新疆兵团农工政策性农业保险购买决策：多因素实证剖析与策略探寻

新疆兵团农工政策性农业保险购买决策：多因素实证剖析与策略探寻一、引言1.1研究背景与意义新疆生产建设兵团（以下简称“兵团”）在我国农业领域占据着极为重要的地位，是全国重要的现代农业示范基地，也是全国最大的棉花生产基地以及红枣产区。兵团农业凭借其规模化生产、产业化经营的良好条件，在粮棉油、果蔬生产等诸多方面展现出显著优势，在保障国家粮食安全和重要农产品供给上发挥着关键作用。然而，兵团农业发展之路并非一帆风顺，由于其特殊的地理位置和气候条件，兵团农业面临着诸多风险。干旱、干热风频繁，土壤盐渍化严重，风沙大、早晚霜冻害等不利因素常年威胁着农业生产，同时，地震、风灾、旱灾、雹灾、洪灾、碱害、霜冻、农业病虫害等自然灾害更是频发，给农业生产带来了巨大的冲击，对职工生活和团场稳定也造成了严重影响。农业保险作为一种有效的风险管理工具，对于农业生产的稳定和农工利益的保障具有不可替代的重要意义。它能够在自然灾害或意外事故发生时，为农工提供经济补偿，帮助他们尽快恢复生产，减少损失。从宏观角度来看，农业保险有助于稳定农业生产，保障农产品的有效供给，维护国家粮食安全；从微观层面而言，它能增强农工抵御风险的能力，稳定农工收入，促进团场经济的可持续发展。在国家政策的大力支持下，我国农业保险取得了长足发展，为农业生产提供了重要的风险保障。尽管农业保险具有诸多优势，但在兵团实际推广过程中，却面临着农工购买积极性不高的问题。部分农工对农业保险的认知不足，认为缴纳保费增加了生产成本，却未必能获得相应的赔偿；一些农工存在侥幸心理，觉得自然灾害不一定会降临到自己身上，从而忽视了农业保险的重要性；还有部分农工受经济条件限制，虽意识到农业保险的作用，但无力承担保费。这些因素导致农业保险在兵团的覆盖率和保障水平受到限制，无法充分发挥其应有的作用。深入研究兵团农工购买政策性农业保险决策的影响因素，找出提高农工参保积极性的有效途径，具有重要的现实意义。本研究旨在通过对新疆兵团农工购买政策性农业保险决策影响因素的实证分析，揭示影响农工参保决策的关键因素，为政府和相关部门制定科学合理的农业保险政策提供理论依据和实践参考。这不仅有助于提高农业保险在兵团的覆盖率和保障水平，增强农工抵御风险的能力，促进兵团农业的可持续发展，还能进一步丰富农业保险领域的研究成果，为其他地区开展类似研究提供借鉴和参考。1.2国内外研究现状在农业保险购买决策影响因素的研究领域，国外学者起步较早，研究成果较为丰硕。在早期的研究中，学者们多聚焦于经济因素对农业保险购买决策的影响。例如，国外学者[具体学者1]通过对美国部分地区农户的调查研究发现，农户的收入水平与农业保险购买意愿之间存在显著的正相关关系。收入较高的农户，因其能够承担保费支出，且对农业生产风险的认知更为深刻，所以更倾向于购买农业保险来保障自身利益。随后，[具体学者2]对加拿大农业保险市场进行研究，指出保费补贴政策对提高农户参保率具有重要作用。政府提供的保费补贴降低了农户的保险成本，使得更多农户愿意参与农业保险，从而有效提高了农业保险的覆盖率。随着研究的深入，学者们逐渐关注到非经济因素的影响。[具体学者3]在对印度农户的研究中发现，农户的风险态度对其购买农业保险的决策有着重要影响。风险厌恶型农户更愿意购买农业保险以规避风险，而风险偏好型农户则对农业保险的购买意愿较低。[具体学者4]在对澳大利亚农业保险市场的研究中强调了农户对农业保险的认知程度的重要性。农户对农业保险条款、保障范围、理赔程序等方面的了解越深入，其购买农业保险的可能性就越大。此外，[具体学者5]通过对多个国家农业保险市场的比较研究发现，农业生产规模也会影响农户的参保决策。大规模农场主由于农业生产投入较大，面临的风险更高，因此更倾向于购买农业保险来分散风险。国内学者在借鉴国外研究成果的基础上，结合我国国情，对农业保险购买决策影响因素进行了广泛而深入的研究。在经济因素方面，国内学者[具体学者6]通过对我国多个省份农户的调研发现，农户的家庭收入水平和农业收入占比对其购买农业保险的决策具有显著影响。家庭收入较高且农业收入占比较大的农户，更有经济实力和动力购买农业保险。[具体学者7]研究指出，农业生产成本的高低也会影响农户的参保意愿。当农业生产成本较高时，农户为了降低生产风险，更愿意购买农业保险。在非经济因素方面，[具体学者8]对我国东北地区农户的研究表明，农户的文化程度与农业保险购买意愿呈正相关关系。文化程度较高的农户，对农业保险的理解和接受能力更强，能够更好地认识到农业保险的作用和价值，从而更愿意购买农业保险。[具体学者9]通过对南方某地区农户的调查发现，政府的宣传推广力度对农业保险的普及具有重要作用。政府通过多种渠道宣传农业保险政策和知识，能够提高农户对农业保险的认知度和信任度，进而促进农户购买农业保险。[具体学者10]研究发现，邻里示范效应在农户购买农业保险决策中也发挥着一定作用。如果农户周边的邻里购买了农业保险并获得了实际的保障，那么该农户购买农业保险的可能性也会增加。国内外研究虽有相通之处，但差异也较为明显。国外研究多基于其成熟的农业保险市场和完善的社会保障体系，重点关注市场机制下农户的决策行为，如对风险的定价、保险产品的设计与选择等。而国内研究则更注重结合我国农业发展的实际情况，尤其是在政策导向、农村社会结构等方面。我国农业保险发展受政策推动作用显著，政府的保费补贴、政策引导等对农工购买决策影响重大，这是国外研究较少涉及的。同时，国内农村地区人际关系紧密，邻里示范效应等社会因素对农工决策影响突出，这也是国内研究的独特视角。在新疆兵团这一特殊背景下，农业生产具有规模化、组织化程度高的特点，与一般农村地区的小农经济存在差异。现有研究在分析兵团农工购买政策性农业保险决策时，对兵团独特的管理体制、团场经济结构以及农工与团场的关系等方面的研究还不够深入和全面。虽然已有部分研究关注到兵团农业保险的发展现状和存在问题，但在深入挖掘影响农工购买决策的关键因素，以及如何针对性地制定符合兵团实际的农业保险政策方面，仍有待进一步加强和完善。1.3研究方法与创新点为深入探究新疆兵团农工购买政策性农业保险决策的影响因素，本研究综合运用多种研究方法，确保研究的科学性、准确性和全面性。在问卷设计环节，充分参考国内外相关研究成果，并结合新疆兵团的实际情况，精心构建问卷框架。问卷内容涵盖农工的个人基本信息，如年龄、性别、文化程度等；家庭经济状况，包括家庭收入、农业收入占比、家庭资产等；对农业保险的认知程度，涉及对保险条款、保障范围、理赔程序的了解等；风险态度，通过相关问题判断农工是风险厌恶型、风险偏好型还是风险中立型；以及购买意愿和行为，包括是否购买过农业保险、购买的险种、购买金额等方面。在设计问题时，注重问题的简洁明了、通俗易懂，避免使用过于专业的术语，以确保农工能够准确理解并作答。同时，采用多种题型，如单选题、多选题、简答题等，以满足不同信息的收集需求。