政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)研究

　　摘 要：發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)已成為全球共識(shí)，通過對農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等政策的調(diào)整引導(dǎo)農(nóng)民發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)已成為各國農(nóng)業(yè)發(fā)展的新趨勢。相關(guān)研究表明，政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)通過改變農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的預(yù)期收益，會(huì)引起對化肥、農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入行為的調(diào)整并對生態(tài)環(huán)境造成影響。文章基于對福建省稻農(nóng)的調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用聯(lián)立方程組模型對現(xiàn)行政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)與農(nóng)戶農(nóng)用化學(xué)品投入行為之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果顯示，農(nóng)戶增加化肥的投入數(shù)量會(huì)提高其參保意愿，增加農(nóng)藥投入量會(huì)降低其參保意愿;相對于未參保的農(nóng)戶，農(nóng)戶參保后其單位面積化肥投入量增加了 6.21%，而單位面積農(nóng)藥投入量降低了 1.82%。再以農(nóng)戶耕地規(guī)模為分類標(biāo)準(zhǔn)，對政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)制度與農(nóng)戶農(nóng)用化學(xué)品投入行為的關(guān)系進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)規(guī)模農(nóng)戶參保后其單位面積化肥投入量比普通農(nóng)戶降低了 3.41%;在農(nóng)藥投入上，規(guī)模農(nóng)戶比普通農(nóng)戶降低了 4.13%。據(jù)此，提出政策建議：應(yīng)針對農(nóng)戶“低碳型”與“高碳型”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)實(shí)施差異化的補(bǔ)貼和保障方案，使政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)的補(bǔ)貼和保障水平設(shè)計(jì)更精準(zhǔn)化;應(yīng)積極引導(dǎo)農(nóng)戶通過土地流轉(zhuǎn)或土地托管等方式實(shí)施適度規(guī)模化經(jīng)營，從而發(fā)揮政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)制度潛在的生態(tài)環(huán)境效應(yīng);應(yīng)建立政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)利益誘導(dǎo)機(jī)制，引導(dǎo)農(nóng)戶選擇環(huán)境友好型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為。

　　關(guān)鍵詞：政策性農(nóng)作物保險(xiǎn);化肥投入;農(nóng)藥投入;生態(tài)環(huán)境效應(yīng)

　　馬改艷 ; 賴永波; 林業(yè)經(jīng)濟(jì)2021.08

　　1 引言

　　在經(jīng)歷了長期業(yè)務(wù)停滯和萎縮之后，我國政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)在 2004 年進(jìn)入了快速發(fā)展期。2004 年的《中共中央 國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)農(nóng)民增加收入若干政策的意見》提出，要加快建立政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)制度，選擇部分地區(qū)先行試點(diǎn)，有條件的地方要給予參保農(nóng)戶一定的保費(fèi)補(bǔ)貼。2007 年初，財(cái)政部印發(fā)《中央財(cái)政農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)補(bǔ)貼試點(diǎn)管理辦法》，同年即開始在內(nèi)蒙古、吉林、江蘇、湖南、四川和新疆等省(區(qū))試點(diǎn)政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)制度，財(cái)政部承擔(dān) 25% 的保費(fèi)，省級財(cái)政部門也承擔(dān) 25% 的保費(fèi)，剩余部分由市縣級財(cái)政部門和參保主體承擔(dān)，承保標(biāo)的物包括玉米、水稻、小麥、大豆和棉花。試點(diǎn)地區(qū)執(zhí)行“低保障、廣覆蓋”的原則，保險(xiǎn)提供的保障范圍僅覆蓋農(nóng)作物生產(chǎn)的直接物化成本。2007 年之后，在政策推動(dòng)和市場需求的共同作用下，政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)進(jìn)入快速、規(guī)范發(fā)展階段，除試點(diǎn)省(區(qū))外其他省(區(qū)、市)也陸續(xù)開展了政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)試點(diǎn)。截至 2012 年，我國除港澳臺(tái)地區(qū)之外，所有省(區(qū)、市)都已實(shí)施了政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，涉及種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、林業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域。近年來我國政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展迅速，根據(jù)《中國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒 2020》的數(shù)據(jù)，2020 年全國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入 814.93 億元，為 1.89 億農(nóng)戶提供了 4.13 萬億元的風(fēng)險(xiǎn)保障，我國農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入規(guī)模已超越美國，成為全球最大的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場。政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)在保障我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、穩(wěn)定農(nóng)民收入方面發(fā)揮了重要作用(馬九杰等，2020)。

　　目前，我國的農(nóng)業(yè)面源污染情況十分嚴(yán)重，化肥、農(nóng)藥等農(nóng)用化學(xué)品的過量投入是造成農(nóng)業(yè)面源污染的重要原因(陳俊聰?shù)龋?015)。中國地質(zhì)調(diào)查局(2016)發(fā)布的《中國地球化學(xué)調(diào)查報(bào)告(2016 年)》數(shù)據(jù)顯示，我國 8480 萬 hm2 (12.72 億畝)耕地?zé)o重金屬污染，占已調(diào)查耕地面積的 91.8%。化肥農(nóng)藥等化學(xué)品的過量投入，不僅嚴(yán)重危害生態(tài)安全和農(nóng)業(yè)安全，影響我國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，還會(huì)影響我國農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的提升。

　　那么，政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)實(shí)施是否和日益嚴(yán)重的面源污染存在一定的關(guān)聯(lián)?即政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)制度會(huì)通過影響農(nóng)戶生產(chǎn)行為調(diào)整進(jìn)而影響農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境嗎?這個(gè)問題是值得深入探究的重要議題。理論上講，政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)可以通過發(fā)揮其風(fēng)險(xiǎn)分散和收入補(bǔ)償功能，進(jìn)而調(diào)整農(nóng)戶的收入預(yù)期，從而影響其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素(如水、肥、藥等)的投入或生產(chǎn)行為(如種養(yǎng)結(jié)構(gòu)調(diào)整等)，而化肥與農(nóng)藥投入的變化必然會(huì)影響農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。本質(zhì)上講，農(nóng)戶參與保險(xiǎn)和水肥藥投入調(diào)整都是農(nóng)戶對風(fēng)險(xiǎn)的管理行為，探究農(nóng)戶這兩種風(fēng)險(xiǎn)管理行為之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)具有重要意義。相關(guān)研究也表明，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)制度對農(nóng)戶化學(xué)品投入有正向或負(fù)向(鐘甫寧等，2007 ;張偉等，2014)的影響。2012 年中共中央《關(guān)于加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新持續(xù)增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力的若干意見》就提出，通過農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步、改善農(nóng)村生態(tài)環(huán)境，可以看出，現(xiàn)行政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)已將環(huán)保職能作為其政策目標(biāo)之一(庹國柱等，2018)。總之，政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)實(shí)施是否影響以及如何影響農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，需要從農(nóng)戶生產(chǎn)要素調(diào)整的微觀視角進(jìn)行深入的理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)。

　　因此，本文從兩個(gè)方面重點(diǎn)研究 ：(1)與其他從更宏觀的糧食安全效應(yīng)、收入保障效應(yīng)角度分析政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)的研究不同，本文從農(nóng)戶化學(xué)品投入調(diào)整這個(gè)微觀視角進(jìn)行保險(xiǎn)政策的研究。假定農(nóng)戶是理性經(jīng)濟(jì)人，在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)平滑家庭收入的預(yù)期和既定生產(chǎn)約束條件下，農(nóng)戶將合理配置化學(xué)品要素的投入，以降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)方差、實(shí)現(xiàn)化學(xué)品投入效用的最大化，化學(xué)品配置的調(diào)整將通過農(nóng)田土壤和地下水系統(tǒng)影響農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。(2)考慮到農(nóng)戶投保決策與其化學(xué)品投入行為可能是同時(shí)發(fā)生且相互影響的，擬用聯(lián)立方程模型模擬農(nóng)戶投保決策與其化學(xué)品投入的內(nèi)在互動(dòng)反饋關(guān)系，以較好地規(guī)避大多數(shù)現(xiàn)有研究所采用的單方程模型分開估計(jì)而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題和樣本選擇偏差導(dǎo)致的估計(jì)不準(zhǔn)確問題。本研究既能豐富有關(guān)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)制度的相關(guān)政策效應(yīng)研究，又能為進(jìn)一步優(yōu)化現(xiàn)行政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)制度提供一定的決策依據(jù)，以減少保險(xiǎn)補(bǔ)貼導(dǎo)致的未來生產(chǎn)資源錯(cuò)配而引起的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境問題。

