农业社会化服务能抑制农户农业面源污染行为吗——基于农户购买农业保险视角.pdf

2 0 2 3年8月第3 9卷第4期皖西学院学报J o u r n a l o f W e s t A n h u i U n i v e r s i t yA u g.,2 0 2 3V o l.3 9 N o.4农业社会化服务能抑制农户农业面源污染行为吗?基于农户购买农业保险视角吴 秋,袁国军(皖西学院 经济与管理学院,安徽 六安 2 3 7 0 0 0)摘 要:将经典农业保险理论与要素配置纳入统一的分析框架,基于第三次农业普查数据与最小二乘法、中介效应模型等方法,实证检验了农业保险及其分类对农户化肥过度施用行为的影响。研究发现农户参保行为显著降低了农户的化肥过度施用量,能够有效的促进农户的绿色化农业生产。虽然政策性与商业性保险均能有效抑制农户的化肥过度施用,但其影响机制并不相同。政策性农业保险对农户的要素配置并无显著影响,主要通过“道德风险”减少农户的化肥过度施用,而商业性农业保险则主要通过促进农户规模经营、技术采纳和专业化种植降低农户的化肥过度施用量。本研究不仅将土地规模经营、技术采纳等要素配置纳入分析框架,以期全面分析农业保险在防治农户农业污染行为的作用效果、途径和存在的问题,并且将农业保险分为政策保险与商业保险两类,扩展了当前农户参保对生产决策影响的分析框架。关键词:社会化服务;农业保险;化肥投入量;农业面源污染中图分类号:F 3 2 3.2 2 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 9-9 7 3 5(2 0 2 3)0 4-0 1 0 3-1 0*收稿日期:2 0 2 2-1 1-2 4基金项目:安徽省哲学社会科学规划项目(AH S K Y 2 0 2 1 D 3 3)的研究成果。作者简介:吴秋(1 9 7 8-),女,辽宁铁岭人,讲师,硕士,研究方向:农业经济管理;袁国军(1 9 8 1-),男,安徽霍邱人,教授,博士,研究方向:应用统计与风险管理、公司金融。“绿水青山就是金山银山”。随着“污染防治”攻坚战的开展,我国不断加大污染减排力度,工业污染和城市污染等点源污染的减排取得了明显成效。然而,由于目前以“增产”为核心的农业发展模式,农业生产中过量施用农药、化肥日益严重,成为农业面源污染的主要来源1-3。2 0 2 0年我国农业化学需氧量(C O D)、氨氮、总氮和总磷排放量分别高达1 5 9 3.2万吨、2 5.4万吨、1 5 8.9万吨和2 4.6万吨,分别占总排放量的6 2.1%、2 5.8%、4 9.3%和7 3.2%。过量使用的农药和化肥不仅威胁食品安全,更通过径流、渗漏漂移污染土壤和水环境,成为大部分湖泊和江河流域水体污染的主要来源。因其“面广点多、源头分散、不易监测、难以量化”等特点4-5,农业面源污染长期受到忽视,不仅成为当前污染防治攻坚战的关键领域,也成为乡村“生态振兴”的主要障碍。因此,在“乡村振兴”和“污染防治”攻坚战的双重战略背景下,如何强化土地污染管控和修复,加强农业面源污染防治,实现农业的清洁生产和可持续发展,成为当前亟须解决的理论和现实问题。农户作为农业生产的主体,同时也是农业面源污染的主体。出于对农业生产风险的防范,农户往往会通过增加农药或化肥施用量来抵御潜在农业风险对产量的影响6-7。因此,有效降低农户生产中面临的各类农业风险,保障农户的生产生活水平,成为当前治理农业面源污染的重要途径5,8-9。作为现代农业社会服务中的重要组成部分,农业保险可以作为农户分散农业生产风险、保障农民收入的重要工具。那么,农户参加农业保险是否能从源头抑制农户的化肥和农药的使用,从而实现农业面源污染的根本性防治呢?由于道德风险和逆向选择的存在1 0-1 1,已有的保险理论难以回答上述问题,需要新的实证研究。随着研究的深入,部分学者开始从实证角度探讨农业保险对农业化学品投入的影响,尝试回答上述问题。