基于VAR模型的農業保險與農業產出互動關系研究

李亞琦，韓興勇

(上海海洋大學經濟管理學院，上海 201306)

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基于VAR模型的農業保險與農業產出互動關系研究

李亞琦，韓興勇*

(上海海洋大學經濟管理學院，上海 201306)

農業是國民經濟的基礎產業，農業經濟的發展不僅關系到農業生產者自身的利益，還關系到整個社會的穩定。但是越來越嚴重的自然災害，以及近年來養殖業疫情爆發愈發頻繁，對我國農業的穩定發展造成很大的威脅。農業保險作為農業風險管理的傳統工具，越來越受到重視，自2004年中央一號文件第一次提出加快建立政策性農業保險制度起，一直到2015年中央一號文件對農業保險的發展都提出了具體要求。2013年3月1日起，我國開始實行《農業保險條例》，對農業保險合同，經營原則等作出了詳細規定。但是，我國的農業保市場規模仍然較小，2013年農業保險深度僅為0.54%，同年美國這一指標為7.47%，印度為2%～5%，可見我國的農業保險市場還有很大的發展空間。那么，找出農業保險發展與農業經濟增長之間的關系，測度它們相互影響的方向和力度，發現其中的不足及較為薄弱的環節，合理促進我國農業經濟及農業保險的穩步發展，具有非常重要的現實意義。

1文獻綜述

早在200多年前，德國就出現了農作物雹災保險，隨后法國、美國、丹麥等國家也開始推行農作物雹災保險，以預防冰雹災害給農民帶來的經濟損失，之后又出現了森林保險和畜牧保險。我國的農業保險則是以畜牧業保險為開端，1950年中國人民保險公司在北京、山東等省市試辦了畜牧業保險，隨后才開始試辦了農作物保險，但一度停辦，直到20世紀80年代，農業家庭聯產承包責任制推行以后，我國農業保險發展才逐步進入正軌。

農業保險發展的最直接的結果是農業產出的增加[1]，對于大多數發展中國家而言，其農業生產更多的依賴于自然氣候條件，農業保險對農業產出的效果應該會更加明顯。但是，由于農業保險屬于準公共物品，具有正的外部性，市場是無效率的，農業保險市場中的需求和供給不會自動達到均衡[2]，所以我國自2007年也開始對農業保險實行保費補貼試點，扭轉了保險公司該險種的虧損局面。另外，Carriker等[3]研究表明，在保障農場收入穩定性方面，政府推行政策性農業保險比單純的實施農業自然災害救助計劃更有用，但也指出了農業保險“操作復雜，管理成本高”的缺點；其次Goodwin[4]根據美國農業保險市場情況進行實證研究，發現總體上而言，農業保險對農業發展有整體上的經濟支撐作用。

基于國外先進的研究成果，并結合我國農業保險發展的基本情況，目前我國對農業保險的研究主要集中在農業保險的市場失靈、補貼效率、農業保險制度等問題[5-7]，主要運用的方法則有博弈論、數據包絡分析等。另外學者也認識到農業保險對彌補農業災害損失、保障農民收入、提高農業生產能力等方面具有很好的效果[8-9]，從農業保險對農化生產行為影響的方面，農業保險有利于引導農戶的生產生產行為規模化[10]，從而提高農業產出。梁平等[11]、黃英君等[12]基于全國的層面，對我國的農業保險保費與農業總產值數據進行協整分析，建立誤差修正模型，發現農業保險保費對農業經濟增長無論從短期還是長期都對農業經濟增長有正向的作用，并且農業保險保費是農業經濟增長的Granger原因，反之不成立。但他們并沒有分析農業保險保費增長對農業經濟增長的作用大小，也未引入農業保險賠款這一變量。實際上，保險賠款對于補充農業生產資金，保障農業穩定發展具有更直接的作用。譚毅等[13]通過構建面板系統GMM模型論證了地區的保險賠款對農村居民收入具有顯著的正向作用；同樣，周穩海等[14]也運用GMM模型，發現人均賠款的滯后項對農民收入具有正向作用，但作用力度較小。鑒于此，該研究中也會考慮農業保險賠款這一變量對農業產出的影響。

