農業保險對農業產出及效率的影響
——基于京津冀地區的實證分析

李婕妤

（天津財經大學珠江學院 經濟學院，天津 300188）

一、引言

脫貧攻堅目標任務完成以后，全面推進鄉村振興成為“三農”工作的重中之重。農業保險是“三農”風險管理的主要方式，也是“三農”工作的重要組成部分。2012年《農業保險條例》對農業保險的定義做了明確規定：“保險公司根據農業保險合同，對被保險人在農業生產過程中因保險標的遭受約定的自然災害、意外事故、疫病或者疾病等事故所造成的財產損失承擔賠償保險金責任的保險活動。涵蓋狹義的農業、種植業、林業、畜牧業和漁業等產業?！鞭r業保險是實現農業現代化的客觀要求，也是必要保障（曹衛芳，2013）[1]。

“全要素生產率”由美國經濟學家Q T Baonon等人在20世紀60年代提出，為衡量總產出與總投入關系的指標，體現了所有投入要素對生產能力的使用程度，也可以理解為對資源利用情況的評價。全要素生產率衡量的是所有投入要素的綜合產出效率。在我國，經濟學家林毅夫發現農業全要素生產率在促進農業產出和農業經濟方面發揮著重要作用。朱喜等（2011）[2]研究發現影響我國農業產業發展的主要問題是缺乏發展動力，產業內存在要素配置不合理情況，區域發展也不均衡，所以提出促進農業發展首先需要優化對于農業的要素配置結構，提升農業全要素生產率。

《京津冀協同發展規劃綱要》于2015年4月30日經中共中央政治局會議審議通過，表明京津冀協同發展上升為重大的國家戰略。戰略要求“充分利用京津冀協同發展機遇，著力加強區域要素資源的融合性與互補性，促進農業農村區域協同共贏發展”。北京和天津在科技、人才和資金方面具有優勢，河北在土地、勞動力和生態資源方面具有優勢，三地農業協同發展具有很好的基礎及互補優勢。京津冀三地農業發展的“兩區”：京津及河北環京津的27個縣（市、區）構成的都市現代農業區和河北146個縣（市、區）構成的高產高效生態農業區，分別以發展都市現代農業和以承接都市現代農業區產業轉移為主攻方向。

從全產業國民生產總值看（見表1），北京與河北數據更接近，而天津約為北京和河北的一半；從人口看，天津為河北的1/6，北京為河北的1/3.5；而從農業占比看，北京為0.3%，天津為1.3%，河北為10%，體現出天津、北京、河北在發展中的產業側重有所不同。具體再看單個城市農業產出指標，北京近10年的農業產出均值與河北11個城市中農業占比較低的秦皇島和廊坊相近，天津近10年的農業產出均值與河北11個城市中農業產值位于中游的張家口、衡水、邢臺相近，都低于河北11個城市中農業產值較高的唐山和石家莊。京津冀地區需要協同發展，但是在產業發展差異較大的情況下，如何實現協同發展？基于此，本文在研究農業保險和農業發展時，以京津冀地區中天津、北京及河北的11個地級市共13個城市作為研究對象。

表1 京津冀地區GDP、農業及人口總體情況

針對京津冀地區的具體情況，優化要素配置提高農業全要素生產率，發揮農業保險風險管理及引導作用，對實現京津冀的區域協同發展和農業全要素生產率與農業保險的協同發展，促進京津冀地區農業產業發展，具有重要的理論意義和現實意義。

