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JOURNAL OF NATURAL RESOURCES >

2026 , Vol. 41 >Issue 1: 87 - 110

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20260106

High-quality Preservation of Grassland Resources in China in the New Era

The impact of China's grassland ecological compensation policy on herders' grassland use pressure and policy implications

  • TIAN Ming-jun ,
  • GAO Bo ,
  • WU Yun-hua
Expand
  • College of Economics and Management, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010011, China

Received date: 2025-03-31

  Revised date: 2025-10-21

  Online published: 2025-12-11

Fold

Abstract

Assessing the effectiveness of subsidies, supervision, and their combined instrument is critical for optimizing grassland eco-compensation policies. However, existing studies face methodological constraints in disentangling these three instruments due to contextual limitations. Leveraging the unique identity of grassland transfer-in herders, this study constructs a quasi-natural experiment using field survey data from 885 herders in Inner Mongolia Autonomous Region. We employ Propensity Score Matching (PSM) to isolate the independent and synergistic effects of subsidies and supervision on grassland use pressure. Attempts are made to rigorously disentangle causal relationships of policy effects within complex social-ecological systems. Key findings reveal that: Firstly, subsidy instrument reduces grassland use pressure by 2.5299 sheep units per hm2, equivalent to a 77.13% decrease in overgrazing severity. Secondly, supervision instrument decreases grassland use pressure by 1.8866 sheep units per hm2, reducing overgrazing degree by 60.28%. Thirdly, synergistic effects lower grassland use pressure by 2.1791 sheep units per hm2, diminishing overgrazing degree by 66.44%. These results demonstrate that economic incentives outperform supervision constraints, while synergistic effects exceed supervision instrument but remain weaker than subsidy instrument. Finally, the effects of subsidies, supervision and synergy on grassland use pressure reduction are more significant in small grassland scale herders, and the effect decreases in the order of synergy, subsidies and supervision. With different livelihood strategies, subsidies, supervision and synergy are all conducive to grassland use pressure, but synergy and supervision are more effective in non-grazing employment herders, while subsidies have little difference in grassland use pressure between the two groups. Future efforts should respect the phased law of policy implementation, enhance subsidy precision, improve supervision mechanisms and tools, and foster synergistic linkage between subsidies and supervision to achieve policy synergy.

Key words： grassland ecological compensation policy; subsidy; supervision; grassland use pressure; quasi-natural experiment

Cite this article

TIAN Ming-jun , GAO Bo , WU Yun-hua . The impact of China's grassland ecological compensation policy on herders' grassland use pressure and policy implications[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2026 , 41(1) : 87 -110 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20260106

草原既关系到生态安全的中国生态文明建设前沿，也关系到粮食安全的草原畜牧业发展阵地[1]，还关系到边疆稳定的牧户生产生活空间，具有重要的战略地位。但近几十年间，中国牧区草原生态退化严重[2]。2011年中国开始实施草原生态保护补助奖励机制（以下简称“草原生态补奖政策”），旨在通过“补贴+监管”措施，转变牧户畜牧业生产方式，降低草场使用压力，实现草原减负和牧户增收的政策目标[3,4]。
作为1949年以来中国投入规模最大、涉及面最广、长期实施的保护草原生态最重要的政策措施[5]，草原生态补奖政策的实施效果成为学术界的关注焦点，学者围绕该政策是否降低了草场使用压力展开讨论。第一，从补贴角度来看，一部分学者认为补贴对牧户减畜行为具有正向影响[6,7]，但存在地区异质性[8]；而部分学者则认为虽然政策补贴促进了牧户减畜，但激励效果甚微[9,10]，特别是，由于草原生态目标和牧户生计目标之间存在冲突[11]，使中小牧户成为草原超载过牧的主体[12]。此外，补贴影响牧户养殖规模并非线性规律，而是呈现倒“U”型趋势[13]。第二，从监管角度来看，冯晓龙等[14]认为政策监管对牧户超载过牧行为具有抑制作用，但由于牧区熟人社会特征，牧区政策弱监管情况比较普遍[15,16]，对草地保护中的牧民集体行动产生负向影响[17]。
综上所述，既有研究已深入讨论了草原生态补奖政策对牧户养殖活动与放牧行为的影响，并从多角度详尽分析了内在机理，但政策能否持续减畜的结论尚未统一，进一步分析政策何以发挥作用也亟待破题，特别在探讨补贴有效还是监管有用、抑或二者兼顾的研究仍停留在理论层面，实证研究付诸阙如。然而遗憾的是，由于政策在牧区全覆盖，难以捕捉到合适的处理组和对照组进行对比分析，这是此类研究较少的客观原因。
草原转入户是草场经营的特殊群体。一方面，中国政府始终强调土地流转的重要性。草场流转是中国解决牧区细碎化的途径，也是牧区现代化的抓手。在老龄化不断深化的背景下，通过流转实现草场规模化是未来草原畜牧业发展的大势所趋。另一方面，草原流转是实现牧区草畜平衡的手段之一。当牲畜饲养量超过理论载畜量时，牧户可以通过草原承包经营权流转增加草原承包面积，实现草畜平衡，此时转入户就是草原畜牧业的实际经营者[18]。更为重要的是，草原生态补奖政策补贴通过一卡通发放给草场承包户而非实际经营者，虽可能导致补贴对象的激励错配，但也有助于剥离出补贴和监管措施的边际作用。鉴于研究的现实制约和评估政策工具有效性的重要价值，本文基于草畜平衡区实地调研，利用草场转入户身份的特殊性，将其根据补贴和监管的落实情况进行分类，形成处理组与对照组，刻画出不同政策工具实施的准自然实验场景，依次测度和对比补贴、监管与二者协同对草场使用压力的影响效应，一方面有助于充实研究体系，另一方面有助于为政策优化提供理论借鉴。

1 理论分析与研究假说

1.1 生态阈值理论与生态补偿理论

人类生产活动是影响生态系统结构和功能变动的重要因素。生态系统具有自愈能力，当人类生产活动在生态承载力限度内，随着生产强度降低或生产活动消失，生态系统将重新回归之前的稳态[19]。但超过这一限度，生态系统将进入新稳态，在这一过程中往往伴随生产服务功能的损失[20]。这种介于稳态之间的生态承载力的极限和临界值，被称为生态阈值[21]。生态阈值理论为生态管理奠定了基础，表明政府干预需要控制在一定的生态阈值限度内[22]。长期以来，牧区超载过牧打破了草畜平衡格局，牲畜规模超过草原承载力阈值。在这一过程中，草原生态服务功能持续弱化，严重影响公众福利。对此，草原生态补奖政策主要针对不同草原生态条件划分出禁牧区和草畜平衡区，其中草畜平衡区即是要求草场经营者在政府规定的生态阈值内进行限制性养殖。
草原生态补奖政策的本质是生态补偿，中国的生态补偿概念与国际上通用的生态环境服务付费相类似。Wunder[23]提出了生态环境服务付费的主流概念，此类有条件的付费常发生于使用者和提供者之间的自愿交易。条件性和自愿性被认为是生态环境服务付费的基本特征。只有环境服务提供方按要求提供环境服务、采取环保的生产方式或遵循自然资源管理规定才会被使用方付费。
立足于中国生态补偿政策的底层逻辑，政府管理部门通常在明晰产权的基础上，将生态系统服务货币化，以经济激励为主要手段，使社会群体通过保护生态、停止破坏行为实现生态恢复[24]。同时，加强草原管护，建立健全县、乡、村三级管护联动网络 ① 。从政策设计来看，草原生态补奖政策与生态补偿基本特征相契合，同时满足条件性和自愿性。但在政策实施过程中，一方面，“自愿性”原则并未完全满足。原因在于中国施行土地所有权、承包权、经营权的“三权分置”的土地产权制度，牧户享有草原承包权和经营权，但所有权归农牧民集体所有，当政策全面推行时，牧户既无权选择是否参与政策，也无法选择参与何种项目[25]。另一方面，“条件性”原则也未完全遵循。作为“自上而下”的制度安排，在草原生态补奖政策监管过程中无论牧户草场经营行为是否规范，补贴资金仍会发放，导致补贴的差异化激励作用失效、监管的约束作用式微[15]。由此，草原生态补奖政策在执行过程中仍存在不足之处，为本文创造了研究契机。

1.2 激励相容理论与牧户行为

激励相容理论指出，个人行为受自利规则主导，若有一种制度使个人利益最大化正好与集体价值最大化的目标契合，则该制度被称为“激励相容”[26]。结合现代经济学理论与实践发现，基于激励相容理论制定政策，可缓解个人利益与政策目标间的矛盾，进而保证政策实施有效性[27]。
聚焦于草原生态补奖政策，中国政府管理部门和牧户分别扮演政策主体与客体角色。其中，中国政府试图通过正向资金激励和负向监管约束手段，改变牧户的草场使用行为[28]，达到服务于全社会的生态目标；而牧户则根据畜牧业实际经营收益决定是否将牲畜数量控制在政府规定的载畜量内[29]。由此，政府生态目标能否实现决定于牧户是否减畜，政府与牧户之间形成委托代理关系，其中政府是委托人，牧户是代理人。这种委托代理关系发挥作用需要同时满足“参与约束”和“激励相容约束”[30]，前者要求代理人（牧户）的履约收益大于不履约收益，即补贴大于减畜的机会成本；后者则要求在代理人（牧户）收益得到保证的同时，委托人（政府）的生态收益同样得到保证，即通过监管确保牧户草畜平衡。尽管在政策设计中体现了政府生态目标与牧户经济目标的激励相容性，但在政策实际执行中却存在激励不相容的现实矛盾。如静态补贴标准与动态牲畜收益的矛盾，表现为补贴标准以五年为周期确定，而牲畜价格随市场波动，正向资金激励式微；牧区较高的监管成本使监管频次和监管效果都不能满足政策要求，监管公平性有待考察。
因此，本文基于激励相容理论，分析草原生态补奖政策补贴与监管能否对牧户降低草场使用压力形成有效激励和严格约束，进而实现其追求收益最大化与保护草原生态目标的一致性（图1）。草原生态补奖政策中的补贴、监管和“补贴+监管”工具，通过弥补牧户主动降低牲畜规模而减少的经济损失（奖励生态环境正外部性）、提高其超载过牧行为的违法成本（提高生态环境负外部性成本）[31]和提升补贴与监管的协同度发挥政策关联性优势，进而弥合政府与牧户间不同的利益诉求、降低利益冲突。
图1 理论分析框架

