Vai trò dẫn dắt của nhận thức: mô hình FACOPA để hiểu rõ việc thông qua đổi mới

Agricultural and Food Economics - Tập 10 - Trang 1-19 - 2022
Yari Vecchio1, Marcello De Rosa2, Gregorio Pauselli1, Margherita Masi1, Felice Adinolfi1
1Department of Veterinary Medical Sciences, University of Bologna, Ozzano dell’Emilia, Italy
2Department of Economics and Law, University of Cassino and Southern Lazio, Cassino, Italy

Tóm tắt

Trong công trình này, chúng tôi khai thác mối liên hệ giữa nhận thức về độ phức tạp và khả năng áp dụng các công cụ nông nghiệp chính xác (PATs). Nhiều nghiên cứu đã phân tích vai trò của nhận thức, chủ yếu xem xét nó như một yếu tố quyết định việc thông qua tương đương với các yếu tố bối cảnh khác. Ngược lại, nghiên cứu này đóng góp bằng cách giả định rằng độ phức tạp mà nông dân nhận thức là yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng đổi mới của họ và nên được phân tích ở một cấp độ khác. Bắt đầu từ giả định này, một mô hình lý thuyết mới được đề xuất với mục tiêu nghiên cứu quá trình “các yếu tố – nhận thức về độ phức tạp – việc thông qua” (FACOPA). Để kiểm tra tính hợp lệ của giả thuyết của chúng tôi, một cuộc khảo sát được thực hiện dựa trên mẫu định hướng gồm 285 nông dân. Trước tiên, một mô hình hồi quy tuyến tính cho phép chúng tôi xác định các yếu tố quyết định nhận thức về độ phức tạp. Sau đó, một mô hình logistic đa nhánh được sử dụng để xác định những khía cạnh của độ phức tạp nhận thức có thể ảnh hưởng đến sự lựa chọn áp dụng các công cụ nông nghiệp chính xác của ba loại doanh nhân nông nghiệp khác nhau: người áp dụng, người không áp dụng và người lập kế hoạch. Đầu tiên, kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy rằng các biến xã hội - cấu trúc có mối quan hệ logic với độ phức tạp mà nông dân nhận thức, với tuổi tác, quy mô trang trại, mức độ thông tin và mức độ công việc đều có ý nghĩa. Sau đó, mô hình logistic đa nhánh nhấn mạnh rằng những người không áp dụng coi hầu hết các khía cạnh của độ phức tạp là rào cản đối với việc áp dụng. Những người lập kế hoạch cho thấy nhận thức về độ phức tạp thấp hơn so với những người không áp dụng, với độ phức tạp được xác định bởi các khía cạnh tài chính và mạng lưới. Kết quả cung cấp những gợi ý thú vị cho các nhà hoạch định chính sách. Thực tế, mô hình FACOPA cung cấp cái nhìn sâu sắc về một khung can thiệp trong đó các biện pháp chính sách có thể được đa dạng hóa để phổ biến các PATs dựa trên các loại nông dân. Những người không áp dụng cần một tập hợp rộng hơn các công cụ chính sách, trong khi những người lập kế hoạch nên được khuyến khích trở thành những người áp dụng thông qua hỗ trợ tài chính và kích hoạt các mạng lưới đổi mới.

Từ khóa

#đổi mới #nhận thức #nông nghiệp chính xác #mô hình FACOPA #áp dụng công cụ nông nghiệp

Tài liệu tham khảo

Anselmi AA, Bredemeier C, Federizzi LC, Molin JP (2014) Factors related to adoption of precision agriculture technologies in southern Brazil. Retrieved 12 Mar 2018

Barnes AP, Soto I, Eory V, Beck B, Balafoutis A, Sánchez B et al (2019) Exploring the adoption of precision agricultural technologies: a cross regional study of EU farmers. Land Use Policy 80:163–174. https://doi.org/10.1080/21606544.2018.1561329

Bessant J, Oberg C, Trifilova A (2014) Framing problems in radical innovation. Ind Mark Manag 43(8):1284–1292. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2014.09.003

