【摘要】
西藏贫困发生率高，经济发展起点低，生态环境脆弱，是精准扶贫工作中难啃的“硬骨头”，也是我国唯一省级连片特困地区。2020年中央一号文件指出，聚焦“三区三州”等深度贫困地区，补齐“三农”领域的突出短板，才能坚决打赢脱贫攻坚战。随着农业保险精准扶贫在西藏的开展，其效率如何评价，是否对脱贫攻坚起到促进作用，是实践发展中研究的重点。
本文先阐述了扶贫开发理论和农业保险理论，分析西藏农业保险精准扶贫的实施基础、困境，从XX、保险公司和农户的角度选取代表性指标，建立了基于因子分析法的农业保险精准扶贫效率评价模型，并评价西藏2010-2018年的效率。根据实证分析的结果，得出该地区农业保险精准扶贫效率逐年提升，但仍有一些方面需要完善的结论。针对存在的问题，从完善风险管理体系、增强贫困农户保险意识、构建农户增收长效机制等方面提出了对策建议。
【关键词】农业保险；精准扶贫；扶贫效率；因子分析
1.1选题背景及研究意义
1.1.1选题背景
消除贫困，改善民生，尽管我国改革开放后已有6亿多人脱离贫困，然而深度贫困地区发展滞后的现状没有发生本质变化，脱贫攻坚战已到了奋力冲刺的“最后一公里”。xxxx在“减贫与发展高层论坛”上指出，我国把发展作为解决贫困的根本途径，既要扶贫又要扶志，增强农户自身发展能力，确保贫困群众在2020年能完成脱贫。西藏能否如期进入小康，重点在于农牧区的发展；农牧区能否如期进入小康，重点在于能否做好产业扶贫项目。由于自然条件、地理位置等因素，西藏自治区的脱贫困难程度远大于其他集中连片特困地区。
1.1.2研究意义
“金融扶贫，保险先行”，保险有着撬动扶贫资金的作用，是精准扶贫的重要力量。通过保险领域与贫困地区农业发展领域的精准对接、农业保险与贫困农户的精准对接，使农业保险风险分散和防灾减灾功得到充分发挥，还能探索出可复制、可推广的保险助推脱贫攻坚工作新模式。本文选择西藏自治区为农业保险精准扶贫的研究区域，分析该地区现有的基础条件和潜在问题，探究农业保险对精准扶贫的影响并综合评估其效率，根据研究结果给出相应的对策建议。因此，本文研究内容对其他深度贫困地区开展农险精准扶贫工作具有一定的参考意义，更加坚定了我国在2020年完成全面建设小康社会的目标的信心。
1.2国内外研究现状
1.2.1国内对农业保险精准扶贫效率评估的研究
随着我国农业保险体制逐渐完善，不少学者对农险扶贫的效率及影响展开研究和谈论。郭佩霞（2011）表示XX农险保费补贴对农户脱贫影响较显著[1]；在财政补贴方面，冯文丽（2015）认为，农业保险效率的高低取决于各级XX农险保费补贴的多少[3]；邵全权和柏龙飞（2017）表示，当居民消费支出只有到达或超出某个数值时，农险扶贫才会保持较高的效率[4]；吴传清（2018）把通过农险进行扶贫定义为保险参与精准扶贫的三大模式之一[5]。还有学者采用大数据思维，构建出决策树模型，以判断哪些贫困地区适合通过XX农险补贴进行扶贫（王韧，王弘轩，2017）[2]。农业保险对精准扶贫存在很多影响因素，我国学者的研究方向开始转向对其效率的研究。张旭光（2014）[26]和黄颖（2015）[27]表示，我国农险补贴效率有待提高，重视补贴的差异性；邓维杰（2014）[7]认为XX应该让市场这只“无形的手”替代其发挥主导作用才是长久之计。赵君彦（2015）[8]构建了财政补贴农险的综合效率评价模型，郑军、杜佳欣（2019）[9]测算了我国不同省份的农险精准扶贫效率，结果表明不同地区的效率存在差异。
1.2.2国外相关研究现状
