徐瑜霜

（煙臺大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 煙臺 264005）

強(qiáng)基固本，農(nóng)業(yè)為根，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)乎國計(jì)民生[1]。 1978 年改革開放以來，中國現(xiàn)代化發(fā)展不斷推進(jìn)，農(nóng)業(yè)作為基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，是助推現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵[2]。黨的十九屆五中全會中明確提出要在2035 年基本實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。 其本質(zhì)為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代農(nóng)業(yè)，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展則以科技為依托， 二者互為動力， 農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步可有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，進(jìn)而推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型[3-4]。

一方面，目前“四化”發(fā)展中，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域依舊為短板，由于資源稟賦不足加之人地矛盾突出，其現(xiàn)代化發(fā)展受限，轉(zhuǎn)型進(jìn)程相對緩慢[5-6]；另一方面，近年來農(nóng)業(yè)科技發(fā)展雖成效顯著， 但技術(shù)瓶頸依然存在，關(guān)鍵、核心技術(shù)從研發(fā)伊始至現(xiàn)實(shí)應(yīng)用其進(jìn)程具有滯后特征，加之農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人口老齡化以及因工作生活環(huán)境艱苦而導(dǎo)致的人才流失也加劇了科技束縛[7-9]。 因此，推動農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平協(xié)同提升對農(nóng)業(yè)發(fā)展的作用不言而喻。

1 文獻(xiàn)綜述

近年來，農(nóng)業(yè)科技的相關(guān)研究聚焦于發(fā)展水平評價(jià)，涵蓋科技創(chuàng)新[10]、數(shù)字科技[11]方面，或探究農(nóng)業(yè)科技對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的影響[12-13]及影響因素分析[14-15]；耦合角度，農(nóng)業(yè)科技的相關(guān)研究涉及農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[16]與金融創(chuàng)新領(lǐng)域[17]的結(jié)合。 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的研究同樣多以單一發(fā)展水平測度為探討對象，各學(xué)者對其評價(jià)體系的構(gòu)建大多基于農(nóng)業(yè)投入、產(chǎn)出、農(nóng)村社會發(fā)展及可持續(xù)性4 個(gè)維度[18-19]，也有學(xué)者基于對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化內(nèi)涵的綜述，從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化、農(nóng)業(yè)社會現(xiàn)代化和農(nóng)業(yè)生態(tài)現(xiàn)代化3 個(gè)維度進(jìn)行指標(biāo)選擇[20]，系統(tǒng)的指標(biāo)選擇仍仁者見仁；此外，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的耦合協(xié)調(diào)研究分別與農(nóng)村現(xiàn)代化[21]、農(nóng)業(yè)數(shù)字化[22]、農(nóng)村人力資本[23]、新型城鎮(zhèn)化[24]及農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)[25]進(jìn)行探討，與農(nóng)業(yè)科技的結(jié)合分析相對較少。

長江經(jīng)濟(jì)帶東起上海，西至四川，區(qū)域包括11 個(gè)省市，其中6 個(gè)省市為糧食主產(chǎn)區(qū)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)極具規(guī)?；?。 2021 年， 其第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占全國的43.20%，農(nóng)業(yè)地位相對突出，地域內(nèi)農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化輔車相依。 基于此，本文系統(tǒng)考慮農(nóng)業(yè)科技與現(xiàn)代化的理論機(jī)理，構(gòu)建二者的評價(jià)體系，采用基于熵權(quán)法的綜合評價(jià)及耦合協(xié)調(diào)度方法對長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行探究，并分析二者的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

2.1.1 綜合評價(jià)模型?；陟貦?quán)法的綜合評價(jià)模型先對各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理， 計(jì)算求取熵值并計(jì)算權(quán)重，最終得到農(nóng)業(yè)科技水平及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的綜合評價(jià)指數(shù)。 其具體測算見（1）~（5）式：

