國內(nèi)外農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)量方法研究進(jìn)展

李建蘭，田 敏，史瀟芳 (云南大學(xué)資源環(huán)境與地球科學(xué)學(xué)院，云南省地理研究所，云南昆明650091)

我國是世界上農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害損失最為嚴(yán)重的國家之一，近年來農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)更是呈現(xiàn)日益加劇的趨勢(shì)，農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的存在嚴(yán)重威脅著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和國家的糧食安全，農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理成為我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心問題。能否有效地進(jìn)行農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)象(農(nóng)戶)密切相關(guān)。在農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)中，農(nóng)戶是自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的直接承擔(dān)者，農(nóng)戶的防災(zāi)減災(zāi)行為決策對(duì)能否減少自然災(zāi)害損失起到?jīng)Q定性作用。而對(duì)于不同農(nóng)戶，在面臨自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，由于個(gè)體特征、家庭特性和所處環(huán)境的差異，表現(xiàn)出不同的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，相應(yīng)地出現(xiàn)不同的行為決策。農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度將影響其對(duì)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)及其防災(zāi)減災(zāi)行為決策，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)行為起到先導(dǎo)作用。因此，基于農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度科學(xué)合理判定是研究農(nóng)戶防災(zāi)減災(zāi)行為決策的前提，也是有效的農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的前提。

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度進(jìn)行了大量研究，并取得了較為豐碩的成果?？v觀現(xiàn)有學(xué)術(shù)研究，個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度方法的研究在金融風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等領(lǐng)域比較成熟，主要采用的測(cè)度方法有基于期望效用理論框架的測(cè)度方法、心理學(xué)方法、實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)方法和基于前景理論的模糊風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度分類方法。而國內(nèi)外基于農(nóng)戶的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度研究較少，主要采用的測(cè)度方法為構(gòu)建抽象模型的測(cè)度方法和實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)方法中的假設(shè)性投資方案測(cè)度方法。以往各類文獻(xiàn)中缺少對(duì)農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)量方法和其他領(lǐng)域個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度方法的歸納總結(jié)。對(duì)農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)量方法進(jìn)行一個(gè)較為全面的研究進(jìn)展概述十分必要，有利于進(jìn)一步深化農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度研究并提高農(nóng)戶防災(zāi)減災(zāi)的決策水平。

筆者主要針對(duì)農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)量，界定了農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的概念，分別對(duì)農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度方法和其他領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度方法的相關(guān)研究進(jìn)行比較，指出其特點(diǎn)與存在的問題，以期通過借鑒其他風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的度量方法，對(duì)農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度進(jìn)行測(cè)度，為今后農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度方法研究提供依據(jù)。

1 農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度內(nèi)涵及類型

不同研究領(lǐng)域的學(xué)者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度(Risk Attitude)進(jìn)行了界定，Bernd Rohrmann認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)是指由于災(zāi)害所引起的身體、社會(huì)或金融方面的損害及損失的可能性;風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度則表示當(dāng)面對(duì)不確定性結(jié)果或情境進(jìn)行決策時(shí)，表現(xiàn)出的接受風(fēng)險(xiǎn)或回避風(fēng)險(xiǎn)的一般取向或心態(tài)［1］。也有學(xué)者認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是指決策者在不確定情境中表現(xiàn)出的態(tài)度和偏好，其被概括為個(gè)體參加風(fēng)險(xiǎn)行為的程度［2］。David Hillson等認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)可以被定義為對(duì)一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)有正面或負(fù)面影響的不確定性;而態(tài)度是指基于某種事實(shí)或狀態(tài)所選擇的一種心理狀態(tài)、觀點(diǎn)或傾向。結(jié)合二者，風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度定義為面對(duì)積極或消極影響的不確定因素時(shí)頭腦中的選擇狀態(tài);或者說是對(duì)重要的不確定性認(rèn)知所選擇的回應(yīng)方式［3］。任鄭杰等認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)所采取的態(tài)度［4］。結(jié)合以上國內(nèi)外學(xué)者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的定義，筆者認(rèn)為農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是指當(dāng)農(nóng)戶面對(duì)自然災(zāi)害產(chǎn)生的不確定因素時(shí)，表現(xiàn)出的態(tài)度或所選擇的回應(yīng)方式，可以概括為農(nóng)戶參加自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)行為的程度。

