陶 耘 成謝鋒

（1.池州學(xué)院，池州 247000；2.南京郵電大學(xué)，南京 210003）

1 引言

2015 年起政府部門相繼出臺(tái)政策文件，明確提出實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，發(fā)展大數(shù)據(jù)在各行業(yè)，尤其是農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域的應(yīng)用[1]。當(dāng)前大數(shù)據(jù)的研究更多集中在工業(yè)、企事業(yè)單位、政府公共管理上，如李艷玲將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)會(huì)計(jì)管理[2]；董欣格提出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于銀行業(yè)大數(shù)據(jù)的方案[3]；徐曉貝,張繼鋒探究了大數(shù)據(jù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用[4]；同時(shí)業(yè)界也注意到農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的重要性，李強(qiáng)等提出集成先進(jìn)數(shù)據(jù)采樣技術(shù)，建立分布式、模塊化、高效精準(zhǔn)、低耗可持續(xù)的農(nóng)業(yè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集管理平臺(tái)[5]。劉寶印,杜洪燕認(rèn)為在肇慶市建設(shè)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心符合粵港澳大灣區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展需求,并對(duì)建設(shè)過程中可能遇到的問題提出思考[6]。姜澤臻著重研究農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范中的作用[7]。從文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析看，目前大數(shù)據(jù)研究多在各行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域，客觀比較大數(shù)據(jù)發(fā)展水平及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)的區(qū)域差距，并結(jié)合兩個(gè)區(qū)域指標(biāo)體系的對(duì)比分析尚缺乏?；诖?，研究建立區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展與區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)比較評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，橫向比較各指標(biāo)的區(qū)域差距，再縱向綜合對(duì)比分析各區(qū)域各指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系，總結(jié)各區(qū)域大數(shù)據(jù)及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實(shí)施存在的問題，探析今后發(fā)展方向和建設(shè)路徑。

2 研究原理與方法

2.1 構(gòu)建比較評(píng)價(jià)體系

結(jié)合當(dāng)前研究成果，基于區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展、區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)的內(nèi)涵，綜合國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中華人民共和國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部（以下簡(jiǎn)稱“農(nóng)業(yè)農(nóng)村部”）、中華人民共和國(guó)商務(wù)部、中華人民共和國(guó)交通運(yùn)輸部（以下簡(jiǎn)稱“交通運(yùn)輸部”）、中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部等部門統(tǒng)計(jì)報(bào)告，初選指標(biāo)構(gòu)建評(píng)價(jià)體系，通過主成分分析，篩選去除相關(guān)度低、共線高、采集難度大和數(shù)據(jù)存在問題或缺失的指標(biāo)，建立區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展水平和區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)比較評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（如表1）。

表1 比較指標(biāo)體系Table 1 Index system of big data construction level

2.2 指標(biāo)權(quán)重確定

采用模糊分析法，邀請(qǐng)研究領(lǐng)域?qū)W術(shù)專家和學(xué)者，政府科研部門人員，學(xué)校科研管理行政負(fù)責(zé)人組成專家評(píng)價(jià)團(tuán)隊(duì)，對(duì)指標(biāo)的重要性循環(huán)打分，取加權(quán)平均值。權(quán)重為專家自身權(quán)重，即專家對(duì)指標(biāo)含義的了解程度，對(duì)某項(xiàng)指標(biāo)不了解得0 分，了解得1 分，很熟悉為2 分，如果某專家對(duì)每項(xiàng)指標(biāo)都很熟悉則滿分SCORE=2n（n是指標(biāo)數(shù)目），計(jì)專家權(quán)重為：

專家m對(duì)指標(biāo)K打分修正值為：

指標(biāo)權(quán)重為：

同樣得到二級(jí)指標(biāo)權(quán)重ej。一級(jí)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重項(xiàng)量分為記為Ri，Ej，將第一次權(quán)重結(jié)果反饋給專家后請(qǐng)專家再次打分重復(fù)上面步驟，直至得到專家都認(rèn)可的權(quán)重分配結(jié)果:

得兩個(gè)權(quán)重向量：

2.3 計(jì)算綜合得分

采用熵權(quán)法（*，+）算子分別得到各區(qū)域Z，D 及其二級(jí)指標(biāo)的模糊評(píng)價(jià)綜合得分：

2.4 綜合分析說明

結(jié)合原始數(shù)據(jù)、實(shí)地調(diào)研、系統(tǒng)綜合評(píng)測(cè)和區(qū)域各指標(biāo)得分情況，橫向比較區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展水平與區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)水平，再縱向?qū)⒏髦笜?biāo)結(jié)合，綜合對(duì)比分析其相互關(guān)系，揭示問題，提出建議。

3 大數(shù)據(jù)及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展總體現(xiàn)狀調(diào)研分析

3.1 大數(shù)據(jù)總體發(fā)展水平調(diào)研

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模狀大。2020 年中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)與AR、VR、5G、區(qū)塊鏈、邊緣智能等技術(shù)融合，規(guī)模達(dá)6388 億元，持續(xù)增長(zhǎng)18.6%，預(yù)計(jì)2023 年將超1 萬(wàn)億?；ヂ?lián)網(wǎng)、政府、金融和電信規(guī)模合計(jì)77.6%，穩(wěn)居前列。工業(yè)、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值高，市場(chǎng)可期；農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)剛開始布局，是今后重點(diǎn)[8][9]。

