導語：農業(yè)發(fā)展對科技人才需求探索一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

我國農業(yè)經(jīng)濟改革發(fā)展的歷程表明，全面建設小康社會和建設社會主義新農村偉大歷史任務的根本在發(fā)展，關鍵在人才。只有加強農業(yè)科技人才隊伍建設，才能加快農業(yè)科技創(chuàng)新和推廣，確保現(xiàn)代農業(yè)的發(fā)展具有堅實的科技基礎；只有加強農業(yè)科技人才隊伍建設，才能有效帶動農村人才資源的整體開發(fā)，帶動其他資源和生產要素向農業(yè)、農村聚攏，促進農民全面發(fā)展。本文研究的重點是農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展對科技人才的需求情況，希望通過建立計量模型對農業(yè)科技人才的需求量做出預測，為今后農業(yè)科技人才隊伍建設提供更加明確的戰(zhàn)略目標。目前學術界對農業(yè)科技人才的界定尚不明確，劃分標準各不相同。結合農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的實際情況及量化指標的需要，從廣義性、開放性和實踐性的角度出發(fā)，本文將所研究的“農業(yè)科技人才”定義為：具有大專以上學歷或雖不具有大專以上學歷但已取得初級以上技術職稱的，專門從事農業(yè)科研、技術、推廣工作，具有較高創(chuàng)造力，能夠為農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展做出貢獻的人。

一、農業(yè)科技人才需求影響因素分析

影響農業(yè)科技人才需求變動的因素諸多，且相互間可能存在相關性。在對這些因素進行分析時，要充分考慮農業(yè)發(fā)展規(guī)模、農業(yè)科技發(fā)展、農業(yè)產業(yè)政策及產業(yè)結構等方面的影響。本文將選擇第一產業(yè)總產值、農村居民家庭年末生產性固定資產原值、農業(yè)機械總動力、化肥施用量、農村用電量、國家財政中農林水事務支出和農業(yè)在第一產業(yè)中的比重等七個變量作為影響農業(yè)科技人才需求量的解釋變量進行預測分析。首先，農業(yè)產業(yè)發(fā)展規(guī)模對農業(yè)科技人才的影響主要由第一產業(yè)總產值、農村居民家庭年末生產性固定資產等指標來反映…。農業(yè)產業(yè)發(fā)展規(guī)模的擴大將對科技人才的需求產生雙重影響：一方面，產業(yè)規(guī)模的擴大會對科技人才素質的要求相對提高，因而對具備先進技術知識的科技人才的需求量將增加；另一方面，這種擴大也將對人力產生替代效應，致使對低端科技人才和單純體力勞動者的需求減少。其次，農業(yè)科技進步情況對農業(yè)科技人才需求的影響最為直接。科技發(fā)展為人才的培養(yǎng)提供了條件，同時又為農業(yè)科技人才發(fā)揮作用創(chuàng)造了平臺口，因此直接促進著農業(yè)科技人才的需求?？萍嫉陌l(fā)展可以用農業(yè)機械總動力、化肥施用量等指標來反映。再次，農業(yè)產業(yè)政策和產業(yè)結構也將對農業(yè)科技人才的需求產生直接或間接的影響。農業(yè)產業(yè)政策向農業(yè)內部某一產業(yè)的傾斜將會影響該產業(yè)的發(fā)展速度及發(fā)展規(guī)模。本文選取國家財政中農林水事務的支出，以反映農業(yè)產業(yè)政策的傾斜程度，用農業(yè)在第一產業(yè)中所占的比重反映農業(yè)產業(yè)結構。

二、農業(yè)科技人才需求量預測分析

(一)方法選擇與數(shù)據(jù)處理

在對人才需求預測的相關文獻進行研讀后，本文選擇回歸分析方法對農業(yè)科技人才的需求量進行預測。但由于農業(yè)科技人才群體的特殊性及相關工作起步較晚等原因，造成建立模型所需的時間序列數(shù)據(jù)缺乏，以往年份農業(yè)科技人才的需求量無法通過統(tǒng)計資料直接獲得，因此，本文采用農業(yè)從業(yè)人數(shù)乘以國有企事業(yè)單位平均每萬名職工中專業(yè)技術人員的比率進行估算，即農業(yè)科技人才需求數(shù)=第一產業(yè)從業(yè)人數(shù)×國有企事業(yè)單位平均每萬名職工中專業(yè)技術人員的比率。由于我國現(xiàn)階段國有單位中專業(yè)技術人員比率相對企業(yè)而言較高，因此，本文預測出的農業(yè)科技人才需求量應該是一個理論極大值。通過對影響農業(yè)科技人才需求的因素進行分析，擬選取的解釋變量為：Y一第一產業(yè)總產值(億元)、I一農村居民家庭年末生產性固定資產原值(元／戶)、T一農業(yè)機械總動力(萬千瓦)、T一化肥施用量(萬噸)、T，一農村用電量(億千瓦時)、G一國家財政中農林水事務的支出(億元)、R一農業(yè)在第一產業(yè)中的比重。此外，因變量H為農業(yè)人才需求量(萬人)。由于受數(shù)據(jù)資料的限制，本文僅選取1991～2008年18年的樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析(數(shù)據(jù)來源自《新中國6O年農業(yè)統(tǒng)計資料》)。因為統(tǒng)計12I徑的變化，在1995年之前的統(tǒng)計資料中給出的是全民所有制企業(yè)平均每萬名職工中專業(yè)技術人員的比率，相比較而言，這一比率明顯低于1995年開始采用的國有企事業(yè)單位平均每萬名職工中專業(yè)技術人員的比例數(shù)。因此，在構建模型時，本文引人了一個虛擬控制變量P”，來解釋這一口徑的變化，P在19911994年間取1，在1995～2008年間取0。

