北京市政策性蔬菜保險需求的影響因素分析——基于對蔬菜種植戶的調(diào)研

孟 陽 穆月英

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083）

北京市政策性蔬菜保險需求的影響因素分析
——基于對蔬菜種植戶的調(diào)研

孟 陽 穆月英*

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083）

以Von Neumann-Morgenstern效用理論為基礎(chǔ)，采用實際調(diào)研數(shù)據(jù)，通過Logit離散選擇模型分析農(nóng)戶對北京市政策性蔬菜保險需求的影響因素，研究結(jié)果表明：是否有外出務(wù)工人員、設(shè)施蔬菜生產(chǎn)的年限、農(nóng)業(yè)風(fēng)險對農(nóng)戶生產(chǎn)生活的影響、農(nóng)戶對溫室和大棚保險的了解程度以及風(fēng)險規(guī)避手段的數(shù)量均對農(nóng)戶購買溫室、大棚保險的意愿有顯著性影響。其中，前兩個因素對購買意愿的影響是負(fù)向的，而后三個因素則起正向作用。最后提出促進(jìn)北京市政策性蔬菜保險發(fā)展的政策建議。

政策性蔬菜保險；購買意愿；Logit模型

蔬菜生產(chǎn)的自然再生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)再生產(chǎn)相交織的特點決定了蔬菜種植會受到自然因素的影響。2012年7月，北京發(fā)生了百年不遇的特大水災(zāi)，諸如此類的氣象災(zāi)害在我國乃至全球時有發(fā)生，以致“異常性氣候”成為近年來的一個關(guān)鍵詞。自然災(zāi)害的發(fā)生會對蔬菜生產(chǎn)產(chǎn)生負(fù)面影響，進(jìn)而給菜農(nóng)帶來經(jīng)濟(jì)損失。發(fā)展農(nóng)業(yè)保險成為世界各國規(guī)避農(nóng)業(yè)風(fēng)險的重要工具。由于農(nóng)業(yè)部門的特殊性，因此不同于商業(yè)保險，針對農(nóng)業(yè)部門往往發(fā)展政策性保險。政策性蔬菜保險正是一種有效的風(fēng)險轉(zhuǎn)移機制，它的出現(xiàn)能夠很好地幫助菜農(nóng)抵御自然風(fēng)險，穩(wěn)定蔬菜生產(chǎn)，保障農(nóng)戶收入。政策性蔬菜保險的實施需要多方的共同參與，其需求主體是農(nóng)民，農(nóng)民對政策性蔬菜保險的購買意愿是政策性蔬菜保險實施的關(guān)鍵。

近年來，眾多學(xué)者對農(nóng)業(yè)保險的需求做過深入研究，相比而言，國外研究起步較早，Coble等（1996）運用二元Probit模型分析了堪薩斯州麥農(nóng)對農(nóng)業(yè)保險的需求，其研究結(jié)果顯示獲賠概率大但額度小的保險農(nóng)戶更愿意投保；Serra 等（2003）在對農(nóng)業(yè)保險需求的實證研究中發(fā)現(xiàn)，對于美國農(nóng)民，其初始財富到達(dá)一定程度以后如果再繼續(xù)增加，其風(fēng)險規(guī)避能力減弱，因而購買農(nóng)業(yè)保險的動機降低。另外，其研究也發(fā)現(xiàn)影響農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的因素主要有保險的成本收益、單產(chǎn)波動的風(fēng)險、金融風(fēng)險、農(nóng)場的規(guī)模、產(chǎn)品的多樣性、保障水平、逆向選擇和道德風(fēng)險。國內(nèi)對農(nóng)業(yè)保險需求的研究也日趨成熟，張躍華等（2005）的研究表明農(nóng)戶對于風(fēng)險的規(guī)避程度先隨財富和收入的增加而增強，達(dá)到某一點后，開始隨財富和收入的增加而減弱；在進(jìn)一步的實證研究中，以河南為樣本地，通過Logistic回歸分析，得出影響農(nóng)戶參加保險決策的主要有“讀書時間”、“是否務(wù)工”、“年收入”3個變量；寧滿秀等（2005）以瑪納斯河流域棉農(nóng)為例分析影響農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的因素，研究發(fā)現(xiàn)總耕地面積、棉花產(chǎn)量變異系數(shù)、是否有政府救災(zāi)補貼、務(wù)農(nóng)時間以及棉花收入占總純收入的比重顯著影響農(nóng)戶的購買決策；陳妍等（2007）對湖北省農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險購買意愿的影響因素進(jìn)行了實證研究，得出主要的影響因素有農(nóng)戶的家庭農(nóng)業(yè)收入、耕地面積及受訪者的受教育年限和務(wù)農(nóng)年限；方伶俐和李文芳（2008）對不同地區(qū)農(nóng)作物保險需求影響因素進(jìn)行了比較分析，認(rèn)為農(nóng)戶的家庭總收入、種植業(yè)收入占農(nóng)戶家庭總收入的比例、耕地面積、受訪者的風(fēng)險認(rèn)知程度對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險購買意愿有明顯影響。

