非洲猪瘟背景下养猪户决策行为及其影响因素

周勋章，李广东，孟宪华，杨江澜，路 剑

非洲猪瘟背景下养猪户决策行为及其影响因素

周勋章1，李广东2，孟宪华2，杨江澜1，路 剑1※

（1. 河北农业大学 经济管理学院，保定 071000；2. 河北省畜牧总站，石家庄 050035）

为探讨非洲猪瘟疫情对养猪户决策行为的影响，给生猪稳产保供提供决策参考。该文依据河北省786个养猪户调研数据，通过构建多元无序Logistic模型和利用对应分析方法研究了非洲猪瘟背景下不同规模养猪户决策行为影响因素及其生物安全行为偏好。结果表明：1）养猪户决策行为受多种因素影响，其中，养殖规模、生物安全防控措施采纳数量、生物安全体系防控效果评价和外部支持等因素对决策行为有显著正向影响；疫病损失程度、生物安全体系建设使用成本压力对决策行为有显著负向影响。2）不同规模养猪户决策行为影响因素有显著差异，总体表现为养殖规模越小受到的限制因素越多。3）不同规模养猪户生物安全防控措施采纳有一定差异，大规模和中规模养猪户偏好采纳“硬件型”防控措施，小规模和散养户更多采纳“软件型”防控措施。据此，该文从政府视角提出采取多种措施支持规模猪场发展，构建社会生物安全防控体系；从养猪户视角提出加强防控措施，保障生物安全，提高管理水平，采取抱团式发展等建议。

动物；非洲猪瘟；养猪户；养殖决策行为；养殖规模；生物安全

0 引 言

中国是世界猪肉生产和消费第一大国，生猪饲养量和猪肉消费量约占世界总产量的50%，猪肉消费具有刚性需求地位[1]。2018年8月中国爆发非洲猪瘟疫情以来，生猪产业受到巨大冲击，全国生猪存栏量和能繁母猪存栏量均明显下降，达到近10 a来下浮的最高峰值[2]。2020年中央1号文件中第15条明确指出生猪稳产保供是当前经济工作中的一件大事。政府部门密集出台多项政策措施，鼓励养猪户进行补栏和复养。从非洲猪瘟疫情传播历史看，一旦遭遇非洲猪瘟入侵，短期几无根除可能，针对非洲猪瘟疫情的发生、发展和影响国内外学者进行了广泛研究。

Claire Guinat等[3]指出养猪户对非洲猪瘟相关症状了解越清楚，上报疫情就越及时；另外，上报程序的复杂程度与上报意愿负相关。Vergne等[4]对保加利亚、德国和俄罗斯的养猪户和野猪猎人上报非洲猪瘟疫情行为进行研究后指出，养猪户会担心自己在当地社区的声誉受损而瞒报疫情，野猪猎人多以缺少相关知识为由不报告疫情。Costard Solenne等[5]指出发生非洲猪瘟疫情后，贫困养猪户倾向于以销售病猪来减少损失，这势必造成疫病风险扩大，提高商人和消费者非洲猪瘟判断能力很有必要。Chenais等[6]指出为了经济利益故意销售已染病生猪才是导致疫情循环发生的根源，以此提出最大限度地降低养猪户损失程度是抑制非洲猪瘟传播的关键。

