智慧农业发展驱动因素及转型绩效研究——以浙江省部分区县为例

王雅莹,李慧巍

(浙江树人学院 管理学院,312028,浙江杭州)

2022 年中央1 号文件指出,大力推进数字乡村建设,强化现代农业基础支撑,推进智慧农业发展。这对促进现代农业高质量发展、推进共同富裕、实施乡村振兴战略、建设数字中国具有重要的现实意义。“十四五”规划和2035 年远景目标纲要明确提出,未来5 年将持续强化农业科技和装备支撑。同时,发展智慧农业也是贯彻落实我国“四化同步”国家战略、加快转变农业发展方式和推进农业现代化建设的迫切需要。在智慧农业阶段,农业生产经营规模越来越大,生产效益越来越高,迫使小农生产被市场淘汰,在共同富裕示范区建设中,传统农业已经无法支持,必将催生以智慧农业为主的高质量农业发展方式,改变单纯依靠经验进行农业生产经营的模式。因此,本文试图将智慧农业发展主要障碍、驱动因素及其转型绩效纳入同一理论框架,以探求其中的作用机制和驱动因素,为新型农业经营主体发展理论提供一定补充,同时提出良好的实践对策,期望为政府培育新型农业经营主体及乡村振兴的实施提供参考性建议。

学术研究者从不同角度研究了智慧农业的影响因素。李世杰得出政策、组织、资金、技术、人才是智慧农业主要驱动因素[1]。王艳等通过层次分析法和专家打分法构建智慧农业发展因素评价模型,得出基础设施、专业人才、资金支持、推广效果在智慧农业发展上起到影响作用[2]。张婷等以安徽省为例,采用问卷调查法构建由19 个影响智慧农业发展的主要因素组成的指标体系,并进一步采用因子分析法进行主成因分析,提炼出影响智慧农业发展的6 个主要因子,即教育、推广、基础设施、人才、法规政策和信息化服务体系[3]。因此本文把智慧农业转型绩效驱动因素分为政策与组织驱动、资金驱动、人才驱动及技术驱动四个方面。

唐浩等认为解除智慧农业发展中的诸多问题需要地方集思广益,出台与中央政策配套的地方政策,大胆创新[4]。胡亚兰认为要加强科技投入,创新智慧农业商业模式,充分体现产业集聚的联动性特征[5]。吴娜琳认为涉农人员对智慧农业的推动起到一定影响作用[6]。李世杰认为智慧农业快速发展,离不开资金的支持,且智慧农业的发展最终是靠组织这一行动主体去推动实施[1]。因此提出假设H1:智慧农业的驱动因素(政策驱动H1a、组织驱动H1b、资金驱动H1c、人才驱动H1d、技术驱动H1e)对其转型绩效有正向影响。

农村社会网络是农民关系的载体。每个农民通过与其他节点建立关系,从而实现农业技术、农产品销售、就业、创业等信息资源共享的目的。甘甜和汪懋华认为广泛而密切的社会网络关系有助于拓宽农民获取信息的渠道,提高农民的技术应用能力,提高农民的智慧农业转型意愿和绩效[7-8]。因此,本文提出假设H2:网络关系嵌入在智慧农业驱动因素对其转型绩效的影响中有调节作用。

基于假设H1 和H2 的智慧农业研究模型如图1所示。

图1 智慧农业转型研究模型

借鉴相关研究[1,9],本文对转型绩效影响的研究从政策、组织、资金、技术、人才五个方面来分析。通过农业产出提高、农产品品质提升、农业生产效率提高、农业收入增长、生态环境改善来分析智慧农业的转型绩效。

本文选取智慧农业发展典型地区湖州德清、金华磐安、台州路桥和仙居为调研地区,分别选取4 个镇,于2021 年7 月进行实地调研,将问卷调查和重点访谈相结合,分别选择若干名被调查乡镇的乡镇干部、新型农业经营主体的带头人、小农户代表进行深入访谈,通过实地发放与线上发放相结合的方法共发放调研问卷401 份,回收376 份,其中有效问卷334 份,回收有效率89%。

3.1 信度与效度检验

为确保结果的可靠性,采用克伦巴赫α 系数来检验变量的内部一致性(见表1),α 系数均高于0.7,说明问卷信度良好。为保证内容效度,在已有研究中被广泛认可的成熟量表基础上设置问卷题项,请教相关领域的专家对其修改完善,同时探索性因子分析结果显示,KMO 值大于0.7,累计方差解释率在60%以上,各题项的因子载荷大于0.5,结构效度较好。对驱动因素各题项进行探索性因子分析,旋转后得到四个公因子,作为本研究的自变量,分别是政策与组织驱动、资金驱动、技术驱动和人才驱动。

表1 变量的信度和效度分析

3.2 相关分析

通过相关分析,政策与组织驱动、技术驱动、人才驱动、资金驱动四者之间没有显著的相关性,政策与组织驱动、技术驱动、人才驱动、资金驱动四者与智慧农业转型绩效和网络关系嵌入具有显著的相关性。如表2 所示。

表2 变量间的Pearson 相关分析

3.3 回归分析

进一步回归分析的结果(见表3)显示:①资金驱动、人才驱动、技术驱动、政策与组织驱动对智慧农业转型都有显著的正向作用;
②其中政策与组织驱动对智慧农业转型的影响较大;
③网络关系的嵌入在政策与组织驱动、技术驱动、人才驱动、资金驱动对智慧转型绩效的影响中具有正向调节作用。

表3 多元回归分析结果

基于上述结论,本文提出以下建议。

(1)技术推进。利用中小企业创新基金、“863 计划”等,引导企业积极参与农业通用性软件与智慧农业社会化服务等领域的应用技术开发。发挥互联网企业和农业信息化技术企业的核心带动作用,鼓励服务业、工业相关数据服务型企业开展农情报告、市场分析、数字金融等农业相关服务,引导传统农业企业数字化转型。

(2)人才建设。加快农业职业教育的发展,让农村地区的中青年能够获得专项培训,培养一批既懂农业又懂信息技术的人才,同时培养一批愿意扎根基层工作的数字化人才,指导农村地区的生产,建立一个社会网络,积极进行引导。

(3)资金集聚。推动与智慧农业相关的投资、信贷、税收、知识产权等法规与政策体系的创新,加强农村地区金融知识的普及,加大资金投入。

(4)政策集成。政府牵头建立开放共享的农业新型信息基础设施体系,加强智慧农业与国家“新基建”相关规划的衔接,在农业生产领域适度超前部署工业互联网、人工智能、数据中心等融合类新型数字基础设施,降低经营主体发展智慧农业的门槛。

(5)加强引导与扶持,拓展农村社会网络。政府及相关部门和组织创造适宜的条件与环境,如搭建县域农业产业创新平台,农业经营主体可以经常接触到各种外部技术资源,促进网络内资源的不断引入与更新;
开展农户和农业企业特别是农业产业化龙头企业之间的对话和交流,增加交往频率,发挥智慧农业转型精英的示范引领作用,从而提升农村网络关系的强度。

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