涉農(nóng)人員對智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的支持意愿及影響因素研究
——以新疆察布查爾錫伯自治縣為例

吳娜琳 ，張娣，李二玲 *，李小建

（1. 河南大學(xué)黃河文明與可持續(xù)發(fā)展研究中心/環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院/區(qū)域發(fā)展與規(guī)劃研究中心，河南 開封475001；2. 城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展河南省協(xié)同創(chuàng)新中心，河南 鄭州450046）

鄉(xiāng)村振興，農(nóng)業(yè)技術(shù)和科技成果的應(yīng)用不容忽視。但目前，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主要依靠人工經(jīng)驗進行管理，缺乏科學(xué)系統(tǒng)的技術(shù)指導(dǎo)。我國政府自2015年首次提出“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃開始，逐步將智慧農(nóng)業(yè)作為轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式、提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、促進農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要途徑。2017年的中央一號文件提出要實施智慧農(nóng)業(yè)工程，應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)等現(xiàn)代信息技術(shù)，推進農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)試驗示范和農(nóng)業(yè)裝備智能化。在智慧農(nóng)業(yè)的推廣與建設(shè)過程中，涉農(nóng)人員，即參與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)活動的各種行為主體，如分散農(nóng)戶、專業(yè)大戶、農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣人員、農(nóng)業(yè)中介組織（合作社）成員、從事農(nóng)產(chǎn)品加工或銷售的企業(yè)職工或管理人員、政府工作人員等對智慧農(nóng)業(yè)的認(rèn)知態(tài)度、了解程度將直接影響其支持智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的意愿、參與智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的積極性，最終影響智慧農(nóng)業(yè)的推廣與普及。尤其是對于地廣人稀、信息相對閉塞、基礎(chǔ)設(shè)施條件相對薄弱、更需要農(nóng)業(yè)信息化的邊疆縣域，智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)與發(fā)展不僅需要先進技術(shù)的支撐、政府的大力支持，更在于智慧農(nóng)業(yè)真正的實施者——涉農(nóng)人員的積極參與。因此，在智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)初期，研究涉農(nóng)人員關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)的認(rèn)知情況與支持意愿對推廣智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)具有重要意義。

直接就智慧農(nóng)業(yè)的研究尚停留于概念介紹、實施建議等簡單的定性描述層面。國外相關(guān)研究多就兩個方面展開討論，一是如何將現(xiàn)代技術(shù)運用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。如El-kawy等[1]應(yīng)用中等分辨率TM影像監(jiān)測了埃及尼羅河三角洲西部土地資源的動態(tài)；Tapia-silva等[2]運用遙感影像和輔助數(shù)據(jù)對農(nóng)作物受洪澇災(zāi)害后的損失情況進行了估測；Vaudour等[3]運用遙感技術(shù)分析了農(nóng)作物種植面積及其空間分布格局；二是農(nóng)戶采納新技術(shù)的影響因素問題。如Dimara和Skuras[4]研究了農(nóng)業(yè)創(chuàng)新的采用過程，Adesina和Zinnah[5]分析了農(nóng)民對技術(shù)性能的感知與其技術(shù)采納之間的關(guān)系。而國內(nèi)學(xué)者[6-7]目前多從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用、農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)、農(nóng)業(yè)電子商務(wù)等角度進行分析，對影響涉農(nóng)人員支持意愿的研究同樣很少。如閆湘等[8]和霍治國等[9]對提高農(nóng)業(yè)肥料利用率與農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險評估技術(shù)的應(yīng)用進行了研究；方慧和何勇[10]、劉小軍等[11]研究了農(nóng)田信息快速采集與處理系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)空間信息管理及輔助決策系統(tǒng)；葛文杰和趙春江[12]、許世衛(wèi)等[13]、秦其明[14]、王曉喃和殷旭東[15]分別分析了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、“3S”技術(shù)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)及平臺在智慧農(nóng)業(yè)中發(fā)揮的作用；梁云和劉培剛[16]、曾億武等[17]學(xué)者對農(nóng)業(yè)電子商務(wù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展途徑進行了梳理，并提出戰(zhàn)略性建議。對農(nóng)戶采納新技術(shù)的問題也有涉獵，如王艷和周曙東[18]分析了花生種植戶機械化技術(shù)采納行為特征，儲成兵[19]分析了農(nóng)戶病蟲害綜合防治技術(shù)的采納決策和采納密度。但整體而言，國內(nèi)外目前就涉農(nóng)人員是否以及在多大程度上支持智慧農(nóng)業(yè)實施的研究并不多見。

那么，什么因素會影響涉農(nóng)人員對智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的支持意愿呢？影響程度多大？據(jù)此，本文以我國西部邊陲國家扶貧開發(fā)重點縣，已成功組建農(nóng)村電商、且渴望發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的新疆察布查爾錫伯自治縣為例，以來自該縣不同工作崗位、不同認(rèn)知水平的涉農(nóng)人員為調(diào)查對象，就涉農(nóng)人員對智慧農(nóng)業(yè)的認(rèn)知狀況、影響涉農(nóng)人員支持智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的因素，采用探究理論、概念之間關(guān)系和結(jié)構(gòu)的驗證性統(tǒng)計方法——結(jié)構(gòu)方程模型進行分析，為制定調(diào)動涉農(nóng)人員參與智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)積極性的相關(guān)政策提供理論依據(jù)，為我國智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展與建設(shè)提供實證參考。

1 理論假設(shè)

創(chuàng)新的擴散過程實則就是行為主體采納創(chuàng)新的過程。在此過程中，影響行為主體采納創(chuàng)新的因素將成為創(chuàng)新擴散成功與否的關(guān)鍵。同樣，涉農(nóng)主體對智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的（支持或反對）態(tài)度，是涉農(nóng)主體采納智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)與否的關(guān)鍵。根據(jù)以往研究，影響人們采納新技術(shù)的因素很多[20]。

