中国畜牧业保险的微观效果与政策优化研究—以生猪为例

*章引言
畜牧业是农业的重要组成部分，它的发达程度是衡量农业现代化程度的重要标志。改革开放以前，受粮食短缺和计划经济的影响，畜牧养殖仅作为家庭副业的一部分，发展长期停滞，其产值也仅占农业总产值的15%左右（中国养殖业可持续发展战略研究项目组，2013）。改革开放以后，国家大力扶植畜牧产业，养殖规模迅速扩大，产业水平稳步提高，畜牧产品供应也日益丰富，畜牧产业在国民经济的地位也持续上升。2007年以来，我国以发展现代畜牧业、促进养殖业发展方式转变为目标，探索保障畜牧业可持续发展的长效机制，不断加大对畜牧产业的支持力度，加强政府宏观调控，陆续实施了畜牧良种补贴、能繁母猪补贴、全国生猪调出大县补贴、生猪无害化处理补贴、奶牛优质后备母牛补贴、标准化规模养殖场（小区）补贴以及政策性畜牧业保险保费补贴等政策，畜牧养殖规模化、标准化程度逐步提高。我国畜牧养殖逐步由散养、小规模的传统养殖方式向以规模化、标准化、集约化为标志的现代畜牧业转型。改革开放以来我国畜牧养殖取得的一系列成就，改变了我国畜产品长期短缺的局面，有效保障了市场供给；提升了城乡居民营养水平和身体素质；带动了畜牧业产业链的发展，促进了养殖户增收；并且畜牧养殖业*早从计划经济体制的束缚中解放出来，率先实行了市场化改革，引领了农业产业制度变迁。
但是，我们也应该看到，我国的畜牧养殖仍以粗放经营、散养为主，综合生产能力较低，这些大比例、小规模及散养的养殖群体，很多仍停留沿用传统的养殖方式。大多数散养户基础设施差，饲养管理粗放，养殖环境恶劣。部分规模化程度较高的养殖场也存在着设施配套不完善、环保措施落后等诸多问题。在支撑体系方面，疫病防治、重大疫病及新型疫病诊断、防治手段和设备落后等情况普遍，还存在信息化体系不完善，市场及政策信息不畅通等问题。这些现状与养殖过程中存在的自然风险、疫病风险及市场风险等给我国广大畜牧业生产者带来了巨大的损失，虽然在风险发生后政府也会给予一定的经济补偿，但大部分损失仍由养殖户自身承担，加之近年来畜产品市场价格波动频繁且不规律性逐渐加大，这严重损害了养殖户的养殖利益。因此，如何降低生产过程中各类风险的影响，保障养殖户的收益，维护社会稳定，是目前我国畜牧产业可持续发展过程中亟待解决的问题。
一、研究背景与意义
农业保险作为保障农业生产的一种风险管理工具，由于在国际上符合WTO绿箱规则，使得学术界和政府部门关注较大。而畜牧业保险作为一种促进畜牧业稳定发展、保障养殖户收入的手段也越来越受到重视。自2004—2015年的10年里（2011年除外），中央一号文件中都涉及政策性农业保险，2015年，一号文件中提出了“积极开展农产品价格保险试点”。从2007年起，中央财政对畜牧业保险提供政策性保费补贴，并在多地试点推广。根据统计，2013年共承保家畜121亿头，收取保费4918亿元，比2008年分别增长727%、451%，支付赔款3225亿元， 25553万养殖户获得保险赔付，户均获得赔款1 26208元数据来源：中国农业保险统计年鉴，2014。政策性畜牧业保险赔付增强了养殖户恢复生产的能力，为养殖户增收致富撑起了“保护伞”。当前我国畜牧业保险主要有两种形式：保障生产风险（死亡风险）的政策性畜牧业保险和保障市场风险（价格风险）的畜牧业保险。
与此同时，政策性畜牧业保险在实践中也暴露出许多问题。
*，养殖户对保险的参与程度还不高。一方面，养殖户风险意识薄弱，对保险的认知程度不高。不少养殖户尤其是散养户常常凭经验养殖，侥幸心理严重，对政策性畜牧业保险的保障作用缺乏必要的了解，有的养殖户对保险的认识与理解有较大的排斥性，不愿参加畜牧业保险。另一方面，保险品种缺乏，保障水平单一。当前推行的主要是保重大疫病及自然灾害导致牲畜死亡的政策性畜牧业保险，保障市场波动风险的保险品种缺乏。保险的保障金额与牲畜实际价值差距还比较大，发生风险后的赔偿力度不够，这对养殖场户参保的积极性有较大影响。
