研究

饲料进口和信用贷款对内蒙古牧区社会-生态系统的气候弹性有影响吗?

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究区域
  • 研究的设计
  • 基于代理的模型
  • 蒙特卡罗模拟
  • 家畜价格情景
• 结果
  • 没有贷款信用的饲料进口的影响
  • 信用贷款对不同饲料策略的影响
• 信用贷款如何影响牧区经济地位?
  • 饲料投入如何影响牧区社会经济地位?
  • 信用贷款如何影响牧区经济地位?
• 结论及政策影响
• 对本文的回应
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

干旱和半干旱地区的畜牧系统的特点和塑造取决于剧烈的气候变化(Behnke和Mortimore 2016)。这一特征通常被认为是遗传脆弱性(Smit和Wandel 2006, Reynolds等人2007,Kraetli和Schareika 2010)。有效地适应变化和不断变化的气候对于维持畜牧社会生态系统(SES)的恢复能力至关重要。传统上，牧民使用流动性、生计多样化、社区共享和饲养策略来管理这种差异性(Scoones 1994年，Xie和Li 2008年，Agrawal 2010年)，并保持有弹性的畜牧SESs (Fernández-Giménez和Swift, 2003年)。然而，受土地私有化和细分(Fernández-Giménez 2001, Li et al. 2007, Li and Huntsinger 2011)以及政策干预(Gongbuzeren et al. 2015)的影响，传统的方法越来越难以实施(Zhang et al. 2013)。相反，牧民逐渐转向依赖市场交换策略(Hazell and Hess 2010, Wang 2011, Karimi et al. 2018)，例如在短缺时期购买饲料和借入信用贷款。这些新策略在中国牧区(Han 2011, Hou et al. 2012, Wang et al. 2013, Zhang et al. 2018, Gongbuzeren et al. 2020)，以及蒙古(Ahearn 2018)、中亚(Karimi et al. 2018)、西亚和北非地区(Thornton et al. 2009, Hazell and Hess 2010)，甚至在平均年份和良好年份都得到了广泛观察。

饲料进口和信用贷款对牧区SESs的影响还不完全清楚。从理论上讲，饲料进口应有助于通过稳定生产(Horn等人，2003年)和保存关键资产(Müller等人，2015年)来缓冲系统对气候变化的影响。然而，关于积极结果的报告很少，而对负面生态后果的关注更多。例如，一些实证研究表明，寒冷季节在北亚草原地区进口饲料可能通过增加放牧强度而增加牧场退化的风险(Seligman and Perevolotsky 1994, Kerven 2004, Wang 2006, Briske et al. 2015)。西亚和北非地区的其他研究报告称，补充喂养可能导致旱季过度放牧，减少一年生牧草物种的自然播种，干扰土壤，并可能导致风蚀(Hazell 2000)和将牧草转化为农田用于饲料种植(Hazell and Hess 2010)。与此同时，购买饲料增加了牧民的经济负担(Han 2011, Zhang et al. 2018)或政府，如果提供补贴(Hazell和Hess 2010)。然而，对补充喂养影响的深入研究发现了复杂的结果。Jimoh等(2020)发现内蒙古的载畜率和干草进口之间没有相关性。摩洛哥的两项建模研究表明，补充喂养的影响取决于喂养策略的目的和时机、生产系统的特征和环境，合理的补充喂养策略可能会增加牧区SES的恢复力(Müller等，2015,Schulze等，2016)。

尽管信用贷款对减贫(世界银行2007年)、农村发展(汉尼和詹森2010年，Luan和鲍尔2016年)和妇女赋权(Dupas和罗宾逊2013年，世界银行2014年)有积极影响的报道，但最近的研究也表明，信用贷款服务在不同背景下产生复杂的结果(Gongbuzeren等人2020年)，并可能增加贫困牧户面对自然灾害和市场波动的脆弱性(Barrett和Luseno 2004年，Sneath 2012年，Murphy 2018年，Zhang等人2018年)。这些研究结果表明，饲料和信贷的进口可能会使系统更容易受到气候变化的影响，但决策者和主流学术界尚未意识到这一点。

特别是，目前对饲料进口和信贷影响的理解是基于一到两年的短期案例研究，与自然灾害事件相混淆(Müller等人，2015年，Schulze等人，2016年除外)。在畜牧系统中，牲畜数量的变化和家庭的反应对气候模式很敏感(Boone et al. 2011)。牛群的规模和结构，以及任何一年的家庭现金流都高度依赖于前几年的生产条件。因此，一年的饲料投入和信用贷款的影响可能会延伸到以后几年，包括气候好年和气候坏年。若干建模研究揭示了摩洛哥补充喂养的复杂影响(Müller等，2015年，Schulze等，2016年)，但在旱涝灾害交织的北亚缺乏类似的研究。因此，有必要对牧区饲料投入和信用贷款的影响进行进一步的全面和长期的研究，以便更好地设计牧区可持续经营的政策。

本文以内蒙古苏尼德左旗干旱牧区为例，采用基于agent的模型和蒙特卡罗模拟方法，研究了饲料投入和信用贷款对牧区企业经济韧性的影响。我们的研究结果有助于制定基于知识的畜牧SESs政策。

