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农业数字化转型的国际经验、本土实践和政策启示
文章刊发：郑阳阳，梅林峰，刘瑞峰.农业数字化转型的国际经验、本土实践和政策启示[J]. 世界农业, 2025(1)：18-30.农业数字化作为新的农业生产方式，在降低农业生产成本、提高农业生产效率、优化农业生产要素配置等方面发挥着重要作用，推动农业生产经营方式由粗放型向智能化、数字化、生态化、集约化转变，是实现农业高质量发展的重要举措。实现中国农业现代化，农业数字化转型是题中之义和必然选择。
为推进农业数字化，中国政府出台和实施了一系列的政策和举措。政策文件方面，中国政府先后出台了《数字乡村发展战略纲要》《数字农业农村发展规划(2019—2025 年)》《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》等。各地方政府积极响应中央政府号召，如2020年湖南省出台《湖南省数字乡村发展行动方案（2020—2022年）》、2021年浙江省出台《浙江省数字乡村建设方案》等。力争到2025年中国农业数字经济占农业增加值的比重达到 15%,农村互联网普及率达到70%等要求。具体举措方面：一方面，推广农业信息化技术,鼓励各地农业技术推广部门加强农业信息化技术的推广应用、培训农民信息化技能，鼓励农业大数据应用、支持农业大数据企业和农业科研机构开展农业数据分析和应用服务；另一方面，不断完善数字基础设施，加大加快无线网络覆盖面积和速度，加快农业物联网、区块链、云计算、无线传感器网络等顶级智慧技术的研发。
在国家一系列规划和政策作用下，中国的数字农业逐渐从概念转化为行动，但与西方发达国家相比，尚处于起步阶段。《中国数字经济发展白皮书（2021年）》显示，2020年中国的数字经济在农业的渗透率仅有8.9%，远低于第二、第三产业，且仅能达到中等收入国家水平，远低于发达国家12.5%的渗透率。根据《2021全国县域数字农业农村发展水平评价报告》， 25.3%的县域财政投资不足10万元，20.2%的县域基本没有信息化方面的财政投资，县域农业生产数字化水平仅达23.8%，远落后于以美国为代表的农业强国。由此可见，目前中国数字农业还较为薄弱，农业数字化政策在推进数字化技术的应用和数字化农业产业的发展等方面动力略显不足。
学者围绕农业数字化转型做了大量研究。数字技术在提高农业生产效率和粮食单产水平、实现种粮农户增收、提高乡村治理韧性、赋能农业绿色生产方面发挥着重要作用；数字平台通过实现国家与社会“双向增权”的样态，优化农业产业化路径和产业链交易方式，促进生产者降本增收和农产品提质增效等，对农业农村经济发展起放大、叠加、倍增作用。实现农业数字化转型需要多要素共同协作，技术、组织和环境条件“多重并发”所形成的多样化组态驱动是农业数字化转型的关键路径。具体来说，数字技术应用、数字技术跃迁、组织基础要素、组织管理跃迁、外部宏观环境、内部微观环境是影响农业企业数字化转型的关键因素。从微观层面看，农户的技术安全性感知等直接表层因素，社会网络、设备操作能力等中层间接因素，户主的政治身份、受教育程度、年龄等深层因素是影响农业数字技术采纳的关键。推动农业数字化转型不仅是中国面临的现实问题，也是全球面对的共同挑战。许多发达国家和地区在推进农业数字化中进行了有益的探索和实践，当前中国农业数字化政策在政策制度上有待完善，可借鉴发达国家的经验做法来推进中国农业数字化转型。与美国、日本、欧盟等世界主要发达国家和地区相比，中国智慧农业发展存在产业链部署不完善、核心技术和人才缺失、农村信息化建设不足、企业资本参与度不高等问题。总结欧盟发展智慧农业的经验，中国数字化政策应突出建设农业信息化基础设施和智慧农业开源平台、推动区域集群合作和多主体创新机制、完善相关制度建设等重点。基于对美国和日本的农业信息基建的主要政策措施和模式选择系统剖析，要铸就良好农业数字发展环境就必须立足实际，既要强化农村信息发展基础、利用好集成智能技术，又要培养农业信息化人才、鼓励多主体参与。基于欧美等发达国家和地区的经验，中国除优化基础设施、激励技术研发外，还应加快农业数据立法、防止平台垄断、建立数字农业经营主体的培养体系等。总之，中国推进农业数字化转型，既要注重体系构造，如构建多元助农体系、完善农业金融服务、培养农业创新生态，又要注重技术设施研发与建设，如强化农业信息设施以及加快农业人才储备等，在做好数据基础、数据分析和数据管理三项工作的同时，也要建立起“政府+金融机构+社会资本”三位一体的金融支持体系和吸纳农业人才新活力与支援已有农户双管齐下的智慧农业人才供给体系。目前学术界对农业数字化政策国际经验的研究虽具有较高的参考价值，但总体上系统性不强，即较少从数字农业发展背景特征角度总结和梳理各国的经验做法，对中国现有农业数字化发展模式缺乏分析。本文从以下三个方面对已有研究进行扩展。第一，系统梳理和比较欧盟、美国和日本推进农业数字化的经验。本文分别从欧盟、美国和日本的政策背景、困境应对方法以及发展方向侧重等方面总结三个国家和地区推动农业数字化转型的实际做法与经验。第二，基于实地调研总结和归纳中国目前农业数字化转型模式及存在的问题。本文归纳出中国当前四类农业数字化转型模式，指出农业数字化发展中存在的问题。第三，将欧盟、美国和日本推进农业数字化转型的经验与中国实践纳入统一分析框架并进行对比分析，讨论不同国家和地区经验做法的前置条件和边界，为中国未来数字农业的发展提供借鉴。基于此，本文以欧盟、美国和日本为研究对象，梳理了各国和地区推进农业数字化转型的政策举措及其实现机制，并与中国的实践进行对比分析，探寻适合中国国情的农业数字化转型路径，对推动农业数字化转型、加快实现乡村振兴具有重要的现实意义和理论价值。
