邻里效应对牧户载畜率决策的影响——北方牧区的经验证据

史雨星，秦国庆，赵敏娟，蔡 瑜，李超琼

（1. 西北农林科技大学经济管理学院，陕西 杨凌 712100；2. 陕西农村经济与社会发展协同创新研究中心，陕西 杨凌 712100；3. 中国人民大学农业与农村发展学院，北京 100872）

草畜平衡既是中国草原生态治理的宏观目标，也是草原生态治理的微观抓手。自2002年《国务院关于加强草原保护与建设的若干意见》（国发〔2002〕19 号）首次提出实施草畜平衡制度以来，草畜平衡管理措施几经完善和强化，并在退牧还草、草原生态补助奖励等大型生态治理项目的支撑下持续实施。尽管如此，草畜平衡的实现并非一帆风顺。《2018年度中国林业和草原发展报告》显示，2018年全国重点天然草原牲畜超载率仍有10.2%，较上一年度仅下降1.1%；学者微观调查数据所呈现的结果更加严峻，几项近期牧区调查均显示牧户的超载过牧发生率远高于这个结果［1-2］。与之对应的是，地方政府对草畜平衡工作的推进与中央目标任务有所偏离。2011年《国务院关于促进牧区又好又快发展的若干意见》指出，到2020年全面实现草畜平衡，草原生态步入良性循环轨道。然而，2016年农业部制定的《全国草原保护建设利用“十三五”规划》则将草畜平衡的目标任务下降为重点天然草原平均牲畜超载率不超过10%，基本实现草畜平衡。上述目标的松动，说明草畜平衡工作在实际运行中面临较大阻力。牧户是落实草畜平衡的微观主体，也是实现草畜平衡的根本保障。实践中，草畜平衡是否实现以牧户载畜率为判断依据，因此，有必要进一步从微观层面探究影响牧户载畜率决策的关键因素。

1 文献综述

目前，学者关于牧户载畜率决策的研究主要集中于个体层面，重点关注了生计资本［3］、草原生态补助奖励［2，4-7］、政府监管［2，8］、认知和情感［1］等对于牧户减畜行为的影响，以及草场资源禀赋、草场流转行为等对于牧户超载过牧的影响［9-12］。上述研究的贡献在于，从个体层面对牧户载畜率决策的主要影响因素进行了理论分析和实证检验，从而为政策优化提供依据。但是，上述研究的明显不足是忽视了牧户的社会属性。

现实生活中的牧户并非孤立存在的原子化个体，而是嵌入在一定的社会空间内，与周围牧户发生着长期密切联系的社会人，其行为决策会受到周围群体及其他个体行为的直接影响［13］。上述行为人之间的相互影响被称为社会互动，亦可叫作邻里效应。中国古语“近朱者赤，近墨者黑”，便形象深刻地阐明了这一道理。当前，邻里效应已受到国内外学者的广泛关注，来自多个国家的经验证据显示，个体的股票投资［14-15］、学习成绩［16］、就业决策［17］、社会捐赠［18］等多个方面的社会经济活动均会受到邻里效应的影响。不仅如此，邻里效应也逐步走进“三农”研究者的视野，并在农户技术采纳［19］、投入和产出［20］、种植多样化决策［21］、农地流转［22］以及信贷准入［23］和风险应对［24］等多个方面得到验证。事实上，由于较强的文化严谨程度和集体主义，中国居民更容易受到他人的观点或行为的影响［25］。因此，在中国特殊的社会文化背景下，若忽视牧户的社会属性，脱离其所处的社会空间分析载畜率决策，难以充分理解草畜平衡的实现为何如此步履维艰。此外，由于邻里效应的存在，外生政策带来的影响不再局限于特定个体，而是在一定群体之间“回荡”［26］，产生社会乘数效应，进而放大公共政策的效果［27］。因此，关注牧户载畜率决策的邻里效应，对于优化草原生态保护政策的实施效果具有积极意义。

不容忽视的是，部分学者注意到了社区邻里因素对于牧户草畜平衡实现的影响，如陈秋红［28］关注了社会资本在社区主导型草场共管模式中的作用与机制，褚力其等［1］的研究揭示了牧户生态情感中的他人情感对于牧户草畜平衡维护行为的激励作用，史雨星等［29］的研究揭示了社会资本对牧户参与社区草场治理意愿的促进作用。但是，上述研究均没有从牧户载畜率决策的邻里效应直接展开，未能就牧户载畜率决策是否存在邻里效应做出验证，更未能进一步回答其作用机制和具体特征。鉴于此，该研究尝试从社会经济学角度出发，理论分析并实证检验牧户载畜率决策邻里效应的存在性，进一步讨论邻里效应对牧户载畜率决策的影响机理和作用效果的异质性，以期为促进牧户草畜平衡的实现提供决策依据。