但囿于对象地区、作物种类、时间段和农业保险类型的差异5,9,现有研究虽然普遍认可农业保险对农业化学品投入具有显著影响,但其影响的方向和内在机制却尚未统一。部分学者发现由于生产性风险和道德风险的存在,农户投保行为会抑制其农业化学品的投入9,1 2。然而,部分学者却认为投保行为会提高农户农品的预期收益,激励农户扩大土地生产边界,倾向于从事风险作物生产,促使化肥等农业化学品的投入量1 3-1 7。虽然部分学者从宏观层面出发,在跨越微观个体投保后的复杂行为问题后,得出的结论较为一致,认为农业保险的发展会减少农业污染排放强度,提升绿色全要素生产率5,1 8-2 0,但对于如何优化农业保险政策仍然缺乏针对性的指导。为解决区域间农户农业生产自然条件、作物种类差异带来的影响,本文基于全国普查数据,并采取农户过度施用量,克服区域间最优施肥量不同的影响,区分作物种类,克服作物种类差异的影响,从而增强评估结果的代表性和系统性,为农业保险政策的优化提供更为全面的微观依据。此外,道德风险和逆向选择固然是农业保险影响农户化肥农药施用量的重要途径,但农业保险作为重要的收入保障机制2 1-2 2,还能够通过收入预期改变其他要素的配置和生产行为9,包括土地经营规模2 3-2 4、农业技术采用和专业化种植9,2 5-2 8,从而间接的影响农户的农业污染行为。那么,将要素配置纳入分析框架,农业保险是否能有效地减少农户的农业污染行为,实现农业面源污染的有效防治,仍然需要新的实证检验。综上,本文将要素配置纳入分析框架,重点考察农业保险是否有利于农户的农业污染行为的防治。如果有,其作用机制如何?在“乡村生态振兴”和“污染防治”攻坚战的双重背景下,如何有效地减少农业的化学品投入量,充分有效的发挥农业保险在农业面源污染治理的重要作用,显得极为迫切。基于此,本文利用第三次农业普查数据,采用倾向得分匹配(P S M)和工具变量(I V)方法,分析农业保险对农户的农业污染行为的影响及其影响机制。除上述政策含义外,本文还在如下方面对文献做出边际贡献:1)现有研究主要集中在道德风险、逆向选择等角度,忽视了其他要素配置改变下对农业污染行为的间接影响。因此,本文将土地规模经营、技术采纳等要素配置纳入分析框架,以期全面分析农业保险在防治农户农业污染行为的作用效果、途径和存在的问题;2)本研究将农业保险分为政策保险与商业保险两类,扩展了当前农户参保对生产决策影响的分析框架,并力图从参保异质性角度对当前的相关研究进行补充。一、理论机制与研究假设当前,农户化肥和农药过量施用的农业污染行为,不仅不利于农业生产经营的可持续发展,还带来了严重的农业面源污染问题。农业保险作为平滑农户生产和经营风险的重要的风险应对机制,能够通过改变农户的预期收入,改变其要素配置和生产行为9,从而影响农户的农业污染行为 化肥和农药的过量施用。但农业保险对农户化肥等过量施放的农业污染行为存在较为复杂的影响路径。(一)农业保险的直接影响:风险与成本视角作为农业生产和经营行为,农业保险对农户的化肥和农药施用的农业污染行为具有直接影响。一方面,农业保险能够有效地降低农户生产经营中的风险水平,从而减少农户因为预防生产风险而增加的化肥和农药的施用量6。并且,与传统保险领域相同,农业保险同样存在道德风险的问题2 9-3 0,降低农户防御风险的激励,减少化肥和农药等预防性措施的生产投入。另一方面,农业保险的购买存在成本,尤其是商业保险。在生产成本约束的条件下,农业保险的投入会挤出一部分化肥和农药的投入1 1,从而减少农户化肥和农药过量施放的农业污染行为。值得注意的是,经验研究发现农业保险同样会产生逆向选择,参保的农户也可能会提高化肥投入量以获得更高收益1 4,尤其是在蔬菜等经济作物中。至此,提出本文待检验的假说H 1:H 1:农业保险能够通过道德风险、逆向选择和成本挤占直接作用于农户化肥和农药过量施放的农业污染行为。(二)农业保险的间接影响:要素配置视角农业保险带来风险规避不仅能直接作用于化肥农药等风险性生产投资行为,并且能够通过影响农户的要素配置,包括:土地规模、技术采纳、专业化种植,间接影响当前农户化肥和农药的过量施放的农业污染行为。