彭可茂，管理学博士，华南理工大学经济与贸易学院讲师，广东广州510006；席利卿，管理学博士，仲恺农业工程学院经济与贸易学院讲师，广东广州510225；彭开丽，管理学博士，华中农业大学土地管理学院副教授，湖北武汉430070
一、引言
我国自1982年恢复农业保险以来历经三十年发展，取得了巨大成就。为了规范农业保险的发展，2004～2012年连续9年的“中央一号文件”都体现出政府对农业保险的长期重视，每年都有关于发展农业保险的内容，归纳起来有：建立政策性农业保险制度，稳步推进政策性农业保险试点工作；提出政府引导、政策支持、市场运作、农民自愿的原则；建立农业再保险体系与巨灾风险转移分担机制；积极扩大农业保险保费补贴品种和区域覆盖范围；鼓励和支持发展洪水保险；建立中央财政支持下的大灾风险转移分散机制等方面。因而，近年来建立和完善农业保险体系已经成为政策部门、业界及学术界探索的热点。
广东省作为全国13个粮食主产省之一及东南沿海双季稻优势产区的重点省份，稻谷产量位居国内第9，近年全省播种面积较为平稳，但自然灾害等多种风险因素使得总产和单产均出现下滑。广东作为全国第一缺粮大省，近年来供不应求的矛盾日益突出，究其原因：全省年需求总量稳步增长，而产量基本不增甚至稳中有降，因而供给萎缩是造成供不应求局面的主要原因[1]。广东稻作所面临的主要灾害有春旱、低温寡照、暴雨洪涝等自然灾害：3月春播期间部分地区出现旱情造成春耕受阻，4月出现长时间的低温寡照造成生育期延迟，5～10月经历多次强台风与强降雨袭击等[2]。
广东省稻作保险开展较好的保险公司是中国人民财产保险公司广东省分公司及地方分支公司、阳光农业相互保险公司广东省分公司，通过调研获得了广东省稻作保险及支付意愿的基本情况①。广东省稻作保险有三档保险费及保险金标准：第一档保险费分别为粤北区②的4元/667、中北区的4.7元/667、中南区及西南区的5元/667，所对应的保险金为全省统一的100元/667；第二档保险费分别为粤北区的7元/667、中北区的9元/667、中南区及西南区的10元/667，所对应的保险金为全省统一的200元/667；第三档保险费及保险金分别为全省统一的15元/667和300元/667。
广东省稻作保险费由中央、省、市、县四级财政和种植户共同承担：2011年，中央、省财政承担65%，市、县财政共承担15%，农户承担20%，即针对每档保险费，农户实际承担的最高保险费分别为1元/667、2元/667及3元/667。根据调研数据发现：针对上述三档保险条款安排，被调研区农户的平均支付意愿为3.79元/667、5.20元/667及6.16元/667，可见农户的支付意愿高于他们实际承担的最高保险费。即便如此，被调研区农户的平均参保率普遍水平较低，平均仅为45.3%，显著低于江浙农村水平；且地区差异显著，中山、佛山等地超过了90%，而恩平为31.6%、云浮等地不足20%。
广东稻作保险的平均保险免赔率③在粤北区、中北区、中南区及西南区分别为62%、66%、70%及70%，平均政府救灾补贴率在粤北区、中北区、中南区及西南区分别为60%、55%、50%及50%，被调研地区加权总平均为53.7%，可见，保险费、免赔率及补贴率均显示出对北部地区的优惠倾斜。广东省稻作保险的承保范围包括：主要病虫害、干旱、冷害、低温、洪水、冰雹、台风、火灾等，其中主要病虫害的承保范围包括稻瘟病、条纹叶枯病、纵卷叶螟、稻飞虱、干尖线虫病、主要虱类及甲类虫害。
二、文献回顾
(一)国外研究进展
1.国外相关研究方法
国外保险需求理论是在VonNeumann&Morgenstern(1947)的期望效用最大化框架下发展起来的[3]。由于农业保险具有准公共物品的特征，针对这类物品，理论界常常采用条件价值估价法(CVM，Contingentvaluationmethod)来对该类物品的市场价值进行效益评估[4]，CVM法通过调查问卷的形式向被调查方询问一系列假设问题，从而引出被调查方对物品或服务的支付意愿，并且在农户参保率未知的条件下，适合采用CVM法来对农户的保险需求及支付意愿进行研究[5]。
