摘要：家庭農(nóng)場(chǎng)采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)是推進(jìn)實(shí)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的有力手段，是助推我國(guó)從農(nóng)業(yè)大國(guó)向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變的重要途徑。國(guó)家政策是影響家庭農(nóng)場(chǎng)主采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的重要因素，但家庭農(nóng)場(chǎng)主的個(gè)人能力也是不容忽視的關(guān)鍵因素。通過(guò)建立包括“能力導(dǎo)向”和“政策導(dǎo)向”的家庭農(nóng)場(chǎng)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為邏輯框架，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)1 221個(gè)調(diào)研樣本進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明：家庭農(nóng)場(chǎng)主個(gè)人能力（0.625），包括設(shè)備操作能力、數(shù)字安全能力等是影響數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的主動(dòng)因；耕地面積（0.216）對(duì)采納行為有顯著正向影響；政策導(dǎo)向（0.283）包括激勵(lì)、引導(dǎo)和約束，對(duì)技術(shù)采納行為的影響最小。因此，政府和有關(guān)部門在制定和出臺(tái)相關(guān)政策時(shí)要著重考慮培養(yǎng)家庭農(nóng)場(chǎng)主個(gè)人能力、發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)等，以此提高政策的科學(xué)性和可落地性。

關(guān)鍵詞：家庭農(nóng)場(chǎng)；數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納；能力導(dǎo)向；政策導(dǎo)向；結(jié)構(gòu)方程模型

中圖分類號(hào)：S-9

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-5553（2024）12-0319-08收稿日期：2023年8月23日

修回日期：2023年10月17日

*基金項(xiàng)目：湖南省社會(huì)科學(xué)成果評(píng)審委員會(huì)課題（XSP24YBC358）

第一作者：周妮笛，女，1980年生，湖南湘陰人，博士，副教授；研究方向?yàn)閿?shù)字農(nóng)業(yè)、涉農(nóng)企業(yè)管理、農(nóng)村金融。E-mail：zhounidi@163.com

Research on the behavioral logic of digital agricultural technology adoption in family farms

Zhou Nidi， Ji Litong， Shu Shucheng， Yang Fei

（Business School， Hunan Agricultural University， Changsha， 410128， China）

Abstract： The adoption of digital agricultural technology by family farms is a powerful means to promote the modernization of agriculture and rural areas in China， and an important way to promote the transformation of China from a large agricultural country to a strong agricultural country. Nation policy is an important factor affecting the adoption of digital agricultural technology by family farmers， but the personal ability of family farmers is also a key factor that cannot be ignored. This study established a logical framework for the adoption behavior of digital agricultural technology in family farms， including ‘a(chǎn)bility-orientation’ and ‘policy-orientation’， and used structural equation model to conduct an empirical analysis of 1 221 survey samples. The results show that the individual ability of family farmers （0.625）， including equipment operation ability and digital security ability， is the active factor affecting the adoption behavior of digital agricultural technology. The area of cultivated land （0.216） has a significant positive impact on adoption behavior， policy orientation （0.283） includes incentives， guidance and constraints， and has the least impact on technology adoption behavior. Therefore， the government and relevant departments should focus on cultivating the individual ability of family farmers and developing moderate scale operation when formulating and introducing relevant policies， so as to improve the scientificity and feasibility of policies.

Keywords： family farms; adoption of digital agricultural technology; ability orientation; policy orientation; structural equation model

0 引言

我國(guó)作為傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國(guó)，“三農(nóng)”問(wèn)題一直是全黨全國(guó)工作的重中之重。黨的十八大以來(lái)，黨中央高度重視農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，認(rèn)為大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)是我國(guó)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的必由之路，并相繼出臺(tái)了多項(xiàng)指導(dǎo)性文件?！笆奈濉币?guī)劃中明確提出了建設(shè)數(shù)字鄉(xiāng)村、推動(dòng)數(shù)字賦能的戰(zhàn)略目標(biāo)；2022年1月，中央網(wǎng)信辦等10部門聯(lián)合印發(fā)了《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2022—2025）》，全面部署了數(shù)字農(nóng)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)；同年，二十大報(bào)告中進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了“加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)”和“強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技和裝備支撐”的關(guān)鍵論點(diǎn)。因此，發(fā)展壯大數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)并將其廣泛應(yīng)用到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，是推進(jìn)我國(guó)數(shù)字中國(guó)戰(zhàn)略的重要舉措，也是推動(dòng)我國(guó)從農(nóng)業(yè)大國(guó)向農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變的有效途徑。

近年來(lái)，為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化水平，學(xué)者們特別重視數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用問(wèn)題研究。學(xué)術(shù)界認(rèn)為發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)能加快推進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)^［1］，能促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展^［2］，是全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興和實(shí)現(xiàn)共同富裕的必然選擇^［3］。同時(shí)也從微觀和宏觀兩個(gè)層面總結(jié)了阻礙數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)廣泛推廣的重要原因：微觀上主要表現(xiàn)為缺乏相應(yīng)的人才，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者個(gè)人能力有待加強(qiáng)^［4］；宏觀上主要是國(guó)家政策機(jī)制尚未健全^［5］，包括資金投入不足^［6］、基礎(chǔ)設(shè)施不完善^［7］等。

