农业技术人员个人总结范例(3篇)
农业技术人员个人总结范文
l研究方法、变蕞选取和数据处理
1．1研究方法
本研究利用时间序列分析的相关理论和方法，对农业科技资源与农业经济发展之问的关系进行分析，所采用的主要计量方法：(1)首先，采用ADF方法对农业科技资源即农业研究与开发机构科技活动经费支出、农业技术人员、农业机械总动力与农业经济增长四个时问序列的平稳性进行检验，以确实其单整阶数。(2)其次，如果ADF检验结果表明四个序列具有同阶肇整性，利用E—G两步法来检验农业科技资源与农业经济发展之间是否存在协整关系，即长期均衡关系。(3)在农业科技资源与农业经济发展之间存在协整关系的条件下，建立误差修正模型，考察二者之I．日J的短期动态关系。(4)最后，利用Grange因果关系检验来考察农业科技资源与农业经济增长之间的因果关系。
1．2变量选取
1，农业科技资源。农业科技资源是农业科技人力资源、农业科技财力资源、农业科技物力资源及农业科技信息资源要素的总和，是由农业科技资源各要素及其子要素相互作用而构成的系统。本文中的农业科技资源的度量主要由农业技术人员(H)、农业研究与开发机构科技活动经费支出(RD)、农业机械总动力(肘)来体现。
农业技术人员：指从事农业专业技术工作的人员以及从事农业专业技术管理工作的人员，农业科技人员数量最能代表农村科技人力资源的状况。
农业研究与开发机构科技活动经费支出：研究与开发机构的R&D活动增强了我国农业领域的竞争能力，农业研究与开发机构对促进我国农村科技的发展发挥着重要作用，而科技活动经费支出状况则更能真实地体现科技活动经费的实际投入与使用状况。因此，选择农业研究与开发机构科技活动经费支出指标来代表农村科技财力资源。
农业机械总动力：主要指用于农、林、牧、渔业的各种动力机械的动力总和，一定程度反映了农业科技物力资源的水平。
2．农业经济增长(y)：该指标用农业总产值来表示，即农林牧渔总产值(包括农业、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔服务业)，它反映了一定时期内农林牧渔业生产总规模和总成果，具有高度的综合性和代表性。
1．3数据来源与处理
农业技术人员、农业研究与开发机构科技活动经费支出、农业机械总动力和农林牧渔业总产值数据分别来自1990—2008年的《中国科技统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》，对于个别指标所缺失的数据采用插值法进行了修补。
由于对数变换并不影响原始变量之间的协整关系，而且对数变换往往可以消除异方差现象，所以对农林牧渔总产值、农业研究与开发机构科技活动经费支出、农业技术人员和农业机械总动力等4个变量分别取自然对数，可得到对数变换后的新变量记为LNY、LNRD、LNH和LNM。
分析软件采用的是Eviews5．1。
2实证分析结果
如果直接对时间序列数据进行回归，有可能出现谬误回归”的情况，导致不可靠的推论，并且只有当变量序列都为同阶单整序列时才可进行协整分析，所以在协整分析前，有必要先检验LNH、LNM、LNRD和LNY四个时间序列的平稳性。
2．1单位根检验
单位根检验常用的方法是DF检验以及它的扩展形式ADF检验，后者带有变量滞后项，以消除自相关的影响。研究采用ADF方法对变量原始序列、一阶差分序列和二阶差分序列分别进行单位根检验。单位根检验结果表明(见表1)，原始序列LNY、LNH、LNM、LNRD在10％的显著水平下，均不能拒绝存在单位跟的假设，因此是非平稳的；一阶差分序列ALNH、ALNM、ALNRD、ALNY在10％的显著水平下是非平稳的，而ALNRD在5％的显著水平下是非平稳的。但二阶差分后的变量A2LNH、A2LNM、A2LNRD和A2LNY在l％显著性水平下，拒绝存在单位根的假设，因此是平稳的。单位根检验结果表明：LNH—I(2)、LNM—I(2)、LNRD—I(2)和LNY—l(2)，均为二阶单整序列。
