DOI: https://doi.org/10.1186/s40066-025-00529-0
تاريخ النشر: 2025-06-12
المؤلف: Nadia Adnan وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة العوامل التي تؤثر على اعتماد وعدم اعتماد تكنولوجيا الأسمدة الذكية بين المزارعين في البلدان النامية، مع التركيز على باكستان. باستخدام النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT) ونظرية القيمة المتوقعة (EVT)، تحدد البحث العوامل الرئيسية مثل الجدوى الاقتصادية، والعائد على الاستثمار، والتأثيرات الثقافية التي تؤثر على قرارات المزارعين. تم جمع البيانات من 353 مزارعًا من خلال مسح كمي عرضي وتم تحليلها باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الجزئية (PLS-SEM). تشير النتائج إلى أن القيود الاقتصادية، ونقص الدعم الفني، والممارسات التقليدية تعيق الاعتماد، بينما تعزز التعليم، والتدريب، والجهود التعاونية بين مختلف أصحاب المصلحة القبول والوصول.
تؤكد الدراسة على الدور الحاسم للعوامل الاقتصادية بالنسبة للمزارعين الصغار وتبرز ضرورة المبادرات المشتركة التي تشمل الحكومة، والمنظمات غير الحكومية، والقطاع الخاص لتحسين القدرة على تحمل تكاليف الأسمدة الذكية والوصول إليها. كما تؤكد على أهمية برامج التعليم والتدريب المخصصة لتمكين المزارعين، إلى جانب الدعم الفني المستمر لمعالجة تحديات التنفيذ. من خلال دمج الأبعاد الاجتماعية والاقتصادية والثقافية والنفسية، توفر البحث فهمًا شاملاً لسلوكيات الاعتماد وتقترح أن يقوم صانعو السياسات بتصميم تدخلات محددة للسياق للتغلب على الحواجز وتعزيز الابتكارات الزراعية المستدامة.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على الدور الحاسم لدمج التكنولوجيا في الزراعة، مع التركيز بشكل خاص على تكنولوجيا الأسمدة الذكية، التي تعد بتحسين الدقة في إدارة المغذيات وزيادة غلات المحاصيل. ومع ذلك، فإن اعتماد مثل هذه الابتكارات في البلدان النامية يعيقه تفاعل معقد من العوامل الاجتماعية والاقتصادية والثقافية والنفسية. تهدف الدراسة إلى التحقيق في هذه الديناميات، مع التأكيد على ضرورة وجود جدوى اقتصادية واضحة وعوائد ملموسة على الاستثمار لتشجيع المزارعين أصحاب الحيازات الصغيرة على تبني تكنولوجيا الأسمدة الذكية. تعتبر الجهود التعاونية بين الحكومات، والمنظمات غير الحكومية، والقطاع الخاص ضرورية لجعل هذه التكنولوجيا متاحة ماليًا، إلى جانب أهمية التعليم والدعم الفني المستمر لتمكين المزارعين.
لفهم العوامل الدقيقة التي تؤثر على اعتماد وعدم اعتماد تكنولوجيا الأسمدة الذكية، تستخدم الدراسة ثلاثة أطر نظرية: نظرية القيمة المتوقعة (EVT)، والنظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT)، ونظرية التحفيز-العضوية-الاستجابة (SOR). تسهل هذه الأطر فحصًا شاملاً لتصورات المزارعين بشأن فعالية التكنولوجيا، وسهولة استخدامها، وتأثير الشبكات الاجتماعية على قراراتهم. تهدف البحث إلى تطوير إطار مفاهيمي لفهم عملية الاعتماد، وإجراء تحليلات تجريبية للتحقق من أهمية العوامل المؤثرة المختلفة، واستكشاف المتغيرات المعتدلة مثل حجم المزرعة والسياقات الثقافية. ستفصل الأقسام التالية مراجعة الأدبيات، وتطوير النموذج المفاهيمي، ومنهجية البحث، والنتائج، والنقاشات، مما يسهم في استراتيجيات دمج التكنولوجيا بنجاح في الزراعة.
الطرق
توضح قسم المنهجية النهج المنظم المتبع في البحث، مع التأكيد على أهمية توافق تصميم البحث مع أهداف الدراسة، واختيار المشاركين، وطرق العينة، وتقنيات جمع البيانات. تستخدم الدراسة استراتيجية بحث كمية، معتمدة على نهج استنتاجي لاختبار نظريات وفرضيات محددة. تم اعتماد تصميم استفسار ارتباطي، يتميز بأنه عرضي ووصفى، مما يسهل فحص العلاقات بين المتغيرات الكمية المستمرة.
تم جمع البيانات من خلال استبيانات المسح، وهي طريقة معترف بها على نطاق واسع في الأبحاث التي تركز على اعتماد التكنولوجيا بين المزارعين. لا تدعم هذه المنهجية فقط صياغة أسئلة البحث والفرضيات، بل تدعم أيضًا تحليل وتقديم النتائج، مما يضمن إطارًا قويًا للدراسة.
