Once Bitten, Twice Shy: The Impact of Natural Disasters on the Adoption of Green Production Technologies by Farmers Based on the Risk Aversion Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose— This study investigates the low adoption rate of green agricultural technologies among farmers, focusing on the impact of natural disasters and farmers’ risk aversion variability. This research also aims to explore potential response strategies for these challenges. Design/methodology/approach— This study employs a dynamic perspective to assess the influence of natural disasters on farmers’ adoption of green agricultural technology. It uses a series of robustness checks, including substitution of the explained variable, to ensure the reliability of the findings. The underlying mechanism is explored through the lens of risk aversion, and a heterogeneity analysis is conducted to understand the differential impacts across various farmer types. This study also evaluates the mitigating effects of agricultural subsidies and insurance on the negative impacts of natural disasters. Findings— This study revealed the following: 1. Natural disasters significantly inhibit the likelihood and degree of farmers’ adoption of green agricultural technologies, with the conclusion remaining robust after the robustness checks. 2. The frequency of natural disasters increases farmers’ risk aversion, which in turn affects their decisions to adopt green agricultural technologies, with higher risk aversion correlating with lower adoption and engagement rates. 3. The heterogeneity analysis shows that natural disasters suppress the adoption behaviors of small-scale farmers, those with lower farming income proportions, and those with fewer types of agricultural machinery. 4. Agricultural subsidies and participation in agricultural insurance can reduce the negative effects of natural disasters on farmers’ adoption of green technology. Originality/value— This study provides original insights into the overlooked consequences of natural disasters on the adoption of green agricultural technologies and the role of risk aversion in farmers’ decision-making. It offers valuable policy recommendations for enhancing natural disaster warning and response mechanisms, intensifying technical training, and improving agricultural insurance systems to foster green and sustainable development of agriculture in China. This study contributes to the literature by highlighting the need for targeted support mechanisms to address the challenges faced by different farmer demographics during natural disasters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».