政策性农业保险市场供求非均衡的测度及分析

　　摘要：供求非均衡是政策性农业保险市场的显著特征。本文在非瓦尔拉斯均衡理论的指导下，依据双曲线市场聚合方程，构建了政策性农业保险市场供求非均衡模型，利用２００８—２０１８年３１个省份政策性农业保险市场的面板数据，对市场的有效供给、有效需求、非均衡度进行了实证分析与测算，以探究非均衡的演化态势和影响因素。研究表明：各省份政策性农业保险市场的非均衡度存在明显差异，有效供给不足和有效需求不足并存；全国政策性农业保险市场整体的供求非均衡大致经历了四个发展阶段，当前处于有效供给不足、有效需求过旺的状态。为了弱化政策性农业保险市场供求偏离的非均衡态势，本文提出了加大财政支持力度、扩大险种补贴、加快保险科技和农业保险深度融合的对策建议。

　　关键词：政策性农业保险市场；供求非均衡；双曲线市场聚合方程；有效供给不足；保费补贴

　　１引言

　　自２００７年政策性农业保险实施以来，农业保险市场发展迅速，２０１８年政策性农业保险保费收入为５５０．３６亿元，占全部农业保险保费收入的９６．１１％。２００７—２０１８年政策性农业保险保费收入年均增速为１６％①，市场份额一直占据全部农业保险市场份额的９５％以上［１］。当前，政策性农业保险采取、省、市县三级联动共补的模式，对关系国计民生和粮食安全的大宗农产品、重要经济作物提供保费补贴，农业保险保费补贴额度约占总保费收入的８０％以上。２０１９年５月，由全面深化改革委员会审议通过的《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》明确提出，农业保险市场要实现补贴有效率、产业有保障，提高农业保险服务能力。实践证明，农业保险在保障农业生产、稳定农民收入、助力脱贫攻坚、促进乡村产业振兴、实现农业现代化等方面显示出越来越突出的作用［１］，发挥了“稳定器”和“助推器”的重要功能。

　　但是，农业保险市场在表现出增长迅速、险种丰富、地位突出等特点的同时，也在系统内部呈现出典型的供求非均衡特征，该特征不仅影响着当前的市场稳定、业务效率及功能实现，而且在政策支持力度变化、灾害冲击加重等因素的影响下，会导致保费补贴资金的扭曲配置，阻碍农业保险的高质量发展。

　　２理论分析与模型设定

　　２．１政策性农业保险市场有效供求理论分析

　　２．１．１政策性农业保险市场有效供给理论分析

　　农业保险具有突出的政策属性、多功能性和多主体参与性［１］，农业保险产品的供给是由政府、保险公司等多方力量共同影响且决定的。现阶段，和地方财政主要对主粮作物成本保险进行补贴［１１］，其保费补贴金额占总补贴规模的６０％以上①。由于主粮作物和大宗农产品的保费补贴比例高、稳定性强，受自然灾害和市场价格波动的影响程度小，保险公司的经营积极性较高。与此同时，经济作物的单体价值高，易受自然风险和市场风险的双重影响，以及各级政府对经济作物保费补贴的种类少、规模小，导致保险公司不愿经营，经济作物和地方特色农产品保险发展缓慢［９］，政策性农业保险市场存在产品有效供给不足的问题。

　　２．１．２政策性农业保险市场有效需求理论分析

　　作为理性的“经济人”，农户购买农业保险的目的是追求效用的最大化，期望以最小的保费投入，获得最大的风险分散效果［１４］。农户对于农业保险的有效需求受到农业风险水平、保费补贴比例、风险保障程度等诸多因素的影响［１５］，对于要素投入大、单体价值高、易受自然灾害和市场价格波动影响的畜牧业、渔业及经济作物保险的需求较强，对于单体价值低、损失相对稳定的粮食作物的风险分散意愿较弱［１６］。但当前市场上以主粮作物成本保险为主，产品风险保障水平低，仅能保障部分物化成本，而价格保险、收入保险发展缓慢［１０］，导致农户特别是新型农业经营主体的有效需求得不到满足［１１］，政策性农业保险市场面临有效需求过旺的现象。

　　２．２政策性农业保险市场供求非均衡模型

　　２．２．１供求非均衡模型的构建

　　非均衡理论认为，均衡是一种市场理想化的状态，供求非均衡才是常态，市场按照短边原则进行交易，交易量取决于供给量和需求量中的较小者，提高市场运行效率的唯一方法就是改变供求双方的力量对比、弱化非均衡状态，这样才能将供求缺口减到最小［２２］。非均衡理论现已形成了比较成熟的研究范式，并在房地产市场、劳动力市场、金融市场等领域得到应用［２３－２４］。政策性农业保险市场有效供给和有效需求不相等，但保险公司和农户仍能在政府保费补贴的基础上达成交易，市场整体处于供求非均衡状态。

　　２．２．２供求非均衡模型的参数估计步骤

　　政策性农业保险市场供求非均衡模型不同于一般的均衡理论模型，它是在供求不相等、市场非出清等一系列与市场实际状况极为相似的假设下进行的分析，并且，考虑到影响政策性农业保险市场有效供求的因素较多，变量之间呈现非线性的特征，其参数估计过程更为复杂。因此，为了更精确地拟合市场的实际状况，本文采用ＮＬＳ对模型进行估计。ＮＬＳ作为典型的迭代估计算法，它是以普通最小二乘法（ＯＬＳ）的初始估计值为基础进行的数值最优化求解，能够更加贴切市场的真实情况。ＮＬＳ的运作原理是通过泰勒级数将均值函数展开为线性模型，然后进行ＯＬＳ回归，将得到的估计量初始值作为新的展开点，再对线性部分进行回归，如此反复迭代，直至收敛。本文采用Ｓｔａｔａ．１６软件进行参数估计，具体步骤如下。

