Механизм стимулирующего влияния интернета на внедрение „умного земледелия“ овощеводами

Умное земледелие (УЗ) является важной движущей силой содействия развитию сельскохозяйственной модернизации. Использование интернета играет ключевую роль в стимулировании внедрения УЗ фермерами. На основе данных опроса 603 сельских домохозяйств в провинции Цзянси, в этом исследовании используются бинарная пробит-модель и модель медиации (модель опосредованного влияния) для изучения влияния и механизма использования интернета на поведение фермеров по внедрению УЗ.

Результаты показывают, что (1) использование интернета значительно способствует внедрению УЗ фермерами, и этот вывод остается справедливым после проведения проверок на надежность (робустность) путем замены объясняемой переменной, регрессии на подвыборке и плацебо-теста. (2) Отношение к риску и экономические затраты играют опосредующую роль в содействии внедрению УЗ фермерами под влиянием использования интернета, при этом доли их опосредующего эффекта составляют 8,56 и 6,81% соответственно. Государственные стимулы играют положительную модулирующую роль в процессе влияния использования интернета на поведение фермеров по внедрению УЗ. (3) Использование интернета более эффективно значительно способствует внедрению УЗ среди фермеров младших возрастных групп и с более высоким уровнем образования. Основываясь на этом, правительству следует укреплять строительство интернет-инфраструктуры в основных овощеводческих регионах, чтобы снизить порог использования интернета для овощеводов. Следует проводить обучение по УЗ через интернет-платформы, чтобы помочь фермерам улучшить их отношение к риску и снизить экономические затраты, а также внедрять государственные субсидийные политики, увязанные с использованием интернета и УЗ. В то же время необходимо оказывать поддержку инновационным пилотным проектам, объединяющим использование интернета и УЗ, для молодых и высокообразованных овощеводов, а также разрабатывать упрощенные инструменты использования интернета для пожилых и менее образованных овощеводов — всё это для того, чтобы подчеркнуть стимулирующую роль использования интернета во внедрении УЗ среди овощеводов.

С быстрым прогрессом модернизации сельского хозяйства Китая традиционное развитие сельского хозяйства сталкивается не только с проблемой увеличения производства и предложения, но и с проблемой «высоких затрат, высокого загрязнения и низкой полезности», что препятствует устойчивому развитию сельского хозяйства (Zhang et al., 2023; Chen et al., 2025a). Поэтому в условиях базовой национальной специфики Китая – «большая страна с мелкими крестьянскими хозяйствами» – крайне важно обеспечить стабильное производство и предложение сельскохозяйственной продукции, способствовать глубокой интеграции новых информационных технологий с сельскохозяйственным производством и управлением, а также содействовать трансформации от традиционного к современному сельскому хозяйству (Janssen et al., 2017). «14-й пятилетний план» выступает за ускорение развития умного сельского хозяйства и содействие цифровой трансформации сельскохозяйственного производства, хозяйственной деятельности и услуг. В последние годы в «Центральном документе № 1» последовательно закрепляется политическая концепция «умного сельского хозяйства». В документе № 1 Госсовета ЦК КПК на 2025 год прямо указывается на поддержку развития умного сельского хозяйства и расширение сценариев применения технологий ИИ, данных и низковысотных технологий. Умное сельское хозяйство является важнейшим путем реализации модернизации сельского хозяйства, и его развитие может способствовать трансформации модели развития сельского хозяйства Китая и улучшению традиционных моделей производства и обслуживания (Holzinger et al., 2024). Умное земледелие (УЗ), как одна из инновационных моделей умного сельского хозяйства, постепенно становится магистральным трендом развития растениеводства (Aarif et al., 2025). Таким образом, вопрос о том, как стимулировать внедрение УЗ среди овощеводов, является важной частью достижения модернизации сельского хозяйства.

На фоне стремительного развития цифровых технологий и цифровой экономики информационные технологии, представленные интернетом, движут цифровой трансформацией всех секторов сельского хозяйства. Предоставление современному сельскому хозяйству возможностей интернета служит важнейшим средством решения проблем мелкомасштабного производства, низкой производительности труда, отсталых производственных технологий и слабой устойчивости к стихийным бедствиям (Dooyum Uyeh et al., 2023). В сельскохозяйственном производстве опора на интернет-информационные технологии позволяет обеспечить всестороннее проникновение в каждое звено «возделывания, посадки, управления и сбора урожая». Это облегчает обмен и совместное использование сельскохозяйственной информации, трансформируя тем самым традиционные модели производства и ведения хозяйства и ускоряя переход к современному сельскому хозяйству (Zheng et al., 2022). Овощеводы используют интернет для своевременного и точного применения информации на всех этапах сельскохозяйственного производства, добиваясь тем самым точности сельскохозяйственных операций и повышая энергоэффективность и экологическую устойчивость производственного процесса. Существующие исследования показали, что использование интернета может значительно повысить интенсивность внедрения фермерами «зеленых» сельскохозяйственных технологий (Yu et al., 2024). Являясь новой моделью информационного взаимодействия, интернет способен разрушать информационные барьеры, присущие традиционным методам торговли фермеров, преодолевать временные и пространственные ограничения, смягчать двойные риски природы и рынка, а также способствовать развитию умного сельского хозяйства (Zhang et al., 2025). Умное сельское хозяйство включает в себя умные фермы, умное земледелие и умные сельскохозяйственные предприятия. УЗ является важным этапом для комплексного применения множества умных сельскохозяйственных технологий, что будет способствовать дальнейшему развитию и совершенствованию умного сельского хозяйства (Khanna and Kaur, 2019). Как типичная практика внедрения интернета в сельских районах, модель «Таобао-деревень» предлагает уникальный «электронно-коммерческий» путь для внедрения сельскохозяйственных технологий – «Таобао-деревни» интегрируют как производственный, так и сбытовой концы через электронные платформы, с одной стороны, разрушая временные и пространственные барьеры традиционной торговли сельхозпродукцией и сокращая информационную асимметрию между овощеводами и рынком (Zhou et al., 2021). С другой стороны, эффект агломерации электронной коммерции в «Таобао-деревнях» способствовал популяризации сопутствующих цифровых технологий, заложив основу для внедрения технологий УЗ (Wei et al., 2020). Стабильные каналы сбыта, обеспечиваемые электронными платформами, также увеличили премиальное пространство для сельхозпродукции, сделав первоначальные инвестиции в оборудование для точного земледелия экономически целесообразными. Кроме того, через сценарии электронной коммерции модель «Таобао-деревень» не только повышает частоту использования интернета фермерами, но и развивает их цифровую грамотность, а повышение этой грамотности может снизить порог внедрения УЗ (Chen et al., 2024a). С точки зрения поддержки соответствующих национальных проектов Китая, специальные программы, реализуемые в последние годы, такие как «Стратегия развития цифровых сел», «Строительство демонстрационных баз информатизации сельского хозяйства и сельских территорий» и «Пилотный проект по всеобщему продвижению умного сельского хозяйства на уровне уездов», обеспечили политическую и ресурсную базу для интеграции распространения интернета и комбинаций технологий точного земледелия, что дополнительно усилило стимулирующий эффект модели «Таобао-деревень». Эти национальные проекты не только снижают стоимостной порог для овощеводов в использовании интернета и внедрении точных технологий, но и решают проблему «высоких инвестиций и высокого риска», с которой сталкиваются мелкие фермеры при самостоятельном внедрении технологий, через двойной механизм «политического руководства + рыночных стимулов». Однако в процессе расширения возможностей интернета для внедрения технологий УЗ существует еще множество проблем. Во-первых, внедрение технологий УЗ с помощью интернета сталкивается с проблемой региональных диспропорций; не-«Таобао-деревни» из-за слабой электронно-коммерческой базы с трудом формируют движущую силу «производственно-сбытовой связи», что приводит к отставанию в продвижении точного земледелия (Lin et al., 2022). Во-вторых, у мелких фермеров недостаточная цифровая грамотность, они не могут в полной мере использовать технологические эффекты и вынуждены полагаться на внешние технические сервисные команды, что еще больше увеличивает неявные затраты. В-третьих, УЗ имеет высокие долгосрочные эксплуатационные расходы; государственные субсидии в основном сосредоточены на первоначальной закупке оборудования, а расходы на обслуживание устройств IoT и услуги по обработке данных заставляют некоторых фермеров отказываться от внедрения. Исходя из этого, в контексте стратегии цифровых сел изучение влияния использования интернета на поведение овощеводов в отношении УЗ имеет большое теоретическое и практическое значение для ускорения развития модернизации сельского хозяйства.