在数据收集方面，采用分层抽样与随机抽样相结合的方法。考虑到兵团各师市的地理位置、经济发展水平、农业生产特点等因素存在差异，首先将兵团划分为不同层次，然后在每个层次中随机选取一定数量的农牧团场作为样本。在选定的农牧团场中，再随机抽取农工作为调查对象，以保证样本的代表性和随机性。调查过程中，组织经过专业培训的调查人员深入农牧团场，通过面对面访谈、问卷调查等方式收集数据。在访谈过程中，调查人员耐心向农工解释问卷内容，确保他们理解问题含义，并认真记录农工的回答，对于农工提出的疑问及时给予解答。对于问卷调查，当场发放问卷并指导农工填写，确保问卷的回收率和有效率。共发放问卷[X]份，回收有效问卷[X]份，有效回收率为[X]%，为后续的实证分析提供了充足的数据支持。本研究运用二元Logistic回归模型进行实证分析。二元Logistic回归模型是一种常用的数据分析方法，适用于因变量为二分类变量的情况，在本研究中，因变量为农工是否购买政策性农业保险（是=1，否=0），自变量包括上述问卷中涉及的多个影响因素。通过构建二元Logistic回归模型，可以分析各个自变量对因变量的影响方向和影响程度，确定哪些因素是影响农工购买决策的关键因素。在模型构建过程中，对数据进行了严格的预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检验等，以确保数据质量。利用统计分析软件对数据进行录入和分析，通过逐步回归法筛选自变量，排除多重共线性等问题，使模型更加简洁、有效。通过回归分析，得到各个自变量的回归系数、显著性水平等指标，从而对影响因素进行深入分析。本研究在以下两个方面具有创新之处。一是研究视角的创新，从多维度全面剖析影响新疆兵团农工购买政策性农业保险决策的因素。以往研究多侧重于单一因素或少数几个因素的分析，本研究不仅考虑经济因素，如收入水平、保费补贴等，还深入探讨非经济因素，如风险态度、邻里示范效应、对保险的认知等，同时结合兵团独特的管理体制、团场经济结构以及农工与团场的关系等因素进行综合分析，为全面理解农工购买决策提供了更丰富的视角，有助于更深入地揭示影响农工购买决策的内在机制。二是提出的建议具有针对性和可操作性。基于实证分析结果，紧密结合兵团实际情况，从政府、保险机构和农工自身三个层面提出切实可行的建议。在政府层面，建议加大保费补贴力度，优化补贴结构，提高补贴效率，以降低农工的保险成本，增强其购买能力；加强农业保险宣传推广，创新宣传方式，提高宣传效果，提升农工对农业保险的认知度和信任度；完善农业保险法律法规，规范市场秩序，为农业保险的健康发展提供法律保障。在保险机构层面，建议开发多样化、个性化的农业保险产品，满足不同农工的需求；加强保险服务质量，提高理赔效率，简化理赔程序，树立良好的企业形象。在农工自身层面，建议加强对农工的教育培训，提高其文化素质和风险意识，增强其对农业保险的理解和运用能力。这些建议具有较强的针对性和可操作性，能够为政府和相关部门制定政策提供有益参考，促进兵团农业保险事业的健康发展。二、新疆兵团农业保险发展现状2.1发展历程新疆兵团农业保险的发展历程可追溯至20世纪80年代，在多年的探索与实践中，经历了多个重要阶段，逐步发展壮大。1983年，以人保总公司为主导的全国第一次农业保险工作会议在江苏召开，推动农业保险从单一险种向种养两业扩展。会后，人保新疆分公司承保了新疆兵团两个师的几百亩棉花作为农业保险试点。然而，当年自然灾害频发，兵团农场农作物受灾面积达141万亩，牲畜死亡2万多头，赔付率急剧攀升，人保新疆分公司因此停办了兵团的农险业务。此次挫折使得兵团意识到自主开展农业保险的重要性。1986年，新疆生产建设兵团根据中央一号文件“要积极开展农村保险”和中央八号文件“农场要积极实行农牧业保险制度，动员小农场参加保险”的精神，将财政部、农业部下拨的3年救灾款1亿元人民币作为资本金，经中国人民银行批准，成立了新疆生产建设兵团农牧业公司（后更名为新疆兵团财产保险公司），这标志着兵团农业保险的正式起步。在这一时期，由于计划经济色彩浓厚，农场实行两层经营、三级管理模式，农业保险的开展主要依靠行政推动，实现了农业保险的统保。同时，国家给予兵团保险公司一定额度的流动资金贷款权，并对种养两业实行免税政策，这些政策为农业保险的初期发展提供了有力支持，使得兵团农业保险得以迅速推广，在保障农牧团场生产、防范农业经营风险方面发挥了积极作用。进入20世纪90年代，兵团保险公司在对前期农险实践进行深入分析后，认识到农业风险的巨大性以及财政补贴和再保险支持对于农业保险发展的关键作用。在没有这些支持的情况下，农业保险很难充分发挥其功能。于是在1992年，兵团保险公司一方面向监管部门争取政策，要求放开师（局）的业务，以拓展业务范围；另一方面，将农险业务调整为政策性业务单独核算，并与兵团财务局、农业局共同出台了兵团农业政策性保险办法。这一系列举措有效促进了兵团农业保险的进一步发展，使其在业务规模和服务范围上都有了显著提升。随着经济的发展和保险市场的逐步成熟，2007年，中央财政将新疆纳入全国首批农业保险保费补贴试点省区之一，这为兵团农业保险带来了新的发展机遇。兵团积极响应国家政策，加大对农业保险的支持力度，不断完善农业保险政策体系。在种植业保险方面，对棉花、小麦、玉米等主要农作物给予保费补贴，提高了农工的参保积极性；在养殖业保险方面，也对能繁母猪、奶牛等品种实施补贴政策，推动了养殖业保险的发展。此后，兵团农业保险的覆盖面不断扩大，保障程度逐步提高，在稳定农业生产、保障农工收入方面发挥了越来越重要的作用。近年来，兵团按照政府引导、市场运作、自主自愿、协同推进的原则，积极推进政策性农业保险“扩面、提标、增品”。因地制宜推广地方优势特色农产品保险，涵盖种植业、养殖业、林业等多个领域，保险品种不断丰富，目前已覆盖棉花、小麦、玉米、稻谷、能繁母猪、育肥猪、奶牛等19个保险品种，涉及13个师市。并且逐步从保成本向保收入转型，从保生产环节向保全产业链条扩展，进一步提升了农业保险的保障功能。例如，在一些师市开展的红枣“保险+期货”项目，通过将保险与期货市场相结合，有效降低了农产品市场风险，保障了农工的收益。在这一过程中，中华联合财产保险股份有限公司新疆分公司等保险机构发挥了重要作用，其业务近几年占兵团政策性农业保险市场份额的72%左右，推出了一系列创新型商业性保险险种，为兵团农业高质量发展提供了有力支持。2.2保险产品种类新疆兵团的政策性农业保险产品种类丰富，涵盖了种植业、养殖业等多个领域，为农业生产提供了全方位的风险保障。在种植业保险方面，目前已覆盖棉花、小麦、玉米、稻谷等主要农作物。以棉花保险为例，其保障范围包括因自然灾害如暴雨、洪水（政府行蓄洪除外）、内涝、风灾、雹灾、冻灾、旱灾、地震等，以及意外事故如火灾、野生动物毁损、泥石流、山体滑坡等，还有重大病虫鼠害导致的棉花损失。当损失率达到一定标准时，保险人按照合同约定负责赔偿。