农业保险、保障水平与农户贫困脆弱性

任天驰，杨汭华

中国农业大学经济管理学院，北京 100083

一、问题提出

因灾致（返）贫一直是脱贫攻坚及其成果巩固的巨大挑战。自然灾害直接作用于农作物生产，进而威胁农户生活经济来源，极易导致非贫困农户陷贫、脱贫农户返贫。农户因规避自然风险往往倾向于采用传统的生产方式，不仅降低了走出贫困陷阱的内生动力，更不利于衔接现代农业生产。自然灾害散发的特点降低了转移支付等扶贫方式对受灾农户的瞄准效率，而在控制因灾致（返）贫风险方面具有独特属性优势的农业保险政策成为脱贫攻坚成果巩固的重要工具和客观选择。从实践层面来看，中国农业保险广覆盖、低保障的失衡特征使得当下政策改革重点正由解决从无到有的覆盖问题向完善保障水平从低到高的支付能力转化。客观现实的变化使农业保险减贫效应的研究向两方面演进：其一，减贫效应检验从可观察的当下贫困向可预测的未来贫困演进；其二，农业保险的主体效应研究从广延边际（是否参保）影响向集约边际（保障水平）影响的范式演进。基于此，本文就农业保险及保障水平如何影响农户贫困脆弱性（未来贫困概率）进行讨论，探究未来实践中可能的新问题并提供相关建议。

从已有研究来看，对农业保险减贫效应的研究大致可分为三类：其一，通过理论与数值模拟验证农业保险减贫效应。既有研究还特别关注了保障水平的影响，认为提高保障水平可以有效强化农业保险的减贫效应。其二，基于宏观统计数据，通过保费收入、是否试点等量化方式进行政策评估研究。其三，基于微观调研数据，通过“是否参保”等量化方式进行微观实证研究。虽然理论与数值模拟大多认可农业保险可以有效减贫，但基于宏微观数据的实证研究却存在明显分歧：部分学者证实农业保险具有显著的增收或减贫作用，部分学者却认为农业保险对农户收入提高或贫困减少存在显著负向影响。

从以上研究可以看到，首先，农业保险减贫效应的实证经验仍存争议，其分歧的原因不仅在于数据来源或条件假设等存在差异，农业保险的主体异质性可能是更关键的原因。已有研究通常以“是否参保”等刻画农业保险的影响，忽视了保障水平差异带来的农业保险主体异质性影响，从而得出差异的减贫效应。鉴于此，本文将保障水平纳入分析框架，验证并测定了农业保险减贫效应中保障水平失效区间的存在和范围，为已有分歧提供了基于保障水平视角的一致解释，这是本文第一个可能的边际贡献。

其次，既有文献集中于使用当期收入等指标反映贫困状况，对农业保险的长期减贫效应研究不足，而有效减贫政策的制定却更依赖对长期或未来贫困的关注。相比之下，贫困脆弱性刻画了农户未来陷入贫困的概率，是反映农户贫困动态变化的前瞻性指标，不仅有助于制定长期预警性的减贫政策，更加契合中国后脱贫时代的现实基础。既有研究分析了金融普惠、医疗保险等对贫困脆弱性的影响，但关于农业保险影响贫困脆弱性的研究还不多见。鉴于此，本文估计了农业保险对贫困脆弱性的影响，这是本文第二个可能的边际贡献。

最后，贫困脆弱性影响机制的完整框架体系仍有待进一步补充。结合Ligon 等对贫困脆弱性的分解方法，本文验证了包括收入水平、消费水平、收入波动、消费波动四条作用路径的机制框架，在此基础上，结合农业保险的作用特点，通过链式中介效应对农业收入（分解为技术投入、劳动投入和劳动生产率）以及收入波动（分解为赔款收入和贷款获取）的作用路径做了进一步完善，丰富了贫困脆弱性影响机制的框架体系。此外，本文利用2019—2020年两期数据对基于贫困脆弱性定义的贫困状态进行动态扩展，考察农业保险对“脱贫户、陷贫户、持续贫困户以及持续非贫户”贫困脆弱性的异质性影响。

