马 梅， 杨欣悦

(内蒙古农业大学， 内蒙古 呼和浩特 010010)

中国草地面积约为4亿公顷，约占全国总面积的41.67%[1]。作为中国陆地面积最大、对气候变化最为敏感和脆弱的生态系统，草地同时也是中国重要的生态屏障。草原在应对气候变化的过程中发挥着重要的作用，我们应加强草原保护建设，提高其应对气候变化的水平[2]。然而，极端气候事件的频繁发生导致草地退化和饲草料供应不足，阻碍了牲畜的生长发展，不利于牧民实现增收。魏雯等[3]表示在全球气候变暖的背景下，气候将更加干燥，植被覆盖率降低，降水量下降，使草原生态环境变得更差，从而给畜牧业生产带来极大的负面影响。为了减少极端气候事件给牧民带来的经济损失，作为理性经济人的牧民会采取一系列适应极端气候的行为，以实现畜牧业生产收入的增加，并促进畜牧业生产的可持续发展。因此，探究牧户在极端气候下的适应性行为对畜牧业生产效率的影响，有助于解决牧民因极端气候导致的生计问题，减少极端气候对畜牧业生产和草原生态环境的影响，同时，对验证牧民适应性行为的效果具有重要价值。

目前，实证研究侧重于气候变化对牧民生产生活的影响及畜牧业生产者应对不同气候变化的适应性行为的选择[4-7]。因此，研究有必要从不同角度及目标来评估适应性行为的效果，减轻极端气候对牧户生计、畜牧业生产和生态环境的负面影响。近年来，学者们对农牧民应对气候变化的适应性行为的经济效果进行了大量探讨，有的采用交互式回归模型[8]、处理效应模型[9]等方法分析了农作物种植户应对气候变化适应性行为的经济效果；有的采用应对和适应策略指数、数据包络分析和分数回归模型[10]分析了山羊养殖业户应对气候变化的适应性行为的经济效率；还有学者探讨了将单一牲畜生产转向作物-牲畜混合生产系统的适应气候变化行为策略的经济有效性[11]，并对全球应对气候变化的适应性行为成本进行了测算，测算结果范围为每年250亿美元到1000亿美元之间[12]。

综上所述，学者们从不同的视角对农牧户适应极端气候的行为进行分析，但很少有研究基于对农牧户的畜牧业生产效率的分析，来评估在极端气候条件下适应性行为的效果，而生产效率是评价畜牧业生产经营状况的重要指标。鉴于此，本文以巴彦淖尔市乌拉特后旗以及乌兰察布市四子王旗的调研数据为数据源，采用DEA-Tobit的方法测算每个牧户的畜牧业生产效率，分析牧户在极端气候条件下的适应性行为对畜牧业生产效率的影响，从而评价其适应性行为的效果，引导牧户采取合适的适应性行为来应对极端气候，为政府提高畜牧业生产效率提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

四子王旗和乌拉特后旗地处内蒙古中西部，旱情严重，沙尘暴频繁，极易受极端天气事件影响，尤其在气候变化加速之际，极端天气灾害严重制约了区域内牧民的生产与生活。因此，本文选取这两个牧区作为研究区域。

四子王旗位于内蒙古自治区中部，介于北纬41°10′～43°22′，东经110°20′～113°之间，总面积255.13万公顷；地处中温带大陆性季风气候区，年平均气温在1～6℃之间，1月最冷，极端最低气温—39℃；7月最热，极端最高气温35.7℃；平均无霜期108天；其特点为春温骤升、秋温剧降、无霜期短。四子王旗草场面积212.69万公顷，可利用草场面积200.26万公顷，2020年农牧业人口1.7万人，占全旗总人口83%。

乌拉特后旗位于内蒙古自治区西北部，东经107°05′06″，北纬41°06′46″，总面积250万公顷；气候属中温带高原大陆性气候；年平均气温3.8℃，年极端最高温度46.8℃，年极端最低温度-31.2℃，平均降水量96～105.9 mm，年均无霜期130天，年日照时数3 300小时。该地气候的主要特点是：冬季寒冷干燥风沙多，夏季干旱降雨少，日照强烈，蒸发量大。乌拉特后旗有235.27万公顷天然牧场，约占全旗总面积的86%，具备发展畜牧业的天然优势，2020年农牧业人口2.49万，占全旗总人口43%。

