非洲豬瘟疫情沖擊下養(yǎng)豬場戶生產恢復行為研究*

張園園，范玉峰

（1.山東農業(yè)大學經濟管理學院，山東 泰安 271000；2.山東省農業(yè)科學院，濟南 250100）

一、引 言

重大動物疫情具有發(fā)病率高、死亡率高、傳播速度快等特點，一旦發(fā)生，將對養(yǎng)殖業(yè)造成重大經濟損失。2018年以來全球非洲豬瘟疫情形勢相對嚴峻，多個區(qū)域疫情仍在擴散蔓延，目前非洲豬瘟疫情已經傳入中國、蒙古、越南、柬埔寨、老撾、韓國等國家。2018年8月以來，非洲豬瘟使得中國生豬產能遭受重創(chuàng)，并直接導致國內豬肉供求極度失衡與市場異動。非洲豬瘟疫情對生豬產業(yè)可能產生巨大且長期的影響，供給不足可能將持續(xù)較長時間（胡浩等，2020）。因此，生豬復產已成為政府、產業(yè)和學術界關心的熱點問題，探究疫情沖擊下養(yǎng)豬場戶生產恢復行為，對于把脈養(yǎng)豬場戶未來生產決策及推動生豬產業(yè)健康持續(xù)發(fā)展具有重要現實意義。

在疫情影響下，生豬復產面臨更復雜更嚴峻的考驗（譚瑩，2011）。農戶生產恢復行為影響因素方面的研究成果也印證這一事實：年齡與受教育年限（嚴奉憲等，2012）、養(yǎng)殖年限（劉明月等，2016）、行業(yè)預期（劉婷婷等，2018）以及風險感知（王宏梅等，2019）等因素均在不同程度上影響?zhàn)B殖戶響應決策。近期研究已開始關注疫情爆發(fā)后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為：聶赟彬等（2020）指出養(yǎng)殖收入占家庭總收入比例高、生豬價格上漲、了解當地養(yǎng)殖場建設補貼政策顯著促進養(yǎng)殖場戶擴大養(yǎng)殖規(guī)模決策；李鵬程等（2020）的研究表明，資金不足是制約生豬生產恢復的重要原因；江光輝等（2021）基于江蘇省的調查分析得出，養(yǎng)殖稟賦對生產恢復的直接促進效應最大，外部支持次之，風險感知則負向影響?zhàn)B殖戶疫后生產恢復，且養(yǎng)殖稟賦還通過降低養(yǎng)殖戶風險感知間接促進生產恢復。上述研究為本文提供了一定理論和方法借鑒，但對非洲豬瘟疫情爆發(fā)后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為及其影響因素的實證分析不足。鑒于此，本文基于山東省養(yǎng)豬場戶的實地調查，通過構建Heckman兩階段模型，對非洲豬瘟疫情爆發(fā)后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為（簡稱疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為）及其影響因素進行實證分析，以期為政府制定合理有效的疫后生豬養(yǎng)殖業(yè)恢復政策提供理論參考和現實借鑒。