二、研究框架

（一）测算、统计与研究线索

已有文献对贫困脆弱性大致存在三种定义，即预期贫困的脆弱性（VEP）、低效用水平的脆弱性（VEU）以及风险暴露贫困的脆弱性（VER）。其中VEU 使用单一效用函数进行测算，与实际情况存在出入，VER 则属于事后福利测度，无法预测和识别未来贫困家庭，因此近年来多以VEP 为主要研究对象。在具体测算方法上，本文选择以消费贫困线为基准的VEP 方法，即未来消费低于消费贫困线的概率，相比于使用收入标准衡量贫困程度，可以避免无法在估计模型中控制收入变量导致的内生性问题。

首先，估计人均消费方程：

其中，c为农户家庭在期的人均消费支出；e为残差项；X为农户特征变量，包括年龄、性别、受教育程度和健康状况等户主特征，以及家庭规模、劳动力占比、耕地面积、人均纯收入和固定资产等家庭特征。

其次，通过可行广义最小二乘法（FGLS）估计下期人均消费对数：

从而估计出下期人均消费对数的期望：

最后，计算贫困脆弱性：

其中，为消费贫困线，本文沿用已有研究通常采用的世界银行人均日消费1.9美元和3.1美元两个设定标准，并进一步根据购买力平价和消费者物价指数（CPI）进行调整。VEP为农户在时期的贫困脆弱性值，表示农户未来陷入贫困的概率。根据上述测算方法，本文统计参保户、未参保户的贫困脆弱性均值如图1所示，各保障水平区间的农户贫困脆弱性均值如图2所示。

图1 农业保险与贫困脆弱性

图2 保障水平与贫困脆弱性

农户参保与贫困脆弱性关系有两个主要特征：其一，参保户与未参保户的贫困脆弱性均值差异较小，意味着农业保险整体上对农户贫困脆弱性影响不大；其二，贫困线为1.9 美元时参保户与未参保户的贫困脆弱性均值差异（0.005）大于贫困线为3.1 美元时的二者差异（0.002），换言之贫困标准线越高，农业保险的作用越弱。图2保障水平与贫困脆弱性的关系为图1提供了解释：其一，农业保险保障水平存在失效区间，在越过这一区间后，农户贫困脆弱性才出现明显下降，这可能是整体上农业保险效果不明显的主要原因；其二，贫困标准线为3.1 美元时的保障水平失效区间比之1.9 美元时明显扩大，可能是贫困标准线越高，农业保险作用越弱的主要原因。基于上述关系线索，本文提出如下假说：

H1：保障水平是农业保险能否有效减贫的关键因素，在保障水平越过失效区间后，农业保险才可以有效降低农户贫困脆弱性。

H2：保障水平的失效区间随贫困标准线提高而扩大。

（二）作用机制

贫困脆弱性估计方程本身即包含了对未来陷贫机制的思考。其逻辑框架可以分解为贫困引发的脆弱性以及风险引发的脆弱性两类。其中，贫困引发的脆弱性主要原因在于收入和消费的绝对水平过低，而风险引发的脆弱性主要原因在于收入和消费出现负向波动。上述作用机制的逻辑结构如图3所示。

图3 贫困脆弱性机制的逻辑结构

三、研究设计

（一）数据来源

（二）实证策略

1.“是否参保”对贫困脆弱性的影响

在一个理想的自然实验中，农户参与农业保险是随机的，直接比较参保农户与未参保农户的贫困脆弱性状况，可得到理想的因果推断结果。但在现实中，农户参保行为是非随机的，例如保险产品的供给、农户自身特征等都会影响其参保行为，因而直接比较参保农户与未参保农户的贫困脆弱性差异会存在严重的内生性问题。理论上，倾向得分匹配（PSM）方法可以消除可观测的异质性导致的样本选择偏误，而双重差分（DID）方法能够消除不可观测且不随时间改变的异质性导致的样本选择偏误，结合本文的两期面板数据形态，选择倾向得分匹配基础上的双重差分法（PSM-DID），最终获得接近自然实验的处理效应。

