农业行业相关情况调研.docx

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1、农业大数据研究1引言2015年起政府部门相继出台政策文件，明确提出实施国家大数据战略，发展大数据在各行业，尤其是农业农村领域的应用。当前大数据的研究更多集中在工业、企事业单位、政府公共管理上，如李艳玲将大数据应用于企业会计管理；董欣格提出数据挖掘技术应用于银行业大数据的方案；徐晓贝,张继锋探究了大数据在智能交通系统中的应用；同时业界也注意到农业大数据的重要性，李强等提出集成先进数据采样技术，建立分布式、模块化、高效精准、低耗可持续的农业动态数据采集管理平台。刘宝印,杜洪燕认为在肇庆市建设农业大数据中心符合粤港澳大湾区农业发展需求,并对建设过程中可能遇到的问题提出思考。姜泽臻着重研究农业大数据在

2、农业风险防范中的作用。从文献统计分析看，目前大数据研究多在各行业的应用领域，客观比较大数据发展水平及农业大数据建设的区域差距，并结合两个区域指标体系的对比分析尚缺乏。基于此，研究建立区域大数据发展与区域农业大数据建设比较评价指标体系，横向比较各指标的区域差距,再纵向综合对比分析各区域各指标关联关系，总结各区域大数据及农业大数据战略实施存在的问题，探析今后发展方向和建设路径。2研究原理与方法2.1 构建比较评价体系结合当前研究成果，基于区域大数据发展、区域农业大数据建设的内涵，综合国家统计局、中华人民共和国农业农村部（以下简称“农业农村部”）、中华人民共和国商务部、中华人民共和国交通运输部（以下

3、简称“交通运输部”）、中华人民共和国工业和信息化部等部门统计报告，初选指标构建评价体系，通过主成分分析,筛选去除相关度低、共线高、采集难度大和数据存在问题或缺失的指标，建立区域大数据发展水平和区域农业大数据建设比较评价指标体系（如表1）。表1比较指标体系Table1Indexsystemofbigdataconstructionlevel2.2 指标权重确定采用模糊分析法，邀请研究领域学术专家和学者，政府科研部门人员，学校科研管理行政负责人组成专家评价团队，对指标的重要性循环打分，取加权平均值。权重为专家自身权重，即专家对指标含义的了解程度，对某项指标不了解得0分，了解得1分，很熟悉为2分，如

4、果某专家对每项指标都很熟悉则满分SC0RE=2n（n是指标数目），计专家权重为：专家m对指标K打分修正值为:指标权重为:同样得到二级指标权重ej。一级二级指标权重项量分为记为Ri,Ej,将第一次权重结果反馈给专家后请专家再次打分重复上面步骤，直至得到专家都认可的权重分配结果:得两个权重向量:2.3 计算综合得分采用峭权法（*,+）算子分别得到各区域乙D及其二级指标的模糊评价综合得分:2.4 综合分析说明结合原始数据、实地调研、系统综合评测和区域各指标得分情况，横向比较区域大数据发展水平与区域农业大数据建设水平，再纵向将各指标结合，综合对比分析其相互关系，揭示问题，提出建议。3大数据及农业大数据

5、发展总体现状调研分析3.1 大数据总体发展水平调研大数据产业规模状大。2020年中国大数据产业与AR、VR、5G、区块链、边缘智能等技术融合，规模达6388亿元，持续增长18.6%,预计2023年将超1万亿。互联网、政府、金融和电信规模合计77.6%,稳居前列。工业、健康医疗大数据产业链价值高，市场可期；农业大数据刚开始布局，是今后重点。大数据交易市场建设成效突出。至2020年全国共有功能完善的大数据交易中心24个，分部于全国各大区域，市场建设走向规范。大数据创新受到重视。国家和省级大数据实验室已数百家，如医疗大数据技术应用国家重点实验室，流程工业自动化国家重点实验室，大数据分析与应用安徽省重

