太复杂而难以选择？启发式方法在影响意大利农民愿意为收入稳定工具付费方面的作用

《Agribusiness》：Too Complex to Choose? The Role of Heuristics in Shaping Farmers' Willingness to Pay for Income Stabilization Tool in Italy

【字体：大中小】 时间：2026年05月02日 来源：Agribusiness 2

编辑推荐：

　　摘要欧洲农业日益受到极端天气事件、市场波动和地缘政治紧张局势引发的经济不稳定性的影响。为了应对这些日益增长的风险，鼓励农民采用创新的风险管理策略，例如收入稳定工具（Income Stabilization Tool, IST），该工具可以为农民提供针对严重收入波动的保护。然而

　　摘要

欧洲农业日益受到极端天气事件、市场波动和地缘政治紧张局势引发的经济不稳定性的影响。为了应对这些日益增长的风险，鼓励农民采用创新的风险管理策略，例如收入稳定工具（Income Stabilization Tool, IST），该工具可以为农民提供针对严重收入波动的保护。然而，在不确定性下，决策变得具有挑战性，这常常导致农民依赖简化的决策规则，即所谓的启发式方法。本研究探讨了两种基于冲击经验的启发式方法如何影响农民在了解实际参与成本（外部处理）之前和之后的支付意愿（WTP）。通过一项针对150名意大利苹果种植者的框架实地实验，我们测试了个人过去经历（个人冲击经验）和一般过去经历（其社交网络中的冲击）对农民支付意愿的影响。结果显示，在了解实际参与成本之前，农民依赖启发式方法来评估风险，其中个人过去经历产生的支付意愿最高（421.11欧元/公顷）。一旦实际价格揭晓，启发式方法不再影响决策，所有组的支付意愿趋于一致，与对照组持平（268.08欧元/公顷）。

1 引言

欧洲农业日益面临经济风险，这些风险由极端天气事件、市场波动和地缘政治紧张局势驱动，导致农场收入出现剧烈波动（Debonne等人，2022年）。事实上，在2007年至2015年间，欧盟超过五分之一的农场经历了年收入损失超过其过去三年平均收入的30%的情况，特别是在园艺和永久作物领域影响尤为严重（欧盟委员会，2018年；Trestini等人，2017年）。这些收入损失来源于不同的风险来源，包括生产产量、产品价格和投入成本。因此，农场的长期可行性在很大程度上取决于农民应对冲击并在不利事件后恢复的能力（Meuwissen等人，2019年；Reidsma等人，2015年）。为了增强在这种不稳定性下的韧性，农民可以依靠共同农业政策（Common Agricultural Policy, CAP）支持的一系列风险管理工具（Spiegel等人，2020年）。这些工具包括传统的风险转移机制，如作物、牲畜和植物的保险，以及更创新的风险共享机制。其中一个值得注意的补充是收入稳定工具（IST），即通过农村发展计划引入的 mutual fund，旨在通过补偿农民的严重收入损失来稳定农场收入。然而，尽管具有潜力，但IST计划在欧盟国家的采用仍然有限。在2014-2022年的计划期间，只有意大利、匈牙利和西班牙的卡斯蒂利亚-莱昂地区计划实施该工具（EPRS，2016年）。尽管更多成员国在2023-2027年的CAP战略计划中进一步包含了IST（欧盟委员会，2023年），但实际实施情况仍不均衡，只有意大利正式采用了这一工具。目前，意大利有九只mutual funds在运作，涵盖不同的产品，包括甜菜、水稻、牛奶、苹果以及水果和蔬菜。然而，农民对这一工具的采纳率普遍较低且分布不均（农业、食品主权和森林部MASAF，2024年）。多种因素可能解释了这种有限的传播，包括对覆盖系统性风险的mutual funds财务稳健性的担忧（Meuwissen等人，2003年，2013年）、信息不对称和逆向选择问题，以及农民对该计划的信任度（Giampietri等人，2020年）。除了经济和制度解释之外，越来越多的文献表明，农民采用风险管理工具的行为因素受到强烈影响，包括风险认知、态度和认知过程（Capitanio等人，2016年；Meraner和Finger，2019年；Trestini和Giampietri，2018年；Severini等人，2021年；?op等人，2020年）。传统的经济模型通常假设决策者是理性的，信息是完美的，并优化行为。然而，当决策发生在复杂、不确定和动态的环境中时，这些假设越来越受到质疑，特别是在气候变化的情况下（Arthur，1999年；Farmer和Foley，2009年；Tesfatsion，2002年）。实证证据表明，农民经常偏离预期效用理论（EUT）的预测（Von Neumann和Morgenstern，1947年），而是依赖于经验知识、社会线索和简化的决策规则（Moritz等人，2024年）。此外，当决策涉及复杂的权衡和不确定的结果时，个体经常诉诸启发式方法，即在信息、时间或处理能力受限的情况下减少决策复杂性的认知捷径（Simon和Newell，1971年）。在农业中，不确定性普遍存在，农民经常依赖这种简化的决策策略。过去的不利事件经历在塑造风险认知和后续行为中起着核心作用：反复经历冲击往往会增加感知风险并影响未来的决策（Duinen等人，2015年）。同时，农民的认知和选择嵌入在社会背景中。非正式的同伴网络作为分享关于冲击和响应信息的重要渠道，从而影响个体的风险认知和适应行为（Barnes等人，2013年；Tang等人，2013年）。尽管对这些行为机制的认识日益增加，但将启发式方法与收入稳定工具采纳联系起来的实证证据仍然不足，特别是基于个人过去经历和社会中介信息的启发式方法。基于此背景，本研究旨在通过深入探讨各种启发式方法如何触发农民参与为意大利苹果行业量身定制的IST基金的意愿来填补这一空白，实施了框架实地实验（Harrison和List，2004年）。通过针对150名农民进行的Becker–DeGroot–Marschak（BDM）拍卖，收集了农民进入该基金的支付意愿。参与者被随机分配到三种处理组之一（个人过去经历、一般过去经历和对照组），这些组旨在促使他们反思自己农场（个人过去经历）、当地农业社区（一般过去经历）或根本没有经历（对照组）中的不利事件。在受访者收到2024年IST基金价格信息之前和之后，都测量了他们对IST的支付意愿，这可以被视为一种外部处理，因为实验是在真实环境中进行的，并且基金管理人在实验过程中传达了订阅价格。本文的结构如下。下一节第2节提供了关于IST基金和启发式方法的详细信息。随后，在第3节中描述了实验中分析的苹果IST基金的制度和运营背景。第4节介绍了实验设计，包括三种处理方法，而4.2节详细描述了外部处理的管理方式。第5节展示了结果，第6节进行了讨论。最后，在第7节得出了研究的主要结论。

