農業大數據在農業經濟管理中的應用分析

收稿日期：2023-11-30

作者簡介：韋奇（1992—），男，貴州望謨人，助理農藝師，研究方向為農業技術推廣。

摘 要：我國是農業大國，農業生產安全關系國家糧食安全與社會穩定。有效應用農業大數據輔助農業經濟管理，發展現代化、科學化、信息化的農業，符合我國的發展需要。分析了農業大數據在農業經濟管理中應用的作用和問題，探討了農業大數據在農業經濟管理中的應用對策，促進我國農業的可持續發展。

關鍵詞：農業大數據；農業經濟管理；應用

中圖分類號：F323.3 文獻標志碼：B文章編號：2095–3305（2024）03–00-03

農業大數據是一類誕生于復雜的農業生產、營銷活動的數據，最終通過處理分析并服務于農業生產。農業經濟管理是在尊重自然規律的基礎上，應用現代經濟學規律、研究成果領導和調節農業生產、交換、分配、消費環節的管理行為。發展和應用農業大數據，最終目的是為農業經濟管理賦能，服務于農村產業發展。

1 農業大數據與農業經濟管理簡述

1.1 農業大數據

農業大數據是大數據理念、技術在農業生產領域的實踐產物，兼具農業特性和大數據特性。農業大數據保留了大數據本身具有的規模大、類型多、價值密度低、處理速度快、精確度高、復雜程度高的基本特征，又具備了農業的季節性、地域性、周期性、多樣性特征，綜合后呈現出來源廣泛但結構復雜、類型多樣又難以用常規方式進行分析處理、單一價值低但整體具有巨大潛在價值的特征[1]。農業大數據涵蓋農業種植業、林果業、畜牧業多個領域的生產過程，涉及單一領域生產（如種植業從整地、種子處理到收割存儲的全過程）各個環節，聯系著農業整條產業鏈，并正在逐步向氣象、進出口、市場價格等領域拓展，與宏觀經濟的聯系逐漸緊密。

農業大數據從地域上來看，可劃分為全國層面數據、區域數據、省市數據、地級市數據多個層級，全國數據與國際農業數據進行對比為全國農業生產決策提供服務，區域數據主要為糧食主產區的生產服務，省市數據、地級市數據為轄區農業生產和經濟管理提供基礎參數；從粒度上來看，不僅包括農業生產領域的統計數據，還包含農產品流通數據、涉農經濟主體數據、專利信息等；從專業性上來看，主要集中在農業環境資源、農業生產、農業市場、農業管理4個部分，其中環境資源包含氣象數據、水資源數據、病蟲害數據等，生產數據包含地塊耕種前茬歷史數據、良種育種數據、測土配肥數據、灌溉數據、農機數據等，或養殖業個體系譜數據、圈舍環境數據、動物疫情數據等，市場數據包含供求數據、國內外市場價格數據、流通市場數據等，管理數據包含國內外農產品成交數據、國內外農產品貿易價格數據、突發事件信息數據等。

1.2 農業經濟管理

農業經濟管理是在尊重自然規律的基礎上，應用現代經濟學規律、研究成果領導和調節農業生產、交換、分配、消費環節的管理行為[2]。具體農業經濟管理內容包含：正確規劃地區的農業生產結構，正確處理農林牧副漁相互關系，正確處理國家、農業勞動者、企業之間及內部的相互關系，調動農業勞動者的生產積極性，滿足社會對農產品、農副產品的需求等。

農業經濟管理具有自然和社會雙重屬性，具體操作過程中需遵循多重原則。市場導向原則，即根據消費者的偏好、市場需求調整農業生產結構，避免市場上的某類農產品剩余增多，避免消費者需求得不到滿足；市場導向原則不僅是農業部門領導、管理需遵循的原則，還是涉農企業、農戶制定生產經營計劃時需要遵循的原則；經濟效益原則，即以最小的成本、人力投入獲得最大經濟成果。集約化經營是我國農業領域發展的主流趨勢，節約人力、物力、財力資源的生產經營更符合我國農業發展的需求；優化組合原則，即生產要素的配置比例、配置方式要達到最優組合，徹底解放生產力。