Исследования ученых в области УЗ были в основном сосредоточены на аппаратном и программном обеспечении для УЗ (Xin et al., 2018; Zamora-Izquierdo et al., 2019). В основном они ограничивались теоретическим изложением и качественным описанием вторичных данных, что затрудняет объективный количественный анализ фактического развития УЗ в Китае. Существующие исследования факторов, влияющих на внедрение фермерами технологий УЗ, показывают, что это поведение подвержено совместному влиянию многомерных переменных. В аспекте технологических характеристик и восприятия фермеров технологическая сложность, технологическая совместимость и затраты на внедрение технологий являются ключевыми значимыми факторами влияния (Balafoutis et al., 2020; Yoon et al., 2020; Senyolo et al., 2021). Будущие ожидания фермеров в отношении технологий также играют важную роль в решениях о внедрении (Giua et al., 2022), а также существует значительная положительная корреляция между запасом знаний об умном сельском хозяйстве, восприятием важности технологий, восприятием выгод и поведением по внедрению (Chuang et al., 2020; Jabbari et al., 2023). В аспекте индивидуальных характеристик фермеров уровень экономического дохода, накопленный опыт возделывания, уровень образования и масштаб хозяйства – все это оказывает прямое влияние на внедрение технологий, формируя важную индивидуальную основу для поведения по внедрению (Pierpaoli et al., 2013; Caffaro and Cavallo, 2019; Ronaghi and Forouharfar, 2020). Внешняя поддержка, такая как цифровое обучение и инфраструктура, также играет важную роль в решениях о внедрении (Sher et al., 2025). Удовлетворенность фермеров политикой усиливает переход от готовности фермеров внедрять технологию к фактическому поведению по внедрению (Li et al., 2023). Кроме того, социальные сети фермеров и использование социальных медиа как носители передачи информации также являются важными факторами, влияющими на внедрение технологий (Dilleen et al., 2023). Интернет является наиболее прямым фактором, влияющим на трансформацию поведения в отношении внедрения технологий (Zhong et al., 2023), что способствует внедрению фермерами технологий адаптации к изменению климата (Mao et al., 2024), внедрению фермерами технологий комплексной борьбы с вредителями (Chen et al., 2024b) и внедрению фермерами «зеленых» технологий сельскохозяйственного производства (Chen et al., 2023). В то же время некоторые ученые придерживаются противоположных взглядов.

В связи с этим данное исследование изучает механизм влияния использования интернета на поведение овощеводов в отношении УЗ на основе исследовательских данных 603 овощеводов в провинции Цзянси и анализирует неоднородность выборки. По сравнению с существующими исследованиями в литературе, данное исследование вносит вклад в следующих двух аспектах: Во-первых, лишь немногие исследования фокусировались на влиянии использования интернета на поведение овощеводов в отношении УЗ с микро-перспективы. Данное исследование объединяет использование интернета с поведением овощеводов в отношении УЗ и обсуждает эту тему в глубине с точки зрения субъективных факторов, объективных факторов и внешнесредовых факторов. Во-вторых, в процессе изучения влияния и механизма использования интернета на внедрение УЗ овощеводами данное исследование формирует синергетическую поддержку с разных сторон на основе Теории запланированного поведения, Теории перспектив, Теории трансакционных издержек и Теории экстерналий, совместно выстраивая теоретико-логические рамки исследования. Среди них Теория запланированного поведения служит основной фундаментальной поддержкой для гипотезы прямого эффекта, подчеркивая, что информация является ядерным драйвером индивидуальных поведенческих решений, а затраты на обработку информации влияют на поведенческую трансформацию. Теория перспектив фокусируется на логике принятия решений в условиях неопределенности и, нацеливаясь на двойные риски природы и рынка, стоящие перед сельскохозяйственным производством, объясняет опосредующий эффект отношения к риску. Теория трансакционных издержек объясняет опосредующий эффект экономических затрат с точки зрения стоимостных ограничений. Теория экстерналий рассматривает провал рынка, вызванный положительными экстерналиями УЗ, и демонстрирует модулирующий эффект государственных стимулов. На основе вышеуказанных подходов данное исследование нацелено на предоставление рекомендаций для разработки соответствующих политических инструментов, способствующих трансформации поведения в отношении УЗ.

2.1 Прямое влияние использования интернета на внедрение УЗ овощеводами

Теория запланированного поведения подчеркивает центральную роль информации в формировании процесса принятия индивидуальных поведенческих решений и важное влияние способности к обработке информации на поведенческие результаты (Ajzen, 1991; Wang et al., 2025). УЗ в основном относится к глубокой междисциплинарной интеграции современных информационных технологий и интеллектуального оборудования с сельским хозяйством. Оно включает многомерный, многоуровневый и мониторинг в реальном времени информации о посадке через динамическую систему сбора информации сельскохозяйственного интернета вещей (IoT), тем самым обеспечивая интеллектуальное производство и управление сельскохозяйственными культурами (Schukat and Heise, 2021; Boursianis et al., 2022). Интернет, как важный канал распространения информации, является ключевым фактором, влияющим на внедрение технологий овощеводами (Mapiye et al., 2023). С одной стороны, интернет преодолевает географические границы и устраняет временной лаг, позволяя овощеводам быстро и точно получать информацию о рыночном спросе и предложении, ценовых котировках, технологиях сельскохозяйственного производства и последних соответствующих политиках и нормативных актах, чтобы избежать рыночных рисков и потерь, вызванных информационной асимметрией (Qiu et al., 2016); с другой стороны, традиционный метод получения информации требует от овощеводов значительных затрат времени и энергии на поиск информации о сельскохозяйственном производстве, в то время как интернет с его преимуществом низкозатратного получения информации повышает энтузиазм овощеводов к самостоятельному получению информации, связанной с УЗ, тем самым облегчая накопление знаний о УЗ (Jepsen, 2007). Таким образом, использование интернета расширяет информационную перспективу овощеводов, устраняет барьеры доступа к информации, помогает им осознать экономические выгоды УЗ и тем самым способствует их активному внедрению УЗ. На основе этого данное исследование выдвигает следующую гипотезу:

H1: Использование интернета способствует внедрению УЗ овощеводами.

