Social Media Usage, Media Literacy, and Innovative Willingness of New Professional Farmers
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摘要: 农村创新创业活动的开展首先要激发新型职业农民的创新意愿。然而，当前对社交媒体与新型职业农民创新意愿关系的研究仍显薄弱。基于367位新型职业农民样本，文章尝试以创新扩散理论和计划行为理论为基础构建研究模型，探索社交媒体使用、媒介素养和新型职业农民创新意愿之间的关系。研究结果表明:新型职业农民的社交媒体使用不仅可以直接促进其创新意愿的提升，也可以通过创新主观规范和感知创新行为控制中介变量发挥作用；社交媒体使用对影响新型职业农民创新的主观因素和客观因素具有正面效应；新型职业农民的媒介素养在此过程中起到了积极的调节作用，强化了社交媒体使用与创新态度、创新主观规范和感知创新行为控制之间的关系。Abstract: The implementation of rural innovation and entrepreneurship activities primarily requires stimulating the innovative willingness of new professional farmers. However, current research on the relationship between social media and the innovative willingness of new professional farmers is still weak. This paper attempts to build a research model based on innovation diffusion theory and planned behavior theory to explore the relationship between social media use, media literacy, and innovative willingness of new professional farmers. The empirical research results based on 367 samples of new professional farmers show that the use of social media by new professional farmers can not only directly promote the enhancement of their innovative willingness, but also have an impact through the mediating role of innovative subjective norms and perceived innovative behavior control. Social media use has a positive effect on both subjective and objective factors that affect the innovation of new professional farmers. Media literacy of new professional farmers plays a positive regulatory role in this process, strengthening the relationship between social media use and innovative attitudes, innovative subjective norms, and perceived innovative behavior control.
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Key words:
- new professional farmers /
- social media use /
- media literacy /
- innovative willingness
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引言
