方蕊，安毅

（1. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083；2. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)中國期貨與金融衍生品研究中心，北京 100083）

農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)問題一直是困擾我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的難題，風(fēng)險(xiǎn)的存在使農(nóng)民的農(nóng)業(yè)收入具有很大不確定性，因此，幫助農(nóng)民有效管理農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，對于保障農(nóng)民收入水平、提高農(nóng)民種糧積極性、確保國家糧食安全均具有重要作用。長期以來，“靠天吃飯”的農(nóng)民最擔(dān)憂的是自然風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)的產(chǎn)量下滑。但在市場化改革持續(xù)深入的背景下，市場風(fēng)險(xiǎn)也開始迅速放大，甚至超越自然風(fēng)險(xiǎn)。與此同時，2014年起，我國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格支持政策逐漸松綁，政策風(fēng)險(xiǎn)給農(nóng)民收入造成的影響同樣不容忽視。然而客觀的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)大小與農(nóng)戶的主觀風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知很可能存在偏差，基于風(fēng)險(xiǎn)感知視角研究我國糧食種植戶的風(fēng)險(xiǎn)管理行為，可以從內(nèi)因出發(fā)深入了解農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理需求，這對于“端牢14億中國人的飯碗”意義重大，有利于更好地實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。

已有研究中關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)感知指標(biāo)的衡量方法產(chǎn)生較早，Cunningham在1967年提出可以通過獲取受訪者對風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性與后果的嚴(yán)重性的感受[1]，得出風(fēng)險(xiǎn)感知值[2-3]。該思想演化出的雙因素模型是風(fēng)險(xiǎn)感知領(lǐng)域研究的基本模型，其中，對風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生不確定性和后果嚴(yán)重性的計(jì)算有相乘和相加兩種形式，雖然乘積法出現(xiàn)較早且有著較廣的應(yīng)用，但仍有部分學(xué)者認(rèn)為相加的形式是更好的聯(lián)系重要性和不確定性的方式[4]，它比相乘的模型更高級[5]。后來，Slovic[6]提出的心理測量范式對于風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的研究也起到了奠基性作用，其主要方法是通過心理量表和多因素分析技術(shù)，以數(shù)量化的方式展現(xiàn)人們對風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度和知覺，目的是揭示出決定風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的因素[7]。

針對農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理策略的研究結(jié)論往往在不同國家中有所差異。美國農(nóng)業(yè)部（USDA）1966年調(diào)查結(jié)果顯示其年銷售收入在25萬美元以上的農(nóng)場主更有可能使用套期保值、遠(yuǎn)期合約等風(fēng)險(xiǎn)管理工具來規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。此外美國的農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用廣泛，到本世紀(jì)初已經(jīng)成為其國內(nèi)最大的保險(xiǎn)品種[8-9]。歐盟成員國中，德國和西班牙有60%～70%的農(nóng)民使用作物保險(xiǎn)，這一比例高于其他國家；同時德國農(nóng)民的非農(nóng)投資（49.8%）和非農(nóng)雇傭（36.8%）的比例比其他國家要多[10]?，F(xiàn)階段我國農(nóng)民在遭受農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)損失時，得到的補(bǔ)償通常有政府救濟(jì)、災(zāi)害扶持和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)3類，其中政府救濟(jì)和災(zāi)害扶持占整個補(bǔ)償比例的90%以上[11]。訂單合約、農(nóng)產(chǎn)品期貨、“保險(xiǎn)+期貨”等較為先進(jìn)的市場化風(fēng)險(xiǎn)管理方法雖在我國各地均有所嘗試，但受限于訂單合約履約率低[12]、農(nóng)產(chǎn)品期貨市場運(yùn)行低效率[13]且農(nóng)民無法實(shí)質(zhì)性參與、“保險(xiǎn)+期貨”模式成本高缺少政府補(bǔ)貼支持[14-15]等不同的情況，目前均未得到大面積推廣。