已有文獻(xiàn)對于本文的研究有一定的借鑒意義，但從中也可以發(fā)現(xiàn)，已有的文獻(xiàn)大多側(cè)重于對小麥、玉米、棉花等大宗農(nóng)產(chǎn)品保險的實證研究，而且考慮到我國幅員遼闊，不同地域農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展和實踐必然存在著較大差異，目前部分國內(nèi)學(xué)者已對我國很多省份的農(nóng)業(yè)保險進(jìn)行了深入研究，但有關(guān)北京市農(nóng)業(yè)保險的研究卻屈指可數(shù)，且由于蔬菜保險的起步較晚，研究的內(nèi)容還從未涉及于此，因此，本文選擇北京市政策性蔬菜保險作為研究對象，基于農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，側(cè)重于對蔬菜種植戶加入保險的意愿進(jìn)行分析，以期為完善農(nóng)業(yè)保險體系提供參考依據(jù)。

1 北京市政策性蔬菜保險發(fā)展概況

北京市涉及蔬菜生產(chǎn)方面的政策性農(nóng)業(yè)保險險種有露地蔬菜種植保險和溫室、大棚保險兩種。自政策性農(nóng)業(yè)保險制度建立以來，保險條款一直處于不斷的調(diào)整之中。表1為北京市政策性蔬菜保險標(biāo)的物歷年的變化情況，露地蔬菜種植保險自2011年起新增了秋播大白菜一項。2012年起露地蔬菜種植的保險標(biāo)的物不再要求種植面積3335m2以上，此項變化是非常合理的，因為目前北京市蔬菜種植戶平均露地蔬菜種植面積較小，僅為2584.00m2（表2），很難滿足此前的要求。溫室、大棚保險各年份間的調(diào)整力度較露地蔬菜種植保險更大一些，自2009年起竹木大棚和日光溫室中的土墻結(jié)構(gòu)不再被列為保險標(biāo)的物，另外還新增了連棟溫室，但是現(xiàn)實情況是土墻結(jié)構(gòu)溫室所占的份額很大，其面臨的風(fēng)險也較磚體結(jié)構(gòu)大，故2011年保險標(biāo)的物再次調(diào)整，新增了簡易溫室，其中包含土墻結(jié)構(gòu)溫室，但要求是其主體為土墻與鋼架的結(jié)構(gòu)。除保險標(biāo)的物的變化外，政策性蔬菜保險的保險責(zé)任也呈現(xiàn)出逐漸擴(kuò)展的趨勢，2011年起露地蔬菜的保險責(zé)任新增了泥石流、山體滑坡以及針對秋播大白菜的異常高溫、收獲前的強降溫、異常低溫或寡照。