2 背景

2.1 收入稳定工具：制度框架和运营设计

收入稳定工具是一种基于收入的风险管理工具，它在CAP下引入，旨在通过集体风险共享和公共共同融资来增强农民对严重收入波动的韧性。与传统的保险计划不同，后者依赖于风险转移，通常补偿与特定灾害相关的生产损失，IST作为一个mutual fund运作，基于参与农民之间的风险分担。其目标是通过补偿收入损失来稳定农场收入，无论其来源如何，包括市场中断和价格波动，这些风险通常是多风险保险或其他现有mutual funds无法覆盖的（欧洲议会，2016年）。根据法规（EU）No. 1305/2013引入的IST最初在收入损失超过农民历史平均值的30%时提供补偿。随后在Omnibus法规（EU）No. 2017/2393下的修订允许行业特定的实施，并将触发阈值降低到20%。此外，激活IST基金要求农民经营的地区平均收入损失至少为15%（地区阈值）。只有当两个条件都满足时（即个人收入损失至少为20%和地区级损失至少为15%），基金才能被激活并支付补偿。CAP农村发展政策下的公共支持既有助于mutual funds的建立和资本化，也有助于赔偿的共同融资，符合WTO绿色箱要求，旨在鼓励参与并确保该计划的财务可持续性（欧洲议会，2026年）。类似的收入稳定工具已经在几个非欧盟国家采用，尤其是在美国和加拿大，这突显了政策对基于收入的风险管理工具的日益关注（Rippo和Cerroni，2023年）。例如，在加拿大，加拿大农业收入稳定（CAIS）计划作为一个全农场收入保险计划运作，其中农民的贡献由公共资金匹配。至于美国，联邦作物保险系统逐渐从基于产量的模式转向基于收入的模式，特别是在2008年农业法案下引入的平均作物收入选择（ACRE）计划（Smith和Glauber，2019年）。随后的2014年农业法案进一步简化了这种方法，建立了基于收入的框架，根据相对于5年奥运会平均水平的收入损失触发解耦支付（Severini等人，2021年）。

2.2 启发式方法和风险下的决策

在面临风险决策时，个体通常发现整合概率和潜在结果在认知上要求高且耗时（Pachur等人，2017年）。因此，当决策涉及复杂的权衡和不确定的结果时，人们经常诉诸启发式方法或“经验法则”。这些代表在不确定性和信息有限的情境下进行决策的简化但适应性强的策略（Simon和Newell，1971年）。启发式方法允许个体在认知资源受限时达到满意的结果，而不是寻求最优解（Simon和Newell，1971年）。重要的是，这些启发式方法本质上不是有偏的（Zhang和Cueto，2014年），并且越来越被视为使个体能够应对不确定性和复杂性的情境依赖策略（Bingham等人，2019年；Ott等人，2017年）。如前所述，农业部门是使用启发式方法的一个特别相关的领域，因为农民经常面临与天气变化、市场价格波动和产量不稳定性相关的不确定性。在这种条件下，分析所有可用信息并计算每种可能结果的概率可能是不切实际的（Sanga等人，2021年）。因此，农民在做出决策时经常依赖个人经验或同伴的观察。例如，面对价格崩溃时，农民可能会根据个人过去的经验或观察邻近农民的行为来决定如何应对，而不是进行复杂的预测或成本效益分析（Duden等人，2023年）。这种方法使他们能够用一个更简单的问题代替一个复杂的问题，这与Kahneman 2003年对“启发式”的定义完全一致。

尽管启发式方法在许多决策情境中可能是有效的（Shah和Oppenheimer，2008年；Simon，1979年），但在以低概率但高影响事件为特征的环境中（如农业），它们的使用可能导致系统性偏差（Kahneman，2011年；Kunreuther等人，2013年）。这些偏差出现是因为启发式方法影响了个体对概率和潜在损失的主观评估，往往与客观风险评估不同。前景理论（Tversky和Kahneman，1973年）为理解这些偏差提供了一个有价值的框架。与传统的预期效用模型不同，基于前景理论的研究强调主观概率加权、损失厌恶以及除非个人经历或情感上显著，否则低估罕见事件的倾向。在农业背景下，这意味着农民可能会低估极端事件（如价格崩溃或气候冲击）的可能性，因此可能会延迟或避免采用收入稳定工具，除非感知到重大损失。基于这一框架，文献确定了农民在面临风险时常用的几种启发式方法（Duden等人，2023年）。一种策略是“模仿成功者”的启发式方法，农民通过模仿被认为成功的同伴的行为来简化决策（Gigerenzer和Brighton，2009年；Mousavi和Gigerenzer，2014年）。另一种策略与“关注阈值”启发式方法有关，个体忽视低于主观概率阈值的风险，导致面对低概率冲击时采取不行动（Kunreuther，1996年）。第三种较少研究的策略涉及过去冲击经验的作用。这种“冲击经验启发式”包括几种相互关联的认知捷径，包括：（i）可用性启发式，决策受到最近或情感强烈事件的容易回忆的影响（Kliger和Kudryavtsev，2010年；Nofsinger和Varma，2013年），（ii）关联启发式，依赖于类似过去冲击的记忆（Mullainathan，2002年），以及（iii）情感启发式，将情感反应整合到风险评估中（Slovic等人，2007年）。代表性启发式进一步意味着，个体可能会将有限数量的过去事件视为更广泛风险模式的代表（Tversky和Kahneman 1973）。实证证据表明，长时间没有不良事件发生往往会降低人们对风险的感知，而最近或重复的冲击则会增加人们对正式风险管理工具的认知和支付意愿（Fox和Hadar 2006；Dumm等人2020；Duden等人2023）。然而，尽管大多数研究主要关注个体经验，但关于过去冲击的社会共享信息的作用仍然没有得到充分探索。

