贫困脆弱性视角下农户保险防返贫效应的实证研究

李翠锦，郭 琦，张超锋

(1.青岛农业大学 经济管理学院(合作社学院)，山东青岛 266109；2.长江师范学院 财经学院，重庆 408000)

我国绝对贫困终结后，如何防止脱贫农户返贫从而保证脱贫攻坚成果，已成为广大学者和各级政府关注的重要议题。由于外部不确定的自然风险、市场风险与政策风险的存在，以及家庭内部因病返贫、因学返贫、因能返贫等风险，脱贫农户仍然具有较大的返贫概率。作为帮助农户分担经济风险的专门工具，保险在防止返贫上具有重要作用，是构成我国相对扶贫长效机制的重要组成部分[1]。我国许多地区也在实践与推行保险防返贫政策，以期减少脱贫农户的返贫可能性。那么，当前脱贫农户的返贫概率有多大？保险能否有效抑制脱贫农户返贫？针对这些问题，测度脱贫农户的返贫可能性，分析保险防返贫效应，并提出针对性的对策建议，有助于脱贫的可持续性，在巩固拓展脱贫攻坚成果和减少相对贫困政策推广上具有重大应用价值。

贫困脆弱性是对贫困的前瞻性评估，用于衡量个人或家庭未来会陷入贫困的可能性[2-3]。脱贫农户的贫困脆弱性程度反映了其未来返贫可能性大小。目前文献中主要出现了三种测量贫困脆弱性的理论方法，即期望效用的脆弱性(VEU)、期望贫困的脆弱性(VEP)以及风险暴露的脆弱性(VER)。由于VEP方法应用可观测和不可观测的特征对未来贫困概率的估计，较易计算且对数据要求相对较低，是目前应用广泛的方法[4-5]。在数据运用上，国内文献主要采用CHNS、CHIP、CFPS等数据进行测度分析[6-8]，由于研究数据较为陈旧和建档立卡贫困户数据的缺失，现有文献测算的贫困脆弱性程度难以反映绝对贫困终结后农户的返贫可能性大小，以及无法识别其在脱贫农户与一般农户之间的差异。

从贫困脆弱性视角分析保险减贫效应一直是学者们关注的焦点，现有文献主要从理论与实证层面论证了保险对贫困减缓的积极作用，但针对脱贫农户，从贫困脆弱性视角分析保险对返贫影响的文献不多[9-11]。近几年,随着脱贫攻坚深入推进和绝对贫困逐步退出，有学者开始关注保险抑制脱贫农户返贫的作用，但主要在识别与评估保险风险的基础上提出保险防返贫对策，并未深入分析保险的防返贫效应[12-13]。少数文献基于贫困脆弱性的视角，理论分析了保险防治脱贫人口返贫的作用机理，指出当减弱保险资产侵蚀负效应与增强保险损失补偿正效应时，保险才能具有防返贫效应[14-15]，但缺乏对保险防返贫效应的实证分析。实际中农户在购买保险产品时，通常要考虑保险产品的种类、保费与赔付额度等，保费支出和投保产品的多样性在一定程度上反映了农户的保险需求。因此，很有必要从保费支出与多样化保险两个维度实证分析农户保险防返贫效应。

综上，本文利用绝对贫困终结后青岛市入户调查数据，运用Chaudhuri等[3]的VEP方法测度与评估当前脱贫农户的贫困脆弱性程度以及与一般农户的差异，并进一步从贫困脆弱性视角，农户保费支出与多样化保险两个维度实证分析保险防返贫效应。

一、调查数据与统计分析

(一)调查数据

本文数据来源于2021年1月与2月在青岛市平度市、即墨区和城阳区的9个行政村进行的入户访谈与问卷调研。选取了5个2015年省定贫困村(平度市的郭家埠后、西万家、袁家庄、马家辛庄和城阳区的下山色峪社区)和4个非贫困村(平度市的杨家庙村和万家辛庄、即墨区的张戈庄六里村和赵家疃村)。调查了村中的大多数脱贫农户(原建档立卡贫困户)，并根据调查的脱贫农户数量在本村随机调查了差不多等量的一般农户。共调查农户90户，收回有效问卷81份，其中脱贫农户问卷34份，一般农户47份，问卷有效率为90%。

