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农业保险助力农业产业化发展研究
——基于大数据对农业产业的科技赋能

2022-11-25王申辰

沿海企业与科技 2022年5期
关键词:产业化灰色案例

王申辰

引 言

2021年,全国脱贫攻坚总结表彰大会成为中国农业发展历史上的重要里程碑,标志着历时多年的脱贫攻坚战取得了全面胜利,中国农业进入乡村振兴发展阶段,“乡村振兴”成为新时代发展主题。“乡村振兴”的核心在于农业产业化发展,农业大数据的科技赋能成为农业产业化发展的重要引擎,而农业保险是促进农业高质量发展的重要保障。因此,农业保险助力农业产业化发展的探索研究,成为新时代农业发展、农业金融创新发展的重要研究方向,对助力我国乡村振兴发展具有重大意义和应用价值。农业保险在中国农业金融产业发展中占有着举足轻重的地位。在乡村振兴战略发展带动下,农业保险发展已进入快速增长阶段,未来具有巨大的发展空间①中国银行保险监督管理委员会.2020年财产保险公司经营情况表[EB/OL].(2021-01-28)[2022-08-26].http://www.cbirc.gov.cn/cn/view/pages/ItemDetail.html?docId=963081&itemId=954&generaltype=0。。

一、文献综述

国外部分学者认为农业保险与农产品产量之前存在正相关关系。研究发现,农业保险对于发达国家和新兴市场而言,是一种重要手段用于规避农业产业化风险且还能有效提高政府的风险应急管理水平②Glauber J W,Westhoff P.The 2014 Farm Bill and the WTO[J].American Journal of Agricultural Economics,2015(5):1287-1297.。农业保险与农业产业化之间存在相互促进的正向关系,从长远发展来看,农业保险能有效助力农业实现脱贫③Grzywacz D,Moore D,Rabindra R J.Mass Production of Entomopathogens in Less Industrialized Countries[J].Mass Production of Beneficial Organisms,2014:519-561.。不仅如此,农场主从战略规划的角度可以通过购买农业保险来促进农业生产力的提升④Sihem E.Agricultural insurance-agricultural productivity nexus:Evidence from international data[J].Journal of Service Science Research,2017(2):147-178.。也有部分研究显示两者间存在非相关性和负向关系。通过问卷调查研究农业保险的作用,发现大部分农户对农业保险的认识不足,以至于高收入水平的农户才会购买农业保险,而低收入水平的农户则拒绝购买农业保险⑤Ghazanfar S,Qi-wen Z,Abdullah M,Ahmad Z,Lateef M.Farmers'perception and awareness and factors affecting awareness of farmers regarding crop insurance as a risk coping mechanism evidence from Pakistan[J].Journal of Northeast Agricultural University(English Edition),2015(1):76-82.。还有学者通过理论分析,论证农业保险与农业产业化之间存在的相关关系,发现政府对购买农业保险的补贴在一定程度上会造成社会福利的损失,且影响农业生产力水平的提升①Ye T,Yokomatsu M,Okada N.Agricultural production behavior under premium subsidy:Incorporating crop price when subsistence constraint holds[J].International Journal of Disaster Risk Science,2012(3):131-138.。

