我國農業保險補貼效率研究

楊佳

[提要] 自2007年中央決定對農業保險進行補貼以來，我國農業保險取得快速的發展。然而，農業保險在運行過程中的一些問題日益凸顯，我國農業保險補貼的效率受到質疑。為明確下一步農業保險補貼政策的取向，充分發揮財政資金的杠桿作用，需要對我國農業保險補貼的效率進行科學分析。在借鑒現有研究成果基礎上，采用數據包絡分析方法，基于2013～2015年省際面板數據，對我國農業保險補貼效率進行研究。研究表明：現階段我國各省農業保險財政補貼效率普遍較低，并且存在投入過剩的問題，改善規模效率是提高補貼效率的關鍵。

關鍵詞：農業保險；補貼效率；數據包絡分析

中圖分類號：F84 文獻標識碼：A

收錄日期：2017年4月27日

一、引言

自2007年中央決定向農業保險提供保費補貼以來，我國農業保險取得了快速的發展。我國農業保險保費收入由2006年的8億元增長到2015年的375億元，十年間增長了46倍。我國農業保險的快速發展離不開財政資金的大力支持，2015年我國各級財政下撥的農業保險保費補貼達到288.8億元，將近承擔了80%的農業保險保費收入。然而，我國的農業保險在運行過程中的一些問題日益凸顯，農業保險財政補貼的效率受到廣泛質疑。隨著我國對于農業生產的重視程度以及國家財政實力的不斷增強，可以預見未來國家對于農業保險的補貼范圍和力度將不斷擴大。因此，科學分析我國農業保險財政補貼的效率，對于下一步農業保險補貼政策的取向選擇、充分發揮財政資金的杠桿效應具有重要意義。

二、文獻回顧

國內學者對于農業保險財政補貼的研究大多是圍繞“政府為什么要對農業保險進行補貼”這一問題展開的，主要的研究角度有市場失靈理論以及福利經濟學，如李軍（1996）、庹國柱（2005）、張躍華和施紅（2007）、顧海英和史清華（2007）、孫香玉和鐘甫寧（2008）。他們試圖比較政府補貼農業保險前后農業保險市場消費者剩余、生產者剩余及社會福利的變化，以論證政府補貼農業保險的必要性。

近年來，越來越多國內學者利用不同的方法對我國農業保險補貼的效率進行測算，其中大多數學者都采用數據包絡分析方法進行實證研究。張旭光和趙元鳳（2014）年采用數據包絡方法（以下簡稱為DEA方法）對內蒙古自治區12個盟市2009年、2010年的農業保險財政補貼資金效率進行測量，研究發現補貼無效率的地區多呈規模報酬遞減狀態；江生忠、賈士彬等（2015）基于2010～2013年省際面板數據，運用DEA面板超效率模型對我國農業保險補貼效率及其影響因素進行分析，并得出結論：我國農險保費補貼整體上處于規模遞增的階段，農業產值較高的省份農業保險補貼效率較高。李心愉、趙景濤（2015）利用BCC模型和面板Tobit模型，分別從企業和區域的視角分析了我國農業保險開展的效率，得出結論為：近五年來我國農業險整體效率偏低，但呈現逐年遞增趨勢。我國農業大省的農業保險效率低于全國平均水平，而西部地區的農險效率高于中部和東部地區。

DEA（數據包絡分析）方法作為一種多投入多產出決策效率的相對客觀和科學的測量工具，為科學評價我國農業保險補貼效率提供了一種途徑。本文在借鑒現有研究的基礎上，運用DEA-BCC模型，基于2015年的數據來測算全國各省、自治區及直轄市的農業保險補貼效率，同時鑒于現有研究較少涉及補貼效率的動態變化，本文對2013～2015年我國農業保險補貼效率的動態變化進行研究，為這一領域的研究補充最新的實證分析。

三、測算方法及指標選擇

（一）測算方法簡介。數據包絡分析方法（簡稱DEA），是運籌學上經常用于評價多輸入及多輸出的決策有效性的一種方法，最早由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出。依據關于規模報酬假設的不同，DEA模型可以分為規模報酬不變條件下的CCR模型和規模報酬可變條件下的BCC模型，本文選擇了BCC模型。

首先考慮規模報酬不變條件下的CCR模型。假設有n個省、自治區及直轄市實行了農業保險補貼政策，即有n個決策單元DMUj（j=1，2，…，n），每個DMUj均有i種輸入和r種輸出，假設決策單元j的輸入變量為Xj=（x1j，x2j，…，xij）T，輸出變量為Yj=（y1j，y2j，…，yrj）T，v=（v1，v2，…，vi）T是i種輸入變量的權系數，u=（u1，u2，…，ur）T是r種輸出變量的權系數，則第J0個決策單元的效率hj0可由以下模型求得：

