我国农业保险市场失衡分析的论文

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1、我国农业保险市场失衡分析的论文摘要:本文在分析农业保险发展现状的基础上,基于马斯洛需求层次理论、风险偏好理论及风险规避程度度量理论,建立农户风险态度呈动态变化的效用函数曲线,推导出政府对农业保险补贴的上限和下限,得出结论:政府补贴过低无法达到刺激农户购买欲望转化为有效需求;但政府对农业保险的补贴并不是越多越好,超过一定限度,反而引发更为严重的道德风险,并导致农户的风险规避程度下降,进而影响农业保险的需求。  关键词:期望效用;风险偏好理论;风险规避度量;农业保险;政府补贴  一、引言及相关文献  我国是个农业大国,农业是经济发展、社会安定、国家自强的基础,在

2、国民经济中占有举足轻重的地位。2004—2010年中央已连续出台七个“一号文件”都提出逐步建立和完善政策性农业保险制度。农业保险作为一种支农政策的创新,越来越引起国内学术界和政府的重视。然而,目前我国对农业保险的理论研究还处于较低的层次,实践中也很少有成功的经验[1-2]。2004年以来,国内很多地区开始试行农业保险,从而使农业保险有了更多的试点,然而对于政策性农业保险理论根据的研究仍不充分。  对农业保险的研究更多的是停留在福利经济学的层面上,国外理论界对农业保险较早使用福利经济学进行分析的主要有roumasset和hazell等人,其中hazell认为农

3、业保险带来的产出增加不仅有利于生产者(农户),也有利于消费者,如果需求曲线是缺乏弹性的,农场主的平均收入可能会降低,而农业保险带来的收益将被消费者全部占有”,从而提出农业保险具有收益外溢特点的正外部性存在[3]。.siamishra用图形的方式将农业保险影响作物曲线进而影响社会福利的过程表示了出来,但是对是否补贴却得出了相反的结论[4]。国内对农业保险福利分析大都源于siamishra的总结。在分析农业保险福利问题时,国内学者大多都使用了siam)获取农户对农业保险的支付意愿,从而测度不同补贴率下的福利值大小,该文通过个人支付意愿的加总扣除农民支付的保费和政

4、府补贴的成本,测算出总体的福利值[6]。张跃华、顾海英、史清华(2007)从经济学理论上对有无补贴时农业保险的消费者剩余和生产者剩余的变化推导出社会福利的,实证研究部分主要是对农业保险对作物产量的影响方面进行了分析[7]。  国内经济学家在认同国外学者对市场失灵原因的理论研究基础之上,联系我国的实际进行了深入的探讨。有学者认为农业保险具有的双重外部性导致农业保险市场失灵,如李军(1996),庹国柱、王国军(2002),费友海(2005)等。冯文丽(2004)指出系统性风险、信息不对称和供求的双重正外部性是农业保险市场失灵的一般原因,但在我国导致农业保险市场失

5、灵的根本原因则是制度供给不足,缺乏专门的农业保险法律规范,因而提出了颁布专门的农业保险法,构建合理的农业保险经营体系,以纠正市场失灵的主张[8]。也有学者指出,农业保险外部性的概念在市场失灵理论中并不严密——农业保险在微观上具有典型的外部性,然而在宏观上却并不足以导致市场失灵,如张跃华、顾海英(2004)等。同时认为农民在收入低下的时候其风险偏好趋向于中性,从而导致农业保险这种风险管理方式对农民没有足够的吸引力[9-10]。  张跃华(2005)认为以农民为风险偏好型作为分析我国农民风险类型起点的假设太弱,他在文章中引用vonneumann和morgenst

6、ern创造的vnm效用函数,借鉴经济学对于风险偏好的分类及对风险规避程度的度量,构造伯努利效用函数分析中国农民的有效需求不足情况。他们的假设是如图1所示,效用函数中存在a点,在a点处的曲率为最大,这意味着在a点处消费者对于风险的规避程度最强。当财富或收入的值超过a点时,其对风险的规避程度越来越低;同时在财富或收入的值低于a时,随着收入的增加,其对风险的规避程度越强。当收入水平或者财富水平在a点以左的时候,随着财富或者收入水平的增加,农民对于风险的规避程度增强,即购买保险的动机增强;当收入水平或者财富水平在a点以右的时候,随着财富或者收入水平的增加,农民对于风

7、险的规避程度减少,即购买保险的动机减弱①。其效用函数概念模型的表达形式如下:  文献的回顾,我们发现,国外的学者在分析农业保险供需现状时,多以农民是风险规避型偏好为前提,而国内传统农业保险分析中也多把农户的风险态度假设为风险规避的理性人,如有部分学者认为农民的风险态度是风险中性。而事实上,农户的风险态度是否为典型的理性人或单纯的为风险中性,笔者认为是值得商榷的。因此,本文在张跃华对农户风险规避程度度量分析的基础上,对农户风险态度采用变化的假设前提,运用期望效用理论和福利经济学分析方法对政府在我国农业保险发展中的重要作用进行分析,并通过模型计算得出政府对农户的

8、保费补贴的范围。  二、我国农业保险发展现状  农业

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