研究

从风险行为到感知农场恢复力:荷兰案例研究

• 摘要
• 简介
• 概念框架
  • 危险行为
  • 弹性
  • 从风险行为到感知弹性
  • 控制变量
• 经验模型
• 数据
• 结果
  • 测量模型评估
  • 结构模型的评估
  • 多组分析
• 讨论和结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

在一个经济、环境、社会和制度条件不断变化、不可预测的世界中，应对风险和不确定性一直是农业生产的普遍特征(Chavas 2011)。为了应对这些相互关联的风险和不确定性，农业适应和转型正变得越来越重要(Ghahramani和Bowran 2018)。此外，刺激农业适应和转型需要从应对预期的未来转向应对未知的未来。农业恢复力可能受到威胁，这取决于农民克服风险和不确定性后果的能力(Darnhofer 2014)。由于农民的风险管理策略、风险认知和风险偏好决定了农民如何应对风险(van Winsen等人2016年，Meraner和Finger 2019年)，风险行为与弹性内在相关。为此，本文探讨了农民风险行为在评估感知农业恢复力中的作用。

弹性思维承认复杂性和未知因素在动态农场经营环境中的作用(Cabell和Oelofse 2012, Darnhofer 2014)。我们对农场恢复力的理解来自于Meuwissen等人(2019)，他们将恢复力定义为在面对日益复杂和积累的经济、环境、社会和制度冲击和压力时，通过稳健、适应性和可转换性的恢复能力确保提供功能的能力。稳健性与抵御预期和意外冲击和压力的能力有关(Walker et al. 2009)。适应性是指通过改变投入、生产、营销和风险管理的组成来适应冲击和压力的能力(Meuwissen等人，2019年)。可转型性是指从根本上改变农场内部结构以应对严重冲击和持久压力的能力，这也可能意味着提供替代和/或额外的农场功能(Meuwissen等人，2019年)。尽管这种对弹性的社会-生态理解强调了适应和转型的重要性，但由于弹性的抽象性质，对这些能力的实证评估仍然具有挑战性(Cumming等，2005)。

由于弹性是一个潜在的概念(Clare et al. 2017)，因此需要间接评估方法。这些评估可分为两种方法。第一种方法通过定义几个指标(例如，弹性联盟2010、Cabell和Oelofse 2012、Choptiany等人2017、Jones和Tanner 2017、Diserens等人2018、Stone和Rahimifard 2018、Jones和d’errico 2019)来捕捉弹性的多维度。尽管其隐含的目标导向，但弹性指标的操作和量化仍然很复杂，因为这些弹性评估是根据具体情况进行的，导致不同地区的评估无法进行比较(Pelling 2011, Jones et al. 2018)。第二种方法评估感知到的农场恢复力(例如，Marshall等人2011年，Béné等人2012年，Marshall和Smajgl 2013年，Marshall等人2014年，Peerlings等人2014年，Jones等人2018年，Jones和d’errico 2019年)。这种方法认识到农民有能力判断自己的恢复能力(Jones et al. 2018)，并解释了在风险和不确定性下的行为和决策(Jones and d’errico 2019)。此外，感知弹性评估允许跨地区比较，因为这些问题适用于其他情况(Clare等，2017年)。我们基于感知的方法使用自我评估问题来衡量农民的稳健性、适应性和可转换性。

