數字農業內涵、作用機理、挑戰與推進路徑研究

○陳 江 熊禮貴

攀枝花學院 四川攀枝花 617000

數字農業是傳統農業產業轉型升級的助推器，發展數字農業是我國鄉村振興戰略的重要舉措。1997年美國科學院和工程院正式闡述了數字農業的含義，引發了學術界的普遍關注，我國學者對此進行了廣泛研究，豐富和完善了其內涵。十九大以來，黨和國家針對數字農業農村的建設與發展進行了一系列重大部署，并鼓勵農業積極和互聯網相融合，全面實施數字鄉村戰略，推動現代農業快速發展。數字農業已經成為我國鄉村振興戰略實施的重要工具之一。《數字鄉村發展戰略綱要》《數字農業農村發展規劃（2019—2025年）》《“十四五”全國農業農村信息化發展規劃》等一系列文件，明確了我國農業數字化的具體內容，各地結合實際情況建設和發展適合本地的數字農業。數字農業的全面推進，將有利于農業生產經營效率提高，農產品質量穩步提升，農村居民收入持續增加，進而實現農村社會繁榮發展。明確數字農業內涵、作用機理，深度剖析當前數字農業發展現狀、面臨的挑戰，以及推進策略，對抓住數字農業發展機遇、推進我國農業農村現代化具有重要意義。

一、數字農業的內涵

數字農業是把數字化信息當作農業生產的新要素，借助數字化、信息化對農業生產條件、對象、流程開展信息化管理、透明化表達、數字化研發的新式農業發展狀態，在農業生產、管理領域借助數字化對傳統農業進行創新與優化。

數字農業是科技與農業的集合體，分為廣義數字農業和狹義數字農業。廣義數字農業是將農業生產要素、農業過程數字化表達，實現農業生產網絡化、自動化，以及智能化、精細化作業。農業生產要素包括土地、資本、人工、技術、氣候環境和社會經濟要素；農業過程包括生產、田間管理、病蟲害防治、收割、儲運等環節。狹義的數字農業是“以農業空間信息為基礎，以3S技術為支撐的農業系統空間信息技術體系。具體來講，數字農業技術系統以大田耕作為基礎，定位到每寸土地。從耕地、播種、灌溉、施肥、中耕、田間管理、植物保護、產量預測，到收獲、保存、管理的全過程實現數字化、網絡化和智能化，全部應用遙感、遙測、遙控、無人機等先進技術，以實現農業生產的信息驅動、科學經營、合理作業、知識經營（孫紅敏等，2020）。

（一）數字農業與傳統農業的區別

數字農業的出現完成了由“人”到“數據”的主要決策因子的變化，所以數字農業和傳統農業存在顯著差異。傳統農業圍繞人來開展，包括種養殖業中的飼養、防治病蟲害、灌溉、選育優良品種、運輸等步驟。上述工作均憑借以往累積的經驗或者技術來決策與落實，就整個農業產業鏈來說，工作低效、隨意性強、農產品與畜產品品質不易控制等問題時常出現。數字農業借助數字化裝置，例如耕地攝像機、土地監測、濕度溫度監測、無人機拍攝等，圍繞實時“數據”推進農業生產決策的管理與落實；借助大量的數據與智能生產工具、多元風險管理措施、防范性維護技術，減少主觀隨意性，增強了農業生產鏈的經營效率和資源配置效率等。總體來說，數字農業具備傳統農業無法匹敵的優點。

（二）農業生產經營和管理整體實現數字化

農業體系包括環境、生物、人文、科技等因素，各個因素下還涵蓋了眾多細化的因素。借助數字化衡量上述影響因素，并通過數字化手段呈現的數據構建農業數學模型，可分析農業生產過程中的內外關系。農業模型的類型眾多，在農業模型的基礎之上，又引發了一系列與農業有關的系統，比如農業專家系統、自動化系統等。數字農業就是建立在農業模型基礎之上的。實現數字農業，除了要利用農業模型之外，還要實現農業生產經營與管理的數字化，因此要在農業內部建立各種局域網，形成整體性的指揮系統，對農戶、農場和農業企業等的經營管理進行統一指揮。和農業有關的各經營主體可通過網絡平臺了解涉農信息。隨著大數據和數字農業的快速發展，農戶能夠通過網絡平臺獲得更多信息，了解國內外市場動態，并根據信息作出生產和經營策略，對于提高生產效率、增加農民收益十分重要。農業信息產業作為第三產業的重要內容之一，有利于提升農村服務效益，實現農業生產目標。