　　2 文獻(xiàn)回顧與評述

　　隨著農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展，很多學(xué)者開始關(guān)注農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對農(nóng)民化學(xué)品投入、生產(chǎn)方式的影響以及由此產(chǎn)生的環(huán)境效應(yīng)。學(xué)者們對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)制度究竟是增加了還是減少了化學(xué)品投入的研究，至今尚未取得一致性定論。一部分學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)會(huì)導(dǎo)致農(nóng)民減少化學(xué)品的投入，如 Quiggin(1993)對美國中西部地區(qū)玉米和大豆種植者的研究發(fā)現(xiàn)，購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)后農(nóng)民會(huì)減少農(nóng)藥、除草劑和化肥的投入量 ;Smith et al.(1996)針對美國堪薩斯州麥農(nóng)的研究也得出類似結(jié)論，即農(nóng)戶參保后其氮肥投入金額大致會(huì)減少 5 美元 / hm2 。Yan et al.(2009)針對美國密西西比州棉農(nóng)的實(shí)證研究表明，由于存在道德風(fēng)險(xiǎn)，參保會(huì)誘使棉農(nóng)減少除草劑和殺蟲劑的投入量。張弛等(2017)采用傾向得分匹配法分析了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)參保行為對糧食種植戶有機(jī)肥投入的影響，結(jié)果表明，農(nóng)戶參保行為能顯著降低有機(jī)肥投入，參保地塊上投入有機(jī)肥的概率比未參保地塊低 3% ? 7% 左右。張哲晰等(2018)基于黃淮海與環(huán)渤海區(qū)域的蔬菜專業(yè)村農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型對農(nóng)戶參保后其化肥投入變化進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果表明參保后農(nóng)戶單位面積化肥投入量有所下降。張弛等(2019)運(yùn)用 2015 年黑龍江、河南、浙江、四川4個(gè)省的糧農(nóng)調(diào)研數(shù)據(jù)，以地塊為研究對象，考察了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對農(nóng)戶農(nóng)藥投入的影響，實(shí)證結(jié)果表明，糧農(nóng)參保的地塊其農(nóng)藥投入次數(shù)顯著低于未參保的地塊。李琴英等(2020)運(yùn)用 2018 年河南省的調(diào)研數(shù)據(jù)，基于情景模擬的組間實(shí)驗(yàn)和 Probit 模型，揭示農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策不同認(rèn)知的情景下其參保行為對化學(xué)品投入的影響。結(jié)果顯示，當(dāng)農(nóng)戶對政策認(rèn)知度較低時(shí)，其參保行為對化學(xué)品投入傾向的影響不顯著，而當(dāng)農(nóng)戶對政策認(rèn)知度較高時(shí)，其參保行為對化學(xué)品投入有顯著的負(fù)向影響。

　　與此相反，Horowitz et al.(1993)針對美國中西部玉米種植者的研究表明，參保農(nóng)民相對未參保農(nóng)民，其單位面積的氮肥投入量增加了 19%，農(nóng)藥投入量增加了 21%，除草劑等的投入量也相應(yīng)增加 ;Chakir et al.(2010)在對法國油菜保險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究后發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策鼓勵(lì)農(nóng)戶提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的化學(xué)品投入。仇煥廣等(2014)運(yùn)用四省(黑龍江、吉林、河南和山東)玉米種植戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，探究導(dǎo)致農(nóng)戶過量施肥的原因，結(jié)果表明，農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避是造成其過量施肥的重要原因。張偉等(2014)的研究也發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策會(huì)促使農(nóng)戶重新耕作高風(fēng)險(xiǎn)土地，進(jìn)而在該地塊上增加化學(xué)要素的投入。羅向明等(2016)以廣東省中山市為調(diào)研地區(qū)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策的推廣增加了專業(yè)化養(yǎng)殖和種植大戶數(shù)量，在缺乏有效政策約束的情況下，種養(yǎng)大戶的增加又可能引致更多的農(nóng)用化學(xué)品污染和畜禽糞便造成地下水污染，并最終對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生不良影響。Kenneth et al.(2020)利用肯尼亞玉米種植戶的數(shù)據(jù)，考察當(dāng)?shù)氐奶鞖庵笖?shù)保險(xiǎn)與農(nóng)戶化肥投入的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該保險(xiǎn)會(huì)引起農(nóng)戶化肥投入的增加，但會(huì)減少有機(jī)肥的投入。

　　還有學(xué)者的研究表明，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策對農(nóng)民化學(xué)品投入的影響具有不確定性，如 Mishra et al.(2005)研究發(fā)現(xiàn)，參保后農(nóng)民會(huì)增加某一類化學(xué)品的投入量，卻會(huì)減少另一些化學(xué)品的投入量。還有研究指出，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼政策對農(nóng)民形成了經(jīng)濟(jì)激勵(lì)，導(dǎo)致原本不適合耕作的貧瘠土地被開墾為耕地，造成土壤侵蝕范圍擴(kuò)大。鐘甫寧等(2007)以新疆瑪納斯河流域?yàn)槔瑢γ藁ūｋU(xiǎn)引起的農(nóng)戶化學(xué)品投入行為進(jìn)行了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶參保決策在一定程度上可以增加其化肥與農(nóng)膜的投入，但統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不是很顯著，而農(nóng)戶參保決策對其農(nóng)藥投入量則產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。

　　綜上所述，學(xué)界已對“包括農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在內(nèi)的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策會(huì)影響農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境”這個(gè)議題達(dá)成了共識(shí)，但是由于學(xué)者們采用的估計(jì)方法不同、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境各異、各地及每種作物的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)條款和每種化學(xué)要素對作物生長的作用各異，使得實(shí)證結(jié)論存在一定差異，甚至截然相反(周靜，2020)。不過，現(xiàn)有研究還存在一定的局限性。一是在理論分析框架上，大多數(shù)學(xué)者單獨(dú)就農(nóng)戶參保意愿或農(nóng)戶參保對其化學(xué)品投入的影響進(jìn)行研究，但農(nóng)戶參保與其化學(xué)品投入是一個(gè)連貫的、雙向互動(dòng)的過程，將兩者割裂開來進(jìn)行研究，不利于全面掌握政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)的功能以及如何發(fā)揮功能的作用機(jī)制。二是在研究方法上，現(xiàn)有研究大多采用單方程模型對農(nóng)戶參保決策的影響因素或農(nóng)戶參保的生產(chǎn)資料投入效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，但是，農(nóng)戶參保行為與其生產(chǎn)要素配置決策可能是同時(shí)發(fā)生的，并受到共同的不可觀測因素影響，將它們分開估計(jì)將不利于解決內(nèi)生性問題。三是現(xiàn)有研究大多從區(qū)域或地塊的角度進(jìn)行農(nóng)戶參保及其效應(yīng)的異質(zhì)性分析，較少從農(nóng)戶分化的角度進(jìn)行異質(zhì)性分析，雖然不同區(qū)域農(nóng)戶的參保決策及參保后生產(chǎn)要素投入行為確實(shí)存在較大差異，農(nóng)戶也根據(jù)地塊質(zhì)量好壞投入不同的生產(chǎn)要素以取得最大收益，但農(nóng)戶參保及生產(chǎn)資料投入行為最主要還是受農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響。通常小規(guī)模農(nóng)戶因其農(nóng)業(yè)收入占家庭收入的比重小，不重視保險(xiǎn)的作用，而大規(guī)模農(nóng)戶出于農(nóng)業(yè)收入占比大的考慮，其參保意識(shí)明顯較強(qiáng)，因而，農(nóng)戶角度的異質(zhì)性分析很有必要。

　　鑒于此，本文與已有研究相比，主要在三個(gè)方面有所創(chuàng)新 ：第一，在理論分析框架上，將農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入量放在統(tǒng)一的框架下進(jìn)行分析，考察農(nóng)戶在趨利性和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避動(dòng)機(jī)下，如何根據(jù)自身經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征和資源稟賦、耕地質(zhì)量等生產(chǎn)條件和對生態(tài)環(huán)境的認(rèn)知等約束條件，進(jìn)行農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的參保決策分析和化學(xué)品投入量的決策分析，且將化肥與農(nóng)藥這兩種化學(xué)品投入量放在一個(gè)框架內(nèi)同時(shí)考察，有別于大多數(shù)已有文獻(xiàn)選擇某一種化學(xué)品單獨(dú)考察 ;第二，在研究方法上，采用聯(lián)立方程組分別將農(nóng)戶參保決策與化學(xué)品投入行為進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)，進(jìn)而系統(tǒng)考察農(nóng)戶參保決策與化學(xué)品投入量的關(guān)系，以解決模型估計(jì)的內(nèi)生性問題，并通過變更估計(jì)方法(以極大似然估計(jì)法 MLE 替代三階最小二乘法 3SLS)和替換核心解釋變量的測度技術(shù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以提高研究結(jié)論的可靠性 ;第三，針對不同經(jīng)營規(guī)模的農(nóng)戶，其政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)的參保決策影響農(nóng)業(yè)化學(xué)品投入必然不同。本文將農(nóng)戶劃分為普通農(nóng)戶和規(guī)模農(nóng)戶，分析政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)影響農(nóng)戶化學(xué)品投入的異質(zhì)性，以明確政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)對什么類型的農(nóng)戶產(chǎn)生化學(xué)品投入調(diào)整的影響更顯著。