النتائج
تُعرض نتائج اختبار الفرضيات في الجدول 6، مما يظهر دعمًا قويًا لجميع الفرضيات المقترحة. تشير الفرضية الأولى (H1a) إلى وجود علاقة إيجابية كبيرة بين FC (ظروف التيسير) وATT (الموقف)، مع قيمة p تبلغ 0.004 وقيمة t تبلغ 2.907، مما يؤدي إلى معامل معياري (β) يبلغ 0.160. وبالمثل، تؤكد الفرضية الثانية (H1b) وجود رابط كبير بين FC وPT (الثقة المدركة)، مع قيمة p تبلغ 0.001 وقيمة t تبلغ 3.257 (β = 0.171).
تظهر اختبارات الفرضيات الإضافية أن PEU (سهولة الاستخدام المدركة) تؤثر إيجابيًا على ATT (H2a) مع قيمة p تبلغ 0.033 (β = 0.155) وPT (H2b) مع قيمة p تبلغ 0.003 (β = 0.211). كما تظهر PU (الفائدة المدركة) تأثيرات إيجابية كبيرة على ATT (H3a، p = 0.035، β = 0.145) وPT (H3b، p = 0.012، β = 0.177). بالإضافة إلى ذلك، يرتبط SI (التأثير الاجتماعي) إيجابيًا مع ATT (H4a، p = 0.001، β = 0.187) وPT (H4b، p = 0.015، β = 0.159). تظهر AOT (الموقف تجاه التكنولوجيا) نتائج مماثلة، تؤثر إيجابيًا على ATT (H5a، p = 0.001، β = 0.209) وPT (H5b، p = 0.000، β = 0.239). أخيرًا، تشير الفرضية الحادية عشرة (H6a) إلى وجود ارتباط كبير بين ATT وAI (الذكاء الاصطناعي)، مع قيمة p تبلغ 0.003 وقيمة t تبلغ 3.003، مما يدعم المزيد من قوة النتائج.
النقاش
تؤكد قسم النقاش على الدور الحاسم لظروف التيسير، وسهولة الاستخدام المدركة، والفائدة المدركة، والتأثير الاجتماعي في اعتماد تكنولوجيا الأسمدة الذكية بين المزارعين. تشير الأبحاث السابقة إلى أن العوامل الخارجية، مثل الوصول إلى معلومات موثوقة، والتدريب، والسياسات الحكومية الداعمة، تشكل بشكل كبير مواقف المزارعين تجاه اعتماد تقنيات الزراعة المبتكرة. يتم استخدام النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT) لتأطير هذه العلاقات، حيث تفترض أن ظروف التيسير تؤثر إيجابيًا على المواقف والنوايا لاستخدام تكنولوجيا الأسمدة الذكية. تقترح القسم عدة فرضيات، بما في ذلك أن ظروف التيسير (H1)، وسهولة الاستخدام المدركة (H2)، والفائدة المدركة (H3) جميعها تؤثر إيجابيًا على مواقف المزارعين تجاه تكنولوجيا الأسمدة الذكية.
علاوة على ذلك، يبرز النقاش أهمية التأثير الاجتماعي (H4) والوصول إلى التكنولوجيا (H5) في تشكيل تصورات ومواقف المزارعين. ويؤكد على ضرورة المزيد من البحث لاستكشاف العوامل السياقية التي تؤثر على هذه العلاقات، لا سيما في القطاع الزراعي في باكستان. يتناول القسم أيضًا التفاعل بين الثقة المدركة وظروف التيسير (H6)، وسهولة الاستخدام المدركة (H7)، والفائدة المدركة (H8)، مقترحًا أن الثقة في التكنولوجيا تتأثر بكل من سهولة استخدامها المدركة وفائدتها. بشكل عام، تدعو النتائج إلى تدخلات مستهدفة لتعزيز اعتماد المزارعين لتكنولوجيا الأسمدة الذكية، مما يعزز الممارسات الزراعية المستدامة.
DOI: https://doi.org/10.1186/s40066-025-00529-0
Publication Date: 2025-06-12
Author(s): Nadia Adnan et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This study investigates the factors influencing the adoption and non-adoption of smart fertilizer technology among farmers in developing countries, with a focus on Pakistan. Utilizing the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) and Expectancy-Value Theory (EVT), the research identifies key determinants such as cost-effectiveness, return on investment, and cultural influences that affect farmers’ decisions. Data were gathered from 353 farmers through a cross-sectional quantitative survey and analyzed using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). The findings indicate that economic constraints, lack of technical support, and traditional practices impede adoption, while education, training, and collaborative efforts among various stakeholders enhance acceptance and accessibility.
