农业经济管理数字化转型的发展路径研究

摘 要：数字农业在农业现代化进程中发挥重要的推动作用。农业经济管理加快数字化转型，可提高农业生产效率，提升农业管理决策效能，促进农业生产节本增效，提高农业风险防范能力，加快农业生产数字化改造速度，推动农业产业转型，延伸农业产业链，促进农业全产业链升级。但当前农业经济管理中数字化转型尚存在数字基础设施建设不完善、数字技术应用成本高、数字化信息传播不畅、数据安全与隐私风险高、农民数字素养不高等问题，可从农业数字化基础设施建设、数字化转型成本、数字化信息系统、数据应用安全、农民数字素养建设等方面探索农业经济管理数字化转型的发展路径。

关键词：农业经济管理；数字化转型；发展路径；农业现代化

中图分类号：F323 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2024）12-48-4

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.12.010

0 引言

近年来，一系列政策和措施出台，强调数字农业在农业现代化进程中的重要性。2019年5月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《数字乡村发展战略纲要》，明确提出要推进农业数字化转型，加快推广云计算、大数据、物联网、人工智能在农业生产经营管理中的运用。2024年5月，中央网信办、农业农村部、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发了《2024年数字乡村发展工作要点》，强调以信息化驱动引领农业农村现代化，促进农业高质高效发展。这些文件不仅明确了当前农业经济管理的发展目标，也为农业数字化转型指明了发展方向。

1 农业经济管理中数字化转型的必要性

1.1 提高农业生产效率，提升农业管理决策效能

1.1.1 实现精准农业，提高农业生产效率

农作物产量和品质易受气候、土壤、生产条件等各种因素的影响。在农业生产过程中，仅依靠农业生产者的人工测量和现场查看，结合以往生产经验开展农业生产，已不能适应现代农业生产的要求。农业数字化转型使得农业生产趋于直观化、科学化，将大数据、物联网、云计算、第5代移动通信（5G）、人工智能（AI）识别、多传感器数据融合等技术引入农业经济管理过程，可实现种植作业的精准监测，帮助农业生产者掌握生产规律，提高农业生产效率。

1.1.2 调整优化农业结构，提升农业管理决策效能

数字农业对影响作物产量和品质的土壤、水分、气候、作物品种习性等因素进行数据采集，从耕、种、管、收等生产环节积累农业种植行为数据，通过农业种植数据的汇总和大数据分析，掌握区域内种植结构、产量情况，帮助农业生产者依据数据分析结果调整农业生产结构与方式，将生产过程中的各种不可控因素变为可控因素，提升农业决策的科学性和准确性，优化农业资源配置，助力农业生产的动态调整，更好满足多元化的产品需求和生产需要，以此带动农业持续稳定发展［1］。

1.2 促进农业生产节本增效，提高农业风险应对能力

1.2.1 根据作物需求优化水肥药施用量，推动农业生产节本增效

数字农业将信息化、数字化、智能化技术应用到农业生产系统，通过海量数据的获取，建立农业模型和算法，摸清作物的生长规律和对光、温、水、肥等资源的需求特点，通过高通量作物表型监测、人工智能病虫害识别、土壤快速无损检测等技术，构建作物生长模型，智能化精准识别作物的病虫害，对土壤进行快速全面体检，从而做出适时适量施用水肥药、播种收获时间选择等管理决策。根据作物需求进行水肥药的精准施用，对作物种植过程进行精细化、精准化管理，可减少水肥药用量，实现作物产量和品质的提升。

1.2.2 加强灾情监测与风险预估，提高农业风险应对能力

数字农业带来的信息感知、精准决策、智能控制等功能，让农业生产从以往的经验型生产转向现代化生产。智慧化设备为作物保持稳定的生产环境，可实现对农田气象墒情、虫情等生产环境指数的实时监测，及时预知异常天气与病虫害发展趋势，以有效应对自然灾害和病虫害的威胁，为农业生产经营提供科学指导，降低灾害损失，增强农业生产的抗风险能力。

1.3 加快农业生产数字化改造，推动农业产业转型升级

1.3.1 改进农业生产技术，加快农业生产数字化改造

目前，数字农业科技装备在细分领域不断开花结果。多功能作业平台、测绘无人机、采摘机器人、无人植保机、遥感无人机、智能插秧机等智能作业装备系统被不断开发应用，在5G技术的支持下进行高精度作业，通过精准农业、智能农机等技术手段，实现农业生产的智能化和精细化，提高农业生产效率和质量，助力打造现代化大农业新场景，以农业生产技术的革新带动农业经营管理效率的提升。

1.3.2 聚合数据力量，推动农业产业改造升级

数字农业运用先进的科学理论、设备技术等对传统农耕模式进行创新、调整与优化，推动传统农业朝着现代化、机械化、产业化、智慧化方向发展。在农业经济管理中运用农业大数据，充分发挥大数据技术在信息资讯方面的优势，既能综合分析传统农业的缺陷与不足，又能科学预测农业发展方向，切实解决传统农业信息滞后的问题，为传统农业的改造升级提供支持。