基于現(xiàn)有研究，不難發(fā)現(xiàn)應(yīng)用數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)可以通過(guò)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全、解放生產(chǎn)力等產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)收益，但這種經(jīng)濟(jì)收益更多的是一個(gè)長(zhǎng)期逐步顯現(xiàn)的過(guò)程。當(dāng)前，家庭農(nóng)場(chǎng)主對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用還主要以投入為主，新技術(shù)的采納也存在一些風(fēng)險(xiǎn)，還不宜從經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向方面衡量家庭農(nóng)場(chǎng)主的技術(shù)采納行為。截至目前，學(xué)術(shù)界總結(jié)了阻礙數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用的影響因素，但尚未對(duì)個(gè)人能力和國(guó)家政策的影響程度進(jìn)行對(duì)比分析，即并未回答“個(gè)人的能力導(dǎo)向與國(guó)家的政策導(dǎo)向相比，哪個(gè)因素更影響數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的發(fā)生”。而這個(gè)問(wèn)題對(duì)于調(diào)動(dòng)家庭農(nóng)場(chǎng)主的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納積極性至關(guān)重要——如果能力導(dǎo)向是影響數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為發(fā)生的主動(dòng)因，那么培養(yǎng)家庭農(nóng)場(chǎng)主個(gè)人能力就應(yīng)該是數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為引導(dǎo)政策的第一步；反之，如果政策導(dǎo)向是影響數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為發(fā)生的主動(dòng)因，則不斷健全相關(guān)政策機(jī)制、完善相關(guān)設(shè)施等是提高家庭農(nóng)場(chǎng)主數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納意愿的重點(diǎn)。

通過(guò)對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)進(jìn)行行為邏輯分析，在微觀個(gè)體和宏觀政策之間架起橋梁，為數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的引導(dǎo)政策提供理論依據(jù)。具體而言，包括以下兩個(gè)方面：理論上，建立包括“能力導(dǎo)向”和“政策導(dǎo)向”的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為邏輯分析框架；實(shí)證上，采用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)1 221個(gè)調(diào)研樣本進(jìn)行分析，比較“能力導(dǎo)向”和“政策導(dǎo)向”對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的作用程度。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 理論依據(jù)

目前學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)的相關(guān)研究主要以定性分析為主，分析角度側(cè)重點(diǎn)各有不同，主要分析了數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展歷程^{［8， 9］}、構(gòu)建了數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系^{［2， 10］}、闡述了數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀^{［4， 11， 12］}，并指出當(dāng)前數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)廣泛應(yīng)用的主要阻力是農(nóng)民自身數(shù)字化能力薄弱^［11］、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)政策體系尚不完善^［12］。

能力指?jìng)€(gè)體做出行為決策所需要的各項(xiàng)技能，決定了個(gè)體能夠完成行為的程度^［13］。數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展需要數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的支持，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用需要通過(guò)提升技術(shù)采納者的數(shù)字能力^［14］。本文在構(gòu)建數(shù)字能力指標(biāo)過(guò)程中，主要參考了2019年“數(shù)字智能聯(lián)盟”（CDI）發(fā)布的《2019年DQ全球標(biāo)準(zhǔn)報(bào)告》，為教育和技術(shù)領(lǐng)域的數(shù)字素養(yǎng)和能力制定的可實(shí)踐的全球標(biāo)準(zhǔn)——數(shù)字智商（Digital Intelligence Quotient，簡(jiǎn)稱DQ）框架以及Sharpe amp; Beetham在2010年提出的《數(shù)字能力框架》（Digital Capability Framework）^［15］，將數(shù)字能力歸納為信息管理能力、數(shù)字創(chuàng)造能力、數(shù)字社交能力、數(shù)字操作能力、數(shù)字安全能力^{［16， 17］}。

在新技術(shù)采納過(guò)程中，家庭農(nóng)場(chǎng)主的個(gè)人特征和家庭特征也會(huì)影響技術(shù)采納行為的發(fā)生。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為新技術(shù)采納者擁有更高的教育水平^［18］，原因是受教育程度越高，其對(duì)市場(chǎng)的發(fā)展需求越敏感，對(duì)新技術(shù)的接受能力越強(qiáng)^［19］；同時(shí)家庭農(nóng)場(chǎng)規(guī)模也會(huì)影響數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納^［20］，一般而言采納程度會(huì)隨著耕地面積的擴(kuò)大而提高^［21］，也有部分學(xué)者認(rèn)為，家庭農(nóng)場(chǎng)規(guī)模越大，意味著農(nóng)場(chǎng)主需要承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)，因此會(huì)在一定程度上抑制對(duì)新技術(shù)的采納^［22］；家庭勞動(dòng)力人數(shù)反映了家庭人力資源儲(chǔ)備情況，家庭勞動(dòng)力人數(shù)越多越傾向于采納新技術(shù)，原因是農(nóng)戶越來(lái)越傾向于采用資金密集型技術(shù)來(lái)代替勞動(dòng)力要素的投入，從而獲得更大的收益^［23］。

技術(shù)采納行為的發(fā)生不僅需要個(gè)體具備相應(yīng)的能力，還會(huì)受到個(gè)體特征、家庭特征的影響，同時(shí)也會(huì)受到外部環(huán)境的影響，如國(guó)家政策對(duì)推廣新技術(shù)的支持力度，包括宣傳引導(dǎo)、各類激勵(lì)、相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等^［24］。一方面，政府和相關(guān)部門大力宣傳推廣數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)，可以幫助家庭農(nóng)場(chǎng)主充分認(rèn)識(shí)和了解該技術(shù)，以此促進(jìn)技術(shù)采納行為的發(fā)生^［25］；另一方面，經(jīng)濟(jì)補(bǔ)助可以有效解決設(shè)備昂貴帶來(lái)的采納障礙，精神激勵(lì)包括采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)所帶來(lái)的聲譽(yù)和面子等鄰里效應(yīng)也會(huì)促進(jìn)技術(shù)采納行為的發(fā)生^{［26， 27］}。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是運(yùn)用數(shù)字技術(shù)賦能農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的基礎(chǔ)^［28］，完善的基礎(chǔ)設(shè)施意味著較好的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，會(huì)使得農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性更高，農(nóng)業(yè)投入預(yù)期更加長(zhǎng)遠(yuǎn)^［29］。

