基于農戶特征的連續務農及穩定參保行為影響因素探究——以湖南省鼎城區匡家橋村為例

高晨雪，汪明，葉濤，范新新

（1.北京師范大學地表過程與資源生態國家重點實驗室，北京100875；2.民政部—教育部減災與應急管理研究院，北京100875）

隨著我國城鄉二元結構逐步轉向城鄉發展一體化，越來越多的農戶選擇外出務工增加家庭收入[1]。一方面，農民進城務工適應工業化生產對勞動力的需求；但另一方面，快速的城鎮化進程改變了農民家庭經濟社會特征，從而影響了他們在農業生產和經濟活動中行為選擇，“棄農務工”現象的顯著增加也對農業可持續發展，特別是對穩定糧食生產產生了不利影響[2]。

農業在國民經濟中居最基礎的地位，而農業生產卻顯現出高風險、低效益的特點。農業保險作為規避和轉移農業非系統性風險的重要金融手段[3]，能夠在面對自然災害風險時維護農業經濟增長以及農村社會穩定。我國歷史上對農業保險進行了幾次嘗試，但最終都沒能成功。作為黨和政府支農惠農的重要措施，我國從2007 年開始試行新型政府財政支持的農業保險[4-5]，使農業保險市場以及農戶對保險產品的需求均有所發展。新型農業保險實施后，我國學者在農業保險購買意愿方面開展大量研究，方法上常使用logit 或logistic 模型來探討影響農戶保險需求的特征因素。雖然側重點有所差異，但在特定樣本下多數研究認為年齡、務農年限、文化程度、家庭收入、經營規模等可變因素和政策支持、農險產品、經營技術等客觀條件會對農戶農業保險需求有顯著影響[6-12]，也有部分研究認為上述一些變量的作用并不顯著。一些歐美國家農業保險發展較早，農村金融產品更加完善，因此對農業保險的需求影響因素分析也更加全面，往往會考慮農場主的資產負債狀況[13-15]。在此基礎上，還討論了農戶特征、種植品種等對收益、產量兩類農業保險選擇的影響[13,15-16]，以及參與農業保險過程中的道德風險和逆選擇問題等[17-20]。Shaik等從風險感知的角度指出，感知到更大的產量或價格風險的農戶更偏好收益保險[16]，而在考慮農戶客觀特征的基礎上，Sherrick 等認為年齡小、種植規模大且分散的農戶對收益保險需求更大[15]。

農民自身條件與客觀的政策制度、服務產品均對農戶的保險需求有一定影響，客觀性因素從外在推動農民的參保積極性，而農戶的自身特征則是其參與并穩定參保的內在驅動力。雖然相關研究對農業保險需求的影響因素進行了廣泛分析，但對可持續性參保行為及其影響因素的整合卻鮮有提及。農民連續從事農業生產是參與農業保險的前提，在我國大量出現“棄農務工”的現象下，有必要探究連續務農農戶特征。同時，關注連續務農農戶多年穩定參與農業保險的影響因素，有利于探尋我國農戶參與農業保險的持久動力，有利于針對性地設計和推廣適宜的農業保險政策，有利于探索我國農業保險以及農業金融可持續性問題。因此，本文使用連續4 年的農戶級觀測樣本，運用非參數檢驗方法、結合探索性因子分析的結構方程模型，分析連續務農農戶及其家庭的特征，并探討了影響這些農戶穩定參與農業保險的因素，以期為制定結合農戶特征的惠農政策及農業保險產品提供依據，從而促進農村金融市場的持續發展和長久活力。

1 研究方法

1.1 數據來源

湖南是我國推行新型政策性農業保險的首批試點省份之一[21]。本研究點選在湖南省常德市謝家鋪鎮匡家橋村，該村2008 年開始試行政策性農作物保險，是我國推行新型政策性農業保險過程中的典型村落。當地農戶農業收入基本來自雙季稻，極少數農戶養殖牲畜，家庭收入主要由水稻種植和外出務工組成，約占總收入的89%。本文使用的數據是2007-2010 年連續四年在匡家橋村進行農戶級問卷調查獲得的全樣本數據，包含該村所有182 戶居民，農戶連續參與農業保險與否是根據其多年的實際參保行為確定的。

