政策工具如何赋能农业新质生产力的发展？

关键词：农业新质生产力：空间效应；引导型政策；虹吸效应；政策工具

一、引言

自20世纪50年代起，“农业现代化”的概念首次被提出，我国农业及农村现代化进程在各个历史时期展现了不同的内涵与挑战。该进程涵盖了水利化、机械化、电气化、化学化、生物化和信息化等各个阶段，旨在确保粮食及关键农产品的安全，提高农业效益与竞争力。农业作为经济发展的根基与支柱，其现代化进程对于农业经济的持续增长具有显著影响。近年来，随着我国农村经济结构的转型以及发展需求的逐步演变，农业现代化已经成为推动乡村振兴战略实施的关键途径。此外，农业现代化的进程与社会主义现代化强国建设目标的实现密切相关。

2024年3月，习近平总书记在湖南考察期间，强调要建设好高标准农田，推行适度规模经营，加强政策支持和示范引领，加大良种、良机、良法推广力度，吸引更多农户参与发展现代化大农业，真正把中国特色农业现代化之路走稳走扎实，因地制宜发展农业新质生产力。新质生产力是一种以创新为核心，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其最优组合升级为主要特征的高级生产力形态。新质生产力驱动农业强国建设的过程，是一个涉及多个相互关联、互为补充的系统工程，包括生产要素、产业、生产关系以及治理体系等多个方面。近年来，湖南农业综合生产能力显著提升，现代农业发展水平有了显著的进步。然而，从现代农业强省的视角审视，湖南各地区间发展差异具有客观性，且区域发展分化趋势显著。依据各地区特点，采取合理分工与优化发展策略，有助于促进农业协同、错位及联动发展。通过以新质生产力为导向，推进农业转型升级和高质量发展。

在新质生产力背景下，本文以农业新质生产力为切人口，依据生产力的三个构成要素，建立了农业新质生产力的综合评价指标体系，并运用熵值法对2013年-2022年湖南省14个市州农业新质生产力发展程度进行测算，采用AI大模型，创新性地实现农业政策内容的智能提取和分类，构建政策指数，进而开展农业政策对农业新质生产力空间效应的实证研究，对湖南各地区农业新质生产力发展中的具体问题进行了深入分析，并提出了有针对性地对策建议，以期为农业新质生产力的研究提供新的思路和方法。

二、文献综述与研究

当前，我国学者在新质生产力方面已经进行了相应的研究。张林等（2023）剖析了新质生产力的本质特征和理论创新，主张新质生产力的进步依靠战略性新兴产业和未来产业的高效、高质量发展；王钰等（2024）指出，新质生产力的本质在于科技创新，由劳动者、劳动对象和生产资料三大要素组成，并深入剖析了新质生产力的内涵，并对省域新质生产力进行了测算。徐政等（2023）提出了新质生产力的实践构想，即通过逐步推进体制机制改革，弥补战略性新兴产业发展中的短板，利用数字融合升级传统产业，培育并发展新质生产力的“人才红利”，同时推动高水平对外开放。李超等（2023）以新质生产力理念为基础，以黑龙江省林业发展方向为研究内容，立足于黑龙江省林业产业的客观现状，对新质生产力的基本内涵、推动因素等进行了理论剖析，从三个维度：林业装备智能化、林业数字化以及林下产品培育加工技术现代化阐述了黑龙江省林业产业发展的新质生产力路径跃迁。

在政策指数研究领域，众多学者和研究机构进行了模型分析。姚威等（2020）对中国31个省（区、市）自2009年起发布的311项针对战略性新兴产业的规划和专门政策进行了统计研究。赵显洲等（2023）提出，农民工返乡创业政策采用了九大类创业政策工具。这些政策工具的运用频率差异揭示了政府职能特性、创业特征，同时融合了国家战略，并充分发挥了中国政府强大的组织优势。李思楠等（2022）对自1994年起国家推出的绿色消费政策文本进行了深度研究，并提出在未来实施中应更多采用劝诫型和激励型政策手段，以促进绿色消费的发展。根据政府在市场和社会事务中的作用程度及参与程度，Phaal等（2013）将政策工具分为混合型、强制型、自愿型等三种类别。Rothwellamp;Zegveld（2011）在分析政策工具在政策执行阶段的重点和作用范围后，归纳出三种经典且具有高操作性的政策工具类型，分别是供给型、需求型以及环境型。

