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自然灾害冲击对农户参保决策的影响效应分析：“出险概率”还是“受损规模”？
2023-07-25 来源：魏加威杨汭华

摘要：自然灾害带来的预期农业生产损失是促使农户参加农业保险的客观因素。文章以山东、河南和贵州三省农户调研数据为基础，从微观视角实证分析自然灾害冲击背景下农户的参保决策行为。进一步，探究自然灾害出险概率和受损规模对于农户投保的影响差异。研究发现，自然灾害冲击显著正向促进农户参保决策行为，具体地，相比于自然灾害带来的“受损规模”，农户在参保决策中更为关注自然灾害的“出险概率”。鉴于此，文章提出应切实强化农户风险管理意识，改进农业保险产品设计，提高农户有效参保率。

关键词：自然灾害；出险概率；受损规模；参保决策

中图分类号：F840.66 文献标识码：A

文章编号：1005-3492(2023)07-0064-17

一

引言

自然灾害频发多发使农作物产量受损，对农户家庭收入造成较大损失。2021年3月，联合国粮农组织发布的《灾害和危机对农业和粮食安全的影响》报告显示，全世界范围内每年自然灾害发生率是20世纪七八十年代的三倍多，而农业部门则承受了灾害所造成的绝大部分经济损失。新中国成立以来，我国农作物受灾频率也在不断提升，尤其是进入21世纪后，几乎年年遭遇大灾。国家应急管理部网站数据显示，2021年，全国各种自然灾害共造成1.07亿人次受灾，直接经济损失3340.2亿元，仅旱灾一类自然灾害，就造成农作物受灾面积高达3426.2千公顷。对于以农业为重要家庭收入来源的农民来说，自然灾害无疑是其需要特别重视的风险冲击来源。

农业保险作为重要的风险分散工具，是世界各国普遍采用的稳定本国农业生产的政策性措施。早些年，我国政府在应对自然灾害对农户生产生活冲击时，多以灾后救济为主，但这种行政力量主导的处理方式给国家财政带来了较大负担，且补偿针对性较低。而农户个体多采取多样化种植、调整种植结构等风险适应性手段来分散风险，但这些措施从经济视角来看并非总是有效的。在农业保险不断发展的背景下，学者们研究发现，个体参与农业保险比其他任何救助手段更能减少家庭收益波动风险。通过借鉴国际成熟做法，我国于2004年开始试点推行政策性农业保险制度，2007年中央财政对农业保险实施补贴政策以来，农业保险迎来了跨越式发展。2007—2022年，国内农险市场保费规模从52.1亿元直接突破1000亿元，年均复合增长率近25%，从保费规模来看已是世界第一农险大国。作为农业风险管理的重要政策工具，于微观农户而言，农业保险风险损失补偿功能也正在发挥积极作用。2007—2022年，农业保险赔付支出由29.8亿元增加到869亿元，2022年农业保险合计为1.67亿户次农户提供风险保障5.46万亿元。

尽管农业保险能够起到灾害损失补偿的作用，但其参与率较低的问题依然需要关注。近年来我国农业保险总体保费规模快速增长，但农户有效需求不足的问题依然困扰着农业保险的高质量发展。究其原因，与农户保险意识淡薄、保险公司和地方政府宣传不到位关系紧密，在农村很多地方，农户并不了解农业保险的保障范围、赔付标准等。贺娟在对华中三省的农户调研中发现，很多村庄农户存在“被保险”现象，即农户层面的实际参保率远远低于保险公司记载的参保率，分析其中原因，由于大部分农户为村干部代为投保，导致很多农户对自己的参保状态并不知晓。面对自然灾害冲击，农户可选择自我保险的方式或选择向保险公司投保，即自担风险或转移分散风险，而自然灾害对农业生产的冲击情况则是影响农户决策的重要因素。因此本文提出，面对自然灾害对农户家庭农业生产的冲击，是否会影响农户的参保决策，不同的灾害冲击情况又在多大水平上影响着农户参保？如果自然灾害冲击是影响农户参保决策的重要因素，不同类型农户间是否存在差异？针对以上问题进行分析，一方面有利于明晰自然灾害对农户风险应对措施的影响；另一方面，于政府而言，也可根据自然灾害冲击情况对农业保险的推广进行科学施策。

二

研究综述

由于农业本身的特殊属性，从事农业生产的家庭不得不面对自然灾害等风险的冲击。为了应对灾害冲击导致的家庭收入波动，农户可以借助正规风险机制和非正规风险机制来处理收入风险。其中，非正规风险应对机制又可进一步分为事前风险应对机制和事后风险应对机制。

