农户模型（共7篇）
农户模型 篇1
在农业经济问题的研究中, 将农户视为直接参与市场的基本微观主体。农户兼具生产者和消费者的经济特征, 作为生产者, 农户基于利润最大化进行经济选择;作为消费者, 农户在效用最大化选择下达到经济均衡。农户模型以厂商、消费者理论为基础, 对农户经济均衡选择进行分析, 是微观经济分析方法在农业经济领域的典型应用。农户模型分析方法为农业经济问题研究提供了微观层面的支持, 使得农业经济问题得以科学表述, 是农业经济问题获得定性定量研究的基础。
一、相关研究综述
学术界对农户模型的研究主要以外文文献为主。研究始于20世纪初期苏联经济学家A.V.Chayanov, 集中于20世纪后半期发达国家由农业化向工业化快速推进时期, 此后的研究主要由西方学者以源于发展中国家数据的实证分析为主。A.V.Chayanov对市场缺失下自给自足的农户经济活动进行了分析, 论证了农户劳动力时间如何在工作与闲暇间进行分配, 提出农户不是如厂商那样在利润最大化下进行选择, 而是在消费与闲暇边际效用相等处进行选择达到经济均衡。基于A.V.Chayanov的研究, 日本经济学家Nakajima对农户经济建立了数理模型, 他研究了劳动力市场缺失下, 农户将所有产出卖到市场, 并可完全从市场获取消费品下的选择情况, 农户将基于效用最大化同时对生产及消费做出选择。Jorgenson and lau对完备市场下的农户模型进行了分析, 并以此数理模型为基础进行了实证研究。随着分析的深入, 研究者意识到完全自给自足的简单经济模式及完全竞争市场下的农户经济在现实中并不存在, 因此, 学者以已有文献为基础, 对不完备市场下的农户经济选择进行了研究, 以Dwayne Benjamin为代表, 他对不完备市场下的不可分离的农户模型进行了详细分析, 研究表明此情况下, 农户在内生的影子工资下达到经济均衡。国内有关农户模型研究的文献较少, 以张林秀[1]和陈和午[2]两人的研究综述为代表, 其中蔡基宏[3]应用农户模型对农地产出率与兼业程度关系进行了分析。总体来看, 国内相关研究未对农户模型进行深入探讨, 尤其是通过现代西方经济学分析方法将农户模型应用于相关的实证研究。
已有文献在农户数理模型的建立上不存在分歧, 即农户在约束条件下进行效用最大化选择。农户最大化效用函数U (c, l) , 约束包括生产函数F (K, La, O) , 收入约束Pcc=π+ωL及时间约束l+L=T。农户首先在利润最大化条件下进行生产, 所得利润构成农户总约束, 在此基础上农户做出最优经济选择。相关文献将此农户数理模型划分为可分离和不可分离模型。“可分离”是指在完全竞争市场下, 农户可以自由在市场中获得 (出售) 任意数量的产品及要素。因此, 农户进行生产消费选择不是同时进行, 而是先后分开的, 农户首先在利润最大化做出生产选择, 继而在收入时间约束下进行效用最大化选择, 达到经济均衡状态。“不可分离”模型是指在非完备市场下, 农户无法在市场显示的非均衡价格下达到经济均衡, 此时, 农户将同时调整价格、生产和消费以满足客观存在的非完全市场的约束条件, 直至达到均衡状态。与“可分离”相比, “不可分离”下的均衡价格是内生决定的。
市场完备与否是进行农户模型研究的关键前提。绝对意义上的完全竞争市场在现实中并不存在, 应用绝对意义上的“可分离”模型进行的实证研究结论并不可靠。因此, 各种非完备市场下的“不可分离”模型的研究是进行实证分析的基础。虽然基于这一关键前提的实证研究所得结论不同甚至相反, 但已有进行实证分析的文献并未严格区分二者的差别。已有文献中, 作者通常是主观确定采用“可分离”或“不可分离”模型对样本数据进行处理, 而未以真实数据为依据对所采用的模型类型的合理性进行统计意义上的检验。本文以完全竞争市场下农户的均衡分析为起点, 并以此为参照, 着重对非农就业机会有限及农业生产可雇佣的劳动力不足这两种情况下的均衡状态进行了讨论。
二、基本数理模型
经济分析中, 农户满足经济人基本假定, 在效用最大化下做出选择。农户效用函数U (c, l) , 其中c消费品市场是完备的, 农户可在市场上自由买进 (售出) 产品, 这一假定符合现实情况, l为闲暇水平, 效用函数随e和l递增, 并符合边际效用递减原则。生产函数F (K, La, O) 中土地、劳动力及其他要素投入在边际产出价值与价格相等处确定, 但因本文主要关注农户劳动力与产出的关系, 因此将土地和其他要素投入视为恒定。生产利润及非农就业收入构成农户收入约束, 劳动与闲暇构成农户时间约束。农业生产所需劳动来自从市场雇佣及农户自有劳动力。农户经济选择可用如下数理模型进行表述:
MaxU (c, l) (1)
约束条件:
生产函数:Y=F (K, La, O) (2)
利润函数:π=PYY-ωLα-PoO (3)
收入约束:PcC=π+ωL (4)
农业生产劳动:La=Lf+Lm (5)
农户总劳动时间:L=Lf+Lo (6)
农户总时间约束:l+Lo+Lf=l+L=T (7)
农户总约束:PcC+ωL=π+ωT (8)
在完全市场下, 农户首先在外生工资ω给定下做出利润最大化的生产选择, 由此得出总约束条件 (8) 式, 在约束条件下农户进行效用最大化选择并达到经济均衡状态。在非完备市场下, 存在有关市场的外生的非完备条件, 如非农就业机会有限情形下的就业机会, 这时, 在可观测的市场工资水平下, 农户无法达到满足非完备市场条件的均衡, 因此农户将通过调整主观工资、生产和消费水平, 在非完备市场条件下作出最优选择, 均衡状态的工资是内生决定的。
三、农户均衡状态的比较静态分析
完全竞争市场下, 农户在外生工资水平下进行生产消费选择, 当工资发生变化, 农户在变化工资下达到新的经济均衡。在非完备劳动市场下, 存在有关市场非完备程度的约束条件, 这一条件是外生给定的, 而市场上可观测的工资不再是外生的均衡工资。此时, 农户在市场的非完备约束条件下, 做出经济最优选择实现均衡, 均衡下的工资水平内生决定。当市场的非完备条件发生变化, 农户将在变化的约束条件下做出新的经济选择。这部分应用比较静态分析方法, 对农户在不同市场条件下, 经济均衡状态变化情况进行分析。
1.完全竞争市场情形
完全竞争市场下, 农户可自由在市场上进行任意数量的劳动交易, 农户在市场上外生工资给定的情况下做出均衡选择, 这一过程可由以下条件确定:
农户在利润最大化下进行生产选择:PYFLa=ω (9)
由此确定生产所得利润π, 农户总约束条件:PcC+ωL=π+ωT (10)
农户效用最大化满足undefined
为直观得出农户劳动及消费水平的选择, 本文直接考察由劳动和消费品表示的农户效用函数U (c, L) , 与消费品、闲暇的边际效用比, 农户劳动边际效用满足以下条件:UL (c, L) 〈0, Uundefined〈0, Uundefined<0。农户最优经济选择如下所示:
农户最大化效用函数:U (c, L) (12)
约束条件:PcC=π+ωl (13)
建立拉式函数L=U (c, L) +λ (π+ωT-PcC) (14)
约束条件下农效用最大化一阶条件:
undefined
若市场工资水平ω变化, 通过 (15) 三式两边对ω求导可得:
undefined
上式左端系数矩阵为拉式函数L的加边海塞阵undefined。
undefined
上式可分解为第一项替代效应及第二项收入效应。由于加边海塞阵行列式大于零, 则收入效应<0, 替代效应>0。因农户效用函数中闲暇品的特殊性, (17) 式表示的替代效应>0, 但收入效应符号取决于 (L-La) 的符号, 因此, 农户劳动随工资变化的总效应如下:
(L-La) <0或 (L-La) >0。但替代效应绝对值大于收入效应时, undefined。 (L-La) >0, 但替代效应绝对值小于收入效应时, undefined, 且undefined符号不定。
由于闲暇作为正常品, 当工资水平提高, 闲暇消费将减少是符合常理的, 因此本文考察undefined, 且undefined的情形。
在完全竞争市场条件下, 农户在市场中可自由提供 (雇佣) 任意数量的劳动。图1表示农户在工资为ω1和ω2两种水平下的均衡状态, ω1<ω2, 在ω1下, 农户的均衡状态由点a、b所示, 农户向市场上净出售b1a1水平的劳动。当市场工资提高至ω2水平时, 农户达到新的均衡状态, 由点c、d表示, 农户向市场净出售d1c1水平的劳动, 达到新的均衡后, 农户消费及效用水平将提高。
2.非农就业机会有限情形
完全竞争市场情形在现实中并不存在, 但对其进行的均衡分析为现实不完备市场下的理论模型提供了基本研究框架。完全竞争市场下, 农户以工资为外生变量进行经济选择达到均衡。但在现实市场不完备条件下, 农户以不完备条件为外生变量进行选择达到均衡, 均衡时的工资水平由内生决定。在经济体由农业向工业化过渡和农业劳动力转移这一过程, 农户通常面临外出非农就业机会有限的非完全市场条件。因此, 农户将在“非农就业机会有限”为外生的非完备条件下做出最优经济选择, 实现经济均衡。如图1所示, 在市场显示的非均衡工资下, 农户愿意向市场净出售d1c1水平的劳动, 但“非农就业机会有限”这一外生条件使得农户只能从市场上净获b1a1水平的就业机会, 因此农户在ω2下无法实现均衡。农户将通过降低影子工资水平, 使得经济选择满足外生的不完备条件, 最终在a、b点达到均衡, 此时农户向市场净出售b1a1水平的劳动, 农户消费及效用水平降低。
