DETERMINANTES DA ADOÇÃO DE TECNOLOGIAS DE...

Campinas SOBER - Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural

DETERMINANTES DA ADOÇÃO DE TECNOLOGIAS DE AGRICULTURA DE PRECISÃO: UMA REVISÃO DE ESTUDOS EMPÍRICOS

DETERMINANTS OF THE ADOPTION OF PRECISION AGRICULTURE TECHNOLOGIES: A REVIEW OF

Carlos Ivan Mozambani Doutorando do Dep. de Engenharia de Produção [email protected]

Hildo Meirelles de Souza FilhoProf.º Titular do Dep. de Eng. de Produção [email protected]

Marcela de Mello Brandão VinholisPesquisadora - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)[email protected]

Grupo de Pesquisa:

Resumo: O objetivo deste artigo foi identificar de tecnologias de agricultura de precisão (AP) descritos na literatura. Neste sentido, foi realizada uma Revisão Bibliográfica Sistemática (RBS) em três bases de dados (of Science e Scielo), combinando os termos busca retornou mais de 800 documentos que foram submetidos a filtros de exclusão préestabelecidos. Como resultado destes filtros, 20 artigos foram selecionados para análise, o que permitiu identificar dois contextos de análise: caso estão relacionadas as pesquisas sobre avaliação da adoção de tecnologia, enquanto que no contexto ex ante os estudos referemmostram que a facilidade de uso e a utilidade percebida são os principais aspectos que influenciam na intenção de uso de tecnologias de AP. Por outro lado, as variáveis relacionadas as características do produtor e da propriedade são as principais deteradoção ligadas ao contexto ex post

Palavras-chave: Adoção de tecnologia; fatores determinantes; Agricultura de Precisão; Revisão Bibliográfica Sistemática. Abstract: This paper aimed to identify the main adoption determinants of precision

agriculture (PA) technologies described in the literature. In this sense, a Systematic

Bibliographic Review (SBR) was carried out in three databases (Scopus, Web of Science and

Scielo), combining the terms Adoption, Determinant and Precision Agriculture. The search

returned more than 800 documents that were submitted to a pre

result of these filters, 20 papers were selected for analysis, which allowed to ide

contexts of analysis: ex post and ex ante for the adoption of AP. In the first context are related

the research on evaluation of technology adoption, while in the ex ante context the studies

refer to the intention to use them. The results show th

utility are the main aspects that influence the intention of using AP technologies. On the other

hand, the variables related to the characteristics of the producer and the property are the

main determinants of adoption

Key words: Adoption of technology; Determinant factors; Precision agriculture; Systematic

Bibliographic Review.

Campinas – SP, 29 de julho a 01 de agosto de 2018 Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural

ETERMINANTES DA ADOÇÃO DE TECNOLOGIAS DE AGRICULTURA DE PRECISÃO: UMA REVISÃO DE ESTUDOS EMPÍRICOS

ETERMINANTS OF THE ADOPTION OF PRECISION AGRICULTURE TECHNOLOGIES: A REVIEW OF EMPIRICAL STUDIES

Doutorando do Dep. de Engenharia de Produção – Universidade Federal de São Carlos

Prof.º Titular do Dep. de Eng. de Produção – Universidade Federal de São Carlos

Marcela de Mello Brandão Vinholis Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)

Grupo de Pesquisa: Pesquisa, inovação e extensão rural

O objetivo deste artigo foi identificar os principais fatores determinantes da adoção de tecnologias de agricultura de precisão (AP) descritos na literatura. Neste sentido, foi realizada uma Revisão Bibliográfica Sistemática (RBS) em três bases de dados (

ndo os termos Adoption, Determinant e Precision Agriculture

busca retornou mais de 800 documentos que foram submetidos a filtros de exclusão préestabelecidos. Como resultado destes filtros, 20 artigos foram selecionados para análise, o que

ntificar dois contextos de análise: ex post e ex ante a adoção de AP. No primeiro caso estão relacionadas as pesquisas sobre avaliação da adoção de tecnologia, enquanto que

os estudos referem-se à intenção de uso das mesmas. Os resultadmostram que a facilidade de uso e a utilidade percebida são os principais aspectos que influenciam na intenção de uso de tecnologias de AP. Por outro lado, as variáveis relacionadas as características do produtor e da propriedade são as principais deter

ex post. Adoção de tecnologia; fatores determinantes; Agricultura de Precisão;

Revisão Bibliográfica Sistemática.

This paper aimed to identify the main adoption determinants of precision



), combining the terms Adoption, Determinant and Precision Agriculture. The search

returned more than 800 documents that were submitted to a pre-set exclusion filters. As a

result of these filters, 20 papers were selected for analysis, which allowed to ide



refer to the intention to use them. The results show that the ease of use and the perceived



main determinants of adoption linked to the ex post context.

Adoption of technology; Determinant factors; Precision agriculture; Systematic

Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural

ETERMINANTES DA ADOÇÃO DE TECNOLOGIAS DE AGRICULTURA DE PRECISÃO: UMA REVISÃO DE ESTUDOS EMPÍRICOS

ETERMINANTS OF THE ADOPTION OF PRECISION AGRICULTURE EMPIRICAL STUDIES

Universidade Federal de São Carlos

Universidade Federal de São Carlos

Pesquisa, inovação e extensão rural

os principais fatores determinantes da adoção de tecnologias de agricultura de precisão (AP) descritos na literatura. Neste sentido, foi realizada uma Revisão Bibliográfica Sistemática (RBS) em três bases de dados (Scopus, Web

Adoption, Determinant e Precision Agriculture. A busca retornou mais de 800 documentos que foram submetidos a filtros de exclusão pré-estabelecidos. Como resultado destes filtros, 20 artigos foram selecionados para análise, o que

a adoção de AP. No primeiro caso estão relacionadas as pesquisas sobre avaliação da adoção de tecnologia, enquanto que

se à intenção de uso das mesmas. Os resultados mostram que a facilidade de uso e a utilidade percebida são os principais aspectos que influenciam na intenção de uso de tecnologias de AP. Por outro lado, as variáveis relacionadas as características do produtor e da propriedade são as principais determinantes de

Adoção de tecnologia; fatores determinantes; Agricultura de Precisão;

This paper aimed to identify the main adoption determinants of precision



), combining the terms Adoption, Determinant and Precision Agriculture. The search

set exclusion filters. As a

result of these filters, 20 papers were selected for analysis, which allowed to identify two



at the ease of use and the perceived



Adoption of technology; Determinant factors; Precision agriculture; Systematic


1 INTRODUÇÃO A agricultura brasileira avançou como nenhuma outra na direção da sustentabilidade.

Nos últimos 40 anos, o país foi capaz de tropicalizar diversos sistemas de cultivos e de produção animal; transformou grandes extensões de terras pobres e ácidas em terras produtivas; foi capaz de desenvolver uma plataforma de práticas sustentáveis como a fixação de nitrogênio, o controle biológico, o plantio direto e os sistemas integrados. Os desafios continuam no sentido de solucionar problemas relacionados com descarbonização da economia, sistemas integrados para aumentar a eficiência, uso mais racional da água, sistemas que permitam a utilização de insumos de forma inteligente, dentre tantos outros (BERNARD et al

Observam-se que há tecnologias e práticas que possibilitam ao produtor bons resultados econômicos, além de processos agrícolas mais eficientes, responsáveis e rastreáveis, demandantes de mão de obra qualificada e, consequentemente, promotores de produção mais sustentável (MOLIN, 2004). Esse é o caso da Agricultura de Precisão (AP), que, de acordo com a Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão, constituiconjunto de ferramentas e tecnologias aplicadas para permitir um sistema de gerenciamento agrícola baseado na variabilidade espacial e temporal da unidade produtiva, visando ao aumento de retorno econômico e a redução do impacto ao ambiente” (BRASIL, 2013, p.1). Dentre esse conjunto, encontrammapeamentos, as amostragens georreferenciadas, os sistemas de informação geográficas, bem como todas as máquinas e equipamentos de aplicação a taxa variada (pulverização, adubação, plantio, correção e irrigação).

Nos Estados Unidos (EUA), Canadá e paadotadas com maior intensidade. Os EUA são os que mais utilizam AP e a mais tempo (LAMBERT; DeBOER; 2000). Por se tratarem de inovações ainda incipientes na agricultura brasileira, não há informações relacionadas à sua adoção em basexemplo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Existem, no entanto, estudos pontuais sobre o tema. Molin (2017), por exemplo, em um estudo realizado em 2013 com 992 produtores de soja e milho de três regiões dcomo MATOPIBA), concluiu que 45% dos entrevistados utilizaram alguma técnica de AP na propriedade. Entretanto, o autor afirma que apenas 15,3%, do total de entrevistados realmente utilizaram técnicas de amostragensde fertilidade do solo.

Alguns estudos demonstraram os benefícios da utilização de tecnologias de AP, como a redução dos custos de produção, a aplicação de insumos de maneira mais eficiente, o aumento da produtividade global da lavoura, o aumento na quantidade de informações possibilitando melhor tomada de decisão, e a redução do impacto ambiental (FEDER 1985; GRIFFIN et al., 2005). Todavia, o conjunto de fatores determinantes da adoção de tecnologias de AP pode ser bem maior, incluindo aspectos relacionados às características dos produtores e das propriedades. Assim, o objetivo do presente trabalho é identificar os principais fatores determinantes da adoção de tecnologias de AP abordados na isso realizou-se uma revisão bibliográfica sistemática (RBS) em 3 bases de dados (Web of Science e Scielo). O método utilizado na revisão é melhor detalhado na segunda seção. Na terceira e quarta seções apresentamdas análises empíricas: Ex ante


A agricultura brasileira avançou como nenhuma outra na direção da sustentabilidade. Nos últimos 40 anos, o país foi capaz de tropicalizar diversos sistemas de cultivos e de produção animal; transformou grandes extensões de terras pobres e ácidas em terras produtivas; foi capaz de desenvolver uma plataforma de práticas sustentáveis como a fixação de nitrogênio, o controle biológico, o plantio direto e os sistemas integrados. Os desafios continuam no sentido de solucionar problemas relacionados com as mudanças climáticas, descarbonização da economia, sistemas integrados para aumentar a eficiência, uso mais racional da água, sistemas que permitam a utilização de insumos de forma inteligente, dentre

et al., 2014).

e há tecnologias e práticas que possibilitam ao produtor bons resultados econômicos, além de processos agrícolas mais eficientes, responsáveis e rastreáveis, demandantes de mão de obra qualificada e, consequentemente, promotores de

l (MOLIN, 2004). Esse é o caso da Agricultura de Precisão (AP), que, de acordo com a Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão, constituiconjunto de ferramentas e tecnologias aplicadas para permitir um sistema de gerenciamento

ado na variabilidade espacial e temporal da unidade produtiva, visando ao aumento de retorno econômico e a redução do impacto ao ambiente” (BRASIL, 2013, p.1). Dentre esse conjunto, encontram-se as técnicas de coleta de dados por sensores, os

as amostragens georreferenciadas, os sistemas de informação geográficas, bem como todas as máquinas e equipamentos de aplicação a taxa variada (pulverização, adubação,

Nos Estados Unidos (EUA), Canadá e países europeus, as práticas deadotadas com maior intensidade. Os EUA são os que mais utilizam AP e a mais tempo (LAMBERT; DeBOER; 2000). Por se tratarem de inovações ainda incipientes na agricultura brasileira, não há informações relacionadas à sua adoção em bases de dados secundárias, à exemplo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Existem, no entanto, estudos pontuais sobre o tema. Molin (2017), por exemplo, em um estudo realizado em 2013 com 992 produtores de soja e milho de três regiões do país (sul, cerrado e a região conhecida como MATOPIBA), concluiu que 45% dos entrevistados utilizaram alguma técnica de AP na propriedade. Entretanto, o autor afirma que apenas 15,3%, do total de entrevistados realmente utilizaram técnicas de amostragens que considerassem a variabilidade espacial dos atributos

Alguns estudos demonstraram os benefícios da utilização de tecnologias de AP, como a redução dos custos de produção, a aplicação de insumos de maneira mais eficiente, o

nto da produtividade global da lavoura, o aumento na quantidade de informações possibilitando melhor tomada de decisão, e a redução do impacto ambiental (FEDER

., 2005). Todavia, o conjunto de fatores determinantes da adoção de ecnologias de AP pode ser bem maior, incluindo aspectos relacionados às características dos

produtores e das propriedades. Assim, o objetivo do presente trabalho é identificar os principais fatores determinantes da adoção de tecnologias de AP abordados na

se uma revisão bibliográfica sistemática (RBS) em 3 bases de dados (). O método utilizado na revisão é melhor detalhado na segunda seção.

