在数字技术与农业深度融合的背景下，数字农业已成为推动农业现代化、实现农业高质量发展的重要引擎，也对传统农业经济管理模式提出革新要求。本文基于数字农业发展的核心特征与趋势，从管理目标重构、核心维度优化、关键策略实施三个层面，系统梳理数字农业视域下农业经济管理的要点。本文指出，需以“提质增效、绿色低碳、协同共享”为管理目标，围绕数据资产化管理、产业链数字化协同、精准化资源配置、智能化风险防控等核心维度优化管理路径，并通过技术集成应用、主体能力培育、政策机制创新等关键策略落地，辅以完善的基础设施与制度保障，为数字农业背景下农业经济管理实践提供明确指引，助力乡村振兴与农业强国建设。

　　随着5G、大数据等数字技术的快速迭代与广泛应用，农业生产经营方式发生深刻变革，推动数字农业从概念探索进入规模化实践，且数字农业以“数据驱动”为核心，区别于传统农业并改变农业经济运行逻辑，在此背景下需围绕数字技术应用重构农业经济管理体系。当前，我国数字农业发展成效显著，但部分地区存在数字技术与管理脱节、产业链数字化协同不足、小农户数字素养薄弱等“重技术应用、轻管理适配”问题。因此，明确数字农业视域下农业经济管理核心要点很有必要。

数字农业视域下农业经济管理目标的重构

　　数字农业发展推动管理目标向“多元协同、价值升级”转变，有三大核心目标：提质增效、绿色低碳和协同共享。

提质增效：以数字技术驱动生产经营效率跃升

　　在数字农业场景中，“提质增效”借由数字技术优化生产经营全流程以达成“降本、提质、增产”，于生产端应用物联网监测等技术实时调控生产要素来减少资源浪费，如黑龙江垦区数字农场减少化肥用量、提升产量且降低成本，在经营端依靠大数据分析精准预测市场需求并凭借数字化营销模式减少流通环节损耗，实现“投入最小化、产出最大化”这一农业经济管理基础目标。

绿色低碳：以数字化管理推动农业可持续发展

　　在“双碳”目标下，以绿色低碳作为农业经济管理重要导向，凭借数字技术为农业绿色发展提供管控手段，即一方面利用物联网传感器采集环境数据并结合AI算法制订绿色生产方案以减少农药、化肥使用，如江苏省太湖流域生态农业示范区实现粮食产量与生态保护协同;另一方面通过区块链技术构建农业碳足迹追溯体系，为碳交易、绿色认证提供依据，如浙江省杭州市“低碳农产品区块链平台”推动农户转变，要求农业经济管理兼顾经济效益与生态效益来实现可持续发展。

协同共享：以数字平台促进农业经济主体联动

　　在传统农业经济管理中，因农户、企业、政府等主体间信息不对称且协同性弱而致产业链效率低下。在数字农业背景下，“协同共享”成为管理关键目标，即借数字平台打破主体间信息壁垒以实现资源、数据、服务的高效共享。从实践看，一方面，构建“政府+企业+农户”的数字化协同平台，政府得以发布政策补贴与市场信息、企业能提供技术指导及订单需求、农户可上传生产数据与产品信息，从而形成“多方联动”管理格局，如河南省郑州市的“智慧农业协同平台”，已整合120余家农业企业、500余个合作社、3万余户农户，平台发布1.2万条订单农业信息，带动农户订单履约率达95%，解决“小农户对接大市场”难题;另一方面，通过数据共享达成跨区域农业经济协同，如京津冀地区的“农产品供应链数字化平台”，整合三地农产品生产、仓储、物流数据，实现区域内农产品余缺调剂，使2023年区域农产品流通效率提升40%且物流成本降低25%。所以，“协同共享”目标意在借数字化管理构建“开放、互联、协作”的农业经济生态，以提升产业链整体竞争力。

