乡村振兴背景下农业科技人才参与培训行为影响因素研究——以河南省为例

杨月坤，查椰

（常州大学商学院，江苏 常州 213159）

党的十九大提出，实施乡村振兴战略，实现农业农村现代化。人才振兴是乡村振兴的基础，农业科技人才是人才振兴的关键。根据《农村实用人才和农业科技人才队伍建设中长期规划（2010—2020年）》对农业科技人才的界定，结合乡村振兴的现实需求，“农业科技人才”是指具备一定的知识或技能，对农业科技及生产实践活动作出贡献的人员，主要包括农业科研人才与农业科技推广服务人才。乡村振兴的实现需要农业科技的赋能，这对我国农业科技人才的素质提出了新的更高要求。通过培训打造一支懂技术、善管理和会经营的农业科技人才队伍，不仅有利于提升我国科技创新水平，更是为乡村振兴注入强大的科技动力，也是带动农民增产增收、促进农村经济发展的有效举措。然而，当前农业科技人才培训中存在的培训需求脱节、培训方式单一、培训内容不合理、分类培训不足、培训效果评估不科学、激励保障机制不健全等问题导致我国农业科技人才参与培训的积极性不高，培训效果也不佳[1]。因此，深入探究我国农业科技人才参与培训行为的影响因素对促进乡村振兴战略顺利实施及推进农业农村现代化建设具有重要的现实意义。

2018年中央一号文件强调，实施乡村振兴战略，破解人才瓶颈制约，强化乡村人才支撑，必须把人力资本开发放在首要位置。众所周知，培训是人力资本开发与增值的重要法宝[2]，而参与培训意愿的强弱直接影响培训的行为与效果[3]。针对农业科技人才培训的研究，国内外学者偏重于培训内容[4]、培训问题及对策[5]、国外成功培训模式经验[6]等方面的定性研究，如Baloch和Thapa[7]通过研究农业科技人才在巴基斯坦椰枣推广过程中出现的专业性缺乏、服务质量低和培训课程不合理等问题，提出要对农业科技人才展开针对性培训、优化培训课程等对策；周冬妮[8]根据我国农业国际合作的发展趋势强调对农业科技人才开展英语培训的重要性；涂华锦等[9]从需求侧与供给侧层面分析了河源市科技人才助力乡村振兴的困境，基于帕累托理论提出了重视人才开发、完善激励保障机制、推进项目建设发展等对策；王珩等[10]针对基层农业科技推广人才培训中存在的数量不足、活力缺乏、时间不够和资金不足等问题提出了建立农业科技推广人才的四定管理、专岗专责和激励约束机制等对策；韩军[11]从国际视角出发，在分析美国、日本、印度等典型国家农业科技推广人才培训经验的基础上，提出了创新人才培训模式、完善法律法规和开展多元化培训等措施。而在参与培训行为影响因素的相关研究中，国内研究主要聚焦于个体特征[12]、培训特征[13]和环境特征[14]等方面，如黄平芳等[15]通过构建Logistic模型分析得出年龄、文化程度、培训时间地点和培训费用是农户参与旅游创业培训的影响因素；杨晶等[16]通过江西省的调研数据，利用交叉表和多元有序Logistic模型分析得出性别、文化程度、婚姻状况和培训时间等对新生代农民工参与职业培训具有显著的影响；邹晓娟等[17]以江西省大中型水库移民为研究对象，利用PCA和PLS模型进行实证分析得出他人对培训经历的评价、培训资源是否分配公平和政府资金投入多少等是其参与教育培训行为的重要影响因素。

综上，国内外关于农业科技人才培训的研究大多局限于定性分析，且很少从农业科技人才的主观认知层面进行研究；而关于参与培训行为影响因素的研究，国内学者关注的对象主要是农户、新型职业农民、新生代农民工等，且研究的前提假设多以研究对象基于客观现实层面进行行为决策为主。然而，农业科技人才是否做出参与培训行为的决策不仅受客观条件的影响，也与其在特定时代背景下所形成的主观认知有关。鉴于此，本文基于计划行为理论，以河南省为例，利用农业科技人才调查数据，采用结构方程模型，分析农业科技人才参与培训意愿和行为，探讨其影响因素，以期为乡村振兴背景下农业科技人才培训工作更好地开展提供对策与 建议。

