广东省各地区农业保险发展效率差异分析

陈友东

摘要：广东省作为农业大省以及经济强省，自2007年试点政策性农业保险以来，其农业保险发展水平已得到迅速提升，但相比全国平均水平，仍有较大差距。本文以广东省农业保险发展效率为研究对象，根据2013-2018年广东（不含深圳）20个地级市的农业保险相关数据，运用DEA数据包络模型测算出每个地区的农业保险效率均值，并分别通过综合效率、纯技术效率以及规模效率进行分析，结果表明，广东省各地区间农险综合效率差异显著，其中，粤西及粤北较高，而珠三角和粤东相对较差，并且进一步分析得出，规模效率是导致差异较大的主要方面。

关键词：农业保险;DEA-BCC模型;效率分析

Abstract： Guangdong Province is a major agricultural province and a strong economic province. Since the pilot policy-based agricultural insurance in 2007， its agricultural insurance development level has been rapidly improved， but there is still a big gap compared with the national average. This article takes the development efficiency of agricultural insurance in Guangdong Province as the research object. Based on the agricultural insurance related data of 20 prefecture-level cities in Guangdong （excluding Shenzhen） from 2013 to 2018， the DEA data envelopment model is used to calculate the average agricultural insurance efficiency in each region， and the comprehensive efficiency， pure technical efficiency and scale efficiency are analyzed. The results show that the comprehensive efficiency of agricultural insurance varies significantly among regions in Guangdong Province， in which， western and northern Guangdong are relatively high， while the Pearl River Delta and eastern Guangdong are relatively poor. And further analysis concluded that scale efficiency is the main aspect that causes greater differences.

0  引言

在中央文件精神指引下，廣东省自2007年开始试点由政府补贴的政策性农业保险，至2018年，广东省的农业保险保费收入达154950万元（不含深圳），相比于2007年的5320万元，增长了大约28倍，2018年广东省农业保险深度为0.4044%，远高于2007的保险深度0.0314%，说明相关政策的实施积极促进了广东省农业保险的发展。但是，广东省作为近年来GDP总量排名全国第一的经济强省，农业保险发展水平不仅低于江苏等发达地区，而且远远低于全国平均水平。

以2018年为例，广东省农业保险深度为0.4044%，远低于全国的0.88%，也低于江苏的0.456%。2019年10月，财政部、农业农村部、银保监会、林草局联合印发了《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》，该《指导意见》明确，到2022年，稻谷、小麦、玉米3大主粮作物农业保险覆盖率将达到70%以上，收入保险成为我国农业保险的重要险种，农业保险深度达到1%。

学术界关于农业保险发展水平以及效率测度已有诸多成果，但是对于广东省农业保险省内差异研究并不多见。本文主要运用数据包络分析方法（DEA）构建DEA-BCC模型，并采用2013-2018广东省（不含深圳）20个地级市的农业保险相关数据进行农险效率测算，从而分析在统一的农业保险政策框架指导和约束下，各地级市农业保险发展的效率差异，以期为广东省政策性农业保险的高质量发展提供研究基础。

1  模型的构建及变量的选取

1.1 DEA-BCC模型的构建

本文选取数据包络分析方法（DEA）分析广东省（不含深圳）20个地级市的农业保险发展效率，DEA方法及其模型自1978年由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper提出以来，已广泛应用于不同行业及部门，如银行、保险和物流等。DEA主要分为CCR及BCC模型，前者的前提是规模报酬不变，而后者是对前者的假定的放松，假设规模报酬可变，本文选择以产出为导向的BCC模型。

DEA-BCC基本模型：假设投入变量和产出变量分别为Xi=X1i，X2i…，Yi=Y1i，Y2i…，其中i=1，2，…。其中Xi>0， Yi>0，DEA中的效率值是加权总产出和加权总投入的比重，在规模报酬可变下的具体模型如下：

在此模型中，S-和S+都表示松弛变量，Xi和Yi分别表示各投入要素与产出要素，？姿i表示第i个决策单元的权重，θ为决策单元的效率值，属于0-1之间，若θ=1，则证明DEA有效，若效率值越接近1，则决策单元越接近有效状态，越接近0，则越无效。

1.2 变量的选取与数据来源

对于农业保险投入要素的选择，本文主要参考冯文丽、杨雪美等（2015）的做法，根据农业保险的行业特征以及广东各地区农业保险的实际发展情况，选择的投入产出指标如表1所示，其中投入指标包括：政府一般公共预算收入（I1）、赔付率（I2）（等于农险赔款/农险保费）、成灾率（I3）（等于农作物成灾面积/播种面积）、农业总产值（I4）、农业机械动力千瓦数（I5）。产出指标包括农业保险保费收入O1以及农险深度O2，农险保费收入是衡量农业保险发展规模的绝对指标，农险深度为衡量农险发展水平的相对指标，本文将两者相结合作为农险的产出指标。农业保险深度的计算则是参照国家财政部印发的《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》运算方法，即农业保险深度为保费与第一产业增加值的比重。

关于投入指标数据：政府一般公共预算收入、农业总产值数据来源于广东统计年鉴;成灾率以及每公顷农业机械动力千瓦数数据均来源于广东农村统计年鉴并加以计算得出。产出指标数据均来自中国保险年鉴针。对个别缺失数据，如珠海2015、2016及2018年的成灾率数据有缺失，本文采用插值法进行处理。