3.农业生产劳动力不足情形
农业生产季节性特征明显, 农忙时节农户生产所需劳动力不足是现实中另一种常见的情形。农户在市场显示的非均衡工资水平可雇佣的劳动不足。如图2d、c点所示, 在显示的工资下农户需要从市场净雇佣d1c1水平的劳动, 但市场外生条件为可净雇佣b1a1水平的劳动。因此农户将提高影子工资水平而满足外生非完备条件, 由此实现最优经济选择, 农户最终将在a、b点达到经济均衡, 此时, 农户从市场净雇佣b1a1水平的劳动, 农户消费及效用水平将提高。
四、结论
由以上分析可见, 确定外部市场情况是进行农户均衡分析的关键。不同市场条件下, 农户所达到的经济均衡存在很大差异。完全竞争市场下, 农户将市场上可观测的工资水平作为外生条件, 并以此做出最优经济抉择。但在非完备市场下, 市场上显示的是非经济均衡下的工资, 农户以此做出经济选择无法实现均衡, 事实上, 市场非完备程度将作为农户进行经济选择的外生条件, 农户由此达到均衡状态, 均衡工资水平是内生决定的。
在应用农户模型进行实证分析中, 清晰界定市场情况, 确定不同市场下的外生条件, 是获得可靠结论的基本前提。若现实数据是由非完备市场环境中获得的, 却应用完全竞争市场下的农户模型进行实证分析, 将所观察到的工资作为外生变量进行各个参数的估计。但事实上农户在外生的非完备市场条件下做出均衡选择, 均衡工资是内生决定的。显然该实证分析得出的结论是错误的。
不同市场条件的确定也是得出正确政策建议的前提。比如, 政策目标是实现农业劳动力的顺利转移, 推进工业化进程。在完全竞争市场条件下, 通过提高工资水平可实现这一目的, 但在非农就业机会有限情形下, 提高工资会使得农户距经济均衡状态更远, 农户实际上通过影子工资达到 “就业机会有限”这一约束下的均衡, 此时, 提供更多非农就业机会才是实现加快农业劳动力转移这一目标的正确途径。
参考文献
(1) 张林秀.农户经济学基本理论概述[J].农业技术经济, 1996, (03) .
(2) 陈和午.农户模型的发展与应用:文献综述[J].农业技术经济, 2004, (03) .
(3) 蔡基宏.关于农地规模与兼业程度对土地产出率影响争议的一个解答——基于农户模型的讨论[J].数量经济技术经济研究, 2005, (03) .
农户小额贷款信用评价模型研究 篇2
在现有研究当中, 综合评价的赋权方法大致可分为主观赋权、客观赋权、组合赋权三类方法。主观赋权法是通过相关领域的学者和专家, 根据经验及主观价值判断各指标重要程度的方法, 如AHP[1]、G1[2]、G2[3]等方法。客观赋权法是通过数理统计的方法确定评价指标的权重, 它的基本思想大都是:样本数据差异越大的指标, 包含的信息量越大, 越能体现评价对象的差异, 该指标的赋权就越大, 如复相关系数法[4]、熵值法[5,6]等。组合赋权方法是将主、客观权重进行组合后确定指标权重的方法。组合赋权的思路一般有两种:一是主客观赋权的偏差越小越好;二是使组合后的权重能够使综合评价结果的差异最大[7]。然而, 各种主、客观赋权法之间是否可以随意组合, 组合后的权重是否真的达到了取长补短的目的, 还有待于深入的研究。
一、模型构建
(一) 指标数据标准化方法
目的:将指标数值转化为[0, 1]之间的数, 消除单位和量纲的不一致。
设:xij-第i个指标第j个样本的标准化得分;vij-第i个指标第j个样本的原始数值;n-样本总数。根据正向指标标准化公式, 则有:
根据负向指标标准化公式, 则有:
区间型指标是数值越接近某一特定区间、信用状况越好, 并且在这个特定区间内、信用状况最好的指标。
设:q1-指标最佳区间左边界;q2-指标最佳区间右边界。根据最佳区间指标的打分公式, 有:
(二) 单一赋权方法
1. G1主观赋权法
G1法是对AHP的改进, 避开了AHP中的缺点, 而且该方法无须一致性检验。
G1法的步骤:
Step1:确定指标的序关系。
Step2:专家给出相邻指标xi-1与xi重要性程度之比ri的理性赋值。
Step3:若专家给出了ri的理性赋值, 则第l个指标在评价指标体系中的G1法权重αl为:
Step4:由权重αl可得第l-1, l-2, …, 3, 2个指标的权重计算公式为:
其中, αi-1-第i-1个指标在评价指标体系中的G1法权重;ri-专家给出的理性赋值;αi-第i个指标在评价指标体系中的G1法权重。
2. 指标难度赋权法
设:Di-第i个评价指标的D值;-第i个评价指标在所有评价对象中的最大值;x軃i-第i个评价指标的均值;δi-第i个评价指标的标准差。则第i个评价指标所包含的信息量为:
(三) 组合赋权方法
在评价得分矩阵计算方面, 对于由n个评价对象, m种评价方法得到的评价得分可以用如下矩阵Z表示。
其中, zij-第j种评价方法对第i个评价对象的评价得分, i=1, 2, …, n;j=1, 2, …, m, n≥3, m≥3。
设:zij-第j种方法评价中第i个评价对象的得分;z軃j-用第j种方法评价得到的n个评价对象得分的均值; (z ij-z軃j) -第j种方法的第i个评价对象得分偏离第j种方法m个评价对象得分均值的程度;sj-第j种评价方法得到的n个评价值的标准差;z*ij-标准化后的第i个评价对象得分偏离均值的程度。则:
标准化后的矩阵Z*的m个列向量z1*, z2*, …, zm*为正向指标, 取值越大越好。为了体现不同评价对象之间的整体差异, 引入调整权重系数λ= (λ1, λ2, …, λm) T, 即选取由λ权重系数调整后的评价得分的方差最大。调整后的评价得分如式 (11)
λT的作用是使得第i个评价对象调整后的得分 (λ1z*i1+λ2z*i2+…+λmz*im) 与所有n个评价对象的新得分 (λ1z*11+λ2z*12+…+λmz*1m) , (λ1z*21+λ2z*22+…+λmz*2m) , …, (λ1z*n1+λ2z*n2+…+λmz*nm) 的均值的偏离程度 (方差) 最大。
调整后的评价得分的方差为:
因为z1*, z2*, …, zm*是标准化处理的数值, 所以式 (12) 最右边的, 式 (12) 两边同乘 (n-1) , 即
令H= (Z*) *TZ, 矩阵H为z1*, z2*, …, zm*的协方差矩阵。根据最大限度的拉开评价对象的级差的差异原则, 求解λ的问题转化为如下的规划问题:
(四) 评价方程
设pj-第j个农户小额贷款的评价得分;wi*-第i个指标归一化后的组合权重, xij-第i个指标第j个农户小额贷款的标准化得分, 则:
(五) Spearman合理性检验
Spearman秩相关系数是一个非参数性质 (与分布无关) 的秩统计参数, 用于检验不同赋权方法得到的评价结果是否一致。
二、农户小额贷款评价模型的建立
(一) 样本选取
农户小额贷款评价指标体系来源于文献[8], 包括基本情况、还款能力、还款意愿、联保情况、宏观环境等6个方面的14个指标。通过式 (1) - (3) 对14个指标的原始数据进行标准化打分, 打分后的数据详见表1。
(二) 赋权结果
1. G1法主观权重的确定
通过对某全国性商业银行总行农户小额贷款金融业务管理部的总经理、副总经理、客户经理等34个专家进行座谈和调研, 确定了14个指标的重要程度比值。通过式 (4) - (5) , 计算14个指标的G1法权重αi, 列于表2第4列。
2. 难度赋权法权重的确定
通过式 (6) 计算第i个评价指标D值Di, 并进行标准化处理, 得到难度赋权法的权重结果γi, 列于表2第5列。
3. 极差最大化组合权重的确定
将表1的指标打分后数据和表2两种单一赋权结果代入式 (7) - (14) , 得到组合权重, 并进行归一化处理, 结果列入表2第5列。
(三) 评价模型的建立
将表2第5列的权重wi*代入式 (15) , 得到农户小额贷款信用风险评价方程为:
式 (17) 就是农户小额贷款信用风险评价方程。指标标准化得分越高, 评价得分si越高, 信用状况越好。
(四) Spearman秩相关系数的检验
根据表1第1-1471列的指标数据和表2的权重结果, 利用式 (15) , 计算得到四种权重对应的农户小额贷款信用得分, 并以此为依据可以得到1471笔农户小额贷款借据的信用评价排名。通过Spearman秩相关系数对三种农户小额贷款的信用排名进行检验, 得到不同评价结果的秩相关系数, 如表3所示。
通过表3可以看出, 组合权重与其他两种赋权方式的评价结果一致性最高, G1法主观赋权结果的一致性最差。
三、结论
级差最大化的组合评价方法, 通过修正权重计算新的指标权重和评价结果, 解决了不同单一方法的评价结果相互矛盾的问题, 也解决了评价结果区分不明显的问题。与其他单一赋权结果相比, 极差最大组合赋权评价结果的一致性最高。
参考文献
[1]Sadeghi M, Ameli A.An AHP Decision Making Model for Optimal Allocation of Energy Subsidy among Socio-economic Subsectors in Iran[J].Energy Policy, 2012, 45 (6) :24-32.