首先,农业保险控制生产风险后农户具有扩大耕种面积的内在动力2 3,刺激农户进行土地流转和开荒复垦实现土地的规模化经营1 5。而土地利用规模扩能促使经营者采用先进的农业机械和环保种植技术,从而减少化肥和农药的过度使用。其次,农业保险通过平滑生产风险,能够驱动农户引进高风险高效率的技术和环保种植技术3 1,能够有效地提升化肥和农药的施用效率,减少农户过度施用化肥农药的农业污染行为。最后,农业保险通过保障农户的预期收入,能够改变农户由于厌恶风险形成的多样化的种植结构,增强农户专业化种植倾向3 2,尤其是将种植结构调整为化学品投入较高的经济作物,一定程度上增加农户化肥农药施用的农业污染行为。综上,农401皖西学院学报第3 9卷户的要素禀赋在农业保险影响农户化肥和农药施用的农业污染行为中起到间接的中介作用。至此,提出待检验的假说H 2:假设H 2:农业保险能够改变农户的生产要素配置,从而间接的影响农户的化肥农药的农业污染行为。二、研究设计(一)变量设定与描述1.被解释变量:农业面源污染(P O L L)农户作为农业生产经营的主体,其化肥和农药施用量已经普遍超过经济和技术双重意义上的最优施用量3 3。农户农业生产的化肥和农药过量施用行为,已经成为我国农业面源污染的主要来源1-2。因此,本文选择农户农业生产中化肥过量施用量(P o l l1i)和农药使用情况(P o l l2i)衡量农户的农业面源污染行为。现有文献针对我国不同地区和农作物的最优施肥量已有相关研究,借鉴张林秀、史常亮等的研究成果3,3 4(P 8 1-1 0 0),本文选取小麦、水稻和玉米三种农作物全面分析农业保险对农户的农业面源污染行为的影响。各地区和作物的最优施肥量如表1所示。各地区农户实际施肥量减去地区作物最优施肥量,可以得到农户的过量施肥量(P o l l1i)。表1 各地区不同作物的最优化肥投入量(单位:千克/亩)区域小麦水稻玉米东北地区(黑、吉、辽)1 1.1 2 1 7.2 39.5 1黄淮海地区(鲁、豫、冀)1 8.5 0 1 9.2 2 1 0.4 6长江中下游地区(苏、皖、鄂、浙)1 5.4 2 1 7.3 0 1 0.4 0华南地区(桂)8.8 3北部高原地区(晋、陕、内蒙古、宁)1 6.7 4 2 1.0 3 1 1.9 4西南地区(川、渝、滇、黔)0.1 02 2.2 20.1 1西北地区(陇、新)1 6.2 61 4.1 3 数据来源:史常亮等人的研究成果。另外,本文从绿色农业的发展实际过程出发,从土地种植过程中农药的使用量的相反数,进行测算农户绿色农业化的程度,具体的计算公式为:P o l l2i=1/(p e s ti+1)(1)其中,P o l l2i表示农户i绿色化种植的水平,而p e s ti则表示农户i在种植过程中使用农药的次数。本文假定农户生产过程中使用农药次数越少,土地的绿色化种植水平就越高,因此P o l l2i属于(0,1,当农户使用0次农药,P o l l2i=1,表示地区的绿色化种植水平越高,农业污染行为水平越低。2.解释变量:农业保险行为(I n s u r)现有研究往往侧重于从“是否参保”角度探讨农户参保行为,却忽略了不同保险类型带来的异质性影响。考虑到农户参保中,政策保险与商业保险对于农户风险管理方式及作用路径的不同,往往可能会对以往农户参保行为的研究结果产生偏误。为分析农业保险类型的异质性影响,本文将核心解释变量分别设定为“参与农业保险”,“参与政策性农业保险”与“参与商业性农业保险”。3.中介变量作为平滑生产风险的重要保障机制,农业保险对于农户化肥农药施用行为的影响受到学界广泛关注9,2 9。但囿于研究样本与视角的不同,其结论尚未统一,并且鲜有研究将农户的要素配置纳入分析框架,全面分析农业的直接和间接影响。因此,本文将经营规模、技术采纳、和专业化种植纳入分析框架,作为重要的间接影响渠道。