学术快报推介|Agriculture and Human Values: 从大农业到大金融:农业市场权力的网络分析方法

文摘   2024-10-16 21:58   浙江  

从大农业到大金融:农业市场权力的网络分析方法

摘要:

批评者指责农业已经达到了不可持续的集中化和征用水平,COVID-19大流行期间的供应链中断危机正是这一问题的例证。与此同时,支持者则认为,当前的农业市场系统正通过保持低廉的产品价格和多样化的选择,讨好了消费者。

这场辩论的核心分歧是对如何计算市场权力以识别垄断和寡头垄断。本文提出了一种方法,通过使用社会网络分析(SNA)来分析关键参与者、核心-边缘结构的存在和农业系统的整合,从而研究系统中不同力量之间的权力关系。我们通过对十大猪肉巨头的分析来测试这个研究权力的市场网络方法。

本文发现,大金融与大农业紧密相连,关键参与者限制了更多边缘参与者(如种植者、设备生产商和地区银行)参与网络的能力。本文因此识别出农业系统性崩溃的风险,并提出了改革的途径。


作者简介:

Loka Ashwood, Associate Professor, Department of Sociology, University of Kentucky
Andy Pilny, Department of Communications, University of Kentucky
John Canfield, Department of Community and Environmental Sociology, University of Wisconsin
Mariyam Jamila, Auburn
Ryan Thomson, Department of Agricultural Economics and Rural Sociology, Auburn University

文献来源:
Ashwood, L., Pilny, A., Canfield, J. et al. (2022). From Big Ag to Big Finance: a market network approach to power in agriculture. Agriculture and Human Values, 39, 1435
本文第一作者:Loka Ashwood



本文主要内容

本文的主要研究问题是:
  • RQ1:谁是大农业中的主要参与者?
  • RQ2: 农业系统的社会网络是否以“核心-边缘结构”(core- periphery structure)的形式存在?
  • RQ3: 大农业与大金融之间的网络连结的整合(consolidated)程度如何?

本文提出了一种方法论,以更系统地研究农业中的权力,更具体地说是市场权力(market power)。此方法通过:
(1)关键参与者分析,用公司和其他经济实体之间的财务联系来量化权力;
(2)核心和边缘定位,网络中的核心公司相互依赖,限制了边缘参与者广泛访问网络的能力;
(3)测试网络中的分布模式,以确定整合(consolidation)的水平。


本文使用的研究方法是社会网络分析(SNA),通过构建和分析市场网络来研究农业中的权力结构。受到企业组织研究启发(Prechel and Zheng 2012; Ashwood et al. 2022),我们使用SNA作为评估社会关系的工具,而不仅限于财务联系,因为社会网络指的是行动者(actors)或节点(nodes)之间的关系系统,例如个人、地区或任何类型的实体(Bandyopadhyay et al. 2011)。对于农业权力研究有用的,是SNA用于“分析连接这些点的线条的存在、方向和强度”(Scott 1988)的一套程序。SNA提供了一种手段,通过复杂的企业关系和融资网络,识别关键参与者、核心和边缘结构以及通过分布模式进行的整合。首先,本研究收集了关于农业市场参与者的数据,然后使用这些数据构建了一个市场网络,包括网络中的参与者和他们之间的关系。接着识别了网络中的核心参与者和边缘参与者,并分析了这些参与者的角色和影响力。最后,通过网络分析揭示了市场权力的分布和潜在的系统风险点。

本文采集了那些可以通过公开商业报告识别的关系,利用十大猪肉巨头公司的数据测试了上述方法论,因为生猪生产是一个整合迅速从而引起了公众注意的板块(MacDonald 2016; Wise and Trist 2010)。研究者从LexisNexis SmartLinx Comprehensive Business Reports中创建了一个数据集,采集了与十大猪肉巨头公司(pork powerhouses)相关联的企业结构和经济关系,例如共享同一地址的公司、商业伙伴和可能的商业伙伴、在Uniform Commercial Code中备案的经济实体(这类备案主要收集债权人和债务人之间的贷款关系)。最终,这个数据集从最初的10家公司,拓展至559家公司,展示了720个经济联系。