既有研究发现，在正规风险应对机制不健全的背景下，农户风险防范主要以事前防范为主。事前风险应对措施多会通过调整生产经营方式实现自我保险以应对风险冲击。例如，谨慎采纳新的农业生产技术，选择种植低产但却能抵抗各种不良天气变化的作物或是在特定的土地上选择尽可能多的作物种类进行种植，还有可能选择从事非农就业、多样化的劳动力资源配置方式等风险分散手段。但是，从长期来看，这些事前风险应对机制会对农户的生产效率造成损失，致使其陷入低水平均衡。但与事后风险应对机制相比，事前的风险应对机制于农户来说更加灵活，受到的约束也更小。

正规风险应对机制是指现代社会保障和保险的正式制度安排。通常来说，正规风险应对机制对于农户的资质考察较为严格，而往往受灾的小农户在这一方面是较为欠缺的，因此小农户相比于大规模农户在正规风险应对机制的机会获得上较为弱势，从而可能导致正规风险应对机制在作用发挥上无法保证公平有效性。近年来，以农业保险为代表的正规风险应对机制在政策的持续推动下快速发展，已逐渐成为主流的风险应对机制选择。

现有对农业保险需求的研究多基于经典的预期效用模型。在预期效用模型基础上建立的行为主体效用函数表明，农业保险参与行为与农户个人特征关系密切，如农户的教育程度、性别、家庭农业收入比重。也有学者综合了多篇关于农业保险需求影响因素的文章，总结了农户的人口统计特征，如受教育程度、家庭经营规模、农户风险认知等均会正向影响农户的农业保险需求，同时财政补贴政策也发挥着显著的调节效应。姜岩和李扬认为保费补贴政策和风险认知会显著影响农户参保决策的相同结论。刘飞和陶建平研究得出，可负担性、抗风险能力是影响农户参加农业保险的主要因素。伴随着自然风险的不确定性，风险态度迥异的农户会表现出不同的风险偏好，因此这一因素也会显著影响农户的参保行为。一般来讲，农户对自然风险的偏好程度越高，越不愿意参保。也有学者从风险认知等方面探讨了可能对农户参保行为产生影响的因素。

通过相关文献的梳理可以发现，国内外学者对农户的灾害风险应对和农业保险需求影响因素进行了大量研究。但值得注意的是，在考察自然灾害冲击对农户参保决策的影响时，现有研究较少关注灾害发生的频率和农户损失规模等指标。因此，如果能从自然灾害冲击的视角进行细化，对农户参保行为的客观影响因素进行验证，将为解决农业保险有效参保率较低的现实困境提供对策，揭示农户参与农业保险的微观机理，丰富农业保险研究的理论内涵和现实意义。基于此，本章以山东、河南和贵州农户调研数据为基础，从微观视角研究自然灾害冲击背景下农户的参保行为，试图探析自然灾害影响农户参保行为的机理以及不同类别农户的参保行为是否存在差异，并以实际调研数据加以验证，以期为解决我国农业保险微观参保率较低的现实问题和自然灾害风险保障体系建设提供对策参考。

三

理论分析

从理论上讲，农户参保决策行为是一种基于预期利益博弈的复杂行为过程，在保险保费的成本约束下，当农户参与农业保险给自身带来的经济损失低于预期损失时，才会选择参加农业保险。在对过往相关研究成果的梳理和归纳基础上，本部分以农户行为理论中的理性小农学说为基础，假设农户以追求预期效用最大化为目标，对自然灾害冲击对农户参保决策行为的影响进行理论分析。

（一）自然灾害冲击对农户农业保险决策行为的影响

自然灾害冲击通过影响农业生产率，进而对农户家庭的收入水平和收入增长产生显著的负向影响。自然灾害的客观存在是农户参加农业保险的重要影响因素，也有学者从自然灾害的风险大小、损失程度探讨这些因素如何影响农户参保的意愿和行为。侯煜庐和张峭从灾害发生及影响产量的频度等方面对农业保险需求的影响进行了研究。贺娟从灾害冲击的视角出发，探讨了农业保险在提高极端灾害条件下农民收入下限的显著作用，并提出农业保险政策应该作为农村金融扶贫机制的首要选择。

