数字赋能江苏农业新质生产力发展研究

摘  要  全产业链赋能、经营模式迭代、产业业态重塑是数字赋能农业新质生产力的重要机制。江苏具备数字赋能打造数字农业新质生产力的基础条件，但面临创新链研发供求衔接不紧，产业链数据贯通水平不足，价值链场景拓展度不广，供应链集成智能化不高，利益链主体嵌入度不深等困境。应加快数字农业科技创新，强化农业数据开发应用，创新数字场景驱动模式，提升农产品供应链智能水平，优化利益联结机制，打造数字赋能农业新质生产力发展的省域范例。

关键词  数字赋能；农业新质生产力；“五链重构”

新质生产力是以科技创新为主导的生产力质态，新质生产力的“新”体现在“新业态、新技术、新要素、新范式”。新质生产力的“质”则表现为生产方式的根本性转变，通过颠覆性技术突破引领生产力跃迁。2024年5月30日，中共江苏省委十四届六次全会要求把加快发展新质生产力作为江苏“走在前、做示范”的具体行动，更大力度塑造发展新动能新优势，扎实稳健推进中国式现代化江苏新实践。发展农业新质生产力是江苏打造新质生产力重要阵地的应有之义，更是推进农业现代化、建设农业强省的必然要求。科技创新已成为推动农业新质生产力发展的关键引擎，以数字赋能推动农业全产业链转型升级是发展江苏农业新质生产力的有效路径。江苏具备数字赋能农业新质生产力发展的基础优势，但也面临一定挑战，必须充分释放现代农业“五链重构”的数字赋能效应，加快江苏农业新质生产力发展步伐。

一、数字赋能农业新质生产力发展的内在机理

农业现代化是利用生化技术消除由无弹性土地约束与利用农业机械化手段消除有弹性劳动供给约束，提升农业全要素生产率的动态过程。[1，2]农业新质生产力则是运用先进的科学技术、信息技术和管理手段，提高农业生产效率和产品品质的能力。农业科技创新贯穿制种育种、农业生产加工、农业营销服务推广等农业全产业链各环节，成为引领农业新质生产力发展的关键动力。[3]农业数字化转型是促进农业新质生产力发展的重要手段。数字技术创新能通过全产业链赋能、经营模式迭代、产业业态重塑这三大机制推动农业新质生产力发展。

（一）全产业链赋能构成农业新质生产力的产业基础

数字赋能通过夯实农业全产业链竞争优势助力农业新质生产力发展。首先，数字农业通过应用物联网技术，实现了对农田环境、作物生长、农机作业等农业生产要素的实时监测和数据采集，为农业生产提供精准化决策支持。[4]其次，数字农业利用大数据和人工智能技术，对农业生产过程进行智能优化，不仅能够预测作物病虫害的发生趋势、提前制定防治措施，而且能根据市场需求和价格变化，调整种植结构和生产计划，实现“订单式生产”，提高农业全产业链经济效益。最后，数字农业推动农业装备的智能化升级，通过集成传感器、控制器等电子设备，可以实现自动驾驶、精准作业等功能，明显提升农业作业效率与质量。[5]

（二）经营模式迭代拓展农业新质生产力的溢出空间

建立在本地市场需求基础上的跨区域农产品服务供给应成为大农业观服务构建“双循环”新发展格局的重要组成部分。[6]作为数字经济的典型代表，互联网经济已与农业发展深入融合，依托“农产品上行”的电商销售模式，有效拓展了传统农产品主产区的地理空间约束。基于“互联网+”现代农业发展的“电商直播”和“平台带货”等数字经济创新业态与模式，为摆脱传统农业产供销地理分割制约，拓展“名特优”农产品市场需求，打响区域公共品牌和增强消费者观感提供了可能。农产品销售领域的“数实融合”已成为拓展农业新质生产力市场影响的重要手段。

（三）产业业态重塑提升农业新质生产力的经济效益

2024年中央一号文件提出，要坚持大农业观、大食物观为引领，将农业建设成现代化大产业，为推动农业高质量发展提供战略指引。大农业观的本质在于通过三次产业融合发展推进乡村产业全面振兴，[7]通过“合纵连横”获取农业二三产业的增值收益。数字技术通过打造数字化“农业生态”，利用数字化“农业场景”的塑造实现了农业“产供销”各环节的“在线直播”，创造出新的乡村产业业态。此外，基于数字化场景驱动的农业“数字孪生”系统，不仅可以提高农业生产效率，还有利于推动“农产品深加工+农文旅”“种养殖+体验经济”等高附加值“农业+”复合型产业发展，提升农业质量效益。