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[5]L W Lan, W W Wu, Y T Lee, Exploring an Objective Weighting System for Travel&Tourism Pillars[J].Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2012 (59) :183-192.
[6]Ali Shemshadi, Hossein Shirazi, Mehran Toreihi, M.J.Tarokh.A Fuzzy VIKOR Method for Supplier Selection Based on Entropy Measure for Objective Weighting[J].Expert Systems with Applications, 2011, 38 (10) :12160-12167.
[7]孙莹, 鲍新中.一种基于方差最大化的组合赋权评价方法及其应用[J].中国管理科学, 2011 (6) .
农户模型 篇3
农业保险是一种对农业灾害 (包括农作物、禽畜) 进行事前预防保险, 事后对经济损失提供经济补偿的新兴风险转移手段, 对恢复农业生产、保障农民利益、增加农民收入有着重大的作用。我国从2004年开始, 在全国范围内开展农业保险试点, 运用各种模式经营, 但结果却不尽人意。总结试点经验得出, 增加有效的需求量是发展农业保险的关键。农民是购买农业保险的主体, 因而提高农民对农业保险的了解程度, 分析农民的投保意愿, 深入研究农民对购买农业保险的影响因素, 提出可行性政策, 对农业保险在全国的推广和实施有巨大的帮助。随着农业保险在全国范围的实施, 我国的农业生产、农村经济将更有保障。
1 国内外文献综述
国外学者Goodwin实证分析了美国爱荷华州玉米生产者对农业保险的需求, 结果表明具有不同损失风险水平的生产者有不同的需求弹性, 并运用于实证分析, 测算出相关的需求弹性的值。Coble等利用Probit模型和时间序列数据研究了美国堪萨斯州小麦农场主对作物多重险保险 (MPCI) 的需求。Smith和Baquet在美国蒙大拿州通过邮寄的方式收回了370份问卷, 再利用Heckman两步估算法, 首次构建相关模型针对保险参与及保费进行分析, 并探讨农场主对作物多重险保险 (MPCI) 的需求, 研究结果表明, 对保险有着乐观预期与悲观预期的受访者在决策方面有所不同, 这些不同表明逆向选择限制了跨区保费提高的效果, 而这种跨区保费提高是一种能够减少保险损失率的机制。Blank和Mc Donald利用美国加州的横断面调查数据直接比较可能影响购买保险偏好的因素, 发现小生产者、较高收入者、非农收入相对低者、近期遭受产量损失者、债务水平较高者更常参保, 拥有多年生作物者的参保人数比拥有一年生作物者多。Just等利用全国性的玉米和大豆农场数据将美国农户参与农作物一切险的动机分解为风险规避动机与信息不对称动机。Sherrick等利用美国中西部生产玉米和大豆的农户的调查数据分析了农作物保险的不同产品功能的相对重要性;联合分析结果表明, 那些大规模的、经营年限短的、农场地块不集中的农户对收入保险的需求比较大。之后, Sherrick和Barry利用两步估算法进一步分析了农户的农业保险购买决策及农业保险产品选择, 研究发现, 规模更大、历史更长、土地使用年限更短、融资程度更高、对产出风险认知更清楚的农场主使用农业保险的可能性更大。Mishra和Goodwin运用Logit模型对种植经济作物的农户的收入保险购买行为进行了分析;结果得出, 参与生产和市场营销合约的农户更倾向用以资产负债比例来衡量财富增减并从事非农工作等策略来替代联邦政府提供的保险计划, 其中, 年长的和富有的农户购买农业保险的意愿更弱。Ginder和Spaulding等对美国北伊利诺斯州农户的作物保险购买行为及其影响因素进行了持续的追踪研究, 认为农户更关注保险价格而不是赔偿数额, 政府的保费补贴和天气因素也是他们关注的重点;同时, 针对农户购买农作物保险的实际情况, 包括保险的保障程度和农户应对风险态度也进行了检验。Spaulding等通过研究也得出了类似结果———影响农户购买农业保险决策的显著因素有保险公司的宣传、投入成本、保险价格及对天气的关注。
国内学者宁满秀等以我国新疆玛纳斯河流域部分团场和乡镇棉农为对象, 采用概率单位模型, 对影响其购买棉花保险行为的因素进行了实证分析;研究表明, 农户对农业保险的需求主要受农业生产风险、棉花专业化生产程度、总耕地面积的影响。施红从财政补贴方面探讨了影响农户农业保险参保决策的因素;得到的结论是, 农户对保费补贴政策的了解程度对其参保决策具有统计上的显著影响, 保费补贴激励和风险厌恶激励是推动农户参保的主要因素。
2 结构方程模型
结构方程模型 (SEM, 为Structure Equation Model的缩写) 是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。结构方程模型包括可以观测的外显变量, 也包括无法直接观测的潜在变量。外显变量与潜在变量间的关系, 即测量模式部分:
其中, X, Y分别为外源指标、内生指标。δ, ε分别是X, Y测量上的误差。∧x是X指标与ξ潜伏变量的关系。∧y是Y指标与η潜伏变量的关系。
SEM可分测量 (measurement) 及潜伏变量 (latent variable) 两部分。外显变量含有随机 (或系统) 性的量度上误差, 但潜伏变量则不含这些部份。SEM可用以下矩阵方程表示:
(Ⅱ) 结构模型:η=Bη+Γξ+ζ
η是内生潜伏变量, ξ是外源潜伏变量, B是内生潜伏变量间的关系, Γ表示外源变量对内生变量的影响, ζ表示模式内未能解释部分。
3 农户购买农业保险意愿的结构方程模型
农户购买意愿是影响农业保险需求最主要的因素, 也是各保险公司、政府部门改进农业保险、推广农业保险的关键, 能够促进我国农业保险制度的完善。农业保险是一种服务性的产品, 属于公共产品的范畴;同时, 农业保险也有其自身的特点, 如:对农户家庭收入的影响、保障农业的深度、保险方式的多样性等, 它以适应农户的需求为发展宗旨。购买一份高质量、高保障的农业保险是广大农民最期望的, 比如:农业保险的赔付程度、购买农业保险带来的经济效益、农业保险工作的服务水平等等, 尽量能够满足自己的生产和生活需要。我国学者陈妍等实证分析得出农户收入水平、耕地面积和受教育的程度等是影响农户购买农业保险的主要因素。国外学者Monte L.Vandeveer运用二项逻辑斯谛模型对越南荔枝种植者进行调查研究, 回归结果表明, 影响农民购买农业保险的因素有:保险费率、保障水平、农户的文化程度、平均总收入、风险次数、风险管理办法等。
3.1 理论假设
文章以农业保险购买意愿为依据, 结合实际调查数据, 提出以下理论假设:
假设H1:农户的购买能力 (年龄、收入、文化程度等) 影响购买农业保险意愿。
假设H2:农户的投资偏好 (储蓄状况、投资偏好等) 影响购买农业保险意愿。
假设H3:农户的个人认知 (收入认知、赔付程度等) 影响购买农业保险意愿。
3.2 模型初步设计
文章借鉴国内外的购买意愿评价模型, 并结合农业保险的特点以及实际调研的可操作性, 提出“农业保险购买意愿的SEM模型”。该测评模型包括4个潜在变量:农户购买能力、农户投资偏好、农户对农业保险的认知和农户的购买意愿, 结构关系模型图如图1所示, 用椭圆形来表示4个潜在变量, 用矩形来表示5个观察变量。
3.3 模型变量解释
农户购买农业保险意愿的高低取决于农业保险带来的利益和农户的购买能力。从广义程度来说, 农业保险购买意愿受到农户购买能力、投资偏好、效益认知的影响, 所以在初步模型设计中, 考虑将农户购买能力、投资偏好、效益认知都作为影响农户购买农业保险意愿的变量, 兼顾了一般性和特殊性。以上3个潜在变量的具体观察变量Xi (i=1, 2, …, 13) , yj (j=1, 2) 共15个观察变量 (具体含义通过15道问卷调查题的方式呈现, 具体展开见文章实证分析部分) 见表4, 其中Qk (k=1, 2, …, 15) 即为3个潜在变量在调查问卷中所对应的调查题。
