2017年
财会月刊(18期)
财经论坛
农业保险排斥区域差异及其影响因素研究

作  者
石先进,黄 琦,陶建平(博士生导师)

作者单位
华中农业大学经济管理学院,武汉 430070

摘  要

   【摘要】通过对2007 ~ 2014年我国31个省(市)的省际面板数据的研究发现:我国大部分地区存在严重的农业保险排斥,且整体呈现两极分化;各地区农业保险排斥程度波动较为明显,近年来有上升的趋势;补贴、农业风险水平和农业种植面积等因素能够缓解农业保险排斥,而市场集中度、第一产业增加值、自然灾害救助、农村社会保险和农村金融资源等因素会加重农业保险排斥。
【关键词】农业保险排斥;补贴;HHI;区域差异
【中图分类号】F842.6      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994(2017)18-0103-7一、引言
20世纪90年代学术界开始关注金融排斥的问题,但是金融排斥的概念尚未明确。其一般是指社会中部分低收入或弱势群体缺少相应的资源或途径而被排除在金融体系之外,不能获得必要金融服务的现象(张国俊等,2014;董晓林等,2012)。这一现象在世界范围内都是非常普遍的。对金融排斥的研究有助于缓解这种不公平现象,促进不同群体和不同区域间的协调发展。目前有关金融排斥的研究大多以银行为主要研究对象,而有观点认为金融排斥应包括银行排斥、储蓄排斥、信贷排斥和保险排斥(张艳萍,2013)。保险作为金融领域的重要组成部分,其排斥问题也比较严重且广泛存在。事实上,为降低经营风险、扩大利润空间,保险公司一般都会以合同条款、保险费率或营销渠道等手段将部分潜在的高风险客户群体排除在保险服务之外。在现实生活中弱势群体或贫困地区保险产品与服务的消费相比之下差距明显,这一现象在农村或偏远地区尤为突出。本文中保险排斥是指弱势群体或地区由于缺乏相应的资源或途径而难以获得保险产品与服务的现象。
农业保险是保险行业的重要组成部分,专门为农业的生产活动提供风险保障。目前我国农业保险属于政策性农业保险,由商业性保险公司经营,政府再给予一定的补贴,因而在政策层面上农业保险具有普惠性质。自农业保险补贴试点以来,保费收入和保障范围都在快速增长。然而不同地区的农业保险发展极不协调,农业保险排斥现象非常严重。另外,不同地区保险公司农业保险业务的开展情况也存在显著差距,而提高区域协调性有利于我国农业保险的可持续性发展(车冰清等,2012;刘宝玲,2007)。
目前国内外有关保险排斥的研究比较有限。Andreas Cebulla(1999)从失业保险和风险精算评估的视角研究了保险的地理排斥问题,他认为这可能是商业性失业保险一般是以风险评级为依据的市场原则造成的。Andreas Cebulla(2000)在实证调查的基础上研究了商业性失业保险在英国和德国的排斥问题及其影响因素。张艳萍(2013)构建了保险排斥评价指标,并在此基础上运用2011年截面数据分析了我国31个省(市)的保险排斥情况。郭军等(2014)则基于实地微观调研数据,从农户角度探讨了农业保险排斥问题及其影响因素。另外,也有学者认为歧视、制度因素、个体因素等都会诱发排斥现象。
我国保险行业的排斥现象普遍存在,弱势群体或贫困地区对保险产品与服务的接触程度以及费量远不及发达地区。农业保险作为保障我国农业发展的重要政策工具,其政策效果的实现更是需要不同地区农业保险全面协调发展。农业保险排斥显然不利于农业保险在我国不同地区的业务开展,也降低了相关农业政策的实施效果。我国农业保险的进一步发展、农业风险保障体系建设以及相关农业政策的实现,都需要对农业保险排斥进行深入研究。
本文旨在考察我国各省(市)的农业保险排斥现象及其影响因素。对此,首先构建农业保险排斥的评价模型,其次在全国31个省(市)面板数据的基础上分析农业保险排斥程度和影响因素,最后探讨缓解农业保险排斥的方式与路径。
二、我国农业保险排斥的区域差异
(一)农业保险排斥的评价指标
本文认为农业保险排斥不仅仅要关注基本农业保险产品与服务的缺乏,还要考察农业保险产品与服务在地理位置上的可得性。另外,农业保险产品的种类需要适应不同地区的农业种植情况,农户自身参与行为、农业保险费率等也都是农业保险排斥的重要特征和表现形式。因为单一指标只能解释部分排斥现象,难以完整反映农业保险排斥的程度。
为综合评价不同省(市)的农业保险排斥程度,本文在已有的金融排斥和保险排斥的研究基础上,结合农业保险的实际情况和相关统计数据,从农业保险的地理渗透性、产品与服务的可得性与使用程度、承受程度三个方面构建农业保险排斥评价模型。
1. 地理渗透性。一个包容性的保险市场必然能最大限度地覆盖目标客户群体,这也意味着农业保险公司的营业范围要比较广泛,以便为客户提供必要的服务。农业保险公司数量能在很大程度上反映一个地区农业保险的发展情况,且公司数量越多,该地区农业保险市场的排斥程度越低。因此本文统计整理了各省市开展农业保险业务的保险公司机构数量,并以每万人和每平方公里的农业保险公司数量反映农业保险的渗透程度。
2. 可得性和使用程度。一个地区农业保险市场如果具有较强的包容性,其产品和服务则不存在歧视且容易获取。农业保险保费收入可以直观反映不同地区农业保险产品与服务的需求及其使用情况。根据数据的可得性,本文使用农业保险深度和密度来衡量农业保险的可得性和使用程度。
3. 承受程度。农业本身会受到自然灾害的影响,且容易形成大范围灾害,所以农业损失程度一般较大,赔付金额也较高。相较于其他保险,农业保险的赔付收入比一直处于较高水平,这也是限制其发展的重要因素之一。除此之外,赔付会对农户的参保行为产生重要影响,风险发生后获得赔付可能会使农户的投保积极性增强。农业保险赔付深度能体现农业保险保障农业风险所花费的成本,这也会直接影响保险公司对相关地区农业保险产品与服务的供给。
(二)农业保险排斥的综合评价模型
Mandira Sarmag(2008)基于人类发展指数(Human Development Index,HDI)的计算方法,从金融的地理渗透性、金融产品的接触程度以及金融的使用效用性三个方面构建了金融包容度(Index of  Financial Inclusion,IFI)的综合评价模型,具体如下:
 (1)
其中,dn是第n个维度的评价值,其公式为:
dn=(An-mn)/(Mn-mn) (2)
其中:0≤dn≤1;An是第n个维度的实际值;Mn表示第n个维度中的最大值;mn表示第n个维度中的最小值。在(1)式的综合评价模型中,设定的各个维度的权重相同。因此,相应得出金融排斥(Index of Financial Exclusion,IFE)模型如下:

 (3)
本文结合相关研究对金融排斥综合评价模型进行了修改(张国俊等,2014;张艳萍,2013),并采用熵值法计算各指标权重,构建如下农业保险排斥程度(Index of Insurance Exclusion,IIE)的综合评价模型:
[IIEi=(w1-d1)2+(w2-d2)2+…+(wj-dj)2w21+w22+…+w2j] (4)
dj=wj×Xij (5)
其中,wj为第j个指标的权重。
本文首先需要对农业保险排斥的各个评价指标进行标准化处理,xij是第i个省(市)第j项指标的实际值,Mj是第j个指标的最大值,mj是第j个指标的最小值,评价指标标准化处理的方式为:
Xij=(xij-mj)/(Mj-mj) (6)
其次,采用熵值法计算各指标在评价体系中的权重,其熵值为:
ej=-           [(Yij/[i=1mYij])×ln(Yij/[i=1mYij])]
 (7)
Yij=Xij+1 (8)
由于0≤Xij≤1,为避免取对数出现无意义的情况,采用一般处理方式:在Xij后加1。指标的权重为:
wj=(1-ej)/ (9)
(三)数据来源
由于数据获取的限制,本文收集整理了2007 ~ 2014年我国31个省(市)的农业保险面板数据,总共包含248个样本。其中农业保险排斥的基础评价指标农业保险保费收入、赔付支出和保险分支机构数量根据《中国保险年鉴》的相关数据整理而来,第一产业增加值、农业人口、地理面积等相关数据均来自《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。在数据收集的基础上,采用上述熵值法计算得到了农业保险排斥各评价指标的权重,具体结果见表1。