尽管感知恢复力和风险行为明显相关(Ansah等人，2019年)，但没有同时研究风险管理、偏好和感知如何与感知的农场恢复力相关的实证应用。以前的研究成功地部分捕捉了这些关系，包括单一风险管理策略如何提高特定的农场恢复力——应对特定风险的恢复力(Carpenter等人2001年，Folke 2016年)。例如，关于多样化如何可能增强人们所认为的应对农业政策变化的弹性，有各种各样的证据。Peerlings等人(2014)发现，专业化农民认为自己更有弹性，而Sutherland等人(2017)则表明，苏格兰农民将多样化应用于农业旅游和林业，作为一种适应农业政策变化的策略。然而，这些研究并没有解释未知因素，因为它们针对的是一种特定的风险。我们调查了一般弹性，它比特定弹性更复杂，因为它体现了处理一般风险(Folke 2016)和未知风险(Carpenter et al. 2012)。为了让农民为未知的未来做好准备，可能需要对风险管理有一个广泛的观点，包括一系列策略。尽管一些实证调查解释了为什么农民采用某些风险管理投资组合(Coffey和Schroeder 2019年、Meraner和Finger 2019年、Vigani和Kathage 2019年)，但这些研究都没有将农民的风险管理投资组合与总体弹性联系起来。为了填补这一研究空白，本研究调查了农民的风险行为与总体恢复力之间的关系。

可观的农业收入有助于确保农场的连续性(Saint-Cyr等人，2019年)，并培养韧性(Cabell和Oelofse, 2012年)。在弹性思维中，农场收入被认为是农民提供的功能之一(Meuwissen等人，2019)。农场的其他功能包括保持自然资源处于良好状态，管理动物福利，或提供就业和良好的工作条件。农民往往追求经济和非经济功能的结合(Anderson和McLachlan 2012);然而，要实现其他功能，就需要有可观的农业收入(ten Napel et al. 2006)。因此，研究农民收入如何塑造感知弹性是值得的。

在此背景下，本研究旨在探讨农民风险行为与感知恢复力之间的关系。本文从两个方面扩展了现有文献:(1)我们研究了农民的风险管理组合、认知和偏好如何在稳健性、适应性和可转换性方面与感知的一般弹性有关，(2)我们探索了农民收入如何解释感知弹性的差异。我们的实证应用聚焦于荷兰农民，他们最近面临着复杂的风险组合。因此，荷兰农民是恢复力研究的相关人群。

概念框架

我们以农业风险行为(Hardaker et al. 2015)和弹性理论(Holling 1973, Darnhofer 2014, Folke 2016)为基础，探索风险管理、认知和偏好与感知弹性之间的关系(图1)。我们的概念框架描述了(1)风险管理组合、认知和偏好之间的关系，(2)感知鲁棒性、适应性和可转换性与感知弹性之间的关系，(3)风险行为与心理弹性感知的关系，(4)几个控制变量与风险行为和心理弹性感知的关系。需要捕捉向后和前瞻系统动力学来评估弹性(Folke 2016)。因此，我们调查农民过去的认知(tk)、当前认知(t)，以及对未来事件的感知(t + k),t-k指过去的5年，t表示当年，和t + k指的是未来5年或20年。接下来的小节将讨论概念框架的各种构建模块。

危险行为

风险行为理论使用静态方法来调查农民当前风险管理决策、风险认知和风险偏好之间的复杂交互作用(Meuwissen等人2001,Meraner和Finger 2019)。这种风险行为的简化表示并不能解释过去的行为对当前或未来风险决策的影响(van Winsen et al. 2016)。为此，我们使用动态方法来考虑农民在过去5年的风险管理投资组合、当前的风险偏好和未来20年的风险认知。由于过去的风险管理决策不能用当前或未来的看法来解释，我们调查过去的风险管理策略在塑造当前的风险偏好和未来的风险看法中的作用。

对风险管理的传统理解主要强调风险应对的经济层面。例如，Schmit和Roth(1990)将风险管理定义为在考虑降低风险成本的同时，考虑潜在损失的风险成本最小化的策略。在恢复力的背景下，我们将风险管理理解为农民采取的策略组合，以最大限度地减少风险对经济、环境和社会农场功能的影响和潜在成本。风险感知是农民对特定领域风险的主观解释(Meraner和Finger 2019)。为了考虑领域特异性，我们选择了8个预定义的风险感知域(图1)。风险偏好是农民对承担或避免风险的倾向(Gardebroek 2006, van Winsen et al. 2016)。农民可以从风险厌恶、风险中性到风险承担，大多数实证结果表明，农民在一定程度上是风险厌恶的(Iyer等人，2019年)。因此，风险厌恶程度越高的农民被称为风险偏好低的农民，风险厌恶程度越低的农民被称为风险偏好高的农民。风险偏好的异质性是由财富或农场收入的差异形成的(Dohmen et al. 2011, van Winsen et al. 2016)，并可以被其他几个农场和农民特征进一步解释，包括年龄(Dohmen et al. 2017)、性别(Dohmen et al. 2011)和农场规模(van Winsen et al. 2016)。

