作者：贾晋 彭浩瀚 高远卓 摘要:在建设农业强国的战略背景下，优化农业生产要素投入、加快形成农业新质生产力已成为新时代“三农”工作的重要着力点。新质生产力的要素特征表现为新型生产要素、新型要素关系和新型要素载体三个方面。土地、劳动力、资本、科技和数据是实现农业现代化转型、发展农业新质生产力的核心生产要素。从实践逻辑看，实现农业强国建设目标需要从要素供求、要素组合、要素替代、要素升级四个维度入手保障要素投入。农业生产要素在世界农业强国发展不同阶段的作用呈现典型规律和特征。我国农业强国建设要素投入主要问题为：农业劳动力剩余与高质量人力资本匮乏并存，土地质量提升与制度改革难度较大，农业科技创新集中于面上延伸而点上突破缺乏，数据要素特性与农业产业特征存在内在矛盾。保障农业强国要素投入，要聚焦劳动力结构性问题，加快人力资本要素升级；着力提升耕地质量，推进土地要素配置市场化改革；创新金融服务体系，提高资本要素供给效率；补齐科技创新短板，加快高精尖技术突破；化解数字农业内在矛盾，激发数据要素生产潜力。 引言建设农业强国，不仅需要庞大的农业产量作为基础，更需要坚强有力的要素保障支撑。加快发展农业新质生产力是建设农业强国的内在要求和重要着力点。生产力层面质变跃迁是基于生产要素层面的量变积累与生产关系的优化改善。在劳动力人口结构转变、农户经营方式分化、农业农村投资需求增长以及数字技术成熟背景下，建设农业强国对要素数量质量、投入方式、配置组合等提出了新的要求。 从已有文献看，农业强国建设研究主要聚焦农业强国的理论内涵[2]、类型特征[3]、指标测度[4]、问题挑战[5]和建设路径[6]。也有学者从要素视角开展研究，刘守英[7]从制度层面提出保障农业强国建设土地要素的方法路径。张琛等[8]基于对农业劳动力数量和结构演变的预测，分析了农村人口转变对农业强国建设粮食保障、人地关系以及农业技术进步的影响。温涛等[9]探讨了农业强国建设中农村金融服务的短板和不足。龚斌磊等[10]提出农业全要素生产率赋能农业强国建设的实践路径。 现有研究为本文奠定了良好基础，但仍有进一步拓展空间：第一，在建设农业强国要素投入的理论分析框架方面，现有文献仅关注单一要素对建设农业强国的影响。农业强国建设是一项系统性工程，需要综合分析各要素投入对农业强国建设影响的理论路径。本文以新质生产力为出发点，构建了农业强国建设要素投入的理论分析框架。第二，在农业强国建设要素投入变化规律趋势方面，农业强国研究必须基于国际性的比较分析。本文从历史宏观视野，总结归纳了世界农业强国建设过程中农业生产要素投入的共性规律。第三，在建设农业强国要素投入需求和现实挑战方面，我国建设农业强国的未来要素投入需求量是多少，现有要素保障水平如何，存在哪些难点与痛点，现有文献并未进行明确回应。本文锚定农业强国建设底线任务，模拟测算了未来农业生产要素投入需求量，基于生产要素投入现状分析，提出保障农业强国建设要素投入的实践路径。 一、新质生产力视角下农业强国建设要素投入的基本逻辑从理论逻辑看，构建新质生产力必须加快要素创新、提高要素质量、优化要素组合配置关系。从农业发展自身规律和现实逻辑上看，土地、劳动力、资本、科技和数据是推动农业现代化转型的关键核心要素。从实践逻辑来看，农业大国向农业强国转变过程中，要素投入的变化对粮食和重要农产品供给保障、现代农业经营体系、农业科技水平、农业产业韧性以及农业国际竞争力具有重要影响。 （一）理论逻辑：农业新质生产力的要素投入特征新质生产力形成过程中的要素投入方式，具有新要素、新关系、新载体三大特征。新型生产要素是本质特征。