引言

2013年习总书记指出“三农”的核心是农业强、农村美、农民富，农民增收是乡村振兴的关键抓手。农业弱质高风险需政策支撑，农业保险作为国际通行风控工具可分散双重风险，但它对农民收入的影响复杂，学界观点不一。

据此，政策性农业保险对农民收入的研究形成两种不同学术观点：支持者认为，农业保险可通过风险保障与长期机制促进增收。例如，卢飞指出政策性保险的“旱涝保收”机制能激发农户生产积极性，推动区域差异化增收；周稳海与陈巍则补充，尽管短期保费负担可能抑制收入，但长期风险补偿的增收效应更显著，总体呈正向净效应。然而，反则指出保险效果的复杂性与条件性。祝仲坤等基于中国省级数据发现其对农民收入存在负向作用；石文香提出的“门槛效应”还指出，保险增收功能仅在农户收入跨越临界值后才会显现。与此同时，早期研究用OLS或固定效应模型，关注保险与收入直接关系，忽略区域差异和作用路径；后来引入涉农信贷等中介变量探究间接机制，但多聚焦单一中介，缺乏多重并行机制分析。

本文创新点在于构建“信贷可得性-农业机械化”双重平行中介框架，揭示保险协同增收路径；基于区域异质性分析效应及影响因素差异；结合固定效应与中介效应模型，提出差异化政策建议。

一、理论机制与假说

（一）政策性农业保险对农民收入的直接影响机制

政策性农业保险作为抵御灾害风险的重要手段，在助力减贫、提升农民收入、平抑收入波动、筑牢粮食安全防线以及守护生态环境等领域发挥着关键作用。政策性农业保险目标是稳定农业生产，使得农民收入得以增加。农业生产面临自然风险和市场风险，导致农民收入具有强不确定性。政策性农业保险通过财政补贴降低农户投保成本，当风险发生时，政策性农业保险通过风险转移机制，能有效降低农户预期损失的不确定性，分散生产风险保险赔付可弥补生产损失，直接稳定经营收入。例如，种植业保险对减产损失的赔付、养殖业保险对疫病损失的补偿，均能减少农民收入波动。同时，保险增强了农户扩大生产的信心，促使其采用新技术、改良品种或扩大经营规模，间接提升收入水平。此外，保险的普及还能优化农业生产资源配置，引导农户向高附加值农产品生产转型，进一步提高收入。基于此，提出研究假说H1：政策性农业保险密度提升对农村居民收入具有显著正向影响，即政策性农业保险发展水平越高，农民收入水平越高。

（二）中介传导机制：信贷可得性与农业机械化的双重桥梁

1. 信贷可得性的中介作用

农村金融市场的信息不对称与抵押品缺失导致农户面临信贷约束，而农业保险可通过“风险兜底”信号缓解这一困境。农户参保行为向金融机构传递了风险管控能力，降低了放贷风险，进而提升信贷可得性。这一机制在“保险+信贷”试点中表现显著。例如，豫鲁地区试点农户收入年均增长6.2%，超全国均值2%，形成“保险增信→信贷扩张→生产投入增加→收入增长”的传导链条。理论上，信贷可得性是政策性农业保险影响收入的核心中介变量，故提出假说H2：信贷可得性在政策性农业保险促进收入增长中发挥中介作用。

2. 农业机械化水平的中介作用

新增农业机械化水平作为另一中介路径，其逻辑在于：政策性农业保险通过信贷可得性提升农户融资能力，进而支持其购置农机设备、提升生产效率。农业机械化水平的提升可降低单位生产成本、扩大经营规模，直接推动收入增长。例如，安徽、湖南等地试点“保险+信贷+农机补贴”模式，参保农户农机购置率提升30%，亩均产量提高15%。理论上，农业保险可通过“信贷可得性→农业机械化→收入增长”路径发挥间接效应，据此提出假说H3：农业机械化水平使得政策性农业保险对农民收入影响中扮演着中介作用。

二、研究设计

（一）模型设定

1. 基准回归模型

在保证数据的可得性与准确性的前提下，本文采用我国2011-2022年31个省的面板数据。本文在通过F检验与Hausman检验，得到了小于0.05的p值，故而选择固定效应模型，具体如下：

（1）

其中，Income衡量农民收入，模型中用“农村居民家庭人均经营纯收入”作为农民收入的指标中代表政策性农业保险密度指标，是核心解释变量；表示一组控制变量，包括农村居民平均受教育年限、第一产业结构、人均耕地面积、公路密度、农作物受灾比例、城乡居民收入差距；表示不随时间变化的个体的固定效应；表示与解释变量无关的随机扰动项；下标(=1，2，…，31)表示对应的31个省(自治区、直辖市)的样本，(=2011，…，2022)表示对应的时间段

