保險(xiǎn)集聚、空間溢出與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展
——基于空間面板杜賓模型的研究

單 玉，佟金萍

（常州大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 常州 213164）

引言

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，關(guān)乎國(guó)計(jì)民生。但農(nóng)村自然災(zāi)害頻仍、洪旱災(zāi)害嚴(yán)重，給國(guó)家及人民帶來(lái)了巨大的損失，僅2007—2019 年期間，自然災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失就高達(dá)38 475.2億元（《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒（2016—2020年）》）。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為一種規(guī)避農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的重要舉措，承擔(dān)著補(bǔ)償農(nóng)業(yè)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的責(zé)任，是世界貿(mào)易組織“綠箱政策”范圍內(nèi)允許補(bǔ)貼農(nóng)業(yè)的重要政策手段。自2007 年實(shí)施農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼試點(diǎn)以來(lái)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展迅速。據(jù)統(tǒng)計(jì)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入從2007年的51.8 億元增長(zhǎng)到2019 年的672.48 億元（數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒（2020）》）。同時(shí)，保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)隨著金融資源的流動(dòng)逐漸形成了集聚現(xiàn)象，截至2019 年，北京、上海、廣東三省市的保險(xiǎn)公司數(shù)量占全國(guó)的78.8%（數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)）。而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為一項(xiàng)重要的保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展是否會(huì)受到保險(xiǎn)集聚的影響？是否存在空間溢出效應(yīng)？這些問(wèn)題的探討對(duì)于保險(xiǎn)集聚背景下有效規(guī)避農(nóng)業(yè)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)有著深遠(yuǎn)的意義。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理，筆者發(fā)現(xiàn)早期學(xué)者的研究多集中在保險(xiǎn)業(yè)與區(qū)域發(fā)展關(guān)系方面，隨著保險(xiǎn)資源的不斷集聚，保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展的空間特性逐漸成為學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn)。保險(xiǎn)集聚呈現(xiàn)出一定的空間相關(guān)性，且對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到促進(jìn)作用，但是溢出效應(yīng)不顯著，同時(shí)保險(xiǎn)集聚在空間上分布不均衡，保險(xiǎn)集聚現(xiàn)象逐漸呈現(xiàn)分化趨勢(shì)。而對(duì)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)方面，多側(cè)重于研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響因素，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從兩個(gè)層面展開(kāi)研究：一是微觀層面，是基于農(nóng)戶個(gè)人行為調(diào)查數(shù)據(jù)，如農(nóng)村居民家庭人均收入、農(nóng)戶種植規(guī)模等方面的因素進(jìn)行的研究；二是宏觀層面，是基于省際面板數(shù)據(jù)，如自然災(zāi)害概率、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)供給數(shù)量、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等方面的因素進(jìn)行的研究。此外，針對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)空間特性的研究比較少，只有如黃琦等人認(rèn)為，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展存在顯著的空間集聚現(xiàn)象且呈現(xiàn)出穩(wěn)態(tài)收斂的趨勢(shì)等。

總體來(lái)看，針對(duì)微觀農(nóng)戶個(gè)人行為對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響分析較全面，這為本文的寫作提供了較好的參考視角。然而，隨著地區(qū)之間資源的流動(dòng)，各經(jīng)濟(jì)單元體間的聯(lián)系日趨緊密，分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的空間相關(guān)性就變得尤為重要。而我國(guó)目前從農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的空間特性，以及宏觀層面的空間溢出效應(yīng)入手進(jìn)行研究的文獻(xiàn)較為稀少?；诖?，本文引入保險(xiǎn)集聚作為影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的核心因素，并從空間視角研究保險(xiǎn)集聚對(duì)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響，以便能較全面地闡釋保險(xiǎn)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響。

一、作用機(jī)制與假設(shè)提出

（一）保險(xiǎn)集聚對(duì)本地農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的促進(jìn)效應(yīng)

