《Agriculture》：Perception Gaps in Precision Livestock Farming Adoption: Cross-National Evidence from Finland and Albania
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精准畜牧业（Precision Livestock Farming, PLF）技术能够改善畜牧农场的社会经济与环境绩效。然而，当前采纳者所感知到的收益与计划采纳者所预期的收益之间的差异，以及这一差距在不同国家背景下如何变化，仍缺乏充分研究。本研究考察了当前采纳
精准畜牧业（Precision Livestock Farming, PLF）技术能够改善畜牧农场的社会经济与环境绩效。然而，当前采纳者所感知到的收益与计划采纳者所预期的收益之间的差异，以及这一差距在不同国家背景下如何变化，仍缺乏充分研究。本研究考察了当前采纳者的实际收益体验与计划采纳者的预期之间的差距，并将其作为群体层面的不确认（disconfirmation）代理指标。研究进一步探讨了这一差距在芬兰与阿尔巴尼亚两国之间的差异，这两个国家处于不同的PLF采纳成熟阶段。研究结合期望确认理论（Expectation Confirmation Theory, ECT）与创新扩散理论（Diffusion of Innovations, DoI），对73个奶牛农场（32个当前采纳者与41个计划采纳者）进行了结构化调查；采用Mann–Whitney U检验、效应量、置信区间和等价性检验评估差异。在当前采纳者中，两国环境感知在统计上等价（p = 0.001），而社会经济维度的比较尚无定论；总体而言，采纳者未表现出显著的跨国差异。相比之下，计划采纳者的预期差异显著，其中环境收益维度的差异最为突出（r = 0.585）。该差距在阿尔巴尼亚较大，而在芬兰可忽略不计，表明这一群体层面不确认代理指标的幅度与方向可能随PLF采纳成熟度而变化。这些发现将ECT的应用从个体层面分析拓展至群体层面，并为针对不同PLF采纳阶段定制咨询服务提供了实践指导。
一、研究背景与问题提出
精准畜牧业（Precision Livestock Farming, PLF）通过自动化挤奶系统、健康与活动监测传感器、精准饲喂技术、环境传感器及农场管理软件等数字工具，实现对动物健康、福利、生产性能和环境参数的持续监测。PLF技术有望提升农场生产效率、改善动物福利并带来环境效益，例如通过精准饲喂减少氮磷损失和饲料浪费，以及通过健康监测实现疾病早发现。然而，尽管这些潜在优势推动了PLF的扩散，其应用在欧洲各国之间并不均衡：北欧国家如芬兰的自动挤奶系统采纳率显著高于南欧和东欧，而阿尔巴尼亚等农业数字化程度较低的地区，PLF采纳仍局限于少数市场化农场。
现有研究主要关注影响采纳决策的因素，但当前采纳者实际感知的收益与计划采纳者预期的收益之间的差距（即感知差距）仍缺乏充分探讨。这一差距可能影响技术采纳与持续使用的决策，尤其对于环境收益维度，其实现程度往往低于社会经济收益。本研究基于期望确认理论（Expectation Confirmation Theory, ECT）与创新扩散理论（Diffusion of Innovations, DoI），将当前采纳者的感知作为采纳后绩效的体现，将计划采纳者的评价作为采纳前预期，以群体层面的差距作为不确认（disconfirmation）的代理指标，考察芬兰与阿尔巴尼亚两个处于不同PLF采纳成熟阶段的国家中，感知差距在幅度和方向上的差异。
二、研究设计与主要结论
研究采用结构化问卷，对芬兰北萨沃地区和阿尔巴尼亚科尔察地区的奶牛和肉牛市场化农场进行调查，最终分析样本为73个农场，其中32个为当前采纳者（芬兰21个、阿尔巴尼亚11个），41个为计划采纳者（芬兰15个、阿尔巴尼亚26个）。问卷包含社会经济维度（10项指标）和环境维度（26项指标），采用五点李克特量表。研究构建了四个复合指数，均满足内部一致性要求（α ≥ 0.70）。统计分析采用Mann–Whitney U检验、效应量（r）、95%置信区间、独立样本t检验（Cohen's d）以及双单侧等价检验（TOST）。
