非洲豬瘟疫情影響下我國畜禽產品價格波動的動態關系研究
——基于輿情管理視角

段琮琮，劉靈芝

（1.華中農業大學，a.經濟管理學院，b.湖北農村發展研究中心, 湖北 武漢 430070）

我國是畜禽生產與消費大國，畜禽產品市場價格的穩定是其產業健康穩定發展的基礎。而突發動物疫情導致畜禽產品市場價格的劇烈波動，不僅影響生產者效益，同時也會造成消費者經濟利益受損，還會影響肉類產業安全與經濟發展[1-6]。大數據時代，在信息不對稱的食品市場中，疫情信息通過媒體傳播后所形成的社會輿論與市場恐慌，更是加劇了對畜禽產業的影響[7-9]。2018年我國突發的非洲豬瘟疫情引起社會廣泛關注，在社會輿情的“風險放大效應”下，更是導致肉類市場價格劇烈波動[10-11]，給我國生豬養殖及相關產業造成嚴重損失，對畜禽產業的健康發展造成極大影響。研究非洲豬瘟疫情如何影響畜禽產品的價格波動，分析不同產品價格所受影響的差異，對于有效應對疫情風險沖擊、穩定市場價格、探究畜禽產品價格波動機制具有十分重要的理論意義與現實意義。

鑒于此，有關動物疫情影響畜禽產品市場價格的問題越來越受到國內外學者重視。其中國外學者在動物疫情對肉類產品價格波動傳導影響方面進行了較為深入的研究。Camoglu等[12]研究了禽流感疫情對土耳其食品產業鏈價格傳導的影響，并對生產者和消費者兩方面的價格影響進行對比分析，證明了禽流感爆發對于家禽產業鏈的垂直價格傳導造成了影響；在此基礎上，Park等[13]探究了美國瘋牛病疫情和韓國禽流感疫情及口蹄疫對于韓國畜禽產品市場價格影響的不同。這些研究都表明動物疫情對畜禽產品價格波動的影響，且對不同動物疫情所造成的影響進行了比較，但沒有將疫情指標進行量化。針對這一方面，Roux[14]通過建立禽流感食品恐慌信息指數，分析了禽流感對埃及家禽市場鏈條價格傳遞的影響，認為禽流感所造成的食品恐慌危機較大時，批發和消費者價格都會對長期均衡關系的偏差做出反應，從而對最終市場均衡產生不同的影響。

國內學者就疫情對畜禽產品價格波動的影響進行相關研究，結果表明禽流感疫情是造成禽肉市場價格波動的主要原因之一[15-16]。但國內研究在疫情量化方面并沒有建立統一指標，這在一定程度上不便于研究動物疫情對于畜禽產品價格的沖擊。然而隨著互聯網大數據的發展，目前有部分學者利用網絡搜索引擎來構建相關指標。如利用百度搜索引擎構建禽流感疫情輿情指數，以此作為禽流感疫情代理變量，基于此分析禽流感疫情對于肉類產品價格波動的沖擊，結果發現禽流感對于不同畜禽產品價格的沖擊大小、方向都不同[8]。也有國內學者從另一種方法入手，利用有向無環圖（DAG）以及歷史分解的方法研究沖擊影響差異后的動態關系，如蔡勛和陶建平[9]就是通過此方法研究禽流感疫情發生后各種肉類價格的動態關系。牛元帥[17]利用交叉學科醫學類的沖擊波效應，構建沖擊波效應模型（ESW）來研究突發疫情的直接和間接價格效應。

回顧相關文獻，在動物疫情的指標量化方面并沒有統一標準，且大多集中于禽流感疫情、口蹄疫及瘋牛病這幾種疫情上，對非洲豬瘟疫情的研究很少。對于很多疫情，沒有很好的在特殊社會背景下分時期、分種類的進行針對性研究。此外，針對疫情發生后，由媒體報道、消費者關注等造成的疫情輿情影響的研究也相對匱乏。而結合實際情況，疫情信息通過媒體傳播后引起社會關注，對消費者的風險感知和消費行為造成影響，生產者的生產決策和生產積極性也受到影響，供需改變后導致畜禽產品價格劇烈波動，最終對我國畜禽產業造成巨大影響。因此，本文借鑒國內外學者研究思路，利用百度搜索引擎構建輿情指數，以此作為非洲豬瘟疫情的測度指標。通過構建VAR模型，研究不同時間非洲豬瘟輿情對畜禽肉類價格的沖擊作用，分析其中的區別與聯系，探究非洲豬瘟疫情作為社會事件被關注以后，其受到的社會輿論作用對不同肉類價格波動的動態影響。