6、点实验室，它们汇集高端人才和创新要素，不断探索大数据前沿领域，创新关键核心技术，引领产业创新发展。大数据产业园是大数据产业集聚和创新中心，支撑区域大数据产业高质量发展。华东、中南地区大数据产业园布局全面丰富，江苏、山东、安徽、福建、四川均建设了健康医疗大数据产业园。2021年数字政府经历15年建设，己基本覆盖全国，政务上网基本完成。京津冀、长江经济带、大湾区、成渝双城区需求量大，算力饱和；西部地区数据存量相对少，上架率低，数据中心算力供需不匹配。3.2 农业大数据建设总体现状调研大数据的重要作用已在各行业显现，而农业大数据经10年建设也已初具成效，调研总结如下。3.2.1 基础建设加速政府加快

7、网络覆盖和普及应用,全国行政村通光纤和通4G比例均超98%o到2020年9月止,农村宽带接入用户数达1.39亿户,年增488万户,年增长率8%9,到2020年底全国农村网民规模达3.09亿人，同比增长39.2%；农村互联网普及率为55.9%o截至2019年底基本实现乡村数字广播网络户户通,2021年前半年,全国乡镇快递网点己99%覆盖。通过邮政乡镇网点、村店、村邮站加盟等方式,农业电商服务点建设持续深入。农业智慧物流建设逐渐完善,配送体系日益成熟。3.2.2 单品大数据全产业链建设起步油料、天然橡胶、蔗、棉花、苹果、大豆单品大数据建设起步,初步形成面向全产业链的监测预警系统。国家级生猪大数据中

8、心开发了生猪产业数字监管平台,智能养殖平台，线上交易平台，生猪金融服务平台,为全产业链提供专业的数据查询、生猪交易、产业保险及金融服务。3.2.3 农业大数据系统应用深化农业农村部网站数据频道2018年1月上线,2020年3月升级改版，为用户提供大量权威、开放、可开发、可利用的数据。新型农业经营主体信息直报系统基于互联网大数据为经营主体提供金融服务。已入驻银行19家、农担公司（省级）22家、保险公司10家,提供377款产品。注册用户13.5万家,认证主体4.7万家。农产品市场信息平台构建了农业多源立体大数据资源池：监测批发市场实时数据；抓取电商、网络舆情等数据；采集物联网、卫星遥感气象、传感信

9、息数据；共享政府、实验室和检测机构的数据。截至2020年底,平台超20亿条接入数据,每天新增10万余条数据。实现了数字在线查询分析、可视化展示、监测预警分析、产销分析、农产品市场运行分析等多样化功能。建成了农药、兽药基础数据平台和农产品质量安全追溯平台，在农业产业各环节逐步推进,最终达到全过程追溯监管目标。通过农业电商等方式推进农业数字化经营。“互联网+乡村特色产业”、“互联网+农业新业态”,电商经营渠道不断扩宽,特色产品、乡村旅游、网红品牌引爆网络。全国农村创新创业导师库、专业化众创空间、科技企业孵化器建设已成规模,至2020上半年,全国已建成众创空间6959家、科技服务团队4849家和科技

10、企业62万家,就业人数近四百万。中国公共招聘网与各就业服务机构联网,初步建设覆盖城乡的就业服务平台。3.2.4 农业生产数字化初具成果初步建成全国农田“一张图”大数据中心,推进高标准农田上图入库,实现农田建设数字化管理。通过农情监测体系、全国农作物重大病虫监测预警信息系统、科学施肥专家查询系统、田块编码查询等应用，提升了种植业数字化。金种子云平台推动种业数据化。全面实行农机系统管理，加快智能农机装备推广应用。开通“农机线上”、“农机直通车”、线上农机作业对接，合理调度机具、安排生产,提供“全程机械化+综合农事”等服务。养殖场直联直报、养殖技术线上指导服务系统不断完善；渔船渔港信息管理系统、渔业

11、生产大数据平台建设稳步推进；畜牧业、渔业数字化初步形成。3.2.5 乡村建设数字化进步显著云计算、大数据等技术应用，深化“互联网+政务”、“互联网+党建”,农村宅基地信息化管理、土地承包信息平台建设。推动农村社区管理网格化,与公安、卫生健康、交通运输等部门数据整合,实现乡村建设管理智能化、数字化、精准化。中国人民银行开发一体化金融数字服务平台，深入推进农村基础金融服务。中华人民共和国文化和旅游部（以下简称“文化和旅游部”）持续实施公共数字文化建设项目,年安排资金5.62亿元。通过非物质文化遗产线上集中展播，大力支持农村农耕文化、曲艺等传承发展，持续推进中国传统村落数字博物馆建设,以全景漫游、三