本文PSM-DID的估计策略如下：第一，通过Logit模型以2019年数据为基期测算每个农户的倾向得分。第二，由于对照组（未参保农户）较少，因而主要采用核匹配方法，通过核函数构建的权重进行加权得到一个虚拟对象来匹配处理组的每个农户，同时也使用K 近邻匹配（K 值设定为4）、卡尺匹配（卡尺设定为0.020）进行稳健性检验。第三，检验平衡性以及共同支撑性假设。第四，估计每个农户跨期的贫困脆弱性变化，再对处理组中农户和对照组与其匹配的农户的跨期贫困脆弱性变化进行差分，对所有差分结果取均值，最终得到农业保险对农户贫困脆弱性的处理效应。

其中，表示农业保险对农户贫困脆弱性的处理效应；Y 和Y 分别表示参保户在2020年和2019年时的贫困脆弱性值；Y 和Y 分别表示未参保户在2020和2019年时的贫困脆弱性值；表示以2019年数据为基期测算每个农户的倾向得分值；=1表示该组农户参保，=0表示该组农户未参保。

2.“保障水平”对贫困脆弱性的影响

为进一步考察保障水平对农户贫困脆弱性的影响，设双向固定效应模型如下：

其中，VEP为农户贫困脆弱性；S为农业保险保障水平；X为控制变量组；λ为时间固定效应，反映个体经历的时间趋势；μ为个体固定效应，控制不可观测、不随时间变化的遗漏变量问题；、和α为待估系数；为随机误差。固定效应模型将标准误聚类到村级层面。为考察不同阶段的保障水平对农户贫困脆弱性的影响，本文选择门限模型，并以残差平方和最小化为原则确定门限值。假设仅有单一门限值，则模型可以表示为

其中，门限值为，≤表示保障水平小于门限值的情况，＞表示保障水平大于门限值的情况，两类情况下对应的待估系数分别为和。虽然门限模型也固定了个体和时间效应，但仍可能面临内生性问题的干扰，可能的原因如下：一是互为因果关系，农户可能根据其收入和贫困程度选择不同保障水平的农业保险；二是随时间变化且因个体而异的遗漏变量，如工作类型、流动性约束等。因此，本文进一步通过工具变量控制可能的内生性问题，参考Caner 等提出的包含内生自变量的门限模型处理方法，采用两阶段方法进行估计。

首先，通过工具变量进行一阶段估计：

将S的预测值̂，带入第二阶段即可得到一致的估计结果：

3.作用机制的估计方法

为研究农业保险（是否参保）对农户贫困脆弱性的影响机制，采用因果逐步回归法对影响机制进行验证，逐步回归方程均固定了时间效应以及个体效应。

第一步：验证农业保险对农户贫困脆弱性的总效应。

其中，、和φ为待估计系数，B表示农户是否参保。第二步：验证农业保险对中介变量的影响。

其中，、和v为待估计系数，Z为中介变量，包括收入水平、收入波动、消费水平和消费波动四项。

第三步：验证中介变量农业保险对农户贫困脆弱性影响的作用机制。

其中，、、和ρ为待估计系数。

（三）变量设定与描述

1.被解释变量

基于VEP 方法量化的农户贫困脆弱性。其中，消费贫困线采用世界银行人均日消费1.9美元和3.1美元两个设定标准。消费估计方程包括年龄、性别、受教育程度和健康状况等户主特征，以及家庭规模、劳动力占比、耕地面积、人均纯收入和固定资产等家庭特征。其回归后的拟合值即为持久性消费水平，通过残差的平方估计出家庭消费的方差，使用FGLS 处理后的标准差作为权重估计家庭预期消费期望，最终获得消除异质性的预期期望和方差，从而计算出农户贫困脆弱性值。本文直接使用VEP 方法计算结果的具体值作为因变量，避免了划分“贫困—非贫困”（设定为“0-1”二元变量形式）的信息损失。

