鄉(xiāng)村振興背景下農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)行為影響因素研究
——以河南省為例

楊月坤，查椰

（常州大學(xué)商學(xué)院，江蘇 常州 213159）

黨的十九大提出，實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。人才振興是鄉(xiāng)村振興的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)科技人才是人才振興的關(guān)鍵。根據(jù)《農(nóng)村實(shí)用人才和農(nóng)業(yè)科技人才隊(duì)伍建設(shè)中長(zhǎng)期規(guī)劃（2010—2020年）》對(duì)農(nóng)業(yè)科技人才的界定，結(jié)合鄉(xiāng)村振興的現(xiàn)實(shí)需求，“農(nóng)業(yè)科技人才”是指具備一定的知識(shí)或技能，對(duì)農(nóng)業(yè)科技及生產(chǎn)實(shí)踐活動(dòng)作出貢獻(xiàn)的人員，主要包括農(nóng)業(yè)科研人才與農(nóng)業(yè)科技推廣服務(wù)人才。鄉(xiāng)村振興的實(shí)現(xiàn)需要農(nóng)業(yè)科技的賦能，這對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)科技人才的素質(zhì)提出了新的更高要求。通過(guò)培訓(xùn)打造一支懂技術(shù)、善管理和會(huì)經(jīng)營(yíng)的農(nóng)業(yè)科技人才隊(duì)伍，不僅有利于提升我國(guó)科技創(chuàng)新水平，更是為鄉(xiāng)村振興注入強(qiáng)大的科技動(dòng)力，也是帶動(dòng)農(nóng)民增產(chǎn)增收、促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效舉措。然而，當(dāng)前農(nóng)業(yè)科技人才培訓(xùn)中存在的培訓(xùn)需求脫節(jié)、培訓(xùn)方式單一、培訓(xùn)內(nèi)容不合理、分類培訓(xùn)不足、培訓(xùn)效果評(píng)估不科學(xué)、激勵(lì)保障機(jī)制不健全等問(wèn)題導(dǎo)致我國(guó)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)的積極性不高，培訓(xùn)效果也不佳[1]。因此，深入探究我國(guó)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)行為的影響因素對(duì)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略順利實(shí)施及推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2018年中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)，實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，破解人才瓶頸制約，強(qiáng)化鄉(xiāng)村人才支撐，必須把人力資本開(kāi)發(fā)放在首要位置。眾所周知，培訓(xùn)是人力資本開(kāi)發(fā)與增值的重要法寶[2]，而參與培訓(xùn)意愿的強(qiáng)弱直接影響培訓(xùn)的行為與效果[3]。針對(duì)農(nóng)業(yè)科技人才培訓(xùn)的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者偏重于培訓(xùn)內(nèi)容[4]、培訓(xùn)問(wèn)題及對(duì)策[5]、國(guó)外成功培訓(xùn)模式經(jīng)驗(yàn)[6]等方面的定性研究，如Baloch和Thapa[7]通過(guò)研究農(nóng)業(yè)科技人才在巴基斯坦椰棗推廣過(guò)程中出現(xiàn)的專業(yè)性缺乏、服務(wù)質(zhì)量低和培訓(xùn)課程不合理等問(wèn)題，提出要對(duì)農(nóng)業(yè)科技人才展開(kāi)針對(duì)性培訓(xùn)、優(yōu)化培訓(xùn)課程等對(duì)策；周冬妮[8]根據(jù)我國(guó)農(nóng)業(yè)國(guó)際合作的發(fā)展趨勢(shì)強(qiáng)調(diào)對(duì)農(nóng)業(yè)科技人才開(kāi)展英語(yǔ)培訓(xùn)的重要性；涂華錦等[9]從需求側(cè)與供給側(cè)層面分析了河源市科技人才助力鄉(xiāng)村振興的困境，基于帕累托理論提出了重視人才開(kāi)發(fā)、完善激勵(lì)保障機(jī)制、推進(jìn)項(xiàng)目建設(shè)發(fā)展等對(duì)策；王珩等[10]針對(duì)基層農(nóng)業(yè)科技推廣人才培訓(xùn)中存在的數(shù)量不足、活力缺乏、時(shí)間不夠和資金不足等問(wèn)題提出了建立農(nóng)業(yè)科技推廣人才的四定管理、專崗專責(zé)和激勵(lì)約束機(jī)制等對(duì)策；韓軍[11]從國(guó)際視角出發(fā)，在分析美國(guó)、日本、印度等典型國(guó)家農(nóng)業(yè)科技推廣人才培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，提出了創(chuàng)新人才培訓(xùn)模式、完善法律法規(guī)和開(kāi)展多元化培訓(xùn)等措施。而在參與培訓(xùn)行為影響因素的相關(guān)研究中，國(guó)內(nèi)研究主要聚焦于個(gè)體特征[12]、培訓(xùn)特征[13]和環(huán)境特征[14]等方面，如黃平芳等[15]通過(guò)構(gòu)建Logistic模型分析得出年齡、文化程度、培訓(xùn)時(shí)間地點(diǎn)和培訓(xùn)費(fèi)用是農(nóng)戶參與旅游創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)的影響因素；楊晶等[16]通過(guò)江西省的調(diào)研數(shù)據(jù)，利用交叉表和多元有序Logistic模型分析得出性別、文化程度、婚姻狀況和培訓(xùn)時(shí)間等對(duì)新生代農(nóng)民工參與職業(yè)培訓(xùn)具有顯著的影響；鄒曉娟等[17]以江西省大中型水庫(kù)移民為研究對(duì)象，利用PCA和PLS模型進(jìn)行實(shí)證分析得出他人對(duì)培訓(xùn)經(jīng)歷的評(píng)價(jià)、培訓(xùn)資源是否分配公平和政府資金投入多少等是其參與教育培訓(xùn)行為的重要影響因素。

綜上，國(guó)內(nèi)外關(guān)于農(nóng)業(yè)科技人才培訓(xùn)的研究大多局限于定性分析，且很少?gòu)霓r(nóng)業(yè)科技人才的主觀認(rèn)知層面進(jìn)行研究；而關(guān)于參與培訓(xùn)行為影響因素的研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)注的對(duì)象主要是農(nóng)戶、新型職業(yè)農(nóng)民、新生代農(nóng)民工等，且研究的前提假設(shè)多以研究對(duì)象基于客觀現(xiàn)實(shí)層面進(jìn)行行為決策為主。然而，農(nóng)業(yè)科技人才是否做出參與培訓(xùn)行為的決策不僅受客觀條件的影響，也與其在特定時(shí)代背景下所形成的主觀認(rèn)知有關(guān)。鑒于此，本文基于計(jì)劃行為理論，以河南省為例，利用農(nóng)業(yè)科技人才調(diào)查數(shù)據(jù)，采用結(jié)構(gòu)方程模型，分析農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)意愿和行為，探討其影響因素，以期為鄉(xiāng)村振興背景下農(nóng)業(yè)科技人才培訓(xùn)工作更好地開(kāi)展提供對(duì)策與 建議。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 計(jì)劃行為理論分析

計(jì)劃行為理論（Theory of Planned Behavior，TPB） 是社會(huì)心理學(xué)中研究個(gè)體行為關(guān)系的較為成熟的理論，由Fishbein和Ajzen[18]提出的理性行為理論（Theory of Reasoned Action，TRA）基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)。理性行為理論認(rèn)為，行為意愿是影響個(gè)人是否產(chǎn)生某種行為的決定性因素，而行為態(tài)度與主觀規(guī)范又是影響行為意愿的兩個(gè)因素。由于理性行為理論的局限性，Ajzen[19]在理性行為理論中增添了知覺(jué)行為控制變量，形成了計(jì)劃行為理論。隨后，該理論在各行為研究領(lǐng)域得到了廣泛運(yùn)用，如消費(fèi)者分享行為研究[20]、城市居民生活垃圾分類行為研究[21]、承包人履約行為研究[22-23]等。概括起來(lái)，計(jì)劃行為理論認(rèn)為行為意愿受行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制的影響，行為意愿決定個(gè)體行為[24]。

農(nóng)業(yè)科技人才是否參與培訓(xùn)包含產(chǎn)生培訓(xùn)意愿和實(shí)施培訓(xùn)行為兩個(gè)過(guò)程，取決于行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制。在實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的宏觀背景下，農(nóng)業(yè)科技人才的參與培訓(xùn)行為必然會(huì)受到該背景現(xiàn)有效應(yīng)和預(yù)期效應(yīng)的影響。比如，在認(rèn)識(shí)和感受到鄉(xiāng)村振興對(duì)人力資本的迫切需求后，農(nóng)業(yè)科技人才對(duì)參與培訓(xùn)持樂(lè)觀和積極態(tài)度；家人的支持、領(lǐng)導(dǎo)的鼓勵(lì)、同事的激勵(lì)和朋友的勉勵(lì)等將對(duì)其參與培訓(xùn)起較大程度的推動(dòng)作用。

1.2 研究假設(shè)

1）行為態(tài)度。表示農(nóng)業(yè)科技人才對(duì)參與培訓(xùn)這種行為會(huì)帶來(lái)哪些有利或不利結(jié)果的主觀想法。行為態(tài)度主要分為經(jīng)濟(jì)理性和價(jià)值理性[25]。經(jīng)濟(jì)理性是指當(dāng)農(nóng)業(yè)科技人才預(yù)期參與培訓(xùn)帶來(lái)的職業(yè)發(fā)展、收入待遇的提升等物質(zhì)收益大于成本時(shí)，便會(huì)有積極參與的態(tài)度；價(jià)值理性是指當(dāng)農(nóng)業(yè)科技人才認(rèn)為參與培訓(xùn)能實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值時(shí)，便會(huì)提高其參與培訓(xùn)的意愿。因此，行為態(tài)度顯著正向影響農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)的意愿，農(nóng)業(yè)科技人才的行為態(tài)度越積極，參與培訓(xùn)的意愿越高。

2）主觀規(guī)范。表示農(nóng)業(yè)科技人才在決定是否參與培訓(xùn)時(shí)所感受到的來(lái)自于社會(huì)的壓力。主觀規(guī)范主要分為示范性規(guī)范和指令性規(guī)范[26]。示范性規(guī)范主要來(lái)自于身邊的家人、朋友和同事等。缺乏培訓(xùn)經(jīng)歷的農(nóng)業(yè)科技人才往往傾向于向周圍重要的人員詢問(wèn)參與培訓(xùn)的感受與評(píng)價(jià)[27]，當(dāng)家人與朋友支持，或周圍的同事積極參與培訓(xùn)且獲得較大收益時(shí)，會(huì)對(duì)其形成有效的激勵(lì)，大大增強(qiáng)其參與培訓(xùn)的意愿；指令性規(guī)范主要來(lái)源于領(lǐng)導(dǎo)對(duì)其參與培訓(xùn)行為與成果的期待以及政府對(duì)相關(guān)培訓(xùn)政策的宣傳，當(dāng)政府與領(lǐng)導(dǎo)大力鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)時(shí)，農(nóng)業(yè)科技人才會(huì)出于尊重與服從而產(chǎn)生壓力，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為想要參與培訓(xùn)的意愿。因此，主觀規(guī)范顯著正向影響農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)的意愿，農(nóng)業(yè)科技人才感知到的主觀規(guī)范越明顯，參與培訓(xùn)的意愿越高。

3）知覺(jué)行為控制。表示農(nóng)業(yè)科技人才通過(guò)所預(yù)期的促進(jìn)或阻礙因素對(duì)參與培訓(xùn)行為難易程度進(jìn)行的判斷[28]。知覺(jué)行為控制主要分為自我效能和控制信念[29]。自我效能是指農(nóng)業(yè)科技人才對(duì)于是否能完成培訓(xùn)而對(duì)自身能力、知識(shí)技能等方面所進(jìn)行的主觀判斷，當(dāng)農(nóng)業(yè)科技人才認(rèn)為自身有足夠能力完成培訓(xùn)任務(wù)時(shí)，其內(nèi)心也更愿意參與培訓(xùn)；控制信念是指農(nóng)業(yè)科技人才感知到的其掌握的資源和機(jī)會(huì)、資金條件、時(shí)間費(fèi)用成本等外部因素對(duì)其參與培訓(xùn)行為的影響程度，當(dāng)農(nóng)業(yè)科技人才能夠快速獲得所需的資源條件，較好地控制培訓(xùn)進(jìn)展與結(jié)果時(shí)，其參與培訓(xùn)的積極性便大大提高。因此，知覺(jué)行為控制顯著正向影響農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)意愿，農(nóng)業(yè) 科技人才知覺(jué)行為控制越強(qiáng)，參與培訓(xùn)的意愿越高。

4）參與培訓(xùn)意愿。表示農(nóng)業(yè)科技人才愿意參與培訓(xùn)的動(dòng)機(jī)以及愿意為此付出的努力程度。依據(jù)計(jì)劃行為理論，個(gè)體的行為意愿越強(qiáng)烈，其實(shí)施行為的可能性越大。大量研究表明，行為意愿能正向促進(jìn)行為的產(chǎn)生[30-31]。農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)是一個(gè)有意識(shí)、有計(jì)劃的行為，其參與培訓(xùn)的行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制越積極，其參與培訓(xùn)的主觀意愿越強(qiáng)烈，越易激發(fā)其參與培訓(xùn)行為。因此，參與培訓(xùn)意愿顯著正向影響參與培訓(xùn)行為且在行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制對(duì)培訓(xùn)行為的影響中起中介作用。

綜合以上理論分析，本文構(gòu)建了農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)行為理論模型（圖1）。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

河南省地跨長(zhǎng)江、淮河、黃河和海河四大流域，是我國(guó)重要的農(nóng)業(yè)大省、中原糧倉(cāng)。河南省糧食產(chǎn)量連續(xù)14年超500億kg，2019年河南省糧食總產(chǎn)量為669.5億kg，約占全國(guó)總產(chǎn)量（6.64億t）的1/10。與其他一些省份相比，河南省農(nóng)業(yè)科技化水平提高明顯，其農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的科技獲獎(jiǎng)率遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平，尤其在農(nóng)作物新品種研發(fā)、農(nóng)作物遺傳育種等關(guān)鍵技術(shù)方面存在顯著技術(shù)優(yōu)勢(shì)。近年來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，河南省不斷加強(qiáng)智慧農(nóng)業(yè)平臺(tái)建設(shè)，積極推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)，加速農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用，具有一定的代表性，因此，本研究選擇河南省作為調(diào)研對(duì)象。

調(diào)研過(guò)程分為兩個(gè)步驟：首先，依據(jù)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)情況選取樣本市；其次，在每個(gè)樣本市選取1～3個(gè)縣（區(qū)）隨機(jī)抽取農(nóng)業(yè)科技人才作為調(diào)查對(duì)象。為了確保調(diào)查結(jié)果的科學(xué)性與準(zhǔn)確性，課題組采取分層抽樣與隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方式，于2019年5月—7月對(duì)鄭州、商丘、開(kāi)封和洛陽(yáng)4個(gè)樣本市進(jìn)行了調(diào)研。調(diào)查共收回問(wèn)卷343份，剔除數(shù)據(jù)空缺和矛盾的無(wú)效問(wèn)卷17份，最終獲得有效問(wèn)卷326份，問(wèn)卷有效率為95.04%。總體而言，有效樣本的受訪者大部分為男性農(nóng)業(yè)科技人才，占比達(dá)到了65.34%；年齡以31～39歲和40～49歲為主，分別占30.06%與35.28%；在受教育程度方面，41.41%的受訪者為大專學(xué)歷，而碩士及以上的高學(xué)歷者僅占6.75%；擁有初級(jí)及以下職稱的受訪者相對(duì)較多，占比為40.8%；此外，絕大多數(shù)受訪者已 婚，占比為81.29%（表1）。

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

2.2 變量測(cè)量

在設(shè)計(jì)量表時(shí)，本文首先采用訪談法進(jìn)行調(diào)研。訪談問(wèn)題主要包括：“您為何想要參與培訓(xùn)？”“在參與培訓(xùn)中，有哪些因素促進(jìn)或阻礙您實(shí)現(xiàn)目標(biāo)？”“根據(jù)之前的培訓(xùn)經(jīng)歷，您有哪些反饋或建議？”等。其次，借鑒Bandura[32]、Fishbein和Stasson[33]等學(xué)者的量表對(duì)問(wèn)卷題項(xiàng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，并結(jié)合訪談內(nèi)容，對(duì)變量進(jìn)行改編與拓展，確定了影響農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)行為的5個(gè)潛變量26個(gè)觀察變量（表2）。在對(duì)問(wèn)卷的預(yù)調(diào)研中，對(duì)題項(xiàng)進(jìn)行探索性因子分析，剔除因子載荷系數(shù)小于0.5的題項(xiàng)（A6、S5、P4、P8），最終確定了22個(gè)題項(xiàng)的正式問(wèn)卷[34]。問(wèn)卷采用Likert 5級(jí)量表計(jì)分法，由非常不同意、比較不同意、一般、比較同意和非常同意5個(gè)選項(xiàng)組成，依次賦值為1、2、3、4和5。

表2 變量含義Table 2 Variable definitions

2.3 模型構(gòu)建

為研究行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制與農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)意愿和參與培訓(xùn)行為之間的具體影響關(guān)系，本文采用結(jié)構(gòu)方程模型（structural equation model，SEM）進(jìn)行分析。SEM模型是一種將影響因素分析與路徑分析相結(jié)合的多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)，相較一些傳統(tǒng)的分析技術(shù)而言，結(jié)構(gòu)方程模型能夠具體分析潛變量與潛變量、潛變量與觀察變量之間的影響關(guān)系[35]。結(jié)構(gòu)方程模型可分為測(cè)量模型與結(jié)構(gòu)模型。

測(cè)量模型反映觀察變量與潛變量之間的線性關(guān)系，測(cè)量模型的方程式為：

式中：ξ表示外生潛變量（行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制），η表示內(nèi)生潛變量（參與培訓(xùn)意 愿），X、Y分別表示ξ與η的觀察變量（家人、同事等），Λx表示X與ξ之間的因子荷載矩陣，Λy表示Y與η之間的因子荷載矩陣，δ和ε則分別表示X與Y的測(cè)量誤差。

結(jié)構(gòu)模型反映潛變量與潛變量之間的線性關(guān)系，結(jié)構(gòu)模型的方程式為：

式中：β表示內(nèi)生潛變量之間的路徑系數(shù)，Г表示外生潛變量對(duì)內(nèi)生潛變量影響的路徑系數(shù)，ζ表示殘差項(xiàng)。

2.4 模型檢驗(yàn)方法

為了檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性和有效性，本文運(yùn)用SPSS23.0軟件對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行信度與效度分析。通過(guò)各相關(guān)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率與Cronbach’s α系數(shù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的信度，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)因子載荷系數(shù)與平均方差提取量來(lái)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的收斂效度，采用KMO值檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)效度。為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭凶兞康南嚓P(guān)關(guān)系，運(yùn)用SPSS 23.0軟件對(duì)模型中的變量進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目尚行?，運(yùn)用AMOS 21.0軟件，分別采用絕對(duì)適配度指標(biāo)x2/df、RMR、RMSEA、GFI、AGFI指數(shù)，增值適配度指標(biāo)的NFI、NFI、TLI、CFI指數(shù)和簡(jiǎn)約適配度指標(biāo)的PGFI、PNFI指數(shù)來(lái)進(jìn)行適配度檢驗(yàn)。進(jìn)一步分析參與培訓(xùn)意愿的中介效應(yīng)，根據(jù)Hayes[36]的建議，運(yùn)用偏差校正的非參數(shù)百分位Bootstrap法，將置信區(qū)間設(shè)為95%，重復(fù)隨機(jī)抽樣5 000次進(jìn)行分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 培訓(xùn)行為與培訓(xùn)意愿分析

農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)行為的三個(gè)測(cè)量題項(xiàng)的平均值加總求平均值得到參與培訓(xùn)行為的總體平均值為3.080（表3），表明農(nóng)業(yè)科技人才關(guān)注培訓(xùn)信息、提交培訓(xùn)申請(qǐng)、參加培訓(xùn)活動(dòng)的積極性較為一般。農(nóng)業(yè)科技人才的行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制和參與培訓(xùn)意愿的總體平均值分別為3.096、3.095、3.110和3.203（表3），表明農(nóng)業(yè)科技人才的行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制較為一般，參與培訓(xùn)意愿也較為一般。究其原因，雖然當(dāng)前國(guó)家出臺(tái)了與農(nóng)業(yè)科技人才相關(guān)的支持政策，但部分調(diào)研地區(qū)仍存在培訓(xùn)政策宣傳落實(shí)不到位，培訓(xùn)過(guò)程缺乏監(jiān)督，培訓(xùn)內(nèi)容縮水等問(wèn)題，再加上培訓(xùn)收益本身的不確定性，使得農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)行為的意愿與行為積極性受到較大影響。因此，需要進(jìn)一步激發(fā)其參與培訓(xùn)的熱情與意愿。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)分析Table 3 Descriptive statistics of variables

3.2 模型檢驗(yàn)分析

信效度分析結(jié)果顯示（表4），各相關(guān)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率都大于50%，問(wèn)卷總的Cronbach’s α系數(shù)為0.892，各潛變量的Cronbach’s α系數(shù)在0.764～0.858之間，且組合信度（CR）在0.849～0.904之間，大于0.7的可接受標(biāo)準(zhǔn)，表明數(shù)據(jù)信度較高；對(duì)于效度，平均方差提取量（AVE）在0.542～0.703之間，大于0.5的可接受標(biāo)準(zhǔn)，表明數(shù)據(jù)的收斂效度較好，KMO值在0.700～0.897之間，均大于0.7，表明數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)效度較好。Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示（表5），變量之間相關(guān)性顯著，為假設(shè)檢驗(yàn)提供了初步依據(jù)。適配度檢驗(yàn)結(jié)果顯示（表6），所有適配指標(biāo)值都達(dá)到了模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，可得出模型的擬合效果較好。

表4 信度與效度檢驗(yàn)Table 4 Reliability and validity tests

表5 各變量相關(guān)系數(shù)Table 5 Correlation coefficients of variables

表6 模型適配度檢驗(yàn)Table 6 Model fitness test

3.3 農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)行為的影響因素分析

本文運(yùn)用AMOS21.0軟件對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)的意愿會(huì)受行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制的影響，參與培訓(xùn)意愿正向顯著影響參與培訓(xùn)行為（表7）。

表7 模型路徑估計(jì)結(jié)果Table 7 Estimation results of the model

1）行為態(tài)度對(duì)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)意愿產(chǎn)生顯著正向影響。在行為態(tài)度這一潛變量的5個(gè)觀察變量中，促進(jìn)職業(yè)發(fā)展、改進(jìn)工作績(jī)效和提升自身能力的標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)較大，分別為0.808、0.740和0.723。而結(jié)識(shí)更多同行的標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)僅為0.656，相對(duì)其他觀察變量而言對(duì)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)意愿的影響最小。由此表明，農(nóng)業(yè)科技人才在考慮是否參與培訓(xùn)時(shí)更多關(guān)注的是個(gè)人職業(yè)的發(fā)展、工作績(jī)效的改進(jìn)和自身能力的提升。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施及科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字農(nóng)業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)在農(nóng)村得到廣泛應(yīng)用，而職業(yè)發(fā)展意識(shí)較強(qiáng)的農(nóng)業(yè)科技人才希望通過(guò)參與培訓(xùn)，掌握先進(jìn)的“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)，提高工作效率，從而促進(jìn)自身職業(yè)的發(fā)展，獲得更多的晉升空間，通過(guò)更好地改進(jìn)工作績(jī)效，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化，以科技創(chuàng)新支撐鄉(xiāng)村振興。

2）主觀規(guī)范對(duì)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)意愿產(chǎn)生顯著正向影響。在主觀規(guī)范這一潛變量的4個(gè)觀察變量中，同事激勵(lì)、家人支持、領(lǐng)導(dǎo)鼓勵(lì)和朋友勉勵(lì)的標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)依次分別為0.761、0.723、0.660和0.551，表明農(nóng)業(yè)科技人才在考慮是否參與培訓(xùn)時(shí)同事參與培訓(xùn)的激情對(duì)其影響最大，其次是家人的支持、領(lǐng)導(dǎo)的鼓勵(lì)，而朋友勉勵(lì)的影響較小。原因在于，若周圍的同事通過(guò)參與培訓(xùn)業(yè)績(jī)得到提升或職位得到晉升，會(huì)帶動(dòng)農(nóng)業(yè)科技人積極地參與培訓(xùn)；家人會(huì)因?yàn)檗r(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)后工作績(jī)效得到改進(jìn)或事業(yè)得到發(fā)展而支持農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)；領(lǐng)導(dǎo)會(huì)因?yàn)檗r(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)后能力得到提升，提高了公司競(jìng)爭(zhēng)力，推進(jìn)了公司穩(wěn)步向前發(fā)展而鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)。

3）知覺(jué)行為控制對(duì)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)意愿產(chǎn)生顯著正向影響。在知覺(jué)行為控制這一潛變量的7個(gè)觀察變量中，培訓(xùn)費(fèi)用與培訓(xùn)時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)相對(duì)較高，分別為0.741和0.712。這是因?yàn)?，農(nóng)業(yè)科技人才在考慮是否參與培訓(xùn)時(shí)會(huì)把時(shí)間和費(fèi)用成本放在第一位，參與培訓(xùn)會(huì)增加農(nóng)業(yè)科技人才對(duì)自身人力資本的投資，由于對(duì)培訓(xùn)預(yù)期收益的不確定，其參與培訓(xùn)存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，不僅需要自己支付培訓(xùn)所需要的費(fèi)用，還可能需要承擔(dān)因?yàn)閰⑴c培訓(xùn)而占用工作或個(gè)人時(shí)間，使之耽誤工作而損失薪資或晉升機(jī)會(huì)等沉沒(méi)成本。農(nóng)業(yè)科技人才越認(rèn)為有足夠的能力承擔(dān)培訓(xùn)所需要的費(fèi)用和擁有充足的時(shí)間參加培訓(xùn)，其參與培訓(xùn)的積極性越高。排在第三位的政策引導(dǎo)系數(shù)為0.699，說(shuō)明這也是影響農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)意愿的一個(gè)重要因素。在調(diào)查過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，部分縣（區(qū)）存在政策宣傳不到位的情形，致使一些農(nóng)業(yè)科技人才對(duì)參與培訓(xùn)的扶持優(yōu)惠政策不了解，而培訓(xùn)政策落實(shí)不到位使得已經(jīng)了解相關(guān)政策的農(nóng)業(yè)科技人才對(duì)政策認(rèn)可度低，其參與培訓(xùn)的熱情降低，削弱了參與培訓(xùn)的意愿。

4）參與培訓(xùn)意愿對(duì)農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)行為產(chǎn)生顯著正向影響。在參與培訓(xùn)意愿這一潛變量的3個(gè)觀察變量中，培訓(xùn)動(dòng)機(jī)、培訓(xùn)機(jī)會(huì)和未來(lái)期待的標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)分別為0.759、0.829和0.758。這表明，培訓(xùn)機(jī)會(huì)是農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)意愿的外在誘因，培訓(xùn)動(dòng)機(jī)和未來(lái)期待是農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)意愿的內(nèi)在誘因，因此，為農(nóng)業(yè)科技人才提供更多的培訓(xùn)機(jī)會(huì)，同時(shí)，引導(dǎo)其樹(shù)立正確的培訓(xùn)動(dòng)機(jī)，提高其對(duì)自身發(fā)展的期待，其參與培訓(xùn)的意愿和行為就會(huì)增強(qiáng)。

3.4 中介效應(yīng)分析

在分析農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)行為影響因素的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析參與培訓(xùn)意愿的作用機(jī)制。中介檢驗(yàn)結(jié)果表明（表8），行為態(tài)度—參與培訓(xùn)意愿—參與培訓(xùn)行為、主觀規(guī)范—參與培訓(xùn)意愿—參與培訓(xùn)行為和知覺(jué)行為控制—參與培訓(xùn)意愿—參與培訓(xùn)行為三條路徑所對(duì)應(yīng)的95%的置信區(qū)間分別為[0.077, 0.193]、[0.103, 0.222]和[0.106, 0.237]，不包括0，表明參與培訓(xùn)意愿的中介效應(yīng)顯著，即參與培訓(xùn)意愿在行為態(tài)度和參與培訓(xùn)行為之間起中介作用；參與培訓(xùn)意愿在主觀規(guī)范和參與培訓(xùn)行為之間起中介作用；參與培訓(xùn)意愿在知覺(jué)行為控制和參與培訓(xùn)行為之間起中介作用。

表8 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Table 8 Mediation effect test results

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

鄉(xiāng)村振興需要充分發(fā)揮科技的力量，而科技創(chuàng)新的關(guān)鍵在于農(nóng)業(yè)科技人才，優(yōu)化農(nóng)業(yè)科技人才的培訓(xùn)工作、提高其參與培訓(xùn)的積極性有利于提升人才素質(zhì)，加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)。研究表明，農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)的意愿對(duì)參與培訓(xùn)行為有顯著的正向影響；行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制對(duì)農(nóng)業(yè)科技人才的參與培訓(xùn)意愿存在顯著的正向影響。其中，行為態(tài)度對(duì)參與培訓(xùn)意愿的影響最大，其次是知覺(jué)行為控制，主觀規(guī)范的影響最?。粎⑴c培訓(xùn)意愿在行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制對(duì)培訓(xùn)行為的影響中起中介作用。在行為態(tài)度對(duì)參與培訓(xùn)意愿的影響中，農(nóng)業(yè)科技人才比較關(guān)注參與培訓(xùn)是否能促進(jìn)職業(yè)發(fā)展、改進(jìn)工作績(jī)效和提升自身能力；在主觀規(guī)范對(duì)參與培訓(xùn)意愿的影響中，農(nóng)業(yè)科技人才更多地是感受到來(lái)自同事、家人和領(lǐng)導(dǎo)的壓力；在知覺(jué)行為控制對(duì)參與培訓(xùn)意愿的影響中，影響較大的是培訓(xùn)費(fèi)用、培訓(xùn)時(shí)間和政策引導(dǎo)。

此外，在已有研究中，有學(xué)者將技術(shù)接受模型、收益—風(fēng)險(xiǎn)模型等理論模型引入對(duì)行為的研究，或?qū)τ?jì)劃行為理論中的變量進(jìn)行拓展，這些變量是否也是農(nóng)業(yè)科技人才參與培訓(xùn)的影響因素以及能否將這些理論模型進(jìn)行整合引入本研究，這些都是后期研究可以思考的方向。

4.2 建議

1）注重政策引導(dǎo)，營(yíng)造培訓(xùn)氛圍。通過(guò)電視、網(wǎng)絡(luò)、報(bào)刊和宣傳冊(cè)等各種渠道大力宣傳與農(nóng)業(yè)科技人才相關(guān)的培訓(xùn)政策，發(fā)布相關(guān)培訓(xùn)信息，以提高農(nóng)業(yè)科技人才對(duì)培訓(xùn)的認(rèn)知度。同時(shí)，借助社會(huì)輿論力量，積極宣傳周圍典型事例，成立專門基金，對(duì)培訓(xùn)期間表現(xiàn)突出的農(nóng)業(yè)科技人才給予物質(zhì)獎(jiǎng)賞，或作為先進(jìn)事例進(jìn)行正面宣傳，營(yíng)造農(nóng)業(yè)科技人才積極參與培訓(xùn)的良好氛圍，提升其參與培訓(xùn)行為的積極性。

2）關(guān)注培訓(xùn)需求，促進(jìn)職業(yè)發(fā)展。首先，在培訓(xùn)內(nèi)容的設(shè)計(jì)上，應(yīng)堅(jiān)持理論知識(shí)與實(shí)踐創(chuàng)新相結(jié)合，主動(dòng)了解各類農(nóng)業(yè)科技人才的培訓(xùn)訴求，實(shí)施分類培訓(xùn)，提高培訓(xùn)的針對(duì)性與實(shí)用性。對(duì)于從事基礎(chǔ)理論研究的農(nóng)業(yè)科研人才，設(shè)計(jì)與農(nóng)業(yè)理論知識(shí)相關(guān)的專業(yè)課程，提高其自主研發(fā)能力；對(duì)于農(nóng)業(yè)推廣人才，應(yīng)建立養(yǎng)殖示范基地，將農(nóng)業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，加強(qiáng)其科技成果轉(zhuǎn)化能力。其次，在培訓(xùn)方式的選擇上，應(yīng)不斷豐富和創(chuàng)新各種培訓(xùn)形式，如遠(yuǎn)程教育、現(xiàn)場(chǎng)教學(xué)等，以節(jié)約農(nóng)業(yè)科技人才的時(shí)間與空間成本；選派優(yōu)秀農(nóng)業(yè)科技人才出國(guó)進(jìn)修培訓(xùn)，將國(guó)外先進(jìn)技術(shù)靈活應(yīng)用于實(shí)際工作中，通過(guò)個(gè)人工作績(jī)效的改進(jìn)來(lái)促進(jìn)個(gè)人職業(yè)生涯的發(fā)展。

3）加大經(jīng)費(fèi)投入，完善體制機(jī)制。各級(jí)政府要切實(shí)貫徹人才投入優(yōu)先政策，不斷加大對(duì)培訓(xùn)經(jīng)費(fèi)的投入力度，減輕農(nóng)業(yè)科技人才培訓(xùn)費(fèi)用的壓力；要加強(qiáng)對(duì)培訓(xùn)資金的監(jiān)管，提高資金的使用效率；要建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)激勵(lì)與反饋機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，不斷完善培訓(xùn)體系，以保障農(nóng)業(yè)科技人才培訓(xùn)工作長(zhǎng)期穩(wěn)定地開(kāi)展。