基于多元回歸的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)行為影響因素分析

朱春江+駱汝九+許強(qiáng)+楊安琪+Ｓｕｒｅｎｄｒａ+Ｐ．Ｓｉｎｇｈ+Ｓａｍｍｙ+Ｌ．Ｃｏｍｅｒ+李碧宏+馬文斌

摘要：2015年中央一號(hào)文件提出加大改革創(chuàng)新力度，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作用，農(nóng)業(yè)科技對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村發(fā)展起到引領(lǐng)作用。為了更好地推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技成果推廣工作，本研究以江蘇連云港市為例，在對(duì)全市3縣2區(qū)的65個(gè)農(nóng)業(yè)科技單位以及108個(gè)鄉(xiāng)村進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)研基礎(chǔ)上，運(yùn)用多元回歸數(shù)學(xué)模型對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)行為影響因素進(jìn)行了定量分析，并提出了相應(yīng)對(duì)策，旨在為農(nóng)業(yè)科技服務(wù)提供指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：多元回歸；科技服務(wù)行為；因素分析；對(duì)策

中圖分類號(hào)：F320 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2016）23-6297-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.23.072

Abstract：In 2015，the central first document proposed enlarging reform innovation dynamics， speeding up the agriculture modernization construction， strengthening agriculture science and technology innovation actuation function. Agricultural science and technology played a leading role in the development of modern agriculture and rural areas. In order to promote agricultural science and technology achievements， the paper took Lianyungang city of Jiangsu as an example， and used multiple regression model to analyze the influencing factors of new sci-tech service behavior of moden agriculture and rural area，and put forward the corresponding countermeasures to provide guidance for agricultural sci-tech service based on the questionnaire surveys of 65 agricultural sci-tech units and 108 villages in the city's two districts and three counties.

Key words： multiple regression；sci-tech service behavior；factor analysis；countermeasure

自2004年以來(lái)，中央一號(hào)文件連續(xù)12年聚焦“三農(nóng)”，由此可見(jiàn)，黨和政府把“三農(nóng)”問(wèn)題作為頭等大事來(lái)抓[1]。在黨中央和國(guó)家的重視下，農(nóng)業(yè)及農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)的勢(shì)頭。據(jù)2014年中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，全年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值636 463億元，比上年增長(zhǎng)7.4%，其中第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)增加值58 332億元，增長(zhǎng)4.1%；農(nóng)業(yè)糧食再獲豐收，全年糧食產(chǎn)量60 710萬(wàn)t，比上年增加516萬(wàn)t，增產(chǎn)0.9%；農(nóng)村居民人均可支配收入中位數(shù)為9 497元，增長(zhǎng)12.7%。農(nóng)業(yè)及農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的源動(dòng)力是農(nóng)業(yè)科技[2]，可以說(shuō)農(nóng)業(yè)科技推動(dòng)著中國(guó)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的健康有序發(fā)展。但目前農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率不高，農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員素質(zhì)還有待加強(qiáng)，農(nóng)業(yè)科技服務(wù)環(huán)境還有待改善等。這些因素時(shí)刻影響到中國(guó)農(nóng)業(yè)科技成果的推廣與應(yīng)用，也直接影響到中國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的進(jìn)程，所以進(jìn)行現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)行為影響因素分析研究，就是要探求農(nóng)業(yè)科技成果的推廣服務(wù)成效與科技服務(wù)行為影響因素之間的關(guān)系，有針對(duì)性地提出對(duì)策，從而提高農(nóng)業(yè)科技服務(wù)水平。

