量化农业:我国乡村振兴战略的工业路径分析及其政策研究

摘 要：中国特色社会主义进入新时代, 乡村振兴战略开始付诸实践, 加速提升农业生产力是实现乡村振兴战略的突破点。量化农业是以大数据为支撑, 以互联网、物联网、区块链为纽带调控农业工业的全历程。从分析量化农业的科学基础和战略内在入手, 构建量化农业系统“8字模型”架构, 提出存在“量化农业—农业供应侧革新—乡村振兴”形式的逻辑圈层架构, 分析量化农业工业的演化路径, 勾勒“三步走”总体思路和战略重点任务;进一步叙述量化农业主要生长模式的关键矛盾、出发点、基本内在、实现路径和设计理念等关键问题, 提出以激励机制、约束机制和风险共担机制为主的量化农业长效机制体系, 并从顶层设计、信息共享尺度体系、人才梯队方面提出政策建议。

1 量化农业的科学基础与战略内在马克思主义城乡关系理论认为, 人类社会的生长与进步是生产力与生产关系矛盾运动的效果, 在社会分工不停深化的历程中, 城乡差异、城乡对立只是城乡关系生长到一定历史阶段的产物, 随着生产力的生长[1], 城乡融合将是历史的一定[2]。马克思主义城乡关系理论展现了城乡关系从分散到融合演进的总体趋势, 为新时代我国破解城乡二元经济结构, 缩小城乡差距提供了理论支撑。党的十九大之后, 中国特色社会主义进入新时代, 我国社会的主要矛盾已经转变为人民日益增长的优美生活需要和不平衡不充实生长之间的矛盾[3]。

城乡融合生长是一条解决城乡不平衡不充实生长的有效途径, 主要包罗农业生长、都会工业生长和农村工业生长, 无论哪一项生长都要求农业能缔造出更富厚的产物[4]。农业生长不仅能为城乡融合提供雄厚的物质积累, 还能为城乡融合提供制度、基础设施和科技等方面的支撑。在城乡关系与农业生长的差别历史阶段, 农业生长与城乡关系出现出互动生长格式, 两者互为动力、相互促进。

因此, 解决农业问题不应仅局限于农业内部, 还应从城乡关系角度来思考息争决这一问题。已往我们在城乡关系问题的处置惩罚历程中偏重都会一侧, 那么当前乡村振兴就一定成为新时代解决我国社会主要矛盾的一项不行逾越的重要命题。新中国建立以来, 我国城乡关系在不停发生变化, 城乡关系生长的最终落脚点在于制度供应。

在差别的城乡关系中, 种种社会资源设置在不停发生变化, 当社会资源设置没有到达帕累托最优时, 陪同着行为主体期望获取更大的潜在利润, 而行为主体的潜在利润无法在现有制度中获取, 所以必须举行制度变迁使潜在利润内部化, 这一制度变迁使社会资源设置向着帕累托最优趋近。开国以来, 我国的城乡关系逐步从城乡分散转变到城乡融合, 社会制度也从偏向都会生长战略转变到城乡融合生长战略。在城乡融合生长战略的指引下, 加速农业康健生长的程序有助于城乡融合的尽快实现, 乡村振兴也就成为新时代城乡融合生长的应有之义。当前, 人们对农产物的消费需求逐步提升, 农业工业的主要矛盾在于有效需求供应不足, 无效需求供应过剩的结构性矛盾。

海内外粮食价钱倒挂, 泛起了粮食产量、库存量和入口量“三量齐增”现象, 导致农民增产不增收。在过高的农业生产成本和供应结构失衡的情况下, 农民无法获取农业的潜在利润。因此, 农业革新需从供应端发力, 运用农业供应侧结构性革新举行一系列制度优化, 使农民突破获取潜在利润的制度约束。党的十八大提出的城乡统筹与城乡一体化生长, 对推动农村生长、增加农民收入起到了关键性作用, 但在生长动力上, 政策越发偏重把农村放在了都会的附属位置[5], 没有从内在解决农村的生长动力问题。

