導(dǎo)語：農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)面源污染的影響一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：本文立足于空間視角，基于中國各省的宏觀面板數(shù)據(jù)，從農(nóng)戶生產(chǎn)行為的三個維度出發(fā)采用空間計量模型實證研究了農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)面源污染的影響。研究發(fā)現(xiàn)，在空間視角下，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)面源污染有抑制作用；同時隨著現(xiàn)代交通的便利、保險以及農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展，面源污染具有空間溢出效應(yīng)。最后從影響農(nóng)戶生產(chǎn)行為的角度出發(fā)給出相關(guān)政策建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)保險；農(nóng)業(yè)面源污染；農(nóng)戶生產(chǎn)行為；空間溢出

保險是“三農(nóng)”發(fā)展的“壓艙石”“助推器”。農(nóng)險保費收入從2007年的51．8億元已經(jīng)增加到2018年的572．7億元。而據(jù)2020年《第二次全國污染源普查公報》，2017年農(nóng)業(yè)源主要水污染COD排放量高達1067．13萬噸，遠遠高于工業(yè)源污染。探索農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)環(huán)境的影響，對糧食安全具有重要意義。

1文獻綜述

國內(nèi)外有關(guān)農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)環(huán)境的研究主要偏重于分析農(nóng)險對化學(xué)品施用的影響。而國際上對農(nóng)業(yè)污染的研究以農(nóng)業(yè)面源污染為重點關(guān)注方向，我國農(nóng)業(yè)發(fā)展粗獷，高投入、高產(chǎn)出和高資源環(huán)境代價，由此造成的面源污染最為嚴(yán)峻。但目前只有我國學(xué)者陳俊聰（2015）基于聯(lián)立方程組模型的方法，實證研究了農(nóng)險對中國農(nóng)業(yè)面源污染的影響，實際采用的依然是化肥農(nóng)藥等指標(biāo)。然而，農(nóng)戶作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的基本單位，農(nóng)業(yè)保險損失補償原則使得農(nóng)戶預(yù)期收益發(fā)生改變，從而在無形中會對農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響（宗國富等，2014），而生產(chǎn)行為與農(nóng)業(yè)環(huán)境惡化有著直接的、必然的聯(lián)系（張偉等，2014）。隨著現(xiàn)在區(qū)域之間聯(lián)系越發(fā)緊密，不同地區(qū)資源稟賦和農(nóng)險發(fā)展水平不同，一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為對鄰近地區(qū)具有很強的示范性，由此導(dǎo)致面源污染可能具有一定的空間溢出效應(yīng)。考慮到空間，目前只有少數(shù)研究從農(nóng)險效率或者我國農(nóng)業(yè)面源污染的影響因素角度切入進行了初步的探索，并未將二者結(jié)合起來。因此根據(jù)我國的現(xiàn)實氣候與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，綜合以上因素，研究結(jié)果會更加具有科學(xué)性和說服力。

2研究設(shè)計、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

2．1研究設(shè)計

2．1．1空間自相關(guān)檢驗空間溢出效應(yīng)是進行空間計量分析的前提，空間溢出一般檢測方法為空間相關(guān)性檢驗。莫蘭指數(shù)Mo－ran’sI是空間相關(guān)性檢驗中最常用的檢驗指標(biāo)，其定義式為：其中，S2＝1n∑ni＝1（Yi－Y－）2；Y－＝1n∑ni＝1Yi，Yi表示第i個地區(qū)的觀測值；n為地區(qū)總個數(shù)；wij為空間權(quán)重矩陣。Moran’sI的取值一般在［－1，1］之間，等于0表示沒有相關(guān)性，小于0表示相關(guān)性是負的，大于0表示正的相關(guān)性。離1越近，空間相關(guān)性越大。2．1．2空間面板計量模型空間面板模型的一般形式如下：yit＝τyi，t－1＋ρw＇iyt＋x＇itβ＋d＇iXtδ＋ui＋γt＋εitεit＝λm＇iεt＋ν｛it其中，yi，t－1表示被解釋變量yit一階滯后；d＇iXt是解釋變量的空間滯后，d＇i是空間權(quán)重矩陣D的第i行；γt為時間效應(yīng)；m＇i是擾動項空間權(quán)重矩陣M的第i行。在建立空間計量模型時考慮空間效應(yīng)的影響，涉及以下幾種情形：當(dāng)λ＝0時，為空間杜賓模型（SDM）；當(dāng)λ＝0且δ＝0，為空間自回歸模型（SAR）。當(dāng)τ＝ρ＝0且δ＝0，為空間誤差模型（SEM）。

