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摘要：“保险+期货”试点是中国农业风险管理领域的热点议题，也是中央推进的保障农民收入的重要举措。本文以2018年在黑龙江省调研收集的506户微观农户数据为研究对象，基于双重差分模型，评估了“保险+期货”试点对农民农业收入的作用效果，结果发现：参加试点可以显著提高农民的亩均补贴赔偿收入，同时对其亩均卖粮收入有显著的负向影响。现阶段“保险+期货”试点发挥的收入保障功能主要源于农民从农业保险合约中获得的赔偿款;同时，参加试点使农民倾向于卖粮时多次比价，由此导致的较好卖粮时机被贻误的结果是试点对卖粮收入产生负向影响的主要原因。政府部门不应局限于对试点项目的推动，还应考虑到项目开展可能对农民卖粮行为产生的连锁反应，从而确保可以为农民提供更为深入、全面的农业支持。关键词：“保险+期货”收入保障效果评价DID模型
*基金项目：教育部中央高校基本科研业务费专项资金项目“我国‘保险+期货’模式的收入保障与风险管理效果研究”，项目编号：2018TC030;教育部中央高校基本科研业务费专项资金项目“我国农产品期货对资产组合的风险分散作用研究”，项目编号：2019TC092。
1方蕊，博士，中国农业大学经济管理学院，研究方向为期货市场与农业经济，系本文通讯作者。
2 安毅，教授，博士生导师，中国农业大学经济管理学院，研究方向为期货市场与农业经济。
3刘文超，博士，中国农业大学经济管理学院，研究方向为期货市场与农业经济。
一、引言
自2014年起，我国逐渐分品种取消农产品最低收购价政策，该项农业政策改革导致农产品市场价格的波动增加，同时也催生出用于应对这一农业风险问题的市场性工具——农产品价格保险。然而，价格保险的单独推行在我国仍然面临着不少难题。受农民种植面积和市场价格数据采集困难、保险公司运行乏力、财政经费不足等因素影响，由地方政府探索的农产品价格保险实施效果不佳。为解决这一困境，2015年，大连商品交易所联合中保财险公司在辽宁义县的桂勇玉米种植专业合作社、华茂谷物种植专业合作社及北京伟嘉集团分别针对玉米品种与鸡蛋品种开展了“保险+期货”模式的探索。
“保险+期货”模式的运作过程是保险公司向农户或农业合作社提供设计好的农产品价格保险，并利用收取的保费向期货公司购买看跌期权分散自身风险，期货公司则继续用复制期权的方式在期货市场实现风险对冲。不难看出，“保险+期货”组合模式构建的是一个严密的风险管理系统，通过对各参与方面临风险的逐步转移，最终将风险排除到系统之外。这一模式既可以解决农民面临的市场风险问题，又能为期货公司、保险公司等金融机构注入新的交易活力，进而实现多方共赢的效果。
“保险+期货”模式发展至今已有5年时间，试点规模逐年递增，发展势头强劲。从2015年大连商品交易所开创的第一个试点项目至2018年，国内三大商品交易所（大商所、郑商所及上期所）开展过的试点项目已达到260个，中间仅历时3年。除此之外，试点作物品种、覆盖地区、金融工具组合的形式越发多样化，这种探索为我国农业风险管理体系的发展提供了新的方向，因而也受到国家层面的高度重视。2016—2018年，中央一号文件连续提出要稳步扩大“保险+期货”试点，2019年中央一号文件直接去掉了“稳步”二字，明确指出要扩大“保险+期货”试点规模。
中国证券期货2020年12月第5期“保险+期货”试点的收入保障效果研究快速发展的现状与政府层面的关注使得试点的实际实施效果成为亟待研究的重点。“保险+期货”模式的试点效果如何，应该结合该试点形成的初衷，站在其服务的目标群体，即农民的视角来给出回答。“保险+期货”试点是否起到了保障农民收入水平的作用？这种保障作用发挥的条件是什么？又有哪些由于开展试点引发的关联性影响？这些问题将在本文的实证分析部分进行论证。
二、文献综述
“保险+期货”模式产生以来，我国已经有诸多学者关注到了这一模式的发展，并从该模式的运行机理与成果、主要优点及限制等不同方面进行研究。最初的研究内容主要集中在基于理论层面解析这一金融工具组合形式的原理与优缺点。如唐金成等认为“保险+期货”模式实则为“价格保险+场外期权+场内期货”的模式。将金融工具打包组合用于风险管理，其创新性的运作原理无论对于农民收入的提高、农业保险产品及农产品期货市场功能的完善，还是对于国家粮食收储制度的改革都大有裨益。此外，安毅等还进一步比较了我国的“保险+期货”组合模式与美国农场主所使用的农业保险与农产品期货相结合的模式，总结出其功能发挥的不同之处。
随后，部分学者基于实际案例对“保险+期货”的实施过程或实施效果进行介绍。孙蓉等着重以国内首份农产品“保险+期货”合同，即“大连模式”为例，详解了“保险+期货”各参与方的操作过程，对该模式在国家粮食安全中起到的重要作用给予充分肯定。同样，葛永波等对山东地区开展的棉花“保险+期货”试点案例实施细节进行讨论，并进一步分析该试点中存在的問题。李亚茹等则通过分析湖北“家和美”鸡蛋“保险+期货”试点案例，认为该组合模式在价格机制改革中作用显著，是大宗及鲜活农产品价格调控的重要市场化工具。
