張春梅，王 晨

長春大學(xué) 管理學(xué)院,長春 130012

0 引言

2019年國家提出要把握“雙創(chuàng)+農(nóng)業(yè)”發(fā)展模式,支持鄉(xiāng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè),農(nóng)業(yè)領(lǐng)域迎來了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)熱潮.吉林省也積極響應(yīng)國家創(chuàng)業(yè)興農(nóng)號(hào)召,多項(xiàng)舉措助力農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè).然而,吉林省農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)環(huán)境尚處于發(fā)展建設(shè)關(guān)鍵期,存在多方不穩(wěn)定因素[1],制約農(nóng)戶的多元化生產(chǎn)經(jīng)營.因此,本文深入分析吉林省農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響因素,進(jìn)行實(shí)證分析構(gòu)建創(chuàng)業(yè)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響測(cè)評(píng)量表及影響機(jī)制,為農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)環(huán)境的優(yōu)化、農(nóng)戶轉(zhuǎn)型及自我價(jià)值實(shí)現(xiàn)和鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)的振興提供理論支持.

1 吉林省創(chuàng)業(yè)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響評(píng)估測(cè)量量表開發(fā)

本文結(jié)合機(jī)械設(shè)計(jì)理論,探索創(chuàng)業(yè)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響作用,對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響因素進(jìn)行系統(tǒng)性分析,構(gòu)建創(chuàng)業(yè)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型多層次影響評(píng)價(jià)體系,包含社會(huì)人文環(huán)境、政策支持環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場(chǎng)發(fā)展環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境和金融服務(wù)環(huán)境6項(xiàng)一級(jí)指標(biāo), 一級(jí)指標(biāo)下設(shè)有創(chuàng)業(yè)宣傳教育、政策了解程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場(chǎng)規(guī)范程度、地理位置優(yōu)越和銀行貸款獲取等34項(xiàng)原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量,指標(biāo)及問卷題項(xiàng)描述如表1所示.

表1 吉林省創(chuàng)業(yè)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響指標(biāo)及問卷題項(xiàng)描述

2 吉林省創(chuàng)業(yè)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響量表測(cè)量

本文以網(wǎng)上問卷形式向吉林省不同地區(qū)的278戶農(nóng)戶發(fā)送了數(shù)據(jù)調(diào)查問卷,調(diào)查中農(nóng)戶對(duì)34個(gè)問卷題項(xiàng)的重要性進(jìn)行了評(píng)估(重要性評(píng)估等級(jí)劃分為非常不重要(賦值1)、不重要(賦值2)、一般重要(賦值3)、重要(賦值4)和非常重要(賦值5)5個(gè)等級(jí),最終回收有效問卷139份,采集139組樣本,每組34項(xiàng)原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量,共計(jì)4 726個(gè)評(píng)估等級(jí)賦值數(shù)據(jù)(因篇幅所限,數(shù)據(jù)未列出),在此基礎(chǔ)上,對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析,形成原始觀測(cè)指標(biāo)變量數(shù)據(jù).

2.1 描述統(tǒng)計(jì)

根據(jù)問卷題項(xiàng)基本信息結(jié)果,對(duì)調(diào)查對(duì)象的年齡、文化水平、工作性質(zhì)等信息進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì).由數(shù)據(jù)可知,參與調(diào)查的人員中,大專及以上學(xué)歷的人僅為5.4 %；未上學(xué)和小學(xué)、初中或高中分別占10.0 %,32.4 %,41.4 %和10.8 %,整體文化水平有較大提升空間.在工作性質(zhì)方面,從事種地、打工的人員分別占30.1 %和25.8 %,而綠色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、小規(guī)模經(jīng)營及大規(guī)模經(jīng)營僅占17.9 %,8.6 %和1.4 %,受調(diào)查人員的從業(yè)性質(zhì)整體上較為保守.而家庭年收入小于3萬元及3萬元 ～ 5萬元之間的占6.6 %和15.8 %；收入5萬元 ～ 8萬元，8萬元 ～ 12萬元及12萬元以上分別占25.8 %,22.2 %和5.8 %,這說明調(diào)查人員整體收入不高.同時(shí)，收入滿意程度也側(cè)面反映了收入問題,非常不滿意、比較不滿意與一般的比例高達(dá)17.3 %,18.0 %和52.5 %,僅有10.1 %的人比較滿意和2.2 %的人非常滿意.而在轉(zhuǎn)型方向的選擇中,農(nóng)作物多樣化生產(chǎn)、畜牧養(yǎng)殖及打工的分別占17.3 %,18.0 %和10.1 %；選擇農(nóng)副產(chǎn)品加工的人員則高達(dá)52.5 %,希望進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的僅為2.2 %,這說明大多數(shù)農(nóng)戶思想上較保守,轉(zhuǎn)型主要以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為中心,不愿承擔(dān)過大風(fēng)險(xiǎn).