2 理论分析

2.1 邻里效应存在性及其对牧户载畜率决策的影响

在社会经济学理论框架内，理性行为人在社会网络中彼此连接、相互影响，其行为决策受自身特征、他人行为和特征的共同影响［13，30］。根据社会互动理论，牧户的载畜率决策并非孤立决策，其不仅取决于自身草场资源禀赋、生计压力、人力资本等特征，还会受所在社群中其他牧户载畜率水平的直接影响，并将社群内其他牧户载畜率水平作为自身的决策依据。特质激活理论进一步从心理学角度指出邻里效应存在的原因。该理论认为，在适宜的外部情境下，个体某些内在特质将被激活［31］。个体兼具向好与向坏双重特质［32］，周边牧户的总体载畜率水平或超载过牧情况则构成了激活上述特质的外部环境。同时，在被动减畜的大环境下，“不患寡而患不均”的均平心理［33］，会驱使牧户载畜率水平以邻里为参照，从而提高公平感。较高的邻里载畜率可能通过社会互动导致牧户自身载畜率提升，而载畜率的提升又会在社会乘数的加速作用下导致超载过牧的恶性循环。对于实现草畜平衡而言，上述作用是消极的，将其称为“近墨者黑”。

那么，邻里效应究竟如何影响牧户自身的载畜率决策？根据Durlauf 等［34］的研究，邻里效应对牧户载畜率决策的影响渠道可以分为两种：内生互动和情景互动。内生互动是邻里效应研究中关注的重点，也是社会乘数的来源，强调牧户的载畜率决策受参照牧户同期载畜率的影响，同时这种影响也反作用于参照牧户的载畜率，可以理解为从众效应，即：别人载畜率较高，我也维持较高的载畜率；别人超载过牧，我也超载过牧。其作用途径包括口头获取信息、交谈获得愉悦和社会规范［15］。情景互动是单方向的影响，强调的是行为结果的示范效应［14］，即：牧户的载畜率决策会受到参照牧户行为结果的影响，具体表现为以参照牧户特定载畜率下取得的社会、经济、生态等方面的结果好坏为依据，决定自己的载畜率。当牧户认为较高的载畜率取得较好的结果时，其产生负向示范效应，诱发或加剧牧户超载过牧；反之产生正向示范效应，抑制牧户超载过牧。情景互动对牧户载畜率决策的影响是不确定的，且不能产生社会乘数。

结合牧户的畜牧业生产目标及其所处的社会环境，邻里效应对牧户自身载畜率决策可能存在以下两条作用机制。一是牧户通过观察性学习获得调整载畜率成本收益的先验信息，进而作用于载畜率决策，融合了内生互动中的口头获取信息机制和情景互动中的示范效应。由于牧户的有限理性和对未来不确定性的厌恶［35］，短期家庭收益最大化通常是牧户畜牧业生产决策的出发点，有关成本收益的先验信息对牧户调整载畜率具有指导作用。在长期畜牧业生产中，牧户通过观察学习获取邻里畜牧业投入产出情况，从而以邻里不同载畜率水平下的成本收益情况为参考，调整自家载畜率的预期收益。不同载畜率个体的存在，为牧户调整载畜率水平提供了充分的先验信息；某一载畜率水平牧户数量越多，牧户获得的先验信息越准确，向该载畜率水平进行调整面临的不确定性越小。当参照牧户高载畜率与高收益并存时，牧户获得的先验信息倾向于促进其维持高载畜率；相反，当参照牧户低（高）载畜率与高（低）收益并存时，牧户获得的先验信息倾向于促进其降低载畜率。

二是通过影响牧户心理负担作用于载畜率决策，体现的是内生互动中的社会规范机制。牧户的社会人属性决定了在中国这样一个“关系型”社会里［36］，其对自身载畜率的控制不是无节制的，而是要出于维护自身声誉、保持较好的邻里关系等目的［37］，考虑邻里对于其超载过牧行为如何评价。如果超载过牧行为得到邻里默许甚至支持，牧户不必担心因村庄舆论压力造成心理负担，或自身声誉受损导致福利减损；相反，如果超载过牧行为受到邻里抵制，继续维持高载畜率将会提高牧户的心理负担，降低福利水平。具体而言，当邻里载畜率水平普遍较高时，维持较高的载畜率与多数群体保持了一致行动，会降低牧户对于邻里就自身维持高载畜率或超载过牧行为持负面态度的预期，减轻心理负担，获得情感支持；相反，当邻里载畜率普遍较低时，继续维持高载畜率或超载过牧背离多数群体的行为，会提升牧户对于邻里就自身提高载畜率或超载过牧行为持负面态度的预期，加重心理负担，减损福利。牧户心理负担的变化则会进一步左右其载畜率决策。基于以上分析，提出如下假说。