其中，為決策單元DMUj0的有效值，即農業財政補貼投入相對于產出的有效利用程度，？姿j為相對于DMUj0重新構造一個有效DMU組合中j各決策單元DMUj的組合比例，s+和s-為松弛變量。

（二）指標選擇。運用DEA方法研究我國農業保險財政補貼的效率，關鍵在于投入指標和產出指標的選擇上。在借鑒現有研究的基礎上和基于公共財政補貼農業保險的初衷，本文對投入和產出指標的選取詳見表1。（表1）

四、實證結果分析

目前，全國31個省、自治區、直轄市都對農業保險進行保費補貼，但由于內蒙古、遼寧、吉林、陜西等省份對于農業保險補貼金額的數據披露不完整，因此本文最終選取所有數據可獲得的省（自治區、直轄市）作為DEA模型的決策單元（DMU）。其中2015年的DMU數量為23個，2014年DMU的決策數量為21個，2013年DMU的數量為13個。

（一）本文使用MaxDEA5.0軟件，首先對各省2013～2015年農業保險補貼的技術效率進行測算，測算結果如表2所示。（表2）

由DEA的輸出結果可以得出以下幾個結論：

第一，2013～2015年我國絕大部分省份的農業保險財政補貼是無效的，有效的省份數量很少。具體而言，2015年，在23個省份中，只有北京和廣東兩個省（直轄市）的農業保險補貼是有效的；2014年，在21個省份中，只有安徽省的農業保險補貼是有效的；2013年，在13個省份中，只有上海和安徽兩個省（直轄市）的農業保險補貼是有效的。

第二，2013～2015年我國農業保險補貼效率存在較大的省際差異。各省的技術效率值從不足0.01到1.00不等，以平均效率而言，安徽省的技術效率最高，為0.898，其次是上海市以及北京市，分別為0.572和0.509。另外，天津、廣東、廣西、重慶、江蘇省（自治區、直轄市）的技術效率也相對較高，其余省份的效率值都處于較低的水平，均為超過0.1，其中河北以及湖南兩個農業大省的效率值最低，僅有0.007。

第三，2013～2015年我國大部分的農業保險補貼效率呈現下降的趨勢。過去三年，在我國23個省份中，除北京、廣東、廣西、重慶四省（自治區、直轄市）的技術效率有較明顯的上升，黑龍江、河北、河南三省的技術效率微升之外，其余省份的補貼效率值均出現不同幅度的下降，其中天津市、上海市以及安徽省的降幅較大。

（二）純技術效率與規模效率分析。在BCC模型下，技術效率可以進一步分解為純技術效率與規模效率。所謂純技術效率，是指從制度的層面探究農業保險的財政補貼制度是不是有效地促進了補貼政策目標的實現，而規模效率是指在農業保險補貼制度已經給定的前提下，對應的補貼投入規模是否有效。如果規模有效則意味著在農業保險財政投入力度和補貼標準既定的前提下，保費補貼規模恰到好處，處于規模報酬不變的最佳狀況；如果規模無效則意味著，此時保費補貼的規模不夠合理，存在規模報酬遞增或者遞減的趨勢，即存在投入不足和投入過剩的現象。2015年我國各省農業保險補貼純技術效率、規模效率及規模報酬具體情況見表3。（表3）

從純技術效率上看，我國大部分省份的農業保險財政補貼是無效的，有效的省份數量相對較少。然而，相較于技術效率視角下只有一兩個省份有效，純技術效率視角下，我國農業保險財政補貼有效的省份數量有明顯改善。具體而言，2015年在23個省份中，有6省（自治區、直轄市）的農業保險補貼是有效的。一般而言，經濟較發達省份以及產糧大省的純技術效率較高，而中西部欠發達地區的純技術效率普遍較低。

從規模效率上看，我國絕大部分省份的農業保險財政補貼是無效的，僅有北京和廣東兩個省（市）的規模效率是有效的。2015年，除了北京市和廣東省處于規模報酬不變，重慶市處于規模報酬遞增狀態外，其他省份都處于規模報酬遞減的狀態，這說明2015年我國大部分省份的農業保險補貼存在投入過剩、資源浪費的問題。

