From tradition to smart agriculture: how value and technology readiness shape farmers’ adoption decisions
Hazem Yusuf Osrof · Cheng Ling Tan · Sook Fern Yeo 等 4 人
整合VAM与TCV模型，研究农户价值感知与技术准备度如何影响智慧农业技术采纳意愿。
对351户小农户问卷调查，采用PLS-SEM结构方程建模分析。
总体感知价值是采纳最强预测因子，条件价值作用最大，技术准备度起调节作用。
可探索不同区域与文化背景下价值维度差异，及技术准备度干预对采纳的长期效应。
该研究整合VAM与TCV模型，基于351户小农户调查揭示价值感知与技术准备度对智慧农业技术采纳的影响，方法新颖、结论对发展区域推广政策有参考价值，但属学术论文、影响范围偏细分领域。
目的 本研究旨在探究发展中地区智能农业技术（SFTs）采用缓慢的问题，尽管有现代化政策推动，农民仍继续依赖传统方法。研究通过将价值基础采用模型（VAM）与消费价值理论（TCV）相结合，考察农民的价值感知和技术准备度（TR）如何塑造采用意愿。具体而言，本研究构建了一个以价值为核心的框架，其中TR调节整体感知价值（OPV）与采用意愿（INT）之间的关系。设计/方法/路径 通过自填式问卷从351名小农户处收集数据，并采用偏最小二乘结构方程模型进行分析。研究发现 OPV是采用行为最强的预测因子，受感知效率、便利条件和财政激励政策驱动。在OPV各维度中，条件价值超过了功能价值和货币价值，凸显了财政援助、培训和基础设施等使能条件的重要性。与预期相反，感知成本增加了OPV，而感知复杂性和不确定性则不显著，表明熟悉度或外包可能降低了传统障碍。TR调节了OPV与INT之间的关系，有积极性的农民无论如何都会趋向采用，而犹豫不决的农民则需要更强的OPV来缓解顾虑。原创性/价值 据作者所知，本研究是首批整合VAM和TCV来解释SFTs采用的研究之一，确立了以价值为核心的视角作为理解农业技术接受的有力透镜。研究还表明，TR以差异化方式塑造了农民依赖OPV来推动采用的过程。