高致病性禽流感补偿政策农民满意度研究——基于宁夏中卫沙坡区数据

刘明月，陆迁，张淑霞

(西北农林科技大学 a. 经济管理学院；b. 动物医学院，陕西 杨凌 712100)

高致病性禽流感补偿政策农民满意度研究
——基于宁夏中卫沙坡区数据

刘明月a，陆迁a，张淑霞b

(西北农林科技大学 a. 经济管理学院；b. 动物医学院，陕西 杨凌 712100)

基于宁夏中卫沙坡区微观调研数据，构建农民疫情补偿满意度理论模型，利用结构方程模型分析农民疫情补偿政策满意度主要影响因素及其影响路径，进而利用加权平均法测评农民疫情补偿政策满意度。结果显示：农民对疫情补偿政策的期望、感知质量、感知价值正向显著影响其满意度，期望对疫情补偿政策满意度的影响效应最大，感知质量次之，感知价值最小；农民对疫情补偿政策的满意度仅为45.4，处于不满意状态，其中，对疫情补偿标准最不满意，其次是补偿速度满意度和补偿范围满意度。

禽流感；农民；满意度；补偿政策；结构方程；宁夏中卫

一、问题的提出

禽流感疫情出现后，及时扑杀疫点、疫区的染病家禽或疑似染病家禽是目前控制禽流感疫情扩散和蔓延最直接、最有效的措施[1]，但也会给家禽养殖户带来严重经济损失。在控制其他变量的条件下，一次禽流感发生会造成中国家禽养殖户的人均家禽养殖收入平均降低65%，人均收入下降29%[2]。为此国家出台《高致病性禽流感防治经费管理的暂行规定》等行政法规给予补偿，补偿标准为鸡、鸭、鹅等禽类每只10元，各地可根据实际情况对不同禽类和幼禽、成禽的补助有所区别。那么，现有疫情补偿政策的绩效如何？疫情补偿政策是否需要调整？这些问题的回答对于了解禽流感疫情补偿政策目标的实现程度，完善禽流感疫情补偿政策具有重大意义。

政府对疫情损失进行补偿是WTO“绿箱政策”所容许的，也是国际通行的做法。发达国家普遍在法律中设定了具体的疫病补偿标准，并通过对政策性农业保险补贴和建立动物疫病防治基金的办法对重大动物疫病损失进行补偿[3]，对预防和控制禽流感疫病取得了较好效果。国外有关疫情补偿政策的相关研究较少，主要集中在疫情补偿政策必要性方面，Pratt and Falconi[4]认为禽流感扑杀措施必须伴随一个补偿政策，即政府要对家禽养殖户因疫情而感染死亡或被扑杀的家禽进行补偿。家禽养殖户只有获得应有的补偿，才可能在禽流感发生时报告受感染的家禽数量而不是出售它们以减少损失。所以，补偿政策在控制禽流感策略中具有至关重要作用，它可以激励养殖户自觉上报禽流感疫情和主动配合政府的扑杀行动，这也减少了疫情发生和防控措施之间的时间差[5-6]。我国禽流感疫情补偿处于刚刚起步阶段，相关配套政策、措施及运行机制需要不断完善[7]。学者们对我国目前的补偿政策进行评估，认为存在补偿政策目标不明确、补偿标准过低、补偿范围过小、补偿方式单一及补偿政策监督机制缺乏等问题[7-10]。疫情补偿政策的不完善影响其作用效果，张莉琴等[11]通过实地调研，认为天津、安徽等疫区的家禽养殖户损失严重，低水平、无差异的疫情补偿导致其政策效果并不明显，补偿的有效性和合理性还有待提高。存在问题就要不断完善，白雪峰等[3]介绍了国外重大动物疫情补偿标准、补偿方式、补偿程序，为我国疫情补偿政策提供了可供借鉴的经验。梅付春[1]对建立市价补偿标准的必要性和可行性进行分析，认为市价补偿标准可以弥补现有补偿标准的缺陷，丛振华[9]也得出类似结论。还有学者从补偿法律、补偿方式等其他方面提出完善补偿政策的建议[7,9,11-12]。