二、理論分析與模型構建

（一）理論分析

依據計劃行為理論，個體意愿是影響行為的關鍵因素，而意愿受到態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制三類變量的共同影響（Ajzen，2011）。目前在農業(yè)經濟領域已有較多學者利用該理論探究農戶行為決策。在實際決策過程中，主體的決策行為往往受到內在、外在以及歷史經驗和預期等多重參考點的影響。鑒于此，養(yǎng)豬場戶生產恢復行為也并非單一因素影響的結果，而是眾多內外部因素綜合作用的復雜系統(tǒng)，需從養(yǎng)豬場戶自身能力及外部支持條件綜合考慮。其一，養(yǎng)豬場戶作為生產恢復的經營決策主體，在有限理性框架下作出行為選擇。個體年齡和文化水平是養(yǎng)豬場戶生產行為的主要決定因素（Andrew，2006），本文試圖探究養(yǎng)豬場戶自身特征對疫后生產恢復行為的影響。其二，家庭特征是所有家庭成員偏好、能力以及人力資源等復雜要素的總體反映，養(yǎng)豬場戶的減災需求和行為選擇與家庭特征存在必然聯系。家庭異質性顯著影響主體行為決策，尤其是家庭人口規(guī)模、耕地數量及非農收入水平對整個家庭的決策存在重要影響（張影等，2016）。其三，不同規(guī)模養(yǎng)豬場戶的相機選擇行為存在差異，規(guī)模較大的養(yǎng)豬場戶在價格波動時變動生產投入和飼養(yǎng)規(guī)模的行為傾向顯著偏低（沈鑫琪等，2019）；養(yǎng)殖年限在某種程度上反映了養(yǎng)豬場戶積累的從業(yè)經驗和形成的養(yǎng)殖習慣，對養(yǎng)殖戶生產決策有一定影響（趙俊偉等，2019）。本文也將探索養(yǎng)殖規(guī)模、年限等經營特征對養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的影響。其四，風險感知在一定程度上影響?zhàn)B豬場戶的風險態(tài)度，進而影響其動機和行為。預期風險和預期防疫效果對養(yǎng)殖戶在重大疫情風險下的防控行為決策的影響較為顯著（張桂新等，2013）；當養(yǎng)豬場戶進行“有限理性決策”時，行業(yè)盈利前景的判斷會影響其決策行為（李文瑛等，2017）。其五，貸款、稅收、土地、技術及行業(yè)信息等外部條件和支持能為養(yǎng)豬場戶生產恢復行為提供便利，在畜牧業(yè)發(fā)展的各個階段均需要政府給予相關政策引導和支持。若政府選擇一組適當的政策組合與配套的合理干預策略，將有助于疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為（燕志雄等，2014）。

（二）模型構建

由于樣本選擇性偏差的存在，在計量經濟分析前要對其進行修正（Heckman，1979）。Heckman 兩階段法是一種修正樣本選擇性偏差的計量方法，被廣泛應用于社會科學研究（He 等，2016；王建華等，2019）。本文將疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為分解成兩個連續(xù)的過程：一是決定是否繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖；二是如果繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖，進一步決定生產恢復規(guī)模?；诖耍疚倪x用Heckman模型進行分析的原因有兩個：一是該模型能分別分析疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為及生產恢復規(guī)模的影響因素；二是采用一階段模型分析往往會產生樣本選擇性偏差，而Heckman兩階段法的第一階段采用Probit離散選擇模型估計疫后養(yǎng)豬場戶繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖的概率，再利用Probit模型估計結果來計算逆米爾斯比率作為第二階段分析疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復規(guī)模的多元線性回歸模型中的調整項，可檢驗樣本選擇性偏差的顯著程度，并修正。

1.第一階段選擇模型：Probit模型

具體為：

式（1）中，Probit(Yi=1)表示疫后養(yǎng)豬場戶選擇繼續(xù)生豬養(yǎng)殖的概率，據此考察疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為選擇決策的影響因素。被解釋變量Yi是養(yǎng)豬場戶生產恢復行為選擇決策的虛擬變量{0,1} ，若疫后養(yǎng)豬場戶繼續(xù)生豬養(yǎng)殖，則Yi=1；否則Yi=0。Xi1為第i個樣本的特征變量，是包含多個因素的解釋變量，即影響?zhàn)B豬場戶生產恢復行為選擇決策的一系列影響因素，?1是估計參數向量。為說明模型的含義，假設對應于二值的響應變量Yi，存在一個對應的潛在響應變量yi，滿足：

其中，ε為隨機誤差項，ε～N(0,1)，Xi1與ε相互獨立，且Yi與yi之間存在以下關系：

先通過第一階段選擇方程（1），使用所有觀察值進行Probit回歸，得到未知參數向量，再代入逆米爾斯比率公式，計算每個樣本的λi，并將其作為新的解釋變量加入到第二階段的結果方程中，應用繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖的養(yǎng)豬場戶樣本進行估計。逆米爾斯比率計算公式如下：

2.第二階段結果模型：多元線性回歸模型

基于選擇繼續(xù)生豬養(yǎng)殖的養(yǎng)豬場戶的樣本數據，利用多元線性回歸模型考察養(yǎng)豬場戶生產恢復規(guī)模的影響因素，具體方程為：