党的十九大陈诉提出乡村振兴战略, 把农村和都会放在了同等职位, 越发注重农村自身的主动性。因此, 农村生长要改变已往被动接受反哺的现状, 主行动为, 真正实现乡村振兴, 特别是联合党的十九大陈诉提出的智慧社会建设, 智慧社会技术的输入和框架体系建设为乡村生长注入了新的动力。乡村振兴是一个全面的综合性观点, 不仅包罗对经济、社会和文化的振兴, 还包罗对生态文明和治理体系的振兴。

乡村振兴的重点在于工业振兴, 因为工业振兴能为农民缔造更多的就业时机, 使农民有留在乡村创业的期盼[6]。新制度经济学关于制度与行为的理论中, 行为是在一定的制度约束下追求收益最大化的效果。

在差别的制度约束条件下, 主体行为的选择可以用生意业务用度理论解释, 面临生意业务用度的差别, 个体或组织的行为选择也会有所差别。主体行为的选择外生于制度变迁, 内生于生意业务成本降低。

农业供应侧结构性革新作为当前我国农业生长的制度选择已经进入了攻坚期, 随着“乡村振兴”战略的提出并付诸实践, 农业供应侧结构性革新制度也会发生分阶段性调整。此时, 农业大数据的泛起为农业供应侧结构性革新指明晰新的出路, 农业大数据正日益渗透到农业生产、谋划、治理与服务的各个环节, 改变着农业的生长模式, 大数据的泛起为农业生长带来了技术创新, 使农业工业生意业务用度大大降低。

农业制度的变迁和生意业务成本的降低必将导致农业工业主体行为的变迁。在乡村振兴战略下, 农业供应侧革新制度的推进和农业大数据的广泛使用划分成为量化农业主体行为选择的外生动力和内生动力, 在外生动力和内生动力的联合下, 量化农业成为农业工业主体的最优选择。

量化农业模式使农业工业由粗放走向精准, 由定性走向量化, 逐步提高农业生产力。量化农业是运用大数据、人工智能、互联网、物联网、云盘算和数据挖掘平分析技术以及区块链漫衍式账本存储系统, 通过构建数据模型, 基于农业运动中的广义原始数据, 对农业的生产决议、农产物流通、农田治理和农产物市场等历程举行关联性分析, 使农业行为运动中所有的环节都能通过数据准确量化。量化农业作为农业的主体行为正在成为农业工业生长的新路径, 它出现出农业供应侧结构性革新制度的行为选择属性, 也为乡村振兴提供了重要动力。量化农业是大数据与农业供应侧结构性革新在深度和广度上进一步提升的体现, 是乡村振兴战略的重要工业路径。

2 量化农业的生长演化及其总体思路“量化农业”是一种建设在信息化之上的农业, 它使用大数据, 互联网、物联网、区块链等信息技术转变农业在生产、流通、消费和治理等方面的生长形态, 改变农业生长的通例路径, 缩小农业与其他行业的生长界限。2.1 量化农业生长演化分析实质上, 量化农业的演化升级与量化自己的推进是由于农业生长和对外联系的驱动, 出现出向内填充且向外膨胀式的圈层扩展态势。

量化农业系统建设架构见图1。量化农业与农业供应侧革新、乡村振兴战略之间精密联系, 形成“功效圈层、模式圈层、目的圈层”三大圈层。功效圈层与模式圈层之间通过农业的全工业链链接, 模式圈层与目的圈层之间通过制度政策效应链接, 相互之间发生交互作用, 出现出一个近似“8”的逻辑空间形态。

图1 量化农业系统建设架构 (“8”字模型) 2.2 量化农业“三步走”的生长思路在乡村振兴战略配景下, 实现城乡融合是解决农业经济低效益生长的关键。城乡融合生长下的城乡关系随着时间的推移而不停发生变化, 城乡关系的微调会动员农业供应侧结构性革新制度的微调, 同时引起量化农业行为分步骤、有阶段地实现。第一步:农业工业链上局部区段的互联网化。农业工业链上局部区段的互联网化是量化农业的第一步, 它以大数据为基础, 对传统农业工业链上相应部门环节接纳系统化的治理模式, 使农业工业链上的局部区段具有有效性和科学性, 同时具备可行的数据积累模式和手段, 如农资和农产物电商、智能化农业、农村互联网金融等。

