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糧農(nóng)技術(shù)培訓(xùn)參與行為的影響因素分析*

2018-10-30 08:47:40高雪萍王保家
關(guān)鍵詞:糧農(nóng)參訓(xùn)技術(shù)培訓(xùn)

高雪萍,王保家

(1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,南昌 330045;2.江西現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新中心,南昌 330045)

一、引 言

隨著我國(guó)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快,農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力大量流向城鎮(zhèn),農(nóng)村留守人口成為農(nóng)業(yè)發(fā)展主力軍。農(nóng)村留守人口以小學(xué)文化程度為主,大多依靠體力、傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)從事生產(chǎn)活動(dòng),農(nóng)業(yè)田間管理、化肥使用及病蟲害防治等水平低,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)普遍粗放式經(jīng)營(yíng)(劉玉瓊等,2012)。2016年《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革加快培育農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動(dòng)能的若干意見》提出要加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技研發(fā)、強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技推廣、開發(fā)農(nóng)村人力資源。2017年《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革大力發(fā)展糧食產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的意見》提出,加快推動(dòng)糧食科技創(chuàng)新突破、加快科技成果轉(zhuǎn)化推廣??萍汲晒茝V可提高糧食種植效率,當(dāng)前科技成果轉(zhuǎn)化推廣主要途徑為農(nóng)民技術(shù)培訓(xùn),也是農(nóng)民技術(shù)采用意愿重要影響因素,可激發(fā)農(nóng)民采用新技術(shù)意愿(曹建民等,2005)。因此,了解糧農(nóng)參與技術(shù)培訓(xùn)活動(dòng)影響因素并深入分析因素間邏輯關(guān)系,可為相關(guān)機(jī)構(gòu)組織技術(shù)培訓(xùn)、推廣科技成果提供借鑒。

已有研究發(fā)現(xiàn),提高農(nóng)民人力資本對(duì)改善農(nóng)民收入水平、生活水平以及居住條件具有顯著作用,是推進(jìn)中國(guó)新農(nóng)村建設(shè)有效途徑(張銀等,2010)。國(guó)外關(guān)于農(nóng)戶參訓(xùn)研究集中于培訓(xùn)的收入效應(yīng),Tekle(2015)指出,農(nóng)民培訓(xùn)是以人力資本開發(fā)、實(shí)際需要和實(shí)踐為基礎(chǔ)的培訓(xùn),是促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型和農(nóng)村生活改善的新興發(fā)展戰(zhàn)略;Nakano等(2016)發(fā)現(xiàn)通過(guò)培訓(xùn)農(nóng)藝措施在提高水稻生產(chǎn)力方面發(fā)揮重要作用。國(guó)內(nèi)學(xué)者實(shí)證研究農(nóng)戶參訓(xùn)影響因素,何安華等(2014)基于魯晉寧三省1 039戶農(nóng)戶數(shù)據(jù)構(gòu)建零膨脹負(fù)二項(xiàng)模型(ZINB),研究發(fā)現(xiàn)租入土地未顯著影響農(nóng)戶參訓(xùn)行為,加入合作社可促使農(nóng)戶培訓(xùn)。于敏(2010)運(yùn)用寧波市511個(gè)種養(yǎng)農(nóng)戶數(shù)據(jù),借助tobit雙邊截取模型和回歸模型,發(fā)現(xiàn)農(nóng)民參訓(xùn)行為受性別、村干部、種植規(guī)模、收入來(lái)源等因素影響,農(nóng)民培訓(xùn)滿意度受培訓(xùn)場(chǎng)所選擇、培訓(xùn)內(nèi)容、培訓(xùn)前是否征求培訓(xùn)者意見、培訓(xùn)教師是否為專家等因素影響。曹建民等(2005)研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)民參訓(xùn)行為受農(nóng)民掌握信息、個(gè)人特征和家庭特征等因素影響。李恩等(2012)分析個(gè)體因素(如農(nóng)戶年齡、受教育程度等)、家庭因素(如種植面積、家庭人口數(shù))以及外部環(huán)境因素(如培訓(xùn)方式等)三個(gè)特征,發(fā)現(xiàn)除農(nóng)戶年齡顯著負(fù)向影響農(nóng)戶參訓(xùn),其他因素均顯著正向促進(jìn)農(nóng)戶參訓(xùn)。王倩等(2014)實(shí)證分析陜西省獼猴桃主產(chǎn)區(qū)種植戶科技培訓(xùn)需求意愿,發(fā)現(xiàn)影響因素除性別、受教育水平等個(gè)體特征和耕地面積、家庭勞動(dòng)力數(shù)量等家庭資本特征外,還包括合作社、農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)科技態(tài)度和政府惠農(nóng)政策等因素。熊雪等(2017)采用傾向得分匹配法(PSM)實(shí)證分析貧困地區(qū)農(nóng)戶培訓(xùn)收入效應(yīng),指出農(nóng)戶培訓(xùn)使云南、貴州、陜西三省六縣農(nóng)民家庭總收入顯著提高。此外,勞動(dòng)力平均受教育年限、家庭土地?cái)?shù)量、家庭生產(chǎn)資產(chǎn)、加入合作社、家中有村干部、家中女性參與會(huì)議、家庭教育支出均提高農(nóng)民參訓(xùn)意愿,而家庭人數(shù)和市場(chǎng)距離負(fù)向影響農(nóng)民參訓(xùn)意愿。