二、数字赋能农业新质生产力发展的江苏优势

近年来，江苏积极推进农业数字化转型，完善“省—市—县”数字农业政策支持体系，现代农业全产业链、农业生产性服务业、乡村产业新业态数字化水平持续提升，数字科技对农业新质生产力发展的赋能效应不断提升。

（一）数字赋能重构现代农业体系

1.数字化转型改造农业产业体系。“十三五”以来，江苏各地市级财政每年投入农业农村信息化建设资金超11亿元，撬动社会资本20多亿元。农业数字化、智能化转型为农业全产业链建设提供数智支撑。据统计，截至2023年底，江苏优质粮油、规模畜禽、特色水产、绿色果蔬4条重点链基本建成，形成10条超500亿级市域特色链、10条超100亿级县域特色链，全域农业全产业链总产值达2746亿元，直采直供、社区拼购、助农直播间、移动菜篮子等数字农业销售模式不断创新，农产品网络销售额1226亿元，农村网络零售额3000.5亿元。

2.“无人化农场”变革农业生产体系。2022年，江苏10余种农业机器人入选农业农村部农业机械化管理司农业机器人优秀应用场景名录。另据江苏省农业农村厅统计，截至2023年底，江苏公布145家农业生产全程机械化智能化示范基地，其中粮食生产“无人化农场”10家，占比6.9％。畜禽养殖46家、蔬菜生产20家、水产养殖26家、果茶桑生产35家、特粮特经8家。与此同时，江苏各地数字化“无人农场”加快建设。2023年，通州建成粮食生产“无人化”农场6个；无锡太湖水稻示范园新增无人化装备7台，智能化“大田作业”全面升级。

（二）数字赋能生产服务提质增效

1.提升数字农业科创水平。利用现代建模技术，搭建“本土化”生产模型，推进种业研发数字化、智能化改造。据淮安市农业农村局统计，截至2023年底，淮安金湖利用农业物联网技术打通水稻种植与种业研发科研渠道，建成“育种—种植—品牌”种业全链条信息反馈机制，锻造“淮麦”“淮稻”“淮油”“淮豆”等“种业芯片”102个，种业延伸产业总产值达92.45亿元。

2.创新数字农业服务模式。推进农业数字化服务直接关系到农业农村现代化的实现，江苏各地积极探索“科技+服务”“农资+服务”“农机+服务”“互联网+服务”等平台化、数字化服务模式。如南京六合组织大数据企业为种粮农民提供“五代”服务；连云港供销合作总社依托农业信息化平台建立“智能田管家”云平台，推动生产流程标准化和农产品质量标准化。

（三）数字赋能经营主体高质量发展

1.数字化平台重塑农业经营体系。围绕“六个1+N”建“苏农云”平台，构建覆盖全省的农业农村“智慧大脑”、涉农数据“共享中枢”、行业管理决策“指挥中心”。通过建立信息化服务平台，发展规模化生产、标准化协作的“云服务”模式。打造农业电商综采平台，支持生产经营主体、电商企业发展农产品“生鲜电商+冷链宅配”“中央厨房+食材冷链配送”等新业态发展，持续推广直播带货等农产品营销新模式，满足消费需求。

2.数字化生产提升经营主体效益。2023年，江苏62家省级农产品加工集中区内入驻企业1570家，营业收入2223亿元，带动就业人数40.03万人，带动农户数219.38万户，23个县域成立了电商产业集聚区。针对苏南锡山、江宁、高淳，苏北建湖，苏中泰兴等地的经营主体数字农机装备应用的问卷调查结果显示，受访经营主体选“简化农业生产过程管理，省时、省力”的占比100％，“农业机械运行效率提高”的占比75.5％。由此可见，数字技术应用不仅提高农业生产效率的优势明显，而且还能通过农业数字信息资源开发和利用，减少资源浪费，改善畜牧、水产等养殖业的饲喂、粪污等面源污染。