针对传统农资供应、农业生产、农产物销售和农业资金需求等问题, 运用互联网提供新的解决手段。该阶段能将传统农业工业链上的相应部门环节实现远程化和自动化。

农业工业链涉及的领域十分广泛, 工业链上游区段, 使用互联网切入农业工业链的农资供应和农业生产领域;工业链中游区段, 使用互联网切入农产物收储、加工、物流和批发领域;在工业链下游区段, 使用互联网切入农产物消费领域。农业工业链各环节借助互联网使农业生长向精准化、智能化、集约化、便捷化、可追溯化等方面生长, 促进农业资源要素的优化设置, 最终提升农业工业链的效益和效率。

第二步:农业互联网的大数据营销阶段。当一个农业互联网系统的流量已足以形成平台自身的大数据时, 再配合相关外部的数据导入, 即可对传统农业工业链的各个环节已应用互联网手段举行高效精准的处置惩罚, 网络经济下的梅特卡夫规则将可能使农产物网络营销运动发生边际效应递增的“超额收益”现象。

详细体现为:农资农产物销售的精准化和去中间环节化、互联网金融的广泛应用, 以及基于农户精准画像的其他行业营销的互联网实现。农业大数据营销需要凭据客户的差别选择偏好、差别社会职位、差别收入水平等差异化特点举行针对性营销, 通过客户画像确切地实现客户的细分归类。

使用客户画像, 农村电商可凭据主客户群调整店肆的视觉气势派头和产物详情页的设计逻辑, 针对差别客户群举行差别的营销运动, 接纳差别的客服语言。实现农产物精准营销, 农村电商公司需要收罗、存储和筛选数据, 并对数据举行分析、挖掘和对客户需求举行分析, 以大数据构建精准营销的决议系统, 为客户提供个性化的产物和服务。此外, 可凭据大数据预测新的商机, 为企业制定出有效的战略决议。

在农业企业的互联网营销阶段, 首先要做到企业各个环节在互联网上的可视化;其次, 与客户建设精密联系, 实时获取客户的需求和意见;第三, 使用互联网技术与上下游企业建设互助关系, 逐步缩小与其他企业的互助界限, 不停缔造跨界团结的新时机[7]。农村企业对产物自己的思考, 要以客户的数据信息为导向, 将特色农产物与目的人群的需求举行对比, 从源头上提升农产物的竞争优势。第三步:农业产供销一体化综合服务阶段。

精准的产供销一体化服务和风险可控的金融服务使农业生产者的效益获得极大提升, 从生产到流通、加工各环节的全历程品质可控、历程可控, 真正实现“从田间到餐桌”的实时按需供应, 保质保量。买通从供应到销路全程, 农资、技术、金融服务的恰当设置, 运用互联网、大数据、区块链等相关技术构筑起“农业互联网”联接和驱动整个农业工业的全面升级。这一阶段的目的旨在从产前准备开始直到农产物最终到消费者手中各环节数据的全程跟踪、检测和叠加, 形玉成历程完整的农产物可溯源档案, 确保农产物的宁静和质量。农业供应侧革新的深化和乡村振兴战略的提出, 无疑给大数据时代“量化农业”工业提供了“加速剂”。

在这一阶段, 综合的产供销一体化大数据平台将生产者的生产情况、生产能力等透明化, 将流通者的谋划治理水平透明化, 将消费者的消费需求和能力透明化, 实现以销定产的精准农业, 流通环节大大淘汰、生产实现最大限度优化的高效农业和对所有农产物信息消费者即时可视的放心农业, 并在此基础上为差别区域、差别人群和差别消费能力的人针对性地制定康健农产物消费建议, 让农业成为不仅仅是“民以食为天”的口粮工程, 更是守护每小我私家康健的现代服务工程。2.3 生长量化农业的战略重点任务在农业生长历程中造成的农产物有效需求供应不足, 无效需求供应过剩的结构性矛盾主要源于在农业生产、流通、市场和治理历程中存在的种种缺陷。生产者和消费者的信息差池称, 造成无效生产;流通环节的自损现象和过多的中间环节;治理者无序化治理, 造成恶性循环。在量化农业工业路径下, 大数据、互联网和区块链恰恰可解决这些“痛点”。

