劉立波 王馨瑋 高建成

摘 要：在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程的推動下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不斷向適度規(guī)模經(jīng)營方式轉(zhuǎn)變，使得農(nóng)業(yè)所面臨的風險種類變得越來越復(fù)雜，且風險敞口也愈加變大。尤其是隨著農(nóng)村人口的外移，要解決誰來種地的問題，就必須推廣農(nóng)業(yè)機械化。通過對張家口農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿進行調(diào)查研究，深入實地進行問卷訪談，采用logistics回歸分析，得出文化程度、災(zāi)害經(jīng)歷、家庭純農(nóng)業(yè)收入與耕地面積等因素對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險需求的意愿較為強烈，并提出相應(yīng)的結(jié)論與建議。

關(guān)鍵詞：張家口；農(nóng)業(yè)保險；支付意愿；logistics

中圖分類號：F24 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.16.033

隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程的不斷推進，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)逐步向適度規(guī)模經(jīng)營轉(zhuǎn)變，使得農(nóng)業(yè)面臨的災(zāi)害風險種類變得日趨復(fù)雜，以及風險敞口逐漸加大。特別是在農(nóng)村勞動力外流的情況下，為了解決誰來從事農(nóng)業(yè)的問題，發(fā)展農(nóng)業(yè)機械化成為必然。而這一新的變化，使得農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的需求逐步增大。另外自從2004年開始國家“一號”文件均對農(nóng)業(yè)保險的開展提出了新的要求，加強開發(fā)農(nóng)業(yè)保險品種，逐步使其滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展的需要，以保障農(nóng)民的收入。鑒于此背景下，本文通過對張家口農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的需求狀況的研究，深入分析農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付的影響因素，總結(jié)出農(nóng)戶對其需求不強烈的根源，并提出張家口農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的對策建議。

1 張家口市農(nóng)業(yè)保險發(fā)展現(xiàn)狀

由于農(nóng)業(yè)是弱質(zhì)性產(chǎn)業(yè)，容易受到各種自然災(zāi)害的侵襲，其自身抵抗風險的能力是較為脆弱的，而張家口市是河北省的農(nóng)業(yè)大市，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟在整個市發(fā)展中具有舉足輕重的作用，因此如何做好防范和轉(zhuǎn)移農(nóng)業(yè)風險是一個重要性的課題。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計，2013年張家口市受災(zāi)面積333831公頃，成災(zāi)面積264589公頃，直接導(dǎo)致農(nóng)業(yè)經(jīng)濟損失達到了5.18億元。2013年張家口市在農(nóng)業(yè)保險投保方面創(chuàng)造了歷史最高水平，其金額達到了12138萬元，其中種植業(yè)6155萬元，養(yǎng)殖業(yè)4919萬元，森林1064萬元，比去年同期增長了100.14%。同時受自然災(zāi)害的影響，通過農(nóng)業(yè)保險給予了相應(yīng)的賠付，其金額達到了7741萬元，使得農(nóng)業(yè)保險的功能得到了更好的詮釋。

2 張家口市農(nóng)業(yè)保險支付意愿實證分析

通過深入張家口農(nóng)村訪談，運用問卷調(diào)查法隨機抽取萬全區(qū)、張北縣、崇禮區(qū)、宣化區(qū)等地區(qū)農(nóng)戶220名，收回有效問卷186份，有效率達到84.6%。調(diào)查內(nèi)容主要包括農(nóng)戶基本情況、對農(nóng)業(yè)保險的認知、保費支付能力意愿以及險種需求等方面，能全面的了解農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的認知度與支付意愿。

由于農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的需求意愿會受到多個因素的作用，通過對各個變量進行計量回歸分析，了解各個因素對農(nóng)業(yè)保險支付意愿的影響程度，分析各個影響因素的內(nèi)在作用機理，以此來提出張家口市發(fā)展農(nóng)業(yè)保險的路徑。

2.1 模型定義及假設(shè)

（1）模型定義。

通過分析與梳理農(nóng)業(yè)保險需求理論，總結(jié)出影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿的因素，并對其進行描述統(tǒng)計與計量回歸分析，以此來探討農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的需求，從而有針對性的為張家口農(nóng)業(yè)保險發(fā)展提出建議。但對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險進行l(wèi)ogistics回歸分析前，首先需要對變量進行定義。因變量是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿，自變量是影響農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的各個因子，其中個人特征變量包括年齡、學(xué)歷、性別。家庭耕地面積、農(nóng)業(yè)收入、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人數(shù)、農(nóng)業(yè)受災(zāi)的頻率以及災(zāi)害經(jīng)歷則是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險信息因素，其他變量是否有保險補貼政策。這些變量從不同角度分析與解釋農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的預(yù)期收益，從而影響農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的支付行為。

（2）理論假設(shè)。

通過梳理期望理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合本文研究實際，歸納總結(jié)出本文的研究假設(shè)，主要有以下幾點：

