長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平比較分析

胡 敬

(新華日?qǐng)?bào)社，江蘇 南京210000)

一、引言

長(zhǎng)江三角洲地區(qū)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一，該地區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展水平已居全國(guó)前列，且農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合度高，已邁入了工業(yè)化中后期。隨著長(zhǎng)三角一體化上升為國(guó)家戰(zhàn)略，長(zhǎng)三角地區(qū)的 “農(nóng)業(yè)一體化” 逐漸引起地區(qū)發(fā)展規(guī)劃的重視。加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化同步發(fā)展，建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重大任務(wù)。積極推進(jìn)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)三角地區(qū)鄉(xiāng)村振興的必由之路，也是提升長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)綜合效益和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑。因此，科學(xué)評(píng)價(jià)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平，對(duì)于提高長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和競(jìng)爭(zhēng)力，扎實(shí)推進(jìn)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村全面振興，抬高長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展底板具有重要意義。

農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，受到多個(gè)方面的影響和作用。劉銳等采用多指標(biāo)綜合測(cè)評(píng)法、空間自相關(guān)和地理加權(quán)回歸模型等方法，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)社會(huì)發(fā)展水平4個(gè)方面對(duì)甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平時(shí)空格局與影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。田野等從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、服務(wù)3個(gè)角度出發(fā)并借助超效率DEA模型對(duì)2000~2018年我國(guó)30個(gè)省份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。辛嶺和蔣和平利用專(zhuān)家評(píng)價(jià)法和層次分析法，從投入水平、產(chǎn)出水平、農(nóng)村社會(huì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展4個(gè)方面對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。傅晨提出廣東省基本實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指標(biāo)體系，并對(duì)1999~2007年廣東農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)估。姚成勝等從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入、農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)模式、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)性等5個(gè)方面對(duì)江西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。林正雨等采用多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)模型，從農(nóng)業(yè)投入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、農(nóng)村社會(huì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展等4各方面對(duì)四川省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。劉世薇等采用熵值法，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化、物質(zhì)裝備現(xiàn)代化、經(jīng)營(yíng)管理現(xiàn)代化、農(nóng)業(yè)生活現(xiàn)代化、農(nóng)業(yè)環(huán)境保護(hù)5個(gè)方面對(duì)黑龍江墾區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行綜合測(cè)度。

長(zhǎng)江三角洲地區(qū)在國(guó)家現(xiàn)代化建設(shè)大局中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位，已有文獻(xiàn)缺乏對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平的評(píng)價(jià)。鑒于此，文章以長(zhǎng)三角地區(qū)3省1市為研究對(duì)象，在構(gòu)建長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平評(píng)價(jià)體系的基礎(chǔ)上，采用多指標(biāo)綜合測(cè)評(píng)法，評(píng)價(jià)2019年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平，揭示長(zhǎng)三角各地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展中面臨的主要問(wèn)題，并進(jìn)一步提出政策建議，以期為長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展提供參考。

二、長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源稟賦差異分析

長(zhǎng)三角地區(qū)在我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展總格局中具有重要戰(zhàn)略地位，這與其農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源稟賦密切相關(guān)。但是，由于長(zhǎng)三角各地區(qū)自然資源、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平等要素稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的發(fā)展道路也各有差異。因此，揭示長(zhǎng)三角地區(qū)3省1市農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源稟賦的差異，有助于把握各地區(qū)優(yōu)勢(shì)資源狀況，對(duì)推動(dòng)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村一體化發(fā)展、建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系具有重大意義。

(一)農(nóng)村人口占比持續(xù)下降

隨著城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程的不斷加快，農(nóng)村封閉保守的社會(huì)格局被打破，農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)渠道增多，農(nóng)村人口流動(dòng)速度加快，農(nóng)村人口占總?cè)丝诒戎夭粩嘞陆?，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重不斷下降。中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示(表1)，長(zhǎng)三角各地區(qū)農(nóng)村人口比重和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重均在下降，但不同地區(qū)存在差異。從農(nóng)村人口占總?cè)丝诒戎貋?lái)看，2019年安徽省的占比最高(44.2%)，其次是浙江省(30.0%)和江蘇省(29.4%)，上海市最低(11.7%)，分別比2015年下降5.3%、4.2%、4.1%和0.7%。從第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重來(lái)看，2019年安徽省的占比最高(30.7%)，其次是江蘇省(15.5%)和浙江省(10.5%)，上海市最低(2.9%)，分別比2015年下降1.4%、2.9%、2.7%和0.5%。

表1 2015~2019年長(zhǎng)三角各地區(qū)農(nóng)村人口比重及第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重