1）現(xiàn)狀滿意度。Fishbein和Ajzen[21]于1967年提出了理性行為理論（Theory of Reasoned Action,TRA），整合了有關(guān)態(tài)度影響行為的不同理論；1989年Davis[22]以TRA為基礎(chǔ)，探討了認(rèn)知因素和情感因素與技術(shù)采納之間的關(guān)系，提出了TAM理論，該理論認(rèn)為個體是否采納新技術(shù)是由其行為意向決定的，行為意向是由行為主體的態(tài)度和感知共同決定的，其他因素通過影響感知進而影響態(tài)度、行為意向。感知越有用或感知越好，則采納或支持的意愿就越強[23]。同理，在涉農(nóng)人員認(rèn)為智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)有利于農(nóng)業(yè)發(fā)展的情況下，當(dāng)其感知自身所在區(qū)域農(nóng)業(yè)的信息化水平、機械化水平等能夠順利承接智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)所要求的各項條件，且感知當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)?；?、管理方式、銷售模式需要借助智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)以促進其進一步發(fā)展時，則其支持意愿就強。

2）涉農(nóng)人員年齡、文化水平和身份特征的影響。根據(jù)認(rèn)知心理學(xué)相關(guān)理論，人們的信念決定其偏好，進一步?jīng)Q定其決策和行為[24]。由于人類個體在性格、心理等先天特征方面存在一定的差異，且年齡、文化水平、個人能力等后天因素亦不盡相同，因此，不同個體在面對同樣的決策問題時，心理反應(yīng)不同，進而其決策意愿存在著一定差異[25-27]。如朱萌等[28]研究發(fā)現(xiàn)，性別、受教育程度、家庭人口數(shù)、家庭人均年收入、現(xiàn)有住房價值、是否參加農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)等是影響其采納保護性耕作技術(shù)的主要因素；儲成兵[19]發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶文化程度、環(huán)保意識、參加IPM技術(shù)的培訓(xùn)、非農(nóng)收入占比、農(nóng)業(yè)信息的獲取和貸款的可獲得性顯著促進農(nóng)戶對IPM技術(shù)的采納。

3）信息獲取能力。行為主體從多種渠道獲取的相關(guān)信息是其分析、判斷事物的依據(jù)，是鑄就自身感知、認(rèn)知的基礎(chǔ)。即信息獲取能力直接影響了行為主體獲取信息的多寡與質(zhì)量，間接左右了其感知、認(rèn)知水平，繼而影響其行為決策[29]。因而，信息渠道被視為影響農(nóng)戶采納新技術(shù)的重要因素，有限的信息渠道可能成為新技術(shù)在早期采納中的主要障礙[30]。目前來看，智慧農(nóng)業(yè)雖然在政界、商界、學(xué)界等并不陌生，但對于信息化水平有限的偏遠(yuǎn)地區(qū)，涉農(nóng)人員由于獲取信息的渠道不同，對先進技術(shù)的了解、對國家政策的把握可能會有所差異，從而導(dǎo)致其對智慧農(nóng)業(yè)認(rèn)知的不同。涉農(nóng)人員對智慧農(nóng)業(yè)了解越多，應(yīng)該越明白智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的益處，則支持智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的意愿可能就越強。

4）地理區(qū)位。已有研究發(fā)現(xiàn)，地理區(qū)位是影響農(nóng)戶采用技術(shù)的主要因素之一[31]。農(nóng)業(yè)的發(fā)展受地理條件和區(qū)位的影響較大，而智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)將大大改善這一點。首先，由于智慧農(nóng)業(yè)的音視頻技術(shù)、3S技術(shù)、無線通信和專家智慧與知識，實現(xiàn)了可視化遠(yuǎn)程診斷、遠(yuǎn)程控制、災(zāi)變預(yù)警等智能管理，使得靠天吃飯或土壤培肥困難的地方的農(nóng)業(yè)發(fā)展不再受制于“先天不足”的瓶頸；其次，智慧農(nóng)業(yè)中的電子商務(wù)、食品溯源防偽等拓展了農(nóng)產(chǎn)品的市場空間，改善了偏遠(yuǎn)地區(qū)無公害農(nóng)產(chǎn)品的銷售環(huán)境；再次，智慧農(nóng)業(yè)為農(nóng)業(yè)休閑旅游提供信息服務(wù)與支撐平臺。因此，智慧農(nóng)業(yè)被作為消除貧困、實現(xiàn)后發(fā)優(yōu)勢的主要途徑。由此可以推測，認(rèn)為自身所在區(qū)域地理環(huán)境越差、區(qū)位優(yōu)勢越不明顯、地理位置對當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展和自身經(jīng)濟收入影響越大（簡稱地理效應(yīng)）的涉農(nóng)人員，要求實施智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的呼聲可能越高。

5）創(chuàng)新意識。創(chuàng)新意識是衡量人們改進或改造舊事物，以達(dá)到更好滿足社會需求的意識?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，需要“有文化、懂技術(shù)、會經(jīng)營、善管理”且具有開拓和創(chuàng)新精神的新型農(nóng)民[32]。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民的創(chuàng)新意識和創(chuàng)新能力直接影響其生產(chǎn)經(jīng)營績效[33]。智慧農(nóng)業(yè)是將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、現(xiàn)代信息技術(shù)運用到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中，是對農(nóng)業(yè)傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)與變革。因此，智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)與發(fā)展需要參與人員具有一定的文化基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)和接受新事物的能力，即創(chuàng)新意識和水平。

總之，涉農(nóng)人員是否支持以及在多大程度上支持自身所在區(qū)域智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展與建設(shè)，是其根據(jù)自身所掌握的信息進行綜合判斷的結(jié)果，同時也是在自我認(rèn)知水平上的一種主觀意愿或行為偏好。涉農(nóng)人員自身的素質(zhì)條件直接影響其搜集信息的能力和水平，而信息的質(zhì)量、數(shù)量和結(jié)構(gòu)是其分析現(xiàn)實需要和農(nóng)業(yè)發(fā)展方向的依據(jù)，反映了其對智慧農(nóng)業(yè)的認(rèn)知和需求程度。在此過程中，行為者搜集信息的能力、行為者的個體特征以及對當(dāng)前狀況的認(rèn)知等，均左右著其是否支持智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的決策方向。

