生猪养殖户粪污治理行为决策的影响分析——基于大中小规模比较的视角

赵俊伟 尹昌斌

(1.中共农业农村部党校，北京 102208； 2.中国农业科学院 农业资源与农业区划研究所，北京 100081)

猪粮安天下，生猪生产是农业的重要组成部分，抓好生猪生产有利于保障猪肉产品供应、增加农民收入、促进经济社会稳定发展。随着生猪养殖规模化、集约化进程加快，散养户越来越少，规模养殖户逐渐增多，并逐渐成为稳产保供的中坚力量。2021年“中央一号”文件指出加快构建现代养殖体系，保护生猪基础产能，健全生猪产业平稳有序发展长效机制。可见，中国生猪养殖业已进入提质增效的关键期。伴随着生猪养殖业发展方式快速转变，区域性粪污产生量集聚增多，粪污资源化利用受阻对生态环境造成极大压力。尽管《畜禽规模养殖污染防治条例》的发布实施有效推动了生猪养殖粪污治理，但粪污综合利用率仍然不高，成为实现生猪养殖业绿色发展的阻碍。与此同时，人们对生活环境和生猪产品的质量要求越来越高，急需探索一条生态优先的绿色可持续发展路径。生猪养殖业绿色发展不仅是解决生态环境问题的需要，更是全面推进乡村振兴加快农业农村现代化的需要。因此，加强粪污资源化利用，推进生猪养殖业绿色可持续发展成为当前亟待解决的重要问题。

众所周知，生猪养殖粪污治理问题最终落脚在养殖户的治理行为是否发生，养殖户作为粪污治理的微观主体和最基础的决策单位，其治理行为对促进粪污资源化利用极为关键。已有研究发现，养殖户的粪污治理行为受多种影响因素制约，并且与养殖规模存在显著的相关性。但已有研究缺乏对影响不同规模生猪养殖户粪污治理行为的决策因素进行挖掘和比较分析。因此，考察不同规模养殖户粪污治理行为决策差异，以及影响其行为决策的深层次因素，对于提高粪污综合利用率具有非常重要的现实意义。基于此，本研究从大中小规模本研究依据《全国农产品成本收益资料汇编》年均存栏31～100头为小规模、101～1 000头为中规模、1 000头以上为大规模。比较的视角，利用二元Logit选择模型分析影响不同规模养殖户粪污治理行为的关键因素，进一步运用ISM模型解析影响因素之间的关联性及层次结构，并通过比较分析提出针对性的对策建议，以期为相关决策单位精准施策提供参考。

1 理论分析与模型构建

1.1 理论分析

计划行为理论作为环境行为研究中影响较为广泛的理论模型之一，以期望价值为切入点阐释养殖户行为决策受行为态度、主观规范、感知行为控制等因素影响。行为态度表征养殖户对污染治理的接纳程度，当养殖户对粪污治理评价是正向的，将产生积极的行为态度，增加其行为动机；主观规范表征养殖户治理污染时感知的社会压力，如周边群众因生活环境需要会督促养殖户治理粪污；感知行为控制表征养殖户感知粪污治理的难易程度，感知行为控制能力越强，其治理的可能性越大。有学者在此基础上做了进一步研究和拓展，指出引导性规制和环境规制也是影响养殖户行为决策的重要因素。此外，社会经济特征变量也会影响治理行为，主要包括个体特征，如年龄、文化程度、养殖年限等，养殖与资源禀赋特征，如养殖规模、经济收益和人均承包地面积等。

基于上述分析提出如下研究假设：

1)行为态度是养殖户治理粪污的信念强度和对该事物评价的综合强度。用“周围环境污染认知”、“对猪生长影响认知”和“对人体健康影响认知”来测量养殖户的治理态度。

假设1：行为态度相关变量对养殖户的粪污治理行为具有正向影响。

2)主观规范由利益相关者对养殖户行为所表现出的各种期望和压力的综合评价。如养殖户在周边群众的压力下可能影响其治理行为。用“周边群众舆论”来反映主观规范。

假设2：周边群众舆论正向影响养殖户的粪污治理行为。

3)感知行为控制是养殖户对粪污治理行为控制能力的感知。用“了解粪污处理技术”和“具备粪污处理经济条件”来测量和分析感知行为控制。

假设3：感知行为控制相关变量能够正向影响养殖户的粪污治理行为。

4)引导性规制由“对粪污治理进行宣传”和“对粪污处理进行相关培训”来测量。对养殖户进行宣传培训力度越大，养殖户越了解粪便污染环境的危害，对粪污处理的方式和方法越了解，粪污治理可能性越大。