式（1）為正向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化公式，若將其中分子換以max （xij）-xij則為負(fù)向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化公式， 式中i=1,…,n; j=1,…,m，xij為i 省（市）j 指標(biāo)的值。式（2）表征j指標(biāo)所占比重，式（3）與式（4）分別為熵值及權(quán)重，即ej與μj分別為指標(biāo)j 的熵值及權(quán)重，農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的綜合評價(jià)值R 由式（5）測得。

2.1.2 耦合協(xié)調(diào)度模型。耦合度用以衡量農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化兩系統(tǒng)之間的交互影響強(qiáng)度，耦合度測算可構(gòu)建如下：

式中at及am分別表示農(nóng)業(yè)科技水平與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，C 為二者的耦合度， 滿足0≤C≤1，C 越大，意味著二者之間耦合程度越高。耦合度雖可以刻畫其相互之間的作用強(qiáng)弱，但對其協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r卻難以衡量，耦合協(xié)調(diào)度則可以系統(tǒng)反映這一特征，可進(jìn)一步揭示二者是在高水平彼此促進(jìn)，還是在低水平彼此制約?；诖?，本文采用該模型進(jìn)行深入分析，模型表達(dá)見式（7）：

式（7）中，D 為耦合協(xié)調(diào)度，T 為農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)（協(xié)調(diào)度），μ 與v 為農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化各自的重要性系數(shù)，本文視二者居于同等重要地位，即μ 與v 均取等值0.5。本文中對耦合協(xié)調(diào)度的評判標(biāo)準(zhǔn)劃分（見表1）。

表1 耦合協(xié)調(diào)度劃分標(biāo)準(zhǔn)

2.2 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)來源

2.2.1 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)。 本文中農(nóng)業(yè)科技水平與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評價(jià)體系設(shè)計(jì)， 是基于已有的研究成果[16，18-20，22]，同 時(shí) 考 慮 農(nóng) 業(yè) 科 技 與 農(nóng) 業(yè) 現(xiàn) 代 化 發(fā) 展 的現(xiàn)實(shí)因素而構(gòu)建的。 農(nóng)業(yè)科技水平體系以數(shù)字鄉(xiāng)村、創(chuàng)新支撐、進(jìn)步潛力3 個(gè)維度進(jìn)行指標(biāo)選擇，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平體系以穩(wěn)產(chǎn)保供、現(xiàn)代動力、持續(xù)發(fā)展3 個(gè)維度進(jìn)行指標(biāo)選擇（見表2）。

表2 農(nóng)業(yè)科技水平與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評價(jià)指標(biāo)體系

其中， 農(nóng)業(yè)科技體系中， 農(nóng)業(yè)R&D 人員數(shù)以R&D 人員數(shù)×第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人員數(shù)的比值進(jìn)行折算， 農(nóng)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出以R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出×農(nóng)林水支出占一般公共預(yù)算支出的比值折算，高等學(xué)校農(nóng)業(yè)R&D 課題數(shù)以高等學(xué)校R&D課題數(shù)×農(nóng)業(yè)課題占比（高等學(xué)校涉農(nóng)課題數(shù)/高等學(xué)?？傉n題數(shù)）；農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化體系中，勞均第一產(chǎn)業(yè)增加值為第一產(chǎn)業(yè)增加值/第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)。

2.2.2 數(shù)據(jù)來源。 本文數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及各?。ㄖ陛犑校┙y(tǒng)計(jì)年鑒，其中，部分?jǐn)?shù)據(jù)補(bǔ)缺采用插值法。

3 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平分析

本文基于長江經(jīng)濟(jì)帶11 個(gè)省市2016—2021年的數(shù)據(jù)，測度了農(nóng)業(yè)科技水平與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，表3 和表4 依次為二者的綜合測度值及其各省市排名刻畫，為深入探討發(fā)展水平，以上中下游分區(qū)（圖1）進(jìn)行結(jié)合分析，具體測度結(jié)果分析如下。

圖1 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)科技和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化上中下游發(fā)展水平

