數字鄉村建設賦能智慧農業發展現狀調查報告

湯小莉　吳小二　孫安琪　鄭麗君

摘 要：數字鄉村賦能智慧農業是助力農村農業現代化的有利抓手，亦是推進鄉村振興戰略的重要路徑之一。基于當下智慧農業發展現狀分析，本次調查宿州市碭山縣智慧農業發展現狀，深入發掘智慧農業的影響因素，編制了調查問卷并進行實地調研。共獲取13個行政村430份問卷，涉及數字技術、基礎設施、政策因素、農民素養、人才因素、資金因素六個方面。通過結構模型方程實證檢驗了六個方面的影響因素與智慧農業的作用機理。為宿州市碭山縣智慧農業持續性發展盡綿薄之力。

關鍵詞：智慧農業；數字鄉村；影響因素；結構方程模型

一、引言

2022年2月，《中共中央、國務院關于做好2022年全面推進鄉村振興重點工作的意見》提出，“加快推動數字鄉村標準化建設，研究制定發展評價指標體系，持續開展數字鄉村試點。加強農村信息基礎設施建設。”隨著我國農業機械化的快速發展推廣，農業的生產方式逐步向自動化、智能化過渡。數字經濟時代，鄉村振興戰略的實施面臨著互聯網、大數據等深度融合的創作機遇。本項目將綜合運用問卷調查法和計量分析模型，以安徽省宿州市碭山縣為例進行實地調研，運用結構方程模型分析數字鄉村建設及其不同維度對智慧農業發展的影響效應及其差異進行實證研究。從而為宿州市數字鄉村建設賦能智慧農業發展提供理論指導作用，為周邊省市予于借鑒意義。

二、因素識別與研究假設

（一）數字技術與智慧農業

數字技術促進智慧農業發展。從農村大數據建設方面來看，智能化裝備的應用程度及大數據互聯網對智慧農業的影響程度起重要作用，從而實現智慧農業與自然資源利用的統一[1]。

假設1：數字技術對智慧農業高質量發展具有正面影響。

（二）基礎設施與智慧農業

基礎設施影響智慧農業發展。從推進高標準農田建設方面，農田規模化建設需因地制宜，差異化增加基礎設施建設規模[2]。從提高農業生產效率方面，受到農村網絡信息普及率影響，這使得農業生產率效率提高任重道遠。從農村通信交通設施來看，農村交通設施建設是智慧農業發展的重要前提，農產品電商及物流成為發展智慧農業的重要環節[3]。

假設2：基礎設施對智慧農業高質量發展具有正面影響。

（三）政策因素與智慧農業

政策因素促進智慧農業發展。從政府服務方面，鄉村振興的技術轉向適應了政府服務職能轉變和治理方式善治轉型的時代需求[4]。從政府政策方面來看，本報告在總結前人研究成果后，提煉了惠農補貼政策、農機購置補貼政策、生產者補貼政策及小農金融融資政策四個方面進行因素分析。

假設3：政策因素對智慧農業高質量發展具有正面影響。

（四）農民素養與智慧農業

農民素養影響智慧農業的發展。在推進數字鄉村建設過程中，仍然會出現“數字鴻溝”的現象。培養高素質農民計劃，完善基層技術人員與農民教育體系，提高農民的信息化技能水平，是推動智慧農業的有力抓手[5]。本報告提取了數字化工具農作、數字化工具使用能力、數字化工具學習能力、網絡信息獲取能力四個方面進行影響因素分析。

假設4：農民素養對智慧農業高質量發展具有正面影響。

（五）人才因素與智慧農業

鄉村振興人才培養促進智慧農業發展。面對人才缺失和培養問題，數字鄉村建設與農民素養提升兩者之間存在耦合關系。目前鄉村急需數字型人才，人才培養缺少系統性[6]。發展智慧農業學科是數字技術與農科教育教學交叉融合的載體。鑒于農業數字經濟研究仍處于起步探索階段，智慧農業建設也將持續深入完善[7]。本報告通過技術人才作用、建設性人才、引進專業人才和培養職業農民的影響因素進行分析。

假設5：人才因素對智慧農業高質量發展具有正面影響。

（六）資金因素與智慧農業

資金投入力度影響智慧農業發展。面對我國智慧農業起步晚，各項法律制度和設施不完善等問題，前期資金投入力度較大，回報率較低，導致資源匱乏、資金短缺的地區與水土資源富饒、經濟發展快速富裕地區的差距較大[8]。本報告主要從承擔智慧農業前期成本、政府資金投入、企業科技助農支持力度、智慧農業后期維護資金等多方面分析資金因素對智慧農業的發展影響。

假設6：資金因素對智慧農業高質量發展具有正面影響。

三、結構方程模型（SEM）方法

（一）模型構建與變量說明

1.模型建構

測量方程和結構方程是結構方程模型的重要的兩個方面，結構方程模型既可以估計可觀測的顯變量之間的因果關系，也能夠通過因子分析構成多個潛變量，討論潛變量跟顯變量或者潛變量之間的復雜關系。具體方程如下：