基于上述理論分析，本文假設(shè)，涉農(nóng)人員自身特征影響其支持智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的意愿；涉農(nóng)人員對自身所在地發(fā)展現(xiàn)狀的感知影響其對智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的支持意愿，但影響方向不確定；涉農(nóng)人員信息獲取能力越強，則支持智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的意愿越強；地理效應(yīng)影響越大，涉農(nóng)人員支持智慧農(nóng)業(yè)的意愿越強。根據(jù)以上分析，構(gòu)建結(jié)構(gòu)理論模型（圖1）。

圖1 理論模型Fig. 1 Theoretical model

2 研究方法

2.1 案例選取

察布查爾錫伯自治縣（簡稱察縣，下同）位于中國新疆伊犁哈薩克自治州西北部，是國家級扶貧開發(fā)和對外開放縣。全縣總面積4 485 km2，人均耕地面積為0.6 hm2，主要農(nóng)作物為小麥、玉米、水稻等。2016年全縣播種面積8.54萬hm2，其中糧食作物6.16萬hm2，紅花、食用菌、蔬菜、中藥材等特色農(nóng)產(chǎn)品面積達(dá)1.55萬hm2。該縣設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展勢頭強勁，現(xiàn)有各類溫室1 578座，各類拱棚8 933座，高產(chǎn)示范棚110座，設(shè)施農(nóng)業(yè)全面應(yīng)用防蟲網(wǎng)、粘蟲色板、防霧滴棚膜、膜下滴（暗）灌、夏季高溫悶棚等生態(tài)栽培技術(shù)。

隨著信息化技術(shù)的發(fā)展，縣政府積極籌建電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)園、建設(shè)農(nóng)村電商和電子商務(wù)配套體系。目前，縣、鄉(xiāng)、村三級電商服務(wù)中心、站（點）已實現(xiàn)全覆蓋，并依托察布查爾生態(tài)特產(chǎn)館、巴扎網(wǎng)、供銷e家等電商平臺，將縣域內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品加工流通企業(yè)、專業(yè)合作社和種養(yǎng)殖大戶引進其中，開展農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)上交易，圍繞有機水稻、紅花等特色產(chǎn)品，開展互聯(lián)網(wǎng)眾籌，嘗試將互聯(lián)網(wǎng)向整個農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈拓展。截止當(dāng)前，全縣建立合作經(jīng)營企業(yè)18家，專業(yè)合作社22家，已上線產(chǎn)品合計6大類38個單品，地推產(chǎn)品10類108個單品，累計銷售額達(dá)數(shù)千萬元。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推廣，縣政府希望進一步借助現(xiàn)代科技手段，促使縣域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)朝現(xiàn)代化、智能化方向轉(zhuǎn)型升級，建設(shè)智慧農(nóng)業(yè)。

2.2 數(shù)據(jù)的獲取

數(shù)據(jù)獲取主要有兩個方面：

1）官方數(shù)據(jù)。如新疆維吾爾自治區(qū)人民政府官網(wǎng)提供的2015年新疆、伊犁州、察縣國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報；察縣統(tǒng)計局提供的2016年領(lǐng)導(dǎo)干部手冊，農(nóng)業(yè)局提供的2015—2016年度總結(jié)報告、電子商務(wù)網(wǎng)點分布及運營數(shù)據(jù)等內(nèi)部資料。

2）調(diào)查數(shù)據(jù)。首先，2016年9月20—23日，與察縣人力資源與社會保障局、農(nóng)業(yè)局、統(tǒng)計局等部門負(fù)責(zé)人就縣域農(nóng)業(yè)發(fā)展的整體情況進行了交流，通過實地走訪糧食生產(chǎn)加工龍頭企業(yè)、設(shè)施蔬菜基地、薰衣草基地等，獲取縣域農(nóng)業(yè)整體發(fā)展?fàn)顩r。然后，從該縣14個鄉(xiāng)鎮(zhèn)中隨機抽取7類涉農(nóng)程度不同的行為主體，就其自身特征、信息獲取能力、創(chuàng)新意識、地理效應(yīng)認(rèn)知、支持智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的意愿等情況進行問卷調(diào)查。于2017年3月10日，發(fā)放問卷310份，回收問卷285份，其中，有效問卷257份，有效率為90.18%。

2.3 模型選擇與數(shù)據(jù)處理

結(jié)構(gòu)方程模型是探究理論、概念之間關(guān)系和結(jié)構(gòu)的一種驗證性統(tǒng)計方法。它整合了因子分析、路徑分析和多重線性分析的思想和方法，能表現(xiàn)多維的相互關(guān)系和多個要素間的相互影響。結(jié)構(gòu)方程模型可測出潛在變量的信效度，并且可以減少潛在變量的測量誤差，使其較為精確[34]。它包括兩部分，其中，測量模型結(jié)構(gòu)為：

結(jié)構(gòu)方程模型表示為：

式中：x、y分別是外衍指標(biāo)與內(nèi)衍指標(biāo)組成的向量；Λx、Λy為指標(biāo)變量x、y的因素負(fù)荷量，表示指標(biāo)與變量之間的關(guān)系；ξ、η分別是外衍與內(nèi)衍潛在變量；Bη、Γ表示內(nèi)外衍潛在變量的系數(shù)矩陣；δ、ε分別為外衍和內(nèi)衍測量變量x、y的誤差項；ξ為結(jié)構(gòu)方程的殘差項，反映η在方程中未能被解釋的部分。目前，該模型已大量運用于意愿、滿意度等分析研究中[35]。

