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    新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)效果評價(jià)及其影響因素

    2019-03-08 14:19:30廖開妍楊錦秀劉昕禹
    職業(yè)技術(shù)教育 2019年36期

    廖開妍?楊錦秀?劉昕禹

    摘 要 以四川省成都市812位參訓(xùn)新型職業(yè)農(nóng)民的調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建新型職業(yè)農(nóng)民勝任素質(zhì)模型,并運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS評價(jià)法對培訓(xùn)效果進(jìn)行測度。結(jié)果表明:經(jīng)過培訓(xùn),農(nóng)民在經(jīng)營管理與生產(chǎn)技術(shù)方面得到的提升較大,而在心理素質(zhì)與文化素質(zhì)方面得到的提升較小。將培訓(xùn)效果得分作為因變量,通過逐步回歸分析法發(fā)現(xiàn),繼續(xù)從事農(nóng)業(yè)的意愿、培訓(xùn)內(nèi)容契合度、干部身份、政府對培訓(xùn)的支持情況4個因素對新型職業(yè)農(nóng)民教育效果具有顯著影響。推動新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)要加大政府對培訓(xùn)的支持力度,提高農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)熱情,并制定更符合農(nóng)民需求的培訓(xùn)內(nèi)容。

    關(guān)鍵詞 新型職業(yè)農(nóng)民;勝任素質(zhì);培訓(xùn)轉(zhuǎn)化程序;培訓(xùn)效果

    中圖分類號 G725 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1008-3219(2019)36-0045-06

    一、問題的提出

    近年來,隨著我國城鎮(zhèn)化、工業(yè)化、市場化的快速推進(jìn),大批青壯年農(nóng)民向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移。據(jù)第三次全國農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)顯示,2016年末我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營人數(shù)為31422萬人,較第二次農(nóng)業(yè)普查,農(nóng)業(yè)從業(yè)人員減少了3452萬人。農(nóng)村青壯年人口大量流失,導(dǎo)致農(nóng)村留守人員自主經(jīng)營能力越來越弱,許多地區(qū)“農(nóng)民老齡化”“農(nóng)業(yè)兼業(yè)化”“農(nóng)地荒蕪化”等現(xiàn)象嚴(yán)重[1],“誰來種地”“如何種地”已然變成無法回避的問題?!靶滦吐殬I(yè)農(nóng)民”作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)營者和后繼者,始終把農(nóng)業(yè)作為固定職業(yè)和主要收入來源,是一批素質(zhì)高、會經(jīng)營、善管理的高素質(zhì)人才。從長遠(yuǎn)來看,培育新型職業(yè)農(nóng)民是解決“誰來種地”“如何種地”的內(nèi)在需要,是轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的必然要求,也是實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的重要抓手。四川省作為全國新型職業(yè)農(nóng)民培育的首批試點(diǎn)區(qū),也是我國的農(nóng)業(yè)大省,農(nóng)村勞動力主要流出地,農(nóng)業(yè)勞動力“低質(zhì)化、高齡化”問題嚴(yán)重區(qū)域。截至2018年底,四川省城鎮(zhèn)化率為52.29%,較2017年增長1.5個百分點(diǎn),增幅位居全國第三,農(nóng)村人口急劇減少;其中四川省65歲及以上的老齡人口數(shù)量為1181.9萬人,占人口總量14.17%,比全國高2.23個百分點(diǎn),已經(jīng)進(jìn)入深度老齡化①。農(nóng)村青壯年人口大量流失嚴(yán)重影響了四川省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展步伐,究其原因在于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益低,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員少。因此,通過培育新型職業(yè)農(nóng)民,提高其文化教育水平和專業(yè)技能,引進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益,讓農(nóng)民有利可圖是保證農(nóng)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展的重要途徑。

