水产养殖业是我国渔业发展的重点,我国水产养殖技术也逐渐得到国际社会的肯定。但过去以陆上渔业养殖为主的水产养殖发展,对我国水土资源及环境造成很大的负面影响。因此,近年来政府鼓励有关水产养殖形态的转型及相关结构的调整,发展海上网箱养殖产业,以期解决陆上渔业养殖造成的问题[1]。
由于我国尚未大范围实施网箱养殖的相关保险措施,海上网箱养殖所面临的风险损失将无法避免,网箱养殖者在生产过程中须承受较高的生产风险及灾害损失,致使相关生产者多存在观望态度,不敢贸然投资,形成网箱养殖未来发展的一大隐患。
为了促进我国网箱养殖的发展,不少专家与学者认为保险有其必要性,然而,在实施之前必须先行评估[2]。因此本研究将以预期效用理论为基础,在生产者追求预期效用最大化的假设之下,探讨保险制度对我国网箱养殖业者生产决策的影响,以期为未来网箱养殖保险的发展作参考。
本研究将在预期效用最大化之下,分析收益保险对我国网箱养殖生产者生产决策的影响。
假设网箱养殖生产者的生产收益用R表示,当R低于某一特定投保收益保额R i,则生产者将获得保险补偿给付。令单位体积产量为y,而产品市场价格为P,令y与P两变量相互独立,且产品市场价格P的边际密度函数为h(P),其中P> 0。而单位体积产量的条件概率密度函数为g(y|X),其中y值介于a与b之间,亦即a≤y≤b,在网箱养殖生产者追求预期效用极大化的假设下,网箱养殖生产者的生产决策可以表示为:
一阶条件可表示为:
式中:及分别定义如下:= R i- P x X和=Py- P x X。由于式(2)中隐含收益变动对生产者决策的影响,而收益是价格与产量的乘积。因此式(2)亦可探讨在收益保险制度下,产品市场价格不确定性对网箱养殖生产者决策的影响。
本研究实证模型中包含了单位体积产量分配、网箱养殖棕点石斑鱼价格分配、生产者利润函数及效用函数等4部分,以下就各部分实证设定进行说明。
由于贝塔分布(Beta distribution)较常态分配能精确地掌握单位体积产量的条件概率密度函数之偏态及峰态。故本研究将以贝塔条件概率分配分析我国网箱养殖单位体积产量概率密度函数(probability density function,PDF)。
式(3)中:Γ[•]是伽马(Gamma)函数;a、b两数值所构成范围[a,b]须包含网箱养殖样本资料单位体积产量的最小值及最大值,而贝塔分配参数方程式p(X)和q(X)为:
由式(3)和式(4)可获得网箱养殖单位体积产量的贝塔分配,亦即在[a,b]区间内y服从参数为p(X)及q(X)的贝塔分配,由此分配即可得到随机网箱单位体积产量。此外,利用式(3)可获得在每个要素投入量下的单位体积产量期望值E(y|X)。
假设我国网箱养殖棕点石斑鱼市场价格P为连续随机函数,且服从均数为μp及之常态分配,亦即P~ N(μp),其概率密度函数为
经由式(5),可导出网箱养殖棕点石斑鱼市场价格之分配函数(cumulative distribution function, CDF),经过概率积分转换(probability integral transformation)方法,倘若P为连续随机变量(continuous random variable)且具有严格递增之分配函数F(P),则无论P之概率密度函数为何,皆可定义随机变量U且U= F(P),并服从均匀发布(uniform distribution)U~ U(0,1),经由U= F(P)= ,可获得P=μp+Φ- 1(U)·σp(Hogg& Tanis,1993[3])。
在保险制度的实施下,网箱养殖生产者的利润计算将保额列入考虑变量。当生产收益低于收益保额(Ri)水平时,网箱养殖生产者将可获得保额与收益两者差额之补偿(R i- Py),此时利润可表示为π= Py+(R i- Py)- P x X;反之,当生产收益高于收益保额时,网箱养殖生产者利润为π= Py-P x X。将上述网箱养殖生产者所面对的利润情况以数学式表示为:
式中:P x为棕点石斑鱼饲料价格;X为单位体积饲料投入量。
根据经济理论,生产者的风险规避态度将影响其对保险(保额)的选择,因此本研究将就风险中立态度(risk neutrality)、固定绝对风险规避态度(CA RA)和递减绝对风险规避态度(DARA)三者分别设定网箱养殖生产者的效用函数,并进一步模拟在固定绝对风险规避态度与递减绝对风险规避态度及保险制度下网箱养殖生产者的生产决策[4]。
本研究以我国海南地区近海及养殖渔户经济调查2013—2015年调查资料中棕点石斑鱼网箱养殖生产者为样本资料[5- 6],对网箱养殖生产者生产决策的影响进行分析。
