《Cogent Food & Agriculture》：Factors associated with climate-smart agricultural practices adoption among the smallholder farmers of West Shewa zone, Ethiopia
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气候智慧型农业实践（Climate-Smart Agricultural Practices, CSAPs）的采用旨在应对气候变化挑战，同时提高生产力、增强适应能力并减少温室气体排放。尽管其重要性突出，但埃塞俄比亚的采用率仍然较低，气候变化挑战日益加剧。本文识
气候智慧型农业实践（Climate-Smart Agricultural Practices, CSAPs）的采用旨在应对气候变化挑战，同时提高生产力、增强适应能力并减少温室气体排放。尽管其重要性突出，但埃塞俄比亚的采用率仍然较低，气候变化挑战日益加剧。本文识别了与气候智慧型农业实践采用相关的背景因素。研究人员从384名随机选取的小农中收集了横截面数据，并采用描述性统计和计量经济学方法进行分析。在受访者中，61.72%采用了至少一种气候智慧型农业实践，38.28%未采用。多元概率比（Multivariate Probit, MVP）模型的回归结果表明，气候智慧型农业实践的采用与小农的社会网络、获取早期预警系统的途径、推广服务、农业工会会员身份以及培训参与呈正相关，这些因素增强了信息流动和风险管理能力。特别是，更强的社会网络通过促进信息共享、学习和同伴影响，与更高的气候智慧型农业实践采用率相关联。资源禀赋，包括土地持有量、牲畜资产和家庭收入，进一步增强了小农投资和维持此类实践的能力。相比之下，非农活动减少了用于农业的时间、劳动力和注意力，从而阻碍了作物多样化实践的采用。这些发现需要政策干预，以鼓励小农采用气候智慧型农业实践。具体而言，策略应侧重于通过多种渠道提供及时准确的气候变化信息，提供针对这些实践的有针对性的培训及持续的推广咨询服务，并促进和加强小农的社会网络，以增加同伴学习和支持。
**论文解读：埃塞俄比亚西谢瓦区小农采用气候智慧型农业实践的影响因素分析**
**研究背景与问题**
气候变化已成为全球议程的优先事项之一，其日益加剧且不可预测的变异性威胁着发展中国家（尤其是撒哈拉以南非洲地区）的经济，而这些经济体严重依赖雨养农业，极易受到干旱、洪水、不规则降雨、温度升高、生长季变化以及病虫害等气候相关风险的影响。这些气候风险导致低生产率、粮食不安全与贫困的恶性循环。埃塞俄比亚的经济高度依赖农业，农业占GDP约32.1%，贡献70%的出口收入，并为85%的人口提供生计。然而，该部门对极端天气高度脆弱，多数小农面临极端贫困、低收入、低生产率与粮食短缺。近年来，干旱导致该国GDP下降1%至4%，预计到2045年可能下降高达10%。2022年，约50.7%的家庭因产量损失而经历粮食不安全。
为应对气候变化挑战，气候智慧型农业实践（Climate-Smart Agricultural Practices, CSAPs）应运而生，旨在同时实现可持续生产力提升、增强适应能力、减少温室气体排放。尽管埃塞俄比亚政府已通过国家经济发展计划、增长与转型计划、气候韧性绿色经济战略等项目推广CSAPs，提供培训与补贴投入，但关键实践（如土壤肥力管理、小规模灌溉与作物多样化）的采用率仍然较低且分布不均，限制了小农提高生产力和适应气候变率的能力。现有研究存在三个重要空白：第一，社会网络对CSAPs采用的作用被忽视，社会网络通过信息传播、同伴影响和集体行动塑造采用行为；第二，多数研究关注单一CSA实践，而农户往往同时采用多种互补的实践；第三，尽管一些研究评估了联合采用，但主要关注采用决策间的相关性，而较少关注不同实践组合如何分别贡献于CSA的三个支柱（生产力、适应与减缓）。因此，本研究旨在识别埃塞俄比亚西谢瓦区小农采用CSAPs的背景性因素，尤其强调社会网络的角色，并采用多元概率比模型分析多种实践的联合采用。
**主要技术方法**
研究人员采用多阶段随机抽样方法，从埃塞俄比亚奥罗米亚州西谢瓦区的韦尔梅拉（Welmera）与埃杰雷（Ejere）两个区随机抽取384名小农，于2025年2月通过半结构化问卷收集横截面数据。主要分析方法包括：描述性统计总结样本特征，多元概率比（Multivariate Probit, MVP）模型（用于分析三种CSAPs（土壤肥力管理、小规模灌溉、作物多样化）的联合采用决策及其影响因素，考虑实践间的互补性与相关性），以及定性数据的主题分析（从焦点小组讨论与关键知情人访谈中提取主题，并与实证结果三角验证）。
