果业重大技术协同推广满意度评价及其影响因素研究——以江西省为例

鄢朝辉，刘小春*，黄 文，黄 敏

(1.江西农业大学 经济管理学院，江西 南昌 330045；2.江西省农业农村厅 科教处，江西 南昌 330046； 3.江西农业大学 农学院，江西 南昌 330045)

0 引言

随着经济社会的不断发展，我国农业技术取得了巨大的进步，与此同时，农业技术推广在农业科技成果转化与应用方面扮演着越来越重要的作用。目前，我国农技推广模式呈现出多元化的特征，即行政型农技推广模式、科技型农技推广模式、企业型农技推广模式、教育型农技推广模式和自助型农技推广模式并存[1]。当前我国农业技术推广也面临着主体多且效果弱的现状，为破除这一障碍，江西省根据《农业农村部办公厅关于开展农业重大技术协同推广计划试点的通知》(农办科〔2018〕16号)精神，2018～2019年在全省9个果业主产县开展了果业重大技术协同推广计划试点工作，按照农科教、产学研大联合大协作模式，集成了以赣南脐橙、南丰蜜橘、马家柚、井冈蜜柚和早熟梨为对象的提质增效生产技术1套，包括赣南脐橙新品种推广和柑橘木虱高效防治技术、南丰蜜橘省力化树体管理与果实留树保鲜技术、马家柚轻简树形及果园生物覆盖技术、井冈蜜柚绿色防控和轻简化管理技术以及早熟梨轻简安全绿色优质高效生产技术。经过1年的试点，该项工作的实施效果如何？果农对该项工作的满意度评价如何？哪些因素会影响果农的满意度？通过研究这些问题对于优化果业重大技术协同推广工作、提高果业技术协同推广效率、加快果业科技成果转化与应用、保障果农稳定增收、促进林果业持续健康发展具有重要作用。

关于农业技术推广满意度评价方面的研究，李东等[2]基于企业顾客满意度理论模型构建了农户对农业产业化龙头企业农技推广活动满意度测评模型，并以河北省农业产业化龙头企业的农技推广活动为例进行了实证研究。杨宜婷等[3]以江西省种稻大户为例，实证研究了农业技术推广政策满意度评价的影响因素。朱睿达[4]实证研究了影响种地户对农技推广效果满意度的因素。王振伟等[5]研究发现农业示范户对基层农技推广满意度的主要影响因素为农户是否掌握主要产业应用技术、是否接受技术培训、接受入户指导次数等。孙丽丽等[6]研究发现农户对农技推广满意度存在地区差异，农户预期(农技员业务水平、农业技术增产效果、农业技术增收效果)都是影响农户对农技推广满意度的重要因素。张标等[7]基于全国1022个农户数据，发现农户对农业技术推广政策满意度一般，也实证分析了影响农户满意度评价的诸多因素。

上述文献为本文的研究奠定了坚实的基础，但对农业技术推广满意度的评价和影响因素研究还停留在旧有的以基层农技推广站或以龙头企业为主的单个独立主体推广模式，对多方主体协同推广模式的满意度评价还未曾有过研究。且以往文献对农业技术推广政策进行满意度评价的研究对象主要为粮食作物种植户或笼统地包含所有的农户，没有考虑到果业及果农的特殊性，鉴于此，本研究聚焦于果业，运用有序logistic模型实证分析农户对果业重大技术协同推广计划试点工作满意度评价的影响因素，在此基础上有针对性地提出政策建议，以期加快果业科技成果转化应用，切实增强果农对科技进步的获得感，促进林果业的可持续发展。

1 数据来源与样本特征

1.1 数据来源

江西省果业重大技术协同推广计划试点区域包括广丰区、信丰县、会昌县、安远县、南丰县、青原区、安福县、柴桑区、金溪县共9个县。课题组在2019年1月对赣南脐橙、南丰蜜橘、马家柚、井冈蜜柚和早熟梨5个品种的技术推广工作各抽查了一个试点县进行绩效评价，分别为信丰县、南丰县、广丰区、安福县和金溪县。问卷内容主要涵盖农户的经营特征、所在村的村域特征以及对果业重大技术协同推广计划试点工作的认知特征和满意度评价。调查过程采取随机抽样方法，并且调查员实行“一对一”的入户调查，共收集问卷260份，其中有效问卷250份，问卷有效率为96%，调查的5个县问卷数量均为50份(表1)。

