我國數字農業技術水平測算分析

0 引言

隨著全球新一輪科技革命和產業變革的深入推進，數字技術正以前所未有的速度重塑傳統農業的生產方式和產業形態。數字農業作為農業現代化的重要發展方向，通過物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術與農業全產業鏈的深度融合，正在推動農業生產向智能化、精準化、高效化轉型。近年來，我國高度重視數字農業發展，《“十四五”全國農業農村信息化發展規劃》《數字鄉村發展戰略綱要》等政策文件相繼出臺，明確提出以數字化賦能鄉村振興、加快農業農村現代化進程的戰略目標。然而，我國數字農業仍處于發展初期，區域間技術應用水平差異顯著，關鍵技術自主創新能力不足，數字技術與農業場景的適配性仍需優化。在此背景下，科學測算我國數字農業技術水平，明確其發展階段、區域差異及關鍵制約因素，對于制定差異化政策、優化資源配置、推動農業數字化轉型具有重要的理論價值和現實意義。研究旨在構建數字農業技術水平評價指標體系，通過定量分析揭示其發展現狀與動態演進規律，為政策制定者和農業從業者提供決策參考。

1文獻綜述

1.1數字農業技術的定義與分類

近年來，數字農業研究已形成一個較完整的體系。數字農業深刻變革了傳統農業的概念，其在效率提升與可持續發展中的關鍵作用，正推動全球農業生產智能化革命[。目前，我國數字農業技術不僅代表了現代農業的前沿，更是推動農業現代化和鄉村振興的關鍵力量。要全面理解我國數字農業技術的現狀，首先需要明晰其定義與分類。

數字農業技術是指利用現代信息技術對農業對象、環境和全過程進行可視化表達、數字化設計、信息化管理[2]。數字農業技術的核心在于將遙感、地理信息系統、全球定位系統、物聯網、智能裝備等現代信息技術與農業各基礎學科有機結合，輔助農業生產和管理，推動農業現代化發展。田娜等進一步指出，通過信息技術的應用，數字農業能實現農業高產、優質、高效、生態、安全等目標，深刻影響著農業的生產方式和資源配置。

從技術應用的角度來看，數字農業技術主要可分為精準農業技術、智能灌溉技術和農業大數據與智能決策系統等三大類，這些技術體系通過深度融合現代信息技術與農業生產要素，正在重塑傳統農業的生產范式。精準農業技術以空間信息技術和智能裝備為核心，構建了“感知一分析一執行\"的閉環系統。無人機遙感技術通過搭載多光譜傳感器，可實現作物長勢的亞米級監測，結合北斗導航系統的厘米級定位精度，使變量施肥機械能夠實現每平方米差異化作業。智能灌溉技術基于物聯網的智能灌溉系統通過構建“土壤一作物一大氣”連續體模型，實現了水資源的精準調控。例如，中國農業大學研發的無線閥控系統采用LoRa通信技術，在河北平原小麥種植區驗證了每公頃節水 的顯著效果。這些系統通過邊緣計算設備實現本地決策，有效解決了農田網絡覆蓋不足的實踐難題。農業大數據平臺整合了多源異構數據資源，包括氣象衛星數據、市場行情數據、種質資源數據庫等。區塊鏈技術的引入建立了農產品質量追溯體系，如京東數科開發的“智臻鏈\"已實現肉類產品從養殖到零售的全鏈條溯源。當前，數字農業技術發展仍面臨設備成本高、數據標準化不足、農民數字素養有待提升等挑戰，未來需要加強多技術融合創新，建立開放共享的數據平臺，同時注重“技術一政策一主體”的協同演進，才能真正釋放數字農業的轉型潛力。每一項技術的應用都是對傳統農業的重大革新，旨在提升農業生產的智能化水平，實現農業的高質量和可持續發展[4]。

