长沙市家庭农场数字农业技术采纳行为研究

朱睿 陈晴 陈林萍 卢智慧

摘要：随着经济社会的发展，家庭农场成为我国新型农业经营主体之一，农业生产现代化水平不断提高。数字农业技术在提高农业生产经营和管理的数字化和可视化的全过程中具有重要作用。文章基于技术采纳（TAM）和动机－机会－能力理论（MOA），采用长沙市农业科技现代化先行县的调研数据，借助结构方程模型（SEM），分析长沙市家庭农场主数字农业技术采纳行为的影响因素。结果表明，一、兴趣、收益、社会支持与家庭农场主的采纳行为之间存在感知有用性、采纳意愿均造成正向影响的中介效应；二、数字安全能力与家庭农场主的采纳行为之间存在正向影响的中介效应：感知有用性、感知易用性、采纳意愿；三、数字操作能力可直接正向影响家庭农场主对数字农业技术的采纳行为。在此基础上，针对推动数字农业技术的采纳行为提出相应的对策及建议。

关键词：数字农业技术；感知有用性；感知易用性；采纳意愿；采纳行为

文章编号：1674-7437（2023）05-0045-06        中国图书分类号：D422.6           文章标识码：A

随着社会的发展，我国数字乡村已初具规模，但已有研究文献中，技术采纳模型（Technology accep-tance model，TAM）对于家庭农场采纳技术类型主要集中在稻虾共养技术、节水灌溉技术、测土配方施肥技术、病虫害绿色防控技术等，较少对家庭农场数字农业技术采纳行为展开研究。此外，TAM模型认为采纳意愿由感知有用性和感知易用性影响，而感知有用性和感知易用性同时受到外部因素的影响。但TAM模型对外部因素的阐述并不准确，无法从TAM模型中找出稳固的外部因素。而动机－机会－能力模型（简称MOA）是行为组织理论中探讨心理因素的经典理论，动机（Motivation，M）、机会（Opportunity，O）、能力（Ability，A）三者共同促进了某一个特定行为的发展。因此，文章中引入MOA模型对影响数字农业技术采纳行为的外部因素进行研究，并将感知有用性、感知易用性、采纳意愿作为中介效应。

基于此，文章基于对长沙市580份家庭农场主的调研数据，整合TAM模型与MOA模型，采用结构方程模型（SEM）进行实证分析，从M、O、A、感知有用性（Perceived usefulness，PU）、感知易用性（Perceived ease of use，PEU）五个维度深入探讨影响家庭农场主数字农业技术采纳行为的影响因素，为提高数字农业技术采纳行为提供理论依据。

1 理论基础与研究假设

1.1 TAM模型

TAM模型是信息系统中用于模拟个体对技术的接受和使用过程，以解释和预测个体面对新技术的态度及行为表现。根据孙建军、成颖、柯青（2007）[1]对TAM模型演化过程的研究，在Davis（1993）提出的研究模型中认为，采纳意愿可以直接影响采纳行为，而采纳意愿本身受到感知有用性和感知易用性的影响，感知易用性通过感知有用性可间接影响采纳意愿，得出TAM模型的基础模型（见图1）。

感知有用性指家庭农场主认为采纳数字农业技术能给自己带来的利益多寡，即当其认为采纳该项技术对自身有益时，就会产生积极的采纳意愿，即感知有用性对采纳意愿产生正向影响。基于此，提出假设H1。

H1：家庭农场主对数字农业技术的感知有用性正向影响其采纳意愿。

感知易用性是指家庭农场主认为采纳数字农业技术的难易程度，个体认为采纳数字农业技术越容易，其采纳意愿越高，即感知易用性对采纳意愿产生正向影响。蔡俊、章磊、袁宏伟等（2022）[2]基于改进后的TAM模型，利用安徽省合肥市近郊肥西县农村与偏远宿松县农村738份农户问卷数据进行实证分析，证实感知易用性对感知有用性、采纳意愿均可产生显著正向影响。基于此，提出假设H2、H3。

H2：家庭农场主对數字农业技术的感知易用性正向影响其采纳意愿。

H3：家庭农场主对数字农业技术的感知易用性正向影响其感知有用性。

张默（2022）[3]通过对家庭农场主参与新媒体营销能力提升及培训的影响因素研究，发现家庭农场主是否采纳新媒体营销技术的行为由采纳意向决定，且当采纳意愿更高时，采纳行为越可能发生。基于此，提出假设H4。