二、文獻綜述與理論假設

（一）文獻綜述

本文從京津冀地區農業產業情況、農業保險與農業產業的關系兩個方面對文獻進行了梳理。

1.京津冀地區農業產業情況

京津冀地區協同發展是黨中央的重要戰略部署。王軍等（2010）[3]提出從農業異地開發、品牌、物流等方面構建京津冀地區農業補償合作模式。孫芳等（2015）[4]提出在農業產業中，河北農牧業專業化程度較高。在農產品供給中，河北糧食、蔬菜、水果的人均占有量遠遠超過人均消費量，而北京、天津的人均生產量不能滿足消費自給，河北的農產品自給所余可以供給北京、天津居民消費。喬麗娟等（2016）[5]提出建立京津冀地區協同平臺，成立蔬菜產業聯盟?？紫橹堑龋?017）[6]提出縮小區域間要素投入的差異，提升整體產出效率。郭馨梅等（2017）[7]提出北京土地資源與水資源約束性較大，但是知識性資源較為豐富，擁有強大的農業現代化研究機構，天津是農產品中轉站和加工企業的重要地區，河北自然資源豐富，有利于農產品供應和土地資源的開發。秦靜等（2018）[8]總結三地農業協同發展的特征，并分析協同發展中存在的制約瓶頸，有利于把握農業協同發展現狀，揭示三地農業協同發展的切入點。肖紅波和白宏偉（2020）[9]提出京津冀作為一個整體，其農業區位商均小于1，不具有專業化生產優勢，區域內的農產品市場供給對外部的依賴性較強。

由文獻可見，京津冀地區的農業產業具有較好的協同基礎，可以通過整合資源和搭建平臺促進京津冀地區農業協同發展。

2.農業保險與農業產業的關系

在分析農業保險與農業產業的關系時，一些學者以第一產業的產出量或產出量的增加量作為分析指標。程靜等（2016）[10]通過對中部四省的實證分析，發現農業保險對農業發展具有正向促進作用。袁輝等（2017）[11]通過對湖北面板數據的實證分析，認為農業保險保障水平與補償水平對湖北農業產出水平具有反向作用，可能是因為存在較大的道德風險問題。江生忠和張煜（2018）[12]從凱恩斯宏觀經濟模型推導出，農業保險保費收入的增加并不會促進農民消費和農業國民收入的當期增長，認為農業保險的作用效果比較復雜。張卓等（2019）[13]認為農業保險對農業收入的激勵強度明顯不足。劉飛等（2021）[14]以河南省為例進行了實證分析，發現農業保險發展水平和人均種植面積對農業產出有顯著的正向影響。

有些學者以農業全要素生產率作為農業產業效率的分析指標來分析農業保險對農業效率的影響。陳俊聰等（2016）[15]研究發現，政策性農業保險的發展加快了農業全要素生產率的增長且更多地通過農業技術進步效應驅動，但存在一定的區域差異性。陳俊聰等（2017）[16]認為我國東、中、西三個區域農業保險支農效率的影響因素存在顯著差異。王悅等（2019）[17]認為我國農村全要素生產率具有區域差異，我國各地農業保險發展對農村全要素生產率具有顯著的正向影響，加強區域間經濟聯系是提升農村全要素生產率的重要政策選擇。鄧美君和張祖榮（2020）[18]提出我國農業保險整體支農效率較低，區域差異明顯，區域內的差異是造成總體差異的主要來源。唐勇和呂太升（2021）[19]通過對我國各省份農業全要素生產率、農業信貸與農業保險的交乘項分析，發現農業信貸、農業保險均可以顯著地促進農業全要素生產率提高。

一些學者將農業產出指標與農業全要素生產率共同作為分析農業產業的指標。李琴英等（2022）[20]分析發現農業保險與農業全要素生產率均對農業產出具有顯著促進作用；東、中部地區農業保險和農業全要素生產率對農業產出具有協同效應，主要得益于農業技術效率推進，而在西部地區協同效應并未顯現。

（二）理論假設

從以上專家學者的研究可知，農業保險對農業全要素生產率和農業產出值都會產生影響，影響情況和程度具有不確定性，可能會受到區域特點及相關因素的影響。在京津冀地區，北京和天津保險業發達，大部分保險公司總部在北京，具有根據農業產業情況調整農業保險責任、費率、流程的優勢。通過財政補貼及農戶繳費投保農業保險，將本身具有弱質性的農業面臨的部分風險進行了轉嫁，風險事故發生時，保險公司予以賠償。從這個角度看，農業保險不會增加本年度的農業產值，但可以幫助農民彌補損失后，下一年繼續投入生產；同時，保險公司為了減少賠付支出，會積極幫助農民采取措施規避風險的發生。京津冀地區中，北京具有保險公司的總部資源，技術能力更強，如果實現協同發展，對于天津特別是河北農業的風險管理，將有很大幫助。

