基于农户特征的连续务农及稳定参保行为影响因素探究——以湖南省鼎城区匡家桥村为例

高晨雪，汪明，叶涛，范新新

（1.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室，北京100875；2.民政部—教育部减灾与应急管理研究院，北京100875）

随着我国城乡二元结构逐步转向城乡发展一体化，越来越多的农户选择外出务工增加家庭收入[1]。一方面，农民进城务工适应工业化生产对劳动力的需求；但另一方面，快速的城镇化进程改变了农民家庭经济社会特征，从而影响了他们在农业生产和经济活动中行为选择，“弃农务工”现象的显著增加也对农业可持续发展，特别是对稳定粮食生产产生了不利影响[2]。

农业在国民经济中居最基础的地位，而农业生产却显现出高风险、低效益的特点。农业保险作为规避和转移农业非系统性风险的重要金融手段[3]，能够在面对自然灾害风险时维护农业经济增长以及农村社会稳定。我国历史上对农业保险进行了几次尝试，但最终都没能成功。作为党和政府支农惠农的重要措施，我国从2007 年开始试行新型政府财政支持的农业保险[4-5]，使农业保险市场以及农户对保险产品的需求均有所发展。新型农业保险实施后，我国学者在农业保险购买意愿方面开展大量研究，方法上常使用logit 或logistic 模型来探讨影响农户保险需求的特征因素。虽然侧重点有所差异，但在特定样本下多数研究认为年龄、务农年限、文化程度、家庭收入、经营规模等可变因素和政策支持、农险产品、经营技术等客观条件会对农户农业保险需求有显著影响[6-12]，也有部分研究认为上述一些变量的作用并不显著。一些欧美国家农业保险发展较早，农村金融产品更加完善，因此对农业保险的需求影响因素分析也更加全面，往往会考虑农场主的资产负债状况[13-15]。在此基础上，还讨论了农户特征、种植品种等对收益、产量两类农业保险选择的影响[13,15-16]，以及参与农业保险过程中的道德风险和逆选择问题等[17-20]。Shaik等从风险感知的角度指出，感知到更大的产量或价格风险的农户更偏好收益保险[16]，而在考虑农户客观特征的基础上，Sherrick 等认为年龄小、种植规模大且分散的农户对收益保险需求更大[15]。

农民自身条件与客观的政策制度、服务产品均对农户的保险需求有一定影响，客观性因素从外在推动农民的参保积极性，而农户的自身特征则是其参与并稳定参保的内在驱动力。虽然相关研究对农业保险需求的影响因素进行了广泛分析，但对可持续性参保行为及其影响因素的整合却鲜有提及。农民连续从事农业生产是参与农业保险的前提，在我国大量出现“弃农务工”的现象下，有必要探究连续务农农户特征。同时，关注连续务农农户多年稳定参与农业保险的影响因素，有利于探寻我国农户参与农业保险的持久动力，有利于针对性地设计和推广适宜的农业保险政策，有利于探索我国农业保险以及农业金融可持续性问题。因此，本文使用连续4 年的农户级观测样本，运用非参数检验方法、结合探索性因子分析的结构方程模型，分析连续务农农户及其家庭的特征，并探讨了影响这些农户稳定参与农业保险的因素，以期为制定结合农户特征的惠农政策及农业保险产品提供依据，从而促进农村金融市场的持续发展和长久活力。

1 研究方法

1.1 数据来源

湖南是我国推行新型政策性农业保险的首批试点省份之一[21]。本研究点选在湖南省常德市谢家铺镇匡家桥村，该村2008 年开始试行政策性农作物保险，是我国推行新型政策性农业保险过程中的典型村落。当地农户农业收入基本来自双季稻，极少数农户养殖牲畜，家庭收入主要由水稻种植和外出务工组成，约占总收入的89%。本文使用的数据是2007-2010 年连续四年在匡家桥村进行农户级问卷调查获得的全样本数据，包含该村所有182 户居民，农户连续参与农业保险与否是根据其多年的实际参保行为确定的。

1.2 变量选择

已有的对农村劳动力转移的研究表明，社会经济特征会对农户非农就业产生显著影响[22-23]，从而影响到农户的连续务农行为。因此，选择了包括户主特征（从事农业生产时间，年龄，文化程度），居民家庭特征（家庭人口数，劳动力数目，男子人数，年收入，务工收入占比）和耕地资源特征（拥有土地面积）在内共9 个变量，用以分析农户连续务农的影响因素。由于并非所有农户均种田，因此选取拥有土地面积来探讨土地资源禀赋的影响。分析使用该村全部农户，其中连续种田农户126 户，非连续种田56 户。由于农户稳定参保行为的相关研究较少，有关农业保险需求影响因素的研究也并未得到一致结论，综合现有文献，考虑了4 方面16 个农户特征用以探究农户稳定参保行为的影响因素（表1）。