1 經濟理論分析

畜禽肉類產品同樣屬于商品，影響其價格變動的因素有很多[18]。從宏觀來看，自然環境的變化、國家政策下的經濟環境、突發的疫情等都會對肉類產品的價格產生很大的影響；從供給性影響因素來看，肉類產品的生產成本、供給量、市場流通等因素都會對肉類價格產生影響[19]；需求性影響因素里有居民的收入水平、消費者消費偏好和習慣等。除此之外，諸如肉類產品的生產周期、畜禽的養殖技術、肉類產品的加工技術還有整個肉類產業乃至全國的食品安全狀況都會對其價格產生一定的影響[20-21]。

1.1 影響機制

根據馬歇爾均衡價格理論，商品的供給和需求共同決定商品的均衡價格，當商品的供給等于需求時就會形成一個均衡價格。而當受到一些外部沖擊，諸如非洲豬瘟疫情這類威脅較大的安全事件時，供求關系就會發生變化，從而進一步影響肉類產品的價格。

就豬肉而言，在其他條件不變的情況下，非洲豬瘟疫情的發生一定程度上會造成市場恐慌，引起豬肉消費需求下降。同時，養殖戶在接收到疫情信息后也會根據其調整生產計劃，減少供給，由此豬肉的供給也會下降。而隨著疫情的控制及其逐漸消退，公眾對于非洲豬瘟疫情的關注度也會下降，消費者對于豬肉消費的信任度逐漸回升，豬肉的消費需求增加。供給者會抓住機會增加供給，但由于生豬有固定的生產周期，短期內并不能迅速將供給提升。因此，此時的均衡價格應該高于疫情發生之前。在現實中，一般還會出現疫情過后的報復性上漲情況[1]。

而根據經濟學中的替代效應分析，一些同類產品之間是存在替代效應的。很多經濟研究表明，不同的肉類產品之間有消費替代作用。在非洲豬瘟疫情的影響下，消費者對于豬肉消費需求的下降，就會找其他肉類產品進行替代消費，這也使得其他肉類產品的供求發生變化，從而影響其市場價格。

1.2 消費者疫情關注度（輿情）對于畜禽產品價格影響的分析

根據消費者注意力分配理論和消費者信息搜尋理論，消費者關注度主要來源于消費者的信息搜尋行為。因為信息不對稱，消費者出于對疫情的關注，會利用信息搜索獲取疫情的相關信息。而由于個體認知的不同，不同消費者對于獲取的信息會進行不同的甄別和處理，從而形成消費者作為獨立個體對于疫情不同的風險認知。由于風險認知的不同，進而會影響消費者的消費選擇，消費者原有的消費結構會發生改變，從而影響畜禽產品最終市場價格的形成。在一定程度上，消費者通過信息搜尋降低了食品安全感知風險[22]。

綜合以上分析，不論是肉類產品的替代效應，還是公眾對于疫情的關注度（輿情）最終都會影響供求，從而進一步影響價格。從替代效應來看，雖然有研究表明這些肉類產品之間存在一定的替代關系。但是，并沒有很深入的研究疫情事件發生后，對不同肉類產品價格影響的具體區別與聯系。另外，市場信息的不對稱，媒體報道的疫情內容及消費者對于疫情關注度的不同，都會使消費者的消費認知發生改變，使得消費者的消費行為存在一定的盲目性。

因此本文通過構建非洲豬瘟疫情輿情指數作為非洲豬瘟疫情的測度指標，以解決非洲豬瘟疫情指標難以量化測量的問題，深入分析在存在消費者自主信息搜索行為的情況下，這種消費者關注度是否會將非洲豬瘟疫情的風險放大，從而最終影響畜禽產品價格波動。如若存在，同時借助向量自回歸（VAR）模型，分析非洲豬瘟疫情消費者關注度對不同畜禽產品價格沖擊的區別，其中包括不同時期沖擊方向、沖擊大小和沖擊持續時長的差異。

