基于VAR模型的农业保险与农业产出互动关系研究

李亚琦，韩兴勇

(上海海洋大学经济管理学院，上海 201306)



基于VAR模型的农业保险与农业产出互动关系研究

李亚琦，韩兴勇*

(上海海洋大学经济管理学院，上海 201306)

农业是国民经济的基础产业，农业经济的发展不仅关系到农业生产者自身的利益，还关系到整个社会的稳定。但是越来越严重的自然灾害，以及近年来养殖业疫情爆发愈发频繁，对我国农业的稳定发展造成很大的威胁。农业保险作为农业风险管理的传统工具，越来越受到重视，自2004年中央一号文件第一次提出加快建立政策性农业保险制度起，一直到2015年中央一号文件对农业保险的发展都提出了具体要求。2013年3月1日起，我国开始实行《农业保险条例》，对农业保险合同，经营原则等作出了详细规定。但是，我国的农业保市场规模仍然较小，2013年农业保险深度仅为0.54%，同年美国这一指标为7.47%，印度为2%～5%，可见我国的农业保险市场还有很大的发展空间。那么，找出农业保险发展与农业经济增长之间的关系，测度它们相互影响的方向和力度，发现其中的不足及较为薄弱的环节，合理促进我国农业经济及农业保险的稳步发展，具有非常重要的现实意义。

1文献综述

早在200多年前，德国就出现了农作物雹灾保险，随后法国、美国、丹麦等国家也开始推行农作物雹灾保险，以预防冰雹灾害给农民带来的经济损失，之后又出现了森林保险和畜牧保险。我国的农业保险则是以畜牧业保险为开端，1950年中国人民保险公司在北京、山东等省市试办了畜牧业保险，随后才开始试办了农作物保险，但一度停办，直到20世纪80年代，农业家庭联产承包责任制推行以后，我国农业保险发展才逐步进入正轨。

农业保险发展的最直接的结果是农业产出的增加[1]，对于大多数发展中国家而言，其农业生产更多的依赖于自然气候条件，农业保险对农业产出的效果应该会更加明显。但是，由于农业保险属于准公共物品，具有正的外部性，市场是无效率的，农业保险市场中的需求和供给不会自动达到均衡[2]，所以我国自2007年也开始对农业保险实行保费补贴试点，扭转了保险公司该险种的亏损局面。另外，Carriker等[3]研究表明，在保障农场收入稳定性方面，政府推行政策性农业保险比单纯的实施农业自然灾害救助计划更有用，但也指出了农业保险“操作复杂，管理成本高”的缺点；其次Goodwin[4]根据美国农业保险市场情况进行实证研究，发现总体上而言，农业保险对农业发展有整体上的经济支撑作用。

基于国外先进的研究成果，并结合我国农业保险发展的基本情况，目前我国对农业保险的研究主要集中在农业保险的市场失灵、补贴效率、农业保险制度等问题[5-7]，主要运用的方法则有博弈论、数据包络分析等。另外学者也认识到农业保险对弥补农业灾害损失、保障农民收入、提高农业生产能力等方面具有很好的效果[8-9]，从农业保险对农化生产行为影响的方面，农业保险有利于引导农户的生产生产行为规模化[10]，从而提高农业产出。梁平等[11]、黄英君等[12]基于全国的层面，对我国的农业保险保费与农业总产值数据进行协整分析，建立误差修正模型，发现农业保险保费对农业经济增长无论从短期还是长期都对农业经济增长有正向的作用，并且农业保险保费是农业经济增长的Granger原因，反之不成立。但他们并没有分析农业保险保费增长对农业经济增长的作用大小，也未引入农业保险赔款这一变量。实际上，保险赔款对于补充农业生产资金，保障农业稳定发展具有更直接的作用。谭毅等[13]通过构建面板系统GMM模型论证了地区的保险赔款对农村居民收入具有显著的正向作用；同样，周稳海等[14]也运用GMM模型，发现人均赔款的滞后项对农民收入具有正向作用，但作用力度较小。鉴于此，该研究中也会考虑农业保险赔款这一变量对农业产出的影响。

可以看出，目前我国关于农业保险与农业经济增长关系的研究起步不久，实证研究主要集中在最近几年，且侧重于农业保险对农业产出的促进作用，而忽略农业经济增长对农业保险规模的影响，猜测两者之间应该是一种互动关系，也有许多学者从微观经济学层面论证了农民收入增长能够显著提高农户对农业保险的需求[15-17]。这也是该研究提出两者互动关系的理论依据。所以，笔者从宏观经济层面探讨农业保险保费、农业保险赔款与农业产出的互动关系，并运用VAR模型论证这种互动关系的力度及方向，旨在为我国农业保险和农业经济增长更好地融合、相互促进、共同发展提出建议。