基于上述分析，本文提出假設1：京津冀地區農業保險對農業產出具有正向影響作用，可以促進農業產出。

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，以下簡稱“DEA”）Malmquist指數法在對全要素生產率測度時將測度對象設為決策單元（Decision Making Unit，以下簡稱“DMU”），E為DEA模型得出的效率值，E1被評價DMU在時期1的效率值，E2被評價DMU在時期2的效率值，EC為技術效率變化，TC為技術變化，Malmquist指數（以下簡稱“MI”）=EC*TC。投保農業保險后，從全要素指標的投入和產出看，財政投入增加，人力成本增加。如果按照假設1，農業產值也會增加，投入和產出同時增加的情況下，效率指標的最終變化，要根據技術變化和技術效率變化的影響決定。農業產業的技術變化可以理解為投入要素不變的情況下采用新技術，如育種的新技術、灌溉的新技術、運用智能溫度來控制大棚溫度等，這些新技術的采用可以大幅提高農產品產量。農業產業的技術效率是指技術水平保持不變，但是通過提高各種資源要素間的配合度，提高協調性，最大程度地發揮現有技術水平，比如提高農業地管理水平，提高農戶種植養殖的產業鏈流轉，促進土地流轉，農業的專業化合作，等等。這些方法通過要素配置的優化，提高了要素的利用效率。農業保險的著力點在于提高技術能力。

基于上述分析，本文提出假設2：京津冀地區農業保險通過技術進步指標的提升能促進農業全要素生產率的提升。

三、研究設計

為了進一步體現區域特點，本文選擇京津冀地區的13個城市作為研究對象，主要數據來自中國研究數據平臺（CNRDS）數據庫、《中國統計年鑒》及地方統計年鑒，相關缺失數據通過手工查閱進行補充。

本文主要使用2010—2019年的分城市面板數據對區域農業全要素生產率進行測算，以區域農業生產總值和區域農業全要素生產率作為被解釋變量農業發展水平的代理變量，分別從總量和效率角度去評估農業發展，并將效率指標分解為農業技術效率和農業技術進步兩個維度進行分析。使用農業保險密度作為解釋變量。使用區域經濟發展水平、區域經濟增長水平、城鎮化率、產業結構、保險賠付率作為控制變量。具體如下。

（一）被解釋變量

在對農業發展的研究中，常用指標包括第一產業生產總值、第一產業人均總值、第一產業增長值、農業全要素生產率等。為了更全面地研究農業發展，本文從產出總值和效率兩個角度選取農業生產總值和農業全要素生產率作為農業產出的代理變量。其中，借鑒程靜等（2016）[10]、李琴英等（2022）[20]的研究方法，選取區域農業生產總值作為農業發展的數量上的絕對數衡量指標；借鑒陳俊聰等（2016）[15]、王悅等（2019）[17]的研究方法，選取區域農業全要素生產率指標（以下簡稱“tfpch”）作為衡量農業發展情況的效率指標，并通過細分指標農業技術進步水平指標（以下簡稱“techch”）、農業技術效率水平指標（以下簡稱“effch”）進行進一步分析。

在農業全要素生產率的測度上，高帆（2013）[21]認為DEA-Malmquist指數法不需要提前設定生產函數，而且可以計算多個產出變量和多個投入變量，利用不同模型而不需要設置參數，測算比較方便，結果較為準確。何澤軍和李瑩（2018）[22]認為DEAMalmquist指數法集中了DEA非參數估計法和Malquist指數法的優勢，在測算農業TFP時不需要假定各變量之間的函數關系，可以通過選擇不同的模型，選擇不同的變量，進行跨時期的產出向量和投入向量的分析。

借鑒國內學者的普遍做法，本文以農業生產總值為產出變量，以農業的作物播種面積、從業人員、機械總動力、化肥施用量和農村用電量為投入變量，運用DEAP-XP軟件對京津冀地區各城市的農業全要素生產率進行了測算。

