農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的協(xié)同效應(yīng)

李琴英， ?；?， 唐華倉(cāng)

(1.鄭州大學(xué)商學(xué)院，河南 鄭州 450001； 2.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，河南 鄭州 450046)

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展關(guān)系到國(guó)民基本生活的維持乃至整個(gè)社會(huì)的穩(wěn)定。為支持、引導(dǎo)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率更好地服務(wù)于農(nóng)業(yè)的發(fā)展，中央相繼出臺(tái)了一系列政策文件，如《關(guān)于加快農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》(財(cái)金〔2019〕102號(hào))和2020年中央“一號(hào)文件”等。厘清農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出之間的內(nèi)在關(guān)系，以及二者協(xié)同效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響，對(duì)于促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，有著積極的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出關(guān)系的探究尚未達(dá)成共識(shí)。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平[1-3]。TAYLOR[4]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)通過風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期效應(yīng)以及結(jié)構(gòu)替代效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出規(guī)模產(chǎn)生影響。然而，部分學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)不能促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。張躍華等[5]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)產(chǎn)量的影響并不顯著。張卓等[6]基于DID模型研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)由于激勵(lì)強(qiáng)度不足，抑制了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出規(guī)模。

在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的關(guān)系方面，學(xué)者們一致認(rèn)為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)的積極因素[7-8]。楊義武等[9]探究了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)糧食增產(chǎn)的作用機(jī)制，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)糧食增產(chǎn)的邊際效應(yīng)大于技術(shù)效率。彭小輝等[10]研究證明要素投入增加和TFP增長(zhǎng)解釋了糧食增產(chǎn)的30.64%和69.36%。周鵬飛等[11]采用兩步系統(tǒng)GMM模型對(duì)2007—2016年中國(guó)30個(gè)省份的農(nóng)業(yè)TFP進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)率及其對(duì)第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率均呈現(xiàn)出中部大于西部、西部大于東部的事實(shí)特征。

對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系的研究至今沒有確定的結(jié)論。陳俊聰?shù)萚12]研究發(fā)現(xiàn)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展加快了農(nóng)業(yè)TFP的增長(zhǎng)且更多的通過農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)驅(qū)動(dòng)，但存在一定的區(qū)域差異性。馬述忠等[13]研究表明，由于存在道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇問題，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在顯著的抑制效應(yīng)。鐘甫寧等[14]認(rèn)為，農(nóng)戶使用農(nóng)用化學(xué)品的行為和購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的行為是雙向互動(dòng)的關(guān)系。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究成果為本文的進(jìn)一步研究提供了借鑒。然而，以往相關(guān)文獻(xiàn)的研究結(jié)論存在分歧，且在相關(guān)領(lǐng)域中，現(xiàn)有文獻(xiàn)研究基本停留在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出之間的單向關(guān)系，而將三者放入同一框架，同時(shí)探究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率這二者對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響的論文相對(duì)匱乏?；诖?，本文采用2007—2018年中國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)測(cè)度農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，分別從全國(guó)和東部、中部、西部的區(qū)域?qū)用?，探究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及兩者協(xié)同效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響。

1 理論分析和模型選擇

1.1 理論分析

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)具有分散和轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的作用，有助于穩(wěn)定農(nóng)戶的預(yù)期收益，且不同的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品在降低收益波動(dòng)性方面存在差異[15-16]。穩(wěn)定的預(yù)期收入改善其后期作物生產(chǎn)的勞動(dòng)、土地等要素的投入結(jié)構(gòu)，采納新的生產(chǎn)技術(shù)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，播種面積和單位產(chǎn)出率增加，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，從而穩(wěn)定產(chǎn)出，甚至是帶來農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加[17]。由此，提出假說1。

假說1：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有助于穩(wěn)定和促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