根据上述文献综述，农业新质生产力面临两个关键问题。首先，关于农业新质生产力的本质特征和丰富内涵，学术界尚未达成一致框架。其次，在农业新质生产力水平的测算方面，现阶段面临统计实践上的挑战。一是由于新质生产力的核算范围难以明确界定，因此对新质生产力活动的准确识别存在一定难度。二是，在统计实际操作中，新质生产力的数据收集范围有限，这造成了在核算新质生产力时所需基础数据的匮乏。尤其在农业领域，对新质生产力进行量化分析的研究相对较少。农业政策作为指导和调节农业进程的关键因素，对于新质农业生产力的发展具有显著影响，不可轻视。

综上，目前关于农业新质生产力、农业政策的量化评估以及农业政策对农业新质生产力的影响，特别是探索政策对新质生产力空间效应的实证研究仍然较为稀缺。因此，构建农业新质生产力和农业政策指标体系，以评估农业政策对农业新质生产力水平发展的影响，显得尤为关键。

三、湖南农业新质生产力发展现状

（一）湖南农业发展情况

湖南省在我国的粮食生产版图中长期占据着突出的地位。2023年，湖南省实现了7145.3万亩的粮食播种面积，超出预定计划10.3万亩。多年来，湖南省的粮食产量稳定在600亿斤以上，其中，水稻的种植面积与产量均居于全国首位。截至目前，湖南省已经完成了4250万亩的高标准农田建设。这一显著成就得益于对农田基础设施建设的重点投入，尤其是对高标准农田的开发与优化。

农业科技的不断进步为传统农业大省带来了新的活力和生机。在2012年至2022年这一时期内，湖南省在农业科技进步方面的贡献率呈现出明显的上升趋势。通过“优质土地+优良种子+优化管理”的模式，每亩粮食的总体生产能力提升了约100公斤。同时，每亩的成本节约和收益增加均超过200元。2022年湖南省农产品加工业的销售收入达到了2.1万亿元人民币，在全国范围内位居前列。

（二）政策措施情况

湖南在农业政策执行方面实施了一系列强有力的措施，旨在促进农业持续发展和现代化，提升农业新质生产力。湖南为了保证和提升粮食产量，实施了粮食生产支持措施，包含粮食直接补助、良种补贴、农业机械采购奖补等措施，目的在于减少农民生产投入成本，激发粮食生产积极性。通过新建和改造提升高标准农田，强化农田水利基础设施建设，优化农田的灌溉、排水、道路等基础设施水平。为了推动农业科技创新，不断加大对农业科技研究与开发的资金投入，鼓励农业科研机构和企业积极参与科技创新活动。同日寸，加强与高等教育机构及科研机构的合作，引进并培养农业科技人才，以提升农业科技创新水平。此外，积极推广先进的农业技术与装备，旨在提高农业生产过程中的科技含量和效率。

为了促进农业产业的振兴，持续培育具有地方特色的优势产业及主导产品。通过实施“一县一特”产业发展工程，推动农业产业朝规模化、标准化、品牌化方向迈进。通过提高农产品加工程度和塑造品牌形象，增强农产品的附加价值与市场竞争力。积极吸纳和发展农业领军企业，促进农业产业向集成化、园区化方向转型。为应对农业发展过程中的资金短缺问题，相关部门已经推出了一系列针对农业领域的金融支持措施。这一系列政策措施主要集中在增强农业信贷投入，并促进农民与农业企业扩大生产规模的方面。同时，通过创新金融产品和服务方式，持续强化与金融机构的协同，促进金融资本与农业产业的紧密结合。另外，高度关注绿色农业的发展，通过实施多项政策措施来促进绿色农业的进步。