当然，也有学者注意到实际运作过程中该模式表现出一些局限之处。比如，期货上市品种不足、场内期权工具欠缺、场外期权成本较高等难题，以及如果没有相关资金的支持，购买保险对于农户以及合作社来说，价格方面很可能较难承受。在研究和实践中，还有一个值得探讨的关注点是“保险+期货”模式的未来发展问题，李亚茹等认为“保险+期货”模式的推进需要在保险和期货市场做多方面的改善，对再保险体系的建立与系统性价格风险的分散、增加农产品期货品种与提高市场有效性等都是极其重要的环节。大连商品交易所提出的下一步发展方向是加强保险公司、期货公司、证券公司、商业银行等机构间的合作，全面深化“保险+期货”试点，创新升级服务模式与力度。 总体来看，自2015年出现“保险+期货”模式以来，国内学者给予了较多关注，因此对该模式的研究涵盖了较为全面的内容和角度，如“保险+期货”的运行机理、优缺点、成果与发展方向等。然而存在的主要缺陷是研究内容多集中于理论层面分析或典型案例的介绍，暂无以微观农户数据为基础进行的实证检验，已有的关于该试点实施效果的结论尚不完善、缺乏足够的说服力。本文将着力弥补以上不足，基于一手调研数据，对“保险+期货”试点对农户收入的作用效果进行实证分析，以期能够促进该模式未来的发展及功能发挥。
三、模型设定与变量选择
（一）模型设定
双重差分模型（DID）是经常应用于政策效应评估的一种自然试验评估方法。本文的研究主题是“保险+期货”试点对于农民农业收入的影响，由于影响农民农业收入的因素较为复杂，要想准确剥离出开展试点对农民收入产生的作用效果，需引入双重差分方法进行分析。这一方法的基本思路是将调查样本划分为受政策变化影响的“处理组”和不受政策变化影响的“对照组”。根据处理组和对照组农户在参与“保险+期货”试点前后的数据信息，计算处理组在参与试点前后农业收入的变化量，将其与对照组在参与试点前后农业收入的变化量做差，即得到了双重差分估计值（DID估计值）。在本文模型计算过程中，根据农户是否參与了“保险+期货”试点将其分成参与户（D=1）和未参与户（D=0）。T则表示开展试点的时期变量，试点前T=0，试点后T=1。假设ε为扰动项，则用于分析“保险+期货”产生影响的基本方程为：
该方程中，对于对照组农户，D=0，模型可表示为Y=β0+β1T+ε，因此对照组农户在参与试点前后的收入分别为：
参加试点前后，对照组农户的收入平均变动为：
对于处理组农户，D=1，模型可表示为：
因此，处理组农户在试点前后的收入分别为：
参加试点前后，处理组农户的收入平均变动为：
则参加试点对农户收入的净影响：diff2-diff1=（β1+β3）-β1=β3，即模型中T·D的参数β3，是DID估计值，它代表了参加试点对农民收入的作用效果。
在本文的实证分析过程中，采用了固定效应模型来控制其他因素的影响，模型表达式为：
其中，i代表农户，t代表时期。Yit是农户i在t时期的农业收入;Di是一个虚拟变量，衡量农户是否参与试点，若i为参加试点农户，则Di=1，反之，则Di=0;变量Tt代表样本农户所属的时期，若t为试点前，则Tt=0;反之，则Tt=1。Xit是一组可观测的影响农民农业收入的控制变量，εit是其他不可观测的扰动项。
（二）变量选取
1因变量选取
为较为准确、全面地评价“保险+期货”试点对农民收入的影响，本文选择了与农民亩均农业收入相关的多方面指标进行分析，从而详细了解参加试点对农民收入的影响效应，具体包括亩均卖粮收入、亩均种植收入、亩均补贴赔偿收入和亩均农业净收入四项指标。实证模型中将分别针对这四项指标进行检验。
2自变量选取
影响农民农业收入的变量主要有户主个体因素和农户家庭因素两个方面，本文中的个体因素选取了年龄、受教育年限、是否接受过农业相关培训、是否为村干部共计四个变量，家庭因素则选取了耕地种植规模、农业劳动力人数两个变量进行分析。
因变量与自变量的基本解释如表1所示。
表1变量解释
项目变量变量内容因变量亩均卖粮收入（income1）（销售量×粮食卖价）/总种植面积亩均种植收入（income2）（卖粮收入-种植成本）/总种植面积亩均补贴赔偿收入（income3）（农业补贴+保险赔偿-投保成本）/总种植面积亩均农业净收入（income4）（种植收入+补贴赔偿收入）/总种植面积续表项目变量变量内容自变量
年龄（age）户主年龄受教育年限（education）户主接受教育的总年限培训（train）是否参加了农业相关的培训：
1=参加了;0=未参加村干部（leader）家中是否有村干部：
1=是;0=否种植规模（area）家中农业种植面积农业劳动力人数（worker）家中务农人数
（三）数据来源与描述统计
本文使用的数据来自2018年7月在黑龙江省的北安市、海伦市、桦川县和桦南县4个地区展开的问卷调研。黑龙江省是我国的产粮大省，其粮食产量已连续7年位列我国各省之首，其中对于主粮作物水稻、玉米和大豆的种植尤其广泛。“保险+期货”模式自开始试点以来，各期货公司纷纷瞄准黑龙江省的优质农业资源，将黑龙江省多个县（市）陆续选做试点地区，全省开展过的组合模式尤为全面。调研组所选取的这4个地区，覆盖了黑龙江省内比较有代表性的试点区域和试点类型。
调研小组通过当面访谈法和电话访问法相结合的方式，共获得560份户级问卷和24份村级问卷，其中村级问卷主要用于收集整个村的社会经济背景信息，辅助了解调研农户基本情况。通过剔除异常值等方式对原始问卷进行汇总整理，最终筛选出506份有效问卷用于本文的研究分析，有效问卷比例为9036%，有效问卷中包括了参加试点农户191户（占比3775%），未参加试点农户315户（占比6225%）。
在调研中，小组成员对参加试点农户和未参加试点农户进行访问时，同时记录了其在参加试点前（2014年）和参加试点后（2017年）的情况。因此本次调研所收集的是以微观农户为截面所构成的平衡面板数据，用于计量分析中的面板数据样本量共计1012个（见表2）。
表2主要变量描述统计