(二)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化

隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)發(fā)育不斷完善，農(nóng)業(yè)發(fā)展方式快速轉(zhuǎn)變，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，農(nóng)作物播種面積不斷下降，農(nóng)作物總產(chǎn)量略有減少。中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示(表2)，長(zhǎng)三角各地區(qū)農(nóng)作物播種面積和農(nóng)作物總產(chǎn)量均在減少，但不同地區(qū)存在差異。從農(nóng)作物播種面積來(lái)看，2019年安徽省播種面積最大(8782.0千公頃)，其次是江蘇省(7442.6千公頃)和浙江省(1999.6千公頃)，上海市最小(261.4千公頃)，分別比2015年減少168.5千公頃、302.4千公頃、290.9千公頃和78.8千公頃。從糧食作物總產(chǎn)量來(lái)看，2019年安徽省總產(chǎn)量最大(4054.0萬(wàn)噸)，比2015年增加515.9萬(wàn)噸；其次是江蘇省(3706.2萬(wàn)噸)，比2015年增加144.9萬(wàn)噸，以及浙江省(592.1萬(wàn)噸)，比2015年減少160.1萬(wàn)噸；上海市最小(95.9萬(wàn)噸)，比2015年減少16.2萬(wàn)噸。從經(jīng)濟(jì)作物總產(chǎn)量來(lái)看，2019年江蘇省總產(chǎn)量最大(5747.1萬(wàn)噸)，比2015年減少13.0萬(wàn)噸；其次是安徽省(2394.8萬(wàn)噸)，比2015年減少599.1萬(wàn)噸，以及浙江省(1980.7萬(wàn)噸)，比2015年增加78.0萬(wàn)噸；上海市最小(269.3萬(wàn)噸)，比2015年減少97.0萬(wàn)噸。

表2 2015~2019年長(zhǎng)三角各地區(qū)農(nóng)作物播種面積及總產(chǎn)量表1 處理效應(yīng)結(jié)果

(三)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不斷改善

發(fā)展高質(zhì)量農(nóng)業(yè)是當(dāng)前各地區(qū)實(shí)現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要手段，而實(shí)現(xiàn)要素集約利用，提高資源配置效率是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，從勞動(dòng)密集型農(nóng)業(yè)逐漸向資本密集型農(nóng)業(yè)過(guò)渡，農(nóng)業(yè)資本替代效應(yīng)不斷增強(qiáng)。同時(shí)，農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷加強(qiáng)，農(nóng)業(yè)農(nóng)村生態(tài)環(huán)境持續(xù)改善。中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示(表3)，長(zhǎng)三角各地區(qū)農(nóng)村住戶(hù)固定資產(chǎn)投資完成額存在明顯的地區(qū)差異，除澇面積不斷增加。從農(nóng)村住戶(hù)固定資產(chǎn)投資完成額來(lái)看，2019年浙江省的投資額最多(665.0億元)，比2015年增加6.4億元；其次是安徽省(501.6億元)和江蘇省(236.5億元)，分別比2015年減少80.4億元和105.2億元；上海市最少(6.9億元)，比2015年增加3.6億元。從除澇面積來(lái)看，2019年江蘇省的除澇面積最大(4451.1千公頃)，其次是安徽省(2436.2千公頃)和浙江省(557.6千公頃)，上海市最小(61.2千公頃)，分別比2015年增加1325.5千公頃、78.5千公頃、9.3千公頃、0.5千公頃。

表3 2015~2019年長(zhǎng)三角各地區(qū)農(nóng)村住戶(hù)固定資產(chǎn)投資完成額

(四)農(nóng)業(yè)技術(shù)水平不斷提升

隨著良種、良法和農(nóng)業(yè)科技機(jī)械不斷運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率得到顯著提升。同時(shí)，隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能等高新技術(shù)的廣泛應(yīng)用，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供了有力的技術(shù)支撐，使得農(nóng)業(yè)發(fā)展走上科技興盛的道路。中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示(表4)，長(zhǎng)三角各地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平和互聯(lián)網(wǎng)普及率均不斷提高，但不同地區(qū)存在差異。從農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力來(lái)看，2019年安徽省的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力最大(6650.5萬(wàn)千瓦)，比2015年增加69.5萬(wàn)千瓦；其次是江蘇省(5112.0萬(wàn)千瓦)，比2015年增加286.5萬(wàn)千瓦，以及浙江省(1908.0萬(wàn)千瓦)，比2015年減少452.7萬(wàn)千瓦；上海市最小(98.0萬(wàn)千瓦)，比2015年減少21萬(wàn)千瓦。從固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)來(lái)看，2019年江蘇省的寬帶接入用戶(hù)最多(3585.7萬(wàn)戶(hù))，其次是浙江省(2782.0萬(wàn)戶(hù))和安徽省(1864.7萬(wàn)戶(hù))，上海市最少(890.2萬(wàn)戶(hù))，分別比2015年增加1402.6萬(wàn)戶(hù)、1466.0萬(wàn)戶(hù)、976.8萬(wàn)戶(hù)、321.4萬(wàn)戶(hù)。

表4 2015~2019年長(zhǎng)三角各地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)

三、長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

文章針對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，以長(zhǎng)三角地區(qū)3省1市為樣本，數(shù)據(jù)來(lái)源于2019年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《2020全國(guó)縣域數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展水平評(píng)價(jià)報(bào)告》等資料。