“新”表现为两个方面，一是传统生产要素的提档升级，高素质农民、高标准农田、高科技农机是形成农业新质生产力的关键；二是以数据要素为代表的新型生产要素，在新质生产力发展和形成中起主导作用。新型要素关系是关键保障。生产要素能否最有效率发挥作用，关键在于要素内部组合以及空间配置方式。发展农业新质生产力，不仅要优化劳动力、土地、资本、数据等生产要素组合方式，更要畅通城乡、区域、生产者之间的要素流动通道。新型要素载体是核心动力。科学技术创新是联结各生产要素的重要载体，数据要素与农业产业结合必须依托人工智能、物联网等数字技术，高素质农业劳动力利用、改造农业自然资源必须依托生物化学技术。以科技创新为核心的新要素载体是构建“新生产函数”、提升生产效率，进而形成新质生产力的动力源泉。 （二）现实逻辑：农业生产要素投入的现代化转变土地是农业现代化转型的基本保障。土地作为农业发展的基础条件，是构成生产关系和一切经济关系的重要基础。提高土地数量与质量是改善农业生产经营条件、推动适度规模经营的基本条件。人才是农业现代化转型的核心要素。人才作为农业生产活动和乡村建设发展的动力源泉，与乡村产业发展、乡村治理、生态文明建设等紧密相关。农业转型过程中，人才的范围从农业劳动者逐渐延伸至农业现代产业体系、生产体系和经营体系中每一个环节的参与者。资本是农业现代化转型的关键支撑。农业作为弱质产业，其发展必然离不开财政金融的大力支持。随着农业生产经营现代化、农村建设宜居化、农民消费需求多元化，金融逐渐成为农业农村发展的重要支撑体系。科技是农业现代化转型的根本动力。在技术不变条件下，单纯增加投入无法打破传统农业均衡状态。科技创新通过提高要素生产效率、调整要素投入结构，以此改变农业生产结构、资源结构、生产组织、管理体制、劳动方式，提升农业现代化层次。数据是农业现代化转型的关键纽带。数据这一创新发展要素，使得农业生产经营主体、传统生产要素配置突破了时间、空间和组织的限制，从根本上改变了农业、农村和农民的发展方式。 （三）实践逻辑：要素投入与农业强国建设的分析框架1. 保障粮食安全和主要农产品供给是农业强国的底线任务。“现在讲粮食安全，实际上是食物安全”[11]82-83。农业强国视域下，保障粮食安全和主要农产品供给就是要在保障粮食供给量稳定的同时，实现食物供给高品质化、多种类化、生态可持续化。要素供给与需求的变化深刻影响着农产品生产与消费。从生产端来看，随着科技进步、耕地质量提升、人力资本升级，食物总产量、单产将不断提升。从消费端来看，我国已步入人口负增长阶段，未来口粮消费量将逐渐减少。同时，经济社会的快速发展将推动居民消费结构升级，对肉、蛋、奶等饲料粮的需求将会提升，饲料粮的产需缺口将不断扩大。因此，农业生产要素的供给变化对建设供给保障能力强的农业强国提出了更高的要求。 2. 构建现代化农业经营体系是农业强国的基础保障。从体制机制看，农业经营体系强意味着农村基本经营制度完善和农业经济市场化运行机制高效。从微观主体看，农业经营体系强意味着新型农业经营主体和服务主体强。但在农村人口持续外流、年轻人返乡务农意愿不断降低的背景下，要素组合配置逐渐发生变化，如果人多地少逐渐转变为人地均衡，将较大程度影响农业基本生产经营体系和制度。 3. 推动农业科技创新是农业强国的核心动力。从生产力与生产关系矛盾运动的基本规律看，科技创新是推动农业生产力持续发展的决定性因素。多次强调农业科技创新的重要作用，指出“要坚持农业科技自立自强，加快推进农业关键核心技术攻关”[12]8。除传统要素替代劳动力外，以数字技术、人工智能为代表的新一代技术革命也将实现对劳动力要素的替代，推动农业产业结构升级。