国内学者就农业保险影响农业产业化发展的问题做了大量研究。潘婷认为农业产业化发展的周期较长,风险较高,因此农业保险金融体系可以更好地保护农业产业化发展,同时更好地落实政策性金融支持②潘婷.发达国家农业产业化金融支持的经验分析[J].世界农业,2015(10):73-77。。周稳海等在研究农业保险和农业产业化关系时发现,农业风险水平作为农业保险与农业产业化之间的调节变量,当农业风险水平越高时,农业保险对农业产业化发展的作用就越显著③周稳海,赵桂玲,尹成远.农业保险对农业生产影响效应的实证研究——基于河北省面板数据和动态差分GMM模型[J].保险研究,2015(5):60-68。。付晓亮和唐嘉玲也在研究中指出农业保险在一定程度上可以有效支持扶贫工作的开展,不仅可以给农户带来保障,还能增加农业生产的效能,对于农业产业的可持续发展起到了很好的促进作用④付晓亮,唐嘉玲.农业保险对精准扶贫的作用与效应分析——以四川省为例[J].山西农经,2018(20):25-26。。冯文丽等通过梳理过往研究指出,进一步发展农业保险能够更好地提升农业风险的保障能力⑤冯文丽,苏晓鹏.农业保险助推乡村振兴战略实施的制度约束与改革[J].农业经济问题,2020(4):82-88。。周小余认为农业保险的发展明显促进了农业经济发展,完善了农村社会的保障体系,很好地促进了我国的农业产业化发展⑥周小余.农业保险对农村经济发展的影响[J].大众投资指南,2020(23):34-35。。王韧等认为农业保险与农业产业化发展的关联度非常紧密,且成正向相关影响,但对于区域农业保险的需求与农业产业化的影响小于地方农业保险的供给与农业产业化发展的影响作用⑦王韧,夏昱,李晶.农业保险支持农业产业化研究——以湖南省为例[J].农村金融研究,2020(10):17-23。。与上述研究不同的是,马述忠等在研究中发现购买农业保险在一定程度上会抑制农业生产率的提升与农业技术的进步,且这种抑制效应会随着风险的增大而不断加强⑧马述忠,刘梦恒.农业保险促进农业生产率了吗?——基于中国省际面板数据的实证检验[J].浙江大学学报(人文社会科学版),2016(6):131-144。。代宁等也从研究中指出农业保险的赔付水平对农业生产水平的影响程度相对较小⑨代宁,陶建平.政策性农业保险对农业生产水平影响效应的实证研究——基于全国31个省份面板数据分位数回归[J].中国农业大学学报,2017(12):163-173。。

综合近十年国内外学者对于农业产业化和农业保险之间关系的研究发现,多数学者认为农业保险促进了农业生产力发展,同时推动了农业产业化发展进程,并且农业产业化的快速发展也极大地推动了农业保险行业的全面发展。农业保险一方面可以有效降低农业风险,改变固有的低端生产方式,加快农业产业化发展步伐;另一方面通过购买农业保险来改善农业生产环境,扩大农民的购买需求,从结构上提升农业保险的供给量,有效促进农业保险市场的可持续发展。但传统政策型农业保险已不能完全满足现代农业发展,这也正是部分学者认为传统农业保险与农业产业化呈现负相关或无相关性,这意味着农业保险在目前发展中亟待创新,提升自身的效率和产品服务,更好地为农业产业化发展提供有力的金融支持。

二、案例研究

本文将聚焦农业保险与农业产业化发展现状,对典型案例进行实地研究。通过调研,选取分别位于中国北部、中部、南部三个农业产业化发展较为成熟的区域和农业基地,并且已初步完成了农业大数据的技术赋能,在此基础之上,结合农业保险的供需状况,为下一步实证研究提供数据支持。

(一)案例介绍

案例1:新疆维吾尔自治区(下文简称新疆)高品质棉花种植基地

我国新疆具有辽阔的土地资源和优越的气候环境,农产品生长环境优良使得新疆整体的农业发展拥有出色的地域条件。本案例的新疆高质量棉花种植基地位于新疆某大型农场区域内,目前管辖棉田面积共计13万亩,主要种植及培育我国优质的国产长绒棉。该基地多年来一直从事棉花种植生产,以企业化管理模式运营,政策型农业保险购买实现全区域覆盖,属于国内产业化发展程度较高的大型农业经济。同时,机械化生产应用广泛,并于2017年开始进行农业大数据技术升级,实施了包含智慧农业、物联网、人工智能、区块链、卫星遥感、绿色防控等多项农业大数据科技实验及应用。该农场多年来以棉花为核心经济作物进行高科技应用,为全新疆高效农业产业化发展提供宝贵的技术经验。

