坦桑尼亚蒙杜利地区学校 feeding 计划有效性的社区因素：一个社区视角

《Food Science & Nutrition》：Community Factors for School Feeding Program Effectiveness in Monduli, Tanzania: A Community Perspective

　　摘要

学校 feeding programs（SFPs）被广泛认为是解决儿童营养不良、食物不安全和学校出勤率低问题的关键干预措施。在坦桑尼亚的Monduli地区，牧民的生计容易受到反复出现的气候压力的影响，因此了解影响SFP效果的因素对于其可持续性至关重要。本研究在两所小学就读的163个家庭中进行了社区为基础的横断面调查，其中一所学校实施了SFP（Naitolia小学），另一所则没有（Mswakini Juu小学）。数据通过结构化问卷收集，并使用描述性统计、卡方检验、逻辑回归以及空间映射方法进行分析。在研究区域内，对学校 feeding program 的认知度是普遍的（100%）。参与情况因学校而异，Naitolia小学的所有家庭都参与了该计划，而Mswakini Juu小学的家庭则没有参与，这反映了学校层面的实施差异。家庭规模和每日用餐频率显著影响了参与情况以及报告的挑战。空间分析显示，高海拔地区的参与率高于低海拔地区（86.0% vs 26.7%）。经济限制和与气候相关的冲击是最常报告的障碍（73.6%）。尽管受访者认为该计划的好处很多，但80%的人对其长期可持续性表示担忧。Monduli地区的SFPs受到高度评价，但其可持续性受到经济和地理障碍的威胁。整合学校菜园和加强政府支持可以提高其可持续性。

1 引言

学校 feeding programs 是一种普遍实施的干预措施，旨在解决全球范围内的食物不安全问题、改善营养状况并提高儿童的教育成果（Cupertino等人，2022年；Jomaa等人，2011年）。这些计划惠及了大约3.68亿儿童，每年投资高达750亿美元（Drake等人，2017年）。虽然大多数国家在其SFPs中考虑了营养因素，但仍需要更好地整合文化因素、食品安全和农业家庭的参与（Cupertino等人，2022年）。尽管在量化所有好处方面存在挑战，但SFPs仍然是支持发展中国家和发达国家儿童福祉的关键干预措施（Drake等人，2017年）。在低收入和中等收入国家，学校 feeding programs 对各种教育和健康结果产生了积极影响。研究表明，SFPs提高了学校的入学率和出勤率，尤其是女童（Jomaa等人，2011年；Wang和Fawzi，2020年；Lawson，2012年）。SFPs还显著改善了儿童的营养状况，包括身高和体重的增加（Wang和Fawzi，2020年）以及微量营养素水平的提升（Lawson，2012年）。此外，还需要进一步研究这些计划的成本效益，以加强其实施的证据基础（Lawson，2012年）。在坦桑尼亚，学校 feeding 并不是作为一个单一的全国性资助项目来实施的，而是一个结合政府政策指导、社区、捐助者和地方政府支持的混合系统。教育、科学和技术部将学校 feeding 作为其更广泛的学校健康和营养策略的一部分来推广，但大多数小学依赖家长的贡献和社区的动员来提供食物（Sando等人，2025年）。国家指南强调使用本地来源的食物、社区参与以及与健康和营养服务的整合，然而资金分配仍然很大程度上是分散的，并且在不同地区之间存在差异（Sando等人，2025年）。因此，根据家庭经济能力、领导结构和外部支持的不同，学校的实施情况也存在很大差异。最近的国家评估表明，坦桑尼亚的学校 feeding 覆盖率仍然不均衡，在受益于捐助者支持的项目或组织良好的社区贡献的地区实施更为有力（School Feeding Initiative [SFI]，2022年；Sando等人，2025年）。这些项目通常是由社区资助的，家长提供食物（主要是玉米和豆类）或现金，而学校负责准备和分发。捐助者支持的模型，如校内种植食物，将学校与当地农民联系起来，通常仅限于选定的地区（SFI，2022年）。因此，可持续性高度依赖于气候冲击、食品价格波动和家庭贫困水平。在Monduli地区，学校 feeding 采用这种社区为基础的模式，没有稳定的中央政府资助。Naitolia小学的该计划自2014年左右开始实施，主要依靠家长的食物贡献，并偶尔得到地方政府和开发合作伙伴（如坦桑尼亚合作伙伴计划）的外部援助。学校使用当地可获得的谷物和豆类准备餐食，参与情况通过学校委员会和村庄领导层来组织。相比之下，由于社区贡献能力有限和缺乏外部支持，Mswakini Juu小学没有活跃的学校 feeding 计划。这种制度上的对比为解释两个学校社区在参与度、感知到的好处和可持续性方面的差异提供了重要的背景。解决这些挑战需要改进资源动员、社区参与以及在地方机构和系统内的整合，以确保计划的可持续性。社区因素在决定基于社区的计划的可持续性和有效性方面起着关键作用，包括可持续的渔业管理。社会、经济和文化维度越来越被认为是实现可持续成果所必需的，与生物和经济因素同样重要（Urquhart等人，2014年）。关键的可持续性因素可以分为与计划相关的、与组织相关的和与社区相关的方面（Ceptureanu等人，2018年）。然而，许多基于社区的项目由于在实施过程中没有充分考虑社会文化、政治、经济和技术因素而未能带来可持续的好处（Oino等人，2015年）。将这些社区因素整合到计划设计和实施中对于确保长期可持续性和有效性至关重要。关于社区层面因素如何影响像Monduli地区这样的牧民环境中的学校 feeding 计划的有效性和可持续性，目前知之甚少。在本研究中，有效性被定义为计划减少饥饿、提高出勤率和支持学习成果的能力，而可持续性则指计划能够不间断地持续运行的能力。因此，本研究旨在评估坦桑尼亚Monduli地区学校 feeding 计划的社区参与度、感知到的好处和可持续性。

