我国烟农职业化程度及其影响因素研究

摘要 对全国各产区1 085名参与烟叶生产的农民进行调研，采用K-means算法、主成分分析方法、偏最小二乘路径模型和随机森林分析方法，研究了全国烟农职业化程度，并分析了各因素对烟农职业化培育的影响和重要程度。结果表明：影响烟农职业化的因素可分为烟农职业化思想、种烟黏性、生产水平、技能水平及生产管理能力5个方面。这些因素均与烟农职业化程度呈显著正相关，其中烟农职业化思想及技能水平对烟农职业化程度的影响较为密切。推动烟农思想观念及技能的提升，尤其是加强烟农培育线上资源建设是提升烟农职业化程度的重要手段。

关键词 职业烟农；培育；思想观念；技能水平

中图分类号 G725 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2024）19-0278-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.19.059

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Study on the Professionalization Degree of Tobacco Farmers in China and Its Influencing Factors

YAN Shen¹，WANG Lin-hong²，LI Xue-li¹ et al

（1.College of Staff Education，China Tobacco Corporation，Zhengzhou，Henan 450000;2.Shaanxi Provincial Tobacco Company，Xi’an，Shaanxi  710000）

Abstract A total of 1 085 tobacco farmers in different producing areas in China were investigated.K-means algorithm，principal component analysis method，small square path model and stochastic forest analysis method were used to study the professionalization degree of tobacco farmers in China， and the influences and importance of various factors on the professionalization cultivation of tobacco farmers were analyzed.The results showed that the factors affecting tobacco farmers’ professionalization could be divided into five aspects：tobacco farmers’ professionalization thought，tobacco viscosity，production level，skill level and production management ability. These factors were significantly positively correlated with tobacco farmers’ professionalization degree，among which tobacco farmers’ ideas and skill level had the closest influences on tobacco farmers’ professionalization degree.It was an important means to enhance the professionalization degree of tobacco farmers for promoting the improvement of tobacco farmers’ ideas and skills，especially increasing the construction of online resources for tobacco farmers’ cultivation.

Key words Professional tobacco farmers；Cultivation；Ideological concepts；Skill level

基金项目 中国烟草总公司陕西省公司科技项目（KJ-2021-11）。

作者简介 闫伸（1989—），男，河南许昌人，助理研究员，博士，从事烟叶生产研究工作。*通信作者，高级农艺师，从事烟草生产方面的研究。

收稿日期 2023-10-27

烟叶是行业高质量发展的基础。实施“大品牌、大市场、大企业”战略，做优做强中式卷烟品牌，必须要有稳定可靠的国内原料供给作为保障。烟叶生产不仅关系着烟草行业的持续健康发展，而且是实现农民增收、政府增税的重要途径和解决“三农”问题、推动农村发展的重要保障。烟草行业的高质量发展离不开烟农主体的发展，烟叶生产现代化离不开知识型职业烟农队伍的发展壮大。一支高素质的职业化烟农队伍是烟叶发展和现代烟草农业建设的主力^［1］。“十三五”以来，烟草行业把新型职业烟农培育提上重要日程，全国烟叶工作会议指出要狠抓职业烟农培育，积极培育种烟大户、家庭农场等规模种植主体，稳定优化烟农队伍。

1 问题的提出

新型职业烟农是以种烟为职业、具有相应的专业技能、收入主要来自烟叶生产经营并具有相当水平的现代烟草业从业者^［2］。一般具有以下特征：①爱烟叶。新型职业农民对烟叶生产具有较高热情，是追求市场最大效益的农村先进生产力的代表^［3］。②有文化。新型职业烟农应具有一定的文化水平，与传统烟农相比具有较为先进的思想观念，敢于变革，能够较快地接受新事物^［4］。③懂技术。新型职业烟农具有较高的技术技能水平，能够对烟草生产环节进行技术指导^［5］。④善经营。新型职业烟农不止从事烟叶生产活动，还能够分析和判断市场形势，开发和组织社会资源，进行有效农业经营^［6］。⑤会管理。新型职业烟农具有高效的管理能力，能够有效协调团队或管理组织，可以根据种烟实际情况制定计划并组织计划的实施^［7］。

随着农村经济和城镇化的快速发展，青壮年劳动力大量进城务工，导致烟农队伍呈现老龄化、妇女化、低学历化等趋势^［8］。同时，由于资源环境约束趋紧、生产成本刚性上涨、农业产业结构调整，烟区特色农业产业（水果、蔬菜、花卉、药材等）竞争力加剧，导致烟农种植烟叶、烟区发展烟叶的积极性明显降低。全国烟农数量每年以约8%的速度下降，部分产区烟农数量每年以20%的速度迅速下降。加速烟农培育，建立稳定的烟农队伍，提升烟农职业化的工作刻不容缓。

然而，关于全国烟农职业化程度、烟农培育效果的影响因素、烟农培育工作的改进措施研究较少。为了解决这些问题，进一步推进全国烟农职业化培育工作，笔者从全国烟农信息调研数据入手，通过K-means算法，依据职业化程度对烟农进行分组，并通过偏最小二乘路径模型分析（PLS-PM）和随机森林算法（random forrest），研究各因素对职业烟农培育的影响和重要程度，并提出相应的政策优化建议，以期为完善新型职业烟农教育培训体系、全面推进培育工作提供更多的理论支撑。