（二）解釋變量

農業保險密度是指按當地人口計算的人均農業保險費的金額，反映該地居民參加農業保險的程度；農業保險深度是指該地農業保險保費收入占該地國內生產總值（GDP）之比，反映了該地農業保險在整個國民經濟中的地位。本文借鑒程靜等（2016）[10]、袁輝和譚迪（2017）[11]、劉飛等（2020）[14]、李琴英等（2022）[20]的研究方法，采用區域農業保險密度作為解釋變量。

（三）控制變量

為了進一步研究其他因素對區域農業發展的影響，本文借鑒一些學者的通常做法，選取區域經濟發展水平、經濟增長水平、城鎮化水平、產業結構高級化程度及保險賠付率作為模型的控制變量。其中，經濟發展水平用地區人均生產總值代替，經濟增長水平用各地區生產總值增長率代替，城鎮化水平用常住人口占總人口的比重代替，產業結構高級化程度用第三產業比重代替，農業保險賠付率為地區保險賠償金額占保險費收入之比。

（四）描述性統計

從數據平穩性角度考慮，將被解釋變量和解釋變量的指標及替代指標進行了取對數處理，控制變量指標直接用原值，運用STATA15對數據整理后，描述性統計見表2。

表2 變量描述性統計

從各變量指標整體看，農業總產值逐年增加，但北京和廊坊根據產業政策及總體發展速度情況，出現了農業產值下降的情況。從農業全要素生產率指標看，大部分在0.9到1之間，但石家莊在2017年和2018年的指標分別為0.8和2.6，體現了在產業結構及農業技術提高的過程中投入與產出效率的變化趨勢及滯后性；北京的農業全要素生產率較為均衡，但農業產出值下降，這說明對第一產業的投入增量在降低；從農業保險密度看，2011—2019年增長趨勢明顯。保險賠付率指標中，北京在各城市中最高，并呈持續上升的趨勢，從2011年的66%上升到2019年的93%；與之相對應的，邯鄲、衡水等波動跨度較大，體現出農業本身的弱質性特點，受到年度天氣狀況及自然災害影響較大，具有不確定性。這從另外一個角度說明，在風險事故發生時，農業保險發揮了重要作用。

四、實證結果及分析

（一）模型選擇

根據面板數據的特點，采用聚類穩健標準誤進行回歸來避免潛在的異方差與序列相關問題，本文建立了如下基準模型：

Agriit為區域i第t期的農業發展水平，本文采用農業生產總值取對數（lntotalvale）、農業全要素生產率水平值取對數（lntfpch）作為代理變量，分別作為衡量農業發展的總體數量指標和效率指標。Insurit為區域i第t期的農業保險水平，本文用農業保險密度取對數（lndensity）進行分析。Controlit為區域i第t期的控制變量，包括農業保險賠付率、城鎮化水平、經濟增長水平、經濟增長率和產業結構，εit為隨機誤差項。

（二）基本分析

由表3可見，模型（1）和模型（3）未加入控制變量，可見，農業保險密度與產值總量具有1%顯著性水平的正相關性，在不考慮其他變量的情況下，保險密度每增加1%，第一產業總產值將同步增加7.98%；農業保險密度與農業全要素生產率具有10%顯著性水平的正相關性。在不考慮其他變量的情況下，保險密度每增加1%，農業全要素生產率將增加6.82%。