2研究方法与数据来源

2.1研究方法通过分别建立农业保险保费和农业产出、农业保险赔款和农业产出的VAR模型并结合脉冲响应函数，来分析农业保险保费与农业产出、农业保险赔款与农业产出之间的相互影响关系。

向量自回归模型(VAR)采用多方程联立的形式，在模型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。假设y1，t，y2，t，…，yn，t多个变量之间存在关系，如果分别建立自回归模型，则无法捕捉变量之间的相互关系；如果采用联立的形式，就可以建立起多个变量之间的关系。VAR模型的结构与2个参数有关，一个是所含变量的个数n，一个是最大滞后阶数k，那么，含有n个变量滞后k期的VAR模型表示如下：

Yt=c+1Yt-1+2Yt-2+…+kYt-k+μt,μt～IID(0,Ω)

(1)

其中：

Yt=(y1,t,y2,t,…，yn,t)′

(2)

c=(c1，c2…，cn)′

(3)

(4)

μt=(μ1,tμ2,t，…，μn,t)′

(5)

式中，Yt为n×1阶时间序列向量；μ为n×1阶常数项列向量；1,…，k均为n×n阶参数矩阵。

2.2数据选取与处理根据我国保监会公布的农业保险统计口径，农业保险包括种植业保险和养殖业保险2大类，我国保险公司的险种也同时涉及种植业和养殖业，保险标的涵盖水稻、小麦、玉米、母猪、蛋禽、森林、水产养殖等诸多种类，如果仅仅以农林牧渔业中的农业总产值作为衡量农业产出的指标，未免有些疏漏。所以该研究选取农林牧渔业总产值作为衡量农业产出的指标，分析了农业保险保费与农业产出，农业保险赔款与农业产出的关系，选取1985～2014年我国的农业保险保费、农业保险赔款和农林牧渔业总产值3个时间序列数据，用AIP(AgriculturalInsurancePremium)表示农业保险保费，AII(AgriculturalInsuranceIndemnity)表示农业保险赔款，TAO(TotalvalueofAgriculturalOutput)表示我国的农林牧渔业总产值，考虑到指标数据的数量级不一致，对以上指标均取自然对数，为了防止取对数之后出现负数，对所有原始数据扩大10倍，均以×103万元单位计量，分别用LAIP、LAII、LTAO表示。以上数据中，1985～2006年农业保险保费和保险赔款来源于中国经济信息网，2007～2013农业保险保费及赔款年来源于《中国保险年鉴》，2014年的农业保险保费及赔款数据来源于中国保险业协会网站，农林牧渔业总产值数据全部来源于《中国统计摘要2015》。

3结果与分析

实际上，我国的农业保险自1982年开始恢复试办，主要由中国人民保险公司代表政府垄断经营，直到1992年达到高峰，因为在此期间政府的干预较为得力，虽然该险种的平均赔付率超过100%，但当时保险公司并不考虑该险种的盈亏问题；我国实行市场经济以来，农业保险的经营也开始市场化，我国的农业保险规模也随着萎缩，但随着农业保险经营模式的改善以及政府的相关支持，农业保险的赔付率也开始降低，但总体上仍然很高；直到2007年，政府开始实行农业保险保费补贴试点，农业保险规模有了突破性的飞跃，保险保费从2006年的8.0亿元增长到2007年的53.3亿元，农业保险的赔付率也下降很多，农业保险成为一种有利可图的险种，农业经济增长速度也提升地很明显，从2006年的6.9%提高到2007年的19.1%，随着补贴试点的逐渐扩大，农业产出也在稳步提升，首先要验证这一关系的力度及方向。图1显示了我国农业保险保费、农业保险赔款及农业产出的关系，下文将验证这种关系的力度大小及方向。采用的计量软件为Stata12.0。

注：图中AIP100、AII100表示原数据扩大100倍之后的结果。Note：AIP100 and AII100 were the results after original data were amplified by 100 times.图1　我国农业保险保费、保险赔款与农业产出的关系Fig. 1　Relationship among agricultural insurance premium, agricultural insurance indemnity and agricultural output

3.1平稳性检验采用单位根检验(ADF)的方法对农业保险保费LAIP、农业保险赔款LAII以及农业产出LTAO进行平稳性检验，若非平稳，则进行差分。在ADF检验中，首先通过考察数据的图形来确定是否加入常数项和时间趋势项，然后采用AIC信息准则法确定滞后阶数。其检验结果见表1。

表1　LTAO，LAIP、LAII序列的平稳性检验结果

注：DLTAO、DLAIP、DLAII分别表示变量LTAO、LAIP、LAII的一阶差分；检验形式(C，T，L)中的C、T、L分别表示ADF检验中的常数项、趋势项和滞后阶数。

Note：DLTAO，DLAIPandDLAIIwere the first differences ofLTAO，LAIPandLAII，respectively.C，TandLin test form indicated the constant term，trend term and lagged differences in ADF test.

