吳秀，楊子江，劉龍騰，王玲玲

(1.上海海洋大學(xué) 上海 201306；2.中國水產(chǎn)科學(xué)研究院 北京 100141)

網(wǎng)箱養(yǎng)殖漁業(yè)保險制度對生產(chǎn)者決策之影響

吳秀1，楊子江2，劉龍騰2，王玲玲1

(1.上海海洋大學(xué) 上海 201306；2.中國水產(chǎn)科學(xué)研究院 北京 100141)

海上網(wǎng)箱養(yǎng)殖是我國未來漁業(yè)發(fā)展的重要方向之一，但由于其容易遭受自然災(zāi)害及環(huán)境變化之影響，使其具有高經(jīng)營風(fēng)險及高養(yǎng)殖成本之特征，致使其現(xiàn)有經(jīng)營規(guī)模及產(chǎn)量均無法與先進國家的網(wǎng)箱養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)競爭，亟須一套符合產(chǎn)業(yè)特性及需求的保險制度有其必要性與緊迫性。國內(nèi)研究認(rèn)為，保險制度可以降低生產(chǎn)者所面臨的生產(chǎn)不確定性及減輕風(fēng)險所造成之損失，使其能安心從事生產(chǎn)及穩(wěn)定所得。文章主要通過相關(guān)的經(jīng)濟理論與實證方法探討保險制度之采納對網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者決策之影響及政策含義。研究表明，不論何種風(fēng)險態(tài)度(風(fēng)險中立者除外),在90%之保險水平對生產(chǎn)者決策之影響高于70%之保險水平所造成的影響；而在既定的保險水平下，風(fēng)險回避性生產(chǎn)者受保險制度影響最大。

保險；網(wǎng)箱養(yǎng)殖；最適生產(chǎn)者決策

1 引言

水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)是我國漁業(yè)發(fā)展的重點，我國水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)也逐漸得到國際社會的肯定。但過去以陸上漁業(yè)養(yǎng)殖為主的水產(chǎn)養(yǎng)殖發(fā)展，對我國水土資源及環(huán)境造成很大的負(fù)面影響。因此，近年來政府鼓勵有關(guān)水產(chǎn)養(yǎng)殖形態(tài)的轉(zhuǎn)型及相關(guān)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，發(fā)展海上網(wǎng)箱養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)，以期解決陸上漁業(yè)養(yǎng)殖造成的問題[1]。

由于我國尚未大范圍實施網(wǎng)箱養(yǎng)殖的相關(guān)保險措施，海上網(wǎng)箱養(yǎng)殖所面臨的風(fēng)險損失將無法避免，網(wǎng)箱養(yǎng)殖者在生產(chǎn)過程中須承受較高的生產(chǎn)風(fēng)險及災(zāi)害損失，致使相關(guān)生產(chǎn)者多存在觀望態(tài)度，不敢貿(mào)然投資，形成網(wǎng)箱養(yǎng)殖未來發(fā)展的一大隱患。

為了促進我國網(wǎng)箱養(yǎng)殖的發(fā)展，不少專家與學(xué)者認(rèn)為保險有其必要性，然而，在實施之前必須先行評估[2]。因此本研究將以預(yù)期效用理論為基礎(chǔ)，在生產(chǎn)者追求預(yù)期效用最大化的假設(shè)之下，探討保險制度對我國網(wǎng)箱養(yǎng)殖業(yè)者生產(chǎn)決策的影響，以期為未來網(wǎng)箱養(yǎng)殖保險的發(fā)展作參考。

2 收益保險制度之下的最適生產(chǎn)決策

本研究將在預(yù)期效用最大化之下，分析收益保險對我國網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者生產(chǎn)決策的影響。

假設(shè)網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者的生產(chǎn)收益用R表示，當(dāng)R低于某一特定投保收益保額Ri，則生產(chǎn)者將獲得保險補償給付。令單位體積產(chǎn)量為y，而產(chǎn)品市場價格為P,令y與P兩變量相互獨立，且產(chǎn)品市場價格P的邊際密度函數(shù)為h(P),其中Pgt;0。而單位體積產(chǎn)量的條件概率密度函數(shù)為g(y|X)，其中y值介于a與b之間，亦即a≤y≤b，在網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者追求預(yù)期效用極大化的假設(shè)下，網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者的生產(chǎn)決策可以表示為：

(1)

一階條件可表示為：

(2)