最早使用“二元选择CVM法”的是Bishop&Heberlein(1979)[6]，该法曾被视为理想的、能相对降低受访者策略性偏误的一种询价模式[7]。继而Hannemann&Loomisetal.(1991)[8]与Bateman&Langfordetal.(2001)[9]将“二元选择CVM法”发展为单界二分式选择CVM法、双界二分式选择CVM法及多界二分式选择CVM法，并证明了双界法和多界法的效率更高，因而能更准确地界定被调查者的支付意愿范围。此后，Herriges&Shogren(1996)在实际运用中拓展了三种提问方式：单向递增式、单向递减式及双向式，通过这些方式能够从被调查方提供的信息中得到三种问卷方式相同的支付意愿区间[10]。
2.国外一般性研究结论
Rothschild&Stiglitz(1976)研究表明，在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之时，才会发生保险的购买决策[11]。***年美国农业部对没有参加联邦农作物保险的农民作了一项全国调查，并分析了他们不参加保险的原因。Wright&Hewitt(1994)根据上述调查数据的研究表明：农户不参加农业保险最主要的五个原因分别是保障太低、保费太高、更愿意自己承担风险、农场的分散化经营程度、拥有其他农作物保险，这五个原因在84.9%的未参保农户中具有决定性作用[12]。Serra&Goodwinetal.(2003)在对农业保险需求的实证研究中发现：当美国农户的初始财富到达一定程度以后，若再增加保险供给，其风险规避的效用随之出现减弱，从而使购买农业保险的意愿就不再那么强烈。Shaik&Cobleetal.(2005)探索了在考虑收入保险的前提下对农作物保险的需求，认为影响保险购买意愿的主要因素有初始财富、风险规避系数、产量均值、产量标准差、价格均值、价格标准差、风险发生概率、灌溉比率及选择购买收入保险而非数量保险的决策[13]。
(二)国内研究进展
国内的研究相对较晚，文献主要集中于对中部与西部地区的奶牛保险、苹果等园艺作物保险、粮食保险，及西部地区棉花保险等方面的实证分析。
1.国内相关研究方法
国内学者沿用和发展了CVM法。Wu&Su(2002)研究表明开放二元选择模式下的CVM法除了具有二元选择使受访者易于回答的优点外，开放式填答的设计也使得平均支付意愿的计算更为简便，支付意愿的估计结果也更具有效性[14]。苏明达(2003)在二元选择模式的基础上增加了最后的开放式价位，即在运用这种询价模式时，先设定一个初始价格，询问受访者是否能够接受，若接受则提高至另外一个价格；若不接受则降低至一个价格，如此反复几次，有几组高于或低于原始价格的则称为几界。此方法类似于市场交易中的讨价还价模式，有利于诱导被调查者表露出真实的支付意愿[15]。因此，本文在调研问卷中采用开放的二分选择式条件估价法获取稻农对于水稻保险的支付意愿的数据。
随后对CVM法的应用研究主要有，宁满秀与苗齐等(2006)对新疆棉花保险的研究认为，影响支付意愿的因素有生产波动性、自然灾害损失、播种面积、对农业保险重要性的认知等[16]。孙香玉与钟甫宁(2008)测度了农业保险的需求函数及不同补贴率下的福利值[17]，研究(2009)发现支付意愿受到家庭收入、产量波动、损失频率、投保作物占家庭收入比重的影响[18]。陈妍与凌远云等(2007)对湖北的研究表明：农业收入、耕地面积、受教育年限及务农年限对保险购买意愿有显著影响[19]。陈泽育与凌远云等(2008)分析认为影响湖北烟农支付意愿的主要因素有：对烟叶保险重要性的认知程度、自然灾害造成的平均损失金额、农户年龄及年家庭纯收入[20]。
2.国内一般性研究结论