H1：牧户载畜率决策存在邻里效应，邻里载畜率越高，牧户载畜率越高。

H2-1：预期收益在邻里载畜率影响牧户载畜率决策中起到中介作用；

H2-2：心理负担在邻里载畜率影响牧户载畜率决策中起到中介作用。

2.2 榜样群体在邻里效应影响牧户载畜率决策中的调节作用

尽管理论分析表明牧户自身载畜率会受到邻里牧户载畜率的影响，但受地缘、亲缘、业缘等关系纽带结构特征的影响，不同邻里个体在社会网络中的影响力和作用权重也不尽相同，不同类型邻里的载畜率对于牧户载畜率的影响程度甚至影响方向很可能存在差异。尤其是村庄中的榜样群体，其行为会产生更强的示范效应，从而被其他牧户所模仿，往往在影响牧户畜牧业生产决策中发挥关键作用。已有关于邻里效应的研究表明，榜样效应是邻里环境作用于个体行为的重要传导机制。例如：Chetty 等［38］基于美国内城区的研究表明，缺少榜样人群的示范引领，青少年的发展会陷入不利的境地；王军鹏等［16］基于中国CEPS 数据的研究，验证了榜样人群对于提高学生学习成绩的邻里效应。因此，榜样群体的载畜率水平很可能对邻里效应强度产生关键影响。需要辨别的是，榜样群体并不等同于“好榜样”，而是指村庄中具有较高影响力和权威性的关键人物，其在不同行为决策上的示范效应并不一致，在载畜率决策上的示范作用并不一定是积极的。当榜样群体的载畜率水平较低时，很可能起到正向示范作用，抑制超载过牧的邻里效应；当榜样群体的载畜率较高甚至严重超载过牧时，很可能起到负向示范作用，强化超载过牧的邻里效应。据此，提出如下假说。

H3：榜样群体在邻里载畜率影响牧户载畜率决策中发挥调节作用。

2.3 邻里效应对牧户载畜率决策影响的异质性

邻里效应的异质性意味着外生政策在不同群体中产生的效果具有较大差异，对于如何干预政策实施从而扩大政策效果以及实现有限公共资源的优化配置，具有重要的政策含义［26］。以往研究表明，邻里效应会因群体属性、社区属性的不同而存在较大差异［16，22，39］。个体的一些自身和家庭属性，如受教育程度、收入水平等可能会影响邻里作用的大小；同样，不同的社区因其所处的地理环境、经济发展水平以及村庄内部文化不同，也会影响到邻里效应的作用强度。例如：在金融投资领域，李丁等［39］的研究表明，社会互动对于高收入水平、中等学历的家庭以及低保险参与率社区和东中部家庭参与商业保险具有更高的促进作用；在学习成绩领域，王军鹏等［16］则发现，良好邻里环境对于优势家庭中的学生成绩具有更高的促进作用。类似地，牧户也并非同质个体，即使生活在同一村庄的牧户也会在经济水平、教育层次和民族文化等方面存在差异，因而邻里效应的强度可能会因牧户群体特征差异而存在异质性；生活在不同村庄的牧户，更可能因为村庄内部监管和政府外部监管环境的差异而表现出差异化的行为特征，因而邻里效应的强度会因村庄特征的差异存在异质性。据此，提出如下假说。

H4：载畜率决策的邻里效应存在群体异质性和村域异质性。

根据以上分析和研究假说，构建出理论分析框架，见图1。

图1 邻里效应对牧户载畜率决策的影响机制

3 数据来源、模型设定与变量说明

3.1 数据来源与样本特征

研究数据源于课题组2020年7—10月在内蒙古和甘肃两省份牧区开展的入户调查。调查采取典型抽样和分层随机抽样相结合的方式。首先，将调查区域划分为典型草原区、荒漠化草原区和高寒草原区，并综合考虑经济发展水平、牧业生产规模、人均草场面积和区域人口密度，选取6 个牧业旗县（锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、苏尼特左旗、鄂托克旗、天祝藏族自治县）。其次，根据每个牧业乡镇政府距县政府距离的远近，随机选取典型牧业乡镇。再次，根据村委会距离乡镇政府的远近，随机选取典型牧业村。最后，在每个村随机选取受访牧户，并由调研员对家中主要畜牧业劳动力进行2～3 h 面对面访谈，访谈内容主要包括牧户家庭基本信息、草场经营情况以及畜牧业养殖情况等；同时，在每个村选取一名村干部面访，获取村级社会经济信息。此次调查共在6个旗县19 个乡镇65 个村完成牧户访谈问卷857 份，最终获得符合研究主题的有效问卷820 份，问卷有效率为95.68%。有效样本在三个草原类型的比例分别为32.93%、34.27%、32.80%，分布较为均衡。调查地区的代表性主要体现在三方面：第一，均是牧业旗县，畜牧业作为当地第一产业的支柱，是牧民主要生计来源，草场在维持区域社会经济生态方面的作用不可替代。第二，包含了植被恢复能力相对较弱的三种草原类型，实现草畜平衡对于促进草原的可持续利用更加紧迫。第三，兼顾不同经济发展水平的牧业旗县，能够充分反映各种经济条件下的牧户决策。

