我国农业保险、农村信贷与农民收入时空耦合研究

摘 要：利用2009—2020年我国31个省（自治区、直辖市）的省级面板数据，分析并探讨了农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度时空分布特征及其变化的主要驱动因素。研究发现：三系统耦合协调度整体偏低，区域间差异较大，但呈现逐渐上升趋势，空间布局呈现由外向里逐步递减的特征。不同因素对三系统耦合协调度的驱动作用具有显著异质性，其中农村教育水平的驱动作用最强。基于此，为促进农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调发展，建议采取如下措施：充分发挥地区联动效应，建立信息共享机制，搭建数据共享平台，加大财政补贴力度，加大金融知识普及力度等。

关键词：农业保险；农村信贷；农民收入；耦合协调

中图分类号：F323；F842.6；F832.43 文献标志码：A 文章编号：1674-7909-（2023）11-46-6

0 引言

农业保险、农村信贷是金融支农的两个抓手，二者目标一致、功能互补。农业保险可起到收入稳定器的作用，降低信贷违约风险，为农民进行信贷提供风险补偿，也能够为信贷机构提供部分额外收益。农业保险除了能帮助缓解信贷机构风险，还能改善农村整体经济环境与福利水平。农村信贷可为农村基础设施建设注入资金，在一定程度上降低了农业生产风险，为农业保险的发展创造有利条件。农业保险、农村信贷互联，可降低农业保险中存在的道德风险。

然而就当前阶段来看，农业保险、农村信贷在稳定和提升农民收入上发挥的作用并不显著［1-2］。但“农业保险+信贷”模式能够显著促进农民增收，助力解决地区经济发展缓慢问题［3］。农业保险与农村信贷互联能有效改善农户信贷配给，显著提高农户农业收入，并有效降低政策性农业保险保费补贴的财政压力［4］。保险金融资本逐利和规避风险的特性与农业产业低收益、高风险的特性相矛盾，而农业保险与农村信贷互联有助于解决农业、金融供需不平衡的矛盾，充分发挥支农作用，促进农业技术进步、提升农业技术效率，进而提高农业全要素生产率，实现农业高质量发展［5］。

目前，学者对农业保险、农村信贷、农民收入的研究主要集中于两两之间的关系或是农业保险和农村信贷的协同作用对农民收入的影响上。例如，王倩等［6］、郑军等［7］，将三者看作有机统一的整体进行系统性分析。笔者在其研究基础上，构建农业保险、农村信贷与农民收入的发展水平评价指标体系，利用2009—2020年我国31个省（自治区、直辖市）的省级面板数据测算三者的耦合协调度，并就其时空分布特征和驱动因素展开研究。

1 耦合协调机制分析

农业保险通过稳定农民收入、提高农民信用、降低信贷风险来扩大农村信贷规模。农业保险的功能是为农民转移风险，提供风险补偿。保险公司通过向农民支付一定的补偿金保障农民按时还款，降低信贷违约风险。保险保单还可当作抵押品帮助农民获得信贷资金。信贷机构可通过提供资金支持直接扩大农业保险规模，也可通过扩大生产规模、降低信息不对称风险间接扩大保险规模。农民贷出资金，可用来扩大农业生产规模，而这也意味着风险增加，农业保险需求量也会增加。信贷机构可通过信息共享平台向保险公司提供客户信息，降低信息不对称风险，解决逆向选择问题。

农业保险通过保费支出、保费补贴、保险赔款综合作用结果直接稳定农民收入，也可通过提高农民对于资本投入、土地投入、劳动供给和技术进步等要素投入预期，提高农民要素配置效率、农村全要素生产率，进而间接提高农民收入［8］。农业保险也可通过发挥保障和融资增信作用激发低收入群体的内生发展动力［9］，还可显著降低农户贫困脆弱性［1］，进而提升农民收入。农民收入的提高会显著增强其生产积极性，为技术创新、机械化和规模化生产注入原始资金，助力农业转型升级；收入的增加还会在一定程度上提升农民综合素养，提升其对于金融产品的接受度。农民为获得更多的保障，会提升对农业保险的需求。

农村信贷可为农民进行农业生产注入资金，通过扩大经营面积、提高机械化水平、获取技术优势等增加产出和供给，进而提高农民收入［10］。农民收入的提高增加了其还贷的可能性，降低了贷款违约率，提升了农民个人信用水平，同时不断激励农民扩大农业生产规模、创业规模，进而增加信贷需求。

耦合协调度可以用来度量各系统之间相互作用的良性发展程度。农业保险、农村信贷二者目标一致、功能互补、相互促进，是农村金融的两个抓手，都旨在帮助农民进行生产经营活动。农业信贷、保险互动协调，总体上能够扩大生产经营规模，从而提升农民收入，而农民收入水平提高，会提升农民生产积极性，扩大生产经营规模，提升保险、信贷需求，最终形成良性循环。三者必须形成良性协调发展状态，任何一方出现问题都将阻碍另外两者的发展［6］。

2 研究方法

2.1 评价指标体系的构建与数据来源

考虑到研究价值与比较意义，以及数据的可得性，笔者选取我国2009—2020年31省（自治区、直辖市）的相关数据，在相关学者的研究基础上［6，11］，从规模水平、运行效率和成长能力3方面构建农业保险和农村信贷发展水平评价指标体系。数据主要来源于全球统计数据/分析平台（Economy Prediction System，EPS）、万得数据库（Wind数据库）、《中国统计年鉴》《中国保险年鉴》《中国金融年鉴》及各省统计年鉴、统计公报等。对于缺失数据，采用线性插值法补齐。

2.2 方法选择

2.2.1 熵值赋权法。熵值法是一种客观赋权方法，根据指标离散程度赋权，可在一定程度上避免主观因素带来的偏差。农业保险、农村信贷与农民收入综合发展水平评价指标体系及权重如表1所示。

