量化农业:我国乡村振兴战略的产业路径分析及其政策研究

赖迪辉,2,郑永辉,黄凌翔

(1.天津城建大学 经济与管理学院,天津 300384;2.天津大学 管理与经济学部,天津 300072)

1 量化农业的科学基础与战略内涵

马克思主义城乡关系理论认为,人类社会的发展与进步是生产力与生产关系矛盾运动的结果，在社会分工不断深化的过程中,城乡差别、城乡对立只是城乡关系发展到一定历史阶段的产物,随着生产力的发展[1],城乡融合将是历史的必然[2]。

马克思主义城乡关系理论揭示了城乡关系从分离到融合演进的总体趋势，为新时代我国破解城乡二元经济结构，缩小城乡差距提供了理论支撑。党的十九大之后,中国特色社会主义进入新时代,我国社会的主要矛盾已经转变为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分发展之间的矛盾[3]。城乡融合发展是一条解决城乡不平衡不充分发展的有效途径,主要包含农业发展、城市工业发展和农村工业发展,无论哪一项发展都要求农业能创造出更丰富的产品[4]。农业发展不仅能为城乡融合提供雄厚的物质积累,还能为城乡融合提供制度、基础设施和科技等方面的支撑。在城乡关系与农业发展的不同历史阶段,农业发展与城乡关系呈现出互动发展格局,两者互为动力、相互促进。因此，解决农业问题不应仅局限于农业内部,还应从城乡关系角度来思考和解决这一问题。过去我们在城乡关系问题的处理过程中偏重城市一侧,那么当前乡村振兴就必然成为新时代解决我国社会主要矛盾的一项不可逾越的重要命题。

新中国成立以来,我国城乡关系在不断发生变化,城乡关系发展的最终落脚点在于制度供给。在不同的城乡关系中,各种社会资源配置在不断发生变化,当社会资源配置没有达到帕累托最优时,伴随着行为主体期望获取更大的潜在利润,而行为主体的潜在利润无法在现有制度中获取,所以必须进行制度变迁使潜在利润内部化,这一制度变迁使社会资源配置向着帕累托最优趋近。建国以来,我国的城乡关系逐步从城乡分离转变到城乡融合,社会制度也从偏向城市发展战略转变到城乡融合发展战略。在城乡融合发展战略的指引下,加快农业健康发展的步伐有助于城乡融合的尽快实现,乡村振兴也就成为新时代城乡融合发展的应有之义。当前,人们对农产品的消费需求逐步提升,农业产业的主要矛盾在于有效需求供给不足,无效需求供给过剩的结构性矛盾。国内外粮食价格倒挂,出现了粮食产量、库存量和进口量“三量齐增”现象,导致农民增产不增收。在过高的农业生产成本和供给结构失衡的情况下,农民无法获取农业的潜在利润。因此,农业改革需从供给端发力,运用农业供给侧结构性改革进行一系列制度优化,使农民突破获取潜在利润的制度约束。

党的十八大提出的城乡统筹与城乡一体化发展,对推动农村发展、增加农民收入起到了关键性作用，但在发展动力上,政策更加侧重把农村放在了城市的从属位置[5],没有从内在解决农村的发展动力问题。党的十九大报告提出乡村振兴战略,把农村和城市放在了同等地位,更加注重农村自身的主动性。因此,农村发展要改变过去被动接受反哺的现状,主动作为,真正实现乡村振兴,特别是结合党的十九大报告提出的智慧社会建设,智慧社会技术的输入和框架体系建设为乡村发展注入了新的动力。乡村振兴是一个全面的综合性概念,不仅包括对经济、社会和文化的振兴,还包括对生态文明和治理体系的振兴。乡村振兴的重点在于产业振兴,因为产业振兴能为农民创造更多的就业机会,使农民有留在乡村创业的期盼[6]。

