数字农业发展研究文献综述

舒圣宝， 房 瑞， 邓 醒， 张婧怡， 汪建雨， 吕 丹

（武汉东湖学院经济学院，湖北 武汉 430212）

0 引言

当前，新一代信息技术创新空前活跃，推动全球经济格局和产业形态深度变革，不断催生新产品、新模式、新业态，为数字农业的发展创造了机遇[1]。数字农业既是我国数字中国战略、数字乡村战略的内在要求，也是实现我国农业现代化发展的必然趋势和正确选择[2]。2018 年以来，《实施乡村振兴战略的意见》《国家乡村振兴战略规划（2018−2022）》等文件为加快发展数字农业指明了方向，提供了遵循[3]。2019 年5 月，《数字乡村发展战略纲要》明确将数字乡村作为乡村振兴的战略方向[4-5]。2019 年12 月，《数字农业农村发展规划（2019−2025 年）》提出了新时期推进数字农业农村建设的总体思路、发展目标和重点任务[6]。2020 年中央1 号文件提出，加快现代信息技术在农业领域的应用，开展国家数字乡村试点[7]。2021 年中央1 号文件提出，实施数字乡村建设发展工程，发展智慧农业[8]。

在这样一个时代背景下，数字农业对于提升数字化生产力，抢占农业制高点，推动乡村全面振兴和农业高质量发展，促进农业农村现代化等方面具有重要意义，是学术界研究的重要课题。通过对现有文献的整理和分析，发现数字农业的内涵、现状与问题、实施路径、指标体系、国际经验及其启示等研究内容是学界目前关注的焦点，学术界涌现出许多有益成果。鉴于此，本文以2000−2021 年数字农业领域中文核心期刊论文为分析对象，采用文献综述方法，概述了国内数字农业的研究脉络，总结与评述国内相关研究成果，对未来研究做出进一步展望。

1 内涵

国内学者在21 世纪初期开始了关于数字农业的相关研究，数字农业的内涵随着社会发展不断丰富，但通过梳理现有文献发现，目前关于数字农业并没有形成统一的界定。国内学者主要从数字农业含义、数字农业技术、数字农业内容、数字农业与精细农业之间的关系4 个方面界定数字农业的内涵。

首先，关于数字农业的含义。数字农业是以数据为农业生产要素，利用现代信息技术对农业对象、环境和整个过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业方式，其根本目的是合理利用农业资源、降低生产成本、改善生态环境[9-11]。其次，杨宇姝等[12]认为数字农业的内容包括数据仓库、监测系统、预测决策系统、信息发布与咨询系统、数字化农业机械。再次，有关数字农业技术。刘海启[13]指出数字农业是将遥感技术、地理信息系统、全球定位系统、网络技术、大数据和云计算等现代信息技术和农学、植物生理学、生态学、土壤学等现代农业技术深度融合的产物。最后，关于数字农业与精细农业之间的关系。唐世浩等[14]表示数字农业与精细农业互相依存、互为补充，精细农业是农业发展的目标，数字农业是实现该目标的基础和手段。

