美國精準農業技術推廣經驗及對我國啟示

張宇泉，曹正偉，錫林圖雅

(1 上海交通大學中英國際低碳學院，上海 201306；2上海交通大學新農村發展研究院，上海 200240；3上海工程技術大學，上海 201620)

1 背景介紹

精準農業是建立在農業生產機械化、信息化、智能化基礎上的一種現代農業生產管理體系，其發展經歷了由強調先進技術特征到彰顯農業生產與環境質量雙贏理念的過程。例如，20世紀90年代末，美國全國科學委員會(National Research Council)將精準農業定義為“一種利用信息技術、應用各種手段獲取數據來支持作物生產決策的管理策略”，重點在于將精確性引入到農業生產決策中[1]。進入21世紀，美國農業部自然資源保護局在其技術手冊中，將精準農業宣傳為一種基于信息和技術的管理系統：利用土壤、作物、營養物、環境條件等多源數據，通過定位技術來實現農業生產收益最大化和保護環境的雙重目的[2]。

相比傳統農業，精準農業需要的支撐要素較多：除傳統農藝技術外，還需融入信息技術和現代農機裝備。信息技術主要指應用3S技術(RS-遙感、GIS-地理信息系統和GPS-全球定位系統)和決策支持系統；現代農機裝備則用于作業執行和數據采集。精準農業技術具體應用包括精量播種、變量施肥、精準用藥、有效灌溉、自動導航等[1-3]。相比傳統農業，精準農業通過水肥精準管理，可以：(1)防止土壤質量退化、保護土地資源；(2)節約灌溉用水、保護水資源；(3)防止水體富營養化、減少農業面源污染。此外，精準農業通過病蟲草害精確管理，可以保護生物多樣性，保障和提高農產品質量安全程度。可見，在土地、水資源日益稀缺及污染加劇的情景下，精準農業對農業生產的可持續性、環境友好性有重要意義[1，3]。本研究以精準農業技術應用較廣泛的美國為例，評介其精準農業技術被農戶采納的經驗，并結合我國國情，就影響中美技術推廣的因素進行比較分析，為我國深入推廣精準農業技術提供政策建議。

2 農戶采納精準農業技術的美國經驗

根據張輝等[2]研究成果，自21世紀以來，美國農業耕作開始廣泛運用遙感技術、智能機械、計算機網絡系統等先進要素；2010年物聯網的引入，更是促進了精準農業技術的廣泛應用；目前，美國50%以上的農業生產應用精準農業技術。基于文獻整理分析，本研究發現影響美國農戶采納精準農業技術的主要因素包括技術認知、生產條件和農業政策。

2.1 技術認知

精準農業技術自20世紀90年代早期就已出現，但早期推廣過程卻相當緩慢[4]。為此，Daberkow等[4]就美國農場經營者對精準農業技術的認知與實際采納行為進行了影響因素分析。研究點明，從采納決策過程角度來看，采納決策者對新技術的認知具有內生性問題，即當農場主預期某項新事物能帶來經濟回報時，才會去積極搜集相關信息。因此，如果僅以采納了精準農業技術的農戶為研究樣本，將難以甄別出能影響普通農戶認知和行為的推動因素。為此，該研究采用了二階段模型對“認知”和“采納行為”進行聯合分析，模擬了“認知”與潛在外生變量之間的關系，構造了有關“認知”的工具變量并帶入到“采納行為”模型中，由此探究“采納”與“認知”及其他外生變量之間的關系。該研究還發現，技術推廣中有經濟能力采納精準技術的農場主，也極有可能同時是公共或私人信息服務提供者的偏好關注對象，其中公共服務主要指政府資助的農業推廣站，私人服務則來自精準農業的技術供應商、廣告商等。

除研究精準農業技術的“采納意愿”外，學者也關注農戶的“采納時機”。以棉花為例，Watcharaanantapong等[5]利用美國南部12個州棉花種植者2009年的調研數據，探究了影響農場主采用不同精準農業技術時機的因素。被調研的精準技術包括網格狀土壤抽樣、產量監測以及遙感技術。研究發現，影響棉花種植者采用不同技術的共同因素是種植者認為精準農業可以提高環境質量，不同的信息渠道(互聯網、新聞媒體、農業顧問)也會影響農民采用精準技術的時機。此外，農民自身掌握電腦知識也會促進其更早地使用精準技術，尤其是產量監測技術。