1）户主特征：户主在家庭决策中起到重要作用，会对稳定参与农业保险产生影响。教育程度较高，保险信息的获取、理解[6,9,11]和更新更加迅速，进而影响每年的参保决策；务农年限越长农业经验越丰富，对农业保险的认识会受到影响[11]；年龄与从事农业生产时间有一定关系，也与保险认知和参保行为改变有关[9,11]。

2）家庭特征：家庭年收入是农户对农业保险支付能力的反映[6-8,11]；水稻收入和务工收入占比不仅体现农户收入构成，也反映了种植规模以及外出务工占用的人口资源，农业收益大小与家庭对非农收入的依赖程度会影响长期参保决策；我国农业种植对劳动力需求较大，家庭总人口、劳动力数目、男子人数等劳动力特征会通过影响农业生产而影响农业保险的参与行为[12]。

表1 样本特征变量及统计信息Table 1 Characteristic variable and statistics

3）耕地资源：实际种植面积大小一定程度上说明了农业耕作在家庭中的重要性，也表现耕地的暴露程度，会对与农业相关的投资意愿产生影响[6,11-12]。

4）农业投入：种植行为会对当年的参保决策产生影响[18]，因而进一步影响连续参保决策。现行农业保险为物化成本保险[4,21]，基于这一特征，选择了种子花费，设备费用，早、晚稻单位面积农药、化肥投入这类农业投入变量。

由于农户的种植行为可能影响其连续参保行为，但每年又有所差异，将2007-2010 年连续种田的126 户农户数据合并为混合的横截面数据，形成样本504 个。四年稳定参保的样本在“是否连续参保”的属性中赋值为1，并未连续参保的样本属性值为0。

1.3 分析方法

使用Mann-Whitney U 检验比较连续与非连续种田农户的多方面特征是否存在显著差异，探索影响农户连续种田的因素。该检验是基于秩和的两独立样本的非参数检验方法。

为进一步探究连续务农农户稳定参保行为的影响因素，首先使用探索性因子分析找出潜在的农户特征因子，为构建农户稳定参保影响因素的结构方程模型提供合理的模型假设。然后，使用AMOS 软件完成结构方程模型验证，找出显著影响农户稳定参保行为的因子及特征变量。

进行探索性因子分析前，常用Bartlett 球形检验和KMO 检验对方法适用性进行检验。Bartlett 球形检验用于判断各变量间是否独立，KMO 统计量用于检查变量间的偏相关性。实际分析中，认为KMO 统计量在0.7 以上时因子分析的效果较好。因子的选取使用特征值与碎石图相结合的方法，特征值需大于1 以保证引入的公因子解释力度大于直接引入一个变量，当碎石图中连线从陡峭变平缓时，选取转折点之前的特征值点所对应的因子（不包括转折点）作为公因子[24]。一般认为，因子分析中变量在各因子上的最大载荷大于0.4 才会被保留。为了使因子分析中提取出的公因子更具实际意义且易于解释，选择方差最大正交旋转方法对因子载荷矩阵进行旋转。

通过上述步骤得到农户连续参保行为的潜在影响因子，使用这些因子及所包含的观测变量构建结构方程模型。结构方程中，可直接测量的变量为观测变量，不能直接观测的变量称为潜变量。不受其他变量影响的变量称为外生变量，反之则为内生变量。结构方程模型的矩阵表示形式为：

式中：η 为内生潜变量，ξ 为外生潜变量，B 为内生潜变量间的关系，Γ 为外生潜变量对内生潜变量的影响，ζ 为结构方程残差项，反映方程未能解释的部分。

当x，y 分别表示可观测外生和内生变量时，有：

式中：Λx为外生观测变量和外生潜变量间的关系，Λy为内生观测变量和内生潜变量间的关系，δ 为外生变量测量误差，ε 内生变量测量误差。

相较传统相关分析，结构方程模型允许自变量和因变量同时含有测量误差。其次，结构方程模型中能够考虑到研究中共存的各因子及其结构间的相互影响。此外，分析时提供的模型对数据的整体拟合程度检验有助于衡量模型优劣[25]。基于上述优势，本文选用结构方程模型探究农户稳定参保行为的影响因素，并使用最小二乘法对模型参数进行估计。

文中使用AMOS 软件构建结构方程模型，其余分析使用SPSS 软件实现。

2 结果与分析

2.1 连续务农农民的特征

对连续与非连续种田农户特征进行Mann-Whitney U 检验的结果表明，在0.1 的显著性水平下，所有变量均拒绝了检验的原假设（表2），即说明两组样本在这些变量上差异显著。