關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的劃分，經(jīng)濟(jì)學(xué)中一般將風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度分為3類:風(fēng)險(xiǎn)愛好、風(fēng)險(xiǎn)中立、風(fēng)險(xiǎn)回避［5］。此外Arrow確立了風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度理論，將風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度分為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避(risk aversion)、風(fēng)險(xiǎn)中立(risk neutral)和風(fēng)險(xiǎn)尋求(risk seeking)3種類型［6］。這3種不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是通過對(duì)不確定性項(xiàng)目選擇表現(xiàn)出來。風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型決策者主要的特點(diǎn)是回避風(fēng)險(xiǎn)，他們不愿承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，只要存在一定風(fēng)險(xiǎn)就放棄風(fēng)險(xiǎn)行為;風(fēng)險(xiǎn)中立型決策者在決策時(shí)既不愿意冒大風(fēng)險(xiǎn)，又不愿意放棄獲得高回報(bào)的可能性;風(fēng)險(xiǎn)尋求型決策者則為獲取更大的回報(bào)愿意冒風(fēng)險(xiǎn)。

2 農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)量方法相關(guān)研究

2.1 構(gòu)建抽象模型對(duì)農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度進(jìn)行測(cè)度 農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度行為具有復(fù)雜性，不同程度的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度行為的影響不同，因此從更加微觀的角度對(duì)農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度進(jìn)行研究會(huì)得出更合理的結(jié)論?；诖耍摲椒ㄟ\(yùn)用了行為經(jīng)濟(jì)學(xué)前景理論分析框架，借鑒展望理論模型，構(gòu)建測(cè)量農(nóng)民災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的抽象模型，該抽象模型是由抽象的理性選擇函數(shù)和非理性選擇函數(shù)構(gòu)成的復(fù)合函數(shù)。謝家智等借鑒行為經(jīng)濟(jì)學(xué)前景理論分析框架，運(yùn)用展望理論模型，構(gòu)建了抽象模型，得到行為主體的理性和非理性選擇的復(fù)合函數(shù)，根據(jù)復(fù)合函數(shù)的大小判定行為主體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度［7－8］。該方法以更加微觀的視角研究農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，詳細(xì)分析了農(nóng)民理性行為和非理性行為的博弈過程，這深刻揭示了農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度傾向形成的過程。但是該方法中復(fù)合函數(shù)的變量無法得到計(jì)量數(shù)據(jù)，函數(shù)中的變量系數(shù)和隨機(jī)變量隨著環(huán)境的變化而變化，構(gòu)建的復(fù)合函數(shù)也只是抽象函數(shù)，因此用該方法測(cè)度農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度會(huì)有一定的主觀性。

2.2 基于假設(shè)性損失和收入方案的度量方法 通過假設(shè)農(nóng)業(yè)巨災(zāi)發(fā)生時(shí)農(nóng)民的收入和損失方案，這些方案可以表征不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度類型，根據(jù)農(nóng)民選擇方案確定其風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度類型。周振等設(shè)計(jì)了判定農(nóng)業(yè)巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)下農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度試驗(yàn)。他們假設(shè)農(nóng)業(yè)巨災(zāi)發(fā)生時(shí)農(nóng)民有兩套收入方案和兩套損失方案，由農(nóng)民的選擇方案得出其風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度［8］。該研究也進(jìn)一步印證了前景理論相關(guān)觀點(diǎn)，即人們?cè)诿鎸?duì)收益時(shí)，往往不愿意冒風(fēng)險(xiǎn);而在面臨損失時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)偏好的特征會(huì)增強(qiáng)，人們對(duì)損失比對(duì)收益更敏感。該方法是通過定性的方式測(cè)度農(nóng)民災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，方案簡單且成本低。由于試驗(yàn)方案的高度假設(shè)性以及沒有真實(shí)的貨幣獎(jiǎng)勵(lì)，一方面使農(nóng)民不愿積極反饋真實(shí)情況，另一方面其高度假設(shè)性不易被理解，致使農(nóng)民自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的測(cè)度結(jié)果與實(shí)際情況出現(xiàn)偏差。