Fig. 1 Methodology framework

1.3 草原生态补奖政策补贴对降低草场使用压力的激励作用

既有研究发现，牧户心理载畜量对其实际养殖规模具有指导作用[32,33]。为实现收入最大化，牧户心理载畜量往往高于政府规定的理论载畜量[34]，难以平衡牧户心理载畜量与理论载畜量差距成为牧户长期超载、减畜困难的主要原因[35]。草原生态补奖政策使牲畜规模满足理论载畜量的牧户能获得足额补贴，这既是政府管理部门对牧户收入降低的货币补偿，即政策主体对客体提供生态服务的条件性付费[36]，又是对牧户遵守政府生态保护规定的经济激励，即客体契合政策主体利益目标的自愿性前提[37]。作为正向激励工具，补贴旨在实现牧户追求自身经济利益最大化和保护草原生态目标的一致性，符合激励相容理论的基本内核[38]。
从生态补偿视角来看，牧户超载行为是短期内迅速提升经营性收入的捷径，但其负面影响是生态服务供给减少[39]；相反，若牧户将牲畜规模控制在合理值以内，伴随着生态服务供给提高，其私人收入水平则难以平衡[40]。鉴于生态服务的公共产品属性，政策主体与客体在生态补偿过程中的矛盾由此形成[41]。补贴不仅缓和了较低边际社会成本与较高边际私人成本之间的矛盾[42]，也缩小了较高边际社会收益与较低边际私人收益之间的差距[43]。补贴至少通过两个路径对牧户降低草场使用压力产生影响。一是补贴具有资金效应。牧户心理载畜量与理论载畜量差距的机会成本因补贴资金得以弥补，提高牧户减畜行为发生概率[44]。补贴成为牧户生产性投资的资金来源[14]，他们可能通过草场流转、舍饲圈养、外购牧草等降低草场使用压力。二是补贴具有劳动强度释缓效应。生产者在获得补贴后更容易出现依赖心理，降低自身生产与劳动要求[45]；此外，按时获得补贴在一定程度上对牧户降低草场使用压力具有积极影响。由此，本文提出假说1：
假说1：草原生态补奖政策补贴对牧户降低草场使用压力具有正向促进作用。

1.4 草原生态补奖政策监管对降低草场使用压力的约束作用

草原生态补奖政策监管是政府管理部门通过定期检查草畜平衡区载畜状况，对超载过牧牧户采取处罚措施[46]。作为负向激励工具[47]，政策监管旨在通过提高罚没成本[48]和降低社会资本[49]将牧户自身经济、社会利益与保护草原生态目标挂钩，同样符合激励相容理论的内在逻辑。一方面，监管处罚规制的执行直接加大了牧户超载过牧的违法成本[50]，超载收益可能被处罚成本抵消，改变了牧户原有的“成本—收益”结构，使牧户违规放牧行为产生压力和负担，进而降低牧户超载动机，抑制其牲畜规模扩张[51]。另一方面，监管机制中的处罚标准具有威慑作用[52]，且超载被发现可能导致牧户社会资本受损，对其群体声望、诚信形象和他人评价产生负面影响，故牧户更倾向选择遵循政府规定以维持生态平衡[53]。此外，监管往往伴随着对生态保护知识的教育和宣传[54]，帮助牧户了解草场超载对环境和其长期收益的负面影响，通过提高牧户环境管理意识，鼓励他们降低放牧强度，采用更可持续的放牧方式[55]。基于此，本文提出假说2：
假说2：草原生态补奖政策监管对牧户降低草场使用压力具有正向促进作用。

1.5 草原生态补奖政策“补贴+监管”协同对降低草场使用压力的促进作用

根据前文理论基础所述，无论是生态补偿理论还是激励相容理论，都需要条件性的政策执行逻辑。前者强调只有环境服务提供方提供了服务，使用方才会付费，后者强调只有委托人和代理人的利益同时得到满足，激励相容关系才成立。就草原生态补奖政策而言，补贴和监管是政策最主要的两类工具，但其协同作用并不一定是工具效果的简单叠加，若有效协同，则会产生“1+1>2”的政策效能；若未能有效协同，则可能出现政策合成谬误，削弱政策效果[56]。第三轮草原生态补奖政策强化了补贴和监管的联动性，推动政策由“先补后减”向“先减后补”转变。一方面，“补贴+监管”协同强调牧户减畜行为与补贴获得的一致性。在监管规制下，牧户既要关注超载可能带来的罚没成本[46]，又要关注超载可能引致的补贴损失，因此他们更倾向于降低草场使用压力而获得足额补贴；另一方面，补贴分时段发放可能弱化政策效应。为了加强补贴和监管的关联性，大部分地区采取先发60%补贴，监管检查后若不超载再发剩余40%补贴的执行策略。其一，资金发放迟滞可能造成牧户生产资金供给与需求错位，降低资金流动性，减少其通过多种途径降低草场使用压力的概率；其二，分段发放补贴可能造成牧户政策认知错位[15]，前置发放的60%补贴被牧户理解为生活补贴，而与监管关联的40%补贴被牧户视为对减畜机会成本的补偿，进而弱化政策效能。基于此，本文提出假说3：
假说3：草原生态补奖政策“补贴+监管”协同对牧户降低草场使用压力具有正向促进作用，但政策效能可能被弱化。

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源与研究对象

2.1.1 数据来源

数据来源于课题组2021年7月、2023年8月和2024年7-8月在内蒙古自治区牧区的实地调研。为保证样本具有典型性、代表性和普遍性，调研分别在内蒙古自治区东、中、西部地区选取呼伦贝尔市、赤峰市、锡林郭勒盟、乌兰察布市、鄂尔多斯市和阿拉善盟等6个盟（市）开展。利用分层随机抽样和简单随机抽样相结合的方式选取样本牧户，具体的抽样过程为：首先，在6个盟（市）随机选取2~3个旗（县）；其次，每个旗（县）随机选取3~4个苏木（乡镇）；随后，每个苏木（乡镇）随机选取3~5个嘎查（村），最后在每个嘎查（村）随机选取10户。问卷调查采用调研员与牧户一对一访问形式，调查内容覆盖了牧户家庭基本情况、畜牧业生产经营活动、家庭资产负债概况、草原生态补奖政策参与情况等内容。实地调研共发放问卷2705份，剔除信息严重缺失或前后矛盾样本后，共获得有效问卷2640份，样本有效率为97.60%，其中草场转入户共计885份，占33.52%（表1）。
表1 样本分布情况

Table 1 The distribution of the sample herdsmen

草地资源类型 理论载畜量/(羊单位/hm2) 盟（市） 样本量/户
温性草甸草原 1.0448 呼伦贝尔市 190
温性典型草原 0.7463 赤峰市 109
锡林郭勒盟 171
乌兰察布市 126
温性草原化荒漠 0.2985 鄂尔多斯市 165
温性荒漠 0.1493 阿拉善盟 124
均值 0.5970 共计 885

注：数据来源于实地调研。

2.1.2 研究对象

本文在选择研究对象时有所考量：第一，选择草场转入户作为研究对象。草原生态补奖政策明确指出，“草原禁牧补助和草畜平衡奖励的发放对象为承包草原并履行禁牧或草畜平衡义务的牧户，按照已承包到户的禁牧或草畜平衡草原面积发放”“在有农村金融网点的地方，补助奖励资金采用‘一卡通’发放，无网点的地方采取现金方式直接发放”[57]。在此政策执行背景下，结合调研发现在发生草原流转的草地上，补贴往往成为草场转出户的转移性收入，而对草场转入户而言则无经济激励。然而，草场转入户是草原畜牧业的实际经营者，其经营决策决定了草场使用压力，形成了补奖资金与经营主体错位现状，可能导致转入户因未接受补贴而过度使用草地资源。第二，研究对象仅来源于草畜平衡区。草畜平衡区是草原生态补奖政策中补贴措施实施的主要区域，也是当前草原畜牧业生产经营的主要场域，以该地区为例分析政策实施效果对草场使用压力的影响更具合理性和可行性。

2.2 研究方法

2.2.1 变量选取

（1）被解释变量：草场使用压力
借鉴柴智慧等[58]的研究，本文利用放牧强度，即养殖规模与草场经营面积之比表征草场使用压力，属于连续变量。随着放牧强度增加，草场使用压力越大，与政府生态政策目标越相悖。
（2）解释变量：草原生态补奖政策
对于政策补贴，本文以有无收到承包户补贴转让为标准，将牧户划分为有补贴与无补贴两组。若草场转入户在租赁期能得到全部或部分补贴，则属于有补贴；反之则属于无补贴。需要说明的是，在草地流转过程中，部分补贴可能隐含在流转价格中[59]，由承包户转让给转入户，从而缓解转入户因缺乏直接补贴而过度使用草场的风险[35]。因此，无论是补贴到承包户还是转让到转入户，归根结底仍是中国为实现生态目标的财政直接投入。
对于政策监管，牧区旗县每年会开展以苏木镇（场）为监管主体的夏季（牧业年度）和冬季（日历年度）2次牧业普查，同时地方林草部门还会不定期抽查，“普查+抽查”是牧区较为普遍的监管模式。因此，本文以2次牧区载畜量普查为界，将“2次以上”定义为强监管，“2次及以下”定义为弱监管。
基于此，草场转入户被分为“无补贴、弱监管”“有补贴、弱监管”“无补贴、强监管”“有补贴、强监管”四类。如表2所示，草原生态补奖政策的具体实施情况在每组准自然实验中均属于离散型变量，以“无补贴、弱监管”作为对照组，赋值为0；以“有补贴、弱监管”“无补贴、强监管”“有补贴、强监管”作为处理组，赋值为1，形成三个准自然实验，并利用倾向得分匹配法分别测算补贴、监管以及二者协同对牧户草场使用压力的降低效应。
表2 准自然实验分组和赋值情况

Table 2 Grouping and assignment of quasi-natural experiments

草原生态补奖政策工具 无补贴 有补贴
弱监管 无补贴、弱监管
（对照组，赋值为0，N=226）		 有补贴、弱监管
（处理组 ①，赋值为1，N=179）
强监管 无补贴、强监管
（处理组 ②，赋值为1，N=268）		 有补贴、强监管
（处理组 ③，赋值为1，N=212）

