基于潜在类别分析的孟加拉国农民对畜牧干预措施的认知、态度与实践及其对食物营养安全的影响研究

本研究针对孟加拉国南部三角洲地区小规模奶农对畜牧干预措施(DLI)采纳率低的问题，通过潜在类别分析(LCA)和偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)，系统评估了农民知识(K)、态度(A)和实践(P)对五种LDDP项目干预措施（生产者组织LPGs、村级收奶站VMCCs、移动兽医诊所MVCs、乳业枢纽DHs和能力建设培训CBT）采纳及家庭食物营养安全(FNS)的影响。研究发现LPGs和VMCCs对FNS提升效果显著，而农民态度与实践的协同作用可解释61.3%的技术采纳差异，为制定精准农业推广政策提供了实证依据。

　　

在孟加拉国南部三角洲地区，尽管政府通过畜牧乳业发展项目(LDDP)推广了包括生产者组织(LPGs)、移动兽医诊所(MVCs)等多项畜牧干预措施(DLI)，但小规模奶农的采纳率仍持续低迷。这种矛盾现象背后，隐藏着三个关键科学问题：农民的知识认知缺陷、文化态度壁垒和实际操作障碍如何共同制约技术扩散？这些干预措施通过何种因果路径影响家庭食物营养安全(FNS)？政策制定者该如何破解这个"最后一公里"难题？

为回答这些问题，Paresh Kumar Sarma团队在《Scientific Reports》发表了开创性研究。研究人员采用分层随机抽样，通过Qualtrics电子问卷采集了400户奶农的横断面数据，创新性地将潜在类别分析(LCA)与偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)结合，构建了"KAP-DLI-FNS"理论框架。研究特别关注LDDP五大核心干预措施：形成生产者团体(LPGs)、建立村级收奶站(VMCCs)、部署移动兽医服务(MVCs)、建设乳业枢纽(DHs)和开展能力培训(CBT)。

方法学上，研究团队首先通过Shapiro-Wilk检验评估数据分布，采用Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验比较KAP得分差异，再运用SmartPLS 3.0软件建立测量模型与结构模型。测量模型通过组合信度(CR>0.7)、平均变异抽取量(AVE>0.5)和异质-单质比值(HTMT<0.9)验证了建构效度，而结构模型则通过R²=0.613和f²效应量评估预测相关性。

研究结果揭示了一系列重要发现：

农民社会人口特征

样本中68%为27-49岁中年农民，但仅38.5%完成高中教育。58.5%农户饲养4-7头奶牛，57.5%为小规模土地持有者，这些特征显著影响技术采纳模式。

干预措施效果分化

LPGs(β=0.285, p=0.001)和VMCCs(β=-0.241, p=0.002)对FNS影响最为显著，前者通过集体行动提升议价能力，后者虽短期增加成本但长期改善市场准入。出人意料的是，DHs(β=-0.035)和CBT(β=0.086)未显示统计显著性，暗示基础设施建设需配合认知转变。

KAP的作用机制

农民态度(A)对采纳意愿影响最大(β=0.42)，其次是实践能力(P)(β=0.29)，而知识(K)呈现负向关联(β=-0.14)。这表明单纯的知识灌输可能适得其反，必须通过"做中学"转变行为模式。

因果路径解析

VMCCs→市场联结→牛奶收入↑→膳食多样性↑这条路径解释力最强，而LPGs主要通过降低生产资料成本(饲料、兽药)间接提升FNS。值得注意的是，MVCs虽提高动物健康水平，但未能转化为显著营养改善。

讨论部分强调，该研究首次在发展中国家验证了KAP理论在畜牧领域的适用性。相比传统线性回归，PLS-SEM成功捕捉了干预措施间的协同效应——例如VMCCs与LPGs组合使用时效果倍增。政策启示包括：应开发"态度-实践"双轮驱动的推广策略，优先投资村级收奶基础设施，并将营养敏感型农业(nutrition-sensitive agriculture)理念融入LDDP设计。

这项研究不仅为孟加拉国农业政策提供科学依据，其创新的LCA-PLS-SEM混合方法更为全球小农经济研究开辟了新范式。未来研究可纵向追踪干预措施的长期效应，并探索数字技术对KAP转型的催化作用。正如作者所言："只有当农民的心智模型与技术逻辑产生共鸣时，畜牧革命才能真正落地生根。"