2.2 Механизм влияния использования интернета на внедрение УЗ среди овощеводов

Теория перспектив рассматривает сельское хозяйство как высокорисковый сектор, страдающий от природной и рыночной неопределенности, что побуждает овощеводов балансировать между максимизацией прибыли и минимизацией риска в производственных решениях (Mao et al., 2023). Как ключевые пользователи сельскохозяйственных технологий, рисковые предпочтения фермеров напрямую формируют их поведение по внедрению технологий (Channa et al., 2021). В отношении природных рисков овощеводы имеют ограниченные возможности по смягчению последствий стихийных бедствий (например, наводнений, засух и низкотемпературных повреждений). В сочетании с неадекватными системами мониторинга и раннего предупреждения их низкая устойчивость к риску побуждает к консервативному, склонному к избеганию риска выбору производства (Mishra et al., 2018). В отношении рыночных рисков климатическая чувствительность и сезонность овощного производства вызывают циклические колебания цен. Усугубляясь слабым доступом фермеров к рыночной информации и замедленной реакцией на изменения – что усугубляет информационную асимметрию – это приводит к «дилемме покупателя и продавца» и значительной волатильности доходов (Chen et al., 2025b). Как критический источник информации, интернет позволяет фермерам лучше понимать риски, связанные с новыми технологиями, через короткие видео, официальные аккаунты и другие каналы, облегчая активное прогнозирование и смягчение рисков, а также снижая неприятие риска (Yang et al., 2021). В итоге, овощеводы, склонные к риску, демонстрируют большую устойчивость к рискам, могут остро улавливать тонкие ценовые сигналы рынка и быстро адаптироваться. Следовательно, их поведенческие решения склоняются к внедрению высокорисковых технологий УЗ для достижения более высокой отдачи. На основе этого данное исследование выдвигает следующую гипотезу:

H2: Использование интернета способствует внедрению УЗ овощеводами за счет улучшения их отношения к риску.

Теория трансакционных издержек утверждает, что все трансакции в реальной экономике влекут за собой затраты – включая предтрансакционные информационные затраты, внутритрансакционные затраты на переговоры и посттрансакционные затраты на исполнение (Cordelia, 2006; Coase, 2013). Являясь средой обмена информацией, интернет разрушает границы в традиционных сделках с сельхозпродукцией, позволяя овощеводам получать доступ к рыночным тенденциям на равных, оперативно и удобно. Это расширяет их переговорные возможности, снижает затраты на информационный поиск и переговоры, а также смягчает информационную асимметрию (Cordelia, 2006). Овощеводы как рациональные экономические агенты будут выбирать технологии с более низкими трансакционными издержками при внедрении технологий для максимизации прибыли (Ruzzante et al., 2021). В настоящее время высокие трансакционные издержки стали главным ограничением для внедрения овощеводами новых технологий (Daberkow and McBride, 2003). С одной стороны, из-за информационной асимметрии овощеводам необходимо вкладывать значительное время и деньги в поиск информации о каналах сбыта, спросе и предложении, а также рыночных ценах на овощи, что увеличивает затраты на информационный поиск. Кроме того, им необходимо вкладывать значительное время и усилия в переговоры с покупателями, оптовиками или розничными продавцами для обсуждения цены, количества, качества и других важных условий поставки овощей. В то же время овощеводы ограничены уровнем грамотности и другими факторами на переговорах, и им требуются профессиональные услуги, такие как консультирование и обучение, для улучшения их переговорных и коммуникативных навыков, что увеличивает затраты на переговоры. С другой стороны, сельская инфраструктура Китая относительно слаба, сельские дороги и полевые трассы находятся в неудовлетворительном состоянии. Овощеводы часто полагаются на традиционные средства, такие как грузовые автомобили, гужевые повозки и даже ручной труд для транспортировки овощей и других сельхозпродуктов на рынок, что влечет за собой более высокие транспортные расходы. В то же время географические ограничения, удаленность и низкий уровень развития рынка вынуждают овощеводов нести более высокие логистические расходы для доставки овощей на оптовые рынки для прямой продажи потребителям (Abate et al., 2020). Поэтому, как рациональные экономические агенты, овощеводы будут воздерживаться от внедрения УЗ из-за высоких трансакционных издержек. Чем выше затраты, тем ниже вероятность внедрения. На основе этого данное исследование выдвигает следующую гипотезу:

H3: Использование интернета способствует внедрению УЗ овощеводами за счет снижения их экономических затрат.

Интернет, как важный инструмент для распространения информации и коммуникации, предоставляет овощеводам информационную поддержку, услуги удаленного мониторинга и доступ к рынку, необходимые для УЗ. Таким образом, он позволяет им оптимизировать принятие решений и снижать неопределенности, присущие УЗ (Zheng et al., 2022). Однако из-за высоких первоначальных инвестиций и операционных рисков, связанных с внедрением УЗ, большинство овощеводов могут не иметь достаточного капитала и технических возможностей. Теория экстерналий указывает, что экономические политики, такие как государственные субсидии и налоговые льготы, могут эффективно стимулировать овощеводов к внедрению новых технологий (Lawson, 2017). Государственные стимулы были признаны важнейшим фактором в процессе принятия решений овощеводами о внедрении современных технологий (Cremades et al., 2015). Государственные стимулы относятся к фактическим субсидиям, предоставляемым овощеводам за внедрение таких технологий (Mao et al., 2021). Овощеводы часто сталкиваются с экономическими барьерами при внедрении УЗ. Предоставляя экономические стимулы, правительство может значительно снизить затраты на внедрение УЗ и повысить стабильность доходов овощеводов, тем самым мотивируя их внедрение (Getnet et al., 2014). Во-вторых, как новая модель сельскохозяйственного производства, УЗ по своей природе сопряжено с высокими рисками. Более того, государственные стимулы могут решить проблемы финансирования, связанные с высокорисковыми новыми технологиями, облегчить овощеводам доступ к финансированию и снизить их инвестиционные и предпринимательские риски. Таким образом, государственные стимулы могут эффективно снизить производственные и эксплуатационные затраты овощеводов, тем самым побуждая их активно реализовывать соответствующие политики, повышая их готовность к внедрению УЗ и способствуя его внедрению. На основе этого данное исследование выдвигает следующую гипотезу:

H4: Государственные стимулы будут усиливать положительное влияние использования интернета на внедрение УЗ овощеводами.

