互聯網科技水平對農業保險發展影響

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摘要：現階段我國農業保險發展處于轉折階段，大數據、人工智能、區塊鏈、無人機等技術的應用都為農業保險的發展提供了新的機遇。為研究互聯網普及率對我國農業保險發展的影響機制，本文采用互聯網普及率、農險保險密度等指標，分別代表互聯網科技水平和農業保險發展水平并運用實證模型對其進行了定量分析研究。

關鍵詞：互聯網；大數據；農業保險

1引言

2018年我國首次提出鄉村振興戰略，進而對全局進行部署。其中農業保險對發展我國農業、農村、農民有重要意義[1]。農業保險對于保障農業和農村經濟方面同樣至關重要，由于保險的天然機制可以通過補償農民因災害所造成的經濟損失或分散農業生產過程中的風險來達到可持續發展的目的[2]。與此同時，我國政府正在努力將科技賦能于農業保險之中。而運用于農險保險領域的新興技術等科技手段皆需要互聯網的普及作為物質基礎與前提條件[3]。目前，新興技術越來越多地被運用在農業保險領域中，互聯網技術的一大優勢就是可以打破信息壁壘，改變信息不對稱的現狀，所以將科技運用于農業保險領域，可以有效地解決農業保險如今面臨的問題[4]。依托互聯網搭建智慧農險數據平臺可以通過多樣終端，協同多方平臺實現實時數據上傳、下載、共享，促進行業內部數據的跨平臺互通、提升數據使用效率[5]。另一方面，互聯網技術的應用可以幫助降低農業保險經營成本，有研究表明，互聯網將幫助整個保險價值鏈降低60%以上的成本[6]。因此，互聯網技術在農業保險領域的運用能從根本上緩解農業保險市場目前所面臨的問題。而對于地域廣闊、農業用地面積較大的地區，農險需求水平較高，但是上述地區的互聯網普及率相對而言較低，邱娟等（2010）認為互聯網的發展存在極大的空間相關性，即中國互聯網的發展東西差距較大，東部發展程度相較于西部較高[7]。胡鞍鋼等（2002）認為，中國是一個地區互聯網科技發展水平極不平衡的國家，東部沿海城市處于互聯水平發展領先的地位[8]。

2數據來源及研究方法

2.1變量設計與數據來源

本文選取2011—2018年中國31個省、自治區和直轄市數據進行研究。參考國內相關文獻，如王韌等（2018）使用農業保險的保險深度和保險密度作為農業保險發展水平的指標[1]。本文基于此，使用農險保險密度作為被解釋變量，即農業保險保費收入與第一產業增加值的比，來代表不同地區農業保險發展水平。數據來源于《中國保險年鑒》《中國統計年檢》，為保持量綱的一致性，農險保險密度在原數的基礎上乘以100。核心解釋變量為互聯網普及率，來源于《中國互聯網絡信息中心（CNNIC）》。具體的控制變量包括：（1）GDP總量（取對數）；（2）農村人口密度（VPD）；（3）城鎮化率（City）；（4）消費者物價指數（CPI）。最后，為了消除極端值對結果的影響，對所有變量進行前后1%的Winsor縮尾處理。

2.2實證模型

互聯網科技運用于農業保險領域對供給端和需求端都具有顯著影響，可以有效地解決農業保險市場失靈問題[2]。對此我們提出如下假設：假設1：互聯網的普及對農業保險的發展有正向的促進作用。一些科技水平欠發達的地區對于電信等基礎設施的覆蓋程度較差，所以很有可能起初互聯網的普及對這些地區農業保險發展的促進作用并不明顯，而當互聯網科技水平發展到一定程度之后會產生“累加效應”，即隨著互聯網的普及率不斷增加，對農業保險發展的促進作用越來越明顯。對此，本文根據《中國互聯網發展報告2019》公布的互聯網發展指數，將31個省份、自治區、直轄市分為兩組分別進行回歸結果分析，A組：互聯網發展指數大于45；B組：互聯網發展指數小于45，并提出如下假設：假設2：對于科技水平較為發達的地區，互聯網的普及對農業保險發展的促進作用更顯著于科技水平欠發達的地區。基于以上假設，本文設置固定效應模型如下所示：為省份虛擬變量，i代表不同的省份；t為年份，代表i省第t年的農險保險密度。代表i省份t年的互聯網普及率，為控制變量，是殘差項。

