数字乡村建设、资源要素错配与农业高质量发展

李小银

（1.中国社会科学院 研究生院，北京 102488；2.广东体育职业技术学院，广东 广州 510663）

一、引言及文献综述

党的二十大报告指出，“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”，并强调“坚持以推动高质量发展为主题，把实施扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合起来”。农业作为国民经济支柱型产业，是实现经济高质量发展的重要载体，也是引领经济高质量发展关键力量[1]。然而就现实情况而言，过往以粗放型为主的农业生产模式对土地、能源等资源的利用率不高，并产生了一系列环境问题，阻碍农业高质量发展。与此同时，随着经济发展和人民生活水平不断提升，农业生产和消费需求结构均发生了重大改变，直接导致农产品供给端和需求端结构矛盾日益凸显，阻碍农业高质量发展进程[2]。在此背景下，探究农业高质量发展路径，全方位、多维度提升农业经济效益与竞争力具有重要现实意义。

进入高质量发展新阶段，以网络化和信息化为基本特征的数字乡村快速发展。2022 年中央一号文件提出，“大力推进数字乡村建设，推进智慧农业发展”。显然，数字乡村建设已经成为农业高质量发展阶段的“关键变量”。就理论而言，数字乡村建设有助于扩大农业市场需求，提升乡村治理水平[3]，加速资金、技术、人才等要素自由流动，提升农业现代化水平，为农业高质量发展赋能。值得一提的是，在推动农业高质量发展过程中，缓解资源错配问题意义重大。党的二十大报告强调，“坚持农业农村优先发展，坚持城乡融合发展，畅通城乡要素流动”。立足数字乡村建设的新生产模式，农村地区摆脱发展的传统要素配置思路，缓解农业资源要素在各部门、各地区重组过程产生要素错配情况，逐渐实现高质量发展。那么，如何有效释放数字乡村建设对农业高质量发展的助推力？数字乡村建设能否从根本上缓解资源要素错配问题，进而赋能农业高质量发展？回答上述问题能够为评估数字乡村建设对农业高质量发展的影响提供经验支撑，为赋能农业高质量发展提供决策参考。

与本研究相关的文献可从三个角度进行剖析：第一，关于数字乡村建设与农业高质量发展的研究。目前学术界评估数字乡村建设对农业高质量发展影响的相关研究较为缺乏。一些文献分析了数字乡村建设对农村产业发展、农产品生产效率、农业技术效率、农村消费升级的影响。陶涛等(2022)发现，数字乡村建设能够优化非农产业结构，提升服务业占比，推动县域经济向第三产业转型，提高农产品生产效率[4]。武玉环等(2022)研究发现数字乡村建设与农业技术效率的耦合度不断提升，并呈现出“东高西低、南高北低”空间分布特征[5]。第二，关于数字乡村建设与资源要素错配的研究。近年来，学术界对于资源要素错配研究逐渐增多，主要侧重于地区间资源要素错配、城乡间资源要素错配、行业间资源要素错配[6]。然而，关于数字乡村建设对资源要素错配影响的研究尚处于起步阶段。陈中伟、张雪艳(2022)研究发现数字乡村建设能够显著降低劳动力和土地资源错配水平，且数字乡村建设对农业资源要素错配的影响存在区域异质性[7]。第三，关于资源要素错配与农业高质量发展的研究。目前学术界主要针对资源要素错配与经济增长之间的关系进行理论分析与实证研究，围绕资源要素错配与农业高质量发展的研究几乎处于空白状态。多数学者发现资源要素错配阻碍了经济增长。孙光林等(2021)研究发现，资本错配对中国经济增长质量具有显著的负向影响，且增大资本错配程度会对中国经济增长质量产生不利影响[8]。杨志才(2019)研究发现，与实际状态相比，无要素错配状态下地区间收入差距变小，意味着要素错配加剧了地区间收入差距，要素错配加剧收入差距对经济增长的抑制效应[9]。步入新发展阶段，学者们对经济关注逐渐由“速度”转向“质量”，并开始探讨资源要素错配对经济高质量发展的影响。