（三）農業科技信息、教育推廣數字化

實現數字農業要在農業各領域推廣數字化，同時增強國內農業科技水平。農業科研機構應積極參考全球性農業科技前沿技術，提升農業科研水平，增強農業科技研發的自主化水平，把信息技術納入到科研當中，生產出更先進的農業科研儀器，準確測量農業數據，獲得更多的農業信息，通過網絡技術對信息進行處理之后，能夠為農業決策提供準確的信息支持。例如在農業生物科研中引入信息技術，可以促進農業生物基因學與信息學等學科的進步。“e-Science”提供了一種信息化科學研究的環境和平臺，可以實現全球大規模數據采集，為農業科技研發營造嶄新的發展環境。農業教育普及階段同樣需實現數字化，例如農業高等院校在教育教學環節，能夠普遍使用多媒體手段，借助網絡技術實現不同農業大學之間的溝通交流，也能夠實現理論和實踐相結合教學，還可以與國外農業大學及科研院校直接溝通交流。我國農村地區人口接受教育的平均時間為7—8年，半文盲與文盲比重達到7%，小學文化人數占比25.8%，初中文化人數占比49.4%，大專及以上文化人數僅占1.1%；2017年上半年出門打工的農村地區勞動力獲得農業崗位培訓的占比僅為19.7%（孫紅敏，2020）。很多農民缺少特定的技能，農民的培訓與教育依舊是國內教育系統中亟待解決的問題，也是影響我國數字農業發展的一個關鍵因素。可以利用我國農業科研資源，借助網絡技術，對農民進行全方位培訓，比如農業科研單位可以設置線下和線上培訓班，對農民進行培訓，讓農民掌握最先進的農業技術知識，以便適應數字農業發展需求。農業推廣部門也可以通過線上培訓的方式，讓農民掌握先進技術，并把技術應用到具體實踐當中。

（四）農業生產資源監測數字化

農業數字化管理包括：遙感影像或有關圖像的分析和處理，遞交多樣化的數據給高分辨率的圖像與遙感影像；地面物體的空間模型，包括地形地貌、環境、互聯網、對象與拓撲關系等；管理屬性信息的工作，涵蓋動態與靜態數據的控制和處理；空間分析，涵蓋測量、緩沖地帶、等高線、圖標和農田統計分析等；應用程序，涵蓋客戶端程序與服務器，完成農業生產管理軟件的系統化。在農業環境資源監測過程中，信息技術也得到了廣泛應用，主要應用手段體現在兩個方面：一是地理信息系統，另一個是遙感技術。兩者相結合，能夠對農業資源環境進行更深層次的研究，也能夠對環境的變化進行全面監測。比如利用上述技術，對耕地和水面等進行探測與評價，對農業災害、農業種植面積、農業環境、農業地區適應性分布等進行監測。

（五）農業宏觀管理數字化

及時、準確、可靠是經營管理的必要條件。對涉農主體來說，實現自身利益最大化的關鍵在于獲得更多有關農業方面的信息，只有實現信息的有效傳遞，才能夠降低信息不對稱，滿足各主體對信息的需求。農業經營管理關鍵在于對信息的有效管理，只有獲得更多的可靠信息，才能提高管理質量。1994年，我國農業部門啟動了農業信息化網絡化建設工作，經過多年的建設，國家農業信息網站目前形成了規模化的數據，并逐步完善，在這一基礎上建立了農產品生產信息系統網絡，能夠為供需雙方提供充分的信息，促進交易。信息系統網絡的持續改善和發展，既能為我國農業發展提供信息幫助，也提高了各級政府部門的決策效率。

二、數字化農業的作用機理

（一）作用于農業生產，推動農業生產方式轉變

1.通過決策數字化，實現農業生產精準化。一是采集農業數據，根據相關數據作出生產決策，避免因主觀和經驗造成決策失誤。數據采集包括農業自然資源與環境、生物資源、農業生產過程、田間管理、農業市場等方面。自然資源與環境數據主要有：土地類型、地形、地塊面積、溫度、PH、有機質、化學元素、利用現狀等土地資源數據；實時水資源與地下水、水利工程、河流、水庫、水土流失等水資源數據；風向、氣溫、干旱、洪澇、土壤墑情等氣象資源數據。生物資源數據包括：水稻、小麥、玉米、大豆等糧食作物，以及蔬菜、花卉、草、樹木等經濟作物的品種、譜系、生長習性、種植栽培、病蟲害防治數據；豬牛羊等牲畜，以及雞鴨鵝等家禽生活習性、養殖技術、病蟲害防治技術數據；種子、農藥、化肥、飼料等農業投入品的品種、特征、結構、適用范圍等數據。生產過程數據是開展農業生產活動所產生的數據資源，包括種植過程和養殖過程數據。種植過程數據有：位置、地形、地勢、面積等地塊基礎數據；種子、農藥、化肥等生產資料和農膜、農機、溫室大棚、灌溉設施等設施設備及采購信息等投入品數據；耕地、整地、播種、灌溉、除草、病蟲害防治、作業標準、開始時間、完成時間等農業作業數據；農作物長勢、營養、病蟲害、種植面積等農情監測數據。養殖過程數據包括：投入品、圈舍環境、空氣質量數據和疫情數據等。二是數據處理，生成虛擬農業生產。將采集的數據進行清洗、集成、歸納等處理，形成可用的決策和使用數據，實現從經驗模式向虛擬農業生產模式轉變，緩解傳統農業生產中依靠個人經驗決策所帶來的生產波動性大、效率低、質量難掌控等問題。大數據系統對于農業生產全過程的精準判斷和分析，可以為生產者提供更合理的決策依據，實現按需生產，避免因經驗決策造成大量供給過剩。同時，農業生產者能夠利用數字化消費系統進行分析，從而根據市場需求動態調整生產過程，以滿足消費者個性化、定制化需求。