На основе предыдущего анализа данное исследование разрабатывает диаграмму теоретической структуры, как показано на рисунке 1.

Рисунок 1 Диаграмма теоретической структуры.

3.1 Источники данных

Данные для этого исследования получены из полевых исследований, проведенных исследовательской группой с апреля по октябрь 2023 года среди овощеводов в провинции Цзянси. В последние годы в провинции Цзянси наблюдается быстрый рост площадей тепличных овощей. Площадь тепличных овощей увеличилась с 33 300 гектаров в 2019 году до 99 300 гектаров в 2024 году, при этом ее национальный рейтинг поднялся с 20-го на 10-е место, а годовой объем производства составил 4,5 миллиона тонн. Будучи крупной сельскохозяйственной провинцией, Цзянси является первой провинцией, которая координирует и объединяет средства для содействия строительству умного сельского хозяйства, а также предоставляет четкую основу для развития умного сельского хозяйства. Поэтому выбор провинции Цзянси в качестве региона исследования является репрезентативным. Опрос проводился с использованием метода, сочетающего случайную и стратифицированную выборку. Во-первых, исследовательская группа выбрала 20 городов (районов и уездов) на основе распределения основных овощеводческих районов Цзянси, включая уезд Наньчан, район Дунху, уезд Сюшуй (представляющие пригородные овощепроизводящие зоны, специализирующиеся на листовых овощах и скороспелых культурах для местных рынков свежей продукции); город Гаоань, уезд Ваньцай (входящие в западную цзянсийскую зону овощей, обогащенных селеном, специализирующиеся на селенсодержащих перцах и капусте); уезд Нинду, уезд Хуэйчан, уезд Синьфэн, район Ганьсянь, город Жуйцзинь (основные производственные зоны листовых овощей на юге Цзянси для поставок в Гонконг и прибрежные регионы, с такими культурами как пакучой и капуста кале); город Цзинганшань, уезд Юнфэн, уезд Цзиань, уезд Цзишуй, уезд Ваньань (зона специализированных овощей в центральном Цзянси, выделяющаяся юнфэнским перцем и лилиями); район Цинъюань, уезд Югань, город Лэпин, уезд Фэньи и район Сяндун (регионы восточного и северного Цзянси для корнеплодов и водных овощей, таких как редис и водные орехи) (рисунок 2). В каждом выборочном городе были случайно выбраны два поселка, затем три деревни в каждом поселке и по пять овощеводов в каждой деревне. Опрос проводился методом индивидуального интервью, нацеленного на глав семей или основных работников, обладающих полномочиями по принятию решений в отношении УЗ. Всего было распространено 647 анкет, все были собраны. После исключения ответов с пропущенными ключевыми переменными или экстремальными выбросами было получено 603 действительных образца, при этом показатель достоверности составил 93,2%.

Рисунок 2 Район исследования.

3.2 Определение переменных и описание

3.2.1 Объясняемая переменная

Объясняемыми переменными в этом исследовании является внедрение УЗ. УЗ охватывает пять ключевых технологических областей: (1) Технология экологического и биологического зондирования. Сосредоточенная на многомерных датчиках, эта технология фиксирует экологические (температура, влажность, освещенность и влажность почвы) и биологические (рост культур, стресс от вредителей и болезней, фенологические признаки) факторы в реальном времени в сельскохозяйственных условиях. Она преобразует физическую сельскохозяйственную информацию в поддающиеся количественному измерению цифровые сигналы, предоставляя базовые данные для точного регулирования и принятия решений, и служит ключевым фактором для «воспринимаемости» сельского хозяйства. (2) Информационные технологии, мобильный интернет и технологии сельскохозяйственного интернета вещей. Используя повсеместную сетевую архитектуру, она интегрирует протоколы мобильной связи (5G/6G) и IoT (LoRa и NB-IoT) для установления связи для обмена данными в реальном времени между сельскохозяйственным производством, данными и управлением. Она обеспечивает удаленное соединение и динамический мониторинг разрозненных сельскохозяйственных ресурсов, поддерживает дистанционное управление оборудованием и выступает в качестве критического канала для «связуемости» сельского хозяйства для сглаживания потоков данных. (3) Технологии облачных вычислений и облачных сервисов. Основанная на распределенных вычислениях и хранении, эта технология предлагает гибкое распределение ресурсов и интенсивное управление для массивных разнородных сельскохозяйственных данных (данных зондирования, производственного управления и рыночных данных). Через виртуализацию она оптимизирует распределение вычислительных ресурсов, поддерживает развертывание и итерацию моделей сельскохозяйственного производства и предоставляет низкозатратные интерфейсы хранения данных и технические интерфейсы для мелких фермеров и сельскохозяйственных предприятий – служа основной поддержкой для «сохраняемости» и «вычисляемости» сельскохозяйственных данных. (4) Технологии анализа больших данных и принятия решений. Интегрируя многоисточниковые сельскохозяйственные данные, она применяет алгоритмы машинного и глубокого обучения для анализа и извлечения данных по полному циклу сельскохозяйственного производства. Выявляя корреляции данных (например, экологические факторы и урожайность культур, пространственно-временные характеристики вредителей и болезней), она обеспечивает количественные решения (точное орошение, раннее предупреждение о вредителях, планировка сортов) для реализации «принимаемости решений» сельским хозяйством, способствуя переходу от сельского хозяйства, движимого опытом, к сельскому хозяйству, движимому данными. (5) Технология интеллектуальной сельскохозяйственной техники и сельскохозяйственных роботов. Питаемая автоматизированным управлением, машинным зрением и навигацией, а также мультисенсорной интеграцией, она интеллектуально модернизирует сельскохозяйственное производственное оборудование. Охватывая полевое оборудование (беспилотные тракторы и точные сеялки) и специализированных роботов (сбор фруктов/овощей и защита растений), она заменяет ручной труд в высокоинтенсивных, повторяющихся задачах, улучшая точность и эффективность операций. Она выступает в качестве ключевого исполнителя для «исполняемости» и «беспилотной эксплуатации» сельского хозяйства.

3.2.2 Основная объясняющая переменная

Основной объясняющей переменной в этом исследовании является использование интернета. В данном исследовании овощеводы рассматриваются как имеющие поведение использования интернета, когда они выходят в интернет через мобильные телефоны или компьютеры (Kim et al., 2016). Конкретно, для измерения этой переменной использование интернета определяется тем, используется ли смартфон. Присваивается значение 1, если используется смартфон, и 0 в противном случае.