　　3 理論分析框架與研究方法

　　為考察農(nóng)戶參保與其化學(xué)品投入量之間雙向互動(dòng)機(jī)制，基于農(nóng)戶生產(chǎn)行為理論，結(jié)合已有文獻(xiàn)，構(gòu)建農(nóng)戶參保決策與化學(xué)品投入量關(guān)系的理論分析框架，并選擇聯(lián)立方程組模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

　　3.1 理論分析框架

　　根據(jù)理性經(jīng)濟(jì)人假設(shè)理論，利潤最大化是農(nóng)戶參保決策與生產(chǎn)要素投入決策的目標(biāo)。農(nóng)戶參保情境下，其預(yù)期收益發(fā)生改變，為保證生產(chǎn)利潤的最大化，以及在一定程度的道德風(fēng)險(xiǎn)作用下，農(nóng)戶會(huì)調(diào)整生產(chǎn)要素的投入量。同時(shí)，農(nóng)戶生產(chǎn)要素的投入也會(huì)改變農(nóng)作物生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境，進(jìn)而引起農(nóng)戶參保決策的變化(寧滿秀，2006)，農(nóng)戶參保與其化學(xué)品投入量之間雙向互動(dòng)影響機(jī)制如圖 1 所示。

　　3.1.1 農(nóng)戶化學(xué)品投入行為對參保決策的影響

　　根據(jù)理性經(jīng)濟(jì)人假設(shè)，農(nóng)戶通常會(huì)結(jié)合其自身情況(個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征)、歷史或預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)和損失情況、保險(xiǎn)產(chǎn)品條款、經(jīng)營規(guī)模等方面綜合考慮是否參保(張偉等，2014)。具體而言，農(nóng)戶首先會(huì)判斷家庭收入對保險(xiǎn)的支付能力，進(jìn)而會(huì)根據(jù)歷史風(fēng)險(xiǎn)狀況預(yù)測下一季發(fā)生災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的情況，并相應(yīng)調(diào)整自身風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對措施，如用農(nóng)業(yè)化學(xué)品的投入來綜合判斷其是否參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)(張弛等，2017 ;張哲晰等，2018)。倘若減少某種化學(xué)品的投入會(huì)引起農(nóng)作物減產(chǎn)的可能性增加，進(jìn)而得到保險(xiǎn)賠付的概率增加，那么，農(nóng)戶在減少該種要素投入的同時(shí)會(huì)傾向于參保 ;而如果增加某種化學(xué)品的投入會(huì)引起更高的期望產(chǎn)量與產(chǎn)量波動(dòng)，產(chǎn)量波動(dòng)的增加意味著農(nóng)戶得到保險(xiǎn)賠付的概率增加，農(nóng)戶就有動(dòng)機(jī)在增加該化學(xué)品投入的同時(shí)購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)(寧滿秀，2006)。農(nóng)戶對保險(xiǎn)產(chǎn)品性價(jià)比的估計(jì)，會(huì)根據(jù)其以往參保遭遇損失后，保險(xiǎn)賠付的進(jìn)度與金額，并與保費(fèi)支出作對比，綜合考慮是否參保。農(nóng)作物歷史單產(chǎn)和農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模也會(huì)影響農(nóng)戶對保險(xiǎn)的認(rèn)知與風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，農(nóng)作物歷史單產(chǎn)也反映了該地區(qū)遭遇自然災(zāi)害的歷史情況，不同災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)下不同經(jīng)營規(guī)模的農(nóng)戶的參保決策必然不同(陳俊聰?shù)龋?015)。據(jù)此，農(nóng)戶參保決策函數(shù)式如式(1)所示。

　　式(1)中，insurance 表示農(nóng)戶是否參保，feature 表示農(nóng)戶社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征，用農(nóng)戶家庭收入、農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度和農(nóng)戶個(gè)人教育年限三個(gè)具體變量衡量。chemicals 表示農(nóng)戶化學(xué)品投入情況，relief 表示政府救災(zāi)幫扶情況，security 表示農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)條款，如保險(xiǎn)保障金額和保險(xiǎn)服務(wù)水平，scale 表示農(nóng)戶的經(jīng)營規(guī)模，用耕地面積衡量。

　　3.1.2 農(nóng)戶參保決策對其化學(xué)品投入行為的影響

　　農(nóng)戶參保后其生產(chǎn)行為的調(diào)整機(jī)制分析是本文的重點(diǎn)。農(nóng)戶盲目投入化肥、農(nóng)藥等化學(xué)品已導(dǎo)致我國嚴(yán)重的面源污染，威脅著農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。理清農(nóng)戶化學(xué)品投入決策過程對引導(dǎo)農(nóng)戶合理投入化學(xué)品非常重要。農(nóng)戶化學(xué)品投入決策同樣是一個(gè)復(fù)雜的過程，理性農(nóng)戶會(huì)根據(jù)化學(xué)品投入的成本與收益最大化其化學(xué)品投入效率。一般來說，在未參保的情況下，農(nóng)戶化學(xué)品投入決策受到其個(gè)人和家庭經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征、耕地質(zhì)量、耕地規(guī)模、農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀況、對化學(xué)品潛在環(huán)境危害的認(rèn)知度和是否參與了肥藥使用技術(shù)培訓(xùn)等因素的綜合影響(張祖榮等，2016 ;劉莉，2020)。

　　農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策影響農(nóng)戶化學(xué)品投入行為的理論機(jī)制為 ：政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)作為重要的支農(nóng)工具，能為參保農(nóng)戶提供風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁和損失補(bǔ)償功能，進(jìn)而提高參保農(nóng)戶的福利水平和預(yù)期收入，緩解農(nóng)戶的資金約束(宗國富等，2014)，且政策性保險(xiǎn)大量的保費(fèi)補(bǔ)貼能降低農(nóng)戶的參保門檻。農(nóng)戶參保能在短期內(nèi)穩(wěn)定家庭收入，長期內(nèi)提高其家庭收入，進(jìn)而為農(nóng)戶增加單位耕地化學(xué)品投入提供了資金保障，且理性農(nóng)戶為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加肥藥投入量，尤其會(huì)增加中下等耕地上的肥藥投入量，因?yàn)樗疅釛l件良好的高產(chǎn)耕地的肥藥投入一般是飽和的(徐斌等，2016)。已有研究表明，在不考慮道德風(fēng)險(xiǎn)的條件下，為獲得預(yù)期收入，與未參保農(nóng)戶相比，參保農(nóng)戶會(huì)增加其風(fēng)險(xiǎn)性資本投入，減少非風(fēng)險(xiǎn)性資本投入(Ramaswami， 1993)。化肥被普遍認(rèn)為是風(fēng)險(xiǎn)性資本，農(nóng)藥是非風(fēng)險(xiǎn)性資本(Horowitz et al. 1993)，即農(nóng)戶是否施肥對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出波動(dòng)的影響巨大，農(nóng)藥投入量不增加預(yù)期的正常產(chǎn)量，但會(huì)在嚴(yán)重病蟲害情況下減少農(nóng)業(yè)產(chǎn)出損失。因此，理論上，農(nóng)戶投保后會(huì)提高其化肥投入量，而減少農(nóng)藥投入量，以期望獲得更大收益。此外，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有利于激勵(lì)農(nóng)戶的種糧積極性(葉明華等，2017)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)會(huì)鼓勵(lì)農(nóng)戶投入邊際土地種糧，也有助于棄耕農(nóng)戶復(fù)種。顯然，家庭投入邊際土地或棄耕復(fù)種的情形下，相對于沒有投入更多土地或復(fù)耕的情形，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中投入的土地更多，進(jìn)而帶來化肥、農(nóng)藥投入的整體增加。可以看出，農(nóng)戶參保決策是其化學(xué)品投入行為的重要影響因素。據(jù)此，農(nóng)戶化學(xué)品投入決策如式(2)所示。

　　式(2)中，chemicals 表示農(nóng)戶化學(xué)品投入情況，feature 表示農(nóng)戶社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征，insurance 表示農(nóng)戶是否參保，quality 表示耕地質(zhì)量，scale 表示農(nóng)戶的經(jīng)營規(guī)模，risk 表示農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀況，用近三年遭受自然災(zāi)害狀況衡量，yield 表示農(nóng)作物單產(chǎn)，training 表示農(nóng)戶參與化學(xué)品投入技術(shù)培訓(xùn)的情況，relief 表示政府救災(zāi)情況，cognition 表示農(nóng)戶對生態(tài)環(huán)境保護(hù)的認(rèn)知。

　　3.1.3 農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入行為的雙向互動(dòng)關(guān)系

　　綜合以上理論分析框架，再結(jié)合鐘甫寧等(2007)和張哲晰等(2018)相關(guān)文獻(xiàn)的模型構(gòu)建與變量選取辦法，構(gòu)建農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入行為的雙向互動(dòng)關(guān)系的聯(lián)立方程組模型，分別如式(3)、式(4)、式(5)所示。

　　式(3)為農(nóng)戶參保決策方程，式(4)為農(nóng)戶化肥投入方程，式(5)為農(nóng)戶農(nóng)藥投入方程。式(3)是式(1)的具體展開，式(4)與式(5)是式(2)的具體展開。