2．2指標(biāo)選取

農(nóng)業(yè)面源污染，常用化學(xué)需氧量（COD）、總氮（TN）、總磷（TP）等污染物類型來表示，基于農(nóng)業(yè)源污染數(shù)據(jù)的可獲得性，同時由于農(nóng)業(yè)污染和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益都是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的結(jié)果，不能孤立地討論任何一方。所以本文使用魯慶堯（2015）的經(jīng)濟環(huán)境指數(shù)EEI來表征，即各地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的COD與農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值比值。EEI值越大，表示農(nóng)業(yè)面源污染越嚴(yán)重。采用各省農(nóng)險保費收入（AI）作為核心解釋變量。經(jīng)典的環(huán)境效應(yīng)分析框架通常分解為規(guī)模、結(jié)構(gòu)和技術(shù)三種效應(yīng)，將其度量指標(biāo)作為控制變量。首先因為農(nóng)險的出現(xiàn)使得本來期望收益較低甚至為負的地塊得到重新耕種，需要投入更多的化肥、農(nóng)藥等生產(chǎn)要素，面源污染進一步加重，故選取各省人均農(nóng)作物播種面積（PAOCPA）表征規(guī)模維度；使用農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)（農(nóng)作物播種總面積／農(nóng)用地總面積）（AS）、種植業(yè)結(jié)構(gòu)（糧食面積／總作物播種總面積）（PS）以及農(nóng)村家庭從業(yè)結(jié)構(gòu)（工資性收入／農(nóng)村人口人均可支配收入）（WR）來表征結(jié)構(gòu)維度，農(nóng)業(yè)保險使得種養(yǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，根據(jù)種養(yǎng)業(yè)的農(nóng)學(xué)特征，由大田作物生產(chǎn)轉(zhuǎn)向經(jīng)濟類作物或當(dāng)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)由種植業(yè)向養(yǎng)殖業(yè)調(diào)整時，由于經(jīng)濟作物和種養(yǎng)分離造成的面源污染物排放量將增加；使用各省份農(nóng)業(yè)技術(shù)人員與第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口之比（ATR）表示技術(shù)維度，當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)技術(shù)水平普及程度越高，越容易掌握先進的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展技術(shù)進行清潔生產(chǎn)。

2．3數(shù)據(jù)來源

考慮到西藏特殊的地理位置和資源稟賦，及數(shù)據(jù)可得性，本文不含西藏。數(shù)據(jù)均來自EPS數(shù)據(jù)庫、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒等。由于最新三年的部分數(shù)據(jù)還未統(tǒng)計公布，故采用30個省2011－2015年5年數(shù)據(jù)，其中各省份農(nóng)用地面積和農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù)存在部分缺失，缺失值采取插值法補齊。為了解決數(shù)據(jù)可靠性和模型擬合準(zhǔn)確性，空間計量模型中對部分數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。實證研究運用Stata15．0。

