政策性农作物保险的生态环境效应研究

　　摘 要：发展绿色农业已成为全球共识，通过对农业补贴等政策的调整引导农民发展绿色农业已成为各国农业发展的新趋势。相关研究表明，政策性农作物保险通过改变农户农业生产的预期收益，会引起对化肥、农药等农业生产资料投入行为的调整并对生态环境造成影响。文章基于对福建省稻农的调查数据，运用联立方程组模型对现行政策性农作物保险与农户农用化学品投入行为之间的关系进行了实证分析。结果显示，农户增加化肥的投入数量会提高其参保意愿，增加农药投入量会降低其参保意愿;相对于未参保的农户，农户参保后其单位面积化肥投入量增加了 6.21%，而单位面积农药投入量降低了 1.82%。再以农户耕地规模为分类标准，对政策性农作物保险制度与农户农用化学品投入行为的关系进行异质性检验，发现规模农户参保后其单位面积化肥投入量比普通农户降低了 3.41%;在农药投入上，规模农户比普通农户降低了 4.13%。据此，提出政策建议：应针对农户“低碳型”与“高碳型”农业生产技术实施差异化的补贴和保障方案，使政策性农作物保险的补贴和保障水平设计更精准化;应积极引导农户通过土地流转或土地托管等方式实施适度规模化经营，从而发挥政策性农作物保险制度潜在的生态环境效应;应建立政策性农作物保险利益诱导机制，引导农户选择环境友好型的农业生产行为。

　　关键词：政策性农作物保险;化肥投入;农药投入;生态环境效应

　　马改艳 ; 赖永波; 林业经济2021.08

　　1 引言

　　在经历了长期业务停滞和萎缩之后，我国政策性农作物保险在 2004 年进入了快速发展期。2004 年的《中共中央 国务院关于促进农民增加收入若干政策的意见》提出，要加快建立政策性农业保险制度，选择部分地区先行试点，有条件的地方要给予参保农户一定的保费补贴。2007 年初，财政部印发《中央财政农业保险保费补贴试点管理办法》，同年即开始在内蒙古、吉林、江苏、湖南、四川和新疆等省(区)试点政策性农作物保险制度，财政部承担 25% 的保费，省级财政部门也承担 25% 的保费，剩余部分由市县级财政部门和参保主体承担，承保标的物包括玉米、水稻、小麦、大豆和棉花。试点地区执行“低保障、广覆盖”的原则，保险提供的保障范围仅覆盖农作物生产的直接物化成本。2007 年之后，在政策推动和市场需求的共同作用下，政策性农业保险进入快速、规范发展阶段，除试点省(区)外其他省(区、市)也陆续开展了政策性农业保险试点。截至 2012 年，我国除港澳台地区之外，所有省(区、市)都已实施了政策性农业保险，涉及种植业、养殖业、畜牧业、渔业、林业等多个领域。近年来我国政策性农业保险发展迅速，根据《中国农业保险统计年鉴 2020》的数据，2020 年全国农业保险保费收入 814.93 亿元，为 1.89 亿农户提供了 4.13 万亿元的风险保障，我国农业保险保费收入规模已超越美国，成为全球最大的农业保险市场。政策性农作物保险在保障我国农业生产、稳定农民收入方面发挥了重要作用(马九杰等，2020)。

　　目前，我国的农业面源污染情况十分严重，化肥、农药等农用化学品的过量投入是造成农业面源污染的重要原因(陈俊聪等，2015)。中国地质调查局(2016)发布的《中国地球化学调查报告(2016 年)》数据显示，我国 8480 万 hm2 (12.72 亿亩)耕地无重金属污染，占已调查耕地面积的 91.8%。化肥农药等化学品的过量投入，不仅严重危害生态安全和农业安全，影响我国农业的可持续发展，还会影响我国农产品国际竞争力的提升。

　　那么，政策性农作物保险实施是否和日益严重的面源污染存在一定的关联?即政策性农作物保险制度会通过影响农户生产行为调整进而影响农业生态环境吗?这个问题是值得深入探究的重要议题。理论上讲，政策性农作物保险可以通过发挥其风险分散和收入补偿功能，进而调整农户的收入预期，从而影响其农业生产要素(如水、肥、药等)的投入或生产行为(如种养结构调整等)，而化肥与农药投入的变化必然会影响农业生态环境。本质上讲，农户参与保险和水肥药投入调整都是农户对风险的管理行为，探究农户这两种风险管理行为之间的内在关联具有重要意义。相关研究也表明，农业保险制度对农户化学品投入有正向或负向(钟甫宁等，2007 ;张伟等，2014)的影响。2012 年中共中央《关于加快推进农业科技创新持续增强农产品供给保障能力的若干意见》就提出，通过农业保险补贴推动农业技术进步、改善农村生态环境，可以看出，现行政策性农业保险已将环保职能作为其政策目标之一(庹国柱等，2018)。总之，政策性农作物保险实施是否影响以及如何影响农业生态环境，需要从农户生产要素调整的微观视角进行深入的理论分析与实证检验。

　　因此，本文从两个方面重点研究 ：(1)与其他从更宏观的粮食安全效应、收入保障效应角度分析政策性农作物保险的研究不同，本文从农户化学品投入调整这个微观视角进行保险政策的研究。假定农户是理性经济人，在农业保险平滑家庭收入的预期和既定生产约束条件下，农户将合理配置化学品要素的投入，以降低农业生产风险方差、实现化学品投入效用的最大化，化学品配置的调整将通过农田土壤和地下水系统影响农业生态环境。(2)考虑到农户投保决策与其化学品投入行为可能是同时发生且相互影响的，拟用联立方程模型模拟农户投保决策与其化学品投入的内在互动反馈关系，以较好地规避大多数现有研究所采用的单方程模型分开估计而产生的内生性问题和样本选择偏差导致的估计不准确问题。本研究既能丰富有关农业保险制度的相关政策效应研究，又能为进一步优化现行政策性农作物保险制度提供一定的决策依据，以减少保险补贴导致的未来生产资源错配而引起的农业生态环境问题。