1.4 延伸农业产业链，促进农业全产业链转型升级

1.4.1 畅通要素流动通道，延伸农业产业链

生产要素的客观限制是农业现代化进程的重要阻碍因素，农业生产与管理建立在市场导向基础之上，需要兼顾多方面数据的综合分析，全面考量市场需求、地方自然资源与条件、农业配套设施设备与生产技术等因素。数字技术为农业生产、流通、销售的各个环节提供要素支持，提高信息流动效率，削减信息获取难度，减少产业链纵向和横向参与主体间的信息差，有效推动生产数字化、流通现代化、销售高效化，深化农业与相关上下游产业的紧密结合，全方位推动农业产业链的延伸［2］。

1.4.2 整合生产要素和服务主体，促进农业全链条数字化转型

数字技术推动农业生产向精细化、高效化、绿色化发展，依靠数字育种、智能农机设备、大数据分析等现代信息技术，进行生产全流程精准操控，推动生产、加工、流通、销售各环节稳步向数字化、标准化、规模化转型，实现农产品从产前、产中到产后全链条系统自动化管控及生态圈建设，有效促进农业生产增产、增效、增益，为农业现代化的实现夯实基础。

2 当前农业经济管理中数字化转型存在的不足

2.1 数字基础设施建设不够完善

《中国互联网网络发展状况统计报告》显示，截至2023年末，我国农村地区互联网普及率已提升到66.5%。这表明在数字乡村发展过程中，基础通信设施的建设已初具规模。但数字农业发展并不仅是信息基础设施建设和数字平台搭建的技术呈现，更要能够满足农业发展需要，切实解决农业发展问题。一方面，目前乡村数字基础设施建设方案倾向于标准化，方案设计往往复制城市的数据管理系统，聚焦于数据的可视化、景观化。但我国农村情况千差万别，存在大量小、散、远的村庄，标准化、规模化的数字系统脱离于乡村现实，不能满足村庄的个性化需求，往往使用率较低，阻碍农民通过实践操作提升数字素养与能力。另一方面，一些偏远地区的乡村网络基础设施薄弱，数字鸿沟问题依然存在，导致在信息技术高度发展时期仍然存在“乡村迟滞”现象，农民对数字知识和技能的诉求尚未得到满足。

2.2 数字技术应用成本高

数字农业需要引入大量的智能化设备，如智能传感器、物联网设备、无人机、自动化农机等，设备的购置费用较高，初期投入成本高；同时，为确保数字农业的稳定运营，设备运营过程中要持续对设备维护、技术更新、人才薪资等进行投入，后期运营成本高，而农业具有资金回收周期长的特点。数字农业投入高，难以在短期内收回，这使得作为农业生产主要经营主体的普通农户难以负担数字化转型的成本。

2.3 农业数字化信息传播不畅

当前，数字技术在我国农产品销售和流通环节发挥了巨大作用。然而，数字技术在农业生产环节的应用，尤其在实现精细化管理方面，目前多集中于单点的研究和小规模的应用，缺乏覆盖农业生产全流程的数字技术应用。不同农业经营主体对农业数据的采集标准不统一，主体间存在“信息孤岛”，导致涉农数据资源尚未实现共享互通，农业数字化信息传播不畅。

2.4 农业数据的安全与隐私问题

在数字农业发展过程中，数字技术与农业农村各领域各部门渗透融合，农业数据收集涵盖范围广泛，积累了海量数据资源，包括气象、土壤、水质、农机、农作物生长、农业建设等各方面的重要数据。在农业数据的传输和共享过程中，数据的安全和隐私问题不容忽视。一方面，数据的收集和传输涉及多部门、多层次，参与者众多，任何参与人员的疏忽或不法行为都可能导致数据泄露或被非法篡改，影响数据的准确性和可靠性［3］，对农业农村部门的精准决策、农业生产者的数字化生产和销售等造成不利影响。另一方面，农业数据的共建共享增加了数据泄密的风险敞口，可能会导致农业数据被非法获取或滥用，影响农业数据的安全性和隐私性。

2.5 农民数字素养不够高

一方面，农村人口老龄化加剧农民数字素养培育难度。第七次全国人口普查数据显示，农村60岁以上老年人口占比14.98%，比第六次全国人口普查上升约8个百分点，乡村老龄化程度更高、更严重。留存农村人口年纪偏大，受教育水平偏低，导致其对数字技术的接受程度较低，面对数字技术的使用门槛，其使用意向偏弱，导致“不会用”和“不敢用”的问题。另一方面，数字设备适农化水平较低。在农村生活生产场景中，智能终端易摔易坏，更换成本较高，而农民使用“老年机”的现象普遍，“老年机”功能少，导致不利于培养其数字素养。当前，软件应用程序的操作流程较为复杂，在注册及使用过程中，涉及的身份验证、权限设置等步骤烦琐。此外，诸如浇水、施肥等多种功能未能有效集成于单一平台之中，上述因素均影响了用户的使用体验，进而导致了应用程序被评价为“不好用”的情况。此外，农民在获取数字技能方面往往依赖于亲朋好友或邻里间的帮助，这种学习方式较为零散，缺乏科学性和系统性，从而在一定程度上阻碍了农民数字素养与技能的有效提升。