2 數據來源及模型構建

2.1 價格數據獲取與處理

本文數據來自《中國畜牧業年鑒》、全國農產品價格數據庫及布瑞克中國農業大數據，本文選取終端消費中白條豬的批發價為豬肉價格(PP)、白條雞的批發價為雞肉價格(PC)、白條羊的批發價為羊肉價格(PM)、白條牛的批發價為牛肉價格(PB)，其中白條鴨價格數據不完整，通過肉毛鴨批發價格、鴨苗價格以及鴨肉零售市場價格數據進行相關性分析，通過數據處理后獲得白條鴨批發價格作為鴨肉價格（PD）。樣本區間為2018年8月—2019年6月的周度數據，將其構成5組序列數據，各組數據單位為元/kg。

根據所得數據，為了消除通貨膨脹對于數據的影響，本文以2018年8月3日的消費價格指數為基數對每種肉類價格進行平減處理。為了減少數據的波動，通過取原始數據的對數形式增強其線性趨勢。最終，得到的變量記為PDSA（鴨肉價格）、PPSA（豬肉價格）、PCSA(雞肉價格)、PMSA(羊肉價格)和PBSA(牛肉價格)。

2.2 公眾非洲豬瘟疫情關注度指數的構建

本文借鑒輿情指數的構建方法[23-24]，利用以往常用的主觀選詞法和模型選詞法相結合，并在此基礎上結合百度搜索引擎需求圖譜獲取相關關鍵詞。然后對關鍵詞的搜索量進行算法合成，進而構建公眾非洲豬瘟疫情關注度指數，以該指數來較好的反映非洲豬瘟這一事件的社會關注度，從而反映非洲豬瘟作為社會經濟事件的影響，尤其是反映其對于市場的沖擊。

在獲取關鍵詞后我們對其進行分類，有關非洲豬瘟的關鍵詞可包括以下幾類：一是與非洲豬瘟疫情發展直接相關的關鍵詞；二是反應公眾態度和關注傾向以及政府措施的關鍵詞；三是與非洲豬瘟相關的事件；四是隨著時間推移以非洲豬瘟疫情發生的地點所出現的關鍵詞。

百度作為全球最大的中文搜索引擎，其搜索數據較具有廣泛性和代表性[24]，因此，本文選擇百度中的關鍵詞搜索量作為數據來源，從搜索指數、資訊指數及媒體指數方面反映公眾對非洲豬瘟的關注度。由于公眾關注度變化迅速，同時也考慮到較大樣本量的可獲得性，本文選取周度數據進行分析。在獲取數據后對其進行取對數處理，以此消除異方差，計算公式如下：

式中：i=1，2，…，n；n= 12。qlg表示非洲豬瘟疫情輿情指數，Xi表示第i個關鍵詞的搜索量。考慮到非洲豬瘟疫情的爆發時間和樣本的結構及可獲得性，我們選取了2018年8月3日到2019年6月24日公眾搜索指數的周度數據，圖1體現了公眾非洲豬瘟疫情關注度指數的走勢。

圖1 公眾非洲豬瘟疫情關注度指數走勢Fig. 1 Index trend of public concern about swine fever in Africa

從圖1中我們可以看出：從2018年8月到2019年3月出現了多次波峰，其中2018年8月3日出現了搜索指數的最高峰，這間接說明是非洲豬瘟公眾關注度的最高峰。因為這是我國首次發生非洲豬瘟疫情，因此搜索指數達到最高峰。緊接著隨著非洲豬瘟在全國各地的蔓延以及疫情的發展，逐漸出現小高峰：1）8月19日出現了自8月3日搜索指數下降以來的第二個小高峰，對應江蘇省連云港市發生的非洲豬瘟疫情。2）8月23日的小高峰對應浙江省溫州市發生的一起非洲豬瘟疫情；3）伴隨著一段指數下滑后，2018年12月15日出現的高峰是日本岐阜縣政府確認，該縣再次出現豬瘟疫情。

從上面的分析我們可以很清晰的看出，在新聞報道重大事件的節點基本都會出現搜索指數的高峰期，即公眾關注度的高峰，且這種高峰期在重大事件發生的時間節點后仍會持續一段時間。這說明隨著疫情發展，伴隨后續爆發的新疫情，其所引發的食品安全威脅會推動消費者提高對于疫情的關注度。而隨著時間推移，公眾關注度會逐步下降，然后在下一次重大事件發生后又引起新一輪的高峰期。