中央文件多次指出，要加强培育新型职业农民，为实现乡村振兴战略目标提供人才支撑。在新型职业农民的培育中，创新素养的培育尤为重要。新型职业农民的创新，不仅可以提高劳动效率，降低生产成本，而且对农业生产规模的扩大和食品质量的提升具有显著的推动作用[1]。除此之外，它还有利于农村环境的改善和经济的可持续发展，助力农业高质量发展目标的实现[2]。当前，我国科技进步对农业发展的贡献率仅为62.4%，相较于发达国家80%的水平还有较大的提升空间[3]。为了进一步提升中国农业的竞争力，我们需要更多的新型职业农民积极开展农业创新[4]，而要实现农业创新，首先要激发他们的创新意愿。创新意愿是影响创新行为的关键因素，反映了个体对新事物和新行为的接受程度。创新意愿越强烈，实施创新行为的可能性越高[5]。作为创新研究中的重要变量，学者们从多个角度对创新意愿的影响因素进行了探索，并取得了一些重要的发现。例如，基于计划行为理论的研究证实了创新态度、主观规范和感知行为控制对创新意愿的影响[6−7]；组织层面因素的分析认为，创业导向[6]、企业家权力强度[8]、上下级关系[9]和组织创新氛围[10]等是影响创新意愿的重要因素；此外，从组织外部环境视角开展的研究也发现，顾客参与[11]、社会网络[12]、家族涉入[13]、政府政策[14]等均会对创新意愿产生一定作用。目前，这些成果主要集中在非农领域，以新型职业农民为对象开展的创新意愿研究相对较少，对农民创新意愿影响因素的探索仍有必要。
作为一种在全球广泛应用的信息化工具，社交媒体在农业领域发挥着重要作用，是推动农业创新的技术力量。社交媒体不仅能帮助农民更高效地运营和创新，为农产品提供更广阔的市场空间[15]，还能动态地提升新型农业组织的创新能力[16]。当前，社交媒体对农民创新行为和能力的作用[17]已经得到了验证和学者们的普遍认可，但是社交媒体使用对农民创新意愿的影响及其作用路径却仍是研究黑箱，这在一定程度上阻碍了农民创新活动的发展。因此，深入探索社交媒体使用与农民创新意愿之间的关系显得尤为重要和迫切。
基于现有研究背景，本研究采用创新扩散理论和计划行为理论作为理论框架，构建了一个涵盖社交媒体使用、创新态度、创新主观规范、感知创新行为控制、媒介素养以及新型职业农民创新意愿的研究模型，并用问卷调研的方式收集数据进行实证研究，以深入探讨社交媒体使用对新型职业农民创新意愿的具体影响路径，并进一步分析媒介素养在其中的调节作用。
一. 理论基础与研究假设
一 理论基础
1 创新扩散理论
美国学者罗杰斯（Rogers）[18]13提出了著名的创新扩散理论（Diffusion of Innovations），该理论主要描述了新观念、新事物、新产品在特定社会系统中，通过特定渠道，随着时间的推移，逐渐普及和扩散的过程。创新扩散理论涵盖了创新的来源以及扩散的全过程，并对创新扩散过程中的各种影响因素进行了深入分析，有助于人们推动创新的传播，高效地开展创新活动。目前，创新扩散理论已被广泛应用于农业新技术、新产品和新政策的传播和扩散研究中。例如，刘航[19]在研究农产品电商小企业的发展时，从技术创新扩散的角度出发，阐述了电商技术如何通过“探索、说服和规范”的机制来推动“产品迭代、生产重塑、智性超越”，进而提升小农户的“产品底层能力、职业生产能力、市场流通能力”的技术赋能过程。另一项以农业新品种在10个自然村内10年的创新扩散为例的研究发现，同伴的信息效应、经验效应和外部性效应分别在整个创新扩散过程的早期、中期和后期主导农业新品种的扩散[20]。创新扩散理论认为，媒介在创新扩散中发挥了重要作用。国外的家庭农场主们通过使用社交媒体增加了沟通，促进了创新扩散，进而推动更多的同行采纳农业创新行为[21]。中国的新型职业农民也广泛地使用社交媒体，这种行为是否也助推了农民创新还需我们加以检验。
2 计划行为理论
1985年，阿耶兹（Ajzen）首次提出了计划行为理论（TPB），该理论认为，个体的行为受到意愿的影响，而影响行为意愿的关键因素包括个体对行为的态度、主观规范和感知行为控制。态度是指个体对行为及其结果可能性的信念；主观规范表现为个体所感知到的社会压力对某一行为的支持或反对，这些压力往往来自身边的亲人、朋友、同学或公众；感知行为控制指个体认为自己能够控制并执行某种行为的容易困难程度[22]。其中，态度和主观规范是影响行为意愿的主观因素，而感知行为控制则包含了能力和资源等客观因素[23]。
要推动新型职业农民创新，必须找到影响他们创新意愿的主观和客观因素，学术界对农业创新行为采纳意愿的研究有效验证了该理论。例如，国外学者在分析印尼咖啡行业农民采用地理标志做法意愿的影响因素时发现，农民对地理标志的态度、感知的行为控制和感知的经济利益是影响他们采用地理标志实践意愿的重要因素[6]。另一项对孟加拉国北部地区年轻农民的实证研究也表明，农民对可持续农业的态度、感知的行为控制和感知的自我认同会影响他们采用可持续农业生产机制的意愿[7]。在国内，学者张瑞增等[24]运用计划行为理论来研究农户绿色优质农产品生产意愿。张征华等[25]也利用该理论分析合作社绿色创业行为。另外，关于农村电商的研究还发现，新型农业经营主体采纳直播电商模式也是态度、主观规范和感知行为控制综合作用的结果[26]。虽然已有的研究成果很丰富，但是这些研究更多是验证了主观和客观因素对创新意愿的影响，而没有对影响主观和客观因素的前置因素进行分析。因此，本研究在计划行为理论的基础上，增加社交媒体使用前置变量，既对该理论做了拓展，也有利于进一步深入探索创新意愿的其他影响因素，以及这些因素之间的关系。