方法

研究区域

苏尼德左旗(SLB)位于中国内蒙古锡林郭勒西北部。SLB的年平均降水量为198毫米，平均蒸发量为2458毫米(Sonid Left Banner编年史委员会2004年)。降水集中在6 - 8月，年内变率显著。根据1956 - 2012年SLB气象记录，年降水量为191±52 mm，冬季降水量(12月至3月，降雪较多)为8.54±4.80 mm。一年大致可分为暖季(4月至9月;以及牧草的生长季节)和寒冷季节(10月至3月)，这取决于温度和牧草的可用性。自然灾害在这个地区很常见。1957年至2006年共记录了10次严重干旱和12次严重雪灾，每4.5年发生一次(Xie and Li 2008)。生态系统以典型的草原和荒漠草原为主。牧民主要饲养的牲畜是绵羊，还有一些山羊和牛。

传统上，牧民实行灵活和重叠的土地使用权(Xie和Li 2008)。他们带着牲畜迁徙数百公里，追踪牧草和水资源的变化，避免恶劣天气;当干旱或雪灾发生时，他们迅速将牲畜转移到受影响较小的地区(Xie and Li 2008)。从20世纪50年代起，牧场就被集体拥有gacha(蒙古语的村庄)，并在1984年首次承包给家庭团体，最后在1997年承包给单个家庭。从那时起，每个家庭都管理着自己的承包牧场，通常在67公顷左右用于饲养牲畜。为了为严冬保留一些草料，牧民通常将他们的牧场分为暖季牧场(WSP)和冷季牧场(CSP)。CSP只在冬季放牧，冷季也可以放牧。使用远程机动策略来管理灾害变得越来越困难(Li和Huntsinger 2011)。如今，牧民只有在严重干旱时才临时搬到租用的牧场，甚至在正常年份，特别是在灾害年份，他们越来越依赖购买饲料在寒冷的季节喂养牲畜。这种需求推动了饲料市场的扩大，进一步促进了牧民对更多饲料投入的依赖。

在适应气候变化的努力中，储备战略仍然很重要。在秋季，牧民根据生活、生产费用的现金需求、牧草的供应量和饲料的购买情况，精心挑选和出售部分牲畜，调整和优化畜群的规模和结构。放养决策是生产利润和畜群规模之间的权衡。牧民屠宰或出售年老和患病的牲畜，以降低潜在的死亡率，大部分雄性牲畜是为了减少严冬的饲料消耗。同时，他们试图最大限度地扩大群体规模，以便在灾难后快速恢复(Ellis and Swift 1988, Allsopp et al. 2007, Harris 2010)。如有必要，额外的牲畜(可能包括繁殖的母羊)被精心挑选和出售，以平衡草料和饲料的供应和需求，并满足家庭的现金需求。购买牲畜在我们研究地区的牧民中并不常见。偶尔只买繁殖良好的母羊或公羊。

研究的设计

研究设计如图1所示。首先，我们构建了一个基于agent的模型(ABM)来模拟牧户群体和现金流的动态。采用3种不同的饲料策略，模拟不同补饲策略对饲养效果的影响。其次，通过蒙特卡罗模拟确定了在随机气候条件下生计、生产和生态影响的指标值的分布。第三，比较不同策略下的结果，估计饲料投入的影响。然后，我们用不同数额的可用贷款重复前面的步骤。结果与那些没有信用贷款的饲料策略进行比较，以估计信用贷款的影响。最后，由于家畜价格可能会影响结果，我们对不同的家畜价格情景进行了模拟，以测试结果的稳健性。

详情如下。

提供战略和决策规则

为了评估饲料投入的影响，采用了三种不同饲料投入水平的饲料策略:(a)不投入外源饲料(NIF)， (b)只在灾害年投入饲料(IFDY)， (c)不论年份类型，只要出现饲料缺口就频繁投入饲料(FIF)。每种饲料策略的决策规则分别如表1所示。

评估影响的结果指标

基于Walker等人(2006)对弹性的定义，我们在本研究中将弹性定义为牧户在维持生计状态和牧场生态系统健康的同时，承受气候变化的能力。从农户生计、畜牧业生产和牧场生态系统三个方面评估对恢复力的影响，分别采用破产风险、畜牧生产利润和过度放牧风险三个结果指标。以下描述了三个结果指标的概念和测量方法。

破产风险:我们用破产风险作为指标来反映对家庭生计的影响。当家畜数量降至零时，就会发生家庭破产。破产风险被评估为破产频率超过1000模拟运行。风险分为极低、低、中、高、极高五个级别，破产频率分别为0-20%、21-40%、41-60%、61-80%和81-100%。

畜牧业生产利润:我们用畜牧业生产的累计利润来衡量对畜牧业的影响;以模拟结束时累计的家畜生产现金净收入和家畜种群增加值计算。

过度放牧的风险:我们使用温暖季节的放牧强度作为衡量放牧对生态影响的代理。放牧强度定义为温暖季节牧草消耗的生物量与总生物量的比值。由于放牧强度与牧场退化之间的关系较为复杂，我们将70%的比值作为过度放牧的阈值。一旦放牧强度超过阈值，就被认定为过度放牧事件。以模拟50年的过度放牧频次作为生态风险指标。在过牧频率为0 ~ 20%、21 ~ 40%、41 ~ 60%、61 ~ 80%、81 ~ 100%时，将风险分为极低、低、中、高、极高5个级别。