根據(jù)理論假設(shè)及模型要求，本研究對擬選用的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行了如下處理：1）為保證數(shù)據(jù)向量具有較高的可靠性和穩(wěn)定性，運用SPSS22.0計量分析軟件，選擇了Cronbach’s α系數(shù)與折半信度系數(shù)兩種信度分析方法，對模型所有變量和各個潛在變量進行信度分析。2）為保證模型的擬合效度更高，選取因子分析法，對問卷所有變量進行結(jié)構(gòu)效度分析。選取依據(jù)為：KMO值大于0.5，Barlett球形度檢驗卡方統(tǒng)計量均達(dá)到顯著標(biāo)準(zhǔn)，抽取的因子累計貢獻率大于50%。3）根據(jù)理論框架，借助理論與經(jīng)驗，在AMOS22.0軟件中畫出初設(shè)模型路徑。之后，對初始數(shù)據(jù)檢驗結(jié)果進行擬合度檢驗和比較之后，添加變量殘差之間的相互關(guān)系，去掉顯著性較弱的路徑關(guān)系等，最后輸出參數(shù)估計。

2.4 變量選取

基于理論架構(gòu)和其他相關(guān)研究[36-38]，將反映涉農(nóng)人員自身條件、現(xiàn)狀滿意度、信息獲取能力、地理效應(yīng)認(rèn)知和支持意愿的40個指標(biāo)作為觀察變量（由被調(diào)查人采用李克特五級量表法進行打分給出）。首先，按照研究假設(shè)，運用SPSS 22.0將外衍指標(biāo)與內(nèi)衍指標(biāo)組成的向量進行相關(guān)性分析，剔除不符合理論經(jīng)驗或與內(nèi)生潛變量各觀察變量相關(guān)系數(shù)較低的外生潛變量的觀察變量；之后，對整理后的向量矩陣做因子分析，刪掉因子負(fù)荷量小于0.5的觀察向量；最后，根據(jù)各組向量矩陣的共性特征劃分類別并命名。整理后，共得出由17個觀察變量構(gòu)成的6個潛在變量，其中，內(nèi)生潛變量由2個觀察變量反映，即為“支持意愿”，外生潛變量如信息獲取能力、地理效應(yīng)認(rèn)知、現(xiàn)狀滿意度、自身條件和創(chuàng)新意識等由各觀察變量反映（表1）。

表1 模型指標(biāo)變量Table 1 Model index variable

4 結(jié)果與分析

4.1 基本特征描述性分析

1）涉農(nóng)人員自身特征。就樣本來看，有效受訪者以男性為主，占70.0%，年齡集中在30～50歲之間者，占85.2%。受訪者涉農(nóng)類型以一般農(nóng)戶為主，占52.9%；此外，政府工作人員也較多，占35.4%，受訪者文化水平集中在初中和大專水平之間，占比68.9%，具有本科學(xué)歷的僅占18.7%；71.6%的受訪者家庭年收入在10 000～50 000元之間。涉農(nóng)人員家庭勞動力人數(shù)方面，絕大多數(shù)家庭以2人為主，占55.6%；此類家庭中成員最高學(xué)歷以初中和本科為主，分別占38.1%和27.2%（表2）。

2）涉農(nóng)人員對智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的支持意愿特征。統(tǒng)計顯示，涉農(nóng)人員表示對智慧農(nóng)業(yè)“非常了解”的人數(shù)不少，占樣本量的25.0%；表示“了解”的人數(shù)更多，占樣本總量的56.8%；而“不太了解”、“知道一點”或“沒有聽說過”智慧農(nóng)業(yè)的人數(shù)均較少，分別占樣本量的13.6%、2.3%和2.3%。由此可見，察縣在某種程度上具有建設(shè)智慧農(nóng)業(yè)的群眾基礎(chǔ)。但，察縣是否具有建設(shè)智慧農(nóng)業(yè)的條件呢？不同涉農(nóng)人員的回答不同。認(rèn)為該縣“不太具備”或“基本具備”智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)條件的涉農(nóng)人員所占比重均較低，分別為6.8%和11.4%；大多數(shù)（65.9%）涉農(nóng)人員認(rèn)為該縣“具備”智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)條件；此外，15.9%的受訪者認(rèn)為該縣“充分具備”智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)條件。將二者結(jié)合來看，對智慧農(nóng)業(yè)越了解、越認(rèn)為察縣具備智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)條件的涉農(nóng)人員越支持縣域智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)。如分析顯示，非常了解智慧農(nóng)業(yè)的人員中，64.7%者表示非常支持智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)，而從沒聽說過智慧農(nóng)業(yè)的41.5%的涉農(nóng)人員均表示不太支持智慧農(nóng)業(yè)；認(rèn)為察縣充分具備智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)條件的涉農(nóng)人員中，58.3%者愿意支持縣域智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)，而認(rèn)為不太具備的人員中，54.2%者不支持縣域智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)（表3）。以上發(fā)現(xiàn)與相關(guān)研究結(jié)論[39-40]和前文理論分析相符。

4.2 數(shù)據(jù)檢驗與分析

信度分析顯示，17個觀察變量的Cronbach’s α系數(shù)為0.859，折半信度系數(shù)為0.688，說明量表信度較好；因子分析法顯示，KMO值為0.851，Barlett球形度檢驗卡方統(tǒng)計量均達(dá)到顯著標(biāo)準(zhǔn)，抽取的因子累計貢獻率為62.890%，大于50%，說明本文模型具有較高的可信度；驗證性因子顯示，絕對擬合指數(shù)與相對擬合指數(shù)基本達(dá)標(biāo)，其中RMSEA接近完美標(biāo)準(zhǔn)值（RMSEA 0.05為完美標(biāo)準(zhǔn)），CFI、IFI的值均大于0.9，AGFI值十分接近0.9（表4）。由此可知，理論模型總體適配度良好，對問題的解釋性較強。模型中潛在變量對觀察變量的顯著性P值全部小于0.05水平，且大部分均低于0.001，說明模型擬合度顯著性較強，所設(shè)觀察變量可以用來解釋潛在變量。