3 實證估計結(jié)果

3.1 實證模型設(shè)計

本研究實證模型中包含了單位體積產(chǎn)量分配、網(wǎng)箱養(yǎng)殖棕點石斑魚價格分配、生產(chǎn)者利潤函數(shù)及效用函數(shù)等4部分，以下就各部分實證設(shè)定進行說明。

3.1.1 單位體積產(chǎn)量分配

由于貝塔分布(Beta distribution)較常態(tài)分配能精確地掌握單位體積產(chǎn)量的條件概率密度函數(shù)之偏態(tài)及峰態(tài)。故本研究將以貝塔條件概率分配分析我國網(wǎng)箱養(yǎng)殖單位體積產(chǎn)量概率密度函數(shù)(probability density function,PDF)。

(y-a)p(x)-1(b-y)q(x)-1,a≤y≤b

(3)

式(3)中：Γ[?]是伽馬(Gamma)函數(shù)；a、b兩數(shù)值所構(gòu)成范圍[a,b]須包含網(wǎng)箱養(yǎng)殖樣本資料單位體積產(chǎn)量的最小值及最大值，而貝塔分配參數(shù)方程式p(X)和q(X)為：

(4)

由式(3)和式(4)可獲得網(wǎng)箱養(yǎng)殖單位體積產(chǎn)量的貝塔分配，亦即在[a,b]區(qū)間內(nèi)y服從參數(shù)為p(X)及q(X)的貝塔分配，由此分配即可得到隨機網(wǎng)箱單位體積產(chǎn)量。此外，利用式(3)可獲得在每個要素投入量下的單位體積產(chǎn)量期望值E(y|X)。

3.1.2 網(wǎng)箱養(yǎng)殖棕點石斑魚價格分配

(5)

3.1.3 網(wǎng)箱養(yǎng)殖利潤函數(shù)

在保險制度的實施下，網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者的利潤計算將保額列入考慮變量。當(dāng)生產(chǎn)收益低于收益保額(Ri)水平時，網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者將可獲得保額與收益兩者差額之補償(Ri-Py)，此時利潤可表示為π=Py+(Ri-Py)-PxX；反之，當(dāng)生產(chǎn)收益高于收益保額時，網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者利潤為π=Py-PxX。將上述網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者所面對的利潤情況以數(shù)學(xué)式表示為：

(6)

式中：Px為棕點石斑魚飼料價格；X為單位體積飼料投入量。

3.1.4 網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者之效用函數(shù)

根據(jù)經(jīng)濟理論，生產(chǎn)者的風(fēng)險規(guī)避態(tài)度將影響其對保險(保額)的選擇，因此本研究將就風(fēng)險中立態(tài)度(risk neutrality)、固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度(CARA)和遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度(DARA)三者分別設(shè)定網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者的效用函數(shù)，并進一步模擬在固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度與遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度及保險制度下網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者的生產(chǎn)決策[4]。

3.2 估計結(jié)果

本研究以我國海南地區(qū)近海及養(yǎng)殖漁戶經(jīng)濟調(diào)查2013—2015年調(diào)查資料中棕點石斑魚網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者為樣本資料[5-6]，對網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者生產(chǎn)決策的影響進行分析。

3.2.1 網(wǎng)箱養(yǎng)殖產(chǎn)量的條件概率分配

將統(tǒng)計資料帶入單位體積概率密度函數(shù)及貝塔分布參數(shù)方程式，即可獲得隨機棕點石斑魚網(wǎng)箱養(yǎng)殖單位體積產(chǎn)量，同時可求得在既定飼料投入量下預(yù)期棕點石斑魚網(wǎng)箱養(yǎng)殖單位體積產(chǎn)量，即：

E(y|X)=(1.46-10-6)+

由圖1可知，當(dāng)飼料投入量增加，將減少網(wǎng)箱養(yǎng)殖單位體積產(chǎn)量為最小的幾率，同時提高網(wǎng)箱單位體積產(chǎn)量為最大值的概率。

圖1 飼料投入量對棕點石斑魚網(wǎng)箱單位體積產(chǎn)量分配的影響

3.2.2 網(wǎng)箱養(yǎng)殖棕點石斑魚價格分配

令我國網(wǎng)箱養(yǎng)殖棕點石斑魚的價格分配為一常態(tài)分配，即由概率積分轉(zhuǎn)換，使得棕點石斑魚可透過P=μp+Φ-1(U)·σp關(guān)系式求得。亦即：