2.2 生產條件

除了農場主的技術認知因素，農業生產客觀條件也影響精準農業技術的采納。Asare等[6]利用美國南方14個州2013年的棉花生產者數據，探究了農場經營者采納包括地理基礎信息的網格狀土壤抽樣技術的影響因素。土壤抽樣通常被視作精準農業的基礎。研究發現，農作物(棉花)產出的區域內空間變異幅度，對是否采納土壤抽樣技術以及采納程度有顯著影響：空間變異幅度越大，對采納的正效應就越大。此外，該研究也認為，精準農業技術更適用于有經濟價值競爭力的農作物。

2.3 農業政策

有效的政府財政支持對推廣精準農業具有推動作用。Asare等[6]研究發現，成本分擔報銷能顯著促進農場經營者采用囊括地理基礎信息的網格狀土壤抽樣技術，增加技術推廣的土地面積，這里提到的相關政府項目主要是美國農業部自然資源保護局的各類保護項目，例如環境質量激勵項目、農業管理援助、環境保護項目等，都為農場經營者提供財政和技術教育方面的支持，鼓勵農戶從事具備資源保護性功能的農業生產活動。

2.4 美國精準農業技術采納經驗小結

美國經驗顯示，無論是農戶自身的環境保護意識，還是政府支持的環境項目，都有助于提升精準農業的普及程度。另外，個體農場經營者自身的信息技術知識水平、對政府成本分擔政策的了解，以及作物(棉花)產出空間變異幅度等生產客觀條件等都會影響精準農業技術的采納及采納程度。此外，除上述有關追求經濟利益、環境保護方面的私人自覺或公共推動因素外，張輝等[2]認為美國和加拿大精準農業發展的動力來源還包括“技術研發”，即科學界推動了農業種植從靠農民個人經驗種地變為靠數據支持決策種地的轉變過程。

3 精準農業大數據利用及相關問題的美國經驗

精準農業需要現代農機裝備與信息技術支撐：現代農機裝備是農業科技的物化載體，信息技術則提供智能化工具。在相當程度上，精準農業是建立在農業機械化與信息化融合發展的基礎上[7]。以物聯網新一代信息技術為例，農業物聯網利用各種信息感知設備采集農業生產、環境等數據，然后將其通過各類網絡傳輸到特定系統進行處理和分析，最終通過智能終端輸出對農業活動的管理[8]。可見在精準農業中，獲取、傳輸、處理、分析各類數據并基于數據生成決策具有相當重要的地位。

精準農業技術的普及，能奠定農業大數據的物質基礎。Coble等[9]對美國農業大數據的現狀、未來應用以及政策法規問題進行了梳理。他們認為，針對建立在精準農業基礎上的農業(生產)大數據，人們應關注其對精準生產、數據隱私、宏觀政策分析三個方面的影響。

3.1 精準農業與農場管理

首先，大數據意味著要拓展傳統數據的深度與廣度[9]。深度方面，農業數據要增加維度，從僅注重收集、分析農業生產G-E(遺傳-環境)兩個維度，到覆蓋M(管理選項)從而囊括G-E-M(遺傳-環境-管理)三個維度。將自然環境條件的狀態與變化同人類管理行為關聯起來，能為探究如何更好地發揮人類主觀能動性、優化管理提供數據研究基礎。廣度方面，大數據匯集來自多方個體的數據。農業大數據的優勢體現在數據網絡的正外部性：來自各農場的數據若集中到一起，其價值遠比單個農場的數據價值要大；個體通過參與數據社區或網絡，則能從中受益[9]。

根據Coble等[9]的總結，通過運用時間序列分析、機器學習、峰值和板回歸分析等大數據處理方法，人們可以進行：(1)天氣預測；(2)作物產量預測與作物選擇；(3)智慧灌溉；(4)作物病蟲害預測；(5)農業政策與貿易分析。

以美國大田作物玉米為例，Jin等[10]對位于伊利諾伊州內的66 hm2玉米地進行試驗，發現使用大數據決策工具確定氮元素追肥量，玉米的產量得到顯著提高。這項試驗中，確定氮元素精準施肥推薦量的過程涉及綜合運用作物數字模擬模型與基于衛星圖像/無人機航拍圖像數據。具體的作物模型為“農業生產系統模擬器”。具體數據為土壤調查地理數據，廣動態范圍植被指數，以及美國國家氣象數據中心的實時天氣數據。通過融合這些模型和數據，推薦當地玉米種植的N追肥量在60—120 kg/hm2。