四、农业新质生产力统计评价指标体系构建与测算

（一）农业新质生产力统计评价指标体系构建

本文基于马克思主义政治经济学理论，围绕劳动者、劳动对象以及生产资料这三大要素展开。在此基础上，结合国内外学者对新质生产力和优质农业的相关观点，深入探讨了新质生产力核心特征如科技创新与转型升级、绿色低碳等，并据此构建了农业新质生产力综合评价指标体系。其中，在农业新质生产力发展过程中，创新驱动作用显著，其目的在于提升农产品的数量和质量。同日寸，实现农村产业与城乡结构的协调，绿色理念的引领以推动农业向低碳方向转型，开放性策略的实施以拓宽农业资源和市场范围，以及让农民共享发展成果，都是促进农业新质生产力水平提升的关键因素。基于劳动者、劳动对象和生产资料三大准则层，构建涵盖绿色低碳、物质生产资料、无形生产资料、劳动生产率、劳动者技能、劳动者意识以及新质产业七个一级指标的农业新质生产力综合评价指标体系。该体系包含23个二级指标和29个三级指标，旨在全面评估农业新质生产力（见表1）。采用2013年-2022年湖南省14个市州的面板数据，运用熵值法对湖南省14个市州农业新质生产力发展水平进行测算分析。

第一，劳动者。在评估劳动力的基础上，选取了受教育年限（高中及以上）比例、人均农业产值、农村居民可支配收入、第一产业就业人数以及创业活跃度等指标作为衡量标准。人均农业产值的计算采用了农业产值和农村人口比率进行估算：第一产业从业人口比例，是以第一产业就业人员占总就业人口比例衡量；对于创业活跃度的评估，引入了由北京大学企业大数据研究中心制定的中国区域创新创业指数（IRIEC）。该指数具备客观性、实时性和多维度特征，能够全面展示国内各地区在创新创业领域的活力。

第二，劳动对象。劳动力对象涵盖了五个关键领域，包括新兴战略产业的增加值、数字化农业企业的数量、农药及化肥施用率、碳排放量以及夜间光照强度。参照吕岩威和孙慧的方法，发展战略产业的比重采用新兴战略产业增值与GDP的比例作为衡量：数字化农业公司数量利用了上市公司年报所提供的重要词汇，将公司定位于市级并对词频进行统计得到平均测量；夜光的强度是由灯光和GDP的比率来计算：二氧化碳排放量是通过中国碳核算数据库（CEADs）的数据进行衡量的。

第三，生产资料。农产品资源包括土地利用多样性、农业总产值、粮食产量、复种率、农林水利支出占公共财政支出比重、灌溉水利用率、农产品电商营业额、农民平均每百户移动电话使用量（部）、农民平均每百户计算机使用量（台）、高标准农田建设面积、机耕面积占比、农业企业专利数、Ramp;D研发经费投入比例、地理标志产品品牌数量以及城市化程度等共计17个次级指标，构成了评价体系的关键要素。

（二）测度方法

农业新质生产力指标体系涵盖了29个具体指标，选取的数据为2013年-2022年湖南省14个市州的面板数据。基于对评价目标的影响，将指标方向划分为正向（+）和负向（-）。除了特殊说明之外，所有数据均来源于历年《湖南统计年鉴》《湖南调查年鉴》以及各地市统计年鉴。针对数据缺失问题，依据具体情况．采用线性插补法、邻近数据平均值插补法、ARIMA模型或相关算法进行填补。

熵值法通过规避主观赋权法的缺陷，能够依据指标数据的分散性较为客观地揭示各项指标在整个评价体系中的重要性。为了克服原始指标值数量和量纲差异对分析结果的干扰，本研究在进行赋权操作之前，首先对原始数据进行预处理。采用的是极差标准化方法对各项指标数据进行归一化处理。具体计算过程如下。

基于2013至2022年湖南省14个市州的相关统计数据，采用熵值法对湖南省14个市州农业新质生产力发展水平进行测算。

1．湖南农业新质生产力水平不断提升

结果表明，湖南省农业新质生产力水平的整体发展态势总体向好，呈现持续且稳步上升趋势，总指数从2013年的0.3127增长至2022年的0.5184。湖南农业新质生产力的增长速度呈现逐年上升趋势。尤其是自2017年起，发展速度逐渐加快，得益于多方面因素的作用，例如科技进步、政策扶持、农业现代化建设的进行以及农业产业链的持续完善等。湖南农业高效、可持续发展的推动因素，涵盖了农田水利条件优化、农业机械化程度提升、新质农业生产经营主体壮大以及农业生产经营人员文化素质提高等方面。这些要素相互作用，共同促进了湖南农业的繁荣发展。此外，湖南在农业发展过程中，注重培育和发展特色产业，尤其是产业集群化的发展。例如湖南省农业领域包括了六个国家级产业集群（优质湘猪、早中熟柑橘、五彩湘茶、“湘九味”中药材、洞庭香米和早熟油菜），以及一系列国家级现代农业产业园区和产业强镇的建设，这些措施极大地增强了湖南农业的竞争力和市场影响力。尽管湖南农业新质生产力在近十年间取得了令人瞩目的成就，然而，依然存在诸多挑战。例如，资源环境限制、市场需求波动以及国际贸易环境等因素均对其发展构成了压力。随着科技进步与政策扶持，湖南农业领域亦迎来新的发展契机，诸如数字化农业、智能化农业、生态化农业等新兴行业的崛起，为该地区农业发展注入了新动力（见表2）。

