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1、农户风险偏好对农业生产的影响（农业技术经济杂志）2014年第五期一、理论框架由于存在生产风险，需要引用预期来设定利润函数。假定农户最大化期望效用E(U(w;z)，其中U()是效用函数，为财富(w)和农户家庭特征的变量z的函数。假设效用函数是w和z的连续可微函数。用产出价格对预期财富标准化可得w=W0+yx，其中W0是初始财富值，y是产出，x为k种投入品向量，代表投入品相对于产出品的价格，即财富为初始财富加上生产收入减掉生产投入成本。对于生产和投入的关系，本文采用Just等(1978)的随机生产函数形式:y=f(x;)+g(x;)(1)其中，x是投入向量，和都是参数向量，是误差项，假定独立同分布
2、N(0，1)。f(x;)是产出平均值方程，g(x;)是产出风险方程。在此框架下，投入向量同时影响产出的均值和产出变动方差，即E(y)=f(x;)和Var(y)=g(x;)2。根据投入品是增加、不影响或者还是降低产出的方差，能够将其分为风险增加、风险中性和风险降低3类。边际生产风险为Var(y)/xk=2g(x;)g(x;)/xk，其符号可能为正或负，取决于g(x;)/xk。假如g(x;)/xk为正(负)，则投入品xk为风险增加型(风险降低型)投入品。其中，k为第k种投入品价格与产出价格之比，而=EUE(w;z)/EU(w;z)为风险偏好方程，U=U/w。由Chambers(1983)，假如农户
3、为风险躲避、风险中性和风险偏好型，则分别取值为小于、等于或大于0。无论是风险增加型或风险降低型投入品，风险中性的农户会选择边际产出等于投入品和产出品价格之比。假如农户为风险躲避型即0，并且投入品为风险降低型，即g(x;)/xk0，则意味着f(x;)/xkk。换言之，风险躲避的农户比风险中性的农户使用更多的风险降低型投入品。同理，风险躲避程度越高，农户使用的风险降低型投入品越多。以玉米种植农户的种子选择为例，这意味着对于风险厌恶的农户，根据公式(3)，能够估计他们将倾向于选择风险较小的玉米品种，如村里其它农户普遍种植的主流品种，而对于风险偏好的农户，根据公式(3)，他们会选择一些风险较大的新品种
4、，这些新品种信息较少、风险较高，但经常宣传为具有产量高或者抗逆性较好的特点。因而，本文的假讲是:风险厌恶的农户会倾向于选择大部分人已经种过的老品种，而风险偏好的人会选择风险较大的新品种。二、模型设定和数据本文所用数据来自作者2010年57月在全国4个玉米主产省开展的农户调查。调查采用多阶段随机抽样方法在样本省内依次抽取了样本县、样本乡镇、样本村庄和样本农户。在每个省内，根据各县的玉米生产规模采取概率与规模成比例的抽样方法(PPS)各抽取了5个县作为样本县;在样本县和样本乡镇内，又采用以玉米种植面积为指标的对称等距抽样法(SSS)，分别选取了2个乡镇和2个村庄做样本;最后，在样本村庄，调查采用随
5、机方法在每个村庄抽取了8户农户进行了入户调研，并且访问村干部收集村级信息。共调查了4省20县40个乡镇80个村庄640户农户，全面收集了农户的家庭基本情况、地块特征、近四年玉米种植和品种采用情况、种子市场信息了解情况等基本信息。剔除无效样本，本文最终使用的数据包括599户农户家庭种植的1124块地块。(一)风险偏好测度本研究通过对调查对象进行实验以测度其风险偏好。根据Holt等(2002)所设计的实验方法，实验设计共分为三个阶段。第一阶段熟悉博弈规则，由调查员向农户介绍游戏规则，并让农户预演;第二阶段，提供5套游戏方案，每套方案都包括低风险(A项)和高风险(B项)两个选项，在5套方案中，被调查
6、人都要选择一个选项。这5套方案中，每套方案的A选项和B选项期望值都一样，但是B方案方差要大于A方案，即A为低风险方案，B为高风险方案。十分要强调5套方案被选择施行的概率是一样的，其中一套是最后要施行的方案。明确农户在方案选择阶段就知道其选择与最后收益相关，因而要汇报其真实的风险偏好信息。第三阶段，在5套方案中随机抽取一套方案，按此方案进行游戏，并根据游戏结果兑现奖金。本实验采用抽球游戏。在袋子中放4个白球和4个黄球，抽到白球和黄球分别给予相应奖励。表1给出了详细实验设计和实验结果。根据农户选择结果，能够计算出农户风险躲避指数。计算公式为:风险躲避指数=1(选择B选项的方案个数/5)，其中风险指