綜合上述分析，本文認(rèn)為家庭農(nóng)場(chǎng)主個(gè)人數(shù)字化能力是決定其采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的關(guān)鍵因素。同時(shí)，近年來(lái)隨著黨和國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型越發(fā)重視，相關(guān)政策體系逐漸完善，國(guó)家的政策支持也逐漸成為影響家庭農(nóng)場(chǎng)主數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為發(fā)生的重要因素。因此，并不能僅從“政策導(dǎo)向”或者“能力導(dǎo)向”單方面討論家庭農(nóng)場(chǎng)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納問(wèn)題，而是要綜合考慮數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為中政府“政策導(dǎo)向”和家庭農(nóng)場(chǎng)主“能力導(dǎo)向”兩方面的影響，才能為促進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的發(fā)生的政策制定提供可靠的支持。為此，本文從更為全面的視角構(gòu)架研究假設(shè)，將情景因素作為控制變量，對(duì)比分析“能力導(dǎo)向”和“政策導(dǎo)向”的作用程度，以此明晰相關(guān)對(duì)策的重點(diǎn)。

1.2 研究假設(shè)

如前文所述，家庭農(nóng)場(chǎng)主個(gè)人能力對(duì)行為發(fā)生的正向作用不言而喻。本文認(rèn)為數(shù)字農(nóng)業(yè)智能機(jī)械有別于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)機(jī)械，其機(jī)械操作涉及互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等新興領(lǐng)域，需要家庭農(nóng)場(chǎng)主具備基本的設(shè)備操作能力、信息管理能力、數(shù)字創(chuàng)造能力等；基于互聯(lián)網(wǎng)的人際交往也要具備數(shù)字安全能力和數(shù)字社交能力等。因此本文認(rèn)為家庭農(nóng)場(chǎng)主具有較強(qiáng)的能力導(dǎo)向時(shí)，會(huì)更積極地發(fā)生數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為?；谝陨戏治觯疚淖龀鋈缦录僭O(shè)。H1：家庭農(nóng)場(chǎng)主的能力導(dǎo)向越強(qiáng)，采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)越積極。

完善的政策體系是促進(jìn)家庭農(nóng)場(chǎng)主采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的重要因素。一方面，完善資金扶持是有效緩解設(shè)備價(jià)格高昂?jiǎn)栴}的重要途徑^［30］，精神激勵(lì)則能充分調(diào)動(dòng)家庭農(nóng)場(chǎng)主的采納積極性^［26］；另一方面，政府通過(guò)宣傳引導(dǎo)可以幫助家庭農(nóng)場(chǎng)主進(jìn)一步了解數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)。此外，采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)還需當(dāng)?shù)卣晟葡嚓P(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)^［11］。因此，如果政府能夠不斷優(yōu)化激勵(lì)政策、宣傳政策、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)政策等，則家庭農(nóng)場(chǎng)主更愿意采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)?；谝陨戏治觯疚淖龀鋈缦录僭O(shè)。H2：家庭農(nóng)場(chǎng)主的政策導(dǎo)向越強(qiáng)，采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)越積極。

學(xué)者們通常將受教育程度、耕地面積和家庭勞動(dòng)力人數(shù)納入實(shí)證研究中，結(jié)果表明，個(gè)體行為往往受到外部情景因素的影響^{［31， 32］}。本文假設(shè)家庭農(nóng)場(chǎng)主的受教育程度、家庭耕地面積和家庭勞動(dòng)力人數(shù)會(huì)顯著影響數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為，外部情景因素會(huì)影響家庭農(nóng)場(chǎng)主的個(gè)人能力培養(yǎng)?；谝陨戏治觯疚淖龀鋈缦录僭O(shè)。H3：情景因素會(huì)對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)主的能力導(dǎo)向和技術(shù)采納行為產(chǎn)生積極影響。

1.3 模型選擇

基于研究假設(shè)，為充分利用變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，將“能力導(dǎo)向”和“政策導(dǎo)向”視為概念性的潛在變量，因此可以運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型來(lái)驗(yàn)證研究假設(shè)。結(jié)構(gòu)方程模型能夠處理顯性指標(biāo)與潛變量之間的關(guān)系，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)與理論框架的契合度。依據(jù)相關(guān)理論基礎(chǔ)和研究假設(shè)框架建立了結(jié)構(gòu)方程模型圖（圖1）。根據(jù)研究假設(shè)，能力導(dǎo)向、政策導(dǎo)向和數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為三個(gè)潛在變量與顯性指標(biāo)之間形成了測(cè)量模型；結(jié)構(gòu)模型部分，能力導(dǎo)向和政策導(dǎo)向共同作用于數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為；外部情景因素作為控制變量會(huì)對(duì)能力和數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為產(chǎn)生影響。

1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本特征

本文數(shù)據(jù)來(lái)自于對(duì)湖南瀏陽(yáng)家庭農(nóng)場(chǎng)的調(diào)研。湖南瀏陽(yáng)隸屬湖南省會(huì)城市長(zhǎng)沙市，一方面湖南瀏陽(yáng)經(jīng)濟(jì)實(shí)力突出，高居“2023年中國(guó)百?gòu)?qiáng)縣”第11名；另一方面，湖南瀏陽(yáng)具有豐富的數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，先后獲得“2018年度全國(guó)縣域數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)先進(jìn)縣”“2021年全國(guó)農(nóng)業(yè)科技現(xiàn)代化先行縣”“2022年國(guó)家鄉(xiāng)村振興示范縣”等榮譽(yù)?；诖?，結(jié)合研究目的、綜合理論分析和研究假設(shè)，于2021年12月—2022年5月，先后多次前往湖南瀏陽(yáng)開(kāi)展調(diào)研。調(diào)研針對(duì)湖南瀏陽(yáng)家庭農(nóng)場(chǎng)，調(diào)研方法為入戶訪談、集中問(wèn)卷調(diào)查等，共發(fā)放問(wèn)卷1 300份，回收有效問(wèn)卷1 221份，問(wèn)卷回收有效率達(dá)93.92%。問(wèn)卷包括調(diào)研說(shuō)明、調(diào)研內(nèi)容、受訪者基本信息等內(nèi)容，問(wèn)卷設(shè)計(jì)參考相關(guān)研究，設(shè)定了能力導(dǎo)向、政策導(dǎo)向和數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為3個(gè)潛變量，共計(jì)12個(gè)觀測(cè)變量，均為1～5分的李克特量表。

