巴基斯坦信德省農(nóng)場適應(yīng)農(nóng)業(yè)風(fēng)險和收入多樣化戰(zhàn)略的實證評估.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、同其他經(jīng)濟活動一樣,全球的農(nóng)業(yè)部門也面臨著多重風(fēng)險。農(nóng)業(yè)風(fēng)險主要包括技術(shù)風(fēng)險,政策風(fēng)險,生產(chǎn)風(fēng)險,市場風(fēng)險,人力資源風(fēng)險和信用風(fēng)險,然而自然風(fēng)險也阻礙了高回報率。因此,農(nóng)業(yè)風(fēng)險很可能會使一個國家的經(jīng)濟增長放緩,這將很容易增加一個地區(qū)的貧困水平。立足于這個亟待解決的問題,為確定巴基斯坦信德省農(nóng)民所面臨的各種農(nóng)業(yè)風(fēng)險而導(dǎo)致的農(nóng)場適應(yīng)和收入多樣化戰(zhàn)略,開展了一項研究。為此,對農(nóng)民的風(fēng)險行為和應(yīng)對可能相關(guān)風(fēng)險的策略,以及與社會經(jīng)濟屬性,感知風(fēng)險

2、來源和應(yīng)對策略的關(guān)聯(lián)性進行了分析。本研究還分析了:i)風(fēng)險認(rèn)知,ii)環(huán)境風(fēng)險認(rèn)知,iii)收入多樣化戰(zhàn)略,iv)管理災(zāi)害風(fēng)險的多元化戰(zhàn)略,以及v)管理災(zāi)害風(fēng)險的多種工具。為實現(xiàn)研究目標(biāo),在巴基斯坦信德省,根據(jù)定量參數(shù)開展了一項調(diào)查,采用有效可靠的多階段集群方法,對來自印度河左岸8個區(qū)的480名受訪者/農(nóng)民進行了問卷采樣。繼而,使用兩個軟件如SPSS和AMOS估計結(jié)果并開發(fā)結(jié)構(gòu)方程模型。
  研究結(jié)果顯示,當(dāng)?shù)剞r(nóng)民正在根據(jù)自己的能

3、力處理各種風(fēng)險。因此,風(fēng)險矩陣和ELCE(等可能性確定當(dāng)量)方法被用于確定農(nóng)民的風(fēng)險態(tài)度。使用二元logistic回歸模型評估影響農(nóng)民環(huán)境風(fēng)險認(rèn)知的因素。結(jié)果表明,大多數(shù)農(nóng)民是風(fēng)險厭惡性質(zhì)的,并認(rèn)為在農(nóng)場層面過度降雨(74%),鹽度和水澇(73%),洪水(67%)和干旱/降雨不足(65%)是最主要的風(fēng)險。二元logistic回歸的結(jié)果表明,農(nóng)民的看法受到許多因素(如年齡,受教育程度,農(nóng)田偏遠(yuǎn)程度,農(nóng)場外收入,風(fēng)險態(tài)度,天氣信息的獲取和排

4、水渠的獲取)可能是正向可能是負(fù)向的顯著影響。
  同時,農(nóng)民有多種方式來應(yīng)對農(nóng)業(yè)風(fēng)險,其中大多數(shù)采用收入多元化戰(zhàn)略。本研究對農(nóng)戶使用收入多樣化戰(zhàn)略的決定因素進行了統(tǒng)計分析。結(jié)果顯示,69%的農(nóng)戶采用非農(nóng)活動作為多元化戰(zhàn)略。通過政府服務(wù),企業(yè)最多采用農(nóng)場多元化戰(zhàn)略。Probit回歸的邊際效應(yīng)顯示,教育水平提高一年,將導(dǎo)致農(nóng)民獲得非農(nóng)收入來源的可能性上升25%。此外,多項式概率回歸分析顯示,成年人參與非農(nóng)工作的系數(shù)為負(fù)值,并且在所有多

5、元化策略中非常顯著。同樣,耕種面積,每戶受撫養(yǎng)人的數(shù)量和家庭規(guī)模是參與非農(nóng)勞動活動的重要影響因素。
  由于以前的研究忽略了各種風(fēng)險應(yīng)對決策之間的關(guān)系,因此在農(nóng)場層面農(nóng)民進行災(zāi)害風(fēng)險管理有許多選擇,其中大多數(shù)會同時使用這些風(fēng)險應(yīng)對手段。因此,本研究旨在評估影響同時采用農(nóng)業(yè)信貸和農(nóng)場外多樣化來解決災(zāi)害風(fēng)險的因素,并采用多項式概率回歸方法。結(jié)果表明,兩種風(fēng)險應(yīng)對工具的采納決策(78%)之間有強相關(guān)性,并認(rèn)為采用一種風(fēng)險應(yīng)對工具可能會促

6、進農(nóng)民同時采用另一種工具。此外,人口統(tǒng)計屬性和損失都是由自然災(zāi)害造成的。因此,風(fēng)險認(rèn)知和風(fēng)險態(tài)度顯著幫助農(nóng)民采取風(fēng)險應(yīng)對措施的決策。
  使用不同的方法檢驗影響采用多種風(fēng)險管理決策的因素;運用Probit回歸模型,評估同時采用三個風(fēng)險管理決策是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。實證結(jié)果表明作物多樣化,非農(nóng)作業(yè)和牲畜持有相關(guān)聯(lián)。此外,影響采用風(fēng)險管理工具的大多數(shù)因素還包括年齡,受教育程度,農(nóng)業(yè)經(jīng)驗,信貸的獲得,對于旱風(fēng)險的認(rèn)知,洪水和過度降雨。調(diào)查結(jié)

7、果表明,教育邊際效應(yīng)系數(shù)增加1%將會使采用全部三種風(fēng)險管理工具的可能性增加1%。同樣,農(nóng)業(yè)經(jīng)驗的邊際效應(yīng)顯示了一種負(fù)向但顯著的影響,這表明在其他因素保持不變時,農(nóng)業(yè)經(jīng)驗增加1%將使其采用概率降低3%。
  基于整體研究的結(jié)果,建議農(nóng)民必須意識到可能的風(fēng)險來源,以便他們可以通過采取適當(dāng)?shù)牟呗詠砉芾硭麄兊纳a(chǎn)。除此之外,政府還應(yīng)制定相關(guān)的農(nóng)業(yè)政策,發(fā)展簡易流程的信貸供給等體制機制,為農(nóng)民提供非農(nóng)就業(yè)機會,增加農(nóng)業(yè)收入和改善投資。此外,

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