　　2 文献回顾与评述

　　随着农业保险的发展，很多学者开始关注农业保险对农民化学品投入、生产方式的影响以及由此产生的环境效应。学者们对农业保险制度究竟是增加了还是减少了化学品投入的研究，至今尚未取得一致性定论。一部分学者认为农业保险会导致农民减少化学品的投入，如 Quiggin(1993)对美国中西部地区玉米和大豆种植者的研究发现，购买农业保险后农民会减少农药、除草剂和化肥的投入量 ;Smith et al.(1996)针对美国堪萨斯州麦农的研究也得出类似结论，即农户参保后其氮肥投入金额大致会减少 5 美元 / hm2 。Yan et al.(2009)针对美国密西西比州棉农的实证研究表明，由于存在道德风险，参保会诱使棉农减少除草剂和杀虫剂的投入量。张弛等(2017)采用倾向得分匹配法分析了农业保险参保行为对粮食种植户有机肥投入的影响，结果表明，农户参保行为能显著降低有机肥投入，参保地块上投入有机肥的概率比未参保地块低 3% ? 7% 左右。张哲晰等(2018)基于黄淮海与环渤海区域的蔬菜专业村农户调查数据，运用内生转换模型对农户参保后其化肥投入变化进行了检验，结果表明参保后农户单位面积化肥投入量有所下降。张弛等(2019)运用 2015 年黑龙江、河南、浙江、四川4个省的粮农调研数据，以地块为研究对象，考察了农业保险对农户农药投入的影响，实证结果表明，粮农参保的地块其农药投入次数显著低于未参保的地块。李琴英等(2020)运用 2018 年河南省的调研数据，基于情景模拟的组间实验和 Probit 模型，揭示农户对农业保险政策不同认知的情景下其参保行为对化学品投入的影响。结果显示，当农户对政策认知度较低时，其参保行为对化学品投入倾向的影响不显著，而当农户对政策认知度较高时，其参保行为对化学品投入有显著的负向影响。

　　与此相反，Horowitz et al.(1993)针对美国中西部玉米种植者的研究表明，参保农民相对未参保农民，其单位面积的氮肥投入量增加了 19%，农药投入量增加了 21%，除草剂等的投入量也相应增加 ;Chakir et al.(2010)在对法国油菜保险进行实证研究后发现，农业保险政策鼓励农户提高了农业生产中的化学品投入。仇焕广等(2014)运用四省(黑龙江、吉林、河南和山东)玉米种植户的调查数据，探究导致农户过量施肥的原因，结果表明，农户风险规避是造成其过量施肥的重要原因。张伟等(2014)的研究也发现，农业保险政策会促使农户重新耕作高风险土地，进而在该地块上增加化学要素的投入。罗向明等(2016)以广东省中山市为调研地区的实证研究发现，农业保险政策的推广增加了专业化养殖和种植大户数量，在缺乏有效政策约束的情况下，种养大户的增加又可能引致更多的农用化学品污染和畜禽粪便造成地下水污染，并最终对农业生态环境产生不良影响。Kenneth et al.(2020)利用肯尼亚玉米种植户的数据，考察当地的天气指数保险与农户化肥投入的关系，结果发现，该保险会引起农户化肥投入的增加，但会减少有机肥的投入。

　　还有学者的研究表明，农业保险政策对农民化学品投入的影响具有不确定性，如 Mishra et al.(2005)研究发现，参保后农民会增加某一类化学品的投入量，却会减少另一些化学品的投入量。还有研究指出，农业保险补贴政策对农民形成了经济激励，导致原本不适合耕作的贫瘠土地被开垦为耕地，造成土壤侵蚀范围扩大。钟甫宁等(2007)以新疆玛纳斯河流域为例，对棉花保险引起的农户化学品投入行为进行了实证分析，发现农户参保决策在一定程度上可以增加其化肥与农膜的投入，但统计结果并不是很显著，而农户参保决策对其农药投入量则产生显著的负向影响。

　　综上所述，学界已对“包括农业保险在内的农业补贴政策会影响农业生态环境”这个议题达成了共识，但是由于学者们采用的估计方法不同、农业生产环境各异、各地及每种作物的农业保险条款和每种化学要素对作物生长的作用各异，使得实证结论存在一定差异，甚至截然相反(周静，2020)。不过，现有研究还存在一定的局限性。一是在理论分析框架上，大多数学者单独就农户参保意愿或农户参保对其化学品投入的影响进行研究，但农户参保与其化学品投入是一个连贯的、双向互动的过程，将两者割裂开来进行研究，不利于全面掌握政策性农作物保险的功能以及如何发挥功能的作用机制。二是在研究方法上，现有研究大多采用单方程模型对农户参保决策的影响因素或农户参保的生产资料投入效应进行估计，但是，农户参保行为与其生产要素配置决策可能是同时发生的，并受到共同的不可观测因素影响，将它们分开估计将不利于解决内生性问题。三是现有研究大多从区域或地块的角度进行农户参保及其效应的异质性分析，较少从农户分化的角度进行异质性分析，虽然不同区域农户的参保决策及参保后生产要素投入行为确实存在较大差异，农户也根据地块质量好坏投入不同的生产要素以取得最大收益，但农户参保及生产资料投入行为最主要还是受农户农业生产规模的影响。通常小规模农户因其农业收入占家庭收入的比重小，不重视保险的作用，而大规模农户出于农业收入占比大的考虑，其参保意识明显较强，因而，农户角度的异质性分析很有必要。

　　鉴于此，本文与已有研究相比，主要在三个方面有所创新 ：第一，在理论分析框架上，将农户参保决策与其化学品投入量放在统一的框架下进行分析，考察农户在趋利性和风险规避动机下，如何根据自身经济社会特征和资源禀赋、耕地质量等生产条件和对生态环境的认知等约束条件，进行农业保险的参保决策分析和化学品投入量的决策分析，且将化肥与农药这两种化学品投入量放在一个框架内同时考察，有别于大多数已有文献选择某一种化学品单独考察 ;第二，在研究方法上，采用联立方程组分别将农户参保决策与化学品投入行为进行联合估计，进而系统考察农户参保决策与化学品投入量的关系，以解决模型估计的内生性问题，并通过变更估计方法(以极大似然估计法 MLE 替代三阶最小二乘法 3SLS)和替换核心解释变量的测度技术进行稳健性检验，以提高研究结论的可靠性 ;第三，针对不同经营规模的农户，其政策性农作物保险的参保决策影响农业化学品投入必然不同。本文将农户划分为普通农户和规模农户，分析政策性农作物保险影响农户化学品投入的异质性，以明确政策性农作物保险对什么类型的农户产生化学品投入调整的影响更显著。

