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      河北省張家口市農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿調查研究

      2018-08-14 09:55:14劉立波王馨瑋高建成
      現(xiàn)代商貿工業(yè) 2018年16期
      關鍵詞:支付意愿農(nóng)業(yè)保險張家口

      劉立波 王馨瑋 高建成

      摘 要:在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程的推動下,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不斷向適度規(guī)模經(jīng)營方式轉變,使得農(nóng)業(yè)所面臨的風險種類變得越來越復雜,且風險敞口也愈加變大。尤其是隨著農(nóng)村人口的外移,要解決誰來種地的問題,就必須推廣農(nóng)業(yè)機械化。通過對張家口農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿進行調查研究,深入實地進行問卷訪談,采用logistics回歸分析,得出文化程度、災害經(jīng)歷、家庭純農(nóng)業(yè)收入與耕地面積等因素對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險需求的意愿較為強烈,并提出相應的結論與建議。

      關鍵詞:張家口;農(nóng)業(yè)保險;支付意愿;logistics

      中圖分類號:F24 文獻標識碼:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.16.033

      隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程的不斷推進,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)逐步向適度規(guī)模經(jīng)營轉變,使得農(nóng)業(yè)面臨的災害風險種類變得日趨復雜,以及風險敞口逐漸加大。特別是在農(nóng)村勞動力外流的情況下,為了解決誰來從事農(nóng)業(yè)的問題,發(fā)展農(nóng)業(yè)機械化成為必然。而這一新的變化,使得農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的需求逐步增大。另外自從2004年開始國家“一號”文件均對農(nóng)業(yè)保險的開展提出了新的要求,加強開發(fā)農(nóng)業(yè)保險品種,逐步使其滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展的需要,以保障農(nóng)民的收入。鑒于此背景下,本文通過對張家口農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的需求狀況的研究,深入分析農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付的影響因素,總結出農(nóng)戶對其需求不強烈的根源,并提出張家口農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的對策建議。

      1 張家口市農(nóng)業(yè)保險發(fā)展現(xiàn)狀

      由于農(nóng)業(yè)是弱質性產(chǎn)業(yè),容易受到各種自然災害的侵襲,其自身抵抗風險的能力是較為脆弱的,而張家口市是河北省的農(nóng)業(yè)大市,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟在整個市發(fā)展中具有舉足輕重的作用,因此如何做好防范和轉移農(nóng)業(yè)風險是一個重要性的課題。據(jù)相關統(tǒng)計,2013年張家口市受災面積333831公頃,成災面積264589公頃,直接導致農(nóng)業(yè)經(jīng)濟損失達到了5.18億元。2013年張家口市在農(nóng)業(yè)保險投保方面創(chuàng)造了歷史最高水平,其金額達到了12138萬元,其中種植業(yè)6155萬元,養(yǎng)殖業(yè)4919萬元,森林1064萬元,比去年同期增長了100.14%。同時受自然災害的影響,通過農(nóng)業(yè)保險給予了相應的賠付,其金額達到了7741萬元,使得農(nóng)業(yè)保險的功能得到了更好的詮釋。

      2 張家口市農(nóng)業(yè)保險支付意愿實證分析

      通過深入張家口農(nóng)村訪談,運用問卷調查法隨機抽取萬全區(qū)、張北縣、崇禮區(qū)、宣化區(qū)等地區(qū)農(nóng)戶220名,收回有效問卷186份,有效率達到84.6%。調查內容主要包括農(nóng)戶基本情況、對農(nóng)業(yè)保險的認知、保費支付能力意愿以及險種需求等方面,能全面的了解農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的認知度與支付意愿。

      由于農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的需求意愿會受到多個因素的作用,通過對各個變量進行計量回歸分析,了解各個因素對農(nóng)業(yè)保險支付意愿的影響程度,分析各個影響因素的內在作用機理,以此來提出張家口市發(fā)展農(nóng)業(yè)保險的路徑。

      2.1 模型定義及假設

      (1)模型定義。

      通過分析與梳理農(nóng)業(yè)保險需求理論,總結出影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿的因素,并對其進行描述統(tǒng)計與計量回歸分析,以此來探討農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的需求,從而有針對性的為張家口農(nóng)業(yè)保險發(fā)展提出建議。但對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險進行l(wèi)ogistics回歸分析前,首先需要對變量進行定義。因變量是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿,自變量是影響農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的各個因子,其中個人特征變量包括年齡、學歷、性別。家庭耕地面積、農(nóng)業(yè)收入、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人數(shù)、農(nóng)業(yè)受災的頻率以及災害經(jīng)歷則是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險信息因素,其他變量是否有保險補貼政策。這些變量從不同角度分析與解釋農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的預期收益,從而影響農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的支付行為。

      (2)理論假設。

      通過梳理期望理論的基礎上,結合本文研究實際,歸納總結出本文的研究假設,主要有以下幾點:

      假設一:農(nóng)戶特征變量對農(nóng)業(yè)保險的支付意愿有影響。

      個人特征變量包括年齡、性別與文化程度。(1)假設性別對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿有正影響。由于男性從事非農(nóng)生產(chǎn)或者外出打工的人數(shù)較大,使得農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的多數(shù)是婦女、老人與兒童,然而受傳統(tǒng)觀念的影響,男性在家庭中擁有絕對的話語權,所以男性對于購買農(nóng)業(yè)保險會起到關鍵作用。(2)假設年齡對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿有影響,且為負向的。(3)假設學歷與購買農(nóng)業(yè)保險的意愿成正相關。文化程度越高,越能理解農(nóng)業(yè)保險保障功能,使得其行為上更傾向于購買。

      假設二:農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險信息因素對農(nóng)業(yè)保險的支付意愿有影響。

      農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險信息包括家庭農(nóng)業(yè)收入、勞動力人口、農(nóng)業(yè)受災的頻率以及災害經(jīng)歷等因素。(1)假設農(nóng)業(yè)收入與耕地面積對農(nóng)業(yè)保險的支付意愿有正向影響。農(nóng)業(yè)收入越高、耕地面積越大,農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿愈強烈,以此來分散農(nóng)業(yè)風險,從而增加自身純農(nóng)業(yè)收入。(2)假設家庭中農(nóng)業(yè)勞動力人口數(shù)量的多少對農(nóng)業(yè)保險支付意愿有著一定的影響,但方向待定。由于家庭中從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力越多,為了獲取更多生活資料,就會增加對土地的耕種面積,而在農(nóng)業(yè)風險的威脅下,其對農(nóng)業(yè)保險的支付意愿也會呈現(xiàn)出一定影響。(3)假設災害經(jīng)歷、農(nóng)業(yè)受災的頻率與農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿有著明顯的正向影響。由于農(nóng)戶經(jīng)歷過災害的侵襲,深知災害對其產(chǎn)生的影響,所以會選擇采用農(nóng)業(yè)保險的方式來規(guī)避風險,以此來保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。另外農(nóng)戶農(nóng)業(yè)受災的次數(shù)越多,其規(guī)避風險的意識越強烈,越期望購買農(nóng)業(yè)保險來轉移風險。

      假設三:其他變量中是否有政策補貼也會在對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿產(chǎn)生影響,且呈現(xiàn)正向相關。由于農(nóng)村政府對購買農(nóng)業(yè)保險是否有補貼政策會直接關系到農(nóng)戶出資比例的大小與積極性,從而影響其對農(nóng)業(yè)保險的需求意愿。

      2.2 模型選擇及估計方法

      本文采用logistics回歸模型是研究變量與因變量之間相互作用關系的有效工具之一,能夠較為全面的研究農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險支付意愿的影響因素與因變量之間的相互作用關系。Logistics回歸模型是對定性變量進行回歸分析,依據(jù)變量的取值范圍分為多元邏輯二元邏輯回歸(Binary Logistic Regression)和多元邏輯回歸(Multinomial Logistic Regression)。其中二元Logistic回歸模型中的因變量取值只能有1和0(擬因變量)兩個值,然而當因變量Y只能取值0和1時,不適合直接的成為回歸模型的因變量。因為Y是0-1型貝努利的隨機變量,所以有如下概率分布:P(Y=)l=p和P(Y=0)=1-p,p代表在自變量x:(i=1,2…k)條件下Y=l的概率,因此可以用它來代替Y本身作為因變量,其Logistic函數(shù)形式為:

      Logistic回歸模型采用最大似然估計法對回歸參數(shù)實施估計。其是一種迭代算法,通過一個預測的估計值來作為參數(shù)的初始值,之后對殘差實施檢驗,且使用修正的函數(shù)予以重新估計,一直到對數(shù)似然不再產(chǎn)生顯著的變化為止。Logistics回歸模型的檢驗統(tǒng)計量一般采用沃爾德統(tǒng)計量(wald),-2對數(shù)似然值(-2LL),Cox和Snell卡方值,Nagelkerke卡方與赫斯默檢驗。一般來說,Wald的值越大或者其sig值顯著性概率越小,變量的顯著性就越高,也是越重要的。

      2.3 農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿回歸分析

      通過上述假設,可發(fā)現(xiàn)個人特征變量、農(nóng)業(yè)風險信息變量以及其他變量均對制約農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險,但影響程度與作用方向根據(jù)農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的認知情況呈現(xiàn)出差異。本文通過使用spss19.0統(tǒng)計軟件對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿進行影響因素分析,并將各大影響因子納入到logistics二元選擇模型中,回歸分析具體結果如表1所示。

      從表1可知,農(nóng)戶的文化程度、耕地面積、家庭收入、災害經(jīng)歷與是否有補貼政策等因素對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿有著較為明顯的影響,其他變量均呈現(xiàn)不顯著。