表1 为样本牧户和受访者个人的基本特征。从受访者个体特征看：受访对象主要为男性（占比74.51%）、其他民族（占比74.15%）和中老年牧户（45岁以上的受访者占比61.37%），受访者受教育程度总体不高，初中及以下学历的受访者占比77.56%，受访者特征与牧区现实情况较为符合，也与其他学者的调查情况类似［1］。从样本牧户特征看：牧户家庭规模以3～6人为主（占比82.31%），平均人口3.9 人，家庭人口规模较小；2019年家庭纯收入在20万元以下的牧户占比63.42%，平均家庭纯收入19.5万元，总体收入较高。除牧户收入高于政府公布的统计数据外，其他样本特征均与政府统计年鉴相似。总体上，样本具有较好的代表性。

表1 受访者和家庭基本特征

3.2 模型设定

为了识别和估计牧户载畜率决策的邻里效应，构建如下基准模型：

（1）式中：yij为牧户自身载畜率；xij代表牧户i的个体和家庭社会经济特征；Peer_yj和Peer_xj分别代表村庄j中除i牧户之外其他受访牧户载畜率均值和个体、家庭社会经济特征均值，zj为村庄特征；εij表示随机扰动项。参数中：λ0反映了牧户i的载畜率对同村载畜率均值变化的响应程度，即内生互动效应；β10反映了牧户i的个体和家庭社会经济特征对其载畜率的影响；β20反映了牧户i的载畜率对同村其他牧户社会经济特征均值变化的响应程度，即情景互动效应；β30反映了牧户i的载畜率对村庄特征变化的响应程度，即关联效应；α0用来控制区域固定效应。但是，（1）式存在内生互动效应识别中的映射问题［30］，后文通过空间自回归（SAR）对此进行进一步处理。

3.3 变量定义及描述性统计

3.3.1 被解释变量

载畜率。相较以往研究多采用牲畜存栏量与草场面积的比值作为载畜率衡量指标［2，9，11］，综合考虑牧户通过饲草料种植、购买，以及打草等途径获得的饲草料，采用更为严谨的计算方法对牧户实际载畜率进行核算，从而缩小这一指标的测量误差。具体核算公式如下：

（2）式中：NT表示牧户实际拥有饲草的理论载畜量（羊单位），S表示标准羊单位年进食量（657 kg），STj表示地区j的草畜平衡标准，Lc、Lin、Lout分别表示牧户自家承包放牧草场面积、转入放牧草场面积、转出放牧草场面积，(Lc+Lin-Lout) /STj表示牧户实际经营放牧草场面积理论载畜量，分别表示牧户购买的饲草料、打草场打草量以及种植的饲草料地饲草料产量折标准干草总量。（3）式中：STR表示载畜率，N表示牧户实际牲畜存栏量。牲畜存栏量根据《天然草地合理载畜量的计算（NY/T 635—2015）》中每一代表性品种对应的羊单位折算系数，对牧户饲养的不同牲畜品种分类核算并加总。具体地，绵羊、山羊、马、牛及骆驼的幼崽均折算为0.5个对应成年家畜当量。同时，用牧户是否超载来进行稳健性检验，牧户是否超载由STR来判断（STR＜1.05，不超载；1.05≤STR＜1.35，轻度超载；1.35≤STR＜1.7，中度超载；1.7≤STR＜2，重度超载；STR≥2，严重超载）。样本牧户草畜平衡及超载过牧情况如图2所示。总体而言，超载过牧情况依然严峻，50%牧户仍处于超载过牧状态，且超载牧户中仍有51%处于重度和严重超载。

图2 样本牧户草畜平衡及超载过牧情况

选用“载畜率”而非“是否超载”作为被解释变量主要在于：第一，超载过牧具有普遍性。样本牧户载畜率均值为1.307，处于超载过牧状态。因此，任一单位载畜率的降低都意味着向草畜平衡逼近。第二，牧户载畜率降低是一个渐进过程，草畜平衡实现并非一蹴而就。第三，以是否超载过牧为被解释变量无法反映其超载过牧的强度变化，而载畜率可以揭示这一特征。第四，在实际畜牧业经营管理中，由于牲畜的不可分性、牧户降低载畜率手段的多样性和测量误差，牧户是否实现草畜平衡的界定尺度也具有一定弹性，完全准确度量牧户恰好草畜平衡或超载过牧难以实现。因此，是否超载仅用于补充分析和稳健性检验。

3.3.2 主要解释变量

邻里载畜率。指同村其他受访牧户的平均载畜率。在中国，同一行政村内的牧户具有相似的文化和制度环境，政府相关政策通常也是以行政村为单位实施，且行政村从大集体时期的牧业队演变而来，同一行政村内牧民交往和合作更为密切频繁。因此，将同一行政村内的其他牧户称为牧户的“邻里”。同样，使用邻里超载比例进行稳健性检验。