1.2 變量選擇

已有的對農村勞動力轉移的研究表明，社會經濟特征會對農戶非農就業產生顯著影響[22-23]，從而影響到農戶的連續務農行為。因此，選擇了包括戶主特征（從事農業生產時間，年齡，文化程度），居民家庭特征（家庭人口數，勞動力數目，男子人數，年收入，務工收入占比）和耕地資源特征（擁有土地面積）在內共9 個變量，用以分析農戶連續務農的影響因素。由于并非所有農戶均種田，因此選取擁有土地面積來探討土地資源稟賦的影響。分析使用該村全部農戶，其中連續種田農戶126 戶，非連續種田56 戶。由于農戶穩定參保行為的相關研究較少，有關農業保險需求影響因素的研究也并未得到一致結論，綜合現有文獻，考慮了4 方面16 個農戶特征用以探究農戶穩定參保行為的影響因素（表1）。

1）戶主特征：戶主在家庭決策中起到重要作用，會對穩定參與農業保險產生影響。教育程度較高，保險信息的獲取、理解[6,9,11]和更新更加迅速，進而影響每年的參保決策；務農年限越長農業經驗越豐富，對農業保險的認識會受到影響[11]；年齡與從事農業生產時間有一定關系，也與保險認知和參保行為改變有關[9,11]。

2）家庭特征：家庭年收入是農戶對農業保險支付能力的反映[6-8,11]；水稻收入和務工收入占比不僅體現農戶收入構成，也反映了種植規模以及外出務工占用的人口資源，農業收益大小與家庭對非農收入的依賴程度會影響長期參保決策；我國農業種植對勞動力需求較大，家庭總人口、勞動力數目、男子人數等勞動力特征會通過影響農業生產而影響農業保險的參與行為[12]。

表1 樣本特征變量及統計信息Table 1 Characteristic variable and statistics

3）耕地資源：實際種植面積大小一定程度上說明了農業耕作在家庭中的重要性，也表現耕地的暴露程度，會對與農業相關的投資意愿產生影響[6,11-12]。

4）農業投入：種植行為會對當年的參保決策產生影響[18]，因而進一步影響連續參保決策?，F行農業保險為物化成本保險[4,21]，基于這一特征，選擇了種子花費，設備費用，早、晚稻單位面積農藥、化肥投入這類農業投入變量。

由于農戶的種植行為可能影響其連續參保行為，但每年又有所差異，將2007-2010 年連續種田的126 戶農戶數據合并為混合的橫截面數據，形成樣本504 個。四年穩定參保的樣本在“是否連續參保”的屬性中賦值為1，并未連續參保的樣本屬性值為0。

1.3 分析方法

使用Mann-Whitney U 檢驗比較連續與非連續種田農戶的多方面特征是否存在顯著差異，探索影響農戶連續種田的因素。該檢驗是基于秩和的兩獨立樣本的非參數檢驗方法。

為進一步探究連續務農農戶穩定參保行為的影響因素，首先使用探索性因子分析找出潛在的農戶特征因子，為構建農戶穩定參保影響因素的結構方程模型提供合理的模型假設。然后，使用AMOS 軟件完成結構方程模型驗證，找出顯著影響農戶穩定參保行為的因子及特征變量。

進行探索性因子分析前，常用Bartlett 球形檢驗和KMO 檢驗對方法適用性進行檢驗。Bartlett 球形檢驗用于判斷各變量間是否獨立，KMO 統計量用于檢查變量間的偏相關性。實際分析中，認為KMO 統計量在0.7 以上時因子分析的效果較好。因子的選取使用特征值與碎石圖相結合的方法，特征值需大于1 以保證引入的公因子解釋力度大于直接引入一個變量，當碎石圖中連線從陡峭變平緩時，選取轉折點之前的特征值點所對應的因子（不包括轉折點）作為公因子[24]。一般認為，因子分析中變量在各因子上的最大載荷大于0.4 才會被保留。為了使因子分析中提取出的公因子更具實際意義且易于解釋，選擇方差最大正交旋轉方法對因子載荷矩陣進行旋轉。