在1 221份有效問(wèn)卷中，受訪者為男性的有743份，占60.85%，女性的有478份，占39.15%；受訪者的年齡分布從18歲及以下到60歲以上，其中近八成受訪者的年齡集中在31～60歲之間；受訪者的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)長(zhǎng)分布從3年以下到15年以上，其中近一半的受訪者的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)長(zhǎng)在6～15年之間；受訪者的平均受教育程度為高中或中專到大專之間。具體變量說(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

根據(jù)表1可知，能力導(dǎo)向的測(cè)度指標(biāo)平均值均高于4，說(shuō)明就平均水平而言，家庭農(nóng)場(chǎng)主具備較強(qiáng)的數(shù)字能力。在調(diào)研過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)鼗鶎痈刹繒?huì)聯(lián)合高校、企業(yè)等單位，為家庭農(nóng)場(chǎng)主提供數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)相關(guān)的培訓(xùn)，包括理論知識(shí)培訓(xùn)和實(shí)踐操作培訓(xùn)等，因此家庭農(nóng)場(chǎng)主大多能夠熟練操作各類數(shù)字設(shè)備，可以依靠數(shù)字設(shè)備進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)造與社交、信息查詢與管理，并且具備較強(qiáng)的安全意識(shí)。

政策導(dǎo)向的測(cè)度指標(biāo)平均值均高于3、接近4，說(shuō)明就平均水平而言，家庭農(nóng)場(chǎng)主在國(guó)家政策引導(dǎo)下，大多會(huì)采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)。其中，經(jīng)濟(jì)激勵(lì)這一手段最能促進(jìn)家庭農(nóng)場(chǎng)主采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)；宣傳推廣也能通過(guò)普及數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)知識(shí)來(lái)提高家庭農(nóng)場(chǎng)主的認(rèn)知，進(jìn)而促進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的發(fā)生；家庭農(nóng)場(chǎng)主在國(guó)家政策強(qiáng)制要求下，也會(huì)采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)。

數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的測(cè)度指標(biāo)平均值均在4上下波動(dòng)，說(shuō)明就平均水平而言，家庭農(nóng)場(chǎng)主基本已經(jīng)發(fā)生數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為，或者具有技術(shù)采納行為的計(jì)劃和意向。在調(diào)研過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，大部分的家庭農(nóng)場(chǎng)主已經(jīng)應(yīng)用無(wú)人機(jī)技術(shù)，包括無(wú)人機(jī)打藥、施肥等；部分家庭農(nóng)場(chǎng)主已經(jīng)運(yùn)用溫室監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括土壤監(jiān)測(cè)、溫度監(jiān)測(cè)、濕度監(jiān)測(cè)等；部分家庭農(nóng)場(chǎng)主聯(lián)合組建農(nóng)業(yè)合作社，應(yīng)用基于物聯(lián)網(wǎng)的水肥一體化技術(shù)和智慧施肥灌溉系統(tǒng)；大部分家庭農(nóng)場(chǎng)主依托當(dāng)?shù)卣⒌闹腔坜r(nóng)業(yè)系統(tǒng)，應(yīng)用農(nóng)產(chǎn)品物聯(lián)網(wǎng)溯源系統(tǒng)等。

情景因素反映為家庭農(nóng)場(chǎng)主的個(gè)人特征和家庭稟賦。本文調(diào)研中的家庭農(nóng)場(chǎng)的耕地面積普遍在20～33 hm²之間，受教育程度多為高中及以上，大部分家庭農(nóng)場(chǎng)勞動(dòng)力人數(shù)在3～4人之間。

總體來(lái)看，家庭農(nóng)場(chǎng)主具備較強(qiáng)的數(shù)字能力，能夠熟練運(yùn)用各項(xiàng)數(shù)字技術(shù)，同時(shí)家庭農(nóng)場(chǎng)主對(duì)國(guó)家政策的認(rèn)可程度較高。情景因素中耕地面積同時(shí)印證了本研究樣本來(lái)源于家庭農(nóng)場(chǎng)^［33］，因此本研究結(jié)論適用于我國(guó)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體之一——家庭農(nóng)場(chǎng)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的分析。

2 結(jié)果分析

2.1 信效度分析

為驗(yàn)證問(wèn)卷有效性，本文首先隨機(jī)選擇490份問(wèn)卷進(jìn)行探索性因子分析，揭示問(wèn)卷結(jié)構(gòu)；其次用剩余的731份問(wèn)卷進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，探索問(wèn)卷信效度，如表2所示，測(cè)量變量的因子載荷、克隆巴赫系數(shù)、組合信度（CR）和平均方差萃取量（AVE）。

由表2可知，各變量因子載荷處于0.675～0.833之間，高于0.5的最低標(biāo)準(zhǔn)；克隆巴赫系數(shù)在0.880～0.891之間，高于0.7的最低要求；CR均在0.806～0.883之間，高于0.7的最低要求；AVE在0.564～0.654之間，高于0.5的最低要求；KMO值均在0.748～0.835之間，高于0.7的最低要求。由此認(rèn)為本研究的調(diào)研問(wèn)卷具有較好的信度和效度。

2.2 模型檢驗(yàn)和修正

在檢驗(yàn)問(wèn)卷的信效度之后，利用AMOS對(duì)圖1的模型進(jìn)行估計(jì)分析。其模型適配表如表3（模型1）所示，路徑參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表4（模型1）所示。由表3（模型1）可知，模型絕對(duì)適配指標(biāo)、增值適配指標(biāo)和簡(jiǎn)約適配指標(biāo)均符合模型擬合要求，說(shuō)明模型可以進(jìn)一步開(kāi)展研究假設(shè)驗(yàn)證分析。