2 農業大數據在農業經濟管理中的作用和存在的問題

2.1 農業大數據在農業經濟管理中的作用

2.1.1 促進農業科技發展

利用農業大數據可以提高對農業生產規模、經營水平、管理經驗的分析，及時發現影響農業發展的因素，調整經營策略，發展針對性的農業科學技術，提升農戶、涉農企業的核心競爭力。現代農業正在向著科學化、信息化方向發展，逐步改變傳統靠天吃飯的農業發展模式，應用大數據技術進行提前預測，有利于農戶、涉農企業及時作出應對措施，保證農作物產量，提高農業的抗風險能力。

2.1.2 提升企業的競爭力

農業生產有明顯的周期性，涉農企業在缺少行業信息、市場信息的情況下容易出現經營風險大、競爭力水平不確定的問題。應用農業大數據可幫助涉農企業主動了解市場供求、行業發展趨勢，刺激企業從提高自主創新能力、精細化管理等方面提升競爭力。

2.2 農業大數據在農業經濟管理中存在的問題

2.2.1 基礎設施建設不足

目前，全國范圍內省市級大數據中心的存儲空間尚不足以完全支持轄區內農業大數據進行上傳、分析處理和應用[3]。在農業大數據快速增長的當下，相關部門需進一步拓展大數據中心的存儲和處理能力。

與省市級大數據中心的境況不同，省市內涉農主體中真正全面部署了農業信息采集設備的只占較小部分，大部分為涉農企業，另一小部分為家庭聯產承包責任制的農戶。大多數農戶尚未全面部署信息采集設備，農業大數據中心所能獲取、檢測、分析的數據也并不全面。因此，在基礎設施建設方面，我國還有較長的一段路要走。即便現在有北斗衛星系統、吉林一號農業衛星等監測主體的參與，基礎設施建設同樣不容忽視。

2.2.2 數據質量差、應用不充分

受到基礎設施建設的影響，目前農業大數據中心能夠獲取到的數據質量較差，不僅體現在可用數據量少、更新頻率低，還體現在數據采集指標不規范、標準不統一、粒度不細致等方面。

在質量較差的情況下，農業大數據的分析處理以及后續應用都會受到影響，對農業經濟管理的輔助效果大打折扣。出現這種現象的原因并不僅僅在于大數據基礎設施建設不足，還在于企業與政府部門之間、企業與企業之間、部門與部門之間的數據兼容互通度尚不足夠。

在后續應用上，涉農企業或考慮到農業大數據對經濟利潤獲取、品牌效應營造等方面的影響，存在不愿、不想共享的情況，或考慮到大數據關系企業自身的信息安全，存在不敢共享的情況。上述種種顧慮都導致當下農業大數據的開發利用不足，限制了農業大數據對農業經濟管理的輔助效果。

2.2.3 缺少有效合作模式

農業大數據關系著農產品質量安全，關乎區域穩定、國家安寧，是非常重要的數據類型，國家和政府應主導農業生產活動、經濟管理工作。但實際應用中，雖然農業大數據收集中心、平臺掌握在政府手中，但農產品需求和交易情況在終端市場、流通數據在物流市場、生產和供給情況在農戶和涉農企業，形成了數據分散的現實情況。國家和政府想要直接或間接采集這些農業大數據，必須先牽頭組織合作模式，使農業大數據能夠真正為農業經濟管理賦能。

2.2.4 農業大數據產業發展面臨的困難

（1）終端采集設備部署難度大。相關統計表明，我國目前仍然有上萬個村落沒有進行互聯網的覆蓋。這是當前農業大數據行業發展的阻礙，也是大數據在農業經濟管理中有效應用的阻礙。