农业自然灾害频发的现实是农业保险客观存在的重要原因之一。我国由于地形复杂，气候条件多样，自然灾害事件发生较为频繁，而农户对于风险的承受程度和抵抗能力却十分有限和不足。因此，农户会因为自然灾害的影响而引致其通过参与农业保险以分散和转移风险冲击，从而进一步稳定家庭农业产出预期。本文参照Peterson和Schneider的理论框架构建农户生产函数模型。

式（1）中y是农户当期的作物产量，x是农户从事农业生产的投入，f(x)是正常年份农作物产量的平均值，g(x)是正常年份农作物产量的方差平均值，即风险水平；ε是自然灾害风险导致的产量损失。农户在追求期望效用最大化的过程中有：

其中Q为农业生产的净收益，i为农户获得信息的水平，

为确定信息量i*条件下，农户从事农业生产的期望净收益。U为农户从事农业生产的收益函数，R为影响净收益的因素，p是农作物的销售价格。在正常年份，农户投入的农业生产要素为xm，为分散自然灾害风险冲击的投入为xn，d是对应xm的要素成本，dn是xn对应的要素成本。f(xm;xn)为客户购买农业保险所对应农作物产出函数，g(xm;xn)为f(xm;xn)对应的方差函数。考虑到农业保险能够将农户潜在风险损失转移出去，则农业生产函数可以表达为：

其中，f(xn)为农户购买农业保险所对应的农业产出函数，v1为随机变量，即农户因为信息获得程度不同而导致农业产出的不确定性，f(xm)为农户没有购买农业保险所对应的农业产出函数。g(xn)为农户购买农业保险所对应的农作物产出方差，v2是随机变量，即农户因为信息获得程度不同而导致农作物产出方差的不确定性，g(xm)是农户没有购买农业保险所对应的产出方差。将式（3）和式（4）带入式（2）中得到式（5）：

对xn一阶求导得：

由于农户追求农业风险的最小化，于是当购买农业保险获得预期净收益大于零时，农户倾向于购买农业保险，F*是农户购买保险最优解的条件：

由此表明，农户购买农业保险受到产出函数（即fxn）、自然灾害风险（即ε）的约束。考虑到产出函数在很大程度上同样受到自然灾害风险的影响，因此自然灾害变量是引致农户购买农业保险的关键性因素。因此本文提出：

假说1：自然灾害冲击显著促进农户家庭参保决策行为

（二）自然灾害出险概率和受损规模对农户参保决策行为的影响

自然灾害冲击不仅能够从农户是否遭受风险进行表征，同时也可采用出险概率和损失规模来度量。既有研究发现，农业灾害发生的概率越高，农民通过保险转嫁风险的动机就越强，风险的大小和灾害损失程度会进一步刺激农户通过参与农业保险来进行风险应对。过往的自然灾害冲击造成的受损情况同样对农户参保行为具有重要影响，并在结果上呈现出自然灾害对农业生产的冲击力度越大，农户在购买农业保险的意愿上表现越积极。

自然灾害出险概率越高，农户损失规模越大，均会进一步促进农业保险的参与决策，那么哪个指标对农户的投保行为影响更大？为了分析出险概率和损失规模对农户参保决策行为的影响差异，采用投保决策的二维简化分析模式，即典型农户只面临出险和不出险两种状态。假定自然灾害的出险概率为p，对应的灾害受损规模为L，农户家庭的初始农业收入W0。考虑上述简化的损失风险后，典型农户的农业收入状况可表述为：当发生自然灾害风险时，农户农业收入为(W0-L)；未遭受自然灾害冲击时维持原有农业收入W0。因此，典型农户面临的可保风险为[W0-L,p;W0,1-p]。假定典型农户是风险厌恶的“理性人”，其效用函数是严格凹函数，即一阶导数u'(·)>0，二阶导数u'(·)<0。

在公平保险下，理性农户选择完全保险，这时投保农户的期望效用值大于不投保时的期望效用值。如图1所示，投保时，农户的期望效用值为u(W0-Lp)，而不投保时的期望效用值为pu(W0-L)+(1-p)u(W0)，AB代表了投保与不投保之间的效用差。当采用效用差表示农户投保与否的意愿时，效用差越大代表农户投保意愿越强，以给定p、L条件下的效用差AB为基准，让p或L增大一个微小的百分比α，通过比较投保农户在不同情况下的效用差，就可以判别出险概率和受损失规模对理性农户投保意愿的影响程度。当p保持不变、L增加百分比α时，投保农户期望效用值为u(W0-pL(1+α))，不投保农户的期望效用值为pu(W0-L(1+α))+(1-p)u(W0)，投保与否的效用差为CE。当L保持不变、p增加百分比α时，投保农户的期望效用值为u(W0-pL(1+α))，不投保农户的期望效用值为p(1+α)u(W0-L)+(1-p(1+α))u(W0)，投保与否的效用差在图1中表现为CD；可以看出，针对农户农业保险是否投保的效用差排序为：CE＞CD＞AB。进一步解释，农户对于农业保险参加与否带来的效用差，随着自然灾害出险概率和受损规模的提高而不断扩大，但具体来看，自然灾害出险概率提高单位百分点带来的效应差（CD）要小于自然灾害受损规模提高单位百分点带来的效用差（CE）。因此，从理论分析来看，相比于自然灾害出险概率，自然灾害受损规模对理性农户的参保行为影响会更大。因此提出：

