粮农技术培训参与行为的影响因素分析*

高雪萍，王保家

（1.江西农业大学经济管理学院，南昌 330045；2.江西现代农业发展协同创新中心，南昌 330045）

一、引 言

随着我国工业化、城镇化进程加快，农村青壮年劳动力大量流向城镇，农村留守人口成为农业发展主力军。农村留守人口以小学文化程度为主，大多依靠体力、传统经验从事生产活动，农业田间管理、化肥使用及病虫害防治等水平低，农业生产普遍粗放式经营（刘玉琼等，2012）。2016年《中共中央国务院关于深入推进农业供给侧结构性改革加快培育农业农村发展新动能的若干意见》提出要加强农业科技研发、强化农业科技推广、开发农村人力资源。2017年《国务院办公厅关于加快推进农业供给侧结构性改革大力发展粮食产业经济的意见》提出，加快推动粮食科技创新突破、加快科技成果转化推广。科技成果推广可提高粮食种植效率，当前科技成果转化推广主要途径为农民技术培训，也是农民技术采用意愿重要影响因素，可激发农民采用新技术意愿（曹建民等，2005）。因此，了解粮农参与技术培训活动影响因素并深入分析因素间逻辑关系，可为相关机构组织技术培训、推广科技成果提供借鉴。

已有研究发现，提高农民人力资本对改善农民收入水平、生活水平以及居住条件具有显著作用，是推进中国新农村建设有效途径（张银等，2010）。国外关于农户参训研究集中于培训的收入效应，Tekle（2015）指出，农民培训是以人力资本开发、实际需要和实践为基础的培训，是促进农业转型和农村生活改善的新兴发展战略；Nakano等（2016）发现通过培训农艺措施在提高水稻生产力方面发挥重要作用。国内学者实证研究农户参训影响因素，何安华等（2014）基于鲁晋宁三省1 039户农户数据构建零膨胀负二项模型（ZINB），研究发现租入土地未显著影响农户参训行为，加入合作社可促使农户培训。于敏（2010）运用宁波市511个种养农户数据，借助tobit双边截取模型和回归模型，发现农民参训行为受性别、村干部、种植规模、收入来源等因素影响,农民培训满意度受培训场所选择、培训内容、培训前是否征求培训者意见、培训教师是否为专家等因素影响。曹建民等（2005）研究发现农民参训行为受农民掌握信息、个人特征和家庭特征等因素影响。李恩等（2012）分析个体因素（如农户年龄、受教育程度等）、家庭因素（如种植面积、家庭人口数）以及外部环境因素（如培训方式等）三个特征，发现除农户年龄显著负向影响农户参训，其他因素均显著正向促进农户参训。王倩等（2014）实证分析陕西省猕猴桃主产区种植户科技培训需求意愿，发现影响因素除性别、受教育水平等个体特征和耕地面积、家庭劳动力数量等家庭资本特征外，还包括合作社、农户对农业科技态度和政府惠农政策等因素。熊雪等（2017）采用倾向得分匹配法（PSM）实证分析贫困地区农户培训收入效应，指出农户培训使云南、贵州、陕西三省六县农民家庭总收入显著提高。此外，劳动力平均受教育年限、家庭土地数量、家庭生产资产、加入合作社、家中有村干部、家中女性参与会议、家庭教育支出均提高农民参训意愿，而家庭人数和市场距离负向影响农民参训意愿。

国内关于农户参训影响因素研究较丰富，但分析影响因素间相互关系与层次结构的研究较少。因此，本文基于江西省10县1 200份问卷调查资料，运用Logistic回归分析法识别影响农户参训因素，运用解释结构模型（ISM）分析各影响因素间逻辑关系和层次结构。