2.3 模型構建

VAR模型是根據數據的統計性質來建立模型，對模型的全部內生變量的滯后值進行回歸，從而估計全部內生變量的動態關系。

VAR模型的一般形式為：

式中：Yt表示k維度內生變量向量；Xt表示d維度外生變量向量；P為滯后階數。

為衡量非洲豬瘟疫情對畜禽產品價格的影響，將構建的非洲豬瘟輿情指數代入上述模型作為外生變量。

一般來說，在模型中的隨機擾動項會服從獨立正態分布，這種情況下我們對模型中的每一個等式逐一進行OLS回歸，從而得到有效的系數估計值，稱其為一致估計值。此外，如果是不同等式之間的擾動項存在相關性，那么只要自身是序列不相關，通過OLS回歸得到的結果一樣有效。

2.3.1 平穩性檢驗 根據前面的分析，我們知道幾種肉類價格之間存在某種聯系，為了更深入的探究這些肉類價格之間以及其與非洲豬瘟輿情指數的關系，使數據具備平穩性是其中一個首要條件，這同樣也是進行模型建立之前的必要準備工作。為了知道所得數據的平穩性，避免出現偽回歸，我們首先要對五組數據進行單位根檢驗，這里的檢驗我們運用的是ADF方法。得到結果見表1。

從表1可得：原來每一個價格的對數序列的ADF值均大于5%顯著性水平下的臨界值，即為非平穩序列；而經過一階差分以后，所有變量的差分序列的ADF值都小于5%顯著性水平下的臨界值，即所有變量的一階差分序列在該顯著性水平下是平穩的；因此，可以得出所有的變量都是一階單整序列。

2.3.2 VAR模型滯后階數選擇 首先進行VAR模型的擬合，然后根據似然比統計量(LR)、最終預測誤差(FPE)、赤池信息準則(AIC)、施瓦茨信息準則(SC)和HQ信息準則等滯后長度準則，采用少數服從多數原則，確定VAR模型的滯后期為3（表2）。

表1 序列平穩性檢驗結果Table 1 Unit root test results

表2 VAR合理滯后階數的判定結果Table 2 Determination of the model lag

選取滯后期為3，建立VAR (3)，計算AR特征多項式逆根。圖2是表示單位圓中所有的點都為AR特征多項式逆根，即為AR特征根的倒數的模。從圖2可知，所有的點均處于單位圓內，表明建立的VAR (3)模型是穩定的，即由幾個變量所組成的經濟系統是穩定的。

圖2 VAR (3)的AR特征多項式逆根圖Fig. 2 Inverse roots of AR characteristic polynomial

3 模型估計與結果分析

3.1 VAR模型估計

在模型構建成功后，通過模型估計結果，就非洲豬瘟輿情指數對幾種肉類產品價格波動產生的影響進行初步判斷，表3給出了滯后3期的模型結果。綜合看來，在滯后3期的時候，非洲豬瘟輿情對于豬肉價格影響最為顯著，其次是雞肉與鴨肉價格，羊肉和牛肉價格所受影響較小。導致這種現象的原因可能是非洲豬瘟爆發后，公眾對于疫情的關注度快速提升。疫情給消費者帶來的風險感知和恐慌感會極大程度的影響其消費選擇，進一步對豬肉消費信心造成影響，導致豬肉消費需求下降從而引起價格下跌，這也與表中豬肉價格系數為負值相對應。而禽肉作為豬肉的主要替代品，同樣受到較大影響，牛肉和羊肉也存在一定的影響，但影響較豬肉和禽肉小。這很大程度上與我國牛羊肉的消費群體較為固定有關，此外，牛羊肉的季節性消費也有一定影響，第二季和第三季為消費淡季[19]。同時，還可能由于牛羊的生產周期較長，短時間內供給難以擴大，而雞鴨的生產周期相對較短，能用較短時間擴大供給。禽肉的消費量大幅增加，價格也在上漲，漲幅較高，而牛羊肉并沒有很顯著的影響。

表3 以輿情指數QLG為解釋變量的模型估計結果Table 3 Model estimation results with the QLG as the explanatory variable

其次，鴨肉與雞肉雖同為禽肉，非洲豬瘟輿情對其造成的影響程度卻不同，鴨肉所受影響較雞肉小。這很大程度上與我國居民的消費習慣與消費偏好相關，且長期以來的消費習慣并不會因為非洲豬瘟而發生較大改變。我國居民對鴨肉的消費有顯著的區域性特征，只有部分地區居民有長期的鴨肉日常消費習慣，相對而言，我國雞肉的消費更為普遍[25-26]。因此，非洲豬瘟輿情對雞肉價格的影響較鴨肉價格明顯。