2.2 信度分析與效度檢驗(yàn)

本文首先運(yùn)用SPSS 25.0對(duì)回收數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析,信度分析結(jié)果顯示,34項(xiàng)觀測(cè)指標(biāo)的克隆巴赫 Alpha值為0.975,達(dá)到并遠(yuǎn)高于0.7,說明問卷整體具有很高的內(nèi)在一致性,可靠性極好.隨后對(duì)數(shù)據(jù)題項(xiàng)進(jìn)行效度檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示,KMO值取樣適切性量數(shù)為0.931,巴特利特球形度檢驗(yàn)Bartlett近似卡方值為4 963.595,自由度為561,顯著性P值為0.000,sig.<0.001表明變量間顯著相關(guān),說明問卷具有較好的結(jié)構(gòu)效度,很適合做因子分析.

2.3 題項(xiàng)測(cè)量與量表優(yōu)化

在通過信效度檢驗(yàn)后,本文利用SPSS 25.0對(duì)34項(xiàng)原始觀測(cè)指標(biāo)變量進(jìn)行探索性因子分析,該方法是一項(xiàng)用來找出多元觀測(cè)變量的本質(zhì)結(jié)構(gòu),并進(jìn)行降維處理的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)技術(shù),能夠?qū)⒕哂绣e(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的原始觀測(cè)指標(biāo)變量綜合為少數(shù)幾個(gè)核心因子,用較少的因子變量來最大程度地概括和解釋原有的觀測(cè)信息.

假設(shè)在34個(gè)相關(guān)的原始觀測(cè)指標(biāo)變量中含有m個(gè)彼此獨(dú)立的公共因子(m<34),原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量與因子(包括公共因子和特殊因子)的關(guān)系為:

Xi=ai1F1+ai2F2+…aijFj…+aimFm+εi(i=1,2,3…34;j=1,2,,3…m)

上式的矩陣為:

X=AF+ε

式中,Xi(i=1,……34)為原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量;F1,F2,…Fj,…Fm為提取的公共因子,即指可綜合存在于原始觀測(cè)指標(biāo)變量中各類信息的綜合指標(biāo),它們彼此不相關(guān),信息不重疊;aij為公共因子載荷,它表示第i個(gè)原始觀測(cè)指標(biāo)變量Xi與第j個(gè)公共因子Fj的相關(guān)系數(shù)即表示Xi依賴于Fj的份量(比重),其絕對(duì)值│aij│≤1,且越接近1,表示公共因子與原始觀測(cè)指標(biāo)變量的相關(guān)性越強(qiáng);εi為特殊因子,它是指不能包含在公共因子的部分;X為原始觀測(cè)指標(biāo)變量矩陣;A為公共因子載荷矩陣;F為公共因子矩陣;ε為特殊因子矩陣.

采用主成分分析和最大方差旋轉(zhuǎn)法,計(jì)算結(jié)果為因子Fj的特征值λj(即因子Fj下的因子載荷平方之和)大于1的有5個(gè),故最終提取出5個(gè)(即m=5)因子作為公共因子Fj(j=1～5),選擇因子載荷截取點(diǎn)為0.45[2],優(yōu)化后的農(nóng)戶轉(zhuǎn)型創(chuàng)業(yè)環(huán)境影響原始觀測(cè)指標(biāo)變量、因子載荷、方差貢獻(xiàn)、公共因子貢獻(xiàn)率及累積貢獻(xiàn)率、原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量的共同度如表2所示.