未来人口结构变动，农机装备和数据要素重要性凸显，将进一步推动农业技术进步方向变动，以提高农业科技进步贡献率和农业全要素生产率，为建设农业强国提供技术支撑。 4. 提高农业产业链供应链韧性是农业强国的重点任务。农业产业韧性强同时包含农业产业化发展趋势和农业产业抗风险能力强的双重含义。农业生产要素投入升级对塑造产业链韧性、稳定性具有重要作用。根据价值链相关理论，附加值越高的价值链环节对要素投入质量要求也越高。因此，产业结构升级需要与之相匹配的要素水平，这意味着构建韧性强的现代农业体系离不开高质量耕地、高素质劳动力、资本投入和科技突破。农业产业抗风险能力是衡量农业强国的重要标准，提高抗风险能力，要以提高要素生产效率为核心，推动生产要素在产业链各个环节流通组合。 5. 提高农业国际竞争力是农业强国的综合目标。国际竞争力是否强大决定了一个国家能否被称为农业强国。增强农业综合竞争力，要在农业生产、销售、市场、技术、人才、政策等方面多措并举，是多种生产要素供求、组合、替代、升级的最终体现。农业综合效益是产业竞争力的来源，提高产出效率需要推动农业科技进步，提高成本效益需要加速要素替代以降低生产成本，提高农产品质量和市场占有率需要构建现代农业产业、生产和经营体系来提高各类生产要素生产和配置效率。 二、世界农业强国农业生产要素投入变迁的基本特征和典型事实分析农业生产要素在世界农业强国发展不同阶段的作用、基本特征、变化规律与趋势，对我国加快推进农业强国建设具有重要意义。参考贾晋等[13]的研究，本文选取澳大利亚、加拿大、法国、德国、意大利、荷兰、西班牙、美国8个农业强国作为研究对象，总结提炼世界农业强国发展进程中农业生产要素投入的典型规律和特征。 （一）农业产业份额普遍下降，基础性产业地位不断凸显农业要素投入特征的变化与农业的发展变化紧密相连。世界农业强国农业产业产值占GDP比重总体呈现下降趋势，平均以每年0.4%的速度减少(1)。农业产业链条不断延伸，产业容量不断拓展。2010年至2015年，美国食物产业链加工、流通和销售环节的产值从8291亿美元增加至8950亿美元，但是生产环节仅增加57亿美元，占整个产业链份额仅17.11%；法国食物产业链下游产值增加了1902亿美元，远超生产环节的产值增加量(2)。 （二）农业部门要素投入份额降低，要素投入结构不断优化1. 生产要素逐渐向非农部门集聚。由于非农业部门技术进步效率较快，并且要素投入边际收益高于农业部门，农业生产要素必然会向非农部门聚集，导致农业生产要素投入占比降低。2001年至2021年，世界农业强国平均农业就业人口占比从3.84%降至2.46%，平均农业用地占比从47.89%降至43.25%(3)，平均农业政府投资占比从1.07%降至0.59%(4)，平均农业固定资产形成额占比从2.51%降至2.16%(5)。 2. 农业劳动力素质全面提高。1950年美国农业部门劳动总工时中，近75%由初中以下的农业劳动力完成，而2017年仅为17%，并且美国农民职业教育对农业经济增长的贡献达到了平均每年0.3%[14]。1970年美国农业从业人员高中以下学历占比为47.7%，到2022年高中以下学历占比减少至10%[15]。农民职业化现象也趋于明显，2017年美国兼职农民占比为61.0%，农业现代化国家韩国为43.2%[16]。 3. 土地集中度提高，人地关系改善。法国在战后通过整合土地资源，推动农业集群化发展，在1970年前后基本完成了土地集中化，农场的平均面积由1955年的16公顷上升到20公顷以上[17]。美国在建设农业强国过程中，农场规模不断扩张，到1969年有76.74%的农场规模在20公顷以上[18]。