 

 

 

 

 

(四)农业保险排斥程度分析
结合我国各省(市)2007 ~ 2014年农业保险排斥基础指标数据和指标权重,通过计算农业保险排斥程度(IIE)得到我国农业保险排斥情况,各省(市)农业保险排斥的历年变化如图1所示,图形按照31个省(市)名称的首字母进行排序。由于保险排斥的研究较少,对排斥的评价暂无明确标准,本文参考金融排斥和保险排斥的做法(李春霄等,2012;张国俊等,2014),将0≤IIE≤0.6定义为轻度农业保险排斥,将0.6<IIE≤0.7定义为中度农业保险排斥,将0.7<IIE≤0.8定义为高度农业保险排斥,将0.8<IIE≤1定义为超高度农业保险排斥。
由图1可知,我国各省(市)农业保险排斥程度存在一定的波动但相对稳定,绝大部分省(市)始终处于较高的排斥水平;整体上排斥现象呈现两极分排斥程度高的地区一直较高。2007 ~ 2014年我国各省(市)农业保险排斥均值约为0.807。其中25个省(市)的农业保险排斥均值高于0.8,11个省(市)的排斥均值高于0.9,由此可以看出,绝大部分地区农业保险处于超高度排斥。只有北京、上海、内蒙古、新疆4个省(市)的农业保险排斥均值低于0.6,属于轻度排斥。全国范围内上海的农业保险排斥程度均值最低,约为0.3082,贵州的排斥程度均值最高,约为0.9698,两者差异显著。由此看出,我国农业保险排斥现象在地区之间两极分化严重。除此之外,我国农业保险的相对排斥程度比较稳定,北京、上海、黑龙江、内蒙古和新疆等地区的排斥程度始终较低,2007 ~ 2014年全国整体相对排斥程度演进情况并无剧烈变化。我国各省(市)农业保险排斥的演变过程并没有明显的一致规律,但普遍都经历了排斥上升和下降的过程,无任何一个省(市)的排斥情况呈现单调上升或下降。另外,全国绝大部分地区的农业保险排斥都在2011 ~ 2012年左右到达最低点,之后又呈现上升趋势。
整体上我国农业保险排斥程度平均水平略微下降,但也有一定的波动。2007年我国农业保险排斥平均值为0.8313,2014年为0.8159,出现了一定程度下降,但是也有部分省(市)的排斥程度比2007年高。整体上我国的农业保险排斥平均水平呈W型波动,分别在2010年和2012年到达低点,之后又开始上升(见图2)。
三、农业保险排斥的影响因素
(一)变量选择
在实证分析过程中对解释变量与被解释变量进行了对数化处理,具体模型设定如下:
Ln(IIEi,t)=β0+β1Ln(HHIi,t)+β2Ln(HHIi,t-1)
+β3Ln(SALVi,t)+β4Ln(SALVi,t-1)+β5Ln(RISKi,t)+
β6Ln(RISKi,t-1)+β7SUBSIDYi,t+βnLn(Xi,t)+ωi,t
 (10)
本文参考已有金融排斥和保险排斥的研究,以农业保险排斥(IIE)为因变量,从政策因素、自然因素、经济因素和社会因素等方面选择自变量,因此重点考察以下因素对农业保险排斥的影响。
1. 核心解释变量。
(1)农业保险补贴(SUBSIDY)。我国农业保险在补贴试点以后取得了较快的发展,农业保险的覆盖范围大幅扩张,保障程度和保险种类都有大幅增,所以本文认为补贴能够在很大程度上降低农业保险排斥程度。由于数据的获取问题,采用虚拟变量衡量补贴在不同省份的试点推广过程,存在农业保险补贴为1,不存在则为0。
(2)自然灾害救助(SALV)。我国自然灾害风险管理体系中,政府救助是保障农业风险的重要手段,这与农业保险的功能有一些重合,而又不同于农业保险的商业性质。本文认为政府的自然灾害救助会弱化农户的保险意识,造成进一步的自我保险排斥。另外,政府援助会形成一种自然灾害救助的预期,从而影响农业保险功能的发挥及其市场作用的实现。