三、数字赋能江苏农业新质生产力发展面临的问题

现代农业产业是涉及产业链、价值链、供应链、利益链、创新链“五链协同”的有机整体。当前，创新链技术联结度不紧、产业链数据贯通不足、价值链场景拓展不广、供应链集成智能化不高、利益链主体嵌入度不深仍是突出难点。

（一）创新链研发供求衔接不紧

1.自主创新研发能力不足。一是数字农业硬件设备研发水平不高。多数农业数字化领域的企业主要精力集中于技术的模仿与复制。[8]完全自主知识产权的农业专用传感器缺乏，农业机器人和智能农机装备等适应性较差，动植物生长模型匮乏，部分设备稳定性、精准度和可靠性有待提升。二是数字农业科技创新整体实力较弱，关键共性技术与农业“卡脖子”领域技术的发展受限。基因编辑、全基因组等种业转基因前沿技术瓶颈有待突破，智能、高效、定向育种能力不足。

2.科技研发体系有待健全。一是数字农业技术应用与全产业链数字化转型需求不匹配。推广应用农业数字化技术装备过程中，主要集中于生产环境检测、智能分拣等农业产业链前端的生产环节。二是科技服务供需矛盾突出，以政府为主导的科技服务供给模式无法满足农民的真正需求。现有技术发展方向高度集中于种养基地、机械设备等种采收一条线上的数字化改造，智慧选种育种、水资源利用与水土保持等辅助环节数字化应用缺失，未能形成涵盖从田间到餐桌的完整农业产业链，缺乏综合性的数字农业集成技术开发与应用的典型示范场景。

（二）全产业链数据贯通能力不足

1.生产监测数据分析能力不足。由于农业生产环境监测涉及各种图像、文本和音频等多种媒体数据，不仅需要对数据信息进行标准化处理，还需对信息进行筛查和数据误差修正，才能为数据挖掘和决策支持等技术提供数据支撑，江苏省内农业大数据平台对于上述数据信息的处理与应用还非常有限。此外，数据监测停留在外部环境层面，针对农作物、水产品与牲畜全生命周期的数字化监测技术缺乏，实现对上述数据开展信息处理的软件应用较少，数字技术对品质优化、质量管控、饲喂繁育的效率提升作用不明显。

2.全产业链数据贯通能力薄弱。数字化在农业全产业链培育中应用效率较低，农业全产业链数字化转型任重道远。物联网、云计算、大数据和移动互联等现代信息技术在农产品生产、加工、运输和销售等诸多环节的应用水平不足，数字装备间数据互联互通较难实现。数据、算力和算法三大要素相互支撑运行困难，农业数据采集、分析和应用环节闭环迭代系统缺失，农业数字化信息平台之间有效衔接与整合能力较弱。

（三）价值链场景要素拓展度不广

1.数字化农机装备仍需推广。政府大规模推广数智农机装备容易造成农产品附加值低、利益产生滞后。江苏省内数字农机装备自主示范应用以小规模、独立产业链条的“孤岛式应用”为主，造成单位技术边际成本高和数字农机装备应用推广困难。助农惠农项目未能覆盖数字农业设备，数字农机社会化服务项目尚未纳入补贴范畴，经营主体对周期长、投资大、见效慢的农业项目缺乏数字化改造动力。

2.数字农业多场景融合滞后。数字农业技术应用拓展度较低，跨产业链条营销端和服务端场景融合驱动模式亟待强化，特别是“个性化”“差异性”的数字农业衍生产品服务拓展缺失，不利于满足日益增长的高品质、高附加值农产品消费需求。数字农业科技衍生服务拓展缺失，经营主体与第三方平台合作较少，利用互联网技术开展高品质、高附加值农产品与体验项目的“线上”宣传推广能力不足。

（四）供应链平台集成智能化不高

1.数字农业基础设施配套薄弱。农产品仓储保鲜、冷链物流等配套设施不够完善。生鲜冷链物流的智能化水平有待提高。江苏省内部分地区供应链配套网点偏少、跨区域分布不均，生鲜农产品出村进城成本依然较高，智能冷链物流体系不完善，原材料在运输过程中容易出现损耗变质，生鲜冷链物流全链条、全过程“温度可控、过程可视、源头可溯”智能化物流水平有待提高。

