乡村振兴背景下数字农业发展水平评价指标体系研究

　　摘要:数字农业发展水平是农业现代化发展的重要举措,也是全民实现乡村振兴的根本保障。本文以现有研究为基础,从数字基础水平、产业数字水平、生产经营数字水平以及可持续发展水平4个方面构建数字农业发展水平评价指标体系,并依据我国当前数字农业发展困境,提出相应政策建议。

　　关键词:数字农业;乡村振兴;指标体系

　　0 引言

　　21世纪伊始,各国对数字农业发展愈加重视,在信息技术快速发展的背景下,传统农业向数字农业转型成为必然趋势。发达国家率先起步,在农业大数据、农业物联网、农业人工智能等方面进行了大量投入,并将农业数字化转型纳入国家战略发展规划,在近年来收效显著。而我国在20世纪初开始重视农业数字化发展,并在前期出台一系列相关政策助推其与现有农业发展模式相融合。近年来,全面实现“乡村振兴”成为我国农业现代化建设的根本目标,而建设数字农业发展体系则是实现“乡村振兴”的重要手段。《中共中央、国务院关于实施乡村振兴战略的意见》提出,在新时期,我国要将数字农业发展作为重点,以“乡村振兴”战略为契机,积极推动我国农业数字化转型,到2025年,确保我国农村区域网络普及率达到70%以上,数字农业经济占农业经济总量比达到15%。《数字农业农村发展规划(2019—2025年)》中也指出,加快推进信息产业与现代农业各板块相融合,尽快完成大数据、人工智能,云计算等技术在传统产业模式中的应用,到2025年,基本建立起中国数字农业发展体系。因此,数字农业发展水平或将成为评估一个国家或地区农业发展水平高低的重要指标,而构建数字农业发展水平评价指标体系,也将是一个区域做好农业发展监测和方向性研究的重要依据。

　　1 研究现状

　　当前学术界对数字农业还没有明确定义,其概念最初由美国科学院、工程院于1997年提出,泛指在现代农业背景下,以信息化、集约化发展的农业生产方式。ACHIMW(2017)认为,数字农业是第四次技术革命的产物,其本质是农业智能化,其智能化不仅限于农业生产。SCHWABK(2018)认为,数字农业是农业产业链上各个主体的数字化转型,其过程覆盖产农业产业链的上中下游。TRENDOVNM(2019)认为数字农业的基本特征应包括高资源利用率、高经济效益以及高环保性。赵春江(2019)认为,数字农业是将互联网技术整合并逐步运用于现代农业经营体系的生产方式,也是农业信息化的最终目的。李道亮(2020)认为,数字农业是结合现代信息技术如大数据、人工智能,云计算等技术,促进农业高质量、低消耗、高产能发展的现代农业发展方式,其本质是“智慧农业”。邹辉(2021)认为,数字农业是以互联网,高新技术为基础,以模块化、规模化,流程化为发展方式,并实现高智能性、高效性和高生态安全性的农业生产模式。结合上述研究,本文拟将数字农业定义为将现代信息技术与现代农业生产、流通,运营各环节相融合,以实现农业生产提质增效和农业可持续的发展方式,其特点是专业化、智能化、集约化。

　　基于国家农业发展的差异性,本文重点阐述我国数字农业发展水平指标体系的研究。前期研究主要集中于数字农业的信息化转型,贾铖(2017)通过专家咨询并将结果提取公因子,从农业信息化基础设施水平、农业信息化应用水平和农业信息化效益水平3个层面进细分为10个具体指标,并结合数据做出具体水平测度。林海英(2018)从农业信息的资源开发应用、农业基础设施、农业创新技术应用,农业人才与外部环境4个大类入手,结合当地数字农业发展实际,构建了4个大类9个二级指标的数字农业水平评价体系。当前对于数字农业发展水平的研究则更加丰富。易加斌等(2021)认为,农业数字化发展应构建“环境—网络—主体—要素”发展体系,其整体发展水平的测度也应包含农业数字环境、网络技术水平,基础设施建设以及环境支撑4个部分。张彦军(2021)从主要农业类别切入,构建包含种植业、畜牧业和渔业三大行业的农业数字化水平评价一级指标,并细分为29个二级指标。张鸿(2021)参考相关政策性文件,将数字农业水平评价指标体系总结为发展环境、信息基础、人才资源、技术支持、绿色发展,产业效益6个方面,并依此构建了包含6个一级指标25个二级指标的评价指标体系。