大數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)建設(shè)成效突出。至2020 年全國(guó)共有功能完善的大數(shù)據(jù)交易中心24 個(gè)，分部于全國(guó)各大區(qū)域，市場(chǎng)建設(shè)走向規(guī)范。

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新受到重視。國(guó)家和省級(jí)大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室已數(shù)百家，如醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，流程工業(yè)自動(dòng)化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，它們匯集高端人才和創(chuàng)新要素，不斷探索大數(shù)據(jù)前沿領(lǐng)域，創(chuàng)新關(guān)鍵核心技術(shù)，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展[8]。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚和創(chuàng)新中心，支撐區(qū)域大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。華東、中南地區(qū)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園布局全面豐富，江蘇、山東、安徽、福建、四川均建設(shè)了健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園[8]。

2021 年數(shù)字政府經(jīng)歷15 年建設(shè)，已基本覆蓋全國(guó)，政務(wù)上網(wǎng)基本完成。

京津冀、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、大灣區(qū)、成渝雙城區(qū)需求量大，算力飽和；西部地區(qū)數(shù)據(jù)存量相對(duì)少，上架率低[8]，數(shù)據(jù)中心算力供需不匹配。

3.2 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)總體現(xiàn)狀調(diào)研

大數(shù)據(jù)的重要作用已在各行業(yè)顯現(xiàn)，而農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)經(jīng)10年建設(shè)也已初具成效，調(diào)研總結(jié)如下。

3.2.1 基礎(chǔ)建設(shè)加速

政府加快網(wǎng)絡(luò)覆蓋和普及應(yīng)用,全國(guó)行政村通光纖和通4G 比例均超98%。到2020 年9 月止,農(nóng)村寬帶接入用戶數(shù)達(dá)1.39 億戶,年增488 萬(wàn)戶,年增長(zhǎng)率8%[9]，到2020年底全國(guó)農(nóng)村網(wǎng)民規(guī)模達(dá)3.09億人，同比增長(zhǎng)39.2%；農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率為55.9%。

截至2019 年底基本實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村數(shù)字廣播網(wǎng)絡(luò)戶戶通,2021 年前半年,全國(guó)鄉(xiāng)鎮(zhèn)快遞網(wǎng)點(diǎn)已99%覆蓋。通過郵政鄉(xiāng)鎮(zhèn)網(wǎng)點(diǎn)、村店、村郵站加盟等方式,農(nóng)業(yè)電商服務(wù)點(diǎn)建設(shè)持續(xù)深入。農(nóng)業(yè)智慧物流建設(shè)逐漸完善,配送體系日益成熟[10][11][12]。

3.2.2 單品大數(shù)據(jù)全產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)起步

油料、天然橡膠、蔗、棉花、蘋果、大豆單品大數(shù)據(jù)建設(shè)起步,初步形成面向全產(chǎn)業(yè)鏈的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。國(guó)家級(jí)生豬大數(shù)據(jù)中心開發(fā)了生豬產(chǎn)業(yè)數(shù)字監(jiān)管平臺(tái)，智能養(yǎng)殖平臺(tái)，線上交易平臺(tái)，生豬金融服務(wù)平臺(tái),為全產(chǎn)業(yè)鏈提供專業(yè)的數(shù)據(jù)查詢、生豬交易、產(chǎn)業(yè)保險(xiǎn)及金融服務(wù)[13]。

3.2.3 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用深化

農(nóng)業(yè)農(nóng)村部網(wǎng)站數(shù)據(jù)頻道2018年1月上線,2020年3 月升級(jí)改版，為用戶提供大量權(quán)威、開放、可開發(fā)、可利用的數(shù)據(jù)[13]。

新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體信息直報(bào)系統(tǒng)基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)為經(jīng)營(yíng)主體提供金融服務(wù)。已入駐銀行19 家、農(nóng)擔(dān)公司（省級(jí)）22 家、保險(xiǎn)公司10 家,提供377 款產(chǎn)品。注冊(cè)用戶13.5萬(wàn)家,認(rèn)證主體4.7萬(wàn)家[13]。

農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)信息平臺(tái)構(gòu)建了農(nóng)業(yè)多源立體大數(shù)據(jù)資源池：監(jiān)測(cè)批發(fā)市場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；抓取電商、網(wǎng)絡(luò)輿情等數(shù)據(jù)；采集物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星遙感氣象、傳感信息數(shù)據(jù)；共享政府、實(shí)驗(yàn)室和檢測(cè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)。截至2020年底,平臺(tái)超20 億條接入數(shù)據(jù),每天新增10 萬(wàn)余條數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)了數(shù)字在線查詢分析、可視化展示、監(jiān)測(cè)預(yù)警分析、產(chǎn)銷分析、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)運(yùn)行分析等多樣化功能[13]。

建成了農(nóng)藥、獸藥基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯平臺(tái)，在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)逐步推進(jìn),最終達(dá)到全過程追溯監(jiān)管目標(biāo)[14]。

通過農(nóng)業(yè)電商等方式推進(jìn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)”、“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)”,電商經(jīng)營(yíng)渠道不斷擴(kuò)寬,特色產(chǎn)品、鄉(xiāng)村旅游、網(wǎng)紅品牌引爆網(wǎng)絡(luò)。

