○張柏楊 劉佳穎 朱睿博

中國人民銀行成都分行 四川成都 610041

面對全球氣候變暖的巨大挑戰(zhàn)，中國提出了2030年前實現(xiàn)碳達峰、2060年前實現(xiàn)碳中和的“30·60”目標。作為全球溫室氣體的重要來源，農(nóng)業(yè)二氧化碳減排對于我國實現(xiàn)“30·60”目標具有重要意義。從發(fā)達國家經(jīng)驗看，數(shù)字技術加持下的農(nóng)業(yè)精準生產(chǎn)模式是二氧化碳減排的有效方式和重要路徑。近年來，我國也加大了數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的政策支持力度，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營到農(nóng)產(chǎn)品流通，數(shù)字技術在農(nóng)業(yè)領域的應用場景不斷豐富。同時，數(shù)字化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)形成的大量數(shù)據(jù)資源很大程度上改變了農(nóng)村農(nóng)業(yè)領域的傳統(tǒng)融資方式，為金融支持溫室氣體減排甚至是“三農(nóng)”發(fā)展帶來了新的機遇。但我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展仍面臨投入成本高、數(shù)據(jù)利用不足等諸多挑戰(zhàn)。因此，有必要在系統(tǒng)梳理國內外經(jīng)驗的基礎上，結合中國實際情況討論數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展及金融支持等相關問題，為碳減排及農(nóng)村金融發(fā)展提供有價值的參考。

一、農(nóng)業(yè)溫室氣體排放結構及特征

據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織發(fā)布的《2016年糧食及農(nóng)業(yè)狀況》相關數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)（包括農(nóng)、林、牧、漁業(yè)）溫室氣體排放占世界總排放的20%①數(shù)據(jù)來源：http://agris.fao.org/。。如果將農(nóng)業(yè)相關生產(chǎn)、消費等活動考慮在內，農(nóng)業(yè)無疑是溫室氣體排放不可忽略的重要因素。據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織研究人員測算（Crippa，2021），2015年全球糧食體系相關溫室氣體排放量達到180億噸（折算二氧化碳當量），占人類活動排放總量的34%。其中排在首位的是糧食生產(chǎn)階段（包括農(nóng)業(yè)、漁業(yè)、水產(chǎn)養(yǎng)殖和化肥等生產(chǎn)資料的生產(chǎn)）產(chǎn)生的溫室氣體，占比39%（約71億噸）；其次是土地利用和用途變更活動產(chǎn)生的排放量占32%（約57億噸）；分銷（包括運輸、包裝和零售）、加工、消費和廢物處理的排放量占29%（約52億噸）。從糧食體系溫室氣體排放構成來看，二氧化碳（CO2）占52%，甲烷（CH4）占35%，氧化亞氮（N2O）占10%，含氟氣體占2%。

作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國，中國農(nóng)業(yè)的二氧化碳排放量從2002年的0.51億噸提高至2017年的1.02億噸。在全國二氧化碳整體排放強度持續(xù)下降的趨勢下，農(nóng)業(yè)排放強度卻從2002年的0.31噸/萬元上升至2017年0.32噸/萬元②排放數(shù)據(jù)來源于中國碳排放數(shù)據(jù)庫（CEADs），增加值數(shù)據(jù)來源于投入產(chǎn)出表并進行了價格平減。農(nóng)業(yè)價格指數(shù)由第一產(chǎn)業(yè)不變價和可變價國內生產(chǎn)總值推算得到。。另有研究表明（金書秦等，2021），我國農(nóng)業(yè)溫室氣體排放構成由1979年以前的種植（主要包括水稻種植、化肥、土壤培肥、作物殘茬等）、養(yǎng)殖（主要包括腸道發(fā)酵、糞便管理、牧場糞便殘留等）各占一半，逐步演變?yōu)槟壳暗姆N植、養(yǎng)殖、能源消耗三分天下。細分來看，能源消耗、化肥施用、動物腸道發(fā)酵、水稻種植是農(nóng)業(yè)溫室氣體的四大排放源，2018年合計占農(nóng)業(yè)總排放量8.7億噸（折算二氧化碳當量）的76.9%（見表1）。因此，中國農(nóng)業(yè)溫室氣體減排潛力巨大。