1.2 数据来源

数据调研于2021年7月至10月。在确定了旗级调研区域后，采取多阶段随机抽样方法获取样本数据。其中，对巴彦淖尔市乌拉特后旗和乌兰察布市四子王旗的8个乡镇(苏木)进行调研，具体包括：乌拉特后旗87户(其中巴音前达门22户、呼和温都尔镇17户、潮格温都尔镇33户、获各琦苏木10户、乌盖苏木5户)；四子王旗113户(其中江岸苏木41户、查干补力格苏木43户、白音朝克图镇29户)。共收回200份调查问卷。在模型运行时，为满足调研数据的一致性、保证模型结果的科学性，剔除了数据不完整及一些变量异常的样本，最终得到的有效问卷为188份，有效率是94%(表1)。问卷从牧户的个人情况、家庭情况、养殖信息、收入支出情况以及应对极端气候采取的适应性行为展开调查。根据上述信息对牧户畜牧业生产效率、适应性行为等进行定量分析。

表1 样本区域Table 1 Sample area

1.3 研究方法

1.3.1研究模型 基于Coelli[13]的研究显示多数研究采用二阶段线性规划的方法来解决DEA模型问题。本文首先使用DEAP 2.1软件测算各牧户的效率值；然后以综合技术效率为因变量，将牧户的适应性行为作为核心变量，运用Eviews 9.0软件进行Tobit回归模拟，分析牧户的适应性行为对畜牧业生产效率的影响。

(1)

式(1)中，e=(1,...,1)T，λ=(λ1,...,λn)T，X0和Y0为待进行技术效率分析的指标，1/Z为该模型测算出的效率值。当综合效率等于1时，表明牧户进行畜牧业生产的投入产出处于最佳势态；当综合效率小于1时，表明与最佳效率相比，牧户进行畜牧业活动的产出不足[16]。

(2)Tobit模型，被定义为其因变量取值受限制、有选择行为的一类模型。它既涵盖了反映选择的离散数据，又包括了有限制的连续变量。若因变量为受限变量，直接利用最小二乘法求回归，则会导致参数估计量有偏且十分不准确[17-19]。由于本文通过DEA模型计算得出的牧户畜牧业生产效率取值在0～1之间，其为受限变量且具有截断数据特征，因此，利用Tobit模型研究牧户在极端气候下的适应性行为对畜牧业生产效率的影响因素更科学，模型公式如下：

(2)

式(2)中，Yi代表第i个牧户的畜牧业生产技术效率；Xij表示畜牧生产技术效率的各种影响因素；β0为常数项；βj为回归方程系数；εi为随机扰动项。

1.3.2指标选取及变量描述性统计分析

(1)DEA模型的指标选择

DEA投入指标选取劳动力投入、草场面积、畜牧业生产支出和牲畜存栏量四个指标。其中，劳动力投入是衡量牧户进行畜牧业生产的人力资本指标，在文中指从事畜牧业生产活动的家庭成员数以及雇工数；草场面积反映牧户拥有的自然资本，本文计算该指标不仅涵盖了牧户拥有的面积，另外包括租入和租出的草地面积，是以草地形式投入的生产性资本；畜牧业生产支出反映在畜牧业生产过程中用于生产消耗的费用，因此，在文中该指标包括购买饲草料、牧机具、新建或维修棚圈等费用；牲畜存栏量反映牧户对畜牧业生产以活畜形式的直接投入(表2)。研究区牧户家庭的牲畜主要包括山羊、绵羊、牛、马和骆驼，因此，对该指标按照牲畜的摄食量进行羊单位换算。

表2 DEA投入产出指标Table 2 DEA input-output indicators

DEA产出指标选取畜牧业收入和羊单位收益两个指标。其中，畜牧业收入反映牧户进行畜牧业生产的经营状况，是牧户进行畜牧业生产的重要目标，因此，文中该指标包括出售牲畜、羊毛绒、驼毛以及奶制品的收入；羊单位收益由畜牧业收入除以年中牲畜数计算可得，反映单位牲畜资源对畜牧业生产效率的贡献。

(2)Tobit变量选取及描述性统计分析

本文构建Tobit模型时，选取牧民对极端气候的适应性行为作为核心变量，其中购买饲草料和出售虚弱牲畜是应对如干旱、雪灾等极端灾害的主要措施，分别体现了保畜和减畜策略；增加圈养天数是牧民因干旱等极端气候导致草地退化加剧的被动适应性行为；新建或修建棚圈以及打井归属于牧民适应极端气候的战略性行为，政府对修建棚圈和打井的补贴政策也促进了牧民修建棚圈和打井的适应性行为；调整牲畜结构、改良畜种和购买牧业保险区别于牧民对极端气候的传统适应性行为，这要求牧民具有较高的牧业知识，同时转变思维方式；集中饲养和联合放牧可以缓解草地退化以及极端气候带来的不利影响，也属于牧民的适应性行为。