资源匮乏型国家荷兰，自1924年首次颁布土地整合法案以来，在土地资源整合上做出了许多有益尝试，成功解决了土地细碎化问题，数据显示2020年荷兰农场平均规模水平位于欧盟前列[19]。 4. 农业资金支持方式不断转变。第一，资金支持总量不断提高。2019年美国、加拿大、澳大利亚对农业贷款的总金额分别达到了703亿美元、240亿美元和527亿美元，相较于2000年增加了9.56%、46.21%和97.87%(6)。第二，资金支持结构不断调整。一方面，农业贷款支持份额降低，农业外资利用水平提高。根据联合国粮农组织数据，2020年加拿大、法国、德国、荷兰和美国平均涉农贷款占总贷款份额较2012年减少了22.76%(7);2018年美国和法国农业利用外资金额达8.34亿美元和4.7亿美元，分别为2012年的4.25倍和5.87倍(8)。另一方面，农业资金扶持越来越注重环境影响。美国农业政策支持中，具有正面环境影响的金额占比从1986年至1988年的平均24.30%提高至2016年至2018年的平均54.21%[20]。 5. 农业科技创新结构优化。美国通过公共财政有效带动了私人资本投入农业科技创新。1970年至2014年间，美国私人部门农业研发投入金额在1971年就超过了公共部门，到2014年时投入金额已达122.63亿美元，年均增长速度是公共部门的1.61倍[21]。公共部门和私人部门侧重点也不尽相同，公共部门注重农业基础科学、环境保护等领域，而私人部门注重食品技术创新。1997年至2014年间，加拿大98%农业相关学术论文由科研院所和政府完成，58%的农业专利由私人部门完成[22]。 （三）单一要素生产效率提高，经济增长贡献率降低1. 单要素生产效率提高。生产要素投入集约化趋势下，农业强国生产效率快速提升。2001年至2021年，世界农业强国农业劳动生产率从平均40724美元/人增加至65475美元/人，增幅达60.78%；农业土地生产率从148774美元/平方千米提高至194408美元/平方千米，增幅达30.67%(1)。 2. 全要素生产率成为增长核心。无形生产要素，如品种改良、新技术推广、数据要素、资源配置优化、经营体制创新等对农业经济增长的贡献逐渐增加。根据美国农业部数据[23],1948年至2021年，美国农业总产出平均增速为0.48%，农业全要素生产率平均增速为1.49%，是推动农业经济增长的主要驱动因素，并且随着时间推移逐渐加强。从实物要素投入来看，劳动力、土地投入增长贡献逐渐减少，资本和中间要素（农药、化肥等）的投入增长贡献不断增加。 （四）农业数字化程度加深，数据赋能路径逐渐清晰数字农业概念最早由美国于1997年提出，数字技术为农业资源优化配置、高精度实时化生产经营管理提供了可能。例如，美国在2001年只有5.3%的玉米播种面积使用了自动转向导航系统，但到了2016年，这一比例增长到了58%[24]。世界农业强国的数字农业发展路径经历了“基础层—技术层—应用层”三个阶段。基础层包含网络芯片、传感器、光纤、电脑设备等硬件设备，是数字农业发展必需的基础设施。20世纪60年代至80年代中期，农业强国对数字农业的探索主要集中于将计算机技术应用于农业生产。技术层包含大数据、云平台等，可为农业数据提供计算、统计、模型基础。20世纪80年代末至90年代末，利用数据库搭建农业知识体系和专家系统，并用于处理和解决农业生产过程中的实际问题。美国农业信息分析预警体系广泛运用数理模型和量化工具开展农产品生产、消费和进出口动态分析[25]。应用层数字技术不断渗透农业产业链各领域，通过数据存储分析、生产任务执行、展示操作系统等途径，实现农业生产全流程智能化、农产品流通电商化、农业多元化公共服务等。 