乡村振兴战略背景下广西农业保险支农惠农效率研究
2021-11-21张莎莎万富元
张莎莎 万富元
(中国人民银行钦州市中心支行,广西 钦州 535000;北部湾财产保险股份有限公司钦州分公司,广西钦州 535000)
一、引言
农业保险以独特的风险转移、损失补偿功能,成为重要的支农惠农手段,在保障农业生产、提高粮食产量方面发挥积极作用。近年来,多份中央文件明确将农业保险作为扶贫及服务乡村振兴的重要工具。其中,2016年《关于落实发展新理念加快农业现代化实现全面小康目标的若干意见》明确指出,“将农业保险打造成我国实现精准扶贫的重要手段”。2018 年《关于实施乡村振兴战略的意见》提出,“完善农业支持保护制度”以及“加快建立多层次农业保险体系”。2021 年《关于全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的意见》强调,要进一步发挥保险业在服务乡村产业发展中的作用。
近年来,广西深入实施农业保险提标、增品、扩面,充分满足乡村地区多层次的保险需求,在分散农业生产经营风险、保障农民权益、推进农业现代化及乡村振兴等方面发挥积极作用。截至2020 年末,广西农业保险险种达70余个,涵盖牡蛎、对虾、芒果、田七等地方特色险种以及油茶收入保险、茉莉花降雨指数、猪饲料价格保险等新型险种。其中,糖料蔗价格指数保险为全国首创(“保险+期货”模式),综合运用多样化金融手段化解大宗农产品市场价格波动风险,“政府+险资+企业+农户+保险”五位一体的“贷牛还牛”模式入选国务院扶贫典型案例并在全国推广。2020 年,广西农业保险为农业生产提供风险保障1718亿元,是“十二五”末期674亿元的2.5倍,同比增长14.5%。
随着广西农业保险深度融入农业生产、农民生活以及农村建设,研究其支农惠农效率、各地市的支农惠农效率差异及相关影响因素,从而针对性提高广西各地市农业保险支农惠农效能,对推进现代农业发展和乡村振兴战略实施具有重要的理论价值和现实意义。
二、文献综述
一是农业保险的支农惠农作用研究。Carriker et al.(1991)利用美国灾后农业保险保障数据和政府补助资金进行对比分析,发现农业保险能增强农民收入稳定性。Gordon(1991)认为农业保险可以促进农村经济增长,进而有效解决农村贫困问题。Handson(2003)认为农业保险对农民因灾损失进行赔付,实现风险转移,防止农民因灾致贫。王戈锋(2011)提出政策性农业保险的托底效应,认为农业保险能够降低信贷风险,增强农业经营者的融资能力。陈辞(2011)认为农业保险的加入,极大提升农村贫困人口的脱贫积极性。张伟和罗向明(2014)认为农业保险可以提高扶贫资金使用效率,促进贫困地区农民积极进行农业生产,从而提升扶贫效用。张旭光和赵元凤(2016)通过两阶段模型实证发现,农业保险对奶牛养殖户增收具有显著的正向影响。
二是农业保险支农惠农效率研究。Barry(2001)对1988~1997 年美国农业保险的投保回报率进行研究,认为美国农户1美元的保费投入将获得1.88美元补偿。冷晨昕和祝仲坤(2015)实证发现湖北农业保险对农业生产具有显著正向影响,但存在投入冗余量大、整体运行效率偏低等问题。王韧和莫廷程(2016)使用AHP 层次分析法测算湖南省农业保险扶贫效率,结果显示该省农业保险扶贫效率整体处于中等水平。蒲娟和余国新(2017)构建DEA-Tobit模型,测算得出新疆农业保险中养殖险的效率高于种植险。陈俊聪等(2017)运用泰尔指数及DEA 模型,实证得出2004~2015年我国农业保险支农效率逐年上升,且东部地区效率>中部地区>西部地区。
