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    我國數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平測算分析

    2024-05-19 00:00:00張金金方旖旎
    鄉(xiāng)村科技 2024年24期
    關(guān)鍵詞:數(shù)字指標(biāo)農(nóng)業(yè)

    0 引言

    隨著全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入推進(jìn),數(shù)字技術(shù)正以前所未有的速度重塑傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)形態(tài)。數(shù)字農(nóng)業(yè)作為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要發(fā)展方向,通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的深度融合,正在推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向智能化、精準(zhǔn)化、高效化轉(zhuǎn)型。近年來,我國高度重視數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展,《“十四五”全國農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展規(guī)劃》《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略綱要》等政策文件相繼出臺,明確提出以數(shù)字化賦能鄉(xiāng)村振興、加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進(jìn)程的戰(zhàn)略目標(biāo)。然而,我國數(shù)字農(nóng)業(yè)仍處于發(fā)展初期,區(qū)域間技術(shù)應(yīng)用水平差異顯著,關(guān)鍵技術(shù)自主創(chuàng)新能力不足,數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)場景的適配性仍需優(yōu)化。在此背景下,科學(xué)測算我國數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平,明確其發(fā)展階段、區(qū)域差異及關(guān)鍵制約因素,對于制定差異化政策、優(yōu)化資源配置、推動農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重要的理論價值和現(xiàn)實(shí)意義。研究旨在構(gòu)建數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平評價指標(biāo)體系,通過定量分析揭示其發(fā)展現(xiàn)狀與動態(tài)演進(jìn)規(guī)律,為政策制定者和農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供決策參考。

    1文獻(xiàn)綜述

    1.1數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的定義與分類

    近年來,數(shù)字農(nóng)業(yè)研究已形成一個較完整的體系。數(shù)字農(nóng)業(yè)深刻變革了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的概念,其在效率提升與可持續(xù)發(fā)展中的關(guān)鍵作用,正推動全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化革命[。目前,我國數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)不僅代表了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的前沿,更是推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵力量。要全面理解我國數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的現(xiàn)狀,首先需要明晰其定義與分類。

    數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)是指利用現(xiàn)代信息技術(shù)對農(nóng)業(yè)對象、環(huán)境和全過程進(jìn)行可視化表達(dá)、數(shù)字化設(shè)計、信息化管理[2]。數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的核心在于將遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)、智能裝備等現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)各基礎(chǔ)學(xué)科有機(jī)結(jié)合,輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理,推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。田娜等進(jìn)一步指出,通過信息技術(shù)的應(yīng)用,數(shù)字農(nóng)業(yè)能實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)、安全等目標(biāo),深刻影響著農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)方式和資源配置。

    從技術(shù)應(yīng)用的角度來看,數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)主要可分為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)、智能灌溉技術(shù)和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)與智能決策系統(tǒng)等三大類,這些技術(shù)體系通過深度融合現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素,正在重塑傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)范式。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)以空間信息技術(shù)和智能裝備為核心,構(gòu)建了“感知一分析一執(zhí)行\(zhòng)"的閉環(huán)系統(tǒng)。無人機(jī)遙感技術(shù)通過搭載多光譜傳感器,可實(shí)現(xiàn)作物長勢的亞米級監(jiān)測,結(jié)合北斗導(dǎo)航系統(tǒng)的厘米級定位精度,使變量施肥機(jī)械能夠?qū)崿F(xiàn)每平方米差異化作業(yè)。智能灌溉技術(shù)基于物聯(lián)網(wǎng)的智能灌溉系統(tǒng)通過構(gòu)建“土壤一作物一大氣”連續(xù)體模型,實(shí)現(xiàn)了水資源的精準(zhǔn)調(diào)控。例如,中國農(nóng)業(yè)大學(xué)研發(fā)的無線閥控系統(tǒng)采用LoRa通信技術(shù),在河北平原小麥種植區(qū)驗(yàn)證了每公頃節(jié)水 的顯著效果。這些系統(tǒng)通過邊緣計算設(shè)備實(shí)現(xiàn)本地決策,有效解決了農(nóng)田網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足的實(shí)踐難題。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺整合了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源,包括氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、市場行情數(shù)據(jù)、種質(zhì)資源數(shù)據(jù)庫等。區(qū)塊鏈技術(shù)的引入建立了農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯體系,如京東數(shù)科開發(fā)的“智臻鏈\"已實(shí)現(xiàn)肉類產(chǎn)品從養(yǎng)殖到零售的全鏈條溯源。當(dāng)前,數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展仍面臨設(shè)備成本高、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化不足、農(nóng)民數(shù)字素養(yǎng)有待提升等挑戰(zhàn),未來需要加強(qiáng)多技術(shù)融合創(chuàng)新,建立開放共享的數(shù)據(jù)平臺,同時注重“技術(shù)一政策一主體”的協(xié)同演進(jìn),才能真正釋放數(shù)字農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型潛力。每一項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用都是對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的重大革新,旨在提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量和可持續(xù)發(fā)展[4]。