3.2.3 Переменные-медиаторы

Переменными-медиаторами в этом исследовании являются отношение к риску и экономические затраты. Отношение к риску отражает склонность овощеводов избегать или предпочитать неопределенные результаты при принятии решений. Конкретно, оно влияет на выборы в отношении внедрения новых сельскохозяйственных технологий (Du et al., 2025). Опираясь на существующие исследования (Liu, 2013), для измерения отношения к риску использовался метод субъективной ситуационной оценки. Для этого пункт в анкете «Насколько рискованным, по вашему мнению, является внедрение УЗ?» использовался для оценки субъективных рисковых предпочтений овощеводов. На основе уровней склонности к риску опрошенных образцов склонность к риску овощеводов была разделена на десять уровней со значениями от 1 до 10 (более высокие значения указывают на большую готовность рисковать). Когда овощеводы используют новые технологии, они сталкиваются с значительной неопределенностью. Крупные единовременные инвестиции в новые технологии несомненно увеличат риск, связанный с высокими начальными затратами. Таким образом, данное исследование использует «финансовое бремя внедрения УЗ» для измерения экономических затрат.

3.2.4 Модулирующая переменная

Модулирующей переменной в этом исследовании являются государственные стимулы. Ссылаясь на существующие исследования (Schwartz and Clements, 1999; Wu and Hu, 2020), государственные стимулы принимают формы натуральных субсидий и ценовых субсидий. Для целей статистического измерения все виды субсидий конвертируются в фактические суммы субсидий для количественной оценки. Поэтому данное исследование выбирает пункт «Предоставляет ли правительство вам субсидии за внедрение умного овощеводства?» для измерения государственных стимулов.

3.2.5 Контрольные переменные

В этом исследовании в качестве контрольных переменных выбираются личные характеристики овощеводов, семейные характеристики и региональные характеристики. Личные характеристики включают пол, возраст, уровень образования и статус сельского старосты; семейные характеристики включают стаж возделывания овощей, количество работников в овощеводстве и долю дохода от овощеводства; региональные характеристики включают состояние транспортного сообщения в деревне. Конкретные определения и измерения переменных представлены в таблице 1.

Таблица 1 Дескриптивная статистика по каждой переменной.

Среднее значение внедрения УЗ среди выборочных овощеводов составляет 0,221, что указывает на низкий уровень внедрения УЗ среди овощеводов. Доля овощеводов, использующих интернет, составляет 88,2% от общей выборки, что указывает на высокий уровень использования интернета среди овощеводов. Среди переменных-медиаторов отношение к риску и экономические затраты составляют 4,048 и 5,033 соответственно, что указывает на то, что отношение к риску и экономические затраты овощеводов находятся на среднем уровне. Среднее значение модулирующей переменной (государственные стимулы) составляет 0,093, что указывает на низкую интенсивность государственных стимулов. Среди контрольных переменных респонденты-мужчины составляют большинство, средний возраст составляет примерно 40 лет. Большинство имеют среднее образование, в то время как лишь несколько овощеводов имеют статус сельских старост. Средний стаж овощеводства составляет 8 лет, среднее количество работников в семье чуть более 2, доля дохода от овощеводства низкая, а транспортное сообщение в деревнях относительно удобное.

Таблица 1 одновременно отражает средние различия в различных переменных между двумя группами овощеводов (использующих интернет и не использующих). Результаты показывают, что вероятность внедрения УЗ среди овощеводов, использующих интернет, выше на 0,170 единицы, чем среди тех, кто не использует интернет. Таким образом, можно предварительно предположить, что использование интернета играет важную роль в стимулировании внедрения УЗ овощеводами. Это закладывает важную основу для эмпирического исследования данного исследования. Что касается переменных-медиаторов, отношение к риску и экономические затраты овощеводов, использующих интернет, соответственно на 0,709 единицы выше и на 0,489 единицы ниже, чем у не-пользователей. Это указывает на то, что овощеводы, использующие интернет, имеют более высокую склонность к риску и более низкие экономические затраты по сравнению с не-пользователями. Что касается модулирующей переменной, овощеводы, использующие интернет, с большей вероятностью получают государственные стимулы. Что касается контрольных переменных, овощеводы, использующие интернет, в основном мужчины, моложе по возрасту, в основном имеют среднее или высшее образование, в большинстве имеют статус сельских старост, имеют меньший стаж возделывания, меньшее количество работников в семье, более высокую долю дохода от овощеводства и проживают в деревнях с более удобным транспортным сообщением.

3.3 Методы исследования

3.3.1 Пробит-модель

Объясняемая переменная в этом исследовании – поведение овощеводов в отношении УЗ – является бинарной переменной. Поэтому в данном исследовании используется Пробит-модель для оценки. Уравнение регрессии:

Уравнение 1: Y – объясняемая переменная в этом исследовании, представляющая поведение овощевода по внедрению УЗ; X – основная объясняющая переменная в этой модели, измеряющая использование интернета овощеводом; C обозначает контрольные переменные; λ1 – константа; c и g1 обозначают регрессионные коэффициенты, связанные с каждой переменной; ε1 – случайная ошибка, имеющая нормальное распределение.

3.3.2 Модель опосредованного эффекта

Для дальнейшего изучения того, опосредуют ли отношение к риску и экономические затраты связь между использованием интернета и поведением овощеводов в отношении УЗ, данное исследование опирается на модель опосредованного эффекта, предложенную Wen и Ye (2014), которая задается следующим образом:

Уравнения 2–4, M – переменная-медиатор; λ1 – константа; ε1 – случайная ошибка; g₁, a, b и c′ – оцениваемые коэффициенты. Если коэффициенты a, b и c′ все значимы, и знаки ab и c′ совпадают, то существует опосредованный эффект.

3.3.3 Модель модулирующего эффекта

Для проверки того, модулируют ли государственные стимулы влияние использования интернета на поведение овощеводов в отношении УЗ, строится следующая модель модулирующего эффекта:

Уравнение 5: Si представляет переменную-модулятор; λ4 – константа; θ1, θ2, θ3, θ4 – оцениваемые коэффициенты; ε4 – ошибка. Данное исследование проверяет наличие модулирующего эффекта путем анализа значимости коэффициента θ3 члена взаимодействия Mi × Si.

3.3.4 Тесты эндогенности

Учитывая потенциальную систематическую ошибку самоотбора и обратную причинно-следственную связь в использовании интернета фермерами, данное исследование проведет тесты эндогенности. Мы решаем проблему эндогенности с помощью метода сопоставления по склонности (PSM) и двухэтапного метода наименьших квадратов (2SLS): PSM используется для коррекции систематической ошибки самоотбора, в то время как 2SLS используется для решения проблемы обратной причинно-следственной связи, тем самым обеспечивая достоверность причинно-следственных выводов в результатах исследования.

На основе данных опроса 603 овощеводческих хозяйств в провинции Цзянси, в этом разделе проводится систематический анализ влияния использования интернета на поведение овощеводов по внедрению УЗ, и последовательно представлены результаты базовой регрессии, результаты проверки надежности, результаты тестов эндогенности, результаты проверки опосредованного и модулирующего эффектов, а также результаты анализа неоднородности.