表3 基本分析結果

模型（2）與模型（4）是加入控制變量后的混合回歸結果，在控制其他變量的情況下，農業保險密度與被解釋變量均保持1%顯著性水平的正相關關系，農業保險密度每增加一個單位，總產值將增加18.55%，全要素生產率指標將增加12.49%。值得注意的是，保險賠付率與總產值表現為在5%的顯著性水平下的正相關關系，保險賠付金額越高，支出金額大，正向促進農業絕對數值的增加程度越大。但是農業保險賠付金額的支付是以損失為條件的，保險賠償金支付時，說明農業的產出雖然有增量，增量是已經受到損失后的增量，所以全要素效率指標為負相關，支付的賠款為經濟補償，回歸結果與農業保險的初衷一致。城鎮化率與產值沒有顯著相關性，但與全要素生產率有顯著的負相關關系，說明大量人口進城務工的變化促進了技術進步和效率提升，這個速度高于農業產出效率增加的速度。經濟發展水平和增長率與產值增長速度負相關，與全要素生產率的增長正相關，說明經濟增長大部分不是來自第一產業產值的增長。從產業結構化指標來看，第三產業的發展對于第一產業產值和全要素生產率均有顯著的正向促進作用，體現出第三產業對于第一產業發展的重要支撐作用，包括生產需要生產資料及農用機械設備采購準備，生產過程中的技術支持，在產品的銷售流通、技術的咨詢服務等方面發揮了促進作用，促進了第一產業供應鏈的有序循環及效率提高。

為進一步檢驗回歸結果的準確性，進行過度識別檢驗，隨機效應模型和固定效應模型相比，前者多了“個體異質性與解釋變量不相關”的約束條件。根據過度識別檢驗結果提供的Sargan-Hansen卡方統計量和概率，確定固定效率模型和隨機效率模型。其中，lntotalvale為被解釋變量的模型適合固定效應模型［模型（5）和模型（6）］，lntfpch的模型適合隨機效應模型［模型（7）和模型（8）］，回歸結論與混合回歸模型基本一致，具體見表4。假設1成立。

表4 固定效應和隨機效應選擇分析結果

（三）進一步分析

通過DEA-XP軟件測算各區域農業全要素生產率時，同時得到技術進步指標（techch）與技術效率指標（effch），本文以該兩個指標的對數分別作為被解釋變量進行了無控制變量的混合回歸、有控制變量的混合回歸。由表5模型（9）和模型（10）可見，密度指標與技術進步指標具有顯著的正相關性，彈性系數為0.0994和0.0909，與此對應的是密度指標與技術效率指標沒有體現出相關性，這說明了農業保險主要通過促進技術進步來促進勞動生產率及總產值的增加。購買農業保險后，保險公司將擔負起風險管理的職能，幫助產、供、銷環節環環相扣，包括幫助協調生產資料購買的貨源及物流，通過將農業生產設施和技術設備納入保險保障范圍確保生產中能夠使用，從而幫助提高農業機械化水平，通過農業科技提高綜合生產能力；在農業生產過程中，通過預防風險、轉移風險及手段，幫助農戶減少損失，增加產出及勞動生產率，同時預防疫病及病蟲害防治，以及在收割收獲及銷售環節發揮作用。有些大保險公司還推出了高科技的增值服務，如運用衛星遙感技術估測產量、運用無人機來批量噴灑農藥等。因為購買了農業保險，保險公司將科技手段運用到農業生產及農業風險保障中，這些主要通過提高技術水平實現。由表5模型（11）、模型（12）可見，保險密度與技術效率沒有顯著的相關性，可能的原因在于技術效率所要求的更加有秩序、有規劃、提高要素資源配置等，農業保險不能直接解決。這一點，與之前的研究結果相同。財政支出的貢獻、城鎮化率、產業結構水平都與技術進步指標顯著正相關，說明近年來的主要進步是依靠技術進步，也進一步說明勞動生產率的提高需要技術效率指標同步提高。這不僅體現在農業方面，而且涉及多個產業之間的統籌協調。習近平總書記曾多次強調，通過改革的思路、運用改革的思維、采取改革的辦法，要加快推進有利于提高資源配置效率的改革。假設2成立。

表5 進一步分析

續表

（四）異質性檢驗

以上為針對京津冀地區的整體分析，那么產值差異較大的地區之間有什么區別？借鑒劉飛等（2020）[14]的具體做法，為檢驗產值不同的地區保險密度在農業保險影響農業產出及效率過程中的水平差異和調節效應的區別，進一步做如下的異質性檢驗，見表6。