我们预计，在过去5年里采取了更多样化的风险管理组合的农民已经采取了更多的行动来减少风险的存在(van Winsen等人，2016)。因此，他们将更好地应对未来的风险。因此，假设1a (H1a)表明，在过去5年中，风险管理组合更多样化的农民将感知更低的未来风险(表1)。此外，在过去5年中，更多样化的风险管理组合使农民能够承担更多的风险，因为它扩大了对风险的反应选项。我们假设在过去5年里，拥有更多样化风险管理投资组合的农民的风险厌恶程度更低(H1b)。多项证据表明，风险厌恶程度越低，感知风险越低(Keil等人2000年，Cho和Lee 2006年，van Winsen等人2016年)。因此，我们认为，风险厌恶程度较低的农民预期会有较低的未来风险认知，因为他们认为未来风险状况不那么严重(H1c)。

弹性

弹性理论描述了如何利用鲁棒性、适应性和可转换性来管理一个动态和不确定的世界(Folke 2016)。这三种互补的恢复能力的重要性取决于农场经营的环境、时间尺度和变化的深度(Cabell和Oelofse 2012, Termeer等人2019)。在一个可预测的缓慢和边缘变化的时代，农场将更多地关注健壮性和适应性，而农民需要强调在剧烈变化时期的转型能力(Darnhofer 2014, Béné和Doyen 2018)。我们的概念框架描述了这些弹性能力如何共同塑造农民对未来弹性的感知。为此，我们预计，吸收、适应或彻底改变的能力的提高将确保农业功能的提供(Meuwissen等人，2019年)。因此，我们假设较高的感知鲁棒性、适应性或可转换性与较高的未来农场弹性(H2a-2c)有关。

除了描述农民如何利用其恢复能力外，恢复力理论还强调了提供基本农场功能(即提供公共和私人物品)的重要性(Walker等人2004年，Meuwissen等人2019年)。我们通过考虑农场收入如何解释感知弹性的差异来解释农场的功能。一些研究已经开始研究具有不同财务目标和职能的农民在风险行为方面的差异(Greiner et al. 2009, Greiner and Gregg 2011, Bopp et al. 2019)。我们将通过比较两组人对弹性的感知来扩展这一概念视角:一组认为获得农业收入更重要，另一组认为获得农业收入不那么重要。

从风险行为到感知弹性

理解风险行为和感知弹性之间的关系需要深入了解风险管理、感知、偏好和感知弹性能力之间的相互作用。风险和弹性文献都描述了风险相关变量如何有助于解释弹性(例如，Scholz等人2012,Park等人2013,Aven 2017, 2019)。因此，我们描述了风险管理、偏好和认知如何与感知弹性相关(Marshall和Marshall 2007, Grothmann和Patt 2005, Marshall和Stokes 2014, Marshall et al. 2014)。

具有更多样化风险管理组合的农民提高了其应对多样性，这有助于他们应对未知的未来风险(弹性联盟，2010年)。增加风险应对的多样性将有助于农民提高吸收负面后果、调整应对措施或从根本上改变其农场的能力。因此，在过去5年中，采用更多样化风险管理策略的农民预计会认为自己更健壮、适应性更强、可转型(H3a -3c)。