12、维实景等形式全方位展示传统村落的文化内涵和魅力。基本建成现代公共法律服务体系，提供覆盖城乡、均等普惠的公平法律服务。中华人民共和国人力资源和社会保障部稳步推进全国统一的社会保险公共服务平台、医保平台,使全国社保、医保智能信息化。中华人民共和国教育部加快数字教育建设,落实农村学校联网项目,优质数字教育资源共建共享，覆盖城乡，基本实现教育资源城乡均等、普惠。中华人民共和国水利部自2018年起运用遥感技术、无人机、移动终端等技术,对水土流失动态监测防控。2020年河湖遥感“四查”平台建设完成。12369热线、微信平台运营，基于网络引导公众共同维护绿色生态环境。4区域大数据发展水平及区域农业大数据建设

13、比较分析4.1建立比较指标体系参考中国大数据区域评估报告（2021年），调研各省农业厅网站及相关应用系统和政务服务系统，统计每个网站接入国家农业信息系统数量和各省开发的农业数据管理系统个数，政务系统接入状况及新型农业经营主体信贷直通车建设;分阶段对每个系统的数据采集、分析、应用，各系统数据的准确性、标准性、时效性进行评测；结合区域农业电子商务和农业合作社电子商务销售状况，依据指标选用规定及权重确定模型，建立比较指标体系。调研查阅工信部、农业农村部、商务部、国家统计局、交通运输部、文化和旅游部等网站，同时参考中国电子信息产业发展研究院、艾瑞网、阿里研窕院历年的大数据及相关统计报告，汇总统计202

14、0年各省地域大数据发展水平、农业大数据建设及其二级指标的精确数据，分步分析。4.2.2区域大数据总体水平比较分析参考中国电子信息产业发展研究报告，对全国区域大数据水平进行评估，得出各省评价指标，按得分分为3060分；2030分；1020分三个梯队。位居第一的广东59.17分和最差的西藏自治区11.4分相差很多，除经济原因，基础建设应是重要制约因素。图1区域GDP与大数据发展指标比较分析（数据来源：统计局、中国电子信息产业发展研究院）Fig.1ComparativeanalysisofregionalGDPandbigdatadevelopmentindicators结合2020年各省GDP数据

15、，东部地区整体表现亮眼，经济、大数据发展指标均表现较好，四川、湖北大数据发展水平表现不凡，根据大数据产业园建设分布可知，数据应用应是这两省关注重点；河南、安徽、湖南、河北各省经济良好，但大数据发展水平指标不高，需重点推进；山西等11省大数据发展指标低于20,GDP也普遍低于二万亿，经济发展落后，需加快数据化进程，以数字经济驱动产业经济发展。大数据总体水平与其五个二级指标的走势来看，大数据发展环境指数、创新指标和总体应用与大数据总体水平趋势基本相同，仍呈现东高西低的状态，尤其是经济水平发展制约大数据基础建设及大数据创新科技园的设定，使得西部大数据发展环境指数和创新指数普遍较低，与东部地区差距较大

16、。各区域大数据总体应用的差距相对其他四个指标较小，充分发挥大数据的功能受到各省域普遍接受和重视。数据资源变化却与总体水平不符，重庆、辽宁、陕西、山西、吉林、内蒙古、云南、甘肃几省（自治区、直辖市）出现了O指标，说明政府层面数据开放没有实施到位，数字资源缺乏，严重影响大数据在商业、农业、民生的应用。而经济落后的贵州却有相当丰富的数据资源，政策影响下的数据开放充分，也使得其数据的总体应用表现不俗。产业规模指数也有大波动，贵州省虽有较好发展环境和数据资源，但因没有形成高效产业规模，加之创新力度不够，总体水平并不高。1.1.2 大数据发展环境指数影响因素比较分析如图2东部各省（自治区、直辖市）发展环境整体优越，四川、贵州和河南三省入围前十位，其政策促进效应突出，西藏、青海远远落后，环境建设需要加强。图2区域大数据发展环境和行业应用比较分析（数据来源：中国电子信息产