风险感知、风险态度与养殖户风险管理行为

Risk perception, risk attitude and farmers’ risk management behavior: A case study of beef cattle vaccination

摘要

为揭示风险感知与风险态度对肉牛养殖户风险管理行为的作用机制，丰富预防性风险管理行为的微观研究证据，利用因子分析法和有序Probit模型、层次回归方法，对黑龙江、吉林和陕西3个省份256户肉牛养殖户的疫苗接种行为进行了研究。结果表明：1）风险感知与风险态度均显著促进养殖户风险管理行为，风险感知水平越高且风险规避程度越强的养殖户，越倾向于采取疫苗接种等预防性防控措施。2）风险态度在风险感知与风险管理行为之间发挥显著正向调节作用，即风险规避态度能够强化风险感知对风险管理行为的促进效应。3）风险感知机制存在异质性，生计结构显著调节风险感知至疫苗接种的传导强度，而风险态度的直接作用在不同生计结构下总体稳定；同时，培训参与在一定程度上改变风险感知与风险态度对接种行为的边际作用强度。综上，建议以“信息-激励-能力”组合政策提升养殖户事前防疫投入，完善可执行的风险信息供给，配套激励与便捷免疫服务，优化培训的流程化与现场化实施，并依据地区在活牛流通链条中的功能定位实施差异化配置，以增强政策的可操作性与全国适用性。

Abstract

To reveal the mechanisms through which risk perception and risk attitude affect beef cattle farmers’ risk management behaviors， and to enrich micro-level evidence on preventive risk management behavior， this study examines the vaccination behavior of 256 beef cattle farmers in Heilongjiang， Jilin， and Shaanxi provinces by using factor analysis， an ordered Probit model， and hierarchical regression. The results show that： 1） Both risk perception and risk attitude significantly promote farmers’ risk management behavior. Farmers with higher levels of risk perception and stronger risk-averse attitudes are more likely to adopt preventive control measures such as vaccination. 2） Risk attitude plays a significant positive moderating role between risk perception and risk management behavior； that is， a risk-averse attitude strengthens the positive effect of risk perception on risk management behavior. 3） The risk cognition mechanism exhibits heterogeneity. Livelihood structure significantly moderates the transmission strength from risk perception to vaccination， while the direct effect of risk attitude remains generally stable across different livelihood structures. Meanwhile， participation in training changes， to some extent， the marginal effects of risk perception and risk attitude on vaccination behavior. In conclusion， this study recommends adopting an “information-incentive-capacity” policy package to increase farmers’ ex ante investment in epidemic prevention， improve the provision of actionable risk information， provide supporting incentives and convenient immunization services， optimize training through procedural and on-site implementation， and implement differentiated resource allocation according to the functional positioning of different regions within the live cattle circulation chain， thereby enhancing policy operability and national applicability.

关键词

风险感知 / 风险态度 / 风险管理 / 调节效应 / 肉牛养殖户

Key words

risk perception / risk attitude / risk management / moderating effect / beef cattle farmers

畜牧业生产面临高损失、强外部性与强不确定性等风险特征，其中疫病风险尤为突出。对肉牛养殖而言，活牛跨区域调运频繁与产业链联系增强，提高了疫病传播概率并放大潜在损失。近年来政策层面持续强调重大动物疫病与人畜共患病防控，推动基层防疫体系建设与养殖主体提升日常防疫水平^［1-2］。在多种防控措施中，非强制性疫病疫苗接种具有成本相对可控、预防收益较高且由养殖户自主决策等特点，是典型的事前预防型风险管理行为。然而，实践中养殖户接种行为差异显著，亟需在客观约束与主观心理的共同框架下解释其形成机制。

肉牛产业在满足居民消费需求与促进农村经济发展方面具有重要作用，但近年国内外供需波动与牛肉进口贸易增长，加剧了疫病跨境输入与区域传播风险^［3］。同时，国内供需空间错配带来的长距离活牛调运进一步提升了疫病扩散可能性^［4-5］。部分疫病具有人畜共患特征，对公共卫生安全构成潜在威胁。农业农村部《关于稳定肉牛生产发展的通知》亦强调要加大疫病防控力度。因而，提升养殖户对疫病风险的事前预防投入，不仅关系其经济收益，也关乎肉牛产业的持续健康发展。

已有文献对农业风险与风险管理展开了系统讨论，农业风险可涵盖制度风险、市场风险、技术风险与自然风险等类型^［6-7］；相较种植业，畜牧业在自然与市场风险之外更突出疫病风险特征^［8-9］。围绕上述风险来源，学界进一步从工具与行为2个层面展开研究：一方面，基于风险管理的实施方式与技术路径，研究将风险管理工具区分为正式与非正式工具^［10］，或区分为控制型与融资型策略，其中控制型策略强调通过生产与管理措施降低风险发生概率，融资型策略强调通过事前财务安排分散与吸收损失；另一方面，实践中养殖户的风险管理更多体现为一系列可观察的行为选择，例如购买养殖保险、“保险+期货”等金融与市场型工具的采用^［11-15］。相关研究普遍发现，此类行为往往需要前期成本投入且收益具有不确定性，导致养殖户在风险管理行为上呈现显著差异^［16］。