表6 高產值組和低產值組回歸結果

按照各地區的歷年農業產業均值，將13個城市劃分為低產值組和高產值組。在這兩組中，lndensity、lntotalvale和lntfpch均表現出較強的相關性。從分組對比數據看，密度指標對高產值組的彈性比低產值組更高，這說明保險密度對高產值組的影響更大。高產值組的保險密度提高1%，第一產業的產值增加0.21%；低產值組的保險密度提高1%，第一產業的產值增加0.16%。它們之間相差0.05%，這說明保險密度對于農業產值增加的作用根據產值情況有不同的邊際效應。在密度指標對全要素生產率指標的影響上，低產值組的彈性系數為0.0991，高產值組為0.2729，約為低產值組的3倍，這說明保險密度的變化對高產值組的效率指標影響彈性更大。高產值組已經具備了一定的規模優勢，從規模經濟角度看，可以分攤更多的固定成本，保險密度的單位變化，更有利于效率的提升。從賠付率指標來看，對高產值組產值的彈性系數為0.1806，而對低產值組的彈性系數為0.0002，這體現出正相關下不同的影響程度。城鎮化程度對效率指標的彈性系數，高產值組約為低產值組的2倍。從經濟增長率對效率指標的影響看，高產值組低于低產值組，這說明低產值組的影響邊際效應大于高產值組，在技術的快速上升期，特別是經濟的快速增長期，往往伴隨著新技術的出現，新技術的運用也在很大程度上促進了全要素生產率的提高。產業結構中第三產業的增加，對于高產值組的產值影響略大于低產值組，而對效率指標的影響高于低產值組很多。

由此建議，針對高產值組和低產值組所在的地區，在產業結構調整方面，低產值組的地區在第三產業發展上加大傾斜，以便更大程度促進農業發展；在農業保險方面，制定不同的費率政策，保障范圍和額度，給予不同的財政補貼標準。針對高產值組和低產值組設計不同的農業保險費率，同時在保險標的范圍上，按照只包括農作物和也包括機械設備及銷售等環節予以區別。

（五）穩健性檢驗

為了驗證分析的穩健性，選取了農業保險費的對數作為被解釋變量的替代變量進行分析。lnpremium體現了農業保險費的變化，與農業產值在1%的顯著性水平下正相關，與全要素生產率在10%的顯著性水平下正相關，總體回歸結果趨同。保險賠付率仍然與產值正相關，與效率指標有較為顯著的負相關關系。一方面體現了農業保險的風險補償功能，另一方面也說明農業保險的損失賠償額度應該擴大。城鎮化率與產值正相關，與效率指標有較顯著的負相關關系，這說明大量人口進城務工的變化速度高于第一產業產出效率增加的速度，城鎮化率提高的同時，需要擴大農業的農場經營及集中經營，提高機械化程度及技術水平。經濟增長率與產值負相關，與效率指標正相關，也與基準回歸結果相近。這說明經濟增長大部分不是來自第一產業產值的增長，第三產業的發展速度對于總產值速度增量在減少，對于效率指標而言，增長率的增加促進了效率指標的增長，體現出第三產業對于第一產業在生產需要物資的準備、產品的銷售流通、技術的咨詢服務等方面發揮了促進作用。同時，伴隨著“特色示范村鎮”的建設，部分村鎮及農民將從服務傳統種養業向服務現代種養業轉化，并向休閑農業、綠色康養、農村服務業、農村電商等全產業鏈延伸，促進了農業中傳統的種植業和養殖業供應鏈的有序循環及效率提高。

表7 穩健性檢驗

續表

五、結論及建議

農業保險對農業產出及效率的影響在不同區域具有差異性。通過以上實證分析可知，在京津冀地區，農業保險能夠促進農業產業發展，而且農業保險通過促進農業科技進步促進農業效率的提升。保險賠付率可以促進農業產出數量的增加，城鎮化率與農業全要素生產率有顯著的負相關關系，經濟發展水平和增長率與產值增長速度負相關，與全要素生產率的增長正相關，第三產業的發展對于農業產值和全要素生產率均有顯著的正向促進作用。

