三种城镇化类型对农业保险发展影响的实证研究

李勇斌

（广西大学 商学院，广西 南宁 530004）

一、引言

中国城镇化率由2007年的45.88%上升到2017年的58.52%，年均增速达到1.26%①数据来源：《中国统计年鉴》。，随着以促进1亿农业人口转移至城镇为目的的《国家新型城镇化规划（2014—2020）》政策的出台，我国城镇化步入了高速增长阶段。城镇化进程的加快，使农村地区的生产方式发生了重大变革，带来了我国农业适度规模化、专业化发展。农业保险作为保障农业生产、补偿灾后损失的有效机制，是我国不可或缺的风险管理手段，其开展一直备受我国重视[1]。而随着城镇化的推进，农业保险植根的土壤发生了新的变化，这对农业保险的发展势必产生根本性影响[2]。作为国家支农惠农重要工具，城镇化进程对农业保险发展的影响成为了我国“三农”问题研究热点，也逐渐成为了学术界不断探究的重要领域。学者们主要采用以下两类方法进行研究。一是通过规范分析做出经验判断；二是使用数据进行实证分析得出结论。

（一）规范分析法

石晓军等（2013）从新型城镇化过程中带来的农业产业化、人力资本意识觉醒、土地流转等变化探讨了其对农业保险需求带来的影响，并针对我国农业保险发展存在的问题建议提高农险产品服务、创新组织管理、建立多层次的巨灾安全网[2]。马改艳等（2014）探讨了新型城镇化对农业保险需求的影响，认为土地流转带来的农业规模化经营、农业产业化导致的产业集聚效应、信息化水平提高都会加速农业保险发展[3]。覃雪梅（2015）认为新型城镇化给农业保险发展带来了机遇和挑战，城镇化一方面因农业产业化、现代化的改变给农业保险发展搭建了平台，另一方面也使农业保险面临供需矛盾、产品单一、服务落后、市场行为不规范等问题[4]。祝婧然（2017）通过对美国城镇化进程中的农业保险体系、法律规范以及补贴政策进行理论分析，提出借鉴学习美国经验构建适应我国新型城镇化过程的农险体系，即设立全国范围的农业保险公司，形成“乡镇到地市的农户→乡镇合作中介组织/龙头企业→相互保险公司”的组织模式，补充保险公司未覆盖的与农业生产相关的责任保险，成立国家农业再保险公司[5]。

（二）实证分析法

Fan等（2013）选取云南16个市相关数据，构建城镇化综合指标体系，对城镇化水平和农业保险密度进行回归分析，发现城镇化水平和农业保险需求之间具有较强关联性，在城镇化进程初期，城镇化水平显著提高农业保险需求，但城镇化发展到一定水平后，扩大城镇化反而会抑制农业保险发展[6]。王国军等（2015）选取 2005—2012年的面板数据运用固定效应模型对城镇化与农业保险发展之间的关系进行实证分析，结果表明，城镇化显著促进农业保险的发展，并且农业保险需求受城镇化影响在其不同发展模式、不同发展水平下存在明显差异，非农业发展、非农部门生产率提高而推动的城镇化和就地城镇化发展模式正向促进农业保险发展的力度相对较大[7]。郑军等（2015）选用我国各省2005—2012年农业保险保费收入数据，通过构建土地流转、人力资本意识唤醒、农业产业化三个指标就新型城镇化对农业保险影响的路径进行了分析和考察，结果发现土地流转因素对农业保险需求影响不大，农业产业化对农业保险发展的影响出现两极分化，而人力资本意识唤醒和农业保险需求水平高度相关[8]。袁帅帅（2015）通过构建新型城镇化和农业保险评价体系，基于全国层面数据实证分析了两者的协调关系，结果表明，城镇化和农业保险发展之间的协调度整体上由中度向高度转变，东部协调度高于中西部地区，而西部协调度高于中部[9]。

