农业保险的精准扶贫效率:基于三阶段DEA模型
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摘要
基于2015年全国31个省、自治区、直辖市的相关统计数据,运用DEA与SFA相结合的三阶段模型,对中国农业保险精准扶贫的效率进行了测度和分析。分析结果表明中国不同地区农业保险的精准扶贫效率存在一定差异,且固定资产投资会对扶贫效率产生负面作用。在剔除外部环境的干扰后,农业保险的扶贫效率提高了约3个百分点,地区差异缩小了20%,但中部地区农业大省的扶贫效率仍比较低。这说明了当前农业保险政策的制定要做到因地制宜,针对各地尤其是各农业大省的实际情况,提出相应的治理方法。
This article is based on the statistics of 31 provinces,autonomous regions and municipalities directly under the central government in 2015. Based on the three-stage model combining DEA with SFA,the efficiency of precision poverty alleviation of agricultural insurance in China was measured and analyzed. The analysis results show that there are some differences in the efficiency of the targeted poverty alleviation in different regions of China,and the fixed asset investment will have a negative effect on the efficiency of poverty alleviation. After eliminating the interference of external environment,the agricultural insurance of poverty alleviation efficiency raises about 3% over the previous time,and regional differences reduce by 20%,but the efficiency of agricultural province in central China are still relatively backward. This indicates that the current agricultural insurance policy should be formulated according to local conditions,and the corresponding governance methods should be put forward for the actual situation of all regions,especially the major agricultural provinces.
This article is based on the statistics of 31 provinces,autonomous regions and municipalities directly under the central government in 2015. Based on the three-stage model combining DEA with SFA,the efficiency of precision poverty alleviation of agricultural insurance in China was measured and analyzed. The analysis results show that there are some differences in the efficiency of the targeted poverty alleviation in different regions of China,and the fixed asset investment will have a negative effect on the efficiency of poverty alleviation. After eliminating the interference of external environment,the agricultural insurance of poverty alleviation efficiency raises about 3% over the previous time,and regional differences reduce by 20%,but the efficiency of agricultural province in central China are still relatively backward. This indicates that the current agricultural insurance policy should be formulated according to local conditions,and the corresponding governance methods should be put forward for the actual situation of all regions,especially the major agricultural provinces.
引文
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[6]邵全权,柏龙飞.农业保险对农户消费和效用的影响[J].保险研究,2017(10):65-78.
[7]赵君彦.我国农业保险财政补贴效率的综合评价---基于DEA模型[J].农业经济,2015(5):89-91.
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[9]曹堂哲.基于政府治理范式的政府绩效评估演变分析---兼论中国政府绩效评估发展的路径选择[J].财政研究,2018(3):24-30.
[10]罗向明,张伟.收入调节、粮食安全与欠发达地区农业保险补贴安排[J].农业经济问题,2011(1):18-23.
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[12]孙蓉.农业保险对农民收入影响的区域差异分析---基于面板数据聚类分析[J].保险研究2015(6):62-71.
[13]钱振伟.基于三阶段DEA模型的政策性农业保险财政补贴效率评估[J].商业研究,2014(10):58-64
[14]王山松.基于三阶段DEA模型的河北贫困县金融扶贫效率实证研究[J].华北金融,2016(12):27-31.
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[16]邓坤.金融扶贫惠农效率评估---以秦巴山区巴中市为例[J].农村经济,2015(5):86-91.
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[22]张锡.中国经济可持续增长因素分析[J].科技与管理,2016(1):52-57.
(1)资料来源:2018年3月5日在第十三届全国人民代表大会第一次会议上的《政府工作报告》。
(2)资料来源:人民网—人民日报海外版2018年02月02日,网址为http://society. people. com. cn/n1/2018/0202/c1008-29802293. html。
(1)TE代表技术效率,PTE代表纯技术效率,SE代表规模效率。
(2)资料来源:中国银行保险监督管理委员会网站。
(1)资料来源:中华人民共和国财政部网站。
(2)资料来源:中华人民共和国国家统计局网站。
(1)全国13个粮食主产区分别为:黑龙江、辽宁、河北、山东、吉林、内蒙古、江西、湖南、四川、河南、湖北、江苏和安徽。
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(1)TE代表技术效率,PTE代表纯技术效率,SE代表规模效率。
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(2)资料来源:中华人民共和国国家统计局网站。
(1)全国13个粮食主产区分别为:黑龙江、辽宁、河北、山东、吉林、内蒙古、江西、湖南、四川、河南、湖北、江苏和安徽。