現(xiàn)代農(nóng)機(jī)具、新種子、農(nóng)藥、化肥等的科學(xué)使用，農(nóng)業(yè)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)的推廣應(yīng)用，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率全面提高，農(nóng)作物產(chǎn)量和產(chǎn)值進(jìn)一步增加[18]。農(nóng)業(yè)研發(fā)投入的加大，專業(yè)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人才的培養(yǎng)，先進(jìn)農(nóng)業(yè)管理理念的引入，土地流轉(zhuǎn)和適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)等制度的變革，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素實(shí)現(xiàn)優(yōu)化配置，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本降低，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率提高，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加。由此，提出假說2。

假說2：農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以為農(nóng)戶采納新研發(fā)的農(nóng)業(yè)技術(shù)提供風(fēng)險(xiǎn)保障，如農(nóng)作物種子生產(chǎn)保險(xiǎn)、農(nóng)機(jī)具保險(xiǎn)、設(shè)施農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等，這不僅有利于完善中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障體系，還為農(nóng)業(yè)增產(chǎn)提供了動(dòng)力支持[19-20]；農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高，提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，轉(zhuǎn)移了部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，在一定程度上改善了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的營(yíng)商環(huán)境。因此，二者之間存在著對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的協(xié)同效應(yīng)。由此，提出假說3。

假說3：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間具有促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的協(xié)同效應(yīng)。這種效應(yīng)如圖1所示。

圖1 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的作用機(jī)制

1.2 模型選擇

根據(jù)新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，借鑒HULTEN等[21]關(guān)于技術(shù)進(jìn)步、資本和勞動(dòng)共同對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的推導(dǎo)，假定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為：

Y=A(Ins,ω,t)K(t)αL(t)β

(1)

式(1)中：0<α，β<1，Y為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出，Ins為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，ω為其它影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的外生因素，K表示資本投入，L表示勞動(dòng)力投入,A(Ins,ω,t)為標(biāo)準(zhǔn)的希克斯中性函數(shù)。假設(shè)?？怂怪行院瘮?shù)為多元組合形式，即

A(Ins,ω,t)=AioeλInsit+ωit

(2)

式(2)中：Ai0為初始生產(chǎn)率水平，λ為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平對(duì)生產(chǎn)率影響的參數(shù)，i表示地區(qū)，t表示時(shí)間，將式(2)帶入式(1)可得:

Y=AioeλInsit+ωitK(t)αL(t)β

(3)

將式(3)除以K(t)αL(t)β可得農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率計(jì)算公式：

TFPit=Ai0eλInsit+ωit

(4)

基于上述理論分析，將以下變量取對(duì)數(shù)帶入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

AGDPit=a0+a1insit+a2tfpit+a3inspit+a4humit+a5mechit+a6ferit+a7disit+a8govit+eit

(5)

式(5)中：AGDP為被解釋變量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值；ins表示農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平；tfp表示農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率；insp表示農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付支出；hum表示農(nóng)村人力資本水平；mech表示農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力；fer表示化肥施用量；dis表示受災(zāi)面積；gov表示財(cái)政支農(nóng)；eit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

結(jié)合假設(shè)3，為了觀察農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的協(xié)同效應(yīng)，在式(5)中引入農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)，可得式(6)：

AGDPit=a0+a1insit+a2tfpit+a3(ins×tfp)+a4inspit+a5humit+a6mechit+a7ferit+a8disit+a9govit+eit

(6)

2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 變量選取

2.1.1 被解釋變量 農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平(AGDP)。模型中農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值來表示。為了剔除農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變動(dòng)的影響，對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值進(jìn)行平減處理。本文結(jié)合當(dāng)年農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)(上年=100)，將樣本中所有的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值逐年平減至2007年的價(jià)格水平，反映出剔除價(jià)格因素的實(shí)際農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平。

2.1.2 解釋變量 (1)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平(Ins)。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[22]，本文選取農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度，即人均保費(fèi)來衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入數(shù)據(jù)中，將大連、寧波、廈門、青島、深圳5個(gè)計(jì)劃單列市的數(shù)據(jù)分別合并至遼寧、浙江、福建、山東、廣東5省中。

