基于离散选择实验的农业生产者决策偏好系统评价：作物属性与支付意愿的跨区域分析

本研究通过系统评价14篇应用离散选择实验(DCE)的文献，揭示了全球农户对作物属性的偏好差异及支付意愿(WTP)。研究人员聚焦水稻、小麦等主粮及经济作物，发现农户最关注产量稳定性、抗逆性和市场准入性，且WTP受气候风险、经济因素显著影响。研究为制定精准农业政策、促进可持续种植提供了实证依据，尤其对发展中国家气候适应性品种推广具有指导价值。

　　

在全球气候变化加剧和粮食安全挑战日益严峻的背景下，农业生产者的决策偏好直接影响农业政策的有效性和技术推广成效。尽管已有大量关于农户偏好的研究，但针对特定作物的系统性分析仍存在空白，且传统调查方法难以捕捉农户在复杂条件下的真实权衡。更关键的是，不同农业生态区对作物抗逆性、市场属性等特征的差异化需求尚未被充分揭示，这导致许多农业干预措施与实际需求错配。

为填补这一知识缺口，研究人员对2009-2024年间14项应用离散选择实验(DCE)的研究进行了系统评价。这些研究覆盖印度、中国、加纳等典型农业国家，涉及水稻、小麦、咖啡等8类作物。通过PRISMA框架筛选文献，采用随机效用理论模型分析农户对75种作物属性的偏好，首次构建了跨作物类别的决策偏好图谱。论文发表在《World Development Sustainability》期刊，为农业政策制定提供了循证依据。

研究主要运用三大方法学支柱：首先采用PRISMA系统评价框架筛选ScienceDirect等7大数据库的375篇文献；其次基于McFadden离散选择模型，量化农户对不同属性组合的效用值；最后通过WTP空间分析，比较不同地区农户对风险管理和可持续实践的支付意愿差异。样本涵盖亚洲、非洲和拉丁美洲的14,000余农户决策数据。

4.1 描述性分析结果
时间分布显示2020年DCE应用达到峰值（3篇），30.4%研究发表在社会科学期刊。印度（3篇）和中国（2篇）是主要研究区域，其中水稻等主粮作物研究占比57%，反映其对粮食安全的核心地位。

4.2 DCE实验设计特征
研究设计的480组选择任务中，正交分数阶设计占71%。属性设置呈现明显区域特色：印度研究聚焦抗旱/抗涝种子（如干旱耐受性溢价209印度卢比），而中国更关注智能农业技术（如自动灌溉系统支付意愿173元/亩）。

4.3 支付意愿差异
跨作物比较显示：埃塞俄比亚小麦种植者愿为抗锈病品种支付最高溢价，而加纳可可农户更倾向购买政府背书的短期保险（GH￠112.51）。特别值得注意的是，巴西咖啡农对堆肥补贴的敏感性（30%价格溢价）是农药零使用政策的5倍，揭示生态补偿政策的杠杆效应。

4.3.1-4.3.5 作物特异性发现
水稻种植者表现出"风险规避优先"特征，印度农户对干旱耐受品种的WTP随保险经验增加而降低21%。相反，中国马铃薯农户将保险理赔便捷性置于赔付率之上，反映规模经营者的时间成本敏感性。水果种植中，加纳腰果农对野火保险的支付意愿（GH￠310.07）远超卫星监测技术，突显灾害应对的迫切性。

讨论与政策启示
研究揭示了三个关键政策干预节点：首先，气候适应性品种推广需配套风险分担机制，印度对照组农户的DT品种支付意愿比体验组高53%，说明单纯技术推广效果有限。其次，保险产品设计应差异化，中国大型农户偏好简化理赔流程，而加纳小农更需要政府信用背书。最后，可持续实践激励需超越价格信号，越南咖啡农愿牺牲15百万越南盾/公顷年收益换取生态效益，表明环境价值认同可转化为行为改变。

该研究的创新性在于首次建立了作物属性偏好与农业政策类型的映射框架，但存在样本偏重于主粮作物的局限。未来研究可扩展至高价值经济作物，并加强神经经济学等跨学科方法的应用。这些发现为联合国可持续发展目标(SDG2)中的气候智能型农业提供了精准施策的科学依据，特别对发展中国家的农业转型具有现实指导意义。