可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知和風(fēng)險(xiǎn)管理策略是農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域兩個主要的研究問題，雖然學(xué)者們從風(fēng)險(xiǎn)感知衡量方法和風(fēng)險(xiǎn)管理策略使用情況對這兩個主題的研究比較豐富，且也有部分文獻(xiàn)中會同時提到這兩個方面內(nèi)容，但是學(xué)者們對于風(fēng)險(xiǎn)感知和風(fēng)險(xiǎn)管理的研究過程往往是相互割裂的。如Flaten 等[16]對于挪威生產(chǎn)傳統(tǒng)奶和有機(jī)奶的農(nóng)民的研究中，將風(fēng)險(xiǎn)感知和風(fēng)險(xiǎn)管理策略設(shè)定為兩個層面，用來對比不同類型奶農(nóng)在風(fēng)險(xiǎn)感知和采取的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略上有何種差異性；Dewan[17]則在對孟加拉國農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)管理情況的研究中，設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)管理動機(jī)、風(fēng)險(xiǎn)感知和風(fēng)險(xiǎn)管理策略3個不同角度進(jìn)行分析。可見已有研究內(nèi)容并未在風(fēng)險(xiǎn)感知與風(fēng)險(xiǎn)管理間搭建具體關(guān)系。而我國在此方面的研究，僅有陳新建和韋圓圓[18]針對貧困戶群體考慮了風(fēng)險(xiǎn)感知、風(fēng)險(xiǎn)偏好對風(fēng)險(xiǎn)管理策略的影響，但其風(fēng)險(xiǎn)感知指標(biāo)為綜合性的單一合成指標(biāo)，缺少對不同風(fēng)險(xiǎn)類型的感知分析，同時其考慮的風(fēng)險(xiǎn)管理策略具有廣西特有的地域性特點(diǎn)，故風(fēng)險(xiǎn)管理策略類型也不夠全面。

事實(shí)上，描述風(fēng)險(xiǎn)感知和估計(jì)使用風(fēng)險(xiǎn)管理工具的決策過程存在著共性的特征[19]，風(fēng)險(xiǎn)的特異性表明應(yīng)該將不同大小程度的風(fēng)險(xiǎn)與有效的風(fēng)險(xiǎn)管理工具結(jié)合起來才能更好地達(dá)到分散風(fēng)險(xiǎn)的目的，因此風(fēng)險(xiǎn)感知與風(fēng)險(xiǎn)管理中的內(nèi)在關(guān)系值得關(guān)注。具體來說，陳新建[20]認(rèn)為，農(nóng)戶是基于對風(fēng)險(xiǎn)的感知和期望收益大小，綜合權(quán)衡之后會形成規(guī)避、轉(zhuǎn)移、控制、承擔(dān)等不同的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略。而葉明華等[21]指出了風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知是建立風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)策略的前提，也是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理消費(fèi)決策的重要解釋性變量[22]。這表明，風(fēng)險(xiǎn)感知與風(fēng)險(xiǎn)管理具有行動先后性和決策相關(guān)性，整合兩者之間的共性因素、基于風(fēng)險(xiǎn)感知視角重新看待風(fēng)險(xiǎn)管理行為，是同時具有理論基礎(chǔ)和現(xiàn)實(shí)意義的研究方向。

鑒于此，本文利用2018年7月對黑龍江省糧食種植大戶調(diào)研獲取的一手?jǐn)?shù)據(jù)，確定了農(nóng)戶對市場價(jià)格類風(fēng)險(xiǎn)、災(zāi)害產(chǎn)量類風(fēng)險(xiǎn)和政策類風(fēng)險(xiǎn)3類糧食種植戶最為關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)類型的感知情況和實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)戶常采用的六類風(fēng)險(xiǎn)管理策略。并以較為創(chuàng)新的視角，采用因子分析法，構(gòu)建農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)感知與風(fēng)險(xiǎn)管理策略間關(guān)聯(lián)性，獲取兩者間有代表性的公因子，利用多元有序Logit回歸模型，分析公因子變量及其他控制變量對農(nóng)戶采用6類典型風(fēng)險(xiǎn)管理策略需求的影響，以期著眼于農(nóng)戶自身的風(fēng)險(xiǎn)管理意愿，為有關(guān)農(nóng)業(yè)政策的制定提供實(shí)際決策參考。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本調(diào)研采取當(dāng)面訪問法的問卷調(diào)查形式，集中在2018年7月進(jìn)行數(shù)據(jù)收集工作，調(diào)研對象為黑龍江省北安市、海倫市、樺川縣和樺南縣4個縣（市）內(nèi)種植大豆和玉米兩種主糧作物的農(nóng)戶。調(diào)研的抽樣過程依照隨機(jī)抽樣原則，在所有縣（市）中抽取6個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，以每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)管理部門所在地為中心，在半徑為10公里的圓形區(qū)域內(nèi)抽取村莊，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)抽取4個村莊，每個村莊隨機(jī)抽取20～25戶農(nóng)戶進(jìn)行走訪。調(diào)研問卷的設(shè)計(jì)通過參考前人研究成果、結(jié)合調(diào)研組以往調(diào)研經(jīng)驗(yàn)確定，問卷主要涉及受訪者基本信息、家庭農(nóng)業(yè)經(jīng)營狀況、農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知和農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理策略等幾個方面內(nèi)容。走訪調(diào)查過程共收回調(diào)研問卷總量為560份，為了保障實(shí)證研究數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，本文著重篩選出由農(nóng)戶戶主接受訪問的問卷，并對變量異常值進(jìn)行剔除[23]。參考翁貞林等[24]、夏蓓和蔣乃華[25]對種糧大戶的界定，選取種植面積達(dá)6.67 hm2及以上的農(nóng)戶作為研究對象，最終用于回歸分析的有效問卷數(shù)量為325份。