禽流感疫情补偿在发达国家已形成较为完整的运行体系，在我国还处于尝试阶段，属于“临时性的政策支持”。国内相关研究主要聚焦于政策缺陷和完善方面，即依据补偿标准或补偿方式等方面对疫情损失补偿政策进行评价并提出对策建议，而有关疫情补偿政策绩效评价的文献相对较少。农民是疫情补偿政策的受益者，对疫情补偿政策的满意程度直接反映疫情补偿政策的实施效果，而基于养殖户视角对补偿政策绩效评价的研究更为缺乏。基于此，借鉴顾客满意度指数，构建高致病性禽流感疫情补偿农民满意度理论模型，在实地调研的基础上，采用结构方程模型分析农民疫情补偿政策满意度主要影响因素及其影响路径，测评农民疫情补偿政策满意度，探析禽流感疫情补偿政策实施效果及存在问题，以期为完善我国疫情补偿政策提供参考。

二、理论分析、研究假设与模型构建

1．理论分析与研究假设

农民疫情防控补偿满意度是指农民对疫情损失补偿的预期与实际接受补偿后所得到实际感受的相对关系，主要包括补偿标准满意度、补偿范围满意度和补偿速度满意度。满意度的衡量需要建立起相应的测评模型，目前最广泛应用的是顾客满意度指数模型，主要有瑞典SCSB模型、美国ACSI模型、欧洲ECSI模型、中国CCSI模型等。其中，美国ACSI模型综合了顾客满意度理论中最有代表性的期望-差异理论、感知绩效理论和公平理论[13]，常被学者们用来测评惠农政策绩效[14-16]。ACSI模型以满意度为中心，把顾客期望、感知质量、感知价值作为其前置变量，即满意度的影响因素，把顾客抱怨和顾客忠诚作为其后置变量，即满意度形成的结果。本研究借鉴ACSI模型，对农民疫情补偿政策满意度的主要因素及其影响路径进行分析。

(1) 农民期望与疫情补偿政策满意度。顾客期望是指顾客在购买前对其需求的产品和服务寄予的期待和希望[17-18]，包括总体期望、满足顾客需求程度的期望、可靠性期望，对顾客满意度有积极的直接影响[19]。农民期望是指农民根据以往的经验对疫情补偿政策的期望，如果农民对疫情补偿政策整体期望、满足农民需求程度的期望、可靠性期望较高，那么，其满意度也会越高。基于以上分析，提出假设1：

H1：农民期望正向影响疫情补偿政策满意度。

(2) 农民感知质量与疫情补偿政策满意度。感知质量是顾客在购买和使用产品或服务以后对其质量的实际感受。Fornell 等[19]认为感知质量是顾客满意的重要驱动力，且对其产生正向影响。农民感知质量是农民对政府提供的疫情补偿政策的实际感受，即对疫情补偿标准、补偿范围及补偿速度的感知。合理完善的疫情补偿政策可以增加农民对政府的信任，提高其对疫情补偿政策的感知水平，进而正向影响农民疫情补偿政策满意度。基于以上分析，提出假设2：

H2：农民感知质量正向影响疫情补偿政策满意度。

(3) 农民感知价值与疫情补偿政策满意度。感知价值是指顾客在购买商品或接受服务的过程中，对付出成本和获得收益进行比较后形成的主观感受[20]。感知价值是影响顾客满意度的重要因素，且对其产生积极影响[21-22]。农民疫情补偿政策感知价值主要通过对补偿前后生产水平、生活水平等变化的感知来体现，如果农民认为疫情补偿后生产水平和生活水平等都得到改善，其对补偿政策的满意程度则会较高。基于以上分析，提出假设3：