4 实证分析
4.1 调查样本
在全国范围内, 通过网络问卷和实地调研等调查形式获取问卷数据, 调查对象为农民。问卷部分答案采用李克特量表 (评分加总式量表, 用加总方式来计分) 的形式, 本次问卷共发放4000份问卷, 收回统计有效问卷为3798份, 问卷回收有效率为94.9%。
4.2 问卷信度与效度分析
4.2.1 描述统计分析。
运用SPSS Statistics 17.0对收集到的数据进行分析, 对于随机缺失数据采用样本均值替代法进行处理, 计算得到调查样本对于农业保险购买意愿测评SEM的观察变量的均值E和标准差, 结果见表2。
均值也就是平均数, 表示调查数据集中趋势的量数, 由表2可知, X2的得分最高, 为4.20, 说明农户认为收入状况在购买农业保险时的作用程度最高。Y1的得分仅为1.84, 说明大部分农户都不愿意购买付费较高的农业保险。
4.2.2 问卷信度分析。
信度指反复测量同一数据而所得结果还是保持一致性的程度。Alpha信度指内在信度, 也就是说项目之间是否有较高的内在一致性。信度的取值范围在0~1之间, 其值越大, 信度越高, 一般认为在0.6以上样本均具有可靠性。表3的结果显示, 所有观察变量Alpha信度系数均在0.68以上, 说明本次调查问卷具有一定的可靠性。
4.2.3 问卷效度检验。
对样本数据进行效度分析, KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 和Bartlett检验的输出结果见表4。效度是所选题项能否反映所研究主题的程度, 反映的是测量结果的准确性, 测量结果与研究主题越吻合, 效度越高, 反之越低。通常KMO的取值范围在0~1之间, KMO值越大越适合作因子分析, 值越小则越不适合作因子分析。具体标准如下:当KMO>0.9时, 结果非常适合;当KMO值在0.8~0.9之间时, 结果比较适合;当KMO值在0.7~0.8之间时, 表明结果一般;当KMO值在0.6~0.7之间时, 结果不太适合;当KMO<0.5时, 结果不合适。如果Bartlett检验的统计量较大, 并且与相对应的概率值小于正常的显著性水平, 结果应该拒绝零假设, 再加上原始变量之间的相关性综合分析之后, 得出适合用作因子分析。
由表4可知, KMO检验值为0.857, 表明各观察变量间存在潜在的因子结构, Bartlett检验的结果说明各观察变量间的独立性假设不成立。上述结果都说明因子分析法适用于本次调查数据, 检验结果表明该调查问卷效度较好, 能够比较准确反映研究主题。
4.3 S EM分析
4.3.1 SEM评价。
评价一个模型拟合的好坏, 不能仅靠参数估计值的显著性, 还需要考虑多项拟合指数。AMOS17.0 (一款使用结构方程式, 探索变量间关系的软件) 提供了多种模型拟合指数, 其中由于增值拟合度指标和精简拟合度指标能很好地说明SEM的构建效度, 因此本文仅采用这两个指标对SEM的拟合优度进行评价,
对比分析表5中预设模型与饱和模型后得出, 各项拟合度指标均与饱和模型较为接近, 并且均在可接受范围之内, 说明理论假设模型和样本数据的拟合程度较好, 农业保险购买意愿的SEM具有较高的构建效度。
4.3.2 SEM参数估计及检验。
文章运用AMOS17.0对理论模型的分析进行反复拟合, 在修正多次后得出农业保险购买意愿评估的SEM拟合图与相关参数估计结果, 分别见图2和表6。从图表中发现, SEM中3条路径系数 (外生潜变量与内生潜变量的回归系数) 与所有载荷系数 (潜变量与各观察变量的回归系数) 的统计显著性检验结果P值均小于0.1, 说明农业保险购买意愿评估的SEM参数估计结果具有一定的显著性水平。
由表6得出, 本文提出的H1、H2、H3理论假设都获得支持, 即农户购买能力和对农业保险效益认知对购买意愿都有着直接的、正向的影响效果;而投资偏好对农业保险购买意愿却存在直接的、反向的影响效果。
5 结论与展望
5.1 结论
本文给出了农业保险购买意愿的影响因素, 并提出了购买意愿评价的指标体系, 构建了“农业保险购买意愿的SEM模型”, 该购买意愿评估模型包括4个潜在变量和15个观察变量, 各潜在变量之间存在三种关联。实证得出如下结论:
5.1.1效益认知对购买意愿的路径影响系数为0.088, 说明农户对农业保险的效益认知对购买意愿的影响较大, 农户比较关注农业保险给自己经济上带来的效益, 提高农业保险的服务、效益可以大大提高农户的购买意愿。
5.1.2投资偏好对农户购买意愿的影响系数是负值, 说明农户投资偏好越高, 购买意愿反而越低。这个结论需要引起政府和保险公司的高度关注。这恰好验证了管理学及心理学著名的“经验论”。经验论认为一切知识和观念的唯一来源是感性经验, 经验论通常贬低甚至否认理性认识的作用, 夸大感性认识或经验的作用。通常包括多年来从事某一活动所做的规律性的总结, 也包括某种曾经经历过的心理体验、生活阅历等。农户之前有过类似的投资经历, 并且比较了解投资的效益及回收期, 就会对农业保险产生一定的偏差及怀疑, 这就是投资偏好越高, 购买意愿反而越低的原因。
5.1.3农户购买能力对购买意愿的路径系数为0.062, 农户购买能力包括农户的收入情况、年龄和受教育程度等, 说明这些因素都能够影响农户的投保意愿, 应该受到关注。
5.2 展望
通过上面的分析, 结合我国农业保险的实际, 提出以下几点建议:
5.2.1 政府机关、保险公司应在加强农业保险服务效益中发挥重要作用。
当前, 农户购买农业保险的意愿主要取决于农业保险对灾后受损带来的赔付和效益, 因此, 保险公司应该与政府其他各部门协作联动、全社会共同参与, 共同提高农业保险的赔付能力, 并且提高农业保险在社会上的满意感, 可以大大提高农户的购买意愿。
5.2.2 努力提高农户对农业保险的关注度。
随着人民生活水平的提高, 自然灾害对农作物的影响越来越重大, 加深农业保险给农户生活上经济上带来的正面影响, 也是提高农户购买意愿的重要手段之一。我国农业保险赔付透明程度与公正力度还不太理想, 要想提高农户购买意愿, 必须建立健全、透明和公正的农业保险制度, 提高农户的购买意愿。
5.2.3 开展农业气象指数保险的应用与推广, 划定灾害风险区域, 确定保险费率和理赔标准。
农户模型 篇4
一、研究区概况及数据来源
(一) 研究区概况
睢宁县, 江苏省徐州市辖县, 位于徐州市东南部, 西北部与东部分别与徐州市铜山区和宿迁市宿城区、宿豫区接壤, 北部与邳州市毗邻, 南部与西部和安徽省泗县、灵璧县相连。2013年, 睢宁辖16个镇, 研究区杨怀村隶属于江苏省睢宁县官山镇, 该村位于北纬33°45′—39°01′, 东经117°52′—15′55″, 位于官山正南。南与安徽省泗县一河 (老濉河) 之隔, 北临黄圩村, 东与灯塔村许生庄搭界, 西与前黄村接壤, 村部距官山镇政府8公里, 人口4217人, 耕地面积5300亩, 主要种植小麦、玉米、黄豆等, 因土质为沙地, 种植蔬菜较多, 该村紧靠104国道, 域内有两条东西走向的水泥路, 交通方便。有教学点、卫生室、幼儿园、商店数个, 每个自然庄都有, 方便群众。
(二) 数据来源
本研究采用的数据来源于对杨怀村的村干部与农户调查结果。调研以问卷调查形式为主, 结合访谈的形式。调查问卷共设计15个问题, 主要包括农户的基本情况、农户对居民点优化的态度、农户希望的补偿方式等问题。在设计问卷过程中, 笔者参阅了一些学者的文章及问卷。主要涉及农户的一般性信息, 居民点整理的政策了解, 补偿情况等方面进行了调查, 本次调查共发放问卷100份, 其中收回98份, 全部有效, 问卷有效率达到98%。
研究方法与变量选择
1、研究方法。本文考察的是农村居民点整理意愿, 结果为“愿意”、“不愿意”两种情况, 即回答为二分变量, 以二元Logistic回归分析较为合适, 其概率函数与自变量间的线性表达公式为:
式中P为概率或定性变量或是具有二分性的变量。本文设定农户愿意参与农村居民点优化时P为1, 农户不愿意参与农村居民点优化时P为0。为常数项, 表示自变量取值全是0时, 比数 (Y=1与Y=0的概率之比的自然对数) ;x, 为影响农户参与农村居民点优化意愿的因素, 将其分为四类:区位因素, 自身家庭因素, 个人因素和外部因素β1为Logistic回归的偏回归系数表示变量x, 对Y或logit (P) 的影响大小。
2、变量选择。
首先通过Pearson检验来对问卷中涉及到的变量与参与意愿之间的相互关系进行分析, 从而找出与农村居民点优化参与意愿关系密切的因素。具体结果详见表1。
由表1可以看出, 年龄、两证齐全情况、政府做动员、和现住房时间这几个变量与保持意愿呈负相关;住房面积、家庭年收入、文化程度、职业、补偿满意程度、政策了解情况、提供再就业、希望的补偿方式、话语权、希望的优化方式、劳动力数这些变量与保持意愿呈正相关。
三、模型验证与估计结果
(一) 拟合优度检验
为检验模型能否用来分析问题, 需要对模型的拟合优度进行检验。如表2-2LOGLike Lihood、Cc×&Sne LLR方和Nage Lkerke R方等3个参数值分别为103.364、0.290、0.386且Hosmer和Lemeshow检验中的Chsquare值为3.580, sig值为0.893。
(二) 模型估计结果
运用SPSS11.5统计软件对所选的变量进行Logistic回归处理, 我们知道沃尔德值越大或其Sig值 (沃尔德检验的系数显著为零的显著性概率) 越小, 该项影响显著性越强。在数据处理过程中采用Backward wald方法, 以P≤0.05为选入变量的标准, 以P≥0.10为剔除变量的标准[4], 通过Logit模型回归分析结果显示, 最后进入模型的是6个变量, 即年龄、住房面积、家庭年收入、文化程度职业和安置补偿金额对农户居民点优化参与意愿有显著影响。如下表所示:
四、结果分析
(1) 户主的年龄对参与居民点整理意愿成负相关影响, 有模型回归的结果可见, 年龄在系数显著性上的值比较低。这说明年龄对农户参与居民点优化的意愿影响比较大, 很大一部分人随着年龄的增长, 能动力也就下降了, 其次也可能是有着落叶归根的想法, 因此很大的一部分人不愿意离开自己的小窝, 新建一个。
(2) 由模型回归结果可见, 文化程度 (X6) 变量在5%的水平上显著。这说明农户户主的文化水平越高, 其越愿意参与居民点优化中来, 相反文化水平越低, 其越不愿意参与居民点优化中来。文化程度较高的农户, 其思想觉悟程度相对较高, 知道其中的利弊, 有自己对待这一政策的看法, 而文化程度比较低的农户呢, 他不了解政策中的利弊, 有一种盲目跟风随大流的感觉, 别人认为好的就好, 别人认为不好就不好, 没有自己的主见。
(3) 家庭年收入和所选择职业对农户参与居民点优化有着正向的影响。不同的职业决定了不同的地位和收入。收入也是农户最大担心的问题, 收入决定了一个家庭的生活水平, 收入较高的人愿意改善自己的生活条件, 也就愿意参与到居民点优化中来, 相反家庭收入比较低的农户就不愿意了, 一年的收入刚好够现在的生活, 没有态度的金额去享受更好的生活, 因此他们不愿意参与到居民点优化中来。
(4) 安置的补偿金额对农户的意愿也有着不一般的影响。我们都知道, 补偿的金额越大, 从家里面拿出的金额就越少, 花最少的钱买最好的东西, 谁都愿意, 要是让他们花很大的钱买一个可有可无的东西, 肯定谁都不愿意。
五、研究结论
(1) 现阶段农户对农村居民点优化政策有一定的了解, 但还不透彻。理论知识以及利弊关系的欠缺都给农村居民点优化工作的推广带来很大困难。
(2) 农户参与农村居民点优化的意愿与户主的年龄、是否听说过农村居民点优化、家庭年收入、房屋占地面积、安置补偿金额和职业等因素有关。
(3) 村委会的态度和行为对农户参与意愿有很大的影响。村委会支持这一政策, 加大宣传力度, 鼓励农户参与居民点整理, 农户就会倾向农村居民点优化, 参与的意愿会更积极。
(4) 与城市居民享受同样的社会保障福利, 己越来越受到我国农户的普遍关注, 也是今后理论研究和相关法律法规配套的重点。
参考文献
[1]高燕, 叶艳妹.农村居民点用地整理的影响因素分析及模式选择[J].农村经济, 2004, (3) :23-25.
[2]杜文星, 黄贤金.区域农户农地流转意愿差异及其驱动力研究:以上海市, 南京市, 泰州市, 扬州市农户调查为例[J].资源科学, 2006, 27 (6) :90-94.
[3]张如林.城镇密集地区农村居民点空间发展模式探讨一一以嘉兴为例[J].规划师, 2007 (4) :75一78.
农户模型 篇5
改革开放以来,随着整个经济体制和投资体制改革的逐渐深入,农业投资主体发生了显著的变化,从过去的国家、集体为主的单一投资组合转变为以国家财政投入为导向的农村集体和农户个人投资为基础的多元化投资新格局(杨明洪2000)。20世纪80年代中期以来,农户已经成为农业投资的基本主体(刘承芳 张林秀 樊胜根2002)。然而,农户投资占农业总投资的比例在1987年达到高峰以后开始下降 (马晓河2001)。显然,收入因素是这一现象的一个重要的解释变量,由于农民对未来收入预期信心不足而缺乏对生产性固定资产投入的热情,收入增长缓慢也导致了农户生产性固定资产投资的能力呈下降趋势。林毅夫等(1994)发现对土地重新分配的忧虑并不明显地妨碍生产性投资。刘承芳等(2002)的研究表明,农业生产性投资行为还受到家庭在非农就业、经营耕地面积、使用住房价值、农业生产性资产存量、学杂费支出等随机性因素的影响。Feder(1992)还发现农户对住房的投资远比生产性固定资产投资多得多。随着2002年中国农村建房高峰期的过去,在预期收入增长不快的情况下,农户对住房的投资必然呈弱化趋势。那么哪些随机性因素对农户的投资行为造成的影响及变化趋势,则需要进一步研究与分析。
二、研究方法
1982年Engle在分析英国通货膨胀序列时,为了处理残差序列异方差对拟合精度的影响时,提出自回归条件异方差模型(ARCH)模型,当误差平方序列自相关系数不恒为零,就可以通过构造残差平方序列的自回归模型来拟合异方差函数(王燕 2005)。ARCH实质是使用误差平方序列的q阶移动平均拟合当期异方差函数。由于移动平均模型具有自相关系数q阶截尾性,所以只适用于短期自相关过程。对于有些残差序列具有长期自相关性的异方差函数,使用ARCH拟合异方差函数时会产生很高的移动平均阶,这会增加参数估计难度并影响拟合精度,为了修正这个问题Bollerslov在1985年提出了广义自回归模型(GARCH模型):
undefined
其中:f为{xt}回归函数;eundefined≈N(0,1)
在使用过程中,如果回归函数f(t,xt-1,xx-2…)不能充分地提取原序列{εt}中相关信息,残差序列可能具有自相关性,而不是纯随机的。这时需要对{εt}先行进行拟合自回归模型,后再运用GARCH模型,即构成AR-GARCH模型:
undefined
其中:f为{xt}回归函数;eundefined≈N(0,1)
尽管GARCH模型是至今为止最常用、最可靠的异方差序列拟合模型。但GARCH模型通常须满足“参数非负”和“参数有界”约束。Nelson于1991提出了EGARCH模型作为GARCH的修正模型,放宽了“参数非负”约束:
undefined
其中:f为{xt}回归函数;eundefined≈N(0,1);γ一般等于1
此时,如果考虑残差序列可能具有自相关性,那么,就要构造AR-EGARCH模型进行拟合:
undefined
其中:f为{xt}回归函数;eundefined≈N(0,1);γ一般等于1
ARCH族模型还有方差无穷IGARCH和依均值GARCH-M模型等。本文将建立一系列ARCH族模型对中国农户个人固定资产投资时间序列进行实证和分析。
三、中国农户固定资产投资分析