三、我国建设农业强国要素投入的现实基础和问题挑战本文锚定农业强国底线任务，通过模拟人口变化趋势测算2035年粮食需求总量，基于保障粮食供给目标，考虑不同农业生产力水平、技术进步速率、成本费用情景，测算劳动力、土地和资金总需求。 （一）现实基础：基于粮食安全底线的要素投入需求测算1. 农村人口及劳动力人口数量预测。参考张琛等[8]的研究方法，本文模拟了2035年三种生育率情形下我国农村常住人口总量以及农村劳动力比例。根据测算结果(2)，到2035年农村常住人口数量将下降到3.13亿人到3.57亿人之间，农村劳动人口占比也呈现下降趋势。 2.2035年粮食需求测算。《中国农业展望报告（2023—2032）》将“肉蛋奶”、水产品等食物消费需求量转化为口粮需求量，并预测2025年、2030年的口粮消费量分别为3.455亿吨和3.426亿吨，本研究在此基础上预测2035年口粮消费量为3.407亿吨[26]。饲料粮需求量由各类畜产品按照一定自给率下的人均消费量乘以各类畜产品粮食转化系数计算而得。人均消费量预测和转换系数参考《中国农业展望报告（2023—2032）》。2035年人口数量以前文农村人口数量预测为基础(3)，按75%城镇化率反推得到全国总人口为13.71亿人，计算饲料粮需求为3.933亿吨。最终得到2035年我国粮食需求总量约为7.340亿吨。 3. 耕地投入需求测算。2012年至2021年，中国粮食总产量年平均增速为1.22%[27]，并且粮食单产增速趋缓愈发明显。结合粮食总产量和单位面积产量增速的变化情况，本文设定0.5%、0.8%和1.0%三种单产增速情景。李宇等[28]研究认为，全国耕地复种指数稳中有升，复种指数均值从2001年的1.14上升至2018年的1.30。丁明军等[29]测算得到，1999年至2013年间，中国耕地复种指数整体呈上升趋势，年均增加约1.29%。公开统计数据并未有粮食复种指数，本研究参考耕地复种指数，将其设定为三种情景，分别为年均增加1.30%、1.40%和1.50%。测算结果表明，到2035年保障我国粮食安全稳定供给的情况下，耕地面积最少需求为14.63—16.04亿亩。 4. 农业劳动力需求测算。参考蔡昉等[30]的研究，本文以“人·日”计算农民的劳动时间，再按农民一年的劳动时间标准折算成“人·年”，折算标准定为250日、280日和300日三种情形。根据《全国农产品成本收益资料汇编（2022)》2016年粮食平均用工量为4.63工日，2021年为3.81工日，平均每年减少3.81%[31]。本文设定两个技术进步情形：一是维持现状，平均用工量以3.8%减少；二是劳动力替代加速，平均用工量以4%减少。测算结果表明，到2035年粮食生产劳动力投入需求在1200万人至1600万人之间。 5. 资金投入需求测算。《全国农产品成本收益资料汇编（2022）》提供了三种主要粮食总生产成本以及每亩费用支出数据，每亩费用支出包含直接费用（种子、化肥等）和人力费用。本文运用基于粮食产量和播种面积两种测算方式，估计资金投入需求。考虑到经济发展周期、技术进步会影响粮食生产成本以及每亩费用，本文设定成本/费用维持现状、以0.8%速度每年递增、以0.8%速度每年递减三种情形。测算结果表明，资金投入需求在12万亿元至19万亿元的区间内。 （二）问题挑战：保障农业强国要素投入的现实难点1. 高素质劳动力匮乏是核心问题。我国在建设农业强国历程中并不缺乏农业劳动力投入。相反未来较长时间内还将面临继续推进农业劳动力转移的艰巨任务。