Mapping the Cattle Trade Network in Ethiopia: Empirical Evidence from Tigray, Oromia and AddisAbaba Major Cattle Markets, Ethiopia

في المرتفعات الشاسعة والمتماوجة في إثيوبيا، تُعد الماشية أكثر من مجرد مواشي؛ فهي حساب مصرفي حي، ومصدر للقوة لحرث الحقول، ومزود رئيسي للحليب واللحوم لملايين الأسر. ولأجيال، انتقلت هذه الحيوانات من المزارع الريفية إلى نقاط تجميع محلية، ثم إلى مراكز إقليمية أكبر، وأخيراً إلى أسواق نهائية في المدن أو للتصدير. تقليدياً، نظر الاقتصاديون وصناع السياسات إلى هذه الحركة كخط مستقيم، سلسلة بسيطة حيث ينتقل الحيوان من النقطة (أ) إلى النقطة (ب) ثم إلى النقطة (ج). ومع ذلك، فإن واقع حركة هذه الحيوانات أكثر تعقيداً بكثير. إنه شبكة من الروابط، نظام معقد حيث قد يتاجر سوق في وادٍ ما مباشرة مع مدينة تبعد مئات الأميال، متجاوزاً البلدات الواقعة في المنتصف. ولفهم هذا النظام، بدأ الباحثون في تطبيق أدوات علم الشبكات، وهي وسيلة لدراسة كيفية ترابط الأشياء. وبدلاً من النظر إلى مسار واحد، يقومون برسم خريطة للشبكة بأكملها، حيث يعاملون كل سوق كنقطة وكل طريق تجاري كخط يربط بينها. ويكشف هذا النهج عن أنماط خفية، موضحاً أي الأسواق تعمل كجسور حيوية، وكيف يمكن للأمراض أن تنتشر عبر النظام، وأين تتدفق المعلومات المتعلقة بالأسعار فعلياً. إن فهم هذه الشبكة ليس مجرد تمرين أكاديمي؛ بل هو أمر ضروري للحفاظ على سلامة الإمدادات الغذائية وضمان قدرة الأشخاص الذين يعتمدون على هذه الحيوانات على كسب عيش عادل.

لقد شرع فريق من الباحثين في رسم خريطة لهذه الشبكة غير المرئية لأول مرة في إثيوبيا، مركزين جهودهم على أسواق الماشية الرئيسية في مناطق تيغراي، وأوروميا، وأديس أبابا. لم يعتمدوا على التخمين أو الإحصاءات العامة وحدها، بل ذهبوا مباشرة إلى الأسواق، وجلسوا مع خبراء الثروة الحيوانية والتجار لتتبع الرحلات الفعلية للحيوانات. سألوا التجار من أين اشتروا ماشيتهم وأين باعوها، لبناء صورة مفصلة للتدفق من المصدر إلى الوجهة. ومن خلال الجمع بين هذه المقابلات والسجلات الموجودة، أنشأوا خريطة رقمية لشبكة التجارة، مما سمح لهم برؤية هيكل النظام بأكته في آن واحد. وما وجدوه كان شبكة تعمل بطرق مثيرة للدهشة، وتتحدى النماذج الخطية البسيطة التي استُخدمت لوصف هذه الصناعة لفترة طويلة.

كشفت الدراسة أن شبكة تجارة الماشية في إثيوبيا ليست شبكة كثيفة حيث يتصل كل سوق بالآخر. في الواقع، الروابط قليلة جداً. فمن بين جميع المسارات الممكنة التي يمكن أن توجد بين الأسواق التي درسوها، يُستخدم حوالي واحد بالمائة فقط. ويشير هذا المستوى المنخفض من الاتصال إلى أن النظام ليس نسيجاً محكماً، بل هو مجموعة من المسارات المتميزة. وبالرغم من هذا الندرة، تمتلك الشبكة خاصية "العالم الصغير" (small-world). وهذا يعني أنه على الرغم من أن الأسواق ليست جميعها مرتبطة مباشرة، إلا أنه يتطلب خطوات قليلة جداً للانتقال من طرف إلى آخر في النظام. في المتوسط، يمكن للتاجر الوصول إلى أي سوق آخر في الشبكة من خلال المرور بأسواق أخرى بمعدل سوقين ونصف فقط. ويتوازن هذا الكفاءة مع ميل الأسواق للارتباط في مجموعات؛ فالأسواق التي تتاجر مع شريك مشترك من المرجح أيضاً أن تتاجر مع بعضها البعض، مما يخلق مجموعات محلية مترابطة.

ولعل الاكتشاف الأكثر إثارة للدهشة هو الطبيعة غير المتكافئة للروابط. تتبع الشبكة نمط "خالٍ من المقياس" (scale-free)، مما يعني أن عدداً ضئيلاً من الأسواق يعمل كحواضر ضخمة، تمتلك غالبية الروابط، بينما تمتلك الغالبية العظمى من الأسواق روابط قليلة جداً. وجد الباحثون أن سبعة بالمائة فقط من الأسواق كانت مسؤولة عن ما يقرب من نصف جميع روابط التجارة في النظام. هذه الحواضر هي المحرك الأساسي للتجارة، وهي الأماكن التي يتم فيها تداول أكبر عدد من الحيوانات وتتدفق فيها معظم المعلومات. ويشير هذا الهيكل إلى أن النظام يعتمد بشكل كبير على عدد قليل من اللاعبين الرئيسيين. فإذا فشل أحد هذه الأسواق المركزية أو تم إغلاقه، فسيُشعر بالأثر في جميع أنحاء الشبكة، بينما سيكون لفقدان سوق طرفي أصغر تأثير محدود للغاية.

