職業(yè)農(nóng)民新技術培訓效果：概念框架、影響因素與對策建議

呂雅輝 李含悅 張亮 白麗 張潤清

摘 要 基于培訓遷移理論，構建了培訓效果影響的概念框架。以湖北、山東、安徽3省5市10縣832份職業(yè)農(nóng)民問卷調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎，構建培訓環(huán)境因素、動機因素、系統(tǒng)因素、前涉因素對培訓效果影響的結構方程模型，研究結果顯示，培訓環(huán)境因素、動機因素、系統(tǒng)因素、前涉因素均對培訓效果具有正向影響，且影響的貢獻率依次降低。這表明培訓系統(tǒng)因素與前涉因素對培訓效果的影響低于培訓環(huán)境因素和培訓動機因素，即政府主導下的農(nóng)民教育培訓本身對遷移效果影響不顯著。

關鍵詞 職業(yè)農(nóng)民;新技術培訓;培訓效果;結構方程模型;影響因素

中圖分類號 G725 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2020）10-0062-06

一、引言

化肥、農(nóng)藥施用給我國帶來了農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的增加、農(nóng)民收入的提高，但也帶來了負外部性，例如農(nóng)業(yè)面源污染、農(nóng)產(chǎn)品化肥農(nóng)藥殘留超標等問題。改善上述狀況需要從源頭上減施化肥、農(nóng)藥，一方面，需要政策宣傳引導;另一方面，需要依靠市場機制進行經(jīng)濟利益誘導。政策性宣傳引導主要渠道是農(nóng)業(yè)教育培訓，通過綠色環(huán)保新技術推廣引導的農(nóng)民減施化肥、農(nóng)藥。研究發(fā)現(xiàn)，導致農(nóng)戶過量施用化肥的主要因素之一就是缺乏科學施肥培訓[1]。目前，對于新技術培訓效果學界主要持兩種觀點。一種觀點是培訓效果良好。培訓作為權威信息載體對于農(nóng)藥信息認知調(diào)整起到關鍵作用[2]，且培訓對于農(nóng)戶農(nóng)藥安全施用行為[3]、采用環(huán)境友好型農(nóng)藥[4]具有顯著影響。農(nóng)戶認知過量施肥的危害同樣受培訓的影響，培訓能夠引導農(nóng)戶合理施肥，降低農(nóng)戶化肥投入強度和過量施肥程度[5][6][7]，促進對施肥技術的采用[8]。另一種觀點是培訓效果較差。如在農(nóng)藥培訓方面，相關研究發(fā)現(xiàn)，參加培訓對稻農(nóng)采納環(huán)保型病蟲害綜合防治技術有顯著正向影響，但對健康型病蟲害綜合防治技術的采納無影響[9]。施肥培訓方面，有學者研究認為，培訓促進了農(nóng)戶商品有機肥和農(nóng)家肥的采納，但對測土配方施肥技術的采納無影響[10]。也有學者認為，培訓對農(nóng)戶有機肥施用和測土配方施肥兩種技術采納均無顯著影響[11]。此外，研究發(fā)現(xiàn)，掌握技術信息顯著促進農(nóng)戶采納新技術，但培訓對農(nóng)戶采納新技術的影響不顯著[12]。培訓對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中面源污染減少效果并不明顯[13]。

培訓效果影響新技術的采納和化肥農(nóng)藥負外部性改善，因此找到對于培訓效果的影響因素尤為重要。有學者研究表明，農(nóng)民自身素質(zhì)、培訓自身因素、政策因素、市場因素以及外部基礎設施因素對農(nóng)民培訓效果具有顯著影響[14][15]。此外，還有學者研究發(fā)現(xiàn)，培訓效果與經(jīng)營規(guī)模相關，大規(guī)模農(nóng)戶技術采用比例與強度最高，中等規(guī)模農(nóng)戶次之，小規(guī)模農(nóng)戶最低[16][17]。

