張東玲，焦宇新

(青島大學 經(jīng)濟學院， 山東 青島 266061)

一、家庭經(jīng)濟韌性與農(nóng)業(yè)保險減貧

當前，脫貧攻堅戰(zhàn)取得全面勝利，維護脫貧攻堅成果、推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、實現(xiàn)共同富裕是我國現(xiàn)階段的重要議題。已有研究認為，中國貧困特征由絕對貧困轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄬ω毨?，由單一收入貧困轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S貧困，由同質(zhì)化普通貧困轉(zhuǎn)變?yōu)椴町惢瘋€體貧困[1]。與之相對應(yīng)的是，在減貧的措施和政策制定層面，則需要由“扶貧”轉(zhuǎn)變?yōu)椤胺乐关毨Оl(fā)生”[2]。貧困是一個動態(tài)的過程，脫離貧困和陷入貧困的過程同時存在[3]。守好貧困底線需要健全的動態(tài)監(jiān)測機制與完善的貧困幫扶措施，防止農(nóng)戶規(guī)模性返貧是構(gòu)建長期有效貧困治理體系的關(guān)鍵，而準確識別家庭返貧致貧風險是守住貧困底線的前提。

韌性(Resilience)的概念在物理學、心理學、生態(tài)學中應(yīng)用廣泛，而在經(jīng)濟領(lǐng)域中，韌性常用于研究外部沖擊對區(qū)域、產(chǎn)業(yè)或企業(yè)的影響[4]。近年來，韌性的概念已經(jīng)被學者引入貧困治理的研究當中。結(jié)合貧困陷阱理論，Barrett and Constas提出，韌性是一個人、家庭或其他綜合單位在面對各種壓力和無數(shù)沖擊后，在一段時間內(nèi)能夠避免貧窮的能力[5]。陳軍亞對小農(nóng)韌性研究時指出，韌性是相對脆弱而言的概念，具體是指小農(nóng)與外部交互，特別是面對壓力所表現(xiàn)出的特性[6]。吳雄周則進一步挖掘了農(nóng)戶韌性的內(nèi)涵，認為農(nóng)戶韌性由經(jīng)濟韌性、社會韌性與文化韌性構(gòu)成[7]。結(jié)合已有研究，本文中的家庭經(jīng)濟韌性是指家庭面對外界壓力與沖擊后，避免返貧的能力。在家庭經(jīng)濟韌性的測量方面，Cisse and Barrett整合了已有的方法，為家庭經(jīng)濟韌性提供了可行的測度方式[8]。當下，農(nóng)村家庭面臨新冠疫情沖擊和極端氣候災(zāi)害影響的雙重壓力，如何增強農(nóng)戶家庭抵抗風險沖擊的能力是亟需解決的現(xiàn)實問題。

“十四五”規(guī)劃明確提出要健全農(nóng)村金融服務(wù)體系、發(fā)展農(nóng)業(yè)保險，促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)高效，提高農(nóng)業(yè)質(zhì)量效益和競爭力。農(nóng)業(yè)是農(nóng)村的生存之本，農(nóng)業(yè)高質(zhì)高效發(fā)展，是中國農(nóng)村貧困治理從“造血”走向“輸血”的必經(jīng)之路。然而，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)天然具有弱質(zhì)性，生產(chǎn)過程對自然高度依賴，面對自然災(zāi)害沖擊，抗風險能力較差。我國作為農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的風險管理措施顯得尤為重要。農(nóng)業(yè)保險作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險管理的專業(yè)金融工具，能夠有效分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營風險，直接作用于農(nóng)戶家庭的經(jīng)濟韌性。另一方面，只有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合能力不斷提高，農(nóng)業(yè)保險的收入保障效果才會越好[9]，農(nóng)戶家庭的“造血”能力才能更強，這樣農(nóng)戶家庭才具有韌性。由此來看，農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率緊密聯(lián)系，二者又同時影響農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性。然而，農(nóng)業(yè)保險能否有效提升家庭經(jīng)濟韌性？農(nóng)業(yè)保險能提升哪些農(nóng)戶家庭的經(jīng)濟韌性？農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率又在其中發(fā)揮了怎樣的作用？考察農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性之間的關(guān)系，對于農(nóng)村貧困長效治理和實現(xiàn)高質(zhì)量可持續(xù)的脫貧有著重要的現(xiàn)實意義。

學者從不同視角對農(nóng)業(yè)保險的減貧作用展開研究。農(nóng)業(yè)保險直接作用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營風險，其通過災(zāi)后補償機制，能夠有效降低農(nóng)業(yè)經(jīng)濟因自然災(zāi)害沖擊而產(chǎn)生的負面影響[10]，對于因災(zāi)致貧和因災(zāi)返貧具有顯著的緩解作用[11]。聚焦于農(nóng)業(yè)保險的反貧困效果，已有研究表明，通過農(nóng)業(yè)保險扶貧，可以提高扶貧資金的使用效果，農(nóng)業(yè)保險具有明顯的乘數(shù)效應(yīng)和福利溢出效應(yīng)；并且，農(nóng)業(yè)保險能有效提升農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性[12]。對于農(nóng)戶的福利水平而言，農(nóng)業(yè)保險可以提升農(nóng)民收入[13]，并且降低農(nóng)戶陷入到“貧困陷阱”的幾率，降低農(nóng)戶貧困脆弱性[14-15]。另一方面，也有研究指出，農(nóng)業(yè)保險的保費作為一種經(jīng)濟負擔，在深度貧困的農(nóng)戶家庭中，農(nóng)險產(chǎn)品往往超出其消費能力，因此農(nóng)業(yè)保險的扶貧效果受制于經(jīng)濟發(fā)展水平[16]，只有當農(nóng)民收入超過了一定的門檻后，農(nóng)業(yè)保險才能發(fā)揮出效果[17]。同時，各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展水平差異較大，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)收入的貢獻度也存在明顯差異[18]。