表2 吉林省創(chuàng)業(yè)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響測(cè)量量表

表2中任一行因子載荷的平方之和是相應(yīng)原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量Xi的共同度ci2,其計(jì)算式為:

式中，ci2與對(duì)應(yīng)原變量的誤差方差相加等于1,即ci2≤1,所以所有原變量的總方差等于變量數(shù)n=34;任一原變量的方差等于1.對(duì)給定的原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量Xi(即給定i),ci2越大,則表明Xi對(duì)公共因子Fj(j=1,2,3,4,5)的依賴程度越強(qiáng),因此ci2反映了Xi對(duì)公共因子Fj(j=1,2,3,4,5)的共同依賴程度.本文的因子分析希望能用找到的5個(gè)公共因子解釋原變量Xi的絕大部分變異,即變量的共同度要比較高,越接近1越好.原變量Xi的共同度成為評(píng)估因子分析效果優(yōu)劣的重要指標(biāo).

表2中因子載荷的平方反映了某一因子對(duì)某一原變量Xi的方差貢獻(xiàn),那么,第j列公共因子載荷的平方之和就是第j列公共因子在解釋所有原變量Xi(i=1,2,3,…34)方差中貢獻(xiàn)的總和,叫做該公共因子的方差貢獻(xiàn)νj2(也即該公共因子的特征值λj),即:

對(duì)給定的公共因子Fj(即給定j),其方差貢獻(xiàn)νj2越大,則表明公共因子Fj對(duì)所有原始觀測(cè)指標(biāo)變量均有較大影響,亦即當(dāng)公共因子Fj變化時(shí),所有原始觀測(cè)指標(biāo)變量都將產(chǎn)生較大波動(dòng),因此,方差貢獻(xiàn)νj2反映了公共因子Fj對(duì)所有原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量Xi(i=1,2,3,…34)的方差總的影響,同時(shí)也體現(xiàn)了公共因子Fj在所有公共因子中的相對(duì)重要性.

表2中公共因子貢獻(xiàn)率是指每個(gè)公共因子所解釋的方差在所有原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量的總方差中的占比,即每個(gè)公共因子的特征值或方差貢獻(xiàn)與所有因子特征值之和(即因子分析中原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量的項(xiàng)數(shù)34)之比,即:

公共因子累積貢獻(xiàn)率則是指抽取出的所有公共因子的公共因子貢獻(xiàn)率之和,即:

既可將ωj理解為抽取出的公共因子變異對(duì)所有原始變量變異的解釋力,也可將Ωj理解為抽取出的公共因子對(duì)所有原始變量的代表性,很顯然代表性高的較好,因?yàn)橐蜃臃治龅哪康木褪腔?jiǎn)原始變量,用盡量少的公共因子代表盡量多的原始變量,使原始變量的意義更加明確.

由表2可知,表1中的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境與市場(chǎng)發(fā)展環(huán)境被歸結(jié)為經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)環(huán)境,提取出的5個(gè)公共因子分別對(duì)應(yīng)吉林省創(chuàng)業(yè)環(huán)境的5個(gè)維度,即社會(huì)人文環(huán)境、政策支持環(huán)境、經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境和金融服務(wù)環(huán)境.由表2公共因子累積貢獻(xiàn)率可知,提取出前5個(gè)主成分作為公共因子,則其能夠解釋原變量方差的75.029 %,說明對(duì)原始變量的解釋能力較強(qiáng),代表性較好.

