高频电话调查追踪粮食价格波动：来自尼日利亚KasuwaGo项目的实证研究

为解决低收入国家食品价格监测频率低、覆盖面有限的问题，研究人员通过KasuwaGo项目开展移动电话辅助的高频价格调查，覆盖尼日利亚27州100余个市场，证明该方法在空间覆盖率和数据质量上优于传统监测体系（如FEWSnet），首次量化了2023年尼日利亚政策变动引发的44%-211%粮价冲击，为粮食安全政策提供了实时决策支持。

　　

粮食安全监测的困境与突破
在全球粮食系统面临气候灾害和政策变动的双重威胁下，实时价格监测成为预警危机的关键。然而，低收入国家的传统监测体系受限于成本与 logistics（物流），往往只能提供滞后的城市中心区数据。2023年尼日利亚取消燃油补贴的政策，更引发粮食价格剧烈震荡，暴露了现有系统的脆弱性。这一背景下，由密歇根州立大学、伊洛林大学等机构组成的团队在KasuwaGo项目中，探索了移动电话技术(MPS)的革命性应用。

技术方法精要
研究团队采用计算机辅助电话访谈(CATI)技术，每周对尼日利亚100个关键谷物市场的700余名交易者进行访谈，收集 cowpeas（豇豆）、maize（玉米）等6种主粮的127,397条价格数据。通过WhatsApp群组实现本地化数据共享，并设计自动化与人工双重校验流程，对比FEWSnet（饥荒预警系统网络）和尼日利亚统计局数据验证质量。

研究结果解析
Study area
尼日利亚作为非洲最大经济体，其农业占GDP比重高，但2023年通胀率攀升至18%，政策变动使粮食运输成本激增。

Data
KasuwaGo数据在空间覆盖上显著优于FEWSnet（图1），同时保持可比的数据精度，尤其在捕捉批发-零售价差等微观指标上表现更优。

Results: tracking food commodity prices
政策实施后（2023年6月-2024年7月），两类数据均显示粮价飙升：KasuwaGo记录44%-211%涨幅，FEWSnet显示32%-124%（表3）。值得注意的是，零售价涨幅与批发价传导机制高度一致，验证了数据可靠性。

Quality checks
通过节庆期价格波动分析和 bulk discounts（批量折扣）检验，证实电话调查能有效识别数据异常，错误率经校验后低于传统方法。

结论与启示
该研究首次证明高频电话调查可替代传统监测，其优势体现在三方面：一是覆盖尼日利亚全境27州，填补了FEWSnet的 rural（农村）盲区；二是精准捕捉政策冲击下44%-211%的 price shock（价格冲击），为类似事件提供预警模板；三是通过批发-零售价差分析，揭示供应链各环节的 cost pass-through（成本转嫁）机制。正如作者 Michael Olabisi 强调，这种"低成本高频率"模式尤其适合资源有限地区，其创新性在于将MPS从 household surveys（家庭调查）拓展至 market surveillance（市场监测）领域。论文发表于《Global Food Security》，为全球粮食安全治理提供了可复制的技术范式。