Ansah等人(2019)描述了风险认知对所有感知的抵御能力产生负面影响，因为风险认知较高的农民更难以克服风险的后果。风险感知与感知稳健性(Marshall和Marshall 2007)、适应性(Marshall和Stokes 2014)或可转换性(Marshall et al. 2014)之间的单独关系已被检验。例如，Marshall等人(2014)发现，更高的风险认知限制了农民识别新的转型机会的能力，从而限制了感知的可转化性。将Marshall等人(2014)的研究结果外推到所有感知的弹性能力，我们预计农民的未来风险感知与感知的稳健性、适应性和可转换性(H4a-4c)负相关。

风险厌恶程度较高的农民不太可能进行大规模高风险投资，更有可能维持现状(Ansah等人，2019年)，而风险厌恶程度较低的农民预计更容易引入激进的变化，也更有能力转型。虽然一些转变可能会导致风险较低的生产系统，但向新生产系统的彻底改变是有风险的，需要承担风险的意愿。我们预计风险厌恶程度较低的农民会认为自己不那么健壮(H5a)。风险偏好与感知适应性之间存在正相关或负相关(H5b)，而风险厌恶程度越低的农户感知到的转化能力越高(H5c)。

控制变量

我们控制了农民感知的行为控制、对创新的开放程度，以及与感知弹性相关的正式和非正式网络。首先，感知行为控制反映了在实现目标过程中克服障碍的感知能力(Ajzen 2002)。本研究将感知行为控制定义为农民应对风险的感知能力。因此，预期感知行为控制与感知弹性正相关(Ansah et al. 2019)，与风险感知负相关(van der Linden 2015)。其次，更有创新精神的农民更有可能尝试新的农场实践或技术，这使他们更有能力改变(Glover 2012)。我们预计创新开放性与所有感知到的弹性能力之间存在正相关关系。最后，拥有更大的非正式或正式网络可以提高农民的社会资本(Hunecke et al. 2017)，因此有望提高弹性(Cabell and Oelofse 2012)。

经验模型

为了解释风险行为和弹性理论之间的关系(图1)，我们使用Smart PLS 3估计了偏最小二乘结构方程模型(PLS- sem) (Ringle et al. 2015)。大多数诱导结构是潜在的，这表明它们不能直接观察和测量。PLS-SEM是一种非参数多元技术，通过结合结构模型(它指定了潜在结构之间的关系)和测量模型来研究潜在结构(Hair et al. 2016)。测量模型指定每个潜在构造是如何形成或反射测量的。形成性测量模型呈现了从指标到潜在构形的关系，其中变化的指标导致构形的变化(Diamantopoulos和Winklhofer 2001, Sarstedt等人2017)。反射测量模型解释了从潜在结构到指标的关系，其中潜在结构的变化反映在指标上(Bollen and Lennox 1991, Diamantopoulos and Siguaw 2006)。由于我们的研究是探索性的，并将形成性和反思性测量模型结合到一个复杂的模型中，PLS-SEM是最合适的估计方法(Hair et al. 2017)。我们遵循复合模型的测量不变性(MICOM)程序(Henseler et al. 2016)，以考虑基于感知到的农业收入重要性的观察异质性。这个过程确定数据集是否适合多组分析(MGA)。

数据

在荷兰农民中进行了一项调查，以评估风险行为与感知弹性之间的联系。荷兰农民联盟的两名专家和一个跨学科研究小组提供了对调查的反馈。随后，四名荷兰农民对调查进行了预测试，在此之后，一些陈述被重新表述或省略。最终的调查是在2018年11月通过电子邮件发送给随机选择的约9000名荷兰农民的，使用的是一家农业出版商的数据库。据我们所知，这个出版商的读者可以被认为涵盖了荷兰农业部门的多样性，并全面反映了整个部门。此外，我们在该出版商的网站上放置了广告，并在2018年12月发送了提醒，以提高回复率。这导致了1537份回复(17%的回复率)，其中926份(60.25%)完成了调查，没有任何数据缺失。高退出率(39.75%)可以解释为调查持续时间较长。我们在受访者中随机抽取了一块平板电脑和24张25欧元的代金券。有10名受访者表明是农业合同工，并被排除在进一步分析之外，从而产生了916名农民的最终样本。 This sample meets the sample size requirements of Barclay et al. (1995) who recommend a sample size of ten times the largest number of formative indicators in a construct or ten times the largest number of paths going from a construct into the structural model.