2．各市州农业新质生产力水平发展不平衡

从湖南各市州层面来看，表2的数据与湖南实际农业发展情况相一致。长沙市农业新质生产力持续保持在较高水平，并呈现出显著的增长趋势。2022年，长沙市农业新质生产力达到了0.6334，这一结果与长沙市的农业科技投入、农业产业结构调整以及农业产业链的完善程度密切相关。常德农业新质生产力水平在湖南省排名前列，持续多年。其十年均值为0.5094，这得益于其独特的自然资源以及政府政策、农业科技、产业化、品牌化等方面的全面支持。在过去十年中，岳阳农业新质生产力水平的平均值为0.4582，位居常德之后。位于洞庭湖周边的岳阳，具备发展水稻、水产等产业的优势地理条件。该地区拥有较为完善的农业产业链结构，这对于提升农业附加值及经济收益具有积极作用。通过政策引导、资金支持和技术推广等手段，岳阳政府有效促进了农业新质生产力的提升。而张家界市、湘西土家族苗族自治州等，农业新质生产力水平相对较低。张家界地区的农业新质生产力平均水平在十年中处于最低（0.2926）。这一现象与其独特的地理位置和旅游资源有关，使得该地区更加注重旅游业的发展而非农业。此外，湘西州的平均水平也相对较低（0.3064）。湘西地区的原因，一方面是由于该地区经济总量相对较小，农业在经济中的比重不如其他地区的农业大市：另一方面，由于地理环境与市场需求等因素的制约，湘西州在农业现代化、产业化以及品牌化方面的发展水平相对较低。

各地区新质生产力水平发展不均衡的现象主要表现在以下几个方面：首先，长沙市等部分地区的农业新质生产力水平较高。长沙市的农业新质生产力水平在全省范围内处于领先地位，十年平均值达到0.5176，这一数据凸显了该市农业综合实力较强，并且具有较高的现代化程度。在常德市、衡阳市、岳阳市等地区，农业新质生产力呈现出较高水平，其十年均值接近或超过全省平均水平。其次，以株洲市等为主的中等地区。株洲市、湘潭市、益阳市、永州市等地区的农业新质生产力处于中等水平，十年平均值略低于全省平均值，然而，这些地区仍具有较大的发展潜力。三是以张家界市为代表的地区，如张家界市、娄底市和湘西州等，农业新质生产力水平相对较低，十年平均值明显低于全省平均水平。

从增长速度来看，长沙市、株洲市和湘潭市等地区的农业新质生产力快速增长，这表明这些城市在农业技术创新和农业现代化建设方面取得了显著成果。位于稳定增长区域的常德市、衡阳市、岳阳市、益阳市等地的农业新质生产力发展速度保持相对稳定，并呈现出持续性发展趋势。张家界市、娄底市以及湘西州等位于增长缓慢地区，其农业新质生产力发展速度相对较低。

五、农业政策对新质生产力的空间效应研究

农业政策作为推动和调节农业发展的关键工具，对于新质农业生产力的进步具有显著作用。农业政策通过施加宏观导向和微观引导，保障农业生产与市场需求的协调一致，促进农业产业的优化升级及结构转型。例如，农业政策可以指导农民优化种植结构，推动高效、特色及深加工型农业的发展，从而提升资源利用率和产品附加价值。此外，农业政策可通过实施农业补贴、税收优惠以及科技支持等手段，促进农业生产效能提升和市场竞争力增强。因此，研究农业政策对农业新质生产力水平提升的作用具有重大价值。

（一）数据来源及获取

本文以湖南省14个市州2013年-2022年农业政策文本面板数据为基础，运用空间杜宾模型探讨不同类别的农业政策及其变动对农业新质生产力的直接与间接影响，以及地区间农业新质生产力水平对本地生产力水平的空间溢出效应。此种分析有助于揭示政策在空间维度上的作用机制，以及各地区间对生产力提升所产生的相互作用。农业政策文本数据均来源于各地政府官方网站，保持了统一口径，具备较高的权威性和可比性。

