糧食主產區農業新質生產力：水平測度、區域差異及障礙診斷

摘要：為發現糧食主產區農業新質生產力發展短板、探究糧食主產區農業新質生產力發展路徑，從農業科技生產力、農業綠色生產力、農業數字生產力三個維度構建糧食主產區農業新質生產力水平評價體系，測度2013—2022年糧食主產區農業新質生產力水平，分析其區域差異，并利用障礙度分析模型診斷阻礙其發展的影響因素。結果表明：其一，糧食主產區農業新質生產力總體呈上升趨勢，尤其是2018—2019年農業新質生產力水平提升幅度最大；其二，就區域差異而言，不同區域存在顯著差異，長江流域和黃淮海地區的農業新質生產力水平明顯高于東北及內蒙古地區，就省份來看，糧食主產區農業新質生產力形成了山東、江蘇“雙子星引領”的斷崖式發展格局，不同省份之間的差距較大，表明糧食主產區農業新質生產力水平的區域異質性；其三，糧食主產區農業新質生產力一級指標障礙度排序為科技生產力gt;綠色生產力gt;數字生產力，二級指標障礙度排名靠前的是支農經費強度、農膜使用量以及獲證綠色食品單位數等。據此，糧食主產區應加大農業領域財政支持力度，重點突破影響現代農業綠色發展的薄弱環節，強化科技創新的引導作用。

關鍵詞：農業新質生產力；水平測度；TOPSIS模型；糧食主產區

中圖分類號：F323.0；C93-03" " " 文獻標識碼：A" "文章編號：1003-8477（2024）05-0097-10

2023年9月，習近平總書記在農業大省黑龍江考察期間首次提及“新質生產力”這一重要論述，強調要“整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力”。[1]2024年1月31日，習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習時指出新質生產力是“創新起主導作用，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發展理念的先進生產力質態”。[2]當前，全球農業科技創新進入密集活躍期，新一代農業信息、涉農人工智能、農業生物等領域顛覆性成果不斷出現，呈現融合交叉、多領域突破態勢。由于我國農業現代化進程處于關鍵階段，引領科技創新服務于我國農業現代化建設是重大課題，保障國家糧食數量和質量安全是農業經濟發展的重中之重。糧食主產區作為我國糧食安全的重大戰略區域，內部高質量發展不充分、低質低效等問題突出，推動糧食主產區農業資源保護和高質量發展，既是迫在眉睫的現實需求，也是遵循農業發展規律的行動邏輯。發展農業新質生產力是推動農業經濟社會高質量發展的強大動力，如何在新一輪科技背景下運用高素質人才和數字技術，促進糧食主產區糧食安全保障能力提升，進而完善生產關系，實現糧食主產區向高質量發展模式轉變，是當下亟待解決的新問題。

農業新質生產力研究起始于新質生產力，農業新質生產力是新質生產力的重要組成。目前，針對新質生產力的研究多聚焦于理論層面，主要包括新質生產力的內涵特征、構成要素和表現形式及發展路徑等方面。在內涵解讀方面，鄧玲從“人才引領”“科技驅動”“產業賦能”“高質量發展”四個維度剖析新質生產力；[3]（p1-8）趙峰等認為科技革命和新型戰略產業集群是其核心內涵；[4]（p92-101）李政等提出數智化、網絡化和綠色化是新質生產力的基本特征；[5]（p129-144）張林等[6]（p137-148）則認為新科技革命主導、新產業賦能和高質量發展是其最為顯著的特質。就其構成要素和表現形式而言，洪銀興提出，在宏觀上新質生產力的構成要素主要為新科技、新能源和數字經濟；[7]（p7-9）張姣玉等認為新質生產力由經濟、政治、文化、社會以及生態文明五個維度構成；[8]（p34-45）趙峰等提出新質生產力由新質勞動對象、新質勞動資料、新質勞動技能構成；黃群慧等與之持有相似的觀點，[9]（p15-24）認為新型勞動者、新型勞動對象、新型勞動工具等構成了新質生產力；蔣永穆等則提出新質生產力的表現形式主要有“數字生產力”“綠色生產力”和“藍色生產力”三類；[10]（p10-18）盧江等認為新質生產力的評價要素由科技生產力、綠色生產力和數字生產力構成。[11]（p1-16）就發展路徑而言，程恩富等認為新質生產力發展路徑應從加強頂層布局、發展新興產業、促進傳統產業轉型、發揮知識產權優勢入手；[12]（p14-23）周文等提出加快實現高水平科技自立自強，健全和完善科技創新體制和建設現代化產業體系是推動新質生產力發展的有效路徑。[13]（p1-13）也有學者對新質生產力與農業現代化、糧食安全等農業領域相關關系進行分析。[14]（p1-9）[15]（p31-40）