饲料进口和信用贷款影响的评估方法

饲料进口的影响:我们通过比较不同饲料策略的模拟结果来评估饲料进口的影响。模型在相同的初始条件和参数下运行，但采用不同的饲料策略。在各个模拟过程中，每个家庭的饲料策略是不变的。通过比较不同饲料策略的指标值，评价饲料投入的影响。以无饲料投入的结果(NIF策略)为参照，将IFDY和FIF策略的结果与参照结果进行比较。如果三种结果影响中的任何一种比参考结果更差，即破产风险增加、牧场退化风险增加和累积利润减少，我们得出结论，饲料投入降低了社会经济系统的恢复力。相比之下，如果上述三个方面的任何一个方面比参考资料有所改善，我们认为饲料投入增强了韧性。如果任意两个指标的结果趋向相反的方向，则从变化的程度和变化的直接原因来分析对韧性的综合影响。

信用贷款的影响:由于信用贷款影响牲畜销售和饲料购买的决策，如果不考虑饲料策略，就无法评估这些决策的影响。因此，以前的模型使用了不同的可用贷款数额，从0(表示没有可用的信用贷款服务)到5 × 10⁴元。我们以无信用贷款的结果(可用贷款金额= 0)为参考，并将不同信用贷款情景的结果与相同饲料策略的相应参考结果进行比较。我们使用与饲料投入相同的标准来估计对恢复力的影响。分别给出了每种饲料策略的结果。

基于代理的模型

我们按照ODD协议(Grimm et al. 2006)详细阐述了我们的模型如下。

目的

该模型旨在分析饲料投入和信用贷款对牧业企业韧性的影响。该模型模拟了不同饲料策略和不同信用贷款水平下的牧群规模和结构、现金流和放牧强度的动态变化。

状态变量和尺度

模型的状态变量(表2)由四类组成:(1)第t年年总降水量P(t);(2)群体变量，描述群体的大小和结构。将绵羊按性别和年龄分为公羊(1型)、母羊(2型)、1岁母羊(3型)、2岁母羊(4型)、3岁母羊(5型)、4岁母羊(6型)、5岁母羊(7型)、6岁母羊(8型)等8种类型，每一种性别-年龄类型的绵羊数以N计_我(t) (i = 1…8)。此外，还记录了与整个种群相关的变量，包括种群大小N_h(t)，总售出羊数Q_年代(t)，老羊(6岁)和病羊数量Q₁(t);(3)饲料变量，包括暖季F牧场可用草料量_{p_w}(t)，寒冷季节F_牧场(t)，购买饲料F_输入(t);(4)现金流变量，包括生产成本_箴(t)，收入(t)，贷款额L(t)，储蓄S(t)。

该模型是在家庭尺度上构建的，没有与其他因子的相互作用。由于研究区农户只使用承包牧场，偶尔搬到租赁牧场，因此与其他农户的牧业生产互动很少，因此被忽视。模拟的时间跨度为50年，时间步长为1年。

流程概述和调度

根据一个时间步内的顺序，将研究区牧区SES的关键过程在模型中分为6个过程，如图2所示。

过程一:降水和雪灾。各年降水P(t)由研究区历史降水正态分布随机生成。如果年降水量<长期平均降水量的70%，则记录为干旱灾害(Sun 1988)。根据研究区雪灾发生频率随机选取雪灾年份。

过程2:WSP上的可用牧草。可用草料是可以在牧场上放牧的草料。在内蒙古干旱荒漠草原，降雨是植被生物量的主要决定因素(Bai et al. 2008)。本研究通过降水P(t)与雨水利用效率(RUE)(地上净初级生产与降水之比)相乘计算牧草生物量B(t) (Le Houerou 1984)。WSP上的可用草料为生物量B(t)与WSP面积A的乘积_w，利用率η为由草地植被类型、地貌等特征决定的经验值。

过程3:暖季的羊群和现金流动态。畜群动态取决于温暖季节可用草料的可用性。假设不同龄型母羊(N_3.到N₇)和新生羔羊性别比为1:1。饲料需求量由绵羊N数决定_h每日摄食Ɛ和天暖季D_w。如果WSP上可用的草料不足，如果家庭能负担得起租金，那么牧群可以迁移到租用的牧场上放牧，这就产生了跨牧成本。如果现金不够租牧场，就出售一定比例的羊。

过程4:CSP上的可用牧草。利用生物量B(t)和CSP A的面积来确定CSP上的可用牧草_c、利用率η、储备率γ。储备率γ是冷季草料残渣与生长旺季生物量的比值，它代表了由于风吹和自然衰减造成的生物量损失。冷季也可在WCP上进行牧草残留放牧，饲草量以保留率γ折现。

过程5:库存决策，暖季结束时的羊群和现金流动态。在这部分中，代理人根据其饲料策略的规则，对牲畜销售、饲料进口和信贷贷款进行决策，目的是在平衡收益和成本的约束下，使种羊数量最大化，兼顾牧草供需。每种饲料策略的决策过程和公式如图3所示。

