基于農(nóng)戶特征的連續(xù)務(wù)農(nóng)及穩(wěn)定參保行為影響因素探究——以湖南省鼎城區(qū)匡家橋村為例

高晨雪，汪明，葉濤，范新新

（1.北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100875；2.民政部—教育部減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院，北京100875）

隨著我國(guó)城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)逐步轉(zhuǎn)向城鄉(xiāng)發(fā)展一體化，越來越多的農(nóng)戶選擇外出務(wù)工增加家庭收入[1]。一方面，農(nóng)民進(jìn)城務(wù)工適應(yīng)工業(yè)化生產(chǎn)對(duì)勞動(dòng)力的需求；但另一方面，快速的城鎮(zhèn)化進(jìn)程改變了農(nóng)民家庭經(jīng)濟(jì)社會(huì)特征，從而影響了他們?cè)谵r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中行為選擇，“棄農(nóng)務(wù)工”現(xiàn)象的顯著增加也對(duì)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，特別是對(duì)穩(wěn)定糧食生產(chǎn)產(chǎn)生了不利影響[2]。

農(nóng)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中居最基礎(chǔ)的地位，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)卻顯現(xiàn)出高風(fēng)險(xiǎn)、低效益的特點(diǎn)。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為規(guī)避和轉(zhuǎn)移農(nóng)業(yè)非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要金融手段[3]，能夠在面對(duì)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)時(shí)維護(hù)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及農(nóng)村社會(huì)穩(wěn)定。我國(guó)歷史上對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)進(jìn)行了幾次嘗試，但最終都沒能成功。作為黨和政府支農(nóng)惠農(nóng)的重要措施，我國(guó)從2007 年開始試行新型政府財(cái)政支持的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)[4-5]，使農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)以及農(nóng)戶對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品的需求均有所發(fā)展。新型農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)施后，我國(guó)學(xué)者在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)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(nóng)戶保險(xiǎn)需求的特征因素。雖然側(cè)重點(diǎn)有所差異，但在特定樣本下多數(shù)研究認(rèn)為年齡、務(wù)農(nóng)年限、文化程度、家庭收入、經(jīng)營(yíng)規(guī)模等可變因素和政策支持、農(nóng)險(xiǎn)產(chǎn)品、經(jīng)營(yíng)技術(shù)等客觀條件會(huì)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求有顯著影響[6-12]，也有部分研究認(rèn)為上述一些變量的作用并不顯著。一些歐美國(guó)家農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展較早，農(nóng)村金融產(chǎn)品更加完善，因此對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求影響因素分析也更加全面，往往會(huì)考慮農(nóng)場(chǎng)主的資產(chǎn)負(fù)債狀況[13-15]。在此基礎(chǔ)上，還討論了農(nóng)戶特征、種植品種等對(duì)收益、產(chǎn)量?jī)深愞r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)選擇的影響[13,15-16]，以及參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)過程中的道德風(fēng)險(xiǎn)和逆選擇問題等[17-20]。Shaik等從風(fēng)險(xiǎn)感知的角度指出，感知到更大的產(chǎn)量或價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的農(nóng)戶更偏好收益保險(xiǎn)[16]，而在考慮農(nóng)戶客觀特征的基礎(chǔ)上，Sherrick 等認(rèn)為年齡小、種植規(guī)模大且分散的農(nóng)戶對(duì)收益保險(xiǎn)需求更大[15]。

農(nóng)民自身?xiàng)l件與客觀的政策制度、服務(wù)產(chǎn)品均對(duì)農(nóng)戶的保險(xiǎn)需求有一定影響，客觀性因素從外在推動(dòng)農(nóng)民的參保積極性，而農(nóng)戶的自身特征則是其參與并穩(wěn)定參保的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力。雖然相關(guān)研究對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求的影響因素進(jìn)行了廣泛分析，但對(duì)可持續(xù)性參保行為及其影響因素的整合卻鮮有提及。農(nóng)民連續(xù)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的前提，在我國(guó)大量出現(xiàn)“棄農(nóng)務(wù)工”的現(xiàn)象下，有必要探究連續(xù)務(wù)農(nóng)農(nóng)戶特征。同時(shí)，關(guān)注連續(xù)務(wù)農(nóng)農(nóng)戶多年穩(wěn)定參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的影響因素，有利于探尋我國(guó)農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的持久動(dòng)力，有利于針對(duì)性地設(shè)計(jì)和推廣適宜的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策，有利于探索我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)以及農(nóng)業(yè)金融可持續(xù)性問題。因此，本文使用連續(xù)4 年的農(nóng)戶級(jí)觀測(cè)樣本，運(yùn)用非參數(shù)檢驗(yàn)方法、結(jié)合探索性因子分析的結(jié)構(gòu)方程模型，分析連續(xù)務(wù)農(nóng)農(nóng)戶及其家庭的特征，并探討了影響這些農(nóng)戶穩(wěn)定參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的因素，以期為制定結(jié)合農(nóng)戶特征的惠農(nóng)政策及農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品提供依據(jù)，從而促進(jìn)農(nóng)村金融市場(chǎng)的持續(xù)發(fā)展和長(zhǎng)久活力。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