案例2:河南铁棍山药种植基地

河南省位处华中平原地区,自古以来以农业种植为主,大量的中原农业人口基数,丰富的农业种植经验,加上部分地区特殊的土壤属性,使得地方农业除了粮食类农作物,还有丰富的珍稀中草药经济作物。由于温县独特的土壤属性,铁棍山药就是河南温县的一种具有特殊药用价值的根茎类作物,且只能在该地区种植生长,最短的土地循环利用周期在8年以上,在当地属于非常珍贵的土地资源。本案例的铁棍山药种植基地由地方农贸企业流转土地进行运营管理,在该地区已经运营种植铁棍山药等中草药达数十年,有丰富的中草药种植及销售管理经验。从2010年开始企业对农田进行农业机械化及智能化改造,并于2016年进行了农业大数据技术升级,每年都以铁棍山药种植为核心经济作物进行高科技应用,同时为管辖田地购买了政策性农业保险,以确保种植基地发展成为中原地区高效农业产业化的先进代表。目前,该种植基地管理铁棍山药田地10万亩,属于当地铁棍山药种植龙头企业,在农业产业化发展中具有领先地位,为其他企业提供了先进的示范作用。

案例3:广东荔枝果林基地

广东省处于岭南山脉区域,平原土地较少,大多数属于丘陵地带,加上广东地区亚热带气候环境,光照时间长,适于种植亚热带果树类作物。广东成为我国最主要的荔枝产业区域,无论是栽培面积还是产量全部居全国之首,适种范围广阔,优良品种繁多,为全国各省之冠。本案例荔枝果林基地多年来以荔枝种植为主,种植多种优良荔枝品种,目前种植面积达8万亩,是当地的荔枝种植大户。该基地在农业产业化道路上深耕多年,在培育、种植、管理荔枝林上有丰富经验,由于急需提高丘陵地带种植效率,当地农业发展对科技种植进行深入研究和技术应用,从2014年开始,农户对荔枝林进行农业机械化及智能化改造,并于2018年进行农业大数据技术升级,以高科技应用保障荔枝产业经济发展。为降低自然及人为灾害影响,农户已为所有林地购买了政策性农业保险,以确保高效发展农业产业经济。

(二)大数据技术应用

三个案例以物联网技术为核心技术,通过智能农业大数据平台实时收集农业生产数据、图像数据,结合管理人员对于农事管理平台进行农事作业记录,完善日常所有农业经营数据、生产数据,进而对管辖区域的农业生产进行高效管理,形成农业大数据。农场管理者通过建立科学管理平台,对农业生产进行产业化管理,对农事人员进行精细化管理,对农事管理进行大数据化管理。通过区块链技术对所有大数据进行溯源化加密管理,实现农产品生产加工销售全流程追溯,完善三产融合全链条大数据。农场管理人员通过智能农业平台对所有联网农机设备进行管理,将农业进行精细化作业管理,按照实时农业数据对农田进行灌溉、施肥、消杀、监控,有力提升农业管理效率,极大降低农业生产力成本,确保为农作物提供最优越的生长环境,利于农作物收益最大化,为农业增产增收。

(三)案例总结

结合上述三个案例,农业大数据技术的应用对区域农业发展产生了重大的影响。新技术为传统农业生产提供了新的生产模式和生产工具,科技改变了固有的农业生产方式,使得农业生产可以更好地进行产业化管理,提高了农业生产及管理效率,促进了农业高质量发展。智能化设备不仅为管理者提供完善的农业大数据,还为生产者提供了便捷的农业设施管理模式,从生产力角度极大地减少农业生产成本的投入,降低总体的生产成本,因而提升农业生产的总体利润,加快推进了农业产业发展,同时带动周边经济发展,推动三产融合发展。