2.核心解释变量

本文从广延边际（是否参保）和集约边际（保障水平）两个方面进行分析，从而设定两个核心解释变量，“是否参保”设定为“参保=1，未参保=0”的虚拟变量形式。对于保障水平的量化方式，学界尚无统一标准：一是认为保额即保障水平，由农户参保时选择的保障比例决定；二是认为保障水平可以分为宏观、微观两个层面，宏观层面的保障水平即农业保险为农业生产所能提供的风险保障，由农业保险总保额与农业生产总值的比值确定，而微观层面的保障水平又可以分为保障广度与保障深度两个方面，前者体现农业保险的覆盖范围，由承保面积与总播种面积的比值确定，后者体现农业保险的单位保障能力，由保险标的的单位保额与单位产值的比值确定。结合本文的研究目的，保障水平应为农业保险为农户提供的风险保障能力，从而使用上述微观层面保障深度的概念，设定为亩保额与亩产值的比值。

3.工具变量

本文选择“县级农业保险财政补贴”作为估计农业保险保障水平影响农户储蓄率的工具变量。一方面，与其他类型的保险产品不同，农业保险的保障水平很大程度上由政府部门（主要是中央财政和地方财政）根据“低保障、广覆盖”的原则和自身财力决定，而作为供给方的农业保险公司仅能在政府部门的约束下进行调整，这使得农业保险保障水平与地方农业保险财政补贴存在密切关系，满足了工具变量的相关性原则；另一方面，目前并无证据表明，宏观层面的“县级农业保险财政补贴”会直接对农户微观决策产生影响，即满足工具变量的外生性原则。本文通过查询所调查县级单位的公共财政预算支出表，得到农业保险保费补贴数据。

4.中介变量

5.控制变量

本文选取四类控制变量：户主特征变量（年龄、性别、受教育程度和健康状况）、家庭特征变量（家庭总人数、劳动力占比、资本拥有量和兼业化水平）、生产状况变量（人均耕地面积、农地细碎化程度、农地地形条件和作物类型）和村级特征（地权稳定性、村级经济状况和村庄位置）。此外，本文还根据保险标的控制了农业保险的类型（保产量、保产值以及保收入）以及保费。另外，控制四个省份的地区变量。

变量的定义及描述性统计结果见表1。

表1 变量定义及描述性统计结果

续表1

四、实证分析

（一）基准回归

表2 的估计结果表明，在“贫困线=1.9 美元”的情况下，使用PSM-DID 估计参保行为对农户贫困脆弱性的影响其结果并不显著。进一步使用FE 估计保障水平对农户贫困脆弱性的影响，其结果仍不显著。进一步使用门限模型进行估计，发现保障水平在（0，0.44）阶段不存在显著影响，但（0.44，1）阶段对农户贫困脆弱性的影响在1%的水平上显著为负，并且在通过工具变量法控制内生性问题后，门限模型的估计结果依然稳健。在“贫困线=3.1 美元”的情况下，直接估计农户参与农业保险、农业保险保障水平对农户贫困脆弱性的影响依然不显著，门限模型却获得了显著的估计结果，保障水平对农户贫困脆弱性的影响在（0，0.59）阶段并不显著，在（0.59，1）阶段的影响则在1%的水平上显著为负，在经工具变量处理后，门限模型的估计结果稳健存在。

表2 基准回归估计结果

然而，门限模型的估计结果仅能反映保障水平的变化对已参保农户贫困脆弱性的影响，在样本层面即存在自选择偏误，在实际中农户仅能选择“参保—不参保”，保障水平为农业保险制式合同客观给定，从而验证农户参与不同保障水平的农业保险对其贫困脆弱性的干预效应，是使模型更贴近现实的关键。基于门限模型对保障水平区间的估计结果，本文得以实现对上述问题的验证：在“贫困线=1.9 美元”的情况下，分别设定参保且保障水平≤0.44和参保且保障水平＞0.44 为处理组，未参保为对照组；在“贫困线=3.1 美元”的情况下，分别设定参保且保障水平≤0.59 和参保且保障水平＞0.59 为处理组，未参保为对照组。具体估计结果见表3。