湖南是我國(guó)推行新型政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的首批試點(diǎn)省份之一[21]。本研究點(diǎn)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(nóng)作物保險(xiǎn)，是我國(guó)推行新型政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)過程中的典型村落。當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入基本來自雙季稻，極少數(shù)農(nóng)戶養(yǎng)殖牲畜，家庭收入主要由水稻種植和外出務(wù)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(jìn)行農(nóng)戶級(jí)問卷調(diào)查獲得的全樣本數(shù)據(jù)，包含該村所有182 戶居民，農(nóng)戶連續(xù)參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與否是根據(jù)其多年的實(shí)際參保行為確定的。

1.2 變量選擇

已有的對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的研究表明，社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征會(huì)對(duì)農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生顯著影響[22-23]，從而影響到農(nóng)戶的連續(xù)務(wù)農(nóng)行為。因此，選擇了包括戶主特征（從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間，年齡，文化程度），居民家庭特征（家庭人口數(shù)，勞動(dòng)力數(shù)目，男子人數(shù)，年收入，務(wù)工收入占比）和耕地資源特征（擁有土地面積）在內(nèi)共9 個(gè)變量，用以分析農(nóng)戶連續(xù)務(wù)農(nóng)的影響因素。由于并非所有農(nóng)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(nóng)戶，其中連續(xù)種田農(nóng)戶126 戶，非連續(xù)種田56 戶。由于農(nóng)戶穩(wěn)定參保行為的相關(guān)研究較少，有關(guān)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求影響因素的研究也并未得到一致結(jié)論，綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)，考慮了4 方面16 個(gè)農(nóng)戶特征用以探究農(nóng)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(huì)對(duì)穩(wěn)定參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)生影響。教育程度較高，保險(xiǎn)信息的獲取、理解[6,9,11]和更新更加迅速，進(jìn)而影響每年的參保決策；務(wù)農(nóng)年限越長(zhǎng)農(nóng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)越豐富，對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)會(huì)受到影響[11]；年齡與從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間有一定關(guān)系，也與保險(xiǎn)認(rèn)知和參保行為改變有關(guān)[9,11]。

2）家庭特征：家庭年收入是農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)支付能力的反映[6-8,11]；水稻收入和務(wù)工收入占比不僅體現(xiàn)農(nóng)戶收入構(gòu)成，也反映了種植規(guī)模以及外出務(wù)工占用的人口資源，農(nóng)業(yè)收益大小與家庭對(duì)非農(nóng)收入的依賴程度會(huì)影響長(zhǎng)期參保決策；我國(guó)農(nóng)業(yè)種植對(duì)勞動(dòng)力需求較大，家庭總?cè)丝凇趧?dòng)力數(shù)目、男子人數(shù)等勞動(dòng)力特征會(huì)通過影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)而影響農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的參與行為[12]。

表1 樣本特征變量及統(tǒng)計(jì)信息Table 1 Characteristic variable and statistics

3）耕地資源：實(shí)際種植面積大小一定程度上說明了農(nóng)業(yè)耕作在家庭中的重要性，也表現(xiàn)耕地的暴露程度，會(huì)對(duì)與農(nóng)業(yè)相關(guān)的投資意愿產(chǎn)生影響[6,11-12]。

4）農(nóng)業(yè)投入：種植行為會(huì)對(duì)當(dāng)年的參保決策產(chǎn)生影響[18]，因而進(jìn)一步影響連續(xù)參保決策?，F(xiàn)行農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)為物化成本保險(xiǎn)[4,21]，基于這一特征，選擇了種子花費(fèi)，設(shè)備費(fèi)用，早、晚稻單位面積農(nóng)藥、化肥投入這類農(nóng)業(yè)投入變量。