2.通過監管數字化，實現綠色生產。農業既是碳排放者又是吸收者。農業二氧化碳排放主要來自化肥、農藥、農膜的使用和分解中所產生的溫室氣體，生產過程的面源污染造成的有機碳流失，以及石化燃料（柴油等）引起的碳排放。據2020年聯合國糧農組織（FAO）的報告數據，全球年度碳排放量超過30%來自農業和林業。通過農業數字化監管，加強生產過程中的管理配置，可在不破壞土壤及農業生產環境前提下，提升土地、化肥、農藥、燃料等資源利用效率，減少碳排放，實現產出最大化。從我國農業發展現狀來看，數字化監管在農業生產過程中的作用越來越顯著，在農業面源污染監測、農藥與化肥使用量控制、農業生態補償與農村生態資源發展規劃等方面的應用明顯加強，農業綠色化發展已成為普遍認可的未來農業發展之路。例如，2017年四川省彭山縣通過建立“數字化農業系統”，對蔬菜生產實現生態資源最優配置，農戶因地制宜發展生態友好型種植模式，不僅大大提高了蔬菜種植有機化，還促進了蔬菜產業的差異化發展。2019年，廣東佛山市援助涼山州越西縣種植矮化蘋果，充分利用越西地理、氣候、土壤等自然條件，實現數字化生產，提升農業生產過程的精細化水平，實現規范化生產：第一，產前規范化，針對蘋果所需自然地理條件，選擇適宜的地塊，決定種植多少，并實時監測環境、長勢等變化；第二，產中規范化，通過數據采集與處理，實現農業生產的模塊化流程，通過數字化精細農業管理系統達到農業標準化生產；第三，全程規范化，將數據采集加工、處理嵌入農業生產過程，貫穿于農業生產的產前、產中和產后的各個環節，包括要素采購、生產及銷售，從而實現整個過程的規范化、標準化，降低了生產成本，提高了勞動效率。

（二）實現標準化生產，降低農業生產成本

1.建立可視化監測系統，實現農業生產智能化。通過數據處理建立可視化的監測及管理系統，實現農業生產標準化、規范化。2019年，攀枝花仁和區通過與四川農業科學院、四川農業大學等單位合作，在平地鎮、總發鎮建立了農業大數據虛擬系統，對兩鎮芒果、葡萄、有機蔬菜種植過程中的氣溫、水分、空氣濕度等因素進行大數據分析和監測，農戶的生產種植效率得到較大提高。農業生產數據要素的嵌入有效提高了農業生產智能化、自動化水平，避免傳統經驗農業帶來的盲目性。通過數字化，使農業機器人能夠快速識別和消除雜草，無人機農藥噴灑能夠降低農藥使用量并實現無死角覆蓋，糧食種植中的大數據采集、處理生成生產系統可以減量使用農藥、化肥和節約水資源。農業生產過程數字化，既能夠提升農業生產的智能化水平，又能夠與傳統生產要素相結合提升農業生產的集約化水平，降低不確定性帶來的損失，提高產出水平。

2.建立標準化作業系統，保障農產品品質穩定。傳統農業生產由于信息不暢，不可避免地存在農業生產中的短視行為，種植、養殖過程帶有一定隨機性，農產品品質難以保證。實現數字化生產后，農戶按照數字生產體系對農作物實施標準化和規范化的耕種、養殖、灌溉及病蟲害防治。例如，將區塊鏈技術應用到農業中，以各生產者、農業企業、流通企業、電商企業作為節點，收集從生產到流通全過程的農業數據，利用人工智能設備實現了農業生產數據與市場終端數據之間的無縫對接。以此引導農戶看到農產品質量與銷售量的關系，同時還建立農產品的質量追溯系統，倒逼農戶全過程把控農產品質量。

3.建立成本控制系統，降低農業生產成本。對于從事農業生產的農戶而言，獲得收益是其終極目標，因此，在銷售價格不變的情況下，降低成本就成為不二選擇。通過數據要素的嵌入可以快速了解市場供需兩端的信息，提高供需對接效率，有效降低生產、交易成本。具體來講：生產前，通過大數據分析市場需求，然后作出生產決策，避免盲目投入，從而降低農業產前投入風險；生產中，數據要素嵌入可以實現精準生產，減少生產資料耗費，并降低人力成本、管理成本等；生產后，通過大數據可縮減流通與消費的對接時間，更好地實現產銷對接，減少交易及供需匹配成本。例如，攀枝花市出臺《關于推進農業農村大數據發展的實施意見》，強化數字農業建設，加快農業冷鏈物流網建設，并開發“攀農云”大數據系統。通過一系列舉措的實施，2021年攀枝花市農村種植戶平均年收入增加了4312.3元/戶，農業生產效益提升明顯。