2. 中介效应模型

为进一步验证中介变量（M）在政策性农业保险对农民收入的中介作用，参考温忠麟等的中介检验，在模型（1）的基础上搭建中介效应模型：

（2）

（3）

式中表示中介变量，本文具体为信贷可得性与农业机械化水平,下标、分别代表省份与年份，其余变量的含义均与公式（1）相同。

（二）变量选取与描述性统计

1. 被解释变量

参照周文海的被解释变量做法，本文选取“农村居民家庭人均经营纯收入”衡量人均农业收入；为减少异方差性，对该变量取对数处理。

2. 解释变量

与李琴英等处理相同，为了提高估计结果的稳健性，采用“农业保险密度”指标进行度量。政策性保险密度是指按乡村人口计算的人均保费，反映了该地区政策性农业保险的发展程度、农业经济的发展状况与农民保险意识的强弱。政策性农业保险密度衡量的是特定区域内人均保费支出水平，该指标能够综合体现区域农业保险的普及程度、农村经济发展水平以及参保主体的风险保障意识，同时也政策性农业保险的发展水平及其与区域农业经济的协同关系。为了减少异方差性，本文对“政策性农业保险密度”进行取对数处理。

3. 中介变量

基于农业信贷与农业机械化的双重桥梁，在农业信贷的选取上，参考苑美琪等采用人均涉农贷款余额来定义农业信贷发展水平,因为人均涉农贷款余额数值过大，也为了避免异方差，所以对人均涉农贷款余额取对数处理，而在农业机械化上，参考富丽莎等，采用机械化程度由每万公顷农用地的平均农业机械动力来衡量。

4. 控制变量

除此之外，为了控制其他因素的影响，在借鉴国内外相关研究的基础上，本文还控制了其他变量，主要变量的定义与说明如表1所示。

变量	符号	含义
农村居民家庭人均经营纯收入	Income	农村居民家庭人均经营纯收入(元/人)
农业保险密度	Insdens	农业保险密度(元/人)=农业保险保费收入/乡村人口数
农村人力资本	Study	农村居民平均受教育年限（年）
第一产业结构比重	Industry	第一产业结构比重=第一产业增加值/地区GDP总值
人均耕地面积	Farmland	人均耕地面积(公顷/人）=耕地面积/乡村人口
公路密度	Road	公路密度（公里/平方公里）=省内公路里程/全省面积
农作物受灾比例	Nzw	受灾面积/农作物播种面积
城乡居民收入差距	sr	城镇居民/农村居民人均可支配收入（元）
信贷可得性	loan	信贷可得性(元/人)=涉农贷款/乡村人口
农险赔付率	Loss	农险赔付率=（农业保险赔付支出/农业保险保费）
农业机械化水平	Mechanical	农业机械化水平（万kW/万hm²）=农业机械总动力/耕地面积

（三）数据来源

选取2011-2022年全国31个省份的数据进行实证检验，数据来源于《中国农村统计年鉴》《中国保险年鉴》等多本年鉴及各省统计年鉴；部分缺失数据采用插值法补齐，描述性统计结果见表2。

变量	样本量	平均值	标准差	最小值	最大值
Income	372	4905.153	1836.651	1036.027	11058.2
Insdens	372	137.389	141.267	0.939	894.899
Study	372	7.877	1.013	3.819	12.6
Industry	372	0.101	0.054	0.002	0.268
Farmland	372	0.272	0.274	0.032	1.709
Road	372	0.934	0.526	0.051	2.27
nzw	372	0.443	0.262	0.086	1.428
sr	372	2.561	0.382	1.827	3.672
loan	372	58321.857	42306.69	160.387	374448.89
Loss	372	0.664	0.21	0.142	1.579
Mechanical	372	8.954	4.57	2.586	26.82

三、实证检验与分析

（一）基准回归

基准回归验证假设H1：政策性农业保险通过风险保障与生产激励正向显著提升农村居民收入，与现实契合。核心解释变量农业保险密度纳入多项控制变量后，系数递减但仍显著为正，凸显其独立增收价值。

控制变量系数符号与显著性符合中国农业发展结构性特点：农村居民受教育水平正向显著，放大保险增收效能；第一产业结构比重负向显著，保险可缓解其增收局限；人均耕地面积与公路密度正向显著，放大保险效能；农作物受灾比例与城乡收入差距负向显著，凸显保险政策价值。