    新型職業(yè)農(nóng)民培育,重點(diǎn)在于加強(qiáng)農(nóng)民的教育培訓(xùn),通過培訓(xùn)提高農(nóng)民勞動效率[2]、提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平、改變物質(zhì)資源生產(chǎn)方式,以此滿足現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展需求,保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量[3]。崔紅志認(rèn)為我國已初步形成了由政府推動、部門聯(lián)動、產(chǎn)業(yè)帶動、農(nóng)民主動的新型職業(yè)農(nóng)民培育工作格局,但是在培育過程中政府仍未形成健全的培育制度及監(jiān)管機(jī)制,優(yōu)惠扶持政策制定不完善,存在區(qū)域差異以及主體差異[4]。楊璐璐通過構(gòu)建農(nóng)民教育行為決策的理論模型,從教育環(huán)境、角色定位與教育條件三個方面分析影響農(nóng)民培訓(xùn)滿意度的因素[5]。翟黎明等采用二元logistic模型對陜西關(guān)中地區(qū)的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行研究指出:受教育水平、家庭土地面積、勞動力等因素對農(nóng)民參與新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)有顯著影響[6]。馬艷艷等運(yùn)用二元logistic模型對寧夏銀北地區(qū)265戶農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,結(jié)果表明:農(nóng)民年齡、文化程度、耕地經(jīng)營情況、培訓(xùn)經(jīng)歷以及農(nóng)民對政策的認(rèn)知程度對農(nóng)民參與新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)具有重要影響[7]。

    綜上所述,學(xué)者們對新型職業(yè)農(nóng)民的相關(guān)研究已有一定成果,研究內(nèi)容主要集中在政策體系、培訓(xùn)效果、滿意度以及影響因素等方面,研究方法較為單一,多為理論分析或二元logistic回歸模型。而四川省新型職業(yè)農(nóng)民的培訓(xùn)效果究竟如何?哪些因素影響培訓(xùn)效果?怎樣改進(jìn)培訓(xùn)工作?為回答上述問題,進(jìn)一步推動四川省新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)工作,本文從四川省成都市新型職業(yè)農(nóng)民現(xiàn)狀調(diào)查出發(fā),以勝任素質(zhì)理論和培訓(xùn)轉(zhuǎn)化程序理論為基礎(chǔ),構(gòu)建新型職業(yè)農(nóng)民勝任素質(zhì)模型,并運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS評價(jià)法測度培訓(xùn)效果;而后通過逐步回歸分析法,找出顯著影響培訓(xùn)效果的因素,提出相應(yīng)的政策優(yōu)化建議,為完善新型職業(yè)農(nóng)民教育培訓(xùn)體系、全面推進(jìn)培育工作提供更多的理論支撐。

    二、理論基礎(chǔ)與指標(biāo)構(gòu)建

    (一)勝任素質(zhì)理論

    “勝任素質(zhì)”意指一個人在工作上產(chǎn)生杰出績效的一些基本特質(zhì)。McClelland通過大量研究發(fā)現(xiàn)勝任素質(zhì),即個人所具備的動機(jī)、特質(zhì)、態(tài)度或價(jià)值觀、某領(lǐng)域知識、認(rèn)知或行為技能等,是影響員工工作績效甚至組織整體業(yè)績的關(guān)鍵因素[8]。此后,勝任素質(zhì)相關(guān)理論與方法廣泛應(yīng)用于政府與企業(yè)人力資源管理實(shí)踐。而國內(nèi)基于該理論的有關(guān)研究相對較少,且新型職業(yè)農(nóng)民勝任素質(zhì)的內(nèi)涵和測度指標(biāo)在學(xué)術(shù)界尚無權(quán)威的統(tǒng)一界定。辛賢等認(rèn)為農(nóng)民個體素質(zhì)評價(jià)體系應(yīng)考慮身體、教育和科技三個方面[9];茶金學(xué)等認(rèn)為應(yīng)從文化素質(zhì)、科技水平、經(jīng)營能力、文明守法程度、健康狀態(tài)來綜合評價(jià)新型農(nóng)民素質(zhì)[10];王樂杰等則指出新型職業(yè)農(nóng)民素質(zhì)評價(jià)應(yīng)包括基本素質(zhì)、經(jīng)營能力、職業(yè)認(rèn)同和生態(tài)素質(zhì)四個維度[11]。

