Preprints.org·9月22日 · 周二论文数字乡村与农业信息化阅读 0
Digital Technology Adoption Conditioning Analysis Model in Agriculture
Isabela Santos · Eduardo Dias · Lidia Scoton
论文解读
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速览
构建并验证MAC-AgriTech模型，分析巴西农业数字技术采纳的条件因素与区域差异。
方法
巴西农业数据案例研究，空间分析与计量经济建模。
发现
采纳主要由数字熟悉度、连接质量和农场规模驱动，77%生产者视成本为首要障碍。
机会点
可延伸至中国等发展中国家，探究数字素养、基础设施与政策组合对技术采纳的因果效应。
影响力16
信息增量20
专业深度17
信源权威6
时效性8
基于巴西农业数据的数字技术采纳条件分析模型研究，方法系统、结论有实证支撑，但属预印本且聚焦巴西，对国内参考价值有限。
原文摘要
近年来，技术进步对农业生产力增长贡献显著。数字技术具有巨大潜力，能够推动农业部门发展、重塑价值链，并为构建更高产、更具韧性且更透明的粮食体系作出重要贡献；然而，由于区域差异和结构性瓶颈，其在巴西的采用仍不均衡。本研究针对这一问题，通过一项基于巴西农业数据的案例研究，构建并验证了数字技术采用条件分析模型（MAC-AgriTech），涵盖条件因素的识别、其区域性评估以及行动建议的提出，同时提供了结构化的数据收集与分析工具。空间分析揭示了深刻的区域不对称性，资源和基础设施集中在南部和东南部地区。计量经济建模表明，数字采用主要受生产者数字熟悉度、连接质量和财产规模的驱动，其中77%的生产者将购置和维护成本视为主要障碍。巴西向数字农业的转型需要有针对性的、多维度的公共政策——如扩大农村连接、技术培训和补贴信贷——以克服区域差距，并提高农业竞争力、效率和可持续性。
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