异质性视角下“二元主体”的农业保险需求研究

王 韧，潘家宝，陈嘉婧

(湖南工商大学 a.财政金融学院；b.理学院， 长沙 410205)

一、引言

中国是农业大国，重农固本是安民之基、治国之要。然而，农业具有天然的弱质性特征，极易受到自然风险、市场风险等多种风险因素的影响。作为重要的支农手段，农业保险以其特有的风险阻隔和风险补偿功能，在保障农民收入、促进乡村振兴、维护国家粮食安全等方面发挥着重要的作用。自2007年实施保费补贴政策以来，中国农业保险业实现了跨越式发展。2021年已实现农业保险保费收入965.18亿元，提供风险保障4.78万亿元，农业保险深度达到1.16%，稻谷、小麦、玉米三大粮食作物的农业保险覆盖率超过70%，参保农户达到1.88亿户次，成为全球农业保险保费规模最大的国家。

然而，随着中国农业现代化的加速发展，尤其是城镇化与土地流转改革的不断深入，农业生产主体“二元化”格局逐步凸显，农业保险发展面临新的环境。一方面，新型农业经营主体(包括家庭农场、农民合作社、农业产业化龙头企业等)数量逐日上升，且在生产高质量农产品、提高农业效益和发展竞争力等方面具有明显优势，已经成为促进农业现代化发展的引领力量。数据表明，截至2020年底，全国依法登记注册的农民合作社总数达到225.1万家，家庭农场名录系统填报数量超过300万个，县级以上龙头企业引领的各类农业产业化带动超过1.2亿户次。另一方面，掌握着大部分耕地的传统小农经营，是全国粮食生产的主要供给者，其小规模农业生产在农业发展中的作用依然不可忽视。在这种“二元主体”格局之下，其衍生的农业保险需求也呈现出明显的异质性。新型农业经营主体集约化、规模化特征使其对风险转移、经济补偿需求要高于普通农户，尤其是保障水平提升、农业保险产品创新等方面有着更具针对性的需求，对收入保险、价格保险、土地流转履约保险的需求更为迫切；而对普通农户而言，根据其需求通过提供与之相适应的农业保险，对保障其生产可持续性及收入稳定，维护粮食供给安全同样具有重要意义。对此，2021年中央一号文件明确指出要进一步扩大农业保险覆盖面，完善风险分散机制，提高保障水平，为推动农业保险高质量发展注入能量。因此，如何在农业保险高质量转型发展的背景下，厘清“二元主体”的异质性需求，并为其提供与之相适应的风险管理和保险服务，具有重要的研究价值和现实意义。

二、文献综述

与“二元主体”农业保险异质性需求这一主题相关的研究成果，主要从以下两方面展开。

(一)农业保险需求影响因素

农业保险需求的相关研究成果较为丰富。较早可追溯到Coble等(1996)[1]运用时间序列数据对美国小麦种植户的作物多重险保险需求进行的研究。总的来看，影响农业保险需求的自身因素大致可分为户主家庭特征和生产特征。在研究户主家庭特征方面，家庭收入影响保险需求的重要性不容忽视。Kumar等(2011)[2]指出农户非农收入对家庭是否参与农业保险决策具有显著影响。于洋和王尔大(2011)[3]、马九杰等(2020)[4]也认为家庭收入与农业保险需求之间显著正相关。Serra等(2003)[5]研究发现，当农户家庭财产与其购买力和抵御风险的能力成正比，家庭资产规模扩大更利于其购买农业保险。此外，家庭劳动力人口数也会影响农业保险需求。韩洪云和孔杨勇(2013)[6]通过研究山核桃种植户的保险行为指出，雇工人数与农业保险需求显著正相关。以及部分学者发现农户风险感知水平、农户的风险规避态度、甚至婚姻状态均会影响农户的参保意愿(尚燕等，2020；Menapace et al.，2016；Mukhopadhyay et al.,2019)[7～9]。

除了家庭特征因素外，农户的生产特征对其农业保险需求也有重要影响。Quiggin等(1993)[10]基于美国中西部玉米及大豆种植户的相关数据进行研究发现，在农业保险政策下，农民在农作物种植过程中化肥和杀虫剂的使用量明显下降，生产性投入与农作物保险之间呈现替代关系。宁满秀等(2006)[11]研究指出，农业保险需求与农业生产投入之间互相关联，参保前农业生产投入高的农户农业保险需求也更高，而参保后农户的部分生产要素投入会降低。王韧等(2020)[12]指出，农业保险需求与农业产业化关联度较高。还有学者考虑了农户种植行为这一因素，如刘蔚和孙蓉(2016)[13]对2007年中央财政农业保险保费补贴政策实施前后两阶段进行比较分析发现，在农险财政补贴下,农业保险需求与农业种植结构之间存在着相互制约关系。