三是农业保险支农惠农的影响因素研究。Nel⁃son &Loehman(1987)认为,农业保险过度补贴将引发农户大规模排斥传统金融工具,进而不利于农业发展。Joseph(2004)以发展中国家数据为样本,认为农业保险支农功效的发挥需要持续的财政支持。邢鹂和黄昆(2007)使用历史模拟法,实证发现农业保险财政补贴与农民收入呈正向关系。冯庆水和黄艳宁(2015)实证发现环境因素对我国农业保险支农效率的影响较为显著。邵全权等(2017)认为居民消费水平会对农业保险扶贫效率产生影响,居民消费支出超过一定限度才能促进农业保险发挥扶贫效用。朱蕊和江生忠(2019)构建门限模型,研究发现2010~2016年我国各省农业保险扶贫效果与经济发展水平密切相关。
综上所述,国内外专家学者对农业保险进行较为深入细致的研究,为本文提供宝贵的借鉴及启示。但是由于现有文献的研究区域、结论差异较大,且关于广西农业保险支农惠农效率及影响因素的研究匮乏,不利于采取针对性措施提升广西农业保险支农惠农的精准度。因此,本文利用三阶段DEA 模型,测算2019 年广西14 个地市的农业保险支农惠农效率,同时剔除各地市财政补贴等外部环境因素干扰,提升评价结果的准确性,并在此基础上提出促进农业保险支农惠农效率提升的建议。
三、研究方法、变量选取及数据来源
(一)研究方法
1.第一阶段:传统DEA模型(BCC模型)。本文使用以投入为主导的可变规模效益BCC 模型,从技术、纯技术和规模三方面测算广西各地市农业保险支农惠农效率。假设决策单元数量为n,其投入变量和产出变量分别为m、s;Yk、yrk、xik分别为第k 个决策单元的技术效率、第r个产出变量和第i个投入变量。则特定决策单元的模型如公式(1)至公式(3)所示。
2.第二阶段:SFA模型。由于第一阶段BCC模型的效率值受环境、随机因素等干扰,各决策单元的评估结果准确性不高,因此,第二阶段将投入变量作为被解释变量、外部环境因素作为解释变量,建立成本边界SFA模型,进行线性回归分析。具体模型如公式(4)所示。
其中,Sik为k 决策单元i 项投入的冗余变量,f i(Zk;βi)表示外部环境因素对冗余变量的影响,vik+uik为综合误差。以上回归将最差外部环境因素作为统一标准,同时排除偶然因素的影响,整体提升投入产出效率客观性。
3.第三阶段:调整投入变量的传统DEA 模型(BCC模型)。评估测算方法与第一阶段相同,但计算指标采用剔除外部环境因素后的投入变量以及原始产出指标,同时仍将最差外部环境作为统一基准,以此测算出新的效率值。
(二)变量选取
1.投入变量。投入指标选取农业保险市场规模、农业保险密度和农业保险深度。其中,农业保险市场规模以农业保险保费收入衡量,反映农业保险的支农惠农投入总量;农业保险密度以农业保险保费收入与人口总数之比衡量,反映农业保险支农惠农的普及程度及人均投入份额;农业保险深度以农业保险保费收入占地区生产总值的比重衡量,反映农业保险支农惠农的整体投入程度。
2.产出变量。产出变量选取农业保险保障力度、农业产值和农民收入。其中,农业保险保障力度以农业保险赔付支出衡量,反映保险风险补偿功能保障三农的程度;农业产值、农民收入分别以农业生产总值、农民人均收入衡量,反映农业发展和农民收入水平,是支农惠农的具体落脚点及重要评价标准。
3.外部环境变量。依据现有文献,自2007 年财政部在部分地区开展主要农作物保险保费补贴试点,财政支农资金对农业保险发展的作用日益凸显,进而影响农业保险的支农惠农效率。因此,本文选取财政支农力度作为外部环境变量,以农林水利事务支出(包括农业保险保费补贴)占财政总支出的比重衡量,反映财政对农业保险保费进行补贴的力度。