由表1可知，LTAO、LAIP、LAII的ADF统计量大于5%置信水平下的临界值，可判断这3个时间序列含有单位根，序列具有非平稳性。但对其进行一阶差分得到的DLTAO、DLAIP、DLAII序列都是平稳的，即它们都是一阶单整序列，猜测它们之间可能存在协整关系即长期稳定的比例关系。

3.2协整检验如果2个变量之间同阶单整，可以进行协整检验，即检验2个变量之间是否存在长期的稳定关系。这里分别对LTAO和LAIP、LTAO和LAII之间进行Johansen协整检验，当rank≤1时，Johansen协整检验的Eigen统计量和Trace统计量均小于5%的置信水平下的临界值，表示不能拒绝LTAO和LAIP、LTAO和LAII之间存在一个协整关系，协整方程表示为：

LTAO=0.444 1LAIP+10.130 0

(6)

(0.000)

LTAO=0.505 2LAII+10.104 2

(7)

(0.000)

由式(6)、(7)可知，长期来看，我国的农业保险保费对农业产出的增长有着正向的作用，农业保险保费每增长1%，农业产出增长0.44%，而农业保险赔款增长1%，农业产出将会增长0.50%，略大于农业保险保费的效果，这样的结论也与前面的分析相同。因为农业保险赔款相当于直接给予农业生产者一笔补偿金，这笔资金能够防止农业生产者资金链的断裂，帮助农户迅速的恢复农业生产，对农业产出保障作用更为直接，所以农业保险赔款增长与农业产出增长的相关性更大一些。

3.3VAR模型的建立为了进一步分析农业保险保费、农业保险赔款与农业产出的动态关系，该研究选择分别建立LTAO和LAIP、LTAO和LAII的2个双变量VAR模型。因为变量之间存在协整关系，即使LTAO、LAIP、LAII是非平稳序列，也可以建立VAR模型而不出现伪回归现象[18-19]。另外，之所以不选择建立变量的一阶差分的VAR模型，是因为变量差分之后会使得其所包含的长期信息缺失，而农业保险作为保障农业经济稳定发展的工具，更应该关注其长期效应。

3.3.1建立LTAO和LAIP的VAR模型。 建立适当的VAR模型，应首先确定VAR模型的滞后阶数，滞后阶数太多会导致自由度太低，而滞后阶数太少则会导致随机误差项严重的自相关性，将变量LTAO和LAIP的1～4阶滞后分别进行估计，估计结果见表2。其中，AIC准则和SBIC准则冲突，则根据LR检验来确定模型的滞后阶数，选择的滞后阶数为1，所以建立LTAO和LAIP的VAR(1)模型，并对模型估计结果的AR特征根进行检验，发现特征多项式根模的倒数全都小于1，所以建立的VAR(1)模型是稳定的。

表2　LTAO和LAIP的VAR模型的滞后阶数的选择

也就是说，当农业保险保费或者农业产出发生变化时，其他变量也会发生变化，但随着时间的推移，这种影响会逐渐消失，农业保险保费和农业产出所组成的经济系统是稳定的。农业保险保费与农业产出的VAR(1)模型其具体表达式如下：

LIAO=0.930 7LTAOt-1+0.027 0LAIPt-1+0.846 9(R2=0.993 9)

(8)

(0.000)(0.089)(0.005)

LAIP=0.127 0LTAOt-1+0.925 1LAIPt-1-0.998 9(R2=0.940 2)

(9)

(0.482)(0.000)(0.591)

模型拟合优度良好。从式(8)可以看出，农业产出受到其自身滞后1期的正向影响，还受到农业保险保费的滞后1期正的影响，但是影响较小。从式(9)可以看出，农业保险保费受到农业产出和其自身的滞后1期的影响都为正，但是该结果并未通过显著性检验，还是受到其自身的滞后1期的影响最大。