3 实证背景：特伦托省的苹果生产和风险管理
实证分析在意大利东北部的特伦托自治省（PAT）进行，该地区的苹果生产是核心农业活动，也是农场收入的主要来源。苹果种植占该省可销售农业产出的大约25%，其特点是高度专业化的系统，以小规模农场为主，平均果园面积约为一个公顷（ISPAT 2020）。阿尔卑斯地区的地理特征，以山谷和山地地形为标志，历史上有利于农场的分散以及合作组织模式的发展（Laiti等人2016；Fontanari和Sacchetti 2020）。PAT的一个显著特点是其先进且长期存在的风险管理机制。农民普遍习惯于采用正式的风险管理工具，包括多风险作物保险和共同基金，并得到了高参与率和强制度协调的支持（Rippo和Cerroni 2023）。在这种背景下，农产品防御联盟（Co.Di.Pr.A.）在组织风险管理计划、促进公共支持的获取以及向农民传播信息方面发挥着核心作用。该联盟有11,783名成员，约占PAT所有农民的90%。在这个制度背景下，2019年引入了一种针对苹果的特定收入稳定工具，这是欧盟首个完全运作的苹果特定IST计划。该计划由Co.Di.Pr.A.管理，旨在覆盖传统保险工具未涵盖的收入风险，特别是与市场和价格波动相关的风险。参与是自愿的，并且每年需要更新。在实施的第一年，即1995年，有1995名苹果生产者加入了该计划，占PAT所有苹果种植者的55%，覆盖了5382.38公顷的土地，总基金价值达到8730863.62欧元（Rippo和Cerroni 2023）。至少30%的基金资源来自农民的贡献，其余部分由公共资金补贴。当与预定义的参考收入相比，苹果相关收入下降20%或更多时，加入计划的农民有资格获得补偿，赔偿金最高可达记录损失的70%。关于参与条件和成本的信息通常在防御联盟组织的年度会议上传达，以确保信息环境的共享和透明。在调查开始时，2024年IST覆盖的参与费用尚未公布，因此我们能够了解农民的支付意愿，而不会将他们的回答固定在一个已知的价格上。然而，在数据收集过程中，官方参与费用被披露，这引入了一个外部信息冲击，并可能成为陈述偏好的一个潜在来源。这个问题以及为解决它而采取的措施将在第4.2节中详细讨论。

4 方法论
4.1 实验程序
为了了解农民对于加入专门为苹果行业设计的IST共同基金的货币偏好，我们采用了框架化现场实验（Harrison和List 2004）。具体来说，本研究应用了Becker–DeGroot–Marschak（BDM）彩票方法（Becker 1965），这是实验经济学中用于价值引出的最广泛使用的激励兼容机制之一（Noussair等人2004）。激励兼容的价值引出机制使用一种激励方案，促使受试者诚实地揭示他们的真实价值（例如，Cummings等人1997；Cerroni等人2019）。在BDM机制中，参与者同时提交他们愿意为获得特定商品或服务支付的金额。然后，从预定义的可能价格分布中随机抽取一个销售价格。提交出高于随机抽取价格的参与者将获得该商品，并支付等于抽取价格的费用。在我们的案例中，“商品”代表一种收入稳定工具，在实验期间实际上无法购买。因此，为了遵守实验协议并模拟IST覆盖的真实购买场景，在这个阶段考虑了三个要素：（i）参与者的WTP；（ii）2024年IST覆盖的估计市场价格；（iii）基于潜在收入冲击模拟的2024年假设收入变化，详见第4.1.7节（图1）。为了估计这种假设的收入变化，咨询了行业专家，包括保险专业人士、农业技术人员和研究人员。根据他们的输入，制定了2024年潜在收入变化的概率分布。这个分布只在参与者提交WTP之后才向他们透露，以避免影响他们的估值（见第4.1.3节）。图1：实验概览。来源：我们的改编。在获得X大学研究伦理委员会的正式批准后，实验于2024年2月至4月期间通过在线面对面访谈进行，参与者是在防御联盟的支持下招募的。样本包括来自PAT的150名苹果生产者，根据应用的启发式提示分为三个随机处理组：（i）个人过去；（ii）一般过去；（iii）对照组，详见下文第4.1.5节。参与者被分成45个不同的小组，在不同的工作日进行，每个小组最多有五名农民。为了防止潜在的同伴影响个人决策，尽量减少了参与者之间的交流。完整的实验程序分为七个阶段（见图1），如下所述。

4.1.1 参与者的欢迎和初始分配
参与者受到了欢迎，并且研究的目标、结构和时间线被清楚地解释。然后，每位参与者都表示同意参与研究。参与者被告知他们将获得25欧元的货币补偿作为对他们时间的回报。他们还被告知，他们可以在任何时候退出研究而不失去补偿。