Na terceira e quarta seções apresentam-se os determinantes de adoção segundo dois contextos Ex ante e ex post à adoção da tecnologia. Isto é, análises sobre a


A agricultura brasileira avançou como nenhuma outra na direção da sustentabilidade. Nos últimos 40 anos, o país foi capaz de tropicalizar diversos sistemas de cultivos e de produção animal; transformou grandes extensões de terras pobres e ácidas em terras férteis e produtivas; foi capaz de desenvolver uma plataforma de práticas sustentáveis como a fixação de nitrogênio, o controle biológico, o plantio direto e os sistemas integrados. Os desafios

as mudanças climáticas, descarbonização da economia, sistemas integrados para aumentar a eficiência, uso mais racional da água, sistemas que permitam a utilização de insumos de forma inteligente, dentre

e há tecnologias e práticas que possibilitam ao produtor bons resultados econômicos, além de processos agrícolas mais eficientes, responsáveis e rastreáveis, demandantes de mão de obra qualificada e, consequentemente, promotores de

l (MOLIN, 2004). Esse é o caso da Agricultura de Precisão (AP), que, de acordo com a Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão, constitui-se de “um conjunto de ferramentas e tecnologias aplicadas para permitir um sistema de gerenciamento

ado na variabilidade espacial e temporal da unidade produtiva, visando ao aumento de retorno econômico e a redução do impacto ao ambiente” (BRASIL, 2013, p.1).

se as técnicas de coleta de dados por sensores, os as amostragens georreferenciadas, os sistemas de informação geográficas, bem

como todas as máquinas e equipamentos de aplicação a taxa variada (pulverização, adubação,

ráticas de AP vêm sendo adotadas com maior intensidade. Os EUA são os que mais utilizam AP e a mais tempo (LAMBERT; DeBOER; 2000). Por se tratarem de inovações ainda incipientes na agricultura

es de dados secundárias, à exemplo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Existem, no entanto, estudos pontuais sobre o tema. Molin (2017), por exemplo, em um estudo realizado em 2013

o país (sul, cerrado e a região conhecida como MATOPIBA), concluiu que 45% dos entrevistados utilizaram alguma técnica de AP na propriedade. Entretanto, o autor afirma que apenas 15,3%, do total de entrevistados realmente

que considerassem a variabilidade espacial dos atributos

Alguns estudos demonstraram os benefícios da utilização de tecnologias de AP, como a redução dos custos de produção, a aplicação de insumos de maneira mais eficiente, o

nto da produtividade global da lavoura, o aumento na quantidade de informações possibilitando melhor tomada de decisão, e a redução do impacto ambiental (FEDER et al.,

., 2005). Todavia, o conjunto de fatores determinantes da adoção de ecnologias de AP pode ser bem maior, incluindo aspectos relacionados às características dos

produtores e das propriedades. Assim, o objetivo do presente trabalho é identificar os principais fatores determinantes da adoção de tecnologias de AP abordados na literatura. Para

se uma revisão bibliográfica sistemática (RBS) em 3 bases de dados (Scopus,

). O método utilizado na revisão é melhor detalhado na segunda seção. se os determinantes de adoção segundo dois contextos

à adoção da tecnologia. Isto é, análises sobre a


intenção de uso da tecnologia ou potenciais adotantes e análises que envolvem produtores que já adotaram a tecnologia. Por fim, são apresentadas as principais conclusões.

2 MÉTODO UTILIZADORealizou-se uma busca em três bases de dados

fim de identificar os principais determinantes da adoção de AP descritos na literatura. Nas três bases de dados foram utilizadas as mesmas combinações de termos: “precision farm ou precision agriculture

filtrados primeiramente por título, resumo e palavraspela base Scopus, 352 pela Web of Science

obter apenas trabalhos revisados por pares foi reNesta etapa os tipos article, conference paper

a pesquisa para 463, 337 e 21 documentos por base de dados, respectivamente. A escolha por dois idiomas (inglês e portugdocumentos da base Scopus, 332 da selecionados, 267 apareceram em duas ou até três bases, sendo classificados como duplicados e excluídos da revisão.

Conforto, Amaral e Silva (2011) sugerem que o primeiro filtro de leitura a ser realizado em uma RBS é a leitura do etapa 486 documentos, por entender que o assunto tratado em tais artigos possuía poaderência aos objetivos estabelecidos para o presente trabalho. Podesobre fatores determinantes de adoção de tecnologia; a não abordagem sobre adoção de tecnologias por produtores rurais; a comparação de eficiência de máquinasAP com os de agricultura tradicional; a não abordagem sobre tecnologias de AP, e; ferramentas específicas de AP como práticas sustentáveis como sendo os principais motivos de exclusão destes artigos. Por fim, 27 documentos passaram para Nesta etapa, 7 artigos foram excluídos por não aderirem aos objetivos estabelecidos para presente revisão. Na Figura 1 tornaseleção dos artigos.


tenção de uso da tecnologia ou potenciais adotantes e análises que envolvem produtores que já adotaram a tecnologia. Por fim, são apresentadas as principais conclusões.

MÉTODO UTILIZADO se uma busca em três bases de dados – Scopus, Web of Science

fim de identificar os principais determinantes da adoção de AP descritos na literatura. Nas três bases de dados foram utilizadas as mesmas combinações de termos: “

precision agriculture, e; determinant ou factor”. Os trabalhos foram filtrados primeiramente por título, resumo e palavras-chave resultando em 488 documentos

Web of Science e 21 pela Scielo. Sequencialmente, com intuito de obter apenas trabalhos revisados por pares foi realizado um filtro por tipo de documento.

article, conference paper e article in press foram selecionados reduzindo a pesquisa para 463, 337 e 21 documentos por base de dados, respectivamente. A escolha por dois idiomas (inglês e português) foi outro crivo de seleção efetuado, restando 429

, 332 da Web of Science e 19 da Scielo. Dos 780 documentos selecionados, 267 apareceram em duas ou até três bases, sendo classificados como duplicados

Conforto, Amaral e Silva (2011) sugerem que o primeiro filtro de leitura a ser realizado em uma RBS é a leitura do title, abstract e keywords. Assim, foram rejeitados nesta etapa 486 documentos, por entender que o assunto tratado em tais artigos possuía poaderência aos objetivos estabelecidos para o presente trabalho. Pode-se citar a não abordagem sobre fatores determinantes de adoção de tecnologia; a não abordagem sobre adoção de tecnologias por produtores rurais; a comparação de eficiência de máquinasAP com os de agricultura tradicional; a não abordagem sobre tecnologias de AP, e; ferramentas específicas de AP como práticas sustentáveis como sendo os principais motivos de exclusão destes artigos. Por fim, 27 documentos passaram para a fase de leitura completa. Nesta etapa, 7 artigos foram excluídos por não aderirem aos objetivos estabelecidos para presente revisão. Na Figura 1 torna-se mais fácil a visualização das etapas desenvolvidas para


tenção de uso da tecnologia ou potenciais adotantes e análises que envolvem produtores que já adotaram a tecnologia. Por fim, são apresentadas as principais conclusões.

Web of Science e Scielo – a fim de identificar os principais determinantes da adoção de AP descritos na literatura. Nas três bases de dados foram utilizadas as mesmas combinações de termos: “adoption ou use;

”. Os trabalhos foram chave resultando em 488 documentos

. Sequencialmente, com intuito de alizado um filtro por tipo de documento.

foram selecionados reduzindo a pesquisa para 463, 337 e 21 documentos por base de dados, respectivamente. A escolha por

uês) foi outro crivo de seleção efetuado, restando 429 . Dos 780 documentos

selecionados, 267 apareceram em duas ou até três bases, sendo classificados como duplicados

Conforto, Amaral e Silva (2011) sugerem que o primeiro filtro de leitura a ser . Assim, foram rejeitados nesta

etapa 486 documentos, por entender que o assunto tratado em tais artigos possuía pouca se citar a não abordagem

sobre fatores determinantes de adoção de tecnologia; a não abordagem sobre adoção de tecnologias por produtores rurais; a comparação de eficiência de máquinas e equipamentos de AP com os de agricultura tradicional; a não abordagem sobre tecnologias de AP, e; ferramentas específicas de AP como práticas sustentáveis como sendo os principais motivos

a fase de leitura completa. Nesta etapa, 7 artigos foram excluídos por não aderirem aos objetivos estabelecidos para

se mais fácil a visualização das etapas desenvolvidas para


Figura 1 - Etapas RBS

Fonte: autores (2018)

Os autores, o ano e outras informações sobre os artigos são descritos na Tabela 1. Nota-se que os primeiros artigos sobre adoção de AP encontrados na revisão datam de 2003 e 2004. Considerando que o termo “Agricultura de Precisão” data de 1990, podehouve um período de 13 anos desde as primeiras definições de AP até os primeiros estudos sobre sua adoção. Outra importante observação sobre os artigos é a presença marcante de estudos realizados nos Estados Unidos, principalmente com a cultura doartigos encontrados, 10 foram realizados em solo Americano sendo 8 com algodão.

Os EUA podem ser considerados como o “berço” da AP no mundo (MOLIN; AMARAL; COLAÇO, 2015). A concentração de estudos com a cultura do algodão pode ser explicada por meio da observação dos autores e o local em que foram realizadas as pesquisas referentes a esses artigos. Percebepesquisadores dedicados ao entendimento da adoção de AP por produtores de algodão no sudeste dos EUA.


Os autores, o ano e outras informações sobre os artigos são descritos na Tabela 1. se que os primeiros artigos sobre adoção de AP encontrados na revisão datam de 2003 e

2004. Considerando que o termo “Agricultura de Precisão” data de 1990, podehouve um período de 13 anos desde as primeiras definições de AP até os primeiros estudos sobre sua adoção. Outra importante observação sobre os artigos é a presença marcante de estudos realizados nos Estados Unidos, principalmente com a cultura doartigos encontrados, 10 foram realizados em solo Americano sendo 8 com algodão.

Os EUA podem ser considerados como o “berço” da AP no mundo (MOLIN; AMARAL; COLAÇO, 2015). A concentração de estudos com a cultura do algodão pode ser

da por meio da observação dos autores e o local em que foram realizadas as pesquisas referentes a esses artigos. Percebe-se que se tratam de estudos de um mesmo grupo de pesquisadores dedicados ao entendimento da adoção de AP por produtores de algodão no


Os autores, o ano e outras informações sobre os artigos são descritos na Tabela 1. se que os primeiros artigos sobre adoção de AP encontrados na revisão datam de 2003 e

2004. Considerando que o termo “Agricultura de Precisão” data de 1990, pode-se afirmar que houve um período de 13 anos desde as primeiras definições de AP até os primeiros estudos sobre sua adoção. Outra importante observação sobre os artigos é a presença marcante de estudos realizados nos Estados Unidos, principalmente com a cultura do algodão. Dos 20 artigos encontrados, 10 foram realizados em solo Americano sendo 8 com algodão.

Os EUA podem ser considerados como o “berço” da AP no mundo (MOLIN; AMARAL; COLAÇO, 2015). A concentração de estudos com a cultura do algodão pode ser

da por meio da observação dos autores e o local em que foram realizadas as pesquisas se que se tratam de estudos de um mesmo grupo de

pesquisadores dedicados ao entendimento da adoção de AP por produtores de algodão no


Tabela 1 – Descrição dos estudos analisados na revisão

Tabela 1 – Descrição dos estudos analisados na revisão (


Contexto Autores Ano

Ex anteRezaei-Moghaddam & Salehi

2010

Ex ante Kutter et al 2011

Ex ante Abdullah, Ahmad & Ismail 2012

Ex anteAubert, Schroeder & Grimaudo

2012

Ex ante Bagheri & Bordbar 2014

Ex ante Far & Rezaei-Moghaddam 2017

Ex ante / ex post

Pierpaoli et al 2013

Ex post Daberkow & McBride 2003

Ex post Sevier & Lee 2004

Ex post Torbett et al 2007

Ex post Walton et al 2008

Ex post Larson et al 2008

Contexto Autores Ano

Ex post Cirani & Dias de Moraes 2010

Ex post Walton et al 2010

Ex post Paxton et al 2011

Ex post Jenkins et al 2011

Ex post D'Antoni, Mishra & Joo 2012

Ex post Watcharaanantapong et al 2013

Ex postAllahyari, Mohammadzadeh & Nastis

2016

Ex post Paustian & Theuvsen 2016


Descrição dos estudos analisados na revisão

Descrição dos estudos analisados na revisão (continuação)

AnoMétodo de análise

utilizadoNúmero da

amostraPaís/Região de

estudo

Questionário respondido

por

2010Modelagem de

equações estruturais249

Khuzestan e Far / Irã

Especialistas do setor

2011Analise qualitativa

dos dados49

Alemanha (30); Republica theca (5); Dinamarca (6); Grécia (6); Outros paises Europeus (2)


2012Método de

regressão gradual119 Malásia

Produtores de Arroz

2012Análise de correlação

438 CanadáProdutores

diversos

2014 Estatística descritiva 117 IrãEspecialistas do

setor

2017Modelagem de

Equações estruturais183

Provincia de Fars / Irã


2013 Revisão de literatura13 ex post7 ex ante

2003 Logit binário 786 EUAProdutores

diversos

2004 Probit binário 135 Flórida / EUAProdutores de

Cítrus

2007 Logit ordenado 144 Sul dos EUAProdutores de

algodão

2008 Probit827 (335

adotantes e 492 não adotantes)

Sudeste dos EUAProdutores de

algodão

2008 Logit binário 98 Sudeste dos EUAProdutores de

algodão

AnoMétodo de análise

utilizadoNúmero da

amostraPaís/Região de

estudo


por

2010 Logit binário 87Estado de São

PauloIndústrias

sucroalcoleiras

2010 Probit binário 827 Sudeste dos EUAProdutores de

algodão

2011Poisson e

distribuição binomial892 Sudeste dos EUA

Produtores de algodão

2011 Probit multinomial 959 Sudeste dos EUAProdutores de

algodão

2012 Logit multinomial 469 Sudeste dos EUAProdutores de

algodão

2013 Tobit 1088 Sudeste dos EUAProdutores de

algodão

2016Estatística descritiva

e Engeo Valor133 Caspian Sea / Irã


2016 Logit binário227 (68 adotantes

e 159 não adotantes)

AlemanhaProdutores

diversos


(continua)


por

Número de variáveis


7


5

Produtores de Arroz

3

Produtores diversos

4


18


6

3 ex ante

8 ex post

Produtores diversos

9

Produtores de Cítrus

8


16


12


11


por

Número de variáveis

Indústrias sucroalcoleiras

7


14


10


9


11


21


11

Produtores diversos

11


3 DETERMINANTES DA ADOA Tabela 1 permite identificar dois contextos de análise:

primeiro caso, os trabalhos concentramautores buscaram identificar quais os potenciais adotantes de AP e o que influencia ade uso da inovação. A coleta de dados nesses trabalhos, em sua maioria, foi realizada por meio de entrevistas com especialistas do setor (agrônomos, consultores, empresas de máquinas e equipamentos, pesquisadores, entre outros). Procurouexplicativos utilizando-se o modelo de aceitação tecnológica (TAModel).