可以看出，目前我國關于農業保險與農業經濟增長關系的研究起步不久，實證研究主要集中在最近幾年，且側重于農業保險對農業產出的促進作用，而忽略農業經濟增長對農業保險規模的影響，猜測兩者之間應該是一種互動關系，也有許多學者從微觀經濟學層面論證了農民收入增長能夠顯著提高農戶對農業保險的需求[15-17]。這也是該研究提出兩者互動關系的理論依據。所以，筆者從宏觀經濟層面探討農業保險保費、農業保險賠款與農業產出的互動關系，并運用VAR模型論證這種互動關系的力度及方向，旨在為我國農業保險和農業經濟增長更好地融合、相互促進、共同發展提出建議。

2研究方法與數據來源

2.1研究方法通過分別建立農業保險保費和農業產出、農業保險賠款和農業產出的VAR模型并結合脈沖響應函數，來分析農業保險保費與農業產出、農業保險賠款與農業產出之間的相互影響關系。

向量自回歸模型(VAR)采用多方程聯立的形式，在模型的每一個方程中，內生變量對模型的全部內生變量的滯后值進行回歸，從而估計全部內生變量的動態關系。假設y1，t，y2，t，…，yn，t多個變量之間存在關系，如果分別建立自回歸模型，則無法捕捉變量之間的相互關系；如果采用聯立的形式，就可以建立起多個變量之間的關系。VAR模型的結構與2個參數有關，一個是所含變量的個數n，一個是最大滯后階數k，那么，含有n個變量滯后k期的VAR模型表示如下：

Yt=c+1Yt-1+2Yt-2+…+kYt-k+μt,μt～IID(0,Ω)

(1)

其中：

Yt=(y1,t,y2,t,…，yn,t)′

(2)

c=(c1，c2…，cn)′

(3)

(4)

μt=(μ1,tμ2,t，…，μn,t)′

(5)

式中，Yt為n×1階時間序列向量；μ為n×1階常數項列向量；1,…，k均為n×n階參數矩陣。

2.2數據選取與處理根據我國保監會公布的農業保險統計口徑，農業保險包括種植業保險和養殖業保險2大類，我國保險公司的險種也同時涉及種植業和養殖業，保險標的涵蓋水稻、小麥、玉米、母豬、蛋禽、森林、水產養殖等諸多種類，如果僅僅以農林牧漁業中的農業總產值作為衡量農業產出的指標，未免有些疏漏。所以該研究選取農林牧漁業總產值作為衡量農業產出的指標，分析了農業保險保費與農業產出，農業保險賠款與農業產出的關系，選取1985～2014年我國的農業保險保費、農業保險賠款和農林牧漁業總產值3個時間序列數據，用AIP(AgriculturalInsurancePremium)表示農業保險保費，AII(AgriculturalInsuranceIndemnity)表示農業保險賠款，TAO(TotalvalueofAgriculturalOutput)表示我國的農林牧漁業總產值，考慮到指標數據的數量級不一致，對以上指標均取自然對數，為了防止取對數之后出現負數，對所有原始數據擴大10倍，均以×103萬元單位計量，分別用LAIP、LAII、LTAO表示。以上數據中，1985～2006年農業保險保費和保險賠款來源于中國經濟信息網，2007～2013農業保險保費及賠款年來源于《中國保險年鑒》，2014年的農業保險保費及賠款數據來源于中國保險業協會網站，農林牧漁業總產值數據全部來源于《中國統計摘要2015》。

3結果與分析

實際上，我國的農業保險自1982年開始恢復試辦，主要由中國人民保險公司代表政府壟斷經營，直到1992年達到高峰，因為在此期間政府的干預較為得力，雖然該險種的平均賠付率超過100%，但當時保險公司并不考慮該險種的盈虧問題；我國實行市場經濟以來，農業保險的經營也開始市場化，我國的農業保險規模也隨著萎縮，但隨著農業保險經營模式的改善以及政府的相關支持，農業保險的賠付率也開始降低，但總體上仍然很高；直到2007年，政府開始實行農業保險保費補貼試點，農業保險規模有了突破性的飛躍，保險保費從2006年的8.0億元增長到2007年的53.3億元，農業保險的賠付率也下降很多，農業保險成為一種有利可圖的險種，農業經濟增長速度也提升地很明顯，從2006年的6.9%提高到2007年的19.1%，隨著補貼試點的逐漸擴大，農業產出也在穩步提升，首先要驗證這一關系的力度及方向。圖1顯示了我國農業保險保費、農業保險賠款及農業產出的關系，下文將驗證這種關系的力度大小及方向。采用的計量軟件為Stata12.0。