　　式(3)中的 insurance、式(4)中的 fertilizer、式(5)中的 pestcide 都是內(nèi)生變量，其余影響農(nóng)戶參保決策和化學(xué)品投入決策的變量是外生變量，模型中除虛擬變量外，其他變量均取其自然對數(shù)值。

　　上述模型中的變量符號(hào)與含義說明如下 ：

　　模型中包含三個(gè)內(nèi)生變量 ：農(nóng)戶是否參保 insurance(賦值 ：1 = 是，0 = 否)，它是式(3)的被解釋變量，也是式(4)與式(5)的核心解釋變量 ;fertilizer 為農(nóng)戶單位耕地化肥投入量(kg / hm2 )，它是式(4)被解釋變量及式(3)的核心解釋變量 ;pestcide 為農(nóng)戶單位耕地農(nóng)藥投入量(kg / hm2 )，它是式(5)的被解釋變量及式(3)的核心解釋變量。因?yàn)檫@兩種化學(xué)品的投入會(huì)改變農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)狀況，進(jìn)而對農(nóng)戶參保決策產(chǎn)生影響。同時(shí)，農(nóng)戶參保情境下，農(nóng)戶的化肥與農(nóng)藥投入也會(huì)發(fā)生變化。

　　本文將其余外生變量設(shè)為控制變量。attitude 表示農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度(賦值：1= 風(fēng)險(xiǎn)偏好，0= 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避)。一般而言，農(nóng)戶越是風(fēng)險(xiǎn)偏好型的，越不采用保險(xiǎn)的方式 ;反之，農(nóng)戶越是厭惡風(fēng)險(xiǎn)，越會(huì)購買保險(xiǎn)抵御風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度會(huì)影響農(nóng)戶對化學(xué)品的投入決策。

　　income 為農(nóng)戶家庭人均收入(元 / 年)。該因素反映農(nóng)戶對保險(xiǎn)的購買能力和風(fēng)險(xiǎn)承受能力，一般而言，一方面，家庭收入越高的農(nóng)戶，對保險(xiǎn)費(fèi)的承受能力越強(qiáng)，越愿意購買保險(xiǎn) ;另一方面，家庭收入高，意味著風(fēng)險(xiǎn)承受能力強(qiáng)，反過來會(huì)制約其購買保險(xiǎn) ;家庭收入顯然也會(huì)影響農(nóng)戶化肥、農(nóng)藥的投入決策，農(nóng)戶家庭收入越高，農(nóng)戶對化肥、農(nóng)藥投入的資金約束就越小。

　　education 為農(nóng)戶教育年限(年)。農(nóng)戶教育程度越高，越容易接受保險(xiǎn)，購買保險(xiǎn)的可能性就越大 ;同時(shí)，農(nóng)戶教育程度決定其技術(shù)接受程度，從而影響化肥、農(nóng)藥的投入量。

　　disaster 為農(nóng)戶近三年遭受自然災(zāi)害狀況(賦值 ：1 = 近三年農(nóng)戶遭受了自然災(zāi)害，0 = 近三年農(nóng)戶沒有遭受自然災(zāi)害)。顯然，近三年內(nèi)農(nóng)戶遭受了氣象災(zāi)害、病蟲害，農(nóng)戶越可能購買保險(xiǎn)抵御風(fēng)險(xiǎn) ;近三年農(nóng)戶遭受了病蟲害，農(nóng)戶投入的農(nóng)藥量就越多，化肥的投入量與自然災(zāi)害的關(guān)系不大，因此，該變量不進(jìn)入農(nóng)戶化肥投入行為模型，而進(jìn)入農(nóng)藥投入行為模型。

　　coverage 為保險(xiǎn)賠付額度(元 / hm2 )。保險(xiǎn)公司對參保農(nóng)戶遭受風(fēng)險(xiǎn)后賠付的保險(xiǎn)金越多，保險(xiǎn)產(chǎn)品就越具有吸引力，農(nóng)戶參保的積極性就越高。

　　yield 為近三年農(nóng)作物平均單產(chǎn)(kg / hm2 )。農(nóng)作物平均單產(chǎn)意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)量的穩(wěn)定性，從而引起農(nóng)戶化肥與農(nóng)藥投入決策的調(diào)整。

　　scale 為耕地規(guī)模(hm2 )。農(nóng)作物種植面積越多，農(nóng)戶越可能參保，因?yàn)榇笠?guī)模農(nóng)戶遭受一次災(zāi)害帶來的損失較大，小規(guī)模農(nóng)戶的種植面積小，一次災(zāi)害帶來的損失占其家庭收入的比重較小。經(jīng)營規(guī)模越大，化肥農(nóng)藥的總投入成本就越大，從而引起農(nóng)戶對化肥與農(nóng)藥單位面積耕地投入決策的調(diào)整。

　　relief 為農(nóng)戶受災(zāi)后是否接受過政府救災(zāi)(賦值 ：1 = 是、0 = 否)。一方面，政府救災(zāi)補(bǔ)貼與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付是替代關(guān)系，農(nóng)戶越能得到政府的救災(zāi)補(bǔ)貼，其可能越不愿意購買保險(xiǎn) ;另一方面，農(nóng)戶接受到政府救災(zāi)次數(shù)越多，表明當(dāng)?shù)氐臑?zāi)害越頻發(fā)，農(nóng)戶越可能購買保險(xiǎn) ;農(nóng)戶化學(xué)品投入的多少不受政府救災(zāi)情況的影響，因此，該變量不進(jìn)入農(nóng)戶化學(xué)品投入模型。

　　quality 為耕地質(zhì)量(賦值 ：1 = 好，0 = 差)。該因素只影響農(nóng)戶化肥投入決策，不影響其農(nóng)藥投入和參保決策。耕地質(zhì)量越好，肥力越強(qiáng)，農(nóng)戶化肥投入可能越少，但該變量不影響農(nóng)戶農(nóng)藥的投入決策。

　　training 為農(nóng)戶是否參加過化肥農(nóng)藥科學(xué)投入的相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)(賦值 ：1 = 是、0 = 否)。顯然，參加過相關(guān)培訓(xùn)的農(nóng)戶，其科學(xué)施肥用藥的能力就會(huì)提高，從而對其單位面積耕地上的化學(xué)品投入產(chǎn)生影響。

　　cognition 表示農(nóng)戶對生態(tài)的認(rèn)知水平(賦值 ：1 = 認(rèn)知低、2 = 認(rèn)知一般、3 = 認(rèn)知高)。不同的農(nóng)戶對化學(xué)品潛在的生態(tài)隱患認(rèn)知有別，進(jìn)而導(dǎo)致其單位面積耕地上化學(xué)品投入產(chǎn)生差異。理論上，高認(rèn)知度的農(nóng)戶會(huì)減少化學(xué)品投入，而低認(rèn)識(shí)度的農(nóng)戶則不會(huì)降低單位耕地上化學(xué)品的投入量。

　　3.2 研究方法

　　根據(jù)上文分析，農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入行為是相互影響、互為因果的，單方程模型以單向因果關(guān)系為前提，忽略了農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入行為的相互影響，用單方程模型無法準(zhǔn)確考察變量之間的內(nèi)生屬性及其運(yùn)行機(jī)制(孫曉華等，2010)，會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)的估計(jì)失效。故需要構(gòu)建聯(lián)立方程組模型反映農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入行為之間的內(nèi)在反饋機(jī)制。

　　與單方程模型相比，聯(lián)立方程組模型用若干個(gè)相互關(guān)聯(lián)的單方程同時(shí)表示一個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中變量之間的相互聯(lián)立依存性，聯(lián)立方程模型系統(tǒng)內(nèi)某個(gè)方程的被解釋變量為另一方程的解釋變量。單個(gè)方程只能反映一個(gè)方程內(nèi)變量之間的關(guān)系，而聯(lián)立方程通過內(nèi)部相互聯(lián)系的方程組可反映多向因果關(guān)系，從而可以綜合考察各個(gè)方程變量之間的內(nèi)在互動(dòng)關(guān)系(周大鵬，2019)。本文構(gòu)建的農(nóng)戶參保決策模型式(3)中，其核心解釋變量化肥和農(nóng)藥投入，分別是農(nóng)戶化肥投入模型式(4)與農(nóng)藥投入模型式(5)的被解釋變量，而農(nóng)戶參保決策模型中的被解釋變量又是農(nóng)戶化肥投入模型式(4)與農(nóng)藥投入模型式(5)的解釋變量。將它們同時(shí)納入一組模型中，可以較好地考察農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入之間的內(nèi)在互動(dòng)關(guān)系，并最大程度規(guī)避模型的內(nèi)生性。

　　為確保方程組的聯(lián)立性，需要對方程組進(jìn)行聯(lián)立性檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)單一方程中的解釋變量是否與誤差項(xiàng)相關(guān)。對于聯(lián)立方程組模型，采用 OLS 估計(jì)一般產(chǎn)生有偏結(jié)果(霍露萍等，2020)，因此，本文使用 Hausman 檢驗(yàn)對聯(lián)立方程組中各變量的聯(lián)立性進(jìn)行檢驗(yàn)。

