亚美大陆煤层气有限公司 农业的发展 2314 - 7539 2356 - 654 x Hindawi 10.1155 / 2021/1624334 1624334 研究文章 决定因素影响大米强化系统中采用的小农Mwea灌溉计划,肯尼亚 https://orcid.org/0000 - 0002 - 6441 - 9180 Kadipo Kaloi 弗朗西斯 1 Isaboke 希斯仑Nyarindo 1 Onyari 查尔斯Nyambane 2 Njeru 露西Karega 3 Shrestha Jiban 1 农业经济学和扩展 大学即 P。O 6盒 即60100年 肯尼亚 embuni.ac.ke 2 土地和水资源管理的部门 大学即 P。O 6盒 即60100年 肯尼亚 embuni.ac.ke 3 部门的农业经济学 内罗毕大学 P。O箱29053 - 00625 内罗毕 肯尼亚 uonbi.ac.ke 2021年 16 3 2021年 2021年 24 2 2020年 6 1 2021年 3 3 2021年 16 3 2021年 2021年 版权©2021弗朗西斯Kadipo Kaloi et al。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

水稻农业在发展中国家已经受到了相当大的关注,尤其是在肯尼亚由于其对小农户的收入和粮食安全的影响。灌溉水稻是水的最大消费国,其可持续性受到水资源短缺的威胁。这就需要替代灌溉用水技术的发展,如稻米强化系统”(SRI),用水效率的提高收益率。本研究分析了采用斯里兰卡的决定因素在分层抽样的Mwea灌溉计划用于获得364小农稻农。使用半结构式问卷收集原始数据,并使用一个二元逻辑回归模型分析。结果表明,年龄(−0.3%)是重要的但与负面影响在斯里兰卡的采用。农场规模(2.499%)、家庭规模(1.895%),距离运河(1.354%)、非农工作(3.953%),获得信贷服务(8.714%),获得推广服务(7.809%),和年水稻农业(0.409%)被发现积极和斯里兰卡的采用显著影响因素。因此,本研究得出结论:小农试图通过采用提高水稻产量斯里兰卡应该特别重视所有重要因素。

 在肯尼亚高等教育贷款委员会(HELB) 1。介绍

大米(<我talic> 栽培稻L。)是最重要的粮食作物之一,超过50%的世界人口 1和大多数国家的显著影响食品安全 2]。约1.6亿公顷估计受到全球水稻生产的近似年产量约5亿吨( 3]。对灌溉用水的需求超过了对水稻灌溉可用水量在肯尼亚( 4]。因此,替代实践,减少水的使用必须到位来增强可持续发展水稻生产( 5]。

各种方法已经被用来减少农业投入使用在水稻生产 6]。最努力的方法之一是在亚洲的绿色革命,涉及一系列的研究和技术转移计划 7]。根据( 8),绿色革命涉及高产谷物品种的发展和现代化的农田管理技术。创新是非常有效和成功在亚洲,许多农民能够采用的技术( 9, 10]。然而,绿色革命没能帮助许多非洲国家由于有限的基础设施和金融约束( 6]。稻米强化系统”(SRI)已经发展了30年,据报道,提供了一个机会减少用水,同时保持高收益。根据( 11),斯里兰卡是一个概念的操纵农艺实践来获得更高的水稻产量使用最少的资源如农药、种子和水(没有连续洪水在斯里兰卡与传统方法相比)。斯里兰卡是流行在所有世界水稻种植地区,农民可以种植更多的水稻使用更少的水输入( 7]。

斯里兰卡的关键部件包括水管理实践的保持土壤排水良好而不是连续洪水和饱和营养生长时期。斯里兰卡修改农业用水管理实践,营养,和土壤。水资源管理的两种可能性建议斯里兰卡涉及的应用少量的水每天但离开田野干在短时间内(2天)的表面开裂。另一个是洪水和干燥的交替的领域每个[3 - 6天 12]。第二个组件是种植方法包括间距配置和幼苗的时代。在斯里兰卡,幼苗移植天后萌发(8 - 15日 13]。一些研究表明30厘米×30厘米的行间距。间距可以根据当地土壤条件,但它必须促进除草( 14]。第三个组件是除草而最简单的办法就是移植后十天,然后每十天除草直到郁闭[ 13]。第四部分是土壤肥力管理。大多数农民使用肥料或有机肥料但是应用不同的可用性和推荐关注也因为没有固定率( 13]。