截至2013年，北京市政策性蔬菜保險的條款已漸趨完善，露地蔬菜種植的保險標(biāo)的物為整地塊連片種植，能夠清晰確定地塊界限、標(biāo)明具體位置，符合當(dāng)?shù)仄毡椴捎玫募夹g(shù)管理和規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)要求且生長和管理正常的番茄、黃瓜、茄子、辣椒、豇豆及秋播大白菜。前五種蔬菜如果春播，則保險期限是自6月1日零時且蔬菜定植成活后起至7月15日24時止；夏播則以各區(qū)縣事先約定期限為準(zhǔn)；秋播大白菜的保險期限自7月25日零時且定植成活后起至11月8日24時止，或以各區(qū)縣事先約定期限為準(zhǔn)。在保險期限內(nèi)，由于冰雹、六級（含）以上風(fēng)、暴雨形成的洪澇、泥石流、山體滑坡、旱災(zāi)、凍災(zāi)、病蟲害（其中秋播大白菜要求損失率在50%以上），以及經(jīng)氣象部門、農(nóng)林技術(shù)部門共同確認(rèn)的異常高溫造成秋播大白菜病毒病大面積流行、異常低溫或寡照所造成的大面積包心不實、收獲前的強降溫造成大面積凍害等一種或幾種原因直接造成的保險露地蔬菜經(jīng)濟(jì)損失，保險人按照本保險合同的約定，對受損露地蔬菜投入成本的損失負(fù)賠償責(zé)任。溫室、大棚保險的保險標(biāo)的物為每667m2工程造價在20萬元以上，面積在2000m2以上，室內(nèi)種植蔬菜、花卉、苗木、瓜果等其他作物，或者用來育苗，并具有增溫、通風(fēng)、增濕等自動化控制系統(tǒng)的連棟溫室；全磚墻體或內(nèi)外包磚墻體與鋼架為建筑結(jié)構(gòu)，具有一定的保溫和經(jīng)濟(jì)節(jié)能型的溫室；純土墻與鋼架結(jié)構(gòu)、干打壘外貼石棉瓦與鋼架結(jié)構(gòu)、土墻單面貼磚與鋼架結(jié)構(gòu)、其他墻體與鋼架結(jié)構(gòu)，具有一定保溫和經(jīng)濟(jì)節(jié)能型的溫室；以標(biāo)準(zhǔn)鍍鋅管或鋼筋為骨架并配有聚氯乙烯薄膜為保溫材料的大棚。在保險期限內(nèi)，由于冰雹、六級（含）以上風(fēng)、雪災(zāi)、暴雨形成的洪澇、低溫凍害（溫室、大棚正常管理情況下）、火災(zāi)、泥石流、山體滑坡等一種或幾種原因直接造成保險溫室、大棚及室（棚）內(nèi)作物的經(jīng)濟(jì)損失，保險人按照本保險合同的約定，對受損溫室、大棚及室（棚）內(nèi)作物投入成本的損失負(fù)賠償責(zé)任。2013年政策性蔬菜保險的保費情況見表3，其中市政府補貼保費的50%，各區(qū)縣再根據(jù)實際情況配套補貼20%～30%。

表1 北京市政策性蔬菜保險標(biāo)的物的變化情況

表2 不同類型設(shè)施種植面積

表3 北京市2013年政策性蔬菜保險費率明細(xì)

2 理論基礎(chǔ)與實證模型的建立

北京市蔬菜生產(chǎn)的基本經(jīng)營形式是一家一戶的分散經(jīng)營，政策性蔬菜保險的發(fā)展在很大程度上取決于農(nóng)戶的加入意愿。因此，本文側(cè)重于對保險需求進(jìn)行分析。

