Farmers'Perception of Climate Risk, Intervention of Policy Instruments and the Distortion of Agricultural Insurance Market
-
摘要: 农业保险市场是一个扭曲的市场。在气候风险情境下, 其表现为农户气候风险认知偏差的内生性扭曲以及政策工具干预的外生性扭曲。研究表明: 农户普遍存在风险认知偏差, 即使面临严峻的气候风险, 他们也不必然参加农业保险; 农业保险保费补贴对农户购买农业保险有着倒U型影响; 农业救济诱发了农户福利依赖心理, 降低了保费补贴对农户购买农业保险的促进作用, 从而抑制了保险市场的发展规模。因此, 培育农业保险市场, 既需要校正农户气候风险认知的偏差, 也要构建政策工具和保险市场相互调适的匹配机制。Abstract: This paper aims to analyse the essence of the distortion of the agricultural insurance market.The results show that farmers generally have the risk perception bias, namely, in the face of severe climate risk, they do not necessarily purchase agricultural insurance; the relationship between premium subsidy of agricultural insurance and farmers' purchase of insurance is inverted U-shape; agricultural relief induces farmers' welfare dependence, reducing the promotion effect of premium subsidies on farmers' purchase of agricultural insurance, thus inhibiting the development scale of insurance market. Therefore, the development of agricultural insurance market is required to correct farmers' perception bias of climate risk, and to construct a matching mechanism of policy instruments and insurance market.
-
Key words:
- insurance market /
- agricultural relief /
- agricultural subsidies /
- risk perception /
- farmers /
- agricultural risk /
- policy instrument
-
表 1 变量说明与描述性统计分析
变量 赋值 均值 标准差 农户参保行为 1=是；0=否 0.216 0.411 气候风险 实际值(%) 0.307 0.001 气候风险认知偏差 0=低估；1=无偏估计；2=高估 0.475 0.499 保费补贴 实际值(百万元) 104.424 207.804 农业灾害救济 实际值(%) 4.290 2.966 个体特征 性别 0=女；1=男 0.637 0.481 年龄 实际值(岁) 43.467 15.140 受教育程度 1=小学及以下；2=初中；3=高中；4=大专及以上 2.079 0.988 家庭特征 家庭劳动力总数 实际值(人) 3.137 1.302 纯务农人数 实际值(人) 1.033 1.047 家庭收入水平 1=1万元以下；2=1至3万元；3=3至
5万元；4=5至10万元；5=10万元以上2.668 1.126 农业收入占比 实际值(%) 36.730 33.161 有没有存款 0=否；1=有 0.759 0.428 有没有负债 0=否；1=有 0.369 0.483 农地特征 实际耕种面积 实际值(亩) 8.166 48.099 耕地块数 实际值(块) 5.083 4.786 承包地肥力 1=很差；2=较差；3=一般；4=较好；5=很好 3.272 0.844 承包地灌溉条件 1=很差；2=较差；3=一般；4=较好；5=很好 3.105 1.019 风险态度 接受新事物程度 1=较不积极；2=一般；3=较积极 2.330 0.733 保险知识 农业技术培训 1=没有；2=较少；3=一般 1.182 0.449 
下载: 导出CSV
表 2 气候风险、气候风险认知偏差与农户农业保险行为
变量 Ologit模型1 Logit模型2 Logit模型3 被解释变量：气候风险认知偏差 被解释变量：农户参保决策 被解释变量：农户参保决策 参数估计 边际效应估计 参数估计 边际效应估计 参数估计 边际效应估计 气候风险 2.402***
(0.805)0.574***
(0.192)4.490***
(1.261)0.732***
(0.203)4.445***
(1.037)0.713***
(0.168)气候风险
认知偏差— — — — 0.215**
(0.097)0.035**
(0.016)性别 -0.100
(0.082)-0.024
(0.020)-0.149
(0.102)-0.024
(0.017)-0.144
(0.102)-0.023
(0.017)年龄 0.001
(0.003)0.000
(0.001)0.016***
(0.004)0.003***
(0.001)0.016***
(0.004)0.003***
(0.001)受教育程度 -0.090**
(0.049)-0.021**
(0.012)0.101*
(0.058)0.016*
(0.010)0.106*
(0.060)0.017
(0.010)劳动力总数 0.105***
(0.034)0.025***
(0.008)-0.029
(0.040)-0.005
(0.006)-0.034
(0.041)-0.006
(0.007)纯务农人数 0.023
(0.043)0.006
(0.010)0.085*
(0.049)0.014*
(0.008)0.084
(0.051)0.014*
(0.008)收入水平 -0.103***
(0.038)-0.025***
(0.009)-0.005
(0.045)-0.001
(0.007)-0.001
(0.046)0.000
(0.008)农业收入占比 -0.002
(0.001)0.000
(0.000)0.002
(0.002)0.000
(0.000)0.003
(0.002)0.000