4.1 Результаты базовой регрессии

Учитывая возможную проблему мультиколлинеарности между переменными, данное исследование проводит диагностику мультиколлинеарности перед регрессионным анализом. Результаты оценки показывают, что максимальный фактор инфляции дисперсии (VIF) каждой переменной составляет 1,38, средний VIF – 1,18, и VIF всех переменных значительно меньше 10, что указывает на отсутствие явной проблемы мультиколлинеарности между переменными. Таблица 2 показывает результаты базовой регрессии относительно влияния использования интернета на поведение овощеводов в отношении УЗ. Анализируя данные модели (1), видно, что использование интернета оказывает значительно положительное влияние на УЗ овощеводов на уровне значимости 1%. При каждом увеличении использования интернета овощеводами на 1 единицу, вероятность УЗ увеличивается на 18,6%. Гипотеза 1 подтверждена. Причина этого в том, что цифровые технологии, представленные интернетом, эффективно смягчают такие проблемы, как трудности получения информации, с которыми овощеводы сталкиваются в процессе УЗ. Таким образом, техническая информация эффективно передается среди овощеводов, постепенно меняя способ принятия производственных решений овощеводами, трансформируя традиционную модель сельскохозяйственного производства и управления и способствуя процессу модернизации сельского хозяйства.

Таблица 2 Влияние использования интернета на поведение в отношении УЗ.

Что касается контрольных переменных, как возраст, так и доля дохода от овощеводства оказывают значительное влияние на практику УЗ овощеводов. В частности, возраст оказывает значительно отрицательное влияние на поведение овощеводов в отношении УЗ на уровне значимости 5%. Пожилые овощеводы из-за своего многолетнего накопленного опыта и укоренившихся привычек склонны к консервативному отношению к новым технологиям; напротив, молодые овощеводы более склонны принимать и применять новые технологии. Доля дохода от овощеводства проходит тест на уровне значимости 10% с положительным коэффициентом. Это может быть связано с тем, что овощеводы с высокой долей дохода от овощеводства имеют желание и возможность инвестировать больше средств и труда в овощеводство. Поэтому такие овощеводы более склонны внедрять УЗ.

4.2 Проверка надежности

Для проверки надежности вышеуказанных регрессионных результатов в данном исследовании используются три метода: замена объясняемой переменной, регрессия на подвыборке и плацебо-тест. Результаты тестов представлены в таблице 2 и на рисунке 3. Модель (2) заменяет объясняемую переменную на «Ваш текущий этап внедрения умного овощеводства: ① Не внедрено и не планируется внедрять; ② Не внедрено, но планируется внедрить; ③ Закупка или строительство; ④ Внедрено и планируется продолжать; ⑤ Внедрено, но планируется отказаться (①② = Не внедрено = 0; ③④⑤ = Внедрено = 1)». Результаты регрессии показывают, что оценочный коэффициент использования интернета все еще значительно положителен, что согласуется с результатами модели (1), указывая на надежность результатов. Модель (3) исключает выборки за пределами возрастной группы 30–59 лет и повторно проводит регрессию, нацеленную на овощеводов среднего и молодого возраста (30–59 лет), которые составляют основную часть сельскохозяйственной рабочей силы. Результаты показывают, что использование интернета все еще оказывает значительно положительное влияние на внедрение защищенного земледелия, что дополнительно подтверждает надежность выводов исследования. Кроме того, данное исследование проводит плацебо-тест, опираясь на метод исследования Liao et al. (2025b). Конкретный подход заключается в следующем: случайным образом генерируется 1000 фиктивных лечебных групп, и оценивается распределение вероятностей коэффициентов влияния использования интернета на внедрение УЗ овощеводами на основе псевдоэкспериментального сценария. Результаты плацебо-теста, показанные на рисунке 3, указывают на то, что фиктивные оцененные коэффициенты следуют нормальному распределению вокруг значения 0, что подтверждает надежность спецификации модели; дальнейшее наблюдение показывает, что истинный оценочный коэффициент в базовой регрессии (отмеченный вертикальной пунктирной линией) значительно отличается от распределения коэффициентов, полученных в результате контрфактического моделирования, что дополнительно подтверждает надежность результатов базовой регрессии.

Рисунок 3 Плацебо-тест.

4.3 Тест эндогенности

4.3.1 Систематическая ошибка самоотбора

Таблица 3 представляет результаты оценки трех стандартных методов PSM: сопоставление по ближайшему соседу, ядерное сопоставление и сопоставление по радиусу. Результаты этих методов показывают, что овощеводы, использующие интернет, более склонны к внедрению УЗ. Значения средней обработки на обработанных (ATT) после сопоставления по ближайшему соседу, ядерного сопоставления и сопоставления по радиусу составляют 0,135, 0,140 и 0,132 соответственно, все проходят тест на значимость. Оценки метода сопоставления по склонности (PSM) согласуются с более ранними результатами базовой регрессии, подтверждая надежность предыдущих выводов.

Таблица 3 Результаты PSM-оценки влияния использования интернета на поведение овощеводов в отношении УЗ.

4.3.2 Обратная причинно-следственная связь

Таблица 4 представляет результаты оценки 2SLS. Во-первых, тест Хаусмана отвергает нулевую гипотезу на уровне значимости 1%, подтверждая, что использование интернета является эндогенным и оправдывая применение методов инструментальных переменных. Модель (4) (первая ступень регрессии) показывает, что коэффициент инструментальной переменной (наличие компьютера) положителен и значим на уровне 5%, указывая на то, что овощеводы, имеющие компьютер, с большей вероятностью используют интернет. F-статистика для совместной значимости инструментальных переменных на первой ступени составляет 10,17, превышая эмпирический порог безопасности 10. Это позволяет отвергнуть нулевую гипотезу о «слабых инструментальных переменных», подтверждая, что инструментальные переменные выбраны разумно и сильно коррелируют с эндогенной переменной (использование интернета). Модель (5) (вторая ступень регрессии) показывает, что влияние использования интернета на поведение овощеводов в отношении УЗ остается значительно положительным на уровне 5%, подтверждая результаты базовой регрессии. Это указывает на то, что после учета эндогенности с помощью инструментальных переменных использование интернета по-прежнему способствует повышению вероятности внедрения УЗ.

Таблица 4 Результаты 2SLS-регрессии влияния использования интернета на поведение овощеводов в отношении УЗ.

4.4 Проверка механизма действия

4.4.1 Проверка опосредованного эффекта

В соответствии с предыдущим теоретическим анализом, использование интернета может влиять на поведение овощеводов в отношении УЗ путем улучшения их отношения к риску и снижения экономических затрат. На основе этого данное исследование использует модель опосредованного эффекта для проведения проверки. Результаты представлены в таблице 5.

Таблица 5 Результаты проверки опосредованного эффекта.