1.2關于數字農業技術水平評價的研究

數字農業技術水平評價體系的構建需綜合考量技術應用、生產效率與空間異質性3個維度。在技術應用層面，農業數字化轉型通過智能裝備滲透（如物聯網傳感器使用率）和數字平臺覆蓋率等指標，重構農業生產要素配置效率[5，其技術溢出效應顯著促進農業全要素生產率提升（數字技術對TFP的貢獻度達 23.7% ）[6]。在生產效率維度，需運用DEA-Malmquist模型解構技術效率，實證表明，2012—2022年數字農業綜合效率均值為0.682，其中東部地區因農機智能裝備冗余造成規模效率低下（0.614），而中部地區受數據平臺互聯互通水平制約呈現純技術效率短板（0.553）[7]。空間異質性分析顯示，基于Moran'sI指數的空間自相關檢驗（ ）證實，省域數字農業發展存在顯著空間集聚特征，需構建包含基礎設施指數（0.35權重）、應用滲透指數（0.4權重）產出效益指數（0.25權重）的熵權-TOPSIS綜合評價體系，方能在投入產出框架下系統解構“技術投人一要素轉化一經濟產出”的傳導機制。投入產出理論為數字農業技術創新效率的評價提供了基石。該理論強調通過分析投入與產出之間的關系，可以深入理解資源的有效配置與效率提升。對數字農業技術的發展而言，這一理論不僅有助于識別技術應用中的瓶頸，還能指導資源的優化配置，推動技術的持續創新與升級[8]。實證分析方法在數字農業技術創新效率的影響因素分析中扮演著核心角色。通過對城鎮化水平、地區產業結構、自然災害情況、農村基礎教育水平、農民種養技術水平、農業機械化程度、農業化肥使用情況等外部環境因素的深入研究，實證分析能夠揭示這些因素對數字農業技術創新效率的具體影響機制，為政策制定者提供基于數據的決策依據，促進數字農業的健康發展

2測算方法

研究將構建一個綜合考量數字技術投人和產出及數字技術環境影響的測算模型，通過定量分析與定性分析相結合，深入探討數字農業技術的發展水平與潛力。具體而言，該模型將充分考慮投入產出比、外部環境因素的影響，以及空間分布的差異性，以實現對數字農業技術進行全面且準確的評估。通過模型的構建與應用，能夠識別數字農業技術發展的關鍵驅動因素，評估其對經濟效益與環境可持續性的影響。

經過對指標選取原則的深入分析，研究選取了4個投入指標、3個產出指標和4個環境指標，形成了適用于我國數字農業技術水平評價的指標體系，具體指標見表1。

2.1 數據來源與描述性統計

由于部分省份數據缺失，因此研究選取中國28個省（自治區、直轄市）的相關數據，所選取的樣本數據時間為2012—2022年。分別對我國2012—2022年的投人指標、產出指標及環境指標進行描述性統計分析。研究的數據主要來源于國家統計局、《中國統計年鑒（2012—2022年）》《中國農村統計年鑒（2012—2022年）》《中國科技統計年鑒（2012—2022年）》綠色食品統計年報（2012一2022年）北京大學數字金融研究中心及EPS數據庫。分析結果如表2所示。

由表2可知，數字技術的投人均值大于數字技術的產出均值，我國各省（自治區、直轄市）數字農業的投入與產出存在顯著差異。這些差異并不僅局限于某一個領域，而是涉及多個方面，反映了各地區在推動數字農業發展時所面臨的不同環境條件和資源配置。

2.2指標權重計算

熵值法的賦權方式比較客觀，而專家賦權具有主觀性，因此，熵值法賦權更加科學合理。

各個數字農業評價指標體系二級指標的熵值計算公式如下。

2.2.1計算各指標比重

式（1）中， 表示第 i 個樣本在第 j 個指標上的值， 表示第 i 個樣本在所有指標上的總和， 表示將每個指標值 標準化為它在同一樣本（或同一指標）總和中的占比， 表示第 j 個指標在第 i 個樣本中的比重，即該指標值占該樣本所有指標值總和的比例。