通過文獻梳理發現：關于新質生產力的研究，多數為定性分析，對各個領域新質生產力發展所面臨的現實問題分析不足；已有研究極少涉及農業領域，尤其缺乏關于農業新質生產力概念界定、內涵解讀以及發展水平評價方面的研究；現有實證研究集中于對全國或省級層面，缺少對特定區域，尤其是糧食主產區的農業新質生產力的量化研究?；诖?，本研究立足于農業新質生產力理論內涵，構建糧食主產區農業新質生產力發展水平綜合評價體系，定量測算糧食主產區13個省區農業新質生產力發展水平的短板，分析影響糧食主產區農業新質生產力發展的主要障礙，為探究該區域農業新質生產力發展路徑提供現實依據，同時也為其他區域農業新質生產力發展水平量化研究提供有益參考。

一、農業新質生產力的概念與內涵

（一）農業新質生產力的概念

農業新質生產力是新質生產力不可或缺的一部分，也是新質生產力的重要基礎。參考新質生產力的認識，本文對農業新質生產力作出如下定義：農業新質生產力，是以農業科技創新為主導，以新一代信息技術為基礎，追求農業高科技、高效能、高質量，符合新發展理念的先進農業生產力質態。農業新質生產力的“新”主要體現在創新驅動和技術進步上，強調以科技創新為驅動力，引入新技術、新工具、新材料和新模式，以科技創新驅動農業創新，以科技創新賦能智慧農業發展；農業新質生產力的“質”主要展現在農業效能提升和農業高質量發展上，注重提高農業資源利用效率、降低生產成本、減少資源消耗、降低農業面源污染，以實現農業高質量發展。

（二）農業新質生產力的內涵解讀

從農業新質生產力這一范疇的表述來看，它還是生產力，重點在于更加強調“新質”，即相對于當前及以前農業生產力而言。結合新時代農業發展背景，農業新質生產力的提出具有深刻的理論內涵，著重表現為三個方面。

一是農業效能評判標準的科技化轉向。長期以來，農業資源稟賦被認為是影響農業經濟發展的核心力量，農業新質生產力對生產要素的觀測點發生根本性轉變，集中表現為對其質量要求有明顯提高，以農業生產中的勞動力為例，農業新質生產力要求新時代農業勞動者具備更專業的勞動技能、更高水平的勞動素質和更靈活的勞動形式。農業新質生產力強調科技創新在農業生產中的驅動作用，正是因為傳統農業生產力在一定程度上依賴于人力和農業資源的投入，而農業新質生產力則注重通過科技創新來提升農業生產效率和質量。新的科技手段和技術應用使農業生產過程更加智能化和高效化，從而實現農業高質量發展。同時更高質量的農業經濟發展也會進一步促進農業新質生產力的形成，農業新質生產力是由科技創新和經濟發展共同推動形成的，發展農業新質生產力不僅是實現農業高質量發展的必然選擇，也是提升農業國際競爭力、保障國家農業安全、實現農業可持續綠色發展的重要途徑。

二是農業發展理念的綠色化轉向。農業生產能耗是衡量農業投入產出效率的關鍵指標，也是影響農業綠色發展的重大問題。在農業生態環境容量有限的前提下，農業資源承載力也是有限的，兩者在一定程度上決定著農業生產的邊界。從我國農業經濟發展和生態環境資源的關系來看，在農業技術水平較低時，農業生產的水、土地、電力消耗巨大，而且對農業資源的利用不充分，不僅浪費農業資源，也產生了大量的農業污染物，破壞了農業可持續發展進程。農業新質生產力的提出，要求農業生產全過程秉持綠色發展理念，在農業生產中提高資源利用效能，提高農業生產技術、降低農業污染物，從而實現農業資源節約和農業生態環境保護。