(二)调查数据的统计分析

调研涉及村庄与农户的基本情况、农户的收入、保险、农业生产与外出务工等，调查数据的统计分析如表1所示。为了进一步判断不同类型农户各变量均值差异的显著性，对脱贫农户与一般农户各变量的均值差进行t检验，结果如表2所示。在5%的显著性水平上，脱贫农户的人均年收入和人均年保费支出显著低于一般农户，其中，人均年收入差距为5780元，人均年保费支出差距为150元。在10%的显著性水平上，脱贫农户的人均粮食播种面积高于一般农户。由此可见，脱贫农户的人均保费支出较低，主要收入依赖于粮食种植。

表1 统计性描述

在保险产品多样性上，脱贫农户与一般农户参保的保险产品主要是新农合，达到了100%的全覆盖，但在其他产品的参保率上，脱贫农户低于一般农户，脱贫农户的新农保参保率为46.88%,一般农户为48.27%；脱贫农户政策性农业保险参保率为12.5%，一般农户为24.14%；脱贫农户商业保险的参保率为3%，一般农户为11.48%。可见，与一般农户相比，脱贫农户的保险产品较为单一，主要为新农合，其他产品的参保率较低。

二、农户贫困脆弱性的测度与分析

本文利用Chaudhuri等[3]的VEP方法测算农户贫困脆弱性。由于贫困线的设定不同，应用该方法测算的贫困脆弱性数值也会不同，所以，确定合适的贫困线非常关键[16]。

世界银行在其2018年报告《贫困与共享繁荣2018》中提出了包含相对贫困内涵的社会贫困线，具体计算公式为：

PL=MAX(US$1.90,US$1.00+0.5×收入中位数)

(1)

根据调查数据，青岛市农村居民人均年纯收入中位数为18 750元，利用公式(1)可计算出世界银行标准下的社会贫困线为10 671元。此外，为了全面测算分析青岛市农户的贫困脆弱性，还考虑了青岛市确定的8000元相对贫困线与4600元绝对贫困线。

首先，参考Chaudhuri等[3]的VEP方法，假设农户人均年收入对数服从正态分布。对农户人均年收入对数进行OLS回归，之后将残差平方取对数作为收入波动再次进行OLS回归，具体过程为：

lnYij=β0+β1Xij+eij

(2)

(3)

其中，Yij为人均年纯收入额，Xij包括家庭规模、户主学历、是否为贫困户，户主年龄、非农劳动力占比、人均粮食播种面积、人均经济作物播种面积、以及村庄虚拟变量，εij为随机扰动项，下标i、j分别对应农户和其所在的村庄。

其次，应用FGLS估计人均年收入方程(2)和收入波动方程(3)，得到预期人均年收入对数的期望值和方差分别为公式(4)与公式(5)。

(4)

(5)

在收入服从正态分布的假设下，最后得到农户贫困脆弱性的计算公式为：

(6)

其中，Z为贫困线。

根据上述过程，计算出不同贫困线下青岛市农户的贫困脆弱性程度(表3)。从表中可看出，在青岛市相对贫困线下，从均值看，脱贫农户中有25.7%的家庭在未来可能返贫，而一般农户中16.9%的家庭未来可能致贫。脱贫农户返贫的最大概率为76.5%，最低为2.9%。在世界银行社会贫困线下，脱贫农户和一般农户的贫困脆弱性均值都增大，脱贫农户中有34%的家庭未来可能返贫，而一般农户中23.4%的家庭未来可能致贫，脱贫农户的贫困脆弱性显著高于一般农户。此外，脱贫农户返贫概率最高可达90%，高于一般农户致贫概率的最大值(78.6%)。综合两种相对贫困线，可得出相对贫困视阈下脱贫农户中返贫家庭占比为25.7%—34%，远高于一般农户中的致贫家庭的比例(其占比约为16.9%—23.4%)，且高脆弱性家庭在脱贫农户中更为常见。在青岛市4600元的扶贫标准下，从均值和最大值来看，脱贫农户中12.9%的家庭还可能存在返贫，有的家庭返贫概率甚至达到48.8%，可见，防止脱贫农户返贫，巩固拓展脱贫攻坚成果和减少相对贫困，仍然是当前重要的扶贫任务。

