基于灰色关联分析的农业保险需求影响因素研究Word文件下载.docx

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基于灰色关联分析的农业保险需求影响因素研究Word文件下载.docx

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基于灰色关联分析的农业保险需求影响因素研究Word文件下载.docx

2015年农业保险保费收入达到了374.9亿元，同比增长15.08%，赔付额237.05亿元，同比增长15.19%，保费收入是2007年的7.2倍①。

但我国面临的农业保险需求不足问题依然十分突出，农户参保积极性不高，与发达国家相比差距明显。

2015年我国农业保险投保主要农作物14.5亿亩，仅占全国播种面积的59%②左右，而美国这一比例已突破90%。

农业保险需求是农业保险发展的内驱力，理清农业保险需求的影响因素对制定合理政策，促进农业保险发展具有重大意义。

二、文献回顾

影响农业保险需求的因素非常多，国内外许多学者从不同角度进行了研究。

RobertFinger等（2011）利用Logistic模型分析了瑞士农民冰雹保险需求的影响因素，发现农场规模越大、作物生产专业化及农户受教育程度越高，越有可能购买冰雹保险。

SalvatoreDiFalco等（2013）结合综合评价策略和面板数据，研究发现种植更多农作物的农场不太可能购买保险计划，且对保险产品的需求随着气候条件的变差而增加。

谷政等（2012）以险种和承保水平为视角，运用小波分析来研究江苏农业保险试点情况，发现试点险种偏少、承保水平偏低对农户参保吸引力不大。

冯俭、张立明、王向楠（2014）通过元分析法，汇总得出农户人口统计特征中的年龄对农业保险需求影响不显著，受灾程度、家庭年收入对农业保险需求作用非常明显且呈正相关关系，财政补贴则具有正向积极的调节效用。

顾景枝、余国新（2015）基于效用理论，通过对新疆自治区475户农户进行实地调研，实证结果发现收入与农业保险需求之间在农民不同风险态度下呈现不同的相关性，风险偏好型农户随着收入水平提高，对农业保险需求降低；

风险规避型农户随着收入水平提高则对农业保险需求增加。

唐德祥、周雪晴（2015）基于2007-2013年省际面板数据，根据家庭生产理论建立农业保险有效需求模型进行实证分析，结论是农民收入水平、文化状况、成灾率对农业保险有效需求具有显著影响。

刘璐、韩浩、马文杰（2016）通过理论与实证研究，发现政府预防性财政支农政策对农业保险需求具有非常明显的促进作用，补偿性财政支农政策在2007年以前与农业保险需求存在负相关关系，2007年以后对农业保险需求影响不显著。

李丹等（2016）以黑龙江省种粮大户相关调研数据为基础，运用二分类Logisitic回归模型对农业保险需求影响因素进行研究，得出户主的受教育水平、补贴政策满意程度、保险保障水平、种粮积极性等对农业保险的购买意愿具有正向影响的结论。

以上研究极大丰富了农业保险理论，为本文研究提供了一定参考，但存在如下不足：

一是回归分析需要容量较大的样本，而问卷调查的主观性及现实统计数据的缺乏会对回归结果可信度产生较大影响。

二是研究只是对影响因素进行实证，但并未对因素影响程度大小进行排序，而影响因素次序对刺激农业需求尤为重要。

本文拟对影响中国农业保险需求因素进行理论分析，并通过灰色关联分析法对影响因素与需求之间的关联度进行排序。

三、农业保险需求影响因素

（一）经济因素

1.支付能力。

支付能力主要是包括农民收入水平和预防性财政支农政策。

农民收入水平直接影响农户对农业保险的需求，经济越是发达，农民收入水平越高，在其它假设条件保持不变情况下，其对农业保险的购买力越强，对农业保险的需求越大。

改革开放以来，我国农民收入水平快速增长，人均纯收入从1980年的191元增加到2015年的10772元①，极大增强了农业保险的购买力。

预防性财政支农政策主要表现在中央财政及地方政府对农户购买农业保险保费的补贴上。

如果政府不实行保费补贴政策，只有极少数农户才会投保，这些农户一般所耕植农作物遭受灾害的风险较高，无法满足大数法则定律；

如果政府提供较高比例的保费补贴，原先即使经营农业风险极低不愿意参保的农户也会选择购买农业保险。

为了通过加快农业保险发展以实现保障农业生产、稳定农民收入的目的，我国于2007年开始实行中央财政农业保险保费补贴试点，到2013年保费补贴已覆盖全国范围，各级地方政府也对农业保险给予了支持。

