劉曉玲 郭麗 席飛揚

關鍵詞：農(nóng)機政策性保險;區(qū)域差異;因子分析法;發(fā)展?jié)摿?江蘇省

近年來隨著我國農(nóng)機裝備產(chǎn)業(yè)的轉型升級，我國農(nóng)業(yè)機械化和信息化進程加快，農(nóng)產(chǎn)品有效供給大幅度增強。但是隨著農(nóng)業(yè)機械作業(yè)的高度發(fā)展，因農(nóng)機風險事故引發(fā)的人身傷亡和財產(chǎn)損失也不斷增加，制約了我國新農(nóng)村建設的進程[1]。而農(nóng)機政策性保險作為管理農(nóng)機作業(yè)風險的一種有效方式，其地位也日益凸顯。

江蘇省于2008年率先實施農(nóng)機政策性保險創(chuàng)新試點，農(nóng)機局各級部門與財政、保險等部門共同推進，逐步發(fā)展出具有江蘇特色的農(nóng)機風險保障體系，全省已建立了農(nóng)機政策性保險險種齊全、財政支持穩(wěn)步提高、服務內(nèi)容更加豐富的良性保障機制。截至2017年年底，江蘇省農(nóng)機政策性保險參保數(shù)量達到13.69萬臺，保費收入共6 344.27萬元，累計賠償額2 517.2萬元[2]。而江蘇省內(nèi)部的不同地區(qū)（蘇北、蘇中、蘇中）由于各方面的差異，農(nóng)機政策性保險發(fā)展水平不盡相同。

為此，本研究擬運用因子分析法[3-5]，以農(nóng)機政策性保險為著眼點，對江蘇省內(nèi)不同地區(qū)的政策性農(nóng)機保險開展狀況進行宏觀面板的分析，探究各地市農(nóng)機政策性保險的差異性，提出相應對策，以期為我國農(nóng)機政策性保險的完善和發(fā)展提供參考。

1 江蘇省農(nóng)機政策性保險發(fā)展基本情況分析

江蘇省是我國農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展水平較高的地區(qū)。2015年，江蘇省農(nóng)業(yè)綜合機械化水平達81%，高于全國同期19個百分點，主要農(nóng)作物生產(chǎn)機械化水平超過85%，全省糧食（水稻、小麥等）生產(chǎn)已基本實現(xiàn)全程機械化，保持全國領先水平。

為促進農(nóng)業(yè)機械化健康發(fā)展，江蘇省因地制宜，實施農(nóng)機政策性保險試點。2008年6月，江蘇省農(nóng)機局并印發(fā)《關于開展農(nóng)機政策性保險試點工作的通知》，標志著江蘇農(nóng)機政策性保險進入實施階段。2012年江蘇省進一步推行農(nóng)機政策性保險，規(guī)定補貼險種為拖拉機、聯(lián)合收割機損失險、拖拉機、聯(lián)合收割機第三者責任保險、拖拉機交強險和駕駛員意外傷害保險，保費采取省級補貼50%，市縣累加補貼的方式[6-7]。2016年農(nóng)機綜合保險開始在蘇州、鹽城、泰州、宿遷和南通等5市試點實施。從2017年起，江蘇省開始全面實施農(nóng)業(yè)機械綜合保險政策，參保農(nóng)業(yè)機械達136 867臺次，累計保費 6 344 萬元，各級財政補貼超過4 000萬元，居于全國前列，為各地的特色農(nóng)機保險試點樹立了良好的典范。因此，研究江蘇省農(nóng)機政策性保險不僅對江蘇省內(nèi)農(nóng)機保險的進一步改善有重要意義，也對各地探索農(nóng)機保險有很大的借鑒作用。

1.1 參保情況

自2013年到2015年，江蘇省農(nóng)機政策性保險參保農(nóng)機數(shù)量不斷增加，但都穩(wěn)定在60 000～85 000臺，2016年江蘇省農(nóng)機綜合保險開始在蘇州、鹽城、泰州、宿遷和南通等5市試點實施，由人保財險、太平洋財險、國壽財險、中華聯(lián)合財險、紫金財險、渤海財險和大地保險7家保險機構經(jīng)辦農(nóng)機保險業(yè)務，由于農(nóng)機綜合險尚未完全鋪開，該年農(nóng)機參保數(shù)量略有下降。2017年全省開展農(nóng)業(yè)機械綜合保險，當年全省財政補貼額共計1 309.13萬元，共投保農(nóng)業(yè)機械13.69萬臺（圖1），參保農(nóng)機數(shù)量同比上升了35.19%，發(fā)展勢頭較好。

