一、引言

        中国政策性农业保险（简称“农业保险”）有几十年的试验历史，但政策性农业保险发展仅12年。2004年中国开始试点政策性农业保险，2007年，中央政府开始将农业保险的保费补贴列入财政预算，开创了中国政策性农业保险的新纪元。农业保险作为农业支持保护体系的重要组成部分，通过财政补贴牵引，发挥杠杆效应，在农业生产经营的过程中发挥了现代风险管理工具的作用。但目前中国农业保险存在区域发展结构性失衡的状态，以“农业保险密度”衡量农业保险发展，2013年内蒙古农业保险密度为269.98元/人，贵州农业保险密度为7.44元/人，农业保险密度最大省份是最小省份的36倍，农业保险市场“二元结构”明显。

        “新常态”下，农业保险发展由基础的风险保障功能向社会治理功能发散。区域农业保险发展不均衡，不利于形成稳定、有序的农业保险市场，阻碍了农业保险风险分散通道，弱化了农业保险对农业发展的支持保护作用，加剧区域农业经济发展失衡。因此，在农业保险换挡期的关键时期，应重视解决农业保险发展的区域异质性问题，探寻促进农业保险收敛性发展的关键因素。

        那么，农业保险发展的异质性程度多大？农业保险发展是否存在收敛性趋势？哪些是影响农业保险收敛发展的关键因素？是本文研究关注的重点问题。朱俊生（2005）、徐哲，冯喆（2005）、黄薇（2006）、刘维林，徐放（2014）研究认为保险业发展的区域差异明显。吴祥佑（2009）采用空间计量经济学研究方法，对中国农业保险密度空间收敛进行实证研究。张燕，潘胜莲（2010）我国农业保险区域发展极为不平衡，现有的集中统一的保险模式难以兼顾不同区域的经济发展状况、农业风险和农业生产布局的特殊性。祝仲坤（2015）利用基尼（Gini）系数测算农业保险的区域差异，并运用Shapley值分解方法对影响区域差异的因素进行分解并测度出各类因素对区域差异的贡献度。鲜少有学者采用空间计量经济学的方法研究农业保险发展的异质性问题和收敛性问题。因此，本文运用2004-2013年中国31个省份农业保险密度面板数据，采用四分位距，基尼系数、泰尔指数、变异系数、赫芬达尔指数测算农业保险发展异质性程度，并根据以上指数的趋势判断其是否具有收敛性。在研究影响农业保险收敛发展的关键因素时，尝试从空间经济学视角进行研究，首先采用全域空间自相关统计检验判断中国农业保险密度增长过程中在空间上是否存在相关性？再根据农业保险发展的现实背景，采用Moran’s I 指数及其散点图来揭示农业保险发展重要阶段的空间相关性，并进一步采用局域空间自相关LISA集群地图来检验这种空间分布。最后通过构建绝对β收敛模型、空间滞后模型、空间误差模型，对空间收敛性进行检验，选择研究农业保险密度收敛性的最适模型，确定农业保险密度空间收敛的关键因素是空间（示范）溢出效应而非随机冲击效应。

二、理论分析

       （一）新古典经济理论

        经济学主流领域以索罗为代表的经济学派认为区域经济的增长存在着收敛性。即便不同区域间的初始经济发展水平或者说收入水平存在较明显差距，如果不同的区域有相同或相似的技术参数或偏好，他们的人均收入最终会向相同的稳态水平收敛，距离稳态越远的经济体表现出更高的增长率，这种增长速度上的差距，最终导致各地区间的经济发展趋于同一种稳定状态。

        从中国农业保险发展的整体情况来看，农业保险经过12年的发展，后期发展普遍表现为保费收入体量小的省份增长速度快，保费收入体量大的省份增长速度慢。因此，本文假设农业保险符合新古典经济理论，区域农业保险密度增长存在收敛性。

       （二）后发优势理论

        后发优势驱动假说是指，后发地区通过引进、模仿、学习（包括技术和制度两方面），可获得后发利益（Late-developing Advantage），从而具有后发优势。由于其学习成本（Learning cost）大大低于创新成本，使后发优势（包括技术性后发优势和制度性后发优势）不小于先发优势。这种由后发利益而具有的后发优势是后发地区追赶式高速增长的主要动因。

      　后发优势驱动理论表明，作为后发地区存在着有别于先发地区的方式或途径来达到与先发地区同样发展水平或状态的可能性，即后发地区也存在着因其相对落后所拥有的特殊利益。这种益处既不是先发地区所能拥有的，也不是后发地区通过自身努力创造的，而完全是与其经济的相对落后性共生的，这种特殊利益既有技术性的，也有制度性的。

