延邊地區玉米農戶相對風險回避系數分析

林青龍， 　尹哲友，　 崔振東

(延邊大學農學院，吉林 延吉 133002)

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延邊地區玉米農戶相對風險回避系數分析

林青龍， 尹哲友， 崔振東*

(延邊大學農學院，吉林 延吉 133002)

摘要：為了給延邊地區農業風險管理研究提供重要參數，本文估計了延邊地區玉米種植農戶的相對風險回避系數。分析中使用的數據通過2階段假設性問題構成的問卷調查獲取，在效用函數及對相對風險回避系數分布的對數正態的假設前提下，對目標函數進行最大似然估計得到參數的估計值。結果得出：延邊地區玉米農戶相對風險回避系數平均為9.15，標準差為16.8。

關鍵詞：玉米農戶；固定相對風險回避；已知邊界有序Probit；相對風險回避系數

農業是以生產植物、動物以及微生物產品為主的社會生產部門，是自然再生產與經濟再生產相互交織的過程。因為農業具有生產周期長、產品具有鮮活性、對市場信號反應滯后等特點，所以一直面臨環境和市場的各種風險。

農業風險一般指人類在生產經營過程中由于災害所導致的財產損失、人身傷亡或其他經濟損失等風險損失的不確定性。農業風險主要表現在2個方面：1) 自然風險農民在生產過程中始終面對氣候變化、病蟲害等風險因素，這些風險因素直接影響生產者的產量，進而影響其收益情況；2) 市場風險農業經濟再生產屬性決定了它受價格、供求和市場的影響大。

為緩解這種農業風險，2004—2015年，中央政府連續發布12個中央一號文件，先后明確提出要建設政策性農業保險制度、逐步完善農業保險機制、加大農業保險支持力度、穩步推進農業保險發展等一系列政策措施。為提高農業保險的效果需要導入農戶對風險的態度，即風險回避系數。

國內對農業風險的相關研究主要以農業經營主體的風險管理、農業投資項目風險管理及農業企業風險管理較多[1-4]，而與風險回避系數相關的研究相對比較缺乏。風險回避系數一般可分為絕對風險回避系數和相對風險回避系數。絕對風險回避系數可以通過假定效用函數，利用與不確定收入提供相同效用的確定收入效用，定義風險溢價與絕對風險回避間的關系來計算[5]。而相對風險回避系數可通過未來不確定收入與確定收入相互比較來估計[6]，并且可利用反復提出問題的方式來獲取數據，提高風險回避系數準確性[7]。利用不同的研究方法對風險回避系數進行的相關研究結果比較豐富[8-15]。

農業風險回避是每個農戶對風險內在的一種態度，這種態度隨地區及務農形態的不同可能存在差異。因此，本文對延邊的玉米種植農戶相對風險回避系數的分布進行估計并和國內外研究結果進行比較。

1問卷設計及分析方法

1.1研究設計

風險回避系數的估計方法可分為2種：1) 通過二手數據利用經濟學公式的推導來獲得；2) 通過問卷方式獲取一手數據，并利用效用理論及相關估計方法來獲取。2種方法各有長短，本文因沒有適合的二手數據，因此通過設計問卷來獲得一手數據并估計相對風險回避系數。

圖1　風險回避者的效用函數

通過國外研究結果和農戶現狀得知大部分農戶都是風險回避者，因此,本文的前提假設是所有農戶都是非風險愛好者。風險回避者的效用函數形態見圖1。

設計1個存在風險的條件：50%的概率可獲得目前2倍收入；50%概率獲得目前收入的2/3。如果某人拒絕了此條件，則他相比存在風險的條件更喜歡不存在風險的情況，即相對風險回避系數>2。

對這個人繼續提問：50%的概率可獲得目前2倍收入、50%概率獲得目前收入的3/4。如果某人接受了此條件，則他更喜歡存在風險的情況，即相對風險回避系數<2.915。

通過類似方式可以計算以下4個區間的上限及下限(表1)。

表1　風險回避區間計算結果

結合上述理論模型來估計相對風險回避系數，本文中使用以下問卷設計,其內容體現了表1的內容。具體數據的獲取需要對農戶不同形態問卷進行反復提問來完成。

第1階段的提問如下：

第2階段的提問如下。

1.2分析方法

農戶對風險的態度是內在的，并非能直接觀測到，并且影響其態度的外部因素很多，因此很難對此直接進行較為正確的觀測。所以做政策試驗的時候，對整體的相對風險回避系數的考察要優于對個別農戶的絕對風險回避系數的考察。為了估計相對風險回避系數，需要導入效用函數。假設農戶的效用函數為固定相對風險回避(CRRA: constant relative risk aversion)[6]。

U(W)=(W1-r)/(1-r)

式中,W為研究對象的資產，U(W)為效用水平，r為固定相對風險回避系數，可對效用函數求一階和二階導來獲得。

r=-WU″/U′

假設 50-50概率,未來的收入可能是現在的2倍或發生(π)大小損失，可表示為以下式子[3]。

0.5×U(2W)+0.5×U(1-π)=U(W)