中国的农户既是一个生产单元,又是一个独立的经济核算单位,所以农村居民个人投资即等效于农户投资。所引用的数据源自于《中国统计年鉴》自1984-2005年度的关于中国农村居民个人固定资产投资数据。着力讨论中国农村居民个人固定资产投资总额(记为变量TT)、住宅投资额(ZT)以及生产性固定资产投资(ST)的变化趋势。在分析过程中为了改善异方差的影响,对各变量进行了对数变换。
(一)中国农户固定资产投资总额序列拟合与检验
从图1时序图显示固定资产投资总额序列具有显著的递增趋势,通过构造无常数项的线性自回归函数,使用最小二OLS估计。拟合参数显著不为零(见表1),DW对残差检验显示TT残差序列显著正相关(见表2),但 Q和LM指标同时显示残差序列存在异方差;所以考虑运用AR-GARCH模型对TT残差序列拟合,采用AR(1)-GARCH(1,2)最大似然估计显示,除了EARCH0与EARCH1不显著外,其他变量均显著,整个模型的R2高达0.9998,拟合效果好(SBC=-28.820684,AIC=-36.132341),且正态性检验不显著(P值为0.4167),即GARCH的残差函数服从正态分布假设不能拒绝,从图2也可以发现拟合效果非常好。最终模型口径为①:
undefined
undefined,其中:et服从N(0,0.01239)
(二)中国农户住宅建筑投资序列拟合与检验
时序图显示住宅投资序列同样具有显著的递增趋势(见图3),通过构造无常数项的线性自回归函数,初步的拟合参数显著不为零(见表3),DW对残差检验显示ZT残差序列显著正相关(见表4),但 Q和LM指标同时显示残差序列存在异方差;采用AR(1)-EGARCH(2,2)最大似然估计显示,除了ARCH2与GARCH1不显著外,其他变量均显著,整个模型的R2高达0.9998,拟合效果好(SBC=-21.386544,AIC=-29.742724),且正态性检验不显著(P值为0.2206),图4显示拟合效果非常理想,最终模型口径为:
(三)中国农户生产性固定资产投资序列拟合与检验
时序图显示ST序列具有显著的递增趋势(见图6),无常数项的线性自回归函数拟合参数显著不为零(见表5),DW对残差检验显示ZT残差序列不相关(见表6),但 Q和LM指标同时显示残差序列仍存在异方差;采用EGARCH(1,1)最大似然估计显示,所有变量均显著,整个模型的R2高达0.9958,拟合效果好(SBC=12.581,AIC=7.358),且正态性检验不显著(P值为0.9042),即不能拒绝EGARCH的残差函数服从正态分布假设。最终模型口径为:
四、结论与进一步研究的问题
ARCH模型已广泛应用于经济现象的分析研究中,并取得了良好的效果,而目前ARCH模型在农业经济领域的应用还较少。显然应用Engle的ARCH族模型对时间序列进行分析,通常会比应用建立在独立同方差假设基础上的传统线性回归模型更有效,获得更为准确的信息。通过ARCH族模型研究,可以得出如下结论:
首先,农户个人的固定资产投资总体上在缓慢增长(TT趋势函数初步拟合系数,以及在考虑残差的自相关与异方差因素后最终拟合系数较小)。相应地,农户个人投资于住宅和生产性固定资产的资金增长幅度都明显地快于固定资产总投资额。说明农户的固定资产投资结构上发生了调整。其中的主要原因在于,近年来国家加强了对农村公共物品的投入,另外,农户收入的增加也使得农户有更多的资金投入到住宅建设和生产性固定资产购置方面。农村青壮年劳力外出务工,也使得生产性固定资产需求增加。
其次,住宅投资序列残差产生自相关拟合现象符合现实情况:一方面,固定资产投资额度较大,另一方面,农户自有资金并不富裕的客观事实也导致住宅建设期拉长,所以容易产生自回归问题。生产性固定资产投资残差分析表明,当前农户的生产性固定资产投入到一些建设周期较短的设备上。异方差现象表明,农村对住宅和生产性设备的需求差异日趋复杂。
当然,投资是拉动经济增长的“三驾马车”之一,那么,作为农村固定资产投资的主体的农户个人的投资对经济贡献是不言而喻的,但农户个人的固定资产投资却波动和日趋弱化。所以讨论农户家庭收入变化对固定资产投资的影响是笔者今后研究的一个方向。农户个人投资的变化趋势,以及机制是什么?这个问题有待今后进一步研究与分析。
参考文献
[1]林毅夫.制度、技术与中国农业发展[M].上海:上海人民出版社,1994:107-135.
[2]Feder,Gershon and T.Onchan.1987,"LandOwnership,Security and Farm Investment in Thai-land",American Journal of Agricultural Economics69(1 February):311-320
[3]刘承芳,张林秀,樊胜根.农户农业生产性投资影响因素研究[J].中国农村观察,2002(4):33-42.
[4]中国社会科学院农业研究所.1999-2000年:中国农村经济形式分析与预测[M].北京:社会科学文献出版社,2000.
[5]牛若峰.中国农业的变革与发展[M],北京:中国统计出版社,1997.
[6]杨明洪.农业增长方式中的农业投资问题研究[J].,投资研究,2000(4).
[7]屈艳芳郭敏.农户投资行为实证研究[J]上海经济研究2002(4):17-20.
农户模型 篇6
借鉴努特布姆等学者对汽车行业的一个经验性研究方法———“因果关系反馈环”模型分析了公司和农户的交易行为[1]。公司和农户基于提升交易价值的资产专用性投资、技术学习、信息交流等会强化公司和农户间的依赖性,这会加剧契约的不完全性。从另一个角度看,相互依赖作为一种治理机制本身又可以解决交易成本经济学中的“套牢”问题。
交易成本经济学认为,交易的不确定性越大,交易双方更愿意在统一的科层权威下组织交易以控制机会主义行为[2]。而实际上,交易行为越是具有不确定性,考虑到工作任务的复杂性、技术和市场的多变性,企业为了延伸它的认知范围,寻求外部资源的支持提升企业的核心竞争力,就越需要更多的外部交易伙伴。“因果关系反馈环”是反映公司和农户间相互依赖程度与契约稳定性和可自我实施程度之间关系的治理机制,这种因果关系反馈环包括自利的承诺、对价值伙伴的奉献、适应性等。本文对这种机制的具体运用作出了简要分析。
2 文献的简要评述
交易成本经济学认为,“制造还是购买”决策和企业之间的关系是基于效率和激励的考虑,由一个特定企业进行外部生产能充分发挥规模经济。而且,作为一个独立生产者,从它自身的生存发展需要,会比内部生产者更有提高效率的激励和更能确保有效需求。然而,当需要专用性投资保持这种交易时,交易双方形成一种依赖,因为这种投资不能转作它用,具有机会主义倾向的交易者会企图利用这种依赖攫取可占用性准租。为了控制这种风险,当可占用性准租足够大时,内部化这种交易关系似乎是更好的治理机制[3]。
而按照资源(能力)基础理论,交易关系的建立是为了获取更多的资源,而且一定程度上是专用于某企业的(不能复制和交易)[4,5]。基于此,公司和农户缔约的目的是为了能充分利用互补性能力去发展有效资源。从动态上看,“能力”主要是指革新和学习效应。由于个人或组织的认知由基于实践基础的“心智模式”所控制和驱动,因此,带有很强的异质性和路径依赖性,对于公司和农户来说,它们需要从其交易伙伴中去汲取互补性认知能力,从而发现机会和减少不确定性的威胁。这从认知的角度看到了公司和农户间关系,不同于传统的市场激励和规模经济的关系认识。
根据交易成本经济学的分析,当不确定性更高时,企业将更趋于把其活动一体化到企业内部,以防备机会主义风险。而本文认为,当面临更高的不确定性时,考虑到复杂性和技术与市场的变化,企业更需要从外部寻求资源去弥补自身认知范围的限制,从而建立和外部的互补性资源交换关系。
公司和农户进行专用性投资后,套牢问题是可能存在的。然而,从事专用性投资也可能发展出一种对交易伙伴来说独有的能力价值。这能使其形成依赖,同时也减轻套牢的风险。这种相互依赖机制的重要性,作为一种控制关系性风险的手段,使其能最小化成本的契约性控制,这在公司和农户进行新产品开发合作和创造新市场中尤其明显。
3 公司和农户缔约的“因果关系反馈环”模型