H3：农民感知价值正向影响疫情补偿政策满意度。

(4) 农民期望、感知质量与感知价值。Fornell等[19]认为顾客期望与感知质量、感知价值之间为正相关关系。在成熟市场上，顾客对产品或服务有稳定的预期，当市场广泛地表示对某产品或服务不满时，顾客对其也会产生较低的预期，并在实际消费后会有较低的满意体验和感知[23]。而较低的实际感知将直接影响顾客的感知价值，进而使顾客产生较低的满意度。基于以上分析，笔者认为农民对疫情补偿政策的期望正向影响其感知质量和感知价值，提出以下假设：

H4：农民期望正向影响感知质量。

H5：农民期望正向影响感知价值。

H6：农民感知质量正向影响感知价值。

2．模型构建

基于以上理论分析，本研究提出高致病性禽流感疫情补偿满意度理论模型(图1)，其中，农民期望(E)、感知质量(PQ)、感知价值(PV)和满意度(S)均为潜变量，不能被直接度量，需要通过观测变量来进行度量，因此，禽流感疫情补偿满意度理论模型也是结构方程模型，它描述的是潜变量之间的因果关系。其中作为原因的外因潜变量为E；内因潜变量包括PQ、PV及S。

图1 高致病性禽流感疫情补偿满意度理论模型

图1所描述的模型的结构方程式可表示为：

(1)～(3)式中γ11、γ21、γ31分别表示外因潜变量E对内因潜变量PQ、PV、S的影响程度；式(2)、(3)中β21、β31分别表示内因潜变量PQ对内因潜变量PV、S的影响；式(3)中β32表示内因潜变量PV对内因潜变量S的影响；(1)～(3)式中iς，i=1，…，3，表示误差项。

图1所描述的结构方程模型的测量方程式可表示为：

其中(4)表示外生潜变量的测量方程，x为外生测量指标构成的向量，xΛ为外生测量指标与外生潜变量的关系矩阵，δ为外生测量指标x的误差项；(5)表示内生潜变量的测量方程，y为内生测量指标构成的向量，yΛ为内生测量指标与内生潜变量的关系矩阵，ε为内生测量指标y的误差项。

三、数据来源与样本统计分析

于2014年6月对宁夏中卫沙坡区进行实地调研。中卫市蛋鸡生产始于20世纪90年代，为宁夏乃至西北地区养鸡第一大市，参与蛋鸡养殖的农户较多且集中，中沙坡区2012年4—6月发生高致病性禽流感疫情，当地政府扑杀鸡 513 万只，并按照幼雏鸡(1～2月龄)5.5元/只，中雏鸡(3～4月龄)11.5元/只，成年鸡(5月龄及其以上)16.5元/只进行补偿，选择该地区研究农民补偿政策满意度具有代表性。本研究结合禽流感疫情补偿政策特点设计调研问卷。问卷主要包括两个部分，第一部分为样本的人口统计特征，包括性别、年龄、文化程度、养殖年限、养殖规模、损失程度、养殖收入占比等，第二部分为农民对现有高致病性禽流感疫情补偿政策的感知，主要是针对期望、实际感知、感知价值、满意度4个变量的问题，变量项目的得分均采用Likert五级量表来进行度量。共发放问卷400份，回收有效问卷363份，问卷有效率为90.75%。

调查样本中男性为252人，女性为111人，分别占总样本的69.44%、30.56%；年龄平均为45岁，以44 ～ 57岁为主；文化程度小学以下的占8.89%，小学的有18.89%，初中的有53.33%，高中的有17.78%，大专及以上的有1.11%；养殖规模主要以规模养殖①为主，占总样本的71.07%；养殖年限平均为11年，养殖收入在总收入中占80%以上的人数最多。被调查者以男性、44～57岁、文化程度为初中、养殖规模为1 001～10 000只、养殖年限为7～12年、养殖收入占比在80%以上为主，呈现养殖规模较大、养殖年限丰富的特点，但年龄偏大，文化程度较低。在调查样本中，对补偿标准感到满意(比较满意和非常满意)的有10%，对补偿范围感到满意的有20%，对补偿速度感到满意的有16.67%，总之，对补偿范围感到满意的人数最多，其次是补偿速度和补偿标准。