1.2 風(fēng)險(xiǎn)感知值測度方法

由Cunningham首先提出的感知風(fēng)險(xiǎn)測量的雙因素模型，是確定風(fēng)險(xiǎn)感知值的第一個概念模型，得到廣泛應(yīng)用。后人對于雙因素模型的改進(jìn)主要在于將雙因素相乘的形式改為相加的形式來加和計(jì)算感知指標(biāo)，本文將參考這一做法完成農(nóng)戶農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知大小的測度。

參照以往學(xué)者的研究，首先采用李克特5級量表法[26]，將風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性大小和風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后造成的損失程度兩個方面從1～5進(jìn)行排序，讓農(nóng)戶對不同風(fēng)險(xiǎn)類型進(jìn)行打分，然后采用雙因素模型思想，加和計(jì)算可能性得分與損失程度得分，作為每種風(fēng)險(xiǎn)類型的風(fēng)險(xiǎn)感知值。

1.3 因子分析法

為了能夠采用聯(lián)合性的方法，將風(fēng)險(xiǎn)管理與風(fēng)險(xiǎn)感知同時進(jìn)行分析，從而能夠?qū)r(nóng)戶應(yīng)對農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的過程有更為清晰的了解，采用因子分析法，對風(fēng)險(xiǎn)感知與風(fēng)險(xiǎn)管理變量同時進(jìn)行處理，并尋找兩者的共同因子、實(shí)現(xiàn)降維，這一過程也實(shí)現(xiàn)了對于數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用。

在因子分析過程中，假設(shè)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)統(tǒng)計(jì)過程適用于虛擬變量和李克特量表形式表示的變量。首先，通過對文中涉及的風(fēng)險(xiǎn)感知變量與風(fēng)險(xiǎn)管理變量的整體進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)，確定其是否滿足因子分析的條件[27]；然后利用主成分分析法提取特征值大于1的因子作為公因子。

1.4 多元有序Logit回歸模型

以農(nóng)戶采取不同風(fēng)險(xiǎn)管理策略的需求作為因變量，需求的衡量是通過詢問農(nóng)戶對某種風(fēng)險(xiǎn)管理策略的參與意愿，按1～5（不愿意～非常愿意）的等級由農(nóng)戶做出選擇。由于因變量含有5個分類，且分類間有次序關(guān)系，因而采用有序多分類的Logistic回歸分析模型完成實(shí)證檢驗(yàn)。其回歸方程定義為：

式中：j為因變量y所屬的意愿等級，Zi為所有的自變量，α、βi為待估系數(shù)，μj為殘差項(xiàng)。

1.5 變量選取

因變量的選取，參考陳傳波和丁士軍[28]、谷政和盧亞娟[29]的研究，結(jié)合本文前期開展的預(yù)調(diào)研情況和專家提供的建議，提煉出兼業(yè)經(jīng)營、借貸、合作組織、訂單合約、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和“保險(xiǎn)+期貨”6種種糧大戶主要的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略，既包括了傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，也考慮到了新型的風(fēng)險(xiǎn)管理模式。通過對調(diào)研地農(nóng)戶未來參與上述6種策略的意愿分別進(jìn)行詢問，得到因變量農(nóng)戶對策略的需求指標(biāo)。

