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全球正处于新一轮科技革命与产业变革的历史交汇期，数字经济已成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构及重构竞争格局的关键力量。数据作为继土地、劳动力、资本之后的新型生产要素，凭借其非竞争性、非排他性及边际成本递减等独特属性，正深刻颠覆传统生产方式。2020年3月，《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提到，“加快培育数据要素市场”，标志着数据要素战略地位的确立。农业作为国民经济的基础性产业，长期受制于生产效率低下、资源配置失衡及市场信息不对称等结构性痛点，而数据要素的引入为破解这些难题提供了新思路。数字技术的深入应用，推动农业从“靠经验”转变为“靠数据”、从“粗放型”转变为“精细化”，已成为农业转型升级的重要方向。 《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》提出“农业生产智能化”“经营网络化”，表明我国高度重视农业数字化转型，将数字化转型作为建设农业强国的重要着力点。然而，根据第53次《中国互联网经济发展状况统计报告》，截至2023年底我国农村地区互联网普及率为66.5%，存在显著的城乡数字鸿沟，农业企业普遍缺乏数据治理能力，导致数据要素流通受阻和开发利用效率低下。深入探究数据要素助力农业转型升级的内在机理，对推动农业现代化进程、实现农业高质量发展具有重大的理论和现实意义。理论层面上，数据要素作为数字经济时代的一种新型生产要素，其赋能机制、作用路径以及与农业转型升级之间的内在逻辑尚未得到充分阐释，亟待深入研究。实践层面上，我国农业转型升级面临着诸多挑战，如何破解数据基础设施与技术渗透不足、数据要素流通机制不健全、数字农业人才供给匮乏等现实挑战，直接关系农业现代化目标能否顺利实现。为此，本文通过探讨数据要素赋能农业转型升级的内在逻辑与路径，不仅为理解我国农业数字化转型提供参考，也将进一步拓宽数据要素价值创造的研究视野，为政策制定与实践探索提供科学依据。
1 数据要素赋能农业转型升级的理论基础、机制与路径 1.1 概念界定 1.1.1 数据要素 数据作为一种新型生产要素，其首次提出便引发学界和实务界的高度重视。梳理发现，现有研究主要从一般属性、独特功能与作用等角度入手，阐释数据要素的内涵。虽然不同研究对数据要素的内涵界定各有侧重、有所差异，但均认同数据要素概念的内核是提高生产效率与资源配置效率。本文借鉴中国信息通信研究院发布的《数据要素白皮书（2023年）》，认为数据要素是指根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态，即只有被纳入生产经营过程中并创造经济效益的数据才具备“要素”属性。数据要素经历数据采集、资源化、资产化和资本化阶段，其价值状态从无价值向潜在价值和显性价值跃迁。 1.1.2 农业转型升级 农业转型升级是农业研究领域经典而常新的议题，其概念随着生产力发展与生产关系的调整而不断拓展。概括地看，农业转型升级是指农业从传统生产方式向现代化、市场化和多样化发展的过程，其核心在于提升农业生产效率、优化资源配置以及实现经济、生态和社会效益的协同发展。在中国式现代化的视阈下，农业转型升级具有鲜明的实践指向性，具有创新驱动、高效协同、开放合作与绿色低碳等特征。农业转型升级是破解资源环境约束、实现农业可持续发展的关键路径，也是增加农民收入、缩小城乡差距、助力乡村振兴的核心动力，更是保障国家粮食安全与构建双循环新发展格局的战略基石。 1.2 数据要素赋能农业转型升级的理论基础 概括而言，新质生产力理论、创新生态系统理论和技术—经济范式理论共同构成了数据要素赋能农业转型升级的理论基础。这三大理论分别从要素配置优化、主体协同共生及范式迭代变革3个维度，深刻揭示了数据要素赋能的本质内涵。具体而言，从机制角度来看，数据要素依靠创新赋能、运营赋能、投资赋能3个机制发挥作用，形成由微观至宏观逐层递进的逻辑链条。