No segundo conjunto de artigos, os autores concentraram suas investigações em um contexto ex post a adoção, isto é, buscaram identificar os motdeterminados produtores adotaram a AP, quais as características desses produtores/propriedades, quais fontes de informação utilizaram, que tipo de assistência técnica possuem, entre outras características. Teorias de difusão de tpredominantemente utilizadas como fundamentação. Modelos de regressão foram utilizados nas análises de dados coletados, principalmente, com produtores que utilizavam ou realizaram alguma prática de AP. Em alguns casos, o método de análise iAs duas seções que se seguem buscam explorar e apresentar os principais determinantes de adoção de tecnologias de AP identificados na revisão sistemática a partir de cada contexto.

3.1 Contexto ex ante Esta seção busca compreend

filtrados na RBS que compõe esta seção tiveram como objetivo principal identificar os determinantes que influenciam na tomada de decisão da adoção de AP. Tais determinantes estão relacionados com a intençãotecnologia, neste caso a AP. Como apresentado na enquadram-se neste contexto. Grimaudo (2012), Pierpaoli et al

Modelo de Aceitação Tecnológica adicionando algumas variáveis ao modelo original para investigar a intenção e atitude na adoção de AP. relacionaram atitude, conhecimento e cprodutores na adoção AP. Kutter intenção de se adotar AP, e socioeconômicas na tentativa de encontrar soluçõeprodutores de arroz.

O Modelo de Aceitação Tecnológica (TAM desenvolvido inicialmente por Davis (1986) e aperfeiçoado em dois artigos posteriores, Davis (1989) e Davis e Venkatesh (19uso percebida são dois determinantes que podem influenciar na sequencialmente, na decisão de adoção de uma nova tecnologia. Na utilidade percebida, os indivíduos tendem a usar ou não uma nova tecnologia à medida que acreditam que ela possa melhorar o desempenho do trabalho. Em outras palavras é a probabilidade do usuário


DETERMINANTES DA ADOÇÃO DE TECNOLOGIAS DE AP A Tabela 1 permite identificar dois contextos de análise: ex ante

primeiro caso, os trabalhos concentram-se na análise de aceitação tecnológica, ou seja, os autores buscaram identificar quais os potenciais adotantes de AP e o que influencia ade uso da inovação. A coleta de dados nesses trabalhos, em sua maioria, foi realizada por meio de entrevistas com especialistas do setor (agrônomos, consultores, empresas de máquinas e equipamentos, pesquisadores, entre outros). Procurou-se ident

se o modelo de aceitação tecnológica (TAM – Technology Acceptance

No segundo conjunto de artigos, os autores concentraram suas investigações em um a adoção, isto é, buscaram identificar os motivos ou razões pelas quais

determinados produtores adotaram a AP, quais as características desses produtores/propriedades, quais fontes de informação utilizaram, que tipo de assistência técnica possuem, entre outras características. Teorias de difusão de tpredominantemente utilizadas como fundamentação. Modelos de regressão foram utilizados nas análises de dados coletados, principalmente, com produtores que utilizavam ou realizaram alguma prática de AP. Em alguns casos, o método de análise incluiu dados de não adotantes. As duas seções que se seguem buscam explorar e apresentar os principais determinantes de adoção de tecnologias de AP identificados na revisão sistemática a partir de cada contexto.

Esta seção busca compreender o contexto ex ante da adoção de AP. Os artigos filtrados na RBS que compõe esta seção tiveram como objetivo principal identificar os determinantes que influenciam na tomada de decisão da adoção de AP. Tais determinantes estão relacionados com a intenção e atitude comportamental do produtor em usar uma nova tecnologia, neste caso a AP. Como apresentado na Tabela 1, sete artigos da revisão

se neste contexto. Rezaei-Moghaddam e Salehi (2010), Aubert, Schroeder e et al. (2013) e Far e Rezaei-Moghaddam (2017) utilizaram o

Modelo de Aceitação Tecnológica adicionando algumas variáveis ao modelo original para investigar a intenção e atitude na adoção de AP. Abdullah, Ahmad e Ismailrelacionaram atitude, conhecimento e competência como determinantes necessários aos

Kutter et al. (2011) observaram o papel da comunicação na intenção de se adotar AP, e Bagheri e Bordbar (2014) analisaram determinantes socioeconômicas na tentativa de encontrar soluções para acelerar a difusão da AP entre

O Modelo de Aceitação Tecnológica (TAM – Technology Acceptance Model

desenvolvido inicialmente por Davis (1986) e aperfeiçoado em dois artigos posteriores, Davis (1989) e Davis e Venkatesh (1996). A ideia do TAM é que utilidade percebida

são dois determinantes que podem influenciar na intenção de usosequencialmente, na decisão de adoção de uma nova tecnologia. Na utilidade percebida, os

ou não uma nova tecnologia à medida que acreditam que ela possa melhorar o desempenho do trabalho. Em outras palavras é a probabilidade do usuário


ex ante e ex post. No

se na análise de aceitação tecnológica, ou seja, os autores buscaram identificar quais os potenciais adotantes de AP e o que influencia a intenção de uso da inovação. A coleta de dados nesses trabalhos, em sua maioria, foi realizada por meio de entrevistas com especialistas do setor (agrônomos, consultores, empresas de

se identificar fatores Technology Acceptance

No segundo conjunto de artigos, os autores concentraram suas investigações em um ivos ou razões pelas quais

determinados produtores adotaram a AP, quais as características desses produtores/propriedades, quais fontes de informação utilizaram, que tipo de assistência técnica possuem, entre outras características. Teorias de difusão de tecnologia foram predominantemente utilizadas como fundamentação. Modelos de regressão foram utilizados nas análises de dados coletados, principalmente, com produtores que utilizavam ou realizaram

ncluiu dados de não adotantes. As duas seções que se seguem buscam explorar e apresentar os principais determinantes de adoção de tecnologias de AP identificados na revisão sistemática a partir de cada contexto.

da adoção de AP. Os artigos filtrados na RBS que compõe esta seção tiveram como objetivo principal identificar os determinantes que influenciam na tomada de decisão da adoção de AP. Tais determinantes

e atitude comportamental do produtor em usar uma nova , sete artigos da revisão

Aubert, Schroeder e (2017) utilizaram o

Modelo de Aceitação Tecnológica adicionando algumas variáveis ao modelo original para Abdullah, Ahmad e Ismail (2012)

ompetência como determinantes necessários aos . (2011) observaram o papel da comunicação na

(2014) analisaram determinantes s para acelerar a difusão da AP entre

Technology Acceptance Model) foi desenvolvido inicialmente por Davis (1986) e aperfeiçoado em dois artigos posteriores, Davis

utilidade percebida e facilidade de intenção de uso e,

sequencialmente, na decisão de adoção de uma nova tecnologia. Na utilidade percebida, os ou não uma nova tecnologia à medida que acreditam que ela possa

melhorar o desempenho do trabalho. Em outras palavras é a probabilidade do usuário


potencial utilizar a nova tecnologia visando aumentar o desempenho do seu trabalho (DAVIS, 1989).

Assim, considerando o determinante de utilidade percebida um produtor tende a adotar tecnologias de AP quando ele percebe que a inovação pode aumentar a produtividade e/ou lucratividade em sua lavoura (MOGHADDAM; SALEHI, 2010). A atitude de confiança, também influencia na utilidade percebida, isto é, a confiança de um produtor em aprender e utilizar determinada tecnologia de AP impacta diretamente na percepção quanto a sua utilidade (GRIMAUDO, 2012; FAR; REZAI-MOGHADDAM; SALEHI, 2010). Para refere-se a como as pessoas reagem a certas circunstâncias e como elas se comportam em geral. Portanto, a percepção de utilidade daprodutor frente a certas circunstâncias cotidianas relacionadas com as operações agrícolas.

Aubert, Schroeder e Grimaudo (2012) acrescentam que quanto maior a compatibilidade das tecnologias de AP com os equipamena propriedade, maior será a probabilidade de o produtor percebecompatível for uma tecnologia com outras já existentes na propriedade maior será a chance de o produtor adotar a nova tecnologiase o produtor possuir ou conhecer algo relacionado a ela. disponibilidade, qualidade e valor da informação impactam positivamente a utilidade percebida. O trabalho de Kutter sua relevância para investimentos em AP. Para eles, as fontes de informação (literatura profissional, dias de campo, feiras, workshops, internet, etc.); as instituições de apoio (empresas de tecnologia agrícola, consultoria privada, serviços de extensão, institutos de pesquisa, centros educacionais, cooperativas/associações); e a localização da propriedade impactam diretamente na intenção do produtor em adotar tecnologias de AP. Por fim, Rezaei-Moghaddam (2017) argumentam que a capacidade inovadora também impacta na utilidade percebida, ou seja, quanto maior a disposição de um produtor em experimentar uma nova tecnologia maior será a probabilidade de adotar tecnologias de AP.

O segundo determinante do modelo TAM, grau de dificuldade ou de esforço para utilização ou compreensão de uso de uma nova tecnologia. Pelo próprio modelo, a facilidade de uso percebida pelos usuários de uma nova tecnologia influencia na utilidade percebida por eles (DAVIS, 1989; DAVIS; VENKATESH, 1996). Assim, a percepção do produtor em relação a facilidade de utilizar tecnologias de AP influencia diretamente na intenção de adotar a nova tecnologia, como também por meio da sua utilidade percebida. A capacidade de teste foi um dos determinantes identificados na revisão como impactante na facilidade de uso percebida. A capacidade de teste reflete a habilidade do usuário em usar a inovação antes de sua adoção, isto é, a probabiprodutor testar a tecnologia de AP em uma pequena parcela de sua propriedade. Os estudos sugerem que a facilidade pela qual uma tecnologia de AP pode ser testada influenciará na probabilidade de sua adoção (al., 2013; REZAI-MOGHADDAM; SALEHI, 2010).

A visibilidade é outro determinante que impacta positivamente na facilidade de uso percebida. A visibilidade refereresultados oriundos da inovação.


potencial utilizar a nova tecnologia visando aumentar o desempenho do seu trabalho (DAVIS,

nsiderando o determinante de utilidade percebida um produtor tende a adotar tecnologias de AP quando ele percebe que a inovação pode aumentar a produtividade e/ou lucratividade em sua lavoura (AUBERT; SCHROEDER; GRIMAUDO, 2012; REZAI

2010). A atitude de confiança, também influencia na utilidade percebida, isto é, a confiança de um produtor em aprender e utilizar determinada tecnologia de AP impacta diretamente na percepção quanto a sua utilidade (AUBERT; SCHROEDER;

REZAI-MOGHADDAM, 2017; PIERPAOLI MOGHADDAM; SALEHI, 2010). Para Abdullah, Ahmad e Ismail

se a como as pessoas reagem a certas circunstâncias e como elas se comportam em geral. Portanto, a percepção de utilidade das tecnologias de AP dependerá da atitude do produtor frente a certas circunstâncias cotidianas relacionadas com as operações agrícolas.

Aubert, Schroeder e Grimaudo (2012) acrescentam que quanto maior a compatibilidade das tecnologias de AP com os equipamentos, rotinas e operações existentes na propriedade, maior será a probabilidade de o produtor percebe-la como útil. Quanto mais compatível for uma tecnologia com outras já existentes na propriedade maior será a chance de o produtor adotar a nova tecnologia. Assim, a adoção de uma nova tecnologia será realizada se o produtor possuir ou conhecer algo relacionado a ela. Estes autores ainda afirmam que a disponibilidade, qualidade e valor da informação impactam positivamente a utilidade

Kutter et al. (2011) corrobora com a importância da informação e sua relevância para investimentos em AP. Para eles, as fontes de informação (literatura profissional, dias de campo, feiras, workshops, internet, etc.); as instituições de apoio

e tecnologia agrícola, consultoria privada, serviços de extensão, institutos de pesquisa, centros educacionais, cooperativas/associações); e a localização da propriedade impactam diretamente na intenção do produtor em adotar tecnologias de AP. Por fim,

(2017) argumentam que a capacidade inovadora também impacta na utilidade percebida, ou seja, quanto maior a disposição de um produtor em experimentar uma nova tecnologia maior será a probabilidade de adotar tecnologias de AP.

determinante do modelo TAM, facilidade de uso percebidagrau de dificuldade ou de esforço para utilização ou compreensão de uso de uma nova tecnologia. Pelo próprio modelo, a facilidade de uso percebida pelos usuários de uma nova

influencia na utilidade percebida por eles (DAVIS, 1989; DAVIS; VENKATESH, 1996). Assim, a percepção do produtor em relação a facilidade de utilizar tecnologias de AP influencia diretamente na intenção de adotar a nova tecnologia, como também por meio da ua utilidade percebida. A capacidade de teste foi um dos determinantes identificados na

revisão como impactante na facilidade de uso percebida. A capacidade de teste reflete a habilidade do usuário em usar a inovação antes de sua adoção, isto é, a probabiprodutor testar a tecnologia de AP em uma pequena parcela de sua propriedade. Os estudos sugerem que a facilidade pela qual uma tecnologia de AP pode ser testada influenciará na probabilidade de sua adoção (AUBERT; SCHROEDER; GRIMAUDO, 2012;

MOGHADDAM; SALEHI, 2010).

