通過構(gòu)建農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)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(yùn)用了斷點(diǎn)回歸以及PSM模型進(jìn)行實(shí)證分析,具體考察了參保對(duì)小農(nóng)戶規(guī)模經(jīng)營、機(jī)械化水平、技術(shù)采用、專業(yè)化種植以及綠色生產(chǎn)的影響。結(jié)果表明:農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)顯著影響了小農(nóng)戶的資源配置方式,主要通過擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模、提高機(jī)械化水平以及增加農(nóng)業(yè)技術(shù)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(xiǎn)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(jié)構(gòu)"以及"機(jī)械化",分作物來看,農(nóng)戶對(duì)經(jīng)濟(jì)類作物表現(xiàn)出"冒進(jìn)"的生產(chǎn)決策,對(duì)糧食作物則相對(duì)"保守";通過機(jī)制檢驗(yàn),農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)通過開荒復(fù)墾、購買農(nóng)機(jī)服務(wù)、引導(dǎo)技術(shù)培訓(xùn)、種植非糧化以及增加有機(jī)肥施用實(shí)現(xiàn)其作用機(jī)制。 

【文章來源】：財(cái)經(jīng)科學(xué). 2020,(07)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

““小農(nóng)戶參保—要素配置—現(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(xiǎn)的要素配置作用金融論壇四四、實(shí)證分析（一）RDRD基準(zhǔn)模型11.斷點(diǎn)識(shí)別。將驅(qū)動(dòng)變量（ProbitProbit預(yù)測(cè)值）作為橫軸，農(nóng)戶參保的概率作為縱軸，將斷點(diǎn)左右樣本平均分為20個(gè)組個(gè)組（BinBin），發(fā)現(xiàn)明顯的斷點(diǎn)出現(xiàn)在00.5～0.6之間之間。本文也測(cè)算了多種分組情況下的斷點(diǎn)情況多種分組情況下的斷點(diǎn)情況，結(jié)果均不明顯。圖圖2斷點(diǎn)回歸示意圖圖圖3驅(qū)動(dòng)變量的概率密度圖22.RD假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)。本文采用密度檢驗(yàn)法分析驅(qū)動(dòng)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(diǎn)處幾乎重合，個(gè)體不存在對(duì)驅(qū)動(dòng)變量的精確操縱操縱。其次，本文采用局部線性回歸檢驗(yàn)了控制變量在斷點(diǎn)處的連續(xù)性，估計(jì)結(jié)果顯示控制變量在斷點(diǎn)前后均不存在顯著變化變量在斷點(diǎn)前后均不存在顯著變化。最后，檢驗(yàn)控制變量在斷點(diǎn)兩端的平衡情況，發(fā)現(xiàn)除變量量“農(nóng)地確權(quán)”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(diǎn)兩側(cè)是平衡的變量在斷點(diǎn)兩側(cè)是平衡的。33.基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果（FRD）。表1展示了農(nóng)戶參保分別對(duì)其規(guī)模經(jīng)營展示了農(nóng)戶參保分別對(duì)其規(guī)模經(jīng)營、機(jī)械化水平、技術(shù)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(jìn)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(jié)果如第后的結(jié)果如第（2）列所示；進(jìn)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(jìn)行估計(jì)，同時(shí)也檢驗(yàn)了使用矩形核（均勻核）進(jìn)行局部線性回歸歸（等價(jià)于線性參數(shù)回歸）時(shí)的估計(jì)結(jié)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(xiǎn)的要素配置作用金融論壇四四、實(shí)證分析（一）RDRD基準(zhǔn)模型11.斷點(diǎn)識(shí)別。將驅(qū)動(dòng)變量（ProbitProbit預(yù)測(cè)值）作為橫軸，農(nóng)戶參保的概率作為縱軸，將斷點(diǎn)左右樣本平均分為20個(gè)組個(gè)組（BinBin），發(fā)現(xiàn)明顯的斷點(diǎn)出現(xiàn)在00.5～0.6之間之間。本文也測(cè)算了多種分組情況下的斷點(diǎn)情況多種分組情況下的斷點(diǎn)情況，結(jié)果均不明顯。圖圖2斷點(diǎn)回歸示意圖圖圖3驅(qū)動(dòng)變量的概率密度圖22.RD假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)。本文采用密度檢驗(yàn)法分析驅(qū)動(dòng)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(diǎn)處幾乎重合，個(gè)體不存在對(duì)驅(qū)動(dòng)變量的精確操縱操縱。其次，本文采用局部線性回歸檢驗(yàn)了控制變量在斷點(diǎn)處的連續(xù)性，估計(jì)結(jié)果顯示控制變量在斷點(diǎn)前后均不存在顯著變化變量在斷點(diǎn)前后均不存在顯著變化。最后，檢驗(yàn)控制變量在斷點(diǎn)兩端的平衡情況，發(fā)現(xiàn)除變量量“農(nóng)地確權(quán)”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(diǎn)兩側(cè)是平衡的變量在斷點(diǎn)兩側(cè)是平衡的。33.基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果（FRD）。表1展示了農(nóng)戶參保分別對(duì)其規(guī)模經(jīng)營展示了農(nóng)戶參保分別對(duì)其規(guī)模經(jīng)營、機(jī)械化水平、技術(shù)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(jìn)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(jié)果如第后的結(jié)果如第（2）列所示；進(jìn)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(jìn)行估計(jì)，同時(shí)也檢驗(yàn)了使用矩形核（均勻核）進(jìn)行局部線性回歸歸（等價(jià)于線性參數(shù)回歸）時(shí)的估計(jì)結(jié)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(xiàn)】：
期刊論文
[1]小農(nóng)戶現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的萌發(fā)：農(nóng)戶間土地流轉(zhuǎn)和三種農(nóng)地經(jīng)營方式并存的村莊考察——以安徽省D村為個(gè)案分析[J]. 劉闖,仝志輝,陳傳波.  中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì). 2019(09)
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