（2）大數據人才缺口大。目前，大多數技術人員不愿意到農村從事農業大數據的相關工作，同時農村勞動力不斷流失，引進的大數據專業人才往往很快因為生活條件問題離開，人才缺口限制了農業大數據產業的發展和應用。

（3）農業數據采集終端成本高。一套完整的農業大數據傳感、采集、上傳設備的成本在1萬元左右，后續還需要持續投入管理、維護、更新換代，對于農戶、涉農企業以及政府而言負擔過重。

（4）法律法規尚未完善。目前我國的法律法規尚未明確農業大數據的歸屬權、隱私與共享之間的界限，每個掌握了數據的參與者都想獲取紅利，卻又不愿意分享數據，害怕對自身發展不利。

（5）農業大數據變現困難。數據本身是一種資源，一種可變現的資產。我國的農業大數據目前尚未能真正形成一個可變現的產業，對農戶、涉農企業面對的經濟管理問題難以精確提供有經濟價值的解決方案。目前，農業大數據的產業化、商業化發展有限，農戶和涉農企業參與大數據相關工作意愿也較低。

3 農業大數據在農業經濟管理中的應用對策

3.1 以企業SaaS模式在經濟管理中釋放大數據價值

SaaS模式是當下經過市場檢驗較為合理的、發揮大數據價值的應用模式，能夠與當前國內農業大數據發展形勢相互契合。在SaaS模式下，體量較大、有政府背書的企業承擔前期的風險和成本，統一購買農業生產端的數據采集、傳感設備，并承擔起部署和維護的工作和成本。如此一來，一方面可降低農戶和涉農中小企業應用設備的成本，擴大數據采集傳感設備的布設面積，提升大數據的采集質量；另一方面可將安裝了設備的農戶、涉農中小企業的生產過程納入監控，監督生產端的生產實際質量，獲取高品質、符合標準的農產品及農副產品，通過電商平臺進行統一銷售。

SaaS模式既滿足了大企業方面對自身經濟利潤的追求，又使農戶和涉農中小企業的設備使用成本、數據責權風險下降，從而形成良性、閉合的循環，有效發揮農業大數據的價值，實現大數據對農業經濟管理的支持。大企業通過溯源二維碼+區塊鏈技術使農產品從田地到餐桌全程透明，有助于提高消費者的信心，解決農業生產標準化問題，并利用自身品牌平臺提高農產品的品牌價值，淡化數據歸屬和隱私問題，享受大數據指導經濟管理的紅利。參與大企業相關產業鏈鋪設的農戶和涉農中小企業，也可以享受到大數據賦能帶來的利潤。

3.2 政府+企業SaaS模式在經濟管理中發揮大數據的作用

3.2.1 政府+企業SaaS模式的應用價值

從目前京東等企業的SaaS模式運行現狀和拓展前景來看，京東等企業的成功運行和盈利，證明了SaaS模式的發展方向是可行的。但能夠參與到京東等企業的運行模式中的農戶和涉農中小企業數量并不多，其中農戶數量很少，說明單靠企業該模式將因成本問題、盈利問題局限于高價值農作物，和本身能夠提供標準化程度較高產品的涉農企業，較難造福于更多、更需要幫扶的涉農企業和農戶。京東、阿里、華為都屬于在數據技術、云計算、人工智能方面走在行業前列的大企業，尚且局限于成本和盈利問題，說明SaaS模式僅靠市場驅動短期內難以繼續向前推進。參考美國農業部釋放數據資源助推農業大數據企業發展成跨國企業，歐盟農業樞紐計劃短短數年內建立起了一個龐大的農業信息網絡。

3.2.2 政府+企業SaaS模式的開發原則

（1）數據真實準確原則。政府釋放的農業數據目的是服務企業、農業研究者和農戶，所釋放的數據應保證真實和準確，最大程度上客觀、準確地表達農業生產、銷售、流通情況。政府大數據管理中心平臺應明確數據的標準，推動農業大數據行業的科學化、規范化。