变量样本量（个）均值标准差最大值最小值亩均卖粮收入（元）98070742283853118240亩均种植收入（元）980484824959250424-88857亩均补贴赔偿收入（元）9801050184882710亩均农业净收入（元）9801526824611271891-85054年龄（岁）1012458310637622受教育年限（年）1012901381160培训（是=1，否=0）101203304710村干部（是=1，否=0）101201103210种植规模（亩）1012204932010411500农业劳动力人数（人）101216808300注：表中的4个亩均收入是以种植面积为被除数计算得到的，由于存在32个样本种植面积为0，亩均收入变量对应的样本量均为980个。 四、模型估计与结果分析
（一）DID估计结果
本文运用Stata120软件对参加“保险+期货”试点对农户农业收入的影响情况进行了估计。
1基本模型回归结果
从表3回归结果中可以看出，4个不同亩均收入指标代表的4个方程均通过了显著性检验，但只有方程（Ⅰ）和方程（Ⅲ）中DID的估计系数显著。方程（Ⅱ）和（Ⅳ）中，参加“保险+期货”试点与农民的亩均种植收入和亩均农业净收入均未表现出显著相关关系，这可能是由于种植收入考虑了成本的因素、净收入包含了多个综合的指标计算过程，这两个收入更为复杂，而“保险+期货”试点在调研地开展时间仅一年，因而不足以与农民净收入产生显著的联系。同理，种植收入受到参加试点的影响也较小。
式（Ⅲ）代表农民亩均补贴赔偿收入，根据调研了解的实际情况发现，当地的处理组农户普遍表示获得了参与试点的赔付款，因此这部分农民的补贴赔偿收入较对照组增加得更多，由此解释了参加试点对农民的亩均补贴赔偿收入有显著正向影响。另外，农民的卖粮收入计算过程较为简单，参加试点对农民亩均卖粮收入有显著负向影响，表明了与对照组相比，处理组在参加试点后的产量或与卖价有所降低。
由于这里只针对控制了时变效应和差异效应的结果进行研究，除方程（Ⅲ）外，其他方程对应的R2值普遍较小，说明模型拟合的效果不够好，尚缺少影响农民农业收入的其他相关因素的作用，因此下面将引入控制变量做进一步的分析。
2引入控制变量后的回归估计
从表4中可以看出，与基本模型回归结果类似，引入控制变量后，参加试点依然只对农民的亩均卖粮收入和亩均补贴赔偿收入表现出显著的影响，而对另外两项收入指标无显著影响。
控制变量中，个人因素方面说明如下：①受教育年限越高亩均卖粮收入和亩均补贴赔偿收入越高。这表明接受教育对于农民卖粮选择与参加项目获得补贴款有潜在的正向影响关系。②参加培训对于亩均卖粮收入、亩均种植收入和亩均农业净收入均表现出了负向影响关系，这可能是由于农民在接受农业相关培训时并未正确理解及运用培训内容，或由于参加过培训而在农业生产中产生松懈心理，反而对于农业种植、卖粮等过程产生负面作用，进而影响农业净收入;而培训使农民做出参加试点选择的决定，获得的项目赔偿款使其补贴赔偿收入有所提高。③家中有村干部對农民的种植收入、农业净收入两项有显著正向影响，这可能是因为村干部自身对农业种粮卖粮知识的掌握程度更好，可获得的农业生产资源更为丰富，这使其农业种植收入与净收入两项综合指标有所提高。
在家庭因素方面：①种植规模对于亩均补贴赔偿收入和亩均农业净收入指标均有显著的负向影响，这可能是由于种植面积较大的农场地区试点赔偿标准较普通农村略低，同时其租地成本较高，进一步导致整体农业净收入偏低。②家庭农业劳动力人数对于亩均卖粮收入、亩均种植收入和亩均农业净收入均表现出显著的正向作用。农业劳动力人数越多，表明家庭对农业的重视程度与依赖程度越大，在农业方面投入的精力也会越多，因此对各项收入都有正向影响。同时，劳动力人数多的农户也较容易扩大种植面积，但其可获得的农业补贴大多只来自自有土地，因此会对补贴赔偿收入产生负向影响。
（二）稳健性检验
为了保证回归结果的稳健性，本文进一步采用匹配倍差法（PSM-DID）对上述估计结果进行验证。匹配倍差法是在完成对农户的匹配后，再使用双重差分模型进行基于倾向得分匹配方法基础上的双重差分估计。匹配倍差法的优势在于可以通过匹配的过程选择与基本经济社会特征相似的农户样本做分析，因此解决了非自然试验容易出现的样本选择偏差问题。倾向得分匹配的方法有很多种，最为常用的是核匹配法，该方法是用所有对照组农户的加权平均值来构建处理组农户的匹配农户，样本利用率较高，故本文也选取了这一方法。
由表5中结果可知：匹配倍差法的结果与双重差分模型结果相吻合，“政策效应”对应的数值即为匹配倍差法计算出的平均处理效应。由此可知，参加“保险+期货”试点对于农民亩均补贴赔偿收入的增加作用明显，其系数在1%的置信水平下显著为正;同时就参加了“保险+期货”试点的农户较对照组农户的结果而言，其在亩均卖粮收入上呈现劣势，即参加试点在10%的水平上降低了农户的亩均卖粮收入水平。该试点对于农民的亩均种植收入及亩均农业净收入作用均不明显。
（三）系数解释
参加“保险+期货”试点主要对农民的亩均卖粮收入与亩均补贴赔偿收入表现出显著影响关系。其中，补贴赔偿收入的显著提高是由于参加试点农户额外获得了试点项目的赔偿款。本文涉及的4个调研地，由于其开展试点的金融机构、试点形式、试点地农业情况不同等多方面原因，“保险+期货”项目确定的对各地农户的赔付标准并不一致，但实际支付的赔付额度集中在20～45元/亩。考虑到部分地区农民参加试点还需支付一定成本，从总体来看，依照调研情况分析的参与试点农户亩均补贴赔偿收入增加值与倍差法得到的回归系数值（约27元/亩）所代表的平均水平相吻合。
