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中央农村工作会议系列解读⑬保障粮食稳定安全重在调动农民积极性******

　　作者：钟钰、李天祥 系中国农业科学院农业经济与发展研究所；南京农业大学金善宝农业现代化发展研究院

　　2022年中央农村工作会议强调，保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事。全方位夯实粮食安全根基有赖于要素投入保障、科技支撑和政策支持，但农民作为种粮微观决策主体，直接决定着这些因素对于粮食生产的作用效果。

　　从发展与安全的关系看，保证农民种粮经济上获得社会平均利润，是制定粮食政策的基调，需要在“节本”“降本”“增效”三个层面协同发力。

　　节本需要适度经营、机械替代、科学减施并行

　　“节本”是指在不影响生产效果的前提下，提高规模经营水平，科学减少粮食生产要素投入数量。“节本”力求靶向精准。

　　一是推进多种形式规模经营，提升土地资源利用效率。总结推广“按户连片耕种”“一户一块田”等经验做法，通过完善承包关系，促进承包地集中连片；推广土地股份合作、联耕联种等规模经营模式，有条件的地方可实行“确权确股不确地”“确权确利不确地”，由村组集体统一经营或统一发包给新型经营主体。

　　二是加强农机装备攻关，提升薄弱环节农机化水平。围绕粮农生产需要，按照节本降耗的标准，加强国外先进农机研发和制造技术的引进消化，加快节水灌溉、精准施药、定位施肥、秸秆处理等技术装备的研制和推广。重点围绕双季稻机械化移栽、玉米籽粒机收等薄弱环节和丘陵山区、种业机械化短板，推广应用一批高适应性技术装备和全程机械化生产模式，实现农机农艺深度融合。

　　三是加强生产服务体系建设，推进生产要素集约化利用。运用市场化、多元化的服务创新，逐步让科学、精准、高效的生产技术进村、入户、到田，以提高单产、改善品质、降低物耗。大力支持和引导农民合作社、专业服务公司、专业技术协会、农民经纪人等为粮食生产经营提供低成本、便利化、全方位的服务。因地制宜发展单环节、多环节、全程生产托管，扩展农业分工经济。

　　降本需要合作组织、补贴支持、公共投资兼推

　　“降本”是指通过市场策略、政策支持和公共投资等，降低粮食生产要素投入价格，减少粮农投入成本。“降本”力求多元高效。

　　一是提升粮农的合作化和组织化程度，降低市场交易成本。充分发挥村集体经济组织和乡村精英的带动作用，把处于弱势地位的小农户按照平等、自愿、互助的原则组织起来，引导发展生产、供销、信用“三位一体”合作，助推构建互助共享的生产经营关系网络，提升小农户参与市场议价、融入大市场的能力。

　　二是优化粮食补贴政策与补贴方式，降低要素获取成本。一方面，扩大农机具购置补贴的覆盖范围和支持力度。将水稻、小麦、玉米、大豆等粮食作物生产所需机具全部列入补贴范围，应补尽补。另一方面，创新和完善农业保险和金融支持模式。推进主粮作物完全成本保险和种植收入保险“扩面、增品、提标”，鼓励商业保险机构开发更多更好的新产品。扩大粮食产业链的信贷投放规模，开辟信贷绿色通道，拓宽新型农业经营主体信贷抵押质押物范围等。

　　三是发挥公共投资对私人投入的替代效应，降低生产投入成本。包括加大高标准农田建设投资力度，创造规模经营和机械化作业条件，并将晒场、烘干等配套设施纳入投资建设范围；集中建成一批高效节水灌溉工程；加大农业科研、粮食储备、质量检测、市场促销等公共投资，改善流通领域基础条件和运行效率；以政府购买服务、服务补贴、项目资助等方式，提高粮农社会化服务可及性，减少私人支出成本。

　　增效需要延伸链条、优质优价、循环利用共振

　　“增效”是指通过延伸产业链条、鼓励优质优价、提高循环利用等，提升粮食生产附加值和经营收益。“增效”力求融合互促。

　　一是延伸产业链和价值链，让粮农更多分享增值红利。加快国家粮食安全产业带建设，打造粮食产业集群。按照有利于粮农分享增值收益的方向，重点培育各类粮油专业合作组织，探索和推动“龙头企业+专业协会+农户”“公司+粮油购销企业+农户”等不同形式的利益联结机制，切实提升粮农参与产业化经营的积极性和增收能力。

　　二是推进优质粮食工程升级，加快现代化粮食产业体系建设。着眼全产业链各环节，促进粮食优产、优购、优储、优加、优销“五优联动”，通过实施绿色仓储提升、品种品质品牌提升、质量追溯提升、机械装备提升、应急保障能力提升、节粮减损健康消费提升等“六大行动”，全面推动粮食产业链转型升级，向价值链中高端跃升。

　　三是提高粮食产品循环利用程度，提升综合经济效益。加快推动种养结合循环农业发展，推进农业废弃物资源化利用，通过推广应用低碳低耗、循环高效的绿色生产和加工技术，提高粮食综合利用率与产品附加值，提升粮食产业经济效益和种粮农民收益所得。

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）