新制度经济学关于制度与行为的理论中,行为是在一定的制度约束下追求收益最大化的结果。在不同的制度约束条件下,主体行为的选择可以用交易费用理论解释,面对交易费用的不同,个体或组织的行为选择也会有所不同。主体行为的选择外生于制度变迁,内生于交易成本降低。农业供给侧结构性改革作为当前我国农业发展的制度选择已经进入了攻坚期,随着“乡村振兴”战略的提出并付诸实践,农业供给侧结构性改革制度也会发生分阶段性调整。此时,农业大数据的出现为农业供给侧结构性改革指明了新的出路,农业大数据正日益渗透到农业生产、经营、管理与服务的各个环节,改变着农业的发展模式,大数据的出现为农业发展带来了技术创新,使农业产业交易费用大大降低。农业制度的变迁和交易成本的降低必将导致农业产业主体行为的变迁。在乡村振兴战略下,农业供给侧改革制度的推进和农业大数据的广泛使用分别成为量化农业主体行为选择的外生动力和内生动力,在外生动力和内生动力的结合下,量化农业成为农业产业主体的最优选择。量化农业模式使农业产业由粗放走向精准,由定性走向量化,逐步提高农业生产力。量化农业是运用大数据、人工智能、互联网、物联网、云计算和数据挖掘等分析技术以及区块链分布式账本存储系统,通过构建数据模型,基于农业活动中的广义原始数据,对农业的生产决策、农产品流通、农田管理和农产品市场等过程进行关联性分析,使农业行为活动中所有的环节都能通过数据精确量化。量化农业作为农业的主体行为正在成为农业产业发展的新路径,它呈现出农业供给侧结构性改革制度的行为选择属性,也为乡村振兴提供了重要动力。量化农业是大数据与农业供给侧结构性改革在深度和广度上进一步提升的表现,是乡村振兴战略的重要产业路径。

2 量化农业的发展演化及其总体思路

“量化农业”是一种建立在信息化之上的农业,它利用大数据,互联网、物联网、区块链等信息技术转变农业在生产、流通、消费和管理等方面的发展形态,改变农业发展的常规路径,缩小农业与其他行业的发展边界。

2.1 量化农业发展演化分析

实质上,量化农业的演化升级与量化本身的推进是由于农业发展和对外联系的驱动,呈现出向内填充且向外膨胀式的圈层扩展态势。量化农业系统建设架构见图1。量化农业与农业供给侧改革、乡村振兴战略之间紧密联系,形成“功能圈层、模式圈层、目标圈层”三大圈层。功能圈层与模式圈层之间通过农业的全产业链链接,模式圈层与目标圈层之间通过制度政策效应链接,彼此之间发生交互作用,呈现出一个近似“8”的逻辑空间形态。

图1 量化农业系统建设架构(“8”字模型)

2.2 量化农业“三步走”的发展思路

在乡村振兴战略背景下,实现城乡融合是解决农业经济低效益发展的关键。城乡融合发展下的城乡关系随着时间的推移而不断发生变化,城乡关系的微调会带动农业供给侧结构性改革制度的微调,同时引起量化农业行为分步骤、有阶段地实现。

第一步:农业产业链上局部区段的互联网化。农业产业链上局部区段的互联网化是量化农业的第一步,它以大数据为基础,对传统农业产业链上相应部分环节采取系统化的管理模式,使农业产业链上的局部区段具有有效性和科学性,同时具备可行的数据积累模式和手段，如农资和农产品电商、智能化农业、农村互联网金融等。针对传统农资供应、农业生产、农产品销售和农业资金需求等问题,运用互联网提供新的解决手段。该阶段能将传统农业产业链上的相应部分环节实现远程化和自动化。农业产业链涉及的领域十分广泛,产业链上游区段,利用互联网切入农业产业链的农资供应和农业生产领域;产业链中游区段,利用互联网切入农产品收储、加工、物流和批发领域;在产业链下游区段,利用互联网切入农产品消费领域。农业产业链各环节借助互联网使农业发展向精准化、智能化、集约化、便捷化、可追溯化等方面发展,促进农业资源要素的优化配置,最终提升农业产业链的效益和效率。