2 烟农职业化评价指标的构建

为全面了解全国烟农职业化程度的实际情况，2021年12月 24 日—2022年1月7日中国烟草总公司职工进修学院利用职业烟农培训网络平台——金叶学堂微信公众号，针对全国烟叶种植区种烟农户进行问卷调查，此次调查共收到有效问卷1 085份。

2.1 评价指标

中国烟草总公司职工进修学院职业烟农培训项目组，运用德尔菲法选取容易量化、客观具体的指标作为评价指标，构建包括爱烟叶、有文化、懂技术、善经营、会管理5个一级指标和17个二级指标，具体指标的设定、统计信息与赋值说明见表1。

2.2 数据处理

在开展多指标综合评价时，由于各指标具有不同的物理单位，存在量纲上的差异。采用均一化处理方式，将原始数据进行标准化处理，以消除不同量纲对计算结果的影响。在数据统计过程中，利用R语言进行K-means算法（factoextra包和NbClust包）、主成分分析（ggplot2包、ggfortify包和devtools包）、ANOSIM分析（vegan包），偏最小二乘计算（plspm包）及随机森林计算（random forest包）。通过Origin 9.0软件绘图。

3 结果与分析

3.1 烟农职业化程度分析

首先采用K-means算法对调研烟农进行分组，然后采用主成分分析法对所分组烟农进行职业化程度分析。

K-means算法是一种聚类算法，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类别，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类别。通过K-means 算法对烟农调研数据进行聚类分析。经计算，计算机推荐将烟农分为3组（图1），3组烟农数量分别为337、350和398人，占比分别为31.06%、32.26%和36.68%。通过组间差异分析（ANOSIM）可知，3组分类差异极显著（r>0，P=0.001），说明3个分组烟农特征差异明显，即分组有效。

为比较3组烟农的职业化程度，对每组烟农调研数据进行分类合并，采用主成分分析法计算各组烟农职业化程度得分，结果见表2。由表2可知，1组和2组烟农主成分得分分别为-0.17和-0.30，职业化程度相对较低；3组烟农职业化程度最高，主成分得分为0.41。因此，最终评价结果显示36.68%的烟农（3组）职业化程度得分属于较高水平。

3.2 烟农职业化程度的影响因素分析

采用主成分分析法对烟农职业化评定指标进行归类。主成分分析（principal components analysis）是一种通过降维技术将多个变量化为少数几个主成分的统计方法。它可以对高维数据进行降维，减少预测变量的个数，同时经过降维去噪。对烟农职业化评定指标进行主成分分析，结果见表3。前5个主成分的特征值大于1，故提取了前5个主成分。第一主成分的方差占所有主成分的24.26%，前5个主成分累积方差贡献率达到74.14%。因此，选取前5个主成分已足够描述各烟农职业化程度。其中，第一主成分中是否购买保险（X₇）、是否参与职业烟农认定（X₈）、使用手机或者电脑查询种烟相关信息（X₉）、通过手机或者电脑参加相关学习培训（X₁₀）、烟叶生产相关知识了解程度（X₁₃）的负荷值较大，可以认为是反映烟农职业化思想的综合指标；第二主成分中种烟年限（X₂）、身体状况（X₄）、年龄（X₅）及学历（X₆）的负荷值较大，可以认为是反映烟农种烟黏性的综合指标；第三主成分中种烟意愿（X₁）、单位面积产量（X₁₁）及单位面积产值（X₁₂）的负荷值较大，可以认为是反映烟农生产水平的综合指标；第四主成分中从事烟草专项工作（X₁₄）及掌握专项技能（X₁₅）的负荷值较大，可以认为是反映烟农技能水平的综合指标；第五主成分中家庭从事烟叶生产的劳动力（X₃）、种烟面积（X₁₆）、生产成本（X₁₇）的负荷值较大，可以认为是反映烟农生产管理能力的综合指标（表3）。

3.3 烟农职业化程度的影响因子及其重要程度分析

偏最小二乘路径模型分析（PLS-PM）是一种用于研究多个观测变量关系的数据分析方法。通过将主成分分析提取的公共因子，包括烟农职业化思想、种烟黏性、生产水平、技能水平及生产管理能力进行分类，利用偏最小二乘路径模型分析，计算这5类因子对烟农职业化程度的影响（图2）。从图2可以看出，烟农职业化思想、种烟黏性、生产水平、技能水平及生产管理能力与烟农职业化程度均呈显著正相关（P<0.05）。此外，烟农职业化思想、技能水平及生产水平之间均呈显著正相关，烟农的生产管理能力与生产水平、种烟黏性关系密切。烟农种烟黏性与职业化思想、技能水平及生产水平均没有显著关系，暗示通过提高种烟黏性来提高烟农收入并不是长久之策。从影响因子来看，烟农职业化思想和技能水平对烟农职业化程度的影响较大（效应值超过0.5），且影响主要表现为直接影响。