通過構建農(nóng)業(yè)保險影響小農(nóng)戶銜接現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的理論框架,基于全國第三次農(nóng)業(yè)普查10270戶微觀數(shù)據(jù),運用了斷點回歸以及PSM模型進行實證分析,具體考察了參保對小農(nóng)戶規(guī)模經(jīng)營、機械化水平、技術采用、專業(yè)化種植以及綠色生產(chǎn)的影響。結果表明:農(nóng)業(yè)保險顯著影響了小農(nóng)戶的資源配置方式,主要通過擴大經(jīng)營規(guī)模、提高機械化水平以及增加農(nóng)業(yè)技術采的方式助力小農(nóng)戶銜接現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn);農(nóng)業(yè)保險的要素配置作用存在明顯的異質(zhì)性,參保后,經(jīng)營面積10畝以下農(nóng)戶多選擇"調(diào)面積",10-50畝的農(nóng)戶則選擇"調(diào)結構"以及"機械化",分作物來看,農(nóng)戶對經(jīng)濟類作物表現(xiàn)出"冒進"的生產(chǎn)決策,對糧食作物則相對"保守";通過機制檢驗,農(nóng)業(yè)保險通過開荒復墾、購買農(nóng)機服務、引導技術培訓、種植非糧化以及增加有機肥施用實現(xiàn)其作用機制。 

【文章來源】：財經(jīng)科學. 2020,(07)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

““小農(nóng)戶參�！嘏渲谩F(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式”的理論框架圖

小農(nóng)戶銜接現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)：農(nóng)業(yè)保險的要素配置作用金融論壇四四、實證分析（一）RDRD基準模型11.斷點識別。將驅(qū)動變量（ProbitProbit預測值）作為橫軸，農(nóng)戶參保的概率作為縱軸，將斷點左右樣本平均分為20個組個組（BinBin），發(fā)現(xiàn)明顯的斷點出現(xiàn)在00.5～0.6之間之間。本文也測算了多種分組情況下的斷點情況多種分組情況下的斷點情況，結果均不明顯。圖圖2斷點回歸示意圖圖圖3驅(qū)動變量的概率密度圖22.RD假設檢驗假設檢驗。本文采用密度檢驗法分析驅(qū)動變量的連續(xù)性。圖3給出了農(nóng)戶參保的密度函數(shù)分布圖度函數(shù)分布圖，密度函數(shù)曲線與置信區(qū)間在斷點處幾乎重合，個體不存在對驅(qū)動變量的精確操縱操縱。其次，本文采用局部線性回歸檢驗了控制變量在斷點處的連續(xù)性，估計結果顯示控制變量在斷點前后均不存在顯著變化變量在斷點前后均不存在顯著變化。最后，檢驗控制變量在斷點兩端的平衡情況，發(fā)現(xiàn)除變量量“農(nóng)地確權”在1010%的水平上平衡外，其他變量均在5%%的水平上平衡，因此可以說明控制變量在斷點兩側(cè)是平衡的變量在斷點兩側(cè)是平衡的。33.基準估計結果基準估計結果（FRD）。表1展示了農(nóng)戶參保分別對其規(guī)模經(jīng)營展示了農(nóng)戶參保分別對其規(guī)模經(jīng)營、機械化水平、技術采用用、專業(yè)化種植、綠色生產(chǎn)的影響。在回歸策略上采用三角核進行非參數(shù)回歸，并通過ImIm-bensbens等（2009）提出的最小化均方誤差來選擇最優(yōu)帶寬，如表2第（1）列所示，加入?yún)f(xié)變量后的結果如第后的結果如第（2）列所示；進一步地，本文也分別采用最優(yōu)帶寬的一半（IwadIwad50）以及最優(yōu)帶寬的兩倍優(yōu)帶寬的兩倍（IwadIwad200）進行估計，同時也檢驗了使用矩形核（均勻核）進行局部線性回歸歸（等價于線性參數(shù)回歸）時的估計結果，如第（3）（4）列。表表1農(nóng)戶參保與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化類別?

小農(nóng)戶銜接現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)：農(nóng)業(yè)保險的要素配置作用金融論壇四四、實證分析（一）RDRD基準模型11.斷點識別。將驅(qū)動變量（ProbitProbit預測值）作為橫軸，農(nóng)戶參保的概率作為縱軸，將斷點左右樣本平均分為20個組個組（BinBin），發(fā)現(xiàn)明顯的斷點出現(xiàn)在00.5～0.6之間之間。本文也測算了多種分組情況下的斷點情況多種分組情況下的斷點情況，結果均不明顯。圖圖2斷點回歸示意圖圖圖3驅(qū)動變量的概率密度圖22.RD假設檢驗假設檢驗。本文采用密度檢驗法分析驅(qū)動變量的連續(xù)性。圖3給出了農(nóng)戶參保的密度函數(shù)分布圖度函數(shù)分布圖，密度函數(shù)曲線與置信區(qū)間在斷點處幾乎重合，個體不存在對驅(qū)動變量的精確操縱操縱。其次，本文采用局部線性回歸檢驗了控制變量在斷點處的連續(xù)性，估計結果顯示控制變量在斷點前后均不存在顯著變化變量在斷點前后均不存在顯著變化。最后，檢驗控制變量在斷點兩端的平衡情況，發(fā)現(xiàn)除變量量“農(nóng)地確權”在1010%的水平上平衡外，其他變量均在5%%的水平上平衡，因此可以說明控制變量在斷點兩側(cè)是平衡的變量在斷點兩側(cè)是平衡的。33.基準估計結果基準估計結果（FRD）。表1展示了農(nóng)戶參保分別對其規(guī)模經(jīng)營展示了農(nóng)戶參保分別對其規(guī)模經(jīng)營、機械化水平、技術采用用、專業(yè)化種植、綠色生產(chǎn)的影響。在回歸策略上采用三角核進行非參數(shù)回歸，并通過ImIm-bensbens等（2009）提出的最小化均方誤差來選擇最優(yōu)帶寬，如表2第（1）列所示，加入?yún)f(xié)變量后的結果如第后的結果如第（2）列所示；進一步地，本文也分別采用最優(yōu)帶寬的一半（IwadIwad50）以及最優(yōu)帶寬的兩倍優(yōu)帶寬的兩倍（IwadIwad200）進行估計，同時也檢驗了使用矩形核（均勻核）進行局部線性回歸歸（等價于線性參數(shù)回歸）時的估計結果，如第（3）（4）列。表表1農(nóng)戶參保與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化類別?

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3273335