4.整合數據信息資源，降低農業生產成本。農業要面對自然和市場兩方面風險，整合信息（包括生產、市場信息）是規避風險的重要方式。第一，預警自然災害。建立數字化農業自然風險預警監測體系，及時發布自然風險，強化防災減災能力。農業全產業鏈大數據與氣象大數據相結合，可以對氣象災害及時預警，為農業生產經營中及時預防、減災、救災和恢復生產提供更大幫助，構建合理高效的風險防范機制體系；通過物聯網技術自動采集和傳輸農業生產中各種生物災害信息，利用生物災害模型的智能計算和分析，實現對生物災害發生發展的實時分析和預測，從而實施精準防治干預措施，進一步落實“預防為主、綜合防治”和“治未病”的動植物保護措施。例如，四川涼山州火災預警網絡體系通過對氣候、環境等數據的分析和預測，使政府、農戶可以提前對可能到來的自然災害進行布控防范，降低災害損失。第二，判斷并規避市場風險。農戶、農業企業可以通過大數據系統分析歷史市場交易情況，準確預測未來市場需求，形成“先確定市場，再開展生產，以銷定產”的生產經營模式，避免盲目性、隨意性；此外，利用市場風險預警體系，降低因價格變動對農戶、涉農企業利潤造成的損失。近三年，新冠肺炎疫情給我國農業生產帶來了不小影響，嵌入大數據系統，可以為農戶購買農業生產資料和銷售農產品提供途徑，降低因疫情帶來的損失。

（三）作用于新經濟模式，發現新機遇

數字農業是對傳統農業的重大變革，差異化、快速化和服務化是它的顯著標志。數字農業的實質是以規模化、精細化實現更低的成本，數字化農業能夠突破地理空間限制，實現各種渠道有效連接，從而實現農業經濟領域的互聯互通，實現生產者與消費者直接對接，實現服務精準對接，滿足個性化需求，把難以實現的小眾供需通過線上實現規模化。

數字農業為廣大農村地區快速發展注入了新的動力，同時，也為農業農村發展提供了新的模式。盡管農村地區地理位置相對偏僻，信息化建設滯后，但農村在土地、勞動力供給、自然資源與特色文化等方面稟賦豐富，并且要素價格低廉。隨著數字技術應用和普及，農村居民能夠充分利用農村要素豐富且成本低廉的優勢，克服地理差異帶來的不平衡，使供求廣泛便捷接入市場，發展農產品電子商務、鄉村旅居康養等產業，通過“鄉土風情”展播，實現生產與消費無縫對接。

長期以來，我國農業是按照工業化標準路徑來發展的，專業化、規模化是它的追求目標，因而對傳統農業生產技術的改造成為重點。當然，這種思路在短時期保障國家糧食安全積極有效，但忽略小農戶的利益，長期會給農業生產帶來風險。將數字技術嵌入農業生產，不僅會帶來生產的變革，還能提供個性化服務，提升農業產出水平。數字農業不僅提供物質產品，還可以實現“鄉愁”的傳遞，讓廣大農村的自然景觀、文化價值等變成經濟產品，通過手工勞作、原生態及定制化提供產品或服務，讓古老原生態產品更具競爭力。通過數字農業轉型發展讓傳統農業農村煥發出勃勃生機。

三、我國數字農業發展歷程及現狀

數字農業是數字中國農業農村建設的重要組成部分，也是實現農業農村現代化的重要載體。黨和政府高度重視數字農業的推廣和應用，在各方力量推動之下，成就斐然，為農業農村的發展注入了活力。

（一）數字農業發展歷程

我國數字農業起步晚于發達國家，但發展迅速。早期主要依靠政府政策來引導數字農業發展，資金需求也是依靠財政投入，進入21世紀，社會力量積極參與到數字農業的建設中來。

1990年，科技部將“農業智能應用系統”納入“863”計劃，開展精準農業相關研究，建立了蘋果生產管理、魚病防治等5個研究平臺，建立項目數據庫。1993年前后，相繼開發了200多個農業相關項目實用專家體系，并著手在全國22個試點縣開展應用測試。1998年提出“數字中國”發展戰略。此后，2003年國家“863”計劃將“大型現代農業數字技術應用研究與開發”列為國家重大科技項目和技術重點項目，并逐步取得成果。2013年，原農業部牽頭在天津、上海和安徽開展物聯網試點，探索農業數據及其在物聯網中的應用。2015年，隨著大數據理念的重要性日益凸顯，數字農業成為新的重點。同年，《關于推進農業農村大數據發展的實施意見》出臺，為“農業+大數據”的開發利用指明了方向。2017年，原農業部公布了數字農業專項，為我國農業現代化和數字化發展賦能。

隨著數字農業的廣泛應用與推廣，國內諸多計算機、互聯網企業紛紛加入到數字農業研發與應用中來，如信息采集、數字化農業宏觀監測、溫室環境智能控制、動植物數字化虛擬設計、病蟲害防控、遠程診斷及嵌入式手持農業信息技術產品等，基本構建了數字農業技術框架和體系，對數字農業建設發揮了積極作用，推動了農業信息化和現代化進程，為趕超發達國家數字農業奠定了堅實基礎。