為了估計相對風險回避系數，需要對農戶相對風險回避系數提出假設。本文通過參考國外研究成果，對農戶相對風險回避系數提出對數正態分布[7]。

參數μx及σx，可通過對農戶相對風險回避系數區間的信息來構建已知邊界有序Probit模型來估計[6-7]。

2數據及分析結果

2.1數據來源

本文的數據來源于2014年10月～11月對延邊地區玉米種植農戶文卷調查的結果，剔除存在信息不完整和信息明顯錯誤問題的問卷后，共獲得有效問卷88份。農戶的基本統計特征見表2。由表2可知,玉米種植農戶中男性74位，占整個樣本的84.1%；年齡中40～49歲和50～59歲的農戶各30位，各占整個樣本的34.1%；受教育程度中初中學歷的農戶為48位，占整個樣本的54.6%。

表2　被調查者人口統計特征

玉米種植農戶的農場經營狀況見表3。由表3可知,被調查農戶中農業收入2～5萬的農戶為22位，占整個樣本的25.0%；種植面積中2～5 hm2以下的農戶為23位，占整個樣本的26.1%。

表3　農場經營現狀

2.2分析結果

本文用SAS統計軟件對玉米種植農戶相對風險回避系數的分布進行了估計(表4)。LR檢驗結果表明,-2 Log Likelihood值為168.1，且在1%顯

著水平下都顯著，說明分析模型的構建是有意義的。并且μx估計值為1.265 5，且在1%顯著水平下都顯著；σx估計值為1.377 3，且在1%顯著水平下都顯著。這說明滿足延邊地區玉米農戶相對風險回避系數分布服從對數正態分組的假設。

表4　相對風險回避系數估計結果

注：*** 分別表示 0.01顯著水平下顯著。

利用相對風險回避系數的估計結果，可得平均相對風險回避系數為9.15，其標準差為16.8。并可畫出延邊地區玉米種植農戶的相對風險回避系數的分布(圖2)。

圖2　延邊地區玉米種植農戶相對風險回避系數分布

根據分析方法與分析對象的不同，平均相對風險回避系數的差異也比較明顯。一般通過計量推導的方式得到的平均相對風險回避系數比較小，比較國外相對風險回避系數研究結果，其范圍為3.198～5.531(表5)。通過問卷方式估計的結果平均相對風險回避系數比較大，其范圍為3.74～10.90。本文中估計延邊地區玉米種植農戶相對風險回避系數也包括在問卷方式估計結果的范圍之中。

表5　與國外分析結果比較

3結論與政策建議

本文主要研究了在風險性條件下，進行經營穩定性研究所必須的風險回避的態度。并且在分析風險回避態度的時候，利用效用理論和風險態度的區間問卷設計，避免了直接提問所存在的問卷誤差。分析結果表明：延邊地區玉米種植農戶的相對風險回避系數平均為9.15，標準差為16.8，并且包括在國外各問卷方式估計結果的范圍之中。

但是本文進行的研究有2個局限：1) 雖然估計了相對風險回避系數的分布，但是未提出影響其風險態度的因素；2) 雖然使用了區間問卷方式，但是也無法完全擺脫問卷誤差。

因此,需要對影響風險回避態度的因素進行后續研究及設計,以更為接近現實狀況的調查方式來減少問卷誤差。本文的分析結果雖然沒有很高的學術意義，但可為研究農業保險的政策及效果提供重要的參數依據。各農作物種植農戶的風險回避態度可能存在較大差異，為了讓農業保險及相關研究更具有針對性和有效性，需要對風險回避態度進行后續研究。

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收稿日期：2016-03-20基金項目：延邊大學人文科學基金項目(2015F05)

作者簡介：林青龍(1982—)，男(朝鮮族)，吉林延吉人，講師，博士，研究方向為農業經營。崔振東為通信作者， E-mail：lql8287@163.com

文章編號：1004-7999(2016)02-0166-05

DOI:10.13478/j.cnki.jasyu.2016.02.013

中圖分類號：F740

文獻標識碼：A

The analysis of the relative risk aversion coefficients of corn farmers in Yanbian

LIN Qinglong,YIN Zheyou,CUI Zhendong*

(AgriculturalCollegeofYanbianUniversity,YanjiJilin133002,China)

Abstract：This paper estimated the relative risk aversion coefficients of corn farmers in Yanbian. Two hypothetical situations were designed and two-stage questionnaires were conducted for each situation. A utility function that has constant relative risk aversion was used, and it was assumed that the relative risk aversion coefficients followed a log-normal distribution. As a result, the mean and standard deviation of the relative risk aversion coefficients of corn farmers was 9.15 and 16.8, respectively.

Key words:corn farmer; constant relative risk aversion; ordered probit with known bounds; relative risk aversion coefficient