假说2：相较于自然灾害发生概率，自然灾害造成的损失规模对农户家庭农业保险参与决策的影响更大

图1 自然灾害出险概率和损失规模相同增幅条件下投保与否的效用差

四

实证研究设计

（一）数据来源与处理

本文采用2019年中国农业大学组织的大型“中国农村家庭普惠金融调查”问卷数据。调查内容包括：农户家庭的人口统计学特征、收入情况、资产情况、负债情况、消费和互联网行为情况、风险与保险情况。其中，风险与保险情况包括农户遭受自然灾害冲击和参与农业保险情况等方面。在数据处理过程中，首先选取了主变量，包括自然灾害冲击、农业保险参与行为的相关变量，以及控制变量，主要包括农户的个人特征变量、家庭特征变量和区域特征变量。经过数据筛选最终获得1114户有效微观农业种植户数据，其中山东省470户、河南省425户、贵州省219户，涉及3个省份，9个县（市），分布在27个乡，共计70个村庄。

（二）变量设置与说明

为验证自然灾害冲击对农户家庭参保决策的影响，在上述文献梳理和机理分析的基础上，本文将以下变量纳入计量模型。具体变量设置和解释如下：

1.被解释变量

作为一种农业风险管理的财务手段和制度安排，农业保险能够有效防范化解自然灾害对农业生产的冲击，稳定收入预期，保障农业从业者的利益。本研究通过询问“您家今年（2019年）是否参加了农业保险”，以此了解农户的参保决策行为。由于本文将研究重点聚焦于自然灾害对种植业的影响，因此仅将参与农作物保险的种植户作为参保农户进行研究，即参与了种植业保险的记为“1”，否则为“0”。

2.核心解释变量

本文的核心解释变量为自然灾害冲击。在现有对自然灾害变量定义的文献中，大多从村庄层面进行考察，然而由于农户农业经营区位的不同，自然灾害冲击的影响也有所差异。因此，区别于以往研究，本文从农户家庭层面出发，考察农户种植业受自然灾害冲击的情况。同时，鉴于不同自然灾害对农作物生产的影响差异，结合农业保险常规条款中的保险责任，在问卷内容的受灾类型选项中，重点关注干旱、洪水、台风、冰雹、雨涝、低温霜冻、雪灾等会对种植业生产造成冲击的自然灾害类型。同时，自然灾害的不同冲击强度，对农户家庭农业生产经营的影响程度也是具有差异的。陈哲等将自然灾害冲击强度表示为“调研地区农户近两年发生自然灾害的次数”。魏钦恭和刘伟则采用过去10 年个体所在社区发生的自然灾害类型数量考察灾害严重程度。也有学者从短期灾害和长期灾害考察自然风险冲击的强度，并关注了灾害的滞后影响。结合以上分析，本文从自然灾害冲击与否、出险概率和受损规模分别作为自然灾害冲击的代理变量，考察其对农户家庭参保决策行为的影响。

（1）自然灾害冲击与否。使用问卷项目“您家是否发生过影响种植业生产的自然灾害，发生在哪一年？”。如在2015—2018年任一一年发生了包括干旱、洪水、台风、冰雹、雨涝、低温霜冻、雪灾、病虫害在内的自然灾害，则视为农户家庭种植业遭受过自然风险冲击，记为“1”，否则为“0”。

（2）自然灾害出险概率。使用问卷项目“您家是否发生过影响种植业生产的自然灾害，发生在哪一年？”。通过计算农户家庭四年中发生自然灾害的次数，如某一年发生了自然灾害则记为1次。本文通过累计农户家庭种植业近四年（2015—2018年）发生自然灾害的年份次数来定义自然灾害出险概率。即农户家庭在近年中发生自然灾害的次数越多，表明其自然灾害出险概率越大。