（二）數字農業發展現狀

隨著一系列相關政策措施陸續出臺，我國數字農業在土壤監控、精細化生產、智能化施肥、無人機噴藥、病蟲害防控獲等方面得了巨大發展，一些重大工程項目如數據化管理、在線服務相繼實施，農業農村信息化建設扎實推進，數字農業發展取得了顯著成效。《2019年全國縣域數字農業農村發展水平評價報告》顯示，2018年，我國農業生產數字化水平為18.6%，分行業看，農作物種植數字化程度為16.2%，設施栽培信息化水平達到27.2%，畜禽養殖信息化水平達到19.3%，水產養殖信息化水平達到15.3%。《2020全國縣域數字農業農村發展水平評價報告》顯示，2019年我國農業生產過程數字化達到了23.8%，農產品網上零售額占農產品交易總額的比重實現了10.0%的超越，農產品質量跟蹤及產品溯源信息化程度為17.2%。2019年農業農村信息化管理服務機構已經涵蓋了全國縣域的75.5%，國家財政用于縣域農業農村信息化建設投入達到182億元，與此同時，社會資本用于縣域信息化建設的投入達480億元。電子商務站點在行政村覆蓋率達74.0%，“雪亮工程”遍及行政村的66.7%。

從農業農村部網站公開數據可以看到，2020年，全國縣域農業農村信息化總水平達到37.9%，盡管所占比重不是很高，但勢頭良好。分區域看，東部地區41.0%，浙江省在全國處于最高水平，達到66.7%；中部地區40.8%；西部地區34.1%，重慶達到40.3%，在西部處于領跑地位。2020年，全國農業生產信息化水平達到22.5%，生產信息化是數字農業的重要表現，節約了生產要素，降低了生產成本，顯示了數字農業巨大的潛力。

數字農業發展亮點突出，在數字農業建設過程中，除各級政府高度重視以外，各市場主體、社會力量也積極參與數字農業建設，并逐漸成為數字農業的主力軍；數字技術也獲得快速發展，從農業信息感知到精準生產作業，從智能生產決策到農業智能機器人，并迅速向村社延伸。

四、我國“數字農業”面臨的挑戰

十九大以來，黨和政府明確了信息中心的功能定位，并進行了新一輪調整，各地紛紛建立了大數據中心，并對大數據中心的資源進行了全面整合。不過關于農業數據與信息的國內統一大數據庫創建目前處于起步階段，部分地區受各種因素影響，互聯網和政務服務融合起步比較晚，發展緩慢，很多模塊功能沒有完善，無法實現多級聯動，也沒有在具體實踐中得到有效應用，同時和國家政務服務平臺沒有實現有效對接。

（一）數字化基礎設施投入不足

發展數字農業離不開財政資金支持。《2021年全國縣域農業農村信息化發展水平評價報告》顯示，2020年，全國縣域農業農村信息化的財政資金投入為341.4億元，平均到每個縣約為1292.3萬元，農村地區人均數額為46元。西部地區的人均農業農村信息化財政投入更少，遠低于全國平均水平，數字農業基礎設施建設任重道遠。

數字農業基礎設施薄弱一個重要原因是投資不足。一是地方政府的財政投入不足，用于數字農業基礎設施建設、網絡建設和維護的資金得不到滿足，建設質量以及安全追溯平臺的建立尚處于初步階段，很多地方特別是西部地區進展緩慢。由于資金短缺，某些基站、物聯網基地設備只是初步建立，后續投入斷檔，維護、升級缺乏保障，不僅硬件陳舊，而且系統落后得不到升級。二是數字農業的投入周期長、成本高、見效慢。市場主體對數字農業的單項投資缺乏動力，已建成的數字農業設施，由于資金短缺，運營效率很低，有些地方不能按時上傳數據甚至根本沒有原始的數據記錄，離數字農業要求相差甚遠，達不到數字農業建設的需求。

我國農村人口分布較為分散，數字化、網絡化、信息化基礎設施建設較城市有較大難度，由于資金投入不足，互聯網硬件配置與城市相比差距明顯，難以滿足數字農業建設發展需求。長期以來，廣大農村地區信息化普及率和互聯網滲透力不高，盡管已實現村村通寬帶、通有線電視，但普遍存在4G網絡信號慢、費用高、信息不通暢等問題，設備利用率和聯網率低，農村信息資源網絡化還有很長的路要走。在農村，每百戶計算機擁有量也較低，短期內難以實現農村信息資源共享，數字農業的建設發展面臨嚴峻的挑戰。

（二）要素市場扭曲對數字農業發展形成制約

農業要素市場配置不合理，會直接影響農業生產，導致生產效率低下。因此，在大力發展數字農業的過程中，要重視要素合理配置。影響數字農業生產效率的因素包括：

第一，科學技術。引入先進的技術，增加科技含量，可以推動農業生產效率、糧食產量提高，所以，數字農業技術的應用，對于推動農業進步、農產品產量提升等作用顯著。在農業生產技術投入持續增加的背景下，農業技術和農業生產規模不匹配產生“刺猬效應”，也就是說，生產規模的不斷擴大，產生更多影響農業生產的因素，而農業產量和技術水平之間，只有達到合理距離，才會實現產量的提升，如果兩者之間的距離不合理，即便應用先進技術也難以達到理想的產量目標。

