中国农业保险政策对主粮种植结构调整的影响：基于粮食系统韧性与安全视角的实证研究

这篇研究通过2020年中国乡村振兴调查(CRRS)数据，采用双限Tobit模型揭示农业保险通过风险分散(Digital Technology Training)和制度可达性(Distance to Administrative Center)双重路径显著提升主粮种植比例(24.4%)，验证了其作为结构性政策工具在优化种植结构(SDG2/SDG12)、稳定农户收入预期方面的作用，为粮食安全政策设计提供了实证依据。

　　

引言

中国主粮作物种植面积持续下降与"非粮化"趋势加剧对粮食安全构成结构性风险。农业保险除传统风险 mitigation 功能外，可能通过重塑风险-收益预期成为引导种植结构调整的政策工具。研究基于2020年CRRS数据，首次系统论证保险政策对小麦、水稻、玉米三大主粮种植比例的影响机制。

研究方法

采用双限Tobit模型处理0-1区间的种植比例数据，以自然灾害经历作为工具变量解决内生性问题。核心变量包括：

1. 1.

   因变量：主粮种植面积占比

2. 2.

   自变量：农业保险参保状态(二分类)

3. 3.

   调节变量：数字技术培训(提升政策信息获取能力)、距县行政中心距离(衡量制度可达性)

核心发现

风险补偿与政策信号双重路径

农业保险使主粮种植比例平均提升24.4%，机制分析显示：

• •

  数字技术培训使边际效应从0.5升至0.9

• •

  距行政中心每增加1公里，政策效应增强8.7%

  印证了H1-H3假设，即保险通过稳定收入预期和传递政策偏好引导结构调整。

多维异质性特征

1. 1.

   认知能力差异：高中以上学历农户响应强度是低学历组的1.6倍

2. 2.

   经营规模效应：10亩以下小农户的弹性系数达0.38，显著高于规模农户

3. 3.

   区域试点政策：全成本保险试点地区效应提升42%

4. 4.

   地形约束：非平原地区政策效果是平原区的2.3倍

5. 5.

   地理梯度：东部>中部>西部，反映制度执行效率差异

政策启示

1. 1.

   保障升级：借鉴美国FCIP经验，在主产区推广收入保险

2. 2.

   数字赋能：参照印度"地理分区补贴"模式，加强移动端服务

3. 3.

   精准施策：对偏远地区实施风险共担定价机制，如墨西哥案例

营养安全延伸

研究指出主粮导向可能压缩杂粮种植空间，建议同步推进：

• •

  生物强化(biofortification)作物纳入保险范围

• •

  推广稻麦与富微量元素作物的复合种植

  实现从"吃饱"到"吃好"的战略升级，呼应SDG2.2的隐性营养不良治理目标。

局限与展望

当前横断面数据难以捕捉长期动态效应，未来可结合：

• •

  多期面板数据追踪政策时滞效应

• •

  细化保险类型与理赔数据的机制分析

• •

  引入风险感知等行为经济学变量