我国数字农业技术水平测算分析

0 引言

随着全球新一轮科技革命和产业变革的深入推进，数字技术正以前所未有的速度重塑传统农业的生产方式和产业形态。数字农业作为农业现代化的重要发展方向，通过物联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术与农业全产业链的深度融合，正在推动农业生产向智能化、精准化、高效化转型。近年来，我国高度重视数字农业发展，《“十四五”全国农业农村信息化发展规划》《数字乡村发展战略纲要》等政策文件相继出台，明确提出以数字化赋能乡村振兴、加快农业农村现代化进程的战略目标。然而，我国数字农业仍处于发展初期，区域间技术应用水平差异显著，关键技术自主创新能力不足，数字技术与农业场景的适配性仍需优化。在此背景下，科学测算我国数字农业技术水平，明确其发展阶段、区域差异及关键制约因素，对于制定差异化政策、优化资源配置、推动农业数字化转型具有重要的理论价值和现实意义。研究旨在构建数字农业技术水平评价指标体系，通过定量分析揭示其发展现状与动态演进规律，为政策制定者和农业从业者提供决策参考。

1文献综述

1.1数字农业技术的定义与分类

近年来，数字农业研究已形成一个较完整的体系。数字农业深刻变革了传统农业的概念，其在效率提升与可持续发展中的关键作用，正推动全球农业生产智能化革命[。目前，我国数字农业技术不仅代表了现代农业的前沿，更是推动农业现代化和乡村振兴的关键力量。要全面理解我国数字农业技术的现状，首先需要明晰其定义与分类。

数字农业技术是指利用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理[2]。数字农业技术的核心在于将遥感、地理信息系统、全球定位系统、物联网、智能装备等现代信息技术与农业各基础学科有机结合，辅助农业生产和管理，推动农业现代化发展。田娜等进一步指出，通过信息技术的应用，数字农业能实现农业高产、优质、高效、生态、安全等目标，深刻影响着农业的生产方式和资源配置。

从技术应用的角度来看，数字农业技术主要可分为精准农业技术、智能灌溉技术和农业大数据与智能决策系统等三大类，这些技术体系通过深度融合现代信息技术与农业生产要素，正在重塑传统农业的生产范式。精准农业技术以空间信息技术和智能装备为核心，构建了“感知一分析一执行"的闭环系统。无人机遥感技术通过搭载多光谱传感器，可实现作物长势的亚米级监测，结合北斗导航系统的厘米级定位精度，使变量施肥机械能够实现每平方米差异化作业。智能灌溉技术基于物联网的智能灌溉系统通过构建“土壤一作物一大气”连续体模型，实现了水资源的精准调控。例如，中国农业大学研发的无线阀控系统采用LoRa通信技术，在河北平原小麦种植区验证了每公顷节水 的显著效果。这些系统通过边缘计算设备实现本地决策，有效解决了农田网络覆盖不足的实践难题。农业大数据平台整合了多源异构数据资源，包括气象卫星数据、市场行情数据、种质资源数据库等。区块链技术的引入建立了农产品质量追溯体系，如京东数科开发的“智臻链"已实现肉类产品从养殖到零售的全链条溯源。当前，数字农业技术发展仍面临设备成本高、数据标准化不足、农民数字素养有待提升等挑战，未来需要加强多技术融合创新，建立开放共享的数据平台，同时注重“技术一政策一主体”的协同演进，才能真正释放数字农业的转型潜力。每一项技术的应用都是对传统农业的重大革新，旨在提升农业生产的智能化水平，实现农业的高质量和可持续发展[4]。