由于非洲猪瘟传入中国时间较短，相关研究以自然学科为主，社会学科相关研究才刚刚开始。自然学科主要是从生物技术角度对非洲猪瘟病毒来源、分类、机理、传播途径和方式、检测方法等进行研究[7-10]。社会学科主要是从非洲猪瘟发展历史、国外非洲猪瘟防控经验介绍、对中国生猪产业的影响以及养殖户如何防控非洲猪瘟等方面开展研究[11-15]。现阶段国内学者对非洲猪瘟背景下养猪户生产行为及影响因素研究尚属空白，与之相似的是禽流感风险下蛋鸡养殖户决策行为及影响因素研究。于乐荣等[16]指出禽流感冲击程度因养殖户饲养规模而异，大规模养殖户受冲击大，恢复生产速度慢；小规模殖户和散养户受冲击相对较小，恢复生产较快。张淑霞等[17]指出损失承受能力、养殖年限、补偿政策和政府资助对蛋鸡养殖户生产决策有显著正向影响。朱宁等[18]指出突发疫情对养殖户生产行为有显著影响，且会在疫情不同阶段动态调整其生产行为，另外，养殖规模对养殖户生产行为有显著影响。刘明月等[19]指出外部支持、家庭特征显著正向影响蛋鸡养殖户生产行为，风险感知对其生产行为有显著负向影响。

综上所述：1）国内学者对非洲猪瘟背景下养猪户决策行为及影响因素研究相对较少，尤其缺乏实证研究；2）对养猪户决策行为影响因素考虑不够全面，特别是对生物安全防控能力影响考察不足；3）对不同规模养猪户决策行为影响因素差异有待进一步实证分析。基于此，该文利用河北省786个养猪户调研数据，研究非洲猪瘟背景下养猪户决策行为及其影响因素，能够为政府部门出台政策提供理论和实证依据，对实现“稳产保供”目标有一定现实意义。

1 理论分析、研究假设与模型构建

1.1 理论分析

有限理性理论认为，面对非洲猪瘟疫情带来的经济和心理影响，养猪户生产决策行为是作为有限理性“经济人”的选择[20]。由于获取和处理非洲猪瘟相关信息时面临认知局限，再加上个人特征、养殖特征、风险认知、生物安全防控能力和外部支持等各方面存在差异造成养猪户在决策认知和计算能力方面多有不同，从而很难做到完全意义上的理性决策。因此，非洲猪瘟风险下养猪户决策行为受多种因素制约，是特定行为环境下基于有限理性做出的主观决策[21]。本文基于有限理性理论，以养猪户生产决策行为受多种因素影响为前提假设，运用多元无序Logistic分析方法，针对养猪户生产决策行为进行研究。

1.2 研究假设

借鉴前期学者对养殖户生产决策行为影响因素研究成果[17-24]。本文从养猪户个人特征、养殖特征、风险认知、生物安全防控能力、外部支持等5个方面选取指标作为影响其生产决策行为的因素。

1.2.1 个人特征

个人特征选择养猪户年龄、性别和受教育程度3个指标进行描述。一般情况下，男性相较于女性更具有冒险精神，在当前非洲猪瘟背景下，男性可能更倾向于扩大养殖规模博取高收益[25]。养猪户年龄越大，风险规避意识越强，其决策行为可能越谨慎。受教育程度不同，造成养猪户风险认知和偏好、新事物理解和接受能力、市场风险判断等方面有所差异，从而影响其决策行为[21]。基于此，提出如下假设：

H1:养猪户性别、年龄和受教育程度影响养殖决策行为实施但方向有待验证。

1.2.2 养殖特征

养殖特征选取养殖规模、专业化程度和组织化程度3个指标进行描述。参考前期学者研究成果，结合《全国农产品成本收益资料汇编》中生猪养殖规模分类标准，以年出栏生猪数量为依据，100头以下为散户、101～500头为小规模养殖户、501～2 000头为中规模养殖户、2 000头以上为大规模养殖户。相较于散养户，规模猪场尤其是大规模养猪场，生产设备先进、管理严格、防疫设施齐全、抗风险能力强，因此，养殖规模越大越倾向于采取积极养殖策略。专业化程度用养殖收入在家庭总收入中的占比来衡量[26-29]，占比越高，意味着养猪户对生猪养殖的依赖程度越高，市场和养殖风险对其影响越大，其决策越谨慎，维持现状的可能性越大。组织化程度，以养猪户是否加入养殖合作社作为评价指标[27]，养猪户参加养殖合作社有利于获取市场信息、养殖技术和疫病防控知识，可以促进养猪户稳定现有生产规模。基于此，提出如下假设：