2 方法和材料

2.1 研究区域

Monduli地区位于坦桑尼亚东北部，是一个半干旱地区，反复出现的干旱和降雨不规律限制了农业生产，加剧了食物不安全问题。该地区主要由依赖牲畜的牧民社区居住，导致饮食多样性低，且饮食以谷物为主，微量营养素含量不足。社会经济挑战，包括普遍的低正规教育水平，进一步限制了营养知识和家庭的食物供应。选择Monduli地区还因为它属于坦桑尼亚合作伙伴计划（TPP）的覆盖范围，该计划支持健康、教育和农业方面的社区发展，使其成为研究和干预的战略地点。在Naitolia小学，一旦计划启动，所有在校学生都必须参与学校 feeding 计划，因为餐食是在学校时间准备的并分发给所有在场的孩子。因此，家庭的参与是通过在社区和学校会议上商定的家长食物或现金贡献来实现的。相比之下，由于社区贡献能力有限和缺乏外部支持，Mswakini Juu小学没有建立学校 feeding 计划。本研究选择了两所小学进行对比，一所实施了学校 feeding 计划（Naitolia小学），另一所没有（Mswakini Juu小学），以便评估学校 feeding 计划的存在与否对社区认知、参与度和报告的挑战的影响。选择这两所对比鲜明的学校是为了捕捉由于计划实施而非更广泛地区差异造成的差异。

2.2 研究设计

采用基于社区的横断面描述性研究设计来评估学校 feeding 计划的有效性和可持续性的认知及影响因素。这种设计允许在单一时间点收集数据，以提供社区经验和意见的快照。

2.3 人口和样本规模

共调查了来自这两所学校的163个家庭。Naitolia小学的家庭参与了学校 feeding 计划，而Mswakini Juu小学的家庭则代表了非计划对照组。这种设计允许检查参与度、感知到的好处以及与学校层面计划可用性相关的挑战。样本规模使用Yamane的公式计算得出：

公式如下：
n = 样本规模，N = 人口规模（有学龄儿童的家庭），e = 误差范围（精度水平，通常为95%置信水平的0.05），假设的人口规模N为280，误差范围e为0.05。代入公式后，计算得出最终样本规模为163个家庭。

2.4 抽样方法

使用分层随机抽样技术确保不同社会经济背景的家庭得到代表。分层依据是所选学校的地理位置。在与当地领导者的合作下，获得了有学龄儿童的家庭名单，并从中使用简单随机抽样方法随机选择家庭，确保每个符合条件的家庭都有平等的机会被纳入研究。