表3 分段回归估计结果

表3 的估计结果表明，当贫困线设定为1.9 美元时，参与农业保险对农户贫困脆弱性的处理效果在“保障水平≤0.44”的情况下不显著，而在“保障水平＞0.44”的情况下显著为负，这初步证实了本文关于农业保险存在失效区间的猜测，即此时的失效区间为“保障水平≤0.44”，在保障水平越过这一区间后（即保障水平＞0.44），农户参保的处理效应开始显著，假说H1 得证。而当贫困线由1.9 美元上升至3.1 美元时，参与农业保险对农户贫困脆弱性的处理效应同样存在因保障水平差异而产生的异质性结果，更为关键的是，农业保险的失效区间进一步由（0，0.44）扩大至（0，0.59），即农业保险对农户贫困脆弱性发挥显著缓解作用的保障水平临界值激增了15%，这不仅证实了本文提出的假说H2，即保障水平的失效区间会随贫困标准线提高而扩大，也具有明显的政策含义，即随着中国未来贫困标准线的提高，必须相应提高保障水平才能满足保险扶贫政策的有效性。

（二）机制分析

1.影响路径

在越过失效区间后，农业保险如何缓解农户贫困脆弱性？基于“农业保险—收入/消费水平—贫困脆弱性”以及“农业保险—收入/消费波动—贫困脆弱性”的机制框架，通过中介效应模型，在“贫困线=1.9美元”的设定下，本文验证了农户参保且保障水平＞0.44时收入水平、消费水平、收入波动以及消费波动的中介作用。为检验中介效应的稳健性，本文进一步给出了基于Sobel方法的中介效应检验结果（值），见表4。此外，本文也在“贫困线=3.1美元”的设定下重复了上述验证步骤，其结果基本一致。

表4 “农业保险—农户贫困脆弱性”作用路径

中介效应估计结果表明，在越过失效区间后，农业保险一方面显著提高了农户收入水平和消费水平，另一方面显著降低了农户收入波动，从而有效缓解农户贫困脆弱性。并且，Sobel检验的结果表明，上述中介效应是稳健的。具体的，本文对收入结构进行分解，发现农业保险主要通过提高农业收入的方式缓解贫困脆弱性，对工资收入不存在显著影响，并不支持农业保险促进非农就业从而提高非农收入的已有经验。同时，收入波动以及消费水平两条路径也分别在1%以及5%的水平上显著缓解了农户贫困脆弱性，这与理论推理一致，收入水平的增长可以提高农户消费能力，而降低收入负向波动又会进一步提高农户消费倾向，从而本文中介效应中农业收入增长、收入波动降低以及消费水平提高三条路径在逻辑上是吻合的。

2.路径分解

完整回答农业保险影响贫困脆弱性的作用机制仍需进一步探讨其中隐含的更深层问题，即回答农业保险为何能通过上述三条路径影响贫困脆弱性。这一问题的讨论对寻找农业保险降低贫困脆弱性的内在源泉具有重要意义。因此，本文对上述中介路径进一步分解。由于消费取决于收入，因而本文将重点放在收入端。首先，对农业收入的增长路径进行分解。基于“农业收入=农业劳动投入×农业劳动生产率”的理论逻辑，将“农业保险→农业收入”分解为“农业劳动力投入、农业技术投入以及农业劳动生产率”进行验证。其次，对收入波动的作用路径进行分解。理论上来说，农业保险一方面通过赔付农户受灾经济损失直接缓解收入波动，另一方面农户面临资金约束时可以借由其农业保险获取贷款，间接平滑收入波动，从而将“农业保险→收入波动”的原因分解为“保险赔付、贷款获取”进行验证。本文通过自助抽样分析估计上述链式中介效应，并且每一个链式中介效应系数及显著性均在控制了其他路径的条件下得到，结果见表5。

表5 路径分解回归估计结果

首先，对农业收入的增长路径进行分解，发现农业保险可以通过“农业保险→技术投入→农业收入→贫困脆弱性”以及“农业保险→劳动生产率→农业收入→贫困脆弱性”两条链式中介效应显著降低农户贫困脆弱性，而通过劳动投入实现作用的链式中介效应却并不显著，这说明农业保险导致农业收入的增长源自技术投入、农业劳动生产率提高引致的技术密集式农业经济内生增长，而非增加农业劳动投入带来的劳动密集扩张所致。其次，对收入波动的缓解路径进行分解，发现“农业保险→保险赔付→收入波动→贫困脆弱性”以及“农业保险→贷款获取→收入波动→贫困脆弱性”两条链式中介效应均显著，这与理论分析一致，证实了农业保险可以通过赔付经济损失以及提高融资能力的方式降低农户收入波动从而缓解其贫困脆弱性。