3.3.2建立LTAO和LAII的VAR模型。同样，首先对模型的滞后阶数进行选择，将变量LTAO和LAIP的1～4阶滞后分别进行估计，估计结果见表3。其中，SBIC准则与FPE、AIC、HQIC准则对滞后阶数的选择并不一致，但是，为了方便与前文LTAO和LAIP的VAR模型回归结果进行比较，综合考虑，选择SBIC准则，选择建立滞后阶数为1的LTAO和LAII的VAR模型，并对模型估计结果的AR特征根进行检验，发现特征多项式根模的倒数全都小于1，所以建立的LTAO和LAII的VAR(1)模型是稳定的，说明农业保险赔款与农业产出所组成的经济系统也是稳定的。

表3　LTAO和LAII的VAR模型的滞后阶数的选择

滞后1期的LTAO和LAII的VAR(1)模型具体表达式为：

LIAO=0.932 3LTAOt-1+0.030 0LAIPt-1+0.819 5(R2=0.994 1)

(10)

(0.000)(0.053)(0.002)

LAII=0.138 3LTAOt-1+0.918 0LAIIt-1-1.146 0(R2=0.924 3)

(11)

(0.043)(0.000)(0.499)

同样，模型的拟合优度很好。由式(10)可知，农业产出受到滞后1期的农业保险赔款的正的影响，对比式(8)中LAIP的系数，可以发现，滞后1期的情况下，农业保险赔款对农业经济增长的作用还是略大于农业保险保费。由式(11)可知，滞后1期农业产出的规模对农业保险赔款的正的影响，该结果也是不显著的。

综上所述，无论是农业保险保费还是农业保险赔款，在滞后1期情况下，对农业产出都有正向的影响，但是影响都很小。一方面是由于我国过去的30年间，农业保险密度较低，农业保险与农业经济增长融合的不够深入，互动不足，协调不力；另一方面，农业保险对农业经济增长本身就是一种辅助作用，其功效不可人为夸大。另外，有学者提出，随着农业生产的扩大，农业生产者的投保动机会增加[20]，投保较多的话，保险公司的赔付也会增加。但是从我国过去30年的情况来看，这种关系还没有很明显地体现出来。

3.4Granger因果检验分别对上面所建立的2个模型的变量进行Granger因果关系检验，结果见表4。由表4可知，LAIP是LTAO的Granger原因，LAII也是LTAO的Granger原因；反过来，LTAO既不是LAIP的Granger原因，也不是LAII的Granger原因。

3.5脉冲响应函数前面所建立的VAR模型都是稳定的，且存在因果关系，因此可以进行脉冲分析。脉冲响应函数是描述一个内生变量对误差冲击的反应，具体地说，它描述的是随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。图2显示了农业保险保费与农业产出的脉冲响应结果。可以看出，当LAIP受到一个正面的冲击时，这个冲击从无论从短期还是长期都会给LTAO造成一个正面的影响，但随着时间的推移最终会趋于平稳。这说明，农业保险保费的增加对农业产出有拉动效应，而且从长期来看，这种拉动效应是趋于稳定的，这也与协整检验中的结论一致。同样，当LTAO受到一个正面的冲击时，LAIP受到的也是正面的影响，但这个影响相对很弱。

表4　LTAO和LAIP、LAII的Granger因果关系检验结果

农业保险赔款与农业产出之间的脉冲响应结果见图3。从图3可以看出，农业保险赔款对农业产出的的影响与农业保险保费对农业产出的影响类似，短期为正，长期会趋于平稳。但是观察到当LTAO受到一个正面的冲击后，开始时对农业保险赔款的冲击是负的，之后才变为正。猜测其原因，可能是因为：我国的农业基础设施建设不足，生产在很大程度上还是依赖于自然条件，过去30年并未出现短时间内的技术革新，农业产出的增加速度与否很大程度上取决于当年的灾害情况，灾害较少的情况下，产出增长率提高，保险赔款下降。也就是说，产出的突然增长对应的是当年保险赔款的下降。当然这只是一种猜测，具体原因还有待进一步的验证。

图2　农业保险保费与农业产出的正交脉冲响应Fig.2　The orthogonal pulse response of agricultural insurance premium and agricultural output

图3　农业保险赔款与农业产出的正交脉冲响应Fig.3　The orthogonal pulse response of agricultural insurance indemnity and agricultural output

总之，无论保险保费还是保险赔款，从短期和长期对农业产出都有正的影响，主要是因为保险是一种使农业生产者转移风险的金融工具，其本身并不是农业生产过程中的直接生产要素，再加上农业生产本身周期较长，当年的农业保险赔款很大一部分只能用于下一期的农业生产中，再等到产生成果，又将过去一段时间。所以，农业保险对农业产出的影响是趋于长期的。