创新赋能作用于微观技术层面，改变研发范式以及资源配置方式；运营赋能作用于中观的组织层面，改善农业内部流程及产业链之间的合作方式；投资赋能作用于宏观的资本层面，优化资源配置效率与融资渠道。从路径角度来看，数据要素沿着基要性变革、场景驱动、制度中介3条途径，促使农业由传统的要素驱动转向以数据要素和传统要素相融合的方式发展。3个维度相互支撑、层层递进，构成了完整的数据要素赋能农业转型升级的逻辑链条。 1.2.1 新质生产力理论 新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态，以全要素生产率大幅度提高为特征。从高科技属性来看，数据要素同物联网、人工智能、云计算等新兴技术深度融合，促使农业生产由“凭经验”转变为“用数据”，依靠物联网传感器收集到的土壤墒情数据、气象数据同农业专家的知识相结合，为精准施肥、智能灌溉提供科学依据，大大提高资源利用率。从高效能属性来看，数据要素具有可复制、可共享、边际成本递减等特征，冲破了土地、劳动力、资本等传统要素的稀缺性束缚，大数据分析和人工智能技术的应用推动农业生产转向数据驱动的智能决策。从高质量的角度来看，数据要素打通了农业产前、产中、产后各个环节的信息壁垒，促进了产业之间的深度融合，使农业产业链价值链迈向中高端。新质生产力理论为理解数据要素如何推动农业转型升级提供了一个宏观视角。 1.2.2 创新生态系统理论 创新生态系统理论强调创新主体、创新要素与创新环境之间存在相互依存、协同演化的动态关系。在该系统中，数据要素扮演着“神经网络”的关键角色，将农户、农业企业、科研院所、金融机构及政府部门等多元主体紧密联结，构建了开放协同的农业创新生态。从主体协同维度看，数据平台打破了创新资源在时空与组织边界上的分割。一方面，农业经营主体可便捷获取科研机构的前沿育种技术与栽培方案；另一方面，金融机构基于实时生产经营数据构建信用画像，实现精准融资支持；同时，市场需求信息能即时反馈至生产端，形成“需求牵引供给”的闭环。 从资源配置维度看，大数据分析能够精准识别创新机会、科学评估技术风险并优化研发投入组合，显著降低了农业创新活动的不确定性与试错成本。从环境营造维度看，数据的高效流通与共享有助于培育开放合作的创新文化，完善制度供给，激发各类主体参与农业创新的内生动力。创新生态系统理论为理解数据要素如何促进多元主体协同、优化创新资源配置提供了中观分析框架。 1.2.3 技术—经济范式理论 技术—经济范式理论认为，重大技术变革不仅会改变生产的技术基础，还会引起生产方式、组织结构、制度体系等各个方面的深刻变化。当前，数据要素同物联网、云计算、人工智能等数字技术相互渗透，正在孕育一场以农业为对象的范式革新。从技术范式上看，智能传感、精准作业、远程控制及无人农机等新技术体系日趋成熟，推动农业生产从机械化向数字化、网络化、智能化全面演进，彻底改变了传统作业形态。从经济范式上看，基于消费者数据的实时采集与分析，“以销定产”“订单农业”“认养农业”等新模式蓬勃兴起，大幅提升了农产品供需匹配效率。产业链上下游数据的互联互通降低了信息不对称，实现了全链条的协同增效。从组织范式上看，数据驱动的平台经济与共享经济模式加速向农业领域渗透，推动农业生产组织形式由分散的小农经营向网络化、规模化合作转变。技术—经济范式理论为理解数据要素如何引起农业发展方式的系统性变革提供了一个微观视角。 综上所述，新质生产力理论、创新生态系统理论与技术—经济范式理论分别从生产力跃升、主体协同创新、发展范式变革3个维度，共同构建了数据要素赋能农业转型升级的完整理论框架。 1.3 数据要素赋能农业转型升级的作用机制 数据要素对农业转型升级的驱动作用并非孤立存在，而是通过创新赋能、运营赋能与投资赋能三大核心机制，构建起一条由内而外、由微观技术向宏观资本逐层传导的逻辑链条。这三大机制层层递进、互为支撑，共同推动农业实现全方位、深层次的系统性变革。创新赋能机制作用于微观技术层面，通过优化配置研发资源、提高研发精度来改变农业的技术基础和创新模式，这是数据要素发挥作用的逻辑起点。运营赋能机制在中观组织层面上发挥作用，在创新成果转变为实际生产效能之后，以改进企业的内部流程、改善产业链合作关系来提升农业生产经营整体效率的方式，完成由技术创新向组织变革的跨越。