H2：养殖规模正向影响养殖决策行为实施；

H3：专业化程度负向影响养殖决策行为实施；

H4：组织化程度正向影响养殖决策行为实施。

1.2.3 风险认知

风险认知选择损失程度评价（指由于非洲猪瘟造成的直接或间接损失）、市场风险预期和是否购买保险3个指标。由于非洲猪瘟疫情造成的直接或间接损失程度越大，养猪户恢复生产和再投资的信心和动力就越低，采用扩张决策的可能性就越小[21]。养猪户市场预期风险越小，其扩大养殖规模的可能就越大。养猪户是否购买生猪养殖保险在一定程度上能反映其风险认知水平和规避意识[21]，对其决策行为有一定影响。基于此，提出如下假设：

H5：损失程度负向影响养殖决策行为实施；

H6：市场风险预期负向影响养殖决策行为实施；

H7：养殖保险影响养殖决策行为实施但方向有待验证。

1.2.4 生物安全防控能力

鉴于中国目前尚未出台生物安全体系建设标准，借鉴前期学者研究结论[30-33]，结合原农业部颁布的《动物防疫条件审查办法》中相关规定。该文把“猪场的选址与布局”、“进出猪场的人员管理和防疫”、“进出猪场的车辆管理和防疫”、“进出猪场物品管理和防疫”、“养殖场内外环境管理和防疫”、“疫苗、药物使用管理和防疫”、“饲料、饮水管理和防疫”、“引种隔离管理”、“全面消毒管理”、“采用分点饲养方式”、“采用全进全出饲养模式”、“对蚊蝇、鼠、鸟等防控”等12项生物安全体系建设项目作为养猪户生物安全防控能力的分析框架。养猪户采纳的生物安全防控措施越多，生物安全越有保障。养猪户建设使用生物安全防控措施的成本压力越小，采取的生物安全防控措施会越多。生物安全体系防控预期效果评价越好，养猪户生物安全信心就越足。通常情况下，养猪户采纳的生物安全措施越多，生物安全体系建设使用成本压力越小，对生物安全体系预期效果评价越好，其越倾向于扩大养殖规模。基于此，提出如下假设：

H8：生物安全措施采纳数量正向影响养殖决策行为实施；

H9：生物安全体系建设使用成本压力反向影响养殖决策行为实施；

H10：生物安全体系预期效果评价正向影响养殖决策行为实施。

1.2.5 外部支持

外部支持选取亲朋帮助、政府帮扶和金融支持3个指标进行描述，适当的外部支持有利于养猪户稳定养殖规模[19],尤其在当前非洲猪瘟疫情造成较大冲击背景下，外部支持对养猪户决策行为有重要影响。基于此，提出如下假设：

H11：外部支持力度正向影响养殖决策行为实施。

综合研究假设H1～H11，得出该文理论研究模型如图1。

图1 理论研究模型

1.3 实证模型构建

该文研究的因变量为养猪户的“养殖决策行为”，根据问卷调查题目“您2019年的养殖决策是？”选项包括：扩大养殖规模、维持现有规模和缩小养殖规模。鉴于因变量有3个选项且没有“先后次序”，因此，该文采用多元无序Logistic模型进行相应研究。针对当前生猪市场主要矛盾是“稳产保供”，因此，该文重点研究扩大养殖规模和维持现有规模的影响因素，所建模型以“缩小养殖规模”为参照组。模型具体形式如下：