由于農(nóng)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(nóng)戶數(shù)據(jù)合并為混合的橫截面數(shù)據(jù)，形成樣本504 個(gè)。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(yàn)比較連續(xù)與非連續(xù)種田農(nóng)戶的多方面特征是否存在顯著差異，探索影響農(nóng)戶連續(xù)種田的因素。該檢驗(yàn)是基于秩和的兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法。

為進(jìn)一步探究連續(xù)務(wù)農(nóng)農(nóng)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(nóng)戶特征因子，為構(gòu)建農(nóng)戶穩(wěn)定參保影響因素的結(jié)構(gòu)方程模型提供合理的模型假設(shè)。然后，使用AMOS 軟件完成結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證，找出顯著影響農(nóng)戶穩(wěn)定參保行為的因子及特征變量。

進(jìn)行探索性因子分析前，常用Bartlett 球形檢驗(yàn)和KMO 檢驗(yàn)對(duì)方法適用性進(jìn)行檢驗(yàn)。Bartlett 球形檢驗(yàn)用于判斷各變量間是否獨(dú)立，KMO 統(tǒng)計(jì)量用于檢查變量間的偏相關(guān)性。實(shí)際分析中，認(rèn)為KMO 統(tǒng)計(jì)量在0.7 以上時(shí)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(jié)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(gè)變量，當(dāng)碎石圖中連線從陡峭變平緩時(shí)，選取轉(zhuǎn)折點(diǎn)之前的特征值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的因子（不包括轉(zhuǎn)折點(diǎn)）作為公因子[24]。一般認(rèn)為，因子分析中變量在各因子上的最大載荷大于0.4 才會(huì)被保留。為了使因子分析中提取出的公因子更具實(shí)際意義且易于解釋，選擇方差最大正交旋轉(zhuǎn)方法對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。

通過上述步驟得到農(nóng)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(cè)變量構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)構(gòu)方程中，可直接測(cè)量的變量為觀測(cè)變量，不能直接觀測(cè)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(nèi)生變量。結(jié)構(gòu)方程模型的矩陣表示形式為：

式中：η 為內(nèi)生潛變量，ξ 為外生潛變量，B 為內(nèi)生潛變量間的關(guān)系，Γ 為外生潛變量對(duì)內(nèi)生潛變量的影響，ζ 為結(jié)構(gòu)方程殘差項(xiàng)，反映方程未能解釋的部分。

當(dāng)x，y 分別表示可觀測(cè)外生和內(nèi)生變量時(shí)，有：

式中：Λx為外生觀測(cè)變量和外生潛變量間的關(guān)系，Λy為內(nèi)生觀測(cè)變量和內(nèi)生潛變量間的關(guān)系，δ 為外生變量測(cè)量誤差，ε 內(nèi)生變量測(cè)量誤差。

相較傳統(tǒng)相關(guān)分析，結(jié)構(gòu)方程模型允許自變量和因變量同時(shí)含有測(cè)量誤差。其次，結(jié)構(gòu)方程模型中能夠考慮到研究中共存的各因子及其結(jié)構(gòu)間的相互影響。此外，分析時(shí)提供的模型對(duì)數(shù)據(jù)的整體擬合程度檢驗(yàn)有助于衡量模型優(yōu)劣[25]?；谏鲜鰞?yōu)勢(shì)，本文選用結(jié)構(gòu)方程模型探究農(nóng)戶穩(wěn)定參保行為的影響因素，并使用最小二乘法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

文中使用AMOS 軟件構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，其余分析使用SPSS 軟件實(shí)現(xiàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 連續(xù)務(wù)農(nóng)農(nóng)民的特征