(3)农业风险水平(RISK)。农业保险的存在即为农业生产过程中的各种未知风险提供保障。对于农户而言,风险水平越高,投保的积极性也会越高;然而对于保险公司,一个地区农业风险越高,开展农业保险业务的赔付会越多,保险公司可能选择退出。本文采用农业受灾、成灾以及绝收面积来衡量某一地区的农业风险水平。农业风险本身具有未知性,农业保险的实际运营也存在时滞性,所以本文考察了农业风险的一阶滞后项的作用。
(4)赫芬达尔 — 赫希曼指数(HHI)。HHI是衡量一个地区市场集中度的重要指标,市场集中度较高意味着市场竞争程度较低,市场中保险公司的数量不足,不利于农业保险在该地区的全面覆盖。本文还认为农业保险市场的高集中度也会阻碍其他公司的进入,抑制农业保险市场的业内竞争,间接造成农业保险排斥现象。考虑到保险公司决策和经营的时滞问题,将市场集中度的一阶滞后项纳入考察范围。
2. 其他控制变量。
(1)农作物播种面积(AREA)。农作物播种面积能够反映农业保险市场的潜在需求。理论上农业保险需求与农业播种面积成正比,面积越大,农业保险的潜在需求越大,保险公司也会更加倾向于在有市场潜力的地方经营农业保险。因此农业播种面积越大,农业保险排斥可能越小。
(2)人均农业收入(INCOME)及农业收入占比(RATIO)。张艳萍(2013)认为收入是保险自我排斥的重要因素,本文选取家庭经营收入作为农业收入的衡量指标,人均农业收入越高,往往意味着更高的风险意识和保险消费能力,农业保险排斥程度也会越低。另外,本文认为农业收入占农户收入的比例也是农业保险自我排斥的重要因素,因为农业收入比例越高,农业对农户越重要,农户对保险的排斥程度越低。本文采用家庭经营收入与农村人均收入的比值来衡量农业收入的比重。
(3)第一产业增加值(PGDP)。一个地区的第一产业增加值越大,意味着农业保险有更大的市场空间,对农业保险的需求可能更高。市场潜力越大,保险公司进入的可能性越大,市场表现出的排斥性越小。
(4)受教育程度(EDU)。农民的受教育程度可能会改变其风险态度,进而影响农业保险自我排斥行为。本文根据《中国农村统计年鉴》,加权计算不同地区农民的受教育年限,以此来反映农民受教育程度。
(5)农业机械化水平(MECH)。科学技术的应用大幅提高了农业生产力,有观点认为技术的使用能够改变传统农业靠天收的状况,降低农业的经营风险。笔者认为农业科学技术会在一定程度上改变农户的风险意识,影响农业保险排斥程度,本文用农业机械总动力来衡量农业的现代技术使用情况。
(6)农村金融资源(AF)。农业保险作为农村金融的一个重要方面,农户拥有的农村金融资源不仅会影响农户对农业保险的购买,也会对农业保险产生一定的替代效应。因此本文将农村金融资源情况纳入考察,同时以农村居民储蓄存款额度作为衡量农村金融资源的指标。
(7)农村基础设施建设(INFRA)。农村基础设施齐全对农业保险的开展能起到很大的作用,低层次的基础设施往往意味着保险公司的经营成本较高,也必然会影响农业保险业务的开展,对农户而言也意味着较高的交易成本。本文认为基础设施会影响农业保险排斥情况,采用地区公路里程数(三四级公路和等外公路加总)与地区行政面积的比值来判断该地区的农村基础设施情况。
(8)农村社会保险的发展(ASI)。社会保险和商业保险具有一定的替代性,在预算约束情况下社会险很可能会挤出商业保险。考虑到数据的可得性以及连续性,本文采用农村养老保险的参与人数来衡量农村的社会保险发展情况。
(二)数据来源及处理
