物聯網技術提升設施農業經濟效益的策略探討

梁建平，安麗清

（1.北京市農業局信息中心，北京 100029；2.北京市農業技術推廣站，北京 100029）

0 引言

設施農業作為建設北京都市型現代農業的主要產業形態，是實施“人文北京、科技北京、綠色北京”發展戰略的重要內容之一。農業部曾于2011年8月頒布《全國休閑農業發展“十二五”規劃》，《規劃》指出要大力發展集農業生產、農業觀光、休閑度假、參與體驗于一體的休閑農業，到2015年，休閑農業要成為橫跨村、鄉、鎮、縣、一、二、三產業的新興產業，成為發展新型消費業態和擴大內需的支柱產業。由此可見，以休閑觀光為主體的設施農業，對于促進農民增收，保障北京市設施農產品安全，推進城鄉一體化進程發揮了重要作用。

目前，物聯網在設施農業上的應用如火如荼，但是都遇到了一個共同的瓶頸，就是如何實現應用效益的提升，尤其是經濟效益，這不僅僅是物聯網技術應用本身的問題，還涉及與之相關的企業規模化發展、農產品質量安全保障、可持續的商業運營和維護模式等等多種因素的綜合作用[1]。因此，本文從企業本身和政府的雙重角度，結合北京市設施農業物聯網應用示范六年多的實踐摸索，以及相關經驗和教訓，以農產品質量安全為核心，研究探索一種符合設施農業生產企業在現實生產中可行、可用、可靠的物聯網技術提升設施農業經濟效益的策略，為國內現代的設施農業企業和管理部門提供借鑒。

1 制約國內設施農業經濟效益的主要因素

1.1 我國農產品質量安全水平任重道遠

農產品質量安全是與產品銷量、產量、口碑最直接的經濟效益影響因素，而農藥和化肥是影響農產品質量安全的重要因素。農藥盲目濫用給蔬菜產品安全造成極其嚴重后果。設施生產自身特點客觀上會促進許多喜低溫、高濕病害如灰霉病、白粉病等發生，我國農藥使用量是發達國家的2～4倍[2]。化肥過量或不合理使用肥料會降低農產品安全性，一是氮肥施用過多，二是生產劣質磷肥使用的礦物質多為氟磷礦，且60%～70%殘留土壤中。

1.2 我國設施農業單位生產效率有大幅提升空間

目前由于我國設施農業普遍存在管理粗放、技術措施落實不到位、智能化水平低，導致單位生產效率低、投入產出比不高，仍以傳統經驗生產為主，缺乏量化指標和配套集成技術，產品總體產量低。國外設施農業在信息技術的支持下平均年產量均能達到20 000kg/畝[2]，北京的產量為他們的1/2左右。此外，我國設施蔬菜生產仍以人力為主，勞動強度大，其溫室年平均用時達3 600h/畝以上，人均管理面積僅相當于日本的1/3和美國的1/10[3]。

1.3 我國設施農業環境控制能力亟須改善

北京設施農業以日光溫室為主，溫室結構簡易，環境控制能力低；發達國家采用智能化溫室綜合環境控制系統，可節能15%～50%，美國農業用水畝均不足71方，畝均施肥量為6.8kg，發達國家農藥利用率50%～60%[3]；而北京市農業用水畝均約313方，畝均化肥使用量為23.84kg，農藥利用率5%～30%，設施農業技術裝備機械化水平約為60%左右。

1.4 我國設施農業高素質、高組織化程度有待繼續提高

隨著設施農業的快速發展，大量原本從事大田生產的農戶轉入設施蔬菜生產，專業技術和綜合素質還有待提高；另一方面突發性、毀滅性病蟲害（番茄黃化曲葉病毒病）的暴發，種植戶往往缺乏科學的防控手段，專業的技術指導，亦成為嚴重制約農業設施產業發展的重要因素。在設施農業組織化程度方面，就北京而言，近幾年逐步加快了發展的速度，基本能夠達到60%，但是規模還偏小，規范化程度還偏低。而國外發達國家瑞典、法國農民組織化程度為90%，日本為100%[3]。

