1吉林省農業科技推廣和服務績效的綜合評價

1.1績效評價體系

農技推廣和服務有利于農戶生產成本減少、產出增加、勞動強度降低、農產品質量提高、節能減排以及勞動者素質提升。因此，農技推廣和服務機構績效涉及經濟、社會和生態等多方面。農技推廣和服務機構績效評價是一個復雜的系統工程，它不僅包括側重于高效角度的“硬”指標，如良種產量增長率、純收入增長率等，還包括“軟”指標，如農技推廣和服務帶來的社會效應和生態效應。從經濟效益、社會效益和生態效益這三方面對農技推廣和服務機構績效進行評價，理論上是合理的，但在實踐中卻難以實施，因為這三方面效應如何測度是難以解決的問題。筆者考慮到農戶是農技推廣和服務的最終用戶，所以決定另辟蹊徑，從顧客的角度來評價農技推廣和服務機構績效[2]。作為農技推廣和服務的需求方，農戶對農技推廣和服務具有最直接、最切實的感受。因此，用農戶的滿意度來測度吉林省農技推廣和服務機構績效是妥當的。根據吉林省農技推廣和服務的工作內容，筆者首先將評價體系分解為推廣和服務績效2個二級指標，然后將這2個二級指標逐一分解，最后得到8個三級評價指標（表1）。這個評價指標體系基本涵蓋了吉林省農技推廣和服務的工作內容，不失全面性和系統性。

1.2績效評價方法

本研究采用層次分析法對吉林省農技推廣和服務機構績效進行綜合評價。按照統計學分層抽樣、整群抽樣等原則，本課題組先在吉林省40個縣（市）中隨機抽取22個縣（市），然后在每個縣（市）抽取一個鄉鎮，接著在各鄉鎮確定一個農技推廣機構作為績效評價對象，并對該機構進行訪談，以獲得該機構信息，如機構類型、機構性質、員工素質、經費保障等。關于農戶調查，本課題組在各抽樣鄉鎮選擇1個自然村作為農戶調查點，每村隨機選取15~20戶進行入戶調查，要求農戶對指定農技推廣機構進行績效評價。根據上述指標體系，筆者設計調查問卷，要求被調查者對農技推廣和服務機構各項工作績效逐項評分(設計理論最小值0分,最大值100分)。根據被調查者所給出的分值,按照同級指標等權重的法則，運用層次分析法求和，得出績效的評價得分值,并作為一個樣本點。共向農戶發放問卷340份,回收有效問卷314份,有效回收率約為92.35%。通過統計各樣本點的信息來推斷吉林省農技推廣和服務機構的總體績效狀況。

1.3績效評價結果

抽樣得分的統計結果(表2)顯示:吉林省農技推廣和服務機構績效的評價得分均值為71.3，最高得分為95.33，最低得分為23。從滿分往下按照每10分一個等級分別賦予優、良、中、差、很差5個等級（表2），對應被調查者對農技機構很滿意、比較滿意、基本滿意、勉強滿意和很不滿意。在314份有效問卷中，得分值為70~80分的比重最大，約占28.34%，即＞1/4的農戶對他們所熟悉的農技機構持基本滿意態度。同時，對農技機構非常不滿意、勉強滿意和比較滿意的比重相當，都約為20%，而對農技機構持非常滿意的比重很小，為6.37%。由此推斷:吉林省的農戶對農技推廣和服務機構的總體評價是基本滿意,而農技機構的運行績效是中等水平。進一步分析發現，農戶對農技推廣的滿意度較低而對農技服務的滿意度相對較高。在農技推廣的4個指標中，除新品種和新栽培模式推廣的評分＞70分外，節能減排技術、節水灌溉技術、園藝特色作物推廣的評分都約為61分，屬于勉強滿意的水平；農技服務4個指標的評分都接近78分，接近比較滿意的水平。顯然這是符合吉林省農技推廣和服務機構的現實情況的。對于良種推廣、病害防控服務、農技培訓等傳統農技工作，吉林省農技機構基本能夠適應，能較好地應對；對于節能減排技術、節水灌溉技術和園藝特色作物推廣等新興農技，一方面農戶的期望比較高，另一方面農技機構自身消化還不夠，農戶的實際感知和期望的差距特別大。

2吉林省農業科技推廣和服務績效的影響因素分析

2.1績效評價結果的影響因素

農技推廣和服務機構的績效評價受到評價主體因素、客體因素和環境因素的影響。主體因素包括評價者的性別、民族、健康狀況、年齡、文化程度、家庭收入及結構等個體特征；客體因素包括農技機構帶來的經濟效應、社會效應和生態效應以及機構本身的一些特質。此外，機構的環境因素，諸如是否有政府資助、是否有科研合作以及是否溝通順暢等因素，也對農技機構績效產生影響。農戶在評價農技機構績效時，對農技機構帶來的經濟效應、社會效應和生態效應很難把握。另外，由于信息非對稱性，農戶對農技機構本身的特征也不能完全掌握。因此，本研究在考察農技機構自身因素方面，一是了解農戶能輕易作出判斷的信息，如該機構是否公益性質、辦公設施是否齊全等；二是通過訪談機構成員了解其農技人員素質情況、機構類型及工作經費保障等因素[4]。綜合上述，影響農技推廣和服務機構績效得分的評價主體、評價客體和運行環境18個因素。

2.2計量模型

本研究以吉林省農技推廣和服務機構績效評價綜合評分為因變量，建立多元線性回歸模型來分析農技機構績效與其影響因素間的數量關系：i01kik2jijiYZXU式中:iY為第i個被調查者對農業科技推廣和服務滿意度的綜合評分；ijX為第個評分的第j項連續變量影響因素；ikZ為第個評分的第k項虛擬變量影響因素；0為常數項,1j、2k為待估參數；iU為誤差干擾項。

2.3模型結果及檢驗

將因變量和自變量的樣本值輸入SPSS17.0數據表，選擇多元回歸分析。將所有自變量進入運行程序，得到程序分析清單。

2.3.1擬合優度檢驗模型擬合的總體參數如表4所示。由于自變量數目較多，且各變量的量綱不同，因此，采用調整的判定系數反映模型的擬合情況更為準確。從試驗結果可以看到，調整后的R2adj=0.925，作為橫截面數據，這個擬合優度非常高。

2.3.2F檢驗從表5回歸方差分析結果：F值為215.139，顯著性為0（P＜0.05）。這表明被解釋變量與解釋變量整體線性關系聯合顯著，所建立的回歸模型具有統計意義，因此可以用線性模型描述并反映它們之間的關系。

2.3.3回歸系數顯著性檢驗與變量多重共線性檢驗模型的回歸系數顯著性與多重共線性的診斷結果。在所選取的13個虛擬變量和5個連續變量中，有13個解釋變量通過了t檢驗，且各變量的回歸系數顯著性均＜0.05的水平。這表明這些解釋變量與被解釋變量之間存在著顯著的線性關系，所確定的自變量可以有效地解釋吉林省農技機構績效的綜合評分。本研究采用方差膨脹因子（VIF）對解釋變量之間的多重共線性進行了診斷。表4的計量結果顯示，顯著解釋量的VIF值相對較小與1接近。因此，校正后解釋變量之間的共線性很弱，多重共線性可以接受。