農(nóng)業(yè)保險會對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響在已有研究中得到證實，但觀點不一。一種觀點認為農(nóng)業(yè)保險促進了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長[19]，同時這種效果還伴隨著空間溢出效應(yīng)[20]。其中，農(nóng)業(yè)保險通過推動農(nóng)業(yè)技術(shù)進步進而提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[21]。另一種觀點認為，由于農(nóng)業(yè)保險面臨道德風險和逆向選擇問題[22]，反而降低了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[23]。并且，在不同地區(qū)間，農(nóng)業(yè)保險的作用存在明顯的區(qū)域差異。有學者認為，農(nóng)業(yè)保險對東部地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著促進作用，對中西部地區(qū)則不明顯[19]。提升農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力有兩種途徑：其一是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入，其二是提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[24]。生態(tài)環(huán)境脆弱、資源短缺等問題的存在，決定了我國農(nóng)業(yè)發(fā)展不能通過無限擴張農(nóng)業(yè)要素的投入來實現(xiàn)，而要依靠不斷提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[25]。

已有文獻在考察農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶家庭福利的影響時，多從農(nóng)戶家庭福利的期望水平出發(fā)，如收入、消費水平等，但沒有同時考量福利的方差水平；而在考察農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶貧困脆弱性影響的文獻中，雖然同時考慮了家庭福利的期望和方差，但對脆弱性的測度仍停留在靜態(tài)。此外，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率對家庭經(jīng)濟韌性的作用同樣存在，因此在分析農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶家庭的影響和作用時，也應(yīng)關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率是否作為有效的傳導(dǎo)路徑。另一方面，已有研究關(guān)注到了農(nóng)業(yè)保險的作用影響存在明顯的異質(zhì)性，但對農(nóng)業(yè)保險的異質(zhì)性作用多使用主觀聚類方法進行討論，如按地理位置或經(jīng)濟發(fā)展水平聚類，這使得研究結(jié)論受主觀影響較大；而使用固定效應(yīng)模型控制不可觀測的異質(zhì)性時，則不允許農(nóng)業(yè)保險的邊際效果存在差異，由此帶來了研究的局限性。因此，與已有研究相比，本文的邊際貢獻主要在于以下三個方面：其一，從農(nóng)業(yè)發(fā)展的角度，闡明農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性兩者之間的內(nèi)在關(guān)系，實證檢驗二者的影響機制與傳導(dǎo)路徑；其二，關(guān)注到農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的異質(zhì)性影響，根據(jù)條件分布的相似性對不同農(nóng)戶群體內(nèi)生分類而非外生抉擇，厘清不同類型農(nóng)戶的變遷模式與演變的內(nèi)在邏輯；其三，聚焦并檢驗高經(jīng)濟韌性農(nóng)戶與低經(jīng)濟韌性農(nóng)戶家庭之間農(nóng)業(yè)保險邊際作用效果的差異，并對不同韌性水平上的農(nóng)戶進行了全面探討。

二、農(nóng)業(yè)保險對家庭經(jīng)濟韌性的影響路徑

(一)農(nóng)業(yè)保險對家庭經(jīng)濟韌性的直接影響

根據(jù)家庭經(jīng)濟韌性的計算方法[8]，農(nóng)業(yè)保險對家庭經(jīng)濟韌性的直接影響分為兩部分：一是農(nóng)業(yè)保險對家庭福利期望水平的影響，二是農(nóng)業(yè)保險對家庭福利方差水平的影響。就農(nóng)業(yè)保險對家庭福利期望水平的作用而言，農(nóng)業(yè)保險的保費作為一種支出會降低期望。但是，由于農(nóng)業(yè)保險補貼政策本質(zhì)上是一種轉(zhuǎn)移支付手段，會將國民收入的一部分轉(zhuǎn)移給參保農(nóng)戶[16]，提升農(nóng)民家庭福利的期望水平。此外，農(nóng)業(yè)保險還會“擠出”農(nóng)戶一部分預(yù)防性儲蓄，進而促進農(nóng)民消費，產(chǎn)生“乘數(shù)效應(yīng)”從而進一步提升農(nóng)戶期望水平。農(nóng)業(yè)保險對家庭福利方差水平的直接影響，主要在于農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)民收入的保障作用，農(nóng)業(yè)保險可通過分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營風險降低農(nóng)戶福利波動水平。此外，農(nóng)業(yè)保險還能發(fā)揮出“信貸協(xié)同效應(yīng)”，提高了農(nóng)戶獲取正規(guī)信貸的能力[26]，進而平滑家庭消費[27]，降低家庭福利方差水平?；谏鲜龇治?，提出研究假設(shè)：