保險(xiǎn)集聚整體而言可以提高區(qū)域間的融資率，減少信息不對(duì)稱，降低信息交換成本，提升保險(xiǎn)行業(yè)整體發(fā)展水平，進(jìn)而間接提升集聚區(qū)域農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展水平。保險(xiǎn)從屬于金融產(chǎn)業(yè)，其基礎(chǔ)功能就是融資。金融產(chǎn)業(yè)作為媒介通過(guò)融資為企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)作提供支持，加快市場(chǎng)的資金流轉(zhuǎn)，提高融資效率。在這一背景下，保險(xiǎn)公司應(yīng)加大對(duì)農(nóng)保市場(chǎng)調(diào)研的投入，同時(shí)不斷推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)基層服務(wù)隊(duì)伍建設(shè)，提高基層農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)工作人員業(yè)務(wù)能力，不斷補(bǔ)齊農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展中的短板，促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)高質(zhì)量發(fā)展。此外，程肖芬（2007）指出，保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一就在于保險(xiǎn)企業(yè)的集聚能力，即保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)集聚還可以顯著提高競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)，提高集聚區(qū)域保險(xiǎn)企業(yè)的生產(chǎn)率，便于發(fā)展保險(xiǎn)業(yè)務(wù)外包業(yè)務(wù)。

基于上述分析，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)H1：保險(xiǎn)集聚通過(guò)減少信息不對(duì)稱、提高創(chuàng)新水平等方面間接促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展。

（二）保險(xiǎn)集聚對(duì)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的正向溢出效應(yīng)

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展在地理空間上存在交互影響。在金融地理學(xué)理論中，信息外溢是重要組成部分，但由于地域損耗等因素，非標(biāo)準(zhǔn)化信息在空間上的傳遞存在不同程度的信息損耗，因而鄰近地區(qū)的信息更加有效。同時(shí)，鄰近地區(qū)的保險(xiǎn)業(yè)態(tài)具有趨同性，更能發(fā)揮保險(xiǎn)集聚中心的連帶作用，通過(guò)保險(xiǎn)基礎(chǔ)設(shè)施的共享、技術(shù)創(chuàng)新協(xié)同等方式促進(jìn)鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展。當(dāng)然，保險(xiǎn)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的空間溢出效應(yīng)很大程度上是促進(jìn)了周邊農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是一項(xiàng)服務(wù)產(chǎn)品，其屬于知識(shí)密集型產(chǎn)品，需要專業(yè)性人才，而保險(xiǎn)集聚正是加強(qiáng)人才儲(chǔ)備的最佳契機(jī)。在保險(xiǎn)集聚區(qū)域內(nèi)，有大量的專業(yè)性人才和企業(yè)，這會(huì)加劇農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品的創(chuàng)新，同時(shí)加快其與周邊地區(qū)的交流，促成地區(qū)之間農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的共同發(fā)展。

基于上述分析，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)H2：保險(xiǎn)集聚通過(guò)信息共享、人才儲(chǔ)備，促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，最終對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)。

二、保險(xiǎn)集聚與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)測(cè)算及分析

（一）保險(xiǎn)集聚水平測(cè)算及分析

一般而言，考察一個(gè)產(chǎn)業(yè)集聚程度的方法主要有區(qū)位熵指數(shù)、空間基尼指數(shù)、G 指數(shù)等，由于區(qū)位熵指數(shù)能夠消除地區(qū)規(guī)模差異因素，能很好地反映地區(qū)空間要素分布情況，因此本文選用區(qū)位熵指數(shù)（Agg）來(lái)測(cè)算保險(xiǎn)集聚水平。具體計(jì)算公式如下：

式（1）中，F(xiàn)S、S代表i 省保費(fèi)收入和i 省常駐人口數(shù)，F(xiàn)S、S 代表28 個(gè)省份的保費(fèi)收入和常駐人口數(shù)。Agg的值越大，表明i 省的保險(xiǎn)業(yè)的相對(duì)集聚程度較高。由式（1）測(cè)算出我國(guó)31 個(gè)省市2007—2019 年保險(xiǎn)行業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)，并使用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法對(duì)各省的區(qū)位熵指數(shù)進(jìn)行分類，在此基礎(chǔ)上繪制2007 年和2019年的保險(xiǎn)集聚空間分布圖，如圖1 所示。