经调研,三个案例目前都为农业生产购买了政策性农业保险,为基础农业种植生产提供灾害防范保障,由于保险产品的可选择性不高,对农业生产管理全链条保障覆盖能力不足,农业保险发展仍亟待创新。

三、实证研究

本文将在案例研究基础上使用2011至2020年的相关农业大数据进行灰色关联分析。总体的研究设计路径是:第一,根据过往文献选择适用于本文研究的关于农业保险和农业产业化的指标并构建灰色关联模型;第二,将计算所得的变量关联度进行排序分析,判断农业保险与农业产业化之间是否具有高强度的同步变化关系;第三,联系理论具体分析代表农业保险需求和农业保险供给的变量与农业产业化之间的相互作用关系。

(一)灰色关联理论

邓聚龙教授于1982年创立了灰色系统理论,以部分信息已知、部分未知的小样本、贫信息、不确定性的系统为研究对象,通过对部分已知信息的生成、开发和提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效控制①邓聚龙.灰色系统理论简介[J].内蒙古电力,1993(3):51-52。。该系统通过人们常用的颜色深浅来表示信息的完备程度,将其分为三大类:第一类是信息完全明确的白色系统,第二类是信息完全不明确的黑色系统以及第三类是信息部分明确,部分不明确的灰色系统,如经济系统、管理系统和生态系统等。灰色关联是指事物之间的不确定关联,或系统因子之间,因子对主行为之间的不确定关联。灰色关联分析的基本任务是基于行为因子序列的微观或宏观几何接近,以分析和确定因子间的影响程度或因子对主行为的贡献测度。灰色关联分析是一种多因素评价方法,它根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其关联是否紧密,曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小。当信息系统不具有完全的信息时,即信息系统具有“灰色”特性时,运用灰色关联分析法来研究信息系统是非常适用的。这一分析法将定性分析与定量计算相结合,为系统研究提供了新的数学方法和科学基础。鉴于灰色关联分析对数据要求比较低,支持任何数据量级的分析,根据实际需要可进一步进行量化分析。因此,灰色关联理论已成功应用于工程控制、经济管理、社会系统、生态系统等众多领域,即使是在复杂多变的农业系统,如水利、气象、生物防治、农业经济等领域也得到了广泛应用。

(二)模型设定

根据灰色关联理论构建模型,主要分析两个动态系统中各因素之间的关联程度,通过因素之间关联程度的高低表示两个变量之间同步变化的程度大小。具体分析步骤如下:

1.明确参考数列和作为对比的比较数列

参考数列代表本文的研究目标数列,比较数列则是用来与参考数列进行对比。本文设定参考数列为Yn,则第1个时刻的数值是Yn(1),第二个时刻的数值是Yn(2),以此类推,当第k个时刻的数值即为Yn(k);而比较数列为Xn,下标表示含义与参考数列一致,即第i时刻的数值为Xn(i)。

2.对各数列中的数据进行单位统一化处理

由于不同数列的数据来源不同而导致的量纲不同,本文为消除量纲差异带来的计算偏差,在进行分析计算前需要将所有数据进行单位统一化处理,因此本文采用均值法来实现。

3.求对比变量间的灰色关联系数ξ(k)

本文通过下列公式来计算每个比较数列与参考数列之间对应的关联系数。其中ρ为分辨系数,取值通常为0.5。

4.求各指标间的灰色关联度

通过计算比较数列中的指标与各参考数列对应指标的关联系数,用以反映比较数列与参考数列之间的关联程度,计算公式如下:

(三)指标选取

结合本文三个案例,模型的一级指标采用农业保险需求、农业保险供给、农业专业化和农业规模化为主要指标。基于农业大数据及智能农业的科技赋能,因此在二级指标构建时将智能化农业设备及成本综合考虑,数据单位经换算计算与传统农用设备保持一致性。

