摘要：随着科学技术的迅猛发展，农业领域也逐渐迎来了数字化转型的时代。在这个过程中，农业大数据成为推动农业现代化的关键因素之一。农业大数据的广泛应用不仅有助于提高农业生产效率，还能够减少资源浪费、优化农产品供应链，并推动农业可持续发展。针对当前数字农业人力资源短缺、大数据应用的资金投入和技术支撑不足、农业经营分散现象仍为普遍和乡村大数据治理体系供给不足等问题。需要着重加强谋划农业大数据中长期发展的顶层设计、夯实农村大数据新基建、促进农业大数据要素整合流通、加快传统农业劳动资料数字化升级、强固农业数字化人才支撑，从而促进农业经济高质量发展。

　　关键词：乡村振兴；大数据；农业经济；高质量发展

　　党*二*大对全面推进乡村振兴做出新的部署，提出“加快建设农业强国”。当前，各行各业正突出培育以高效能、高质量为特征的新质生产力，但相较于其他产业，农业领域科技进步贡献率仍然较低，依靠农田扩张和农耕技术改进的传统农业发展模式面临挑战，农业转型迫在眉睫。智慧农业、精准农业和设施农业等新型农业发展模式，成为新时代促进农业农村现代化必须关注的领域，而以农业大数据为代表的新质生产要素在实现农业资源优化、农业科技提升等方面应用前景光明。

　　1大数据赋能农业高质量发展的逻辑理路

　　大数据技术作为驱动现代农业发展的新引擎，在我国农业中的应用越来越广泛，对农业产业优化升级、农业生产方式变革和为农业经营主体服务等方面起到重要作用。

　　1.1大数据赋能农业产业优化升级

　　大数据成为生产要素不是指要素种类增多、数量增加，而是意味着现有生产要素的交互整合，形成各生产要素的密切联动，进而汇聚形成推动农业产业转型升级的动力。如何更加高效地利用和配置农业资源，是现代农业发展的关键问题。在智慧经济时代，大数据作为核心要素，是农业智慧化转型、推动农业现代化发展的基础性资源，更是推动农业经济高质量发展的重要抓手。通过引入大数据这一新型生产要素，将农业生产中不同要素优化配置，发挥大数据资源对相关要素效率的倍增作用，对进一步完善农业生产要素资源配置的方式方法，意义重大，对促进现代农业生产增量提质，对现代农业产业优化升级至关重要。

　　1.2大数据赋能农业生产方式变革

　　在生产方面，基于大数据的科学决策将促进农业生产管理精准化，大数据可促进农业生产从传统的依赖经验生产经营模式转向借助客观数据支撑方向，在此转变之下，生产效率低、质量低、可控性差等传统农业生产难题将得到有效解决。在营销方面，基于大数据统计分析下的决策制定，对于破解农业产品市场供需不平的难题同样有效。在管理方面，基于大数据的智慧化管理有助于实现规范化农业生产，相关大数据要素的应用，对于实现现代农业领域的精准管控和科学管理意义重大，是促进农业生产管理规范化、标准化的最有效手段。

　　1.3大数据赋能农业经营主体能力提升

　　大数据赋能农业经营主体组织创新。在政策和市场双重导向下，以村办企业、小微企业和现代农业生产合作社为代表的经营主体，逐步成为链接小农户与现代农业发展的组织枢纽。现代技术的发展驱动了大数据的爆发增长和快速流通，促使农业主体组织中成员之间等密集交互，也使生产分工更加规范协调，经营管理更加科学高效，这使得农业经营主体的组织结构不断优化创新。大数据促使各类农业经营主体对农业生产经营的要素资源供需更加明晰，并通过现代农业产业的规模效应和集聚效应，倒逼农业经营主体的资源配置优化。随着物联网和大数据等技术的认识和应用能力增强，农业产业化组织逐步朝着构建现代社会化服务体系发展，这显著提升了农业经营主体的服务能力。

　　2大数据赋能农业高质量发展的现实困境

　　尽管农业大数据相关的技术已经在飞速发展，但是，在进一步的深入发展中，农业大数据及相关技术的进展和应用仍面临着诸多问题。

　　2.1数字农业人才资源短缺

　　数字农业与发展壮大需要依靠大量的技术和管理人才。然而，高端人才短缺问题的问题将制约数字农业长远发展。首先，由于当前城乡差距仍然存在，导致农村青壮年劳动力流失严重，仅有极少数受过高水平教育的青壮年会留守农村创业。而占当前农村人口绝大多数是妇女、儿童、老年人，留守农村从事农业生产的妇女和老年人大多没有教育经历，对于新技术的掌握较为困难，这直接影响农业大数据的应用和推广。其次，农业大数据应用的专业人才缺口较大。数字农业需要具备信息技术、农业科技等多方面知识的复合型人才，而目前这类人才在市场上相对稀缺，且此类人才中仅有极少数愿意扎根农村，且专业技术人才对于农业数字化这一新兴领域的不确定性仍有顾虑，其薪资待遇也不足以同其他行业相媲美，这在一定程度上降低了对专业人才的吸引力。

