202405业务研究|档案数据挖掘对农业新质生产力人才识别与培养的作用机制研究

      在全面推进乡村振兴，建设农业强国的背景下，不仅需要一只高素质劳动力队伍，更需要识别与培养支撑农业农村发展所需要的高素质人才，发挥其引领示范作用。习近平总书记分别在2023年9月在黑龙江考察期间，以及同年12月召开的中央经济工作会议上，提出并强调“新质生产力”作为构建现代经济体系战略基点的发展理念。农业新质生产力的概念应运而生。农业新质生产力是由改良后的农业劳动者、劳动资料、劳动对象构成[1][2][3]，可以推断，发展农业新质生产力急需识别并培养一支农业新质生产力人才队伍。2024年中央一号文件中提出：“实施乡村振兴人才支持计划，加大乡村本土人才培养，有序引导城市各类专业技术人才下乡服务，全面提高农民综合素质。强化农业科技人才和农村高技能人才培养使用，完善评价激励机制和保障措施”。农业新质生产力人才是作为具备创新思维和农业专业知识的复合型人才，能够运用现代科技和管理知识，能够不断探索和应用新技术、新方法，推动农业科技的进步，提高农业生产的效率，实现农业的高质量发展。这使得农业新质生产力人才将在未来全面实现农业农村现代化发展中扮演举足轻重的角色。因此，识别和培养农业新质生产力人才对于乡村振兴和农业现代化具有深远的意义。因此，如何准备识别并合理培育农业新质生产力人才，是实现农业新质生产力发展的关键环节之一。

      人才的识别与培养是一项复杂而精细的工作，它需要深入了解个体的成长背景、经历以及个性差异。在这个过程中，个人资料信息的保存和利用显得尤为关键。我国在个人档案信息保存方面已经建立了一套相对完善的机制。这套机制包括了教育背景、工作经历等基础信息，这些信息的系统化保存，为人才的发掘和培养提供了坚实的基础。通过个人档案信息的分析，可以发现个体在不同阶段的成长轨迹，了解在面对挑战时的应对策略，以及在团队协作中的表现。这些信息对于评估一个人的综合素质和发展潜力具有重要意义。但是，目前的档案信息管理方式还不足以满足现阶段对于人才的精准识别，更不能对后续的评价和培养过程产生明显的影响。

      档案数据挖掘是一个多学科交叉的领域，它探讨了数据挖掘技术在档案管理中的实际应用和价值[4]，包括对大量档案信息的系统化分析和深度处理，特别是计算机化档案管理的系统分类方法[5]。目的是为了挖掘出有价值的数据和知识。这些数据和知识对于指导决策、促进学术研究和教育活动具有重要意义。特别是在人才选拔、评估和成长等方面，档案数据挖掘的作用尤为突出[6]。但是，在实践中，档案数据挖掘在人才的识别与培养中存在数据的完整性不足，数据整合能力不强，评价标准不明确以及评价体系与档案数据联动不足等问题。因此，本文将从新质生产力人才评定体系的角度出发，研究档案数据挖掘对于农业新质生产力人才的识别与培养的作用机制，并给出如何利用档案数据挖掘提升农业新质生产力人才的识别与培养效率的方案和建议，从而在新质生产力发展背景下，为我国的农业农村现代化建设提供重要的人才支撑计划。

      2.1档案数据挖掘的定义

      档案数据挖掘是利用数据挖掘技术从大量档案数据中发现有价值的信息和知识的过程[7]。它通常涉及以下几个方面：一是数据预处理，是通过对原始档案数据进行清洗、整合和格式化，以便于后续的分析和处理。二是特征选择，从档案数据中选择出对挖掘任务最有价值的特征，以提高挖掘的效率和准确性。三是模式识别，利用统计学、机器学习等方法，从档案数据中识别出潜在的模式和关联规则。四是分类和聚类，将档案数据按照一定的标准进行分类或聚类，以便于更好地理解和组织数据。五是关联规则挖掘，发现档案数据中不同属性之间的关联关系，如频繁项集和关联规则。六是趋势分析，通过分析档案数据随时间变化的趋势，预测未来可能的变化。七是异常检测，识别档案数据中的异常或离群点，这些异常可能指示着重要的信息或问题。八是可视化，将挖掘结果以图形或图表的形式展示出来，使非专业人士也能直观地理解数据。档案数据挖掘的内涵在于，它不仅仅是对数据的简单分析，而是通过深入挖掘，揭示数据背后的深层次关系和规律，帮助人们做出更加明智的决策。同时，档案数据挖掘也强调对数据的保护和隐私，确保挖掘过程的合法性和伦理性。