此外，个体使用媒介后的效果往往因人而异，这是因为其与使用者的媒介素养密切相关。媒介素养是媒介使用者评估媒体固有风险和机会的能力，它本质上表现为一种批判性的媒体接触方式，涵盖了沟通、批判性思维和技术能力等多个方面[27]。在农业领域，媒介素养对农民经营的影响已经得到了学者们的验证。例如，有学者[28]研究发现高媒介素养水平能够帮助小农户更有效地与利益相关方沟通，从而有益于农业经营，媒介素养还可以抑制农户的电子商务销售意愿和行为之间的偏差，媒介素养高的农民可以轻松获取电子商务市场信息以规划农业生产，为农业发展提供更好的解决方案[29]。尽管这些研究强调了媒介素养对农民沟通和信息获取的影响，但它们并未充分考虑不同媒介素养水平的个体在批判性思维能力上的差异。实际上，由于社交媒体用户的媒介素养水平各异，他们在对待创新的态度以及创新行为控制判断方面也存在明显的不同。因此，在研究新型职业农民社交媒体使用对创新意愿的影响时，我们还必须考虑媒介素养的调节作用。
二 研究假设
1 社交媒体使用与新型职业农民创新意愿
创新的扩散需要借助媒介、网络等渠道来实现。在初始阶段，大众媒介可以发挥其及时、快速和广泛的传播优势，随后人际传播的“劝服”功能则能够使创新扩散达到更好的效果[18]322。社交媒体作为一种信息化的工具，同时具备媒体和社交的功能，对农业创新的扩散具有积极的影响。一方面，社交媒体是一种大众媒介，具有出色的信息发布和信息获取功能，农民借助它能够更加方便地与外界进行沟通，获取农业相关信息，并采取与农业创新相关的行为[21]。另一方面，社交媒体上的社群在虚拟空间中展现了显著的同伴信息效应，能够直接促使那些对创新持有较高意愿的农民采纳创新[30]。综合以上的研究，可以得出如下假设：
H1：社交媒体使用对新型职业农民创新意愿具有显著的正向影响。
2 创新态度、创新主观规范和感知创新行为控制的中介作用
新型职业农民社交媒体的使用会正向影响创新态度、创新主观规范和感知创新行为控制。首先，社交媒体是连接外部资源和创新教育的桥梁，通过传播积极的农业创新信息，社交媒体可以消除农民对创新的疑虑和困惑。新型职业农民通过参与网络社群中其他农民的创新活动，也可以获得愉悦的情绪体验和积极的心理效应，从而形成积极的创新态度[31]。其次，网络社群中的合作伙伴或创业榜样可以为新型职业农民提供创新的理念和行为示范，从而在虚拟社区中营造浓厚的创新氛围，提升创新的主观规范。最后，新型职业农民可以通过社交媒体网络便捷地获取信息、创新工具和资源，并能够跨时空参与企业的创新活动，这将使他们的感知创新行为控制增强，从而更愿意尝试和采纳新的农业创新[32]。此外，当新型职业农民在虚拟空间进行信息交流时，他们能够感受到创新的潜在价值，随着信息交流的增加，他们对创新成本的感知和对自我效能的判断也会变得更加清晰，从而进一步影响他们的创新意愿[33]。
学术界的研究已经证实了创新态度、创新主观规范和感知创新行为控制对农民创新意愿有正向影响。在创新态度方面，对印度小农户和孟加拉国农民的研究发现，农民的知识和态度与农业创新的采用之间存在直接且显著的关系，充分了解农业创新技术并认为该技术可能增加收入的农民，更愿意进行创新实践[34−35]。因此，新型职业农民对创新持越积极的态度，其创新意愿就越强烈。在创新主观规范方面，有研究发现社群中同伴的经验效应可以促使更多的农民接受农业创新并产生创新意愿[20]。社交媒体情境下，线上和线下网络环境对待创新的看法会对新型职业农民构成压力，激励他们与群体合作，并促使其做出创新与否的决策。周围的人对创新越肯定，新型职业农民的创新意愿就越强烈。在感知创新行为控制方面，以电商创新为例的研究结论表明，创新选择是一个理性决策过程，农民们会综合考虑自身资源和能力等重要因素，并对创新收益和风险做出预判，经过慎重分析后再决定是否要开展农业创新[26]。因此，新型职业农民对创新的资源和能力越有把握，对创新的收益和风险控制越自信，开展创新的可能性就越大。综合以上的研究，可以得出如下假设：
H2：创新态度在社交媒体使用和新型职业农民创新意愿之间发挥显著的中介作用，即社交媒体使用能够通过影响农民的创新态度来提高其创新意愿。
H3：创新主观规范在社交媒体使用和新型职业农民创新意愿之间发挥显著的中介作用，即社交媒体使用能够通过影响农民的创新主观规范来提高其创新意愿。
H4：感知创新行为控制在社交媒体使用和新型职业农民创新意愿之间发挥显著的中介作用，即社交媒体使用能够通过影响农民的感知创新行为控制来提高其创新意愿。
3 媒介素养的调节作用
媒介素养是一个涵盖了媒介评判态度、媒介操作技能和媒介信息处理能力的概念[36]，它反映了个体在媒介认知和使用方面的综合素质。由于媒介素养的差异，个体在使用社交媒体时所获得的体验和效果也各不相同。例如，使用者的信息需求意识、新媒体技术应用能力和数据信息整合能力不同，其知识创新意愿也会有所不同[37]。同时，媒介素养越高，个体的新闻接触对网络政治参与的影响越大[38]。此外，社交媒体使用行为对算法环境下的“回音室”效果作用也受到媒介素养的影响[39]。
在创业实践中，社交媒体在新型职业农民群体中的普及已经非常广泛，然而，同样是使用社交媒体的农民，开展创新创业的效果却存在巨大差异。其中，媒介素养发挥了重要的调节作用。媒介素养较高的农民，能够更充分地利用社交媒体了解农业创新的价值和趋势，对各类创新有更高的认可度。同时，媒介素养越高的新型职业农民，在移动互联网中的联系度、匹配度越高，异质性网络关系也越丰富[40]，更能感受到当前农业经营中创新创业的紧迫感和必要性。此外，拥有较高媒介素养的农民，在利用社交媒体整合创业资源，提高创新能力方面也有更好的表现。综合以上的研究，可以得出如下假设：