全國(guó)農(nóng)村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師庫(kù)、專業(yè)化眾創(chuàng)空間、科技企業(yè)孵化器建設(shè)已成規(guī)模，至2020 上半年,全國(guó)已建成眾創(chuàng)空間6959 家、科技服務(wù)團(tuán)隊(duì)4849 家和科技企業(yè)62萬(wàn)家,就業(yè)人數(shù)近四百萬(wàn)。中國(guó)公共招聘網(wǎng)與各就業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)聯(lián)網(wǎng),初步建設(shè)覆蓋城鄉(xiāng)的就業(yè)服務(wù)平臺(tái)[13]。

3.2.4 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化初具成果

初步建成全國(guó)農(nóng)田“一張圖”大數(shù)據(jù)中心,推進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田上圖入庫(kù),實(shí)現(xiàn)農(nóng)田建設(shè)數(shù)字化管理。

通過農(nóng)情監(jiān)測(cè)體系、全國(guó)農(nóng)作物重大病蟲監(jiān)測(cè)預(yù)警信息系統(tǒng)、科學(xué)施肥專家查詢系統(tǒng)、田塊編碼查詢等應(yīng)用，提升了種植業(yè)數(shù)字化。金種子云平臺(tái)推動(dòng)種業(yè)數(shù)據(jù)化。全面實(shí)行農(nóng)機(jī)系統(tǒng)管理，加快智能農(nóng)機(jī)裝備推廣應(yīng)用。開通“農(nóng)機(jī)線上”、“農(nóng)機(jī)直通車”、線上農(nóng)機(jī)作業(yè)對(duì)接，合理調(diào)度機(jī)具、安排生產(chǎn),提供“全程機(jī)械化+綜合農(nóng)事”等服務(wù)[13]。養(yǎng)殖場(chǎng)直聯(lián)直報(bào)、養(yǎng)殖技術(shù)線上指導(dǎo)服務(wù)系統(tǒng)不斷完善；漁船漁港信息管理系統(tǒng)、漁業(yè)生產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)；畜牧業(yè)、漁業(yè)數(shù)字化初步形成。

3.2.5 鄉(xiāng)村建設(shè)數(shù)字化進(jìn)步顯著

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)應(yīng)用，深化“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”、“互聯(lián)網(wǎng)+黨建”,農(nóng)村宅基地信息化管理、土地承包信息平臺(tái)建設(shè)。推動(dòng)農(nóng)村社區(qū)管理網(wǎng)格化,與公安、衛(wèi)生健康、交通運(yùn)輸?shù)炔块T數(shù)據(jù)整合,實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村建設(shè)管理智能化、數(shù)字化、精準(zhǔn)化[13]。中國(guó)人民銀行開發(fā)一體化金融數(shù)字服務(wù)平臺(tái)，深入推進(jìn)農(nóng)村基礎(chǔ)金融服務(wù)[11]。中華人民共和國(guó)文化和旅游部（以下簡(jiǎn)稱“文化和旅游部”）持續(xù)實(shí)施公共數(shù)字文化建設(shè)項(xiàng)目,年安排資金5.62 億元。通過非物質(zhì)文化遺產(chǎn)線上集中展播，大力支持農(nóng)村農(nóng)耕文化、曲藝等傳承發(fā)展，持續(xù)推進(jìn)中國(guó)傳統(tǒng)村落數(shù)字博物館建設(shè),以全景漫游、三維實(shí)景等形式全方位展示傳統(tǒng)村落的文化內(nèi)涵和魅力[13]?；窘ǔ涩F(xiàn)代公共法律服務(wù)體系，提供覆蓋城鄉(xiāng)、均等普惠的公平法律服務(wù)。中華人民共和國(guó)人力資源和社會(huì)保障部穩(wěn)步推進(jìn)全國(guó)統(tǒng)一的社會(huì)保險(xiǎn)公共服務(wù)平臺(tái)、醫(yī)保平臺(tái),使全國(guó)社保、醫(yī)保智能信息化[13][14]。中華人民共和國(guó)教育部加快數(shù)字教育建設(shè),落實(shí)農(nóng)村學(xué)校聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目,優(yōu)質(zhì)數(shù)字教育資源共建共享，覆蓋城鄉(xiāng)，基本實(shí)現(xiàn)教育資源城鄉(xiāng)均等、普惠[13]。中華人民共和國(guó)水利部自2018 年起運(yùn)用遙感技術(shù)、無人機(jī)、移動(dòng)終端等技術(shù),對(duì)水土流失動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)防控。2020 年河湖遙感“四查”平臺(tái)建設(shè)完成[14]。12369 熱線、微信平臺(tái)運(yùn)營(yíng)，基于網(wǎng)絡(luò)引導(dǎo)公眾共同維護(hù)綠色生態(tài)環(huán)境[13]。

4 區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展水平及區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)比較分析

4.1 建立比較指標(biāo)體系

參考中國(guó)大數(shù)據(jù)區(qū)域評(píng)估報(bào)告（2021年）[9]，調(diào)研各省農(nóng)業(yè)廳網(wǎng)站及相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)和政務(wù)服務(wù)系統(tǒng)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)站接入國(guó)家農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)量和各省開發(fā)的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)個(gè)數(shù)，政務(wù)系統(tǒng)接入狀況及新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體信貸直通車建設(shè)；分階段對(duì)每個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、分析、應(yīng)用，各系統(tǒng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、標(biāo)準(zhǔn)性、時(shí)效性進(jìn)行評(píng)測(cè)；結(jié)合區(qū)域農(nóng)業(yè)電子商務(wù)和農(nóng)業(yè)合作社電子商務(wù)銷售狀況，依據(jù)指標(biāo)選用規(guī)定及權(quán)重確定模型，建立比較指標(biāo)體系。