　　3 理论分析框架与研究方法

　　为考察农户参保与其化学品投入量之间双向互动机制，基于农户生产行为理论，结合已有文献，构建农户参保决策与化学品投入量关系的理论分析框架，并选择联立方程组模型进行检验。

　　3.1 理论分析框架

　　根据理性经济人假设理论，利润最大化是农户参保决策与生产要素投入决策的目标。农户参保情境下，其预期收益发生改变，为保证生产利润的最大化，以及在一定程度的道德风险作用下，农户会调整生产要素的投入量。同时，农户生产要素的投入也会改变农作物生产风险环境，进而引起农户参保决策的变化(宁满秀，2006)，农户参保与其化学品投入量之间双向互动影响机制如图 1 所示。

　　3.1.1 农户化学品投入行为对参保决策的影响

　　根据理性经济人假设，农户通常会结合其自身情况(个人社会经济特征)、历史或预期风险和损失情况、保险产品条款、经营规模等方面综合考虑是否参保(张伟等，2014)。具体而言，农户首先会判断家庭收入对保险的支付能力，进而会根据历史风险状况预测下一季发生灾害风险的情况，并相应调整自身风险应对措施，如用农业化学品的投入来综合判断其是否参与农业保险(张弛等，2017 ;张哲晰等，2018)。倘若减少某种化学品的投入会引起农作物减产的可能性增加，进而得到保险赔付的概率增加，那么，农户在减少该种要素投入的同时会倾向于参保 ;而如果增加某种化学品的投入会引起更高的期望产量与产量波动，产量波动的增加意味着农户得到保险赔付的概率增加，农户就有动机在增加该化学品投入的同时购买农业保险(宁满秀，2006)。农户对保险产品性价比的估计，会根据其以往参保遭遇损失后，保险赔付的进度与金额，并与保费支出作对比，综合考虑是否参保。农作物历史单产和农业经营规模也会影响农户对保险的认知与风险态度，农作物历史单产也反映了该地区遭遇自然灾害的历史情况，不同灾害风险下不同经营规模的农户的参保决策必然不同(陈俊聪等，2015)。据此，农户参保决策函数式如式(1)所示。

　　式(1)中，insurance 表示农户是否参保，feature 表示农户社会经济特征，用农户家庭收入、农户风险态度和农户个人教育年限三个具体变量衡量。chemicals 表示农户化学品投入情况，relief 表示政府救灾帮扶情况，security 表示农业保险条款，如保险保障金额和保险服务水平，scale 表示农户的经营规模，用耕地面积衡量。

　　3.1.2 农户参保决策对其化学品投入行为的影响

　　农户参保后其生产行为的调整机制分析是本文的重点。农户盲目投入化肥、农药等化学品已导致我国严重的面源污染，威胁着农业的可持续发展。理清农户化学品投入决策过程对引导农户合理投入化学品非常重要。农户化学品投入决策同样是一个复杂的过程，理性农户会根据化学品投入的成本与收益最大化其化学品投入效率。一般来说，在未参保的情况下，农户化学品投入决策受到其个人和家庭经济社会特征、耕地质量、耕地规模、农业风险状况、对化学品潜在环境危害的认知度和是否参与了肥药使用技术培训等因素的综合影响(张祖荣等，2016 ;刘莉，2020)。

　　农业保险政策影响农户化学品投入行为的理论机制为 ：政策性农作物保险作为重要的支农工具，能为参保农户提供风险转嫁和损失补偿功能，进而提高参保农户的福利水平和预期收入，缓解农户的资金约束(宗国富等，2014)，且政策性保险大量的保费补贴能降低农户的参保门槛。农户参保能在短期内稳定家庭收入，长期内提高其家庭收入，进而为农户增加单位耕地化学品投入提供了资金保障，且理性农户为了规避风险会增加肥药投入量，尤其会增加中下等耕地上的肥药投入量，因为水热条件良好的高产耕地的肥药投入一般是饱和的(徐斌等，2016)。已有研究表明，在不考虑道德风险的条件下，为获得预期收入，与未参保农户相比，参保农户会增加其风险性资本投入，减少非风险性资本投入(Ramaswami， 1993)。化肥被普遍认为是风险性资本，农药是非风险性资本(Horowitz et al. 1993)，即农户是否施肥对农业产出波动的影响巨大，农药投入量不增加预期的正常产量，但会在严重病虫害情况下减少农业产出损失。因此，理论上，农户投保后会提高其化肥投入量，而减少农药投入量，以期望获得更大收益。此外，农业保险有利于激励农户的种粮积极性(叶明华等，2017)，农业保险会鼓励农户投入边际土地种粮，也有助于弃耕农户复种。显然，家庭投入边际土地或弃耕复种的情形下，相对于没有投入更多土地或复耕的情形，农业生产中投入的土地更多，进而带来化肥、农药投入的整体增加。可以看出，农户参保决策是其化学品投入行为的重要影响因素。据此，农户化学品投入决策如式(2)所示。

　　式(2)中，chemicals 表示农户化学品投入情况，feature 表示农户社会经济特征，insurance 表示农户是否参保，quality 表示耕地质量，scale 表示农户的经营规模，risk 表示农业风险状况，用近三年遭受自然灾害状况衡量，yield 表示农作物单产，training 表示农户参与化学品投入技术培训的情况，relief 表示政府救灾情况，cognition 表示农户对生态环境保护的认知。

　　3.1.3 农户参保决策与其化学品投入行为的双向互动关系

　　综合以上理论分析框架，再结合钟甫宁等(2007)和张哲晰等(2018)相关文献的模型构建与变量选取办法，构建农户参保决策与其化学品投入行为的双向互动关系的联立方程组模型，分别如式(3)、式(4)、式(5)所示。