曾小波与修凤丽等(2009)对陕西政策性农业保险试点地区农业保险支付的研究表明：是否接受保费、是否了解补贴、养殖户个体特征即受教育年限、养殖经验、年龄等是影响其支付意愿的主要因素[21]。陈华(2009)研究表明影响农户小额保险购买意愿的主要因素有受教育程度、收入水平和储蓄状况，而年龄、就业状态、风险和保险认知等因素的影响效应较弱[22]。李祥云与祁毓(2010)认为年龄、性别、收入来源及水平、对农业保险及作用的认知、政府补贴和邻里选择等显著影响农户对政策性农业保险的购买行为[23]。张红梅与杨明媚(2010)对湖北的研究表明灾害损失程度是主要原因，家庭年收入及对农业保险的了解是重要因素[24]。聂荣(2011)对辽宁农户农业保险意愿的研究表明：性别、受教育程度、收入、灾害损失和对保险的了解等是主要决定因素[25]。黄椿与吴声怡(2011)对福建农户的研究表明文化水平、养殖效益、周边人的影响等对农户投保意愿有显著影响[26]；他们对福建农业企业的研究表明养殖效益、投保便利程度、对保险公司的看法等对农业企业投保意愿有显著影响[27]。
综上，国内外文献在方法及领域上为后续研究提供了较好的基础，然而也存在一定的局限：对于粮食作物农业保险及南部沿海地区的研究较少、对于解释变量的选取亦显得不够全面。因此，本文聚焦改革开发前沿地区的稻作保险，解释变量包括保险免赔率、单位产出现金成本、土地流转行为、政府救灾补贴、家庭务农劳力等新的变量，研究视角及结论对于发展本地农业保险及相关的推广应用是有意义的。
三、模型说明、数据来源与变量选择
(一)模型说明
Tobit模型源于Tobin对家庭耐用消费品支出的研究，由于多数家庭在特定时间内对主要家庭耐用消费品的消费通常都是0支出，所以常会出现一定比重的0观测值，这种现象不符合线性假设，故基于最小二乘法的一般线性回归方法无法应用于此类数据分析[28]。因此Tobin将Probit模型与多元线性回归模型结合起来发展出可以涵盖支出不存在负值的Tobit模型[29]，此后Tobit模型在理论界得到了广泛的应用。
在对广东省稻农投保行为进行保费支付行为的调研时发现，有相当数量农户的水稻保费支出为0，即虽然农户年度水稻保险费用支出的总体分布散布于一个较大的正数范围内，但在数字0上亦显得相当集中，可见保费支付行为属于典型的限值因变量，它在严格为正值时连续，但总体中有一个不可忽略的部分取值为0，若以经典线性回归方法来对限值因变量进行统计建模分析时则将会导致估计值的偏差。在针对保费支付行为这样的典型限值因变量研究中，Tobit模型是文献研究中经常采用的经典模型，其可以定义为一个潜变量为y*的模型[28]。
式(3)与式(4)由皆两部分组成，它实际上是离散分布与连续分布的混合：前面部分对应于受到限制的观测值(即没有参与稻作保险的农户)；后面部分对应于没有受到限制的观测值(即参与了稻作保险的农户)，与经典回归的表达式是相同的。通过对上式极大化求解，就可以得到β和σ的最大似然估计值。
求解式(3)或式(4)的对数似然函数的过程比较复杂，并且Tobit模型的对数似然函数对原参数β和不是全局凹的[32]，因此往往将此对数似然函数进行再参数化来求解，即令式(3)中的
(二)数据来源
依据《中国水稻种植区划》，广东水稻分布可划分为粤北、中北、中南和西南4个稻作区，涵盖112地(市、县)。根据全省水稻种植区域分布，课题组于2011年6月至12月针对34地的稻作种植农户的情况和保险购买行为等信息进行了较为系统的调研及整理。这些地(市、县)分别为粤北稻作区的连州、阳山等8地，中北稻作区的郁南、罗定等11地，中南稻作区的高州、电白等12地，以及西南稻作区的遂溪、雷州等3地。实地调查了2280户农户，得到1772份有效数据，其中粤北区372户占到1722户的21.0%、中北区573户占到32.3%、中南区648户占到36.6%，以及西南区179户占到10.1%。