由表4（模型1）可知，家庭勞動(dòng)力人數(shù)（0.598）和受教育程度（0.556）對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的直接影響不顯著，即說(shuō)明家庭農(nóng)場(chǎng)勞動(dòng)力人數(shù)和受教育程度的不同在技術(shù)采納行為上沒(méi)有顯著差異，其可能原因是大部分家庭農(nóng)場(chǎng)勞動(dòng)力人數(shù)3～4人，相對(duì)高昂的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)機(jī)械設(shè)備成本而言，僅需聘請(qǐng)適量短工就可以解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)問(wèn)題。而受教育程度多為高中及以上，增加了家庭農(nóng)場(chǎng)主的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，從而可能會(huì)放棄從事收入較低的農(nóng)業(yè)，綜上導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)結(jié)果不顯著。

基于此，進(jìn)一步在模型1的基礎(chǔ)上刪除兩條不顯著路徑，得到模型2。由表3可知，模型2相較于模型1，模型適配程度稍有提升，說(shuō)明修改后的模型2可以進(jìn)一步進(jìn)行研究假設(shè)驗(yàn)證。由表4可知，政策導(dǎo)向和能力導(dǎo)向?qū)夹g(shù)采納行為的影響均在1%的水平上顯著，耕地面積對(duì)技術(shù)采納行為的直接影響在5%的水平上顯著，其余路徑均通過(guò)檢驗(yàn)。

2.3 實(shí)證結(jié)果

由表4模型2可知，能力導(dǎo)向和政策導(dǎo)向顯著正向影響采納行為，因此驗(yàn)證假設(shè)1和假設(shè)2；情景因素中，耕地面積不僅直接顯著正向影響技術(shù)采納行為，還會(huì)通過(guò)影響家庭農(nóng)場(chǎng)主個(gè)人能力間接正向影響技術(shù)采納行為，而受教育程度和家庭勞動(dòng)力人數(shù)對(duì)技術(shù)采納行為的直接影響路徑雖然沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)，但是可以通過(guò)影響家庭農(nóng)場(chǎng)主個(gè)人能力來(lái)間接正向影響采納行為，因此部分驗(yàn)證假設(shè)3。對(duì)模型2的進(jìn)一步分析如下。

1）標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷系數(shù)反映了各潛變量與觀測(cè)變量的關(guān)系：X4（0.862）和X5（0.833）最能夠反映能力導(dǎo)向；X7（0.815）、X8（0.813）和X9（0.800）最能夠反映政策導(dǎo)向；Y2（0.868）最能夠反映數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為。

2）影響采納行為的路徑關(guān)系包括能力導(dǎo)向、政策導(dǎo)向和情景因素三個(gè)方面，其標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)表明：政策導(dǎo)向的影響最?。?.283），并非家庭農(nóng)場(chǎng)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為發(fā)生的主導(dǎo)因素。能力導(dǎo)向?qū)π袨榘l(fā)生的影響程度最高（0.625），是家庭農(nóng)場(chǎng)主數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為發(fā)生的最主要因素，意味著當(dāng)家庭農(nóng)場(chǎng)主具備充分的數(shù)字能力，則更會(huì)愿意采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)。情景因素的影響及總效應(yīng)（0.409），包括各個(gè)因素對(duì)行為的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，其中耕地面積對(duì)采納行為的直接效應(yīng)是0.092，間接效應(yīng)是0.124，總效應(yīng)是0.216，排名第一；家庭勞動(dòng)力人數(shù)和受教育程度對(duì)采納行為沒(méi)有直接效應(yīng)，間接效應(yīng)分別為0.065、0.128。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

基于理論分析，構(gòu)建以“能力導(dǎo)向”和“政策導(dǎo)向”為主要因素的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為邏輯框架，對(duì)1 221個(gè)樣本進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型實(shí)證檢驗(yàn)，依據(jù)實(shí)證結(jié)果得出以下結(jié)論：能力導(dǎo)向（0.625）是家庭農(nóng)場(chǎng)主發(fā)生數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的主動(dòng)因；情景因素（0.409）對(duì)技術(shù)采納行為的影響程度次之，其中，即耕地面積（0.216）gt;受教育程度（0.128）gt;家庭勞動(dòng)力人數(shù)（0.065）；政策導(dǎo)向（0.283）的影響程度最低。這說(shuō)明家庭農(nóng)場(chǎng)主在做出采納行為決策過(guò)程中，首先考慮的是自己是否具有采納數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的各項(xiàng)能力，其次考慮的是自身耕地面積大小，同時(shí)會(huì)受到受教育程度和家庭勞動(dòng)力人數(shù)的影響，最后才會(huì)考慮國(guó)家政策的激勵(lì)、宣傳引導(dǎo)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況。

3.2 建議

1）強(qiáng)化技能培訓(xùn)，提高家庭農(nóng)場(chǎng)主數(shù)字化能力。一方面地方政府要聯(lián)合高校和科研院所，舉辦農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)相關(guān)的理論知識(shí)培訓(xùn)講座，通過(guò)開(kāi)展數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)相關(guān)講座和論壇，讓專家學(xué)者和家庭農(nóng)場(chǎng)主進(jìn)行溝通交流，進(jìn)而提高家庭農(nóng)場(chǎng)主科學(xué)種植的能力，豐富家庭農(nóng)場(chǎng)主數(shù)字農(nóng)業(yè)機(jī)械操作的理論知識(shí)，讓理論指導(dǎo)具體實(shí)踐。另一方面，依托當(dāng)?shù)氐闹腔坜r(nóng)業(yè)中心、無(wú)人農(nóng)場(chǎng)等基地平臺(tái)，為優(yōu)秀的家庭農(nóng)場(chǎng)主提供參觀交流、實(shí)踐操作數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)相關(guān)機(jī)械的機(jī)會(huì)，提高家庭農(nóng)場(chǎng)主數(shù)字能力。