　　2.2农业大数据应用的资金投入和技术支撑不足

　　农业大数据应用正面临着资金投入和技术支撑不足的严峻挑战。资金投入不足，直接制约了农业大数据基础设施的建设与完善。农业大数据的收集、存储和处理需要高性能的计算机设备和稳定的数据中心，而这些都需要大量的资金投入。但由于农业领域的投资回报周期相对较长，很多投资者对此持谨慎态度，导致资金流动不畅，影响了大数据技术在农业领域的广泛应用。同时，技术支撑的短缺也是农业大数据发展的一大瓶颈。虽然大数据技术日益成熟，但在农业领域的具体应用上，还需要结合农业生产的实际情况进行定制化的技术开发和优化。由于缺乏专业的技术团队和持续的技术创新，很多农业大数据项目在实施过程中遇到了技术难题，无法实现预期的效果。此外，农业大数据应用还需要跨学科的知识融合，包括农业科技、信息技术、数据分析等多个领域。但目前这种跨学科的合作与交流还不够充分，导致技术支撑的整体效果不佳。

　　2.3农业经营分散现象仍为普遍

　　农业经营分散现象在我国仍为普遍，这一现象对数字农业的发展产生了不小的影响。分散经营导致农业生产难以实现规模化、标准化，这与数字农业所倡导的集中化、智能化管理格格不入。数字农业需要集中连片的土地进行高效管理，以便更好地应用先进的技术和设备。然而，分散的经营模式使得这一目标难以实现，先进的农业技术和智能设备无法充分发挥作用。此外，分散经营还导致信息收集和数据分析变得复杂和困难，无法形成准确、全面的农业生产数据库，进而影响了数字农业的精准决策能力。为了推动数字农业的发展，必须积极探索解决农业经营分散问题的有效途径。

　　2.4乡村大数据治理体系供给不足

　　在农业领域，大数据的应用对于提升农业生产效率、优化资源配置以及减少浪费具有重要意义。然而，目前我国乡村大数据治理体系供给明显不足，这一现象正严重影响着数字农业的发展进程。乡村大数据治理体系的供给不足主要体现在数据采集、处理和应用环节的薄弱上。首先，由于农村地区基础设施建设相对滞后，导致数据采集的准确性和时效性受到很大影响。很多地区缺乏先进的数据采集设备和技术，无法实时、准确地收集农业生产过程中的各种数据。其次，数据处理和分析能力也亟待提升。现有的数据处理中心和技术人员往往集中在城市地区，农村地区在这方面几乎处于空白状态。没有强大的数据处理能力，就无法从海量数据中提炼出有价值的信息，无法科学指导农业生产。最后，大数据在农业决策、市场监管等方面的应用也非常有限。很多地方政府和农业部门尚未建立起完善的数据共享和应用机制，导致大数据在农业领域的潜力远未得到充分发挥。

　　3大数据赋能农业现代化的现实路径

　　充分发挥大数据的赋能效应，加快推动现代农业数字化转型，成为提升农业综合竞争力的关键举措。基于当前数字经济赋能农业农村现代化面临的实践困境，可以从以下几个方面发力推进数字经济赋能农业现代化进程[2]。

　　3.1加强谋划农业大数据中长期发展的顶层设计

　　要面向现代农业建设主战场，加强顶层谋划和超前部署，深入谋划农业大数据基建和中长期发展的现实路径，注重因地制宜、因事施策，谋求重点突破。建议由农业农村部和国家数据局牵头，农业科研院校、企业运营商等共同参与，打造农业大数据联盟，负责制定农业大数据的顶层设计和实施细则。“从数据共享、数据存储、数据治理、法律法规保障等方面进行系统设计和统筹”[1]，形成农业大数据标准体系，为农业大数据应用创造前提。要整合城乡数据系统等数字基础设施资源，加强农业新基建网络建设和互联互通，建立推动农业大数据基础设施迭代升级、稳健发展的政策体系。

　　3.2夯实农业大数据基础设施建设

　　农业大数据基础设施是支撑农业数据收集、传输、存储、处理和应用的一系列硬件和软件设施。这些设施如同农业大数据的“骨架”，只有骨架坚实，才能支撑起庞大的数据体系，进而释放出数据的潜力。夯实农业大数据基础设施建设，首先要加强数据采集设备的布局。这包括在农田、养殖场等农业生产现场安装传感器、摄像头等设备，实时收集温度、湿度、土壤养分和病虫害等数据。这些数据是后续分析决策的基础。其次，要提升数据传输和存储能力。随着数据量的激增，传统的数据传输和存储方式已难以满足需求。因此，需要构建高速、稳定的数据传输网络，并配备大容量的存储设备，以确保数据的及时传输和安全存储。再次，数据处理和分析能力也不容忽视。应该建立强大的数据中心，运用云计算、人工智能等技术对数据进行深度挖掘和分析，从而为农业生产提供精准指导[3]。最后，数据的安全和隐私保护也是基础设施建设的重要一环。在收集、传输、存储和应用数据的过程中，必须严格遵守相关法律法规，确保数据的安全性和隐私性。