表1 样本区域分布

1.2 样本基本特征

从表2可知，在所有调查的样本户中，年龄在30岁及以下的只有6户，30～45岁的农户共76户，以上2个年龄段占比32.8%，而45岁以上的农户占比67.2%，反映出果业种植户大多数以中老年为主，这也符合我国农业从业人员老龄化的趋势。所调查农户的文化程度整体水平不高，初中及以下文化水平的农户占比62%，高中或中专文化的占比28.8%，文化程度在大专及以上的农户占比9.2%。从调查样本的果树种植面积来看，2 hm2及以下占绝大多数，占比58%；2～4 hm2的有46户，占比18.4%；4～6.67 hm2的有15户；6.67 hm2以上的有44户，占比17.6%。从农业收入占家庭收入比重指标可以看出，兼业农户比重占比偏多一些，农业收入占比在10%以下的占比为38.8%，10%～50%的农户占比为26%，50%～90%的农户占比为27.6%，90%以上的农户占比为7.6%。通过调查农户对果业重大技术协同推广计划试点工作的满意度评价可以发现，评价在满意及以上的农户占比72%，评价不满意的只有6户，这比张标等[7]基于全国1022个农户调查数据得出农户对农业技术推广政策满意度一般的评价高出了许多，说明果业重大技术协同推广计划试点工作成效显著，得到了果农的普遍认可。

表2 调查样本基本特征

2 变量选择与模型设置

2.1 变量选择

2.1.1 被解释变量 本文选择的被解释变量以“农户对果业重大技术协同推广计划试点工作满意度如何”来评价，该题分为5个选项，分别为“非常不满意”“不满意”“一般”“满意”和“非常满意”。

2.1.2 解释变量 本文综合已有的农业技术推广满意度研究文献，并融合农业推广理论、科技传播理论、农业协同与发展理论、农户行为理论等相关理论，同时结合本文的研究目的，最终选择农户对果业重大技术协同推广的认知特征、是否参加技术培训、村域特征、经营特征以及户主个人特征4个层面12个变量作为解释变量。

(1)认知特征。对果业重大技术协同推广的认知主要用2个变量来测量。一是“对果业重大技术协同推广计划工作的了解程度”，选项为“非常不了解”“不了解”“一般”“比较了解”和“非常了解”。二是“是否知道果业技术示范展示或科研试验基地”，选项为“是”和“否”。均假设这2个变量对农户满意度有正向的影响。

(2)技术培训。该项只有一个变量，即“是否参加过果业重大技术协同推广相关培训”，选项为“是”和“否”，参考已有文献结论假设参加过技术培训对农户满意度有正向影响。

(3)村域特征。村域特征包含3个变量：一是“农户所在行政村的地形”，选项分别为“山地”“丘陵”和“平原”。由于果树大部分种植在山地丘陵地区，因此果业重大技术协同推广工作一般会向山地丘陵为主的行政村倾斜，鉴于此，假设行政村地形越平坦，农户对果业重大技术协同推广的满意度评价越低。二是“本村外出务工人员所占比重”，该变量可以反映一个村庄的活力，一般来说，外出务工人员比越高的村，其留守的村民以老人、小孩和妇女为主，村庄发展动力不足，在山地丘陵地区比平原地区更为明显，技术推广政策可能会更少地照顾这样的软弱村，农户的满意度可能会越低。因此，假设农户所在村外出务工人员所占比重越高，其满意度越低。三是“本村55岁及以上务农所占比重”，由于现在农村务农人员日趋老龄化，如果一个村55岁及以上务农所占比重越高，其种植果树的农户可能也越多，果业重大技术协同推广工作会更偏向于这些村。因此，假设农户所在村55岁及以上务农所占比重越高，其满意度更高。

(4)经营特征。该特征主要从3个方面进行测度。一是“农户经营的组织形式”，分为“普通农户”“家庭农场主”“农民合作社负责人”“专业大户”“农业企业负责人”“农业社会化服务组织负责人”等，一般认为，“家庭农场主”“专业大户”等组织化程度更强的农户所享受的社会资源更多，其满意度会比普通农户更强。二是“农业收入占家庭总收入比重”，农户的农业收入如果占比越高，其对农业生产也会更重视，更会去接触果业重大技术协同推广试点项目，因此可以提出假设：农业收入占总收入比重越高，农户的满意度评价越高。三是“果树种植面积”，农户种植的果树面积越多，其更倾向于参加果业重大技术协同推广试点相关活动，对该项目的满意度评价也会越高。

(5)户主特征。该特征共包含了3个变量。一是“户主年龄”，二是“户主文化程度”，三是“户主是否会使用社交软件”。户主年龄对农户满意度影响方向不确定；一般来说，户主文化程度越高，其理解政策能力越强，假设户主文化程度与其对果业重大技术协同推广满意度评价正相关；如果户主会使用社交软件，其社会网络资源也会越多，对果业重大技术协同推广政策了解得也越详细，农户对该项工作的满意度可能也会更高。