第二，道德风险和逆向选择问题还比较严重，政策性畜牧业保险道德风险和逆向选择防范难度较大。一方面，引发养殖户道德风险的因素比较多。例如，由于*、奶的市场价格波动频繁且波动范围较大，投保牲畜的价值有时会比保险公司规定的保额要低，加之牲畜有自然淘汰的需要，因此，养殖户会发生杀死牲畜骗保的现象。另一方面，如何确定投保牲畜和投保牲畜的死亡原因困难较大。目前，绝大多数是依靠给投保牲畜佩戴的耳标来确定的，但由于各种原因养殖户并不十分乐意给牲畜佩戴，并且保险公司没有专业的畜牧兽医人员，因此，在确定牲畜的死亡原因时就比较困难，不能确定是否是在保险条款规定的死亡原因内。这几个因素就导致了目前存在较高的逆向选择和道德风险比率。养殖户对于自己的养殖情况*为了解，知道养殖风险是高是低。如果养殖户认为处于高养殖风险中，他会选择投保，反之不投保。而保险机构由于不能或很难准确掌握养殖户全部信息，不能对投保养殖户投保提出区别要求，因此，会有逆选择情况出现。
第三，当前我国地区间政策性畜牧业保险的发展极为不平衡。当前，政策性畜牧业保险已在全国推广，各地也自身结合实际自行开发其他保险品种。在保险品种上，国家*早对能繁母猪和奶牛进行保费补贴，在全国大部分省区试点推广，进而才开始对育肥猪开展保费补贴，开始时试点范围也有限，如2012年江西省仅在吉安县、上高县开展育肥猪政策性保险试点。2013年来，一些地方还试探性地开展了生猪目标价格保险及牛奶目标价格保险，也均取得了不错的效果。
基于此，本研究主要回答以下几个方面的问题。
（1）当前养殖户对不同类型畜牧业保险（保生产风险为主和保市场风险为主）的需求特点及其影响因素有哪些？试点地区养殖户参保行为及其影响因素有哪些?如何优化制度设计来提高养殖户的参保积极性？
（2）从理论和实践两方面看，参加畜牧业保险是否会产生道德风险的问题？如何有效避免这些问题？
（3）若在我国试点开展畜牧业目标价格保险，是否具有可行性，会遇到哪些障碍？ 
二、研究目标与研究内容
（一）研究目标
借鉴国内外政策性农业保险研究现状与发展经验，论文结合风险管理学、经济学与保险学等多学科知识，通过构建计量经济学与统计学等方法对我国政策性畜牧业保险开展的实际情况进行理论与实证分析。通过了解我国政策性畜牧业保险现状，分析影响养殖户对政策性畜牧业保险的需求及影响其购买保险的决策因素，理论分析并实证检验养殖户参加畜牧业保险过程中产生的道德风险和逆向选择的问题，对我国试点实施生猪目标价格保险的可行性进行分析，对我国政策性畜牧业保险的发展提出政策建议，实现促进我国政策性畜牧业保险持续稳定发展、保障畜产品有效供给的目标：
目标一：国内外政策性畜牧业保险政策比对研究。总结国外与国内政策性畜牧业保险实施现状，比较之间的差异。
目标二：探讨养殖户对畜牧业保险的需求和参保行为的影响因素。基于效用*化理论，运用计量经济学、风险管理学、福利经济学等相关理论与分析方法建立Logit模型，结合对养殖户的实地调研，实证分析影响我国养殖户的畜牧业保险参保决策因素。
目标三：分析政策性畜牧业保险实施过程中的道德风险问题和逆向选择问题。利用保险试点地区养殖户调查数据，分析政策性畜牧业保险对农户养殖行为和“不足额投保”的影响，以检验养殖户在信息不对称的情境下，是否存在减少疫病防控要素投入和少报标的生物的出栏量的道德风险行为。
