基于DEA-Malmquist 模型的西南都市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析

周 濤，李茂萱

（1.云南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，昆明 650500；2.云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測(cè)技術(shù)研究所，昆明 650205）

農(nóng)業(yè)是第一產(chǎn)業(yè)，是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的基礎(chǔ)。中共二十大報(bào)告中提出“加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)”，這是黨中央著眼全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家大局作出的重大決策部署，明確了新時(shí)代新階段農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的主攻方向。西南地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南和西藏5 個(gè)省、市、自治區(qū)，擁有豐富的自然資源和獨(dú)特的地理優(yōu)勢(shì)，也是中國(guó)重要的生態(tài)屏障。西南地區(qū)大多省、市、自治區(qū)以農(nóng)業(yè)為主要產(chǎn)業(yè)，然而長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)限制阻礙了綜合開(kāi)發(fā)和資源利用，使得資源豐富帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)并沒(méi)有轉(zhuǎn)化為巨大的經(jīng)濟(jì)效益。因此，提高其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，充分利用資源，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展顯得尤為重要。

國(guó)內(nèi)有關(guān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究，已經(jīng)取得了較多成果。周妍宏等［1］采用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)，分別基于投入導(dǎo)向以及產(chǎn)出導(dǎo)向?qū)?003—2018 年?yáng)|北三省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了分析；屈秋實(shí)等［2］基于2000—2018 年大湄公河次區(qū)域5 國(guó)1 省的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA 方法中規(guī)模報(bào)酬可變的VRS模型，測(cè)算區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，并從技術(shù)效率和規(guī)模效率2 個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行分解，分析大湄公河次區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的時(shí)空特征及其影響因素；崔海洋等［3］基于三階段DEA 模型和聚類分析相結(jié)合的方法，以2008—2018 年的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為例，測(cè)算其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率并分析時(shí)空特征。在西南地區(qū)農(nóng)業(yè)相關(guān)的研究中，陳睿［4］根據(jù)西南地區(qū)5 個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過(guò)耦合模型對(duì)西南地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，提出西部地區(qū)應(yīng)注重農(nóng)業(yè)生態(tài)保護(hù)，加快農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；梁晏銘等［5］以中國(guó)西南地區(qū)5 省區(qū)市為研究對(duì)象，運(yùn)用熵值法對(duì)西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體狀況進(jìn)行分析，加強(qiáng)西南地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高播種成功率；彭柳琳［6］使用super-SBM 模型對(duì)西南地區(qū)2001—2019 年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平進(jìn)行測(cè)度，結(jié)果表明西南地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率受到農(nóng)藥和化肥的影響。

綜上所述，在研究對(duì)象上，大部分文獻(xiàn)以宏觀的省份研究為主，以城市作為主要研究對(duì)象的文獻(xiàn)較少；在研究主題上，多采用DEA 法測(cè)算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率并運(yùn)用回歸分析法探討其影響因素，運(yùn)用熵權(quán)法和耦合模型評(píng)價(jià)地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，對(duì)于農(nóng)業(yè)發(fā)展的評(píng)價(jià)并沒(méi)有統(tǒng)一的分類；在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)中，常用的投入指標(biāo)包括農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、農(nóng)業(yè)機(jī)械總能力、農(nóng)作物播種面積、化肥使用量以及農(nóng)林牧漁固定資產(chǎn)投資，而產(chǎn)出指標(biāo)包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)民純收入、農(nóng)業(yè)碳排放量等，在指標(biāo)選取上可以進(jìn)一步豐富?；诖?，本研究選取西南地區(qū)的4 個(gè)主要城市昆明市、貴陽(yáng)市、重慶市、成都市作為研究對(duì)象，分析其2020 年、2021 年農(nóng)業(yè)發(fā)展的情況，并以2015—2020 年的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用超效率DEA方法和Malmquis 指數(shù)測(cè)算其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率并分析影響因素，以期為西南地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供決策參考。

