單 玉,佟金萍
(常州大學 商學院,江蘇 常州 213164)
農業是國民經濟的基礎,關乎國計民生。但農村自然災害頻仍、洪旱災害嚴重,給國家及人民帶來了巨大的損失,僅2007—2019 年期間,自然災害造成的直接經濟損失就高達38 475.2億元(《中國農村統計年鑒(2016—2020年)》)。農業保險作為一種規避農業風險的重要舉措,承擔著補償農業災害風險的責任,是世界貿易組織“綠箱政策”范圍內允許補貼農業的重要政策手段。自2007 年實施農業保險補貼試點以來,農業保險發展迅速。據統計,農業保險保費收入從2007年的51.8 億元增長到2019 年的672.48 億元(數據來源于《中國保險年鑒(2020)》)。同時,保險產業隨著金融資源的流動逐漸形成了集聚現象,截至2019 年,北京、上海、廣東三省市的保險公司數量占全國的78.8%(數據來源于中國銀保監會)。而農業保險作為一項重要的保險產業,其發展是否會受到保險集聚的影響?是否存在空間溢出效應?這些問題的探討對于保險集聚背景下有效規避農業災害風險有著深遠的意義。
通過文獻梳理,筆者發現早期學者的研究多集中在保險業與區域發展關系方面,隨著保險資源的不斷集聚,保險業發展的空間特性逐漸成為學者們關注的焦點。保險集聚呈現出一定的空間相關性,且對區域經濟發展起到促進作用,但是溢出效應不顯著,同時保險集聚在空間上分布不均衡,保險集聚現象逐漸呈現分化趨勢。而對于農業保險方面,多側重于研究農業保險發展的影響因素,現有文獻主要從兩個層面展開研究:一是微觀層面,是基于農戶個人行為調查數據,如農村居民家庭人均收入、農戶種植規模等方面的因素進行的研究;二是宏觀層面,是基于省際面板數據,如自然災害概率、農業保險供給數量、農業經濟發展水平等方面的因素進行的研究。此外,針對農業保險空間特性的研究比較少,只有如黃琦等人認為,農業保險發展存在顯著的空間集聚現象且呈現出穩態收斂的趨勢等。
總體來看,針對微觀農戶個人行為對農業保險發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,隨著地區之間資源的流動,各經濟單元體間的聯系日趨緊密,分析農業保險發展的空間相關性就變得尤為重要。而我國目前從農業保險發展的空間特性,以及宏觀層面的空間溢出效應入手進行研究的文獻較為稀少?;诖?,本文引入保險集聚作為影響農業保險發展的核心因素,并從空間視角研究保險集聚對于農業保險發展的影響,以便能較全面地闡釋保險集聚對農業保險發展的影響。
保險集聚整體而言可以提高區域間的融資率,減少信息不對稱,降低信息交換成本,提升保險行業整體發展水平,進而間接提升集聚區域農業保險的發展水平。保險從屬于金融產業,其基礎功能就是融資。金融產業作為媒介通過融資為企業的生產運作提供支持,加快市場的資金流轉,提高融資效率。在這一背景下,保險公司應加大對農保市場調研的投入,同時不斷推動農業保險基層服務隊伍建設,提高基層農業保險工作人員業務能力,不斷補齊農業保險發展中的短板,促進農業保險高質量發展。此外,程肖芬(2007)指出,保險產業的核心競爭力之一就在于保險企業的集聚能力,即保險產業集聚還可以顯著提高競爭力,促進創新活動,提高集聚區域保險企業的生產率,便于發展保險業務外包業務。
基于上述分析,本文提出以下假設。
假設H1:保險集聚通過減少信息不對稱、提高創新水平等方面間接促進農業保險的發展。
農業保險的發展在地理空間上存在交互影響。在金融地理學理論中,信息外溢是重要組成部分,但由于地域損耗等因素,非標準化信息在空間上的傳遞存在不同程度的信息損耗,因而鄰近地區的信息更加有效。同時,鄰近地區的保險業態具有趨同性,更能發揮保險集聚中心的連帶作用,通過保險基礎設施的共享、技術創新協同等方式促進鄰近地區的農業保險發展。當然,保險集聚對農業保險的空間溢出效應很大程度上是促進了周邊農業保險的創新驅動。農業保險是一項服務產品,其屬于知識密集型產品,需要專業性人才,而保險集聚正是加強人才儲備的最佳契機。在保險集聚區域內,有大量的專業性人才和企業,這會加劇農業保險產品的創新,同時加快其與周邊地區的交流,促成地區之間農業保險的共同發展。
基于上述分析,本文提出以下假設。
假設H2:保險集聚通過信息共享、人才儲備,促進農業保險創新驅動,最終對農業保險產生促進效應與空間溢出效應。
一般而言,考察一個產業集聚程度的方法主要有區位熵指數、空間基尼指數、G 指數等,由于區位熵指數能夠消除地區規模差異因素,能很好地反映地區空間要素分布情況,因此本文選用區位熵指數(Agg)來測算保險集聚水平。具體計算公式如下:

式(1)中,FS、S代表i 省保費收入和i 省常駐人口數,FS、S 代表28 個省份的保費收入和常駐人口數。Agg的值越大,表明i 省的保險業的相對集聚程度較高。由式(1)測算出我國31 個省市2007—2019 年保險行業的區位熵指數,并使用自然間斷點分級法對各省的區位熵指數進行分類,在此基礎上繪制2007 年和2019年的保險集聚空間分布圖,如圖1 所示。

圖1 中國省域保險集聚空間分布
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,其余省份的區位熵指數均在1.4以下,其中個別省、市、自治區(廣西、西藏、貴州、青海)的區位熵指數低于0.52。2019年,集聚水平高的省份維持不變,其余省、市、自治區的區位熵指數輕微下降,其中廣西、西藏、貴州、青海四省的保險集聚水平仍然較低,但與2007年相比有了一定的提升。由此表明,我國31個省市、自治區中保險集聚發展水平較高的較少,且部分省、市、自治區之間的保險集聚水平存在顯著的差異性。其次,縱向對比發現,各省、市、自治區保險集聚水平增減有所不同,其中北京、上海等保險集聚水平較高的地區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大部分省、市、自治區的集聚水平有顯著的提升,而西部部分省、市、自治區的集聚水平雖有一定的提升,但仍處于我國保險集聚發展最慢的地區。綜上所述,現階段我國保險集聚整體呈現較低水平,東部地區部分省、市、自治區保險集聚水平處于逐年下降的狀態,中西部部分省、市、自治區體處于停滯不前的狀態,總體發展形勢較嚴峻。
目前,衡量農業保險發展的指標主要有農業保險保費、保險密度(深度)和綜合指標等。各個指標良好發展才可以進一步推動農業保險的發展。為此,本文在借鑒以往農業保險發展水平指標體系的構建經驗基礎上,將從保險規模、市場結構和持續性這三個維度綜合起來考量農業保險的發展水平,構建農業保險發展水平指標體系,具體指標體系如表1 所示,數據來源于《中國保險年鑒(2008—2020年)》《中國農村統計年鑒(2008—2020年)》。

表1 農業保險發展水平指標體系
①由于2012年之后農林牧漁從業人員的數據缺失較嚴重,因此本文采用鄉村人口代替。

利用上述方法,測算出31 個省份在2015—2019年的農業保險發展綜合得分,如表2 所示。從綜合得分和排名來看,排名前十三的省、市、自治區分別是新疆、內蒙古、黑龍江、四川、湖南、安徽、河北、河南、吉林、江蘇、山東、遼寧和云南,通過對比可以發現,13 個糧食主產區中除了江西和湖北農業保險發展較低,其余主產區農業保險發展水平較高,且31 個省、市、自治區的農業保險發展水平發展態勢良好,呈現逐年上升的趨勢。