    本文在新型職業(yè)農(nóng)民勝任素質(zhì)理論的基礎(chǔ)上,借鑒已有成果,結(jié)合《四川省新型職業(yè)農(nóng)民認(rèn)定辦法(暫行)》的具體判定條件,構(gòu)建了新型職業(yè)農(nóng)民勝任素質(zhì)的評價(jià)體系,在調(diào)查中,受訪農(nóng)民則依據(jù)教育培訓(xùn)對各項(xiàng)指標(biāo)的促進(jìn)作用進(jìn)行打分。具體指標(biāo)設(shè)定及解釋見表1。

    (二)培訓(xùn)轉(zhuǎn)化程序理論

    Baldwin和Ford于1988年提出培訓(xùn)轉(zhuǎn)化程序的模型,致力于分析影響培訓(xùn)效果的重要因素。該模型提出三個主要因素:參訓(xùn)者特征(能力、個性及動力);培訓(xùn)設(shè)計(jì)(學(xué)習(xí)環(huán)境、培訓(xùn)方式及自我管理);工作環(huán)境(管理者和同事支持、技術(shù)支持及執(zhí)行機(jī)會),這些變量將影響參訓(xùn)者的學(xué)習(xí)、對培訓(xùn)材料的記憶以及對培訓(xùn)內(nèi)容的保存和推廣[12]。培訓(xùn)轉(zhuǎn)化程序理論依據(jù)培訓(xùn)效果,從受訓(xùn)者角度、培訓(xùn)者角度和宏觀環(huán)境三方面進(jìn)行分析,此后學(xué)者們對培訓(xùn)效果影響因素的研究大多以此為基礎(chǔ)展開進(jìn)一步的補(bǔ)充和完善。在參訓(xùn)者特征方面,張億鈞的研究表明男性的培訓(xùn)效果優(yōu)于女性,受教育程度越高的農(nóng)民培訓(xùn)效果越好,農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)的年限越長培訓(xùn)效果越弱[13];在培訓(xùn)設(shè)計(jì)方面,傅雪梅等發(fā)現(xiàn)在培訓(xùn)初期,培訓(xùn)內(nèi)容和教學(xué)方式是影響培訓(xùn)效果的關(guān)鍵因素[14];在工作環(huán)境方面,周杉的研究表明:政府支持有效性對培訓(xùn)效果有顯著的正向影響[15]。本文將影響培訓(xùn)效果的指標(biāo)分為四個維度,即農(nóng)民情感特征、農(nóng)民非情感特征、政府行為、培訓(xùn)設(shè)計(jì)。各維度之下再進(jìn)行細(xì)分,具體指標(biāo)的設(shè)定、統(tǒng)計(jì)信息與賦值說明見表2。

    三、實(shí)證方法與模型設(shè)計(jì)

    (一)運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS法評價(jià)新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)效果

    基于勝任素質(zhì)理論,利用受訪農(nóng)民對表1中新型職業(yè)農(nóng)民勝任素質(zhì)評價(jià)指標(biāo)的打分?jǐn)?shù)據(jù),首先通過熵權(quán)法確定評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,再通過TOPSIS法利用逼近理想解的技術(shù)確定培訓(xùn)效果得分。不僅能客觀反映指標(biāo)體系中某項(xiàng)指標(biāo)的重要程度,還能有效消除主觀影響因素,反映指標(biāo)權(quán)重隨時間變化的狀況[16]。主要評價(jià)步驟如下:

    (二)運(yùn)用逐步回歸分析法找出主要影響因素

    逐步回歸分析法不僅可以對多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn),同時也是處理多重共線性問題的一種有效方法,包括逐步加入和逐步刪除兩種方式,這兩種方法進(jìn)行的步驟類似,只是變量選擇的方向相反,文章采用逐步加入法,步驟如下:

    1.從表2培訓(xùn)效果影響因素指標(biāo)中選出所有解釋變量,設(shè)為X。

    2.用每一個解釋變量分別對被解釋變量Y(培訓(xùn)效果得分)建立回歸模型,得到K個回歸模型:

    3.對模型①進(jìn)行參數(shù)估計(jì),并進(jìn)行檢驗(yàn),選擇通過檢驗(yàn)的模型中殘差平方和最小的模型作為首選模型,或選取擬和優(yōu)度最大的回歸方程作為首選模型。設(shè)X1為對應(yīng)的首選變量,則首選模型為:

    4.在首選模型外的變量中,挑選其偏回歸平方和貢獻(xiàn)最大的變量,用方差比進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的辦法,判別是否選入(F值的概率<=0.100);而當(dāng)前在圈內(nèi)的全部變量中,尋找偏回歸平方和貢獻(xiàn)最小的變量,用方差比進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的辦法,判別是否從回歸方程中剔除(F值的概率>=0.150)。選入和剔除循環(huán)反復(fù)進(jìn)行,直至圈外無符合條件的選入項(xiàng),圈內(nèi)無符合條件的剔除項(xiàng)為止。

    四、數(shù)據(jù)描述及實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)來源

    2017年7月到2018年8月期間,課題組針對四川省成都市多次新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)會進(jìn)行問卷調(diào)查。調(diào)研地點(diǎn)涵蓋蒲江縣、崇州市、都江堰市、大邑縣、邛崍市、彭州市、新津縣、溫江區(qū)等多個成都市轄區(qū)。采用參訓(xùn)農(nóng)民自填問卷和一對一訪談相結(jié)合的方式,共計(jì)發(fā)放調(diào)查問卷860份,回收有效問卷812份,有效回收率為94.4%。

    (二)樣本分布情況

    如表3所示,以農(nóng)民非情感特征中的8個二級指標(biāo)為統(tǒng)計(jì)基準(zhǔn),展示了本次調(diào)查的新型職業(yè)農(nóng)民在不同層面的分布情況??梢钥闯?,受訪農(nóng)民主要以中年、壯年居多,30~59歲的占比達(dá)到91.5%;其中有接近2/3的受訪農(nóng)民為男性,超過1/5的受訪農(nóng)民擔(dān)任干部,大部分受訪農(nóng)民感覺身體狀況較好;文化程度方面,未出現(xiàn)沒有上過學(xué)的受訪農(nóng)民,擁有高中學(xué)歷的人數(shù)最多,占48.8%;證書方面,獲得初級證書和中級證書的受訪農(nóng)民最多;農(nóng)業(yè)兼業(yè)方面,兼業(yè)農(nóng)民人數(shù)較多,占40%;參訓(xùn)次數(shù)方面,大多數(shù)受訪農(nóng)民參與培訓(xùn)的次數(shù)不多,集中在1~5次,一年內(nèi)參訓(xùn)次數(shù)達(dá)到6次及以上的農(nóng)民僅占19.7%。

    (三)新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)效果評價(jià)

    為保證模型構(gòu)建和后續(xù)檢驗(yàn)的有效性,文章對數(shù)據(jù)進(jìn)行信度及效度檢驗(yàn),利用SPSS21得出Cronbach's α系數(shù)為0.739>0.7,表明數(shù)據(jù)具有良好的內(nèi)部一致性,可信度較高;由KMO和Bartlett的檢驗(yàn)得出KMO值為0.703,處于0.7~0.8之間;Bartlett球形度檢驗(yàn)結(jié)果顯著,sig.值為0.000左右,表明數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的效度,適合做進(jìn)一步分析與處理。

    基于新型職業(yè)農(nóng)民勝任素質(zhì)評價(jià)模型,運(yùn)用熵值TOPSIS法及MATLAB軟件確定各項(xiàng)指標(biāo)熵值、熵權(quán)等信息,最終獲得培訓(xùn)效果得分。其中,表4顯示了勝任素質(zhì)體系中各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)??梢钥闯觯睦硭刭|(zhì)權(quán)重為0.219,文化素質(zhì)權(quán)重為0.171,技術(shù)技能權(quán)重為0.234,管理技能權(quán)重為0.376,4個一級指標(biāo)中文化素質(zhì)權(quán)重最低,管理技能權(quán)重最高,評價(jià)體系偏重于技術(shù)與經(jīng)營管理能力。而15個二級指標(biāo)中學(xué)習(xí)意愿和能力z4權(quán)重最低(0.041),現(xiàn)代農(nóng)業(yè)設(shè)備操作能力z10權(quán)重最高(0.114),說明評價(jià)體系中實(shí)踐操作能力的權(quán)重較大,即培訓(xùn)對新型職業(yè)農(nóng)民的經(jīng)營管理能力和技術(shù)水平提高有較大的促進(jìn)作用。