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他山之石，可以攻玉。从发达国家和地区的数字农业发展情况来看，其均高度重视农业数字化转型，解决了各自国家和地区的农业发展痛点，并因地制宜地探索出一套适合自身特征的数字农业发展路径。他们的经验对中国摆脱传统农业局限、实现农业数字化转型具有重要的借鉴意义。具体来说，欧盟农业劳动力价格高、科技发展水平高，属于中小型农场模式。美国地广人稀、集约规模化经营特征明显，是典型的大农场模式。日本地少人多、精耕细作，与中国农业资源禀赋相似，存在人均耕地稀少、资源匮乏、土地零碎等农业发展困境。本文以欧盟、美国和日本三个国家和地区为例探讨其农业数字化转型经验，以期为中国农业数字化转型提供借鉴思路。
2.1 欧盟经验
2.1.1 政策背景
欧盟由欧洲共同体发展而来，目前拥有27个成员国，西欧为温带海洋性气候、东欧和中欧为温带大陆性气候，面积约为438万千米2，2022年欧盟农业总产值达5 367亿欧元。欧盟于1962年开始制定共同农业政策，旨在应对农村劳动力短缺、农业生态环境恶化等问题。2015年推出“欧盟数字化单一市场战略”，为农业数字化转型奠定了坚实的市场基础。2017年启动“欧盟智慧乡村行动”，通过开展数字化建设，使生产、生活更智能便利；推出“农业4.0”计划，认为未来欧洲农业的发展方向是智慧农业。2018年出台的《欧盟农业数据共享行为准则》，解决了农业数据确权问题，降低了农业数字化转型的阻力。2020年后，欧盟共同农业政策更具有前瞻性，鼓励农民投资数字技术研发，适应数字技术变化，并保证数据安全性。在《2023—2027年共同农业政策》中，欧盟计划投资100亿欧元支持农业创新系统建设，推动智慧农业技术创新成果落地。从具体实践来看，一方面，2018年欧盟农业食品链协会联盟要求不同合作伙伴之间必须以公平透明方式共享数据。2012年启动的欧洲农业生产力和可持续性创新伙伴关系(EIPAGRI)和欧盟智慧农业食品计划2(SmartAgriFood2)旨在推动农业数据开放共享，为各国提供数据获取方面的均等性机会。另一方面，欧盟推出的智慧农业枢纽项目（SmartAgriHubs）采用区域集群(Regional Cluster)的方法，汇集了分布于欧洲的9个区域集群，其中每个集群代表一组农业数字创新中心、能力中心和创新实验。如德国联邦食品和农业部每年预留一定经费，组织农业机械制造商、软件开发商、服务提供商、农业技术研发部门和专家教授紧密合作开展数字化实验项目，以柏林“365 Farm Net”为代表的企业通过技术研发，为小型农场主提供生产全过程的数字化方案。另外，欧盟各国均致力于为农业数字化发展营造良好的环境，如欧盟成立智慧农业中心、德国发布“土地与数字化：农村地区数字化机会”的技术项目征集方案、法国和希腊在政府引导下的社会组织及社会资本免费向农民提供数字技术培训等。在一系列政策推动和实践探讨下，欧盟数字农业发展成果显著。德国单位农民产出效率持续提升，由1980年的不足1%提升到2017年的接近4%。截至2023年法国数字农业领域有200家势头看涨的初创企业，覆盖整个产业价值链，农业科技创新项目呈爆发式增长。荷兰建立了约占全世界温室总面积1/4的农业现代化温室，这成为荷兰维持农业出口大国地位的重要条件。2.1.2 经验启示
第一，以共享解决数字农业转型的空间异质性。欧盟特殊的组织形态在一定程度上导致农业数字化推进中存在空间异质性阻碍，具体体现在各个国家的自然条件、市场信息、数据获取导致农业发展方向上的差异。为打破这种差异格局，一是欧盟试图以共享市场信息打破市场的地域界限。鼓励跨境电商发展，旨在以跨境电商中的可视化市场信息打破各成员国之间市场的“信息茧房”，改变同种商品在不同成员国不同价的现状。建立统一标准和互通功能的数字市场，解决欧盟数字农业的消费端问题，从市场角度激发农业数字化转型的内生动力。二是出台农业数据标准。面对数据获取的地域差异问题，欧盟推出《欧盟农业数据共享行为准则》，从分享农业生产链产生数据的一般原则上界定了农业数据获取和使用的权利，在强调数据获取质量和安全性的同时，也倡导欧盟内的农业数据共享。三是欧盟搭建信息共享渠道，配合共享的顶层设计，构造欧盟农业共享体系。欧盟开发多个开源平台，汇集了多个成员国的创新参与者（农民、研究人员、企业、非政府组织等）以实现项目目标、共享实施经验，在研究和实践之间架起桥梁。第二，锚定绿色目标，反向驱动农业数字转型。欧盟具有强烈的人类与环境共生意识，为响应人们对于食品安全和环境保护的呼声，以绿色这一正外部性结果倒逼农业数字转型。一方面，欧盟从政策上对农资投入进行规制，制定欧盟标准，严格按照标准进行。如欧盟对于水果蔬菜的农药残留有严格的限制，共制定了近500种农药、14万余项限量，且大部分农产品要求农药残留要低于0.01毫克/千克，而这一标准的严格执行要借助数字技术的力量。