2）實(shí)行外引內(nèi)培，創(chuàng)新農(nóng)村職業(yè)經(jīng)理人制度。職業(yè)經(jīng)理人的出現(xiàn)，可以補(bǔ)齊部分家庭農(nóng)場(chǎng)主接受新技術(shù)能力弱的短板，因此當(dāng)?shù)卣突鶎痈刹靠梢酝ㄟ^(guò)“外引內(nèi)培”方式，創(chuàng)新農(nóng)村職業(yè)經(jīng)理人制度。一方面，對(duì)當(dāng)?shù)卦敢饬粼诩亦l(xiāng)參與建設(shè)的年輕人，或者畢業(yè)后愿意返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的大學(xué)生，進(jìn)行免費(fèi)、系統(tǒng)的培訓(xùn)，提升其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理等環(huán)節(jié)的綜合能力。另一方面，出臺(tái)相關(guān)人才引進(jìn)計(jì)劃，吸引外地高水平人才進(jìn)入家庭農(nóng)場(chǎng)開(kāi)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。

3）建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田，發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)。一方面，政府要積極鼓勵(lì)家庭農(nóng)場(chǎng)主進(jìn)行土地有序流轉(zhuǎn)，同時(shí)加大對(duì)撂荒耕地的整改及再次利用，增加域內(nèi)可用耕地，擴(kuò)大家庭農(nóng)場(chǎng)耕地面積，推動(dòng)農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)。另一方面，為了數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)盡快在廣大農(nóng)村應(yīng)用，還需要克服耕地不平整等問(wèn)題。因此，政府要積極引導(dǎo)家庭農(nóng)場(chǎng)主堅(jiān)持科學(xué)布局、分類施策，幫助其將小規(guī)模農(nóng)田合并集中連片，加快建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田，為數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣提供硬件條件。

4）實(shí)行財(cái)政興農(nóng)，完善數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。首先政府應(yīng)當(dāng)健全資金多元投入，設(shè)立鄉(xiāng)村振興基金。一方面，按耕地規(guī)模劃分不同等級(jí)，設(shè)定等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)放鄉(xiāng)村振興基金；另一方面，為購(gòu)買數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)機(jī)械設(shè)備的家庭農(nóng)場(chǎng)主提供經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼。其次要充分發(fā)揮各級(jí)地方政府的權(quán)威作用，對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)者進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，同時(shí)依托各種金融機(jī)構(gòu)，創(chuàng)新信貸形式，健全信貸擔(dān)保、貼息貸款等體系，引導(dǎo)資金向農(nóng)村農(nóng)業(yè)傾斜，從而降低數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納成本。最后要建立網(wǎng)絡(luò)基站、大數(shù)據(jù)平臺(tái)、興修道路等，幫助家庭農(nóng)場(chǎng)主與數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)對(duì)接。

5）加強(qiáng)宣傳引導(dǎo)，提高家庭農(nóng)場(chǎng)主對(duì)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的認(rèn)識(shí)。一方面，地方各級(jí)政府應(yīng)當(dāng)發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用，與當(dāng)?shù)馗咝：涂蒲性核献?，成立政策宣講團(tuán)，通過(guò)線上和線下相結(jié)合的方式，帶領(lǐng)家庭農(nóng)場(chǎng)主深入解讀數(shù)字農(nóng)業(yè)和數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)相關(guān)的政策文件。另一方面，要?jiǎng)?chuàng)新數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的宣傳方式，通過(guò)打造特色活動(dòng)等方式來(lái)豐富引導(dǎo)技術(shù)采納的途徑。這不僅可以幫助家庭農(nóng)場(chǎng)主更好地認(rèn)識(shí)國(guó)家政策優(yōu)越性，還能幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者深入認(rèn)識(shí)和了解數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)，促進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的發(fā)生。

參 考 文 獻(xiàn)

［1］ 劉學(xué)俠， 陳傳龍. 數(shù)字技術(shù)推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑研究［J］. 行政管理改革， 2022（12）： 57-65.

Liu Xuexia， Chen Chuanlong. The path of digital technology promoting the transformation and upgrading of agricultural industrial structure ［J］. Administration Reform， 2022（12）： 57-65.

［2］ 楊軍鴿， 王琴梅. 數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——基于數(shù)字生產(chǎn)力的視角［J］. 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2023， 45（4）： 47-63.

Yang Junge， Wang Qinmei. Digital technology and high-quality agricultural development： From the perspective of digital productivity ［J］. Journal of Shanxi University of Finance and Economics， 2023， 45（4）： 47-63.

［3］ 孫竹梅， 劉同山， 孫東寶， 等. 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點(diǎn)及對(duì)策分析——基于棗莊市143家新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的調(diào)研［J］. 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)， 2021， 42（3）： 122-128.

Sun Zhumei， Liu Tongshan， Sun Dongbao， et al. Difficulties and countermeasures of agricultural industry digital transformation： Based on the survey of 143 business entities in Zaozhuang City ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2021， 42（3）： 122-128.

［4］ 李文睿， 周書俊. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式變革：機(jī)理、矛盾與紓解［J］. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）， 2023， 43（1）： 65-73.

Li Wenrui， Zhou Shujun. Reform of agricultural production mode in China under the background of digital economy： Mechanism， contradiction and solution ［J］. Journal of Xi’an Jiaotong University （Social Sciences）， 2023， 43（1）： 65-73.

［5］ 文豐安. 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)： 重要性、實(shí)踐困境與治理路徑［J］. 貴州社會(huì)科學(xué)， 2022（4）： 147-153.

Wen Feng’an. The construction of digital villages：Significance， practical difficulty and management ［J］. Guizhou Social Sciences， 2022（4）： 147-153.

［6］ 鐘文晶， 羅必良， 謝琳. 數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)及其啟示［J］. 改革， 2021（5）： 64-75.