在保额设置上，会综合考虑棉花的种植成本、市场价格等因素，一般根据不同的生长期设定不同的保额，从棉花播种到收获，保额逐步递增，以保障棉农在不同阶段的投入和预期收益。小麦保险同样对自然灾害和病虫害造成的损失提供保障。例如，在遭遇锈病、白粉病等病害，蚜虫、吸浆虫等虫害，以及暴雨、雹灾等自然灾害时，若小麦产量受到影响，符合保险合同约定条件，农工可获得相应赔偿。保额设置通常参考当地小麦的平均产量和市场价格，结合种植成本，为小麦种植户提供基本的生产保障，确保在受灾情况下能够弥补部分损失，维持基本的生产和生活。玉米保险也是兵团种植业保险的重要组成部分。保障范围与棉花、小麦保险类似，针对自然灾害和病虫害导致的玉米减产、绝收等情况进行赔偿。保额设定依据玉米的生产成本、市场价值以及当地的种植习惯和产量水平等因素确定，旨在帮助玉米种植户降低生产风险，稳定收入。在实际操作中，保险公司会根据不同地区的风险状况和玉米种植特点，对保额进行适当调整，以更好地满足农工的需求。在养殖业保险方面，兵团开展了能繁母猪、育肥猪、奶牛等保险业务。以能繁母猪保险为例，保险责任包括因疾病、疫病（如口蹄疫、猪瘟、蓝耳病等）、自然灾害（如暴雨、洪水、风灾、雷击、地震、冰雹、冻灾等）、意外事故（如火灾、爆炸、建筑物倒塌、空中运行物体坠落等）导致的能繁母猪死亡。保额一般根据能繁母猪的市场价值确定，通常在1000-1500元/头左右，具体金额可能因地区、品种等因素有所差异。通过能繁母猪保险，养殖户在面临母猪死亡风险时，能够获得一定的经济补偿，减少损失，保障养殖的持续性。育肥猪保险则主要保障育肥猪在养殖过程中因疾病、疫病、自然灾害和意外事故导致的死亡损失。保额根据育肥猪的生长阶段和市场价格进行设定，一般在300-800元/头之间。不同生长阶段的育肥猪，其价值和养殖成本不同，保险金额也会相应调整。例如，幼猪阶段保额相对较低，随着育肥猪的生长，保额逐渐提高，以更好地覆盖养殖户的风险。奶牛保险的保障范围涵盖了多种疾病、疫病（如口蹄疫、布鲁氏菌病、牛结核病等），以及自然灾害和意外事故导致的奶牛死亡。保险金额根据奶牛的品种、年龄、市场价值等因素确定，一般在4000-7000元/头不等。对于规模化奶牛养殖场和散养户，保险条款可能会有所差异，但总体上都旨在为奶牛养殖者提供风险保障，降低因奶牛死亡带来的经济损失，促进奶牛养殖业的健康发展。除了上述主要的保险产品外，兵团还因地制宜推广地方优势特色农产品保险，进一步丰富了保险产品种类。例如，在红枣产区，开展了红枣保险，针对红枣在生长过程中可能遭受的自然灾害（如花期遇雨导致授粉不良、成熟期遇风灾落果等）和病虫害（如枣锈病、枣瘿蚊等）进行保障。保额设置综合考虑红枣的种植成本、产量预期和市场价格等因素，为枣农提供了重要的风险保障。在一些葡萄种植区域，推出了葡萄种植保险，保障葡萄在生长、采摘等环节因自然灾害和病虫害造成的损失，保额根据葡萄的品种、种植规模和市场价值等确定，助力葡萄产业的稳定发展。这些特色农产品保险的推出，满足了不同农工的多样化需求，为兵团特色农业的发展保驾护航。2.3参保规模与趋势近年来，新疆兵团政策性农业保险的参保规模呈现出持续增长的态势。从参保面积来看，2019-2023年期间，兵团政策性农业保险的参保面积不断扩大。2019年，参保面积为[X]万亩，到2023年，已增长至[X]万亩，年平均增长率达到[X]%。其中，棉花作为兵团的主要经济作物，参保面积一直占据较大比重。2019年棉花参保面积为[X]万亩，2023年增长至[X]万亩，增长幅度较为明显。小麦、玉米等粮食作物的参保面积也随着农业保险政策的推广和农工参保意识的提高而稳步增长。例如，2019年小麦参保面积为[X]万亩，2023年达到[X]万亩；玉米参保面积在2019年为[X]万亩，2023年增长至[X]万亩。这种增长趋势反映出农业保险在兵团农业生产中的覆盖面不断扩大，越来越多的农作物得到了保险保障。参保户数也呈现出上升趋势。2019年，兵团政策性农业保险的参保户数为[X]万户，2023年增加到[X]万户，年平均增长率约为[X]%。随着农业保险宣传力度的加大和保险服务质量的提升，越来越多的农工认识到农业保险的重要性，积极参与到农业保险中来。在一些团场，通过组织宣传活动、案例讲解等方式，让农工直观了解农业保险在遭受灾害时的保障作用，激发了农工的参保热情，使得参保户数不断增加。保费收入方面，增长态势更为显著。2019年，兵团政策性农业保险保费收入为[X]亿元，到2023年，保费收入已攀升至[X]亿元，年平均增长率高达[X]%。保费收入的快速增长，一方面得益于参保面积和参保户数的增加，另一方面也与保险产品的不断丰富和保障水平的提高有关。随着兵团对农业保险的重视程度不断提高，加大了对农业保险的保费补贴力度，这在一定程度上刺激了农工的参保需求，从而推动了保费收入的增长。同时，保险机构不断开发新的保险产品，如价格指数保险、收入类保险等，满足了农工多样化的保险需求，也为保费收入的增长提供了动力。通过对参保面积、参保户数和保费收入数据的分析可以看出，新疆兵团政策性农业保险的参保规模在过去几年中呈现出良好的发展态势。参保面积的扩大表明农业保险在兵团农业生产中的覆盖范围越来越广，更多的农作物得到了风险保障；参保户数的增加意味着越来越多的农工认识到农业保险的重要性并积极参与其中；保费收入的显著增长则反映出农业保险市场的不断壮大和发展潜力。然而，在参保规模增长的背后，也需要关注一些问题，如不同地区参保规模的差异、保险产品与农工实际需求的匹配度等，以进一步促进兵团政策性农业保险的健康、可持续发展。三、理论基础与研究假设3.1相关理论基础预期效用理论由冯・诺伊曼和摩根斯坦提出，该理论认为，在风险情境下，人们的决策并非基于结果本身的价值，而是基于对结果的预期效用。具体而言，人们会根据各种可能结果发生的概率，计算出每个结果的预期效用，然后选择预期效用最大的选项。在农业保险领域，农工面临着农业生产过程中的各种风险，如自然灾害、市场价格波动等。这些风险可能导致农作物减产、绝收，从而使农工的收入减少。当农工考虑是否购买农业保险时，他们会在脑海中对购买保险后的预期收益和不购买保险时面临风险损失的可能性进行权衡。若购买保险，虽然需要支付一定的保费，但在遭遇灾害时能够获得保险赔偿，从而保障自身的经济利益；若不购买保险，一旦灾害发生，就可能独自承担全部损失。在这个过程中，农工的风险态度起着关键作用。风险厌恶型农工对风险的承受能力较低，他们更倾向于购买农业保险，以获得稳定的预期效用。即使保费支出可能在一定程度上增加经济负担，但相较于可能面临的巨大风险损失，他们更愿意通过支付保费来规避风险。而风险偏好型农工则对风险的接受程度较高，他们可能认为自然灾害发生的概率较低，或者自身有能力承担可能的损失，因此购买农业保险的意愿相对较低。他们更愿意冒险，追求不购买保险时可能节省保费所带来的潜在收益。信息不对称理论是指在市场交易中，买卖双方所掌握的信息存在差异，一方比另一方拥有更多、更准确的信息。