2.5 数据收集

数据通过面对面的访谈与家庭负责人或主要照顾者收集。问卷旨在收集人口统计特征、对学校 feeding 计划（SFP）的认知和感知、家庭参与情况、感知到的好处以及与计划实施相关的挑战。调查针对的是Monduli地区两所小学的学龄儿童家庭，一所实施了SFP，另一所没有。在地方领导者的帮助下，获得了符合条件的家庭名单，并使用分层随机抽样方法选择参与者，以确保不同社会经济背景的代表性。共有163个家庭完成了调查，实现了100%的响应率。

2.6 数据分析和解释

数据使用IBM SPSS 20版本进行编码和分析。描述性统计（包括频率、百分比、平均值和标准差）用于总结与认知、参与度、感知到的好处和SFP挑战相关的人口统计特征和回应。交叉制表和卡方检验用于评估家庭特征（家庭规模、每日餐食次数）与计划参与度和挑战发生情况之间的关联。进行逻辑回归分析以确定计划参与度、感知到的发展成果和挑战的预测因素，并报告比值比（ORs）和95%置信区间（CIs）。地理数据通过海拔和坐标信息分析空间分布模式。

2.7 伦理考虑

获得了Sokoine农业大学研究委员会的伦理批准。Monduli地区的当地教育部门也允许进行这项研究。所有参与者都签署了书面同意书，确保他们的自愿参与和所提供的信息的保密性。

3 结果

3.1 参与者的人口统计特征

共调查了163个家庭。大多数家庭由男性担任户主，教育程度较低，主要限于小学教育。家庭规模较大，平均每个家庭有7名成员，大约5个孩子。详细的人口统计特征如下（表1）。

表1. 调查家庭的人口统计特征（N = 163）

| 特征 | 类别 | 频率（n） | 百分比 | 95%置信区间 |
|---------------------------|---------------------------------|---------------------------------|------------------------------|--------------------------------------|
| 户主性别 | 男性 | 136 | 83.4 | 77.0%–88.4% |
| | 女性 | 27 | 16.6 | 11.6%–23.0% |
| 户主教育程度 | 无正规教育 | 36 | 22.1 | 16.4%–29.1% |
| | 小学教育 | 102 | 62.6 | 54.9%–69.6% |
| | 中等教育 | 22 | 13.5 | 9.1%–19.6% |
| | 大学教育 | 3 | 1.8 | 0.6%–5.3% |
| 家庭规模 | 平均值±标准差 | — | 6.88±2.71 | 范围：4–25名成员 |
| 每个家庭的孩子数量 | 平均值±标准差 | — | 4.66±2.39 | |
| 孩子的性别分布 | 女孩平均数 | — | 2.39 | |
| | 男孩平均数 | — | 2.27 | |
| 每个家庭的学龄儿童人数 | 平均值±标准差 | — | 2.07±1.18 | |

本研究调查了来自两个学校社区的163个家庭，Naitolia小学的代表了一个完整的样本，响应率为100%。人口统计特征显示，家庭主要由男性担任户主（83.4%，95%置信区间：77.0%–88.4%），女性担任户主的家庭占16.6%（95%置信区间：11.6%–23.0%）。教育程度显示出明显的层次结构，小学教育最为普遍（62.6%，95%置信区间：54.9%–69.6%），其次是无正规教育（22.1%，95%置信区间：16.4%–29.1%），中等教育（13.5%，95%置信区间：9.1%–19.6%），大学教育仅占1.8%（95%置信区间：0.6%–5.3%）。家庭组成分析显示，平均每个家庭有6.88±2.71名成员。分布呈正偏态，表明存在少数非常大的家庭，家庭规模从4到25名成员不等。尽管平均值适中，但分布范围较广。孩子的性别分布平衡，平均有2.39名女孩和2.27名男孩。小学入学率平均为每户2.07±1.18名儿童，表明该社区的出勤率较高（表1）。

3.2 学校喂养计划的认知与参与度

研究显示，该计划的覆盖范围非常广泛，普遍提高了人们对学校喂养计划的认知度，并且有很高的参与率。参与率因学校而异：Naitolia小学的所有参与者都积极参与其中。如图1所示，计划的监督主要依靠社区自身（98.8%），仅有少量的直接赞助方监督（1.2%）。