H1：農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的影響為正。

(二)農(nóng)業(yè)保險對家庭經(jīng)濟韌性的間接影響

農(nóng)業(yè)保險對于家庭經(jīng)濟韌性的間接影響體現(xiàn)在農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營。一方面，農(nóng)業(yè)風險是影響農(nóng)業(yè)投入的重要因素，消除農(nóng)業(yè)風險有助于穩(wěn)定農(nóng)業(yè)產(chǎn)出預(yù)期，進而降低了農(nóng)業(yè)要素投入的阻礙，能夠提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。此外，自然災(zāi)害沖擊影響了農(nóng)戶擴大生產(chǎn)規(guī)模的積極性，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)難以形成規(guī)模經(jīng)濟，而農(nóng)業(yè)保險可以提升農(nóng)戶規(guī)模生產(chǎn)的積極性[19]。并且，由于風險的不確定性，農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中更少使用信貸，而導(dǎo)致生產(chǎn)資金短缺。農(nóng)業(yè)保險不僅為農(nóng)戶提供信貸使用的信心，有助于借貸方將信貸使用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之中，還能夠保障信貸償付，使出借方更愿意放貸。另一方面，農(nóng)業(yè)風險阻礙了農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。農(nóng)戶基于風險規(guī)避的考慮，不愿意為農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入成本，農(nóng)業(yè)保險有助于為農(nóng)戶提供激勵，將農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入使用。基于上述分析，提出研究假設(shè)：

H2：農(nóng)業(yè)保險通過影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率間接影響農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性。

(三)農(nóng)業(yè)保險對家庭經(jīng)濟韌性的異質(zhì)性影響

農(nóng)業(yè)保險對家庭經(jīng)濟韌性影響的異質(zhì)性，主要體現(xiàn)在以下兩個方面：一是對不同生產(chǎn)效率的農(nóng)戶存在異質(zhì)性影響，二是對不同經(jīng)濟狀況的家庭存在異質(zhì)性影響。從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率來看，隨著農(nóng)戶種植規(guī)模的擴大，農(nóng)業(yè)保險提升收入的效果也就越好，即農(nóng)業(yè)保險存在“馬太效應(yīng)”[9]。因此，對農(nóng)戶而言，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率越高，農(nóng)業(yè)風險帶來的沖擊與損失就越大，農(nóng)業(yè)保險的邊際效果就會更好。從農(nóng)戶家庭經(jīng)濟狀況的角度來看，保費作為一項支出，對于低收入的家庭而言負擔更重。并且，保費的投入將對農(nóng)業(yè)要素投入產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，進而帶來負向影響。只有在“保障效應(yīng)”超過了“支出效應(yīng)”的情況下，也就是當農(nóng)戶的收入超過一定門檻后，農(nóng)業(yè)保險的增收效果才會顯現(xiàn)出來[28]。對于家庭收入較高的群體而言，收入轉(zhuǎn)化而來的儲蓄也更高，進而對農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)生“替代效應(yīng)”，相比于低儲蓄的農(nóng)戶，農(nóng)業(yè)保險的邊際效果會更小。基于上述分析，提出研究假設(shè)：

H3：農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的影響存在明顯的異質(zhì)性效果。

H3.1：農(nóng)業(yè)保險在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率較高的地區(qū)效果更好。

H3.2：農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性極低的農(nóng)戶正向效果不明顯。

H3.3：農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性極高的農(nóng)戶邊際效果較弱。

三、家庭經(jīng)濟韌性、農(nóng)業(yè)保險發(fā)展指數(shù)和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算

(一)主要研究變量的測度

1.農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性

參考Cisse and Barrett[8]提出的計量方法測算家庭經(jīng)濟韌性，并借鑒李晗等[29]的做法，以人均家庭消費水平作為福利水平的衡量指標，具體步驟包括：

第一步，估計家庭福利的條件期望。與貧困脆弱性的計算相比，家庭經(jīng)濟韌性的期望方程中將引入福利水平滯后變量，以體現(xiàn)上一期福利水平對當期的影響。通常滯后期數(shù)的選擇會影響面板數(shù)據(jù)能夠使用的期數(shù)，而選擇引入福利水平的一階滯后項，既可以減少樣本數(shù)據(jù)的浪費，并且也解決了面板數(shù)據(jù)誤差項的自相關(guān)問題[8]。同時，參照Cisse and Barrett[8]的做法，考慮到多重貧困陷阱的“S”形動力系統(tǒng)特征，在方程中引入高階矩，通過估計一階Markov過程估計期望方程，如式(1)所示：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

2.農(nóng)業(yè)保險發(fā)展指數(shù)

結(jié)合已有研究[30-32]，選取規(guī)模水平、滲透水平和使用效率等三個維度共五個指標，使用熵權(quán)法進行賦權(quán)評分，綜合衡量農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展水平。其中，規(guī)模水平使用農(nóng)業(yè)保險保費增長率、農(nóng)業(yè)保險收入占財產(chǎn)保險收入比重測度；滲透水平采用農(nóng)業(yè)保險深度與農(nóng)業(yè)保險密度測度；使用效率利用農(nóng)業(yè)保險賠付率測度，即農(nóng)業(yè)保險賠付總額比農(nóng)業(yè)保險保費收入。鑒于篇幅限制，具體步驟和測度結(jié)果略去，需要時郵件備索。

3.基于DEA的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率

考慮到不同地區(qū)間歷年數(shù)據(jù)的可比性，利用所有數(shù)據(jù)共同構(gòu)建前沿面，基于規(guī)模報酬可變假定，采用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的全局Malmquist指數(shù)(Global Malmquist，簡稱GM指數(shù))計算全要素生產(chǎn)率，求得的結(jié)果具有乘法完備性，具體計算過程如下：