表22015 —2019 年中國省、市、自治區農業保險發展綜合得分

續表
1.模型設定。為了考察保險集聚對于農業保險發展的空間效應,本文采用空間計量模型估計參數。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 模型主要側重考察因變量的空間相關性,SEM 側重考察隨機擾動項的空間影響,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,構建如下空間面板Durbin 模型:

式(2)中,下標i 代表地區,t 代表年份,API代表農業保險發展水平,X為解釋變量,包括保險集聚水平和控制變量,W 為空間權重矩陣,μ、τ表示空間與時間固定效應,ε為誤差項。
2.空間權重矩陣的設定。空間權重矩陣表達了區域之間各種屬性方面的空間關聯模式,確定其形式是進行空間計量分析的前提。各地區之間經濟、地理等因素的差異可能會產生結果的差異,因此本文構造了三種權重矩陣進行對比,分析區域間地理以及經濟的空間聯系。
W1:0-1 權重矩陣,若兩個地區相鄰,則權重記為1,不相鄰則為0,且對角線元素都為0。
W2:經濟距離權重矩陣,當i≠j 時,權重設為第i個地區在t 時間內的人均GDP 與第j 個地區在t 時間內的人均GDP 之差的絕對值的倒數,當i=j 時,權重值設為0。
W3:地理距離權重矩陣,當i≠j 時,權重設為第i個地區與第j 個地區之間地理距離平方的倒數,當i=j時,權重值設為0。
1.樣本選取與數據來源。首先,由于農業保險的獨特性,很多城市并未展開農業保險的相關業務,因此本文將在省級層面上展開分析;其次,考慮到2007 年國家實施農業保險保費補貼政策之后,31 個省份的相關數據較為齊全,故本文將樣本區間定為2007—2019 年,樣本地區選取我國31 個省份。本文所使用的數據來源于《中國保險統計年鑒(2008—2020 年)》《中國城市統計年鑒(2008—2020 年)》《中國農村統計年鑒(2008—2020年)》。
2.變量說明與描述性統計。本文被解釋變量為農業保險發展水平,以利用熵值法測算的農業保險綜合得分為指標。本文核心解釋變量為保險集聚水平,指標測算參見式(1)。在控制變量的選取上,在宏觀層面上,第一,考慮農業發展水平。地區的農業發展水平會直接影響當地農業保險發展水平,地區農業經濟總量越大,農業保險業務也會越多,因此指標選擇農業總產值(TAO)。第二,供給因素。由于農業保險的提供對象是農戶,其中不確定因素很多,因此保險公司必須綜合考量各種因素才能確定是否開展農業保險業務,為此本文以開展農業保險業務的保險公司數量(QIC)來反映供給因素。在微觀層面上,其一,考慮農業風險規避的需求。自然災害頻仍,農業生產損失嚴重,購買農業保險能在一定程度上降低農戶的損失,而自然災害的直接風險指標就是農業受災面積,因此指標選擇農業受災面積(AA)。其二,農業經營發展的需求。農戶種植的農產品規模越大,面臨自然災害時造成的損失概率越大,因而更傾向于購買農業保險,為此,指標選擇種植面積(PA)。同時,當農戶對農業保險存在需求時,經濟能力是其購買農業保險產品的前提條件,故利用家庭人均可支配收入(PCI)作為其經濟能力的指標。上述所有價值變量均以2006 為基期,采用農村CPI 指數進行平減,各變量描述性統計見表3。

表3 各變量的描述性統計
基于前文空間杜賓模型的設定,本文使用Stata15.0分別在三種空間權重矩陣下模型進行極大似然估計。對于空間計量模型的選擇檢驗上,表4 中列出了穩健的LM檢驗,表明應采用空間計量方法估計模型參數;通過LR檢驗可以看出,在三種空間權重矩陣下均無法拒絕空間杜賓模型,因此前文設定的空間杜賓模型更為合適;在固定效應與隨機效應的選擇上,依據豪斯曼(hausman)檢驗結果,應采用固定效應模型進行估計;在時間空間固定效應形式的選擇上,應選擇雙向固定效應形式。