假设4：引导性规制能够正向影响养殖户的粪污治理行为。

5)环境规制包括经济激励和命令控制，分别用“政府补贴”和“政府监管”来测量。后者是指对未进行粪污治理的养殖户依规采取行政干预，对于已经实施粪污治理的养殖户进行监管。

假设5：政府补贴和政府监管正向影响养殖户的粪污治理行为。

1.2 模型构建

1

.

2

.

1

二元Logit模型

治理行为有“治理”和“不治理”两种，属于典型的二元选择问题，而Logit模型能将变量赋值有效限定于[0,1]。可采用Logit二元选择模型分析养殖户治理行为的影响因素。建立Logit回归模型如下：

P

=

F

(

y

=1|

x

)=1

/

(1+

e

-)

(1)

式中：

P

表示粪污治理的概率；

y

表示粪污治理的行为，

y

=1表示治理，

y

=0则相反；

x

(

i

=1,2,…,

k

)被定义为可能影响养殖户进行粪污治理的因素。

y

是变量

x

的线性组合，即

y

=

b

+

b

x

+

b

x

+…+

b

x

(2)

式中：

b

(

i

=1,2,…,

k

)表示第

i

个解释变量的回归系数，若

b

为正，表明第

i

个解释变量对养殖户治理行为有正向作用；若为负，则负向作用。将式(1)和(2)进行变换，得到Logit模型如下：ln(

P/

(1-

P

))=

b

+

b

x

+

b

x

+…+

b

x

+

ε

(3)

式中：

b

表示常数项，

ε

表示随机误差项。

1

.

2

.

2

ISM分析方法

为进一步分析各因素之间的层次结构关系，找出影响治理行为的直接因素、间接因素和根源因素，借鉴孙世民等的研究引入ISM方法分析各影响因素之间的相互关系。基本步骤如下：

第一步，设定问题

S

，确定因素集合

S

，

S

，

S

，…，

S

；第二步，根据因素间关系，建立因素间的邻接矩阵。假设影响养殖户粪污治理行为的因素有

k

个，用

S

表示养殖户的粪污治理行为，

S

(

i

=1，2，…，

k

)表示养殖户粪污治理行为的影响因素。在咨询相关专家并进行分析讨论的基础上，确定因素间(含

S

和

S

)是否存在直接或间接的影响，做出影响因素逻辑关系图，进而建立邻接矩阵

R

。其中，邻接矩阵

R

的元素

r

可定义为：(

i

=1,2,…,

k

;

j

=1,2,…,

k

)

(4)

第三步，据邻接矩阵，由式(4)计算得到矩阵：=(

R

+

I

)+1=(

R

+

I

)≠(

R

+

I

)-1≠…≠(

R

+

I

)≠(

R

+

I

)

(5)

式中：为单位矩阵，2≤

λ

≤

k

，矩阵的幂由布尔运算法则计算。

第四步，确定各因素的层级。各层级所含因素可以由式(6)来确定：

L

={

S

|

P

(

S

)∩

Q

(

S

)=

P

(

S

)}(

i

=1,2,…,

k

)

(6)

式中：(

S

)为可达集，包含可达矩阵中

S

直接或间接影响的全部要素；(

S

)为先行集，包含可达矩阵中直接或间接影响

S

的全部要素。利用式(6)确定最高层级()的因素合集，通过删除原可达矩阵中层元素对应的行与列，得到新的矩阵并运用同方式运算，得到第二层()的因素合集。以此类推，得到所有层次的因素合集。

2 数据来源与变量选取

2.1 数据来源

数据来源于2017年9月—2018年1月在吉林、辽宁两省的生猪调出大县开展的实地问卷调查，由于“南猪北移”渐成趋势，两省作为生猪养殖潜力增长区，粪污处理成为生猪绿色养殖的关键。调查地域范围涉及吉林省4市11县、辽宁省5市14县。调查对象为生猪规模养殖户，通过随机抽样获取样本，调查采用实地调研与集中调研相结合方式，调研员与养殖户主一对一进行问卷访谈，调研成员由博士生和硕士生组成。本次调研共获得1 200份问卷，剔除缺失和极端数据的无效问卷，得到有效问卷1 124份，问卷有效率达93.7%。