圖1 中國(guó)省域保險(xiǎn)集聚空間分布

從圖1 可以看出，2007年，集聚水平高于2.54的省市有北京、上海、天津、江蘇、廣東，其余省份的區(qū)位熵指數(shù)均在1.4以下，其中個(gè)別省、市、自治區(qū)（廣西、西藏、貴州、青海）的區(qū)位熵指數(shù)低于0.52。2019年，集聚水平高的省份維持不變，其余省、市、自治區(qū)的區(qū)位熵指數(shù)輕微下降，其中廣西、西藏、貴州、青海四省的保險(xiǎn)集聚水平仍然較低，但與2007年相比有了一定的提升。由此表明，我國(guó)31個(gè)省市、自治區(qū)中保險(xiǎn)集聚發(fā)展水平較高的較少，且部分省、市、自治區(qū)之間的保險(xiǎn)集聚水平存在顯著的差異性。其次，縱向?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn)，各省、市、自治區(qū)保險(xiǎn)集聚水平增減有所不同，其中北京、上海等保險(xiǎn)集聚水平較高的地區(qū)近幾年集聚能力有所下降，集聚水平整體下降幅度較大，此外，中部以及東北部地區(qū)大部分省、市、自治區(qū)的集聚水平有顯著的提升，而西部部分省、市、自治區(qū)的集聚水平雖有一定的提升，但仍處于我國(guó)保險(xiǎn)集聚發(fā)展最慢的地區(qū)。綜上所述，現(xiàn)階段我國(guó)保險(xiǎn)集聚整體呈現(xiàn)較低水平，東部地區(qū)部分省、市、自治區(qū)保險(xiǎn)集聚水平處于逐年下降的狀態(tài)，中西部部分省、市、自治區(qū)體處于停滯不前的狀態(tài)，總體發(fā)展形勢(shì)較嚴(yán)峻。

（二）農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平的測(cè)算及分析

目前，衡量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的指標(biāo)主要有農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)、保險(xiǎn)密度（深度）和綜合指標(biāo)等。各個(gè)指標(biāo)良好發(fā)展才可以進(jìn)一步推動(dòng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展。為此，本文在借鑒以往農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平指標(biāo)體系的構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，將從保險(xiǎn)規(guī)模、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和持續(xù)性這三個(gè)維度綜合起來(lái)考量農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展水平，構(gòu)建農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平指標(biāo)體系，具體指標(biāo)體系如表1 所示，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒（2008—2020年）》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒（2008—2020年）》。

表1 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平指標(biāo)體系

①由于2012年之后農(nóng)林牧漁從業(yè)人員的數(shù)據(jù)缺失較嚴(yán)重，因此本文采用鄉(xiāng)村人口代替。

利用上述方法，測(cè)算出31 個(gè)省份在2015—2019年的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展綜合得分，如表2 所示。從綜合得分和排名來(lái)看，排名前十三的省、市、自治區(qū)分別是新疆、內(nèi)蒙古、黑龍江、四川、湖南、安徽、河北、河南、吉林、江蘇、山東、遼寧和云南，通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，13 個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)中除了江西和湖北農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展較低，其余主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平較高，且31 個(gè)省、市、自治區(qū)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)。

表22015 —2019 年中國(guó)省、市、自治區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展綜合得分

續(xù)表

三、模型、變量與數(shù)據(jù)

（一）模型構(gòu)建與方法解析

1.模型設(shè)定。為了考察保險(xiǎn)集聚對(duì)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的空間效應(yīng)，本文采用空間計(jì)量模型估計(jì)參數(shù)。常用的空間模型分為空間杜賓（Durbin）、空間滯后（SLM）與空間誤差（SEM），SLM 模型主要側(cè)重考察因變量的空間相關(guān)性，SEM 側(cè)重考察隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的空間影響，兩者均為Durbin 的特殊形式。因此，本文選擇更具代表性的空間Durbin 模型，構(gòu)建如下空間面板Durbin 模型：

式（2）中，下標(biāo)i 代表地區(qū)，t 代表年份，API代表農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，X為解釋變量，包括保險(xiǎn)集聚水平和控制變量，W 為空間權(quán)重矩陣，μ、τ表示空間與時(shí)間固定效應(yīng)，ε為誤差項(xiàng)。

2.空間權(quán)重矩陣的設(shè)定?？臻g權(quán)重矩陣表達(dá)了區(qū)域之間各種屬性方面的空間關(guān)聯(lián)模式，確定其形式是進(jìn)行空間計(jì)量分析的前提。各地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)、地理等因素的差異可能會(huì)產(chǎn)生結(jié)果的差異，因此本文構(gòu)造了三種權(quán)重矩陣進(jìn)行對(duì)比，分析區(qū)域間地理以及經(jīng)濟(jì)的空間聯(lián)系。

W1：0-1 權(quán)重矩陣，若兩個(gè)地區(qū)相鄰，則權(quán)重記為1，不相鄰則為0，且對(duì)角線元素都為0。

W2：經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，當(dāng)i≠j 時(shí)，權(quán)重設(shè)為第i個(gè)地區(qū)在t 時(shí)間內(nèi)的人均GDP 與第j 個(gè)地區(qū)在t 時(shí)間內(nèi)的人均GDP 之差的絕對(duì)值的倒數(shù)，當(dāng)i=j 時(shí)，權(quán)重值設(shè)為0。