      (1)通過模型分析可知,文化程度在10%的顯著水平上顯著,農(nóng)戶文化程度的高低與購買農(nóng)業(yè)保險的意愿呈現(xiàn)正向影響。表明隨著農(nóng)戶學歷層次的提高,對農(nóng)業(yè)風險的認知水平越高,使得其購買農(nóng)業(yè)保險的意愿就越加強烈。這可能是由于農(nóng)戶隨著受教育年限的增加,對農(nóng)業(yè)保險功能的理解與認知愈深,轉嫁風險的意識就愈強,也是更容易接受農(nóng)業(yè)保險的,越愿意購買,這與原假設是相符的。

      (2)農(nóng)戶家庭的耕地面積大小對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險的支付意愿呈現(xiàn)正相關關系,且在10%顯著性上顯著。表明隨著農(nóng)戶耕地面積的增加,其遭受農(nóng)業(yè)風險的機會可能也會越大,造成農(nóng)業(yè)損失的概率也會愈高。所以,為了讓自身獲取更高的利益,農(nóng)戶會盡各種可能分散農(nóng)業(yè)風險降低其造成的損失,也更愿意通過購買農(nóng)業(yè)保險來規(guī)避風險,從而保障農(nóng)業(yè)收入水平,這是與原假設保持一致的。

      (3)通過模型分析可知,農(nóng)戶家庭收入與購買農(nóng)業(yè)保險的影響作用呈現(xiàn)負向相關關系,且系數(shù)為-0.465,這與原假設預期作用方向不一致。可能是由于在農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所獲得收入的不斷增加下,使其自身擁有了承受一定風險的能力,具備規(guī)避風險的一些措施,且農(nóng)業(yè)保險為他們提供的預期收益不高,保障范圍狹窄,就會導致其對農(nóng)業(yè)保險失去興趣,購買意愿降低。此外,農(nóng)戶收入較低時,自身承受風險的能力偏弱,規(guī)避風險措施單一,使其更愿意購買農(nóng)業(yè)保險來分散風險,以保障自身收入。

      (4)從上表可知,有過災害侵襲經(jīng)歷農(nóng)戶更愿意購買農(nóng)業(yè)保險,且在5%的顯著水平上顯著。農(nóng)戶對自然災害、市場風險與社會風險經(jīng)歷得越多,災害的警覺性會越高,防范的措施也會更加到位。從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是農(nóng)戶獲取收入的主要手段,一旦受到災害的侵襲,農(nóng)戶就可能遭到很大損失甚至絕產(chǎn),而農(nóng)業(yè)保險作為規(guī)避風險的有效措施,可以在一定程度上降低損失,保障農(nóng)民收入,使得其對農(nóng)業(yè)保險的支付意愿愈加的強烈,表明原假設是成立的。

      (5)從模型分析結果看,農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險是否有補貼政策在10%的顯著水平上顯著,與原假設一致。政府對于農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)保險的補貼越高,農(nóng)戶承擔的成本越少,同時也能保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn),分散農(nóng)業(yè)各種風險,其更傾向于購買農(nóng)業(yè)保險,進而增加農(nóng)業(yè)收入。

      (6)從模型分析中,年齡、性別、從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)、農(nóng)業(yè)受災的頻率等因素沒有呈現(xiàn)出顯著影響,可能是由于問卷數(shù)量不足,操作不當?shù)仍蛟斐赊r(nóng)戶購買的欲望不夠強烈,使得其不能成為主要的影響因素。

      3 結論和對策建議

      通過對張家口農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險支付意愿的研究,發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險這項惠農(nóng)政策還是比較信任的,參保的意愿也較為強烈,但其在購買中還存在很多的顧慮。通過模型分析的結果可知,眾多的農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險的認知不夠,表現(xiàn)出的購買意愿也不是很強烈,只有那些有過災害經(jīng)歷、國家有購買農(nóng)業(yè)保險補貼、耕地面積大等因素作用下,農(nóng)戶才會更愿意支付。因此,為了促進張家口農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展,進一步滿足廣大農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需求,應該從幾個方面著手。首先,開發(fā)農(nóng)業(yè)保險新產(chǎn)品,擴大農(nóng)業(yè)保險保障范圍。從事農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營的公司應該不斷的開發(fā)農(nóng)業(yè)保險險種,滿足農(nóng)戶多樣化的要求,進一步保障農(nóng)業(yè)農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn),逐步全面覆蓋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領域,使得其真正起到保駕護航的作用。其次,政府應加大農(nóng)業(yè)保險的宣傳推廣力度,強化農(nóng)業(yè)保險服務的網(wǎng)絡化建設。當農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到災害侵襲時,快速啟動保險應急機制,減少理賠環(huán)節(jié),完善定損技術,使得農(nóng)民得到真正的實惠。第三,推進農(nóng)業(yè)保險市場化進程。鼓勵保險公司加入到農(nóng)業(yè)保險市場的建設當中,不斷完善農(nóng)險市場競爭機制,且加大扶持與優(yōu)惠政策措施,保證農(nóng)險市場形成良性競爭,促進農(nóng)業(yè)保險的發(fā)展。

      參考文獻

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