1 區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展情況分析

本研究選取2020—2021 年成都市、重慶市、貴陽(yáng)市和昆明市的統(tǒng)計(jì)年鑒中關(guān)于農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。如圖1 所示，昆明市、貴陽(yáng)市、重慶市3個(gè)城市在2020 年、2021 年農(nóng)業(yè)發(fā)展水平明顯提高，而成都市整體指標(biāo)水平有所下降。2020 年以來(lái)，受新型冠狀病毒感染疫情影響，農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨較大的沖擊和阻力，主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品加工、農(nóng)產(chǎn)品流通和消費(fèi)等方面。進(jìn)入后疫情時(shí)期，各方面都在逐步恢復(fù)并超越疫情前的水平。從城市層面來(lái)看，重慶市作為西南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中心，農(nóng)業(yè)水平領(lǐng)先，明顯高于其他3 個(gè)城市，成都市僅次于重慶市，昆明市優(yōu)于貴陽(yáng)市，貴陽(yáng)市的發(fā)展較為緩慢。從4項(xiàng)具體指標(biāo)來(lái)看，與2020 年相比，2021 年重慶市、貴陽(yáng)市和昆明市第一產(chǎn)業(yè)增加值穩(wěn)步提升，4 個(gè)城市糧食作物產(chǎn)量小幅增長(zhǎng)。重慶市的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)總產(chǎn)值實(shí)現(xiàn)較大增長(zhǎng)，從2020 年的3 163.00 億元增加到2021 年的3 656.67 億元，增長(zhǎng)率為15.61%。

圖1 西南地區(qū)主要城市2020 年和2021 年農(nóng)業(yè)發(fā)展情況對(duì)比

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上，昆明市的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值中占有很大比例，在2020 年達(dá)57.67%；其次是牧業(yè)產(chǎn)值，占比為32.89%；漁業(yè)占比最低，僅占1.56%。在農(nóng)業(yè)五大分類中，昆明市主要依賴于農(nóng)業(yè)和牧業(yè)發(fā)展。重慶市、貴陽(yáng)市以及成都市的結(jié)構(gòu)與昆明市類似。2020 年貴陽(yáng)市的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值超過(guò)70.00%，牧業(yè)占比22.00%，林業(yè)占比1.20%，漁業(yè)占比0.35%，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理。

在農(nóng)業(yè)政策和農(nóng)業(yè)科技上，昆明市重視農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，加大資金投入建設(shè)數(shù)字農(nóng)業(yè)，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)。重慶市在政策扶持領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)和農(nóng)村被列為一般公共預(yù)算支出的重點(diǎn)，建立了“三農(nóng)”財(cái)政投入的可持續(xù)增長(zhǎng)機(jī)制，創(chuàng)新了財(cái)政投入的方式。貴陽(yáng)市創(chuàng)新利用“大數(shù)據(jù)+農(nóng)業(yè)”，擴(kuò)大數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域的融合應(yīng)用。農(nóng)業(yè)機(jī)械化是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要標(biāo)志，重慶市和貴陽(yáng)市的農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度逐步提高，而昆明市農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平有所降低。成都市著力做優(yōu)做強(qiáng)都市現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，做優(yōu)現(xiàn)代種業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)、智能裝備、冷鏈物流、休閑農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)博覽6 大引領(lǐng)性產(chǎn)業(yè)，構(gòu)建以“4+6”都市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系為核心的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈［7，8］。

