背景
孟加拉国是一个农业规模较大的发展中国家，其约 70% 的领土用于种植农作物，农业占人口的主要职业，约占人口的 50%。除此之外，农业占GDP的12.68%[ 1 ]。2022年，孟加拉国人口增长率为1.22%，68.49%的人居住在农村地区，人口密度约为每平方公里1265人[ 2]。在农村地区，农业是主要就业来源。小规模农户的生产是为了家庭消费、营养和额外收入。孟加拉国正在努力实现可持续发展目标1和2，分别呼吁消除饥饿和贫困。目标2明确表明，促进可持续农业可以确保粮食和营养安全。“当所有人在任何时候都能在物质上和经济上获得充足、安全和有营养的食物，满足他们积极健康生活的饮食需求和食物偏好时，粮食安全就存在”[ 3]。孟加拉国面临着严重的长期粮食不安全问题，21%的人口处于 IPC 3 级和 4 级。朗布尔省（孟加拉国北部）处于中度或数度慢性粮食不安全状况的人口比例最高，其次是迈门辛和巴里沙尔省。4 ]。造成这一问题的因素包括地理位置、经济条件和气候变化。作物多样化可以增加农业收入、创造就业机会、减少贫困并保护土壤和水资源，这对于解决发展中国家的这些危机至关重要[ 5 ]。

作物多样化是指将作物或耕作系统转向另一种更可持续、针对当地具体情况、基于需求的作物或耕作系统，以尽可能最好的方式利用现有资源。作物多样性包括一系列方面，包括作物种类多样性、作物种类内的作物品种多样性以及作物种类遗传变异等[ 6 ]。作物多样化是孟加拉国农业政策的重要组成部分，被认为是改善粮食和营养安全、缓解环境压力、促进经济增长和农村发展的机制[ 12 ]。为了提高小类作物的产量，政府于 1989 年启动了作物多样化计划（CDP）[ 40] 以及西北作物多样化计划的后续具体计划。然而，存在明显的区域趋势，尼泊尔的作物多样化程度较高，朗布尔的作物多样化程度较为有限。到 2023 年，布朗和其他几位研究人员在他们的研究论文中表明，该地区的平均非谷物多样化仅为每户 1.5 种作物，凸显了种植多样化的有限性 [ 41 ]。

农业生产系统的多样化可以改善膳食质量并具有环境效益[ 8 , 9 ]。作物多样化有可能提高膳食多样性 [ 10 ] 并减少微量营养素缺乏和营养不良 [ 11 , 12 ]。它对家庭粮食安全和饮食多样性具有重大影响。近年来，多元化已被强调为保护生产免受气候变化影响、提高家庭收入、风险管理工具和确保粮食安全的重要工具之一。农村家庭 (HH) 实现收入来源多元化，以平稳消费并降低风险 [ 13] 和来自干旱和风险多发地区的农民，种植更多作物以维持粮食供应，并减少主要作物歉收风险 [ 14 ]。Adjimoti 和 Kwadzo 断言，作物多样化与粮食安全存在积极关系，并且使家庭对粮食不安全的抵御能力更强[ 15 ]。根据其他研究，多样性可以改善粮食和生计。[ 16 ]。此外，Lovo 和 Veronesi 发现作物多样化对儿童的长期营养状况有积极影响 [ 17 ]。虽然在孟加拉国等多个发展中国家的多项研究中也发现了作物多样化与改善家庭饮食之间存在类似正相关关系的证据[ 18]。例如，在孟加拉国，妇女赋权、市场准入、农场商业化和非农业来源的收入多样化都对家庭饮食多样性产生显着且有利的影响[ 12 ]。其他研究得出了相同的结论：在孟加拉国，多样化与家庭膳食的多样性呈正相关[ 7 ]。此外，一些人发现，宅基地蔬菜种植有助于创收并为流域地区的弱势社区提供粮食安全[ 19]。在孟加拉国沿海地区，研究人员分析了哪些因素对饮食多样性贡献更大，他们发现将农业与水产养殖和农林业相结合的作物多样化系统似乎改善了家庭的多样化饮食[ 38 ]。根据 Herforth 的说法，作物多样性之间的关系与家庭食物种类的多样性和儿童个体饮食的多样性有关，并且与消费的自产水果和蔬菜的多样性呈正相关[ 20 ]。在厄瓜多尔的农村高地，农场物种多样性和家庭饮食多样性也呈正相关[ 21 ]。在马里西部，一个家庭种植的农作物数量与成人营养充足程度呈正相关。22 ]。