2.1 理論基礎(chǔ)與模型的選擇

農(nóng)業(yè)保險需求的研究是以Von Neumann-Morgenstern效用理論為基礎(chǔ)的，該理論認(rèn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者（本文即指蔬菜生產(chǎn)者）要服從“理性經(jīng)濟(jì)人”這一假設(shè)，即購買農(nóng)業(yè)保險的效用大于不購買時的效用，農(nóng)戶才會選擇購買農(nóng)業(yè)保險。本文也從這一理論出發(fā)來加以探究，令=（p，W1，W2）=（1-p）U（W1）+pU（W2），W1和 W2分別代表不發(fā)生和發(fā)生災(zāi)害時農(nóng)戶的收入，α = （α1，α2）為農(nóng)業(yè)保險合同，α1為保費，α2為賠付額與保費額之差。則農(nóng)業(yè)保險對于農(nóng)戶的價值 V（p，α）=（p，W-α1，W-d+α2）=（1-p）U（W-α1）+pU（W-d+α2）。由于農(nóng)戶總是可以選擇不購買農(nóng)業(yè)保險，因此，只有當(dāng)V（p，α）＞V（p，0），時農(nóng)戶的購買決策才會發(fā)生，其中，V（p，0）=（p，W，W-d）=（1-p）U（W）+p（W-d）。農(nóng)戶有兩種選擇，即購買保險和不購買保險，屬于二分因變量，符合二項分布函數(shù)的性質(zhì)，因此本文選擇Logit模型來研究影響農(nóng)戶對政策性蔬菜保險需求的因素。p〔V（p，α）＞V（p，0）〕表示購買保險的期望效用大于不購買保險的期望效用的可能性，可以體現(xiàn)農(nóng)戶的購買意愿。在實際研究中用Y=1代表V（p，α）＞V（p，0），Logit模型可以表示成如下形式：

其中，Y為前述的二元變量，X為自變量，Xi表示第i個影響因素；α為常數(shù)項，βi為自變量系數(shù)。?

2.2 變量的選取

2012年以前，北京市露地蔬菜保險要求投保標(biāo)的物成片種植3335m2以上，考慮到北京市蔬菜種植農(nóng)戶多為小規(guī)模生產(chǎn)，而且多數(shù)農(nóng)戶選擇了技術(shù)水平更高的設(shè)施蔬菜生產(chǎn)，故戶均露地蔬菜種植面積較小，很難達(dá)到該項要求。雖然自2012年起取消了3335m2以上的規(guī)定，但由于此變化剛剛發(fā)生，宣傳力度不夠，因此加入露地蔬菜保險的農(nóng)戶寥寥無幾，而溫室、大棚保險經(jīng)過了幾年的發(fā)展，積累了一定的市場。綜上所述，本文選擇農(nóng)戶是否購買溫室、大棚保險作為因變量。

目前，關(guān)于農(nóng)業(yè)保險需求影響因素的研究已比較成熟，總的來說影響因素眾多，如：農(nóng)業(yè)風(fēng)險的管理方式、收入水平、收入結(jié)構(gòu)、受教育程度、國家扶持力度、務(wù)農(nóng)年限、對農(nóng)業(yè)風(fēng)險的認(rèn)知、對政策性農(nóng)業(yè)保險的了解程度、心理因素等（李彧揮 等，2007；張躍華，2007；侯玲玲 等，2010）。在借鑒前人相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，并結(jié)合蔬菜生產(chǎn)的特點，本文選擇如下變量作為影響農(nóng)戶對政策性蔬菜保險（溫室、大棚保險）需求的解釋變量。

（1）受教育水平。受教育程度越高，對農(nóng)業(yè)保險的理解也就越深刻，會更容易正確認(rèn)識農(nóng)業(yè)保險的作用，對農(nóng)業(yè)保險的需求起正向推動作用。

（2）受訪者年齡。年長者對新事物的接受能力較差，可能會降低購買農(nóng)業(yè)保險的可能性。但從另一個角度來看，也有可能務(wù)農(nóng)時間越長，對農(nóng)業(yè)災(zāi)害損失的感受也越深，更希望能通過保險來分散風(fēng)險。

（3）設(shè)施蔬菜生產(chǎn)的年限。設(shè)施蔬菜生產(chǎn)的年限越長，經(jīng)驗越豐富，抵御各種風(fēng)險的能力也就越強，因此，購買農(nóng)業(yè)保險的可能性會下降。