    1.2關(guān)于數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平評價的研究

    數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平評價體系的構(gòu)建需綜合考量技術(shù)應(yīng)用、生產(chǎn)效率與空間異質(zhì)性3個維度。在技術(shù)應(yīng)用層面,農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過智能裝備滲透(如物聯(lián)網(wǎng)傳感器使用率)和數(shù)字平臺覆蓋率等指標(biāo),重構(gòu)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置效率[5,其技術(shù)溢出效應(yīng)顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升(數(shù)字技術(shù)對TFP的貢獻(xiàn)度達(dá) 23.7% )[6]。在生產(chǎn)效率維度,需運(yùn)用DEA-Malmquist模型解構(gòu)技術(shù)效率,實(shí)證表明,2012—2022年數(shù)字農(nóng)業(yè)綜合效率均值為0.682,其中東部地區(qū)因農(nóng)機(jī)智能裝備冗余造成規(guī)模效率低下(0.614),而中部地區(qū)受數(shù)據(jù)平臺互聯(lián)互通水平制約呈現(xiàn)純技術(shù)效率短板(0.553)[7]??臻g異質(zhì)性分析顯示,基于Moran'sI指數(shù)的空間自相關(guān)檢驗(yàn)( )證實(shí),省域數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展存在顯著空間集聚特征,需構(gòu)建包含基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)(0.35權(quán)重)、應(yīng)用滲透指數(shù)(0.4權(quán)重)產(chǎn)出效益指數(shù)(0.25權(quán)重)的熵權(quán)-TOPSIS綜合評價體系,方能在投入產(chǎn)出框架下系統(tǒng)解構(gòu)“技術(shù)投人一要素轉(zhuǎn)化一經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出”的傳導(dǎo)機(jī)制。投入產(chǎn)出理論為數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的評價提供了基石。該理論強(qiáng)調(diào)通過分析投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系,可以深入理解資源的有效配置與效率提升。對數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展而言,這一理論不僅有助于識別技術(shù)應(yīng)用中的瓶頸,還能指導(dǎo)資源的優(yōu)化配置,推動技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新與升級[8]。實(shí)證分析方法在數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響因素分析中扮演著核心角色。通過對城鎮(zhèn)化水平、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、自然災(zāi)害情況、農(nóng)村基礎(chǔ)教育水平、農(nóng)民種養(yǎng)技術(shù)水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度、農(nóng)業(yè)化肥使用情況等外部環(huán)境因素的深入研究,實(shí)證分析能夠揭示這些因素對數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的具體影響機(jī)制,為政策制定者提供基于數(shù)據(jù)的決策依據(jù),促進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)的健康發(fā)展

    2測算方法

    研究將構(gòu)建一個綜合考量數(shù)字技術(shù)投人和產(chǎn)出及數(shù)字技術(shù)環(huán)境影響的測算模型,通過定量分析與定性分析相結(jié)合,深入探討數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展水平與潛力。具體而言,該模型將充分考慮投入產(chǎn)出比、外部環(huán)境因素的影響,以及空間分布的差異性,以實(shí)現(xiàn)對數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)行全面且準(zhǔn)確的評估。通過模型的構(gòu)建與應(yīng)用,能夠識別數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動因素,評估其對經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境可持續(xù)性的影響。

    經(jīng)過對指標(biāo)選取原則的深入分析,研究選取了4個投入指標(biāo)、3個產(chǎn)出指標(biāo)和4個環(huán)境指標(biāo),形成了適用于我國數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平評價的指標(biāo)體系,具體指標(biāo)見表1。

    2.1 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

    由于部分省份數(shù)據(jù)缺失,因此研究選取中國28個省(自治區(qū)、直轄市)的相關(guān)數(shù)據(jù),所選取的樣本數(shù)據(jù)時間為2012—2022年。分別對我國2012—2022年的投人指標(biāo)、產(chǎn)出指標(biāo)及環(huán)境指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析。研究的數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒(2012—2022年)》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒(2012—2022年)》《中國科技統(tǒng)計年鑒(2012—2022年)》綠色食品統(tǒng)計年報(2012一2022年)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心及EPS數(shù)據(jù)庫。分析結(jié)果如表2所示。

    表1數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平評價指標(biāo)體系
    表2描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