表4 空間面板杜賓模型估計結果
從空間杜賓模型回歸結果(見表4),得出以下結論。
1.僅在鄰接矩陣和地理距離矩陣下,保險集聚才對當地農業保險發展起到促進作用,驗證了假設H1,即表明我國保險集聚能夠顯著促進當地農業保險的發展,且地理位置發揮了主要作用,且經濟因素在一定程度上縮小了各地區之間的空間依賴性。同時,從固定效應模型與空間溢出效應模型的系數來看,保險集聚的系數值都是0.4 左右,說明保險集聚對農業保險發展的促進力度不足,政府和保險公司應充分利用保險集聚帶來的優勢,積極探索“農業保險+”的金融產品,促進農業保險多領域、深層次發展。
2.僅在鄰接矩陣作用下,保險集聚促進了周邊地區農業保險的發展。一個地區保險資源集聚,再加上當前交通設施發達,鄰近地區之間交流日益密切,部分保險資源很大程度上會流入鄰近地區,提高鄰近地區資金儲備、豐富保險專業知識,進而吸引更多專業性企業的入駐,最終通過完善農業保險產品的運營體系來提高農業保險發展水平,這很好地驗證了研究假設H2。
3.在控制變量中,主要顯著變量是農業發展水平,農業發展水平在鄰接矩陣作用下對當地農業保險發展水平起到顯著性促進作用,同樣在鄰接矩陣和地理距離矩陣下對周邊地區農業保險發展也起到促進作用,且系數值均在1 左右,表明農業發展水平是農業保險發展的關鍵影響因素。
綜上所述,保險資源的集聚帶來了一定的人才、資金、技術等的集聚,直接或間接地促進了農業保險的發展,同時鄰接省份也會受到保險集聚帶來的優勢,并充分利用地理位置的便利性,促進當地的保險集聚水平,從而促進農業保險發展。
利用我國2007—2019年省級面板數據,使用指標測算保險集聚水平和農業保險發展水平,分別在三種空間權重矩陣下,構建空間杜賓模型,分析保險集聚對農業保險發展的空間溢出效應,并得出相關結論。一是省際檢驗發現,保險集聚對本地農業保險發展具有顯著的促進影響,并且這種影響在地理因素作用下才顯著,表明目前保險集聚對農業保險的發展的空間溢出效應依賴于地理因素,經濟因素一定程度上縮小了依賴性。二是僅在地理距離空間權重矩陣下,保險集聚對鄰近農業保險發展的影響存在空間外溢效應,且在不同空間權重矩陣下顯著性結果不一致,表明在不同空間矩陣下,保險集聚對鄰近地區農業保險發展的作用方向與作用程度存在差異性。
針對保險產業集聚對農業保險發展的空間溢出效應的研究結果,政府及相關部門應有針對性地實施相應的政策措施。首先,各地區應不斷完善農業保險發展體系。一方面,保險集聚水平高的地區,要持續擴大農業保險業務的覆蓋范圍和農業保險產品的險種類型,加大在人、財、物方面的投入;另一方面,保險集聚水平低的地區,應積極建設保險集聚中心,不斷提高農業保險發展的保險資源,共同推進保險集聚與農業保險發展。其次,各地應盡快建立起完善的保險集聚輻射機制。保險集聚對農業保險影響的空間外溢效應要求各地區應弱化邊界效應,加強地區之間的交流合作,積極推進跨區域的保險業務合作。最后,積極扶持經濟落后且農業薄弱地區的農業保險發展,在充分發揮先進地區示范作用的同時,加強對落后地區的扶持,促進鄰近地區的跨邊界合作,推動資源的橫向轉移,實現整體保險集聚和農業保險的協同發展。