沿海地区种植业保险效率实证分析，本文主要内容关键词为：种植业论文,实证论文,沿海地区论文,效率论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言 经过近十年的推广普及，我国政策性农业保险市场规模已经达到世界第二，2015年全国农业保险保费收入达到374.7亿元，参保农户2.3亿户次，为农业提供风险保障2万亿元，已经成为名副其实的农业保险大国。随着农业保险市场规模的日益扩大，同时现代农业对农业保险的需求和依赖越来越强烈，农业保险运行效率逐渐进入研究视野，如何做强农业保险成为业界学界共同关心的问题。 越来越多的研究者开始用定量分析的方法考察种植业保险经营绩效，主要包括财政保费补贴绩效评价以及种植业保险总体绩效评价两方面。研究方法主要集中在DEA方法上。夏益国（2013）考察了安徽省种植业保险整体经营绩效，用描述统计方法评价该省经营总体成绩；聂荣（2013）用辽宁省入户调查数据分析了该省种植业保险福利绩效，从微观角度评价政策性种植业保险的福利意义及经济绩效。黄颖（2015）用管理效率、经济效益、社会效益三类指标评价种植业保险保费补贴使用绩效，以种植业保险补贴额、补贴额占农林水事务支出比例为投入项，损失补偿率、农户保障水平和农户保费负担率为产出项，采用2009-2013年省际面板数据分析静态效率和评价动态效率；姜丽媛（2014）运用DEA方法，设计人力资本、实物资本、金融投入和经营费用四项为投入要素，种植业保险保费收入和赔付支出为产出要素，以10家经营种植业保险的财产保险公司作为样本公司，得出的结论是，无论是公司维度还是区域维度，种植业保险经营效率均不高，仍有较大的提升空间。郑军（2014）用产出弹性衡量种植业保险补贴效率，将种植业保险综合效率分为经济效率和社会效率两大类。通过OLS回归模型异方差回归得到，种植业保险财政补贴额的产出弹性较大，表示种植业保险财政补贴效率较高。 二、研究目标及意义 可以看到，既往研究大多侧重于农业保险的财政补贴效率和农业保险经营机构企业效率，且较多文献的研究样本选择为农业生产大省。本文试图从区域经济特色出发，分区域确定研究样本，关注区域经济发达的非农业重点区域内农业保险运行效率水平。虽然沿海地区农业大多不是当地国民经济主导产业，但由于地方财政实力雄厚，各级政府都积累有一定经济资本，在全民投保意识和市场化经营意识提高的基础上可以为农业保险发展提供必要的财政支持。加之市场经济发达，基础良好，“大工业小农业”格局更适合发展农业保险，较低的农业产值和发达的地方经济也为工业反哺农业提供便利，非常接近发达国家农业保险市场经营现状，因此，沿海地区农业保险运行效率更受期待。 本文研究的农业保险效率问题，有别于一般基于机构角度或行业角度的农业保险经营效率，而是基于农业发展基础上促进国民经济结构平衡的农业保险体系效率。开展农业保险的根本目的是管理和控制农业风险，减少各类风险对农业生产和农民收入造成的经济影响，这一目的在我国政府转换行政管理职能后显得日益突出，农业保险不仅是农业生产保障体系重要组成部分之一，更是推动现代农业发展改善农民生活重要的非价格农业保护工具之一。为此，不仅保险公司，政府部门也在影响着农业保险体系的生命力和运行效率。农业保险职能正在从单一的保险灾害补偿逐渐转向与政府合作共同承担农业风险管理职能，农业保险被赋予更多的农村金融责任，农业保险效率表现更加多元化。 和中西部内陆地区相比，沿海地区农业保险在运行效率上具有自身优势。首先，沿海地区普遍处于工业反哺农业进程中的大规模反哺期 ，地方政府具备支持农业发展的财政实力。政府对农业的大量投入，一方面提升了农业生产者的生产积极性，催热农业经济的同时带动农业保险的潜在需求，有助于扩大农业保险市场规模；另一方面农业基础设施建设等的投入，直接增强农村抗自然灾害能力，减少气候灾害对农作物造成的经济损失，同时农业保险保费补贴资金到位更有保障。其次，土地流转制度的顺利推行，正在改变以往沿海地区土地分散零碎，种植规模狭小的特点，家庭农场和专业种养大户的数量正在增加，有利于农业保险制度推行。