表2 涉農(nóng)人員自身特征Table 2 Characteristics of agricultural personnel

4.3 涉農(nóng)人員對智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的支持意愿影響因素分析

從模型計算結(jié)果可以看出，本文理論假設(shè)基本得到驗證。涉農(nóng)人員自身條件并不直接影響其支持意愿，但其通過信息獲取能力、現(xiàn)狀滿意度、地理效應(yīng)認(rèn)知等間接影響著支持意愿；農(nóng)業(yè)信息獲取能力對智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的支持意愿具有正向影響；地理影響越高者對智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的支持意愿越強；涉農(nóng)人員對縣域農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的評價直接影響其對智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的支持意愿（表5）。唯獨涉農(nóng)人員的創(chuàng)新意識與其對智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的支持意愿相關(guān)性不強。

1）信息獲取能力對支持意愿產(chǎn)生顯著正向影響。信息獲取能力一方面直接影響支持意愿，影響系數(shù)為0.808；另一方面通過現(xiàn)狀滿意度間接影響支持意愿，系數(shù)為0.076。其中，朋友從事過微商或開過網(wǎng)店、關(guān)注國家農(nóng)業(yè)政策、上網(wǎng)查看農(nóng)業(yè)信息的頻率對支持意愿的影響系數(shù)分別是0.884、0.787和0.628，即越了解電子商務(wù)、關(guān)注農(nóng)業(yè)政策和信息的人群越支持察縣智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)。調(diào)查中也發(fā)現(xiàn)這類人群自主發(fā)展能力較高，對提高縣域農(nóng)業(yè)農(nóng)產(chǎn)品利潤的看法多傾向于政府、企業(yè)、地方聯(lián)合，建設(shè)信息鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村級平臺，施行農(nóng)業(yè)信息化。農(nóng)業(yè)信息會推動農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新，涉農(nóng)人員在接受信息的同時，學(xué)習(xí)甚至掌握了他人的先進技術(shù)及科學(xué)經(jīng)營理念。因此，信息獲取能力越強的涉農(nóng)人員一般越了解智慧農(nóng)業(yè)，在農(nóng)業(yè)上越具有主動性和創(chuàng)新性，并愿意支持。

2）地理效應(yīng)認(rèn)知對支持意愿呈顯著正向影響。由模型可知，地理效應(yīng)認(rèn)知通過影響現(xiàn)狀滿意度從而間接影響支持意愿，系數(shù)為0.034；通過影響信息獲取能力、現(xiàn)狀滿意度從而間接影響支持意愿，影響系數(shù)為0.031。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，地理環(huán)境及位置對察縣農(nóng)業(yè)和農(nóng)戶家庭收入均產(chǎn)生一定的影響，尤其是在貧困地區(qū)，地理因素對農(nóng)業(yè)收入的影響較大。察縣每年都會不同程度的受到旱澇、寒潮等農(nóng)業(yè)災(zāi)害的影響，但自2010年察縣政府通過推行農(nóng)業(yè)保險覆蓋全縣農(nóng)牧民政策，一定程度上減緩了地理環(huán)境對農(nóng)戶的影響。這使得該政策受益群體認(rèn)為察縣因地理環(huán)境導(dǎo)致的自然災(zāi)害、土壤鹽堿化等問題，可以通過智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)而改善，在他們看來，智慧農(nóng)業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)高產(chǎn)增收、智能化預(yù)測和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的全面覆蓋。

3）現(xiàn)狀滿意度對支持意愿產(chǎn)生顯著正向影響。分析顯示，現(xiàn)狀滿意度對涉農(nóng)人員支持智慧農(nóng)業(yè)意愿的影響系數(shù)為0.163?，F(xiàn)狀滿意度中，涉農(nóng)人員對農(nóng)產(chǎn)品銷售方式認(rèn)可度的影響系數(shù)為0.163，其與管理方式認(rèn)可度（0.152）、生產(chǎn)方式認(rèn)可度（0.137）、政府滿意度（0.134）、機械化水平認(rèn)知（0.114）差異不大。即涉農(nóng)人員對察縣當(dāng)前的農(nóng)產(chǎn)品銷售方式、農(nóng)業(yè)管理方式、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、農(nóng)業(yè)機械化水平、政府管理政策等越認(rèn)可，則其越支持縣域智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)。原因可能在于涉農(nóng)人員認(rèn)為察縣當(dāng)前的農(nóng)產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)銷售模式、高度機械化和規(guī)?；纳a(chǎn)現(xiàn)狀、政府科學(xué)高效的管理方式能夠保障智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的順利實施，察縣具備智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的條件，故而支持意愿更強。

表3 涉農(nóng)人員的支持意愿（%）Table 3 Percentage of agricultural personnel with supporting willingness

表4 各模型整體擬合指數(shù)Table 4 Overall fitting index of each model

4）自身條件對支持意愿產(chǎn)生顯著影響，但影響機制與方向復(fù)雜。不同于其他變量，自身條件并未直接影響涉農(nóng)主體的支持意愿，但其通過地理效應(yīng)認(rèn)知、信息獲取能力、現(xiàn)狀滿意度間接對支持意愿產(chǎn)生顯著影響，影響系數(shù)分別為0.168、0.017和-0.066，合計為0.119。觀察變量結(jié)果分析顯示，年齡、文化水平、涉農(nóng)類型等自身條件的觀察變量間接影響涉農(nóng)主體的支持意愿。其中，年齡對支持意愿產(chǎn)生負(fù)向影響，即年齡越大越不支持智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)；而文化水平對支持意愿產(chǎn)生正向影響；涉農(nóng)人員職業(yè)類型對其支持意愿亦產(chǎn)生顯著正向影響，而涉農(nóng)人員職業(yè)類型是根據(jù)專家意見及與智慧農(nóng)業(yè)的關(guān)系緊密度而設(shè)計的，由此可知，與智慧農(nóng)業(yè)關(guān)系越密切的涉農(nóng)人員，其支持智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的意愿越強烈。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