模型1：

模型2：

式中1、2、3分别代表“扩大养殖规模、维持现有规模、缩小养殖规模”的取值概论水平，且1+2+3=1；为生猪养猪户养殖决策影响因素，为待估参数，为影响因素数量。

2 数据来源与变量选取及测量

2.1 数据来源

该研究所用数据源于河北省畜牧总站2019年3月1日－3月8日开展的“河北省生猪殖场（户）生物安全体系建设情况调研”。此次调研以河北省7个生猪创新团队综合试验推广站为依托，采用分层、配额的抽样方法，对河北省11个地市生猪养殖场（户）进行了调查，共回收有效调查问卷786份。调查数据显示，2019年养猪户养殖决策中扩大养殖规模、维持现有规模和缩小养殖规模的比例分别15.14%、59.54%和25.32%。另外，从养猪户年龄、文化程度、养殖年限、养殖规模等相关数据分布看，与河北省当前生猪养殖户以中老年为主、文化程度总体在初中及以下水平、养殖规模以中小养殖户为主的现实情况基本相符，样本具有较强代表性，能够说明河北省生猪养殖户实际情况，而且与该研究相关定义吻合。养猪户的基本特征如表1所示。

表1 生猪养殖户基本特征

2.2 变量选取及测量

2.2.1 养殖专业化程度

为了准确衡量养猪户养殖专业化程度，将这个指标划分为4级，如<30%、30%～50%、<50%～80%、＞80%[21]。为了更好地解释对因变量的影响，在构建模型时对该指标进行处理，将选择结果“<50%～80%、＞80%”归为“养殖专业化程度高”一类，取值为2；将选择结果“<30%、30%～50%”归为“养殖专业化程度低”一类，取值为1。

2.2.2 疫病损失程度

为了准确衡量非洲猪瘟疫情给养猪户造成直接或间接损失程度，将这个指标采用李克特五分量表的方法，划分为5级，如损失非常小、损失比较小、损失一般、损失比较大和损失非常大。为了更好地解释对因变量的影响，参照前期学者研究成果[21,34]，在构建模型时对该指标进行处理，将评价结果“损失比较大和损失非常大”归为“损失程度大”一类，取值为2；将评价结果“损失非常小、损失比较小、损失一般”归为“损失程度小”一类，取值为1。

2.2.3 市场风险预期

该指标的测量与处理方式同上，将评价结果“风险比较大和风险非常大”归为“市场风险大”一类，取值为2；将评价结果“风险非常小、风险比较小、风险一般”归为“市场风险小”一类，取值为1。

2.2.4 生物安全体系建设使用成本压力

该指标的测量与处理方式同上，将评价结果“压力比较大和压力非常大”归为“压力大”一类，取值为2；将评价结果“压力非常小、压力比较小、压力一般”归为“压力小”一类，取值为1。

2.2.5 生物安全体系防控效果评价

该指标的测量与处理方式同上，将评价结果“效果比较好和效果非常好”归为“效果好”一类，取值为2；将评价结果“效果非常差、效果比较差、效果一般”归为“效果差”一类，取值为1。

2.2.6 生物安全措施采纳数量

该指标通过累加养猪户对12种生物安全防控措施的采纳数量获得，从调研结果看养猪户采纳生物安全措施的平均数为8.99种。

2.2.7 外部支持

对亲朋帮助、政府帮扶和金融支持3个指标在调查中采用李克特五分量表方法，划分为5级，如支持非常小、支持比较小、支持一般、支持比较大和支持非常大，在构建模型时为反映综合外部支持对因变量的影响，本文借鉴前期学者的研究方法[35]，对上述3个外部支持变量运用主成分因子分析法，通过计算因子得分，并按照各因子的方差贡献率进行加权，获得综合外部支持指标，该指标为连续型数值，数值越大代表综合支持程度越高。具体计算方式如下：

式中表示因子的方差贡献率，为因子的因子得分，表示保留的因子个数。

其他变量按照通常方法进行定义和赋值，变量具体赋值见表2。

表2 变量定义及说明

3 模型估计与结果分析

3.1 模型估计

为保证回归结果有效，本文用多重共线性检验法对各自变量进行检验，其方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）均小于10，证明各自变量之间不存在多重共线性。基于调研所得数据，利用IBM SPSS Statistics24统计软件对养猪户决策行为影响因素进行多元无序Logistic分析。对模型中是否所有自变偏回归系数全为0进行似然比检验，结果显示：模型未引入自变量时-2ln()为1 477.164，引入自变量后减少至1 407.053，两者之差为70.111，自由度为30，显著性概率=0<0.001，表明至少有一个自变量的偏回归系数不为0，即所建立的模型是有效的具体回归结果见表3。