      2.2农业新质生产力内涵

      新质生产力是指在经济新常态下生产力的根本跃迁，它对传统生产力进行了颠覆，代表了生产力的一种新质态[8]。新质生产力的主要内容涵盖形成新的竞争优势、培育现代企业群体、构建现代化产业体系和建立良好生态环境。而构建新型生产力需要遵循两个基本原则：一是充分激发人的创造力，二是维护生态平衡。新型生产力倡导实现低污染、低消耗、低投入的生产模式，同时追求高质量的增长[9]。其核心在于“新”，这体现在新思想、新业态、新技术和新体系上，它超越了传统模式，为未来的发展提供了全新的设计蓝图。“质”是新型生产力的关键，它强调稳步推进，体现在高质量、多样化和双重效率上。科学技术是数字时代经济和社会发展的基石，是新型生产力体系的核心。新型生产力具有创新性、数字化、跨界性和高质量等显著特点。其中创新是推动发展的核心力量，科技创新在新时代的社会进步中扮演着领导角色；而数字技术成为新质生产力的重要支撑，与社会发展的新趋势相适应；现代科技的迅猛发展，使得新质生产力能够实现质的飞跃；最后以智能化和环保为导向，注重经济的长期可持续发展。

      在此基础上，结合我国的农业农村现代化发展，农业新质生产力是农业农村领域的先进生产力，源于技术革命、生产要素创新配置和产业深度转型。它通过优化劳动者、劳动资料和劳动对象的组合，实现全要素生产率的大幅提升[11]。如运用大数据等现代信息技术，并融合技术、资本、劳动力等多要素。它坚持从实际出发、因地制宜等发展原则，目标是利用新技术推动传统产业改造和农业产业高端化、智能化、绿色化，并致力于培育未来产业、壮大新兴产业、改造传统农业，并促进产业融合发展。

      2.3农业新质生产力人才的内涵与评价体系

      2.3.1农业新质生产力人才内涵

      农业新质生产力人才是指在现代农业发展中具备创新精神和实践能力，能够推动科技创新、提高生产效率、促进可持续发展和加速农业现代化的专业人才。这些人才不仅具备扎实的农业知识和技能，还能通过不断的研究和实践，开发出新的农业技术和产品，显著提高农业生产的效率和产量。同时，他们注重环保和可持续的农业实践，致力于保护生态环境，实现农业的长期发展。此外，他们还具备引入现代化设备和管理理念的能力，以推动农业的高效、智能和可持续发展。

      农业新质生产力人才的内涵丰富，包括基本能力、成果转化能力、个人成果以及新质生产力人才素养等多个方面。他们通常具有较高的学历和专业背景，掌握丰富的业务知识，并能够在实践中不断转化和应用这些知识。他们注重将理论研究转化为实际应用，通过创造经济效益、帮扶农民和企业、推广应用技术等方式，实现成果的有效转化。同时，他们也取得了丰硕的个人成果，包括主持课题、获得发明专利、发表论文和荣获奖项等。在新质生产力人才素养方面，他们具备环保意识、数字技能、创新意识和金融知识等多方面的素养，以适应现代农业发展的需要。

      2.3.2农业新质生产力人才评价体系

      农业新质生产力人才是推动农业创新和变革的中坚力量，他们的知识和能力对于实现农业现代化和提升农业生产力具有不可替代的作用。通过培养和吸引这样的人才，可以进一步确保农业的持续发展和繁荣。近年来，学术界对农业新质生产力人才的评价指标体系给予了高度重视。从全新的视角出发，针对新时代人才强省背景下的现代农业人才培养[12]，提出了一套评价体系。同时也将农业人才主要分为农业领军人才、农业科技人才、农业经营管理人才三类[5]，这种分类对构建评价指标体系具有重要的现实指导意义。本文在广泛吸收和借鉴相关文献的基础上，尝试构建一个农村新质生产力人才培养评价体系的基本框架。

      第一，基本能力：在中国特色社会主义新时代和人才强国战略的大背景下，农业人才需要紧跟时代发展的步伐，具备创新精神。个人的基本条件，如学历、专业、性别、年龄、工作年限、业务知识掌握情况和职称等，都是影响农业人才培养进程的重要因素。

      第二，成果转化：在新时代，经济发展和科技进步的核心在于成果转化，这对于农业新质生产力人才的评价至关重要。评价内容应包括经济效益的创造、对农民和企业的帮扶情况、技术的推广应用情况以及社会效益的取得。

      第三，取得成果：个人取得的成果对于评价新质生产力人才具有关键作用。这包括主持课题的情况、发明专利的获得、论文发表情况以及荣获奖项等。

      第四，新质生产力人才素养：新质生产力人才的素养对于培养新型农民和推动农村发展具有重要意义。这涉及到环保素养、数字素养、创新意识和金融素养等多个方面。

      4.1加强利用档案数据挖掘对符合新时期农业发展人才的评价体系构建。

      首先,制定明确的政策指导和标准，确立农业人才评价体系的目标、原则和方法，对农业领域的人才需求进行深入分析，明确新时代农业发展对人才的要求，包括专业知识、技能、创新能力以及适应性等。在此基础上，制定一个全面的数据挖掘策略，以收集和分析与农业人才相关的档案数据，如教育背景、工作经验、项目参与、成果产出等。其次,建立并且完善一个集中的档案数据仓库，可以整合来自不同来源和格式的数据，为数据挖掘提供统一的数据基础，在本研究中可以用来收集和整合农业人才的基本信息、专业和技能、工作经历等数据，然后使用先进的数据清洗和预处理技术，确保数据的质量和准确性，为后续的分析提供可靠的输入。最后，建立持续的反馈和改进机制，根据人才评价体系的应用效果，不断优化数据挖掘策略和评价模型。通过与农业领域的专家和实践者合作，确保评价体系能够适应农业发展的新趋势和变化。同时还要加强数据安全和隐私保护，制定严格的数据管理规范，确保农业人才数据的合法合规使用。