式（6）中，Zi是第二階段回歸模型的被解釋變量，即養(yǎng)豬場戶生產恢復規(guī)模；Xi2是解釋變量，即養(yǎng)豬場戶生產恢復規(guī)模的一系列影響因素。為避免選擇方程與結果方程解釋變量相同可能帶來的多重共線性問題，導致回歸系數難以辨識，選擇方程中至少包括一個滿足排他性條件的解釋變量，即Xi2?Xi1，且Xi1中至少存在一個變量影響第一階段的選擇行為，而對第二階段的被解釋變量沒有直接影響（Puhani，2000）。β1是估計參數向量，μi是隨機誤差項。

Heckman樣本選擇模型通過在結果方程中加入逆米爾斯比率λi，解決樣本自選問題，克服樣本選擇性偏差。若λi顯著不為零，則表明存在明顯樣本選擇性偏差，即采用Heckman模型分析是合適的。

三、數據來源與變量設置

（一）數據來源

本文使用的數據來源于2020年1～4月研究團隊對山東省養(yǎng)豬場戶的調查。山東省是中國傳統(tǒng)意義上的生豬養(yǎng)殖大省，2020年生豬出欄量為3 344.80萬頭，居全國第五位，故本文選取山東省作為研究區(qū)域。調查方式有兩種：一是依托山東省省情調研中心對具有調查條件（自家或親朋好友從事養(yǎng)豬、居住地周邊有養(yǎng)豬場戶等）的大學生和研究生進行培訓，委托其在調查期間通過電話、視頻等非接觸方式開展一對一的問卷調查；二是依托有合作關系的基層畜牧單位（畜牧獸醫(yī)局、畜牧站、畜牧協(xié)會等），委托其組織對轄區(qū)內養(yǎng)豬場戶進行電子問卷調查。

為使樣本具有代表性，在選擇調查地區(qū)時兼顧山東省16 地市的生豬生產情況和地域差異性。其中，濰坊、濟寧、臨沂、德州和菏澤為生豬主產區(qū)，生豬年出欄量400 萬頭以上；青島、濟南、泰安、煙臺和聊城為生豬中產區(qū)，生豬年出欄量200萬～400萬頭；濱州、棗莊、東營、淄博、威海和日照為生豬少產區(qū)，生豬年出欄量低于200萬頭。此次調查共發(fā)放問卷600份，剔除關鍵信息缺失和存在極值的樣本后，最終獲得有效樣本521個，問卷有效率86.83%。受訪養(yǎng)豬場戶基本特征見表1。

表1 受訪養(yǎng)豬場戶（負責人）的基本特征

（二）變量設置

變量的含義、賦值說明及其描述性統(tǒng)計見表2。

表2 變量的含義、賦值說明及其描述性統(tǒng)計

1.因變量

生產恢復行為是指非洲豬瘟疫情爆發(fā)后，養(yǎng)豬場戶作為理性經濟人，在追求利潤最大化情況下做出的行為決策。具體分為兩個層面：一是生產恢復選擇，即養(yǎng)豬場戶是否繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖，有退出生豬養(yǎng)殖和繼續(xù)生豬養(yǎng)殖兩種選擇；二是生產恢復規(guī)模，若選擇繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖，那么養(yǎng)豬場戶生產恢復規(guī)模（開始恢復生產時的養(yǎng)殖規(guī)模）有無變化，可能出現比原規(guī)模小、維持原規(guī)模、比原規(guī)模大三種情形。

2.自變量

選取養(yǎng)殖規(guī)模、養(yǎng)殖年限、組織化程度和保險購買4個變量表征養(yǎng)豬場戶經營特征；選取疫情損失和行業(yè)預期2 個變量表征養(yǎng)豬場戶受災損失與判斷；選取防疫便捷性、貸款可得性、政策支持力度、與同行交流頻率4個變量表征養(yǎng)豬場戶外部條件支持。

3.控制變量

本文從兩個方面選取控制變量：一是選取負責人性別、年齡和受教育程度3個變量表征養(yǎng)豬場戶個體特征；二是選取家庭收入結構、家庭人口規(guī)模、家庭人均耕地面積3個變量表征養(yǎng)豬場戶家庭特征。

