農業保險財政補貼的績效評估分析論文

　　我國中央財政從2007年開始對農業保險給予補貼，其中2007年補貼了21.5億元.10億為種植業保險補貼，11. 5億元為養殖業保險補貼)，全年保費收入為51. 8億元，保險賠付32. 83億元;2008年補貼了60. 9億元，全年保費收入為110. 7億元，保險賠付69. 09億元;2009年補貼了90億元，全年保費收入133. 93億元，保險賠付101. 89億元①;2010年保費收入135. 86億元，保險賠付100.69億元②。可以看出伴隨著中央財政的補貼，我國農業保險取得了快速發展，在農業生產中的作用也越來越大。

　　一、文獻回顧與研究基礎

　　(2002)則考察了1996年到2000年間在密西西比州，農業保險對棉花種植的影響。他們使用一個單一方程，模型化了棉花種植面積是棉花與其主要競爭作物的大豆之間每英畝的期望回報的一個方程。基于他們的估計，結果顯示平均來看，每上升1%的農業保險期望收益，會使棉花面積以0. 036%的比例上升，而棉花期望市場回報每上升1%，卻會導致棉花種植面積上升0. 222%。這意味著每英畝從市場因素中獲得的相對更大的收益相比從保險中獲得的收益，對棉花種植的增加有更大的影響力。基于政策模擬，他發現明顯的保費費率下降大體上影響保險參與，但保費費率下降卻并不能解釋棉花種植面積的變化。R. Tronstad and R. Bool(2010)利用1995一2005年美國農業保險的面板數據發現，諸如每單位生產的補貼等更高的保險收益，將鼓勵農業保險的參與，并促進額外的棉花種植。那些相對低產量的縣相比高產量的縣，更愿意參保農業保險。

　　二、模型構建與數據來源

　　面板數據波動性加大會導致變量間更大的洞察力，而且會擴大樣本信息，增加自由度，減少變量之間的共線性，能更好地識別和度量單純的時間序列模型和單純截面數據模型所不能發現的影響因素，進而提高估計的效率。最重要的是，與時間序列數據與截面數據不同，面板數據控制了個體異質性，并可以更好的動態調整分析，有助于建立和檢驗更負責的行為模型。

　　三、農業保險與農業種植結構的實證分析

　　1.考察農業保險與農業種植結構的關系一年農作物產量的增加可能更多的會抑制農業保險需求;除玉米的收入系數為負之外，其他農作物的收入系數均為正，顯示上一年農作物種植收入的增加使得農戶有更強的購買力，從而在下一年增加農業保險的購買;而對于產量波動方差的系數來看則是三正三負，水稻、油料、棉花的產量波動系數為正，顯示其產量波動增大時會刺激農業保險需求，而小麥、玉米、豆類的產量波動系數為負，顯示其產量波動增大時會抑制農業保險需求;水稻與小麥的種植面積系數為負，顯示水稻與小麥種植面積的增加反而會抑制農業保險需求，這可以反映出水稻與小麥的規模化經營本身就是一種風險分散方式，而其他農作物的種植面積系數為正，則顯示這些作物種植面積的增加后會刺激農業保險需求。

　　2.考察各類作物種植面積對農業保險賠款的反應效果

　　為各農作物面積對該作物上年市場價格、產量、近五年來產量波動的方差、上年收入及該險種保費補貼等變量所做的回歸分析。四、結論與啟示

　　1.在有財政補貼的情況下，水稻產量、水稻種植收入、水稻產量波動、小麥價格、小麥種植收入、玉米產量、玉米種植面積、豆類價格、豆類種植收入、豆類種植面積、油料種植收入、油料產量波動、油料種植面積、棉花種植收入、棉花產量波動、棉花種植面積等會促進農業保險保費收入的增長。

　　2.在有財政補貼的情況下，水稻單價、水稻種植面積、小麥產量、小麥產量波動、小麥種植面積、玉米價格、玉米種植收入、玉米產量波動、豆類產量、豆類產量波動、油料價格、油料產量、棉花價格、棉花產量等會抑制農業保險保費收入的增長。

　　3.農產品價格上升與產量波動增大時可能更多地會抑制農業保險需求;農業種植面積及種植收入的增加會刺激農業保險需求。而財政補貼保費確實會刺激農戶增加被補貼作物的種植面積。

　　四、總結

　　為更好地發揮政策性農業保險的“穩定器”與“助推器”功能，要切實將農業保險與災后救濟相掛鉤，通過利益誘導機制引導農戶自覺自愿投保，而不是簡單地在災后“等、靠、要”;采取多種措施不斷增加農民收入，提高農戶的種糧積極性和保險認知度，繼續通過保費補貼的形式刺激農戶投保，通過對不同作物實施差異化的補貼形式來引導農戶的種植行為;加大對保險公司承保與理賠業務的監督檢查力度，嚴格規范保險公司的展業與賠付程序，讓受災農戶獲得及時足額的賠付，以形成良好的市場口碑，擴大農業保險的市場影響力，真正造福億萬農民。