人工智能赋能农业资源可持续治理研究

赵敏娟 赵明恩

引用格式：赵敏娟,赵明恩.人工智能赋能农业自然资源可持续管理系统的研究——基于社会-生态系统框架的分析[J].农村金融研究,2026,(4):15-26.

作者简介

赵敏娟，西北农林科技大学经济管理学院、西安财经大学经济学院教授。

赵明恩，西北农林科技大学经济管理学院博士研究生。

论文摘要

「摘要」农业自然资源是农业体系实现社会、经济与生态等多重功能的关键物质支撑，而其可持续管理必须兼顾多主体投入、多目标联动与跨尺度统筹。现实中，受信息获取成本较高、决策过程碎片化以及制度激励不足等因素制约，既有管理方式往往难以从内部打破既有路径依赖。论文引入诱致性制度变迁理论，围绕人工智能如何赋能农业自然资源可持续管理系统展开机制层面的系统阐释。研究认为，人工智能一方面通过重塑信息基础、改进决策路径、重构治理结构三类作用，使农业自然资源管理获得工具层面的效率提升；另一方面，人工智能持续压降运行过程中的信息成本、决策成本与执行成本，从而推动产权界定、政策安排与协同治理等方面出现制度适应性的变迁。然而，现实条件下仍存在数据基础薄弱、技术可靠性不足、协同治理制度相对滞后以及推广阶段人才与成本瓶颈等问题，显著限制了人工智能赋能效能的充分释放。基于此，论文从夯实数据底座、攻克技术短板、完善制度供给并破解推广难题四个维度提出协同推进思路，以释放人工智能赋能农业自然资源可持续管理系统的潜力，并为潜在制度变迁的形成提供条件。

「关键词」农业自然资源；人工智能；社会-生态系统；诱致性制度变迁

一、研究背景与选题价值

农业自然资源是农业体系实现经济、社会与生态功能的物质基础，其可持续管理与中华民族的长远发展密切相关。由于农业自然资源在一定程度上具有公共属性，在以单一政府管理为主的模式下，常会遭遇信息成本偏高、决策碎片化以及激励机制不足等现实障碍，进而表现为管理成本高、效率不高。同时，这些问题也使得多主体参与的资源管理创新难以形成更广适用范围，推广与复制能力受到限制。农业自然资源治理中的多尺度协同与多目标协同长期以来都是各领域的难点与研究热点。2025年国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出要“提升人工智能在多要素生态环境系统治理方面的能力，推动构建智能协同的精准治理模式。”因此，如何阐明人工智能技术何以突破农业自然资源管理所面临的现实困境，并进一步促进农业自然资源可持续管理体系的完善，成为新技术浪潮下亟待回应的关键问题。

二、主要内容与边际贡献

（一）主要内容

本研究首先依托社会-生态系统框架，阐明农业自然资源可持续管理系统的内在内涵。其次，对人工智能嵌入农业自然资源可持续管理系统所带来的工具性增效进行分析：通过“空天地一体化”开展动态监测并实现多源数据融合，从而提升监测环节的效率并降低信息获取成本；借助数字孪生与政策模拟来减少行政分割带来的障碍，降低跨区域协同治理中的决策成本；同时依托自动化监管与智能平台降低执行成本，进而激发多元主体参与。进一步地，论文结合诱致性制度变迁理论，指出上述工具性增效能够在持续降低信息、决策与执行成本的过程中，促成产权界定、政策制定及协同治理等领域的制度适应性变迁。最后，结合人工智能技术自身特点与推进过程中的现实难题，讨论赋能实践面临的数据、技术、制度与推广四重困境，并给出相应的突破路径。

（二）边际贡献

一是以社会-生态系统框架为基础，界定并阐释农业自然资源可持续管理系统的内涵，论证多主体参与、多目标协同与多尺度协调是破解资源配置难题、实现可持续发展的必然选择；二是基于诱致性制度变迁理论，揭示人工智能能够通过降低制度运行成本来引发制度变迁的关键机制。

三、研究结论与政策建议

（一）研究结论

人工智能可以通过重构信息基座、优化决策模式、重塑治理格局三条路径赋能农业自然资源可持续管理系统，进而推动农业自然资源治理从单一方式走向多主体参与、多目标协同与多尺度协调的转型。但与此同时，人工智能赋能农业自然资源可持续管理仍受到数据基础薄弱、技术水平受限、制度建设相对滞后以及推广应用难题等因素的现实约束。

（二）政策建议

本研究从四个方面提出政策建议：其一，夯实数据底座，完善农业自然资源数据供给能力，并优化现有数据共享机制；其二，突破技术瓶颈，提升农业自然资源管理场景中人工智能算法的可解释性与模型的稳健性；其三，健全制度供给，加快构建农业自然资源协同治理机制，强化配套制度体系；其四，破解推广困境，强化人才队伍支撑，并探索创新成本分担机制。

原文载于《农村金融研究》2026年第4期。