η=Вη+Гξ+ζ? ? ? （1）

γ=Λγη+ε ? ? ? ?（2）

Χ=ΛΧξ+δ? ? ? ? （3）

公式（1）表示結構模型，體現了潛在變量內部與外部的關系。其中，η為潛變量的內生部分，В表示為潛變量中內生部分間的關系系數，ξ為潛變量的外生部分，Г表示潛變量的外生部分對內生部分的影響因素，ζ為結構模型的誤差項。公式（2）及公式（3）為測量模型，體現了潛變量與觀測量之間的關系。其中，γ為觀測變量的內生部分，Λγ為γ在η上的因子負荷矩陣，ε為內生觀測變量的誤差項。同理，Χ為觀測變量的外生部分，ΛΧ為Χ在ξ上的因子載荷矩陣，δ為外生觀測變量的誤差項。

2.變量說明

由KMO檢驗和Bartlett球形檢驗結果分析，六個影響因素的KMO值均大于0.6。Bartlett的球形檢驗的顯著性小于0.001，各因素之間的相關性明顯。

（二）實證分析

1.初始模型路徑分析

報告調研數據已經進行了信度與效度分析，分析表明可信且有效，接下來運用Amos23.0軟件進行結構方程模型檢驗。在進行初始結構方程模型擬合后得結構方程模型初始路徑系數表，見表2。

從表2可以看出，政策因素對基礎設施、資金因素、數字技術、人才因素的影響程度分別為為0.980、0.115、0.794、0.169。其p值均小于α。人才因素對農民素養的影響程度為0.639，p=0.000，表明顯著性明顯；數字技術對農民素養的影響程度為0.435，p=0.000，顯著性明顯；數字技術、基礎設施、政策因素、農民素養、人才因素、資金因素對智慧農業發展的影響程度分別為為3.301、0.735、-3.021、-0.348、0.313、-0.166。由顯著性易知，6個影響因素均對智慧農業有顯著性影響。

3.結構方程模型結果分析（見圖2）

如圖2所示，經處理得出六個因子對智慧農業指數總影響效應依次是數字技術1.78、基礎設施0.48、政策因素-2.2、農民素養-0.25、科技人才0.23、資金因素-0.08。其中數字技術對智慧農業的總效應最大，達1.78。量表中其三級因子對數字技術因子的路徑系數都相對較高，分別為0.76、0.71、0.67以及0.61，根據其輻射關系，數字技術的提升對于智慧農業的發展具基礎性意義。其中基礎設施因子對智慧農業的總效應較高，達0.48，說明基礎設施對智慧農業發展影響較大。科技人才對智慧農業的總效應較小，為0.23，量表中其三級因子對科技人才因子的路徑系數都相對較高，分別為0.73、0.81、0.72、和0.72。因此科技人才對智慧農業發展具有影響。政策因素因子對基礎設施因子的輻射影響較為明顯，達1.03。政策因素因子對數字技術因子影響比較明顯，達1.01。

四、結論

本文通過對安徽省宿州市碭山縣的實地走訪調研，最終獲得有效問卷423份，運用結構方程模型分析數字鄉村賦能智慧農業的影響因素。分析表明，6個變量均對智慧農業重要影響。數字鄉村賦能智慧農業的最終目的是為了解決“三農”問題，進而實現鄉村振興。因此，針對宿州市的農業生產規模化程度，要創新發展模式，加大宣傳力度。推動碭山縣“數字”新基建與傳統農業相結合，依托“數字”新基建開發、優化新產業，新業態，增強鄉村居民的幸福感，提高人民生活質量。加大新基建投入，構建數字化農業體系，拓寬融資渠道，引進專業儲備人才，優化頂層設計，引領智慧農業發展方向。宿州市政府應對于未來各區縣智慧農業的發展趨勢進行引導，根據當地發展特色，加快對智慧農業的發展框架的構建。

參考文獻：

[1]許化英.以數字技術引領農業農村創新發展[J].農業工程技術，2022，42（21）：19-20.

[2]唐瑩，陳夢涵.農業基礎設施對農業經濟韌性的作用機制與效應研究[J/OL].農林經濟管理學報：1-11[2023-03-05].

[3]吳昌華，嚴志雁，陳桂鵬，丁建.江西智慧農業發展的困境與對策研究[J].農業經濟，2022（12）：3-5.

[4]唐惠敏.數字技術賦能鄉村振興的理論闡釋與實踐發展[J].農村經濟，2022，9（10）：42-51.

[5]李婷婷. 加快智慧農業建設 推動農業現代化發展[N]. 科學導報，2022-12-06（B04）.

[6]呂洪樓.數字鄉村建設背景下農民數字素養提升的實踐路徑[J].鄉村科技，2022，13（05）：10-13.

[7]張源清，何熠陽，郭曉麗，高志強.數字鄉村背景下智慧農業學科發展困境及紓解[J].農業工程，2022，12（10）：120-125.

[8]張麗.智慧農業促進農村經濟發展的對策研究[J].山西農經，2022（19）：57-59.

項目說明：宿州學院省級大學生創新創業訓練計劃項目資助。

[省創項目]宿州學院資助省級大學生創新創業訓練計劃項目（項目編號：S202310379126）