Опубликовано через час

Неопределенность в сфере инноваций влияет на внедрение более интеллектуальных подходов к ведению сельского хозяйства

Существует всё больше возможностей для использования технологий точного земледелия в целях улучшения управления сельскохозяйственными системами. Однако недостаточно изучено, как этот потенциал может быть преобразован в эффективное применение в аграрном секторе. В предыдущих исследованиях подчёркивалась роль, которую неопределённость играет в системах технологических инноваций. В данной статье мы представляем результаты международного опроса, посвящённого влиянию инновационной неопределённости на внедрение одной из технологий точного земледелия — автоматизированных доильных систем (АДС).

Целью исследования было проанализировать международный опыт внедрения АДС и предложить рекомендации по формированию институциональных знаний и эффективных сетей практики в формирующихся инновационных системах точного земледелия. Мы провели онлайн-опрос экспертов по АДС по всему миру и получили 81 заполненную анкету. Основные представленные страны — Канада, Нидерланды, США, Дания и Великобритания. Респонденты описали различные тенденции внедрения в своих странах, а также назвали некоторые причины, стоящие за этими профилями: сдерживание распространения из-за низких цен на молоко, состояние финансовых рынков, проблемы с ранними установками и восприятие этих проблем другими фермерами. Что касается влияния неопределённости, технологическая неопределённость исторически была важной проблемой на ранних этапах развития АДС, причём в некоторых случаях оборудование выводилось из эксплуатации из-за предполагаемых технологических проблем. Политическая неопределённость также влияла на внедрение, в частности через требования нормативных актов по безопасности пищевых продуктов или правила системы тестирования стад. Наше исследование показало потенциальное влияние негативного опыта, связанного с новыми технологиями, на фермеров, испытывающих трудности в процессе адаптации, поскольку такие случаи могут тормозить внедрение технологий точного земледелия. Если государственные организации хотят добиться желаемых результатов от внедрения технологий точного земледелия, необходимо уделять больше внимания пониманию того, где (и какие) технологии могут реально повлиять на фермерские хозяйства, в отличие от технологий, которые лишь усиливают недоверие и неопределённость среди фермеров. Наше исследование показывает, что для снижения неопределённости в отношении новых интеллектуальных технологий необходимо усиление государственно-частного сотрудничества в сфере НИОКР для содействия развитию знаний и обмену ими.

Существует всё больше возможностей для использования технологий точного земледелия в целях улучшения управления сельскохозяйственными системами (Shepherd и др., 20182017a). Однако недостаточно изучено, как этот потенциал может быть преобразован в широкое внедрение в аграрном секторе, которое до сих пор происходит медленно (Gargiulo и др., 2018). Внедрение более интеллектуальных подходов к ведению хозяйства часто представляет собой для фермеров нечто большее, чем процесс «включи и работай» (Jago и др., 2013). Успешное использование этих новых инструментов зависит от таких аспектов, как соответствие технологии поставленным задачам, адаптация в условиях хозяйства, освоение принятия решений на основе данных и социальное обучение в сети практики фермера (Eastwood и др., 2012; Rose и др., 2016; Higgins и др., 2017; Klerkx и др., 2019). Чтобы превратить возможность использования интеллектуального земледелия в реальность на ферме, нам необходимо лучше понимать более широкие вопросы, влияющие на инвестиционные решения фермеров (Rutten и др., 2018).

В предыдущих исследованиях подчёркивалась роль, которую неопределённость играет в функционировании систем технологических инноваций. Например, Meijer и др. (2007b) выявили важность технологической, ресурсной, конкурентной, поставщической, потребительской и политической неопределённости. Использование таких меняющих систему хозяйства технологий точного земледелия, как автоматизированные доильные системы (АДС) [см. Rodenburg (2017) для описания технологии АДС], требует не только перенастройки сельскохозяйственной практики, но и изменений в системах, действующих вокруг фермера, например, знаний ветеринаров о том, как поддерживать воспроизводительные показатели в условиях АДС, или структурных изменений в протоколах тестирования стад (Svennersten-Sjaunja и Pettersson, 2008; Hansen, 2015; Rodenburg, 2017). Успех инновационной системы может зависеть от минимизации неопределённости вокруг инновации (Meijer и др., 2007b; Kuehne и др., 2017). Плохая или бессистемная перенастройка инновационной системы может увеличить неопределённость, которую фермеры или их консультанты испытывают в отношении технологии, и повлиять на её успешное внедрение и использование.

В этом контексте целью данного исследования было понять движущие факторы внедрения АДС на международном уровне и предложить рекомендации по формированию институциональных знаний и эффективных сетей практики в формирующихся инновационных системах точного земледелия. В данной статье мы представляем результаты международного опроса, изучающего влияние инновационной неопределённости в сетях поддержки АДС в различных институциональных средах. Сначала мы излагаем концептуальную основу, основанную на инновационной неопределённости, затем представляем методы и результаты опроса и обсуждаем их применительно к концептуальной основе. Новизна данной статьи является двойной: во-первых, она дополняет знания о конкретных факторах, влияющих на внедрение фермерами технологий точного земледелия, таких как АДС, а во-вторых, она дополняет ограниченную литературу, в которой эмпирически исследуется роль различных факторов неопределённости в системах технологических инноваций.

Внедрение сельскохозяйственных технологий было широко изучено, и перспективы варьируются от диффузионной теории инноваций (Rogers, 1962) до более целостных концепций сельскохозяйственных инновационных систем (Klerkx и др., 2010). Подход сельскохозяйственных инновационных систем (СИС) рассматривает роль институциональных изменений в сельскохозяйственных инновациях и потенциальные выгоды от различных способов организации в рамках таких систем (Morriss и др., 2006; Klerkx и др., 2010). Успешные сельскохозяйственные инновации зависят от таких факторов, как разработка технологий, институциональные изменения, реорганизация цепочек поставок, развитие рынка и создание общественного признания (Klerkx и др., 2010). Концепция СИС имеет ценность в качестве аналитической основы для «повышения повседневного инновационного потенциала» (Spielman и von Grebmer, 2006). Одной из особенностей СИС является роль неопределённости во внедрении и использовании технологий. Meijer и др. (2007b) выделяют шесть форм неопределённости, которые могут возникать: технологическая, ресурсная, конкурентная, поставщическая, потребительская и политическая. Отдельные лица (включая фермеров или поставщиков услуг) в рамках СИС могут иметь мало возможностей влиять на неопределённость, существующую вокруг инновации. Неопределённость в инновационных системах может потенциально снизить внедрение технологии, повлиять на её интеграцию в фермерскую систему или отрасль и помешать некоторым участникам участвовать в инновационной системе (Meijer и др., 2007b).

Хотя источники неопределённости, цитируемые Meijer и др. (2007b), сосредоточены на формировании инновационных проектов и, в частности, на влиянии на предпринимательские действия, эта концепция может быть применена к действиям фермеров и консультантов в отношении новых системных инноваций, таких как АДС. Таким образом, непрерывный процесс инноваций АДС можно рассматривать как зависящий не только от технологии или её разработчиков, но и от фермеров, дистрибьюторов, молочных компаний, исследователей, консультантов и регулирующих органов, которые также действуют в сфере АДС. Через подход СИС можно идентифицировать участников инновационной системы, а также возможности для различных способов организации участников. Анализ инновационных систем может подчеркнуть развитие субъектности участников и снижение неопределённости в среде, в которой они действуют.

Неопределённость в отношении инновации в сфере точного земледелия может возникать на раннем этапе разработки, включая неопределённость, связанную с доступной поддержкой и финансированием, а также с передовой практикой использования технологии. Хотя инновационные разработки редко связаны с низкой неопределённостью, чрезмерная неопределённость может вызвать застой в отношении текущего инновационного процесса или привести к «провалу» инновации (Kuehne и др., 2017). Meijer и др. (2007b) описывают концепцию для анализа «воспринимаемой неопределённости» на ранней стадии инновации (Рисунок 1). Немногие эмпирические исследования применяли концепцию инновационной неопределённости к конкретным случаям (Meijer и др., 2007a; Roper и Tapinos, 2016); поэтому новизна нашего исследования связана как с эмпирическим опросом факторов неопределённости, так и с объяснением долгосрочных тенденций внедрения.