2．2协整检验与协整方程
上述单位根检验表明变量LNY、LNH、LNM、LNRD都是二阶单整变量，所以可以进行协整分析以验证LNY与LNH、LNM、LNRD之间是否存在协整关系。检验变量之间是否具有协整关系的方法，目前主流的方法有两种：(Engle—Granger)E—G两步检验法和Johansen检验法。
本研究首先利用Johansen协整检验，选择序列有确实性线性趋势，但协整方程只有截距项，滞后阶数为1，得出检验结果(见表2)。迹检验和最大特征根检验均表明在5％显著性水平下，LNY、LNH、LNM、LN肋之间存在协整关系。
其次，将农业经济增长作为被解释变量，以农业科技资源作为解释变量运用普通最dx_-乘法(OLS)进行回归分析，回归结果见表3，得到如下回归方程：LNY=一11．733+2．743×LNH一1．279×LNM+1．0915×LN兄D(1)t值=(一6．43)(5．41)(一2．89)(5．52)R2=0．9766F=209．2018DW=1．006根据各统计量的精确显著性水平，可知各解释变量的T统计量高度显著，模型的拟合优度达到0．9766，调整后的拟合优度R2=o．972，说明模型整体拟合效果很好，且F统计值为209．2018，模型整体通过了显著性检验。令E表示上述回归模型残差，根据E=LNY+11．73298552—2．742980416×LN日+1．279462888×LNM—1．095938477×LNRD得出残差序列，并对残差稳定性进行检验。表4为E的ADF检验结果，由于ADF统计量为一3．叭l794，小于显著性水平0．01时的临界值一2．728252，可认为残差序列E为平稳序列¨1，进而再次验证序列LNY和LNH、LNM、LNRD具有协整关系，式l即为协整方程。#p#分页标题#e#
由式(1)可以看到：在样本期内，农业技术人员、农业研究与开发机构科技活动经费支出和农业机械总动力对农业经济发展的弹性分别为2．74、1．09和一1．28，且高度显著，其经济含义为：农业技术人员、农业研究与开发机构科技活动经费支出每增加1％，则农业总产值分别增加2．74％、1．09％，这充分说明农业科技人力资源与农业科技财力资源投入的增加会有力地促进农业经济的发展；而农业机械总动力对农业发展的弹性为一1．28，说明农业机械的利用效率不高，对农业经济发展的促进作用不明显，即农机总动力对农业经济增长的影响为显著的负值，这显然与事实不相符合，笔者认为在当时农业机械化程度非常低且主要集中在某几个省份的状况下，将农机总动力引入模型必然会带来一定的偏差，结果很可能使得农业科技人力资源与农业科技经费投入的效果被高估了，故该模型有待进一步改进。出现这样结果的原因Ⅱr能是因为农业机械分布不均衡，地块细碎化、土地类型差异导致不适宜机械化而且使用机械成本过高。
2．3误差修正模型通过对变量进行协整分析可以发现上述变量之间的长期均衡关系，但无法得知这些变量偏离它们共同的随机趋势时的调整速度，误差修正模型(ErrorCorrectionModel)可以解决这个问题。建立误差修正模型的目的在于研究因变量在短期波动中偏离长期均衡关系的程度。
根据Grange表述定理(Grangerrepresentationtheory)：如果变量X与Y是协整的，则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述。误差修正模型既能反映不同的时间序列间的长期均衡关系，又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制。
通过上述的JJ协整检验，我们得出四个变量间存在协整关系，因此我们可以对其建立误差修正模型，检验其短期动态均衡情况，增强结果的可信度。下面利用E—c两步法建立误差修正模型，建立如下误差修正模型：ALNY=2．317×ALNH一0．066×ALNM+0．542×ALNRD一0．595×E(一1)(2)t值=(2．892)(一0．116)(3．119)(一3．257)R2=O．512，DW=1．080．AIC=一4．060，Loglikelihood=40．54。