从“风险管理行为”角度看，现有研究大体可分为2条主线：第1条主线聚焦金融与市场型风险管理行为，主要讨论保险、期货对冲与“保险+期货”等工具的参与决策、福利效应及政策激励机制^［11-15］。第2条主线关注生产过程中的预防与控制型风险管理行为，例如疫病防控投入、生物安全措施与免疫接种等^［17-18］。这类预防性行为通常具有“低成本-高外部性-收益不确定”的特征，其决策不仅受资金、劳动力与公共服务可得性等约束影响，也更依赖养殖户对风险后果的主观判断与对预防收益的信念更新。总体而言，既有实证证据更多集中于金融工具，而对日常预防性风险管理行为的微观证据相对不足，尤其缺乏在统一框架下刻画心理因素如何驱动预防性行为差异的研究。

影响养殖户风险管理行为差异的因素既包括成本与约束等客观条件，也包括个体认知与心理特征^［19-20］。其中，风险感知与风险态度是理解个体风险防范决策的核心概念：风险感知通常指个体对潜在风险的识别、评估与主观判断^［21］；风险态度则反映个体在不确定环境下的决策偏好，根据前景理论可表现为风险规避、风险中性或风险偏好^［22］。现有研究已从不同场景验证了风险感知与风险态度对农户行为选择的重要性。例如，Moslehi等^［23］发现提高牧户的风险感知有助于促进布鲁氏菌病预防行为；尚燕等^［24］发现风险规避态度能够促进农业保险购买，并在一定程度上抑制风险感知对参保的促进作用；杨卫忠^［25］指出风险感知与风险态度会显著影响农村土地经营权流转决策，且二者交互项同样显著。

尽管已有研究为本研究提供了重要基础，但仍存在2点不足：其一，农户风险管理行为研究更集中于农业保险、“保险+期货”等资本或金融工具，对低成本、预防性风险管理行为的关注相对不足，因而难以充分解释以散养户为主、资金与管理能力受限背景下的日常防疫投入差异。其二，关于风险感知的实证研究多将其拆分为多个维度并分别检验，但现实决策更可能是对多维风险信息的综合权衡；因此，从整体层面刻画“综合风险感知”并检验其对风险管理行为的影响，具有进一步研究价值。本研究基于风险感知、风险态度与风险管理行为之间的理论关联，以非强制性疫病疫苗接种这一低成本、高预防效益的事前防控行为为研究对象，采用因子分析法从养殖户对疫病发生可能性、可控制性、恐惧程度与熟悉程度等多维风险信息中提取“综合风险感知”因子，并结合有序Probit模型与层次回归方法检验其对接种决策的影响及风险态度的调节作用，旨在揭示主观风险认知与风险偏好影响肉牛养殖户预防性风险管理行为的作用机制，以期为完善基层动物疫病防控政策、提升养殖户事前防疫投入水平并增强肉牛产业风险治理能力提供微观经验证据。

1　理论分析与研究假说

1.1　风险感知对养殖户风险管理的影响

风险感知是个体对不确定性及其潜在损失的主观认知与评价过程。对于肉牛养殖户而言，风险感知体现为其对疫病发生概率、损失后果以及风险可控性的综合判断^［26］，是影响其防疫决策的重要心理基础。需要指出的是，在疫病风险情境中，养殖户并非分别依据“发生概率”“可控性”“情绪反应”“知识熟悉程度”等单一维度独立作出行动选择，而是往往将多维信息整合为一个面向决策的总体威胁评估。这一总体评估更能刻画养殖户对风险的整体把握程度，也更直接对应其是否采取疫苗接种等综合性预防措施的决策逻辑。

肉牛养殖与家禽、生猪等养殖周期较短的畜种不同，具有单体价值高、回报周期长、资金占用大等特征，使得疫病风险在经济后果上呈现更强的累积性与外溢性。具体而言，养殖户对疫病风险的感知不仅来自疫病造成的死亡与治疗成本，还包含疫病暴发后可能引发的活牛调运受限、育肥周期延长、市场交易受阻、质量安全与声誉损失等连锁风险。这些交织叠加的后果会强化养殖户对疫病风险的总体威胁判断，从而提升其采取预防性措施以降低暴露风险的动机。根据风险管理理论，个体在感知风险水平较高时更倾向于采取行动以降低潜在损失^［27］。在肉牛养殖中，当养殖户形成较强的总体风险评估时，更可能将疫苗接种视为一种必要的前置性投入，而非单纯成本支出，从而倾向于执行更规范、更完整的免疫程序。因此，风险感知是驱动养殖户超越短期成本算计、采纳结构化防疫策略的重要心理动因，有助于其识别并降低疫病风险暴露^［28］。基于此，提出假说1：