(2)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(Tfp)。本文采用DEA-Malmquist指數(shù)法測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，其由農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步(Tech)和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率(Eff)兩部分構(gòu)成，可以更好地探究農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出之間的傳導(dǎo)機(jī)制。參照唐文琳等[23]的做法，以農(nóng)村資本存量和第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)作為投入指標(biāo)，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo)，運(yùn)用Deap2.1軟件進(jìn)行測(cè)度。

2.1.3 控制變量 (1)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付支出(Insp)。農(nóng)戶在受災(zāi)后得到農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付款，用以維持農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)，可保障和穩(wěn)定農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，從恢復(fù)生產(chǎn)到產(chǎn)出收成存在一定的時(shí)間間隔，因此選取其滯后1期。

(2)農(nóng)村人力資本水平(Hum)。用農(nóng)村居民平均受教育年限來衡量。人力資本可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，利于新技術(shù)的采納，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

(3)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(Mech)。中國(guó)正在由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)方向發(fā)展，而農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力反應(yīng)的是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的機(jī)械化水平，機(jī)械替代人工能夠大幅提升生產(chǎn)率。機(jī)械化水平對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有正向影響。

(4)化肥施用量(Fer)。QUIGGIN[24]將化肥分類為“風(fēng)險(xiǎn)減少型”投入要素。合理的范圍內(nèi)使用化肥會(huì)正向影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，過度的施用化肥會(huì)抑制農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，造成環(huán)境污染。

(5)受災(zāi)面積(Dis)。自然災(zāi)害是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的重要自然風(fēng)險(xiǎn)，用各地區(qū)受災(zāi)面積來衡量自然條件的惡劣程度。自然災(zāi)害多的年份，受災(zāi)面積增加，農(nóng)業(yè)有效產(chǎn)出面積減少，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值下降。

(6)財(cái)政支農(nóng)(Gov)。財(cái)政支農(nóng)力度的大小反映了國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的重視程度和支持力度。一般認(rèn)為，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出越大，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)的支持力度越大。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2018年中國(guó)30個(gè)省份的數(shù)據(jù)作為樣本，西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù)缺失較多且波動(dòng)大，考慮到數(shù)據(jù)的可得性和質(zhì)量，把西藏自治區(qū)作為異常值剔除，選取指標(biāo)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省市年鑒、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》。在數(shù)據(jù)的處理過程中，為了平滑數(shù)據(jù)，保證指標(biāo)跨年度的可比性，對(duì)部分指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理；對(duì)于部分年度的缺失數(shù)據(jù)，通過線性插值法填補(bǔ)。表1給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Descriptive statistics of variables

3 實(shí)證分析結(jié)果

3.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文所用數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，為了避免因數(shù)據(jù)不平穩(wěn)而產(chǎn)生虛假回歸問題，需要先對(duì)變量進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)，主要有同根檢驗(yàn)法和異根檢驗(yàn)法。分別用LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)和Hadri檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)序列l(wèi)nagdp、lnins、tfp、lninsp、hum、lnmech、lnfer、lndis、lngov進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。根據(jù)單位根檢驗(yàn)的判斷原則，在至少2種檢驗(yàn)中通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)，則證明序列是平穩(wěn)的，可進(jìn)行模型估計(jì)。

表2 面板單位根檢驗(yàn)

3.2 基本結(jié)果回歸分析

本文對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行混合最小二乘回歸和固定效應(yīng)模型回歸，并分別對(duì)全國(guó)與東部、中部、西部地區(qū)4個(gè)組別的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。東部地區(qū)包括：北京、天津、河北、上海、遼寧、山東、江蘇、廣東、浙江、福建、海南11個(gè)省份；中部地區(qū)包括：湖北、湖南、山西、安徽、江西、吉林、黑龍江、河南8個(gè)省份；西部地區(qū)包括：內(nèi)蒙古、四川、青海、廣西、寧夏、重慶、貴州、甘肅、云南、陜西、新疆11個(gè)省份。利用軟件Stata15.0對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果見表3和表4所示。