具体而言,规模化经营(S c a l e):以农户实际种植面积(亩)表示;技术化生产(T e c)由包括地膜、温室、大棚、秸秆还田以及灌溉技术等增产增效技术的项数累加得到;专业化种植(P r o):使用赫芬达尔指数(H e r f i n d a h l I n d e x)作为种植结构的测算方法。4.控制变量本文选取三类控制变量:户主特征变量(年龄、性别、受教育程度、兼业状况);家庭特征变量(劳动力总数、人均耕地面积、拥有农用机械数量、参与新型经营主体情况);生产状况变量(农地确权状况、有效灌溉率);依照农业普查统计口径设定(东、中、西、东北)四个虚拟地区变量。以上各变量数据均来自2 0 1 6年全国第三次农业普查中的普通农户样本数据,整理后共1 0 2 7 0户农户样本,其中参保农户共4 7 0 0户。表2列示了各变量的定义和相关数据描述。(二)基准模型设定为考察农业保险对农业面源污染的影响,本文设定如下线性回归模型:P o l li=0+1I n s u ri+Ni=1bjXi t+i+i(2)其中,i表示第i个农户样本,P o l li表示农户i的农业污染行为,以化肥和农药的施用情况表示;I n s u ri表示农户i的农户参保行为数;Xi t表示其他控制变量,控制其他因素对农户农业污染行为的影响;i表示地区固定效应,是农村i的省份,以控制气候等地区因素的影响;i为随机误差项。本文首先使用最小二乘法(O L S)对式(2)进行估计,为消除残差的异方差和自相关,本文采用稳健的标准误。501第4期吴 秋,等:农业社会化服务能抑制农户农业面源污染行为吗?表2 模型变量定义及赋值变量类别变量名称变量赋值均值标准差最小值最大值被解释变量农业面源污染(P o l l)化肥过量施用量(P o l l1i)4.6 83.2 1-1 0.31 2.1农药使用(P o l l2i)0.3 00.2 20.0 11解释变量农户参保行为(I n s u r)农业保险:参保=1,未参保=00.4 60.4 901政策保险:参保=1,未参保=00.4 10.4 501商业保险:参保=1,未参保=00.2 70.2 201中介变量经营规模(S c a l e)技术采纳(T e c)专业化种植(S p e c i a l)种植面积(亩)4.2 15.8 30.14 9.5 0地膜、温室、大棚、秸秆还田、喷灌、滴灌、渗灌(项数)3.1 11.4 607Mi(公式)0.5 30.1 60.1 21Hi(公式)0.3 60.0 90.1 01控制变量户主年龄户主性别户主受教育程度兼业状况家庭劳动力总数家庭人均耕地面积拥有农用机械数量参与新型经营主体农地确权状况有效灌溉率实际年龄(周岁)4 5.4 61 6.5 51 89 61=男,0=女0.5 20.4 901小学及以下,是=1 否=00.5 60.4 001初中及高中,是=1 否=00.3 50.3 901大专及以上,是=1 否=00.0 90.2 101兼业农户=1,纯农户=00.6 20.1 701实际劳动力数(人)2.3 31.8 101 9承包面积/总人数(亩/人)1.6 82.7 10.1 04 0.5 3(台)0.3 51.601 9是=1,否=00.3 10.0 901是=1,否=00.8 60.3 301有效灌溉面积/总面积0.6 10.1 901东北地区东北地区,是=1,否=0黄淮海地区黄淮海地区,是=1,否=0长江中下游地区长江中下游地区,是=1,否=0华南地区华南地区,是=1,否=0北部高原地区北部高原地区,是=1,否=0西南地区西南地区,是=1,否=0西北地区西北地区,是=1,否=0 三、实证结果与分析(一)基准结果:农业保险与农户的农业面源污染行为基于以上理论,本部分重点分析农业保险是否影响了农户的面源污染行为,基础O L S的估计结果如表3(1)(3)列所示。在依次添加控制变量和地区和种植物固定效应后,农业保险购买行为显著降低了农户的过度化肥施用量和农药使用量,系数(-0.0 3 4)在5%的水平上显著为负,这表明农业保险购买行为能够显著抑制农户的面源污染行为,实现农业面源污染的有效治理。