二、数据来源与变量选择

（一）数据来源与样本基本特征

本文数据来源于课题组2016年12月至2017年3月对江西省粮农调查研究（本文粮农指主要从事粮食生产的农户，简称粮农）。课题组成员包括江西农业大学本科生、研究生及部分教师共20人。调研方法采用实地访谈，每人访谈时间约20分钟。调查区域为江西省10个粮食产量大县，共20个乡镇、40个行政村。根据课题组实地了解，目前农民技术培训主要提供者包括政府部门、企业、合作社、专业协会、高校科研院所等；培训内容包括生产环节技术培训、加工及销售技术等、农机驾驶操作技术和经营管理知识等；参与方式以技术讲座为主。课题组共发放问卷1 200份，剔除无效问卷后，得有效问卷1 080份，问卷有效率90%。其中，彭泽县121份，占11.2%；武宁县119份，占11%；东乡县105份，占9.7%；铅山县92份，占8.5%；玉山县122份，占11.3%；南昌县118，占10.9%；新建县60份，占5.6%；袁州区135份，占12.5%；鄱阳县93份，占8.6%；都昌县115份，占10.7%。

统计结果表明，在1 080户粮农中56岁以上粮农占53.2%，35岁以下仅占2%，说明粮农老龄化现象严重，青壮年劳动力紧缺；文化程度小学及以下占57.3%，说明粮农文化程度普遍偏低，接受新事物能力有限；水稻种植面积集中在5亩以下，旱涝灾害率达56.3%，说明水稻种植面积较小、旱涝灾害频繁，粮食生产不稳定、收入无保障；从农业收入占比看，纯农业收入仅占12%，粮农家庭收入主要来自兼业；地貌方面，丘陵占57%、平原占39%；仅11.4%粮农曾参训，未参训农户占88.6%，粮农技术培训参与度不高。

（二）变量选择与变量描述

根据已有研究结论，选取粮农参训可能影响因素及其描述统计见表1。

表1 Logistic模型的解释变量

三、实证分析与讨论

（一）基于Logistic模型影响因素分析

建立二元Logistic回归模型分析粮农参训影响因素，被解释变量为“粮农是否参加过培训”。模型为：

式（1）中，y表示粮农是否参训，y=1表示粮农曾参训，y=0表示粮农未参训；Ρi表示粮农参训概率；α表示常数项；xk表示第k个影响粮农参训自变量，k为自变量个数；βk为自变量xk回归系数。

运用SPSS19.0软件对样本数据作Logistic回归处理（见表2）。由表2可知，文化程度、家庭劳动力、水稻种植面积、农业收入占比、是否加入合作社、近年是否受灾、水稻保险、是否党员、是否村干部、与村外人员往来显著正向影响粮农技术培训参与行为。

（二）基于ISM模型的影响因素分析

ISM是1973年美国教授沃菲尔德为解决复杂社会经济系统结构问题提出的分析方法（吕秀江等，2012）。其核心特点是确定各影响因素间关系，找到关键因素，利用图论中关联矩阵原理和计算机技术处理，最终确定各因素间关联性和层次性，进而探讨各主要因素间内在联系（李楠楠等，2014）。解释结构模型法应用于众多领域，特别是影响因素分析（孙世民等，2012；尹洪英等，2010）。本文运用解释结构模型分析粮农参训影响因素间逻辑层次结构及相互作用关系，探寻粮农参训直间接及根本影响因素。

文中分别用 S0代表因变量粮农是否已参训，S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9、S10分别代表是否购买水稻保险、文化程度、是否党员、是否村干部、与村外人员往来、农业收入占比、水稻种植面积、是否加入合作社、近年是否受灾、家庭劳动力数量。同时，采用Delphi法聘请江西农业大学“三农”问题研究中心数位专家分析文化程度、家庭劳动力、水稻种植面积、农业收入占比、是否加入合作社、近年是否受灾、是否购买水稻保险、是否党员、是否村干部、与村外人员往来因素间关系，确定因素间逻辑关系（见图1）。其中“0”表示行、列因素间无影响，“V”表示行因素间接或直接影响列因素。“A”表示列因素直接或间接影响行因素。

表2 回归分析结果

图1 影响因素间逻辑关系

根据图1和式（2），可得影响因素间邻接矩阵R：

由邻接矩阵R，采用布尔运算法则计算矩阵幂，可达矩阵M公式：

朗盛在大中华区的员工人数约1 900名，拥有17家下属企业（含3家合资公司），9处生产基地及9个研发中心。朗盛与当地的合作伙伴密切合作，开发以市场为导向的解决方案以满足当地市场的需求。