用農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新驅(qū)動鄉(xiāng)村振興，是創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的有力結(jié)合點。2017年我國農(nóng)業(yè)科技貢獻率達(dá)到57.5%，意味著科技進步對農(nóng)業(yè)增長的貢獻率超過土地、資本和其他所有要素的總和，也標(biāo)志著中國農(nóng)業(yè)發(fā)展已從過去主要依靠增加資源要素投入轉(zhuǎn)入主要依靠科技進步的新時期。然而，創(chuàng)新技術(shù)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的有效融合需要涉農(nóng)人員尤其是農(nóng)戶的理解支持和廣泛參與。研究證實了涉農(nóng)人員的自身條件、信息獲取能力、現(xiàn)狀滿意度和地理效應(yīng)認(rèn)知對其支持意愿的正向影響，這些結(jié)論為進一步在操作層面加快農(nóng)業(yè)科技的成果轉(zhuǎn)化、提高農(nóng)業(yè)創(chuàng)新的采納率提供了決策參考。

然而，研究沒有證實涉農(nóng)人員的創(chuàng)新意識與其支持意愿的關(guān)聯(lián)程度，這一方面說明我國對新技術(shù)在農(nóng)業(yè)中運用的宣傳不到位，造成涉農(nóng)人員的創(chuàng)新意愿與前沿創(chuàng)新技術(shù)沒有嚴(yán)格相符，另一方面也說明我國農(nóng)戶的知識結(jié)構(gòu)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的先進技術(shù)需求還存在相當(dāng)大的差距，加快彌合此知識差距已迫在眉睫。如何針對各類涉農(nóng)人員提升自身素質(zhì)、提高信息獲取能力、加深對最新農(nóng)業(yè)技術(shù)的本地應(yīng)用認(rèn)知、提高其現(xiàn)狀滿意度，也是需要進一步研究的方向。

5.2 建議

第一，提高涉農(nóng)人員的自身素養(yǎng)，促使其快速接受先進的農(nóng)業(yè)理念和農(nóng)業(yè)科技。一方面，要注重本土人才的培養(yǎng)，如吸引大學(xué)生返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，注重在當(dāng)?shù)剡x拔一批具較高文化素質(zhì)和發(fā)展?jié)摿Φ哪贻p人才，對其就智慧農(nóng)業(yè)的相關(guān)技術(shù)與操作進行全方位培訓(xùn)，以彌合涉農(nóng)人員的知識結(jié)構(gòu)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)先進技術(shù)需求之間的差距；另一方面，要大力引進人才。比如，在智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)初期，引進能夠熟練掌握智慧農(nóng)業(yè)相關(guān)技術(shù)、能夠為智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)提供思路或規(guī)劃方案的專家、工程師、規(guī)劃師等。

表5 模型路徑估計結(jié)果Table 5 Estimation results of the model

第二，提高涉農(nóng)人員的信息獲取能力。加強縣域農(nóng)業(yè)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和管理水平，為涉農(nóng)人員獲取農(nóng)業(yè)科技信息提供條件。比如，政府可與龍頭企業(yè)合作在地廣人稀、勞動力缺乏且能夠?qū)嵤┮?guī)?；r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的地區(qū)，逐步推廣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動化監(jiān)控、檢測技術(shù)，將精準(zhǔn)感知技術(shù)、決策管理技術(shù)運用到普通專業(yè)大戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程當(dāng)中來；籌建電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)園、建設(shè)農(nóng)村電商和電子商務(wù)配套體系，實現(xiàn)縣、鄉(xiāng)、村三級電商服務(wù)中心、站（點）的覆蓋率；激勵縣域涉農(nóng)企業(yè)開展電子商務(wù)，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品線上線下交易；支持農(nóng)民采用微博、微信進行農(nóng)產(chǎn)品的銷售，支持淘寶村的發(fā)展；成立電子商務(wù)協(xié)會，加強農(nóng)業(yè)信息化的組織與管理。

第三，加強宣傳力度，提升涉農(nóng)人員對智慧農(nóng)業(yè)的認(rèn)知度。首先，選取高素質(zhì)涉農(nóng)人員，尤其是專業(yè)大戶、涉農(nóng)企業(yè)管理人員、政府領(lǐng)導(dǎo)等，通過實地參觀學(xué)習(xí)、技術(shù)講座等方式，加強本土涉農(nóng)人員對智慧農(nóng)業(yè)概念的理解和認(rèn)識，了解和學(xué)習(xí)智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的基本條件。其次，以政府宣傳、互聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)布平臺、成立培訓(xùn)機制等為途徑，借助鮮活靈動、通俗易懂的方式，讓更多的涉農(nóng)人員了解智慧農(nóng)業(yè)。加大科技興農(nóng)力度，培育新型職業(yè)農(nóng)民。

第四，提高涉農(nóng)人員對本地發(fā)展條件的地理效應(yīng)認(rèn)知，助推農(nóng)業(yè)科技的成果轉(zhuǎn)化。依托高校、企業(yè)、農(nóng)業(yè)技師等各方面的專業(yè)人才、依托當(dāng)?shù)刭Y源優(yōu)勢，確定地方發(fā)展特色方向，加大科技投入，整合技術(shù)，利用政產(chǎn)學(xué)研各部門之間的合作互動、協(xié)同創(chuàng)新，形成一批先進高效、便于學(xué)習(xí)與推廣的技術(shù)應(yīng)用模式，以農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新為農(nóng)業(yè)智能化和現(xiàn)代化發(fā)展助力。

致謝：察布查爾縣人力資源與社會保障局、農(nóng)業(yè)局為本文研究提供了方便和數(shù)據(jù)，特表謝忱！

參考文獻：

[1] El-kawy O R A, R?d J K, Ismail H A, et al. Land use and land cover change detection in the western Nile delta of Egypt using remote sensing data[J]. Applied Geography, 2011, 31(2): 483-494.

[2] Tapia-silva F O, Itzerot S, Foerster S, et al. Estimation of flood losses to agricultural crops using remote sensing[J]. Physics and Chemistry of the Earth, 2011, 36(7): 253-265.

[3] Vaudour E, Noirot-cosson P E, Membrive O. Early-season mapping of crops and cultural operations using very high spatial resolution Pléiades images[J]. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 2015, 42: 128-141.