3實證結(jié)果及分析

3．1農(nóng)業(yè)面源污染空間自相關(guān)檢驗空間權(quán)重

W度量區(qū)域間的空間距離，是空間計量模型的關(guān)鍵。鑒于環(huán)境污染具有較強的區(qū)域相關(guān)性特性，本文主要采用地理權(quán)重矩陣。對2011－2015年除西藏外30個省市農(nóng)業(yè)面源污染的Moran’sI指數(shù)進行了測算，并用P值來檢驗其顯著性（見表1）。結(jié)果表明，2011－2015年5年間我國農(nóng)業(yè)面源污染的Moran’sI指數(shù)均明顯為正，表明農(nóng)業(yè)面源污染具有明顯的空間相關(guān)性，即空間溢出效應(yīng)。

3．2農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)面源污染影響的空間回歸結(jié)果分析

表2為農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)面源污染影響的SAR、SDM、SEM回歸結(jié)果。R－squared越接近于1值，表示模型擬合效果越好，故本文SEM模型是空間回歸的最佳模型。觀察表2可知：第一，不管在哪種空間模型下，LN（AI）的系數(shù)均顯著為負，即在考慮空間影響下，農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)面源污染產(chǎn)生一個抑制作用，表明農(nóng)險具有一定的減排功能。第二，控制變量中，各省人均農(nóng)作物播種面積PAOCPA系數(shù)為60．39，且通過了1％的顯著性檢驗，表明農(nóng)戶土地投入的規(guī)模效應(yīng)會進一步加重農(nóng)業(yè)面源污染；農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)AS、種植業(yè)結(jié)構(gòu)PS均在1％的水平上顯著，但農(nóng)村家庭從業(yè)結(jié)構(gòu)WR不顯著，表明結(jié)構(gòu)效應(yīng)中越偏種植業(yè)和糧食種植越有利于農(nóng)業(yè)污染的減少，越偏養(yǎng)殖業(yè)和經(jīng)濟作物種植越會加重農(nóng)業(yè)污染；但各省份農(nóng)業(yè)技術(shù)人員與第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口之比ATR，在SAR和SDM模型中不顯著，即使在SEM模型中在5％水平上顯著，但和實際的農(nóng)業(yè)技術(shù)水平普及程度越高，清潔生產(chǎn)的認知和意愿也越高不符，這可能和現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)發(fā)展水平不高，主要集中在化學(xué)品生產(chǎn)領(lǐng)域有關(guān)。

4政策建議

基于上述結(jié)論，本文提出：首先，農(nóng)業(yè)保險對污染有顯著的抑制作用，且存在一個農(nóng)業(yè)面源污染之間的空間相關(guān)性，這會影響彼此區(qū)域。說明光靠個別地區(qū)自己不能有效控制農(nóng)業(yè)面源污染，區(qū)域合作必須得到加強。其次，從農(nóng)民風(fēng)險行為管理的角度來看，中國應(yīng)該增加農(nóng)業(yè)保險保費的補貼比例和提高覆蓋范圍，鼓勵農(nóng)民生產(chǎn)高附加值的農(nóng)產(chǎn)品，也就是說，減少土地、肥料等的投入也可以有效增加農(nóng)民收入。這樣有利于優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)向低投入、低消耗、高產(chǎn)出的轉(zhuǎn)變，減少農(nóng)業(yè)面源污染。最后，通過將農(nóng)業(yè)保險補貼金額與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)選擇掛鉤，積極引導(dǎo)和鼓勵農(nóng)民采用綠色生產(chǎn)技術(shù)，減少農(nóng)業(yè)污染，促進我國農(nóng)業(yè)保險向環(huán)境友好型綠色保險轉(zhuǎn)型。

參考文獻

［1］陳俊聰，王懷明．農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)面源污染：影響因素及其度量———基于聯(lián)立方程組模型的情景模擬［J］．上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2015，17（05）：34－43．

［2］宗國富，周文杰．農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)戶生產(chǎn)行為影響研［J］．保險研究，2014，（4）：23－30．

［3］張偉，羅向明．農(nóng)業(yè)保險補貼、農(nóng)民生產(chǎn)激勵與農(nóng)村環(huán)境污染［J］．南方農(nóng)村，2014，（5）：37－44．

作者：樊蓉 單位：西安財經(jīng)大學(xué)