为分析以上选取的牧民对极端气候的适应性行为对畜牧业生产效率产生的影响(表3)，本文选取户主特征、家庭情况、生产条件作为控制变量。对样本特征变量的描述分析如下：年龄分布在40～55岁之间的牧户，比例高达52.69%，平均年龄为47.65岁，最小的仅24岁，最大的73岁；牧户的受教育程度普遍较低，少数牧户仅接受过1年的教育，70.66%的牧户受教育水平处于小学和初中时期，平均受教育时间为8.23年；牧户从事畜牧业生产活动的平均年长为25.66年，且不同牧户间从事畜牧业生产年数相差较大，最少的仅3年，最多的高达50年；户主为干部的比例为30.54%，是否为干部可在一定程度上反映牧户人力资本的大小，体现其适应极端气候的能力；牧户家庭平均劳动力人数为2.57人。另外，62.87%的牧户近三年存在借贷行为，大部分牧户缺乏资金，借款金额超过20万元的牧户占借款牧户的14.41%；牧户参加合作社或牧业协会的比例比不参加的少，占比仅34.13%，参加合作社有利于牧户获得有助于畜牧业生产的相关信息，充分利用信息资源，从而促进其畜牧业生产效率的提升；获得过生产技术培训的牧户为68户，占比36.17%，牧民通过学习和掌握畜牧业生产技术方面的知识，拓展其畜牧业生产技术渠道，从而提高其技术效率。

表3 Tobit变量选取Table 3 Selection of Tobit variables

2 结果与分析

2.1 畜牧业生产效率的分析

以巴彦淖尔市乌拉特后旗以及乌兰察布市四子王旗的调研数据为数据源，构建DEA模型，测算每个牧户的畜牧业生产效率。由图1可知，随着牧户畜牧业生产的综合效率范围不断增加，该范围内的牧户数量占总体的比例呈先增后减的趋势，为正偏态分布。牧户畜牧业生产的综合效率平均值为0.45，不同牧户之间畜牧业生产效率水平相差较大。牧户畜牧业生产的综合效率在0～0.1之间的牧户数最少，仅7户，占总牧户的3.72%，处于该效率区间的牧户需要结合自身适应极端气候的能力及相关因素提高其畜牧业生产效率。畜牧业综合效率处于0.3～0.4范围内的样本数量最多，为39户，占总牧户的20.74%。畜牧业生产效率大于0.4的样本数量随着综合效率的区间增大而不断减少，直至0.8～0.9范围内的样本数量不再减少，牧户数量为9户，占总牧户的4.79%。随后，综合效率落在0.9～1.0范围内的牧户急速上升，为19户，占总牧户的10.11%。这表明，牧户的畜牧业生产效率在0.8～0.9时，由于某些因素的影响容易使其生产效率从一个低值区间上升到高值区间，即0.9～1.0，这些影响因素将在后面的研究内容中进行深入分析。

图1 研究区牧户畜牧业生产综合效率Fig.1 Comprehensive efficiency of livestock production in households

2.2 牧户在极端气候下的适应性行为

由牧户对极端气候的感知分析可知(表4)，沙尘暴是牧户感知最多的极端气候，为143户，占总牧户的76.06%；其次是对干旱的感知，占比为69.68%；然而对洪灾的感知牧户较少，仅11户，占比为5.85%。

表4 牧户对极端气候灾害的感知Table 4 Herders’ perception of extreme climate disasters

在对极端气候感知的基础上，牧户为应对极端气候变化采取了相应的适应性行为(图2)，包括购买饲草料(X1)、增加圈养天数(X2)、新建或维修棚圈(X3)、调整牲畜结构(X4)、打井(X5)、出售虚弱牲畜(X6)、改良畜种(X7)、牧业保险(X8)、联合放牧(X9)、集中饲养(X10)。另外，牧户在应对极端气候发生时将采取不止一种适应性行为，其中，116户牧户采取了出售虚弱牲畜的适应性行为，占比为61.70%；其次是购买饲草料，59.88%的牧户选择了该行为来适应极端气候；而采取联合放牧的牧户最少，仅37户，占比为19.68%。