政策文本数据具备地域性和时间跨度广泛的特征，同时数据量庞大。利用Python技术从湖南省14个市州政府官方网站上抓取各类农业政策文本，并采用AI大模型进行内容智能提取（如图1所示）。通过对文本数据进行清洗处理，获得了各个地区的文本语料库。接着，构建了政策指标体系，全面考虑了政策文件的不同类别，并将其划分为四个主要核心指数：引导型、奖补型、监管型以及综合型。

在进行空间计量模型分析之前，需要确认样本数据具有空间相关性。因此，本研究首先采用莫兰指数对样本的空间自相关性进行检验。结果表明空间依赖性确实存在。其中莫兰散点在第一和第三象限反映了正向空间自相关性，而第二和第四象限则体现了负向空间自相关性。例如，位于第三象限中怀化和湘西州，代表着相邻地区怀化和湘西的新质生产力发展水平呈现出一致的变化趋势。而第一象限中，岳阳、益阳、长沙和湘潭，同样存在空间正相关性。

（二）模型选择与介绍

为深入剖析湖南各市州农业政策间的交互作用对新质生产力水平的影响机制，本研究采用空间杜宾模型（Spatial Durbin Model）作为分析工具，进行空间效应回归分析。在模型的选择过程中发现，由于研究者的研究目标、研究对象以及数据特性的不同，所采用的模型也呈现出多样性。在已有的关于溢出效应的研究中，大部分学者倾向于采用空间滞后模型（Spatial Lag Model）或空间杜宾模型进行分析，这两种模型各有特点，但在处理空间相关性时均表现出较强的适用性。马卫等人运用空间杜宾模型验证了交通基础设施具有显著的空间溢出效应，而白俊红等人则结合空间误差模型和空间杜宾模型证实了知识的空间溢出效应。为了确保模型选择的科学性和合理性，本研究首先对模型的相似性与差异性进行了全面的比较分析。在此基础上，结合研究的具体内容和数据的实际特征，进行了严格的相关性检验。检验结果表明，研究数据存在显著的空间误差和空间滞后现象，这进一步证实了选择空间杜宾模型的合理性。因此，基于上述分析，本研究最终确定了以空间杜宾模型为核心研究框架。鉴于其采用空间权重矩阵，能够更为精确地揭示地理邻近性或空间关联性对经济成果的影响。除了研究政策对综合评价指标的直接作用外，还能评价政策对周边地区的影响，涵盖正向溢出效应及负向溢出效应，为实现政策在区域间协调发展提供科学支撑。

Y在此，被视为因变量，用以评估第i地区在t年的新质生产力水平。X是自变量，它代表在第i个地区在第t年实行的农业政策措施：w空间权重矩阵揭示了各个地区之间的空间联系。在空间计量经济学领域，设定假设认为各地区的生产力水平会相互作用。例如，某一地区的生产力提升可能通过知识传递、供应链协同等途径对邻近地区的生产力产生积极影响。

空间滞后效应pW Yi指的是前一时期农业新质生产力水平对当前农业新质生产力水平在空间上的影响。若某地区的生产能力在上一年度表现突出，那么推测这种情况可能会激励邻近地区在本年度也展现出较高的生产能力。基准水平指的是，在没有实施相关政策的情况下，农业新质生产力将自然形成的一定程度。政策系数是指政策变量对农业新质生产力的直接影响因子。如果政策发挥作用，将产生积极效应。空间效应系数指的是其他地区农业新质生产力水平对第i个地区生产力水平的直接影响程度。表示当某一地区的生产力得到周边地区生产力的积极促进时，该现象表现为正向影响。u：个体固定效应体现了每一地区独有的特性，例如自然资源、地理位置、文化和历史等，这些因素可能对农业新质生产力的形成具有长期影响。时间固定效应反映了时间趋势或季节性因素对生产力的影响。误差项在模型中代表了无法解释的随机干扰，这些干扰可能源自于测量误差、遗漏变量或随机冲击等因素。

