基于DEA模型的农业保险论文范文

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一、三阶段DEA模型构建

(一)第一阶段:传统的DEA模型基于线性规划技术的非参数前沿效率分析方法数据包络分析(简称dea)有两个基本模型C2R和BC2，可以分析政策性农业保险制度的技术效率(TE)、纯技术效率(PTE)和规模效率(ScaleEfficiency，简称SE)。其中，TE与PTE分别测度的是在规模报酬不变与规模报酬可变时决策单元偏离生产前沿的距离，均反映在给定投入情况下决策单元获得最大产出的能力;SE则给出相似决策单元在规模报酬不变时生产前沿与规模报酬可变时生产前沿之间的距离。BC2模型与C2R模型最大的区别在于规模报酬是否可变的假定，基于规模报酬可变假定的BC2模型中，有TE=PTE*SE。

(二)第二阶段:SFA模型第一阶段只是单纯从投入产出的直观视角对技术效率进行考核，并没有考虑到各决策单元所处环境对效率的影响。这一阶段的操作过程是在上一阶段DEA模型计算结果的基础上，估计外部环境变量对各决策单元效率值的影响，进行投入变量的差额分析，从而达到将外部环境效应和随机误差剥离出去，得到仅由内部管理无效率这一因素造成的DMU投入冗余的目的。沿用第一阶段的假设，建立以投入为导向的SFA成本边界模型(StochasticFrontierCostFunc-tion)，分别对n个决策单元的m个投入差额变量(SlackVariables，即实际投入量与理想投入量之间的差额，用Sij表示)进行回归分析，第j个决策单元第i个投入因素的差额值表达式为。

(三)第三阶段:调整后的DEA模型以第二阶段调整后的投入量与原始产出量作为数据源，再次用传统DEA方法的C2R模型与BC2模型进行效率评价，所得结果为不含外部环境效应与随机误差的技术效率值。

二、实证分析

(一)样本指标选取与变量设定以我国政策性农业保险制度运行情况为事实依据，根据评价指标变量可得性、可量化性、可靠性的原则，提取我国31个省(市、自治区)政策性农业保险的投入指标，承保结果指标与环境变量指标。1．投入产出指标。政策性农业保险的投入主要来源于保费收入，保费收入是承保数量②、承保次数、承保金额与赔款支出等结果的决定因素，我国规定政策性农业保险保费收入由三级财政补贴(中央、省级和市级)与农民缴费构成，三级财政补贴资金与农民缴费流转环节、运行程序各不相同，因此投入指标选取中央财政补贴、省级财政补贴、市级财政补贴与农民缴费四项;对于保险，产出由承保结果所体现，所以产出指标选取承保数量、参保农户户次与赔款支出三项。其中参保农户户次与农民缴费在保费收入中的占比有关，承保数量、赔款支出与保费收入直接相关。具体数据见表1。2．环境变量选取。外部环境因素对政策性农业保险制度效率产生客观影响，不在样本主观可控范围之内，且影响方向不定。农业保险所保障的农业生产在空间分布上有很强的地域差异性，在时间上有存在季节性和周期性，交织于自然、社会、经济三大领域，不可等同于单纯的经济现象和孤立的技术生产。基于上述三个领域在各个方面对政策性农业保险所产生影响的充分考虑，对环境变量做出如下选取:第一，家庭人均纯收入(经济因素)，农业保险需要农民自己缴费，是一种消费品，只有收入满足生活必需消费之后，农户才会根据收入的多少考虑投保。第二，成灾面积(自然人文因素)，我国幅员辽阔，不同地域面临不同的自然环境，成灾面积的经验数据差别较大，不同地区的农民主管上对农业保险的需求不同。第三，文盲率(人文社会因素)，保险终归是一种经济形式，受教育程度会影响农民对保险的认识与理解，由于农村教育水平相对滞后，所以选用文盲率作为外部影响因素。

