【摘要】：由于農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)面臨變化的經(jīng)濟(jì)和自然環(huán)境,農(nóng)業(yè)活動(dòng)面臨著廣泛的風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)業(yè)的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)在性質(zhì)上是多樣的,包括天氣條件和動(dòng)物疾病這類事件;農(nóng)產(chǎn)品、以及肥料和其他投入品的價(jià)格變化;還有因政策和監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的財(cái)務(wù)不確定性。長(zhǎng)期以來(lái),農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的存在被認(rèn)為對(duì)農(nóng)民的生產(chǎn)和投資決策產(chǎn)生了重大影響。農(nóng)業(yè)企業(yè)存在各種風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源,包括價(jià)格/市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),生物風(fēng)險(xiǎn),氣候風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)民能夠認(rèn)知和管理風(fēng)險(xiǎn)是非常重要的。農(nóng)民有許多風(fēng)險(xiǎn)管理策略(如使用合同農(nóng)業(yè),農(nóng)場(chǎng)多樣化,農(nóng)業(yè)信貸和儲(chǔ)蓄等)來(lái)管理農(nóng)場(chǎng)層面的風(fēng)險(xiǎn),并且他們中的許多人會(huì)同時(shí)使用這些方法。然而,以前的研究忽略了風(fēng)險(xiǎn)管理采納決策之間的潛在相關(guān)性,并假設(shè)這些決策之間彼此獨(dú)立。我們認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)管理采用決策和同時(shí)采用這些風(fēng)險(xiǎn)管理工具的潛力具有相關(guān)性。因此,本研究旨在使用采用Probit,雙變量,多變量和多項(xiàng)式Probit的方法去探討各種因素對(duì)農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)管理采納決策的影響。本研究選取了巴基斯坦旁遮普省兩個(gè)部門(mén)的4個(gè)地區(qū),采用了多級(jí)抽樣技術(shù),在2016年9-12月期間隨機(jī)抽取400名種植玉米的農(nóng)民進(jìn)行訪談。我們選擇三種風(fēng)險(xiǎn)管理策略,即合同農(nóng)業(yè),農(nóng)場(chǎng)多樣化和農(nóng)業(yè)信貸作為研究對(duì)象。就影響農(nóng)戶采用三種風(fēng)險(xiǎn)管理策略的因素,包括農(nóng)戶所在的社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人口特征,農(nóng)民對(duì)主要風(fēng)險(xiǎn)源(價(jià)格風(fēng)險(xiǎn),氣候風(fēng)險(xiǎn),生物風(fēng)險(xiǎn)和金融風(fēng)險(xiǎn))的認(rèn)知以及農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度進(jìn)行了調(diào)查。此外,本研究也評(píng)估了玉米農(nóng)場(chǎng)的生產(chǎn)率和效率。為找出農(nóng)民對(duì)風(fēng)險(xiǎn)源的看法,論文將農(nóng)民對(duì)主要風(fēng)險(xiǎn)源的發(fā)生和嚴(yán)重程度(按照李克特量表)的反應(yīng)合并到一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)矩陣中。利用立方效用函數(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)農(nóng)民對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度。使用Arrow-Pratt絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)將有序函數(shù)的形式轉(zhuǎn)換為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的定量度量。通過(guò)使用非參數(shù)方法(DEA),測(cè)量了玉米農(nóng)場(chǎng)的技術(shù)效率、配置效率和經(jīng)濟(jì)效率。此外,關(guān)于影響雜交玉米農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度及其感知因素的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,有78%的農(nóng)民是自然風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的,被調(diào)查農(nóng)民中有79%的人認(rèn)為價(jià)格,72%的人認(rèn)為生物和69%的人認(rèn)為氣候是他們農(nóng)場(chǎng)企業(yè)的潛在風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源。此外,Probit模型分析揭示了從農(nóng)場(chǎng)到主要市場(chǎng)的距離,農(nóng)場(chǎng)外收入,是否在Sahiwal和Okara地區(qū)的地理虛擬變量,受訪者年齡,玉米種植經(jīng)驗(yàn),有權(quán)使用擴(kuò)展代理都顯著(負(fù)面或正面)影響著農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度和風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知。進(jìn)一步,論文采用雙變量和多項(xiàng)式Probit模型分析得出,許多因素都會(huì)影響農(nóng)民同時(shí)選擇采用異地多樣化和合同農(nóng)業(yè)。研究結(jié)果表明兩種風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)手段的采納決定(82%)之間存在密切關(guān)系。此外,研究結(jié)果顯示雜交玉米農(nóng)民的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性(年齡,教育程度,農(nóng)業(yè)經(jīng)驗(yàn),玉米農(nóng)場(chǎng)規(guī)模,與主要市場(chǎng)的距離和地區(qū)差距)顯著影響風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)工具的采用。