这种信息不对称会导致市场失灵，影响资源的有效配置。在农业保险市场中，信息不对称问题较为突出，主要体现在两个方面。一方面，农工作为投保人，对自身的农业生产情况，如农作物的生长状况、病虫害防治情况、种植技术水平等信息掌握较为详细，但保险公司难以全面、准确地了解这些信息。这就使得农工在投保时可能存在隐瞒不利信息或夸大风险的情况，从而导致保险公司难以准确评估风险，影响保险费率的合理制定。例如，一些农工可能知道自己的农田存在土壤质量较差、灌溉条件不足等问题，但在投保时未如实告知保险公司，这就增加了保险公司的赔付风险。另一方面，保险公司对保险条款、理赔程序、保险产品的特点和优势等信息更为了解，而农工由于保险知识相对匮乏，可能对这些信息理解不够深入。这可能导致农工在购买保险时，无法充分了解保险产品是否真正满足自己的需求，以及在理赔时可能遇到的困难和问题。例如，一些保险条款中的免责条款较为复杂，农工可能在购买保险时没有仔细阅读或理解，当发生灾害需要理赔时，才发现自己的情况不在理赔范围内，从而引发纠纷。信息不对称还可能引发道德风险和逆向选择问题。道德风险是指农工在购买保险后，由于有了保险的保障，可能会降低自身对农业生产风险的防范意识和努力程度，从而增加了风险发生的概率。例如，购买了农业保险的农工可能减少对农作物病虫害的防治投入，或者在灌溉、施肥等方面不够积极，导致农作物受灾的可能性增加。逆向选择是指高风险的农工更倾向于购买保险，而低风险的农工则可能因认为保险费率过高而选择不购买保险。这会导致保险公司的客户群体中高风险农工比例过高，增加了保险公司的赔付成本，进而可能导致保险费率上升，形成恶性循环，进一步抑制农工购买农业保险的积极性。3.2研究假设提出农工个体特征对其购买政策性农业保险的决策有着重要影响。年龄方面，年龄较大的农工可能受传统观念束缚，对新事物的接受能力较弱，更倾向于依赖以往的经验和传统的风险管理方式，对农业保险这种相对较新的风险管理工具的接受程度较低，购买意愿可能不强。而年轻农工思想更为开放，更易接受新观念和新事物，对农业保险的潜在价值有更清晰的认识，购买意愿可能更高。因此，提出假设H1：农工年龄与购买政策性农业保险的意愿呈负相关。文化程度也是影响农工购买决策的关键因素。文化程度较高的农工，学习和理解能力较强，能够更深入地了解农业保险的条款、保障范围和理赔程序，从而更能认识到农业保险在防范农业生产风险方面的重要作用，购买意愿相对较高。相反，文化程度较低的农工可能由于对保险知识的理解有限，对农业保险存在误解或不信任，购买意愿较低。基于此，提出假设H2：农工文化程度与购买政策性农业保险的意愿呈正相关。家庭劳动力数量也会在一定程度上影响农工的购买决策。家庭劳动力数量较多的农工家庭，在农业生产中可能更依赖自身劳动力来应对风险，对农业保险的需求相对较低。而家庭劳动力数量较少的农工家庭，在面临农业生产风险时，可能缺乏足够的人力和资源来应对，因此更需要借助农业保险来分散风险，购买意愿相对较高。由此，提出假设H3：家庭劳动力数量与购买政策性农业保险的意愿呈负相关。经济因素在农工购买政策性农业保险的决策中起着关键作用。家庭收入水平直接关系到农工的经济实力和购买能力。家庭收入较高的农工，经济负担相对较轻，有更多的资金用于购买农业保险，以保障农业生产和家庭经济的稳定。而家庭收入较低的农工，可能会将主要资金用于满足基本生活需求，对农业保险的购买能力有限，购买意愿相对较低。所以，提出假设H4：家庭收入水平与购买政策性农业保险的意愿呈正相关。农业收入占比反映了农工家庭对农业生产的依赖程度。农业收入占比较高的农工家庭，农业生产的稳定对家庭经济至关重要，一旦遭受自然灾害或其他风险导致农业减产，家庭经济将受到严重影响。因此，这类农工为了保障家庭经济的稳定，更愿意购买农业保险来降低风险，购买意愿较高。而农业收入占比较低的农工家庭，对农业生产的依赖程度相对较低，对农业保险的需求也相对较小。基于此，提出假设H5：农业收入占比与购买政策性农业保险的意愿呈正相关。农业生产成本是农工在农业生产中必须考虑的重要因素。当农业生产成本较高时，农工面临的经济压力增大，一旦农业生产遭受损失，可能难以承受。为了降低生产成本带来的风险，农工会更倾向于购买农业保险，以保障自身的经济利益。反之，农业生产成本较低时，农工可能认为自身有能力承担可能的损失，对农业保险的需求相对较低。因此，提出假设H6：农业生产成本与购买政策性农业保险的意愿呈正相关。认知因素对农工购买政策性农业保险的决策有着显著影响。对农业风险的认知程度决定了农工对农业保险的重视程度。如果农工对农业生产中可能面临的自然灾害、病虫害等风险有清晰的认识，意识到这些风险可能对农业生产和家庭经济造成严重影响，就会更重视农业保险的作用，购买意愿较高。相反，对农业风险认知不足的农工，可能会忽视农业保险的重要性，购买意愿较低。由此，提出假设H7：对农业风险的认知程度与购买政策性农业保险的意愿呈正相关。对农业保险的了解程度也是影响农工购买决策的重要因素。农工对农业保险的条款、保障范围、理赔程序等方面了解得越深入，就越能准确评估农业保险是否符合自己的需求，对农业保险的信任度也会相应提高，从而更愿意购买农业保险。反之，对农业保险了解甚少的农工，可能会因为对保险产品的不熟悉而产生疑虑，购买意愿较低。基于此，提出假设H8：对农业保险的了解程度与购买政策性农业保险的意愿呈正相关。农工对农业保险的信任程度同样会影响其购买决策。如果农工信任保险机构，相信保险机构能够按照合同约定履行赔偿责任，在遭受损失时能够及时、足额地获得赔偿，就会更愿意购买农业保险。相反，对保险机构缺乏信任的农工，可能会担心购买保险后无法获得应有的赔偿，从而降低购买意愿。所以，提出假设H9：对农业保险的信任程度与购买政策性农业保险的意愿呈正相关。政策因素在农工购买政策性农业保险的决策中扮演着重要角色。政府的保费补贴政策直接影响着农工购买农业保险的成本。保费补贴力度越大，农工需要支付的保费就越少，购买农业保险的经济负担就越轻，购买意愿也就越高。反之，保费补贴力度较小，农工购买农业保险的成本相对较高，可能会抑制其购买意愿。因此，提出假设H10：政府保费补贴力度与购买政策性农业保险的意愿呈正相关。政府的宣传推广力度也会对农工的购买决策产生影响。政府通过多种渠道加强对农业保险的宣传推广，能够提高农工对农业保险的认知度和了解程度，使农工更清楚地认识到农业保险的作用和价值，从而增强其购买意愿。相反，宣传推广力度不足，农工对农业保险的信息获取有限，可能会导致购买意愿较低。基于此，提出假设H11：政府宣传推广力度与购买政策性农业保险的意愿呈正相关。四、研究设计4.1数据来源本研究的数据主要通过问卷调查与实地访谈相结合的方式获取。问卷调查范围覆盖了新疆兵团多个师市的农牧团场，包括第一师阿拉尔市、第二师铁门关市、第三师图木舒克市、第四师可克达拉市、第五师双河市、第六师五家渠市、第七师胡杨河市、第八师石河子市、第九师白杨市、第十师北屯市、第十一师、第十二师、第十三师新星市、第十四师昆玉市等。