農(nóng)產(chǎn)品加工貿(mào)易上，農(nóng)業(yè)發(fā)展到一定階段后，必定要與第一產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)生融合。農(nóng)產(chǎn)品的加工水平是衡量一個(gè)國(guó)家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度的重要指標(biāo)，也是提高農(nóng)業(yè)整體質(zhì)量和效率的重要因素。2021 年貴陽(yáng)市全面落實(shí)“菜籃子”市長(zhǎng)負(fù)責(zé)制，充分發(fā)揮不同地區(qū)的資源和優(yōu)勢(shì)，打造農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全產(chǎn)業(yè)鏈條。在農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)量上，截至2021 年，昆明市共有農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)555 家，其中國(guó)家級(jí)12 家、省級(jí)118 家。重慶市擁有農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)3 716家，其中國(guó)家級(jí)龍頭企業(yè)41 家，已組建15 個(gè)產(chǎn)業(yè)化聯(lián)合體。成都市擁有國(guó)際農(nóng)產(chǎn)品加工產(chǎn)業(yè)園，擬以“雙核+配套+基地”的總體布局引領(lǐng)帶動(dòng)四川省乃至整個(gè)西南區(qū)域相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

在鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)和休閑旅游上，貴陽(yáng)市共獲得文化和旅游部全國(guó)鄉(xiāng)村旅游重點(diǎn)村5 個(gè)，昆明市也有多個(gè)村落被評(píng)為鄉(xiāng)村旅游市級(jí)示范村，重慶市2020 年實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村休閑旅游業(yè)經(jīng)營(yíng)收入658 億元。成都市鄉(xiāng)村旅游已經(jīng)形成了以農(nóng)家樂(lè)、全國(guó)農(nóng)業(yè)旅游示范點(diǎn)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)基地、旅游古鎮(zhèn)和森林公園為主要形式的鄉(xiāng)村旅游發(fā)展格局，各城市在鄉(xiāng)村休閑旅游業(yè)仍有較大的增長(zhǎng)空間和發(fā)展前景。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 超效率DEA 模型

DEA 方法采用線性規(guī)劃法的定量分析技術(shù)，根據(jù)多投入和多產(chǎn)出評(píng)估同類可比單位的相對(duì)績(jī)效，已廣泛應(yīng)用于測(cè)算效率［9，10］。傳統(tǒng)的DEA 靜態(tài)模型僅能夠測(cè)度是否有效率，無(wú)法對(duì)有效決策單元之間的效率值進(jìn)行比較。因此，本研究的計(jì)算使用改進(jìn)后的超效率DEA 模型，對(duì)西南地區(qū)4 個(gè)城市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)度，超效率DEA模型計(jì)算式如下。

式中，對(duì)于決策單元DMU，θ代表DMU 有效值，即決策單元綜合效率值，θ值越大，效率越高。ε＞0，ε為非阿基米德無(wú)窮小量，min 表示效率最優(yōu)化模型的對(duì)偶問(wèn)題，Xj、Yj分別表示農(nóng)業(yè)的投入和產(chǎn)出水平，Xj0表示實(shí)際投入值，Yj0表示實(shí)際產(chǎn)出值。γj為DMU 系數(shù)，向量和為元素全為1 的m維和r維向量，S-、S+為松弛變量。

2.2 Malmquist指數(shù)

Malmquist 指數(shù)即全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率，是在效率評(píng)價(jià)后體現(xiàn)效率動(dòng)態(tài)變化的指標(biāo)，其優(yōu)點(diǎn)在于能夠測(cè)算時(shí)間序列數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)效率［11-14］。其中，全要素生產(chǎn)率（Tfpch）=技術(shù)效率變化指數(shù)（Etfch）×技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（Techch），而技術(shù)效率又可以分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，即技術(shù)效率變化指數(shù)（Etfch）=純技術(shù)效率變化指數(shù)（Pech）×規(guī)模效率變化指數(shù)（Sech），因此，Malmquist 指數(shù)=純技術(shù)效率變化指數(shù)×規(guī)模效率變化指數(shù)×技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

如表1 所示，選取農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量作為投入指標(biāo)，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)村常住居民人均可支配收入作為產(chǎn)出指標(biāo)。表2 數(shù)據(jù)來(lái)源于各年份昆明市、貴陽(yáng)市、重慶市、成都市統(tǒng)計(jì)年鑒。

表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

表2 研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

3 結(jié)果與分析

基于昆明市、貴陽(yáng)市、重慶市、成都市2015—2020 年內(nèi)的農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，利用Max-DEA 軟件計(jì)算4 個(gè)城市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值和Malmquist指數(shù)。