表2 连续与非连续种田农户的Mann-Whitney U 检验Table 2 Results of Mann-Whitney U tests

从户主特征看，受教育程度方面，非连续种田农户的平均文化程度高于连续种田农户，其平均水平高于初中水平，而连续种田农户平均仅略高于小学水平。无论从雇主要求还是就业信息的获取考虑，拥有较高文化程度的农户都更容易在非农工作市场中找到适宜的工作[26]，放弃务农。连续种田农户的平均务农年限比非连续种田农户多出约7 年，这表明连续种田的农户往往具有更丰富的农业生产的经验。年龄上，连续种田农户较非连续种田农户平均约高出8 年，平均年龄达53 岁以上，这与目前中国的“老人农业”现象相一致。

从农户家庭特征看，收入方面，非连续种田农户的年均收入约为连续种田农户的1.5 倍，说明非连续种田农户能够通过非农业活动获取更高收入，因此不再连续种田。而务工收入占总收入的比重，非连续种田农户约为连续种田农户的1.5 倍，说明外出务工已成为我国农民适应种植风险、增加收入的重要手段，尤其不连续种田的农户更加依赖务工所带来的收入。

人口资源方面，连续种田农户的人口资源要多于非连续种田农户。家庭人口总数和劳动力数量平均约多1 个人（表1），男子人数也显著多于非连续种田农户。劳动力尤其是男性劳动力是农业生产活动中的主要组成，因此，家庭规模大、劳动力丰富的家庭能够从事农业劳动的人口资源更多，也就更愿意连续进行农业种植。

两组农户在土地资源上也差异显著，连续种田农户承包的土地面积高于非连续种田农户。统计发现，每年超90%的非连续种田农户会将承包的土地流转给连续种田农户，经过土地流转，原本土地拥有量就较大的连续种田农户拥有更多土地，产生规模经济效应，促进其连续耕作。

2.2 连续务农农民稳定参保行为的影响因素

2.2.1 因子分析结果 在16 个农户稳定参保的影响因素中，因子分析模型纳入了其中的15 个变量，由于早稻单位面积农药投入的因子载荷小于0.4，根据相关研究经验，将载荷小于0.4 的变量剔除[24,27-28]。进行因子分析适用性检验，Bartlett 球形检验拒绝零假设，KMO 统计量为0.756，因此适宜使用因子分析。探索性因子分析抽取出4 个因子，它们共解释了样本总方差的78.3%。

第一个因子包含了种植面积、水稻收入、种子花费和设备费用四个变量，将其命名为种植规模因子，该因子对总方差解释的贡献率为32.2%（表3）。第二个主要涉及劳动力及资金资源，它由劳动力数目、家庭人口数、男子人数、年收入、务工收入占比五个特征变量组成，将其称为资本因子，对总方差解释的贡献率为18.1%。第三个因子为化学品投入因子，其中包括了早、晚稻单位面积化肥投入、晚稻单位面积农药投入变量，因子方差贡献率为15.3%。最后一个因子方差贡献率为12.7%，包括从事农业生产时间、年龄、文化程度三个特征变量，其内在涵盖农户在农业生产、生活、文化等方面的背景知识，因而称之为经验因子。

2.2.2 稳定参加农业保险的影响因素 根据探索性因子分析得到的因子及包含变量，建立农户稳定参与农业保险行为的结构方程模型。在此仅关注农户是否连续参保受哪些潜变量和观测变量的影响，对潜变量间的相关关系不做讨论。

通过结构方程模型得到了和探索性因子分析相一致的四个潜在影响因子，即种植规模因子、资本因子、化学品投入因子、经验因子。考虑它们对农户连续参保行为的作用，结果显示资本、化学品投入和经验三个因子影响显著，其中资本、化学品投入与农户是否连续参保的路径系数为正（图1），说明两潜变量对连续参保行为起促进作用。而经验因子与是否连续参保的路径系数为-0.093，表明其对农户是否连续参保有一定负向影响。化学品投入与农户是否连续参保的路径系数绝对值最大，为0.133，是资本因子的1.5 倍，经验因子的1.4 倍，说明稳定参保行为与种植行为之间的联系最为紧密。种植规模因子与农户是否连续参保间的系数不显著。

表3 旋转成份矩阵Table 3 Rotated component matrix

对各观测变量的作用进行分析，资本潜变量与其对应观测变量的路径系数均为正，而资本与农户是否连续参保的路径系数也为正。因此，劳动力数目、家庭人口数、男子人数、年收入和务工收入占比变量对农户连续参保行为产生的间接效应均为正向影响。这表明，家中人口资源和资金越丰富的农户更倾向稳定参保。务工收入占比是家中劳动力剩余的反映，较多的剩余劳动力进入非农工作市场会提高务工收入占比。务工收入占比越高的农户也越可能稳定参保。

图1 农户连续参保行为影响因素的结构方程模型Fig.1 Structural equation model of farming households’stable participation in crop insurance