综上，基准回归证实政策性农业保险对农民收入的正向影响，其增收效应源于自身风险分散功能及与人力资本、产业结构、基础设施的协同作用，是乡村振兴中风险兜底的“稳定器”与激活生产要素的“催化剂”。

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
	lnIncome	lnIncome	lnIncome	lnIncome	lnIncome	lnIncome	lnIncome
lnInsdens	0.259***	0.241***	0.209***	0.198***	0.172***	0.096***	0.046***
	(32.369)	(25.968)	(19.822)	(19.016)	(15.266)	(7.807)	(3.366)
Study		0.040***	0.045***	0.040***	0.038***	0.040***	0.026***
		(3.658)	(4.276)	(3.943)	(3.844)	(4.598)	(3.188)
Industry			-3.113***	-3.312***	-2.654***	-1.363***	-1.621***
			(-5.653)	(-6.207)	(-4.985)	(-2.832)	(-3.570)
Farmland				0.377***	0.428***	0.512***	0.309***
				(5.007)	(5.819)	(7.914)	(4.553)
Road					0.385***	0.226***	0.181***
					(4.985)	(3.268)	(2.771)
nzw						-0.389***	-0.300***
						(-10.302)	(-7.906)
sr							-0.548***
							(-6.714)
_cons	7.273***	7.038***	7.454***	7.457***	7.150***	7.642***	9.453***
	(202.090)	(96.057)	(73.271)	(75.864)	(63.112)	(69.595)	(32.729)
N	372	372	372	372	372	372	372
R2	0.755	0.764	0.785	0.800	0.813	0.858	0.875

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上显著，下表同。

（二）中介效应检验

为验证信贷可得性（H2）与农业机械化水平（H3）的中介作用，中介检验结果（见表4）显示，政策性农业保险对农村居民收入的影响可通过两条平行路径解析：

信贷路径上，农业保险以保费补贴降投保成本，灾后赔付的“风险兜底”向金融机构传递“生产风险可控”信号，缓解信息不对称，降低违约预期以提升放贷意愿，增加信贷可得性，为农户扩大生产、优化配置提供资金。

机械化路径上，农业保险通过稳定生产预期、降低投资不确定性，弱化农户对农机这类长期投资的“风险规避”倾向，且信贷可得性提升为机械化投资提供资金，最终通过替代人力、提高产出效率促增收。

两条路径分别聚焦“短期融资约束缓解”与“长期生产效率提升”，根植于金融中介理论与诱致性技术创新理论，共同构成间接机制理论闭环。

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	lnIncome	lnloan	lnIncome	Mechanical	lnIncome
lnInsdens	0.259***	0.546***	0.223***	0.253***	0.237***
	(32.369)	(15.043)	(22.602)	(9.320)	(27.625)
lnloan			0.066***
			(5.756)
Mechanical					0.085***
					(5.517)
_cons	7.273***	8.323***	6.725***	0.697***	7.214***
	(202.090)	(50.994)	(66.481)	(5.706)	(199.609)
N	372	372	372	372	372
R2	0.755	0.400	0.777	0.203	0.775

（三）区域异质性检验

基于国务院《粮食安全规划》的官方分区更能反映政策实践需求。主产区承载全国75%的商品粮供给（国家统计局2023），其保险机制对粮食安全具有系统重要性。

该异质性分析基于粮食主产区与非主产区分组（见表5），分析各因素对农村居民家庭人均经营纯收入的影响差异。农业保险密度对两地收入均呈正向作用，但显著性存在区域分化。控制变量中，教育水平在非主产区显著拉动收入，主产区不显著；第一产业结构比重在非主产区显著负向，主产区不显著；人均耕地面积与公路密度在主产区显著正向支撑收入，非主产区不显著；农作物受灾比例与城乡收入差距在两地均显著抑制收入。主产区模型解释力更强，样本更聚焦；非主产区样本更复杂。这种差异体现主产区依赖耕地规模、基础设施等传统因素，保险作用更稳定；非主产区受产业结构、教育等影响更敏感，反映区域经济逻辑分化。