梳理相关文献研究成果后发现，现有研究成果仍存在部分不足。第一，受限于数字乡村建设提出时间较短，学术界围绕其对农业高质量发展的研究并不充分。第二，数字乡村建设理论研究中缺少对资源要素错配的分析。学术界鲜有文献基于资源要素错配视角，揭示数字乡村建设影响农业高质量发展的作用机制。第三，关于数字乡村建设影响作用的空间效应关注度不足，围绕数字乡村建设对农业高质量发展影响的空间差异化特征有待进一步探讨。针对上述不足，文章存在以下边际贡献：其一，在构建数字乡村建设与农业高质量发展评价指标体系基础上，探究数字乡村建设对农业高质量发展的影响效应。其二，基于土地资源错配、资本错配、劳动力资源错配三方面，厘清了数字乡村建设对农业高质量发展的传导机制，完善数字乡村建设影响农业高质量发展的理论机制，弥补已有研究成果的不足。其三，鉴于数字乡村建设区域异质性，进一步讨论数字乡村建设对农业高质量发展的区域收敛的作用，判别数字乡村建设能否充当“加速器”作用，并明晰其内在传导机制。

二、理论分析与研究假设

数字乡村建设能够以信息流带动人才流、技术流、资金流向农业领域集聚，促进农业产业转型升级，实现农业高质量发展。除数字乡村建设自身特征对农业高质量发展产生直接影响外，数字乡村建设还可以通过缓解资源要素错配，间接赋能农业高质量发展。总体来看，数字乡村建设对农业高质量发展影响机制可以分为直接影响与间接影响两方面。

1.数字乡村建设对农业高质量发展的直接影响

数字乡村建设主要利用数字化、网络化以及智能化等信息技术，提升农业生产效率，赋能农业高质量发展。数字乡村建设对农业高质量发展直接作用机制主要包括以下三方面：其一，数字乡村建设能够加速农业信息流通。在数字乡村建设过程中，农民借助“互联网+”技术加强区域间信息流通[10]，利用数据信息对接农业市场，不断拓宽农产品“上行”销售渠道。与此同时，数字乡村建设依托“互联网+”技术还能突破城乡、区域市场信息壁垒，为农业生产活动注入新动能，促进农业高质量发展。其二，数字乡村建设能够完善农业数字化基础建设。在数字乡村建设过程中，数字基础设施建设不断完善，可加速5G、人工智能、云计算等先进数字技术在农业领域的应用，改进农业生产技术，提升农产品生产效率与质量，赋能农业高质量发展。其三，数字乡村建设有助于优化农业生产流程。数字乡村建设重点任务是实现农业生产、经营、销售的全流程数字化运行。除此之外，数字乡村建设过程中所推行的“互联网+”农产品等模式则对农产品加工、包装、流通等环节进行深层次变革，进而赋能农业高质量发展。

值得一提的是，中国幅员辽阔，各地区在资源禀赋、经济发展、制度政策、数字经济发展等方面存在一定差距，这会影响数字乡村建设在各地区发展。同时，数字乡村建设不同发展阶段对经济增长同样存在差异，可能使其对农业高质量发展的影响存在不同。由此推断，不同地区数字乡村建设对农业高质量发展作用也可能存在异质性影响。因此，提出以下假设：

假设H1：数字乡村建设能够推动农业高质量发展，且作用效果存在一定区域异质性。

2.数字乡村建设对农业高质量发展的间接影响

农业资源要素一般包括土地、资本、劳动力等重要资源。这些农业资源要素的错配情况直接关乎着农业产业发展质量的高低。理论上而言，数字乡村建设能有效提高各类型要素信息的流通速率，进而缓解农业资源要素错配情况，赋能农业高质量发展。文章分别从土地资源错配、资本错配、劳动力资源错配三方面研究数字乡村建设影响农业高质量发展的路径机制。就土地资源错配而言，数字乡村建设能够改善农村就业环境与投资环境，从而优化农村土地经营方式。并且，数字乡村建设能够打破传统农业经营主体的惯性经营思维，加快农村土地资源流转，缓解土地资源错配程度，提升土地资源要素利用率，推动农业高质量发展。就资本错配而言，数字乡村建设能够加速农村实体经济与虚拟经济融合，通过突破劳动力就业时空限制和提高资本供需匹配度，缓解资源错配程度，使农业资本跨区域整合效率提升，推动农业高质量发展。同时，数字乡村建设可以依托数字金融引导金融资金流向农业领域，优化农业资本配置，实现农业高质量发展。就劳动力资源错配而言，数字乡村建设可以吸引职业技能水平较高的劳动力向农业领域回流，还能带动大众创业、万众创新发展，提供大量就业岗位和创业机会，吸引劳动力集聚，缓解劳动力资源错配。这为农业发展提供了充足的人力资源保障，赋能农业高质量发展。基于以上分析，提出如下假设：