（3）自然灾害受损规模。本文使用问卷项目“如果您家有过种植业受灾经历，分别造成了多少损失？”，为了控制不同家庭因种植规模不同造成的绝对量差异，通过计算农户2015—2018年种植业累计受损金额占2018年家庭种植业总经营收入的比重，对农户家庭在经历自然灾害后的受损规模进行考察。同时，为了与自然灾害冲击概率变量保持同样的衡量尺度，本部分按照未产生受损，记为“0”；“0%—20%”作为低损失，记为“1”；“20%—50%”作为较低损失，记为“2”；“50%—80%”作为中损失，记为“3”；“80%以上”记为“4”。这一变量有助于从实际出发，更为全面地了解自然灾害冲击对农户家庭收入造成的损失。

3.控制变量

为提高拟合回归的可靠性，本文参考了已有研究成果，引入了可能影响农户家庭参保决策的其他变量作为控制变量。具体包括了被访者的农户个体特征、家庭特征以及区域特征。

（1）个体特征。包括农户年龄、性别、受教育程度、风险态度。农户年龄是其种植经验的象征，年龄越大代表其种植经验越丰富，因此可能倾向通过调整其他生产行为进行事前的风险应对，从而减弱农业保险的参保可能性；性别和受教育程度也与农户参保决策行为关系密切，受教育程度越高的农户往往对风险的认知程度越高，从而显著影响农业保险的参保决策；风险态度影响着农户在不确定情况下的投入行为，如果农户的风险偏好程度越高，其越容易通过采取一些其他的风险较高行为进行避险，而导致参与农业保险的积极性降低。本文通过询问“如果您有一笔现金，您愿意选择哪种投资项目？”回答“存入银行”的农户视为低风险态度，记为“1”；回答“稳妥的低风险低收益项目或从事有一定风险的小生意”视为中风险态度，记为“2”；回答“高风险高收益的其他买卖”，视为高风险态度，记为“3”。

表1 变量定义及描述性统计

（2）家庭特征。包括家庭耕地规模、农业收入占家庭总收入比重、家庭是否加入合作社。其一，家庭耕地规模。耕地规模代表着农户可支配的土地资源禀赋，其与农险需求呈显著正向关系。耕地面积越大的农户对农业生产的投入力度往往越大，一旦遭受自然灾害，其受损规模也相对较大，出于风险保障需求，其参保决策积极性越强。其二，农业收入占家庭总收入比重。该比例代表着农业生产在农户家庭生产中的重要性，比例越大，自然灾害冲击对农户家庭生产生活的影响程度就越大，因此其对于农户参保决策的影响就越大。其三，家庭是否加入合作社。合作社一般会向农户普及风险防范的知识等，从而可能有利于进一步促进农户参保行为。

（3）地域特征。包括村庄距离县城距离和所属省域。村庄到县城的距离客观代表着农户接受外界信息的便利程度，农户家庭位置到县城距离越远，农户获取信息的成本就越高，得到的关于保险的有效信息就相对匮乏，从而可能会造成农户对农业保险参与的排斥。不同省域的经济发展水平存在差异，种植业保险的补贴政策也不尽一致，因此有必要将农户所在区域作为地区固定效应加以控制。具体变量定义与描述性统计见表1。

（三）样本特征

为进一步明晰参保与未参保农户的个体差异，本部分按照参保与否将样本农户进行划分，分别进行描述性统计和组间差异的T检验，结果见表2。无论是自然灾害冲击与否、自然灾害出险概率还是自然灾害受损规模的均值，参保农户均高于未参保农户，组间差异显著性也验证了这一事实。表明过往的自然灾害冲击，通过强化农户的风险冲击感知，农户出于保障风险的目的可能会进一步促进当期的参保决策。从受访农户的个人特征来看，年龄较大、受教育程度更高的农户家庭参保可能性更高，参保农户的风险态度显著比未参保农户更加保守，而这也符合一般认知，当面对自然灾害对农业生产的冲击时，保守的农户会积极寻求外部措施以抵御风险；从家庭耕地规模来看，参保农户家庭显著大于未参保农户家庭，表明家庭土地资源禀赋可能会影响农户参保行为；参保农户家庭的农业收入占比较高，进一步说明，出于农业收入风险保障的需求，偏农家庭更倾向于参加农业保险；从家庭参与合作社情况来看，参保农户参加合作社的比例显著高于未参保农户，原因可能在于合作社会提供统一的风险管理指导，从而提高农户对于农业保险的认知，进一步促进农户参保。

