A fejlett információtechnológiák elterjedését befolyásoló tényezők meghatározása a mezőgazdasági kisüzemekben

Identifying the factors influencing the adoption of advanced information technolgoes in small agricultural enterprises

Tóth, Mihály

Szilágyi, Róbert

Debreceni Egyetem::Gazdaságtudományi Kar

2023-09-20T10:50:31Z

2023-09-20T10:50:31Z

2023

2023-10-06

mezőgazdaság

elfogadottság

Ipar 4.0

UTAUT2

SEM

agriculture

acceptance

Industry 4.0

A mezőgazdasági termelés és üzleti folyamatok optimalizálása kiemelt feladat a versenyképesség és fenntarthatóság egyensúlyának elérése céljából. Az Ipar 4.0 koncepció összefoglalja az egyes lehetőségeket, új környezeti és üzleti adatforrásokat, valamint nagy volumenű adatkezelő és elemző megoldásokat definiálva. Azonban lényeges szakadék figyelhető meg az adaptációt illetően a szervezeti méretkategóriától függően, mely felteszi a kérdést, hogy tényezők befolyásolják a releváns eszközök és megoldások implementálását kis és közepes méretű mezőgazdasági szervezetek esetében. A szakirodalom általános modelleket használt a felmérések során, így a kutatás célja a UTAUT2 teoretikus modell bővítése, a szektor és terület sajátosságaihoz való alkalmazkodásért. A kutatás első lépése a szakirodalom és egy közösségi hálózat elemzése volt, kifejezve a mezőgazdasági termelés és releváns területek közötti kapcsolatot kifejező kapcsolatot. Kulcsszóhálózati elemzés, többszörös korrespondencia elemzés, tematikus evolúciós elemzés, valamint szentimentelemzés került alkalmazásra az aktuális témakörök közötti kapcsolat, ezek idővel való változása, valamint a pozitív és negatív aspektusok meghatározásához. Az előzetes kutatás összefoglalta az eszközöket, megoldásokat és kétségeket, melyek támogatták az ezt követő háromszintes változószelekciót. Eredményként 5.520 látens változó és 198 PLS-SEM modellszerkezet került gyűjtésre a szakirodalomból. A változók alapján 5 általános és 7 modellaspektus került megfogalmazásra. A modell kialakítása előtt invarianciaelemzés és ordinális logisztikus regresszió került alkalmazásra a külső hatások meghatározása és a modell egyszerűsítése céljából. A modell célja a releváns eszközök és megoldások használati szándéka mellett az attitűd és a kipróbálás szándék mérése egy felmérés alapján. Az alapmodell egy kidolgozott iteratív folyamat alapján, a megfogalmazott szempontok felhasználásával két szinten került bővítésre. Az első szint az UTAUT2 modell bővítését, míg a második szint az UTAUT2 modellben szereplő összesített változók magyarázatát tűzte ki célul, előre meghatározott megszorítások alapján. Ennek eredményeként kiválasztásra kerültek a modellváltozatok, amelyek nagyobb pontossággal képesek magyarázni az értékeléseket, azonban a megbízható alkalmazásuk további adatgyűjtést igényel. A fő tényezők összegzésre és kategorizálásra kerültek. A befolyásoló tényezők mintázata alapján lehetséges megoldás lehet a gyakorlati alkalmazás hatásának vizsgálata a felhasználó (használat utáni szemléletváltás), mind a szervezet (folyamatokra gyakorolt hatás) szemszögéből. Egy kiválasztott korlát megoldására rendszerkoncepció került kidolgozásra, amely bemutatja a döntéshozók számára a megfelelő eszközök és megoldások által biztosított lehetőségeket, beleértve az adatgyűjtést, -feldolgozást és elemzést. Optimising agricultural production and business processes is a crucial task to balance competitiveness and sustainability. Industry 4.0 summarizes the possible options, defining new environmental and business-related data sources as well as methods for high volume data processing and analysis. However, there is a significant gap in the adaptation considering the organisational size, which raises the question of what factors influence the implementation of relevant tools and solutions in small and medium-sized agricultural organisations. The literature uses general models to research the topic, thus the aim of this research is to extend the UTAUT2 theoretical model, adapting to the characteristics of the sector and field. The first step of the research was to analyse the literature and social network, expressing the relationship between agricultural production and the relevant field Co-word network analysis, multiple correspondence analysis, thematic evolutionary analysis and sentiment analysis were used to identify the relationship between the current topics, the changes over time as well as positive and negative aspects. The preliminary research summarised the tools, solutions and doubts that supported the subsequent three-step variable selection. As a result, 5,520 latent variables and 198 PLS-SEM model structures were collected from the literature. Based on the variables, 5 general and 7 model aspects were formulated. Before designing the model, invariance analysis and ordinal logistics regression were applied to determine externalities and aid model simplification. The aim of the model was to measure attitude and intention to try, in addition to intention to use of relevant tools and solutions, based on a survey. The base model was extended in two levels, based on a developed iterative process, using the formulated aspects. The first level aimed to extend the UTAUT2 model, while the second level aimed to explain the aggregated variables included in the UTAUT2 model, based on predefined constraints. As a result, appropriate model variants were selected, which in all cases were able to explain the evaluations with improved accuracy, but their reliable application requires further data collection. The main factors were summarised and categorised. Based on the pattern of influencing factors, a possible solution could be to examine the impact of practical application from both the user's (change in attitude after use) and the organisation's (impact on processes) perspective. To solve one selected limitation, a system concept was developed to present the options for decision makers, provided by the relevant tools and solutions, including data acquisition, processing, and analytics.

magyar

170

application/pdf

application/pdf

application/pdf

https://hdl.handle.net/2437/359130