最近的和之前的研究表明,农业特点,家庭特征、和制度因素对农业技术的采用有重大影响( 15]。根据Danso-Abbeam et al。 16),家庭的年龄大小、水平的经验,农场车间出勤,年正规教育的数量,劳动力的可用性,和扩展接触影响的采用改进的玉米品种。同样,革顺et al。 17)报道,农民采后损失小,管理正规教育,有更少的家庭成员。一项由Anang和Yeboah 18)建立了多年的教育,信贷获取农民的经验,和地理位置因素确定非农工作的收入。斯透露,所有的福利影响SRI单独和组合作为一个整体(水管理、工厂管理和土壤管理)有一个积极的影响生产力报道( 19]。同样,根据( 20.),农民的位置收入、利率、水稻耕作经验,和距离的信贷来源的显著因素获得信贷的数量。

根据Noltze(2012),斯里兰卡似乎采用了更多的土地和农民小于平均产量。结果还指出,斯里兰卡可能不是有益相比传统的洪水(CF)水稻种植在适宜的条件下,最佳的管理实践。存在一个阈值的影响教育农业生产力变化报道Fung-Mey黄( 21]和敏Napasintuw [ 22]。根据( 23),家庭使用改进的种子往往是不同于那些不。他们也有更高的消费支出。结果表明改进的种子品种的潜力在帮助家庭特别是农村地区增加福利。

许多实证研究调查采用的问题(见,例如, 23),Noltze(2012),和Varma 19]。然而,斯里兰卡等替代生产实践尚未全面调查尤其是收养。之前的研究在斯里兰卡Mwea灌溉计划包括研究Ndiiri et al。 6, 24]。等研究[ 6)集中在约束和斯里兰卡的回报而研究[ 24集中在对斯里兰卡的看法。从这些研究中,已经完成或调查Mwea灌溉计划在斯里兰卡的决定因素。在斯里兰卡的知识还很少尤其是在计量经济学建模中的应用。因此,这项研究提供了一个强有力的论据使用SRI生成信息的决定因素SRI采用的政策建议和在肯尼亚填补信息空白。

 2。材料和方法 2.1。研究区和数据收集的方法

Mwea灌溉计划的研究(MIS) Kirinyaga县肯尼亚(图 1)。该项目位于这个国家的中部。它占据了该地区的低海拔地区的低沼泽地区。海拔范围从1000到2200米以上海平面,气温介于15°C和30°C。降雨的地区经验双峰类型降雨发生从10月到12月和短期降雨发生在三月到五月之间。大米的主要农业活动是单一作物种植在稻田灌溉了六个月。该计划的主要水源河流Nyamindi和河Thiba塔纳河的支流。大约有7320个家庭在主计划( 25]。

地图Kirinyaga Mwea灌溉计划的县。

使用半结构式问卷进行了实地调查,从小农的大米种植者获得定量数据。此外,关键线人的采访进行了定性数据。训练有素的计数器是用来收集数据在研究期间。这后,受访者选择使用分层随机抽样技术。这样做是借助大米作为地层单位。12个单位的随机选择20单位4主要水稻生产区块内的灌溉方案。主要模块包括Karaba Tebere, Wamumu, Thiba。总共30小农稻农选择单位,和大约91 /块采样共364名受访者。

 2.2。理论回顾

小农农民的看法是感知的效用最大化。这项研究是基于主观期望效用的框架。创新的个人期望效用可以近似方程如下: (1) 建 π = ∑ 我 p 我 t U π 我 (2) U π = π 1 − 基本 1 − 基本 , 在哪里<我talic> p 我自然状态的概率是<我talic> 我利润(<我nl我ne-formula> π 我 ),基本是相对风险厌恶系数,建是主观期望效用。当农民有一个选择,他们选择最高的替代效用(方程( 3))。基于随机效用理论,全球效用的系统是由效用的耕作制度的特征。尽管利润可以的一个特点,农民也最大限度地发挥其效用基于农艺技术等其他因素: (3) U k > U j , 在哪里 (4) U t 1 , t 2 , … , t r + ε , 在哪里<我nl我ne-formula> t 1 , t 2 … t r 对应于<我nl我ne-formula> r 创新的特点,而误差项<我nl我ne-formula> ε 描述了个人的决定因素。

 2.3。经验模型

确定选择的斯里兰卡采用的决定因素,使用二进制物流回归模型。小农是分为采用者的值等于1或值等于0的nonadopters [ 26]。

农民选择采用的概率函数斯里兰卡可以表示成一个潜在变量<我nl我ne-formula> y 1 ∗ 观察到的解释变量的函数,<我nl我ne-formula> x 我 和一个误差项<我nl我ne-formula> ε 我 : (5) y 1 ∗ = x 我 ′ β + ε 我 。