三是農業生產全過程的數字化轉向。近代以來我國農業生產先后經歷了以人力—畜力為代表的傳統農業、以機械化為主的小型規?；r業、以信息技術和自動化裝備為主的自動化農業以及以大數據、人工智能為主的智慧化農業四個發展階段，由此引發了農業生產組織和農業生產過程的相應變革。由大數據、物聯網、人工智能共同組成的知識密集型的數字技術，將成為新一代顛覆性技術。傳統農業生產力在信息獲取和傳遞方面相對受限，而農業新質生產力則能夠充分利用數字技術，實現傳統農業生產要素與數字要素的系統組合。當前，在深刻把握農業發展趨勢的基礎上，對農業生產要素范圍的拓展與時俱進，農業大數據已經被納入現階段農業經濟發展的要素范圍。隨著互聯網、大數據、人工智能等數字技術的不斷更新和應用，農業生產者能夠更好地了解市場需求、優化農業生產過程，并提供個性化的農業產品和服務。由此，農業新質生產力以數字化賦能生產全過程，從而打破了自動化生產形式下農業產品、企業和行業的相對獨立性，真正做到萬物互聯，實現智慧化農業。

糧食主產區農業新質生產力是在服從和服務于國家糧食安全戰略的基礎上，以農業科技創新為主導，以新一代信息技術為基礎，追求農業高科技、高效能、高質量，符合綠色發展理念的先進農業生產力質態。

二、研究設計

（一）評價指標體系構建

結合習近平總書記的相關重要論述、農業新質生產力內涵的解讀以及糧食主產區農業發展現實，參考盧江等[11]（p1-16）的思路，從農業科技生產力、農業綠色生產力、農業數字生產力三個維度構建糧食主產區農業新質生產力發展水平評價體系，見表1。

如表1所示，我們對糧食主產區農業新質生產力的評價建立在科技生產力、綠色生產力和數字生產力三 個一級指標基礎上。

第一，關于農業科技生產力。選取支農經費投入強度（農林水務支出/公共財政支出）；科技經費投入強度（科技支出/公共財政支出）；糧食生產能力（糧食總產量/糧食播種面積）；發明專利授權量；農業機械化水平（農機機械總動力/糧食播種面積）；科技行業從業人員占比（科學研究與技術服務從業人數/就業人口）六個維度。

第二，關于農業綠色生產力。從農藥使用強度（農藥使用量/耕地面積）；農膜使用強度（農膜使用量/耕地面積）；化肥施用強度（化肥使用折純量/耕地面積）；農業用水強度（農業用水總量/農業生產總值）；獲證綠色食品單位數五個角度測度。

第三，關于農業數字生產力。選取互聯網普及率（人均互聯網寬帶接入端口數）；數字信息化水平（光纜線路長度/地區面積）；軟件產品收入水平；信息技術服務收入水平；數字行業從業人員占比（信息傳輸、軟件、信息技術從業人員數/就業人口）來衡量農業數字生產力。

（二）評價方法

熵權法是根據各指標數值的變動程度所反映的信息量大小，來確定權數的一種相對客觀賦權方法。[16]（p150-160）TOPSIS法1981年由Wang和Yoon首次提出，是一種多目標決策方法，也被稱為逼近理想解排序法。具有計算簡便、對樣本量要求不大以及結果合理的優勢，具體操作步驟如下：[17]（p187-196）

第一步：構建評價矩陣[X]：

X[=xijm×n，（i=1，2，…，m），（j=1，2，…，n）]" " "（1）

其中[xij]為第[j]個指標下第[i]個評價對象的指標值，[m]為待評對象的個數，[n]為評價指標的個數。

需要對數據進行標準化處理，由于指標體系中的指標有正向指標和負向指標，所以需要不同處理，其處理如下：

正向指標：[rij=xij?xminxmax?xmin]" （2）

負向指標：r[ij=xmax?xijxmax?xmin]" （3）

第二步：計算指標權重：

根據上式計算出標準矩陣R，由于[Xij=Xmin]或者[Xmax?Xij]時出現等于0的情況，其處理過程如下式：計算第j個指標的比重，即歸一化，需要進行非負化處理：