(二)實證分析

利用計量軟件對變量進行相關性分析，得到變量相關系數(shù)表1。如表1所示，H與各變量間的相關性均較為明顯，同時可看出，解釋變量之間也存在著一定的相關性，需要通過回歸分析進一步對解釋變量進行檢驗和篩選如表2所示，通過回歸，Adjusted—R為0．989，說明方程的線性擬合度很好，但Y、T：、T，、G和R五個變量的t統(tǒng)計量沒有通過顯著性檢驗。進一步地，通過對殘差序列異方差性和變量之間相關性的檢驗，Y、I、G和T、T：、T兩組指標之間分別存在明顯的序列相關性，但在采用I、G和T、T，進行分別回歸時又發(fā)現(xiàn)殘差序列存在比較明顯的異方差，因此最終本文選取了Y、T．、R和P四個指標作為農業(yè)人才需求量H的解釋變量，如表3所示。通過對選取的變量進行回歸分析(表4)，得到回歸方程為：Adjusted—R為O．988，F(xiàn)統(tǒng)計量為345．6，這說明方程的線性擬合度和方程設定的顯著性都很高。因方程只有18個變量，故采用ARCH方法檢驗異方差性。得到伴隨概率為0．9142，不能拒絕原假設，故殘差序列不存在異方差性。方程的Durbin—Watson值為2．48，同時通過Breusch—Godfrey檢驗，顯示殘差序列存在三階自相關性。在采用廣義差分法重新進行參數(shù)估計后，Durbin—Watson值修正為2．18，修正了序列相關性。最終的方程為：由回歸得到的方程可以總結出：一是農業(yè)科技人才需求量與第一產業(yè)總產值呈反比例關系，即隨著第一產業(yè)總產值的增大，農業(yè)科技人才需求量是下降的；二是農業(yè)科技人才需求量與反映第一產業(yè)科技發(fā)展水平的變量一一農業(yè)機械總動力呈正相關關系，這說明隨著農業(yè)科技水平的不斷提高，農業(yè)人才需求量是不斷增加的。而農業(yè)科技人才需求量與農業(yè)在第一產業(yè)中的比重負相關，說明隨著農業(yè)產業(yè)結構的調整，農業(yè)科技人才的需求量也在變化，且第一產業(yè)中農業(yè)所占比重越低，林、牧、漁業(yè)所占比重越高，農業(yè)科技人才的需求量就越高。為預測2010年和2011年的農業(yè)科技人才需求量，本文需要對第一產業(yè)總產值Y、農業(yè)機械總動力T和農業(yè)總產值Y。進行預測。預測采用變量自回歸的簡單方法。得到如下預測方程組：利用所得到的方程組對2010、2011兩年的農業(yè)科技人才需求量進行預測，得到結果見表5。

三、結論與建議

(一)結論

從預測結果可以看出，我國農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展對科技人才的需求量很大，預測出的理論極大值在1．6億以上，這一需求數(shù)對農業(yè)人才培養(yǎng)和供給帶來了極大挑戰(zhàn)。同時，目前我國農業(yè)科技人才仍存在整體素質偏低、專業(yè)人才結構性短缺、創(chuàng)新復合型高層次人才欠缺等諸多問題，因此，伴隨農業(yè)現(xiàn)代化進程的加快和農業(yè)產業(yè)結構的調整優(yōu)化，農業(yè)科技人才的培養(yǎng)必將面臨數(shù)量和質量的雙重挑戰(zhàn)。

(二)政策建議

未來應采取多項措施如：深化農業(yè)科技人才體制改革”’、推進農業(yè)高等教育體制改革、創(chuàng)新農業(yè)科技人才培養(yǎng)模式以及營造良好人才成長環(huán)境”“、加大對農業(yè)科技人才培養(yǎng)的投入¨等來提高農業(yè)科技人才供給的質量和數(shù)量，從而為農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展與新農村建設輸送更多更優(yōu)秀的農業(yè)科技人才。