調(diào)研查閱工信部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、商務(wù)部、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、交通運(yùn)輸部、文化和旅游部等網(wǎng)站，同時(shí)參考中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院、艾瑞網(wǎng)、阿里研究院歷年的大數(shù)據(jù)及相關(guān)統(tǒng)計(jì)報(bào)告，匯總統(tǒng)計(jì)2020 年各省地域大數(shù)據(jù)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)及其二級(jí)指標(biāo)的精確數(shù)據(jù)，分步分析。

4.2.2 區(qū)域大數(shù)據(jù)總體水平比較分析

參考中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報(bào)告，對(duì)全國(guó)區(qū)域大數(shù)據(jù)水平進(jìn)行評(píng)估，得出各省評(píng)價(jià)指標(biāo)，按得分分為30～60 分；20～30 分；10～20 分三個(gè)梯隊(duì)。位居第一的廣東59.17分和最差的西藏自治區(qū)11.4分相差很多，除經(jīng)濟(jì)原因，基礎(chǔ)建設(shè)應(yīng)是重要制約因素[9]。

圖1 區(qū)域GDP與大數(shù)據(jù)發(fā)展指標(biāo)比較分析(數(shù)據(jù)來源：統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院)Fig.1 Comparative analysis of regional GDP and big data development indicators

結(jié)合2020 年各省GDP 數(shù)據(jù)，東部地區(qū)整體表現(xiàn)亮眼，經(jīng)濟(jì)、大數(shù)據(jù)發(fā)展指標(biāo)均表現(xiàn)較好，四川、湖北大數(shù)據(jù)發(fā)展水平表現(xiàn)不凡，根據(jù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園建設(shè)分布可知，數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)是這兩省關(guān)注重點(diǎn)；河南、安徽、湖南、河北各省經(jīng)濟(jì)良好，但大數(shù)據(jù)發(fā)展水平指標(biāo)不高，需重點(diǎn)推進(jìn)；山西等11 省大數(shù)據(jù)發(fā)展指標(biāo)低于20，GDP 也普遍低于二萬(wàn)億，經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后，需加快數(shù)據(jù)化進(jìn)程，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[9]。

大數(shù)據(jù)總體水平與其五個(gè)二級(jí)指標(biāo)的走勢(shì)來看，大數(shù)據(jù)發(fā)展環(huán)境指數(shù)、創(chuàng)新指標(biāo)和總體應(yīng)用與大數(shù)據(jù)總體水平趨勢(shì)基本相同，仍呈現(xiàn)東高西低的狀態(tài)，尤其是經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展制約大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)及大數(shù)據(jù)創(chuàng)新科技園的設(shè)定，使得西部大數(shù)據(jù)發(fā)展環(huán)境指數(shù)和創(chuàng)新指數(shù)普遍較低，與東部地區(qū)差距較大。各區(qū)域大數(shù)據(jù)總體應(yīng)用的差距相對(duì)其他四個(gè)指標(biāo)較小，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的功能受到各省域普遍接受和重視。

數(shù)據(jù)資源變化卻與總體水平不符，重慶、遼寧、陜西、山西、吉林、內(nèi)蒙古、云南、甘肅幾省(自治區(qū)、直轄市）出現(xiàn)了0 指標(biāo)，說明政府層面數(shù)據(jù)開放沒有實(shí)施到位，數(shù)字資源缺乏，嚴(yán)重影響大數(shù)據(jù)在商業(yè)、農(nóng)業(yè)、民生的應(yīng)用。而經(jīng)濟(jì)落后的貴州卻有相當(dāng)豐富的數(shù)據(jù)資源，政策影響下的數(shù)據(jù)開放充分，也使得其數(shù)據(jù)的總體應(yīng)用表現(xiàn)不俗。

產(chǎn)業(yè)規(guī)模指數(shù)也有大波動(dòng)，貴州省雖有較好發(fā)展環(huán)境和數(shù)據(jù)資源，但因沒有形成高效產(chǎn)業(yè)規(guī)模，加之創(chuàng)新力度不夠，總體水平并不高[9]。

4.2.2 大數(shù)據(jù)發(fā)展環(huán)境指數(shù)影響因素比較分析

如圖2 東部各省(自治區(qū)、直轄市）發(fā)展環(huán)境整體優(yōu)越，四川、貴州和河南三省入圍前十位，其政策促進(jìn)效應(yīng)突出，西藏、青海遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后，環(huán)境建設(shè)需要加強(qiáng)。

圖2 區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展環(huán)境和行業(yè)應(yīng)用比較分析（數(shù)據(jù)來源：中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院）Fig.2 Comparative analysis of regional big data development environment and industrial application

大數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)已在各省建立，河北省指標(biāo)12.11最低，組織建設(shè)與其大數(shù)據(jù)需求不匹配。

貴州省以68.82 的政策環(huán)境指數(shù)遙遙領(lǐng)先，肯定了其大數(shù)據(jù)政策的成效。

廣東省、北京市基礎(chǔ)建設(shè)環(huán)境指數(shù)領(lǐng)先，江蘇、浙江、上海等東部省(自治區(qū)、直轄市）緊隨其后。西部地區(qū)指數(shù)較低，信息基礎(chǔ)建設(shè)區(qū)域發(fā)展不平衡。