        就中国农业保险发展的现状而言，新疆、内蒙古、四川、黑龙江、湖南、安徽等地区属于先发地区，贵州、福建、宁夏、重庆、天津、青海等地区则是后发地区。2014年，后发地区的农业保险密度增长率远高于先发地区。因此，本文假设后发地区农业保险发展过程中具有明显的后发优势，后发地区在实现农业保险密度增长的过程中通过引进、模仿、学习，充分发挥技术性和制度性的后发优势，从而实现后发地区农业保险密度高速增长。

三、区域农业保险密度收敛的探索性空间数据分析

        （一）中国农业保险密度空间差异的探索性分析

        本文运用2004-2013年中国31个省份农业保险密度面板数据，采用四分位距，基尼系数、泰尔指数、变异系数、赫芬达尔指数测算农业保险发展异质性程度，并根据以上指数的趋势判断其是否具有收敛性。数据来源于2004-2013年《中国保险年鉴》。

        1.农业保险密度异质性的传统统计分析

        农业保险密度的变异系数是变量标准差与其均值的比值，是有效测度各地区农业保险密度的异质性。因此，以中国31个省市自治区农业保险发展10年的数据来揭示区域农业保险发展异质性。如表1和图1所示。

         从表1和图1可以发现，2004-2013年，各省农业保险发展水平的平均值每年都呈增长态势。其中，2004-2006年增长趋势缓慢，2007年之后农业保险进入高速发展阶段。从四分位距可以看出，2004-2013年，各省农业保险密度的四分位距总体呈增长态势，说明农业保险发展区域间存在异质性特点。由于均值也在增长，还需要通过基尼系数、泰尔指数、变异系数、赫芬达尔指数测算农业保险发展省域间的水平差距。

        2、农业保险密度异质性测度

        采用基尼系数、泰尔指数、变异系数、赫芬达尔指数测算农业保险发展省域间的水平差距，在传统方法的基础上进一步揭示区域农业保险发展的异质性特点。如表3和表4所示。

        从表3可以看出，中国各省份的农业保险发展水平在每一年都表现了一定程度的差异性，但随着农业保险的发展，每年省域间的差异都在缩小。Gini系数由2004年的0.9175缩小到2013年的0.4590，Theil指数由2004年的1.7452缩小到2013年的0.3689，var指数由2004年的3.9120缩小到2013年0.9682，hhi指数由2004年的0.5259缩小到2013年的0.0625。可以看出，虽然农业保险发展存在异质性，但明显具有收敛性趋势。表4通过对四组指标进行相关性分析，分别计算皮尔逊相关系数和斯皮尔曼秩相关系数，四个指标相关性很高，两两之间的相关系数均在0.9以上，趋势明显一致。表4进一步说明中国各省份农业保险发展水平的差距存在显著的收敛性趋势。

       （二）中国农业保险密度空间收敛的探索性分析

在农业保险密度异质性探索的过程中，发现虽然农业保险发展存在异质性，但明显具有收敛性趋势。因此采用空间收敛性分析方法，进一步探索中国农业保险发展的规律。如图2 和图3所示。

        2014年保监会对农业保险保费收入及增长速度的统计数据显示，新疆、内蒙古、四川、黑龙江、湖南、安徽等农业保险收入体量大的省份发展速度下降，贵州、广西、宁夏等农业保险收入体量小的省份发展速度飙升。

        农业保险密度的基尼系数、泰尔指数、变异系数及赫芬达尔指数呈现下降的趋势，农业保险省域间的差距逐渐缩小。图2和图3可以揭示农业保险发展的差距存在收敛性特点，印证了新古典增长理论关于“落后地区较发达地区增长更快”的观点，初步证实假设农业保险发展符合新古典增长理论假设成立。

        （三）中国农业保险密度空间关联分析

        对于中国农业保险密度收敛的过程中在空间上是否存在相关性？需要进行全域空间自相关、局域空间自相关统计检验。如果存在空间自相关性，则需要建立空间计量模型来进行估计。本文首先通过全域性 指数来判断中国农业保险密度空间单元之间的平均关联程度。再通过局域性 指数识别空间局部不平稳性，揭示中国农业保险发展的空间异质性。

