Eine empirische Analyse der Nutzungsintensität von Smartphones in der deutschen Landwirtschaft

Apps und die in Smartphones verbauten Sensoren sind ein Teilbereich der Precision Farming Technologien. Die Anzahl der Smartphone-basierten Entscheidungsunterstützungssysteme in Form von Apps hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Während die grundsätzliche Nutzungsentscheidung und die Zahlungsbereitschaft für Apps bereits untersucht wurden, ist bislang wenig darüber bekannt, in welcher Intensität Smartphones von Landwirten verwendet werden. Vor diesem Hintergrund wurden 272 deutsche Landwirte befragt, wie viele landwirtschaftliche Apps – als Indikator für die beruflich veranlasste Smartphone-Nutzungsintensität – verwendet werden. Mittels einer negativen binomialen Regression wurden Einflussfaktoren der Smartphone-Nutzungsintensität für landwirtschaftliche Zwecke ermittelt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Anzahl der genutzten landwirtschaftlichen Apps unter anderem statistisch signifikant abhängig ist vom Alter, von Bedenken bezüglich der Datensicherheit und vom Bildungsgrad des Landwirts. Kein statistisch signifikanter Effekt konnte für die Zufriedenheit mit der mobilen Internetabdeckung festgestellt werden. Die Studie ist sowohl für Entwickler und Anbieter von Apps als auch für politische Entscheidungsträger relevant, da sie erste Erkenntnisse über die Nutzungsintensität Smartphone-basierter Entscheidungsunterstützungssysteme liefert. Schulungen zur Digitalisierungen könnten über Aspekte der Datensicherheit aufklären. Weiterhin sollten die Bedienbarkeit und die bereitgestellten Informationen der Apps möglichst einfach gehalten werden, um für alle Landwirte unabhängig vom Bildungsgrad nützlich zu sein. Smartphone apps and the inbuilt-sensors can be seen as a subarea of precision farming technologies. Furthermore, an increase in smartphone-based decision support tools is observed in the last years. While the adoption of smartphones and willingness to pay for apps by farmers were already investigated, little is known about the use intensity of smartphones in agriculture. Against this background, 272 German farmers were asked how many agriculture-themed apps they are using. A negative binomial regression is applied to analyze the determinants of the smartphone use intensity measured in the number of used apps. Besides other factors, our results show that the use intensity is statistically significantly affected by farmers’ age and education. No statistically significant effect is found for satisfaction with mobile internet coverage. Our results are of interest for developers and providers of apps as well as policy makers as they provide first essential information about the use intensity of smartphone-based decision support tools in agriculture. Aspects of data security should be recognized in the development of public training programs in terms of digitalization. Moreover, the interface of an app and the presentation of information through the app should be kept simple to be useful for all farmers.