W3：地理距離權(quán)重矩陣，當(dāng)i≠j 時(shí)，權(quán)重設(shè)為第i個(gè)地區(qū)與第j 個(gè)地區(qū)之間地理距離平方的倒數(shù)，當(dāng)i=j時(shí)，權(quán)重值設(shè)為0。

（二）數(shù)量來(lái)源與變量說(shuō)明

1.樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源。首先，由于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的獨(dú)特性，很多城市并未展開(kāi)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的相關(guān)業(yè)務(wù)，因此本文將在省級(jí)層面上展開(kāi)分析；其次，考慮到2007 年國(guó)家實(shí)施農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼政策之后，31 個(gè)省份的相關(guān)數(shù)據(jù)較為齊全，故本文將樣本區(qū)間定為2007—2019 年，樣本地區(qū)選取我國(guó)31 個(gè)省份。本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒（2008—2020 年）》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2008—2020 年）》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒（2008—2020年）》。

2.變量說(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)。本文被解釋變量為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，以利用熵值法測(cè)算的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)綜合得分為指標(biāo)。本文核心解釋變量為保險(xiǎn)集聚水平，指標(biāo)測(cè)算參見(jiàn)式（1）。在控制變量的選取上，在宏觀層面上，第一，考慮農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平會(huì)直接影響當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量越大，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)也會(huì)越多，因此指標(biāo)選擇農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（TAO）。第二，供給因素。由于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的提供對(duì)象是農(nóng)戶，其中不確定因素很多，因此保險(xiǎn)公司必須綜合考量各種因素才能確定是否開(kāi)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，為此本文以開(kāi)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的保險(xiǎn)公司數(shù)量（QIC）來(lái)反映供給因素。在微觀層面上，其一，考慮農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的需求。自然災(zāi)害頻仍，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失嚴(yán)重，購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能在一定程度上降低農(nóng)戶的損失，而自然災(zāi)害的直接風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)就是農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積，因此指標(biāo)選擇農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積（AA）。其二，農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的需求。農(nóng)戶種植的農(nóng)產(chǎn)品規(guī)模越大，面臨自然災(zāi)害時(shí)造成的損失概率越大，因而更傾向于購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，為此，指標(biāo)選擇種植面積（PA）。同時(shí)，當(dāng)農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)存在需求時(shí)，經(jīng)濟(jì)能力是其購(gòu)買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品的前提條件，故利用家庭人均可支配收入（PCI）作為其經(jīng)濟(jì)能力的指標(biāo)。上述所有價(jià)值變量均以2006 為基期，采用農(nóng)村CPI 指數(shù)進(jìn)行平減，各變量描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表3。

表3 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)

基于前文空間杜賓模型的設(shè)定，本文使用Stata15.0分別在三種空間權(quán)重矩陣下模型進(jìn)行極大似然估計(jì)。對(duì)于空間計(jì)量模型的選擇檢驗(yàn)上，表4 中列出了穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)，表明應(yīng)采用空間計(jì)量方法估計(jì)模型參數(shù)；通過(guò)LR檢驗(yàn)可以看出，在三種空間權(quán)重矩陣下均無(wú)法拒絕空間杜賓模型，因此前文設(shè)定的空間杜賓模型更為合適；在固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)的選擇上，依據(jù)豪斯曼（hausman）檢驗(yàn)結(jié)果，應(yīng)采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)；在時(shí)間空間固定效應(yīng)形式的選擇上，應(yīng)選擇雙向固定效應(yīng)形式。

表4 空間面板杜賓模型估計(jì)結(jié)果

（二）檢驗(yàn)結(jié)果

從空間杜賓模型回歸結(jié)果（見(jiàn)表4），得出以下結(jié)論。

1.僅在鄰接矩陣和地理距離矩陣下，保險(xiǎn)集聚才對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展起到促進(jìn)作用，驗(yàn)證了假設(shè)H1，即表明我國(guó)保險(xiǎn)集聚能夠顯著促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展，且地理位置發(fā)揮了主要作用，且經(jīng)濟(jì)因素在一定程度上縮小了各地區(qū)之間的空間依賴性。同時(shí)，從固定效應(yīng)模型與空間溢出效應(yīng)模型的系數(shù)來(lái)看，保險(xiǎn)集聚的系數(shù)值都是0.4 左右，說(shuō)明保險(xiǎn)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的促進(jìn)力度不足，政府和保險(xiǎn)公司應(yīng)充分利用保險(xiǎn)集聚帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，積極探索“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)+”的金融產(chǎn)品，促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)多領(lǐng)域、深層次發(fā)展。

