中国动物疫病经济损失的空间格局演化研究*

李燕凌，王继红，苏青松

(1.湖南农业大学公共管理与法学学院，长沙 410128；2.中国农业大学人文与发展学院，北京 100093)

一、引 言

2013 年以来中国较大范围流行H7N9 禽流感，到2018 年流行非洲猪瘟，再次引发公众与学界对动物养殖业经济损失空间分布及其影响因素的高度关注。董雯（2018）、赵璐（2014）、段宜嘉（2018）等学者研究表明，动物疫病传播空间（地理）分布呈现区域性特点。部分疫病遍及全球，而部分疫病仅局部地区流行。李燕凌（2015）研究指出全部动物疫病分布均呈区域性特点。从疫病本身而言，动物传染病和非传染病各有分布规律，受病因特点、宿主特征和环境条件、自然条件及社会条件差异等影响，表现出反地域性特点。正是动物疫病传播的区域性差异，客观上反映了养殖业经济损失的空间分布不同，为利用其空间分布规律规避养殖业经济损失风险提供了机遇。因此，研究动物疫病的地理分布特征，阐明其引起差异原因，有助于制定科学的经济避损及疫病传播防控对策。

国内外学者对动物疫病流行风险造成的养殖业经济损失和区域差异有较深入研究。1991年世界动物卫生组织（OIE）将风险分析列入《陆生动物卫生法典》中，推动动物疫病风险分析在动物卫生管理决策中应用。Cheney Shreve等（2016）从人类、社会和环境多角度探讨2001年英国口蹄疫疫情迅速扩散的原因，并强调疫病风险管理对预防和控制疫病流行的重要性。MustafaAl-Zoughool 等（2015）根据疯牛病流行病学特征和疫病传播特点，构建疯牛病流行风险数学模型，估算疯牛病流行风险和未来走向。Yang（2010）综述了数理统计模型等风险评估方法在媒价传播性疫病中的应用前景。我国动物卫生分析体系的构建工作起步较晚，但发展迅速。周晓农等（2014）构建区域疫病流行现状、潜在传播风险和机构工作能力等指标，计算疫病流行风险评估指数对风险区域分类，进而采用ArcGIS 软件绘制疫病流行风险地图。李滋睿等（2010）提出动物疫病流行指数计算公式，根据2004～2008五年间重大动物疫病流行数据计算各区域疫病流行指数，将动物疫病的流行区域分成严重流行区、较重流行区、中度流行区、散发区和洁净区五个流行风险等级。

国外针对日益频繁、损害威胁严重的动物疫情公共危机演化机理的复杂性研究不足，特别是对动物疫病流行风险造成的养殖业经济损失的区域差异研究文献较少。国内学者主要集中在区域差异影响因素和研究方法两方面。李鹏等（2014）认为动物疫病发生和流行具有不确定性和可控性。不确定性主要体现在疫病发生和流行遵循一定的自然规律，不以人的意志为转移，可控性体现在疫病发生和流行受复杂的自然因素和社会因素影响，传染源、传播途径和易感动物三个基本环节在特定情况下通过一定手段可切断。对动物疫病的流行具体受哪些自然因素和社会因素影响，导致形成区域差异，梁琛等（2009）总结地理生态环境对人及动物健康的影响长远，特别是疫源地地理生态环境对疫病空间分布和流行趋势影响巨大。杨林生等（2010）认为地理生态环境对动物疫病流行造成影响。废水大量排放会污染和破坏环境，畜禽废弃物吸纳能力也将大大衰减，使疫病病原体的传播几率增大。梁小珍等（2013）认为，地区动物饲养生产状况不仅体现该地区养殖传统和养殖业发展水平，一定程度上反映由养殖业发展趋势引起的疫病流行风险变动。王华等（2013）认为地区动物养殖水平越高，动物疫病发生和流行风险也越大。与之截然相反观点认为，地区动物饲养生产水平越高、规模化饲养比例越高，动物疫病发生和流行风险越低。刘芳等（2011）认为防疫人员素质是疫病流行风险区域差异的重要影响因素，应不断加强防疫队伍建设。

综上，选取指数研究法、ArcGIS标准差椭圆分析法对2012～2016年中国动物养殖业经济损失的空间格局演化展开定量分析，利用STATA回归分析法探究其影响因素。