自變量的選取，選擇因子分析法提取的風(fēng)險(xiǎn)感知與風(fēng)險(xiǎn)管理公因子變量作為關(guān)鍵自變量，風(fēng)險(xiǎn)感知結(jié)合預(yù)調(diào)研時獲悉的黑龍江省糧食種植戶主要關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)種類和已有文獻(xiàn)對農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的劃分依據(jù)[18,30]，著重探究了農(nóng)戶對種子化肥價(jià)格上漲、市場價(jià)格下跌、找不到滿意的銷售渠道、惡劣的氣候、病蟲害、可用耕地面積減少和農(nóng)業(yè)政策變動共計(jì)7種常見風(fēng)險(xiǎn)類型的感知狀況；風(fēng)險(xiǎn)管理涉及的策略與因變量選取中提到的6種糧大戶主要的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略相一致。參考已有學(xué)者對農(nóng)民使用不同風(fēng)險(xiǎn)管理工具需求的影響因素研究[31-33]，結(jié)合個人特征[34]、家庭農(nóng)業(yè)屬性[35]和風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度[36]三個方面完成對控制變量的選取，具體的各變量及含義見表1。

表1 變量名及含義Table 1 Variable names and def nitions

2 結(jié)果與分析

2.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

對受訪農(nóng)戶的基本特征做描述性統(tǒng)計(jì)分析可以發(fā)現(xiàn)：受訪者的平均年齡約為44歲，其中最大的74歲，最小的25歲。整體來看，受訪者的年齡主要集中在31～50歲之間，該年齡區(qū)間的受訪者人數(shù)占比66.77%（表2），可見在黑龍江省，各家主管農(nóng)事的人員以中年人為主。受教育程度方面，所有受訪者的平均受教育年限約為10年，農(nóng)民的文化程度相對較高，主要集中在初中及以上的文化水平（占比93.85%）。在農(nóng)業(yè)種植方面，當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶每家平均耕種面積約為21.15 hm2，耕地面積最多的有76.71 hm2，10 hm2以上的糧食種植戶在樣本農(nóng)戶中占比達(dá)82.15%，因此黑龍江省屬于種糧大戶集中地。與此直接相關(guān)的人均農(nóng)業(yè)凈收入的均值為14445元，這是一個平均性的農(nóng)業(yè)凈收入指標(biāo)，該指標(biāo)在5000元以上的受訪家庭占比73.85%，這與種糧大戶農(nóng)業(yè)收入水平普遍較高的情況相吻合。農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好類型以風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避為主（占比77.24%），同時有半數(shù)以上的受訪者接受過農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)培訓(xùn)，占比51.38%。

表2 受訪農(nóng)戶基本特征Table 2 Basic characteristics of farmers

對因變量農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)管理需求做描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果見表3。訂單合約、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和“保險(xiǎn)+期貨”3種策略集中在4～5打分區(qū)間的人數(shù)較多，分別占比54.46%、72.92%和74.46%，表明農(nóng)戶對這3種風(fēng)險(xiǎn)管理策略的需求較高，這可能是由于此類市場性風(fēng)險(xiǎn)管理工具功能相對完善，具有普適性，易于引起農(nóng)戶的興趣；而兼業(yè)經(jīng)營、借貸和合作組織的需求情況兩極化差異明顯，表明農(nóng)戶對這3種策略的需求并不統(tǒng)一，這種差異可能來源于此類策略自身功能的優(yōu)越性不明顯，并不適用于所有類型的農(nóng)戶，故農(nóng)民對這3種策略的看法也難以達(dá)成統(tǒng)一。

表3 農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)管理需求描述性統(tǒng)計(jì)分析Table 3 Descriptive statistics of the risk management needs of farmers

2.2 風(fēng)險(xiǎn)感知大小分析

以發(fā)生可能性和損失程度分別作為橫縱軸，將農(nóng)戶通過李克特量表對各風(fēng)險(xiǎn)條目打分的均值繪制在二維圖中[38-39]，取7項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)條目的橫、縱坐標(biāo)均值（3.3, 3.9）為交叉點(diǎn)，將整個圖的主體部分分割為4個象限（圖1）。第Ⅰ象限為“最大風(fēng)險(xiǎn)感知維度”：農(nóng)民對市場價(jià)格下跌、種子化肥價(jià)格上漲這兩種風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)出極高的風(fēng)險(xiǎn)感知，其中種子化肥價(jià)格上漲風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為發(fā)生的可能性最大，而市場價(jià)格下跌風(fēng)險(xiǎn)一旦發(fā)生造成的損失最為嚴(yán)重。第Ⅲ象限為“最小風(fēng)險(xiǎn)感知維度”：與前面所述兩種風(fēng)險(xiǎn)情況不同，農(nóng)戶普遍認(rèn)為找不到銷售渠道、病蟲害、可用耕地面積減少和農(nóng)業(yè)政策變動這四種風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性較小，損失程度不高，因此風(fēng)險(xiǎn)感知評價(jià)較低。第Ⅳ象限為“可控風(fēng)險(xiǎn)感知維度”：惡劣的氣候雖然有一定可能會發(fā)生，但農(nóng)民一般提前對該類風(fēng)險(xiǎn)有較強(qiáng)的防范意識，成片大面積受損的情況并不多見，因此損失程度可以控制在一定范圍。第Ⅱ象限為“僥幸風(fēng)險(xiǎn)感知維度”：即雖然損失較為嚴(yán)重，但農(nóng)民認(rèn)為其發(fā)生可能性不大的風(fēng)險(xiǎn)類型，這里涉及的7個條目均未歸屬于這一種類。