同样地，欧盟委员会提出要依托农业数字化来推动食品质量和安全的提高，保护消费者的健康和利益，并计划到2030年要实现农药使用量降低50％、肥料使用量降低20％、畜牧和水产养殖抗生素使用量降低50％、农业用地有机化面积占比达25%。另一方面，欧盟从实际问题出发，推出了智慧农业枢纽项目，该项目汇集了欧洲农业食品领域超过164个合作伙伴，为耕作农业、牲畜、蔬菜、水果和水产养殖五个农业生产部门提供相对应的“绿色+数字农业”的解决方案。第三,多元化的数字农业体系。①数字技术创新：欧盟推出“政策推动+区域合作”的数字技术创新机制。从2012年开始欧盟着重构建包括政府、企业、农民、科研机构和社会组织的农业创新系统。一是欧盟先后发布的“地平线欧洲”计划（第九框架计划）和《从“数字欧洲计划”中投资近20亿欧元以推进数字化转型》，明确提出要投资扶持数字技术研发，计划在2023年底前将人工智能、云数据空间、量子通信基础设施、高级数字技术深入渗透在农业、服务业等领域。二是欧盟充分发挥区域集群和产业集群对数字创新的促进作用。欧盟采用区域集群方法，致力于在区域层面培育农业食品创新生态系统，促进欧洲生态系统的广泛融合。其中，处于项目核心的数字创新中心由政府主导、多元主体参与、多产业汇集，形成了以科研机构或大学实验室等知识技术供应为核心，其余包括政府提供专项计划、孵化器提供农企成长服务、企业提供数字化产品、农业协会提供创新组织与服务的智慧农业服务组织结构。②数字人才培养：欧盟委员会发布的《数字教育行动计划》和《深层技术人才倡议》提出各部门数字人才培养的总战略，各成员国积极响应。农业强国如法国、荷兰、德国等在农业数字人才培养方面具有一定的共同点。一是重视农业的基础教育，在农业相关课程中增加了数字技术的内容，鼓励学生学习和应用数字技能。二是通过资助各种农业数字化研究项目和农业领域的数字技术研究与创新，为培养数字人才提供了更多机会。三是通过奖学金和补贴等方式吸引更多年轻人投身农业数字领域，鼓励他们参与农业数字化的学习和实践。四是倡导跨领域合作与交流，促进农业、科技和数字化领域的专业人士之间的合作，加强知识交流与技术转移。③数字技术推广：一方面，欧盟各成员国推进数字技能培训，培训面向在岗人员、求职人员和农业部门，为想从事农业的失业者提供数字技能的培训和指导，并通过研讨会的形式向农民和农业领域利益相关方展示可用于智慧农业、数字内容生成和数据共享的免费技术工具;另一方面，理顺数字农业管理职能,将数字农业列为工作优先项，强化涉农数字化领域具体职能，任命数字化专员协调农业数字化项目，并要求其他各部门都明确一位数字化官员配合开展工作。同时，欧盟积极构建欧盟数据网等开源数字平台，通过数据的汇集和共享减轻各成员国的数据获取难度和差距，帮助农民了解大数据是什么、怎么用，提高农村地区对数字技术的了解，减少数字排斥的现象。2.1.1 政策背景
美国位于北美洲，以大陆性气候为主，国土面积辽阔，可耕地面积1.974亿公顷，农业规模化和机械化程度非常高。作为一个农业发达国家，农业占GDP的比重仅为0.8%，但农业在美国始终占据重要的地位。随着计算机技术发展和工业化推进，高昂的劳动力成本加速美国信息化进程。近几年美国农业数字化转型相关政策井喷式涌现。2018年开始，美国相继发布《美国农业转型战略规划》《美国农业提升法案》《国家人工智能研发战略计划》《至2030年推动食品和农业研究的科学突破》《科学蓝图——2020—2025年科研方向》《美国农业创新战略》等。这些政策均以技术创新为导向，农业技术创新驱动是美国推进农业数字化转型的重要路径选择。2023年，美国出台了《2024—2026年数据战略》，这意味着美国对数据要素在农业发展中作用的高度重视和系统性推进。从具体实践来看，一方面，美国政府以提供财政支持的方式，如通过出台《资本成本恢复条款》和《联邦农作物保险计划》，试图从税收优惠和降低风险管理成本上减少农场主的资本成本，促使农场主有更多的资本提高农场主的经营规模，实现农业规模经营，为数字农业发展铺垫。另一方面，美国政府鼓励多主体协同创新推动数字农业发展，以此来活跃美国科创市场。例如，Hylio公司与得克萨斯大学奥斯汀分校联结，深耕无人机在农业领域更深层次的应用；Bayer公司与Microsoft强强联合，将Bayer AgPowered服务与新的Microsoft Azure农业数据管理器相结合，为庞大的客户群体提供相应的数字化解决法案。在一系列政策推动和实践探索下，美国农业生产信息化水平始终领跑世界。依托地理信息技术、传感器以及大数据等数字技术，美国极大地提高了其农业劳动生产率，仅靠1.5%的农业人口养活了近5%的世界人口，粮食产量占全球产量的20%左右。2.2.2 经验启示