而关于试点对农户亩均卖粮收入产生显著负向影响的系数解释，分析可知：与卖粮收入息息相关的两个因素分别是产量和价格，因此重点关注农民参加试点后是否有生产行为（影响产量）或销售行为（影响价格）的改变，进而导致了卖粮收入降低。结合实际调研情况，农户在参加“保险+期货”试点前已经完成了种植，没有再改变生产行为的可能，所以排除了因参加试点导致生产行为变动使卖粮收入受损的可能，故需着重分析参加试点导致的农民销售行为的变化。调研组在走访过程中发现，参加试点的农户中表示会因为参与试点更加注重卖粮前比价行为的农户占所有参加试点农户的8063%。“比价”行为对农民售粮又会产生怎样的影响呢？统计参加试点农户及未参加试点农户卖粮价格与所有农户卖粮价均值的关系（见表6），根据2014年年未开展试表5PSM-DID回归估计结果 点与2017年开展了试点的数据对比发现，参加试点农户中高于所有受访农户的均价卖粮的比例从2014年到2017年的增幅是2199%;而未参加试点农户中高于均价卖粮的比例从2014年至2017年的增幅达2730%。此外，2014年，参加试点农户中高于均价卖粮的农户占所有高于均价卖粮农户的比重为4074%;而2017年，这一比重下降为3724%。由此可以看出，虽然参加试点使农户在卖粮时对价格选择更为慎重，会进行多次比价，不过这种比价行为并未能很好地帮助农户作出卖粮决策，甚至可能错过了最佳的卖粮时机。这也许是导致参加试点农户亩均卖粮收入显著降低的主要因素。
（四）进一步研究
根据调研获得的情况，各地区开展试点的形式和过程不尽相同，因此本文进一步从这两个角度出发，将总样本划分为不同的子样本进行分组研究，探究子样本的组间差异性以及子样本与总样本间结论的一致性。
1是否签订订单
本部分根据试点项目是否在“保险+期货”的基础形式中引入了订单，即是否为“订单+保险+期货”的组合形式，将样本整体分成了有无订单两组。划分出的子样本回归结果显示，亩均补贴赔偿收入在两样本组中均显著为正，无订单组的补贴赔偿收入提高额高于有订单组，这种差异主要源于保险赔付标准的设计不同。而就亩均卖粮收入方面而言，有订单的样本组中开展试点对于卖粮收入无显著影响，没有订单的样本组结果显示参加试点使农民卖粮收入显著降低，由此说明订单帮助农民锁定了卖粮价格，而没有签订订单的农户由于自己判断失误使卖粮收入有所降低。这也验证了前文对于总样本亩均卖粮收入所对应的DID估计系数为负的解释（见表7）。
2是否有政府参与
本部分根据试点项目开展过程中是否存在当地政府部门的参与（如提供部分补贴款、支持试点的推广宣传等），将样本整体分成了有无政府参与两组。划分的子样本回归结果显示，参加试点对两样本组的亩均补贴赔偿收入依然表现出显著的正向影响，且有政府参与的样本组补贴赔偿提高额更大。另外，有政府参与的样本组中开展试点对于农户的亩均卖粮收入有显著负向影响、而没有政府参与的样本组不存在这一影响关系。这可能是由于政府的参与和重视更利于项目的开展和对农户的赔付，但农户可能由于官方宣传而过高估计了试点效果使其自身卖粮行为松懈或过分关注卖粮价格，多次比价后导致错过较好的卖粮机会，导致卖粮收入降低。
总体来看，经过分组回归得到的子样本结论与总样本结论基本一致，稍有不同之处体现在：在有订单和无政府参与两个样本组中不存在参与试点对亩均卖粮收入产生的负向影响，这得益于这两个子样本农户对卖粮价格的提前锁定与正确选择。
五、研究结论与启示
本文利用一手调研数据，站在农户亩均农业收入变化的角度，对“保险+期货”试点的实施效果进行评价。利用双重差分模型进行效果评估后，采取匹配倍差法进行了稳健性检验，两个方法均得到一致性的结论：参加“保险+期货”试点可以显著提高农民的亩均补贴赔偿收入，并使其亩均卖粮收入有所降低。从亩均农业净收入这一综合性农业收入指标来看，开展试点并未对其产生显著影响，由此可见，调研地的“保险+期货”试点主要以支付补贴赔偿款的方式对农民农业收入进行保障，但并未引起净收入的变动。
参加试点对农民亩均卖粮收入的负向影响主要由于参与试点农户中有较大比例（8063%）的个体会因参加试点而在卖粮时选择多次比价后销售，贻误了较好的卖粮机会。这种现象在“订单+保险+期货”的模式中得到缓解，而在有当地政府部门参与时反而加重。一方面，订单可以较好地帮助农民选择卖粮渠道、锁定卖价，避免了卖不出、卖价低的风险，因此订单形式的引入是“保险+期货”模式的有益探索;另一方面，政府的介入使农民对试点预期过高，导致自身卖粮选择出现偏误，由此建议政府的参与不应局限或止步于对试点项目的推动，还应考虑到项目开展可能对农民种粮、卖粮行为产生的连锁反应，为农民提供与其完整农业生产周期相配套的帮助和支持（见表8）。
“保险+期货”试点对农民农业收入的保障作用，主要来自“农业保险产品”的赔偿被触发，农民获得相应的赔付款，从而提高了其农业补贴赔偿收入。这表明，保险产品的设计对于“保险+期货”模式的发展尤为重要，无论是保费设定还是赔付标准，都将密切关系到该模式对于保障农民收入功能发挥的程度。同时，开展试点会对农民的卖粮心理产生潜在影响，进而影响其对粮价的判断，为此，试点项目组织方應对参加试点的农户进行期货知识培训，引导其在不同售粮期走势阶段，做出正确的卖粮选择。
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刘文超（1988—），男，江西南昌人，中国农业大学经济管理学院博士研究生，研究方向：期货市场与农业经济，地址：北京市海淀区中国农业大学东校区，邮编：100089，联系电话：15810291615，邮箱：359062084@qqcom;
