简介
随着 2018 年农业法案即将于 2023 年到期，人们对一系列联邦农业支持计划以及它们如何随着下一项农业法案而发生变化进行了大量讨论。在计算农业法案营养标题下的支出后，最大的联邦支出用于联邦作物保险计划。虽然近年来推出了一系列新的灾难援助和其他支持计划，但作物保险计划始终保持不变。该计划的主要特点之一是农民和牧场主在保险单上获得大约 60% 的补贴保费折扣。
补贴的主要目的是鼓励更高程度的参与
专用数据库是为特定目的而创建的信息存储，其中存储特定类 特殊数据库 型的数据。这些数据库可用于各个领域，例如商业、医疗保健、教育或研究。专业数据库 专业数据库通常建立在专门的软件或平台上，以保持信息的组织性、可搜索性和可分析性。
以避免逆向选择，并可能减少农业部门要求国会提供临时灾难援助支付的压力（Goodwin 和 Smith 1995）。 2021 年，联邦农作物保险计划共售出 220 万份保单，覆盖面积超过 3 亿英亩，总负债为 1366 亿美元，而农民获得了 86 亿美元的补贴折扣（RMA 2022）。NSAC 问题摘要农作物保险补贴支付上限的经济倡导者认为，农作物保险是联邦安全网计划的重要分为它是稳定粮食生产系统所必需的，并为农民提供了“参与其中”的机会，以减少农场收入的差异。然而，长期以来，人们一直担心补贴福利在农场之间的集中度。例如，Bonnen (1968) 估计，在 1960 年代中期，最大的 20% 的农场获得了超过 50% 的联邦农业计划福利。近二十年后，Johnson 和 Short(1983) 估计，最大的 1% 农场获得了约 17% 的净农业计划收益。
Bekkerman、Belasco 和 Smith
(2019) 最近的一项研究发现，最大的 10% 农场获得了
超过 60% 的所有补贴收益。虽然联邦农业补贴计划的整合长期以来一直是一个问题，但随着商业农场的平均规模通过农场整合而增加，少数农场的支付集中度几乎肯定会增加 (MacDonald、Korb 和 Hoppe 2013)。
作者：ERIC J. BELASCO
作物保险补贴支付上限的经济分析 | 2022 年 9 月 国家可持续农业联盟 2简介（续）情景 1：每个农场的农作物保险补贴上限为 50,000 美元。情景 2：取消调整后总收入 (AGI) 超过 250,000 美元 / 500,000 美/ 750,000 美元 / 900,000 美元的农民的保费补贴。情景 3：将 AGI 超过 250,000 美元 / 500,000 美元 / 750,000 美元 / 900,000 美元的农民的保费补贴减少 15%方案 4：对调整总收入超过 250,000 美元 / 500,000 美元 / 750,000 美元 / 900,000 美元的农民，将保费补贴减少 50%。方案 5：逐步取消保费补贴，产量超过 100 万美元时，补贴减少 50%，产量超过 250 万美元时，补贴减少 100%。本报告的其余部分组织如下。首先，描述用于估计每个上限方案的影响和成本的数据和方法。然后，记录和讨论结果。最后，讨论这些结果的含义，以及有关调查结果的适当警告。
有人提议对农作物保险补贴福利实施上限
以限制向最大农场支付过高的金额，同时仍为中小型农 销售流程自动化：实现销售自动化的最佳方法 场保留一些保证。支持此类上限的另一个论点是，它们可以有效地节省大量纳税人的支出，从而可以将资源重新分配到其他优先领域，例如农业研究、保护、启动农民和牧场主计划或减少赤字，同时影响相对较少的农场（Bekkerman、Belasco 和 Smith 2019）。在本研究中，评估了五种可能的上限，以帮助了解此类政策中需要考虑的权衡。较高或较低的补贴上限之间明显的权衡涉及在每个上限下获得较少补贴的农场的百分比，然后通过可用于其他联邦农业计划或返还给纳税人的支出节省来抵消这些支出。为此，对于每个上限情景，我关注将获得较少政府支付的农场的百分比和总成本节省。将检查以下五种上限情景：数据和实证方法为了估计五种详细政策情景的影响，我们使用了农业资源管理调查 (ARMS) 的数据。ARMS 是一项年度调查，提供单个农场的生产和财务信息，这些信息由国家农业统计局加权，以代表美国所有农场。
本研究特别关注的是，ARMS 包含以下农场
层面的信息：(1) 农场的农作物保险支出，可用于估计农场收到的补贴；(2) 每个农场报告的调整后总收入；(3) 农作物总销售额。这些变量中的每一个都提供了一种直接的方法来评估拟议的补贴上限的影响。
为了进行分析，使用了最近九年的调查，其中包括 2011 年至 2019 年的回复。虽然先前的研究仅使用了一年的数据（Bekkerman、Belasco 和 Smith 2019；Belasco 和 Smith 2021），但本研究包括了更多年份，以便提供不太容易受到关注指标逐年变化影响的结果。此外，虽然 2011 年之前的数据也可用，但随着基于收入的保险政策的实施，农作物保险的购买发生了根本性变化，因此这些数据不能代表未来的预测。做出这些假设是为了产生可靠的未来支出预测。
在本报告中，最初在 Bekkerman、Belasco 和 Smith (2019) 中开
发的方法用于估计历史上九年中每年的农场级保险补贴。农作物保险补贴在 ARMS 中没有明确报告，因为它们本质上是保险费的折扣，农民只能获得补贴折扣后必须支付的保险费。ARMS 中的数据提供了有关农民从联邦农作物保险计划支付的保险费用的信息。每个农场收到的有效补贴收益 (Sub) 可以使用农场报告的自付保险费用 (IExp) 和有效补贴率 (SR) 来收回，使用以下来自 Bekkerman、Belasco 和 Smith (2019) 的公式：Bekkerman、Belasco 和 Smith (2019) 表明，补贴率因地理区域和作物的不同而系统性地变化。因此，可以通过考虑县级补贴率的变化来估算有效的农场级补贴收益，这种变化是由农民选择的覆盖水平和其他政策特征的系统性地理差异造成的。
所有农场的样本仅限于农作物销
售额超过 1,000 美元的观察结果，以符合美国农业部对农场 美国 bu 的定义。重点进一步局限于玉米、棉花、高粱、大豆和小麦。虽然其他作物也可以投保，但根据美国农业部 RMA 2011-2019 年业务摘要的历史数据，这五种产品占所有作物保险补贴的 80% 以上。虽然考虑了其他作物，但这些种植系统下的作物保险估计会给估计值带来额外的方差，这里就避免了使用这种方法估算农场层面的作物保险补贴。然而，五种不同上限情景的影响还必须整合农场层调整后总收入 (AGI) 和生产价值信息。在 ARMS 数据中，农场主的AGI 是根据 IRS 表格 1040 为每个相应纳税年度定义的公式和规范计算得出的，并报告自 1996 年以来每个调查年度的数据。Williamson 和 Bawa (2018) 更详细地描述了这一新变量，它允许为样本中的每个观察值识别农场级的 AGI。