3.3 学校喂养计划的感知效益与发展成果

无论参与情况如何，家庭普遍认可该计划的益处。效益分类主要包括三种类型：减少饥饿（47.9%）、改善学习成果（22.1%）和减少不良行为（11.7%）。最常见的具体益处包括“在学校减少了饥饿”、“放学后不再抱怨饥饿”以及“学习表现更好”（表2）。

85.3%的家庭报告了该计划的发展成果（95%置信区间：79.0%–89.9%），主要分为三类：增加学校出勤率（54.7%）、改善健康状况（24.5%）和提升学业表现（20.9%）。具体发展指标包括“学校出勤率增加”、“儿童身体健康”和“儿童通过率提高”。

3.4 社会与文化因素

32.5%的家庭提到了社会因素的存在，主要表现为“社区成员之间的合作”和“经济条件较差”。文化因素则几乎不存在，只有0.6%的家庭提到了相关文化元素，这表明该计划主要关注经济和社会方面，而非文化层面。社区评论显示了人们对继续实施该计划的强烈支持，经常提到“家长应继续贡献”以及“在旱季提供食物援助”的需求。这些评论强调了社区对该计划价值及实施挑战的认识。

3.5 家庭在实施过程中遇到的挑战与障碍

尽管参与率很高，但仍有四分之三（73.6%）的家庭报告了在实施学校喂养计划时遇到的挑战。挑战主要分为三类：影响家庭经济能力的经济变化（62.1%）、经济贡献能力有限（34.7%）和社会障碍（3.2%）。最常提到的具体挑战包括气候变化和经济能力限制。卡方分析显示，每日餐食频率与挑战发生之间存在显著关联（χ2=7.677，p=0.022）。每天吃三顿饭的家庭报告的挑战较少（68.5%），而每天吃两顿饭的家庭则更多（82.4%）。有趣的是，成员超过八人的较大家庭报告的挑战较少（57.7%），而成员少于五人的较小家庭则较多（78.7%），但这种差异在统计上并不显著（χ2=4.200，p=0.122）。

3.6 参与预测因素的多元分析

逻辑回归分析发现，家庭规模、“儿童数量”和“每日餐食频率”是影响计划参与度和挑战报告的重要因素。家庭规模是最强的正向预测因素（OR=1.79），表明较大的家庭参与的可能性更高。出乎意料的是，儿童数量与参与度呈负相关（OR=0.55），即儿童较多的家庭参与的可能性较低。每日餐食频率对参与度有正面影响（OR=1.45）。虽然参与度似乎与家庭特征有关，但实际上学校喂养计划的参与主要受学校层面实施政策的影响，因为所有与Naitolia小学相关的家庭在计划启动后都必须参与。在预测挑战发生方面（准确率为74.2%），家庭规模对挑战有负面影响（OR=0.51），而儿童数量则增加了挑战发生的概率（OR=1.68）。良好的饮食状况（以每日餐食次数衡量）减少了挑战的发生（OR=0.77）。发展成果的感知准确率为100%，其中学校喂养计划的参与度是最重要的预测因素（OR=16.86），表明参与者几乎有17倍的可能性注意到发展成果。

3.7 空间分析与地理因素

地理分析显示，参与度存在明显的海拔差异。高海拔地区（>1000米）的参与率为86.0%，而低海拔地区仅为26.7%，这种差异具有统计学意义（χ2=23.006，p<0.001）。地理变量使模型准确度提高了13.9%，表明地理因素对计划结果有显著影响。坐标分析确定了三个主要的聚集模式，最大的聚集点位于坐标（-3.596, 36.055）。研究区域覆盖的纬度范围为-3.656006至-3.500590，经度范围为35.981063至36.105390，海拔范围为0至1200米（平均值：917.7米）。海拔与参与度之间存在强正相关（r=0.506），表明地理因素是影响计划成功的重要因素。