H5：媒介素养在社交媒体使用和新型职业农民的创新态度之间发挥正向调节作用。
H6：媒介素养在社交媒体使用和创新主观规范之间发挥正向调节作用。
H7：媒介素养在社交媒体使用和新型职业农民的感知创新行为控制之间发挥正向调节作用。
综合以上分析，构建社交媒体使用、媒介素养与新型职业农民创新意愿关系研究概念模型图，详见图1。
二. 研究设计与数据收集
一 变量测量与问卷设计
本研究一共包括社交媒体使用、创新态度、创新主观规范、感知创新行为控制、创新意愿和媒介素养六个变量，社交媒体使用借鉴特雷纳（Trainor）[41]的量表，创新态度、创新主观规范、感知创新行为控制三个变量均借鉴赵斌等[42]的量表，创新意愿借鉴阿耶兹（Ajzen）[23]的量表，媒介素养借鉴张明新和黄欣欣[38]的量表，所有题项都采用李克特七级量表来测量，从完全不同意到完全同意共七个选项。研究团队还结合访谈和农村具体情境来完善题项的表述，并请教过涉农经营方面的专家，最终设计成调研问卷，问卷同时也对新型职业农民个人和创业项目的基本情况进行了问询。具体的研究变量及其测量题项参见表1。为了控制新型职业农民的背景因素对创新意愿的影响，本研究还选取了性别、年龄、学历和创业经历四个控制变量，并设置了相应的问题收集信息。
表 1 研究变量的信度和效度检验结果变量 指标 题项 因子载荷系数 CR AVE Cronbach’s α 社交媒体使用 SMU1 我利用社交媒体开展农业创新外部沟通 0.887 0.881 0.650 0.866 SMU2 我利用社交媒体开展农业创新内部沟通 0.814 SMU3 我利用社交媒体开展农业创业信息发布 0.742 SMU4 我利用社交媒体开展农业创业信息获取 0.774 创新态度 IA1 我对农业创业中的创新事务感兴趣 0.693 0.846 0.525 0.843 IA2 我认为涉农经营开展创新经营很有必要 0.670 IA3 我喜欢在涉农经营中开展创新经营 0.744 IA4 开展农业创新可以给我带来更好的收益 0.787 IA5 开展农业创新更有利于我涉农创业获得成功 0.724 创新主观规范 SN1 我感受到农业经营需要创新 0.834 0.907 0.661 0.905 SN2 管理部门希望我开展农业创新 0.868 SN3 创业团队希望我创新 0.795 SN4 身边同行开展农业创新的人很多 0.812 SN5 创业成功的示范性企业有开展涉农创新活动 0.750 感知创新行为控制 CBC1 我对开展农业创新经营有信心 0.750 0.827 0.544 0.826 CBC2 我具有开展农业创新经营的知识和能力 0.707 CBC3 我拥有开展涉农创新的资源 0.732 CBC4 我拥有开展涉农创新的时间和精力 0.761 创新意愿 IW1 我愿意开展涉农创业创新活动 0.801 0.829 0.619 0.821 IW2 我打算开展涉农创业创新活动 0.867 IW3 我已经着手安排涉农创业创新活动 0.682 媒介素养 MT1 我能够判断社交媒体上的信息真伪 0.771 0.857 0.599 0.857 MT2 我通过多种途径来核实社交媒体上的信息 0.747 MT3 我可以根据农业经营需要灵活使用不同的社交媒体 0.789 MT4 我可以熟练操作社交媒体的各种功能 0.789 二 数据收集
本文以新型职业农民为研究对象。考虑到该群体不同于传统农民，其更加突出农民的职业化，普遍参加过培训学习，拥有较高文化水平，掌握较为先进的技术知识与劳动生产技能，因此，课题组选择了福建省新型职业农民培训班的学员作为调研对象。这些学员来自福建省的不同地区，是当地新型职业农民群体的代表，符合新型职业农民的界定标准。所有的学员在涉农创业中都有使用社交媒体，但是不同个体在社交媒体使用的程度上存在较大差异。选择他们作为调研对象能较好地反映出当前中国新型职业农民的社交媒体使用现状，以及社交媒体工具的使用对他们创新意愿的影响。
在2022年9—11月期间，课题组采取线上线下相结合的方式，在福建省农业职业技术学院举办的新型职业农民培训班中展开调研，并通过发放问卷收集研究数据。研究团队共发放问卷420份，成功回收367份有效问卷，有效问卷回收率为87.39%。参与答卷的男性有184人，占总人数的50.14%；女性有183人，占总人数的49.86%。从年龄分布来看，20~30岁的人数最多，达到148人，占总人数的40.33%；31~40岁的人数排名第二，有123人，占总人数的33.51%。在受教育背景方面，高中（或中专）学历的新型职业农民最多，达到183人，占总人数的49.86%；大专学历的新型职业农民有121人，占比32.97%，初中学历的新型职业农民有52人，占比14.17%。从创业经历来看，有196名新型职业农民先前参与过创业，占总人数的53.41%，而首次创业的占46.59%。
三. 数据分析与结果
一 共同方法偏差分析
本研究利用SPSS 24.0软件进行探索性因子分析，采用Harman单因子分析方法对变量题项进行检验。结果显示，第一个因子的解释总方差为40.453%，低于50%的阈值，这表明问卷调查的结果不存在明显的共同方法偏差。因此，本研究的问卷调查数据可靠，能够为后续分析提供有效的支持。
