环境影响下的家畜生物安全决策

（低不确定性）D=0.11364，p<0.001D=0.041298，p=0.627测试通过寻找环境不确定性处理和社会不确定性处理中参与者行为分布的差异，比较信息共享（I.S.）对参与者决策的影响。无效假设是行为分布来自同一未知分布【42】。个体差异。聚类分析。K-均值聚类法通过肘部技术确定了环境和社会不确定性处理中的六组参与者行为。图5描述了与疾病发病率信息共享相关的环境不确定性处理的结果。聚类分析显示，38.2%的受试者接受干预，如第5组和第6组所示，PMB分别增加0.17和0.34。稍大比例（41.8%）的参与者是干预中性的，集群3和集群4，没有显著变化（-PMB分别为-0.06和0.06）。有趣的是，大约20%的个人，即第1组和第2组，反对干预，显示出投资生物安全的意愿下降，这与PMB增加的平均人口效应形成对比（-0.27和-0.17 PMB变化）。17图5。面临环境不确定性变化时个人行为的分布。个体行为通过观察到的从高环境不确定性（无疾病发病信息共享）到低环境不确定性（完全疾病发病信息共享）的变化进行隔离。虽然平均人口趋势表明生物安全投资增加（图3），但并非所有参与者都遵循这种关系。积极的变化相当于增加生物安全投资。

相反，来自与生物安保实践信息共享相关的社会不确定性的聚类分析结果（图6）表明，只有一小部分参与者通过增加生物安保投资来应对生物安保实践信息共享的增加，从而改变了观察到的平均人口趋势。一小部分（7.3%）的参与者接受干预，这些参与者被划分为单个集群，集群6的PMB增加0.19。50%的参与者是干预中立型，集群4和集群5，没有显著变化（-PMB分别为-0.04和0.05）。很大一部分个体（42.7%，集群1、2和3）厌恶干预，其变化与PMB增加的平均观察人口趋势相反（-PMB变化为-0.27和-0.18和-0.13）。18图6。面对社会不确定性变化时个人行为的分布。这一数字标志着高社会不确定性（无生物安全实践信息共享）治疗和低社会不确定性（完全生物安全实践信息共享）治疗之间的个体差异。虽然平均人口趋势表明生物安全投资减少（图4），但并非所有参与者都遵循这种关系。积极的变化相当于增加生物安全投资。时间折现效应的证据不足(（1） =3.012，p=0.083，效应大小-0.0026）。具体而言，经历感染会增强参与者未来的风险感知，自上次感染以来，每轮PMB降低约四分之一个百分点。根据模型3的结果，只有微弱的证据表明，随着游戏内体验的增加，参与者的PMB增加，存在顺序效应（表3）。

（1） =3.483，p=0.062，效应大小=0.0017）。每个场景中的模拟控制设施的设计要么具有相对较高的生物安全性（类型1：参与者观察到的平均值=2.53），要么具有相对较低的生物安全性（类型2：观察到的平均值=0.46）。证据不足19(（2） =5.7009，p=0.0578），即参与者正在使用模拟控制设施报告的观察到的生物安全水平所提供的信息，2型（低）生物安全比1型（高）生物安全所观察到的生物安全投资更多（表3）。正如预期的那样，有强有力的证据表明，上个决策月的主要影响以及观察到的感染概率及其相互作用对PMB有积极影响(（3） =1234.8，p<0.001）。最后一个决策月的主要影响（影响大小=-0.0872），观察到的感染概率（影响大小=-1.5064）及其相互作用项（影响大小=0.2271），可以通过考虑如何计算最后一个决策月来适当解释。讨论我们试图提供见解，使决策者能够影响这个社会生态系统中的行为，使之成为一个更有弹性的系统【44】。然而，影响人类行为是复杂的。一种方法是深入了解人们可能如何应对牲畜生物安全领域中的疾病威胁。了解风险和不确定性感知和决策行为的类型，可以“推动”人类行为走向韧性。类型特征可能为更好地理解生物安全感知提供机会，包括提高普遍意识和风险接受度，以及改进生产者决策行为。

研究行为经济学和决策的研究经常从社会的一个子集中选择参与者，例如学生群体。然而，这些亚群可能不同于感兴趣的人群，这可能带来偏见。因此，我们研究结果的一个潜在局限性是，我们的研究参与者不是根据行业知识预先选定的。研究中的决策行为可能不同于在养猪业有丰富经验的利益相关者。例如，美国农民被认为比公众更不规避风险，讨论的风险大多源于环境的不确定性[45]。相反，Zia等人[46]在养猪业中使用了类似的实验游戏方法，没有发现养猪业利益相关者与观众的行为之间存在显著差异，观众的行为不是根据行业经验预先选择的。因此，由于生猪生产系统是复杂的，每个决策者都有自己的一套目标，因此存在的任何偏见都可能不一致。社会和环境不确定性-不确定性厌恶理论表明，一般来说，人们会倾向于羊群保护，因此，为了“安全”，在生物安全方面的投资将超过经济上的最佳投资【17、31、47】。我们发现，通过对生物安全的投资，增加了社会不确定性，从而增加了风险缓解，这通常证实了现有文献[18、20、31、47-49]中的大部分内容。虽然通过分享有关生物安保实践的信息来消除社会不确定性表面上似乎是由于参与者使用搭便车策略，但即使模拟控制设施的生物安保水平非常低（第2类生物安保实践分布），生物安保的降低也会导致社会不确定性的降低。