3.2 Granger因果關系檢驗

前面的分析讓我們進一步肯定了非洲豬瘟輿情的沖擊的確會對禽肉產品的價格造成影響，且不同的肉類產品之間還可能存在一定的替代關系。通過Granger因果關系檢驗來驗證前面的分析，并從縱向傳導的角度出發分析輿情與各種肉類價格之間的因果關系，結果見表4。

表4 Granger因果關系檢驗結果Table 4 Granger causality test results

如表4所示，在以肉類價格作為因變量，非洲豬瘟輿情指數QLG作為檢驗變量時，非洲豬瘟輿情指數在1%的顯著性水平下可以認為是豬肉價格PP與鴨肉價格PD的格蘭杰原因，在10%的顯著性水平下可以認為是雞肉價格PC、羊肉價格PM與牛肉價格PB的格蘭杰原因。由此看來，短期內非洲豬瘟輿情能夠對整個肉類產業都造成一定影響，且非洲豬瘟疫情消息能夠在肉類產業內較為流暢傳導。反過來看，在以非洲豬瘟輿情指數QLG作為因變量時，豬肉價格PP的聯合統計值為5.1591，在10%的水平上構成對輿情指數QLG的格蘭杰因果關系。這說明豬肉價格與非洲豬瘟輿情指數之間存在著雙向引導關系，可以看出輿情會對豬肉價格造成影響的同時，豬肉價格變動作為市場信號又會在產業內傳導，最終可能影響公眾對于疫情的關注度。

3.3 脈沖響應結果分析

模型估計系數只能夠反映一個局部的動態關系，并不能夠描述出系統全面的動態關系。為了了解非洲豬瘟輿情對于幾種肉類的整個動態影響過程，比較不同時期其對于不同肉類沖擊的區別，本文利用脈沖響應函數進行分析，結果見表5。

表5 脈沖響應函數結果Table 5 Results of impulse response function

如表5所示，非洲豬瘟輿情對畜禽產品價格的影響具備一定的時變性特征，說明隨著不同時期非洲豬瘟輿情指數實際情況的變化，對畜禽產品價格的影響也不同。從脈沖響應程度上來看，豬肉價格所受影響最大，其次是雞肉價格和鴨肉價格，牛肉價格和羊肉價格受到的影響較小，此結論與前面模型估計結果一致。

其次，從脈沖響應的方向上來看，前6期雞肉價格對于非洲豬瘟輿情指數的響應為正向的，而豬肉價格對其響應為負向的，且非洲豬瘟輿情指數對于這兩種肉類的沖擊作用顯著，持續時間相對較長。這說明非洲豬瘟輿情對于豬肉和雞肉產業的沖擊明顯，沖擊方向的不同在一定程度上能夠解釋現實市場中雞肉對于豬肉替代消費現象。從現實中眾多養豬場“轉型”養禽的現象來看也能解釋這一結果，肉類產品供給方同樣也會關注非洲豬瘟輿情對公眾消費選擇的影響，供給方根據需求的變化調整其生產計劃，豬肉需求下降導致生產養殖者減少供給，雞肉需求上升從而增加供給，生豬產能不斷下降，雞肉產能在一定時期內迅速上升。在非洲豬瘟的契機下，雞肉對豬肉的替代效應明顯，同時在供給與需求變化的作用下形成新的市場價格，最終導致豬肉價格下降，雞肉價格上升。然后就是鴨肉在第6期時脈沖響應接近0，說明隨著觀察期增加，非洲豬瘟輿情指數變動對鴨肉價格的影響減弱，持續期不長。隨后在第8期又開始呈現負向響應，原因可能是非洲豬瘟以來鴨肉的供給不斷增加，鴨肉產量增速非常明顯，最后供過于求，導致鴨肉價格的下跌。

值得注意的是，豬肉價格在7、8期的時候出現了正向響應，可能原因是隨著時間推移和疫情的逐步控制，公眾開始恢復對豬肉的消費信心，又開始選擇購買豬肉。甚至在長期的豬肉消費習慣和消費偏好影響下，出現報復性消費的現象，從而導致需求突增。而由于生豬固有的生產周期，供給短期內難以增加，導致豬肉價格出現短時期的報復性上漲。而在后面又報道出新的非洲豬瘟疫情相關事件時，再次吸引公眾的關注，引發新一輪的消費恐慌，從而又減少了對豬肉的消費，需求的減少又導致價格的下降，這與豬肉價格在第9、10期對輿情指數又呈現負向響應相對應。

