移动农业推广服务(MAES)在南印度的采纳：基于技术接受模型(TAM)的创新驱动因素与政策启示

为解决南印度农村地区农业技术采纳率低的问题，研究人员开展了移动农业推广服务(MAES)采纳行为研究。通过扩展技术接受模型(TAM2)并整合经济动机(ECM)、技术熟悉度(FAM)和个人创新性(INN)等新构念，对230名农户调查分析发现，农民对MAES的采纳更多受兴趣、熟悉度和经济收益驱动，而非传统认知的易用性(PEOU)和有用性(PU)。该研究为发展中国家农村数字化转型提供了理论创新和政策设计依据。

　　

在印度南部农村，农业生产力长期受土地碎片化、技术落后和环境恶化的制约。尽管移动农业推广服务(MAES)能通过实时作物管理建议和天气预警提升效率，但数字素养不足、语言多样性等技术采纳障碍依然突出。更值得注意的是，现有研究多集中于印度北部，而作为全球第四大科技集群所在地的卡纳塔克邦，其独特的"传统农业与科技基础设施并存"的混合型农村环境尚未被充分探索。这种背景下，Marija Cerjak团队在《Journal of Rural Studies》发表的研究，为理解技术转型期的农民决策机制提供了新视角。

研究团队创新性地构建了混合技术接受模型(hybrid TAM)，在经典TAM2框架基础上新增经济动机(ECM)、技术熟悉度(FAM)和个人创新性(INN)三个构念。通过与印度农业技术管理局(ATMA)合作，采用线上/线下混合方式收集了奇德拉杜尔加地区230名农户数据，运用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)和二元逻辑回归分析。关键样本特征显示：55.7%为MAES使用者，蔬菜种植者采纳率最高达78.6%，而19-28岁青年农民使用率是49岁以上群体的2.5倍。

理论框架创新

研究验证了行为态度(ATT)对使用意向(INT)的强预测力(β=0.381)，而传统TAM核心变量感知有用性(PU)对INT的影响却不显著。特别值得注意的是，技术熟悉度(FAM)和个体创新性(INN)分别贡献了0.282和0.237的标准化路径系数，这揭示在低经验环境中，情感因素比理性评估更能驱动技术采纳。经济动机(ECM)对创新性的解释力达54.1%，证实经济考量是农民尝试新技术的关键诱因。

行为决策特征

年龄和教育水平呈现显著相关性：大学学历农民使用概率是文盲组的4倍，但务农年限的影响却不显著。这种"经验无效"现象挑战了传统认知，说明在快速技术迭代背景下，历史经验可能成为采纳障碍而非优势。研究还发现7-10英亩中等规模农场采纳率最高(88.1%)，反映规模效益与风险承受能力的微妙平衡。

政策启示

研究建议采取差异化推广策略：对老年农民采用"示范田+方言指导"的沉浸式培训，而对青年群体则可开发游戏化学习模块。特别强调应建立"数字先锋农民"认证体系，通过社会形象(IM)构建来强化主观规范(SN)的影响。数据证实，当SN通过IM间接影响PU时，效应量提升216%，这为"口碑营销"提供了量化依据。

该研究的核心价值在于揭示了混合型农村的技术采纳新规律：当基础设施快速发展而用户认知滞后时，情感连接和经济理性比技术性能参数更具决策影响力。这一发现不仅修正了技术接受理论在农业场景的适用边界，更对全球发展中国家的数字包容政策具有启示意义——在评估"数字鸿沟"时，应更多关注文化认知维度而不仅是硬件指标。研究团队特别指出，后续应开展纵向追踪，观察随着5G网络普及，PU和PEOU的预测权重是否会动态变化，这为技术采纳理论研究开辟了新方向。