为检验农业保险种类的异质性影响,本文按照农户农业保险购买类型进行分类,即仅购买农业商业性保险,农业政策性保险,以及同时购买两类农业保险,估计结果如表3(4)(6)所示。农业保险种类对农户农业面源污染行为呈现显著的异质性影响,政策性农业保险与商业性农业保险均显著抑制了农户的化肥过度施用行为,并且政策性农业保险的作用较大。政策性农业保险只能保障农户的基本收益,容易带来农户的道德风险,即减少相应的投入量,维持基本收益,但与传统理论预期并不一致,购买商业性农业保险的农户,出于利益最大化的角度,其“逆向选择”的概率增加,倾向于使用更多的化肥来追求更多的农业收益,但实证结果表明商业类政策保险也抑制了农户的化肥过度施用行为,其背后的行为解释,值得进一步探讨。从控制变量估计结果来看,专业种植、规模经营、技术采纳和新型经营主体均衡显著抑制农户的化肥过度施用行为,与仇焕光等的研究结论较为一致6。601皖西学院学报第3 9卷表3 基准结果:农业保险与农户面源污染行为变量P o l l1i(1)(2)(3)(4)(5)(6)农业保险-0.0 7 3*-0.0 4 1*-0.0 3 4*(0.0 1 9)(0.0 1 6)(0.0 1 7)政策性保险-0.0 5 3*(0.0 1 9)商业性保险-0.0 2 9*(0.0 1 4)商业性+政策性-0.0 3 1*(0.0 1 3)规模经营-0.6 3 9*-0.6 3 9*-0.6 8 6*-0.6 4 6*-0.6 1 0*(-2.4 5)(-2.4 5)(-2.6 2)(-2.4 7)(0.1 4 4)技术采纳-0.1 5 5*-0.1 5 5*-0.1 5 8*-0.1 3 3-0.1 4 4*(-0.0 8 3)(-0.0 9 1)(-0.0 7 9)(-0.8 9)(0.0 7 6)专业化种植-0.1 4 0*-0.1 6 4*-0.1 2 5*-0.1 4 2*-0.1 1 0*(-0.0 5 4)(0.0 5 3)(-0.0 5 0)(-0.0 5 6)(-0.0 7 1)户主年龄0.0 3 1 5*0.0 3 2*0.0 3 2*0.0 3 1*0.0 3 1*(0.0 1 3)(0.0 1 4)(0.0 2 2)(0.0 1 4)(0.0 1 7)户主性别0.0 0 3 8 40.0 0 3 8 40.0 0 3 3 90.0 0 3 7 40.0 0 0 1 3 2(0.8 7)(0.8 7)(0.7 8)(0.8 4)(0.0 0 6 5 7)户主受教育程度-0.0 1 1 7-0.0 1 1 7-0.0 1 1 2-0.0 1 1 6-0.0 1 2 1(-0.6 5)(-0.6 5)(-0.6 1)(-0.6 4)(0.0 1 3 6)兼业状况-0.0 0 0 7 4 5-0.0 0 0 7 4 5-0.0 0 0 9 6 2-0.0 0 0 9 7 5-0.0 0 0 8 4 3(-1.5 4)(-1.5 4)(-1.6 5)(-1.6 3)(0.0 0 0 6 8 8)新型经营主体-0.2 3 3*-0.2 2 3*-0.1 7 6*-0.2 2 8*-0.2 1 9*(-0.0 5 4)(-0.0 5 4)(-0.0 4 8)(-0.0 5 1)(-0.0 4 9)有效灌溉率-0.0 1 5 5-0.0 1 5-0.0 1 5 8-0.0 1 5 3-0.0 1 4(-0.7 0)(-0.7 0)(-0.7 3)(-0.6 8)(0.0 3 7)常数项0.5 3 8*0.2 9 3*0.2 1 6*0.9 5 9*0.2 1 3*(0.1 3 8)(0.0 9 0)(0.1 2 9)(0.2 0 2)(0.0 8 2)地区固定效应否否是是是是作物固定效应否否是是是是观测值1 0 2 7 01 0 2 7 01 0 2 7 09 2 6 78 3 4 37 3 4 0 注:括号内为标准误;*、*、*分别表示在1%、5%、1 0%的显著水平上达到统计显著。