圖1 農(nóng)戶農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知坐標(biāo)Fig. 1 Agricultural risk perception plot of farmers

將各風(fēng)險(xiǎn)條目對應(yīng)的發(fā)生可能性值與損失程度值加和，加總后的值同樣劃分為5個等級作為衡量風(fēng)險(xiǎn)感知程度的指標(biāo)。對7種不同的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)類別的感知匯總結(jié)果見表4。與風(fēng)險(xiǎn)感知坐標(biāo)圖的結(jié)論類似，得到較大風(fēng)險(xiǎn)感知值的是種子化肥價(jià)格上漲、市場價(jià)格下跌兩類風(fēng)險(xiǎn)，這兩項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)在4、5兩等級中占比較高，表明普遍被農(nóng)戶給予高關(guān)注度。而另一方面，可用耕地面積減少和農(nóng)業(yè)政策變動風(fēng)險(xiǎn)評分相對偏低，這兩項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)評分在3、4兩個等級占比較大，表明農(nóng)民對這兩項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的感知較弱，這可能與當(dāng)?shù)馗孛娣e普遍較大，農(nóng)民并不缺地種，以及農(nóng)民對農(nóng)業(yè)政策缺乏足夠了解、關(guān)注政策影響的意識不強(qiáng)有關(guān)。剩余的三項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)：找不到滿意銷售渠道、惡劣的氣候和病蟲害風(fēng)險(xiǎn)評分居中，農(nóng)民的打分結(jié)果在3、4、5三個等級分布，因此其對應(yīng)的感知水平屬于中等偏上。

總結(jié)來說，農(nóng)民對市場價(jià)格類的風(fēng)險(xiǎn)感知最為強(qiáng)烈，其次是災(zāi)害產(chǎn)量類風(fēng)險(xiǎn)，而對政策類風(fēng)險(xiǎn)感知最弱。這也與當(dāng)?shù)貙?shí)際情況較為吻合，調(diào)研地近5年內(nèi)并無特大自然災(zāi)害，且農(nóng)業(yè)政策變動產(chǎn)生的影響不大，所以農(nóng)民最直接關(guān)注和感受到的是生產(chǎn)資料價(jià)格與農(nóng)產(chǎn)品售賣價(jià)格的變化。

表4 農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知值分級匯總（%）Table 4 Agricultural risk perception value of farmers

2.3 風(fēng)險(xiǎn)管理策略分析

對調(diào)研地農(nóng)戶是否采用過兼業(yè)經(jīng)營、借貸、合作組織、訂單合約、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和“保險(xiǎn)+期貨”6類常用的風(fēng)險(xiǎn)管理策略進(jìn)行詢問，并將農(nóng)民的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)管理情況進(jìn)行匯總分析，結(jié)果如表5。黑龍江省糧食種植戶主要采取的應(yīng)對農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的措施為購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、借貸和參加合作組織，占比分別為89.23%、59.69%和56.00%。而簽訂訂單合約與兼業(yè)經(jīng)營的情況較為少見，兩者均僅有24.31%的人參與。另外，對于新型的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理模式“保險(xiǎn)+期貨”，有參與經(jīng)驗(yàn)的人占到46.77%，表明農(nóng)戶對于新型的風(fēng)險(xiǎn)管理工具具有一定興趣?？傮w來說，種糧大戶的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分散途徑具有多元性，除簽訂訂單合約和兼業(yè)經(jīng)營的人數(shù)較少外，其他幾類風(fēng)險(xiǎn)管理策略均有一定比例的人參與，其中以購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、借貸和合作組織3類較為傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略為主。

表5 農(nóng)戶農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)際情況Table 5 Practical situation of farmers’ agricultural risk management