4.1.2 关于IST共同基金和实验规则的说明
在完成问卷之前，提供了关于实验规则的详细说明。为了防止潜在的同伴影响个人决策，尽量减少了参与者之间的交流。参与者清楚地了解了什么是苹果IST基金，包括它覆盖的风险类型及其运作方式。还解释了在PAT地区参与此类基金的成本通常是如何计算的（图1中的2a）。重要的是，参与者被告知实际的2024年参与价格仍在制定中，为了实验的目的，将从基金管理机构建立的潜在市场价格概率分布中随机抽取。此时，如前所述，参与者被告知他们将被要求说明他们愿意在2024年支付多少费用以加入基金。一旦提交，他们的WTP将与随机抽取的IST基金覆盖成本市场价格进行比较（详见第4.3节）。就像在真实市场环境中一样，只有当他们的WTP等于或高于抽取的价格时，农民才会“购买”这种覆盖。为了支持这一解释，使用了视觉幻灯片来展示在不同情况下他们的收入可能会如何变化：加入与不加入IST基金，以及在市场冲击存在与否的情况下。参与者还被告知，为了让他们完全沉浸在决策过程中并模拟他们选择的真实影响，他们在实验结束时最多可以额外赚取25欧元。这取决于他们的选择（是否加入基金）和模拟的市场结果。如前所述，使用了行业专家制定的2024年潜在收入冲击的概率分布。在实验结束时，从该分布中随机抽取了一个收入变化，以模拟一个现实的收入冲击场景。

4.1.3 BDM机制解释
在澄清了IST基金的所有方面和计算参与成本的方法之后，提供了BDM机制的全面解释。

4.1.4 信息处理：启发式
参与者接受了基于启发式的信息处理。第一组（即个人过去）被要求反思他们个人经历的重大收入损失年份，这些损失足以触发IST的激活（定义为与过去3年的个人平均收入相比至少下降20%）。每位农民收到了一份年份列表（2013-2022年），并被要求选择他们认为遭受此类损失的年份。第二组（即一般过去）被告知过去10年中PAT地区的苹果种植者所遭受的平均收入损失，强调了那些会触发IST激活的年份。每位农民可以看到在这些年份（2013-2022年）中，根据平均收入数据，IST基金会被激活的次数，因此有权向经历严重收入下降的农民分发补偿。第三组（即对照组）没有收到关于收入冲击的具体信息。然而，为了保持一致性和避免实验设计的不平衡，他们被要求指出在过去的10年（2013-2022年）中他们参加了哪些由当地农业风险管理联盟组织的推广活动。这些活动旨在向当地农业社区推广联盟的工作。

4.1.5 用于引出WTP的BDM拍卖
在解决了所有剩余问题后，进行了实验拍卖。农民被要求说明他们对于2024年参与IST的WTP。

4.1.6 一般调查
然后，参与者完成了一个简短的一般问卷，包括社会人口统计问题和旨在描述他们风险态度的项目。通过BRET任务（Crosetto和Filippin 2013）测量了农民的风险概况，包括风险偏好。在这个任务中，参与者选择从100个盒子中收集多少个盒子。其中一个盒子包含一个炸弹。收集的盒子数量越多，收益线性增加（每个盒子0.15欧元），但如果收集到了炸弹，收益为零。这种设置允许参与者在0到100之间自由选择任何数量，而不会对数据进行截断。此外，还收集了与苹果市场价格波动相关的收入变化感知，包括回顾性（过去3年）和前瞻性（未来3年）时期。这些感知基于关于近年来影响农场收入变化的主要因素以及预计在未来影响这些因素的自我报告的回应。

4.1.7 最终奖励
最终奖励由以下支付函数决定，它取决于两个随机抽取的变量：（i）2024年IST覆盖的市场价格；（ii）来自专家制定的概率分布的模拟收入变化。最终支付函数定义为：

其中：

- 是每公顷的基线年收入（25,000欧元）；
- 是农民在2024年相对于2021-2023年平均年收入经历的模拟收入变化；
- 是一个指示变量，如果农民决定加入IST计划，则为1，否则为0；
- 是参与IST计划的成本（每公顷），取决于通过BDM程序获得的农民估值。如果农民的WTP低于2024年IST覆盖的随机抽取市场价格，农民不加入计划；相反，如果农民的WTP高于2024年IST覆盖的随机抽取市场价格，农民加入计划，则等于该市场价格；
- 是另一个指示变量，如果= -20%，则为1，否则为0；
- 代表补偿支付，它覆盖了具有活跃IST覆盖的参与者的70%的收入损失。在研究结束时支付的最终货币补偿是根据一个固定的转换率计算的，该转换率应用于最终累积收入（每2500欧元的最终收入对应1欧元）。为了帮助理解这一机制，表1提供了两个示例，展示了在收入损失情况下的补偿计算，分别包括了有IST覆盖和没有IST覆盖的情况。表1. 收入损失情况下的补偿计算示例（情景2）和没有IST覆盖的情况（情景1）。

情景1：没有IST覆盖的收入损失

情景2：有IST覆盖的收入损失（“安全网”）

项目值
基线收入每公顷25,000欧元
IST覆盖成本每公顷0欧元每公顷150欧元
收入变化 ?25% ?25%
IST补偿每公顷0欧元每公顷4,375欧元
最终收入每公顷18,750欧元每公顷22,975欧元

支付 7.5欧元 9.19欧元

来源：我们的分析。在情景1中，参与者的支付意愿（WTP）低于IST覆盖的市场价格；因此，没有购买任何覆盖，也没有收到任何补偿。在情景2中，参与者以每公顷150欧元的成本加入了IST计划。当收入损失25%时，该计划提供了相当于损失70%的赔偿，从而提高了最终收入和支付金额。