通過上述步驟得到農戶連續參保行為的潛在影響因子，使用這些因子及所包含的觀測變量構建結構方程模型。結構方程中，可直接測量的變量為觀測變量，不能直接觀測的變量稱為潛變量。不受其他變量影響的變量稱為外生變量，反之則為內生變量。結構方程模型的矩陣表示形式為：

式中：η 為內生潛變量，ξ 為外生潛變量，B 為內生潛變量間的關系，Γ 為外生潛變量對內生潛變量的影響，ζ 為結構方程殘差項，反映方程未能解釋的部分。

當x，y 分別表示可觀測外生和內生變量時，有：

式中：Λx為外生觀測變量和外生潛變量間的關系，Λy為內生觀測變量和內生潛變量間的關系，δ 為外生變量測量誤差，ε 內生變量測量誤差。

相較傳統相關分析，結構方程模型允許自變量和因變量同時含有測量誤差。其次，結構方程模型中能夠考慮到研究中共存的各因子及其結構間的相互影響。此外，分析時提供的模型對數據的整體擬合程度檢驗有助于衡量模型優劣[25]?；谏鲜鰞瀯?，本文選用結構方程模型探究農戶穩定參保行為的影響因素，并使用最小二乘法對模型參數進行估計。

文中使用AMOS 軟件構建結構方程模型，其余分析使用SPSS 軟件實現。

2 結果與分析

2.1 連續務農農民的特征

對連續與非連續種田農戶特征進行Mann-Whitney U 檢驗的結果表明，在0.1 的顯著性水平下，所有變量均拒絕了檢驗的原假設（表2），即說明兩組樣本在這些變量上差異顯著。

表2 連續與非連續種田農戶的Mann-Whitney U 檢驗Table 2 Results of Mann-Whitney U tests

從戶主特征看，受教育程度方面，非連續種田農戶的平均文化程度高于連續種田農戶，其平均水平高于初中水平，而連續種田農戶平均僅略高于小學水平。無論從雇主要求還是就業信息的獲取考慮，擁有較高文化程度的農戶都更容易在非農工作市場中找到適宜的工作[26]，放棄務農。連續種田農戶的平均務農年限比非連續種田農戶多出約7 年，這表明連續種田的農戶往往具有更豐富的農業生產的經驗。年齡上，連續種田農戶較非連續種田農戶平均約高出8 年，平均年齡達53 歲以上，這與目前中國的“老人農業”現象相一致。

從農戶家庭特征看，收入方面，非連續種田農戶的年均收入約為連續種田農戶的1.5 倍，說明非連續種田農戶能夠通過非農業活動獲取更高收入，因此不再連續種田。而務工收入占總收入的比重，非連續種田農戶約為連續種田農戶的1.5 倍，說明外出務工已成為我國農民適應種植風險、增加收入的重要手段，尤其不連續種田的農戶更加依賴務工所帶來的收入。

人口資源方面，連續種田農戶的人口資源要多于非連續種田農戶。家庭人口總數和勞動力數量平均約多1 個人（表1），男子人數也顯著多于非連續種田農戶。勞動力尤其是男性勞動力是農業生產活動中的主要組成，因此，家庭規模大、勞動力豐富的家庭能夠從事農業勞動的人口資源更多，也就更愿意連續進行農業種植。

兩組農戶在土地資源上也差異顯著，連續種田農戶承包的土地面積高于非連續種田農戶。統計發現，每年超90%的非連續種田農戶會將承包的土地流轉給連續種田農戶，經過土地流轉，原本土地擁有量就較大的連續種田農戶擁有更多土地，產生規模經濟效應，促進其連續耕作。