3.1 基于投入導(dǎo)向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析

如表3 所示，西南地區(qū)都市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值在波動(dòng)中增長(zhǎng)。其中，2015—2020 年昆明市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值總體呈增加態(tài)勢(shì)，不斷趨近于1.000。昆明市6 年的平均值為0.958，有4.2%的資源未被充分利用，出現(xiàn)了冗余現(xiàn)象，因此可以減少4.2%的資源投入達(dá)到當(dāng)前的生產(chǎn)水平。貴陽(yáng)市和重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值也呈增加趨勢(shì)，但效率水平偏低，對(duì)農(nóng)業(yè)資源的利用率不高。成都市在2015 年和2018 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值超過(guò)1.000，實(shí)現(xiàn)DEA 有效，但整體水平略有降低?？傮w來(lái)看，成都市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值最高，說(shuō)明成都市充分利用了農(nóng)業(yè)投入資源；昆明市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值趨近于1.000，說(shuō)明昆明市擁有較好的資源管理能力；貴陽(yáng)市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值最低，需要進(jìn)一步提高資源利用率。

表3 西南地區(qū)都市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值

3.2 Malmquist指數(shù)分析

首先，全要素生產(chǎn)率（Total factor productivity，TFP）的計(jì)算有助于分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，即不同因素對(duì)效率提高的貢獻(xiàn)，分析是投入型增長(zhǎng)還是效率型增長(zhǎng)，并確定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性。其次，全要素生產(chǎn)率的計(jì)算有助于分析和評(píng)估長(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng)政策。通過(guò)比較全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)和投入增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，可以確定政策應(yīng)該側(cè)重于增加投入，還是側(cè)重于調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和促進(jìn)技術(shù)發(fā)展。

如表4 所示，昆明市、貴陽(yáng)市以及重慶市TFP歷年均大于1.000。成都市僅有1 年未達(dá)到1.000，但TFP呈逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)。昆明市、貴陽(yáng)市、重慶市有部分年份略微下降，但TFP的總體趨勢(shì)呈遞增趨勢(shì)。這4 個(gè)城市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)態(tài)勢(shì)較好，可以在此基礎(chǔ)上持續(xù)發(fā)展。成都市在2015—2016 年的TFP小于1.000，這與其2016 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率減少的實(shí)際情況相符合，需要進(jìn)一步分析其中的原因，對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)行調(diào)整。

表4 西南地區(qū)都市全要素生產(chǎn)率指數(shù)

如表5 所示，昆明市、貴陽(yáng)市、重慶市的技術(shù)效率變化指數(shù)均大于1.000，而成都市的技術(shù)效率變化指數(shù)年均下降2.6%，說(shuō)明昆明市、貴陽(yáng)市和重慶市在農(nóng)業(yè)技術(shù)運(yùn)用方面較成都市更加合理，充分利用了技術(shù)資源。

表5 西南地區(qū)都市Malmquist指數(shù)分解平均值

在純技術(shù)效率變化指數(shù)上，昆明市、貴陽(yáng)市、重慶市純技術(shù)效率變化指數(shù)都大于1.000，而成都市年均下降8.2%。成都市純技術(shù)效率水平表現(xiàn)最差，應(yīng)盡快提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的開(kāi)發(fā)利用。在規(guī)模效率變化指數(shù)上，同樣是昆明市、貴陽(yáng)市、重慶市趨近于1.000，成都市年均下降2.0%。規(guī)模效率描述的是在生產(chǎn)既定條件下，當(dāng)投入改變1 個(gè)單位時(shí)，投入產(chǎn)出之間的變動(dòng)比例關(guān)系。當(dāng)規(guī)模效率遞減時(shí)，表明資源投入過(guò)剩，因此成都市應(yīng)減少當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的投入。在技術(shù)進(jìn)步指數(shù)方面，4 個(gè)城市的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)都大于1.000，成都市最高，達(dá)1.199，表明農(nóng)業(yè)技術(shù)革新對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的貢獻(xiàn)率較高。