与之前的观察结果相似(Ellis and Swift 1988, Dercon and Krishnan 1996)，我们研究地区的牧民传统上认为畜牧业是财富储蓄，没有保存现金的习惯。目前，一旦他们获得现金，他们通常更喜欢投资于某些资产(如汽车或住房)或基础设施，而不是存入银行。这类投资支出在不同年份差异很大，通过家庭访谈很难了解确切的数额。因此，我们通过设置年度储蓄S的上限(S’)来简化这个问题;如果净收入减去生活支出超过S '，则S等于S '，否则，S等于净收入减去生活支出。

过程6:寒冷季节的羊群和现金流动态。寒季雪灾影响牧区生产。在无雪灾发生的情况下，种群规模和结构通过减少各年龄-性别分类的死亡人数来更新，死亡率β不变，假设各年龄-性别分类的死亡率是一致的。如果发生雪灾，则用草地上可用牧草乘以一个由雪灾严重程度决定的亏缺因子k来计算牧草有效性。如果采用“有饲料缺口时购买”(FIF策略)或“灾年只进口”(IFDY策略)的饲料策略，则根据饲料需求、储蓄和可获得的信用贷款购买饲料。此后，若饲草缺口持续，则出现额外死亡率χ，取饲草缺口占饲料总需求量的比例。在寒冷季节结束时，更新了下一个连续年的与畜群规模、现金流和饲料动态有关的状态变量，以及畜群的年龄和性别类别。

设计概念

适应性:饲养决策是模型中唯一的适应性性状。每家每户每年都会根据当前畜群的规模和结构、牧草的可获得性和现金流，通过评估牧草和现金的需求和供应，并决定出售的羊的种类和数量，以优化生产潜力，做出饲养决定。

交互:模型中只有一个代理，因此不包括交互。

观察结果:模型的关键输出包括牧群规模和结构、暖季牧场的年放牧强度和年卖羊收入。

预测:没有建模预测。

感知:代理可以感知牧场的牧草需求和供应、羊的价格和现金流。采用“灾难年才输入饲料”策略的个体能够感知到灾难年何时发生。

细节

初始化:初始放牧规模为每户618只羊;这是我们在研究区域的调查中每户平均绵羊数量，如下表3所示。将[公羊(1型)、母羊(2型)、1岁母羊(3型)、2岁母羊(4型)、3岁母羊(5型)、4岁母羊(6型)、5岁母羊(7型)、6岁母羊(8型)]各性别-年龄类型的绵羊数量分别设为[140、140、40、56、50、60、71、60]。羔羊的数量是根据出生成活率的羊与母羊之比来估计的。每组母羊数量随机分配在40 ~ 80只之间。设定家庭初始储蓄为2万元，这是模型中储蓄的上限，初始信用贷款设为零。

参数分配:气候和生态参数的值(表3)是在我们的实地调查中收集的，从政府机构、相关文件和出版物。经济参数数据来自2006年Sonid左旗B村(N44°01′-17′，E113°23′-37′)的深度住户访谈。在蒙古语翻译的协助下，采用分层抽样的方法，选取B村28户(占牧户总数的37%)，对户主进行半结构化访谈，收集牧群结构、生产成本、收入和生活支出等参数的详细信息。

蒙特卡罗模拟

由于干旱牧场的气候是高度可变和不确定的(Reynolds et al. 2007)，很难从单一模拟的输出中得出任何可靠的结论，因为输出只代表随机过程的一种实现。我们利用蒙特卡罗模拟(MCS)来寻找随机气候下最可能的结果。MCS基于大量模型迭代的重复，每一次迭代都使用一组参数，这些参数是从最有影响力的参数的底层概率分布中随机选取的(Schade和Wiesenthal 2011)。通过这个过程，输出值的模拟真实分布被生成，随后使用标准统计方法进行分析，以生成所需测量值的最佳估计，对应于输入值集(Basil和Jamieson 1999)。MCS已被应用于牧牧策略的研究(Christensen等，2003年，Hahn等，2005年，Müller等，2007年，Díaz-Solís等，2009年)，以解决降水的变化。

本研究根据研究区历史记录的分布格局，随机生成50年期间的降水、雪灾年份和严重程度等气候参数。对于每一组气候参数，在经过50年的模拟和1000多次模型重复后，分别计算了三种饲料策略的畜牧生产持续时间、过牧年份频率和累计收益(表3)。

家畜价格情景

由于畜产品的市场价格和日常生活费用会影响家庭现金流，进而影响牧区生产，我们设定了六种羊价格情景。我们采用2006年的市场价格作为基准，当时进行了田野调查(每只羔羊200元，每只成年羊310元)。其他场景中的价格分别设置为基线的1/2、1.5、2、2.5和3倍。自野外工作以来，绵羊的市场价格有所上涨，近年来约为基线的2.5倍。

在Matlab软件(Version 2012b)中建立并运行模型。模型的所有代码已在CoMSES网站上共享(Li 2019)。我们使用SPSS 16.0软件对模型运行产生的所有结果进行描述性统计。我们用配对t检验比较正态分布数据的结果，用双配对Wilcoxon符号秩检验比较非正态分布数据的结果。数据用R Studio软件绘制(版本为1.1.442)。