二、中国动物疫病经济损失的区域差异

由于中国养殖业经济损失主要由动物疫病引起，动物疫情公共危机若得不到及时有效管控，会引发食品安全、市场供求失衡、社会恐慌等系列社会和经济问题，为针对动物疫病造成的经济损失加以区划，须构建可全面反映该地区动物疫病流行的指标。分析动物疫病流行情况，首先了解动物疫病发生次数、发病动物数、病死动物数和该地区动物总头数①数据来源于中国农业部《兽医公报》。，这些是动物疫病流行病学基本指标，可用其构建出反映各地区动物疫病流行情况总指数。本文通过计算动物疫病流行指数表示某个地区动物疫病流行情况。借鉴李滋睿等（2010）动物疫病流行指数公式如下：

式（1）中，E是指某种疫病在某一地区流行指数，Ni、Oi、Di、Ki分别指某种病在某地区发生次数、发病动物数、死亡动物数和扑杀动物数，是指某种动物疫病在全国总发生次数、总发病动物数、总死亡动物数和总扑杀动物数， Ai和分别指当年某地区和全国动物总饲养量②数据来源于《中国畜牧兽医年鉴》。。用平均流行指数表示一个地区所有动物疫病的流行情况，计算公式如下：

式（2）中，E指某地区动物疫病平均流行指数，E1，E2，…，En分别指该地区发生各种动物疫病流行指数。在我国动物疫病防治实践中，重大动物疫病对畜牧业生产和社会公共卫生等领域危害极大，因此，防治重大动物疫病的流行是兽医工作重点。目前，对我国畜牧业造成重大危害的动物疫病有口蹄疫、禽流感、新城疫、猪瘟、猪兰耳病等数十种。为从总体上把握我国动物疫病经济损失的空间分布，选取口蹄疫、禽流感、新城疫、猪瘟、猪兰耳病五种最主要动物疫病，作为重大疫病区划的代表病种。选取理由如下：第一，这五种病是目前我国畜牧业威胁最大的动物疫病，且近几年在我国不同区划均有大流行。虽然2014年爆发的小反刍兽疫影响较大，全国22省市均有发生，但农业部公开数据多为数省合并病例数，且2012、2013年几乎无病例数报告，故不便于采用分省数据比较分析。第二，猪（口蹄疫、猪瘟、猪蓝耳病）、牛（口蹄疫）及禽类（禽流感、新城疫）为五种患疫病动物主体，占畜牧业80%以上。第三，虽然不同动物疫病发病规律和影响因素存在一定差别，但本文不是从单种疫病研究其流行病学规律，而是考虑动物疫病流行在地理分布上的经济、社会及地理因素影响。因猪、牛及禽类在我国各省区均有养殖，可较全面反映动物疫病全国流行特点和区域性特征。因此，开展动物养殖业经济损失的空间格局变化研究，忽略个别动物疫病病种之间差异。第四，口蹄疫、禽流感、新城疫、猪瘟、猪兰耳病分别是猪、牛及禽类的主要危害疫病，故成为重点防疫疫病。

通过计算2012～2016年各省区三种疫病流行指数，取平均值得到各省区动物疫病流行指数，反映省际动物疫病连续5年流行状况（见表1）。因此，可用动物疫病流行指数这一指标对全国动物疫病进行区划。

表1 31省（直辖市、自治区）2012～2016年重大动物疫病流行指数

续表1

世界粮农组织（FAO）和世界动物卫生组织（OIE）在制定动物疫病风险分级制度中，将动物疫病流行风险分为极高风险、高风险、中等风险和低风险四类。结合动物疫病风险分级制度并参考李滋睿等（2010）分级方法计算出2012～2016年中国大陆31省区动物疫病平均流行指数，再将31省区分为极高风险区域（E≥8）、高风险区域（8≥E≥4）、中等风险区域（4≥E≥1）和低风险区域（1≥E≥0）四个不同风险等级的动物疫病流行风险区域。由表1 可知，天津、江西、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、宁夏、新疆10省区为极高风险区域；浙江、湖北、广西、青海4省区为高风险区域；北京、河北、吉林、黑龙江、上海、江苏、安徽、河南、湖南、广东、四川、辽宁12省区为中等风险区域；山西、内蒙古、福建、山东、海南的5省区为低风险区域。