[4] Dimara E, Skuras D. Adoption of agricultural innovations as a two-stage partial observability process[J]. Agricultural Economics,2015, 28(3): 187-196.

[5] Adesina A A, Zinnah M M. Technology characteristics, farmers’perceptions and adoption decisions: A tobit model application in Sierra Leone[J]. Agricultural Economics, 1993, 9(4): 297-311.

[6] 李瑾, 馮獻, 郭美榮, 等. “互聯(lián)網(wǎng)+”現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展模式的國際比較與借鑒[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2018, 39(2): 194-202.Li J, Feng X, Guo M R, et al. The international comparison,tendency and reference of the development mode of “internet+”modern agriculture[J]. Research of Agricultural Modernization,2018, 39(2): 194-202.

[7] 申強, 董磊, 龐昌偉, 等. 基于“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈質(zhì)量監(jiān)管體系研究[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2017, 38(2): 219-225.Shen Q, Dong L, Pang C W, et al. Quality supervision system of agricultural product supply chain in the background of“internet+”[J]. Research of Agricultural Modernization, 2017,38(2): 219-225.

[8] 閆湘, 金繼運, 何萍, 等. 提高肥料利用率技術(shù)研究進展[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2008, 41(2): 450-459.Yan X, Jin J Y, He P, et al. Recent advances in technology of increasing fertilizer use ef ficiency[J]. Scientia Agricultura Sinica,2008, 41(2): 450-459.

[9] 霍治國, 李世奎, 王素艷, 等. 主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險評估技術(shù)及其應(yīng)用研究[J]. 自然資源學(xué)報, 2003, 18(6): 692-703.Huo Z G, Li S K, Wang S Y, et al. Study on the risk evaluation technologies of main agrometeorological disasters and their application[J]. Journal of Natural Resources, 2003, 18(6): 692-703.

[10] 方慧, 何勇. 基于掌上電腦的農(nóng)田信息快速采集與處理系統(tǒng)的研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2004, 20(6): 124-128.Fang H, He Y. Field information collection and processing system based on palm-sized personal computer[J]. Transaction of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2004, 20(6): 124-128.

[11] 劉小軍, 朱艷, 姚霞, 等. 基于WebGIS的農(nóng)業(yè)空間信息管理及輔助決策系統(tǒng)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2006, 22(5): 125-129.Liu X J, Zhu Y, Yao X, et al. WebGIS-based system for agricultural spatial information management and aided decisionmaking[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2006, 22(5): 125-129.

[12] 葛文杰, 趙春江. 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研究與應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展對策研究[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報, 2014 , 45(7): 222-230.Ge W J, Zhao C J. State-of-the-art and developing strategies of agricultural internet of things[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(7): 222-230.

[13] 許世衛(wèi), 王東杰, 李哲敏.大數(shù)據(jù)推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化應(yīng)用研究[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 48(17): 3429-3438.Xu S W, Wang D J, Li Z M. Application research on big data promote agricultural modernization[J]. Scientia Agricultura Sinica,2015, 48(17): 3429-3438.

[14] 秦其明. “3S”技術(shù)在精細(xì)農(nóng)業(yè)發(fā)展中的應(yīng)用研究[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2000, 21(6): 55-58.Qin Q M. The application of “3S” technologies in precision agriculture[J]. Journal of China Agricultural Resources and Regional Planning, 2000, 21(6): 55-58.

[15] 王曉喃, 殷旭東. 基于6LoWPAN無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)業(yè)環(huán)境實時監(jiān)控系統(tǒng)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2010, 26(10): 224-228.Wang X N, Yin X D. Agricultural environment real-time monitor and control system based on 6LoWPAN sensor networks[J].Transaction of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2010, 26(10): 224-228.

[16] 梁云, 劉培剛. 中國農(nóng)業(yè)電子商務(wù)發(fā)展途徑分析[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2009(5): 1-5.Liang Y, Liu P G. Analysis on approaches to develop agriculture e-business in China[J]. Journal of Huazhong Agricultural University (Social Sciences Edition), 2009(5): 1-5.

[17] 曾億武, 萬粒, 郭紅東. 農(nóng)業(yè)電子商務(wù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與展望[J].中國農(nóng)村觀察, 2016(3): 82-93.Zeng Y W, Wan L, Guo H D. Agricultural e-commerce research: A review of the current status and prospects[J]. China Rural Survey,2016(3): 82-93.

[18] 王艷, 周曙東. 花生種植戶機械化技術(shù)采納行為實證分析[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2014, 14(5): 106-112.Wang Y, Zhou S D. An empirical analysis on adoption behavior of mechanization technology by peanut growers[J]. Journal of Nanjing Agricultural University (Social Sciences Edition), 2014,14(5): 106-112.

[19] 儲成兵. 農(nóng)戶病蟲害綜合防治技術(shù)的采納決策和采納密度研究——基于Double-Hurdle模型的實證分析[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2015(9): 117-127.Chu C B. Study on the farmer’s adoption decision and the density of the technology of integrated pest control-empirical analysis based on double-hurdle model[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2015(9): 117-127.

[20] 埃弗雷特·M·羅杰斯. 創(chuàng)新的擴散[M]. 辛欣, 譯. 北京: 中央編譯出版社, 2002.Rogers E M. Diffusion of Innovations (Fourth Edition)[M]. New York: The Free Press, 1995.

[21] Fishbein M, Ajzen I. Predicting and Changing Behavior: The Reasoned Action Approach[M]. New York: Psychology Press,2011.

[22] Davis F D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology[J]. Mis Quarterly, 1989,13(3): 319-340.

[23] 萬緒才, 趙夢娟. 外國人來華旅游意愿及其影響因素——基于客源國居民旅游感知的視角[J]. 地理研究, 2016, 35(10): 1973-1982.Wan X C, Zhao M J. Analysis of foreigners’ willingness to travel to China and its in fluencing factors: Based on the perspective of tourism perception of source-country residents[J]. Geographical Research, 2016, 35(10): 1973-1982.