该调查旨在测量六个概念:(1)感知弹性，(2)风险管理组合，(3)风险认知，(4)风险偏好，(5)农场功能，(6)其他农民特征。除非另有说明，所有项目均采用7点李克特量表进行测量。在分析过程中，消极词汇条目的得分被颠倒。表2给出了项目的措辞和汇总统计数据。

首先，农户在过去5年选择了他们采取的风险管理策略(RM)从22种风险管理策略列表中(Meuwissen等人2001年，flatten等人2005年，van Winsen等人2016年，Meraner和Finger 2019年)。这些风险管理策略分为7类:灵活性、与他人合作、财务风险管理、控制环境风险的措施、专业化、多样化和学习(详见表A1.1)。农民风险管理投资组合的指数是通过计算至少有一种策略被选择的类别来创建的。

其次，我们采用了一种主观的方法来引出农民对未来风险的认知(风险全氯乙烯)，涉及17个风险来源。选择的危险源基于文献综述(Meuwissen等人2001年，van Winsen等人2016年，Meraner和Finger 2019年)。农民被要求在以下领域表明他们对未来20年某些风险将变得如何具有挑战性的预期:投入价格、市场价格、金融、供应链、生产、个人和人员、制度和社会(表2)。我们控制了农民的领域特定风险认知为一阶结构，并将它们组合成代表一般风险认知的二阶结构。

第三，我们引出农民的风险偏好(风险”)，结合使用自我评估和业务报表(Iyer等人，2019年)。农民被要求在11点李克特量表中使用一个反射项目提供他们风险偏好的一般自我评估(Dohmen et al. 2011)。此外，我们使用五种形成性业务报表(例如，Meuwissen等人2001年，Meraner和Finger 2019年)引出了特定领域的风险偏好。这些陈述引发了农民对以下主题的相对风险偏好——相对于其他农民的风险偏好:(1)生产，(2)营销和价格，(3)金融风险，(4)创新，(5)总体上的农业。第五种说法被排除在进一步的分析之外，因为它不代表一个特定的领域。因此，这一说法并不适合形成结构，即农民基于不同领域的一般风险偏好。

第四，感知农业恢复力的测量采用间接和直接的方法。在若干弹性框架(如Marshall和Marshall 2007年、Clare等人2017年、Jones和d’errico 2019年)的基础上，间接方法衡量了农民感知到的鲁棒性(抢劫)、适应性(改编电影)和可转换性(反式)，每个类别使用四个语句。所有恢复力都以一个非农业的例子介绍，以确保农民理解这些声明。此外，我们使用了两个项目来直接引出农民的未来恢复力(RES)在接下来的5到20年里。

第五，要求农民在九个农场功能上分配100分(函数)．我们根据收入作为农场功能的重要性对农民进行分组。该集团低由认为收入相对于其他农场功能不重要的农民组成;这些农民的农业收入分配低于中位数(低于30点)。该集团高代表认为收入是农场主要功能之一的农民(30分或以上)。

最后，我们加入了一些关于农民创新开放程度的陈述(为人所)、非正式网络(网络正)、正式网络(净的)和感知行为控制(中国人民银行)．对创新的开放程度用两个项目来衡量(Aubert et al. 2012)。两组三种陈述被用来衡量农民的正式和非正式网络(Hunecke et al. 2017)。基于Armitage and Conner(1999)和Ajzen(2002)，感知行为控制被测量为一个四项构式。

结果

PLS-SEM评价包括测量和结构模型评价两部分。测量模型评估检查反思性和形成性指标，用于操作潜在的构造。如果证实了足够的测量质量，结构模型评估将检验潜在构形之间的假设关联(Hair等人2016年)。最后，本文将给出MGA的结果。