除上述农户自身因素以外，学者们发现，外部因素对农业保险需求也会产生重要影响。如Osgood和Shirley(2012)[14]发现农业保险产品的保费、险种、灵活性等特征均会在不同程度上影响农户农业保险需求。徐亮等(2022)[15]从 WTO 国内支持规则约束视角认为中国可考虑“分品种施策”推进主粮政策性保险方案等。刘璐等(2016)[16]发现，预防性财政支农政策对农业保险需求存在挤入效应,特别是农业保险保费补贴与农业保险需求显著正相关；谢谦和罗健(2019)[17]通过选取国内现有研究农业保险需求影响因素的 47 篇主要实证文献综合分析发现，农业保险需求影响因素负向显著性较多受是否考虑政府补贴这一政策的影响。

(二)“二元主体”农业保险异质性需求

根据已有的理论研究与相关文献，“二元主体”的农业保险需求异质性主要体现在投保行为及产品需求差异两方面上。就投保行为而言，新型农业经营主体由于自身经营规模以及投资规模均较大，面临的风险因素更多且更为集中，在风险发生后其承受的损失远高于普通农户，使得农户对于市场风险的防范将面临着更大的挑战(杜志雄和韩磊，2020；叶明华和朱俊生，2018)[18～19]，且由于逆向选择，种植规模较大和土地价值较高的农户对农业保险的需求也更大(Goodwin，1993)[20]430。针对“二元主体”农业保险产品需求研究，部分学者发现传统的农业保险产品达不到新型农业经营主体对多层次风险保障的需求(林乐芬和裴雪舒，2018；Farrin et al.，2015)[21～22]。在工业化、城镇化与农业现代化深入推进的背景下，原有农业保险政策与农业保险管理型需求已经出现了不匹配(赵佳和姜长云，2015；钟甫宁，2016)[23～24]，以“低保额”为保障原则的政策性农业保险虽然能为“二元主体”农业风险分散提供基本保障，但难以满足新型农业经营主体规模化生产的风险管理需要(王步天和林乐芬，2016)[25]。基于此，为解决“二元主体”农业保险产品需求不适配难题，张峭等(2019)[26]从风险保障视角出发，基于保障水平、效率与贡献三方面为解决农业保险保障不充分、不平衡等问题提出“增品扩面提标”等建议。王克等(2018)[27]则认为在创新农业保险产品的同时，也不能够忽略对现有主流成本保险的升级，并提出通过完善农业保险合约、取消或调整分阶段赔付规定等措施提升农业保险保障水平。晁娜娜和杨氵内华(2017)[28]基于全国农业保险需求数据进行实证研究，指出不同耕地规模的经营主体对保产量需求的规模效应不同，并提出农业保险供给要根据不同主体的需求来变化，实现从传统的单一产品向多品种、多保障水平的产品方向转变。

(三)文献评述

相关领域研究文献较为丰富，提供了一系列具有重要价值的学术观点，为本文的理论研究和定量分析提供了重要参考。但农业保险异质性需求深层次的内在机理研究及实证分析仍较为缺乏，研究成果仍以宏观、中观尺度较多。在土地流转制度不断完善的背景下，农业经营主体已由传统的小规模农户发展为多种经营主体并存的局面，而现有保险产品创新力度以及保费补贴的“一刀切”做法与日益显著的经营主体保险需求差异性不匹配，难以满足各类经营主体对风险保障的迫切需求，农业保险在要素配置、政策区分、产品创新等方面要始终围绕着农户异质性进行改进。因此，本文沿着“异质性视角—差异性偏好—实证分析—多层次农业保险机制”这一内在逻辑，试图对上述不足进行深入的探讨，并提出相应的对策建议。

本文的边际贡献如下：第一，以往研究农业保险需求的文献大多采用区域或省市级公开数据，而未考虑农业保险的区域间发展不平衡因素[29～30]，本文采用第三次全国农业普查的农户大样本问卷数据进行分析，力求结论更为精准。第二，与以往研究农业保险需求的文献相比，本文将经营主体异质性纳入考虑，在机制探讨与现象解释上也更加全面，着重研究了两类经营主体的农业保险需求差异，为解决农业生产“二元”主体格局日益加剧所致的保险制度与风险管理需求不匹配这一新问题提供建议。