對(duì)連續(xù)與非連續(xù)種田農(nóng)戶特征進(jìn)行Mann-Whitney U 檢驗(yàn)的結(jié)果表明，在0.1 的顯著性水平下，所有變量均拒絕了檢驗(yàn)的原假設(shè)（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(nóng)戶的Mann-Whitney U 檢驗(yàn)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(nóng)戶的平均文化程度高于連續(xù)種田農(nóng)戶，其平均水平高于初中水平，而連續(xù)種田農(nóng)戶平均僅略高于小學(xué)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(nóng)戶都更容易在非農(nóng)工作市場(chǎng)中找到適宜的工作[26]，放棄務(wù)農(nóng)。連續(xù)種田農(nóng)戶的平均務(wù)農(nóng)年限比非連續(xù)種田農(nóng)戶多出約7 年，這表明連續(xù)種田的農(nóng)戶往往具有更豐富的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)。年齡上，連續(xù)種田農(nóng)戶較非連續(xù)種田農(nóng)戶平均約高出8 年，平均年齡達(dá)53 歲以上，這與目前中國(guó)的“老人農(nóng)業(yè)”現(xiàn)象相一致。

從農(nóng)戶家庭特征看，收入方面，非連續(xù)種田農(nóng)戶的年均收入約為連續(xù)種田農(nóng)戶的1.5 倍，說明非連續(xù)種田農(nóng)戶能夠通過非農(nóng)業(yè)活動(dòng)獲取更高收入，因此不再連續(xù)種田。而務(wù)工收入占總收入的比重，非連續(xù)種田農(nóng)戶約為連續(xù)種田農(nóng)戶的1.5 倍，說明外出務(wù)工已成為我國(guó)農(nóng)民適應(yīng)種植風(fēng)險(xiǎn)、增加收入的重要手段，尤其不連續(xù)種田的農(nóng)戶更加依賴務(wù)工所帶來的收入。

人口資源方面，連續(xù)種田農(nóng)戶的人口資源要多于非連續(xù)種田農(nóng)戶。家庭人口總數(shù)和勞動(dòng)力數(shù)量平均約多1 個(gè)人（表1），男子人數(shù)也顯著多于非連續(xù)種田農(nóng)戶。勞動(dòng)力尤其是男性勞動(dòng)力是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中的主要組成，因此，家庭規(guī)模大、勞動(dòng)力豐富的家庭能夠從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人口資源更多，也就更愿意連續(xù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)種植。

兩組農(nóng)戶在土地資源上也差異顯著，連續(xù)種田農(nóng)戶承包的土地面積高于非連續(xù)種田農(nóng)戶。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，每年超90%的非連續(xù)種田農(nóng)戶會(huì)將承包的土地流轉(zhuǎn)給連續(xù)種田農(nóng)戶，經(jīng)過土地流轉(zhuǎn)，原本土地?fù)碛辛烤洼^大的連續(xù)種田農(nóng)戶擁有更多土地，產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，促進(jìn)其連續(xù)耕作。

2.2 連續(xù)務(wù)農(nóng)農(nóng)民穩(wěn)定參保行為的影響因素

2.2.1 因子分析結(jié)果 在16 個(gè)農(nóng)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(gè)變量，由于早稻單位面積農(nóng)藥投入的因子載荷小于0.4，根據(jù)相關(guān)研究經(jīng)驗(yàn)，將載荷小于0.4 的變量剔除[24,27-28]。進(jìn)行因子分析適用性檢驗(yàn)，Bartlett 球形檢驗(yàn)拒絕零假設(shè)，KMO 統(tǒng)計(jì)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(gè)因子，它們共解釋了樣本總方差的78.3%。

第一個(gè)因子包含了種植面積、水稻收入、種子花費(fèi)和設(shè)備費(fèi)用四個(gè)變量，將其命名為種植規(guī)模因子，該因子對(duì)總方差解釋的貢獻(xiàn)率為32.2%（表3）。第二個(gè)主要涉及勞動(dòng)力及資金資源，它由勞動(dòng)力數(shù)目、家庭人口數(shù)、男子人數(shù)、年收入、務(wù)工收入占比五個(gè)特征變量組成，將其稱為資本因子，對(duì)總方差解釋的貢獻(xiàn)率為18.1%。第三個(gè)因子為化學(xué)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(nóng)藥投入變量，因子方差貢獻(xiàn)率為15.3%。最后一個(gè)因子方差貢獻(xiàn)率為12.7%，包括從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間、年齡、文化程度三個(gè)特征變量，其內(nèi)在涵蓋農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生活、文化等方面的背景知識(shí)，因而稱之為經(jīng)驗(yàn)因子。