　　式(3)为农户参保决策方程，式(4)为农户化肥投入方程，式(5)为农户农药投入方程。式(3)是式(1)的具体展开，式(4)与式(5)是式(2)的具体展开。

　　式(3)中的 insurance、式(4)中的 fertilizer、式(5)中的 pestcide 都是内生变量，其余影响农户参保决策和化学品投入决策的变量是外生变量，模型中除虚拟变量外，其他变量均取其自然对数值。

　　上述模型中的变量符号与含义说明如下 ：

　　模型中包含三个内生变量 ：农户是否参保 insurance(赋值 ：1 = 是，0 = 否)，它是式(3)的被解释变量，也是式(4)与式(5)的核心解释变量 ;fertilizer 为农户单位耕地化肥投入量(kg / hm2 )，它是式(4)被解释变量及式(3)的核心解释变量 ;pestcide 为农户单位耕地农药投入量(kg / hm2 )，它是式(5)的被解释变量及式(3)的核心解释变量。因为这两种化学品的投入会改变农户农业生产风险状况，进而对农户参保决策产生影响。同时，农户参保情境下，农户的化肥与农药投入也会发生变化。

　　本文将其余外生变量设为控制变量。attitude 表示农户的风险态度(赋值：1= 风险偏好，0= 风险规避)。一般而言，农户越是风险偏好型的，越不采用保险的方式 ;反之，农户越是厌恶风险，越会购买保险抵御风险，风险态度会影响农户对化学品的投入决策。

　　income 为农户家庭人均收入(元 / 年)。该因素反映农户对保险的购买能力和风险承受能力，一般而言，一方面，家庭收入越高的农户，对保险费的承受能力越强，越愿意购买保险 ;另一方面，家庭收入高，意味着风险承受能力强，反过来会制约其购买保险 ;家庭收入显然也会影响农户化肥、农药的投入决策，农户家庭收入越高，农户对化肥、农药投入的资金约束就越小。

　　education 为农户教育年限(年)。农户教育程度越高，越容易接受保险，购买保险的可能性就越大 ;同时，农户教育程度决定其技术接受程度，从而影响化肥、农药的投入量。

　　disaster 为农户近三年遭受自然灾害状况(赋值 ：1 = 近三年农户遭受了自然灾害，0 = 近三年农户没有遭受自然灾害)。显然，近三年内农户遭受了气象灾害、病虫害，农户越可能购买保险抵御风险 ;近三年农户遭受了病虫害，农户投入的农药量就越多，化肥的投入量与自然灾害的关系不大，因此，该变量不进入农户化肥投入行为模型，而进入农药投入行为模型。

　　coverage 为保险赔付额度(元 / hm2 )。保险公司对参保农户遭受风险后赔付的保险金越多，保险产品就越具有吸引力，农户参保的积极性就越高。

　　yield 为近三年农作物平均单产(kg / hm2 )。农作物平均单产意味着农业生产产量的稳定性，从而引起农户化肥与农药投入决策的调整。

　　scale 为耕地规模(hm2 )。农作物种植面积越多，农户越可能参保，因为大规模农户遭受一次灾害带来的损失较大，小规模农户的种植面积小，一次灾害带来的损失占其家庭收入的比重较小。经营规模越大，化肥农药的总投入成本就越大，从而引起农户对化肥与农药单位面积耕地投入决策的调整。

　　relief 为农户受灾后是否接受过政府救灾(赋值 ：1 = 是、0 = 否)。一方面，政府救灾补贴与农业保险赔付是替代关系，农户越能得到政府的救灾补贴，其可能越不愿意购买保险 ;另一方面，农户接受到政府救灾次数越多，表明当地的灾害越频发，农户越可能购买保险 ;农户化学品投入的多少不受政府救灾情况的影响，因此，该变量不进入农户化学品投入模型。

　　quality 为耕地质量(赋值 ：1 = 好，0 = 差)。该因素只影响农户化肥投入决策，不影响其农药投入和参保决策。耕地质量越好，肥力越强，农户化肥投入可能越少，但该变量不影响农户农药的投入决策。

　　training 为农户是否参加过化肥农药科学投入的相关技术培训(赋值 ：1 = 是、0 = 否)。显然，参加过相关培训的农户，其科学施肥用药的能力就会提高，从而对其单位面积耕地上的化学品投入产生影响。

　　cognition 表示农户对生态的认知水平(赋值 ：1 = 认知低、2 = 认知一般、3 = 认知高)。不同的农户对化学品潜在的生态隐患认知有别，进而导致其单位面积耕地上化学品投入产生差异。理论上，高认知度的农户会减少化学品投入，而低认识度的农户则不会降低单位耕地上化学品的投入量。

　　3.2 研究方法

　　根据上文分析，农户参保决策与其化学品投入行为是相互影响、互为因果的，单方程模型以单向因果关系为前提，忽略了农户参保决策与其化学品投入行为的相互影响，用单方程模型无法准确考察变量之间的内生属性及其运行机制(孙晓华等，2010)，会导致模型参数的估计失效。故需要构建联立方程组模型反映农户参保决策与其化学品投入行为之间的内在反馈机制。

　　与单方程模型相比，联立方程组模型用若干个相互关联的单方程同时表示一个经济系统中变量之间的相互联立依存性，联立方程模型系统内某个方程的被解释变量为另一方程的解释变量。单个方程只能反映一个方程内变量之间的关系，而联立方程通过内部相互联系的方程组可反映多向因果关系，从而可以综合考察各个方程变量之间的内在互动关系(周大鹏，2019)。本文构建的农户参保决策模型式(3)中，其核心解释变量化肥和农药投入，分别是农户化肥投入模型式(4)与农药投入模型式(5)的被解释变量，而农户参保决策模型中的被解释变量又是农户化肥投入模型式(4)与农药投入模型式(5)的解释变量。将它们同时纳入一组模型中，可以较好地考察农户参保决策与其化学品投入之间的内在互动关系，并最大程度规避模型的内生性。