本研究二级指标选取为农业保险密度(Y1),农业保险赔付(Y2),农业现代化设备比重(X1),每公顷农业现代化设备总动力(X2),农业从业者人均耕地面积(X3),农业从业者人均农业产值(X4),第一产业劳动生产率(X5),人均农业现代化作业设备数量(X6)。具体农业保险支持农业产业化对应指标选取如表1所示。

表1 农业保险支持农业产业化指标选取表

1.农业保险二级指标

(1)农业保险密度:农业保险密度为农业保险保费收入与农业从业人员人数的比值,本文从需求角度选取该指标用以衡量从业者对农业保险的购买意愿大小。

(2)农业保险赔付:该指标采用灾害发生后保险机构付给农户的赔偿额,本文从保险供给的角度选取该指标用以体现农户参与农业保险获得的保障。

2.农业产业化二级指标

(1)农业现代化设备投入比重(%):农业产业化发展需要农业现代化农机和智慧农业设备投入,每年农业现代化设备和农用固定资产投资是农业发展的基础。农业现代化设备投入比重(%)=农业现代化农机设备及智慧农业设备投入/农业生产投资总额。

(2)每公顷农业现代化设备总动力(千瓦):反映农业现代化水平和生产规模程度,计算农业机械动力及智慧农业设备能耗(含通信网络费用)总和。每公顷农业现代化设备总动力=农业机械动力及智慧农业设备能耗总和/耕地面积。

(3)农业从业者人均耕地面积(公顷):单个农业从业者平均拥有的单位耕地面积。人均耕地面积=总耕地面积/农业从业者人数。

(4)农业从业者人均农业产值(元/人):主要体现农业生产专业化水平。农业从业者人均农业产值=农业总产值/农业从业者总人数。

(5)第一产业劳动生产率(元/人):这一指标在一定程度上反映农业科技发展水平,综合体现农业经营管理与生产技术水平。第一产业劳动生产率=第一产业总产值/总人数。

(6)人均农业现代化作业设备数量(台):该指标能够直观体现现代农业生产的专业水平和科技应用。人均设备数量=农业现代化作业设备及智能农业设备数量总和/农业从业者总人数。

(四)案例模型及结果分析

根据本文第二部分案例分析中三个农业产业化案例构建数据模型,分别为案例1新疆高质量棉花种植基地,案例2河南铁棍山药种植基地,案例3广东荔枝果林基地。从三个案例的农业大数据平台收集2011—2020年农业及农业保险的相关数据,用于构建农业保险与农业产业化发展的灰色关联模型,并使用灰色关联理论分析其相关关联性。

所有数据按照本部分中公式使用MATLAB软件进行处理,计算农业保险需求和供给分别与农业产业化指标的灰色关联系数。如系数结果>0.5,则表示两组指标之间成紧密相关关系。按照从0.5至1之间的数值进行比较,数值越大表示两者之间的关系越为紧密,越小则表明紧密程度降低。按此原则对6组数据进行排名,其各个指标之间的排名从1至6进行对比。

1.案例1新疆高质量棉花种植基地

采用案例1新疆高质量棉花种植基地2011—2020年的农业数据,结果如表2所示。按公式对数据进行均值化处理,通过灰色关联分析法对处理后的数据进行计算,最终得出各个指标间的关联系数。

表2 新疆案例原始数据

计算关联系数的均值,对所有X数值的均值进行排名,如表3所示如下。

由灰色关联法计算出案例1农业保险需求和供给予农业产业化的灰色关联度分别为:

由此得出,新疆高质量棉花种植基地的农业保险密度与农业产业化的灰色关联度为0.7179,农业保险赔付与农业产业化的灰色关联度为0.6979。因此,二者的关联程度都处于较高水平且总体数值差异较小;但r1>r2,即案例1的农业保险密度与其农业产业化的相关变化程度更高,证明农场的农业从业者对于农业保险的参保需求越高则可以更好地促进农业产业化发展。具体关联度排名如表3所示,首先农业保险指标与人均农业现代化作业设备数量指标相关同步变化程度最高;其次分别为农业从业者人均农业产值、每公顷农业现代化设备总动力、第一产业劳动生产率、农业现代化设备投入比重;而与农业人均耕地面积同步变化程度最低。