结果

没有贷款信用的饲料进口的影响

基线场景的结果

基线场景的三种补充策略的输出如图4所示。在这种情况下，家畜、饲料和生活成本的年度市场价格被设定为2006年的实际价格。

本研究中使用的三种饲料策略均存在破产风险。在NIF(不投入饲料)、IFDY(灾年投入饲料)和FIF(频繁投入饲料)策略下，模拟家庭的破产率分别为98.0%、77.8和65.6%。生产系统在破产前的生存时间最短的是NIF策略(平均19.1年)，其次是IFDY策略(32.3年)，最长的是FIF策略(37.2年)。

IFDY策略的畜牧生产累计利润较高(5.34 × 10⁵(5.23 × 10⁵元,p< 0.001)，两者均显著高于NIF策略(2.99 × 10)⁵元,p< 0.001)。

越牧风险以FIF策略最高，IFDY和NIF策略次之。平均过牧年占模拟总年(50)的比例，NIF为9.3%，IFDY为20.3%，FIF为34.6%。

不同牲畜价格情景的结果

在不同牲畜价格情景下，三种饲料策略的结果模式相似(图5)。当牲畜价格设定为基准价格的1/2时，无论采用哪种策略，牧户在10年内破产。当牲畜价格高于基线情景时，生产持续的时间更长。当牲畜价格达到基准价格的1.5倍时，无论是在灾害年(IFDY策略)还是在灾害年和气候正常年(FIF策略)同时进口饲料，生产都可以持续到模拟结束(50年)。在没有饲料进口的情况下，所有价格情景都存在破产风险。即使在家畜价格达到基线价格的3倍的情况下，仍有4.5%的模拟家庭破产。

在所有价格水平(df。= 999, p < 0.001;图5 b)。另外两种策略的相对优势取决于价格水平。当牲畜价格降至某一阈值以下(在本研究的基线至1.5倍之间)，不进口饲料(NIF策略)的家庭收益较低(p< 0.001)的利润高于经常进口饲料的(FIF策略)。然而，当价格高于阈值时，则产生相反的结果(p< 0.001)。

三种不同牲畜价格策略的生态风险排序与基准价格情景相似，即NIF

由于大多数模拟都在50年模拟期(即牲畜价格处于基线情景时)之前结束，因此我们给出了一个牲畜价格为基线情景2倍时的模拟的牲畜规模、生产成本和年利润的时间变化示例(图6)。它清楚地表明，雨雪灾害强烈地影响了畜牧业生产的动态。与其他两种饲料策略相比，频繁进口饲料有助于维持更大的畜群，但也会导致更高的生产成本和波动的年利润。

饲料进口对牧区SES恢复力的影响

对生计、生产利润和生态系统的影响表明，有条件的饲料进口(仅在灾年进口，IFDY策略)可以通过降低破产风险和增加生产利润，使社会经济体系对气候不确定性的适应能力更强(表4)。虽然过度放牧的风险也增加了，但这是适度的，因为平均每50年有22.5年(45%)出现超过阈值的放牧强度。

频繁的饲料进口(FIF策略)只有在牲畜价格较低(等于本研究的牲畜基准价格)时才会使社会经济系统更具弹性，因为它降低了破产风险，增加了利润，但生态风险适中(过度放牧的平均频率为34.6%)。然而，当牲畜价格上涨时，饲料的频繁进口比其他战略更容易增加SES的脆弱性。虽然也降低了破产风险，但过度放牧的风险接近100%，生产利润较NIF策略有所下降。结果的简要总结如表4所示。

信用贷款对不同饲料策略的影响

我们在不同价格情景下的结果表明，信贷贷款对畜牧系统的影响受到牲畜价格的强烈影响。我们给出了牲畜价格基线情景(图7)和两倍于基线情景(图8)的结果。

牲畜价格基线情景的结果

在没有饲料进口的基准价格情况下(NIF策略)，有信用贷款的家庭破产风险明显较低(p< 0.001)，且生产利润和过度放牧风险均显著高于无信用放牧户(p< 0.001;黄色箱形图，图7)。随着可获得贷款数量的增加，影响越来越明显。当可用贷款额从0增加到5 × 10⁴元，破产风险从98.0下降到90.8%，平均生产持续时间从19.0年增加到27.4年;生产利润由2.98 × 10提高⁵到3.99 × 10⁵元;平均过牧频率由9.3增加到13.2%。

在基线价格情景和IFDY策略(灾年饲料投入)下，有信用贷款的家庭破产风险显著降低(p< 0.001)(绿色箱线图，图7)。生产利润和过度放牧风险均显著高于(p< 0.001)。当可用贷款额从0增加到5 × 10⁴元时，破产风险从77.8下降到73.1%，平均生产持续时间从32.0年增加到35.9年(图6a)。生产利润随可贷金额的增加呈反u型曲线变化(图6b)。平均利润最高(5.70 × 10⁵元)时，可贷金额为2 × 10⁴元。当可贷金额由0增加到5 × 10时，平均过牧年数占比由20.2增加到27.8%⁴元(图6c)。

对于频繁进口饲料的农户(FIF策略)，信用贷款显著增加了破产风险，同时降低了生态风险和利润(p< 0.001;蓝色箱线图，图6)。随着可用贷款额的增加，影响越来越明显。当可用贷款额从0增加到5 × 10⁴元，破产风险从65.6增加到100%;生产利润从4.87 × 10急剧下降⁵到9.28 × 10⁴年，平均过牧年占比由32.0年下降到16.7%。