三、理论分析与研究假设

(一)农业保险需求影响机制

由于农业生产具有弱质性，在自然风险可能存在的情况下，Goodwin(1993)[20]433认为农户通过投保农业保险来实现收入的期望效用最大化。首先，假设农户是“经济理性人”，且购买农业保险将会对其收入造成影响，并对其投保前后的期望效用进行比较。

在保持农户投保面积等于种植面积的情况下，农户不参保的期望效用为：

(1)

农户参保后期望效用变为：

(2)

在式(1)、(2)中，I0表示农户初始货币财富，I(q)为每亩纯收入，p(q)为灾后每亩赔偿额度，f(q)为产量的概率密度；S、q、q*、a分别表示种植面积、亩产量、理赔临界产量以及每亩需缴纳保费。当EU1(I)

另一方面，依据生产函数

q=f(k,l)

(3)

k、l分别代表每亩投入与劳动力。结合上述公式可得，生产投入与劳动力投入通过作用于生产函数，进而作用于农户参保的期望效用。

基于期望效用理论可知，生产投入、劳动力投入以及种植面积均会对农户的保险需求造成影响。考虑到不同经营主体的生产要素均不相同，王洪波(2016)[31]对影响各类经营主体保险需求的因素进行对比发现，土地规模与各类经营主体农业保险需求都保持正相关，且对于合作社与龙头企业的影响效果显著高于普通农户；而人员规模对合作社的保险需求影响为负值，并提出可能是因为人口数量增加时，其自身投保权重未变。张伟等(2013)[32]认为当下农户收入由农业收入与非农收入构成，随着社会经济快速发展和工业化进程不断深化，农户的非农收入比重持续上升[33]，不仅导致自然风险对农业收入的影响程度降低，还对农业保险的风险保障功能形成替代效应，降低了农户对农业保险需求。新型农业经营主体由于受教育程度以及家庭人口总数比普通农户更高，因此其从事非农劳动生产的途径更为多样，对纯农业收入的依赖性更低，因此本文预期新型农业经营主体的农业保险需求受土地规模的正向影响更为显著，受家庭人口的反向影响也更为显著。Smith和Goodwin(1996)[34]发现，由于道德风险的存在，农户投保行为与化肥投入之间存在抑制关系。张哲晰等(2018)[35]进一步研究发现农户投保行为对其生产投入的抑制性体现在成本挤占、道德风险和调整资源配置这三方面，一方面，农户预期投保后能够得到补偿，于是会减少对农业风险的防范力度，或者在灾后不积极作为，具体体现在削减生产资料投入；另一方面，农户将保费支出归类于农业生产成本，导致保费支出与生产资料投入之间存在挤出效应[36]。由于新型农业经营主体的集约化与规模化特征，其农业生产投入往往会高于普通农户[37]，但由于其自身资产规模比普通农户更大，保费投入的挤出效应对其作用效果会相对较弱，因此本文预期农业生产投入对普通农户的反向影响更为显著。综上本文提出：

假设1：家庭劳动力总数、土地规模、农业生产投入对“二元主体”农业保险需求均有显著影响。

(二)农户异质性农业保险需求

一般而言，由于新型农业经营主体自身投资规模与经营规模均较大，其面临的自然风险和市场风险会显著高于普通农户，继而产生更强烈的保险需求(叶明华和朱俊生，2018)[19]96。

假设两类经营主体均为风险厌恶型，风险发生的概率为p，而新型农业经营主体遭受风险的概率(p1)高于普通农户的概率(p2)。I0为农户初始财富，如果农户购买农业保险，现行农业保险保费为Z，农户风险发生后损失程度为L,保险赔偿额度为K,则风险发生后农户财产为p(I0-Z-L+K),未发生风险时农户财产为(1-p)(I0-Z)。

依据经济学中的消费理论，测度农户购买农业保险后所获得的效用是基于享用该商品过程所获得的主观满足感，可以不考虑保费支出，但保险产品购买量会受到个体收入的约束。因此，农户购买保额为K的农业保险所获效用为其购买保险时的期望效用EU(1)与未购买时的期望效用EU(2)之差：

U(K)=EU(1)-EU(2)

=[pU(I0-L+K)+(1-p)U(I0)]-[pU(I0-L)+(1-p)U(I0)]

(4)