综上所述，笔者认为数字农业的内涵是以互联网、物联网为载体，以云计算、大数据分析为依托，通过多学科、跨领域、多边缘学科的集成，将信息技术与农业深度融合的新业态。

2 发展模式

学者们对数字农业的发展模式进行了有益探索，金建东等[2]认为我国数字农业典型案例的实践，正是数字技术在农业产业的生产、物流、营销和金融等环节的融合应用，其运营遵循数字农业特有的技术逻辑和应用逻辑。毛薇等[15]分析数字乡村建设的实施现状，提出农村电子商务、农业与其他产业深度融合及农业生产结构优化等“互联网+农业”模式。阮俊虎等[16]界定数字农业运营管理概念和特征，识别出数字农业运营管理的关键问题和理论方法，形成了建设农业物联网的创新商业模式与一体化技术解决方案。赵丙奇等[17]指出实施农业龙头企业模式、大型农产品生产示范基地模式、“电商+追溯体系”模式、地理标志农产品模式及政府组织推广模式，推进数字农产品追溯体系建设。王廷勇等[18]选择广东省高州市“智能生产+数字营销”、云南省开远市“数字技术+高原特色农业”、浙江省德清县“数字经济+数字治理互动”的数字农业典型发展模式，对其进行探讨、总结。汪旭晖等[19]总结网易味央猪数字农业模式的发展历程，对比分析网易味央猪模式与传统生猪养殖模式，研究发现数字农业的发展模式包括数字生产模式和数字经营模式。易加斌等[20]以创新生态系统理论为基础，分析农业数字化转型的驱动因素，研究发现，农业数字化转型的战略框架由农业生产数字化和消费数字化构成的生产经营全过程数字化转型、围绕农业产业链上下游形成农业配套服务数字化转型和数字经济与农业深度融合的农业价值链延伸产业数字化发展3 大战略模块构成。温涛等[21]总结发达国家数字经济与农业农村经济融合发展的国际模式，将中国特色实践模式归纳为数字金融服务“三农”的模式、农业保险决策管理模式、农业全产业链模式和多位一体智慧农业模式4 种类型。

3 存在的问题

目前，各地区数字农业发展取得了一定成效，但同时也面临着诸多困难。

一是顶层设计不完善。我国尚未就农业数字化转型进行系统化布局，造成农业数字化产值规模明显小于其他产业、数字化速度明显慢于二三产业。地方政府推进农业数字化的力度不够，数字化保障不到位[22]。钱明辉等[23]指出农业农村数字经济的健康发展需要良好法制环境的保障，在农业信息安全、农村数字经济与实体经济融合发展等方面，存在大量法律法规建设与完善方面的工作有待推进。蔡知整等[24]指出基于多种高精尖信息科技整理、采集的涉农数据面临着数据泄露的巨大风险。

二是数字基础设施建设滞后。目前，我国农村信息化基础设施建设处于起步探索阶段，存在农业数据资源建设基础薄弱、大数据资源共享机制不健全、农业数字技术研发和智能装备明显滞后、大数据分析应用与产业融合发展不充分等问题[25-26]。

三是数字人才缺乏。农民群体受教育程度相对较低，缺乏主动学习信息技术的积极性，外加对网络安全的担忧，导致农民对网络信息信任度低、信息获取意识不强和信息获取效果不佳[27]。王胜等[28]指出数字农业发展中青年劳动力流失严重、留守老人存在“数字鸿沟”和“新农人”群体相对较小等严峻挑战。殷浩栋等[29]认为经营主体的数字化应用不足、相对滞后的数字技能培育体系限制了数字技术向农业农村渗透的广度与深度。

四是数字技术有效供给不足。赵春江[30]指出由于缺乏基础研究和技术创新，核心的农业传感器和智能决策的算法模型，以及高端农业智能装备缺乏，难以满足实施数字农业的需求。此外，农业智能控制与农业机器人关键技术及核心零部件远落后于发达国家。

4 发展路径

学者们从多个方面提出数字农业的发展路径。杨建利等[31]提出依托数字中国战略，在国家层面建立起数字技术赋能农业高质量发展的工作机制，各地制定数字技术赋能农业高质量发展的总目标、时间表、任务书、路线图，强化政策落地。陈一明[32]、吴晓曦[33]提出设立涵盖风险信息相关并能对其进行处理和反馈的数据库系统，通过大数据信息采集立法，并制定一系列相关法律，健全风险防控体系，完善风险防控的预警及应急机制。邹辉[34]为打破制约农业农村数字化的困境障碍，提出优化数字乡村发展环境、拓展乡村新业态等对策建议。刘海启[35]指出，我国需要进一步加强数字经济和数字农业知识的宣传普及，提高数字农业发展必然性的规律性认识，加强农业遥感及农业数字化工作，加快构建数字农业经济体系。张太宇等[36]基于政治经济学研究视角对数字农业发展与财政支持的内在关联机制进行理论分析，审视财政政策支持数字农业发展的主要着力点，建议充分发挥财政带动作用，工商资本下乡助力数字农业提质增效，实现共享发展，强化关键核心技术攻关财政支持机制，加强财政对人才队伍建设的投入。孙九林等[37]建议强化总体布局，加强农村数字化改造，加大核心技术攻关投入，加强体制机制协同创新。齐文浩等[38]认为提高农村网络覆盖率、优化农村物流配送、推动农业大数据建设、加强电子商务培训等是数字经济助推农村经济高质量发展的关键路径。吕普生[39]立足于可行能力框架，提出从扩充农业信息化空间、提高农村信息可及性、增强农民信息支付能力、培育农民的信息知能及推动农村互联网应用等方面，弥合城乡数字鸿沟。秦秋霞等[40]指出释放数字技术的赋能作用，推动乡村产业、生态、文化、治理、服务等方面的数字化转型。朱思柱等[41]认为区块链技术是数字农业的重要体现，发挥区块链技术促进农业农村现代化，区块链政策应更加注重在技术创新、标准体系构建、应用场景打造、沟通协调机制等方面系统集成。