测量模型评估

评估反思性测量模型包括内部一致性可靠性、收敛效度和判别效度的评估(Hair et al. 2016)。按照Hair等人(2018)对二阶形成-形成结构PLS-SEM的建议，我们使用了因子加权方案的重复指标方法，最大迭代300次，停止准则为10次⁷作为算法的设置。对整个模型的评估表明，该模型缺乏内部一致性和可靠性中国人民银行而且抢劫得到Cronbach 's alpha值小于0.7(表A1.2)。此外，外载荷adap_4(0.566),pbc_2(0.695),pbc_4(0.510),rob_2(0.180)trans_2(0.227)小于0.7，可能导致收敛效度较低。后删除adap_4、pbc_4 rob_2,而且trans_2，内部一致性信度和收敛效度提高。所有Cronbach’s alpha值均大于0.7，所有综合信度值均在0.8 - 0.95之间(表3)。此外，所有平均方差解释(AVE)值均超过0.5，证实了收敛效度。由于异性状-单性状(HTMT)比率(Henseler et al. 2016)的95%偏差校正和加速(BCa)置信区间均不包括1(表A1.3)，因此获得了判别效度。

形成性测量模型评估评估收敛有效性、共线性和外部权重的显著性(Hair et al. 2016)。首先，进行冗余分析，以评估形成和反思之间的收敛效度风险”措施。这导致了一个量级为0.805的路径系数，超过了临界阈值0.70 (Sarstedt et al. 2017)，获得了收敛有效性。未进行冗余分析风险全氯乙烯而且RES因为这些构念分别是二阶构念或直接引出的。其次，所有形成性项目的方差膨胀因子(VIF)均低于5(表A1.4)，表明在临界水平上不存在共线性。最后，我们使用自举程序评估外部权重的显著性和外部负载的相关性(4000个样本，无符号改变选项，BCa，双尾测试α=0.05)。除了农户的金融风险偏好外(riskpref_3），所有形成性项目均获得显著的外部权重(表A1.4)。的因子负荷riskpref_3超过临界值0.50，表示对风险”(Hair et al. 2016)。此外，之前的研究证实了财务风险偏好的理论重要性(Reynaud and Couture 2012, Iyer et al. 2019)。因此，我们决定保留riskpref_3在测量模型中。我们继续进行结构性模型评估，因为反思性和形成性测量模型评估表明满意的信度和效度水平。

结构模型的评估

结构模型评估评估了潜在的共线性存在和PLS-SEM的预测能力。由于所有预测结构的最高VIF值为1.76，我们没有发现在临界水平存在共线性的迹象。表4的第二列和第六列分别表示直接效应和总效应，这是直接和间接路径系数的总和。

我们的结果表明，在过去5年里，更多样化的风险管理组合与更高的未来风险认知相关，导致拒绝H1a。这表明，采取风险管理策略的农民这样做是为了覆盖主要的感知风险。然而，尽管更多样化的风险管理组合可能有利于应对当前的风险，但未来的风险认知仍然很高，因为农民可能仍然不知道后果。我们发现H1b得到了支持，这表明过去拥有更多样化风险管理投资组合的农民不那么厌恶风险。这表明，更多样化的风险管理组合有助于农民减少风险暴露，这使农民更不愿意承担风险。由于风险厌恶程度较低的农民经历了更高的未来风险认知，我们拒绝H1c。可能是当前的风险规避程度反映了当前的风险，而这些风险的后果将在未来出现。最终，这可能会增加农民对未来风险的看法。我们的发现与van Winsen等人(2016)的发现相矛盾，他们发现风险偏好和认知之间存在特定领域的关系。

研究结果支持H2a-H2c，因为它们表明农民利用自己的吸收、适应或转化能力来应对未来的风险，从而导致更高的感知未来弹性。我们的发现与Darnhofer(2014)、Folke(2016)和Meuwissen等人(2019)一致，他们描述了提高弹性需要更高水平的稳健性、适应性或可转换性。