本文所采用的数据均来源于《中国保险年鉴》、《中国劳动经济年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国统计年鉴》以及中国交通数据库。实证数据总共包含248个观察对象,各变量定义和描述性统计结果见表2。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(三)实证结果与分析
本文基于Stata 13对模型进行了多种分析检验。用固定效应模型更加合理。由于随机误差项可能存在自相关、截面相关或者异方差问题,需要进行进一步的检验。其中自相关性检验表明p=0,即面板数据存在时间序列上的相关性。为考察模型截面相关性,本文接着进行了三种截面相关性的检验。其中Pesaran和Friedman检验的p值分别为0.1295和1,不能拒绝原假设;Frees检验结果为p值在1%的水平上显著,拒绝原假设。本文暂且认为面板数据不存在截面相关性。本文在固定效应模型基础上做了异方差检验,其p值为0,也就是说随机误差项存在异方差。根据上述检验结果,本文采用双固定效应模型并对其做了稳健性分析,回归结果见表3。
表3列出了随机效应、固定效应、双固定效应和稳健的双固定效应等四个模型的回归结果,鉴于Hausman、异方差和截面相关性等检验结果更加支持稳健的双固定效应模型,所以后文的分析主要以该结果为依据。实证研究结果分析如下:
政府对农业保险的补贴在1%的水平上显著,并且结果表明补贴能够降低农业保险的排斥程度,这可能是因为补贴改变了农业保险“供需双冷”的局面。一方面降低了农户缴纳的保费水平,提高了其参与农业保险的积极性;另一方面保险公司有关农业保险的赔付压力减少,经营风险降低。
自然灾害救助及其一阶滞后项都能显著提高农业保险排斥程度。自然灾害救助反映了政府对受灾地区的救助与关怀,能够为受灾地区及时提供必要的生产生活资料等,在国家自然灾害风险管理体系中具有重要作用。农业保险也能为农民提供一定的风险保障,这与自然灾害救助的风险管理功能存在一定的重合。自然灾害救助主要来源于政府财政投入,这会对农业保险的市场作用造成一定的冲击,也使得农户更加倾向于政府救助而不是购买农业保险。
农业风险水平对农业保险排斥的作用不显著,但是其一阶滞后项作用显著,并且它们的作用都为负。农业保险的作用是分散农业风险,农业保险的购买始终在风险发生之前,所以农业风险的一阶滞后项更能解释农业保险的排斥问题。另外,研究结果表明农业风险水平越高,农业保险排斥程度越低。这可能是因为当农业风险水平上升后,农户的风险态度也会发生变化,更加倾向于购买农业保险。
农业保险排斥与第一产业增加值存在一定的关联性,研究表明第一产业增加值越高,农业保险排斥越大,这与预期的结果存在差异。农业保险的发展非常依赖保费补贴,相同需求状况下农业产值多的省份需要给予更多的补贴,而第一产业增加值多往往意味着二三产业发展相对弱势,地方政府对农业保险的财政补贴也会捉襟见肘。
农业种植面积对农业保险排斥也有显著的负向作用。农业种植面积越大,生产过程中面临的农业风险越多。农业保险的市场容量会随着农业种植面积的扩大而增加,农民对农业保险的需求也会更大,所以农业种植面积能够降低农业保险的排斥程度。
农业保险市场集中度对农业保险排斥的作用不显著,但是其一阶滞后项对农业保险排斥有显著正向作用。市场集中度高意味着市场中竞争不足,排斥程度往往也较大。早进入市场的保险公司可能会拥有优质资源,对其他保险公司形成进入壁垒。保险市场上经营时滞问题较为常见,保险公司的各项决策也需要根据之前的具体情形来制定,所以当期市场集中度的影响可能会在下一期显现出来。