三、中国动物疫病经济损失的空间分布分析

（一）动物疫病经济损失的空间分布分析方法

1.疫情空间分布格局描述

为探索2012～2016年疫情波及范围和空间分布格局，利用ArcGIS10.1软件中标准差椭圆工具对每一年病例分布开展标准差椭圆分析。SDE方法通过以中心、长轴、短轴、方位角为基本参数的空间分布椭圆，定量描述研究对象的空间分布整体特征。具体而言，空间分布椭圆以地理要素空间分布的平均中心为中心，分别计算其在X方向和Y方向上的标准差，以此定义包含要素分布的椭圆轴。使用该椭圆可查看要素分布是否被拉长，由此确定特定方向。SDE方法可从全局与空间角度定量解释地理要素空间分布的中心性、展布性、方向性及空间形态等特征。椭圆空间分布范围表示地理要素空间分布的主体区域，其中中心表示地理要素在二维空间上分布的相对位置，方位角反映其分布主趋势方向（即正北方向顺时针旋转到椭圆长轴的角度），长轴表征地理要素在主趋势方向上的离散程度。

2.SDE主要参数

计算公式如下。

3.标准差椭圆分析结果

将标准差数设为一个标准差，通过以平均中心、长轴、短轴、方位角为基本参数的空间分布椭圆，定量描述2012～2016年病例点的空间分布整体特征，分析结果可生成一个包含每年病例点空间分布特性的椭圆面。通过对标准差椭圆分析结果中平均中心、长轴、短轴、方位角等基本参数变化的解读，可发现动物疫病病例点的空间扩散趋势。

（二）2012～2016年主要动物疫病流行数据及SDE模型建构

1.主要动物疫病流行数据

根据农业部《兽医公报》数据，统计2012～2016年全国31省区禽流感、新城疫、猪蓝耳、猪瘟及口蹄疫感染病例数，制作五种主要动物疫病流行数据。

2.主要动物疫病SDE计算结果

将2012～2016年各省五种主要疫病感染病例数利用ArcGIS10.1软件中标准差椭圆分析工具，计算平均中心、长轴、短轴、方位角等基本参数定量描述每年病例点空间分布整体特征。椭圆空间分布范围表示地理要素空间分布的主体区域，其中中心表示地理要素二维空间分布的相对位置，平均中心以X和Y坐标确定2012～2016年各年份五种疫情爆发中心点所在地区，长、短轴表征地理要素主趋势方向的离散程度，方位角反映其分布主趋势方向（即正北方向顺时针旋转到椭圆长轴的角度），分析计算结果见表2。

表2 2012～2016年五种疫病标准差椭圆分析计算结果

（三）2012～2016年主要动物疫病SDE模型结果分析

1.禽流感疫情空间分布格局分析

2012～2016年椭圆平均中心及覆盖范围呈现由中心向东北、东南方向移动的轨迹。疫情分布总体表现为“西北-东北，东南”的空间分布格局。2012年禽流感疫情标准差椭圆平均中心在甘肃省天水市（X 坐标=105.88 m，Y 坐标=34.40 m），标准差椭圆方位角为135.36°。2013 年在湖北省恩施土家族苗族自治州（X坐标=109.00 m，Y坐标=30.15 m），标准差椭圆方位角为35.26°。2014年在河南省南阳市（X坐标=112.30 m，Y坐标=32.80 m），标准差椭圆方位角为48.70°。2015年在安徽省安庆市（X坐标=116.10 m，Y坐标=30.30 m），标准差椭圆方位角为60.45°。2016年在青海省黄南藏族自治州（X坐标=101.40 m，Y坐标=35.10 m），标准差椭圆方位角为124.80°。

通过确定2012～2016年禽流感疫情发生的中心城市与每年方位角转变得出分析结果：五年来禽流感疫情多覆盖在东南地区，传播方向为“自西北向东南再向西北”回旋趋势，2014年有向东北和偏南部传播趋势。疫情覆盖区域呈“缩小—扩大—再缩小—再扩大”反反复复模式，疫情控制稍有疏忽便会呈现回温之势。可见即使疫情得到控制仍不能懈怠。