投资赋能机制对宏观资本起作用，在创新能力和运营效率提高的基础上，通过提升投资决策的科学性、拓宽融资渠道来重新配置农业领域的资源，从而构建出新的农业资源配置结构，为农业转型升级提供源源不断的资本动力。 1.3.1 创新赋能机制 数据要素通过重构创新资源配置范式与重塑研发创新决策逻辑两条核心路径，深刻变革农业企业的创新模式。 在创新资源配置层面，数据平台有效打破了传统创新资源在时空维度与主体边界上的割裂状态。一方面，农业企业可实时对接科研机构的前沿育种技术与栽培方案；另一方面，金融机构依托平台沉淀的经营数据，能够快速构建企业信用画像并提供精准的融资支持。这种以数据流引导资源流的对接机制，将分散于高校、科研院所、金融机构及市场主体的创新要素高效整合，显著降低了企业获取创新资源的搜寻成本与交易摩擦，实现了创新生态的协同共生。 在研发创新范式层面，数据要素推动农业研发从“经验试错型”向“数据驱动型”转变。需求端，通过对电商消费大数据的深度挖掘，企业能精准捕捉消费者对有机、功能性农产品的需求演变趋势，实现产品研发的按需定制；供给端，基于物联网采集的海量生产数据，企业可量化分析不同品种在复杂环境下的表现规律，为育种改良提供科学依据。这种数据驱动的研发模式，不仅提升了创新机会识别的敏锐度，更强化了对研发风险的科学评估，从而大幅提高了研发投入的产出效率与成功率。 1.3.2 运营赋能机制 数据要素通过重塑企业内部全流程管理体系与重构外部产业链协同网络双重路径，全方位驱动农业企业运营效能的跃升。 内部运营层面，数据要素驱动企业运营从“经验驱动”向“数据智能”转型。依托数据中台的构建，企业实现了生产、加工、仓储、物流等全链路数据的实时采集与深度融合。车间物联网传感器、设备运行状态及质量检测数据被即时汇聚至中台，管理人员借助可视化驾驶舱即可实现对生产全貌的“透视化”监控。系统内置的智能算法能够在异常发生初期自动触发预警并提供优化决策建议，推动管理模式由传统的“事后补救型经验管理”向“事前预测与事中控制的精准管理”转变。这种数据驱动的闭环管理机制，显著优化了生产调度逻辑，实现了资源配置的动态最优，大幅提升了设备综合效率与生产柔性。 外部协同层面，数据要素驱动企业由“信息孤岛”向“生态互联”演进。农业产业链数据平台通过打破上下游主体间的信息壁垒，构建了透明高效的协同网络。种植端的播种计划与生长监测数据实时同步至加工端，而加工端的订单需求与库存动态则即时反馈至物流与销售端。这种基于数据流动的链式协同机制，实现了商流、物流、信息流的“三流合一”与无缝衔接，有效抑制了因信息不对称引发的“牛鞭效应”，显著降低了跨组织间的协调成本与交易摩擦。得益于实时数据的支撑，农业企业能够敏捷响应市场变化，动态调整生产计划与库存策略，从而极大提升了整个农业产业链的运行韧性与响应速度。 1.3.3 投资赋能机制 数据要素通过增强投资决策的科学性与前瞻性、重构农业信贷评价体系以拓宽融资边界双重路径，显著优化农业领域的资本配置效率。 在投资决策层面，数据赋能形成以数据驱动为基础的智能决策闭环。数据要素为企业提供了全景式、高精度的决策支持情报系统。面对固定资产投资、技术改造升级及市场拓展战略等重大抉择，企业可综合研判多维数据——包括实时市场需求图谱、竞争对手动态及前沿技术演进趋势。依托大数据分析与预测模型，企业能够精准捕捉市场窗口期，科学量化投资风险的概率分布，从而动态优化投资规模与时序节奏。这种从“经验直觉型”向“数据实证型”转变的投资决策机制，有效规避了盲目扩张与资源错配风险，显著提升了资本回报率与投资成功率。 在融资渠道层面，数据赋能能够降低信息不对称，激活“数据信用”价值。数据要素深刻重塑了传统信贷评价逻辑，成为破解农业企业“融资难、融资贵”困局的关键变量。金融机构利用企业全生命周期的生产经营数据、交易流水轨迹及多维信用记录，构建精准的数字信用画像，实现对企业经营状况与偿债能力的穿透式评估，大幅降低了银企间的信息不对称与道德风险。在此基础上，“数据农贷”“供应链金融”等创新型金融产品应运而生，成功突破了传统信贷对不动产抵押担保的过度依赖，确立了“以数增信、以信换贷”的新模式。部分银行推出的“秒批秒贷”自动化审批服务，极大提升了资金触达效率，为中小农业企业的规模化发展注入了源源不断的金融“活水”。 综上，数据要素依靠创新赋能机制、运营赋能机制、投资赋能机制三者的共同作用，全方位推进农业转型升级。 