假设H2：数字乡村建设能够缓解资源要素错配，赋能农业高质量发展。

假设H2a：数字乡村建设能够缓解土地资源错配，推动农业高质量发展。

假设H2b：数字乡村建设能够缓解资本错配，推动农业高质量发展。

假设H2c：数字乡村建设能够缓解劳动力资源错配，推动农业高质量发展。

三、研究设计

1.计量模型

基于上文理论机制分析，为探究数字乡村建设对农业高质量发展的影响机制，构建如下基本模型：

其中，Drit表示t 时期i 省份数字乡村建设水平，Agrit代表t 时期i 省份农业高质量发展水平，Controlsit为控制变量，μi、δt分别为个体固定效应、时间固定效应，εit为随机扰动项。

为进一步检验数字乡村建设是否会通过缓解资源要素错配促进农业高质量发展，参考温忠麟、叶宝娟(2014)[11]提出的机制检验方法，构建如下中介模型：

其中，Rmit为t 时期i 省份资源要素错配情况，其他字母含义与模型(1)相同。在检验中介模型过程中，若系数α1不显著，且β1γ2均不显著，表明中介效应不存在；若系数α1显著，且β1γ2均显著，表明存在中介效应。若系数α1、β1γ2均显著，且满足γ1＜α1，则资源要素错配为部分中介变量；若系数α1、β1γ2均显著，而γ1不显著，则资源要素错配为完全中介变量。

2.指标选取

（1） 被解释变量

农业高质量发展(Age)，目前，有关农业高质量发展还未出现统一测度标准。囿于数据可得性，文章参考相关研究成果，从农业生态发展、农业生产发展、农业协调发展、农业创新发展四个角度构建农业高质量发展评价指标体系，具体评价指标如表1 所示。与此同时，利用熵权法进行综合评价。

表1 农业高质量发展指标体系

（2） 核心解释变量

数字乡村建设(Dr)，现阶段，国内外学者尚未形成一套普遍认可的数字乡村建设评价指标体系。遵循科学性、可操作性、全面性原则，参考相关文献研究成果，从基础环境、农业数字化、乡村数字化三个维度对数字乡村建设水平进行测度。同时，利用熵权法对数字乡村建设综合指数进行测算，具体指标体系如表2 所示。

表2 数字乡村建设评价指标体系

（3） 中介变量

文章将资源要素错配(Rm)分为土地资源错配(Mi)、资本错配(Ki)、劳动力资源错配(Li)三方面。关于资源要素错配具体测算方法借鉴雷绍海、王成军(2022)[12]相关做法，选取各地区农作物播种面积、农业资本存量、第一产业从业人员等指标，利用柯布—道格拉斯生产函数，构建资源要素错配指数测算体系，分别计算土地资源错配、资本错配、劳动力资源错配指数。

（4） 控制变量

选取如下控制变量：一是经济发展水平(Gdp)。经济发展水平高的地区农业技术较为成熟，具备经济基础助力农业高质量发展，使用各区域人均GDP 进行表征。二是政府支农力度(Gov)。地方政府部门对农业发展重视程度越高，支农力度越强，越有助于推动地方农业高质量发展，选取采用地方财政农林水事务支出与财政支出比值进行衡量。三是产业结构升级(Inst)。产业结构升级能够助力农业技术进步，提升农业生产效率，赋能农业高质量发展，利用第三产业增加值占地方生产总值的比重进行测度。四是研发创新水平(Rdi)。技术创新具有溢出效应，能够加速农业生产要素重新整合，推动农业高质量发展，采用专利申请总数刻画。五是人力资本流失(Uig)，近年来中国农村劳动力大量迁移到城镇地区，导致空心村、老人村现象严重，在一定程度上可能会阻碍农业高质量发展，采用农村地区流出流入比率衡量。