综上所述，有关城镇化与农业保险之间的问题学者们已经取得了一定研究成果，为本文研究提供了参考和启示。但现有文献很大部分采用规范分析只进行理论上的定性阐述，存在很大的主观性，虽然也有不少学者使用统计数据进行实证研究，然而都是运用静态模型分析两者关系，忽略了前期农业保险发展对当期的影响，因而降低了估计结果准确度。几乎无文献使用动态模型研究城镇化进程对农业保险发展的影响，鉴于此，本文从以下几个方面进行扩展：就研究视角来说，基于全国层面详细考察人口城镇化、产业城镇化及空间城镇化三种城镇化类型对农业保险发展的影响效应。研究方法上，先理论分析三种城镇化类型对农业保险发展的影响机理，再选取我国31个省（自治区、直辖市）2007—2015年的面板数据，创新性地构建动态差分GMM模型进行实证分析，克服了规范分析法主观性强的缺点，而且动态面板模型考虑了被解释变量滞后项对当期的影响，纠正了被解释变量滞后项内生性问题带来的估计误差，提高了估计结果精度。

二、城镇化对农业保险发展的影响机制

城镇化是指实现大中小城市、小城镇和新型农产社区之间的协调与相互促进发展。关键是通过人口迁移、产业结构升级、空间集聚来实现人口、产业及空间结构整体演进和全面协调发展[10]。所以城镇化主要是通过产业城镇化、人口城镇化、空间城镇化三方面对农业保险发展产生影响。

（一）人口城镇化对农业保险发展的影响机制

一方面，人口城镇化使得农村人口不断涌入到城镇，导致从事农业生产的劳动力大量减少，而农业经济主体是农业保险的主要消费群体，所以农业生产者的减少必然会带来农业保险消费的下降。另一方面，农村人口向城镇转移过程中，土地流转规模及频次都会增大，大部分抛荒土地也会流转到种养大户手中，逐步优化以家庭为单位的农业生产模式，使得农业生产更规模化，这种变化既降低了农业保险市场成本，提高了交易效率，也增强了农户的投保意识。土地流转形成的种植大户、家庭农场等新型经营主体，其经营的土地面积比以前有极大扩充，投入的生产要素及资金更多，在这种情况下，倘若农业经营主体遭受自然灾害的冲击，那么所承担的损失是非常巨大的[11]，所以土地流转形成的规模农业经济体急切需要农业保险分散生产风险，减少损失，从而对农业保险发展产生正面影响。

（二）产业城镇化对农业保险发展的影响机制

产业城镇化本质是通过促进产业结构趋于合理化、结构化以推动整体产业结构不断优化升级。产业城镇化推进会加快农业产业化步伐，这改变了过去单纯以动植物生产为中心的农业生产，转变成了将农业生产的产前、产中、产后相衔接的纵向一体化，经营范围延伸到农村经济各个领域。而农业产业链中的任何环节出现了问题，都会给整个产业链带来影响，所以为了保证产业链的稳定，专业合作社或者龙头企业往往会给初始农产品购买保险[3]。并且成规模的农产品加工、销售环节也会出现诸如农产品责任险等方面的保险需求。

（三）空间城镇化对农业保险发展的影响机制

空间城镇化是人口与产业的空间聚集而创造空间价值的过程，空间城镇化最终目的是实现空间价值，空间价值是空间城镇化在经济上的表现[10]。当农民收入水平较低时，由于需要保障基本生活，此时很少购买农业保险，而空间城镇化在创新价值的过程中，使得经济获得快速发展，农民积累的财富增加，购买能力增强，必然提高对农业保险的消费。赵桂玲等（2014）基于面板数据证明了人均生产总值在短期和长期都对农业保险产生显著的促进作用[12]。姜玉霞（2016）通过实证研究表明农民收入是农业保险需求的格兰杰原因，农民收入水平很大程度上决定了农业保险的有效需求[13]。而且农民收入水平增加，其风险防范意识也会增强，进而对农业保险的需求产生正面促进作用。

图1 三种城镇化类型对农业保险影响的作用机制

三、变量选取、数据来源与模型构建

通过上述产业城镇化、人口城镇化、空间城镇化对农业保险影响的作用机制，可以知道三种城镇化类型主要通过何种途径对农业保险发展产生影响，因此，本文参考赵峥（2012）的方法[14]，构建产业城镇化、人口城镇化、空间城镇化指标，进一步实证研究三种城镇化类型对农业保险发展产生的影响。

（一）变量选取

1.被解释变量。农业保险发展水平（Y）。农业保险发展水平指农业保险在各时期所达到的规模和发展的程度，而农业保险保费收入是度量农业保险发展规模的一个很好指标，所以本文参考梁平等（2008）[15]、孙朋等（2011）[16]的方法选取农业保险保费收入作为衡量农业保险发展水平的指标，其值越大，则说明农业保险发展水平越高。