二 信度和效度检验
本研究先对调查问卷中的量表进行信度和效度检验，运用 SPSS24.0进行信度分析后发现，社交媒体使用、创新态度、创新主观规范、感知创新行为控制、创新意愿和媒介素养6个变量的Cronbach’s α值分别为0.866、0.843、0.905、0.826、0.821和0.857，均大于0.7的临界值，组合信度CR的值也 大于0.7的学者建 议标准，表明问卷量表具有较为理想的可靠性，详见表1。
而后，本研究运用AMOS24.0对变量进行验证性因子分析，通过计算，得出结果详见表2，研究变量社交媒体使用、创新态度、创新主观规范、感知创新行为控制、创新意愿和媒介素养的平均提取方差AVE值分别为0.650、0.525、0.661、0.544、0.619和0.599，均高于0.5的学者建议标准，显示每个变量均具有良好的收敛效度。将每个变量AVE的平方根值与各变量之间的Pearson相关系数进行大小比较，对研究变量的区分效度进行检验。结果显示，各变量AVE的平方根值分别为0.806、0.725、0.813、0.738、0.787和0.774，均大于变量之间的Pearson相关系数，表明变量区分效度较好，可以进行下一步的分析。
表 2 Pearson相关检验变量 性别 年龄 教育水平 创业经历 社交媒体使用 创新态度 创新主观规范 感知创新行为控制 创新意愿 媒介素养 性别 1 年龄 −0.032 1 教育水平 0.018 −0.089 1 创业经历 −0.084 −0.094 0.085 1 社交媒体使用 0.073 −0.060 0.101 0.067 0.806 创新态度 0.009 −0.048 0.033 0.017 0.450** 0.725 创新主观规范 0.004 −0.025 0.102 0.077 0.498** 0.642** 0.813 感知创新行为控制 0.029 −0.012 −0.049 −0.045 0.264** 0.465** 0.384** 0.738 创新意愿 0.027 −0.023 0.069 0.107* 0.439** 0.514** 0.541** 0.397** 0.787 媒介素养 0.005 0.040 −0.055 −0.030 −0.083 0.387** 0.102 0.132* 0.037 0.774 注：对角线加粗数字为各变量AVE的平方根值（控制变量除外），下三角的数值为变量之间的Pearson相关系数，*表示双尾检验显著水平p < 0.05，**表示双尾检验显著水平p < 0.01。 三 结构模型检验
本研究继续运用AMOS24.0对模型的拟合度进行检验，结果如表3，χ2/df 值为1.964，小于3的可容许范围，TLI、CFI、GFI、RFI、NFI和IFI的值分别为0.951、0.958、0.917、0.906、0.919和0.958，均大于0.9，RMSEA值为0.051，小于0.08，所有拟合指标值均在可容许范围之内，表明本研究模型拟合度良好。
表 3 模型拟合度分析拟合指标 χ2/df TLI CFI GFI RFI NFI IFI RMSEA 可容许范围 1< χ2/df <3 > 0.9 > 0.9 > 0.9 > 0.9 > 0 .9 > 0.9 < 0.08 模型拟合度 1.964 0.951 0.958 0.917 0.906 0.919 0.958 0.051 四 路径分析检验
本研究先运用SPSS24.0软件对控制变量、自变量社交媒体使用与因变量新型职业农民创新意愿之间的关系进行回归分析，结果发现性别、年龄、学历和创业经历四个控制变量对创新意愿的影响都不显著。接着，运用AMOS24.0对研究模型各变量之间路径关系进行检验，由表4可知结果，首先，社交媒体使用显著正向作用于创新意愿（β = 0.187，p = 0.004），H1成立，表明社交媒体使用程度每增加1个单位，新型职业农民的创新意愿会直接增加0.187个单位，可见，社交媒体在农业创新扩散中可以发挥积极作用，有利于增强新型职业农民的创新意愿并促进创新行为。其次，社交媒体使用和创新态度（β = 0.172，p = 0.003）、创新主观规范（β = 0.545，p < 0.001）、感知创新行为控制（β = 0.340，p < 0.001）3个变量之间的作用路径也通过了检验，表明社交媒体的使用每增加1个单位，新型职业农民的创新态度会增加0.172个单位，创新主观规范增加0.545个单位，感知创新行为控制增加0.340个单位。以上4条路径相比，新型职业农民使用社交媒体后，创新主观规范受到的影响最大，这同社交媒体的社交属性密切相关，新型职业农民嵌入在社交媒体上的不同社群里，又利用社交媒体的媒体功能与社群成员展开频繁互动，可以快速而强烈地感受到社会对涉农创业中创新事务的态度，从而影响到参与创新的意愿。表4还表明，创新态度（β = 0.217，p = 0.009）、创新主观规范（β = 0.300，p <0.001）、感知创新行为控制（β = 0.195，p < 0.001）与创新意愿之间的路径关系全部通过了检验，同时创新主观规范又显著正向作用于创新态度（β = 0.632，p < 0.001），这说明在社交媒体情境下，网络社群中人们对创新行为的主观规范可以正向影响新型职业农民的创新态度，社会氛围越认可创新，鼓励创新，农民对创新的态度越积极。同时，创新态度、创新主观规范和感知创新行为控制三个变量每增加一个单位，新型职业农民创新意愿分别增加0.217，0.300和0.195个单位，其中创新主观规范的影响程度最大。路径分析的结果再次验证了计划行为理论在新型职业农民创新行为研究中的适用性。