表3 脱贫农户与一般农户的贫困脆弱性

三、实证分析

(一)计量经济模型

为了分析保费支出规模是否显著降低了农户的贫困脆弱性，以及在脱贫农户和一般农户之间的差异，设立计量方程(7)。

volij=β0+β1insuranceij+β2insurance_povertyij+

β3povertyij+β4Cij+εij

(7)

其中，vol为农户的贫困脆弱性，insurance为农户的人均保费支出，poverty为农户类型，设脱贫农户为1，一般农户为0。insurance_poverty为人均保费支出与农户类型的交互乘积项，这是因为农户人均保费支出对于贫困脆弱性的影响还与农户的类型有关。相对一般农户，脱贫农户更容易遭受风险冲击而陷入贫困。尽管保费支出的增加具有资产侵蚀效应，会增加脱贫农户的返贫风险，但由于政府在实施保险防返贫政策时，通常对脱贫农户的保费给予一定的补贴，因此保费支出的资产侵蚀效应较小，而保费支出的增加使其获得的损失补偿效应增大，从而会显著减少其贫困脆弱性即返贫可能性，即β2<0。

C为控制变量，根据已有的文献研究[10-11]，控制变量包含家庭特征变量，如家庭规模、户主学历、户主年龄、非农劳动力占比、人均粮食播种面积、人均经济作物播种面积、人均纯收入的对数以及村庄是否为贫困村的虚拟变量，εij为随机扰动项，下标i、j分别对应农户和其所在的村庄。

为了进一步分析多样化保险对贫困脆弱性的影响，设定的计量方程(8)如下：

volij=α0+α1stru_dumij+α2stru_povertyij+

α3povertyij+α4Cij+εij

(8)

其中，stru_dum为多样化保险虚拟变量，设定仅购买新农合的农户为0，除了购买新农合以外，还购买了其他保险产品的农户为1，stru_povertyij为多样化保险虚拟变量与农户类型的交互项。绝对贫困终结后，脱贫农户还面临因病返贫、因灾返贫、因老返贫等各种各样的风险，面临风险冲击时脱贫农户比一般农户更为脆弱。相对单一保险，多样化保险具有风险分散效应，从而减少脱贫农户的返贫可能性，即预期α2<0。

(二)回归结果分析

1.保费支出对农户贫困脆弱性的影响

由于调查数据为截面数据，使用“OLS+稳健标准差”估计方程(7)，可以保证估计结果的稳健性。表4展示了保费支出对农户贫困脆弱性影响的估计结果。

表4 保费支出对农户贫困脆弱性影响的估计结果

当被解释变量为基于世界银行社会贫困线的贫困脆弱性时，从第(1)列可看出，当不考虑保费支出和农户类型的交互项时，保费支出的系数不显著，说明总体上保费支出对农户贫困脆弱性的影响不大。但考虑到保费支出对贫困脆弱性的影响应与农户的类型有关，加入交互项估计后，由第(2)列可看出，在5%的统计水平上交互项系数显著为负，表明人均保费支出对贫困脆弱性的影响在脱贫农户与一般农户之间有显著的差异，与一般农户相比，增加保费支出显著降低了脱贫农户的贫困脆弱性。当被解释变量分别为市定相对贫困线与绝对贫困线下的贫困脆弱性时，估计结果中交互项系数均在5%的统计水平上显著为负(见第4列与第6列)，表明所得研究结论是稳健的。这是因为相对一般农户，脱贫农户由于自身财务脆弱，受到风险冲击后返贫可能性较大。保险具有社会化的风险转移与保障功能，保费支出适度提高，脱贫农户将会获得较多的保险赔付应对风险损失，从而能够有效降低家庭的返贫概率。同时还应注意，由于保费支出还具有资产侵蚀的负面效应，即保费支出增加也可能带来返贫风险，所以，为了更好地发挥保险防返贫效应，政府部门还应加大对脱贫农户的保费补贴，从而能够减弱保险的资产侵蚀负效应，增强保险的损失补偿正效应，降低脱贫农户的返贫概率，保证脱贫的可持续性。

此外，表4控制变量人均经济作物播种面积、家庭规模以及非农劳动力占比都会显著降低农户的贫困脆弱性，农户的贫困脆弱性也与户主年龄有关，超过一定的年龄后，户主年龄越大,其家庭贫困脆弱性程度越高，这与大多数文献的研究结论一致。