　　为确保方程组的联立性，需要对方程组进行联立性检验，以检验单一方程中的解释变量是否与误差项相关。对于联立方程组模型，采用 OLS 估计一般产生有偏结果(霍露萍等，2020)，因此，本文使用 Hausman 检验对联立方程组中各变量的联立性进行检验。

　　4 数据来源与描述性统计

　　为探究农户参保决策与其农用化学品投入量之间的互动关系，在对二者关系作了理论分析并明确了研究方法后，本文运用课题组在福建省的调查数据进行实证研究，并对相关数据进行描述性统计分析。

　　4.1 数据来源

　　本文的数据来源于课题组在 2019 年 6 ? 9 月对福建省福州市、南平市、龙岩市、三明市和宁德市等 5 个市稻农的实地问卷调查。为确保调查数据的可靠性，在正式调查前，先在福建省闽侯县进行了小范围的预调查，再根据预调查的信息反馈，修正了问卷中有歧义和表述不规范的问题。抽样时先分别选取这 5 个市水稻年产量相对较高的 3 个县，再从这些县中各选取 3 个乡镇 10 ? 15 户农户进行问卷调查。

　　本次共调查 500 农户(包括普通农户 320 个、农业合作社 50 个、种植大户 130 个)，回收 492 份问卷，剔除无效问卷后得到 475 份有效问卷，其中回收普通农户问卷 304 份、农业合作社 50 份、种植大户 121 份，总体样本有效率为 95%。受访农户在 2019 年参加政策性水稻保险的有 176 户，参保率 37.1%，其中普通农户参保78个，农业合作社参保39个，种植大户参保59个，农业合作社与种粮大户的参保率远高于普通农户。

　　4.2 变量的描述性统计

　　对调查获取的 475 份问卷经整理后进行描述性统计分析，主要包含各变量的均值和标准差，具体的描述性统计结果如表 1 所示。

　　由表 1 可知，2019 年福建省 5 个市稻农的政策性水稻保险参保率为 37.05%，参保比例还有待提升 ;农户平均化肥投入量约为 345.4875kg / hm2 ，农药投入量约为 3.8295kg / hm2 ;农户整体上偏保守，其风险态度的平均值约为 0.3716;农户平均教育年限大约为 7.2141 年;近三年农户遭受的自然灾害整体上不严重，平均值为 0.3230 ;平均水稻保险的保险赔付额为 4576.8570 元 / hm2 ，可见保险保障水平还有待提高，以增强水稻保险的吸引力 ;近三年水稻平均单产为 10518.5625kg / hm2 ;农户人均耕地面积平均仅为 0.0369hm2 ，耕地质量整体较好，其平均值为 0.5754 ;农户受灾后一般能得到政府的救灾补助，平均值约为 0.5394 ;农户参与相关化学品科学投入的培训较少，只有大约 22% 的农户参与了相关培训 ;农户对化肥农药投入量不当所引起的生态环境破坏作用的认知度较高，其平均值为 2.3621。

　　5 经验性结果

　　在上述理论分析、研究方法、模型构建和变量设置的基础上，对农户参保决策与其化学品投入关系的联立方程组模型进行内生性检验和模拟估计。

　　5.1 方程内生性检验及方程估计方法

　　对联立方程模型估计前，需要根据阶条件和秩条件识别联立方程的类型，从式(3)、式(4)和式(5)可以看出，这三个单方程都是可识别的，它们都是有效方程，整个联立方程组是可识别的，可以进行有效估计(陈强，2014)。此外，为了在经验上确定农户参保决策与化学品投入是否相互影响，需要对变量进行内生性检验，以确保方程组的联立性，一般使用 Hausman 方法进行检验(陈强，2014)。先用简单 OLS 对某一单方程中的内生变量与所有外生变量进行回归，得到残差值，再将所得残差值代入该内生变量所在方程进行 OLS 回归，最后看残差值的显著性(p 值)，若显著，则拒绝“不存在内生性”的原假设，说明方程组存在内生性 ;反之，则不存在内生性。Hausman 检验显示，农户参保决策方程式(3)、农户化肥投入方程式(4)和农户农药投入方程式(5)分别在 5%、5%、1% 的显著性水平上通过检验，表明该方程达到联立方程的条件。内生性检验结果如表 2 所示。

　　由于两阶段最小二乘法(2SLS)只投入了模型的有限信息，忽视了模型结构对其他方程的参数值所施加的全部约束条件，其本质上单一方程估计方法，这样 2SLS 就不是很有效。三阶段最小二乘法(3SLS)是联立方程模型的一种完全信息估计方法，能兼顾方程内的联立偏差问题与方程间的相关性，估计结果相对更为有效(陈强，2010)。它既能解决内生性问题，并对控制变量进行有效解释，可以同时估计模型中的各个方程。3SLS 的估计步骤是 ：先采用 2SLS 估计联立方程组中各结构方程，再对整个联立方程组进行 GLS 反复迭代估计，直至收敛(吴信如，2007 ;陈强，2014)。

　　5.2 估计结果

　　联立方程组模型已通过内生性检验，该方程组具备联立条件，运用 3SLS 方法对农户参保决策与其化学品投入行为的双向互动关系进行分析。

　　5.2.1 农户参保决策的估计结果分析

　　通过对农户参保决策影响因素的结构方程执行 3SLS 检验，得到各参数的有效一致估计，反映了方程中各变量的边际变化对农户参保决策的边际影响。从表 3 第 2 列检验结果看，农户参保决策结构方程的回归结果比较理想。具体结果如表 3 所示。

　　(1)核心变量“农户化学品投入”对其参保决策的影响。该变量对农户参保决策的影响是本文最关心的。表 3 第 2 列显示，农户增加化肥投入对其参保决策有较显著的正向影响，即农户化肥投入量每增加 1%，其参保意愿就提高 6.21%。这是因为，增加化肥投入会加大农作物产量波动方差，从而造成农户遭遇预期损失的风险加大，农户便会通过参加保险的方式补偿风险损失。另外，农户增加化肥投入量能提高农户对农业生产的预期收入，为保障预期收入的实现，农户愿意为农业生产再加一层保险。农户农药投入量的增加对其参保决策有较显著的负向影响，即农户每增加 1% 的农药投入，参保意愿就降低 1.82%。可能的原因是，农药主要是用于抵御病虫害威胁，增加农药的投入量只会降低农作物减产的风险，而不能提高农作物产量预期。因此，农户既然已经利用增加农药投入量的方式抵御了病虫害，就不会再参加农业保险。