3.2 數據隱私與信息不對稱

盡管參與數據社區或網絡能從中受益，農場經營者將個體的生產、環境、管理等數據提供給第三方數據平臺，可能會產生數據隱私、安全方面的問題[9]。在美國，數據服務提供者主要是企業，而且在大部分情況下，個體農場在享受數據服務的同時，也需要提供自身農場的數據。對于擁有數據“無形資產”的農場經營者來說，這樣的“信息不對稱問題”會引發利益擔憂：例如，土地擁有者、農資零售商以及其他服務提供商，可能因具備準入多個個體數據的條件，獲取相對個人農場主的商業談判優勢。換言之，數據服務提供者因其掌握大量的個體數據，將比數據社區中的農場成員享有更多利益[9]。

據美國農業部農業資源管理調查的數據顯示[11]，目前主要有四種與大數據相關的精準農業技術被廣泛使用：(1)作物產量監測地圖；(2)土壤監測地圖；(3)自動引導機械作業；(4)變量投入施用技術。此外，大量營養元素(氮、磷、鉀)、微量營養元素，以及土壤類型也被記錄繪制成圖。上述技術中，農業機械的自動導航有賴于全球定位系統(GPS)定位技術，變量投入施用技術則需要依據作物產量或土壤監測地圖來確定投入量。農場主、農資供應商，以及農場管理方案定制咨詢專家都是這些數據的消費者。

3.3 大數據的次級利用與宏觀政策分析

大數據的次級利用遠比數據的初級應用有價值，這一點也是區別“小數據”與“大數據”的重要特征[9]。例如，與個體農場地塊關聯的作物產量、土壤測試、土地肥力等數據，在區域層面整合之后，能形成區域大數據。這些數據可用于分析區域層面的土壤養分流失、農業面源污染等環境問題，進而將有利于提高農業活動的可持續發展性與可追溯性。換言之，從環境經濟角度出發，因精準農業普及而促成的農業大數據，不僅可為科學評價農業環境管理政策的治理效果提供數據事實基礎，也能為探索分析環境政策提供數據素材：例如，上述區域農業大數據可用于模擬、分析區域層面的“總量控制與交易”養分管理機制，為評判該市場手段的經濟可行性和經濟效率提供科學支撐[9]。

事實上，如何實現數據的“次級利用價值”，對美國也是一個挑戰。在農業數據豐富的美國，構建農業大數據框架和實現農業大數據價值是其面臨的主要問題。Woodard[12]提到，盡管美國有關農業資源、生產過程、生態環境以及市場信息的數據極其豐富，但數據利用低效，一個重要原因就在于缺乏一個安全的公共數據平臺來整合這些數據資源。

3.4 美國精準農業大數據應用經驗小結

管理成效方面，美國實施基于數據進行決策的精準農業有利于農業綠色發展：通過感知、傳輸和處理分析各類農業數據，其能促進資源的高效利用，從而降低農業物耗、能耗及相關經濟成本，并保護農業生態環境。

微觀方面，美國農業大數據的形成主要依靠第三方數據服務提供商將多個個體數據收集并整合。個體通過加入數據社區或網絡，與第三方共享自身數據來獲得第三方提供的大數據服務。這種“眾包”方式，將原本以特定體系(例如美國農業部自然資源保護局)為核心的數據統計任務轉化成以特定數據統計任務為核心的網絡化社會生產，即農戶個體成為數據采集員，這使得數據采集隊伍擴大、數據覆蓋范圍更廣[13]。當然，這其中涉及數據隱私與信息合理利用的問題。

宏觀方面，美國農業數據資源已經相當豐富，但如何將各類農業資源、生態環境、生產管理以及市場信息等數據進行整合并有效利用，實現大數據更為高級的“次級應用價值”，仍是美國面臨的有待實現的目標。提早設計好農業大數據資源整合利用平臺，也將是我國在精準農業發展方面實現“彎道超車”的著力點。其中，精準農業大數據尤其對農業-環境保護及相關政策制定具有顯著價值。

4 影響我國精準農業技術普及的非技術因素

進入21世紀，我國農業機械化發展迅猛：從2003年至2012年，全國農機工業總動力從604億kW增長至1 020億kW，增幅近69%；2012年底，全國農業機械化率為57%[14]，2015年則達到63%，且與之相伴的是我國農業對信息化發展日益增長的需求[7]。自2013年起，農業農村部選址天津、上海、安徽3個省市開展農業物聯網區域試驗工程，旨在探索如何發展農業物聯網，并為構建國家農業物聯網標準框架體系及相關平臺提供前驅基礎[8]。現代農機裝備方面，我國近年來重點發展和研究了智能化糧食收獲機械；農業機具管理方面，重點研發了基于GPS的精準農業遠程信息化服務系統，用于機械故障診斷和維修指導[15]。未來，我國農業機械化將更強調“智能化、大功率、環保高效”[14]。就目前而言，我國精準農業仍處于“試驗、示范”的前期準備階段。