谢玲红等[32]和马晓河等[33]研究指出，2020年我国农业剩余劳动力仍有7688万人，按照过去10年的劳动力转移速度，转移7688万的农业剩余劳动力还需要15.3年。建设农业强国劳动力要素投入应当更加关注劳动力质量问题。2016年高等教育程度（大专及以上）的农业劳动力占比在美国、德国、法国、日本依次为34.2%、23.5%、17.1%和5.9%，而我国仅为1.2%；美国、德国、法国、日本初中以下的农业劳动力占比依次为12.7%、13.0%、24.1%和19.3%，而我国则高达91.7%[16]。此外，我国还缺乏农业经营型、技术型人才。基层农技推广队伍中1/4的人员没有技术职称，其中，50岁以上的占30%,35岁以下的只有20%[34]。农业类高校毕业生在专业领域就业的有60%，但到“三农”一线工作的仅有20%左右[35]。 2. 土地质量提升困难、制度改革阻碍较大。土地要素投入数量层面，土地规模减小趋势已得到遏制。第三次全国国土调查数据显示，2009年到2019年间中国耕地面积共减少1.13亿亩[36]。在国家严格土地保护政策下，2022年末中国全国耕地面积19.14亿亩，实现连续两年止减回增[37]。土地数量投入虽得到保障，但整体质量并不高。为提高土地质量，我国开始大力推动高标准农田建设。从建设情况看，高标准农田建设资金压力大、质量不高、任务重，与农业强国预期目标仍有差距。平原地区高标准农田每亩建设投资至少需要3000元[38]，建设资金大部分来自中央财政，资金渠道单一、审批手续和流程较为复杂，在一定程度上阻碍了项目推进。由于北方受水资源环境约束较大，灌溉设施不足、有效灌溉率低下，南方受丘陵地貌影响，农机设备使用受限，制约了高标准农田建设质量。 土地流转率虽大幅提高，但土地制度改革的矛盾十分突出。2022年，全国农户家庭承包耕地流转达5.76亿亩，占全国耕地总面积的29.78%[39]。土地制度是流转的基础和根基，土地制度矛盾阻碍了土地作为生产要素的流动。一方面，在农民土地权益不断增多的情况下，如何从法律层面明晰土地产权范围边界是亟待解决的现实问题。另一方面，土地价值转化促进共同富裕机制仍然不足。近年来，各省都积极开展了农村土地产权交易平台建设并取得了显著成效，江苏省于2023年成为全国首个突破2000亿元的农村产权交易市场[40]。提高土地产权市场化配置效率，将土地增值收益合理分配给农民还存在诸多挑战。 3. 农业科技缺乏尖端领域的突破创新。从农业科技创新投入规模和产出规模来看，中国已位于全球前列。根据美国农业部统计，2011年中国超过欧盟成为最大的农业研发投入国，到2015年中国每年在农业研发上的支出超过100亿美元，是同期美国农业研发投入水平的2倍[37]。我国谷物生产技术处于全球领先地位，2021年谷物单产水平远超农业强国澳大利亚、加拿大和意大利，转基因水稻研究SCI论文发表数量也远远领先于美国[13]。但是，从农业科技发展质量来看，我国距离世界农业强国还有较大差距。国家第六次技术预测结果显示，我国仅仅有1/10的农业技术领先于全球，总体上呈现“技术跟随者”形势[42]。2022年我国农业科技进步率已超60%，但仍落后世界农业强国平均水平（87.4%)[13]，我国平均每年能转化2275项农业科技成果，转化率不足40%，远远低于发达国家水平[43]。从农业科研人员数量与质量来看，中国每万人农业从业人员拥有的农业科技人员数仅为32.4人，美国为78.2人，高水平农业科学家比例美国是中国的两倍[44]，并且在农业科技创新的尖端前沿领域，我国仍存在较大劣势。 4. 农业数据要素使用与产业发展内在矛盾亟待解决。一是数字鸿沟与经济鸿沟矛盾。