1.农业技术扩散相关研究综述

国外对扩散的研究始于20世纪初。法国社会学和社会心理学家加布里塔德首先解释了创新的传播，并称技术传播为模仿定律［３］。20世纪20年代，关于扩散的研究在美国兴起。随着对扩散问题的研究，社会学和农村社会学也开始关注扩散现象。瑞安和格罗斯1943年［４］研究了杂交玉米种子的扩散，对传统扩散案例的形成起着关键作用。２０世纪５０、20世纪60年代，农村社会学家对技术传播的研究在美国和一些发展中国家得到了广泛的发展。代表人物之一是哈格斯特朗［５］（ＨａｇｅｒｓｔｒａｎｄＴ），他对农业技术扩散的空间过程做出了开创性的贡献，构建了“平均信息域”模型，模拟了农业技术的扩散过程。１９８３年，斯通曼（ＳｔｏｎｅｍａｎＰ）在《技术变革经济分析》中，对技术创新的传播进行了大量的研究，并建立了技术创新的传播模式。此外，罗森伯格（ＲｏｓｅｎｂｅｒｇＮａ－ｔｈａｎ）、曼斯菲尔德（ＭａｎｓｆｉｅｌｄＥ）和费里曼（ｆｒｅｅｍａｎＣ）扩散模型也分别构建。近年来，除了对技术扩散模型的研究外，还对技术创新的扩散进行了大量的研究，不仅涉及到技术扩散的意义、技术扩散的过程及其影响因素，还涉及到技术扩散的行为特征及其扩散机制。随着我国对农业技术创新和传播需求的日益迫切，对农业技术传播的研究也越来越多。目前，我国农业技术传播的研究成果主要集中在两个方面：①以农业技术创新扩散的总体特征为研究对象，分析农业技术创新扩散规律及其影响因素；②以农民为研究对象，分析其在农业技术创新中的行为。基于农业产业特征和农村社会特征，研究农业技术传播的约束机制较少。

2.产业特征与社会结构与产业技术扩散速度的关系

曼斯菲尔德(1961)通过构建技术扩散模型，分析了技术扩散的决定性因素。该模型不仅适用于企业技术创新与扩散的分析，也适用于农民个体间技术扩散的分析。在模型中，曼斯菲尔德分析了技术已采纳者与技术潜在采纳者之间的相互影响、采纳技术后的利润和采纳技术所需的投资三个因素，认为技术扩散系数（Ｋ）影响创新传播速度的因素是人际沟通与互动，吸收技术所需的投资和技术给企业（个人）带来的利润。曼斯菲尔德选择了铁路、沥青煤等行业12项创新技术的企业数据，对模型进行了估计，取得了良好的拟合效果，最终得到了技术扩散系数（Ｋ）是模仿速度的可靠衡量指标［６］。曼斯菲尔德的技术扩散理论具有良好的模拟分析特点，长期以来一直被视为分析技术扩散的主要模型。曼斯菲尔德扩散理论认为技术扩散Ｓ扩散规律。扩散规律。与技术创新和首次应用新技术的企业（个人）相比，其他企业（个人）在竞争力和经济利润方面具有优势，一般可以模仿或采用相同的创新，组织类似的替代创新或进行更先进的技术创新。事实上，对于大多数企业（个人）来说，一般采用模仿策略，因为这种策略的风险和不确定性最小，投资资源相对较少。然而，潜在的技术采纳者在选择模仿策略时存在时机选择的问题。采用新技术往往存在不确定性，只有少数敢于承担创新风险的企业（个人）在技术创新出现后才会采用。此外，在技术创新的早期阶段，已经发明技术的企业（个人）经常采取措施阻碍技术的传播，以获得新技术带来的高利润，因此技术的早期传播相对较慢。在新技术给企业(个人)带来的利润逐渐显现后，其他企业(个人)更愿意采用新技术。同时，随着创新成本和技术不确定性的降低，技术用户数量迅速增加，技术扩散速度加快。然而，随着技术用户数量的增加，新技术给潜在用户带来的预期利润正在下降，潜在用户使用新技术的热情也在下降，导致技术扩散速度减慢。因此，技术扩散具有一定的规律性，其扩散趋势呈现Ｓ曲线。事实上，创新在群体中传播的过程也是企业（个人）心理和行为变化的过程，是技术传播“驱动力”与技术传播“阻力”相互作用的过程。当技术扩散驱动力大于阻力时，创新就会扩散。Ｎ表示单位时间内技术采用的绝对数，典型的创新扩散过程一般要经历四个阶段:突破、关键、跟随和从众。在菲尔德斯坦扩散理论的基础上，我们可以将影响技术扩散的因素分为两类：工业本身的特征和工业所在社会的特征。在分析农业技术扩散的约束机制时，我们也基于这两个特点。产业特征对产业技术扩散的影响主要考虑产业盈利能力、产业风险、产业投资回收期和规模。一般来说，行业利润水平越高，行业风险越小，行业投资回收周期越短，技术传播速度越快。当然，工业技术的复杂性和保护性也是影响技术传播的工业特征因素。工业技术越复杂，技术传播越慢；工业技术保护程度越高，技术传播越慢［６］。社会特征对工业技术传播的影响主要考虑工业内部信息的交流和传播程度、全社会对工业技术进步的重视和鼓励、技术接受者的技术吸收能力等。这些因素实际上是技术传播的支持条件。一般来说，支撑条件越充分，工业技术的传播速度就越快。