3.数据来源

文章将研究期间设定为2010—2021 年，受数据可获取性与完整性限制，选择除港澳台地区以外的31 个省份为样本。相关数据主要来源于历年《中国统计年鉴》 《中国农业统计年鉴》 《中国农村统计年鉴》 《中国环境统计年鉴》 《中国农村经济情况统计资料》及各省份统计年鉴、国家统计局网站、国泰安数据库与Wind 数据库。针对某些年份数据缺失问题，使用线性插值法进行补充。

四、实证分析

1.基准回归结果

对模型(1)进行回归，分析数字乡村建设对农业高质量发展的直接影响，结果如表3 所示。列(1)未加入控制变量，数字乡村建设回归系数为0.419；列(2)加入控制变量进行检验，数字乡村建设系数为0.386。在此过程中，数字乡村建设系数有所降低，说明所选取控制变量具有一定代表性。文章主要以列(2)结果进行分析，数字乡村建设系数为0.386，且在1%统计水平上显著，说明数字乡村建设能够显著推动农业高质量发展，即假设H1 成立。这可能是依托大数据、云计算等数字化技术，数字乡村建设能够有效整合农产品经营体系、管理体系、生产体系，为农业生产经营赋能，进一步推动农业高质量发展。

表3 数字乡村建设影响农业高质量发展的基准回归结果

就控制变量而言，经济发展水平系数为0.313，且在1%统计水平上显著，说明经济发展利于推动农业高质量发展。这可能是由于经济发展水平高的地区往往具备较强资金实力与技术实力，从而对农业高质量发展产生积极效应。政府支农力度系数为0.301，且在5%统计水平上显著，说明政府支农力度能够显著促进农业高质量发展。地方政府对农业支持力度越大、重视程度越高，越有助于推动农业高质量发展。产业结构升级系数显著为正，说明产业结构升级能够促进农业高质量发展。究其缘由，产业结构升级使新业态、新技术、新商业模式延伸至农业产业链，通过产业升级效应推动第一产业向第二、第三产业拓展，构建农业综合体，进而实现农业高质量发展。研发创新水平系数显著为正，表明研发创新对农业高质量发展存在显著积极效应。原因在于研发创新能够加快培育具有自主知识产权的农作物种业科研成果，提升农产品种业核心竞争力，从而助力农业高质量发展。人力资本流失系数为-0.543，且在1%统计水平上显著，表明人力资本流失对农业高质量发展具有显著负向影响。可能是由于中国农村劳动力大量迁移到城镇地区，导致农村劳动力减少，对农业高质量发展产生负向影响。

以上实证分析侧重于平均效应，然而中国各地区政府治理、经济发展、网络基础建设等特征差距会影响数字乡村建设对农业高质量发展的作用效果。基于此，文章进一步从区域视角分析数字乡村建设对农业高质量发展的异质性影响。依据国家统计局划分标准，将研究样本划分为东部、中部、西部、东北地区四组样本。表4 中列(1)～列(4)结果显示，数字乡村建设对农业高质量发展的促进效应具体呈现出“西部＞东北＞中部＞东部”的特征。究其原因，东部与中部地区农业发展水平相对较高，生物传感器、农业机器人等农业设备应用已经较为普及，促使数字乡村建设能够发挥的数字技术红利要弱于西部与东北地区。由此可以推断，西部与东北地区能够借助数字技术溢出普惠性与溢出效应获得“后发优势”，拉近与中部、东部地区的农业发展差距。

表4 异质性分析结果

2.中介机制检验

文章进一步使用逐步回归估计法研究资源要素错配在数字乡村建设与农业高质量发展过程中是否发挥积极作用，具体结果如表5 所示。

表5 数字乡村建设影响农业高质量发展的机制检验

在数字乡村建设提升农业高质量发展水平的综合效应中，影响系数显著为正。该结果遵循中介效应初步检验要求，可以继续下一步检验。表5 列(1)、列(2)以土地资源错配作为中介变量的估计结果，发现列(1)数字乡村建设系数显著为负，说明数字乡村建设能够有效缓解土地资源错配。将土地资源错配加入基准回归模型后，数字乡村建设系数由0.386 下降到0.279，表明土地资源错配在数字乡村建设与农业高质量发展中起到部分中介效应。列(3)、列(4)以资本错配为中介变量的估计结果，发现列(3)数字乡村建设系数为0.112，且在1%统计水平上显著，说明数字乡村建设能够加剧资本错配。列(4)将资源错配加入基准回归模型，发现资本错配系数为-0.219，表明资本错配在数字乡村建设中起到负向中介效应，即数字乡村建设加剧资本错配，对农业高质量发展产生一定负向影响。列(5)、列(6)是以劳动力资源错配为中介变量的估计结果。列(5)数字乡村建设系数显著为负，表明数字乡村建设能够有效缓解劳动力资源错配。将劳动力资源错配加入基准回归模型后，数字乡村建设系数降为0.354，这表明劳动力资源错配在数字乡村建设与农业高质量发展中起到正向中介效应。基于以上分析，文章假设H2a、H2c 成立，假设H2b 不成立。综上，资源要素错配是数字乡村建设影响农业高质量发展的重要机制，表现为数字乡村建设可通过缓解土地资源错配与劳动力资源错配促进农业高质量发展，但会通过加剧资本错配抑制农业高质量发展。