1.4 数据要素赋能农业转型升级的实现路径 1.4.1 基要性变革路径 数据要素赋能农业转型升级，实质上是推动农业由传统要素驱动向数据要素与传统要素融合驱动的基要性变革过程，呈现出数字化与绿色化双化协同的特征。数字化夯实绿色化的微观基础，利用精准农业技术对化肥、农药、水资源进行精准投入，推动农业生产节能减排；绿色化为数字化提供明确应用方向与优化动力，绿色化通过精准监测能耗、碳排放等数据，倒逼农业企业广泛应用数字化工具以实现资源优化配置，绿色约束则要求数字化技术自身降本增效，推动数字基建低碳化，从而提升智慧农业与绿色农业的协同建设水平。 1.4.2 场景驱动路径 场景驱动指通过形成具体的应用场景，促使数据要素同农业生产经营各个环节深度融合。如在农业生产场景中，利用智能传感器收集土壤情况、气象信息、作物长势等相关资料，并据此制定精准的田间管理方案。在农产品销售场景中，通过数字平台突破地理空间的限制，扩大销售范围，同时结合销售数据与消费者体验，反向驱动供给端优化产品结构与供给规模。以覆盖农业全流程全周期为抓手，通过数字化技术的下沉使用与资源整合，促使农业生产经营过程由依靠经验向数据驱动转变，由传统农业向智慧农业转型。 1.4.3 制度中介路径 制度中介指通过建设数据交易平台、完善数据治理规则等制度安排降低数据要素流通成本。2023年12月，国家数据局等十七部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，提出了实施“数据要素×现代农业”的重点行动，加快打造以数据和模型为支撑的农业生产数智化场景，实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式，支撑提高粮食和重要农产品生产效率。2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，提出“打通数字基础设施大动脉”“加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制”，为农业数据确权、定价、交易的标准化服务提供了制度保障。 综上，数据要素沿着基要性变革路径、场景驱动路径、制度中介路径3条路径推动农业转型升级。
2 数据要素赋能农业转型升级的现实表征 随着数据基础制度的日益完善与数字技术的深度渗透，数据要素已成为驱动农业转型升级的核心引擎，呈现出全方位、多层次的赋能态势。在顶层设计方面，2022年12月中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”），从产权、流通、分配、治理四大维度筑牢制度基石。在行动部署方面，2023年12月国家数据局等十七部门联合发布《数据要素×三年行动计划（2024—2026年）》，正式将现代农业列为重点赋能领域，启动“数据要素×”行动。在行业落地方面，2023年10月，农业农村部出台《关于大力发展智慧农业的指导意见》及《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》，系统规划了未来5年的目标任务。这一系列政策的密集出台，标志着数据要素与农业深度融合已上升为国家战略优先方向，正加速推动农业生产方式变革、经营模式创新及资源配置优化。 2.1 数据要素赋能农业生产方式变革 首先，数字技术的规模化应用推动农业生产由“经验驱动”向“数据驱动”的根本性转变。物联网传感、卫星遥感及无人机巡回等技术的广泛部署，使土壤温湿度、微气象监测及作物长势等多源异构数据能够被实时采集与融合分析。在种植大户及规模化农场中，这种数据能力转化为精准施肥、变量灌溉及病虫害早期预警的实际效能，显著降低了农业投入品消耗与资源浪费。与传统依赖农户个人经验的粗放管理不同，基于数据驱动的智能决策系统能够依据地块养分差异与作物生长周期，自动生成差异化管护方案，大幅提升了农业生产的精细化水平。相关研究进一步表明，政府数据的开放共享有效提升了涉农企业的全要素生产率，为新型经营主体便捷获取气象预警、土壤检测及市场行情等关键信息提供了坚实支撑。 其次，数字基础设施的夯实与智能装备的迭代，拓展了数据赋能农业生产的深度与广度。