第二，勞動力。首先是勞動力數量方面的影響。農業遭受市場與自然條件兩方面的影響，相對收益較低，使從事農業生產的農民收入不高，所以大量的青壯年勞動力不愿意在農業生產領域就業，而是選擇到城市從事其他產業，導致農業勞動力數量持續下滑。再加上農業生產具有季節性，很多勞動力平時在其他產業就業，農忙時回到農村工作，所以農業兼業化現象比較顯著。其次是勞動力質量方面的影響。我國人口老齡化程度不斷加深，農業勞動力更是如此，青壯勞動力大量流失，從事農業生產的大多是老弱和婦女，勞動力質量越來越差。盡管近年來出現了大量的新型職業農民，但這些新型農民生產理念和方法還需要進一步引導，才能夠適應現代農業要求。受農業生產效率的影響，要想實現人力資本效用的最大化，關鍵在于要對土地資源、耕地規模等進行合理配置。

第三，土地因素。一直以來我國農村實施土地聯產承包責任制，土地規模化程度不高，雖然各地實施了土地流轉，但實施效果并不理想，規模效益并未出現，撂荒棄耕現象依然很多，影響了數字農業的發展。傳統農業生產中，經營規模越大，糧食單產越低，但是隨著現代化技術的普遍應用，這種負面影響會逐漸減弱，即現代化農業經營規模越大，糧食產量越高，成本越低。實踐證明，農地經營權流轉能夠進一步提升勞動生產效率。

第四，資本因素。在勞動力和土地比例等因素一定的情況之下，資本投入越多，農業生產率增長速度就越快，但目前城鄉要素資源流動還受到諸多體制機制約束，不能自由流動，城市資本難以流入農村。

第五，其他因素。如農業社會化服務水平、人文因素等，這些因素波動也會直接影響數字農業生產效率。

（三）數字技術與鄉村現實難以契合

數字技術運用到我國農業農村建設當中，能夠使我國傳統農業得到快速轉型升級，但也會出現各種問題，比如技術屬性和鄉村實踐兩者之間不匹配，影響了數字農業的有效推進。數字農業發展具有一定的導向性，受城鄉差距等因素的制約，而某些系統性因素短時間內難以克服，制約了數字農業發展。一個國家或地區經濟發展水平、城鎮化進程、數字農業發展水平等之間相協調、相匹配，才能獲得最大的發展效應，實現均衡發展。但我國數字農業發展面臨著不平衡、不充分等問題，比如發達地區數字化基礎設施條件優越，信息能夠得到有效傳遞，群眾的接受程度比較高，數字農業能夠得到快速發展，而欠發達地區基礎設施不完善，農戶文化程度較低，信息得不到有效傳遞，因此影響了數字農業的有效發展。

第一，城鄉差異是數字農業難以克服的鴻溝。回顧我國社會主義現代化的推進歷程，在城鎮化和工業化建設中，資金、人才等資源不斷從農村流向城市，城市得到了快速發展，農村發展受到了限制，這種城鄉二元分割體制已經成為當前解決“三農”問題的最大障礙，引起城市與農村之間的差距擴大。為了縮小城鄉差距，黨和政府推出了一系列城鄉融合發展的政策和方針，加快了城鄉一體化發展步伐。但是在數字經濟時代，農村信息基礎設施不完善，能力不足，城鄉之間數字鴻溝并沒有因此縮小，反而有擴大之勢。

一是數字環境差距。受到先天區位賦能優勢等因素的影響，城鎮數字前沿技術發展速度非常快，在高投資高回報驅使之下，城鎮必然快速成為數字技術的試驗基地和“孵化器”，坐擁越來越多的數字化領先科技，而且可以快速推廣使用。鄉村地區基礎設施滯后，缺乏先進技術，在數字化過程中落后于城市，擴大了與城市間的數字化差距。2020年9月29日，中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的第46次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，國內城市與鄉村區域網絡的推廣比例分別為76.4%、52.3%，兩者差距顯著。鄉村數字設備建設落后，和城市的差距越來越大，再加上鄉村缺乏技術型人才，也影響了先進技術在鄉村地區的應用，導致城鄉之間的信息鴻溝越來越深。二是信息使用差距。伴隨信息技術日新月異，網絡普及率持續增加，我國很多農村地區已經實現了寬帶全覆蓋，特別是移動設備的廣泛應用，讓農村網絡應用更加普及，但是衡量數字鄉村建設不能夠僅以寬帶接入和電信網點設置進行判斷。數字鄉村建設離不開硬件設施，更需要軟件。在農業數字化過程中，農村居民是主體，數字技術輸出、信息資源使用等都離不開農村居民，只有對農戶信息化能力進行全面培育，滿足信息主體的多樣化需求，才能夠推動數字農業有效發展。但是當前很多農村居民不具備信息技術使用能力，原因在于從事農業生產的農戶年齡偏高、不愿接受新鮮事物、綜合技能不足。所以當前農村數字消費水平低，數字產品使用能力不強，涉農信息產業存在投入高、回報率低現象，導致此類產業在數字供給方面傾向于城市，并且持續向城市轉移，而農村消費能力不足，產業供給能力就更加薄弱，城鄉之間數字鴻溝在不斷加大。

第二，農業數字化轉型面臨產業瓶頸。數字農業建設的關鍵在于農業數字化轉型，但目前農業數字化轉型面臨著諸如要素供給、農業生產、農業管理、農業服務等方面的障礙。對國內農業生產系統中眾多步驟展開系統化數字化的部署，能提升數字農業的轉型質量，但當前農業生產系統的每一個步驟間缺乏配合，沒有形成暢通的產業鏈和流通鏈，再加上政府數字化保障力度不足，影響了農業數字化的有效轉型。

