泰国东部农民对移动农业科技KaseChar的采纳研究：基于技术接受模型(TAM)的实证分析

为解决农业废弃物露天焚烧造成的环境与健康问题，研究人员基于技术接受模型(TAM)对泰国东部150名PGS农民开展KaseChar移动应用采纳研究。结果显示，农民对应用的感知有用性(PU=4.11)、易用性(PEOU=4.08)和行为意图(BI=4.03)评分较高，但数字鸿沟和基础设施限制仍是主要障碍。研究为发展中国家农业数字化转型提供了实证依据。

　　

露天焚烧农业废弃物是东南亚地区长期存在的环境顽疾，泰国东部省份57%的休耕稻田、47%的甘蔗田和35%的玉米地仍延续这一传统做法，每年释放大量黑碳和PM_2.5颗粒。尽管生物炭转化等可持续技术理论上能实现"变废为宝"，但小农户面临技术门槛高、市场对接难等现实困境。亚洲理工学院的研究团队注意到这一矛盾，开发了专为农业废弃物管理设计的移动应用KaseChar，并通过技术接受模型(TAM)框架系统评估其推广潜力，相关成果发表于《Global Transitions》。

研究采用混合方法，首先对150名参与式保障体系(PGS)农民进行结构化问卷调查，测量感知有用性(PU)、感知易用性(PEOU)和行为意图(BI)等TAM核心指标；随后通过关键知情人访谈(KII)和焦点小组讨论(FGD)收集定性数据；最后运用探索性因子分析(EFA)和Probit回归等统计方法挖掘潜在影响因素。特别值得注意的是，研究创新性地在实地演示原型后立即收集数据，确保反馈基于真实使用体验而非假设场景。

研究结果部分，3.1节揭示样本特征：55.3%为18-35岁青年农民，43.3%具有大专学历，但57.3%年废弃物管理支出不足9000泰铢(约255美元)。3.2节显示主要废弃物为稻草(53.3%)和甘蔗叶(14%)，28%受访者仍采用露天焚烧处理。3.4节的TAM评分显示，农民最认可应用对农事操作的辅助价值(PU=4.21)和土壤改良功能(PU=4.15)，但劳动强度降低感知较弱(PU=4.05)。3.5节的相关分析发现，废弃物管理成本与PU呈显著正相关(β=0.241,p=0.003)，每日上网时长与PEOU强相关(β=0.252,p=0.002)。3.6节的Probit模型进一步验证，每增加1泰铢废弃物管理支出，农民认为应用能提升效率的概率提高12.86%(p=0.009)。3.7节的EFA提取出效率因子(解释60.2%方差)、易用性因子(13.9%)和公共支持因子(7.6%)三大维度。

讨论部分强调，尽管82%农民拥有智能手机，但仅0.7%使用过农业废弃物管理类应用，凸显功能认知与设备普及间的巨大落差。研究建议通过三重策略促进采纳：技术层面增加离线功能和语音输入；政策层面提供数据资费补贴；市场层面建立生物炭产销对接机制。特别值得关注的是4.1节提出的情境化采纳模型，该框架将传统TAM变量与数字基础设施、社会网络等外部因素有机结合，为类似地区的数字农业推广提供了理论范式。

这项研究的重要价值在于，首次系统评估了移动应用在东南亚农业废弃物管理中的采纳潜力，同时拓展了TAM理论在发展中国家农村场景的应用边界。研究者设计的"数字平台+循环经济"模式，既呼应了欧盟毁林法规(EUDR)等国际环保标准，又通过碳信用等市场化机制创造持续运营动力。正如结论部分指出，KaseChar的成功不仅需要技术迭代，更依赖政策支持、数字包容和社区参与的协同推进，这对全球南方国家的农业数字化转型具有重要启示意义。