摘要：随着全球人口的不断增长和资源的日益紧张，农业作为人类赖以生存的基础产业正面临着前所未有的挑战。智能农业技术集成了物联网、大数据、人工智能等先进技术，通过智能化、自动化的手段实现对农业生产全过程的精准管理，其不仅能够实时监测作物生长环境、预测病虫害发生，还可以根据市场需求调整生产策略，进一步通过优化资源配置来提高农业生产效率。这样在减少资源浪费的同时，能提高农产品的产量与质量。尽管智能农业技术拥有巨大的潜力，但其对农业经济增长的具体影响及作用机制需要被深入研究。因此，本研究探讨智能农业技术的应用对农业经济增长的影响，以期为制定相关政策与改进农业生产提供科学依据。

　　关键词：智能农业；经济增长；案例研究

　　1智能农业技术对农业经济增长的作用机制

　　智能农业技术通过整合人工智能、物联网、大数据、云计算等先进技术，实现对农业生产过程的全面监控管理。智能农业通过引入物联网、大数据分析、人工智能等先进技术，实现了对资源的精准分配管理，进一步优化了整个农业生产过程，此种优化不仅能显著提高作物的产量，还改善了作物的品质。智能农业通过自动化控制及环境监测，大幅减少了对人力劳动的需求及对化学品的使用量，进而大幅降低了生产成本并提高了资源配置的效率。通过数字化手段，智能农业能够实施精准的产品分级与品牌化运营策略，也能够利用互联网将产品的质量与品牌信息直接、准确地传递给消费者，基于此建立起强大的品牌效应，并有效提升盈利水平。智能农业还致力于促进绿色低碳发展，即通过精准施肥、灌溉与病虫害防治等措施，显著减少对资源的浪费及对环境的污染，推动可持续农业的发展。

　　2实证研究：智能农业技术与农业经济增长的关系

       2.1数据来源与样本选择

　　通过尖端的图像处理技术对遥感数据与卫星图像提供的相关数据进行分析，可以更精准地提取关于地表变化、环境状况等关键信息；除卫星数据外，还依赖地面观测站点提供的实地测量数据，以提高数据的精确度与可靠性。农业大数据平台包括物联网、人工智能等先进技术，该平台能实现农作物种植类型、面积、土壤墒情及作物长势等多源异构数据的融合与高效处理；对于样本的选择，需遵循以下原则：代表性，即样本的选取应具备代表性，能够真实反映整体情况，常用的方法包括重点抽样、典型抽样与代表抽样等多种抽样方法；科学性，即样本选择应基于科学的方法与理论，以确保调研结果具有可靠性；可操作性，即对于样本的选择应充分考虑其可行性。特别是在农业领域中，可采用抽中村地块级别等精细化测量的方法进行测量，以获取更准确、更具代表性的数据。数据处理步骤如下：先对原始数据进行清洗及预处理，此步骤旨在去除噪声、修正错误并填补缺失值，确保数据的完整性与一致性；为了进一步提高数据的准确性，还需要对来自不同来源的数据进行交叉验证与综合分析，以提高数据的准确性、可靠性；在数据分析阶段，可采用国际通用的数学公式、模型与数据分析方法，并借助学科内广泛认可的统计分析软件进行数据分析[1]。

　　2.2实证模型构建与变量选取

　　2.2.1实证模型的构建过程与理论依据

　　在构建实证模型时，需要依据一系列相关的经济理论与管理理论。这些理论为假设的建立、变量的选择、模型的构造及研究结果的解释提供了支撑。在智能农业领域，可以参考农业数据智能计算理论与技术。该理论利用计算机视觉、时序信号分析、机器学习等先进技术分析农业数据，旨在从复杂的数据集中发现隐藏规律，进一步为农业生产提供科学、高效的决策支持。在构建实证模型时，还要明确研究目标，即探讨智能农业技术对农业经济增长的具体影响，并基于研究目标选择合适的统计方法与模式。例如，若目标是分析智能农业技术如何影响农业产量和农民收入等多个因素，则可采用多元线性回归模型或二元选择模型等方法。假设稻农是一个追求自身效用最大化的理性经济人，那么当他在决定是否采用机械技术时，就会倾向于选择那个能为他带来最大效用的方案，那么选择机械技术第i个稻农的效用表达式如下。

