FROM FARM DATA TO MARKET VALUE: A SYSTEMATİC REVİEW OF PRECİSİON AGRİCULTURE TECHNOLOGİES AND DATA-DRİVEN MARKETİNG STRATEGİES
Bülent Şen
系统综述精准农业数据生态如何转化为市场价值，提出FDMV模型。
PRISMA系统综述，340篇筛至29篇，整合多理论构建四阶段模型。
物联网、遥感、区块链等可影响定价、细分、供应链协调与消费者信任。
可实证检验FDMV模型，并研究土地碎片化与数据标准化对数据驱动营销的制约。
系统综述提出FDMV模型，将精准农业数据与市场价值衔接，理论增量明确，但属概念性研究、缺乏实证数据，产业落地影响有限。
本研究在概念层面探讨了精准农业技术所生成的多层数据生态系统对农业市场策略的潜在贡献，并基于现有文献展开分析。研究采用系统综述方法，在PRISMA流程图指导下进行，通过分阶段筛选将340篇文献缩减至29篇纳入来源，从而建立了透明的方法论基础。本研究的主要理论贡献是提出了农场数据到市场价值转化模型（Farm Data-to-Market Value Transformation Model, FDMV），该模型首次在精准农业文献中系统性地将精准农业研究的技术焦点与营销学术界的消费者行为焦点相衔接。该模型将Akerlof（1970）的信息不对称理论、Verlegh和Steenkamp（1999）的原产国效应研究发现、Nuttavuthisit和Thøgersen（2017）的信任经济框架以及Kotler和Armstrong（2016）的价值导向营销视角整合于一个四阶段概念结构之中，并将这一理论综合呈现为现有精准农业文献中所缺失的原创性贡献。研究结果表明，物联网传感器、卫星成像、无人机（UAV）、基于区块链的可追溯系统以及决策支持工具可能对基于质量的定价、市场细分、供应链协调和消费者信任机制产生显著影响。以土耳其为具体参照的评估表明，土地细碎化、数字素养差距和数据标准化缺失等结构性障碍若无综合性政策干预则难以克服，而该国农业生态多样性和地理标志组合则构成了数据驱动市场差异化的有利基础。