据工业和信息化部统计，截至2024年底，全国5G基站总数达425万个，实现了“县县通千兆、乡乡通5G”。这一庞大的数字底座为农业生产数据的实时传输、云端处理及远程控制提供了可靠的网络保障。在此基础上，搭载北斗导航辅助驾驶系统的大马力农机，在播种、植保、收获等关键环节实现了厘米级精准作业，不仅显著降低了劳动强度，更大幅提升了作业效率与标准化水平。与此同时，人才与项目支撑体系日益完善。农业农村部数据显示，国家已累计支持建设116个智慧农业创新应用项目，推动国产化技术中试熟化；2024年开展全国农民手机应用技能培训超4000万人次，有效打通了数字技术入乡到户的“最后一公里”。在评价体系建设方面，金星晔等利用大语言模型构建企业数字化转型评价框架，为客观量化各地区、各经营主体的农业数字化进程提供了新的分析工具与标准。 最后，从宏观层面看，我国农业生产信息化水平虽呈稳步上升态势，但总体仍处于起步发展阶段，提升空间巨大。据农业农村部监测，2022年全国农业生产信息化率为27.6%。对此，《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》确立了阶段性目标：到2026年农业生产信息化率突破30%，2028年达到32%以上；而《关于大力发展智慧农业的指导意见》则进一步描绘了长远蓝图，提出到2030年达到35%左右，2035年达到40%以上。然而，农业数字化进程与其他产业相比仍存在显著“数字鸿沟”。中国信息通信研究院测算数据显示，2023年第一产业数字经济渗透率仅为10.78%，远低于第二产业的25.03%和第三产业的45.63%。尽管数据要素已在局部地区、规模化经营主体及部分大田作物领域展现出显著的赋能效应，但我国正处于由农业大国向农业强国跨越的关键阶段，要实现农业全行业生产方式的系统性数字化转型，仍面临一系列亟待突破的长期性挑战。 2.2 数据要素赋能农业经营模式创新 首先，新业态重塑产销格局，数据驱动实现从“生产导向”向“市场导向”的根本性转变。农产品电商、直播带货及“数商兴农”工程的迅猛发展，彻底打破了传统批发市场层层转卖的流通壁垒。在数据要素的赋能下，产地直采、预售定制、社区团购等新型经营模式迅速崛起。消费端的偏好画像与行为数据实时反馈至生产端，推动经营主体实现精准选品、柔性制造与差异化竞争，成功将传统的“产什么销什么”升级为“需什么产什么”。赵雪等认为，新型农业经营主体的培育和发展是推进农村一二三产业融合发展的重要力量，新型经营主体在数据要素的支持下加快向全产业链运营与品牌化经营的方向发展，逐渐成为数据价值在农业领域的落脚点以及重要环节。 其次，市场扩容效应显著，数据要素在降本增效与品牌增值中的杠杆作用日益凸显。农产品网络销售持续保持高速增长态势。据商务部流通发展司统计，2024年全国农产品网络零售额同比增长15.8%，农村网络零售额同比增长6.4%；根据中国新闻网报道，2025年前三季度，农产品网络零售额延续增长势头，同比增幅达9.6%，全国农村网商数量突破1950万。更为关键的是，电商平台不仅拓宽了上行通道，更依托消费大数据反向指导产地优化种植结构、提升品控标准，推动农产品从初级原料向高附加值品牌商品跃升。 最后，流通基建数字化升级，全链路数据协同破解农业产销“最后一公里”难题。冷链物流的数字化管理与供应链数据协同，正在重构农产品流通体系。通过产地仓储与冷链物流的信息化建设，生鲜产品实现从田间到餐桌的全程温湿度可追溯管理，显著降低了流通损耗并保障了产品质量。根据中国新闻网报道，截至2024年，商务部门支持建设各类农产品冷链设施近2000万立方米，有效解决了“南菜北运”“西果东送”等跨区域调运瓶颈。与此同时，物流数据平台通过优化运输路径、智能调度车辆及精细化库存管理，大幅提升了流转效率，为农业经营模式的创新提供了坚实的智能化物流底座，推动流通体系向精准化、协同化方向演进。 2.3 数据要素赋能农业创新激励与资源配置 首先，数据要素驱动农业科技创新范式变革，构建“数据—算法—应用”的闭环生态。作为新型生产要素，数据已深度嵌入农业价值创造的全链条。一方面，涉农科技企业依托海量生产数据的积淀与深度挖掘，加速了智能育种、精准植保、农业机器人及作物生长模型等关键技术的迭代升级，形成了数据驱动的科技创新链条。