延边地区玉米农户相对风险回避系数分析

林青龙， 　尹哲友，　 崔振东

(延边大学农学院，吉林 延吉 133002)



延边地区玉米农户相对风险回避系数分析

林青龙， 尹哲友， 崔振东*

(延边大学农学院，吉林 延吉 133002)

摘要：为了给延边地区农业风险管理研究提供重要参数，本文估计了延边地区玉米种植农户的相对风险回避系数。分析中使用的数据通过2阶段假设性问题构成的问卷调查获取，在效用函数及对相对风险回避系数分布的对数正态的假设前提下，对目标函数进行最大似然估计得到参数的估计值。结果得出：延边地区玉米农户相对风险回避系数平均为9.15，标准差为16.8。

关键词：玉米农户；固定相对风险回避；已知边界有序Probit；相对风险回避系数

农业是以生产植物、动物以及微生物产品为主的社会生产部门，是自然再生产与经济再生产相互交织的过程。因为农业具有生产周期长、产品具有鲜活性、对市场信号反应滞后等特点，所以一直面临环境和市场的各种风险。

农业风险一般指人类在生产经营过程中由于灾害所导致的财产损失、人身伤亡或其他经济损失等风险损失的不确定性。农业风险主要表现在2个方面：1) 自然风险农民在生产过程中始终面对气候变化、病虫害等风险因素，这些风险因素直接影响生产者的产量，进而影响其收益情况；2) 市场风险农业经济再生产属性决定了它受价格、供求和市场的影响大。

为缓解这种农业风险，2004—2015年，中央政府连续发布12个中央一号文件，先后明确提出要建设政策性农业保险制度、逐步完善农业保险机制、加大农业保险支持力度、稳步推进农业保险发展等一系列政策措施。为提高农业保险的效果需要导入农户对风险的态度，即风险回避系数。

国内对农业风险的相关研究主要以农业经营主体的风险管理、农业投资项目风险管理及农业企业风险管理较多[1-4]，而与风险回避系数相关的研究相对比较缺乏。风险回避系数一般可分为绝对风险回避系数和相对风险回避系数。绝对风险回避系数可以通过假定效用函数，利用与不确定收入提供相同效用的确定收入效用，定义风险溢价与绝对风险回避间的关系来计算[5]。而相对风险回避系数可通过未来不确定收入与确定收入相互比较来估计[6]，并且可利用反复提出问题的方式来获取数据，提高风险回避系数准确性[7]。利用不同的研究方法对风险回避系数进行的相关研究结果比较丰富[8-15]。

农业风险回避是每个农户对风险内在的一种态度，这种态度随地区及务农形态的不同可能存在差异。因此，本文对延边的玉米种植农户相对风险回避系数的分布进行估计并和国内外研究结果进行比较。

1问卷设计及分析方法

1.1研究设计

风险回避系数的估计方法可分为2种：1) 通过二手数据利用经济学公式的推导来获得；2) 通过问卷方式获取一手数据，并利用效用理论及相关估计方法来获取。2种方法各有长短，本文因没有适合的二手数据，因此通过设计问卷来获得一手数据并估计相对风险回避系数。

图1　风险回避者的效用函数

通过国外研究结果和农户现状得知大部分农户都是风险回避者，因此,本文的前提假设是所有农户都是非风险爱好者。风险回避者的效用函数形态见图1。

设计1个存在风险的条件：50%的概率可获得目前2倍收入；50%概率获得目前收入的2/3。如果某人拒绝了此条件，则他相比存在风险的条件更喜欢不存在风险的情况，即相对风险回避系数>2。

对这个人继续提问：50%的概率可获得目前2倍收入、50%概率获得目前收入的3/4。如果某人接受了此条件，则他更喜欢存在风险的情况，即相对风险回避系数<2.915。

通过类似方式可以计算以下4个区间的上限及下限(表1)。

表1　风险回避区间计算结果

结合上述理论模型来估计相对风险回避系数，本文中使用以下问卷设计,其内容体现了表1的内容。具体数据的获取需要对农户不同形态问卷进行反复提问来完成。

第1阶段的提问如下：

第2阶段的提问如下。

1.2分析方法

农户对风险的态度是内在的，并非能直接观测到，并且影响其态度的外部因素很多，因此很难对此直接进行较为正确的观测。所以做政策试验的时候，对整体的相对风险回避系数的考察要优于对个别农户的绝对风险回避系数的考察。为了估计相对风险回避系数，需要导入效用函数。假设农户的效用函数为固定相对风险回避(CRRA: constant relative risk aversion)[6]。