表2 参保与未参保农户描述性统计

（四）模型选择

当选择“农户家庭是否参与农业保险”时，由于被解释变量是二元变量，因此本文选择二元Probit模型进行实证考察。本文基准模型设定如下：

其中，Insi是农户i的农业保险参保决策行为，参保记为“1”，未参保记为“0”。ND是自然灾害冲击的代理变量，ND_Occurrence表示自然灾害冲击与否，ND_Probability表示自然灾害出险概率，ND_Scale表示自然灾害受损规模，系数α1代表了自然灾害冲击对农户农业保险参与行为的影响；Xi表示农户个体、家庭和村庄层面对农户参保决策可能的影响。变量P为省级虚拟变量，以控制区域特征变量对农户参保决策行为的影响。εi为随机扰动项。

五

实证结果与分析

（一）基准回归结果

模型回归结果见表3列（1）和（2）。在控制了相关变量后，自然灾害冲击与否在1%的显著性水平下正向促进农户家庭参加农业保险，即相比于未遭受过自然灾害冲击的农户，遭受过自然灾害冲击的农户参保概率高出9.29%，假说1得以验证，这也与熊自洁、侯煜庐等的研究结论保持一致。

表3列（2）的控制变量回归结果显示，在控制了地区固定效应后，受访农户年龄、受教育程度、风险态度，家庭耕地规模、是否加入合作社以及距离县城距离变量均显著影响农户参保决策。受访农户年龄在10%的显著性水平下正向促进农户参保；受教育程度正向影响农户参保，进一步说明随着受教育年限的增加，对于农业保险认知的提高会增加参保概率；农户风险态度在5%的显著性水平下，负向影响农户参保行为，即风险厌恶型农户出于风险保障的需求会显著提高其参加农业保险的概率。家庭耕地规模代表着农户从事农业生产的资源禀赋，而规模越大，在自然灾害冲击下风险暴露就越大，从而会促使其参与农业保险以寻求风险保障；合作社因为能够给参社农户带来更多风险方面的培训，因此会提高农户的风险认知和对农险的了解，从而促进参社农户参加农业保险；距离县城的距离显著负向影响农户参保，说明距离可能会影响农户接受信息的程度。性别和家庭农业收入占比并未显著影响农户参保行为。

（二）自然灾害出险概率和受损规模对农户参保行为的差异影响分析

自然灾害出险概率和受损规模对农户参保行为的影响有何差异？从表3中列（4）和列（6）的回归边际系数结果可以看出，在控制了相关变量后，自然灾害出险概率和受损规模变量均通过了1%水平下的显著性检验，并再次验证了假说1，进一步说明，自然灾害冲击会显著促进农户参保。但在比较自然灾害出险概率和自然灾害受损规模的回归系数时，得出了与假说2完全相反的结果，相比于自然灾害受损规模，农户在参保时对于自然灾害出险概率更为敏感，即农户会更愿意为“大概率风险”而非“大损失风险”购买农业保险。

分析其中原因，由于农户参保决策面临着保费支出的成本挤占，其实际的保险参与行为是在约束条件下的选择性购买。在大多数农户的认知中，参与农业保险是一种投资行为，而投资在其看来是需要收回成本的，是否能收回成本显然取决于出险概率，出险概率越高，农户收回投资的概率也就越高，因此出现了农户过度关注“大概率风险”下可能的“小损失”，而忽略了“小概率风险”下的“大损失”情形。

表3 自然灾害冲击对农户参与农业保险的基准回归

（三）农户异质性分析

为进一步探究不同类型农户在面对自然灾害冲击时，是否会导致其在参与保险上产生差异？本部分按照国家统计局农调总队的统计口径，使用农户收入构成对农户类型进行划分。非农收入在农户家庭总收入的比重低于20%的为纯农户，20%—50%的为I兼农户，50%—80%的为Ⅱ兼农户，大于80%的为非农户。考虑到结果的易于比较，本研究将农户非农收入占家庭年总收入比重低于20%的界定为纯农户，比重大于20%的界定为兼业农户。分样本回归结果见表4。