3.2.1 全樣本面板數(shù)據(jù)回歸分析 表3中，模型1是混合最小二乘回歸結(jié)果，模型2至模型5是固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果，分別為不包含農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)、包含農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)、包含農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的交乘項(xiàng)、包含農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率交乘項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果。Hausman檢驗(yàn)的P值表明，使用固定效應(yīng)模型要優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。

表3 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果(全樣本)

續(xù)表

表3中模型1的混合最小二乘回歸結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系。其他控制變量方面，滯后1期的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付支出、農(nóng)村人力資本水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量和財(cái)政支農(nóng)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出呈顯著正相關(guān)關(guān)系，這意味著在混合最小二乘回歸下，這5個(gè)因素對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出有顯著的促進(jìn)作用；受災(zāi)面積與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。模型2的固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果表明，除了系數(shù)值大小的稍微變化外，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的促進(jìn)效應(yīng)呈現(xiàn)出一定的穩(wěn)健性。同時(shí)，其他控制變量也呈現(xiàn)出穩(wěn)健性。

模型3的回歸結(jié)果表明：(1)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響系數(shù)值為-0.037，通過1%的顯著性檢驗(yàn)；(2)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響系數(shù)為-1.485，通過5%的顯著性水平檢驗(yàn)。雖然系數(shù)為負(fù)，但由于模型中加入了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)，總體上來說，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的作用還受到農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平的影響；(3)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響系數(shù)為0.382，通過1%的顯著性檢驗(yàn)；同時(shí)表明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有協(xié)同效應(yīng)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響效應(yīng)不是-0.037和-1.485，對(duì)式(6)中的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率分別進(jìn)行一階求導(dǎo)后，得到0.358(-0.037+0.382×1.033)和 0.248(-1.485+0.382×4.536)，其中，1.033和4.536分別為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平的均值(表1)，表明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出呈顯著促進(jìn)作用，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的協(xié)調(diào)發(fā)展能夠更好地促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，反之亦然。(4)滯后1期的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付支出、農(nóng)村人力資本水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量和財(cái)政支農(nóng)等影響因素對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響系數(shù)均為正值(在模型3中影響系數(shù)分別為0.028、0.104、0.173、0.618、0.27)，均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明滯后一期的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付支出、較高的農(nóng)村人力資本水平、政府對(duì)農(nóng)業(yè)支持力度的加大以及農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和化肥的投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響是積極的；受災(zāi)面積對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響系數(shù)為-0.037，通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明受災(zāi)面積的增加對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有抑制作用。

模型4中農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的交乘項(xiàng)系數(shù)為-0.023，表明在促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出方面，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步之間并未發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)。模型5中農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的交乘項(xiàng)系數(shù)為0.028，在10%的顯著性水平上顯著為正，表明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率具有協(xié)同效應(yīng)，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有正向促進(jìn)作用。農(nóng)戶進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更多依賴于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提升。

3.2.2 區(qū)域面板數(shù)據(jù)回歸分析 表4中模型6至模型17分別為東部、中部、西部不包含農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)與包含農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(包含農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率)的交乘項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果。Hausman檢驗(yàn)的P值表明，使用固定效應(yīng)模型要優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。

表4 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果(區(qū)域樣本)Table 4 Empirical test results of the impact of agricultural insurance and total factor productivity on agricultural