表1 2018年中國農(nóng)業(yè)溫室氣體主要排放源

鑒于農(nóng)業(yè)是二氧化碳的主要排放源之一，歐美發(fā)達國家紛紛探索發(fā)展氣候智慧型農(nóng)業(yè)。國際經(jīng)驗表明，數(shù)字技術是氣候智慧型農(nóng)業(yè)發(fā)展最重要的路徑。在“30·60”的歷史背景下，數(shù)字農(nóng)業(yè)實踐對中國實現(xiàn)減排目標意義重大。

二、數(shù)字農(nóng)業(yè)的概念及發(fā)展歷程

數(shù)字農(nóng)業(yè)實踐最早始于20世紀60年代計算機技術在發(fā)達國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的運用，但關于數(shù)字農(nóng)業(yè)的概念目前尚未形成共識，常見的說法包括智慧農(nóng)業(yè)、信息農(nóng)業(yè)、“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”等。中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（2019—2025）》將數(shù)字農(nóng)業(yè)定義為“生物體及環(huán)境等農(nóng)業(yè)要素、生產(chǎn)經(jīng)營管理等農(nóng)業(yè)過程及鄉(xiāng)村治理的數(shù)字化”。盡管概念尚未統(tǒng)一，但普遍認為數(shù)字農(nóng)業(yè)的內涵主要體現(xiàn)于兩個方面（郭振海，2021）：一是將高新技術與基礎學科③高新技術包括遙感、全球定位系統(tǒng)、通訊和網(wǎng)絡技術等，基礎學科包括地理學、農(nóng)學、植物學等。有機結合起來，實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的實時監(jiān)測和精準控制；二是利用數(shù)字技術將農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、流通、經(jīng)營和管理融合起來，達到高效配置農(nóng)業(yè)資源，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)降本增效的目的。綜上，本文認為數(shù)字農(nóng)業(yè)的本質在于，利用數(shù)字技術提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的資源利用率，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)營過程中的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和流通，最終使農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈以環(huán)境友好的方式創(chuàng)造更多經(jīng)濟價值。

（一）國外數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展歷程

根據(jù)數(shù)字農(nóng)業(yè)不同時期的發(fā)展重點，發(fā)達國家數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展歷程大致可歸納為三個階段。第一階段（20世紀60年代至80年代中期）為數(shù)字農(nóng)業(yè)的初步探索期。歐美發(fā)達國家嘗試將計算機技術運用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之中，主要表現(xiàn)為利用計算機技術對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進行處理、定量化計算等，同時開始了農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫的建設。第二階段（20世紀80年代末至90年代末），農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫建設取得較大突破，發(fā)達國家利用數(shù)據(jù)庫搭建農(nóng)業(yè)知識體系和專家系統(tǒng)，并用于處理和解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的實際問題。另外，農(nóng)業(yè)數(shù)字模型構建成為該階段數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的重點方向之一，研發(fā)農(nóng)作物生長模擬模型用于作物管理、育種、施肥、灌溉等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化和可預期。第三階段（21世紀初至今），隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展，這一階段數(shù)字農(nóng)業(yè)的重點發(fā)展方向是以網(wǎng)絡技術為主的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和服務信息化。發(fā)達國家開始研究開發(fā)農(nóng)業(yè)信息服務網(wǎng)絡，目前已實現(xiàn)通過標準化網(wǎng)絡技術提供農(nóng)業(yè)信息服務。此外，通過遙感技術和地理信息系統(tǒng)技術對各類農(nóng)業(yè)信息匯集處理等應用技術已進入實用化階段。農(nóng)業(yè)數(shù)字化發(fā)展從生產(chǎn)領域擴展至整個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、流通、經(jīng)營和管理的全產(chǎn)業(yè)鏈。

