大數據驅動農業高質量發展的內在機理與推進路徑探析

關鍵詞大數據;農業高質量；內在機理；推進路徑中圖分類號S-9文獻標識碼A文章編號 0517-6611（2025）16-0239-03doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.16.051

AbstractFromtheperspectiveoftheoganicintegatioanddevelopentofbigataandaiculture，thispaprspecificallexploedhow importantproductiofactosinefoofataoiizetdustrialsstestructuretherodutiosystendstrengtatio syste，therebydvingigualityagiculualdevelopnt.Atthseti，inviefteurrntprobsschasthlingofnewin frastructuresctoidltioialolyusaliraad quantityandqaltyofnewtalents，itputforwardcoutermeasuresandsuggestionsfromfouraspectsimprovingtheolicysuortsystem， strengtheningcluralstifcdologcaliovatio，rtigtosuctiofinteltsupsiondgng construction of digital talent teams.

Key wordsBig data;High quality of agriculture;Internal mechanism;Propulsion path

我國《“十四五”推進農業農村現代化規劃》明確提出，建立和推廣應用農業農村大數據體系，推動物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術與農業生產經營深度融合[1]。黨的二十屆三中全會明確指出，加快構建促進數字經濟發展體制機制，完善促進數字產業化和產業數字化政策體系[2]。數字經濟背景下，大數據作為新一輪科技革命和產業變革催生而出的新型生產要素，已成為驅動生產力躍遷的核心要素，對促進勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升，推動生產方式、消費模式變革，加快發展方式的轉型升級發揮重要作用。將大數據技術應用到農業發展中，是現代農業發展的必然趨勢，在浙江、江蘇等發達省區已形成一批以大數據驅動農業高質量發展的先進案例，但整體而言，大數據在農業領域滲透的深度和用的廣度不深，仍存在諸多問題和薄弱環節，還有待進一步突破和解決。

1大數據驅動農業高質量發展的內在機理

1.1優化產業體系：產業深度融合，產業鏈轉型升級

1.1.1產業結構由不協調到優化升級。構建以數據驅動的資源配置模式，對土地、資金、勞動力等關鍵生產要素進行收集、分析、處理，促進資源集中且實現最優配置，得出資源利用最大化和效益最大化的最優路徑，打破時間和空間的桎梏，從產業空間層面進行全局謀劃，引導產業空間布局在結構上重組，在秩序上重塑，在價值上重新分配，加快資源向優勢產業集聚，區域內生產要素的精準配置、產業集群式發展，進而優化整體空間布局和產業布局，形成分工合理、優勢互補、各具特色的區域發展格局。

1.1.2產業鏈由延伸不足到全鏈發展。利用大數據信息的實時共享互通，產業各個環節聯結的整體性進一步加強，整個產業鏈運行的效率和收益進一步提升，促進生產要素向農業生產中心向前、向后集聚，加快產業鏈上下游利益的交換、輸送、反饋的速度，促進形成上下游各環節緊密銜接、各主體共同參與產業運行的完整產業鏈[3]，推動產業鏈向上游延伸、向下游拓展，產業各個環節之間更加靈活的組合[4]。

1.1.3產業形態由產品農業到功能農業。將大數據的“新技術、高科技、現代化\"融入農業發展，不斷凸顯新要素價值，充分挖掘出農業資源多樣性優勢，以滿足居民生產生活多樣化需求為導向，深入拓展農業多功能性，發展形式多樣的“功能性農業”，不斷創新農業的產品形態、經營形態和服務方式，實現多產業的相互依存，降低成本創造組合利益，進一步激發農業價值潛力，開創農民增收新途徑和農業發展新業態。

1.2重構生產體系：生產集約精準化，生產鏈高效運行

1.2.1生產由高投入、低產出到高質高效。建立起農業生產“互聯網”，科技成果最大化應用，在生產前規劃、生產時管理，實現種植適宜區規劃、作物生長監測、病蟲害防治、產量預測等農作物生產精準管理，提高農業資源的利用率和勞動生產率，有效防范病蟲災的危害[5]，降低農業生產投入成本，改變一家一戶分散的種植方式，推動生產由分散向集中轉變，最大化發揮規模效應和集聚效應，促進集約化、規模化生產。同時通過整合氣象、作物與土壤、消費等多種信息要素，對各類農作物生長環境、消費者需求等方面做出智能分析，突破環境資源硬性約束，為構建合理的生產布局、種植結構，形成需求引導生產的科學化生產模式提供精準數據支撐。