另一方面，农业农村大数据平台的完善打破了信息孤岛，使科研院所能够高效获取田间试验、种质资源及产业需求等关键数据，显著提升了产学研协同创新的精准度与效率。数据资源的规模化积累与场景化应用，正成为催生农业新技术、加速成果转化的核心引擎。 其次，数据要素优化资本市场信号机制，有效破解农业融资难题并重塑估值逻辑。农业数字化转型向资本市场释放了积极信号。吴非等的研究证实，企业数字化转型能够显著改善信息环境、提升股票流动性，数字化程度已成为决定涉农企业融资效率与市场估值的关键变量。数据要素通过推动企业经营状况的透明化、量化与可预测化，大幅降低了投融资双方的信息不对称，增强了社会资本进入农业领域的信心。这不仅为智慧农业基建与技术攻关提供了充足的资金“活水”，更构建了“数据赋能→效率提升→资本集聚→创新加速”的良性循环机制。 最后，数据要素市场制度建设深化，推动农业资源配置从“经验依赖”向“数据决策”跃升。随着全国数据交易体系的建立及数据确权、估值机制的探索，涉农公共数据（如气象、土壤、农资行情、价格监测等）的有序开放与跨域流转，极大释放了数据在不同场景下的复用价值。据农业农村部市场与信息化司统计，全国已建成34个国家数字农业创新中心及分中心，初步形成了覆盖主要农产品全链条的监测分析体系。这一系列制度安排与平台建设，不仅夯实了数据要素市场化配置的技术与制度基础，更显著提升了土地产出率、劳动生产率及农业全要素生产率，为实现农业资源的优化配置提供了强大动能。
3 数据要素赋能农业转型升级面临的制约因素 3.1 数据基础设施与技术渗透不足 3.1.1 农村数字基础设施质量倒挂，规模化应用支撑不足 尽管我国已基本实现“乡乡通5G”的广度覆盖，但农村地区在网络信号强度、传输稳定性及室内深覆盖等质量指标上与城市仍存在显著落差。特别是在偏远山区、丘陵地带及边疆区域，网络盲区尚未完全消除。这导致田间部署的农业物联网设备常面临供电不稳、信号中断及运维困难等挑战，难以支撑大规模、高频率、全天候的实时数据采集需求。此外，各地农业大数据平台建设呈现碎片化特征，由于缺乏统一的数据接入标准与接口规范，系统间互操作性差，形成了新的“数据孤岛”，严重阻碍了跨区域、跨环节的数据汇聚与协同应用。这种基础设施在覆盖范围与应用深度上的非均衡性，已成为制约智慧农业从示范试点向规模化推广跨越的关键瓶颈。 3.1.2 小农户数字技术渗透阻滞，普惠性服务覆盖受限 我国“大国小农”的基本国情决定了小农户将在长期内占据经营主体的主导地位，这构成了数字技术全域渗透的结构性障碍。受限于经营规模细碎化、数字素养匮乏、学习成本高企及投资回报周期长等因素，广大小农户对物联网传感、精准作业、智能决策等先进技术的接纳意愿与采用率普遍偏低。目前，智慧农业应用多集中于规模化新型经营主体及经济发达地区，“数字鸿沟”在小农户与大户之间、城乡之间日益凸显。尽管政府持续推行手机应用技能培训，但其针对性与实效性仍有待提升。如何破解数字技术进村入户的“最后一公里”难题，缩小农业生产信息化率的城乡与区域差异，仍是亟待攻克的系统性课题。 3.2 数据要素流通机制与制度供给滞后 3.2.1 涉农数据确权与定价机制缺位，市场化交易基础薄弱 涉农数据涵盖土地资源、气象环境、种质资源、生产经营及市场交易等多个维度，其权属界定具有高度的复杂性与特殊性。当前，农业生产数据的所有权、使用权与收益权缺乏明确的法律界定与分配规则，导致各主体间产权认知错位、利益诉求冲突。这种权属模糊直接削弱了数据持有者的分享意愿，致使跨主体、跨平台的数据流通面临严重的信任危机与法律风险。尽管国家“数据二十条”已从顶层设计上构建了数据产权与流通交易的基础制度框架，但在涉农领域的具体落地仍处于探索期，如数据确权登记、质量评价及价值评估的标准体系尚未建立。这导致涉农数据难以通过市场化机制实现高效定价与规模化交易，严重掣肘了数据要素价值的充分释放与变现。 3.2.2 公共数据开放共享壁垒高筑，标准互通与协同机制缺失 农业公共数据分散于农业农村、气象、自然资源、水利、市场监管等十余个职能部门，呈现出显著的碎片化特征。由于各部门数据采集标准不一、存储格式异构、管理模式各异，加之接口不兼容，导致数据共享流通受制于体制性壁垒与技术性障碍，“数据孤岛”现象尤为突出。