农业保险排斥与农村金融资源也有一定的相关性,农村金融资源会加重农业保险的排斥程度。这可能是因为农村金融资源越多,农民的抗风险能力也会越强,对农业保险的需求就越小。
农村社会保险对农业保险排斥也有显著影响,农村社会保险的参与越多,农业保险的排斥程度越大。这可能是因为农民更加重视农村社会保险,对社会保险的需求更加强烈,从而对农业保险造成一定的挤出效应。
另外,农民受教育程度、农业机械化程度、农业收入及其占比和交通便利程度等指标对农业保险排斥的作用并不显著。
四、研究结论与政策建议
(一)研究结论
本文以2007 ~ 2014年全国31个省(市)的面板数据为基础,测算了各地区的农业保险排斥程度,结果显示:我国不同地区农业保险排斥程度有一定的波动但相对稳定,绝大部分省(市)始终处于较高的排斥水平,地区之间农业保险排斥水平呈现两极分化的状态。另外,各地区农业保险排斥普遍经历了下降和上升的过程,无任何地区呈现单调性。整体上来看,我国农业保险2014年的平均排斥程度较2007年有所下降,但是近三年来平均排斥程度又有上升的趋势。
通过实证研究,发现农业保险补贴能够缓解农业保险排斥现象,而自然灾害救助会加重排斥程度;农业风险水平越高、农业种植面积越大,农业保险排斥程度越高;市场因素中市场集中度越高,农业保险排斥程度越低,第一产业增加值会加重农业保险排斥;农村社会保险和农村金融资源等因素也会加重农业保险排斥程度。
(二)政策建议
其一,建立科学合理的农业保险补贴制度,提高对农业保险的财政补贴,同时充分发挥补贴的引导作用,降低农业保险的排斥程度。补贴既能改善农业保险的供求关系和农业保险市场失灵的局面,也能降低农户投保费率,刺激农户的保险需求,提高农户的参与积极性,进而减轻农业保险的排斥程度。
其二,完善农业风险管理及救助制度。在我国自然灾害风险管理体系中,政府自然灾害救助和农业保险存在功能上的重合。当政府救助取代或部分替代了农业保险的职能时,很可能导致农业保险难以维系,农业保险排斥问题在所难免。政府应该划清自然灾害救助和农业保险的职能界限,并在财政支持上清晰界定,充分发挥两者的风险保障作用。
其三,提高农业保险市场的竞争性。农业保险市场集中度能在一定程度上反映农业保险排斥情况,市场集中度越高,排斥程度往往越大。政府应该鼓励并引导各种类型的商业性保险公司进入农业保险市场,让更多的保险公司开展农业保险,市场竞争就会增强,这不仅能丰富其所提供的保险品种,还能改善服务水平,从而进一步降低农业保险的排斥程度。
其四,根据不同地区的实际情况,制定和实行不同的农业保险政策。我国幅员辽阔,东西南北地区差异明显。虽然农业保险补贴在北京、上海等地区的试点比较晚,但农业保险排斥程度一直远低于其他地区。鉴于我国农业保险排斥的两极分化情况,政府有必要在不同地区实行不同的农业保险支持政策,对农业保险发展较弱的地方重点扶持。

主要参考文献:
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张艳萍.基于排序选择模型的保险排除程度影响因素分析[J].湖北社会科学,2013(3).
Sarma M., Pais J..Financial Inclusion and
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2011(5).
郭军,陶建平.基于微观调查数据的农业保险排斥诱因分析[J]. 统计与决策,2014(10).
张艳萍.我国保险排除度空间差异及其影响因素研究[J].保险研究,2013(2).