Jalan和Ravallion（1996）提出，农业保险可以为欠发达地区的农作物生产连续性提供保障，缓解农作物生产对自然气候条件过度依赖的问题[28]。Skees（1999）认为，具有标准化特点的天气指数保险合约流动性强，能够有效防范天气风险[29]。另外，Goodwin 和 Rejesus（2008）表示，虽然收成保险与自然灾害救助等其他保障都能提高农民的生产积极性，但两者有一定的替代关系，农户更期待得到XX的免费救助，从而影响农业保险的需求[30]。Galarza,F.B.和M.R.Carter（2010）表明农户的保险需求与风险偏好有关，这是因为人们的大脑神经系统对收益和损失的信息处理是非对称性的[31]。
对比国内外研究现状后得出以下结论：我国农业保险参与精准扶贫的时间较短，国内外农险精准扶贫的发展水平也不同，主要在于彼此基本国情的差异。因此，在参考国外的成功例子同时，我国还需要从自身实际情况出发，理解农业保险精准扶贫的本质含义，取长补短，推动农险精准扶贫事业在我国的开展。
1.3研究内容与方法
1.3.1研究内容
第一部分，核心概念与理论基础。本部分主要论述农业保险精准扶贫效率的相关概念与理论，指引本文整体工作的展开，为农业保险精准扶贫的效果评估以及完善其职能提供理论依据。
第二部分，西藏农业保险精准扶贫的实施基础和困境。本部分阐述了该地区贫困和农业保险的情况，描述了农险参与精准扶贫的模式与颁布的政策方案，并总结出其存在的问题，为下一步进行构建指标体系与实证分析做好准备工作。
第三部分，农业保险精准扶贫效率的指标体系构建与实证分析。以分析农业保险对精准扶贫的影响作为切入点，分别从XX、保险公司和农户的角度选取代表性指标，运用因子分析法评价西藏2010-2018年的农险精准扶贫效率。
第四部分，研究结论与对策建议。根据上述的实证分析与规范分析，总结本文的研究结论，提出具有实际意义的对策。
论文研究框架如图1-1所示[10]：
图1-1研究框架图
1.3.2研究方法
（1）文献研究法
先搜集与本文研究内容相关的文献资料，仔细认真地浏览并加以整理。充分利用学校图书馆的书籍和数字资源，在掌握较为充足的资料基础上，形成对事实的科学认识，把握研究农业保险精准扶贫的来龙去脉。
（2）数据统计法
根据论文构思有组织、有目的地收集数据。用恰当的统计方法进行评估分析，尤其是评估精准扶贫效率的各个指标数据，要使之成为信息，以求最大化地发挥数据的作用，以便直观地看出它们的发展规律。
（3）比较分析法
在评估西藏农业保险精准扶贫效率的过程中，比较2010-2018年的因子总得分，根据其变化趋势，论证西藏自治区农业保险精准扶贫实际产生的效果是否逐年提升。
1.4创新点
1.4.1选题的创新性
目前已有的农业保险对精准扶贫效率的研究，选取的地区绝大部分不属于“三区三州”等深度贫困的地区，但剩余的深度贫困地区是脱贫攻坚的重点。到目前还没有学者对西藏农险精准扶贫的效率及影响展开研究，因此本文先分析该地区基础条件，选取科学合理的评价指标，并通过实证分析，发现农业保险精准扶贫存在的问题，不仅填补了相关领域研究的空白，而且对其它深度贫困地区的扶贫开发具有重要意义。
1.4.2分析方法的创新性
本文采用因子分析法评价西藏农业保险精准扶贫的效率，其优点在于能够把丢失的信息控制在极少范围，重新组合原始变量，并将其浓缩成少数几个因子，从而把分析过程简化为因子项的分析。本文从XX、保险公司和农户三个方面选取六个指标，与目前多数评价效率的方法相比，不仅能够解决层次分析法中的定量数据少，定性成分多，且判断矩阵的一致性缺乏科学依据的问题，而DEA模型多用于评价同一性质的多个决策单元的效率，例如全国不同省份或一个省份的不同地区，以年份作为决策单元是否适用DEA模型还有待确定。因此，本文采用因子分析法对西藏农业保险精准扶贫进行评估，以期结果更具说服力。
2核心概念与理论基础
2.1核心概念
2.1.1农业保险的内涵
两百多年前，德意志联邦共和国开展了第一个农作物冰雹保险业务，这也是农业保险的起源。本文研究的农业保险指狭义的农业保险，即在种植业、养殖业生产和初加工期间，为遭受自然灾害或意外事故的农户提供损失经济补偿的保险。
2.1.2反贫困、扶贫与精准扶贫