此外，涉农公共数据开放目录覆盖不全、更新滞后，数据获取门槛高、便利性差，难以满足市场主体与科研机构对高质量数据资源的深度挖掘与融合应用需求。归根结底，数据基础制度建设的滞后，使得支撑数据要素市场化运作的法规体系、行业标准及安全治理机制尚不健全，无法为数据要素在农业领域的深度赋能提供坚实的制度保障。 3.3 数字农业人才供给与创新能力不足 3.3.1 复合型数字农业人才匮乏，人才链与产业链衔接断层 数据要素赋能农业转型升级对人才素质提出了跨界融合的高标准要求，亟须既精通农艺农情，又掌握数据采集、处理分析及数字化管理的“新农科”复合型人才。然而，当前农村人才“空心化”态势尚未根本扭转，基层难以吸引并留住具备数字技能的青年才俊。现有基层农技推广队伍普遍面临年龄结构老化、数字素养缺失及知识更新滞后的困境。此外，高校与职业院校在智慧农业、农业大数据等交叉学科的专业设置滞后，人才培养规模与质量未能匹配数字农业的爆发式需求。这种人才供给侧的结构性短缺，已成为制约数据要素在农业领域深度落地与应用的重要瓶颈。 3.3.2 农业数据应用创新生态尚未成熟，供需结构性错配突出 当前，涉农数据的产学研用协同创新体系尚未真正形成，创新要素的整合效率与协作机制亟待优化。一方面，农业数据产品与服务模式同质化严重，缺乏针对不同作物品种、气候特征及区域资源的精细化、定制化智能决策方案，难以满足多样化、复杂化的生产实践需求。另一方面，科技成果转化通道受阻，企业、科研院所与新型经营主体之间缺乏高效的跨部门数据共享与联合攻关机制。这种技术供给与实际需求的结构性错配，导致大量科研成果滞留于实验室，无法有效转化为田间地头的生产力，严重限制了数据要素创新应用的纵深发展与规模化推广。
4 数据要素赋能农业转型升级的优化路径 4.1 夯实数字基础设施，提升农业数据汇聚能力 数字基础设施建设与渗透能力是数据要素赋能农业转型升级的基础。一方面，应加速农村数字基础设施提档升级与农业供应链全链条数字化改造。加快农村地区5G网络深度覆盖及农业物联网传感设备的规模化部署，推动“天空地”一体化农业监测网络向偏远山区和粮食主产区延伸，重点攻克网络信号盲区与设备运维难题，缩小城乡及区域间的“数字鸿沟”。另一方面，着力打通跨层级、跨部门的涉农数据共享通道，加快建立统一的农业农村数据资源目录及共享交换体系，促进各类农业数据平台的互联互通，为智慧农业发展筑牢坚实的数字底座。同时，以数字化赋能农业供应链为核心，依托产地仓储保鲜冷链物流的信息化建设，构建贯穿产前、产中、产后全生命周期的农业数据链。现有研究表明，数字化转型能够显著提升企业供应链的韧性与协同效率，这为基于数据驱动的农业供应链优化升级提供了坚实的理论支撑。此外，应大力研发低成本、易操作的智能终端及数据服务产品，切实降低小农户的数字技术应用门槛，推动智慧农业由示范引领向全面普及跨越。 构建面向小农户的农业数据社会化服务体系，着力破解数字技术在小农户群体中渗透率不足的难题。鼓励农业生产托管服务组织将数据采集、分析与决策服务嵌入托管环节，使小农户无需直接购置昂贵设备或掌握复杂技术，即可享受数据驱动的精准化管理服务。推广政府购买数据服务模式，由县级农业农村部门统一采购气象预警、土壤监测、病虫害识别等基础数据产品，免费或低价向辖区内小农户开放，大幅降低其获取数据资源的经济成本。同时，依托村级服务站点及基层农技推广网络，在村级便民服务点设立数字农业服务岗，指派专人指导农户使用手机端进行数据查询、农事提醒及线上交易等功能，将数据服务深度嵌入农户日常生产经营的全流程。通过此举，逐步培育小农户的数据应用习惯与数字素养，切实打通数字技术下沉到户的“最后一公里”。 4.2 完善数据流通制度，激活涉农数据要素市场 数据流通与安全治理是数据要素赋能农业转型升级的制度根基。一方面，应紧扣国家数据基础制度改革方向，稳妥构建涉农数据确权、评价与流通的全链条标准体系。加快完善数据确权登记、质量评估、价值量化及交易流通的运行机制，依托国家级与区域性数据交易平台，推动气象、土壤、市场行情等高价值涉农公共数据的有序开放与授权运营；清晰界定数据持有者、加工者与使用者的权利义务边界，显著降低数据流通的制度性交易成本。另一方面，着力打破“数据孤岛”，统一农业部门数据采集标准，打通系统接口壁垒，构建跨部门、跨区域、跨层级的涉农数据共享协同机制。