中央财政及地方政府农业保险保费补贴从2007年的41亿元增加到2015年的279.2亿元②，保费补贴力度不断加大，农户对农业保险投保的积极性也逐渐越高。

2.消费结构。

消费结构是在一定社会经济条件下，人们所消费的不同类型消费资料的一种比例关系。

当人们可支配收入水平提高时，在满足了基本生活需要之后，就会追求更高层次的消费品，这种需求变化可以用恩格尔系数来衡量。

中国农村居民恩格尔系数已经从2010年的41.1%逐年降低到2015年的33%③，标志着农村居民生活水平普遍提高，这为农民消费农业保险以获得安全保障提供了物质契机。

3.赔付额。

赔付额是保险公司对承保农户所受损失的灾后补偿，与农业灾情造成的经济损失存在正相关关系。

赔付额越高，说明灾情越严重，这必然促使农户提高风险防范意识和农业保险的接受度，从而增加农业保险需求。

（二）社会文化因素

1.受教育程度。

教育就是一种有目的、有计划地传授系统性知识以及技术规范的社会活动。

教育能够开启受教育者的风险意识，农民受教育程度直接影响农业投资理念，农民受教育程度越高，其对新事物越容易接受，故对农业保险可能了解越深入，需求越大。

2.年龄结构。

我国从事农业生产的劳动力人均年龄呈不断上升趋势，从2010年的43.3歲逐年提高到2015年的47.6岁④。

一般来说，农户年龄越小，其越容易认识到农业保险重要性，转移风险的意识也越强。

相比之下，年龄偏大的农户受“靠天吃饭”的传统思想影响较大，对农业保险转移风险的功能存在质疑，购买保险的概率不大。

3.保险认知度。

一般情况下，保险认知度越高，则保险需求越大。

保险认知度与个人年龄、受教育程度、地区发展以及信息透明度有关，个人学历越高，地区越发达，信息获取越方便，保险认知度越高，保险需求也就越大。

（三）农业生产因素

1.农业生产现代化程度。

农业机械化水平提高，逐步改变了过去主要依靠人畜力进行农业劳作的传统生产方式，把农民从繁重的农业生产劳动中解放出来，有效地缓解了农村青壮年劳动力短缺的矛盾，同时极大地提高了农业生产效率。

据农业部统计，2015年我国农作物耕种收综合机械化水平达到62%①，比上年高出了1个百分点。

2.种植面积。

种植业保险是我国农业保险主体，目前，我国农业保险主要集中在水稻、玉米、棉花、大豆等大宗农作物方面。

随种植面积增加，有更多的农业风险需要管理，而且种植面积增加，农户在农业上需要投入的精力、成本越多，购买农业保险规避风险对农户的重要性越大，因此农业保险需求就越大。

3.农业经营收入占比。

农业经营收入占家庭收入的比重与农业保险需求可能呈正相关关系，这是因为农业收入占比越高，则表明农业生产一旦发生灾害，所造成经济损失对农户家庭收入的影响越大，相对于损失来说，购买农业保险的成本较小，因此农户通过购买保险分散风险、提高收入保障的意识越强。

四、研究方法与变量选取

农业保险需求是一个非常庞大复杂的系统，存在许多影响因素，我国统计数据非常有限，且现有数据灰度也很大，再加上人为误差，许多数据起伏波动频频，甚至出现大起大落，找到典型的分布规律比较困难。

若采用数理统计中的回归分析，存在如下问题：

一是回归分析要求是大样本数据，如果数据量不足，很难得到量化规律，而我国有关农业保险系统的统计数据相对不多。

二是回归分析要求样本服从典型的概率分布，各因素彼此不相关但其数据与系统特征数据存在线性相关关系，而我国农村长期发展滞后，很难寻求到符合规律的连续性数据。

三是回归分析经常发生某些标准统计无法通过，导致建模不成功，即使所有标准检验都得以通过，仍无法克服犯错误的可能。

四是回归分析不能研究因素之间的动态关联程度，且可能发生量化结果与定性分析结果不一致的情况，歪曲、颠倒系统的关系和规律。

而灰色关联分析法对样本量多少和样本有无明显规律都同样适用，不仅弥补了采用数理统计方法进行系统分析所导致的缺憾，而且能从动态过程发展态势对农业保险需求因素的影响大小进行量化比较。