农户过去的风险管理投资组合与感知稳健性之间不显著的关系导致拒绝H3a。获得多样化风险管理投资组合的高昂成本可能抑制农民吸收冲击(Vigani和Kathage, 2019年)。这可能表明，个人金融风险管理策略是提高稳健性的更有效工具。

更多样化的风险管理组合与感知适应性正相关(证实H3b)，这表明对未来风险更广泛的应对选择增加了农民的操作空间。我们拒绝H3c，因为更多样化的风险管理投资组合与感知的可转换性无关。单靠多样化的风险管理投资组合可能不足以提高可转型性，因为农民需要同时具备转型的能力和意愿(Tong等人，2016)。

我们发现了对H4a的支持，因为未来风险感知与感知到的稳健性呈负相关。令人惊讶的是，我们发现未来风险感知与感知适应性和转化能力无关，导致H4b和H4c被拒绝。这些发现与之前的研究相矛盾，之前的研究描述了高风险认知如何在一定程度上解释了农场适应(Grothmann和Patt 2005, Marshall和Stokes 2014)或转变(Marshall et al. 2014)。对此的一个潜在解释可能是，稳健性描述的是从冲击中恢复的能力，可以被视为应对风险的能力(Bené等人，2016)。感知到的适应性和可转换性分别与调整或根本的变化有关，而这些都没有反映在风险感知中。

风险偏好与感知稳健性、适应性和可转换性呈正相关，表明风险厌恶程度越低的农民感知到的抵御能力越高。因此，我们拒绝了H5a，发现了H5c的支持。这表明，风险规避程度较低的农民更有信心克服风险的负面后果，这可能使他们更好地开发自己的抗风险能力。

从感知行为控制性到感知鲁棒性(0.351)、适应性(0.371)和可转换性(0.385)的路径系数最大。这表明，行为控制感越强的农民对自己利用恢复能力应对风险的能力越确信(Clare et al. 2017)。农民的正式网络与鲁棒性和适应性正相关，而非正式网络与弹性能力不相关。这些发现表明，农民可以利用他们的正式网络来实施稳健性和适应策略，而非正式网络没有被利用。最后，研究发现创新与适应性之间存在正相关关系，说明农民的创新能力越强，适应能力越强。这与Anderson和McLachlan(2012)的观点一致，他们发现创新的加拿大农民能够提高适应性来克服疯牛病。

R²感知稳健性、适应性和可转换性分别为0.186、0.282、0.334(表A1.5)。本研究的探索性目的结合弹性的复杂性解释了相对较低的弹性R²值。因此,f²效应值也相对较低(表A1.6)。证实样本外预测相关性为全部问²值大于零(表A1.5)。

多组分析

MICOM-procedure确认了部分测量不变性(表A1.8和A1.9)，表明子集低而且高适合MGA研究农场收入在预测感知弹性差异中的重要性(Henseler et al. 2016)。

表3显示了群体感知行为控制的Cronbach 's alpha值高(0.693)略低于0.7的阈值。没有对测量模型进行调整，因为在进行MGA PLS-SEM时，对完全相同的模型进行比较非常重要。因此，我们得出的结论是，令人满意的信度和效度的反思性和形成性测量模型得到了水平。

有些路径系数对两者都很重要低或高，表明两组对感知弹性能力的构形不同(表4)。3000种排列的排列检验(Chin and Dibbern, 2010)结果表明，两组之间存在显著差异低而且高对于路径系数风险”→风险全氯乙烯，风险全氯乙烯→抢，风险pref→抢，而且净的→抢劫．值得注意的是路径系数RM→反式而且RM→RES，这只对群体有意义低．为保证估计结果的鲁棒性，采用不同阈值进行灵敏度分析高(即35分、40分和45分)。没有选择低于30的阈值，因为这将导致两组的样本量极不相同。几乎所有路径系数都保持相同的方向和显著性水平，表明估计结果具有较强的鲁棒性。我们将进一步详细说明风险管理和感知可转换性之间的关系。