P=154.625+35.868×Φ-1(U)

(7)

3.2.3 網(wǎng)箱養(yǎng)殖利潤函數(shù)

在保險制度下網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者利潤的計算，須將收益保額Ri列入考慮。本研究將保險水平分別為0%、70%、80%及90%，由此可能4種不同保額，據(jù)此可計算在不同保額下網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者利潤的變化情況。而式(6)中，本研究以棕點石斑魚飼料價格Px=20元/kg，來從事網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者利潤的計算，亦即：

(8)

3.2.4 效用函數(shù)、風(fēng)險規(guī)避系數(shù)及預(yù)期效用

參照Babcock、Choi和Feinerman(1993)[7]及Hennessy(1998)[8-9]的方法，本研究將絕對風(fēng)險規(guī)避系數(shù)及參數(shù)進行整理見表1。

表1 絕對風(fēng)險規(guī)避系數(shù)及參數(shù)解

注：根據(jù)本研究模型結(jié)果整理所得.

再利用蒙蒂卡洛方法(Monte Carlo method)，估計預(yù)期利潤效用函數(shù)值。預(yù)期利潤效用函數(shù)值可表示為：

(9)

4 模擬分析

表2至表4探討不同保險水準(zhǔn)(70%、80%、90%)及風(fēng)險態(tài)度對網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者決策的影響。

由表2可知，在70%保險水平下，風(fēng)險中立與低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度的最適飼料投入量、預(yù)期產(chǎn)量及預(yù)期利潤的模擬結(jié)果相等，而遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度的值雖低于前兩者，但高于高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度。若以風(fēng)險中立為基準(zhǔn)，可發(fā)現(xiàn)飼料量下降率在低固定絕對規(guī)避態(tài)度為0%；遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為0.97%；高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為2.92%。預(yù)期產(chǎn)量方面，其下降率在低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為0%；遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為1.00%；高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為3.03%。而預(yù)期利潤之下降率在低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為0%；遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為1.02%；高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為3.07%。

由表3可知，80%保險水平下，風(fēng)險中立的最適飼料投入量、預(yù)期產(chǎn)量及預(yù)期利潤率為最高，其次為低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度，而遞減絕對發(fā)現(xiàn)規(guī)避態(tài)度則低于前述兩者，但高于高固定絕對發(fā)現(xiàn)規(guī)避態(tài)度。若以風(fēng)險中立為基準(zhǔn)，可發(fā)現(xiàn)飼料量下降率在低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為1.93%；遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為3.85%；高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為6.74%。

表2 70%保險水平下，各風(fēng)險態(tài)度之最適生產(chǎn)決策

表3 80%保險水平下，各風(fēng)險態(tài)度之最適生產(chǎn)選擇

低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度預(yù)期產(chǎn)量下降率為2.03%；遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為3.99%；高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為6.95%。低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度預(yù)期利潤下降率為2.04%；遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為4.07%，高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為7.60%。

而由表4可知，90%保險水平下，風(fēng)險中立的最適飼料投入量、預(yù)期產(chǎn)量及預(yù)期利潤率為最高，其次為低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度，而遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度則低于前述兩者，但高于高固定絕對發(fā)現(xiàn)規(guī)避態(tài)度。若以風(fēng)險中立為基準(zhǔn)，可發(fā)現(xiàn)飼料量下降率在低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為2.92%；而遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為4.86%；高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為7.78%。

表4 90%保險水平下，各風(fēng)險規(guī)避態(tài)度之最適生產(chǎn)決策

低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度預(yù)期產(chǎn)量下降率為3.03%；遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為5.02%；高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為7.99%。預(yù)期利潤下降率在低固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為3.07%；遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為5.09%；高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度為8.11%。

由上面的分析結(jié)果，本研究發(fā)現(xiàn)無論保險水平如何，當(dāng)網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者具有高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度時，其生產(chǎn)決策受到保險制度的影響將遠(yuǎn)比其他風(fēng)險態(tài)度下大，且隨著保險水平的增加，高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度的生產(chǎn)決策與風(fēng)險中立的生產(chǎn)決策間距將有明顯擴大情況。

5 結(jié)論與建議

在實證模擬分析中可得到兩個重要結(jié)果：一是對于各風(fēng)險態(tài)度(風(fēng)險中立態(tài)度除外)下，當(dāng)網(wǎng)箱生產(chǎn)者面對90%之高保險水平時，其生產(chǎn)決策上所受影響遠(yuǎn)比較低之保險水平(如70%)所受影響大；二是相同保險水平之下，具有高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度的生產(chǎn)者受保險制度影響最大。