نظر الباحثون أيضاً في كيفية اختيار الأسواق لشركاء التجارة الخاص بهم. ووجدوا تفضيلاً قوياً للتجارة محلياً أو داخل نفس المنطقة، وهو ما يُعرف بالخلط المتجانس (assortative mixing). على سبيل المثال، تتاجر أسواق منطقة أوروميا بشكل ساحق مع أسواق أخرى في أوروميا، والأمر نفسه ينطبق على تيغراي. وأظهرت البيانات أن أسواق تيغراي مستقلة تماماً تقريباً، حيث تبقى جميع تجارتها تقريباً داخل منطقتها الخاصة. كما تفضل أسواق أوروميا البقاء محلياً، رغم أنها تمتلك بعض الروابط مع مناطق أخرى. ويعني هذا التفضيد الإقليمي أن شبكة التجارة ليست نظاماً وطنياً واحداً موحداً، بل هي مجموعة من المجموعات شبه المعزولة. والروابط بين هذه المجموعات ضعيفة، وتدفق الماشية بين مناطق مثل تيغراي وأوروميا ضعيف بشكل مفاجئ.

وضمن هذه الشبكة المعقدة، حدد الباحثون أسواقاً معينة تلعب أدواراً فريدة وحيوية. وقد صنفوا هذه الأسواق بناءً على كيفية عملها داخل الشبكة. فبعض الأسواق تعمل كـ "نبضات" (pulse-takers)، حيث تقع في قلب تدفق التجارة ولديها وصول سهل إلى بقية الشبكة. بينما تعمل أسماك أخرى كـ "حراس للبوابات" (gate-keepers)، حيث تعمل كجسور وحيدة تربط أجزاء مختلفة من النظام. وقد حددت الدراسة ثلاثة أسواق – شاشيميني، وأداما، وأديس أبابا – بأن لها دوراً مزدوجاً. فهذه الأسواق ليست فقط متجذرة بعمق في تدفق التجارة، بل تعمل أيضاً كجسور أساسية تربط الأجزاء المنفصلة من الشبكة. وهي العقد الحرجة حيث تتجمع وتنتشر المعلومات حول الأسعار وحركة الحيوانات.

إن تداعيات هذه النتائج كبيرة لكل من المعنيين بقطاع الثروة الحيوانية. وبما أن الشبكة تعتمد بشدة على عدد قليل من الحواضر، فإن هذه الأسواق هي المواقع الأكثر منطقية لتركيز الجهود من أجل التحسين. وسواء كان الهدف هو تطوير مرافق الأسواق، أو تحسين نقل معلومات الأسعار، أو مراقبة انتشار أمراض الحيوان، فإن استهداف هذه الحواضز المركزية سيكون أكثر فعالية بكثير من محاولة التدخل في كل سوق صغير. وتشير الدراسة، على سبيل المثال، إلى أن مراقبة الأمراض ستكون أكثر فعالية إذا تركزت في هذه الأسواق الرئيسية، لأنها النقاط التي يمكن للمرض أن ينتشر من خلالها بسرعة إلى بقية النظام. وبالمثل، فإن السياسات الرامية إلى تحسين كفاءة السوق يجب أن تعطي الأولوية لهذه الحواضر، لأنها تمتلك القدرة على التأثير في الشبكة بأكملها.

كما سلط البحث الضوء على أوجه القصور في النظام الحالي. فالتدني في كثافة الروابط والعزلة الإقليمية القوية يعني أن السوق الوطني ليس متكاملاً تماماً. ويمكن أن يؤدي هذا التجزؤ إلى عدم كفاءة، حيث لا تعكس الأسعار في منطقة ما الظروف في منطقة أخرى، وحيث لا يمكن للحيوانات الانتقال بسهولة إلى حيث تشتد الحاجة إليها. وتؤكد الدراسة أن تجارة الماشية ليست مجرد سلسلة خطية بسيطة، بل هي شبكة معقدة وغير متكافئة تشكلها الجغرافيا، والعلاقات المحلية، والخيارات الاستراتيجية للتجار. ومن خلال رسم خريطة لهذه الشبكة، قدم الباحثون صورة واضحة لكيفية عمل النظام فعلياً، متجاوزين الافتراضات القديمة لتقديم طريقة جديدة وأكثر دقة لفهم أحد أهم القطاعات الاقتصادية في إثيوبيا. إن الطريق نحو مستقبل هذه الصناعة يكمن في إدراك هذه الأنماط والعمل مع الهيكل الطبيعي للشبكة بدلاً من محاولة فرض شكل أبسط عليها.