人工草地优化发展对生态效率的影响研究——来自中国农牧交错带的证据

《Land Use Policy》：Optimizing developed cultivated pastures for sustainable rangeland management: Evidence of ecological efficiency from China’s agro-pastoral ecotone

本研究针对人工草地(DCP)能否平衡生态保护与牧民生计的核心问题，通过农牧交错带252户牧户调查数据，采用SBM模型测算生态效率(EE)，并利用Tobit模型分析DCP对EE的影响。研究发现DCP与EE呈倒U型关系，最优规模为3.29公顷，其通过降低补饲成本和放牧强度提升EE，且对小规模牧户效果更显著。该研究为全球脆弱牧区人工草地优化提供了微观实证依据。

　　

在全球草地退化加剧与牧区可持续发展需求并存的背景下，如何平衡生态保护与牧民生计成为国际性难题。中国作为草地资源大国，约有70%的草地面临不同程度的退化，特别是在生态脆弱的北方农牧交错带，过度放牧导致的沙尘暴等问题日益严峻。"小面积建人工草地保护大面积天然草地"的SVL原则虽被广泛提倡，但人工草地(DCP)能否真正实现生态经济效益双赢，现有研究仍存在争议。

为破解这一难题，研究人员在内蒙古乌拉特中旗农牧交错带开展了系统研究。该区域作为中国北方防沙带关键节点，兼具生态脆弱性和政策示范性。研究团队通过对252户牧户的实地调查，创新性地将生态效率(EE)框架引入人工草地效益评估体系。EE指标通过SBM模型计算，综合考量了畜牧业经济产出与温室气体排放、草地退化等环境成本，突破了传统单一维度评价的局限。

在方法学上，研究首先基于松弛变量的SBM模型测算牧户EE值，输入指标包含土地、牲畜、劳动力和资本四大要素，合意产出为畜牧业收入，非合意产出则创新性地整合了CH₄、N₂O等温室气体排放和植被盖度等草地退化指标。随后采用Tobit模型分析DCP对EE的影响机制，并通过工具变量法处理内生性问题。特别值得关注的是，研究还引入了分样本回归和交互项分析，深入探讨了不同规模牧户的异质性响应。

研究结果揭示出令人瞩目的规律：DCP面积与EE呈现显著的倒U型关系，3.29公顷是最优规模阈值，相当于牧户管理草地面积的1%。这一发现验证了SVL原则的科学性和可操作性。机制分析表明，DCP通过降低单位标准羊单位(SSU)补饲成本和放牧强度两条路径提升EE，但当草地规模超过阈值后，牧民倾向于扩大畜群规模，反而加剧草地压力。

特别具有政策启示的是异质性分析结果。研究发现，DCP对草地规模小于98.47公顷的小牧户提升效果更为显著，其最优DCP规模为2.76公顷。进一步分析显示，非农收入较低、超载率适中的小牧户从DCP中获益更大。这表明DCP政策应精准聚焦资源禀赋较弱的群体，避免"一刀切"的实施方式。

在讨论部分，研究者将3.29公顷的最优规模与既有研究进行对比，指出虽然绝对数值存在差异，但1%的相对阈值与Tan等学者提出的0.64%-2.78%区间高度吻合。这一发现强化了SVL原则在不同区域的适用性。同时研究强调，DCP的成功实施需要与载畜量监管形成政策合力，防止"饲料充足-畜群扩张-草地退化"的恶性循环。

该研究的政策意义深远。首先证实了适度规模DCP的生态经济效益，为《2025年中央一号文件》提出的人工草地建设目标提供了实证依据。其次提出的1%相对阈值和分户施策建议，可为全球类似生态区提供参考。最后强调的数字监管、生态补偿等配套措施，对建立草地可持续治理长效机制具有重要启示。

值得注意的是，研究也指出了若干局限。如样本量相对有限，植被评估主要依赖牧民主观判断等。未来可通过多区域对比研究、遥感数据验证等方法深化相关研究。总体而言，这项发表于《Land Use Policy》的研究，通过严谨的实证分析为人工草地科学发展提供了重要科学依据，对推动草地生态保护与牧区振兴协同发展具有里程碑意义。