新型職業(yè)農(nóng)民培育績效提升的影響因素分析

潘澤江 張皓 張焰翔

摘 要：新型職業(yè)農(nóng)民培育績效提升，是現(xiàn)階段破解鄉(xiāng)村振興人才瓶頸的“金鑰匙”?；诤币硕?、蘄春、來鳳等3個新型職業(yè)農(nóng)民培育試點市（縣）的一手調(diào)研數(shù)據(jù)，運用Logistic回歸分析方法研究績效提升的影響因素，并提出了針對性強的解決方案。

關鍵詞：新型職業(yè)農(nóng)民培育績效;影響因素;Logistic;解決方案

中圖分類號：F23???? 文獻標識碼：A????? doi：10.19311/j.cnki.16723198.2022.15.060

新型職業(yè)農(nóng)民，又稱“新農(nóng)民”或“新農(nóng)人”，是鄉(xiāng)村振興、發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要“生力軍”。實施新型職業(yè)農(nóng)民培育工程，提升新型職業(yè)農(nóng)民培育績效，培育造就更多“愛農(nóng)業(yè)、懂技術(shù)、善經(jīng)營”的“新農(nóng)人”，是現(xiàn)階段破解鄉(xiāng)村振興人才瓶頸的“金鑰匙”。為探索新型職業(yè)農(nóng)民培育績效提升的解決方案，課題組選擇湖北省的3個新型職業(yè)農(nóng)民培育試點市（縣）開展深度調(diào)研，嘗試構(gòu)建培育績效影響因素分析模型，運用SPSS 22.0工具進行Logistic回歸分析，探索制約績效提升的影響因素并提出創(chuàng)新性解決方案，以期為培育績效提升提供決策參考。

1 數(shù)據(jù)分析

1.1 數(shù)據(jù)來源

課題組于2020年2月至9月開展了“新型職業(yè)農(nóng)民培育績效提升的影響因素與解決方案”專題調(diào)研，調(diào)研地選擇湖北省的宜都市、蘄春縣、來鳳縣等3個新型職業(yè)農(nóng)民培育試點市（縣），本次調(diào)研針對3地受訓農(nóng)民群體，采取隨機抽樣的方法共發(fā)放問卷500份，回收有效491份，其中有效調(diào)查問卷362份，問卷回收率98.2%。信度分析表明，總體Cronbach系數(shù)為0.931，內(nèi)部一致性較高，具有使用的教育價值;KMO系數(shù)為0973，p=0.000<0.05，適合因素分析，充分表明培訓績效評價量表具有很強的可靠性。

1.2 變量可操作性定義與特征描述

為客觀有效地透析新型職業(yè)農(nóng)民培育績效提升的制約因素，在本文中，將被解釋變量“培育績效”界定為“受訓農(nóng)民對培育工作的滿意度”，具體分為滿意（定義為1）和不滿意（定義為0）;解釋變量包含個體因素、內(nèi)生性因素、外推性因素等3個維度19個方面，性別為0-1變量，其余18個變量從1到5賦值，如表1所示。

2 Logistic回歸分析

2.1 Logistic影響因素回歸分析

運用SPSS 22.0對19個自變量和1個因變量進行分析，采用輸入法對數(shù)據(jù)進行處理，運算Logistic回歸模型分析結(jié)果如表3所示。

2.2 Logistic回歸分析的結(jié)果

表1呈現(xiàn)的是運用SPSS22.0對二元Logistic回歸模型的運算結(jié)果，三類影響因素中都有部分變量顯著影響培育績效，具體分析如下：

（1）年齡、文化程度、家庭勞動力人數(shù)等顯著影響培育績效。

年齡負向影響滿意度，顯著度為0.052;文化程度以0.033的顯著度通過顯著性檢驗，并且能夠正向影響農(nóng)民的滿意度。家庭勞動力人數(shù)變量的系數(shù)為負，sig=0020，通過顯著性檢驗。

（2）信任度顯著影響培育績效。

“參培農(nóng)民對政府等培育主體的信任程度”影響因素的回歸系數(shù)為2.632，顯著性值sig=0.037，通過了5%的顯著性檢驗，表明信任度與參培農(nóng)民滿意度成正比。自信心因素的回歸系數(shù)為-5.535，sig=0.502，沒有通過顯著性檢驗。