[Pij=riji=1mrij+0.01]" "（4）

計算熵值：

e[j=?ki=1mPijlnPij] （5）

其中[k=1/lnm （m）gt;0， ejgt;0]。

計算標準差異化系數：

[gj=1?ej]" （6）

計算指標的權重：

[Wj=gjj=1mgj]" " （7）

第三步：構建加權決策矩陣：

根據熵權法計算的權重[Wj]，與標準矩陣R建立加權矩陣V：

[V=Wj×rij]" （8）

第四步：確定各個指標的正理想解（V+）與負理想解（V-）：

[V+=maxvij|j=1，2，…，n=v+1，v+2，…v+n]" " " "（9）

[V-=minvij|j=1，2，…，n=v?1，v?2，…v?n]" " "（10）

第五步：計算各個評價對象與正理想解和負理想解的距離：

[D?i=j=1n（vi，j?v?j）2]" " " （11）

第六步：計算評價對象與理想解的貼近度（[Ci]）：

[Ci=D?iD?i+D+i]" "（12）

式中[Ci]越大，表示第[i]個評價對象水平越接近于最優水平，取值范圍為0到1。

2.障礙度診斷模型[18]（p86-90）

[Oij=1?rij×wii=1m1?rij×wi]" " " " "（13）

式中[Oij]為第j項指標的障礙度；[wi]為j項指標最佳投影方向；[rij]為第[i]個省份的第j項指標極差標準化值。

（三）數據來源

為保證所用數據的真實性和可靠性，各項指標的原始數據均來源于2014—2023年《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》、各?。▍^）統計年鑒、《中國綠色食品公報》，個別缺失數據采用移動平均法計算完善。

三、糧食主產區農業新質生產力水平分析

（一）總體時序演進分析

根據前述測度方法，得到糧食主產區13個省、自治區農業新質生產力與一級指標的測度結果，如表2所示。

從圖1的變化趨勢來看，2013—2022年間，我國糧食主產區農業新質生產力整體水平不斷提升，由 2013年的 0.137上升到 2022年的 0.833 ，①增長了5.08倍。從三個一級指標來看，在農業科技生產力層面，2013—2022 年農業科技生產力水平穩步提高，說明我國糧食主產區在糧食生產能力、農業機械化水平等方面取得了卓有成效的進展。在農業綠色生產力方面，2022年綠色生產力水平為 0.948，是 2013年的 72倍，反映了 2013年以來糧食主產區農業經濟發展方式由“粗放式”向“集約型”轉變，農業綠色化、低碳化程度不斷提高，隨著國家對農業生態和環境保護重視程度的提高，各地區在農藥、化肥、農膜的使用量方面嚴格控制，各地區的單位面積使用量差距較小。其中，2017—2018年糧食主產區農業綠色生產力水平提高最為顯著，此后農業綠色生產力發展逐漸進入一個穩中有升的階段。這表明自 2013年開始，與中國農業經濟增長速度一致，農業綠色、低碳轉型也進入了平穩上升的時期。在農業數字生產力方面，2013—2022年糧食主產區農業數字生產力處于一個快速提升的過程，農業數字生產力各個評價維度均有較大提升，尤其2017—2022年糧食主產區農業數字生產力水平提升幅度最大，這一趨勢說明糧食主產區把握住了新一輪網絡化、信息化的機遇，農業數字經濟發展勢頭迅猛。

（二）糧食主產區新質農業生產力發展水平的區域差異

糧食主產區農業新質生產力水平具有顯著的區域性差異特征，長江流域、黃淮海地區的農業新質生產力水平領先于東北及內蒙古地區，并且領先優勢有進一步增強的趨勢。比較 2022年13個省區的農業新質生產力水平，山東省是我國名副其實的農業新質生產力大省，以超過 0.7的高數值位居我國糧食主產區農業新質生產力水平榜首，達到 0.715。江蘇省位居第二，其農業新質生產力水平為0.564。本研究將山東省和江蘇省歸檔為第一梯隊，這兩個省份是我國新質生產力發展的雙子星，其農業新質生產力發展水平遠遠優于其余省區。第二梯隊包括四川省、湖南省、安徽省、湖北省、遼寧省、河北省、吉林省和河南省，其農業新質生產力水平均超過 0.15 ，但其農業新質生產力發展水平均未達到0.3。江西省、黑龍江省、內蒙古自治區處于第三梯隊，三個地區的農業新質生產力發展水平差距較小，均低于0.15?？傮w來看，糧食主產區不同梯隊之間差距明顯，反映了我國糧食主產區農業新質生產力發展水平的區域異質性（見表3）。