7、数为1表示农户选择B选项的方案个数为零，农户为极端风险躲避型，若风险躲避指数为0，则表示农户选择B选项的方案个数为5个，农户为极端风险偏好型。与国内已有其它相关研究相比，本研究所用实验方法，将实验结果与收益相联络，在一定程度上减少了数据偏误。另外，收益鼓励农户如实汇报真实偏好(Binswanger，1980)。受访者平均只需二特别钟就完成本实验，调查村平均日工资为80元，实验期望收益(25元)占日平均工资的31%，因而，就成本收益率看农户会认真对待实验。(二)模型设定为了估计风险躲避态度对低风险投入品使用的影响，设定如下模型:模型中被解释变量S*ihv为一潜变量，表示第v个村庄第h个农户第i块
8、地上的品种采用行为，Khv表示第v个村庄第h个农户的风险躲避指数，Hhv代表农户的家庭人口特征，如受访者教育水平、农业工作经历、性别和家庭人口数等。此外，根据Liu等(2013)的研究，控制了地块特征变量(Pih)，其中包括地块面积、能否可灌溉和地形等变量;v代表研究者无法观测的村庄层面变量，包括不可观测的因素，以及可观测但是已有变量无法涵盖的因素;、和是待估计参数;考虑到样本中村庄分布较散，模型还引入了村庄虚拟变量，并利用固定效应模型控制村庄间的异质性。在此基础上，第h个农户在第i块地上能否采用低风险品种能够被表达为:在模型中还引入了家庭年用电金额和社会资本等变量，其中前者作为测度家庭富有程
9、度的一个变量，而后者主要用来控制农户在种子信息和技术把握能力方面的差异。本文假定社会资本高的农户把握种子信息会更充分，因此可能会选择对其别人来讲风险较高的非主流品种。表2汇报了模型中的解释变量与被解释变量的基本设定与统计描绘。从表2来看，采用村内主流品种的农户占全部样本农户的50%。农户平均风险躲避程度较高，平均到达0.8。农户农业生产经历丰富，平均从事农业经历在28.24年。大多数样本农民接受了初中以上教育。有31%的农户在过去接受过农业相关技术培训。样本农户平均家庭规模为4.26人，平均地块面积为4.74亩，其中有41块地块面积超过15亩，这反映近年来农村土地流转较为活跃，部分农户转包其他
10、农户土地开场规模化经营(郜亮亮等，2011)。样本中，有50%的玉米地块是可灌溉的耕地，13%的玉米地块为山地。样本农户家庭年平均用电金额到达421元，有7%的农户有亲戚在种子销售企业就职。表3描绘了种植主流和非主流品种的农户特征。相对于种植非主流品种农户，种植主流品种的农户风险躲避程度更高，户主或家庭内种植决策者从事种植业的经历更少(平均约1.4年)。两类农户社会资本方面则没有明显差异，这至少部分讲明农户种植主流品种并非由于品种信息获取渠道不畅通。尽管两类农户在如教育程度等变量上差异不大，排除了这些变量对农户种植主流品种的解释能力，但是，在后文回归中仍然控制了这些变量，以得到风险躲避的影响。
11、三、实证分析(一)计量模型估计结果表4列出了3个回归模型，其中模型1为基准模型，模型2、3依次参加家庭年用电金额和社会资本变量。3个模型都控制了家庭人口特征变量和地块特征变量。从计量经济估计结果来看，模型变量系数符合预期，其中大多数都在10%以上的统计检验水平上显著。从3个模型结果比拟看，无论是系数方向还是在显著性水平都非常稳健。3个模型都表明，风险躲避程度高的农户倾向于选择风险较低的村内主流品种。这与本文的理论模型分析结果及相关实证分析结果(Liu等，2013;ng等，2008;Knight等，2003)是一致的。Knight等(2003)研究了埃塞俄比亚农户技术采用行为发现风险躲避程度高的
12、农户新技术采用率低。村内主流品种对于农户来讲，了解的信息较充分，风险相对较低。因而，农户越是躲避风险，越倾向于选择此类品种。模型2和模型3引入了代表家庭财富的年用电金额变量。家庭财富对低风险品种(主流品种)选择的影响为负，即家庭财富水平较高的农户倾向于选择风险程度较高的新品种，这也与Binswanger(1980)的研究结果一致。在当前农村环境下其含义需要认真解释。家庭财富越多可能越不依靠于种植业，因此家庭应对农业风险的财务能力越强，所以越愿意尝试产量波动可能大的新品种。其他显著的家庭变量包括家庭人口数、劳动力数量、农业生产经历和地块特征。家庭人口数量和劳动力数量分别为正影响和负影响。在控制了
