李勇斌
(廣西大學(xué) 商學(xué)院,廣西 南寧 530004)
中國(guó)城鎮(zhèn)化率由2007年的45.88%上升到2017年的58.52%,年均增速達(dá)到1.26%①數(shù)據(jù)來源:《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。,隨著以促進(jìn)1億農(nóng)業(yè)人口轉(zhuǎn)移至城鎮(zhèn)為目的的《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020)》政策的出臺(tái),我國(guó)城鎮(zhèn)化步入了高速增長(zhǎng)階段。城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快,使農(nóng)村地區(qū)的生產(chǎn)方式發(fā)生了重大變革,帶來了我國(guó)農(nóng)業(yè)適度規(guī)?;?、專業(yè)化發(fā)展。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、補(bǔ)償災(zāi)后損失的有效機(jī)制,是我國(guó)不可或缺的風(fēng)險(xiǎn)管理手段,其開展一直備受我國(guó)重視[1]。而隨著城鎮(zhèn)化的推進(jìn),農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)植根的土壤發(fā)生了新的變化,這對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展勢(shì)必產(chǎn)生根本性影響[2]。作為國(guó)家支農(nóng)惠農(nóng)重要工具,城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響成為了我國(guó)“三農(nóng)”問題研究熱點(diǎn),也逐漸成為了學(xué)術(shù)界不斷探究的重要領(lǐng)域。學(xué)者們主要采用以下兩類方法進(jìn)行研究。一是通過規(guī)范分析做出經(jīng)驗(yàn)判斷;二是使用數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析得出結(jié)論。
石曉軍等(2013)從新型城鎮(zhèn)化過程中帶來的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、人力資本意識(shí)覺醒、土地流轉(zhuǎn)等變化探討了其對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求帶來的影響,并針對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展存在的問題建議提高農(nóng)險(xiǎn)產(chǎn)品服務(wù)、創(chuàng)新組織管理、建立多層次的巨災(zāi)安全網(wǎng)[2]。馬改艷等(2014)探討了新型城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求的影響,認(rèn)為土地流轉(zhuǎn)帶來的農(nóng)業(yè)規(guī)?;?jīng)營(yíng)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化導(dǎo)致的產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)、信息化水平提高都會(huì)加速農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展[3]。覃雪梅(2015)認(rèn)為新型城鎮(zhèn)化給農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn),城鎮(zhèn)化一方面因農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、現(xiàn)代化的改變給農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展搭建了平臺(tái),另一方面也使農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)面臨供需矛盾、產(chǎn)品單一、服務(wù)落后、市場(chǎng)行為不規(guī)范等問題[4]。祝婧然(2017)通過對(duì)美國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)體系、法律規(guī)范以及補(bǔ)貼政策進(jìn)行理論分析,提出借鑒學(xué)習(xí)美國(guó)經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建適應(yīng)我國(guó)新型城鎮(zhèn)化過程的農(nóng)險(xiǎn)體系,即設(shè)立全國(guó)范圍的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)公司,形成“鄉(xiāng)鎮(zhèn)到地市的農(nóng)戶→鄉(xiāng)鎮(zhèn)合作中介組織/龍頭企業(yè)→相互保險(xiǎn)公司”的組織模式,補(bǔ)充保險(xiǎn)公司未覆蓋的與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的責(zé)任保險(xiǎn),成立國(guó)家農(nóng)業(yè)再保險(xiǎn)公司[5]。
Fan等(2013)選取云南16個(gè)市相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建城鎮(zhèn)化綜合指標(biāo)體系,對(duì)城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度進(jìn)行回歸分析,發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求之間具有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)性,在城鎮(zhèn)化進(jìn)程初期,城鎮(zhèn)化水平顯著提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求,但城鎮(zhèn)化發(fā)展到一定水平后,擴(kuò)大城鎮(zhèn)化反而會(huì)抑制農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展[6]。王國(guó)軍等(2015)選取 2005—2012年的面板數(shù)據(jù)運(yùn)用固定效應(yīng)模型對(duì)城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果表明,城鎮(zhèn)化顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展,并且農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求受城鎮(zhèn)化影響在其不同發(fā)展模式、不同發(fā)展水平下存在明顯差異,非農(nóng)業(yè)發(fā)展、非農(nóng)部門生產(chǎn)率提高而推動(dòng)的城鎮(zhèn)化和就地城鎮(zhèn)化發(fā)展模式正向促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的力度相對(duì)較大[7]。