牲畜基准价格翻倍情况下的结果

当牲畜价格翻倍时(图8)，信用贷款对畜牧系统的影响与基线情景下的结果显著不同(图7)。信用贷款的影响总体上是有限的。

在没有饲料进口(NIF策略)和可获得贷款的情况下，破产风险略有下降(p< 0.001)，生产利润和牧场退化风险均略有增加(p< 0.001)。破产风险从无信用贷款时的12.3%下降到可贷款金额达到5 × 10时的5.9%⁴元(p < 0.001)。利润从1.95 × 10增加到1.95 × 10⁶到2.01 × 10⁶元。平均过牧频率由21.8增加到22.52%。

当在灾害年份进口饲料(IFDY策略)时，所有贷款情景的任何结果均未观察到显著变化。在任何模拟中，无论信用贷款状况如何，都没有发生破产。平均生产利润约为2.51 × 10⁶所有贷款场景的人民币。在所有贷款情况下，过度放牧的平均年数约为43%。

当饲料进口频繁时(FIF策略)，不同情景下所有结果的生产持续时间和过牧频率均无显著变化。没有发生破产。当有贷款时，生产利润明显较低(p< 0.001)，随着可贷金额的增加而减少。但变化幅度很小，利润从1.19 × 10下降⁶零贷款人民币为0.98 × 10⁶当可贷金额达到5 × 10时为元⁴元。各模拟年均发生过牧现象。

信用贷款对牧养型企业韧性的影响

信用贷款的影响既取决于饲料策略，也取决于牲畜价格。当牲畜价格较低时，信贷贷款可以增加SESs的弹性，采用NIF或IFDY策略，因为它们降低了破产风险，增加了生产利润。生态风险虽有所增加，但增加程度较低。在IFDY和NIF策略下，过度放牧的年数分别为27%和13%。当采用FIF策略时，信贷贷款增加了SESs对气候不确定性的脆弱性。这大大增加了破产的风险，并导致利润急剧下降。虽然生态风险也有所降低，但主要是由于破产风险的增加。

基于这些结果，我们得出结论，当采用FIF策略和牲畜价格较低时，SES更容易受到气候不确定性的影响。当牲畜价格上升到一定水平(是本研究中使用的基准价格的两倍)时，信贷贷款一般对SES几乎没有影响。当采用NIF策略时，贷款对牧场企业的恢复力略有提高，这是通过在较低的生态风险下降低破产风险和增加利润实现的。当采用FIF策略时，贷款通过在高生态风险下减少利润，略微降低了SES的弹性。表5显示了信用贷款对不同饲料进口策略和牲畜价格的影响变化。

讨论

牧区系统是一个社会-生态耦合系统(Fernández-Giménez 1997, Li and Li 2012, Li et al. 2015)，其中自然环境调节和塑造了牧民的生产行为，经济和社会系统已经进化到适应自然环境(Li and Zhang 2009)。当没有外来饲料时，牛群的规模由天然牧场的初级生产力决定;反过来，牧场的生产力受降雨量的调节。

大量外生饲料和财政资源的投入在自然和社会之间引发了新的变量，从而使畜牧生产系统与牧场生态系统脱钩(Robinson et al. 2017)。饲料进口可以缓解自然牧场生产力在特定气候条件下的约束，使系统受到人类活动的高度调节。信用贷款进一步缓解了现金流的约束(Sneath 2012)，为家庭决策提供了更多的选择。然而，信贷和利息回报需求为家庭现金流贡献了新的变量，这反过来又影响了载畜率和群体人口动态(Murphy 2018)。由于我们研究区域的牧场权属发生变化后，牧场的面积和位置变得固定，并且禁止牲畜流动(Li et al. 2007)，因此牧群规模的增加增加了放牧强度和牧场退化的风险。尽管目前的政策鼓励饲料进口和信贷贷款，以努力管理气候变率(Hazell 2000，国务院2014，农业部2015,2016)，但我们的研究结果表明，潜在的结果比预期的更复杂。

饲料投入如何影响牧区社会经济地位?

生计风险

牲畜在畜牧系统中既是终端产品又是生产材料。畜群的大小决定了饲料需求、生产成本和繁殖潜力。母羊或奶牛需要相对较长的时间(2到4年)才能达到生育年龄。因此，调整畜群规模和结构是牧民满足其每年的家养需求，同时保持长期繁殖潜力和适应气候变化的主要方法(Perevolotsky 1986)。

保持畜群规模在一定水平对维持畜牧业生产至关重要(Lybbert和Barrett, 2007年)。一旦畜群数量减少到一定的阈值，畜群的规模就无法支撑日常的支出和生产。如果灾害不断发生，如果不进口饲料，畜群的规模就会下降。即使在灾害后的最佳天气，畜群规模太小，无法恢复，导致家庭破产。这解释了为什么在没有饲料进口的情况下，不管牲畜价格和信贷可得性如何，破产风险都存在。在20世纪90年代，蒙古(Sneath 2012)和内蒙古(Williams 1997)的许多牧民在放牧集体解体后的自然灾害中失去了他们的牛群。这表明，在流动性受限且无法进口饲料的情况下，牧民破产的风险较高。