國(guó)內(nèi)關(guān)于農(nóng)戶參訓(xùn)影響因素研究較豐富,但分析影響因素間相互關(guān)系與層次結(jié)構(gòu)的研究較少。因此,本文基于江西省10縣1 200份問(wèn)卷調(diào)查資料,運(yùn)用Logistic回歸分析法識(shí)別影響農(nóng)戶參訓(xùn)因素,運(yùn)用解釋結(jié)構(gòu)模型(ISM)分析各影響因素間邏輯關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與變量選擇

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本基本特征

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于課題組2016年12月至2017年3月對(duì)江西省糧農(nóng)調(diào)查研究(本文糧農(nóng)指主要從事糧食生產(chǎn)的農(nóng)戶,簡(jiǎn)稱糧農(nóng))。課題組成員包括江西農(nóng)業(yè)大學(xué)本科生、研究生及部分教師共20人。調(diào)研方法采用實(shí)地訪談,每人訪談時(shí)間約20分鐘。調(diào)查區(qū)域?yàn)榻魇?0個(gè)糧食產(chǎn)量大縣,共20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、40個(gè)行政村。根據(jù)課題組實(shí)地了解,目前農(nóng)民技術(shù)培訓(xùn)主要提供者包括政府部門、企業(yè)、合作社、專業(yè)協(xié)會(huì)、高??蒲性核?;培訓(xùn)內(nèi)容包括生產(chǎn)環(huán)節(jié)技術(shù)培訓(xùn)、加工及銷售技術(shù)等、農(nóng)機(jī)駕駛操作技術(shù)和經(jīng)營(yíng)管理知識(shí)等;參與方式以技術(shù)講座為主。課題組共發(fā)放問(wèn)卷1 200份,剔除無(wú)效問(wèn)卷后,得有效問(wèn)卷1 080份,問(wèn)卷有效率90%。其中,彭澤縣121份,占11.2%;武寧縣119份,占11%;東鄉(xiāng)縣105份,占9.7%;鉛山縣92份,占8.5%;玉山縣122份,占11.3%;南昌縣118,占10.9%;新建縣60份,占5.6%;袁州區(qū)135份,占12.5%;鄱陽(yáng)縣93份,占8.6%;都昌縣115份,占10.7%。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,在1 080戶糧農(nóng)中56歲以上糧農(nóng)占53.2%,35歲以下僅占2%,說(shuō)明糧農(nóng)老齡化現(xiàn)象嚴(yán)重,青壯年勞動(dòng)力緊缺;文化程度小學(xué)及以下占57.3%,說(shuō)明糧農(nóng)文化程度普遍偏低,接受新事物能力有限;水稻種植面積集中在5畝以下,旱澇災(zāi)害率達(dá)56.3%,說(shuō)明水稻種植面積較小、旱澇災(zāi)害頻繁,糧食生產(chǎn)不穩(wěn)定、收入無(wú)保障;從農(nóng)業(yè)收入占比看,純農(nóng)業(yè)收入僅占12%,糧農(nóng)家庭收入主要來(lái)自兼業(yè);地貌方面,丘陵占57%、平原占39%;僅11.4%糧農(nóng)曾參訓(xùn),未參訓(xùn)農(nóng)戶占88.6%,糧農(nóng)技術(shù)培訓(xùn)參與度不高。