從本研究的實證結(jié)果可知，在高保險水平下網(wǎng)箱養(yǎng)殖較可能發(fā)生道德風(fēng)險，而在低保險水平情況下則不明顯[10]。因此，當(dāng)保險水平高于某個程度，則政府實施保險制度時，網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者將有可能大幅減少飼料投入量，并使得預(yù)期產(chǎn)量及利潤大幅下降。所以本文建議，政府實施網(wǎng)箱養(yǎng)殖保險制度時，應(yīng)避免設(shè)定過高保險水平。

此外，當(dāng)政府實施保險制度對高固定絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度的生產(chǎn)者的影響大于低風(fēng)險絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度和遞減絕對風(fēng)險規(guī)避態(tài)度的生產(chǎn)者。亦即，網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者的風(fēng)險態(tài)度傾向?qū)⒂绊懕ｋU制度的成效，故政府在實施網(wǎng)箱養(yǎng)殖保險制度時，應(yīng)先對網(wǎng)箱養(yǎng)殖生產(chǎn)者的風(fēng)險態(tài)度傾向做分析，并以此擬定最適網(wǎng)箱養(yǎng)殖保險制度。

[1] 張真真.我國漁業(yè)風(fēng)險及保險制度研究[D].廣州:廣東財經(jīng)大學(xué)，2010.

[2] 劉連慶.我國深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)化發(fā)展戰(zhàn)略研究[D].舟山:浙江海洋學(xué)院，2011.

[3] HOGG R V,TANIS E A.Probability and Statistical Inference[M].New York:Macmillan,1993.

[4] 趙領(lǐng)娣,張新，李榮杰.基于漁民收入提高的青島市漁業(yè)風(fēng)險保障體系研究[J].海洋開發(fā)與管理，2010，27(11)：95-101.

[5] 農(nóng)業(yè)部漁業(yè)漁政管理局.中國漁業(yè)年鑒[M].北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，2013-2015.

[6] 國家統(tǒng)計局農(nóng)村社會經(jīng)濟調(diào)查司.中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2013-2015.

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[9] BABCOCK B A,HENNESSY D A.Input demand under yield and revenue insurance[J].American.J.Agr.Econ,1996,78:416-427.

[10] 西愛琴.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險決策與管理對策研究：以浙江、湖北和陜西農(nóng)戶為例的實證分析[D].杭州:浙江大學(xué)，2006.

TheImpactofInsuranceontheProducer’sDecisionofCageAquaculture

WU Xiu1，YANG Zijiang2，LIU Longteng2,WANG Lingling1

(1.Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China;2.Chinese Academy of Fishery Sciences,Beijing 100141,China)

Sea cage aquaculture is one of the important developing directions of China’s fisheries in the future.But as it easily suffered from natural disasters and the changes of environment,which makes it of high business risk and farming cost,and couldn’t compete with developed countries on the business scale and output.An insurance system in line with industrial characteristic and demand is urgently need.Relevant researches suggested that the insurance system can reduce the uncertainty faced by producers and the loss caused by risk.This paper mainly discussed the influence of insurance system on cage aquaculture’s producers and corresponding policy suggestions through relevant theories and empirical methods.Research showed that,the impact on producer’s decision-making made by 90% of the insurance level was higher than that of 70% level.Under the set insurance level,the impact of insurance system was highest on those risk averse producers.

Insurance,Cage aquaculture,Optimum producer decision making

2017-03-01;

2017-07-17

中國水產(chǎn)科學(xué)研究院院部中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費專項資金項目“我國現(xiàn)代漁業(yè)示范園區(qū)評價指標(biāo)體系研究”(2016C011)；農(nóng)業(yè)部漁業(yè)漁政管理局物種資源保護費項目“我國現(xiàn)代漁業(yè)重大基礎(chǔ)性問題研究”；農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源監(jiān)測統(tǒng)計項目“漁業(yè)統(tǒng)計制度及水產(chǎn)品數(shù)據(jù)質(zhì)量控制研究”.

吳秀，碩士研究生，研究方向為漁業(yè)經(jīng)濟與管理、漁業(yè)風(fēng)險管理

S9-9;P7

A

1005-9857(2017)09-0078-05