课题申报参考：面向三产融合的“新农人”创业行为测度及提升策略研究.docxVIP

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

《面向三产融合的“新农人”创业行为测度及提升策略研究》

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

随着中国经济结构的调整和升级，第三产业与第一、二产业的融合成为推动经济增长的新引擎。在此背景下，“新农人”作为新型农业经营主体，其创业行为在促进三产融合方面扮演着至关重要的角色。“新农人”通常指那些具有现代农业经营理念、掌握一定农业科技知识，并积极投身于农业现代化进程中的农民群体。

研究现状

国内外关于“新农人”的研究主要集中在以下几个方面：一是对“新农人”概念的界定和特征分析；二是探讨“新农人”的形成机制和发展模式；三是研究“新农人”对于农村经济和社会发展的影响；四是关注“新农人”所面临的挑战及其应对策略。然而，当前的研究多集中在理论层面，针对“新农人”创业行为的具体测度及提升策略的研究相对较少，尤其是在三产融合的大环境下。

选题意义

本课题聚焦于“新农人”这一特殊群体的创业行为，旨在通过科学的方法对其进行量化评估，并探索有效的提升策略，这对于深化理解“新农人”在三产融合中的作用，以及指导相关政策制定具有重要的实践意义。

研究价值

学术价值上，本课题将丰富和发展“新农人”研究的理论体系，为后续研究提供新的视角和方法论支持。应用价值方面，研究成果有助于政府及相关机构更好地了解“新农人”的需求，优化政策供给，提高服务效能，同时也能为企业和个人创业者提供有价值的参考信息，从而推动农业现代化和乡村振兴战略的有效实施。

二、研究目标、研究对象、研究内容

研究目标

本课题的目标是建立一套科学合理的“新农人”创业行为测度指标体系，深入剖析影响“新农人”创业行为的关键因素，并提出切实可行的提升策略，以促进“新农人”更好地参与三产融合发展。

研究对象

研究对象主要包括但不限于：“新农人”个人及其创办的企业或合作社等组织；各级政府涉农部门；相关行业协会和服务机构；以及从事农业领域投资的金融机构等。

研究内容

1.构建“新农人”创业行为测度指标体系，包括但不限于创新意识、市场敏感度、资源获取能力、风险管理水平等方面。

2.深入调查并分析“新农人”创业过程中面临的主要问题，如资金短缺、技术瓶颈、市场营销渠道不畅等。

3.探讨不同类型的“新农人”（如返乡创业青年、科技特派员、职业经理人等）在三产融合中的差异化表现及其背后的原因。

4.研究外部环境（政策支持、市场需求变化、科技进步等）对“新农人”创业行为的影响机制。

5.基于上述研究结果，提出针对性强且易于操作的“新农人”创业行为提升策略，涵盖教育培训、金融服务、产业链构建等多个维度。

三、研究思路、研究方法、创新之处

研究思路

本课题采用理论分析与实证研究相结合的方式，首先通过对现有文献的综述明确研究框架和核心问题，然后设计详细的调查问卷和访谈提纲，最后利用统计分析软件处理数据，得出结论并提出建议。

研究方法

文献法：广泛收集国内外有关“新农人”创业行为的文献资料，梳理研究背景和理论基础。

调查法：通过问卷调查和深度访谈收集一手数据，确保样本覆盖全面性和代表性。

案例分析法：选取典型地区和企业进行案例研究，深入了解“新农人”创业行为的具体情况。

统计分析法：运用SPSS、AMOS等专业软件对收集的数据进行描述性统计、因子分析、回归分析等处理，保证数据分析的科学性和准确性。

创新之处

测度指标体系的创新：首次尝试从多个角度构建“新农人”创业行为的测度指标体系，填补了该领域的空白。

分析视角的创新：不同于以往仅关注个体层面的因素，本课题还将重点放在宏观环境和微观主体互动关系上，提供更全面的理解。

提升策略的创新：结合必威体育精装版的政策导向和技术发展趋势，提出一系列具有前瞻性和可操作性的“新农人”创业行为提升策略。

四、研究基础、保障条件、研究步骤

研究基础

课题组成员均具备丰富的农业经济学、管理学等相关专业知识背景，前期已积累了大量的研究成果，并建立了良好的合作关系。此外，我们还得到了来自政府部门、高校院所以及企业的大力支持。

保障条件

为了确保课题顺利开展，我们将获得必要的经费资助用于资料购置、实地调研、数据分析等工作；同时也会得到合作单位提供的办公场地、设备使用权限等便利条件。

研究步骤

1.准备阶段（2025年1月至3月）：完成文献综述、研究方案制定、调查工具开发等准备工作。

2.数据收集阶段（2025年4月至7月）：组织实施大规模问卷调查和个别访谈活动，广泛征集意见和建议。

3.数据分析阶段（2025年8月至10月）：整理和清洗原始数据，运用适当的技术手段进行分析，提炼有价值的信息。