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(tài)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(xiāng)二元結構逐步轉向城鄉(xiāng)發(fā)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(yè)化生產對勞動力的需求；但另一方面，快速的城鎮(zhèn)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(yè)生產和經濟活動中行為選擇，“棄農務工”現(xiàn)象的顯著增加也對農業(yè)可持續(xù)發(fā)展，特別是對穩(wěn)定糧食生產產生了不利影響[2]。

農業(yè)在國民經濟中居最基礎的地位，而農業(yè)生產卻顯現(xiàn)出高風險、低效益的特點。農業(yè)保險作為規(guī)避和轉移農業(yè)非系統(tǒng)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(yè)經濟增長以及農村社會穩(wěn)定。我國歷史上對農業(yè)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(yè)保險[4-5]，使農業(yè)保險市場以及農戶對保險產品的需求均有所發(fā)展。新型農業(yè)保險實施后，我國學者在農業(yè)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(shù)研究認為年齡、務農年限、文化程度、家庭收入、經營規(guī)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(yè)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(yè)保險發(fā)展較早，農村金融產品更加完善，因此對農業(yè)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(yè)保險選擇的影響[13,15-16]，以及參與農業(yè)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(guī)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(wěn)定參保的內在驅動力。雖然相關研究對農業(yè)保險需求的影響因素進行了廣泛分析，但對可持續(xù)性參保行為及其影響因素的整合卻鮮有提及。農民連續(xù)從事農業(yè)生產是參與農業(yè)保險的前提，在我國大量出現(xiàn)“棄農務工”的現(xiàn)象下，有必要探究連續(xù)務農農戶特征。同時，關注連續(xù)務農農戶多年穩(wěn)定參與農業(yè)保險的影響因素，有利于探尋我國農戶參與農業(yè)保險的持久動力，有利于針對性地設計和推廣適宜的農業(yè)保險政策，有利于探索我國農業(yè)保險以及農業(yè)金融可持續(xù)性問題。因此，本文使用連續(xù)4 年的農戶級觀測樣本，運用非參數(shù)檢驗方法、結合探索性因子分析的結構方程模型，分析連續(xù)務農農戶及其家庭的特征，并探討了影響這些農戶穩(wěn)定參與農業(yè)保險的因素，以期為制定結合農戶特征的惠農政策及農業(yè)保險產品提供依據(jù)，從而促進農村金融市場的持續(xù)發(fā)展和長久活力。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

湖南是我國推行新型政策性農業(yè)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(zhèn)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(yè)保險過程中的典型村落。當?shù)剞r戶農業(yè)收入基本來自雙季稻，極少數(shù)農戶養(yǎng)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(shù)據(jù)是2007-2010 年連續(xù)四年在匡家橋村進行農戶級問卷調查獲得的全樣本數(shù)據(jù)，包含該村所有182 戶居民，農戶連續(xù)參與農業(yè)保險與否是根據(jù)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(yè)產生顯著影響[22-23]，從而影響到農戶的連續(xù)務農行為。因此，選擇了包括戶主特征（從事農業(yè)生產時間，年齡，文化程度），居民家庭特征（家庭人口數(shù)，勞動力數(shù)目，男子人數(shù)，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(xù)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(xù)種田農戶126 戶，非連續(xù)種田56 戶。由于農戶穩(wěn)定參保行為的相關研究較少，有關農業(yè)保險需求影響因素的研究也并未得到一致結論，綜合現(xiàn)有文獻，考慮了4 方面16 個農戶特征用以探究農戶穩(wěn)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(wěn)定參與農業(yè)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(yè)經驗越豐富，對農業(yè)保險的認識會受到影響[11]；年齡與從事農業(yè)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(yè)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(xiàn)農戶收入構成，也反映了種植規(guī)模以及外出務工占用的人口資源，農業(yè)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(yè)種植對勞動力需求較大，家庭總人口、勞動力數(shù)目、男子人數(shù)等勞動力特征會通過影響農業(yè)生產而影響農業(yè)保險的參與行為[12]。

表1 樣本特征變量及統(tǒng)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(yè)耕作在家庭中的重要性，也表現(xiàn)耕地的暴露程度，會對與農業(yè)相關的投資意愿產生影響[6,11-12]。

4）農業(yè)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(xù)參保決策?，F(xiàn)行農業(yè)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(yè)投入變量。

由于農戶的種植行為可能影響其連續(xù)參保行為，但每年又有所差異，將2007-2010 年連續(xù)種田的126 戶農戶數(shù)據(jù)合并為混合的橫截面數(shù)據(jù)，形成樣本504 個。四年穩(wěn)定參保的樣本在“是否連續(xù)參?！钡膶傩灾匈x值為1，并未連續(xù)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(xù)與非連續(xù)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(xù)種田的因素。該檢驗是基于秩和的兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗方法。

為進一步探究連續(xù)務農農戶穩(wěn)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(wěn)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(wěn)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(tǒng)計量用于檢查變量間的偏相關性。實際分析中，認為KMO 統(tǒng)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(xù)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(tǒng)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(shù)據(jù)的整體擬合程度檢驗有助于衡量模型優(yōu)劣[25]。基于上述優(yōu)勢，本文選用結構方程模型探究農戶穩(wěn)定參保行為的影響因素，并使用最小二乘法對模型參數(shù)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(xiàn)。