在社會(huì)人文環(huán)境中,10個(gè)題項(xiàng)可歸為3類,即宣傳教育、人文引導(dǎo)和社會(huì)支持.第1類為創(chuàng)業(yè)教育的宣傳與教育,因子載荷較高,均為0.8左右,包括創(chuàng)業(yè)宣傳教育、創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)、職業(yè)技能培訓(xùn)、創(chuàng)業(yè)道德引導(dǎo)和教育發(fā)展程度5個(gè)題項(xiàng),涵蓋了創(chuàng)業(yè)教育的方方面面,反映了教育在創(chuàng)業(yè)社會(huì)人文環(huán)境的建設(shè)中占據(jù)首要地位；第2類為創(chuàng)業(yè)環(huán)境的人文引導(dǎo),包括社會(huì)創(chuàng)業(yè)氛圍、技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)勵(lì)和社會(huì)信用程度3個(gè)題項(xiàng),因子載荷在0.7以上,重要程度較高,若整體風(fēng)氣欠佳,創(chuàng)業(yè)數(shù)量、質(zhì)量也會(huì)逐漸降低,最終形成惡性循環(huán),且低水平的誠信意識(shí)還會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)整個(gè)過程產(chǎn)生不良影響,增加不確定性因素,創(chuàng)業(yè)人文環(huán)境的建設(shè)不可忽視；第3類為社會(huì)的支持與引導(dǎo),包括創(chuàng)業(yè)扶持資金和示范基地帶頭2個(gè)題項(xiàng),因子載荷在0.6左右,這些實(shí)際支持會(huì)對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生直接影響.

在政策支持環(huán)境中,8個(gè)題項(xiàng)可歸為3類,即政策支持、服務(wù)效率和實(shí)際引導(dǎo).首先在政策支持中,政策了解程度、政策落實(shí)程度、創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目優(yōu)惠和創(chuàng)業(yè)跟進(jìn)指導(dǎo)的因子載荷均為0.8左右,處于較高水平,說明政策支持與引導(dǎo)在農(nóng)戶轉(zhuǎn)型創(chuàng)業(yè)環(huán)境建設(shè)占據(jù)至關(guān)重要地位；其次在服務(wù)效率中,創(chuàng)業(yè)手續(xù)簡(jiǎn)化和政府效率提高的因子載荷分別為0.646和0.616,在因子2中處于較低水平,側(cè)面反映農(nóng)戶對(duì)政府工作效率有一定信心.最后在實(shí)際引導(dǎo)中, 建設(shè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)和引導(dǎo)市場(chǎng)開拓的因子載荷分別為0.801與0.741,創(chuàng)業(yè)人員的聯(lián)結(jié)合作與市場(chǎng)擴(kuò)張不能缺少政府的支持與方向引導(dǎo).

在經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)環(huán)境中,可依據(jù)內(nèi)涵不同分為經(jīng)濟(jì)環(huán)境和市場(chǎng)環(huán)境兩方面介紹.經(jīng)濟(jì)環(huán)境中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)活躍程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的因子載荷分別為0.691,0.714和0.712.經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r與活躍程度對(duì)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的發(fā)展極為重要,在一定意義上決定了項(xiàng)目的發(fā)展趨勢(shì).而市場(chǎng)環(huán)境中,規(guī)范程度、競(jìng)爭(zhēng)狀況、活躍狀態(tài)和預(yù)測(cè)情形的因子載荷分別為0.677,0.745,0.603和0.453,市場(chǎng)的規(guī)范程度與活躍狀態(tài)對(duì)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的進(jìn)展產(chǎn)生直接影響,農(nóng)戶更為關(guān)注的卻是市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)狀況,而對(duì)市場(chǎng)的預(yù)測(cè)情形關(guān)注度較低.

在基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境中,通訊網(wǎng)絡(luò)普及和交通運(yùn)輸便利的因子載荷分別為0.798和0.822,通訊網(wǎng)絡(luò)的普及可更好地促進(jìn)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的交流與發(fā)展,而便利的交通為材料、產(chǎn)品等的運(yùn)輸提供了保障.相比之下,地理位置優(yōu)越的因子載荷較低,僅為0.605,通訊網(wǎng)絡(luò)普及和交通運(yùn)輸便利在一定程度上削弱了地理位置環(huán)境的負(fù)面影響.水土資源狀況和生存環(huán)境較好的因子載荷分別為0.728和0.763,良好的水土資源可能更利于農(nóng)戶轉(zhuǎn)型創(chuàng)業(yè)發(fā)展,而生存環(huán)境較好為創(chuàng)業(yè)者提供生活保障,緩解了農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)的后顧之憂.