反贫困即反对贫困，就是人类摆脱贫困，追求丰富物质生活、精神生活的过程[11]。在我国，反贫困的表述也一直在变化和发展，但“扶贫”一词是最受认可的表述，所以中国的反贫困工作也被称为扶贫工作[12]。扶贫强调用强有力的国家政策作为保障，对贫困人进行全方位扶持；精准扶贫是我国当下反贫困的具体战略，用精准扶贫这根杠杆撬起贫困大山的支点，重点解决民族地区、边疆地区的贫困问题，减小地域性的贫富差距，力争实现全面小康、全民小康[13]。
西藏作为我国的深度贫困地区，经济和自然条件较差，仅依靠贫困户自身来摆脱贫困的难度较大，需要XX、有能力扶贫的社会团体和企业来扶持。“反贫困”不能突出XX和企业的帮扶性，而“扶贫”没有彰显我国现阶段反贫困的具体战略和方法，这也是本文使用“精准扶贫”一词作为研究的原因。
2.2理论基础
2.2.1扶贫开发理论
（1）赋权理论
20世纪的中期，赋权理论认为多数贫困农户不是因为自身缺陷，而是社会存在他们无法改变的困难，阻碍其享有自己的权利，才会长期处于弱势地位。“赋权”意指赋予或充实个人或群体的权力，个体若无赋权意识，那么即使通过赋权也无济于事，弱势群体的主体性和主动性还能通过外界力量的助推和社会资源的保障作用被激活。
（2）不平衡增长理论
相同的资源投入到不同地区中，其产出效果不同。根据贫困地区的特点，优先发展具有战略意义的产业部门，再拉动其他部门发展。此外，我国贫困人口多，贫困程度存在差异，传统扶贫无法让深度贫困的农户获得充足的保障。根据不平衡增长理论，我国精准扶贫战略的落实一定程度上可以减少“富者越富，贫者越贫”的情况出现，能够针对马太效应逆向解决问题，给贫困农户撑起保护伞。
2.2.2农业保险相关理论
（1）新制度经济理论
农业生产者在生产过程还面临着市场风险，即由于市场的不确定性，导致交易也是冒风险的，农产品的价格波动有可能给农户带来经济损失。而农业保险是防范价格波动风险的一种金融手段，投保的农户等于提前锁定了农产品的保底收益，确保在面临市场价格下跌风险时，获得有效的收入补偿。
（2）农业保险的福利经济理论
该理论指出农业保险可以提高农户福利，为农业持续生产提供经济保障。此外，农业保险成为支农扶农工具，稳定了农产品市场价格，实现了农业部门和非农部门的收入再分配，因此，农业保险具有较好的福利效应[16]。
图2-1农业保险的福利效应模型
图2-1为农产品的供给与需求曲线图，S1、S2分别表示农户未投保和投保的农产品供给曲线，E1、E2分别表示农户未投保和投保的农产品均衡市场价格，由于农产品是缺乏需求弹性的，因此需求曲线D未受是否投保的影响。从农户未投保到选择投保不难看出，消费者剩余和社会总福利这明显增多。至于生产者剩余的变化，Kramer和Yamauchi认为无法确定其增加或减少[32][33]。投保的农户的生产积极性提高，即使遭受保险事故，也能获得资金用于投入生产，农产品的供给增加，但市场价格下降，导致他们的收入无法确定。然而不可置否的是，农业保险的开展具有增加消费者剩余和社会总福利的效应，稳定了农户的农业收入，促进了农业经济再生产与农业自然再生产的交织与融合。
综上，新制度经济理论和农业保险的福利经济理论为选择农业保险助力精准扶贫提供理论支持，也是对本文选题方向与研究内容的支撑；而赋权理论中提到的“个体主动赋权模式”和“外力推动模式”，为第三章和第五章分析西藏农业保险精准扶贫的困境与提供相关建议打下基础；此外，由于西藏农民占总人口的70%，根据不平衡增长理论，应该选择农业领域进行重点扶持才能使精准扶贫的效率得到保证，因此本文先建立曲线估计模型，检验农户受农业保险保障程度和贫困发生率的关系，再采用因子分析法评估效率，以深入研究西藏自治区农业保险在精准扶贫工作中产生的影响及其影响效率。
3西藏农业保险精准扶贫的实施基础与困境
3.1西藏农业保险精准扶贫的实施基础
3.1.1经济总量持续增长