鄭軍等(2015)選用我國(guó)各省2005—2012年農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入數(shù)據(jù),通過構(gòu)建土地流轉(zhuǎn)、人力資本意識(shí)喚醒、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化三個(gè)指標(biāo)就新型城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響的路徑進(jìn)行了分析和考察,結(jié)果發(fā)現(xiàn)土地流轉(zhuǎn)因素對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求影響不大,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響出現(xiàn)兩極分化,而人力資本意識(shí)喚醒和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求水平高度相關(guān)[8]。袁帥帥(2015)通過構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系,基于全國(guó)層面數(shù)據(jù)實(shí)證分析了兩者的協(xié)調(diào)關(guān)系,結(jié)果表明,城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展之間的協(xié)調(diào)度整體上由中度向高度轉(zhuǎn)變,東部協(xié)調(diào)度高于中西部地區(qū),而西部協(xié)調(diào)度高于中部[9]。
綜上所述,有關(guān)城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)之間的問題學(xué)者們已經(jīng)取得了一定研究成果,為本文研究提供了參考和啟示。但現(xiàn)有文獻(xiàn)很大部分采用規(guī)范分析只進(jìn)行理論上的定性闡述,存在很大的主觀性,雖然也有不少學(xué)者使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,然而都是運(yùn)用靜態(tài)模型分析兩者關(guān)系,忽略了前期農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)當(dāng)期的影響,因而降低了估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確度。幾乎無文獻(xiàn)使用動(dòng)態(tài)模型研究城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響,鑒于此,本文從以下幾個(gè)方面進(jìn)行擴(kuò)展:就研究視角來說,基于全國(guó)層面詳細(xì)考察人口城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化及空間城鎮(zhèn)化三種城鎮(zhèn)化類型對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響效應(yīng)。研究方法上,先理論分析三種城鎮(zhèn)化類型對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響機(jī)理,再選取我國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)2007—2015年的面板數(shù)據(jù),創(chuàng)新性地構(gòu)建動(dòng)態(tài)差分GMM模型進(jìn)行實(shí)證分析,克服了規(guī)范分析法主觀性強(qiáng)的缺點(diǎn),而且動(dòng)態(tài)面板模型考慮了被解釋變量滯后項(xiàng)對(duì)當(dāng)期的影響,糾正了被解釋變量滯后項(xiàng)內(nèi)生性問題帶來的估計(jì)誤差,提高了估計(jì)結(jié)果精度。
城鎮(zhèn)化是指實(shí)現(xiàn)大中小城市、小城鎮(zhèn)和新型農(nóng)產(chǎn)社區(qū)之間的協(xié)調(diào)與相互促進(jìn)發(fā)展。關(guān)鍵是通過人口遷移、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、空間集聚來實(shí)現(xiàn)人口、產(chǎn)業(yè)及空間結(jié)構(gòu)整體演進(jìn)和全面協(xié)調(diào)發(fā)展[10]。所以城鎮(zhèn)化主要是通過產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、人口城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化三方面對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展產(chǎn)生影響。
一方面,人口城鎮(zhèn)化使得農(nóng)村人口不斷涌入到城鎮(zhèn),導(dǎo)致從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力大量減少,而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)主體是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的主要消費(fèi)群體,所以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的減少必然會(huì)帶來農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)消費(fèi)的下降。另一方面,農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移過程中,土地流轉(zhuǎn)規(guī)模及頻次都會(huì)增大,大部分拋荒土地也會(huì)流轉(zhuǎn)到種養(yǎng)大戶手中,逐步優(yōu)化以家庭為單位的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式,使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更規(guī)?;?,這種變化既降低了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)成本,提高了交易效率,也增強(qiáng)了農(nóng)戶的投保意識(shí)。土地流轉(zhuǎn)形成的種植大戶、家庭農(nóng)場(chǎng)等新型經(jīng)營(yíng)主體,其經(jīng)營(yíng)的土地面積比以前有極大擴(kuò)充,投入的生產(chǎn)要素及資金更多,在這種情況下,倘若農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體遭受自然災(zāi)害的沖擊,那么所承擔(dān)的損失是非常巨大的[11],所以土地流轉(zhuǎn)形成的規(guī)模農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)體急切需要農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)分散生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),減少損失,從而對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展產(chǎn)生正面影響。
