预测埃塞俄比亚小农户对太阳能水泵的采纳：一种社会经济与政策建模方法

本研究评估并预测了埃塞俄比亚 Amhara 地区用于部署太阳能提水系统的小规模农业和灌溉实践。对 200 个农户进行了结构化问卷调查，其中 100 户来自 Dangisheta（灌溉区），100 户来自 Zegie Ura（雨养区）。利用包括逻辑回归、随机森林和支持向量分类在内的统计学与机器学习模型分析数据，以预测采纳概率并确定关键决定因素。随机森林模型达到了 76.7 % 的准确率，优于逻辑回归和 SVM（均为 73.3%）。结果表明，48% 的未采纳者将高成本列为主要障碍；模拟显示消除该障碍可使采纳率翻倍至 95.5%（基线为 47%）。人口统计学因素如接受中等教育提高了采纳率，而年龄每增加一岁采纳率下降 3.2%。该研究有助于将基于调查的社会经济数据与预测建模和政策模拟相结合，提供了一个可扩展的框架，为服务欠缺的农村地区的太阳能水泵采纳策略提供参考。研究发现，在埃塞俄比亚多样的农业气候条件下，太阳能水泵是可持续灌溉中最可行且最具成本效益的解决方案