1 理论分析与研究假设

1.1 计划行为理论分析

计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB） 是社会心理学中研究个体行为关系的较为成熟的理论，由Fishbein和Ajzen[18]提出的理性行为理论（Theory of Reasoned Action，TRA）基础上发展而来。理性行为理论认为，行为意愿是影响个人是否产生某种行为的决定性因素，而行为态度与主观规范又是影响行为意愿的两个因素。由于理性行为理论的局限性，Ajzen[19]在理性行为理论中增添了知觉行为控制变量，形成了计划行为理论。随后，该理论在各行为研究领域得到了广泛运用，如消费者分享行为研究[20]、城市居民生活垃圾分类行为研究[21]、承包人履约行为研究[22-23]等。概括起来，计划行为理论认为行为意愿受行为态度、主观规范和知觉行为控制的影响，行为意愿决定个体行为[24]。

农业科技人才是否参与培训包含产生培训意愿和实施培训行为两个过程，取决于行为态度、主观规范和知觉行为控制。在实施乡村振兴战略的宏观背景下，农业科技人才的参与培训行为必然会受到该背景现有效应和预期效应的影响。比如，在认识和感受到乡村振兴对人力资本的迫切需求后，农业科技人才对参与培训持乐观和积极态度；家人的支持、领导的鼓励、同事的激励和朋友的勉励等将对其参与培训起较大程度的推动作用。

1.2 研究假设

1）行为态度。表示农业科技人才对参与培训这种行为会带来哪些有利或不利结果的主观想法。行为态度主要分为经济理性和价值理性[25]。经济理性是指当农业科技人才预期参与培训带来的职业发展、收入待遇的提升等物质收益大于成本时，便会有积极参与的态度；价值理性是指当农业科技人才认为参与培训能实现自我价值时，便会提高其参与培训的意愿。因此，行为态度显著正向影响农业科技人才参与培训的意愿，农业科技人才的行为态度越积极，参与培训的意愿越高。

2）主观规范。表示农业科技人才在决定是否参与培训时所感受到的来自于社会的压力。主观规范主要分为示范性规范和指令性规范[26]。示范性规范主要来自于身边的家人、朋友和同事等。缺乏培训经历的农业科技人才往往倾向于向周围重要的人员询问参与培训的感受与评价[27]，当家人与朋友支持，或周围的同事积极参与培训且获得较大收益时，会对其形成有效的激励，大大增强其参与培训的意愿；指令性规范主要来源于领导对其参与培训行为与成果的期待以及政府对相关培训政策的宣传，当政府与领导大力鼓励农业科技人才参与培训时，农业科技人才会出于尊重与服从而产生压力，进而转化为想要参与培训的意愿。因此，主观规范显著正向影响农业科技人才参与培训的意愿，农业科技人才感知到的主观规范越明显，参与培训的意愿越高。

3）知觉行为控制。表示农业科技人才通过所预期的促进或阻碍因素对参与培训行为难易程度进行的判断[28]。知觉行为控制主要分为自我效能和控制信念[29]。自我效能是指农业科技人才对于是否能完成培训而对自身能力、知识技能等方面所进行的主观判断，当农业科技人才认为自身有足够能力完成培训任务时，其内心也更愿意参与培训；控制信念是指农业科技人才感知到的其掌握的资源和机会、资金条件、时间费用成本等外部因素对其参与培训行为的影响程度，当农业科技人才能够快速获得所需的资源条件，较好地控制培训进展与结果时，其参与培训的积极性便大大提高。因此，知觉行为控制显著正向影响农业科技人才参与培训意愿，农业 科技人才知觉行为控制越强，参与培训的意愿越高。

4）参与培训意愿。表示农业科技人才愿意参与培训的动机以及愿意为此付出的努力程度。依据计划行为理论，个体的行为意愿越强烈，其实施行为的可能性越大。大量研究表明，行为意愿能正向促进行为的产生[30-31]。农业科技人才参与培训是一个有意识、有计划的行为，其参与培训的行为态度、主观规范和知觉行为控制越积极，其参与培训的主观意愿越强烈，越易激发其参与培训行为。因此，参与培训意愿显著正向影响参与培训行为且在行为态度、主观规范和知觉行为控制对培训行为的影响中起中介作用。

综合以上理论分析，本文构建了农业科技人才参与培训行为理论模型（图1）。

2 研究方法

2.1 数据来源

河南省地跨长江、淮河、黄河和海河四大流域，是我国重要的农业大省、中原粮仓。河南省粮食产量连续14年超500亿kg，2019年河南省粮食总产量为669.5亿kg，约占全国总产量（6.64亿t）的1/10。与其他一些省份相比，河南省农业科技化水平提高明显，其农业领域的科技获奖率远高于全国平均水平，尤其在农作物新品种研发、农作物遗传育种等关键技术方面存在显著技术优势。近年来，随着物联网技术的发展，河南省不断加强智慧农业平台建设，积极推动农业科技人才参与培训，加速农业科技成果转化应用，具有一定的代表性，因此，本研究选择河南省作为调研对象。