4 讨论

本研究中的大多数家庭由男性主导，其中83.4%的家庭完成了初等教育，22.1%的家庭没有接受过正规教育。平均每个家庭有6.88名成员，家庭子女数量较多。这些发现反映了Monduli地区牧民社区的典型社会人口特征，那里普遍存在父权家庭结构和教育水平较低的情况。相对较低的教育水平可能限制了他们对学校喂养计划营养和发展益处的认识和理解，从而影响了他们的参与度和支持度。在坦桑尼亚农村地区也有类似的研究结果，表明教育水平低和家庭规模大普遍存在，并影响营养和教育相关决策（Chaula 2015；Roothaert等人2021）。这些人口特征直接影响家庭对学校喂养计划的参与度，因为教育水平有限可能会降低他们对计划长期益处的认识，而较大的家庭规模则增加了对有限资源的压力。Naitolia小学的家庭对该计划的普遍认知度（100%）和85.3%的高参与率表明了社区的积极参与，超过了撒哈拉以南非洲类似地区的典型参与率（通常在60%至75%之间）。这种高认知度可以归因于有效的社区传播策略以及学校和地方领导的协作方法。参与度与地理位置密切相关，Naitolia是唯一实施该计划的机构，而Mswakini juu地区则没有此类干预措施。这些发现与肯尼亚和乌干达的研究结果一致，表明基于学校的沟通显著提高了认知度和参与度（Haile 2019）。然而，学校之间的参与度差异凸显了获取计划机会的不平等，这可能加剧了现有的脆弱性。这对政策有明确的启示：在类似背景下将学校喂养计划扩展到更多学校应有助于提高教育和营养成果的公平性。一个反直觉的发现是，儿童数量较多的家庭参与度较低（OR=0.55），这挑战了关于计划目标的传统假设。这种模式可能反映了几个潜在机制：较大的家庭可能面临更高的劳动力机会成本，更难以满足贡献要求，或在参与计划时遇到物流挑战。加纳最近的研究也发现了类似的现象，将较大家庭的参与度降低归因于家庭经济压力的增加和儿童时间的竞争需求。家庭规模与参与度之间的正相关（OR=1.79）表明，扩展的家庭结构可能通过增加社会资本和资源共享促进计划参与。这些发现与肯尼亚和乌干达的研究结果一致，表明基于学校的沟通显著提高了认知度和参与度。然而，学校之间的参与度差异凸显了计划获取机会的不平等，这可能加剧了现有的脆弱性。对于政策而言，这意味着应在更多学校推广学校喂养计划，以提高教育和营养成果的公平性。

3.7 空间分析与地理因素

地理分析显示，参与度存在明显的海拔差异。高海拔地区（>1000米）的参与率为86.0%，而低海拔地区仅为26.7%，这种差异具有统计学意义（χ2=23.006，p<0.001）。地理变量使模型准确度提高了13.9%，表明地理因素对计划结果有显著影响。坐标分析确定了三个主要的聚集模式，最大的聚集点位于坐标（-3.596, 36.055）。研究区域覆盖的纬度范围为-3.656006至-3.500590，经度范围为35.981063至36.105390，海拔范围为0至1200米（平均值：917.7米）。海拔与参与度之间存在强正相关（r=0.506），表明地理因素是影响计划成功的重要因素。这种地理分层表明，地形因素可能会造成不同的获取障碍，这些障碍可能与交通成本、农业季节性或社区社会组织模式有关。最近在秘鲁和尼泊尔山区进行的研究也类似地记录了海拔如何影响项目的可及性，高海拔地区的社区通常表现出更好的社会凝聚力，但经济限制更大。在马拉维和埃塞俄比亚的学校健康项目中也注意到了类似的空间影响，偏远或较难到达的地区参与度较低（Rosen等人，2023年）；这些发现意味着在项目规划时应考虑地理因素，以确保公平的获取。Naitolia小学的参与率为100%，而Mswakini Juu小学的参与率为0%，这表明在实施过程中存在系统性差异，需要立即引起政策关注。这种模式表明，项目的成功可能在很大程度上取决于学校层面的因素，如行政能力、教师参与度和社区领导层的平等性。在埃塞俄比亚的安全网和学校供餐项目中也记录了类似的学校层面差异，同一区域内不同学校在食物配送可靠性、管理能力和社区贡献系统方面的实施差异很大（Haile，2019年）。这项研究强调了影响坦桑尼亚Monduli地区学校供餐项目有效性和可持续性的关键社区相关因素。研究结果表明，社区对学校供餐项目的认识度很高，并对其有积极的看法，这与先前强调该项目在改善教育和营养结果方面作用的研究结果一致（Jomaa等人，2011年；Lawson，2012年）。在东非，类似的研究也指出了学校供餐项目在提高出勤率和减少儿童饥饿方面的重要性（Roothaert等人，2021年；Sanya，2015年）。然而，食物不安全和家庭经济限制等持续存在的挑战对项目的成功构成了重大障碍，这与坦桑尼亚Njombe地区的发现一致，那里的贫困限制了家长对学校餐费的贡献（Chaula，2015年）。总之，这项研究强调了影响坦桑尼亚Monduli地区学校供餐项目有效性和可持续性的关键社区相关因素。研究结果表明，社区对学校供餐项目的认识度很高，并对其有积极的看法，这与先前的研究结果一致。然而，它们也强调，项目的有效性受到学校层面实施和地理因素的影响，而可持续性则受到经济障碍和气候冲击的威胁。加强治理、整合学校菜园和确保政府提供专项资金对于确保项目的长期成功和公平覆盖至关重要。