(0.000)有没有存款 -0.030
(0.094)-0.007
(0.022)-0.011
(0.114)-0.002
(0.019)-0.006
(0.116)-0.001
(0.019)有没有负债 0.072
(0.083)0.017
(0.020)-0.266***
(0.102)-0.043***
(0.017)-0.269***
(0.104)-0.044***
(0.017)耕种面积 0.002
(0.001)0.001
(0.000)0.001
(0.001)0.000
(0.000)0.001
(0.001)0.000
(0.000)耕地块数 0.034***
(0.009)0.008***
(0.002)0.008
(0.010)0.001
(0.002)0.007
(0.010)0.001
(0.002)承包地肥力 -0.235***
(0.048)-0.056***
(0.011)0.008
(0.058)0.001
(0.009)0.022
(0.058)0.004
(0.009)接受新事物 -0.006
(0.054)-0.001
(0.013)0.138**
(0.066)0.023**
(0.011)0.139**
(0.067)0.023**
(0.011)农业技术培训 0.072
(0.090)0.017
(0.022)0.472***
(0.098)0.077***
(0.016)0.469***
(0.098)0.076***
(0.016)常数 — — -4.360***
(0.584)— -4.505***
(0.551)— P值 0.000 — 0.000 — 0.000 — 伪R2 0.024 — 0.033 — 0.034 — 样本量 2 704 2 704 2 704 注：*、**、***分别表示10%、5%和1%的显著性水平；括号内为稳健标准误。下表同。
下载: 导出CSV
表 3 农业保险财政补贴与农户农业保险决策(Logit模型)
变量 模型1 模型2 参数估计 边际效应估计 参数估计 边际效应估计 保费补贴 0.008***(0.001) 0.001***(0.000) 0.023***(0.002) 0.003***(0.000) 保费补贴的二次项 — — -0.001***(0.000) -0.000***(0.000) 性别 -0.122(0.105) -0.019(0.017) -0.153(0.106) -0.023(0.016) 年龄 0.019***(0.004) 0.003***(0.001) 0.019***(0.004) 0.003***(0.001) 受教育程度 0.141(0.060) 0.022(0.009) 0.124**(0.061) 0.019**(0.009) 家庭劳动力总数 0.001(0.041) 0.000(0.007) 0.004(0.043) 0.001(0.007) 纯务农人数 0.080(0.051) 0.013(0.008) 0.071(0.051) 0.011(0.008) 家庭收入水平 0.010(0.046) 0.002(0.007) -0.016(0.046) -0.003(0.007) 农业收入占比 0.002(0.002) 0.000(0.000) 0.001(0.002) 0.000(0.000) 有没有存款 -0.092(0.115) -0.014(0.018) -0.060(0.116) -0.009(0.018) 有没有负债 -0.172*(0.103) -0.027*(0.016) -0.160(0.105) -0.025(0.016) 实际耕种面积 0.001(0.001) 0.000(0.000) 0.001(0.001) 0.000(0.000) 耕地块数 0.006(0.010) 0.001(0.002) 0.003(0.011) 0.000(0.002) 承包地肥力 0.012(0.061) 0.002(0.010) 0.029(0.061) 0.004(0.009) 接受新事物程度 0.104(0.068) 0.016(0.011) 0.096(0.069) 0.015(0.011) 农业技术培训 0.511***(0.097) 0.081***(0.015) 0.494***(0.098) 0.076***(0.015) 常数 -3.978***(0.473) — -4.574***(0.494) — P值 0.000 — 0.000 — 伪R2 0.061 — 0.086 — 样本量 2 704 2 704
下载: 导出CSV
表 4 农业救济、保险补贴与农户农业保险决策(Logit模型)
变量 模型1 模型2 参数估计 边际效应估计 参数估计 边际效应估计 农业救济 -3.239**(1.752) -0.531**(0.287) 0.017***(0.002) 0.003***(0.000) 保费补贴 — — 9.937***(3.202) 1.522***(0.489) 保险补贴×农业救济 — — -0.129***(0.019) -0.020***(0.003) 性别 -0.137(0.102) -0.022(0.017) -0.160(0.107) -0.024(0.016) 年龄 0.016***(0.004) 0.003***(0.001) 0.019***(0.004) 0.003***(0.001) 受教育程度 0.095(0.060) 0.016(0.010) 0.118**(0.061) 0.018**(0.009) 家庭劳动力总数 -0.022(0.040) -0.004(0.007) -0.029(0.043) -0.004(0.007) 纯务农人数 0.085*(0.051) 0.014*(0.008) 0.089*(0.052) 0.014*(0.008) 家庭收入水平 -0.006(0.046) -0.001(0.008) -0.021(0.047) -0.003(0.007) 农业收入占比 0.002(0.002) 0.000(0.000) 0.001(0.002) 0.000(0.000) 有没有存款 -0.018(0.115) -0.003(0.019) -0.070(0.116) -0.011(0.018) 有没有负债 -0.258**(0.103) -0.042**(0.017) -0.193**(0.105) -0.030**(0.016) 实际耕种面积 0.001(0.001) 0.000(0.000) 0.001(0.001) 0.000(0.000) 耕地块数 0.009(0.010) 0.001(0.002) 0.015(0.010) 0.002(0.002) 承包地肥力 -0.004(0.058) -0.001(0.009) 0.020(0.062) 0.003(0.009) 接受新事物程度 0.129**(0.067) 0.021**(0.011) 0.092(0.070) 0.014(0.011) 农业技术培训 0.474***(0.098) 0.078***(0.016) 0.504***(0.099) 0.077***(0.015) 常数 2.778***(0.453) — -4.426***(0.504) — P值 0.000 — 0.000 — 伪R2 0.027 — 0.085 — 样本量 2 704 2 704