数字农业视域下农业经济管理的核心维度

　　围绕上述管理目标，数字农业背景下的农业经济管理需聚焦“数据资产化、产业链协同、资源精准配置、风险智能防控”四大核心维度，重构管理路径。

数据资产化管理：激活农业经济核心生产要素

　　在数字农业中，数据已成为与土地、劳动力、资本同等重要的核心生产要素，其核心要点涵盖数据采集、数据治理、数据价值转化三方面。数据采集需构建“全域化、实时化”且覆盖农业生产、经营、服务全流程的数据采集体系：生产端借助物联网传感器、无人机、卫星遥感等技术采集土壤墒情、作物长势、病虫害等数据;经营端通过电商平台、POS系统采集市场销量、价格波动、消费者偏好数据;服务端利用农业App、政务平台采集技术指导、政策补贴、金融服务数据。例如，湖南省益阳市的数字农业基地部署各类传感器2 000余个，日均采集数据10万条，为后续管理决策提供基础。数据治理针对采集数据“碎片化、多源化”的特点，需建立包括数据清洗(去除冗余、错误数据)、数据标注(为数据添加类别、属性标签)、数据脱敏(保护农户隐私与商业秘密)的标准化数据治理流程。数据价值转化通过数据分析与建模，将数据转化为可指导实践的决策建议或商业价值：基于生产数据构建“作物生长模型”以预测产量与品质，基于市场数据构建“需求预测模型”来指导种植结构调整，基于主体数据构建“信用评价模型”为金融机构提供贷款依据，如苏州市农业农村局创新打造的数字化平台之一，“作物云”平台依托“遥感+AI+移动互联网”技术，实现惠农补贴直达快享、农情数据实时调度、作物产量精准估算、农田协同管理和农业智能决策。

产业链数字化协同：打通农业经济全流程壁垒

　　结合传统农业产业链“断链、短链”问题突出以及数字技术可实现产业链各环节“数据互联、流程互通”的优势，“产业链数字化协同”成为农业经济管理关键维度，其核心要点体现为产前、产中、产后三个环节的协同：产前协同聚焦于“生产规划与资源准备”的数字化对接，通过大数据分析市场需求，结合气候、土壤数据制订种植计划，并联动种子、化肥企业实现生产资料精准供应，如山东省寿光市的“蔬菜产销服务平台”产前通过分析全国蔬菜需求数据，向种植户推送“适宜品种+种植规模”建议，同时对接种子企业提前备货，使得种植户生产资料采购成本降低，避免“盲目引种”导致的损失;产中协同实现“生产过程与技术服务”的数字化联动，通过物联网系统实时共享生产数据，使农业企业、科研机构能远程提供技术指导，政府部门可实时监管农产品质量，如黑龙江省北大荒农垦集团生产中通过北斗导航与物联网设备，实现种植户、企业、监管部门的生产数据共享，企业能远程指导种植户调整田间管理方案，监管部门可实时监测农药使用情况，促使大豆优质品率提升;产后协同推动“加工、物流、销售”的数字化整合，通过区块链技术实现农产品质量追溯，结合冷链物流数据优化运输路线，借助电商平台拓展销售渠道，以浙江省安吉县的“白茶数字产业链”为例，产后通过区块链记录茶叶加工、包装、运输全流程信息，消费者扫码可追溯，同时整合物流企业数据，实现“产地仓—区域仓—消费者”的精准配送，使茶叶运输损耗降低，电商销售额占比提升。

精准化资源配置：提升农业经济要素利用效率

　　数字技术凭借“精准化”这一核心优势，使得“精准化资源配置”成为农业经济管理的核心维度之一，其旨在借助数字工具达成土地、劳动力、资本等要素的最优配置：在土地资源精准配置方面，通过卫星遥感、GIS(地理信息系统)技术绘制“数字土壤地图”，以明确不同地块的肥力、酸碱度、适宜作物，进而指导农户进行差异化种植;在劳动力资源精准配置方面，利用数字化平台实现农业劳动力供需对接，结合农户技能数据匹配岗位需求，并通过在线培训提升劳动力数字素养，如山东省聊城市通过数字技术整合农业用工与农户服务，整合当地农业企业用工需求与农户技能信息，帮助农户实现精准就业，同时开展数字农业技能培训，使得参训农户数字工具使用率得到大幅提升;在资本资源精准配置方面，基于农业大数据构建“农户信用评价体系”，为金融机构提供精准放贷依据，且通过数字化平台实现财政补贴精准发放，如江苏省无锡市通过分析农户生产数据、销售记录、信用历史生成信用评分，实现精准画像，降低融资门槛，已惠及318家新型农业经营主体，覆盖家庭农场、合作社等小微农业主体，贷款发放效率显著提升。