调研过程分为两个步骤：首先，依据农业科技人才参与培训情况选取样本市；其次，在每个样本市选取1～3个县（区）随机抽取农业科技人才作为调查对象。为了确保调查结果的科学性与准确性，课题组采取分层抽样与随机抽样相结合的方式，于2019年5月—7月对郑州、商丘、开封和洛阳4个样本市进行了调研。调查共收回问卷343份，剔除数据空缺和矛盾的无效问卷17份，最终获得有效问卷326份，问卷有效率为95.04%。总体而言，有效样本的受访者大部分为男性农业科技人才，占比达到了65.34%；年龄以31～39岁和40～49岁为主，分别占30.06%与35.28%；在受教育程度方面，41.41%的受访者为大专学历，而硕士及以上的高学历者仅占6.75%；拥有初级及以下职称的受访者相对较多，占比为40.8%；此外，绝大多数受访者已 婚，占比为81.29%（表1）。

表1 样本基本特征Table 1 Basic characteristics of samples

2.2 变量测量

在设计量表时，本文首先采用访谈法进行调研。访谈问题主要包括：“您为何想要参与培训？”“在参与培训中，有哪些因素促进或阻碍您实现目标？”“根据之前的培训经历，您有哪些反馈或建议？”等。其次，借鉴Bandura[32]、Fishbein和Stasson[33]等学者的量表对问卷题项进行设计，并结合访谈内容，对变量进行改编与拓展，确定了影响农业科技人才参与培训行为的5个潜变量26个观察变量（表2）。在对问卷的预调研中，对题项进行探索性因子分析，剔除因子载荷系数小于0.5的题项（A6、S5、P4、P8），最终确定了22个题项的正式问卷[34]。问卷采用Likert 5级量表计分法，由非常不同意、比较不同意、一般、比较同意和非常同意5个选项组成，依次赋值为1、2、3、4和5。

表2 变量含义Table 2 Variable definitions

2.3 模型构建

为研究行为态度、主观规范、知觉行为控制与农业科技人才参与培训意愿和参与培训行为之间的具体影响关系，本文采用结构方程模型（structural equation model，SEM）进行分析。SEM模型是一种将影响因素分析与路径分析相结合的多元统计技术，相较一些传统的分析技术而言，结构方程模型能够具体分析潜变量与潜变量、潜变量与观察变量之间的影响关系[35]。结构方程模型可分为测量模型与结构模型。

测量模型反映观察变量与潜变量之间的线性关系，测量模型的方程式为：

式中：ξ表示外生潜变量（行为态度、主观规范和知觉行为控制），η表示内生潜变量（参与培训意 愿），X、Y分别表示ξ与η的观察变量（家人、同事等），Λx表示X与ξ之间的因子荷载矩阵，Λy表示Y与η之间的因子荷载矩阵，δ和ε则分别表示X与Y的测量误差。

结构模型反映潜变量与潜变量之间的线性关系，结构模型的方程式为：

式中：β表示内生潜变量之间的路径系数，Г表示外生潜变量对内生潜变量影响的路径系数，ζ表示残差项。

2.4 模型检验方法

为了检验数据的可靠性和有效性，本文运用SPSS23.0软件对问卷进行信度与效度分析。通过各相关因子的累计方差贡献率与Cronbach’s α系数检验数据的信度，通过标准因子载荷系数与平均方差提取量来检验数据的收敛效度，采用KMO值检验数据的结构效度。为检验模型中变量的相关关系，运用SPSS 23.0软件对模型中的变量进行Pearson相关性检验。为了进一步检验模型的可行性，运用AMOS 21.0软件，分别采用绝对适配度指标x2/df、RMR、RMSEA、GFI、AGFI指数，增值适配度指标的NFI、NFI、TLI、CFI指数和简约适配度指标的PGFI、PNFI指数来进行适配度检验。进一步分析参与培训意愿的中介效应，根据Hayes[36]的建议，运用偏差校正的非参数百分位Bootstrap法，将置信区间设为95%，重复随机抽样5 000次进行分析。

