糧農(nóng)技術(shù)培訓(xùn)參與行為的影響因素分析*

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

隨著我國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，農(nóng)村青壯年勞動力大量流向城鎮(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，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（劉玉瓊等，2012）。2016年《中共中央國務(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)中國新農(nóng)村建設(shè)有效途徑（張銀等，2010）。國外關(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、收入來源等因素影響,農(nóng)民培訓(xùn)滿意度受培訓(xùn)場所選擇、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、家庭勞動力數(shù)量等家庭資本特征外，還包括合作社、農(nóng)戶對農(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)和市場距離負(fù)向影響農(nóng)民參訓(xùn)意愿。

國內(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份問卷調(diào)查資料，運(yùn)用Logistic回歸分析法識別影響農(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)來源與變量選擇

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本基本特征

本文數(shù)據(jù)來源于課題組2016年12月至2017年3月對江西省糧農(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、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)營管理知識等；參與方式以技術(shù)講座為主。課題組共發(fā)放問卷1 200份，剔除無效問卷后，得有效問卷1 080份，問卷有效率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%，說明糧農(nóng)老齡化現(xiàn)象嚴(yán)重，青壯年勞動力緊缺；文化程度小學(xué)及以下占57.3%，說明糧農(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年美國教授沃菲爾德為解決復(fù)雜社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)問題提出的分析方法（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、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)、家庭勞動力數(shù)量。同時(shí)，采用Delphi法聘請江西農(nóng)業(yè)大學(xué)“三農(nóng)”問題研究中心數(shù)位專家分析文化程度、家庭勞動力、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)、是否購買水稻保險(xiǎn)、是否黨員、是否村干部、與村外人員往來因素間關(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)以市場為導(dǎo)向的解決方案以滿足當(dāng)?shù)厥袌龅男枨蟆?/p>

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)因素分為三級層次關(guān)系，第一級是否購買水稻保險(xiǎn)、與村外人員往來、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；第二級是否黨員、是否村干部、近年是否受災(zāi)、家庭勞動力為間接因素；第三級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，購買水稻保險(xiǎn)糧農(nóng)參訓(xùn)概率是未購買水稻保險(xiǎn)糧農(nóng)的1.028倍，說明糧農(nóng)擔(dān)心收入受損，購買水稻保險(xiǎn)可緩解后顧之憂；與村外人員往來正向影響糧農(nóng)參訓(xùn)，說明糧農(nóng)與村外人員往來越多，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，說明低收入糧農(nóng)希望通過參訓(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。回歸結(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)、是否購買水稻保險(xiǎn)、是否黨員、是否村干部、與村外人員往來顯著正向影響糧農(nóng)參訓(xùn)行為；家庭勞動力數(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。其中是否購買水稻保險(xiǎn)、與村外人員往來、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，與村外人員往來越頻繁，參訓(xùn)概率越大。（3）家庭勞動力越多，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)在村級層面要求村委會或技術(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，對于相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)需求越高，建議通過加快土地流轉(zhuǎn)、組建種植合作社和家庭農(nóng)場等措施，擴(kuò)大糧農(nóng)種植規(guī)模。