1.2关于数字农业技术水平评价的研究

数字农业技术水平评价体系的构建需综合考量技术应用、生产效率与空间异质性3个维度。在技术应用层面，农业数字化转型通过智能装备渗透（如物联网传感器使用率）和数字平台覆盖率等指标，重构农业生产要素配置效率[5，其技术溢出效应显著促进农业全要素生产率提升（数字技术对TFP的贡献度达 23.7% ）[6]。在生产效率维度，需运用DEA-Malmquist模型解构技术效率，实证表明，2012—2022年数字农业综合效率均值为0.682，其中东部地区因农机智能装备冗余造成规模效率低下（0.614），而中部地区受数据平台互联互通水平制约呈现纯技术效率短板（0.553）[7]。空间异质性分析显示，基于Moran'sI指数的空间自相关检验（ ）证实，省域数字农业发展存在显著空间集聚特征，需构建包含基础设施指数（0.35权重）、应用渗透指数（0.4权重）产出效益指数（0.25权重）的熵权-TOPSIS综合评价体系，方能在投入产出框架下系统解构“技术投人一要素转化一经济产出”的传导机制。投入产出理论为数字农业技术创新效率的评价提供了基石。该理论强调通过分析投入与产出之间的关系，可以深入理解资源的有效配置与效率提升。对数字农业技术的发展而言，这一理论不仅有助于识别技术应用中的瓶颈，还能指导资源的优化配置，推动技术的持续创新与升级[8]。实证分析方法在数字农业技术创新效率的影响因素分析中扮演着核心角色。通过对城镇化水平、地区产业结构、自然灾害情况、农村基础教育水平、农民种养技术水平、农业机械化程度、农业化肥使用情况等外部环境因素的深入研究，实证分析能够揭示这些因素对数字农业技术创新效率的具体影响机制，为政策制定者提供基于数据的决策依据，促进数字农业的健康发展

2测算方法

研究将构建一个综合考量数字技术投人和产出及数字技术环境影响的测算模型，通过定量分析与定性分析相结合，深入探讨数字农业技术的发展水平与潜力。具体而言，该模型将充分考虑投入产出比、外部环境因素的影响，以及空间分布的差异性，以实现对数字农业技术进行全面且准确的评估。通过模型的构建与应用，能够识别数字农业技术发展的关键驱动因素，评估其对经济效益与环境可持续性的影响。

经过对指标选取原则的深入分析，研究选取了4个投入指标、3个产出指标和4个环境指标，形成了适用于我国数字农业技术水平评价的指标体系，具体指标见表1。

2.1 数据来源与描述性统计

由于部分省份数据缺失，因此研究选取中国28个省（自治区、直辖市）的相关数据，所选取的样本数据时间为2012—2022年。分别对我国2012—2022年的投人指标、产出指标及环境指标进行描述性统计分析。研究的数据主要来源于国家统计局、《中国统计年鉴（2012—2022年）》《中国农村统计年鉴（2012—2022年）》《中国科技统计年鉴（2012—2022年）》绿色食品统计年报（2012一2022年）北京大学数字金融研究中心及EPS数据库。分析结果如表2所示。

由表2可知，数字技术的投人均值大于数字技术的产出均值，我国各省（自治区、直辖市）数字农业的投入与产出存在显著差异。这些差异并不仅局限于某一个领域，而是涉及多个方面，反映了各地区在推动数字农业发展时所面临的不同环境条件和资源配置。

2.2指标权重计算

熵值法的赋权方式比较客观，而专家赋权具有主观性，因此，熵值法赋权更加科学合理。

各个数字农业评价指标体系二级指标的熵值计算公式如下。

2.2.1计算各指标比重

式（1）中， 表示第 i 个样本在第 j 个指标上的值， 表示第 i 个样本在所有指标上的总和， 表示将每个指标值 标准化为它在同一样本（或同一指标）总和中的占比， 表示第 j 个指标在第 i 个样本中的比重，即该指标值占该样本所有指标值总和的比例。

2.2.2 计算信息熵

式（2）中， 表示第 i 个指标的信息熵。信息熵用于衡量该指标在不同样本（如不同地区、时间等）中的离散程度。熵值越小，表明该指标的差异越大，对权重分配的贡献越重要。 j 表示样本的索引，从1到 N （即样本总数）。例如，若分析10个县的农业数据，则 j=1，2，？s，10 表示第 i 个指标在第 j 个样本中的标准化比重，由 一计算得到，1反映该指标在某个样本中的相对重要性。 是 的自然对数 是归一化因子， N 是样本数量。

2.2.3计算各指标差异性系数

式（3）中， 是第 i 个指标的信息熵， 是第 i 个指标的差异系数。

2.2.4计算指标权重