绩效分析下的农业技术推广论文

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一、农业技术推广绩效评价指标体系的构建

(一)评价指标选取的原则

农业技术推广评价中使用的指标体系，是指衡量农业推广项目实施或者完成的优劣或者效益的大小，实施方案和决策目标是否合适等的重要尺度。在建立评价指标体系时，很关键的是评价指标的选取。由于农业技术具有活动的多样性和目标的多元性的特点，因此建立一套完善的评价指标体系并不容易，为了使指标的选取符合评价的要求，在选取过程中要遵循一定的原则。

1．实效性原则

在构建评价指标体系时，要充分体现绩效评价的目的，与农业技术推广工作的总体战略紧密联系，体现技术推广的实际情况和基本规律，充分发挥评价的作用。

2．科学性原则

建立评价指标体系应根据评价的具体对象和目的，正确处理推广的质和量之间的关系，合理运用多种评价方法，从多方面对农业技术推广绩效作出全面、客观和系统的评价并得出相应的结论。

3．适应性原则

在建立评价指标体系时，要根据推广体系、组织机构、农技员或者农户不同的行为特点来分别设置指标进行评价，而不能一概而论［8］。

4．全面性和可操作性相统一的原则

一般来说，农业技术推广绩效的评价是从多个方面来进行的。评价时既要反映推广绩效的全貌，使指标全面又科学，又要防止指标过于繁杂。因此，在设置指标时应做到概念清晰，数据来源便于采集，提高实用性和可操作性。

(二)评价指标体系的构建

综合各个学者的观点，以及数据的可获得性，本文从经济、科技效益，社会效益和生态效益三个方面来选取构建农业技术推广绩效评价的模型。

1．经济、科技效益指标

(1)农业总产值

农业总产值是以货币表现的农林牧渔业的农产品及副产品总量，反映了一定时期内农业生产的总规模和总成果。

(2)粮食单位产量

粮食单产是粮食总产量与粮食播种面积之比，是农业生产效益最直接的表达方式。一般来说，单位面积粮食产量越高，表明土地质量较好，土地利用集约度较高，土地可持续利用能力越高。

(3)人均粮食占有量

目前我国人均粮食占有量相对较低，因此，人均粮食占有量是一个非常重要的指标，它反映了新技术的采用和实施后人均粮食产量占有的状况。

(4)农民家庭人均纯收入

农民家庭人均纯收入是衡量农业生产经济效益的一个重要指标，它反映了农民在进行农业和其他副业生产活动获得的收入，其高低对农民的生产积极性和农村社会稳定都有重要的影响［9］。

(5)农村用电量

农村用电量指一个年度内，扣除在农村中的全民所有制工业、交通、基建单位的用电量之后的农村生产上和生活上的全年用电，反映一定时期该地区应用农业技术的程度。

(6)农用机械总动力

农用机械总动力指主要用于农林牧渔业的各种动力机械的动力总和，反映了一定时期的农业技术水平。

2．社会效益指标

(1)农民家庭平均每人生活消费支出

农民家庭平均每人生活消费支出指农村常住居民家庭用于日常生活的全部开支，是反映和研究农民家庭实际生活消费水平高低的重要指标。

(2)农村就业人员数

农村就业人员数反映了一定时期内劳动力资源的实际利用情况。该指标越高，说明农村发展态势越好。

(3)农民人均耕地面积

农民人均耕地面积指人均占有种植各种农作物的土地面积，包括灌溉水田、水浇地、旱地、菜地等，是衡量农业可持续发展能力的一个重要指标，是农业生产的最基本要素。

(4)农村居民人均住房面积

农村居民人均住房面积反映了居民居住水平和基本生活质量的指标。该指标越高，说明居民的生活质量越高，可持续发展态势越好。

3．生态效益指标

(1)地质灾害发生次数

地质灾害是指在自然或者人为因素的作用下形成的，对人类生命财产、环境造成破坏和损失的地质现象，如崩塌、滑坡、泥石流、水土流失、土地沙漠化及沼泽化、土壤盐碱化等。该指标是反向指标，其值越大，表明可持续发展态势越差。