安毅（1972—），男，山西晋中人，中国农业大学经济管理学院教授，博士生导师，研究方向：期货市场与农业经济，地址：北京市海淀区中国农业大学东校区，邮编：100089，联系电话：13621363281，邮箱：anyi-cn@163com;
方蕊（1993—），女，内蒙古赤峰人，中国农业大学经济管理学院博士研究生，研究方向：期货市场与农业经济，地址：北京市海淀区中国农业大学东校区，邮编：100089，联系电话：18910680419，邮箱：463121252@qqcom;
*基金项目：教育部中央高校基本科研业务费专项资金项目“我国‘保险+期货’模式的收入保障与风险管理效果研究”，项目编号：2018TC030;教育部中央高校基本科研业务费专项资金项目“我国农产品期货对资产组合的风险分散作用研究”，项目编号：2019TC092。
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自2014年起，我国逐渐分品种取消农产品最低收购价政策，该项农业政策改革导致农产品市场价格的波动增加，同时也催生出用于应对这一农业风险问题的市场性工具——农产品价格保险。然而，价格保险的单独推行在我国仍然面临着不少难题。受农民种植面积和市场价格数据采集困难、保险公司运行乏力、财政经费不足等因素影响，由地方政府探索的农产品价格保险实施效果不佳。为解决这一困境，2015年，大连商品交易所联合中保财险公司在辽宁义县的桂勇玉米种植专业合作社、华茂谷物种植专业合作社及北京伟嘉集团分别针对玉米品种与鸡蛋品种开展了“保险+期货”模式的探索。
“保险+期货”模式的运作过程是保险公司向农户或农业合作社提供设计好的农产品价格保险，并利用收取的保费向期货公司购买看跌期权分散自身风险，期货公司则继续用复制期权的方式在期货市场实现风险对冲。不难看出，“保险+期货”组合模式构建的是一个严密的风险管理系统，通过对各参与方面临风险的逐步转移，最终将风险排除到系统之外。这一模式既可以解决农民面临的市场风险问题，又能为期货公司、保险公司等金融机构注入新的交易活力，进而实现多方共赢的效果。
“保险+期货”模式发展至今已有5年时间，试点规模逐年递增，发展势头强劲。从2015年大连商品交易所开创的第一个试点项目至2018年，国内三大商品交易所（大商所、郑商所及上期所）开展过的试点项目已达到260个，中间仅历时3年。除此之外，试点作物品种、覆盖地区、金融工具组合的形式越发多样化，这种探索为我国农业风险管理体系的发展提供了新的方向，因而也受到国家层面的高度重视。2016—2018年，中央一号文件连续提出要稳步扩大“保险+期货”试点，2019年中央一号文件直接去掉了“稳步”二字，明确指出要扩大“保险+期货”试点规模。
中国证券期货2020年12月第5期“保险+期货”试点的收入保障效果研究快速发展的现状与政府层面的关注使得试点的实际实施效果成为亟待研究的重点。“保险+期货”模式的试点效果如何，应该结合该试点形成的初衷，站在其服务的目标群体，即农民的视角来给出回答。“保险+期货”试点是否起到了保障农民收入水平的作用？这种保障作用发挥的条件是什么？又有哪些由于开展试点引发的关联性影响？这些问题将在本文的实证分析部分进行论证。
二、文献综述
“保险+期货”模式产生以来，我国已经有诸多学者关注到了这一模式的发展，并从该模式的运行机理与成果、主要优点及限制等不同方面进行研究。最初的研究内容主要集中在基于理论层面解析这一金融工具组合形式的原理与优缺点。如唐金成等认为“保险+期货”模式实则为“价格保险+场外期权+场内期货”的模式。将金融工具打包组合用于风险管理，其创新性的运作原理无论对于农民收入的提高、农业保险产品及农产品期货市场功能的完善，还是对于国家粮食收储制度的改革都大有裨益。此外，安毅等还进一步比较了我国的“保险+期货”组合模式与美国农场主所使用的农业保险与农产品期货相结合的模式，总结出其功能发挥的不同之处。
随后，部分学者基于实际案例对“保险+期货”的实施过程或实施效果进行介绍。孙蓉等着重以国内首份农产品“保险+期货”合同，即“大连模式”为例，详解了“保险+期货”各参与方的操作过程，对该模式在国家粮食安全中起到的重要作用给予充分肯定。同样，葛永波等对山东地区开展的棉花“保险+期货”试点案例实施细节进行讨论，并进一步分析该试点中存在的問题。李亚茹等则通过分析湖北“家和美”鸡蛋“保险+期货”试点案例，认为该组合模式在价格机制改革中作用显著，是大宗及鲜活农产品价格调控的重要市场化工具。
当然，也有学者注意到实际运作过程中该模式表现出一些局限之处。比如，期货上市品种不足、场内期权工具欠缺、场外期权成本较高等难题，以及如果没有相关资金的支持，购买保险对于农户以及合作社来说，价格方面很可能较难承受。在研究和实践中，还有一个值得探讨的关注点是“保险+期货”模式的未来发展问题，李亚茹等认为“保险+期货”模式的推进需要在保险和期货市场做多方面的改善，对再保险体系的建立与系统性价格风险的分散、增加农产品期货品种与提高市场有效性等都是极其重要的环节。大连商品交易所提出的下一步发展方向是加强保险公司、期货公司、证券公司、商业银行等机构间的合作，全面深化“保险+期货”试点，创新升级服务模式与力度。 总体来看，自2015年出现“保险+期货”模式以来，国内学者给予了较多关注，因此对该模式的研究涵盖了较为全面的内容和角度，如“保险+期货”的运行机理、优缺点、成果与发展方向等。然而存在的主要缺陷是研究内容多集中于理论层面分析或典型案例的介绍，暂无以微观农户数据为基础进行的实证检验，已有的关于该试点实施效果的结论尚不完善、缺乏足够的说服力。本文将着力弥补以上不足，基于一手调研数据，对“保险+期货”试点对农户收入的作用效果进行实证分析，以期能够促进该模式未来的发展及功能发挥。