在干旱或雪灾期间，当当地牧草不足时(Scooness 1994, Illius和O 'Connor 1999)，购买的饲料作为维持畜群的“关键资源”;这有助于保护关键的牲畜资产(Carter和Barrett, 2006年)。因此，在本研究中，饲料进口通常有助于降低破产风险。这些发现与Müller et al.(2015)和Schulze et al.(2016)在摩洛哥半干旱牧场的模拟结果相似。同样，当牲畜价格上涨时，由于满足日常生活和生产支出的牲畜销售减少，承购率下降，这有助于使牲畜数量保持在繁殖水平，降低破产风险。

生产利润

牲畜生产的利润受生产时间、畜群规模和牲畜价格的影响。生产持续的时间越长(破产风险越低)，产生的利润就越多。然而，生产利润与畜群规模之间呈非线性关系。虽然畜群规模的增加可以增加总产量，但也可能增加生产成本，因为在灾害期间，更大的畜群需要更多的兽医服务、能源、劳动力和应急饲料支出。当牲畜价格上涨时，牧民有更多的现金来支付生产成本和生活支出，而牲畜销售减少;这有助于增加群体规模，降低破产风险，并增加利润。然而，当牲畜价格和畜群规模进一步增加时，畜群规模造成的负面影响也会增加，如正常生产和应对灾害的成本上升。因此，随着牲畜价格的上涨，牧群规模可能超过一定的阈值，成本增加的负贡献将超过破产风险降低的好处，导致畜牧业生产净利润下降。

在NIF和IFDY策略下，种群规模将受到自然灾害(NIF策略)或管理方法(IFDY策略)的限制。因此，当牲畜价格上涨时，生产利润会不断增加，直到畜群规模达到约束水平。采用FIF策略，每当牧草出现缺口时就进口饲料，畜群规模不再受自然条件或管理的限制。较高的牲畜价格使牧民更容易赚钱购买更多的饲料，并维持更大的畜群规模。畜群规模一旦超过一定水平，生产利润就会因为饲料成本的增加而下降，特别是在自然灾害持续发生的情况下。

这一发现表明牧区系统的动态是非线性的;对于可持续的牲畜生产，可能存在一个最佳饲料投入水平和一个阈值畜群规模。然而，这些最佳水平或阈值并不是固定的;相反，它们取决于多种社会、经济和环境因素，而且是动态的。建立适应性管理策略，如根据天气条件进口饲料，是更合理的方法。

生态风险

由于现有数据的局限性，我们采用放牧强度作为生态风险评估的指标。由于在模型中家庭牧场面积为常数，放牧强度主要受畜群规模和降雨量的影响。随着饲料进口的增加，畜群规模有增加的趋势，生态风险也随之增加。这一结果与亚洲北部其他牧区(Seligman and Perevolosky 1994, Kerven 2004, Yu et al. 2004, Wang 2006)和非洲(Müller et al. 2015, Schulze et al. 2016)的结果一致，即补充饲料增加了牧场退化的风险。

如果只在灾害年份进口饲料(IFDY策略)，畜群规模仍然受到自然条件的限制。因此，与不进口饲料策略相比，IFDY的生态风险虽然有所增加，但不像畜群规模完全克服自然限制的频繁进口饲料策略那样显著。这一结果与Schulze等人(2016)的研究结果相似，Schulze等人报告了“按需进食”策略比“干旱进食”策略的生物量再生能力更低。这支持了非平衡理论(Ellis and Swift 1988)的论点，即自然波动会调整干旱牧场的畜群规模，因此从长期来看，放牧对牧场退化的贡献很小。这也支持了Illius和O'Connor(2000)和Müller等人(2007)的说法，即牧场退化的风险随着系统中关键资源比例的增加而增加。

值得注意的是，我们没有模拟放牧压力对牧场植被的反馈。Schulze等人(2016)在经过40年的模拟后报告了“干旱觅食”策略下的生物量和种群规模的下降。植被和土壤对放牧的恢复力调节了放养对长期生态系统健康的影响(West 2003, Vetter 2005)。在未来的研究中，将放牧对干旱草原草地植被的反馈可能是必要的。

信用贷款如何影响牧区经济地位?

信贷被推荐为促进农村发展的一种方法和帮助农村地区小农适应气候变化的金融工具(世界银行，2007年，Santos和Barrett, 2011年，Addison和Brown, 2014年)。beplay竞技从理论上讲，如果有信用贷款，当干旱发生时，牧民可以用这些贷款将牲畜转移到其他地方，从而避免了以低价出售大量牲畜的需要，并能够保持更大的畜群。在自然灾害后的恢复期，牧民可以利用信用贷款满足生活需要，减少牲畜销售，使畜群快速恢复。