2.解释变量。（1）产业城镇化水平（Ind）。产业城镇化水平提高使得第一产业比重下降，第二产业基本不变，第三产业上升，其度量指标可以是第三产业从业人员占比和第三产业产值占比，考虑到数据的可获得性，本文使用第三产业产值占比来衡量产业城镇化水平，其值等于各地区第三产业增加值与GDP的比重。一般来说，产业城镇化水平越高，农业保险发展越快。（2）人口城镇化水平（Pop）。衡量人口城镇化水平的指标有非农人口占总人口比重和城镇人口占总人口比重，但以非农业人口占总人口比重来度量很容易由于城乡分割的户籍制度和就业制度问题而低估实际城镇化水平，所以本文选取城镇人口占比来衡量人口城镇化水平，城镇人口占比=地区城镇人口/地区总人口。（3）空间城镇化水平（Spa）。由于地区人均GDP综合反映了单位个体地理空间产出情况，充分体现了空间集约化利用水平，所以空间城镇化水平选用地区人均GDP衡量，空间城镇化水平=各地区GDP/各地区人口总数，一般来说，空间城镇化水平越高，农业保险需求也会越大。

3.控制变量。（1）农业生产风险水平（Risk）。农业生产风险是指农户从事生产过程中因遭受自然灾害造成农业生产损失的可能性。受灾面积、农业保险赔付率都可以代表农业风险，但受灾面积只能反映种植业风险情况，而农业保险赔付率既较好地衡量了种植业也度量了养殖业风险状况，数据也相对更为精确。本文参考周稳海（2015）等学者的做法，选取农业保险赔付率衡量农业生产风险水平[17]，农业保险赔付率=农业保险赔付额/当期农业保险保费收入，农业生产面临风险越大，农户对保险需求越强烈，农业保险发展水平也就越高。考虑到农业生产风险从发生到影响农户购买农业保险存在时间差，所以用农业保险赔付率滞后一期加入模型进行参数估计。（2）人均农作物播种面积（Area）。人均农作物播种面积=当年农作物播种面积/当年农林牧渔业从业人数，在其他条件保持不变前提下，人均农作物播种面积越大，农业保险需求越大，农业保险发展水平也越高。（3）农民文化状况（Edu）。农民文化状况主要是通过影响农户对保险的认知来影响农业保险的发展，许多文献都采用赋权法计算农户的平均受教育年限以度量其文化状况，但赋权主观性比较强，对数据精度影响较大。而农村文盲半文盲率统计年鉴有收录，所以数据比较可靠，故本文选取各地区农村文盲半文盲率来衡量农民文化状况，其值越小，农户受教育程度越高，文化水平也就越高。农民文化状况从提高农民保险认知度到刺激其购买农险这一过程存在时滞性，故用农村文盲半文盲率滞后一期进行参数估计。（4）农业生产现代化水平（Mech）。本文用人均机械总动力表示农业生产现代化水平，人均机械总动力=农业机械总动力/农林牧渔业从业人数。农业机械化是农业现代化重要内容之一，利用机械设备劳作可以改善农业经营条件，提高经济效益，人均机械总动力是衡量我国农业生产现代化水平的很好指标，其值越大，农业生产现代化程度越高。各变量汇总说明见表1。

表1 各变量汇总说明

（二）数据来源

本文使用我国31个省（自治区、直辖市）2007—2015年的面板数据进行实证研究，各地区农业保险保费收入、赔付额数据来自于《中国保险年鉴》，第三产业产值占GDP比重、城镇人口占总人口比重、人均GDP数据来自《中国统计年鉴》，各地区农作物播种面积、机械总动力数据来自《中国农村统计年鉴》，地区总人口、农林牧渔业从业人数、农村文盲半文盲率指标数据来自《中国人口年鉴》。