A visibilidade é outro determinante que impacta positivamente na facilidade de uso A visibilidade refere-se a medida pela qual um potencial adotante observa os

resultados oriundos da inovação. Assim, quanto mais “visível” for a inovação, mais


potencial utilizar a nova tecnologia visando aumentar o desempenho do seu trabalho (DAVIS,

nsiderando o determinante de utilidade percebida um produtor tende a adotar tecnologias de AP quando ele percebe que a inovação pode aumentar a produtividade e/ou

UBERT; SCHROEDER; GRIMAUDO, 2012; REZAI-2010). A atitude de confiança, também influencia na utilidade

percebida, isto é, a confiança de um produtor em aprender e utilizar determinada tecnologia UBERT; SCHROEDER;

IERPAOLI et al., 2013; Abdullah, Ahmad e Ismail (2012) atitude

se a como as pessoas reagem a certas circunstâncias e como elas se comportam em s tecnologias de AP dependerá da atitude do

produtor frente a certas circunstâncias cotidianas relacionadas com as operações agrícolas.

Aubert, Schroeder e Grimaudo (2012) acrescentam que quanto maior a ntos, rotinas e operações existentes

la como útil. Quanto mais compatível for uma tecnologia com outras já existentes na propriedade maior será a chance de

Assim, a adoção de uma nova tecnologia será realizada Estes autores ainda afirmam que a

disponibilidade, qualidade e valor da informação impactam positivamente a utilidade . (2011) corrobora com a importância da informação e

sua relevância para investimentos em AP. Para eles, as fontes de informação (literatura profissional, dias de campo, feiras, workshops, internet, etc.); as instituições de apoio

e tecnologia agrícola, consultoria privada, serviços de extensão, institutos de pesquisa, centros educacionais, cooperativas/associações); e a localização da propriedade impactam diretamente na intenção do produtor em adotar tecnologias de AP. Por fim, Far e

(2017) argumentam que a capacidade inovadora também impacta na utilidade percebida, ou seja, quanto maior a disposição de um produtor em experimentar uma

facilidade de uso percebida, refere-se ao grau de dificuldade ou de esforço para utilização ou compreensão de uso de uma nova tecnologia. Pelo próprio modelo, a facilidade de uso percebida pelos usuários de uma nova

influencia na utilidade percebida por eles (DAVIS, 1989; DAVIS; VENKATESH, 1996). Assim, a percepção do produtor em relação a facilidade de utilizar tecnologias de AP influencia diretamente na intenção de adotar a nova tecnologia, como também por meio da ua utilidade percebida. A capacidade de teste foi um dos determinantes identificados na

revisão como impactante na facilidade de uso percebida. A capacidade de teste reflete a habilidade do usuário em usar a inovação antes de sua adoção, isto é, a probabilidade do produtor testar a tecnologia de AP em uma pequena parcela de sua propriedade. Os estudos sugerem que a facilidade pela qual uma tecnologia de AP pode ser testada influenciará na

UBERT; SCHROEDER; GRIMAUDO, 2012; PIERPAOLI et

A visibilidade é outro determinante que impacta positivamente na facilidade de uso se a medida pela qual um potencial adotante observa os

Assim, quanto mais “visível” for a inovação, mais


facilmente pessoas ao redor se sentirão estimuladas a se tornarem usuários da mesma (REZAI-MOGHADDAM; SALEHI, 2010)al. (2011) afirmam que a acessibilidade, tecnologias também impactam na facilidade de uso percebida. Estas variáveis podem ser descritas como qualidade do suporte, assim, a impressão do produtor quanto a facilidade de uso de tecnologias de AP é influencioferecido por diversas fontes (associações/cooperativas, revendas de máquinas e equipamentos, consultores privados, extensão governamental, entre outras).

Alinhado à qualidade do suporte encontrao grau de entendimento que o adotante (produtor, gestor da propriedade ou até mesmo funcionários) possui sobre as tecnologias de AP. Portanto, quanto mais conhecimento um adotante possuir sobre tecnologias de AP, mfácil uso e, consequentemente, maior será sua intenção de uso (GRIMAUDO, 2012; PIERPAOLI

Além da facilidade de uso e da utilidade percebida, foradeterminantes de caráter socioeconômico: o tamanho da propriedade; a escolaridade do produtor; a localização da propriedade; e os custos de produção. Esses determinantes, embora não estejam diretamente ligados ao modelo TAM, tprodutor em usar ou não tecnologias de AP (BAGHERI; BORDBAR, 2014).

A Figura 2 sintetiza os determinantes examinados nos artigos revisados que impactam na intenção de uso de tecnologias de AP

Figura 2 – Determinantes da adoção de tecnologias de AP em um contexto


3.2 Contexto ex post Esta seção pretende descrever os principais determinantes encontrados no conjunto de

artigos com contexto ex post

referem-se a produtores que adotam ou já adotaram alguma tecnologia de AP. Tamanho da


facilmente pessoas ao redor se sentirão estimuladas a se tornarem usuários da mesma MOGHADDAM; SALEHI, 2010). Aubert, Schroeder e Grimaudo (2012) e Kutter

(2011) afirmam que a acessibilidade, rapidez e habilidade do suporte para novas tecnologias também impactam na facilidade de uso percebida. Estas variáveis podem ser descritas como qualidade do suporte, assim, a impressão do produtor quanto a facilidade de uso de tecnologias de AP é influenciada pela qualidade do suporte oferecido, podendo esse ser oferecido por diversas fontes (associações/cooperativas, revendas de máquinas e equipamentos, consultores privados, extensão governamental, entre outras).

Alinhado à qualidade do suporte encontra-se o conhecimento. Essa variável representa o grau de entendimento que o adotante (produtor, gestor da propriedade ou até mesmo funcionários) possui sobre as tecnologias de AP. Portanto, quanto mais conhecimento um adotante possuir sobre tecnologias de AP, mais provavelmente ele irá percebefácil uso e, consequentemente, maior será sua intenção de uso (AUBERT; SCHROEDER;

IERPAOLI et al., 2013; REZAI-MOGHADDAM; SALEHI, 2010).

Além da facilidade de uso e da utilidade percebida, foram também identificados outros determinantes de caráter socioeconômico: o tamanho da propriedade; a escolaridade do produtor; a localização da propriedade; e os custos de produção. Esses determinantes, embora não estejam diretamente ligados ao modelo TAM, também impactam na intenção de um produtor em usar ou não tecnologias de AP (ABDULLAJ; AHMAD; ISMAIL, 2012; BAGHERI; BORDBAR, 2014).

sintetiza os determinantes examinados nos artigos revisados que impactam na intenção de uso de tecnologias de AP.

Determinantes da adoção de tecnologias de AP em um contexto

Esta seção pretende descrever os principais determinantes encontrados no conjunto de post apresentados na Tabela 1. Nestes artigos, os dados coletados

se a produtores que adotam ou já adotaram alguma tecnologia de AP. Tamanho da


facilmente pessoas ao redor se sentirão estimuladas a se tornarem usuários da mesma . Aubert, Schroeder e Grimaudo (2012) e Kutter et

rapidez e habilidade do suporte para novas tecnologias também impactam na facilidade de uso percebida. Estas variáveis podem ser descritas como qualidade do suporte, assim, a impressão do produtor quanto a facilidade de

ada pela qualidade do suporte oferecido, podendo esse ser oferecido por diversas fontes (associações/cooperativas, revendas de máquinas e equipamentos, consultores privados, extensão governamental, entre outras).

o conhecimento. Essa variável representa o grau de entendimento que o adotante (produtor, gestor da propriedade ou até mesmo funcionários) possui sobre as tecnologias de AP. Portanto, quanto mais conhecimento um

ais provavelmente ele irá percebe-la como de UBERT; SCHROEDER;

MOGHADDAM; SALEHI, 2010).

m também identificados outros determinantes de caráter socioeconômico: o tamanho da propriedade; a escolaridade do produtor; a localização da propriedade; e os custos de produção. Esses determinantes, embora

ambém impactam na intenção de um BDULLAJ; AHMAD; ISMAIL, 2012;

sintetiza os determinantes examinados nos artigos revisados que impactam

Determinantes da adoção de tecnologias de AP em um contexto ex ante

Esta seção pretende descrever os principais determinantes encontrados no conjunto de artigos, os dados coletados

se a produtores que adotam ou já adotaram alguma tecnologia de AP. Tamanho da


propriedade foi a variável mais citada influenciando a adoção de tecnologias de AP, presente em 11 dos 14 artigos. A perspectiva é que quanto maior a propriedade, maior será a probabilidade de adoção de tecnologias de AP (DABERKOW; McBRIDE, 2003; terra maiores estão associadas facilidade de acesso ao crédito rural.

A escolaridade e a idade do produtor também foram muito citadas. No primeiro caso, a relação é positiva, isto é, quanto maior o nível de escolaridade do proele adotar tecnologias de AP (escolaridade está relacionado ao maior conhecimento e habilidade para interpretar informação e dados de AP. Porém, a idade apresenta uma relação inversamente proporcional; quanto mais jovem for o produtor, maiores são as chances de ele adotar tecnologias de AP (2004; WATCHARAANANTAPONGrisco e mais familiarizados com tecnologias da informação (TI). Algumas ferramentas de AP requerem algum conhecimento de TI para uso e tomada de decisão. Além destas variáveis, a localização da propriedade, a condição fundiária, o uso de computador para gestão da propriedade, a renda domiciliar, a produtividade por hectare, as fontes de informação e a percepção do produtor foram fatores muito citados pelos trabalhos como influenciadores na adoção de tecnologias de AP. Outros fatores foram menos citados nos artigos

Considerando a grande quantidade de fatores citados, convém agrupacategorias. No presente trabalho, o agrupamento seguirá o modelo proposto por Souza Filho et al. (2011), que identificaram quatro conjuntos de fatores condicionantes dtecnologias na agricultura: características socioeconômicas e condições do produtor; características da produção e da propriedade rural; características da tecnologia, e; fatores sistêmicos.

3.2.1 Características socioeconômicas e condições do produA utilização de computador e de aplicativos de celular para gestão da propriedade são

duas das variáveis agrupadas como características socioeconômicas e condições do produtor. Em ambas o sinal esperado é positivo, assim, o produtor que utiliza computaaplicativos de celular para gestão da propriedade possui maior probabilidade de adotar tecnologias de AP quando comparados com os que não utilizam tais equipamentos de gestão (WALTON et al., 2010; WATCHARAANANTAPONG computador e os aplicativos aumentam a eficiência dos produtores em coletar, armazenar, transmitir e interpretar a grande quantidade de dados geradas pelas práticas de AP. No mesmo sentido, a renda domiciliar apresentou impacto positivo na probabilidadtecnologias de AP (PAXTON WATHARAANANTAPONG produtores com renda elevada serem mais propensos a investir em uma nova tecnologia, bem como obterem informações sobre elas.

A experiência na atividade rural é um fator que apresenta controvérsias. Por um lado, alguns estudos mostraram haver uma relação positiva entre experiência e adoção de AP (ALLAHYARI; MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; PAUSTIAN; THEUVSEN, 201o que pode ser explicado pelo fato de os produtores com maior experiência terem mais “how” para avaliar os benefícios de uma inovação. Por outro lado, a experiência está


propriedade foi a variável mais citada influenciando a adoção de tecnologias de AP, presente 14 artigos. A perspectiva é que quanto maior a propriedade, maior será a

probabilidade de adoção de tecnologias de AP (D'ANTONI; MISHRA; JOO, 2012; RIDE, 2003; WALTON et al., 2010). Há suposição de que glebas de

terra maiores estão associadas a maior flexibilidade para testar novas tecnologias e maior facilidade de acesso ao crédito rural.

A escolaridade e a idade do produtor também foram muito citadas. No primeiro caso, a relação é positiva, isto é, quanto maior o nível de escolaridade do produtor, maior a chance de

PAXTON et al., 2011; WALTON et al., 2008). O maior grau de escolaridade está relacionado ao maior conhecimento e habilidade para interpretar informação

Porém, a idade apresenta uma relação inversamente proporcional; quanto mais jovem for o produtor, maiores são as chances de ele adotar tecnologias de AP (

ATCHARAANANTAPONG et al., 2013). Os jovens tendem a ser menos avessos ao mais familiarizados com tecnologias da informação (TI). Algumas ferramentas de AP

requerem algum conhecimento de TI para uso e tomada de decisão. Além destas variáveis, a localização da propriedade, a condição fundiária, o uso de computador para gestão da propriedade, a renda domiciliar, a produtividade por hectare, as fontes de informação e a percepção do produtor foram fatores muito citados pelos trabalhos como influenciadores na adoção de tecnologias de AP. Outros fatores foram menos citados nos artigos

Considerando a grande quantidade de fatores citados, convém agrupacategorias. No presente trabalho, o agrupamento seguirá o modelo proposto por Souza Filho

(2011), que identificaram quatro conjuntos de fatores condicionantes dtecnologias na agricultura: características socioeconômicas e condições do produtor; características da produção e da propriedade rural; características da tecnologia, e; fatores

Características socioeconômicas e condições do produtor A utilização de computador e de aplicativos de celular para gestão da propriedade são

duas das variáveis agrupadas como características socioeconômicas e condições do produtor. Em ambas o sinal esperado é positivo, assim, o produtor que utiliza computaaplicativos de celular para gestão da propriedade possui maior probabilidade de adotar tecnologias de AP quando comparados com os que não utilizam tais equipamentos de gestão

2010; WATCHARAANANTAPONG et al., 2013). Em grande medidacomputador e os aplicativos aumentam a eficiência dos produtores em coletar, armazenar, transmitir e interpretar a grande quantidade de dados geradas pelas práticas de AP. No mesmo sentido, a renda domiciliar apresentou impacto positivo na probabilidadtecnologias de AP (PAXTON et al., 2011; WALTON

WATHARAANANTAPONG et al., 2013). Isto pode ser justificado pelo fato de os produtores com renda elevada serem mais propensos a investir em uma nova tecnologia, bem

ormações sobre elas.