表 4 各变量路径关系检验结果作用路径 β 标准误 T 值 p 检验结果 社交媒体使用⇒创新意愿 0.187 0.093 2.871 0.004 支持 社交媒体使用⇒创新态度 0.172 0.082 2.982 0.003 支持 社交媒体使用⇒创新主观规范 0.545 0.099 9.646 0.000 支持 社交媒体使用⇒感知创新行为控制 0.340 0.087 5.553 0.000 支持 创新态度⇒创新意愿 0.217 0.083 2.603 0.009 支持 创新主观规范⇒创新意愿 0.300 0.067 3.644 0.000 支持 感知创新行为控制⇒创新意愿 0.195 0.055 3.539 0.000 支持 创新主观规范⇒创新态度 0.632 0.056 9.166 0.000 支持 五 中介效应检验
本研究选择自助法（Bootstrapping）对社交媒体使用作用于新型职业农民创新意愿的中介效应机制进行分析，在AMOS24.0软件中选择95%的置信水平，设定重复抽样5 000次，得到结果如表5，在“社交媒体使用⇒创新态度⇒创新意愿”路径中，创新态度中介效应的点估计值为0.053，Z值为1.395，偏差校正的置信区间为[0.003，0.174]，不包含0，但是非参数百分位的置信区间为[−0.011，0.134]，包含0，说明创新态度中介效应没有达到显著性水平，即新型职业农民社交媒体使用不会通过创新态度中介因素来影响创新意愿，因此，H2不成立。在“社交媒体使用⇒创新主观规范⇒创新意愿”路径中，中介效应的各项指标均通过检验，说明创新主观规范中介效应达到显著性水平，即新型职业农民社交媒体使用会通过创新主观规范中介因素来影响创新意愿，因此，H3成立。在“社交媒体使用⇒感知创新行为控制⇒创新意愿”路径中，中介效应的各项指标同样通过检验，说明感知创新行为控制中介作用效果显著，即新型职业农民社交媒体使用会通过感知创新行为控制中介因素来影响创新意愿，因此，H4也成立。“社交媒体使用⇒创新主观规范⇒创新态度⇒创新意愿”链式中介路径检验结果也没有达到显著性水平。综合以上分析，新型职业农民对社交媒体的使用，一方面正向影响了周边人群对创新的主观规范，一方面也正向影响了自身的感知创新行为控制，两者均进一步促进了农民创新意愿的产生。而创新态度的中介效应并不显著，这表明社交媒体虽然可以改变农民对创新的态度和看法，但是在决定是否开展创新经营时，农民们还是比较谨慎的。因为创新是高风险的行为，只有周边社会网络人群都比较认可，同时新型职业农民对自身资源和能力比较有把握，感知到对创新的控制较强时才会产生真正的创新意愿。
表 5 中介效应分析结果中介效应 点估计值 系数相乘积 Bootstrapping 5 000 次 95%置信区间 检验结论 偏差校正 非参数百分位 标准误 Z值 下限 上限 下限 上限 社交媒体使用⇒创新态度⇒创新意愿 0.053 0.038 1.395 0.003 0.174 −0.011 0.134 效应不显著 社交媒体使用⇒创新主观规范⇒创新意愿 0.234 0.108 2.167 0.052 0.474 0.043 0.468 效应显著 社交媒体使用⇒感知创新行为控制⇒创新意愿 0.095 0.046 2.065 0.026 0.213 0.023 0.199 效应显著 社交媒体使用⇒创新主观规范⇒创新态度⇒创新意愿 0.107 0.070 1.529 0.004 0.292 −0.006 0.266 效应不显著 六 调节效应检验
本研究以媒介素养为调节变量，分析其对社交媒体使用和创新态度、创新主观规范、感知创新行为控制之间关系的影响。表6的研究结果表明，当因变量为创新态度时，交互项“社交媒体使用*媒介素养”调节效果值为0.216（t = 9.461，p < 0.000），这表示调节效应存在，调节变量媒介素养每增加1个单位，社交媒体使用对新型职业农民创新态度的影响会增加0.216个单位，H5成立。当因变量为创新主观规范时，“社交媒体使用*媒介素养”调节效果值为0.114（t = 3.416，p = 0.001），这表示调节效应存在，调节变量新型职业农民媒介素养每增加1个单位，社交媒体使用对创新主观规范的影响会增加0.114个单位，H6成立。当因变量为感知创新行为控制时，“社交媒体使用*媒介素养”调节效果值为0.078（t = 2.276，p = 0.023），这表示调节效应存在，调节变量媒介素养每增加1个单位，社交媒体使用对新型职业农民感知创新行为控制的影响会增加0.078个单位，H7成立。综上，社交媒体使用和创新态度、创新主观规范、感知创新行为控制之间关系受到了新型职业农民媒介素养的调节，农民的媒介素养越高，社交媒体对以上三个变量的正向影响越显著。