多购买一单位农业保险所获得的边际效用为：

ΔU=U(K+1)-U(K)

=[pU(I0-L+K+1)+(1-p)U(I0)]-[pU(I0-L+K)+(1-p)U(I0)]

=p[U(I0-L+K+1)-U(I0-L+K)]

(5)

显然，在效用函数满足U′(I)>0,U″(I)<0的条件下，农户购买农业保险的边际效用大于零，并随着购买量的增加而递减。且由于新型农业经营主体的风险发生概率(p1)大于普通农户的风险发生概率(p2)，新型农业经营主体购买一单位农业保险所获得的边际效用也大于普通农户。

考虑到不同经营主体为获得符合自身保障需求的保险产品而付出的保费水平也不同，因此在将保费支出纳入考虑后，基于效用最大化假设：

新型农业经营主体的期望效用为：

EU(Z,L,K,p1)=p1U(I0-Z-L+K)+(1-p1)U(I0-Z)

(6)

普通农户的期望效用为：

EU(Z,L,K,p2)=p2U(I0-Z-L+K)+(1-p2)U(I0-Z)

(7)

不同的经营主体均会在Z与L之间进行权衡，以期达到自身期望效用最大化，这种权衡会受到种植规模、劳动人口、生产投入等多种因素干扰，从而产生多样化的农业保险需求。不同经营主体的无差异曲线分别为：

(8)

(9)

显然，对于p1>p2,在其他条件不变的情况下，式(8)的负斜率小于式(9)，即对于自担风险部分，新型农业经营主体对风险变化的灵敏度更高，在保险政策不变时，其对高保障保险的需求大于普通农户。若p1=p2，即不同经营主体的风险发生概率相同时，通过合理权衡保费Z与自担损失L来优化保险结构，也会抬高无差异曲线，提升经营主体的效用水平。因此本文提出：

假设2：新型农业经营主体的农业保险需求高于普通农户。

四、数据来源与描述性统计

(一)数据来源

本文数据来源于第三次全国农业普查微观样本数据库，样本涵盖了全国31个省份，剔除无效问卷后，最终所得样本为1964户。本文研究对象为农业经营户，根据第三次全国农业普查的口径，农业经营户包括普通农户和新型经营主体。普通农户指居住在中国境内(不包含港澳台地区)，从事农业、林业、牧业、渔业和农林牧渔服务业的农业经营户。新型经营主体指的是农业经营规模较大，主要从事商品化经营的农业经营户。依据调查问卷中的“您家参加了哪些新型农业经营组织或形式”问题答案，对参加了新型农业经营组织的农户划分为“新型农业经营主体”，否则为“普通农户”。其中属于普通农户的有1779户，占90.6%；新型农业经营主体有185户，占9.4%。样本数据内容囊括了农户家庭基本情况、确权或经营的耕地情况、农作物种植情况、拥有的农用机械情况、生产经营特征情况等方面的指标。

(二)样本描述性分析

前文已对“二元主体”农业保险需求做出了相关假设，为了检验这些假设的准确性，本文利用样本数据进行实证分析，将所选变量进行归纳整理，并对定性变量采取相应赋值操作使其转变成定量数据，可得到如下描述性分析。

1.户主个人特征

户主个人特征包括性别(gen)、年龄(age)与受教育程度(edu)。样本中普通农户1779户，其中男性户主970人，购买了农业保险的有565人，女性户主809人，购买了农业保险的有484人；新型农业经营主体185户，其中男性户主91人，购买了农业保险的有71人，女性户主94人，购买了农业保险的有79人。在所有年龄段中，50岁以上的农户参保比例最高，占62.7%；新型农业经营主体与普通农户的平均年龄分别为42.97、45.94，对比可得，普通农户家庭中多为年长者在家务农，而新型农业经营主体家庭中更多的是年轻人来从事农业生产经营。依据调查问卷中的“受教育程度”并对其进行赋值分析得到，普通农户中受教育程度为小学、初中、高中的农户分别占31.1%、46.3%、12.6%；新型农业经营主体中受教育程度为小学、初中、高中的农户分别占29.7%、41.0%、16.7%,对比可得，后者的受教育程度相对于普通农户更高。

2.户主家庭特征

户主家庭特征包括家庭劳动力总数(num)、家庭耕地面积(land)与家庭拥有农用机械数量(agri)。样本中普通农户的家庭劳动力总数小于3人的占71%，新型农业经营主体家庭劳动力总数小于3人的占63.1%；普通农户中69%的家庭未拥有家庭农用机械，新型农业经营主体中57%的农户未拥有家庭农用机械，比较可得，后者的家庭劳动力总数以及家庭资产规模均高于普通农户。