3.3.3 其他变量

控制变量。根据农户行为理论、行为经济学及牧户载畜率决策的相关研究［1-3，8］，选取草畜平衡维护行为、个体和家庭社会经济特征、村庄制度和环境因素四方面的控制变量。草畜平衡维护行为包括舍饲圈养、轮牧、草场转入和减畜。个体特征包括户主年龄、受教育程度、是否党员、是否村干部、宗教信仰。家庭社会经济特征包括牧户家庭年初存栏量、放牧草场面积、固定资产、2018年纯收入、家庭负担、是否其他民族家庭及水资源可及性。村庄制度和环境因素包括村庄草畜平衡监管、政府草畜平衡监管和村庄草场质量，这三个变量也用来控制村级层面的关联效应，还控制了区域虚拟变量，从而消除区域环境或制度差异对牧户载畜率决策的影响。

邻里特征，即同村邻里社会经济特征均值，是情景互动效应的来源。为了剥离情景互动效应对于内生互动效应的干扰，参照牧户个体家庭社会经济特征选取了邻里特征，具体包括邻里户主年龄、邻里户主受教育年限、邻里党员比例、邻里宗教信仰比例、邻里村干部比例、邻里其他民族比例、邻里家庭资产、邻里家庭负担、邻里水资源可及性。变量的具体含义和描述性统计见表2。

表2 主要变量定义及描述性统计

4 实证分析与讨论

4.1 邻里效应存在性及其对牧户载畜率决策的影响

4.1.1 牧户载畜率决策的邻里效应

表3 回归1 结果显示，邻里载畜率的估计系数为0.8444 且在1%统计水平显著，初步说明邻里载畜率的提高会显著提高牧户载畜率。回归2 进一步控制了影响牧户载畜率的控制变量、邻里特征、村庄特征以及区域效应，从而尽可能剥离其他干扰因素、情景互动效应以及关联效应对牧户载畜率的影响。结果显示，邻里载畜率的估计系数降低为0.6506，但仍然为正且在1%统计水平显著，说明载畜率决策的邻里效应确实存在。具体而言，邻里载畜率每提高100%，牧户载畜率将上升约65%，与理论分析中的逻辑一致，呈现出“近墨者黑”特征，且其作用效果不容忽视。进一步，将解释变量和被解释变量分别更换为邻里超载比例和是否超载重新估计，结果见回归3、回归4。邻里超载比例的估计系数为1.9692 且在1%统计水平显著，即邻里超载比例每上升10%，牧户超载过牧概率上升2.9%，与回归2 的结果具有一致性。上述结果意味着，牧户载畜率决策具有一定“传染性”，加强对超载过牧行为的监管，抑制消极的邻里效应，能够避免草畜平衡秩序陷入恶性循环。H1得证。

4.1.2 邻里效应的稳健性检验

第一，排除极端值的影响，对核心解释变量和被解释变量进行1%缩尾、截尾后重新估计，结果见表4。邻里载畜率、邻里超载比例的估计系数及显著性水平与表3中的估计结果基本一致，说明载畜率决策的邻里效应是显著存在的。第二，安慰剂检验。基于调查样本，通过随机抽样为每个村庄的牧户生成一批来自其他村庄中的“伪邻居”。在此基础上，计算伪邻里载畜率、伪邻里超载比例回归系数及其对应P值的分布，若“伪邻里效应”与真实邻里效应有显著差异，即真实回归系数偏离于“伪邻里效应”回归系数的主要分布范围，则认为上文模型设定不存在严重偏误，且邻里效应的真实估计结果具有稳健性。图3 结果表明，真实邻里效应估计结果均显著偏离于“伪邻里效应”估计结果的主要分布范围，说明载畜率决策的邻里效应是显著而稳健的。这同时意味着，以行政村作为牧户邻里关系界定范围是有效的。