    由表2可知,數(shù)字技術(shù)的投人均值大于數(shù)字技術(shù)的產(chǎn)出均值,我國各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)數(shù)字農(nóng)業(yè)的投入與產(chǎn)出存在顯著差異。這些差異并不僅局限于某一個領(lǐng)域,而是涉及多個方面,反映了各地區(qū)在推動數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展時所面臨的不同環(huán)境條件和資源配置。

    2.2指標(biāo)權(quán)重計算

    熵值法的賦權(quán)方式比較客觀,而專家賦權(quán)具有主觀性,因此,熵值法賦權(quán)更加科學(xué)合理。

    各個數(shù)字農(nóng)業(yè)評價指標(biāo)體系二級指標(biāo)的熵值計算公式如下。

    2.2.1計算各指標(biāo)比重

    式(1)中, 表示第 i 個樣本在第 j 個指標(biāo)上的值, 表示第 i 個樣本在所有指標(biāo)上的總和, 表示將每個指標(biāo)值 標(biāo)準(zhǔn)化為它在同一樣本(或同一指標(biāo))總和中的占比, 表示第 j 個指標(biāo)在第 i 個樣本中的比重,即該指標(biāo)值占該樣本所有指標(biāo)值總和的比例。

    2.2.2 計算信息熵

    式(2)中, 表示第 i 個指標(biāo)的信息熵。信息熵用于衡量該指標(biāo)在不同樣本(如不同地區(qū)、時間等)中的離散程度。熵值越小,表明該指標(biāo)的差異越大,對權(quán)重分配的貢獻(xiàn)越重要。 j 表示樣本的索引,從1到 N (即樣本總數(shù))。例如,若分析10個縣的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù),則 j=1,2,?s,10 表示第 i 個指標(biāo)在第 j 個樣本中的標(biāo)準(zhǔn)化比重,由 一計算得到,1反映該指標(biāo)在某個樣本中的相對重要性。 的自然對數(shù) 是歸一化因子, N 是樣本數(shù)量。

    2.2.3計算各指標(biāo)差異性系數(shù)

    式(3)中, 是第 i 個指標(biāo)的信息熵, 是第 i 個指標(biāo)的差異系數(shù)。

    2.2.4計算指標(biāo)權(quán)重

    式(4)中, 是第 i 個指標(biāo)的差異系數(shù), 是所有指標(biāo)的差異系數(shù)的和, 是第 i 個指標(biāo)的權(quán)重。

    2.2.5 指標(biāo)權(quán)重確定

    根據(jù)上述方法計算得到以下指標(biāo)權(quán)重及熵值,如表3所示。

    表3農(nóng)業(yè)數(shù)字技術(shù)水平評級指標(biāo)權(quán)重

    如表3所示,數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平受農(nóng)村消費(fèi)品零售水平、社會數(shù)字服務(wù)固定投資、電子商務(wù)銷售額影響較大,3個指標(biāo)權(quán)重得分較高,分別為0.1283726、0.0553384.0.0462538. 。由此指標(biāo)層所對應(yīng)的要素層來看,數(shù)字技術(shù)投人中社會數(shù)字服務(wù)固定投資權(quán)重占比最高;再對應(yīng)相應(yīng)的準(zhǔn)則層,得出農(nóng)業(yè)數(shù)字化環(huán)境基礎(chǔ)是目前發(fā)展階段占比最大的準(zhǔn)則層。由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)目前處于起步階段,農(nóng)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)是我國農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的重中之重。因此,我國應(yīng)大力優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境,促進(jìn)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),從而帶動農(nóng)業(yè)數(shù)字化階段性的轉(zhuǎn)型升級。

    在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,各地區(qū)的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展水平成為衡量其競爭力的關(guān)鍵指標(biāo)之一。通過對2012—2022年28個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)行綜合評估,揭示我國不同區(qū)域間的發(fā)展差異及趨勢,評估結(jié)果見圖1。由圖1可知,

    2012—2022年東部地區(qū)平均得分為0.300,顯示出較高的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)成熟度;2012—2022年中部地區(qū)平均得分為0.210,顯示出中等水平的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)展;2012—2022年西部地區(qū)平均得分為0.209,略低于中部地區(qū),反映出相對較低的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平。東部地區(qū)憑借經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、人才集聚和政策支持等優(yōu)勢,在數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新方面領(lǐng)先于中西部地區(qū)。所有地區(qū)的得分均表明,在過去十年間,無論是東部地區(qū)還是中西部地區(qū),數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平都得到了穩(wěn)步提升,這得益于國家層面的重視和地方政策的積極推動。盡管整體上呈現(xiàn)增長態(tài)勢,但區(qū)域間的不平衡依然明顯。為實(shí)現(xiàn)全國范圍內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展,需進(jìn)一步加強(qiáng)對中西部地區(qū),特別是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的支持力度。