2.僅在鄰接矩陣作用下，保險(xiǎn)集聚促進(jìn)了周邊地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展。一個(gè)地區(qū)保險(xiǎn)資源集聚，再加上當(dāng)前交通設(shè)施發(fā)達(dá)，鄰近地區(qū)之間交流日益密切，部分保險(xiǎn)資源很大程度上會(huì)流入鄰近地區(qū)，提高鄰近地區(qū)資金儲(chǔ)備、豐富保險(xiǎn)專業(yè)知識(shí)，進(jìn)而吸引更多專業(yè)性企業(yè)的入駐，最終通過(guò)完善農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)體系來(lái)提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，這很好地驗(yàn)證了研究假設(shè)H2。

3.在控制變量中，主要顯著變量是農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在鄰接矩陣作用下對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平起到顯著性促進(jìn)作用，同樣在鄰接矩陣和地理距離矩陣下對(duì)周邊地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展也起到促進(jìn)作用，且系數(shù)值均在1 左右，表明農(nóng)業(yè)發(fā)展水平是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的關(guān)鍵影響因素。

綜上所述，保險(xiǎn)資源的集聚帶來(lái)了一定的人才、資金、技術(shù)等的集聚，直接或間接地促進(jìn)了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展，同時(shí)鄰接省份也會(huì)受到保險(xiǎn)集聚帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)，并充分利用地理位置的便利性，促進(jìn)當(dāng)?shù)氐谋ｋU(xiǎn)集聚水平，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展。

五、結(jié)論與建議

利用我國(guó)2007—2019年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，使用指標(biāo)測(cè)算保險(xiǎn)集聚水平和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展水平，分別在三種空間權(quán)重矩陣下，構(gòu)建空間杜賓模型，分析保險(xiǎn)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，并得出相關(guān)結(jié)論。一是省際檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，保險(xiǎn)集聚對(duì)本地農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展具有顯著的促進(jìn)影響，并且這種影響在地理因素作用下才顯著，表明目前保險(xiǎn)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展的空間溢出效應(yīng)依賴于地理因素，經(jīng)濟(jì)因素一定程度上縮小了依賴性。二是僅在地理距離空間權(quán)重矩陣下，保險(xiǎn)集聚對(duì)鄰近農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的影響存在空間外溢效應(yīng)，且在不同空間權(quán)重矩陣下顯著性結(jié)果不一致，表明在不同空間矩陣下，保險(xiǎn)集聚對(duì)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的作用方向與作用程度存在差異性。

針對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)的研究結(jié)果，政府及相關(guān)部門應(yīng)有針對(duì)性地實(shí)施相應(yīng)的政策措施。首先，各地區(qū)應(yīng)不斷完善農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展體系。一方面，保險(xiǎn)集聚水平高的地區(qū)，要持續(xù)擴(kuò)大農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的覆蓋范圍和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品的險(xiǎn)種類型，加大在人、財(cái)、物方面的投入；另一方面，保險(xiǎn)集聚水平低的地區(qū)，應(yīng)積極建設(shè)保險(xiǎn)集聚中心，不斷提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展的保險(xiǎn)資源，共同推進(jìn)保險(xiǎn)集聚與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展。其次，各地應(yīng)盡快建立起完善的保險(xiǎn)集聚輻射機(jī)制。保險(xiǎn)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響的空間外溢效應(yīng)要求各地區(qū)應(yīng)弱化邊界效應(yīng)，加強(qiáng)地區(qū)之間的交流合作，積極推進(jìn)跨區(qū)域的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)合作。最后，積極扶持經(jīng)濟(jì)落后且農(nóng)業(yè)薄弱地區(qū)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展，在充分發(fā)揮先進(jìn)地區(qū)示范作用的同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)落后地區(qū)的扶持，促進(jìn)鄰近地區(qū)的跨邊界合作，推動(dòng)資源的橫向轉(zhuǎn)移，實(shí)現(xiàn)整體保險(xiǎn)集聚和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的協(xié)同發(fā)展。