调查数据表明，经济发达地区的农户土地流转的意愿更强，市场化意识更明显，农业保险的潜在需求更高（李琴，罗俊波，2009）。第三，农业保险的商业化运作条件比较成熟。农户种植的单位农作物保障程度更高，保险金额水平更接近农户的投保需求。农险产品承保方式更加丰富，产量保险和价格保险创新产品供给不断完善。上述经济特征表明，沿海地区农业保险体系的运行效率研究，对提升发达地区农业保险服务水平以及促进当地农业经济发展层次都具有现实意义。 三、模型设定及数据说明 本文将种植业保险按区域划分样本对象，通过效率评价和效率影响因素分析两阶段完成。第一阶段为DEA模型评价各样本区域的效率值高低，第二阶段是将第一阶段的效率值结果作为因变量，运用面板TOBIT模型分析影响沿海地区种植业保险效率的主要因素。本文考察的种植业保险运行效率，以宁波各县市区为研究样本。宁波市共下辖11个县市区，其中海曙区、江东区没有农业生产，样本区域为江北、镇海、北仑、象山、宁海、鄞州、余姚、慈溪、奉化等九个县市区种植业保险经营状况。效率测定采用的数据为2010年至2013年间宁波市各县市区种植业保险经营的历史数据，保险数据取自历年宁波保险年鉴、宁波统计年鉴以及宁波种植业保险共保体数据。 (一)DEA模型设定 数据包络分析方法（DEA）是评价和测量生产效率的常用模型之一，主要研究生产和社会活动中每一决策单元在多个投入和产出因素作用下是否出现在生产技术前沿面上。Cummins et al.(1993)首次将非参数DEA方法引入保险领域评价效率，由于不需设定函数形式，可减少误差，该方法得到广泛应用。设有n个不同的决策单元DMU，每个DMU对应q个投入指标和p个产出指标。令
表示第j个DMU的第i个投入指标的投入变量，
表示第j个DMU的第i个产出指标的产出变量，
为第i个投入指标比重，
为第r个产出指标比重。为了评价决策单元的综合效率，根据DEA模型中最经典的规模报酬不变CCR模型，最优目标值即决策单元的效率可由下面模型求得。
由上式可知，通过计算投入与产出的比值，可以将决策单元的投入产出值映射于几何图中，利用数学规划模型求解得到效率边界值构成数据包络线，凡是落在效率边界上的DMU被认为是最有效的投入产出组合，效率值标定为1，落在边界线以内的点则为无效率的DMU，效率值大于0小于1。落在边界线以外的点成为超效率，效率值大于1。传统DEA方法只是将有效单元和无效单元作出区分，但对多个有效单元则无法作出进一步的评价和比较。本文分别用超效率DEA和普通DEA对样本地区种植业保险运行效率进行测定。 效率评价变量选择借鉴了李心愉、赵景涛、刘忠轶（2015）以及姜丽媛,张樱馨（2014）的经验。投入变量为农业GDP、财政补贴额、当地种植业保险保额和营销员人数。农业总产值代表农业保险效率发挥中的农业发展水平，农业保险作为农业风险管理工具之一，农业发展规模为农业保险效率发挥提供了必不可少的基础。财政补贴额是农业保险经营中的政策投入变量，农业保险中政策性保险主体地位决定了政策性变量的重要性，保险行业的投入由农业保险保额和公司营销员人数表示，分别代表各区域范围内保险行业提供的综合风险保障水平和人力投入。效率分析的产出变量为种植业保险保费收入和已决赔款数，分别表示种植业保险市场规模的大小，以及种植业保险对农业生产保障的贡献度大小，如表1所示。
(二)TOBIT模型设定 根据DEA方法算出的效率值,运用TOBIT模型分析效率影响因素。TOBIT模型又叫受限因变量回归模型，用来对离散变量或受到某种限制的连续变量作为因变量时的样本总体特征进行研究。本文用Tobit模型考察以普通DEA为被解释变量时，影响各区域种植业保险效率的主要因素。由于普通DEA方法计算结果仅区分有效率状态和无效率状态，即DEA值上限为1，恰好满足Tobit模型要求，可以在因变量受限制的情况下对观测数值进行分析，以期发现或验证对种植业保险运行效率影响显著的影响因素。回归模型的解释变量为种植业保险保额、财政补贴额、理赔费用、市场份额、承保费用、分保费、巨灾准备金七个方面，分别从业务经营、公司管理、分保技术运用以及国家政策扶持等方面考察得到对种植业保险运行效率有影响力的内外部因素。被解释变量为效率dea值，代表不同经营区域内种植业保险的效率表现。数据处理上，保险金额由各区域销售的实际保单保额汇总取得，市场份额按保费占比计算，其他各项数据在宁波政策性农业保险共保体经营数据基础上，按保费比例或赔款比例分解得到，以解决区域性决策单元选择与数据来源之间的矛盾。种植业保险运行效率回归模型为：