4.2 影响实验结果的外生变量

如第4.1节所述，为了避免估计过程中的偏差，所有参与者都收到了关于苹果特定IST基金在PAT中的运作方式以及标准参与成本相同的信息。具体来说，加入IST基金的成本每年由农业产品防御联盟（Co.Di.Pr.A.）确定，2023年的成本包括一个固定费用（每公顷苹果园150欧元）加上每公顷保险价值的0.5%。例如，对于一个保险价值为20,000欧元的苹果农场，总参与成本为250欧元（150欧元固定费用+100欧元变动费用）。这种解释使得即使是那些从未参与过该基金的农民也能理解IST的典型成本范围，从而平衡了参与者的初始知识水平。同样，参与者被告知2024年的确切参与价格尚未由Co.Di.Pr.A.确定。出于实验目的，他们被告知价格将随机从过去几年使用的参与成本分布中抽取（见第4.1.2节）。这种方法帮助参与者在不依赖于特定数字的情况下形成他们的支付意愿（WTP），从而减少了估值偏差的风险。然而，在数据收集过程中（在收集到150个回应中的71个之后），PAT中的IST苹果基金管理机构（Co.Di.Pr.A.）公开宣布了2024年的实际参与价格。这引入了一个外部偏差来源（外部处理），因为剩余的79个回应可能受到了这一新的、不受控制的信息处理的影响。为了解决这个问题，我们稍微调整了图1中描述的协议。在宣布之后进行的会话中（即外部处理之后），我们明确告知参与者实验设置与Co.Di.Pr.A.发布的信息不同。农民被明确指示在实验的第一部分不要考虑新宣布的2024年参与价格，因为由于管理和行政原因，这个价格与历史价格有很大不同。具体来说，2024年的参与费用区分了“常规基金成员”和“新成员”。对于之前参与过该基金的农场，费用为每公顷苹果种植面积20.00欧元。相比之下，之前没有参与的农场需要支付额外的私人会员费，这也涵盖了他们在2024年之前未参与的年份。鉴于基金管理的这一重大变化，实验中的参与者被明确告知这种定价结构是特殊的，仅适用于2024年，并且后续年份的参与费用也将取决于农民的支付意愿。因此，强调实验旨在为基金经理提供关于农民实际支付意愿的证据，以帮助和支持未来定价政策的制定。研究协议再次被详细解释，如图1所示，强调了使用每公顷150欧元加上保险价值0.5%的历史定价基准作为参考价格的重要性。一旦参与者根据这一参考情景声明了他们的支付意愿（图1，步骤5），然后他们被问及是否愿意在2024年加入IST苹果基金，考虑到基金经理施加的新市场价格。尽管采取了控制措施，我们预计这一外部因素可能会在农民的支付意愿（WTP）中引入偏差。因此，根据专门段落中描述的统计分析，已经验证了这种效应。

4.3 样本描述和统计分析

实验采用了组间设计，涉及三个不同的组，如第4.1.4节所述：个体过去（N=46）、一般过去（N=44）和对照组（N=60）。农民（N=150）被随机分配到不同的处理组。这些组在社会人口统计特征（例如，教育水平）、农场结构（例如，农场生产苹果的年数）、对IST基金的先验知识，或对采用此类覆盖的态度（例如，对IST计划的客观了解，2023年是否参与了IST基金）方面具有统计可比性。此外，农民的风险概况，包括通过BRET任务测量的风险偏好（Crosetto和Filippin 2013），以及对过去三年苹果市场价格波动导致的收入可变性的感知，以及对未来三年的预期，在各组之间也是统计可比的（表2）。他们对农业保险的态度也是如此，通过平均支付的保险费和保险资产的价值来衡量。表2. 各处理组之间的描述性统计和比较。

变量分类变量 – 频率和Fisher精确检验

个体过去（N=46）
一般过去（N=44）
对照组（N=60）
符号

订阅IST基金（2023年）
30
68.18
26
56.52
34
56.67
n.s.

自我声明的IST基金知识
42
91.30
38
86.36
56
93.33
n.s.

IST基金的客观知识
40
86.96
40
90.91
50
83.33
n.s.

性别（女性比例）
3
6.52
2
4.55
3
3.33
n.s.

影响苹果收入的主要风险：过去三年苹果价格波动
32
69.57
29
65.91
43
71.67
n.s.

影响苹果收入的主要风险：未来三年苹果价格波动
38
82.61
41
93.18
51
85.0
n.s.

连续变量 – 均值、标准差、ANOVA和Bonferroni检验

个体过去
一般过去
对照组
符号

均值
标准差
均值
标准差
均值
标准差

年龄
51.21
11.26
49.61
12.03
49.8
13.30
n.s.

教育水平（年数）
12.63
2.80
12.20
2.40
13.25
3.07
n.s.

农场结构（农场生产苹果的年数）
2.52
0.84
2.45
0.79
2.31
0.96
n.s.

风险偏好（BRET：收集的箱子数量）
33.87
20.17
38.61
20.34
36.32
18.73
n.s.

2024年支付的风险相关保险费（欧元/农场）
22,333.51
18,769.94
25,127.28
21,350.58
22,983.32
18,160.43
n.s.

2024年保险资产的价值（欧元/农场）
114,050.40
86,291.23
128,083.7
96,184.81
122,612.90
102,721.60
n.s.