2  实证分析

本部分运用stata15对2013-2018年广东省（不含深圳）各市的农业保险投入产出指标进行综合效率、纯技术效率和规模效率测算，进而求出各地级市平均值，其中，综合效率值=纯技术效率值*规模效率值。此外，本文根据行政区域划分，将广东省分为珠三角、粤东、粤西和粤北，并计算四个地区的效率值。由于历年来中国保险年鉴都是将深圳单独列出，且深圳并不重视农业的发展，其农业发展规模相对较小，所以本文在测算广东农业保险的发展效率上不包括深圳。

2.1 综合效率分析

如表2可得，广东各市农业保险发展效率极不均衡，且差异较大。从各市排名来看，在20个地级市中，湛江与河源是农业保险发展效率排名第一的城市，并且每年都达到效率前沿，综合效率值均为1，而揭阳、中山以及汕头是排名倒數的前三位，综合效率均值均没超过0.2，此外，综合效率均值在0.5以下的城市共有7个，占总体的35%，且都集中于珠三角和粤东地区，而综合效率均值在0.9以上的共有6个地市，占总体的30%，且都集中于粤西和粤北。分地区来看，粤西、粤北农业保险综合效率值相对较高，均值分别为0.855和0.971，而粤东和珠三角地区的综合效率相对较差，分别为0.22和0.495。由此可见，广东各地区农业保险综合发展效率极不平衡，且差异较大。

2.2 纯技术效率分析

纯技术效率是综合效率的分解，是剔除规模报酬因素下的技术效率值。

如表2所示，从各地级市来看，广东已有10个地级市的纯技术效率值达到1，可以看出，广东有一半城市的资源利用达到有效状态，而排名靠后的有中山、佛山、惠州和肇庆，该4个城市的纯技术效率值均低于0.7，这与前10个技术有效城市仍有较大差距。分地区来看，粤东、粤西以及粤北的纯技术效率值均达到0.9以上，而珠三角地区的纯技术效率均值仅为0.718，这充分说明珠三角地区的农业保险技术水平较低，资源并没有得到充分利用，相反，其他三个地区农险技术效率相对较高。因此，珠三角地区的农业保险发展应被给予更多重视。

2.3 规模效率分析

规模效率是在当前制度下，研究当前投入要素规模与最优规模的差距。规模效率可理解为既定的投入规模下，产出的不足。如表2所示，广东各市规模效率差异较大，其中仅有河源、湛江两个城市的规模效率为1，而汕头、汕尾等5个城市的效率值不足0.4。分地区来看，粤西及粤北的规模效率相对较高，均达到0.9以上，粤东和珠三角的规模效率较低，尤其是粤东，其规模效率值仅为0.22，这说明粤东地区在既定的规模下，远没有达到有效的产出水平，即距离最优产出还有相当一部分距离，发展空间较大。此外，通过对比综合效率值、纯技术效率值以及规模效率值可得，对粤东而言，规模效率是导致其综合效率较低的主要原因，因为粤东的纯技术效率已达到效率前沿，但规模效率值仅为0.22。对珠三角地区而言，其综合效率较低是源于规模效率和纯技术效率的共同作用。

3  结论与对策建议

本文基于广东省2013-2018年农业保险相关数据，运用DEA-BCC产出导向模型测算广东（不含深圳）各地级市在2013-2018年的农业保险发展综合效率、纯技术效率及规模效率均值，通过分析可得以下结论：

第一，广东省各地区间农险效率差异较大。

湛江及河源农险发展效率排名第一，且每年效率均为1，而排名靠后的揭阳、潮州和中山综合效率值却不高于0.2，相差较大;此外，分地区来看，粤西和粤东农险效率发展相对较好，综合效率均值分别为0.855和0.971，而珠三角及粤东的综合效率均值仅为0.495和0.22，与前者差异较大。究其原因，可能如下：

①当地政府并没有对农业保险保持足够的重视，缺乏对政策性农业保险的有效宣传，从而导致农业保险的综合效率水平也相对较低;

②当地保险公司热衷于经营其他保险业务，并没有投入合适的人力与资本来经营农业保险，从而导致珠三角地区的规模效率和纯技术效率水平均相对较低。

第二，规模效率是导致广东省农业保险综合效率差异较大的主要方面。

对于粤东地区中的四个地级市，汕头、潮州、揭阳以及汕尾的纯技术效率值均为1，均达到纯技术效率前沿，但其综合效率值仍低于0.4，原因是这些地区在既定的投入规模下，农业保险深度和保费收入相对较低，从而导致规模效率值也均不超过0.4。对于珠三角而言，其规模效率和纯技术效率均值均处于0.7左右，因此其综合效率低于0.5。

基于此，导致粤东和珠三角规模效率较低的主要原因可能是：

①当地农户的投保意识较弱，缺乏对政策性农业保险的有效认知;从而农业保险需求不足;

②当地政府因财政限制或重视程度不够，无法对当地农业或农险进行有效补贴，从而导致农险的产出不足，进而效率较低。

参考文献：

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