2013—2022年各地區農業新質生產力水平的變化趨勢如圖 2所示。東北及內蒙古地區、黃淮海地區和長江流域地區均保持著持續增長勢頭，但從增速來看，長江流域、黃淮海地區的增速稍快。糧食主產區不同省份間的次序差別較為明顯，可進一步細分。對東北及內蒙古地區而言，雖然其整體水平落后于黃淮海和長江流域地區，但其農業綠色新質生產力發展水平相對較高，農業資源相對豐富，其整體增長態勢積極向好，除個別指標外，省份間的分化程度不明顯。具體而言，吉林省的農業新質生產力水平和增速領跑東北及內蒙古地區，黑龍江省和遼寧省的農業新質生產力發展水平和增速差異較小，內蒙古地區考察期內農業新質生產力發展水平區域內最低。整體來說，東北及內蒙古地區農業新質生產力發展水平相對較低，尤其是農業科技生產力和農業數字生產力方面存在很大進步空間。這四個省區作為傳統的農業資源區，需要通過積極引領發展戰略性農業新興產業和智慧農業產業推動傳統農業轉型，加快形成農業新質生產力促進地區農業高質量發展的新局面。

就黃淮海地區而言，山東省的新質生產力水平最高、增速最快，作為農業經濟傳統優勢區，山東省是我國農業經濟體量較大的省級單位，無論從總量來講還是質量來講都是我國農業新質生產力形成和發展的領頭羊，2013年至今一直是黃淮海地區乃至全國農業新質生產力發展的領跑者；河北省、河南省與山東省農業新質生產力存在較大距離，上述兩個省受限于自身農業經濟體量，整體的農業新質生產力水平還不能與山東省相比，但呈現穩步上升的趨勢。相較而言，黃淮海地區三個省份的農業新質生產力發展水平差距最大，其在加強區域協同，形成農業新質生產力的區域優勢方面尚存在較大的努力空間。

對長江流域而言，其新質生產力整體水平明顯高于東北及內蒙古地區，與黃淮海地區接近，但其內部也出現了明顯的層次分化。江蘇省以其技術、資源和人才優勢形成的主導地位而廣為人知，農業科技生產力迅猛發展，從而使江蘇省的農業新質生產力發展水平成為長江流域地區的佼佼者。四川省、湖南省、安徽省、湖北省、江西省的農業新質生產力發展水平與江蘇省存在較大差距，這些省份作為長江流域的農業資源較好區域，其農業新質生產力在考察期內也存在明顯的穩步上升趨勢，十分接近黃淮海地區的平均水平，農業新質生產力發展形勢積極向好。但在農業綠色生產力及農業科技生產力方面有一定的提升空間。

四、糧食主產區農業新質生產力水平的障礙因子分析

通過以上分析可知，糧食主產區農業新質生產力存在明顯的區域差異特征。運用障礙度模型對糧食主產區農業新質生產力主要障礙因子進行診斷，進一步辨析制約糧食主產區農業新質生產力發展的因素。

（一）一級指標障礙因子分析

2013—2022年糧食主產區農業新質生產力一級指標障礙度見表4。就時間維度來看，2013—2022 年各一級指標障礙度排序為農業科技生產力gt;農業綠色生產力gt;農業數字生產力，考察期內障礙度年平均值分別為0.377、0.354、0.269。

首先，農業科技生產力的障礙度在考察期內呈現出上升趨勢，先低后高，上升趨勢最強。障礙度數值由2013年一級指標最低值（0.279），上升至2022年的障礙度最高值（0.780）。這說明科技是制約糧食主產區農業新質生產力發展的最重要因素，也表明糧食主產區在農業科技方面存在較大的發展潛力。從全國范圍來看，糧食主產區在農業資源方面占有優勢，糧食生產能力較高，農業機械化水平較高，是保障國家糧食安全的“壓艙石”。但除個別省份外，大部分糧食主產區的支農強度和科技支出強度較低，同時由于部分省區地處偏遠省份，能帶動農業發展壯大的其他產業資源和基礎設施薄弱，科技人才流失問題嚴重，國家對其財政支持力度稍顯不足，因此農業科技建設乏力。

其次，農業綠色生產力的障礙度呈現波動下降態勢，說明糧食主產區在綠色農業建設方面取得了積極的成效，糧食主產區的可持續發展能力進一步增強?？疾炱趦?，2013—2019年農業綠色生產力的障礙度值最高，但一直處于波動下降趨勢中；2020—2022年，糧食主產區農業綠色生產力障礙度大幅下降。這一結果表明，隨著糧食主產區生態保護和農業高質量發展戰略的實施，農業面源污染得到有效控制，綠色農業發展理念貫穿于農業生產全過程，大力促進農業的綠色化和集約化發展，農業綠色新質生產力獲得了較大提升。