各变量具体说明如表1所示。
表1 各变量具体说明
(三)数据来源
本文使用2019 年广西14 个地市数据,对农业保险支农惠农效率进行评估测算。其中,农业保险保费收入及赔付支出数据来源于《2020 年中国保险年鉴》;地区生产总值、人口总数、农业生产总值、农民人均收入、农林水利事务支出、财政总支出数据来源于《2020年广西统计年鉴》。
四、实证分析
(一)农业保险初始支农惠农效率
本文利用DEAP2.1软件对2019年广西14个地市的投入产出数据进行DEA分析,结果如表2所示。
表2 未调整的广西各地市农业保险支农惠农效率
从整体情况看,2019 年广西农业保险支农惠农综合效率平均值达到0.839,纯技术效率平均值为0.922,规模效率平均值为0.913,表明广西全区农业保险对农业生产贡献度较高,农业保险的支农惠农效率良好,能较好地满足农业生产发展需求。
从地市情况看,不同地区的农业保险支农惠农效率存在差距。一是北海、防城港、钦州的综合效率值和纯技术效率值均为1,说明这3 个地市农业保险的支农效率较高,基本实现合理配置资源,农业保险支农效应显著。二是南宁、桂林、贵港以及玉林的纯技术效率值为1,但规模效率值小于1,表明这4 个地市的纯技术效率并非制约农业保险支农惠农效率的主要原因。三是百色、贺州、河池、来宾、崇左等地市的综合效率值和纯技术效率值均低于全区平均水平,表明此类地市未充分发挥出农业保险的风险保障功能,农业保险的支农效率仍有待提高。
从规模报酬情况看,北海、防城港、钦州规模收益不变,表明这3个地市农业保险对农业生产资金的保障达到有效状态,可维持现状,而除北海、防城港、钦州外的广西其他地市的规模报酬水平均处于递减状态,表明若增加这些地市的农业保险投入,反而可能会降低其支农惠农效率。
(二)财政支农力度对农业保险支农惠农效率的影响
第一阶段测算的综合效率值存在显著的地区差异,未能准确、客观反映农业保险的支农惠农效率,主要原因在于上文的DEA分析并未将财政支农力度等外部环境因素对投入指标的影响纳入考量,导致分析结果与实际情况存在部分偏差。因此,为剔除外部环境对效率值的影响,本文在第二阶段以财政支农力度为解释变量,运用EVIEWS9.0测算其对三个投入变量的相关影响,得出结果如表3所示。
表3 未调整的广西各地市农业保险支农惠农效率
由SFA回归结果可知,本文选取的外部环境因素(财政支农力度)对农业保险支农惠农的投入指标存在一定影响,进而对农业保险的支农惠农效率产生影响。同时,财政支农力度与投入指标的回归系数均为正,表明提高财政支农力度会增加农业保险深度的冗余,可能会降低模型的效率值,主要原因:一是财政支农资金存在总量不足、结构欠合理、实际到位时间滞后等问题,导致规模效率不高;二是具备防(抗)灾、补偿功用的财政支农政策对农业保险产生一定的挤出效应;三是财政资金管理体制不完善,导致政策性农业保险实际操作中存在逆向选择、道德风险、过度补贴等问题。
(三)调整后农业保险支农惠农的总体效率
根据第二阶段所得回归估计结果,将各决策单元的环境条件统一设置为最差地市,并运用DEAP2.1软件重新进行计算,结果如表4所示。
表4 调整后的广西各地市农业保险支农惠农效率
从调整后的回归模型可以看出,经调整后的效率水平较调整前存在差异,将环境因素设置为同一水平,导致部分地市农业保险支农惠农效率发生改变。
由表5可知,调整后广西农业保险的支农惠农综合效率值、纯技术效率值、规模效率值分别为0.997、0.999和0.999,调整后综合效率较调整前增长18.83个百分点。可见,外部环境变量因素导致各效率水平的低估。
表5 调整前后的广西农业保险支农惠农效率差异