（三）模型构建

本文参照黄忠华等（2008）的方法[18]，建立如下静态面板模型：

其中，i（i=1，2，…，31）表示省市，t（t=2007，2008，…，2015）表示时间，Yit表示 i省市 t年农业保险保费收入水平，Indit表示i省市t年产业城镇化水平，Popit表示i省市t年人口城镇化水平，Spait表示i省市t年空间城镇化水平，Riski(t-1)表示i省市t年农业生产风险水平滞后一期，Areait表示i省市t年人均农作物播种面积，Edui(t-1)表示i省市t年农村文盲半文盲率滞后一期，Mechit表示i省市 t年农业生产现代化水平，c 是常数项，ζi、θt和μit分别表示反映个体效应、时间效应的虚拟变量以及随机干扰项。本文将采用混合普通最小二乘法、随机效应、固定效应三种方法进行静态模型估计。但静态面板模型忽视了被解释变量前期值对当期的影响，估计结果相比于动态面板模型会造成较大偏误，为克服静态模型缺陷，特参考周稳海等（2015）的方法建立如下动态面板模型[17]：

其中，Yi(t-1)表示i省市t年农业保险保费收入滞后一期。动态面板模型本文使用差分GMM进行估计，差分GMM考虑了滞后项Yi(t-1)产生的内生性问题，一定程度上克服了静态模型因忽视内生性问题而造成的较大偏误。但差分GMM估计结果需要满足如下两个条件，一是随机干扰项不能存在序列相关，二是不能存在弱工具变量问题。所以模型估计后必须对二者进行检验，当一阶自相关检验概率值小于5%但二阶自相关检验概率值大于5%即满足第一个条件；当Hansen统计量概率值大于5%，表明模型接受不存在弱工具变量的原假设，即满足第二个条件。

四、实证研究与结果分析

（一）变量描述性统计分析

原始数据可能存在异方差和指标之间数量级差异问题，为了消除原始数据带来的影响，本文在进行面板数据估计前，先对各指标数据进行取对数处理，各变量的描述性统计量见表2。

表2 各变量描述性统计量

（二）单位根检验

为了避免变量因不平稳而出现“伪回归”现象，需要对面板数据进行单位根检验，看变量序列是否平稳。通过 Eviews9.0对 lnY、lnInd、lnPop、lnSpa、lnRisk、lnArea、lnEdu、lnMech 进行LLC 检验与PP-Fisher检验，LLC检验和PP-Fisher检验的原假设分别为存在共同单位根和独立单位根，检验结果见表 3。LLC与 PP-Fisher检验结果都在1%显著性水平下拒绝了存在单位根的原假设，说明各变量序列并不存在单位根，即变量是平稳的，各平稳变量数据可以进一步做静态和动态差分GMM回归分析。

表3 序列单位根检验结果

（三）实证结果与分析

1.模型回归结果与分析

为了探究产业城镇化、人口城镇化、空间城镇化三种城镇化类型对农业保险发展的影响，本文构建产业城镇化水平、人口城镇化水平、空间城镇化水平指标分别度量其发展状况，以农业保险保费收入lnY为被解释变量，产业城镇化水平lnInd、人口城镇化水平lnPop、空间城镇化水平lnSpa为解释变量，农业生产风险水平滞后一期lnRisk（－1）、人均农作物播种面积 lnArea、农民文化状况滞后一期lnEdu（－1）、农业生产现代化水平lnMech作为控制变量，运用Eviews9.0进行静态和动态面板估计，实证结果见表4。

表 4中，第（1）列为普通最小二乘法（OLS）实证结果，普通最小二乘法忽略了个体异质性，估计结果会存在很大偏误；第（2）列是面板固定效应（FE）模型实证结果，此方法考虑了31省（自治区、直辖市）之间个体差异，估计结果相比普通最小二乘法要好；第（3）列是面板随机效应（RE）模型实证结果，此方法比固定效应节省了较多的自由度。经过Hausman检验χ2（p）为0，因此拒绝固定效应模型与随机效应模型不存在系统差异的原假设，固定效应模型估计结果好于随机效应模型，应建立固定效应模型。第（4）列是动态差分GMM模型实证结果，动态差分GMM模型既考虑各样本个体差异，也克服了lnY（－1）内生性产生的偏误，其中 AR（1）P 值为 0.022＜0.05，AR（2）P 值为0.848＞0.05，说明模型一阶自相关，二阶不自相关性，随机干扰项不存在序列相关；HansenP值为0.197＞0.05，说明不存在过度识别现象，模型选取的工具变量合理。差分GMM估计的两个条件均满足，表明估计结果是无偏一致估计，具有实际参考意义。