產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化本質(zhì)是通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨于合理化、結(jié)構(gòu)化以推動(dòng)整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級(jí)。產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化推進(jìn)會(huì)加快農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化步伐,這改變了過去單純以動(dòng)植物生產(chǎn)為中心的農(nóng)業(yè)生產(chǎn),轉(zhuǎn)變成了將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后相銜接的縱向一體化,經(jīng)營(yíng)范圍延伸到農(nóng)村經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域。而農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中的任何環(huán)節(jié)出現(xiàn)了問題,都會(huì)給整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈帶來影響,所以為了保證產(chǎn)業(yè)鏈的穩(wěn)定,專業(yè)合作社或者龍頭企業(yè)往往會(huì)給初始農(nóng)產(chǎn)品購(gòu)買保險(xiǎn)[3]。并且成規(guī)模的農(nóng)產(chǎn)品加工、銷售環(huán)節(jié)也會(huì)出現(xiàn)諸如農(nóng)產(chǎn)品責(zé)任險(xiǎn)等方面的保險(xiǎn)需求。
空間城鎮(zhèn)化是人口與產(chǎn)業(yè)的空間聚集而創(chuàng)造空間價(jià)值的過程,空間城鎮(zhèn)化最終目的是實(shí)現(xiàn)空間價(jià)值,空間價(jià)值是空間城鎮(zhèn)化在經(jīng)濟(jì)上的表現(xiàn)[10]。當(dāng)農(nóng)民收入水平較低時(shí),由于需要保障基本生活,此時(shí)很少購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn),而空間城鎮(zhèn)化在創(chuàng)新價(jià)值的過程中,使得經(jīng)濟(jì)獲得快速發(fā)展,農(nóng)民積累的財(cái)富增加,購(gòu)買能力增強(qiáng),必然提高對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的消費(fèi)。趙桂玲等(2014)基于面板數(shù)據(jù)證明了人均生產(chǎn)總值在短期和長(zhǎng)期都對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用[12]。姜玉霞(2016)通過實(shí)證研究表明農(nóng)民收入是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求的格蘭杰原因,農(nóng)民收入水平很大程度上決定了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的有效需求[13]。而且農(nóng)民收入水平增加,其風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)也會(huì)增強(qiáng),進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求產(chǎn)生正面促進(jìn)作用。
圖1 三種城鎮(zhèn)化類型對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響的作用機(jī)制
通過上述產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、人口城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響的作用機(jī)制,可以知道三種城鎮(zhèn)化類型主要通過何種途徑對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展產(chǎn)生影響,因此,本文參考趙崢(2012)的方法[14],構(gòu)建產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、人口城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化指標(biāo),進(jìn)一步實(shí)證研究三種城鎮(zhèn)化類型對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展產(chǎn)生的影響。
1.被解釋變量。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平(Y)。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平指農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在各時(shí)期所達(dá)到的規(guī)模和發(fā)展的程度,而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入是度量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展規(guī)模的一個(gè)很好指標(biāo),所以本文參考梁平等(2008)[15]、孫朋等(2011)[16]的方法選取農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入作為衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平的指標(biāo),其值越大,則說明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平越高。
2.解釋變量。(1)產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平(Ind)。產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平提高使得第一產(chǎn)業(yè)比重下降,第二產(chǎn)業(yè)基本不變,第三產(chǎn)業(yè)上升,其度量指標(biāo)可以是第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比,考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,本文使用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比來衡量產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平,其值等于各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值與GDP的比重。一般來說,產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平越高,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展越快。(2)人口城鎮(zhèn)化水平(Pop)。衡量人口城鎮(zhèn)化水平的指標(biāo)有非農(nóng)人口占總?cè)丝诒戎睾统擎?zhèn)人口占總?cè)丝诒戎兀苑寝r(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诒戎貋矶攘亢苋菀子捎诔青l(xiāng)分割的戶籍制度和就業(yè)制度問題而低估實(shí)際城鎮(zhèn)化水平,所以本文選取城鎮(zhèn)人口占比來衡量人口城鎮(zhèn)化水平,城鎮(zhèn)人口占比=地區(qū)城鎮(zhèn)人口/地區(qū)總?cè)丝?。?)空間城鎮(zhèn)化水平(Spa)。由于地區(qū)人均GDP綜合反映了單位個(gè)體地理空間產(chǎn)出情況,充分體現(xiàn)了空間集約化利用水平,所以空間城鎮(zhèn)化水平選用地區(qū)人均GDP衡量,空間城鎮(zhèn)化水平=各地區(qū)GDP/各地區(qū)人口總數(shù),一般來說,空間城鎮(zhèn)化水平越高,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求也會(huì)越大。