其中，I为单位矩阵，λ为幂，2≤λ≤5，再利用式（3）计算可达矩阵M:

其次，从可达矩阵M中删除S0因素对应行和列，得新可达矩阵M'，利用式（4）从新可达矩阵M'中求新的最高级别要素集L2，确定第二层因素L2=[S1，S5，S6，S7，S8] 。以此类推，得其他因素L3=[S3，S4，S9，S10] ，L4=[S2]。

根据因素级别区分结果重新排列可达矩阵M行和列，并以有向边链接相邻层次间及同一层次因素，得农户是否参训影响因素层次结构N。

根据各影响因素间逻辑关系，将存在影响关系因素以解释结构模型图表示（见图2）。

图2 解释结构模型

（三）分析结果讨论

由图2可知，影响农户参训因素分为三级层次关系，第一级是否购买水稻保险、与村外人员往来、农业收入占比、水稻种植面积、是否加入合作为直接因素；第二级是否党员、是否村干部、近年是否受灾、家庭劳动力为间接因素；第三级文化程度为根本影响因素。

1.直接因素

根据Logistic回归结果，购买水稻保险粮农参训概率是未购买水稻保险粮农的1.028倍，说明粮农担心收入受损，购买水稻保险可缓解后顾之忧；与村外人员往来正向影响粮农参训，说明粮农与村外人员往来越多，信息越畅通，越了解培训；农业收入占比与粮农参训成反比，说明低收入粮农希望通过参训掌握技术和信息，以提高收入；水稻种植面积显著正向影响粮农参训，粮农种植面积越小，投入成本越低，比较效益较低，不重视培训；加入合作社粮农参训概率是未加入合作社粮农2.435倍，即加入合作社粮农从培训中获益。

粮农家庭劳动力数显著负向影响粮农参训，意味着粮农家庭劳动力充足，不重视新技术；近年是否受灾非重要影响因素，实际调研发现旱涝区域粮农参训意愿更强，希望通过培训掌握预防措施并提高水稻质量以提高收入；是否党员和村干部，分别通过1%和5%统计水平显著性检验，表明粮农获取信息渠道较多，媒体关注度较高，参训态度较积极。

3.根本因素

文化程度显著正向影响粮农参训，通过5%统计水平显著检验，表明在其他条件不变情况下，粮农文化程度越高，参训概率越高。回归结果显示，粮农文化程度每增加1年，其参训概率提高0.329倍。文化程度偏低的粮农，认知新事物和新技术能力有限，参训态度不积极，倾向于模仿参训粮农生产方式。

四、研究结论与政策启示

研究表明：（1）粮农文化程度、水稻种植面积、是否加入合作社、近年是否受灾、是否购买水稻保险、是否党员、是否村干部、与村外人员往来显著正向影响粮农参训行为；家庭劳动力数和农业收入占比显著负向影响粮农参训行为。十个影响因素间相互联系、相互影响。其中是否购买水稻保险、与村外人员往来、农业收入占比、水稻种植面积、是否加入合作社为直接因素；是否党员、是否村干部、近年是否受灾、家庭劳动力为间接因素；文化程度为根本因素。（2）粮农文化程度越高，水稻种植面积越大，与村外人员往来越频繁，参训概率越大。（3）家庭劳动力越多，农业收入占比越高参训概率越小。（4）身份为党员或村干部加入合作社或近年受灾粮农参训概率更大。

基于上述研究结论，提出如下政策建议。

第一，政府应在村级层面要求村委会或技术培训组织定期组织粮农培训，拓宽培训途径，尽可能开展全覆盖式再教育培训，同时组织粮农开展文化课学习，使其开拓视野、转变思想观念。

第二，利用电视、广播、网络等宣传媒介，提高粮农参训兴趣和信心。同时党员和村干部应发挥带头作用，鼓励粮农参训。

第三，鼓励粮农适度扩大生产规模。粮农种植面积越大，投入成本越大，对于相关技术培训需求越高，建议通过加快土地流转、组建种植合作社和家庭农场等措施，扩大粮农种植规模。