注：圖中AIP100、AII100表示原數據擴大100倍之后的結果。Note：AIP100 and AII100 were the results after original data were amplified by 100 times.圖1　我國農業保險保費、保險賠款與農業產出的關系Fig. 1　Relationship among agricultural insurance premium, agricultural insurance indemnity and agricultural output

3.1平穩性檢驗采用單位根檢驗(ADF)的方法對農業保險保費LAIP、農業保險賠款LAII以及農業產出LTAO進行平穩性檢驗，若非平穩，則進行差分。在ADF檢驗中，首先通過考察數據的圖形來確定是否加入常數項和時間趨勢項，然后采用AIC信息準則法確定滯后階數。其檢驗結果見表1。

表1　LTAO，LAIP、LAII序列的平穩性檢驗結果

注：DLTAO、DLAIP、DLAII分別表示變量LTAO、LAIP、LAII的一階差分；檢驗形式(C，T，L)中的C、T、L分別表示ADF檢驗中的常數項、趨勢項和滯后階數。

Note：DLTAO，DLAIPandDLAIIwere the first differences ofLTAO，LAIPandLAII，respectively.C，TandLin test form indicated the constant term，trend term and lagged differences in ADF test.

由表1可知，LTAO、LAIP、LAII的ADF統計量大于5%置信水平下的臨界值，可判斷這3個時間序列含有單位根，序列具有非平穩性。但對其進行一階差分得到的DLTAO、DLAIP、DLAII序列都是平穩的，即它們都是一階單整序列，猜測它們之間可能存在協整關系即長期穩定的比例關系。

3.2協整檢驗如果2個變量之間同階單整，可以進行協整檢驗，即檢驗2個變量之間是否存在長期的穩定關系。這里分別對LTAO和LAIP、LTAO和LAII之間進行Johansen協整檢驗，當rank≤1時，Johansen協整檢驗的Eigen統計量和Trace統計量均小于5%的置信水平下的臨界值，表示不能拒絕LTAO和LAIP、LTAO和LAII之間存在一個協整關系，協整方程表示為：

LTAO=0.444 1LAIP+10.130 0

(6)

(0.000)

LTAO=0.505 2LAII+10.104 2

(7)

(0.000)

由式(6)、(7)可知，長期來看，我國的農業保險保費對農業產出的增長有著正向的作用，農業保險保費每增長1%，農業產出增長0.44%，而農業保險賠款增長1%，農業產出將會增長0.50%，略大于農業保險保費的效果，這樣的結論也與前面的分析相同。因為農業保險賠款相當于直接給予農業生產者一筆補償金，這筆資金能夠防止農業生產者資金鏈的斷裂，幫助農戶迅速的恢復農業生產，對農業產出保障作用更為直接，所以農業保險賠款增長與農業產出增長的相關性更大一些。

3.3VAR模型的建立為了進一步分析農業保險保費、農業保險賠款與農業產出的動態關系，該研究選擇分別建立LTAO和LAIP、LTAO和LAII的2個雙變量VAR模型。因為變量之間存在協整關系，即使LTAO、LAIP、LAII是非平穩序列，也可以建立VAR模型而不出現偽回歸現象[18-19]。另外，之所以不選擇建立變量的一階差分的VAR模型，是因為變量差分之后會使得其所包含的長期信息缺失，而農業保險作為保障農業經濟穩定發展的工具，更應該關注其長期效應。

3.3.1建立LTAO和LAIP的VAR模型。 建立適當的VAR模型，應首先確定VAR模型的滯后階數，滯后階數太多會導致自由度太低，而滯后階數太少則會導致隨機誤差項嚴重的自相關性，將變量LTAO和LAIP的1～4階滯后分別進行估計，估計結果見表2。其中，AIC準則和SBIC準則沖突，則根據LR檢驗來確定模型的滯后階數，選擇的滯后階數為1，所以建立LTAO和LAIP的VAR(1)模型，并對模型估計結果的AR特征根進行檢驗，發現特征多項式根模的倒數全都小于1，所以建立的VAR(1)模型是穩定的。

表2　LTAO和LAIP的VAR模型的滯后階數的選擇

也就是說，當農業保險保費或者農業產出發生變化時，其他變量也會發生變化，但隨著時間的推移，這種影響會逐漸消失，農業保險保費和農業產出所組成的經濟系統是穩定的。農業保險保費與農業產出的VAR(1)模型其具體表達式如下：

LIAO=0.930 7LTAOt-1+0.027 0LAIPt-1+0.846 9(R2=0.993 9)