　　其中，yi、Xi、B、μi分别为二元选择模型的被解释变量、解释变量、待估计参数和随机误差项。在数据的收集与处理方面，应系统收集与智能农业技术相关的定量和定性数据，并注意对收集的数据进行预处理（包括处理缺失值、变量聚合等操作）；基于理论框架与实际数据情况，选取并设定解释变量与控制变量。解释变量主要被用于衡量智能农业技术的应用程度与技术类型等因素；而控制变量则需要考虑地区特征、气候条件、政策环境等可能影响研究结果的外部因素。

　　2.2.2模型的主要变量、控制变量与参数设定

　　主要变量包括因变量与自变量，其中因变量包括农业经济增长（如GDP增长率、农产品产量等）；自变量则包括自动化设备使用率、物联网技术的应用范围等。控制变量包含了个体特征及区域特征，个体特征有农户规模、技术水平等；区域特征有地理位置、气候条件等，此外，还有教育水平、收入水平等家庭特征，以及政府补贴政策、税收优惠等政策环境。在参数设定与系数设定方面，通过多元线性回归模型可以估计各解释变量对因变量的影响强度，该模型允许同时考虑多个解释变量，及解释它们与被解释变量之间的线性关系，其数学模型如下。

　　（4）

　　对于收集的相关数据，要依据各指标与估值标准的关联程度来精心选取变量。在此过程中，本研究选择了以下三个关键指标：天气数据x1、季节性销量数据x2、销售促销活动数据x3，其表达式如下。

　　y=b1x1+b2x z+b3x3+a（5）

　　其中，y为因变量；x1、x2、x3均为自变量；α为误差项；b1、b2、b3分别为各项系数。

　　在构建经济模型时，应充分考虑误差项的特性（特别是异方差性与自相关性等因素）。为更准确地估计模型参数，本研究采用了Lewbel异方差工具变量法等方法。表1所示为两种不同方法的估计结果（分别是（3）列与（4）列），其中（3）列展示了仅使用Lewbel方法构造工具变量的估计结果，此种方法基于本研究的假设（内生变量对模型中外生变量的回归残差存在异方差性），该假设为使用Lewbel方法的前提条件；（4）列展示了同时考虑Lewbel工具变量与球面距离工具变量的回归结果，此方法结合了Lewbel方法的优势，并考虑了其他可能的工具变量，如球面距离工具变量，以进一步提高估计的精度。由表1可知，数字乡村发展均显著，且估计系数为正。

　　2.3实证结果分析

　　2.3.1实证模型的运行结果与数据分析结果

　　在对智能农业技术影响农业经济增长进行实证研究时，本研究构建了一个多元线性回归模型，并运用Lewbel异方差工具变量法等方法对其进行估计，分析结果显示智能农业技术的应用程度与农业经济增长间存在显著的正向关系，即智能农业技术中的自动化设备使用率与物联网技术应用范围、农业经济增长（衡量指标包括GDP增长率与农产品产量）之间存在明显的正相关效应。这表明随着智能农业技术的广泛应用，农业经济增长也得到了显著促进。不同技术类型（如精准农业、智能灌溉系统等）对农业经济增长的贡献程度不同，但总体上均对经济增长有正面影响；技术普及率作为反映智能农业技术在特定区域覆盖范围的指标，其提高也显著促进了农业经济的增长；在控制变量中，个体特征（如农户规模、技术水平）、家庭特征（如教育水平、收入水平）、区域特征（如地理位置、气候条件）及政策环境（如政府补贴政策、税收优惠）等因素均对农业经济增长产生了不同程度的影响[2]。