3 其他領(lǐng)域個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度方法相關(guān)研究

3.1 基于期望效用理論框架的測(cè)度方法 該方法基于期望效用理論框架，運(yùn)用心理測(cè)量的方法或確定性等價(jià)的方法獲取被測(cè)試者的效用值或效用函數(shù)，構(gòu)造被測(cè)試者的效用曲線，根據(jù)效用曲線來判斷被測(cè)試者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度類型。Pratt和Arrow則分別提出了兩種度量風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的指標(biāo):絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。效用函數(shù)u(x)在財(cái)富w處的絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為:絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù):ra(w)=－u″(w)/u'(w);相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù):rr(w)= －wu″(w)/u'(w)。從絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的符號(hào)，可以判定決策者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度［9］。Dillon等在預(yù)期效用理論框架的基礎(chǔ)上，采用問卷調(diào)查方法分析了巴西東北部農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，并提出大多數(shù)農(nóng)戶是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者的觀點(diǎn)［10］。Joost M.E.Penningsg等分別基于期望效用模型和李克特的心理測(cè)量方法測(cè)量個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度并進(jìn)行比較［11］。在期望效用模型中，效用函數(shù)通過被測(cè)試者對(duì)彩票的回應(yīng)及直接量表法獲得;李克特的心理測(cè)量方法主要用線性風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度量表進(jìn)行測(cè)度。此外，Joost M.E.Pennings等在期望效用框架中使用確定性等價(jià)的方法得到效用函數(shù)，通過效用函數(shù)的曲線測(cè)定個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度［12－13］。

自萊悖論(Allais Paradox)以后，期望效用理論框架出現(xiàn)危機(jī)，很多學(xué)者認(rèn)為傳統(tǒng)基于期望效用理論研究方法，忽視了人的主體性。由于該理論是建立在四大假設(shè)構(gòu)建理性虛擬人基礎(chǔ)上，其實(shí)質(zhì)是用虛擬人來模擬正常人決策行為。事實(shí)上由于虛擬人只呈現(xiàn)了現(xiàn)實(shí)中個(gè)人決策行為理性特征，而摒棄了正常人的價(jià)值感受特征，其決策行為很難與正常人一致，且現(xiàn)實(shí)中的人存在各種認(rèn)識(shí)偏差。行為經(jīng)濟(jì)學(xué)也認(rèn)為，人類行為不完全是理性的，它還會(huì)受到社會(huì)價(jià)值觀的制約，而做出不會(huì)導(dǎo)致利益最大化的行為。但是，如果將個(gè)人較長時(shí)間段內(nèi)的各種決策行為描述成時(shí)間序列，則會(huì)發(fā)現(xiàn)雖然該時(shí)間段內(nèi)會(huì)有波動(dòng)，但總趨勢(shì)是趨向理性的。雖然期望效用理論由于其前提假設(shè)，使其對(duì)個(gè)人實(shí)際決策行為解釋有限，但理性是人類決策的基本取向，從長期看人類行為是符合理性假定的。因此，基于期望效用理論框架的研究方法還是有可行性。