    在實(shí)證分析階段,研究收集了2012—2022年全國28個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用上述模型對數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)水平進(jìn)行測度。通過對各省份數(shù)據(jù)的深人分析,研究發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新效率顯著高于中西部地區(qū),這與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)投入和政策支持等因素密切相關(guān)。此外,數(shù)字技術(shù)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的推動作用在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的省份更為顯著。這表明,數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)在提升落后地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)民收入水平方面具有巨大潛力。同時,數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在正向的空間溢出效應(yīng),即鄰近地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步也能促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)的發(fā)展。

    這些實(shí)證分析的結(jié)果為政策制定提供了重要依據(jù),指出了促進(jìn)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)均衡發(fā)展、提升整體創(chuàng)新效率的關(guān)鍵方向。例如,國家應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注中西部地區(qū),加大數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)投入,優(yōu)化資源配置,同時加強(qiáng)區(qū)域間的合作與交流,充分利用空間溢出效應(yīng),推動全國范圍內(nèi)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的高質(zhì)量發(fā)展。通過持續(xù)的政策引導(dǎo)和資源優(yōu)化,我國數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)有望在創(chuàng)新效率、經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境可持續(xù)性方面取得更大突破,為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施注入強(qiáng)勁動力。

    圖12012—2022年28個省份數(shù)字技術(shù)水平綜合得分

    3結(jié)論與建議

    3.1結(jié)論

    研究深入剖析了我國數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的測算水平,綜合評估了數(shù)字農(nóng)業(yè)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智能灌溉等領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。通過構(gòu)建一個綜合考量技術(shù)成熟度、經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境影響的測算模型,不僅揭示了數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展水平,還識別了制約數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

    3.1.1技術(shù)成熟度差異顯著

    數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)成熟度在全國范圍內(nèi)發(fā)展不均衡,東部地區(qū)技術(shù)成熟度和應(yīng)用水平顯著高于中西部地區(qū),且這一差異在技術(shù)創(chuàng)新效率、資源利用效率等方面均有體現(xiàn)。

    3.1.2 經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境影響并重

    數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)在提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力、增加農(nóng)民收入的同時,對環(huán)境的可持續(xù)性也產(chǎn)生了積極影響,尤其是在東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益更為顯著。

    3.1.3空間溢出效應(yīng)明顯

    數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展對臨近地區(qū)具有正向的空間溢出效應(yīng),即技術(shù)創(chuàng)新的傳播和應(yīng)用能夠帶動周邊區(qū)域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。

    3.1.4外部環(huán)境因素影響深遠(yuǎn)

    城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)化肥使用、自然災(zāi)害情況、農(nóng)村基礎(chǔ)教育水平等外部環(huán)境因素對數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率具有顯著影響,這些因素在不同地區(qū)的差異導(dǎo)致了數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展的異質(zhì)性。

    3.2 建議

    3.2.1 政策引導(dǎo)與資源優(yōu)化

    政策制定者應(yīng)針對不同地區(qū)的特點(diǎn),采取差異化的發(fā)展策略,加強(qiáng)中西部地區(qū)的數(shù)字農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),優(yōu)化資源配置,提升技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新能力。

    3.2.2產(chǎn)學(xué)研深度融合

    促進(jìn)高校、科研機(jī)構(gòu)與農(nóng)業(yè)企業(yè)之間的合作,建立產(chǎn)學(xué)研深度融合機(jī)制,加速科技成果向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化,推動農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用。

    3.2.3技術(shù)培訓(xùn)與人才培育

    加大對農(nóng)業(yè)技術(shù)人才的培訓(xùn)力度,提高農(nóng)民和農(nóng)業(yè)工作者的數(shù)字技能,培養(yǎng)一批既懂農(nóng)業(yè)又懂信

    息技術(shù)的復(fù)合型人才,為數(shù)字農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供人才支撐。

    3.2.4區(qū)域合作與均衡發(fā)展

    加強(qiáng)區(qū)域間合作與交流,充分利用空間溢出效應(yīng),推動農(nóng)業(yè)技術(shù)跨區(qū)域傳播,實(shí)現(xiàn)全國范圍內(nèi)數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的均衡發(fā)展。

    3.2.5 持續(xù)創(chuàng)新與優(yōu)化

    鼓勵農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,尤其是核心技術(shù)和關(guān)鍵技術(shù)的突破,提高數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)的集成度和自動化水平,進(jìn)一步提升資源利用效率和環(huán)境適應(yīng)性。

    通過實(shí)施上述建議,我國數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)有望在技術(shù)創(chuàng)新、效益提升與環(huán)境可持續(xù)性方面取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展,為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與可持續(xù)未來的雙贏。

    參考文獻(xiàn):

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