A experiência na atividade rural é um fator que apresenta controvérsias. Por um lado, alguns estudos mostraram haver uma relação positiva entre experiência e adoção de AP (ALLAHYARI; MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; PAUSTIAN; THEUVSEN, 201o que pode ser explicado pelo fato de os produtores com maior experiência terem mais “

” para avaliar os benefícios de uma inovação. Por outro lado, a experiência está


propriedade foi a variável mais citada influenciando a adoção de tecnologias de AP, presente 14 artigos. A perspectiva é que quanto maior a propriedade, maior será a

ISHRA; JOO, 2012; , 2010). Há suposição de que glebas de

a maior flexibilidade para testar novas tecnologias e maior

A escolaridade e a idade do produtor também foram muito citadas. No primeiro caso, a dutor, maior a chance de , 2008). O maior grau de

escolaridade está relacionado ao maior conhecimento e habilidade para interpretar informação Porém, a idade apresenta uma relação inversamente proporcional; quanto mais

jovem for o produtor, maiores são as chances de ele adotar tecnologias de AP (SEVIER; LEE, , 2013). Os jovens tendem a ser menos avessos ao

mais familiarizados com tecnologias da informação (TI). Algumas ferramentas de AP requerem algum conhecimento de TI para uso e tomada de decisão. Além destas variáveis, a localização da propriedade, a condição fundiária, o uso de computador para gestão da propriedade, a renda domiciliar, a produtividade por hectare, as fontes de informação e a percepção do produtor foram fatores muito citados pelos trabalhos como influenciadores na adoção de tecnologias de AP. Outros fatores foram menos citados nos artigos selecionados.

Considerando a grande quantidade de fatores citados, convém agrupa-los em categorias. No presente trabalho, o agrupamento seguirá o modelo proposto por Souza Filho

(2011), que identificaram quatro conjuntos de fatores condicionantes da adoção de tecnologias na agricultura: características socioeconômicas e condições do produtor; características da produção e da propriedade rural; características da tecnologia, e; fatores

A utilização de computador e de aplicativos de celular para gestão da propriedade são duas das variáveis agrupadas como características socioeconômicas e condições do produtor. Em ambas o sinal esperado é positivo, assim, o produtor que utiliza computador e/ou aplicativos de celular para gestão da propriedade possui maior probabilidade de adotar tecnologias de AP quando comparados com os que não utilizam tais equipamentos de gestão

, 2013). Em grande medida, o computador e os aplicativos aumentam a eficiência dos produtores em coletar, armazenar, transmitir e interpretar a grande quantidade de dados geradas pelas práticas de AP. No mesmo sentido, a renda domiciliar apresentou impacto positivo na probabilidade de adoção de

et al., 2008; , 2013). Isto pode ser justificado pelo fato de os

produtores com renda elevada serem mais propensos a investir em uma nova tecnologia, bem

A experiência na atividade rural é um fator que apresenta controvérsias. Por um lado, alguns estudos mostraram haver uma relação positiva entre experiência e adoção de AP (ALLAHYARI; MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; PAUSTIAN; THEUVSEN, 2016), o que pode ser explicado pelo fato de os produtores com maior experiência terem mais “know

” para avaliar os benefícios de uma inovação. Por outro lado, a experiência está


diretamente relacionada com a idade. Assim, produtores mais jovens e com menoexperiência no manejo de culturas teriam um horizonte de planejamento mais longo e, portanto, estariam mais dispostos a correrem os riscos associados à inovação.

Um outro aspecto relacionado ao horizonte de planejamento é a sucessão na gestão da propriedade, referindo-se a segurança que o produtor tem em relação a sua sucessão para gerenciar a propriedade (por exemplo um filho predisposto a assumir os negócios da família). Neste caso, também foi observado relação positiva quanto a adoção de AP (PAUSTIAN;THEUVSEN, 2016). A suposição aqui é que o produtor terá mais incentivo em investir, pois vê na sua sucessão uma expectativa para obter retornos no longo prazo.

O grau de organização dos produtores também foi apontado nos estudos como tendo impacto positivo na adoção de práticas e tecnologias de AP (CIRANI; DIAS de MORAES; 2010; JENKINS et al., 2011). A participação do produtor em organizações do tipo cooperativa e associações tem impacto direto tanto sobre a eficiência do uso dos recursos como na capacidade de produção dos produtores. Desta forma, em muitos casos, a organização dos produtores permite alcançar escalas mínimas exigidas para viabilizar a adoção de determinadas inovações, bem como pode viabilizar a obtenção de mais e melhor qualidade de informações. Por fim, a idade e escolaridade do produtor, já mencionadas no início desta seção, também foram agrupadas como características socioeconômicas.

3.2.2 Características da produção e da propriedade ruralPara Souza Filho et al.

localização são variáveis caracterizadoras da produção e propriedade rural. Os autores complementam que a escala de operação, a modernização e as mudanças nos sistemas de produção são determinantes da adoção de novas tecnologias. Adlocalizados em regiões com agroindústria, estradas, serviços e mercados desenvolvidos possuem maior possibilidade de adotar novas tecnologias. Este fato vai ao encontro dos estudos analisados pelo presente trabalho. Assim, produtor“bem” localizados possuem maior probabilidade de adotar tecnologias de AP em suas propriedades (DABERKOW; McBRIDE, 2003; JENKINS WALTON et al., 2010).

Encontram-se agrupadas ainda nesta seçãofundiária, a variabilidade espacial do solo e a distribuição de uso do solo. No primeiro caso, a análise mais comumente encontrada e que foi significativa em vários dos artigos analisados é a questão de proprietários e aranalisados sugerem que arrendatários e parceiros possuem menor probabilidade de adoção de tecnologias de AP quando comparados com proprietários de terra (DABERKOW; McBRIDE, 2003; TORBETT et al., 2007; WATCHARAANANTAPONG aqui é que produtores que arrendam terras ou trabalham sob forma de parceria têm um horizonte de planejamento mais curto do que proprietários da terra. A expectativa de não receber dos benefícios que a ininvestirem na adoção de novas práticas ou tecnologias de produção.

O mesmo ocorre com os produtores que se dedicam à criação de gado e ao cultivo agrícola, concomitantemente. Tais produtorestecnologias de AP em suas lavouras do que os produtores que se dedicam exclusivamente ao


diretamente relacionada com a idade. Assim, produtores mais jovens e com menoexperiência no manejo de culturas teriam um horizonte de planejamento mais longo e, portanto, estariam mais dispostos a correrem os riscos associados à inovação.

Um outro aspecto relacionado ao horizonte de planejamento é a sucessão na gestão da se a segurança que o produtor tem em relação a sua sucessão para

gerenciar a propriedade (por exemplo um filho predisposto a assumir os negócios da família). Neste caso, também foi observado relação positiva quanto a adoção de AP (PAUSTIAN;THEUVSEN, 2016). A suposição aqui é que o produtor terá mais incentivo em investir, pois vê na sua sucessão uma expectativa para obter retornos no longo prazo.

O grau de organização dos produtores também foi apontado nos estudos como tendo o na adoção de práticas e tecnologias de AP (CIRANI; DIAS de MORAES;

, 2011). A participação do produtor em organizações do tipo cooperativa e associações tem impacto direto tanto sobre a eficiência do uso dos recursos

e de produção dos produtores. Desta forma, em muitos casos, a organização dos produtores permite alcançar escalas mínimas exigidas para viabilizar a adoção de determinadas inovações, bem como pode viabilizar a obtenção de mais e melhor

ções. Por fim, a idade e escolaridade do produtor, já mencionadas no início desta seção, também foram agrupadas como características socioeconômicas.

Características da produção e da propriedade rural et al. (2011) o tamanho da propriedade, sua produtividade e

localização são variáveis caracterizadoras da produção e propriedade rural. Os autores complementam que a escala de operação, a modernização e as mudanças nos sistemas de produção são determinantes da adoção de novas tecnologias. Adicionalmente, produtores localizados em regiões com agroindústria, estradas, serviços e mercados desenvolvidos possuem maior possibilidade de adotar novas tecnologias. Este fato vai ao encontro dos estudos analisados pelo presente trabalho. Assim, produtores com maior produtividade e “bem” localizados possuem maior probabilidade de adotar tecnologias de AP em suas propriedades (DABERKOW; McBRIDE, 2003; JENKINS et al., 2011; LARSON

se agrupadas ainda nesta seção os fatores que indicam a condição fundiária, a variabilidade espacial do solo e a distribuição de uso do solo. No primeiro caso, a análise mais comumente encontrada e que foi significativa em vários dos artigos analisados é a questão de proprietários e arrendatários em relação a adoção da inovação. Os trabalhos analisados sugerem que arrendatários e parceiros possuem menor probabilidade de adoção de tecnologias de AP quando comparados com proprietários de terra (DABERKOW; McBRIDE,

7; WATCHARAANANTAPONG et al., 2013). O que se supõe aqui é que produtores que arrendam terras ou trabalham sob forma de parceria têm um horizonte de planejamento mais curto do que proprietários da terra. A expectativa de não receber dos benefícios que a inovação pode proporcionar leva os arrendatários e parceiros não investirem na adoção de novas práticas ou tecnologias de produção.

O mesmo ocorre com os produtores que se dedicam à criação de gado e ao cultivo agrícola, concomitantemente. Tais produtores possuem menor probabilidade de adotar tecnologias de AP em suas lavouras do que os produtores que se dedicam exclusivamente ao


diretamente relacionada com a idade. Assim, produtores mais jovens e com menos experiência no manejo de culturas teriam um horizonte de planejamento mais longo e, portanto, estariam mais dispostos a correrem os riscos associados à inovação.

Um outro aspecto relacionado ao horizonte de planejamento é a sucessão na gestão da se a segurança que o produtor tem em relação a sua sucessão para

gerenciar a propriedade (por exemplo um filho predisposto a assumir os negócios da família). Neste caso, também foi observado relação positiva quanto a adoção de AP (PAUSTIAN; THEUVSEN, 2016). A suposição aqui é que o produtor terá mais incentivo em investir, pois

O grau de organização dos produtores também foi apontado nos estudos como tendo o na adoção de práticas e tecnologias de AP (CIRANI; DIAS de MORAES;

, 2011). A participação do produtor em organizações do tipo cooperativa e associações tem impacto direto tanto sobre a eficiência do uso dos recursos

e de produção dos produtores. Desta forma, em muitos casos, a organização dos produtores permite alcançar escalas mínimas exigidas para viabilizar a adoção de determinadas inovações, bem como pode viabilizar a obtenção de mais e melhor

ções. Por fim, a idade e escolaridade do produtor, já mencionadas no início desta seção, também foram agrupadas como características socioeconômicas.

de, sua produtividade e localização são variáveis caracterizadoras da produção e propriedade rural. Os autores complementam que a escala de operação, a modernização e as mudanças nos sistemas de

icionalmente, produtores localizados em regiões com agroindústria, estradas, serviços e mercados desenvolvidos possuem maior possibilidade de adotar novas tecnologias. Este fato vai ao encontro dos

es com maior produtividade e “bem” localizados possuem maior probabilidade de adotar tecnologias de AP em suas

, 2011; LARSON et al., 2008;

os fatores que indicam a condição fundiária, a variabilidade espacial do solo e a distribuição de uso do solo. No primeiro caso, a análise mais comumente encontrada e que foi significativa em vários dos artigos analisados é

rendatários em relação a adoção da inovação. Os trabalhos analisados sugerem que arrendatários e parceiros possuem menor probabilidade de adoção de tecnologias de AP quando comparados com proprietários de terra (DABERKOW; McBRIDE,

, 2013). O que se supõe aqui é que produtores que arrendam terras ou trabalham sob forma de parceria têm um horizonte de planejamento mais curto do que proprietários da terra. A expectativa de não

ovação pode proporcionar leva os arrendatários e parceiros não

O mesmo ocorre com os produtores que se dedicam à criação de gado e ao cultivo possuem menor probabilidade de adotar

tecnologias de AP em suas lavouras do que os produtores que se dedicam exclusivamente ao


cultivo agrícola (WALTON WATCHARAANANTAPONG atividades reduz o tempo e a atenção que poderiam ser empregados exclusivamente na atividade agrícola. Tal fato resulta no adiamento da adoção de novas tecnologias que seriam destinadas apenas as práticas agrícolas. Já os produtores que identificam evariabilidade espacial do solo tendem a adotar tecnologias de AP em suas propriedades, o que revela uma relação positiva entre a variável e a tecnologia (PAUSTIAN; THEUVSEN, 2016; PAXTON et al., 2011).