表3 2016—2021 年農(nóng)業(yè)科技水平綜合測度值及地區(qū)排名

表4 2016—2021 年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合測度值及地區(qū)排名

3.1 農(nóng)業(yè)科技水平

長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)科技水平全域均值為0.341，整體水平不高， 觀測期內(nèi)呈現(xiàn)總體提升態(tài)勢（自0.270升至0.421），提升了56.26%，年均增長9.34%，意味著農(nóng)業(yè)科技水平蘊(yùn)藏提升潛力的同時(shí)也呈現(xiàn)逐步改善發(fā)展?fàn)顟B(tài)。各省市中，測度期內(nèi)，農(nóng)業(yè)科技水平雖均呈現(xiàn)提升趨勢，但彼此之間發(fā)展水平存在差異，從排名來看，江蘇省穩(wěn)居11 省市首位，其農(nóng)業(yè)科技水平優(yōu)于全域平均水平的125.35%， 具有絕對領(lǐng)先優(yōu)勢；第2~6 位省市（浙江、四川、湖南、安徽、湖北）為高于全域均值的發(fā)展省市，這些省市相對集中于中下游地區(qū)，地處東部前沿地帶，農(nóng)業(yè)科技發(fā)展擁有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和創(chuàng)新動力；位于第7~11 位省市（云南、上海、江西、重慶、貴州）低于全域水平，其中，排在末2 位的省市重慶、貴州兩地的綜合評價(jià)值低至0.136，農(nóng)業(yè)方面產(chǎn)學(xué)研結(jié)合性發(fā)展欠缺，農(nóng)業(yè)技術(shù)人員相對不足， 一定程度上阻滯重慶農(nóng)業(yè)科技水平發(fā)展，貴州則由于長期的經(jīng)濟(jì)滯后及信息傳遞不暢等因素致使農(nóng)業(yè)科技力量薄弱。

3.2 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平

觀測期內(nèi)，長江經(jīng)濟(jì)帶整體均值為0.353，水平相對不高， 其綜合評價(jià)值自2016 年的0.313 提升至2021 年的0.381，年均增長率為4.07%，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平總體呈小幅提升特征， 增幅在2020 年之前均呈現(xiàn)遞增狀態(tài)，2019 年之前增幅變動甚微，2020 年則表現(xiàn)出增幅陡增，后在2021 年增幅呈現(xiàn)明顯下降態(tài)勢，一度回落為負(fù)增長。各省市中，上海、江蘇兩地的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平呈現(xiàn)低度負(fù)增長， 主要是由于2021 年現(xiàn)代化水平的下降，此外，在2021 年呈現(xiàn)下降趨勢的還有浙江， 其他省市則均呈現(xiàn)穩(wěn)定增長的水平提升趨勢，從排名來看，上述江蘇、浙江、上海分別為長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的前3 位，由于其各自發(fā)展水平相對較高加之農(nóng)業(yè)資源環(huán)境束緊，一定程度上呈現(xiàn)現(xiàn)代化發(fā)展的邊際效益遞減。江蘇在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平上仍處于絕對領(lǐng)先地位，其綜合評價(jià)值（0.686）相對于全域第2 位的浙江（0.448）仍高出0.238，總體上前4位的省市（江蘇、浙江、上海、安徽，也即下游地區(qū)）高于全域平均水平，該地域省市農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)較好，擁有先進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動力，現(xiàn)代動力充足；而排名后7 位的省市（依次為四川、湖南、湖北、江西、云南、重慶、貴州）的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平相對較低，其中，排名末尾的重慶、貴州兩地依舊為低水平發(fā)展區(qū)域，以上7 個(gè)省市地處中上游地帶。

3.3 二者結(jié)合分析

水平評估上——“低水平”：二者整體發(fā)展水平不高且相近，但農(nóng)業(yè)科技滯后發(fā)展特征稍顯，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平略高于農(nóng)業(yè)科技水平，省市中僅湖北、湖南、四川3 地農(nóng)業(yè)科技水平高于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化； 發(fā)展速度上——“異增長”：農(nóng)業(yè)科技水平與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平雖均呈現(xiàn)提升趨勢，但二者提升發(fā)展速度不一，總體上農(nóng)業(yè)科技水平提升快于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，2021 年農(nóng)業(yè)科技發(fā)展水平一度趕超農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，引領(lǐng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展；區(qū)域特征上——“同分布”，二者均滿足發(fā)展水平“上游＜中游＜下游”的分布格局，且二者發(fā)展水平排名前兩位省市（江蘇、浙江）與末兩位省市也相同（重慶、貴州）。