表3 新疆案例Y与X的关联系数及排名

2.案例2河南铁棍山药种植基地

采用案例2河南铁棍山药种植基地2011—2020年的农业数据,结果如表4所示。

将表4中所有的数据参照案例1进行数据计算与处理,写出矩阵,并对所有X数值的均值进行排名,结果如表5所示。

表4 河南案例原始数据

由灰色关联法计算出案例2中农业保险需求和供给与农业产业化的灰色关联度分别为:

由此得出,河南铁棍山药种植基地的农业保险密度与农业产业化的灰色关联度为0.7208,农业保险赔付与农业产业化的灰色关联度为0.7484。因此,两者关联程度较高且总体数值相差较小;由于r1<r2,可知案例2农业保险赔付与农业产业化两者之间的变化程度更高,证明该农场的农业保险补偿措施和保障功能更好地促进农业产业化发展。具体关联度排名如表5所示,农业保险与农业现代化设备投入比重指标相关同步变化程度最高;其次分别为人均农业现代化作业设备数量、农业从业者人均农业产值、第一产业劳动生产率、每公顷农业现代化设备总动力;而与农业人均耕地面积同步变化程度最低。

表5 河南案例Y与X的关联系数及排名

3.案例3广东荔枝果林基地

采用案例3广东荔枝果林基地2011—2020年的农业数据,结果如表6所示。

将表6中所有的数据参照案例1进行数据计算与处理,对所有X数值的均值进行排名,结果如表7所示。

表6 广东案例原始数据

由灰色关联法计算出案例3中农业保险需求和供给与农业产业化的灰色关联度分别为:

由此得出,广东荔枝果林基地的农业保险密度与农业产业化的灰色关联度为0.6597,农业保险赔付与农业产业化的灰色关联度为0.6156。因此,两者关联程度都处于较高水平且总体数值相差很小;但r1>r2,即案例3的农业保险密度与农业产业化的相关变化程度更高,证明农业从业者对于农业保险的参保需求越高则可以更好的促进农业产业化发展。具体关联度排名如表7所示,首先农业保险指标与人均农业现代化作业设备数量指标相关同步变化程度最高;其次分别为每公顷农业现代化设备总动力、农业现代化设备投入比重、农业从业者人均农业总产值、第一产业劳动生产率;而与人均农业耕地面积同步变化程度最低。

表7 广东案例Y与X的关联系数及排名

4.案例总结

基于上述三个案例的实证分析结果研究发现:

(1)农业保险与农业产业化发展关联度非常紧密,两者之间呈正相关关系。

(2)农业保险的需求和供给作用都与农业产业化发展的关联度较高;综合三个案例的结果,相比农业保险的供给量,农业保险的需求量与农业产业化发展的关联程度更高。

(3)在农业产业化发展中,人均农业现代化作业设备数量与农业保险的关系处于较为紧密的状态,意味着农业现代化作业设备及智能农业设备投入将极大地影响农业保险的作用,农业生产的科技水平和专业化程度将直接关系到农业保险的发展,反之,农业保险的支持作用也将直接影响农业产业化与农业专业化科技发展。

(4)即使在不同的地域和农业属性条件下,农业现代化建设过程中投入的设备比重、所消耗的总动力、人均农业产值及第一产业劳动生产率都与农业保险的供需成紧密关联关系,这些农业产业化发展指标将直接与农业保险相互影响,相互作用。

(5)虽然农业从业者人均耕地面积与农业保险的灰色关联度成紧密状态,但处于上述六个指标中最低等级。因此,农业耕地面积在农业产业化与农业保险发展中已不是第一影响因素,耕地面积不会制约农业科技发展与技术应用。