表4展示了自然灾害冲击与否、出险概率和受损规模三个冲击变量对异质性农户参与农业保险的影响。结果显示，在控制相关变量后，自然灾害冲击在纯农户和兼业农户中均显著正向促进参保行为。在比较两者回归系数时可以发现，无论是自然灾害冲击与否、出险概率还是受损规模，在纯农户中的回归系数均大于兼业农户，进一步说明，相较于兼业农户，以农业收入作为家庭主要收入来源的纯农户对自然灾害冲击的感知更为敏感，从而更加显著地促进其参与农业保险。同时，无论是纯农户还是兼业农户，自然灾害出险概率系数均大于损失规模系数，即区分异质性农户来看，在参与农业保险时，不同类型农户同样更加关注“大概率风险”中的“小损失”，而非“小概率风险”中的“大损失”，结果再次证明了整体回归得到的结论。

表4 基于异质性农户的自然灾害冲击对农户参与农业保险的回归结果

（四）稳健性检验

为解决选择性偏差问题，本文使用倾向得分匹配方法（PSM）分析自然灾害冲击对农户参保决策行为的影响。该方法估计的基本思路是，将全部样本按照事件的发生与否划分为处理组和控制组，在控制相关变量的基础上，分别在处理组和控制组中选择条件概率相近的个体进行有规则的匹配，通过加权平均个体处理效应得到总的因果效应。

1.自然灾害冲击的反事实研究框架

为了准确地估计自然灾害冲击对农业保险参与决策的因果关系，本文借鉴Rosenbaum和Rubin的反事实分析框架，将样本随机地分为两组，第一组接受处理，即农户家庭种植业生产遭受自然灾害影响；第二组不接受处理，即种植业生产未受到自然灾害冲击。虚拟变量NDi=1,0分别表示是否受到自然灾害冲击（是=1；否=0），潜在产出

、

分别表示家庭种植业受到自然灾害冲击和未受到自然灾害冲击的农业保险参与情况。如果农户个体i受到自然灾害冲击，其遭受冲击后的观察值为

，但并不能得到农户不接受灾害冲击的潜在产出

；相同地，如果农户个体j不接受自然灾害冲击，可以得到其观察值

，但同样不能得到农户受到自然灾害冲击的潜在产出

（见表5）。可以通过假设个体i未受到自然灾害冲击的产出

，本文称其为反事实的假设值；同理假设个体j受到自然灾害冲击的产出

，是个体j的反事实假设值。

表5 自然灾害冲击对是否参与农业保险的反事实分析

本部分的研究目标是农户遭受自然灾害冲击后，其参加农业保险的决策行为，即考察处理组在冲击前后参保行为的差距。因此，处理变量为农户是否遭受自然灾害冲击，结果变量是农户是否参与农业保险。

本文定义自然灾害冲击的处理效应：

式（9）中E(δ)=[E(

丨NDi=1)-E(

丨NDi=0)]，为受到自然灾害冲击和未受到自然灾害冲击的观察值之差，受到灾害冲击的农户出于稳定的目的倾向参加农业保险，即E(δ)>0；μ=E(

丨NDi=1)-E(

丨NDi=0)为未受到自然灾害冲击的处理组和控制组的潜在产出之差，其也被称为选择性偏差。最理想的情况是，处理组和控制组之间不存在基准线的差异，即是否遭受自然灾害冲击是随机试验，此时μ=0。处理组的因果效应ATT=E(δ)-μ，由于受到自然灾害冲击的处理组样本的风险损失更大，在未受到灾害冲击的情况下，相较于控制组，处理组的样本参保意愿更高，也就是说μ>0。

根据罗森鲍姆和鲁宾给提供的解决选择性偏差的思路，将可观测到的既影响处理变量，又影响结果变量的因素定义为“协变量”。本文的自然灾害冲击在农业保险参保行为影响的模型中，协变量指的就是农户的年龄、性别、受教育程度、家庭耕地规模等影响因素。农户个体的分组情况Di取决于设定的协变量Xi，那么潜在产出(Y)0i,Y1i)将独立于Di，此时E(

丨Xi,NDi=1)=E(

丨Xi,NDi=0)=E(

丨Xi)。

则式（9）的自然灾害冲击对参保行为的冲击效应ATT可改写为：

式（10）中，P(NDi=1丨Xi)是在给定匹配变量Xi的情况下，个体进入处理组的条件概率。为了估计受到自然灾害冲击后的个体农户参保选择，将处理组和控制组进行一系列个体特征、家庭特征和村庄特征的协变量匹配。