通过以上分析可知，第（4）列差分GMM实证结果优于其他3列实证结果，因此对各变量系数和显著性的分析将按（4）列结果进行评价。农业保险保费收入滞后一期lnY（－1）在10%水平下显著，且系数估计值为－0.042，说明农业保险发展存在惯性影响，前一期的农业保险发展会对当期产生一些抑制作用。可能是因为我国农业保险保障程度不高，理赔及服务相对落后，远未达到农业保险客户的预期[19]，导致已购农户在农业经营群体散播负面消息，从而使潜在需求者放弃投保，因而前一期农业保险保费收入对当期发展产生较弱的负向作用。

表4 三种城镇化类型对农业保险发展影响效应的静态和动态模型实证结果

产业城镇化水平lnInd、人口城镇化水平lnPop、空间城镇化水平lnSpa均在1%置信水平下显著，其中产业城镇化水平系数估计值为3.638＞0，表明产业城镇化水平对农业保险发展具有显著的正向影响，和预期一致，产业城镇化水平每增加1个百分点，农业保险保费收入提高3.638个百分点。这主要是因为产业结构升级导致第一产业比重下降、第三产业比重上升，农业经营不再仅局限于生产，而是延伸至农村经济各领域，并通过人员和产业聚集带动当地餐饮、农业生态旅游等第三产业的发展。农业中任何产品供给出现问题都会给整个行业链带来冲击，为了保证农产品供应稳定，许多农业龙头企业帮助农户制定购买农业保险方案，甚至直接拨付资金帮其购买，极大促进了农业保险的发展。

人口城镇化水平系数估计值为－9.094＜0，说明人口城镇化水平与农业保险发展呈显著负相关关系，人口城镇化水平每增加1个百分点，农业保险保费收入就会减少9.094个百分点。人口城镇化水平提高反而会抑制农业保险发展是因为农村人口向城镇迁移后，主要劳动力开始大范围转向第二、三产业，而从事农业经营的人数大量减少，农业保险的对象是防范农业生产风险的农民，农户的减少必然导致农业保险需求的下降，虽然土地流转带来农业保险需求增加，但农户减少所引起的需求减少远大于土地流转带来的需求增加，所以人口城镇化在一定程度上抑制了农业保险发展。

而空间城镇化水平的估计系数值为4.149＞0，这表明空间城镇化水平显著促进农业保险的发展，空间城镇化水平每扩大1个百分点，农业保险保费收入就会增加4.149个百分点。这是因为空间城镇化水平体现的是经济价值的创造能力，空间城镇化水平越高，人口和产业集聚创造的经济价值就越大，所以农民持有的财富越多，其对农业保险的购买力也会越强，而且农民收入水平提高，其防范风险的意识也会增强，因而刺激了农险需求，促进了农业保险的发展。

另外，农业生产风险水平lnRisk、人均农作物播种面积lnArea都在1%水平下显著，农业生产现代化水平lnMech在5%水平下显著。人均农作物播种面积估计系数为3.603＞0，故人均农作物播种面积正向刺激农业保险需求增加，这与预期相符。但农业生产风险水平和农业生产现代化水平估计系数都小于0，分别为－0.175和－2.004，这和前面预期相反。农业生产风险水平抑制农业保险发展，可能是因为传统自然经济下的小规模散户风险防范意识薄弱，“靠天吃饭”的侥幸心理普遍存在[19]，大都采取传统避险方式，而且农民受灾后对农业保险支付的能力减弱，参保积极性因此降低。农业生产现代化水平负向影响农业保险发展，原因是生产现代化水平提高增强了农民自身对自然灾害的抵抗能力，因而依靠农业保险转移风险的需求下降。而农村文盲半文盲率也在5%置信水平下显著，其系数值－0.138＜0，说明文盲半文盲率越高，农业保险保费收入水平越低，需要注意的是文盲半文盲率负相关于文化状况，因此农民文化水平正向影响农业保险发展，这和预期一致。

2.稳健性检验

为了查看差分GMM模型估计的准确性，需要进一步做稳健性检验，本文参考袁辉等（2017）的方法[20]，剔除某个样本后运用Eviews9.0重做实证，如果子样本和全样本实证结果非常接近，则表明模型具有稳健性，研究结论可靠；反之则不具稳定性。

通过计算农业保险保费收入水平Y、产业城镇化水平Ind、人口城镇化水平Pop、空间城镇化水平Spa以及农业生产风险水平Risk、人均农作物播种面积Area、农村文盲半文盲率Edu、农业生产现代化水平Mech，发现北京产业城镇化水平最高，河北农业生产现代化水平最高，黑龙江人均农作物播种面积最大，吉林农村文盲半文盲率最低，所以本文剔除北京、河北、黑龙江、吉林四个极具代表性省市，分别再做差分GMM回归，估计结果见表5。