Birner R, Anderson JR (2009) How to make agricultural extension demand-driven? The case of India’s agricultural extension policy. In: Singh S, Reddy VR (eds) Changing contours of Asian agriculture policies, performance and challenges. Academic Foundation, New Delhi, pp 139–180

Christensen RŽ (1990) Log-linear models. Springer, New York

Cullen R, Forbes SL, Grout R (2013) Non-adoption of environmental innovations in wine growing. N Z J Crop Hortic Sci 41:41–48. https://doi.org/10.1080/01140671.2012.744760

Davis FD (1989) Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Q 13:319–340. https://doi.org/10.2307/249008

De Lillo A, Argentin G, Lucchini M, Sarti S, Terraneo M (2007) Analisi multivariata per le scienze sociali. Pearson Education, London, pp 197–245 (ISBN 978-88-7192-376-5)

del Río Gonzalez P (2005) Analysing the factors influencing clean technology adoption: a study of the Spanish pulp and paper industry. Bus Strategy Environ 14:20–37. https://doi.org/10.1002/bse.426

Doloreux D, Isaksen A, Aslene A, Melancon Y (2009) A comparative study of the aquaculture innovation systems in Quebec’s coastal region and Norway. Eur Plan Stud 17(7):963–981

Edwards-Jones G (2006) Modelling farmer decision-making: concepts, progress and challenges. Anim Sci 82(6):783–790. https://doi.org/10.1017/ASC2006112

Feder G, Just RJ, Zilberman D (1985) Adoption of agricultural innovations in developing countries: a survey. Econ Dev Cult Change 33(2):255–298. https://doi.org/10.1086/451461

Fernandez-Cornejo J, Daberkow SG, McBride WD (2001) Decomposing the size effect on the adoption of innovations: agrobiotechnology and precision farming (No. 374-2016-19657)

Ghadim AKA, Pannell DJ (1999) A conceptual framework of adoption of an agricultural innovation. Agric Econ 21(2):145–154. https://doi.org/10.1016/S0169-5150(99)00023-7

Griffin TW, Lowenberg-DeBoer J, Lambert DM, Peone J, Payne T, Daberkow SG (2004) Adoption, profitability, and making better use of precision farming data. Staff Paper #04–06 Department of Agricultural Economics, Purdue University, USA

Hamilton WH (1932) Institutions. In: Seligman E, Johnson A (eds) Encyclopedia of social sciences. pp 560–595, Macmillan puplishers, London

Hoffman AJ, Henn R (2008) Overcoming the social and psychological barriers to green building. Organ Environ 21(4):390–419. https://doi.org/10.1177/1086026608326129

Isgin T, Bilgic A, Forster DL, Batte M (2008) Using count data models to determine the factors affecting farmers’ quantity decisions of precision farming technology adoption. Comput Electron Agric 62:231–242. https://doi.org/10.1016/j.compag.2008.01.004

Kelley K, Clark B, Brown V, Sitzia J (2003) Good practice in the conduct and reporting of survey research. Int J Quality Health Care 15:261–266. https://doi.org/10.1093/intqhc/mzg031

Leeuwis C, Van den Ban A (2004) Communication for innovation: rethinking agricultural extension, 3rd edn. Blackwell Publishing, Oxford

Long TB, Blok V, Coninx I (2016) Barriers to the adoption and diffusion of technological innovations for climate-smart agriculture in Europe: evidence from the Netherlands, France, Switzerland and Italy. J Clean Prod 112:9–21. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.06.044

Lugandu S (2013) Factors influencing the adoption of conservation agriculture by smallholder farmers in Karatu and Kongwa districts of Tanzania. In: REPOA’s18thannual research workshop held at the Kunduchi Beach Hotel, Dar es Salaam, Tanzania

Markus HR, Kitayama S (2010) Cultures and selves: a cycle of mutual constitution. Perspect Psychol Sci 5(4):420–430

McBride WD, Daberkow SG (2003a) Information and the adoption of precision farming technologies. J Agribus 21(1):21–38

McBride WD, Daberkow SG (2003b) Farm and operator characteristics affecting the awareness and adoption of precision agriculture technologies in the US. Precis Agric 4:163–177. https://doi.org/10.1023/A:1024557205871