目标四：分析生猪目标价格保险的可行性及实施障碍。从国内外已有畜牧业目标价格保险的实践探索、生猪规模化养殖主体的保险需求、政府价格调控政策创新、保险公司经营农险经验、生猪价格和猪粮比价等时间序列数据的可获得性等方面，分析我国实施生猪目标价格保险的可行性。进而从科学设计保险方案难度大、发生巨灾风险概率高、财政补贴压力大、规模养殖化程度低、价格监测成本高等方面，探讨实施生猪目标价格保险存在的问题。
（二）研究内容
本研究计划在调查了解我国政策性畜牧业保险发展现状的基础上，*，总结国外与国内政策性畜牧业保险实施现状，比较之间的差异；第二，探讨养殖户对畜牧业保险的需求和参保行为的影响因素；第三，理论分析并实证检验政策性畜牧业保险实施过程中的道德风险问题；第四，通过对生猪目标价格保险试点地区的调研，探讨实施生猪目标价格保险的可行性及实施障碍，并提出意见建议。结合本文的研究目标，本研究的主要内容如下。
1各国畜牧业保险政策取向及动因分析
总结现阶段我国政策性畜牧业、目标价格保险取得的发展经验，通过对美国、加拿大、日本、韩国、蒙古国等国畜牧业保险相关资料的搜集与整理，在梳理目前各国畜牧业保险制度的基础上，将部分典型国家的畜牧业保险计划与我国畜牧业保险的发展实际进行比对分析，并从社会、经济与文化等角度探寻出其内在动因，为我国畜牧业保险政策的修订和调整提供借鉴。
我国自2007年起试点能繁母猪、奶牛等政策性畜牧业保险，随后又开展育肥猪保险。经过8年的探索实践，各省基本形成了一套较为完善的政策性农业保险管理体系，为进一步开展目标价格保险开展提供了经验借鉴；通过对美国、加拿大等国家畜牧业目标价格保险的分析，在借鉴国外目标价格保险、收益保险先进经验的基础上，对我国实行目标价格保险的运行机制、政策扶持机制、运行模式等进行深入研究。
2考察养殖户对畜牧业保险的需求和参保行为的影响因素
畜牧业保险与其他农业保险一样，都具有准公共物品的属性，同时，具有高风险、高赔付的特征。因此，畜牧业保险的开展必须由三方主体支持：政府、保险公司、养殖户。同时，政策性畜牧业保险与其他农业保险之间也存在差异，了解其需求的特殊性有助于提高保险覆盖率。
从各国畜牧业保险的实施方式来看，当前畜牧业保险的类型主要有两种：保养殖风险为主（自然灾害、疫病、突发事故等造成的牲畜死亡）的畜牧业保险和保市场风险为主的畜牧业保险。以上两种类型针对不同的风险而设定，而我国养殖户对于以上两种保险的需求如何有待研究。本文主要采用Logit模型来考察养殖户对畜牧业保险需求的影响因素。在对于模型指标的选取上，养殖户社会经济特征变量主要包括养殖户的年龄、文化程度、是否有人外出务工、年人均收入水平等；养殖风险因素和保险认知变量主要包括养殖年限、养殖规模、补栏方式、出售形式、养殖收入占家庭总收入的比重、近3年疫病造成的平均损失率等；意识及态度因素主要包括是否购买其他保险、保险认知程度、保险信任度等。选取养殖户畜牧业保险需求作为因变量。
进一步的，当前在部分地区已经开始某一类型的畜牧业保险的试点工作，因此，考察试点地区养殖户的参保行为及其影响因素对于政策性畜牧业保险的顺利实施有重要作用。在市场经济条件下，养殖者皆为理性经济人。如果不考虑风险偏好，养殖户是否购买政策性畜牧业保险的一个关键原因在于保险所能带来预期利润。而在考虑养殖户风险偏好的情况下，养殖户是否购买畜牧业保险则是通过对预期利润与保费投入成本进行比较的结果，即养殖户会依据政策性畜牧业保险带来的预期利益来进行决策是否购买保险。由于在该效用计算过程中包含了养殖户的风险偏好信息，因此，与不考虑风险偏好的情况下有很大的不同。此外，养殖户*终是否购买政策性畜牧业保险还会依据养殖户自身的经济水平、养殖规模、风险意识等多种因素来*终决定，以达到投保后能产生预期效用*化的目标。