1.2.2供需由銜接錯位到有效對接。相對于傳統的農產品流通模式，在大數據技術支持下，市場與生產者的信息傳遞更加順暢，各流通環節數據的處理更加智能高效化，有效促進供需實現高效對接。通過生產端和消費端之間形成的互聯互通關系，將消費者的消費習慣、消費行為等相關數據及時反饋到生產端，生產者借助相關算法和程序，對農產品需求進行精準預測[，進一步帶動生產者在產業環節由部分參與向全程參與轉變，生產方式向科學精準化轉變，產品形態向個性定制化轉變，從而優化整個農產品供應鏈體系，實現供需精準對接。

1.2.3技術支撐由人工化到智能化。基于大數據技術，重塑生產信息的流動路徑與分布形態，改變信息搜集、傳輸、清洗、挖掘、運用的具體方式，推動“田間地頭”傳統發展模式發生根本性變革，逐步形成協同化、全面化、動態化、智慧化、精確化的技術支撐體系。依托大數據農業服務平臺，為農業生產提供各項環境檢測服務，讓生產各個環節的信息變化都處于監控過程中，實現對農業生產精準、全面、科學的管控，促進農業高效高質生產。同時農產品追測大數據系統，彌合時間、空間上的距離，實現農資產品源頭可追溯、流向可跟蹤、信息可查詢、產品可召回7，做到“從田間到餐桌、由產品到服務”全程監控，全面提高農產品的生產精準化和農產品品質。

1.3建強經營體系：多主體聯合發展，價值鏈共建共享

1.3.1生產經營者由專業水平不高到高素質現代化。海量的知識和數據信息帶來的先進生產經營理念和技術[8]，不斷開拓農戶視野，拓寬了解信息和相互學習的渠道，優化農民專業知識體系，持續提高生產經營者的綜合素質。依托大數據強大的信息整合能力，構建起適應社會發展、時代需要的新型職業農民培育體系，實現更具覆蓋性的新型職業職工培育工作，推動新型職業農民的培育呈現需求精準化、內容多樣化、形式新穎化，讓農戶更好地掌控生產過程、經營管理相關知識信息，并應用于生產經營活動中，大大提高生產效率。1.3.2新型農業經營主體由量質不足到多主體聯合發展。基于大數據技術，市場信息傳遞路徑更加公開、更加透明，讓農業各個經營主體地位更加平等，在經營方式上有更大的自主選擇權。同時推動以適度規模、集約化經營為引領，不斷開辟農產品從生產到銷售的多元化渠道，創新農業經營組織方式和經營主體聯結發展方式，實現多主體聯合經營發展新路徑，形成集約化、專業化、組織化、社會化相結合的新型農業經營體系[9，促進農業經營體系的高效化。

1.3.3價值鏈由局部共享到全部共享。利用大數據的系統化整合和信息匹配機制，充分發揮經營主體作用，不斷提升利益輸送渠道信息化水平，持續催生新的利益聯結模式，農業產業鏈各個環節的聯結性進一步加強，流通渠道成員關系日益密切，有效減少農產品流通中間環節，避免增收價值被逐級分割，讓各個生產經營主體最大化共享利益，推動農戶生產經營由家庭分散式向集約化規模化轉變，在整個產業鏈中由部分參與向全程參與轉變，進一步提升農業產業體系的集群發展程度，實現農產品產銷環節間的通暢聯系和快速響應，保障農業經營體系高效運轉，進而提高產業鏈整體價值水平。

2大數據驅動農業高質量發展的現實困境

2.1投入主體單一，新型基礎設施建設滯后

2.1.1農村互聯網普及率較低。我國現有行政村已全面實現\"村村通寬帶”，貧困地區通信難等問題得到歷史性解決[，城鄉數字鴻溝縮小之勢明顯，但農村的互聯網普及率和接入速度與全國平均水平相比仍存在較大差距，5G基站、光纖寬帶等新基建布局還需完善。2023年我國農村地區互聯網普及率為 66.5% ，比全國的 77.5% 低11百分點；農村網民規模達3.26億人，僅占全國網民的 29.85% 。