下载: 导出CSV
表 5 保险补贴、农业救济与农户农业参保行为(粮食作物农户样本)
变量 模型1 模型2 参数估计 边际效应估计 参数估计 边际效应估计 保费补贴 0.032***(0.005) 0.005***(0.001) 0.019***(0.002) 0.003***(0.000) 保费补贴二次项 -0.001***(0.001) -0.001***(0.001) — — 农业救济 — — 11.715***(4.198) 1.927***(0.687) 保险补贴×农业救济 — — -0.142***(0.030) -0.023***(0.005) 控制变量 控制 控制 控制 控制 常数 -4.830***(0.549) — -4.419***(0.552) — P值 0.000 — 0.000 — 伪R2 0.095 — 0.094 — 样本量 2 088 2 088
下载: 导出CSV
表 6 保险补贴、农业救济与农户农业参保行为(经济作物农户样本)
变量 模型1 模型2 参数估计 边际效应估计 参数估计 边际效应估计 保费补贴 0.018***(0.004) 0.003***(0.001) 0.017***(0.003) 0.003***(0.000) 保费补贴二次项 -0.001***(0.001) -0.001***(0.001) — — 农业救济 — — 12.451**(5.844) 1.835**(0.857) 保险补贴×农业救济 — — -0.116***(0.041) -0.017***(0.006) 控制变量 控制 控制 控制 控制 常数 -3.435***(0.790) — -3.829***(0.850) — P值 0.000 — 0.000 — 伪R2 0.068 — 0.069 — 样本量 990 990
下载: 导出CSV
-
[1] GLAUBER J W, COLLINS K J, BARRY P J. Crop insurance, disaster assistance, and the role of the federal government in providing catastrophic risk protection[J]. Agricultural Finance Review, 2002, 62(2): 81-101. doi: 10.1108/00214900280001131 [2] COBLE K K H. Survey of U. S. multiple peril crop insurance literature since 1980[J]. Review of Agricultural Economics, 1997, 19(1): 128-156. doi: 10.2307/1349683 [3] ROTHSCHILD M, STIGLITZ J. Equilibrium in competitive insurance markets: an essay on the economics of imperfect information[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1976, 90(4): 629-649. doi: 10.2307/1885326 [4] WILSON C. A model of insurance markets with incomplete information[J]. Journal of Economic Theory, 1977, 16(2): 167-207. doi: 10.1016/0022-0531(77)90004-7 [5] MüLLER B, JOHNSON L, KREUER D. Maladaptive outcomes of climate insurance in agriculture[J]. Global Environmental Change, 2017, 46: 23-33. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2017.06.010 [6] 庹国柱. 从40年政策变化喜看我国农业保险蓬勃发展[J]. 保险研究, 2018(12): 84-87. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BXYJ201812022.htm [7] 中国农业保险保障水平研究课题组. 中国农业保险保障水平研究报告[M]. 北京: 中国金融出版社, 2017. [8] 郭军, 谭思, 孔祥智. 农户农业保险排斥的区域差异: 供给不足还是需求不足——基于北方6省12县种植业保险的调研[J]. 农业技术经济, 2019(2): 85-98. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NYJS201902008.htm [9] CARTER M R, LITTLE P D, MOGUES T, et al. Poverty traps and natural disasters in ethiopia and honduras[J]. World Development, 2007, 35(5): 835-856. doi: 10.1016/j.worlddev.2006.09.010 [10] 张晓晶, 李成, 李育. 扭曲、赶超与可持续增长——对政府与市场关系的重新审视[J]. 经济研究, 2018(1): 4-20. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201801002.htm [11] BHAGWATI J N, HATTA B T. The generalized theory of transfers and welfare: exogenous(policy-imposed)and endogenous(transfer-induced)distortions[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1985, 100(3): 697-714. doi: 10.2307/1884375 [12] ACEMOGLU D, JOHNSON S, ROBINSON J A. Reversal of fortune: geography and institutions in the making of the modern world income distribution[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2002, 117(4): 1231-1294. doi: 10.1162/003355302320935025 [13] 中国农村发展问题研究组. 