3.户主农业特征

户主农业特征包括机械投入(mach)、技术投入(tech)、农药投入(med)与种植结构(HHI)。普通农户中机械投入非0的农户占31%，技术投入非0的农户占24.8%，农药投入非0的的农户占27.9%；新型农业经营主体中机械投入非0的农户占35.7%，技术投入非0的农户占41.1%，农药投入非0的农户占31.4%，比较可得，后者的生产投入要显著高于普通农户。

(三)变量的描述性统计

通过对“二元主体”的基本状况作描述性统计分析，得到其样本特征如表1所示。新型农业经营主体的土地规模相对于普通农户高出54.17%，因此其面临的各类风险更大，对风险管理需求较高，导致其农业保险需求均值比普通农户高38.14%；且受土地规模与家庭农机数量的影响，新型农业经营主体在农业生产投入方面也普遍更高。普通农户的种植结构更为单一，因为新型农业经营主体的种植目的更为多元，且其技术条件与土地资产的支撑，使其能够种植的农作物类型也更为多样。

表1 变量定义及描述性统计

五、实证分析

(一)基准回归

该模型的被解释变量为“二元主体”的农业保险需求Yi，依据调查问卷中“您家参与了哪些农业保险？”的结果，将购买了农业保险的农户赋值为1，表示其对农业保险存在需求；将未购买的农户赋值为0，表示不存在需求。对于此类离散型二元选择问题，本文选择采用Logit二元回归模型，该模型无需严格的假定条件，相比于线性方程具有不受统计假设约束、适用范围更广的优点。农户对农业保险的需求概率为：

(10)

由式(10)可得：

(11)

式(11)为不同经营主体农业保险需求的概率之比，两边同时取自然对数可得：

(12)

其中，xi(i=1，2，3…k)为解释变量，包括户主个人特征、家庭基本情况、家庭农业特征等。

由表2可知，受教育程度对两类经营主体农业保险需求的影响均不显著，进一步的样本数据分析发现，两类农户受教育程度的分布都集中在小学与初中且分布较为相似，其中，新型农业经营主体的小学学历占29.7%，初中学历占41.0%，而普通农户的小学学历占31.1%，初中学历占46.3%，因此，由于农户受教育程度分布集中，且普遍为低学历，使得这一因素对农业保险需求的影响不显著。普通农户的年龄与农业保险需求正相关，随着年龄的增大，普通农户的抗风险能力减弱，对农业保险的风险分散功能更为依赖；而这一因素对新型农业经营主体的影响并不显著，可能是由于新型农业经营主体的风险分散途径更多元，使得年龄大小并不会对其抗风险能力造成太大影响。

表2(续)

两类农户的家庭劳动力总数均与农业保险需求负相关，且新型农业经营主体所受影响更为显著，家庭劳动力总数越大，意味着能从事的非农劳动生产活动越多，对于农业的依赖性也就越低，农业保险需求自然也会减少，与假设1相符。普通农户的农业保险需求与土地规模和农机数量均为正相关，这说明规模化特征使得普通农户承担更大的风险，也使其对农业保险的风险保障需求更为迫切，而土地规模对新型农业经营主体农业保险需求的影响并不显著，可能是因为新型农业经营主体的种植规模普遍较大，其面临的总风险也远高于普通农户，每增加一单位种植规模所带来的风险却远小于普通农户，导致耕地规模并不会显著影响其农业保险需求。新型农业经营主体的机械投入与农业保险需求负相关，说明机械投入与保费投入存在一定的挤出效应；而两类农户的农药投入均会促进保险需求的增加，可能的原因是农药在农业生产中的普及度已经较高，即使存在一定的挤出效应也不会抑制农业保险需求，且农药投入量在一定程度上衡量了户主对农业生产的重视程度，也导致了农药投入对农业保险需求的促进，而新型农业经营主体由于自身资产规模大，其保费投入遭受农药投入的挤出效应更小，使得农药投入对新型农业经营主体农业保险需求的正向影响更为显著。