3.2 结果与分析

3.2.1 个人特征对决策行为影响

个人特征中的性别、年龄和受教育程度3个指标在2个模型中均未通过显著性检验，原假设H1不成立。可能的原因是，样本数据中这3个指标间差异不显著造成。以受教育程度为例，养猪户高中、初中及以下学历的比例高达82.32%，大专及以上学历比例仅为17.68%，所以受教育程度因素最终表现为不显著。

3.2.2 养殖特征对决策行为影响

养殖规模指标在模型1中，以5%的显著性水平通过检验，且系数为正，在模型2中未通过显著性检验，但其系数为正，原假设H2成立。表明养殖规模越大，越采取积极养殖策略。养殖专业化程度指标在2个模型中均未通过显著性检验，原假设H3不成立。在模型1中系数为负，在模型2中系数为正，单纯从影响方向看与前期学者的研究结论一致[18,21,25]。调查数据也佐证了这个结论，在养殖专业化程度高的养猪户中有14.6%的选择扩大养殖规模，而养殖专业化程度低的养猪户中却有17.1%的选择扩大养殖规模，比养殖专业化程度高的养猪户高2.5个百分点。组织化程度指标在2个模型中，均未通过显著性检验，原假设H4不成立。可能的原因是，当前养猪户加入养殖合作社的比例过低，从调查数据看，在786个有效样本中尚未加入养殖合作社的有534户，占比达到67.9%。

表3 Logistic 模型回归结果

注：*、**和***分别表示通过10%、5%和1%统计水平的显著性检验，下同。

Note:*, ** and *** respectively indicate significant differences at 10%, 5% and 1%, same below.

3.2.3 风险认知对决策行为影响

疫病造成的损失程度指标在模型1和模型2中分别以10%、5%的显著性水平通过检验，系数为负，原假设H5成立。表明疫病造成的损失程度越低，养猪户恢复生产和追加投资的信心越大。市场风险预期指标在2个模型中均未通过显著性检验，原假设H6不成立。可能的原因是，养猪户对市场风险预期差异不明显造成的，调查数据显示有76%的养猪户认为市场风险较大。是否购买生猪养殖保险在2个模型中均未通过显著性检验，原假设H7不成立。可能的原因有：1）在当前非洲猪瘟背景下生猪养殖保险的兜底作用越发不明显；2）养猪户基于生物安全考虑，为减少保险公司和无害化处理厂的人员和车辆进出猪场带来风险，上报损失的意愿降低。

3.2.4 生物安全防控能力对决策行为影响

生物安全措施采纳数量指标在模型1和模型2中分别以1%、5%的显著性水平通过检验，且系数为正，原假设H8成立。表明生物安全措施采纳数量越多，生物安全越有保障，养猪户稳定生产和追加投资的信心就越足，其决策行为越倾向于维持和扩大养殖规模。生物安全体系建设使用成本压力模型1和模型2中分别以1%、10%的显著性水平通过检验，其系数为负，原假设H9成立。表明养猪户生物安全建设使用成本压力越大，其经营负担越重，维持现状和扩大养殖规模的可能性就越小。调查结果也佐证了这个结论，在当前非洲猪瘟疫情防控压力下，对生物安全体系建设使用成本压力感觉较大的养猪户占比达到68.57%，对相关数据进行核算后得出，当前养猪户生物安全防控费用占到猪场经营费用的10%～15%左右。生物安全体系防控效果评价指标在2个模型中全部以1%的显著水平通过检验，且系数为正，原假设H10成立。表明生物安全体系防控效果评价越好，养猪户越倾向于稳定和扩大养殖规模。