三、模型设定与变量选择
（一）模型设定
双重差分模型（DID）是经常应用于政策效应评估的一种自然试验评估方法。本文的研究主题是“保险+期货”试点对于农民农业收入的影响，由于影响农民农业收入的因素较为复杂，要想准确剥离出开展试点对农民收入产生的作用效果，需引入双重差分方法进行分析。这一方法的基本思路是将调查样本划分为受政策变化影响的“处理组”和不受政策变化影响的“对照组”。根据处理组和对照组农户在参与“保险+期货”试点前后的数据信息，计算处理组在参与试点前后农业收入的变化量，将其与对照组在参与试点前后农业收入的变化量做差，即得到了双重差分估计值（DID估计值）。在本文模型计算过程中，根据农户是否參与了“保险+期货”试点将其分成参与户（D=1）和未参与户（D=0）。T则表示开展试点的时期变量，试点前T=0，试点后T=1。假设ε为扰动项，则用于分析“保险+期货”产生影响的基本方程为：
该方程中，对于对照组农户，D=0，模型可表示为Y=β0+β1T+ε，因此对照组农户在参与试点前后的收入分别为：
参加试点前后，对照组农户的收入平均变动为：
对于处理组农户，D=1，模型可表示为：
因此，处理组农户在试点前后的收入分别为：
参加试点前后，处理组农户的收入平均变动为：
则参加试点对农户收入的净影响：diff2-diff1=（β1+β3）-β1=β3，即模型中T·D的参数β3，是DID估计值，它代表了参加试点对农民收入的作用效果。
在本文的实证分析过程中，采用了固定效应模型来控制其他因素的影响，模型表达式为：
其中，i代表农户，t代表时期。Yit是农户i在t时期的农业收入;Di是一个虚拟变量，衡量农户是否参与试点，若i为参加试点农户，则Di=1，反之，则Di=0;变量Tt代表样本农户所属的时期，若t为试点前，则Tt=0;反之，则Tt=1。Xit是一组可观测的影响农民农业收入的控制变量，εit是其他不可观测的扰动项。
（二）变量选取
1因变量选取
为较为准确、全面地评价“保险+期货”试点对农民收入的影响，本文选择了与农民亩均农业收入相关的多方面指标进行分析，从而详细了解参加试点对农民收入的影响效应，具体包括亩均卖粮收入、亩均种植收入、亩均补贴赔偿收入和亩均农业净收入四项指标。实证模型中将分别针对这四项指标进行检验。
2自变量选取
影响农民农业收入的变量主要有户主个体因素和农户家庭因素两个方面，本文中的个体因素选取了年龄、受教育年限、是否接受过农业相关培训、是否为村干部共计四个变量，家庭因素则选取了耕地种植规模、农业劳动力人数两个变量进行分析。
因变量与自变量的基本解释如表1所示。
表1变量解释
项目变量变量内容因变量亩均卖粮收入（income1）（销售量×粮食卖价）/总种植面积亩均种植收入（income2）（卖粮收入-种植成本）/总种植面积亩均补贴赔偿收入（income3）（农业补贴+保险赔偿-投保成本）/总种植面积亩均农业净收入（income4）（种植收入+补贴赔偿收入）/总种植面积续表项目变量变量内容自变量
年龄（age）户主年龄受教育年限（education）户主接受教育的总年限培训（train）是否参加了农业相关的培训：
1=参加了;0=未参加村干部（leader）家中是否有村干部：
1=是;0=否种植规模（area）家中农业种植面积农业劳动力人数（worker）家中务农人数
（三）数据来源与描述统计
本文使用的数据来自2018年7月在黑龙江省的北安市、海伦市、桦川县和桦南县4个地区展开的问卷调研。黑龙江省是我国的产粮大省，其粮食产量已连续7年位列我国各省之首，其中对于主粮作物水稻、玉米和大豆的种植尤其广泛。“保险+期货”模式自开始试点以来，各期货公司纷纷瞄准黑龙江省的优质农业资源，将黑龙江省多个县（市）陆续选做试点地区，全省开展过的组合模式尤为全面。调研组所选取的这4个地区，覆盖了黑龙江省内比较有代表性的试点区域和试点类型。
调研小组通过当面访谈法和电话访问法相结合的方式，共获得560份户级问卷和24份村级问卷，其中村级问卷主要用于收集整个村的社会经济背景信息，辅助了解调研农户基本情况。通过剔除异常值等方式对原始问卷进行汇总整理，最终筛选出506份有效问卷用于本文的研究分析，有效问卷比例为9036%，有效问卷中包括了参加试点农户191户（占比3775%），未参加试点农户315户（占比6225%）。
在调研中，小组成员对参加试点农户和未参加试点农户进行访问时，同时记录了其在参加试点前（2014年）和参加试点后（2017年）的情况。因此本次调研所收集的是以微观农户为截面所构成的平衡面板数据，用于计量分析中的面板数据样本量共计1012个（见表2）。
表2主要变量描述统计
变量样本量（个）均值标准差最大值最小值亩均卖粮收入（元）98070742283853118240亩均种植收入（元）980484824959250424-88857亩均补贴赔偿收入（元）9801050184882710亩均农业净收入（元）9801526824611271891-85054年龄（岁）1012458310637622受教育年限（年）1012901381160培训（是=1，否=0）101203304710村干部（是=1，否=0）101201103210种植规模（亩）1012204932010411500农业劳动力人数（人）101216808300注：表中的4个亩均收入是以种植面积为被除数计算得到的，由于存在32个样本种植面积为0，亩均收入变量对应的样本量均为980个。 四、模型估计与结果分析