只有当农民认为获得农业收入不那么重要时，更多样化的风险管理投资组合才与感知的可转换性正相关。注意，只有总效应是显著的，表明直接和间接效应的总和一起形成感知的可变形性。一种可能的解释是，那些把收入看得更轻的农民发现，包括提供公共产品在内的其他功能更加重要。这可能意味着这些农民利用风险管理策略来更好地意识到发生根本性变化的潜在机会。此外，与那些认为收入更重要的农民相比，优先考虑收入的农民认为自己有更好的转化能力，获得了更高的感知行为控制(表A1.11)。这些内在动机的差异塑造了农民的决策(Greiner and Gregg 2011)，并可能与感知可转换性的差异有关。

讨论和结论

这篇文章探讨了风险行为如何与感知的农场恢复力相关。首先，我们研究了农民感知的恢复能力如何与未来恢复能力相关联，以及风险管理、认知和偏好如何与感知的恢复能力相关联。所有感知恢复力与感知未来恢复力呈正相关，表明最具韧性的未来农场具有较高的感知稳健性、适应性和可转换性。此外，更多样化的风险管理组合与农民更高的感知适应性和未来弹性相关。其次，我们调查了认为农业收入不那么重要的农民和优先考虑农业收入的农民在感知弹性方面的差异。当农民认为农业收入不那么重要时，他们会获得更高的感知转化能力。更多样化的风险管理投资组合仅与这些农民感知的可转换性呈正相关。

为了确保我们研究结果的有效性，需要成功地将感知弹性的复杂和潜在性质转化为可理解和可测量的结构。换句话说，它需要翻译有效性，即操作化构念转化为可测量项的程度(Onwuegbuzie et al. 2016)。为了确保翻译的有效性，我们采取了三种措施。首先，我们基于之前的框架(例如，Marshall and Marshall 2007, Clare et al. 2017, Jones and d’errico 2019)对我们感知到的弹性进行了阐述。其次，所有的弹性能力都以一个简短的非农业例子来介绍，以确保所有的说法都得到了普遍的解释。第三，我们收到了来自一个跨学科研究小组的反馈，并特别要求农民在我们对调查进行预测试时回顾所有的恢复力声明。根据收到的反馈，有几项陈述被重新措辞。这三个行动共同确保了翻译的有效性(Netemeyer et al. 2003)。

本研究的一个局限性是，它没有考虑感知到的鲁棒性、适应性和可转换性之间的潜在权衡。例如，通过建立资金缓冲来提高感知上的稳健性，可能会导致农民认为自己适应或转变能力较差。这些额外的见解对于理解提高弹性能力的潜在成本是有价值的。这推动了未来的研究，可以使用面板数据方法调查鲁棒性、适应性和可转换性之间的潜在权衡。

我们的研究结果对农业政策制定者和农民具有启示意义。首先，我们的结果表明，更多样化的风险管理组合，包括经济、环境和社会策略的组合，与更高的感知适应性和转型能力相关。目前大多数欧洲农业政策主要考虑稳健性，并强调如何应对短期风险(Candel et al. 2018)。然而，为了确保农民有一个有弹性的未来，政策也应该刺激农业适应和转型(Ohlund等人2015)。为此，政策制定者可以考虑从狭隘的风险管理观点，即强调一种旨在增强稳定期的特定工具，转变为强调多样化风险管理投资组合重要性的整体方法(Coffey和Schroeder 2019年，Meraner和Finger 2019年，Vigani和Kathage 2019年)。这样，风险管理就有可能增强适应性和可转换性。其次，我们的研究结果表明，弹性农民结合鲁棒性、适应性和可转换性，使用多样化的风险管理策略来克服未知的未来风险，这对农民具有启示意义。

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