2.新城疫疫情空间分布格局分析

2012～2016年椭圆平均中心及覆盖范围呈现由中心向东南方向移动的轨迹。疫情分布总体表现为“中部-东南”的空间分布格局。2012年新城疫疫情标准差椭圆平均中心在陕西省汉中市（X坐标=107.57 m，Y坐标=32.64 m），标准差椭圆方位角为131.14°。2013年在湖南省湘西土家族苗族自治州（X坐标=109.60 m，Y坐标=27.98 m），标准差椭圆方位角为113.13°。2014年在湖南省邵阳市（X坐标=110.48 m，Y坐标=26.70 m），标准差椭圆方位角为44.90°。2015年在湖南省邵阳市城步苗族自治县（X坐标=110.30 m，Y坐标=26.30 m），标准差椭圆方位角为47.84°。2016年在湖南省常德市（X坐标=111.40 m，Y坐标=29.30 m），标准差椭圆方位角为81.84°。

通过确定2012～2016年新城疫疫情发生的中心城市与每年方位角转变得出分析结果：五年来新城疫疫情有四年平均中心发生在湖南，仅2012年发生在陕西，但距湖南较近。可见2012～2016年新城疫疫情大多由湖南向周边省份传播，传播范围不广，多集中在湖南省周边省份，覆盖范围呈现“由湖南省向周边城市”发散的圆形区域，且2012～2016年覆盖面积几乎相同，因此，控制新城疫疫情应严抓疫情发源地，特别是湖南等周边地区，目前严控新城疫疫病的传染源是遏制疫病的最好方法。

3.猪蓝耳疫情空间分布格局分析

2012～2016年椭圆平均中心及覆盖范围集中在东南部，呈现由湖南、湖北向四周扩散的轨迹。疫情分布总体表现为“湖南、湖北-周边各省份”的空间分布格局。2012年猪蓝耳疫情标准差椭圆平均中心在湖北省武汉市（X坐标=114.20 m，Y坐标=30.36 m），标准差椭圆方位角为82.70°。2013年在湖北省恩施土家族苗族自治州（X 坐标=110.16 m，Y 坐标=30.65 m），标准差椭圆方位角为61.80°。2014 年在河南省信阳市（X 坐标= 115.39 m，Y 坐标= 31.90 m），标准差椭圆方位角为171.36°。2015 年在江西省九江市（X 坐标= 116.03 m，Y 坐标= 28.90 m），标准差椭圆方位角为81.10°。2016 年在贵州省铜仁市（X 坐标= 109.30 m，Y 坐标= 27.68 m），标准差椭圆方位角为69.00°。

通过确定2012～2016年猪蓝耳疫情发生的中心城市与每年方位角转变得出分析结果：五年来猪蓝耳疫情有两年平均中心发生在湖北，其余三年均在湖北周边城市回旋。疫病覆盖范围呈现“扩大—缩小—再扩大”趋势，呈圆圈状向周边发散。因此，要控制猪蓝耳疫情应加大湖北等周边省份疫情防治，从源头控制疫情，防止继续扩散。

4.猪瘟疫情空间分布格局分析

2012～2015年椭圆平均中心及覆盖范围集中在南部，呈现由南向东北方向逐渐转移，到2016年又转移到南部的轨迹。疫情分布总体呈现为“南部-东北-南部”的空间分布格局。2012年猪瘟疫情标准差椭圆平均中心在贵州省黔西南州（X 坐标=105.14 m，Y 坐标=26.10 m），标准差椭圆方位角为62.10°。2013 年在贵州省遵义市（X 坐标= 107.67 m，Y 坐标= 28.57 m），标准差椭圆方位角为49.70°。2014年在广西壮族自治区百色市（X坐标=105.32 m，Y坐标=24.88 m），标准差椭圆方位角为137.70°。2015 年在河北省唐山市（X 坐标=118.30 m，Y 坐标=39.57 m），标准差椭圆方位角为53.62°。2016 年在四川省宜宾市（X 坐标=105.30 m，Y 坐标=28.20 m），标准差椭圆方位角为43.10°。

通过确定2012～2016年猪瘟疫情发生的中心城市与每年方位角转变得出分析结果：五年来疫病发生主要区域在中南方向，2015年有“中南—东北”扩散趋势，在北方疫情可控，2016年又移回到中南部地区。可见，猪瘟在北方易于控制在中南部则易于传播。五年内猪瘟疫情覆盖面积呈现“扩大—缩小—再扩大”趋势。

5.口蹄疫疫情空间分布格局分析

因2012～2016年口蹄疫疫情发生地区较为离散，无法分析其分布规律。

四、中国动物养殖业经济损失差异的影响因素

动物疫病发生和流行受复杂的自然因素和社会因素影响，呈现区域性差异。综合相关文献（Cheney Shreveetal，2016；MustafaAl-Zoughooletal，2015），采用面板数据模型，从地理生态环境、动物饲养生产水平和动物疫病防控管理等方面展开因素分析。