根据《县域数字乡村指数报告（2020）》研究数据，乡村数字基础设施指数、乡村经济数字化指数、乡村治理数字化指数、乡村生活数字化指数得分为低的“四低县域”均来自人均GDP最低的1/4县[45]，经济落后地区的数字要素投入极为不足。二是数据规模与农业经营规模矛盾。数字农业效能的发挥，需要大量数据的积累，从而为进一步的运算和决策提供支撑，这就要求农业经营具备一定规模。然而从实践来看，农业分散经营使得农业数字化作业难度较大、成本较高。三是数字化转型与小农有机衔接矛盾。小农经营模式与自身特征，使得其在数字农业的技术采纳、参与技能等方面存在不足，并且数字农业需要大量的资金投入，而小农总体的资金水平存在不足，难以依靠自身开展数字化经营。四是农业数据要素使用与流动矛盾。数据要素单独依靠自身无法发挥其价值，通过与其他数据要素和生产要素的结合，才能最大化其生产作用，农业产业的数字化转型实践中面临着“数据烟囱”与“数据孤岛”的现实制约。农业生产主体尚未建立统一的数据标准体系，各生产环节由于设备专用性，使得数据要素无法流通共享。 四、强化农业强国建设要素保障的对策思路与实践路径保障农业强国建设要素投入，要求我们在强国战略目标指引下，锚定农业领域新质生产力发展要求，顺应农业现代化转型、全面推进乡村振兴的新趋势，破除生产要素约束和体制机制障碍。具体来看，有以下三个对策思路和五条实践路径。 （一）对策思路1. 以加快形成农业新质生产力为核心目标。一是强化新型要素供给。加强农业教育投入、完善高素质农民培训，培养一支具有高人力资本的农业劳动力队伍。推动农业物质装备技术提升，加快农业生产领域机械装备更新换代，加速淘汰高污染、低效率设备。二是构建新型要素关系，以农业要素市场化改革推进生产要素创新性配置，通过改善城乡关系畅通农业生产要素流动；完善数据要素的价格机制、竞争机制和交易规则，推动数据要素共享与流通。三是创新新型要素载体，加快推进农业科技创新，建立农业科技研发、推广、应用一体化的体系与网络，加强关键科技领域国产替代，聚焦生物育种、农机装备、合成药物、耕地质量等领域，促进创新链、产业链有机融合互动。 2. 以提高农业全要素生产率为逻辑主线。一是优化产业体系，从产品结构看要面向居民更多元化的食物需求，进一步丰富我国农产品生产消费层次；从产业结构看要构建以基础产业、战略性新兴产业、未来产业三位一体的现代农业产业体系。二是更新生产体系，建立充分体现科技支撑、绿色生态、质量安全以及智能化、专业化、组织化、品牌化、市场化的现代农业生产体系。三是完善经营体系，推动新型农业经营主体发展，建立家庭经营、合作经营、公司经营为核心，优势互补、多元融合的农业经营体系。 3. 以协调推进新型城镇化与乡村振兴为重要保障。一是以县域为核心推动城乡融合发展。重点提升县城对现代化生产要素的集聚力，集中优势发展县域富民产业，推进产业空间合理布局、融合发展、人才汇聚等。二是构建灵活高效的区域要素市场体系。以农村“三块地”土地制度改革为核心，优化城乡土地制度；统筹土地全域利用规划，充分发挥市场资源配置作用，强化政府管理引导。深化城乡劳动力双向流动机制，加快农业剩余劳动力转移，优化人才回流机制，吸引高素质劳动力向第一产业下沉。三是强化城市带动作用。以都市圈为重要半径和核心范围，充分顺应人口、产业在都市圈内城乡流动和集聚的趋势，构建产业融合发展新格局。 （二）实践路径1. 聚焦劳动力结构性问题，加快人力资本要素升级。一是深化农业农村劳动力转移，以农民工技能培训，打造劳务输出特色品牌；通过延伸农业产业链，就近就地吸纳农业剩余劳动力。二是加强职业农民培育，围绕农业发展、乡村转型需要，引进、培育、用好各类知农爱农人才，协同推进技能专业型三农人才、复合型经营管理人才培育。