綜合來看，我國農(nóng)業(yè)培訓自上而下開展，雖然培訓力度大，但多注重培訓形式，對培訓效果的關注度不夠，造成培訓資源浪費。因此，對于培訓效果影響因素進行研究具有重要意義。職業(yè)農(nóng)民作為職業(yè)化的農(nóng)民，他們對其他小農(nóng)戶具有輻射帶動作用，以他們?yōu)檠芯繉ο?，找到影響培訓效果的因素，不僅有利于改善培訓環(huán)境和條件，促進培訓效果提升，而且有利于提升職業(yè)農(nóng)民自身能力素質(zhì)。

二、理論邏輯與研究假設

（一）理論邏輯

對于農(nóng)民教育培訓效果的影響因素研究，本文引入了培訓遷移理論。培訓遷移指參加培訓后將培訓所學遷移到實際中，也就是培訓效果。伯克（Burke）、戴（Day）認為，培訓效果的標準包括主觀學習、客觀學習、主觀行為和客觀結果四方面[18]。鮑德溫（Baldwin）、福特（Ford）提出，培訓效果是指能夠將培訓所學進行概括并且能夠將培訓所學保持在實際工作中。此外，還強調(diào)了影響培訓遷移效果的因素包括個人因素、培訓自身因素以及培訓環(huán)境因素[19]?；纛D（Holton）提出了培訓遷移及其影響因素模型，培訓遷移是指被培訓者將受訓過程中學到的知識、技能、行為以及態(tài)度運用到實際生產(chǎn)工作中的程度。培訓遷移不僅關注培訓結束后短時間內(nèi)的所學應用效果，更加關注所學如何可以長效發(fā)揮作用，受訓者能夠長期應用所學。霍頓（Holton）認為，遷移動機、遷移氛圍、遷移設計影響個人績效，從而影響組織成果[20]。培訓遷移的四個階段為培訓前動機（掌握培訓課程意愿）、學習（掌握培訓內(nèi)容的過程）、培訓績效（對培訓所學知識的測量）和遷移結果（參加培訓的人員培訓結束后在實踐中的表現(xiàn)）[21]。隨著培訓的不斷發(fā)展，培訓遷移研究將關注點從教育培訓本身轉移到教育培訓外部影響因素上，培訓遷移的影響因素也不只是獨立發(fā)揮作用，各個因素之間是相互影響、制約的[22]。在此基礎上，本文研究的教育培訓效果概念框架包括教育培訓輸入和教育培訓輸出兩部分[23]，其中教育培訓輸入為教育培訓動機、教育培訓設計（包括教育培訓前涉因素[24]與教育培訓系統(tǒng)因素）和遷移氛圍（教育培訓環(huán)境因素），教育培訓輸出為教育培訓效果，見圖1。

（二）研究假設

H1：培訓動機因素對培訓效果具有正向影響。培訓動機因素主要從自身需求、生產(chǎn)需求、市場需求和政策要求等4方面進行分析。

H2：培訓前涉因素對培訓效果具有正向影響。培訓前涉因素指培訓前有關部門對農(nóng)民提供的培訓相關信息情況以及農(nóng)民對自己參與培訓的規(guī)劃、預期等。

H3：培訓系統(tǒng)因素對培訓效果具有顯著影響。培訓系統(tǒng)因素指培訓機構對具體培訓計劃的安排。

H4：培訓環(huán)境因素對培訓效果具有重要影響。主要探討政府政策環(huán)境支持氛圍和市場環(huán)境支持氛圍。

三、數(shù)據(jù)來源與模型構建

（一）數(shù)據(jù)來源

本文采用了課題組關于農(nóng)民參加化肥農(nóng)藥減施增效新技術培訓效果的調(diào)查問卷，調(diào)查地區(qū)包括湖北、山東、安徽3省、5市（煙臺市、臨沂市、荊門市、宜昌市、蕪湖市）、10縣（牟平區(qū)、蓬萊市、莒南縣、沂南縣、鐘祥市、京山縣、夷陵區(qū)、宜都市、南陵縣、繁昌縣）。經(jīng)過2次試調(diào)查、修改完善問卷，最后委托調(diào)查地區(qū)農(nóng)廣校發(fā)放并回收問卷，回收有效問卷832份。樣本的描述性統(tǒng)計分析見表1。