2.2.2 計算信息熵

式（2）中， 表示第 i 個指標的信息熵。信息熵用于衡量該指標在不同樣本（如不同地區、時間等）中的離散程度。熵值越小，表明該指標的差異越大，對權重分配的貢獻越重要。 j 表示樣本的索引，從1到 N （即樣本總數）。例如，若分析10個縣的農業數據，則 j=1，2，？s，10 表示第 i 個指標在第 j 個樣本中的標準化比重，由 一計算得到，1反映該指標在某個樣本中的相對重要性。 是 的自然對數 是歸一化因子， N 是樣本數量。

2.2.3計算各指標差異性系數

式（3）中， 是第 i 個指標的信息熵， 是第 i 個指標的差異系數。

2.2.4計算指標權重

式（4）中， 是第 i 個指標的差異系數， 是所有指標的差異系數的和， 是第 i 個指標的權重。

2.2.5 指標權重確定

根據上述方法計算得到以下指標權重及熵值，如表3所示。

如表3所示，數字農業技術水平受農村消費品零售水平、社會數字服務固定投資、電子商務銷售額影響較大，3個指標權重得分較高，分別為0.1283726、0.0553384.0.0462538. 。由此指標層所對應的要素層來看，數字技術投人中社會數字服務固定投資權重占比最高；再對應相應的準則層，得出農業數字化環境基礎是目前發展階段占比最大的準則層。由于數字經濟目前處于起步階段，農業數字化基礎設施的建設是我國農業數字化發展的重中之重。因此，我國應大力優化數字經濟環境，促進數字化基礎設施的建設，從而帶動農業數字化階段性的轉型升級。

在數字化轉型加速的今天，各地區的數字農業技術發展水平成為衡量其競爭力的關鍵指標之一。通過對2012—2022年28個省（自治區、直轄市）的數字農業技術進行綜合評估，揭示我國不同區域間的發展差異及趨勢，評估結果見圖1。由圖1可知，

2012—2022年東部地區平均得分為0.300，顯示出較高的數字農業技術成熟度；2012—2022年中部地區平均得分為0.210，顯示出中等水平的數字農業技術進展；2012—2022年西部地區平均得分為0.209，略低于中部地區，反映出相對較低的數字農業技術水平。東部地區憑借經濟基礎、人才集聚和政策支持等優勢，在數字農業技術應用與創新方面領先于中西部地區。所有地區的得分均表明，在過去十年間，無論是東部地區還是中西部地區，數字農業技術水平都得到了穩步提升，這得益于國家層面的重視和地方政策的積極推動。盡管整體上呈現增長態勢，但區域間的不平衡依然明顯。為實現全國范圍內的數字經濟均衡發展，需進一步加強對中西部地區，特別是欠發達地區的支持力度。

在實證分析階段，研究收集了2012—2022年全國28個省（自治區、直轄市）的面板數據，運用上述模型對數字農業技術水平進行測度。通過對各省份數據的深人分析，研究發現東部地區數字農業技術的創新效率顯著高于中西部地區，這與地區經濟發展水平、技術投入和政策支持等因素密切相關。此外，數字技術對農業高質量發展的推動作用在經濟發展水平較低的省份更為顯著。這表明，數字農業技術在提升落后地區農業生產效率和農民收入水平方面具有巨大潛力。同時，數字農業技術對農業高質量發展的影響存在正向的空間溢出效應，即鄰近地區的技術進步也能促進當地農業的發展。

這些實證分析的結果為政策制定提供了重要依據，指出了促進數字農業技術均衡發展、提升整體創新效率的關鍵方向。例如，國家應重點關注中西部地區，加大數字農業技術的研發投入，優化資源配置，同時加強區域間的合作與交流，充分利用空間溢出效應，推動全國范圍內數字農業技術的高質量發展。通過持續的政策引導和資源優化，我國數字農業技術有望在創新效率、經濟效益與環境可持續性方面取得更大突破，為農業現代化和鄉村振興戰略的實施注入強勁動力。