（一）变量定义

借鉴王东阳等（2009）研究，从地理生态环境、动物饲养生产水平和动物疫病防控管理等方面设置相关变量，利用前文计算获取的动物疫病分布主趋势方向结果（标准差椭圆方位角）作为被解释变量，设为Y，影响动物养殖业经济损失空间分布结构变化的各个影响因素为解释变量，分别设为森林覆盖率（x1）、单位土地面积废水排放量（x2）、动物规模化养殖户数比例（x3）、出栏率（x4）、人均动物饲养量（x5）、畜牧兽医站建设比例（x6）、技术人员比例（x7）。相关变量及其定义见表3。

表3 动物疫病流行风险区域差异的影响因素

1.地理生态环境

动物疫病流行与地理生态环境因素紧密相关。影响流行过程的地理生态环境因素主要包括地理环境、土壤、水、空气等，对传染源、传播途径和易感动物三个环节的作用错综复杂，如一定的地理条件（海、河，高山等）对传染源的转移产生一定限制，成为天然隔离屏障。我国在自然屏障较好的海南岛、四川盆地、辽东半岛等六省五区建立无规定动物疫病示范区，充分考虑地域自然屏障状况。因此，本研究选取森林覆盖率、单位土地面积废水排放量作为地理生态环境因素的基础指标。

2.动物饲养生产水平

本文主要通过三个指标评价地区动物饲养生产水平，研究各指标对动物疫病流行风险的影响。一是规模化养殖程度，用动物规模化养殖户数比来衡量，比例越高规模化养殖程度越高；二是动物生产力水平，由出栏率衡量，出栏率越高动物生产水平越高；三是养殖密度，由人均动物饲养量衡量，人均动物饲养量越高养殖密度越高。

3.动物疫病防控管理

2014年农业部发布的《加强重大动物疫病防控延伸绩效管理指标体系》中将动物疫病防控管理的绩效分为疫病监测、应急处置、卫生监督管理、防治能力建设、协调经费落实情况等九方面。这些疫病防控延伸绩效管理指标直接指明乡镇畜牧兽医站的主要职责和工作内容。乡镇畜牧兽医站的建设情况、技术水平状况直接影响地区动物防疫工作开展情况。因动物疫病防控管理影响因素众多且相互关联，相关数据收集限制极大。因此，通过乡镇畜牧兽医建设情况和疫病防控技术水平评价地区动物疫病防控管理水平。其中，用畜牧兽医站建设比例衡量乡镇畜牧兽医站建设情况，用技术人员比例衡量疫病防控技术水平。

（二）数据来源

被解释变量由下列数据来源计算所得，解释变量的数据主要来自2012～2016 年《兽医公报》、2012～2016年《中国畜牧兽医年鉴》和2012～2016年《中国统计年鉴》。其中，动物疫病发生次数、发病动物数、死亡动物数、扑杀动物数来自2012～2016年《兽医公报》；存栏量、出栏量、动物饲养规模（户）数、乡镇畜牧兽医站数量、技术人员数量等来自2012～2016年《中国畜牧兽医年鉴》；森林覆盖率、有效灌溉面积、废水排放总量、地区年末人口数和乡镇级区划数等来自2012～2016年《中国统计年鉴》。

（三）面板数据模型建立

根据动物疫病分布的主趋势方向（标准差椭圆方位角）Y与各个影响因素的单因素分析，建立被解释变量Y与解释变量森林覆盖率（x1）、单位土地面积废水排放量（x2）、动物规模化养殖户数比例（x3）、出栏率（x4）、人均动物饲养量（x5）、畜牧兽医站建设比例（x6）、技术人员比例(x7)的关系，构建面板数据模型如下：

