摘 要：氣候變化和資源利用不可持續帶來了較大的糧食安全壓力，通過數字化技術推進農業的轉型與高質量發展變得愈加迫切。數字農業具有技術依賴性、數據中心性和能力匹配性等特性，容易引發投資不足、失業、數字鴻溝和侵犯數據隱私等問題。現階段，我國數字農業發展水平還不夠高，有必要借鑒國際經驗，以實現包容性數字農業轉型，具體應采取如下措施：加大數字轉型基礎設施建設;誘導有利于降本增效的農業數字技術創新;設計有助于發揮數字紅利的多元主體享益機制;提升利益相關者的參與能力;構建激勵相容的數據產權規制體系。

　　關鍵詞：數字農業;農業數字技術;包容性發展

　　氣候變化和資源利用不可持續威脅著全球糧食安全，可持續地生產足夠的健康食物是21世紀全世界面臨的最為關鍵的長期性挑戰之一。應對此挑戰，要求農業糧食與食物體系盡快轉型。數字技術創新可能是轉型方案的重要組成部分，即通過引入一套自動化的、數據密集型的“精準”技術，用更少的土地、更節約的用水和其他投入生產出更多的健康食物[1]。這就意味著數字化將是農業轉型發展的重要路徑。數字農業也被稱為智慧農業、精準農業、農業產業的第四次技術革命等[2]。數字農業利用豐富而詳細的數字信息指導農業價值鏈上各個主體的決策，其應用并不局限于農業生產，而是涉及整個或部分價值鏈，包括生產過程、收獲后處理、市場準入、融資以及供應鏈管理等多個方面[3]。已有研究表明，數字農業的功能性作用在于：第一，通過減少化學投入品和勞動力需求，提高農業生產力和效率，創造新的市場機會來提升經濟效益;第二，通過增進溝通和包容性，帶來社會與文化效益;第三，通過優化資源利用，適應氣候變化，帶來環境效益[4]。

　　在世界范圍內，以農業物聯網、農業大數據、精準農業、智慧農業、人工智能等五大核心模塊為代表的數字農業技術已經被廣泛應用于農業領域且發展迅速[5]。與此同時，發達國家還在數字農業上進行了大量投資，如英國政府“產業倡議挑戰基金”將人工智能和數據作為四個挑戰領域之一，計劃聚焦于精準農業[6];鑒于數字農業的廣闊前景，麥肯錫的最新報告指出，如果在農業中成功實現互聯互通，到2030年將為全球GDP增加5000億美元的額外價值[7]。

　　值得重視的是，盡管數字農業在經濟效率方面的潛在好處被予以充分肯定，但現有研究大都忽視了從社會、習俗、政治和生態維度進行深入討論。從全球來看，雖然部分地區存在食物的過量生產，但與此同時，仍然有數十億計的人們在忍受饑餓和營養不良。因此，技術進步本身并不能完全解決未來全球性的糧食安全問題。而且，數字技術可能對小農經營帶來“雙刃劍”效應：在帶來農業生產率提升的同時，農業數字化可能導致小型農場與大型農場之間出現“數字鴻溝”，因為與大型農場相比，大多數小農難以獲得數字農業技術，難以承受數字技術的大額投資以及由這些投資帶來的風險;數字農業還會引發企業權力和農民自治之間的沖突、數據隱私和可持續發展等一系列的問題;新技術甚至可能導致市場集中度的提高，進而引發投入品價格上漲，使小農陷入更加困難的境地。

　　可以預期的是，數字農業或將意味著農業生產系統、農村經濟、社區和自然資源管理的重大轉型。理解農業數字化轉型的條件與挑戰，并制定因應策略，已成為重要的研究議題。本文試圖對數字農業的技術特征、發展困境及國際經驗進行研究和分析，以期為中國數字農業轉型和發展提供借鑒和啟示。

　　一、數字農業的技術特性與發展困境

　　數字農業對現代農業體系轉型的作用機制，來源于其技術特性，主要包括技術依賴性、數據中心性和能力匹配性三方面。與此同時，數字農業的技術特性決定了其發展可能面臨的一系列困境。

　　(一)數字農業的技術特性

　　1.技術依賴性

　　對于推進數字農業來說，數據、平臺與連通性缺一不可。數字農業的實現依賴電力供應、移動網絡覆蓋和互聯網連接等基礎設施建設。在此基礎上，數字農業的應用依賴數字技術發展，比如地理信息系統(GIS)、全球導航衛星系統(GNSS)、遙感(RS)、衛星圖像、地面傳感器、移動計算處理技術和通信技術等[8]。數字技術結合程序映射到耕作、播種、施肥、除草劑和農藥的使用、灌溉、收割等農業實踐中。圖1(下頁)以信息技術(ICT)為例展示了農業數字技術在農業循環中的應用[9]。數字技術將大大拓展農業發展的空間，例如，移動技術和網絡設備將農民接入供應鏈，使其有機會獲得更優質的種子和肥料，從而提高產量和質量[10];區塊鏈技術有助于提高食品的可追溯性和供應鏈效率，從而減少浪費并增進價值鏈的透明度和信任度;深度學習、機器學習和人工智能有助于進行先進的作物管理、病害檢測、物種識別以及水、土壤和林業管理，保障糧食安全;數字解決方案有助于提高監測、報告和驗證農業和土地利用方面的準確性[11]。

　　2.數據中心性

　　數字農業中的關鍵要素是數據，由地理空間技術、現場生產信息、天氣和氣候以及市場動態匯集而成。其中，地理空間數據通常是特定站點與精準農業相關的信息，如特定地點的土壤特性和產量信息等;有關管理實踐和技術的元數據，包括播種深度，種子位置，品種，機械診斷、時間和運動，耕作、播種、搜尋、噴灑的日期及投入品使用等;決策者無法控制的環境數據，包括降雨量、蒸發量和熱量單位累積值等。圖2(下頁)展現了數字農業的農場數據流，根據生成地點以及參與者的潛在使用情況來表達數字農業相關數據生成的過程[12]。由此可見，大數據在農業中的價值取決于是否有足夠數量的農民提供其農場的相關信息，進而聚合形成農業大數據。這類數據是一種信息資產，必須通過具有成本效益和創新性的信息處理，增強對農業的洞察力并發揮強大的預測能力，最終實現服務于農場管理決策的功能[13]。

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