数据显示，户主年龄众数为51～60岁，均值为51.32岁，务农人口老龄化倾向较为明显。户均耕地众数为2～3×667，户均耕地约3.47×667；耕地流转现象并不普遍，流转形式以转包和租赁为主；耕地流转的非粮化现象明显。户主文化程度以小学和初中居多；以务农为主的兼业户所占的比重最大；户均人口约5.72口，户均务农人口约1.55口。户均家庭纯收入为38684元，农业收入与非农收入分别占到36.8%和63.2%，种稻收入占到家庭总收入的10.9%及家庭农业收入的29.6%，如表1所示。
2011年广东省水稻种植样本农户基本情况
2011年，被调研稻作区的人均纯收入6763元，人均耕地0.61×667，农业劳动力平均比重为31.05%。双季稻单位产量及单位产值分别为11988kg/h与27225.05元/h，即每季每667产量及产值为399.60kg及907.50元，收购均价为113.56元/50kg或2.27元/kg。单位产出的成本为106.89元/50kg或2.14元/kg，其中现金成本为45.33元/50kg或0.91元/kg；若将单位产值与单位售价进行对比可见，稻作相对收益率较低，仅为6.25%，耕地流转的非粮化现象是稻作低收益的体现；其中现金成本占总成本的42.42%，较高的现金成本支出表明稻作生产要素商品化程度较高的区域特征。
就上述4个稻作区相比较而言，人均纯收入、人均耕地面积、年均单产量及年均单产值均呈现北低南高的现象；农业劳动力比重与总成本的南北特征与此相反。2011年，在乐昌、肇庆、汕头、郁南、乳源、梅县及连州7地稻作略有亏损，收益率依次为-2.33%、-2.31%、-2.57%、-0.92%、-0.41%、-0.30%及-0.22%，其余地区收益率均为正值；收益排名最好的5地依次是惠东的18.00%、英德的17.81%、恩平的14.80%、清新的14.25%及雷州的13.21%。如表2所示。
2011年广东省双季稻种植样本地区基本情况
(三)变量选择
本文令被解释变量为支付意愿，解释变量为稻作风险因素、农户风险意识、风险管理替代工具和农户家庭特征四组变量。
影响稻作风险大小的因素有：家庭收入、产量变异系数“+”、稻作面积“+”、稻作收入占比“+”、损失频率“+”、保险免赔率“+”、单位产出成本、产出现金成本、对政府的信任“+”等。若产量年际波动性越大、稻作面积占比越大、稻作收入占比越大、损失越频繁、对政府的信任越高，则保险意愿会越强烈；而家庭收入的情形比较复杂，其影响要视非农收入与农业收入的对比及稻作收入与其他农业收入的对比而定；产出成本与现金成本对投保意愿会有双向的影响，一方面成本的上涨会提高水稻受灾的机会成本，从而促进农户参保，另一方面成本的上涨会挤占农户的生产性投入，从而抑制农户投保行为。
影响风险意识的因素有：对农业保险的认同“+”、是否参与过其他保险、是否兼业“-”、土地流转行为“+”等。若对农业保险认同度越高、土地流转行为越普遍，说明风险意识越深入，则参保意愿可能会更强烈；兼业状况是风险意识和风险替代行为的综合体现，一般而言兼业化程度越高则参保意愿可能会越弱；是否参与过其他保险对参与稻作保险的影响较为复杂，有些在以前保险中得到过实惠的农户对保险持有较积极的评价，另一些农户则可能对稻作保险持有无所谓或消极的态度。
风险管理替代工具有：是否正在参与其他保险“-”、政府救灾补贴“-”等。正在参与其他保险的农户囿于家庭经济资源的约束，可能不太愿意参与稻作保险；政府救灾补贴对于稻作保险可能存在部分的替代作用，因而补贴率与参保积极性可能会负相关。
农户家庭特征有：户主性别、户主年龄“-”、受教育程度“+”、务农时间、家庭务农劳力“+”等。受教育程度越高则对保险的认同度可能更高，务农劳力比率越高说明家庭收入越依赖于农业生产，这两者都会提升参保的可能性；年龄越大的户主其传统观念越强，则参保的积极性可能会越低；而性别及务农时间的影响则不太明确。综上，以上带有“+”的变量可能与支付意愿呈现正向相关，带有“-”的变量可能与支付意愿呈现负向相关，其他变量的影响方向不太明朗。