　　2 评价指标体系的构建

　　根据《数字农业农村发展规划(2019-2025)》等报告中对数字农业内涵的基本诠释,并围绕“乡村振兴”20字发展目标指导,结合现有研究,认为构建数字农业发展水平评价指标体系应围绕信息技术普及情况、农业相关产业整体数字化程度以及基础设施建设与资源储备是否满足农业数字化及绿色发展需求等方面。

　　表1 数字农业发展水平评价指标体系框架

　　遵循科学性、系统性、创新性、动态性,可量化性原则,该评价指标体系将数字农业发展水平划分为数字基础水平、产业数字水平、生产经营水平、可持续发展水平4个准则层,并进一步细分为可量化的18个具体指标,如表1。

　　2.1 数字基础水平

　　数字基础水平是数字农业发展的基础。数字化转型的本质是依靠信息技术对传统发展模式进行改良,而在发展过程中则需要各类基础资源的有效协同,包括基础设施资源、网络资源,人力资源三个主要方面。因此本文在构建指标层时,将基础设施资源量化为区域数字农业建设投入,该指标可直观显示国家或区域数字农业基础建设水平。

　　将网络资源量化为农村地区互联网覆盖率、农村地区光纤入户率,农村地区智能手机普及率以及农村地区网民数量占比,可反映出农村地区整体网络建设状况和网络应用频率,同时也能从侧面反应农村居民对于网络的接纳程度。

　　将人力资源细分为农村地区信息技术从业人员占比,农村地区科技型人才占比两个方面,信息技术从业人员是区域网络产业正常运行的保障,科技型人才是网络技术与现代农业技术融合创新的根本推动力。

　　2.2 产业数字水平

　　产业数字水平是数字农业发展的核心。各细分产业的数字化才能推动农业整体的数字化,因此,本文选取种植业、畜牧业、渔业数字技术应用占传统生产技术的比率作为反应各细分产业数字化水平的量化指标;数字企业在农业数字化过程中起引导作用,数字企业的数量直接决定农业数字化水平;企业依靠信息技术进行经营活动的程度可由企业线上经营收入以及网络业务总量直接反映。

　　2.3 生产经营数字水平

　　生产经营数字水平是数字农业发展的关键。数字化转型能够真正落地需要依靠全方位多层次的数字服务,监测和管理机制,数据信息库的存在可以将农业数据信息进行整合,借助大数据技术对信息进行处理,并及时进行传递,可使农业从业人员及时掌握动态信息,并对发展方式进行实时调整;智慧农业平台、邮政业务网点,农业数字基地创新基地则是直接服务于生产、物流,营销等方面的数字实体,是各产业数字化必不可少的环节。

　　2.4 可持续发展水平

　　可持续发展水平是数字农业发展的根本目标,其本质在于高产量低能耗、低污染,低病灾率。数字农业技术的应用可改善传统农业生产中产能问题,各产业单位面积产量与能耗比可间接反映产业数字技术的应用程度;单位面积的污染物监测以及自然灾害的有效监测,也是数字农业技术应用的主要目标之一。

　　3 结论与政策建议

　　3.1 结论

　　根据当前研究可以看出,数字农业在农业现代化进程中起到了举足轻重的作用,且数字农业在经济效益,生态效率方面的优势逐步显现,这也将会是现代农业未来发展的主要方向。但结合当前农业发展状况来看,数字农业的全面普及仍面临诸多困境。