Рисунок 1 — Как основные процессы связаны с шестью источниками неопределённости (адаптировано из Meijer и др., 2006).

Внедрение АДС в различных странах с молочным животноводством

АДС предполагают доение молочных коров без использования человеческого труда и основаны на робототехнике и сенсорных технологиях. С момента установки первых коммерческих АДС на молочной ферме в Нидерландах в 1992 году наблюдались различные темпы внедрения в разных странах с молочным животноводством. Ни одна организация не ведёт статистику доильных установок по разным странам, и информация строго охраняется розничными продавцами АДС; однако некоторые публикации предоставили данные об установках за последние два десятилетия (de Koning, 2010; Barkema и др., 2015; Tse и др., 2017). К 2015 году в мире насчитывалось до 25 000 молочных ферм, использующих АДС, причём технология наиболее популярна в Нидерландах и Скандинавии (Rodenburg, 2017).

В данной статье мы сосредоточиваемся на «боксовых» АДС, а не на роботизированных роторных системах, которые также доступны на рынке. В Таблице 1 мы представляем данные, взятые из нескольких источников, чтобы подчеркнуть тенденции внедрения АДС в странах-производителях молока, по которым имелось достаточно данных с 2002 по 2018 год. К 2018 году Исландия и Швеция имели наибольший процент ферм, использующих АДС — около 30% ферм, за ними следовала другая группа стран с показателем от 20 до 25%, включая Данию, Нидерланды, Норвегию, Бельгию и Швейцарию (Hogenkamp, 2018; Sigurdsson и др., 2019; Vik и др., 2019). Меньше данных опубликовано для других молочных стран; однако в Канаде (7% ферм) наблюдается устойчивый рост установок (Tse и др., 2017). Ограниченные данные доступны для Великобритании и США; однако по оценкам, к 2018 году около 7% ферм в Великобритании (Hogenkamp, 2018) и 3% ферм в США использовали АДС (Reed, 2018). Немногие фермы используют АДС в Австралии или Новой Зеландии (<1% ферм). Интересно, что данные показывают, что в последние годы процент ферм, использующих АДС в Дании, достиг пика и сейчас снижается, отчасти из-за увеличения размеров ферм, что делает другие доильные залы более рентабельными (Sigurdsson и др., 2019).

Таблица 1 — Уровни внедрения автоматизированных доильных систем с 2002 по 2018 год в нескольких странах-производителях молока (% от общего числа ферм в каждой стране, округлено до ближайших 0,5%).

Был разработан онлайн-опрос для сбора информации о процессах внедрения АДС через три этапа процесса внедрения: (1) когда фермеры только начинают задумываться об инвестициях в АДС, (2) когда фермеры приняли решение об инвестировании, и (3) после того, как они установили и используют АДС. Опрос проводился онлайн через платформу SurveyMonkey™. В основном использовались закрытые вопросы, а количество открытых вопросов было ограничено для минимизации длины опроса (Bryman, 2001). Всего было 116 вопросов, включая демографические вопросы и вопросы о роли респондентов и их организаций в разработке и распространении АДС, опыте респондентов с внедрением АДС и моделях внедрения АДС в их стране. В данной статье мы сосредоточимся на подмножестве, относящемся к инновационной неопределённости. Вопросы были разработаны на основе исследований, связанных с АДС, опубликованных до разработки опроса (Meskens и др., 2001; Shephard, 2004; Svennersten-Sjaunja и Pettersson, 2008; de Koning, 2010; Khanal и др., 2010). Ниже мы обсуждаем причины выбора вопросов, связанных с АДС, для каждого из факторов инновационной неопределённости. Ответы респондентов на вопросы перечислены в Таблице 2.

Таблица 2 — Вопросы опроса, заданные в отношении шести форм неопределённости в инновационных системах [адаптировано из Meijer и др. (2007b)].

Неопределённость в отношении характеристик инновации, связанных инфраструктурных последствий, требуемого уровня адаптации и влияния на будущие возможности — все это аспекты технологической неопределённости (Meijer и др., 2007b; Klerkx и др., 2010; Tomy и Pardede, 2018). Соответствующими факторами для АДС могут быть поддержка, доступная фермерам при принятии инвестиционных решений, степень технологической привязанности (включая возможность расширения поголовья) и конкретные проблемы адаптации фермерских систем к АДС.

Этот фактор сосредоточен на доступности ресурсов, таких как человеческие, финансовые и материальные, а также охватывает организацию инновационного процесса (Meijer и др., 2007b). Неопределённость в отношении прогнозирования ресурсов и капитала, необходимых для инновации, включает такие факторы, как наличие знаний и навыков, требуемые расходы на НИОКР и потенциальные потоки доходов (Tomy и Pardede, 2018). В контексте АДС ресурсная неопределённость может быть связана с возможностью получения финансирования для инвестиций в АДС, неопределённостью цен на молоко и их влиянием на жизнеспособность, а также с другими факторами, такими как неопределённое ценообразование на подержанные АДС и возможность возврата к предыдущим методам доения.

Поведение конкурентов в инновационной системе может повлиять на её успех (Meijer и др., 2007b). К факторам, лежащим в основе этой неопределённости, могут относиться уровень рыночной доли, влияние ведущих конкурентов и тип конкуренции на рынке (Tomy и Pardede, 2018). Это связано с конкуренцией между розничными продавцами технологии АДС (т.е. существует ли достаточная конкуренция на рынке, где доминируют два основных игрока?) и тем, как каждый конкурент может отзываться о продукте другого. Мы оценили это, задавая вопросы о доступности независимых консультаций по технологии, адекватности консультаций, предоставляемых розничными продавцами технологии, и о том, какая отраслевая поддержка доступна фермерам.

Этот источник неопределённости связан с восприятием надёжности поставщика (Meijer и др., 2007b). В отношении АДС мы задавали вопросы о доступности технологии АДС (было ли достаточное предложение для удовлетворения спроса), доступе фермеров к резервному обслуживанию как для технической, так и для обучающей поддержки, а также о том, знают ли фермеры, куда обращаться за консультациями по ведению хозяйства с АДС.

Потребительская неопределённость касается предпочтений, которые потребители могут иметь в отношении инновации, характеристик потребителей и развития спроса на технологию (Meijer и др., 2007b). Она также включает факторы, связанные со знанием о признании технологии потребителями и потенциальными изменениями в демографии целевой группы и, следовательно, потенциальном размере рынка (Tomy и Pardede, 2018). Эти особенности более применимы к предпринимателям, работающим с потребителями (фермерами), а не к самим потребителям. Поэтому для этого фактора мы задавали отраслевые вопросы, такие как неопределённость в отношении будущих моделей внедрения АДС, характер технологического развития, учитывалась ли способность фермеров к успешной работе в процессе проектирования и продажи, а также соответствие АДС типологиям фермеров. Это один из аспектов концепции, который потенциально имеет меньшую применимость при рассмотрении перспективы фермера в инновационной системе АДС.

Политическая среда может оказывать значительное влияние на инновационный процесс, например, интерпретация политики, наличие нормативных актов и неопределённость в отношении изменений правительства и политики (Meijer и др., 2007b). Она также включает потенциальное влияние государственной поддержки инновации, влияние обменных курсов и налогообложения, которые могут быть связаны с инновацией (Tomy и Pardede, 2018). В отношении АДС это может включать последствия нормативных актов по качеству молока и безопасности пищевых продуктов, общую политическую и общественную поддержку АДС, осведомлённость о нормативных актах и наличие стимулов.

Дизайн опроса включал концепцию, основанную на работах Meijer и др. (2007b) и Klerkx и др. (2010), для оценки влияния неопределённости в инновационной системе АДС. Для каждого из факторов неопределённости проектной группой был разработан ряд утверждений (Таблица 2), и участников просили указать, в какой степени они согласны или не согласны с каждым утверждением, используя пятибалльную шкалу Лайкерта от 1 = полностью не согласен до 5 = полностью согласен.