注：数据来源于实地调研。

（3）协变量
根据已有研究[59,60]，本文进一步控制个人特征（户主年龄、学历、健康状况、是否为村干部）、家庭特征（非牧收入、当年贷款金额、抚养比）、经营特征（畜均饲草料成本、生产性固定资产原值、上年牲畜超载情况、草场承载力、牲畜超载情况）、社会特征（人情往来支出）、外部环境特征（极端天气、居住地与最近柏油路距离）、草地流转特征（草地流转对象、草地流转年限）等变量。变量详细定义、赋值与描述性统计如表3所示。
表3 变量定义、赋值与描述性统计分析

Table 3 Variable definition, assignment, and descriptive statistical

变量名称 赋值说明 准自然实验 ①
（N=405）		 准自然实验 ②
（N=494）		 准自然实验 ③
（N=438）
均值 标准差 均值 标准差 均值 标准差
被解释变量 草场使用压力 牧户养殖规模与草场经营面积的比值
/(羊单位/hm2)		 3.28 0.54 3.13 0.52 3.28 0.52
核心解释变量 草原生态补奖政策工具 补贴 牧户有无收到草原生态补奖政策补助
奖励资金（有补贴、弱监管=1；无补
贴、弱监管=0）		 0.44 0.49 — — — —
监管 牧户每年有无受到政府2次以上的草场
载畜检查（无补贴、强监管=1；无补
贴、弱监管=0）		 — — 0.54 0.50 — —
补贴＋
监管		 牧户有无同时收到草原生态补奖政策补贴和接受政府超过2次的草场载畜检查（有补贴、强监管=1；无补贴、弱监管=0） — — — — 0.48 0.50
协变量 户主年龄 户主年龄/岁 48.86 11.05 49.72 11.22 49.96 11.22
户主学历 户主学历/年 8.47 4.02 8.40 3.72 8.47 3.62
户主健康状况 户主健康状况（1=非常不好；2=不好；
3=一般；4=较好；5=非常好）		 4.46 0.91 4.44 1.00 4.15 1.14
户主是否为村干部 户主是否具备村干部身份（是=1，否=0） 0.30 0.46 0.16 0.37 0.17 0.38
非牧收入 非牧收入/万元 1.76 4.91 2.28 6.14 2.07 5.33
当年贷款金额 家庭的银行贷款总金额/万元 13.50 17.63 14.34 17.98 13.65 17.33
抚养比 需抚养儿童数与家庭总人口之比 0.23 0.30 0.24 0.31 0.23 0.29
畜均饲草料成本 每头牲畜的饲草料成本/(元/标准羊/年) 28.75 35.94 39.85 71.36 23.87 33.11
生产性固定
资产原值		 畜舍、机械等生产性固定资产原值
/万元		 14.08 36.14 14.47 29.25 10.95 19.78
草场承载力 当年牧户所在旗县政府规定的理论
载畜量/(羊单位/hm2)		 0.179 0.006 0.179 0.007 0.194 0.007
牲畜超载情况 上年牲畜养殖规模是否超过理论
载畜量（是=1，否=0）		 0.50 0.50 0.62 0.49 0.59 0.49
人情往来支出 上年礼金支出/万元 1.89 2.08 1.85 1.79 1.79 1.84
极端天气 近几年极端天气是否频发（是=1，否=0） 0.78 0.42 0.80 0.40 0.76 0.43
居住地与最近
柏油路距离		 最近柏油路距牧户居住地距离/km 14.07 42.50 13.27 40.51 13.84 41.72
草场流转对象 流转草场的对象是否为熟人（是=1，否=0） 0.52 0.50 0.45 0.50 0.41 0.49
草场流转年限 草场流转期限/年 3.91 2.75 3.28 2.67 3.62 2.62

注：牲畜养殖规模已标准化为“羊单位”，根据《内蒙古自治区基本草原保护条例》第四十二条，1只羊=1个羊单位，1头牛=5个羊单位，1匹马=6个羊单位，1头驴=3个羊单位，1匹骡=5个羊单位，1峰驼=7个羊单位。数据来源于实地调研。

2.2.2 模型设定

本文涉及的草场使用行为是牧户在不同政策环境中的准自然试验结果，是牧户在多种影响因素作用下的自选择行为。自选择行为会带来潜在的内生性问题，与线性回归模型的使用前提不符。此外，若运用传统回归模型，牧户因资源禀赋条件不同而产生选择性偏差问题会有所忽视，也违背这一前提假设。倾向得分匹配模型（Propensity Score Matching，PSM）是目前解决内生性问题和数据偏差问题的方法之一[61]，主要通过构造“反事实推断模型”寻找并计算多个匹配变量的倾向得分，调整处理组与对照组匹配变量平衡性，减弱选择性偏差和解决由自选择性所导致的估计偏误问题。
运用PSM模型开展草原生态补奖政策对草场使用压力影响的研究，以“无补贴、弱监管”作为对照组，利用“有补贴、弱监管”“无补贴、强监管”“有补贴、强监管”作为处理组分别设置三组准自然实验，加入协变量后的基础模型如下：
${Y}_{i}=\alpha +{\beta }_{i}{G}_{i}+{\gamma }_{i}{Z}_{i}+{\mu }_{i}$
式中：Yi表示牧户i的草场使用压力（羊单位/hm2）；Gi表示牧户i草原生态补奖政策实际落实情况；Zi为影响牧户i草场使用压力的其他因素； $\alpha $为常数项； ${\beta }_{i}$表示草原生态补奖政策实际落实情况对牧户i草场使用压力的影响效应； ${\gamma }_{i}$表示控制变量对牧户i草场使用压力的边际效应； ${\mu }_{i}$表示随机误差项。
第一步：估计倾向得分。倾向得分PSi是在给定匹配变量Xi的条件下，牧户i进入处理组的条件概率，计算公式如下：
$P{S}_{i}=P\left({X}_{i}\right)\equiv P({G}_{i}=1|X={X}_{i})$
在三组准自然实验中，Gi=1分别表示牧户i属于“有补贴、弱监管”“无补贴、强监管”“有补贴、强监管”三类草原生态补奖政策实际落实情况，Gi=0均被定义为牧户i “无补贴、弱监管”；Xi为匹配变量。使用Logit模型对倾向得分PSi进行估计。
第二步：匹配方法选择。将参与组得分估计结果与未参与组数据进行匹配，为提高样本的稳健性，本文利用近邻匹配（k=1）、半径匹配（0.01）、核匹配分别进行匹配，并通过计算匹配变量标准化偏差，对数据匹配的平衡性进行检验，其中标准化偏差S的表达式为：
$S=\frac{|{\stackrel{-}{x}}_{t}-{\stackrel{-}{x}}_{c}|}{\sqrt{({S}_{x,t}^{2}-{S}_{x,c}^{2})/2}}$
式中： ${\stackrel{-}{x}}_{t}$和 ${\stackrel{-}{x}}_{c}$分别表示处理组与对照组匹配变量的均值； ${S}_{x,t}^{2}$和 ${S}_{x,c}^{2}$分别表示处理组与对照组匹配变量分量方差。
第三步：计算处理组的平均处理效应。由于本文主要观测草原生态补奖政策实际落实情况，探究政策工具对牧户草场使用压力的影响效应，因此用处理组平均处理效应表示检验结果，其计算公式为：
$ATT=E\left({y}_{1i}-{y}_{0i}|{G}_{i}=1\right)=\frac{1}{n}\sum _{{G}_{i}=1}^{i} \left({y}_{i}-{y}_{0i}\right)$
式中：n表示处理组牧户数量（户）；y1i和y0i分别表示牧户i在“有补贴、弱监管”“无补贴、强监管”“有补贴、强监管”“无补贴、弱监管”四种情况下的草场使用压力（羊单位/hm2）； $\sum _{{G}_{i}=1}^{i} \left({y}_{i}-{y}_{0i}\right)$ 表示对处理组的平均处理效应加总。

3 结果分析

3.1 多重共线性检验

本文运用Stata1 7.0和方差膨胀因子（VIF）检验自变量间是否存在多重共线性。结果显示（表4），核心解释变量与协变量的VIF值均小于10，三组准自然实验的VIF均值分别为1.20、1.14和1.14，说明模型所用变量均符合独立性原则，不存在严重的多重共线性。
表4 各变量的VIF检验结果

Table 4 The results of the VIF test for each variable

变量名称 准自然实验 ①
（N=405）		 准自然实验 ②
（N=494）		 准自然实验 ③
（N=438）
VIF 1/VIF VIF 1/VIF VIF 1/VIF
补贴 1.64 0.609090 — — — —
监管 — — 1.31 0.762006 — —
补贴＋监管 — — — — 1.24 0.808518
户主年龄 1.38 0.724558 1.33 0.754272 1.34 0.743770
户主学历 1.14 0.876533 1.13 0.884411 1.21 0.824730
户主健康状况 1.14 0.874501 1.09 0.914192 1.15 0.869646
户主是否为村干部 1.19 0.838291 1.09 0.915986 1.08 0.924811
非牧收入 1.25 0.802271 1.14 0.880878 1.22 0.821858
当年贷款金额 1.21 0.828430 1.09 0.914866 1.07 0.931197
抚养比 1.17 0.853254 1.12 0.896705 1.14 0.879988
畜均饲草料成本 1.11 0.904047 1.12 0.892572 1.10 0.910477
生产性固定资产原值 1.12 0.893180 1.12 0.896770 1.07 0.935941
草场承载力 1.23 0.814877 1.32 0.756911 1.20 0.836670
牲畜超载情况 1.07 0.933066 1.13 0.887195 1.07 0.936482
人情往来支出 1.05 0.953248 1.07 0.936870 1.06 0.940638
极端天气 1.14 0.874771 1.14 0.878910 1.14 0.875373
居住地与最近柏油路距离 1.12 0.892363 1.12 0.894288 1.14 0.876187
草场流转对象 1.14 0.878301 1.07 0.933694 1.09 0.917317
草场流转年限 1.30 0.766369 1.06 0.941815 1.10 0.907165
VIF均值 1.20 0.833333 1.14 0.871930 1.14 0.871930