西藏2018年的GDP已经攀升至1477.63亿元，同比增长9.1%，与2013年的815.67亿元相比则呈现出了跨越式增长。过去6年，西藏GDP年均增长率为11.31%，其增速连续6年保持在全国前三位。从图3-1看出，西藏自治区的GDP呈现持续上升趋势，表明该地区在过去六年的经济发展取得显著成效。
图3-12013-2018年西藏GDP及其增长率
3.1.2贫困发生率高
西藏地处“世界屋脊”，属于边境地区和民族地区，生态环境脆弱，脱贫攻坚任务也较重。长期以来西藏自治区把脱贫攻坚作为第一民生工程，坚持贯彻落实各项惠农政策，但与全国平均水平及党和人民对发展要求相比，仍存在发展滞后、贫困人口比例较高、地区间发展不平衡不充分等问题（见表3-1）[17]。
表3-1西藏与全国、民族八省区、连片特困地区农村贫困发生率对比
围绕贫困人口脱贫、贫困县摘帽和全面解决区域性整体贫困问题，XX对全区所有地市的脱贫做了明确规划，着力减少贫困人口数量，增加贫困人口收入，西藏XX还为各地区制定了脱贫攻坚计划的时序表[18]。
3.1.3农业保险保障水平逐年攀升
西藏农业保险发展迅速，从图3-2看到，2013年以来农业保险深度总体呈增长趋势，从2013年1.16‰提高到2018年的3.81‰，反映了西藏农业保险在整个地区经济中的地位有所提升。西藏农业保险赔付支出更是从2013年的0.33亿元增长到2018年的4.83亿元，较2013年增长了12.5倍。其中除了2014年下滑外，其余年份均呈正增长趋势，由此看出保险公司对于农业的保障力度在不断加大。
图3-22013~2018西藏农业保险发展状况
3.1.4农业保险参与精准扶贫的情况
保险是精准扶贫路上最有效的工具之一，而农业保险作为具有明显政策性的时代产物，能够充分发挥其支农效应[19]。目前，我国农险的发展模式为商业保险与政策性保险相结合，由XX指导开展，通过与保险机构合作并采取市场经营的方式来提升品牌力量与口碑效应，农户可以自主选择投保[20]。西藏农业保险从2011年开始普遍采用“联办共保”模式，农业保险的保费与发生约定保险事故的赔付支出由XX和保险公司按比例分摊，近年来，该比例由初始实施政策的7：3调整为6：4。每个农户只需自缴少部分比例的保费，就能在发生约定的保险事故后获得赔付。采取“联办共保”的农险经营模式，提高保险公司参与和经营农险的积极性，能够有效降低经营农险的成本，保证了农险运营的效率，把道德风险控制在较低水平。
西藏自治区的农牧民占总人口的70%，发挥地区优势特色产业，让农业保险精准对接“三农”的避险需求。例如，中国人民保险拉萨分公司推出了“特色种养产业扶贫保险”、“有机农作物种植扶贫保险”。在政策颁布方面，当地XX制定了《西藏自治区涉农贷款保证保险试点工作方案》，该方案规定以家庭为单位的农户的贷款额度为五十万元、以组织、企业为经营单位的农户的贷款额度为两百万元。综上所述，在国家行政机关的指引下，农业保险参与精准扶贫取得了一定成效，为以后效率的提高积累了丰富的经验。但我国的农业保险起步较晚，且发展缓慢，因此还有不少困难和阻碍存在于西藏自治区农业保险精准扶贫道路上。
3.2西藏农业保险精准扶贫的困境
3.2.1农户保险意识薄弱
由于农户的文化水平偏低，且他们大多居住在经济欠发达地区，这些地区保险服务网点较少，没有经常性地向农户普及保险知识。贫困地区的农户不了解农业保险相关政策，保险意识薄弱，比起使用自己的资金获得保险保障，他们更愿意选择不转移和分散风险，在发生自然灾害等事故后获得XX物资和资金的援助。更有一部分农户已经习惯了自己承担风险，抱着侥幸心理，认为保险事故不会发生在自己身上，所以投保农险的意愿非常低，对保险缺乏了解，甚至觉得投保农险是在浪费自己的资金，加重费用负担。此外，部分深度贫困地区的XX也没有意识到运用农业保险来助力农户脱贫攻坚，更没有与保险公司沟通合作开展农险业务的意愿。