Пилотная версия опроса была проведена с пятью опытными исследователями АДС из Новой Зеландии, Нидерландов, США, Англии и Австралии. Обратная связь от пилотной группы была учтена в окончательном дизайне опроса. Участники полного опроса были выбраны для представления широкого круга участников сети практики фермеров, использующих АДС, на международном уровне, включая: исследователей АДС, разработчиков технологий и представителей продаж/поддержки. Участники из исследовательского и сервисного/поддерживающего секторов были выбраны в первую очередь из-за языковых различий в странах, охваченных опросом. Проектная группа решила, что люди из этих секторов с большей вероятностью примут участие и заполнят обширный опрос на английском языке. Таким образом, опрос был разработан для этих участников, чтобы они использовали свои знания как опыта фермеров, так и общесистемных инновационных проблем для ответа на поставленные вопросы.

Контакты были первоначально получены через исследовательские сети, а затем использовался метод «снежного кома» (Bryman, 2001). Исследование было одобрено Комитетом по этике исследований с участием человека Университета Мельбурна (HREC), и на начальной странице опроса было предоставлено заявление простым языком, описывающее цели проекта, спонсоров, использование данных и ключевые контакты. Если участники давали согласие на участие, им предлагалось нажать «далее» для входа в опрос.

Ссылка на опрос была отправлена дважды контактам из списка. Результаты были экспортированы в файл .csv и импортированы в Microsoft Excel™. Данные были проверены на качество и полноту, и любые ошибочные ответы были удалены. Данные были проанализированы на предмет взаимодействий с использованием многомерной статистики, но сильных ассоциаций обнаружено не было; поэтому мы сосредоточили анализ на подсчётах и сводной статистике.

В этом разделе мы излагаем ключевые результаты, начиная с обзора демографических данных участников опроса, их опыта и мнений, связанных с АДС, и, наконец, результатов вопросов, связанных с факторами неопределённости.

Участники опроса

Было получено 84 ответа на опрос, из которых три были удалены из-за неполных ответов; таким образом, для анализа было использовано 81 ответ. Основные представленные страны: Канада (24), Нидерланды (14), США (10), Дания (7) и Великобритания/Ирландия (6). Другие представленные страны: Германия (4), Швеция (3), Израиль (2), Норвегия (2) и Швейцария (2). Было по одному представителю из Финляндии, Франции, Ирландии, Новой Зеландии, Индии, Исландии и Японии. Респонденты были в основном мужчинами (89%), и 63% были в возрасте 35–54 лет.

Респонденты различались по своему повседневному опыту работы с фермерами, использующими АДС: 27 заявили, что это «основная часть моей работы», 27 сказали, что это «часто является частью моей работы», и 26 — «небольшая часть моей работы». Аналогичное распределение наблюдалось в отношении опыта работы респондентов с фермами и фермерами, использующими АДС: 27 имели более 10 лет опыта, 27 имели 5–10 лет опыта и 27 имели менее 5 лет опыта. Было 36 респондентов от розничных продавцов АДС и 45 респондентов не от розничных продавцов АДС (36 из государственных или отраслевых исследовательских и консультационных организаций и 9 из частных консультантов или советников). При ответе на вопросы опроса респонденты опирались на опыт работы от 1 до 1000 ферм. Большинство респондентов взаимодействовали с 20–100 фермерами. Ответы по каждой стране, сгруппированные по роли (розничный продавец против не-розничного продавца) и опыту, показаны в Таблице 3.

Таблица 3 — Количество респондентов по стране их основного базирования в сравнении с ролью и годами опыта работы с АДС.

Среди респондентов, не являющихся розничными продавцами, которые работали в государственных исследовательских/консультационных должностях или были идентифицированы как консультанты, большинство были связаны с исследованиями. Многие также предоставляли общие консультации по управлению фермой и в меньшей степени помогали фермерам до и после установки АДС. Предоставление технической поддержки обычно составляло небольшую часть их роли.

Ответы на опрос

Как респонденты воспринимали свою роль в инновационной системе АДС

Представители розничных продавцов АДС, заполнившие опрос, в основном описывали свою роль как помощь фермерам в освоении использования АДС, а также предоставление технической поддержки. Меньшая часть их работы в целом заключалась в активной продаже АДС или установке оборудования. Они указали, что организация, в которой они работают, имеет более широкий спектр задач — от установки оборудования до предоставления предпродажной и послепродажной поддержки. С точки зрения их базы навыков в области АДС, представители компаний указали, что они учились немного больше через практический опыт и взаимодействие с фермерами, чем через специальное обучение. Они были в целом удовлетворены уровнем своих навыков, но чувствовали, что могли бы узнать больше об управлении фермой. Роли не-розничных продавцов были менее сосредоточены на технической поддержке и больше на передаче знаний в области исследований и разработок, связанных с АДС, предоставлении фермерам поддержки до инвестиций в АДС и предоставлении общих консультаций по управлению фермой. Немногие не-розничные продавцы (22%) прошли специальное обучение по поддержке фермеров, использующих АДС, по сравнению с 77% розничных продавцов. Около половины не-розничных продавцов (49%) согласились, что они удовлетворены своими навыками и знаниями, связанными с АДС, по сравнению с 71% розничных продавцов. Обе группы согласились, что они учатся через взаимодействие с фермерами, использующими АДС (не-розничные продавцы 86% и розничные продавцы 91%). Кроме того, они также согласились, что им нужно узнать больше об управлении фермой, связанном с АДС (не-розничные продавцы 67% и розничные продавцы 71%).

Респондентов спросили об их мнении относительно влияния и будущей роли АДС в молочном секторе (Таблица 4). Большинство (87%) согласились, что АДС требуют от фермеров значительных изменений в их фермерских системах, и ответы были относительно одинаковыми между розничными продавцами и не-розничными продавцами. Респонденты также согласились (80%), что АДС представляют собой самую значительную трансформацию в молочном животноводстве за последние 50 лет. На вопрос, станут ли АДС доминирующим методом сбора молока, большинство согласились (69%), причём больше розничных продавцов полностью согласились (53% по сравнению с 30%).

Таблица 4 — Мнения респондентов относительно влияния АДС на молочное животноводство. Результаты представлены в процентах, для розничных продавцов и не-розничных продавцов соответственно в скобках.

Восприятие инвестиций в АДС, прошлое и будущее

Наиболее значимыми причинами прошлых инвестиций фермеров в АДС были названы сокращение общего объёма труда на ферме, сокращение часов доения, увеличение времени для семьи и снижение физической нагрузки. Улучшение качества молока, увеличение производства и поддержание фермерского бизнеса не считались слишком важными. Основными причинами, по которым фермеры не инвестировали, респонденты назвали стоимость технологии и в меньшей степени проблемы, связанные с расширением стада, сложность получения финансирования, соответствие фермерской системе и опыт других фермеров. Меньшее значение имели такие факторы, как восприятие фермерами проблем управления в переходный период и доступность консультаций для фермеров при принятии инвестиционного решения.

Респонденты отметили некоторые случаи вывода АДС из эксплуатации, хотя большинство классифицировали это как «редкое» явление. Страны, где было зафиксировано более 10 выведенных из эксплуатации АДС, включали Данию, Нидерланды и Великобританию, но это необходимо рассматривать в контексте общего количества АДС в этих странах и их положения как мест раннего внедрения в 1990-х годах, до того как технология стала зрелой. Причины вывода из эксплуатации, предложенные респондентами, включали экономические факторы, приведшие к банкротству (фермы или компании), первоначальное отсутствие знаний об использовании АДС и доступности поддержки, первоначальные технические проблемы (в основном в 1990-х годах), необходимость гибкости для больших стад и несоответствие фермерам (несовместимые ожидания или навыки). Конкретные комментарии респондентов подчеркнули разнообразие траекторий внедрения в первые 10–15 лет использования АДС (т.е. до 2010 года). Ниже мы приводим комментарии респондентов из Нидерландов (зрелый рынок) и Канады (формирующийся рынок) в отношении траекторий внедрения.