從不包含交乘項(xiàng)的模型6、模型10、模型14的實(shí)證結(jié)果看，在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平上，東部、中部、西部地區(qū)的估計(jì)結(jié)果相似，該指標(biāo)估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)于穩(wěn)定和增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出有正向促進(jìn)作用。其中，東部、中部、西部農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平的影響系數(shù)分別為0.35、0.025和0.102，即農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響程度存在差異，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的促進(jìn)效應(yīng)大于西部和中部地區(qū)。究其原因，東部地區(qū)的省份經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，農(nóng)業(yè)發(fā)展特色表現(xiàn)為蔬菜、園藝等非糧食作物產(chǎn)業(yè)，地方財(cái)政實(shí)力雄厚，保費(fèi)補(bǔ)貼比例和保障水平較高，因此對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響程度較高。西部地區(qū)多以農(nóng)業(yè)產(chǎn)值高的經(jīng)濟(jì)作物和特色農(nóng)產(chǎn)品為主，其中內(nèi)蒙古和新疆是最早開展政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)試點(diǎn)的省份，歷年保費(fèi)收入居于全國(guó)前列，因此，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)于增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的作用明顯。中部地區(qū)的省份多處于平原地區(qū)，有良好的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，多為農(nóng)業(yè)大省，但是財(cái)政補(bǔ)貼能力較弱，農(nóng)業(yè)大省農(nóng)險(xiǎn)覆蓋率和保障水平要低于東部發(fā)達(dá)地區(qū)。因此，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加的效果有待提高。在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率方面，東部、中部、西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響系數(shù)均顯著為正，表明農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率帶動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加效果明顯。但是，相對(duì)而言，農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)中部地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響的強(qiáng)度更高。

在考慮農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的協(xié)同作用時(shí)，模型7、模型11、模型15的回歸結(jié)果表明東部與中部的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率交乘項(xiàng)的系數(shù)值分別為0.37、0.408，均通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明較高的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的共同作用對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響是積極的，具有協(xié)同效應(yīng)。西部地區(qū)的交乘項(xiàng)系數(shù)為正但不顯著，表明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的協(xié)同效應(yīng)并未顯現(xiàn)。模型8中農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步交乘項(xiàng)的系數(shù)值為0.002，未通過顯著性檢驗(yàn)。模型9中農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率交乘項(xiàng)的系數(shù)值為0.014，通過10%的顯著性水平。模型12中農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步交乘項(xiàng)的系數(shù)值為-0.049，未通過顯著性檢驗(yàn)。模型13中農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率交乘項(xiàng)的系數(shù)值為0.072，通過10%的顯著性水平。以上結(jié)果表明，東部、中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的協(xié)同效應(yīng)主要由農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的協(xié)同效應(yīng)推進(jìn)。西部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率交乘項(xiàng)的系數(shù)值均未通過顯著性檢驗(yàn)，表明協(xié)同效應(yīng)并未顯現(xiàn)。

其他控制變量方面，模型6的回歸結(jié)果顯示：東部地區(qū)滯后1期的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付、農(nóng)村人力資本水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量和財(cái)政支農(nóng)促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加，受災(zāi)面積對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出沒有產(chǎn)生顯著影響。模型10的回歸結(jié)果顯示：中部地區(qū)農(nóng)村人力資本水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出起到促進(jìn)作用。模型14的回歸結(jié)果顯示：西部地區(qū)滯后一期的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付、農(nóng)村人力資本水平、化肥施用量和財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有正向促進(jìn)作用，受災(zāi)面積抑制農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文選用第一產(chǎn)業(yè)增加值(AAV)替代農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值(AGDP)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)估計(jì)，回歸結(jié)果如表5所示。

表5 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由表5中的模型18可知，在替換農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平變量后，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響系數(shù)分別為0.207和0.237，均通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，和表3中模型2相對(duì)應(yīng)的變量系數(shù)符號(hào)和顯著性水平基本一致。在模型19中引入農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)后，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)第一產(chǎn)業(yè)增加值的影響系數(shù)分別為-0.106和-1.477，通過1%和5%的顯著性檢驗(yàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)系數(shù)為0.383，通過1%的顯著性檢驗(yàn)，即農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響效應(yīng)實(shí)際為0.29(-0.106+0.383×1.033)和 0.26(-1.477+0.383×4.536)。其中，1.033和4.536分別為農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平的均值(表1)，與表3中模型3的變量系數(shù)值相比，對(duì)應(yīng)變量的系數(shù)估計(jì)值變化幅度不大。模型20和模型21的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步交乘項(xiàng)、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率交乘項(xiàng)的影響系數(shù)分別為-0.035和0.039，分別通過10%和5%的顯著性水平檢驗(yàn)，和表3模型4、模型5相對(duì)應(yīng)的變量系數(shù)符號(hào)和顯著性水平基本一致，表明本文的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

