福建省农业保险和农民收入水平关系实证,本论文可用于农业保险论文范文参考下载，农业保险相关论文写作参考研究。
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[摘 要]首先对福建省农业保险和农民收入水平进行描述,并从理论上分析农业保险和农民收入的互动关系,然后采用2000～2014年《福建统计年鉴》数据,对福建省农业保险的保费收入和农民人均纯收入进行模型分析,最后根据模型结论提出农业保险和农民收入良性互动的对策建议.
[关键词]农业保险；农民人均纯收入；单位根检验；协整检验；误差修正模型
[中图分类号]F840.32 [文献标识码]A
1 福建省农业保险和农民收入水平现状
1.1 福建省农业保险发展情况
福建省地处中国东南沿海,由于特殊的地理位置导致福建农业生产经常遭受台风、暴雨等自然灾害,农业发展基础较为薄弱,整体抵御风险能力较差,农业发展受到严重影响.2008年,省委、省政府逐步重视农业保险工作,加大政策扶持力度和资金保障力度.2012年,农业保险步入积极为民办实事的发展轨道.图1可得,在试点工作开展以来农业保险取得重大进展,改变以往保险赔款常大于保费收入的局面.
1.2 福建省农民收入水平概况
可知,近年来,福建省农民的人均纯收入总体上保持着稳定增长的态势,并在2013年突破了万元关,2014年达到12650元,是2000年农民人均收入的3.9倍.且福建省农民人均纯收入水平始终高于全国农民人均纯收入水平.但和福建省城镇居民人均纯收入水平相比,存在着很大的差距,推动城乡协调发展,缩小城乡差距是“十三五”的重要任务之一.
2 农业保险和农民收入水平关系的理论分析
2.1 实施农业保险对农民收入水平的影响
农业保险既可以防范农业生产风险,也可以在事后对损失进行弥补,为农业在灾后得以正常生产保驾护航,使农民迅速投入新的农业生产,避免“因灾返贫”.
首先,农业保险促进农村经济和农村金融的发展,稳定和增加农民收入.一方面,由于具有分散风险的基本功能,因而其可以保护农业的生产安全,确保农村经济的可持续发展；另一方面,降低农民对农业生产风险的预期,刺激农民的投资 ,扩大农村信贷规模,进而完善农村金融体系,促进收入水平的提升,进入良性循环.
其次,农业保险推动农业科技创新,稳定和增加农民收入.新科技的引入必然意味着更高的投入和未知的风险,会在一定程度上抑制了农民对于科技创新的需求,农业保险具有转嫁和分散风险的作用,增强农民对科技创新的信心,进而保障科学技术在农业的推广和应用,促进农民增收.
最后,农业保险推动产业结构调整和农业产业化,稳定和增加农民收入.以养殖业为例,由于禽流感等突发原因,造成农村养殖业的急剧减少,若通过农业保险对养殖业的风险进行防范,将利于农业产业结构的调整.同时,农业保险可以防范农业产业化中的经营风险和自然风险,保护龙头企业和农民的利益,有助于推进农业产业化进程.
2.2 农民收入水平提高对农业保险的影响
农业保险首先应看作是一种商品,根据微观经济学的需求理论,商品的需求是由消费者的收入水平等因素决定的.因此,从理论上,收入水平的提升,有助于农民增加农业保险的需求.
首先,收入水平的提高是农户购买农业保险的重要资金前提.自发性的农业保险倘若没有一定经济基础作保障,那将是十分脆弱的.农民的收入水平真正提升了,交纳保费的能力得以提高,这样农村保险市场的巨大潜在需求才能转化为切实的有效需求.
其次,收入水平的提高将增强农民的生产积极性,促进农民扩大农业生产的规模,刺激农民对农业保险的购买需求.农民收入水平提高,投入农业生产的积极性和创造性也随之提升,有利于开拓更大规模的农业生产,为农业保险的发展创造更多可能性.
但是,收入水平的提升并不意味着农户购买农业保险的需求一定提高.这还取决于农民的思想观念、对风险的预期、政府扶持等因素.当农业保险收益预期对农民不具有很强的吸引力,收入的提升和农业保险的发展不构成充分条件.
3 福建农业保险和农民收入关系的实证分析
3.1 模型选择和数据来源
3.1.1 模型构建.本文选取Johansen协整分析和ECM误差修正模型.Johansen协整分析是从时间序列的非平稳性入手,探究非平稳变量的长期均衡关系.而本文研究福建省农业保险和农民收入水平的关系,涉及的经济变量也是时间序列数据.所以,该模型适用于本文.
3.1.2 数据选择.本文所使用的数据,来源于《中国统计年鉴》和《福建统计年鉴》,数据的研究期间为2000～2014年.文中分析福建省农业保险发展和农民收入水平的关系,其中,农业保险发展情况是用农业保险的保费收入作为数据代表,记为AI；农民收入水平是用农民人均纯收入作为数据代表,记为FI.两者均为时间序列数据.
3.2 计量检验
为了消除异方差的影响,在本次研究中,将选择的变量2000～2014年的农业保险保费收入（AI）和农民人均纯收入（FI）取对数,即LNAI、LNFI,进行以下计量检验,使用计量软件Eviews8.0.
3.2.1 单位根ADF检验.因为时间序列是不平稳的,可能会造成分析的偏差,因此对时间序列进行分析之前,要对所取变量进行平稳性检验.这里采用ADF单位根检验,参照赤池信息准则AIC和施瓦茨准则SC,检验结果见表1.
进行检验分析得到,在5%的显著水平下,LNFI,LNAI水平值的ADF 统计量的绝对值都小于5%临界值的绝对值,说明两个变量的水平值存在单位根,均为非平稳时间序列.但是两个变量的一阶差分后的ADF统计量的绝对值都大于5%的临界值,说明两个变量的一阶差分都是平稳序列.因此,两个变量之间可能存在某种稳定的关系.
3.2.2 Johansen协整关系检验.因为单位根检验出两个变量具有同阶单整性,满足协整检验的条件.为了检验两个变量间的关系,本文使用Johansen协整检验法.
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