四、實證結果分析

（一）模型運算結果

基于Stata13.0軟件的Heckman兩階段模型，將疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復選擇和生產恢復規(guī)模數據作為被解釋變量，選取養(yǎng)殖規(guī)模等10個自變量及性別等6個控制變量，代入模型進行估計，模型運算結果如表3所示。為避免模型兩階段之間解釋變量相同帶來的多重共線性問題，本文第一階段選取全部16 個解釋變量，在第二階段回歸分析時，選取能得到顯著性結果的8 個變量作為第二階段的解釋變量。表3中，逆米爾斯比率系數為0.5904，且在1%水平上顯著不為0（P=0.000），顯著的逆米爾斯比率說明疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為存在選擇性偏差，Heckman模型選用合理。

表3 Heckman兩階段模型運算結果

（二）疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為影響因素分析

1.養(yǎng)殖規(guī)模對疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的影響分析

在選擇模型中，養(yǎng)殖規(guī)模的影響在5%的水平上顯著，養(yǎng)殖規(guī)模越大的養(yǎng)豬場戶越傾向于選擇繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖。一般而言，養(yǎng)殖規(guī)模越大，養(yǎng)豬場戶的養(yǎng)殖經驗也越豐富，尤其是應對突發(fā)疫情的經歷和經驗較多，具備更優(yōu)越的生豬養(yǎng)殖綜合條件；若退出生豬養(yǎng)殖，一方面意味喪失未來收益，另一方面也面臨更多的前期沉沒成本（時間、精力、廠房和設施等投資），出于有限理性考慮，養(yǎng)豬場戶更易繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖，以獲得經濟收益并挽回損失。在調查中發(fā)現，年出欄量500頭以下的養(yǎng)豬場戶繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖的比例為58%，而年出欄量500頭（含）以上的養(yǎng)豬場戶繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖的比例則高達96.38%，上述研究結論得以驗證。

2.保險購買對疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的影響分析

在選擇模型中，保險購買的影響在5%的水平上顯著，購買生豬保險的養(yǎng)豬場戶更傾向于選擇繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖；在結果模型中，保險購買的影響在1%的水平上顯著，購買生豬保險的養(yǎng)豬場戶生產恢復規(guī)模傾向于比原規(guī)模大。作為應對風險的事后補償，購買生豬保險的養(yǎng)豬場戶在此次疫情中基本上均獲得了相應理賠，成為支撐養(yǎng)豬場戶恢復生產的經濟來源之一，也是提振養(yǎng)豬場戶信心恢復的一劑良藥。在521家受訪養(yǎng)豬場戶中，54.10%的資金主要來源于家庭自有資金，29.51%的資金主要來源于親朋好友借款，16.39%的資金主要來源于銀行或金融機構貸款，資金來源渠道單一，故在遭受疫情沖擊和嚴重的經濟損失后，養(yǎng)豬場戶生產恢復面臨的經濟壓力普遍較大，生豬保險成為為數不多彌補損失的經濟手段。由此可見，生豬保險等產業(yè)政策對穩(wěn)定生豬產業(yè)發(fā)展具有實際意義。

3.疫情損失對疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的影響分析

在選擇模型中，疫情損失的影響在5%水平上顯著，疫情損失越嚴重的養(yǎng)豬場戶越不傾向于選擇繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖；在結果模型中，疫情損失的影響在1%水平上顯著，疫情損失越嚴重的養(yǎng)豬場戶生產恢復規(guī)模越傾向于比原規(guī)模小。損失厭惡是指人們面對同樣數量的收益和損失時，認為損失更令他們難以忍受，基于損失厭惡理論，即使生豬養(yǎng)殖存在預期收益，養(yǎng)豬場戶也會因為損失厭惡而退出生豬養(yǎng)殖。在“疫情沖擊下養(yǎng)豬場戶退出生豬養(yǎng)殖原因”的多項選擇題調查中，高達74.63%的受訪養(yǎng)豬場戶選擇“疫情損失慘重”，57.58%選擇“資金缺乏”?？梢娫诖舜我咔闆_擊下養(yǎng)豬場戶恢復生產普遍面臨巨大的經濟和心理壓力，疫情損失越嚴重，越傾向于退出生豬養(yǎng)殖或縮小生產恢復。