當期的基準技術(shù)定義如下：

(6)

全域的基準生產(chǎn)技術(shù)定義如下：

(7)

則GM指數(shù)定義為：

(8)

其中，產(chǎn)出距離函數(shù)為：

(9)

(10)

其中，ECc表示效率變化，代表個體追趕基準技術(shù)前沿面的距離變化，BPCc為最佳實踐差距的變動部分，表明t+1期的基準技術(shù)相較于t期是接近還是遠離了全域的基準生產(chǎn)技術(shù)，代表了不同時期的技術(shù)進步水平?；贕M指數(shù)的可傳遞性，將各期全要素生產(chǎn)率的變動進行累乘后引入模型，可以更加貼合實際情況[33]。

在投入變量與產(chǎn)出變量的選擇上，參考王軍等[34]，采用第一產(chǎn)業(yè)增加值作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變量。這里采用第一產(chǎn)業(yè)增加值而非農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值或農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，原因就在于剔除了“中間消耗”可以更真實地反映產(chǎn)出水平[35]。以1978年不變價對各地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)增加值進行平減，以剔除價格變化的干擾。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的選擇上，已有研究常用勞動力投入、播種面積、機械投入、化肥投入、灌溉面積、役畜六個指標[34]，考慮到灌溉面積與農(nóng)作物播種面積的多重共線性，最終選用勞動投入、土地投入、機械投入與化肥投入共四個指標測算農(nóng)業(yè)全要素增長率。其中，由于存在復(fù)耕、休耕等情況，使用各省份農(nóng)作物總播種面積作為土地投入的代理變量[33]。其余投入的代理變量選擇與描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 投入變量與產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計

(二)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文所用數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies, CFPS)、《中國統(tǒng)計年鑒》、Wind數(shù)據(jù)庫和中國國家統(tǒng)計局。出于研究需要，并兼顧數(shù)據(jù)的可得性，本文選取CFPS數(shù)據(jù)庫中2012—2018年的面板數(shù)據(jù)作為樣本，并進行如下處理：(1)將CFPS數(shù)據(jù)庫中的成人數(shù)據(jù)庫與家庭經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫進行匹配合并；(2)剔除主要變量缺失的樣本，對可填補的缺失值與異常值進行填補、修正處理，具體指標包括同一成年人的年齡、性別以及民族等信息；(3)考慮到計算過程中一階滯后項的引入，將四年期的數(shù)據(jù)整理合并為三期平衡面板數(shù)據(jù)，并按城鄉(xiāng)分類編碼保留農(nóng)村樣本，獲得共計18324個觀測值；(4)按地區(qū)將農(nóng)業(yè)保險發(fā)展指數(shù)、農(nóng)業(yè)保險全要素生產(chǎn)率與CFPS數(shù)據(jù)合并。

控制變量的選取參考已有研究，具體劃分為個體特征變量與家庭特征變量兩個層面。個人特征變量選取年齡及其平方項、性別、婚姻狀況、受教育年限、健康狀況、戶口類型。家庭特征變量選取人均家庭純收入、家庭負債與家庭規(guī)模。主要變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

四、農(nóng)業(yè)保險提升農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的實證分析

(一)模型設(shè)定

1.基準回歸

為考察地區(qū)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的影響，使用固定效應(yīng)模型，在模型中引入地區(qū)固定效應(yīng)，模型具體設(shè)定如下。

(11)

2.中介效應(yīng)檢驗

進一步考察農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性影響的傳導(dǎo)機制，檢驗農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是否作為農(nóng)業(yè)保險影響家庭經(jīng)濟韌性的中介變量，參照溫忠麟等[36]的研究，使用逐步回歸法檢驗中介效應(yīng)，模型設(shè)定如下：

(12)

(13)

(14)

其中ATFPit為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，系數(shù)β1、β2以及β4顯著則表明存在中介效應(yīng)，系數(shù)β3不顯著則稱為完全中介。并且，若系數(shù)β2顯著為正則表明農(nóng)業(yè)保險可以有效提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

(二)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的基準回歸結(jié)果

農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的基準回歸結(jié)果如表3所示，其中第(1)至第(3)列分別為不加入控制變量時、控制個人特征變量后、繼續(xù)控制家庭特征變量后的回歸結(jié)果，第(4)列為進一步控制地區(qū)固定效應(yīng)后的回歸結(jié)果。農(nóng)業(yè)保險在各回歸結(jié)果中系數(shù)均為正，并在1%置信水平下保持顯著，這表明地區(qū)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的提高對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性有明顯的促進作用。在加入全部控制變量后，農(nóng)業(yè)保險系數(shù)為0.193，這表明控制其他變量不變時，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平每提升一個單位，農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性相應(yīng)提升0.193個單位。此外，從控制變量的結(jié)果來看，教育年限、收入水平對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性有顯著的正向影響，健康水平的惡化以及較大的家庭規(guī)模會對經(jīng)濟韌性產(chǎn)生顯著的負面作用。