3.2.5 外部支持对决策行为影响

综合外部支持指标在模型1中以5%的显著性水平通过检验，模型2中未通过显著性检验，但系数均为正，原假H11成立。表明外部支持越大，养猪户扩大养殖规模倾向就越明显。

4 不同规模养猪户决策行为分析

4.1 不同规模养猪户决策行为差异分析

对养殖规模与决策行为进行交叉列表分析（见表4），卡方检验结果显示，卡方值为36.724，显著性概率<0.001，以1%的显著性水平通过检验，表明不同规模养猪户在养殖决策行为上有显著差异。以扩大养殖规模为例，在扩大养殖规模决策行为中散养户、小规模、中规模的占比依次为14.3%、27.7%、33.6%，呈逐渐增长趋势，与Logistic回归结果实现了交叉验证。

4.2 不同规模养猪户决策影响因素分析

通过交叉列表分析只能初步得出不同规模养猪户决策行为有显著差异，为了更精确考察不同规模养猪户决策行为差异的影响因素，本文对养猪户决策行为影响因素按照养殖规模分组进行多元无序Logistic分析，回归结果显示，造成不同规模养猪户决策行为差异的因素有一定区别。结果见表5。

表4 不同规模养猪户养殖决策行为差异

表5 Logistic 模型分组回归系数汇总

大规模养猪户的“扩大规模”和“维持现状”决策行为均受到“生物安全体系建设使用成本压力”因素显著影响，可能的原因是大规模养殖场采取的生物安全措施多，造成相应建设和维护费用开销巨大。

中规模养猪户的“扩大规模”决策行为受到“生物安全措施采纳数量”显著影响；“维持现状”决策行为则受到“生物安全体系建设使用成本压力”显著影响，可能的原因是，中规模养猪户在扩大规模时更重视生物安全体系建设和使用费用投入带来的影响，在维持现状时又担心猪场生物安全体系建设不够完善。

小规模养猪户的“扩大规模”决策行为受到“生物安全体系建设使用成本压力”和“外部支持”显著影响；“维持现状”决策行为则受到“生物安全体系防控效果评价”显著影响，可能的原因是，当前非洲猪瘟背景下小规模养猪户资金压力大，对生物安全体系防控效果信心不足。

散养户的决策行为受到“疫病造成损失程度”、“市场预期风险”、“生物安全体系采纳数量”“生物安全体系防控效果评价”等多种因素显著影响，可能的原因是，散养户实力弱，生物安全建设投入不足，市场风险抵抗能力差，对生物安全体系缺乏信心，造成其决策行为趋于谨慎。

4.3 不同规模养猪户生物安全行为偏好分析

从回归结果看，不同规模养猪户决策行为差异影响因素主要体现在生物安全防控能力方面，这与当前非洲猪瘟风险大密切相关。通过前文分析，生物安全行为主要包括12种措施，养猪户规模不同，造成经营实力、经营模式、管理方式都有一定差异，这是否会影响生物安全措施采纳，需要进一步分析。把养殖规模与养猪户所采纳的生物安全行为进行对应分析后得出（见图2）。大规模养猪户生物行为偏好为：“采用分点饲养方式”、“全出全进饲养模式”和“猪场的选址与布局”；中规模养猪户生物安全行为偏好为：“进出猪场的物品管理与防疫”、“蚊蝇、鼠、鸟等防控”和“引种隔离管理”；小规模养猪户生物安全行偏好为：“全面消毒管理”、“饲料及饮水管理和防疫”和“进出猪场的车辆管理和防疫”；散户采生物安全行为偏好是“疫苗、药物使用管理和防疫”、“进出猪场的人员管理与防疫”和“养猪场内外环境管理和防疫”。对应分析结果显示：大规模、中规模养猪户较多采纳“硬件型”生物安全防控措施，而小规模和散养户更多采纳“软件型”生物安全防控措施。

