新型職業(yè)農(nóng)民培育績效提升的影響因素分析

　　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”�；�于湖北宜都、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(guān)鍵詞: 新型職業(yè)農(nóng)民培育績效; 影響因素; Logistic; 解決方案

　　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0. 973，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。除性別之外，其他變量最小值均為 1，最大值均為5，均 值 集 中 在 3. 5 左 右，標 準 差 在 1. 3 左 右。

　　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。

　　2. 2 Logistic 回歸分析的結(jié)果

　　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 =0. 020，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。

　�、傩枨笃� 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。“特色性”因素能夠正向影響參培農(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。“高 質(zhì) 量 問 題”因 素 正 向 影 響 滿 意 度，回 歸 系 數(shù) 為1. 607，sig = 0. 064，通過 10% 的顯著性檢驗。②網(wǎng)絡(luò)化、實踐情景化顯著影響培育績效。“網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(yīng)顯著影響培育績效。“政策 扶 持”和“資 源 供 應(yīng)”因 素 分 別 以 0. 018、0. 030 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(wù)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。“后期服務(wù)”因素的系數(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(luò)化、實踐情景化、政策扶持、資源供應(yīng)、教學工具、后期服務(wù)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(guān)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(guān)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(shè)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(yīng)，構(gòu)建資源引進機制，創(chuàng)新“互聯(lián)網(wǎng) + ”平臺應(yīng)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(wù)水平，探索實現(xiàn)閉合型培育路徑。

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　　作者：潘澤江 張 皓 張焰翔

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