在制度创新中，需充分释放龙头企业与平台企业的示范引领效应。数字化转型具有网络传染效应，应重点扶持具备数据运营能力的龙头企业作为流通枢纽，以此切入开展数据运营工作，带动下游中小经营者同步实现数字化转型，逐步培育形成开放、互信、高效的涉农数据要素市场。 在推进数据流通制度建设的同时，必须将数据安全治理与信任机制重构置于核心地位。鉴于农业数据涉及农户隐私、商业机密及国家粮食安全等敏感维度，应加快制定分级分类的涉农数据安全管理办法，依据数据敏感程度差异化设定开放边界、使用权限及安全责任，在促进数据高效流动的同时，筑牢防范滥用与泄露的安全防线。亟须构建农业数据流转的可信技术底座，依托隐私计算、联邦学习、区块链存证等前沿技术，实现“数据可用不可见”的联合分析与价值挖掘，从技术源头规避泄漏风险，有效消解数据持有者的顾虑，重塑多方主体间的数字信任契约。此外，健全涉农数据纠纷多元调处机制，依托数据交易平台建立集投诉受理、仲裁调解、责任追究于一体的闭环管理体系，为数据供需双方提供稳定可预期的法治保障，从而营造安全、可靠、有序的涉农数据流通生态。 4.3 培育数字人才队伍，构建多元协同创新生态 人才是数据要素赋能农业转型升级的核心支撑。一方面，应全面强化基层农技人员及新型经营主体的数字技能培育，依托农业农村部门现有的农民手机应用培训等平台载体，通过丰富培训内容、创新培训模式，着力培养一批“懂农业、精数据、善经营”的复合型人才。同时，深化产教融合与学科布局，鼓励高校增设智慧农业、农业大数据等交叉学科方向，加强实践教学改革；推动科研院所与农业企业组建创新联合体，以智慧农业关键技术突破及数据应用场景落地为导向开展联合攻关，加速科技成果从“实验室”走向“田间地头”。另一方面，需完善财政金融支持体系，引导社会资本加大对农业数字化基础设施及智慧农业项目的投入力度；积极探索数据资产融资、数字农业保险等创新型金融工具，构建政府引导、企业主导、社会参与的多元协同推进格局，为数据要素赋能农业转型升级提供坚实的金融保障。 为充分释放数据要素价值，需着力构建开放协同的农业数据应用创新生态。针对当前农业数据产品种类单一、定制化智能决策方案匮乏等问题，应加快建设面向全社会开放的农业数据应用创新平台，深度整合气象、土壤、遥感、市场行情等多源涉农数据资源；基于开放接口与标准化数据集，向科研机构、科技企业及开发者社区提供普惠服务，激发多元主体围绕不同作物类型、气候条件及区域特点，开发差异化数据产品的内生动力。鼓励各地举办农业数据应用创新竞赛与数字农业创业大赛，促进技术供给端与农业需求端的精准对接，推动数据驱动的农业解决方案由概念验证快速迈向田间应用。此外，应遴选具有代表性的粮食主产区和特色农产品优势区，建设农业数据应用示范基地，探索形成可复制、可推广的农业数据应用场景与典型模式，为农业领域数据要素的创新应用积累宝贵经验。
5 结语 数据要素作为数字经济时代的新型生产要素，深刻影响农业生产经营方式与资源配置模式。本文综合运用新质生产力理论、创新生态系统理论、技术—经济范式理论，阐明数据要素赋能农业转型升级的内在逻辑，发现数据要素通过创新赋能、运营赋能、投资赋能等三重路径，通过基要性变革、场景驱动、制度中介等三重传导机制，推动微观技术渗透、中观组织变革和宏观资本重构，促进农业转型升级。这一发现不仅丰富了数据要素价值创造的理论谱系，也为破解当前农业转型升级中基础设施薄弱、制度供给滞后及人才短缺等现实困境提供了精准的政策参考。但受限于数据可得性，尚缺乏基于微观主体行为的实证支撑。后续可结合城市与企业微观层面数据，运用渐进DID、面板估计与门槛转换模型等计量技术，基于数据要素市场化配置改革、政府公共数据平台开放与数据资产化等多维视角，验证数据要素赋能农业转型升级的红利效应与作用机制，为数据要素价值创造与农业转型升级动力的相关研究提供新思路。 参考文献： [1]张磊,张卓.数据要素赋能农业转型升级的内在逻辑与优化路径[J/OL].科技创业月刊,1-9[2026-04-09]. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！
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发表于 2026-4-10 07:01:28