Table 2 Key player analysis of Top 10 Pork Powerhouses

Table 3 Key player firms

研究者针对以上三个研究问题完成了双模式网络分析(Two-Mode Network Analysis)。双模式网络是一种网络,其中包含:两组不同的节点(例如,人和事件),以及至少一种连接这两种类型节点的连结关系(例如,人们参加每个事件的情况)。

双模式网络揭示了看似不相连的节点类型之间的结构(Borgatti et al. 2013)。在本文的分析中,模式一是前十大猪肉生产巨头,模式二是其他关联公司,连结关系是前十大猪肉企业与这些关联公司之间的关系,这些关系是通过商业报告识别出来的。对于RQ1,研究者完成了关键参与者分析,计算了各种网络中心性指数,以找出网络中的关键猪肉生产巨头和关联公司。对于RQ2,研究者计算得出了一组核心连结,并将其与理想化的核心结构进行了比较。对于RQ3,研究者检查了从猪肉巨头到所有其他公司的连结的分布情况。

本文分析发现:

1. 虽然公开交易的猪肉巨头公司仍然强大,但私营公司(private firms)的市场网络力量更为强大,因为它们对更多边缘参与者施加了更多权威。紧密受限的边缘(生产者)和关键(猪肉巨头)合同结构主导了生猪产业。大约90%的种植者(即农民或CAFO经营者)以某种形式的合同、直接所有权或预先营销协议进行种植(Wise and Trist 2010)。此外,网络中的动物设施运营商、设备生产商、和小的地区银行也受到了限制。


2. 在所有关联公司中,金融公司是网络的关键。在当前金融化研究中大多被忽视的Farm Credit System(FCS)——在众议院和参议院委员会的监督下运作——是网络中最常见的金融公司。它通过经济资助猪肉巨头的方式维护了现有网络,银行家批评FCS,称该系统创造了“不公平竞争”的条件(Monke 2018;Reform Farm Credit 2020)。美国银行家协会的“改革农场信贷”网站声称,FCS只将其16%的贷款提供给小农户。

Fig 1 Two-mode network of the pork powerhouses with key player and periphery firms

3. 关键的猪肉巨头不仅限制了边缘公司的力量,他们彼此之间也相互依赖。但这些依赖关系并不容易识别。猪肉巨头公司通过私营子公司相互联系,私营公司并不需要像公开交易的公司一样披露信息。SNA提供了一种通过贷款关系和子公司等机制识别这些巨头公司之间财务联系的手段,从而识别农场、市场之间的相互依赖性。例如,对屠宰的控制决定了对养殖的控制,Prestage与Smithfield有25个联系(见Fig 2),是公司间联系最多的;Christensen Farms和Seaboard Foods共同拥有的Triumph Foods加工设施。

Fig 2 Core-periphery analysis


4. 生猪生产的市场网络高度集中,市场网络权力的分布高度偏斜(见 Fig 3),少数枢纽节点包含了绝大部分的联系,而绝大多数节点的度数计数很小。关键的猪肉巨头,如Smithfield和Prestage Farms,以及金融公司,如FCS,不仅现在占据主导地位,网络的结构使它们在未来有可能变得更加强大。

Fig 3 Distribution tests of market network power in hog production

针对以上发现,本文提出了以下建议:
1. 需要对农业市场内的权力结构进行更深入的分析,特别是在网络层面,以识别和解决市场集中度问题。
2. 政策制定者应该关注私营公司的影响力,因为它们可能在不透明的条件下积累和行使市场权力。
3. 对于金融化的研究应该扩大范围,包括对传统金融资本(如FCS提供的有担保贷款)的考察,以更全面地理解金融市场对农业市场的影响。
4. 需要对农业市场的反垄断法规进行审视和可能的改革,以确保市场的公平竞争,防止权力过度集中,并保护小型农户和地区经济的利益。
5. 增加对农业市场的信息披露要求,特别是对于私营公司和金融实体,以确保市场的健康发展和消费者的利益。


编译| wanchen‍‍‍‍‍
审核 |  zhining‍‍‍‍‍‍
终审 |  Morpheus‍‍‍‍
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