《Advances in Agriculture》：Willingness-to-Pay for 4-Wheel Drive Tractor Hiring Services by Smallholder Farmers in the Central Highlands of Amhara Region, Ethiopia
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本研究采用条件价值评估法(CVM)和双边界二分式选择模型，首次系统评估了埃塞俄比亚阿姆哈拉地区高地小农对4轮驱动(4-WD)拖拉机租赁服务的支付意愿(WTP)。结果显示：约90%和64%的农户分别愿意支付首耕和播种服务，平均WTP达40.35美元/公顷和33.14美元/公顷，略高于租赁成本估算值38.23美元/公顷。研究表明农机租赁服务在小型化、碎片化农地条件下具有商业可行性，为推进农业机械化政策提供了实证依据。
1. 引言
埃塞俄比亚农业占GDP的37%，但农机化水平极低——全国1560万农户中仅不足1%使用机动农机，2010年拖拉机保有量仅5090台。尽管农业部与农业转型机构(ATA)于2014年提出国家农机化政策，目标将农机化水平从0.1 kW/ha提升至1 kW/ha，但2019年全国主要作物生产户中机械化使用率仍不足2%。研究指出，土地碎片化（户均1.2公顷）、地形崎岖、作物多样化及缺乏技能支持是主要制约因素。国际经验表明，农机租赁服务(fee-for-service model)可有效解决小农机械使用难题，如孟加拉国72%的农户通过租赁使用微耕机。本研究聚焦从未开展拖拉机租赁服务的阿姆哈拉地区高地，通过WTP评估揭示农机租赁市场的潜在需求。
2. 方法论
2.1. 研究区域
针对性选取代表该地区高海拔农业生态的福格拉(Fogera)和贡德尔祖里亚(Gondar Zuria)两区。福格拉区76%为平原，黑黏土(铁质变性土)为主，主打水稻种植；贡德尔祖里亚地形复杂（65%平地+25%丘陵），以苔麸、玉米等作物为主的混合农业。两区分别体现专业化与多样化农业生产特征。
2.2. 数据收集与抽样
采用调整后的Yamane样本量公式，基于94,477户农村家庭总数，在95%置信水平下计算得出266户样本量。通过多阶段混合抽样法，从两区各随机选取3个村级单位，按户数比例分配样本（如福格拉区库基特村抽样53户）。
2.3. 条件价值评估法(CVM)设计
采用双边界二分式选择法：首先询问农户是否接受特定初始报价（1200/1600/2000埃塞俄比尔，约合27-45美元/公顷），若回答“是”则提出加价50%的第二次报价，反之则降价50%。最终通过开放式问题获取最高WTP值。该方法有效减少策略性偏差，提高估计精度。
2.4. 计量模型
基于效用最大化理论构建双边界模型，设定WTP函数为：WTPi=βXi+μi，其中Xi包含年龄、性别、耕地规模、牛只数量等协变量。通过最大似然估计计算平均WTP，并分析地理差异（设置贡德尔祖里亚虚拟变量）。
3. 结果与讨论
3.1. 样本特征
受访者平均年龄45.7岁，67%具识字能力，户均耕地1.25公顷。福格拉区农户耕地规模较小（1.01公顷），但人口密度更高（211人/km2）；贡德尔祖里亚户均耕地达1.58公顷。值得注意的是，27.4%农户仅拥有1头牛，3%无牛，凸显畜力短缺现状。
3.2. WTP估计结果
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参与意愿：89.9%农户愿意租赁首耕服务，64.3%愿意播种服务。贡德尔祖里亚农户参与意愿显著更高（73.5% vs 57.5%），可能与地形复杂导致的农耕强度大相关。
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支付水平：双边界模型显示平均WTP为首耕48.01美元/公顷、播种37.62美元/公顷；开放式问卷结果较低（首耕40.35美元/公顷）。地理差异显著——福格拉平原农户WTP高达66.33美元/公顷，而贡德尔祖里亚仅21.62美元/公顷，归因于黑黏土耕翻难度大及市场化农业导向。
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影响因素：牛只数量与WTP正相关（2头牛农户比1头牛农户多支付8美元/公顷），反驳了“畜力充足则机械需求低”的假设，反映畜力饲养成本上升及财富效应。年龄每增加1岁，播种服务WTP提高0.43美元。
3.3. 成本-收益分析
基于梅特马低地经验测算：购置25万埃塞俄比尔的拖拉机（使用年限15年），按日均耕作2.5公顷、油耗30升/公顷计，租赁成本约38.23美元/公顷。对比农户WTP（40.35美元/公顷），每公顷净利润2.09美元，证明商业模式可行性。
4. 结论
研究表明，阿姆哈拉高地小农对4-WD拖拉机租赁服务存在强烈需求，且支付水平覆盖运营成本。政府应通过政策引导私营部门（如合作社、投资者）进入农机租赁市场，重点推进平原地区的首耕服务。后续需配套技术培训、信贷支持及适应性机具研发，以破解土地碎片化对机械化的制约。