В Нидерландах, на момент опроса являвшихся зрелым рынком АДС, респонденты отметили, что при ранних установках были технические проблемы и скептицизм среди фермеров относительно возможности автоматизированного доения. Факторами, которые привели к более широкому внедрению, стали большее доверие к технологии, период более высоких цен на молоко, возможность повышения гибкости труда и лучшее понимание фермерами того, как управлять фермерскими системами на основе АДС. В Нидерландах было до пяти различных поставщиков АДС. Некоторые комментарии респондентов были следующими:

«В настоящее время примерно каждый второй новый [доильный] аппарат — это АДС, довольно популярен среди семейных ферм. Крупные фермы (>200 коров) часто выбирают роторный зал или большой скоростной зал типа «бок о бок» или «ёлочка».» (Нидерланды, не-розничный продавец)

«В первые 5–10 лет АДС покупались в основном ранними последователями, иногда фермерами, которые очень интересовались технологией. В последнее десятилетие это изменилось в сторону фермеров, заинтересованных в оптимизации индивидуального управления коровами с помощью этой технологии.» (Нидерланды, не-розничный продавец)

В Канаде, на момент опроса являвшейся формирующимся рынком АДС, респонденты отметили тенденцию некоторых установок, затем «затухания» или некоторого демонтажа, за которым следовал более быстрый рост примерно в период проведения опроса. Это было связано с различными причинами, включая качество послепродажного обслуживания, плохое понимание необходимых изменений в фермерских системах (особенно кормления) и экономические проблемы ферм. В Канаде было три различных поставщика АДС. Некоторые комментарии респондентов были следующими:

«Вначале мы в Канаде не совсем правильно понимали роботизированное доение. Нам пришлось учиться тому, как добиться успеха. Роботы были демонтированы, и это замедлило процесс продаж примерно на три года. Затем знания о роботах стали лучше, и сами установки продолжали совершенствоваться. Теперь мы знаем, что роботы работают. Мы также знаем, что они работают только с некоторыми фермерами, и мы должны быть очень осторожны, кому продаём.» (Канада, розничный продавец)

«Первые роботы были демонтированы, потому что мы не полностью понимали роботизированное доение. Пришлось пройти через кривую обучения, и в Канаде необходимо было внедрить стратегии кормления, чтобы обеспечить успешную работу роботов.» (Канада, розничный продавец)

Мы также задавали вопросы о прогнозах будущего внедрения, и прогнозируемые траектории внедрения представлены в Таблице 5. В целом по всем респондентам 62% считали, что внедрение АДС в их стране увеличится в ближайшие 5 лет, и ещё 23% считали, что оно быстро увеличится. Уверенность в уровне роста внедрения АДС была выше среди розничных продавцов по сравнению с не-розничными продавцами: 35 и 14% ожидали быстрого роста соответственно. Ожидания быстрого роста также были выше на формирующихся рынках Канады и США по сравнению с более зрелыми рынками Дании и Нидерландов. Повышение стоимости рабочей силы рассматривалось как основной будущий драйвер, наряду с повышением доверия к АДС. Возможными факторами, сдерживающими использование АДС, были несовместимость с увеличением размера стада и колебания цен на молоко или экономическая среда на ферме.

Таблица 5 — Мнения респондентов относительно будущего внедрения АДС с 2011 по 2015 год, представленные в процентах.

Комментарии респондентов из Нидерландов (зрелый рынок) показали, что будущее внедрение будет обусловлено более высокими затратами на рабочую силу на ферме, желанием сохранить семейное фермерство и факторами благополучия. Одним из ограничений для внедрения, выявленных в Нидерландах, было расширение ферм: стада с более чем 200 коровами рассматривались как точка, в которой фермеры рассматривали другие технологии доения, такие как роторный или «ёлочный» зал. Канадские респонденты считали, что в будущем будет больше установок. Причины этого были связаны со сменой поколений на ферме (молодые фермеры будут инвестировать в АДС, чтобы иметь больше социального времени), технология стала более надёжной и пользующейся доверием среди фермеров, а также с нехваткой доступной сельскохозяйственной рабочей силы. Один респондент отметил: «С новыми политиками квот против расширения несколько крупных молочных ферм теперь также рассматривают роботов».

Роль инновационной неопределённости в тенденциях внедрения АДС

Ответы на вопросы опроса, связанные с различными факторами неопределённости, обобщены в Таблице 6 и показаны на Рисунках 2–4. Результаты обобщены по всем респондентам, по роли и по странам. Перечисленные страны представляют те, которые дали наибольшее количество ответов в опросе, и показывают зрелые рынки АДС (Нидерланды, Дания) и формирующиеся рынки (Великобритания/Ирландия, США, Канада). Ниже каждый отдельный фактор пронумерован, и мы ссылаемся на них в тексте от F1 до F28.

Таблица 6 — Средние ответы на вопросы по шести категориям инновационной неопределённости, по роли и стране (шкала от 1 до 5, где 1 = полностью не согласен, 5 = полностью согласен).

Рисунок 2 — Средние значения факторов для шести видов неопределённости по всем ответам (шкала от 1 до 5, где 1 = полностью не согласен, 5 = полностью согласен).

Рисунок 3 — Средние значения факторов для шести видов неопределённости по ролям (розничный продавец и не-розничный продавец) (шкала от 1 до 5, где 1 = полностью не согласен, 5 = полностью согласен).

Рисунок 4 — Средние значения факторов для шести видов неопределённости по странам (шкала от 1 до 5, где 1 = полностью не согласен, 5 = полностью согласен).

Технологическая неопределённость

Было задано четыре вопроса, связанных с технологической неопределённостью. Розничные продавцы были более позитивны при оценке этих факторов (среднее 3,9) по сравнению с не-розничными продавцами (3,4), причём наибольшее расхождение касалось того, получают ли фермеры хорошую поддержку при принятии решения об инвестициях в АДС. Наибольшее согласие между этими группами наблюдалось в отношении понимания фермерами проблем фермерской системы, связанных с АДС, причём обе группы были менее позитивны в отношении этого фактора (3,2 и 3,4). С точки зрения ответов из разных стран, респонденты из Нидерландов и Канады дали наиболее позитивные ответы (4,0 и 3,8 соответственно), при этом среднее значение для респондентов из Великобритании составило 3,0. Респонденты из Великобритании не согласились с тем, что фермеры получают хорошую поддержку при принятии инвестиционных решений (2,3), или с тем, что фермеры понимают проблемы АДС (2,8) — особенно по сравнению с ответами из Нидерландов по этим факторам, которые составили 3,8 и 4,0 соответственно.

Конкурентная неопределённость

Розничные продавцы и не-розничные продавцы дали одинаковые средние ответы на факторы конкурентной неопределённости (3,2), но между отдельными факторами наблюдались расхождения, например F6, где розничные продавцы согласились (4,5), что фермеры могут получить достаточные знания о различных функциях АДС, тогда как не-розничные продавцы были более нейтральны (3,3). И наоборот, по фактору F7 розничные продавцы (2,0) не считали, что поддержка доступна через отраслевые консультационные инициативы, в то время как не-розничные продавцы были более нейтральны (2,7). В отношении ответов по странам респонденты из Великобритании снова были менее позитивны в среднем (2,6), а Нидерланды — наиболее позитивны (3,8). Зрелые рынки (Нидерланды 4,3, Дания 4,3) согласились, что фермеры могут легко получить независимые консультации по АДС (F5), по сравнению с нейтральными ответами с формирующихся рынков (Великобритания 2,7, США 2,7, Канада 3,1). Аналогичная тенденция наблюдалась по фактору F7 в отношении отраслевых консультационных инициатив.