2.多样化保险对农户贫困脆弱性的影响

为了分析多样化保险对贫困脆弱性的影响，用“OLS+稳健标准差”估计方程(8)，估计结果如表5所示。

表5 多样化保险对农户贫困脆弱性影响的估计结果

从第(1)列和第(3)列可以看出，不管被解释变量是基于世界银行社会贫困线的贫困脆弱性，还是青岛市相对贫困线的贫困脆弱性，多样化保险系数不显著，而加入多样化保险虚拟变量与农户类型虚拟变量的交互项后，第(2)列和第(4)列的交互项系数在1%的统计水平上为负。绝对贫困线下估计结果中的交互项系数也为负值(见第6列)，并且在1%的统计水平上显著，说明了所得结论的稳健性，即与一般农户相比，保险产品的多样性显著降低了脱贫农户的贫困脆弱性程度。这是因为相对于一般农户，脱贫农户除新农合外的其他保险参保率较低，增加其他保险产品如农业保险、商业医疗保险和养老保险将会分散其面临的返贫风险，降低其贫困脆弱性。脱贫农户大多收入来源比较单一，农业收入是其主要收入来源，购买农业保险可以抵御自然灾害和市场风险的冲击，能够有效保障农户收入的稳定增长[17-18]；脱贫群体普遍健康状况较差，年龄较大，重病大病的发生率较高，参加商业医疗保险能够改善他们的健康状况进而增加劳动供给，缓解医疗支出带来的经济冲击[19]；脱贫人口中的老年群体占比较大，参保老人领取养老保险金后，不仅能增加自身可支配收入，还能减轻子女照顾负担，从而增加子女外出务工的机会和非农收入，降低家庭陷入贫困的可能性[20]。

四、保险助力防返贫的对策建议

绝对贫困终结后，我国扶贫政策转为“防止返贫”和“解决相对贫困”。为了更好巩固与拓展脱贫攻坚成果，根据本文的研究结果，应从提高脱贫农户保费支出和多样化保险层面，实施有效措施降低脱贫农户的返贫可能性。

第一，宣传保险防返贫的重要性，提供保险教育培训。目前多数脱贫农户的保险素养较低，保险意识淡薄，参保产品单一，不知有什么保险和买哪些保险。因此，政府部门与承保机构应多渠道宣传保险防返贫的作用，提供保险知识培训，增强脱贫农户的保险意识，提高脱贫农户的保险素养，脱贫农户能够根据自身收入状况与可能返贫的风险点，积极选购保险产品，形成最优保险保障组合，抑制其返贫的发生。

第二，形成基本医疗保险和商业健康保险协调发展的多层次医疗保障体系。虽然新农保覆盖面广，但保障水平仍然较低，尤其对于收入水平较低的脱贫农户，应对重大病风险的能力有限，需要商业健康保险来弥补医疗保障缺口。因此，承保机构还应提供多样化的商业健康保险产品，政府部门对参保脱贫农户给予适当补贴，形成基本医疗保险和商业健康保险协调发展的多层次医疗保障体系，充分发挥商业保险的补充功能，降低这些农户因病返贫的概率。

第三，对脱贫农户参加基本养老保险给予必要的财政补贴。脱贫农户家庭成员年龄普遍较大，青壮年劳动力较少，收入来源较为单一，自身养老能力较弱，对养老保险产品的支付能力不足，很多脱贫农户不购买或少购买养老保险。因此，政府部门还应对脱贫农户参加基本养老保险给予必要的财政补贴，减轻他们的缴费负担，降低脱贫农户因老返贫的可能性。

第四，结合区域风险程度和脱贫农户的个性需求制定农业保险政策。目前，粮食作物完全成本保险和种植收入保险还有待普及，许多果蔬生产还没有相应的保险政策，并且,农业保险起赔线普遍较高，理赔额度和精准度普遍较低。因此，政府部门应进一步扩大粮食作物完全成本保险和种植收入保险的覆盖区域，按照我国农业保险业务“保本微利”原则，承保机构除在整体下调保险费率和起赔线外，还应结合区域风险程度设置不同的差别费率，同时根据脱贫农户的个性需求，开发新险种，从而实现低保费和高精准的理赔，预防和化解返贫风险。