(8)

(0.000)(0.089)(0.005)

LAIP=0.127 0LTAOt-1+0.925 1LAIPt-1-0.998 9(R2=0.940 2)

(9)

(0.482)(0.000)(0.591)

模型擬合優度良好。從式(8)可以看出，農業產出受到其自身滯后1期的正向影響，還受到農業保險保費的滯后1期正的影響，但是影響較小。從式(9)可以看出，農業保險保費受到農業產出和其自身的滯后1期的影響都為正，但是該結果并未通過顯著性檢驗，還是受到其自身的滯后1期的影響最大。

3.3.2建立LTAO和LAII的VAR模型。同樣，首先對模型的滯后階數進行選擇，將變量LTAO和LAIP的1～4階滯后分別進行估計，估計結果見表3。其中，SBIC準則與FPE、AIC、HQIC準則對滯后階數的選擇并不一致，但是，為了方便與前文LTAO和LAIP的VAR模型回歸結果進行比較，綜合考慮，選擇SBIC準則，選擇建立滯后階數為1的LTAO和LAII的VAR模型，并對模型估計結果的AR特征根進行檢驗，發現特征多項式根模的倒數全都小于1，所以建立的LTAO和LAII的VAR(1)模型是穩定的，說明農業保險賠款與農業產出所組成的經濟系統也是穩定的。

表3　LTAO和LAII的VAR模型的滯后階數的選擇

滯后1期的LTAO和LAII的VAR(1)模型具體表達式為：

LIAO=0.932 3LTAOt-1+0.030 0LAIPt-1+0.819 5(R2=0.994 1)

(10)

(0.000)(0.053)(0.002)

LAII=0.138 3LTAOt-1+0.918 0LAIIt-1-1.146 0(R2=0.924 3)

(11)

(0.043)(0.000)(0.499)

同樣，模型的擬合優度很好。由式(10)可知，農業產出受到滯后1期的農業保險賠款的正的影響，對比式(8)中LAIP的系數，可以發現，滯后1期的情況下，農業保險賠款對農業經濟增長的作用還是略大于農業保險保費。由式(11)可知，滯后1期農業產出的規模對農業保險賠款的正的影響，該結果也是不顯著的。

綜上所述，無論是農業保險保費還是農業保險賠款，在滯后1期情況下，對農業產出都有正向的影響，但是影響都很小。一方面是由于我國過去的30年間，農業保險密度較低，農業保險與農業經濟增長融合的不夠深入，互動不足，協調不力；另一方面，農業保險對農業經濟增長本身就是一種輔助作用，其功效不可人為夸大。另外，有學者提出，隨著農業生產的擴大，農業生產者的投保動機會增加[20]，投保較多的話，保險公司的賠付也會增加。但是從我國過去30年的情況來看，這種關系還沒有很明顯地體現出來。

3.4Granger因果檢驗分別對上面所建立的2個模型的變量進行Granger因果關系檢驗，結果見表4。由表4可知，LAIP是LTAO的Granger原因，LAII也是LTAO的Granger原因；反過來，LTAO既不是LAIP的Granger原因，也不是LAII的Granger原因。

3.5脈沖響應函數前面所建立的VAR模型都是穩定的，且存在因果關系，因此可以進行脈沖分析。脈沖響應函數是描述一個內生變量對誤差沖擊的反應，具體地說，它描述的是隨機誤差項上施加一個標準差大小的沖擊后對內生變量的當期值和未來值所帶來的影響。圖2顯示了農業保險保費與農業產出的脈沖響應結果。可以看出，當LAIP受到一個正面的沖擊時，這個沖擊從無論從短期還是長期都會給LTAO造成一個正面的影響，但隨著時間的推移最終會趨于平穩。這說明，農業保險保費的增加對農業產出有拉動效應，而且從長期來看，這種拉動效應是趨于穩定的，這也與協整檢驗中的結論一致。同樣，當LTAO受到一個正面的沖擊時，LAIP受到的也是正面的影響，但這個影響相對很弱。

表4　LTAO和LAIP、LAII的Granger因果關系檢驗結果

農業保險賠款與農業產出之間的脈沖響應結果見圖3。從圖3可以看出，農業保險賠款對農業產出的的影響與農業保險保費對農業產出的影響類似，短期為正，長期會趨于平穩。但是觀察到當LTAO受到一個正面的沖擊后，開始時對農業保險賠款的沖擊是負的，之后才變為正。猜測其原因，可能是因為：我國的農業基礎設施建設不足，生產在很大程度上還是依賴于自然條件，過去30年并未出現短時間內的技術革新，農業產出的增加速度與否很大程度上取決于當年的災害情況，災害較少的情況下，產出增長率提高，保險賠款下降。也就是說，產出的突然增長對應的是當年保險賠款的下降。當然這只是一種猜測，具體原因還有待進一步的驗證。