注：此表报告了三个处理组（个体过去、一般过去、对照组）之间关键分类变量和连续变量的摘要统计和差异检验。对于分类变量使用了Fisher精确检验，对于连续变量使用了ANOVA。

a 在BRET中，可收集的箱子数量的最小值分别为0和100。在收集到50个箱子时达到风险中性。我们的样本平均来说稍微厌恶风险（0.551 < CRAA < 0.574）。

b 该信息由Co.Di.Pr.A.提供，指的是参与实验的农民的汇总数据。此外，我们对两种信息处理（一般过去和个体过去）进行了更深入的分析，以评估启发式方法是否被有效激活并且被不同地感知。具体来说，我们控制了参与者报告严重收入下降的平均年数是否与IST基金正式激活的年数有显著差异（一般过去）。为此，我们分析了按年份划分的回应频率，比较了感知到的与实际激活模式。为了评估三种实验处理（个体过去、一般过去和对照组）之间的平均支付意愿（WTP）是否存在统计显著差异，以及IST基金修订后的参与价格公告对WTP的潜在影响，进行了单向ANOVA，随后进行了Bonferroni调整的成对比较。在进行ANOVA之前，数据经过了测试以确保其基本假设得到满足。具体来说，使用Shapiro-Wilk检验来评估残差的正态性，而Levene检验用于评估组间方差的同质性。此外，单向ANOVA用于确认随机化的成功并检查组间的任何系统差异。Shapiro-Wilk检验表明正态性假设被违反（W = 0.96，p < 0.001）。然而，鉴于组大小平衡，ANOVA被认为对这种偏差是稳健的（McDonagh 2008）。

5 结果

使用ANOVA和Bonferroni调整的成对比较来测试苹果农民在2024年加入IST计划的支付意愿的差异，这些农民分别接受了不同的启发式处理（即对照组、个体过去和一般过去），无论是对于整个样本还是对于那些是否暴露于2024年IST价格公告的农民（外部处理）。具体来说，每种处理的平均WTP值从一般过去组的每公顷255.98 ± 149.97欧元到个体过去组的每公顷311.09 ± 203.70欧元（表4），进一步细分为“IST价格公告前的WTP”和“IST价格公告后的WTP”，以便清楚地评估披露是否对农民的决策产生了可测量的影响（见图2）。

图2显示了2024年加入IST共同基金的WTP分布，对于总样本（a）和缩减样本：在2024年IST价格公告之前（b）和之后（c）。为了验证启发式方法是否被有效激活并且被参与者以不同的方式感知，我们首先检查了个体过去处理中的参与者如何回忆严重的收入损失事件，并将他们的回应与一般过去处理中呈现给参与者的实际IST激活年份进行了比较（表3）。具体来说，我们分析了个体过去参与者报告至少经历20%收入下降的平均年数，并将这些回应与基金激活的历史记录进行了比较。

表3. 官方IST基金激活年份与自我报告的收入损失≥20%的年份之间的比较（个体过去处理）。

年份 IST基金激活年份（官方记录）
报告收入损失≥20%的受访者数量百分比

2013 否 13 28%
2014 是 6 13%
2015 是 3 6%
2016 否 3 6%
2017 否 17 36%
2018 否 9 19%
2019 是 5 11%
2020 否 4 9%
2021 否 5 11%
2022 否 13 28%

注：百分比指的是个体过去处理中报告在给定年份收入损失至少20%的受访者比例，这对应于基金激活所需的阈值。

a 根据Co.Di.Pr.A.的数据，IST基金在过去的十年中正式激活了3年（2014年、2015年和2019年）；相比之下，个体过去组的农民平均只报告了1.66 ± 1.24年的重大收入损失，与实际记录相比，这代表了负面事件的显著低估（单样本t检验：t = ?7.17，p < 0.001）。此外，农民对具体损失发生年份的回忆与历史数据有显著差异。最常提到的重大损失年份是2017年（36%）、2022年（28%）和2013年（28%），这些年份都不是实际的IST激活年份。相反，官方激活年份被大大低估了：只有13%的人提到了2014年，6%提到了2015年，11%提到了2019年作为重大损失年份。一旦确定了不同处理方法之间存在明显的启发式反应，我们就继续分析外部信息处理的效果，重点关注披露2024年官方IST参与价格（外部处理）的影响。如图2中的WTP分布所示，这种信息处理对农民的支付意愿有显著影响。特别是，面板(b)显示在公告之前，三个处理组之间的WTP密度存在显著差异，而面板(c)则显示在价格披露后，反应出现了明显趋同。这一模式得到了表4中报告的统计数据的证实。在价格公告之前（即外部处理效果之前），个体过去组的农民报告的平均WTP最高（€421.11 ± 178.45），显著高于对照组（€268.08 ± 201.81）和一般过去组（€263.81 ± 130.62）（p = 0.006）。然而，在价格公告之后（即外部处理效果之后），所有组的平均WTP都下降了，并且处理组之间的差异不再具有统计学意义（对照组：€272.79；个体过去组：€240.36；一般过去组：€243.53；所有组均无显著差异）。表4显示了启发式处理和2024年IST价格沟通对农民加入IST基金的WTP的影响（平均值±标准差）。

| 组别 | 平均值 | 标准差 |
|---------------|------------|-----------|
| 对照组 | 270.75 ± 207.55 | n.s. |
| 个体过去组 | 311.09 ± 203.70 | n.s. |
| 一般过去组 | 255.98 ± 149.97 | n.s. |
| 在IST价格沟通之前 | 268.08a ± 201.81 | ** |
| 在IST价格沟通之后 | 272.79 ± 214.83 | n.s. |
| 个体过去组 | 240.36 ± 189.36 | n.s. |
| 一般过去组 | 243.53 ± 180.14 | n.s. |