    表5顯示了新型職業(yè)農(nóng)民勝任素質(zhì)評價(jià)體系中4個一級指標(biāo)得分及培訓(xùn)效果得分y的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息,綜合體現(xiàn)成都市現(xiàn)有培訓(xùn)的效果??梢钥闯觯茉L農(nóng)民對參與培訓(xùn)后自身素質(zhì)變化的感知中,從均值來看,管理技能得分(0.00046)>技術(shù)技能得分(0.00029)>心理素質(zhì)得分(0.00027)>文化素質(zhì)得分(0.00021)。說明受訪農(nóng)民認(rèn)為通過培訓(xùn),自身在經(jīng)營管理和技術(shù)方面得到較大提升,而在心理素質(zhì)和文化素質(zhì)方面得到的提升較小??赡艿脑蚴鞘苤朴谵r(nóng)民自身素質(zhì)和培訓(xùn)需求,現(xiàn)有培訓(xùn)更加注重實(shí)踐操作層面,理論知識層面重視程度相對較低。

    (四)新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)效果影響因素分析

    依據(jù)勝任素質(zhì)評價(jià)模型得到812位新型職業(yè)農(nóng)民的培訓(xùn)效果得分,將其作為因變量,再將農(nóng)民非情感特征、農(nóng)戶情感特征、政府行為、培訓(xùn)設(shè)計(jì)4個方面共19個變量作為自變量,建立回歸模型。其次,運(yùn)用SPSS21對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸處理,經(jīng)過4輪逐步篩選,剔除不顯著的變量后,最終保留4個顯著影響培訓(xùn)效果的變量,即繼續(xù)從事農(nóng)業(yè)的意愿x10、培訓(xùn)內(nèi)容契合度x17、干部身份x5、政府對培訓(xùn)的支持x14,計(jì)算結(jié)果見表6。

    在農(nóng)民非情感特征方面,干部身份x5在5%水平上顯著負(fù)向影響新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)效果,即非干部身份的農(nóng)民培訓(xùn)效果優(yōu)于干部身份的農(nóng)民,這一結(jié)果與課題組調(diào)研了解情況相吻合。據(jù)調(diào)研了解,新型職業(yè)農(nóng)民培育過程中,絕大部分基層干部工作繁多,需要花費(fèi)大量時間處理,導(dǎo)致精力被分散,農(nóng)業(yè)方面處于“被迫兼業(yè)”的狀態(tài),無法專注于教育培訓(xùn),因此自身技能提升與農(nóng)業(yè)發(fā)展受阻,這也是阻礙當(dāng)?shù)厍嗄暝趧?wù)農(nóng)同時充當(dāng)村干部后備力量的重要原因之一。

    在農(nóng)民情感特征方面,繼續(xù)從事農(nóng)業(yè)的意愿x10正向影響培訓(xùn)效果,且在1%的水平上顯著。因?yàn)閷r(nóng)業(yè)抱有更強(qiáng)從事意愿的農(nóng)民,能夠從心底認(rèn)同農(nóng)業(yè),將農(nóng)業(yè)作為實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值的職業(yè),他們更愿意集中精力努力發(fā)展農(nóng)業(yè),不斷從培訓(xùn)中獲取自身所需的知識和技能,從而提高勞動力水平,改善生產(chǎn)經(jīng)營狀況,獲取更大的農(nóng)業(yè)收益。

    在政府行為方面,相比政府對培訓(xùn)的組織和宣傳工作,政府對培訓(xùn)的支持情況x14顯得更為重要,其在10%的水平上顯著影響培訓(xùn)效果,即政府對培訓(xùn)的支持力度越大,農(nóng)民的培訓(xùn)效果越好。在實(shí)地調(diào)研中了解到,部分地區(qū)如果參與培訓(xùn)得不到相應(yīng)的獎金、獎品等補(bǔ)貼支持,農(nóng)民甚至?xí)艞墔⑴c培訓(xùn)。