第一，以规模化和集约化加速农业数字化进程。农业规模化、集约化的实质是通过技术、管理和资源的综合利用，提高农业生产效益和资源利用效率。农业规模化和集约化的实现依赖于人口、经济、环境、资源的统筹协调，这种协调最终表现为农业生产技术的集约和农业资源的聚集，实际上就是以生产资料的集中推动农业生产规模化、农业产业化。有学者将美国数字农业的扎根归结于美国较为成熟的规模化、集约化生产经营模式，认为农地规模化经营是实现美国农业现代化的必然要求。一方面，农业数字化的前提是耕地、资金等资源的流转集中，这恰是农业规模化、集约化的结果；另一方面，数字化是以大数据为基底，没有形成规模化的农业生产无法提供真实有效的数据。在美国农业数字化程度领先于世界的背景下，美国农场数量不减少，平均农场面积增加成为趋势，从经济结构上看，美国农场正处在从“金字塔”向“橄榄球”的过渡阶段。究其缘由，美国的政策支持发挥推动作用，虽然美国大部分的土地为私有，但美国政府具有一定的土地规划权和土地征用权，美国政府积极推动土地发展权征购和土地发展权转移，并颁布《农场安全和农村投资法》，为小耕地向大农场的土地流转提供了法律依据。第二，以民间合作为主的数字技术创新模式。技术创新是农业数字转型的驱动力，依靠活跃的科创氛围，美国形成了“政府+农业企业+农业高校”的技术创新多元主体。为适应经济环境的变化，美国政府出台《国家竞争力及技术转移法案》《企业创新发展法案》和《联邦技术转移法案》等多个法案，把农业科研技术产权下放到高校和企业，实现农业科技创新的商业激励。随着反垄断法的不断成熟，并在长期以来的私人投资惯性下，最终形成了农业科研领域私人投资大于政府投资的格局。在这种背景下，美国政府对于农业科研领域的贡献逐渐走低，而企业与企业之间、企业与高校之间已经形成了强大的科研关系联结，成为农业数字技术创新的主力军。同时，社会资源和市场竞争的引入为农业数字技术研发注入活力，在核心技术攻关、科技成果转换、创新投入—回收良性循环等方面产生积极影响。基于此，美国农业数字技术研发始终走在世界前列，地理信息技术、产量绘图系统、无人驾驶车辆和飞机、传感器等先进数字技术应用处于领先地位。第三，完备的数字化农业系统。①数字技术推广：美国政府十分重视数字技术推广，农业部出台的2018—2022年战略规划明确提出加快AI、遥感等智慧农业技术的推广应用，提升农业科研转化效率。美国现已初步建立了教育、研究、推广“三位一体”的农业数字技术推广体系。该体系自上而下分为三层结构，分别为国家食品和农业研究所(原为联邦农业推广局)、美国农业部设立在各州的农业科技推广站、美国农业部设立的县级农业科技推广站等。其中，上下级政府推广站层层递进、全域推广，将高校纳入推广体系，以高校的教育、研究辅助技术推广。美国重视和鼓励私营部门推广农业科技成果，制定中小企业创新研究计划（SBIR）/小企业技术转移研究计划（STTR）援助清单，提高创新成果的商业化程度，美国农业科技成果推广率在80%以上。②数据规制：数据安全与使用规范始终是数字化时代绕不开的难题，美国政府通过制定《2018年美国农业数据法案》等法案，以期达到美国农业部在收集和分析有价值的农业数据的同时兼顾农民隐私目的。此外，美国政府、农业数据提供商和利益相关者就数据安全问题达成共识，通过“数据隐私和安全原则”纲要的制定对数据的所有权、收集、使用和储存等进行规范。③数字人才培养：美国面临着巨大的数字人才缺口问题，一方面，美国长期以来的去工业化政策给美国带来了“用工荒”的问题使得大批工人失业，最终导致原生的数字人才流失；另一方面，美国数字人才培育速度难以适应其数字产业发展的速度。为弥补这一缺口，美国提出重振美国制造业的口号，大量的数字人才回流；美国政府出台《绘制成功的路线图：美国的STEM教育战略》《国家安全备忘录》等一系列政策，试图依托美国强大的教育系统培养足量的数字人才储备；美国信息技术与创新基金会向国会建议资助国家科学基金会的相关项目，以加大物质激励的方式留住数字人才。2.3 日本经验
2.3.1 政策背景
日本位于东亚地区，气候以温带海洋性气候为主，可耕地面积约为0.04亿公顷，人均耕地面积0.03公顷，人多地少是日本农业的典型特征。第二次世界大战之后，快速的城镇化导致农业人口锐减，为应对农村老龄化和劳动力短缺问题、提升农业竞争力，日本大力推进数字技术与农业的深度融合。日本于2015年启动实施“机器人新战略”，提出围绕农林水产业等主要应用领域，启动基于“智能机械+IT”的下一代农林水产业创造技术，并于2016年投入40亿日元开发了不同类型的农场机器人。2018年启动“超智能社会5.0”战略并提出数字农业发展的战略布局，强调利用信息通信技术和物联网等数字技术实现农业可持续发展。2019年推出的“智慧农业加速示范工程”明确了通过日本农业协同组合（以下简称农协）的多层级、多部门服务，全方位覆盖农业流程，实现农业自动化和信息化。2020年后，日本政府相继出台了《农业创新研究战略》《绿色粮食战略》《生物战略跟踪》和《战略创新推进计划》，将数字赋能视为实现农业绿色生产、推动可持续产业和循环经济发展的重要路径。从具体实践来看，日本政府更加注重扶持数字农业向精准化、定制化发展。如2022年山崎大米公司在100公顷的稻田中引入了德国巴斯夫公司的Xarvio数字农业解决方案，向带有全球卫星定位系统的农业机械传输数据，AI通过数据分析提出每日建议，山崎大米公司据此进行每日种植和管理，使个别稻田亩产提高了25%。此外，在农业技术研发中，日本更加注重发挥其自身的工业优势。如在2022年国际机器人展览会上，山洋机械株式会社和东京大学联合研发“遥控割草机+自动驾驶”套件；国家农业机械研究所研制AI果实检测装置。在一系列政策推动和实践探索下，日本农业数字技术得到纵深发展，数字赋能农业生产取得巨大成果。在资源禀赋劣势的情况下，日本农林水产省宣布2022年农林水产食品的出口额同比增长14.3%，达到1.414 8万亿日元，并计划在2025年将农产品出口总额提升至2万亿日元，到2030年达到5万亿日元。2.3.2 经验启示