Потребительская неопределённость

Розничные продавцы были более позитивны в отношении двух факторов потребительской неопределённости (F8 и F9), чем не-розничные продавцы, особенно в отношении того, учитывается ли способность фермеров к успешной работе с АДС в процессе продажи. Кроме того, респонденты из стран со зрелыми рынками АДС дали в целом нейтральные (3,0) ответы, в то время как формирующиеся рынки показали более высокий уровень согласия с обоими факторами (США 4,2, Канада 3,6).

Ресурсная неопределённость

Было семь факторов, связанных с ресурсной неопределённостью, и средний ответ по всем респондентам был нейтральным (3,1), с ограниченной разницей в средних значениях между не-розничными продавцами и розничными продавцами. Респонденты из Нидерландов (3,6) были немного более позитивны, чем респонденты из других стран. С точки зрения отдельных факторов, розничные продавцы (3,9) и не-розничные продавцы (2,5) больше всего расходились во мнении о том, могут ли фермеры уверенно выбирать цену на молоко для своего бюджета. В целом, наибольшее несогласие (2,7) наблюдалось в отношении понимания фермерами возможности возврата к обычному доению, при этом респонденты из Великобритании/Ирландии дали оценку 2,3. Респонденты из Нидерландов наиболее сильно согласились с тем, что фермеры уверены в получении финансирования (3,9), могут определять амортизационные стоимости (4,0), уверены в отношении рынка подержанных АДС (4,0) и осведомлены о ролях персонала при работе с АДС (4,0). Респонденты из Дании (1,6), Великобритании/Ирландии (1,8) и США (2,0) наиболее сильно не согласились с тем, что фермеры могут быть уверены в ценах на молоко для составления бюджета.

Поставщическая неопределённость

Розничные продавцы более сильно согласились с факторами, связанными с поставщической неопределённостью, со средней оценкой 4,2 по сравнению с 3,4 у не-розничных продавцов. Наибольшее расхождение наблюдалось в отношении осведомлённости фермеров о послепродажном обслуживании со стороны поставщиков АДС (розничный продавец 4,5, не-розничный продавец 3,6) и обучающей поддержке, которую они получат от поставщиков АДС (розничный продавец 4,0, не-розничный продавец 2,7). Респонденты из Великобритании/Ирландии дали самую низкую среднюю оценку (3,1) по факторам поставщиков и, наряду с респондентами из Нидерландов, низкую оценку осведомлённости фермеров об обучающей поддержке, которую они получат от поставщиков АДС (2,8 Великобритания/Ирландия, 2,6 Нидерланды). Наибольшее согласие по отдельным факторам было отмечено у респондентов из Дании, которые считали, что существует постоянное предложение АДС (4,7), и у респондентов из Нидерландов, которые сильно согласились с тем, что фермеры осведомлены о техническом обслуживании, которое они получат (4,8).

Политическая неопределённость

Факторы, связанные с политической неопределённостью, были оценены ниже всех остальных областей неопределённости со средней оценкой 2,5. Разница между розничными продавцами (2,4) и не-розничными продавцами (2,6) была незначительной. Самым низко оценённым отдельным фактором был F26 — что государственные финансовые стимулы увеличили внедрение АДС. В среднем респонденты из большинства стран не согласились с тем, что текущие нормативные акты облегчают ведение хозяйства с АДС (F23), особенно в США (1,7) и Великобритании/Ирландии (2,5). Респонденты всех ролей и стран были нейтральны в отношении осведомлённости фермеров о нормативных актах, связанных с использованием АДС (F24). В то время как респонденты из Дании согласились (3,6), что молочное сообщество осведомлено о будущих нормативных актах, связанных с АДС (F28), респонденты из всех других стран не согласились (2,0–2,5). В среднем респонденты из США больше всего не согласились (2,2) с факторами, связанными с политической неопределённостью.

В данной статье мы стремились понять влияние инновационной неопределённости на внедрение АДС на международном уровне и предложить рекомендации по формированию институциональных знаний и эффективных сетей практики в формирующихся инновационных системах точного земледелия.

Основные темы, связанные с прогнозируемым внедрением АДС

Ответы на опрос в данном исследовании показали широкий спектр факторов, влияющих на потенциальное внедрение АДС. Хотя на историческое внедрение негативно влияли финансовые факторы, такие как низкие цены на молоко и финансовый кризис 2008 года, были примеры технологической неопределённости, влияющей на ранние установки и восприятие этих проблем другими фермерами. Респонденты отметили некоторые примеры вывода из эксплуатации, которые создали уровень неопределённости среди местных фермеров в отношении пригодности АДС. Фермеры в странах с ранним внедрением (например, Нидерланды и Дания) испытывали некоторые проблемы с освоением успешного использования АДС, и в некоторых случаях навыки и восприятие фермеров не соответствовали АДС. Исторические факторы внедрения, связанные с АДС, выявленные в нашем исследовании, такие как сокращение общего объёма труда на ферме, сокращение часов доения, увеличение времени для семьи и снижение физической нагрузки, подтверждаются рядом авторов (de Koning, 2010; Jacobs и Siegford, 2012; Hansen, 2015; Rodenburg, 2017; Vik и др., 2019).

В нашем исследовании мы изучили прогнозируемое внедрение АДС и потенциальные причины этого среди группы экспертов. Почти все респонденты предсказали рост внедрения АДС, причём почти четверть предсказала быстрый рост. Как и следовало ожидать, это ожидание быстрого роста было выше среди тех, кто продаёт технологию АДС. В разрезе стран респонденты ожидали более медленные темпы внедрения в Дании и Нидерландах по сравнению с Канадой и США. Данные, представленные в Таблице 1, в основном согласуются с этими прогнозами. Установки АДС в Дании не увеличились с 2010 по 2018 год, а в последние годы фактически снизились. Однако установки в Нидерландах и Швеции удвоились с 2010 по 2018 год, и наблюдался значительный рост в таких странах, как Германия (650%), Канада (475%) и Норвегия (250%) — хотя и с относительно низкой базы 2010 года. Из формирующихся рынков в нашем опросе США всё ещё показывают низкий уровень внедрения — по оценкам, 3% ферм. Это может быть в первую очередь связано с типами и размерами фермерских систем, используемых там, и относительно низкой стоимостью рабочей силы. Большое количество крупных ферм ранее было отмечено как барьер для внедрения АДС в США Jacobs и Siegford (2012), и увеличение размера ферм также оказывает влияние в таких странах, как Дания и Норвегия (Sigurdsson и др., 2019; Vik и др., 2019). Однако информация, представленная в нашем опросе, дополняет необходимость в альтернативных автоматизированных подходах к доению для более крупных фермерских систем, таких как роботизированные роторные системы и автономные роботизированные системы прикрепления доильных стаканов, работающие в роторных залах. Мы дополнительно исследуем потенциальные причины различных траекторий внедрения в разделе «Влияние неопределённости на внедрение АДС» ниже.

Влияние неопределённости на внедрение АДС

Респонденты были наиболее позитивны в отношении факторов, связанных с технологической и поставщической неопределённостью. Это указывает на то, что на момент опроса технология АДС была относительно зрелой и надёжной, но в некоторых странах знания, связанные с использованием АДС в различных фермерских системах, были не так хорошо развиты. В этом исследовании респонденты считали, что фермеры получают хорошую поддержку при принятии инвестиционных решений в АДС, но не всегда были уверены в последствиях АДС для проблем фермерских систем, таких как расширение поголовья или возврат к обычной доильной системе (Hansen, 2015). Таким образом, результаты опроса дают представление о развитии и потенциальном будущем внедрении АДС, включая необходимость большей определённости в вопросах технологической привязанности (когда фермеры сталкиваются с трудностями при обращении инвестиционных решений в технологии) и формах необходимой послепродажной поддержки (например, управление изменениями фермерских систем, связанными с использованием АДС).