一是農業要素供給短缺。農業投入、生產、流通、消費等受到的制約因素眾多，特別是市場因素，涉農產業一直以來存在著投入高、回報低的特征，在主流觀念里很容易形成農業效率低的思維定式，影響了資本在農業市場上的運作，導致涉農人力不足、農業相關的企業要素支撐水平有待提高等。數字經濟在產業融合過程中產生重大影響的一個要素就是數據，數據需要借助于先進技術進行采集，假設在采集階段的技術支持不足，那么就很難獲得真實有效的數據，也就無法開展后面的工作。在數字要素供給階段，農業數字化過程所面臨的最大障礙就是技術、數據和政策等方面供給不足。二是農業數字化生產不暢。農民是農業生產的主體，其能力在很大程度上決定了農業生產技術的應用。而我國從事農業生產的主體——農民受教育程度普遍偏低，缺乏專門培訓，大部分農民缺乏數字技能，無法滿足目前的數字農業生產需求。數字經濟自誕生起，推動了現代農業生產持續向前發展，特別是數字化技術的廣泛應用，對農民傳統生產觀念造成了巨大沖擊。新技術和新理念對于很多農民來說都是陌生的，讓他們感到無所適從，農民的參與意愿不強、主觀能動性不足，不利于農業數字化轉型。而農業機械的數字化轉型，既需要前期大量投入，后期也要付出大量成本運營，農村居民收入普遍偏低，參與意愿會進一步被削弱。

（四）數據分散，整合困難，風險難以規避

數字農業是農業各領域的全面數字化發展，包括農林牧漁等，不同領域的數字化程度各不相同。我國數字農業生產過程中受各種因素影響，包括宏觀因素和微觀因素，比如經濟發展水平、國家政策等（宏觀），技術、資本和土地等（微觀）。宏觀和微觀因素會直接影響到我國數字農業生產效率，有的因素呈現出正向影響，有的因素呈現出負向影響。

第一，數字農業在發展過程中受各種因素影響，通過完善基礎設施、加大數字技術的應用力度等能夠削弱這方面的影響，但也不可能全部規避這方面的風險。基本原因是多方面的：一是很多風險比如政策制度、區域發展水平等，屬于系統性宏觀因素，農戶無法規避；二是各影響因素之間有著復雜的關系，彼此之間無法消除，也無法取代，只能尋求一個平衡點，在平衡點上能夠實現數字農業發展最優。

第二，數字農業發展的關鍵在于數據，當前涉農數據分布在若干個平臺上，各平臺之間缺乏有效聯系，數據得不到有效整合，功能得不到充分發揮。造成數據分散的原因：一是數據使用者偏好各不相同，使用過程中選擇了不同的平臺，各平臺之間數據不能實現共享；二是平臺在數據保護方面各自為政，基本上不對外公布數據，目的是維護自己的市場份額；三是從供給方來看，可選的平臺比較多，但是使用者精力有限，往往只會選擇一個平臺作為合作對象；四是數據之間存在較大差異，口徑不一，難以整合，很難將數據轉化成資源優勢。

第三，數字基礎設施作用、數字技術應用水平等無法通過有效方法進行測度。原因在于三方面：一是我國數字基礎設施還在不斷地建設當中，數字技術更新換代比較快，各領域的研發和創新正在不斷進行當中；二是數字基礎設施和技術同時服務于三大產業，研發和創新并非為某一個產業服務；三是對數字基礎設施作用、數字技術應用水平等的評價缺乏有效標準，基礎數據數量和質量不足。

五、數字農業的推進路徑

（一）加快建設統一數據系統，為數字農業發展提供基礎支撐

按照國家農業大數據頂層設計框架要求，結合各地農業農村實際進行數字農業建設，完善各地的大數據中心。各層級可通過以下路徑進行：

1.國家層面。開展數字農業農村發展戰略、規劃和政策研究，制定并完善農業農村數據標準和技術規范，以及農業農村數據管理使用規章制度；建立全國農業農村數據目錄，開展農業農村數據匯集管理、綜合分析和整合應用，推動農業農村數據資源共享開放；組織開展數字農業農村相關技術集成、示范、推廣和交流合作等工作；開展農業農村經濟運行研究，以及農業農村大數據監測預警、決策輔助、監管支撐、展示發布等工作，面向社會提供公益性數據服務；建設和管理國家農業農村大數據平臺、農業農村大數據中心；指導全國農業農村大數據工作協同創新體系建設。

2.省級層面。應落實好頂層規劃，快速推進建設大數據系統平臺的可行性分析，并出臺有關建設技術規范方面的文件，例如《省級數字化農業中長期發展計劃》，明確省級大數據建設的總體框架，為市級與縣級有關部門建設農業大數據平臺給予支持，也為涉農企業數字化轉型提供指導性意見。省級部門首先要對省內農業農村大數據狀況進行調研，然后構建大數據系統平臺，設計軟件系統。在軟件系統設計過程中，要充分考慮到和“政務云”“農業云”對接，共同構成省部級的云平臺，以此實現各部門各單位之間的信息共享。這種共享是一種分權、分級共享，按照各部門的權限獲得相關信息。在省級系統平臺的基礎之上，將大數據系統進一步向下延伸，連接到市級或者縣級鄉級平臺。