第一，立足现实，发展适应精耕细作的数字农业。规模化经营是实现农业数字化转型的最理想前提，不同于欧美等国家和地区的农业资源禀赋，日本规模化经营受限于山地丘陵较多的自然地理条件，导致长期以来形成以小规模自耕农为主导的小农生产格局，难以实现规模经营。考虑到本国现实情况，日本的数字农业发展以需求为导向，呈现出“小而精”的发展新样式。“小”在于以细化服务和小型技术服务于小农。如日本政府支持建立新型农业服务公司，同时推出的“农业支援服务”，以承包的形式向不特定的农民等提供农事服务，包括基于大数据分析的农事信息、智慧农机共享、农业现场人力资源供应等，并通过制定《农业支持服务提供者信息共同展示指南》等信息指南提供更为精细化的服务。此外，鉴于农田地块分散狭小的生产实际，日本沿用智能装备小型化的技术发展路径，同时使农业机器人配备GPS 和各种传感器，以高精度的避障功能实现小田运作。在农业种植和管理的过程中则强调“精”。当前，日本试图以数字农业提高亩产来应对耕地紧张的问题，通过大数据和AI的应用，并根据土地特性、气候条件和作物需求，提供了针对每块小型农田的个性化种植方案。第二，以农协为枢纽，构建政协农数字化利益联结体。日本农协是由单独农户自发联合自主经营的互助性农业经济组织，在日本农业政策制定和农村发展中发挥着重要的作用，因此，农协扮演着承政侍农的中介角色。一方面，农协在发展壮大的过程中需要政府的扶持，而农协又是体现国家意志和经济社会治理的重要组织形式，因此政府和农协长期存在“合意空间”。另一方面，农协在极大程度上保护日本小农的利益，而其吸纳近乎所有农民的组织机构体系能够轻易协调农民利益。因此，日本农业数字化高度依赖农协这一枢纽。而且，农协集专业合作、供销合作和信用合作“三位一体”，在资金问题上，农协拥有政府农村货币资金运营的权力，可以根据数字化过程中的需求实现资金的统筹协调，能够切实满足数字化过程中农户的贷款需求和保险需求。此外，农协以其独特的垄断属性，能在一定程度上解决小农户与大市场之间的矛盾，为农业数字化激发市场动力。第三，全面有特色的数字化系统。①数字技术推广：双轨协同模式是日本特有的数字技术推广模式，即政府主导的农业普及体系和农协主导的营农指导体系并行。这两种体系分别在农林水产省和中央农协的指导、农业高校及科研院所合作中各自培育革新支援专员和普及指导员，不同体系之间相互配合。在农业普及体系中，普及指导员为小农户提供普通咨询和数字技术服务，革新支援专员为规模农户提供高级咨询和数字技术服务，并由重点扶持到示范、带动一批。营农指导体系中的革新支援专员和普及指导员则为小农户和规模农户提供数字技术服务并收集咨询反馈，反馈信息传递给农林水产省。②数字技术创新：日本以高水平的技术创新著称，对于数字农业的发展，日本同样重视这一领域的科技创新。一方面，持续营造良好的创新软环境。为保证农业有充足的财政资金扶持，日本财政政策规定农业支出在一般财政预算中支出占10%，特别强调农业数字化建设费用约占支农支出的40%。另一方面，拥有完善的农业科研体系。日本建有三大系统组成的科研体系，即公立科研机构、大学和民间企业，他们既独立研发又相互合作。同时，日本注重发挥其自身的工业优势，将工业基础发挥到农业数字技术创新上来，积极号召行业重点企业参与数字技术研发。③数字人才培养：日本历来奉行人才至上、教育先行的准则。在课程方面，日本积极开发数字农业相关教材教具，制作在线智慧农业教育课程，包括智慧农业在线讲座、智慧农业在线教育等，引导学生线下参观智慧农业项目。在基础教育方面，将农业教育纳入基础教育体系，从小培养学生农业爱好和情怀。在高等教育上，日本农业院校致力于培养学生数字素养，这类院校一般具有自己的附属农场，学生直接从事农业劳动，将各大学擅长的专业性反映到如何将数字技术运用到生产实际中。在数字素养普及方面，日本政府选择因材施教。日本农村“二兼滞留”现象普遍，在这种离村不离农的情况下，农民群体的素质参差不齐，由此日本政府携手农协为不同层次的农民提供不同的数字技能培养。此外，日本还积极建构农业“走出去”人才体系，这是由日本农林水产省负责牵头接洽、协商与其他国家和地区的农业人才培训合作计划，通过国家之间的多边合作培养数字人才。中国数字农业处于起步阶段，对于适合中国情况的数字农业发展路径的探索仍在继续。本文通过分析调研所得的经典案例，最终凝练出四种中国数字农业发展路径，并剖析目前中国农业数字化转型存在的问题。
3.1 农业数字化转型的本土实践
3.1.1 “政府主导+多主体融合”