由表5可知，剔除北京、河北、黑龙江、吉林后的子样本回归结果都满足 AR（1）＜0.05，AR（2）＞0.05，HansenP值＞0.05条件，说明模型不存在随机干扰项序列相关和过度识别问题，各变量的显著性情况和估计系数的正负号均与全样本基本一致，因此模型没有因为样本改变而发生明显变化，即模型是稳健的，本文实证结果可靠。

表5 子样本差分GMM实证结果

五、结论与对策建议

（一）结论

本文采用我国 31个省（自治区、直辖市）2007—2015年的面板数据，构建动态差分GMM模型实证分析了产业城镇化、人口城镇化、空间城镇化三种城镇化类型对农业保险发展的影响效应，研究结果表明：农业保险发展存在惯性影响，产业城镇化水平对农业保险发展具有显著的正向影响，人口城镇化水平在一定程度上抑制农业保险发展，空间城镇化水平显著促进农业保险发展；另外，人均农作物播种面积、农民文化状况显著正向影响农险发展，农业生产风险水平、农业生产现代化水平显著负向影响农险发展。

（二）对策建议

综上研究，为充分发挥城镇化进程对农业保险发展的促进作用，本文建议如下：

1.在产业城镇化进程下，农业与其他产业深度融合，保证农产品在生产、加工、销售各环节安全稳定成为了其他产业快速发展的基础，而目前农业保险基本局限于种植业、养殖业的生产，其他环节的保障相对较少，并且关于农业经营主体的险种也不多，这就导致农户存在大量风险保障需求但险种却严重不匹配的现象。因此保险公司应该顺应产业城镇化潮流，创新农险品种，增强有效供给，既要满足农业生产保障需求，又要开发农产品加工险、滞销险等新型险种以满足农产品加工及销售过程的保障需要。还要开发各类农产品价格指数保险、农业工人相关险以保障各类农业市场风险和农业工人失业、人身、财产风险，努力契合城镇化中农业产业化的全面风险保障需求，使农业保险供给与需求达到平衡。

2.人口城镇化对农业保险发展存在一定程度的抑制作用，主要是因为土地流转对农业保险发展的正面影响远低于农村人口转移导致的农业保险消费群体减少所带来的负面影响，所以要实现人口城镇化对农业保险发展的刺激作用，应该从土地流转着手。首先政府应该完善农业保险体系，使政策性农业保险与商业性农业保险相结合。土地流转后规模化种植的农作物很多是关系国计民生的粮食作物，因此要以政策性农业保险为基础，减轻农户保费负担，保障基本生产。另外，随着人口向城镇的转移，人们对高附加值的农产品，如蔬菜、牛奶的生产及需求增加，从事高附加值农业的经营主体生产规模扩大，购买农业保险的意愿增强，但政策性农业保险对这类农产品涉及很少，即使涉及保障水平也很低，难以满足需求。因此，必须有效利用商业性农业保险作为补充，提供土地流转过程中各层次经营主体的保障需求；另外，要加强各级政府部门和保险公司的合作，邀请权威人士、专家学者深入农村向农户提供风险知识讲座，客观宣传保险功能，提高农户投保意识。

3.空间城镇化正向影响农业保险发展，所以首先各地区应该加快第一、第二、第三产业比重调整，优化产业结构，做大做强龙头企业，协调好产业链上下游之间关系，不断降低供应链成本，提高人口及产业价值创造力，千万百计发展经济，最大程度地发挥出空间聚集效应，增加农业经营主体的财富积累及其对农业保险的购买力，从整体上推动农业保险发展。其次，随着空间城镇化水平的提高，农业经营主体各方面认识都会增强，势必对农业保险市场及服务质量都有了更高要求，所以一方面政府要继续加快相关农业保险立法进程，在保险原则、政府政策、立法目标等方面做出更明确的规定，保障农业保险规范发展；另一方面保险公司应努力简化中间程序，革新服务模式，进一步降低理赔复杂性，强化电子信息技术应用，提高承保、定损、理赔等方面的服务质量，增强农户对农业保险的认可度，激发其投保积极性。

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