博茨瓦纳东北区小农户玉米种植中气候智能型农业实践采纳的多因素分析：基于多元概率模型的研究

本研究针对博茨瓦纳东北区小农户面临的气候变化挑战，通过多元概率模型(MVP)系统分析了作物轮作、玉米-豆类多样化种植、改良种子使用和无机肥料施用等气候智能型农业(CSA)实践的采纳影响因素。研究发现教育程度、土地规模、气候信息获取等11个因素显著影响不同CSA实践的采纳决策，为干旱地区制定差异化农业政策提供了实证依据。

　　

在气候变化日益加剧的背景下，干旱地区的农业生产面临严峻挑战。博茨瓦纳作为典型的半干旱国家，其玉米产量仅能满足国内20%的需求，每年需花费730万美元进口粮食。更令人担忧的是，气候变化导致降雨模式改变和温度上升，使得本就脆弱的雨养农业系统雪上加霜。面对这一困境，气候智能型农业(Climate-Smart Agriculture, CSA)被视为提高农业韧性、生产力和可持续性的关键策略，但在资源有限的小农户中推广仍面临诸多障碍。

肯尼亚埃格顿大学(Egerton University)农业经济与农业企业管理系的研究团队针对这一科学问题，在博茨瓦纳东北区开展了一项开创性研究。通过对384户玉米小农户的调查，采用多元概率模型(Multivariate Probit Model, MVP)分析了四种相互关联的CSA实践采纳影响因素。研究发现，不同CSA实践的采纳驱动因素存在显著差异：教育水平和耕作经验促进作物轮作采纳，而土地规模对肥料使用呈负相关；市场距离对所有实践都有正向影响，这反映了偏远地区农民更强的风险规避倾向。这些发现为制定精准的农业推广政策提供了重要依据，相关成果发表在《Discover Agriculture》期刊。

研究采用多阶段抽样方法，在博茨瓦纳东北区的三个村庄选取样本。通过半结构化问卷收集数据，运用多元概率模型分析CSA实践采纳的相互关系，并采用方差膨胀因子(VIF)和列联系数检验解决多重共线性问题。样本量通过Cochran公式确定为384户，确保研究结果的统计学效力。

研究结果部分呈现了丰富发现：
"作物轮作"部分显示，55%农户采纳该实践，教育年限每增加1年使采纳概率提高3.9%，而畜牧业拥有使采纳可能性增加5.2%。这与农民对农牧结合系统协同效应的认知密切相关。

"肥料使用"部分指出，土地规模每增加1公顷使肥料采纳概率降低39%，反映出大田块农户面临更高的投入成本压力。相反，加入农民组织使肥料使用概率提升40.5%，凸显集体采购的经济优势。

"玉米-豆类多样化"部分表明，71%农户采用该实践，每增加1年耕作经验使采纳率提高31%。但家庭人口每增加1人使采纳概率降低12.6%，可能源于劳动力分配冲突。

"改良种子使用"部分揭示，68%农户使用改良种子，获取气候信息使采纳概率增加24.4%。这与改良品种的抗逆特性直接相关，说明信息传播在技术推广中的关键作用。

研究结论部分强调，CSA实践采纳受多重因素交织影响，需要差异化政策干预。确保土地权属安全、加强农民教育培训、改善气候信息服务、培育市场联系是提升采纳率的核心策略。特别值得注意的是，不同CSA实践之间存在互补关系，如改良种子与作物轮作的采纳呈正相关(ρ=0.215)，这为设计技术组合包提供了依据。该研究首次系统揭示了博茨瓦纳干旱农业区CSA采纳的驱动机制，为类似生态区制定气候适应战略提供了重要参考。

这项研究的创新性在于采用MVP模型捕捉了CSA实践间的协同效应，克服了传统单变量分析的局限性。发现市场距离对CSA采纳的促进作用尤为值得关注，这与常规认知相悖，可能反映了偏远地区农民更强的风险规避动机。研究结果对完善博茨瓦纳的"耕地农业发展综合支持计划"(ISPAAD)等政策具有直接指导价值，也为其他干旱地区设计气候适应型农业系统提供了范式。