2 結果與分析

2.1 連續(xù)務農農民的特征

對連續(xù)與非連續(xù)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(xù)與非連續(xù)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(xù)種田農戶的平均文化程度高于連續(xù)種田農戶，其平均水平高于初中水平，而連續(xù)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(yè)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(xù)種田農戶的平均務農年限比非連續(xù)種田農戶多出約7 年，這表明連續(xù)種田的農戶往往具有更豐富的農業(yè)生產的經驗。年齡上，連續(xù)種田農戶較非連續(xù)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(yè)”現(xiàn)象相一致。

從農戶家庭特征看，收入方面，非連續(xù)種田農戶的年均收入約為連續(xù)種田農戶的1.5 倍，說明非連續(xù)種田農戶能夠通過非農業(yè)活動獲取更高收入，因此不再連續(xù)種田。而務工收入占總收入的比重，非連續(xù)種田農戶約為連續(xù)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(xù)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(xù)種田農戶的人口資源要多于非連續(xù)種田農戶。家庭人口總數(shù)和勞動力數(shù)量平均約多1 個人（表1），男子人數(shù)也顯著多于非連續(xù)種田農戶。勞動力尤其是男性勞動力是農業(yè)生產活動中的主要組成，因此，家庭規(guī)模大、勞動力豐富的家庭能夠從事農業(yè)勞動的人口資源更多，也就更愿意連續(xù)進行農業(yè)種植。

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

2.2 連續(xù)務農農民穩(wěn)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(wěn)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(jù)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(tǒng)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(guī)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(shù)目、家庭人口數(shù)、男子人數(shù)、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(yè)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(yè)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(wěn)定參加農業(yè)保險的影響因素 根據(jù)探索性因子分析得到的因子及包含變量，建立農戶穩(wěn)定參與農業(yè)保險行為的結構方程模型。在此僅關注農戶是否連續(xù)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(guī)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(xù)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(xù)參保的路徑系數(shù)為正（圖1），說明兩潛變量對連續(xù)參保行為起促進作用。而經驗因子與是否連續(xù)參保的路徑系數(shù)為-0.093，表明其對農戶是否連續(xù)參保有一定負向影響。化學品投入與農戶是否連續(xù)參保的路徑系數(shù)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(wěn)定參保行為與種植行為之間的聯(lián)系最為緊密。種植規(guī)模因子與農戶是否連續(xù)參保間的系數(shù)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(shù)均為正，而資本與農戶是否連續(xù)參保的路徑系數(shù)也為正。因此，勞動力數(shù)目、家庭人口數(shù)、男子人數(shù)、年收入和務工收入占比變量對農戶連續(xù)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(wěn)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(wěn)定參保。

圖1 農戶連續(xù)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(shù)也均為正，且其對穩(wěn)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(wěn)定參保行為。一方面，這與研究區(qū)現(xiàn)行政策性農業(yè)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(xiàn)出穩(wěn)定參保行為。

經驗對農戶穩(wěn)定參保有負向影響，但從事農業(yè)生產時間、年齡與經驗因子間的路徑系數(shù)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(xù)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(xiàn)象可能是因為這類農戶更重視農業(yè)生產，因此具有規(guī)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(shù)為正，說明文化程度越高農戶越不可能穩(wěn)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(tài)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(qū)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(wěn)定參?？赡苄缘脑黾印?/p>

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(guī)模因子的路徑系數(shù)并不顯著，考慮到種植規(guī)模相近可能導致因子作用不顯著，繪制研究區(qū)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(guī)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(qū)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(qū)屬中小規(guī)模農業(yè)，種植面積差別不大，因此，種植規(guī)模與參保行為間路徑系數(shù)不顯著可能是由于研究區(qū)農戶種植面積差異較小造成的。

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

綜合連續(xù)務農農戶特征及其穩(wěn)定參保行為的影響因素可以發(fā)現(xiàn)，農戶連續(xù)務農和穩(wěn)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(xù)務農行為的特征將同向影響農戶的穩(wěn)定參保行為。在顯著影響農戶穩(wěn)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(shù)目、家庭人口數(shù)、男子人數(shù)）和資金資本（年收入、年務工收入占比）兩部分。我國農業(yè)生產模式仍以勞動密集型為主，勞動力是農業(yè)生產的重要條件，這類資本在促進連續(xù)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(yè)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(shù)的指數(shù)（卡方自由度比，x2/d）、近似誤差指數(shù)（近似誤差均方根，RMSEA）以及擬合優(yōu)度指數(shù)（GFI、AGFI）四個指標。模型的各項擬合指數(shù)均在適配標準范圍內（表4），說明結構方程模型與數(shù)據(jù)之間總體擬合度較好。

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

3 結論

研究區(qū)內連續(xù)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(shù)較多；在經驗和知識背景方面，從事農業(yè)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(guī)模、資本、化學品投入和經驗因子。除規(guī)模因子外，其它因子均顯著影響農戶穩(wěn)定參保行為，其中化學品投入對農戶的穩(wěn)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(wěn)定參保，經驗因子則有負向影響。農戶連續(xù)務農和穩(wěn)定參保行為還具有特征影響上的同向性。

我國農業(yè)保險是否具有足夠的可持續(xù)性，是否能在“政府引導、市場運作、自主自愿、協(xié)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(xié)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(zhèn)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(fā)生了巨大變化?！袄先宿r業(yè)”以及農業(yè)收入在農民家庭中比重不斷下降的現(xiàn)象普遍，說明農業(yè)生產收益對農村家庭收入的重要性在降低。因此，農業(yè)保險的可持續(xù)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(fā)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(yè)金融產品設計統(tǒng)籌考慮，使農業(yè)生產與農業(yè)保險發(fā)展形成良性互動，協(xié)同促進形成真正的可持續(xù)發(fā)展能力。

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