表1 调查样本基本特征

农民期望用补偿政策整体期望、满足其需求程度的期望和可靠性期望来表征；农民实际感知用补偿标准感知、补偿范围感知和补偿速度感知来表征；农民感知价值用疫后生活水平改善、养殖信心增加和生产恢复能力提高来表征；农民补偿政策满意度用补偿标准满意度、补偿范围满意度和补偿速度满意度来表征。变量具体的描述性统计如表2所示。

表2 模型变量及描述性统计

四、农民疫情补偿满意度影响因素分析

1．信度和效度检验

为保证研究结论的可信性和有效性，需要对调查量表进行信度和效度检验。通常采用信度指数(Cronbach's Alpha)指标来衡量量表的可信性，一般认为Cronbach'a的值在0.6以上即可接受，在0.7～0.8表示量表信度比较好，0.8以上则表示量表信度非常好。利用SPSS 22对量表中的全部题项进行信度分析，Cronbach'a的值为0.951，可见，量表的信度非常好。各个观测变量的因素负荷量基本界于0.559～0.951，均大于0.5小于0.95，表示量表的基本适配指标理想。组合信度是衡量模型潜变量信度的指标，各潜变量组合信度值介于0.777～0.813，大于评价标准0.60，说明模型内在质量理想。

为衡量量表的有效性，利用SPSS 22对量表数据进行探索性因子分析，结果显示KMO值为0.906＞0.7，Bartlett球形检验Sig.值为0.000＜0.005，即量表效度很好。平均方差抽取量是潜变量可以解释其指标变异量的比值，是一种收敛效度的指标，该数值越大，表示测量指标被潜变量解释的变异量愈大，相对测量误差越小。一般来说，潜变量的平均方差抽取量在 0.50 以上就表示模型的内在质量理想[24]。由表3可知，各潜变量的平均方差抽取量均高于判别标准0.50，说明模型有较好的收敛效度。总之，调查量表具有较好的信度和效度，为进一步深入分析奠定基础。

表3 观测变量的信度和效度检验结果

2．模型整体适配度检验

借鉴Hair等[25]的整体模型适配度评估指标划分方法，将模型整体适配度评估指标分为绝对适配度指标、增值适配度指标和简约适配度指标三类。在模型整体适配度检验方面，三类适配度指标值中除简约适配度指数中PGFI、PNFI及PCFI外均达到模型可接受的标准(表4)。虽然这三个指数未通过适配判断，但观测变量均具有较好的信度和效度，同时绝对适配度指数、增加适配度指数均通过检验，这说明模型的整体适配度可接受。因此，本研究提出的假设模型与样本数据的适配情况较好，结构方程模型具有较好的外在质量。

3．研究假设检验

表4 模型整体适配度检验结果

运用AMOS 22软件采用极大似然估计法对模型参数进行估计，结果如表5所示。农民疫情补偿政策满意度理论模型中的假设均通过显著性检验，且与预期方向一致。农民期望对满意度影响的标准化系数为0.100，通过10%显著性水平检验，即农民对疫情补偿政策的期望正向显著影响其补偿政策满意程度，H1得到验证；农民感知质量对满意度影响的标准化系数为0.439，在5%的显著性水平下显著，H2通过检验，这意味着农民对补偿标准、补偿范围及补偿速度的实际感知水平越高，其对补偿政策的满意度越高。感知价值对满意度影响的标准化系数为0.501，通过5%显著性水平检验，即农民对疫情补偿政策的感知价值提高1个单位，其补偿政策满意度提高0.501个单位，H3得到验证；期望对感知质量的标准化路径系数为0.884，通过1%显著性水平检验，即农民期望正向显著影响其对补偿政策的实际感知水平，H4得到验证；农民期望对感知价值的标准化系数为0.126，在10%水平下显著，H5通过检验，农民对疫情补偿政策的整体期望、满足其需求程度的期望及可靠性期望正向显著影响其感知价值；感知质量对感知价值的标准化系数为0.909，通过1%显著性水平的检验，这意味着农民对补偿政策的实际感知越高，其能感知到的补偿政策价值越大，假设H6得到验证。