将统计资料带入单位体积概率密度函数及贝塔分布参数方程式,即可获得随机棕点石斑鱼网箱养殖单位体积产量,同时可求得在既定饲料投入量下预期棕点石斑鱼网箱养殖单位体积产量,即:
由图1可知,当饲料投入量增加,将减少网箱养殖单位体积产量为最小的几率,同时提高网箱单位体积产量为最大值的概率。
令我国网箱养殖棕点石斑鱼的价格分配为一常态分配,即由概率积分转换,使得棕点石斑鱼可透过P=μp+Φ-1(U)·σp关系式求得。亦即:
在保险制度下网箱养殖生产者利润的计算,须将收益保额Ri列入考虑。本研究将保险水平分别为0%、70%、80%及90%,由此可能4种不同保额,据此可计算在不同保额下网箱养殖生产者利润的变化情况。而式(6)中,本研究以棕点石斑鱼饲料价格P x= 20元/kg,来从事网箱养殖生产者利润的计算,亦即:
参照Babcock、Choi和Feinerman(1993)[7]及 Hennessy(1998)[8- 9]的方法,本研究将绝对风险规避系数及参数进行整理见表1。
再利用蒙蒂卡洛方法(Monte Carlo method),估计预期利润效用函数值。预期利润效用函数值可表示为:
表2至表4探讨不同保险水准(70%、80%、90%)及风险态度对网箱养殖生产者决策的影响。
由表2可知,在70%保险水平下,风险中立与低固定绝对风险规避态度的最适饲料投入量、预期产量及预期利润的模拟结果相等,而递减绝对风险规避态度的值虽低于前两者,但高于高固定绝对风险规避态度。若以风险中立为基准,可发现饲料量下降率在低固定绝对规避态度为0%;递减绝对风险规避态度为0. 97%;高固定绝对风险规避态度为2. 92%。预期产量方面,其下降率在低固定绝对风险规避态度为0%;递减绝对风险规避态度为1. 00%;高固定绝对风险规避态度为3. 03%。而预期利润之下降率在低固定绝对风险规避态度为0%;递减绝对风险规避态度为1. 02%;高固定绝对风险规避态度为3. 07%。
由表3可知,80%保险水平下,风险中立的最适饲料投入量、预期产量及预期利润率为最高,其次为低固定绝对风险规避态度,而递减绝对发现规避态度则低于前述两者,但高于高固定绝对发现规避态度。若以风险中立为基准,可发现饲料量下降率在低固定绝对风险规避态度为1. 93%;递减绝对风险规避态度为3. 85%;高固定绝对风险规避态度为6. 74%。
低固定绝对风险规避态度预期产量下降率为2. 03%;递减绝对风险规避态度为3. 99%;高固定绝对风险规避态度为6. 95%。低固定绝对风险规避态度预期利润下降率为2. 04%;递减绝对风险规避态度为4. 07%,高固定绝对风险规避态度为7. 60%。
而由表4可知,90%保险水平下,风险中立的最适饲料投入量、预期产量及预期利润率为最高,其次为低固定绝对风险规避态度,而递减绝对风险规避态度则低于前述两者,但高于高固定绝对发现规避态度。若以风险中立为基准,可发现饲料量下降率在低固定绝对风险规避态度为2. 92%;而递减绝对风险规避态度为4. 86%;高固定绝对风险规避态度为7. 78%。
低固定绝对风险规避态度预期产量下降率为3.03%;递减绝对风险规避态度为5. 02%;高固定绝对风险规避态度为7. 99%。预期利润下降率在低固定绝对风险规避态度为3. 07%;递减绝对风险规避态度为5. 09%;高固定绝对风险规避态度为8. 11%。
由上面的分析结果,本研究发现无论保险水平如何,当网箱养殖生产者具有高固定绝对风险规避态度时,其生产决策受到保险制度的影响将远比其他风险态度下大,且随着保险水平的增加,高固定绝对风险规避态度的生产决策与风险中立的生产决策间距将有明显扩大情况。
在实证模拟分析中可得到两个重要结果:一是对于各风险态度(风险中立态度除外)下,当网箱生产者面对90%之高保险水平时,其生产决策上所受影响远比较低之保险水平(如70%)所受影响大;二是相同保险水平之下,具有高固定绝对风险规避态度的生产者受保险制度影响最大。
从本研究的实证结果可知,在高保险水平下网箱养殖较可能发生道德风险,而在低保险水平情况下则不明显[10]。因此,当保险水平高于某个程度,则政府实施保险制度时,网箱养殖生产者将有可能大幅减少饲料投入量,并使得预期产量及利润大幅下降。所以本文建议,政府实施网箱养殖保险制度时,应避免设定过高保险水平。
此外,当政府实施保险制度对高固定绝对风险规避态度的生产者的影响大于低风险绝对风险规避态度和递减绝对风险规避态度的生产者。亦即,网箱养殖生产者的风险态度倾向将影响保险制度的成效,故政府在实施网箱养殖保险制度时,应先对网箱养殖生产者的风险态度倾向做分析,并以此拟定最适网箱养殖保险制度。