3分析政策性畜牧业保险实施过程中的道德风险问题
利用政策性畜牧业保险试点地区农养殖户调查数据，分析政策性畜牧业保险对养殖行为和“不足额投保”的影响，以检验养殖户在信息不对称的情境下，是否存在减少疫病防控要素投入和少报标的生物的出栏量的道德风险行为。
农业保险的市场失灵问题是保险*为重要的一个研究方向。目前来看，农业的系统性风险以及信息不对称问题是造成农业保险市场失灵的一个非常重要的原因。在农业保险的实施过程中，信息不对称会造成投保人的逆向选择和道德风险问题。在保险签约之前，由于投保人更了解自己的实际情况而保险人却无法准确掌握，由此会产生高风险水平的投保人进入保险市场，这就是逆向选择；在保险签约即投保人参保以后，由于其缴纳了保费，因此，可能会降低其原来的投入品付出或发生风险时隐瞒风险的实际情况，从而造成保险人增加赔付损失，这就是道德风险。
在政策性畜牧业中，道德风险和逆向选择主要包括养殖户在投保前由于信息不对称而可能造成的不足额投保问题以及投保后可能会降低对投保牲畜的卫生防疫水平，或以未投保牲畜冒充投保牲畜，使损失发生的概率上升，加大保险公司的赔付损失，降低保险公司的供给意愿。因而研究养殖户在政策性畜牧业保险实施过程中是否存在上述道德风险和逆向选择问题，对完善我国政策性畜牧业保险制度、促进其进一步发展具有重要的理论意义和现实意义。
4分析实施生猪目标价格保险的可行性及政策建议
近几年来生猪价格大起大落的“猪周期”现象不断重复，直接影响生猪养殖业的持续健康发展。生猪价格波动具有系统性，不仅受畜禽疫病、生产成本等因素影响，而且受其他畜禽替代品价格的影响，调控难度较大。2014年中央一号文件提出“探索粮食、生猪等农产品目标价格保险试点”。完善生猪价格调控机制，探索目标价格保险制度，对保障养殖户利益，促进生猪养殖健康发展，稳定生猪价格具有重要意义。
从当前生猪价格波动特征入手，分析现行价格调控措施及其局限性，系统研究生猪目标价格保险制度。结合北京、山东、四川等省市政府部门，保险公司、生猪养殖主体的访谈调研，总结现有生猪目标价格保险的经验做法，探析存在的问题，探讨生猪目标价格保险方案，为促进生猪目标价格保险的顺利开展提供政策建议。
（三）数据来源
本研究使用的材料与数据主要来自2个方面。
1实地调研数据
对北京、四川、河南、江苏等省市政策性畜牧业保险试点地区和畜牧养殖业较为发达的地区展开实地调研，搜集一手数据。四川、河南、江苏等省均为我国猪*十大主产区之一，其中，四川省生猪出栏数、年存栏猪头数、猪*总产量及能繁母猪存栏量常年居全国*，出栏量占全国出栏总量的近10%，河南、江苏等省生猪养殖规模化程度较高，对于规模养殖户具有代表性，北京、四川等省市在生猪目标价格保险试点上走在全国的前列，具有重要的借鉴意义。对养殖户的调研主要分为3个部分。
（1）关于养殖户的基本情况，包括年龄、性别、学历、是否党员、是否村干部、家庭总人口、家庭劳动力数量、家庭总收入、养殖规模、兼业类别、是否科技示范户、是否加入合作社等。
（2）生猪养殖的基本情况，包括生猪年出栏数量、存栏数量、能繁母猪养殖数量、生猪年死亡量、养殖场占地面积、每头生猪养殖成本、是否贷款养殖、是否与公司签订收购合同等。
（3）生猪保险认知及购买情况，包括对保险的了解程度、是否乐意购买保险、购买保险后的满意程度、对保险保障的认知程度等。
2统计数据
统计数据主要来自于《中国畜牧业年鉴》《中国保险年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》以及国家发展和改革委员会、农业部、国家统计局与试点活动地区等公开发布的数据等。