(二)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是一個(gè)動(dòng)態(tài)、全面、綜合的發(fā)展過(guò)程。參考已有的文獻(xiàn)，文章基于農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的基本內(nèi)涵和主要特征，結(jié)合長(zhǎng)三角各地區(qū)的實(shí)際情況，按照系統(tǒng)性、科學(xué)性、可操作性和可比較性的原則，選取農(nóng)業(yè)投入水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展水平等4個(gè)一級(jí)指標(biāo)和14個(gè)二級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表5)，對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)3省1市的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算。

表5 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(三)研究方法

采用多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法測(cè)算2019年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平。由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)的單位量綱不同，首先需要對(duì)每個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，選取極值標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，其公式為:

式中，xij和x′ij分別表示長(zhǎng)三角i地區(qū)的第j個(gè)指標(biāo)的原始值和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值，xmin和xmax分別為第j個(gè)指標(biāo)的最小值和最大值。其次，參考劉世薇等的做法，運(yùn)用熵值法根據(jù)指標(biāo)間觀測(cè)值的信息熵大小來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重。最后，根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算出長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平得分。

(四)評(píng)價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)熵值法得到各個(gè)指標(biāo)權(quán)重(表5)，通過(guò)加總4個(gè)一級(jí)指標(biāo)中的每個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重得到農(nóng)業(yè)投入水平(0.307)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平(0.273)、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平(0.183)和農(nóng)業(yè)農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展水平(0.237)等權(quán)重。其中，農(nóng)業(yè)投入水平的權(quán)重最大，其次是農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平，表明在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)械、化肥、燃料、電力等生產(chǎn)要素的大量輸入是其主要特征，而現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的高投入，所帶來(lái)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平明顯高于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)。長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)結(jié)果顯示(表6)，江蘇省的綜合發(fā)展水平最高(0.324)，其次是浙江省(0.242)和上海市(0.227)，安徽省最低(0.207)。從農(nóng)業(yè)投入水平來(lái)看，上海市最高(0.096)，其次是江蘇省(0.081)和浙江省(0.074)，安徽省最低(0.057)；從農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平來(lái)看，江蘇省最高(0.087)，其次是安徽省(0.081)和浙江省(0.069)，上海市最低(0.036)；從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平來(lái)看，江蘇省最高(0.063)，其次是上海市(0.047)和安徽省(0.040)，浙江省最低(0.033)；從農(nóng)業(yè)農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展水平來(lái)看，江蘇省最高(0.093)，其次是浙江省(0.066)和上海市(0.048)，安徽省最低(0.030)。江蘇省近年來(lái)圍繞農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)展開(kāi)創(chuàng)新性、引領(lǐng)性探索，推動(dòng)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略全面實(shí)施，促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展，取得了一系列突破性進(jìn)展。浙江省作為互聯(lián)網(wǎng)大省，充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置和集成過(guò)程中的優(yōu)化作用，數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)也走在全國(guó)前列。上海市以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主攻方向，積極打造都市現(xiàn)代綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展升級(jí)版。而安徽省致力于在發(fā)揮傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢(shì)下，大力發(fā)展家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化聯(lián)合體等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體，進(jìn)而打造現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展新高地。

表6 長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

四、結(jié)論與建議

文章以長(zhǎng)三角地區(qū)3省1市為研究區(qū)域，在揭示長(zhǎng)三角各地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源稟賦差異的基礎(chǔ)上，從農(nóng)業(yè)投入水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展水平等4個(gè)方面構(gòu)建長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用熵值法對(duì)2019年長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行探討，主要結(jié)論如下:第一，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)村人口占比持續(xù)下降、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不斷改善、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平不斷提升，但各地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源稟賦存在明顯差異；第二，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平整體較高，其中農(nóng)業(yè)投入水平和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平的影響最大；第三，長(zhǎng)三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平存在明顯差異，江蘇省處于領(lǐng)先地位，浙江和上海發(fā)展較快，安徽省發(fā)展相對(duì)較慢。

在我國(guó)當(dāng)前工業(yè)化與城鎮(zhèn)化發(fā)展水平下，地域間農(nóng)業(yè)要素稟賦結(jié)構(gòu)的差異短期內(nèi)無(wú)法消除。長(zhǎng)三角各地區(qū)應(yīng)該依托自身自然地理優(yōu)勢(shì)和資源稟賦優(yōu)勢(shì)，狠抓特色農(nóng)業(yè)發(fā)展，根據(jù)各地區(qū)實(shí)際發(fā)展情況，堅(jiān)持因地制宜、分類(lèi)指導(dǎo)的原則，走多元化農(nóng)業(yè)發(fā)展道路。同時(shí)，加強(qiáng)長(zhǎng)三角各地區(qū)間基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通、公共服務(wù)共建共享，促進(jìn)農(nóng)業(yè)資源利用的最大化，以提升農(nóng)業(yè)服務(wù)效率，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化水平。深入推動(dòng)農(nóng)村區(qū)域均衡發(fā)展，縮小新型農(nóng)村社區(qū)建設(shè)的地區(qū)差異。加快推進(jìn)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的信息化技術(shù)應(yīng)用，將信息技術(shù)普及應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民群眾生活的各個(gè)領(lǐng)域，以促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)精準(zhǔn)化和管理服務(wù)智能化。