（4）是否有外出務(wù)工人員。農(nóng)戶家庭如果有外出務(wù)工人員一方面可能會由于眼界的開闊，增加對農(nóng)業(yè)保險的了解，增加購買農(nóng)業(yè)保險的可能性；另一方面也可能通過非農(nóng)收入的增加，降低蔬菜生產(chǎn)損失對農(nóng)戶的影響程度，進(jìn)而對農(nóng)業(yè)保險的購買產(chǎn)生負(fù)影響。

（5）是否有村干部。村干部作為領(lǐng)導(dǎo)者，一般而言，文化程度較高，同時也是政府推行政策性農(nóng)業(yè)保險的執(zhí)行者之一，對農(nóng)業(yè)保險的了解應(yīng)該更加深刻，因此購買的可能性更高。

（6）收入水平。農(nóng)戶的人均年收入、蔬菜生產(chǎn)的收入占家庭總收入的比例。一般情況下農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的需求與收入水平成正比，因為收入水平越高，可支配的收入也就越多，購買農(nóng)業(yè)保險的能力也就越強，但張躍華等（2005）研究表明，當(dāng)收入水平初始值低的時候，這種正影響是存在的，但是當(dāng)財富的存量超過一定點的時候，農(nóng)業(yè)保險需求是呈下降趨勢的。蔬菜生產(chǎn)收入占家庭總收入的比例可以反映蔬菜生產(chǎn)收入對農(nóng)戶家庭的重要性，如果該比例較大，則說明當(dāng)農(nóng)戶因自然災(zāi)害遭受的經(jīng)濟(jì)損失對其生產(chǎn)及生活的影響會很大，因此也就更容易購買政策性蔬菜保險。

（7）規(guī)避農(nóng)業(yè)風(fēng)險的手段。農(nóng)戶規(guī)避農(nóng)業(yè)風(fēng)險的手段種類越多，對農(nóng)業(yè)保險的替代性越強，這可能會在一定程度上削弱農(nóng)戶對于蔬菜保險的需求。但是從一個角度看，農(nóng)戶選擇規(guī)避農(nóng)業(yè)風(fēng)險的手段越多，說明其對農(nóng)業(yè)風(fēng)險的認(rèn)知程度越高，想要抵御農(nóng)業(yè)風(fēng)險的愿望更加強烈，故也可能對農(nóng)業(yè)保險需求產(chǎn)生正的影響。

（8）對農(nóng)業(yè)風(fēng)險的認(rèn)知程度。農(nóng)戶認(rèn)為由農(nóng)業(yè)風(fēng)險造成的損失對其生產(chǎn)、生活影響越大，通過購買農(nóng)業(yè)保險來規(guī)避風(fēng)險的可能性也就越大。

（9）對溫室、大棚保險的認(rèn)知程度。農(nóng)戶對溫室、大棚保險的內(nèi)容了解得越詳細(xì)，信息越完全，購買該項保險的積極性就越高。

理論上商品的價格對于消費者的購買決策也會有顯著性的影響，政策性蔬菜保險作為一種特殊的商品也不例外，但是在實地調(diào)研時所有農(nóng)戶均表示當(dāng)前的保費水平與收入相比而言幾乎是微乎其微，完全可以被接受，而且他們對于政府的補貼力度也比較滿意，故在自變量選取時并未考慮該因素。表4詳細(xì)列出了Logit模型中各被解釋變量、解釋變量與預(yù)期作用方向。

表4 變量定義與預(yù)期作用方向

2.3 數(shù)據(jù)來源與描述性分析

本文所采用的數(shù)據(jù)來自于筆者2012年對北京市蔬菜主產(chǎn)區(qū)大興、順義和通州的30個村106個樣本農(nóng)戶的問卷調(diào)查。問卷共包含4個部分：農(nóng)戶及家庭的基本情況、對農(nóng)業(yè)風(fēng)險的認(rèn)知、對政策性蔬菜保險的了解、農(nóng)戶對政策性蔬菜保險的購買意愿和實際購買情況。為了有效地了解農(nóng)戶購買溫室、大棚保險的影響因素，樣本農(nóng)戶選取時要求滿足溫室、大棚保險標(biāo)的物的要求，最終回收有效問卷100份。有效問卷中購買溫室、大棚保險的有51戶，49戶未購買，對于未購買農(nóng)戶又進(jìn)一步了解了其決策產(chǎn)生的原因（表5）。其他樣本農(nóng)戶特征的重要指標(biāo)分布情況見表6。