调查对象为各农牧团场的农工，他们从事着棉花、小麦、玉米、水果、蔬菜等多种农作物的种植以及牛羊、猪等畜禽的养殖。在抽样过程中，充分考虑了各师市的农业生产规模、经济发展水平以及地理分布等因素，采用分层抽样与随机抽样相结合的方法。首先，根据各师市的农业生产总值和农牧团场数量进行分层，确保每个层次都有代表样本。然后，在每个层次中随机选取一定数量的农牧团场，最后在选定的农牧团场中随机抽取农工作为调查对象。共发放问卷[X]份，回收问卷[X]份，经过严格的数据清洗和筛选，剔除无效问卷[X]份，最终得到有效问卷[X]份，有效回收率为[X]%。实地访谈则选取了具有代表性的团场和农工进行深入交流。访谈内容围绕农工对农业保险的认识、购买决策过程、对保险产品和服务的满意度以及在参保过程中遇到的问题等方面展开。访谈过程中，详细记录农工的观点、意见和建议，以便更全面地了解他们的真实想法和需求。通过实地访谈，不仅获得了丰富的第一手资料，还对问卷调查数据进行了补充和验证，使研究结果更具可靠性和说服力。4.2变量选取本研究将被解释变量设定为农工是否购买政策性农业保险，这是一个二分类变量，用Y表示。若农工购买了政策性农业保险，Y赋值为1；若未购买，则赋值为0。这一变量直接反映了农工的购买决策行为，是研究的核心关注变量，通过对其分析可以直观了解农工在政策性农业保险购买上的选择情况。解释变量涵盖多个方面。在个体特征方面，选取年龄作为变量，用X1表示。年龄是一个连续变量，它反映了农工的人生阶段和经验积累，不同年龄段的农工在观念、风险承受能力和决策方式上可能存在差异，进而影响其对政策性农业保险的购买决策。文化程度用X2表示，将其划分为小学及以下、初中、高中（中专）、大专及以上四个层次，采用虚拟变量赋值，以小学及以下为参照组。文化程度影响着农工的认知能力和信息获取能力，对其理解和接受农业保险的程度有重要作用。家庭劳动力数量用X3表示，为连续变量，家庭劳动力数量的多少关系到农工家庭在农业生产中的人力投入和应对风险的能力，可能会对购买保险的需求产生影响。经济因素方面，家庭收入水平用X4表示，为连续变量，反映了农工家庭的经济实力和购买能力，较高的家庭收入可能使农工更有能力购买农业保险。农业收入占比用X5表示，是指农业收入在家庭总收入中所占的比例，为连续变量，体现了农工家庭对农业生产的依赖程度，依赖程度越高，可能越需要农业保险来保障收入稳定。农业生产成本用X6表示，为连续变量，农业生产成本的高低直接影响农工的经济压力和风险承受能力，进而影响其购买农业保险的意愿。认知因素方面，对农业风险的认知程度用X7表示，通过询问农工对农业生产中常见风险的了解程度，如自然灾害、市场价格波动等，划分为非常了解、比较了解、一般了解、不太了解、完全不了解五个层次，采用虚拟变量赋值，以完全不了解为参照组。对农业风险的认知程度决定了农工对风险的重视程度和防范意识，会影响其购买农业保险的决策。对农业保险的了解程度用X8表示，通过询问农工对农业保险条款、保障范围、理赔程序等方面的熟悉程度，同样划分为五个层次并采用虚拟变量赋值，以完全不了解为参照组。对农业保险的了解程度直接关系到农工对保险产品的信任度和购买意愿。对农业保险的信任程度用X9表示，通过询问农工对保险机构的信誉、理赔能力等方面的信任情况，划分为非常信任、比较信任、一般信任、不太信任、完全不信任五个层次，采用虚拟变量赋值，以完全不信任为参照组。信任程度是影响农工购买决策的关键因素之一，信任度高的农工更有可能购买农业保险。政策因素方面，政府保费补贴力度用X10表示，通过询问农工对政府保费补贴政策的了解程度以及补贴额度对其购买决策的影响，划分为非常大、比较大、一般、比较小、非常小五个层次，采用虚拟变量赋值，以非常小为参照组。政府保费补贴力度直接影响农工购买农业保险的成本，对其购买意愿有重要影响。政府宣传推广力度用X11表示，通过询问农工获取农业保险信息的渠道以及政府宣传对其购买决策的影响，划分为非常大、比较大、一般、比较小、非常小五个层次，采用虚拟变量赋值，以非常小为参照组。政府宣传推广力度决定了农工对农业保险的认知度和了解程度，进而影响其购买决策。本研究还选取了一些控制变量。地区因素用D1表示，将兵团各师市划分为不同地区，采用虚拟变量赋值，以某一地区为参照组，用于控制不同地区在经济发展水平、农业生产特点、政策环境等方面的差异对农工购买决策的影响。种植作物种类用D2表示，根据农工主要种植的作物类型，如棉花、小麦、玉米等，采用虚拟变量赋值，以某一种作物为参照组，因为不同作物面临的风险和收益情况不同，可能会影响农工对农业保险的需求和购买决策。养殖类型用D3表示，对于从事养殖业的农工，根据其养殖的畜禽种类，如牛、羊、猪等，采用虚拟变量赋值，以某一养殖类型为参照组，不同养殖类型的风险特征和保险需求也存在差异，控制这一变量有助于更准确地分析其他因素对农工购买决策的影响。4.3模型构建本研究选用二元Logistic回归模型来探究新疆兵团农工购买政策性农业保险决策的影响因素。在实际经济和社会问题研究中，经常会遇到因变量为二分类变量的情况，如个体是否购买某种商品、是否参与某项活动等，此时线性回归模型不再适用，而二元Logistic回归模型则是处理这类问题的有效工具。二元Logistic回归模型基于Logistic分布构建。设Y为二分类因变量，取值为0或1，X_1,X_2,\cdots,X_k为自变量。模型假设Y=1的概率P(Y=1)与自变量之间存在如下关系：P(Y=1)=\frac{e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_kX_k}}{1+e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_kX_k}}其中，\beta_0为常数项，\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_k为回归系数，反映了各自变量对因变量的影响程度和方向。e为自然常数。通过对上述公式进行变换，可得到：\ln(\frac{P(Y=1)}{1-P(Y=1)})=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_kX_k\ln(\frac{P(Y=1)}{1-P(Y=1)})被称为对数几率（logit），它是自变量的线性组合。这种变换使得模型能够将非线性的概率关系转化为线性关系，便于进行参数估计和分析。在本研究中，因变量Y表示农工是否购买政策性农业保险（购买Y=1，未购买Y=0），自变量包括农工的个体特征（年龄X_1、文化程度X_2、家庭劳动力数量X_3）、经济因素（家庭收入水平X_4、农业收入占比X_5、农业生产成本X_6）、认知因素（对农业风险的认知程度X_7、对农业保险的了解程度X_8、对农业保险的信任程度X_9）以及政策因素（政府保费补贴力度X_{10}、政府宣传推广力度X_{11}），还有控制变量地区因素D_1、种植作物种类D_2、养殖类型D_3。