3.市級層面。要結合頂層設計框架和省級規劃，構建市級農業農村大數據系統平臺。該平臺既能夠向上連接，又能夠向下連接，還能夠和市政府的“政務云”實現有效對接，從而實現信息分權分級共享。

4.縣級層面。縣級大數據平臺擁有最充足的數據資源，是最基本與最關鍵的平臺。首先，在整體系統基礎上建立縣級農業農村大數據系統平臺，實現平臺向上向下有效對接，同時還能夠和縣政府的“政務云”實現有效對接。其次，縣級平臺軟件系統在設計過程中要考慮、生產、管理、經營和服務等四大領域的數據，另外要考慮到向下延伸，比如延伸到村委會。村級組織當前受各種因素影響，難以全面實現數據匯集智能化，可以由縣級平臺對其進行統一管理。

5.園區層面。農業農村產生的各類數據實際上都來自于農業經營主體，比如示范園區、農戶或者大型實體企業等。現代化的產業園區基本上都引進了先進的信息技術，具備了數字農業建設的條件，可以此為基礎進行試點工程。在園區數字農業建設過程中，可以通過招投標的方式采買電子設備、物聯設備等，同時還要重視設備后續的維護和人力資源的培訓。

（二）充分發揮數字農業數據共享功能

農業農村大數據整體上可以分為四大領域：生產、經營、管理和服務。根據數據的性質可以把數據分為兩個類型：涉密涉穩數據、可公開共享的數據。政務管理領域的涉密涉穩數據比較多，要做好保密工作；而生產、加工、流通等領域數據可公開共享性比較高，應該積極主動公開，供市場主體查詢。

1.秉持“互聯網安全即國家安全”的觀念。建設數字農業，要嚴格按照國家相關法規和政策，明確數據界限，對敏感數據做好保密工作，對公開共享數據及時公開，讓市場主體能夠多渠道獲得數據。數字農業建設過程中，要與互聯網和物聯網企業簽訂協議，將數據安全、接口標準等納入到合同文本當中，明確各自的職責，確保信息安全。互聯網和物聯網企業不能以任何理由拒絕平臺向上向下對接，也不能夠影響數據共享。

2.處理好兩個關系。首先，協調好政府購置服務與政務信息安全的關系。比如，農業農村部門進行的土壤檢測、動植物養殖投入品檢查等方面的數據，要確保政務數據安全。農業服務與運營方面，借助政府采買服務使社會組織加入到此領域的建設工作，建立農業服務與運營工作的大數據平臺，和農業部門相關平臺能夠實現共享。其次，協調處理好已建成平臺與在建農業數據系統平臺的關系。后者在設計過程中要重視和前者的對接，按照權限分級共享數據。

（三）加強合作，協同創新

針對數字農業的發展，各大中院校、科研機構、計算機和物聯網企業等，要積極參與到研發當中，把農業物聯網感應設施設備研發作為重點，加大此方面應用課題的研究，發改委和科技等部門要加大支持力度，通過產學研的有效融合，為數字農業發展提供助力。

（四）籌集資金，推動數字農業的發展

針對數字農業的發展，可通過以下四種途徑為其發展提供資金支持：一是PPP模式，通常適用于省部級大數據系統平臺等的設；二是社會資本投入模式，主要適用于縣級農業大數據平臺研發，或大型農業企業數字平臺建設；三是政府采用獎勵替代補償的方式，主要適用于種養企業自建平臺，企業投資建設之后能夠獲得政府相應補貼；四是政府項目試驗區的方式，各地政府帶頭進行投資，借助試驗區的經驗推進本地數字農業的開展。地方各級農業部門應該關注農業信息化建設，爭取獲得同一級別的發改委與財政部門的幫助，從涉農資金中爭取支持力量投入到農業信息化建設當中。農業示范園、農用設施采購、耕地水利灌溉、農業新科技普及和服務等資金調配的環節，也要劃撥出一部分資金用于數字農業建設。針對中央企業和科研院所，如果主動進行數字農業建設，或者主動研發物聯感應設備，可以給予相應的獎勵，比如以獎代補、優先安排課題資金等。

（五）加大培訓，造就跨界復合型人才隊伍

發展數字農業，關鍵在于人才，鄉村振興、數字鄉村目標的實現都離不開人才，當前影響數字農業發展的關鍵問題之一就是人才匱乏。數字鄉村建設需要培養大量的高中端人才、技能型人才，所以要通過多種形式對人才進行培養，提高人才綜合素質，助力實現數字農業發展目標。

數字農業發展的關鍵在于培養一大批高素質的農業數字化人才，不斷提高人才隊伍的綜合實力。對涉農科研院所和推廣單位的人才進行重點培養，強化他們的互聯網和農業知識，提升其綜合技能。另外，還要實現人才培養模式的創新，比如通過交流或實訓方式進行培訓，或者通過兩種模式相結合的方法進行培訓，提高人才隊伍的協同創新能力，才能更好地適應當前數字農業發展的需求。