1 研究綜述

有效的農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步不僅取決于技術(shù)本身的創(chuàng)新，更重要的是取決于有效的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣，農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣扮演著將農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)向生產(chǎn)領(lǐng)域進(jìn)行轉(zhuǎn)移和擴(kuò)散、促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的重要角色[3]。自20世紀(jì)90年代以來(lái)，眾多學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)行為進(jìn)行了大量的學(xué)術(shù)研究。1997年，趙龍群等[4]探討了農(nóng)民采用科技的行為特點(diǎn)及存在的影響因素，并且從政府農(nóng)業(yè)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)、農(nóng)村組織、農(nóng)業(yè)院校、農(nóng)民和農(nóng)技服務(wù)人員5個(gè)層面提出了相應(yīng)對(duì)策。2005年，李丹[5]通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查，進(jìn)一步分析了鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)技人員的推廣心理，評(píng)價(jià)與分析了影響其推廣行為的各種因素，為鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)技推廣今后的發(fā)展提出了合理的意見(jiàn)和建議。2009年，鄢萬(wàn)春等[6]以湖北省棗陽(yáng)市劉升鎮(zhèn)為例，采用問(wèn)卷調(diào)查的方法，以農(nóng)戶為調(diào)查單位，對(duì)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)選擇行為作了描述性研究。2010年，林巖等[7]提出從社會(huì)文化（Social culture）、經(jīng)濟(jì)（Economic）、管理（Management）和技術(shù)（Technology）視角的基于SEMT模型的影響農(nóng)業(yè)科技推廣行為的環(huán)境因素，并提出了解決思路。2011年，王建明等[8]基于農(nóng)戶的角度，通過(guò)6項(xiàng)指標(biāo)全面、客觀地評(píng)價(jià)了農(nóng)技員的技術(shù)推廣行為，并運(yùn)用因子分析法得出農(nóng)技員技術(shù)推廣行為的綜合得分。2012年，張峻峰等[9]面向農(nóng)村科技服務(wù)者開(kāi)展問(wèn)卷調(diào)查，從網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、上網(wǎng)目的、上網(wǎng)地點(diǎn)、科技網(wǎng)站訪問(wèn)頻次等方面分析了基層農(nóng)村科技服務(wù)者的信息行為特征。同年，陳朋[10]通過(guò)對(duì)江西省都昌縣“科技入戶工程”的農(nóng)戶及農(nóng)技員參與推廣行為進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，研究農(nóng)技員推廣行為的影響因素。2014年，袁家明等[11]圍繞基層農(nóng)技推廣機(jī)構(gòu)管理制度及其對(duì)農(nóng)技員技術(shù)推廣行為的影響進(jìn)行了研究，并在分析問(wèn)題的基礎(chǔ)上提出了有效的解決對(duì)策。同年，關(guān)建勛[12]以全國(guó)18個(gè)省的46個(gè)科技入戶農(nóng)業(yè)示范縣為數(shù)據(jù)來(lái)源，通過(guò)對(duì)農(nóng)戶及農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的調(diào)查得出數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣行為和績(jī)效進(jìn)行了實(shí)證分析。2015年，火怡[13]在對(duì)甘肅省2013年農(nóng)業(yè)科技示范推廣項(xiàng)目進(jìn)行調(diào)研的過(guò)程中，針對(duì)項(xiàng)目實(shí)施中農(nóng)戶品種選擇過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題，通過(guò)問(wèn)卷、座談等方式進(jìn)一步收集資料，從中分析影響農(nóng)戶品種選擇的因素，幫助農(nóng)戶更好地進(jìn)行品種選擇。

以上學(xué)者從不同的角度對(duì)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)行為進(jìn)行了研究，取得了豐碩的成果，對(duì)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)起到了重要作用，但大多采用調(diào)查實(shí)證研究。本研究擬運(yùn)用多元回歸數(shù)學(xué)模型對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)行為影響因素進(jìn)行定量分析，旨在為農(nóng)業(yè)科技服務(wù)提供指導(dǎo)。

2 調(diào)研

項(xiàng)目組成員于2014年8月至2015年2月對(duì)連云港市東?？h、贛榆區(qū)、灌云縣、灌南縣以及海州區(qū)3縣2區(qū)的65個(gè)農(nóng)業(yè)科技單位以及108個(gè)鄉(xiāng)村進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)研，發(fā)放及回收問(wèn)卷情況見(jiàn)表1。2015年3～7月對(duì)調(diào)研問(wèn)卷進(jìn)行整理，并進(jìn)行現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村科技服務(wù)行為影響因素分析。

3 指標(biāo)確定

服務(wù)行為與農(nóng)業(yè)科技人員的素質(zhì)、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)環(huán)境、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)特征有相關(guān)性，所以運(yùn)用回歸分析方法對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)行為影響因素進(jìn)行分析。選取服務(wù)行為評(píng)價(jià)作為回歸方程的因變量，選取農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員素質(zhì)、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)環(huán)境和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)特征作為回歸方程的自變量。自變量農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員素質(zhì)二級(jí)指標(biāo)有學(xué)歷、接受培訓(xùn)情況、服務(wù)推廣年限和人際交往能力4個(gè)；自變量農(nóng)業(yè)科技服務(wù)環(huán)境二級(jí)指標(biāo)有農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)、科技服務(wù)設(shè)施投入、貸款難易程度、科技服務(wù)人員待遇和考核激勵(lì)機(jī)制5個(gè)；自變量農(nóng)業(yè)科技服務(wù)特征二級(jí)指標(biāo)有農(nóng)業(yè)科技服務(wù)態(tài)度、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)方法和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量4個(gè)。調(diào)查指標(biāo)的賦值除了農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員素質(zhì)中學(xué)歷取值范圍為1、2、3分值外，其余指標(biāo)的取值范圍分別為1、2、3、4、5分。變量類型及其賦值見(jiàn)表2。