图2 生物安全行为与生猪养殖规模对应图

综上，由回归结果可知，不同规模养猪户决策行为影响因素有一定差异，通过对应分析可以看出，不同规模养猪户生物安全措施采纳差异是导致其生物安全防控能力差异的原因之一。因此，要本着“精准施策”原则，对不同规模养猪户“分类施策”，提高政策实施效果。

5 政策建议

5.1 基于政府视角

1）采取多种措施支持规模猪场发展。基于规模猪场在当前“稳产保供”中扮演重要角色，要通过加大信贷担保支持，切实解决猪场贷款难、贷款贵问题，统筹专项资金，对种质资源和规模猪场购买种猪实施补助；突出扶持生猪养殖重点县和规模猪场完善防疫设施等，保护生猪生产基础，对年出栏5 000头以上的规模猪场给予短期贷款贴息支持，并减免一定时期的担保费用；把现有规模养殖场的存量盘活起来，在政策允许前提下，鼓励能多养的尽量多养。

2）构建社会生物安全防护体系。鉴于生物安全防控对现阶段生猪产能恢复的关键作用，政府部门要采取多种措施构建社会生物安全防护体系。改变生猪调运方式，变“调猪”为“调肉”，减少活猪流通所带来的疫情风险；提升基层疫病检测能力，完善基层畜牧兽医体系，县级动物疾病预防控制机构要尽快购置检测设备，加强技术人员培训，提高对非洲猪瘟的快速检测能力；加强洗消中心建设，各地要采取多种形式支持个人或企业建立标准化的车辆洗消车间，生猪运输车辆和病死猪运输车辆，必须彻底清洗干净，然后使用有效消毒药消毒灭源，坚决严防病毒传播。

5.2 基于养猪场（户）视角

1）加强防控措施，保障生物安全。继续实施“密罐式”管理，加强消毒，严格控制人、车、物进出，强化生物安全管理，提高生物安全水平，建立防疫屏障。大规模和中规模猪场要改变“重硬件，轻软件”思想，在完善硬件设施同时也要注重激发员工的责任意识和主人翁精神。

2）提高管理水平，采取抱团式发展。养猪场（户）要注意提升自身学历层次，积极参与各种生猪养殖培训，提高猪场经营管理水平。积极带头组织或参与养猪合作社，提高自身组织化程度，采取抱团式发展，增强市场地位。

6 结 论

1）养猪户决策行为受到养殖规模、生物安全防控能力和外部支持等因素显著影响。首先，养殖规模对决策行为有显著正向影响，即养殖规模越大越倾向于采取积极决策行为，表明当前政府部门“稳产保供”政策多倾向于规模猪场的思路是正确的。其次，养猪户生物安全防控能力3项指标均对决策行为有显著影响，即生物安全体系建设越完善，生物安全体系建设使用成本压力越小，对生物安全体系防控效果评价越高，养猪户越倾向于采取稳定和扩大规模决策行为，因此现阶段提高养猪户生物安全防控能力是恢复生猪产能的关键。再次，政府部门支持力度对养猪户决策行为有显著正向影响，表明政府给予养猪户相应补贴和资金支持对现阶段快速恢复生猪产能，实现“稳产保供”目标有重要影响。

2）养猪户的风险认知、生物安全防控能力和所获外部支持差异是造成不同规模养猪户决策行为差异的主要原因。其中，大、中规模养猪户主要受“生物安全防控能力”影响；小规模养猪户主要受“生物安全防控能力”和“外部支持”影响；散养户则受“风险认知”、“生物安全防控能力”和“外部支持”等多重因素影响。总的来看养殖规模越小受到的限制因素越多。