因此，模拟控制设施没有为更广泛的系统以及参与者提供保护，这使得参与者完全依赖搭便车策略的概念无效。与社会不确定性的发现相反，环境不确定性的增加（例如疾病流行信息的减少）与生物安全投资的减少相关。Brassers和Hogan[50]认为，在某些情况下，减少不确定性会产生焦虑，从而对不确定性产生反常反应。因此，对我们的结果的另一种解释是，参与者对环境不确定性的反应是不确定性偏好、乐观或一厢情愿【17、22、49-51】。Gangadharan和Nemes【22】认为，如果避免事件是期望的结果，受试者可能会低估负面事件的概率。这将表明，参与者可能会在环境不确定性增加的情况下减少对生物安全的投资，因为存在一些偏见，认为负面影响不大可能发生在他们身上。一种可能性是，对疾病发生率的看法倾向于一种乐观的信念，即如果没有提供信息，设施就没有受到感染。也就是说，乐观的看法可能是疾病相对不太可能发生，因此，默认的希望是模拟控制设施可能没有疾病。我们的研究结果表明，参与者持乐观态度，认为他人设施的未知状态意味着设施健康。

虽然我们假设社会和环境不确定性之间存在差异，但之前的研究并没有让我们预期，将不确定性解析为与社会不确定性和环境不确定性相关的反应行为，会引发径向生物安全投资反应。Loewenstein等人【20】发现，与环境不确定性情况相比，在社会不确定性情况下做出的决策之间存在行为差异。他们的结果显示出较大的效应大小变化，但社会和环境不确定性处理之间的关系仍然相似，在整个实验中显示出不确定性厌恶，因此与我们的结果不同，他们在任何处理中都没有观察到不确定性偏好。我们鼓励未来的研究通过确定不确定性背景对决策行为的作用来扩展对不确定性厌恶的理解。也许毫不奇怪，随着参与者设施中可观察到的感染风险增加，参与者在生物安全方面的投资也随之增加，例如当邻近设施受到感染时。这种风险增加的时机也很重要，在一轮谈判结束时增加的风险比在谈判早期增加的风险更不可能促进投资。这表明，大多数人对其环境中感染相对风险的增加作出了适当的反应21，因为相对较小的风险将从早期情景到晚期情景复合，可能导致较高的感染概率，而在后期情景中相同的较小风险将导致在回合结束时相对较小的感染概率。时间折现效应的证据不足。一般来说，参与者对感染的反应是最初增加生物安全投资，然后逐渐减少。

文献[35、36、52]支持了时间贴现效应的证据，并在家禽等食用动物行业中观察到了这种证据，在疫情期间和疫情发生后，生物安全性得到了提高。使用学习效果变量控制与游戏顺序效应相关的变异性。随着游戏的进行，参与者变得越来越厌恶风险，当他们的实验资金累积时，可能与厌恶损失有关[53，54]。总的来说，结果为决策者和新干预措施的制定提供了建议方向，然而，可能需要采取保守的方法来改变政策。我们的参与者虽然是从公众中招募的，但很可能没有养猪业的经验，因此，他们的行为可能与那些从事养猪工作的人有所不同。此外，我们制造了较高的感染风险，从而引发了需要采取行动的冲突：实验性资金反映了现实情况，就每头猪的预期利润而言，但并不能准确反映饲养猪的时间要求、实施新生物安全做法的成本、维持生物安全做法的成本，或者，如果在生猪生产设施中获得疾病，预计损失。现实似乎反映出感染的几率要低得多，发生感染时的成本要高得多，包括失去生计的可能性[1]，这是一组可以在未来的实验游戏迭代中研究的背景因素。结论通过这些结果，我们进一步了解到，增加信息交流和共享并不一定会提高生物安全性。相反，沟通策略必须经过深思熟虑的设计，并进行仔细的受众分析。