H4：家庭农场主对数字农业技术的采纳意愿正向影响其采纳行为。

1.2 MOA模型

1.2.1 动机

文章将动机定义为驱使某个个体为实现目标、达成成就而采取行动的动力。麦克利兰通过对人的需求和动机进行研究，提出成就动机理论，发现高成就需求者希望得到有关工作绩效的及时明确的反馈信息，从而了解自己是否有所进步[4]。因此，可认为当家庭农场主存在满足自身成就的需求时，绩效反映越及时准确，家庭农场主的动机越强，感知有用性越强。

魏莉丽、高尚宾、吴一平等（2022）[5]基于MOA理论，对水稻化肥减施技术的采纳行为进行研究，认为家庭农场主对数字农业技术的兴趣越高，家庭农场主的感知有用性越高，采纳数字农业技术的概率越高，因此，提出假设H5。

H5：家庭农场主对数字农业技术的兴趣正向影响家庭农场主的感知有用性。

根据张静、雍会（2023）[6]的研究，农户是理性经济人，在决策过程中会趋利避害、追求经济效益最大化，当农户意识到绿色农业技术具有节能增效的好处时，会提高其采纳意愿。家庭农场主作为理性经济人，当其认为数字农业技术能带来的收益（Income，INC）越高，其对数字农业技术的感知有用性越高，采纳意愿转化为采纳行为的可能性越高，基于此，提出假设H6。

H6：数字农业技术带来的收益正向影响家庭农场主的感知有用性

1.2.2 机会

文章将机会定义为在特定情况下、特定范围内个体所面临的有利条件、不利条件的整合。在诸多外部因素中，政府支持（Incentive Policy，IP）因素尤為突出[7]。魏莉丽、高尚宾、吴一平等（2022）[5]通过研究发现政府政策为农户采纳新技术提供的便利性条件越多，农户感知到的利益越高、机会越大，且更利于规范农户的采纳行为。即政府政策的激励性越强，家庭农场主认为数字农业技术对自身带来利益的可能性越高、机会越大，感知有用性越强，基于此，提出假设H7。

H7：政府的激励政策正向影响家庭农场主的感知有用性。

Hungk等（2011）[8]最早使用MOA模型对旅游过程中的社区参与行为展开研究，发现社区提高了旅游发展的有效性。在张童朝、颜廷武等（2019）[9]人的研究中，将社区条件定义为影响桔梗还田机会维度所依赖的机会情境之一，且得到的社会支持（Social Support，SS）越高，农民认为技术带来的机会越大、利益越高。家庭农场主是社会人，当其从社区中得到的社会支持越高，其感知易用性越高。基于此，提出以下假设H8。

H8：家庭农场主得到的社会支持正向影响其感知有用性。

1.2.3 能力

数字农业技术对家庭农场主具有一定的技术要求，具体可包括家庭农场主对智能手机、电脑等智能设备以及APP的操作能力。当农户具备技术操作能力时，农户将有更强的采纳意愿[9]。杜红梅、周健（2022）[10]提供研究发现，农户对新技术有关的基础技术的掌握程度越高、对新技术的学习意愿越强，其掌握新技术的难度越低，采纳意愿越强烈。当家庭农场主具备数字操作能力（Digital Manipulation Ability，DM）时，感知易用性越强。基于此，提出假设H9。

H9：家庭农场主的数字操作能力正向影响其感知易用性。

农户在采纳新技术时会考虑自己是否具备足够的抗风险能力，当其具备时才会采纳新技术[11]。对于数字农业技术，当家庭农场主通过数字安全证书等方式感知到信息安全性得到保障时，其感知风险越低[12]。即家庭农场主的数字安全能力（Digital Security Capability，DC）越强，家庭农场主在采纳新技术时感知到的风险越低，采纳新技术的难度越低，采纳意愿越强烈。基于此，提出以下假设H10。

H10：家庭农场主的数字安全能力正向影响其感知易用性。

1.3 理论分析框架

综上所述，提出研究理论模型（见图2）。

2 研究设计

2.1 问卷设计

问卷包括两部分内容。第一部分为受访家庭农场主的个体及家庭生产特征，包括性别、年龄、受教育程度、家庭劳动力人数等。第二部分为理论分析框架中各变量的测量题项，通过引入TAM和MOA，并结合家庭农场主采纳数字农业技术的实际情况，共设计出40个测量题项，变量均采用里克特5级量表进行测量，范围从“完全不符合”到“完全符合”分别对应1～5分，具体测量题项如表1所示（见表1）。

2.2 数据来源

为保证数据真实可靠性，本课题组成员于2022年7-8月奔赴长沙市农业科技现代化先行县进行实地调研。本次问卷调研的方式主要通过问卷调查的方式进行，线上线下同时展开，问卷发放针对人群主要为长沙市家庭农场主，共回收问卷580份，剔除缺失值和极端数据的无效问卷之后，得到有效问卷569份，问卷有效率达98.1%。