3.2 平衡性检验及共同支撑域分析

3.2.1 平衡性检验

为确保PSM模型匹配结果准确性，需要通过平衡性检验判断倾向得分匹配后各变量在处理组和对照组间是否存在显著差异（表5）。PSM模型匹配后，大多数协变量的标准偏差呈下降趋势，且处于10%的水平下。在三组准自然实验中，仅有户主学历、当年贷款金额与牲畜超载情况的部分标准偏差超过15%，但仍在可接受范围内。t检验结果显示，匹配后所有协变量影响均不显著，故拒绝处理组与对照组无系统差异的原假设不成立。综上所述，在准自然实验 ① ~准自然实验 ③ 中，概率值显著性检验均值由显著变为不显著，由0.000分别变为0.228、0.979和0.994；标准偏差均值由29.6%、22.6%和21.6%下降至8.7%、3.8%和4.8%。匹配后样本总偏误大大降低，倾向值得分匹配显著降低组间样本协变量的分布差异，有效修正了样本选择偏差，倾向得分匹配结果通过平衡性检验。
表5 平衡性检验结果

Table 5 Results of the balance test

变量名称 匹配情况 准自然实验 ①
（N=405）		 准自然实验 ②
（N=494）		 准自然实验 ③
（N=438）
标准偏差/% p>|t| 标准偏差/% p>|t| 标准偏差/% p>|t|
户主年龄 匹配前 -38.1 -0.000 -15.5 0.085 -13.1 0.174
匹配后 7.8 0.451 0.8 0.924 -3.1 0.745
户主学历 匹配前 -14.3 0.150 -16.9 0.060 -15.7 0.103
匹配后 -24.9 0.019 14.4 0.126 6.8 0.463
户主健康状况 匹配前 37.1 0.000 21.0 0.020 -32.3 0.001
匹配后 -2.4 0.767 -1.7 0.828 -7.0 0.512
户主是否为村干部 匹配前 48.9 0.000 -19.6 0.029 -14.0 0.145
匹配后 -1.4 0.901 1.5 0.846 -2.3 0.804
非牧收入 匹配前 -34.9 0.001 -5.8 0.523 -15.9 0.099
匹配后 -11.7 0.018 -0.3 0.967 -2.4 0.768
当年贷款金额 匹配前 23.7 0.018 27.8 0.002 23.9 0.013
匹配后 -20.6 0.130 -0.6 0.951 -3.1 0.782
抚养比 匹配前 16.3 0.103 21.1 0.020 13.5 0.158
匹配后 3.7 0.729 -3.4 0.689 -3.1 0.759
畜均饲草料成本 匹配前 12.5 0.224 35.0 0.000 -18.6 0.055
匹配后 -2.9 0.764 1.4 0.833 3.9 0.544
生产性固定资产原值 匹配前 11.2 0.248 14.3 0.118 -13.5 0.164
匹配后 13.4 0.174 2.9 0.767 3.7 0.495
草场承载力 匹配前 -34.9 0.001 -48.9 0.000 -14.9 0.122
匹配后 7.1 0.479 -4.8 0.554 6.9 0.462
牲畜超载情况 匹配前 -30.9 0.002 19.4 0.032 11.5 0.232
匹配后 12.3 0.242 5.6 0.515 9.2 0.353
人情往来支出 匹配前 -12.8 0.206 -15.2 0.087 -24.8 0.011
匹配后 4.5 0.599 6.9 0.347 -4.2 0.624
极端天气 匹配前 39.2 0.000 42.5 0.000 25.5 0.008
匹配后 3.9 0.671 0.9 0.905 7.0 0.457
居住地与最近
柏油路距离		 匹配前 -34.5 0.001 -30.7 0.000 -32.1 0.001
匹配后 -2.7 0.443 -1.2 0.768 1.4 0.697
草场流转对象 匹配前 12.4 0.216 -14.7 0.104 -33.1 0.001
匹配后 12.2 0.253 5.9 0.493 -6.5 0.500
草场流转年限 匹配前 71.6 0.000 13.4 0.141 43.0 0.000
匹配后 -8.1 0.532 7.9 0.388 -6.1 0.570
均值 匹配前 29.6 0.000 22.6 0.000 21.6 0.000
匹配后 8.7 0.228 3.8 0.979 4.8 0.994

3.2.2 共同支撑域检验

为保证PSM模型匹配结果的有效性，需要讨论处理组和对照组的共同支撑域。共同支撑域范围越大，意味着匹配时样本损失概率越小。在共同支撑域内，组间样本取值应在同一范围内，非共同支撑域的部分样本可能因为倾向值得分相差较大而难以实现对应匹配。由图2可看出，三组准自然实验的共同支撑域中都只有少数观测值不在共同取值范围内，这表明匹配过程中的样本损失量较小，倾向得分区间有相当大的重叠，匹配质量较好，通过共同支撑域检验。
图2 匹配前后处理组和对照组的共同支撑域

Fig. 2 Common support domains of the treatment and control groups before and after matching

3.3 牧户草原生态补奖政策参与的Logit模型估计

根据Rosenbaum等[61]对PSM模型分析设定的一般步骤，为完成样本匹配，首先分别以牧户是否属于“有补贴、弱监管”“无补贴、强监管”“有补贴、强监管”为因变量、协变量为自变量建立Logit模型估计倾向得分值（表6）。
表6 不同政策工具的Logit模型估计结果

Table 6 The Logit model estimation results of different policy instrument

变量名称 准自然实验 ①
（N=405）		 准自然实验 ②
（N=494）		 准自然实验 ③
（N=438）
补贴 监管 补贴＋监管
系数 标准误 系数 标准误 系数 标准误
户主年龄 -0.068*** 0.015 -0.030*** 0.011 -0.029** 0.011
户主学历 -0.065* 0.035 -0.072** 0.030 -0.061* 0.033
户主健康状况 0.489*** 0.183 0.131 0.107 -0.317*** 0.104
户主是否为村干部 1.288*** 0.310 -0.415 0.298 -0.426 0.296
非牧收入 -0.179*** 0.051 -0.038** 0.019 -0.036 0.024
当年贷款金额 0.006 0.008 0.007 0.006 0.013** 0.007
抚养比 0.693 0.475 0.583* 0.351 0.654* 0.389
畜均饲草料成本 0.009** 0.004 0.010*** 0.002 -0.007 0.004
生产性固定资产原值 0.003 0.005 0.008** 0.004 -0.005 0.008
草场承载力 -106.488*** 23.317 -115.789*** 18.214 -30.839* 18.345
牲畜超载情况 -0.813*** 0.272 0.454** 0.226 0.104 0.224
人情往来支出 -0.111 0.076 -0.061 0.064 -0.141* 0.072
极端天气 1.457*** 0.377 1.341*** 0.279 0.612** 0.267
居住地与最近柏油路距离 -0.017** 0.007 -0.013*** 0.005 -0.015*** 0.005
草场流转对象 0.479* 0.282 -0.379* 0.217 -0.807*** 0.225
草场流转年限 0.421*** 0.062 0.078* 0.041 0.203*** 0.046
常数项 -0.277 1.296 1.32 0.952 3.113*** 1.026
Log likelihood -175.355 -269.839 -253.455
LR ${\chi }^{2}\mathrm{ }$test 205.27 141.58 99.84

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著，下同。

（1）“有补贴、弱监管”情境形成的Logit模型估计结果
准自然实验下的Logit模型估计结果显示，在户主个人特征中，户主年龄和学历分别在1%和10%的显著性水平上为负。说明户主越年轻，对草场生产力的需求越大，且经验不足可能在管理草场中忽视生态保护，同时受教育程度较低的牧户难以通过生计多元化实现收入提升，更可能通过扩大牲畜规模获取更高收益；故草场承包户在经营权流转过程中通过转让部分政策补贴，增强年轻和低学历牧户对草场保护的积极性，降低草场退化风险。户主健康状况和是否为村干部均在1%的显著性水平上正向影响补贴获得。原因在于身体素质较好的牧户更有时间和精力投身于牲畜养殖，在收益最大化导向下养殖决策倾向于超载过牧的概率更高，且村干部家庭在嘎查中通常具有较高的社会地位，监管和惩罚相对宽松，可能会降低此类牧户遵守草场管理规定的压力，导致其草场利用方式超过生态承载力，因此承包户更愿意通过转让部分补贴激励牧户采取减畜措施，降低草场使用压力。
在家庭和生产经营特征中，非牧收入、草场承载力与牲畜超载情况对牧户是否得到补贴具有消极作用，且在1%的水平上显著。非牧收入增加有利于促进牧户收入多元化，降低其对畜牧业生产的经济依赖，牲畜养殖规模逐渐缩小。草场承载力越高，转入户在单位草场上被允许养殖的牲畜数量越多，其养殖弹性空间越大，承包户补贴激励意愿随着超载风险的降低而降低。牧户上年牲畜未超载意味着下年超载概率相对较小，故草场承包户对此类牧户草场使用压力增大的担忧得到缓解，进一步降低其通过转让补贴激励牧户保护草场的概率。畜均饲草料成本的影响在5%的水平上显著为正。当饲草料成本增加时，牧户可能会倾向于延长放牧时间以节约成本，导致有限的草地资源被过度使用。
在外部环境特征中，居住地与最近柏油路距离对政策补贴的影响在5%的水平上负向显著。可能原因在于便利的地理位置增加了被检查的概率，进而驱动牧户开展合理的草场使用活动。极端天气的影响在1%的水平上显著为正。极端天气事件发生会造成草场的原生性破坏，牧户为应对生产不确定性可能加大牲畜数量，加剧草场破坏程度，造成恶性循环。因此，草原承包户更倾向于通过补贴激励转入户降低草场使用压力。
从草地流转视角看，流转对象与流转年限分别在10%与1%的显著性水平上提高牧户获得补贴的概率。这主要源于牧区“差序格局”下的熟人社会机制，即熟人（如亲友或本嘎查牧户）之间草场流转以信任、声誉和道德约束为基础，不完全以收益最大化为目标，牧户往往更愿意让渡部分补贴或以低租金将草场流转给熟人，以此降低转入户过度利用草场概率。在短期草地租赁关系中，转入户可能更关注获取短期利益，忽视草地资源的长期生产力。信任缺乏导致草场承包户可能选择保留补贴，维护自身利益，对冲短期行为带来的潜在生态风险。
（2）“无补贴、强监管”情境形成的Logit模型估计结果
准自然实验 ② 下的Logit模型估计结果显示，在个人和家庭特征方面，户主年龄和学历分别在1%和5%的显著性水平上负向影响监管发生概率。首先，较为年轻的牧户更易通过扩大畜群实现短期利益目标。其次，学历较低的牧户更易缺乏生态保护意识，忽略草场使用压力过大对生态环境和生产力的消极影响，更需要外部监管约束其牲畜养殖行为，使放牧强度维持合理范围。非牧收入对监管的负向影响在10%的水平上显著。可能原因在于牧户在参与非牧活动过程中，生计压力从畜牧业生产中部分转移，对草地资源的依赖减轻，此类牧户过度放牧行为发生概率降低，草场退化风险下降，政府无需高强度监管即可实现生态目标。
在生产经营特征中，抚养比、畜均饲草料成本、生产性固定资产原值、牲畜超载情况分别在10%、1%、5%、5%的水平上对监管发生概率具有显著正向影响。牧户抚养比越高，家庭生计压力越大，在收入来源单一的情况下扩大牲畜规模的概率就越大，政府可能加强监管以抑制此类牧户超载过牧行为发生。同时，畜均饲草料成本高的牧户更倾向于延长草场放牧时间减少饲草料购买需求，过度使用草地资源行为发生的概率相对较高；牧户上年度若有超载记录，第二年被重点监管的概率将提升。草场承载力对监管发生概率在1%的水平上负向显著，可能原因在于政府认可的草场承载力作为强政策信号，把合法放牧上限提高，使牧户在不突破政策红线的前提下就能满足生产需求，超载过牧边际收益降低，违规动机随之减弱，政府无需高频巡查即可维持秩序。同时，在资源有限的风险分级逻辑下，高理论载畜量区域被默认为低风险区，而监管资源会优先投向生态脆弱区，形成好草场少查、差草场严查的默契。
在外部环境特征中，极端天气在1%的水平上显著正向影响监管发生概率，因为极端天气频发易加剧草场生态的负面影响。对此，政府需要通过监管将不合理经济行为的负外部性内部化，以此约束牧户草场使用行为。在1%的显著性水平上，居住地与最近柏油路距离负向作用于监管发生概率，可能原因在于便利的地理位置有利于降低监管成本，政府更倾向于优先监管易于到达区域的牧户；同时，居住于柏油路附近的牧户放牧、运输和贸易等经济活动更为集中和频繁，草场生态压力相对更大，更需要政府加强监管。
基于草地流转视角，流转年限在10%的显著性水平上提高了监管发生概率。随着转入时间的延长，牧户生产行为对转入地的影响更为持久，政府更需要通过监管培养牧户生态保护意识，引导牧户主动采取生态友好的草地资源利用模式，从而缓解不合理的放牧活动导致的环境风险和生态破坏。
（3）“有补贴、强监管”情境形成的Logit模型估计结果
准自然实验 ③ 下的Logit模型估计结果显示，户主年龄、学历、健康状况、草场承载力、人情往来支出、居住地与最近柏油路距离和草场流转对象对牧户是否为“有补贴、强监管”均具有显著负向影响，而当年贷款金额、抚养比、极端天气、草场流转年限的正向影响分别在5%和1%的水平上显著。可见，组合工具与上述两种独立工具形成的影响因素基本一致，其内在原因同样成立。