　　3.3促进农业大数据要素整合流通

　　为了充分利用农业大数据的潜力，必须促进数据要素的整合与高效流通。农业大数据的整合，意味着将分散在各个环节、各个区域的数据进行集中、清洗和标准化处理。这一过程中，要打破数据孤岛，实现不同数据源之间的互联互通。通过整合，可以获得更全面、更准确的数据集，为后续的决策分析提供坚实的数据基础。而数据的流通，则是将数据从产生地传输到使用地，使其能够在更广泛的范围内被利用。在农业领域，这意味着将农田的实时数据、市场信息和气候数据等流通到需要的地方，如科研机构、农业企业等。数据的流通能够加速知识的传播和技术的创新，推动农业生产的优化。为了促进农业大数据的整合与流通，需要建立统一的数据标准和规范。这可以确保不同来源的数据能够无缝对接，提高数据的可用性。同时，还需要构建安全、高效的数据传输和存储系统，保障数据在流通过程中的安全性和完整性。此外，政策支持和市场引导也是必不可少的。可以通过提供资金支持、税收优惠等措施，鼓励企业和科研机构参与农业大数据的整合与流通工作。同时，还可以制定相关数据共享和使用的政策法规，为数据的合法流通提供法律保障[4]。

　　3.4加快传统农业劳动资料数字化升级

　　传统农业劳动资料的数字化升级，不仅能够提高农业生产效率，还能减少资源浪费，促进农业可持续发展。数字化升级的首要任务是引入先进的传感器技术和智能化设备。通过在农田安装土壤湿度、温度传感器等，可以实时监测农作物的生长环境，帮助农民精准决策。同时，利用无人机、智能灌溉系统等高科技设备，可以实现自动化、精准化的农业管理，大幅提升农业生产效率。此外，数字化升级还需建立完善的数据管理平台。这一平台能够集中存储、处理和分析农业生产过程中产生的海量数据，为农民提供科学的种植建议和市场预测，帮助他们规避风险，增加收益。值得一提的是，数字化升级并非一蹴而就，而是一个持续的过程。政府应增加资金投入，支持农业科技的研发和推广，同时加强对农民的技术培训，帮助他们更好地适应数字化农业的新模式[5]。

　　3.5强固农业数字化人才支撑

　　推动农业数字化变革的核心力量，便是高素质人才。为了加速农业的数字化转型，必须强固农业数字化人才的支撑体系。首先，需要加大对农业数字化人才的培养力度。高校和职业院校应增设与农业数字化相关的课程，培养既懂农业又懂数字化技术的复合型人才[6]。同时，通过实习、实训等方式，让学生在实际操作中掌握数字化技能，为未来的农业生产贡献智慧。其次，要吸引和留住数字化人才。政府和企业应提供具有竞争力的薪资待遇和职业发展机会，让数字化人才愿意投身农业领域。此外，还可以设立农业数字化创新基金，鼓励人才进行创新研发，推动农业数字化技术不断进步。再次，要加强农业数字化人才的交流与合作。通过举办农业数字化论坛、研讨会等活动，为人才提供一个交流思想、分享经验的平台。同时，鼓励人才跨区域、跨行业合作，共同推动农业数字化的发展。最后，不能忽视对现有农业从业者的数字化培训。通过线上线下相结合的方式，为他们提供数字化技术的培训和指导，帮助他们适应数字化农业的新要求。

　　参考文献：

　　[1]夏杰长,孙晓.数字化赋能农业强国建设的作用机理与实施路径[J].山西大学学报(哲学社会科学版),2023,46(01):140-149.

　　[2]王娜.以数字经济赋能农业现代化[J].行政管理改革,2023,(08):13-23.

　　[3]钟真,刘育权.数据生产要素何以赋能农业现代化[J].教学与研究,2021(12):53-67.

　　[4]孙九林,李灯华,许世卫,等.农业大数据与信息化基础设施发展战略研究[J].中国工程科学,2021,23(04):10-18.

　　[5]夏金梅,吴紫莹.数字经济赋能乡村产业融合：中国实践、国外经验与创新路径[J].世界农业,2023(12):55-65.

　　[6]柳春华.数字经济下农村产业经济融合发展路径研究[J].农业技术与装备,2022(08):117-119.