假設(shè)一：農(nóng)戶特征變量對農(nóng)業(yè)保險的支付意愿有影響。

個人特征變量包括年齡、性別與文化程度。（1）假設(shè)性別對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿有正影響。由于男性從事非農(nóng)生產(chǎn)或者外出打工的人數(shù)較大，使得農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的多數(shù)是婦女、老人與兒童，然而受傳統(tǒng)觀念的影響，男性在家庭中擁有絕對的話語權(quán)，所以男性對于購買農(nóng)業(yè)保險會起到關(guān)鍵作用。（2）假設(shè)年齡對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿有影響，且為負向的。（3）假設(shè)學(xué)歷與購買農(nóng)業(yè)保險的意愿成正相關(guān)。文化程度越高，越能理解農(nóng)業(yè)保險保障功能，使得其行為上更傾向于購買。

假設(shè)二：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險信息因素對農(nóng)業(yè)保險的支付意愿有影響。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險信息包括家庭農(nóng)業(yè)收入、勞動力人口、農(nóng)業(yè)受災(zāi)的頻率以及災(zāi)害經(jīng)歷等因素。（1）假設(shè)農(nóng)業(yè)收入與耕地面積對農(nóng)業(yè)保險的支付意愿有正向影響。農(nóng)業(yè)收入越高、耕地面積越大，農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿愈強烈，以此來分散農(nóng)業(yè)風險，從而增加自身純農(nóng)業(yè)收入。（2）假設(shè)家庭中農(nóng)業(yè)勞動力人口數(shù)量的多少對農(nóng)業(yè)保險支付意愿有著一定的影響，但方向待定。由于家庭中從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力越多，為了獲取更多生活資料，就會增加對土地的耕種面積，而在農(nóng)業(yè)風險的威脅下，其對農(nóng)業(yè)保險的支付意愿也會呈現(xiàn)出一定影響。（3）假設(shè)災(zāi)害經(jīng)歷、農(nóng)業(yè)受災(zāi)的頻率與農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿有著明顯的正向影響。由于農(nóng)戶經(jīng)歷過災(zāi)害的侵襲，深知災(zāi)害對其產(chǎn)生的影響，所以會選擇采用農(nóng)業(yè)保險的方式來規(guī)避風險，以此來保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。另外農(nóng)戶農(nóng)業(yè)受災(zāi)的次數(shù)越多，其規(guī)避風險的意識越強烈，越期望購買農(nóng)業(yè)保險來轉(zhuǎn)移風險。

假設(shè)三：其他變量中是否有政策補貼也會在對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿產(chǎn)生影響，且呈現(xiàn)正向相關(guān)。由于農(nóng)村政府對購買農(nóng)業(yè)保險是否有補貼政策會直接關(guān)系到農(nóng)戶出資比例的大小與積極性，從而影響其對農(nóng)業(yè)保險的需求意愿。

2.2 模型選擇及估計方法

本文采用logistics回歸模型是研究變量與因變量之間相互作用關(guān)系的有效工具之一，能夠較為全面的研究農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險支付意愿的影響因素與因變量之間的相互作用關(guān)系。Logistics回歸模型是對定性變量進行回歸分析，依據(jù)變量的取值范圍分為多元邏輯二元邏輯回歸（Binary Logistic Regression）和多元邏輯回歸（Multinomial Logistic Regression）。其中二元Logistic回歸模型中的因變量取值只能有1和0（擬因變量）兩個值，然而當因變量Y只能取值0和1時，不適合直接的成為回歸模型的因變量。因為Y是0-1型貝努利的隨機變量，所以有如下概率分布：P（Y=）l=p和P（Y=0）=1-p，p代表在自變量x：（i=1，2…k）條件下Y=l的概率，因此可以用它來代替Y本身作為因變量，其Logistic函數(shù)形式為：

Logistic回歸模型采用最大似然估計法對回歸參數(shù)實施估計。其是一種迭代算法，通過一個預(yù)測的估計值來作為參數(shù)的初始值，之后對殘差實施檢驗，且使用修正的函數(shù)予以重新估計，一直到對數(shù)似然不再產(chǎn)生顯著的變化為止。Logistics回歸模型的檢驗統(tǒng)計量一般采用沃爾德統(tǒng)計量（wald），-2對數(shù)似然值（-2LL），Cox和Snell卡方值，Nagelkerke卡方與赫斯默檢驗。一般來說，Wald的值越大或者其sig值顯著性概率越小，變量的顯著性就越高，也是越重要的。

2.3 農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿回歸分析

通過上述假設(shè)，可發(fā)現(xiàn)個人特征變量、農(nóng)業(yè)風險信息變量以及其他變量均對制約農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險，但影響程度與作用方向根據(jù)農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的認知情況呈現(xiàn)出差異。本文通過使用spss19.0統(tǒng)計軟件對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿進行影響因素分析，并將各大影響因子納入到logistics二元選擇模型中，回歸分析具體結(jié)果如表1所示。

從表1可知，農(nóng)戶的文化程度、耕地面積、家庭收入、災(zāi)害經(jīng)歷與是否有補貼政策等因素對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿有著較為明顯的影響，其他變量均呈現(xiàn)不顯著。