3.4 牧户草场使用压力的平均处理效应估计

本文采用倾向得分匹配法估计草原生态补奖政策工具对牧户草场使用压力的平均处理效应（ATT），以评估补贴、监管、补贴＋监管三种情况下牧户草场使用压力的变化。不同匹配方法可能引起结果偏差，但各方法之间无绝对优劣之分，若不同匹配方法得到的参数估计相似且显著性一致，则结果稳健可靠、模型适配有效[62]。为增强模型稳健性，采用三种匹配方法：k近邻匹配（k=1）、半径匹配（半径=0.01）及核匹配（表7）。
表7 不同政策工具对牧户草场使用压力的平均处理效应

Table 7 The average treatment effect of different policy instrument on grassland use pressure

匹配方法 准自然实验 ① 准自然实验 ② 准自然实验 ③
处理组A 对照组B ATT
C=A-B		 处理组A 对照组B ATT
C=A-B		 处理组A 对照组B ATT
C=A-B
近邻匹配（k=1） 0.9791 3.6328 -2.6537***
(0.0524)		 1.3731 3.0597 -1.6866***
(0.0317)		 1.4373 3.8761 -2.4388***
(0.0318)
半径匹配（0.01） 0.9791 3.5582 -2.5791***
(0.0501)		 1.4239 3.4552 -2.0313***
(0.0370)		 1.4388 3.4955 -2.0567***
(0.0256)
核匹配 0.9791 3.3358 -2.3567***
(0.0482)		 1.3731 3.3149 -1.9418***
(0.0365)		 1.4373 3.4791 -2.0418***
(0.0225)
平均值 0.9791 3.5090 -2.5299 1.3896 3.2761 -1.8866 1.4373 3.6164 -2.1791

注：ATT表示平均处理效应。

在准自然实验 ① 中，近邻匹配（k=1）、半径匹配（半径为0.01）、核匹配测算的平均处理效应分别为-2.6537、-2.5971、-2.3567，且均在1%的水平上通过了显著性检验，其平均值为-2.5299，表明补贴工具对牧户草场使用压力具有显著负向影响，与“无补贴、弱监管”相比，“有补贴、弱监管”的牧户草场使用压力显著降低2.5299羊单位/hm2，从而验证了假说1。具体而言，牧户草场使用压力由3.28羊单位/hm2下降至0.7501羊单位/hm2，相较于理论载畜量（0.597羊单位/hm2），超载程度降低了77.13%。这说明补贴可通过经济激励促使牧户减少牲畜数量以保护草场，不仅缓解了社会成本与私人成本之间的矛盾，而且缩小了社会收益与私人收益间的福利距离，从而弥合牧户心理载畜量与理论载畜量的差距。此外，补贴发放有助于实现牧户追求经济利益最大化与保护草原生态目标的一致性，使牧户主动减畜成为可能，进而对降低牧户草场使用压力产生了积极影响。
在准自然实验 ② 中，近邻匹配（k=1）、半径匹配（0.01）和核匹配估计的平均处理效应（ATT）分别为-1.6866，-2.0313和-1.9418，且均在1%的水平上通过了显著性检验，其平均值为-1.8866，表明监管工具显著降低了牧户草场使用压力。与“无补贴、弱监管”相比，“无补贴、强监管”的牧户草场使用压力显著降低1.8866羊单位/hm2，假说2成立。换言之，牧户草场使用压力由3.13羊单位/hm2下降至1.2434羊单位/hm2，相较于理论载畜量（0.597羊单位/hm2），超载程度降低了60.28%。这表明监管结果不合格往往伴随着行政处罚和补助扣除 ② ，直接增加了牧户过度使用草场的成本，扩大牲畜规模的收益可能会被相应的经济损失抵销，且监管不合格可能导致牧户社会资本受损，影响其群体声望和诚信形象。此外，监管有利于宣传生态保护知识、培养科学养殖意识，引导牧户采用可持续放牧方式、降低草场使用压力。
进一步地，在准自然实验 ③ 中，通过近邻匹配（k=1）、半径匹配（0.01）和核匹配评估补贴＋监管工具对牧户草场使用压力的协同影响效应，结果显示ATT值分别为-2.4388、-2.0567和-2.0418，均在1%的水平上显著，其平均值为-2.1791。即与“无补贴、弱监管”相比，“有补贴、强监管”的牧户其草场使用压力显著降低2.1791羊单位/hm2，牧户草场使用压力由3.28羊单位/hm2下降至1.1009羊单位/hm2，相较于理论载畜量（0.597羊单位/hm2），超载程度降低了66.44%。由此，假说3成立。
综上，对比各准自然实验的平均处理效应，“有补贴、弱监管”“无补贴、强监管”“有补贴、强监管”牧户草场使用压力分别降低了2.5299羊单位/hm2、1.8866羊单位/hm2、2.1791羊单位/hm2，表明经济激励和监管约束均可有效引导牧户主动减畜，而“补贴+监管”的协同效应强于监管工具，但弱于补贴工具。形成此结论可能的原因在于，补贴降低牧户减畜的收入损失，使牧户产生减畜不减收的心理认知。监管通过强化约束机制发挥作用，将超载即罚款的惩罚性条款嵌入政策执行，显著提高了牧户超载行为的机会成本，但也可能导致牧户的抵触心理。此外，牧区区位特点也导致监管成本较高、难度较大，进而弱化工具效果。随着政策执行的不断深入，补贴的政策效应递减规律逐渐显现，牧户开始出现边接受补贴边超载过牧的道德风险[15]，这是第三轮政策强调监管重要性的前提，该工具强化了先减后补的政策执行逻辑，先发放的补贴可能弱化全额发放的经济激励效果，但补贴与监管的联动性又优于只监管的政策工具效果，这是补贴+监管介于补贴工具与监管工具之间的主要原因。

3.5 进一步讨论

为进一步理解草原生态补奖政策工具对不同样本牧户群体草场使用压力影响的差异，依据草场规模、生计策略对样本牧户进行分组，基于近邻匹配（k=1）方法估算并比较不同组别的ATT值差异。

3.5.1 不同草场规模牧户的异质性分析

政策补贴、监管以及补贴+监管三类工具对不同草场规模牧户的降压效应结果如表8所示，可以得出两个主要结论：
表8 政策工具对不同草场规模牧户草场使用压力的影响

Table 8 The impact of policy instrument on grassland use pressure among herders with different grassland scales

