发展中国家智慧乡村建设障碍的层次化建模与分类研究——基于ISM-MICMAC方法的实证分析

针对发展中国家智慧乡村建设中的实施障碍问题，研究人员采用解释性结构模型(ISM)和交叉影响矩阵相乘分类法(MICMAC)，系统识别并分类了14项关键障碍。研究发现森林砍伐、犯罪率等为最强驱动障碍，市场 disruption 则最具依赖性。该研究为南亚等地区政府优先解决智慧乡村建设瓶颈提供了量化依据。

　　

随着全球城市化进程加速，发展中国家农村地区面临基础设施落后、能源短缺与数字鸿沟等多重挑战。联合国可持续发展目标(SDGs)提出后，"智慧乡村"作为整合可再生能源与数字技术的创新模式备受关注。然而在巴基斯坦等南亚国家，该理念的实施面临认知不足、政策缺位等系统性障碍。为此，Fahad Bin Sultan大学的研究团队通过ISM-MICMAC方法，首次系统解构了智慧乡村建设的障碍体系。

研究采用解释性结构模型(Interpretive Structural Modelling, ISM)和交叉影响矩阵相乘分类法(Matrice d′Impacts Croisés Multiplication Appliquée à un Classement, MICMAC)相结合的技术路径。通过专家问卷收集14项障碍的配对关系数据，构建可达性矩阵并进行层级划分，最终通过驱动力-依赖性分析实现障碍聚类。

文献综述
研究界定"智慧乡村"是通过数字技术整合医疗、教育等资源的自持型社区。现有文献多聚焦技术方案，却忽视实施障碍的系统性关联。巴基斯坦70%农村人口缺电的现状，凸显能源基础设施的关键地位。

数据收集与方法论
采用德尔菲法咨询领域专家，建立结构自交互矩阵。通过二进制量化处理，将专家对障碍间影响的定性判断转化为可达性矩阵，最终运用MICMAC计算各障碍的驱动力与依赖性参数。

结果与讨论
ISM层级显示：森林砍伐、犯罪率、失业构成底层驱动障碍；市场 disruption 位于顶层依赖层。MICMAC聚类将障碍分为：

1. 自主型（高驱动力低依赖）：如政策不稳定性
2. 依赖型（低驱动力高依赖）：如数字素养不足
3. 联动型（双高属性）：如可再生能源接入成本
4. 独立型（双低属性）：如传统文化阻力

结论
研究首次揭示巴基斯坦智慧乡村建设面临的多维障碍网络。森林砍伐作为核心驱动障碍，需通过跨部门协同治理解决；而市场 disruption 的依赖性特征提示需建立产业补偿机制。该模型为发展中国家制定阶梯式智慧乡村政策提供了科学框架，特别在平衡能源转型与社会接受度方面具有实践价值。论文发表于《Evaluation and Program Planning》，其方法论创新为数据稀缺领域的研究树立了新范式。