　　4 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

　　為探究農(nóng)戶參保決策與其農(nóng)用化學(xué)品投入量之間的互動(dòng)關(guān)系，在對二者關(guān)系作了理論分析并明確了研究方法后，本文運(yùn)用課題組在福建省的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，并對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。

　　4.1 數(shù)據(jù)來源

　　本文的數(shù)據(jù)來源于課題組在 2019 年 6 ? 9 月對福建省福州市、南平市、龍巖市、三明市和寧德市等 5 個(gè)市稻農(nóng)的實(shí)地問卷調(diào)查。為確保調(diào)查數(shù)據(jù)的可靠性，在正式調(diào)查前，先在福建省閩侯縣進(jìn)行了小范圍的預(yù)調(diào)查，再根據(jù)預(yù)調(diào)查的信息反饋，修正了問卷中有歧義和表述不規(guī)范的問題。抽樣時(shí)先分別選取這 5 個(gè)市水稻年產(chǎn)量相對較高的 3 個(gè)縣，再從這些縣中各選取 3 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn) 10 ? 15 戶農(nóng)戶進(jìn)行問卷調(diào)查。

　　本次共調(diào)查 500 農(nóng)戶(包括普通農(nóng)戶 320 個(gè)、農(nóng)業(yè)合作社 50 個(gè)、種植大戶 130 個(gè))，回收 492 份問卷，剔除無效問卷后得到 475 份有效問卷，其中回收普通農(nóng)戶問卷 304 份、農(nóng)業(yè)合作社 50 份、種植大戶 121 份，總體樣本有效率為 95%。受訪農(nóng)戶在 2019 年參加政策性水稻保險(xiǎn)的有 176 戶，參保率 37.1%，其中普通農(nóng)戶參保78個(gè)，農(nóng)業(yè)合作社參保39個(gè)，種植大戶參保59個(gè)，農(nóng)業(yè)合作社與種糧大戶的參保率遠(yuǎn)高于普通農(nóng)戶。

　　4.2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

　　對調(diào)查獲取的 475 份問卷經(jīng)整理后進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，主要包含各變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，具體的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表 1 所示。

　　由表 1 可知，2019 年福建省 5 個(gè)市稻農(nóng)的政策性水稻保險(xiǎn)參保率為 37.05%，參保比例還有待提升 ;農(nóng)戶平均化肥投入量約為 345.4875kg / hm2 ，農(nóng)藥投入量約為 3.8295kg / hm2 ;農(nóng)戶整體上偏保守，其風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的平均值約為 0.3716;農(nóng)戶平均教育年限大約為 7.2141 年;近三年農(nóng)戶遭受的自然災(zāi)害整體上不嚴(yán)重，平均值為 0.3230 ;平均水稻保險(xiǎn)的保險(xiǎn)賠付額為 4576.8570 元 / hm2 ，可見保險(xiǎn)保障水平還有待提高，以增強(qiáng)水稻保險(xiǎn)的吸引力 ;近三年水稻平均單產(chǎn)為 10518.5625kg / hm2 ;農(nóng)戶人均耕地面積平均僅為 0.0369hm2 ，耕地質(zhì)量整體較好，其平均值為 0.5754 ;農(nóng)戶受災(zāi)后一般能得到政府的救災(zāi)補(bǔ)助，平均值約為 0.5394 ;農(nóng)戶參與相關(guān)化學(xué)品科學(xué)投入的培訓(xùn)較少，只有大約 22% 的農(nóng)戶參與了相關(guān)培訓(xùn) ;農(nóng)戶對化肥農(nóng)藥投入量不當(dāng)所引起的生態(tài)環(huán)境破壞作用的認(rèn)知度較高，其平均值為 2.3621。

　　5 經(jīng)驗(yàn)性結(jié)果

　　在上述理論分析、研究方法、模型構(gòu)建和變量設(shè)置的基礎(chǔ)上，對農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入關(guān)系的聯(lián)立方程組模型進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)和模擬估計(jì)。

　　5.1 方程內(nèi)生性檢驗(yàn)及方程估計(jì)方法

　　對聯(lián)立方程模型估計(jì)前，需要根據(jù)階條件和秩條件識(shí)別聯(lián)立方程的類型，從式(3)、式(4)和式(5)可以看出，這三個(gè)單方程都是可識(shí)別的，它們都是有效方程，整個(gè)聯(lián)立方程組是可識(shí)別的，可以進(jìn)行有效估計(jì)(陳強(qiáng)，2014)。此外，為了在經(jīng)驗(yàn)上確定農(nóng)戶參保決策與化學(xué)品投入是否相互影響，需要對變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，以確保方程組的聯(lián)立性，一般使用 Hausman 方法進(jìn)行檢驗(yàn)(陳強(qiáng)，2014)。先用簡單 OLS 對某一單方程中的內(nèi)生變量與所有外生變量進(jìn)行回歸，得到殘差值，再將所得殘差值代入該內(nèi)生變量所在方程進(jìn)行 OLS 回歸，最后看殘差值的顯著性(p 值)，若顯著，則拒絕“不存在內(nèi)生性”的原假設(shè)，說明方程組存在內(nèi)生性 ;反之，則不存在內(nèi)生性。Hausman 檢驗(yàn)顯示，農(nóng)戶參保決策方程式(3)、農(nóng)戶化肥投入方程式(4)和農(nóng)戶農(nóng)藥投入方程式(5)分別在 5%、5%、1% 的顯著性水平上通過檢驗(yàn)，表明該方程達(dá)到聯(lián)立方程的條件。內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果如表 2 所示。

　　由于兩階段最小二乘法(2SLS)只投入了模型的有限信息，忽視了模型結(jié)構(gòu)對其他方程的參數(shù)值所施加的全部約束條件，其本質(zhì)上單一方程估計(jì)方法，這樣 2SLS 就不是很有效。三階段最小二乘法(3SLS)是聯(lián)立方程模型的一種完全信息估計(jì)方法，能兼顧方程內(nèi)的聯(lián)立偏差問題與方程間的相關(guān)性，估計(jì)結(jié)果相對更為有效(陳強(qiáng)，2010)。它既能解決內(nèi)生性問題，并對控制變量進(jìn)行有效解釋，可以同時(shí)估計(jì)模型中的各個(gè)方程。3SLS 的估計(jì)步驟是 ：先采用 2SLS 估計(jì)聯(lián)立方程組中各結(jié)構(gòu)方程，再對整個(gè)聯(lián)立方程組進(jìn)行 GLS 反復(fù)迭代估計(jì)，直至收斂(吳信如，2007 ;陳強(qiáng)，2014)。

　　5.2 估計(jì)結(jié)果

　　聯(lián)立方程組模型已通過內(nèi)生性檢驗(yàn)，該方程組具備聯(lián)立條件，運(yùn)用 3SLS 方法對農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入行為的雙向互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行分析。

　　5.2.1 農(nóng)戶參保決策的估計(jì)結(jié)果分析

　　通過對農(nóng)戶參保決策影響因素的結(jié)構(gòu)方程執(zhí)行 3SLS 檢驗(yàn)，得到各參數(shù)的有效一致估計(jì)，反映了方程中各變量的邊際變化對農(nóng)戶參保決策的邊際影響。從表 3 第 2 列檢驗(yàn)結(jié)果看，農(nóng)戶參保決策結(jié)構(gòu)方程的回歸結(jié)果比較理想。具體結(jié)果如表 3 所示。

　　(1)核心變量“農(nóng)戶化學(xué)品投入”對其參保決策的影響。該變量對農(nóng)戶參保決策的影響是本文最關(guān)心的。表 3 第 2 列顯示，農(nóng)戶增加化肥投入對其參保決策有較顯著的正向影響，即農(nóng)戶化肥投入量每增加 1%，其參保意愿就提高 6.21%。這是因?yàn)椋黾踊释度霑?huì)加大農(nóng)作物產(chǎn)量波動(dòng)方差，從而造成農(nóng)戶遭遇預(yù)期損失的風(fēng)險(xiǎn)加大，農(nóng)戶便會(huì)通過參加保險(xiǎn)的方式補(bǔ)償風(fēng)險(xiǎn)損失。另外，農(nóng)戶增加化肥投入量能提高農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的預(yù)期收入，為保障預(yù)期收入的實(shí)現(xiàn)，農(nóng)戶愿意為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)再加一層保險(xiǎn)。農(nóng)戶農(nóng)藥投入量的增加對其參保決策有較顯著的負(fù)向影響，即農(nóng)戶每增加 1% 的農(nóng)藥投入，參保意愿就降低 1.82%。可能的原因是，農(nóng)藥主要是用于抵御病蟲害威脅，增加農(nóng)藥的投入量只會(huì)降低農(nóng)作物減產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，而不能提高農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)期。因此，農(nóng)戶既然已經(jīng)利用增加農(nóng)藥投入量的方式抵御了病蟲害，就不會(huì)再參加農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)。