然而,农户的受教育程度对化肥过量施用行为并没有显著影响,与常识相违背。其可能的解释是,化肥最优施用量由于地区间差异较大,且相关知识较为专业,受教育程度较高的农户也难以掌握。(二)稳健性检验1.变换因变量测度指标为检验上述结论的稳健性,本文采用农户的农药施用行为(P o l l2i)作为农户化肥过度施用的替代变量。估计结果如表4所示,在控制其他影响农户农药施用行为和地区、作物固定效应后,农业保险显著的降低的农户的农药施用频率,能够抑制其农业面源污染行为。另外,与上述异质性检验结果一致,即商业性保险仍然显著的抑制了农户的农药施用行为。上述估计结果具有一定的稳健性。2.变换估计方法:倾向得分匹配方法农户农业保险购买与其面源污染行为的线性关系并不是总是成立。函数形式设定可能存在的偏误会被残差项(i)吸收,使得I n s u ri与i相关,导致1估计有偏3 5-3 6。为解决可能存在的模型设定偏误和样本选择性偏差,本文采用因果推断分析框架中的倾向得分匹配(P S M)检验农户农业保险购买对面源污染行为影响的稳健性。701第4期吴 秋,等:农业社会化服务能抑制农户农业面源污染行为吗?表4 稳健性检验(一):农业保险与农药施用行为变量P o l l2i(1)(2)(3)(4)(5)(6)农业保险-0.0 3 2*-0.0 2 7*-0.0 2 5*(0.0 1 5)(-0.0 1 3)(0.0 1 0)政策性保险-0.0 3 7*(0.0 1 3)商业性保险-0.0 1 4*(0.0 0 4)商业性+政策性-0.0 2 0*(0.0 0 3)控制变量否是是是是是地区固定效应否否是是是是作物固定效应否否是是是是观测值1 0 2 7 01 0 2 7 01 0 2 7 09 2 6 78 3 4 37 3 4 0 注:括号内为标准误;*、*、*分别表示在1%、5%、1 0%的显著水平上达到统计显著。相比O L S等模型,P S M没有模型形式设定、参数以及解释变量外生的限定3 7。这里通过为有农业保险购买行为(I n s u ri=1)匹配其他变量相近的无农业保险购买行为的农户(I n s u ri=0),弱化由于模型形式误设(F F M)和样本选择偏误导致的估计偏误问题。本文根据基准模型中的控制变量和省级控制变量,采用L o g i t模型进行概率匹配,概率值计算如下:I n s u ri=0+Xi+i(3)其中,Xi为包含村级控制变量和省级控制变量的控制变量组。另外,本文样本容量大,满足P S M的大样本需求,确保能够实现高质量匹配和估计结果可靠3 5,3 7(P 7 8-1 0 2)。匹配的实质在于消除组别间农户系统差异对结果变量造成的影响。通过P S M进行匹配,我们可以把参与农业保险对农户绿色农业种植的影响剥离出来从而进行评估。如表5所示,农业保险和其中的政策性农业保险在短期内对农户的农业绿色化种植行为产生显著影响,不同的匹配方式的结果较为一致,表明A T T的估计结果较为稳健。参与农业保险确实可能通过保障农户的基本收益,有效减少农户风险概率,从而降低农户在绿色生产中对化肥和农药的使用,与基准估计结果较为一致。表5 稳健性检验(二):倾向得分匹配估计匹配方法农业保险政策农业保险商业农业保险A T T标准误A T T标准误A T T标准误匹配前-0.0 2 9-0.0 1 9-0.0 4 0-0.0 6 7-0.0 2 1-0.0 4 5K近邻匹配-0.0 2 5*-0.0 1 0-0.0 3 6*-0.0 1 2-0.0 1 7*-0.0 0 9卡尺匹配-0.0 2 1*-0.0 0 8-0.0 3 5*-0.0 1 1-0.0 1 6*-0.0 0 8核匹配-0.0 2 4*-0.0 0 9-0.0 3 9*-0.0 0 7-0.0 1 7*-0.0 1 0 注:*、*、*分别表示在1%、5%、1 0%的显著水平上达到统计显著;匹配对象均为没有购买农业保险的农户。