（3）外推性因素顯著影響培育績效。

①需求匹配、特色性、高質(zhì)量問題顯著影響培育績效。

“需求匹配”的系數(shù)為2.107，sig=0.022，通過5%的顯著性檢驗，表明需求匹配能夠正向影響參培農(nóng)民滿意度?！疤厣浴币蛩啬軌蛘蛴绊憛⑴噢r(nóng)民滿意度，回歸系數(shù)是2.266，顯著度為0.025，通過顯著性檢驗?！案哔|(zhì)量問題”因素正向影響滿意度，回歸系數(shù)為1607，sig=0.064，通過10%的顯著性檢驗。

②網(wǎng)絡化、實踐情景化顯著影響培育績效。

“網(wǎng)絡化模式”的系數(shù)為-1.917，以sig=0.068的顯著值通過顯著性驗證，但由于系數(shù)值為負，表明農(nóng)民不愿意接受網(wǎng)絡化的教學;“實踐情景化”的培育模式能夠顯著影響滿意度，回歸系數(shù)為2.386，sig=0.068。

③政策扶持和資源供應顯著影響培育績效。

“政策扶持”和“資源供應”因素分別以0.018、0030的顯著度，1.527、2.082的回歸系數(shù)通過5%的顯著性檢驗。

④教學工具、后期服務顯著影響培育績效。

“教學工具”因素的系數(shù)為3.236，sig=0.015，通過5%的顯著性檢驗，表明投影、錄音錄像、電視、電腦等教學工具以及信息化的教學軟件或平臺能夠正向影響參培農(nóng)民滿意度?！昂笃诜铡币蛩氐南禂?shù)為1.720，sig=0.085，通過10%的顯著性檢驗。

在外推性因素中，變量“針對性”“激勵式”“互動式”的sig值分別為0.185、0.865、0.154，沒有通過10%的顯著性檢驗，它們對培育績效的影響不顯著。

2.3 回歸分析的研究結(jié)論

通過以上Logistic回歸分析，可得到以下研究結(jié)論：

（1）參培農(nóng)民男性偏多且老齡化現(xiàn)象嚴重，主要以生產(chǎn)經(jīng)營型為主。

（2）學員素質(zhì)參差不齊，整體文化程度偏低。

（3）參加培訓后，家庭年收入明顯提升，學員自信心明顯加強。

（4）個體、內(nèi)生性、外推性等三方面因素均能影響培育績效，囊括年齡、文化程度、家庭勞動力人數(shù)、信任度、需求匹配、特色性、高質(zhì)量問題、網(wǎng)絡化、實踐情景化、政策扶持、資源供應、教學工具、后期服務等13個因素。

（5）性別、家庭年收入、自信心、針對性、激勵式、互動式對培育績效的影響不顯著。

3 對策建議

鄉(xiāng)村振興關鍵在人，在于新型職業(yè)農(nóng)民培育，在于新型職業(yè)農(nóng)民培育績效提升。根據(jù)培育績效提升的影響因素分析，本文提出以下提升培育績效的解決方案：

（1）扭轉(zhuǎn)培育思想，實現(xiàn)“淺層學習”向“深層學習”轉(zhuǎn)變。

推進“傳統(tǒng)農(nóng)人培育閉環(huán)”向“新農(nóng)人培育閉環(huán)”轉(zhuǎn)變，積極探索“多元聯(lián)動”，切實運用好“開放大學”教育平臺。

（2）遴選參培對象，把關人才選拔門檻。

精準合理遴選培育對象，培育高素質(zhì)農(nóng)業(yè)“接班人”，提升培育主體素質(zhì)形象，提升新農(nóng)人職業(yè)自信。

（3）整合培育內(nèi)容，加速農(nóng)民“深層學習”進階與“認知水平”提升。

圍繞地方特色優(yōu)勢，科學設置培育內(nèi)容，聚焦專業(yè)精細培育，堅持需求導向原則。

（4）創(chuàng)新培育方式，探索農(nóng)民“知識體系”建構(gòu)與“情境認知”升級。

開辟多渠道的資源供應，構(gòu)建資源引進機制，創(chuàng)新“互聯(lián)網(wǎng)+”平臺應用，撬動資源共享機制。

（5）轉(zhuǎn)變培育模式，確保農(nóng)民“實際問題”解決與“主觀能動”發(fā)揮。

突出實踐教學模式，實現(xiàn)培育靈活性，轉(zhuǎn)變課堂教學模式，注重高質(zhì)量問題引導。

（6）完善培育政策，推進制度保障協(xié)同耦合。

加強培育政策扶持力度，實現(xiàn)政策無縫銜接，提升后期跟蹤服務水平，探索實現(xiàn)閉合型培育路徑。

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