圖2　農業保險保費與農業產出的正交脈沖響應Fig.2　The orthogonal pulse response of agricultural insurance premium and agricultural output

圖3　農業保險賠款與農業產出的正交脈沖響應Fig.3　The orthogonal pulse response of agricultural insurance indemnity and agricultural output

總之，無論保險保費還是保險賠款，從短期和長期對農業產出都有正的影響，主要是因為保險是一種使農業生產者轉移風險的金融工具，其本身并不是農業生產過程中的直接生產要素，再加上農業生產本身周期較長，當年的農業保險賠款很大一部分只能用于下一期的農業生產中，再等到產生成果，又將過去一段時間。所以，農業保險對農業產出的影響是趨于長期的。

4結論與建議

4.1結論該研究運用VAR模型，對農業保險與農業產出的互動關系進行分析，得出以下結論：農業保險保費和農業保險賠款都與農業產出存在長期穩定的關系，且農業保險賠款對農業產出的促進作用更大一些；根據VAR模型回歸結果，農業保險保費和農業保險賠款的一階滯后項對農業產出的增長都有正向的促進作用，但是其作用很小，反過來，農業產出對農業保險保費和農業保險賠款的正向作用并不顯著，主要是由于我國過去30年間農業保險密度較低，農業保險與農業經濟的融合不足，這也與Granger因果檢驗的結果相呼應；另外，農業保險保費和保險賠款的增長無論從短期還是長期對農業產出的增長都有正向的拉動作用，且逐漸趨于平穩。

4.2對策建議

4.2.1農業保險保費補貼與災后財政補償相結合，提高財政資金的利用效率。2007年以來，我國農業保險保費補貼的力度和范圍在不斷加大，意在破除農業保險市場的失靈現象，也確實起到了很好的效果，但是對農戶農業災害的補貼機制還不夠完善，對于沒有投保，或保險不能足額償付的損失，很多農業生產者只能自己承擔。實際上，我國可以拿出一部分財政資金，對保險公司未涉足到的標的作物損失進行直接的財政補償，或者建立保險公司和政府共同償付的機制，這樣可以有效提高財政資金的效率，防止一部分財政資金成為保險公司的利潤而沒有真正發揮作用。

4.2.2提高農業生產者的投保意識，全面推廣農業保險。我國的農業保險規模較小，密度較低，農業保險與農業產出的互動效應不明顯，農業產出的提高并沒有明顯增加農業生產者的投保動機。農業保險的宣傳可以通過政府與保險公司的合作，定期下鄉宣講，也可以通過農業保險營銷人員的直接推廣，還可以通過與農業貸款融合進行交叉營銷等多種方式。

4.2.3學習國外相關經驗，提倡產品創新。目前，我國農業保險的核保和理賠過程中的費用仍然很高，這也是農業本身的屬性所造成的。在歐洲一些發達國家，為了減少這種不必要的費用，已經找到農業保險標的的替代物，如天氣指數、價格指數等，直接根據天氣和價格指數進行理賠，從而降低農業保險的經營成本。我國也可以借鑒發達國家的經驗，積極研發新的農業保險產品并進行推廣。

參考文獻

[1] AHSAN S M.ALI A A G，KURIAN N J.Toward a Theory of agricultural insurance [J].American journal of agricultural economics，1982，64(3)：20-29.

[2] MISHRA P K.Agricultural risk，insurance and income：A study of the impact and design of indiaps comprehensive crop insurance scheme [M].Aldershot：Avebury Publishing，2006.

[3] CARRIKER G L，WILLIAMS J R，BARNABY G A，et al.Yield and income risk reduction under alternative crop insurance and disaster assistance designs[J].Western journal of agricultural economics，1991,16:238-250.

[4] GOODWIN B K.Premium rate detem ination in the federal crop insurance program：What do averages have to say about risk?[J].Jourmal of agricultural and resource economics，2001，19(2)：382-395.

[5] 李軼男.我國農業保險利益關系研究[D].濟南：山東大學，2012.