离查率越大则变量的波动性就越大。其中，波动性很大的自变量有：产量年际变动、稻作收入比重、风险频率、对保险的认同、以前及现在的保险参与行为、家庭务农劳力等；波动性较大的有：稻作面积、对政府的信任、是否兼业、受教育程度、务农时间等；波动性较小的有：成本类变量、免赔率、补贴、年龄及家庭收入等，模型变量解释及赋值见表3所示。
广东省双季稻作模型变量解释及赋值方法
四、模型结果与讨论
本文的稻作保险涉及3个保险条款，农户针对每款保险费和保险金都有相应的支付意愿：wtp100、wtp200及wtp300)，所以应该对每个wtp分别估计。但因为3个条款的保险费与保险金之间存在增函数关系，且农户对于各条款的支付意愿也存在着线性相关性。并且基于CVM法的特性，即农户首先回答的是水稻条款一的支付意愿，而随后所回答的第二、三个条款的支付意愿是依赖于第一个条款的支付意愿，因此各条款所对应的相关性是很高的，两两之间相关系数分别为：ρ(wtp100，wtp200)=0.9243，p(wtp100，wtp300)=0.8598，ρ(wtp200，wtp300)=0.8180，所以本文只需做一个Tobit回归模型即可，结果如表4所示。
从回归结果来看，似然比为577.39，且在1%的水平上显著，说明模型整体拟合效果较好。
产量变异系数、稻作收入占农业收入的比重、风险损失频率、生产的现金成本、对政府的信任、土地流转行为、政府救济补贴等7个因素对于支付意愿的影响分别在1%的水平上通过了显著性检验。从弹性来看，产量变异系数每增加1个百分点，则相对支付意愿提高1.119个百分点；稻作收入占农业收入的比重每增加1个百分点，则相对支付意愿提高0.376个百分点；每年风险损失频率每增加1次，则相对支付意愿提高25.3%，相当于wtp100、wtp200及wtp300分别提高0.96元、1.32元及1.56元；若产出50公斤稻谷的现金成本每增加1元，则支付意愿提高会1.4%或0.63元(即45.33元×1.4%)；对政府的信任每提升1个层次(无明显倾向→较为信任→非常信任)，则相对支付意愿会提高0.527个百分点，可见对政府越信任的农户，越倾向于认为农业保险是可以用于分散风险的；土地流转面积占自有土地面积的比重每增加1个百分点，则相对支付意愿提高0.420个百分点，因此促进土地流转能够提升支付意愿；政府救济补贴率每增加1个百分点，则相对支付意愿提高0.260个百分点。综上，生产中的现金成本投入与产量变异系数的作用最为显著，土地流转行为及对政府的信任也是很重要的因素，并且稻作收入占农业收入的比重、风险损失频率和政府救济补贴的作用也不容小视。
家庭纯收入、对农业保险的认同、是否正在参与其他保险、户主性别等4个因素对于支付意愿的影响分别在5%的水平上通过了显著性检验。其中，家庭纯收入每增加1元，则相对支付意愿提高2.9%，即wtp100、wtp200及wtp300分别提高0.11元、0.15元及0.18元；对农业保险的认同每提升1个层次(较抵制→不认同→无所谓→能接受→很认同)，则相对支付意愿提高0.544个百分点；正在参与其他保险的农户相比没有正在参与其他保险的农户，他们对稻作保险的支付意愿会下降1.067个百分点，调研中农户表示，如果他们参加了合作医疗保险、商业保险等，就会对他们用于稻作投保的保险费投入产生一定的挤占影响；女性户主农户家庭比男性户主家庭对稻作保险的支付意愿要低0.274个百分点，略显相对保守。
保险免赔率、生产总成本、是否兼业、户主年龄、受教育程度、家庭务农劳力等6个因素对于支付意愿的影响分别在10%的水平上通过了显著性检验。其中，保险免赔率每增加1个百分点，则相对支付意愿会降低0.249个百分点，换言之：若保险免赔率升高，则保险条款的保障率相应降低，与此同时，支付意愿亦有所下降；产出50公斤稻谷的总成本每增加1元，则支付意愿会提高0.5%或0.53元(即106.89元×0.5%)；在从专业务农到以务农为主的兼业、或从以务农为主的兼业到以非农为主的兼业过程中，投保相对支付意愿会降低0.273个百分点；户主年龄每增长1岁，则相对支付意愿会提高10.3个百分点；受教育程度每提升一个层次(小学及以下→初中→高中或中专→大专及以上)，则相对支付意愿会平均提升0.173个百分点；家庭务农劳力越多则该家庭越依赖于农业生产收入，投保倾向就会越明显，因此家庭务农劳力每增加1口，则保险支付意愿会提高0.228个百分点。