Zhong Wenjing， Luo Biliang， Xie Lin. International experience and enlightenment of digital agriculture development ［J］. Reform， 2021（5）： 64-75.

［7］ 梁琳. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展路徑研究［J］. 經(jīng)濟(jì)縱橫， 2022（9）： 113-120.

Liang Lin. Research on the development path of digital economy to promote agricultural modernization ［J］. Economic Review Journal， 2022（9）： 113-120.

［8］ 阮俊虎， 劉天軍， 馮曉春， 等. 數(shù)字農(nóng)業(yè)運(yùn)營(yíng)管理：關(guān)鍵問(wèn)題、理論方法與示范工程［J］. 管理世界， 2020， 36（8）： 222-233.

Ruan Junhu， Liu Tianjun， Feng Xiaochun， et al. Digital agriculture operation and management： Key issues， methodology and demonstration project ［J］. Journal of Management World， 2020， 36（8）： 222-233.

［9］ 汪旭暉， 趙博， 王新. 數(shù)字農(nóng)業(yè)模式創(chuàng)新研究——基于網(wǎng)易味央豬的案例［J］. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題， 2020（8）： 115-130.

Wang Xuhui， Zhao Bo， Wang Xin. Digital agriculture mode innovation study： Based on the case of Netease Wei Yang Pig ［J］. Issues in Agricultural Economy， 2020（8）： 115-130.

［10］ 易加斌， 李霄， 楊小平， 等. 創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)理論視角下的農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：驅(qū)動(dòng)因素、戰(zhàn)略框架與實(shí)施路徑［J］. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題， 2021（7）： 101-116.

Yi Jiabin， Li Xiao， Yang Xiaoping， et al. Agricultural digital transformation from the perspective of innovation ecosystem theory： Driving factors， strategic framework and realization path ［J］. Issues in Agricultural Economy， 2021（7）： 101-116.

［11］ 文豐安. 農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展：意義、問(wèn)題及實(shí)施路徑［J］. 中國(guó)高校社會(huì)科學(xué)， 2023（3）： 111-120， 159-160.

Wen Feng’an. Development of digital transformation of agriculture： Significance， problems and implementation path ［J］. Social Sciences in Chinese Higher Education Institutions， 2023（3）： 111-120， 159-160.

［12］ 秦國(guó)偉， 李瑤， 任克強(qiáng). 數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)的現(xiàn)實(shí)矛盾與優(yōu)化路徑——基于多重政策關(guān)系視角［J］. 云南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）， 2023， 40（1）： 104-113.

Qin Guowei， Li Yao， Ren Keqiang. Actual contradictions and optimization paths of digital rural construction in the perspective of multiple policy relations ［J］. Journal of Yunnan Minzu University （Philosophy and Social Sciences Edition）， 2023， 40（1）： 104-113.

［13］ 龍春鳳， 單軍， 柴嘯森. 旅游目的地居民品牌大使行為形成機(jī)制——基于MOA模型的實(shí)證分析［J］. 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題， 2023（6）： 96-105.

Long Chunfeng， Shan Jun， Chai Xiaosen. Antecedents of residents’ brand ambassadorial behavior for tourism destination： Anempirical study based on MOA model ［J］. On Economic Problems， 2023（6）： 96-105.

［14］ 楊俊， 馬霆， 郭丹. 提升數(shù)字能力賦能智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展［J］. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2023（5）： 282-288.

Yang Jun， Ma Ting， Guo Dan. Enhancing digital capabilities to empower development of smart agriculture ［J］. Journal of Huazhong Agricultural University， 2023（5）： 282-288.

［15］ Sharpe R， Beetham H. Understanding students’ uses of technology for learning：Towards creative appropriation ［M］. Rethinking Learning for a Digital Age. Routledge， 2010.

［16］ 馬克·布朗， 肖俊洪. 數(shù)字素養(yǎng)的挑戰(zhàn)： 從有限的技能到批判性思維方式的跨越［J］. 中國(guó)遠(yuǎn)程教育， 2018（4）： 42-53， 79-80.

Mark Brown， Xiao Junhong. The challenge of digital literacy： Beyond narrow skills to critical mindsets ［J］. Chinese Journal of Distance Education， 2018（4）： 42-53， 79-80.

［17］ 王旭燕. 面向未來(lái)的全球數(shù)字素養(yǎng)與能力標(biāo)準(zhǔn)框架——基于《2019年DQ全球標(biāo)準(zhǔn)報(bào)告》的分析［J］. 圖書館建設(shè)， 2021（3）： 173-180， 185.

Wang Xuyan. Future-oriented global digital literacy and competency standards framework： An analysis based on the “DQ global standards report 2019” ［J］. Library Development， 2021（3）： 173-180， 185.

［18］ 黃蕊， 李樺， 楊揚(yáng)， 等. 環(huán)境認(rèn)知、榜樣效應(yīng)對(duì)半干旱區(qū)居民親環(huán)境行為影響研究［J］. 干旱區(qū)資源與環(huán)境， 2018， 32（12）： 1-6.

Huang Rui， Li Hua， Yang Yang， et al. Impact of environmental awareness and model effect on environmental friendly behaviors for residents in semiarid areas ［J］. Journal of Arid Land Resources and Environment， 2018， 32（12）： 1-6.

［19］ 王璐瑤， 顏廷武. 社會(huì)信任、感知價(jià)值對(duì)農(nóng)戶秸稈還田技術(shù)采納意愿的影響——基于鄂豫兩省樣本農(nóng)戶的實(shí)證［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2023（7）： 107-116.

Wang Luyao， Yan Tingwu. Effect of social trust and perceived value on farmers’ willingness to adopt straw returning technology： Based on the empirical evidence of a sample farmer in Hubei and Henan provinces ［J］. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning， 2023（7）： 107-116.

