分类：论文范文 发表时间：2021-06-07 10:48
【摘要】农业科技人才是乡村振兴的架海金梁，是科技引领乡村振兴最核心的引导者与实施者。运用文献分析法与行为事件访谈法，设计农业科技人才胜任力量表，并依据国内部分涉农高校、农业科研院所、涉农企业的306份有效问卷，运用探索性因子分析、验证性因子分析构建包含能力素质、个性品质、知识体系、信息素养、创新特质5个维度的农业科技人才胜任力模型，并根据该模型提出农业科技人才培养的政策建议：注重农业科技人才培养理念的创新，优化农业科技人才培养内容的设计，强化农业科技人才培养机制的构建。
【关键词】乡村振兴战略；农业科技人才；胜任力模型；人才培养
2021年2月，办公厅、办公厅印发《关于加快推进乡村人才振兴的意见》，明确提出“培养造就一支懂农业、爱农村、爱农民的‘三农’工作队伍，为全面推进乡村振兴、加快农业农村现代化提供有力人才支撑”。农业科技人才作为科技兴农的“第一资源”，其胜任力在很大程度上决定了农业经济发展的质量和效率。因此，建设高素质的农业科技人才队伍，对深入实施乡村振兴战略、加快推进农业农村现代化进程具有现实意义。
一、文献回顾
在国外研究中，McClelland最早提出了“胜任力”概念，认为胜任力是能显著区分工作绩效优秀者和普通者、能被可靠测量或计数的表层和内里的个体潜在特征，并进一步指出智力因素不是判断个人业绩优秀与否的唯一指标，个体具备的动机、特质、自我认知、技能等，即胜任力才是决定工作绩效好坏的关键指标。［1］此后，胜任力模型的开发及应用研究在学术界和企业界备受关注。国外代表性的理论有：Spencer提出的胜任力“冰山模型”，把胜任力特征描述为表层特征（冰山在海平面上的特征，包括知识、技能、行为和经验等）和深层特征（冰山在海平面下的特征，包括态度、价值观、人格特质和内驱力、自我概念、社会角色等）。［2］Boyatzis提出的“素质洋葱模型”，把胜任力结构比喻为从内（最难习得的动机和特质）到中（相对稳定的社会角色、自我形象和价值观等）向外（最易习得的知识和技能）层层包裹的“洋葱”。［3］
二、研究设计
（一）农业科技人才胜任特征采集
农业科技人才是指受过专门教育和职业培训，掌握农业行业的某一类专业知识和技能，专门从事农业科研、教育、推广服务等专业性工作的人员。本文以农业科研人才为研究对象，采用文献分析法与行为事件访谈法相结合的方式采集乡村振兴背景下农业科技人才的胜任特征。
首先，对从知网、维普资讯、万方数据等数据平台搜集的40余篇与“农业科技人才”“胜任力”“乡村振兴”等关键词相关的文献资料进行归纳、整理、分析，初步获得22项农业科技人才胜任力条目。
其次，借鉴行为事件访谈法的思路和方法，对受邀的18位农业科研带头人、农业科技创新团队领军人物进行半结构化访谈，收集体现农业科技人才胜任特征的关键词。在访谈人员中，9人来自涉农高校，4人来自农业科研院所，5人来自涉农企业，访谈时间每位约为30分钟。访谈时，主要请受访者阐述乡村振兴战略对农业科研工作提出的新方向、新重点、新目标等，并深入探讨这些新变化对农业科研工作者胜任力素质的新要求；同时，请受访者举例说明自己在农业科研生涯中经历的三件最成功的事件和三件最失败的事件，并剖析在这六件事中自身表现出的职业能力和素养，总结存在的不足及需要改进和提升的方面。访谈结束后，共获得25项农业科技人才胜任力条目，通过删除群集中度较低的6项胜任力条目，共获得19项农业科技人才胜任力条目。
（二）问卷调查与样本特征
以上述28项胜任特征为框架，结合乡村振兴战略的要求，本文初步设计了《乡村振兴背景下农业科技人才胜任力调查问卷》。预先发放50份问卷进行预测试，并运用统计软件SPSS20.0对问卷进行检验。结果显示，本次预调查中仅有一个题项“市场知识”的因素负荷量低于0.4，其余均大于0.6，因此删除该题项。通过对初始问卷语义和内容的修正，本文最终确定了包含27项胜任特征条目的农业科技人才胜任力正式调查问卷。
三、实证分析与结果
（一）探索性因子分析
1.因子提取为检验样本数据是否适合进行因子分析，对奇数组的153份样本进行KMO和Bartlett球形检验。检验结果显示，KMO值为0.846，Bartlett球形检验值为3348.538（p＜0.001），表明样本的相关矩阵间存在共同因素，可以进行因子分析。
2.因子命名
根据各公因子所解释的胜任特征项目，对抽取的5个公因子命名。第一个因子F1指农业科技人才从事农业科技研究活动应当具备的基本实践能力，包括抗压能力、终身学习能力、农业科技推广能