图3 安慰剂检验：伪邻里效应的核密度估计

表3 近墨者黑：超载过牧的邻里效应

表4 稳健性检验：排除极端值估计

4.1.3 考虑邻里效应的内生性

邻里效应可能会因遗漏变量、样本自选择等而导致虚假相关。对于遗漏变量问题，通过在模型设定过程中控制个体、家庭、村庄和区域等多个层面影响牧户载畜率的相关变量来减小这一问题。对于样本自选择问题，由于研究是以行政村为单位界定邻里范围，同一行政村内邻里关系的形成并非牧户根据自身偏好选择的结果，而是在草原承包经营制度和宅基地制度下对祖辈居住习惯沿袭的综合结果，因此邻里效应的估计并不存在自选择问题。此外，估计（1）式还可能面临映射引起的内生性，即牧户载畜率可能与邻里载畜率相互影响。已有研究指出，SAR 可以较好解决内生互动的识别问题［40-41］。因此，采用SAR 重新估计。根据牧户是否位于同一行政村构建相邻空间权重矩阵，并在控制个人、家庭、村庄特征和区域固定效应基础上进行模型估计。表5结果显示：邻里载畜率估计系数为0.5608 且在1%统计水平显著；与表3中回归2 的估计系数比较，差异约为0.09，即表3 中的估计结果为掺杂了部分情景互动效应的复合社会互动效应，但并不影响内生互动效应识别。基于上述分析，尽管载畜率决策邻里效应存在一定内生性，但其所造成的偏误很小，并不影响结果判断。为了不损失样本信息（分组回归或数据缺失会导致无法完整构造SAR 模型的空间矩阵），后文仍然采用线性均值模型进行分析。

表5 SAR模型估计结果

4.2 邻里效应对牧户载畜率决策的影响机制

4.2.1 机制验证

为了检验邻里效应对牧户载畜率的作用机制，参照温忠麟等［42］提出的机制验证方法，构建中介效应模型并进行相关检验。具体模型如下：

（4）—（6）式中：Yij代表牧户载畜率，Peer_yj代表邻里载畜率，Mij代表影响牧户载畜率的中介变量。c为邻里载畜率影响牧户载畜率的总效应，a为邻里载畜率对中介变量的直接效应，c′和ab分别为邻里载畜率及中介变量对牧户载畜率的直接效应。遵循温忠麟等［42］提出的检验方法，依次检验了系数a、b是否显著以及乘积ab的置信区间是否包含0。

（1）邻里载畜率→预期收益→自身载畜率。牧户在长期的畜牧业生产实践中，可以通过观察、交流、互助、学习等过程获取邻里畜牧业生产的投入产出情况，作为自身调整载畜率的先验信息。由于畜牧业纯收入和成本均受到牧户养殖规模的影响，故选取邻里畜牧业投资回报率表征牧户的预期收益先验信息。畜牧业投资回报率通过牧户上一年度畜牧业纯收入与畜牧业成本的比值来测度；预期收益用邻里畜牧业投资回报率表征，其计算公式类似于邻里载畜率，结果见表6。回归1 的结果表明，邻里载畜率的估计系数为0.3795 且在1%统计水平显著，即邻里载畜率的提高可以显著提高牧户畜牧业预期收益。回归2 的结果显示牧户畜牧业预期收益的估计系数为0.0699 且在5%统计水平显著，即畜牧业预期收益的提高可以显著提高牧户自身的载畜率。最后，Bootstrap检验显示畜牧业预期收益在邻里载畜率与牧户自身载畜率之间的中介作用是显著存在的，即牧户可以通过观察性学习从邻里处获悉调整载畜率的先验收益信息，而邻里高载畜率与高投资回报率相对应，提升了牧户向上调整载畜率的预期收益，进而驱动牧户提升或维持较高的载畜率。H2-1得证。

（2）邻里载畜率→心理负担→自身载畜率。中国的基层治理体系决定了村干部在村庄治理中拥有较高话语权，因而村干部就牧户超载过牧行为所持的态度，能在很大程度上反映邻里对于牧户超载过牧所持的态度。鉴于此，用牧户因自身未实现草畜平衡引起村干部不满的态度感知表征其心理负担，具体通过问项“未实现草畜平衡会使嘎查（村）干部不满”来衡量，并采取5 级里克特量表测度，从1—5 表征对上述说法的赞同程度逐渐提高。结果见表6。回归3 的结果表明，邻里载畜率的估计系数为-0.4633 且在1%统计水平显著，即邻里载畜率的提高可以显著降低牧户心理负担。回归4 的结果显示心理负担的估计系数为-0.1049 且在1%统计水平显著，即牧户心理负担的下降会显著提高自身载畜率。最后，Bootstrap检验显示心理负担在邻里载畜率与牧户自身载畜率之间的中介作用是显著存在的，即较高的邻里载畜率环境，会降低牧户对邻里就自身维持高载畜率持负面态度的预期，从而减轻心理负担，心理负担的下降则进一步促使牧户提升或维持较高的载畜率。H2-2得证。

4.2.2 稳健性检验

将解释变量更换为邻里超载比例重新估计，结果见表6。结果表明，“邻里超载比例→预期收益→自身载畜率”与“邻里超载比例→心理负担→自身载畜率”两条作用机制均成立。因此，上述两条作用机制是比较稳健的。