2.数字农业生产服务平台较少。生产性服务平台不多、数字化水平不高。江苏省内具有区域乃至全国品牌影响力、创新引领力、市场带动力的平台农业互联网企业较少。受制于地方政府对于农业项目招商引资以及现代农业产业化发展配套政策，在农产品加工领域，具备开展脱水干制、冻干预制、检验检测、质量管控等全配套功能的物流企业和市场主体较少，“农头、工中、餐尾”全程信息溯源能力亟待提升。

（五）利益链经营主体嵌入度不深

1.农业全产业链条中“链主”实力不足。农业龙头企业能畅通农产品产供销体系，是发展现代农业产业的重要支撑。但江苏省内农业龙头企业和农业上市公司数量与其农业大省的地位不相匹配，农业龙头企业大而不强，能引领带动全产业链发展的“链主”企业相对较少。农业龙头企业的“链主”定位与互联网时代“电商零售”模式存在矛盾，导致龙头企业既较难聚焦生产，产业链延伸投入不足，又造成农产品本地转化能力不强，高附加值较难体现。

2.农业全产业链协同发展效应较弱。数字赋能通过平台化、分散化运营，在农业各环节实现产业利益的公平分配，改变以资本为主导的利益分配模式。然而，江苏省内数字赋能产业链、利益链“双链”整合度不高，鲜见以大数据平台服务商为“链主”，利用农业互联网技术整合各细分产业链条“链长”的集聚化示范，数字化驱动“企业+合作社+家庭农场+农户”利益链增殖水平亟须提升。此外，江苏设施农业发展空间受限，三产融合用地审批复杂等体制机制“堵点”，造成经营主体数字化设备投资意愿不强，甚至出现“不愿投”“不敢投”等问题。

四、数字赋能江苏农业新质生产力发展的路径

江苏应完善数字农业科技创新机制，提高农业数据利用效率，创新农业数字化场景模式，完善农业信息服务配套，优化数字农业利益联结，统筹推进数字赋能现代农业“五链重构”，打造数字赋能农业新质生产力发展的省域范例。

（一）加快数字农业创新，完善创新链体制机制

1.加大数字农业创新资金投入。一是推进创新资源平台化管理。建立创新资源分享平台，设立数字农业省级专项创新基金，撬动开放式多元社会资本创新投资，强化数字农业相关软硬件设备的政策支撑。二是设立数字农业研发基金，用于农业数字化转型标准制定、产业链构建、重大应用示范工程建设、创业孵化等。三是依法设立数字农业发展应用基金，引导社会资本投资大数据发展应用。重点扶持农业大数据设备生产及相关服务业发展，重点补贴数字农业示范工程与新型农业经营主体。

2.创新数字农业科技研发机制。一是理顺农业科研大数据所属数据部门权益，在技术上设置统一的农业数据存储标准和访问接口，确定数字农业科技创新攻关参与方知识产权、使用权、所有权归属。二是打造数字农业创新载体，明确数字农业阶段性创新目标，探索研发应用分离的“研发企业+异地基地”载体平台，示范推广数字化育种、数字化种养与数字化生产模式。三是建立包括政府部门、涉农高校、科研院所、农业企业和农民在内的多元主体数据收集、利用与反馈机制，不断积累形成大数据，满足不同主体的数据使用需求。

（二）强化农业数据应用，铸造产业链数智引擎

1.建立健全农业大数据采集制度。一是创新数据采集技术，尝试采用网络机器人数据抓取等信息化技术和手段，对农业数据信息进行动态采集，建立农产品数据信息库。创新农业大数据收集机制，建立政府引导、经营主体参与的多元化农业生产全流程数据采集、遴选模式。二是支持江苏省内外乃至海内外数字农业领域专业平台企业，建立具备本土农业经营管理、农业生产操作、农业市场营销的专业化人才队伍，细化农业数据开发利用，联合新型农业经营主体（或园区）攻关开发适应江苏资源禀赋、农业产业特征，符合江苏现实需求的数字农业采集系统。

2.提升智慧农机装备科技水准。一是制定数字农业领域数据接入与设备技术标准体系，统筹标准化数据采集、传输、加工、应用和共享。通过大规模数智农机装备应用，提升江苏数字农业发展规模，全面提升农业生产全程全面机械化水平。二是提升传感器精度。目前，江苏使用的多数国产传感器还存在体积大、功耗高、数据精度低、稳定性差和使用寿命短等问题。应着力提高传感器在应用场景中的分布密度，提升传感器数据采集与存储能力，降低传感器的偏误，为数字农业收集尽可能准确的数据。