2.实证分析

按照罗森鲍姆和鲁宾对PSM分析设定的一般步骤，本部分首先以农户是否参与农业保险为因变量，协变量为自变量建立Logit模型对倾向得分值进行估计。其次，采用多种倾向得分匹配方法进行匹配，如最近邻匹配法（Nearest Neighbor Matching Method）、核匹配法（Kernel Matching Method）和半径匹配法（Radius Matching Method）。最后，本文分别报告了最近邻匹配法、核匹配法和半径匹配法的估计结果，并根据匹配后的结果计算了平均处理效应ATT。

为实现样本匹配，首先分析了农户受到自然灾害冲击的影响因素，估计结果见表6。本文选择的3种匹配方法中，样本的最大损失为9个，仍然保留1105个匹配样本，匹配效果良好。

得到倾向得分后，进一步进行匹配质量的评估，即通过计算匹配后的处理组和控制组各协变量的标准化偏差的平衡性检验。匹配质量结果见表7，不难看出，匹配后的多项指标偏差值大幅下降，且组间差异的T值已不再显著，因此证明了匹配的处理方法是十分必要的，同时匹配结果也是相对有效的。

表6 基于Logit模型的农户受到自然灾害冲击的估计结果

表7 平衡性检验

平衡性检验完成后，分别采用近邻匹配法、半径匹配法和核匹配法分别进行匹配。匹配结果显示见表8，自然灾害冲击依然正向显著影响农户家庭参加农业保险。三种方法计算得到的ATT的算术平均值为0.3505，即与未遭受自然灾害冲击的农户相比，受到自然灾害冲击的农户参保率平均高出35.05%，与直接采用Probit方法得到的回归系数接近，再次验证了基准回归的稳健性。

表8 自然灾害冲击对农户参保行为的影响：PSM检验

六

结论与启示

明晰自然灾害冲击对农户参保行为的影响效应，不仅关系着农户在面对风险时如何采取应对措施，同时也事关政府科学施策。本文基于山东、河南、贵州三省农户微观调研数据，对自然灾害冲击对农户参与农业保险行为的影响进行了理论探讨和实证检验，并得到如下结论和启示。

（一）结论

从全样本结果来看：采用自然灾害冲击与否、自然灾害出险概率和自然灾害受损规模变量表征的自然灾害冲击，均显著正向促进农户参与农业保险；具体地，自然灾害出险概率在回归系数上大于自然灾害受损规模，进一步说明，农户在选择参加农业保险的过程中，更为关注自然灾害的发生概率，即农户会更愿意为“大概率风险”而非“大损失风险”购买农业保险。为提高结果可信度，运用PSM方法进行了稳健性检验，回归结果依然呈现自然灾害冲击显著正向影响农户参保。从农户异质性来看：相较于兼业农户，自然灾害冲击对纯农户的正向参保行为影响更大，同时自然灾害出险概率和自然灾害受损规模变量对农业保险参与的差异影响依然在异质农户间显著。

（二）相关启示

根据实证结果可知，自然灾害冲击是促进农户参保决策行为的重要影响因素，建议政府或农险经营机构应注重对自然灾害的宣传工作，及时向农户传递气象信息，做好风险预警工作，尽量将风险预防和处置关口前移，在提高农户风险意识的基础上尽量将风险带来的冲击降到最小。

针对在农业保险投保决策时农户更加重视自身出险概率的情况，这一结果可能的现实解释是，当前在我国的部分地区，农险经营机构的理赔并不合理，为了所谓的“公平”，保险公司实行均等的赔付标准，导致赔付的多少无关个体的受损规模。而在农户看来，出险概率的提高即意味着更大可能的赔付，但这一结果可能会导致过往出险概率并不高的农户，倾向选择不参加农业保险，而一旦遭受自然灾害冲击，这一部分缺乏风险保障的农户家庭的农业生产就会遭受较大规模的损失，进而影响其整体家庭收入的稳定。鉴于此，本文建议保险公司在个别地区的个别产品设计中，可通过优化出险条件设置，促进个别低参保率地区的农户参保。例如在山东省等粮食主产区，可以适当引导经营机构推出保障水平更高的险种，逐步由保成本向保收入过渡，并给予合理省级财政补贴；针对贵州省等非粮食主产区，在推广农业保险时，强化该地区农户风险认识，继续加大传统成本保险推动力度，提高相关险种在此类地区农户中的有效参与率，实现应保尽保。

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自然灾害冲击对农户参保决策的影响效应分析：“出险概率”还是“受损规模”？2023-07-25 来源：魏加威 杨汭华

自然灾害冲击对农户参保决策的影响效应分析：“出险概率”还是“受损规模”？
2023-07-25 来源：魏加威杨汭华