3 结果与分析

3.1 培训行为与培训意愿分析

农业科技人才参与培训行为的三个测量题项的平均值加总求平均值得到参与培训行为的总体平均值为3.080（表3），表明农业科技人才关注培训信息、提交培训申请、参加培训活动的积极性较为一般。农业科技人才的行为态度、主观规范、知觉行为控制和参与培训意愿的总体平均值分别为3.096、3.095、3.110和3.203（表3），表明农业科技人才的行为态度、主观规范、知觉行为控制较为一般，参与培训意愿也较为一般。究其原因，虽然当前国家出台了与农业科技人才相关的支持政策，但部分调研地区仍存在培训政策宣传落实不到位，培训过程缺乏监督，培训内容缩水等问题，再加上培训收益本身的不确定性，使得农业科技人才参与培训行为的意愿与行为积极性受到较大影响。因此，需要进一步激发其参与培训的热情与意愿。

表3 描述性统计分析Table 3 Descriptive statistics of variables

3.2 模型检验分析

信效度分析结果显示（表4），各相关因子的累计方差贡献率都大于50%，问卷总的Cronbach’s α系数为0.892，各潜变量的Cronbach’s α系数在0.764～0.858之间，且组合信度（CR）在0.849～0.904之间，大于0.7的可接受标准，表明数据信度较高；对于效度，平均方差提取量（AVE）在0.542～0.703之间，大于0.5的可接受标准，表明数据的收敛效度较好，KMO值在0.700～0.897之间，均大于0.7，表明数据的结构效度较好。Pearson相关性检验结果显示（表5），变量之间相关性显著，为假设检验提供了初步依据。适配度检验结果显示（表6），所有适配指标值都达到了模型的评价标准，可得出模型的拟合效果较好。

表4 信度与效度检验Table 4 Reliability and validity tests

表5 各变量相关系数Table 5 Correlation coefficients of variables

表6 模型适配度检验Table 6 Model fitness test

3.3 农业科技人才参与培训行为的影响因素分析

本文运用AMOS21.0软件对模型进行参数估计。结果表明，农业科技人才参与培训的意愿会受行为态度、主观规范和知觉行为控制的影响，参与培训意愿正向显著影响参与培训行为（表7）。

表7 模型路径估计结果Table 7 Estimation results of the model

1）行为态度对农业科技人才参与培训意愿产生显著正向影响。在行为态度这一潜变量的5个观察变量中，促进职业发展、改进工作绩效和提升自身能力的标准化载荷系数较大，分别为0.808、0.740和0.723。而结识更多同行的标准载荷系数仅为0.656，相对其他观察变量而言对农业科技人才参与培训意愿的影响最小。由此表明，农业科技人才在考虑是否参与培训时更多关注的是个人职业的发展、工作绩效的改进和自身能力的提升。随着乡村振兴战略的实施及科学技术的快速发展，数字农业、物联网等新兴技术在农村得到广泛应用，而职业发展意识较强的农业科技人才希望通过参与培训，掌握先进的“互联网+”技术，提高工作效率，从而促进自身职业的发展，获得更多的晋升空间，通过更好地改进工作绩效，加强农业科技成果转化，以科技创新支撑乡村振兴。

2）主观规范对农业科技人才参与培训意愿产生显著正向影响。在主观规范这一潜变量的4个观察变量中，同事激励、家人支持、领导鼓励和朋友勉励的标准化载荷系数依次分别为0.761、0.723、0.660和0.551，表明农业科技人才在考虑是否参与培训时同事参与培训的激情对其影响最大，其次是家人的支持、领导的鼓励，而朋友勉励的影响较小。原因在于，若周围的同事通过参与培训业绩得到提升或职位得到晋升，会带动农业科技人积极地参与培训；家人会因为农业科技人才参与培训后工作绩效得到改进或事业得到发展而支持农业科技人才参与培训；领导会因为农业科技人才参与培训后能力得到提升，提高了公司竞争力，推进了公司稳步向前发展而鼓励农业科技人才参与培训。

3）知觉行为控制对农业科技人才参与培训意愿产生显著正向影响。在知觉行为控制这一潜变量的7个观察变量中，培训费用与培训时间的标准化载荷系数相对较高，分别为0.741和0.712。这是因为，农业科技人才在考虑是否参与培训时会把时间和费用成本放在第一位，参与培训会增加农业科技人才对自身人力资本的投资，由于对培训预期收益的不确定，其参与培训存在一定的风险，不仅需要自己支付培训所需要的费用，还可能需要承担因为参与培训而占用工作或个人时间，使之耽误工作而损失薪资或晋升机会等沉没成本。农业科技人才越认为有足够的能力承担培训所需要的费用和拥有充足的时间参加培训，其参与培训的积极性越高。排在第三位的政策引导系数为0.699，说明这也是影响农业科技人才参与培训意愿的一个重要因素。在调查过程中发现，部分县（区）存在政策宣传不到位的情形，致使一些农业科技人才对参与培训的扶持优惠政策不了解，而培训政策落实不到位使得已经了解相关政策的农业科技人才对政策认可度低，其参与培训的热情降低，削弱了参与培训的意愿。