表6 邻里效应对牧户载畜率决策的影响机制

4.3 榜样群体对载畜率决策邻里效应的调节作用

邻里效应的计算是基于同一村庄内其他牧户的均值，即假定每一个邻居对于牧户的影响是等权重的。事实上，这一假设难以严格满足，不同邻居对于牧户的影响作用会存在差异，尤其是村庄内的一些关键人物对于牧户的影响会更为明显。因此，从干部、党员、富人和能人等多个角度选取了榜样群体，探究其对于超载过牧邻里效应的调节作用。干部群体是指家庭中具有现任村干部或曾任主要村干部的家庭；党员群体是指家庭主要畜牧业劳动力中存在党员的家庭；富人群体是指牧户自评经济地位处于村庄前40%的家庭；能人群体则是指牧户自评为乡村精英或乡村能人的家庭。在划分榜样群体的基础上，对每个村庄各榜样群体的平均载畜率和非榜样群体的平均载畜率进行比较，将全部样本分为榜样群体载畜率高于非榜样群体载畜率组和榜样群体载畜率低于非榜样群体载畜率组，通过分组回归比较邻里效应的大小。

榜样群体对载畜率决策邻里效应的调节作用回归结果见表7。回归1—回归8 的结果显示，当村干部群体载畜率高于非村干部群体、党员群体载畜率高于非党员群体、富人群体载畜率高于非富人群体及能人群体的载畜率高于非能人群体时，邻里载畜率的估计系数更大。这意味着，邻里效应会因村干部群体、党员群体、富人群体以及能人群体的负向示范而得到加强。值得警惕的是，部分富裕牧户的致富原因可能并不完全归结于载畜率的提高，但却可能向其他牧户传递超载过牧必然增收的虚假信号。需要注意的是，上述榜样群体会存在部分重叠，即村干部往往是党员，同时也可能是乡村能人和富裕群体，但这并不会对研究结论造成影响。首先，研究重点关注的是榜样群体的调节作用而非中介作用，只要牧户具有“村干部”“党员”“富人”“能人”这样的标签，就可能发挥相应的示范作用。其次，表7 中回归1—回归8 中的观测值显示，上述榜样群体并非完全重叠，而是具有一定区别度。最后，榜样群体的重叠意味着对于政策制定者而言，为了遏制榜样群体负面示范对于邻里效应的增强作用，可以降低目标人群的瞄准成本。上述结果的启示在于，遏制邻里效应的负面作用，需要把握关键群体。以村干部、党员、富人和乡村能人等榜样群体为抓手，通过降低榜样群体的载畜率，发挥上述榜样群体的正向带动作用从而降低邻里效应的负面影响，对于整村实现草畜平衡具有现实意义。

稳健性检验。将解释变量更换为邻里超载比例重新估计，结果见表7。邻里超载比例的估计系数大小在不同分组中与邻里载畜率估计系数一致且均在1%统计水平显著。因此，榜样群体对载畜率决策邻里效应的调节作用是稳健的。H3得到验证。

表7 榜样群体对于邻里效应的调节作用

4.4 邻里效应的异质性分析

4.4.1 群体异质性

根据受访牧户特征差异，重点考察了邻里效应在不同载畜率、不同贫困程度、不同受教育程度以及不同民族属性家庭的异质性。

图4结果表明，邻里载畜率对于牧户载畜率的影响作用并不均匀，呈现出“马太效应”。对于载畜率本身较低的牧户群体，邻里载畜率的提升对其载畜率提升作用较小；对于载畜率较高的牧户群体，邻里载畜率的提升对于其载畜率提升效应更大。将解释变量更换为邻里超载比例进行重新估计，结果类似，对于载畜率越高的牧户群体，邻里超载比例的影响效应越大。这意味着，超载过牧程度越高的牧户受周边牧户负向示范的影响越严重，加剧超载过牧的恶性循环。表8 中回归1、回归2 的结果显示，相较于贫困户，邻里效应对于非贫困户更大。可能的原因是，载畜率的提升需要以牲畜存栏量的提升为前提，贫困户受经济资本、人力资本所限，难以实现大规模的畜牧业扩张，邻里效应因而较弱。回归3、回归4 的结果显示，相较于其他民族牧户，邻里效应对于汉族牧户更小。可能的原因在于：调查地区其他民族牧户在畜牧业经营中占主体地位，由于文化习俗和生活习惯差异，汉族牧户作为少数群体，难以与其他民族牧户形成有效互动，而其他民族内部的互动更加频繁密切。另一方面，地方政府出于生态保护的压力可能会存在“选择性执法”现象。因此，邻里效应对于汉族牧户的作用小于其他民族。回归5、回归6的结果显示，相较于仅接受过初等教育的牧户群体，邻里效应在接受过中等教育的牧户群体中作用更小。可能的原因是，受教育程度越高的牧户，越能认识到草原生态的重要性，且自身独立决策能力更强，盲目从众行为更少。上述结果的启示是：邻里效应对不同牧户群体的作用效果并非均匀的，更应该从载畜率高的牧户、非贫困牧户、其他民族牧户以及受教育程度低的牧户着手，从而在更大程度上阻断邻里效应的负面作用，提高草原生态保护政策的实施效率。