(二)实证结果与分析1．第一阶段传统DEA实证分析结果。本文利用Deap2．1软件，将原始投入产出数据直接导入计算出31个省(市、自治区)2013年政策性农业保险制度的技术效率(TE)、纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)，结果如表2。从整体上看，2013年我国31个省(市、自治区)政策性农业保险制度的技术效率均值最低为0．792，且规模效率高于纯技术效率，这说明20．8%的资源绩效空白主要由技术效率导致。因此，按样本目前的产出冗余对各个投入要素的改变应以C2R模型计算结果为准。按地区分，北京、天津、上海、重庆四个直辖市与内蒙、浙江、福建、江西、广西、海南、西藏八个省的TE、PTE值都为1，说明这些地区政策性农业保险的财政补贴效率较高，资源得到充分地运用，财政补贴处于技术效率前沿;江苏、安徽、四川、贵州和新疆PTE值为1，说明这些地区纯技术效率不是政策性农业保险发展的主要制约因素;河北、山西、陕西、甘肃四个地区的TE、PTE值均低于0．5，说明财政补贴所发挥的作用有待提高，扩大农业保险覆盖面。从规模报酬情况上看，山西、广东、贵州、陕西、甘肃、青海、宁夏七个地区的规模报酬处于递增水平，大力推广政策性农业保险、提高参保率、扩大服务体系有利于承担农业生产损失风险效率的提高。2．第二阶段SFA回归分析结果。第一阶段分析结果各地区TE值误差较大，与实际情形存在一定的偏离，初步推测原因在于环境变量影响因素对这些地区造成比较大的影响。在这一阶段，以第一阶段分析结果得出的各样本投入变量的松弛量为SFA方程的被解释变量，家庭人均收入、成灾面积、文盲率作为解释变量，运用frontier4.1软件进行回归分析，得出的各环境变量系数的最大似然估计，估计值如表3。表3中回归估计结果显示文盲率对各投入变量的回归系数均为负，即差额变量会随着该变量数值的增加而减小，或是技术效率提高;人均家庭纯收入对三级财政补贴的影响系数为正，说明该变量数值越大，差额变量越大。对上述现象的经济原因分析如下:在保费补贴与农民缴费按比例分配的制度规定下，农民纯收入越高，保费收入中政府财政补贴部分占到的比重越大，当比重超过某个特定值时，政府资金就会带来挤占效应，并且与比重的增加呈正相关增长，继而三级财政补贴的效率降低;政府与群众在面临较大的成灾面积时会有更强的风险意识，采取措施主动保障农业生产的积极性越大，因此整体投入的效率越高;对于政策性农业保险，显然具有良好教育水平地区的制度效率更高。上述各回归系数的影响方向符合相关经济理论分析，实证达到预期效果。表3中的伽玛值显示环境因素变量对投入差额的影响比较显著，必须将环境因素与随机误差项剔除，才能使各DMU面临相同环境与运气，从而得到更为客观的研究结果。3．第三阶段修正投入后的DEA评价结果。根据第二阶段所得回归估计结果，以最坏运气和最差环境下的DMU为标准对各投入变量进行调整，得到修正后的投入变量，代替原始投入变量，再次运用Deap2.1软件重新进行基于BC2模型的估计，结果如表4所示。与表2分析数据相对比，发现剔除外部环境与随机误差影响后，大部分省(市、自治区)的效率值发生了明显的变化。从整体上看，政策性农业保险财政补贴绩效显著提高，31个省(市、自治区)的平均技术效率为0.899，平均纯技术效率0.943，平均规模效率0.941，资源运用低效依然主要由技术效率造成，占到10.1%。东、中、西部三大地区出现比较明显的阶梯性差异，在第一阶段DEA平均效率得分分别为0.851、0.719、0.787，第三阶段DEA平均效率得分分别为0.953、0.931、0.828。显然，经济、自然、教育等外部因素的影响严重导致传统DEA方法对整体效率水平低估和区域差异程度高估，东部地区政策性农业保险财政补贴的效率最高，中部次之，西部较低。第三阶段的DEA分析结果中TE值达到1的省份增加到22个，其余9个地区中辽宁、吉林、四川和贵州的PTE值为1，显示出其内部管理的无效率并非由纯技术效率导致;除湖北省调整后规模报酬变为递增以外，其他地区规模报酬均未发生变化。

三、结论与建议

本文运用三阶段DEA模型对我国31个省(市、自治区)政策性农业保险财政补贴效率评估，结果表明我国政策性农业保险各级财政补贴资金运用效率整体较高，为保障农业生产、分担自然灾害风险损失发挥了巨大的作用，但个别地区的财政资金分配运用与三级财政补贴结构需要做进一步的改善。财政补贴的改进策略还需融进当地GDP、财政收入、农业总产值、农业占当地GDP比重、当地政府对农业支出额、农民纯收入等因素综合考虑，可将九个DEA绩效不为1的省份分为两个梯队:河北、辽宁、吉林、河南、四川、湖北六省具有经济水平中等，大部分属于农业大省特点，在DEA绩效分层中位于第一梯队，最值分别为湖北0.929与河北0.658;贵州、甘肃、青海三省的地区性特点为经济实力较薄弱、国民生产总值与财政收入较低、农业是经济发展的主要支柱，农民家庭纯收入较低，属于我国相对贫困的地区，在DEA绩效分层中为第二梯队，最低值为青海0.225。从表面看我国农业保险财政补贴比率为80%左右，高于全球平均水平44%，但由于我国农业保险保“物化成本”，而发达国家保“收成”，我国农业保险财政补贴呈现补贴范围窄、财政补贴额度不高、补贴方式单一等特点。建议从三个方面提升财政补贴效率:一是根据各地省情民情不同，实行差别化补贴标准并调整财政补贴结构。按照党的十八届三中全会提出“建立巨灾保险”的要求，探索建立政策性农业巨灾保险，实现农业保险向农业巨灾保险方向转变;二是扩大农业大省政策性农业保险范围，提升农业保险的范围经济，把政策性农业保险扩展到粮食流通和蔬菜生产和粮食制种领域，如增加政策性蔬菜保险、粮食流通和储存保险，保障“米袋子”和“菜篮子”安全，实现农业保险的保障国家粮食安全，助力宏观经济调控，推动农业现代化;三是进一步提升中央对西部民族省份(部分属于第二梯队地区)农业财政补贴比例，适当调低县市补贴比例，大力发展特色农业保险，如云南天麻保险、三七保险、普洱茶保险、澳洲坚果保险、桑蚕保险、石斛保险等，推动高原特色农业产业化，促进少数民族农民增收，维护社会稳定。

作者：钱振伟张燕高冬雪单位：云南财经大学金融学院