3 农业经济管理中加快数字化转型的实践路径

3.1 加强农业数字化基础设施建设，整合优势数字资源

为了进一步推进农村电信网络、宽带网络的建设和升级，弥补技术、设施等短板，政府、电信运营商及农业科技企业等应共同整合现有的优势数字资源和数字技术。这一整合将围绕智慧农业、智慧广电、数字供应链等多场景的数字农业设备需求，旨在建设更为完备的农村信息服务体系。

综合考虑不同乡村的环境和结构特点，打造能够满足农民不同层次需求的数字服务平台。该平台应重点突出适用性，简化使用流程，降低操作难度，确保农村居民有兴趣、有意愿参与其中。通过完善硬件设施和搭建软件平台，乡村信息化发展基础得以夯实。

3.2 降低数字化转型成本，提升数字技术应用水平

加强科技创新和研发，推动技术升级和更新换代，开发普适性数字技术，克服技术更新换代快、投入成本高等问题。通过政策扶持和市场机制等手段，降低数字化转型的成本和门槛，盘活数字化资源，让农业产业链条能够负担数字化转型的成本，让更多农民能够享受到数字化转型带来的红利，真正做到让数字化服务普惠千家万户。

降低农民使用数字设备的技术和费用门槛，将数字技术从易到难地接入农民的生产生活，推进互联网应用适农便农，吸引农民应用数字技术，对符合条件的农村数字产业专用设备按照相关规定进行补贴，促进数字技术接入普适普惠，增强农民对应用数字技术的底气和信心。

鼓励小农户通过合作社、产业联合体等形式共同实现数字化转型。小农户经济实力有限，新型农业经营主体可发挥聚合优势，联合小农户共同筹集资金购买数字化设备，提供技术支持和管理服务，共享资源和技术，帮助小农户实现数字化生产和流通。

3.3 畅通数字化信息系统，实现农业数据资源的共建共享

建立农业生产全流程的数据采集标准，提高不同经营主体的采集结果的可比性、可兼容性、可集成性和连贯性，在大范围内打通农业生产的数据流，实现涉农数据资源共享互通，打破农业个体化的信息孤岛。

建立农业大数据共性平台底座。影响农业生产的水、土、气、生等4类指标的数据格式和类型不同，数据来源不一致，具有多源异构的特点。这些数据通常以不同结构和语义表示，无法直接融合和共享。因此，数字农业应建立农业大数据共性平台底座，汇聚不同区域的农业信息，加快弥合“数字鸿沟”。

3.4 规范农业数据管理，增强农业数据应用安全

制订农业数据采集、传输、存储、访问等管理制度和规范，加强数据要素治理，确保农业大数据安全，按照人员岗位和工作需求，确定不同工作人员接触不同等级数据的权限，避免农业数据泄漏造成的被动局面。

完善农业数据分类分级管理制度，建立完善的数据安全和隐私保护机制，加强数据监管和防护，确保数据的安全性和隐私性。按照农业产业领域对数据进行分类，对不同等级数据采取不同程度的保密措施，对重要数据和核心数据进行审慎开放共享，增强农业数据应用安全［4］。

3.5 加强农民数字素养建设，提高农民的数字技术应用水平

加强对数字技术在农业生产领域的应用与案例分享，通过实践经验的传授与交流，让农民深入认识数字技术对农业生产的作用和价值［3，5］，扭转农民数字化意识不强的现状，提高农民应用数字技术的意愿。

加强农民的数字素养培训和教育，提高他们的数字技能和应用能力，注重农民数字素养培育与农业产业发展、农村治理等的紧密结合，体现实践性和社会性，让更多农民搭乘“数字快车”，跨越“数字天堑”，共享“数字果实”。

加强培训和技术支持体系的建设。通过政府部门设立培训机构，并与农民合作社、农业合作社、农业产业联合体等组织合作，开展农民培训计划，切实提高农民数字素养，激发农民参与数字农业建设的主体性。

4 结束语

当前，数字技术成为驱动农业高质高效发展的重要引擎，数字化转型成为当前农业经济管理的发展目标，因此，应探索转型发展路径，从数字化基础设施建设、数字化转型成本、数字化信息系统、数据应用安全、数字素养建设等方面，推动农业经济管理加快完成数字化转型。

参考文献：

［1］徐凤梅.农业大数据在农业经济管理中的应用及提升策略［J］.新农民，2024（17）：43-45.

［2］成彬.农业大数据在农业经济管理中的作用探讨［J］.山西农经，2024（1）：159-161.

［3］李欢欢.农业经济管理中的数字化转型与农业生产效益提升研究［J］.农村经济与科技，2023，34（18）：21-24.

［4］牟秀花.基于数字农业背景的农业经济管理体系创新研究［J］.农村经济与科技，2024，35（3）：77-80.

［5］吴丰，宋磊.新时期农业经济管理信息化制约因素与发展路径探讨［J］.智慧农业导刊，2022，2（22）：74-76.