为了检验倾向得分匹配结果可靠,需要在匹配后对参与农业保险与非参与农业保险用户之间进行平衡性检验。匹配之后,三种匹配方法均显示似然比检验和偏差均值有显著的降低,均小于5,这就表明经过P S M匹配之后,对照组的剩余样本与处理组样本前期差异不大,可以进行反事实的比较。总之,匹配质量检验结果表明K邻匹配、卡尺匹配以及核匹配均使得各参数显著下降,整体偏差均值小于5%,B值分别下降至不足2 0%,R值均小于2,符合R u b i n推荐的条件范围3 5,上述P S M估计结果较为稳健。(三)内生性检验虽然上文通过引入控制变量,地区和作物的固定效应,以及倾向得分匹配估计能一定程度上克服因遗漏变量、自选择效应和模型设定形式偏误带来的内生性问题。但从理论来看,不仅农户参加农业保险对自身的绿色农业种植有影响(如上所述),绿色农业的发801皖西学院学报第3 9卷展本身为了平滑生产风险也会促使农户进行参保行为,仍然可能存在互为因果的内生性问题。另外,为了减少不可观测因素或者遗漏变量带来的内生性问题,本文基于工具变量模型的稳健性检验如下,本文选择该农户所在县级地区的“农保公司驻村点数量”作为工具变量,理由如下:第一,县级“农保公司驻村点数量”显然与农户是否购买农业保险直接相关;第二,尚无研究表明“农保公司驻村点数量”与农户绿色生产行为之间存在相关关系。表6 内生性检验变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)农业保险化肥过度施用政策性化肥过度施用商业性化肥过度施用农保公司驻0.0 6 4*0.0 4 5*0.0 7 3*村点数量(0.0 0 2)(0.0 0 1)(0.0 0 3)农业保险-1.2 1 1*(I V)(0.3 0 0)政策性-1.3 6 3*(I V)(0.2 5 2)商业性-0.7 6 9*(I V)(0.1 6 9)控制变量是是是是是是地区固定效应是是是是是是作物固定效应是是是是是是F值2 7 7.7 2*1 6 3.8 0*1 4 3.9 7*R2/w a l d c h i 20.3 4 64 0 3.1 7*0.2 0 64 2.4 9 3*0.4 1 71 2 7.5 6*观察数1 0 2 7 01 0 2 7 09 2 6 79 2 6 78 3 4 38 3 4 3 注:括号内为标准误;*、*、*分别表示在1%、5%、1 0%的显著水平上达到统计显著。表6可知,工具变量模型估计结果的F值远大于1 0,基本排除了本文采用“农保公司驻村点数量”作为弱工具变量的可能,W a l d外生性检验p值在1 0%的显著性水平下拒绝了自变量为外生解释变量的假设,即通过工具变量控制模型内生性是必要的。内生性检验结果表明,农户参与农业保险在1%的水平上显著减少了农户化肥过度施用行为,与P S M模型回归结果一致。以上结果说明,农户参加农业保险行为会对自身的绿色农业种植行为产生显著的促进作用,但农业保险本身存在异质性作用效果,值得政策制定者加以重视。四、影响机制及作用主体分析除“道德风险”和“逆向选择”外,农业保险是否还能通过影响农户的要素配置进而影响化肥过度施用等农业污染行为呢?为检验上文的理论分析框架,本文借鉴阮荣平等的研究设计3 8,在基准结果的基础上,估计农业保险对规模经营、技术采纳和专业化种植的要素配置的影响,结合基准结果,从而分析农业保险影响农户面源污染行为的要素配置的作用路径。估计结果如表7所示。估计结果表明,农业保险能够显著促进农户的规模经营和专业化种植程度,但主要归咎于农业保险中的商业性农业保险,检验结果表明,政策性农业保险并不能显著改变农户规模种植、技术采纳和专业化种植等要素配置行为。结合基准回归结果可知,虽然政策性农业保险能够显著抑制农户的化肥过度施用行为,但其主要影响机制是道德风险机制。而商业性农业保险虽然其“逆向选择”会导致用户倾向于施用更多的化肥与农药。因其能够通过促进农户的规模经营、技术采纳和专业化种植,进而抑制农户的化肥过度施用,但其中介效应大于其“逆向选择”的直接效应,从而最终抑制农户的过度化肥使用行为。