文中建立了一个“因果关系反馈环”的分析框架。其中的第一个反馈环是:公司和农户的专用性投资增加对方创造机会主义行为的可能性,但也给对方创造了一种可占用的独有资源价值,这给对方形成一种依赖,进而减弱对方的机会主义行为动机,称为“自利承诺”的反馈环;第二个反馈环基于开放度,而不是专用性投资。它在技术、成本、生产和销售等方面使公司和农户在交易中失去讨价还价能力,在敏感性信息方面对竞争者具有溢出效应。另外,开放度提升聚集资源和共享互补的能力,这种价值使得公司和农户作为交易伙伴具有依赖性,这种依赖性使其在防范溢出效应和不在谈判中进行机会主义行为具有收益,称之为“对有价值伙伴的贡献”;第三个反馈环基于适应性:公司和农户通过长期成功的交易关系形成一种相互依赖的习惯,这是合法性治理的基础,双边依赖也由法律缔约和监督所保证。另外,可控制承诺和专有性也可以通过“依赖创造依赖”的方式加强双边关系。这样,“因果关系反馈环”的基本分析框架是:基于资源互补性要求→形成相互依赖关系→要求特定的治理机制。
3.1 互补性资源
资源可以分为资产、能力和位置优势。资产由法律所有权和契约所控制,而能力和位置优势则很难由产权所左右。资源不能即时被其他企业所复制,因为其一定程度上由特定交易和市场结构所控制,即使一个模仿者能发现这些行为,它也不能理解和执行[6]。资源,尤其是能力,理解和模仿是很困难的,其包含的知识具有一定的默认性,存在于组织、团队和生产流程等的“大脑”和行为习惯中。正是这种企业独一无二的“能力”,加上相关的市场结构(集中度,价格弹性,进入壁垒等),造就了企业独有的利润优势和竞争力。
能力由知识和技巧等个人维度组成,还包括动机和“道义”。动机体现为承诺的能力,“道义”体现为个人对对方实施承诺时在忠诚、公平、信念等方面所持有的标准和价值观。而个体嵌入在特定价值观的组织体中,有其特有的资产和位置优势,组织能力包括嵌入在组织结构中的路径,知识交换和转移的方式,制度与关系性能力。制度被定义为环境和限制与指引行为的安排。他们包括实际步骤、规则、技术标准、文化认可等。关系性能力提升资源的使用和位置优势。位置优势包括:产品-技术-市场的结合,是通往原料、渠道、政治关系、忠诚、信誉和组织网络中位置的通道(关系性权利能力)。
3.2 相互依赖
相互依赖是源于资源基础理论的重要概念。资源基础理论指出,企业必须与它所处的环境进行交换以获取它所需要的资源。因此,理论界对企业间的相互依赖性也给予了足够的关注[7]。资源基础理论的重要观点是企业必须从外部获得维持自己生存的资源。正是这种获取资源的需要导致了企业与其外部各种组织(实体)之间的相互依赖性[8]。这里的外部组织可以是供应商、竞争者、客户和政府部门,也可以是任何一个与企业相关的外部实体。因此,资源基础理论对合作伙伴关系产生动因的基本解释是:不同的企业之间通过合作伙伴关系可以实现关键资源的优势互补,所以相互依赖性必然进入到网络嵌入性结构中。
在相互依赖性方面,已有的研究主要集中在企业对伙伴的依赖性、控制性、以及基于相互依赖的战略选择等方面[8,9]。但是,对于相互依赖性对关系结构和质量的影响却没有得到足够的关注。笔者关注的是相互依赖性对公司和农户分工网络中关系性交易契约运行的影响。
学界在分析企业间相互依赖性的时候往往秉承以下思路:“A对B的影响等于B对A的依赖”,笔者认为,相互依赖主要应该从两个方面来考察:(1)投资动机,如果A的投资动机对于B的销售和利润影响越大,那么B对A的依赖性就越强;(2)替代性,即寻找现有伙伴替代者的难度,寻找替代者越难,表明该企业对伙伴越依赖。
从这两个重要属性可以看到,相互依赖在网络嵌入性结构中起到的是一种向心力的作用,能够促进网络成员进行专用性资产投资,产生重复交易的驱动力。因此,在嵌入性结构中,相互依赖是机会主义行为的防火墙[1,7]。
3.3 治理
3.3.1 分析框架
努特布姆等学者发展了一个模型,分析和设计关系性治理机制是如何发挥作用的[1]。文中特别强调了风险治理的重要性,并区分了两种关系性风险:出现关系破裂和套牢问题时的损失规模和这种情况发生的可能性。
伙伴关系价值是公司和农户间超市场契约治理的基础,是超过所有可能潜在关系和交易的超额价值(包括内部和外部所有可能的交易)。这种价值可能是负的,因为交易伙伴可能攫取比其赋予的更多,出现单边套牢和负的溢出效应等。或因为某种情况下,交易者退出关系,但需承担转换成本等。这可能包括专用性投资的损失、抵押损失或远期溢出效应。关系性伙伴价值和转换成本之和构成所谓“控制收益”,亦即如果关系破裂,交易伙伴总体承担的套牢损失。关系风险的规模度量(SLE),而风险的可能性度量由交易伙伴从事机会主义的机会和他可能使用这种机会的倾向决定。机会的大小由缔约中基于不对称信息等导致的监督缺失造成。使用这种机会的倾向取决于两个方面:一是自利的激励,与自利的“控制收益”有关;二是基于信任偏好的机会主义激励程度。
在前面理论解读的基础上,用S表示公司和农户关系破裂和套牢问题变成现实时的损失规模,用P表示这种情况发生的可能性。损失的规模和可能性分析框架,如图1所示。
(图中的正负号表示变量之间的相关关系)
S1:减少公司和农户伙伴关系的相关价值(VA),通过寻找潜在的交易者而具有竞争性,但也可能导致溢出风险。
S2:减少公司和农户专用性投资和转换成本,提供专用资本的共同所有权。
P1:改进监督条件,缩小契约性限制的范围。
P2:限制基于自利激励的机会主义,使交易伙伴的依赖程度对等。
P3:通过建立信任减弱机会主义行为。
3.3.2 治理机制:因果关系反馈环
专用性投资具有两个相反的效应:一方面增加投资者的转换成本,从而增加其由于对方的套牢行为所导致的“控制收益”损失;另一方面,对公司或农户的交易伙伴来说,能增加其交易价值,从而可能减弱其机会主义行为。这里运用图示分析公司和农户间的这种相互依赖性,为了深入理解公司和农户之间的关系,设计了“因果关系反馈环”模型。
Loop 1:公司的承诺
这种相互依赖建立在承诺基础上,专用性投资增加供应者的依赖,也增加了对于购买者的价值,使其更加依赖这一供应者,从而增加其对维持这种关系的承诺,减少行为的不确定性和风险:
农户不确定性的避免→-→农户的精细投资→+→农户对公司的价值→+→公司依赖→+→公司承诺→-→农户行为不确定性→+→农户不确定性避免(正号和负号分别表示正向和反向相关关系)。
Loop 2:农户对公司的贡献
农户面对着一个更高价值的公司,提升公司的承诺对农户来说具有更稳定的预期,使其有更长远的关系专用性投资。开放度可以调节公司和农户的关系,使知识在两者之间更充分的分享,促进其具有价值的关系,提升和加深这种相互依赖关系,如图2所示。
Loop 3:适应性
相互依赖的反馈环通过不断调整、适应使信任关系得以加强。这建立在分享产品的标准、生产习惯的适应和双方对机会主义行为激励降低的路径上,如图3所示。
4 结语
嵌入机制对增加公司和农户缔约的信任度具有重要作用,因而新经济社会学者认为,它是弥补经济机制治理交易关系不足的重要社会性治理机制。本文对社会资本嵌入治理公司和农户网络化交易的“因果关系反馈环”模型进行了具体分析。分析表明,基于提升交易价值的资产专用性投资、技术学习、信息交流等会强化公司和农户间的依赖性,这会加剧契约的不完全性。另外,相互依赖作为一种治理机制本身又可以解决交易成本经济学中的“套牢”问题。从事专用性投资也可能发展出一种对交易伙伴来说独有的能力价值。这能使其形成依赖,同时也中和或减轻套牢的风险。这种相互依赖机制的重要性,作为一种控制关系性风险的手段,是最小化成本的契约性控制。本文的分析一定程度上弥补了交易成本经济学和资源基础理论在分析缔约行为中的不足。
参考文献
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农户模型 篇7
农业保险是农业生产者以支付小额保险费为代价, 把农业生产过程中由于灾害事故造成的农业财产的损失转嫁给保险人的一种制度安排。农业保险具有以下特征:第一, 农业保险具有利益外溢特征, 即正外部性的产品。第二, 农业保险具有高风险性和高赔付率。本文假定农业保险为百分之百保险, 即农户损失多少赔偿多少。第三, 保险标的物价值估算困难。我们假定保险的标的物是土地的内在生产率, 但内在生产力的获得是非常困难的, 预期生产力低于实际生产力, 农户将丧失参加保险的激励, 预期过高, 保险公司的利益会受到损害。因此, 固定内在生产力的保险合同将不可能达成, 保险公司只有根据过去的实际产量来修正对土地内在生产力的预期。农业保险的这些特征造成了农业保险的道德风险和逆选择问题严重, 同时也提高了我国农业保险经营过程的曲折复杂性。