图4 邻里效应对牧户载畜率决策影响的分位数回归结果

4.4.2 村域异质性

草畜平衡监管是牧户超载过牧的重要约束机制。目前，草畜平衡的监管主体主要包含两类：一类是具有行政权力的政府草原监管部门，其主要依靠行政法规，对牧户超载过牧行为进行规制；另一类是具有土地发包权力的农村集体经济组织，其主要通过非正式制度对牧户超载过牧行为进行约束。

根据各村在“政府草畜平衡监管”“村庄草畜平衡监管”两个村级控制变量上的得分，分别将村庄划分为“年度检查”“半年度检查”两组，“规则执行严”“规则执行不严”两组后进行估计，结果见表9。回归1、回归2 的结果表明，当草原监管部门对牧户载畜量的核查频率由年度上升为半年度时，邻里载畜率对于牧户载畜率的影响系数由0.5161 下降到0.3019，说明提高草原生态监管频率可以显著降低邻里载畜率的负面影响。已有研究［8］指出，草原监管呈现“弱监管”的特征。上述结果意味着，提高政府的生态监管强度对于降低载畜率决策的邻里效应作用显著。因此，为保障草畜平衡的长期实现，现阶段政府依旧不能放松对于牧户超载过牧的生态监管。回归3、回归4 的结果显示，规则执行严的村庄邻里效应并不显著，而规则执行不严的村庄超载过牧的邻里效应较大且在1%统计水平显著，这表明加强草场发包方对承包经营户的草畜平衡管理，可以显著降低载畜率决策的邻里效应。上述结果意味着，完善村庄非正式制度，对于抑制载畜率决策的邻里效应具有重要作用。综上，为保障草畜平衡的长期实现，不仅要依靠政府生态监管，村庄内部也要做出相应的努力，从而在政府正式制度与村庄非正式制度间形成合力。

4.4.3 稳健性检验

进一步将解释变量更换为邻里超载比例重新估计。结果见表8 和表9。邻里超载比例的估计系数在不同分组中的大小与邻里载畜率的估计系数在不同分组中的大小具有一致性，且统计检验结果一致。因此，邻里效应在不同牧户群体和不同村域中具有异质性这一结论是比较稳健的。H4得到验证。

表8 载畜率决策邻里效应的群体异质性

表9 载畜率决策邻里效应的村域异质性

5 结论与政策建议

从社会经济学角度，理论分析了牧户载畜率决策邻里效应的存在性，系统解构了载畜率决策邻里效应的作用机理、榜样群体的调节作用和邻里效应的异质性特征，并利用内蒙古和甘肃牧区820 户牧户的微观调查数据进行了实证检验。主要结论如下：第一，牧户载畜率决策存在邻里效应，表征出“近墨者黑”特征，且这一效应在控制内生性后依旧显著；牧户会受其邻里高载畜率、高超载过牧比例的消极驱动呈现出高载畜率和高超载过牧概率，从而陷入超载过牧的恶性循环。第二，邻里效应通过提高牧户畜牧业预期收益和降低牧户心理负担提升牧户载畜率。现阶段，高邻里载畜率与高经济收益相对应，驱动牧户维持高载畜率；高邻里载畜率与低牧户心理负担相对应，抑制牧户降低载畜率。第三，载畜率决策的邻里效应会受榜样群体的调节，村干部、党员、富人和能人等榜样群体的负向示范强化了载畜率决策的邻里效应，抑制牧户降低载畜率。第四，载畜率决策的邻里效应存在群体异质性和村域异质性。相对于载畜率高、其他民族牧户、非贫困户和受教育程度较低的牧户，邻里效应在载畜率低、汉族牧户、贫困牧户和受教育程度高的牧户群体中作用更小；当政府外部生态监管严格和村域内部非正式制度健全时，载畜率决策的邻里效应较小甚至不存在。

基于上述结论，提出以下政策建议：①树立典型。考虑到高载畜率与高经济收益并存的负向示范作用，应通过政策支持，着力打造一批低载畜率与高收益并存的畜牧业经营样板，从而扭转邻里效应的传导路径。②强化舆论。通过多种媒介加大对草畜平衡重要性和超载过牧危害性的宣传，尤其要注重草原生态整体性的宣传，广泛树立起“自家超载过牧也是破坏邻居生态、影响子孙后代”的生态理念，强化邻里间超载过牧的舆论压力。③改善监管。一方面加强政府对牧户超载过牧的监管和执行力度，提高监管效力；另一方面尽快督促村集体将草畜平衡纳入村规民约并提高干部治村能力，完善村庄非正式制度，在政府外部监管与村域内部监管间形成合力。④注重瞄准。一方面，通过对村干部、党员、富人、乡村能人等榜样群体的重点监管，降低榜样群体的载畜率，树立生态保护的正面典型，真正发挥榜样效应；另一方面，加强对高载畜率、非贫困户、低学历牧户的监管，抑制邻里效应的作用强度。