　　首先,数字技术与传统农业技术的衔接问题。基础设施、配套设施及网络信息技术的普及程度并不理想,根据中国互联网络信息中心(CNNIC)在2021年发布的《中国互联网络发展状况统计报告》(第48版)显示,我国农村地区的网络普及率仅为59.2%,相比全国平均网络普及水平及城镇地区网络普及水平差距较大,分别相差12.4%和19.1%。专业人才相较于传统农业发展模式缺口较大,且区域管理者对于数字农业发展推动滞缓,这会逐渐造成农产业后发动力不足,形成发展降速,数字化转型停滞等不良局面。

　　其次,数字农业发展模式对于我国农业经营体系会带来一定程度的冲击,目前来看,小规模农业合作模式依旧在我国农业发展模式中占主导地位,仅有少部分行业标杆或龙头企业能够在短期内进行全面数字化转型,而多数小规模农业组织将会面临资金,技术及生产经营风险等多种挑战,资源的过度集聚也将会在两者之间形成“数字鸿沟”,迫使小规模农业主体在发展中陷入被动。

　　最后,数字农业发展素养有待提高。报告显示,截至2021年,农村非网民规模占比为50.9%,较低的网络普及率和文化技能素养会在一定程度上阻碍信息技术,人工智能技术甚至电商经营技术的普及,这也将成为农业数字化发展正在面临的主要困境之一。

　　3.2 政策建议

　　(1)夯实数字农业发展基础。当地政府应结合

　　区域农业现实条件,形成一套完整的区域数字农业发展建设方案。

　　一是从网络基站布局、4/5G网络覆盖率,光纤入户率等基点入手,尽快完成相关设施建设,并及时进行跟踪监测,确保网络普及率能够满足区域农业数字化转型需求。二是对现有网络资源进行全面升级改造。针对不同地区网络状况,对传统网络基站、计算机系统,智慧平台以及创新园区进行改造,使之能在保有当前作用的情况下,与新型网络技术有效衔接,形成完整的区域数字农业发展体系,推动区域农业产能进一步提升。

　　(2)加快专业人才培养。人才是发展的保障,加快培养数字农业专业人才,可以对区域农业形成引导效应,人才质量的提升可以带动当地农民更快速的适应数字农业生产模式。一是培养专业人才,积极与对口高校,科研机构或科技型企业合作,利用政策或资源优势吸引人才入驻,并建立数字农业人才服务站、创新园区,智慧园区等人才集聚区域,形成产业创新发展合力。二是实行专业技术培训制度。借助人才集聚效应,建立数字农业技术培训长效机制,定期对农民进行网络知识、信息检索,专业技术实践等全方位培训,并定期组织考核,以此保障农村劳动力数字化素质稳步提升。

　　(3)创造良好政策环境。政策的落地直接影响数字农业发展效果,各级政府应实时跟踪监督政策实施情况。一是在主体发展规划之外,也应出台一系列“惠民”政策,包括设置专项资金、产业营销绿色通道、电商融合发展、教育医疗,法律服务等。二是形成政府监督机制。构建政策实施水平指标体系,由区域管理者牵头,形成专业监督部门并长期存在,定期对各类政策实施情况进行监测,并量化为分值在政府网站上进行公布,组织区域评比,对相关负责人进行通报并纳入政绩考核机制。

　　参考文献

　　[1]中共中央、国务院关于实施乡村振兴战略的意见[EB/OL].(2018-02-05).http://www.moa.gov.cn/ztzl/yhwj2018/spbd/201802/t20180205_6136480.htm.

　　[2]数字农业农村发展规划(2019-2025年)[EB/OL].(2020-01-20).http://www.moa.gov.cn/xw/zwdt/202001/t20200120_6336380.htm.

　　[3]ACHIM W,ROBERT F,ROBERT H.Opinion:smart farming is key to developing sustainable agriculture[J].Proceedings of the National Academy of Sciences,2017,114(24):6148-6150.

　　[4]SCHWAB K.Die vierte industrielle revolution[M].Munich:Pantheon Verlag,2018.

　　作者：廖泰来 张秋红