4.防疫便捷性對疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的影響分析

在選擇模型中，防疫便捷性的影響在5%水平上顯著，具有便捷防疫條件的養(yǎng)豬場戶更傾向于選擇繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖；在結果模型中，防疫便捷性的影響在1%水平上顯著，具有便捷防疫條件的養(yǎng)豬場戶生產恢復規(guī)模傾向于比原規(guī)模大。非洲豬瘟疫情爆發(fā)后，養(yǎng)豬場戶最直觀的心得是生物安全和疫病防疫將成為未來生豬養(yǎng)殖的重中之重，加強疫病防控是減少疫病爆發(fā)損失的關鍵因素。因此，能否便捷有效地開展防疫基礎設施建設、組織實施規(guī)范的防疫程序（如飼養(yǎng)員體檢、養(yǎng)殖場定期消毒、病原檢測、抗體檢測及出欄檢疫等）成為決定養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的直接影響因素。

5.政策支持力度對疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的影響分析

在選擇模型中，政策支持力度的影響在10%水平上顯著，政策支持力度越大，養(yǎng)豬場戶越傾向于選擇繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖。在疫情沖擊下，生豬復產面臨母豬供給偏少、零星疫情頻發(fā)、補欄成本高、跨地區(qū)調運手續(xù)繁瑣等眾多障礙，政府在養(yǎng)殖用地補償、環(huán)保、疫情防控設施補助等方面的支持政策，能有效降低養(yǎng)豬場戶生產恢復的門檻，有利于推動養(yǎng)豬場戶繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖。以“強制撲殺補償”為例，在521家受訪養(yǎng)豬場戶中，57.97%對疫情補償速度“滿意”或“非常滿意”，其生產恢復比例高達80.40%；51.82%對補償額度“滿意”或“非常滿意”，其生產恢復比例高達81.11%；59.88%對補償范圍是“滿意”或“非常滿意”，其生產恢復比例為76.92%；可見，政府補償落實情況對養(yǎng)豬場戶生產恢復決策具有直接推動作用。而在一項養(yǎng)豬場戶申請相關貸款難易程度的調查中，僅有21.30%的受訪養(yǎng)豬場戶認為申請貸款“容易”或“比較容易”，24.50%認為“不容易”或“非常不容易”，故進一步完善融資體系，拓寬融資渠道等扶持政策更能精準解決養(yǎng)豬場戶的經濟難題，推動疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為。

6.性別對疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的影響分析

在選擇模型中，性別的影響在1%水平上顯著，男性負責人更傾向于選擇繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖；在結果模型中，性別的影響在5%水平上顯著，男性負責人生產恢復規(guī)模傾向于比原規(guī)模大。依據高階理論，男性和女性的決策偏好存在明顯差異（熊艾倫等，2018）：女性決策者普遍比男性更加厭惡風險，往往擁有較高的避險意識，偏好穩(wěn)健性決策；而男性決策者的競爭意識更強，偏好風險性決策，故在疫情沖擊下仍愿意繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖，且更傾向于擴大生產恢復規(guī)模。

7.家庭人口規(guī)模對疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的影響分析

在選擇模型中，家庭人口規(guī)模的影響在5%水平上顯著，家庭人口越多的養(yǎng)豬場戶越傾向于選擇繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖。究其原因，一是家庭人口規(guī)模越大，在一定程度上意味著可支配勞動力數量越多，農戶越有可能在生豬養(yǎng)殖業(yè)繼續(xù)投入更多精力和時間等；二是人口規(guī)模越大的家庭擁有的社會資源也越多，投入到生豬養(yǎng)殖的資源也相應增加，如資金數量、貨源渠道、信息、人脈等。在調查中發(fā)現，家庭人口4人以下的受訪養(yǎng)豬場戶繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖的比例為66.75%，而家庭人口4人（含）以上的養(yǎng)豬場戶繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖的比例為100%，明顯高于前者。由此說明，在生豬復產過程中，家庭的類別化識別顯而易見，差異性的家庭人口規(guī)模會產生不同的家庭決策。

8.家庭人均耕地對疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的影響分析

在選擇模型和結果模型中，家庭人均耕地的影響均在5%水平上顯著，家庭人均耕地越少的養(yǎng)豬場戶越傾向于選擇繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖，且生產恢復規(guī)模傾向于比原規(guī)模大。一般而言，家庭人均耕地規(guī)模越大，農戶的生計策略越偏向于純農化（主要指種植業(yè)），而家庭人均耕地越少的養(yǎng)豬場戶越有富余勞動力投入生豬養(yǎng)殖業(yè)；從家庭耕地的經濟貢獻來看，耕地收入及在食物生產方面的功能越弱，養(yǎng)豬場戶越有繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖甚至擴大養(yǎng)殖規(guī)模的內在經濟動力。調查結果顯示，家庭人均耕地2畝（含）以下的受訪養(yǎng)豬場戶繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖的比例為76.16%，而家庭人均耕地2畝以上的受訪養(yǎng)豬場戶繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖的比例為71.69%，稍低于前者；進一步從生產恢復規(guī)模來看，在人均耕地2 畝（含）以下且繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖的受訪養(yǎng)豬場戶中，僅18.26%選擇縮小養(yǎng)殖規(guī)模，而在人均耕地2畝以上且繼續(xù)從事生豬養(yǎng)殖的受訪養(yǎng)豬場戶中，34.39%選擇縮小養(yǎng)殖規(guī)模，明顯高于前者。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文以表3中的結果模型為基準進行穩(wěn)健性檢驗。如表4所示，OLS 回歸結果中各解釋變量的系數值大小、方向和顯著性未發(fā)生明顯變化，表明Heckman模型的估計結果穩(wěn)健。

表4 疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復規(guī)模影響因素的OLS回歸結果

五、結論與政策建議

（一）結論

本文利用山東省521家養(yǎng)豬場戶調查數據，在理論分析非洲豬瘟疫情沖擊下養(yǎng)豬場戶生產恢復行為影響因素的基礎上，運用Heckman兩階段模型克服解釋變量內生性問題以及生產恢復決策導致的樣本選擇問題，實證分析非洲豬瘟疫情沖擊下養(yǎng)豬場戶生產恢復行為的影響因素。研究表明，養(yǎng)殖規(guī)模、保險購買、疫情損失、防疫便捷性、政策支持力度、性別、家庭人口規(guī)模和家庭人均耕地是疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復選擇的顯著性影響因素，保險購買、疫情損失、防疫便捷性、性別和家庭人均耕地是疫后養(yǎng)豬場戶生產恢復規(guī)模的顯著性影響因素。

（二）政策建議

第一，明確生豬復產主體，推動生豬復產和產業(yè)升級雙管齊下。生豬復產不能僅停留在養(yǎng)殖量的恢復，應同時開展產業(yè)的升級再造；通過識別養(yǎng)豬場戶家庭人口特征和人均耕地特征，重點扶持年出欄500頭以上的養(yǎng)豬場戶組織復產，并定期組織生豬復產相關培訓。

第二，開展疫情損失摸排，把脈生豬復產瓶頸因素。核算非洲豬瘟疫情發(fā)生頻率、波及范圍、撲殺數量及經濟損失，系統(tǒng)評估疫情風險隱患，識別養(yǎng)豬場戶生產恢復行為中面臨的資金、技術等瓶頸因素，排查生豬復產難題，實施精準扶持和分類扶持。

第三，加強風險識別，提高養(yǎng)豬場戶疫情風險控制能力。運用疫情監(jiān)測設備實時監(jiān)控，做好內部的疫情預警，盡早發(fā)現疫情和減少不必要損失；完善應急處置制度和細化操作規(guī)范，切實提升養(yǎng)豬場戶對于疫情的應急處置能力，阻斷疫情的大范圍擴散。

第四，規(guī)范信息發(fā)布，提振養(yǎng)豬場戶復產信心。政府、豬業(yè)協(xié)會以及其他社會組織應通過線上（網站、微信等）和線下（合作社、龍頭企業(yè)等）發(fā)布行業(yè)實時信息，解讀生豬產業(yè)發(fā)展利好預期，傳達生豬復產相關優(yōu)惠政策，引導養(yǎng)豬場戶生豬復產行為。

第五，落實政策補償，完善養(yǎng)豬場戶復產政策體系。對符合補償要求的受災養(yǎng)豬場戶，相關職能部門應足量足額給予強制撲殺補助和落實非洲豬瘟保險補償，并在疫病防疫、育種、用地、調運及生豬期貨等方面構建完善的復產政策體系。