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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。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）