从1982年重启农业保险以来, 我国农业保险大约经历了三个阶段:政府重视、国有保险公司经营的启动快速发展, 国有保险公司私营化的缩萎和政策性农业保险高速发展。基于这个发展过程, 我国从事农业保险研究的学者从不同的角度分析农业保险对农户的影响变化。冯文丽和林宝清 (2003) 等人认为农业保险有助于提高农民积极性和效用水平、促进农业科技的推广和能使农民在经历灾害后迅速恢复再生产, 进而提高农业保险对农户的福利水平, 同时也提高社会总福利;费有海 (2005) 等人则认为, 农业保险可以使得保险品种供给曲线右移, 在利用消费者剩余分析法分析农业保险的福利时, 虽然社会总福利会增加, 但保险品种的农户积极性和福利是否增加则不一定。还有学者从道德风险和逆向选择这个角度分析, 农业保险可能减少农民的劳动积极性等。虽然学者们众说分坛, 但一般都趋向于农业保险有利于提高社会福利, 至于农业保险是否有利于提高农户积极性和努力水平则涉及的较少, 且无定论。
二、农业保险交易双方动态博弈模型中农户的行为
最早研究委托-代理动态博弈模型的是伦德纳 (Radner, 1981) 和罗宾斯泰英 (Rubbinstein, 1979) , 他们使用重复博弈模型证明, 如果委托人和代理人之间保持长期的关系, 双方都有足够的耐心, 那么, 帕累托一阶最优风险分担和激励都可以实现。法玛 (Fama, 1980) 认为, 激励问题在委托-代理文献中被夸大, 现实中时间可以解决问题。他强调代理人市场对代理人的约束。他认为, 在竞争的经理市场上, 经理的市场价值决定于过去的经营业绩, 从长期来看, 经理必须对自己的行为负完全的责任;因此, 即使没有显性激励合同, 经理也有积极性努力工作, 因为这样做可以改进自己在经理市场上的声誉从而提高未来的收入。张维迎 (2005) 在《博弈论与信息经济学》中指出:现实中激励制度设计面临的一个非常棘手的问题就是如何建立代理人业绩的评价标准。委托人希望评价标准尽可能客观一些, 通常会将代理人过去的业绩作为标准, 因为过去的业绩包含着有用的信息量。问题是, 过去的业绩与代理人的主观努力有关, 代理人越努力, 好业绩出现的可能性越大, 标准也就越高。理性代理人预测到他的努力将提高标准时, 他的积极性也就下降。这就是所谓的“棘轮效应”。
把委托-代理动态博弈模型应用在农业保险交易双方行为中, 由于保险公司对土地预期内在的生产能力将影响农户未来的收入, 也就是说上期的产量将影响农户下一期的收入。于是我们可以得出, 农户将有激励在前一期努力生产, 以期在下期获得较高的预期收入, 进而得出农业保险可以提高农户的福利水平。现在让我们用模型来论证这个想法。
(一) 委托-代理动态博弈模型的构建
我们假定市场上只存在保险公司和一个农户, 假定农户的生产函数为:
πt为农户在时期t的产出, θ可以理解为土地的内在生产力, μt气候的产出 (外生随机变量) 。假定αt是农户的私人信息 (农户知道自己的努力水平保险公司不知道) , πt是可观测的共同信息, θ和πt是正态独立分布的, Eθ=θ>0, 方差为σθ2, Eμt=0方差为σμ2;进一步假定随机变量μt之间是相互独立的, 即cov (μi, μj) =0。为了我们分析的贴近现实, 我们假定若T期发生自然灾害, 下期θ将保持T期开始的预期也就是说。
假定农户是风险中性的, 并且贴现率为0。假定农户的的效用函数为:
αt是农户的努力水平, c (αt) 是努力的负效用函数。假定c (αt) 是严格递增凸函数, 且c′ (ai) =0。
我们考虑两个时期, 即t=1, 2。
在没有保险的情况下:
农户最优化一阶条件:
就是说此时农户的努力水平是个人效用帕累托最优的, 此时, 农户的边际个人效用等于边际努力成本 (MPU=MC (α) :PU表示农户个人效用) 。同理可以证明, 在没有保险的情况下每一期农户的最优化一阶条件:c′ (at) =1 (见图1) 。
在没有保险的情况下, 产出的所有权全部归农户所有, 农户承担全部风险, 农户将选择最优努力水平, 使努力的个人边际收益等于边际成本, 也就是c′ (at) =1。但对于整个社会来说, 边际社会效用农户的边际努力成本 (MSU>MC (α) :SU代表社会效用) , 这说明农户努力水平的进一步增加, 社会总效用还可以得到进一步的提高。因为农业是具有严格正外部效用的产业, 所以社会效用SU曲线要高于农户个人效用PU曲线, 并且社会效用和个人效用不可能同时达到最大。如上图所示, 社会效用的最优点为B, 对应的最优努力水平为α2, 农户个人效用最大点A对应的最优努力水平为α1, 从图中我们可以看到α2>α1, 即社会总效用要求的最优努力水平大于农户个人最优努力水平。
现在我们考虑存在保险的情况:假定保险费用是预期土地产量的函数, 设保险费用函数为:;
假定保险的赔率是百分之百, 也就是说农户的期望产出效用
令
根据预期理论公式:
把上式代入 (1) 中得:
最优化的一阶条件意味着:
第二期的努力水平α2是在第二期的保险合同订立后选择的。
(二) 结论
上述模型条件表明, 农户在第一期的努力水平要大于第二期的, 也大于没有保险时的努力水平。对于农户个人来说虽然第一期的努力水平不是最优的, 努力边际成本 (c′ (α1) =1+ (1-s) τ) 大于边际收益 (π′1 (α1) =1) , 但是农户通过第一期的努力提高保险公司对土地产出的预期, 以期在第二期得到更多的收益 (θ是正常努力下土地的产量) 。对于社会来说, 时期一努力的边际成本大于农户的边际个人收益将导致农户效用的损失, 但农业是一个特殊产业, 他的边际产出的个人效益要小于社会效益, 也就是说只要农户的个人边际努力成本小于社会收益, 也就是努力水平α不超过B点, 哪怕第一期在保险的激励下农户个人收益是减少的, 但保险使得α1向α2社会最优努力水平靠近, 社会总效益是增加的。因此, 保险的刺激是值得的。对于保险公司来说, 上述模型表明, 保险公司为了维持这种激励必须使对土地产量的预期高于土地的实际产量, 这将加大保险公司的成本, 使得本来就无利可图的状态变的更加糟糕。因此政府必须给予保险公司相应的补贴, 使得由于农业保险而产生的外部效用能够部分或全部由保险公司获得, 激励保险公司提供农业保险。
我们也可以从上述模型中看到, 当越小, 保险费率越小对农户的激励越大。再看τ土地的内在生产力越确定, 激励效用越小, 极端的当σθ2→0时, 农户的努力水平将不影响保险公司对产出的预期, 农户没有任何激励去加大自己的努力。气候μt的不确定性越小, σμ2越小, 保险的激励作用越大。
三、政策与建议
第一, 政府应加大农业保险的补贴力度。首先要给予保险公司相应的政府补助, 弥补保险公司的风险和成本, 让保险公司有提供农业保险的意向。其次政府应该分担大部分农业保险的保费, 这样不仅可以减少农民的负担, 增强农户的投保激情, 而且可以减少s, 增加保险对农户的努力水平的激励作用。
第二, 加强对土地生产能力的评估体系。保证保险公司对的高估水平不至于导致使农户的努力的边际努力成本大于社会总效用, 即要控制好农业保险对农户的激励水平, 使的农户不至于提供的超过社会最优的努力水平 (α不至于大于α2) 。
第三, 政府可以为保险公司提供农业保险的再保险, 提高保险公司提供保险的积极性, 并对土地产量预期一个合理参考标准, 尽量使向最优水平靠拢 (在下对农户提供的努力水平α等于社会最优努力水平α2) , 从而增加社会总效用。
加强对气候的监测, 减少气候的不确定性, 也就是尽量减少μt的不确定性, 增强保险对农户的激励, 从而提高社会总福利。
参考文献
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