3.控制變量。(1)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平(Risk)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)是指農(nóng)戶從事生產(chǎn)過程中因遭受自然災(zāi)害造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失的可能性。受災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付率都可以代表農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn),但受災(zāi)面積只能反映種植業(yè)風(fēng)險(xiǎn)情況,而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付率既較好地衡量了種植業(yè)也度量了養(yǎng)殖業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀況,數(shù)據(jù)也相對(duì)更為精確。本文參考周穩(wěn)海(2015)等學(xué)者的做法,選取農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付率衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平[17],農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付率=農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額/當(dāng)期農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨風(fēng)險(xiǎn)越大,農(nóng)戶對(duì)保險(xiǎn)需求越強(qiáng)烈,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平也就越高。考慮到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)從發(fā)生到影響農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)存在時(shí)間差,所以用農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付率滯后一期加入模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。(2)人均農(nóng)作物播種面積(Area)。人均農(nóng)作物播種面積=當(dāng)年農(nóng)作物播種面積/當(dāng)年農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù),在其他條件保持不變前提下,人均農(nóng)作物播種面積越大,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求越大,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平也越高。(3)農(nóng)民文化狀況(Edu)。農(nóng)民文化狀況主要是通過影響農(nóng)戶對(duì)保險(xiǎn)的認(rèn)知來影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展,許多文獻(xiàn)都采用賦權(quán)法計(jì)算農(nóng)戶的平均受教育年限以度量其文化狀況,但賦權(quán)主觀性比較強(qiáng),對(duì)數(shù)據(jù)精度影響較大。而農(nóng)村文盲半文盲率統(tǒng)計(jì)年鑒有收錄,所以數(shù)據(jù)比較可靠,故本文選取各地區(qū)農(nóng)村文盲半文盲率來衡量農(nóng)民文化狀況,其值越小,農(nóng)戶受教育程度越高,文化水平也就越高。農(nóng)民文化狀況從提高農(nóng)民保險(xiǎn)認(rèn)知度到刺激其購(gòu)買農(nóng)險(xiǎn)這一過程存在時(shí)滯性,故用農(nóng)村文盲半文盲率滯后一期進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。(4)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平(Mech)。本文用人均機(jī)械總動(dòng)力表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平,人均機(jī)械總動(dòng)力=農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力/農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)。農(nóng)業(yè)機(jī)械化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化重要內(nèi)容之一,利用機(jī)械設(shè)備勞作可以改善農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)條件,提高經(jīng)濟(jì)效益,人均機(jī)械總動(dòng)力是衡量我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平的很好指標(biāo),其值越大,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化程度越高。各變量匯總說明見表1。
表1 各變量匯總說明
本文使用我國(guó)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)2007—2015年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入、賠付額數(shù)據(jù)來自于《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》,第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎亍⑷司鵊DP數(shù)據(jù)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,各地區(qū)農(nóng)作物播種面積、機(jī)械總動(dòng)力數(shù)據(jù)來自《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》,地區(qū)總?cè)丝?、農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)村文盲半文盲率指標(biāo)數(shù)據(jù)來自《中國(guó)人口年鑒》。
本文參照黃忠華等(2008)的方法[18],建立如下靜態(tài)面板模型:
其中,i(i=1,2,…,31)表示省市,t(t=2007,2008,…,2015)表示時(shí)間,Yit表示 i省市 t年農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入水平,Indit表示i省市t年產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平,Popit表示i省市t年人口城鎮(zhèn)化水平,Spait表示i省市t年空間城鎮(zhèn)化水平,Riski(t-1)表示i省市t年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平滯后一期,Areait表示i省市t年人均農(nóng)作物播種面積,Edui(t-1)表示i省市t年農(nóng)村文盲半文盲率滯后一期,Mechit表示i省市 t年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平,c 是常數(shù)項(xiàng),ζi、θt和μit分別表示反映個(gè)體效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)的虛擬變量以及隨機(jī)干擾項(xiàng)。本文將采用混合普通最小二乘法、隨機(jī)效應(yīng)、固定效應(yīng)三種方法進(jìn)行靜態(tài)模型估計(jì)。但靜態(tài)面板模型忽視了被解釋變量前期值對(duì)當(dāng)期的影響,估計(jì)結(jié)果相比于動(dòng)態(tài)面板模型會(huì)造成較大偏誤,為克服靜態(tài)模型缺陷,特參考周穩(wěn)海等(2015)的方法建立如下動(dòng)態(tài)面板模型[17]:
其中,Yi(t-1)表示i省市t年農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入滯后一期。動(dòng)態(tài)面板模型本文使用差分GMM進(jìn)行估計(jì),差分GMM考慮了滯后項(xiàng)Yi(t-1)產(chǎn)生的內(nèi)生性問題,一定程度上克服了靜態(tài)模型因忽視內(nèi)生性問題而造成的較大偏誤。但差分GMM估計(jì)結(jié)果需要滿足如下兩個(gè)條件,一是隨機(jī)干擾項(xiàng)不能存在序列相關(guān),二是不能存在弱工具變量問題。所以模型估計(jì)后必須對(duì)二者進(jìn)行檢驗(yàn),當(dāng)一階自相關(guān)檢驗(yàn)概率值小于5%但二階自相關(guān)檢驗(yàn)概率值大于5%即滿足第一個(gè)條件;當(dāng)Hansen統(tǒng)計(jì)量概率值大于5%,表明模型接受不存在弱工具變量的原假設(shè),即滿足第二個(gè)條件。
原始數(shù)據(jù)可能存在異方差和指標(biāo)之間數(shù)量級(jí)差異問題,為了消除原始數(shù)據(jù)帶來的影響,本文在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)估計(jì)前,先對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理,各變量的描述性統(tǒng)計(jì)量見表2。
表2 各變量描述性統(tǒng)計(jì)量
為了避免變量因不平穩(wěn)而出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象,需要對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn),看變量序列是否平穩(wěn)。通過 Eviews9.0對(duì) lnY、lnInd、lnPop、lnSpa、lnRisk、lnArea、lnEdu、lnMech 進(jìn)行LLC 檢驗(yàn)與PP-Fisher檢驗(yàn),LLC檢驗(yàn)和PP-Fisher檢驗(yàn)的原假設(shè)分別為存在共同單位根和獨(dú)立單位根,檢驗(yàn)結(jié)果見表 3。LLC與 PP-Fisher檢驗(yàn)結(jié)果都在1%顯著性水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè),說明各變量序列并不存在單位根,即變量是平穩(wěn)的,各平穩(wěn)變量數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步做靜態(tài)和動(dòng)態(tài)差分GMM回歸分析。
表3 序列單位根檢驗(yàn)結(jié)果
1.模型回歸結(jié)果與分析
為了探究產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、人口城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化三種城鎮(zhèn)化類型對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響,本文構(gòu)建產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平、人口城鎮(zhèn)化水平、空間城鎮(zhèn)化水平指標(biāo)分別度量其發(fā)展?fàn)顩r,以農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入lnY為被解釋變量,產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平lnInd、人口城鎮(zhèn)化水平lnPop、空間城鎮(zhèn)化水平lnSpa為解釋變量,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平滯后一期lnRisk(-1)、人均農(nóng)作物播種面積 lnArea、農(nóng)民文化狀況滯后一期lnEdu(-1)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平lnMech作為控制變量,運(yùn)用Eviews9.0進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板估計(jì),實(shí)證結(jié)果見表4。
表 4中,第(1)列為普通最小二乘法(OLS)實(shí)證結(jié)果,普通最小二乘法忽略了個(gè)體異質(zhì)性,估計(jì)結(jié)果會(huì)存在很大偏誤;第(2)列是面板固定效應(yīng)(FE)模型實(shí)證結(jié)果,此方法考慮了31?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)之間個(gè)體差異,估計(jì)結(jié)果相比普通最小二乘法要好;第(3)列是面板隨機(jī)效應(yīng)(RE)模型實(shí)證結(jié)果,此方法比固定效應(yīng)節(jié)省了較多的自由度。經(jīng)過Hausman檢驗(yàn)χ2(p)為0,因此拒絕固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型不存在系統(tǒng)差異的原假設(shè),固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果好于隨機(jī)效應(yīng)模型,應(yīng)建立固定效應(yīng)模型。第(4)列是動(dòng)態(tài)差分GMM模型實(shí)證結(jié)果,動(dòng)態(tài)差分GMM模型既考慮各樣本個(gè)體差異,也克服了lnY(-1)內(nèi)生性產(chǎn)生的偏誤,其中 AR(1)P 值為 0.022<0.05,AR(2)P 值為0.848>0.05,說明模型一階自相關(guān),二階不自相關(guān)性,隨機(jī)干擾項(xiàng)不存在序列相關(guān);HansenP值為0.197>0.05,說明不存在過度識(shí)別現(xiàn)象,模型選取的工具變量合理。差分GMM估計(jì)的兩個(gè)條件均滿足,表明估計(jì)結(jié)果是無偏一致估計(jì),具有實(shí)際參考意義。
