论文--农民对农业保险需求影响因素的实证分析

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1、-农业保险论文(农业保险论文)农民对农业保险需求影响因素的实证分析———基于河北省的调查摘要:农业保险需求不足是困扰中国农业保险发展的重要问题,也是政策性农业保险的重要理论根据之一。文章基于河北省11个地市的实地调查数据,运用Logistic模型对农业保险需求可能存在的影响因素进行分析,得出农民年收入、农民对农业保险的了解程度、农业生产是否划算以及是否必要购买保险等对农业保险需求存在显著影响的结论,提出应当通过提高农民收入、扩大宣传、加大政府政策支持力度以及扩大试点地区范围等措施来提高农业保险的

2、有效需求,促进农业保险的发展。关键词:农村;农业保险;意愿;Logistic;调查1研究背景我国农业经济现实的“弱质性”和广泛存在的小规模农户经营,使得农业客观上存在着多种自然风险和政策、制度等社会风险,以及市场、价格等经济风险。我国农民的收益和农业经济实际上处于一种极度的不确定状态,客观需要创建能够转移分散风险、分摊经济损失的风险管理机制。农业保险作为对农业风险损失进行事后补偿的一种手段,对稳定和保障农业的发展,增加农民收入,振兴农村经济具有重要的理论意义和深远的现实意义。.---从2004年

3、起,农业保险各种模式试点在全国启动,但农业保险的发展不尽如人意。从国内外相关研究可以发现,农业保险要发展,增加有效需求是关键。农业保险需求不足是困扰中国农业保险发展的重要问题,也是政策性农业保险的重要理论根据之一。近年来,开始有学者从农户需求角度并采用实证方法探求农户对农业保险需求的影响因素[1~3]。但目前对农业保险需求的研究成果数量较少,对各地区农业保险需求进行分析的研究不多。我国各地农村经济发展极不平衡,在政府大规模推广农业保险这一风险分散和损失补偿的制度之前①,有必要对我国各区域的农业保

4、险现状及农民需求现况进行分析。本文以河北省为研究对象,分析农户对农业保险的认知度和投保意愿,研究农户对农业保险需求的影响因素,并对农业保险政策的制订和实施提出相关建议。2农业保险需求研究回顾对农户保险需求的理论研究基于冯·诺曼和摩根斯坦的期望效用最大化理论。在冯·诺曼-摩根斯坦期望效用理论中,如果假设农户是风险回避者,则在公平保费的情况下,他所选择的最优保险量等于它可能遭受的初始财富的损失量,即农户对农业保险的需求量取决于它可能遭受到的损失程度。Rothschild和Stiglitz[4]认为,

5、保险对于投保人的价值V(p,a)可以表达为(1-p)(W-a)p(W-d+a1),其中p为损失发生的概率,a为保费额,W为初始财富,d为损失额,a1为培付额与保费额之差。斯蒂格利茨认为,只有V(p,a)>V.---(p,0),即购买农业保险的期望效用大于不购买农业保险的期望效用,保险的购买决策才会发生。Shaik等[5]采用联立方程分析了在考虑收入保险的前提下,农作物保险的需求状况,认为影响保险购买决策的主要因素分别为初始财富、风险规避系数、产量均值、产量标准差、价格均值、价格标准差、风险发生概

6、率、灌溉比率以及选择购买收入保险而非数量保险的决策。国内学者对农业保险需求的研究以张跃华和宁满秀为代表。张跃华等[3]在冯·诺曼-摩根斯顿效用模型和Arrow-Pratt风险规避函数,构造了一个分段伯努利效用函数,并通过实证分析认为农户对风险的规避程度先随财富和收入的增加而增强,达到某一点后开始随财富和收入的增加而减弱,并通过Logistic模型得出影响农户参加保险决策因素的主要有读书时间、是否务工、年收入,影响农户参加保险可能性(是否认为农业保险是必要的)的变量主要有灾害损失、是否了解农业保险

7、以及是否务工。宁满秀[2]以玛纳斯流域棉农为例,运用Probit模型分析得出棉花产量变异系数、总耕地面积、是否有政府救灾补助、农户主要务农时间以及棉花收入占总纯收入的比重这些因素对农户购买农业保险决策产生影响。陈妍等[6]实证分析得出农户的家庭农业收入、耕地面积以及受教育年限和务农年限对农业保险购买意愿产生影响。本文在上述研究的基础上,对河北省农业保险需求的影响因素进行分析。3实证模型的建立与结果分析3·1模型及变量的选择(1)因变量y为农民是否需要农业保险。如果调查中农民认为需要农业保险则y=

8、1;如果不需要则y=0。在实证分析中,由于使用的因变量是(0,.---1)变量,因此在模型设定上通常可以选择逻辑生长曲线函数即Logistic模型以及正态分布函数即Probit模型。由于Logitic模型和Probit模型在功能上较为相似,因此,本文选Logistic模型进行变量估计。(2)自变量的选择。根据以往研究理论,本文自变量选择如下:①年龄。年龄对农业保险需求来说是一个双向因素。年龄较小的人,接受新鲜事物的能力强。在我国,农业保险目前还是一种新生事物,而且发展较为缓慢,宣传力度较差,往往

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