4）参与培训意愿对农业科技人才参与培训行为产生显著正向影响。在参与培训意愿这一潜变量的3个观察变量中，培训动机、培训机会和未来期待的标准化载荷系数分别为0.759、0.829和0.758。这表明，培训机会是农业科技人才参与培训意愿的外在诱因，培训动机和未来期待是农业科技人才参与培训意愿的内在诱因，因此，为农业科技人才提供更多的培训机会，同时，引导其树立正确的培训动机，提高其对自身发展的期待，其参与培训的意愿和行为就会增强。

3.4 中介效应分析

在分析农业科技人才参与培训行为影响因素的基础上，进一步分析参与培训意愿的作用机制。中介检验结果表明（表8），行为态度—参与培训意愿—参与培训行为、主观规范—参与培训意愿—参与培训行为和知觉行为控制—参与培训意愿—参与培训行为三条路径所对应的95%的置信区间分别为[0.077, 0.193]、[0.103, 0.222]和[0.106, 0.237]，不包括0，表明参与培训意愿的中介效应显著，即参与培训意愿在行为态度和参与培训行为之间起中介作用；参与培训意愿在主观规范和参与培训行为之间起中介作用；参与培训意愿在知觉行为控制和参与培训行为之间起中介作用。

表8 中介效应检验结果Table 8 Mediation effect test results

4 结论与建议

4.1 结论

乡村振兴需要充分发挥科技的力量，而科技创新的关键在于农业科技人才，优化农业科技人才的培训工作、提高其参与培训的积极性有利于提升人才素质，加强人才队伍建设。研究表明，农业科技人才参与培训的意愿对参与培训行为有显著的正向影响；行为态度、主观规范和知觉行为控制对农业科技人才的参与培训意愿存在显著的正向影响。其中，行为态度对参与培训意愿的影响最大，其次是知觉行为控制，主观规范的影响最小；参与培训意愿在行为态度、主观规范和知觉行为控制对培训行为的影响中起中介作用。在行为态度对参与培训意愿的影响中，农业科技人才比较关注参与培训是否能促进职业发展、改进工作绩效和提升自身能力；在主观规范对参与培训意愿的影响中，农业科技人才更多地是感受到来自同事、家人和领导的压力；在知觉行为控制对参与培训意愿的影响中，影响较大的是培训费用、培训时间和政策引导。

此外，在已有研究中，有学者将技术接受模型、收益—风险模型等理论模型引入对行为的研究，或对计划行为理论中的变量进行拓展，这些变量是否也是农业科技人才参与培训的影响因素以及能否将这些理论模型进行整合引入本研究，这些都是后期研究可以思考的方向。

4.2 建议

1）注重政策引导，营造培训氛围。通过电视、网络、报刊和宣传册等各种渠道大力宣传与农业科技人才相关的培训政策，发布相关培训信息，以提高农业科技人才对培训的认知度。同时，借助社会舆论力量，积极宣传周围典型事例，成立专门基金，对培训期间表现突出的农业科技人才给予物质奖赏，或作为先进事例进行正面宣传，营造农业科技人才积极参与培训的良好氛围，提升其参与培训行为的积极性。

2）关注培训需求，促进职业发展。首先，在培训内容的设计上，应坚持理论知识与实践创新相结合，主动了解各类农业科技人才的培训诉求，实施分类培训，提高培训的针对性与实用性。对于从事基础理论研究的农业科研人才，设计与农业理论知识相关的专业课程，提高其自主研发能力；对于农业推广人才，应建立养殖示范基地，将农业与物联网技术相结合，加强其科技成果转化能力。其次，在培训方式的选择上，应不断丰富和创新各种培训形式，如远程教育、现场教学等，以节约农业科技人才的时间与空间成本；选派优秀农业科技人才出国进修培训，将国外先进技术灵活应用于实际工作中，通过个人工作绩效的改进来促进个人职业生涯的发展。

3）加大经费投入，完善体制机制。各级政府要切实贯彻人才投入优先政策，不断加大对培训经费的投入力度，减轻农业科技人才培训费用的压力；要加强对培训资金的监管，提高资金的使用效率；要建立相应的评价激励与反馈机制，及时发现问题，不断完善培训体系，以保障农业科技人才培训工作长期稳定地开展。