3.2 心理學(xué)方法

3.2.1 自我報(bào)告式的測(cè)度。這種方法是在問卷調(diào)查中設(shè)定一些特殊的情景，在此情景下，讓被調(diào)查者給出對(duì)自己風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的主觀評(píng)價(jià)。一般用0～10共11個(gè)整數(shù)來表示被調(diào)查者愿意冒風(fēng)險(xiǎn)的程度，0代表完全不愿意冒風(fēng)險(xiǎn)，10代表完全愿意冒風(fēng)險(xiǎn)。Gloede Oliver等運(yùn)用了2004年德國社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查問卷(SOEP)中設(shè)置的問題，測(cè)度越南和泰國兩個(gè)國家的民眾風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，并對(duì)這兩個(gè)國家民眾的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度和風(fēng)險(xiǎn)行為進(jìn)行了比較［14］。B.Rohrmnn運(yùn)用了多種新的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度工具，主要以調(diào)查問卷的形式，分別通過風(fēng)險(xiǎn)取向問卷、風(fēng)險(xiǎn)傾向問卷、風(fēng)險(xiǎn)情況調(diào)查問卷和風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)機(jī)問卷測(cè)度了風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度［15］。在該方法中，所有的工具都是以調(diào)查對(duì)象在風(fēng)險(xiǎn)情形下他們主要立場(chǎng)或觀點(diǎn)為基礎(chǔ)，而不是以假設(shè)性的賭博方式度量風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。研究結(jié)果表明，風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是多維的，個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)取向在各個(gè)領(lǐng)域并不一致，接受風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)也有很大區(qū)別，風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度取決于風(fēng)險(xiǎn)的類型。筆者認(rèn)為該方法有成本上的優(yōu)勢(shì)，因此研究者可通過組織調(diào)研的方式便可獲得所需的大規(guī)模數(shù)據(jù)。但是，該方法度量風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度有一定的主觀性，被測(cè)試者對(duì)自己的評(píng)分容易受到他人的影響，這使得測(cè)量結(jié)果與實(shí)際情況出現(xiàn)偏差。

3.2.2 基于李克特量表的復(fù)合測(cè)度。該方法主要通過制定能反映風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的陳述性量表，并利用李克特量表對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度進(jìn)行測(cè)量，如果陳述為正向陳述，對(duì)該陳述越“同意”或得分越高則表示被測(cè)試者越偏好風(fēng)險(xiǎn);如果為反向陳述，對(duì)該陳述越“同意”或得分越高則表示被測(cè)試者越厭惡風(fēng)險(xiǎn)。Dwaipayan Bardhan等運(yùn)用基于李克特五點(diǎn)法的態(tài)度量表方法定量測(cè)量了印度農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度［16］。Joost M.E.Pennings等也通過基于李克特陳述式態(tài)度量表的心理測(cè)量方法測(cè)度了個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度［11］。綜上可知，該方法中的李克特量表容易設(shè)計(jì);而且可以用來測(cè)量某些多維度的復(fù)雜概念或態(tài)度;通常情況下，李克特量表信度較高;李克特量表的5種答案形式使回答者能夠很方便地區(qū)分自己在某一領(lǐng)域態(tài)度的強(qiáng)弱。但是，相同態(tài)度得分者的態(tài)度形態(tài)存在很大差異。因?yàn)槔羁颂亓勘硎且粋€(gè)項(xiàng)目總加分代表一個(gè)人的贊成程度，它可大致上區(qū)分個(gè)體間誰的態(tài)度高，誰的低，但無法進(jìn)一步描述他們的態(tài)度結(jié)構(gòu)(認(rèn)知成分、情感成分、行為成分)差異。