4 調(diào)查數(shù)據(jù)得分處理思路

1）由于農(nóng)民是農(nóng)業(yè)科技服務(wù)的受眾，對(duì)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)評(píng)價(jià)最有發(fā)言權(quán)。因變量服務(wù)行為評(píng)價(jià)分值由農(nóng)民調(diào)查問(wèn)卷（5分制）得出，其計(jì)算方法是通過(guò)線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問(wèn)卷的份數(shù)，即有效調(diào)查問(wèn)卷的份數(shù)的均值作為該指標(biāo)得分。

2）農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員素質(zhì)（X1）的4個(gè)子項(xiàng)，學(xué)歷、接受培訓(xùn)情況、服務(wù)推廣年限和人際交往能力分值由農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員調(diào)查問(wèn)卷（農(nóng)業(yè)科技人員的學(xué)歷指標(biāo)采用3分制，其余的指標(biāo)采用5分制）數(shù)據(jù)相應(yīng)線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問(wèn)卷的份數(shù)得出。

3）農(nóng)業(yè)科技服務(wù)環(huán)境（X2）的5個(gè)子項(xiàng)中，貸款難易程度分值計(jì)算數(shù)據(jù)來(lái)源于農(nóng)民調(diào)查問(wèn)卷和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員調(diào)查問(wèn)卷，其計(jì)算方法是農(nóng)民問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問(wèn)卷的份數(shù)得出的分值，再與農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)線性加權(quán)值除以調(diào)查有效問(wèn)卷的份數(shù)得出的分值一起取其均值；其余的4個(gè)子項(xiàng)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)、科技服務(wù)設(shè)施投入、科技服務(wù)人員待遇和考核激勵(lì)機(jī)制計(jì)算數(shù)據(jù)及其方法類同上述的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員素質(zhì)的4個(gè)子項(xiàng)。

4）農(nóng)業(yè)科技服務(wù)特征（X3）的4個(gè)子項(xiàng)計(jì)算數(shù)據(jù)及其方法類同農(nóng)業(yè)科技服務(wù)環(huán)境中的子項(xiàng)貸款難易程度。調(diào)查數(shù)據(jù)分值計(jì)算統(tǒng)計(jì)情況見(jiàn)表3。

5 多元回歸模型及其數(shù)據(jù)處理

5.1 多元回歸模型

回歸分析方法是在掌握大量觀察數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立因變量與自變量之間的回歸方程的方法[14]?；貧w分析法的步驟為，進(jìn)行定性分析確定有哪些可能的相關(guān)因素；收集這些因素的統(tǒng)計(jì)資料；應(yīng)用最小二乘法等求出各因素之間的相關(guān)系數(shù)和回歸方程。當(dāng)研究的因果關(guān)系涉及因變量和兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量時(shí)，叫做多元回歸分析。

P個(gè)自變量的多元線性回歸方程可以表示為：

5.2 SPSS軟件

SPSS軟件是20世紀(jì)60年代斯坦福大學(xué)研究出來(lái)的統(tǒng)計(jì)分析軟件，被廣泛應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)、技術(shù)科學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域[15]。通過(guò)運(yùn)用SPSS軟件的多元回歸功能，對(duì)因變量服務(wù)行為評(píng)價(jià)（Y）以及自變量學(xué)歷（X11）、接受培訓(xùn)情況（X12）、服務(wù)推廣年限（X13）、人際交往能力（X14）、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)（X21）、科技服務(wù)設(shè)施投入（X22）、貸款難易程度（X23）、科技服務(wù)人員待遇（X24）、考核激勵(lì)機(jī)制（X25）、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)態(tài)度（X31）、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力（X32）、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)方法（X33）、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量（X34）數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸運(yùn)算（表3）。多元回歸方法選取“后退”，先建立飽和模型，然后根據(jù)“選項(xiàng)”對(duì)話框中所設(shè)定的參數(shù)，每次剔除一個(gè)不符合進(jìn)入模型條件的變量。根據(jù)設(shè)置，運(yùn)算結(jié)果排除的變量有X12、X14、X21、X22、X23、X24、X31、X32、X33，得回歸方程系數(shù)（表4）。

未標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，常數(shù)項(xiàng)及自變量的統(tǒng)計(jì)量為0，對(duì)應(yīng)的P值也為0，檢驗(yàn)結(jié)果是顯著的。得回歸方程為：