　　(2)控制變量中“農(nóng)戶個(gè)人及家庭特征”對其參保決策的影響。由表 3 第 2 列可知，農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對其參保決策有顯著的正向影響，即農(nóng)戶越是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型的，其參保積極性就越高。究其原因，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者對風(fēng)險(xiǎn)的心理承受能力小，其害怕自然災(zāi)害帶來農(nóng)業(yè)收入的不確定(李英，2020)。農(nóng)戶家庭收入對其參保決策有一定的正向影響，但影響不大且不顯著。一般而言，在其他條件不變的情況下，農(nóng)戶家庭收入越高，對保費(fèi)的負(fù)擔(dān)能力就越強(qiáng)，也就越愿意通過參加農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的方式分散風(fēng)險(xiǎn)。然而，在政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)制度下，農(nóng)戶保費(fèi)負(fù)擔(dān)較輕，且調(diào)研地區(qū)福建省的戶均耕地較少，其保費(fèi)負(fù)擔(dān)占家庭收入的比例較小，因此，農(nóng)戶家庭收入對參加政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)的影響很小，且不顯著。受教育年限對農(nóng)戶參保決策的影響為正，且在 5% 水平上顯著，這是因?yàn)檗r(nóng)戶受教育水平越高，對保險(xiǎn)作用的認(rèn)知就越高，因此越愿意參保。

　　(3)控制變量中“農(nóng)戶生產(chǎn)特征”因素對參保決策的影響。農(nóng)戶生產(chǎn)特征因素包括近三年的風(fēng)險(xiǎn)狀況和耕地規(guī)模兩個(gè)變量。近三年農(nóng)戶遭受的自然災(zāi)害狀況對其參保決策有顯著的正向影響。這是因?yàn)椋r(nóng)戶近三年遭受的自然災(zāi)害越多，他們的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)越強(qiáng)烈，就越可能通過參加農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的方式分散與轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)戶耕地規(guī)模在 5% 的水平上對其參保決策有顯著的正向影響，即農(nóng)戶耕地規(guī)模越大越愿意參保。原因是，耕地規(guī)模越大的農(nóng)戶通常是專業(yè)化種糧大戶，其遭遇一次災(zāi)害后造成的損失巨大，因此越愿意通過保險(xiǎn)的方式抵御風(fēng)險(xiǎn)(徐斌等，2016)。課題組在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，越是種糧大戶或農(nóng)業(yè)合作社其參保的比例越高，這說明實(shí)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的適度規(guī)模化有利于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的推廣。

　　(4)其他控制變量對農(nóng)戶參保決策的影響。政府救災(zāi)對農(nóng)戶參保決策有顯著的負(fù)向影響，即農(nóng)戶受災(zāi)后如果能得到政府救災(zāi)幫扶，就有可能不再參保。這是因?yàn)椋r(nóng)戶受災(zāi)后得到的政府救災(zāi)幫扶能幫助農(nóng)戶維持基本生產(chǎn)生活，這將不利于農(nóng)戶參保，出現(xiàn)政府救災(zāi)幫扶對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的替代效應(yīng)。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付金額的大小，對農(nóng)戶參保具有顯著的激勵(lì)作用，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)資金賠付額越高對農(nóng)戶參保的吸引力越大。

　　5.2.2 農(nóng)戶化學(xué)品投入行為的估計(jì)結(jié)果分析

　　同樣對農(nóng)戶化學(xué)品投入行為模型式(4)與式(5)執(zhí)行 3SLS 估計(jì)，得到各方程的參數(shù)估計(jì)值，分別如表 3 第 3 列和第 4 列所示。

　　(1)核心變量“農(nóng)戶參保決策”對其化學(xué)品投入行為的影響。該變量對農(nóng)戶化學(xué)品投入的影響是本文最關(guān)注的。農(nóng)戶參保決策與化學(xué)品投入雖然可能不是同時(shí)發(fā)生的，但會(huì)相互影響、互為因果。從表 3 第 3 列和第 4 列可知，農(nóng)戶參保對其化肥投入在 5% 的顯著性水平上有較顯著的正向影響，系數(shù)為 6.09%，而對單位耕地上的農(nóng)藥投入產(chǎn)生了不夠顯著的負(fù)向影響，系數(shù)為 -2.21%。這一結(jié)果的可能解釋是，參加保險(xiǎn)會(huì)提高農(nóng)戶的預(yù)期收入，緩解農(nóng)戶生產(chǎn)資料投入的資金約束，進(jìn)而增加單位耕地的化肥投入量(付小鵬等，2017)。農(nóng)戶參保決策對其農(nóng)藥投入有負(fù)向影響，但影響程度比較有限，也不夠顯著。由于農(nóng)藥一般被認(rèn)為是非風(fēng)險(xiǎn)性資本投入，農(nóng)藥投入量的增加不會(huì)提高農(nóng)作物產(chǎn)量的波動(dòng)方差，減少農(nóng)藥投入量只會(huì)在病蟲害情況下增加產(chǎn)出損失風(fēng)險(xiǎn)(寧滿秀，2006)。因此，農(nóng)戶參保后會(huì)減少農(nóng)藥投入量，以便獲得更大概率的保險(xiǎn)賠付。

　　(2)控制變量中“農(nóng)戶個(gè)人及家庭特征”對其化學(xué)品投入行為的影響。由表 3 的第 3 列和第 4 列可知，農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對其化肥與農(nóng)藥投入均有顯著的負(fù)向影響，即農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度越保守，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥與農(nóng)藥的投入越多。原因是，風(fēng)險(xiǎn)保守型農(nóng)戶其風(fēng)險(xiǎn)感知能力強(qiáng)，不愿承擔(dān)農(nóng)作物因肥藥投入量不足而導(dǎo)致的農(nóng)作物減產(chǎn)損失風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)戶對化學(xué)品不當(dāng)使用所產(chǎn)生的環(huán)境破壞效應(yīng)的認(rèn)知度越高，就越會(huì)選擇降低化肥農(nóng)藥的投入量。從估計(jì)結(jié)果看，該變量的系數(shù)分別為 -8.00% 和 -2.47%，并在 1% 的顯著性水平上顯著。農(nóng)戶家庭年收入對其化肥與農(nóng)藥投入量均有正向影響，但不顯著，且對化肥投入量的影響要大于對農(nóng)藥投入量的影響。其原因可能是，化肥投入成本占其家庭收入的比重大于農(nóng)藥，因此，并非家庭收入越高，農(nóng)戶化肥投入就一定越多，從而出現(xiàn)影響不顯著的結(jié)果。農(nóng)藥投入成本占其家庭收入比重較小，農(nóng)藥投入量主要由當(dāng)季農(nóng)田病蟲害情況決定，與家庭收入關(guān)系并不大。農(nóng)戶受教育年限對其化肥與農(nóng)藥投入均有顯著的負(fù)向影響。原因是，農(nóng)戶受教育程度越高，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與管理技術(shù)越高，就越容易通過其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)促進(jìn)糧食穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)，且農(nóng)戶受教育程度越高，意味著其越能意識(shí)到化學(xué)品投入量對綠色農(nóng)業(yè)的危害，因此，出現(xiàn)受教育程度越高化學(xué)品投入量越低的結(jié)果(劉澤瑩等，2019)。

　　(3)控制變量中“農(nóng)戶生產(chǎn)特征因素”對化學(xué)品投入決策的影響。由表 3 第 3 列和第 4 列可知，近三年農(nóng)作物平均單產(chǎn)對農(nóng)戶化肥與農(nóng)藥投入量均產(chǎn)生顯著的正向影響。因?yàn)椋贽r(nóng)作物平均單產(chǎn)越高，意味著農(nóng)戶對未來農(nóng)作物單產(chǎn)的預(yù)期就越高，而為了保障預(yù)期單產(chǎn)水平的實(shí)現(xiàn)，農(nóng)戶就會(huì)增加化肥與農(nóng)藥的投入量。耕地質(zhì)量越好，農(nóng)戶化肥投入量越少，但耕地質(zhì)量不會(huì)影響農(nóng)藥的投入量，因?yàn)檗r(nóng)藥的投入量主要由當(dāng)年農(nóng)田病蟲害情況決定，病蟲害越嚴(yán)重農(nóng)藥投入量就越多。“耕地規(guī)模”變量對農(nóng)戶化肥與農(nóng)藥的投入量均產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，原因是，耕地規(guī)模越大的農(nóng)戶科學(xué)種田、科學(xué)管理的水平越高，越會(huì)集約化投入化肥與農(nóng)藥，這有助于降低單位耕地的化學(xué)品投入量。從表 3 估計(jì)結(jié)果來看，如果農(nóng)戶參加了科學(xué)施肥用藥的技術(shù)培訓(xùn)，農(nóng)戶單位耕地上的化肥農(nóng)藥投入量就會(huì)降低。