从效率值看,一是南宁、柳州、桂林、梧州、贵港、玉林、百色、贺州、河池、来宾、崇左的综合效率值和规模效率值均较调整前有所提高;二是柳州、梧州、百色、贺州、河池、来宾、崇左的纯技术效率值较调整前提高。
从规模报酬看,一是南宁、桂林、玉林、百色、贺州、河池、崇左的规模报酬水平由递减变为规模报酬水平不变;二是柳州、梧州、来宾的规模报酬水平由递减变为递增;三是北海、防城港、钦州、贵港的规模报酬水平没有发生变化。针对规模报酬水平呈递增的地市,增加该地区农业保险规模可以有效提高其支农惠农效率。
五、结论与建议
(一)结论
1.广西农业保险的支农惠农效率总体处于良好水平。在稳定农业生产、促进农民收入增长、降低贫困率等方面发挥积极的作用。
2.各地市农业保险的支农惠农效率存在显著差异:北海、防城港、钦州3 个地市支农惠农效率较高,其余地市未充分发挥农业保险保障功能、农业保险支农惠农效率有待提高。外部环境因素(财政支农力度)是导致差异存在的原因之一。
3.经剔除外部环境因素(财政支农力度)干扰,广西农业保险的支农惠农效率值大幅提升,且与第一阶段DEA结果相比,区域间的效率差异明显缩小。
(二)提升广西农业保险支农惠农效率的对策建议
1.加大农业保险创新力度。广西农业保险在推进现代农业发展、保障农民收益等方面发挥积极的作用,乡村振兴背景下,有必要推动其提档升位、高质量发展,扩大其支农惠农覆盖面。一是创设特色农业保险产品和服务。基于广西自然条件及农业发展特点,运用卫星遥感技术、云计算、大数据等现代信息技术,从保障主体、服务模式、功能拓展、保费分担等层面着手,创新特色农产品险种、提升查勘精准度和赔付速度等,实现广西农业保险“品增、面扩、标提”。二是探索开展“农业保险+”。推进农业保险与信贷、担保、期货(权)等金融产品协同发力,如试点“订单农业+保险+期货(权)”、设立“农业保险+贷款风险补偿资金池”、构建“财政补贴型农业保险授信白名单”,为农村生产经营主体提供易获得、低成本的复合型金融产品。
2.强化财政支农资金管理。财政支农力度影响广西农业保险的支农惠农效率,因此应强化财政支农资金管理,助推农业保险支农惠农效率提升。一是完善财政资金管理体制,合理确定财政支农资金规模及结构,适当向农业保险创新及运用种类多、保障力度大、奖补效用高的地区倾斜,同时强化农业保险信息数据共享及相关监管,避免过度补贴、逆向选择及道德风险等。二是规范财政支农补贴流程,疏通投入农业产业、农民收入和农村环境等领域财政专项资金渠道,保证资金及时到位,维护农业保险公司承保及农民投保的积极主动性,以此促进农业保险更好发挥支农惠农功效。
3.分区域实施差异化发展策略。由于纯技术效率、规模效率水平等存在显著差异,广西各地市农业保险的支农惠农效率参差不齐,即使已剔除环境变量的干扰,各地效率值仍不尽相同,部分存在较大提升空间。因此,各地市应因地制宜采取差异化农业保险政策措施,其中,南宁、桂林、北海、防城港、钦州、玉林、百色、贺州、河池、崇左的农业保险支农惠农效率处于较佳状态,可维持不变;柳州、梧州、来宾的效率存在提升空间,且规模报酬均递增。由此应在坚持保险机构自主研发产品、精算定价、承保理赔的基础上,由监管层面绘制农业生产风险地图、发布区域农业保险纯风险损失费率,为保险机构产品开发、费率调整提供技术支撑。进一步发挥奖补政策作用,建立特色险种储备机制,鼓励各地因地制宜开展优势特色农产品保险,逐步实现“一县(乡)一品”。发挥多层面大灾风险分散措施效用,对大灾赔付提供政策、资金、技术等支持,以此调动市场主体积极性,引入更多保险供给主体,扩大农业保险规模,从而推动农业农村现代化、促进农业产业高质高效发展、助力农民增收致富。