（二） 研究方法

利用AMOS21.0軟件建立職業(yè)農(nóng)民新技術培訓效果的影響因素結構方程模型，研究各因素對培訓效果的影響路徑與強度。

結構方程模型（Structural Equation Model， SEM）也稱作協(xié)方差結構分析、潛在變量分析、驗證性因素分析、線性結構方程模型，屬于多變量統(tǒng)計，能夠同時檢驗模型中觀察變量、潛變量、干擾項或誤差項之間的關系。其包括測量模型、結構模型兩部分，是因素分析和路徑分析的結合體。測量模型由潛變量與觀察變量組成，觀察變量是量表或問卷等測量工具所得的數(shù)據(jù)，潛變量是觀察變量間所形成的特質(zhì)或抽象概念，此特質(zhì)或抽象概念沒辦法直接測量，需要觀察變量測得的數(shù)據(jù)資料來反映，見圖2。結構模型即是潛變量間因果關系模型的說明。模型具體估計方式由下面方程式表達。

測量方程：X=Λxξ+δ，Y=Λyη+ε

結構方程：η=Bη+Γξ+ζ

其中，X為外生觀察變量，Λx為外生觀察變量在外生潛變量上的因子載荷矩陣，ξ為外生潛變量，δ為外生觀察變量的誤差項。Y為內(nèi)生觀察變量，Λy為內(nèi)生觀察變量在內(nèi)生潛變量上的因子載荷矩陣，η為內(nèi)生潛變量，ε為內(nèi)生觀察變量的誤差項。B和Γ是模型路徑系數(shù)，B表示內(nèi)生潛變量之間的關系，Γ表示外生潛變量對于內(nèi)生潛變量的影響，ζ為結構方程的誤差項[25]。

（三）構建結構方程模型

結構方程模型的設計主要包括兩部分：一是建立測量模型，界定觀察變量與潛變量之間的關系;二是建立結構模型，界定潛變量之間的關系。這兩部分共同構成結構方程模型。

1.變量選取

本文中的結構方程模型包括22個觀察變量，分別為自身需求、生產(chǎn)需求、市場需求、政策要求，培訓內(nèi)容了解度、培訓目標了解度、培訓老師了解度、培訓方式了解度、培訓流程了解度，培訓方式、培訓時間、培訓地點、課程安排、培訓內(nèi)容、培訓教師、培訓組織管理，政府鼓勵、市場引導，培訓記憶、內(nèi)容掌握、內(nèi)容探討、培訓應用等。模型中有5個潛變量，分別為培訓動機因素、培訓前涉因素、培訓系統(tǒng)因素、培訓環(huán)境因素和培訓效果。由于潛變量無法直接測量，需要通過觀察變量的測量來體現(xiàn)，其中通過自身需求、生產(chǎn)需求、市場需求和政策要求4個觀察變量來測量培訓動機因素;通過培訓內(nèi)容了解度、培訓目標了解度、培訓老師了解度、培訓方式了解度和培訓流程了解度5個觀察變量來測量培訓前涉因素;通過培訓方式、培訓時間、培訓地點、課程安排、培訓內(nèi)容、培訓教師和培訓組織管理7個觀察變量來測量培訓系統(tǒng)因素;通過政府鼓勵和市場引導2個觀察變量來測量培訓環(huán)境因素;培訓記憶、內(nèi)容掌握、內(nèi)容探討和培訓應用4個觀察變量來測量培訓效果。