　　為保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)行兩種方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)：(1)變更模型估計(jì)方法。借鑒林光華(2013)和 Kenneth(2020)的做法，再運(yùn)用聯(lián)立方程極大似然估計(jì)法 Maximum likelihood(MLK)，對方程組執(zhí)行 MLE 估計(jì)，并將估計(jì)結(jié)果與 3SLS 的估計(jì)結(jié)果對比，結(jié)果顯示，MLE 弱化了農(nóng)戶參保決策對其化學(xué)品投入量的作用，但仍然顯著，結(jié)果較為接近，表明研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。(2)變換化肥與農(nóng)藥這兩個(gè)核心變量的測度方法(秦詩樂，2020)。雖然本文采用的聯(lián)立方程組方法能較好地控制可能遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，但關(guān)鍵變量的測度仍可能存在偏誤，因此將化肥與農(nóng)藥投入量兩個(gè)變量的測度方法由自然計(jì)量單位 “kg / hm2 ”調(diào)整為貨幣計(jì)量單位“元 / hm2 ”，執(zhí)行 3SLS 估計(jì)，估計(jì)結(jié)果與上文結(jié)果基本一致。

　　6 異質(zhì)性分析

　　不同種植規(guī)模的農(nóng)戶，由于其種植業(yè)收入占比差異，導(dǎo)致其種植業(yè)在家庭中的重視程度勢必不同，進(jìn)而導(dǎo)致農(nóng)戶參保決策以及化學(xué)品投入數(shù)量與結(jié)構(gòu)也必定不同(葉明華等，2017)。因此，有必要區(qū)分不同規(guī)模農(nóng)戶，分析農(nóng)戶參保決策與化學(xué)品投入行為關(guān)系在農(nóng)戶規(guī)模層面上的異質(zhì)性，以明確政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)對什么類型的農(nóng)戶引起化學(xué)品投入決策調(diào)整更明顯。

　　根據(jù)調(diào)研地區(qū)稻農(nóng)種植規(guī)模的實(shí)際情況，以家庭水稻種植規(guī)模 13.33hm2 (50 畝)為分類標(biāo)準(zhǔn)，并考慮樣本量的大小，本文將農(nóng)戶分為規(guī)模農(nóng)戶與普通農(nóng)戶兩類，將水稻種植規(guī)模在 13.33hm2 (50 畝)及其以上的農(nóng)戶稱為規(guī)模農(nóng)戶，小于 13.33hm2 (50 畝)的則稱為普通農(nóng)戶。規(guī)模農(nóng)戶包括課題組調(diào)研中的農(nóng)業(yè)合作社、農(nóng)業(yè)企業(yè)與種植大戶，共 171 戶，其余則為普通農(nóng)戶，有 304 戶。用同樣的方法，得到的回歸結(jié)果如表 4 所示。

　　由于農(nóng)戶參保決策與化學(xué)品投入行為的互動(dòng)關(guān)系是本文最關(guān)注的，模型中其他因素對農(nóng)戶參保決策的影響，以及其他影響農(nóng)戶化學(xué)品投入的因素，這里不作討論。由表 4 可知，增加化肥投入量對規(guī)模農(nóng)戶與普通農(nóng)戶的參保決策均有顯著的正向影響，但對規(guī)模農(nóng)戶的邊際參保效應(yīng)(8.21%)大于普通農(nóng)戶(3.14%)。這一結(jié)果的原因是 ：在增加化肥投入的背景下，規(guī)模農(nóng)戶的種植業(yè)收入占家庭收入的比重高于普通農(nóng)戶，規(guī)模農(nóng)戶更愿意為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)再加一道保險(xiǎn)，以獲得更大更穩(wěn)定的產(chǎn)出預(yù)期。農(nóng)戶增加農(nóng)藥投入對其參保決策均產(chǎn)生了負(fù)向影響，但對普通農(nóng)戶參保決策產(chǎn)生的負(fù)向影響(1.04%)小于對規(guī)模農(nóng)戶產(chǎn)生的負(fù)向影響(4.15%)。其原因可能是，增加農(nóng)藥投入量會(huì)減少產(chǎn)出波動(dòng)的方差，規(guī)模農(nóng)戶更專業(yè)的農(nóng)藥投入技術(shù)會(huì)使產(chǎn)出波動(dòng)方差更小，因此，規(guī)模農(nóng)戶在增加農(nóng)藥投入量的時(shí)候參保意愿更低。

　　再觀察農(nóng)戶參保決策對其化學(xué)品投入量的影響，這是重點(diǎn)研究的內(nèi)容。從表 4 的估計(jì)結(jié)果看，發(fā)現(xiàn)規(guī)模農(nóng)戶和普通農(nóng)戶的參保決策均對各自的單位面積耕地化肥投入量在 1% 的顯著性水平上產(chǎn)生了正向影響，系數(shù)分別為 0.0590 和 0.0931。很明顯，規(guī)模農(nóng)戶參保決策對其化肥投入量的影響要小于對普通農(nóng)戶的影響，規(guī)模農(nóng)戶較普通農(nóng)戶小 0.0341。究其原因 ：一是保費(fèi)產(chǎn)生了對化肥投入成本的擠占效應(yīng)，規(guī)模農(nóng)戶要大于普通農(nóng)戶;二是規(guī)模農(nóng)戶的專業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)會(huì)提升其田間生產(chǎn)管理水平，進(jìn)而產(chǎn)生了對化肥的替代效應(yīng)，降低了化肥的無效投入(張哲晰等，2018)。規(guī)模農(nóng)戶參保決策對其農(nóng)藥投入量產(chǎn)生的負(fù)向影響大于普通農(nóng)戶，規(guī)模農(nóng)戶的參保率每增加一個(gè)單位，其單位面積耕地上的農(nóng)藥投入量將減少為 6.24%，普通農(nóng)戶將減少 2.11% 的農(nóng)藥投入，規(guī)模農(nóng)戶高出普通農(nóng)戶 4.13%。其原因同上述對化肥投入量影響的分析，一是保費(fèi)產(chǎn)生的成本擠占效應(yīng)，規(guī)模農(nóng)戶要大于普通農(nóng)戶 ;二是規(guī)模農(nóng)戶高效的田間管理有助于降低對農(nóng)藥的投入，因此，規(guī)模農(nóng)戶減少農(nóng)藥投入的數(shù)量要大于普通農(nóng)戶。

　　7 研究結(jié)論與政策啟示

　　本文運(yùn)用聯(lián)立方程組模型對農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入量之間的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)，從而基于農(nóng)戶微觀視角討論政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)的環(huán)境效應(yīng)，并區(qū)分規(guī)模農(nóng)戶與普通農(nóng)戶兩種類型進(jìn)行異質(zhì)性討論，據(jù)此得出相關(guān)結(jié)論，并提出相應(yīng)的政策建議。

　　7.1 研究結(jié)論

　　基于福建省 5 個(gè)市的 475 份農(nóng)戶問卷數(shù)據(jù)，考察了農(nóng)戶參保與其化學(xué)品投入量之間的雙向互動(dòng)關(guān)系，得出兩個(gè)方面的主要結(jié)論。

　　7.1.1 關(guān)于“農(nóng)戶參保決策與其化學(xué)品投入行為之間互動(dòng)關(guān)系”的研究結(jié)論

　　通過對農(nóng)戶參保決策模型式(3)、農(nóng)戶化肥投入模型式(4)與農(nóng)戶農(nóng)藥投入模型式(5)構(gòu)建聯(lián)立方程組模型并執(zhí)行 3SLS 估計(jì)后，得出如下結(jié)論。

　　第一，對“農(nóng)戶參保決策的影響因素”的研究發(fā)現(xiàn) ：(1)農(nóng)戶增加化肥投入量對其參保決策有顯著的正向影響，即農(nóng)戶每增加一單位化肥的投入量，其參保概率就提高 6.21% ;農(nóng)戶農(nóng)藥投入量的增加對其參保決策有較顯著的負(fù)向影響，即農(nóng)戶每增加一單位農(nóng)藥投入，其參保概率就降低 1.82%。(2)農(nóng)戶家庭收入和受教育程度對其參保意愿有正向影響，農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度越保守，其參保意愿越低，反之則越高。(3)“農(nóng)戶近三年遭受的自然災(zāi)害”和“農(nóng)戶耕地規(guī)模”這兩個(gè)生產(chǎn)特征因素均對參保意愿有正向影響，即農(nóng)戶近三年遭受的自然災(zāi)害越多，其參保意愿就越高，農(nóng)戶耕地規(guī)模越大其參保概率就越大。其他因素中，政府救災(zāi)情況對農(nóng)戶參保決策有顯著的負(fù)向影響，即政府救災(zāi)會(huì)對農(nóng)戶參保產(chǎn)生擠出效應(yīng) ;農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付金額對農(nóng)戶參保具有模型的激勵(lì)作用 ;農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付額越高對農(nóng)戶參保就越具有吸引力。