　　2.3.2结果背后的经济含义与现实意义

　　智能农业技术通过提高农业生产的效率、降低生产成本及优化资源配置，直接推动了农业经济的增长。这表明加大对智能农业技术的研发及推广力度，对于实现农业现代化及提升农业综合生产能力都具有重要意义。通过进一步地分析，发现不同技术类型对农业经济增长的贡献程度也有所不同。因此，在推广智能农业技术时，应根据不同地区、不同作物的实际情况，来选择合适的技术类型，以实现最佳的经济效益；技术普及率的提高在促进农业经济增长方面发挥了关键作用，因此在推广智能农业技术时，应更为注重提高技术普及率，只有这样，才能确保更多的农户能够受益于这些先进技术；控制变量对农业经济增长的影响表明在制定农业政策时，需全面考虑各种因素的综合作用，以确保政策能够产生最佳效果[3]。

　　3案例研究：辽宁省智能农业技术的成功应用

　　3.1智能农业技术的增效机制

　　智能农业通过资本化投资（如对物联网、大数据及人工智能等新一代信息技术的应用），实现了对农业生产的智能化管理。运用此类技术不仅提高了农业生产效率，还大幅降低了运营成本。例如，辽宁省一些大型农场通过搭建控制指挥室、作物工厂、农业物联网系统等，实现了对种植养殖对象的精准化管理。

　　除此之外，智能农业还促进了专业化生产，即通过精准施肥、灌溉与病虫害防治等措施，大幅提高了作物的产量及品质；通过协同机制，能对不同环节的数据进行整合分析，从而实现全程溯源与优化资源配置。另外，为促进智慧农业的包容性发展，还需要降低技术供给成本并注意提升农户的数字素养，其中可涵盖加强农业数据制度建设，为相关人员提供培训与技术支持，进而确保农户能有效利用智能农业技术[4]。

　　3.2具体应用案例

　　该农场利用卫星遥感、无人机数据及地面物联网融合感知，分析了农作物的种植类型、长势及病害情况，进一步形成了时空连续的专题地块数据集。这种空天地一体化平台能够提高农场的资源利用率[5]。该农场通过搭建智慧农业数字化管理平台，还实现了对果树的AI诊断与精准管护，节约用水60%以上，且管护成本也降低了50%，亩均节约化肥使用量达10kg以上。这种模式不仅提高了村集体经济收益，还使村民人均增收1000元以上，该系统已升级到第5代，设备工作稳定且成本低，因此深受当地百姓喜爱。截至目前，该系统累计服务5000余种植户，其中涉及土地5000余亩、推广蔬菜新品种20余个、新技术11项，共计为农户增收2700余万元[6]。

　　4结语

　　未来，随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断进步，智能农业技术将在农业领域发挥更加重要的作用。本研究期待有更多的研究能深入探讨智能农业技术的创新应用及其对于农业可持续发展及乡村振兴战略的贡献。相关部门、企业、科研机构应加大投入，共同推动智能农业技术的研发应用，为实现农业现代化与农业经济增长贡献更大的力量。

　　参考文献：

　　[1]韩硕.育肥牛养殖常见问题及对策探究[J].中国畜牧业,2023,(15):62-63.

　　[2]刘亚馥.育肥牛养殖常见问题及对策[J].吉林畜牧兽医,2023,44(07):147-148.

　　[3]张霞.育肥牛养殖中的问题及其科学养殖技术[J].今日畜牧兽医,2023,39(06):50-51+56.

　　[4]管继刚.物联网技术在智能农业中的应用[J].通信管理与技术,2010,(03):24-27+42.

　　[5]张杰.物联网技术在智能农业中的应用研究[J].数字技术与应用,2018,36(09):37+39.

　　[6]彭英,莫玲.物联网应用——江苏省智能农业发展的“助推器”[J].通信企业管理,2012,(10):64-65.