第二步:农业互联网的大数据营销阶段。当一个农业互联网系统的流量已足以形成平台自身的大数据时,再配合相关外部的数据导入,即可对传统农业产业链的各个环节已应用互联网手段进行高效精准的处理,网络经济下的梅特卡夫法则将可能使农产品网络营销活动产生边际效应递增的“超额收益”现象。具体表现为：农资农产品销售的精准化和去中间环节化、互联网金融的广泛应用,以及基于农户精准画像的其他行业营销的互联网实现。农业大数据营销需要根据客户的不同选择偏好、不同社会地位、不同收入水平等差异化特点进行针对性营销,通过客户画像确切地实现客户的细分归类。利用客户画像,农村电商可根据主客户群调整店铺的视觉风格和产品详情页的设计逻辑,针对不同客户群进行不同的营销活动,采取不同的客服语言。实现农产品精准营销,农村电商公司需要采集、存储和筛选数据,并对数据进行分析、挖掘和对客户需求进行分析,以大数据构建精准营销的决策系统,为客户提供个性化的产品和服务。此外,可根据大数据预测新的商机,为企业制定出有效的战略决策。在农业企业的互联网营销阶段,首先要做到企业各个环节在互联网上的可视化;其次,与客户建立紧密联系,及时获取客户的需求和意见;第三，利用互联网技术与上下游企业建立合作关系,逐步缩小与其他企业的合作边界,不断创造跨界联合的新机会[7]。农村企业对产品本身的思考,要以客户的数据信息为导向,将特色农产品与目标人群的需求进行对比,从源头上提升农产品的竞争优势。

第三步:农业产供销一体化综合服务阶段。精准的产供销一体化服务和风险可控的金融服务使农业生产者的效益得到极大提升,从生产到流通、加工各环节的全过程品质可控、进程可控,真正实现“从田间到餐桌”的及时按需供应,保质保量。打通从供应到销路全程,农资、技术、金融服务的恰当配置,运用互联网、大数据、区块链等相关技术构筑起“农业互联网”联接和驱动整个农业产业的全面升级。这一阶段的目标旨在从产前准备开始直到农产品最终到消费者手中各环节数据的全程跟踪、检测和叠加,形成全过程完整的农产品可溯源档案,确保农产品的安全和质量。农业供给侧改革的深化和乡村振兴战略的提出,无疑给大数据时代“量化农业”产业提供了“加速剂”。在这一阶段,综合的产供销一体化大数据平台将生产者的生产环境、生产能力等透明化,将流通者的经营管理水平透明化,将消费者的消费需求和能力透明化,实现以销定产的精准农业,流通环节大大减少、生产实现最大限度优化的高效农业和对所有农产品信息消费者即时可视的放心农业,并在此基础上为不同区域、不同人群和不同消费能力的人针对性地制定健康农产品消费建议,让农业成为不仅仅是“民以食为天”的口粮工程,更是守护每个人健康的现代服务工程。

2.3 发展量化农业的战略重点任务

在农业发展进程中造成的农产品有效需求供给不足,无效需求供给过剩的结构性矛盾主要源于在农业生产、流通、市场和管理过程中存在的各种缺陷。生产者和消费者的信息不对称,造成无效生产;流通环节的自损现象和过多的中间环节;管理者无序化管理,造成恶性循环。在量化农业产业路径下,大数据、互联网和区块链恰恰可解决这些“痛点”。

一是量化农业生产。量化农业生产有利于农业生产形成精准化、规模化、标准化的生产模式。我国传统农业生产要素投入粗放,造成资源浪费现象严重,而大数据技术的兴起,为农业生产开启了定位仪。在生产过程中将土地资源信息、良种信息、育苗信息、播种信息、农膜信息、农药信息、化肥信息、灌溉信息和农情信息等实时传递至农业生产的“最后一公里”,农业生产者根据这些数据信息进行量化分析,精准实施各种农艺措施,使种子、农药、水和化肥的使用量和使用时机实现最优化,做到生产的精准化投入。“互联网+土地=规模效益”,在互联网的条件下,把一家一户的土地数据化,以“农场云”的方式虚拟流转,形成耕地云管理,实现规模化效益。标准化的农业生产模式依靠大数据技术进行管理,运用检测系统和传感器等技术和设备,完整、准确、实时地获取现有地块的土壤、光、水、热、肥等信息,精准判断作物的生长发育情况,再根据各因素在控制作物生长中的作用及相互关系迅速作出科学判定,实现对作物标准化的量化作业。