　　第二，“農(nóng)戶參保決策對其化學(xué)品投入量的影響”是本文的最核心問題，研究發(fā)現(xiàn) ：(1)農(nóng)戶參保決策對其化肥投入量有顯著的正向影響，而對農(nóng)藥投入量有顯著的負(fù)向影響。(2)農(nóng)戶個(gè)人及家庭特征因素中，農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對其化肥與農(nóng)藥投入量均有顯著的負(fù)向影響 ;農(nóng)戶家庭年收入對其化學(xué)品投入有正向影響，但不顯著，且對其化肥投入量的影響要大于對農(nóng)藥投入量的影響 ;農(nóng)戶受教育程度對其化學(xué)品投入量有負(fù)向影響。(3)農(nóng)戶生產(chǎn)特征因素中，農(nóng)作物平均單產(chǎn)對農(nóng)戶化肥與農(nóng)藥投入量均產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響 ;耕地質(zhì)量對化肥投入量是負(fù)向的，對農(nóng)藥投入量不發(fā)生影響。農(nóng)戶對化學(xué)品不當(dāng)投入所產(chǎn)生的環(huán)境破壞效應(yīng)的認(rèn)知度越高，其越會(huì)選擇降低化肥農(nóng)藥的投入量。如果農(nóng)戶參與了科學(xué)施肥用藥的相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)，農(nóng)戶單位面積耕地上的肥藥投入量就會(huì)降低。

　　7.1.2 關(guān)于“農(nóng)戶異質(zhì)性”的研究結(jié)論

　　(1)規(guī)模農(nóng)戶與普通農(nóng)戶增加化肥投入均對各自的邊際參保傾向產(chǎn)生顯著的正向影響，但規(guī)模農(nóng)戶增加化肥投入量產(chǎn)生的邊際投保效應(yīng)要大于對普通農(nóng)戶的邊際投保效應(yīng)，即規(guī)模農(nóng)戶單位面積耕地的化肥投入量每提高 1%，其參保意愿就提高 8.21%，而普通農(nóng)戶單位面積耕地的化肥投入量每提高 1%，其參保意愿僅提高 3.14%。規(guī)模農(nóng)戶與普通農(nóng)戶增加農(nóng)藥投入量均對各自的邊際參保傾向產(chǎn)生了負(fù)向影響，但規(guī)模農(nóng)戶增加農(nóng)藥投入量其邊際參保傾向降低程度要大于普通農(nóng)戶的，即規(guī)模農(nóng)戶單位面積耕地的農(nóng)藥投入量每提高 1%，其參保意愿就降低 4.15%，而普通農(nóng)戶單位面積耕地的農(nóng)藥投入量每提高 1%，其參保意愿僅降低 1.04%。

　　(2)規(guī)模農(nóng)戶與普通農(nóng)戶的參保決策均對各自的單位面積耕地化肥投入量產(chǎn)生了正向影響，但規(guī)模農(nóng)戶參保后其單位面積耕地化肥投入量增加要小于普通農(nóng)戶化肥的增加量，即規(guī)模農(nóng)戶參保意愿每提高 1%，其單位面積耕地化肥投入量增加 5.90%，而普通農(nóng)戶參保意愿每提高 1%，其單位面積耕地化肥投入量增加 9.31%。規(guī)模農(nóng)戶與普通農(nóng)戶的參保決策均對各自的單位面積耕地農(nóng)藥投入產(chǎn)生了負(fù)向影響，但規(guī)模農(nóng)戶參保決策對其單位面積耕地農(nóng)藥投入產(chǎn)生的負(fù)向影響要大于普通農(nóng)戶，即規(guī)模農(nóng)戶參保意愿每提高 1%，其單位面積耕地農(nóng)藥投入量減少 6.24%，普通農(nóng)戶參保意愿每提高 1%，其單位面積耕地農(nóng)藥投入量減少 2.11%，規(guī)模農(nóng)戶參保引起的“減藥”效應(yīng)要大于普通農(nóng)戶。

　　7.2 討論

　　本文基于農(nóng)戶預(yù)期效用最大化理論，運(yùn)用聯(lián)立方程組模型討論政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)框架下的農(nóng)戶化學(xué)品投入行為，研究表明了農(nóng)戶參保決策與其農(nóng)用化學(xué)品投入行為是雙向互動(dòng)的過程。但由于化肥與農(nóng)藥所具有的不同風(fēng)險(xiǎn)屬性，引致了農(nóng)戶參保決策的不同 ;不同規(guī)模農(nóng)戶在政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)制度下其化肥與農(nóng)藥的投入行為也不盡相同。農(nóng)戶在政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)制度下減少農(nóng)藥的投入量，對保障食品安全、促進(jìn)我國農(nóng)產(chǎn)品出口具有重要的意義。

　　根據(jù)本文研究結(jié)論，農(nóng)戶參保決策會(huì)激勵(lì)其在單位面積耕地上增加化肥投入量，這與鐘甫寧等(2007)的研究結(jié)論相似。鐘甫寧等(2007)的研究顯示，農(nóng)戶的參保決策雖然在一定程度上可促進(jìn)其化肥投入量，不過統(tǒng)計(jì)上并不是很顯著。關(guān)于農(nóng)戶參保對其化肥投入的影響，較多的研究認(rèn)為，農(nóng)戶參保會(huì)減少化肥的投入量，如張哲晰等(2018)的理由是道德風(fēng)險(xiǎn)和成本擠占。但本研究認(rèn)為，我國當(dāng)前實(shí)施的政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)是僅保物化成本投入的成本保險(xiǎn)，其單位面積保額相對歐美等國的產(chǎn)量保險(xiǎn)要低很多，在當(dāng)前保險(xiǎn)條款下，農(nóng)戶通過降低化肥投入以降低產(chǎn)出從而獲取保險(xiǎn)賠付的動(dòng)機(jī)較小，因此，道德風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性較小。至于成本擠占的觀點(diǎn)，當(dāng)前的政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)，由農(nóng)戶承擔(dān)的保費(fèi)很少，因此，農(nóng)戶參保對化肥投入產(chǎn)生的成本擠占效應(yīng)很低，這也可以從本文的“家庭收入對農(nóng)戶參保的影響較小且不顯著” 的結(jié)論得到印證。

　　現(xiàn)有文獻(xiàn)很少就農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的環(huán)境效應(yīng)從農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模大小的視角作異質(zhì)性分析，而農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模不同，其參保決策與生產(chǎn)資料投入必然不同。本文在作了農(nóng)戶規(guī)模層面的異質(zhì)性分析后，發(fā)現(xiàn)規(guī)模化農(nóng)戶參保后其在單位面積耕地上增加的化肥投入量要小于普通農(nóng)戶的增加量。該結(jié)論表明，推動(dòng)適度規(guī)模化經(jīng)營不僅有利于保障糧食安全，還有利于農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)。

　　在后續(xù)研究中將進(jìn)一步深入討論 ：(1)在不同農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障條款下農(nóng)戶化學(xué)品的投入行為如何變化?(2)不同參保率情況下農(nóng)戶化學(xué)品投入的整體變化趨勢如何?(3)為使結(jié)論更加可靠，需要進(jìn)一步擴(kuò)大調(diào)研區(qū)域和樣本量，尤其是要獲取糧食主產(chǎn)區(qū)更多的數(shù)據(jù)，進(jìn)而研究政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)的環(huán)境效應(yīng)。

　　7.3 政策啟示

　　可以看出，政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)通過調(diào)整農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的預(yù)期收益，從而引起其化肥、農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入的改變，最終從不同層面對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生影響。因此，政府在推行政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)時(shí)，除了應(yīng)關(guān)注政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)對糧食安全和農(nóng)民收入的積極影響外，還應(yīng)關(guān)注該制度潛在的環(huán)境效應(yīng)，規(guī)避由該制度引致的生態(tài)環(huán)境問題(張馳等，2017)。

　　首先，應(yīng)建立和推廣農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的綠色補(bǔ)貼模式，使農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼體現(xiàn)普惠性和功能性，針對實(shí)施“低碳環(huán)保型”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式與“高碳污染型”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的農(nóng)戶，分別實(shí)施差異化的補(bǔ)貼和保障方案，使政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)的補(bǔ)貼和保障水平設(shè)計(jì)更精準(zhǔn)化。同時(shí)，建立健全“低碳環(huán)保型”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的技術(shù)引導(dǎo)和服務(wù)體系，提升農(nóng)戶施肥用藥的技術(shù)水平，引導(dǎo)農(nóng)戶積極實(shí)施綠色產(chǎn)生方式。

　　其次，由于相對于普通農(nóng)戶，規(guī)模農(nóng)戶的參保意愿更高，規(guī)模農(nóng)戶參保后具有更好的“減肥減藥”效應(yīng)，因此，應(yīng)引導(dǎo)農(nóng)戶實(shí)施適度規(guī)模化經(jīng)營，從而一方面提高農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的覆蓋率，另一方面有助于緩解日益嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)面源污染。

　　最后，依托農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)，強(qiáng)化政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)面源污染的宣傳力度，提高農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)參保意識(shí)和對農(nóng)用化學(xué)品潛在環(huán)境破壞作用的認(rèn)知度，進(jìn)而提高農(nóng)戶政策性農(nóng)作物保險(xiǎn)的參保率，控制并降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥農(nóng)藥過量使用對生態(tài)環(huán)境的不利影響。