H1：养殖户的风险感知越高，他们越愿意进行风险管理。

此外，在肉牛疫病防控情境中，风险感知对疫苗接种行为的作用可能并非线性递增。一方面，在风险感知处于较低水平时，养殖户虽然意识到疫病风险存在，但可能因侥幸心理、信息不充分或对接种成本的顾虑而仍保持观望，风险感知的变化难以显著转化为行为投入；另一方面，当风险感知提升至较高水平后，风险信号的显著性与损失预期会明显增强，养殖户更容易被触发采取更强度的防疫行动，从而表现为风险感知对风险管理行为的促进作用在高风险感知区间更强。基于此，本研究检验风险感知影响疫苗接种行为的非线性关系，并提出假说1a：

H1a：风险感知与风险管理行为之间存在显著非线性关系，且风险感知的促进效应呈边际递增特征。

1.2　风险态度对养殖户风险管理的影响

风险态度是个体在面对不确定性时，基于其长期稳定的心理特征和情感倾向，对风险采取的一种整体态度。具体而言，风险态度包括风险偏好和风险规避2个维度，其中风险规避指的是个体倾向于避免风险所带来的潜在损失^［24］。根据前景理论，个体在面对风险时，对于损失的敏感性远高于对收益的敏感性，即“损失厌恶”现象，这种现象在单体价值较高的肉牛资产面前被急剧放大。在养殖户的生产实践中，疫病的发生往往会导致巨大的经济损失。对于风险规避型养殖户而言，由于前期已在购牛、饲料、人工、圈舍等投入大量的沉没成本，一旦疫病发生可能会导致前期投入难以收回。因此他们会将疫苗接种视为一种为养殖资产提供保障的理性决策，更愿意支付确定的、小额的疫苗成本，来对冲不确定的、较大的潜在损失。并且这种态度可能还会延伸至其经营模式。比如他们可能会更倾向于饲养抗病能力较强的品种、寻求合作社或龙头企业合作以降低风险。此外，这些风险管理行为不仅是为了避免当前的经济损失，更是一种心理上的安全感保障。通过采取一系列预防性措施，养殖户能够降低未来不确定性带来的心理负担和焦虑。因此，风险态度在养殖户的风险管理决策中起到了关键作用。基于此，本研究提出假说2：

H2：养殖户越规避风险，他们越愿意进行风险管理。

1.3　风险态度的调节作用

尽管风险感知和风险态度各自对养殖户的风险管理行为具有独立影响，但这两者之间的相互作用可能导致更为复杂的决策过程。具体而言，养殖户的风险规避态度可能会对其感知到的风险产生放大效应，从而进一步影响其风险管理行为。现有研究表明，风险态度能够通过调节风险感知的强度，进而影响个体的行为决策^［24-25］。对于高风险规避的养殖户来说，即使在同样的疫病风险情境下，他们可能会因为更强的规避心理而对疫病的潜在影响进行高估。这种过度的风险感知可能促使其更加积极地采取预防性管理措施，如增加疫苗接种种类、提高免疫程序的完整性，以尽量降低疫病的发生几率和可能带来的经济损失。换言之，风险规避态度可能会通过增强养殖户对疫病风险的感知，从而激发其采取更加积极的风险管理行为。

因此，风险态度不仅直接影响养殖户的风险管理行为，还可能在其感知风险的过程中发挥调节作用。特别是对于风险规避较强的养殖户而言，其风险感知的高度可能成为推动其采取有效风险管理措施的重要因素。基于以上分析，本研究提出假说3：

H3：养殖户的风险规避态度在风险感知影响风险管理行为的过程中发挥正向调节作用。

2　研究设计

2.1　数据来源

本研究数据来源于国家肉牛牦牛技术体系产业经济研究室课题组2024年9—10月在吉林省、黑龙江省以及陕西省开展的肉牛养殖户调查，共计获得256份有效问卷。从肉牛存栏量或绝对产出规模来看，这3个省份可能并非全国最大的核心产区。然而，本研究着眼于疫病传播的关键路径。养殖户对疫病风险的感知，一个重要来源是疫病传入与扩散的可能性，而非单纯的生产规模。这3个省份均为我国肉牛调运的重要区域，吉林省和黑龙江省位于东北地区，其肉牛产品不仅供给本地市场，还通过运输销往华北、华东等地，调运频繁，疫病传播风险较高。陕西省地处中西部连接地带，也是我国肉牛调运的重要中转区，面临的疫病传播风险也具有典型性。需要说明的是，本研究并非旨在对全国肉牛养殖户疫苗接种水平进行统计意义上的总体外推，核心目标是基于跨区域样本检验“风险感知-风险态度-风险管理行为”的微观行为机制是否稳健成立。鉴于这3个省份均处于我国肉牛调运关键区域、面临较典型的疫病传播风险情境，本研究结论主要适用于与样本地区在调运与疫病暴露特征相近的养殖区域。