表3 基準回歸結(jié)果

(三)農(nóng)業(yè)保險影響農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的機制檢驗

為進一步考察農(nóng)業(yè)保險是否通過提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增強農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性，對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)進行檢驗，所得結(jié)果如表4第(1)、第(2)、第(3)列所示。從第(2)列回歸結(jié)果來看，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)在1%置信水平下顯著為正，表明農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在明顯的促進作用。從第(3)列回歸結(jié)果來看，在原模型中引入農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率后，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率系數(shù)顯著為正，農(nóng)業(yè)保險回歸系數(shù)明顯下降。檢驗結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是農(nóng)業(yè)保險水平影響家庭經(jīng)濟韌性的中介，農(nóng)業(yè)保險通過提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，進一步增強農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性，幫助農(nóng)村家庭建立長效減貧機制。為了檢驗這一結(jié)論的穩(wěn)健性，使用Sobel檢驗法再次對中介效應(yīng)進行檢驗。檢驗結(jié)果表明，在1%置信水平下，中介效應(yīng)仍然顯著，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的18.34%。

為檢驗不同生產(chǎn)率下農(nóng)業(yè)保險的邊際效用差異，依照是否大于ATFP的均值將樣本分為兩組分別回歸，所得結(jié)果如表4第(4)、第(5)列所示，從回歸結(jié)果來看，在ATFP較高的地區(qū)中，農(nóng)業(yè)保險具有更高的邊際效果，與理論分析相一致。為檢驗分組回歸所得系數(shù)差異的顯著性，使用費舍爾組合檢驗進行1000次抽樣得到組差的經(jīng)驗分布，所得組差及對應(yīng)的差異顯著性如表4第(6)列所示。在低ATFP組與高ATFP組回歸中，農(nóng)業(yè)保險的邊際效果在1%水平下拒絕不存在顯著差異的原假設(shè)，這表明農(nóng)業(yè)保險的邊際效果在兩個組別中的差異是顯著的。

表4 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.更換貧困線閾值

上述研究中，使用的福利標準為世界銀行所提出的每天消費1.9美元貧困線。將閾值更換為世界銀行人均3.1美元的一般貧困線標準后重新測度農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性，回歸結(jié)果如表5所示。其中第(1)列為農(nóng)業(yè)保險與經(jīng)濟韌性的回歸結(jié)果，農(nóng)業(yè)保險的回歸系數(shù)在1%水平下保持顯著；第(2)和(3)列為中介效應(yīng)的回歸結(jié)果，回歸結(jié)果表明，提高貧困線設(shè)定標準后，農(nóng)業(yè)保險仍然能夠有效提高家庭經(jīng)濟韌性，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率仍然起到中介作用，結(jié)果保持穩(wěn)健。

2.考慮內(nèi)生性

考慮到模型中可能存在誤差以及變量的遺漏，同時，經(jīng)濟韌性高的農(nóng)戶有可能選擇居住在農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平較高的地區(qū)，產(chǎn)生自選擇與反向因果的問題，進而產(chǎn)生內(nèi)生性，使用工具變量法對模型進行重新估計。為了保證工具變量與地區(qū)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平高度相關(guān)，并且與擾動項無關(guān)，參考邵全權(quán)等的研究[37]，選取各省份歷年的農(nóng)業(yè)保險市場的赫芬達爾-赫希曼指數(shù)(Herfindahl-Hirschman Index，HHI)，該指數(shù)越接近于0，市場競爭越大，越接近于1，市場競爭越小。一方面，激烈的市場競爭利于農(nóng)業(yè)保險的普及，能夠顯著影響當?shù)剞r(nóng)業(yè)保險的發(fā)展水平，與核心解釋變量高度相關(guān)；另一方面，市場競爭主要由農(nóng)業(yè)保險公司的經(jīng)營數(shù)量、農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品差異化水平、行業(yè)進入壁壘等因素決定，滿足工具變量外生性的要求。使用工具變量法進行回歸分析的結(jié)果如表5第(4)列所示，農(nóng)業(yè)保險回歸系數(shù)在1%水平下顯著為正。為了驗證工具變量是否有效，分別使用Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量與Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量對工具變量是否識別以及是否為弱工具變量進行檢驗，結(jié)果顯示在1%水平下檢驗結(jié)果拒絕了工具變量不可識別與弱工具變量的原假設(shè)，表明工具變量有效。

3.縮尾后回歸

為避免異常值影響，對所有變量進行上下3%縮尾處理，再次進行回歸，回歸結(jié)果如表5第(5)列所示。參數(shù)估計結(jié)果與顯著性無較大變化，農(nóng)業(yè)保險回歸系數(shù)仍在1%水平下顯著為正，表明結(jié)果具有穩(wěn)健性。

4.更換估計模型

考慮到經(jīng)濟韌性作為被解釋變量存在受限的取值范圍，并且數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計過程中可能對過高或過低數(shù)據(jù)存在一定的測量誤差，因此，分別使用Tobit模型與Truncreg模型重新估計，所得結(jié)果如表5第(6)、第(7)列所示。根據(jù)回歸結(jié)果，兩個模型當中，農(nóng)業(yè)保險系數(shù)在1%水平下均顯著為正，結(jié)果保持穩(wěn)健。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