3實證結果與分析

3.1描述性統計

表1為各個變量的描述性統計，農險保險密度的均值為51.38，農險保險密度的偏度指數為2.109大于0，說明我國各省份的農險保險密度呈現右偏態，表明有一半以上省份的農險保險密度低于平均值，可以說明各地區的農險發展水平并不均衡。互聯網普及率的平均值為48.90，偏度指數為0.304較為接近0，表明近年來我國各省互聯網發展狀況基本呈現正態分布，處于中等水平且有較大發展空間。

3.2互聯網普及率對農業保險密度的回歸結果分析

表2為基礎的簡單回歸結果，從第（1）列可以看出，互聯網普及率對農業保險的密度有顯著的促進作用，由于互聯網的普及加深了科技賦能保險業的程度，大大促進了農業保險的發展。并且在互聯網等新興技術的支持下，利用大數據、遙感、區塊鏈等技術開發新型保險產品，例如氣象保險等，擴大保險的承保范圍，給農戶帶來更深層次的保障。同時考慮到不同地區之間數據的差異較大，為了控制地區差異對結果的影響，第（2）列為控制省份效應之后的回歸結果，可以看出回歸結果依然是顯著的促進作用，表示結果穩健。第（3）列和第（4）列分別是對A組地區和B組地區的回歸結果，可以看出，第（3）列的回歸結果較前兩列的促進作用都更為明顯，而第（4）列的回歸結果則不明顯。表明互聯網的普及對農業保險的影響在不同地區是不同的，并且存在“極化效應”和“乘數效應”，即在互聯網技術越為發達的地區，就越容易利用科技的力量賦能農業保險，并且賦能程度隨著技術水平的提高而加深。互聯網技術欠發達的地區，反而無法為賦能農業保險提供技術支撐，導致農業保險發展水平長期處于落后水平[8]。

4結論與建議

本文基于2011—2018年的省級宏微觀數據進行定量分析得出結論如下：（1）互聯網的普及會對農業保險的發展有正向的促進作用。（2）互聯網發展水平對不同地區農業保險的發展的促進作用是有差異的，對于科技水平較發達的地區促進作用將會更加顯著。根據研究結論，本文提出如下幾點建議：（1）要加強網絡基礎設施的建設，尤其是對于中西部等農業用地較多的地區，要提高基礎網絡建設的覆蓋面與穩定性。（2）政府應當繼續加大對科技發展的支持力度，加深科技對農業保險賦能的廣度和深度，運用科技手段對不同地區有針對性地開發農業保險產品，并且要在實踐中不斷摸索、改進，對產品的創新、費率的厘定、勘察理賠等方面持續優化，將科技的力量作為解決農業保險市場問題的驅動力。（3）由于不同地區的科技稟賦存在差異，如政府不加干預會造成愈發嚴重的“極化效應”，所以政府制定的政策應充分考慮到各個地區之間的區域差異進行針對性的傾斜，例如限制發達地區利用“天價薪酬”吸引高端人才，也要對欠發達地區適當加大政策補貼力度、科技資金的投放適度的傾斜等。（4）國家和政府應制定中西部地區的科技農業保險補貼政策，吸引保險公司去這些地區設置專門的農業保險扶持機構，運用大數據、精算技術、遙感、無人機等為當下農業保險的發展提供強硬的技術支持，以達到將先進的技術帶到中西部地區的目的，并用科技的力量來賦能農業保險。

作者:張慧琳 單位:河北經貿大學金融學院