3.2.2激励政策和配套措施的缺乏
由于绝大部分保险公司都是以盈利为目的，如果地方XX只会空喊扶贫的口号，而没有制定相应的政策和措施激励，保险机构主动创新农险产品的主动性不足，最终对深度贫困地区农业保险的实施造成极大阻碍。其次，深度贫困地区受各种客观因素的影响，贫困户依靠自身很难摆脱贫困，因此我国农险精准扶贫离不开XX财政补贴的支持。当地XX应做好鼓励保险公司积极开展农险业务的工作，尤其是有地方特色优势的偏远地区，让其利用特色产业发挥造血功能，还可以考虑把产生理赔的扶贫保险不纳入绩效考核，以便农业保险更好地发挥扶贫济困和化解风险的作用[21]。
3.2.3农险险种设计单一
在较长一段时期，保险机构把开拓市场的重心放在一二线城市，且我国农业现代化程度较低，导致农村保险市场发展速度较慢。目前，我国农险险种以政策性农业保险为主，主要是对生产环节的自然灾害风险的应对，提供农险产品的保险公司较少，如西藏自治区只有中国人民保险公司开展此业务，且应对市场风险的险种非常有限，保险范围也不完整。另一方面，深度贫困地区的保险分支机构通常不具备保险产品的研发设计权，因此“一刀切”的情况偶有发生，总部所设计出来的产品并不是与该地区的特色优势产业精准对接，同质化程度严重。此外，部分特色农险产品只在试点地区出售，保障程度也较低，免赔额较高，极大地该产品的覆盖率。
4西藏农业保险精准扶贫效率影响的实证分析
在评价西藏自治区农业保险精准扶贫的综合效率之前，先探究该地区农业保险与精准扶贫的关系。从投入和产出的角度看，如果农业保险对精准扶贫效果的影响很小或没有影响，即它们之间不存在关系，说明在农业保险领域即使投入很大，但其对脱贫产生的效果甚微，效率也极低，再进行下一步农险精准扶贫的综合效率评价的实际意义不大；反之则有意义。
4.1农业保险对精准扶贫的影响探究
首先选取分析农业保险对精准扶贫影响的指标，精准扶贫工作以脱贫为目标，选取西藏自治区贫困发生率作为被解释变量Y，而农业保险保障水平可以衡量农户的受保障程度，因此可作为解释变量X。由于2018年西藏农业保险保障水平的数据尚未公布，本文选取2010~2017年的指标数据，数据收集于《中国统计年鉴》、《西藏统计年鉴》。
表4-1曲线拟合的数据收集
4.1.1数据的平稳性检验
对变量进行曲线拟合前，为了防止出现伪回归的情况，要对所选指标数据的平稳性进行精准的判断。如果两个变量度之间不存在任何经济关系，仅仅只是数字上的巧合，这种情况称作伪回归。常用的检验平稳性方法有ADF单位根检验，以下为本文所选变量的检验结果[22]。
表4-2数据的平稳性检验
注释：前一组为贫困发生率的检验结果，后一组为农险保障水平检验结果
从表4-2看出，所选的两个指标都通过了平稳性检验，下一步的曲线估计过程中，不论是做线性回归还是曲线回归，都不存在伪回归的情况。
4.1.2曲线估计
曲线估计的第一步，绘制贫困发生率和农业保险保障水平的散点图，根据图中数据的趋势曲线选择对数函数和幂函数进行曲线拟合，曲线拟合效果如图4-1所示：
图4-1农险保障水平与贫困发生率的曲线估计
初步观察曲线估计图，对数函数和幂函数的拟合效果都较好，结合表4-3两个方程的输出数据，对比可发现幂函数比对数函数的拟合优度高，且系数也通过了显著性检验。
表4-3模型汇总和参数估计值
由以上公式和曲线呈右下方弯曲的图像可知，农业保险保障水平对贫困发生率的影响是负的。西藏自治区农业保险保障水平越高，即农户受保障的程度越高，贫困发生率就越低，进行农业保险精准扶贫的综合效率评价十分必要。
4.2指标的选取与数据的收集
本文站在利益主体的角度，从XX、保险公司和农户三大主体层面选取相对数值和绝对数值两个方面的评价指标，以此力图构建一个客观全面的农险精准扶贫效率评价体系。
表4-4评价指标的选取