通過以上分析可知,第(4)列差分GMM實(shí)證結(jié)果優(yōu)于其他3列實(shí)證結(jié)果,因此對(duì)各變量系數(shù)和顯著性的分析將按(4)列結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入滯后一期lnY(-1)在10%水平下顯著,且系數(shù)估計(jì)值為-0.042,說明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展存在慣性影響,前一期的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展會(huì)對(duì)當(dāng)期產(chǎn)生一些抑制作用??赡苁且?yàn)槲覈?guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障程度不高,理賠及服務(wù)相對(duì)落后,遠(yuǎn)未達(dá)到農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)客戶的預(yù)期[19],導(dǎo)致已購(gòu)農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)群體散播負(fù)面消息,從而使?jié)撛谛枨笳叻艞壨侗?,因而前一期農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入對(duì)當(dāng)期發(fā)展產(chǎn)生較弱的負(fù)向作用。
表4 三種城鎮(zhèn)化類型對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展影響效應(yīng)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)模型實(shí)證結(jié)果
產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平lnInd、人口城鎮(zhèn)化水平lnPop、空間城鎮(zhèn)化水平lnSpa均在1%置信水平下顯著,其中產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平系數(shù)估計(jì)值為3.638>0,表明產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展具有顯著的正向影響,和預(yù)期一致,產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平每增加1個(gè)百分點(diǎn),農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入提高3.638個(gè)百分點(diǎn)。這主要是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)導(dǎo)致第一產(chǎn)業(yè)比重下降、第三產(chǎn)業(yè)比重上升,農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)不再僅局限于生產(chǎn),而是延伸至農(nóng)村經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域,并通過人員和產(chǎn)業(yè)聚集帶動(dòng)當(dāng)?shù)夭惋?、農(nóng)業(yè)生態(tài)旅游等第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。農(nóng)業(yè)中任何產(chǎn)品供給出現(xiàn)問題都會(huì)給整個(gè)行業(yè)鏈帶來沖擊,為了保證農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)穩(wěn)定,許多農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)幫助農(nóng)戶制定購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)方案,甚至直接撥付資金幫其購(gòu)買,極大促進(jìn)了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展。
人口城鎮(zhèn)化水平系數(shù)估計(jì)值為-9.094<0,說明人口城鎮(zhèn)化水平與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,人口城鎮(zhèn)化水平每增加1個(gè)百分點(diǎn),農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入就會(huì)減少9.094個(gè)百分點(diǎn)。人口城鎮(zhèn)化水平提高反而會(huì)抑制農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展是因?yàn)檗r(nóng)村人口向城鎮(zhèn)遷移后,主要?jiǎng)趧?dòng)力開始大范圍轉(zhuǎn)向第二、三產(chǎn)業(yè),而從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的人數(shù)大量減少,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的對(duì)象是防范農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的農(nóng)民,農(nóng)戶的減少必然導(dǎo)致農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求的下降,雖然土地流轉(zhuǎn)帶來農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求增加,但農(nóng)戶減少所引起的需求減少遠(yuǎn)大于土地流轉(zhuǎn)帶來的需求增加,所以人口城鎮(zhèn)化在一定程度上抑制了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展。
而空間城鎮(zhèn)化水平的估計(jì)系數(shù)值為4.149>0,這表明空間城鎮(zhèn)化水平顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展,空間城鎮(zhèn)化水平每擴(kuò)大1個(gè)百分點(diǎn),農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入就會(huì)增加4.149個(gè)百分點(diǎn)。這是因?yàn)榭臻g城鎮(zhèn)化水平體現(xiàn)的是經(jīng)濟(jì)價(jià)值的創(chuàng)造能力,空間城鎮(zhèn)化水平越高,人口和產(chǎn)業(yè)集聚創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)價(jià)值就越大,所以農(nóng)民持有的財(cái)富越多,其對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的購(gòu)買力也會(huì)越強(qiáng),而且農(nóng)民收入水平提高,其防范風(fēng)險(xiǎn)的意識(shí)也會(huì)增強(qiáng),因而刺激了農(nóng)險(xiǎn)需求,促進(jìn)了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展。