2.2　变量说明

2.2.1　被解释变量

风险管理行为。本研究以养殖户肉牛疫苗接种情况来代表风险管理行为。由于口蹄疫、结节性皮肤病、病毒性腹泻以及焦虫病是肉牛养殖过程中较为常见的疫病，因此本研究选取了这4种疫病的疫苗接种情况作为被解释变量，若养殖户4种疫苗均未接种赋值为0，接种其中任意一种赋值为1，接种任意2种赋值为2，依此类推并进行累计赋值，赋值区间为0~4。

2.2.2　核心解释变量

风险感知。风险感知是个体对不确定事件及其潜在损失的主观评估，反映人们对风险事物与风险特征的感受、认识与理解。本研究参考李华强等^［29］的研究，围绕养殖户对肉牛疫病暴发的可能性、可控性、恐惧程度与熟悉程度4类面向构建量表（表1），以综合反映养殖户对疫病风险的总体感知水平。量表采用1-5分计分，数值越大表示风险相关判断或发生频率越强。对于熟悉程度题项（D1-D3），当养殖户认为自己对疫病了解不足时往往会体现出更强的风险感知，为保持各题项在含义方向上的一致性，本研究对D1-D3进行反向编码。

在测量方法上，本研究借鉴Ahsan^［30］、Alam等^［31］和Flaten等^［32］的研究，采用因子分析提取题项间的共同变异。一方面，这一方法有助于识别上述多维题项共同指向的潜在成分，使“总体风险评估”这一构念具有可观测的统计表征；另一方面，也能在保留多维信息内涵的基础上形成聚焦的综合指标，从而更贴合本研究以疫苗接种作为综合性风险管理行为的解释框架，并避免多维度并列造成的概念重叠与解释碎片化。

风险态度。对于风险态度的测量，根据养殖户对问题“假如您在肉牛养殖比赛中获奖，您希望获得的奖励方案是？”的选择赋予1~5分，分值越高，表示养殖户的风险规避倾向越强。具体选项如表2所示。

2.2.3　控制变量

本研究参考已有文献的研究^［33-34］。从养殖户的个体特征（性别、年龄、是否为户主）、经营特征（养殖年限、养殖规模、养殖保险购买情况、合作社加入情况）、外部环境特征（培训情况、政府监管情况、政府补贴情况）3个方面选取作为控制变量。同时，为了降低地区差异的影响，模型中还纳入了省份虚拟变量。各变量含义与描述性统计分析结果见表2。

2.3　模型设定

2.3.1　基准回归模型

由于被解释变量疫苗接种行为设定为未接种疫苗、接种1种疫苗、接种2种疫苗、接种3种疫苗、接种4种疫苗，是有序分类变量，因此本研究采用有序Probit模型进行估计，该模型的一般形式表示如下：

Y_i^{*}={\beta }_{\mathrm{0}}+{\beta }_{\mathrm{1}}\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{p}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i+{\beta }_{\mathrm{2}}\mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{u}\mathrm{d}{\mathrm{e}}_i+{\beta }_{\mathrm{3}}{X}_i+{\beta }_{\mathrm{4}}\mathrm{P}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{v}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{c}{\mathrm{e}}_i+{\epsilon }_i（1）

式中：i为肉牛养殖户；Y_i^{*}为第i个肉牛养殖户的疫苗接种情况；\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{p}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i为第i个肉牛养殖户的风险感知；\mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{u}\mathrm{d}{\mathrm{e}}_i为第i个肉牛养殖户的风险态度；X_i为控制变量向量包括养殖户的个体特征、经营特征、外部环境特征；\mathrm{P}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{v}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{c}{e}_i为省份虚拟变量；{\beta }_{\mathrm{0}}、{\beta }_{\mathrm{1}}、{\beta }_{\mathrm{2}}、{\beta }_{\mathrm{3}}和{\beta }_{\mathrm{4}}均为待估计系数；{\epsilon }_i为残差项。

2.3.2　非线性检验回归模型

为检验风险感知影响的非线性特征，本研究在基准有序Probit模型中引入风险感知的平方项：

Y_i^{*}={\beta }_{\mathrm{0}}+{\beta }_{\mathrm{1}}\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{p}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i+{\beta }_{\mathrm{2}}\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{p}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}{{\mathrm{n}}_i}^{\mathrm{2}}+{\beta }_{\mathrm{3}}\mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{u}\mathrm{d}{\mathrm{e}}_i+{\beta }_{\mathrm{4}}{X}_i+{\epsilon }_i（2）