注：表格报告了ANOVA和Bonferroni Post Hoc检验的结果，比较了三种处理方法下每公顷的平均WTP：对照组（无启发式信息）；个体过去组（参与者回忆自己过去的收入损失）；以及一般过去组（参与者了解了同行农民通过IST基金获得补偿的年份）。总数指的是包括2024年IST参与价格官方公告前后收集的所有观察数据在内的完整样本。在IST价格变化之前和之后分别显示了每个时期的细分结果。同一行中不同字母的平均值表示存在显著差异（p值<0.05）。显著性水平（Sign.）：n.s.表示不显著，**p<0.05表示显著。来源：我们的分析。结果（表4）还表明，一般过去的启发式信息并未显著影响农民的决策。回忆其他农民（在其同行群体中）因IST基金正式激活而获得补偿的年份并没有在参与者中引发评估捷径。农民的行为就好像他们根本没有收到这些信息一样，与对照组相比没有观察到明显差异。这种有限的行为反应至少部分可以归因于实验发生的特定背景。管理IST基金的防御联盟是一个建立良好且非常活跃的机构（见第3节）。它通过有针对性的更新和地方集会与农民保持定期沟通，促进了强大的网络和信息灵通的农业社区。因此，该地区的农民往往熟悉可用的风险管理工具，并了解它们在实践中的运作方式。实际上，如附录中的表A1所示，绝大多数受访者（90.67%；N=136）表示熟悉IST苹果基金，60%（N=90）表示他们在前一年（2023年）参与了该基金。此外，86.67%（N=130）通过正确识别基金涵盖的风险展示了对该基金的客观了解。虽然少数未参与的农民提到高参与成本（16%，N=24）和低赔偿水平（12.6%，N=19）是参与障碍，但总体情况更为积极。值得注意的是，23.4%（N=22）的参与农民认为加入基金的成本较低，14.89%（N=14）认为赔偿水平较高。最重要的是，53.19%（N=50）在2023年参与基金的人表示他们是出于习惯而参与，35.11%（N=33）表示基金的功能简单、清晰且易于理解。

6 讨论
结果表明，个体过去组的农民显著低估了收入损失事件的频率，并且未能准确识别这些事件相对于IST正式激活记录的时间。这种模式表明，农民在评估收入风险时可能主要依赖个人经验。然而，也不能排除其他解释，需要进一步考虑。虽然当某个地区经历足够大的平均收入损失（-15%）时IST基金会被激活，但只有那些个人收入损失超过资格门槛（-20%）的农民才会获得赔偿。因此，即使在该基金被激活的年份，个体过去组的农民可能个人经历的损失较少或较轻。因此，农民的感知与机构数据之间的差异可能反映了基于地区的激活和基于农场的补偿之间的区别，而不是真正的风险误解。深入研究农民的反应，我们观察到28%的受访者将2022年（最近评估的年份）视为收入损失严重的年份，尽管该年IST基金并未正式激活。这表明最近性可能会增加负面事件的显著性，从而可能高估2024年的风险感知，进而影响WTP。这种模式与认知心理学的发现一致，即个体倾向于根据容易回忆的记忆来做出决策，这些记忆通常是最近的或情感上显著的（Kliger和Kudryavtsev 2010；Nofsinger和Varma 2013）。相反，其他农民似乎低估了IST基金实际激活年份的收入损失风险，这表明他们可能忽视了历史证据。这种行为可能反映了使用关注阈值启发式，即个体认为概率较低的事件低于主观的相关性阈值而予以忽视。正如之前关于洪水保险的研究（Botzen等人2015；Robinson和Botzen 2019）所发现的，应用这样的阈值会降低对风险管理的感知需求。当概率被认为太低时，它们在认知上的权重不足，最终降低了人们对保护措施的WTP（Duden等人2023；Robinson和Botzen 2019）。这种差异的平缓强烈表明，在缺乏客观定价信息的情况下，农民依赖启发式来估计他们的风险暴露并形成他们的WTP。一旦引入了权威的价格信号，主观判断的影响就减弱了，组间差异也大幅缩小。综合来看，这些模式表明在缺乏客观参考点的情况下，农民系统地依赖于基于经验的启发式。在价格披露之前，个体过去组观察到的强烈反应与可用性启发式一致，即个体根据最近（Mullainathan 2002）或难忘的事件来评估概率（Slovic等人2007）。学者将这种行为定义为冲击经验启发式，这是一种决策捷径，其中个人对负面事件的回忆替代了对风险的客观理解（Kliger和Kudryavtsev 2010；Nofsinger和Varma 2013）。这种行为也可能受到代表性启发式（Tversky和Kahneman 1973）的强化，因为农民将他们自己的有限经验视为未来结果的广泛指标。然而，一旦引入了权威的外部价格信号（即外部处理），对主观判断的依赖就减弱了，处理效果也被中和了。同时，这种解释应谨慎对待，因为样本大小可能限制了检测组间更细微差异的可能性，特别是在价格披露之后。相比之下，一般过去的启发式没有产生可测量的行为效应。回忆同行农民获得补偿的年份并没有改变WTP相对于对照组的情况。这里同样需要谨慎，因为缺乏显著性也可能反映了检测相对较小效应的难度。这种有限的反应可以由研究区域的特定制度背景来解释，那里的农民属于一个信息灵通的农业社区。实际上，大多数受访者熟悉该基金，许多人之前参与过，并对其运作有很高的客观了解。这些发现表明，PAT地区的农民在一个信息灵通且功能整合的制度环境中运作，其中参与IST基金是普遍的、习惯性的，并被认为是直接的，这在农业部门是不常见的情况。与一致性的文献相反，后者认为缺乏意识、知识、可负担性和信任是采用相互或基于保险的风险管理工具的关键障碍（Giampietri等人2020；Madaki等人2023），在这种情况下，即使是信息较少或注意力不集中的农民也能从现有的行为规范中受益。在这里，参与IST基金被视为“正常”的，同伴的影响可能通过社会规范而不是通过明确的评估线索来发挥作用。许多研究表明，个体倾向于模仿他人的行为（Andersson等人2014；Berg 2014；Delfino等人2016），特别是那些被认为相似或成功的个体（Nikolaeva 2014）。这在高风险环境中尤其相关，因为在灾难风险管理中，模仿被认为是重要的行为机制（Kunreuther 2021）。先前的研究还表明，极端冲击通常会促使农民复制更成功的同伴的风险管理策略（Sutherland等人2012；Zilberman等人2012）。然而，在我们的案例中，信任超越了同伴网络。农民不仅在当地合作系统中报告了相对较高的信任水平（平均值=3.87 ± 0.93），而且在管理该基金的防御联盟中（平均值=3.59 ± 1.20），在联盟经常咨询的技术专家中（平均值=3.23 ± 1.10），以及在更广泛的保险系统中（平均值=3.44 ± 1.03），基于1到5的评分标准（1=完全不；5=完全）。在这样一个信息灵通且信任度高的环境中，模仿的条件已经得到满足。因此，提供基于历史的信息可能对农民的决策过程贡献不大，这可能解释了一般过去组相对于对照组没有可测量的处理效应。