斯里兰卡采用可以通过二进制表示模型与两个选择:如果是,<我talic> y= 1,否则,<我talic> y= 0;的概率<我talic> y= 1表示在方程(由一个公式表示 2): (6) P r Y 我 = 1 l x 我 = G x 我 , β 。

G这是一个函数有两个值,0或1,可以表示如下: (7) 公关 采用 = 1 = G β o + β 1 x 1 + ⋯ β k x k + e 。

公关 采用 = 1 确定的概率采用斯里兰卡的小农农民的预测变量<我nl我ne-formula> x 我 , … , x k 。的<我nl我ne-formula> β o 是拦截,<我nl我ne-formula> β 1 、…<我nl我ne-formula> β k 估计参数的预测变量,而<我talic> e误差项: (8) G z = 经验值 z 1 + 经验值 z 。

预测变量是户主的性别<我nl我ne-formula> X 1 ,小农时代农民<我nl我ne-formula> X 2 、婚姻状况<我nl我ne-formula> X 3 、教育水平<我nl我ne-formula> X 4 、家庭大小<我nl我ne-formula> X 5 ,农场的大小<我nl我ne-formula> X 6 ,月收入<我nl我ne-formula> X 7 ,非农工作<我nl我ne-formula> X 8 ,多年来在水稻种植<我nl我ne-formula> X 9 为扩展服务、访问<我nl我ne-formula> X 10 ,获得信贷<我nl我ne-formula> X 11 ,距离运河<我nl我ne-formula> X 12 。表 1提供描述和预测变量的测量。

变量的描述。

变量 描述 测量
年龄 农民的年龄年龄记录 数年
性别 性别是一个变量索引采用者的性别 1男
0为女性
家庭规模 记录家庭成员生活在同一个家庭的数量 家庭成员的数量
教育水平 家庭的教育水平 1。初等教育
2。中等教育
3所示。大专毕业
非农职业 变量措施家庭是否有任何其他职业 1。休闲的工作
2。牲畜饲养
3所示。其他人
农场规模 这个变量索引家庭农场稻米生产 数公顷(公顷)
扩展服务 这个变量索引培训在斯里兰卡 1。访问扩展服务
0。不能访问
月收入 家庭月收入的措施 肯尼亚先令每个家庭。(凯斯)
获得信贷 是否家庭获得信贷 1。访问
0。不能访问
距离运河 这个变量措施主要运河公里的距离 距离千米(公里)

作者的资料来源,2020年。

Breusch-Pagan测试用于测试的存在异方差性。测试比较了备择假设和零假设。结果表明,卡方统计的值小于0.05。因此,零假设被拒绝在5%的显著性水平(表 2)。

异方差性的测试。

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg检验异方差性
何:恒定方差
变量:安装SRI_Adoption的价值观
chi2 (1) = 4.38
概率> chi2 = 0.0364

资料来源:作者的计算,2020年。

 3所示。结果与讨论 3.1。被申请人根据采用的状态特征

被申请人的平均年龄是42年的比例相对较高的中年稻农受访者中,如表所示 3。结果是明显的暗示年轻农民积极参与农业操作。此外,结果显示,56.33%的用户获得了小学教育,79.17%获得中等水平,97.37%的人取得了高等教育。nonadopters, 43.67%获得小学教育,20.83%达到了中等教育,2.63%的高等教育。结果是明显的暗示大多数用户已经获得正式教育nonadopters相比。这证实了研究结果的 27]。结果进一步表明,平均家庭规模nonadopters采用者为4.12和5.12。结果是明显的揭示,nonadopters相对比nonadopters大型家庭。职业的分析显示,88.42%的用户是临时工作,3.86%是家畜饲养者,而91.43%的nonadopters是临时工和75.57%是家畜饲养者。结果是显著表明大多数nonadopters斯里兰卡从事非农职业。