2.2 样本特征

总体来看，被调查养殖户年龄集中于41～50岁，占总样本的45.73%，31～40岁和51～60岁的养殖户数量大致相当，分别占21.35%和23.67%；30岁及以下和60岁以上养殖户占比相对较少；文化程度普遍偏低，具有高中及以上学历的仅占21.44%；养殖年限呈正态分布，具有11～20年的养殖户占46.89%，10年以下的占35.05%，20年以上的仅占18.06%。从不同规模看，与大规模养殖户相比，小、中规模养殖户年龄集中在41～50岁，文化程度相对偏低，养殖年限多为11～20年，而大规模养殖户的养殖年限以10年及以下为主，占43.86%。

2.3 变量选取与描述性统计

2

.

3

.

1

变量选取

结合理论分析与研究假设，选取因变量和16个自变量纳入模型分析，如表1所示。1)因变量。以“您是否已经参与并实施了粪污治理”来表述，即“您家猪场是否配备设施并进行粪污处理”。2)自变量。一是个体特征，包括年龄、文化程度、养殖年限。二是生产经营特征，包括猪场与村庄的距离、粪污消纳地面积、养殖净收益。其中，粪污消纳地面积由养殖户经营的农田面积来衡量。三是行为态度，主要包括周围环境污染认知、对猪生长影响认知、对人体健康影响认知。分别以“粪便处理不当是否造成周边环境污染”、“粪便污染对猪的健康生长是否有不利影响”、“粪便污染对人的身体健康是否有影响”来测量。四是主观规范，主要指周边群众舆论。调查问题是“周边群众是否因粪便污染环境问题提出意见”。五是感知行为控制，主要包括粪污处理技术、粪污处理经济条件。其中粪污处理技术以“是否了解粪污处理技术？例如肥料化或能源化等处理技术”，粪污处理经济条件以“是否具备粪污处理的经济条件？”。六是引导性规制，主要包括粪污治理宣传和培训。分别以“政府有关部门是否进行过粪污治理宣传？”、“政府有关部门是否组织开展相关培训”来测量。七是环境规制，主要包括以政府补贴为代表的经济激励型环境规制和以政府监管为代表的命令控制型环境规制，调查问题分别是“您家猪场在粪污处理方面是否享受过政府补贴”和“政府部门是否对您家猪场的粪污处理问题进行过监督检查”。

表1 变量定义和预期方向
Table 1 Variable definition and expected direction

变量 Variable 定义及赋值Definition and assignment预期方向Expected direction年龄受访者实际年龄,岁-个体特征Individual characteristics文化程度高中及以上=1;高中以下=0;+养殖年限从事养猪业时间,年+与村庄距离猪场与村庄的距离,m-生产经营特征Production and operation characteristics粪污消纳地面积养殖户经营农田面积,hm2+养殖净收益每头猪的实际净收益,元+周围环境污染认知污染=1;不污染=0+行为态度Attitude of behavior对猪生长影响认知有影响=1;没有影响=0+对人体健康影响认知有影响=1;没有影响=0+主观规范Subjective norm周边群众舆论有意见=1;没有意见=0+感知行为控制Perceived behavior control粪污处理技术了解=1;不了解=0+粪污处理经济条件具备=1;不具备=0+引导性规制Guiding regulation粪污治理宣传有=1;没有=0+粪污处理培训有=1;没有=0+环境规制Environmental regulation政府补贴有=1;没有=0+政府监管有监管=1;没有监管=0+

2

.

3

.