政策措施 草场规模 处理组 对照组 ATT
补贴 低于平均值 1.0000 3.3582 -2.3582***
(0.055)
高于平均值 0.9552 1.5672 -0.6119
(0.039)
监管 低于平均值 2.1642 3.7313 -1.5672**
(0.051)
高于平均值 0.4627 0.7164 -0.2537
（0.019）
补贴+监管 低于平均值 1.4478 4.3433 -2.8955***
(0.033)
高于平均值 1.4179 2.4925 -1.0746
(0.045)
第一，三类工具的草场使用压力降低效应均在草场规模较小的牧户群体中更为显著。原因可从经济压力、生产灵活性、政策敏感度和资源利用效率四个方面来分析。从经济压力看，草场规模较小的牧户通常经济基础较为薄弱，对草场依赖程度较高且抗风险能力较差。因此，补贴是家庭收入的重要来源。同时，所得资金可用于购买饲草料，满足牲畜喂养需求，减轻天然草场放牧压力。由于难以承担违反政策规制带来的经济损失，故监管对草场规模较小牧户的约束作用相对较强，该群体更倾向于按照政策要求降低草场使用压力。从生产灵活性看，当面临补贴激励或监管约束时，草场规模较小牧户的牲畜数量相对较少，可迅速作出减畜决策，且调整过程更为灵活，潜在损失较低，对生产经营稳定性的影响较小。从政策敏感度看，草场规模较小牧户在畜牧业生产上有相对劣势，自身获取和理解政策信息的能力较弱，更依赖于政府宣传与引导。由于草原生态补奖政策的宣传和普及力度较大，明确的政策导向使小牧户更易改变传统放牧观念、合理控制牲畜数量。然而，草场规模较大牧户的生产决策更受市场和以往经验的影响，对政策的敏感度相对较低。从资源利用效率看，草场规模较小牧户由于认知水平、技术采纳、资金投入等方面的限制，对草地资源的利用效率较低，往往存在更加严重的过度使用问题。补贴和监管工具的介入对其改变传统放牧观念、引进先进养殖技术、购买高效饲草料的边际贡献更为明显，有利于转变传统放牧方式，提高资源利用效率，从而降低草场使用压力。
第二，按照补贴+监管、补贴、监管的顺序，政策工具的减压效应依次递减。可能原因在于：从补贴视角看，草场规模较小的牧户，其超载过牧的边际收益相对较低、边际风险相对较高；当补贴按面积计发后，草场规模较小的牧户单位面积补贴与总收入之比显著高于草场规模较大的牧户，在家庭自然资源禀赋相对不足的情况下，补贴可能推动小规模草场牧户畜牧业转型，进而降低草场使用压力。在监管方面，草场规模较小的牧户牲畜基数小，减畜所失去的绝对收入低，而一旦被取消补贴或罚款，单位草场成本不降反升，故监管在草场规模较小的牧户群体中威慑敏感度更高。当补贴与监管双管齐下时，因为草场规模较小的牧户畜牧业单位管理成本更高，所以补贴的绝对金额往往不足以弥补减畜带来的收入损失。一旦将失补风险（监管惩罚）叠加到补贴之上，牧户面对的潜在损失增加，这使组合策略的边际激励在小规模草场情境下迅速放大，形成小面积—高敏感的响应路径。

3.5.2 不同生计策略牧户的异质性分析

补贴、监管以及补贴+监管三类工具均有利于不同生计策略牧户降低草场使用压力，但政策效应存在异质性（表9），主要体现在：
表9 政策工具对不同生计策略牧户草场使用压力的影响

Table 9 The impact of policy instrument on grassland use pressure among herders with different livelihood strategies

政策措施 生计策略 处理组 对照组 ATT
补贴 非牧就业=0 1.0000 3.2239 -2.2239***
(0.044)
非牧就业=1 0.9403 3.1343 -2.1940*
(0.075)
监管 非牧就业=0 1.3433 3.2537 -1.9104***
(0.030)
非牧就业=1 0.9254 2.9403 -2.0149*
(0.080)
补贴+监管 非牧就业=0 1.4627 3.3881 -1.9254***
(0.028)
非牧就业=1 1.3881 4.5075 -3.1194***
(0.038)
其一，补贴工具在不同生计策略牧户间的草场降压效应差异不大，且在不参与非牧就业的牧户群体中更为明显。可能的原因在于：补贴作为直接的经济激励，对不参与非牧就业牧户因减畜而造成收入损失的弥补作用更大，此类牧户对补贴的敏感度更高，更易因补贴而主动减畜。相反，补贴对参与非牧就业牧户整体收入的边际贡献较小，因此动力弱于前者。由于补贴本身是规范牧户畜牧业生产行为的直接经济刺激，故对两类群体均具有正向促进作用，但政策效应差异不大。
其二，监管及“补贴+监管”工具的草场降压效应在非牧就业牧户群体中更强，原因有三个。一是当面临监管约束时，参与非牧就业牧户因收入来源多元化，具有更高的收入替代弹性，牲畜规模对其生计的边际贡献相对较低，故牲畜规模调整空间更有弹性，更容易按政策导向降低草场使用压力。不参与非牧就业的牧户主要依靠畜牧业维持生计，减畜可能会直接影响家庭收入，因此在降低草场使用压力时会更加谨慎、周期相对缓慢，导致监管工具政策效果的实现存在滞后性。二是参与非牧就业的牧户因非牧工作可能对牲畜数量的关注度相对较低，而监管工具作为外部手段介入和干预，能够更有效约束其牲畜数量和草场使用压力。三是非牧就业牧户往往有较高的社会资本积累需求，更倾向于遵循政策规制要求以进一步提升社会声誉，维护社会形象。特别是补贴与监管二者协同将形成更强的激励和约束机制。由于参与非牧就业的牧户资源配置能力更强，他们可以结合监管要求，将补贴和非牧收入内化为优化畜牧业生产方式的驱动力，减少牲畜对天然草场的依赖，提高生产效率，从而更显著地降低草场使用压力。这种资源的有效整合和优化配置，使“补贴+监管”的协同效应放大，出现“1+1>2”的效果。

4 结论与展望

4.1 结论与政策启示

本文基于内蒙古自治区6盟（市）885个草场转入户的微观调查数据，将草原生态补奖政策工具的落实情况视为准自然实验，采用倾向得分匹配法分别考察和对比补贴、监管以及二者协同对草场使用压力的降低作用。得出如下结论：其一，户主年龄、学历、健康状况和村干部状况等个人特征，非牧收入、当年贷款金额、抚养比等家庭特征，畜均饲草料成本、生产性固定资产原值、草场承载力、上年牲畜超载情况等经营特征，人情往来支出等社会特征，极端天气和居住地与最近柏油路距离等外部环境特征，流转对象和年限等草地流转特征，均显著影响牧户收到补贴与接受监管概率。其二，草原生态补奖政策中补贴、监管和二者协同对牧户降低草场使用压力均具有显著正向影响。与“无补贴、弱监管”相比，“有补贴、弱监管”“无补贴、强监管”“有补贴、强监管”的牧户草场使用压力分别降低2.5299羊单位/hm2、1.8866羊单位/hm2、2.1791羊单位/hm2，超载程度分别降低77.13%、60.28%、66.44%，减畜效应按照补贴、二者协同和监管顺序依次递减。其三，对于不同草场规模牧户，补贴、监管以及二者协同的草场降压效应均在小规模牧户群体中更为显著，且减畜效应按照二者协同、补贴和监管的顺序依次递减；对于不同生计策略牧户，政策补贴、监管以及二者协同均有利于草场降压，但“补贴+监管”协同及监管两类工具在非牧就业牧户群体中效果更显著，而政策补贴在两类群体间的草场降压效应差异性不大。
基于上述结论，为提升草原生态补奖政策效能，降低牧户草场使用压力，本文提出以下政策启示：其一，尊重政策执行的阶段性规律，推进政策工具的有效协同。补贴与监管协同是政策优化的必然方向。现阶段应进一步提高补贴标准，用足用好补贴的激励作用，不断缩短牧户心理预期与实际补贴的差距；在此基础上，推动监管由刚性约束向柔性管控转变，科学调整发放比例和发放周期，强化补贴与监管联动性。其二，提高补贴精准性，探索多元化补贴形式。细化承包户与转入户补贴资金的分配机制，避免因补贴与经营主体错位导致的草场过度使用；对于不同草场规模群体，补贴要更加侧重于小规模牧户的生产诉求。围绕“补贴+”设计政策激励包，调研小牧户生计需求，降低小牧户由于草场面积较小造成的补贴激励不足问题；针对不同生计策略牧户，政策应更加关注无非牧就业群体，除现金补贴外，提供现代畜牧业技术培训、智慧牧场生态养殖指导等非货币化支持，帮助牧户提升养殖效率，从而降低其对草地资源的依赖。其三，完善监管机制与手段，重视监管的宣传与教育作用。建立常态化、动态化的草场载畜量智能监测体系，利用遥感、无人机等现代技术手段将牧户养殖情况数字化，避免本地社会关系产生的监管漏洞，保证监管公平性与准确性。此外，弱化监管强制性引发的牧户抵触心理，通过宣传教育活动提高牧户的草场生态保护意识，普及科学养殖知识，引导牧户采用可持续的放牧方式。降低监管成本，提升监管效率，建立动态监管库。对于不同草场规模群体，监管需有的放矢，进一步扩大覆盖面。对小规模牧户可采取抽查策略，对大规模牧户检查有所侧重，善用现代技术，提高抽查频次；在不同生计策略的牧户中，对无非牧收入群体采取“宣传+传技+抽查”的模式，降低抵触情绪，顺利推动其畜牧业转型。其四，促进补贴与监管协同，提升政策综合效能。将补贴与监管的目标统一于降低草场使用压力、促进草原生态恢复，避免政策目标冲突；保证补贴发放与监管措施联动执行，依据“先监管后补贴”的原则，将补贴发放与监管结果挂钩，形成政策合力。此外，通过科技赋能和大数据监控，以嘎查村为单位试点“按效补贴”模式，通过遥感监测政策周期内草地的盖度、密度、广度、高度等生态学基期数据，科学核定牧户养殖行为转变带来的草场降压效应，厘定补贴标准，弱化监管形式性，强化监管目的性，探索“按面积补”向“按效补”转变的实施路径。

4.2 研究局限与展望

4.2.1 研究局限

其一，研究方法的局限性。本文采用PSM方法构造反事实推断量化了三类政策工具在减少草场使用压力上的政策效能，该方法在缓解内生性问题上被广泛应用。但同时也应关注到其仍无法完全消除诸如牧户生态意识、社区文化传统等不可观测变量对结果可能造成的影响。未来可以通过田野调查扩大样本，将更多变量纳入分析框架中解决。
其二，研究对象的局限性。作为研究创新点，本文选取草场转入户这一经营主体，该群体具有“补贴可能拿不到但一定被监管”的特征，虽然有利于厘清不同工具的效果边界，但同时也带来研究局限。一是涉及补贴的研究内容无法进一步深化。在实际调研中发现，补贴能否发放到草场转入户取决于原承包人的决策，且主要通过两种形式：转赠现金与降低流转价格。这一特征尽管能够剥离出是否有补贴的转入户群体，但无法进一步开展补贴发放方式、频率等的分析。二是补贴与监管可能存在内生性交互。例如监管结果会影响补贴分配等，由于研究对象的局限性，将“有补贴、有监管”的群体赋值为1来讨论政策措施的协同效应，无法选取合适的工具变量进一步验证。

4.2.2 展望

本文围绕草原生态补奖政策工具有效性评估展开实证分析，未来研究可紧扣草原生态保护与牧户合理放牧行为调控的核心目标，继续围绕以下几个方面发力：
（1）理论框架重构。基于本文涉及的生态阈值、生态补偿、激励相容等理论，后续研究可继续深化理论融合，重新构建牧户草场使用压力降低的作用路径，突破不可观测变量与牧户草场使用行为机制的研究瓶颈。
（2）数据与方法挖掘。一是拓展草原生态补奖政策工具的量化维度，补贴工具与监管工具的表征不再拘于本文所用到的二元离散变量，可以从“补贴强度、补贴形式、发放时效”“监管频率、监管技术、处罚力度”等维度考量，构建多维指标体系。二是采用PSM-DID方法，利用政策工具发挥作用的时间先后和区域差异，精准识别补贴和监管工具降低牧户草场使用压力的净效应。
（3）研究视角拓展。后续研究可从研究主体拓展、研究场景延伸等方向创新研究视角，增强研究结论与政策启示的实用性。一是由于本文为比较补贴、监管以及二者协同的作用效果差异，所以研究对象局限于草场转入户单一主体。后续研究可构建多主体协作视角，立足于不同主体提出更具实操性的草原生态治理方案。二是基于本文对“不同草场规模、不同生计策略”异质性讨论，后续研究可构建差异化场景，进而提出实现草场减压效应最大化的政策工具调整方向。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
HUA T, ZHAO W W, PEREIRA P. Opinionated views on grassland restoration programs on the Qinghai-Tibetan Plateau. Frontiers in Plant Science, 2022, 13: 861200, Doi: 10.3389/fpls.2022.822268.

