小农水稻种植户采纳可持续农业实践驱动因素的映射与相互关系：面向气候韧性的多准则决策分析

《Business Strategy and the Environment》：Mapping and Interrelationships of the Drivers of Sustainable Agricultural Practice Adoption Among Smallholder Rice Farmers: A Multi-Criteria Decision-Making Analysis for Climate Resilience

　　

摘要 水稻生产支撑着许多低收入国家的粮食安全与农村生计，但高度易受洪水、干旱、盐碱入侵及热胁迫等气候相关灾害的影响，这些灾害降低产量并威胁水稻生产的长期可持续性。日益加剧的压力凸显了对更可持续、更具气候韧性的生产方式的迫切需求。可持续农业实践（SAPs）正是缓解气候影响、增强生产系统韧性的路径之一。尽管其潜力已获公认，小农水稻种植户的采纳率仍然有限，且采纳的驱动因素及其相互关系仍未得到充分理解与记录。本研究以孟加拉国为案例，识别影响小农种植户采纳SAPs的关键因素，考察其相互关系，并为气候韧性水稻生产提出政策洞见。研究首先通过文献综述、德尔菲法（Delphi process）及关键知情人访谈（KIIs）识别并验证了44项驱动因素；随后采用总体解释结构模型（TISM）建立17级层级结构，并通过交叉影响矩阵相乘法（MICMAC）分析按驱动力与依赖力对驱动因素进行分类。研究发现四项基础性驱动因素：气候与环境压力、非政府组织及发展机构支持、政府与立法支持、以及技术可及性。这些因素塑造了资源与市场可及性，进而影响行为与社会决定因素，包括感知行为控制、主观规范、社会接受度及农场效率。总体而言，该研究为推进孟加拉国及类似低收入情境下的气候韧性水稻生产提供了优先路线图。

论文解读：小农水稻种植户采纳可持续农业实践驱动因素的层级结构与相互关系

一、研究背景与问题提出

全球农业食品系统正面临人口增长与气候灾害加剧的双重压力。洪水、干旱、盐碱入侵和热胁迫等气候相关风险，叠加市场波动、社会期望变化及自然资源过度开发，严重削弱了农业生产系统的生产力与长期可持续性。在此背景下，可持续农业实践（Sustainable Agricultural Practices, SAPs）被视为在农业食品系统中落实气候行动、推动向气候韧性农业转型的关键路径。SAPs涵盖多样且相互关联的管理方法，旨在促进环境友好型耕作、优化资源利用、增强碳汇能力，并提升农业系统适应气候变异与极端事件的能力，同时兼顾经济可行性与社会责任。

然而，尽管SAPs在减缓、适应与可持续发展方面具有明确的协同效益，小农种植户的采纳率仍然有限。这一采纳缺口削弱了农业部门对可持续发展目标（SDGs）第13项气候行动的贡献，并延缓了向韧性、低碳食品系统的整体转型，在欠发达国家与气候脆弱地区尤为紧迫。既有研究多从单一视角考察采纳驱动因素，如将驱动因素与粮食安全、收入、产量等特定结果关联，或通过概念框架考察行为视角，或比较"采纳者"与"非采纳者"以识别潜在动机。但这种二元方法过度简化了受相互关联因素、行动者及社会政治环境影响的复杂渐进决策过程。近期文献综述强调，需要理解这些驱动因素如何相互关联，但针对驱动因素间相互关系的研究仍存在显著空白，缺乏对因素复杂性进行系统分类的正式框架，限制了理论推进与理解深化。

基于上述空白，本研究以孟加拉国小农水稻种植户为实证对象。孟加拉国水稻系统既高度暴露于气候灾害，又是国家粮食安全的核心，是推进气候行动的关键情境。研究旨在识别小农采纳SAPs的关键驱动因素，评估这些因素如何相互作用以塑造气候韧性，并将洞见转化为可操作的政策建议。

