中央农村工作会议系列解读⑮健全主产区利益补偿机制 夯实粮食安全根基******

　　作者：辛翔飞 中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　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”,“要健全种粮农民收益保障机制，健全主产区利益补偿机制”。现阶段，主产区在国家粮食安全保障中的根基性地位愈加凸显，但其区域经济社会发展尤其是粮食生产的可持续发展面临诸多困境。健全主产区利益补偿机制，对于夯实我国粮食安全根基具有重大战略意义。

　　我国粮食安全保障对主产区依存度显著升高

　　自20世纪70年代末以来，我国粮食产销区域格局发生了重大历史性变化，主要特征是：主销区粮食自给水平显著降低，产销平衡区粮食产需缺口持续加大，主产区成为我国粮食安全保障的主体支撑。以当年全国人均粮食产量为自给标准计算，1978-2021年主销区粮食自给率由93.57%降至19.91%，粮食产需缺口由297万吨增至11800万吨；产销平衡区粮食自给率由87.29%降至78.40%，粮食产需缺口由851万吨增至3200万吨；主产区粮食自给率由106.65%升至139.33%，商品粮调出数量由1280万吨增至15000万吨。主销区和产销平衡区巨大的粮食产需缺口均高度依赖于主产区的生产供给。

　　主产区经济社会及粮食可持续发展面临诸多困境

　　多年来，虽然国家不断加大对主产区发展的支持力度，但由于粮食生产对区域经济社会发展的贡献度低，主产区大多数省份仍处于“粮食大省、经济穷省”的窘况之中。较为突出的表现在：一是经济发展相对滞后。1980-2020年，主产区GDP增长204.14倍，成就显著，但明显低于主销区286.66倍和产销平衡区234.96倍的GDP增幅。二是地方财政收入增长偏慢。自1994年税收制度改革至2020年，主产区地方财政收入增长38.64倍，明显低于主销区48.49倍和产销平衡区42.20倍的地方财政收入增幅。三是地方财政支出能力偏弱。1994-2020年，主产区人均财政支出能力与主销区和产销平衡区的差距均显著扩大。1994年主产区财政人均支出水平为269.3元，比主销区和产销平衡区分别低337.0元和32.6元；2020年主产区人均财政支出增长至13477.8元，但与主销区和产销平衡区的差距分别扩大到4022.0元和2686.8元。四是粮食生产促进农民收入增长的功能弱化。改革开放后，在国家政策支持下，粮食生产发展在农民收入增长方面发挥了重要促进作用。2010年，主产区13个省份中有6个省份农民人均可支配收入高于全国平均水平。此后，受国内外粮价倒挂冲击，粮食生产的增收作用减弱。2020年，主产区中仅有山东、辽宁、江苏三个省份农民人均可支配收入高于全国平均水平，黑龙江、吉林、河北等产粮大省的农民人均可支配收入由高于全国平均水平转变为低于全国平均水平。五是人口吸引力偏弱。1980-2020年，主产区人口增长了29.01%，明显低于主销区103.20%和产销平衡区43.64%的人口增幅。尤其是进入21世纪后，随着主产区人口的大量流出，劳动能力较强的中青年人口和男性人口占比下降，劳动力较弱的老龄人口和妇女留守人口占比增加。上述方面问题的存在，均不同程度影响着主产区粮食生产可持续发展根基的稳固，亟须通过健全主产区利益补偿机制加以解决。

　　健全主产区利益补偿机制的思路

　　健全主产区利益补偿机制，应加强顶层设计，明晰政策目标，坚持贡献与补偿相匹配，加大补偿力度，完善补偿保障机制。

　　加强顶层设计。健全主产区利益补偿机制，涉及中央和地方、主产区和非主产区、生产和消费、市场与政府等方方面面，需坚持一体设计、统筹协调、综合推进，确保政令一致，防止顾此失彼或政策内耗。

　　明晰政策目标。从国家粮食安全利益、区域经济社会发展利益和区域生态利益等多维度综合评估主产区粮食生产的贡献价值，坚持贡献与补偿相匹配、补偿与粮食根基巩固相适应的原则，确立明晰的政策目标和时限，力戒将“合理补偿”“尽快实现”类政策原则虚化为政策目标。