a.种植业保险保额(be)和财政补贴额(cz)。种植业保险的覆盖率越高，投保品种的单位保额越高，整体种植业保险的保额数就越高。该指标代表种植业保险政策。财政补贴金额越高，农业保险政策扶持力度越强。 b.农业保险承保费用（cb）和理赔费用（lp）。在政策性保险背景下，承保费用是开拓保险市场提高种植业保险覆盖率的重要保障，也是种植业保险综合成本率的主要组成部分。承保费用越高，对政策性保险业务的效率影响越大。农业保险理赔理赔费用是指发生农业灾害后，保险公司进行灾害事件查勘定损时发生的各项直接及间接费用。 c.种植业保险市场份额(fe)。考察市场规模对种植业保险运行效率的影响。 d.农业保险分保保费（fb）。再保险是农业保险经营必不可少的风险分散手段，农业保险由于受天气变化等自然风险影响，农业损失波动较大，再保险方案的设计直接关系到农业保险经营结果。分保保费过高，保费资金使用效率受到一定的影响，分保保费过低，则农业灾害风险无法有效分散和转移，也会影响到损失无法充分补偿，农业保险运行效率受到质疑。 e.农业保险大灾准备金（jz）。目前农业保险公司提取的大灾准备金是公司层面的基金积累。按当年农业保险保费一定比例提取。当农业保险大类险种综合赔付率超过75%时，可以在再保险的基础上使用本地区本机构的大灾准备金。沿海地区面临的自然风险主要是台风损失，台风到来的频率和强度对农业生产构成较大的威胁，2011年开始宁波市农业保险业务开始提取大灾风险准备金。 各解释变量的描述性统计值见表2。
四、实证结果分析 (一)DEA模型下的种植业保险运行效率评价 我们选用EMS1.3效率分析软件对基础数据集进行运算。首先，建立CCR模型将36个样本地区用普通DEA运算方法得到表3。可以发现，随着种植业保险经营年份的推移，宁波各地种植业保险运行效率逐年提高，2010年和2011年均没有出现有效率的经营区域，2012年和2013年分别有1个和2个地区效率值为1，即2012年的象山县以及2013年的宁海、鄞州区处于有效率状态，其他时间或区域的DEA效率值均低于1，即无效率状态。从地区年度效率均值看，鄞州区多年来效率值均靠近或等于1，年度运行效率均值为0.8929，位于各县市区之首，象山、宁海、奉化次之，江北、余姚、慈溪紧随其后，镇海、北仑效率相对较低。 为了进一步区分有效率地区的效率值高低，我们选用超效率DEA评价方法进行效率测评，结果见表4。可以发现，宁波地区各县市区的种植业保险运行效率整体较高，除了北仑个别年份外，所有样本区域的综合效率值都在0.5以上。其中2012年象山县以2.1033居各地区各年份种植业保险运行效率榜首，2013年鄞州区和宁海县的种植业保险运行结果良好，处于有效率状态，效率值分别为1.2873和1.1099。从运行稳定性看，鄞州区四年效率值比较接近，稳定性良好。象山县效率次之，虽然效率均值高于鄞州区，但各年度效率值差异较大，波动较明显。 (二)回归模型下的种植业保险效率影响因素分析 本文运用stata12.0分析影响种植业保险运行效率的主要因素。考虑到数据特征为面板数据，我们选择面板TOBIT模型进行分析。得到的结果如表5所示。