同樣,農(nóng)民對(duì)風(fēng)險(xiǎn),如氣候風(fēng)險(xiǎn),價(jià)格風(fēng)險(xiǎn),生物風(fēng)險(xiǎn),金融風(fēng)險(xiǎn)和農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)行為的認(rèn)知是影響玉米企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略采用的顯著決定因素。另外,本研究還試圖找出影響農(nóng)戶同時(shí)采用用于管理玉米生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的非農(nóng)收入多樣化(49%)和農(nóng)業(yè)信貸(41%)的因素。通過(guò)應(yīng)用雙變量和多項(xiàng)式Probit概率方法,結(jié)果顯示非農(nóng)收入多樣化與農(nóng)業(yè)信貸之間存在強(qiáng)相關(guān)性,這表明采用一種風(fēng)險(xiǎn)管理策略會(huì)導(dǎo)致另一種風(fēng)險(xiǎn)管理策略的采用。研究結(jié)果還表明,種植者的受教育程度,家畜數(shù)量,玉米種植經(jīng)驗(yàn),對(duì)生物風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)厭惡性質(zhì)的認(rèn)知正向顯著影響采用多樣化策略作為風(fēng)險(xiǎn)管理工具,而農(nóng)場(chǎng)規(guī)模對(duì)多樣化的采用產(chǎn)生負(fù)面影響。同樣,在信貸的采用方程中,玉米種植經(jīng)驗(yàn),農(nóng)場(chǎng)規(guī)模,價(jià)格和生物風(fēng)險(xiǎn)以及農(nóng)民的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度顯著提高了采用農(nóng)業(yè)信貸管理風(fēng)險(xiǎn)的可能性。此外,多元probit模型被用來(lái)評(píng)估解釋變量對(duì)農(nóng)民采用合同農(nóng)業(yè)(61%),農(nóng)場(chǎng)外收入多樣化(49%)和農(nóng)業(yè)信貸(41%)這些風(fēng)險(xiǎn)管理選擇的影響,并認(rèn)為同時(shí)采用這些風(fēng)險(xiǎn)管理策略是有可能相互關(guān)聯(lián)的。研究結(jié)果顯示采用風(fēng)險(xiǎn)管理戰(zhàn)略的決定是相互關(guān)聯(lián)的,農(nóng)戶采用一種風(fēng)險(xiǎn)管理工具的同時(shí)促進(jìn)采用另一種風(fēng)險(xiǎn)管理戰(zhàn)略。此外,農(nóng)戶和農(nóng)戶的特征年齡,農(nóng)業(yè)經(jīng)驗(yàn),受教育程度,玉米地的比例,風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知度和風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)農(nóng)戶決策過(guò)程中不同風(fēng)險(xiǎn)管理工具的選擇都起著至關(guān)重要的影響。正如預(yù)期的那樣,與風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源有關(guān)的更高風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)促使農(nóng)戶采用相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)管理工具。本研究通過(guò)使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)來(lái)估算配置效率和經(jīng)濟(jì)效率,進(jìn)而評(píng)估玉米農(nóng)場(chǎng)的生產(chǎn)率和效率。結(jié)果為玉米農(nóng)場(chǎng)的平均技術(shù)效率,配置效率和經(jīng)濟(jì)效率測(cè)量值分別為0.89,0.66和0.59。此外,對(duì)于所有三種效率,tobit回歸結(jié)果顯示非常顯著。因此,結(jié)果顯示為農(nóng)場(chǎng)規(guī)模,農(nóng)戶年齡,玉米種植經(jīng)歷,玉米作物面積,農(nóng)場(chǎng)到主市場(chǎng)的距離,推廣人員訪問(wèn)次數(shù),信貸渠道和是否在Okara地區(qū)的地理虛擬變量是影響技術(shù)效率的重要因素。而推廣人員的訪問(wèn)次數(shù),是否在兩個(gè)區(qū)域(Sahiwal和Okara)顯著影響配置效率。農(nóng)民的年齡,玉米種植經(jīng)驗(yàn)和地區(qū)差距(薩希瓦爾地區(qū))對(duì)雜交玉米農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益有重大影響。在風(fēng)險(xiǎn)管理選擇的分析中,使用Probit,雙變量,多變量和多項(xiàng)式Probit的方法提供了更豐富的解釋,更好的推論以及更多的信息,并且可以進(jìn)一步提高對(duì)農(nóng)民風(fēng)險(xiǎn)管理決策的理解。這些將有助于政策制定者預(yù)測(cè)哪些類型的農(nóng)民在傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理工具的存在下,將采用政府支持的風(fēng)險(xiǎn)管理工具。根據(jù)多變量和多元Probit方法的信息,農(nóng)業(yè)推廣教育者也可以改進(jìn)他們的方案,以更好地指導(dǎo)農(nóng)民。種植玉米的農(nóng)戶通過(guò)使用最佳資源水平會(huì)使其提高玉米產(chǎn)量和效率。因此,必須審查農(nóng)業(yè)政策以最大限度地提高生產(chǎn)率和效率。根據(jù)整體研究的結(jié)果,提出相關(guān)建議。ⅰ)農(nóng)民應(yīng)通過(guò)更好的推廣服務(wù)和使用其他信息來(lái)源,包括廣播,電視和報(bào)紙等增強(qiáng)對(duì)政府啟動(dòng)的農(nóng)作物貸款保險(xiǎn)計(jì)劃的理解。ⅱ)農(nóng)民能否有效獲取信息應(yīng)該是農(nóng)業(yè)政策中的關(guān)鍵要素,特別是在制定農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)政策這方面。ⅲ)政府應(yīng)該注意通過(guò)簡(jiǎn)化和縮短信貸處理周期和程序來(lái)提高農(nóng)民獲得信貸的機(jī)會(huì)。ⅳ)金融機(jī)構(gòu)需要接受土地持有和牲畜/作物作為抵押貸款,以提高農(nóng)民獲得正規(guī)機(jī)構(gòu)的信貸機(jī)會(huì)。ⅴ)農(nóng)業(yè)部門(mén)還應(yīng)為農(nóng)民安排培訓(xùn)計(jì)劃,引導(dǎo)他們完成從正規(guī)渠道獲得貸款的過(guò)程,并鼓勵(lì)積極使用信貸。ⅵ)建議通過(guò)引入農(nóng)民技術(shù)培訓(xùn)計(jì)劃和推廣農(nóng)業(yè)服務(wù),優(yōu)先提高玉米農(nóng)場(chǎng)的效率。
【學(xué)位授予單位】：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F313
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本文編號(hào)：2658176