式中：\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{p}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}{{\mathrm{n}}_i}^{\mathrm{2}}为第i个肉牛养殖户的风险感知的平方，为降低一次项与二次项的多重共线性，平方项基于中心化后的风险感知构造。若{\beta }_{\mathrm{2}}>0且显著，则表明风险感知对疫苗接种行为的促进效应随风险感知水平上升而增强，呈现边际递增特征；若{\beta }_{\mathrm{2}}<0，则对应边际递减特征。

2.3.3　调节效应模型

为探究风险态度在风险感知对养殖户风险管理行为影响中的作用，本研究借鉴尚燕等^［24］对调节效应的研究，通过引入风险感知与风险态度的乘积交互项并采用层次回归来检验是否存在调节效应，构建模型如下：

\begin{array}{l}{Y}_i^{*}={\beta }_{\mathrm{0}}+{\beta }_{\mathrm{1}}\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{p}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i+\\ {\beta }_{\mathrm{2}}\mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{u}\mathrm{d}{\mathrm{e}}_i+{\beta }_{\mathrm{3}}{X}_i+{\epsilon }_i\end{array}（3）

Y_i^{*}={\beta }_{\mathrm{4}}+{\beta }_{\mathrm{5}}\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{p}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i+{\beta }_{\mathrm{6}}\mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{u}\mathrm{d}{\mathrm{e}}_i+{\beta }_{\mathrm{7}}\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{p}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i\times \mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{u}\mathrm{d}{\mathrm{e}}_i+{\beta }_{\mathrm{8}}{X}_i+{\epsilon }_i（4）

式中：\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{p}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i\times \mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{u}\mathrm{d}{\mathrm{e}}_i为风险感知与风险态度的交互项，{\beta }_{\mathrm{5}}、{\beta }_{\mathrm{6}}、{\beta }_{\mathrm{7}}\mathrm{和}{\beta }_{\mathrm{8}}均为待估计系数。在层次分析时首先分析主效应，将风险感知和风险态度变量纳入模型，其次将风险感知与风险态度的交互项纳入模型来分析调节效应，若交互项\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{c}\mathrm{e}\mathrm{p}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i\times \mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{u}\mathrm{d}{\mathrm{e}}_i的系数显著则说明存在调节效应。

3　实证结果与分析

3.1　风险感知的度量分析

1）因子分析适用性检验。为检验风险感知题项是否具有共同性并适合用于提取潜在构念，本研究对数据进行KMO检验与Bartlett球形检验。由表3可知，KMO值为0.736，大于因子分析法所要求的0.500^［35］。Bartlett球形检验近似卡方为1 313.951，且在1%显著性水平上显著，表明题项之间相关性结构明确，存在可提取的共同因子，适合采用因子分析识别养殖户风险感知的潜在结构。

2）公因子提取。在公因子提取时，本研究采用主成分法对风险感知量表的11个题项进行因子提取。由于量表包含11个观测题项，由表4可知主成分分解初始得到11个成分。依据特征值>1的Kaiser准则，保留前4个成分作为公因子，其特征值分别为3.841、1.816、1.510和1.207，累计方差贡献率为76.128%；成分5~11的特征值均<1，故未予保留。随后采用最大方差法对保留的4个公因子进行旋转，并根据旋转后的因子载荷矩阵进行命名。

3）公因子命名。本研究采用最大方差法对风险感知变量进行正交旋转，使不同变量在各因子上的载荷差异更加明显，以便对公因子进行命名。由表5可知，因子1与A1-A3相关性最大，3个变量与疫病发生的可能性有关，因此将其命名为“概率因子”；因子2与D1-D3相关性最大，这3个变量与养殖户对疫病的熟悉程度有关，将其命名为“熟悉因子”；因子3与C1和C2相关性最大，这2个变量与养殖户对疫病的恐惧程度有关，将其命名为“焦虑因子”；因子4与变量B1-B3相关性最大，这3个变量与养殖户对疫病暴发影响的判断相关，将其命名为“影响因子”。上述4类因子对应风险评估的关键面向，它们并列存在，但在实际决策中往往共同作用并汇聚为养殖户对疫病风险的总体性评估，因此本研究进一步构造综合风险感知指标以刻画这种整体性判断。