实证结果表明，选取的解释变量基本都具备对宁波种植业保险运行效率的解释力，模型显示多数指标在5%置信区间内影响显著。 a.财政补贴额对种植业保险运行效率影响非常显著，呈正相关关系。政策性保险是农业保险体系的主体，也是农业保险运行的基本制度特征，没有财政资金进行保费补贴，难以让农业保险市场自行达到交易条件。财政投入越高，农户的潜在需求增长越快，农业保险运行效率就越高。鄞州区种植业保险运行效率位于宁波地区前列，这与包括鄞州区政府在内的政府财政强有力支撑密切相关。鄞州区区级经济发达，在2015年度全国中小城市百强县（区、镇）排行榜中位列全国第四，财政实力雄厚。2014年，鄞州区政策性农业保险体系中，四级（中央、市、区、镇）财政补贴合计达3606万元，占总保费的91.4%。全区参保农户自付保费337.2万元，只占总保费收入的8.6%，种植业保险市场规模常年居全市第一，全省前茅，保险运行效率较高。 b.分保费用对种植业保险运行效率影响显著，呈正相关关系。分保费用越高，保险效率越高，且影响的弹性系数较大，为2.05。模型显示了再保险技术在种植业保险经营中的重要作用。种植业保险面临的气候风险是典型的系统性风险，一旦出现天气灾害事故，特别容易引发流域性损失事件，尤其需要分保技术发挥分散风险的作用。宁波地处东部沿海，容易遭受到台风洪涝等灾害的侵袭，特别是最近几年由于全球气候变暖由此引发的极端自然天气更容易导致巨灾的发生，给当地的农户造成了巨大的经济损失。继2007年“罗莎”台风赔付2552万元，2012年8月“海葵”台风赔付6665万元之后，2013年50年一遇的强台风“菲特”使农业共保体赔付高达1.49亿元，2015年“灿鸿”台风赔款又是1.06亿元。频繁出现的台风巨灾损失已经成为近十年来沿海地区农业生产必须防范和应对的常态风险，农业再保险已经成为种植业保险经营必不可少的重要组成部分，且重要性不断提升，直接影响农业保险经营机构的经营绩效。 c.理赔费用与种植业保险运行效率成正比。正比关系表明，目前我国农业灾害理赔事件中，保险理赔投入程度越高，损失理赔费用支出就越大，种植业保险的损失补偿功能发挥就越明显。人均占有耕地保有量0.59亩，不到全国平均水平的40%，也低于联合国粮农组织确定的人均0.795亩的警戒线。农田分散、地块不相邻、土地资源种类多样化等原因给沿海地区农业保险损失勘察理赔带来很大障碍，无人机、卫星遥感技术等高科技查勘手段的建设投入能有效提高定损准确度和理赔速度，对改进种植业保险效率作用明显。 d.承保费用对种植业保险运行效率影响显著，呈反比关系。依据市场化经营规律判断，承保费用和运行效率反向变动。承保费用越高，保险业务综合成本率就越高，种植业保险运行效率越低。 五、对策与建议 根据实证分析结果，除了继续坚持政策性保险经营思路，增加财政支持力度外，可以在以下方面作出改善，努力提升种植业保险整体运行绩效： 1.增加种植业保险理赔中的新技术创新应用投入，加快农业保险专业化经营进程。通过引入3s等空间信息技术，建立承保标的的空间数据库和管理信息系统，能有效解决种植业保险中面临的信息不对称、道德风险和经营效率等问题，以技术手段保障核灾定损的科学性，减少虚假理赔现象的发生，提升大灾风险管理水平。 2.坚持并逐步扩大农业再保险的应用。持续增加开展农业再保险的财政支持。合理设计超赔再保险的分层组合方案，选择确定最优赔付率超赔的起赔点比例，使同等保障范围的再保险费率逐年下降，并在此基础上不断积累数据和分保经验，筛选出最优再保险方案，提高农业大灾风险市场化分散效果。 3.完善农业保险巨灾风险分散机制，提高种植业保险经营稳定性。改进财政补贴结构，政府资金应有意识向巨灾风险管理倾斜。尽快建立全国农业巨灾保险基金，承接农业再保险之外的风险转移，对自然巨灾造成的农业损失与普通农业灾害损失实行分类管理，防止风险积累日趋扩大，稳定农业农业生产经营，提升农业保险经营效率。 注释： ①根据马晓河等（2005）提出的主要国家和地区工业反哺农业阶段划分标准，以工补农的大规模反哺时期国民经济结构具备以下特征：1.人均GDP：欧美工业化国家在5000-7000美元之间，亚洲新兴工业化国家和地区在3500-4500美元之间；2.农业GDP比重：欧美国家低于10%，亚洲国家低于15%；3.工农业GDP比重：3:1左右；4.农业就业比重：欧美国家低于27%，亚洲新兴工业化国家和地区30%以上；5.人口城市化率50%以上。以宁波为例，2014年宁波人均GDP为98362元，农业GDP比重3.6%，工农业GDP比例为14:1，人口城市化率接近70%，率先全面进入以工补农的大规模反哺期。
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