一项研究发现，作物多样化对改善加纳北部的家庭粮食安全做出了重大贡献，其中职业、技术采用、劳动力、推广接触和农场规模是最重要的决定因素[ 34 ]。此外，一些人认为农业多样化是发展中经济体管理家庭粮食安全和贫困的重要机制。他们指出，获得耕作设备、化肥、信贷和市场信息是鼓励农民实行多元化的关键[ 33 ]。另一篇论文建议，改善农村家庭获得信贷的机会，并使家庭经济活动多样化，将非农创收业务纳入其中，以改善家庭层面的粮食安全[ 35]]。在卡纳塔克邦引入世界贸易组织后，受基础设施和技术因素的影响，作物多样化大幅增加。为了促进农业发展和作物多样化，灌溉水、市场、化肥供应、道路和交通等基本基础设施至关重要[ 7 ]。

作物多样化和粮食安全的概念框架
为了平衡地区和国家粮食分配的不平等，粮食供应被称为“粮食安全”。虽然可及性是一个重要因素，但人们立即认识到，这不足以保证粮食安全，因为食物可能实际存在，但最需要的人却无法获得。粮食安全的概念由四个维度构成：类别维度、社会组织维度、管理维度和与形势相关的成分。分类因素包括“可用性”、“可访问性”、“利用率”和“稳定性”。该框架受到两个因素的影响——物理决定因素和时间决定因素。稳定性是粮食和营养安全的时间决定因素，并影响前三个物理要素中的所有三个。32 ]。

粮食安全是一个复杂、多维的概念，指个人、家庭和社区获得充足、安全和营养的食物，满足其积极健康生活的饮食需求和偏好的能力[23 ]。粮食安全概念框架有助于确定在各个层面对其产生影响的关键因素，并作为制定旨在加强粮食安全的计划和政策的指南。

考虑到影响粮食安全的作物多样化的众多方面和因素的粮食安全概念框架如下：

图 1显示了年龄、教育程度、农场收入、农业培训、非农场收入、农场经验、农场规模、家庭工作成员以及性别等几个因素，这些因素主要用于不同的研究工作中估计显着性因素作物多样化。此外，通过考虑所有这些因素并将作物多样化理念付诸实践，农民可以实现更可持续的农业系统、增加收入和粮食安全。

方法
采样和数据收集
这项研究在北部六个地区进行，包括 Nilphamari、Dinajpur、Natore、Kurigram、Bogura 和 Chapainababganj。采用多阶段抽样方法，每个选定区采集了约100份样本。各区5个村共调查了609户样本户，具体情况如表 1所示。安排的半结构化访谈用于收集相关数据。

分析技术
这项研究采用了一系列工具和技术来分析数据。对样本家庭的一些选定变量进行了描述性统计。为了衡量作物多样化，本研究使用赫芬达尔指数（HI）。对于粮食安全评估，我们使用粮食消费评分（FCS）和家庭粮食不安全获取评分（HFIAS）。这些指标也被用于不同的研究中[ 24,25,26,27,28 ] 。本次分析均采用了这些方法并简要介绍了分析方法。

衡量作物多样化
赫芬达尔指数 (HI)
赫芬达尔指数用于研究农作物多样化的程度。这是通过计算总种植面积中每种作物的种植面积比例的平方和来计算的。

HI=其中，P i表示第 i 种作物占总作物面积的比例。

当总体集中度较高时，HHI 指数取值为 1；随着多元化水平的提高，HHI 指数趋于零 [ 29 ]。

衡量粮食安全
为了评估采用作物多样化对农民粮食安全状况的影响，分别使用了粮食消费评分（FCS）和家庭粮食不安全获取评分（HFIAS）。

食物消耗评分（FCS）
FCS 经常用于调查和评估，以跟踪家庭或社区层面的营养和粮食安全结果。为了评估粮食安全，本研究使用 FCS 方法并根据 EFSA 提供的指南进行计算 [ 30 ]。FCS 是根据饮食多样性、食物频率以及九种不同食物组的相对营养重要性来衡量的。FCS旨在反映家庭层面人们饮食的数量和质量。综合得分是根据 7 天内的食物类型和食用频率进行加权求和得出的。准确地说，饮食回忆问题用于收集有关孟加拉国常见的选定食物组的消费信息。

粮食贫困和营养状况是通过粮食消费评分（FCS）来衡量的。它是根据饮食种类、进餐频率以及所吃食物的营养价值比例等信息来确定的。分数在 21 至 35 之间表示中度粮食不安全，而分数低于 21 则表示严重粮食不安全。35 或更高的数字表示几乎没有食物不稳定。