最后，從脈沖響應路徑來看，禽肉價格都是在第5期的時候達到正向的響應峰值，隨后開始逐漸下降。豬肉價格的響應峰值出現在第6期，短暫下降后又迅速回升。而牛肉和羊肉價格在第7期的時候達到峰值，隨后開始下降且最終趨于0。這說明非洲豬瘟輿情指數的變動對于除豬肉以外的肉類價格影響的持續期不長，會隨著觀察期增加而逐漸減弱。牛羊肉響應峰值的出現時間較其他肉類晚，可能原因是牛羊肉生產周期相對其他肉類較長，短期供給能力難以大幅度調整。且牛羊肉消費群體較為固定，需求變動幅度相對較小，導致其對于非洲豬瘟輿情指數的響應相對滯后。最后呈現的負響應極大可能與牛羊肉消費的淡季相關。

4 結論及對策建議

4.1 結論

本文通過構建非洲豬瘟疫情輿情指數作為疫情的測度指標，利用Granger因果檢驗分析非洲豬瘟輿情對于畜禽肉類價格的影響機理，利用脈沖響應分析非洲豬瘟疫情輿情指數變動對于肉類價格的動態影響和時變特征，結果表明：

1）非洲豬瘟輿情指數的變動會對不同的肉類產品價格造成影響，但不同的肉類產品所受到的沖擊和影響不同。這種影響具備一定的時變性，在不同的時期對于不同肉類價格的沖擊方向、沖擊大小以及沖擊所持續的時間都不相同。其中，非洲豬瘟輿情對于豬肉價格和雞肉價格沖擊最大，其次是鴨肉，最后是牛肉和羊肉，羊肉所受到的影響最小。

2）非洲豬瘟輿情指數的變動對于各種肉類都存在著正向和負向相結合的影響，且除豬肉以外多為前期是正向，到后期存在反轉效應變成負向影響。非洲豬瘟輿情對肉類市場價格的沖擊作用迅速，且隨著觀察期增加，對除豬肉以外肉類價格的影響程度逐漸減弱，持續期不長。

3）禽肉價格對于豬肉價格的替代效應較為明顯，但牛羊肉仍存在一定影響，占據一定的市場份額。非洲豬瘟疫情信息在肉類產業的傳導較為流暢，豬肉價格與非洲豬瘟輿情指數之間存在著雙向引導關系。

4.2 對策建議

基于本研究結論，為更好的應對非洲豬瘟疫情，減緩肉類價格波動，保證肉類產業穩定發展，本文提出以下政策建議：

1）政府應該加強對非洲豬瘟等重大動物疫病公眾關注的監測力度，基于突發事件信息傳播的有效市場理論，借助大數據技術構建重大動物疫病公共輿情指數。同時將該指標納入畜禽產品市場預警系統，當公共輿情指數越過門檻值時自動觸發價格預警管控甚至熔斷機制。在此基礎上提升疫情沖擊下畜禽價格的預測精度，以實施科學有效的畜禽價格風險管理措施，穩定畜禽產業市場，降低突發外生沖擊下的行業損失。

2）相關部門在做好疫情防控及宣傳普及工作的同時，要不斷豐富輿情應對工作的措施。進村進戶的有針對性進行答疑解惑、知識普及，提高公眾安全意識。引導公眾正確認識非洲豬瘟，理性消費，降低非洲豬瘟輿情所帶來的負面影響。

3）發生疫情的相關企業要及時主動公開信息，提高信息透明度。同時,密切關注公眾的質疑點和關注點，及時準確的做出回應。相關部門應該積極協助涉事企業，對疫情的網絡輿情進行有序引導，從而掌握輿情走向的主動權。盡量避免由公眾發現問題、討論問題進而引起輿論熱點，造成更大的消費恐慌。

4）要明確禽肉并不能取代豬肉。雖然非洲豬瘟疫情為禽肉產業的發展帶來了新的機遇，但禽肉僅是對豬肉消費市場缺口的補充，而不是完全替代，牛羊肉仍占據一定市場份額。因此相關企業應該嚴控禽肉產能，避免禽肉無序擴張生產、供求失衡。