淺析農戶農業保險支付意愿及影響范文

本站小編為你精心準備了淺析農戶農業保險支付意愿及影響參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

摘要：文章利用Logistic回歸分析方法研究臨安農戶農業保險的支付意愿及影響因素，研究結果表明：農戶購買農業保險的主要影響因素是農戶教育程度、是否參加農民專業合作社、農業收入占比、投保流程便利程度、以往賠付經歷，并且針對這五個變量提供加大農業保險專業知識普及、引導農戶自愿加入合作社、提高投保流程的規范程度和便利度和改進定損理賠工作的建議。

關鍵詞：農業保險；支付意愿；影響因素

一、數據來源

（一）問卷調查本研究主要通過實地調查收集所需數據，調研的對象主要是臨安區行政范圍內從事農業生產經營的農戶。調查地點在臨安298個行政村中隨機選取了30個進行調研。調查期間隨機發放問卷150份，收回有效問卷120份，有效率為80%。

（二）調查的主要內容本文調查主要涉及受訪者的個體特征因素和農業風險及保險相關因素。具體包括了農戶年齡、文化程度、是否為村干部、是否參加合作社、農業收入占家庭收入總比重、現有投保流程是否合理和以往的農業保險賠付經歷等。

二、模型構建說明和結論

江生忠等（2015）和呂開宇等（2016）運用GMM動態面板估計方法指出其具有滯后性。黃淵基等（2018）指出線性方程受統計假設約束的局限性，Proit模型不能適用。而且越來越多的學者如侯玲玲等（2010）、聶榮(2013)等在分析農戶農業保險需求意愿的影響因素時均采用了Logistic回歸模型來進行實證分析。

（一）模型構建通過消費者行為理論，將臨安區農業保險經營主體假定為普通農民為主，將農戶是否愿意參加政策性農業保險（y）作為因變量，將愿意購買定義為y=1，將不愿意購買定義為y=0，愿意購買的概率為p，它與自變量x1、x2…xn之間的Logistic回歸模型為：其中，OddsRatio（OR）發生比率為某一事件出現與不出現的概率比值，其表示為：

（二）變量說明本文將農戶是否愿意參與政策性農業保險作為因變量，將農戶年齡、文化程度、是否參加農民專業合作社等10個因素作為自變量，具體變量賦值和預測情況如下。

（三）模型處理及結果使用SPSS19.0對農戶調查數據進行Logistic回歸分析，采用0.05的選入標準及0.10的剔出標準,將所有變量強制納入回歸方程，接著對變量進行顯著性檢驗，得到最終回歸結果并加以分析得出結論。根據以上分析結果，文化程度、是否參加農民專業合作社、農業收入占家庭收入比重、現有投保流程是否合理以及是否獲得過農業保險的賠付這五個變量的P值顯著性小于0.05，較為顯著并得出相應結論：農戶文化程度。根據模型結果顯示，sig.值為0.044＜0.05，通過了顯著性檢驗。文化程度越低，則農戶越不愿意購買農業保險。是否參加農民專業合作社。農戶是否參加農民專業合作社的sig.值為0.048＜0.05，通過了顯著性檢驗，且與農戶投保意愿存在正向關系，OR值=20.129。這意味著參加農民專業合作社的農戶會更傾向于購買農業保險。農業收入占家庭收入的比重。農業收入占家庭收入比重越大，農戶為了保證家庭收入穩定而更傾向于購買農業保險（OR=1.051）。農業保險投保流程是否合理。回歸結果顯示sig.值為0.048，通過了顯著性檢驗。投保流程越不合理農戶的參保意愿就越弱。以往是否獲得過農業保險的賠付。回歸結果0.004＜0.05，并且OR值=46.745，顯著性非常好，獲得過農業保險賠付對農業保險投保意愿有顯著的正向影響。

三、對策建議

（一）加大農業保險專業知識普及首先，可以組織村里相關農業保險專業技術人員進行宣傳普及；其次，可以借助新媒體等渠道，將傳統的媒體如農民信箱等與微信等互聯網媒介相結合進行推廣；并可加強保險公司與氣象、植保等政府部門建立信息共享，讓農戶充分了解農業保險相關知識政策和降低農戶損失、保障農業收入等重要作用而選擇主動參與其中。

（二）引導農戶自愿加入農民專業合作社農戶是否參加合作社對農業風險意識的認知、獲得信息渠道等均有影響。顯然讓每個農戶參加農民專業合作社不太可能，但是農戶具有從眾效應，可以通過組織分享賠付案例來提供農戶的參保積極性。

（三）提高投保流程的規范程度和便利度投保過程中因為一些過失情況導致農戶對農業保險的信任度和滿意度出現偏差，可以通過將保單設計更通俗易懂，規范農業保險的投保流程，同時積極探索全方位的服務模式來糾正。

（四）改進定損理賠工作保險公司應該與時俱進，加大科研投入，制定出一套科學的定損理賠規則，如優化定損理賠流程、根據險種不同提高每單位保障程度、推出氣象指數定損等來提高農業保險服務質量和農戶的參保意識。

參考文獻：

[1]侯玲玲,穆月英,曾玉珍.農業保險補貼政策及其對農戶購買保險影響的實證分析[J].農業經濟問題,2010(04).

[2]黃淵基,王韌,劉瑩.基于DEA-To-bit面板模型的農業保險補貼扶貧效率影響因素分析———以湖南省為例[J].農村經濟,2018(05).

[3]江生忠,賈士彬,江時鯤.我國農業保險保費補貼效率及其影響因素分析———基于2010~2013年省際面板數據[J].保險研究,2015(12).

[4]呂開宇,李春肖,張崇尚,本文利.基于主成分分析法和熵值法的地區農業保險發展水平分析———來自2008~2013年中國省級層面的數據[J].農業技術經濟,2016(03).

[5]聶榮,閆宇光,王新蘭.政策性農業保險福利績效研究———基于遼寧省微觀數據的證據[J].農業技術經濟,2013(04).

作者：胡玉梅 單位：浙江農林大學