通過分組對比數據分析，保險密度指標對農業產出的影響方面，對高產值組的彈性較低產值組更高，保險密度的變化對高產值組的效率指標影響彈性更大；保險賠付率對高產值組產值的彈性系數高于低產值組；高產值組的城鎮化程度對效率指標的彈性系數為低產值組的2倍；高產值組的經濟增長率對效率指標的影響低于低產值組；第三產業的增加，對于高產值組的產值影響略大于低產值組，而對效率指標的影響遠高于低產值組。在此基礎上，提出以下建議。

（一）擴大農業保險覆蓋面

在現有農業保險覆蓋范圍基礎上，擴大農業保險覆蓋面，對于已經相對成熟的農業保險產品，爭取做到傳統養殖業和種植業的全覆蓋。同時，根據農業大產業的發展，由傳統的種植養殖業保險向“農產品指數”保險、“天氣”保險、“農業機械”保險、“農業基礎設施”保險等發展，從多角度為農業發展提供風險管理措施和保險保障。這就需要財政支持以及保險公司在保險技術上的創新?？梢越柚r業保險占比較高的頭部保險公司在北京總部的優勢，在京津冀協同發展背景下，以河北的各個城市，特別是唐山、石家莊等第一產業產值較高的地區為試點，摸索經驗進行保險標的擴展；針對衡水、邢臺等地區，加大現有產品的覆蓋面。

（二）創新“農業保險+”模式

實行“農業保險+期貨”“農業保險+租賃”“農業保險+基金”等創新模式。由農業保險承?，F有模式下的保險責任，將農產品價格變動的風險通過期貨市場進行分散，通過遠期、期貨、期權等方式為農產品出售價格保值，通過“訂單農業+保險+期貨”的模式促進農產品的銷售，使農民沒有種植后的后顧之憂；將農用機械及基礎設施通過“融資租賃”方式租入，規避了直接購買農用機具帶來的資金占壓、成本過高及設備本身的風險；形成“農業保險+基金”模式，針對新型農村經營組織，通過風險投資方式，提供資金擴大生產規模和提高技術水平，再通過多輪融資模式支持上市。發揮北京證券交易所的作用、天津融資租賃的優勢，形成資金鏈與農業產業鏈條的互聯互通。

（三）針對不同地區，實行差別費率及賠付率

根據本文的分析，鑒于高產值與低產值地區農業保險對于農業發展的影響彈性不同，在高產值地區及低產值地區采取不同的農業保險費率，以提高農業保險的邊際貢獻。同時，針對不同地區，實行不同的賠付率措施，包括是否設置賠付的起付線，起付線以上部分設置不同的賠付比例，可以全額賠付或者按一定的比例賠付，賠付金額是否有上限還是全額賠付，等等。

（四）借助保險科技，實現農業保險數字化經營

借助北京已實行的農業保險投保手續及承保流程電子化的經驗及已有的基礎設施，在鄉村推動承保流程電子化和理賠流程電子化。目前很多地區的農業保險出險后需要過行政村協保員、保險代理員向保險公司報案，人工成本高，流程復雜，也不能及時處理。農業產業具有相對集中性的特點，可以借鑒車險理賠的方式，采取手機電話或者APP報案；再根據情況采取APP查看現場資料，通過大數據調取外部數據進行定損，以降低成本，提高效率。

（五）通過共?；蛟俦?，分散風險、擴大承保能力

農業本身具有“靠天吃飯”的特征，加上環境資源的變化，惡劣天氣發生的概率會增加，局部地區大范圍發生自然災害的可能性也在增加，這些外部環境變化增加了農業發展的不確定性。需要在現有農業保險及再保險的基礎上，針對巨災巨損，進一步完善再保險制度及共保制度，增強農業保險公司管理風險的能力，幫助農業保險公司分散風險。在目前對外資再保險公司開放農業再保險領域外，繼續引進并擴大再保險范圍，并借助再保險機構，加強對巨災風險的管理，比如采用天氣狀況的預判技術，幫助農民提前采取措施規避風險等。