(二)變量選擇與變量描述

根據(jù)已有研究結(jié)論,選取糧農(nóng)參訓(xùn)可能影響因素及其描述統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 Logistic模型的解釋變量

三、實(shí)證分析與討論

(一)基于Logistic模型影響因素分析

建立二元Logistic回歸模型分析糧農(nóng)參訓(xùn)影響因素,被解釋變量為“糧農(nóng)是否參加過(guò)培訓(xùn)”。模型為:

式(1)中,y表示糧農(nóng)是否參訓(xùn),y=1表示糧農(nóng)曾參訓(xùn),y=0表示糧農(nóng)未參訓(xùn);Ρi表示糧農(nóng)參訓(xùn)概率;α表示常數(shù)項(xiàng);xk表示第k個(gè)影響糧農(nóng)參訓(xùn)自變量,k為自變量個(gè)數(shù);βk為自變量xk回歸系數(shù)。

運(yùn)用SPSS19.0軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)作Logistic回歸處理(見表2)。由表2可知,文化程度、家庭勞動(dòng)力、水稻種植面積、農(nóng)業(yè)收入占比、是否加入合作社、近年是否受災(zāi)、水稻保險(xiǎn)、是否黨員、是否村干部、與村外人員往來(lái)顯著正向影響糧農(nóng)技術(shù)培訓(xùn)參與行為。

(二)基于ISM模型的影響因素分析

ISM是1973年美國(guó)教授沃菲爾德為解決復(fù)雜社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)問(wèn)題提出的分析方法(呂秀江等,2012)。其核心特點(diǎn)是確定各影響因素間關(guān)系,找到關(guān)鍵因素,利用圖論中關(guān)聯(lián)矩陣原理和計(jì)算機(jī)技術(shù)處理,最終確定各因素間關(guān)聯(lián)性和層次性,進(jìn)而探討各主要因素間內(nèi)在聯(lián)系(李楠楠等,2014)。解釋結(jié)構(gòu)模型法應(yīng)用于眾多領(lǐng)域,特別是影響因素分析(孫世民等,2012;尹洪英等,2010)。本文運(yùn)用解釋結(jié)構(gòu)模型分析糧農(nóng)參訓(xùn)影響因素間邏輯層次結(jié)構(gòu)及相互作用關(guān)系,探尋糧農(nóng)參訓(xùn)直間接及根本影響因素。