精准扶贫是在2013年被提出的，为了更加客观地评估农业保险对西藏精准扶贫效率的影响，以及考虑数据时效性后，本文以实行精准扶贫之前、印发两次《纲要》的衔接年份即2010年作为所选指标的起始年份，选取了2010~2018年该地区农业保险与经济发展及脱贫攻坚的相关数据：
表4-5数据的收集
表4-6数据标准化
4.3基于因子分析法的农业保险精准扶贫效率综合评价
4.3.1因子分析前提条件
因子分析反映了一种降维的思想，这里面就隐含了一个前提条件：想要通过降维把相关性高的变量聚在一起，原始变量之间必须存在较强的相关关系[25]。通过巴特利特球度检验和KMO检验是否适合运用因子分析法，该统计量的观测值越大，说明变量间的共同因素越多。本文所选数据的巴特利特球度检验的卡方统计值对应的概率P-值<0.05，且KMO值为0.637，适合采用因子分析法。
表4-7KMO和巴特利特检验
4.3.2因子提取
由特征根与方差贡献表看出，在提取两个因子作为公共因子时，所有变量的共同度均较高，累计方差贡献率在95%以上，表明各个变量的信息丢失极少，本次因子提取的总体效果较满意。
表4-8总方差解释
表4-8描述了因子的初始特征值和因子旋转前后的最终因子解情况，前两个因子的特征值符合提取要求，第一个因子解释六个指标总方差的77.294%，同理，第二个解释原有变量总方差的18.68%，这两个因子累计方差贡献率为95.974%，包含了绝大多数信息，因此提取前两个因子作为公共因子。通过因子旋转，各因子的方差贡献百分比发生变化，但总的累计方差贡献率依然为95.974%，因子具有了更强的可解释性。
如图4-2所示，第一个因子位于非常陡峭的线段上，对解释原有变量的贡献最大；其次是第二个因子，第三个及以后的因子所在的线段斜率绝对值开始变小甚至为零，方差累计百分比增加较慢，已经成为可忽略的“高山脚下的碎石”，进一步验证了前面的结论，因此提取两个因子是合适的。
图4-2碎石图
4.3.3因子的正交旋转
对因子载荷矩阵做出正交旋转，以便得到可解释性更强的因子。表4-9是每个指标在提取出来的公共因子上的载荷情况，其中第一个公共因子主要解释了农村居民人均收入、农业总产值、农业保险赔付率、非贫困率和农业保险深度这几个指标，可解释为社会经济效益指标；第二个公共因子主要解释了森林覆盖率这个指标，可解释为生态可持续效益指标。
表4-9旋转后的成分矩阵
4.3.4计算综合得分
利用回归法，确定所选指标与两个公共因子的定量关系，估计因子得分系数，结果见表4-10，并根据成分得分系数矩阵写出六个指标的得分函数：
表4-10成分得分系数矩阵
最后以两个因子的方差贡献率为权数，采用计算因子加权总分法，对2010-2018年农业保险参与精准扶贫的效率影响进行综合评价，计算公式为：
(4-8)
经过计算可得出2010~2018年的综合得分，并按照总分进行排名，如表4-11所示：
表4-112010~2018年西藏农险精准扶贫效率的综合得分
从上表的计算结果可看出，总分F由2010年的-1.2338分增长到2018年的1.2579分，体现出西藏农业保险在精准扶贫上的效率逐年提高。
5研究结论与对策建议
5.1研究结论
本文对西藏自治区农业保险精准扶贫效率展开研究分析，首先描述该地区的基础条件，基于区域经济学中投入与产出角度，考量农业保险是否对精准扶贫产生影响。确定影响关系后，从农户、保险公司、XX三个利益主体的角度分别选取了农村居民人均收入、农业总产值、农业保险赔付率、非贫困率、农业保险深度和森林覆盖率这六个评价指标，并以西藏2010~2018年的数据为基本依据，对农业保险的精准扶贫效率进行了的定性判断和定量评价，得出以下结论：
（1）西藏农业保险助力精准扶贫处于机遇与挑战并存的现状。农牧民占该地区总人口的绝大部分，从近六年的数据看出，经济总量持续增长、农业保险保障水平逐年上升以及XX制定并实施了各项脱贫攻坚的计划，越来越多的特色农产品险种被开发出来，这些都有利于农业保险精准扶贫效率的提高。但西藏自然条件恶劣，农户的风险意识淡薄，同时近几年农业保险存在着较高的赔付率，较高的理赔风险及道德风险必然会影响农业保险扶贫的精准性，从而给该地区农业保险精准扶贫的效率造成影响。