2.4 風(fēng)險(xiǎn)感知與風(fēng)險(xiǎn)管理的公因子分析

首先對前文提到與調(diào)研樣本相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)感知變量（7個）與風(fēng)險(xiǎn)管理變量（6個）整體進(jìn)行KMO和Bartlett的檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果是KMO值為0.671，Bartlett球形檢驗(yàn)在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著（P=0.000），因而適合進(jìn)行因子分析。然后利用主成分分析法提取特征值大于1的因子，共得到5個公因子，第一個因子最大程度的解釋了變量整體，剩余四個解釋力度逐漸減弱。由初始因子負(fù)荷矩陣得到的旋轉(zhuǎn)以后的因子矩陣，可以很清晰地得出各個主成分與原始變量的關(guān)系。通過旋轉(zhuǎn)成分矩陣調(diào)整后，各變量的變動被每個公因子解釋的程度見表6。

通過觀察每個變量的載荷大于0.5的情況，第一個因子主要代表了病蟲害、惡劣的氣候、可用耕地面積減少、找不到滿意銷售渠道幾個方面，可以發(fā)現(xiàn)這一因子與“災(zāi)害產(chǎn)量類風(fēng)險(xiǎn)感知”相關(guān)。第二個因子主要表示了市場價(jià)格下跌和種子化肥價(jià)格上漲兩方面，可以表示為“市場價(jià)格類風(fēng)險(xiǎn)感知”。第三個因子主要代表的是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、借貸、合作組織，可以總結(jié)為“傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理策略參與經(jīng)驗(yàn)”。第四個因子代表的是訂單合約、“保險(xiǎn)+期貨”，可以解釋成“新型風(fēng)險(xiǎn)管理策略參與經(jīng)驗(yàn)”。第五個因子僅由兼業(yè)經(jīng)營一項(xiàng)構(gòu)成，故直接表示為“兼業(yè)經(jīng)營模式經(jīng)驗(yàn)”。

2.5 農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理策略需求的影響因素分析

為較為全面地對農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)管理策略需求進(jìn)行分析，得出糧食主產(chǎn)區(qū)種植大戶對于不同類型風(fēng)險(xiǎn)管理策略的看法，本文將繼續(xù)對前文所述的兼業(yè)經(jīng)營、借貸、參加農(nóng)業(yè)合作社、簽訂訂單合約、購買農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和參加“保險(xiǎn)+期貨”共計(jì)6個有代表性的風(fēng)險(xiǎn)管理策略展開分析。運(yùn)用Stata12.0進(jìn)行多元有序Logit回歸估計(jì)的結(jié)果見表7。

六個回歸方程的卡方P值均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，模型整體的擬合優(yōu)度較好。關(guān)注的五個公因子變量中，公因子一“災(zāi)害產(chǎn)量類風(fēng)險(xiǎn)感知”和公因子二“市場價(jià)格類風(fēng)險(xiǎn)感知”對所有策略的需求均起到顯著正向影響。具體來說，“市場價(jià)格類風(fēng)險(xiǎn)感知”對合作社和訂單合約兩種事前風(fēng)險(xiǎn)管理策略影響更大，而“災(zāi)害產(chǎn)量類風(fēng)險(xiǎn)感知”則對借貸和“保險(xiǎn)+期貨”兩種事后風(fēng)險(xiǎn)管理策略影響更大，即農(nóng)戶對市場價(jià)格類風(fēng)險(xiǎn)感知越強(qiáng)，則越傾向于采取事前風(fēng)險(xiǎn)管理策略，而對自然災(zāi)害類風(fēng)險(xiǎn)感知越強(qiáng)，則越傾向于采取事后風(fēng)險(xiǎn)管理策略。此外，對于兼業(yè)經(jīng)營和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)兩類策略，“災(zāi)害產(chǎn)量類風(fēng)險(xiǎn)感知”和“市場價(jià)格類風(fēng)險(xiǎn)感知”對其產(chǎn)生影響作用的差異性不明顯。公因子三“傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理策略的參與經(jīng)驗(yàn)”對于借貸、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和“保險(xiǎn)+期貨”的需求均有顯著正向影響，可以認(rèn)為農(nóng)戶曾經(jīng)對于傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理策略的參與經(jīng)驗(yàn)鞏固了其未來繼續(xù)參與傳統(tǒng)策略的意愿，但同時，傳統(tǒng)策略還不能完全滿足農(nóng)戶的需求，故傳統(tǒng)策略的參與經(jīng)驗(yàn)也提高了農(nóng)戶想要嘗試“保險(xiǎn)+期貨”這一新型策略的意愿。公因子四“新型風(fēng)險(xiǎn)管理策略的參與經(jīng)驗(yàn)”僅與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求產(chǎn)生顯著關(guān)聯(lián)，這表明，一方面以“保險(xiǎn)+期貨”和訂單合約為代表的新型風(fēng)險(xiǎn)管理策略開展時間較短，農(nóng)民較多處于觀望態(tài)度，即使參與過新型風(fēng)險(xiǎn)管理策略的農(nóng)戶也并未產(chǎn)生進(jìn)一步參與的打算；另一方面，新型風(fēng)險(xiǎn)管理策略的實(shí)施并未能讓農(nóng)戶感到滿意，故新型風(fēng)險(xiǎn)管理策略的參與經(jīng)驗(yàn)反而促進(jìn)了農(nóng)戶未來參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)這一傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理策略的意愿。公因子五“兼業(yè)經(jīng)營模式經(jīng)驗(yàn)”僅促進(jìn)了農(nóng)戶未來對兼業(yè)經(jīng)營的需求，表明選擇了兼業(yè)經(jīng)營模式的農(nóng)戶對這一形式較為認(rèn)可。