根据熊彼特的技术创新理论，数字技术通过对农业经济体的重构推动农业经济发展。可行能力福利理论认为数字农业的价值再造可以实现农业经营者乃至整个社会的福利提升。政府作为公共利益维护者追求社会福利最大化，倾向于通过农业数字化转型实现农业农村现代化。受限于农业的弱质性，小农对于数字技术的采纳面临着资金不足、缺乏有效抵押物等流动性约束以及出于对未知风险的心理抗拒而表现出来的行为决策的非理性和盲目性。因此，基于公信力的统筹协调和资金技术的干预是政府主导数字化进程的主要参与形式，即政府出台相关政策、搭建数字开源平台、对农户进行数字技术专项补贴、健全数字基础设施建设等，积极营造和构建数字农业发展适宜的软环境。推动农业数字化不仅是农业经营者和政府的“对角戏”，更需要多主体融入进来，表现为在政府的推动下，协会、企业和科研院所积极行动，发挥自身优势，积极参与组织协作、信息传递、政策倡导、科技研发和技术支持等，协同解决农业数字技术落地的“最后一公里”问题，打造具有区域特色和行业特色的数字农业。这一路径表现为在政府战略性布局和前瞻性规划的主导下，协会、企业和科研院所等多元主体深度融合协作推动农业数字化转型。案例：安吉白茶于1979年在浙江省安吉县开始培育，1997年被认定为良种，2001年被推为区域公共品牌。2018年，在政府的主导下，围绕着安吉白茶“白叶一号”优品开展数字技术推广、数字平台开发、产品追溯、区块链利用和社会服务体系建设，进行全产业链数字化。产前，安吉县政府为大型茶企免费安装气象小站和土壤传感器，补贴安装智能喷雾技术和数字监控；产中，安吉县政府联合超级码科技股份开发“安吉白茶产业大脑”，提供多种个性化服务，产后，安吉县政府积极协同安吉茶协、茶企进行产后溯源管理，形成政府参与背书、茶协协调管理、茶企积极响应的产后溯源体系。在多主体融入、数据归集、生产重塑、系统协同的数字赋能下，2022年安吉白茶产量达2 100吨、产值达32亿元，为全县农民人均增收8 800余元，深刻地实践了在数字赋能的时代旋律下“一片叶子富一方百姓”的致富理念。3.1.2 “农业龙头企业主导+政策扶持”
农业龙头企业是引领带动农业数字化的生力军，《农业农村部关于促进农业产业化龙头企业做大做强的意见》（以下简称《意见》）中明确提出要尊重龙头企业的主导作用，提高龙头企业的数字发展能力。这一主导过程分为两个阶段。第一阶段为自身发展阶段。根据价值共创理论，企业通过与消费者互动，洞察消费环境的改变和对消费趋势的前瞻来进行生产端数字化改造以实现价值共创。这一阶段中，农业龙头企业受市场驱动，依托自身的行业发展优势，找准数字化发展定位，迈出数字化转型步伐。第二阶段中，农业龙头企业积极联动其他企业，实施产业内的分工协作，整合农业产业链，以利益链驱动区域内产业链的数字化进程，带动相关弱质企业实现数字技术跃迁，实现产业数字化升级。相较于小农户，农业龙头企业的资本化运作和专业化管理对于数字技术实现更具有优越性。《意见》中明确提出支持龙头企业参与优势特色产业集群、现代农业产业园、农业产业强镇等农业产业融合项目建设，对于联农带农效果明显的龙头企业加大相关项目资金倾斜。因此，该路径表现为龙头企业以市场为导向实施数字化，政府出台相应的政策加以扶持。 案例：浙江佳农果蔬股份有限公司（以下简称佳农公司）成立于2011年，于2018年新三板上市，主要从事果蔬的种植、加工和贸易。作为国内柑橘行业的龙头企业，佳农公司瞄准消费者偏好绿色健康食品的倾向和消费升级的趋势。2021年佳农公司自主招投标180余万元，新建一批数字产业园。后在政府数字农业补贴项目的扶持下，佳农公司再扩建一批，最终建成了达1 300余亩的数字农业示范基地，配套建设智能化管理系统、智能水肥一体化系统、环境感知控制系统、病虫害监测预警、物联网设施设备，同时配备超7 000米2的柑橘采后数字化处理中心和8 000米3的数字化气调冷库。在数字赋能下，2022年佳农公司实现营收167亿元，同比增长3639%。3.1.3 “科研机构主导+产学研融合”
以农业院校、科研院所、科技小院为代表的科研机构是推动中国农业科技发展的中坚力量，不断打造中国农业数字经济创新发展的新高地。然而，科研机构主导的 “先研后产”技术供给方式导致“研”和“产”的割裂，造成科研成果不接地气、科技推广难以落地、科研和应用“两张皮”的问题。国家知识产权局数据显示，2022年中国科研单位的专利产业化率是13.3%，而高校仅为3.9%。为提高科研机构的成果转换率，推动更多的科技成果应用到田间地头，政府提出要贯彻产学研融合的技术供给方式，打造数字农业产学研共同体，促成产业链、技术链、创新链、人才链、教育链的有机融合。为满足科技研发和技术创新的需要，由科研机构衔领主导，科技生产、实践教学和问题导向研发耦合的路径是现存成熟的农业数字化实现路径。案例：浙江大学环境与资源学院的科研团队由浙江大学田生科教授衔领，将实验室从杭州搬到台州黄岩岭根村，自发筹资400余万元，于2018年在岭根村打造200余亩种植精品柑橘的“未来果园”，开启了“精品柑橘绿色智慧栽培模式构建及技术集成示范”项目研究，探索“省力化、精品化、绿色化农业种植新模式”。“未来果园”配套建有数字大棚、智能传感器、智能监控和物联网等一系列数字技术。在数字科技的赋能下，农业生产逐渐车间化，田教授也化身“职业经理人”，在课间也能随时打开移动设备，通过后台可视化数据检查果园种植情况，并进行相应的远程操作。在精品柑橘科创基地的帮扶下，科技种植队伍日益壮大、科技成果不断突破，“难以伺候”的“红美人”柑橘实现量产，成为村民的“致富果”，岭根村集体收入就此实现了从2017年的2 000元增加至2022年的31.86万元的飞跃。3.1.4 “能人带动+示范引领”
