AI助力农业转型与升级

近年来，人工智能正迅速渗透至农业生产的各个环节。无论是智慧农机、精准植保，还是农业大模型和农产品线上交易，亦或是农业社会化服务平台，都在重塑传统农业的运作模式。

那么，相关政策是否切实推动了农业数字化？其背后的作用机理是怎样的？哪些城市能更早受益于这些政策红利呢？

针对这些疑问，罗明忠与李元豪在论文《人工智能试验区政策赋能农业数字化：效应、机制与异质性》中，以国家新一代人工智能创新发展试验区政策为切入点，全面剖析了其对农业数字化进程的深远影响。

农业数字化是迈向农业现代化的关键路径。相较于传统农业仅依靠数据采集和流程管理，人工智能的引入让农业数字化迈向了智能分析、精准决策及自主执行的新高度。

在生产端，AI可用于土壤监测、病虫害识别、产量预估、智能灌溉及无人农机作业；在经营端，AI有助于优化供需匹配、市场预测及农产品流通；在服务端，则推动农业社会化服务向更精准、智能和个性化的方向发展。

因此，“AI+农业”绝非简单的技术堆砌，而是引发农业生产、服务及产业组织方式深层变革的核心动力。

研究将试验区政策视为准自然实验，基于2011至2022年中国274个地级市的面板数据，对比分析了政策实施前后的农业数字化水平差异。

在测度上，研究构建了涵盖数字基础设施、产业数字化及产业化三个维度的评价体系。

一是农业数字基础设施，包括农村信息化率、农业气象观测等指标；

二是农业产业数字化，包括农业科技研发投入、农业机械化水平、农产品数字化交易等指标；

三是农业数字产业化，包括农村网络支付、淘宝村数量、农村居民数字产品和服务消费等指标。

方法上采用熵值法测算指数，并利用双重机器学习处理非线性关系，提高识别精度。

研究发现，2011至2022年间我国农业数字化水平虽整体提升，但区域差距扩大，呈现多极化特征。

同时，试验区政策显著提升了试点城市的数字化水平，证明了政策能通过技术扩散等途径惠及农业。

这一结果表明，试验区政策不仅推动AI产业自身发展，也能通过技术扩散、场景拓展和产业融合，对农业数字化产生积极影响。

通过更换模型、算法、样本分割比例等多种方式进行的稳健性检验，结果依然成立，证实了政策影响的稳健性。

机制方面，揭示了“技术供给”和“服务应用”两条路径。

第一条路径是农业技术创新。

试验区政策能推动AI技术、智能装备与农业场景深度结合，促进技术革新。智能农机、无人机、传感器、大模型等新装备为农业数字化提供支撑。

第二条路径是农业社会化服务。

农业数字化需要服务体系承接。政策能推动社会化服务向数字化、智能化、全链条转型。例如，产前提供设备租赁和数据采集，产中提供精准种植方案，产后通过数字平台实现产销对接。

这说明，AI赋能农业既要解决“有没有技术”的问题，也要解决“技术如何被使用”的问题。

研究发现，政策效果并非平均分布，而是具有明显的城市异质性。

从城市规模看，对特大城市促进作用更显著，原因在于其基础设施更完善、资源更集中。

从数字鸿沟看，对数字基础较好、互联网普及率高的地区效果更明显。

从创新能力看，AI专利多、水平高的城市更能推动技术落地。

从产业集聚看，数字产业集聚高的城市能提供更强支撑。

这些发现提示我们，AI赋能农业并非仅靠政策试点，还需基础设施、产业基础、创新能力和服务体系共同支撑。

第一，加快拓展AI在农业的应用场景。未来应推广智能农机、机器人、无人机等技术在全流程的应用，提升生产精准化和智能化水平。

第二，创新农业社会化服务模式。依托“AI+服务”建设数字平台，提供个性化、全过程服务，降低农户使用门槛。

第三，实施区域差异化发展策略。基础好地区应加快深度应用，薄弱地区应优先推广轻量化技术，补齐短板。

第四，重视“智能鸿沟”问题。政策红利易向基础好地区集聚，需帮助薄弱地区提升承接能力，避免差距扩大。

AI正成为农业转型的驱动力。研究表明，试验区政策显著促进了数字化，并通过技术创新和服务两条路径发挥作用。未来推进“AI+农业”，既要重技术突破，也要重服务建设和区域协调。

只有让人工智能真正融入农业生产、服务和经营的具体环节，才能更好推动农业数字化，助力农业农村现代化。

人工智能试验区政策赋能农业数字化_效应、机制与异质性_罗明忠.pdf