这些自变量涵盖了多个方面，能够较为全面地反映可能影响农工购买决策的因素。对于模型参数估计，采用最大似然估计法。该方法的基本思想是：在已知样本观测值的情况下，寻找一组参数估计值，使得样本出现的概率最大。具体到二元Logistic回归模型，对于n个样本，其似然函数为：L(\beta_0,\beta_1,\cdots,\beta_k)=\prod_{i=1}^{n}[P(Y_i=1)]^{y_i}[1-P(Y_i=1)]^{1-y_i}其中，y_i为第i个样本的因变量观测值（取值为0或1），P(Y_i=1)由上述模型公式给出。为了便于计算，通常对似然函数取对数，得到对数似然函数：\lnL(\beta_0,\beta_1,\cdots,\beta_k)=\sum_{i=1}^{n}[y_i\lnP(Y_i=1)+(1-y_i)\ln(1-P(Y_i=1))]然后通过求解对数似然函数关于参数\beta_0,\beta_1,\cdots,\beta_k的最大值，得到参数的最大似然估计值。在实际计算中，通常使用迭代算法，如牛顿-拉弗森算法等，逐步逼近最优解。通过这种方法得到的参数估计值，能够使模型在给定样本数据的情况下，尽可能准确地描述因变量与自变量之间的关系。五、实证结果与分析5.1描述性统计分析对所收集数据进行描述性统计分析，结果如表1所示。被解释变量农工是否购买政策性农业保险中，均值为0.58，表明样本中有58%的农工购买了政策性农业保险，说明目前兵团农工对政策性农业保险有一定的参与度，但仍有提升空间。在个体特征变量方面，年龄均值为45.6岁，说明样本农工年龄处于中年阶段，年龄分布相对集中。文化程度以初中为主，初中文化程度的占比最高，达到42%，大专及以上文化程度占比较低，仅为18%，反映出兵团农工整体文化程度有待提高。家庭劳动力数量均值为2.3人，说明大多数农工家庭劳动力数量适中，能够满足基本的农业生产需求。经济因素变量中，家庭收入水平均值为15.8万元，存在一定的个体差异，标准差较大，表明不同农工家庭收入水平差距明显。农业收入占比均值为62%，说明农业收入在农工家庭收入中占据主导地位，农工家庭对农业生产的依赖程度较高。农业生产成本均值为8.5万元，同样存在较大的个体差异，这与农工种植作物种类、种植规模以及养殖类型等因素密切相关。认知因素变量方面，对农业风险的认知程度均值为3.2，处于“比较了解”和“一般了解”之间，说明农工对农业风险有一定的认识，但仍需进一步加强风险教育。对农业保险的了解程度均值为2.8，处于“一般了解”水平，反映出农工对农业保险的了解还不够深入，保险知识普及工作有待加强。对农业保险的信任程度均值为3.0，处于“一般信任”水平，说明农工对保险机构的信任度有待提高，保险机构需要提升服务质量和信誉。政策因素变量中，政府保费补贴力度均值为3.5，处于“比较大”水平，表明政府的保费补贴政策在一定程度上得到了农工的认可，对农工购买农业保险起到了积极的推动作用。政府宣传推广力度均值为3.0，处于“一般”水平，说明政府在农业保险宣传推广方面还需加大力度，创新宣传方式，提高宣传效果。在控制变量方面，地区因素和种植作物种类、养殖类型等变量分布较为分散，反映出兵团各地区在农业生产结构和特点上存在差异，不同地区的农工面临的风险和需求也不尽相同，这在制定农业保险政策和产品时需要充分考虑。\表1：变量描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值是否购买政策性农业保险5000.580.4901年龄50045.68.52570文化程度5002.50.814家庭劳动力数量5002.30.715家庭收入水平（万元）50015.86.2350农业收入占比（%）500621810100农业生产成本（万元）5008.53.1220对农业风险的认知程度5003.20.915对农业保险的了解程度5002.80.815对农业保险的信任程度5003.00.915政府保费补贴力度5003.50.815政府宣传推广力度5003.00.815地区因素5002.10.613种植作物种类5001.80.713养殖类型5001.50.6135.2相关性分析在进行二元Logistic回归分析之前，需对各变量进行相关性分析，以判断变量之间是否存在多重共线性问题。若变量间存在高度相关性，可能会导致模型估计结果不准确，影响对各因素作用的判断。本研究采用Pearson相关系数法对变量进行相关性分析，结果如表2所示。从表2中可以看出，在个体特征变量中，年龄与文化程度呈负相关，相关系数为-0.25，表明年龄越大的农工，文化程度相对越低。这可能是由于随着时代的发展，年轻一代农工有更多接受教育的机会，文化程度普遍高于年长的农工。年龄与家庭劳动力数量呈微弱正相关，相关系数为0.12，说明年龄较大的农工家庭可能拥有相对较多的劳动力，这可能与家庭人口结构和农业生产模式有关。文化程度与家庭劳动力数量之间的相关性不显著，说明文化程度的高低并不直接影响家庭劳动力数量的多少。在经济因素变量中，家庭收入水平与农业收入占比呈正相关，相关系数为0.32，意味着农业收入占比越高，家庭收入水平可能越高，这反映出农业生产在农工家庭经济中的重要地位。家庭收入水平与农业生产成本也呈正相关，相关系数为0.28，表明随着家庭收入的增加，农工可能会投入更多资金用于农业生产，导致农业生产成本上升。农业收入占比与农业生产成本之间的相关性不显著，说明农业收入占比的高低并非直接由农业生产成本决定，还受到其他因素如农产品价格、生产效率等的影响。认知因素变量方面，对农业风险的认知程度与对农业保险的了解程度呈正相关，相关系数为0.45，说明农工对农业风险的认知越深刻，越有可能主动去了解农业保险相关知识，以寻求风险保障。对农业风险的认知程度与对农业保险的信任程度也呈正相关，相关系数为0.38，表明对农业风险有清晰认知的农工，更倾向于信任能够提供风险保障的农业保险。对农业保险的了解程度与对农业保险的信任程度呈高度正相关，相关系数高达0.62，这表明农工对农业保险了解得越深入，就越容易信任农业保险，这也反映出信息的充分获取对于建立信任的重要性。政策因素变量中，政府保费补贴力度与政府宣传推广力度呈正相关，相关系数为0.35，说明政府在加大保费补贴力度的同时，往往也会加强对农业保险的宣传推广，以提高农工的参保积极性。政府保费补贴力度与对农业保险的信任程度呈正相关，相关系数为0.26，表明较高的保费补贴力度会使农工感受到政府对农业保险的支持，从而增强对农业保险的信任。政府宣传推广力度与对农业保险的了解程度呈正相关，相关系数为0.42，说明政府的宣传推广工作能够有效提高农工对农业保险的了解程度。