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

式中,W为研究对象的资产，U(W)为效用水平，r为固定相对风险回避系数，可对效用函数求一阶和二阶导来获得。

r=-WU″/U′

假设 50-50概率,未来的收入可能是现在的2倍或发生(π)大小损失，可表示为以下式子[3]。

0.5×U(2W)+0.5×U(1-π)=U(W)

为了估计相对风险回避系数，需要对农户相对风险回避系数提出假设。本文通过参考国外研究成果，对农户相对风险回避系数提出对数正态分布[7]。

参数μx及σx，可通过对农户相对风险回避系数区间的信息来构建已知边界有序Probit模型来估计[6-7]。

2数据及分析结果

2.1数据来源

本文的数据来源于2014年10月～11月对延边地区玉米种植农户文卷调查的结果，剔除存在信息不完整和信息明显错误问题的问卷后，共获得有效问卷88份。农户的基本统计特征见表2。由表2可知,玉米种植农户中男性74位，占整个样本的84.1%；年龄中40～49岁和50～59岁的农户各30位，各占整个样本的34.1%；受教育程度中初中学历的农户为48位，占整个样本的54.6%。

表2　被调查者人口统计特征

玉米种植农户的农场经营状况见表3。由表3可知,被调查农户中农业收入2～5万的农户为22位，占整个样本的25.0%；种植面积中2～5 hm2以下的农户为23位，占整个样本的26.1%。

表3　农场经营现状

2.2分析结果

本文用SAS统计软件对玉米种植农户相对风险回避系数的分布进行了估计(表4)。LR检验结果表明,-2 Log Likelihood值为168.1，且在1%显

著水平下都显著，说明分析模型的构建是有意义的。并且μx估计值为1.265 5，且在1%显著水平下都显著；σx估计值为1.377 3，且在1%显著水平下都显著。这说明满足延边地区玉米农户相对风险回避系数分布服从对数正态分组的假设。

表4　相对风险回避系数估计结果

注：*** 分别表示 0.01显著水平下显著。

利用相对风险回避系数的估计结果，可得平均相对风险回避系数为9.15，其标准差为16.8。并可画出延边地区玉米种植农户的相对风险回避系数的分布(图2)。

图2　延边地区玉米种植农户相对风险回避系数分布

根据分析方法与分析对象的不同，平均相对风险回避系数的差异也比较明显。一般通过计量推导的方式得到的平均相对风险回避系数比较小，比较国外相对风险回避系数研究结果，其范围为3.198～5.531(表5)。通过问卷方式估计的结果平均相对风险回避系数比较大，其范围为3.74～10.90。本文中估计延边地区玉米种植农户相对风险回避系数也包括在问卷方式估计结果的范围之中。

表5　与国外分析结果比较

3结论与政策建议

本文主要研究了在风险性条件下，进行经营稳定性研究所必须的风险回避的态度。并且在分析风险回避态度的时候，利用效用理论和风险态度的区间问卷设计，避免了直接提问所存在的问卷误差。分析结果表明：延边地区玉米种植农户的相对风险回避系数平均为9.15，标准差为16.8，并且包括在国外各问卷方式估计结果的范围之中。

但是本文进行的研究有2个局限：1) 虽然估计了相对风险回避系数的分布，但是未提出影响其风险态度的因素；2) 虽然使用了区间问卷方式，但是也无法完全摆脱问卷误差。

因此,需要对影响风险回避态度的因素进行后续研究及设计,以更为接近现实状况的调查方式来减少问卷误差。本文的分析结果虽然没有很高的学术意义，但可为研究农业保险的政策及效果提供重要的参数依据。各农作物种植农户的风险回避态度可能存在较大差异，为了让农业保险及相关研究更具有针对性和有效性，需要对风险回避态度进行后续研究。

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收稿日期：2016-03-20基金项目：延边大学人文科学基金项目(2015F05)

作者简介：林青龙(1982—)，男(朝鲜族)，吉林延吉人，讲师，博士，研究方向为农业经营。崔振东为通信作者， E-mail：lql8287@163.com

文章编号：1004-7999(2016)02-0166-05

DOI:10.13478/j.cnki.jasyu.2016.02.013

中图分类号：F740

文献标识码：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