(二)Oaxaca-Blinder分解

Oaxaca-Blinder分解是一种常见的差异分解，最初被用来解释工资差距，随后被推广至其他不平等组别之间的比较分析。基于上述Logit回归的基础，为了进一步对不同经营主体的农业保险需求进行差异分解，本文选择采用Oaxaca-Blinder分解法。Oaxaca-Blinder分解法的研究目的主要是分别得出可解释和不可解释部分对两类主体农业保险需求差异的贡献程度，其分解过程可分为两步：第一步，分别估计不同经营主体的保险需求方程，求得解释变量的估计系数；第二步，添加反事实假设，将保险需求差异的均值作如下分解：

=E(Xu)′(βu-βr)+[E(Xu)′-E(Xr)′]βr

(13)

式(13)中，下标u代表新型农业经营主体，r代表普通农户。X为自变量，y代表农业保险需求，β为各自变量的估计系数。该式前一项表示差异中不能由自变量解释的部分，本文理解为保险公司的保费补贴水平以及农户对农业保险的了解程度与索赔难度等外部因素；后一项表示能由自变量解释的部分。

根据上述Logit模型的结果，对两类经营主体的样本数据进行整体差异分解。根据表3数据可得，组1新型农业经营主体农业保险需求均值为0.811，组2普通农户农业保险需求均值为0.590，两组差异为0.221，t值为7.12，且显著性水平达1%，这表明两类经营主体对农业保险的需求存在显著差异。

表3 异质性农户农业保险需求总体差异Oaxaca-Blinder分解

两类经营主体的整体差异中可解释部分为0.021，占总体差异的9.5%，即两类经营主体农业保险需求差异的9.5%是因文中所选取的户主特征、家庭特征以及农业特征等方面的差异导致的。其经济学含义为：当普通农户与新型农业经营主体具有相同的特征因素时，普通农户的农业保险需求将提高0.021。说明农业保险需求除了受到户主的个人特征、家庭特征与农业特征的影响外，受外来因素的影响更大。这是因为现阶段中国农业保险的普及程度还较低，保险公司“一刀切”的做法导致了大户保障水平低、散户参保难、农业保险产品供需不适配等局面，且由于技术等原因的限制导致的定损难、理赔难等困局，严重影响了农户的参保积极性；另一方面，政府对农业保险的推广力度还不足，在农业保险推广过程中，信息传达不准确、不彻底，使得农户对农业保险的认知存在一定的偏误，这也会对农户投保意愿造成影响。

(三)PSM检验

倾向得分匹配法(Propensity Score Matching, PSM)通过构建“反事实推断模型”，基于观测数据来分析变量间因果关系，相对于传统线性回归方法，倾向得分匹配法可以较好地处理有偏估计与样本“自选择”引起的“选择偏差”[38]。一般情况下，学界认为在样本容量充足且考虑足够多农户特征变量的条件下能够得到充分的平衡性以及共同支撑性，本文采用的样本数据符合该要求。本文采用PSM法，运用模型匹配比较同一农户在属于“新型农业经营主体”和“普通农户”两种状态下农业保险需求差异，在其他因素都相同的情况下，引起农业保险需求差异的唯一原因便是经营主体异质性。同一农户不可能同时属于“新型农业经营主体”和“普通农户”，得到的结果分别是可观测与不可观测的。通过PSM模型寻找家庭条件相似但所属经营主体类型不同的样本，匹配比较其农业保险需求差异，就可以研究经营主体异质性对农业保险需求的影响。因为PSM既不用提前假定函数形式、参数约束及误差项分布，也没有解释变量严格外生的限制条件，因此能够更好地解决了模型的内生性和偏误性。根据研究目的，本文参考典型的反事实分析模型，制定虚拟变量Di={0，1}表示农户i是否属于新型农业经营主体，即i=1为属于，i=0为不属于。倾向得分匹配法的具体步骤包括：

第一步：选择变量，估计倾向值；运用Logit回归估计经营主体类型的倾向得分值(PS)。倾向得分的计算公式为：

(14)

其中，exp(βXi)/[1+exp(βXi)]表示Logistic的累积分布函数，Xi代表一系列能够对经营主体类型造成影响的变量组合所得的向量，β是样本中各影响因素对应的系数。

第二步：根据计算得出的PS值，选用合适的匹配方法。匹配方法没有好坏之分，然而各种匹配方法之间会有测算偏差，因此哪怕是对于一样的样本数据，所得结果也可能出现一定的异质性。所以当采取多种不同的匹配方法所得结果相似甚至一致，则表明匹配结果稳健，样本有效性较好。为了提高研究结果的可靠性，本文采取k近邻匹配(k值设定为3)、卡尺匹配(卡尺设定为0.125)、卡尺内k近邻匹配以及核匹配四种方法将处理组与对照组进行配对，绘制匹配核密度图，对配对结果的平衡性和共同支撑假设进行检验，通过考察伪R2、偏差均值等从整体上检验匹配质量。