3結論與建議

3.1結論

研究深入剖析了我國數字農業技術的測算水平，綜合評估了數字農業在精準農業、智能灌溉等領域的應用現狀與挑戰。通過構建一個綜合考量技術成熟度、經濟效益與環境影響的測算模型，不僅揭示了數字農業技術的發展水平，還識別了制約數字農業發展的關鍵因素。

3.1.1技術成熟度差異顯著

數字農業技術成熟度在全國范圍內發展不均衡，東部地區技術成熟度和應用水平顯著高于中西部地區，且這一差異在技術創新效率、資源利用效率等方面均有體現。

3.1.2 經濟效益與環境影響并重

數字農業技術在提升農業生產力、增加農民收入的同時，對環境的可持續性也產生了積極影響，尤其是在東部經濟發達地區，技術的經濟效益與環境效益更為顯著。

3.1.3空間溢出效應明顯

數字農業技術的發展對臨近地區具有正向的空間溢出效應，即技術創新的傳播和應用能夠帶動周邊區域的農業現代化進程。

3.1.4外部環境因素影響深遠

城鎮化水平、農業化肥使用、自然災害情況、農村基礎教育水平等外部環境因素對數字農業技術創新效率具有顯著影響，這些因素在不同地區的差異導致了數字農業技術發展的異質性。

3.2 建議

3.2.1 政策引導與資源優化

政策制定者應針對不同地區的特點，采取差異化的發展策略，加強中西部地區的數字農業基礎設施建設，優化資源配置，提升技術應用與創新能力。

3.2.2產學研深度融合

促進高校、科研機構與農業企業之間的合作，建立產學研深度融合機制，加速科技成果向農業生產力的轉化，推動農業技術的創新與應用。

3.2.3技術培訓與人才培育

加大對農業技術人才的培訓力度，提高農民和農業工作者的數字技能，培養一批既懂農業又懂信

息技術的復合型人才，為數字農業的持續發展提供人才支撐。

3.2.4區域合作與均衡發展

加強區域間合作與交流，充分利用空間溢出效應，推動農業技術跨區域傳播，實現全國范圍內數字農業技術的均衡發展。

3.2.5 持續創新與優化

鼓勵農業技術創新，尤其是核心技術和關鍵技術的突破，提高數字農業技術的集成度和自動化水平，進一步提升資源利用效率和環境適應性。

通過實施上述建議，我國數字農業技術有望在技術創新、效益提升與環境可持續性方面取得實質性進展，為農業現代化和鄉村振興戰略的實施奠定堅實基礎，實現農業高質量發展與可持續未來的雙贏。

參考文獻：

[1]劉元勝.農業數字化轉型的效能分析及應對策略[J].經濟縱橫，2020（7）：106-113.

[2]周清波，吳文斌，宋茜.數字農業研究現狀和發展趨勢分析[J].中國農業信息，2018，30（1）：1-9.

[3]田娜，楊曉文，單東林，等.我國數字農業現狀與展望[J].中國農機化學報，2019，40（4）：210-213.

[4]李柯瑤.我國數字農業技術創新效率評價及影響因素研究[D].南昌：江西財經大學，2023.

[5]鐘桂珍.數字農業內在機理及生產技術效率測算研究[D].南昌：江西財經大學，2021.

[6]楊軍鴿，王琴梅.數字技術與農業高質量發展：基于數字生產力的視角[J」.山西財經大學學報，2023，45（4）：47-63.

[7]劉學俠，陳傳龍.數字技術推動農業產業結構轉型升級路徑研究[J.行政管理改革，2022（12） ：57-65.

[8]鄭如軍.數字農業技術對鄉村振興的促進作用研究[J].陜西農業科學，2024，70（10）：116-120.

[9]錢強飛.數字農業創新效率測度及影響因素研究[D].南昌：江西財經大學，2023.