2

描述性统计

从总样本看，进行粪污治理的养殖户占50.4%。其中，小规模、中规模、大规模养殖户中进行粪污治理的养殖户分别占27.9%、54.3%、73.7%。从特征变量看，除了年龄和养殖年限，其它变量在不同规模养殖户之间的差异相对较大。

3 实证分析

3.1 养殖户粪污治理行为影响因素分析

通过Logit回归分析(表3)，结果显示似然比检验卡方值较大，且模型似然比统计量在1%水平上通过显著性检验，表明模型拟合程度较高，结果具有较强说服力，具体如下。

表2 样本描述性统计分析
Table 2 Descriptive statistical analysis of samples

变量 Variable 均值 Mean总样本Totalsamples小规模Small-scale中规模Medium-scale大规模①Large-scale因变量Dependent variable治理行为0.504(0.500)0.279(0.449)0.543(0.498)0.737(0.442)年龄46.424(8.580)47.004(8.435)46.228(8.467)46.456(9.609)个体特征Individual characteristics文化程度0.214(0.411)0.120(0.325)0.203(0.402)0.500(0.502)养殖年限13.577(6.706)13.199(6.644)13.830(6.586)12.719(7.531)与村庄距离287.408(493.194)88.526(216.602)278.158(495.213)786.886(573.048)生产经营特征Production andoperation characteristics粪污消纳地面积2.157(3.752)1.615(1.550)2.026(3.405)4.225(7.194)养殖净收益217.324(109.226)202.121(104.55)220.421(110.269)230.177(109.88)周围环境污染认知0.734(0.442)0.697(0.46)0.751(0.433)0.702(0.46)行为态度Attitude of behavior对猪生长影响认知0.735(0.442)0.530(0.500)0.821(0.384)0.614(0.489)对人体健康影响认知0.740(0.439)0.594(0.492)0.816(0.388)0.561(0.498)主观规范Subjective norm周边群众舆论0.314(0.464)0.390(0.489)0.285(0.452)0.342(0.477)感知行为控制Perceived behaviorcontrol粪污处理技术0.437(0.496)0.295(0.457)0.444(0.497)0.702(0.460)粪污处理经济条件0.401(0.490)0.367(0.483)0.397(0.490)0.509(0.502)引导性规制Guiding regulation粪污治理宣传0.590(0.492)0.371(0.484)0.644(0.479)-粪污处理培训0.372(0.484)0.163(0.370)0.398(0.490)0.658(0.477)环境规制Environmental regulation政府补贴0.146(0.353)0.076(0.265)0.120(0.325)0.474(0.502)政府监管0.752(0.432)0.542(0.499)0.813(0.390)0.807(0.396)①鉴于2013年国务院印发《畜禽规模养殖污染防治条例》相关要求和实地调研情况,地方政府对大规模养殖户均开展粪污治理宣传,因此,粪污治理宣传变量不纳入大规模养殖户粪污治理行为分析模型。

注：括号中数据为标准偏差。

Note： Data in brackets are standard deviations.

表3 养殖户粪污治理行为影响因素分析结果
Table 3 Analysis results of influencing factors of farmers’ fecal pollution treatment behavior

变量 Variable 小规模 Small-scale中规模 Medium-scale大规模 Large-scale系数标准误系数标准误系数标准误个体特征 Individual characteristics 年龄 Age0.0030.0220.0110.010-0.0370.050 文化程度 Educational-0.0790.5680.0510.222-1.0591.065 养殖年限 Farming years-0.092∗∗∗0.031-0.026∗0.0140.145∗0.084生产经营特征 Production and operation characteristics 与村庄距离 Distance from village-0.0010.001-0.000 3∗0.000 2-0.0003 0.001 粪污消纳地面积 Area of farmland for manure treatment0.315∗∗∗0.1050.075∗∗0.0300.2550.165 养殖净收益 Net economic income0.004∗∗∗0.0020.0010.0010.009∗∗0.005行为态度 Attitude of behavior 周围环境污染认知 Environmental pollution awareness0.3130.4380.1200.2112.590∗∗1.153 对猪生长影响认知 Effect on pig growth0.0200.4650.1080.2581.4711.669 对人体健康影响认知 Cognition of health impact0.7930.5040.479∗0.2660.4851.508主观规范 Subjective norm 周边群众舆论 Public opinion0.676∗0.3920.2220.1980.3491.073 感知行为控制 Perceived behavior control 粪污处理技术 Treatment technology0.6230.3950.611∗∗∗0.1850.8591.064 粪污处理经济条件 Economic conditions0.2790.4020.382∗∗0.1791.3951.248引导性规制 Guiding regulation 粪污治理宣传 Conduct publicity0.5540.4070.515∗∗∗0.198 粪污处理培训 Training0.5940.4850.720∗∗∗0.1941.1851.007环境规制 Environmental regulation 政府补贴 Government subsidies2.366∗∗∗0.6814.212∗∗∗1.0183.666∗∗∗1.277 政府监管 Government regulation1.049∗∗0.4330.2860.2461.6661.057常数 Constant-3.923∗∗∗1.295-2.203∗∗∗0.596-7.456∗∗3.200LR 卡方值83.58214.8787.65P值0.0000.0000.000R20.2810.2050.667样本量 Sample size251759114

