中央农村工作会议系列解读⑥以改革创新全面激发农村资源要素活力******

　　作者：曲颂、夏英、郭君平，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　加快建设农业强国，关键靠改革增动力。习近平总书记在中央农村工作会议上强调，“深化农村改革，必须继续把住处理好农民和土地关系这条主线，把强化集体所有制根基、保障和实现农民集体成员权利同激活资源要素统一起来，搞好农村集体资源资产的权利分置和权能完善，让广大农民在改革中分享更多成果。”深化农村改革要在守住集体所有制的前提下，坚持市场化改革取向与保护农民利益并重，全面激活农村各类资源要素，建立农民稳定增收长效机制，为推进乡村全面振兴和加快农业强国建设提供坚实的制度保障。

　　改革创新是经济社会发展的永恒主题，农村改革对于全局发展的意义尤为重大。党的十八大以来，农村改革发展取得显著成效，为推进农业农村现代化注入了强大动能。新征程上，建设农业强国目标更高，任务更艰巨，改革创新的“驱动力”也需要更加强劲。

　　以推进农村土地制度集成改革激活土地资源

　　深化农村改革要以土地制度集成改革为牵引。应始终把“赋予农民更加充分的土地财产权益”作为出发点和落脚点，统筹推进农村承包地、宅基地、集体经营性建设用地等联动改革，发挥改革综合效能，全力激活农村土地资源。

　　扎实做好二轮承包到期后再延长30年的整县试点工作，探索多元化延包模式和集体成员权益保障机制，确保农民群众依法公平合理地享受土地承包权益。

　　深入探索宅基地“三权分置”有效实现形式，支持农村集体经济组织及其成员采取出租、入股和合作等依法依规盘活利用闲置宅基地和闲置住宅，并利用好城乡建设用地增减挂钩、集体经营性建设用地入市等政策，优化农村建设用地布局，支持乡村建设和产业发展。

　　建立健全土地增值收益分配机制，兼顾国家、集体和农民利益，同时规范农村集体经济组织收益分配制度，将土地增值收益更多地留在农村、留给农民。

　　以完善农村基本经营制度激活市场主体

　　巩固完善农村基本经营制度，推动小农户与现代农业发展有机衔接，是建设农业强国的应有之义。一方面，以解决“谁来种地”为导向，突出抓好家庭农场和农民合作社两类新型农业经营主体，加快构建新型农业经营体系，发展多种形式适度规模经营，鼓励新型经营主体与小农户建立契约型、股权型利益联结机制，带动小农户专业化生产，提高小农户自我发展能力。另一方面，以实现“把地种好”为目标，加快形成组织结构合理、专业水平较高、服务能力较强、服务行为规范、全产业链覆盖的农业社会化服务体系。

　　加强探索创新，推动农业社会化服务内容、方式和手段创新，推进信息化、智能化同农业社会化服务深度融合。此外，还要加强工商企业租赁农户承包地的用途监管和风险防范，健全资格审查、项目审核、风险保障金制度，维护小农户权益。

　　以提升农村集体产权制度改革成果激活集体资产

　　目前，全面开展农村集体产权制度改革的阶段性任务已基本完成，巩固提升农村集体产权制度改革成果，拓宽新型集体经济发展路径成为新阶段改革的主要任务。

　　要进一步完善农村集体资产股份权能，赋予集体经济组织成员更加清晰而有保障的集体资产权利，继续开展集体资产收益权抵押担保、有偿退出试点。建立全国农村集体资产大数据库，健全农村集体资产各项管理制度，实现数据共享。完善有关税收、土地、金融等配套政策，支持集体经济组织提供统一经营服务、盘活用好集体资源资产，发展壮大集体经济。将深化农村集体产权制度改革与乡村治理机制改革相结合，强化基层组织功能，切实保障农民群众政治上的民主权利、经济上的物质利益。

　　以破除二元体制机制障碍畅通城乡要素流通

　　城乡融合发展有利于改善农业劳动力和其他要素的组合，提高农业质量效益和综合竞争力。畅通城乡要素平等交换、双向流动的关键在于，坚持农业农村优先发展，在城乡规划布局、要素配置、设施服务、产业发展、生态保护等方面构建起城乡互联和协调发展的体制机制。

　　在空间范围上，把县域作为全局性推动城乡融合的突破口，将工业和农业、县城和乡村作为一个整体统筹谋划，依托一体化规划引导县城基础设施和公共服务向乡村延伸覆盖，推动形成县乡村功能衔接互补的发展格局。

　　在要素保障上，着力破除户籍、土地、资本、公共服务等体制机制弊端，加大财政支持农业农村力度，重点推进城乡教育、医疗卫生和社会保障等基本公共服务一体化建设，建立职业农民、各类人才和工商资本入乡促进机制，吸引更多有情怀、担当、技能的人才带着技术、信息和资金等先进生产要素扎根农村，让农村经济社会发展迸发更大活力。

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