（三）测算结果与分析

空间杜宾模型（Spatial Durbin Model，SDM）是一种在经济学和地理学领域中广泛应用的计量经济模型，其核心目标在于探究空间关联性对经济活动的影响。该模型旨在揭示经济现象与空间关联性之间的相互作用，不仅关注了各个区域内部变量对因变量的直接作用，还综合考虑了相邻区域变量对因变量的间接影响，这有助于深入探究地区间经济政策、产业发展等主题。

表3，“Main”部分揭示了各个独立变量自身（奖补型、引导型、综合型、监管型）对因变量（综合评分）的直接效应，即各区域本身的变量对因变量的影响。“Wx”部分则揭示了邻近区域的各项变量对因变量产生的间接影响，亦即是邻近区域的变量对因变量的影响。空间自相关系数“Rho”用于揭示相邻区域内因变量的相互关联程度。当“Rho”为负时，这意味着在负空间中存在自相关性。具体而言，这表明邻近区域的综合评分变化趋势呈现相反性。即当某一区域的综合评分提升时，其邻近区域的综合评分则可能下降，反之亦然。

“LR_Direct”“LR_Indirect”和“LR_Total”分别代表各变量对因变量的直接、间接以及综合影响。

结果显示，存在两种类型的空间关联性：直接效应（各区域本身变量对因变量的作用）和间接效应（邻近区域变量对因变量的影响）。鉴于“Main”变量主要是各个独立因素自身（奖补型、引导型、综合型、监管型）对因变量（新质生产力的整体评估）的作用，据表3所示，奖补型因素对因变量整体评分的影响呈负向，且具有显著的统计意义（plt;0.01），意味着该因素的增加将会使得整体评分降低。引导型因素对整体评估成绩的作用呈现正向关系，并具备统计学上的显著性（plt;0.05），意味着该因素的增长将促使综合评分得到提升。此外，空间因素对相邻区域的各个变量对因变量的影响有着显著的作用。“LR_Direct”“LR_Indirect”和“LR_Total”分别代表了各变量对因变量的直接影响、间接影响以及综合影响。研究结果表明，奖补型和引导型因素均具有统计学意义。这表明，奖补型和引导型两种政策不仅对本地区农业新质生产力的发展具有直接影响，还能通过空间传播作用，对邻近区域的农业新质生产力发展产生积极效应。

监管型和综合型政策的空间传播效应并不突出，表明这两种类型的政策在实施过程中可能受到多种因素的影响，其成效可能依赖于具体环境或需与其他政策协同发挥作用。

六、研究结论与对策建议

（一）研究结论

本文首先依据农业新质生产力的三大主要构成要素，构建农业新质生产力的综合指标评价体系，并应用熵值法对湖南省14个市州农业新质生产力的发展程度进行测算分析，得出的结果显示，2013年-2022年湖南省农业新质生产力水平的发展状况整体向好，表现为稳步提升的态势。自2017年起，增长速度显著提升，然而各地区发展呈现出不均衡状态，湖南省内14个市州在农业新质生产力发展存在明显差距。

奖补型政策对农业新质生产力的综合评价具有显著的负向影响（plt;0.01），意味着该变量的提升将导致综合评分的下降。说明地方农业奖励补贴力度的增强，对于邻近城市和州级新质生产力竞争力的削弱具有显著影响。这种现象可能源于提升本地农业新质生产力发展所需的各项条件，如降低区域内产业信息搜寻成本、交易成本等。相应地，这种情况在邻近地区产生了虹吸效应，促使周边地区的人才、资金等要素向该地区流动。

而引导型变量的作用呈现正向影响，并且具有统计显著性（plt;0.05），这表明该变量增加能够促使综合评分提高。由于其对周边相邻区域具有积极的溢出效应，促进各地农业企业等实现信息交流、资源共享，从而间接提高相邻区域新质生产力水平。

（二）对策与建议

1．在农业领域奖补方面，区域奖补力度需保持适度

对农业相关资金进行严格管理，构建完善的涉农资金监管体系，充分利用涉农资金的杠杆效应，促使金融与社会资本的投入。在此前提下，农业补贴政策的制定不应盲目模仿或一概而论，而是需要根据各地区的具体情况进行精细化管理。适当的激励机制能够唤醒区域发展的活力，优化资源分配和提高资源利用效率，进而推动农业经济稳定增长。邻近政府之间应增进沟通协作、政策互补。通过构建完善的协调沟通机制，促进信息共享、资源互补，共同推进区域协同发展。各地区政府间可携手调和产业布局，规避恶性竞争及重复建设，共同促进区域整体发展。为了规避中心大城市功能聚集的弊端，可以调整城市功能配置，推进产业升级转型，降低对周边城镇的资源依赖。通过政策激励与市场机制，促使区域间人力、资本、技术等要素的平衡流动，实现区域协同发展。