3.3 實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)方法

3.3.1 多重價(jià)格列表法。Holt等最先設(shè)計(jì)出了多重價(jià)格列表法來測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度［17］，隨后，該方法被更多的學(xué)者所應(yīng)用［18－19］。如Dohmenetal采用測(cè)度風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的具體做法為:被測(cè)試對(duì)象要求參與一個(gè)可能獲得真實(shí)收益博彩試驗(yàn)。首先，參與該試驗(yàn)對(duì)象被告知他們參加該博彩將分別有50%概率獲得0或300元。然后，參加試驗(yàn)者將會(huì)看到一個(gè)20行表格，每一行都已被賦予一個(gè)安全值。此時(shí)，要求參加試驗(yàn)者進(jìn)行選擇:選擇一個(gè)安全值還是繼續(xù)試驗(yàn)，并告知參加試驗(yàn)者選擇安全值與他們最終收益有關(guān)。當(dāng)游戲者選擇安全值，我們就認(rèn)為他不再參與游戲。我們將個(gè)人第一次選擇安全值的點(diǎn)稱為“拐點(diǎn)”或“轉(zhuǎn)換點(diǎn)”，該拐點(diǎn)傳遞了試驗(yàn)參與者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。因?yàn)榧僭O(shè)個(gè)體偏好具有一致性，他就會(huì)選擇參與試驗(yàn)直到安全值達(dá)到一定水平，此后就將一直選擇安全值。因此我們可以從個(gè)體選擇的安全值范圍確定此人的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。該方法給出了真實(shí)貨幣獎(jiǎng)勵(lì)，這有利于獲取個(gè)體真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度信息。而且該方法將經(jīng)濟(jì)學(xué)和心理學(xué)試驗(yàn)方法有效地結(jié)合在一起，提供真實(shí)的場(chǎng)景并進(jìn)行試驗(yàn)，它彌補(bǔ)了測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度時(shí)，由于試驗(yàn)者無積極性或消極面對(duì)試驗(yàn)出現(xiàn)的偏差。但是，該方法因給參加試驗(yàn)者支付真實(shí)的貨幣，并需要參加試驗(yàn)者與研究者進(jìn)行面對(duì)面交流，所以成本較高，可獲取的數(shù)據(jù)量具有局限性，一般只能在較小范圍做研究。

3.3.2 基于假設(shè)性投資問題的測(cè)度方法?；诩僭O(shè)性投資問題的測(cè)量方法通常是在問卷調(diào)查中設(shè)置一個(gè)虛擬投資問題，從被調(diào)查對(duì)象對(duì)該問題回答中直接獲取其風(fēng)險(xiǎn)偏好信息。假設(shè)被調(diào)查對(duì)象面臨某一真實(shí)場(chǎng)景:若進(jìn)行投資就有機(jī)會(huì)得到一筆財(cái)富，但獲得這筆財(cái)富的概率和失去自己所有投資的概率相同，此時(shí)詢問被調(diào)查對(duì)象愿意花多少錢來進(jìn)行投資。若游戲參與者是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型，那么在此游戲中，該游戲期望效益應(yīng)高于他愿意支付最高價(jià)格。Hartog通過該方法測(cè)量了個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度［20］，Belzil等用意大利銀行1995年的居民收入與財(cái)富調(diào)查中所設(shè)置相似問題測(cè)量個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度［21］。近年來，我國研究者李濤等也采用類似虛擬場(chǎng)景游戲來測(cè)度個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度［22］。假設(shè)性投資問題一般都是一些虛擬的問題，測(cè)量成本較低，但由于對(duì)被測(cè)試者沒有給予貨幣獎(jiǎng)勵(lì)，被測(cè)試者會(huì)表現(xiàn)出無積極性或消極對(duì)待試驗(yàn)。因此通過該方法所測(cè)得的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與個(gè)體面臨真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)情景時(shí)所表現(xiàn)出的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度不一致，且其高度假設(shè)性不易被測(cè)試者理解，致使測(cè)量結(jié)果出現(xiàn)偏差。