家庭粮食不安全准入评分（HFIAS）
用于确定家庭粮食贫困程度的方法是家庭粮食不安全获取评分（HFIAS）。这是一种基于调查的方法，用于衡量家庭在过去四个星期内遇到的食物获取问题的规律性和重要性。

HFIAS 包括九个项目，解决粮食不安全的三个领域：对家庭粮食供应的担忧和担忧、所吃食物的质量和数量不足，以及减少膳食量或不进餐等应对机制[ 31 ]。

出现的问题总结如下：（Q1a）每日进餐次数减少；(Q2a) 减少膳食量；(Q3a) 一整天不吃食物；(Q4a) 限制女性消费，为男性提供更多消费；(Q5a) 向朋友或亲戚借食物；（Q6a 赊购食品；有五个回答选项代表一系列频率（0 = 从不、1 = 几乎、2 = 有时、3 = 经常和 4 = 经常）。

每个受试者都按照 0-4 的等级进行评估，分数越高表明粮食不安全程度越高。将每个问题的结果相加得出最终数字，范围从 0 到 24。 HFIAS 数字高表明家庭粮食严重不安全，而低分表明家庭粮食有保障。

影响作物多样化的因素
为了确定不同因素对多元化的影响，使用了二元逻辑回归模型。将计算的用于衡量作物多样化的赫芬达尔指数（HI）值作为因变量，其中HI值转换为1（0-0.5）表示作物多样化，0（0.51-1）表示作物非多样化和影响多样化的不同因素被视为自变量[ 39 ]：

作物多样化对家庭粮食安全的影响
使用多项logit模型是因为HFIAS评分根据其评分分为四个不同的类别，例如高粮食安全、边际粮食安全、低粮食安全、粮食不安全。将边际粮食安全作为基本结果并估计结果。
结果
描述性统计
表2总结了受访者的社会经济特征 。大多数样本人口（95.24%）是男性户主，已婚比例几乎相等。平均年龄在31岁至60岁之间，属于中年农民，是经济活跃者。超过四分之一的人完成了小学教育，近三分之一的人完成了中学教育。相比之下，24.3%的受访者没有受过教育，其余受访者中拥有高等教育和荣誉硕士学位的比例分别约为7.22%和7.72%。值得注意的是，近50%的受访者拥有20年以上的农业经验，五分之一的受访者拥有16-20年的农业经验（图 2）。

图 3显示了家庭种植的各种农作物的比例。All Farmers 生产的 Aman 约占总数的 39%，Boro 排名第二，占 19%。大多数农民生产的蔬菜和扁豆占其农作物的 10% 多一点，其余农作物分别占其土地总面积的 10% 以下。

根据图 4，Natore地区的农民只种植烟草和甘蔗，而Nilphamari地区的农民只种植甘蔗。除 Kurigram 外，每个地区处理的洋葱数量相同，约为 20%。Bogura 和 Natore 农民对香蕉和 Khesari（豌豆）产量的回答分别超过 85%。总体而言，很明显，大多数地区农民的答案涉及 12-13 种不同的作物，而只有博古拉地区的农民生产了最多数量的作物（19 种）。

作物多样化
测量赫芬达尔指数
六个不同地区的 HI 指数值分布如图 1 和 2 所示。 图5和6该图显示大多数农民的赫芬达尔指数值落在 0.2 到 0.6 之间。只有 0.5% 在 0-0.2 范围内发现，而且全部都在 Natore，而近 64% 在 0.2-0.4 范围内发现。此外，33%的种植者属于0.4-0.6的范围，其余种植者则分为另外两组。因此，可以得出结论，作物多样化程度相对较高，为 64%，因为它们在 0.2-0.4 的范围内。此外，来自 Natore 和 Bogura 农民的受访者中，大约有 84% 属于这一类。相比之下，Dinajpur、Nilphamari 和 Chapai-Nawabganj 的农民也占该群体的 50% 以上。

衡量食品消费分数（FCS）和家庭食品不安全准入分数（HFIAS）
表3给出了用于计算食品消费得分的食品类别及其重量 。根据孟加拉国主要食品类型和重量值的食品消费得分计算指南，我们将大约48种膳食项目分为9组，包括主食、豆类、蔬菜、水果、肉类和鱼类、牛奶、糖、油和调味品基于项目的营养价值[ 36 ]。