4结论与建议

4.1结论该研究运用VAR模型，对农业保险与农业产出的互动关系进行分析，得出以下结论：农业保险保费和农业保险赔款都与农业产出存在长期稳定的关系，且农业保险赔款对农业产出的促进作用更大一些；根据VAR模型回归结果，农业保险保费和农业保险赔款的一阶滞后项对农业产出的增长都有正向的促进作用，但是其作用很小，反过来，农业产出对农业保险保费和农业保险赔款的正向作用并不显著，主要是由于我国过去30年间农业保险密度较低，农业保险与农业经济的融合不足，这也与Granger因果检验的结果相呼应；另外，农业保险保费和保险赔款的增长无论从短期还是长期对农业产出的增长都有正向的拉动作用，且逐渐趋于平稳。

4.2对策建议

4.2.1农业保险保费补贴与灾后财政补偿相结合，提高财政资金的利用效率。2007年以来，我国农业保险保费补贴的力度和范围在不断加大，意在破除农业保险市场的失灵现象，也确实起到了很好的效果，但是对农户农业灾害的补贴机制还不够完善，对于没有投保，或保险不能足额偿付的损失，很多农业生产者只能自己承担。实际上，我国可以拿出一部分财政资金，对保险公司未涉足到的标的作物损失进行直接的财政补偿，或者建立保险公司和政府共同偿付的机制，这样可以有效提高财政资金的效率，防止一部分财政资金成为保险公司的利润而没有真正发挥作用。

4.2.2提高农业生产者的投保意识，全面推广农业保险。我国的农业保险规模较小，密度较低，农业保险与农业产出的互动效应不明显，农业产出的提高并没有明显增加农业生产者的投保动机。农业保险的宣传可以通过政府与保险公司的合作，定期下乡宣讲，也可以通过农业保险营销人员的直接推广，还可以通过与农业贷款融合进行交叉营销等多种方式。

4.2.3学习国外相关经验，提倡产品创新。目前，我国农业保险的核保和理赔过程中的费用仍然很高，这也是农业本身的属性所造成的。在欧洲一些发达国家，为了减少这种不必要的费用，已经找到农业保险标的的替代物，如天气指数、价格指数等，直接根据天气和价格指数进行理赔，从而降低农业保险的经营成本。我国也可以借鉴发达国家的经验，积极研发新的农业保险产品并进行推广。

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摘要为了探讨农业保险与农业产出之间的关系，选取1985～2014年农业保险保费、农业保险赔款和农业产出(农林牧渔业总产值)3个时间序列数据进行协整检验，发现农业保险保费与农业产出、农业保险赔款与农业产出存在长期稳定的协整关系。然后建立2个双变量VAR模型，并结合Granger因果检验和脉冲分析，发现农业保险保费和农业保险赔款对农业产出都有很弱的正影响，且保险赔款的影响略大一些；反过来，农业产出的增加对农业保险的正的影响并不显著。根据以上结论，提出农业保险保费补贴与灾害财政补偿相结合、加大农业保险推广宣传、加快新产品研发等相关建议，促进农业保险的发展。

关键词农业保险保费；农业保险赔款；农业产出；VAR

Interactive Relationship Between Agricultural Insurance Premium and Agricultural Output Based on VAR Model

LI Ya-qi, HAN Xing-yong*(School of Economics and Management, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306 )

AbstractIn order to identify the relationship between agricultural insurance and agricultural output, we selected three time series data of agricultural insurance premium, agricultural insurance indemnity and agricultural output (gross output of agriculture, forestry, animal husbandry and fishery industry) from 1985 to 2014. Co-integration test showed that there was a long-term stable co-integration relation between agricultural insurance premium and agricultural output, as well as agricultural insurance indemnity and agricultural output. Then, based on building two double-variant VAR models and combining the Granger causality test and impulse analysis, it was found out that both agricultural insurance premium and agricultural insurance indemnity had weak positive influence on agricultural output, and influence of insurance indemnity was a little bigger. On the contrary, the increase of agricultural output showed no significant positive effects on agricultural insurance. Finally, some suggestions were put forward, such as combining the subsidy of agricultural insurance premium with the financial indemnity for disaster, enhancing the promotion and publicity of agricultural insurance, accelerating the R&D of new products, and promoting the development of agricultural insurance.

Key wordsAgricultural insurance premium; Agricultural insurance indemnity; Agricultural output; VAR

收稿日期2015-11-30

作者简介李亚琦(1992- )，男，河南濮阳人，硕士研究生，研究方向：产业经济学、农村金融。*通讯作者，教授，博士，硕士生导师，从事农业经济、农村区域发展研究。

中图分类号S-9

文献标识码A

文章编号0517-6611(2016)01-292-06