受访者中42.9%为男性，57.1%为女性；年龄主要集中在31～60岁，占比达80.5%；受教育程度方面，具有初中及以上的规模家庭农场主占比达94.7%；从

劳动力人数来看，2～3人的家庭农场占比最高，为

62.9%。

2.3 研究方法

文章采用SPSS 25.0测量Cronbachs Alpha，对数据进行信度检验，并运用AMOS 26.0对各变量的标准负荷、平均方差提取值（AVE）、组合信度检验值（CR）是否高于对应阈值条件进行判断，以此进行效度检验。

信效度检验完成后，文章使用结构方程模型分析理论模型，并依托AMOS 26.0对数据进行实证分析。结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量间相关关系的一种计量分析工具，本次检验主要包括假设检验、中介效应检验。

3 结果与分析

3.1 信度和效度检验

文章采用SPSS 25.0与AMOS 26.0对数据进行测算，检验结果显示，各维度的Cronbach s Alpha系数在0.824～0.974之间，高于0.6的阈值条件，说明信度良好；各观察变量的标准负荷在0.604～0.966之间，高于0.6的阈值条件，各潜在变量的AVE值在0.538～0.894之间，高于0.5的阈值条件，CR值在0.823～0.974之间，高于0.7的阈值条件，说明量表满足效度要求。

3.2 模型适配度检验

本研究利用卡方自由比（CMIN/DF）、误差均方根（RMSEA）和增值指标（NFI、RFI、IFI、TLI、CFI）对模型适配度进行检验，结果如表1所示，CMIN/DF=3.382，在3～5的范围内，RMSEA=0.065，在<0.08的良好范围内。另外，NFI、RFI、IFI、TLI、CFI的检验结果均达到了标准水平。

3.3 假设检验

利用AMOS 26.0对长沙市家庭农场数字农业技术采纳行为及其影响因素进行SEM分析，结果表明，除假设H7外，其他假设均与理论预期一致，潜在变量间标准化路径系数如图3所示（见图3），模型假设检验结果如表2所示（见表2）。

首先，在TAM模型中，感知有用性、感知易用性对采纳意愿的路径系数分别为0.856、0.144，感知易用性对感知有用性的路径系数为0.132，采纳意愿对采纳行为的路径系数为0.522，均通过了1%水平上的显著性检验，说明家庭農场主的感知有用性、感知易用性、采纳意愿对其采纳数字农业技术的采纳行为均产生显著正向影响，且P值均小于0.001，假设H1、H2、H3、H4成立。

其次，在MOA模型中，兴趣、收益、社会支持对感知有用性的路径系数分别为0.225、0.128、0.538，均通过了1%水平上的显著性检验，说明兴趣、收益、社会支持对感知有用性均产生显著正向影响，假设H5、H6、H8成立；数字操作能力、数字安全能力对感知易用性的路径系数分别为0.493、0.311，说明数字操作能力、数字安全能力对感知易用性均产生显著正向影响，且P值均小于0.05，假设H9、H10成立。由于政策激励对感知有用性的路径系数未通过1%水平上的显著性检验，且P值大于0.05，假设H7不成立。

3.4 中介效应检验

为进一步研究感知有用性、感知易用性、采纳意愿在数字农业技术采纳行为之间的中介效应，本研究采用Bootstrap方法进行验证，抽取2 000个Bootstrap样本进行90%的置信区间估计，检验其P值是否小于0.1的阈值条件，检验结果如表3所示（见表3）。

由表3可知，感知有用性、采纳意愿在兴趣、收益、社会支持与采纳行为之间的P值分别为0.001、0.078、0.001，均小于0.1，中介效应显著，而在政策激励与采纳行为之间的P值为0.804，高于0.1的阈值条件，中介效应不显著。感知易用性、采纳意愿在数字安全能力与采纳行为之间的P值为0.046，感知有用性、感知易用性、采纳意愿在数字安全能力与采纳行为之间的P值为0.03，均小于0.1，中介效应显著，说明仅兴趣、收益、社会支持、数字安全能力与采纳行为存在中介效应，与假设检验结果一致。感知易用性、采纳意愿在数字操作能力与采纳行为之间的P值为0.134，感知有用性、感知易用性、采纳意愿在数字操作能力与采纳行为之间的P值为0.166，数字操作能力与采纳行为之间存在的中介效应不显著，但数字操作能力与采纳行为成正向影响的相关假设H3、H4、H9成立，即直接效应显著，说明数字操作能力是影响采纳行为的原因，且不存在中介效应（见表3）。