5 评价指标体系

当前，对我国数字农业总体发展水平进行定量测算，准确把握我国数字农业发展状况，已经成为学术界研究的重要课题。如表1 所示，众多学者构建数字农业评价指标体系，为进一步推进数字乡村建设提供科学依据。

表1 数字农业评价指标体系Tab. 1 Evaluation index system of digital agriculture

有些学者从宏观视角构建数字农业评价指标体系。如张鸿等[42]构建数字农业高质量发展评价指标体系，研究发现，我国数字农业发展水平提高，各省份数字农业发展水平存在显著差异。张彦军等[43]构建了农业生产数字化率的评价模型，研究发现，农业生产数字化率对我国农业生产领域的数字化发展水平具有较好的标度意义。常倩等[44]构建智慧乡村评价指标体系，认为评价智慧乡村需要体现智慧乡村的概念内涵，考虑智慧乡村实践的地区差异和发展阶段，综合反映智慧乡村发展水平。沈剑波等[45]构建了一套农业信息化水平评价指标体系，研究发现，农业信息化人力资源在农业信息化进程中具有重要作用。也有学者以具体地区为例，对智慧农业的指标体系展开了探索。如张滨丽等[46]构建了黑龙江省智慧农业综合效益评估体系，认为黑龙江省智慧农业的应用，降低了农业源化学需氧量和氨氮的排放量，节省了水资源和化学肥料的消耗，增加了农村人均收入。耿鹏鹏等[47]以广西为研究区域，构建智慧农业发展状态评价指标体系，研究发现，广西智慧农业发展状态水平显著提高但增速放缓，农业科技创新能力对广西智慧农业发展状态具有直接拉动作用。

6 国际经验

综观世界各国，尽管经济社会发展程度各不相同，但在农村发展进程中都积累了相对丰富的经验，其中在数字农业方面的一些典型做法和经验值得我国学习和借鉴[48]。基于此，相关学者研究数字农业发展的国际经验，并指出其对于我国数字农业发展可能提供的启示，如表2 所示。

表2 数字农业发展国际经验Tab. 2 International experience of digital agriculture development

7 结束语

基于国内数字农业发展研究展开综述，研究发现，近年来受到社会发展、国家战略、科技发展趋势等因素的影响，数字农业逐渐成为研究热点，更多学者开始关注数字农业相关研究，研究成果日益丰富，为实施数字乡村战略提供理论指导，同时也为后续数字农业发展研究奠定了理论基础和参考依据。然而，随着数字农业的研究不断深入，当前研究在有些方面需要进一步完善。一是关于数字农业的内涵界定尚未形成统一。二是我国学者提出的数字农业发展路径多停留在理论层面，对提出的数字农业发展策略实施后的实际效果有待进一步深入研究。三是关于数字农业评价指标体系构建的原则、层级、维度、指标与权重等方面存在较大差异。

未来，可以从以下3 个方面继续推进数字农业发展研究。一是对数字农业的内涵进行进一步的界定，加强对“数字农业”和“精细农业”两者概念的本质区别研究。二是从微观数据着手，对典型地区的数字农业发展模式、政策效率、保障机制进行分类化研究，总结其成功的经验并拓展其研究成果。三是从地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学、计算机软件和计算机应用、贸易经济等多个学科视角展开实证研究，构建科学完善的数字农业评价指标体系。