第三步：根据配对后的样本比较处理组和对照组的差异，计算平均处理效应(ATT)。

ATT=E[(Y1i-Y0i)|Di=1]

=E{E[(Y1i-Y0i)|Di=1],P(Xi)}

=E{E[Y1i|Di=1,P(Xi)]-E[Y0i|Di=0,P(Xi)]|Di=1}

(15)

当农户属于新型农业经营主体时Di=1，即为处理组；否则为0，即为对照组。Y1i和Y0i分别表示同一个家庭在属于新型农业经营主体和不属于新型农业经营主体情况下的农业保险需求。

值得注意的是，所属经营主体类型并不是外生变量，而是基于家庭资源和比较优势进行自我选择的结果；同时除所属经营主体类型存在差异外，样本在个人特征和家庭特征方面也具有异质性，然而部分研究都未考虑到样本选择偏误问题，直接估计经营主体差异对农业保险需求的影响，这会使得所得结果有一定偏误，且考虑到不可测因素对模型的干扰而造成的内生性问题，基于此，本文将新型农业经营主体作为“处理组”，普通农户作为“对照组”，采用PSM法克服样本的选择偏误并进行模型估计与实证分析。

1.共同支撑域与匹配结果分析

为了确保本文所选数据匹配优良性，在得到倾向得分值PS后，通过绘制密度函数图来对匹配后的共同支撑域进行检查，如图1所示，两类农户的倾向得分在较大范围上存在重叠，且绝大部分观察值都在共同范围之中。此外四种匹配方法中，在样本损失量最大的情况下，处理组与对照组丢失43个无法匹配的样本，仍能剩下1921个匹配样本，意味着样本匹配效果优良。

图1 农户倾向得分匹配后的密度函数图

2.平衡性检验

为了确保倾向得分匹配所得结果的准确性，将进一步对协变量的平衡性进行检验，由表4可知，样本经过不同匹配后，解释变量的标准化偏差均从44%降至11%，总偏误显著降低且低于20%；伪R2从0.040降到了0.000～0.003；LR统计量也由匹配前的48.58降到了匹配后的0.19～1.76，均有显著性的下降。根据以上平衡性检验结果可知，本文采用PSM很大程度上缩减了两组样本间解释变量分布的差异，且有效克服了样本自选择导致的估计偏误。

表4 倾向得分匹配前后解释变量平衡性检验结果

3.平均处理效应分析

本文运用四种不同匹配方法，表5测算了农户异质性对农业保险需求影响的平均处理效应，不同方法所得计量结果基本相同，进一步表明了样本数据有着良好的稳健性。本文采用四种匹配方法所得平均处理效应的平均值作为最终结果进行分析。经过倾向得分匹配的反事实估计后可知，在考虑了农户选择性偏差后，新型农业经营主体的农业保险需求较普通农户高21.0%，与假设2相符。

表5 倾向得分匹配的平均处理效应

表5(续)

(四)稳健性检验

为验证研究结论的稳健性，确保实证结果可靠，需继续进行稳健性检验。由于本文设定的被解释变量为农业保险需求，是一个取值为0和1的二元离散型虚拟变量，因此，采用Probit模型分析经营主体异质性对农户农业保险需求的影响。构建的Probit回归模型如下：

(16)

其中，因变量Y为农户的农业保险需求，join对应农户是否属于新型农业经营主体，属于新型农业经营主体赋值为1，否则赋值为0。Xi(i=1，2，3…k)为控制变量，包括户主家庭特征、生产特征等。εi为随机误差项。

表6的稳健性检验结果显示，经营主体异质性对农户农业保险需求影响为正，且在1%水平上显著，新型农业经营主体的农业保险需求比普通农户高23.6%，与前文描述基本相符，验证了本文假设检验的稳健性。

表6 稳健性检验

表6(续)

六、结论与建议

本文基于第三次全国农业普查数据，从异质性视角对“二元主体”的农业保险需求及影响因素进行对比分析，研究结果表明：首先，家庭劳动力总数对于两类经营主体的农业保险需求均有反向影响，农药投入对于两类经营主体的农业保险需求均有正向影响，且二者都对新型农业经营主体的影响效应更大；其次，年龄、土地规模、机械投入、技术投入等因素均对农户农业保险需求影响效果显著，且外部因素在很大程度上也会对农业保险选择造成影响；最后，在考虑了选择性偏差后，新型农业经营主体的农业保险需求比普通农户高21%。据此，本文提出以下建议：