五、農(nóng)業(yè)保險邊際效果的異質(zhì)性分析

(一)基于有限混合模型的異質(zhì)性分析

為進一步觀測農(nóng)業(yè)保險對經(jīng)濟韌性的異質(zhì)性影響，使用有限混合模型對農(nóng)戶進行內(nèi)生分類。區(qū)別于傳統(tǒng)模型，有限混合模型放寬了農(nóng)業(yè)保險對所有農(nóng)戶的家庭經(jīng)濟韌性具有同質(zhì)化影響這一假定，將不同農(nóng)戶之間不可觀測的異質(zhì)性作為潛在類別變量，利用半?yún)?shù)的方法進行估計。并且，不同農(nóng)戶歸屬的類別系內(nèi)生抉擇而非外生劃分。相較于采用地區(qū)固定效應(yīng)來控制異質(zhì)性的傳統(tǒng)方法，這樣做的優(yōu)勢在于允許不同農(nóng)戶間的解釋變量邊際效應(yīng)存在差異；并且，由于使用了半?yún)⒐烙嫷姆椒?，避免了根?jù)個人經(jīng)驗將不同農(nóng)戶進行外生劃分而產(chǎn)生的偏誤。此外，農(nóng)戶在不同時期的所屬類型有可能發(fā)生轉(zhuǎn)變，而有限混合模型有助于觀測農(nóng)戶在不同類別之間的變遷過程。

假設(shè)所觀測個體的響應(yīng)y來自g個不同的類f1、f2...fg，其比例分別為π1、π2...πg(shù)。在有伴隨變量的情形下，混合模型密度為：

(15)

其中，πi為第i個類別的概率；z′為伴隨變量矩陣，對應(yīng)的待估計系數(shù)為αi；fi(·)是第i類別中觀測響應(yīng)的條件概率密度函數(shù)；βi表示第i個類別中解釋變量x′的系數(shù)。有限混合模型使用多項式logistic分布對潛在的類別概率進行建模，第i個潛在類別的概率由下式給出：

(16)

其中，γi是第i個潛類別的線性預(yù)測，并且默認第一個類別是基準類別。

在對模型(15)進行估計時，由于組別g未知，借鑒劉貫春等[38]的做法，從g=1開始逐漸增加組別，利用傳統(tǒng)赤池信息準則(AIC)、赤池信息準則(AIC3)、貝葉斯信息準則(BIC)及修正赤池信息準則(CAIC)確定最優(yōu)類別數(shù)目，信息準則對應(yīng)表達式為：

(17)

其中，LL表示對數(shù)似然值，J表示參數(shù)個數(shù)，n表示樣本量。

根據(jù)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(ATFP)的條件分布相似性，使用有限混合模型將農(nóng)戶進行內(nèi)生聚類，并將聚類組數(shù)從1開始逐步增加直至似然函數(shù)無法收斂，進而根據(jù)AIC、AIC3、BIC及CAIC對不同組別數(shù)的模型進行檢驗。為了使得檢驗結(jié)果更加可靠，同時基于非條件分布的相似性對組別數(shù)進行檢驗，結(jié)果如表6所示，表明無論是否存在伴隨變量，信息準則均支持組別為3時模型最優(yōu)。

表6 有限混合模型組別數(shù)目檢驗結(jié)果

根據(jù)檢驗結(jié)果確定農(nóng)戶組別數(shù)為3，使用最大期望算法對3類別有限混合模型進行估計，并將農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(ATFP)作為伴隨變量，所得結(jié)果如表7所示。表7顯示，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的影響模式被內(nèi)生聚類為三個類型：類型A中，農(nóng)業(yè)保險系數(shù)為0.0105，并在5%水平下顯著為正；類型B中，農(nóng)業(yè)保險系數(shù)為0.0950，在1%水平下顯著為正；類型C回歸系數(shù)0.0245，回歸系數(shù)并不顯著。對比三個類型農(nóng)戶的回歸結(jié)果可知，類型A中農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的提升顯著有效，但遠小于類型B的回歸系數(shù)。根據(jù)農(nóng)業(yè)保險對增強農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性發(fā)揮作用的邊際效果，將組別A類型農(nóng)戶歸為低效型，組別B歸為高效型，組別C歸為無效型。使用Wald統(tǒng)計量檢驗低效型與高效型的農(nóng)業(yè)保險系數(shù)差異的顯著性，檢驗結(jié)果表明，在1%水平下低效型與高效型的農(nóng)業(yè)保險回歸系數(shù)存在顯著差異。相較于低效型與高效型，無效型的農(nóng)業(yè)保險回歸系數(shù)與0之間不存在顯著差異，農(nóng)業(yè)保險在此類農(nóng)戶群體中所發(fā)揮出的效果并不顯著。

表7 有限混合模型估計結(jié)果 單位：%

基于上述討論，為了進一步分析農(nóng)戶在不同類型間的模式轉(zhuǎn)換及其內(nèi)在邏輯，根據(jù)樣本期間內(nèi)農(nóng)戶的初期所屬類型和終期所屬類型，計算不同類型間的轉(zhuǎn)移矩陣，結(jié)果如表8所示。由表8發(fā)現(xiàn)，低效型、高效型、無效型的農(nóng)戶之間均存在互相轉(zhuǎn)化現(xiàn)象：初期為低效型的農(nóng)戶中，有57.06%的個體在終期仍為低效型，37.62%的個體轉(zhuǎn)換為高效型， 5.33%的個體變?yōu)闊o效型；而初期為高效型的農(nóng)戶個體，在終期大部分仍為高效型，分別有18.89%與27.27%的個體轉(zhuǎn)變?yōu)榈托团c無效型；而在無效型個體中，分別有4.65%與29.98%的個體進入低效型與高效型，其余個體停留在無效型中。從農(nóng)戶在不同類型間的轉(zhuǎn)換結(jié)果來看，隸屬于高效型的農(nóng)戶占比存在明顯的持續(xù)升高趨勢，同時，無效型、低效型的樣本占比趨于減少。