一是量化农业生产。量化农业生产有利于农业生产形成精准化、规模化、尺度化的生产模式。

我国传统农业生产要素投入粗放, 造成资源浪费现象严重, 而大数据技术的兴起, 为农业生产开启了定位仪。在生产历程中将土地资源信息、良种信息、育苗信息、播种信息、农膜信息、农药信息、化肥信息、浇灌信息和农情信息等实时通报至农业生产的“最后一公里”, 农业生产者凭据这些数据信息举行量化分析, 精准实施种种农艺措施, 使种子、农药、水和化肥的使用量和使用时机实现最优化, 做到生产的精准化投入。“互联网+土地=规模效益”, 在互联网的条件下, 把一家一户的土地数据化, 以“农场云”的方式虚拟流转, 形成耕地云治理, 实现规模化效益。尺度化的农业生产模式依靠大数据技术举行治理, 运用检测系统和传感器等技术和设备, 完整、准确、实时地获取现有地块的土壤、光、水、热、肥等信息, 精准判断作物的生长发育情况, 再凭据各因素在控制作物生长中的作用及相互关系迅速作出科学判断, 实现对作物尺度化的量化作业。

二是量化农产物流通。我国都会农副产物价钱是农村的数倍, 一方面是由于农副产物从农田到最终销售阶段, 因运输、储存等流通环节造成的自损现象严重, 导致农副产物的流通成本远远高于蓬勃国家。

数据统计显示, 我国的蔬菜和水果的物流损失率在25%—30%, 而蓬勃国家仅为5%以下。另一方面, 在我国农产物流通环节要经由多其中间商的周转, 从农产物产地市场到运销批发商再到销售地的零售批发商, 过长的流通链是农产物流通成本较高的另一重要原因。在量化农产物流通环节, 使用大数据和区块链建设农产物量化运输决议体系, 将GPS、无线射频、条码扫描等方式收罗到的运输车辆、人员、农产物的实时信息通报至数据库, 使供应和需求有效对接, 优化运输门路、缩短运输时间、缩短仓储治理时间, 做到农产物的量化运输, 最大限度地淘汰农产物的运输自损。

在产销链环节, 通过大数据和区块链技术构建农产物产销链量化治理体系, 由此缩短产销链历程中的中间环节, 以此淘汰农产物的过长流通链。三是量化农业市场。

传统农业生产中绝大多数农民都是凭据恒久积累的农作物种植履历举行生产, 受生产周期的影响, 这些农产物往往不能匹配市场需求, “谷贱伤农”的事件时有发生[8]。量化农业可对市场供需变化信息作出实时反映, 捕捉消费者需求, 跟踪市场变化, 有效解决农产物市场匹配性的问题。

将农业市场的农资价钱信息、消费信息、市场供求信息、价钱行情、海内市场及国际市场信息等存入数据库系统中, 然后再通报至生产环节, 生产者凭据这些信息就能有效地预测种种农产物的价钱走势, 使农业生产者提前预判举行量化生产;还能对市场数据信息举行量化分析, 从而盘算出各地农产物的供需情况, 有效解决资源漫衍不平衡的问题, 最终到达匹配市场的需求。区块链技术能有效解决农产物市场信息差池称性问题。以土豆生产为例, 在通例市场上采购商会提前联系农户表现要收购土豆, 但当土豆成熟时, 联系人往往消失不见, 采购商则重新选派人员去联系农户, 使用农户无地储存和着急出售的心理, 大量压低价钱。