3.稳健性检验

为确保结论可靠性，采用更换被解释变量测算方式进行稳健性检验（限于篇幅，稳健性检验以及后续内生性检验均未列出具体结果）。参考孙中义等(2022)[13]的研究结果，利用人均实际农业总产值作为农业高质量发展的代理变量，对原有模型进行重新估计。结果表明，数字乡村建设能显著促进农业高质量发展，以资源错配为中介的影响机制均通过检验，结果与上文保持一致，说明研究结果稳健可靠。

4.内生性检验

为降低遗漏变量与双向因果关系可能导致的内生性估计偏误，选取自变量滞后一期处理法、工具变量法验证可能存在的内生性问题。

第一，自变量滞后一期处理。考虑数字乡村建设存在一定时间滞后性，文章对自变量进行滞后一期处理进行重新回归。结果表明，数字乡村建设显著推动农业高质量发展，以资源错配为中介的影响机制均通过检验，实证结果与上文一致。

第二，工具变量法。文章将数字乡村建设滞后一期处理作为工具变量，并选择两阶段最小二乘法进行重新回归。回归结果可知，Cragg-Donald Wald F 值为9037.324，显著大于Stock Yogo 弱工具变量10%显著水平上的临界值28.654。除此之外，Kleibergen Paap rk LM 值为65.322，且在1%统计水平上显著拒绝不可识别原假设。该结果表明数字乡村建设能够显著促进农业高质量发展，说明结果具有稳健性。

五、进一步分析

在经济发展不充分与不平衡情形下，数字乡村建设为优化资源配置、协调区域经济发展提供新机遇。由上文可知，数字乡村建设的普惠性已初现端倪。那么，中国区域农业高质量发展是否存在收敛现象？数字乡村建设能否成为区域农业高质量发展收敛的“加速器”？回答这些问题，有利于厘清数字乡村建设发展对区域高质量发展的重要影响，为数字乡村建设提供可行路径参考。

文章建立绝对β 收敛与条件β 收敛模型，分析数字乡村建设和农业高质量发展的区域收敛性：

模型(4)、(5)中，Agri，t+T、Agrit分别表示中国各省份在t+T、t时期的农业高质量发展水平，T 为考察期间，εit表示随机扰动项，α 表示常数项，β 为收敛系数。值得说明的是，若β＜0，则说明存在绝对β 收敛、条件β 收敛。

基于此，构建数字乡村建设影响农业高质量发展的条件β收敛检验模型：

模型(6)中，Drit为i 省份t 时期数字乡村建设发展水平，γ为影响系数。若β＜0，说明存在条件β 收敛。若加入Drit后，β＜0 且绝对值大于模型(5)的绝对值，说明数字乡村建设有助于农业高质量发展的区域收敛。在此基础上，根据收敛系数的估计值，计算收敛速度s 与半生命周期θ：

1.中国农业高质量发展区域收敛的典型化事实

表6 为运用FE 与OLS 两种估计方法的β 绝对收敛检验结果。研究发现，β 值均显著为负，说明全国层面存在显著β 绝对收敛，各省份的农业高质量发展水平增长速度与初始水平负相关，即存在共同收敛趋势。分区域进行检验，发现东部、中部、西部与东北地区β 值均显著为负，表明农业高质量发展水平存在显著俱乐部收敛特征。