2.1.2社會資本投入建設積極性不高。智能化基礎設施投入成本大、維護成本高、回收周期長，初期收益率較低等特性凸顯[1]，導致當前出現鄉村數字建設以政府投入資金為主，社會資本參與度普遍不高現象。一方面，通過財政貼息、先建后補和以獎代補等財政支持力度相對有限，難以充分調動社會資本的積極性。另一方面，農村的金融服務網絡覆蓋廣度和服務深度不足，融資難、融資貴問題依然存在，以農戶為主的經營主體無法參與新型基礎設施建設。

2.2 數據運用能力不強，數字場景應用有限

2.2.2數據體系不健全。當前農業大數據應用處于初級階段，尤其在數據獲取、分析、共享等環節短板突出，具備大數據平臺研發和數據挖掘分析能力的涉農服務企業較少，部分大數據監測平臺仍停留在數據采集展示層面，農業生產、經營管理數據獲取不夠快捷精準，基礎資源數據庫還不完善，政府部門間數據共享不暢、開放程度較低，數據整合共享不充分。

2.2.3應用場景范圍小。基于農業系統的復雜性，農業大數據平臺及各應用子系統在全省市的農業系統、涉農企業（園區基地）與其他經營主體中推廣應用不足、落地不暢[12]，在全產業鏈中有效推行數字技術難度較大，目前多應用于種植生產、養殖管理、環境檢測、質量追溯等部分場景，單項技術應用比較成熟，信息貫通、集成應用場景較少。一方面，我國在農業物聯網生命體感知、全息信息高通量獲取、AI芯片等核心技術原始創新不足[13]，缺乏具備自主知識產權的農業專用傳感器，具有較大影響力的農業高新技術企業相對較少，數據管理技術和方法不夠成熟。另一方面，大數據技術在大規模農業發展地區較為適用，在小農業為主的地區推廣難度較大。

2.3產業融合程度不深，數字化轉型困難

2.3.1產業附加值難以有效提升。在“大國小農”基本國情下，工農產品“剪刀差”現象短時間難以根本改變，農民長期面臨優質難以優價、增產難以增收困境，涉農企業也承擔著較高的市場風險，產業鏈抗風險能力不強，從事農業收益回報率較低，制約農業產業數字化轉型提速。整體來看，農業數字經濟滲透率低且增長較緩，2023年我國一、二、三產業數字經濟滲透率分別為 10.78% 25.03% 和 45.63% ，分別較上年增長0.32百分點、1.03百分點和0.91百分點。

2.3.2一二三產業數字化融合不足。我國農業大多處于農產品供應端，產業鏈向前、向后延伸不足，難以升級成新業態、新模式。以農村電商為例，其雖步入快速發展階段，但與全國整體水平相比差距較大，“數商興農”還需深人推進。2023年全國農村網絡零售額2.49萬億元，占全國網絡零售額 16.14% ，占全國社會消費品零售總額的 5.3% 。農產品“買賣難\"依然存在，農戶、農業企業、電商平臺間的利益聯結機制未建立，有效聯動機制未能形成。

2.4數字技能培育體系不健全，新型人才量質齊缺

2.4.1培訓效果有待提升。面向農戶的培訓課程大多重理論輕實踐，部分培訓內容與實際發展相脫離，培訓水平不高，造成部分想利用農業數字技術和互聯網平臺來提高農產品質量和價值的農民只會簡單注冊淘寶賬戶、抖音賬戶等平臺賬戶，后續的農產品宣傳、品牌塑造、農產品售賣等都無法進行，最終這些平臺賬戶變成“僵尸賬戶”

2.4.2小農戶應用數字技術能力有限。我國農民老齡化趨勢日益顯著，農民對數字技術的知曉率、認知度和利用意識較低，數字技術素養普遍不高，不太會使用新農具、應用新技術，導致難以共享數字紅利。復合型數字應用人才匱乏。應用農業大數據，要求從業人員具備一定的數據挖掘、整合、分析能力，而現階段農村這類人才極度匱乏，現有人員的數字素養不夠，難以應用數字化農業技術。

3大數據驅動農業高質量發展的推進路徑

3.1完善政策支持體系，推動涉農政策精準落地

3.1.1研究制定相關扶持政策。出臺促進農業大數據發展的實施細則，明確農業農村大數據建設的具體任務，對農業大數據研發及應用的經營主體在項目投資、惠農補貼等予以傾斜。加快建立以綠色生態為導向的農業補貼機制，推進農業可持續發展，實現經濟效益、生態效益和社會效益“三效”協同發展。