（三）创新场景驱动模式，拓宽价值链增值渠道

1.丰富现代农业产业链条模式。一是以数字乡村专项行动为契机，在江苏数字乡村建设试点和示范基地，深入开展数字农业“拓链”“补链”行动。加快建设技术同构、数据集中、业务协同、资源共享的农业全产业链数字化服务平台。以渐进式单点突破，实现从提供标准产品向网络化定制、按需定制、私人定制等多元化农产品销售模式转型。二是整合已有的数字农业、农业大数据和农业物联网等各类农业信息化服务系统，拓展数字农业集成应用、农产品高标准生产、优质品牌开发和产品网上销售等新途径、新模式，提升数字农业发展绩效。

2.拓展数字农业多元场景应用。一是支持营销端场景需求驱动数实融合发展。利用“虚拟现实”“元宇宙”等技术手段，开展场景化描绘，搭建农产品网络虚拟空间、虚拟养殖等场景，提升品牌复购率与线上私域流量，形成“数字资产”“数字品牌”“数字场景”。二是基于互联网平台、社会网络交互等媒介，实现快速定位和精确推送，激发农产品和服务体验价值。挖掘消费者农产品和服务需求特征，搭建虚拟种植、虚拟养殖、虚拟水产等特色数字空间，增强现代农业“线上”生产参与体验。

（四）完善信息服务配套，保障供应链安全高效

1.构建“苏字号”农业数据信息库。一是丰富农业大数据平台功能，深挖农业数据应用价值。细化农业数据开发利用，推进全产业链产前、产中、产后大数据分析，平台化、体系化、开源化打造“苏字号”农业数据信息库。二是强化农业生产经营数据与电商平台对接，细分农产品电商市场空间，瞄准目标客户群体，培育打造针对中高端群体的高附加值、高品质区域农业优势品牌。

2.实施农业供应链数字化改造工程。一是鼓励电商交易中心、直销配送中心与省级农产品加工集中区、农产品产地市场、骨干冷链物流基地、区域物流中心联合打造数字化农产品物流保供区域生产性服务业品牌。建立直销配送中心与加工集中区对接机制，构筑集合“原产地+骨干冷链物流基地+区域物流中心”的物流保供网络体系。二是提升农畜水产品监管部门与农业生产、农业投入、农产品标准等部门信息畅通度，搭建生产、运输、销售、消费全链条线上监管网络，以技术同构、数据集中、业务协同、资源共享的产业互联网模式，增强农业供应链韧性。

（五）统筹数字链条布局，优化利益链生产关系

1.优化数字农业转型政策支撑。一是探索建立现代农业“智改数转网联”专项基金。设立省级专项智能化改造奖补资金，以降低农业经营主体的智能化改造成本，提升农业经营主体的智能化改造升级意愿。二是探索关键装备设施补贴。针对数字农业关键设备，建立专项补贴，激发新型农业经营主体对数字化农机装备应用、农业物联网终端使用、数字农业技术嵌入等方面的农业数字化改造意愿。

2.构建农业数字化利益链格局。一是鼓励招引国内外农业大数据互联网商，依据江苏优势农产品资源，“上线”成为县域内或跨区域品牌“链主”，负责特色品牌数字化营销推广。二是培育县级农业头部企业成为“链长”，主攻生产端数字化转型、体系化物流服务与多业态融合拓展。支持新型农业经营主体通过电商平台，及时把握农业生产的相关信息，提升新零售模式中议价等合作博弈能力。三是推广村集体与经营主体联营模式，引导村集体资产与经营主体资产产权化和股份化，探索建立“县—镇—村”乡村振兴公司，打造适宜农业新质生产力发展的新型生产关系。

参考文献：

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[7][8]张来武.六次产业理论与创新驱动发展[M].北京：人民出版社，2018：22，35.

本文系江苏省第六期“333”高层次人才青年项目“城乡融合视角下流动劳动力的多维益贫式增长：理论机制与实现路径”和2024年江苏省社会科学院课题“大农业观引领下我省乡村产业高质量发展的思路与举措”的阶段性成果。

（作者系江苏省社会科学院农村发展研究所副研究员、博士，南京大学中美文化研究中心访问学者）

【责任编辑：方晓红】