　　第一步，有效供求估计。为了获得ＮＬＳ迭代估计的初始值，本文首先要利用ＯＬＳ分别对有效供给方程和有效需求方程进行参数估计，并对参数值进行统计检验。

　　第二步，供求非均衡估计。在第一步ＯＬＳ估计的基础上，将参数估计值作为非均衡估计的变量初始值，带入交易量方程，并进行ＮＬＳ迭代运算。然后，对估计出来的参数进行统计检验，若检验不通过，则修改相关变量的初始值或者调减变量，再进行ＮＬＳ迭代运算，直到通过所有的统计检验，经过多次调试得到最优可行解。

　　３数据选取与变量设定

　　３．１数据选取

　　本文选取了３１个省份２００８—２０１８年农业保险及其他相关变量的面板数据，研究数据均来源于《保险年鉴》《统计年鉴》《农村统计年鉴》《人口和就业统计年鉴》，以及各省份统计年鉴、国泰安数据库、相关保险公司年报等，对原始数据进行汇总和处理后得到最终的指标值。为了减少异方差影响，本文参考李猛等对政策性农业保险保费收入和农村居民人均可支配收入进行对数化处理［２５］。

　　３．２变量设定与处理

　　在变量选取方面（表１），保费收入是农业保险业务开展的前提和基础，能够衡量市场的交易规模，本文参考袁辉和李永芳用政策性农业保险保费收入（ｐｒｅｍ）来衡量市场的实际交易量［５］。同时，基于政策性农业保险市场的运行实际和已有的研究成果，本文选取政策性农业保险的风险保障覆盖率［１９］来衡量有效供给，选取政策性农业保险的农户参保率［２６］来衡量有效需求。

　　4实证分析与结果

　　４．１面板数据模型的选择

　　在参数估计之前，本文对政策性农业保险市场的有效供给模型和有效需求模型进行了设定检验，如表２所示，有效供给模型Ｆ检验的ｐ值为０．００、Ｈａｕｓｍａｎ检验的ｐ值为０．０１，有效需求模型Ｆ检验和Ｈａｕｓｍａｎ检验的ｐ值均为０．００。因此，应该分别建立个体固定效应模型对二者进行参数估计。

　　４．２非均衡模型的参数估计

　　４．２．１有效供给模型估计

　　本文首先构建了政策性农业保险市场有效供给模型，并运用ＯＬＳ对模型进行参数估计。如表３所示，除简单赔付率（ｒｉｓｋ＿ｓ）外，其他变量均通过了５％的显著性水平检验，但考虑到其作为保险公司业务决策的关键因素，在经济意义上对政策性农业保险产品的有效供给具有重要影响，因此，本文也将其作为ＮＬＳ参数估计的初始值。

　　４．２．２有效需求模型估计

　　接下来，本文构建了政策性农业保险市场有效需求模型，也利用ＯＬＳ对其进行参数估计。如表４所示，平均费率水平（ｐｒｉｃｅ＿ｄ）和农业生产规模（ｓｃａｌｅ）没有通过显著性检验，但是从经济意义和实际情况来说，二者均是影响农户对农业保险产品需求的关键因素，因此，本文也将这两个指标纳入供求非均衡估计。除此之外，农业风险水平（ｒｉｓｋ＿ｄ）在１０％的检验水平上显著，其余变量均通过了１％的显著性水平检验，因此，可以将上述变量作为ＮＬＳ迭代估计的变量初始值。

　　５研究结论及政策启示

　　５．１研究结论

　　本文依据２００８—２０１８年３１个省份政策性农业保险市场的面板数据，基于非均衡理论，构建了政策性农业保险市场供求非均衡模型，对政策性农业保险市场的有效供求和非均衡度进行了实证分析与测算，研究结论如下。

　　５．２政策启示

　　通过上文的测算和分析，本文发现，２００８—２０１８年政策性农业保险市场一直处于供求非均衡的状态，且非均衡度有逐渐扩大的趋势。为了促进资源的高效配置，推动市场均衡协调发展，本文提出了如下对策建议。

　　参考文献

　　［１］庹国柱，张峭．论我国农业保险的政策目标［Ｊ］．保险研究，２０１８（７）：７－１５．

　　［２］张玉环．农业保险的功能和作用［Ｊ］．社会科学家，２０１８（１１）：３９－４６．

　　［３］丁志国，李泊祎．农产品价格波动对政策性农业保险的影响研究：基于主体博弈模型［Ｊ］．农村经济，２０２０（６）：１１５－１２５．

　　［４］叶明华，汪荣明，吴苹．风险认知、保险意识与农户的风险承担能力：基于苏、皖、川３省１５５４户农户的问卷调查［Ｊ］．农村观察，２０１４（６）：３７－４８＋９５．

　　［５］袁辉，李永芳．我国农业保险市场的非均衡性分析与对策思考［Ｊ］．统计与决策，２０１０（２１）：１４６－１４８．

　　魏超牛浩孙乐陈盛伟

《政策性农业保险市场供求非均衡的测度及分析》

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