　　(2)控制变量中“农户个人及家庭特征”对其参保决策的影响。由表 3 第 2 列可知，农户的风险态度对其参保决策有显著的正向影响，即农户越是风险规避型的，其参保积极性就越高。究其原因，风险规避者对风险的心理承受能力小，其害怕自然灾害带来农业收入的不确定(李英，2020)。农户家庭收入对其参保决策有一定的正向影响，但影响不大且不显著。一般而言，在其他条件不变的情况下，农户家庭收入越高，对保费的负担能力就越强，也就越愿意通过参加农业保险的方式分散风险。然而，在政策性农作物保险制度下，农户保费负担较轻，且调研地区福建省的户均耕地较少，其保费负担占家庭收入的比例较小，因此，农户家庭收入对参加政策性农作物保险的影响很小，且不显著。受教育年限对农户参保决策的影响为正，且在 5% 水平上显著，这是因为农户受教育水平越高，对保险作用的认知就越高，因此越愿意参保。

　　(3)控制变量中“农户生产特征”因素对参保决策的影响。农户生产特征因素包括近三年的风险状况和耕地规模两个变量。近三年农户遭受的自然灾害状况对其参保决策有显著的正向影响。这是因为，农户近三年遭受的自然灾害越多，他们的风险意识越强烈，就越可能通过参加农业保险的方式分散与转移风险。农户耕地规模在 5% 的水平上对其参保决策有显著的正向影响，即农户耕地规模越大越愿意参保。原因是，耕地规模越大的农户通常是专业化种粮大户，其遭遇一次灾害后造成的损失巨大，因此越愿意通过保险的方式抵御风险(徐斌等，2016)。课题组在调研中发现，越是种粮大户或农业合作社其参保的比例越高，这说明实施农业生产的适度规模化有利于农业保险的推广。

　　(4)其他控制变量对农户参保决策的影响。政府救灾对农户参保决策有显著的负向影响，即农户受灾后如果能得到政府救灾帮扶，就有可能不再参保。这是因为，农户受灾后得到的政府救灾帮扶能帮助农户维持基本生产生活，这将不利于农户参保，出现政府救灾帮扶对农业保险的替代效应。农业保险赔付金额的大小，对农户参保具有显著的激励作用，农业保险资金赔付额越高对农户参保的吸引力越大。

　　5.2.2 农户化学品投入行为的估计结果分析

　　同样对农户化学品投入行为模型式(4)与式(5)执行 3SLS 估计，得到各方程的参数估计值，分别如表 3 第 3 列和第 4 列所示。

　　(1)核心变量“农户参保决策”对其化学品投入行为的影响。该变量对农户化学品投入的影响是本文最关注的。农户参保决策与化学品投入虽然可能不是同时发生的，但会相互影响、互为因果。从表 3 第 3 列和第 4 列可知，农户参保对其化肥投入在 5% 的显著性水平上有较显著的正向影响，系数为 6.09%，而对单位耕地上的农药投入产生了不够显著的负向影响，系数为 -2.21%。这一结果的可能解释是，参加保险会提高农户的预期收入，缓解农户生产资料投入的资金约束，进而增加单位耕地的化肥投入量(付小鹏等，2017)。农户参保决策对其农药投入有负向影响，但影响程度比较有限，也不够显著。由于农药一般被认为是非风险性资本投入，农药投入量的增加不会提高农作物产量的波动方差，减少农药投入量只会在病虫害情况下增加产出损失风险(宁满秀，2006)。因此，农户参保后会减少农药投入量，以便获得更大概率的保险赔付。

　　(2)控制变量中“农户个人及家庭特征”对其化学品投入行为的影响。由表 3 的第 3 列和第 4 列可知，农户的风险态度对其化肥与农药投入均有显著的负向影响，即农户的风险态度越保守，其农业生产中化肥与农药的投入越多。原因是，风险保守型农户其风险感知能力强，不愿承担农作物因肥药投入量不足而导致的农作物减产损失风险。农户对化学品不当使用所产生的环境破坏效应的认知度越高，就越会选择降低化肥农药的投入量。从估计结果看，该变量的系数分别为 -8.00% 和 -2.47%，并在 1% 的显著性水平上显著。农户家庭年收入对其化肥与农药投入量均有正向影响，但不显著，且对化肥投入量的影响要大于对农药投入量的影响。其原因可能是，化肥投入成本占其家庭收入的比重大于农药，因此，并非家庭收入越高，农户化肥投入就一定越多，从而出现影响不显著的结果。农药投入成本占其家庭收入比重较小，农药投入量主要由当季农田病虫害情况决定，与家庭收入关系并不大。农户受教育年限对其化肥与农药投入均有显著的负向影响。原因是，农户受教育程度越高，其农业生产与管理技术越高，就越容易通过其他农业生产技术促进粮食稳产增产，且农户受教育程度越高，意味着其越能意识到化学品投入量对绿色农业的危害，因此，出现受教育程度越高化学品投入量越低的结果(刘泽莹等，2019)。

　　(3)控制变量中“农户生产特征因素”对化学品投入决策的影响。由表 3 第 3 列和第 4 列可知，近三年农作物平均单产对农户化肥与农药投入量均产生显著的正向影响。因为，近三年农作物平均单产越高，意味着农户对未来农作物单产的预期就越高，而为了保障预期单产水平的实现，农户就会增加化肥与农药的投入量。耕地质量越好，农户化肥投入量越少，但耕地质量不会影响农药的投入量，因为农药的投入量主要由当年农田病虫害情况决定，病虫害越严重农药投入量就越多。“耕地规模”变量对农户化肥与农药的投入量均产生了显著的负向影响，原因是，耕地规模越大的农户科学种田、科学管理的水平越高，越会集约化投入化肥与农药，这有助于降低单位耕地的化学品投入量。从表 3 估计结果来看，如果农户参加了科学施肥用药的技术培训，农户单位耕地上的化肥农药投入量就会降低。