二是量化农产品流通。我国城市农副产品价格是农村的数倍,一方面是由于农副产品从农田到最终销售阶段,因运输、储存等流通环节造成的自损现象严重,导致农副产品的流通成本远远高于发达国家。数据统计显示,我国的蔬菜和水果的物流损失率在25%—30%,而发达国家仅为5%以下。另一方面,在我国农产品流通环节要经过多个中间商的周转,从农产品产地市场到运销批发商再到销售地的零售批发商,过长的流通链是农产品流通成本较高的另一重要原因。在量化农产品流通环节,利用大数据和区块链建立农产品量化运输决策体系,将GPS、无线射频、条码扫描等方式采集到的运输车辆、人员、农产品的实时信息传递至数据库,使供给和需求有效对接,优化运输路线、缩短运输时间、缩短仓储管理时间,做到农产品的量化运输,最大限度地减少农产品的运输自损。在产销链环节,通过大数据和区块链技术构建农产品产销链量化管理体系,由此缩短产销链过程中的中间环节,以此减少农产品的过长流通链。

三是量化农业市场。传统农业生产中绝大多数农民都是根据长期积累的农作物种植经验进行生产,受生产周期的影响,这些农产品往往不能匹配市场需求,“谷贱伤农”的事件时有发生[8]。量化农业可对市场供需变化信息作出实时反应,捕捉消费者需求,跟踪市场变化,有效解决农产品市场匹配性的问题。将农业市场的农资价格信息、消费信息、市场供求信息、价格行情、国内市场及国际市场信息等存入数据库系统中,然后再传递至生产环节,生产者根据这些信息就能有效地预测各种农产品的价格走势,使农业生产者提前预判进行量化生产；还能对市场数据信息进行量化分析,从而计算出各地农产品的供需情况,有效解决资源分布不平衡的问题,最终达到匹配市场的需求。区块链技术能有效解决农产品市场信息不对称性问题。以土豆生产为例,在常规市场上采购商会提前联系农户表示要收购土豆,但当土豆成熟时,联系人往往消失不见,采购商则重新选派人员去联系农户,利用农户无地储存和着急出售的心理,大量压低价格。但在区块链的技术下,利用区块链下的信息防篡改属性可有效避免这种信息不对称行为。在区块链的分布式记账模式下,采购商、种植户、批发商进行同步式记账,利用三方之间的利益不相容机制,防止信息被篡改和违约风险[9]。

四是量化农业管理。基于传统农业管理的无序化,量化农业管理用大数据支撑话语权和决策权,在关键的决策点上,采取标准化的管理模式。农业企业通过大数据实现从原料采购—仓储运输—产品加工—质量管控的一体化管理,通过网络平台和区块链分布式账本存储系统实现企业内部信息顺畅交流和资源的有效配置,促进农业企业内部管理的高效化。农产品消费者在选购农产品时往往不知道农产品是否使用农药,在运输和加工过程中是否使用添加剂，在区块链的追溯系统下,将农产品生产和运输过程中的信息记录到区块链上,依靠区块链的数学算法和不对称加密系统能有效防止信息的被篡改,从根源上杜绝农产品的农药残留和添加剂超标等问题。区块链技术引入量化农业食品安全追溯体系,可有效解决食品管理安全领域的信任难题,同时可为人们在农产品的消费过程中提供透明化的选择依据。在销售过程中,把分选加工等信息利用区块链的分布式账本存储起来,使完整透明的信息在利益相关方上实现对称使用。根据经营者的信用情况来编制“信用户口”,严重的失信者将被禁止在网络平台和区块链上从事农产品经营活动。

3 量化农业发展模式选择

要发展量化农业,就必须注重量化农业发展阶段的适配性，而这种适配性依赖于选择怎样的发展模式。发展模式决定了战略规划与竞争战略选择的方向、内容。量化农业的发展模式不同于以往的管理科学范式,更加强调农业的可持续、有保护机制的盈利和良性成长(表1)。以往的管理科学范式大都采用归纳法得来,是从众多实践、经验、案例中进行总结提炼归纳,有一定时滞性;而量化农业所处的新时代,海量数据更新速度呈几何级数增长。量化农业的发展模式不但可用归纳来证明其有效性,而且可用演绎法进行推论,同样适用。该系列发展模式让我们重新思考内外环境的变化让农业发展丧失了什么优势,可重塑的优势有哪些,我们以往的业务系统忽略了哪些,新的盈利增长点和突破性成长可能发生在哪里等。