        本文涉及中国31个省市自治区2004-2013年农业保险密度，数据来源于2004-2013年《中国保险年鉴》。空间数据来源于中国31个省市自治区矢量地图，空间权重矩阵构建依托边界相邻规则（Rook相邻），即两个地理单元有共同边界，则认为两地相邻，本文采用一阶Rook相邻规则。空间权重矩阵主对角线上元素全部为0，相邻取1，不相邻取0，由于海南岛的特殊地理位置和经济发展水平，设定海南岛与广西省相邻。

        从表5可以看出，中国31省份2004-2013年农业保险密度的Moran’s I 指数均大于0。从图2可以发现，指数存在波动，但可以明显划分2个阶段。2004-2008年，中国农业保险密度的空间自相关性逐渐减弱，说明该阶段中国各省份农业保险发展水平的空间关联性越来越弱。2009-2013年，中国农业保险密度的空间自相关性显著增强，尤其是2010-2013年，连续4年空间自相关性非常显著，说明该阶段中国各省份农业保险发展水平的空间关联性越来越强。即现阶段中国各省份农业保险密度并不是随机分布的，各省份之间存在显著的示范效应。可见，农业保险发展离不开财政补贴的支持，2007年中央政府将农业保险的保费补贴列入财政预算后，农业保险密度不断增加，空间示范效应显著增强。

        图4呈现中国农业保险密度空间分布分为两个阶段，与中国农业保险发展的两个阶段存在显著的一致性，2004-2006年为政策性农业保险试点阶段，2007年至今为中央财政支持的政策性农业保险发展阶段，即农业保险迅猛发展的阶段。因此分阶段研究中国各省份农业保险密度空间分布更有意义，本文采用2013年、2007年、2004年农业保险密度的Moran’s I 指数及其散点图，检验农业保险发展两个阶段中农业保险密度是否存在空间上的相关性，并进一步采用局域空间自相关LISA集群地图来检验这种空间分布。

        2.局域性 指数

        Moran’s I指数是对全局空间相关性的一种检验，但并不能对局部区域的空间关联模式做出判断，局域空间LISA图可以用来检验局部区域的空间集聚效应。局域Moran’s I散点图是描述同一年份中，各样本的因变量与它的空间滞后变量之间的相关系数的空间分布情况。第一象限表示农业保险密度较高的省份被其他农业保险密度较高的省份所包围；第二象限表示农业保险密度较低的省份被其他农业保险密度较高的省份所包围；第三象限表示农业保险密度较低的省份被其他农业保险密度较低的省份所包围；第四象限表示农业保险密度较高的省份被其农业保险密度较高的省份所包围。局域性 Moran’s I 指数计算公式如下：

        从图5可知，2004年中国大部分省份集中分布在第一、三象限，占样本总数的54.83%，充分说明2004年中国农业保险密度在空间上存在示范效应。2007年中国大部分省份呈现随机分布的特征，充分说明2007年中国农业保险密度在空间上并不存在显著的示范效应。2013年中国大部分省份集中分布在第一、三象限，占样本总数的61.3%，充分说明2013年中国农业保险密度在空间上存在显著的示范效应。说明中国农业保险发展的初级阶段具有阶段性特征，发展的试点阶段（2004年）势头较足，空间示范效应显著；全面开展阶段（2007年）发展动力不足，空间示范效应不显著；经历10年发展后（2013年）农业保险形成初步格局，空间示范效应显著。

        从2004年局部空间LISA图（见图6）及其显著性水平检验来看，2004年农业保险发展在中国的空间分布已形成了两个重要的集聚区域和一个离散区域：第一个集聚区域以西藏、青海为中心，与新疆、甘肃、云南、贵州等西部省份共同组成的高农业保险密度集聚区；第二个集聚区是以山西、河南和湖北为中心，与周边的河北、陕西、安徽、广西等省份组成的低农业保险密度集聚区；第三个区域是以山东为中心，与周边的北京，天津，河北、安徽和浙江等区域组成HL集聚区域。从2007年局部空间LISA图（见图6）及其显著性水平检验来看，2007年农业保险发展在中国的空间分布并没有形成显著的集聚区域和离散区域。从2013年局部空间LISA图（见图6）及其显著性水平检验来看，2013年农业保险发展在中国的空间分布已形成了两个重要的集聚区域和一个离散区域：第一个集聚区域以黑龙江、吉林、辽宁东北地区为中心，与内蒙古、河北、北京等华北省份共同组成的高农业保险密度集聚区；第二个集聚区域以重庆、云南、广西为中心，与贵州、广东等省份共同组成的低农业保险密度集聚区；离散区是以四川、湖南为、海南中心，与周边的重庆、贵州、云南等西南省份组成HL集聚区域。