江蘇省、廣東省大數(shù)據(jù)集聚示范成效突出，西南西北集聚效應(yīng)沒有發(fā)揮，水平相差極大。

北京市、廣東省、上海市已形成較成熟的人才管理體系，人才集聚優(yōu)勢(shì)顯著，智力保障指數(shù)高。江蘇、浙江、四川、湖北、山東、福建、河南等省(自治區(qū)、直轄市）近年人才政策對(duì)大數(shù)據(jù)優(yōu)秀人才吸引力顯著增強(qiáng)[9]。

4.2.3 區(qū)域大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用比較分析

大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用總體水平分為三個(gè)階梯如圖3。指數(shù)52 以上,包括北上廣和江浙地區(qū)，大數(shù)據(jù)發(fā)展水平及應(yīng)用水平都比較高;指數(shù)38 以上，主要為東部地區(qū)、成渝和東北地區(qū)13 省(自治區(qū)、直轄市），安徽、重慶大數(shù)據(jù)發(fā)展水平不在前列，但應(yīng)用受到重視，指標(biāo)較高；指數(shù)26～37，以中西部地區(qū)、西南地區(qū)為主的13省(自治區(qū)、直轄市）。

圖3 區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)比較分析Fig.3 Comparative analysis of regional agricultural big data construction

按指標(biāo)分析近兩年各(自治區(qū)、直轄市）數(shù)字政務(wù)均大幅提高，政務(wù)應(yīng)用差距不大。工業(yè)應(yīng)用仍是東部、京津水平較高。西南工業(yè)中心成渝也列第一梯隊(duì)。江蘇省、山東省因其工業(yè)智能化建設(shè)成效顯著，分列前兩位。農(nóng)業(yè)、電子商務(wù)重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用與地區(qū)GDP排名呈正相關(guān)，浙江省以68.8%的農(nóng)業(yè)數(shù)字化水平領(lǐng)先重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用[9]。浙江省、上海市、北京市在教育、醫(yī)療等民生領(lǐng)域應(yīng)用位列前三。中部、東部地區(qū)發(fā)展整體較好[9]，西藏自治區(qū)受經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響，應(yīng)用受到限制。數(shù)據(jù)資源開放對(duì)重點(diǎn)行業(yè)及民生應(yīng)用也有很大影響，數(shù)據(jù)資源指標(biāo)為0 的重慶等幾個(gè)省域重點(diǎn)行業(yè)及民生應(yīng)用得分都不高，大數(shù)據(jù)建設(shè)應(yīng)該更加親民，應(yīng)用技能的普及應(yīng)該進(jìn)一步加強(qiáng)。

4.3 區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)比較分析

4.3.1 區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)總體比較分析

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)總體指標(biāo)安徽、山東省表現(xiàn)搶眼，安徽省重點(diǎn)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)電商的應(yīng)用，山東省則更注重農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)，江蘇省、浙江省和廣東省系統(tǒng)建設(shè)和電商應(yīng)用雙管齊下，總體指標(biāo)表現(xiàn)不俗，作為農(nóng)業(yè)大省，河南近年尤其注重農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)，也以3.13總分進(jìn)入第一梯隊(duì)。西北西南大部分省系統(tǒng)建設(shè)不完善，造成總體指標(biāo)較低，北京、天津、上海在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的投入遠(yuǎn)低于其他行業(yè)，總分也處于較低水平，需要指出的是做為中部工業(yè)大省，湖北農(nóng)業(yè)系統(tǒng)建設(shè)和應(yīng)用落后，除去不可預(yù)測(cè)因素，對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)的政策規(guī)劃不到位是重要原因。大多數(shù)省份農(nóng)業(yè)系統(tǒng)建設(shè)與農(nóng)業(yè)電商應(yīng)用不匹配，影響著大數(shù)據(jù)建設(shè)總體指標(biāo)，其中安徽省、山東省、河南省系統(tǒng)建設(shè)跟不上應(yīng)用，成為農(nóng)業(yè)向更高精發(fā)展的桎梏，而河北省、福建省、上海市、江西省系統(tǒng)建設(shè)走在前列，但應(yīng)用較少，造成資源的浪費(fèi)。完善系統(tǒng)建設(shè)，創(chuàng)新電商應(yīng)用，各省農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)必須兩手抓。

4.3.2 區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)比較分析

經(jīng)評(píng)價(jià)得，各省農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)分布不均衡，河北省借力京津冀區(qū)域大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園的建立，加快農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)，取得亮眼成績(jī)，而數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展保持良好態(tài)勢(shì)的江蘇、浙江、山東各省的也取得較好成績(jī)，四川省、湖北省系統(tǒng)建設(shè)卻突顯落后。

具體分析得各省電子政務(wù)下的農(nóng)業(yè)行政辦事建設(shè)都比較全面，能夠做到行政辦事一網(wǎng)通，但是部分省辦事操作復(fù)雜，智能化、可視化差，大部分系統(tǒng)沒有老年界面，只有少量省有語(yǔ)音播報(bào)，使用效率低。

新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體信貸直通車在每個(gè)省農(nóng)業(yè)廳的顯著位置均有接入接口，政府對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的金融支持力度加大。