綜上所述，盡管農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)東部、中部、西部農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響強(qiáng)度存在一定差異，但農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)東部、中部、西部農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加均具有正向積極作用，這表明本文的估計(jì)結(jié)果是比較穩(wěn)健的，同時(shí)驗(yàn)證了本文的假說1和假說2。全國(guó)和東部、中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)系數(shù)值、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的交乘項(xiàng)系數(shù)值均顯著為正，表明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有協(xié)同效應(yīng)且主要由農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的協(xié)同效應(yīng)推進(jìn)，本文的假說3得以驗(yàn)證。

4 研究結(jié)論與啟示

基于2007—2018年省際面板數(shù)據(jù)，本文分別從農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及二者協(xié)同效應(yīng)等方面對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響進(jìn)行了理論和實(shí)證分析，得出以下結(jié)論：一是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有效地穩(wěn)定和促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，但對(duì)各地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響程度存在差異。二是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加，中部大于東部，西部次之。三是全國(guó)、東部、中部地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出具有協(xié)同效應(yīng)，主要是由于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率推進(jìn)，而西部地區(qū)的協(xié)同效應(yīng)并未顯現(xiàn)。

為促進(jìn)農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，本文得到如下政策啟示。

第一，推行差異化的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼政策。一是從補(bǔ)貼比例差異化的角度，應(yīng)適當(dāng)提高中部、西部地區(qū)的保費(fèi)補(bǔ)貼比例，并逐步實(shí)現(xiàn)保完全成本。二是從補(bǔ)貼品種差異化的角度，各省市應(yīng)根據(jù)其地方特色農(nóng)產(chǎn)品的需要，開發(fā)具有地方特色的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，并對(duì)其進(jìn)行適度補(bǔ)貼。三是從政府補(bǔ)貼層級(jí)的差異化角度，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行縣級(jí)政府保費(fèi)補(bǔ)貼。

第二，抓住西部薄弱環(huán)節(jié)，補(bǔ)齊農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的短板。一方面，應(yīng)創(chuàng)新研發(fā)和推廣適應(yīng)山地丘陵地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的小型、輕便實(shí)用的農(nóng)業(yè)機(jī)械，提升薄弱地區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)水平，并采取稅收優(yōu)惠和購(gòu)買補(bǔ)貼等政策。另一方面，要加快農(nóng)業(yè)技術(shù)人才隊(duì)伍建設(shè)，使專業(yè)人才與農(nóng)戶深度融合，促進(jìn)農(nóng)機(jī)農(nóng)藝融合，進(jìn)而全面提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

第三，發(fā)揮新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的帶動(dòng)作用，加強(qiáng)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)與農(nóng)業(yè)科技部門間的信息共享。一是構(gòu)建多種“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)+信貸”模式，為新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體提供增信融資服務(wù)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械應(yīng)用和先進(jìn)技術(shù)的采納，帶動(dòng)小農(nóng)戶向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展。二是創(chuàng)新“基本險(xiǎn)+附加險(xiǎn)”產(chǎn)品，為新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體保駕護(hù)航，提升規(guī)模效率，進(jìn)一步改善保險(xiǎn)公司的營(yíng)商環(huán)境。三是保險(xiǎn)公司根據(jù)新農(nóng)業(yè)技術(shù)的需要?jiǎng)?chuàng)新農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品，為農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用提供風(fēng)險(xiǎn)保障，提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的服務(wù)效率以及推進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)之間形成良性互動(dòng)，使農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率這2個(gè)工具發(fā)揮“1+1>2”的作用。