[2]
HAN D M, WANG G Q, XUE B L, et al. Evaluation of semiarid grassland degradation in North China from multiple perspectives. Ecological Engineering, 2018, 112: 41-50.

DOI

[3]
LIU Z Q, SUN J Y. A comprehensive study on non-governmental actors in shaping grassland ecological compensation within legal frameworks. Scientific Reports, 2024, 14: 5489, Doi: 10.1038/s41598-024-56146-7.

PMID

[4]
ZHANG J, BROWN C, QIAO G H, et al. Effect of eco-compensation schemes on household income structures and herder satisfaction: Lessons from the grassland ecosystem subsidy and award scheme in Inner Mongolia. Ecological Economics, 2019, 159: 46-53.

DOI

[5]
杨春, 朱增勇, 孙小舒. 中国草原生态保护补助奖励政策研究综述. 世界农业, 2019, (11): 4-11, 130.

[YANG C, ZHU Z Y, SUN X S. Review on the grassland ecological protection and complement policy. World Agriculture, 2019, (11): 4-11, 130.]

[6]
王海春, 高博, 祁晓慧, 等. 草原生态保护补助奖励机制对牧户减畜行为影响的实证分析: 基于内蒙古260户牧户的调查. 农业经济问题, 2017, 38(12): 73-80, 112.

[WANG H C, GAO B, QI X H, et al. Empirical analysis on the impact of the grassland ecological protection subsidies and incentives policies on herdsmen's reduced-livestock behavior: Based on the 260 herdsmen households in Inner Mongolia. Issues in Agricultural Economy, 2017, 38(12): 73-80, 112.]

[7]
周升强, 赵凯. 草原生态补奖政策对农牧户减畜行为的影响: 基于非农牧就业调解效应的分析. 农业经济问题, 2019, 40(11): 108-121.

[ZHOU S Q, ZHAO K. How does the grassland ecological compensation policy affect farmers and herdsmen's behavior of reducing livestock: An analysis based on the regulatory effect of non-agricultural and pastoral employment. Issues in Agricultural Economy, 2019, 40(11): 108-121.]

[8]
王丹, 黄季焜. 草原生态保护补助奖励政策对牧户非农就业生计的影响. 资源科学, 2018, 40(7): 1344-1353.

DOI

[WANG D, HUANG J K. Impact of grassland ecological compensation policy on household's off-farm livelihoods. Resources Science, 2018, 40(7): 1344-1353.]

DOI

[9]
张倩. 草原生态补助奖励机制的经济激励效果分析. 甘肃社会科学, 2016, (5): 234-238.

[ZHANG Q. Analysis on economic incentive effect of grassland ecological subsidy reward mechanism. Gansu Social Sciences, 2016, (5): 234-238.]

[10]
胡振通, 孔德帅, 魏同洋, 等. 草原生态补偿: 减畜和补偿的对等关系. 自然资源学报, 2015, 30(11): 1846-1859.

[HU Z T, KONG D S, WEI T Y, et al. Grassland eco-compensation: Equivalent relationship between livestock reduction and compensation. Journal of Natural Resources, 2015, 30(11): 1846-1859.]

DOI

[11]
丁文强, 侯向阳, 刘慧慧, 等. 草原补奖政策对牧民减畜意愿的影响: 以内蒙古自治区为例. 草地学报, 2019, 27(2): 336-343.

DOI

[DING W Q, HOU X Y, LIU H H, et al. The influence of grassland ecological reward policy on livestock farmers' willingness to reduce livestock: A case study of the Inner Mongolia. Acta Agrestia Sinica, 2019, 27(2): 336-343.]

[12]
靳乐山, 胡振通. 谁在超载? 不同规模牧户的差异分析. 中国农村观察, 2013(2): 37-43, 94.

[JIN L S, HU Z T. Who is running overgrazing? Variation analysis of herdsmen with different scales of pastureland. China Rural Survey, 2013(2): 37-43, 94.]

[13]
周升强, 赵凯. 草原生态补奖政策对农牧民牲畜养殖规模的影响: 基于生计分化的调节效应分析. 中国人口·资源与环境, 2020, 30(4): 157-165.

[ZHOU S Q, ZHAO K. The impact of grassland ecological compensation policy on the livestock breeding scale of farmers and herders: Based on the moderating role of livelihood diversification. China Population, Resources and Environment, 2020, 30(4): 157-165.]

[14]
冯晓龙, 刘明月, 仇焕广. 草原生态补奖政策能抑制牧户超载过牧行为吗? 基于社会资本调节效应的分析. 中国人口·资源与环境, 2019, 29(7): 157-165.

[FENG X L, LIU M Y, QIU H G. Impact of grassland eco-compensation policy on herders' overgrazing behavior: The moderating role of social capital. China Population, Resources and Environment, 2019, 29(7): 157-165.]

[15]
高博, 马如意, 乔光华. 草原补奖政策: “高满意度与低执行度”悖论的形成机理研究. 农业技术经济, 2021, (2): 112-122.

[GAO B, MA R Y, QIAO G H. Grassland ecological reward policy: Research on the formation mechanism of "high satisfaction but low execution". Journal of Agrotechnical Economics, 2021, (2): 112-122.]

[16]
胡振通, 孔德帅, 靳乐山. 草原生态补偿: 弱监管下的博弈分析. 农业经济问题, 2016, 37(1): 95-102, 112.

[HU Z T, KONG D S, JIN L S. Grassland eco-compensation: Game analysis under weak supervision. Issues in Agricultural Economy, 2016, 37(1): 95-102, 112.]

[17]
XU X Z, FENG X L. Does grassland ecological compensation policy really promote herders' collective action in community-based grassland conservation? Evidence from Northern China. Land Degradation & Development, 2025: 70083, Doi: 10.1002/ldr.70083.

[18]
黄绚, 宋玉翠, 李敏. 非牧就业、 草地流转促进牧户减畜吗? 以青海省典型牧区为例. 自然资源学报, 2024, 39(5): 1138-1159.

DOI

[HUANG X, SONG Y C, LI M. Do non-pastoral employment and grassland transfer promote livestock reduction? Take typical pastoral areas of Qinghai province as an example. Journal of Natural Resources, 2024, 39(5): 1138-1159.]

DOI

[19]
白晓航, 赵文武, 尹彩春. 稳态转换视角下生态系统服务变化过程与作用机制. 生态学报, 2022, 42(15): 6054-6065.

[BAI X H, ZHAO W W, YIN C C. Change process and interaction mechanism of ecosystem services from the perspective of regime shift. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42(15): 6054-6065.]

[20]
HOBBS R J, HIGGS E, HARRIS J A. Novel ecosystems: Implications for conservation and restoration. Trends in Ecology & Evolution, 2009, 24(11): 599-605.

DOI

[21]
MAY R M. Thresholds and breakpoints in ecosystems with a multiplicity of stable states. Nature, 1977, 269(5628): 471-477.

DOI

[22]
FOLKE C, CARPENTER S, WALKER B, et al. Regime shifts, resilience, and biodiversity in ecosystem management. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 2004, 35: 557-581.

DOI

[23]
WUNDER S. Revisiting the concept of payments for environmental services. Ecological Economics, 2015, 117: 234-243.

DOI

[24]
张倩, 范明明. 生态补偿能否保护草场生态? 基于阿拉善左旗的案例研究. 中国农业大学学报: 社会科学版, 2020, 37(3): 36-46.

[ZHANG Q, FAN M M. Whether payment for ecosystem services can protect grassland ecology? Case study of rangeland ecological policy in Alxa Left Banner. Journal of China Agricultural University: Social Sciences, 2020, 37(3): 36-46.]

[25]
叶晗. 内蒙古牧区草原生态补偿机制研究. 北京: 中国农业科学院, 2014.

[YE H. Study on grassland ecological compensation mechanism in Inner Mongolia pastoral areas. Beijing: Chinese Academy of Agricultural Sciences, 2014.]

[26]
HURWICZ L. Inventing new institutions: The design perspective. American Journal of Agricultural Economics, 1987, 69(2): 395-402.

DOI

[27]
MCAFEE R P, MCMILLAN J. Multidimensional incentive compatibility and mechanism design. Journal of Economic Theory, 1988, 46(2): 335-354.

DOI

[28]
LI P, BENNETT J, ZHANG B. Ranking policies to achieve sustainable stocking rates in Inner Mongolia. Journal of Environmental Economics and Policy, 2020, 9(4): 421-429.

DOI

[29]
HOU L L, XIA F, CHEN Q H, et al. Grassland ecological compensation policy in China improves grassland quality and increases herders' income. Nature Communications, 2021, 12: 4683, Doi: 10.1038/s41467-021-24942-8.

PMID

[30]
张嘉琪, 周黎, 张瑛. 草原补奖政策可以实现激励相容吗? 对减畜与收入增长的实证研究. 中国草地学报, 2024, 46(11): 91-100.