3.4 基于前景理論的模糊風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度分類方法 該方法對(duì)前景理論中的個(gè)性化參數(shù)進(jìn)行模糊化，以此來區(qū)分人們不同的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。并運(yùn)用二級(jí)模糊分類模型分別計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值態(tài)度和風(fēng)險(xiǎn)行為態(tài)度的值，最終得到綜合風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度值。Yang Li等將風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度分為兩部分:風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值態(tài)度和風(fēng)險(xiǎn)行為態(tài)度。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值態(tài)度體現(xiàn)人們?cè)诿鎸?duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和決策時(shí)的得分，風(fēng)險(xiǎn)行為態(tài)度反映人們?cè)诖_定性風(fēng)險(xiǎn)選擇時(shí)的行為動(dòng)機(jī)。通過前景理論中參數(shù)的模糊性，用模糊分類數(shù)據(jù)框架計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值態(tài)度和風(fēng)險(xiǎn)行為態(tài)度的精確值，最終運(yùn)用二級(jí)模糊分類模型得出人們的綜合風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度精確值，并對(duì)人們的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度進(jìn)行分類［23］。前景理論在風(fēng)險(xiǎn)決策行為模型中被廣泛應(yīng)用，模糊性存在于在日常生活的各個(gè)領(lǐng)域。面對(duì)模糊情境，由于真實(shí)的世界中事件的模糊性不能用公式來描述，精確的數(shù)學(xué)表達(dá)方式將失去它的優(yōu)勢(shì)。而這種方法不同于傳統(tǒng)的精確分類方法，它能把人們精確地分類，通過不同類別的隸屬度，允許人們?cè)谙嗤瑫r(shí)間有不同的分類。這種方法避免了傳統(tǒng)分類方法中的不自然過渡分類，使人們推理模糊性的定量化成為可能。

4 幾種主要測(cè)度方法的比較

一般來說經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域主要采用期望效用模型測(cè)度個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度;心理學(xué)領(lǐng)域則基于心理測(cè)量的量表測(cè)量個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度;金融領(lǐng)域以實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)方法測(cè)度個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。各種測(cè)度方法具體的優(yōu)缺點(diǎn)比較見表1。

表1 各種風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)量方法優(yōu)缺點(diǎn)比較

5 展望與啟示

風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度在金融風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)等領(lǐng)域已有較多的成果。以往對(duì)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度研究甚少且尚無相應(yīng)綜述。綜合已有研究，基于其他領(lǐng)域?qū)︼L(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度方法研究現(xiàn)狀，筆者認(rèn)為農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)量方法研究方面的一些問題需要在今后的研究工作中加以關(guān)注。

(1)亟需加強(qiáng)對(duì)農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的研究。農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)其自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)下防災(zāi)減災(zāi)行為有重要影響，準(zhǔn)確測(cè)量農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是研究農(nóng)戶在自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)下決策行為的基礎(chǔ)。但是，與國外研究相比，國內(nèi)學(xué)者關(guān)于農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的研究還很少見，尤其是有關(guān)農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度的研究方面比較薄弱，目前還沒有一個(gè)成熟且普遍使用的理論模型，在以后的研究中可以適當(dāng)借鑒國內(nèi)外其他相關(guān)領(lǐng)域?qū)︼L(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的測(cè)度方法。

(2)有關(guān)測(cè)度方法的優(yōu)缺點(diǎn)。不論采用哪種測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的方法都有其優(yōu)勢(shì)與局限。所以研究者們?cè)诮梃b其他領(lǐng)域的方法時(shí)，應(yīng)注意農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域與其他領(lǐng)域之間的差異，要根據(jù)所研究的內(nèi)容和現(xiàn)實(shí)條件，如調(diào)研及數(shù)據(jù)的可獲得性等方面選取最為適合的方法來測(cè)量農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。而在我國進(jìn)行農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度研究時(shí)還應(yīng)注意一點(diǎn)，那就是與其他國家之間的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境差異以及文化差異這兩個(gè)重要因素對(duì)農(nóng)戶的影響不可忽略。

(3)有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度問卷設(shè)計(jì)的問題。在借鑒金融風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)等領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)度方法時(shí)，應(yīng)注意農(nóng)民與非農(nóng)人員之間的差異，盡量使問卷易被農(nóng)戶所理解，減少由于理解偏差而形成的誤差。

(4)盡管有學(xué)者已運(yùn)用抽象模型對(duì)農(nóng)戶自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度進(jìn)行測(cè)度，且對(duì)農(nóng)民有限理性行為和非理性行為進(jìn)行了抽象界定，但實(shí)際上這兩種選擇往往是相互交融。因此如何更為精確度量理性行為和非理性行為，以及如何對(duì)有限理性實(shí)現(xiàn)程度問題進(jìn)行測(cè)度，仍未解決，在以后的研究中應(yīng)值得關(guān)注。

［1］BERND ROHRMANN.Risk attitude scales:concepts and questionnaires［J］.Project Report，2002，30(11):1 －21.