圖4 區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)比較分析（有效計(jì)數(shù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、分析、應(yīng)用，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、標(biāo)準(zhǔn)性、時(shí)效性評(píng)測(cè)需大于70分）Fig.4 Comparative analysis of regional agricultural big data system construction

對(duì)各省農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)開發(fā)比較分析得河北、江蘇、廣西3 省位列第一，目前都有9 個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)在使用，浙江省、福建省的系統(tǒng)建設(shè)也全面鋪開，達(dá)到8個(gè)，山東省位列第3，有7 個(gè)系統(tǒng)應(yīng)用，還有兩個(gè)在建設(shè)，作為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中心之一的青島，及農(nóng)產(chǎn)品集散中心萊西、濟(jì)南均建有智慧農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)高效應(yīng)用使本地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展位居全省前列。但值得注意的是，山東、江蘇、浙江、廣西4 省接入國(guó)家農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)的個(gè)數(shù)均只有1 個(gè)，且接口并不顯著，說明這幾個(gè)省農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的開放和協(xié)同還沒得到應(yīng)有的重視，與其區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展中心的地位不符合，影響了區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)整體發(fā)展進(jìn)程。

各省農(nóng)業(yè)廳網(wǎng)站都建立了與中國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部的鏈接，可直接接入全國(guó)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其他的國(guó)家農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)接入各省不平均，天津市接入最多達(dá)到5個(gè)，自建系統(tǒng)卻只有1個(gè)；國(guó)家農(nóng)業(yè)信息系統(tǒng)中中國(guó)農(nóng)業(yè)品牌公共服務(wù)平臺(tái)、全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場(chǎng)價(jià)格信息系統(tǒng)被接入最多，國(guó)家農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯平臺(tái)接入不理想，山西、山東、安徽、江蘇、福建、河南、廣西、貴州、陜西、新疆等省(自治區(qū)、直轄市）均自建了省農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯平臺(tái)，各省對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量比較重視，但協(xié)同性差，數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)質(zhì)量和時(shí)效性因各地農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)水平不同而參差不齊，影響全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控效果。各省農(nóng)機(jī)數(shù)字化建設(shè)都有進(jìn)展，大部分網(wǎng)站都有農(nóng)機(jī)信息查詢，有11 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市）建設(shè)了農(nóng)機(jī)管理系統(tǒng)，尤其是農(nóng)業(yè)大省，如山東、河南、河北、廣西等，農(nóng)機(jī)管理系統(tǒng)功能全面，使用率較高。凸顯了農(nóng)機(jī)自動(dòng)化推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的作用。

4.3.3 區(qū)域農(nóng)業(yè)電子商務(wù)應(yīng)用比較分析

對(duì)比區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額及農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額占比得，廣東省的農(nóng)產(chǎn)品零售額最高，達(dá)到750 億元；內(nèi)蒙古、吉林、吉林、山西、西藏、遼寧、寧夏、貴州、云南等省(自治區(qū)、直轄市）雖然縣域網(wǎng)絡(luò)零售額小，但是農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售占比高，充分說明電商對(duì)農(nóng)業(yè)的帶動(dòng)作用對(duì)西部及北部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響極大[14]。今后這些省域應(yīng)以農(nóng)業(yè)電商為推手，建立健全農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)體系，進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展。

圖5 區(qū)域農(nóng)業(yè)電子商務(wù)應(yīng)用比較分析Fig.5 Comparative analysis of regional agricultural e-commerce application

2020 年，全國(guó)開展電子商務(wù)的農(nóng)民合作社達(dá)2473 個(gè)，安徽省有68 個(gè)，網(wǎng)絡(luò)零售額排名第一；山東省有364 個(gè)，網(wǎng)絡(luò)零售額排名第二，而這兩省農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)也初具規(guī)模[14]。但總的來說農(nóng)業(yè)合作社網(wǎng)絡(luò)零售額占比不高，均在20%以下，說明農(nóng)業(yè)電商生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)還不全面，現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)電商仍以分散個(gè)體經(jīng)營(yíng)為主，對(duì)農(nóng)業(yè)電商協(xié)同標(biāo)準(zhǔn)化高質(zhì)量發(fā)展有一定的阻礙。

4.4 綜合對(duì)比分析

結(jié)合區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展水平指數(shù)及大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)等重點(diǎn)行業(yè)的應(yīng)用指數(shù)，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)及其系統(tǒng)建設(shè)和農(nóng)業(yè)電商應(yīng)用指標(biāo)得，區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展水平與大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)等重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用水平基本趨同，而農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)與區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展水平卻有一些偏差，與農(nóng)業(yè)電商得分表現(xiàn)也不完全一致，如北京、天津、上海大數(shù)據(jù)發(fā)展水平很高，但農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)及農(nóng)業(yè)電商表現(xiàn)卻并不突出，這與3 個(gè)直轄市的工業(yè)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)比重不均衡有關(guān)系，作為京津冀和長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展中心，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還是比較完善，但農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)的中心作用卻不突出。河北省雖大數(shù)據(jù)發(fā)展水平并不居前，但因河北農(nóng)業(yè)大開發(fā)戰(zhàn)略，比較重視大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)行業(yè)的應(yīng)用，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)得分比較搶眼，可由于大數(shù)據(jù)組織建設(shè)落后，應(yīng)用并不理想，如能進(jìn)一步與京津協(xié)同建設(shè)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)有一個(gè)質(zhì)的飛躍。四川省的農(nóng)業(yè)電商有一定的表現(xiàn)，但其農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)并不完善，與其大數(shù)據(jù)發(fā)展水平指數(shù)不匹配，制約了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，應(yīng)提升至政府重點(diǎn)關(guān)注項(xiàng)目。內(nèi)蒙古、海南、重慶、貴州、西藏、新疆、青海雖然農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)有一定成果，但應(yīng)用不夠，農(nóng)業(yè)電商表現(xiàn)不佳，電商基礎(chǔ)建設(shè)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的推廣和農(nóng)業(yè)電商服務(wù)的普及需要在這幾個(gè)省重點(diǎn)推進(jìn)。湖北大數(shù)據(jù)發(fā)展水平總體指標(biāo)和各二級(jí)指標(biāo)表現(xiàn)都居中等，但農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)指標(biāo)卻落后，數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展成為該省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的短板。