式(2)各t统计值均在5％水平上显著，F统计量显著，LM检验也表明不存在自相关，模型整体效果比较好。
误差项的系数为负数，说明符合反向修正机制，当短期偏离均衡时，将会以59．5％的幅度被调整到均衡状态。农业技术人员、农业研究与开发机构科技活动经费支出和农业机械总动力的短期产出弹性分别为2．32、0．54和一0．07，即短期内农业技术人员、农业研究与开发机构科技活动经费支出增加1％，农业经济增长分别为2．32％、0．54％，农业机械总动力增加使农业经济产值变动一0．07％。通过长期与短期弹性的对比发现，农业技术人员和农业研究与开发机构科技活动经费支出都存在一定的滞后效应，其促使农业经济发展的效果要经过一定的时间才能充分发挥出来，而农业机械的短期产出弹性大于长期弹性，即农业机械的功能在短期内就可以体现出来。
2．4Granger因果关系检验
Granger和Sims提出的因果关系检验可确定一个变量能否有助于预测另一个变量。Granger和Sims提出的因果关系检验法的基本思想如下：如果变量x有助于预测变量Y，即根据Y的过去值对Y进行自回归时，如果再加上x的过去值，能显著地增强回归的解释能力，则称x是Y的Grange原因；否则，称为非Grange原因。同时，Granger指出，如果变量之间是协整的，则至少存在一个方向上的Granger原因；在非协整情况下，任何原因的推断将都是无效的。Grange检验结果见表5，表中的第一列是Granger因果关系检验的零假设，第_-歹ul数据为F统计量的数值，第三列的数据为F统计量在零假设成立时的概率显著性水平，第四列为滞后阶数。由于格兰杰因果关系检验对滞后的阶数非常敏感，本文采用AIC最小原则来确定滞后阶数。
在10％显著性水平下，我们认为农业技术人员(LNH)是农业经济增长(LNY)的格兰杰原因，而农业经济增长(LNY)不是农业技术人员(LNH)投入变动的影响因素，二者之间存在着单向Grange因果关系，农业技术人员(LNH)投入的提高或降低必然引起农业经济发展(LNY)水平的提高或降低。在10％的显著性水平下拒绝第三、第四个原假设，即农业机械总动力(LNM)与农业经济发展(LNY)呈双向Grange因果关系；同理，在5％显著性水平下，农业研究与开发机构科技活动经费支出(LNRD)是农业经济发展(LNY)的格兰杰原因，这与姜涛(2008)的研究结论一致|9。，而农业经济发展则不是农业研究与开发机构科技活动经费支出的Grange原因，也一定程度反映我国农业科研投入机制还存在深层次问题。3结论与建议本文选取了能够代表农业科技资源投入的关键变量，展开了农业研发机构科技活动经费支出、农业技术人员和农业机械总动力对农业经济增长影响的计量经济学的协整分析和Granger因果检验，得到如以下结论：(1)我国农业经济增长序列与农业科技资源序列都是二阶单整序列，即LNH—I(2)、LNM—I(2)、LNRD—I(2)和LNY—I(2)。
(2)农业经济增长序列与农业科技资源序列之间存在协整关系，即长期均衡关系。
(3)农业经济增长序列与农业科技资源序列之间也存在短期动态关系，误差修正方程的误差修正系数均符合反向修正机制，农业科技资源对短期偏离均衡的调整力度为59．5％。
(4)Grange因果关系检验结果表明，存在从农业R&D机构科技活动经费支出、农业技术人员到农业经济发展的单向Granger因果关系，而反向关系得不到实证支持。但农业机械总动力与农业经济发展之间存在显著的Granger因果关系。
针对农业科技资源与农业经济发展关系的论证结果，我们必须转变农业增长方式，注重农业经济运行中的增长质量和效益，即实现农业的粗放型(外延型)增长向集约型(内涵型)经济增长转变。具体建议如：(1)合理配置农业科技资源并高效利用。农业科技资源开发利用不够的原因主要是农业科技创新能力不强，真正对农业生产发展有用的科技成果缺失¨…。同时，应充分发挥科技在农业资源和生态环境保护中的支撑作用¨，着力对水、土、气和生物资源节约与合理利用，农业污染防治、生态恢复与重建、外来入侵生物风险评估与防治等关键技术进行科技攻关，逐步改善农业生产环境，并为提高农业资源利用效率、发展循环经济提供技术支持。