Наибольшая потенциальная неопределённость наблюдалась в отношении политических факторов, причём самые низкие оценки были среди респондентов из США. Политическая среда может оказывать большое влияние на такие инновации, как АДС, даже через, казалось бы, незначительные нормативные акты или политики. Один из примеров, приведённый в комментариях респондентов, касался нормативных актов по безопасности пищевых продуктов в Европе, требующих присутствия человека при доении, что было неосуществимо при 24-часовом цикле доения АДС. Изменение этих нормативных актов может потребовать значительных усилий и может отпугнуть фермеров. Другие институциональные механизмы также могут быть затронуты, например, протоколы тестирования стад, требующие двух образцов молока с интервалом в 12 часов, что влияет на способность фермеров, использующих АДС, участвовать в программах улучшения стада (Eastwood и др., 2017b). Политические факторы также были отмечены как движущая сила структурных изменений в отрасли, которые могут повлиять на внедрение технологий точного земледелия, таких как АДС (Vik и др., 2019).

Респонденты отметили недостаточную осведомлённость фермеров о будущих нормативных актах, которые могут повлиять на использование АДС, и считали, что фермеры умеренно осведомлены о текущих нормативных актах, связанных с использованием АДС. Было широко распространено мнение, что текущие нормативные акты не облегчают ведение хозяйства с АДС. Также существовало мнение, что финансовые стимулы на отраслевом уровне не сыграли роли во внедрении АДС. С точки зрения роли государственных и отраслевых организаций, респонденты отметили отсутствие отраслевых консультационных программ, связанных с использованием АДС, но мнения разделились относительно того, есть ли у молочной отрасли или государственных организаций роль в сфере обучающей поддержки. Технологии точного земледелия в значительной степени определяются коммерческими интересами, что, как было показано, имеет последствия для роли частных и государственных НИОКР в поддержке внедрения (Eastwood и др., 2017b; Klerkx и др., 2019). Это напряжение также было отмечено респондентами в факторах, связанных с конкурентной неопределённостью, с указанием на то, что получение независимых консультаций по технологии АДС было затруднено для фермеров на формирующихся рынках Канады, США и Великобритании. Неопределённость фермеров в отношении внедрения АДС и отсутствие поставщиков услуг по технической поддержке также были признаны проблемой в США Jacobs и Siegford (2012).

Ответы, связанные с поставщической неопределённостью, показали различия между розничными продавцами и не-розничными продавцами. Розничные продавцы были гораздо более позитивны в отношении того, что фермеры получают хорошую техническую и обучающую поддержку. Оценки показали, что, хотя фермеры могут быть уверены в объёме технической поддержки, которую они получат, они могут быть менее осведомлены об обучающей поддержке, доступной от их розничного продавца. Этот акцент розничных продавцов на технической поддержке распространён в области точного земледелия (Eastwood и др., 2016). Однако это может быть компенсировано наличием у фермеров доступа к консультациям по фермерским системам АДС от других агентов в инновационной системе, но эти навыки требуют времени для формирования. Например, развитие сети консультантов по фермерским системам заняло два десятилетия в Нидерландах, в первую очередь потому, что для того, чтобы консультационным фирмам было выгодно повышать квалификацию, требовался определённый размер рынка АДС (Eastwood и др., 2017b).

При инвестировании в технологии точного земледелия фермерам необходимо чёткое ценностное предложение и бизнес-план, что, в свою очередь, требует более прозрачного обмена финансовыми показателями и показателями работы роботов со стороны фермеров и розничных продавцов (Rojo-Gimeno и др., 2019). В отношении наших факторов, связанных с ресурсной неопределённостью, респонденты воспринимали относительную определённость в получении фермерами финансирования для АДС, но определение амортизационной стоимости технологии было более сложным. Это было более серьёзной проблемой на формирующихся рынках, поскольку на зрелых рынках было больше знаний о работе АДС и, возможно, больше опыта использования подержанных АДС. Кроме того, в некоторых странах неопределённость в отношении будущих цен на молоко может ухудшить способность создавать надёжные инвестиционные обоснования для интеллектуальных технологий. Интересно отметить, что розничные продавцы АДС указали на гораздо большую уверенность в прогнозировании цен на молоко, чем не-розничные продавцы, что потенциально свидетельствует о неоправданном оптимизме в процессе продаж.

Полезность концепции воспринимаемой неопределённости

Концепция Meijer и др. (2007b) послужила хорошей основой для рассмотрения проблем АДС на международном уровне. Хотя большинство факторов неопределённости были применимы к перспективе «фермер как предприниматель», принятой в нашем анализе, некоторые факторы лучше соотносятся с другими участниками сети. Например, потребительская неопределённость в большей степени относится к поставщикам технологий и их неопределённости в отношении потребностей фермеров или к консультантам и их неопределённости в отношении того, есть ли у них бизнес-обоснование для участия. Использование концепции показало чёткие различия между розничными продавцами технологий в конкретных аспектах, и, следовательно, концепция может быть использована с другими технологиями точного земледелия для оценки того, где возникают потенциальные проблемы между розничными и не-розничными участниками.

Трудности, с которыми мы столкнулись при эмпирическом исследовании с использованием факторов концепции, касались, во-первых, определения надёжных факторов, относящихся к каждой области неопределённости. Хотя мы разработали их внутри исследовательской группы и протестировали в пилотном режиме, они выиграли бы от дальнейшего уточнения после этого исследования. Кроме того, при использовании таких методов опроса в узкой исследовательской области достижение достаточного количества ответов является сложной задачей. В нашем исследовании мы сосредоточились на результатах стран с наибольшим количеством респондентов, но будущие эмпирические исследования с использованием этой концепции выиграли бы от более целенаправленного привлечения респондентов.

Последствия для минимизации неопределённости, связанной с интеллектуальными технологиями в сельском хозяйстве

Данное исследование указывает на некоторые уроки для конфигурации инновационных систем точного земледелия. В случае АДС доминирующими формами неопределённости, выявленными среди всех респондентов, были ресурсная и политическая области, что подтверждается другим исследованием неопределённости в технологических стартапах (Tomy и Pardede, 2018). В частности, мы определяем необходимость дальнейшего обсуждения роли частных консультантов, предоставляющих консультации фермерам, и связанной с этим роли государственных или отраслевых программ поддержки АДС. Наше исследование показывает, что развитие коммерческих ролей для консультантов по предоставлению консультаций фермерам, использующим АДС, заняло некоторое время на устоявшихся рынках Европы, что подтверждается исследованием Eastwood и др. (2017b). В отношении технологий точного земледелия в целом потенциальная роль фермерских консультантов в снижении инновационной неопределённости была отмечена в других исследованиях (Ayre и др., 2019; Eastwood и др., 2019). Существует значительная возможность для фермерских консультантов поддерживать фермеров, чтобы они получали максимальную отдачу от своих технологических инвестиций, что требует большего внимания со стороны государственных НИОКР в области точного земледелия.

Результаты нашего опроса показали разницу в восприятии между розничными продавцами технологий и другими участниками технологической инновационной системы, особенно в отношении факторов, связанных с поставщической и потребительской неопределённостью. Область точного земледелия в значительной степени определяется частными НИОКР (Eastwood и др., 2017b; Klerkx и др., 2019), и поэтому давление необходимости выхода на рынок первым, обеспечения окупаемости венчурного капитала в агротехнологиях и достижения достаточного объёма продаж на нишевом рынке может приводить к амбициозному маркетингу. Это может привести к разработке интеллектуальных технологий без полного понимания потребностей рынка (фермеров) (т.е. потребительская неопределённость) и отсутствию внимания к послепродажному обслуживанию, которое помогает фермерам интегрировать технологию в контекст их фермерской системы (т.е. поставщическая неопределённость). Поэтому крайне важно, чтобы коммерческие интересы, фермерские консультанты и участники государственных НИОКР способствовали совместному подходу к разработке и поддержке технологий точного земледелия (Ayre и др., 2019; Phillips и др., 2019). Необходимость совместных подходов особенно важна там, где технологии объединяются в платформы (например, с помощью искусственного интеллекта) для решения динамичных и сложных сельскохозяйственных проблем (Hermans и др., 2019).