［20］ 楊興杰， 齊振宏， 陳雪婷， 等. 社會(huì)資本對(duì)農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)決策行為的影響——以稻蝦共養(yǎng)技術(shù)為例［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2020， 25（6）： 183-198.

Yang Xingjie， Qi Zhenhong， Chen Xueting， et al. Influencing of social capital on farmers’ adoption of ecological agriculture technology decision-making behavior： Taking rice and shrimp co-culture technology as an example ［J］. Journal of China Agricultural University， 2020， 25（6）： 183-198.

［21］ Drewry J L， Shutske J M， Trechter D， et al. Assessment of digital technology adoption and access barriers among crop， dairy and livestock producers in Wisconsin ［J］. Computers and Electronics in Agriculture， 2019， 165： 104960.

［22］ Kendall H， Clark B， Li W， et al. Precision agriculture technology adoption： A qualitative study of small-scale commercial “family farms” located in the North China Plain ［J］. Precision Agriculture， 2022： 1-33.

［23］ 郭立彭， 賀梅英， 陳詩(shī)雅. 農(nóng)戶生計(jì)資本對(duì)不同偏好技術(shù)采納行為的影響——基于可持續(xù)生計(jì)框架的分析［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2022， 43（2）： 197-205.

Guo Lipeng， He Meiying， Chen Shiya. The impact of farmers’ livelihood capital on the adoption of different preference technologies： An analysis based on the sustainable livelihood framework ［J］. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning， 2022， 43（2）： 197-205.

［24］ 童洪志， 劉偉. 政策工具對(duì)農(nóng)戶秸稈還田技術(shù)采納行為的影響效果分析［J］. 科技管理研究， 2018， 38（4）： 46-53.

Tong Hongzhi， Liu Wei. Analysis of effect of policy instruments on farmers’ adoption behavior of straw returning technology ［J］. Science and Technology Management Research， 2018， 38（4）： 46-53.

［25］ 劉麗萍， 孫煒琳， 劉麗， 等. 異質(zhì)性農(nóng)技培訓(xùn)主體對(duì)農(nóng)戶綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)采納行為的影響研究［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2023， 44（4）： 162-171.

Liu Liping， Sun Weilin， Liu Li， et al. Study on the influence of heterogeneous agricultural training subjects on farmers’ green agricultural technology adoption behavior ［J］. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning， 2023， 44（4）： 162-171.

［26］ 李明月， 羅小鋒， 余威震， 等. 代際效應(yīng)與鄰里效應(yīng)對(duì)農(nóng)戶采納綠色生產(chǎn)技術(shù)的影響分析［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2020， 25（1）： 206-215.

Li Mingyue， Luo Xiaofeng， Yu Weizhen， et al. Analysis of the influencing of intergenerational effect and neighborhood effect on farmers’ adoption of green production technology ［J］. Journal of China Agricultural University， 2020， 25（1）： 206-215.

［27］ 王揚(yáng)光， 葉宗照， 孫宜田， 等. 農(nóng)業(yè)機(jī)械先進(jìn)技術(shù)采納行為影響因素研究［J］. 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)， 2022， 43（5）：204-210.

Wang Yangguang， Ye Zongzhao， Sun Yitian， et al. Research on factors influencing adoption behavior of advanced technology for agricultural machinery ［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2022， 43（5）： 204-210.

［28］ 孫茜， 馮霞， 隆云滔， 等. 數(shù)字技術(shù)賦能我國(guó)醫(yī)療治理現(xiàn)代化建設(shè)研究［J］. 中國(guó)科學(xué)院院刊， 2022， 37（12）： 1705-1715.

Sun Qian， Feng Xia， Long Yuntao， et al. Deepening digital technologies to enable modernization of China’s governance of health ［J］. Bulletin of Chinese Academy of Sciences， 2022， 37（12）： 1705-1715.

［29］ 劉可， 齊振宏， 黃煒虹， 等. 資本稟賦異質(zhì)性對(duì)農(nóng)戶生態(tài)生產(chǎn)行為的影響研究——基于水平和結(jié)構(gòu)的雙重視角分析［J］. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境， 2019， 29（2）： 87-96.

Liu Ke， Qi Zhenhong， Huang Weihong， et al. Research on the influence of capital endowment heterogeneity on farmers’ ecological production：Analysis from horizontal and structural perspectives ［J］. China Population， Resources and Environment， 2019， 29（2）： 87-96.

［30］ 楊興杰， 齊振宏. 預(yù)期收益與技術(shù)補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)戶采納生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)的影響：以稻蝦共作技術(shù)為例［J］. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）， 2022（5）： 89-100.

Yang Xingjie， Qi Zhenhong. The impact of expected return and technology subsidy on farmers’ adoption of agroecological technology： Taking rice-crayfish co-culture technology as an example ［J］. Journal of Huazhong Agricultural University （Social Sciences Edition）， 2022（5）： 89-100.

［31］ 徐菊禎， 張夢(mèng)璐， 徐憶楠， 等. 基于二元Logistic與ISM模型的農(nóng)戶地膜回收的影響因素分析——以新疆為例［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2022， 43（12）： 57-65.

Xu Juzhen， Zhang Menglu， Xu Yinan， et al. Influencing factors of farmers’ plastic film recycling behavior based on binary Logistic-ISM modeling： A case study in Xinjiang， China ［J］. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning， 2022， 43（12）： 57-65.

［32］ 祝國(guó)平， 焦靈玉， 劉星. 產(chǎn)業(yè)鏈參與、技術(shù)選擇與農(nóng)戶綠色生產(chǎn)行為［J］. 經(jīng)濟(jì)縱橫， 2022（8）： 88-97.

Zhu Guoping， Jiao Lingyu， Liu Xing. Industry chain participation， technology choice and farmers’ green production behavior ［J］. Economic Review Journal， 2022（8）： 88-97.

［33］ Effland A. Small farms/family farms： Tracing a history of definitions and meaning ［J］. Agricultural History， 2021， 95（2）： 313-330.