4 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的耦合協(xié)調(diào)分析

本文基于農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的綜合測度值進(jìn)行耦合度、協(xié)調(diào)度及耦合協(xié)調(diào)度的測算，進(jìn)一步分析探討二者的相互關(guān)系及協(xié)同發(fā)展特征，結(jié)果以圖2和表5 加以反映。

圖2 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)度

表5 長江經(jīng)濟(jì)帶各省市農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化耦合協(xié)調(diào)度及協(xié)調(diào)類型

從長江經(jīng)濟(jì)帶總體整體來看，就耦合度，農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的耦合度相對較高且趨于穩(wěn)定，數(shù)值分布集中于[0.950，1]，處于高度耦合，意味著長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展相互作用強(qiáng)度高，存在緊密聯(lián)系。而耦合度雖可以反映彼此關(guān)系的緊密程度，但卻無法反映二者的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，即當(dāng)耦合度處于極高水平時(shí)，農(nóng)業(yè)科技和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化或處于低位發(fā)展，因此，以耦合協(xié)調(diào)度觀測二者協(xié)調(diào)發(fā)展情況具有必要性。就耦合協(xié)調(diào)度，圖2 中，長江經(jīng)濟(jì)帶耦合協(xié)調(diào)度整體呈現(xiàn)穩(wěn)定提升趨勢，其數(shù)值從0.519 提升至0.618，自初等協(xié)調(diào)躍升至中高協(xié)調(diào)，表明農(nóng)業(yè)科技和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化不僅水平有所提升且二者更得到協(xié)調(diào)發(fā)展，但距優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)尚有差距。

從各省市具體來看，就耦合度，各地市農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的耦合度同樣處于高度耦合，數(shù)值均在0.9 以上，亦反映出二者密不可分的相互作用關(guān)系；就耦合協(xié)調(diào)度，各省市農(nóng)業(yè)科技和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的耦合協(xié)調(diào)度在測度期內(nèi)不斷提升， 以良性互促助力協(xié)調(diào)發(fā)展；就協(xié)調(diào)等級，整體上，測度期內(nèi)各省市均未出現(xiàn)嚴(yán)重失調(diào)類型，低位失調(diào)也僅在重慶與貴州的個(gè)別年度出現(xiàn)，總體上多數(shù)省市處于初等協(xié)調(diào)，反映出長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的整體協(xié)調(diào)狀況尚優(yōu)，未出現(xiàn)顯著失調(diào)。具體而言，協(xié)調(diào)劃分可區(qū)分為2 類：恒同型與升檔型。 恒同型：5 省市恒處于同一協(xié)調(diào)類型，其中，上海（耦合協(xié)調(diào)度范圍：0.486~0.559，下同）、江西（0.413~0.546）及云南（0.431~0.533）恒為初等協(xié)調(diào)，江蘇（0.833~0.886）與浙江（0.634~0.738）分別恒為優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)與中高協(xié)調(diào)類型，可見，江蘇并非僅獨(dú)占發(fā)展水平首位，其農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的協(xié)調(diào)性也處領(lǐng)先地位；升檔型：升檔類型省市則主要涵蓋6 個(gè)，其中，由低度失調(diào)升至初等協(xié)調(diào)的是重慶（升檔年份：2018，下同）和貴州（2017），但二者協(xié)調(diào)水平仍處于11 個(gè)省市的末端， 由初等協(xié)調(diào)升至中高協(xié)調(diào)的是安徽（2019）、湖北（2021）、湖南（2019）及四川（2017）。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平整體不高且相近，農(nóng)業(yè)科技滯后發(fā)展特征稍顯，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平略高于農(nóng)業(yè)科技水平，省市中僅湖北、湖南、四川3 地農(nóng)業(yè)科技水平高于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化；且二者水平測度期內(nèi)均具有提升趨勢， 年均增長率分別為9.34%、4.07%， 總體上農(nóng)業(yè)科技水平提升快于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，各省市中，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化各年度均呈提升趨勢，而農(nóng)業(yè)科技水平則在江蘇、浙江、上海3 地的2021 年度出現(xiàn)負(fù)增長，總體表現(xiàn)為“低水平，異增長”。