　　健全中央和地方共同承担机制。现阶段，仅靠中央财政难以实现让主产区种粮不吃亏、得实惠的目标，必须建立由中央和受益地区共同负责的补偿机制。在补偿总体目标确定下，明晰划分中央财政和受益地区各方应承担的补偿责任。对于中央财政所承担部分，由国家通过健全资金保障机制，确保补偿资金足额到位。同时，对存在粮食产需缺口的地区，由国家按受益规模确定补偿标准和统一归集补偿资金，按贡献度对主产区进行补偿。

　　健全主产区经济发展助推机制。主产区粮食生产根基的巩固，以及其经济社会发展滞后状况的改变，既要靠利益补偿机制“输血”，也要靠其经济提速增效增强自身“造血”功能。国家应在健全主产区利益补偿机制的同时，加大力度健全主产区经济发展助推机制。一是支持主产区率先建成农业强省。鼓励主产区加强现代农业建设，进一步夯实粮食生产根基，并利用粮食等农产品生产优势，加快一二三产业融合发展，做强产业链，提升价值链，在建设农业强国中走在前列。二是支持主产区加快经济转型升级。鼓励主产区“弯道超车”，抢占新技术应用制高点，大力发展节地节水高效集约的现代制造业和服务业，形成后发优势。三是支持主产区提升现代基础设施建设水平。加大对主产区现代基础设施体系建设的支持力度，增强区域发展吸引力和竞争力。

AI创新链产业链融合发展 赋能数字经济新时代《中国人工智能专利技术分析报告（2022）》发布******

　　2022年12月，国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告（2022）》，这是中心连续第5年就中国人工智能专利技术发展情况发布报告。

　　在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，人工智能创新链产业链“双链”融合是释放数字化叠加倍增效应、驱动数字经济智能化跃升、打造产业综合竞争优势的必然路径。《报告》基于人工智能高价值专利增强创新链活力和助力产业链升级的角度，对深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理等十大技术领域进行专利申请趋势和分布构成分析，从“创造力”“保护力”“运用力”“竞争力”“影响力”五大方面对人工智能创新主体进行专利创新评价，研究人工智能专利如何高效助力各类“智慧+”应用场景落地，并对未来新兴人工智能技术应用和专利布局趋势作出研判。

　　图1 人工智能创新链产业链融合发展图谱

　　《报告》对人工智能高价值专利如何为创新链产业链融合发展保障护航进行了定量和定性分析。从行业公认的能够直观体现高价值专利的几个因素来看，自2011年、2012年开始，人工智能领域的中国专利奖占比逐年提高、专利许可转让数量呈上升趋势、专利诉讼遍及多个应用场景，展现了高价值专利对技术产业应用相辅相成的走势。

　　十大基础技术领域的专利数量稳步增长，极大激发AI创新链活力。深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱、智能推荐、智能芯片、量子计算等智能技术构成了人工智能创新链技术底座，也是产业链应用的基础技术。在技术与政策双红利的推动下，2016-2021年深度学习专利申请年均复合增长率达到53%，对人工智能的引领作用开始逐步凸显；相比之下，智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱和智能推荐领域的专利申请呈现稳步增长的态势，其中2021年自然语言处理的专利申请量仅次于深度学习、智能云和计算机视觉，发展势头强劲；智能芯片和量子计算由于起步相对较晚，相关专利储备较少，仍处于技术加速积累的阶段。国内创新主体也纷纷展开专利布局，不断增强市场竞争实力。例如百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势，寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力，清华大学、浙江大学等高校也在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源，成为基础攻关的重要力量。