考虑到农业保险需求系统信息少、统计数据不足及缺乏规律性，回归分析难以达到满意效果，本文拟利用灰色系统理论中的灰色关联分析法研究农业保险需求影响因素。

灰色系统理论由邓聚龙教授于1982年创立，它以“小数据”“贫数据”不确定系统为研究对象，数据特点是“部分信息已知、部分信息未知”。

灰色关联分析作为灰色系统理论一个比较活跃的分支，其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断不同序列之间的联系紧密度，灰色关联度大小处于0到1之间，数值越大，则说明两序列之间联系紧密度越高，反之便越小。

本文将基于邓氏灰色关联度、灰色绝对关联度、灰色相对关联度、灰色综合关联度四个指标对农业保险需求系统中各影响因素的影响程度进行排序。

设X0为系统因素，Xi为影响因素，则称X0=（X0

（1），X0

（2），…X0（n））为系统特征X0的行为序列；

Xi=（Xi

（1），Xi

（2），…Xi（n））（i=1，2，…，m）为相关因素Xi序列。

其中X0（k）和Xi（k）（k=1，2，…，n）分别为X0、Xi在k时刻的观测数据。

由于系统行为特征映射量与各相关因素的意义不同，量纲也存在差异，所以需要对系统行为特征映射量与各相关因素进行标准化处理，通过算子作用，使之化为数量级大体相近的无量纲数据，并将负相关因素转换成正相关因素。

（一）邓氏灰色关联度计算步骤

先求各序列初值象进行标准化处理。

其中，为X0与Xi初值象对应分量之差的绝对值序列，是绝对值序列最大值，是绝对值序列最小值，？

灼？

缀（0，1）是分辨系数，k=1，2，…，n；

i=1，2，…，m

再根据式

（1）计算邓氏灰色关联度？

酌0i。

（二）灰色绝对关联度计算步骤

（三）灰色相对关联度计算步骤

（四）根据式计（6）、（10）算灰色综合关联度？

籽0i=？

兹ε0i+（1-？

兹）r0i，其中，？

兹？

缀[0，1]

本文选取农业保险总保费收入衡量农业保险需求，用PRE表示，因为农业保险的需求表现在农业保险的购买上，所以使用保费收入衡量农险需求是一个非常合适的指标。

在经济因素指标中选取了农村人均纯收入、保费补贴、恩格尔系数、赔付额，分别用PCNI、SUB、Engel、CLAIM表示。

因为人均纯收入、恩格尔系数代表了人们的购买力水平，所以选取农村人均纯收入及农村恩格尔系数衡量农户对农险购买力比较恰当。

中央财政及地方政府对农业保险保费补贴越多，则农户承担的保费比例越小，所以在农村数据相对缺乏情况下选择保费补贴研究农户的保费承担比例是最合适的，赔付额是农业生产灾后损失的补偿，很好的衡量了农业保险的保障水平；

社会文化因素中选择农户平均受教育年限、年龄结构作为代表变量，分别用EDU、AGE表示。

之所以选取农户人均受教育年限、年龄结构为代表变量，因为它们最大程度上衡量了农户的受教育程度和对保险认知度；

由于种植面积、农业经营收入占比衡量了农户对农业生产的依赖程度，农业生产现代化程度一定程度上代表了农业生产的效率，所以农业生产因素中选择种植面积、农业经营收入占比、农业生产现代化程度作为指标，分别用PLANT、PAI、MECH表示。

本文選取数据来自《中国统计年鉴》（2011—2016）《中国保险年鉴》（2011—2016）《中国农村统计年鉴》（2011—2016）《中国劳动统计年鉴》（2011—2016）。

五、灰色关联分析结果

利用灰色关联分析法对各因素的影响程度排序之前，我们需要首先确定各影响因素与农业保险保费收入的相关性，相关性分析结果见表1。

结果表明：

人均纯收入、保费补贴、年龄结构、赔付额、农业生产现代化程度、种植面积与农业保险保费收入正相关；

受教育年限、农业经营收入占比、恩格尔系数则与农业保险保费收入负相关。