所有变量的含义赋值及其对果业重大技术协同推广满意度评价的预期方向如表3所示。

表3 变量赋值及预期方向

2.2 模型设置

本文的被解释变量为“农户对果业产业重大技术协同推广计划试点工作满意度”，从“非常不满意”到“非常满意”分别赋值从1到5，存在较强的排序关系，因此采用有序logistic模型来分析农户对果业重大技术协同推广满意度的影响因素，模型构建如下：

(1)

式(1)中，y表示经营者对南方草地畜牧业重大技术协同推广满意度评价，定义“非常不满意”为y=1，“不满意”为y=2，“一般”为y=3，“比较满意”为y=4，“非常满意”为y=5；j是满意度评价的等级，即从“非常不满意”到“非常满意”，P(y≤j|x)表示农户对果业重大技术协同推广满意度评价发生的概率，αj为截距参数，Xn表示第n个解释变量，βn表示第n个解释变量前相应的系数。

3 结果与分析

3.1 变量相关性分析

对所有变量进行相关性分析，得到结果如表4所示。农户对“果业重大技术协同推广工作的了解程度”和“是否知道果业技术示范展示或科研试验基地”都与其对果业重大技术协同推广满意度评价存在极显著正向相关(P<0.01，下同)。技术培训对农户的满意度评价也是存在极显著正相关关系。经营特征中的组织形式和农业收入占家庭收入总比重2个变量与农户对果业重大技术协同推广满意度评价显著正向相关(P<0.05，下同)，果树种植面积与农户对果业重大技术协同推广满意度评价存在极显著正向相关关系。户主文化程度与农户对果业重大技术协同推广满意度评价也是存在着极显著的正相关关系，此结果初步印证了上文的假设预期方向。

表4 变量相关系数矩阵

3.2 Ordered logistic回归模型诊断

本文运用Stata 14.0对样本数据进行Ordered logistic回归分析，结果显示模型的PseudoR2值为0.2192，χ2为104.95，P=0.0000<0.01，通过显著性检验，可见模型的拟合优度和显著性检验都很好。同时，考虑到解释变量之间可能存在多重共线性，本文使用方差膨胀因子VIF来检验多重共线性，结果如表5所示。一般认为VIF值不超过10，便不存在多重共线性问题[8]。据表5结果显示，解释变量中VIF的最大值为1.64，平均值为1.29，不存在多重共线性问题，因此无需对解释变量进行删改。

表5 解释变量多重共线性诊断

3.3 回归结果分析

对样本数据进行Ordered logistic回归分析后，得到结果如表6所示。

表6 Ordered logistic回归结果

(1)认知特征。农户对果业重大技术协同推广的认知特征会显著正向影响其对果业重大技术协同推广满意度的评价。农户对果业重大技术协同推广计划了解程度通过了显著性检验，且在1%的显著性水平下显著，回归系数为正。说明农户对果业重大技术协同推广工作的了解程度越深，知道该项工作实施的目的和意义，其对该项工作满意度的评价也会越高。农户是否知道果业技术示范展示或科研基地也通过了显著性检验，回归系数为正，且在5%的显著性水平下显著。说明果业技术示范展示或科研基地可以辐射周边农户，带动农户认识了解并应用该项技术，农户对果业重大技术协同推广的满意度越高。

(2)技术培训。农户是否参加过果业重大技术协同推广相关培训通过了显著性检验，且在5%的显著性水平下显著，回归系数为正。结果表明参加过技术培训的农户比没参加相关培训的农户收获更大，不管是对技术的采纳还是对政策的理解都会更好，使其对果业重大技术协同推广满意度评价更高。

(3)村域特征。行政村地形通过了显著性检验，且在10%的显著性水平下显著，回归系数为负。说明地形越平坦，果农对果业重大技术协同推广的满意度评价越低，这与种稻大户的结果截然相反[3]。与水稻生产主要在平原地区不同的是，果木林种植区域主要为山地丘陵，果业重大技术协同推广工作为了覆盖大多数农户，资源会向山地丘陵地区倾斜，因此山地丘陵地区的农户对果业重大技术协同推广的满意度评价更高。本村55岁及以上务农人员所占比重也通过了显著性检验，且在5%的显著性水平下显著，回归系数为正。这是因为农村的青壮年劳动力一般在外务工，且从事果业生产的农民年纪一般偏大，村庄55岁及以上务农人员占的比重越高，其村庄活力越强，果业种植面积一般也会更多，果业重大技术协同推广工作也会花更多的人力物力财力投入到此类村庄，因此，所在村庄55岁及以上务农人员所占比重更高的农户对果业重大技术协同推广工作满意度的评价也会更高。

(4)经营特征。农业收入占家庭总收入的比重通过了显著性检验，且在5%的显著性水平下显著，回归系数为正。这可能是因为农业收入比重更大的农户更注重农业生产，其对果业重大技术协同推广的了解会更多，对该项工作的满意度评价也会更高。果树种植面积通过了显著性检验，且在10%的显著性水平下显著，回归系数为正。结果表明农户果树种植面积更广，并对果业重大技术协同推广满意度评价更高，因为果树种植面积越大的农户对果业重大技术的发展和应用更为关注，农户参加相关活动和了解会更多，其对果业重大技术的采纳会更方便，因此对该项工作的满意度会更好。

3.4 稳健性检验

因为probit模型和logistic模型一样都可以对解释变量中含有分类变量的数据进行回归分析，为检验模型的稳健性，本文采用Ordered probit模型对同一样本数据进行回归检验，得到的回归结果与表6基本一致，说明模型较为稳定。限于篇幅，不做具体说明。

4 结论与政策启示

4.1 结论

本文基于对江西省果业重大技术协同推广计划试点工作5个试点县果农的调查数据，获得了农户对果业重大技术协同推广满意度评价情况，并运用Ordered logistic回归模型实证分析了农户对果业重大技术协同推广满意度评价的影响因素。研究结果表明：(1)果农对果业重大技术协同推广计划试点工作满意度评价整体较好，调查样本中72%的果农对该项工作满意。(2)整体上，果农对果业重大技术协同推广计划工作比较熟悉，大部分果农参加了相关培训，该项工作取得了较好的效果。(3)果农对果业重大技术协同推广计划了解程度、是否知道果业技术示范展示或科研基地、是否参加过果业重大技术协同推广相关培训，行政村地形、本村55岁及以上务农人员所占比重，农业收入占家庭总收入比重、果树种植面积等7个因素都会显著影响农户对果业重大技术协同推广满意度的评价。

4.2 政策启示

通过调查数据及分析结果显示，江西省的果业重大技术协同推广计划试点工作已取得了显著成效，但该项工作在实施过程中仍然存在部分地区果业技术推广配套措施不足等问题，降低了农户的满意度，根据研究结论与调研情况，本文得到以下几点政策启示。

(1)加强果业生产技术培训，提高技术指导的实用性。在实际果业技术推广过程中，大多数技术培训重理论讲解，轻实践指导，这样很难解决果农实际生产过程中遇到的问题。应多组织农户到果业技术示范展示基地实地参观，科技人员要经常深入田间地头，在现场指导果农；同时，果树在不同季节的生产环节不同，果农所需技术也不同，果业推广的技术要应时节所需，培训的内容要提前告知农户，这样方能及时有效地解决农户生产过程中遇到的困难。此外，还应加强基层农业技术推广队伍建设，针对县级农业推广人员年龄偏大、知识老化等问题，及时补充农科专业毕业生，解决农技推广后继乏人问题。

(2)兼顾对新型农业经营主体与小农户的生产指导，促进小农户与现代农业的有机衔接。研究结果显示农业收入占家庭总收入比重、果树种植面积均会显著正向影响农户对果业重大技术协同推广满意度。新型果业经营主体因规模效应对果业重大技术的可获得性更高，其满意度会比小农户更高，而小农户家庭经营仍将是我国农业的主要经营方式，在果业技术推广中，也应关注小户的发展，建立和完善“公司+基地+合作社+小农户”的组织模式，提高和增强技术示范户的辐射和带动能力，让小农户也能享受到技术进步的成果，培育小农户发展家庭农场、农民合作社等各种类型的产业化经营组织，带动更多的果农参与到现代农业发展的进程中。

(3)加大技术推广和宣传力度，转变重大技术协同推广方式。扩大果业重大技术协同推广计划试点工作在广大农户当中的影响力和认知度，吸引更多农户参与技术培训和学习。果业重大技术协同推广中，应多采取现场示范的方式，技术培训内容通俗易懂，通过编写技术规程，图文并茂，便于农户理解和掌握。增加农技推广人员的上门指导次数，定期听取农户的技术需求，及时提出技术解决方案。

(4)加大重大农业技术研发和集成推广，重视解决林果产品产后技术问题。江西所处的南方林区气候温暖湿润、土壤有机质含量高，适合果木林的生长，果业是江西省农业供给侧结构性改革所要大力发展的产业，既要加大现有成熟农业技术的推广，也要聚焦产业发展的关键技术难题，例如赣南脐橙的黄龙病防治、水肥一体化技术等，加强技术研发和技术集成，切实解决产业发展中的技术瓶颈。拓展果业重大技术协同推广服务范围，关注林果产品产后技术服务问题，例如培育林果产品储藏技术、机械加工技术，以及产业发展的市场供求信息预测、林果产品品牌策划和电商销售服务等。