4 结论与建议

4.1 研究结论

文章在对长沙市农业科技现代化先行县进行实地调研，基于TAM-MOA模型进行理论假设，并利用AMOS 25.0 构建SEM模型进行假设检验，对长沙市家庭农场数字农业技术采纳行为的影响因素进行实证分析，得出以下结论。

一是兴趣、收益、社会支持与家庭农场主的采纳行为之间存在感知有用性、采纳意愿均造成正向影响的中介效应。感知有用性影响采纳意愿的路径系数高达0.856，说明家庭农场主在做出最终的行为决策时，自身对数字农业技术所能带来的利益多寡的感知判断影响胜过对该技术的难易程度判断影响。

二是数字安全能力与家庭农场主的采纳行为之间存在正向影响的中介效应：感知有用性、感知易用性、采纳意愿。数字安全能力影响感知易用性的路径系数高达0.538，既说明数字安全能力对感知易用性呈显著正向影响，又说明数字安全能力可显著提高家庭农场主的感知易用性。

三是家庭农场主自身具备的数字操作能力可直接正向影响采纳行为。数字操作能力影响感知易用性、感知易用性影响感知有用性、感知易用性影响采纳意愿、感知有用性影响采纳意愿、采纳意愿影响采纳行为的路径系数分别为0.493、0.132、0.144、0.856、0.522，说明数字操作能力可显著正向影响采纳行为，当家庭农场主对互联网技术、设备具备的操作能力越强，家庭农场主的感知有用性和感知易用性越高，采纳意愿和采纳行为越强烈。

4.2 对策建议

4.2.1 相关技术部门与村内家庭农场主建立定期联系的社交网络

一方面，相关技术部门加强对数字农业技术的宣传，加深家庭农场主对数字农业技术有用性的认知与了解，激发家庭农场主对数字农业技术的兴趣。另一方面，通过数字农业技术的相关技术人员向家庭农场主提供及时的技术帮助与支持，同时搭建技术交流平台形成相互帮扶的社交体系，解决家庭农场主的技术学习问题。

4.2.2 政府部门出台相关补贴政策与服务化

其一，建议政府部门需要充分利用“互联网+”技术，有效整合涉农信息资源，推动现代信息技术与农业农村各领域、各环节充分融合发展，提高家庭农场主的数字操作能力和数字安全能力；其二，建议政府部门出台与数字农业技术相关的补贴政策，如生产资料采购补贴、与相关产业部门签订农产品收购协议等，降低生产成本、提高收益，进而提升家庭农场主对数字农业技术的采纳意愿和促进数字农业生产规模化。

参考文献：

[1]孙建军，成颖，柯青.TAM模型研究进展——模型演化[J].情报科学，2007（08）：1121-1127.

[2]蔡俊，章磊，袁宏伟，徐玲慧，陈笑雨.基于改进TAM框架的农户宅基地退出行为意愿影响因素研究[J].资源科学，2022，44（05）：899-912.

[3]张默.家庭农场主参与新媒体营销能力提升及培训影响因素研究——依据技术采纳模型和计划行为理论的实证分析[J].沈阳农业大学学报（社会科学版），2022，24（04）：412-419.

[4]汪罗.麦克利兰：成就动机理论创始人[J].当代电力文化，2015（05）：86-87.

[5]魏莉丽，高尚宾，吴一平，刘向华，习斌.基于MOA理论的农民技术采纳行为研究——以水稻化肥减施技术为例[J].中国农业资源与区划，2022，43（04）：58-66.

[6]张静，雍会.棉农绿色农业技术采纳意愿与行为的响应路径研究[J].干旱区资源与环境，2023，37（08）：23-31.

[7]龙春凤，单军，柴啸森.旅游目的地居民品牌大使行为形成机制——基于MOA模型的实证分析[J].经济问题，2023（06）：96-105.

[8]HUNGK，SIRAKAYA-TURKE，INGRAMLJ.Testing the Efficacy of an lntegrative Model for Community Participation[J].Journal of Travel Research，2011，50（3）：276-288.

[9]张童朝，颜廷武，何可，张俊飚.有意愿无行为：农民秸秆资源化意愿与行为相悖问题探究——基于MOA模型的实证[J].干旱区资源与环境，2019，33（09）：30-35.

[10]杜红梅，周健.生猪养殖户粪污资源化利用意愿与行为一致性研究[J].湖南农业大学学报（社会科学版），2022，23（02）：92-102.

[11]吴雪莲，张俊飚，何可，张露.农户水稻秸秆还田技术采纳意愿及其驱动路径分析[J].资源科学，2016，38（11）：2117-2126.

[12]杨永清，何婷婷.基于TAM的商户移动支付采纳意愿实证研究[J].企业经济，2017，36（11）：35-41.