(2)构建农业R&D经费投入的长效机制。虽然近几年政府加大农业投入力度，但各级地方政府的农业科技投入的短期行为比较明显，且仍沿袭粗放型的发展方式，以致农业科技投入虽然得到了一定程度的提高但力度不大，持续性不强，导致农业经济发展缓慢。从长远看，农业科技投入对农业经济增长将会产生持续的正向拉动作用，因此，我国在采用农业科技促进农业经济增长的政策上，应采取长期政策而非短期政策¨。#p#分页标题#e#
农业技术人员个人总结范文篇2
《市农业委员会市财政局关于年粮油高产创建示范等项目实施方案的批复》（农发〔〕306号）已下发给你们，其中下达了年农技人员的培训任务和培训经费，现将培训事宜通知如下：
一、培训任务
年全市计划培训4000人，其中市级集中培训1000人（各区县名额见附件1），区县培训3000人（主要是两翼地区）。
二、培训对象
市级集中培训主要是各区县农业部门的农业技术人员，计划举办林下种植、林下养殖、畜牧技术、植保技术、蔬菜种植技术、农机化生产技术（农机职业技能鉴定考评员）、渔政执法、农业综合执法和农产品安全培训班。
区县培训重点培训乡镇农技人员。
三、培训地点和时间
市级集中培训时间和地点见附件2，区县培训在各区县开展；全市培训时间为7天。
四、培训管理
（一）培训组织。整个培训工作由市农委组织领导，市级集中培训由市农广校和市农机干校承办，各区县农业行政部门负责学员的选送工作；区县培训由各区县农业行政主管部门主管，各培训单位具体承担。
（二）培训方案。承担培训任务的单位要细化培训方案，做好培训的各环节工作，高质量地完成培训任务。
（三）培训教材。市农委统一印制了《新农村建设农业技术人员实用教材》，免费发放给市级培训和区县培训的参训人员，请各地与市农广校联系；各地和培训单位结合工作和教学情况可自行编写培训补充材料。
（四）培训结业证书。学员培训合格后，发给市农委统一印制的结业证书（请各地与市农广校联系）,并将学习情况记入专业技术人员继续教育证书。
五、培训经费
市级集中培训由市财政全额资助，培训期间参训人员不交培训、住宿等费用；区县培训计划内人员，市财政补助250元/人。培训合格者可按因公出差的有关规定报销差旅费。
六、培训监督
各级农业部门要通过听、看、查等多种方式对学员、教师、培训学校进行抽查，监督培训过程，评价培训效果。
七、培训总结
本年度农业实用人才培训于年12月1日前完成培训任务，各级农业部门要加强人才培训调研工作，总结培训成效、问题和改进措施。
农业技术人员个人总结范文
如果将农业技术视作为一种公共产品的话，那么这种产品的需求方将是农户、农民合作组织以及各类涉农企业（如种业公司、加工企业等）；而技术的供给方则是农业高校和农业科研机构，供给主体负责技术的提供。农业技术推广是一个动态的过程，其涉及到的各类主体，除了技术的需求者和供给者之外，还包括：农业技术推广的主导者———各级政府部门，即通过政策制定、机制构建以及经费投入等途径，从宏观上对农业技术推广进行管理和协调，在改革开放之前，政府一直是农业技术推广的主导力量；农业技术的中介———农业技术推广部门是农业技术得以推广的载体，它介于农业技术供给者与需求者之间，构建起二者间的联系，使农业技术得以进入到农业生产过程中。本文的研究着眼点在于农业技术推广过程中最后一个环节，即农业技术推广人员与农户。之所以选择该研究视角，原因在于这一环节是农业技术推广的最后一个环节，关系到农业技术是否能够真正应用于实际生产中。由于农业技术推广人员和农户之间存在着不同的利益追求，双方从各自利益角度出发，可能会导致农业技术推广的低效率乃至无效。因此探讨双方的决策行为，对于提高农业技术推广效率，解决农业技术转化和推广中“最后一公里”问题有着比较现实的意义。在本研究中，农业技术推广人员指的是直接对农户进行技术推广的相关人员；而农户指的则是在面对农业技术推广时，能够决定是否选择新技术的那部分农户。