7 总结与结论
本研究探讨了农民如何评估风险并确定他们愿意支付（WTP）以加入为意大利苹果行业量身定制的收入稳定工具（IST）共同基金，重点关注启发式在风险感知中的作用。在特伦托省进行了一个实地实验，共有150名苹果生产商参与，参与者被随机分配到三个组：一个对照组，一个被要求回忆农民个人经历的不利收入事件的组（个体过去），另一个被要求回忆其网络中普遍影响生产商的类似事件（一般过去）。这些启发式的影响在没有和有外部信息处理的情况下都进行了分析，即基金管理者传达了2024年的官方IST注册价格。研究结果表明，在没有官方价格信息的情况下，农民倾向于依赖基于经验的启发式来做出决策。特别是，回忆个人经历的负面事件（个体过去）显著影响WTP，而回忆同伴经历的不利事件（一般过去）没有显著影响。个体过去处理的负面影响与农民回忆的相关收入损失显著少于基金管理者传达的更广泛收入危机的事实一致。然而，一旦披露了基金的实际价格，这些组间的差异就消失了，个体经验启发式推理的影响被克服了。实验揭示了农民依赖的各种信息来源之间的复杂相互作用。值得注意的是，这些来源，无论是由公共机构提供的还是个人获得的，似乎在影响农民偏好方面遵循一定的层次结构。在这个层次结构中，基金管理者，以及更广泛的公共沟通机构，在塑造决策中起着关键作用。在本研究的背景下，基金管理者的信息具有最大的影响力，这在很大程度上是由于该机构的强大区域声誉。然而，这种影响可能因地区而异。另一个重要方面是农民的个人风险感知与基金管理者进行的风险评估之间的一致性。为了促进更广泛的参与，基金管理者应努力缩小感知风险与实际风险之间的差距。正如本研究所示，农民经常低估或不准确地回忆过去的事件，这可能导致关于风险管理的次优决策。提高透明度并验证农民主观风险认知与基金经理客观评估风险之间的差异，对于鼓励农民参与该基金至关重要。这反过来将支持共同农业政策（CAP）的更广泛目标，即促进农民参与风险管理。本研究的局限性在于样本量相对较小：最初的150名农民样本被分为三个处理组，然后根据外部信息处理方式进一步细分，这降低了统计功效，可能限制了结果的稳健性。

作者贡献：
Alice Stiletto：方法论、软件、数据整理、调查、正式分析、可视化、初稿撰写、审稿与编辑、概念化、验证。
Ruggiero Rippo：方法论、软件、数据整理、调查、审稿与编辑、概念化、验证。
Samuele Trestini：验证、监督、资金获取、项目管理、资源协调、审稿与编辑、概念化、方法论。
Elisa Giampietri：审稿与编辑、概念化。
Roberta Raffaelli：资金获取、项目管理、审稿与编辑、资源协调、概念化、监督、方法论。
Simone Cerroni：概念化、方法论、软件、验证、监督、审稿与编辑、项目管理、资源协调。

致谢：
本研究是在“RESEARCH PROJECTS OF RELEVANT NATIONAL INTEREST (PRIN)—2020 Call (Prot. 20205L79R8) ‘Towards a holistic approach to SUStainable RISK management in agriculture (Sus-Risk)’”项目框架下进行的。开放获取出版由帕多瓦大学（Universita degli Studi di Padova）提供支持，属于Wiley - CRUI-CARE协议的一部分。

利益冲突：
作者声明没有利益冲突。

附录A
表A1. 样本描述性统计。变量
- 频率
- 回答者数量
- 2023年订阅IST基金的比例
- 自报对IST基金的了解程度
- 对IST基金的客观了解程度
- 性别（女性比例）
- 影响苹果收入的主要风险：过去3年的苹果价格波动
- 影响苹果收入的主要风险：未来3年的苹果价格波动
- 年龄
- 教育水平（年数）
- 农场结构（从事苹果生产年限）
- 风险偏好（BRET：收集的箱子数量）
- 2024年为天气相关风险支付的保险费（€/ha）
- 2024年为天气相关风险投保的资产价值（€/ha）
- 农民选择不加入基金的原因
- 农民选择加入基金的原因

注：*此信息由Co.Di.Pr.A.提供，指的是参与实验的农民的汇总数据。数据来源：我们的整理。

数据可用性声明：
支持本研究发现的数据可向相应作者索取。由于隐私或伦理限制，这些数据不对外公开。

热点排行