乌干达中南部小农耕作系统类型与粮食安全韧性：基于咖啡-香蕉种植模式的实证研究

本研究针对乌干达中南部小农粮食不安全问题，通过FAMD和HCPC方法构建了三种主导农场类型学（Typology），揭示了土地获取方式（PlotAcq）、劳动力可达性（WalkT）和资本投入（CoffInorg）是决定耕作系统的关键因素，发现咖啡-香蕉间作系统（Typology 3）具有最佳粮食安全韧性，为气候智能型农业政策制定提供了实证依据。

　　

在乌干达中南部郁郁葱葱的丘陵地带，小农户们正面临着一个看似矛盾的困境——这片以肥沃红壤著称的土地上，80%的粮食由他们生产，却也是全球粮食最不安全的群体之一。随着人口密度突破700人/平方公里，土地碎片化加剧，加上气候变化导致的降雨模式紊乱和土壤退化，传统的咖啡(Coffea canephora)-香蕉(Musa spp.)间作系统正承受着前所未有的压力。更令人担忧的是，既往研究多聚焦气候适应或技术采纳，却鲜少从系统异质性角度解析：为何相邻农场在相同生态条件下，粮食安全状况存在显著差异？

为解开这个谜团，亚利桑那大学景观建筑与规划学院的Nataliya Apanovich^1*与戴维森学院的Risper Nyairo²开展了一项开创性研究。他们采用混合数据因子分析(FAMD)和主成分层次聚类(HCPC)方法，对Masaka地区150户小农进行系统解析，相关成果发表在《Agriculture》期刊。这项研究首次建立了耕作系统类型学与季节性膳食波动的关联模型，揭示了资源禀赋与制度约束如何通过微观决策影响区域粮食安全格局。

研究团队通过分层随机抽样，在Masaka地区6个子县选取150户种植咖啡和/或香蕉的小农（平均土地规模<4英亩）。采用横断面调查收集三大类数据：1）社会经济特征（性别、非农收入、土地获取方式）；2）农业生产参数（咖啡/香蕉种植面积、单产、有机/无机肥使用）；3）粮食安全代理指标——丰季(MPlenty)与歉季(MScarce)日均餐次。通过FAMD提取解释79%方差的前10个维度，其中维度1（21.9%）由咖啡管理变量(CoffInorg/V11,CoffOrg/V10)主导，维度2（13.7%）反映香蕉生产特征，维度3（9.9%）关联总土地面积(TotalA)，维度4（6.3%）对应土地获取方式(PlotAcq)。基于这些维度进行HCPC聚类，最终识别出三种典型农场类型。

研究结果部分呈现了令人深思的发现：

Dominant smallholder farming system typologies
Typology 1（10户）呈现"土地受限的咖啡生产"特征：50%农户种植咖啡（占土地24%），无人种植香蕉，咖啡单产(2.12 kg/亩)显著低于Typology 3。这些农户多通过赠与、租赁或购买获得土地（非继承比例70%），平均步行至田地需10.8分钟，无机肥使用率仅40%。粮食安全波动剧烈，歉季40%家庭被迫减至每日一餐。

Typology 2（25户）属于"劳动力受限的香蕉生产"系统：100%种植香蕉（占土地12%），单产2.83 kg/亩，但步行时间最长（12.5分钟）。尽管拥有最大平均土地面积（4.78英亩），但52%土地非继承获得，完全未使用无机肥。其粮食安全波动幅度小于Typology 1，但仍有24%家庭在歉季减少餐次。

Typology 3（113户）展现"咖啡-香蕉专业化"模式：100%同时种植两作物，分别占用19%和30%土地。咖啡单产达2.21 kg/亩，61%地块为继承获得，步行时间仅3.6分钟。该类型无机肥在咖啡种植中应用率达23%，显著高于其他类型。粮食安全表现最佳，仅17%家庭在歉季减少餐次，65%维持每日两餐。

Food security resilience
通过比较MPlenty与MScarce差值发现：Typology 3餐次波动幅度最小（Δ0.2餐），显著优于Typology 1（Δ0.5餐）和Typology 2（Δ0.2餐）。研究特别指出，香蕉种植与粮食安全稳定性呈正相关，而单纯依赖咖啡的系统脆弱性最高。这种差异在气候变化的背景下尤为关键——咖啡单作系统面临更大的气候风险适应压力。

这项研究通过精细的类型学分析，论证了三个具有政策意义的结论：首先，土地保有安全性（通过继承获得）与耕作系统选择存在强关联，这解释了为何Typology 3能更有效实施咖啡-香蕉间作；其次，资源禀赋差异（表现为WalkT和CoffInorg使用）显著影响农业集约化程度；最后，作物组合多样性比单一作物专业化更能缓冲季节性粮食风险。这些发现为乌干达制定针对性的农业干预政策提供了科学依据——特别是在推动气候智能型咖啡-香蕉间作系统、改善土地确权制度、以及优化投入品补贴策略等方面具有直接指导价值。

该研究的创新性在于将传统农业生产参数与制度经济学变量（如PlotAcq）有机结合，构建了理解小农决策的"资源-制度-韧性"三维框架。不过研究者也指出，20%的方差未被现有变量解释，暗示可能存在未被测量的社会网络或传统知识因素。随着东非气候变化的加剧，后续研究可纵向追踪这些类型学在极端气候事件中的演化规律，为构建更具韧性的小农食物系统提供更深入的见解。