圖6 區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展水平指標(biāo)及農(nóng)業(yè)行業(yè)應(yīng)用與農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)及其系統(tǒng)建設(shè)、農(nóng)業(yè)電商應(yīng)用指標(biāo)對(duì)比圖Fig.6 Comparison of regional big data development level indicators and agricultural industry application,agricultural big data construction and agricultural e-commerce application indicators

5 結(jié)論

5.1 區(qū)域大數(shù)據(jù)及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實(shí)施存在的問題

5.1.1 區(qū)域發(fā)展不均衡

區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域大數(shù)據(jù)及區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)與應(yīng)用總體正相關(guān)，東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展水平高，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)與應(yīng)用也領(lǐng)跑全國(guó)；中部地區(qū)近年加快大數(shù)據(jù)建設(shè)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)入快車道；西部起步較晚，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展還處于政策和規(guī)劃層面，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)與應(yīng)用還不具規(guī)模。

5.1.2 環(huán)境發(fā)展指數(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展水平影響重大

環(huán)境發(fā)展指數(shù)呈東高西低態(tài)勢(shì)，影響著區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展水平，也制約了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，尤其是西部農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)，其中基礎(chǔ)環(huán)境建設(shè)差成為很多區(qū)域農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的卡脖子問題。

5.1.3 區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)讓人才、組織、示范企業(yè)高度集中

北京、上海、廣東、江蘇、浙江等省(自治區(qū)、直轄市）以較為完善的人才及產(chǎn)業(yè)發(fā)展保障體系，吸引了大量?jī)?yōu)秀的人才、組織機(jī)構(gòu)和龍頭企業(yè)，集聚優(yōu)勢(shì)顯著。而經(jīng)濟(jì)落后的省域人才匱乏成為大數(shù)據(jù)發(fā)展急待解決的問題。

5.1.4 數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)進(jìn)程不一

東快西慢是數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)的總體表現(xiàn)，中西部地區(qū)數(shù)據(jù)采集技術(shù)和質(zhì)量，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和政府?dāng)?shù)據(jù)開放程度阻礙了其區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展，嚴(yán)重影響大數(shù)據(jù)在商業(yè)、農(nóng)業(yè)、民生領(lǐng)域的應(yīng)用，而農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的建設(shè)與應(yīng)用因其數(shù)據(jù)環(huán)境的特殊性更是落后于整體數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)。

5.1.5 研發(fā)投入成為創(chuàng)新能力的洼點(diǎn)

基于高強(qiáng)度研發(fā)投入，北京、廣東、江蘇創(chuàng)新能力居于全國(guó)前列。而西部和東北部省域沒有創(chuàng)新能力的推動(dòng)，大數(shù)據(jù)發(fā)展缺乏后續(xù)動(dòng)力，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)更是進(jìn)展緩慢。

5.1.6 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)與應(yīng)用成為區(qū)域大數(shù)據(jù)發(fā)展的短板

各省區(qū)域農(nóng)業(yè)和電商等重點(diǎn)行業(yè)的應(yīng)用在大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用占比最小，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)與應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于區(qū)域大數(shù)據(jù)建設(shè)水平，成為發(fā)展短板。結(jié)合實(shí)地調(diào)研、系統(tǒng)評(píng)測(cè)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析總結(jié)主要問題如下：

農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集質(zhì)量不統(tǒng)一。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)調(diào)查數(shù)據(jù)集中規(guī)范管理有一定的漏洞，加之?dāng)?shù)據(jù)量極為龐大，數(shù)據(jù)獲取實(shí)時(shí)性低，誤差大，無法及時(shí)反映整個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程中出現(xiàn)的問題。

數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性差。農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析方法不統(tǒng)一，易受主觀因素影響，加之我國(guó)農(nóng)業(yè)資源復(fù)雜，數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性受到影響，其應(yīng)用受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r不同的制約，各省發(fā)展也不平衡，影響全國(guó)農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同發(fā)展。

數(shù)據(jù)發(fā)布的渠道有限。各省農(nóng)業(yè)廳信息系統(tǒng)建設(shè)水平不一致，很多省沒有自建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，信息發(fā)布渠道少，且界面不友好，不方便使用者和管理者實(shí)時(shí)調(diào)取數(shù)據(jù)分析使用。

數(shù)據(jù)共享程度低。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的開展由于各地區(qū)、各部門管理，各主管單位標(biāo)準(zhǔn)不一，規(guī)模各異，沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。各部門認(rèn)識(shí)不統(tǒng)一，各部門信息開放程度不同，導(dǎo)致跨部門、跨區(qū)域共享數(shù)據(jù)資源相對(duì)缺乏，到目前為止還沒有建立起高效、整合的大數(shù)據(jù)體系，農(nóng)民感受不到信息共享和應(yīng)用的價(jià)值。