对不确定性、风险及其背景重要性的深入了解应引发对潜在干预措施后果的讨论，希望经过深思熟虑的干预措施将在生物安全态度和利益相关者意图方面产生可衡量的变化。我们的发现挑战了这样一种说法，即仅仅增加有关生物安保战略和行业实施的信息交流，就会增加对生物安保的投资。随着对系统内疾病发生率的认识提高，投资于提高生物安全的意愿增加，但随着对附近设施的生物安全实践的认识提高，投资意愿降低。因此，旨在推动行为向更具生物安全性的行业发展的建议需要理解，对减少疾病流行不确定性的干预措施的反应可能比减少采用22生物安全战略的不确定性更有效。我们的结果表明，旨在加强行业生物安全的政策制定者可以通过向牲畜所有者/管理者传达疾病和感染暴发的发生率来取得成功。相反，不应积极鼓励传播有关其他设施使用的生物安保做法的信息，因为这些结果表明，这一领域的信息共享可能会减少对生物安保的投资。致谢本材料基于美国农业部国家粮食和农业研究所支持的工作，授予编号为2015-69004-23273。本出版物中表达的任何观点、调查结果、结论或建议均为作者的观点，不一定反映美国农业部的观点。参考文献1。Jin Y，McCarl BA，Elbakidze L。

动物疾病相关生物安全的风险评估和管理。《国际风险评估与管理杂志2009》；12:186-203. 2、Schroeder TC、Pendell DL、Sanderson MW、McReynolds S.美国中西部替代FMD紧急接种策略的经济影响。农业和应用经济学杂志。2015;47(1):47-76. 3、猪肉清点。猪肉清点速查：美国猪肉出口http://www.pork.org/pork-quick-facts/home/stats/u-s-pork-exports/:猪肉核对；2017年[引用2017年5月31日]。4、USDA-NASS。美国养猪业概述。http://usda.mannlib.cornell.edu/usda/current/hogview/hogview-10-29-2015.pdf美国农业部，国家农业统计局，农业统计局，2015年。5、Ayudhya SNN、Assavacheep、Thanawongnuwech R.《同一个世界-同一个健康：新兴猪病的威胁》。亚洲视角。转换紧急状态。2012;59:9-17. 内政部：10.1111/j.1865-1682.2011.01309。x、 PubMed PMID:WOS:000301345700003。6、Schoenbaum M、Patyk KA、Delgado AH、Rigney CP.流行病学和经济学目的的动物疾病传播建模：从2015年高致病性禽流感疫情中学习。MODSIM World 2016；弗吉尼亚州弗吉尼亚海滩，USA2016。p、 5。7、Ferguson NM，Donnelly CA，Anderson RM。英国的口蹄疫：传播模式和干预措施的影响。科学23  2001;292(5519):1155-60. 内政部：10.1126/science。PubMed PMID:WOS:000168609200058。8、Brennan ML、Wright N、Wapenaar W、Jarratt S、Hobson West P、Richens IF等。探索对实施牛疾病预防和控制措施的态度和信念：对英国奶农的定性研究。动物（巴塞尔）。2016;6(10). 内政部：10.3390/ani6100061。PubMed PMID:27727168；PubMed Central PMCID:PMCPMC5082307。9

Noremark M、Sternberg Lewerin S、Ernholm L、Frossling J.瑞典农民对生物安全的看法以及他们让专业人员在进入马厩时使用干净防护服的意图。前兽医Sci。2016;3:46. 内政部：10.3389/fvets。2016.00046. PubMed PMID:27446934；PubMed Central PMCID:PMCPMC4916181。Shortall O，Ruston A，Green M，Brennan M，Wapenaar W，Kaler J.破坏生物安全？英国奶牛场兽医的生物安全框架。前兽医医师。2016;132:20-31. 内政部：10.1016/j.prevetmed。2016.06.001. PubMed PMID:27664445。11、Toma L、Low JC、Vosough Ahmadi B、Matthews L、Stott AW。养牛户对大肠杆菌O157农场控制的驱动因素和障碍的认知分析。流行病感染。2015;143(11):2355-66. 内政部：10.1017/S0950268814003045。PubMed PMID:25427776。Miller GY，Dorn CR.《俄亥俄州生产者的猪病成本》。预防兽医学。1990;8(2-3):183-90. 内政部：10.1016/0167-5877（90）90010-f。PubMed PMID：WOS：A1990DA69500010。Greiner R、Patterson L、Miller O.农民的动机、风险感知和保护实践的采用。农业系统。2009;99(2-3):86-104. 内政部：10.1016/j.agsy。2008.10.003. PubMed PMID:WOS:000263658500003。14、短JF。风险中的社会结构：走向社会转型的风险分析。我是Sociol Rev。1984;49(6):711-25. 内政部：10.2307/2095526。PubMed PMID:WOS:A1984ANQ8600001。骑士FH。风险、不确定性和利润。纽约：哨兵出版社；1921年381页，第16页。Kahneman D，Tversky A.《前景理论——风险计量经济学下的决策分析》。1979;47(2):263-91. 内政部：10.2307/1914185。PubMed PMID:WOS:A1979GR75700001。Camerer C，Weber M.建模偏好的最新发展-不确定性和模糊性。J风险不确定。1992;5(4):325-70. 内政部：10.1007/bf00122575。PubMed PMID:WOS:A1992JV04500002。18