此外，未來精準農業技術要普及，技術供給側要能提供滿足農業生產多樣化需求的各項技術。比如，隨著傳統糧食種植縮減，經濟農作物(水果、蔬菜、藥材等)在增加，這就需要配套裝備及技術的多樣化發展[14]。另外，我國農業生產環境的多樣性、復雜性也要求新準備及技術能匹配具體的作業環境，例如在開闊田間使用GPS導航，在園林間則最好選擇視覺導航[16]。

總之，現代農機裝備與信息技術是精準農業不可或缺的硬件和軟件基礎。現有與“精準農業”技術采納及影響因素分析的國內文獻尚為罕見。盡管如此，有關普通“農業機械”或新技術采納的文獻可能為“精準農業”普及的問題帶來若干啟示。本研究重點關注“非技術”方面影響技術采納的各種微觀、宏觀社會經濟因素。

4.1 農戶管理能力

農戶的管理能力是技術決策的內生因素。董瑩等[17]探究了在我國常見的小規模分散經營模式條件下，個體農戶的管理能力如何影響了農業生產創新、采用新技術的效果。以北京的示范戶與非示范戶為調研對象，研究發現農戶的技術需求是推動生產創新的主要因素，而且示范戶采用新技術通常能帶來正效應。具體表現在：示范戶投入要素的結構較非示范戶要更合理，產出的貢獻要素不僅來源多樣而且效率較高；另一方面，非示范戶更依賴土地資源、化肥物質的投入。此外，從農戶個體及經營特征角度來看，示范戶具有年輕、專業、經營規模適度等特征。

4.2 農戶稟賦

農戶稟賦對農戶采納技術決策具有顯著影響。孔祥智等[18]以我國西部地區為例，發現政府機構推廣高成本的新技術，面臨著要在兩類農戶之間做選擇：一類是具有或潛在具有承擔得起采納成本的農戶，另一類是經濟條件相對較弱、但同時又有較強的采納新技術意愿的農戶。為此，文章建議政府需要對經濟條件欠佳、改變自身狀況意愿較強的農戶輔以一定財政支持。另外，推廣部門也應廣泛、深入地宣傳新技術，充分接觸地理位置較偏遠、經濟狀況欠佳的農戶，使各類農戶都能在信息充分的基礎上，做出技術采納決策。這與Daberkow等[4]的研究相呼應，即政府或私營部門的信息服務通常可能更傾向瞄準具備經濟能力的農戶，從而產生馬太效應，強化“經濟能力強-獲取信息服務多-經濟能力更強”的正反饋循環。因此，從普惠和公平原則的角度出發，政府方面有必要出臺扶持經濟能力較弱農戶的政策。

4.3 農業項目

政府農業項目對農戶技術采納也產生引導作用。田甜等[19]以湖北省部分地區的農戶為調研對象，考察了農地整理項目對農戶使用農業機械行為的影響。其研究發現：(1)農地整理項目這樣的政策能影響農戶對農業機械投入量最優規模的大小，且總體來看，農地整理項目通過隱含對農業機械的需求促進了農業機械化發展。可見，政策性引導能發揮重要作用；(2)除了政策推動外，農戶使用農業機械的行為受市場條件，例如資本要素、農產品與勞動力的市場價格的影響，以及自身和自身家庭特征的影響。

4.4 補貼政策

對精準農業技術采納、農機購置等通常涉及較大前期投入的決策來說，政府補貼政策的作用不可忽視。潘經韜等[20]研究了農機購置補貼對農業作業服務市場發展的影響，該研究利用2004—2013年省級面板數據，主要回答農機購置補貼究竟是促進了農機作業服務市場的發展，還是增加了自主購機作業。研究發現，政府的農機購置補貼產生的“擠入效應”要強于“擠出效應”，即政府補貼對農機作業服務市場的發展較對農戶自主購機有更強的正向效應。當然，政策對農機作業服務市場的推動也可能將牽涉到數據歸屬與共享的問題，即農業生產田間作業的數據是屬于農機作業服務提供商，還是購買作業服務的農戶。基于美國個體農戶將自身數據提供給第三方數據服務供應商的經驗，我國未來農機作業服務市場的發展需要解決大數據隱私和合理公平利用的問題。