        综合考虑全域性 Moran’s I 指数和局域性 Moran’s I 指数分析结果，中国农业保险发展存在显著的空间相关性。因此，可以采用空间计量经济学的方法，构建研究农业保险密度收敛性的最适模型，进而判断农业保险密度增长是否存在空间溢出效应和随机冲击效应。

四、中国农业保险密度收敛性的空间计量经济分析

        该部分在第三部分统计分析的基础上，进一步采用空间计量经济学的方法分析中国趋于农业保险密度的增长速度，验证本文提出的中国农业保险发展符合新古典增长理论假设。

       （一）模型构建

       为了充分考察空间效应的影响，根据空间计量经济学的基本范式，需要考虑以下三种不同的空间计量经济模型。

五、研究结论与展望

        本文基于新古典增长理论和后发优势理论，采用统计研究方法，对中国31个省市自治区2004-2013年农业保险密度空间异质性、收敛性、相关性进行研究，并采用空间计量经济研究方法，探索农业保险密度空间收敛的核心因素，验证本文的2个假设。研究表明：（1）目前中国农业保险密度在省域间存在显著的异质性，存在区域发展结构性失衡的状态，农业保险市场“二元结构”明显。（2）地区内的相互作用明显，具有相同资源禀赋且空间位置邻近的省份，其保险密度的区域集聚性较强。如：黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古属于high-high集聚；云南、重庆、广西属于low-low聚集，农业保险发展具有显著的空间溢出效应。（3）随着农业保险的发展，农业保险先发地区农业保险密度增长率低于后发地区农业保险密度增长率，具有空间收敛的特征。中国农业保险发展符合新古典增长理论假设得到证实。如：云南、重庆、广西属于low-low聚集，但由于其邻近地区四川、湖南属于农业保险先发地区，因此2014年农业保险保费增长率极高，其后发优势逐渐彰显；黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古属于high-high集聚，但2014年农业保险保费增长率较低，其先发优势逐渐弱化。（4）农业保险密度空间收敛的关键因素是空间溢出效应而非随机冲击效应。因此，农业保险后发地区可以借助邻近地区农业保险发展的示范效应、溢出效应，获得技术或制度上的后发优势的假设得到证实。

        一个地区农业保险密度的增长率仅与该省的农业保险发展阶段相关，但现实经济中，农业保险密度还会受到其他因素的影响。在新古典增长理论的支持下，尽管每个地区之间是封闭的，边际收益递减规律仍然会到时农业保险密度收敛。在开放经济体下，资本、劳动力、技术、制度的跨地区溢出加快了农业保险密度的收敛趋势。因此，为解决农业保险发展“二元结构”问题，政府应充分引导，强化农业保险发展的技术、制度后发优势，发挥邻近地区农业保险发展的溢出效应，促进不同地区农业保险公司或承担农业保险业务的保险公司相互学习、交流，发挥知识、技术溢出效应，促进农业保险全局发展，形成稳定、有序的农业保险市场，开拓农业保险风险分散通道，更好的促进农业保险发挥农业支持保护体系的功能，在农业生产经营的过程中发挥现代风险管理工具的作用。(作者：黄琦)

参考文献

[1] 朱俊生. 我国保险业空间布局研究[A]. 北京大学中国保险与社会保障研究中心(CCISSR).变革中的稳健：保险、社会保障与经济可持续发展——北大CCISSR论坛文集·2005[C].北京大学中国保险与社会保障研究中心(CCISSR):,2005:27.

[2] 徐哲，冯喆．中国保险市场区域发展不均衡性分析[J]．北京航空航天大学学报：社会科学版，2005（3）：17-20

[3] 黄薇．保险业发展的地区差异值得重视[J]．财经科学，2006（3）：111-116

[4] 刘维林，徐放．保险产业省际发展差异的影响因素与贡献测度：基于Shapley值过程的实证分析[J]．中央财经大学学报，2014（2）：31-37

[5] 吴祥佑．我国省域保险业发展不平衡的实证研究：1997-2007年[J]．数量经济技术经济研究，2009（6）：99-114.

[6] 张燕,潘胜莲. 我国农业保险的现实困境及趋向选择——以区域化发展为视角[J]. 金融与经济,2010,01:68-71.

[6] 祝仲坤,聂文广,陶建平. 中国农业保险区域差异的变动及成因解释——基于Shapley值分解方法[J]. 中国农业大学学报,2015,03:241-250.