（一）DID估计结果
本文运用Stata120软件对参加“保险+期货”试点对农户农业收入的影响情况进行了估计。
1基本模型回归结果
从表3回归结果中可以看出，4个不同亩均收入指标代表的4个方程均通过了显著性检验，但只有方程（Ⅰ）和方程（Ⅲ）中DID的估计系数显著。方程（Ⅱ）和（Ⅳ）中，参加“保险+期货”试点与农民的亩均种植收入和亩均农业净收入均未表现出显著相关关系，这可能是由于种植收入考虑了成本的因素、净收入包含了多个综合的指标计算过程，这两个收入更为复杂，而“保险+期货”试点在调研地开展时间仅一年，因而不足以与农民净收入产生显著的联系。同理，种植收入受到参加试点的影响也较小。
式（Ⅲ）代表农民亩均补贴赔偿收入，根据调研了解的实际情况发现，当地的处理组农户普遍表示获得了参与试点的赔付款，因此这部分农民的补贴赔偿收入较对照组增加得更多，由此解释了参加试点对农民的亩均补贴赔偿收入有显著正向影响。另外，农民的卖粮收入计算过程较为简单，参加试点对农民亩均卖粮收入有显著负向影响，表明了与对照组相比，处理组在参加试点后的产量或与卖价有所降低。
由于这里只针对控制了时变效应和差异效应的结果进行研究，除方程（Ⅲ）外，其他方程对应的R2值普遍较小，说明模型拟合的效果不够好，尚缺少影响农民农业收入的其他相关因素的作用，因此下面将引入控制变量做进一步的分析。
2引入控制变量后的回归估计
从表4中可以看出，与基本模型回归结果类似，引入控制变量后，参加试点依然只对农民的亩均卖粮收入和亩均补贴赔偿收入表现出显著的影响，而对另外两项收入指标无显著影响。
控制变量中，个人因素方面说明如下：①受教育年限越高亩均卖粮收入和亩均补贴赔偿收入越高。这表明接受教育对于农民卖粮选择与参加项目获得补贴款有潜在的正向影响关系。②参加培训对于亩均卖粮收入、亩均种植收入和亩均农业净收入均表现出了负向影响关系，这可能是由于农民在接受农业相关培训时并未正确理解及运用培训内容，或由于参加过培训而在农业生产中产生松懈心理，反而对于农业种植、卖粮等过程产生负面作用，进而影响农业净收入;而培训使农民做出参加试点选择的决定，获得的项目赔偿款使其补贴赔偿收入有所提高。③家中有村干部對农民的种植收入、农业净收入两项有显著正向影响，这可能是因为村干部自身对农业种粮卖粮知识的掌握程度更好，可获得的农业生产资源更为丰富，这使其农业种植收入与净收入两项综合指标有所提高。
在家庭因素方面：①种植规模对于亩均补贴赔偿收入和亩均农业净收入指标均有显著的负向影响，这可能是由于种植面积较大的农场地区试点赔偿标准较普通农村略低，同时其租地成本较高，进一步导致整体农业净收入偏低。②家庭农业劳动力人数对于亩均卖粮收入、亩均种植收入和亩均农业净收入均表现出显著的正向作用。农业劳动力人数越多，表明家庭对农业的重视程度与依赖程度越大，在农业方面投入的精力也会越多，因此对各项收入都有正向影响。同时，劳动力人数多的农户也较容易扩大种植面积，但其可获得的农业补贴大多只来自自有土地，因此会对补贴赔偿收入产生负向影响。
（二）稳健性检验
为了保证回归结果的稳健性，本文进一步采用匹配倍差法（PSM-DID）对上述估计结果进行验证。匹配倍差法是在完成对农户的匹配后，再使用双重差分模型进行基于倾向得分匹配方法基础上的双重差分估计。匹配倍差法的优势在于可以通过匹配的过程选择与基本经济社会特征相似的农户样本做分析，因此解决了非自然试验容易出现的样本选择偏差问题。倾向得分匹配的方法有很多种，最为常用的是核匹配法，该方法是用所有对照组农户的加权平均值来构建处理组农户的匹配农户，样本利用率较高，故本文也选取了这一方法。
由表5中结果可知：匹配倍差法的结果与双重差分模型结果相吻合，“政策效应”对应的数值即为匹配倍差法计算出的平均处理效应。由此可知，参加“保险+期货”试点对于农民亩均补贴赔偿收入的增加作用明显，其系数在1%的置信水平下显著为正;同时就参加了“保险+期货”试点的农户较对照组农户的结果而言，其在亩均卖粮收入上呈现劣势，即参加试点在10%的水平上降低了农户的亩均卖粮收入水平。该试点对于农民的亩均种植收入及亩均农业净收入作用均不明显。
（三）系数解释
参加“保险+期货”试点主要对农民的亩均卖粮收入与亩均补贴赔偿收入表现出显著影响关系。其中，补贴赔偿收入的显著提高是由于参加试点农户额外获得了试点项目的赔偿款。本文涉及的4个调研地，由于其开展试点的金融机构、试点形式、试点地农业情况不同等多方面原因，“保险+期货”项目确定的对各地农户的赔付标准并不一致，但实际支付的赔付额度集中在20～45元/亩。考虑到部分地区农民参加试点还需支付一定成本，从总体来看，依照调研情况分析的参与试点农户亩均补贴赔偿收入增加值与倍差法得到的回归系数值（约27元/亩）所代表的平均水平相吻合。