[6] 王根芳.基于主體利益博弈分析的農業保險補貼研究[D].武漢：華中農業大學，2013.

[7] 鄭軍，朱甜甜.經濟效率和社會效率：農業保險財政補貼綜合評價[J].金融經濟學研究，2014(3)：88-97.

[8] 張躍華.農業保險、糧食“直補”對農民福利的影響及比較：以上海市寶山區長興島長征村為例[J].上海農業學報，2005(4)：117-121.

[9] 周延禮.我國農業保險的成績、問題及未來發展[J].保險研究，2012(5)：3-9.

[10] 黃亞林.農業保險對農戶生產行為的影響及對策探討[J].當代經濟管理，2015(6)：86-89.

[11] 梁平，梁彭勇，董宇翔.我國農業保險對農民收入影響的經驗研究[J].管理現代化，2008(1)：46-48.

[12] 黃英君，蒲玥成.我國農業保險發展與農業經濟增長關系的實證分析[J].西南金融，2015(8)：7-12.

[13] 譚毅，袁緣.農業保險縮小城鄉收入差距的作用分析：基于動態面板模型的GMM估計[J].吉林金融研究，2013(11)：26-34，60.

[14] 周穩海，趙桂玲，尹成遠.農業保險發展對農民收入影響的動態研究：基于面板系統GMM模型的實證檢驗[J].保險研究，2014(5)：21-30.

[15] 杜鵬.農戶農業保險需求的影響因素研究：基于湖北省五縣市342戶農戶的調查[J].農業經濟問題，2011(11)：78-83，112.

[16] 曹承承.浙江省農戶農業保險需求意愿研究[D].杭州：浙江工商大學，2010.

[17] 王秀芬，李茂松，王春艷.不同類型農戶農業保險需求意愿影響因素分析：以吉林省為例[J].吉林農業大學學報，2013(3)：364-368.

[18] 高鐵梅.計量經濟分析方法與建模eviews應用及實例[M].北京：清華大學出版社，2010：278.

[19] 張成思.金融計量學時間序列分析視角[M].北京：中國人民大學出版社，2011：158.

摘要為了探討農業保險與農業產出之間的關系，選取1985～2014年農業保險保費、農業保險賠款和農業產出(農林牧漁業總產值)3個時間序列數據進行協整檢驗，發現農業保險保費與農業產出、農業保險賠款與農業產出存在長期穩定的協整關系。然后建立2個雙變量VAR模型，并結合Granger因果檢驗和脈沖分析，發現農業保險保費和農業保險賠款對農業產出都有很弱的正影響，且保險賠款的影響略大一些；反過來，農業產出的增加對農業保險的正的影響并不顯著。根據以上結論，提出農業保險保費補貼與災害財政補償相結合、加大農業保險推廣宣傳、加快新產品研發等相關建議，促進農業保險的發展。

關鍵詞農業保險保費；農業保險賠款；農業產出；VAR

Interactive Relationship Between Agricultural Insurance Premium and Agricultural Output Based on VAR Model

LI Ya-qi, HAN Xing-yong*(School of Economics and Management, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306 )

AbstractIn order to identify the relationship between agricultural insurance and agricultural output, we selected three time series data of agricultural insurance premium, agricultural insurance indemnity and agricultural output (gross output of agriculture, forestry, animal husbandry and fishery industry) from 1985 to 2014. Co-integration test showed that there was a long-term stable co-integration relation between agricultural insurance premium and agricultural output, as well as agricultural insurance indemnity and agricultural output. Then, based on building two double-variant VAR models and combining the Granger causality test and impulse analysis, it was found out that both agricultural insurance premium and agricultural insurance indemnity had weak positive influence on agricultural output, and influence of insurance indemnity was a little bigger. On the contrary, the increase of agricultural output showed no significant positive effects on agricultural insurance. Finally, some suggestions were put forward, such as combining the subsidy of agricultural insurance premium with the financial indemnity for disaster, enhancing the promotion and publicity of agricultural insurance, accelerating the R&D of new products, and promoting the development of agricultural insurance.

Key wordsAgricultural insurance premium; Agricultural insurance indemnity; Agricultural output; VAR

收稿日期2015-11-30

作者簡介李亞琦(1992- )，男，河南濮陽人，碩士研究生，研究方向：產業經濟學、農村金融。*通訊作者，教授，博士，碩士生導師，從事農業經濟、農村區域發展研究。

中圖分類號S-9

文獻標識碼A

文章編號0517-6611(2016)01-292-06