表6 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣Table 6 Component matrix after rotation

表7 農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理策略需求影響因素實(shí)證結(jié)果Table 7 Empirical results of factors inf uencing demand for agricultural risk management

其他控制變量產(chǎn)生的影響中，風(fēng)險(xiǎn)偏好是對兼業(yè)經(jīng)營和借貸外的所有策略都產(chǎn)生顯著正向影響的變量，表明偏好風(fēng)險(xiǎn)的人往往更愿意積極選擇專業(yè)的市場化手段應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)，而非選擇風(fēng)險(xiǎn)自留（兼業(yè)經(jīng)營和借貸均屬于風(fēng)險(xiǎn)自留類策略）。務(wù)農(nóng)年限對合作社、訂單合約和“保險(xiǎn)+期貨”這三種風(fēng)險(xiǎn)管理策略的需求有顯著積極影響，可見務(wù)農(nóng)年限增長帶來的種植經(jīng)驗(yàn)，使農(nóng)民更傾向于使用新型的、市場化的風(fēng)險(xiǎn)管理手段。年齡因素對參加合作社的需求有顯著負(fù)向影響，而對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的需求有顯著正向影響，年齡越大，由于思想觀念的保守性更明顯，故對于合作社這種形式的接受度和參與意愿均會較低，而對于較傳統(tǒng)、全村普遍參與的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)需求性會較高。受教育程度對于借貸有顯著的負(fù)向影響，可能是由于受教育程度越高，能接受和選擇的風(fēng)險(xiǎn)管理手段越豐富，相比之下會對借貸這類涉及負(fù)債的風(fēng)險(xiǎn)管理策略更為排斥。農(nóng)業(yè)凈收入因素顯著增加了對“保險(xiǎn)+期貨”的需求，這是由于農(nóng)業(yè)收入越高，農(nóng)戶越需要為其收入提供最全面的保障，“保險(xiǎn)+期貨”恰好在功能上可以滿足這一需求。另外，參加與農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的培訓(xùn)顯著增加了農(nóng)戶對借貸的需求，可能是由于參加培訓(xùn)使農(nóng)民的種植信心增加，更敢于選擇借貸這種方式來分散風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)定農(nóng)業(yè)收入。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

研究表明，現(xiàn)階段農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)感知與采取的風(fēng)險(xiǎn)管理策略并不對應(yīng)，受訪農(nóng)戶對市場價(jià)格類的風(fēng)險(xiǎn)感知最為強(qiáng)烈，而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、借貸和參加合作組織是其最常采用的風(fēng)險(xiǎn)管理方式。事實(shí)上，這三類風(fēng)險(xiǎn)管理策略均不能幫助農(nóng)民有效管理市場價(jià)格類風(fēng)險(xiǎn)，這種農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)感知與風(fēng)險(xiǎn)管理方式不匹配的現(xiàn)狀，與目前可供農(nóng)戶選擇的市場風(fēng)險(xiǎn)管理工具較少有關(guān)。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在我國具有較長的發(fā)展歷史，被農(nóng)戶廣為接受；借貸與合作組織簡便易行，因而也易被農(nóng)戶所采用。相比之下，訂單合約、收入保險(xiǎn)、農(nóng)產(chǎn)品期貨等較為先進(jìn)的應(yīng)對市場風(fēng)險(xiǎn)的管理策略還未在我國得到大面積推廣應(yīng)用。因此，需要積極探索新型農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理工具，為農(nóng)民提供與其風(fēng)險(xiǎn)感知相適配的風(fēng)險(xiǎn)管理選擇，從而提高其風(fēng)險(xiǎn)管理的效率。