最后，農業數字生產力障礙度呈持續下降趨勢。這表明糧食主產區信息基礎設施建設、數字技術應用以及相關從業人員的培養取得了積極成效。但該區域農業數字生產力仍存在一定的發展空間。一方面，數字技術能夠促進數據資源跨時空在農業種植、倉儲、加工以及銷售等各個環節高效流動，通過信息和數字新基建為糧食主產區農業從業者和勞動對象提供高效支持；另一方面，雖然糧食主產區信息和數字技術發展水平持續提升，但是與全國信息和數字技術水平相比仍存在較大差距，且區域內地域廣、人口相對分散，在信息和數字資源有限的前提下，信息和數字技術發展受限，可見，提升區域內數字生產力水平，尤其提高發展水平相對較低省份的信息和數字資源利用效能仍是未來促進糧食主產區農業新質生產力水平提升的重要舉措。

（二）二級指標障礙因子分析

2013—2022年糧食主產區農業新質生產力二級指標障礙因子與障礙度見表5。

就二級指標障礙度和障礙因子而言，從農業科技生產力維度看，[X1]、[X2]、[X4]指標是三個主要障礙因子，尤其是支農經費投入指標的障礙度快速波動上升，說明糧食主產區各省份對農業領域直接支持力度不足；科技經費投入強度和發明專利授權數兩個指標的障礙度相對較高，說明糧食主產區科技引領能力有待進一步提升；糧食生產能力和農業機械化水平兩個指標的障礙度較低，表明了糧食主產區的生產和機械化優勢明顯。從農業綠色生產力維度看，[X8]、[X11]指標是兩個主要障礙因子，說明農膜使用強度仍有進一步優化的空間；農業用水強度指標的障礙度最小，表明水資源節約的可持續發展理念貫徹較好。從農業數字生產力維度看，[X16、X15]、[X12]三個指標是主要障礙因子，這說明區域內互聯網普及率、數字從業人員比重以及信息技術服務收入仍存在明顯不足；數字信息化水平和信息技術服務收入水平障礙度的走低說明區域內數字基建水平的提升，在一定程度上提高了區域農業數字生產力。

就年度障礙度和障礙因子而言，2013—2020年[X8]障礙度波動下降，但均為年度障礙度值最高的指標，是這些年份的主要障礙因子，這表明農膜使用強度對區域農業綠色生產力影響較大；2021、2022兩年最大的障礙因子均為[X1]，尤其是2022年其障礙度值高達0.732，這表明區域內省份對農業財政直接投入不足，這在一定程度上制約了農業科技生產力的發展。而2013、2014年[X5]指標障礙度最低，表明區域內農業機械化水平進一步提升，2015—2018年[X1]障礙度最低，意味著各省區在這一階段加大了對農業的直接財政投入，加大了對農業基礎設施投入，尤其是農業信息和數字產業的投入，為農業新質生產力的發展提供了有力支撐。

五、結論與建議

（一）研究結論

其一，糧食主產區農業新質生產力水平總體呈上升趨勢，農業數字生產力水平上升速度最快，農業綠色生產力水平居中，農業科技生產力水平上升速度相對較慢。就年度而言，得益于高質量發展戰略的實施，2017—2021年區域內農業新質生產力水平提升速度最快。

其二，糧食主產區農業新質生產力呈現顯著的區域異質化特征，一方面黃淮海地區和長江流域的農業新質生產力水平高于東北及內蒙古地區；另一方面，省際比較而言，山東、江蘇兩省的農業新質農業生產力水平遠優于其余省區，形成較大的省際差異。

其三，糧食主產區農業新質生產力一級指標障礙度排序為農業科技生產力gt;農業綠色生產力gt;農業數字生產力，農業科技生產力中支農經費投入強度、科技經費投入強度、科技行業從業人員占比指標靠前，農業綠色生產力中農膜使用強度、獲證綠色食品單位數和化肥施用強度排名靠前，農業數字生產力維度有互聯網普及率和數字行業從業人員占比。

（二）對策建議

其一，突出科技創新主導作用、蓄積農業新質生產力發展新動能。一方面糧食主產區要聚焦國家糧食安全領域的科學技術戰略需求，加大支農和科技經費的投入強度，加快形成與農業新質生產力發展需求相適應的專業人才結構，提升糧食全產業鏈的技術水平，實現關鍵領域新突破。另一方面要加快農業基礎研究進程，推進農業領域的科技自立自強，要重視農業科技成果轉化，提升農業產學研互相支撐的合力效能。

