埃塞俄比亚小农可持续土地管理创新投资的决定因素与互补性研究

《Discover Agriculture》：Linkages and determinants of investments in sustainable land management innovations among smallholder farmers in Central Ethiopia

本研究针对埃塞俄比亚中部高地土地退化严重、小农对可持续土地管理（SLM）创新投资不足的问题，通过多变量概率（MVP）模型分析了190户农户数据。研究发现，无机肥料（IF）、改良土壤/石埂（BI）、梯田（BT）和改良作物品种（IV）之间存在显著互补性，农户教育水平、信贷获取、激励措施、地块坡度等因素是影响投资决策的关键。该研究为政策制定者设计组合式SLM创新推广策略提供了实证依据，对提升土地生产力和农村福祉具有重要意义。

　　

在埃塞俄比亚中部高地，土地退化如同无声的危机，正悄然侵蚀着数百万小农的生计基础。近80%的土地面临中度至严重退化，其中约1400万公顷土地受损严重，超过200万公顷甚至难以恢复。这种状况直接导致农业产出低下，并加剧了粮食不安全问题。尽管埃塞俄比亚政府自20世纪70年代起就与国际捐助者合作，推行了一系列可持续土地管理（Sustainable Land Management, SLM）创新（SLM Innovations, SLMIs），如粮食换工作计划（Food for Work, FFW）和粮食安全一揽子计划（Food Security Package, FSP），并在2008年后通过SLM项目大力推广，但小农对这些创新的投资率仍低于预期。以往研究多采用二元Logit模型或多项式Logit模型，忽略了不同SLM创新之间可能存在的相互依赖关系。为了填补这一知识空白，并为政策制定提供更精准的依据，Alemayehu Temesgen Gebremikael和Aklilu Abera Shamalo在《Discover Agriculture》上发表了他们的研究，旨在揭示埃塞俄比亚中部Hadiya地区小农投资SLM创新的内在联系与关键决定因素。

为了深入探究这一问题，研究人员开展了一项混合方法研究。他们主要利用了横断面调查数据，通过多阶段抽样技术，从Hadiya Zone的Soro地区随机选取了190户农户作为样本。数据收集结合了半结构化问卷调查、焦点小组讨论（FGDs）和关键知情人访谈（KIIs），确保了信息的全面性和准确性。在数据分析方面，研究采用了内容分析、描述性统计以及最为核心的多变量概率（Multivariate Probit, MVP）模型。MVP模型能够同时估计农户对多种SLM创新（本研究聚焦于改良土壤/石埂（BI）、梯田（BT）、改良作物品种（IV）和无机肥料（IF））的投资决策，并捕捉这些决策之间的相关性（互补或替代），这比传统的单变量模型更能反映现实中选择的复杂性。研究还对模型进行了方差膨胀因子（VIF）检验和异方差性检验，确保了估计结果的有效性和可靠性。

3.1 农村家庭特征

描述性统计结果显示，受访农户的平均年龄为43.36岁，平均受教育年限为3.33年，平均土地面积为1.13公顷，平均牲畜持有量为2.99热带牲畜单位（TLU）。样本中男性户主占82%，54%的农户参与非农活动，61%的农户参与过创新平台（Innovation Platforms, IPs）的活动，55%的农户能获得信贷，68%的农户获得过项目激励，69%的农户地块坡度较大。

3.2 SLM创新的投资状况

投资情况分析表明，无机肥料（IF）是采纳最广泛的创新（78.05%），其次是改良土壤/石埂（BI，56.84%）、梯田（BT，53.32%）和改良作物品种（IV，39.47%）。

3.3 SLM创新之间的联系

MVP模型的配对相关矩阵结果显示，不同SLM创新之间存在显著的互补关系。改良土壤/石埂（BI）与改良作物品种（IV）之间（相关系数ρ=0.584）、改良作物品种（IV）与梯田（BT）之间（ρ=0.713）、以及改良作物品种（IV）与无机肥料（IF）之间（ρ=0.499）均存在显著的正相关关系。这表明农户倾向于将这些创新组合使用，以实现协同效益。模型还计算出农户同时投资所有四种SLM创新的联合概率为0.231，远高于完全不投资的概率，进一步证实了这些创新之间的互补性。

3.4 投资SLM创新的决定因素

MVP模型的边际效应分析揭示了影响各类SLM创新投资的关键因素：

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  改良土壤/石埂（BI）投资：受到性别（男性户主更可能投资，边际效应为0.356）、非农活动（参与非农活动降低投资概率，边际效应为-0.171）、信贷获取（增加投资概率，边际效应为0.248）、激励措施（增加投资概率，边际效应为0.028）和地块坡度（坡度越陡投资概率越高，边际效应为0.088）的显著影响。
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  梯田（BT）投资：受到性别（男性户主更可能投资，边际效应为0.152）、教育水平（教育年限越长投资概率越高，边际效应为0.054）、牲畜规模（牲畜越多投资概率越低，边际效应为-0.065）、创新平台参与（增加投资概率，边际效应为0.119）、信贷获取（增加投资概率，边际效应为0.149）、激励措施（增加投资概率，边际效应为0.041）和地块坡度（坡度越陡投资概率越高，边际效应为0.138）的显著影响。
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  改良作物品种（IV）投资：受到年龄（年龄越大投资概率越低，边际效应为-0.013）、信贷获取（增加投资概率，边际效应为0.048）、激励措施（增加投资概率，边际效应为0.094）和地块距家距离（距离越远投资概率越低，边际效应为-0.029）的显著影响。
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  无机肥料（IF）投资：受到年龄（年龄越大投资概率越低，边际效应为-0.020）、非农活动（参与非农活动增加投资概率，边际效应为0.149）、信贷获取（增加投资概率，边际效应为0.053）和地块距家距离（距离越远投资概率越低，边际效应为-0.012）的显著影响。

本研究通过应用MVP模型，有力地证实了埃塞俄比亚中部小农在投资可持续土地管理创新时存在显著的互补行为，而非孤立选择。无机肥料、改良土壤/石埂、梯田和改良作物品种这四种创新相互促进，组合投资能带来更大效益。研究明确了影响投资决策的多重因素，包括户主特征（如性别、年龄、教育水平）、社会经济因素（如牲畜规模、非农活动、信贷获取）、制度因素（如创新平台参与、激励措施）和地块特征（如坡度、距家距离）。这些发现具有重要的政策启示：要有效推动SLM创新的普及，政策制定者和项目规划者必须采取综合措施，着眼于推广“一揽子”而非单一的创新技术。同时，需要着力加强小农的人力资本（如通过教育和培训）和金融资本（如改善信贷和激励措施的可及性），特别是要关注女性户主等弱势群体的需求，并建立有效的制度安排（如创新平台）以促进各利益相关方之间的协作。最终，这种基于实证的系统性干预策略，将有助于更有效地应对土地退化挑战，提升农业生产力，并改善埃塞俄比亚及类似地区农村家庭的生计福祉。