图2 牧户适应性行为及其频率Fig.2 Adaptive behavior and frequency of herders

2.3 牧户的适应性行为对畜牧业生产效率的影响

为了评估牧户的适应性行为对畜牧业生产效率的影响，将综合效率作为被解释变量，运用Tobit模型进行回归分析。由表5可知，模型的P值小于0.01，Log likelihood= 38.644 9，表示该模型的自变量可以较好的解释因变量，拟合程度较高。

表5 Tobit模型回归结果Table 5 Regression results of Tobit model

2.3.1牧户的基本属性对畜牧业生产效率的影响 户主年龄对畜牧业生产效率产生负向影响，表现为10%的显著性水平，说明牧民的年龄越小，其畜牧业生产效率越高。这可能由于年长的牧民习惯采用传统的畜牧业生产技术，较少关注新技术，与年轻的牧民相比，他们获取和采用与畜牧业生产有关的技术信息相对较困难。同时，年轻的牧民更容易接受技术培训，提升畜牧业生产手段，从而获得更高的生产效率。从事畜牧业生产的年长在5%的水平上显著正向影响畜牧业生产效率，即从事畜牧业生产的时间每增加1%，牧户的畜牧业生产效率提升0.01%。这说明牧民从事畜牧业生产的时间越长，其畜牧业生产经验越丰富，促使畜牧业生产效率得到提升。牧户近三年是否借贷对畜牧业生产效率的影响比较显著，通过了1%的显著性水平检验，且为负向影响，这说明有借贷行为的牧户反而比未有借贷行为牧户的畜牧业生产效率低。

2.3.2牧户的适应性行为对畜牧业生产效率的影响 首先，增加圈养天数正向促进牧户畜牧业生产效率的提高，并且通过了5%的显著性检验，这表明采取增加圈养天数适应极端气候的牧户比未采取的牧户的畜牧业生产效率高。在调研区域，沙尘暴对牧民畜牧业生产活动造成较大影响，放牧不利于牧草生长和牲畜的健康。而圈养是一个相对封闭的环境，避免了放牧羊群与其他家畜和野生动物的接触，降低了患上传染病、寄生虫病等风险，减少防疫费用的支出；同时牧民在保持棚圈的环境卫生下，给牲畜提供良好的生长环境和精心的饲养，有利于提高繁殖成活率，从而提高了牧户的畜牧业生产效率。

其次，购买饲草料对牧户的畜牧业生产效率产生了积极影响，并通过了1%的显著性检验。在极端气候条件下，拥有充足的饲草料可解决牧户的燃眉之急，保证牲畜安全过冬或度过由于干旱少雨导致牧草欠生长的困难时期。另外，冬季饲草料的存储数量，将直接关系到母畜产崽的数量和质量，进而影响牧民的畜牧业收入，因此购买饲草料可提升牧民的畜牧业生产效率。

然而，出售虚弱牲畜对牧户的畜牧业生产效率的影响并不显著。由调研得知，牧民感知最深刻的极端气候灾害为沙尘暴，其除了可能导致牲畜不健康，还可能使得牧民无法外出放牧甚至患病，因此，在极端气候条件下，出售牲畜是牧民迫不得已采取的适应行为，可能只能减少牧民的损失而无法实现增收。

另外，联合放牧、集中饲养和调整牲畜结构对牧户的畜牧业生产效率的影响均不显著，采取联合放牧和集中饲养的牧户很少，并且草场质量较好的牧户不愿意采取联合放牧的适应性行为。而且，有效调整牲畜结构要求牧户具有较丰富的畜牧业生产经验和技术知识，对于各类牲畜的饲养量维持在何种范围要求牧民拥有一定的科学知识。因此，即使调整了牲畜结构也未必能提升牧户的畜牧业生产效率。新建或维修棚圈以及打井等适应措施都未通过显著性检验，这类适应行为目的在于完善畜牧业生产的基础设施，对牧户畜牧业生产效率的影响不显著，但其对畜牧业的可持续发展具有重要意义。

2.4 牧户对不同类型极端气候适应性行为的异质性分析

由于牧户对不同类型极端气候采取的适应性行为存在差异性，这些适应性行为对畜牧业生产效率的影响也可能存在异质性。因此，本文以调查问卷中牧户感知最深的三种极端气候(沙尘暴、干旱、大雪)为例，进一步分析牧户对这三种不同类型极端气候的适应性行为的差异性。表6为对沙尘暴、大雪、干旱不同类型极端气候的分组回归结果，分析了牧户对不同类型极端气候的适应性行为的异质性。