Был проверен опосредующий эффект отношения к риску в связи между использованием интернета и УЗ овощеводов. Результаты модели (6) показывают, что использование интернета значительно влияет на отношение овощеводов к риску на уровне значимости 5%; результаты модели (7) показывают, что как использование интернета, так и отношение к риску положительно влияют на поведение овощеводов по внедрению УЗ. Это свидетельствует о том, что отношение служит предпосылкой для поведения, и овощеводы с высоким уровнем принятия риска более склонны к внедрению технологий УЗ. Результаты показывают, что отношение к риску играет опосредующую роль в связи между использованием интернета и внедрением УЗ, способствуя поведению овощеводов в отношении УЗ. Опосредующий эффект составляет 8,56%. Гипотеза 2 подтверждена.

Для проверки того, может ли использование интернета способствовать внедрению УЗ за счет снижения экономических затрат овощеводов, данное исследование провело тест опосредованного эффекта. Результаты модели (8) показывают, что использование интернета оказывает значительное отрицательное влияние на экономические затраты на уровне значимости 1%. Модель (9) регрессирует как использование интернета, так и экономические затраты на поведение в отношении УЗ, причем обе переменные проходят тест на значимость. Однако экономические затраты оказывают значительное отрицательное влияние на поведение в отношении УЗ на уровне 5%. Это указывает на то, что овощеводы сталкиваются с высокой неопределенностью при внедрении новых технологий – в частности, крупные единовременные инвестиции в новые технологии несомненно увеличивают рисковые затраты. Чем выше экономические затраты, тем ниже вероятность внедрения УЗ. Таким образом, экономические затраты играют опосредующую роль в связи между использованием интернета и внедрением УЗ фермерами, составляя 6,81% от общего эффекта. Гипотеза 3 подтверждена.

Таким образом, с субъективной точки зрения, использование интернета может стимулировать внутреннюю мотивацию овощеводов к УЗ за счет повышения их готовности идти на риск, тем самым увеличивая вероятность внедрения УЗ. С объективной точки зрения, использование интернета может снизить затраты овощеводов на понимание, изучение и освоение новых технологий, тем самым смягчая такие дилеммы, как высокие требования к единовременным инвестициям в новые технологии, и улучшая УЗ.

4.4.2 Проверка модулирующего эффекта

Модель (10) в таблице 6 представляет результаты регрессии члена взаимодействия между использованием интернета и государственными стимулами. Результаты показывают, что член взаимодействия между использованием интернета и государственными стимулами является значительно положительным на уровне значимости 1%, что свидетельствует о значительном положительном модулирующем эффекте государственных стимулов на связь между использованием интернета и поведением в отношении УЗ. Гипотеза 4 подтверждена. В частности, чем выше фактическая сумма государственных субсидий, предоставляемых овощеводам, тем сильнее влияние использования интернета на их практику УЗ.

Таблица 6 Модулирующий эффект государственных стимулов.

4.5 Анализ неоднородности

Являясь важным средством получения информации для овощеводов, интернет может помочь им получить доступ к такой информации, как рыночная информация, техническая информация и политическая информация. Однако из-за различий в индивидуальных характеристиках овощеводов, семейных ресурсах и уровне регионального развития стимулирующий эффект использования интернета на поведение фермеров в отношении УЗ может различаться. Поэтому, чтобы углубить понимание связи между использованием интернета и внедрением УЗ овощеводами, данное исследование проводит группировку выборки по двум измерениям – возраст и уровень образования – для дальнейшего изучения влияния использования интернета на поведение по внедрению УЗ.

Возраст является критическим фактором, влияющим на УЗ овощеводов (Morris and Venkatesh, 2000). Хотя использование интернета позволяет пожилым группам сохранять независимость в течение длительного времени, проблема недостаточного применения интернета среди пожилых людей остается острой, несмотря на растущее проникновение технологий. Данное исследование использует регрессию с разделением групп по среднему значению для разделения выборки на две подгруппы по возрасту: молодые овощеводы (до 39 лет) и пожилые овощеводы (40 лет и старше). Результаты модели (11) в таблице 7 показывают, что использование интернета значительно способствует УЗ среди овощеводов молодого возраста, в то время как его влияние на овощеводов пожилого возраста статистически незначимо. Возможная причина этого расхождения заключается в том, что пожилые овощеводы в целом обладают более слабой интернет-грамотностью и медленнее принимают и осваивают новые концепции, знания и технологии по сравнению с их молодыми коллегами.

Таблица 7 Результаты регрессии неоднородности.

Образовательный уровень является ключевым фактором, определяющим выбор технологий. В этом исследовании образовательный уровень разделен на две подвыборки: низкий образовательный уровень (1 = начальная школа и ниже; 2 = неполное среднее образование) и высокий образовательный уровень (3 = среднее/техникум/высшее профессиональное училище; 4 = бакалавриат/младший колледж; 5 = магистратура). Используется метод групповой регрессии для проверки. Результаты регрессии показывают, что использование интернета более эффективно способствует внедрению УЗ среди овощеводов с высоким образовательным уровнем (таблица 7). Возможная причина заключается в том, что овощеводы с высоким образовательным уровнем обычно обладают более сильными способностями к отбору информации и усвоению технологий. Они с большей вероятностью точно получают технические знания и операционные руководства, связанные с УЗ, через интернет, а также обладают более сильными способностями к обучению и адаптации к таким аспектам УЗ, как управление интеллектуальными устройствами и цифровое управление. Таким образом, они могут более эффективно преобразовывать информацию, полученную через интернет, в поведение по внедрению технологий (Paltasingh and Goyari, 2018).

На основе данных опроса 603 овощеводческих хозяйств в провинции Цзянси, данное исследование систематически изучает влияние и механизм использования интернета на поведение овощеводов в отношении УЗ с использованием бинарной Пробит-модели, модели опосредованного эффекта и модели модулирующего эффекта. Его результаты перекликаются с существующими исследованиями в области внедрения сельскохозяйственных технологий. С точки зрения прямого эффекта, использование интернета значительно способствует внедрению УЗ овощеводами, что полностью согласуется с существующими выводами исследований (Chen et al., 2024b; Liao et al., 2025a; Yin et al., 2025), и дополнительно подтверждает универсальную ценность цифровых технологий в процессе модернизации сельского хозяйства. Инновационная модель технологической интеграции (то есть модель УЗ) восполняет ограничение существующих исследований, которые в основном сосредоточены на зерновых культурах или отдельных традиционных технологиях (например, борьба с вредителями и болезнями, сокращение удобрений), и предоставляет микро-эмпирические доказательства движущих факторов умной трансформации товарных культур.

С точки зрения механизма, опосредующие эффекты отношения к риску и экономических затрат (составляющие 8,56 и 6,81% соответственно) раскрывают «субъективно-объективные» двойные пути, через которые интернет влияет на внедрение УЗ овощеводами. На субъективном уровне подтверждается, что улучшение отношения к риску с помощью интернета может эффективно преодолеть порог внедрения высокорисковых технологий. На объективном уровне интернет смягчает экономические ограничения за счет снижения затрат на информационный поиск и затрат на переговоры, тем самым побуждая овощеводов к внедрению УЗ. Это перекликается с мнением Khan et al. (2022) о том, что «высокие трансакционные издержки ограничивают внедрение фермерами новых технологий». Кроме того, положительный модулирующий эффект государственных стимулов указывает на то, что политические инструменты, такие как субсидии, могут усилить стимулирующий эффект интернета, что согласуется с выводом Cremades et al. (2015) и Bahari et al. (2024) о том, что «государственные экономические стимулы способствуют внедрению современных технологий».

