于琳靖 朱克西
趙如(2018)從創業素質和創業技能兩個維度構建農民企業家勝任力模型,提出農民企業家勝任力的培育對策[1]。肖焰和謝雅鴻(2019)以國內學術界具有代表性的期刊文獻為基礎,回顧了農民企業家及人力資本的相關理論[2]。肖焰和蔡晨(2019)以我國農民企業家為研究對象,從帶富能力和帶富意愿兩個方面,深入探究了農民企業家的帶富能力,為提高農民企業家帶富效能提出了針對性建議[3]。王雅靜和陸建飛(2021)基于人力資本理論和企業家才能理論,構建了新型農業經營主體企業家才能指標體系,從企業家才能的素質特征、能力特征和績效水平三個方面進行分析,勾勒出了新型農業經營主體企業家的群像圖[4]。
當前,國內學術界關于農民企業家推進鄉村振興和加快農業農村現代化的相關研究仍處于探索階段。對農民企業家的相關研究多數以定性研究為主,定量研究較少,缺乏第一手的調研資料,理論成果缺乏實證研究的支持。
李曉柯(2008)在用區域標準對農村企業進行界定后,認為不管企業家初始創業地點是在農村還是城市,只要企業家當前經營企業所在地在農村,為農村經濟發展作貢獻,則都可以稱作農民企業家。嚴鵬和張紅(2018)認為近代中國若干地區農村手工業的發展系由“地方能人”推動,改革開放后中國的農村工業化進程也涌現出具有相似性的農村企業家,這些農村企業家在一定意義上可以稱為農民企業家。肖焰和謝雅鴻(2019)認為符合從小在農村成長(農民企業家要具有農民背景)、目前企業所在地在縣域范圍內這兩個條件的就可以稱為農民企業家。
本文在整理眾多學者對農民企業家概念的界定后,結合研究需要,認為農民企業家無須具備農民背景,只要當前經營的企業能為農村經濟發展作出貢獻,均可稱為農民企業家。總之,農民企業家立足農村,與傳統農民相比,知識存量更為豐富、思維理念更為先進、管理能力更具有創新性等。
學術界對數字化素質沒有統一的界定,本文暫且將數字化素質定義為:會搜集、會開發、會利用信息和技術的一種能力。
本文采用隨機抽樣方法,對不同年齡段的農民企業家皆有涉及,且占比差不是很大。相對來說,45歲以上的占比最大;男性比例占比最高,為63.8%;受教育程度,高中及以下學歷占比最高,接近60%,而碩士及以上占比極低,僅2.2%。反映出農民企業家的學歷普遍不高,說明樣本具有一定的代表性,調查結果具有一定的信度。從居住地來看,樣本中76.5%的農民企業家居住在農村,這進一步說明了農民企業家數字化素質不高的原因。
本文信度分析中,總體問卷的信度系數達0.902,這說明問卷的測量指標或者測量項目的選取整體比較好,量表有較高的信度。本次調查采用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗和 Battle球形檢驗,KMO 的檢驗標準為:KMO≥0.9,非常適合。研究表明KMO為0.903,說明檢驗結果合適,問卷具有良好的效度。
通過文獻研究及與專家訪談,本文將影響因素從農民企業家稟賦出發,分為個體特征、學習特征、才能特征及環境特征四個方面,選取了29個變量作為因素分析。
通過SPSS得出線性回歸方程:

由此可見,學歷X3、學習信心X16、學習主動性X18、數字化才能之信息開發手段X28,對數字化素質有顯著的正向影響,然而認為必須學習互聯網技術才能應對未來挑戰的數字化素質反而低。

表4 -2 二元Logit回歸結果

這表明:
1.X3學歷與數字化素質呈正相關,學歷每增加一個單位,數字化素質提高概率增加EXP(0.527)=1.6938個單位;
2.培訓機會與數字化素質呈正相關,次數增加一個單位,數字化素質提高概率增加EXP(0.456)=1.5778個單位;
3.單位無線網覆蓋與數字化素質呈正相關,覆蓋范圍增加一個單位,數字化素質提高概率增加EXP(-0.306)= 0.7364個單位;
4.信息獲取能力與數字化素質呈正相關,信息獲取能力增加一個單位,數字化素質提高概率增加EXP(0.399)= 1.4903個單位;
5.信息開發手段與數字化素質呈正相關,信息開發能力增加一個單位,數字化素質提高概率增加EXP(0.460)= 1.5841個單位。
根據以上兩種模型的構建,不難發現,學歷以及數字化才能之信息開發手段是影響農民企業家數字化素質的顯著因素。多元回歸分析得出學習信心與學習主動性對于影響農民企業家的數字化素質也是至關重要的;二元Logit回歸得出培訓機會、單位網絡環境及信息獲取能力同樣對數字化素質有著不可忽視的重要性。
創新高學歷、高才生吸引制度,落實優惠政策,引導人才下基層輔助農民企業家。
為鼓勵農民企業家提升自身數字化素質,實行數字化技術補貼,提高學習信心及學習主動性。
宣講一系列互聯網技術,傳授信息獲取的辦法及信息開發的手段,從本質上提升農民企業家的數字化素質。
加大農村區域的信息通信基礎設施建設,保障互聯網全覆蓋城區和鄉村,提供良好的網絡環境。