2 物聯網技術應用投入與獲得的經濟效益產出分析

2.1 物聯網技術應用投入分析

目前設施農業多數都是以日光溫室為主。依據設施農業物聯網應用的實施技術架構，將整體投入分為五部分[4，5，6]，一是傳感器，主要有空氣溫度、空氣濕度、光照強度、土壤溫度、土壤濕度、CO2等，其投入為A萬元；二是網絡設備，主要是數據采集控制器，其投入為B萬元；三是控制設備，主要包括電磁閥、CO2釋放機等，其投入為C萬元；四是應用系統，主要是進行數據分析、設備控制等，其投入為D萬元；五是應用系統運行所需的軟硬件設備（系統部署環境）投入為E萬元。最后兩項是整體性投入，理論上其成本不會隨著實施面積的擴大而增加，而前面三項投入會隨之增加。其因素構成如圖1所示。

圖1 設施農業物聯網應用投入因素構成

那么，其平均1棟日光溫室的物聯網應用成本S（投入）計算公式如下：

2.2 設施農業獲得的經濟效益產出分析

以1畝日光溫室產出計算。首先[7，8]，在產量增加方面，利用系統精準化肥水藥管理，病蟲害預警等，預計蔬菜產量平均提高15%，可增收a萬元；其次，在提高勞動生產效率方面，利用系統遠程監控，1個人至少可管理10個溫室，即每個溫室需0.1個勞動力，以前至少需要0.25個人力，平均可節約0.15個人力，按北京市勞動力市場價格，每年工作12個月計算，可節約投入b萬元；第三，在售價方面，由于系統全程的精細化管理，農產品品質普遍較為良好，受到消費者好評，安全性大幅提高，共可增加收入約c萬元；第四，在病蟲害防治方面，利用系統早期預警，一個生長季預計可以減少農藥使用量80%以上，可減少農藥直接投入d萬元；第五，在節約用肥方面，利用系統測土配方施肥，可節約肥料30%，可減少直接投入e萬元；第六，在節約用水方面，利用系統精準化灌溉，一個生長季可以節水50%，可減少直接投入f萬元。其因素構成如圖2所示。

那么，其平均1畝日光溫室每年的物聯網應用產出S（產出）計算公式如下：

圖2 設施農業物聯網應用產出因素構成

2.3 設施農業物聯網技術應用最低規模和最低運營年限理論模型構建

基于上述分別對投入和產出的分析，下文將開始構建兩個重要的模型，分別是企業種植最低規模和最低運營年限模型。

由于物聯網應用系統是整體性投入，投入不會隨著實施面積的擴大而增加，理論上可無限制重復利用。而硬件設備，即傳感器、控制設備、網絡設備，在不考慮更新的前提下，每個日光溫室都安裝一套，那么通過計算可以得出：在1年之內，實施多少棟日光溫室可實現投入和產出的平衡，也就是最低規模化要求，用M來表示，單位是棟；同時，溫室的面積系數用K表示，即每棟溫室的占地面積，單位是畝/棟。計算公式如下：

依據：S（投入）= S（產出），即，

但是，在物聯網實際應用過程中，為了節約投入，其實施策略和方法主要是依據日光溫室中種植的農產品類型確定，對于種植同一種農產品的連片統一類型日光溫室，采用以點帶面的方式，即每X棟溫室部署一套傳感器，但是控制設備、網絡設備需要在每棟溫室部署一套。那么，M計算公式如下：

但是，上述結果還是不具有實踐性，因為沒有考慮很重要的一個環節，即設備的更新問題，一般情況下，傳感器設備更新維護的平均周期大約為3年，按照目前的實際情況，一般都是更換一個新的設備為主；控制設備、網絡設備，以及系統部署所需軟硬件相對更新時間較長，大約在5年左右，以維修和升級改造為主，平均每次每棟維護費為F萬元。通過計算可以得出運行時間為定值的前提下，用Y表示，單位為年，進而得出傳感器更新次數為Y/3，值取整數，用T1表示，其他設備更新次數為Y/5，值取整數，用T2表示。那么，重新計算M為多少可實現投入和產出的平衡，計算公式如下：

設：T1=[Y/3]，T2=[Y/5]，并且T取值范圍為0，1，2，3……N；Y的取值范圍為1，2，3……N；

如果T大于等于0，小于1，其值取0；如果大于等于1，小于2，其值取1；如果大于等于2，小于3，其值取2，以此類推；

同時，可得出在M一定的情況下，Y為多少年可以實現投入和產出的平衡，即最低運行年限要求，計算公式如下：

通過上述分析，在Y一定的前提下，可得出日光溫室物聯網應用的投入與產出平衡規模化最低要求，同時，得出了在M一定的情況下，日光溫室物聯網應用的投入與產出平衡的最低運營年限要求。但由于上述參數多是平均值，得出的結果可能與實際稍有偏差，但是，上述結果已經盡可能地考慮到了設施農業物聯網應用的投入和產出的主要因素，因此，對于現實生產的日光溫室物聯網應用的最低規模化和最低運營年限具有重要的參考價值。