注：*、**、***分别表示10%、5%、1%的统计显著性水平，标准误为稳健标准误。

Note: *, ** and *** respectively represent statistically significant levels at 10%, 5% and 1%.The standard error is robust standard error.

1)个体特征。养殖年限对小、中规模养殖户治理行为影响显著为负。表明小规模养殖户养殖年限越长，受过去传统的粪污处理方式和习惯影响，不利于养殖户进行粪污处理设施的资金投入，其治理行为就相对较弱，与已有研究结论一致。而养殖年限对大规模养殖户显著正向影响。可能的原因是，一方面国家较早开始重视生猪养殖粪污治理，且倾向于对大规模养殖粪污的防治，另一方面大规模集约化养殖通过粪污处理利用获得效益明显，因此，养殖年限越长的养殖户进行粪污治理的可能性就越大。

2)生产经营特征。猪场与村庄距离对中规模养殖户治理行为显著负向影响。可能的原因是距离村庄越近的猪场产生的粪污若不有效处理，则对周边环境和居民生活影响较大，养殖户更倾向于参与粪污治理。粪污消纳地面积正向显著影响小、中规模养殖户的治理行为。表明养殖户经营农田面积越大，治理粪污的可能性越大，原因是种养结合是中小规模养殖户普遍采用的粪污处理模式。养殖净收益对小、大规模养殖户显著正向影响。表明对于小、大规模养殖户来说，资金仍是制约其进行粪污治理的突出问题，养殖收入越高，治理粪污的可能性就越大。

3)行为态度。周围环境污染认知对大规模养殖户的治理行为显著正向影响，符合预期。表明当养殖户认为粪便处理不当对周围环境造成污染时，养殖户通过配套粪污处理设施设备治理粪污的概率就越大。“对人体健康影响认知”对中规模养殖户的粪污治理行为显著正向影响。表明养殖户在感知到粪便污染损害人体健康时，其治理行为就越明显。调研中发现，养殖户越来越重视人居环境，希望通过采取措施防治环境污染对人体带来的危害。

4)主观规范。周边群众舆论对小规模养殖户的粪污治理行为显著正向影响，符合预期。表明周边群众对猪场污染环境的意见越大，养殖户治理行为发生的可能性就越大。调研得知，猪场周边居民对生活环境质量要求越来越高，粪污处理不当影响周边居民的正常生活时，会对养殖户提出意见或向相关部门投诉建议。

5)感知行为控制。粪污处理技术对中规模养殖户的粪污治理行为影响显著，符合预期。表明养殖户对粪污处理技术越了解，则粪污治理行为发生的可能性就越大。粪污处理经济条件对中规模养殖户的治理行为显著正向影响。

6)引导性规制。粪污治理宣传对中规模养殖户的治理行为显著正向影响，符合预期。粪污处理培训对中规模养殖户显著正向影响。调研发现，大多数中规模养殖户希望政府相关部门开展相关培训，提高养殖户对粪污处理的认知。

7)环境规制。政府补贴对小、中、大规模养殖户的粪污治理行为有显著正向影响，符合预期。表明补贴对养殖户的治理行为具有较强的激励作用。政府监管对小规模养殖户显著正向影响。即政府监管力度越大，养殖户治理行为发生可能性就越大。近年来，政府部门对生猪养殖粪污治理从原来的形式化向现在的实质化进行转变，对养殖户治理行为产生积极作用。

3.2 养殖户粪污治理行为决策差异分析

3

.

2

.