化学品投入和与之对应的观测变量间路径系数也均为正，且其对稳定参保行为也有正向影响，所以考虑观测变量的间接效应，早稻或晚稻的化肥投入越多、晚稻农药投入越多的农户更可能具有稳定参保行为。一方面，这与研究区现行政策性农业保险的产品属性有关，物化成本保险能够转移农户种植投入损失的风险。另一方面，化学品（农药、化肥）的投入多少一定程度上表达出农户“减损”和“增产”的意愿[29]，因此，化学品投入较多的农户更易维持对这类保险的兴趣和需求从而表现出稳定参保行为。

经验对农户稳定参保有负向影响，但从事农业生产时间、年龄与经验因子间的路径系数均为负且显著，因而两变量的间接效应仍是正向促进农户连续参保，这与Adimassu 等[24]得到的经验越丰富的农户对土地管理投资越多的结论相似，这一现象可能是因为这类农户更重视农业生产，因此具有规避和转移风险的意愿较强。而文化程度与经验因子间路径系数为正，说明文化程度越高农户越不可能稳定参保。Ye 和Wang[30]通过对我国农户样本分析得到大学教育是个体风险态度与教育水平之间关系的拐点，大学水平以下，教育程度与风险嫌恶度呈负相关。研究区农户文化水平均在大学以下，因此，当受教育程度增加时，风险偏好的上升解释了不稳定参保可能性的增加。

有文献表明种植面积会对农户的参保决策产生影响，但此处种植规模因子的路径系数并不显著，考虑到种植规模相近可能导致因子作用不显著，绘制研究区农户水稻种植面积分布的直方图和分布曲线（图2）。由于种植规模因子在种植面积变量上负载较大，因此仅对种植面积进行分析来简要说明。研究区农户种植面积呈右偏分布，大部分面积在0.6 hm2以下，最大的不足2.0 hm2。整体来看，研究区属中小规模农业，种植面积差别不大，因此，种植规模与参保行为间路径系数不显著可能是由于研究区农户种植面积差异较小造成的。

图2 2007-2010 年研究区农户种植面积分布Fig.2 Distribution of farming households’planting area in 2007-2010

综合连续务农农户特征及其稳定参保行为的影响因素可以发现，农户连续务农和稳定参保行为具有特征影响的“同向性”，即会促进或抑制农户连续务农行为的特征将同向影响农户的稳定参保行为。在显著影响农户稳定参保的因子中，经验因子所包含的三个特征变量就有“同向性”。而资本因子则可进一步分为劳动力资本（劳动力数目、家庭人口数、男子人数）和资金资本（年收入、年务工收入占比）两部分。我国农业生产模式仍以劳动密集型为主，劳动力是农业生产的重要条件，这类资本在促进连续务农和参保上具有一致性；而金融活动需要以资金为基础，农业生产收入较低，单纯依靠务农难以提升家庭收入，这一矛盾使资金资本不具备上述同向性。

结构方程模型的评价：为检视模型的拟合效果，选用拟合函数的指数（卡方自由度比，x2/d）、近似误差指数（近似误差均方根，RMSEA）以及拟合优度指数（GFI、AGFI）四个指标。模型的各项拟合指数均在适配标准范围内（表4），说明结构方程模型与数据之间总体拟合度较好。

表4 模型拟合优度检验Table 4 Goodness-of-Fit of the structural equation model

3 结论

研究区内连续务农的农户从人口资源上看，农户家庭人口、劳动力、男子人数较多；在经验和知识背景方面，从事农业生产时间较长，年龄也较大，文化程度比较低；从收入角度看，年收入和务工收入占总收入比重均较低。从他们的特征中得到4 个主要因子：种植规模、资本、化学品投入和经验因子。除规模因子外，其它因子均显著影响农户稳定参保行为，其中化学品投入对农户的稳定参保行为影响最大，分别为资本和经验的1.5 和1.4 倍。此外，资本与化学品投入正向影响农户稳定参保，经验因子则有负向影响。农户连续务农和稳定参保行为还具有特征影响上的同向性。

我国农业保险是否具有足够的可持续性，是否能在“政府引导、市场运作、自主自愿、协同推进”的原则下形成市场活力，取决于政府政策与市场机制的协同性，同时也取决于保险产品设计与农户需求的对接性。由于市场经济和城镇化进程的强烈影响，农户家庭收入结构、生产行为、生活方式等发生了巨大变化。“老人农业”以及农业收入在农民家庭中比重不断下降的现象普遍，说明农业生产收益对农村家庭收入的重要性在降低。因此，农业保险的可持续性问题，就需要更多的从这些方面开展深入研究。在培育和发展农村保险市场时应当有意识的结合农户特征，将农村惠农政策和农业金融产品设计统筹考虑，使农业生产与农业保险发展形成良性互动，协同促进形成真正的可持续发展能力。

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