智能化风险防控：增强农业经济抗风险能力

　　农业受自然、市场、政策风险较大影响，数字技术可实现风险“提前预警、快速响应”，故“智能化风险防控”为农业经济管理重要维度，其核心要点含风险监测、预警、处置三方面：风险监测是利用多源数据构建“全方位”风险监测体系，自然风险方面借助卫星遥感、气象传感器监测暴雨、干旱、病虫害等，市场风险方面经大数据分析价格波动、供需变化，政策风险方面通过政务平台跟踪政策调整，如湖北省武汉市开展农业风险监测，整合气象、市场、政策数据，实时监测12类自然风险、8类市场风险且监测覆盖率达90%;风险预警是基于AI算法构建“精准化”风险预警模型，对监测数据实时分析，当风险指标超阈值时自动推送预警信息，如河南省洛阳市通过AI模型分析气象数据，可提前72小时发布冰雹、洪涝预警，助农户提前采取防护措施，减少损失;风险处置是通过数字化平台实现“快速化”风险处置，联动保险、物流、企业等主体形成处置合力，农户遭遇自然灾害时可通过平台上传损失照片，保险公司通过无人机航拍定损，3天内完成理赔支付，同时平台对接周边企业，助农户解决受灾后产品销售、生产资料补充问题。

数字农业视域下农业经济管理的关键策略

　　为将上述管理要点落地，需从技术集成、主体培育、政策创新三方面制定关键策略，确保数字农业背景下农业经济管理高效推进。

技术集成策略：推动数字技术与农业经济管理深度融合

　　数字农业发展需避免“单一技术应用”，通过“多技术集成”提升管理效能，一方面推动“硬件+软件+数据”集成，如把物联网传感器、无人机等硬件设备与农业大数据平台、AI算法软件结合以实现“数据采集—分析—决策—执行”闭环管理;另一方面推动“跨领域技术融合”，如将区块链技术与农产品追溯结合、5G技术与远程技术指导结合、数字孪生技术与农业园区规划结合，如浙江省杭州市“数字孪生农场”通过融合5G、数字孪生、AI技术构建农场虚拟模型，可模拟不同气候、种植方式下生产效果，为管理决策提供可视化支持，让农场产量预测准确率达92%。

主体培育策略：提升农业经济主体的数字化能力

　　数字农业的落地需加强农户、农民专业合作社、企业等主体的数字化能力培育：针对小农户，组织专家下乡指导使用农业App、电商平台及编写通俗易懂数字工具操作手册的数字技能培训;针对农业企业支持其建设数字化管理团队并鼓励企业与高校、科研机构合作培养农业经济管理与数字技术复合型人才;针对农民专业合作社扶持其建设数字化服务平台为社员提供数据共享、技术指导、市场对接服务。

政策创新策略：完善数字农业经济管理的政策保障

　　政策支持作为数字农业经济管理推进的重要支撑，需从财政、金融、制度三方面创新政策：财政上设立重点支持大数据平台、物联网设备推广应用等农业数字化基础设施建设、技术研发与推广的数字农业专项基金;金融上推出贷款产品帮助农业企业解决资金问题且允许农业企业以农业数据资产作为质押物申请贷款的“数字农业贷”“数据质押贷”等创新金融产品来鼓励金融机构基于农业数据为农户、企业提供贷款;制度上制定有关农业数据管理、隐私保护、安全保障的规章制度来规范农业数据的采集、使用、共享。

　　数字农业发展给农业经济管理带来前所未有的机遇与挑战，核心要点围绕“提质增效、绿色低碳、协同共享”目标，从“数据资产化、产业链协同、资源精准配置、风险智能防控”四大维度重构管理体系且借技术集成、主体培育、政策创新三大策略推动落地。未来，需在数据共享机制、小农户数字化融入、跨区域协同管理等方面持续突破，夯实农业强国底座。

　　终审：魏文源

　　监审：王莉娟

　　编校：王婷婷