3.1.2動態優化現行農業政策。相關部門根據大數據信息的反饋和分析結果，找準農業政策實施的薄弱點和改進方向，扎實推進農業體制改革，不斷優化政策結構，在保證現行政策存量的基礎上進一步優化增量，保持好政策的穩定性、連續性。

3.1.3強化政策導向。鼓勵各地因地制宜、科學謀劃，加強農村數字信息基礎設施，積極引入社會資本投資，引導5G、千兆光網、北斗導航等服務向農業領域延伸，相關企業在鄉村落地。積極探索在耕地保護和農田建設中應用數字化技術，完善苗情、災情、土壤情、病蟲害等監測預警網絡，制定農業生產領域標準，加快跨地域、跨層級、跨部門、跨系統、跨業務數據資源共享開發應用，推動大數據技術與農業全產業鏈深度融合。

3.2強化農業科技創新，加快產業數字化轉型

3.2.1加大關鍵領域核心技術攻堅力度。以農情立體感知、智能農機裝備、農作智慧管理、農業機器人等作為重要方向，自主研發一批國際領先的新產品新裝備，特別針對高端傳感器、高端農業智能裝備等核心技術加大攻堅，加強知識產權保護力度，維護創新成果合法權益。

3.2.2推動智慧農業發展。開展“天空地”一體化遙感監測系統進行農情數據采集，快速獲取土地土壤、氣象、農作物生長、病蟲害、災害等基礎數據，建立產品可追溯、消費大數據控制系統，構建農業產業鏈可視化模型，實現種植適宜區規劃、作物生長監測、病蟲害防治、產量預測、消費預測等生產經營精準化管理。積極發展訂單農業、股份合作、利潤返還等有效的利益聯結機制，引導龍頭企業、農工專業合作社和農戶購買農業信息裝備。

3.2.3積極培育新業態。以大數據建設項目為抓手，以龍頭企業為引領，從景觀升級、產品升級、文化升級、營銷升級等方面進行突破，依托各地獨具特色的旅游、文化等資源，培育壯大智慧文旅、創意農業、都市農業等新業態。

3.3推進智慧監管建設，提升農業發展效能

3.3.1建立監察系統。借助物聯網技術，通過實時抓取農業生產、產品銷售等過程的全面數據，依托云計算技術將各種數據進行標準化處理、關聯性分析，形成全面、連續的監管對象圖景，實現標準化生產，提升農產品質量，推動農業可持續發展。

3.3.2健全監管機制。建立區域統一的大數據監管體系，對既有的監管權限、監管范圍進行整合，厘清不同監管主體之間的權限和管轄邊界，明確各監管主體履行的責任和義務，尤其是監管對象、監管項目數量等。完善關鍵風險點的防控措施，及時細化完善內控制度，加強對農業發展重點項目、重要任務的內部控制監督。

3.3.3發揮監管職能。利用大數據監管平臺實現全程跟蹤，減少監管盲區，確保監管無死角。對違法違規行為堅決做到“零容忍”，加強事中事后監管，實現協同、全面、動態、智慧、精確監督，提升各部門落實政策效能。

3.4加強數字型人才隊伍建設，助力農業高質量發展

3.4.1創新人才引進制度。不以傳統的職稱、學歷來制定大數據相關人才的引進標準，可根據大數據相關人才實踐經驗豐富、帶動農民增收致富能力突出的事實，設置年銷售額、年帶動農民增收額、年繳納稅收額等指標來制定大數據相關人才引進制度。鼓勵具有大數據專業技能的大學生返鄉創業、領辦創辦新型農業經營主體，支持科研院所科技人才下鄉或人駐農業園區等，為鄉村發展注入新活力。

3.4.2創新人才培訓方法。聯合高等院校、培訓機構、IT企業等部門或機構，通過產學研用一體化培養模式，培育一批既懂農業又具有數據挖掘、分析、整合和管理的大數據人才[14]。充分發揮高校和科研單位智囊團的優勢，為農戶和農業經營管理人員提供與信息化、大數據有關的培訓和智力支持，培養出一批既熟悉鄉村社會發展規律又掌握大數據等現代信息技術的復合型人才[15]，著力打造一支“愛農業、懂技術、善經營”的專業型農業人才隊伍。

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