自2017年江蘇省農(nóng)業(yè)機械綜合保險全面開展以來，全省的農(nóng)業(yè)機械參保率（不含拖拉機交強險）由2016年的6.61%上升到2017年的19.15%，增長近13百分點（表1），且保費由1 351.84萬元增加到2017年的 3 785.59 萬元，同比增長了180%。而農(nóng)機政策性保險參保率增長絕大部分是由農(nóng)業(yè)機械綜合保險的參保量大幅增加所導致的，農(nóng)業(yè)機械綜合保險迅速發(fā)展，逐漸取代傳統(tǒng)的拖拉機交強險而成為江蘇省農(nóng)機保險的主力軍。

1.2 江蘇省農(nóng)機政策性保險各地市發(fā)展情況

由于江蘇省各地農(nóng)機政策性保險的開展時間、發(fā)展歷史及政府重視程度之間存在差異，導致各地區(qū)農(nóng)機政策性保險發(fā)展規(guī)模存在較大的差異。因2017年江蘇省內(nèi)全面推行農(nóng)業(yè)機械綜合保險，為便于比較，本研究選取2017年為研究年度來探討各地區(qū)農(nóng)機政策性保險的發(fā)展差異。

由圖2可知，揚州市的農(nóng)機政策性保險保費收入和保險賠款最高，分別達到1 242.3萬元和807.0萬元，占全省的19.6%和32.1%，鹽城居于第二位，保費收入占比和保險賠付款占比分別為全省的 17.5% 和20.5%，而農(nóng)機政策性保險保費收入和保險賠款最低的連云港分別僅占全省的1.6%和09%，其保費不足揚州農(nóng)機政策性保險保費收入的10%。蘇中地區(qū)（如揚州、鹽城等）和蘇北地區(qū)（如徐州、淮安等）保費收入和保險賠付款明顯多于蘇南地區(qū)（如蘇州、無錫等），存在較明顯的省域內(nèi)部差異[8]。全省13個地級市農(nóng)機政策性保險保費收入的標準差為354.7萬元，保險賠款的標準差為230.7萬元，總量指標數(shù)據(jù)離散程度較高，可見農(nóng)機政策性保險規(guī)模在江蘇省內(nèi)存在較大的變異，因此研究農(nóng)機政策性保險的省內(nèi)地域差異有利于改善農(nóng)機政策性保險發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀[9]。

2 模型構建

為進一步探究江蘇省農(nóng)機政策性保險區(qū)域發(fā)展的差異，本研究從保險類、經(jīng)濟類以及農(nóng)業(yè)資源稟賦類數(shù)據(jù)指標出發(fā)，選取地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比（X1，%）、地區(qū)總產(chǎn)值GDP（X2，億元）、農(nóng)機手人均收入（X3，元）、農(nóng)機手人均消費支出（X4，元）、農(nóng)作物播種總面積（X5，萬hm2）、農(nóng)業(yè)機械總動力（X6，萬W）、糧食產(chǎn)量（X7，萬t）、農(nóng)機政策性保險保費收入（X8，萬元）、農(nóng)機參保數(shù)量（X9，臺）等9個指標，對江蘇省農(nóng)機政策性保險區(qū)域發(fā)展?jié)摿M行因子分析，以期獲得改善江蘇省農(nóng)機政策性保險區(qū)域發(fā)展不平衡問題的線索。

2.1 數(shù)據(jù)搜集

本研究數(shù)據(jù)來源于2017年《江蘇統(tǒng)計年鑒》、江蘇省農(nóng)業(yè)機械管理局、各地市政府部門公布的相關數(shù)據(jù)資料，將這些原始數(shù)據(jù)進行整理，可篩選出供分析研究利用的合理數(shù)據(jù)（表2）。

2.2 因子分析檢驗

2.2.1 評價指標體系間的相關矩陣和顯著性檢驗 根據(jù)原始評價指標的相關矩陣與相關系數(shù)的顯著性檢驗數(shù)值（P值），可以看出在相關矩陣中，大部分選取的數(shù)據(jù)指標之間的相關系數(shù)大于05，一部分接近于1，且大部分P值小于0.05（表3），通過了顯著性檢驗，這表明所選取的指標具有較強的相關性，有利于進一步的因子分析。