［2］WEBER E U，BLAIS A R，BETZ N E.A domain －specific risk －attitude scale:measuring risk perceptions and risk behaviors［J］.Behavioral Decision Making，2002，1(15):263 －290.

［3］DAVID HILLSON，RUTH MURRAY － WEBSTER.Understanding and managing risk attitude［M］.Gower Publishing Ltd，2004:1 －6.

［4］任鄭杰，周鋒.E－V效用函數(shù)及滬市風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度度量［J］.河南科學(xué)，2006，24(4):600 －603.

［5］高鴻業(yè).西方經(jīng)濟(jì)學(xué)微觀部分［M］.北京:中國人民大學(xué)出版社，2014:155－156.

［6］ARROW K J.Risk perception in psychology and economics［J］.Economic Inquiry，2007，10(1):1 －9.

［7］謝家智，周振.農(nóng)業(yè)巨災(zāi)影響下農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的行為經(jīng)濟(jì)學(xué)分析［J］.災(zāi)害學(xué)，2009，24(4):15 －19.

［8］周振，謝家智.農(nóng)業(yè)巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)、農(nóng)民行為與意愿:一個(gè)調(diào)查分析［J］.農(nóng)村金融研究，2010，1(6):23 －28.

［9］孫麗娟.風(fēng)險(xiǎn)定量分析［M］.北京:北京大學(xué)出版社，2011:237－243.

［10］DILLON J L，SCANDIZZO P L.Risk attitudes of subsistence farmers in Northeast Brazil a sampling approach［J］.American Journal of Agricultural Economics，1978，63(3):425 －435.

［11］PENNINGS J M E，SMIDTS A.Assessing the construct validity of risk attitude［J］.Management Science，2000，46(10):1337 －1348.

［12］PENNINGS J M E，GARCIA P.Measuring producers risk preferences a global risk － attitude construct［J］.American Journal of Agricultural Economics，2001，83(4):993 －1009.

［13］BINGSWANGER H P.Attitude towards risk:experimental measurement in Rural India［J］.American Journal of Agricultural Economics，1980，62:395－407.

［14］GLOEDE OLIVER，MENKHOFF LUKAS，WAIBEL HERMANN.Risk attitude and risk behavior Comparing Thailand and Vietnam［C］//Proceedings of the German Development Economics Conference，2011.

［15］ROHRMNN B.Risk attitude scales Concepts and questionnaires［R］.Australia:University of Melbourne，2002.

［16］DWAIPAYAN BARDHAN.An assessment of risk attitude of dairy farmers in Uttaranchal(India)［C］//Contributed paper prepared for presentation at the International Association of Agricultural Economists Conference，2006.

［17］HOLT C A，LAURY S K.Risk aversion and Incentive effects［J］.American Economic Review，2002，92(5):1644 －1655.

［18］DOHMEN T J，F(xiàn)ALK A，HUFFMAN D，et al.IndividualRisk Attitudes:New Evidence from a Large，Representative，Experimentally － Validated Survey［R］.IZA Discussion paper No.1730，2005.

［19］丁小浩，孫毓?jié)?風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與教育和職業(yè)選擇行為——一個(gè)實(shí)驗(yàn)方法的研究案例［J］.北京大學(xué)學(xué)報(bào)，2009(1):140－144.

［20］HARTOG J.Linking measured risk aversion to individual characteristics［J］.Kyklos，2002，55(1):3 －26.

［21］BELZIL LEONARDI.Can risk aversion explain schooling attainments evidence from Italy［J］.Labour Economics，2007，14(6):957 －970.

［22］李濤，郭杰.風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與股票投資［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2009(2):56 －67.

［23］LI Y，PORTMANN E.A fuzzy risk attitude classification based on prospect theory［C］//International Conference on Fuzzy Theory and Its Applications National Chung Hsing University，2012.