綜上分析，物聯網技術的應用在提升設施農業經濟效益中起到了重要作用，但是不能盲用、濫用，否則適得其反，而是應遵循一定的要求和策略，只有這樣才能使設施農業應用物聯網技術后產生的經濟效益最大化。

3 設施農業物聯網技術應用經濟效益提升策略

3.1 緊緊圍繞農產品質量安全開展物聯網技術應用，突出物聯網應用核心經濟價值

物聯網技術應用的核心價值在于保障農產品質量安全，只有安全的、優質的農產品才能贏得市場，獲得好口碑，產生超額經濟收益。其內在原因就是農業生產既需要微觀監測，又需要宏觀管理，在生產規模擴大到一定程度后，傳統意義的勞動密集型管理模式已經遠遠不能滿足日益嚴格的農產品質量安全要求，那么物聯網技術憑借強大和準確地感知能力以及智能控制能力，對農業生產的每個植株都盡在掌控，讓作物生長在健康的環境，病蟲害得到及時的防控[7]，使農藥施用大幅減少，質量安全得到保障。其中最為常用的措施是構建農產品質量安全追溯平臺，并由政府出臺嚴格的農產品市場準入和獎懲制度，以及成立農產品質量安全檢測基金，作為與追溯系統的重要補充，相輔相成。

3.2 大力促進設施農業向規模化和集約化發展，發揮物聯網應用的經濟效益集群效應

通過上述設施農業物聯網應用投入與產出平衡規模化分析，可計算出利潤，用P（利潤）表示，單位是萬元，其計算公式如下：

從公式中可以得出，在最低規模化，即M值在平衡時，P（利潤）為0，如果繼續擴大規模，假定X為1，而其他參數都不會隨著規模的擴大而變化，因此，M越大，P（利潤）的增加幅度會越明顯；如果再考慮傳感器的部署以點帶面原則，其數量X值是小于等于M值的，P（利潤）會更加顯著；如果再考慮運行年限，即隨著Y的不斷增加，P（利潤）將越來越大，這就是我們要說的物聯網應用經濟效益集群效應。

基于上述分析，為了實現物聯網應用的經濟效益最大化，需鼓勵企業組建發展壯大農業合作社、聯合社等設施農業組織團體，把分散的農戶、大戶聯合整合起來，統一應用物聯網技術，共享生產數據和市場數據，統一管理，以點帶面，放大物聯網的經濟集群效應；反過來，也會帶動規模較小的團體和散戶自愿加入到大型團體中，使規模越來越大。因此，只要有足夠的管理能力和市場，企業可以不斷擴大規模，使物聯網技術應用產生的經濟效益最大化。

3.3 加強物聯網技術應用統籌與差異的并行能力，切實滿足設施農業企業獲得最大化經濟效益

設施農業物聯網技術應用的最大化效益須以實際生產和市場需求為基石，避免空中樓閣、華而不實。因此，在整個設施農業物聯網應用體系中，首先在深入調研的基礎上，制定整體的發展規劃，從頂層設計開始，實現數據資源充分共享、統一，避免無序重復建設；同時，根據實際情況差異化設計，對于科技展示、農業觀光等高端設施農業，以高投入為代價，充分應用各種高新物聯網技術，全方位展現設施農業物聯網的技術特點和帶來的強大社會影響力；對于滿足實際生產和市場需要的設施農業，則應采用成熟物聯網技術，嚴控成本投入，適用即可，在最短的時間內實現盈利，并大幅降低運行過程中的技術障礙和后期運維風險。在種植作物的選取上，優先面向大眾需求多、高端、高附加值的農產品由易到難逐步應用。在應用實施規模方面，在滿足上述設施農業物聯網技術應用最低規模（見公式（5））的基礎上，具有規模化生產能力、資金實力、品牌優勢的農業企業或團體先行應用，以點帶面，逐步吸納小規模企業散戶、加入整個物聯網體系，進一步降低物聯網整體的投入成本，并有序漸進帶動本地區設施農業物聯網的集約化和精細化發展。