（三）小結。根據MaxDEA的輸出結果，可將2015年全部省份農業保險財政補貼效率情況大致劃分為以下三類：

第一類：北京和廣東。技術效率、純技術效率和規模效率都為1，兩省（直轄市）的財政補貼機制完善，財政補貼規模適度，同時規模報酬呈現不變的狀態，意味著其在農業保險補貼領域的有效生產前沿進行運作。

第二類：黑龍江、上海、安徽、新疆、天津、河北、西藏。純技術效率較高，規模效率較低，總效率的無效主要來自于規模效率。尤其是黑龍江、上海、安徽、新疆四省（自治區）雖然純技術效率為1，但是由于受到規模效率小于1的影響，導致總效率小于1，黑龍江和新疆兩省受到的影響尤為明顯。而導致這類省份規模效率低的原因是，財政投入均呈現規模報酬遞減的狀態，存在投入過剩的問題。因此，在不改變現有補貼體制下，這類省份應該適當縮減財政補貼規模，以提高農業保險補貼的效率。

第三類：海南、貴州、云南、甘肅、青海、山西、江蘇、浙江、河南、廣西、重慶、寧夏。規模效率相對較高，而純技術效率較低，總效率的無效主要來自于純技術效率，對于這類省份，現階段的改進重點是完善財政補貼措施，以帶動純技術效率的提高，從而提高農業保險補貼的總效率。

五、結論及建議

本文運用數據包絡方法，基于2013～2015年的數據，對我國各省（自治區、直轄市）的農業保險財政補貼效率及其動態變化進行了研究，并得出如下結論及建議：

（一）現階段我國農業保險財政補貼效率較低。現階段我國絕大部分省份的農業保險財政補貼是無效的。2015年，在我國23個實行了農業保險補貼的省（自治區、直轄市）中，只有北京和廣東兩個省（直轄市）是DEA有效的，其余21個省均顯示DEA無效，這說明我國農業保險保費補貼政策實施的整體效率較差，存在較大改善空間。

（二）我國各省農業保險財政補貼普遍存在補貼投入過剩的問題。現階段，我國絕大部分省的農業保險財政補貼處于規模報酬遞減的狀態。2015年，在我國23個實行了農業保險補貼的省（自治區、直轄市）中，除了北京、廣東及重慶之外，其余20個省的農業保險補貼的規模報酬均呈現遞減狀態，普遍存在補貼投入過剩的問題。盡管2015年各省普遍加大了對農業保險保費補貼的投入，但是結果表明這些投入最終未對農業保險補貼效率的提高起到積極作用，反而造成了資源的浪費。因此，各省不應盲目從眾一味加大投入，而應該結合自身的情況調整財政補貼投入的規模，不斷推動農業保險補貼朝著更有效的方面發展。

（三）補貼機制不健全是制約我國中西部地區農業保險補貼效率的主要因素。我國農業保險財政補貼的低效率在很大程度上是由財政補貼機制不健全造成的，中西部地區省份的農業保險補貼效率受到財政補貼機制不健全的制約尤其明顯。許多中西部地區省份雖然規模效率較高，但是純技術效率較低，最終導致總效率的無效。一般而言，農業保險補貼機制完善的省份的純技術效率較高，因此中西部地區省份需結合自身的實際情況，致力于完善財政補貼機制，不斷提高純技術效率，以促成農業保險補貼效率的改進。

主要參考文獻：

[1]李軍.農業保險的性質、立法原則及發展思路[J].中國農村經濟，1996.1.

[2]庹國柱，李軍.農業保險[M].北京：中國人民大學出版社，2005.

[3]張躍華，施紅.補貼、福利與政策性農業保險[J].浙江大學學報，2007.31.6.

[4]史清華，顧海英.農業保險需求問題的一個理論研究和實證分析[J].數量經濟技術經濟研究，2007.19.4.

[5]孫香玉，鐘甫寧.農業保險補貼效率的影響因素分析——以新疆、黑龍江和江蘇省農戶的支付意愿數據為例[J].廣東金融學院學報，2009.46.7.

[6]江生忠，賈士彬，江時鯤.我國農業保險保費補貼效率及其影響因素分析——基于2010～2013年省際面板數據[J].保險研究，2015.11.12.

[7]李心愉，趙景濤，劉忠軼.我國農業保險開展效率研究——基于企業和區域的視角[J].江西財經大學學報，2015.19.2.

[8]張旭光，趙元鳳.農業保險財政補貼效率的評價研究[J].農村經濟，2014.56.5.

[9]Charnes A，Cooper W，Phodes E.Measuring the efficiency of DMU[J].European Journal of Operations Research，1978.2.