觀察變量的統(tǒng)計描述如表2所示，樣本觀察變量標準差變化幅度小，證明數(shù)據(jù)真實有效。偏度表明數(shù)據(jù)分布是否為正態(tài)分布，偏度>0，表明正偏差大，偏度=0，表明無偏差，呈現(xiàn)完美的正態(tài)分布，偏度<0，表明負偏差大。峰度表明分布形態(tài)的陡緩程度，峰度>0，表示坡度陡峭，峰度=0，表示陡緩程度一致，峰度<0，表示分布平緩。綜上，本研究數(shù)據(jù)并不是完美的正態(tài)分布，但前面提到SEM缺點是分布很難符合正態(tài)分布，但可以選擇極大似然估計方法估計參數(shù)值。

2. 量表的信度和效度檢驗

（1）量表的信度檢驗

利用SPSS22.0對數(shù)據(jù)進行運算，Cronbachs（克朗巴哈系數(shù)）結果見表3，模型中各潛變量的Cronbachs值均大于0.8，表明量表信度很好。

（2）量表的效度檢驗

對數(shù)據(jù)進行一階驗證性因子分析，模型中各變量因子載荷除生產(chǎn)需求為0.689、自身需求為0.694，其余變量因子載荷均大于0.7，T值均大于2，說明量表具有良好的效度。

3.構建職業(yè)農(nóng)民培訓效果影響因素的結構方程模型

利用AMOS21.0軟件進行模型擬合，顯示最終潛變量之間的路徑系數(shù)、觀察變量的因子載荷以及誤差方差，見圖3。

四、模型假設檢驗與結果分析

（一）模型擬合度檢驗

對結構方程模型進行估計，絕對適配度指標對樣本量大小過于敏感，導致大樣本（樣本量大于200）分析中需要配合自由度進行檢驗，故使用卡方與自由度的比值分析。表4是對理論模型整體適配度的檢驗，6個指標中簡約適配度指標（X2/df）、絕對適配度指標（RMSEA）、增值適配度指標（NFI、IFI、TLI、CFI）都通過了檢驗，可以判定模型框架與樣本數(shù)據(jù)基本適配。從模型內(nèi)在擬合度來看，培訓動機因素、培訓前涉因素、培訓系統(tǒng)因素、培訓環(huán)境因素的信度都在0.8以上，表明研究模型具有良好的內(nèi)在擬合度。綜上，研究的結構方程模型擬合度良好，能夠根據(jù)模型結果進行研究假設檢驗。

（二） 模型假設檢驗

如表5所示，自身需求、生產(chǎn)需求、市場需求、政策要求與培訓動機因素之間為正相關關系，培訓動機因素對培訓效果的影響取決于這4個因子，因子貢獻由大到小依次為市場需求、政策要求、自身需求、生產(chǎn)需求。培訓目標了解度、培訓內(nèi)容了解度、培訓教師了解度、培訓方式了解度、培訓流程了解度與培訓前涉因素之間為正相關，培訓前涉因素對培訓效果的影響取決于這5個因子，因子貢獻由大到小依次為培訓流程了解度、培訓方式了解度、培訓教師了解度、培訓內(nèi)容了解度、培訓目標了解度。培訓方式、培訓時間、培訓地點、課程安排、培訓內(nèi)容、培訓教師、培訓組織管理與培訓系統(tǒng)因素之間為正相關關系，培訓系統(tǒng)因素對培訓效果的影響取決于這7個因子，因子貢獻由大到小依次為培訓方式、培訓組織管理、培訓內(nèi)容、課程安排、培訓教師、培訓地點、培訓時間。政府鼓勵、市場引導與培訓環(huán)境因素之間存在正相關關系，培訓環(huán)境因素對培訓效果的影響取決于這2個因子，因子貢獻由大到小為市場引導、政府鼓勵。

如表6所示，培訓動機因素對培訓效果的影響路徑標準化系數(shù)為0.381，C.R.值為7.203，達到顯著水平，H1得到驗證;培訓前涉因素對培訓效果的影響路徑標準化系數(shù)為0.071，C.R.值為2.041，達到顯著水平，H2得到驗證;培訓系統(tǒng)因素對培訓效果的影響路徑標準化系數(shù)為0.283，C.R.值為4.966，達到顯著水平，H3得到驗證;培訓環(huán)境因素對培訓效果的影響路徑標準化系數(shù)為0.390，C.R.值為7.767，達到顯著水平，H4得到驗證。四個因素對培訓效果的影響貢獻率由大到小依次為培訓環(huán)境因素、培訓動機因素、培訓系統(tǒng)因素、培訓前涉因素。