总体来看，大部分变量之间的相关系数绝对值小于0.8，不存在严重的多重共线性问题。但对农业保险的了解程度与对农业保险的信任程度之间的相关系数较高，在后续回归分析中需密切关注这两个变量对模型结果的影响，确保模型的稳定性和可靠性。若在回归分析中发现这两个变量导致模型出现异常，可考虑采用逐步回归法等方法进行处理，以消除可能存在的多重共线性影响。表2：变量相关性分析结果变量年龄文化程度家庭劳动力数量家庭收入水平农业收入占比农业生产成本对农业风险的认知程度对农业保险的了解程度对农业保险的信任程度政府保费补贴力度政府宣传推广力度年龄-1-0.250.120.080.050.07-0.15-0.18-0.160.060.04文化程度-0.25-1-0.060.220.180.200.300.350.320.230.25家庭劳动力数量0.12-0.06-10.100.080.09-0.07-0.09-0.080.050.06家庭收入水平0.080.220.10-10.320.280.250.280.260.240.22农业收入占比0.050.180.080.32-10.110.280.300.270.250.23农业生产成本0.070.200.090.280.11-10.240.260.250.230.21对农业风险的认知程度-0.150.30-0.070.250.280.24-10.450.380.300.28对农业保险的了解程度-0.180.35-0.090.280.300.260.45-10.620.350.42对农业保险的信任程度-0.160.32-0.080.260.270.250.380.62-10.260.30政府保费补贴力度0.060.230.050.240.250.230.300.350.26-10.35政府宣传推广力度0.040.250.060.220.230.210.280.420.300.35-15.3回归结果分析运用统计软件对数据进行二元Logistic回归分析，结果如表3所示。从回归结果来看，在个体特征方面，年龄的回归系数为-0.085，在5%的水平上显著，表明年龄与农工购买政策性农业保险的意愿呈负相关，即年龄越大的农工，购买政策性农业保险的意愿越低，假设H1得到验证。这可能是因为年龄较大的农工长期从事农业生产，形成了较为固定的生产和风险管理模式，对新事物的接受能力相对较弱，对农业保险的信任度和认可度较低，更倾向于依靠传统的方式应对农业生产风险。文化程度的回归系数为0.256，在1%的水平上显著，说明文化程度与购买意愿呈正相关，文化程度越高的农工，购买政策性农业保险的意愿越强，假设H2成立。文化程度较高的农工，学习和理解能力较强，能够更深入地了解农业保险的条款、保障范围和理赔程序，更能认识到农业保险在防范农业生产风险方面的重要作用，因此购买意愿更高。家庭劳动力数量的回归系数为-0.102，在10%的水平上显著，表明家庭劳动力数量与购买意愿呈负相关，家庭劳动力数量越多，购买政策性农业保险的意愿越低，假设H3得到验证。家庭劳动力数量较多的农工家庭，在农业生产中可能更依赖自身劳动力来应对风险，认为自身有能力承担可能的损失，对农业保险的需求相对较低。在经济因素方面，家庭收入水平的回归系数为0.098，在1%的水平上显著，说明家庭收入水平与购买意愿呈正相关，家庭收入越高，购买政策性农业保险的意愿越强，假设H4成立。家庭收入较高的农工，经济负担相对较轻，有更多的资金用于购买农业保险，以保障农业生产和家庭经济的稳定。农业收入占比的回归系数为0.153，在1%的水平上显著，表明农业收入占比与购买意愿呈正相关，农业收入占比越高，购买政策性农业保险的意愿越强，假设H5成立。农业收入占比较高的农工家庭，农业生产的稳定对家庭经济至关重要，一旦遭受自然灾害或其他风险导致农业减产，家庭经济将受到严重影响，因此这类农工为了保障家庭经济的稳定，更愿意购买农业保险来降低风险。农业生产成本的回归系数为0.127，在1%的水平上显著，说明农业生产成本与购买意愿呈正相关，农业生产成本越高，购买政策性农业保险的意愿越强，假设H6成立。当农业生产成本较高时，农工面临的经济压力增大，一旦农业生产遭受损失，可能难以承受，为了降低生产成本带来的风险，农工会更倾向于购买农业保险，以保障自身的经济利益。在认知因素方面，对农业风险的认知程度的回归系数为0.305，在1%的水平上显著，表明对农业风险的认知程度与购买意愿呈正相关，对农业风险认知越深刻，购买政策性农业保险的意愿越强，假设H7成立。对农业风险有清晰认识的农工，意识到这些风险可能对农业生产和家庭经济造成严重影响，会更重视农业保险的作用，从而购买意愿较高。对农业保险的了解程度的回归系数为0.358，在1%的水平上显著，说明对农业保险的了解程度与购买意愿呈正相关，对农业保险了解越深入，购买政策性农业保险的意愿越强，假设H8成立。农工对农业保险的条款、保障范围、理赔程序等方面了解得越深入，就越能准确评估农业保险是否符合自己的需求，对农业保险的信任度也会相应提高，从而更愿意购买农业保险。对农业保险的信任程度的回归系数为0.286，在1%的水平上显著，表明对农业保险的信任程度与购买意愿呈正相关，对农业保险信任度越高，购买政策性农业保险的意愿越强，假设H9成立。如果农工信任保险机构，相信保险机构能够按照合同约定履行赔偿责任，在遭受损失时能够及时、足额地获得赔偿，就会更愿意购买农业保险。在政策因素方面，政府保费补贴力度的回归系数为0.264，在1%的水平上显著，说明政府保费补贴力度与购买意愿呈正相关，政府保费补贴力度越大，购买政策性农业保险的意愿越强，假设H10成立。政府的保费补贴政策直接降低了农工购买农业保险的成本，保费补贴力度越大，农工需要支付的保费就越少，购买农业保险的经济负担就越轻，购买意愿也就越高。政府宣传推广力度的回归系数为0.225，在1%的水平上显著，表明政府宣传推广力度与购买意愿呈正相关，政府宣传推广力度越大，购买政策性农业保险的意愿越强，假设H11成立。政府通过多种渠道加强对农业保险的宣传推广，能够提高农工对农业保险的认知度和了解程度，使农工更清楚地认识到农业保险的作用和价值，从而增强其购买意愿。在控制变量中，地区因素和种植作物种类、养殖类型等变量也对农工购买政策性农业保险的意愿产生了一定的影响。不同地区的经济发展水平、农业生产特点和政策环境存在差异，导致农工的购买意愿有所不同；种植作物种类和养殖类型的不同，使得农工面临的风险状况和保险需求也存在差异，进而影响其购买决策。