2.2.2 KMO和Bartlett檢驗 繼續(xù)對選取的9組原始指標進行KMO檢驗與Bartlett球形檢驗（表4），驗證該數(shù)據(jù)能否適合因子分析。KMO檢定的測度值越高，證明變量之間存在的共性因素越多，因子分析越有效[5]。從檢驗結果來看，KMO取樣適切性量數(shù)=0.706（>0.7），;Bartlett球形檢驗的近似卡方為172.294，相應的P值為0.000，明顯小于顯著性水平0.05，這都說明原始變量之間存在較強的相關性，選取的數(shù)據(jù)指標較為適合因子分析。

2.2.3 公因子方差 表5是利用主成分分析法對數(shù)據(jù)進行提取所得到的公因子方差即各因子之間的共同度，選取指標的共同度基本都在90%以上，少數(shù)為90%以下，說明因子提取較為有效。

2.2.4 相關矩陣的特征值及解釋總方差 表6顯示了因子分析的各個階段中數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的特征根及方差貢獻率，為了將各指標噪聲剔除以得出各個評價指標間的相關矩陣，對數(shù)據(jù)進行了標準化處理。由初始特征值一列所得到的數(shù)據(jù)可知，有2個因子的特征值大于1，其值分別是6.131和1837，其方差貢獻率分別為68.123%、20.406%，累計方差貢獻率達到88.530%，即這2個因子可以解釋原始變量88.530%的方差，2個因子在經(jīng)過旋轉后可解釋方差的數(shù)值分別變?yōu)?0.993%和27.537%，但累計方差貢獻率仍然為88.530%，對原始變量的解釋程度較高，因此選取前2個特征根作為因子分析的公因子。由圖3也可以看出，在前2個因子之后，數(shù)據(jù)的特征根呈現(xiàn)出平緩的折線，因此選取前2個因子作為公共因子最為合適。

2.2.5 旋轉成分矩陣 通過對因子載荷矩陣進行正交旋轉，使其方差能夠?qū)崿F(xiàn)差異最大化。由表7可以看出，載荷系數(shù)發(fā)生了明顯的兩極分化，公共因子F1在X1（地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比）、X5（農(nóng)作物播種面積）、X6（農(nóng)業(yè)機械總動力）、X7（糧食產(chǎn)量）等指標上的正載荷值較大，這些指標都在一定程度上反映了各地市的農(nóng)業(yè)實際發(fā)展規(guī)模和產(chǎn)出，并且F1與X2（地區(qū)總產(chǎn)值）、X3（農(nóng)機手人均收入）、X4（農(nóng)機手人均支出）等地區(qū)經(jīng)濟實力顯著負相關，因而F1被稱為“地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模潛力因子”;公共因子F2與X8（農(nóng)機政策性保險保費收入）、X9（農(nóng)機參保數(shù)量）顯著正相關，故稱F2為“農(nóng)機政策性保險發(fā)展?jié)摿σ蜃印薄?/p>

2.2.6 構建評價指標函數(shù) 表8為因子得分系數(shù)矩陣，由此計算各個觀測值得分。

2.3 江蘇省各地市農(nóng)機政策性保險發(fā)展水平差異分析

在第一個因子F1“地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模潛力因子”的得分排名方面，連云港、宿遷、徐州、淮安、鹽城分別排名前5位，說明其農(nóng)業(yè)發(fā)展?jié)摿^大，整體農(nóng)業(yè)規(guī)模和環(huán)境比較適宜農(nóng)機政策性保險發(fā)展要求，為其農(nóng)機政策性保險的進一步發(fā)展奠定了良好的基礎;而蘇州排名最為靠后，原因是其工業(yè)和服務業(yè)等二三產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達，在農(nóng)業(yè)規(guī)模發(fā)展上有一定不足，不能充分調(diào)動農(nóng)機政策性保險發(fā)展的積極性;在第二個因子F2“農(nóng)機政策性保險發(fā)展?jié)摿σ蜃印钡牡梅峙琶矫?，揚州、鹽城、南通、淮安、蘇州分別排名前5位，說明其較多的保費收入和參保農(nóng)機數(shù)量為農(nóng)機政策性保險發(fā)展的貢獻較大，而排名較為落后的宿遷、連云港則反映了由于比較落后的經(jīng)濟發(fā)展水平導致財政補貼不足，從而保費收入和參保農(nóng)機數(shù)量相對較少，抑制了農(nóng)機政策性保險的發(fā)展。