[ZHANG J Q, ZHOU L, ZHANG Y. Can the grassland subsidy and reward policy achieve incentive compatibility? An empirical analysis for livestock reduction and income growth. Chinese Journal of Grassland, 2024, 46(11): 91-100.]

[31]
GAO L P, KINNUCAN H W, ZHANG Y Q, et al. The effects of a subsidy for grassland protection on livestock numbers, grazing intensity, and herders' income in Inner Mongolia. Land Use Policy, 2016, 54: 302-312.

DOI

[32]
侯向阳, 尹燕亭, 运向军, 等. 北方草原牧户心理载畜率与草畜平衡模式转移研究. 中国草地学报, 2013, 35(1): 1-11.

[HOU X Y, YIN Y T, YUN X J, et al. Herders' stocking rates and shift of grass-animal balance model in northern grassland of China. Chinese Journal of Grassland, 2013, 35(1): 1-11.]

[33]
董海宾, 刘思博, 蒋奇伸, 等. 外购干草是否缓解了天然草原的生态压力? 来自内蒙古的回顾性调查. 草地学报, 2022, 30(4): 771-777.

DOI

[DONG H B, LIU S B, JIANG Q S, et al. Has purchased hay alleviated the ecological pressure of grassland? Retrospective survey from Inner Mongolia. Acta Agrestia Sinica, 2022, 30(4): 771-777.]

[34]
HOU X Y, YIN Y, MICHALK D, et al. Herders' opinions about desirable stocking rates and overstocking in the rangelands of Northern China. The Rangeland Journal, 2014, 36(6): 601-610.

DOI

[35]
萨茹拉, 丁勇, 侯向阳. 北方草原区气候变化影响与适应. 中国草地学报, 2018, 40(2): 109-115.

[SA R L, DING Y, HOU X Y. Impact of climate change and adaptation in northern grassland of China. Chinese Journal of Grassland, 2018, 40(2): 109-115.]

[36]
ANDERSSON K P, COOK N J, GRILLOS T, et al. Experimental evidence on payments for forest commons conservation. Nature Sustainability, 2018, 1(3): 128-135.

DOI

[37]
KERN F, ROGGE K S, HOWLETT M. Policy mixes for sustainability transitions: New approaches and insights through bridging innovation and policy studies. Research Policy, 2019, 48(10): 103832, Doi: 10.1016/j.respol.2019.103832.

[38]
DANZ D, VESTERLUND L, WILSON A J. Belief elicitation and behavioral incentive compatibility. American Economic Review, 2022, 112(9): 2851-2883.

DOI

[39]
LI Z D, LIU M C. Herder households' livelihood strategies as a response to payments for grassland ecosystem services in China. Land Degradation & Development, 2023, 34(5): 1375-1389.

DOI

[40]
ZHUANG M F, GENG Y, PAN H Y, et al. Ecological and socioeconomic impacts of payments for ecosystem services: A Chinese garlic farm case. Journal of Cleaner Production, 2021, 285: 124866, Doi: 10.1016/j.jclepro.2020.124866.

[41]
ZHAI T L, ZHANG D, ZHAO C C. How to optimize ecological compensation to alleviate environmental injustice in different cities in the Yellow River Basin? A case of integrating ecosystem service supply, demand and flow. Sustainable Cities and Society, 2021, 75: 103341, Doi: 10.1016/j.scs.2021.103341.

[42]
ALSTON J M, HURD B H. Some neglected social costs of government spending in farm programs. American Journal of Agricultural Economics, 1990, 72(1): 149-156.

DOI

[43]
张宝, 马梅, 乔光华. 草原生态补奖政策的“三位一体”机制构建及实现对策研究. 青海社会科学, 2024, (3): 53-61.

[ZHANG B, MA M, QIAO G H. Research on the mechanism construction of grassland ecological compensation policy. Qinghai Social Sciences, 2024, (3): 53-61.]

[44]
JIMOH S O, FENG X, LI P, et al. Risk-overgrazing relationship model: An empirical analysis of grassland farms in Northern China. Rangeland Ecology & Management, 2020, 73(4): 463-472.

DOI

[45]
和萍, 付梦雪, 吴本健. 降低贫困脆弱性更有效的政策: 直接补贴还是保险? 以宁夏回族自治区Y县为例. 中央民族大学学报: 哲学社会科学版, 2020, 47(1): 89-98.

[HE P, FU M X, WU B J. Seeking more effective policies to reduce the vulnerability of poverty: Direct subsidies or insurance? A case study on Y county in Ningxia Hui Autonomous Region. Journal of Minzu University of China: Philosophy and Social Sciences Edition, 2020, 47(1): 89-98.]

[46]
武俊伟. 政策初始设计如何影响政策执行? 基于草原禁牧休牧政策执行的案例研究. 中国行政管理, 2024, (2): 112-122.

[WU J W. How does initial policy design influence policy implementation: An based on the implementation of the policy of banning grazing and resting grazing on grassland. Chinese Public Administration, 2024, (2): 112-122.]

[47]
SUN Y, DU H Y, LIU B Y, et al. Evolutionary game analysis for grassland degradation management, considering the livelihood differentiation of herders. Land, 2022, 11(10): 1776, Doi: 10.3390/land11101776.

[48]
韩凤芹, 李丹. 基于政府行为视角的中央财政草原生态保护补助奖励政策效果研究. 中央财经大学学报, 2021, (1): 12-20.

[HAN F Q, LI D. The performance analysis of state grassland ecological rewards policy from government action perspective. Journal of Central University of Finance & Economics, 2021, (1): 12-20.]

[49]
史雨星, 秦国庆, 赵敏娟, 等. 邻里效应对牧户载畜率决策的影响: 北方牧区的经验证据. 中国人口·资源与环境, 2022, 32(1): 155-167.

[SHI Y X, QIN G Q, ZHAO M J, et al. Impact of neighborhood effect on herders' stocking rate decision: Evidence from pastoral areas in Northern China. China Population, Resources and Environment, 2022, 32(1): 155-167.]

[50]
佟彤, 韩英夫. 草原生态补奖政策的法治化审视与物权式优化. 干旱区资源与环境, 2024, 38(3): 15-21.

[TONG T, HAN Y F. On the legalization and real right optimization in grassland ecological subsidy policy. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2024, 38(3): 15-21.]

[51]
武俊伟. 中国草原制度变迁逻辑: 制度成本调节与牧民行为博弈: 以内蒙古B嘎查为例. 内蒙古社会科学, 2023, 44(6): 50-57.

[WU J W. The logic of institutional change in Chinese grassland: Institutional cost adjustment and herdsmen behavior game: Take B gacha, Inner Mongolia as an example. Inner Mongolia Social Sciences, 2023, 44(6): 50-57.]

[52]
崔晶. 基层治理中的政策“适应性执行”: 基于Y区和H镇的案例分析. 公共管理学报, 2022, 19(1): 52-62, 168.

[CUI J. The adaptive implementation of policy in local governance: Case studies on Y district and H town. Journal of Public Management, 2022, 19(1): 52-62, 168.]

[53]
FENG X L, ZHAO Q R, LI J, et al. The impact of political status and social capital on herders' overgrazing behaviors in the pastoral areas of China. Journal of Environmental Management, 2023, 327: 116861, Doi: 10.1016/j.jenvman.2022.116861.

[54]
LEI S, QIAO Q, GAO X T, et al. Ecological awareness, policy perception, and green production behaviors of farmers living in or near protected areas. Forests, 2023, 14(7): 1339, Doi: 10.3390/f14071339.

[55]
吉思融, 李敏, 陈霏璐. 资源禀赋对牧户草地保护意愿与行为悖离的影响研究: 基于生态认知的调节效应. 草地学报, 2025, 33(3): 948-959.

DOI

[JI S R, LI M, CHEN F L. Influence of resource endowment on the deviation between herdsmen's protection willingness and behavior: Based on the moderating effect of ecological cognition. Acta Agrestia Sinica, 2025, 33(3): 948-959.]

DOI

[56]
吴非. 取向一致还是合成谬误: 数字化绿色化政策协同对企业新质生产力的影响研究. 西北工业大学学报: 社会科学版, 2025, 45(3): 119-128.

[WU F. Coherence or synthesis fallacy: The impact of digital-green policy synergies on the new quality productivity of enterprises. Journal of Northwestern Polytechnical University: Social Sciences, 2025, 45(3): 119-128.]

[57]
王天雁, 马晓青. 生态保护与牧民生计: 牧区草原生态保护补助奖励政策实施状况调查. 青海民族大学学报: 社会科学版, 2022, 48(2): 57-69.

[WANG T Y, MA X Q. Ecological protection and herdsmen's livelihood: A survey on the implementation of subsidy and reward policy for grassland ecological protection in pastoral areas. Journal of Qinghai Minzu University: Social Sciences, 2022, 48(2): 57-69.]

[58]
柴智慧, 田铭君, 姚凤桐. 数字技术、 草地流转与放牧强度: 基于内蒙古纯牧户的实证. 草地学报, 2023, 31(6): 1842-1852.

DOI

[CHAI Z H, TIAN M J, YAO F T. Digital technology, grassland transfer and grazing intensity: An empirical analysis based on pure herdsmen in Inner Mongolia. Acta Agrestia Sinica, 2023, 31(6): 1842-1852.]

[59]
马如意, 肖海峰, 高博, 等. 草地流转“差序格局”与牧户超载过牧: 来自内蒙古牧区的微观证据. 农业技术经济, 2025, (4): 71-85.

[MA R Y, XIAO H F, GAO B, et al. Grassland transfer "orderly-diversity pattern" and herdsman overgrazing: Micro evidence from pastoral areas in Inner Mongolia. Journal of Agrotechnical Economics, 2025, (4): 71-85.]

[60]
侯学博, 余国新, 李先东. 风险规避、 非牧用途使用与牧户草原流转行为. 自然资源学报, 2022, 37(1): 233-249.

DOI

[HOU X B, YU G X, LI X D. Risk aversion, grassland used for non-animal-husbandry purpose and herdsmen's grassland transfer behavior. Journal of Natural Resources, 2022, 37(1): 233-249.]

DOI

[61]
ROSENBAUM P R, RUBIN D B. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 1983, 70(1): 41-55.

DOI

[62]
陈强. 高级计量经济学及Stata应用. 北京: 高等教育出版社, 2014: 542-549.

[CHEN Q. Advanced Econometrics and Stata Application. Beijing: Higher Education Press, 2014: 542-549.]

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