    在培訓(xùn)設(shè)計(jì)方面,受訪農(nóng)民絕大部分在農(nóng)閑時間參與培訓(xùn),避免與農(nóng)忙時間沖突,因此培訓(xùn)的時間和地點(diǎn)契合度并不會對培訓(xùn)結(jié)果造成太大影響。此外,對培訓(xùn)授課方式的滿意度和對培訓(xùn)授課教師的滿意度同樣不顯著,而培訓(xùn)內(nèi)容契合度x17則在1%的水平上顯著正向影響培訓(xùn)效果。表明相比于授課方式和授課教師,參訓(xùn)農(nóng)民更加注重培訓(xùn)內(nèi)容的實(shí)用性。培訓(xùn)內(nèi)容越符合參訓(xùn)農(nóng)民的需求,培訓(xùn)效果越好。

    五、結(jié)論與政策建議

    研究結(jié)果表明:第一,農(nóng)民繼續(xù)從事農(nóng)業(yè)的意愿越強(qiáng),培訓(xùn)內(nèi)容越符合農(nóng)民的需求,政府對培訓(xùn)的支持力度越大,新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)效果越好。第二,基層干部工作繁多,導(dǎo)致大量時間和精力放在處理公務(wù)上,從事農(nóng)業(yè)處于“被迫兼業(yè)”狀態(tài),干部身份制約了農(nóng)業(yè)投入力度,影響培訓(xùn)效果。第三,現(xiàn)有培訓(xùn)體系更加注重實(shí)踐操作層面,而在理論知識層面重視程度相對較低,農(nóng)民通過培訓(xùn)在經(jīng)營管理和技術(shù)方面得到較大提升,而在心理素質(zhì)和文化素質(zhì)方面得到的提升較小。

    基于上述結(jié)論,為更好地推動新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn),提出以下建議:

    第一,提高農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)的熱情。政府應(yīng)充分調(diào)動新型職業(yè)農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)的熱情,加大對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的宣傳,將情感培養(yǎng)納入教育培訓(xùn)中,加深農(nóng)民對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的理解,讓發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的理念深入人心。

    第二,制定更符合農(nóng)民需求的培訓(xùn)內(nèi)容。為激發(fā)農(nóng)民對培訓(xùn)的興趣,增強(qiáng)農(nóng)民參與培訓(xùn)的積極性,提高培訓(xùn)效果,需將培訓(xùn)內(nèi)容和方法與農(nóng)民的實(shí)際需求相結(jié)合。政府通過深入調(diào)查參訓(xùn)農(nóng)民意愿、需求,了解農(nóng)民最想通過培訓(xùn)獲得的知識與技能,從而制定出更有針對性的培訓(xùn)方案。

    第三,加大政府對培訓(xùn)的支持力度。新型職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)離不開政府的支持,政府應(yīng)加大政策的扶持力度,主動為農(nóng)民提供必要的成長環(huán)境與平臺,提高農(nóng)民參與培訓(xùn)的意愿和效果,激勵職業(yè)農(nóng)民提升技能、扎根農(nóng)村、發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。

    第四,減輕基層干部工作壓力。政府應(yīng)加強(qiáng)對基層干部的關(guān)懷和理解,制定可實(shí)現(xiàn)的目標(biāo),減少不必要的工作程序,使他們有更多的時間和精力培訓(xùn)農(nóng)民、發(fā)展農(nóng)業(yè)。

    參 考 文 獻(xiàn)

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    Abstract? Based on the survey data of 812 new-type professional farmers who participated in training in Chengdu City, Sichuan Province, the competency model of new-type professional farmers was constructed, and the evaluation method of entropy weight TOPSIS was used to measure the training effect. The results show that after training, farmers have achieved greater improvement in management and production technology, while the psychological quality and cultural quality have been improved less. Using the training effect score as a dependent variable, through step-by-step regression analysis, it is found that the four factors such as the willingness to continue to engage in agriculture, training content fit degree, cadre identity, and governments support for training have a significant impact on new-type professional farmerseducation and training. In order to promote the training of new professional farmers, it is necessary to increase the governments support for training, improve farmersenthusiasm for agriculture, and develop training content that is more in line with farmersneeds.

    Key words? new-type professional farmers; competency; training conversion process; training effect

    Author? Liao Kaiyan, postgraduate of Sichuan Agricultural University (Chengdu 610000); Yang Jinxiu, professor of Sichuan Agricultural University; Liu Xinyu, Yunnan University

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