[24] Denzau A T, North D C. Shared mental models: Ideologies and institutions[J]. Kyklos, 2010, 47(1): 3-31.

[25] 吳娜琳, 李小建, 喬家君. 欠發(fā)達(dá)農(nóng)區(qū)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險決策的行為分析——以金融危機影響下柘城縣三櫻椒種植戶為例[J].河南社會科學(xué), 2012, 20(12): 59-62.Wu N L, Li X J, Qiao J J. Analysis of farmers’ risk decision in development rural area: A case of papper farmers of Zhecheng County under the in fluence of the financial crisis[J]. Henan Social Sciences, 2012, 20(12): 59-62.

[26] 俞文釗. 當(dāng)代經(jīng)濟心理學(xué)[M]. 上海: 上海教育出版社, 2004.Yu W Z. Contemporary Economic Psychology[M]. Shanghai:Shanghai Education Publishing House, 2004.

[27] 李楠楠, 李同昇, 于正松. 基于Logistic-ISM模型的農(nóng)戶采用新技術(shù)影響因素——以甘肅省定西市馬鈴薯種植技術(shù)為例[J].地理科學(xué)進展, 2014, 33(4): 542-551.Li N N, Li T S, Yu Z S. Factors in fluencing farmers’ adoption of new technology based on Logistic-ISM model: A case study of potato planting technology in Dingxi City, Gansu Province[J].Progress in Geography, 2014, 33(4): 542-551.

[28] 朱萌, 齊振宏, 羅麗娜, 等. 不同類型稻農(nóng)保護性耕作技術(shù)采納行為影響因素實證研究——基于湖北、江蘇稻農(nóng)的調(diào)查數(shù)據(jù)[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2015, 36(4): 624-629.Zhu M, Qi Z H, Luo L N, et al. Empirical analysis of in fluencing factors of the adoption of the conservation tillage technology by different types of rice farms: Case study of rice farms in Hubei and Jiangsu Province[J]. Research of Agricultural Modernization,2015, 36(4): 624-629.

[29] 姚緣. 信息獲取、職業(yè)流動性與新生代農(nóng)民工市民化: 基于遼寧省的調(diào)查[D]. 沈陽: 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué), 2013.Yao Y. Information acquisition, job mobility and citizenization of the new generation of migrant workers: Based on a survey in Liaoning Province[D]. Shenyang: Shenyang Agricultural University, 2013.

[30] Schipmann C, Qaim M. Spillovers from modern supply chains to traditional markets: Product innovation and adoption by smallholders[J]. Agricultural Economics, 2010, 41(3/4): 361-371.

[31] Khanna M. Sequential adoption of site-speci fic technologies and Its implications for nitrogen productivity: A double selectivity model[J]. American Journal of Agricultural Economics, 2001,83(1):35-51.

[32] 曾福生, 夏玉蓮. 農(nóng)地流轉(zhuǎn)與新型農(nóng)民培育研究——基于多項式分布滯后模型的實證分析[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟, 2014(6): 14-21.Zeng F S, Xia Y L. Research on rural land circulation and cultivation of new type professional farmers: Empirical analysis based on polynomial distribution lag model[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2014(6): 14-21.

[33] 耿獻輝, 劉志民. 農(nóng)民學(xué)習(xí)能力對生產(chǎn)經(jīng)營績效的影響——基于山東省大蒜主產(chǎn)區(qū)272個農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2013, 13(6): 27-32.Geng X H, Liu Z M. Evolution of rural irrigation order in the context of social mobility: A case study of Jiang Village in Anhui Province[J]. Journal of Nanjing Agricultural University (Social Sciences Edition), 2013, 13(6): 27-32.

[34] 吳明隆. 結(jié)構(gòu)方程模型——AMOS的操作與應(yīng)用[M]. 重慶:重慶大學(xué)出版社, 2015.Wu M L. Structural Equation Model: AMOS Operation and Application[M]. Chongqing: Chongqing University Press, 2015.

[35] 毛小崗, 宋金平, 馮徽徽, 等. 基于結(jié)構(gòu)方程模型的城市公園居民游憩滿意度[J]. 地理研究, 2013, 32(1): 166-178.Mao X G, Song J P, Feng H H, et al. Residents recreation satisfaction index of Beijing city parks based on SEM[J]. Geographical Research, 2013, 32(1): 166-178.

[36] Kim H, Park E, Kwon S J, et al. An integrated adoption model of solar energy technologies in South Korea[J]. Renewable Energy,2014, 66(6): 523-531.

[37] 吳娜琳, 李小建, 喬家君. 農(nóng)戶行為與專業(yè)村形成的關(guān)系研究——以河南省柘城縣史老八楊木加工專業(yè)村為例[J]. 地理科學(xué), 2014, 34(3): 322-331.Wu N L, Li X J, Qiao J J. The relationship between households’behavior and the formation of specialized village: A case study of plywood processing specialized village of Shilaoba, Zhecheng County in Henan Province, China[J]. Scientia Geographica Sinica,2014, 34(3): 322-331.

[38] 胡豹, 衛(wèi)新, 王美青. 影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整決策行為的因素分析——基于浙江省農(nóng)戶的實證[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2005(2): 50-56.Hu B, Wei X, Wang M Q. Factors affecting peasant households’decision-making behavior of agricultural structural adjustment: A case study of farmers in Zhejiang Province[J]. Journal of China Agricultural University (Social Sciences Edition), 2005(2): 50-56.

[39] 馮忠澤, 李慶江. 農(nóng)戶農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全認(rèn)知及影響因素分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題, 2007, 28(4): 22-26.Feng Z Z, Li Q J. An analysis of farmer’s cognition on agricultural products quality and securoty and the in fluencing factors[J]. Issues in Agricultural Economy, 2007, 28(4): 22-26.

[40] 朱明芬, 李南田. 農(nóng)戶采用農(nóng)業(yè)新技術(shù)的行為差異及對策研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟, 2001(2): 26-29.Zhu M F, Li N T. Studies on differences of farmers’ adopting new agricultural technologies and countermeasures[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2001(2): 26-29.