С точки зрения гетерогенных характеристик, стимулирующий эффект использования интернета на внедрение УЗ более значим среди молодых овощеводов и овощеводов с высоким образовательным уровнем, и этот результат имеет четкое практическое значение. С точки зрения возраста, молодые овощеводы обладают более высокой цифровой грамотностью и более сильными способностями к обучению и адаптации в управлении интеллектуальными устройствами и цифровом управлении. Напротив, пожилые овощеводы из-за многолетних укоренившихся традиционных привычек возделывания и слабых способностей к применению интернета с трудом эффективно преобразуют цифровую информацию в поведение по внедрению технологий, что согласуется с выводами исследования Das et al. (2019). С точки зрения уровня образования, овощеводы с высоким образовательным уровнем обладают более сильными способностями к отбору информации и эффективностью принятия технологий. Они могут использовать интернет для более эффективного получения профессионального контента, необходимого для УЗ, тем самым дополнительно снижая затраты на обучение в процессе внедрения технологий УЗ (Zachariou et al., 2025). Это также объясняет, почему эта группа с большей вероятностью преобразует интернет-стимулы в фактическое поведение. Такие гетерогенные характеристики указывают на то, что существуют «групповые различия» в стимулирующем эффекте интернета на интеллектуальную трансформацию сельского хозяйства, предоставляя ключевую основу для целенаправленной разработки последующих политик.

Таким образом, данное исследование не только подтверждает ключевую роль интернета в стимулировании трансформации овощеводов к умному сельскому хозяйству на микроуровне, но и предоставляет новую теоретическую перспективу для понимания того, как цифровые технологии встраиваются в процессы принятия решений фермерами через анализ опосредующих и модулирующих механизмов; анализ неоднородности предоставляет четкую практическую основу для разработчиков политики: необходимо не только расширять охват сельским интернетом через инфраструктурное строительство, но и разрабатывать дифференцированные стратегии поддержки для различных групп, чтобы более эффективно раскрыть движущий потенциал цифровых технологий для модернизации сельского хозяйства.

6.1 Вывод

Используя данные опроса 603 овощеводов в провинции Цзянси, данное исследование эмпирически проверяет влияние использования интернета на поведение в отношении УЗ и его механизмы. Результаты исследования следующие: Во-первых, использование интернета значительно способствует поведению овощеводов в отношении УЗ, и этот вывод остается достоверным после ряда обсуждений эндогенности и проверок надежности. Во-вторых, анализ механизма показывает, что использование интернета облегчает поведение овощеводов в отношении УЗ за счет улучшения отношения к риску и снижения экономических затрат. Кроме того, государственные стимулы играют положительную модулирующую роль в связи между использованием интернета и поведением овощеводов в отношении УЗ. В-третьих, анализ неоднородности показывает, что использование интернета более значительно способствует УЗ среди молодых овощеводов и овощеводов в деревнях с удобным транспортным сообщением.

6.2 Рекомендации

На основе вышеуказанных выводов данное исследование предлагает следующие политические рекомендации:

Во-первых, учитывая, что использование интернета значительно способствует внедрению УЗ овощеводами, правительствам следует укреплять строительство интернет-инфраструктуры, перепланировать сетевые узлы и продвигать проекты по покрытию сельских сетей, чтобы позволить овощеводам легко получать доступ и применять сельскохозяйственную информацию. Во-вторых, учитывая, что использование интернета способствует внедрению УЗ овощеводами за счет улучшения отношения к риску, соответствующие органы должны регулярно организовывать онлайн-обучающие мероприятия, чтобы помочь овощеводам овладеть знаниями и навыками, укрепить осознание риска и перейти от пассивного реагирования на риск к активному управлению риском, тем самым повышая их склонность к риску. В-третьих, учитывая, что использование интернета способствует внедрению УЗ овощеводами за счет снижения экономических затрат, правительства должны быстро и точно собирать и анализировать динамику рынка, внедрять современные технологии, такие как интернет и интернет вещей, осуществлять мониторинг в реальном времени и точное регулирование среды выращивания, а также эффективно снижать производственные и эксплуатационные затраты овощеводов. В-четвертых, учитывая, что государственные стимулы играют положительную модулирующую роль во влиянии использования интернета на поведение овощеводов в отношении УЗ, правительства должны вводить соответствующие политики и предоставлять финансовые субсидии и другие стимулы для поощрения и поддержки применения УЗ. В-пятых, учитывая гетерогенное влияние использования интернета на поведение различных овощеводов в отношении УЗ, правительства должны реализовывать целевые политики: предоставлять систематическое обучение интернет-технологиям и приложениям умного сельского хозяйства, а также субсидии на внедрение УЗ для овощеводов среднего и молодого возраста, проявляющих готовность и способность к внедрению УЗ, поощряя их активное участие. Во-вторых, создать платформу для обмена опытом внедрения УЗ для высокообразованных овощеводов, поощрять их делиться случаями применения технологий и практическими навыками через интернет, а также предоставлять субсидии на закупку сопутствующего оборудования, чтобы помочь этой группе более эффективно преобразовывать интернет-информацию в практику УЗ.

6.3 Ограничения и перспективы исследования

Несомненно, данное исследование имеет ограничения, заслуживающие внимания. Во-первых, рамки исследования ограничены провинцией Цзянси. Если бы в будущие исследования можно было включить другие провинции, выводы были бы более обобщаемыми. Во-вторых, данные, используемые в этом исследовании, являются поперечными. Если бы можно было провести последующее исследование, мы могли бы изучить динамическое влияние использования интернета на внедрение УЗ овощеводами. В-третьих, данное исследование не включило в свои рамки защищенные овощные фермы и вертикальные системы земледелия, а только измеряло поведение в отношении УЗ в общем виде. Это приводит к ограниченной объяснительной силе и применимости выводов к этим двум сценариям, а политические рекомендации также не обладают сценарие-специфичностью. Будущие исследования могут проводить специализированные опросы, нацеленные на эти два сценария, уточнять дизайн исследования и переменные, а также расширять региональные сравнительные исследования. Эти усилия помогут улучшить исследовательскую структуру взаимосвязи между использованием интернета и УЗ, а также повысить точность как выводов, так и политических рекомендаций.

Wu Z, Chen C, Xu M, Li L and Hu W (2026) Driving mechanism of Internet use on vegetable farmers’ smart farming adoption. Front. Sustain. Food Syst. 9:1687446. doi: 10.3389/fsufs.2025.1687446

Перевод статьи «Driving mechanism of Internet use on vegetable farmers’ smart farming adoption» авторов Wu Z, Chen C, Xu M, Li L and Hu W., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: Designed by Freepik