力、农业科技成果转化能力、团队协作能力、问题解决能力、沟通能力7个特征项目，将其命名为能力素质。第二个因子F2指农业科技人才在从事农业科技研究过程中应当具备的稳定心理特征，包括敬业精神、独立人格、诚信正直、严谨务实、自我成就动机、积极乐观6个特征项目，将其命名为个性品质。第三个因子F3指农业科技人才从事农业科研实践活动应当具备的陈述性和程序性知识，包括科学研究的认识论与方法论、扎实的农业学科专业知识、农业研究的前沿知识、丰富的科研工作经验、丰富的交叉学科背景知识5个特征项目，将其命名为知识体系。第四个因子F4指农业科技人才运用现代化的信息工具促使农业实际问题得到有效解决胜任特征项目Q13抗压能力Q6终身学习能力Q24农业科技推广能力Q18农业科技成果转化能力Q21团队协作能力Q4问题解决能力Q15沟通能力Q8敬业精神Q14独立人格Q16诚信正直Q19严谨务实Q23自我成就动机Q20积极乐观Q22科学研究的认识论与方法论Q5扎实的农业学科专业知识Q2农业研究的前沿知识Q10丰富的科研工作经验Q12丰富的交叉学科背景知识Q7数据挖掘能力Q11现代信息技术运用能力Q9数据分析处理能力Q17农业智能决策系统开发能力Q25丰富的创新思维Q1强烈的创新意识Q27执着的探索精神Q26强烈的好奇心Q3敏锐的洞察力特征值方差贡献率累计方差贡献率Cronbach’sαF10.9090.8870.8790.8780.8410.8300.8245.41820.06820.0680.949F20.8780.8680.8270.8170.8120.7894.25815.77135.8390.913F30.8370.8280.8130.7640.7533.97514.72250.5610.932F40.8320.8210.8080.7953.45912.81263.3730.941F50.8380.8100.7760.7670.7373.44912.77476.1470.876表2旋转后的因子载荷矩阵96技能组合，包括数据挖掘能力、现代信息技术运用能力、数据分析处理能力、农业智能决策系统开发能力4个特征项目，将其命名为信息素养。第五个因子F5指农业科技人才从事农业科技创新活动所表现出来的个人天资，包括丰富的创新思维、强烈的创新意识、执着的探索精神、强烈的好奇心、敏锐的洞察力5个特征项目，将其命名为创新特质。
（二）验证性因子分析
1.一阶验证性因子分析对偶数组的153份样本进行验证性因子分析。考虑到各胜任力维度存在融合的可能性，有必要将五因子模型与其他可能存在的竞争模型（单因子模型、二因子模型、三因子模型、四因子模型）进行优劣对比，以确定农业科技人才的最佳胜任力模型。对比结果显示，虽然GFI=0.841、AGFI=0.808受到样本量的影响，略低于理想标准（>0.9），但其余重要指标均达到了理想水平（>0.9）。据此可以认为，五因子模型是比较理想的农业科技人才胜任力模型。
2.二阶验证性因子分析本文提出的农业科技人才胜任力模型为二阶因子结构，因此需要验证一阶验证性因子分析模型中的5个潜变量能否被更高阶的潜变量解释。在一阶验证性因子分析模型中，5个潜变量之间呈现中度相关关系，说明可以继续进行二阶验证性因子分析。如图1所示，二阶因子模型的拟合指标，除了GFI=0.840、AGFI=0.810略低于理想水平（>0.9），其余指标拟合情况良好（χ2/df=1.430<3；RMSEA=0.051<0.08；IFI=0.955>0.9；CFI=0.954>0.9；TLI=0.950>0.9），说明本文探索的能力素质、个性品质、知识体系、信息素养、创新特质归属于同一概念（农业科技人才胜任力）。因此，可以采用能力素质、个性品质、知识体系、信息素养、创新特质来表示农业科技人才的胜任力。
参考文献：
［1］MCCLELLANDDC.TestingforCompetenceRatherthanfor“Intelligence”［J］.AmericanPsychologist，1973，28（1）：1-14.
［2］SPENCERLM，SPENCERSM.CompetenceatWork：ModelsforSuperiorPerformance［M］.NewYork：JohnWiley&Sons，Inc，1993：18-20.
［3］BOYATZISRE.TheCompetentManager：AModelforEffectivePerformance［M］.NewYork：JohnWiley&SonsInc，1982：56-72.
［4］薛金锋，李国杰，王丹丹，等.农业科技创新型人才素质结构与培育［J］.高等农业教育，2013（12）：117-120.
［5］郭婷，程金花，任妮.基于因子分析的农业科技人才评价指标体系研究［J］.农业科研经济管理，2018（2）：34-43
杨月坤陈鑫
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