文中分別用 S0代表因變量糧農(nóng)是否已參訓(xùn),S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9、S10分別代表是否購(gòu)買水稻保險(xiǎn)、文化程度、是否黨員、是否村干部、與村外人員往來(lái)、農(nóng)業(yè)收入占比、水稻種植面積、是否加入合作社、近年是否受災(zāi)、家庭勞動(dòng)力數(shù)量。同時(shí),采用Delphi法聘請(qǐng)江西農(nóng)業(yè)大學(xué)“三農(nóng)”問(wèn)題研究中心數(shù)位專家分析文化程度、家庭勞動(dòng)力、水稻種植面積、農(nóng)業(yè)收入占比、是否加入合作社、近年是否受災(zāi)、是否購(gòu)買水稻保險(xiǎn)、是否黨員、是否村干部、與村外人員往來(lái)因素間關(guān)系,確定因素間邏輯關(guān)系(見圖1)。其中“0”表示行、列因素間無(wú)影響,“V”表示行因素間接或直接影響列因素?!癆”表示列因素直接或間接影響行因素。

表2 回歸分析結(jié)果

圖1 影響因素間邏輯關(guān)系

根據(jù)圖1和式(2),可得影響因素間鄰接矩陣R:

由鄰接矩陣R,采用布爾運(yùn)算法則計(jì)算矩陣冪,可達(dá)矩陣M公式:

朗盛在大中華區(qū)的員工人數(shù)約1 900名,擁有17家下屬企業(yè)(含3家合資公司),9處生產(chǎn)基地及9個(gè)研發(fā)中心。朗盛與當(dāng)?shù)氐暮献骰锇槊芮泻献?,開發(fā)以市場(chǎng)為導(dǎo)向的解決方案以滿足當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)的需求。

其中,I為單位矩陣,λ為冪,2≤λ≤5,再利用式(3)計(jì)算可達(dá)矩陣M:

其次,從可達(dá)矩陣M中刪除S0因素對(duì)應(yīng)行和列,得新可達(dá)矩陣M',利用式(4)從新可達(dá)矩陣M'中求新的最高級(jí)別要素集L2,確定第二層因素L2=[S1,S5,S6,S7,S8] 。以此類推,得其他因素L3=[S3,S4,S9,S10] ,L4=[S2]。

根據(jù)因素級(jí)別區(qū)分結(jié)果重新排列可達(dá)矩陣M行和列,并以有向邊鏈接相鄰層次間及同一層次因素,得農(nóng)戶是否參訓(xùn)影響因素層次結(jié)構(gòu)N。

根據(jù)各影響因素間邏輯關(guān)系,將存在影響關(guān)系因素以解釋結(jié)構(gòu)模型圖表示(見圖2)。

圖2 解釋結(jié)構(gòu)模型

(三)分析結(jié)果討論

由圖2可知,影響農(nóng)戶參訓(xùn)因素分為三級(jí)層次關(guān)系,第一級(jí)是否購(gòu)買水稻保險(xiǎn)、與村外人員往來(lái)、農(nóng)業(yè)收入占比、水稻種植面積、是否加入合作為直接因素;第二級(jí)是否黨員、是否村干部、近年是否受災(zāi)、家庭勞動(dòng)力為間接因素;第三級(jí)文化程度為根本影響因素。

1.直接因素

根據(jù)Logistic回歸結(jié)果,購(gòu)買水稻保險(xiǎn)糧農(nóng)參訓(xùn)概率是未購(gòu)買水稻保險(xiǎn)糧農(nóng)的1.028倍,說(shuō)明糧農(nóng)擔(dān)心收入受損,購(gòu)買水稻保險(xiǎn)可緩解后顧之憂;與村外人員往來(lái)正向影響糧農(nóng)參訓(xùn),說(shuō)明糧農(nóng)與村外人員往來(lái)越多,信息越暢通,越了解培訓(xùn);農(nóng)業(yè)收入占比與糧農(nóng)參訓(xùn)成反比,說(shuō)明低收入糧農(nóng)希望通過(guò)參訓(xùn)掌握技術(shù)和信息,以提高收入;水稻種植面積顯著正向影響糧農(nóng)參訓(xùn),糧農(nóng)種植面積越小,投入成本越低,比較效益較低,不重視培訓(xùn);加入合作社糧農(nóng)參訓(xùn)概率是未加入合作社糧農(nóng)2.435倍,即加入合作社糧農(nóng)從培訓(xùn)中獲益。

