Menna, Concetta (2017) Theory of Planned Behaviour (TPB) e propensione all’innovazione in agricoltura: un’analisi della misura 124 del PSR 2007-2013 Campania. [Tesi di dottorato]

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Tipologia del documento: Tesi di dottorato
Lingua: Italiano
Titolo: Theory of Planned Behaviour (TPB) e propensione all’innovazione in agricoltura: un’analisi della misura 124 del PSR 2007-2013 Campania
Autori:
AutoreEmail
Menna, Concettaconcetta.menna@unina.it
Data: 10 Aprile 2017
Numero di pagine: 157
Istituzione: Università degli Studi di Napoli Federico II
Dipartimento: Agraria
Dottorato: Valorizzazione e gestione delle risorse agro-forestali
Ciclo di dottorato: 28
Coordinatore del Corso di dottorato:
nomeemail
D'Urso, Guidodurso@unina.it
Tutor:
nomeemail
Del Giudice, Teresa[non definito]
Data: 10 Aprile 2017
Numero di pagine: 157
Parole chiave: PSR - INNOVAZIONE - COMPORTAMENTO PIANIFICATO
Settori scientifico-disciplinari del MIUR: Area 07 - Scienze agrarie e veterinarie > AGR/01 - Economia ed estimo rurale
Depositato il: 06 Mag 2017 15:20
Ultima modifica: 14 Mar 2018 14:14
URI: http://www.fedoa.unina.it/id/eprint/11826
DOI: 10.6093/UNINA/FEDOA/11826

Abstract

Il tema dell’innovazione è ormai ampiamente trattato nella letteratura economico-agraria. I numerosi studi volti all’analisi delle determinati dell’adozione di innovazione sono stati particolarmente rilevanti ai fini della realizzazione del presente contributo. L’obiettivo dell’indagine è quello di rilevare la propensione delle aziende agricole campane all’innovazioni sostenibili, ovvero all’applicazioni di strumenti che, privilegiando quei processi naturali, consentono di preservare la “risorsa ambiente”, la biodiversità, la naturale fertilità del suolo, la tutela della salute dell’operatore agricolo e del consumatore, e nel contempo assicurare un reddito equo all’agricoltore, attore del nuovo processo produttivo. La metodologia utilizzata per il raggiungimento dell’obiettivo prefissato riguarda la Teoria del Comportamento Pianificato (TPB; Ajzen, 1991), opportunamente integrata, attraverso l’inserimento di variabili aggiuntive, allo scopo di migliorarne la sua bontà predittiva.

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