中国农业保险补贴效率及动态演变研究

发布时间：2020-10-22 23:34

　　 农业保险在分散农业风险、降低农业生产中灾害损失等方面具重要作用,为了促进农户积极参与农业保险,从2007年起中央及各级政府开始实行对参保农户的保费补贴政策,从而降低参保农户的费用,刺激农户参保的积极性。在以“保费补贴”为主导的农业保险市场下,能够合理地配置社会资源的投入使得农业保险补贴政策达到理想的效果,进而提高财政资金的利用效率,并推进我国的农业保险的快速发展,实现农业保险补贴效率的有效提升,以更少的国家财政投入获取最大的经济发展效益是农险相关研究的目的。因此运用科学的方法对农业保险补贴效率及相关问题进行研究,具有重要的现实意义。本文对现有的农业保险补贴效率的相关文献进行分析比较,选取我国31个地区2008-2015年的农业保险补贴相关的投入产出的面板数据作为研究对象。首先运用Bootstrap-BCC模型、SE-SBM模型分别对各地区的农险补贴的纯技术效率、综合效率以及效率水平进行测算并分析。其次,以纯技术效率、综合效率作为划分依据采用无监督学习对各地区的农险补贴的效率水平进行等级划分。然后运用熵值-灰色关联模型对农业补贴综合效率差异的影响因素进行评价。最后运用空间标准差椭圆、莫兰指数等空间统计方法对各地区的农业保险补贴综合效率从空间演变及其空间相关性的相关分析。本文研究表明:采用Bootstrap-BCC模型对各地区纯技术效率分析得到各地区的农险补贴的相关投入的纯技术效率的偏差大于0,说明了政府在补贴政策的落地与监管存在一定问题,使得各地区的补贴纯技术效率未达到最佳状态。而运用SE-SBM模型对综合效率进行分析各地区历年的综合效率波动较大,通过基于动态离差平方准则的无监督学习对补贴的综合效率进行等级划分,可以看到大部分地区2014年的补贴综合效率仍属于中-低效率水平。在各地区补贴综合效率差异的影响因素分析上,得到农业经济水平以及农村家庭收入水平等因素是制约着我国农业保险补贴效率地区差异的主要因素。其而空间分析上,部分地区的农险补贴效率有了大幅度的提升,从各地区农业保险补贴效率标准差椭圆的重心变化过程可看出农险补贴效率的重心由西向东转移,并且在空间格局上我国各地区的农险补贴效率呈现了空间正相关关系。
【学位单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F842.66
【部分图文】：

图 4.2.1 我国农业保险补贴综合效率基尼指数合效率的基尼指数的趋势可以看出（图跌，随着几年内一直处在上下波动的状态基尼指数开始出现回升。说明了在 200贴效率差异相较于 2008 年有了明显的又再一次被逐渐拉大，也从侧面说明了我效率差异起到了功不可没的作用。但是地区间的差异是不可调和的，因此下面的影响因素标变量（见表 3.6.2）在对农业保险补贴不同，因此本节采用熵值法的方式对各谨地评价各指标变量对农险补贴综合效3.5.4））利用 R 软件计算农业保险补贴综合果如表 4.2.1 所示：表 4.2.1 各指标变量的熵值法权重系数

5 我国农险补贴综合效率演变分析5.1 农险补贴综合效率空间演变5.1.1 农险补贴综合效率的空间分布从第四章能够较为清楚地从时间维度去了解我国各地区农业保险补贴效率在观测期间的不同角度下的变化情况，并不能够呈现出各地区地理空间上的演变情况。遂本节以农险补贴综合效率为视角，选取 2009 年与 2015 年的农业保险补贴效率的数据导入至 ArcGIS10.2 软件中绘制出其补贴综合效率的空间分布图，如图 5.1.1 所示，可以更为直观的了解到我国各地区农险补贴综合效率空间分布情况，其中将各地区的农保补贴综合效率按照效率高低划分为五个挡位。

度上反映出空间整体的轮廓与趋势方向。SDE1 1/n ni i ii i x ,1 1/n ni i ii iy y ， n1, 2,3, i x x，i iy y y长轴长度）:21 ( cos sin )n x i i i i i x y 短轴长度）：21 ( sin cos )n y i i i i i x y 区的地理坐标的经纬坐标数值，i 为第i个决策效率值。国各地区的农险补贴综合效率导入至 ArcGIS1布图，如图 5.1.2 所示：
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本文编号：2852231