二、研究设计与方法概述

研究采用综合总体解释结构模型（Total Interpretive Structural Modelling, TISM）与交叉影响矩阵相乘法（Cross-Impact Matrix Multiplication Applied to Classification, MICMAC）的集成方法。研究首先基于133篇文献的系统综述识别出67项潜在驱动因素，随后通过关键知情人访谈（Key Informant Interviews, KIIs）和两轮德尔菲法（Delphi technique）进行验证与筛选，最终确定44项关键驱动因素。访谈对象涵盖来自孟加拉国水稻生产系统的76名参与者，包括骨干农民、非政府组织高管、推广人员、学者与政策制定者。随后，49名专家通过面对面访谈对驱动因素间的成对关系进行判断，以50%为阈值构建结构自交互矩阵（SSIM），进而生成初始可达矩阵（IRM）与最终可达矩阵（FRM），并通过层级划分（level partitioning）建立17级层级结构。TISM方法在传统ISM基础上补充了对"是什么、如何、为什么"三个理论建构问题的解释，而MICMAC分析则依据驱动力与依赖力对驱动因素进行分类，弥补了TISM在处理分数敏感性方面的不足。

三、研究结果

基础性驱动因素的识别：研究识别出四项基础性驱动因素，位于层级模型底部：气候与环境压力（DR1）、非政府组织及发展机构影响（DR19）、政府与立法支持（DR26）以及技术可及性（DR12）。这些因素被归类为极高优先级，通过级联效应触发整个17级驱动因素层级。

TISM层级结构：TISM模型揭示了44项驱动因素的17级层级结构。实线箭头表示直接关系，虚线箭头表示传递性间接关系。基础性驱动因素位于底部层级（第1-3级），高优先级驱动因素占据第8-9级，作为基础因素与采纳结果之间的传导机制，中等优先级驱动因素则出现在上层（第11-17级），表现出对底层因素的高度依赖。种植户的采纳决策位于第17级，依赖于通过所有前序层级的渐进激活。

MICMAC分类与优先级排序：MICMAC分析将驱动因素划分为三个优先级层级。极高优先级包括18项驱动因素，涵盖气候压力、机构支持、技术可及性、资源与市场可及性、社会影响及成本效益等；高优先级包括9项驱动因素，涉及技术效率、感知行为控制、主观规范、社会接受度、知识意识、个人信念、态度意图及风险感知等；中等优先级包括17项驱动因素，涵盖产量、减排、生物多样性、食品安全、盈利能力、农场韧性、消费者需求、市场激励、认证平台、青年就业、妇女赋权、减贫、生活条件改善、粮食安全及SDGs实现等。

层级模型的核心发现：研究结果揭示，小农采纳SAPs受一小部分制度与结构层面的基础性驱动因素支配。气候与环境压力位于层级底部，产生变革动力；这一动力经由非政府组织与发展机构的影响加以引导，通过政府与立法支持转化为合法性与激励，并通过所需技术的可及性加以操作化。这些基础因素塑造了资源与市场可及性，进而影响行为与社会决定因素，包括感知行为控制、主观规范、社会接受度及农场效率。

四、讨论与结论

讨论部分指出，研究结果强调了制度与结构性因素在推动SAPs采纳中的根本作用。气候压力作为变革的初始动力，其影响需要通过机构支持、政策合法性和技术条件加以传导和放大。研究将驱动因素建模为相互关联的层级系统，超越了传统的采纳者/非采纳者二分法与扁平化的决定因素清单，推进了理论建构框架。

研究结论指出，通过综合TISM-MICMAC分析，研究为孟加拉国及类似低收入情境下的气候韧性水稻生产提供了优先路线图。四项基础性驱动因素——气候与环境压力、非政府组织及发展机构支持、政府与立法支持、技术可及性——是推动整个采纳路径的必要前提。研究为价值链各环节的行动者提供了优先级的杠杆清单，从非政府组织与政府支持到种植户行为倾向，可加速向气候韧性、可持续水稻系统的转型。这些洞见可延伸至亚洲、非洲和拉丁美洲的其他主要水稻产区，其面临类似的气候与发展挑战，有效的SAPs实施可直接贡献于SDG 13及相关目标如零饥饿（SDG 2）和无贫困（SDG 1）。