　　为保证估计结果的稳健性，进行两种方法的稳健性检验：(1)变更模型估计方法。借鉴林光华(2013)和 Kenneth(2020)的做法，再运用联立方程极大似然估计法 Maximum likelihood(MLK)，对方程组执行 MLE 估计，并将估计结果与 3SLS 的估计结果对比，结果显示，MLE 弱化了农户参保决策对其化学品投入量的作用，但仍然显著，结果较为接近，表明研究结果具有稳健性。(2)变换化肥与农药这两个核心变量的测度方法(秦诗乐，2020)。虽然本文采用的联立方程组方法能较好地控制可能遗漏变量导致的内生性问题，但关键变量的测度仍可能存在偏误，因此将化肥与农药投入量两个变量的测度方法由自然计量单位 “kg / hm2 ”调整为货币计量单位“元 / hm2 ”，执行 3SLS 估计，估计结果与上文结果基本一致。

　　6 异质性分析

　　不同种植规模的农户，由于其种植业收入占比差异，导致其种植业在家庭中的重视程度势必不同，进而导致农户参保决策以及化学品投入数量与结构也必定不同(叶明华等，2017)。因此，有必要区分不同规模农户，分析农户参保决策与化学品投入行为关系在农户规模层面上的异质性，以明确政策性农作物保险对什么类型的农户引起化学品投入决策调整更明显。

　　根据调研地区稻农种植规模的实际情况，以家庭水稻种植规模 13.33hm2 (50 亩)为分类标准，并考虑样本量的大小，本文将农户分为规模农户与普通农户两类，将水稻种植规模在 13.33hm2 (50 亩)及其以上的农户称为规模农户，小于 13.33hm2 (50 亩)的则称为普通农户。规模农户包括课题组调研中的农业合作社、农业企业与种植大户，共 171 户，其余则为普通农户，有 304 户。用同样的方法，得到的回归结果如表 4 所示。

　　由于农户参保决策与化学品投入行为的互动关系是本文最关注的，模型中其他因素对农户参保决策的影响，以及其他影响农户化学品投入的因素，这里不作讨论。由表 4 可知，增加化肥投入量对规模农户与普通农户的参保决策均有显著的正向影响，但对规模农户的边际参保效应(8.21%)大于普通农户(3.14%)。这一结果的原因是 ：在增加化肥投入的背景下，规模农户的种植业收入占家庭收入的比重高于普通农户，规模农户更愿意为农业生产再加一道保险，以获得更大更稳定的产出预期。农户增加农药投入对其参保决策均产生了负向影响，但对普通农户参保决策产生的负向影响(1.04%)小于对规模农户产生的负向影响(4.15%)。其原因可能是，增加农药投入量会减少产出波动的方差，规模农户更专业的农药投入技术会使产出波动方差更小，因此，规模农户在增加农药投入量的时候参保意愿更低。

　　再观察农户参保决策对其化学品投入量的影响，这是重点研究的内容。从表 4 的估计结果看，发现规模农户和普通农户的参保决策均对各自的单位面积耕地化肥投入量在 1% 的显著性水平上产生了正向影响，系数分别为 0.0590 和 0.0931。很明显，规模农户参保决策对其化肥投入量的影响要小于对普通农户的影响，规模农户较普通农户小 0.0341。究其原因 ：一是保费产生了对化肥投入成本的挤占效应，规模农户要大于普通农户;二是规模农户的专业化、标准化生产会提升其田间生产管理水平，进而产生了对化肥的替代效应，降低了化肥的无效投入(张哲晰等，2018)。规模农户参保决策对其农药投入量产生的负向影响大于普通农户，规模农户的参保率每增加一个单位，其单位面积耕地上的农药投入量将减少为 6.24%，普通农户将减少 2.11% 的农药投入，规模农户高出普通农户 4.13%。其原因同上述对化肥投入量影响的分析，一是保费产生的成本挤占效应，规模农户要大于普通农户 ;二是规模农户高效的田间管理有助于降低对农药的投入，因此，规模农户减少农药投入的数量要大于普通农户。

　　7 研究结论与政策启示

　　本文运用联立方程组模型对农户参保决策与其化学品投入量之间的关系进行了检验，从而基于农户微观视角讨论政策性农作物保险的环境效应，并区分规模农户与普通农户两种类型进行异质性讨论，据此得出相关结论，并提出相应的政策建议。

　　7.1 研究结论

　　基于福建省 5 个市的 475 份农户问卷数据，考察了农户参保与其化学品投入量之间的双向互动关系，得出两个方面的主要结论。

　　7.1.1 关于“农户参保决策与其化学品投入行为之间互动关系”的研究结论

　　通过对农户参保决策模型式(3)、农户化肥投入模型式(4)与农户农药投入模型式(5)构建联立方程组模型并执行 3SLS 估计后，得出如下结论。

　　第一，对“农户参保决策的影响因素”的研究发现 ：(1)农户增加化肥投入量对其参保决策有显著的正向影响，即农户每增加一单位化肥的投入量，其参保概率就提高 6.21% ;农户农药投入量的增加对其参保决策有较显著的负向影响，即农户每增加一单位农药投入，其参保概率就降低 1.82%。(2)农户家庭收入和受教育程度对其参保意愿有正向影响，农户风险态度越保守，其参保意愿越低，反之则越高。(3)“农户近三年遭受的自然灾害”和“农户耕地规模”这两个生产特征因素均对参保意愿有正向影响，即农户近三年遭受的自然灾害越多，其参保意愿就越高，农户耕地规模越大其参保概率就越大。其他因素中，政府救灾情况对农户参保决策有显著的负向影响，即政府救灾会对农户参保产生挤出效应 ;农业保险赔付金额对农户参保具有模型的激励作用 ;农业保险赔付额越高对农户参保就越具有吸引力。