五、结论与政策启示基于我国第三次农业普查的农户的调研数据,实证检验了农业参保行为对农户农业面源污染行为的影响及影响机制。研究发现:相比较未参保农户,农户参保行为显著降低了农户的化肥过度施用量,能够有效的促进农户的绿色化农业生产,稳健性和内生性检验证实了估计结果的稳健性;农业保险类型的异质性作用分析表明,政策性与商业性保险均能有效抑制农户的化肥过度施用,但其影响机制并不相同;政策性农业保险对农户的要素配置并无显著影响,主要通901第4期吴 秋,等:农业社会化服务能抑制农户农业面源污染行为吗?表7 影响机制检验变量规模经营技术采纳专业化种植P a n e l A:农业保险0.0 5 4*(0.0 2 1)0.0 3 5(0.0 2 7)0.0 2 9*(0.0 1 5)观测值1 0 2 7 01 0 2 7 01 0 2 7 0P a n e l B:政策性农业保险0.0 3 6(0.0 2 7)0.0 4 0(0.0 2 9)0.0 3 1(0.0 2 2)观测值9 2 6 79 2 6 79 2 6 7P a n e l C:商业性农业保险0.0 6 2*(0.0 3 0)0.0 7 6*(0.0 1 7)0.0 3 1*(0.0 1 4)观测值8 3 4 38 3 4 38 3 4 3控制变量是是是地区固定效应是是是作物固定效应是是是 注:括号内为标准差;*、*、*分别表示在1%、5%、1 0%的显著水平上达到统计显著。过“道德风险”减少农户的化肥过度施用,而商业性农业保险则主要通过促进农户规模经营、技术采纳和专业化种植降低农户的化肥过度施用量。农业农村部关于加快发展农业社会化服务的指导意见 指出,要健全农业专业化社会服务体系。农业保险作为农业生产过程中的重要社会服务化内容,如何发挥农业保险对绿色农业的积极引领力量,在分散农业生产经营风险同时,实现产品的绿色化、安全化产出,成为当前亟须解决的现实问题。在此背景下,上述研究结论具有重要政策含义:首先,明晰保险种类的异质性作用机制。虽然政策性农业保险能够降低农户化肥和农药的施用量,但其作用机制主要为道德风险,容易产生道德风险问题。因此,应推进稻谷、小麦、玉米等粮食作物的政策性保险的收入保险试点,推动政策性农业保险向“保价格、保收入”转变,从而实现政策性保险的环境改善与粮食安全的双重红利。其次,应注重对商业保险的推广,充分发挥市场在资源配置中的决定性作用,坚持以需求为导向,强化创新引领,发挥好保险机构在农业保险经营中的自主性和创造性,从而实现其优化农户要素配置、提升农业效率和农业绿色化的综合效果。最后,农业保险的环境改善效果主要源自其对经营规模、技术采纳和专业化生产的影响。为此,应该注重农业保险补贴、适度规模经营补贴、绿色农业技术补贴等“一揽子”补贴政策的统筹衔接,进一步与农业保险形成政策合力,从而在推动适度规模经营,实现小农户和现代农业有机衔接的基础上,减少农业化学产品投入量,实现绿色农业发展。注释:华南地区小麦和水稻最优化肥施用量空缺,本文假设与长江中下游地区相同;西北地区水稻与北部高原地区相同。赫芬达尔指数(Hi)计算方法为:Hi=i(Si)2,Si为作物i占农户种植总面积的比例;为了检验估计结果的稳011皖西学院学报第3 9卷健性,本文利用指标Mi进行检验,Mi最大化指数即种植面积最大的一类作物占农户总种植面积的比重,具体公式为Mi=m a x(Si)。本文选择将第一阶段回归中工具变量F值作为识别弱工具变量问题的指标,经验临界值为F=1 0。参考文献:1F I S C H E R G,W I N I WA R T E R W,E RMO L I E V A T,e t a l.I n t e g r a t e d M o d e l i n g F r a m e w o r k f o r A s 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