中国生猪保险政策对生猪生产效率的空间溢出效应研究

本文采用空间双重差分模型(SDID)系统评估了中国生猪保险政策对生产效率的影响机制，研究发现该政策不仅能提升本地生产效率(提升0.028单位)，还能产生显著的空间溢出效应(250公里衰减边界)，并通过规模扩张、结构升级和技术采纳三重路径发挥作用。研究为完善农业保险机制、促进畜牧业可持续发展提供了重要实证依据。

　　

政策背景与理论框架
中国自2007年起实施的生猪保险政策作为关键制度工具，旨在应对饲料价格上涨和传染病暴发等风险。该政策覆盖育肥猪死亡损失，政府补贴80%保费（42元/头），形成风险分散机制。基于新制度经济学理论，研究提出5项假设：H1直接效应、H2空间溢出效应，以及通过规模扩张(H3)、结构升级(H4)和技术采纳(H5)的传导路径。

研究方法与数据
研究采用2005-2021年30个省份面板数据，运用超效率SBM模型测算生产效率，投入指标包括精饲料(_1.08kg/头)、劳动力(_8.3日/头)等，产出为生猪出栏重量。空间权重矩阵基于地理距离构建，通过Moran's I检验(0.175，p<0.01)确认空间自相关性。SDID模型控制省份和年份固定效应，并采用部分微分法分解直接/间接效应。

核心发现
基准回归显示政策使实施省份效率提升0.028(p<0.05)，空间溢出效应达0.203。机制检验表明：

1. 规模效应：参保省份出栏量增加14.9%(p<0.01)，通过缓解信贷约束实现；
2. 结构效应：猪肉产值占比提高0.6%(p<0.1)，标准化养殖降低死亡率；
3. 技术效应：机械总动力增长26.3%(p<0.1)，精准饲喂技术普及是关键。

空间异质性
在生猪主产区(如河南、四川)，政策效果尤为显著(弹性系数0.044)，大规模养殖场响应更积极。LISA聚类图显示"高-高"集聚区从沿海向内陆转移，反映2019年功能区规划政策的影响。

创新价值与实践启示
研究首次验证生猪保险的空间溢出边界(250km)，为跨区域政策协同提供依据。建议：

1. 开发"保险+技术服务"模式，整合AI个体识别技术；
2. 主产区实施差异化补贴，保费补贴从80%提至90%；
3. 建立跨省疫病预警共享平台，放大政策辐射效应。

研究局限与展望
未来需细化市县层面数据，并纳入兽医服务覆盖率等控制变量。指数保险、收入保险等新型产品效果评估值得进一步探索。