但在区块链的技术下, 使用区块链下的信息防窜改属性可有效制止这种信息差池称行为。在区块链的漫衍式记账模式下, 采购商、种植户、批发商举行同步式记账, 使用三方之间的利益不相容机制, 防止信息被窜改和违约风险[9]。

四是量化农业治理。基于传统农业治理的无序化, 量化农业治理用大数据支撑话语权和决议权, 在关键的决议点上, 接纳尺度化的治理模式。农业企业通过大数据实现从原料采购—仓储运输—产物加工—质量管控的一体化治理, 通过网络平台和区块链漫衍式账本存储系统实现企业内部信息顺畅交流和资源的有效设置, 促进农业企业内部治理的高效化。农产物消费者在选购农产物时往往不知道农产物是否使用农药, 在运输和加工历程中是否使用添加剂, 在区块链的追溯系统下, 将农产物生产和运输历程中的信息记载到区块链上, 依靠区块链的数学算法和差池称加密系统能有效防止信息的被窜改, 从泉源上杜绝农产物的农药残留和添加剂超标等问题。

区块链技术引入量化农业食品宁静追溯体系, 可有效解决食品治理宁静领域的信任难题, 同时可为人们在农产物的消费历程中提供透明化的选择依据。在销售历程中, 把分选加工等信息使用区块链的漫衍式账本存储起来, 使完整透明的信息在利益相关方上实现对称使用。凭据谋划者的信用情况来体例“信用户口”, 严重的失信者将被克制在网络平台和区块链上从事农产物谋划运动。3 量化农业生长模式选择要生长量化农业, 就必须注重量化农业生长阶段的适配性, 而这种适配性依赖于选择怎样的生长模式。

生长模式决议了战略计划与竞争战略选择的偏向、内容。量化农业的生长模式差别于以往的治理科学范式, 越发强调农业的可连续、有掩护机制的盈利和良性发展 (表1)。以往的治理科学范式多数接纳归纳法得来, 是从众多实践、履历、案例中举行总结提炼归纳, 有一定时滞性;而量化农业所处的新时代, 海量数据更新速度呈几何级数增长。量化农业的生长模式不光可用归纳来证明其有效性, 而且可用演绎法举行推论, 同样适用。

该系列生长模式让我们重新思考内外情况的变化让农业生长丧失了什么优势, 可重塑的优势有哪些, 我们以往的业务系统忽略了哪些, 新的盈利增长点和突破性发展可能发生在那里等。表1 量化农业的主要模式 注:作者分析整理。城乡互惠型量化农业模式:城乡支解对立引发的农业生长落伍是制约城乡一体化实现的主要障碍。

实现城乡互惠互利与一体化生长, 绝不是相对锯短工业生长的“长腿”[10], 而是要转变农业生长方式, 使农业生长获得高附加值。首先使用大数据建设城乡融通渠道, 然后建设土地认领的种植模式, 从农产物产出源头实现城乡互惠。这种治理模式的详细操作方法是:农场主将土地放到网上举行征集, 认领土地者便成为土地的主人, 这块土地的所有产出均归主人所有。

主人认领土地后, 可自己举行打理, 也可交给农场主统一打理;或接纳两者联合的方式, 接纳忙闲时错开时间的方法耕作自己的土地。接纳这种模式最终使农业治理者获得更多收益, 使都会市民获得田园体验的兴趣和无污染的农产物, 到达城乡互惠的效果。使用工业化历程中的信息、技术与治理等先进要素来推进城乡互惠型量化农业;使用大数据构建和延伸城乡工业链, 以此提高农业生产率和农副产物的附加值, 在工农业的互惠互利中实现提高农业现代化水平和工业化质量。集约型量化农业模式:从资源的开发使用看, 在传统农业模式下, 农业生长主要依靠资源的大规模粗放使用, 资源使用效率低下, 当前依靠粗放使用资源和破坏情况生长农业已走到止境。