糧農(nóng)家庭勞動(dòng)力數(shù)顯著負(fù)向影響糧農(nóng)參訓(xùn),意味著糧農(nóng)家庭勞動(dòng)力充足,不重視新技術(shù);近年是否受災(zāi)非重要影響因素,實(shí)際調(diào)研發(fā)現(xiàn)旱澇區(qū)域糧農(nóng)參訓(xùn)意愿更強(qiáng),希望通過(guò)培訓(xùn)掌握預(yù)防措施并提高水稻質(zhì)量以提高收入;是否黨員和村干部,分別通過(guò)1%和5%統(tǒng)計(jì)水平顯著性檢驗(yàn),表明糧農(nóng)獲取信息渠道較多,媒體關(guān)注度較高,參訓(xùn)態(tài)度較積極。

3.根本因素

文化程度顯著正向影響糧農(nóng)參訓(xùn),通過(guò)5%統(tǒng)計(jì)水平顯著檢驗(yàn),表明在其他條件不變情況下,糧農(nóng)文化程度越高,參訓(xùn)概率越高?;貧w結(jié)果顯示,糧農(nóng)文化程度每增加1年,其參訓(xùn)概率提高0.329倍。文化程度偏低的糧農(nóng),認(rèn)知新事物和新技術(shù)能力有限,參訓(xùn)態(tài)度不積極,傾向于模仿參訓(xùn)糧農(nóng)生產(chǎn)方式。

四、研究結(jié)論與政策啟示

研究表明:(1)糧農(nóng)文化程度、水稻種植面積、是否加入合作社、近年是否受災(zāi)、是否購(gòu)買水稻保險(xiǎn)、是否黨員、是否村干部、與村外人員往來(lái)顯著正向影響糧農(nóng)參訓(xùn)行為;家庭勞動(dòng)力數(shù)和農(nóng)業(yè)收入占比顯著負(fù)向影響糧農(nóng)參訓(xùn)行為。十個(gè)影響因素間相互聯(lián)系、相互影響。其中是否購(gòu)買水稻保險(xiǎn)、與村外人員往來(lái)、農(nóng)業(yè)收入占比、水稻種植面積、是否加入合作社為直接因素;是否黨員、是否村干部、近年是否受災(zāi)、家庭勞動(dòng)力為間接因素;文化程度為根本因素。(2)糧農(nóng)文化程度越高,水稻種植面積越大,與村外人員往來(lái)越頻繁,參訓(xùn)概率越大。(3)家庭勞動(dòng)力越多,農(nóng)業(yè)收入占比越高參訓(xùn)概率越小。(4)身份為黨員或村干部加入合作社或近年受災(zāi)糧農(nóng)參訓(xùn)概率更大。

基于上述研究結(jié)論,提出如下政策建議。

第一,政府應(yīng)在村級(jí)層面要求村委會(huì)或技術(shù)培訓(xùn)組織定期組織糧農(nóng)培訓(xùn),拓寬培訓(xùn)途徑,盡可能開展全覆蓋式再教育培訓(xùn),同時(shí)組織糧農(nóng)開展文化課學(xué)習(xí),使其開拓視野、轉(zhuǎn)變思想觀念。

第二,利用電視、廣播、網(wǎng)絡(luò)等宣傳媒介,提高糧農(nóng)參訓(xùn)興趣和信心。同時(shí)黨員和村干部應(yīng)發(fā)揮帶頭作用,鼓勵(lì)糧農(nóng)參訓(xùn)。

第三,鼓勵(lì)糧農(nóng)適度擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。糧農(nóng)種植面積越大,投入成本越大,對(duì)于相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)需求越高,建議通過(guò)加快土地流轉(zhuǎn)、組建種植合作社和家庭農(nóng)場(chǎng)等措施,擴(kuò)大糧農(nóng)種植規(guī)模。

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