稻作面积、是否参与过其他保险、务农时间在统计上并不显著，且三者都有微弱的负向弹性系数。稻作面积没通过检验的主要原因，一是由于广东农户家庭作物品种多样性特征突出，从而对稻作风险意识的形成没有起到多大提升作用，二是面积小的农户可能没有保险需要，而面积稍大的农户又会考虑投保所带来的成本问题，因此支付意愿并不一定与面积正相关；农户以前是否参与过其他保险从两个方向影响他们的参保意识，一方面在前期保险中得到过规范赔偿的部分农户，他们的参保意识有望得到提升；另一方面在前期保险中为数不少的农户未曾获得“满意”赔偿的农户，他们的参保意识反而会有所降低，因此是否参与过其他保险对农户的参保意识的影响是不显著的；随着务农时间的增加种植经验会逐年有所积累，因而自身的抗灾能力也会有所提升，另一方面随着务农时间的增加，年龄的增长和损失频率的逐年提高，农户对于稻作风险的意识会有所提升，所以务农时间对农户的参保意识的影响是双向的。
五、政策建议
农户对政府的信任能够大幅度提升他们的保险支付意愿，他们若是相信相关政策法规，就会对农业保险持有更加稳定的预期，也就越倾向于认为农业保险可以分散风险。因此，政府的形象建设、相关政策的引入途径及调整方式等是非常重要的，政策的进一步完善亦必须遵守政策精神一致性和延续性的原则，只有这样才能增强农户对于政府的信任度，从而改善政策执行的效率性。
积极完善土地流转制度，促进区域耕地使用权适度集中，不仅有利于更加合理地配置各种农村资源，还将通过农业生产的专业化与规模化的发展，来促进农业生产单位对农业保险产品需求的扩大。所以，要进一步完善和贯彻耕地流转政策，提高农户的参与率，促进转包和租赁等多样化的流转，并且要从制度上抑制流转中的“非粮化”倾向，从而实现农业生产和保险的共同发展。
合理运用政府救济补贴措施不仅有助于降低农户从事农业生产经营的后顾之忧，而且对于激发农户参保将具有积极的促进作用。因此，应该积极完善政府救济补贴相关制度体系，把握好救济与保险的关系、明确救济范围、救济额度、监管机制、各级政府分摊比例等方面，真正发挥政府救济补贴促进农业保险发展、提高灾害救济效率、有效解决参保率低下及市场失灵的问题现实。
提高农户对农业保险的认同度就能促进参保意识并提升支付意愿。因此，一方面，针对农业保险的宣传试点推广工作、及针对农村人口的基础教育是不容忽视的；另一方面，从上文中可知农户即使以前参与过其他保险也不一定能提高他们今后的投保支付意愿，所以要出台农业保险立法，只有这样才能规范政府部门、保险人及农户等多方关系，让农户在保险参与中真正得到保障。
规范保险人的经营行为能有效提高农户参保率。一方面，要依法制定合理的保险免赔率，免赔率过高则无人参保，过低则保险人无法正常经营，保险人依据本省稻作的区域内社会与经济特征及地区差别，设置不同的免赔率，能够更大程度地促进潜在投保人参保，值得肯定和推广；另一方面，依法规范保险人的理赔行为、降低农户索赔的交易成本，才能有效促进农户的参保行为。
注释：
①以下稻作保险数据及资料来自于中国人民财产保险公司广东分公司、阳光互助保险公司、及课题组调研所得。
②广东稻作区可划分为粤北区、中北区、中南区及西南区，划分依据见下文“数据来源”中的《中国水稻种植区划》。
③免赔率是指只有损失达到一定程度以上的农户才给予赔偿。考虑到农户的接受情况，2009年以来平均免赔率由上年的86.3%下调为67.7%。
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