（三）异质性分析

贫困是一个广义概念，其内涵包括多种贫困状态，这使得农业保险减贫效应存在异质性。已有研究通常基于贫困脆弱性判断农户是否处于贫困状态，即将贫困脆弱性超过50%门槛值的农户识别为贫困户，低于50%则识别为非贫困户，在此基础上，本文利用两期数据的特点对贫困状态进行动态扩展：在“贫困线=1.9美元”的设定下，定义“2019年贫困→2020年非贫困”为脱贫户，与之对应的“2019年非贫困→2020年贫困”为陷贫户；定义2019 和2020年均为贫困的农户为持续贫困户，与之对应的2019 和2020年均为非贫困的农户为持续非贫户。根据上述定义对样本进行分组，讨论农业保险及保障水平对脱贫户、陷贫户、持续贫困户以及持续非贫户贫困脆弱性的影响，具体估计结果见表6。

表6 异质性分析回归估计结果

表6的估计结果表明，农业保险对脱贫户、陷贫户、持续贫困户以及持续非贫户的贫困脆弱性的影响在形式上是同质的，保障水平均存在失效区间，且在越过这一区间后，农业保险对农户贫困脆弱性均存在显著的缓解作用。但从失效区间的范围来看，不同贫困状态的农户存在差异，依次排序结果为持续贫困户、陷贫户、脱贫户和持续非贫困户，即贫困状态越深，保障水平的失效区间越小，也即农业保险发挥显著作用所要求的保障水平临界值越小，充分体现了农业保险在扶贫方面的政策属性优势。此外，值得注意的是，持续贫困户、陷贫户与脱贫户三者较为接近，即对于农业保险扶贫来说，脱贫户仍然脆弱，在政策上应给予和贫困户类似的倾斜。

五、结论与启示

本文基于山东、湖北、江西、四川以及云南五省2019—2020年两期农户调查数据，研究了农业保险参保行为及保障水平变化对农户贫困脆弱性的影响，主要结论如下：首先，保障水平是农业保险能否有效减贫的关键因素，当保障水平处于失效区间时，农业保险的减贫效应失灵，只有保障水平越过失效区间后，参加农业保险才可以显著降低农户贫困脆弱性。保障水平的失效区间会随贫困标准线的提高而扩大，当贫困线由1.9美元上升至3.1美元时，失效区间由（0，0.44）扩大至（0，0.59）。其次，农业保险主要通过促进农业收入增长、降低收入波动以及提高消费水平三条路径缓解农户贫困脆弱性。在此基础上，通过链式中介效应对农业收入、收入波动路径进行再分解，发现农业保险通过增加技术投入、提高劳动生产率的方式促进农业收入增长从而降低贫困脆弱性，即农业收入的增长路径源自技术密集式的农业经济内生增长。对后者的分解发现，农业保险可以通过赔付受灾损失以及提高融资能力的方式降低农户收入波动从而缓解其贫困脆弱性。最后，通过对脱贫户、陷贫户、持续贫困户以及持续非贫户进行异质性研究，发现贫困状态越深，保障水平的失效区间越小，也即农业保险发挥显著作用所要求的保障水平临界值越小。

另一方面，可以逐步探索借助农业保险推动脱贫攻坚与乡村振兴的衔接。扶贫的本质在于赋予农户走出贫困陷阱的能力，农户需要“农户+”的外在带动，更需要农业经济增长的内生动力。农业保险可以通过增加技术投入、提高劳动生产率的方式促进农业收入增长从而降低贫困脆弱性，这与脱贫攻坚衔接乡村振兴的基本内涵一致，从而可以紧抓脱贫攻坚的五年过渡期，转换思路，由输血式扶贫转向更加注重农户内生增长动力的增能式扶贫，借助农业保险强化农户农业技术的主动接纳和投入，从内生动力的层面衔接现代农业，通过赋能农户这一基本生产单元实现乡村振兴。