《PLOS Sustainability and Transformation》：Many partners, big numbers? Estimating the reach of CGIAR – supported innovations in East and Southern Africa
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随着用于资助研究促进发展活动的资源包日益紧张，证明资金价值变得至关重要。由于多种原因，这很困难，最主要的原因之一是未能将评估框架嵌入项目设计中。众多推广合作伙伴及其利益和参与程度的多样性使得确保一致的监测和评估更加复杂。研究人员展示如何使用一种基于人口的计算机
随着用于资助研究促进发展活动的资源包日益紧张，证明资金价值变得至关重要。由于多种原因，这很困难，最主要的原因之一是未能将评估框架嵌入项目设计中。众多推广合作伙伴及其利益和参与程度的多样性使得确保一致的监测和评估更加复杂。研究人员展示如何使用一种基于人口的计算机辅助电话访谈（CATI）调查方法来估算研究促进发展项目的覆盖范围，该方法在所期望的行政单位层面具有统计代表性。该方法应用于CGIAR研究倡议——东非和南部非洲的多样化（Ukama Ustawi），该倡议与东非和南部非洲12个国家的多个推广合作伙伴共同实施。评估重点覆盖了第一阶段实施中12个目标国家中的5个。评估的目标是衡量在Ukama Ustawi下推广的农艺、机械化、畜牧和营养创新的覆盖和使用程度，并评估该倡议在多大程度上达到了其预期目标。数据来自5个国家27个地区的6,445名随机抽样农村个体。约有105万人知晓Ukama Ustawi活动，其中肯尼亚和赞比亚的知晓率最高，为16%。总体而言，截至2024年9月，即项目开始约3年后，有164,363人受益于Ukama Ustawi推广的各种创新。其中，135,767人是具体干预措施实施地区的直接受益者。其余人受益于溢出效应。约52%的受益者为女性，56%为18–35岁的青年。创新使用率在津巴布韦以最小耕作和收获后机械化为最高，其次是马拉维的农艺和机械化选择。受益-覆盖比在津巴布韦最高，为61%，其次是马拉维，为31%。这意味着Ukama Ustawi活动在将覆盖转化为受益者方面在津巴布韦和马拉维最为有效，部分原因是实施建立在过去类似干预措施的基础上。虽然研究结果与更传统的案例研究相当，但研究人员的调查方法成本几乎降低了四倍，展示了成本效益和效率。研究人员讨论了促进此类评估在国际发展项目中进行所需的设计和实施问题。
论文解读文章
研究背景、存在问题与研究动机
在东非和南部非洲（ESA），农业雇佣了约65%的人口，贡献了超过30%的国内生产总值（GDP）。然而，该地区面临气候变化、低生产力、土壤退化、投入品供应中断以及COVID-19疫情和俄乌危机引发的投入品价格飙升等重大挑战。气候变化导致的干旱、洪水和极端天气事件愈发频繁和严重，对小农户农业及粮食和营养安全产生负面影响。土壤健康不良、优质有机和无机肥料使用有限、改良的多重胁迫耐受种子不足，以及依赖手工和原始耕作方法，加剧了小农户面临的挑战。此外，市场机会有限、劳动力短缺和农村工资上涨、信贷配给（限制小农户获取金融资源，尤其是青年和妇女）进一步加剧了困境。国家研究和推广系统（NARES）、国际农业研究磋商组织（CGIAR）及其合作伙伴开发了众多创新以帮助应对这些关键挑战。然而，在推广这些有效创新方面仍存在困难，研究产生的创新与农户实际使用的创新之间仍存在巨大差距。因此，CGIAR研究倡议——东非和南部非洲的多样化（Ukama Ustawi）旨在弥合这一差距。该倡议于2021至2024年实施，通过农场生活实验室网络共同开发和共同设计农业创新，并在农业社区实施参与式行动研究，目标是转型农业生态系统，加强粮食、土地和水系统，同时利用数字推广、私营部门参与和有利环境的机遇。作为倡议结局一的一部分，UU设定了覆盖10万农户、其中40%为妇女和40%为青年的目标。该倡议在12个国家实施。由于大多数研究促进发展项目都需要关于小农户对推广创新的覆盖和使用情况的证据，并评估其迈向倡议目标的进展，因此研究人员采用了一种成本效益高、基于人口的移动电话调查方法，以评估推广创新的覆盖、知晓和使用程度。
研究方法
本研究采用定量方法，包括一手和二手数据。一手数据通过结构化问卷收集，二手数据（如研究地区的农村人口）来自五个国家的国家统计机构网站。研究人员使用Cochran样本量公式确定所需样本量。在五个国家分别计算样本量后，分配到27个地区。目标样本量为6,457份，最终实现6,445份（99.8%）。数据收集由国际数据收集公司GeoPoll采用计算机辅助电话访谈（CATI）进行。研究人员与GeoPoll合作，并开发了关键术语和干预措施的全面词汇表及详细培训手册，以确保数据质量。调查工具被翻译成当地主要语言。抽样框架由GeoPoll提供，并由CGIAR合作伙伴的数据进行补充。伦理批准来自CIMMYT的内部研究伦理委员会（IREC），并在调查前获得所有参与者的口头知情同意。