四、结论与建议

(一)研究结论

综合本文研究发现,农业保险与农业产业化发展密不可分,农业保险不仅是农业发展的“稳定器”,同时也是助力农业产业化发展的“助推器”,成为推动我国乡村振兴发展的重要金融力量。

因此,农业保险的金融支撑作用对于农业产业化发展具有举足轻重的意义,大力发展农业保险,普及农保意识将直接助力农业产业化的发展进程。同时,农业大数据技术对现代农业的科技赋能,从产业升级发展维度提高了农业对于农业保险的需求。未来,农业保险的创新发展成为农业产业化发展的重要保证,农业保险应充分发挥其金融服务属性,助力农业产业高质量发展。

(二)发展建议

1.大力宣传普及农业保险,全面提高参保意识

农业保险的普及率直接影响区域农业产业化发展,农业从业者的参保意识及对农业保险的认知,直接影响整个区域的投保决策。因此,政府相关指导机构与区域农业保险公司有义务和责任普及农业保险相关知识,提高农户对于农业保险的认知,深化农业保险的功能,普及农业保险政策文件,并通过多种渠道和媒体平台进行规模化推广,提高农户对于农业保险的投保意愿。其次,地方区域保险金融机构应加大与农业产业化龙头企业的深度合作,提高保险服务意识,为农业企业提供无微不至的农业金融服务,稳固相互之间的合作基础,建立更深层次的紧密合作关系。在基层农村设置金融保险服务站,实时为农户提供便捷,利用自身的优势为农业从业者答疑解惑,提高农业保险政策意识,宣传农业保险赔付保障功能,稳定农业保险的参保信心,提高基层网点的农业保险参保密度。

2.全面发挥农业保险需求效应,高效助力农业产业化发展

发挥区域农业龙头企业或典型示范企业的主导作用,用现代化生产模式与生产技术影响周边农业规模化发展,以先进生产力与农业科技升级原有的农业生产方式。加大对龙头企业和示范型企业的政策性补贴,为其创造更好的创新空间,促进有更大的信心进行新的技术投入,健全现代农业全产业标准体系,不断提升企业的专业化程度,优化产业管理模式,加深规模化效应,带动同类产业进行农业产业化发展,甚至带动省级区域的产业化发展。在此基础上,不断推进农村三产融合协调发展,建设产业示范园和科技型示范园区,并将其作为推动农业现代化建设的重要平台,大力提升资源整合政策集成,为其发展创造有利条件。在积极推动农业产业化发展的同时,重点对龙头企业、地方特色产业园、科技示范园区、特色产业集群等项目加大农业保险的保费补贴,提升农业灾害的赔付标准,促进农业保险需求,高效发挥农业保险的需求效应。

3.积极推进农业保险创新,完善农业保险高质量发展

现有政策性农业保险对于大宗农业作物的基本灾害具有保障性,但是对于高附加值的农作物,例如中草药、珍稀花木林木、高价值水果等等农产品在受到重大灾害后,其保险品种及赔付能力尚无法完全弥补农业从业者的投入,致使农户在投保决策时会有所顾虑。对于高附加值的农业产业,大多数属于区域特色产业,具有地方共性,通过农业大数据技术赋能,为高附加值农产品提供“天地空”大数据,在一定程度上可预防灾害带来的重大损失。在农业大数据支持下全面掌握农户的投入及损失,农业保险根据农业数据分析,为农户提供全面保障,为农户建立充足的生产信心。农业保险创新能为保险产业和农业生产者提供双重保障,量身定制地方特色农产险种,进一步促进农业产业化发展。在此基础之上,依靠科技创新和农业大数据赋能,提高农业保险的保障水平,为大灾重灾保险、商业化农业保险、特种农业保险建立完善的保险品种,促进农业保险的高质量发展。

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