3.4 全面構建可持續的設施農業物聯網運行和維護模式，保障物聯網技術體系產生持久的經濟效益

在整個農業物聯網應用鏈條末端——運營和維護是整個鏈條能否正常運行和產生源源不斷經濟效益的保障。目前主要存在三種模式[9，10，11]：一是政府主導模式，目前主要以這種模式為主，政府發揮主導作用，通過政府的政策輸出和一次性資金輸出方式推廣農業物聯網的應用，這種政府買單的方式，能確保農業物聯網發展更加具有戰略性、全局性和示范性，有助于產業化過程中各個相關部門的協調和互動，起到一個市場的示范和引領效應，而示范企業利用自有資金進行后期的運維，保障政府前期投入有效持續運行；二是企業主導模式，這是今后重點發展的模式，主要是物聯網設備生產企業、電信運營商、軟件服務運營商收取少量費用或者免費向農業生產企業提供物聯網技術應用，而其投入的資金主要是通過農業企業運營收益中逐年支付給提供物聯網技術企業；三是政企眾籌模式，這種模式由政府、農產品生產企業、物聯網設備生產企業、電信運營商、軟件服務運營商等多方共同出資推進，這也是近期興起的PPP模式，是綜合了前兩種模式的基礎上衍化來的，各方分工協作，經濟效益按比例分享，政府資金投入極大減輕，農業生產企業、物聯網技術提供企業也具有很高的積極性，有效保障了整個物聯網技術應用產生的經濟效益的持久性，這種模式更具合理性。

4 討論

綜上所述，本文在物聯網技術應用投入與獲得的經濟效益產出分析中，所提出的兩個理論模型已盡可能地將各種因素和客觀條件考慮在內，但是還有一些很難或根本就無法納入的因素，主要有三種，其中最關鍵的就是企業的管理因素，包括種植過程管理、人員管理等；二是市場因素，包括傳感器、軟件系統等物聯網技術和農產品市場價格行情、市場偏好、人力工資等等，都是在不斷變化的；三是政策因素，包括相關政策導向、扶持力度等。這些因素都會或多或少直接或間接影響到物聯網技術應用投入與獲得的經濟效益產出，尤其是物聯網設備的價格和農產品的價格，因此，在實踐中，建議投入和產出中的各因素盡可能取用近三年的平均值，這樣有助于稀釋這些因素不斷變化的影響程度。另外，在物聯網技術應用投入分析中，所涉及傳感器種類是最基本要求，沒有納入諸如葉片溫度、果實膨大等作物生理生態等高端傳感器，因此，在兩種模型的實際應用中，做適當調整即可。還有，本文提出的兩種模型，除了進行農業企業種植最低規模和最低運營年限的計算外，還可以此為基礎，進行模型的任意轉換，可計算出其他指標的結果，如溫室棟數為定值，可算出在投入和產出平衡時的溫室面積系數等。

雖然本文所提出的兩種模型和與之對應的物聯網技術提升設施農業經濟效益策略是多年實踐積累和理論技術的集合，但目前仍然只是一種探討，下一步將重點進行實踐驗證，然后再不斷總結完善，盡可能接近真實情況。

[1]歐陽桃花，武光.基于朗坤與聯創案例的中國農業物聯網企業商業模式研究[J].管理學報，2013，10（3）：336-346.

[2]朱曉妹.物聯網技術在現代農業信息化中的應用研究[J].沈陽師范大學學報，2010，28（7）：391-393.

[3]姚世鳳，馮春貴，賀園園，等.物聯網在農業領域的應用[J].農機化研究，2011（7）：190-193.

[4]沈蘇彬，范曲立，宗平.物聯網的體系結構與相關技術研究[J].南京郵電大學學報：自然科學版，2009，29（6）：1-11.

[5]唐立偉，黃蘭清.溫室環境多因子綜合智能控制策略的應用研究[J].電子機械工程，2009，25（4）：57-59.

[6]刁智華，陳立平，吳剛等.設施環境無線監控系統的設計與實現[J].農業工程學報，2008，24（7）：146-150.

[7]齊飛，周新群，丁小明，等.設施園藝工程集成模式構建方法[J].農業工程學報，2011，27（8）：1-7.

[8]劉書華，楊曉紅，蔣文科，等.基于GIS的農作物病蟲害防治決策支持系統[J].農業工程學報，2003，19（4）：147-150.

[9]彭程.基于物聯網技術的智慧農業發展策略研究[J].西安郵電學院學報，2012，17（2）：94-98.

[10]謝范雄.基于生態鏈的農業物聯網應用商業模式研究[D].復旦大學，2011.

[11]羅仲偉，邢云鵬.物聯網產業的發展模式探索[J].宏觀經濟研究，2010，5（12）：24-29.