而关于试点对农户亩均卖粮收入产生显著负向影响的系数解释，分析可知：与卖粮收入息息相关的两个因素分别是产量和价格，因此重点关注农民参加试点后是否有生产行为（影响产量）或销售行为（影响价格）的改变，进而导致了卖粮收入降低。结合实际调研情况，农户在参加“保险+期货”试点前已经完成了种植，没有再改变生产行为的可能，所以排除了因参加试点导致生产行为变动使卖粮收入受损的可能，故需着重分析参加试点导致的农民销售行为的变化。调研组在走访过程中发现，参加试点的农户中表示会因为参与试点更加注重卖粮前比价行为的农户占所有参加试点农户的8063%。“比价”行为对农民售粮又会产生怎样的影响呢？统计参加试点农户及未参加试点农户卖粮价格与所有农户卖粮价均值的关系（见表6），根据2014年年未开展试表5PSM-DID回归估计结果 点与2017年开展了试点的数据对比发现，参加试点农户中高于所有受访农户的均价卖粮的比例从2014年到2017年的增幅是2199%;而未参加试点农户中高于均价卖粮的比例从2014年至2017年的增幅达2730%。此外，2014年，参加试点农户中高于均价卖粮的农户占所有高于均价卖粮农户的比重为4074%;而2017年，这一比重下降为3724%。由此可以看出，虽然参加试点使农户在卖粮时对价格选择更为慎重，会进行多次比价，不过这种比价行为并未能很好地帮助农户作出卖粮决策，甚至可能错过了最佳的卖粮时机。这也许是导致参加试点农户亩均卖粮收入显著降低的主要因素。
（四）进一步研究
根据调研获得的情况，各地区开展试点的形式和过程不尽相同，因此本文进一步从这两个角度出发，将总样本划分为不同的子样本进行分组研究，探究子样本的组间差异性以及子样本与总样本间结论的一致性。
1是否签订订单
本部分根据试点项目是否在“保险+期货”的基础形式中引入了订单，即是否为“订单+保险+期货”的组合形式，将样本整体分成了有无订单两组。划分出的子样本回归结果显示，亩均补贴赔偿收入在两样本组中均显著为正，无订单组的补贴赔偿收入提高额高于有订单组，这种差异主要源于保险赔付标准的设计不同。而就亩均卖粮收入方面而言，有订单的样本组中开展试点对于卖粮收入无显著影响，没有订单的样本组结果显示参加试点使农民卖粮收入显著降低，由此说明订单帮助农民锁定了卖粮价格，而没有签订订单的农户由于自己判断失误使卖粮收入有所降低。这也验证了前文对于总样本亩均卖粮收入所对应的DID估计系数为负的解释（见表7）。
2是否有政府参与
本部分根据试点项目开展过程中是否存在当地政府部门的参与（如提供部分补贴款、支持试点的推广宣传等），将样本整体分成了有无政府参与两组。划分的子样本回归结果显示，参加试点对两样本组的亩均补贴赔偿收入依然表现出显著的正向影响，且有政府参与的样本组补贴赔偿提高额更大。另外，有政府参与的样本组中开展试点对于农户的亩均卖粮收入有显著负向影响、而没有政府参与的样本组不存在这一影响关系。这可能是由于政府的参与和重视更利于项目的开展和对农户的赔付，但农户可能由于官方宣传而过高估计了试点效果使其自身卖粮行为松懈或过分关注卖粮价格，多次比价后导致错过较好的卖粮机会，导致卖粮收入降低。
总体来看，经过分组回归得到的子样本结论与总样本结论基本一致，稍有不同之处体现在：在有订单和无政府参与两个样本组中不存在参与试点对亩均卖粮收入产生的负向影响，这得益于这两个子样本农户对卖粮价格的提前锁定与正确选择。
五、研究结论与启示
本文利用一手调研数据，站在农户亩均农业收入变化的角度，对“保险+期货”试点的实施效果进行评价。利用双重差分模型进行效果评估后，采取匹配倍差法进行了稳健性检验，两个方法均得到一致性的结论：参加“保险+期货”试点可以显著提高农民的亩均补贴赔偿收入，并使其亩均卖粮收入有所降低。从亩均农业净收入这一综合性农业收入指标来看，开展试点并未对其产生显著影响，由此可见，调研地的“保险+期货”试点主要以支付补贴赔偿款的方式对农民农业收入进行保障，但并未引起净收入的变动。
参加试点对农民亩均卖粮收入的负向影响主要由于参与试点农户中有较大比例（8063%）的个体会因参加试点而在卖粮时选择多次比价后销售，贻误了较好的卖粮机会。这种现象在“订单+保险+期货”的模式中得到缓解，而在有当地政府部门参与时反而加重。一方面，订单可以较好地帮助农民选择卖粮渠道、锁定卖价，避免了卖不出、卖价低的风险，因此订单形式的引入是“保险+期货”模式的有益探索;另一方面，政府的介入使农民对试点预期过高，导致自身卖粮选择出现偏误，由此建议政府的参与不应局限或止步于对试点项目的推动，还应考虑到项目开展可能对农民种粮、卖粮行为产生的连锁反应，为农民提供与其完整农业生产周期相配套的帮助和支持（见表8）。
“保险+期货”试点对农民农业收入的保障作用，主要来自“农业保险产品”的赔偿被触发，农民获得相应的赔付款，从而提高了其农业补贴赔偿收入。这表明，保险产品的设计对于“保险+期货”模式的发展尤为重要，无论是保费设定还是赔付标准，都将密切关系到该模式对于保障农民收入功能发挥的程度。同时，开展试点会对农民的卖粮心理产生潜在影响，进而影响其对粮价的判断，为此，试点项目组织方應对参加试点的农户进行期货知识培训，引导其在不同售粮期走势阶段，做出正确的卖粮选择。
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刘文超（1988—），男，江西南昌人，中国农业大学经济管理学院博士研究生，研究方向：期货市场与农业经济，地址：北京市海淀区中国农业大学东校区，邮编：100089，联系电话：15810291615，邮箱：359062084@qqcom;
安毅（1972—），男，山西晋中人，中国农业大学经济管理学院教授，博士生导师，研究方向：期货市场与农业经济，地址：北京市海淀区中国农业大学东校区，邮编：100089，联系电话：13621363281，邮箱：anyi-cn@163com;
方蕊（1993—），女，内蒙古赤峰人，中国农业大学经济管理学院博士研究生，研究方向：期货市场与农业经济，地址：北京市海淀区中国农业大学东校区，邮编：100089，联系电话：18910680419，邮箱：463121252@qqcom;