3.2.3 Características da tecnologiaA adoção de uma inovação é em grande medida influenciada pelas incertezas que as

cercam. A tomada de decisão para adoção de uma nova prática ou tecnologia é cercada por riscos, mesmo quando os resultados são conhecidos. Nesta direção a avaliação subjetiva do produtor tende a impactar diretamente a adoção ou não de uma inovação. Essa avaliação tem sido empiricamente obtida por meio de variáveis que procuram medir a percepção do produtor quanto a aspectos da inovação, tais como lucratividade, produtividade e sustentaambiental. Cinco destes aspectos apresentaram relação positiva com a adoção de tecnologias de AP: a percepção do produtor de que a adoção de AP aumenta a lucratividade; a percepção do produtor a adoção de AP reduz danos ao ambiente; a percepção doserá uma tecnologia de extrema importância para atividade em cinco anos; a percepção do produtor de adoção de AP reduz a aplicação de insumos em sua propriedade; e a percepção do produtor de que a adoção de AP aumenta a qualidade do pde que a AP tem custo elevado apresenta relação negativa com a adoção, ou seja, quanto maior for a percepção de que a tecnologia de AP é cara, menor a probabilidade de adoção (ALLAHYARI; MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; PIERPWALTON et al., 2010; WATCHARAANANTAPONG

Adicionalmente, os estudos têm demostrado que o produtor que adota práticas e tecnologias de AP conta com grande quantidade de máquinas e equipamentospráticas de AP de forma particular(ALLAHYARI; MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; D'ANTONI; MISHRA; JOO, 2012; JENKINS et al., 2011; LARSON al., 2010).

3.2.4 Fatores sistêmicos Souza Filho et al. (2011) sugerem que os fatores sistêmicos são influenciados pelo

contexto institucional e econômico, podendo ser representado por variáveis como políticas públicas, disponibilidade e acesso a informação, serviçorural. Desta forma, dois principais grupos de fatores foram revelados na revisão: o primeiro refere-se às fontes de informação e o segundo refereambos os casos a relação encontrada etecnologias de AP foi positiva. Como fontes de informação foram citadas as variáveis: consultores privados; extensão rural; internet; revendedores de máquinas e equipamentos agrícolas; outros produtores; feiras agropecuárias, e; jornais e revistas (LARSON PIERPAOLI et al., 2013; SEVIER; LEE, 2004; WALTON WATCHARAANANTAPONG


cultivo agrícola (WALTON et al., 2008; WALTON WATCHARAANANTAPONG et al., 2013). A dedicação do tempo de gestão nasatividades reduz o tempo e a atenção que poderiam ser empregados exclusivamente na atividade agrícola. Tal fato resulta no adiamento da adoção de novas tecnologias que seriam destinadas apenas as práticas agrícolas. Já os produtores que identificam evariabilidade espacial do solo tendem a adotar tecnologias de AP em suas propriedades, o que revela uma relação positiva entre a variável e a tecnologia (PAUSTIAN; THEUVSEN, 2016;

Características da tecnologia de uma inovação é em grande medida influenciada pelas incertezas que as

cercam. A tomada de decisão para adoção de uma nova prática ou tecnologia é cercada por riscos, mesmo quando os resultados são conhecidos. Nesta direção a avaliação subjetiva do

tor tende a impactar diretamente a adoção ou não de uma inovação. Essa avaliação tem sido empiricamente obtida por meio de variáveis que procuram medir a percepção do produtor quanto a aspectos da inovação, tais como lucratividade, produtividade e sustentaambiental. Cinco destes aspectos apresentaram relação positiva com a adoção de tecnologias de AP: a percepção do produtor de que a adoção de AP aumenta a lucratividade; a percepção do produtor a adoção de AP reduz danos ao ambiente; a percepção do produtor de que a AP será uma tecnologia de extrema importância para atividade em cinco anos; a percepção do produtor de adoção de AP reduz a aplicação de insumos em sua propriedade; e a percepção do produtor de que a adoção de AP aumenta a qualidade do produto. Já a percepção do produtor de que a AP tem custo elevado apresenta relação negativa com a adoção, ou seja, quanto maior for a percepção de que a tecnologia de AP é cara, menor a probabilidade de adoção (ALLAHYARI; MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; PIERPAOLI

, 2010; WATCHARAANANTAPONG et al., 2013).

Adicionalmente, os estudos têm demostrado que o produtor que adota práticas e tecnologias de AP conta com grande quantidade de máquinas e equipamentospráticas de AP de forma particular, ou seja sem a contratação de serviços terceirizados(ALLAHYARI; MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; D'ANTONI; MISHRA; JOO, 2012;

, 2011; LARSON et al., 2008; PAUSTIAN; THEUVSEN, 2016; WALTON

(2011) sugerem que os fatores sistêmicos são influenciados pelo contexto institucional e econômico, podendo ser representado por variáveis como políticas públicas, disponibilidade e acesso a informação, serviços de assistência técnica e extensão rural. Desta forma, dois principais grupos de fatores foram revelados na revisão: o primeiro

se às fontes de informação e o segundo refere-se à disponibilidade de recursos. Em ambos os casos a relação encontrada entre os fatores com a possibilidade do produtor adotar tecnologias de AP foi positiva. Como fontes de informação foram citadas as variáveis: consultores privados; extensão rural; internet; revendedores de máquinas e equipamentos

s; feiras agropecuárias, e; jornais e revistas (LARSON , 2013; SEVIER; LEE, 2004; WALTON

WATCHARAANANTAPONG et al., 2013). Embora a decisão de adoção de uma nova


et al., 2010; , 2013). A dedicação do tempo de gestão nas duas

atividades reduz o tempo e a atenção que poderiam ser empregados exclusivamente na atividade agrícola. Tal fato resulta no adiamento da adoção de novas tecnologias que seriam destinadas apenas as práticas agrícolas. Já os produtores que identificam e compreendem a variabilidade espacial do solo tendem a adotar tecnologias de AP em suas propriedades, o que revela uma relação positiva entre a variável e a tecnologia (PAUSTIAN; THEUVSEN, 2016;

de uma inovação é em grande medida influenciada pelas incertezas que as cercam. A tomada de decisão para adoção de uma nova prática ou tecnologia é cercada por riscos, mesmo quando os resultados são conhecidos. Nesta direção a avaliação subjetiva do

tor tende a impactar diretamente a adoção ou não de uma inovação. Essa avaliação tem sido empiricamente obtida por meio de variáveis que procuram medir a percepção do produtor quanto a aspectos da inovação, tais como lucratividade, produtividade e sustentabilidade ambiental. Cinco destes aspectos apresentaram relação positiva com a adoção de tecnologias de AP: a percepção do produtor de que a adoção de AP aumenta a lucratividade; a percepção

produtor de que a AP será uma tecnologia de extrema importância para atividade em cinco anos; a percepção do produtor de adoção de AP reduz a aplicação de insumos em sua propriedade; e a percepção do

roduto. Já a percepção do produtor de que a AP tem custo elevado apresenta relação negativa com a adoção, ou seja, quanto maior for a percepção de que a tecnologia de AP é cara, menor a probabilidade de adoção

AOLI et al., 2013;

Adicionalmente, os estudos têm demostrado que o produtor que adota práticas e tecnologias de AP conta com grande quantidade de máquinas e equipamentos; e realiza as

, ou seja sem a contratação de serviços terceirizados (ALLAHYARI; MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; D'ANTONI; MISHRA; JOO, 2012;

, 2008; PAUSTIAN; THEUVSEN, 2016; WALTON et

(2011) sugerem que os fatores sistêmicos são influenciados pelo contexto institucional e econômico, podendo ser representado por variáveis como políticas

s de assistência técnica e extensão rural. Desta forma, dois principais grupos de fatores foram revelados na revisão: o primeiro

se à disponibilidade de recursos. Em ntre os fatores com a possibilidade do produtor adotar

tecnologias de AP foi positiva. Como fontes de informação foram citadas as variáveis: consultores privados; extensão rural; internet; revendedores de máquinas e equipamentos

s; feiras agropecuárias, e; jornais e revistas (LARSON et al., 2008; , 2013; SEVIER; LEE, 2004; WALTON et al., 2008;

, 2013). Embora a decisão de adoção de uma nova


tecnologia seja mediada pela disponibilidade de tenada adianta se não houver informações suficientes disponíveis. O acesso a informação permite aos produtores uma escolha que possibilita redução de esforço físico, de tempo dispendido, ao passo que permite aument

Já a disponibilidade de recursos referepodendo ser subdividido em recursos humanos e financeiros. O primeiro grupo pode ser caracterizado pelas variáveis assistência técnica; redestinados a AP; consultorias especializadas em AP e cursos e/ou eventos destinados a AP. Enquanto que a disponibilidade de recursos financeiros pode ser representada por variáveis que representam o acesso ao crédito e os MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; DABERKOW; McBRIDE, 2003; PIERPAOLI al., 2013).

A Figura 3 sintetiza as variáveis apontadas como determinantes na adoção de tecnologias de AP.

Figura 3 - Determinantes da adoção de tecnologias de AP em um contexto


4 CONCLUSÃO O propósito do presente artigo foi identificar os principais determinantes de adoção de

tecnologias de AP presentes na literatura. Para isso, utilizou– Adoption, Determinant e Precision

Web of Science e Scielo). Destacaassunto, mas sim, compreende

O resultado da busca demonstrou que crescem as discussões acerca do tema Agricultura de Precisão. Retotestaram e compararam a eficiência de máquinas e equipamentos de AP; que apresentaram


tecnologia seja mediada pela disponibilidade de terra, crédito, capital e outros recursos, de nada adianta se não houver informações suficientes disponíveis. O acesso a informação permite aos produtores uma escolha que possibilita redução de esforço físico, de tempo dispendido, ao passo que permite aumentar a produtividade e eficiência.

Já a disponibilidade de recursos refere-se aos fatores que o produtor possui acesso, podendo ser subdividido em recursos humanos e financeiros. O primeiro grupo pode ser caracterizado pelas variáveis assistência técnica; revendas de máquinas e equipamentos destinados a AP; consultorias especializadas em AP e cursos e/ou eventos destinados a AP. Enquanto que a disponibilidade de recursos financeiros pode ser representada por variáveis que representam o acesso ao crédito e os tipos de fonte de renda. (ALLAHYARI; MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; DABERKOW; McBRIDE, 2003; PIERPAOLI

A Figura 3 sintetiza as variáveis apontadas como determinantes na adoção de

Determinantes da adoção de tecnologias de AP em um contexto

O propósito do presente artigo foi identificar os principais determinantes de adoção de tecnologias de AP presentes na literatura. Para isso, utilizou-se de uma combinação de termos

Precision Agriculture - nos principais portais d). Destaca-se que o objetivo não foi esgotar as discussões sobre o

assunto, mas sim, compreende-lo e analisa-lo.

O resultado da busca demonstrou que crescem as discussões acerca do tema Agricultura de Precisão. Retornaram, no primeiro filtro desta busca, diversos estudos que testaram e compararam a eficiência de máquinas e equipamentos de AP; que apresentaram


rra, crédito, capital e outros recursos, de nada adianta se não houver informações suficientes disponíveis. O acesso a informação permite aos produtores uma escolha que possibilita redução de esforço físico, de tempo

se aos fatores que o produtor possui acesso, podendo ser subdividido em recursos humanos e financeiros. O primeiro grupo pode ser

vendas de máquinas e equipamentos destinados a AP; consultorias especializadas em AP e cursos e/ou eventos destinados a AP. Enquanto que a disponibilidade de recursos financeiros pode ser representada por variáveis

tipos de fonte de renda. (ALLAHYARI; MOHAMMADZADEH; NASTIS, 2016; DABERKOW; McBRIDE, 2003; PIERPAOLI et

A Figura 3 sintetiza as variáveis apontadas como determinantes na adoção de

Determinantes da adoção de tecnologias de AP em um contexto ex post.

O propósito do presente artigo foi identificar os principais determinantes de adoção de se de uma combinação de termos

nos principais portais de busca (Scopus, se que o objetivo não foi esgotar as discussões sobre o

O resultado da busca demonstrou que crescem as discussões acerca do tema rnaram, no primeiro filtro desta busca, diversos estudos que

testaram e compararam a eficiência de máquinas e equipamentos de AP; que apresentaram


novas ferramentas; e que comprovaram a viabilidade econômica e ambiental destas tecnologias. No entanto, apendeterminantes da sua adoção. A leitura destes artigos permitiu identificar dois contextos de análise: ex post e ex ante à adoção AP. É evidente que as pesquisas sobre avaliação da atual adoção (ex post) são mais comuns do que as pesquisas sobre intenção de uso (primeiro caso, produtores que adotam ou adotaram tecnologias de AP são questionados sobre suas principais características e motivos que os influenciaram adotar tecnologias de AP.especialistas (consultores, pesquisadores e agrônomos), questionados em um contexto apontaram as principais razões que afetam a intenção de uso das tecnologias de AP por produtores rurais.

A facilidade de uso e a utilidade percebida são os na intenção de uso de tecnologias de AP. A capacidade de os produtores testarem as tecnologias de AP antes mesmo da sua adoção, somado ao conhecimento sobre as mesmas, tornam-nas mais fáceis de usar aumentando a probabilprodutores quanto a utilidade das tecnologias de AP é principalmente influenciada por ganhos de desempenho. Assim, a busca por maior produtividade e/ou lucratividade, bem como, a confiança do produtor em aprender e utilipercepção quanto a sua utilidade. Adicionalmente, quanto maior for a compatibilidade entre os equipamentos de AP e maior for a disponibilidade, qualidade e valor da informação sobre estes equipamentos, maior será a utilidade percebida da tecnologia.

