基于多元回归的现代农业及农村新型科技服务行为影响因素分析

　　摘要：2015年中央一号文件提出加大改革创新力度，加快农业现代化建设，强化农业科技创新驱动作用，农业科技对现代农业及农村发展起到引领作用。为了更好地推进农业科技成果推广工作，本研究以江苏连云港市为例，在对全市3县2区的65个农业科技单位以及108个乡村进行问卷调研基础上，运用多元回归数学模型对现代农业及农村新型科技服务行为影响因素进行了定量分析，并提出了相应对策，旨在为农业科技服务提供指导。

　　关键词：多元回归；科技服务行为；因素分析；对策

　　中图分类号：F320 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）23-6297-04

　　DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.23.072

　　Abstract：In 2015，the central first document proposed enlarging reform innovation dynamics， speeding up the agriculture modernization construction， strengthening agriculture science and technology innovation actuation function. Agricultural science and technology played a leading role in the development of modern agriculture and rural areas. In order to promote agricultural science and technology achievements， the paper took Lianyungang city of Jiangsu as an example， and used multiple regression model to analyze the influencing factors of new sci-tech service behavior of moden agriculture and rural area，and put forward the corresponding countermeasures to provide guidance for agricultural sci-tech service based on the questionnaire surveys of 65 agricultural sci-tech units and 108 villages in the city's two districts and three counties.

　　Key words： multiple regression；sci-tech service behavior；factor analysis；countermeasure

　　自2004年以来，中央一号文件连续12年聚焦“三农”，由此可见，党和政府把“三农”问题作为头等大事来抓[1]。在党中央和国家的重视下，农业及农村经济发展呈现快速增长的势头。据2014年中国国民经济和社会发展统计公报，全年国内生产总值636 463亿元，比上年增长7.4%，其中第一产业农业增加值58 332亿元，增长4.1%；农业粮食再获丰收，全年粮食产量60 710万t，比上年增加516万t，增产0.9%；农村居民人均可支配收入中位数为9 497元，增长12.7%。农业及农村现代化发展的源动力是农业科技[2]，可以说农业科技推动着中国农业和农村经济的健康有序发展。但目前农业科技进步贡献率不高，农业科技服务人员素质还有待加强，农业科技服务环境还有待改善等。这些因素时刻影响到中国农业科技成果的推广与应用，也直接影响到中国农业现代化的进程，所以进行现代农业及农村新型科技服务行为影响因素分析研究，就是要探求农业科技成果的推广服务成效与科技服务行为影响因素之间的关系，有针对性地提出对策，从而提高农业科技服务水平。

　　1 研究综述

　　有效的农业科技进步不仅取决于技术本身的创新，更重要的是取决于有效的农业技术推广，农业技术推广扮演着将农业科学技术向生产领域进行转移和扩散、促进农业技术进步的重要角色[3]。自20世纪90年代以来，众多学者对农业科技服务行为进行了大量的学术研究。1997年，�w龙群等[4]探讨了农民采用科技的行为特点及存在的影响因素，并且从政府农业科技服务机构、农村组织、农业院校、农民和农技服务人员5个层面提出了相应对策。2005年，李丹[5]通过问卷调查，进一步分析了乡镇农技人员的推广心理，评价与分析了影响其推广行为的各种因素，为乡镇农技推广今后的发展提出了合理的意见和建议。2009年，鄢万春等[6]以湖北省枣阳市刘升镇为例，采用问卷调查的方法，以农户为调查单位，对农户的农业科技服务选择行为作了描述性研究。2010年，林岩等[7]提出从社会文化（Social culture）、经济（Economic）、管理（Management）和技术（Technology）视角的基于SEMT模型的影响农业科技推广行为的环境因素，并提出了解决思路。2011年，王建明等[8]基于农户的角度，通过6项指标全面、客观地评价了农技员的技术推广行为，并运用因子分析法得出农技员技术推广行为的综合得分。2012年，张峻峰等[9]面向农村科技服务者开展问卷调查，从网络认知、网络应用、上网目的、上网地点、科技网站访问频次等方面分析了基层农村科技服务者的信息行为特征。同年，陈朋[10]通过对江西省都昌县“科技入户工程”的农户及农技员参与推广行为进行问卷调查，研究农技员推广行为的影响因素。2014年，袁家明等[11]围绕基层农技推广机构管理制度及其对农技员技术推广行为的影响进行了研究，并在分析问题的基础上提出了有效的解决对策。同年，关建勋[12]以全国18个省的46个科技入户农业示范县为数据来源，通过对农户及农业技术人员的调查得出数据，进而对农业技术的推广行为和绩效进行了实证分析。2015年，火怡[13]在对甘肃省2013年农业科技示范推广项目进行调研的过程中，针对项目实施中农户品种选择过程中出现的问题，通过问卷、座谈等方式进一步收集资料，从中分析影响农户品种选择的因素，帮助农户更好地进行品种选择。 　　以上学者从不同的角度对农业科技服务行为进行了研究，取得了丰硕的成果，对农业科技服务起到了重要作用，但大多采用调查实证研究。本研究拟运用多元回归数学模型对现代农业及农村新型科技服务行为影响因素进行定量分析，旨在为农业科技服务提供指导。

　　2 调研

　　项目组成员于2014年8月至2015年2月对连云港市东海县、赣榆区、灌云县、灌南县以及海州区3县2区的65个农业科技单位以及108个乡村进行问卷调研，发放及回收问卷情况见表1。2015年3～7月对调研问卷进行整理，并进行现代农业及农村科技服务行为影响因素分析。

　　3 指标确定

　　服务行为与农业科技人员的素质、农业科技服务环境、农业科技服务特征有相关性，所以运用回归分析方法对现代农业及农村新型科技服务行为影响因素进行分析。选取服务行为评价作为回归方程的因变量，选取农业科技服务人员素质、农业科技服务环境和农业科技服务特征作为回归方程的自变量。自变量农业科技服务人员素质二级指标有学历、接受培训情况、服务推广年限和人际交往能力4个；自变量农业科技服务环境二级指标有农业科技服务经费、科技服务设施投入、贷款难易程度、科技服务人员待遇和考核激励机制5个；自变量农业科技服务特征二级指标有农业科技服务态度、农业科技服务能力、农业科技服务方法和农业科技服务质量4个。调查指标的赋值除了农业科技服务人员素质中学历取值范围为1、2、3分值外，其余指标的取值范围分别为1、2、3、4、5分。变量类型及其赋值见表2。

　　4 调查数据得分处理思路

　　1）由于农民是农业科技服务的受众，对农业科技服务评价最有发言权。因变量服务行为评价分值由农民调查问卷（5分制）得出，其计算方法是通过线性加权值除以调查有效问卷的份数，即有效调查问卷的份数的均值作为该指标得分。

　　2）农业科技服务人员素质（X1）的4个子项，学历、接受培训情况、服务推广年限和人际交往能力分值由农业科技服务人员调查问卷（农业科技人员的学历指标采用3分制，其余的指标采用5分制）数据相应线性加权值除以调查有效问卷的份数得出。

　　3）农业科技服务环境（X2）的5个子项中，贷款难易程度分值计算数据来源于农民调查问卷和农业科技服务人员调查问卷，其计算方法是农民问卷调查数据线性加权值除以调查有效问卷的份数得出的分值，再与农业科技服务人员调查问卷数据线性加权值除以调查有效问卷的份数得出的分值一起取其均值；其余的4个子项农业科技服务经费、科技服务设施投入、科技服务人员待遇和考核激励机制计算数据及其方法类同上述的农业科技服务人员素质的4个子项。

　　4）农业科技服务特征（X3）的4个子项计算数据及其方法类同农业科技服务环境中的子项贷款难易程度。调查数据分值计算统计情况见表3。

　　5 多元回归模型及其数据处理

　　5.1 多元回归模型

　　回归分析方法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归方程的方法[14]。回归分析法的步骤为，进行定性分析确定有哪些可能的相关因素；收集这些因素的统计资料；应用最小二乘法等求出各因素之间的相关系数和回归方程。当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。

　　P个自变量的多元线性回归方程可以表示为：

　　5.2 SPSS软件

　　SPSS软件是20世纪60年代斯坦福大学研究出来的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、技术科学等学科领域[15]。通过运用SPSS软件的多元回归功能，对因变量服务行为评价（Y）以及自变量学历（X11）、接受培训情况（X12）、服务推广年限（X13）、人际交往能力（X14）、农业科技服务经费（X21）、科技服务设施投入（X22）、贷款难易程度（X23）、科技服务人员待遇（X24）、考核激励机制（X25）、农业科技服务态度（X31）、农业科技服务能力（X32）、农业科技服务方法（X33）、农业科技服务质量（X34）数据进行多元回归运算（表3）。多元回归方法选取“后退”，先建立饱和模型，然后根据“选项”对话框中所设定的参数，每次剔除一个不符合进入模型条件的变量。根据设置，运算结果排除的变量有X12、X14、X21、X22、X23、X24、X31、X32、X33，得回�w方程系数（表4）。

　　未标准化时，常数项及自变量的统计量为0，对应的P值也为0，检验结果是显著的。得回归方程为：

　　Y=0.425-0.417X11-0.503X13+0.024X25+1.577X34

　　6 回归结果分析

　　从模型计算结果可知，服务行为评价结果与农业科技服务人员素质的学历呈负相关。从农业技术服务人员问卷中的农业科技服务人员的学历调查的262项有效作答中可知，中专或高中学历比重为9.9%，大专学历比重为36.3%，本科及以上比重为53.8%。这说明学历越高的高素质农业科技服务人员更倾向于寻求外部工作机会，而学历越低的低素质的农业科技服务人员则从事本职工作。农业科技推广服务体系不完善，特别是没有公平合理的竞争考核机制，往往会导致农业科技推广服务人员没有工作的积极性。再者，服务行为评价结果与农业科技服务人员素质的服务推广年限呈负相关，这说明农业科技服务人员随着推广服务年限的增长，其农业技术推广服务的水平和经验也得以增长。根据亚当斯的公平理论，如果农业科技推广服务人员觉得自己的投入与待遇和报酬之比比别的行业或自己以往的投入与待遇和报酬之比低，就会产生不满。这也与农业科技推广服务体系的竞争考核机制有关。此外，根据模型计算结果可知，服务行为评价结果与农业科技服务环境的考核激励机制呈正相关，这与前二者分析的结果相吻合，这充分说明要不断完善农业科技推广服务体系，从政府、企业、科技服务组织多层面做好农业科技服务绩效考核机制工作，激发农业科技服务人员工作积极性，还要做好员工的培训进修工作，提高员工的能力和素质，布置给员工具有挑战性的工作，以实现农业科技服务人员的自身价值。最后，根据回归方程的计算结果，服务行为评价结果与农业科技服务特征的农业科技服务质量有显著影响，农业科技服务质量的高低直接影响到农业科技服务水平，为此应推进基层农技推广体系改革，做好农技人员现场指导、培育科技示范户、为农村农民提供必要的、准确的、可靠的、及时的农情信息[16]等工作。 　　7 结语

　　农业科技服务行为与农业科技人员的素质、农业科技服务环境、农业科技服务特征有密切的相关性，影响农业科技服务行为的因素可用学历、接受培训情况、服务推广年限、人际交往能力、农业科技服务经费、科技服务设施投入、贷款难易程度、科技服务人员待遇、考核激励机制、农业科技服务态度、农业科技服务能力、农业科技服务方法和农业科技服务质量共13个指标来表示。通过运用回归分析方法对现代农业及农村新型科技服务行为影响因素进行分析可知，农业科技服务行为结果与学历、服务推广年限、考核激励机制、农业科技服务质量4个因素呈较强相关性。通过分析可知，要提高农业科技服务水平，必需完善农业科技推广服务体系，推进基层农技推广体系改革，完善农业科技服务绩效考核机制，调动农业科技服务人员的工作积极性；做好专家及农技人员现场指导、科技示范户培育、“农信通”等工作，以提高农业科技服务质量。

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