五、 結論與對策建議

根據(jù)上述結構方程模型分析可以得出，培訓動機因素、培訓前涉因素、培訓系統(tǒng)因素、培訓環(huán)境因素對培訓效果具有正向影響，影響的貢獻率由大到小依次序為培訓環(huán)境因素、培訓動機因素、培訓系統(tǒng)因素、培訓前涉因素;培訓動機因素與培訓環(huán)境因素、培訓動機因素與培訓系統(tǒng)因素、培訓環(huán)境因素與培訓系統(tǒng)因素之間存在相關性。培訓環(huán)境因素中貢獻率由大到小的順序為市場引導、政府鼓勵;培訓動機因素中貢獻率由大到小的順序為市場需求、政策要求、自身需求、生產(chǎn)需求;培訓系統(tǒng)因素中貢獻率大小順序為培訓方式、培訓組織管理、培訓內(nèi)容、課程安排、培訓教師、培訓地點、培訓時間;培訓前涉因素中貢獻率由大到小的順序為培訓流程了解度、培訓方式了解度、培訓教師了解度、培訓內(nèi)容了解度、培訓目標了解度。

總體來看，以政府為主導的農(nóng)民教育培訓雖然取得了一定效果，但培訓系統(tǒng)因素、培訓前涉因素的貢獻率低于培訓環(huán)境因素和培訓動機因素，說明教育培訓本身對培訓效果的直接影響并不顯著。

基于研究結果，提出以下對策建議。第一，培訓設計方面，可以選擇政府和農(nóng)民組織合作方式進行教育培訓供給。一方面，利用農(nóng)民組織能夠有針對性地進行農(nóng)民教育培訓需求調(diào)研，有利于培訓計劃的有效實施;另一方面，利用農(nóng)民組織的市場主體地位可以更好地結合政策和市場信息，通過利益聯(lián)結機制促進培訓遷移。第二，培訓動機方面，通過各個平臺市場信息的宣傳保障農(nóng)民與市場信息的對稱性，利用市場需求信息帶動職業(yè)農(nóng)民參與新技術培訓積極性，促進新技術培訓遷移效果。第三，培訓遷移氛圍方面，繼續(xù)加大政策對教育培訓的支持力度。政策具有強制性的特征，在一定意義上能夠促進培訓的實際遷移效果。利用政策鼓勵、引導職業(yè)農(nóng)民樹立農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展新理念，利用教育培訓提升自身技能，提高綜合素質(zhì);用政策保障職業(yè)農(nóng)民的學習機會，保障職業(yè)農(nóng)民的基本利益。

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Abstract ?Based on the theory of training transfer， a conceptual framework for the impact of training input factors， is constructed. At the same time， based on the questionnaire survey data of 832 professional farmers in 5 cities and 10 counties of Hubei， Shandong， and Anhui， a structural equation model of the effects about training environmental factors， motivation factors， system factors， and antecedent factors on training effects is constructed. The research results show that the training environment factors， motivation factors， system factors， and previous factors all have positive impacts on the training effects， and the contribution rate of the impact decreases in order. This shows that the impact of training system factors and anteceden factors on training effects is lower than the training environment factors and training motivation factors， that is， the government-led farmers' education training itself has no significant effect on the migration effect.

Key words ?professional farmers; new technology training; training effects; structural equation model; influencing factors

Author ?Lv Yahui， PhD student of Hebei Agricultural University（Baoding 071000）;Li Hanyue， PhD student of Hebei Agricultural University; Zhang Liang， Hebei Agricultural University; Bai Li， Hebei Agricultural University;

Corresponding author ?Zhang Runqing， professor of Hebei Agricultural University （Baoding 071000）