埃塞俄比亚南部小规模灌溉的可持续发展路径：基于多变量Probit和双门槛模型的采用动因与强度分析

《BMC Agriculture》：Trends and sustainability of small-scale irrigation in Southern Ethiopia: exploring constraints and adoption dynamics

本研究针对埃塞俄比亚南部地区小规模灌溉（SSI）采用率低、技术选择差异大等现实问题，通过多变量Probit（MVP）模型和Cragg双门槛模型（DHM），系统分析了手动、机械化、重力式和脚踏泵四种灌溉技术的采用决策与使用强度。结果表明：仅9.4%的农户和5.2%的耕地实施灌溉，技术采用受性别、土地权属、劳动力、扩展服务等因子显著影响。政策应聚焦土地权属保障、基础设施完善和差异化服务供给，以提升气候韧性和粮食安全。论文发表于《BMC Agriculture》。

　　

在气候变化导致降雨模式日益不稳定的背景下，小规模灌溉（Small-Scale Irrigation, SSI）被视为提升农业生产力、保障粮食安全和增强气候韧性的关键策略。然而在埃塞俄比亚南部地区，尽管具备巨大的灌溉潜力，其实际利用率却长期处于低位——仅有不到10%的农户和5%的耕地采用灌溉技术。这一矛盾现象背后，隐藏着复杂的社会经济、制度和技术障碍，包括土地权属不稳定、灌溉基础设施不足、信贷服务不匹配以及性别差异等结构性问题。理解这些障碍的相互作用机制，对于制定有效的干预政策、推动灌溉技术的可持续普及至关重要。

为系统解析这一难题，研究人员Teklu Gebretsadik Wana和Tsadiku Alemu Dukamo在《BMC Agriculture》上发表了一项深入研究。他们利用埃塞俄比亚南部地区2018/19年度区域农业住户调查的大样本数据（覆盖33,450户农户和41,551块地块），创新性地应用了多变量Probit模型（Multivariate Probit Model, MVP）和Cragg双门槛模型（Double Hurdle Model, DHM），首次在区域尺度上同时考察了四种主要灌溉技术（手动灌溉、机械化灌溉、重力灌溉、脚踏泵）的联合采纳决策及其使用强度的影响因素。

本研究主要依托埃塞俄比亚南部地区2020年区域报告和2018/19年度区域农业住户调查的二手数据，样本覆盖前SNNPRS（南方民族、民族和人民区）10个区的33,450个农业家庭和41,551块地块。研究采用多变量Probit模型分析农户对四种灌溉技术（手动、机械化、重力式、脚踏泵）的联合采纳决策，该模型能有效处理多项二元选择间的相关性。同时，采用Cragg双门槛模型分析灌溉采用决策（第一门槛）和灌溉面积强度（第二门槛），该模型通过似然比检验证实优于Tobit模型，能更好处理零值堆积和决策过程的两个独立阶段。

描述性分析结果

研究发现，尽管农业潜力巨大，但整个区域仅有9.4%的农户和5.2%的地块采用灌溉，且采用率存在显著的地区差异。Wolaita区的农户采用率最高（16.1%），而Sidama区最低（3.4%）。手动灌溉是最普遍的方式。值得注意的是，即使采用灌溉的农户，也并未灌溉其所有地块，表明存在资源或基础设施限制。男性户主、拥有更大农场、可获得全职劳动力的家庭更倾向于采用机械化灌溉；重力灌溉系统与社区项目和推广服务关联密切；而脚踏泵则更受拥有推广支持的年轻男性青睐。

计量经济分析结果

多变量Probit回归结果显示：

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  手动灌溉：采纳概率与拥有灌溉方案使用权（系数=1.891, p<0.01）、土地权属安全（地契，系数=0.161, p<0.05）和从事工资性就业（系数=0.141, p<0.01）显著正相关。这表明有稳定收入和土地权属的农户更可能选择成本较低的手动系统。
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  机械化灌溉：采纳概率与户主为男性（系数=0.24, p<0.05）、雇佣全职劳动力（系数=0.57, p<0.01）和部分时间劳动力（系数=0.36, p<0.01）以及拥有灌溉基础设施（系数=1.571, p<0.01）显著正相关。表明该技术对资本和劳动力要求较高。
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  重力灌溉：采纳概率与获得推广服务（系数=0.304, p<0.01）和灌溉方案使用权（系数=1.611, p<0.01）显著正相关，而与户主从事自雇活动（系数=-0.29, p<0.05）显著负相关，可能因自雇者时间有限。
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  脚踏泵灌溉：采纳概率与户主为男性（系数=0.28, p<0.05）、获得推广服务（系数=0.290, p<0.05）显著正相关，与户主年龄（系数=-0.007, p<0.05）显著负相关，表明年轻男性更可能采用此体力要求高的技术。
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  意外发现：信贷可及性（1.2%）与所有灌溉技术采纳均呈负相关，推测现有信贷并非针对灌溉需求。

Cragg双门槛模型针对灌溉面积（使用强度）的分析表明：

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  农场规模是决定所有技术灌溉面积的关键正向因素（手动0.701, 机械化0.65, 重力0.78, 脚踏泵0.57），显示规模经济效应。
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  手动灌溉面积与户主为男性（0.36）、家庭规模（0.05）正相关，与教育年限（-0.06*）负相关。
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  机械化灌溉面积与推广服务可及性（0.802*）强相关。
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  重力灌溉面积与年轻户主（-0.03*）和农场规模正相关。
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  脚踏泵灌溉面积与户主年龄（0.012）、推广服务（0.470）、市场信息获取（0.51）正相关，与从事工资性活动（-0.81*）负相关。

技术间相关性讨论

MVP模型误差项相关性分析提示，手动灌溉与重力灌溉可能存在互补性（常结合使用），而机械化灌溉与脚踏泵则可能因目标用户和资源需求不同而存在替代关系。这强调了政策制定需考虑技术间的协同与权衡。

研究结论与意义

本研究揭示了埃塞俄比亚南部小规模灌溉采纳是一个受社会经济、人口统计和制度因素复杂交互影响的过程。灌溉基础设施可及性、土地权属安全、劳动力可获得性、推广服务支持是核心驱动因素。而信贷服务的非针对性则限制了其效用。研究强调，推动该地区灌溉可持续发展，政策干预必须超越“一刀切”模式，应侧重于：1) 保障土地权属，激励长期投资；2) 加强灌溉基础设施建设；3) 提供与性别、年龄、农场规模及劳动力状况相匹配的针对性推广、信贷和市场服务；4) 认识到不同灌溉技术间的互补性或替代性，制定综合技术推广策略。这些措施对于提升埃塞俄比亚南部小农农业的气候韧性、生产力和粮食安全至关重要。该研究为类似发展中国家的农业水资源管理政策提供了重要的实证依据和理论框架。