1

小规模养殖户粪污治理行为影响因素的ISM分析用

S

、

S

、

S

、

S

、

S

、

S

、

S

分别代表养殖户粪污治理行为、养殖年限、粪污消纳地面积、养殖净收益、周边群众舆论、政府补贴、政府监管。在前述理论分析的基础上，结合实地调查和专家咨询情况，总结出6个影响因素及养殖户是否进行粪污治理之间的逻辑关系图(图1)。其中，“

V

”表示行因素对列因素有直接或间接影响，“

A

”表示列因素对行因素有直接或间接影响，“0”表示行因素与列因素之间无影响。

图1 小规模养殖户粪污治理行为影响因素间的逻辑关系Fig.1 Logical relationship between influencing factors of fecal pollution treatment behavior of small-scale farmers

根据图1和式(4)得到影响因素间的邻接矩阵，然后根据式(5)借助MATLAB 7.0求得可达矩阵。对于可达矩阵，首先得到

L

={

S

}，然后结合式(6)确定各层次的影响因素，

L

={

S

,

S

,

S

,

S

}，

L

={

S

,

S

}。基于此，将影响大规模养殖户粪污治为两个层次：第一层为粪污消纳地面积、养殖净收益、周边群众舆论、政府监管，即表层直接因素；第二层为养殖年限、政府补贴，即深层根源因素。影响因素之间的关联与层次结构如图2所示。

3

.

2

.

2

中规模养殖户粪污治理行为影响因素的ISM分析用

S

、

S

、

S

、

S

、

S

、

S

、

S

、

S

、

S

、

S

分别代表养殖户粪污治理行为、养殖年限、猪场与村庄距离、粪污消纳地面积、对人体健康影响认知、粪污处理技术、粪污处理经济条件、粪污治理宣传、粪污处理培训、政府补贴。结合实地调查和专家咨询得出9个影响因素及养殖户是否进行粪污治理之间的逻辑关系图(图3)。其中，“

V

”表示行因素对列因素有直接或间接影响，“

A

”表示列因素对行因素有直接或间接影响，“0”表示行因素与列因素之间无影响。

图2 小规模养殖户粪污治理行为影响因素间的解释结构模型图Fig.2 Explanatory structure model among influencing factors of fecal pollution treatment behavior of small-scale farmers

图3 中规模养殖户粪污治理行为影响因素间的逻辑关系Fig.3 Logical relationship between influencing factors of fecal pollution treatment behavior of medium-scale farmers

根据图3及式(4)得到各影响因素之间的邻接矩阵，然后依据式(5)计算得出影响因素的可达矩阵。对于可达矩阵，首先得到

L

={

S

}，然后结合式(6)确定各层次的影响因素，

L

={

S

,

S

,

S

,

S

}，

L

={

S

,

S

,

S

}，

L

={

S

,

S

}。基于此，将影响大规模养殖户粪污治理行为的9个影响因素划分为3个层次：第一层为猪场与村庄距离、粪污消纳地面积、粪污处理技术、粪污处理经济条件，即表层直接因素；第二层为养殖年限、对人体健康影响认知、政污治理宣传、粪污处理培训，即底层根源因素。影响因素间的关联与层次结构如图4所示。

3

.

2

.

3

大规模养殖户粪污治理行为影响因素的ISM分析由Logistic模型分析结果可知，影响大规模养殖户粪污治理行为的因素有4个，分别用

S

表示养殖户的粪污治理行为，

S

表示养殖年限，

S

表示养殖净收益，

S

表示周围环境污染认知，

S

表示政府补贴。结合实地调查和专家咨询得出4个影响因素及养殖户是否进行粪污治理之间的逻辑关系图(图5)。其中，“

V

”表示行因素影响列因素，“

A

”表示列因素影响行因素，“0”表示行因素与列因素之间无影响。根据图5及公式(4)得到各影响因素之间的邻接矩阵，然后依据式(5)计算得出影响因素的可达矩阵。对于可达矩阵，首先得到

L

={

S

}，然后结合式(6)确定各层次的影响因素，响大规模养殖户粪污治理行为的4个因素划分为两个层次：第一层为养殖净收益、周围环境污染认知，即表层直接因素；第二层为养殖年限、政府补贴，即深层根源因素。影响因素间的关联与层次结构如图6所示。

图4 中规模养殖户粪污治理行为影响因素间的解释结构模型图Fig.4 Explanatory structure model among influencing factors of fecal pollution treatment behavior of medium-scale farmers