2.2 連續務農農民穩定參保行為的影響因素

2.2.1 因子分析結果 在16 個農戶穩定參保的影響因素中，因子分析模型納入了其中的15 個變量，由于早稻單位面積農藥投入的因子載荷小于0.4，根據相關研究經驗，將載荷小于0.4 的變量剔除[24,27-28]。進行因子分析適用性檢驗，Bartlett 球形檢驗拒絕零假設，KMO 統計量為0.756，因此適宜使用因子分析。探索性因子分析抽取出4 個因子，它們共解釋了樣本總方差的78.3%。

第一個因子包含了種植面積、水稻收入、種子花費和設備費用四個變量，將其命名為種植規模因子，該因子對總方差解釋的貢獻率為32.2%（表3）。第二個主要涉及勞動力及資金資源，它由勞動力數目、家庭人口數、男子人數、年收入、務工收入占比五個特征變量組成，將其稱為資本因子，對總方差解釋的貢獻率為18.1%。第三個因子為化學品投入因子，其中包括了早、晚稻單位面積化肥投入、晚稻單位面積農藥投入變量，因子方差貢獻率為15.3%。最后一個因子方差貢獻率為12.7%，包括從事農業生產時間、年齡、文化程度三個特征變量，其內在涵蓋農戶在農業生產、生活、文化等方面的背景知識，因而稱之為經驗因子。

2.2.2 穩定參加農業保險的影響因素 根據探索性因子分析得到的因子及包含變量，建立農戶穩定參與農業保險行為的結構方程模型。在此僅關注農戶是否連續參保受哪些潛變量和觀測變量的影響，對潛變量間的相關關系不做討論。

通過結構方程模型得到了和探索性因子分析相一致的四個潛在影響因子，即種植規模因子、資本因子、化學品投入因子、經驗因子?？紤]它們對農戶連續參保行為的作用，結果顯示資本、化學品投入和經驗三個因子影響顯著，其中資本、化學品投入與農戶是否連續參保的路徑系數為正（圖1），說明兩潛變量對連續參保行為起促進作用。而經驗因子與是否連續參保的路徑系數為-0.093，表明其對農戶是否連續參保有一定負向影響?；瘜W品投入與農戶是否連續參保的路徑系數絕對值最大，為0.133，是資本因子的1.5 倍，經驗因子的1.4 倍，說明穩定參保行為與種植行為之間的聯系最為緊密。種植規模因子與農戶是否連續參保間的系數不顯著。

表3 旋轉成份矩陣Table 3 Rotated component matrix

對各觀測變量的作用進行分析，資本潛變量與其對應觀測變量的路徑系數均為正，而資本與農戶是否連續參保的路徑系數也為正。因此，勞動力數目、家庭人口數、男子人數、年收入和務工收入占比變量對農戶連續參保行為產生的間接效應均為正向影響。這表明，家中人口資源和資金越豐富的農戶更傾向穩定參保。務工收入占比是家中勞動力剩余的反映，較多的剩余勞動力進入非農工作市場會提高務工收入占比。務工收入占比越高的農戶也越可能穩定參保。

圖1 農戶連續參保行為影響因素的結構方程模型Fig.1 Structural equation model of farming households’stable participation in crop insurance

化學品投入和與之對應的觀測變量間路徑系數也均為正，且其對穩定參保行為也有正向影響，所以考慮觀測變量的間接效應，早稻或晚稻的化肥投入越多、晚稻農藥投入越多的農戶更可能具有穩定參保行為。一方面，這與研究區現行政策性農業保險的產品屬性有關，物化成本保險能夠轉移農戶種植投入損失的風險。另一方面，化學品（農藥、化肥）的投入多少一定程度上表達出農戶“減損”和“增產”的意愿[29]，因此，化學品投入較多的農戶更易維持對這類保險的興趣和需求從而表現出穩定參保行為。