由表6所示，牧户应对沙尘暴、大雪和干旱极端气候时，购买饲草料对畜牧业生产效率的影响均显著为正。其中，牧户在应对干旱时购买饲草料，使其畜牧业生产效率增加16.6%，而牧户应对沙尘暴和大雪而采取购买饲草料的适应性行为，分别使其畜牧业生产效率增加66.6%，50.1%。由此看出，牧户在干旱时采取购买饲草料的适应性行为对畜牧业生产效率的影响在三种极端气候中的效率最小。这可能由于调查区域的草地条件差，植被稀疏、覆盖率低，牧草产量少，牧户在干旱时需要承担比雨水正常时更多的饲草料费用所致。而且相较于沙尘暴、大雪这类短期的极端灾害，干旱持续时间更长、影响范围更大，极大增加了饲草料的支出，从而增加了畜牧业生产成本，降低了购买饲草料对畜牧业生产效率的促进作用。

表6 牧户应对不同极端气候的适应性行为的异质性情况Table 6 Heterogeneity of adaptive behavior of herdsmen in response to different extreme climate

牧户在应对沙尘暴和大雪时，增加圈养天数均正向促进其畜牧业生产效率，分别通过了1%和5%的显著性检验，使其畜牧业生产效率分别增加25.6%和24.9%；而牧户在应对干旱时，增加圈养天数对其畜牧业生产效率的影响未通过显著性检验。其原因可能是在干旱严重导致草地状况较差的条件下，部分牧民会采取增加圈养天数的适应性行为来应对较长时期的极端气候灾害，以达到保护草地资源的目的。另外，由于调查区域没有饲料基地，牧民增加圈养天数还需大量外购饲草料，大大增加支出成本。同时，干旱往往发生在气温较高时期，圈养羊容易得各种疾病，进而导致羊毛、羊绒产量降低。因此，出现投入增加但产出下降，不利于实现畜牧业生产效率提高的目标。对于沙尘暴、大雪这类短期极端气候灾害来说，其圈养天数较干旱的少，因此，牧民购入饲草料的费用相对较少，这减少了极端气候灾害带来的经济损失，从而提高了畜牧业生产效率。

牧户应对沙尘暴和大雪采取出售虚弱牲畜的适应性行为对其畜牧业生产效率的影响不显著。而应对干旱时，牧户出售虚弱牲畜使其畜牧业生产效率增加13.9%，通过了10%的显著性检验。这可能是由于研究区发生干旱的频率高、持续时间长，导致草地产量低，因此，牧民通过出售虚弱牲畜降低牲畜的饲养成本和管理成本，降低极端气候灾害带来的经济损失，从而提升畜牧业生产效率。对于沙尘暴、大雪持续时间较短的极端气候灾害，虽然同样威胁牲畜的存活，但大部分牧民都修建了棚圈，为牲畜渡过短时间的极端灾害提供了一定条件。因此，出售虚弱牲畜短期给牧民带来收益，但从长远来看，该适应性行为与其畜牧业生产效率的关系不明显。

牧户在应对沙尘暴和干旱时，采取新建或维修棚圈的适应性行为对其畜牧业生产效率的影响不显著。而牧户在应对大雪时，新建或维修棚圈使其畜牧业生产效率增加15.9%，通过了5%的显著性检验。其原因可能是大雪严寒天气易导致牲畜冻伤或冻死，因此，修建棚圈可及时缓解大雪这类极端气候对牲畜的不利影响，保证牲畜的存活率和繁殖率，避免牲畜掉膘，从而促进畜牧业生产效率的提高。

3 讨论

通过调研可知，牧民对干旱、大雪和沙尘暴感知最为深刻，其在应对这类极端灾害时，主要采取购买饲草料、增加圈养天数和出售虚弱牲畜的适应性行为。前两种适应性行为均对畜牧业生产效率产生正向影响，但影响效应不大，而出售虚弱牲畜对畜牧业生产效率的影响不显著。此外，一些区别于传统的适应性行为，如调整牲畜结构、改良畜种和购买牧业保险等，要求牧民具有较高的牧业知识,同时转变思维方式。因此，本节选取传统的适应性行为购买饲草料、增加圈养天数、出售虚弱牲畜和非传统的适应性行为以购买牧业保险为例，进一步探讨为什么有些适应性行为通过显著性检验，但对畜牧业生产效率的提升作用较小，而有些适应性行为对畜牧业生产效率的影响未通过显著性检验。