转变农业生长方式、实现集约型量化农业模式, 当务之急是推动农业资源的互联网漫衍式盘算, 提升资源的使用效率。生长集约型量化农业主要依靠农业科技生长, 使农业生长从依靠要素投入向依靠数据和依靠技术转变, 全面提高农业综合生产能力, 使农业生产方式从拼资源、拼消耗转向注重大数据引领。如集约化施肥, 以耕地基础信息为数据支撑, 以地理信息技术为空间基础, 使用大数据建设测土配方施肥系统;凭据历年土壤的施肥、养分和每个地块的产量情况等组成的数据, 为每个地块提供精准权威的肥料配方和施肥方案, 做到最大水平地节约肥料使用;集约化农药, 凭据卫星遥感、物联网、区块链和云盘算等获取的数据信息建设农作物病虫害预警监测系统, 以此建设农药使用治理云平台, 使用预警系统和云平台指导农业事情者科学合理地使用农药。

生态型量化农业模式:从生态情况关系看, 我国农业可连续生长遭遇瓶颈, 人与情况的矛盾突出, 农民福利水平的帕累托革新难度较大。农民为了争取短期效益, 过分施肥、滥用农药, 造成土地板结、耕地质量下降, 差别水平地对生态情况造成了破坏。生态型量化农业模式是使用大数据将农业供应侧结构性革新和乡村振兴战略精密联合, 生成新农业工业业态。

生态农业大数据是集成了多个部门对生态情况的一连观察、恒久积累的数据, 是对搜集到的数据借助智能化模拟分析技术, 凭据差别的问题和差别的区域实施差别的解决方案与对策, 为实现康健可连续的新农业工业业态息争决我国现在农业生态情况问题, 实现可连续生长提供技术支撑[11]。4 推进量化农业生长的长效机制4.1 推进量化农业的激励机制量化农业是规模化、智能化和信息化的农业工业, 需要大量的资金投入。

当前我国农村金融不能满足农民的需要, 应努力推进农村金融服务的相应激励机制, 引发农民使用农村金融服务的内在努力性, 促进量化农业生长。我国农村金融服务的互联网模式主要包罗小额贷款和农业保险。农民贷款需要有效的抵押物, 主要是因为未建设有效的信用机制。当农业谋划者贷款时, 需要获取银行、保险和征信机构的数据信息, 这些信息不光不完备、禁绝确, 而且使用成本较高。

在量化农业的区块链技术下, 使用区块链中数据信息的不行窜改属性, 使信息获取越发准确。区块链的作用在于依靠法式算法自动记载海量信息, 并存储在区块链网络的每一台电脑上, 信息透明、窜改难度高、使用成本低[12]。因此, 当贷款者需要贷款时, 贷款机构可依据区块链上的数据信息来判断是否放贷。其次是农业保险。

农业保险笼罩规模小且经常泛起骗保事件, 在区块链的农业保险下, 农业保险业务规模可扩展到农业产权生意业务和农业知识产权掩护方面。此外, 在区块链下可将智能合约运用到农业保险方面, 在智能合约与区块链联合之后, 一旦遇到农业灾害到达赔付条件时, 就能自主启动赔付法式, 提高了赔付效率, 改变了以往赔付周期长的缺陷。4.2 推进量化农业的约束机制主要是: (1) 推进消费者对生产者的约束机制, 建设产物体验机制, 约束生产者行为。

量化农业时代注重产物体验, 通过接纳产物体验机制, 用户可对所需农产物有全方位的相识和体验, 使用农产物虚拟化的农场体验满足都市消费者的个性化需求, 使农产物与产物体验相关的服务捆绑在一起缔造更高的附加值。在农产物体验环节, 用户可对农产物提供实时评价, 以此约束生产者提供高质量的产物。

(2) 推进企业与农户的相互约束机制。在“企业+农户”模式下, 农户的生产历程受到了企业的严格监视, 最终产物也要经由企业的严格检测, 保障了最终流到消费者手中的产物质量;同时, 建设企业对农户的托底收购约束机制, 消除了农户的后顾之忧。(3) 推进政府羁系约束机制, 引导企业规范谋划。