斯里兰卡的采用者和nonadopters描述性分析。

变量 采用者 Nonadopters 池的意思 t/ chi值
n= 259 n= 105 n= 364
年龄(平均年龄) 42 41 41 52.40<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗
性别
男性(%) 22.39 31.43 38.1 3.25
女(%) 77.61 68.57 73.09
教育水平(%)
主 56.33 43.67 43.41 159.60<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗
二次 79.17 20.83 46.15
大专毕业 97.37 2.63 10.44
家庭规模 4.12 5.2 5.0 48.08<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗
农场规模(Ha) 1。5 2。1 1。8 15.85<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗
月收入(凯斯) 40374.5200 33761.9000 37068 .21 47.70<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗
年的水稻农业 6.2 8.1 7.1 27.08<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗
扩展服务 33.21<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗
92.66 69.52 81.09
7.34 30.48 18.91
休闲的工作 88.42 91.43
牲畜饲养 3.86 7.57 89.93 11.36<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗
其他人 7.72 1。0 5.72
信贷访问 33.98 91.43 62.705 98.65<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗
66.02 8.57 37.29
距离运河 5.4788 4.1714 4.83 3.59<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗

资料来源:作者的计算,2020年。注意:<我nl我ne-formula> ∗ ∗ 代表意义为1%。

此外,研究结果显示,平均距离斯里兰卡的采用者是5公里的运河nonadopters, 4公里。结果是显著的,这意味着用户是远离水源nonadopters相比。因此,用户需要高效用水困难和访问从主运河水的成本。

这项研究评估了农场规模的受访者。斯里兰卡的农民平均农场大小是nonadopters 1.5公顷和2.1公顷。这些发现是重要的确认nonadopters大量持有与采用者的斯里兰卡。每月收入的受访者在肯尼亚先令(凯斯)列表。采用者是凯斯的平均月收入40374点的平均月收入nonadopters凯斯鲍尔33761 .90。结果很重要。这意味着斯里兰卡用户月收入高于nonadopters。

这项研究评估了年,农民参与水稻种植。斯里兰卡的结果表明,用户花了6.2年的水稻农业而nonadopters花了8.1年的水稻种植。两组的均值差异显著,表明用户在水稻种植经验较少的nonadopters相比。结果同意的结果 19)报道,年花在水稻种植的数量减少了新农业技术的采用。这意味着大多数nonadopters习惯于旧的水稻耕作方式而用户愿意接受挑战一个新的和有前途的生产技术。结果进一步显示,92.66%的用户收到推广服务,7.34%没有。nonadopters, 69.52%报告说他们收到推广服务而没有30.48%。结果显著表明大多数用户接收扩展服务nonadopters相比。这项研究要求受访者表明是否他们在水稻信贷服务访问农场。结果表明,33.98%的用户收到信贷服务,66.02%报告说他们没有收到信贷服务。这是观察到91.43%的nonadopters报告说他们没有收到信贷服务,8.57%。结果是明显的暗示大多数小农获得信贷在其所在地。

3.1.1。采用斯里兰卡的决定因素

斯里兰卡的决定因素采用使用二元逻辑回归模型进行了分析。小农被归类为用户或nonadopters SRI技术相比传统的洪水(CF)。似然比估计表 4显示所有卡方统计数据是重要的在1% (<我nl我ne-formula> p < 0.001 )。这表明二进制物流模型是最合适的解释SRI采用的决定因素。模型占77.8%的变异在斯里兰卡和CF之间。8的12变量是非常重要的。

二元逻辑回归结果。

变量 系数 Z值 边际效应
性别 1.017 (0.679) 1。5 0.031
年龄 −0.138 (0.043) −3.22<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗ −0.003
婚姻状况 −3.737 (1.144) −3.27 −0.089
教育 −0.378 (0.661) −0.57 −0.009
家庭规模 1.895 (0.322) 5.88<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗ 0.045
农场规模 2.499 (0.498) 5.02<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗ 0.059
月收入 0.000 (0.000) 0.69 0.001
非农工作 3.953 (0.847) 4.67<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗ 0.093
年的水稻农业 0.409 (0.121) 5.8<我nl我ne-formula> ∗ ∗ −0.0097
推广服务 7.809 (1.659) 4.71<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗ 0.945
信贷访问 8.714 (1.664) 5.24<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗ 0.206
距离运河 1.354 (0.303) 4.47<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗ 0.032
缺点 −8.316 (3.449) −2.41

奥林匹克广播服务公司的数量= 364;LR<我talic> χ2(11)= 340.60概率><我talic> χ2 = 0.0000;对数似然= -48.378857;伪<我talic> R2 = 0.7788。资料来源:作者的计算,2020年。注意:<我nl我ne-formula> ∗ ∗ ∗ 和<我nl我ne-formula> ∗ ∗ 意义在1%和5%。