其二，促進區域農業系統合作、構建糧食主產區農業新質生產力互動體系。糧食主產區各省區要根據農業新質生產力發展水平和短板，構建創新合作平臺，促進形成智慧農業和綠色農業的新模式。在發展過程中， 山東、江蘇要發揮“領頭羊”優勢，為區域內其他省份提供科技和人才支持；其他省份要對標山東、江蘇，推進農業科技創新與農業產業創新深度融合，打造現代化農業產業體系，增強農業核心競爭力，同時，通過農業技術創新改造傳統農業，促進農業產業結構優化升級，提升農業產業價值鏈水平，貫徹農業綠色發展理念。

其三，聚焦現代農業產業體系建設，引領發展戰略性農業新興產業，積極培育農業未來產業，提升智慧農業建設水平，加快形成和發展農業新質生產力。農業數字化轉型是推動傳統農業轉型升級的重要抓手，綠色生產力是部分區域農業新質生產力發展的堵點，黃淮海和長江流域要利用數字農業推動傳統農業向高效能和綠色化轉型，推動糧食主產區農業高質量發展；加快開發糧食主產區農業新領域新賽道的引領性技術，使相關創新成果盡快轉化為現實生產力，夯實支撐農業未來產業發展的技術基礎，依靠科技創新驅動農業變革，持續賦能糧食主產區現代農業產業體系建設，提升糧食安全保障能力。

參考文獻：

[1]新華網.習近平總書記首次提到“新質生產力”[EB/OL].http：//www.news.cn/politics/leaders/2023-09/10/c_1129855743.htm， 2023-09-10/2024-02-09.

[2]新華網.習近平在中共中央政治局第十一次集體學習時強調 加快發展新質生產力 扎實推進高質量發展[EB/OL].http：//www.news.cn/20240201/05d8b 78dd69347ff8d0dafcb3372be88/c.html， 2024-02-01/2024-02-10.

[3]鄧玲.習近平新質生產力重要論述的理論內蘊及時代意義[J].學術探索，2024，（03）.

[4]趙峰，季雷.新質生產力的科學內涵、構成要素和制度保障機制[J].學習與探索，2024，（01）.

[5]李政，崔慧永.基于歷史唯物主義視域的新質生產力：內涵、形成條件與有效路徑[J].重慶大學學報（社會科學版），2024，（01）.

[6]張林，蒲清平.新質生產力的內涵特征、理論創新與價值意蘊[J].重慶大學學報（社會科學版），2023，（06）.

[7]洪銀興.發展新質生產力建設現代化產業體系[J].當代經濟研究，2024，（02）.

[8]張姣玉，徐政.中國式現代化視域下新質生產力的理論審視、邏輯透析與實踐路徑[J].新疆社會科學，2024，（01）.

[9]黃群慧，盛方富.新質生產力系統：要素特質、結構承載與功能取向[J].改革，2024，（02）.

[10]蔣永穆，喬張媛.新質生產力：邏輯、內涵及路徑[J].社會科學研究，2024，（01）.

[11]盧江，郭子昂，王煜萍.新質生產力發展水平、區域差異與提升路徑[J].重慶大學學報（社會科學版），2024，（03）.

[12]程恩富，陳健.大力發展新質生產力加速推進中國式現代化[J].當代經濟研究，2023，（12）.

[13]周文，許凌云.論新質生產力：內涵特征與重要著力點[J].改革，2023，（10）.

[14]王飛，韓曉媛，陳瑞華.新質生產力賦能現代化產業體系：內在邏輯與實現路徑[J].當代經濟管理，2024，（06）.

[15]周潔.以新質生產力保障糧食安全：內在邏輯、機遇挑戰與對策建議[J].經濟縱橫，2024，（03）.

[16]張發明，丁峰，王坪.中國糧食主產區農業高質量發展水平評價與時空演變[J].浙江農業學報，2021，（01）.

[17]余永琦，王長松，彭柳林，等.基于熵權TOPSIS模型的農業綠色發展水平評價與障礙因素分析——以江西省為例[J].中國農業資源與區劃，2022，（02）.

[18]張洪峰，李順毅.中國養老服務能力水平的時空特征及障礙因子分析[J].統計與決策，2024，（03）.

責任編輯" "郁之行