根据 FCS，分布显示，超过三分之一的家庭（609 人中的 244 人）粮食有保障，56.6% 的家庭（609 人中的 345 人）粮食消费处于边缘状态，只有 3.28%（609 人中的 20 人）贫困家庭食物消耗。

就HFIAS而言，结果显示，约0.5%的家庭处于高度粮食安全状态，52%的家庭处于边缘粮食安全状态，43.8%的家庭处于低度粮食安全状态，确切地说，3.6%的家庭处于严重粮食不安全状态。根据 HFAIS 和 FCS 的数据，总体而言，分别有 3.62%（22 人）和 3.28%（20 人）的人面临粮食不安全和贫困。他们显示出几乎相同的结果。我们使用这两种模型来获得更准确的结果。

表4分别提供了不同HI指数值范围和特定地区的FCS和HFAIS信息。本研究使用 HI 来衡量作物多样化的程度。HI 分为范围 (0-1)，对于每个范围，该表提供了不同 FCS 和 HFAIS 类别的家庭百分比。

与 FCS 和 HI 范围相比，对于 HI 范围 0-0.2，33.3% 的家庭属于边缘类别，而 66.7% 的家庭属于可接受类别，这意味着较高的作物多样化（由较低的 HI 表示）相关具有主要可接受的食品消费状况。对于 0.2-0.4 HI 范围，大多数 (54.2%) 属于边缘类别，很大一部分也属于可接受类别 (42.4%)，这表明 HI 的增加与分类家庭百分比的略有增加有关一样贫穷。对于 HI 范围 0.6–0.8 和 0.8–1，大多数 (66.7%) 属于边缘类别。相比之下，

各地区食品消费得分之间的差异表明，博古拉地区的可接受组受访者比例最低（8.1%），而迪纳杰布尔地区的受访者比例最高。对于边界群体，表明 Chapai Nawabganj 和 Kurigram 地区的比例相同，约为 74%。此外，比例最高的是博古拉地区，比例最低的是迪纳杰布尔地区。在博古拉地区观察到贫困人口，而在尼尔法马里地区则没有贫困人口。除此之外，HFAIS 显示，Kurigram 地区近 60% 的受访者属于低粮食安全群体，而 FCS 显示 70% 以上处于边缘群体。因此，HI 值越高，食品安全状况越低，两者之间存在反比关系。

总体而言，随着赫芬达尔指数的增加（表明作物多样化程度较低），属于边缘 FCS 类别的家庭比例呈上升趋势。HI可能是影响食品消费状况的一个因素，较高的指数可能表明食品安全面临挑战。这种解释表明作物多样化（通过赫芬达尔指数衡量）与家庭粮食消费状况之间存在潜在关系，如 FCS 所反映的那样。每个类别中的具体比例可以深入了解这种关系的动态。

解释变量的描述性分析
为了确定哪个成分对作物多样化和粮食安全影响最大，我们在表 5中列出了我们选择的自变量的平均值、标准差、最小值和最大值。

确定作物多样化和粮食安全的影响因素
利用二元逻辑回归来确定影响作物多样性的因素。在运行计量经济学模型之前检查自变量的多重共线性，VIF 显示自变量之间不存在任何显着的多重共线性（表 6）。

年龄和作物多样化参与度具有良好且显着的关系（p < 0.05）。随着农民年龄的增长，他们“参与作物多样化”的可能性就更大。随着作物的成熟，农民很可能获得知识、专业知识和作物多样化的关键优势。此外，随着经验的增长，农民往往会生产更多的作物，因为作物多样性和经验呈正相关。这种关联适用于农场规模、家庭工人参与度、农业收入和农业培训。显示的每个方面都会对农民的决策产生有利的影响。

赫芬达尔指数
如果 HI 分数增加 1 个单位，则边际低粮食安全家庭的 HFIAS 分数的多项对数赔率预计将增加 1.34 个单位，同时保持模型中的所有其他变量不变，并且边际低粮食安全家庭的 HFIAS 分数增加 2.4 个单位家庭状况转变为粮食不安全状况。这意味着，如果农民倾向于种植一种作物而不是生产更多作物，他们的农业收入将会减少，粮食不安全状况也会加剧。年龄：如果年龄增加 1 个单位，则在保持模型中所有其他变量不变的情况下，边际低粮食安全家庭的 HFIAS 分数的多项对数几率预计会减少 0.02 个单位。由于年龄的增长，家庭可能在不同的部门工作，他们的食物选择也会发生变化，“ 这就是为什么他们的粮食安全状况也发生了变化。教育：如果教育水平增加一个单位，在保持模型中所有其他变量不变以及 0.2 个单位不变的情况下，边际粮食安全家庭状况到低粮食安全的 HFIAS 分数的多项对数赔率预计将减少 0.06 个单位边缘粮食安全家庭状况下降至粮食不安全状况。教育是知识的重要来源。