2.2.2 穩(wěn)定參加農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)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(nóng)戶穩(wěn)定參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)行為的結(jié)構(gòu)方程模型。在此僅關(guān)注農(nóng)戶是否連續(xù)參保受哪些潛變量和觀測(cè)變量的影響，對(duì)潛變量間的相關(guān)關(guān)系不做討論。

通過結(jié)構(gòu)方程模型得到了和探索性因子分析相一致的四個(gè)潛在影響因子，即種植規(guī)模因子、資本因子、化學(xué)品投入因子、經(jīng)驗(yàn)因子。考慮它們對(duì)農(nóng)戶連續(xù)參保行為的作用，結(jié)果顯示資本、化學(xué)品投入和經(jīng)驗(yàn)三個(gè)因子影響顯著，其中資本、化學(xué)品投入與農(nóng)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(duì)連續(xù)參保行為起促進(jìn)作用。而經(jīng)驗(yàn)因子與是否連續(xù)參保的路徑系數(shù)為-0.093，表明其對(duì)農(nóng)戶是否連續(xù)參保有一定負(fù)向影響?；瘜W(xué)品投入與農(nóng)戶是否連續(xù)參保的路徑系數(shù)絕對(duì)值最大，為0.133，是資本因子的1.5 倍，經(jīng)驗(yàn)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(nóng)戶是否連續(xù)參保間的系數(shù)不顯著。

表3 旋轉(zhuǎn)成份矩陣Table 3 Rotated component matrix

對(duì)各觀測(cè)變量的作用進(jìn)行分析，資本潛變量與其對(duì)應(yīng)觀測(cè)變量的路徑系數(shù)均為正，而資本與農(nóng)戶是否連續(xù)參保的路徑系數(shù)也為正。因此，勞動(dòng)力數(shù)目、家庭人口數(shù)、男子人數(shù)、年收入和務(wù)工收入占比變量對(duì)農(nóng)戶連續(xù)參保行為產(chǎn)生的間接效應(yīng)均為正向影響。這表明，家中人口資源和資金越豐富的農(nóng)戶更傾向穩(wěn)定參保。務(wù)工收入占比是家中勞動(dòng)力剩余的反映，較多的剩余勞動(dòng)力進(jìn)入非農(nóng)工作市場(chǎng)會(huì)提高務(wù)工收入占比。務(wù)工收入占比越高的農(nóng)戶也越可能穩(wěn)定參保。

圖1 農(nóng)戶連續(xù)參保行為影響因素的結(jié)構(gòu)方程模型Fig.1 Structural equation model of farming households’stable participation in crop insurance

化學(xué)品投入和與之對(duì)應(yīng)的觀測(cè)變量間路徑系數(shù)也均為正，且其對(duì)穩(wěn)定參保行為也有正向影響，所以考慮觀測(cè)變量的間接效應(yīng)，早稻或晚稻的化肥投入越多、晚稻農(nóng)藥投入越多的農(nóng)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(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的產(chǎn)品屬性有關(guān)，物化成本保險(xiǎn)能夠轉(zhuǎn)移農(nóng)戶種植投入損失的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，化學(xué)品（農(nóng)藥、化肥）的投入多少一定程度上表達(dá)出農(nóng)戶“減損”和“增產(chǎn)”的意愿[29]，因此，化學(xué)品投入較多的農(nóng)戶更易維持對(duì)這類保險(xiǎn)的興趣和需求從而表現(xiàn)出穩(wěn)定參保行為。

經(jīng)驗(yàn)對(duì)農(nóng)戶穩(wěn)定參保有負(fù)向影響，但從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間、年齡與經(jīng)驗(yàn)因子間的路徑系數(shù)均為負(fù)且顯著，因而兩變量的間接效應(yīng)仍是正向促進(jìn)農(nóng)戶連續(xù)參保，這與Adimassu 等[24]得到的經(jīng)驗(yàn)越豐富的農(nóng)戶對(duì)土地管理投資越多的結(jié)論相似，這一現(xiàn)象可能是因?yàn)檫@類農(nóng)戶更重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，因此具有規(guī)避和轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的意愿較強(qiáng)。而文化程度與經(jīng)驗(yàn)因子間路徑系數(shù)為正，說明文化程度越高農(nóng)戶越不可能穩(wěn)定參保。Ye 和Wang[30]通過對(duì)我國(guó)農(nóng)戶樣本分析得到大學(xué)教育是個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與教育水平之間關(guān)系的拐點(diǎn)，大學(xué)水平以下，教育程度與風(fēng)險(xiǎn)嫌惡度呈負(fù)相關(guān)。研究區(qū)農(nóng)戶文化水平均在大學(xué)以下，因此，當(dāng)受教育程度增加時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)偏好的上升解釋了不穩(wěn)定參保可能性的增加。