研究结果
4.1 对UU推广创新的知晓和使用
结果显示，部分而非完全采用保护性农业（CA）原则更为普遍。最小耕作是使用最广泛的CA要素，在埃塞俄比亚、肯尼亚、马拉维、赞比亚和津巴布韦分别有7%、23%、46%、41%和90%的样本使用。完全CA包的使用率较低。津巴布韦的最小耕作和收获后机械化技术的知晓率和使用率最高，其次是马拉维。肯尼亚使用畜牧实践的人数最多（43%）。研究发现知晓与使用之间存在较大差距，例如津巴布韦61%的人口知晓两轮拖拉机，但仅10%使用。这表明农户面临知识或物质瓶颈。
4.2 在UU干预地点使用推广技术的人数
4.2.1 最小耕作实践的使用：津巴布韦的使用率最高，55%使用开沟犁，32%直接播种，30%种植坑，10%点播棒。马拉维23%使用种植坑，18%点播棒。开沟犁在赞比亚（24%）和肯尼亚（12%）最常用。肯尼亚其他最小耕作实践使用者最少（<5%）。
4.2.2 间作实践的使用：传统间作在该地区广泛使用，马拉维最高（69%）。专用条带间作技术使用率低，埃塞俄比亚的两行条带间作使用率为17%，赞比亚所有间作技术使用率均低于3%。
4.2.3 畜牧干预措施的使用：各国饲料生产实践的使用率较低（<12%），肯尼亚饲草切碎机使用率10.9%，津巴布韦4.5%，埃塞俄比亚2.5%。约5%的人口从事臂形草属饲草生产。肯尼亚的黧豆属和臂形草属生产者最多。原因可能是对饲草附加效益认识不足及种子获取有限。
4.2.4 收获后实践的使用：马拉维（14%）和肯尼亚（12%）的多作物脱粒机使用率最高，津巴布韦的花生烘烤机（14%）和脱壳机（11%）使用率较高。成本、本地不可获得性和知识有限限制了采纳。
4.2.5 对Ukama Ustawi活动的知晓：知晓率在5%至16%之间，肯尼亚和赞比亚最高（约16%），埃塞俄比亚最低（5%）。知晓率差异与实施时长和推广强度相关。未发现知晓率与性别和青年之间存在固定模式。
4.3 人们与Ukama Ustawi互动的方式
超过四分之一（28%）的人口通过培训与UU项目互动，其他途径包括农艺活动（22%）、交流访问（16%）、营养和畜牧（各14%）、机械化活动（5%）。培训是肯尼亚（50%）和赞比亚（29%）最常见的互动途径，农艺示范在津巴布韦（32%）和马拉维（31%）最受欢迎，营养示范在赞比亚（21%）最受欢迎。埃塞俄比亚约40%通过交流访问互动。
4.4 UU活动的覆盖范围
项目活动覆盖了约105万人。肯尼亚覆盖人数最多（565,000人），占总数近一半。马拉维212,000人，赞比亚160,000人，津巴布韦61,000人，埃塞俄比亚48,000人。
4.5 Ukama Ustawi创新的受益者人数
截至2024年9月，共有164,363人受益。其中135,767人（82%）为直接受益者。女性受益者86,008人（52%），青年（18–35岁）92,847人（56%）。UU超过了结局一目标（10万农户），考虑无溢出效应时超出36%，有溢出效应时超出64%。妇女和青年参与目标也分别超出12–16%。马拉维受益者最多（49,812人），埃塞俄比亚最少（7,413人）。受益-覆盖比津巴布韦最高（61%），其次马拉维（31%），埃塞俄比亚15%，赞比亚10%，肯尼亚7%。这说明津巴布韦和马拉维在将覆盖转化为受益者方面最有效，部分归因于既往类似干预的积累（如津巴布韦的Pfumvudza国家计划）。
4.6 使用的创新包
农艺和营养包使用最广泛（超过40,000人，24%），其次是农艺和畜牧包（约38,000人，23%）。四类技术（农艺、机械化、营养、畜牧）的整合包使用最少（10,000人，6%）。这表明创新包的采纳率仍然较低。
讨论与结论
讨论部分指出，抽样方法影响采纳数字，因此关键目标是估算具有代表性的统计量以推断更大地理区域。本研究通过人口加权抽样技术保证了研究地区的代表性。研究发现，技术采纳模式在国家间差异显著，知晓与使用之间的持续差距是农业发展的常见挑战。成功案例（如津巴布韦和马拉维）表明，在既往类似干预基础上叠加实施可提高成本效益。研究结论：随着研究促进发展资金缩减，证明资金价值至关重要。研究人员提出一种基于人口的CATI调查方法，以解决缺乏基线数据时估算覆盖、知晓和使用的问题。该方法应用于UU倡议，覆盖五个国家（埃塞俄比亚、肯尼亚、马拉维、赞比亚、津巴布韦）。结果显示，UU倡议在推广农业创新方面取得了重大进展，但成功程度不一。约105万人知晓UU活动，164,363人受益，超额完成目标。性别和青年参与具有包容性。受益-覆盖比表明有效性存在国家差异。研究还揭示了创新包采纳率低、知晓-使用差距等问题。建议从项目初期嵌入评估框架，有意识地针对传统弱势群体，并借鉴既往项目经验。该方法可复制并应用于不同环境，未来可考虑整群随机抽样。