然而，高度多变和不确定的气候打乱了研究结果。模拟结果表明，信用贷款的影响高度依赖于牲畜价格和饲料策略。当牲畜价格较低且不进口饲料(NIF策略)或饲料进口量较低(IFDY策略)时，信贷贷款帮助家庭在灾害期间保持合理的畜群规模，并在灾害后迅速恢复。但是，如果频繁进口饲料(FIF策略)，在自然灾害发生时，通过大量进口饲料保持大畜群规模会增加生产成本。由于气候是高度多变和不可预测的，牧民无法预测未来几年的情况，因此，最大限度地增加可繁殖母羊的数量是保证未来产量的合理方法(Ellis and Swift 1988, Allsopp et al. 2007, Harris 2010)。如果没有对牧群规模的刻意控制，获得信贷将有助于牧民最初扩大他们的牧群。然而，当灾害发生时，牧民不得不出售更多的牲畜来偿还贷款和利息，进入了“借钱-买饲料-卖牲畜-借钱”的破坏性循环(Zhang et al. 2018)。因此，在FIF战略下，随着信用贷款的增加，破产风险急剧增加。这一发现与Sneath(2012)和Murphy(2018)在蒙古的研究结果相似，他们发现，在自然灾害频繁发生的环境中，贷款放大了牧区的脆弱性。Zhang等人(2018)在中国内蒙古半干旱牧场进行的一项实证案例研究也报告称，还款压力以及天气和市场不确定性的累积影响导致畜群规模减少和/或贷款增加。

当牲畜价格上涨时，牧民更容易偿还贷款并维持更大的畜群规模，尽管他们必须负担更高的生产成本。出售非生产性牲畜的利润在大多数情况下可以满足生活需要和生产成本，使信用贷款的作用变得微不足道。在饲料不进口的战略下，信用贷款帮助家庭在连续歉收的年份减少牲畜销售，较高的牲畜价格保证了家庭有能力偿还贷款。因此，农户能够将畜群规模维持在临界阈值以上，随着可信贷额度的增加，破产风险降低，这进一步促进了生态风险和生产利润的增加。采用只在灾年进口饲料的策略，农户可以用出售非生产性牲畜的利润维持生产，信贷贷款不影响牧区经济地位。

畜产品价格的上涨消除了企业破产的风险，采用无信用贷款频繁进口饲料的策略，生态风险达到100%。在这种情况下，信贷不能改善生计，并导致生态条件进一步恶化。此外，畜群规模越大，生产成本越高，特别是在灾害发生时，生产利润降低。事实上，在这种情况下，牲畜主要依赖进口饲料，而来自自然牧场的牧草只贡献了总饲料消耗的一小部分。

结论和政策影响

基于基于agent的模型和蒙特卡罗模拟，我们评估了在气候变率和不确定性条件下，进口饲料和使用信用贷款对牧区SES恢复力的影响。我们发现饲料进口和信用贷款仅在某些条件下具有正向作用，在其他条件下可能具有负向作用。只在气候灾害年购买饲料的策略可以通过增加生产利润和降低破产风险来提高牧区农户的恢复力，而在正常年份频繁的饲料投入会增加生态风险和潜在的利润减少，增加牧区农户的脆弱性。

信贷的影响取决于饲料投入水平和牲畜价格。当牲畜价格较低时，当不使用进口饲料或仅在灾害年份使用饲料时，贷款增强了SES的韧性，但如果在正常年份也将饲料作为常规策略进口，则贷款降低了SES的韧性。当畜产品价格达到一定水平时，无论采用何种饲料策略，信贷对企业社会经济能力的影响均不显著。

牧牧SESs越来越多地嵌入到地区和国家市场中(Robinson等，2017年)。牧民在市场上购买饲料和获得信用贷款服务越来越容易，市场发展通常由政府推动(Hazell and Hess 2010, Briske et al. 2015)。虽然进口饲料和获得贷款服务可能会增强牧民社会经济体系对气候变化的适应能力，但它们只有在某些前提条件下才会起作用，例如，只有在灾害年份才进口饲料。政府可指导牧民采用IFDY策略。在气候变化大的干旱地区，不应鼓励高度依赖补充饲料的集约化畜牧业，也不应取代粗放化畜牧业。

信用贷款本身不太可能成为应对气候变化的有效工具，因为当它们与灾害、牲畜价格低和不合适的饲料策略结合在一起时，可能会增加牧民的脆弱性。适合当地环境的适当储存策略可能是信贷有效的先决条件。

畜牧生产是一个动态的适应系统。羊群规模、现金流和利润之间的关系是非线性的。可能存在维持牲畜生产的最佳饲料投入水平和畜群规模的阈值。然而，这些阈值并不是一个固定的值;相反，它们依赖于多种社会、经济和环境因素，所有这些因素都有自己的动力。采用适应性管理策略，如只在灾害年份进口饲料的策略，是更合理的方法。

在控制饲料进口量和畜群规模的前提下，提高牲畜价格有助于提高牧区经济系统的适应能力。牧区产品的销售，如有机牛肉和牛奶，可能有助于提高牲畜产品的价格。

我们的模型基于沙漠草原(干旱地区)特有的参数，具有低降水和高度可变的初级生产力。在内蒙古一个典型草原(半干旱地区)的一些研究也有类似的发现(Zhang et al. 2018, Lu 2020)。这些结果在降水较多、初级生产力较稳定的牧区的应用还有待进一步探索。此外，我们假设静态牲畜价格、生活成本和生产材料价格(饲料除外)来简化模型，我们没有考虑牧场管理政策的影响。环境和人类子系统的可变性之间的相互作用决定了自然灾害的破坏程度(Stafford Smith et al 2007)。将牲畜价格的可变性和政策方面结合起来的进一步建模将有助于进一步加深对畜牧系统动态的理解。

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