有文獻(xiàn)表明種植面積會(huì)對(duì)農(nóng)戶的參保決策產(chǎn)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(dǎo)致因子作用不顯著，繪制研究區(qū)農(nóng)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(fù)載較大，因此僅對(duì)種植面積進(jìn)行分析來簡(jiǎn)要說明。研究區(qū)農(nóng)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(nóng)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(nóng)戶種植面積差異較小造成的。

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

綜合連續(xù)務(wù)農(nóng)農(nóng)戶特征及其穩(wěn)定參保行為的影響因素可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶連續(xù)務(wù)農(nóng)和穩(wěn)定參保行為具有特征影響的“同向性”，即會(huì)促進(jìn)或抑制農(nóng)戶連續(xù)務(wù)農(nóng)行為的特征將同向影響農(nóng)戶的穩(wěn)定參保行為。在顯著影響農(nóng)戶穩(wěn)定參保的因子中，經(jīng)驗(yàn)因子所包含的三個(gè)特征變量就有“同向性”。而資本因子則可進(jìn)一步分為勞動(dòng)力資本（勞動(dòng)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(wù)工收入占比）兩部分。我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式仍以勞動(dòng)密集型為主，勞動(dòng)力是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要條件，這類資本在促進(jìn)連續(xù)務(wù)農(nóng)和參保上具有一致性；而金融活動(dòng)需要以資金為基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收入較低，單純依靠務(wù)農(nóng)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(jié)構(gòu)方程模型的評(píng)價(jià)：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(gè)指標(biāo)。模型的各項(xiàng)擬合指數(shù)均在適配標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)（表4），說明結(jié)構(gòu)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(yàn)Table 4 Goodness-of-Fit of the structural equation model

3 結(jié)論

研究區(qū)內(nèi)連續(xù)務(wù)農(nóng)的農(nóng)戶從人口資源上看，農(nóng)戶家庭人口、勞動(dòng)力、男子人數(shù)較多；在經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)背景方面，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間較長(zhǎng)，年齡也較大，文化程度比較低；從收入角度看，年收入和務(wù)工收入占總收入比重均較低。從他們的特征中得到4 個(gè)主要因子：種植規(guī)模、資本、化學(xué)品投入和經(jīng)驗(yàn)因子。除規(guī)模因子外，其它因子均顯著影響農(nóng)戶穩(wěn)定參保行為，其中化學(xué)品投入對(duì)農(nóng)戶的穩(wěn)定參保行為影響最大，分別為資本和經(jīng)驗(yàn)的1.5 和1.4 倍。此外，資本與化學(xué)品投入正向影響農(nóng)戶穩(wěn)定參保，經(jīng)驗(yàn)因子則有負(fù)向影響。農(nóng)戶連續(xù)務(wù)農(nóng)和穩(wěn)定參保行為還具有特征影響上的同向性。

我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是否具有足夠的可持續(xù)性，是否能在“政府引導(dǎo)、市場(chǎng)運(yùn)作、自主自愿、協(xié)同推進(jìn)”的原則下形成市場(chǎng)活力，取決于政府政策與市場(chǎng)機(jī)制的協(xié)同性，同時(shí)也取決于保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與農(nóng)戶需求的對(duì)接性。由于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的強(qiáng)烈影響，農(nóng)戶家庭收入結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)行為、生活方式等發(fā)生了巨大變化?！袄先宿r(nóng)業(yè)”以及農(nóng)業(yè)收入在農(nóng)民家庭中比重不斷下降的現(xiàn)象普遍，說明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益對(duì)農(nóng)村家庭收入的重要性在降低。因此，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)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(nóng)村保險(xiǎn)市場(chǎng)時(shí)應(yīng)當(dāng)有意識(shí)的結(jié)合農(nóng)戶特征，將農(nóng)村惠農(nóng)政策和農(nóng)業(yè)金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)統(tǒng)籌考慮，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展形成良性互動(dòng)，協(xié)同促進(jìn)形成真正的可持續(xù)發(fā)展能力。

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