在綜合得分上，鹽城、淮安、徐州、宿遷、連云港分別排名前5位，排名第1位的鹽城和最后1位的蘇州有較大差異，同時這也說明了地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展在一定程度上能夠促進該地區(qū)農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展，但當?shù)貐^(qū)經(jīng)濟相當發(fā)達時，也會抑制農(nóng)業(yè)的擴張，由于F1因子較大的貢獻率，使得農(nóng)業(yè)規(guī)模發(fā)展?jié)摿σ蜃釉谵r(nóng)機政策性保險的發(fā)展上占據(jù)較大份額，而蘇州、無錫、常州由于發(fā)達的二三產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模相對較小，故而在綜合得分上較低，農(nóng)機政策性保險的未來發(fā)展?jié)摿τ邢蕖５貐^(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模更能夠反映出地區(qū)農(nóng)業(yè)以及農(nóng)機政策性保險的發(fā)展規(guī)模和潛力，因此地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模優(yōu)勢相較于地區(qū)經(jīng)濟優(yōu)勢而言，可以為農(nóng)機政策性保險的發(fā)展提供更為良好的基礎。

根據(jù)上述分析，可以得出以下結論：

（1）地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展?jié)摿κ怯绊戅r(nóng)機政策性保險發(fā)展的重要因子。若地區(qū)農(nóng)業(yè)資源稟賦較好，整體農(nóng)業(yè)規(guī)模大，則會為農(nóng)機政策性保險的發(fā)展提供有力的基礎。因此農(nóng)機政策性保險的未來發(fā)展重心應更多關注農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模較大的地市，加強財政政策的支持。

（2）經(jīng)濟發(fā)展水平在一定程度上可以提高農(nóng)機政策性保險的發(fā)展?jié)摿Α］^高的經(jīng)濟水平會帶來保費收入和參保農(nóng)機數(shù)量的相應上升，但是高度發(fā)達的經(jīng)濟會使得農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模下降，進而影響到農(nóng)機政策性保險的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

3 對策與建議

整體而言，蘇北和蘇中地區(qū)（如鹽城、徐州、淮安）由于地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模整體水平較大，其農(nóng)機保險業(yè)的未來發(fā)展?jié)摿σ草^高，而蘇南地區(qū)由于較小的農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模，導致其農(nóng)機政策性保險業(yè)的未來發(fā)展實力相對較弱。為縮小江蘇省各地市農(nóng)機政策性保險發(fā)展水平的差異，提高江蘇省農(nóng)機保險業(yè)的整體服務功能，本研究認為需要從以下幾方面入手：

（1）結合地區(qū)特點，推廣優(yōu)勢產(chǎn)品?，F(xiàn)行的保險產(chǎn)品往往忽略了地區(qū)特點，很難適應不同地市的需要。江蘇各地農(nóng)機監(jiān)理局可進行市場調(diào)研，根據(jù)本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展實際、農(nóng)業(yè)資源規(guī)模、農(nóng)業(yè)機械化進程等因素，對保險公司的產(chǎn)品開發(fā)設計予以合理指導。如淮安、宿遷等地區(qū)雖然當前農(nóng)機政策性保險發(fā)展較為遲緩，但是其豐富的農(nóng)業(yè)資源稟賦可為農(nóng)機政策性保險的未來發(fā)展提供助力，如何合理制定費率、調(diào)動地區(qū)積極性是推進農(nóng)機政策性保險進一步發(fā)展的重中之重。

（2）加快各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，適當擴大農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模。只有經(jīng)濟發(fā)展，政府有更多的公共預算收入，才會把更多的資金投入到農(nóng)業(yè)機械作業(yè)補貼上，才能進一步為農(nóng)機政策性保險的發(fā)展提供財力支持。同時在地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的同時，也要注意協(xié)調(diào)其他產(chǎn)業(yè)與農(nóng)業(yè)的關系，地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展雖然在一定程度上能夠促進該地區(qū)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，但當?shù)貐^(qū)經(jīng)濟相當發(fā)達時，也會抑制農(nóng)業(yè)的擴張，制約農(nóng)機政策性保險的發(fā)展。

（3）加強行政和法律支持，完善農(nóng)機政策性保險體制機制。一方面，各基層政府應當與保險公司相互配合，加強農(nóng)機政策性保險的宣傳力度，提升農(nóng)機手對其認知度，從而提高農(nóng)機政策性保險覆蓋率;另一方面，政府要完善相應的法律法規(guī)，在農(nóng)機政策性保險的運營、制度設計、籌資機制、補償機制等方面加強組織管理力度，努力實現(xiàn)“整體一致、略有區(qū)別”的狀態(tài)，減小各地市的農(nóng)機政策性保險的發(fā)展水平差異。

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