Мы выявили влияние маркетинга незрелой технологии АДС для фермеров и продажи технологии АДС фермерам, которые не имели способностей или мышления для адаптации своих фермерских систем. Это привело к случаям вывода из эксплуатации или возврата к обычной доильной технологии и впоследствии повлияло на уверенность фермеров (и консультантов) в технологии. Этот опыт подчёркивает важное соображение в отношении неопределённости инноваций в сфере точного земледелия. Сельскохозяйственные НПО и правительства всё чаще рассматривают точное земледелие как инструмент повышения производительности и устойчивости сельского хозяйства. Однако наше исследование показало потенциальное влияние негативного опыта, связанного с новыми технологиями, на фермеров, испытывающих трудности в процессе адаптации, поскольку такие случаи могут тормозить внедрение технологий точного земледелия. Если государственные организации хотят добиться желаемых результатов от внедрения технологий точного земледелия, необходимо уделять больше внимания пониманию того, где (и какие) технологии могут реально повлиять на фермерские хозяйства (Shepherd и др., 2018), в отличие от технологий, которые лишь усиливают недоверие и неопределённость среди фермеров (Jakku и др., 2018; Klerkx и др., 2019).

Ограничения подхода

Подход, использованный в данной статье, включал онлайн-опрос с целенаправленным методом «снежного кома», когда сначала были идентифицированы эксперты в данной области, а затем их попросили распространить опрос среди своих сетей. Целевая группа (исследователи и специалисты со знанием АДС) была относительно небольшой и в значительной степени состояла из коммерческих поставщиков технологий и услуг, к которым часто трудно получить доступ в исследовательских проектах.

Это исследование представляло собой разведочный подход к использованию концепции инновационной неопределённости для описания основных влияний на внедрение АДС в разных странах. Вопросы были разработаны проектной группой и протестированы в пилотном опросе, поэтому они представляют собой наилучшую разработку соответствующих вопросов. Однако вопросы могут быть открыты для интерпретации отдельными участниками.

В данной статье концепция воспринимаемой неопределённости в инновационных системах была использована для изучения внедрения автоматизированных доильных систем — технологии точного земледелия. Основными движущими факторами для фермеров при внедрении АДС были сокращение общего объёма труда на ферме, часов доения и физической нагрузки, а также увеличение времени для семьи. Считалось, что внедрение негативно влияет стоимость технологии и проблемы, связанные с будущим расширением стада, сложность получения финансирования, соответствие фермерской системе и негативный опыт других фермеров. Это исследование дополняет ограниченную литературу, посвящённую эмпирическому анализу роли неопределённости в использовании факторов, связанных с воспринимаемой неопределённостью; мы смогли проанализировать инновационную систему АДС в разных странах и институциональных контекстах и использовать это для определения последствий для внедрения технологий точного земледелия. Мы подчеркнули предполагаемые последствия политической неопределённости и влияние технологической неопределённости не только в отношении незрелых технологий точного земледелия, но и в отношении адаптации на ферме, которую могут требовать такие технологии. Мы также предполагаем, что для снижения неопределённости в отношении новых интеллектуальных технологий необходимы более активные усилия по развитию знаний и обмену ими. На формирующихся рынках технологий точного земледелия существует государственная или общественно-полезная роль в реализации широких программ развития знаний и наращивания потенциала, ориентированных на ключевых участников, таких как диетологи, ветеринары, представители банковского финансирования и сельскохозяйственные консультанты.

1. Ayre M., McCollum V., Waters W., Samson P., Curro A., Nettle R., et al. (2019). Supporting and practising digital innovation with advisers in smart farming. NJAS-Wagen. J. Life Sci. 90:100302. doi: 10.1016/j.njas.2019.05.001. CrossRef. Google Scholar.

2. Barkema H. W., von Keyserlingk M. A. G., Kastelic J. P., Lam T. J. G. M., Luby C., Roy J. P., et al. (2015). Invited review: changes in the dairy industry affecting dairy cattle health and welfare. J. Dairy Sci. 98, 7426–7445. doi: 10.3168/jds.2015-9377. CrossRef. Google Scholar.

3. Bryman A. (2001). Social Research Methods. Oxford: Oxford University Press. Google Scholar.

4. CDIC (2019). Dairy Barns by Type in Canada. Canadian Dairy Information Centre. Available online at: https://www.dairyinfo.gc.ca/index_e.php?s1=dff-fcil&s2=farm-ferme&s3=db-el (accessed December 1, 2019). Google Scholar.

5. de Koning K. (2010). Automatic milking - common practice on dairy farms, in The First North American Conference on Precision Dairy Management (Toronto, ON). Google Scholar.

6. Eastwood C. R., Ayre M., Nettle R., Dela Rue B. (2019). Making sense in the cloud: farm advisory services in a smart farming future. NJAS-Wagen. J. Life Sci. 90:100298. doi: 10.1016/j.njas.2019.04.004. CrossRef. Google Scholar.

7. Eastwood C. R., Chapman D. F., Paine M. S. (2012). Networks of practice for co-construction of agricultural decision support systems: case studies of precision dairy farms in Australia. Agric. Syst. 108, 10–18. doi: 10.1016/j.agsy.2011.12.005. CrossRef. Google Scholar.

8. Eastwood C. R., Jago J. G., Edwards J. P., Burke J. K. (2016). Getting the most out of advanced farm management technologies: roles of technology suppliers and dairy industry organisations in supporting precision dairy farmers. Anim. Prod. Sci. 56, 1752–1760. doi: 10.1071/AN141015. CrossRef. Google Scholar.

9. Eastwood C. R., Klerkx L., Ayre M., Dela Rue B. (2017a). Managing socio-ethical challenges in the development of smart farming: from a fragmented to a comprehensive approach for responsible research and innovation. J. Agric. Environ. Ethics Online Early. 32, 741–768. doi: 10.1007/s10806-017-9704-5. CrossRef. Google Scholar.

10. Eastwood C. R., Klerkx L., Nettle R. (2017b). Dynamics and distribution of public and private research and extension roles for technological innovation and diffusion: case studies of the implementation and adaptation of precision farming technologies. J. Rural Stud. 49, 1–12. doi: 10.1016/j.jrurstud.2016.11.008. CrossRef. Google Scholar.

11. Gargiulo J. I., Eastwood C. R., Garcia S. C., Lyons N. A. (2018). Dairy farmers with larger herd sizes adopt more precision dairy technologies. J. Dairy Sci. 101, 5466–5473. doi: 10.3168/jds.2017-13324. CrossRef. Google Scholar.

12. Hansen B. G. (2015). Robotic milking-farmer experiences and adoption rate in Jæren, Norway. J. Rural Stud. 41, 109–117. doi: 10.1016/j.jrurstud.2015.08.004. CrossRef. Google Scholar.

13. Hermans F., Geerling-Eiff F., Potters J., Klerkx L. (2019). Public-private partnerships as systemic agricultural innovation policy instruments -- assessing their contribution to innovation system function dynamics. NJAS-Wagen. J. Life Sci. 88, 76–95. doi: 10.1016/j.njas.2018.10.001. CrossRef. Google Scholar.

14. Higgins V., Bryant M., Howell A., Battersby J. (2017). Ordering adoption: materiality, knowledge and farmer engagement with precision agriculture technologies. J. Rural Stud. 55, 193–202. doi: 10.1016/j.jrurstud.2017.08.011. CrossRef. Google Scholar.

15. Hogenkamp W. (2018). Groei Melkrobot Verschilt Sterk Per Land. Melkvee100plus. Available online at: https://www.melkvee100plus.nl/Artikelen/Automatisering/2018/4/Groei-melkrobot-verschilt-sterk-per-land-277025E/?intcmp=navigatiepijlen (accessed April 29, 2018). Google Scholar.

16. Jacobs J. A., Siegford J. M. (2012). Invited review: the impact of automatic milking systems on dairy cow management, behavior, health, and welfare. J. Dairy Sci. 95, 2227–2247. doi: 10.3168/jds.2011-4943. CrossRef. Google Scholar.