表5 研究假设检验结果

4．变量间影响效应分析

在影响农民疫情补偿政策满意度的潜变量中，预期对满意度的影响最大(0.954)(图2)，这意味着农民对疫情补偿政策整体期望、满足其需求程度的期望及可靠性期望是影响其满意度的重要因素，提高农民对补偿政策的期望有助于提高其满意度。其中，直接效应为0.100，间接效应为0.854，直接效应小于间接效应，说明农民期望对满意度的影响以间接效应为主，而农民期望正向影响感知质量和感知价值，即农民期望主要通过感知质量和感知价值这些中间变量来影响满意度。感知质量对满意度的影响也较大(0.894)，其中直接效应为0.439，间接效应为0.455，这说明农民对补偿标准、补偿范围及补偿速度的实际感知一方面直接影响其满意度，感知到的金额越高、范围越大、速度越快，其对补偿政策的满意度越高；另一方面通过感知价值间接影响其满意度，感知到的补偿政策越完善，其疫后恢复生产的信心越大，恢复生产的资金能力越大，生产水平改善的可能性也越大，其对补偿政策的满意度也会越高。农民感知价值对满意度的影响效应为0.501，其中只有直接效应，这意味着农民感知价值主要通过直接效应来影响满意度，即农民对疫后恢复生产信心增加、恢复能力提高及生活水平改善的感知越高，其满意度越高。从满意度的直接效应和间接效应来看，感知价值对满意度的直接效应最大(0.501)，而期望对满意度的间接效应最大(0.854)。

图2 农民疫情补偿政策满意度模型参数估计结果

农民疫情补偿政策满意度的观测变量中，补偿标准、补偿范围和补偿速度满意度的标准因子载荷分别为0.961、0.643和0.572(图2)，表明补偿标准和补偿范围满意度对疫情补偿政策满意度的反映程度较大，可能的解释是补偿标准和补偿范围直接关系着农民疫后实际补偿款所得，与发放速度相比，农民更为关心实际利益所得。农民“期望”观测变量中，“疫情补偿政策总体期望”对农民期望的反映程度最大，其次是“满足其需求程度的期望”和“可靠性期望”，可见，提高农民“对疫情补偿政策总体印象期望”和“满足其需求程度的期望”是提高农民期望的关键，这就需要政府部门加大疫情补偿政策的宣传力度，其次是完善疫情补偿政策和加强执行效率，进而提高农民对疫情补偿政策的期望。在农民“感知质量”观测变量中，“补偿标准”“补偿范围”及“补偿速度”实际感知的标准因子载荷分别为0.924、0.648和0.579，这意味着补偿标准实际感知水平较大程度反映感知质量，其次是补偿速度和补偿范围，提高农民疫情补偿标准实际感知是提高农民感知质量的关键。在农民“感知价值”的观测变量中，“疫后农民生活水平改善”的标准因子载荷最大(0.922)，其次是“生产恢复信心增加” (0.626)和“生产恢复能力提高” (0.560)，可能的解释是高致病性禽流感疫情使农民损失惨重，疫后需通过缩小消费来保障基本生活，日常生活水平受到影响，同时收入的减少使农民疫后生产恢复信心和能力降低，疫情补偿政策可以直接缓解农民的疫后生活压力，进而提高其疫后生产恢复信心和能力，因此，农民对疫后生活水平改善感知最能反映疫情补偿政策感知价值。