表6 绝对β 收敛检验结果

2.数字乡村建设对农业高质量发展区域收敛的影响

为缓解内生性问题，将数字乡村建设进行滞后一期处理，具体结果如表7 所示。结果显示，在不考虑数字乡村建设时，中国农业高质量发展的收敛系数为-0.428，且在1%统计水平上显著，即农业高质量发展存在显著的条件β 收敛特征，其收敛速度为0.40%，半衰期为1.83 年。列(2)显示，条件β 系数为-0.402，且在1%统计水平上显著，说明数字乡村建设加入后，中国农业高质量发展水平仍存在显著的条件β 收敛特征，此时收敛速度由0.40%提升至0.45%。与此同时，数字乡村建设系数为0.130，且在1%统计水平上显著，表明数字乡村建设能够促进农业高质量发展。列(3)结果表明，研究结果不存在明显内生性问题。列(4)加入控制变量后发现，系数波动幅度较小，较为稳定，即数字乡村建设不仅可以促进农业高质量发展，还能促进其区域收敛。这可能是因为数字乡村建设会通过数字技术有效减少农业生产交易成本，降低要素对于距离的敏感性，在一定程度上缩小农业高质量发展区域差距，推动区域协调发展。

表7 条件β 收敛检验结果

六、研究结论与政策建议

文章选取2010—2021 年中国31 个省级面板数据，利用固定效应、中介模型等方法，实证分析数字乡村建设对农业高质量发展的影响及作用机制。研究发现：数字乡村建设能够显著促进农业高质量发展；数字乡村建设对农业高质量发展的促进效应存在地区异质性，具体表现为“西部＞东北＞中部＞东部”的特征；机制检验结果显示，数字乡村建设能够通过缓解土地资源以及劳动力资源错配间接促进农业高质量发展，但也会通过加剧资本错配阻碍农业高质量发展；数字乡村建设已成为新时代推动农业高质量发展区域收敛与缩小区域差距的“加速器”，在一定程度上有助于农业区域协调发展。基于以上结论，提出如下建议：

第一，夯实数字乡村基础设施建设。从研究结论可知，数字乡村建设对农业高质量发展具有促进作用。为此，地方政府需持续强化数字乡村基础设施建设，强化其对农业高质量发展的推动效应。一方面，各地区需积极建立乡村基础设施专项资金库。地方政府部门需加大财政投资强度，扶持落后地区农业发展，夯实数字乡村基础建设，进而推动农业高质量发展。另一方面，相关政府部门需加强数字乡村基础性工作，持续加大数字乡村建设投入力度，加快农村宽带网络和5G 覆盖。除此之外，地方政府还应提高乡村基础设施数字化水平，深入推进信息进村入户工程，加快完成农村电网改造升级，为实现农业高质量发展提供有力支持。

第二，制定差异化数字乡村建设战略。研究结果表明，数字乡村建设对农业高质量发展的促进效应具体呈现出“西部＞东北＞中部＞东部”的特征。因此，各地区应立足自身特色，探索差异化发展路径。东部地区需发挥数字技术优势，推动农业场景营造与迭代升级，提升线上线下资源整合效率，加快优质服务资源向乡村渗透，赋能农业高质量发展。中部地区需加快生物传感器、农业机器人等农业数字设备普及与应用。与此同时，在生产端深入推进“互联网+现代农业”，利用人工智能、大数据等数字技术支持农业数据资源建设，降低农业生产数字化转型成本，推动农业高质量发展。西部与东北地区需积极扩展以电商平台、社交网络为核心的数字流通渠道，形成多元主体参与的农村数字经济发展模式。在此基础上，积极提高涉农主体数字素养，强化面向农民的农业数字化生产的相关培训服务，转变农民传统生产观念，鼓励有能力的返乡青年投身农业新业态与新产业，为农业高质量发展提供智力支持。

第三，提升农业资源配置效率。研究结果表明，资源要素错配是数字乡村建设影响农业高质量发展的重要原因。因此，农村地区需着手提升农业资源配置效率，助力农业高质量发展。其一，地方政府部门需大力优化农业科技财力资源的资本存量，提升农业科技财力资源使用效率，推动农业科技财力资源利用率最大化，提高农业资源配置效率。其二，地方政府部门需深化农业科研机构管理人员体制改革，合理分配农业科技劳动力资源，加快劳动力要素在区域、行业间流动，推动农业高质量发展。其三，相关政府部门需落实耕地占比平衡保护制度，保证耕地总量不减少，进一步优化土地资源效率，实现农业高质量发展。