二、本研究的方法
本文在对农业技术推广人员和农户决策行为研究的过程中，将使用博弈论中演化博弈模型进行分析。演化博弈是博弈理论和动态演化过程相结合的一种博弈理论，强调的是一种动态的均衡。演化稳定策略（ESS）和复制动态概念（RD）是演化博弈最重要的两个概念。传统博弈论有两个基本假设，即参与人的完全理性和完全信息。由于演化博弈本身源于经典博弈理论与演化生物学研究的结合，因此它体现了演化生物学中生物演化的关键特点，在基本假设方面，不再要求参与人是完全理性的，也不要求信息是完全的，而是假定参与博弈的个体是有限理性的，这种有限理性个体的假设，反映了演化的动力学过程对于博弈结果的影响［18］，即探讨有限理性的个体是如何通过诸如学习或者进化过程的某种演化机制而达到纳什均衡。演化博弈的基本均衡思想在于：如果一个原群体的行为模式能够将任何小的异质性群体消除，那么这种行为模式必定能够获得较原异质性群体高的支付。如果异质性群体随着时间的推移而从原群体中消失，那么原群体所选择的策略就是演化稳定策略，此时所处的状态即是演化稳定状态，这种均衡即为演化稳定均衡。虽然演化博弈理论体系本身还处于初级发展阶段，需要不断的完善，但演化博弈理论相较于传统博弈理论更具有现实性的优势使得它越来越多地应用于对各类问题的分析中。尤其是在演化稳定策略和复制动态概念提出之后，其在经济领域的应用更加广泛。本文在接下来的分析中，也将借助于该理论模型为工具进行分析。
三、农业技术推广人员与农户间的演化博弈分析
（一）农业技术推广人员与农户双方的支付矩阵对农业技术推广人员与农户双方支付矩阵中所涉及的变量定义如下：π1：农户采用技术之前的收益；π2：农业技术推广人员推广技术之前的收益；C：农户采用技术所需付出的成本；C2：农业技术推广人员推广技术所需付出的成本。
（二）农业技术推广人员与农户的演化博弈模型令α为农户群体中采取合作策略人数占总人数的比例，α∈0（，1），则农户群体中，采取不合作策略人数占总人数的比例即为1－（）α；令β为农业技术推广人员群体中采取合作策略博弈方占总量的比例，则该群体中，采取不合作策略博弈方占总量的比例即为1－（）β。说明选择“合作”策略的农民群体的期望收益大于整个群体的平均收益，这种情况下，对于群体中起初选择“不合作”策略的农户而言，他们会逐渐发现改变他们最初策略将是一个有利可图的行为，因而他们将会有意识地、主动地向那些选择“合作”策略的农户学习，并调整其自身所选择的策略，这样，群体中最初选择“不合作”策略农户的数量将会减少，而选择“合作”策略农户的数量将会逐渐增多，使得选择“合作”策略农户数量占总量的比例α向1趋近。在这种情况下，选择“合作”策略的农民群体的期望收益小于整个群体的平均收益，为了获得相对更多的收益，这部分最初选择“合作”策略的农民群体将会逐渐的调整自己的策略选择，有意识的、主动的向那些选择“不合作”策略的农户学习，因此群体中最初选择“合作”策略农户的数量将会逐渐减少，而选择“不合作”策略农户占总量的比例将会得到增加，从而使得选择“合作”策略农户数量占总量的比例α向0趋近，如此，α＝0就是农户群体在动态复制下的一个ESS。
（三）博弈的收敛分析博弈双方的动态博弈过程将会收敛至（0，0）；当博弈双方都采取“合作”策略时，博弈双方的动态博弈过程则将会收敛至（1，1）。在这两个收敛过程中，影响其收敛方向的因素是双方在技术推广过程中所需的成本C和C2以及双方在技术推广过程中所获得的收益增量Δπ1和Δπ2。显然，当固定成本C和C2增大时，双方获得的收益增量Δπ1和Δπ2越大，博弈双方的动态博弈过程将越有可能收敛于（1，1）点；而当固定收益增量Δπ1和Δπ2时，双方所需付出的成本C和C2越小，博弈双方的动态博弈过程将越有可能收敛于（0，0）点。
四、结论与政策建议