政府通过行政决议为量化农业生长提供执法、政策和技术支持, 勉励和造就其他行为主体对量化农业多向投入, 同时也为量化农业提供执法、政策和技术方面的约束, 使量化农业在政府的监视下规范谋划。4.3 推进量化农业的风险共担机制量化农业在推进历程中会泛起信息宁静的风险、生意业务宁静的风险, 推进量化农业风险共担机制, 阻断风险的连锁反映。主要是: (1) 建设农户与企业的利益 (风险) 毗连机制, 企业主动到场农户的生产历程, 将农户的土地等生产要素折股到场企业互助, 企业凭据股份给农户分红, 而产物的生产风险由企业和农户配合负担。

凭据加工和销售的需要, 企业将参股农户的土地连片并划分差别的种植区, 在专家的指导下分交给个体农户谋划。同时, 企业为了确保产物的产量和质量, 定期给农户提供技术培训, 对交货产量和质量高的农户企业可给予实物奖励。(2) 推进风险基金机制构建, 订单农业将作为量化农业的重要一环。

由于农产物生产周期长, 生产历程中难免会遇到许多不行控制的自然风险因素。接纳“国家补一点、企业出一点、农户拿一点”建设风险基金, 在自然风险条件下当农户的订单未到达条约要求时, 可使用风险基金确保条约的执行, 风险由国家、企业和农户配合负担[13]。5 政策建议5.1 从战略角度做好量化农业顶层设计在国家层面上, 凭据互联网、大数据、区块链、物联网等现代信息技术, 研究制定量化农业顶层设计, 研讨制定量化农业的生长计划, 从国家层面上形成扎实可靠的生长格式。

在省、市、县层面研究, 制定量化农业生长方案和应用示范, 推进量化农业关键技术的突破, 制定量化农业技术门路图。我国各地农村地域差异很大, 因此在制定生长计划时应深挖区域特色, 依托区域生长优势, 构建区域农业差异化生长模式。5.2 完善涉农服务信息共享尺度体系农业信息的尺度化是量化农业的重要保障, 如果缺乏统一的信息尺度, 差别系统之间的信息资源将不能共享, 而完善的农业信息尺度化体系可提升量化农业的生长水平和效率。

因此, 应加速构建农业信息分类、编码、公布和共享等相关配套尺度;推进涉农部门之间信息的尺度化, 使差别地域收罗和处置惩罚的数据能够共享;建设完善的农业信息尺度服务体系, 从国家和地方战略上尽快出台服务量化农业的大数据技术、尺度和协议等规范。5.3 构建量化农业人才梯队推进量化农业要有必备的人才梯队储蓄。

鼎力大举促进乡村地域、涉农部门和涉农工业人的全面信息技术素质生长, 举行专职信息技术人员轮训, 加速弥补量化农业人才的知识和技术短板。开展多种形式的农村职业教育和成人教育, 勉励社会教育机构负担培训农业事情者的任务, 建设农业事情者终身教育与培训机制, 保证其知识与技术实时的更新。

依托互联网开展在线教育, 对差别条理和需求的量化农业事情者接纳针对性培训。当前我国量化农业的生长正处在低级阶段, 详细路径或实践形式才刚刚起步[14], 仍然面临着众多的挑战, 因此如何合理地开发、使用和掩护大数据这一重要的战略资源, 并从中挖掘出有价值的信息, 提高我国乡村振兴战略的工业路径的科学研究水平, 需要人们探索认知的空间还很大[15]。通过促进大数据、云盘算、互联网、物联网、区块链在农业领域中的应用, 最终实现农业决议治理的精致化、定量化, 农业大数据服务的专业化、多样化和智能化, 为我国实现农业可连续生长和乡村振兴战略奠基坚实的工业基础。

作者：赖迪辉 郑永辉 黄凌翔基金： 国家社会科学基金一般项目“京津冀经济协同生长‘效率陷阱’:形成机理、福利成本与对策研究” (编号:15BJY041); 天津市政府决议咨询重点课题“全要素视角下的推进供应侧革新综合配套政策研究” (编号:ZFZX2016-3);泉源：资源开发与市场2019年02期。

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