中国农村经济体制改革的系统考察[M]. 北京: 中国社会科学出版, 1984. [14] ALTMANN E M, BURNS B D. Streak biases in decision making: data and a memory model[J]. Cognitive Systems Research 2005, 6(1): 5-16. doi: 10.1016/j.cogsys.2004.09.002 [15] RABIN M, VAYANOS D. The gambler's and hot-hand fallacies: theory and applications[J]. Review of Economic Studies, 2010, 77(2): 730-778. doi: 10.1111/j.1467-937X.2009.00582.x [16] 夏益国, 孙群, 盛新新. 以财政补贴校正农业保险市场失灵[J]. 经济纵横, 2015(5): 75-78. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJZH201505017.htm [17] 张跃华, 史清华, 顾海英. 农业保险需求问题的一个理论研究及实证分析[J]. 数量经济技术经济研究, 2007(4): 65-75, 102. doi: 10.3969/j.issn.1000-3894.2007.04.007 [18] 任金政. 巨灾保险的市场失效: 基于慈善危害视角的研究[J]. 经济经纬, 2013(5): 135-139. doi: 10.3969/j.issn.1006-1096.2013.05.024 [19] 刘亚洲, 钟甫宁. 风险管理VS收入支持: 我国政策性农业保险的政策目标选择研究[J]. 农业经济问题, 2019(4): 130-139. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJWT201904014.htm [20] DAVLASHERIDZE M, FISHER-VANDEN K, ALLEN KLAIBER H. The effects of adaptation measures on hurricane induced property losses: which FEMA investments have the highest returns?[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2017, 81: 93-114. doi: 10.1016/j.jeem.2016.09.005 [21] 何小伟, 庹国柱, 谢远涛. 农业保险保费补贴的央地责任分担: 基于区域公平的视角[J]. 保险研究, 2019(4): 3-14. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BXYJ201904001.htm [22] SERGIO M, VICENTE-SERRANO, JUAN I, et al. The NAO impact on droughts in the Mediterranean Region[J]. Advances in Global Change Research, 2011, 46: 23-40. doi: 10.1007%2F978-94-007-1372-7_3 [23] 张祖荣. 我国农业保险保费补贴资金使用效果评价: 方法与证据[J]. 财政研究, 2017(8): 101-111. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CZYJ201708009.htm [24] SHI X, HEERINK N, FUTIAN Q U. Does off-farm employment contribute to agriculture-based environmental pollution? new insights from a village-level analysis in Jiangxi Province, China[J]. China Economic Review, 2011, 22(4): 524-533. doi: 10.1016/j.chieco.2010.08.003 [25] MISHRA A K, GOODWIN B K. Adoption of crop versus revenue insurance: a farm-level analysis[J]. Agricultural Finance Review, 2003, 63(2): 143-155. doi: 10.1108/00215050380001146 [26] 杨风. 新型职业农民培育路径创新研究[J]. 济南大学学报, 2018(6): 135-140, 160. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JILI201806018.htm [27] LIU E M. Time to change what to sow: risk preferences and technology adoption decisions of cotton farmers in China[J]. Review of Economics and Statistics, 2013, 95(4): 1386-1403. http://www.emeraldinsight.com/servlet/linkout?suffix=b19&dbid=16&doi=10.1108%2FMF-07-2012-0157&key=10.1162%2FREST_a_00295 [28] 程欣炜, 林乐芬, 陶世奇. 农产品电商对农业保险参保决策的影响研究——基于梨主产区家庭经营农户调查数据[J]. 保险研究, 2017(11): 3-17. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BXYJ201711001.htm -
点击查看大图
图(3) / 表(6)
计量
- 文章访问数: 255
- HTML全文浏览量: 101
- PDF下载量: 14
- 被引次数: 0