4）因子得分测算。在获得4个因子的得分后，基于旋转后的方差贡献率对各因子得分进行加权求和，构造养殖户的综合风险感知指标。表4显示，概率因子、熟悉因子、焦虑因子、影响因子的方差贡献率分别为23.832%、19.808%、16.349%、16.138%，累计解释度为76.128%。采用方差贡献率加权的思路在于：不同因子对题项共同变异的解释程度不同，按贡献率加权可使综合指标更接近“总体风险评估”这一潜在构念的统计表征，从而在保持多维信息的同时，形成更为聚焦且可用于解释综合性防疫行为的核心变量。

3.2　有序Probit估计结果

表6展示了风险感知、风险态度对养殖户风险管理行为的影响结果。本研究借鉴何可等^［36］的回归方法，在回归1中仅包含控制变量作为基准回归，在回归2中引入风险感知与风险态度这2个核心解释变量，基准回归的Pseudo R²为0.141，引入2个核心解释变量后则变为0.498，提高了253.190%，风险感知与风险态度2个变量的引入可以使模型的解释度提高，以下将基于引入2个核心解释变量后的回归2的结果进行讨论。

3.2.1　风险感知对肉牛养殖户风险管理行为的影响

回归结果2表明，风险感知系数在1%的统计水平上显著为正，这意味着在控制其他因素后，风险感知水平与疫苗接种行为呈显著正相关，养殖户对疫病的风险感知程度越高，越倾向于接种更多种类的疫苗来进行防疫。接种疫苗作为预防肉牛疫病最直接有效的手段之一，在实践中通常被视为降低疫病暴发概率的重要措施，通过较少的疫苗成本投入避免肉牛发病所造成较大的损失，在风险感知较高的情形下，养殖户更可能选择增加疫苗接种种类，即表现出更强的风险管理倾向。假说1得到验证。

回归结果3表明，模型中加入风险感知平方项后，风险感知一次项与二次项系数均显著为正，表明风险感知与疫苗接种行为之间存在显著非线性关系，且呈现边际效应递增特征：当风险感知处于较低水平时，其变化对接种行为的推动相对有限；随着风险感知水平升高，风险信号的强度与损失预期显著增强，风险感知对疫苗接种行为的促进作用明显加大。这一结果表明风险感知与疫苗接种行为之间的相关关系具有非线性特征，更符合高风险感知情形下行为响应更为敏感的阈值型机制解释。假说1a得到验证。

3.2.2　风险态度对肉牛养殖户风险管理行为的影响

从回归2的结果可以看出，风险态度系数在5%的统计水平上显著为正，表明风险规避倾向越强的肉牛养殖户，越倾向于接种更多种类的疫苗来进行风险管理。在本研究中，虽然现阶段肉牛价格持续走低，许多养殖户以尽可能不接种疫苗或者少接种疫苗的方式来降低养殖成本投入，但是对于风险持有规避态度的养殖户而言，他们不愿意冒险以此种方式来降低养殖成本。风险厌恶型养殖户往往对损失更加敏感，更愿意通过承担较小且确定的成本，降低较大且不确定的损失风险，假说2得到验证。

3.2.3　控制变量对肉牛养殖户风险管理行为的影响

回归结果2表明养殖年限对养殖户风险管理行为具有显著负向影响，其原因可能是养殖年限较长的养殖户更愿意相信自己的养殖经验，不愿意对本地未发生或者较少发生的疫病进行管理。养殖规模对养殖户风险管理行为具有显著正向影响，大规模养殖户若暴发疫病造成的损失会很大，且大型养殖户可以更轻松地承担风险管理成本。购买养殖保险的肉牛养殖户不愿意进行额外的风险管理，其原因可能是养殖保险的存在可以将疫病导致的经济损失转移给保险公司，养殖保险已承担了部分风险保障的作用，所以他们不愿意进行额外的风险管理。疫病监管对养殖户风险管理行为具有显著正向影响。值得注意的是，防疫培训与疫苗接种行为呈显著负向相关。鉴于问卷仅记录培训参与次数，缺少培训内容与质量信息，本研究无法对该结果作出确定性机制判断。但从本研究理论框架看，培训作为外部信息来源，可能通过改变养殖户对疫病风险的认知结构进而影响防疫决策。当培训信息使部分养殖户对疫病可控性形成更强预期，或其信息难以与本地生产条件匹配时，风险认知对接种行为的促进作用可能被削弱。部分地区虚拟变量较为显著。

3.3　风险态度的调节效应分析

从表7模型2的回归结果可以看出风险感知与风险态度的交互项系数在5%的统计水平上显著为正，这说明风险态度在风险感知影响养殖户风险管理行为的过程中起着正向的调节作用，风险态度会强化风险感知对肉牛养殖户风险管理行为的促进作用。即对风险持规避态度的肉牛养殖户而言，风险感知对养殖户风险管理行为的提升效果要高于对风险持偏好态度的肉牛养殖户。在风险感知水平相同的情况下，风险规避倾向较强的养殖户对风险信号更为敏感，因此风险感知更容易转化为疫苗接种等风险管理行为。假说3得到验证。