表 6 调节效果分析因变量 自变量 β 标准误 t p 创新态度 社交媒体使用 0.637 0.042 15.335 0.000 媒介素养 0.514 0.035 14.799 0.000 社交媒体使用*媒介素养 0.216 0.023 9.461 0.000 创新主观规范 社交媒体使用 0.716 0.061 11.763 0.000 媒介素养 0.236 0.051 4.626 0.000 社交媒体使用*媒介素养 0.114 0.033 3.416 0.001 感知创新行为控制 社交媒体使用 0.381 0.062 6.114 0.000 媒介素养 0.196 0.052 3.765 0.000 社交媒体使用*媒介素养 0.078 0.034 2.276 0.023 四. 结论
本研究基于创新扩散理论和计划行为理论，对社交媒体使用和新型职业农民创新意愿之间的关系进行探索，研究表明：首先，社交媒体使用直接正向影响新型职业农民的创新意愿。这说明社交媒体使用对激发新型职业农民的创新意愿具有积极作用。乡村振兴战略的实现离不开农民的创新，而要促进农民开展创新非常困难。新型职业农民在使用了社交媒体后，开展创新的可能性更大，这为新型职业农民创新意愿的引导提供了重要启示。其次，创新主观规范和感知创新行为控制在社交媒体作用于新型职业农民创新意愿的过程中发挥中介作用。其中，创新主观规范属于主观因素，感知创新行为控制属于客观因素。这表明社交媒体使用对新型职业农民创新意愿的影响过程比较复杂，包含了主观和客观两类因素。最后，新型职业农民的媒介素养在社交媒体使用与创新态度、创新主观规范、感知创新行为控制之间的关系中发挥着正向调节作用。这意味着具有较高媒介素养的新型职业农民更能利用社交媒体积极影响其创新态度，发挥创新主观规范的正向作用，并增强对创新的控制。因此，新型职业农民社交媒体的使用效果受到其媒介素养的重要影响。
同时，本研究的相关结论对于提升新型职业农民的创新意愿具有深远的启示意义，不仅为政府相关政策的制定指明了依据，同时也为新型职业农民的创新发展提供了方向。对于政府管理部门来说，首先要加速在农村地区推广社交媒体的使用。通过创造优良的农村信息技术环境，包括建设网络基础设施、推广智能手机、降低手机上网费用等措施，让更多的农民有机会接触并使用智能手机，为农业创新的扩散提供必要的技术工具支持。其次，政府应加强对创新创业榜样的宣传力度。可以通过评选创业明星、展示创新成果等多种方式，在农村社区营造浓厚的创新创业氛围，让更多的农民认识到创新的价值，从而激发他们的创新意愿。第三，政府还应提供技术和资金等支持，增强农民对创新的信心，提高他们对创新的把握程度，以最终激发他们的创新意愿。最后，政府还需要关注并提高新型职业农民的媒介素养。可以通过加强线上线下宣传，开展多样化的农村电商培训和社交媒体创业培训，帮助农民更客观地看待媒体信息，更熟练地掌握新媒体操作技能，最终将这些技能应用于农业农村的创新创业活动中。
对于新型职业农民而言，他们应该充分认识到社交媒体在创新扩散中的重要作用，并主动利用社交媒体来推动自身的创新发展。包括利用社交媒体获取更多涉农创新信息，与线上社群的同行交流学习，加强对资源的整合和利用，提高自身的创新创业能力，紧跟农业技术创新和市场变化的发展，在农业经营中不断创新求变，以获得更好的竞争优势，实现可持续发展。
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表 1 研究变量的信度和效度检验结果
变量 指标 题项 因子载荷系数 CR AVE Cronbach’s α 社交媒体使用 SMU1 我利用社交媒体开展农业创新外部沟通 0.887 0.881 0.650 0.866 SMU2 我利用社交媒体开展农业创新内部沟通 0.814 SMU3 我利用社交媒体开展农业创业信息发布 0.742 SMU4 我利用社交媒体开展农业创业信息获取 0.774 创新态度 IA1 我对农业创业中的创新事务感兴趣 0.693 0.846 0.525 0.843 IA2 我认为涉农经营开展创新经营很有必要 0.670 IA3 我喜欢在涉农经营中开展创新经营 0.744 IA4 开展农业创新可以给我带来更好的收益 0.787 IA5 开展农业创新更有利于我涉农创业获得成功 0.724 创新主观规范 SN1 我感受到农业经营需要创新 0.834 0.907 0.661 0.905 SN2 管理部门希望我开展农业创新 0.868 SN3 创业团队希望我创新 0.795 SN4 身边同行开展农业创新的人很多 0.812 SN5 创业成功的示范性企业有开展涉农创新活动 0.750 感知创新行为控制 CBC1 我对开展农业创新经营有信心 0.750 0.827 0.544 0.826 CBC2 我具有开展农业创新经营的知识和能力 0.707 CBC3 我拥有开展涉农创新的资源 0.732 CBC4 我拥有开展涉农创新的时间和精力 0.761 创新意愿 IW1 我愿意开展涉农创业创新活动 0.801 0.829 0.619 0.821 IW2 我打算开展涉农创业创新活动 0.867 IW3 我已经着手安排涉农创业创新活动 0.682 媒介素养 MT1 我能够判断社交媒体上的信息真伪 0.771 0.857 0.599 0.857 MT2 我通过多种途径来核实社交媒体上的信息 0.747 MT3 我可以根据农业经营需要灵活使用不同的社交媒体 0.789 MT4 我可以熟练操作社交媒体的各种功能 0.789 