图5 大规模养殖户粪污治理行为影响因素间的逻辑关系Fig.5 Logical relationship between influencing factors of fecal pollution treatment behavior of large-scale farmers

3.3 不同规模养殖户粪污治理行为影响因素比较分析

前述对影响小规模、中规模、大规模养殖户粪污治理行为的关键因素进行了分析，并对影响因素间的层次结构关系进行了解释。为了便于进一步直观对比分析，对不同规模治理行为影响因素的相关结果进行汇总(表4)。从表中可知，政府补贴是影响小、中、大规模养殖户治理行为的共同要素，并且对于促进小规模和大规模养殖户实施粪污治理相对更为关键；此外，对于小规模养殖户，除了实施政府补贴、配套粪污消纳地面积、提高养殖收益，还需加强政府监管，同时充分发挥周边群众的舆论监督作用促使养殖户进行粪污治理；而对于中规模养殖户，除了对猪场进行合理布局、实施政府补贴、配套粪污消纳地面积，还需要通过加强粪污治理宣传和培训，提高养殖户对粪便污染影响人体健康的认知及对粪污处理技术的了解。通过对不同规模养殖户粪污治理行为影响因素进行对比分析，为因类制宜制定相关政策、有效实施分级管理提供借鉴和参考。

图6 大规模养殖户粪污治理行为影响因素间的解释结构模型图Fig.6 Explanatory structure model among influencing factors of fecal pollution treatment behavior of large-scale farmers

表4 不同规模养殖户粪污治理行为影响因素
Table 4 Influencing factors of fecal pollution control behavior of farmers of different scales

指标 Item 小规模Small-scale中规模Medium-scale大规模Large-scale粪污消纳地面积粪污消纳地面积养殖净收益表层直接因素Direct factor养殖净收益猪场与村庄距离周围环境污染认知周边群众舆论粪污处理经济条件政府监管粪污处理技术养殖年限中层间接因素Indirect factor政府补贴对人体健康影响认知底层根源因素Origin factor养殖年限粪污治理宣传养殖年限政府补贴粪污处理培训政府补贴

注：由图2、4和6整理得出。

Note： Sorted out from
Fig.2, 4 and 6.

4 结论与讨论

本研究通过分析得出以下结论：第一，总体来看，生猪规模养殖粪污治理行为发生率较低(50.4%)；从不同规模角度看，养殖户的治理行为发生率存在明显差异，小、中、大规模养殖户粪污治理行为发生率依次为27.9%、54.3%、73.7%。第二，影响养殖户粪污治理行为的因素主要包括粪污消纳地面积、养殖净收益、政府补贴、粪污治理宣传和培训等。其中，影响小规模养殖户粪污治理行为的根源因素主要包括养殖年限和政府补贴；影响中规模养殖户粪污治理行为的根源因素主要包括粪污治理宣传和粪污处理培训；影响大规模养殖户粪污治理行为的根源因素主要包括养殖年限和政府补贴。

为提升粪污资源化利用率，推进生猪养殖业持续健康发展。一是分类实施，协同推进。依据国家发布实施的生猪养殖业发展规划和粪污治理相关文件要求，综合考虑当地资源禀赋状况，结合不同规模生猪养殖及粪便污染特征分类施策。科学合理配套不同规模养殖户相应的农田，推动种养循环发展，促进粪污资源化利用。其中，养殖收入仍是影响养殖户粪污治理行为的重要因素，对于中规模养殖户，在加强对猪场升级改造和布局优化的同时，还要加大粪污治理宣传和培训力度；而对于小、大规模养殖户，还应加强资金扶持。二是宣传培训，强化意识。进一步加大粪污治理宣传培训力度，提高养殖户对粪便污染环境及人畜健康影响的认知，强化养殖户保护环境的责任意识；积极开展粪污处理技术培训，提升养殖户粪污治理能力与手段，激发养殖户实施治理行为发生的可能性。三是规范监管，强化激励。有效发挥政府监管作用，加强主观规范，充分利用周边群众社会舆论等非正式监督功能，同时，采用政府补贴等有效激励措施，激发养殖户治理粪污的积极性，促进养殖户将粪污治理内化为自主行为。