“能人”指具有独特的资源禀赋和社会认同感、对未来趋势研判的前瞻性和对新型技术的适应性，在技术推广的过程中居于组织机构和普通农户之间的中介人， “示范效应”归为“能人效应”的重要表现之一。事实上，数字技术在农村推广受阻的重要原因是农业生产者的素质水平与实际生产经营者的需求之间不平衡日益显现，而农村存在的“信息孤岛”更是深化了这一矛盾。根据前景理论，相比于数字技术采纳的期望收益，普通农户更厌恶其带来的收入不确定等蕴藏的风险。因此，农户对于数字技术采纳的意愿较低，更多偏好于依赖传统的种植经验。凭借拥有的独特优势，能人有着强于普通农户的数字技术采纳意愿和市场盈利实现能力，能够良性引导农户对于数字技术采纳的预期，所带来的正向激励作用会在农村这个“熟人社会”中得到放大，引领周围农民纷纷效仿。基于此，发挥能人带动和示范效应的联动作用将是加速农业数字化行之有效的路径选择。案例：仙居县采鲜农场位于浙江省仙居县兰溪镇坎头村，主要从事杨梅等水果和花卉种植、销售。农场负责人娄荣杏毕业于农技学校果树栽培专业，经过多方调研考察认识到数字化对于杨梅种植的重要性。为改变“靠天吃饭”的杨梅种植现状，2020年娄荣杏在政府和家人的帮助下建造了坎头村的第一批杨梅智能化栽培示范基地，在数字大棚、智能传感器、物联网和自动虫情测报灯等数字设备的加持下，实现了熟果品质和数量上质的提升，数字大棚杨梅价格比露天杨梅价格高2~3倍，2022年为农场带来了近50万元的利润。看到了数字大棚杨梅背后巨大的市场潜力，其他种植大户纷纷加入 “数字化”潮流中。据统计，2023年仙居县数字大棚杨梅种植面积达950亩左右，预计2024年覆盖面积将达2 000亩以上。3.2.1 政府主导的数字化项目缺乏可持续性
当前中国农业数字化转型基本上是政府主导，虽然政府在缓解新型农业经营主体资金压力、推动农业数字化转型等方面发挥了重要作用，但政府主导的农业数字化转型缺乏可持续发展动力。一方面，政府补贴需要大量资金，但政府财政资金有限，长期进行大量补贴会给政府造成较大的财政压力。如果长期依赖政府补贴，农业经营主体“有补贴即用、无补贴即停”的转型理念会使中国农业数字化转型逐渐形式化，不利于数字农业稳定可持续发展。如课题组在浙江台州调研的政府数字化项目——“瓜农天下”数字化平台，平台从建立到后续维护一直依靠政府补贴，没有政府补贴平台就停止更新服务。另一方面，政府主导的数字项目缺乏直接市场反馈机制，在技术革新与快速迭代方面可能存在短板，不能有效捕捉并迅速响应农业经营主体的真实需求。3.2.2 未充分发挥社会组织的潜力与功能
农业社会组织在推动行业自律、构建行业公共服务平台、参与制定和修订国家产业政策及行业标准等方面发挥着重要作用，是乡村振兴和农业农村现代化发展的桥梁和纽带。但在农业数字化转型的过程中，农业社会组织的潜力未能得到充分发挥。具体表现为：一是社会组织是数字技术推广的重要社会力量，但中国农业数字技术推广力度不足，推广方式单一，未能充分调动广大社会组织积极参与数字技术推广；二是以农业协会为代表的社会组织是农户数字素养培育的主讲堂，但当前并未充分发挥社会组织的培训和示范作用；三是社会组织具有智力资源优势，但目前农业经营主体转型前的信息咨询和管理协助等服务的可获得性差、转型中的精准技术指导稀缺、转型后的市场盘剥依然存在，社会组织在农业经营主体数字化转型过程中的作用并未显现。3.2.3 农业规模化程度较低
中国80%以上的土地集中在2.6亿的小农户手中，中国农户平均土地规模小于1公顷的土地经营者占比高达93%，远高于发达国家水平。中国耕地零碎的现状使规模效应难以实现，农业数字化转型的单位成本过高成为阻碍转型的重要原因。目前耕地流转政策推动虽有成效，但未能实现农业规模经营的阶段性目标，耕地流转的阻力仍然强劲。对于小农户而言，农民对土地的情愫、土地流转的收益低以及农民将土地视为生存最后的保障均是农户不愿意流转土地的缘由。对于耕地承包者而言，地权的不稳定性导致承包者的收益难以得到保障。农业数字设施兴建成本大、盈利周期长。对于不愿长期流转耕地的农户，耕地经营权过早收回会导致承包者的投资付诸东流。3.2.4 绿色消费市场信任缺失
消费方式、结构和偏好的变化会传导至生产领域，倒逼农业生产者调整生产要素配置。因此，以消费的绿色转型倒逼农业生产转型升级成为众多国家实现农业数字化转型的重要路径之一。农业数字化转型需要较高的资金投入，也会显著提升农产品品质，这就需要消费者绿色消费理念的支持。但事实上，在中国以绿色消费促进绿色供给的传导机制仍有待完善。绿色农产品具有典型的信任品和经验品属性，而商家通过消费者对绿色农产品的信任牟利的丑闻屡屡曝光致使消费市场信任缺失，激化了信息不对称矛盾，最终导致农产品市场的逆向选择问题，即绿色农产品无法售出应有的价格而被大路货挤出市场。本部分总结欧盟、美国、日本数字农业发展的背景特征，并根据各国家和地区的背景特征中蕴含的资源禀赋比较优势和政策方向总结出各自的数字农业落地机制。从自然特征上看，日本资源匮乏，耕地细碎化严重，难以形成数字化所需的规模农业。相比之下，欧盟和美国相似，集中连片的平原、盆地加之长期以来的私有合法的土地所有权制度，形成了以家庭农场为主的农业组织形式。但技术采纳行为不仅受资源禀赋影响还具有明显的空间特征，因此不同于美国，欧盟协调的农业数字化体系构建必然受阻于独特的组织结构所带来的空间异质性和国家间技术壁垒。日本由资源困境推动发展精细化的数字农业；美国则充分发挥自然条件的比较优势，加速推动农业规模化和集约化；欧盟从其政策中抽象出“共同”的方向表明其着力解决空间异质性问题，试图通过“共享”“开放”的方法增强技术的溢出效应。从社会特征上看，欧盟、美国、日本均是世界上发达的国家和地区，拥有相似的先进创新机制、社会管理体制和人才教育体系，在数字农业体系的构建上形同质异。