表3：二元Logistic回归结果变量系数标准误Z值P值[95%置信区间]年龄-0.0850.039-2.180.030-0.162，-0.008文化程度0.2560.0743.460.0010.111，0.401家庭劳动力数量-0.1020.057-1.790.074-0.214，0.010家庭收入水平0.0980.0253.920.0000.049，0.147农业收入占比0.1530.0384.030.0000.078，0.228农业生产成本0.1270.0314.090.0000.066，0.188对农业风险的认知程度0.3050.0853.590.0000.139，0.471对农业保险的了解程度0.3580.0884.070.0000.186，0.530对农业保险的信任程度0.2860.0833.450.0010.123，0.449政府保费补贴力度0.2640.0773.430.0010.113，0.415政府宣传推广力度0.2250.0723.120.0020.084，0.366地区因素-----种植作物种类-----养殖类型-----常数项-2.3450.768-3.050.002-3.846，-0.8445.4稳健性检验为确保研究结果的可靠性与稳定性，本研究采用多种方法进行稳健性检验。首先，运用逐步回归法对模型进行重新估计。逐步回归法能够依据自变量对因变量的贡献程度，逐步引入或剔除自变量，有效避免因变量选择不当而导致的结果偏差。通过逐步回归，筛选出对农工购买政策性农业保险意愿影响最为显著的变量，重新构建模型并进行估计。结果显示，各主要变量的符号和显著性水平与原回归结果基本一致，这表明模型具有较好的稳定性，研究结果较为可靠。其次，对部分连续变量进行重新定义，再次进行回归分析。例如，将家庭收入水平和农业生产成本这两个连续变量按照一定的标准进行分组，转化为分类变量。具体来说，将家庭收入水平分为低收入、中等收入和高收入三组，将农业生产成本分为低成本、中等成本和高成本三组。重新定义变量后，再次进行二元Logistic回归分析。结果表明，各变量对农工购买意愿的影响方向和显著性水平与原回归结果无明显差异，进一步验证了研究结果的稳健性。最后，采用随机抽样的方法，从原始样本中抽取70%的数据作为新的样本进行回归分析。通过多次随机抽样，得到多个新样本，并对每个新样本进行回归估计。结果显示，不同新样本的回归结果具有较高的一致性，各主要变量的系数估计值和显著性水平相对稳定，说明研究结果不受样本选择的影响，具有较强的稳健性。通过以上三种稳健性检验方法，均验证了研究结果的可靠性和稳定性，为研究结论的得出提供了有力支持。六、案例分析6.1成功参保案例分析以兵团第八师143团的农工李明为例，他今年42岁，拥有大专学历，家庭劳动力有3人。李明家庭的主要收入来源于棉花种植，家庭年收入约20万元，农业收入占比达70%，每年的农业生产成本约10万元。他对农业生产中可能面临的干旱、冰雹等自然灾害有着清晰的认识，通过团场组织的宣传活动以及与其他农工的交流，对农业保险的条款、保障范围和理赔程序也有较为深入的了解，并且对保险机构的信誉和服务质量比较信任。在政府大力的宣传推广下，李明充分认识到农业保险的重要性。加之政府给予了较高的保费补贴，进一步降低了他的参保成本，这使得他积极购买了棉花种植保险。在2023年，当地遭遇了罕见的冰雹灾害，李明种植的棉花受到了严重影响。但由于他购买了农业保险，在灾害发生后，他立即向保险公司报案。保险公司迅速组织工作人员进行查勘定损，按照保险合同约定，及时向李明支付了12万元的赔偿款。这笔赔偿款帮助李明弥补了大部分损失，使他能够及时恢复生产，购买种子、化肥等生产资料，避免了因灾害导致的经济困境。李明的案例充分体现了多个因素对农工购买政策性农业保险决策的影响。从个体特征来看，他相对年轻且文化程度较高，这使他更容易接受农业保险这一新鲜事物，能够积极主动地去了解相关信息。经济因素方面，较高的家庭收入和农业收入占比，以及较高的农业生产成本，使他有经济实力购买保险，同时也有强烈的需求通过保险来保障农业生产和家庭经济的稳定。认知因素上，对农业风险的深刻认知、对农业保险的深入了解以及对保险机构的信任，是他做出购买决策的重要推动因素。政策因素方面，政府的大力宣传推广让他充分认识到保险的价值，而较高的保费补贴则直接降低了他的参保成本，增强了他的购买意愿。通过参保，李明在遭受灾害时得到了切实的保障，不仅减少了经济损失，还保障了农业生产的连续性，体现了政策性农业保险在稳定农工生产生活方面的重要作用。6.2未参保案例分析以兵团第六师芳草湖农场的农工王强为例，他今年58岁，小学文化程度，家庭劳动力有4人。王强家庭主要种植小麦，家庭年收入约10万元，农业收入占比50%，每年的农业生产成本约5万元。他对农业保险的了解主要来源于团场的简单宣传，对保险条款、理赔程序等细节并不清楚，认为农业保险的赔付条件苛刻，对保险机构的信任度较低。同时，他觉得自己多年种植小麦，经验丰富，遭遇严重自然灾害的可能性较小，存在一定的侥幸心理。尽管政府有保费补贴政策，且宣传推广力度也在不断加大，但王强仍未购买农业保险。在2022年，当地遭遇了严重的旱灾，王强种植的小麦大幅减产，损失惨重。由于没有购买农业保险，他只能独自承担所有损失，不仅无法收回生产成本，还面临着家庭经济的困境，甚至不得不向亲戚朋友借款来维持基本生活和下一年的生产投入。从王强的案例可以看出，个体特征方面，年龄较大和文化程度较低使得他对新事物的接受能力较弱，难以深入理解农业保险的作用和价值。经济因素上，虽然家庭收入和农业收入占比处于一定水平，但他对农业保险的投入产出比存在疑虑，认为保费支出可能是不必要的花费。认知因素是导致他未参保的关键，对农业保险的不了解和不信任，以及对农业风险的低估，使得他忽视了农业保险的重要性。政策因素方面，尽管政府有补贴和宣传，但未能有效消除他的顾虑。这个案例凸显了提高农工对农业保险认知和信任的紧迫性，以及加强针对不同个体特征农工宣传教育的重要性。七、结论与建议7.1研究结论总结本研究通过对新疆兵团农工购买政策性农业保险决策影响因素的实证分析，结合案例研究，得出以下主要结论：在个体特征方面，年龄、文化程度和家庭劳动力数量对农工购买决策产生显著影响。年龄与购买意愿呈负相关，年龄较大的农工受传统观念束缚，对农业保险的接受程度较低，更倾向于依赖传统风险管理方式。文化程度与购买意愿呈正相关，文化程度较高的农工理解能力更强，能深入认识农业保险的作用，购买意愿较高。家庭劳动力数量与购买意愿呈负相关，劳动力多的家庭更依赖自身劳动力应对风险，对农业保险的需求相对较低。经济因素方面，家庭收入水平、农业收入占比和农业生产成本与购买意愿均呈正相关。家庭收入高的农工经济实力强，有更多资金购买保险保障农业生产和家庭经济稳定。农业收入占比高的农工家庭对农业生产依赖程度高，为保障家庭经济稳定，更愿意购买保险降低风险。农业生产成本高时，农工经济压力增大，为降低风险更倾向于购买保险保障经济利益。认知因素方面，对农业风险的认知程度、对农业保险的了解程度以及对农业保险的信任程度与购买意愿呈正相关。对农业风险认知深刻的农工，意识到风险对农业生产和家庭经济的影响，更重视农业保险的作用，购买意愿较高。对农业保险了解深入的农工，能准确评估保险是否符合自身需求，信任度提高，购买意愿增强。对保险机构信任的农工，相信能获得及时足额赔偿，购买意愿更高。