(2)水土流失治理面积

严重的水土流失会侵蚀粮田，破坏农业生产资源。水土流失治理面积反映了该地区在水土保持和农业生产环境的建设上取得的成绩。水土流失治理面积越大，生态效益越大［5］。

二、农业技术推广绩效评价实证分析

(一)数据来源与研究方法

1．数据来源评价指标数据均来源于2012《中国统计年鉴》，本文选取了31个省市的2011年有关数据进行实证分析，各指标的原始数据见表1。2．研究方法本文采用SPSS系统软件作为分析工具，选择主成分方法进行分析。主成分分析是研究如何通过原来变量的少数几个线性组合来解释原来变量绝大多数信息的一种多元统计方法。主成分分析法是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下将多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。通常把生成的综合指标称为主成分，且每个主成分都是原始变量的线性组合。从而在研究复杂问题时，就可以只考虑几个主成分而不损失太多信息，使问题得到简化，提高分析效率［10］。主成分分析的具体步骤如下:(1)若原始数据存在正向指标和逆向指标或者单位不同，要进行同趋化和无量纲标准化处理，使指标之间具有可比性。(2)计算样本相关矩阵R，求相关矩阵的特征值和特征向量。(3)根据特征根计算结果，确定主成分量的个数。为了确保原有数据所包含的信息量被新的主成分所提取，主成分个数的选取要求累计贡献率达到80%以上。主成分的方差贡献率越大，表明该主成分综合信息的能力越强。(4)综合各主成分构造评价模型及分析综合评价结果［11］。

(二)分析过程及结果

在表1的各项评价指标中，存在着正向指标和反向指标。正向指标值越大，所反映的农业技术推广效果越好，逆向指标则相反。其中，地质灾害发生次数是反向指标。为了使各个指标都具有正向化的性质，在进行实证分析时，先要对数据进行同趋化处理。另外，由于数据单位不同，因此还要进行无量纲标准化处理。数据通过同趋化处理后，接下来通过SPSS软件对数据进行了标准化处理和主成分分析，确定综合解释因子，表2为各主成分的特征值和贡献率。表2可以看出前4个主成分的累积方差贡献率达到了83．68%，基本保留了原来指标的信息，这样将原来的12个指标转化为4个新指标，4个指标与原来的指标存在着线性关系。SPSS软件得出主成分系数矩阵如表3。由表3，可知第一主成分主要是粮食单位产量、人均粮食占有量、农村用电量、农民家庭人均纯收入、农民家庭平均每人生活消费支出、农民人均家庭住房面积、水土流失治理面积这7个指标的综合反映，贡献率为34．349%。第二主成分主要是农业总产值、农用机械总动力、农村就业人员数3个指标的综合反映，方差贡献率为27．188%。第三主成分主要是农民人均经营耕地面积的反映，方差贡献率为9．245%。第四主成分主要是地质灾害发生次数的反映，方差贡献率为8．535%。接下来，SPSS给出各主成分得分。

三、结论与建议

本文从经济、科技效应、社会效应和生态效应三个方面构建了农业技术推广绩效评价的指标体系，并且利用主成分分析方法定量对中国31个省市的农业技术推广绩效进行了评价，并进行了排序。从以上实证结果可以看出，各省市农业技术推广绩效存在较大的差异，得分排名前5位的为江苏、山东、浙江、河南和广东省。江苏和山东省在经济、科技，社会和生态方面发展都比较良好，二者差距不是很大。而甘肃、海南、宁夏、西藏和青海位于最后五位，与其他省份相比差距非常大。福建和江西分别排在第11和14位，说明其农业技术推广处于全国中等水平。江西省虽然在粮食作物单位产量、人均粮食占有量、农用机械总动力、农村就业人员数、农民人均经营耕地面积、水土流失面积方面与福建相比占有优势，但是其在农业总产值、农村用电量、农民家庭人均纯收入、农村家庭平均每人生活消费支出，农民人均家庭住房面积方面较差。因此，综合各个因素，江西省农业技术推广工作落后于福建省，但是二者差异也不是很大。从以上实证结果可以看出，要想提高农业技术推广绩效，实现可持续发展，在很大程度上要靠提高经济效益。但是，若只重要经济效益，而忽视了农村社会的稳定和农业的可持续发展，都会影响到农业技术推广工作的整个运行状况。因此，要从各个方面来推动农业技术推广工作，实现其高效、稳定和持续发展。

作者：王文烂黄秀娟工作单位：福建农林大学经济学院