Percebeu-se que os estudos empíricos que analisaram fatores relacionados com a facilidade de uso e a utilidade percebida alinhamBaseada em Recursos (VBR) e das Capacidades Di“expansão” da firma é determinada pelos recursos que ela já possui (Pabordagem CD, enfatiza o papel chave da gestão estratégica em adaptar, integrar e reconfigurar habilidades, recursos e competências fu(TEECE; PISANO; SHUEN, 1997). Assim, tornade tecnologias de AP, utilizando como base teórica a VBR e CD.

As características do produtor e da propriedade são os principais deteradoção ligados ao contexto ex post

extensas propriedades são mais propensos a adoção de tecnologias de AP. Somaprodutores com renda familiar elevada, que utilizam computador paratividades e possuem maior quantidade de terras próprias do que arrendadas. Contribui também a propriedade estar localizada em regiões com agroindústrias, estradas, serviços e mercados desenvolvidos. Embora menos citados, os determinantes características da tecnologia possuem sua importância e influência na adoção de tecnologias de AP. Verifica-se que os adotantes de AP acreditam na tecnologia como forma de redução da aplicação de insumos. A quantidade de máquinas e equipamebem como a adequação destas máquinas aos serviços de AP impactam positivamente sua adoção. Não menos importante a disponibilidade de recursos financeiros e as diversas fontes de informação são variáveis que influenciam a ad

Espera-se que estes resultados possam contribuir em estudos sobre adoção de tecnologias de AP, proporcionando a possibilidade de formulação de hipóteses sobre os principais determinantes apresentados pela literatura. De uma forma


novas ferramentas; e que comprovaram a viabilidade econômica e ambiental destas tecnologias. No entanto, apenas 20 estudos tiveram como objetivo identificar os fatores determinantes da sua adoção. A leitura destes artigos permitiu identificar dois contextos de

à adoção AP. É evidente que as pesquisas sobre avaliação da atual ) são mais comuns do que as pesquisas sobre intenção de uso (

primeiro caso, produtores que adotam ou adotaram tecnologias de AP são questionados sobre suas principais características e motivos que os influenciaram adotar tecnologias de AP.especialistas (consultores, pesquisadores e agrônomos), questionados em um contexto apontaram as principais razões que afetam a intenção de uso das tecnologias de AP por

A facilidade de uso e a utilidade percebida são os principais aspectos que influenciam na intenção de uso de tecnologias de AP. A capacidade de os produtores testarem as tecnologias de AP antes mesmo da sua adoção, somado ao conhecimento sobre as mesmas,

nas mais fáceis de usar aumentando a probabilidade de adotá-las. A percepção dos produtores quanto a utilidade das tecnologias de AP é principalmente influenciada por ganhos de desempenho. Assim, a busca por maior produtividade e/ou lucratividade, bem como, a confiança do produtor em aprender e utilizar uma tecnologia de AP terá impacto direto na percepção quanto a sua utilidade. Adicionalmente, quanto maior for a compatibilidade entre os equipamentos de AP e maior for a disponibilidade, qualidade e valor da informação sobre

será a utilidade percebida da tecnologia.

se que os estudos empíricos que analisaram fatores relacionados com a facilidade de uso e a utilidade percebida alinham-se com as abordagens teóricas da Visão Baseada em Recursos (VBR) e das Capacidades Dinâmicas (CD). A VBR propõe que a “expansão” da firma é determinada pelos recursos que ela já possui (PENROSEabordagem CD, enfatiza o papel chave da gestão estratégica em adaptar, integrar e reconfigurar habilidades, recursos e competências funcionais internas e externas a firma (TEECE; PISANO; SHUEN, 1997). Assim, torna-se uma pretensão futura examinar a adoção de tecnologias de AP, utilizando como base teórica a VBR e CD.

As características do produtor e da propriedade são os principais deterex post. Jovens produtores, com elevado nível educacional e

extensas propriedades são mais propensos a adoção de tecnologias de AP. Somaprodutores com renda familiar elevada, que utilizam computador paratividades e possuem maior quantidade de terras próprias do que arrendadas. Contribui também a propriedade estar localizada em regiões com agroindústrias, estradas, serviços e mercados desenvolvidos. Embora menos citados, os determinantes características da tecnologia possuem sua importância e influência na adoção de tecnologias

se que os adotantes de AP acreditam na tecnologia como forma de redução da aplicação de insumos. A quantidade de máquinas e equipamentos disponíveis na propriedade, bem como a adequação destas máquinas aos serviços de AP impactam positivamente sua adoção. Não menos importante a disponibilidade de recursos financeiros e as diversas fontes de informação são variáveis que influenciam a adoção de tecnologias de AP.

se que estes resultados possam contribuir em estudos sobre adoção de tecnologias de AP, proporcionando a possibilidade de formulação de hipóteses sobre os principais determinantes apresentados pela literatura. De uma forma mais singela contribuir


novas ferramentas; e que comprovaram a viabilidade econômica e ambiental destas as 20 estudos tiveram como objetivo identificar os fatores

determinantes da sua adoção. A leitura destes artigos permitiu identificar dois contextos de à adoção AP. É evidente que as pesquisas sobre avaliação da atual

) são mais comuns do que as pesquisas sobre intenção de uso (ex ante). No primeiro caso, produtores que adotam ou adotaram tecnologias de AP são questionados sobre suas principais características e motivos que os influenciaram adotar tecnologias de AP. Já os especialistas (consultores, pesquisadores e agrônomos), questionados em um contexto ex ante, apontaram as principais razões que afetam a intenção de uso das tecnologias de AP por

principais aspectos que influenciam na intenção de uso de tecnologias de AP. A capacidade de os produtores testarem as tecnologias de AP antes mesmo da sua adoção, somado ao conhecimento sobre as mesmas,

las. A percepção dos produtores quanto a utilidade das tecnologias de AP é principalmente influenciada por ganhos de desempenho. Assim, a busca por maior produtividade e/ou lucratividade, bem como, a

zar uma tecnologia de AP terá impacto direto na percepção quanto a sua utilidade. Adicionalmente, quanto maior for a compatibilidade entre os equipamentos de AP e maior for a disponibilidade, qualidade e valor da informação sobre

se que os estudos empíricos que analisaram fatores relacionados com a se com as abordagens teóricas da Visão

nâmicas (CD). A VBR propõe que a ENROSE, 1959). Já a

abordagem CD, enfatiza o papel chave da gestão estratégica em adaptar, integrar e ncionais internas e externas a firma

se uma pretensão futura examinar a adoção

As características do produtor e da propriedade são os principais determinantes de . Jovens produtores, com elevado nível educacional e

extensas propriedades são mais propensos a adoção de tecnologias de AP. Soma-se a esses os produtores com renda familiar elevada, que utilizam computador para gerenciar suas atividades e possuem maior quantidade de terras próprias do que arrendadas. Contribui também a propriedade estar localizada em regiões com agroindústrias, estradas, serviços e mercados desenvolvidos. Embora menos citados, os determinantes relacionados as características da tecnologia possuem sua importância e influência na adoção de tecnologias

se que os adotantes de AP acreditam na tecnologia como forma de redução da ntos disponíveis na propriedade,

bem como a adequação destas máquinas aos serviços de AP impactam positivamente sua adoção. Não menos importante a disponibilidade de recursos financeiros e as diversas fontes

oção de tecnologias de AP.

se que estes resultados possam contribuir em estudos sobre adoção de tecnologias de AP, proporcionando a possibilidade de formulação de hipóteses sobre os

mais singela contribuir


também ao setor privado e setor público, demonstrando as características de potenciais adotantes destas tecnologias.

REFERÊNCIAS ABDULLAH, J.; AHMAD, S.; ISMAIL, I.A. Attitude, knowledge and competency towards precision agricultural practice among paddy farmers. and Humanities, v.20, p. 391

ALLAHYARI, M. S.; MOHAMMADZADEH, M.; NASTIS, S. A. Agricultural experts attitude towards precision agriculture: Evidence from Guilan Agricultural OrNorthern Iran. Information Processing in Agriculture

AUBERT, A.; SCHROEDER, A.; GRIMAUDO, J. IT as enabler of sustainable farming: An empirical analysis of farmers'adoption decision of precision agriculture technology. Support Systems, v.54, p. 510

BAGHERI, N.; BORDBAR, M. Solutions for fast development of precision agriculture in Iran. Agricultural Engineering International: CIGR Journal

BERNARDI, A. C. C.; NAIME, J. M.; RESEN[ed. Técnicos]. Agricultura de Precisão:Embrapa, 596 p., 2014.

BIOLCHINI, J. C. A., et al. Scientific research ontology to support systematic review in software engineering. Advanced Engineering Informatics

BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Secretaria de Desenvolvimento Agropecuário e Cooperativismo. Precisão. Brasília, 36 p., 2013.

CIRANI, C. B. S.; DIAS de MORAES, M. A. F. Inovações na indústria sucroalcooleira paulista: Os determinantes da adoção das tecnologias de agricultura de precisão. Economia e Sociologia Rural

CONFORTO, E. C.; AMARAL, D. C.bibliográfica: aplicação no desenvolvimento de produtos e gerenciamento de projetos. congresso brasileiro de gestão de desenvolvimento de produtos

D'ANTONI, J. M.; MISHRA, A. K.; The case of autosteer adoption by cotton farmers. Agriculture, v.87, p. 121-128, 2012.

DABERKOW, S. G.; McBRIDE, W. D. Farm and operator characteristics affecting the awareness and adoption of precision agriculture technologies in the US. Agriculture, v.4, p. 163-177, 2003.

DAVIS, F.D. Technology acceptance model for empirical lytesting new endinformation systems theory and results.Management, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Massachusetts,USA, 1969.

DAVIS, F.D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quart, v.13, n.3, p.319


também ao setor privado e setor público, demonstrando as características de potenciais

ABDULLAH, J.; AHMAD, S.; ISMAIL, I.A. Attitude, knowledge and competency towards al practice among paddy farmers. Pertanika Journal of Social Science

, v.20, p. 391-403, 2012

ALLAHYARI, M. S.; MOHAMMADZADEH, M.; NASTIS, S. A. Agricultural experts attitude towards precision agriculture: Evidence from Guilan Agricultural Or

Information Processing in Agriculture, v.3, p. 183-189, 2016.

AUBERT, A.; SCHROEDER, A.; GRIMAUDO, J. IT as enabler of sustainable farming: An empirical analysis of farmers'adoption decision of precision agriculture technology.

, v.54, p. 510-520, 2012.

BAGHERI, N.; BORDBAR, M. Solutions for fast development of precision agriculture in Agricultural Engineering International: CIGR Journal, v.16, p. 119

BERNARDI, A. C. C.; NAIME, J. M.; RESENDE, A. V.; BASSOI, L. H.; INAMASU, R. Y. Agricultura de Precisão: resultados de um novo olhar. Brasília

BIOLCHINI, J. C. A., et al. Scientific research ontology to support systematic review in Advanced Engineering Informatics, v.21, n.2, p.133

BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Secretaria de vimento Agropecuário e Cooperativismo. Boletim Técnico

, 36 p., 2013.

CIRANI, C. B. S.; DIAS de MORAES, M. A. F. Inovações na indústria sucroalcooleira paulista: Os determinantes da adoção das tecnologias de agricultura de precisão. Economia e Sociologia Rural, v.48, p.543-565, 2010.

CONFORTO, E. C.; AMARAL, D. C.; SILVA, S. L. Roteiro para revisão sistemática bibliográfica: aplicação no desenvolvimento de produtos e gerenciamento de projetos. congresso brasileiro de gestão de desenvolvimento de produtos, Porto Alegre

D'ANTONI, J. M.; MISHRA, A. K.; JOO, H. Farmers' perception of precision technology: The case of autosteer adoption by cotton farmers. Computers and Electronics in

128, 2012.

DABERKOW, S. G.; McBRIDE, W. D. Farm and operator characteristics affecting the ss and adoption of precision agriculture technologies in the US.

177, 2003.

Technology acceptance model for empirical lytesting new endinformation systems theory and results. 1986. Tese (Doutorado) —Management, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Massachusetts,USA, 1969.

DAVIS, F.D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information , v.13, n.3, p.319–340, 1989.


também ao setor privado e setor público, demonstrando as características de potenciais

ABDULLAH, J.; AHMAD, S.; ISMAIL, I.A. Attitude, knowledge and competency towards Pertanika Journal of Social Science

ALLAHYARI, M. S.; MOHAMMADZADEH, M.; NASTIS, S. A. Agricultural experts attitude towards precision agriculture: Evidence from Guilan Agricultural Organization,

189, 2016.

AUBERT, A.; SCHROEDER, A.; GRIMAUDO, J. IT as enabler of sustainable farming: An empirical analysis of farmers'adoption decision of precision agriculture technology. Decision

BAGHERI, N.; BORDBAR, M. Solutions for fast development of precision agriculture in , v.16, p. 119-123, 2014.

DE, A. V.; BASSOI, L. H.; INAMASU, R. Y. resultados de um novo olhar. Brasília – DF,

BIOLCHINI, J. C. A., et al. Scientific research ontology to support systematic review in , v.21, n.2, p.133-151, 2007.

BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Secretaria de Boletim Técnico – Agricultura de

CIRANI, C. B. S.; DIAS de MORAES, M. A. F. Inovações na indústria sucroalcooleira paulista: Os determinantes da adoção das tecnologias de agricultura de precisão. Revista de

; SILVA, S. L. Roteiro para revisão sistemática bibliográfica: aplicação no desenvolvimento de produtos e gerenciamento de projetos. 8º

, Porto Alegre – RS, 2011.

