From tradition to smart agriculture: how value and technology readiness shape farmers’ adoption decisions

方法

对351户小农户问卷调查，采用PLS-SEM结构方程建模分析。

发现

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。

机会点

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。

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。