表1 量化农业的主要模式

城乡互惠型量化农业模式:城乡分割对立引发的农业发展落后是制约城乡一体化实现的主要障碍。实现城乡互惠互利与一体化发展,绝不是相对锯短工业发展的“长腿”[10],而是要转变农业发展方式,使农业发展获得高附加值。首先利用大数据建立城乡融通渠道,然后建立土地认领的种植模式,从农产品产出源头实现城乡互惠。这种管理模式的具体操作方法是:农场主将土地放到网上进行征集,认领土地者便成为土地的主人,这块土地的所有产出均归主人所有。主人认领土地后,可自己进行打理,也可交给农场主统一打理;或采取两者结合的方式,采用忙闲时错开时间的方法耕种自己的土地。采用这种模式最终使农业管理者获得更多收益,使城市市民获得田园体验的乐趣和无污染的农产品,达到城乡互惠的效果。利用工业化进程中的信息、技术与管理等先进要素来推进城乡互惠型量化农业；利用大数据构建和延伸城乡产业链,以此提高农业生产率和农副产品的附加值,在工农业的互惠互利中实现提高农业现代化水平和工业化质量。

集约型量化农业模式:从资源的开发利用看,在传统农业模式下,农业发展主要依靠资源的大规模粗放利用,资源利用效率低下,当前依靠粗放利用资源和破坏环境发展农业已走到尽头。转变农业发展方式、实现集约型量化农业模式,当务之急是推动农业资源的互联网分布式计算,提升资源的利用效率。发展集约型量化农业主要依靠农业科技发展,使农业发展从依靠要素投入向依靠数据和依靠技术转变,全面提高农业综合生产能力,使农业生产方式从拼资源、拼消耗转向注重大数据引领。如集约化施肥,以耕地基础信息为数据支撑,以地理信息技术为空间基础,利用大数据建立测土配方施肥系统;根据历年土壤的施肥、养分和每个地块的产量情况等构成的数据,为每个地块提供精准权威的肥料配方和施肥方案,做到最大程度地节约肥料使用;集约化农药,根据卫星遥感、物联网、区块链和云计算等获取的数据信息建立农作物病虫害预警监测系统,以此建立农药使用管理云平台,利用预警系统和云平台指导农业工作者科学合理地使用农药。

生态型量化农业模式:从生态环境关系看,我国农业可持续发展遭遇瓶颈,人与环境的矛盾突出,农民福利水平的帕累托改进难度较大。农民为了争取短期效益,过度施肥、滥用农药,造成土地板结、耕地质量下降,不同程度地对生态环境造成了破坏。生态型量化农业模式是利用大数据将农业供给侧结构性改革和乡村振兴战略紧密结合,生成新农业产业业态。生态农业大数据是集成了多个部门对生态环境的连续观测、长期积累的数据，是对搜集到的数据借助智能化模拟分析技术,根据不同的问题和不同的区域实施不同的解决方案与对策,为实现健康可持续的新农业产业业态和解决我国目前农业生态环境问题,实现可持续发展提供技术支撑[11]。

4 推进量化农业发展的长效机制

4.1 推进量化农业的激励机制

量化农业是规模化、智能化和信息化的农业产业,需要大量的资金投入。当前我国农村金融不能满足农民的需要,应积极推进农村金融服务的相应激励机制,激发农民利用农村金融服务的内在积极性,促进量化农业发展。我国农村金融服务的互联网模式主要包括小额贷款和农业保险。农民贷款需要有效的抵押物,主要是因为未建立有效的信用机制。当农业经营者贷款时,需要获取银行、保险和征信机构的数据信息,这些信息不但不完备、不准确,而且使用成本较高。在量化农业的区块链技术下,利用区块链中数据信息的不可篡改属性,使信息获取更加准确。区块链的作用在于依靠程序算法自动记录海量信息,并存储在区块链网络的每一台电脑上,信息透明、篡改难度高、使用成本低[12]。因此,当贷款者需要贷款时,贷款机构可依据区块链上的数据信息来判断是否放贷。其次是农业保险。农业保险覆盖范围小且经常出现骗保事件,在区块链的农业保险下,农业保险业务范围可扩展到农业产权交易和农业知识产权保护方面。此外,在区块链下可将智能合约运用到农业保险方面,在智能合约与区块链结合之后,一旦遇到农业灾害达到赔付条件时,就能自主启动赔付程序,提高了赔付效率,改变了以往赔付周期长的缺陷。