The study underscores the critical role of economic factors for small-scale farmers and highlights the necessity of joint initiatives involving government, NGOs, and the private sector to improve the affordability and accessibility of smart fertilizers. It also stresses the importance of tailored education and training programs to empower farmers, alongside continuous technical support to address implementation challenges. By integrating socio-economic, cultural, and psychological dimensions, the research provides a comprehensive understanding of adoption behaviors and suggests that policymakers should design context-specific interventions to overcome barriers and promote sustainable agricultural innovations.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the critical role of technology integration in agriculture, particularly focusing on smart fertilizer technology, which promises enhanced precision in nutrient management and improved crop yields. However, the adoption of such innovations in developing countries is hindered by a complex interplay of socio-economic, cultural, and psychological factors. The study aims to investigate these dynamics, emphasizing the necessity for clear cost-effectiveness and tangible returns on investment to encourage smallholder farmers to embrace smart fertilizer technology. Collaborative efforts among governments, NGOs, and the private sector are deemed essential for making these technologies financially accessible, alongside the importance of education and ongoing technical support to empower farmers.
To understand the nuanced factors influencing the adoption and non-adoption of smart fertilizer technology, the study employs three theoretical frameworks: Expectancy-Value Theory (EVT), Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), and Stimulus-Organism-Response (SOR) theory. These frameworks facilitate a comprehensive examination of farmers’ perceptions regarding the technology’s effectiveness, ease of use, and the impact of social networks on their decisions. The research aims to develop a conceptual framework for understanding the adoption process, conduct empirical analyses to validate the significance of various influencing factors, and explore moderating variables such as farm size and cultural contexts. The subsequent sections will detail the literature review, conceptual model development, research methodology, findings, and discussions, ultimately contributing to strategies for successful technology integration in agriculture.
Methods
The methodology section outlines the structured approach taken in the research, emphasizing the importance of aligning the research design with the study’s objectives, participant selection, sampling methods, and data collection techniques. The study employs a quantitative research strategy, utilizing a deductive approach to test specific theories and hypotheses. A correlational inquiry design is adopted, characterized as cross-sectional and descriptive, which facilitates the examination of relationships between continuous quantitative variables.
Data collection was conducted through survey questionnaires, a widely recognized method in research focused on technology adoption among farmers. This methodology not only supports the formulation of research questions and hypotheses but also underpins the analysis and presentation of findings, ensuring a robust framework for the study.
Results
The results of the hypothesis testing are presented in Table 6, demonstrating strong support for all proposed hypotheses. The first hypothesis (H1a) indicates a significant positive relationship between FC (Facilitating Conditions) and ATT (Attitude), with a p-value of 0.004 and a t-value of 2.907, leading to a standardized coefficient (β) of 0.160. Similarly, the second hypothesis (H1b) confirms a significant link between FC and PT (Perceived Trust), with a p-value of 0.001 and a t-value of 3.257 (β = 0.171).
Further hypotheses testing reveals that PEU (Perceived Ease of Use) positively affects ATT (H2a) with a p-value of 0.033 (β = 0.155) and PT (H2b) with a p-value of 0.003 (β = 0.211). PU (Perceived Usefulness) also shows significant positive impacts on ATT (H3a, p = 0.035, β = 0.145) and PT (H3b, p = 0.012, β = 0.177). Additionally, SI (Social Influence) correlates positively with ATT (H4a, p = 0.001, β = 0.187) and PT (H4b, p = 0.015, β = 0.159). AOT (Attitude toward Technology) shows similar results, positively influencing ATT (H5a, p = 0.001, β = 0.209) and PT (H5b, p = 0.000, β = 0.239). Finally, the eleventh hypothesis (H6a) indicates a significant correlation between ATT and AI (Artificial Intelligence), with a p-value of 0.003 and a t-value of 3.003, further supporting the robustness of the findings.
Discussion
The discussion section emphasizes the critical role of facilitating conditions, perceived ease of use, perceived usefulness, and social influence in the adoption of smart fertilizer technology among farmers. Prior research indicates that external factors, such as access to reliable information, training, and supportive government policies, significantly shape farmers’ attitudes towards adopting innovative agricultural technologies. The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) is employed to frame these relationships, positing that facilitating conditions positively influence attitudes and intentions to use smart fertilizer technology. The section proposes several hypotheses, including that facilitating conditions (H1), perceived ease of use (H2), and perceived usefulness (H3) all positively impact farmers’ attitudes towards smart fertilizer technology.
Furthermore, the discussion highlights the importance of social influence (H4) and access to technology (H5) in shaping farmers’ perceptions and attitudes. It underscores the necessity for more research to explore the contextual factors affecting these relationships, particularly in the agricultural sector of Pakistan. The section also addresses the interplay between perceived trust and facilitating conditions (H6), perceived ease of use (H7), and perceived usefulness (H8), suggesting that trust in technology is influenced by both its perceived ease of use and usefulness. Overall, the findings advocate for targeted interventions to enhance farmers’ adoption of smart fertilizer technology, thereby promoting sustainable agricultural practices.