（2）以數據消費者需求為導向原則。政府釋放農業數據，是數據的提供者，農戶、涉農企業、農業研究者、京東等大企業是數據的消費者。政府應以數據消費者的真實需求為導向，為大中小企業、個體農戶提供其需求的數據，填補消費者能力上的短板，發揮大數據價值，協調解決真實問題，提高數據共享的服務體驗。

（3）政企分離、互助原則。在政府+企業SaaS模式中，政府釋放數據服務企業同時也監管企業的SaaS運行模式，企業提供政府要求的數據同時也接受著政府的監管，是相互扶持的共建方。企業應保證合法合規經營，在市場機制下充分發揮政府釋放數據資源的作用，推動大數據在農業中的作用。

3.2.3 政府+企業SaaS模式的數據流動

在政府+企業SaaS模式中，數據流動貫穿始終，決定了該模式能否充分在農業經濟管理中發揮農業大數據的作用和價值。政府農業大數據科室是負責數據采集和存儲的主體，其數據來源于田間收集的自然環境數據、物流企業收集的流通數據、市場終端收集的銷售數據，以物聯網為載體傳回政府科室。政府農業大數據科室將數據以相對低廉的方式釋放給SaaS企業、科研機構以及政府監管部門，再由SaaS企業根據不同定位用戶對象而制作成不同的SaaS產品，以滿足涉農中小企業和農戶的使用需求。涉農中小企業和農戶利用農業大數據指導自己的農業經濟活動，實現在農業經濟管理中發揮大數據作用。涉農中小企業和農戶在田間的生產行為，在市場上的銷售流通行為，又產生新的數據通過物聯網回傳政府農業大數據科室的采集系統，形成數據的良性循環。

3.3 為完善農業信息化建設培養專業技術類人才

農業大數據在農業經濟管理中發揮作用，需要以完善農業信息化建設作為基礎。農業信息化建設現存在較大的專業技術類人才缺口，田間地頭留不住大數據專業人才，城市高校、專業研究機構培養的人才不愿意流向鄉村，是限制農村大數據行業發展、影響農業經濟管理工作開展效果的重要因素。

我國發展農業大數據是為了服務于農業，現行人才培養機制無法滿足農業信息化建設的需要，可考慮轉而從培養農村信息技術類人才入手，以此填補人才缺口。例如，SaaS產品中開發農業數據采集傳感設備相關的智能解決方案，通過ChatGPT途徑向農戶提供常見設備故障問題的排除方法、設備運維操作流程指導，使已安裝的數據采集設備能夠穩定發揮應有價值。

動手參與農業數據采集傳感設備的運維和故障排除工作是培養農村信息技術類人才的重要基礎。參考農機技術人才的培養模式和農機維修點的布設方式，在田間地頭篩選培養有天賦、有興趣的農業人才，培養村里的信息能手。此外，在招收大學生村官時定向吸納信息技術專業的大學生，圍繞農業數據采集傳感設備的故障排除、日常運維、信息問題處理進行崗前培訓，為鄉村引入信息技術方面的專業人才。

4 結束語

農業大數據的采集、應用尚存在不少問題，難以發揮為農業經濟管理賦能的作用。需從企業SaaS模式、政府介入、人才培養3個方面著手，協同改善農業大數據的采集和應用現狀，切實發揮農業經濟管理賦能的價值，推動農業產業可持續發展。

參考文獻

[1] 王宗學.簡析大數據在構建智慧農業過程中對農業經濟管理的重要價值[J].農業工程技術，2022，42（6）：66-67.

[2] 徐勤東.農業經濟管理對農村經濟發展的促進作用分析[J].山西農經，2023（6）：86-88.

[3] 石占濤.農業大數據在現代農業經濟發展中的應用芻議[J].中國管理信息化，2023，26（5）：81-84.