17. Jago J., Eastwood C. R., Kerrisk K., Yule I. (2013). Precision dairy farming in Australasia: adoption, risks and opportunities. Anim. Prod. Sci. 53, 907–916. doi: 10.1071/AN12330. CrossRef. Google Scholar.

18. Jakku E., Taylor B., Fleming A., Mason C., Fielke S., Sounness C., et al. (2018). "If they don't tell us what they do with it, why would we trust them?" Trust, transparency and benefit-sharing in Smart Farming. NJAS-Wagen. J. Life Sci. 90:100285. doi: 10.1016/j.njas.2018.11.002. CrossRef. Google Scholar.

19. Khanal A. R., Gillespie J., MacDonald J. (2010). Adoption of technology, management practices, and production systems in US milk production. J. Dairy Sci. 93, 6012–6022. doi: 10.3168/jds.2010-3425. CrossRef. Google Scholar.

20. Klerkx L., Aarts N., Leeuwis C. (2010). Adaptive management in agricultural innovation systems: the interactions between innovation networks and their environment. Agric. Syst. 103, 390–400. doi: 10.1016/j.agsy.2010.03.012. CrossRef. Google Scholar.

21. Klerkx L., Jakku E., Labarthe P. (2019). A review of social science on digital agriculture, smart farming and agriculture 4.0: new contributions and a future research agenda. NJAS-Wagen. J. Life Sci. 90:100315. doi: 10.1016/j.njas.2019.100315. CrossRef. Google Scholar.

22. Kuehne G., Llewellyn R., Pannell D. J., Wilkinson R., Dolling P., Ouzman J., et al. (2017). Predicting farmer uptake of new agricultural practices: a tool for research, extension and policy. Agric. Syst. 156, 115–125. doi: 10.1016/j.agsy.2017.06.007. CrossRef. Google Scholar.

23. Meijer I. S. M., Hekkert M. P., Koppenjan J. F. M. (2007a). How perceived uncertainties influence transitions; the case of micro-CHP in the Netherlands. Technol. Forecast. Soc. Change. 74, 519–537. doi: 10.1016/j.techfore.2006.02.007. CrossRef. Google Scholar.

24. Meijer I. S. M., Hekkert M. P., Koppenjan J. F. M. (2007b). The influence of perceived uncertainty on entrepreneurial action in emerging renewable energy technology; biomass gasification projects in the Netherlands. Energy Policy. 35, 5836–5854. doi: 10.1016/j.enpol.2007.07.009. CrossRef. Google Scholar.

25. Meijer I. S. M., Hekkert M. P., Faber J., Smits R. (2006). Perceived uncertainties regarding socio-technological transformations: towards a framework. Int. J. Foresight Innovat. Policy 2, 214–240. doi: 10.1504/IJFIP.2006.009316. CrossRef. Google Scholar.

26. Meskens L., Vandermersch M., Mathijs E. (2001). Implication of the Introduction of Automatic Milking on Dairy Farms Literature Review on the Determinants and Implications of Technology Adoption. Leuven: Departement of Agricultural and Environmental Economics, Katholieke Universiteit. Google Scholar.

27. Morriss S., Massey C., Flett R., Alpass F., Sligo F. (2006). Mediating technological learning in agricultural innovation systems. Agric. Syst. 89, 26–46. doi: 10.1016/j.agsy.2005.08.002. CrossRef. Google Scholar.

28. Phillips P. W. B., Relf-Eckstein J.-A., Jobe G., Wixted B. (2019). Configuring the new digital landscape in western Canadian agriculture. NJAS-Wagen. J. Life Sci. 90:100295. doi: 10.1016/j.njas.2019.04.001. CrossRef. Google Scholar.

29. Reed E. (2018). The Cow-Milking Robots Keeping Small Farms in Business. The Atlantic. Available online at: https://www.theatlantic.com/business/archive/2018/10/young-dairy-farmers/567937/ (accessed October 11, 2018). Google Scholar.

30. Rodenburg J. (2017). Robotic milking: technology, farm design, and effects on work flow. J. Dairy Sci. 100, 7729–7738. doi: 10.3168/jds.2016-11715. CrossRef. Google Scholar.

31. Rogers E. M. (1962). Diffusion of Innovations. New York, NY: Free Press of Glencoe. Google Scholar.

32. Rojo-Gimeno C., van der Voort M., Niemi J. K., Lauwers L., Kristensen A. R., Wauters E. (2019). Assessment of the value of information of precision livestock farming: a conceptual framework. NJAS-Wagen. J. Life Sci. 90:100311. doi: 10.1016/j.njas.2019.100311. CrossRef. Google Scholar.

33. Roper S., Tapinos E. (2016). Taking risks in the face of uncertainty: an exploratory analysis of green innovation. Technol. Forecast. Soc. Change. 112, 357–363. doi: 10.1016/j.techfore.2016.07.037. CrossRef. Google Scholar.

34. Rose D. C., Sutherland W. J., Parker C., Lobley M., Winter M., Morris C., et al. (2016). Decision support tools for agriculture: towards effective design and delivery. Agric. Syst. 149, 165–174. doi: 10.1016/j.agsy.2016.09.009. CrossRef. Google Scholar.

35. Rutten C. J., Steeneveld W., Oude Lansink A. G. J. M., Hogeveen H. (2018). Delaying investments in sensor technology: the rationality of dairy farmers' investment decisions illustrated within the framework of real options theory. J. Dairy Sci. 101, 7650–7660. doi: 10.3168/jds.2017-13358. CrossRef. Google Scholar.

36. Shephard R. (2004). Automatic Milking System (AMS) Research Applicable to the Australian Dairy Industry. Ellinbank, VIC: National Milk Harvesting Centre. Google Scholar.

37. Shepherd M., Turner J. A., Small B., Wheeler D. (2018). Priorities for science to overcome hurdles thwarting the full promise of the 'digital agriculture' revolution. J. Sci. Food Agric. [Epub ahead of print]. doi: 10.1002/jsfa.9346. CrossRef. Google Scholar.

38. Sigurdsson S., Hettasch T., Gretarsson S., Kromann H., Manninen E., Nyman K., et al. (2019). Development of AMS in the Nordic countries, 1998-2018, in IDF 2019 Mastitis Conference (Denmark: Copenhagen). Google Scholar.

39. Spielman D., von Grebmer K. (2006). Public–private partnerships in international agricultural research: an analysis of constraints. J. Technol. Transf. 31, 291–300. doi: 10.1007/s10961-005-6112-1. CrossRef. Google Scholar.

40. Svennersten-Sjaunja K. M., Pettersson G. (2008). Pros and cons of automatic milking in Europe. J. Anim. Sci. 86, 37–46. doi: 10.2527/jas.2007-0527. CrossRef. Google Scholar.

41. Tomy S., Pardede E. (2018). From uncertainties to successful start ups: a data analytic approach to predict success in technological entrepreneurship. Sustainability 10:602. doi: 10.3390/su10030602. CrossRef. Google Scholar.

42. Tse C., Barkema H. W., DeVries T. J., Rushen J., Pajor E. A. (2017). Effect of transitioning to automatic milking systems on producers' perceptions of farm management and cow health in the Canadian dairy industry. J. Dairy Sci. 100, 2404–2414. doi: 10.3168/jds.2016-11521. CrossRef. Google Scholar.

43. Vik J., Stræte E. P., Hansen B. G., Nærland T. (2019). The political robot – the structural consequences of automated milking systems (AMS) in Norway. NJAS-Wagen. J. Life Sci. 90:100305. doi: 10.1016/j.njas.2019.100305. CrossRef. Google Scholar.

Eastwood CR and Renwick A (2020) Innovation Uncertainty Impacts the Adoption of Smarter Farming Approaches. Front. Sustain. Food Syst. 4:24. doi: 10.3389/fsufs.2020.00024

Перевод статьи «Innovation Uncertainty Impacts the Adoption of Smarter Farming Approaches» авторов Eastwood CR and Renwick A., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык