2021-4-9 | 农业
自1972年国际有机农业运动联合会(简称IFOAM)成立以来，很多国家兴起了发展生态畜牧业的热潮。生态畜牧业(EcologicalAnimalHusbandry)是指运用生态位原理、食物链原理和物质再生原理，将畜牧业与生态经济进行有机结合，以资源高效转化、持续利用和环境保护为目标的畜牧业发展方式［1］。生态畜牧业是迄今为止畜牧业发展的最高层次，也是实现畜牧业可持续发展的最佳方式。鉴于此，国内外很多学者对生态畜牧业展开了相关研究。在国外，Landbau研究了生态畜牧业中动物福利(Animalwelfare)的管理，提出在发展生态畜牧业中要提高动物福利，从而实现畜牧产品的标准化和安全化生产［2］。Wilhelms详细阐述了生态畜牧业的内涵及特点。Schumacher利用BiolandAssociation的有关数据，从生产和销售两个方面研究了生态畜牧业与原始畜牧业生产的差别［3］。国内学者对生态畜牧业的研究主要集中在以下方面:1)关于生态畜牧业的理论探讨［4－6］。2)各地区生态畜牧业发展现状及对策［7－10］。3)生态畜牧业的相关领域研究［11－13］。
综合而言，目前关于生态畜牧业的研究多见于概念内涵、发展目标、实现途径等方面的定性分析，相关的定量分析较为缺乏，特别是对牧业经营者的认知、态度、动机、行为等方面的定量分析更为少见。文中在借鉴前人研究成果的基础上，以"基于产业链管理的甘肃省特色农产品发展研究"项目为平台，对甘肃省部分农牧区的576个牧户进行实地调查，定量分析牧户对生态畜牧业的认知现状及影响因素，以期为甘肃省的生态畜牧业良性发展提供政策支持。甘肃省是我国的五大牧区之一，也是我国生态环境比较脆弱的地区，以甘肃省为例分析农牧区牧户(文中的“牧户”指广义的畜牧养殖户)对生态畜牧业的认知，具有一定的代表性。
1理论框架
1．1模型选择
牧户对生态畜牧业的认知会受到内部因素和外部环境的共同影响，其中内因是主导因素，外因是辅助因素，外因通过内因而起作用。因此可将影响牧户对生态畜牧业认知的因素分为三类:一是户主个人特征(A)，二是家庭畜牧业生产经营状况(B)，三是外部影响因素(C)。计量分析模型可以表示为:Pj=f(Aj+Bj+Cj)+Εεj(1)式中:Pj代表牧户对生态畜牧业是否认知，f(•)为函数，εj为随机误差项，代表无法观察到的其他影响因素。文中被解释变量为虚拟变量，解释变量也大多为虚拟变量或非连续变量，因此采用logistic模型进行计量分析，回归模型的形式为:式中:Pj代表牧户对生态畜牧业认知的概率，α为常数项，βn为待估计系数，xnj为解释变量。
1．2变量说明及假设
文中基于甘肃省畜牧业发展现状，综合分析牧户行为，归纳出影响牧户对生态畜牧业认知的潜在因素［14］(表1)。并提出如下假定:1)牧户对生态畜牧业的认知受到户主个体特征影响，如户主年龄和受教育程度。一般来讲，年龄较小和受教育程度较高的户主认知程度更高。2)牧户对生态畜牧业的认知受到家庭畜牧业生产经营情况影响，如饲养规模、专业化程度、畜牧良种使用情况、畜产品商品化比例、畜牧业收入占家庭收入比例和畜禽排泄物处理情况。一般来讲，饲养规模较大、专业化程度较高、畜牧良种使用率较高、畜产品商品化比例较高、畜牧业收入占家庭收入比例较高和畜禽排泄物处理比较合理的牧户，对生态畜牧业的认知程度更高。3)牧户对生态畜牧业的认知受到外部因素影响，如当地生态情况、政府技术推广情况、政府对疫病与药物残留的监管和政府对生态畜牧业宣传情况。一般来讲，在政府技术推广越大、政府对疫病与药物残留的监管力度越强、政府对生态畜牧业宣传力度越大的地区，该区域内的牧户对生态畜牧业的认知程度更高;当地生态情况对牧户认知的影响方向暂时无法确定。
2数据来源及统计特征
文中分析所用的数据来源于甘肃省软科学研究计划项目:"基于产业链管理的甘肃省特色农产品发展研究"的部分实地调查资料。生态畜牧业是一种复杂的生态经济活动，根据生态畜牧业的结构不同，主要分为牧区生态畜牧业、农区生态畜牧业、城郊生态畜牧业和山区生态畜牧业四种类型［15－16］。调查对象采取随机抽样的方法选择，根据生态畜牧业的结构标准，结合甘肃省各地区实地情况，选取了甘肃省安定区、康乐县、宁县、肃南县、永昌县等五个县区为样本点。在调查过程中，共向经营畜牧业的牧户发放问卷600份，收回有效问卷576份，问卷有效率达96%(表2)。通过对样本数据的整理发现(表3)，生态脆弱地区的牧户对生态畜牧业的认知程度较低，仅有36．27%的牧户对生态畜牧业有一定认识;被访户主的平均年龄为48．25岁，且一般从事畜牧业经营的时间较长;大部分户主的受教育程度介于小学和初中之间;牧户饲养规模不大，平均为9．35头左右;大部分牧户采用舍饲的方式经营，专业化程度不高;大部分牧户能够经常使用优良畜种繁殖;样本牧户的畜牧业产品80%以上都用于销售;样本牧户畜牧业经营收入占家庭总收入的40%左右;大部分牧户的畜禽排泄物经过简单发酵处理，主要用于种植业肥料;大部分样本区域的生态情况较差;大部分基层政府推广技术的频率介于偶尔和经常之间;政府对动物疫病和药物残留的监测力度较弱;大部分政府对生态畜牧业的宣传力度一般。
3模型估计过程及结果分析
在对计量模型进行估计之前，应该对解释变量进行多重共线性检验，以观察所选择的解释变量在统计意义上是否合理，同时进行拟合优度检验，以观测实际值与估计值之间的差异情况。
3．1多重共线性检验和拟合优度检验
在研究牧户对生态畜牧业的认知中，首先以户主年龄为因变量，其他11个变量为自变量进行多元线性回归分析(表4)。然后依次以其他11个变量为因变量，进行多元线性回归分析，检验过程类似，此处不再赘述。多重共线性的衡量指标主要有Tolerance和VIF。一般来说，Tolerance在(0－1)之间取值，Tolerance的值越大，代表变量之间的独立性越强;此外，当VIF＜10时，便可认为变量之间不存在多重共线性。综合Tolerance和VIF的指标值，文中认为12个解释变量之间不存在多重共线性，在统计意义上变量的选定比较合理。在牧户认知模型中，Omnibus检验的卡方值为15．367，非常显著;HosmerandLemeshow检验的P值为大于0．05，也通过检验，模型拟合的较好。