Y=0.425-0.417X11-0.503X13+0.024X25+1.577X34

6 回歸結(jié)果分析

從模型計(jì)算結(jié)果可知，服務(wù)行為評(píng)價(jià)結(jié)果與農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員素質(zhì)的學(xué)歷呈負(fù)相關(guān)。從農(nóng)業(yè)技術(shù)服務(wù)人員問(wèn)卷中的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員的學(xué)歷調(diào)查的262項(xiàng)有效作答中可知，中?；蚋咧袑W(xué)歷比重為9.9%，大專學(xué)歷比重為36.3%，本科及以上比重為53.8%。這說(shuō)明學(xué)歷越高的高素質(zhì)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員更傾向于尋求外部工作機(jī)會(huì)，而學(xué)歷越低的低素質(zhì)的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員則從事本職工作。農(nóng)業(yè)科技推廣服務(wù)體系不完善，特別是沒(méi)有公平合理的競(jìng)爭(zhēng)考核機(jī)制，往往會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)科技推廣服務(wù)人員沒(méi)有工作的積極性。再者，服務(wù)行為評(píng)價(jià)結(jié)果與農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員素質(zhì)的服務(wù)推廣年限呈負(fù)相關(guān)，這說(shuō)明農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員隨著推廣服務(wù)年限的增長(zhǎng)，其農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)的水平和經(jīng)驗(yàn)也得以增長(zhǎng)。根據(jù)亞當(dāng)斯的公平理論，如果農(nóng)業(yè)科技推廣服務(wù)人員覺(jué)得自己的投入與待遇和報(bào)酬之比比別的行業(yè)或自己以往的投入與待遇和報(bào)酬之比低，就會(huì)產(chǎn)生不滿。這也與農(nóng)業(yè)科技推廣服務(wù)體系的競(jìng)爭(zhēng)考核機(jī)制有關(guān)。此外，根據(jù)模型計(jì)算結(jié)果可知，服務(wù)行為評(píng)價(jià)結(jié)果與農(nóng)業(yè)科技服務(wù)環(huán)境的考核激勵(lì)機(jī)制呈正相關(guān)，這與前二者分析的結(jié)果相吻合，這充分說(shuō)明要不斷完善農(nóng)業(yè)科技推廣服務(wù)體系，從政府、企業(yè)、科技服務(wù)組織多層面做好農(nóng)業(yè)科技服務(wù)績(jī)效考核機(jī)制工作，激發(fā)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員工作積極性，還要做好員工的培訓(xùn)進(jìn)修工作，提高員工的能力和素質(zhì)，布置給員工具有挑戰(zhàn)性的工作，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員的自身價(jià)值。最后，根據(jù)回歸方程的計(jì)算結(jié)果，服務(wù)行為評(píng)價(jià)結(jié)果與農(nóng)業(yè)科技服務(wù)特征的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量有顯著影響，農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量的高低直接影響到農(nóng)業(yè)科技服務(wù)水平，為此應(yīng)推進(jìn)基層農(nóng)技推廣體系改革，做好農(nóng)技人員現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)、培育科技示范戶、為農(nóng)村農(nóng)民提供必要的、準(zhǔn)確的、可靠的、及時(shí)的農(nóng)情信息[16]等工作。

7 結(jié)語(yǔ)

農(nóng)業(yè)科技服務(wù)行為與農(nóng)業(yè)科技人員的素質(zhì)、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)環(huán)境、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)特征有密切的相關(guān)性，影響農(nóng)業(yè)科技服務(wù)行為的因素可用學(xué)歷、接受培訓(xùn)情況、服務(wù)推廣年限、人際交往能力、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)、科技服務(wù)設(shè)施投入、貸款難易程度、科技服務(wù)人員待遇、考核激勵(lì)機(jī)制、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)態(tài)度、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)能力、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)方法和農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量共13個(gè)指標(biāo)來(lái)表示。通過(guò)運(yùn)用回歸分析方法對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)及農(nóng)村新型科技服務(wù)行為影響因素進(jìn)行分析可知，農(nóng)業(yè)科技服務(wù)行為結(jié)果與學(xué)歷、服務(wù)推廣年限、考核激勵(lì)機(jī)制、農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量4個(gè)因素呈較強(qiáng)相關(guān)性。通過(guò)分析可知，要提高農(nóng)業(yè)科技服務(wù)水平，必需完善農(nóng)業(yè)科技推廣服務(wù)體系，推進(jìn)基層農(nóng)技推廣體系改革，完善農(nóng)業(yè)科技服務(wù)績(jī)效考核機(jī)制，調(diào)動(dòng)農(nóng)業(yè)科技服務(wù)人員的工作積極性；做好專家及農(nóng)技人員現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)、科技示范戶培育、“農(nóng)信通”等工作，以提高農(nóng)業(yè)科技服務(wù)質(zhì)量。

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