3）不同规模养猪户生物安全行为偏好有所差异。对应分析结果显示，大规模、中规模养猪户较多采纳“分点饲养方式”、“全出全进饲养模式”、“猪场的选址与布局”和“引种隔离管理”等偏硬件型生物安全防控措施，而小规模和散养户更多采纳“全面消毒管理”、“饲料及饮水管理和防疫”和“进出猪场的车辆管理和防疫”的偏软件型生物安全防控措施。

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Decision-making behaviors and influence factors of pig farmers at different scales against African swine fever

Zhou Xunzhang1, Li Gungdong2, Meng Xianhua2, Yang Jianglan1, Lu Jian1※

(1.,071000,; 2.,050035,)

This study aims to explore the impact of African swine fever epidemic on the decision-making behavior of pig farmers, and thereby to provide decision-making reference for the stable production and supply of live pigs. The survey data are come from 786 pig farmers in Hebei Province, China. Three procedures can be performed in the study. Firstly, a multiple disorder logistic model was established to find the factors affecting the decision-making behavior of pig farmers. Secondly, the cross-listing and logistic grouping regression were used to analyze some differences in decision-making behaviors of pig farmers from different farm sizes. Finally, the corresponding analysis methods were used to investigate the biosecurity behavior and preferences of pig farmers against African swine fever epidemic. The results show that: 1) There are positive and negative influence factors related to the production decision-making behavior of pig farmers in African swine fever. The positive factors are the breeding scale, biosecurity prevention and control measures, assessment of the prevention and control effect in the biosecurity system, and other financial funding. The negative factors are the loss from diseases and the cost of biosafety systems. Specifically, the pig farmers from a high breeding scale, better evaluation of the prevention and control effect in various available biosecurity system, tended to adopt the positive decision-making behavior of expanding the breeding scale based on the current state. The principal component method was used to calculate three indicators, including relatives’ help, government funding and other financial investing. If the index values of three comprehensive external support were high, pig farmers can be possible to promote the breeding scale. But if the great loss was suffered by the African swine fever epidemic, particularly on financial lacking in the construction and usage of biosafety systems, pig farmers were likely to reduce the scale of breeding, and even withdraw from the market. 2) There were significant differences in the decision-making behaviors of pig farmers from different farming sizes. Three aspects related to the differences are risk perception of pig farmers, prevention and control abilities of biological safety system, and external financial support. The pig households from small scale usually faced much more various restrictive factors. 3) There were some differences in biosecurity prevention and control measures adopted by pig farmers from different sizes. The specific performance was as followed: large- and medium-scale pig farmers prefer to adopt,,,,,, and other prevention and control measures based on hardware contributions. Small scale and free-range households mostly adopted,,,,, and other prevention and control measures that favor the software attribute. The paper proposed to take two measures for state, 1) to support the development of large-scale pig farms and build a social biosafety prevention and control system, for pig farmers 2) to strengthen prevention and control measures for high biological safety, and to improve management level in a collective development.

animals; african swine fever; pig farmers; breeding decision behavior; breeding scale; biosecurity

周勋章，李广东，孟宪华，等. 非洲猪瘟背景下养猪户决策行为及其影响因素[J]. 农业工程学报，2020，36(8)：316-324.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.08.038 http://www.tcsae.org

Zhou Xunzhang, Li Gungdong, Meng Xianhua, et al. Decision-making behaviors and influence factors of pig farmers at different scales against African swine fever[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(8): 316-324. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.08.038 http://www.tcsae.org

2019-12-03

2020-03-09

农业农村部委托课题（041821301122441005）；河北省教育厅2015年人文社会科学研究重大课题（ZD201516）；河北省生猪创新团队产业经济岗位（HBCT2018110301）；河北省生猪创新团队环境控制与装备岗位（HBCT2018110204）

周勋章，副教授，研究方向：农业经济与政策、农业经营体系。Email：zhouxunzhang@163.com

路剑，教授，博士生导师，研究方向：农业经济管理，产业经济。Email：lujianacu@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.08.038

S8-1

A

1002-6819(2020)-08-0316-09