農(nóng)業(yè)電商區(qū)域發(fā)展不平衡。部分區(qū)域農(nóng)業(yè)電商供應(yīng)鏈體系尚不健全、農(nóng)業(yè)電商服務(wù)有待提升、農(nóng)業(yè)電商物流配送體系亟需完善、電商專業(yè)人才短缺、農(nóng)業(yè)電商各類主體協(xié)同不足，區(qū)域發(fā)展不平衡。

5.2 發(fā)展建議

5.2.1 加快建設(shè)新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施

加強(qiáng)政府引導(dǎo)各企業(yè)資金、資源、人才、科技參與新基礎(chǔ)設(shè)施包括5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)新基礎(chǔ)設(shè)施共建共享，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)網(wǎng)絡(luò)一體化,應(yīng)用無差別化。

5.2.2 數(shù)字鄉(xiāng)村與智慧城市統(tǒng)籌建設(shè)

以智慧城市建設(shè)拉動(dòng)數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè),城鄉(xiāng)一體化布局規(guī)劃、配置要素、發(fā)展產(chǎn)業(yè)、公共服務(wù)。實(shí)現(xiàn)工農(nóng)互促、城鄉(xiāng)互補(bǔ)、共建共享、互聯(lián)互通的數(shù)字城鄉(xiāng)協(xié)同發(fā)展。

5.2.3 統(tǒng)籌共享數(shù)據(jù)信息資源

做好頂層設(shè)計(jì)，制定數(shù)據(jù)信息整合共享機(jī)制體制；建設(shè)大數(shù)據(jù)交換管理中心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一共享、自由交換；制定政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)施開放計(jì)劃，形成政府?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)一開放平臺(tái)；各省制定信息采集、融合、交換標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范，細(xì)化農(nóng)業(yè)信息采集標(biāo)準(zhǔn)、步驟和制度，實(shí)現(xiàn)包括各區(qū)域農(nóng)業(yè)信息資源在內(nèi)的信息整合、開放、共享和業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的互聯(lián)互通。各級(jí)政府構(gòu)建全面電子政務(wù)服務(wù)平臺(tái)和信息數(shù)據(jù)惠民服務(wù)平臺(tái)，逐步向農(nóng)村延伸；逐步建成信息服務(wù)生產(chǎn)、學(xué)習(xí)、生活、文娛全覆蓋，使用人群全覆蓋、全天候“一站式”的農(nóng)村信息綜合服務(wù)體系。

5.2.4 基于數(shù)據(jù)建數(shù)據(jù)

政府引導(dǎo)，推進(jìn)數(shù)據(jù)市場(chǎng)化，調(diào)動(dòng)社會(huì)各方力量，協(xié)作建設(shè)大數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)?；跀?shù)據(jù)市場(chǎng)化，政府統(tǒng)籌規(guī)劃，積極引導(dǎo)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)開展大數(shù)據(jù)及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)融合和精準(zhǔn)智能應(yīng)用等服務(wù)。加強(qiáng)各主體的數(shù)據(jù)共享開發(fā)，不斷創(chuàng)新數(shù)據(jù)新的應(yīng)用價(jià)值。

5.2.5 全方位數(shù)字化

多方合力，推動(dòng)政務(wù)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、民生全方位數(shù)字化，重點(diǎn)以智慧農(nóng)業(yè)為鏈條，提高農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量和效益。以農(nóng)業(yè)電商為中心建立農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售、運(yùn)營(yíng)、服務(wù)和支撐保障體系?；诖髷?shù)據(jù)，“智慧+電商”將不斷激發(fā)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展新動(dòng)能，補(bǔ)齊農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)與應(yīng)用短板。

5.2.6 農(nóng)業(yè)電子商務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新

統(tǒng)籌各大電商平臺(tái)，統(tǒng)籌公益與市場(chǎng)利益，統(tǒng)籌社會(huì)資源，在部委層面建立促進(jìn)農(nóng)村電商發(fā)展的協(xié)同推進(jìn)機(jī)制，使生產(chǎn)與農(nóng)業(yè)電商上下游聯(lián)動(dòng)，各大農(nóng)業(yè)電商相互聯(lián)動(dòng)。鼓勵(lì)統(tǒng)籌各電商企業(yè)、物流企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，促進(jìn)各電商、物流企業(yè)資源共享，加強(qiáng)農(nóng)戶、農(nóng)企、冷鏈物流企業(yè)、營(yíng)銷商和消費(fèi)者等各環(huán)節(jié)銜接，建立全鏈條的數(shù)字化智能化的農(nóng)業(yè)大電商智慧流通體系建設(shè)。打造農(nóng)業(yè)電商綜合服務(wù)平臺(tái)，讓綠水青山、民俗民風(fēng)、勞動(dòng)技能、土地建筑、特色飲食文化、特色農(nóng)產(chǎn)品等都能轉(zhuǎn)化為社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。最終構(gòu)建產(chǎn)業(yè)核心，電商引領(lǐng)，信息技術(shù)綜合應(yīng)用支撐，科研機(jī)構(gòu)、金融機(jī)構(gòu)及企業(yè)全方位服務(wù)的，農(nóng)業(yè)綠色生態(tài)大電商。