4 小結(jié)與建議

4.1 小結(jié)

本研究選取西南地區(qū)的昆明市、貴陽(yáng)市、重慶市、成都市作為研究對(duì)象，分析4 個(gè)城市2020、2021年的農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，以2015—2020 年的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率計(jì)量模型，采用超效率DEA 方法對(duì)4 個(gè)城市的生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算，并利用Malmquist指數(shù)分析效率的動(dòng)態(tài)變化及其影響因素。

結(jié)果表明，西南地區(qū)農(nóng)業(yè)整體尚未達(dá)到DEA 有效，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。4 個(gè)城市中，只有成都市在2015 年和2018 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值超過(guò)1.000，實(shí)現(xiàn)DEA 有效，且其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率平均值最高，充分地利用了農(nóng)業(yè)投入資源。昆明市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率總體呈增加態(tài)勢(shì)，平均值接近1.000。貴陽(yáng)市和重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值也在增長(zhǎng)，但效率水平偏低，需要進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)資源利用率。

Malmquist 指數(shù)結(jié)果表明，昆明市、貴陽(yáng)市和重慶市的TFP歷年都大于1.000，且都呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性。重慶市TFP部分年份出現(xiàn)了減少的現(xiàn)象，但整體來(lái)看年均增長(zhǎng)率達(dá)12.1%。在技術(shù)進(jìn)步上，4 個(gè)城市的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)都大于1.000，技術(shù)發(fā)展革新水平較高。其中，成都市的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)最高，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中利用了更多的新技術(shù)。西南地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)較高，技術(shù)的革新對(duì)提高全要素生產(chǎn)率發(fā)揮了積極作用。

4.2 建議

昆明市、貴陽(yáng)市、重慶市的技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)都在增加，反映了農(nóng)業(yè)發(fā)展可持續(xù)性強(qiáng)。應(yīng)在此基礎(chǔ)上繼續(xù)加快農(nóng)業(yè)技術(shù)的運(yùn)用和推廣，不斷優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，改善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，革新技術(shù)，提高農(nóng)業(yè)資源利用效率，加快農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型和現(xiàn)代化，不斷發(fā)展專業(yè)化的農(nóng)業(yè)特色產(chǎn)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

成都市要著重提升農(nóng)業(yè)規(guī)模效益。首先，持續(xù)推進(jìn)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置。發(fā)展特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，助推農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，其農(nóng)業(yè)發(fā)展應(yīng)注重質(zhì)量和效益，通過(guò)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、發(fā)展特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化。其次，因地制宜，進(jìn)行土地集約化經(jīng)營(yíng)，在生產(chǎn)條件好的地區(qū)推廣大型農(nóng)場(chǎng)或大型農(nóng)業(yè)企業(yè)的建設(shè)。同時(shí)，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，對(duì)土地、林地、魚(yú)塘等進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化治理。最后，成都市應(yīng)提高科學(xué)技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增產(chǎn)的貢獻(xiàn)。農(nóng)業(yè)管理部門(mén)應(yīng)加大農(nóng)業(yè)科技政策的扶持力度，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)。促進(jìn)科研創(chuàng)新投入與技術(shù)推廣，充分發(fā)揮高校科技創(chuàng)新的活力，促進(jìn)科研成果向?qū)嶋H生產(chǎn)力的高效轉(zhuǎn)化。提升農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平和信息化力度，提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化科研管理水平。對(duì)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員開(kāi)展職業(yè)技能培訓(xùn)，提高從業(yè)人員的專業(yè)技術(shù)和經(jīng)營(yíng)管理水平。根據(jù)實(shí)際情況開(kāi)設(shè)多樣的課程，包括蔬菜、水果等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、病蟲(chóng)害綜合防治技術(shù)，提升專業(yè)水平。