13、劳动力变量后，家庭人口数量代表非生产人口数量，数值越大代表家庭抵御风险程度越低;劳动力数量越多代表家庭抵御风险程度越高。与预期一致，本文的研究结果表明，家庭抵御风险程度越高(劳动力数量多)，则农户更愿意种植风险相对较高的非主流品种，而风险抵御能力较低的家庭(非生产人口数量多)更愿意选择风险较低的主流品种。农业生产经历对主流品种的选择的影响呈倒U型，即在最初几年，随着农业生产经历的上升，农户更愿意选择风险较低的主流产品，但随着农业生产经历的进一步增加，农户则开场倾向选择风险较高的非主流产品。另外，模型估计结果也显示，农户在灌溉地上更愿意采用非主流品种，一个可能的解释是，灌溉地块不易受气象因素的影
14、响，产量较为稳定，因而农户在灌溉地上更愿意尝试种植风险较大的品种。(二)分样本结果和稳健性检验农户之间规模和生产性质存在较大异质性。规模差异往往反映生产技术差异，本文将人均劳动力经营3亩下面土地的定义为小农户或生计农户，否则为大农户或市场农户。从理论上推断，大农户一般更专业化于经营土地，其收益中大部分来自于农业生产，可能风险躲避程度对其选取低风险品种影响更大。通过细分样本为两组，比拟了两组样本间农户风险躲避程度对品种选择的影响能否存在显著差异。对于Logit模型，分组回归系数差异可能是由于两个级别残差分布的异质性，因此无法直接比拟。Allison(1999)提出估算两个组别残差项或者残差项的函
15、数来控制其异质性。Williams(2009)扩展了Allison(1999)所提出的方法并给出标准的程序实现。本文利用了Williams(2009)的方法来比拟不同类型农户风险躲避指数的差异。表5给出了回归模型不同设定下的稳定性检验。为了便于理解，表格汇报了边际概率并检验了不同样本间农户风险躲避程度变量系数的差异。由于细分样本，控制村庄固定效应会由于村庄内所用种子类型一样而删失数据，因而回归中控制了乡镇固定效应。其他变量与表4中模型3完全一样。表5表明，对于小农户(或生计农户)，风险躲避程度对种子选择影响并不显著。与之相反，风险躲避程度越高，大农户(或市场农户)越选择低风险投入。对大农户(或
16、市场农户)，假如风险躲避指数提高一个标准差(0.267或0.299)，其采用低风险种子的概率降低17.7%(或13.2%)。可能的解释是，对于大农户(或市场农户)，农业收入占全部收入比例远远高于小农户，因此风险躲避程度对前者的影响幅度大于后者。四、结论与政策含义以往对其他发展中国家的研究表明，农户风险躲避程度越高，越倾向于增加降低风险的投入，减少风险高的要素投入。本文基于2010年对全国4个省599户农户家庭经营的1124个地块玉米生产调查数据，实证检验了农户风险偏好对其品种选择行为的影响。研究表明，农户风险偏好程度对其农户投入选择有显著影响，而且风险偏好躲避程度对大农户的影响更大。农户为了防
17、备农业生产中面临的风险，明显倾向于加大控制风险的投入。在玉米种子选择上，表现为风险躲避的农户十分是大农户明显倾向于选择村内已经种植的主流品种，引进新技术和种植新品种的积极性相对较弱。上述研究结论具有重要的政策含义，即农户的风险厌恶态度将在很大程度上影响农作物新品种的推广和新技术的应用，而且这样的现象在大规模经营土地的市场农户中愈加明显。鉴于农业的高风险特性，农户的这种投入行为特征显然会制约农业生产水平的提高。十分是近年来随着土地流转率提高，各地土地呈现规模化经营趋势。万举(2009)根据第二次全国农业普查结果推算，截至2006年全国农户土地流转率已经到达16.0%。大农户(或市场农户)往往依靠租入土地经营，承受气候、产量及市场价格风险。这些农户收入很大比例依靠农业产出，与小农户相比，风险躲避程度对其投入影响更大。加强农业科技推广使农户减少信息不对称的程度以及提供农业保险将有助于帮助减少农户在农业生产中面临的风险，促进农户采用新品种和新技术。这对有效提高农户投资农业生产的积极性、促进农业生产和保障国家粮食安全具有重要意义。