2.2.2 耦合协调度模型。目前，学者对于农业保险、农村信贷与农民收入的耦合协调度研究较少。姜磊等［12］讨论并修正了耦合度公式出现的错误，并将之推广到n个系统。笔者借鉴其研究成果进行此次研究，农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度计算公式为

式（1）（2）中：[U1、U2、U3]分别表示农业保险、农村信贷、农民收入的综合发展水平；C为耦合度；D为耦合协调度；[α、β、γ]分别为[U1、U2、U3]的权重，笔者对三者权重均取1/3。

2.2.3 空间相关性检验。Moran's I空间相关性检验用来描述要素属性在整体区域的空间集聚情况，用来判断是否有必要进一步使用空间计量模型，计算公式为

式（3）（4）中：[n]表示31个省（自治区、直辖市），[xi]表示当年第[i]个省（自治区、直辖市）的耦合协调度，[x]表示当年全国平均耦合协调度，[wij]为空间权重矩阵。

2.2.4 空间杜宾模型。已有研究表明，农业保险、农村信贷、农民收入存在空间自相关性［11，13］。据此，笔者构建了空间杜宾模型，具体公式为

式（5）中：[Indexit]为[i]省（自治区、直辖市）第[t]年三系统耦合协调度（i=1，2，…，N；t=1，2，…，T），j表示邻近省份（i≠j），[wij]为空间权重矩阵，[Xit]为各驱动因子变量，[β]和[γ]为各项系数，[μi]表示空间效应，[ηt]表示时间效应，[εit]为误差项。

笔者选取邻接权重矩阵，相邻省（自治区、直辖市）权重为1，否则为0。

3 结果分析

3.1 农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度时空演变分析

根据公式（1）（2），计算出农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度，并将耦合协调度进行等级划分（见表2）。

2009年、2013年、2017年及2020年我国31个省（自治区、直辖市）农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度情况如表3所示。由表3可知，研究期内大多数省（自治区、直辖市）农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调水平呈上升趋势，但除北京、西藏、新疆等省（自治区、直辖市）农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调水平较高外，其余省（自治区、直辖市）普遍偏低。2017年之前，大多数省（自治区、直辖市）农业保险、农村信贷与农民收入处于失调阶段，2017年之后才开始逐步走向协调。2009年，处于轻度失调衰退阶段的省（自治区、直辖市）有北京、上海、江苏、浙江、山东、湖南、内蒙古、西藏、新疆及东北三省，农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调程度最低的为陕西省，处于严重失调衰退阶段；其余省（自治区、直辖市）均处于中度失调衰退阶段。从空间布局来看，农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度较高的地区多分布于我国西北部和东北部地区。

与2009年相比，2013年西藏自治区农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度有所下降（倒退至中度失调衰退阶段），重庆、贵州、广西、湖南等省（自治区、直辖市）农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度仍保持原来水平，其余省（自治区、直辖市）均有所提高，但仍未到达勉强协调发展阶段。农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度最高的省（自治区、直辖市）有新疆、内蒙古、黑龙江、北京、江苏和浙江，最低的省（自治区、直辖市）为西藏、陕西、重庆、贵州、广西。从空间分布来看，2013年农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度较高的省（自治区、直辖市）是位于我国最北侧的新疆、内蒙古和黑龙江，位于东部、彼此相邻的江苏、上海和浙江，以及经济发达的北京；农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调水平较低的省（自治区、直辖市）是陕西、重庆、贵州、广西、西藏，均位于我国西部地区。

2017年、2020年我国31个省（自治区、直辖市）农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调水平普遍得到提升。2017年，西藏、新疆、内蒙古、黑龙江、北京、浙江等省（自治区、直辖市）步入了勉强协调发展阶段；2020年上述省（自治区、直辖市）及江苏省处于初级协调发展阶段，许多省（自治区、直辖市）也步入了勉强协调发展阶段。从空间分布特征来看，2017年与2020年基本相同，农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调水平均呈现出由外向里逐步递减的趋势。

农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度受多种因素影响。2009年中央一号文件首次提出探索建立信贷和保险相结合的银保互动机制，因此，2009年农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度整体偏低，之后逐年上升。新疆、西藏、内蒙古、黑龙江等省（自治区、直辖市）自然条件、地理位置特殊，易遭受自然灾害影响，农业保险需求大，发展空间大，农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度较高；而北京、上海、江苏、浙江等省（自治区、直辖市）经济实力强，信息资源丰富，农民综合素质高，农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度也较高；河南、山东、河北、湖南等省（自治区、直辖市）属于粮食主产区，农业产值大，但人口多，农民收入一般，农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度处于中等水平；重庆、海南等省（自治区、直辖市）地理位置特殊，第一产业依赖度低，农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度也较低。

3.2 农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度驱动因素分析

3.2.1 驱动因素选择。笔者在遵循科学性、客观性等原则的基础上，考虑数据的可得性，从内、外部两个角度入手，共选取8个指标进行驱动因素分析（见表4）。数据来源于EPS数据库、Wind数据库，《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》及各省统计公报等。

3.2.2 空间相关性检验。基于公式（3）（4），计算得到农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度全局Moran′s I（见表5）。由表5可知，各省（自治区、直辖市）农业保险、农村信贷与农民收入耦合协调度间存在明显的正向空间相关性。纵向对比来看，Moran′s I呈现出波动上升趋势，说明各省（自治区、直辖市）之间的依赖性在逐步增强。

3.2.3 模型结果分析。根据似然比检验（Likelihood Ratio Test，LR）检验结果（P值均小于0.01），双向固定效应空间杜宾模型更适合探究此次的驱动因素，模型结果如表6所示。