表5 農(nóng)戶不購買政策性蔬菜保險的原因

表6 農(nóng)戶特征的重要調(diào)查指標(biāo)分布

3 農(nóng)戶加入保險的意愿分析

使用Eviews6.0軟件對調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行Logit回歸分析，結(jié)果如表7所示。得到了模型式后，還需對模型的估計結(jié)果做進(jìn)一步分析。首先使用期望預(yù)測的方法考察模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，結(jié)果顯示：當(dāng)截斷值取0.5時，模型預(yù)測到?jīng)]有購買溫室、大棚保險的有40戶，而實際有49戶，模型估計的準(zhǔn)確率為81.63%；模型預(yù)測購買溫室、大棚保險的有39戶，實際有51戶，預(yù)測準(zhǔn)確率為76.74%?？傮w來說，該模型的恰當(dāng)比例為79%，預(yù)測效果較好。下一步對已建模型進(jìn)行擬合優(yōu)度的檢驗，結(jié)果如下：H-L Statistic為5.8023，其相伴概率是0.6694；Andrews Statistic為28.9343，相伴概率是0.2313。從檢驗結(jié)果來看不能拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為模型的擬合精度是很高的。

上述分析驗證了所得模型預(yù)測結(jié)果的合理性，從表4～7可以看出：是否有外出務(wù)工人員（X4），設(shè)施蔬菜生產(chǎn)的年限（X7），農(nóng)業(yè)風(fēng)險對農(nóng)戶生產(chǎn)、生活的影響（X8），農(nóng)戶對溫室、大棚保險的了解程度（X9）以及風(fēng)險規(guī)避手段的數(shù)量（X10）均對農(nóng)戶購買溫室、大棚保險的決策有顯著性影響。其中設(shè)施蔬菜生產(chǎn)的年限，農(nóng)業(yè)風(fēng)險對農(nóng)戶生產(chǎn)、生活的影響及農(nóng)戶對溫室、大棚保險的了解程度這3個影響因素對農(nóng)戶購買決策的作用方向與理論預(yù)測相符，即設(shè)施蔬菜生產(chǎn)的年限越長，購買溫室、大棚保險的可能性越低；農(nóng)業(yè)風(fēng)險對農(nóng)戶生產(chǎn)、生活的影響越大，農(nóng)戶對溫室、大棚保險了解的程度越深，購買溫室、大棚保險的可能性越大。在前文的理論預(yù)期中，是否有外出務(wù)工人員及風(fēng)險規(guī)避手段的數(shù)量均有來自正負(fù)兩個方向的影響共同作用于農(nóng)戶的購買決策，二者的影響程度大小未知，因此最終作用的方向是不確定的，而本文中是否有外出務(wù)工人員對農(nóng)戶購買決策有負(fù)向的顯著作用，即如果農(nóng)戶家庭中有外出務(wù)工人員，則購買溫室、大棚保險的可能性小；而農(nóng)戶使用的風(fēng)險規(guī)避手段的數(shù)量對購買決策有正向的顯著作用，即隨著農(nóng)戶使用風(fēng)險規(guī)避手段數(shù)量的增多，購買溫室、大棚保險的可能性也會加大。

表7 模型估計結(jié)果

本文中，年齡、受教育程度、是否有村干部、人均純收入及設(shè)施蔬菜生產(chǎn)的收入占總收入的比重這5個因素對農(nóng)戶購買決策的作用不顯著。原因可能為：（1）年齡、受教育程度及農(nóng)戶家庭是否有村干部對購買決策起正向作用，但并不顯著，這可能是由于北京市農(nóng)民的消費更加理性。（2）人均純收入對購買決策起負(fù)向作用，而設(shè)施蔬菜生產(chǎn)的收入占總收入的比重則起正向作用，兩者均不顯著，這很大可能是因為目前溫室、大棚保險對標(biāo)的物的要求比較苛刻，有資格參與的農(nóng)戶一般經(jīng)濟(jì)水平都比較高，因此，相比而言收入水平對于購買決策的影響比較小。