2．大力推动引导型农业政策的实施

加强引导型政策的制定与执行力度，充分关注农业企业的实际需求及区域特色，确保政策具有针对性和可操作性。提高政策执行力度，以确保政策得到有效实施。构建农业企业信息共享与互动平台，旨在为各地区的企业搭建线上线下沟通桥梁。借助于此类平台，各企业能够发布资讯、寻求合作伙伴、交流经验，从而实现资源的高效配对与共享。这种做法有助于推动区域农业企业间的信息沟通和资源互补，进而提升农业产业竞争力及整体发展水平。积极促使做强大的农产品产业链，把农业研究、生产、加工、运输、销售、服务等各环节主体相互连接，形成紧密结合、有效衔接、耦合配套、协调发展的整体，特别是促使农业企业进入产业链，扩大拓展农产品产业链，推动农业经济群化发展：对农业产业链的组织结构和经营管理模式进行优化，构建内部约束及信息共享机制，提高内部融合程度，从而增强农业产业链的韧性。

3．加强农业创新型人才培养工作的推进

在农业人才培养领域，普遍存在知识体系陈旧、知识结构狭窄以及创新能力不足等问题。因此，亟需大力推动具有原创精神、交叉学科素养以及掌握前沿科技的高素质农业创新性人才的培育。进一步优化人才培养体系，增强对创新型人才的培育力度，从而为农业科技创新提供坚实的人力资源支撑，特别是要提高智慧农民的培养速度。农业新质生产力的发展促使农民从传统的体力劳动者和技能劳动者转变为智慧劳动者。首先，引导农业从业人员转向专业化道路，为培育具备智慧的农民奠定坚实基础，并构建城乡融合的社会保障架构。其次，推进农业教育体制改革的深入发展，通过创新教育理念、优化教育架构、丰富教学资源，以提升新型职业农民培养水平。第三，整合教育培训资源，构建综合性培训基地、创业孵化中心以及农民田间学校等，为农民营造终身学习的氛围和条件，从而不断提高农业劳动者的新质生产力掌握与应用水平。

4．全力推进涉农新质业态的发展

在农业新质生产力的驱动下，农业领域的边界正逐渐拓宽，一是推进农业与农村新兴产业及新经营模式的培育与壮大。深入分析湖南农业乡村的特色资源，挖掘潜在价值，引进一批知名企业和行业领军人才，共同参与到湖南农业乡村特色资源的开发与利用。通过推动农业与旅游、文化、健康养老等行业的深度整合，借鉴学习北京农业嘉年华、江苏无锡田园东方等优秀经验，引进人才和技术，积极探索农业乡村特色资源的深度开发，构建具有湖湘特色的农业主题公园等新型产业经营模式。二是实现休闲农业的质量提升与增长速度。根据“一心一区三带”的战略规划，提高农业休闲资源的联合，加大品牌培育，完善服务体系，强化市场推广，精心打造一批乡村旅游项目和特色线路：积极推进星级农庄、休闲农业示范创建等活动，提升经营主体的产业融合发展能力，培育一批规范经营管理、综合效益优异、带动效应显著的休闲农业经营示范主体。三是利用“互联网+农业”模式，促进农业全产业链的提升。深化融合互联网技术与农业生产、加工、销售等各个环节的集成应用，促进农业生产方式的演变。引入大数据、物联网、地理信息系统等新质信息技术，构建智能化的农业管理系统，实现对农业生产全过程的精准监控和数据分析，通过信息化管理、智能灌溉、精准施肥和资源智能监控，提升水、肥和农药的使用效益，增加收益，降低污染，建立优质农副产品供应系统；在农业生产过程中，将智能化设备与网络技术融人土壤测量、作物轮作以及农场资源管理等环节，以提高生产效率。四是强化农村电子商务平台和服务网点的建设。积极推动农村电子商务全面示范项目，尤其在贫困山区，强化农产品电子商务平台及乡村电商服务网点的构建，确保乡镇和行政村电商服务网点实现全面覆盖。