5 结论与建议

研究结果表明，学校层面的实施是参与度和感知有效性的主要决定因素，这一点从学校中有活跃项目的完全参与率和没有项目的学校中的非参与率可以得到证明。这表明，学校而非家庭本身，是学校供餐项目的主要运作单位。虽然家庭特征会影响参与度和挑战，但学校层面的项目可用性和管理是结果的关键驱动因素。这项研究通过证明，在牧区和非干旱地区，学校供餐项目的有效性不仅受到家庭社会经济条件的影响，还受到海拔等地理因素以及学校层面实施差异的影响，提供了新的证据。将空间分析与社区看法相结合，为环境和制度背景如何相互作用以影响参与度和可持续性提供了新的视角。为了加强Monduli地区学校供餐项目的有效性和可持续性，可以采取几项措施。建立学校菜园可以提供额外的食物来源，减少对社区贡献的依赖，并促进学生的营养教育。在地区和选区预算中为该项目分配专项资金，可以提供更稳定的财务基础，并提高项目的可持续性。此外，为了解决地理差异，干预措施应针对参与度仍然较低的偏远和低海拔地区。这些策略可能包括交通支持或外部援助，以确保各社区之间的公平获取。总体而言，这些措施可以帮助提高参与度，减少不平等，并保障项目的长期可持续性。

5.1 强点和局限性

这项研究有几个显著的优点。首先，它获得了较高的响应率，提高了研究结果的代表性。其次，采用混合方法（定量家庭调查与定性见解相结合）使得对参与度、益处和挑战有了更细致的理解。第三，空间分析的纳入提供了关于项目参与度地理差异的宝贵证据，突出了海拔和偏远性在影响获取方面的作用。然而，这项研究也有一些局限性。横断面设计限制了因果推断，难以确定观察到的关联的方向性。此外，依赖自我报告的数据可能会导致回忆错误或社会期望偏差，特别是在与感知到的益处和挑战相关的回答中。尽管存在这些局限性，这些发现为加强牧区和非干旱地区的学校供餐项目提供了重要证据。

作者贡献

Jovin Binamungu：撰写、审阅和编辑、方法论、数据管理、软件使用。Sharadhuli Kimera：概念化、资金获取、监督、资源协调、数据管理、正式分析、撰写、审阅和编辑、方法论、验证。Rashid Suleiman：监督、撰写、审阅和编辑、方法论、概念化、软件使用。Marycrister Aristarick Uisso：概念化、调查、资金获取、初稿撰写、方法论、验证、数据管理、可视化、撰写、审阅和编辑、正式分析、软件使用。

致谢

我想对我的两位导师表示感谢，他们在整个研究过程中提供了宝贵的指导、支持和建设性反馈。这项工作得到了坦桑尼亚合作伙伴计划（TPP）通过达累斯萨拉姆大学资源评估研究所（IRA）提供的硕士学位完成研究奖学金的支持。

资金

这项工作得到了坦桑尼亚合作伙伴计划的支持。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

支持本研究结果的数据可向相应作者索取。