表8 農(nóng)戶在不同類型間的變遷及不同類型的樣本變量均值 單位：%

為厘清農(nóng)戶在不同類型間的轉(zhuǎn)換邏輯，計算不同類型的樣本在各年占比以及不同類型的樣本變量均值。而從不同類型的樣本變量均值來看，低效型個體有高經(jīng)濟韌性、低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、第一產(chǎn)業(yè)GDP占比較少的特點，高效型個體與無效型個體均存在高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、第一產(chǎn)業(yè)GDP占比相對較大的特點。在高效型與無效型個體之間，主要區(qū)別在于經(jīng)濟韌性的大小，無效型的經(jīng)濟韌性水平最低，高效型的經(jīng)濟韌性水平則處于總體樣本均值附近。為了更加準確地觀測不同類別個體的經(jīng)濟韌性水平，驗證樣本均值的觀測結(jié)果，進一步使用核密度估計的方法對三類個體的經(jīng)濟韌性水平進行觀測，所得結(jié)果如圖1所示。核密度估計的結(jié)果表明低效型的農(nóng)戶個體經(jīng)濟韌性展現(xiàn)出高度集中的“單高峰”分布形態(tài)，并聚集在經(jīng)濟韌性較高處；高效型農(nóng)戶經(jīng)濟韌性的分布集中度相較于低效型更低，高峰位置也更偏左，與均值觀測結(jié)果相一致；無效型農(nóng)戶經(jīng)濟韌性的分布集中度最低，同時高峰所處位置也最靠左，為經(jīng)濟韌性最低的部分群體。

圖1 不同類型的家庭經(jīng)濟韌性分布

上述分析可知，低效型個體存在經(jīng)濟韌性高而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較低的總體特點，而高效型總體經(jīng)濟韌性較好且生產(chǎn)效率良好，低效型則經(jīng)濟韌性最差。因此，低效型個體中，由于農(nóng)戶個體經(jīng)濟韌性高且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較低，對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營依賴性較弱且自身經(jīng)濟狀況良好，因此農(nóng)業(yè)保險未呈現(xiàn)出較高的邊際效果；高效型個體經(jīng)濟韌性中等、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較好，在農(nóng)戶經(jīng)濟水平一般、并且對農(nóng)業(yè)經(jīng)營生產(chǎn)有一定依賴的情況下，農(nóng)業(yè)保險發(fā)揮效果最佳；無效型由于農(nóng)戶經(jīng)濟水平較差，盡管對農(nóng)業(yè)經(jīng)營生產(chǎn)也存在依賴，但農(nóng)業(yè)保險保費支出對其家庭負擔較重，進而導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)保險的邊際效果不顯著的情況。

基于上述原因，在低效型農(nóng)戶個體的動態(tài)轉(zhuǎn)換過程中，大多數(shù)個體維持原有類型，少部分轉(zhuǎn)換為依賴農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟韌性水平較好的高效型個體；高效型的個體中，多數(shù)個體維持原有狀態(tài)，但仍有一部分轉(zhuǎn)向?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴性較弱的低效型個體；無效型的個體中，一部分經(jīng)濟韌性有所提升的個體轉(zhuǎn)換為高效型，而極少部分個體能夠轉(zhuǎn)換為對農(nóng)業(yè)依賴較小且經(jīng)濟狀況良好的低效型。在終期時，個體在不同類型間轉(zhuǎn)換之后，高效型個體占比最高，無效型次之，低效型占比最小。

(二)非加性固定效應(yīng)分位數(shù)回歸分析

為進一步驗證有限混合模型中出現(xiàn)的不同經(jīng)濟韌性水平下，農(nóng)業(yè)保險邊際效果不同的現(xiàn)象，使用面板分位數(shù)模型進行檢驗。相較于條件期望模型的均值回歸，分位數(shù)模型更關(guān)注條件分布，通過估計不同條件分位數(shù)，進而反映出整個條件分布的全貌；并且，分位數(shù)回歸的目標函數(shù)為殘差絕對值的加權(quán)平均，與最小化殘差平方和的方法相比，受到極端值的影響更小。在面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，加性固定效應(yīng)分位數(shù)模型通過假設(shè)個體效應(yīng)與分位數(shù)無關(guān)，減少了待估計參數(shù)的個數(shù)，在該模型中，對于任意的分位數(shù)τ∈(0,1)，其總體分位數(shù)函數(shù)為：

(18)

Powell D[39]使用非加性固定效應(yīng)，放寬了個體效應(yīng)與分位數(shù)無關(guān)這一假設(shè)，保持了分位數(shù)估計中的不可分干擾項，將結(jié)果建模為：

(19)

使用自適應(yīng)馬爾可夫蒙特卡洛抽樣算法進行1000次抽樣，為了使回歸結(jié)果更有代表性，選取10%、25%、50%、75%、90%分位點的回歸結(jié)果，所得回歸結(jié)果如表9所示。表9中，第(1)、第(2)列回歸結(jié)果表明，在10%、25%分位點水平下，農(nóng)村農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對經(jīng)濟韌性的影響并不顯著；第(3)、第(4)列回歸結(jié)果表明，在50%、75%分位點水平下，農(nóng)村農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平對經(jīng)濟韌性影響顯著為正，系數(shù)分別為0.189和0.181；第(5)列回歸結(jié)果表明，在90%分位點水平下，農(nóng)業(yè)保險回歸系數(shù)顯著為正，但其系數(shù)為0.057，遠小于50%與75%分位點回歸結(jié)果。從分位數(shù)回歸結(jié)果來看，個體經(jīng)濟韌性處于較低水平時，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展對增強農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的作用較小，且并不顯著；隨著個體經(jīng)濟韌性水平的提高，農(nóng)業(yè)保險對經(jīng)濟韌性的提升作用變強，并且在農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性達到較高水平時，邊際效果再次下降。