3.1 购买饲草料和增加圈养天数对畜牧业生产效率的影响

由于研究区牧户对饲草料的需求大于天然草场的供给，大部分牧民通过购买饲草料来降低极端气候对其畜牧业生产所造成的影响。本研究表明，牧民通过购买饲草料和增加圈养天数的适应性行为，既能发挥抗灾保畜的作用，又能使畜牧业生产效率提高。这与候向阳等[20]的研究结果一致，在草地状况严峻，大雪和沙尘暴频发的极端气候下，牧民会选择圈养和购买饲草料的措施来尽量保持牲畜的存活率，降低损失，同时保护草地，使草场休养生息，促进草原畜牧业可持续发展。另外，本研究显示，牧民购买饲草料和增加圈养天数对提升其畜牧业生产效率的作用显著但效应不大。可能是因为购买饲草料需要牧户有充沛的资金投入，导致生产成本过高或是饲草料投入不合理，未实现资源的最优配置；而圈养容易导致牲畜患病，影响其繁殖率和羊毛、羊绒产量，不利于畜牧业生产效率的提升。这与王海等[21]的研究结果一致，其研究结果显示，牧民在遭遇极端灾害事件时，采取购买饲草料和圈养等措施来维持生产，会增加适应性行为的成本支出，其中仅购买草料的支出就占到家庭总支出的20%～40%。使得牧民应对极端气候灾害采取的适应性行为会极大增加生产成本的投入，而降低其生产效率。朱国锋等[22]也同样表示采取适应性行为虽然能加强牧民面对极端气候灾害的能力，但是资金投入大，需要国家的政策支持。因此，要加强购买饲草料和增加圈养天数对提升其畜牧业生产效率的作用，需要解决牧民资金短缺问题。

3.2 出售虚弱牲畜对畜牧业生产效率的影响

本研究结果显示，牧户出售虚弱牲畜对畜牧业生产效率的影响未通过显著性检验。本研究与Bai等[23]的研究结果不一致，他的研究表明，牧民通过处理牲畜来适应极端干旱对其畜牧业生产效率有促进作用。研究结果不一致的原因，一方面，可能由于这位学者是针对极端干旱的背景下得出的结论，牧民在应对极端干旱时，通过处理牲畜来弥补牧草不足，而本研究中牧民对沙尘暴感知最为深刻，沙尘暴较干旱而言持续时间短，牧民采取购买饲草料的方式应对短期灾害更为有效，从而削弱了出售牲畜对畜牧业生产效率的作用程度；另一方面，可能由于综合效率的计算导致，综合效率的计算公式是规模效率和技术效率共同影响而得，当牧民处理牲畜缩小生产规模时，减少了畜牧业生产的投入成本，使得规模效率有所提升，而本研究的调研牧民可能由于其畜牧业生产技术水平相对较低，导致无法在规模效率提升的情况下带动综合效率的提升，使得出售牲畜对畜牧业生产效率未通过显著性检验。

3.3 购买牧业保险对畜牧业生产效率的影响

当一个地区受到极端气候影响时，畜牧业生产也随之遭到破坏，而畜牧业保险可以补偿牧业生产者在生产过程中遭受极端气候的经济损失，稳定牧户收入、提高畜牧业生产效率、促进畜牧业可持续发展[24]。但在本研究的被调研牧民中，仅有少数牧民购买了牧业保险，大部分牧民无购买意愿，并表示该适应性行为无法提升其畜牧业生产效率。研究结果显示，购买牧业保险对畜牧业生产效率的影响不显著。一方面可能由于牧业保险实质上是畜牧业生产的一种支出，另一方面我国牧业保险目前存在费用高、保额低的问题，对于收入较低的牧民来说，其所缴纳保费无法弥补其由于极端气候造成的经济损失，而且极端气候导致牲畜数量不稳定，使得牧业保险赔付率不准确，这些原因均可能阻碍了购买牧业保险对畜牧业生产效率的促进作用。

4 结论

本文以对极端气候事件频发的乌拉特后旗和四子王旗调研的188户牧户的有效数据为数据源，构建DEA-Tobit模型探究牧户应对极端气候的适应性行为对其畜牧业生产效率的影响，结果表明样本牧户的畜牧业生产效率均值为0.45，处于较低的状态，具有大幅提升的空间；户主的年龄、从事畜牧业生产的年限均给畜牧业生产效率带来了显著的正向影响，而牧户近三年是否借贷对其畜牧业生产效率产生显著的负向影响；在极端气候条件下，牧户的适应性行为对其畜牧业生产效率具有显著的促进作用，其中购买饲草料和增加圈养天数提高了牧户的畜牧业生产效率。