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表 2 Pearson相关检验
变量 性别 年龄 教育水平 创业经历 社交媒体使用 创新态度 创新主观规范 感知创新行为控制 创新意愿 媒介素养 性别 1 年龄 −0.032 1 教育水平 0.018 −0.089 1 创业经历 −0.084 −0.094 0.085 1 社交媒体使用 0.073 −0.060 0.101 0.067 0.806 创新态度 0.009 −0.048 0.033 0.017 0.450** 0.725 创新主观规范 0.004 −0.025 0.102 0.077 0.498** 0.642** 0.813 感知创新行为控制 0.029 −0.012 −0.049 −0.045 0.264** 0.465** 0.384** 0.738 创新意愿 0.027 −0.023 0.069 0.107* 0.439** 0.514** 0.541** 0.397** 0.787 媒介素养 0.005 0.040 −0.055 −0.030 −0.083 0.387** 0.102 0.132* 0.037 0.774 注：对角线加粗数字为各变量AVE的平方根值（控制变量除外），下三角的数值为变量之间的Pearson相关系数，*表示双尾检验显著水平p < 0.05，**表示双尾检验显著水平p < 0.01。
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表 3 模型拟合度分析
拟合指标 χ2/df TLI CFI GFI RFI NFI IFI RMSEA 可容许范围 1< χ2/df <3 > 0.9 > 0.9 > 0.9 > 0.9 > 0 .9 > 0.9 < 0.08 模型拟合度 1.964 0.951 0.958 0.917 0.906 0.919 0.958 0.051
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表 4 各变量路径关系检验结果
作用路径 β 标准误 T 值 p 检验结果 社交媒体使用⇒创新意愿 0.187 0.093 2.871 0.004 支持 社交媒体使用⇒创新态度 0.172 0.082 2.982 0.003 支持 社交媒体使用⇒创新主观规范 0.545 0.099 9.646 0.000 支持 社交媒体使用⇒感知创新行为控制 0.340 0.087 5.553 0.000 支持 创新态度⇒创新意愿 0.217 0.083 2.603 0.009 支持 创新主观规范⇒创新意愿 0.300 0.067 3.644 0.000 支持 感知创新行为控制⇒创新意愿 0.195 0.055 3.539 0.000 支持 创新主观规范⇒创新态度 0.632 0.056 9.166 0.000 支持
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表 5 中介效应分析结果
中介效应 点估计值 系数相乘积 Bootstrapping 5 000 次 95%置信区间 检验结论 偏差校正 非参数百分位 标准误 Z值 下限 上限 下限 上限 社交媒体使用⇒创新态度⇒创新意愿 0.053 0.038 1.395 0.003 0.174 −0.011 0.134 效应不显著 社交媒体使用⇒创新主观规范⇒创新意愿 0.234 0.108 2.167 0.052 0.474 0.043 0.468 效应显著 社交媒体使用⇒感知创新行为控制⇒创新意愿 0.095 0.046 2.065 0.026 0.213 0.023 0.199 效应显著 社交媒体使用⇒创新主观规范⇒创新态度⇒创新意愿 0.107 0.070 1.529 0.004 0.292 −0.006 0.266 效应不显著
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表 6 调节效果分析
因变量 自变量 β 标准误 t p 创新态度 社交媒体使用 0.637 0.042 15.335 0.000 媒介素养 0.514 0.035 14.799 0.000 社交媒体使用*媒介素养 0.216 0.023 9.461 0.000 创新主观规范 社交媒体使用 0.716 0.061 11.763 0.000 媒介素养 0.236 0.051 4.626 0.000 社交媒体使用*媒介素养 0.114 0.033 3.416 0.001 感知创新行为控制 社交媒体使用 0.381 0.062 6.114 0.000 媒介素养 0.196 0.052 3.765 0.000 社交媒体使用*媒介素养 0.078 0.034 2.276 0.023
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