就精準農業自主購機而言，政府如何制定相關補貼政策，尚缺乏科學依據。一個重要原因是目前國內有關精準農業的成本研究近乎空白[21]：精準農業發生的成本不明確，比如先期投入有多大，長遠角度對自然資源影子價格的影響，不同階段的成本項目構成及比重等，都有待翔實的調查和研究。此外，厘清精準農業發生成本，也是為評判精準農業是否合適大規模推廣、如何界定適度規模提供決策依據[21]。

4.5 其他社會經濟因素

土地規模偏小與細碎化也阻礙了精準農業的發展[2]。例如，配備智能系統的大型農業機械，在以農戶為決策單元的小塊耕地上難以有效或高效作業。此外，政府也需要為農資制造業提供良好成長環境。例如，制定良好的產業政策引導制造商大力研發，以滿足未來精準農業發展的多樣化需求[14]。綜上，農戶自身的管理能力和稟賦條件，農業政策和/或服務市場條件，以及土地規模和產業政策等，都是制定精準農業技術推廣方案中需要仔細考慮的因素。

5 中美經驗對比總結與政策建議

目前，我國精準農業還處于起步階段。對中美兩國情況進行比較分析，有助于發掘促進我國精準農業合理發展的著力點和解決問題的思路。表1對比了中美兩國之間有關新技術采納的微觀、宏觀影響因素。

表1 中美比較：促進采納先進技術的微觀與宏觀因素

Table 1 Comparison of micro-and macro-level factors facilitating the adoption of advanced technologies in China and the US

在個體層面，不論是中國還是美國，經濟能力和資源稟賦條件較好、掌握一定信息技術知識的農戶更有可能去了解和接觸新技術。同時，新技術信息服務提供者或推廣部門也可能更青睞這些農戶，造成“強者更強、弱者越弱”的馬太效應。

對我國正處在農業機械信息化、智能化發展的階段來說，中美個體層面的對比分析表明：(1)信息服務要更注重向信息接收不充分的農戶傾斜；(2)政府要加強對較弱勢農戶的財政支持，助其實現農業生產方式的轉變。具體政策可以從提升農戶管理能力、信息素養以及經濟基礎著手。在管理能力方面，政府可通過宣傳教育、推動合作示范等途徑使農戶意識到精準農業具有提高生產效率、保障或提升產品質量的潛能，且農戶能借助現代信息技術手段實現農業生產與市場的低成本對接、提高農產品的市場競爭力[8]。在信息素養方面，可從“回鄉”機制創新著手，使具備一定技術知識和社會見識的“城歸”發揮帶頭作用，促使農戶培養自身信息素養、向智能化方向看齊[7，15，22]。在經濟基礎方面：(1)有必要將財政轉移支付向“有回報”的基礎設施建設方面傾斜[22]，其中可包括社會性基礎設施如教育培訓；(2)優化農機購置補貼政策，加大對購置先進適用現代農機裝備的補貼力度，并鼓勵農業合作社運用先進裝備組織生產作業[7]。此外，在技術供給方面，我國也應加快研發一批“操作簡單、性能穩定、維護方便”的適用于精準農業的技術產品[8]。

在宏觀層面，美國政府通過環境激勵項目間接地促進了精準農業和農業大數據的發展，我國則通過補貼方式直接促進一般農業機械化的普及。

隨著我國生態文明建設的深入開展，未來我國也可借鑒美國經驗，通過農業生態環境保護的方式間接推動精準農業技術的普及、農業發展的智能化及大數據建設。例如，可通過宣傳教育、推動技術示范等途徑提升公眾環境意識，讓農戶認識到精準農業不僅能帶來經濟效益，還具備“提高產能、保護環境”的潛力[15]。此外，為未來更有效、安全地利用精準農業大數據，我國也應提早規劃好農業大數據平臺的頂層設計。目前，我國涉農數據采集主要圍繞生產展開，并主要由國家統計局、農業農村部和國家糧食和物質儲備局開展監測，且重點放在大宗農產品上[23]。而且，在平臺建設、開放共享方面，我國涉農數據也存在總量偏低、質量不高的情況。要實現超出農業本身、跨區域尺度的大數據“次級利用價值”，我國可通過搭建“開放式、協作式”平臺，借助網絡技術通過“眾包眾籌”方式實現農業數據的大規模覆蓋與共享基礎的建立和優化[23]。此外，考慮到以“眾包”方式進行數據采集，可能會因采集人員復雜而影響采集的專業性與連續性，產生各類誤差甚至錯誤，有必要在數據平臺上通過數據挖掘、人工智能等技術進行數據質量控制[13]。