4 結(jié)論與政策建議

本文以Von Neumann-Morgenstern效用理論為基礎(chǔ)，通過對實際調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，得出影響溫室、大棚保險購買意愿的主要因素有：是否有外出務(wù)工人員、設(shè)施蔬菜生產(chǎn)的年限、農(nóng)業(yè)風(fēng)險對農(nóng)戶生產(chǎn)生活的影響、農(nóng)戶對溫室和大棚保險的了解程度以及風(fēng)險規(guī)避手段的數(shù)量。其中，前兩個因素對購買意愿的影響是負(fù)向的，而后三個因素則起正向作用。同時結(jié)合未購買政策性蔬菜保險農(nóng)戶所反映的問題，如：未設(shè)置想選險種、賠付比例低、理賠麻煩索賠難、對保險公司不信任等，筆者提出以下幾點關(guān)于促進(jìn)北京市政策性蔬菜保險發(fā)展的建議：（1）加大對政策性蔬菜保險的宣傳力度。農(nóng)戶投保的前提就是對政策性蔬菜保險有一定的了解，國家和保險公司應(yīng)利用形式多樣、通俗易懂的宣傳手段，幫助農(nóng)民認(rèn)識保險、了解保險和接受保險，提高農(nóng)民對農(nóng)業(yè)保險益處的了解，增強風(fēng)險的防范和轉(zhuǎn)移意識，實現(xiàn)積極參保；（2）有針對性地選擇推廣對象。本研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶家庭如果有外出務(wù)工人員，則購買政策性蔬菜保險的可能性會有所下降，因此，政策性蔬菜保險的潛在客戶應(yīng)當(dāng)是以蔬菜生產(chǎn)為主的農(nóng)村家庭。（3）規(guī)范理賠操作，提高保障水平。保險公司應(yīng)不斷完善理賠流程，規(guī)范理賠操作，農(nóng)戶遭受損失時確保賠付的完全與及時。另外，政府也應(yīng)該提高對保險公司扶持的力度，適當(dāng)?shù)靥岣哔r付的比例?？傊⑥r(nóng)戶對保險公司的信任，是政策性蔬菜保險進(jìn)一步推廣的重中之重。

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Analysis of Factors Affecting thedemand for Beijing Policy Vegetable Insurance - Based on a Survey on Vegetablegrowers

MENG Yang，MU Yue-ying*
（College of Economics andmanagement，China Agricultural University，Beijing100083，China）

Based on the Von Neumann-Morgenstern utility theory，this paper used the actual surveydata，and analyzed the influencing factors for Beijing policy vegetable insurancedemand by Logitmodel. The results showed that whether there weremigrant workers，the number of fixed years for facility vegetable production，impact of agricultural risks to farm household production and life，farm households’ understanding about insurance ofgreenhouse and plastic shed，and the number of risk aversionmeans had significant impact on farm households’ wishs to purchasegreenhouse and plastic shed insurance. Among them，the first2 factors have negative influence on their purchasing intention；while，the later3 factors have positive effects. Finally the paper put forward policy suggestions to promote thedevelopment of policy vegetable insurance in Beijing.

Policy vegetable insurance；Purchase intention；Logitmodel

S65

A

1000-6346（2013）20-0017-07

2013-05-16；接受日期：2013-06-27

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系北京市果類蔬菜產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新團(tuán)隊項目

孟陽，女，碩士研究生，專業(yè)方向：農(nóng)業(yè)政策與蔬菜產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)，E-mail：mengyang111111@163.com

* 通訊作者（Corresponding author）：穆月英，女，教授，博士生導(dǎo)師，專業(yè)方向：農(nóng)業(yè)政策與蔬菜產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)，E-mail：yueyingmu@cau.edu.cn