長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平發(fā)展均滿足“上游＜中游＜下游”的分布格局，二者發(fā)展水平排名前兩位省市（江蘇、浙江）與末兩位省市也相同（重慶、貴州），整體上滿足“同分布”。

長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)科技與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化總體處于高度耦合，二者相互作用強(qiáng)度高；耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)穩(wěn)定提升趨勢， 協(xié)調(diào)水平自初等協(xié)調(diào)躍升至中高協(xié)調(diào)，表明農(nóng)業(yè)科技和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化不僅水平有所提升且二者更得到協(xié)調(diào)發(fā)展，但距優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)尚有差距；整體上多數(shù)省市處于初等協(xié)調(diào)，未出現(xiàn)顯著失調(diào)，省市協(xié)調(diào)發(fā)展整體歸為恒同型（5 個(gè)）與升檔型（6 個(gè)）兩類。

5.2 建議

對于農(nóng)業(yè)科技水平的發(fā)展，長江經(jīng)濟(jì)帶要靶向突破農(nóng)業(yè)短板技術(shù)，依靠科技戰(zhàn)略力量，注重關(guān)鍵、核心技術(shù)的研發(fā)，以社會、高校、產(chǎn)業(yè)等多維發(fā)力強(qiáng)化科技支撐，同時(shí)加快數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)。秉持因地制宜的思想，江蘇、浙江、四川等發(fā)展水平較高的省市要繼續(xù)依托強(qiáng)有力的經(jīng)濟(jì)條件，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化，加大農(nóng)業(yè)新品種培育， 將冗余式農(nóng)業(yè)科技發(fā)展降到最低；江西、重慶、貴州等農(nóng)業(yè)科技水平低的省市則需要在加快農(nóng)業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研融合發(fā)展的同時(shí)加強(qiáng)人才引進(jìn)，培育現(xiàn)代農(nóng)民，積極組織相應(yīng)的宣傳與學(xué)習(xí)，以提高農(nóng)民自身素質(zhì)，為農(nóng)業(yè)技術(shù)落地創(chuàng)造人力條件。

對于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的發(fā)展，長江經(jīng)濟(jì)帶應(yīng)深化農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，注重現(xiàn)代動力，加強(qiáng)智能農(nóng)機(jī)應(yīng)用，提升現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量與效益。 江蘇、浙江等現(xiàn)代化水平高的省市可充分發(fā)揮區(qū)域協(xié)同帶動優(yōu)勢，將臨近的湖北、江西等地的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平帶動提高；而水平較低的云南、貴州、重慶等地則可通過優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，擴(kuò)大資源節(jié)約與加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)，縮小與高水平發(fā)展地區(qū)之間的差距。

對于二者的協(xié)調(diào)發(fā)展，須推動區(qū)域現(xiàn)代農(nóng)業(yè)與科技的深度融合。農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步可助力農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展， 而農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的提升亦可反哺農(nóng)業(yè)科技。長江經(jīng)濟(jì)帶總體上處于農(nóng)業(yè)科技相對滯后狀態(tài)，各省市應(yīng)以農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展為路徑，著力加強(qiáng)農(nóng)業(yè)發(fā)展的“科技”屬性，釋放創(chuàng)新活力，提升農(nóng)業(yè)科技發(fā)展水平；與此同時(shí)， 部分農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展相對滯后的省市，如湖北、湖南、四川應(yīng)注重現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中實(shí)現(xiàn)高效化、綠色化、優(yōu)質(zhì)化的科技依托，以科技進(jìn)步帶動區(qū)域現(xiàn)代化發(fā)展；總體上，增進(jìn)二者的協(xié)同效應(yīng)，以融合互促形成“你中有我，我中有你”的發(fā)展格局。