（2）西藏农业保险精准扶贫的效率较高。主要体现在：通过2010年到2018年因子分析的最终总分排名可以看出，每年的总分都比上一年高，说明农业保险精准扶贫保持着较高的效率，为西藏实现全面脱贫提供有力的金融支持和风险保障。此外，评价西藏自治区农业保险精准扶贫效率的社会经济效益因子得分增长较快，农业保险对该地区的经济发展作用逐年提升，带动了西藏自治区的经济发展，形成了一个有效的农险精确帮扶效果。
（3）西藏农业保险在生态可持续效益方面的精准扶贫效率有待提高。虽然总体上保持着较高的效率，尤其是农险精准扶贫在带动社会经济效益方面表现最为高效，而在带动生态可持续效益方面的效率较低。西藏自治区农业保险精准扶贫效率的生态可持续效益因子得分只有在2015年和2016年为正值，其它年份得分均为负值，表明在生态环境方面还存在提升的空间。
5.2对策建议
5.2.1健全风险管理体系
保险公司参与农险精准扶贫能够彰显其社会责任，但扶贫攻坚的进程中，一定要平衡承担社会责任与保证公司利润之间的关系。如果没有视自身经营情况而盲目响应扶贫政策，不加筛选地承保高风险业务，导致公司经营风险长期处于较高水平，对农险精准扶贫的效率造成负面影响。
我国贫困地区鼓励农业不断向规模化发展，而投保的农户易忽视防灾防损的重要性，一旦发生巨灾风险，保险公司的风险分散机制将难以应对。这就要求保险公司精算风险分担比例，制定出合理的保费，对承保的农业保险业务采取再保险分保模式，这样才能在巨灾风险赔付时成为巩固精准扶贫成果的“稳定器”。同时，保险公司应该加强与气象部门、风险管理部门和地区XX的合作，根据有效预测及时制定应急方案，加强风险处置能力。此外，保险公司要加强对农户的信用评级管理，还可以选择创新具有透明化、标准化特点的指数保险，努力将道德风险控制在较低水平。
5.2.2提高贫困农户的保险意识
提高农户对农业保险作用的认识，使用保险产品来转移和分散风险，是推动农险市场化发展的根本路径。把农业保险运用到扶贫攻坚中，首要条件是贫困农户普遍认可、主动接受为摆脱贫困而设计的各种农险险种，只有这样才能达到更好的扶贫效果，才能解决实施过程中出现的各种问题。因此，保险公司可以和基层XX分工合力，努力凝聚贫困农户对农险参与精准扶贫的共识，通过事前宣传和时候推广，建立一对一的宣传模式，提升农险精准扶贫的知晓率与参与率，营造良好的扶贫环境氛围。只有贫困农户对相关政策充分了解，保险意识得到增强，农险精准扶贫工作才能有序开展，扶贫成果才有可持续的生命力。
5.2.3构建农户增收长效机制
贫困很大程度上是由贫困对象的可行能力较低造成，因此，通过农户增收来实现贫困向内生转化是最根本、最有效和最稳定的解决深度贫困地区脱贫问题的办法。根据当地情况培育特色产业、转变发展方式，把知情权、选择权和监督权给予到贫困农户手中，提高他们的劳动利益分享比例，切实维护农户利益。其次，使用适当比例的农险资金开展扶志教育和加强农户技能的培训，引导农户摒弃落后观念，并对有就业意愿的农户给予发展机会，激发其自我发展意识，让他们转变成为积极的建设者。另一方面，挖掘新产业的增收能力也是摆脱贫困的一种途径。西藏以其神奇瑰丽的自然风光闻名，拥有布达拉宫、大昭寺等国家级重点文物保护单位，充分利用旅游产业持续升温的契机，提升当地第三产业的生产总值，使之受益于贫困农户。
参考文献
[3]郭佩霞.反贫困视角下的民族地区农业保险补贴政策研究——以四川省凉山彝族自治州为例[J].经济体制改革,2011(06):58-65.
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