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保险下乡对江苏省农业经济的影响研究(2)

作者:

关键词:

摘要：

Y=C+αI+α3lx+α4Kx+μ

这里的Y是通过YZD、YZD、YRJ三个具体指标主成分分析提取的，μ为随机干扰项。

2.基于主成分分析方法的农业经济水平测算指标。由于农业经济是由三个代表性指标构成，会方便计量进行降维。如果通过指标得分、赋权重的方法来实现，主观性可能更强，从而影响实证结果。本文通过主成分分析方法，将原指标之间可能存在的相关性去除，通过线性转换成一组完全不相关的变量，从而优先避免多重共线性问题。根据KMO & Bartlett检验结果，KMO值大于0.5，且P值小于0.05。所以三个指标通过了内部一致性检验，可以进行主成分因子分析。接下来，通过三个成分的解释总方差来看出各自所占的比例，具体如表1所示。

表1解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%12...024...000

根据综合性指标Y具体结果表，通过提取一个特征值大于1的因子，可以解释总方差的99.027%，具有较强的解释力。且因子载荷分别为0.992、0.996、0.997，主成分分析较好。所以将此因子视为“农业经济(Y)”，以此作为体现农业经济发展的指标，并且得到最终指标数据。

(三)参数估计。

1.ADF检验。由于本文选取的是时间序列，所以运用ADF检验对变量进行单整性检验。根据检验结果，I、lx变量是平稳的，其余的都是二阶差分平稳。所以可以看成是二阶单整序列，然而考虑到可能会有伪回归现象，需要对各时间序列进行协整检验。协整检验结果中显示轨迹值至少有一个拒绝假设，最大特征值检验也至少有一个存在协整关系。综上来看，模型估计中的解释与被解释变量存在协整关系。

2.基于回归结果分析。可决系数为0.,且相应的F值具有显著性该方程的拟合度很高。而且在5%显著条件下，都通过t检验。去掉控制变量后，“保险下乡”与“农业经济”变量的关系与加入控制变量后的结果性一致。并且加入控制变量后，可决系数更高，方程的拟合度更好。

(四)模型分析结果。最终模型结果是：Y=9094.247++14.Kx

农业保险保费收入作为“保险下乡”的核心指标，通过了检验，并且其系数为正，说明“保险下乡”给江苏省的农业经济发展带来了促进作用。对比资本投入与人力投入这两个控制变量的系数，发现“保险下乡”在农业经济发展的比重中还是很大的，这验证了第三章影响分析的推测。通过查阅相关理论资料发现，农村人口太多会出现劳动力过剩。也就是在经济快速发展增加就业，增加农村人口向城镇转移的同时，却赶不上由于科技进步导致的大量农村剩余劳动力出现。

五、结语

江苏省农业保险是从2007年开始试点，真正的“保险下乡”年分至今也不长。江苏农业保险保费收入作为“保险下乡”的核心指标，不仅体现了“保险下乡”中农业保险整体的提高与完善。而且代理人的下乡，促进了农民保险意识的提高，从而在农业保险保费收入中得到体现，进一步体现了“保险下乡”整体结果给农业经济的影响程度。

若想促进农业经济发展，不能将过多的劳动力滞留在农村。可以将目前多余的农村劳动力，通过培训，转换成保险业的“代理人”。既减少多余农村剩余劳动力对于农业经济发展的影响，又让“保险下乡”更好地促进农业经济的发展。对于农业经济的资本流向，除了固定资产投入，还可以增加其他方向的投入。因为由上式可以看出固定资产的投入对于农业经济的影响并不是很大，将资本引入农业科技的研发或许能带来更好的成效。

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