4.2 推进量化农业的约束机制

主要是:①推进消费者对生产者的约束机制,建立产品体验机制,约束生产者行为。量化农业时代注重产品体验,通过采取产品体验机制,用户可对所需农产品有全方位的了解和体验,利用农产品虚拟化的农场体验满足都市消费者的个性化需求,使农产品与产品体验相关的服务捆绑在一起创造更高的附加值。在农产品体验环节,用户可对农产品提供实时评价,以此约束生产者提供高质量的产品。②推进企业与农户的互相约束机制。在“企业+农户”模式下,农户的生产过程受到了企业的严格监督,最终产品也要经过企业的严格检测,保障了最终流到消费者手中的产品质量;同时,建立企业对农户的托底收购约束机制,消除了农户的后顾之忧。③推进政府监管约束机制,引导企业规范经营。政府通过行政决策为量化农业发展提供法律、政策和技术支持,鼓励和培养其他行为主体对量化农业多向投入,同时也为量化农业提供法律、政策和技术方面的约束,使量化农业在政府的监督下规范经营。

4.3 推进量化农业的风险共担机制

量化农业在推进过程中会出现信息安全的风险、交易安全的风险,推进量化农业风险共担机制,阻断风险的连锁反应。主要是:①建立农户与企业的利益(风险)连接机制,企业主动参与农户的生产过程,将农户的土地等生产要素折股参与企业合作,企业根据股份给农户分红,而产品的生产风险由企业和农户共同承担。根据加工和销售的需要,企业将参股农户的土地连片并划分不同的种植区,在专家的指导下分交给个体农户经营。同时,企业为了确保产品的产量和质量,定期给农户提供技术培训,对交货产量和质量高的农户企业可给予实物奖励。②推进风险基金机制构建,订单农业将作为量化农业的重要一环。由于农产品生产周期长,生产过程中难免会遇到很多不可控制的自然风险因素。采取“国家补一点、企业出一点、农户拿一点”建立风险基金,在自然风险条件下当农户的订单未达到合同要求时,可利用风险基金确保合同的执行,风险由国家、企业和农户共同承担[13]。

5 政策建议

5.1 从战略角度做好量化农业顶层设计

在国家层面上,根据互联网、大数据、区块链、物联网等现代信息技术,研究制定量化农业顶层设计,研讨制定量化农业的发展规划,从国家层面上形成扎实可靠的发展格局。在省、市、县层面研究，制定量化农业发展方案和应用示范,推进量化农业关键技术的突破,制定量化农业技术路线图。我国各地农村地区差别很大,因此在制定发展规划时应深挖区域特色,依托区域发展优势,构建区域农业差别化发展模式。

5.2 完善涉农服务信息共享标准体系

农业信息的标准化是量化农业的重要保障,如果缺乏统一的信息标准,不同系统之间的信息资源将不能共享,而完善的农业信息标准化体系可提升量化农业的发展水平和效率。因此,应加快构建农业信息分类、编码、发布和共享等相关配套标准;推进涉农部门之间信息的标准化,使不同地区采集和处理的数据能够共享;建立完善的农业信息标准服务体系,从国家和地方战略上尽快出台服务量化农业的大数据技术、标准和协议等规范。

5.3 构建量化农业人才梯队

推进量化农业要有必备的人才梯队储备。大力促进乡村地区、涉农部门和涉农产业人的全面信息技术素质发展,进行专职信息技术人员轮训,加快弥补量化农业人才的知识和技能短板。开展多种形式的农村职业教育和成人教育,鼓励社会教育机构承担培训农业工作者的任务,建立农业工作者终身教育与培训机制,保证其知识与技能及时的更新。依托互联网开展在线教育,对不同层次和需求的量化农业工作者采取针对性培训。

当前我国量化农业的发展正处在初级阶段,具体路径或实践形式才刚刚起步[14],仍然面临着众多的挑战,因此如何合理地开发、利用和保护大数据这一重要的战略资源,并从中挖掘出有价值的信息,提高我国乡村振兴战略的产业路径的科学研究水平,需要人们探索认知的空间还很大[15]。通过促进大数据、云计算、互联网、物联网、区块链在农业领域中的应用,最终实现农业决策管理的精细化、定量化,农业大数据服务的专业化、多样化和智能化,为我国实现农业可持续发展和乡村振兴战略奠定坚实的产业基础。