在埃塞俄比亚西北部，气候智能型农业实践有助于降低小型蔬菜种植户的技术效率问题

《Scientific Reports》：Climate smart agricultural practices reduce technical inefficiency among smallholder vegetable farmers in Northwest Ethiopia

　　

摘要

本研究探讨了气候智能型农业实践是否能够降低埃塞俄比亚西北部小型蔬菜种植户的技术效率低下问题。研究利用550户种植洋葱、土豆和番茄的农户的横截面数据，采用随机前沿分析方法来估算技术效率低下程度，并为第二阶段的分析得出效率评分。为了确定导致效率低下的因素，研究采用了三种计量经济模型——贝塔回归、分数逻辑回归和双限托比特模型，并对它们进行了比较。基于对数似然值、赤池信息量准则和贝叶斯信息量准则的模型选择结果显示，贝塔回归模型具有更优的性能。研究结果表明，洋葱的平均技术效率低下水平为0.170，土豆为0.195，番茄为0.244，这表明通过更好地利用资源，仍有很大的提升生产力的空间。研究结果一致显示，采用多种气候智能型农业实践组合能够显著降低各类蔬菜作物的技术效率低下问题。尤其是，综合运用土壤和水资源管理措施能够最大程度地降低效率低下问题，其次是与气候相关的措施以及与土壤相关的措施。这些结果凸显了各种农业技术相互配合在降低效率低下问题中的重要性。教育水平、牲畜拥有情况、信贷获取能力以及市场距离等社会经济和制度因素也会对效率低下程度产生显著影响。本研究通过将气候智能型农业实践纳入效率分析框架，证明了综合采用这类实践能够提升生产效率，从而为相关研究做出了贡献。这些发现为制定针对性的政策提供了重要依据，有助于推动实施综合性的气候智能型农业干预措施，以提高小型农户的生产力和抗风险能力。