需求，提高农业保险覆盖面，推进农业保险发展水平迈上一个新台阶，从而更好地发挥农业保险对粮食产出的促进作用。
２）调整农业保险结构，如调整补贴比例、险种结构等，提高农业保险对分散农业生产风险、促进农业生产的作用。
３）建立农业保险发展示范区域，示范区域的衡量指标主要是该区域农业保险对粮食产出的促进作用大小，可以选择建立在东、西部地区的非粮食主产区等粮食产量对农业保险的弹性相对较大的地区，示范区域能够起到模范作用，增强人们对农业保险意义的认识，提高农业保险发展水平，促进粮食产量的增加。
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