經驗對農戶穩定參保有負向影響，但從事農業生產時間、年齡與經驗因子間的路徑系數均為負且顯著，因而兩變量的間接效應仍是正向促進農戶連續參保，這與Adimassu 等[24]得到的經驗越豐富的農戶對土地管理投資越多的結論相似，這一現象可能是因為這類農戶更重視農業生產，因此具有規避和轉移風險的意愿較強。而文化程度與經驗因子間路徑系數為正，說明文化程度越高農戶越不可能穩定參保。Ye 和Wang[30]通過對我國農戶樣本分析得到大學教育是個體風險態度與教育水平之間關系的拐點，大學水平以下，教育程度與風險嫌惡度呈負相關。研究區農戶文化水平均在大學以下，因此，當受教育程度增加時，風險偏好的上升解釋了不穩定參?？赡苄缘脑黾?。

有文獻表明種植面積會對農戶的參保決策產生影響，但此處種植規模因子的路徑系數并不顯著，考慮到種植規模相近可能導致因子作用不顯著，繪制研究區農戶水稻種植面積分布的直方圖和分布曲線（圖2）。由于種植規模因子在種植面積變量上負載較大，因此僅對種植面積進行分析來簡要說明。研究區農戶種植面積呈右偏分布，大部分面積在0.6 hm2以下，最大的不足2.0 hm2。整體來看，研究區屬中小規模農業，種植面積差別不大，因此，種植規模與參保行為間路徑系數不顯著可能是由于研究區農戶種植面積差異較小造成的。

圖2 2007-2010 年研究區農戶種植面積分布Fig.2 Distribution of farming households’planting area in 2007-2010

綜合連續務農農戶特征及其穩定參保行為的影響因素可以發現，農戶連續務農和穩定參保行為具有特征影響的“同向性”，即會促進或抑制農戶連續務農行為的特征將同向影響農戶的穩定參保行為。在顯著影響農戶穩定參保的因子中，經驗因子所包含的三個特征變量就有“同向性”。而資本因子則可進一步分為勞動力資本（勞動力數目、家庭人口數、男子人數）和資金資本（年收入、年務工收入占比）兩部分。我國農業生產模式仍以勞動密集型為主，勞動力是農業生產的重要條件，這類資本在促進連續務農和參保上具有一致性；而金融活動需要以資金為基礎，農業生產收入較低，單純依靠務農難以提升家庭收入，這一矛盾使資金資本不具備上述同向性。

結構方程模型的評價：為檢視模型的擬合效果，選用擬合函數的指數（卡方自由度比，x2/d）、近似誤差指數（近似誤差均方根，RMSEA）以及擬合優度指數（GFI、AGFI）四個指標。模型的各項擬合指數均在適配標準范圍內（表4），說明結構方程模型與數據之間總體擬合度較好。

表4 模型擬合優度檢驗Table 4 Goodness-of-Fit of the structural equation model

3 結論

研究區內連續務農的農戶從人口資源上看，農戶家庭人口、勞動力、男子人數較多；在經驗和知識背景方面，從事農業生產時間較長，年齡也較大，文化程度比較低；從收入角度看，年收入和務工收入占總收入比重均較低。從他們的特征中得到4 個主要因子：種植規模、資本、化學品投入和經驗因子。除規模因子外，其它因子均顯著影響農戶穩定參保行為，其中化學品投入對農戶的穩定參保行為影響最大，分別為資本和經驗的1.5 和1.4 倍。此外，資本與化學品投入正向影響農戶穩定參保，經驗因子則有負向影響。農戶連續務農和穩定參保行為還具有特征影響上的同向性。

我國農業保險是否具有足夠的可持續性，是否能在“政府引導、市場運作、自主自愿、協同推進”的原則下形成市場活力，取決于政府政策與市場機制的協同性，同時也取決于保險產品設計與農戶需求的對接性。由于市場經濟和城鎮化進程的強烈影響，農戶家庭收入結構、生產行為、生活方式等發生了巨大變化?！袄先宿r業”以及農業收入在農民家庭中比重不斷下降的現象普遍，說明農業生產收益對農村家庭收入的重要性在降低。因此，農業保險的可持續性問題，就需要更多的從這些方面開展深入研究。在培育和發展農村保險市場時應當有意識的結合農戶特征，將農村惠農政策和農業金融產品設計統籌考慮，使農業生產與農業保險發展形成良性互動，協同促進形成真正的可持續發展能力。

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