表9 非加性固定效應(yīng)分位數(shù)回歸結(jié)果

進一步對比有限混合模型與分位數(shù)回歸所得結(jié)論,作為參考，計算經(jīng)濟韌性不同分位點上的取值：10%與25%分位點的經(jīng)濟韌性取值分別為0.610和0.747；50%與75%分位點的經(jīng)濟韌性取值分別為0.876和0.956；90%分位點對應(yīng)的經(jīng)濟韌性為0.990。對比有限混合模型中不同類型的經(jīng)濟韌性均值，10%與25%分位點的經(jīng)濟韌性水平與無效型的經(jīng)濟韌性水平相似；50%與75%分位點的經(jīng)濟韌性水平與高效型的經(jīng)濟韌性水平相似；90%分位點的經(jīng)濟韌性水平與低效型的經(jīng)濟韌性水平相似?；貧w結(jié)果顯示，分位數(shù)回歸與有限混合模型存在相一致的結(jié)論，較低經(jīng)濟韌性水平的農(nóng)戶中，農(nóng)業(yè)保險的效果并不明顯，當經(jīng)濟韌性提高到一定門檻后，農(nóng)業(yè)保險存在明顯的正向效果，而在經(jīng)濟韌性達到較高水平后，農(nóng)業(yè)保險的正向邊際效果明顯減弱。由于馬爾可夫蒙特卡洛抽樣算法所得到的結(jié)果具有一定的隨機性，為了檢驗分位數(shù)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，使用1000次抽樣連續(xù)回歸5次，所得主要結(jié)果保持穩(wěn)健。

六、研究結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

我國貧困治理的成功實踐經(jīng)驗表明，關(guān)注農(nóng)村農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展，對長效反貧治理機制建設(shè)與脫貧攻堅成果維護具有重要作用。本文通過對家庭經(jīng)濟韌性、農(nóng)業(yè)保險發(fā)展指數(shù)和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行系統(tǒng)測度，探究農(nóng)業(yè)保險通過農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介作用對農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性的影響，深入分析其內(nèi)在傳導(dǎo)機制與異質(zhì)性效果，得到主要結(jié)論如下：其一，農(nóng)業(yè)保險發(fā)展能夠促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，進而提升農(nóng)戶家庭經(jīng)濟韌性，并且，在更換福利標準閾值、考慮模型內(nèi)生性、對數(shù)據(jù)進行縮尾處理、變換估計模型后，結(jié)論仍然保持穩(wěn)健；其二，農(nóng)業(yè)保險對家庭經(jīng)濟韌性的邊際效果可以內(nèi)生分類為高效型、低效型、無效型三種類型，在樣本期間內(nèi)，高效型農(nóng)戶群體占比趨于上升，無效型與低效型群體占比則相應(yīng)下降，樣本期末，高效型農(nóng)戶群體成為三種類型中占比最多的群體；其三，農(nóng)戶經(jīng)濟韌性水平較低時，農(nóng)業(yè)保險的作用并不明顯，在經(jīng)濟韌性達到一定水平后，農(nóng)業(yè)保險才具有顯著效果，在經(jīng)濟韌性達到較高水平后，邊際效果會逐漸減弱。

(二)政策建議

基于上述結(jié)論，得到如下政策啟示：

首先，大力發(fā)展農(nóng)業(yè)保險，促進農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)協(xié)同作用?？傮w來看，農(nóng)村農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，鞏固了農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟韌性。大力推進農(nóng)業(yè)保險發(fā)展，能夠產(chǎn)生農(nóng)業(yè)與農(nóng)民的“協(xié)同效應(yīng)”，促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)高效發(fā)展，有效降低返貧風險，長效維護農(nóng)村地區(qū)脫貧成果。

其次，靈活推廣農(nóng)業(yè)保險，精準制定農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的差異化政策。根據(jù)地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平，結(jié)合地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點，因地制宜制定切實有效的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展政策。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率高、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)依賴程度大的區(qū)域重點提升農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平，推動農(nóng)業(yè)保險轉(zhuǎn)型升級、完善農(nóng)業(yè)支持保護制度、持續(xù)擴大“高效型”農(nóng)戶群體占比。

最后，提升農(nóng)戶保費補貼，降低農(nóng)業(yè)保險發(fā)揮效果的經(jīng)濟門檻。從理論分析與實證結(jié)果來看，農(nóng)業(yè)保險要想發(fā)揮出作用，需要農(nóng)戶家庭對保費具有一定的承擔能力。當前，對家庭經(jīng)濟狀況較差的農(nóng)戶而言，農(nóng)業(yè)保險保費負擔依然較重，仍然有部分農(nóng)戶沒有享受到農(nóng)業(yè)保險所帶來的正向效果。減少保費為此類群體所帶來的經(jīng)濟負擔，降低農(nóng)業(yè)保險發(fā)揮正向效果的經(jīng)濟門檻，才能為更多低經(jīng)濟韌性的農(nóng)戶家庭提供“福利效應(yīng)”。