	(粮食主产区)	(非主产区)
VARIABLES	lnIncome	lnIncome
lnInsdens	0.0532***	0.0469**
	(0.0189)	(0.0191)
Study	0.00483	0.0342***
	(0.0109)	(0.0117)
Industry	-0.777	-1.605**
	(0.513)	(0.807)
Farmland	0.185**	0.168
	(0.0767)	(0.225)
Road	0.201**	0.0980
	(0.0966)	(0.0918)
nzw	-0.326***	-0.287***
	(0.0547)	(0.0520)
sr	-0.794***	-0.535***
	(0.127)	(0.111)
Constant	10.19***	9.405***
	(0.408)	(0.418)
Observations	156	216
R-squared	0.922	0.851
Number of id	13	18

（四）稳健性检验

本文通过三组稳健性检验验证基准回归可靠性（见表6）：1.剔除4个直辖市样本，保险密度系数0.166且显著为正，核心结论不受特殊区域干扰；2.引入农业保险赔付率作为控制变量，保险密度系数0.165，显著性未变，排除遗漏变量偏误；3.替换为随机效应模型，保险密度仍在1%水平显著正向，各控制变量系数无实质变化，核心结论稳健。

	(1)	(2)	(3)
	lnIncome	lnIncome	lnIncome
lnInsdens	0.044***	0.049***	0.046***
	(3.523)	(3.560)	(3.366)
Study	0.022***	0.025***	0.026***
	(2.826)	(3.083)	(3.188)
Industry	-1.700***	1.705***	-1.621***
	(-4.285)	(-3.766)	(-3.570)
Farmland	0.300***	0.316***	0.309***
	(5.209)	(4.675)	(4.553)
Road	0.171**	0.191***	0.181***
	(2.399)	(2.942)	(2.771)
nzw	-0.295***	0.274***	-0.300***
	(-9.070)	(-6.939)	(-7.906)
sr	-0.575***	0.528***	-0.548***
	(-8.102)	(-6.470)	(-6.714)
Loss		0.062**
		(2.269)
_cons	9.714***	9.343***	9.453***
	(37.192)	(32.091)	(32.729)
N	324	372	372
R2	0.913	0.877	0.875

四、研究结论与建议

（一）研究结论

本研究基于2011-2022年中国31个省份面板数据，通过固定效应与中介效应模型分析，得出以下结论：

其一，政策性农业保险对农村居民收入直接正向显著，保险密度每升1%，人均经营纯收入增0.162%，通过灾后赔付稳短期收入、激励生产提长期收入，两类区域均适用。

其二，信贷可得性（H2）与农业机械化（H3）为平行中介路径：保险密度每升1%，农业信贷增0.546%、带动收入增0.066%，机械化水平升0.254%、其每增1%促收入增0.008%；两条路径合计贡献14.7%总效应，两类区域均存在但效能有别。

其三，增收效应区域异质性显著：主产区保险正向影响强于非主产区，主产区更依赖耕地规模与基础设施，非主产区更受产业结构与人力资本影响，体现区域生产逻辑差异对保险效能的作用。

（二）政策建议

结合平行中介机制与区域异质性特征，提出以下差异化政策建议：

1. 精准设计区域适配性保险产品

粮食主产区聚焦规模化种植风险，推广“完全成本保险+收入保险”组合，将中央财政补贴比例提高至60%—70%，覆盖种植全成本与预期收益，同步试点“保险+农机购置补贴”联动，降低规模化生产的风险门槛；非主产区针对产业多元化特征，开发“特色作物保险+非农经营风险附加险”，适配经济作物、乡村旅游等多元收入来源，灵活调整保费补贴结构，提升保险与非农业态的契合度。

2. 强化中介路径的区域协同效应

针对信贷可得性路径：主产区建立“保单质押+产业链金融”模式，依托粮食产业链龙头企业搭建信用平台，对连续参保的规模农户授信额度提升30%；非主产区推广“小额信贷+简易保险”组合，简化涉农贷款审批流程，重点缓解小农户与新型经营主体的融资约束。

针对农业机械化路径：主产区扩大智能农机、绿色装备的保险覆盖范围，将农机租赁费用纳入保险补贴范畴，推动机械化与规模化种植深度融合；非主产区开发“小型农机保险+技术培训”套餐，降低小农户机械化投入成本，通过轻量化技术升级提升生产效率。

3. 实施区域差异化政策协同

粮食主产区强化“保险+基础设施+规模化经营”协同，整合农田水利、冷链物流等基建资源，通过保险稳定规模化生产的风险预期，放大耕地规模与公路密度的增收效能；非主产区加强“保险+人力资本+产业转型”联动，将农民技能培训与保险参保挂钩，对掌握新型农业技术的农户给予保费优惠，推动保险与产业结构升级的协同。

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