在金融服務(wù)環(huán)境中,銀行貸款獲取的因子載荷為0.537,相對(duì)其他3項(xiàng)較低,說明創(chuàng)業(yè)者銀行貸款的獲取并無較大難度.而金融機(jī)構(gòu)數(shù)量和貸款流程便捷的因子載荷分別為0.722和0.751,金融機(jī)構(gòu)數(shù)量一定程度上決定了創(chuàng)業(yè)者能否獲得更為充足的資金和全面的金融服務(wù),而貸款流程便捷程度反映了創(chuàng)業(yè)者獲取資金的效率,因此受調(diào)查人員對(duì)比兩方面關(guān)注度較高.創(chuàng)業(yè)稅收優(yōu)惠的因子載荷高達(dá)0.801,說明受調(diào)查人員對(duì)稅收優(yōu)惠極為看重,而對(duì)新創(chuàng)企業(yè)的稅收減免也是大部分地區(qū)貫徹的政策.

3 吉林省創(chuàng)業(yè)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響機(jī)制構(gòu)建

綜上,由探索性因子分析可知,第1公因子對(duì)社會(huì)人文環(huán)境下的10個(gè)原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量X1～X10有較高的相關(guān)性,第2公因子對(duì)政策支持環(huán)境下的8個(gè)原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量X11～X18有較高的相關(guān)性,第3公因子對(duì)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)環(huán)境下的7個(gè)原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量X19～X25有較高的相關(guān)性,第4公因子對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境下的5個(gè)原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量X26～X30有較高的相關(guān)性,第5公因子對(duì)金融服務(wù)環(huán)境下的4個(gè)原始觀測(cè)二級(jí)指標(biāo)變量X31～X34有較高的相關(guān)性, 5個(gè)維度對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型創(chuàng)業(yè)環(huán)境有較高貢獻(xiàn)率.上述研究使各個(gè)維度的設(shè)計(jì)在定性上更合理,在定量上有數(shù)據(jù)支撐,這樣進(jìn)一步驗(yàn)證了優(yōu)化后的量表可衡量農(nóng)戶轉(zhuǎn)型創(chuàng)業(yè)環(huán)境.然后,本文對(duì)5個(gè)維度做進(jìn)一步的分析,構(gòu)建吉林省創(chuàng)業(yè)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響機(jī)制,如圖1所示.

圖1 吉林省創(chuàng)業(yè)環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型影響機(jī)制框架

吉林省農(nóng)戶轉(zhuǎn)型受社會(huì)人文、政策支持、經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)、基礎(chǔ)設(shè)施和金融服務(wù)5個(gè)環(huán)境的共同作用與影響.政策支持環(huán)境是農(nóng)戶轉(zhuǎn)型的基石,其作用于創(chuàng)業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)[3],引導(dǎo)社會(huì)人文環(huán)境形成,規(guī)范經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)環(huán)境、金融服務(wù)環(huán)境,支持與構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境,對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型產(chǎn)生全方位的影響[4].同時(shí),受政策影響的各個(gè)環(huán)境又會(huì)反饋信息,督促政策不斷優(yōu)化完善,而創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目發(fā)展的直接環(huán)境——經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)環(huán)境與金融服務(wù)環(huán)境,都是農(nóng)戶轉(zhuǎn)型的重要影響因素[5],對(duì)創(chuàng)業(yè)環(huán)境的建設(shè)及優(yōu)化發(fā)生直接作用.此外,社會(huì)人文環(huán)境對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型起到教育、引導(dǎo)作用[6],而基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境則為其進(jìn)行兜底保障[7].依據(jù)產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展原理,社會(huì)再生產(chǎn)的各部類需協(xié)調(diào)發(fā)展,因此農(nóng)戶轉(zhuǎn)型發(fā)展進(jìn)程中的各環(huán)境應(yīng)得到足夠重視,從整體角度全方位優(yōu)化,進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶成功轉(zhuǎn)型.