      4.2利用动态机制不断优化档案数据挖掘中人才评价体系

      首先，基于保证档案信息的实时性和精确性，构建一个动态的数据收集和更新系统。通过自动化工具和周期性的审查流程，不断更新档案中的人才数据。同时，开发并利用高级数据挖掘技术，结合机器学习和人工智能，以增强数据挖掘的深度和广度，从而更精确地评估人才。其次，强化数据挖掘结果的实际应用，将其应用于人才的选拔、培养、使用和激励等各个环节，以实现评价结果的最大化利用。并通过收集反馈信息，建立反馈和调整机制，确保评价体系能够定期进行评估和调整，以保持其适应性和有效性。最后，推动制定和更新与数据挖掘和人才评价相关的法律法规，建立跨部门协作机制，协调不同部门和机构在数据挖掘和人才评价方面的工作，为档案数据挖掘和人才评价提供法律支持和政策指导。

      4.3利用大数据平台等进一步开发新质生产力人才档案数据挖掘系统

      首先，进一步分析人才档案数据挖掘的目标和需求，以确保所构建的平台能够精准满足组织在人才管理和发展方面的具体需求。同时，政府应出台一系列包括提供资金支持、税收优惠以及技术研发补助等政策，旨在鼓励和支持大数据技术在人才档案管理中的广泛应用，进而创造一个有利于大数据技术创新和应用的环境。其次，技术选型是至关重要的一步。精心选择合适的技术架构和工具，如大数据存储解决方案、数据处理框架、高级分析算法和机器学习模型，并确保数据的采集、清洗、存储和管理过程高效、可靠。与此同时，政府应加大在数据科学、人工智能等相关领域的人才培养和引进力度，为大数据平台的建设和运营提供坚实的人才基础。再次，在数据安全和合规性方面，建立严格的数据保护措施。包括加强数据安全和隐私保护，制定并执行数据管理规范和技术标准。最后，建立一个持续的监测和评估机制。通过这一机制，可以跟踪项目的进展情况，评估数据分析结果的实际影响，并根据反馈进行必要的调整。这样，大数据平台就能够不断适应组织的战略目标和市场的变化，始终保持其先进性和有效性。

      4.4完善档案数据挖掘中的评价农业人才体系

      首先，需要进一步完善农业人才档案数据库，收集和整理农业人才的基本信息、教育背景、工作经历以及科研成果等关键数据。通过加强数据挖掘分析技术的应用，利用数据挖掘技术深入分析这些档案数据，从而识别人才的成长规律、科研趋势和发展潜力，为人才评价提供量化的依据。其次，基于档案数据分析的结果，建立一个以数据驱动为核心的农业人才信息管理平台，实现农业人才数据的集中存储、实时更新和动态管理；推动跨部门的数据共享和整合，打破信息孤岛，形成统一的农业人才数据库，指导农业人才数据的收集、使用和保护；建立持续的评估和反馈机制，定期对农业人才评价体系进行审查和优化，提升其专业技能和创新能力，为培养农业领域的高层次人才打下坚实的基础。再次，需要加强与教育、科研、农业等相关部门的协作，通过共享人才档案数据，形成跨部门的合力，打通部门之间的数据壁垒。最后，继续强化农业科技档案管理，加强农业科技档案整理的基础工作，确保档案数据的完整性和准确性，为农业人才评价提供可靠的数据支持。同时，根据实际应用情况，不断改进和优化人才评价的方法和指标体系，以确保评价工作的科学性和有效性。

      本文深入分析了档案数据挖掘技术在识别和培养农业新质生产力人才中的作用机制，并提出了一套科学的方法和建议。在全面推进乡村振兴，建设农业强国的背下，强调了培育具备创新思维和农业专业知识的复合型人才对提升农业生产效率和科技创新的重要性。文章通过构建一个包含基本能力、成果转化、成果获得和人才素养多维度的评价体系，并运用决策树等数据挖掘技术，将新质生产力人才按照评价体系进行分类，实现了对农业人才的客观评估和人力资源规划。并指出档案数据挖掘技术能够高效识别、培养和评价有潜力的农业新质生产力人才。同时提出了建立动态评价体系、开发大数据平台、建立反馈和调整机制和推动相关政策和法规的制定和完善等建议，以提高人才培养的效率和效果，确保人才发展与农业需求相匹配，为农业现代化和乡村振兴提供坚实的人才支撑，并为未来的研究和实践提供了明确的方向和行动指南。