　　图2 AI创新链十大基础技术专利申请趋势和分布构成

　　AI创新主体展现积极创新面貌，中小企业为产业发展增添新力量。从创新主体的申请量排名上看，百度、腾讯、国家电网、华为位列前四，专利申请数量均突破10000件，是我国AI领域技术创新的主力军。从专利授权量上看，仍然是上述四家企业位居前列，且百度公司专利申请量和授权专利持有量均排名第一。此外，腾讯专利2017-2020年腾讯专利申请年均复合增长率高达70%，在AI领域前四创新主体中申请量增速排名第一。从授权专利占比上看，申请量排名第七的清华大学和第九的浙江大学，均以45%的授权专利占比排名前两位。作为技术创新的重要源泉和吸纳劳动力就业的重要载体，大量中小企业也积极涌入人工智能赛道，在创新链一侧，我国人工智能领域企业主体共申请专利超过110万件，中小企业专利贡献超过90%。从产业链看，AI技术在中小企业中的普及率超过40%，语音识别、智能制造等技术在中小企业应用广泛，助力中小企业升级改造和智能化应用。

　　图3 创新链前十创新主体专利申请量和授权量

　　AI核心技术领域高价值专利集聚明显，产学研合作稳步推进。当前，智能云和深度学习是高价值专利数量最多的两个领域，百度得益于更早地投入与布局，展现专利申请数量与质量同步提升的发展态势。其他创新主体也结合自身业务发展方向，在不同的基础技术领域进行了有针对性的布局，如国家电网在深度学习和大数据领域，浪潮集团在智能云，阿里巴巴在智能推荐，平安科技在自然语言处理和计算机视觉都保持着创新优势。高等院校在人工智能领域技术创新活跃，涌现了大量专利成果，并通过与企业成立联合实验室和技术研发中心等方式，加快产学研用协同创新进程。截至2022年9月，我国人工智能领域产学研联合申请专利数量超2万余件，其中发明专利占比约90%，整体呈上升趋势增长，产业应用较为广泛。

　　图4 中国AI创新主体高价值专利技术布局

　　图5 AI领域产学研联合申请专利发展趋势图

　　AI专利助力新兴应用场景落地，推动产业链转型升级。目前，人工智能创新链的产业化应用主要集中在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业和智慧教育等领域。从技术应用的成熟度来看，不同AI技术在不同场景的应用呈现出阶梯式发展的态势。智慧工业是当前各创新主体主要布局的技术应用场景，AI专利申请量达到65万余件，其次就是智慧金融，专利申请量为30万余件。其中也涌现出“海淀城市大脑”“灵医智惠AI医疗品牌”“智慧交通解决方案TrafficGo2.0”“普惠金融人工智能开放平台”等众多优秀实践案例，推动高端智能技术与行业的融合发展。

　　“智慧+”场景应用创造出更多产业增长点，新兴人工智能技术生成数字经济发展新动能。AI在城市、交通、医疗、教育及工业等场景的融合应用加速，不断催生新业态新模式新产业。以智慧工业为例，将工业互联网、人工智能等在内的智能制造新技术与工具，集成到工业生产流程中，正在引领我国工业数字化新生态。报告显示，截至2022年9月，我国智慧工业领域申请专利共计65万余件。百度公司以近9000件专利总数位居第一，国家电网位居第二，其余创新主体专利申请量差距不大，发展潜力较强，各创新主体在智慧工业领域的专利布局积极竞争，难以拉开较大差距。与此同时，基于人工智能的深度学习、内容生成，语音、视觉识别技术越来越成熟，以元宇宙和数字人技术为代表的新兴技术，也迎来了专利的快速积累阶段，百度、腾讯、华为等企业积极开展前沿专利布局，探索人机交互发展和应用，助力数字经济高质量发展。

　　图6 中国元宇宙专利主要申请人排名

　　图7 中国数字人专利技术申请－公开趋势

　　《报告》结合当前人工智能知识产权生态建设和全产业链专利布局情况，对产业高质量可持续发展提出总结与展望。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，发展人工智能是支撑科技自立自强、实现高质量发展的重要战略。党的二十大报告提出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。当前，人工智能技术与5G、云计算、大数据的融合发展已将成为推动数字经济发展的动能源泉，今后将进一步与其他数字技术相互碰撞出全新的科技驱动力。随着人工智能创新发展跨入新的历史阶段，专利申请总量突破百万件，专利申请趋势仍在快速增长，技术人才规模不断扩大，产业融合广泛深入，应当在底层关键技术突破、建设知识产权生态、大中小企业共同完善专利布局、开辟更广泛应用场景等方面发力，实现创新链与产业链的协同发展。