（1）通過模型分析可知，文化程度在10%的顯著水平上顯著，農(nóng)戶文化程度的高低與購買農(nóng)業(yè)保險的意愿呈現(xiàn)正向影響。表明隨著農(nóng)戶學(xué)歷層次的提高，對農(nóng)業(yè)風險的認知水平越高，使得其購買農(nóng)業(yè)保險的意愿就越加強烈。這可能是由于農(nóng)戶隨著受教育年限的增加，對農(nóng)業(yè)保險功能的理解與認知愈深，轉(zhuǎn)嫁風險的意識就愈強，也是更容易接受農(nóng)業(yè)保險的，越愿意購買，這與原假設(shè)是相符的。

（2）農(nóng)戶家庭的耕地面積大小對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，且在10%顯著性上顯著。表明隨著農(nóng)戶耕地面積的增加，其遭受農(nóng)業(yè)風險的機會可能也會越大，造成農(nóng)業(yè)損失的概率也會愈高。所以，為了讓自身獲取更高的利益，農(nóng)戶會盡各種可能分散農(nóng)業(yè)風險降低其造成的損失，也更愿意通過購買農(nóng)業(yè)保險來規(guī)避風險，從而保障農(nóng)業(yè)收入水平，這是與原假設(shè)保持一致的。

（3）通過模型分析可知，農(nóng)戶家庭收入與購買農(nóng)業(yè)保險的影響作用呈現(xiàn)負向相關(guān)關(guān)系，且系數(shù)為-0.465，這與原假設(shè)預(yù)期作用方向不一致。可能是由于在農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所獲得收入的不斷增加下，使其自身擁有了承受一定風險的能力，具備規(guī)避風險的一些措施，且農(nóng)業(yè)保險為他們提供的預(yù)期收益不高，保障范圍狹窄，就會導(dǎo)致其對農(nóng)業(yè)保險失去興趣，購買意愿降低。此外，農(nóng)戶收入較低時，自身承受風險的能力偏弱，規(guī)避風險措施單一，使其更愿意購買農(nóng)業(yè)保險來分散風險，以保障自身收入。

（4）從上表可知，有過災(zāi)害侵襲經(jīng)歷農(nóng)戶更愿意購買農(nóng)業(yè)保險，且在5%的顯著水平上顯著。農(nóng)戶對自然災(zāi)害、市場風險與社會風險經(jīng)歷得越多，災(zāi)害的警覺性會越高，防范的措施也會更加到位。從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是農(nóng)戶獲取收入的主要手段，一旦受到災(zāi)害的侵襲，農(nóng)戶就可能遭到很大損失甚至絕產(chǎn)，而農(nóng)業(yè)保險作為規(guī)避風險的有效措施，可以在一定程度上降低損失，保障農(nóng)民收入，使得其對農(nóng)業(yè)保險的支付意愿愈加的強烈，表明原假設(shè)是成立的。

（5）從模型分析結(jié)果看，農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險是否有補貼政策在10%的顯著水平上顯著，與原假設(shè)一致。政府對于農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的補貼越高，農(nóng)戶承擔的成本越少，同時也能保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，分散農(nóng)業(yè)各種風險，其更傾向于購買農(nóng)業(yè)保險，進而增加農(nóng)業(yè)收入。

（6）從模型分析中，年齡、性別、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)、農(nóng)業(yè)受災(zāi)的頻率等因素沒有呈現(xiàn)出顯著影響，可能是由于問卷數(shù)量不足，操作不當?shù)仍蛟斐赊r(nóng)戶購買的欲望不夠強烈，使得其不能成為主要的影響因素。

3 結(jié)論和對策建議

通過對張家口農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿的研究，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險這項惠農(nóng)政策還是比較信任的，參保的意愿也較為強烈，但其在購買中還存在很多的顧慮。通過模型分析的結(jié)果可知，眾多的農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的認知不夠，表現(xiàn)出的購買意愿也不是很強烈，只有那些有過災(zāi)害經(jīng)歷、國家有購買農(nóng)業(yè)保險補貼、耕地面積大等因素作用下，農(nóng)戶才會更愿意支付。因此，為了促進張家口農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展，進一步滿足廣大農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需求，應(yīng)該從幾個方面著手。首先，開發(fā)農(nóng)業(yè)保險新產(chǎn)品，擴大農(nóng)業(yè)保險保障范圍。從事農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營的公司應(yīng)該不斷的開發(fā)農(nóng)業(yè)保險險種，滿足農(nóng)戶多樣化的要求，進一步保障農(nóng)業(yè)農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)，逐步全面覆蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，使得其真正起到保駕護航的作用。其次，政府應(yīng)加大農(nóng)業(yè)保險的宣傳推廣力度，強化農(nóng)業(yè)保險服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)。當農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到災(zāi)害侵襲時，快速啟動保險應(yīng)急機制，減少理賠環(huán)節(jié)，完善定損技術(shù)，使得農(nóng)民得到真正的實惠。第三，推進農(nóng)業(yè)保險市場化進程。鼓勵保險公司加入到農(nóng)業(yè)保險市場的建設(shè)當中，不斷完善農(nóng)險市場競爭機制，且加大扶持與優(yōu)惠政策措施，保證農(nóng)險市場形成良性競爭，促進農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展。

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