三是优化农业劳动力区域空间布局，协调好人口城市化与人口回流的关系，畅通劳动力流动渠道，制定更加灵活的人口流动政策，给予个体更多灵活选择权。 2. 着力提升耕地质量，推进土地要素配置市场化改革。一是因地制宜推进耕地质量提升计划，针对地形气候、耕作方式、水利机械设施的不同，针对耕地质量提升中的关键环节进行量化。二是优化城乡土地制度，分阶段适度放宽农村土地经营权，根据农村发展建设需要，使集体建设用地享有抵押、出租和转让的权利，从根本制度上释放农业农村发展活力。三是探索构建土地指标交易系统。促进不同区域间用地指标交易，充分发挥市场配置作用，强化政府引导管理，实现土地资源利用效率最大化。 3. 创新金融服务体系，提高资本要素供给效率。一是加大对农业农村产业发展的资金支持力度，促进必要的产业基础设施建设，提升公共设施服务水平；利用现代农业产业技术体系建设专项、国家科技计划、农业科技创新能力条件建设专项等，增强对农业科技创新的资金支持，提高农业关键技术研发的金融服务水平；针对不同地域和资源禀赋的农村产业集群，提供差异化的农村金融产品和服务。二是完善农村金融服务体系，构建多层次普惠金融体系，扩大农业保险的覆盖面积，增加农业保险品种。 4. 补齐科技创新短板，加快高精尖技术突破。一是走“大国小农”的科技创新道路，一方面立足大产业、大市场构建科技创新合力，加快农业重点难点领域科技突破；另一方面聚焦小农主体，促进中小型农业经营主体与现代农业科技创新体系高质量融合。二是围绕产业发展趋势优化农业科技创新体系。紧抓新一轮科技革命和产业变革重大机遇，优化前瞻性、战略性基础研究的系统性布局。针对成熟的传统产业，遵循“落后—赶超”模式，聚焦产业底层技术创新；针对关键的战略性新兴产业，遵循“创新—引领”模式，聚焦产业重大核心技术突破，引领全球战略性新兴产业发展；针对未知的未来产业，遵循“开放—探索”模式，聚焦探索产业前沿技术领域。三是创新农业科技推广应用体制机制。充分调动各种市场主体的积极性，构建中央、地方、企业、民间等多维技术推广体系。优化创新链各主体职责，提高企业在应用型科技创新中的占比，充分发挥高校的理论型科技创新先锋作用。 5. 化解数字农业内在矛盾，激发数据要素生产潜力。一是协同推进数字农业基础层、技术层、应用层建设。大力推进农村地区数字基础设施覆盖，缓解“数字鸿沟”问题，丰富数字技术在农业产业链供应链中的应用场景，提高数据要素在农业农村各个环节和领域的流通、共享水平。二是加快农业适度规模经营，因地制宜、有序规范开展土地流转，推进农业规模化、集约化、标准化生产经营。同时，针对自然条件限制大、规模化经营难的地区，积极应用新一代信息技术，强化各农业生产主体间的信息共建共享共用水平。三是提升小农参与数字农业能力和空间。在生产端应针对小农需要，推进各类数字化为农服务功能的建设，进而为小农生产提供数字化服务。在营销端应鼓励发展各类新模式新业态，拓展小农户农产品销售的渠道和空间。 参考文献：略基金:国家发展和改革委员会政策研究室研究课题“强化建设农业强国要素投入保障问题研究”； 农业农村部规划设计研究院乡村振兴重点课题“农业强国的理论内涵与实践路径研究”（XC2X2DKT20230203）； 国家粮食和物资储备局软科学课题“‘大城市群——超大规模城市’粮食和物资应急保障能力建设研究”（GLRKX2024069）； 作者简介:贾晋，西南财经大学中国西部经济研究院研究员、博士生导师;*彭浩瀚，西南财经大学中国西部经济研究院博士研究生;高远卓，西南财经大学经济学院讲师。 来源：《经济学家》期刊 文章根据平台发文规则进行了删减。