年龄的估计系数对斯里兰卡的采用带来负面的影响。这表明,斯里兰卡的采用降低了农民的年龄。结果暗示一个单位增加农民的年龄采用斯里兰卡的可能性降低0.3%。老农民可能更为保守,他们不想改变他们的农业实践从CF斯里兰卡,而年轻的同行更喜欢斯里兰卡由于他们熟悉的技术信息。此外,结果表明,年轻农民保持基本的主要受众斯里兰卡等新农业技术的采用。这些结果同意的结果 28],Varma [ 29日],Chuchird et al。 30.- - - - - - 32)那些负面报道农业技术的采用和年龄之间的关系。

家庭规模被发现有一个重要的和积极的关系采用斯里兰卡。研究结果显示,家庭规模影响的采用积极斯里兰卡,增加一个单位采用斯里兰卡家庭大小将增加4.5%。这表明SRI是劳动密集型,因此大家庭吸引劳动力需要托儿所准备,土地平整,其幼苗移植,除草。研究结果证实了这些Kinuthia [ 23在乌干达和坦桑尼亚)报告了类似的结果。

农场规模被发现有正向且显著的影响在斯里兰卡的采用。这意味着,农场规模斯里兰卡的采用增加5.9%。大型农场的农民有可能尝试新技术在小字段在大规模采用。这个观察同意研究[ 33)和Ghimire et al。 23, 26)报道,谁拥有更多的农田与农业技术的采用。

非农工作的重要和积极的结果表明,参与非农工作采用SRI增加9.3%。结果显示,小农从事其他非农活动可能会采用斯里兰卡比那些完全集中在水稻种植。也来自非农活动的收入用于满足一些农场的运营成本在斯里兰卡农业。这个发现同意的研究 34, 35)发现,非农收入增加生产技术的采用。同样,Kaloi et al。 36)发现,积极参与非农活动影响农业技术的采用。这可能是由于频繁的访问信息流动是很重要的,在理解新的农业技术。

稻田耕作经验显著增加斯里兰卡的采用了0.97%。结果表明,增加农民的经验增加SRI技术的采用。随着水稻种植经验的增加,小农获得更多的技能和知识创新的农业实践,从而积极的农民的经验和采用SRI技术之间的关系。结果同意的结果 37)报道,农民拥有的知识和经验很容易理解和掌握新技术。

此外,计量经济模型结果表明,扩展服务采用SRI增加94.5%。结果意味着农民获得扩展有更高的概率采用以来斯里兰卡扩展服务作为农业生产重要的信息来源。农民有显著扩展接触有更好的机会去了解各种管理实践,他们可以用它来增加产量。类似的结果为( 38),他发现访问扩展与农业实践的采用积极的关系。此外,艾哈迈德et al。 1)表明,扩展服务积极影响玉米品种的采用。

假设,获得信贷服务有一个积极的关系与斯里兰卡的采用。获得信贷设施采用SRI增加20.6%。信贷服务增加农业投入的购买力。结果同意的结果 33)报道,信用是一个重要的决定因素在农业技术的采用。

结果进一步表明,距离运河重大积极系数5%。因此,增加的距离运河斯里兰卡的采用增加了3.2%。这意味着随着距离的增加,更少的水可供然后变得更有效率的斯里兰卡农民在水稻生产中使用其输入诸如水。这意味着这些农民远离运河采用较高地位比附近的运河。水资源短缺是一个重要的约束在Mwea灌溉方案。在斯里兰卡的《盗梦空间》之前,水资源短缺迫使一些农民种植水稻nonflooded条件。类似的结果被报道Sinyolo et al。 39],他指出,远离水源的农民被更有效的利用资源比农民更接近水源。

 4所示。结论和政策建议

研究评估因素小农的采用SRI Mwea灌溉方案。这项研究是进行了解斯里兰卡的采用气候友好型技术在水稻种植。斯里兰卡的计量结果表明,采用增加农民的年龄,农场规模、家庭规模、信贷准入,农民的经验,推广服务,距离运河,非农收入。研究建议当地政府和其他利益相关者更多地专注于年轻的农民更愿意接受新的水稻耕作技术,如斯里兰卡如果这种实践是获得更高提高作物的生产更好的粮食安全。这应该也适用于有限的小农的土地包裹愿意利用土地用于种植水稻的一部分使用斯里兰卡。这些策略最好可以通过政府和其他利益相关者的界别分组通过加强提供推广服务,促进缓解信贷设施这些农民。

 数据可用性

数据支持这个研究的发现可以要求从相应的作者。

 的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

 确认

作者承认高等教育贷款委员会(HELB)在肯尼亚的奖学金资助,支持本研究。

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