其中，e为误差项。进一步采用STATA软件分析，各项回归系数见表4。

表4 多元回归分析

（四）回归结果分析

从回归模型分析结果看，按照各因素对动物疫病分布的主趋势方向影响程度大小依次为单位土地面积废水排放量、畜牧兽医站建设比例、森林覆盖率、出栏率、技术人员比例、动物规模化养殖户数比例、人均动物饲养量，且显著性P 均小于0.1，说明回归方程变量之间线性关系显著。其中单位土地面积废水排放量、动物规模化养殖户数比例、出栏率、畜牧兽医站建设比例与动物疫病分布的标准差椭圆方位角成正方向变动，即单位土地面积废水排放量、动物规模化养殖户数比例、出栏率、畜牧兽医站建设比例越大标准差椭圆方位角越大，动物疫病传播方向越向东南至西北方向传播，而其他因素提高均会不同程度导致动物疫病标准差椭圆方位角减小，即森林覆盖率、人均动物饲养量、技术人员比例越大动物疫病越从东北至西南方向传播。

五、结论及政策启示

（一）结论

本文运用数理统计和空间分析方法，选择五种主要动物疫病病种，从一般意义上探讨中国动物养殖业经济损失的空间格局演化，结论得出2012～2016年中国养殖业经济损失不相同，根据动物疫病流行指数将全国31省区划分为四个等级的风险区域，其中天津、江西、重庆等10省区为较严重地区，且损失严重地区通常连片聚集，还多发于边界地区，呈现“边界-核心”的结构并日益明显。中国养殖业经济损失的空间格局演化表现为其中心由中部向东南方向转移，扩散区域具有联动性。2012～2016 五年间经济损失严重区域的标准差椭圆覆盖范围整体由北向南迁移，呈现“扩大-缩小-再扩大”离散特征。中国养殖业经济损失的空间格局演化方向受地理生态环境、动物饲养生产水平、动物疫病防控管理影响。

（二）政策启示

根据中国养殖业经济损失严重区域及其空间格局演化规律，对动物疫病发生的极高风险区域、高风险区域、中等风险区域和低风险区域分别采用相对应的防控措施。

（1）尽快制定和实施重大动物疫病区域化扑灭计划。视我国重大动物疫病在各个区域的发生情况，进行分区可扑灭性选择，秉承“先局部、后全国，先重灾区，再轻微疫区”的原则，制定出重大动物疫病分区扑灭计划。该计划首先要针对我国的极高风险和高风险区域，确认扑灭计划的整体目标及分阶段目标，明确具体实施步骤和过程，确保扑灭经费到达重大动物疫病疫区，在基础设施和人员分配上一定要合理、充足，且工作人员要做好保护措施。

（2）进一步加强重大动物疫病区域性应急反应能力。要相对疫情进行有效处理，制定一套重大动物疫情应急反应机制必不可少，也是疫情处理的前期工作，因此要求政府要进一步优化突发重大动物疫情应急反应的工作程序，制定出一套可行性应急预案，提高应急预案的区域针对性。另外，面对突发的重大动物疫情应建立重大动物疫情的快速反应体系，制定出可在短时间内扑灭疫情的应急反应系统。为提高政府对于动物疫情的应急反应能力，建议在国家、省、市、县分层次建立动物疫情应急反应工作小组，要求工作小组均为训练有素的动物疫病专业人员，在小组中明确责任，做到权责分明。

（3）进一步完善无规定动物疫病区建设工作。根据前文对于重大动物疫病的区划，政府适当调整无规定动物疫病区域，在重大动物疫区低风险区域建设无疫区，也可在隔离条件较好的中等风险区域适当建立无疫区。在不适宜建设无疫区的高风险和极高风险区域或畜牧业大省可由一些大规模养殖户建设相对安全的禽畜隔离区域，既可扩大出口,也能为我国畜牧业养殖模式转变提供示范作用。

（4）打破区域界限，改变主体单一治理状况，利用省份间相互合作，充分调动各区域的社会资源、最大限度地发挥市场及社会组织力量，提高动物疫病防控效果。对于无疫区的地方政府，要求向省中央提供真实、准确的动物疫病流行病学数据，以便中央整体统一监测，大力推进我国无疫区的具体工作，为其他疫病区域治理提供借鉴。

（5）进一步完善重大动物疫病区域防控法规等，根据《中华人民共和国动物防疫法》，我国政府需要制定和完善疫情防控工作的具体过程，其中包括：疫情监测、疫情公布、检疫监督、兽医卫生管理、疫情追溯、市场准入、区域化管理、应急反应、扑杀赔偿等方面的规章制度。同时，加大对违犯动物疫病检疫、不遵守强制免疫、疫情隐瞒报告等行为的处罚力度，提高动物防疫执法权威。从根本上控制动物疫病发生和传播，从而最大限度降低中国养殖业经济损失。