在数字技术创新上，欧盟、美国、日本三个国家和地区都是以高校、科研机构、企业为技术研发主体， 但欧盟以政府为主导，以区域集群为内容；日本在注重政府作用的同时也发挥自身的工业实力；美国则强调民间合作创新和社会资本的融入。在数字人才培养上以问题为导向，在致力于农业数字人才增量的同时侧重解决的问题不同，如美国的数字人才流失问题、日本的“二兼滞留”问题和欧盟人才培养的空间上的不平衡问题等。在自上而下、各级政府层层递进的数字技术推广中，日本“双轨协调”的推广模式、美国“三位一体”的推广体系和欧盟多主体多样式的推广模式各有特色。除此之外，欧盟更为激烈的农业正外部性诉求、美国数据安全需求和日本农协独特的农业参与形式是各自数字农业发展的鲜明特征。基于此，欧盟以“共享”的信息传递系统建设、“开放”的区域集群构建以及“绿色”要素的反向驱动为主，美国以集约化和规模化农业生产方式、市场机制引入和社会资本引导以及数字技术推广体系建设为主，日本以发展精细化的数字农业、政府和农协的协同推进以及数字技术创新驱动为主，实现数字农业落地。
中国正处于农业数字转型的关键时期，为更好更快地推动数字化进程，中国摸索出了适合中国农情的发展路径，即“政府主导+多主体融合”“农业龙头企业主导+政策扶持”“科研机构主导+产学研融合”和“能人带动+示范引领”。可以总结出三点逻辑：第一，注重政府对于数字化转型的主导作用；第二，强调多元主体合作，实现价值共创；第三，重视调动社会力量，最大效度发挥技术传播的溢出效应和示范效应等相关效应作用。这也是美国、日本、欧盟等国家和地区普遍遵循的农业数字化逻辑。而从现实情况看，中国农业数字化过程中存在发展空间不平衡、内容不充分、动力不足、政策难以落地等问题，为寻求问题的最优解，理应放眼世界，寻求制胜之道。欧盟为解决数字农业空间发展不平衡问题和动力问题，试图以共享信息数据打破信息数据获取的地域界限、锚定绿色目标，反向驱动农业数字转型。反观中国，省域数字化政策各自为主，缺乏有效的数据信息获取的联动机制；市场普遍严格遵循的绿色生产的监管机制仍存在不足，未能形成倒逼生产方式转型的足够的驱动力。与美国相比，中国普遍存在的农地细碎化在向规模化、集约化农场情况转变具有长期性和复杂性。中国以高校和科研院所为代表的科研机构以政府财政扶持为主，研究成果市场转换率低，未能形成以民间合作为主的技术创新格局。与日本相比，日本以农协为枢纽，构建政府协会农民的数字化利益联结体使日本在资源匮乏、农地零碎的情况下仍然发展成为农业数字化程度较高的国家之一。而中国没有足够重视农业协会等中介组织的作用，未能赋予农业协会足够的权力协调政府和农民的关系，导致政策难以落地。
第一，构建各地区的数据信息获取的联动机制。制定统一的数据政策和法律法规、建立数据共享平台，在确保数据的合法收集、使用和共享，并明确政府、企业和机构在数据管理方面的职责和义务的同时，以具备高级别的安全性和隐私保护措施的数据共享平台促使各地区的数据信息能够交流和共享。此外，考虑到个别地区的数据收集和处理方式存在特殊性，应确保各地区的数据系统和技术能够相互兼容和相互操作，以便数据的流通和集成。
第二，制定市场普遍严格遵循的绿色生产监管机制。在法律层面，应制定严格的法律法规和相应的奖惩机制，明确绿色生产包括环保、资源利用、废物处理、能源效率等方面的要求和标准，并设定相应的罚则和奖励措施。在监管层面，设立政府部门监管生产、保证市场信息披露和透明度、鼓励社会公众积极参与监管和监督的三级监管机制。制定绿色生产认证体系，向符合条件的企业颁发相应的认证和标志，以便消费者和市场能够识别绿色产品。
第三，通过对农地细碎化现状的治理，推动农业组织向规模化、集约化方向发展。一是通过行政化模式，即政府通过土地整治和规划项目、土地修筑工程将零散的小块土地整合成大块土地，提高农地的平均规模。二是通过市场化模式，即通过对土地均分的地权配置制度改革，为土地流转提供法律支持、市场建设，通过市场流转的形式加速土地集聚。三是通过自主治理模式，即鼓励由村社组织牵头，通过对集体土地的统筹整合和经营方式的合理调整，实现向“联耕联种”模式的变迁。
第四，推动农业科研机构市场化运营机制。一方面，转变财政拨款方式，采用绩效导向的方法，并制定监督和评估机制。科研机构的拨款可以与其研究成果、技术创新和服务市场的能力相关联，以激励科研机构提高效率和质量，并通过严格的监督和评估机制杜绝骗取经费和学术造假的可能性，逐步实现科研机构的独立运营和自负盈亏。另一方面，引导科技投资基金和孵化基金向农业流入，进一步完善创业支持机制和知识产权保护机制，营造支持农业科创的软环境。
第五，充分发挥农业协会等社会组织的作用。农业协会不仅在一定程度上保证了小农户的平等权益、缓解了小生产和大市场之间的矛盾，还能够作为中间地带，对于集中体制下的政府与高度分散化、兼业化的小农之间的交易费用过高的矛盾起到缓冲作用。对于农业协会应该首先保证其代表广大弱势农民的性质不能变质，既要有政府的参与和监督，又要有农业协会的自我管理和自我约束。在此基础之上，政府应相应地增加财政支持和政策扶持，并适当放权，增加农业协会在市场上的组织和协调能力。
（注：受公众号排版限制，文中图表、参考文献等有删减。）