4 吉林省農(nóng)戶轉(zhuǎn)型創(chuàng)業(yè)環(huán)境優(yōu)化建議

吉林省農(nóng)戶轉(zhuǎn)型正處于發(fā)展關(guān)鍵時(shí)期,社會(huì)人文、政策支持、經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)、基礎(chǔ)設(shè)施和金融服務(wù)需齊頭并進(jìn),共同優(yōu)化以建設(shè)良好創(chuàng)業(yè)環(huán)境,為吉林省農(nóng)戶多元化發(fā)展保駕護(hù)航.

首先,吉林省應(yīng)重視農(nóng)戶轉(zhuǎn)型可能遇到的問題,加大宣傳和教育力度,建設(shè)農(nóng)戶多元化經(jīng)營氛圍.① 積極進(jìn)行宣傳教育,增加省內(nèi)轉(zhuǎn)型人才培養(yǎng)、技能培訓(xùn)機(jī)構(gòu),提升創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育水平；② 提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)獎(jiǎng)勵(lì),克服省內(nèi)人才外流困境,留住與吸引外來人才,鼓勵(lì)研究人員不斷創(chuàng)新,支持從業(yè)者積極參與,共同研發(fā)；③ 對(duì)積極轉(zhuǎn)型的農(nóng)戶進(jìn)行多種形式補(bǔ)助,加強(qiáng)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型方向、技術(shù)等引導(dǎo),對(duì)轉(zhuǎn)型者進(jìn)行持續(xù)跟進(jìn)和專業(yè)指導(dǎo),激發(fā)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型積極性,營造省內(nèi)大眾創(chuàng)業(yè),萬眾創(chuàng)新氛圍.

其次,吉林省政府規(guī)范良好經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)、金融秩序,為農(nóng)戶轉(zhuǎn)型營造良好環(huán)境.① 加強(qiáng)市場(chǎng)管控,規(guī)范市場(chǎng)機(jī)制,構(gòu)建和完善供需雙方信息傳導(dǎo)機(jī)制,促進(jìn)供需平衡.同時(shí)促進(jìn)轉(zhuǎn)型者與市場(chǎng)相關(guān)人員協(xié)商,將競(jìng)爭(zhēng)劣勢(shì)轉(zhuǎn)化為規(guī)模優(yōu)勢(shì),緩解市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力；② 省內(nèi)應(yīng)增設(shè)金融支持機(jī)構(gòu)并提高金融市場(chǎng)穩(wěn)定性,避免惡性通貨膨脹對(duì)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型帶來的損失,為農(nóng)戶提供優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)；③ 完善農(nóng)戶轉(zhuǎn)型投融資機(jī)制,鼓勵(lì)銀行等金融機(jī)構(gòu)放貸,緩解資金供求矛盾.

最后,完善省內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為農(nóng)戶轉(zhuǎn)型提供保障.① 繼續(xù)優(yōu)化省內(nèi)交通運(yùn)輸環(huán)境,提高居民生活質(zhì)量,同時(shí)提供良好法制保障,減少農(nóng)戶轉(zhuǎn)型后顧之憂；② 合理運(yùn)用信息技術(shù)網(wǎng)絡(luò)帶動(dòng)農(nóng)戶轉(zhuǎn)型,構(gòu)建農(nóng)戶管理學(xué)習(xí)平臺(tái)、信息共享平臺(tái)[8],將政策、技術(shù)、市場(chǎng)等信息高速高質(zhì)量傳遞給創(chuàng)業(yè)者,并通過網(wǎng)絡(luò)辦公提高效率,降低成本；③ 引導(dǎo)社會(huì)合作,完善信譽(yù)機(jī)制,引導(dǎo)支持龍頭企業(yè)、產(chǎn)業(yè)園區(qū)的建設(shè)與發(fā)展,并使之逐步科學(xué)化、規(guī)范化,推動(dòng)多方合作共贏.