農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知與風(fēng)險(xiǎn)管理之間確實(shí)存在一定的關(guān)聯(lián)性。對災(zāi)害產(chǎn)量類的風(fēng)險(xiǎn)感知及對市場價(jià)格類的風(fēng)險(xiǎn)感知均會顯著提高農(nóng)戶對風(fēng)險(xiǎn)管理策略的需求，對風(fēng)險(xiǎn)的感知充分調(diào)動了農(nóng)戶發(fā)揮不同策略的優(yōu)勢管理風(fēng)險(xiǎn)的意識。具體來說，農(nóng)戶對市場價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度以提前防范風(fēng)險(xiǎn)為主，而災(zāi)害產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)則通過事后補(bǔ)救的方法解決。另外，以“保險(xiǎn)+期貨”為代表的新型農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理工具對農(nóng)戶具有一定吸引力，但值得注意的是，現(xiàn)有的“保險(xiǎn)+期貨”產(chǎn)品還不能讓農(nóng)戶完全滿意。因此，還需進(jìn)一步完善創(chuàng)新“保險(xiǎn)+期貨”類農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品，使之不僅能引起農(nóng)戶的關(guān)注和興趣，還能成為農(nóng)戶管理風(fēng)險(xiǎn)的策略選擇，這種新型風(fēng)險(xiǎn)管理策略的優(yōu)化改進(jìn)將為解決種糧大戶的風(fēng)險(xiǎn)管理難題提供可行的方向。

農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)管理策略選擇在不同規(guī)模的農(nóng)戶群體中很可能具有差異性，本研究主題僅針對糧食種植大戶展開，研究對象較為單一，后續(xù)的研究可以關(guān)注小農(nóng)戶群體的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知與風(fēng)險(xiǎn)管理情況，將其與種糧大戶進(jìn)行更為深入地對比性分析。

3.2 建議

農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)問題是與農(nóng)業(yè)發(fā)展緊密關(guān)聯(lián)的重要議題，農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)感知情況和風(fēng)險(xiǎn)管理策略值得重點(diǎn)關(guān)注，尤其對于糧食主產(chǎn)區(qū)的種植大戶而言，其風(fēng)險(xiǎn)管理情況對于確保國家糧食安全、實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略均意義重大。

1）應(yīng)加大力度探索應(yīng)對市場價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的管理策略。考慮到農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品已經(jīng)具有一定的了解度與接受度，且傳統(tǒng)策略的參與經(jīng)驗(yàn)對農(nóng)戶選擇農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、“保險(xiǎn)+期貨”均具有促進(jìn)效應(yīng)，故創(chuàng)新農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)類產(chǎn)品是較好的切入點(diǎn)?，F(xiàn)階段，“保險(xiǎn)+期貨”模式在中央政府的重視和支持下已初見成效，因此建議下一步繼續(xù)參考“保險(xiǎn)+期貨”的模式，探索、完善和創(chuàng)新農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)產(chǎn)品，如價(jià)格保險(xiǎn)、收入保險(xiǎn)、完全成本保險(xiǎn)等，以滿足農(nóng)戶日益增長的市場價(jià)格類風(fēng)險(xiǎn)管理需求。

2）正確感知風(fēng)險(xiǎn)是正確管理風(fēng)險(xiǎn)的前提，對農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的感知顯著促進(jìn)了農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理策略的需求，故而幫助農(nóng)民建立風(fēng)險(xiǎn)意識十分必要。現(xiàn)階段在農(nóng)村開展的與農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的專業(yè)化培訓(xùn)大大缺乏，政府需要培養(yǎng)符合這方面需求的人才專門深入農(nóng)村，對農(nóng)民進(jìn)行面對面的教學(xué)指導(dǎo)，讓農(nóng)民了解農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范的重要性、熟悉必要的風(fēng)險(xiǎn)管理方法，從長遠(yuǎn)來看這將成為促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理體系發(fā)展、提高農(nóng)民收入水平的有效推動力。