3.4　稳健性检验

3.4.1　缩小样本区间

随着城镇化的发展年轻人口持续外流，农村“空心村”现象逐渐严重，进一步加剧了农村地区的人口老龄化问题，本研究选用40岁以上的养殖户进行稳健性检验，这一年龄段的人群受教育水平通常较为稳定，且往往是家庭主要决策者，在养殖生产决策过程中有较大话语权。由表8可知，缩小样本区间后，在未加入交互项时风险感知、风险态度的系数分别在1%、5%统计水平上显著为正，在加入交互项以后二者的系数均在1%统计水平上显著为正，且交互项的系数在5%统计水平上显著为正，这与基准回归结果一致。

3.4.2　更换回归模型

被解释变量风险管理行为是有序类别变量，为进一步检验基准回归结果的稳健性，本研究采用有序Logit模型替换原先有序Probit模型对上述变量全部进行回归。表8模型1显示，更换为有序Logit模型后，在未加入风险感知与风险态度交互项时，二者的系数均在1%的统计水平上显著为正。加入交互项后的回归结果如模型2所示，风险感知、风险态度的显著性以及符号均未发生改变，且交互项系数在10%的统计水平上显著为正，说明风险感知、风险态度能够促进养殖户的风险管理行为，且风险态度对风险感知影响风险管理有着正向的促进作用，进一步验证了本研究假说。

3.4.3　Bootstrap重复抽样

鉴于研究样本量为256户，为降低小样本条件下渐近标准误可能带来的推断偏误，本研究对基准有序Probit模型进行非参数Bootstrap重复抽样1 000次进行回归，并报告百分位法95%置信区间，结果如表9所示。可以看出，风险感知与风险态度的估计系数均为显著正向，其百分位法95%置信区间均未跨越0，表明二者对养殖户风险管理行为的促进作用在小样本推断下仍具有稳健性。交互项估计为正，但其95%置信区间在0附近略有跨越（下界为-0.012），说明交互效应在更保守的小样本推断下统计证据相对有限。调节效应的结论更强调其方向性发现，该交互作用仍有待在更大范围样本中进一步检验。

3.5　异质性分析

3.5.1　生计结构的异质性分析

根据问卷中农户家庭类型（纯农户或兼业农户）的题项划分样本，进一步考察不同生计结构下风险感知与风险态度对疫苗接种行为的影响差异。分组回归结果显示：在纯农户样本中，风险感知对疫苗接种行为的促进作用显著且系数较大；而在兼业农户样本中，风险感知的正向作用仍存在但显著性与系数强度明显较弱。2类样本中风险态度均呈显著正向影响，且“风险感知×风险态度”的交互项在2组均显著为正，表明风险态度对风险感知影响接种行为的正向调节作用在不同生计结构下均成立。由于分组后样本量缩小可能带来推断偏误，本研究进一步在全样本框架下引入家庭类型与核心变量的交互项，并采用Wald检验对组间系数差异进行统计检验。结果表明，生计结构×风险感知的交互项差异显著（Wald检验P=0.011），说明生计结构会显著调节风险感知对疫苗接种行为的传导强度；而生计结构×风险态度的差异不显著（P=0.145），表明风险态度对接种行为的影响在2类农户间总体稳定。综合来看，生计结构异质性主要体现在风险感知层面的行为转化差异，而风险态度的作用具有更强的跨群体一致性。从机制上看，纯农户对养殖收入依赖更强、投入防疫管理的注意力与时间相对更集中，因此其风险感知更容易转化为疫苗接种行为；兼业农户可能存在时间约束与注意力分散，使得转化效率相对较低。

3.5.2　参加培训情况的异质性分析

在本研究的实地调研阶段，研究团队首先请村干部组织养殖户前往村委会，参加由国家肉牛牦牛产业技术体系的岗位专家或调研所在地的疫病防控专家主持的培训。培训内容主要涵盖了当地疫病的流行情况、常见疫病的防治措施及相关问题。然而，部分养殖户因未能按时到场而错过了此次培训。此外，部分问卷通过入户调查方式完成，因此相关养殖户也未能参加集中培训。考虑到调研前的培训可能对养殖户的风险感知和风险态度产生一定影响，为进一步分析这种影响的异质性，本研究以养殖户在调研前是否参加了培训作为分组变量，探讨其对风险管理行为的差异性作用。由表10回归2结果可知，无论养殖户是否接受培训，风险态度与风险感知均对风险管理行为表现出显著的正向影响。同时，风险态度对风险感知的调节作用也显著为正。本研究进一步在全样本框架下引入培训参与×风险感知和培训参与×风险态度的交互项，并采用Wald检验对组间系数差异进行统计检验。结果显示培训参与对风险感知影响接种行为路径的调节效应在5%水平显著（Wald检验P=0.035），对风险态度影响接种行为路径的调节效应在10%水平边际显著（P=0.052）。这表明培训参与在一定程度上会改变风险感知向接种行为的传导强度。