五、农民疫情补偿政策满意度测评

加权平均法常被用来评价顾客满意度。李东等[26]利用加权平均法测算了农户对农业产业化龙头企业技术推广服务的满意度；王良建、罗凤[14]利用加权平均法测算农户对惠农政策的满意度水平，进而对我国惠农政策的实施绩效进行评价；罗文斌等[27]基于同样方法对农户土地整理项目满意度进行分析，进而评价了我国土地整理项目绩效。借鉴相关研究，采用加权平均法对农民疫情补偿政策满意度进行测评，进而分析高致病性禽流感疫情补偿政策的实施效果，具体公式如下：

其中CSI为总得分，Wi为第i个指标的权重，Xi为农民对第i个满意度指标的评价得分。

1．指标权重确定

潜变量对满意度的影响系数以及各个潜变量的标准因子载荷可从图2中获得。为更直观地反映变量间的影响程度，将模型中影响农民满意度的潜变量系数以及各个潜变量的标准因子载荷做归一化处理，得到各个潜变量及其观测变量的权重，如表6所示：

表6 各指标权重

2．指标得分计算

各观测变量的得分（均值）是根据其实地调查结果比例来进行计算的，具体公式如下所示：

ii=…表示第n个观测指标中i分值所对应的百分比，各观测指标的均值计算结果见表7。

其中，Mn表示第n个观测指标的均值，Rn(1,,5)

表7 观测指标频率与均值

不同观测指标的权重可从表6中获得，利用加权平均法计算各个潜变量的得分（均值），计算公式如下所示：

3．农民满意度测评

基于以上计算结果，采用加权平均法对农民疫情补偿政策满意度进行测算：

农民对疫情补偿政策满意度得分为45.4，处于中等偏下水平，可见，疫情补偿政策有待完善，实施效果有待提高。从影响农民疫情补偿政策满意度的潜变量得分来看，“期望”得分最高(47.9)，其次是“感知质量”(45.4)和“感知价值” (44.9)，这意味着农民对疫情补偿政策实际感知水平和感知价值较低是导致其满意度较低的主要原因。在“期望”的观测指标得分中，“农民对疫情补偿政策总体期望”“满足其需求程度的期望”及“可靠性期望”得分分别为49、51.2、42.9，可见，农民对疫情补偿政策缺乏了解导致了其对疫情补偿政策的整体印象及补偿政策可靠性等打分较低，这需要政府在以后的工作中加大疫情补偿政策宣传力度，提高农民对疫情补偿政策的信任程度。在“感知质量”的得分中，“补偿范围”实际感知的得分最高(49)，其次是“补偿速度”和“补偿标准”，这说明农民目前对补偿标准及其发放速度的感知程度较低，反映出补偿标准及其发放速度存在较大问题，政府在完善疫情补偿政策时合理安排工作重点，比如先提高补偿标准及其发放速度等。在“感知价值”的得分中，“农民对疫后生活水平改善”“生产恢复信心提高”“生产恢复能力增大”的得分分别为42、49.9、44.2，可见，疫情补偿政策使农民疫后资金增多，有利于农民的生产恢复，但补偿金额有限，农民对疫后生活水平改善的感知较低。

六、结论与建议

从满意度视角出发，借鉴顾客满意度指数构建农民疫情补偿政策满意度指数理论模型，利用宁夏中卫沙坡区实地调研数据，分析农民疫情补偿满意度的主要影响因素及其影响路径，进而测评农民疫情补偿满意度，得到的结论如下：1)农民对补偿标准最不满意，其次是补偿速度和补偿范围；2)农民期望、感知质量和感知价值正向显著影响其补偿政策满意度，理论分析中的研究假设均得到验证；3)农民期望对疫情补偿政策满意度影响效应最大，感知质量对农民满意度的影响程度其次且以间接效应为主，感知价值的影响效应最小；4)农民对疫情补偿政策满意度得分为45.4，处于中等偏下水平，疫情补偿政策实施绩效有待提高。