(一)深化农业保险供给侧改革，构建多层次保险体系

一是提供多保障层次的农险产品。随着“二元主体”格局的加剧，两类农户群体对农业保险的需求也逐渐差异化，在此背景下，农业保险应充分考虑各类经营主体不同的生产特点，并据此设计出与各类经营主体自身特色相符合的农业保险产品，从而完善农业保险险种体系。针对新型农业经营主体的生产经营规模大和风险大的特点，为其提供高保费、高保障的保险产品，满足其对保障水平较高、保障范围较广的保险产品的需求；针对普通农户的生产经营规模小和分散性的特点，为其提供低保费、低补偿的普惠型保险产品，帮助其降低风险的同时达到普惠的目的。二是深入推进“基本险+附加险”模式的发展。由基本险为农户提供基本保障，在此基础上附加不同比例或不同数额的保险额度，为不同层次的风险保障需求者提供差异化保障。三是加强农业保险与融资、风险等管理手段的联动。一方面，大力开展“保险+银行”模式，新型农业经营主体为扩张生产投资规模存在大量贷款需求，因此，联合金融机构推出银保互动机制，实现农业保险风险保障功能与融资功能的结合，克服其资金短缺的困境；另一方面，持续推进“保险+期货”模式，根据市场需求创新重要农产品期货品种的供给，帮助各类经营主体有效规避农业生产经营风险，实现风险从自身到期货市场的转移。

(二)持续改进农业保险支持模式，实施差异化补贴政策

农业保险财政补贴政策应综合考虑政府的财政能力、补贴资金的效率性和公平性，杜绝“一刀切”现象。一是对参保农户实行差异化的保费补贴政策。新型农业经营主体的生产经营规模较大、风险聚集程度较高，支付能力较强，对风险保障有更高的需求，而普通农户的经营规模较小、农业风险集中程度较低，支付能力较弱，对农业保险的需求相对较低。因此，对于需求意愿和支付能力不同的农户，政府应给予不同的保费补贴，提高对农户收入的整体保障。具体来看，对于支付能力较弱的普通农户而言，可以适度提高保费补贴比例或者采取免除保费的方式，确保普通农户对农业保险的可获得性，促进保险公平；对于风险程度较高的新型农业经营主体而言，应根据其风险保障需求的不同提供差异化的保费补贴比例，对风险保障水平较高的产品应给予相对较低的保费补贴比例。二是实现“基本险”与“附加险”补贴差异化。对选择“基本险”的农户提供较高比例的保费补贴，以满足农户的基本保障水平；对于选择“基本险+附加险”的农户，根据地方财政能力与农业发展目标来提供相应的补贴支持，提升补贴资金的使用效率。三是扩大农业保险的补贴范围。新型农业经营主体已然成为推动农业现代化发展的中流砥柱，因此，为更好地推进新型农业经营主体的发展，应加大对其帮扶力度，特别是对于农粮加工主体应加大财政补贴倾斜力度，同时将收入保险等产品纳入财政补贴范围，最小化其生产经营损失，从而实现农业高质量发展。

(三)促进农业保险科技升级，提升多元化保险服务技术

传统的农业保险服务技术基本能满足普通农户对于保险服务的需求，但是新型农业经营主体的经营规模与资产规模更大、组织形式更复杂，不管是在保前的承保核保环节、保中的风险监测环节，还是在保后的查勘理赔等环节，都对农业保险服务水平提出了更高的要求。因此，为满足新型农业经营主体对保险服务的多元化需求，应加强科技赋能，大力发展5G技术、物联网、卫星遥感等数字化技术，实现向天空地一体化数字农业保险经营模式的转变，进而全面提升服务标准。在保前利用卫星遥感数据完成精准验标工作，对承保标的进行信息化管理，为其风险评估与费率厘定提供科学的数据支持，努力克服农业保险经营过程中存在的信息不对称难题；在保中基于“天”(卫星遥感)、“空”(无人机)、“地”(地面勘察)一体化体系所提供的实时数据，进行农情监测、按图风控等服务，提升对农业保险承保标的的风险分析能力与管控能力；在保后应用智能化农险服务平台进行远程查勘定损、按图理赔服务，工作人员无需实地进行查勘，大大缩减了服务成本，提升了农业保险的理赔效率。