**研究结果**
**3.1 描述性统计与分析结果**
调查显示，61.72%的受访者至少采用了一种CSAP，38.28%未采用。具体采用率：土壤肥力管理（Soil Fertility Management, SFM）为49.48%，小规模灌溉（Small-Scale Irrigation, SSI）为38.28%，作物多样化（Crop Diversification, CD）为56.25%。描述性统计表明，采用CSAPs的农户家庭特征（如教育水平、家庭规模、土地面积、收入、牲畜拥有量、推广接触频率等）与非采用者存在显著差异。
**3.2 气候智慧型农业实践采用的影响因素**
多元概率比模型结果显示，模型整体显著（Wald χ2(72)=172.85，p<0.01）。三个CSAPs方程误差项之间的相关系数（rho21=0.812，rho31=0.75，rho32=0.796）均为正且显著（p<0.01），表明土壤肥力管理、小规模灌溉与作物多样化之间存在强互补性（协同效应），农户倾向于联合采用这些实践。具体因素关联如下：
- **家庭规模**：与SFM、SSI、CD的采用均呈正相关（显著水平分别为5%、1%、5%），家庭劳动力增加使采用概率分别提高3.7、4.5、4.2个百分点。
- **获取气候变化早期预警信息**：与SFM和SSI的采用呈正相关（5%显著水平），使采用概率提高13.4个百分点。
- **土地所有权**：与SSI采用呈正相关（5%显著水平），自有土地农户采用概率比无土地农户高17.2个百分点。
- **耕地面积**：与SFM和CD采用呈正相关（5%显著水平），每增加1公顷，采用概率分别提高5.5和5.7个百分点。
- **CSAPs培训**：与SFM采用呈正相关（10%显著水平），接受培训农户采用概率提高13.6个百分点。
- **推广接触频率**：与SFM、SSI、CD采用均呈正相关（显著水平分别为10%、1%、10%），每次额外接触使采用概率分别提高2.9、6.1、3.3个百分点。
- **农业工会会员身份**：与SSI和CD采用呈正相关（显著水平分别为5%、1%），会员农户采用概率分别提高9.6和15.0个百分点。
- **牲畜总拥有量（热带牲畜单位）**：与SFM采用呈正相关（10%显著水平），每增加1单位，采用概率提高1.4个百分点。
- **社会网络指数**：与SFM、SSI、CD采用均呈正相关（显著水平分别为1%、5%、10%），社会网络指数每增加1单位，采用概率分别提高57.2、36.0、31.3个百分点。
- **家庭人均收入（自然对数）**：与SFM、SSI、CD采用均呈正相关（显著水平分别为5%、1%、1%），每增加1单位，采用概率分别提高7.4、14.2、12.3个百分点。
- **非农参与**：与CD采用呈负相关（5%显著水平），参与非农活动的农户采用CD的概率降低10.6个百分点。
**定性与三角验证**
焦点小组讨论与关键知情人访谈表明，农户对气候变化及负面影响有较高认知，但资源约束（资金有限、投入成本高）是主要障碍。社会网络通过信息共享、知识扩散、同伴学习及非正式借贷（种子、工具）促进CSAPs采用，支持了实证结果。
**研究结论与政策启示**
**结论**
本研究旨在识别影响西谢瓦区小农采用CSAPs的关键本地因素。结果表明，家庭规模、早期预警信息、土地所有权、耕地面积、CSAPs培训、推广接触频率、农业工会会员、牲畜拥有量、家户收入（对数）以及社会网络与CSAPs采用呈正相关；而非农参与与作物多样化采用呈负相关。CSAPs间的强正相关表明存在互补性，农户倾向于联合采用以获取协同效应。
**政策启示**
研究建议政策干预应：①通过短消息服务（SMS）、社交媒体、广播、电视等多种渠道传播及时准确的早期预警信息；②提供针对性的CSAPs培训（如免耕、堆肥制备、灌溉系统），加强田间示范，推广成功案例；③通过组织田间示范项目、社区广播节目等方式强化并促进小农社会网络，鼓励同伴学习；④明确农业工会的切实利益以吸引农户加入；⑤鉴于CSAPs间的互补性，政策应推广捆绑式CSAP干预，并加强推广服务与社会网络，以协调采用并最大化整体效益。