3.6　反向因果与遗漏变量

3.6.1　反向回归诊断

由于横截面数据无法严格识别因果方向，风险感知、风险态度与疫苗接种行为之间可能存在反向因果关系。为检验这一可能性，进行反向回归诊断：以风险感知和风险态度分别作为被解释变量，将疫苗接种行为作为核心解释变量，并控制个体特征、经营特征、政策与地区因素。由表11的OLS结果可知，疫苗接种行为与风险感知的相关性不显著；有序Probit结果亦表明疫苗接种行为与风险态度的相关性不显著。上述结果表明，在控制个体特征、经营特征及地区虚拟变量后，疫苗接种行为反向影响风险感知或风险态度的经验证据相对有限。

3.6.2　遗漏变量控制

为缓解遗漏变量偏误，进一步引入2类在时间顺序上更可能先于当期接种决策、且与防疫行为密切相关的因素：疫病经历，代表外部冲击与风险暴露；兽医站距离，代表基层防疫服务可得性与行动成本。在基准模型的控制变量基础上，分别加入这2个变量以及二者同时加入进行敏感性估计。由表12可知，风险感知、风险态度及其交互项的估计系数在不同设定下保持高度稳定，符号与显著性均未发生实质变化，表明本研究主要结论不依赖于是否控制上述关键环境因素，从而在一定程度上缓解了遗漏变量偏误的担忧。

4　结论与政策建议

4.1　研究结论

本研究基于陕西、吉林、黑龙江3个省份256户肉牛养殖户的调查数据，以肉牛疫苗接种为例探究风险感知、风险态度与养殖户风险管理行为之间的关系。主要得出如下结论：

1）肉牛养殖户的风险感知和风险态度会对风险管理行为产生显著的正向影响。风险感知较高、对风险持规避态度的养殖户在养殖过程中更倾向于进行风险管理。

2）风险态度对风险感知影响养殖户风险管理行为具有正向调节作用。这表明对于风险持有规避态度的养殖户而言，风险感知对养殖户风险管理行为的正向促进作用要高于对风险持有偏好态度的养殖户。

3）风险感知与风险态度对疫苗接种行为的作用机制并非完全同质：生计结构会显著调节风险感知向疫苗接种行为的传导强度，而风险态度的直接作用在不同生计结构下总体稳定；同时，培训参与在一定程度上改变风险感知与风险态度对接种行为的边际作用强度。

4.2　政策建议

1）以“风险信息可达、可理解、可行动”为核心，提升风险感知并促进事前防疫投入。政策上应优先降低养殖户获取与理解疫病风险信息的成本：依托基层兽医站、合作社与重点养殖村建立常态化监测与预警发布机制，通过短信、社交媒体、农业服务APP推送与生产决策直接相关的可执行提示，使养殖户更容易形成综合风险判断并采取接种等预防性措施。对主产、繁育区应更强调源头风险提示+常态免疫计划，以降低散养户对疫病外部性与潜在损失的低估；对调运枢纽中转区应更强调跨区域调运相关风险信息与流通环节风险告知，减少信息滞后带来的传播扩散。

2）通过“可预期激励+可得服务”强化风险规避行为的收益预期，提升风险感知向行为的转化效率。应从激励与服务两端降低预防性投入的边际成本：一是以免疫记录、生物安全规范执行等为依据设置正向激励，对规范防疫主体给予适度支持，提高预防收益的可预期性；二是提升基层防疫服务供给能力，推广集中免疫、预约上门免疫等服务方式，降低养殖户行动成本，特别是对分散散养户与资金、劳动力受限主体更为关键。在主产区可依托合作社推动组织化免疫与集中采购配送，形成规模化服务降低单户交易成本；在调运枢纽区可将免疫记录与流通环节管理联动，强化外部性治理，提高政策工具的约束与激励一致性。

3）面向“不同群体的行为约束”优化风险沟通与培训：突出可执行能力与分群体配置。政策工具应分群体设计：对兼业农户等存在时间约束与注意力分散的群体，应更强调便捷免疫服务、简化流程等而不仅是风险宣传；对纯农户可更侧重规范化防疫流程与持续性激励。培训方面，应从一般性宣讲转向“流程化、现场化、可复制”的能力建设，并通过示范场现场演示与后续跟踪指导提升培训的实际转化效果，避免信息过载或逆反心理，增强培训对行为的促进作用。

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基金资助

国家自然科学基金面上项目(72173054)

国家现代农业产业技术体系肉牛牦牛产业经济研究专项(CARS-37)