研究得出三项主要结论：第一，当前采纳者的感知在两国间趋于一致，环境维度的等价性检验确认了统计等价（p = 0.001），表明直接使用经验可能比国家信息环境更能塑造采纳后感知；第二，计划采纳者的预期在两国间差异显著，芬兰计划采纳者在社会经济和环境维度的预期均显著高于阿尔巴尼亚，其中环境维度差异最大（r = 0.585），符合创新扩散理论中环境收益可观察性随采纳成熟度提高的预期；第三，感知差距在两国间呈现方向和幅度的系统性差异：阿尔巴尼亚的差距为正向且显著（社会经济r = 0.658，环境r = 0.453），表明计划采纳者的预期低于当前采纳者的实际收益体验，呈现典型正向不确认；芬兰的差距接近零且不显著，表明预期与经验高度校准。
三、主要关键技术方法
研究人员采用的主要技术方法包括：一是基于期望确认理论与创新扩散理论整合的概念模型，通过参与式过程确定收益维度与指标；二是结构化问卷调查，样本来源于芬兰北萨沃地区（n = 36）和阿尔巴尼亚科尔察地区（n = 37）的市场化奶牛和肉牛农场，问卷经翻译和回译确保跨文化等价性；三是统计分析方法，包括Mann–Whitney U检验、效应量计算、双单侧等价检验（TOST）以及Benjamini–Hochberg错误发现率（FDR）多重比较校正。
四、研究结果
4.1 描述性统计：芬兰农场中58.3%为当前采纳者，而阿尔巴尼亚农场中70.3%为计划采纳者。芬兰农场规模显著大于阿尔巴尼亚（中位数119公顷对18公顷），芬兰农场主更年轻、教育水平更高。芬兰采纳者更多使用集成系统（自动挤奶、精准饲喂、农场管理软件），阿尔巴尼亚采纳者则使用较简单的监测工具。阿尔巴尼亚当前采纳者的社会经济收益评分最高（M = 3.987），芬兰计划采纳者的环境预期评分最高（M = 3.428）。阿尔巴尼亚的组内差距为正向（社会经济+0.818，环境+0.347），芬兰接近零（社会经济?0.080，环境?0.133）。
4.2 Mann–Whitney U检验分析：阿尔巴尼亚组内差距在社会经济（p < 0.001，r = 0.658）和环境（p = 0.007，r = 0.453）维度均显著为正；芬兰组内两维度均不显著。当前采纳者的跨国比较中，环境维度经TOST确认统计等价（p = 0.001），社会经济维度等价检验尚无定论（p = 0.209）。计划采纳者的跨国比较中，芬兰预期显著高于阿尔巴尼亚，环境维度（r = 0.585）大于社会经济维度（r = 0.507）。
4.3 指标层面感知差距分析：经FDR校正后，社会经济维度中三个指标保持显著：对年轻一代的吸引力（r = 0.374）、劳动效率（r = 0.345）和工作生活平衡（r = 0.316）。环境维度中三个指标保持显著，均集中于养分和饲料管理领域：改善养分管理并减少氮磷损失（r = 0.333）、减少饲料浪费（r = 0.327）、改善粪肥和养分管理降低生态系统风险（r = 0.315）。阿尔巴尼亚各指标普遍呈正向差距，芬兰则出现方向反转现象，部分指标（如饲料利用效率、甲烷减排、场内用水）在两国呈相反方向。
五、讨论与结论
讨论部分指出，当前采纳者感知的跨国趋同表明直接技术经验可能比国家信息环境更能塑造采纳后评价；计划采纳者预期的显著分化则与创新扩散理论一致，环境收益在采纳成熟度更高的市场中更具可观察性。感知差距在阿尔巴尼亚为正向且显著，在芬兰接近零，表明不确认的方向和幅度随采纳成熟度而变化。研究同时指出，芬兰与阿尔巴尼亚在农场规模、经营者年龄和教育水平、技术组合等方面存在结构性差异，横断面设计无法将这些因素与信息环境的作用完全分离。
研究结论指出：第一，当前采纳者在两国均持续报告收益，表明直接技术经验产生相对一致的感知；第二，芬兰计划采纳者的预期显著高于阿尔巴尼亚，环境维度差异最为突出；第三，预期与经验的差距在幅度和方向上均随采纳成熟度而变化。研究将ECT的应用从个体层面拓展至群体和跨国层面，并扩展了DoI理论，表明国家背景不仅影响扩散速度，也影响技术预期的形成。在采纳早期阶段的国家，持续传播采纳者经验有助于缩小预期差距并促进采纳；在高采纳成熟度市场，关键挑战在于随着扩散扩大维持信息的质量和可靠性。该研究方法为其他国家和其他行业提供了可复制的分析模板。