　　第二，“农户参保决策对其化学品投入量的影响”是本文的最核心问题，研究发现 ：(1)农户参保决策对其化肥投入量有显著的正向影响，而对农药投入量有显著的负向影响。(2)农户个人及家庭特征因素中，农户的风险态度对其化肥与农药投入量均有显著的负向影响 ;农户家庭年收入对其化学品投入有正向影响，但不显著，且对其化肥投入量的影响要大于对农药投入量的影响 ;农户受教育程度对其化学品投入量有负向影响。(3)农户生产特征因素中，农作物平均单产对农户化肥与农药投入量均产生显著的负向影响 ;耕地质量对化肥投入量是负向的，对农药投入量不发生影响。农户对化学品不当投入所产生的环境破坏效应的认知度越高，其越会选择降低化肥农药的投入量。如果农户参与了科学施肥用药的相关技术培训，农户单位面积耕地上的肥药投入量就会降低。

　　7.1.2 关于“农户异质性”的研究结论

　　(1)规模农户与普通农户增加化肥投入均对各自的边际参保倾向产生显著的正向影响，但规模农户增加化肥投入量产生的边际投保效应要大于对普通农户的边际投保效应，即规模农户单位面积耕地的化肥投入量每提高 1%，其参保意愿就提高 8.21%，而普通农户单位面积耕地的化肥投入量每提高 1%，其参保意愿仅提高 3.14%。规模农户与普通农户增加农药投入量均对各自的边际参保倾向产生了负向影响，但规模农户增加农药投入量其边际参保倾向降低程度要大于普通农户的，即规模农户单位面积耕地的农药投入量每提高 1%，其参保意愿就降低 4.15%，而普通农户单位面积耕地的农药投入量每提高 1%，其参保意愿仅降低 1.04%。

　　(2)规模农户与普通农户的参保决策均对各自的单位面积耕地化肥投入量产生了正向影响，但规模农户参保后其单位面积耕地化肥投入量增加要小于普通农户化肥的增加量，即规模农户参保意愿每提高 1%，其单位面积耕地化肥投入量增加 5.90%，而普通农户参保意愿每提高 1%，其单位面积耕地化肥投入量增加 9.31%。规模农户与普通农户的参保决策均对各自的单位面积耕地农药投入产生了负向影响，但规模农户参保决策对其单位面积耕地农药投入产生的负向影响要大于普通农户，即规模农户参保意愿每提高 1%，其单位面积耕地农药投入量减少 6.24%，普通农户参保意愿每提高 1%，其单位面积耕地农药投入量减少 2.11%，规模农户参保引起的“减药”效应要大于普通农户。

　　7.2 讨论

　　本文基于农户预期效用最大化理论，运用联立方程组模型讨论政策性农作物保险框架下的农户化学品投入行为，研究表明了农户参保决策与其农用化学品投入行为是双向互动的过程。但由于化肥与农药所具有的不同风险属性，引致了农户参保决策的不同 ;不同规模农户在政策性农作物保险制度下其化肥与农药的投入行为也不尽相同。农户在政策性农作物保险制度下减少农药的投入量，对保障食品安全、促进我国农产品出口具有重要的意义。

　　根据本文研究结论，农户参保决策会激励其在单位面积耕地上增加化肥投入量，这与钟甫宁等(2007)的研究结论相似。钟甫宁等(2007)的研究显示，农户的参保决策虽然在一定程度上可促进其化肥投入量，不过统计上并不是很显著。关于农户参保对其化肥投入的影响，较多的研究认为，农户参保会减少化肥的投入量，如张哲晰等(2018)的理由是道德风险和成本挤占。但本研究认为，我国当前实施的政策性农作物保险是仅保物化成本投入的成本保险，其单位面积保额相对欧美等国的产量保险要低很多，在当前保险条款下，农户通过降低化肥投入以降低产出从而获取保险赔付的动机较小，因此，道德风险发生的可能性较小。至于成本挤占的观点，当前的政策性农作物保险，由农户承担的保费很少，因此，农户参保对化肥投入产生的成本挤占效应很低，这也可以从本文的“家庭收入对农户参保的影响较小且不显著” 的结论得到印证。

　　现有文献很少就农业保险的环境效应从农户经营规模大小的视角作异质性分析，而农户经营规模不同，其参保决策与生产资料投入必然不同。本文在作了农户规模层面的异质性分析后，发现规模化农户参保后其在单位面积耕地上增加的化肥投入量要小于普通农户的增加量。该结论表明，推动适度规模化经营不仅有利于保障粮食安全，还有利于农业生态环境保护。

　　在后续研究中将进一步深入讨论 ：(1)在不同农业保险保障条款下农户化学品的投入行为如何变化?(2)不同参保率情况下农户化学品投入的整体变化趋势如何?(3)为使结论更加可靠，需要进一步扩大调研区域和样本量，尤其是要获取粮食主产区更多的数据，进而研究政策性农作物保险的环境效应。

　　7.3 政策启示

　　可以看出，政策性农作物保险通过调整农户农业生产的预期收益，从而引起其化肥、农药等农业生产资料投入的改变，最终从不同层面对农业生态环境产生影响。因此，政府在推行政策性农作物保险时，除了应关注政策性农作物保险对粮食安全和农民收入的积极影响外，还应关注该制度潜在的环境效应，规避由该制度引致的生态环境问题(张驰等，2017)。

　　首先，应建立和推广农业保险的绿色补贴模式，使农业保险补贴体现普惠性和功能性，针对实施“低碳环保型”农业生产方式与“高碳污染型”农业生产方式的农户，分别实施差异化的补贴和保障方案，使政策性农作物保险的补贴和保障水平设计更精准化。同时，建立健全“低碳环保型”农业生产方式的技术引导和服务体系，提升农户施肥用药的技术水平，引导农户积极实施绿色产生方式。

　　其次，由于相对于普通农户，规模农户的参保意愿更高，规模农户参保后具有更好的“减肥减药”效应，因此，应引导农户实施适度规模化经营，从而一方面提高农业保险的覆盖率，另一方面有助于缓解日益严重的农业面源污染。

　　最后，依托农业技术服务，强化政策性农作物保险和农业面源污染的宣传力度，提高农户的农业保险参保意识和对农用化学品潜在环境破坏作用的认知度，进而提高农户政策性农作物保险的参保率，控制并降低农业生产中化肥农药过量使用对生态环境的不利影响。