JOO, H. Farmers' perception of precision technology: Computers and Electronics in

DABERKOW, S. G.; McBRIDE, W. D. Farm and operator characteristics affecting the ss and adoption of precision agriculture technologies in the US. Precision

Technology acceptance model for empirical lytesting new end-user — Sloan School of

Management, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Massachusetts,USA, 1969.

DAVIS, F.D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information


DAVIS, F.D.; VENKATESH, V. A critical assessment of potential measurement biases in the technology acceptance model: three experiments. Computer Studies, London, v.45, n.1, p.19

FAR, T. S.; REZAEI-MOGHADDAM, K. Determinants of Iraniaintentions toward precision agriculture: Integrating innovativeness to the technology acceptance model. Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences2017.

FEDER, G.; JUST, R.; ZILBERMAN, D. Adoption ocountries: a survey. Economic Development and Cultural Change, 1995.

GIL, A. Como elaborar projetos de pesquisa

GRIFFIN, T.; LAMBERT, D.; LOWENBERGautoguidance GPS navigation technologiesEconomics, Site Specific Management Center, Purdue University, 2005.

JENKINS, A.; VELANDIA, M.; LAMBERT, D. M.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B. C.; MARTIN, S. W. Factors influencing the selection of precision farming information sources by cotton producers. v.40, p. 307-320, 2011.

KUTTER, T.; TIEMANN, S.; SIEBERT, R.; FOUNTAS, S. The role of communico-operation in the adoption of precision farming.

LAMBERT, D., LOWENBERGSite specific Management Center School of Agriculture, 2000, Purdue Univ

LARSON, J. A.; ROBERTS, R. K.; ENGLISH, B. C.; LARKIN, S. L.; MARRA, M. C.; MARTIN, S. W.; PAXTON, K. W.; REEVES, J. M. Factors affecting farmer adoption of remotely sensed imagery for precision management in cotton production. Agriculture, v.9, p. 195-208, 2008.

MOLIN, J. P. Tendências da agricultura de precisão. de Precisão, 1, Piracicaba, 2004.

MOLIN, J. P.; AMARAL, L. R.; COLAÇO, F. A. Agricultura de pOficina de Textos, 238 p., 2015.

MOLIN, J. P. Agricultura de Precisão: número do mercado brasileiro. Precisão, Boletim Técnico 03, LAP, 2017.

PAUSTIAN, M.; THEUVSEN, L. Adoption of precision agriculture technologies by German crop farmers. Precision Agriculture

PAXTON, K. W.; MISHRA, A. K.; CHINTAWAR, S.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B. C.; LAMBERT, D. M.; MARRA, M. C.MARTIN, S. W. Intensity of precision agriculture technology adoption by cotton producers. Agricultural and Resource Economics Review

PENROSE, E. T. The theory of the growth of


TESH, V. A critical assessment of potential measurement biases in the technology acceptance model: three experiments. International Journal of Human

, London, v.45, n.1, p.19-46, 1996.

MOGHADDAM, K. Determinants of Iranian agricultural consultants intentions toward precision agriculture: Integrating innovativeness to the technology

Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences

FEDER, G.; JUST, R.; ZILBERMAN, D. Adoption of agricultural innovations in developing Economic Development and Cultural Change, v.33, n.2, p.255

Como elaborar projetos de pesquisa. Atlas: São Paulo, 2007.

GRIFFIN, T.; LAMBERT, D.; LOWENBERG-DeBOER, J. Economicsautoguidance GPS navigation technologies. West Lafayette. In: Department of Agricultural Economics, Site Specific Management Center, Purdue University, 2005.

JENKINS, A.; VELANDIA, M.; LAMBERT, D. M.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; , B. C.; MARTIN, S. W. Factors influencing the selection of precision farming

information sources by cotton producers. Agricultural and Resource Economics Review

KUTTER, T.; TIEMANN, S.; SIEBERT, R.; FOUNTAS, S. The role of communioperation in the adoption of precision farming. Precision Agriculture, v.12, p. 2

LAMBERT, D., LOWENBERG-DEBOER, J. Precision Agriculture Profitability ReviewSite specific Management Center School of Agriculture, 2000, Purdue Univ

LARSON, J. A.; ROBERTS, R. K.; ENGLISH, B. C.; LARKIN, S. L.; MARRA, M. C.; MARTIN, S. W.; PAXTON, K. W.; REEVES, J. M. Factors affecting farmer adoption of remotely sensed imagery for precision management in cotton production.

208, 2008.

MOLIN, J. P. Tendências da agricultura de precisão. In: Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisão, 1, Piracicaba, 2004. Anais.... ESALQ/USP – ConBAP, p. 1-10, 2004.

MOLIN, J. P.; AMARAL, L. R.; COLAÇO, F. A. Agricultura de precisão. , 238 p., 2015.

MOLIN, J. P. Agricultura de Precisão: número do mercado brasileiro. , Boletim Técnico 03, LAP, 2017.

PAUSTIAN, M.; THEUVSEN, L. Adoption of precision agriculture technologies by German Precision Agriculture, p. 1-16, 2016.

PAXTON, K. W.; MISHRA, A. K.; CHINTAWAR, S.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B. C.; LAMBERT, D. M.; MARRA, M. C.; LARKIN, S. L.; REEVES, J. M.; MARTIN, S. W. Intensity of precision agriculture technology adoption by cotton producers. Agricultural and Resource Economics Review, v.40, p. 133-144, 2011.

T. The theory of the growth of the firm. New York: Sharpe, 1959.


TESH, V. A critical assessment of potential measurement biases in the International Journal of Human-

n agricultural consultants intentions toward precision agriculture: Integrating innovativeness to the technology

Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences, v. 16, p. 280-286,

f agricultural innovations in developing v.33, n.2, p.255–298,

Economics of lightbar and . West Lafayette. In: Department of Agricultural

JENKINS, A.; VELANDIA, M.; LAMBERT, D. M.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; , B. C.; MARTIN, S. W. Factors influencing the selection of precision farming

Agricultural and Resource Economics Review,

KUTTER, T.; TIEMANN, S.; SIEBERT, R.; FOUNTAS, S. The role of communication and , v.12, p. 2-17, 2011.

Precision Agriculture Profitability Review. Site specific Management Center School of Agriculture, 2000, Purdue University.

LARSON, J. A.; ROBERTS, R. K.; ENGLISH, B. C.; LARKIN, S. L.; MARRA, M. C.; MARTIN, S. W.; PAXTON, K. W.; REEVES, J. M. Factors affecting farmer adoption of remotely sensed imagery for precision management in cotton production. Precision

In: Congresso Brasileiro de Agricultura 10, 2004.

recisão. São Paulo:

MOLIN, J. P. Agricultura de Precisão: número do mercado brasileiro. Agricultura de

PAUSTIAN, M.; THEUVSEN, L. Adoption of precision agriculture technologies by German

PAXTON, K. W.; MISHRA, A. K.; CHINTAWAR, S.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; ; LARKIN, S. L.; REEVES, J. M.;

MARTIN, S. W. Intensity of precision agriculture technology adoption by cotton producers.

rpe, 1959.


PIERPAOLI, E.; CARLI, G.; PIGNATTI, E.; CANAVARI, M. Drivers of Precision Agriculture Technologies Adoption: A Literature Review. 6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGIES IN AGRICULTURE, FOOD AND ENVIRONMENT (HAI

REZAEI-MOGHADDAM, K.; SALEHI, S. Agricultural specialists' intention toward precision agriculture technologies: Integrating innovation characteristics to technology acceptance model. African Journal of Agricultural Research

SEVIER, B. J.; LEE, W. S. Precision agriculture in citrus: A probit model analysis for technology adoption. ASAE Annual International Meeting 2004

SOUZA FILHO, H. M.; BUAINAIN, A. M.; SILVEIRA, J. M. J.; VINHOLICondicionantes da adoção de inovações tecnológicas na agricultura. Tecnologia, Brasília, v.28, n.1, p. 228

TEECE, D. J.; PISANO, G.; SHUEN, A. Dynamic capabilities and strategic management. Strategic management journal

TENKORANG, F.; LOWENBERGagriculture. Journal of Terrestrial Observation

TORBETT, J. C.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B.C. Peof precision farming technologies in improving phosphorus and potassium efficiency in cotton production. Precision Agriculture

WALTON, J. C.; LAMBERT, D. M.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B. C.; LARKIN, S. L.; MARTIN, S. W.; MARRA, M. C.; PAXTON, K. W.; REEVES, J. M. Adoption and abandonment of precision soil sampling in cotton production. Agricultural and Resource Economics

WALTON, J. C.; ROBERTS, R. K.; LAMBERT, D. M.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B. C.; LARKIN, S. L.; MARTIN, S. W.; MARRA, M. C.; PAXTON, K. W.; REEVES, J. M. Grid soil sampling adoption and abandonment in cotton production. p. 135-147, 2010

WARCHARAANANTAPONG, P.; ROBERTS, R. K.; LAMBERT, D. M.; LARSON, J. A.; VELANDIA, M.; ENGLISH, B. C.; REJUSUS, R. M.; WANG, C. Timing of precision agriculture technology adoption in US cotton production. 427-446, 2014.


PIERPAOLI, E.; CARLI, G.; PIGNATTI, E.; CANAVARI, M. Drivers of Precision Agriculture Technologies Adoption: A Literature Review. 6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGIES IN AGRICULTURE, FOOD AND ENVIRONMENT (HAICTA 2013), v.8, p. 61

MOGHADDAM, K.; SALEHI, S. Agricultural specialists' intention toward precision agriculture technologies: Integrating innovation characteristics to technology

African Journal of Agricultural Research, v.5, p. 1191

SEVIER, B. J.; LEE, W. S. Precision agriculture in citrus: A probit model analysis for ASAE Annual International Meeting 2004, p. 697-

SOUZA FILHO, H. M.; BUAINAIN, A. M.; SILVEIRA, J. M. J.; VINHOLICondicionantes da adoção de inovações tecnológicas na agricultura. Cadernos de Ciência &

, Brasília, v.28, n.1, p. 228-255, 2011.

TEECE, D. J.; PISANO, G.; SHUEN, A. Dynamic capabilities and strategic management. journal, v. 18, n. 7, p. 509-533, 1997.

OWENBERG-DeBOER, J. On-farm profitability of remote sensing in Journal of Terrestrial Observation, v.1, n.1, p.50–59, 2008.

TORBETT, J. C.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B.C. Peof precision farming technologies in improving phosphorus and potassium efficiency in cotton

Precision Agriculture, v.8, p. 127-137, 2007.

WALTON, J. C.; LAMBERT, D. M.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B. C.; S. L.; MARTIN, S. W.; MARRA, M. C.; PAXTON, K. W.; REEVES, J. M.

Adoption and abandonment of precision soil sampling in cotton production. Agricultural and Resource Economics, v.33, p. 428-448, 2008.

WALTON, J. C.; ROBERTS, R. K.; LAMBERT, D. M.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B. C.; LARKIN, S. L.; MARTIN, S. W.; MARRA, M. C.; PAXTON, K. W.; REEVES, J. M. Grid soil sampling adoption and abandonment in cotton production. Precision Agriculture

WARCHARAANANTAPONG, P.; ROBERTS, R. K.; LAMBERT, D. M.; LARSON, J. A.; VELANDIA, M.; ENGLISH, B. C.; REJUSUS, R. M.; WANG, C. Timing of precision agriculture technology adoption in US cotton production. Precision Agriculture


PIERPAOLI, E.; CARLI, G.; PIGNATTI, E.; CANAVARI, M. Drivers of Precision Agriculture Technologies Adoption: A Literature Review. 6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGIES IN

CTA 2013), v.8, p. 61-69, 2013.

MOGHADDAM, K.; SALEHI, S. Agricultural specialists' intention toward precision agriculture technologies: Integrating innovation characteristics to technology

v.5, p. 1191-1199, 2010.

SEVIER, B. J.; LEE, W. S. Precision agriculture in citrus: A probit model analysis for -709, 2004.

SOUZA FILHO, H. M.; BUAINAIN, A. M.; SILVEIRA, J. M. J.; VINHOLIS, M. M. B. Cadernos de Ciência &

TEECE, D. J.; PISANO, G.; SHUEN, A. Dynamic capabilities and strategic management.

farm profitability of remote sensing in

TORBETT, J. C.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B.C. Perceived importance of precision farming technologies in improving phosphorus and potassium efficiency in cotton

WALTON, J. C.; LAMBERT, D. M.; ROBERTS, R. K.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B. C.; S. L.; MARTIN, S. W.; MARRA, M. C.; PAXTON, K. W.; REEVES, J. M.

Adoption and abandonment of precision soil sampling in cotton production. Journal of

WALTON, J. C.; ROBERTS, R. K.; LAMBERT, D. M.; LARSON, J. A.; ENGLISH, B. C.; LARKIN, S. L.; MARTIN, S. W.; MARRA, M. C.; PAXTON, K. W.; REEVES, J. M. Grid

Precision Agriculture, v.11,

WARCHARAANANTAPONG, P.; ROBERTS, R. K.; LAMBERT, D. M.; LARSON, J. A.; VELANDIA, M.; ENGLISH, B. C.; REJUSUS, R. M.; WANG, C. Timing of precision

Precision Agriculture, v.15, p.

DETERMINANTES DA ADOÇÃO DE TECNOLOGIAS DE...

Documents

Transcript of DETERMINANTES DA ADOÇÃO DE TECNOLOGIAS DE...