另外,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平lnRisk、人均農(nóng)作物播種面積lnArea都在1%水平下顯著,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平lnMech在5%水平下顯著。人均農(nóng)作物播種面積估計(jì)系數(shù)為3.603>0,故人均農(nóng)作物播種面積正向刺激農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求增加,這與預(yù)期相符。但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平估計(jì)系數(shù)都小于0,分別為-0.175和-2.004,這和前面預(yù)期相反。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平抑制農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展,可能是因?yàn)閭鹘y(tǒng)自然經(jīng)濟(jì)下的小規(guī)模散戶風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)薄弱,“靠天吃飯”的僥幸心理普遍存在[19],大都采取傳統(tǒng)避險(xiǎn)方式,而且農(nóng)民受災(zāi)后對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支付的能力減弱,參保積極性因此降低。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平負(fù)向影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展,原因是生產(chǎn)現(xiàn)代化水平提高增強(qiáng)了農(nóng)民自身對(duì)自然災(zāi)害的抵抗能力,因而依靠農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的需求下降。而農(nóng)村文盲半文盲率也在5%置信水平下顯著,其系數(shù)值-0.138<0,說明文盲半文盲率越高,農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入水平越低,需要注意的是文盲半文盲率負(fù)相關(guān)于文化狀況,因此農(nóng)民文化水平正向影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展,這和預(yù)期一致。
2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)
為了查看差分GMM模型估計(jì)的準(zhǔn)確性,需要進(jìn)一步做穩(wěn)健性檢驗(yàn),本文參考袁輝等(2017)的方法[20],剔除某個(gè)樣本后運(yùn)用Eviews9.0重做實(shí)證,如果子樣本和全樣本實(shí)證結(jié)果非常接近,則表明模型具有穩(wěn)健性,研究結(jié)論可靠;反之則不具穩(wěn)定性。
通過計(jì)算農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入水平Y(jié)、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平Ind、人口城鎮(zhèn)化水平Pop、空間城鎮(zhèn)化水平Spa以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平Risk、人均農(nóng)作物播種面積Area、農(nóng)村文盲半文盲率Edu、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平Mech,發(fā)現(xiàn)北京產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平最高,河北農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平最高,黑龍江人均農(nóng)作物播種面積最大,吉林農(nóng)村文盲半文盲率最低,所以本文剔除北京、河北、黑龍江、吉林四個(gè)極具代表性省市,分別再做差分GMM回歸,估計(jì)結(jié)果見表5。
由表5可知,剔除北京、河北、黑龍江、吉林后的子樣本回歸結(jié)果都滿足 AR(1)<0.05,AR(2)>0.05,HansenP值>0.05條件,說明模型不存在隨機(jī)干擾項(xiàng)序列相關(guān)和過度識(shí)別問題,各變量的顯著性情況和估計(jì)系數(shù)的正負(fù)號(hào)均與全樣本基本一致,因此模型沒有因?yàn)闃颖靖淖兌l(fā)生明顯變化,即模型是穩(wěn)健的,本文實(shí)證結(jié)果可靠。
表5 子樣本差分GMM實(shí)證結(jié)果
本文采用我國(guó) 31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)2007—2015年的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建動(dòng)態(tài)差分GMM模型實(shí)證分析了產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化、人口城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化三種城鎮(zhèn)化類型對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響效應(yīng),研究結(jié)果表明:農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展存在慣性影響,產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展具有顯著的正向影響,人口城鎮(zhèn)化水平在一定程度上抑制農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展,空間城鎮(zhèn)化水平顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展;另外,人均農(nóng)作物播種面積、農(nóng)民文化狀況顯著正向影響農(nóng)險(xiǎn)發(fā)展,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平顯著負(fù)向影響農(nóng)險(xiǎn)發(fā)展。
綜上研究,為充分發(fā)揮城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的促進(jìn)作用,本文建議如下:
1.在產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化進(jìn)程下,農(nóng)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)深度融合,保證農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)、加工、銷售各環(huán)節(jié)安全穩(wěn)定成為了其他產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的基礎(chǔ),而目前農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)基本局限于種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)的生產(chǎn),其他環(huán)節(jié)的保障相對(duì)較少,并且關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的險(xiǎn)種也不多,這就導(dǎo)致農(nóng)戶存在大量風(fēng)險(xiǎn)保障需求但險(xiǎn)種卻嚴(yán)重不匹配的現(xiàn)象。因此保險(xiǎn)公司應(yīng)該順應(yīng)產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化潮流,創(chuàng)新農(nóng)險(xiǎn)品種,增強(qiáng)有效供給,既要滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保障需求,又要開發(fā)農(nóng)產(chǎn)品加工險(xiǎn)、滯銷險(xiǎn)等新型險(xiǎn)種以滿足農(nóng)產(chǎn)品加工及銷售過程的保障需要。還要開發(fā)各類農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)工人相關(guān)險(xiǎn)以保障各類農(nóng)業(yè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)工人失業(yè)、人身、財(cái)產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),努力契合城鎮(zhèn)化中農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的全面風(fēng)險(xiǎn)保障需求,使農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)供給與需求達(dá)到平衡。
2.人口城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展存在一定程度的抑制作用,主要是因?yàn)橥恋亓鬓D(zhuǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的正面影響遠(yuǎn)低于農(nóng)村人口轉(zhuǎn)移導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)消費(fèi)群體減少所帶來的負(fù)面影響,所以要實(shí)現(xiàn)人口城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的刺激作用,應(yīng)該從土地流轉(zhuǎn)著手。首先政府應(yīng)該完善農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)體系,使政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與商業(yè)性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)相結(jié)合。土地流轉(zhuǎn)后規(guī)?;N植的農(nóng)作物很多是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的糧食作物,因此要以政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)為基礎(chǔ),減輕農(nóng)戶保費(fèi)負(fù)擔(dān),保障基本生產(chǎn)。另外,隨著人口向城鎮(zhèn)的轉(zhuǎn)移,人們對(duì)高附加值的農(nóng)產(chǎn)品,如蔬菜、牛奶的生產(chǎn)及需求增加,從事高附加值農(nóng)業(yè)的經(jīng)營(yíng)主體生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大,購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的意愿增強(qiáng),但政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)這類農(nóng)產(chǎn)品涉及很少,即使涉及保障水平也很低,難以滿足需求。因此,必須有效利用商業(yè)性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為補(bǔ)充,提供土地流轉(zhuǎn)過程中各層次經(jīng)營(yíng)主體的保障需求;另外,要加強(qiáng)各級(jí)政府部門和保險(xiǎn)公司的合作,邀請(qǐng)權(quán)威人士、專家學(xué)者深入農(nóng)村向農(nóng)戶提供風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)講座,客觀宣傳保險(xiǎn)功能,提高農(nóng)戶投保意識(shí)。
3.空間城鎮(zhèn)化正向影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展,所以首先各地區(qū)應(yīng)該加快第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)比重調(diào)整,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),做大做強(qiáng)龍頭企業(yè),協(xié)調(diào)好產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間關(guān)系,不斷降低供應(yīng)鏈成本,提高人口及產(chǎn)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造力,千萬百計(jì)發(fā)展經(jīng)濟(jì),最大程度地發(fā)揮出空間聚集效應(yīng),增加農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的財(cái)富積累及其對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的購(gòu)買力,從整體上推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展。其次,隨著空間城鎮(zhèn)化水平的提高,農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體各方面認(rèn)識(shí)都會(huì)增強(qiáng),勢(shì)必對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)及服務(wù)質(zhì)量都有了更高要求,所以一方面政府要繼續(xù)加快相關(guān)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)立法進(jìn)程,在保險(xiǎn)原則、政府政策、立法目標(biāo)等方面做出更明確的規(guī)定,保障農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)規(guī)范發(fā)展;另一方面保險(xiǎn)公司應(yīng)努力簡(jiǎn)化中間程序,革新服務(wù)模式,進(jìn)一步降低理賠復(fù)雜性,強(qiáng)化電子信息技術(shù)應(yīng)用,提高承保、定損、理賠等方面的服務(wù)質(zhì)量,增強(qiáng)農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的認(rèn)可度,激發(fā)其投保積極性。
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