通过获取更多知识，农民将更加关注自己的健康，并且可以更有效地利用资源。农场经验：如果农场经验增加 1 个单位，则在保持模型中所有其他变量不变的情况下，边际粮食安全家庭状况到低粮食安全的 HFIAS 评分的多项对数赔率预计将增加 0.03 个单位。农场和非农场收入：如果农场和非农场收入增加，那么我们可以看到人们的粮食不安全和低粮食安全地位将会提高。因为随着收入的增加，他们的HFIAS分数可能会下降。另一方面，对于处于高粮食安全群体的人来说，如果他们的收入增加，他们也不会发生任何变化。

讨论
农民的教育水平对其对作物多样化的投入产生有益的影响。受过初等、中等和高中教育的受过高等教育的人更了解现代技术和高科技设备的优势，这鼓励他们在特定的土地上种植更多的农作物。除此之外，随着年龄的增长，农民会学习农业的基础知识，并更加了解如何有效地利用他们的资源。此外，这种专业知识使他们能够识别在一个生长季节种植多种植物物种的各种方法。如果还提供培训机会，他们显然会成为多元化农民。另一方面，很明显，那些从事农业和非农业部门工作的人的收入有所增加，因为他们可能比其他人消耗更多。多项逻辑回归模型揭示了从一个类别到另一个类别之间的负相关性，与边缘粮食安全群体相比，农场和非农业收入对粮食不安全和低粮食安全群体的影响更大。例如，如果家庭来自农业或其他来源的收入增加一个单位，家庭从边际到低的态度转变就会减少。许多研究得出了类似的结果[ 如果家庭来自农业或其他来源的收入增加一个单位，家庭从边际到低的态度转变就会减少。许多研究得出了类似的结果[ 如果家庭来自农业或其他来源的收入增加一个单位，家庭从边际到低的态度转变就会减少。许多研究得出了类似的结果[42、43 ] 。 _ 此外，受过教育的人意识到他们消耗了多少食物，结果表明同样的事情，受教育程度较高的人比受教育程度较低的人更有粮食安全，这一点也与其他研究人员的观点一致[ 41 , 44 ]。在作物多样化强度较高的家庭中，吃多种食物的机会更大，也更多地采用贫困应对策略来应对粮食不安全。在马拉维进行的一项研究也显示了同样的发现：更加多样化的家庭膳食可能会受到更加多样化的农业系统的影响[ 45]。一般来说，生产多种作物的家庭有更高的粮食安全和收入，使他们能够更好地满足家庭的粮食需求。

结论和政策建议
本研究探讨了作物多样化对孟加拉国北部家庭粮食安全的影响。研究表明，大多数家庭属于从事不同作物种植的边界和可接受区域。二元逻辑回归模型表明，作物多样化受到多种因素的影响，如年龄、农场经验、培训、农场收入、农场规模和工作家庭成员。此外，多项 Logistic 模型显示，(HFIAS) 与年龄、教育程度、农场经验、农场规模、农场收入和非农业收入一样，受到 HI 的高度影响。赫芬达尔指数与家庭粮食不安全获取评分（HFIAS）呈正相关，而教育水平和农业收入与 HFIAS 呈负相关。所以，作物多样化通过增加粮食库存以及数量和变化来加强粮食安全，并通过销售由各种种植作物品种制成的作物来增加收入，然后将其用于进一步改善消费模式。尽管孟加拉国34年前就开始了作物多样化计划，但作物多样性增加了4.5% [40 ]。因此，建议政府应鼓励和激励农民生产多种作物，而不是一种或几种作物，以确保群众的粮食和营养安全。因此，政府应通过财政支持更加关注教育和非农活动，这可能会改善孟加拉国和北部地区粮食不安全和粮食安全水平低的家庭的状况。

尽管我们的研究纳入了来自孟加拉国北部地区的 609 名受访者样本，但这并不一定代表孟加拉国的整体状况。此外，我们必须收集过去四个星期内的食物摄入数据，以衡量 HFIAS，但考虑到获取精确和高质量数据的时间、资源和复杂性，我们依赖定性数据。因此，未来的研究应考虑结合定量和定性数据来衡量粮食安全。