基于以上结论，提出如下政策建议：

(1) 完善疫情损失补偿政策。从农民对疫情补偿政策的实际感知和满意度可知，农民对补偿标准的感知水平和满意度最低，其次是补偿速度和补偿范围，这意味着政府在完善疫情补偿政策时可以调整工作优先顺序，即首先要完善疫情损失评估方法，逐步提高疫情损失补贴额度，其次是简化补偿金发放程序，发展扑杀现场补贴等方式，提高疫情损失补贴制度执行效率，再次是扩大疫情损失补贴范围，对因疫情死亡的家禽进行补偿等。

(2) 增强疫情补偿政策宣传力度。农民对疫情补偿政策目的、内容、执行程序等较为模糊，多为事后了解，对疫情补偿政策的信任程度较低，进而影响其疫情补偿政策满意度。政府可以通过简易手册、宣传海报等方式向农民介绍疫情补偿政策；通过在农村动物疫情防疫站建宣传报栏的方式来进行宣传；重点向养殖大户介绍疫情补偿政策，利用其社会网络对其他农民进行宣传；还可以借助电视、网络等新媒体对农民进行宣传。

(3) 加强禽流感疫情防控工作。在疫情补偿金额有限的情况下，提高农民疫情补偿政策满意度就需要降低禽流感疫情的暴发频次，减少禽流感疫情给农民带来的损失。可以通过推广蛋鸡新品种新技术等方式，提高农民抵御疫情灾害冲击的能力；同时健全禽流感疫情风险监测和预警预报体系；加强对农民疫情防控技术培训，提高农民防控风险的能力。

(4) 推广家禽疫病政策保险。家禽疫病政策保险是分散和分担疫情风险的重要手段，能够增强农民风险承担能力，减少对政府疫后救助的依赖程度，提高农民对疫情补偿政策的满意程度。一方面，加强家禽疫病政策保险宣传力度，提高农民的保险意识；另一方面，完善家禽疫病政策保险体系，提高其覆盖水平和赔付力度。

注释：

① 根据《全国农产品成本收益资料汇编(2013)》中饲养业品种规模分类标准的定义，把饲养规模在300及300只以下的农户定义为散养户，饲养规模在300只以上的农户则为规模养殖户，其中300～1000只为小规模养殖户，1001～10 000只为中等规模养殖户，10 000只以上为大规模养殖户。

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责任编辑：黄燕妮

Farmer's satisfaction with compensation policy for avian influenza: A structural equation modelling study in Zhongwei city, Ningxia

LIU Mingyuea, LU Qiana, ZHANG Shuxiab

(a. College of Economics and Management; b. College of Veterinary Medicine, Northwest A&F University, Yangling 712100, China)

Based on household data from epidemic-stricken area, Zhongwei city in Ningxia, this paper builds a poultry farmers’ satisfaction model, utilizes structural equation model to analyze the factors influencing farmers’ compensation policy satisfaction, and finally evaluates the farmers’ satisfaction for this policy by the weighted average method. According to empirical results, poultry farmers’ expectation, perceived quality and perceived value are key factors affecting their satisfaction positively, and the influencing extent of farmers’ expectation is larger than that of perceived quality and perceived value; overall, the satisfaction level of poultry farmers for this policy is just 45.4, which is below middle level, among which farmers’ satisfaction for compensation standard is the lowest, followed by compensation speed and compensation range. It is necessary for improve farmers’ satisfaction about compensation policy to improve compensation policy for avian influenza, increase the publicity of compensation policy, strengthen the prevention, control work about avian influenza and promote insurance policy about poultry disease.

avian influenza; farmers; satisfaction; compensation policy; structural equation model; Zhongwei city of Ningxia province

F326.3

A

1009-2013(2017)01-0077-09

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2017.01.012

2016－10－25

国家社科基金资助项目(14BJY121); 杨凌软科学资助项目（2016RKX-12）

刘明月(1986—)，女，河南平顶山人，博士研究生，主要从事农业经济管理研究。