McCarthy N, Lipper L, Branca G (2011) Climate-smart agriculture: smallholder adoption and implications for climate change adaptation and mitigation. Mitigation of climate change in agriculture series. FAO, Rome

Moore GC, Benbasat I (1991) Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation. Inf Syst Res 2:192–222. https://doi.org/10.1287/isre.2.3.192

Ntshangase N, Muroyiwa B, Sibanda M (2018) Farmers’ perceptions and factors influencing the adoption of no-till conservation agriculture by small-scale farmers in Zashuke, KwaZulu-Natal Province. Sustainability 10(2):555

Pannell DJ, Marshall GR, Barr N, Curtis A, Vanclay F, Wilkinson R (2006) Understanding and promoting adoption of conservation practices by rural landholders. Aust J Exp Agric 46(11):1407–1424. https://doi.org/10.1071/EA05037

Paxton K, Mishra A, Chintawar S, Roberts R, Larson JA, English B, Lambert DM, Marra MC, Larkin SL, Reeves JM, Martin SW (2011) Intensity of precision agriculture technology adoption by cotton producers. Agric Resour Econ Rev 40(1):133–144. https://doi.org/10.1017/S1068280500004561

Pierpaoli E, Carli G, Pignatti E, Canavari M (2013) Drivers of precision agriculture technologies adoption: a literature review. Procedia Technol 8:61–69. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2013.11.010

Pretty J (2001) Farmer-based agroecological technology. International Food Policy Research Institute, Washington, DC. Available at Web site www.ifpri.org/2020/focus/focus07/focus07_02.htm. Verified 26 April 2005.

Rallet A, Torre A (2004) Proximité et localisation. Econ Rural 284:25–41

Robertson MJ, Llewellyn RS, Mandel R, Lawes R, Bramley RGV, Swift L et al (2012) Adoption of variable rate fertiliser application in the Australian grains industry: status, issues and prospects. Precis Agric 13:181–199. https://doi.org/10.1007/s11119-011-9236-3

Rogers EM (2003) Diffusion of innovations, 5th edn. Free Press, New York

Sassenrath GF, Heilman P, Luschei E, Bennett GL, Fitzgerald G, Klesius P, Tracy W, Williford JR, Zimba PV (2008) Technology, complexity and change in agricultural production systems. Renew Agric Food Syst 23(4):285–295. https://doi.org/10.1017/S174217050700213X

Schwab JA (2002) Multinomial logistic regression: basic relationships and complete problems. Retrieved from http://www.utexas.edu/courses/schwab/sw388r7/SolvingProblems

Storper M (2001) The poverty of radical theory today: from the false promises of Marxism to the mirage of the cultural turn. Int J Urban Reg Res 25(1):155–179. https://doi.org/10.1111/1468-2427.00303·

Struik PC, Klerkx L, Hounkonnou D (2014) Unravelling institutional determinants affecting change in agriculture in West Africa. Int J Agr Sustain 12(3):370–382. https://doi.org/10.1080/14735903.2014.909642

Van der Weerdt C, de Boer J (2016) Focusing on behaviour to ensure adoption of big data information services in precision livestock farming. In: Proceedings of the 7th European conference on precision livestock farming. pp 721–729

Walton JC, Larson JA, Roberts RK, Lambert DM, English BC, Larkin SL, Marra MC, Martin SW, Paxton KW, Reeves JM (2010) Factors influencing farmer adoption of portable computers for site-specific management: a case study for cotton production. J Agric Appl Econ 42(2):193–209. https://doi.org/10.1017/S1074070800003400

Welter F (2011) Contextualizing entrepreneurship—conceptual challenges and ways forward, entrepreneurship. Theory Pract 35(1):165–184. https://doi.org/10.1111/j.1540-6520.2010.00427.x

Wheeler SA (2008) The barriers to further adoption of organic farming and genetic engineering in Australia: views of agricultural professionals and their information sources. Renew Agric Food Syst 23:161–170. https://doi.org/10.1017/S1742170507002128

Zarco-Tejada PJ, Hubbard N, Loudjani P (2014) Precision agriculture: an opportunity for EU farmers—potential support with the CAP 2014–2020. Document prepared for the European Parliament's Committee on Agriculture and Rural Development