由于國情不同，發(fā)達國家的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展各有特點（朱巖等，2020）。美國農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術（包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等）處于領先地位（見表2）。同時，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以農(nóng)場為主，美國數(shù)字農(nóng)業(yè)技術在不同規(guī)模農(nóng)場中的運用存在差異。家庭農(nóng)場主要采納“植物工廠”④“植物工廠”為一種封閉性生產(chǎn)體系，采用物聯(lián)網(wǎng)技術對工廠內溫度、濕度、二氧化碳濃度等進行遠程操作與管理，由機械人或機械手代替人工進行施肥、施藥等作業(yè)，智能化自動化程度較高。據(jù)朱巖等（2020）統(tǒng)計，美國88%的家庭農(nóng)場已采用“植物工廠”模式。模式，大型農(nóng)場主要應用計算機集成技術，實現(xiàn)對市場信息、生產(chǎn)信息、資金信息、勞動力信息等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不同方面的監(jiān)測與管理。不同于美國，日本人多地少且人口老齡化嚴重，其數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的重點方向為輕便型智能農(nóng)機運用，如運輸機器人、無人駕駛拖拉機等，同時將物聯(lián)網(wǎng)等技術用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理。由于可耕地面積貧乏，溫室農(nóng)業(yè)是荷蘭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要形式，為促進溫室農(nóng)業(yè)發(fā)展，荷蘭將數(shù)字技術應用于溫室農(nóng)業(yè)，主要體現(xiàn)在溫室環(huán)境自動化控制、智能化澆灌等方面。

表2 國外數(shù)字農(nóng)業(yè)實踐的代表性案例

（二）國內數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展歷程

中國數(shù)字農(nóng)業(yè)起步較晚，主要依靠政策引導。中國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的相關政策最早可追溯到1990年科技部組織實施的“農(nóng)業(yè)智能化信息技術應用工程”，當時正值發(fā)達國家在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領域廣泛運用數(shù)字技術的重要階段。該工程借鑒發(fā)達國家數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗，構建計算機農(nóng)業(yè)基礎，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)應用。1998年“數(shù)字中國”戰(zhàn)略的提出標志著國內正式全面展開“數(shù)字農(nóng)業(yè)”領域的探索和研究。2013年，原農(nóng)業(yè)部出臺《農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)域試驗工程工作方案》，并選擇天津、上海及安徽等地率先展開試驗工作，進行農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用理論研究，探索農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方向、重點領域及推進路線。2019年以來，有關部門密集出臺相關政策意見（見表3），推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和遙感技術、互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)、區(qū)塊鏈、人工智能、通信網(wǎng)絡等多種數(shù)字技術在農(nóng)業(yè)領域的運用。中國關于數(shù)字農(nóng)業(yè)頂層設計和發(fā)展思路不斷完善。

表3 2019年以來數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展相關政策文件

在政策引導下，數(shù)字技術在我國廣大農(nóng)村地區(qū)正在逐步推廣運用。根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部的數(shù)據(jù)，2019年我國縣域數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展總體水平達36%⑤根據(jù)《2020全國縣域數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展水平評價報告》，農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化水平按照發(fā)展環(huán)境、基礎支撐、生產(chǎn)信息化、經(jīng)營信息化、鄉(xiāng)村治理信息化及服務信息化6大類指標綜合評分測算得出。其中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化包括種植業(yè)信息化、設施栽培信息化、畜禽養(yǎng)殖信息化和水產(chǎn)養(yǎng)殖信息化，權重根據(jù)各行業(yè)產(chǎn)值占比動態(tài)調整。，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化水平為23.8%，其中精準施藥、病蟲害檢測預警系統(tǒng)、無人機植保等先進技術裝備得到不同程度的應用，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化轉型加快推進。阿里、京東、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭和中化集團等知名央企紛紛進軍數(shù)字農(nóng)業(yè)領域，數(shù)字農(nóng)業(yè)的運用場景不斷拓展豐富（見表4）。

表4 國內數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的典型模式

三、數(shù)字農(nóng)業(yè)減排的國際經(jīng)驗及中國實踐

（一）數(shù)字農(nóng)業(yè)減排的國際經(jīng)驗

美國哈佛大學有關研究認為（Paarlberg，2021），數(shù)字農(nóng)業(yè)整合使用那些環(huán)境影響更低、信息化程度更高的現(xiàn)代科技手段⑥數(shù)字農(nóng)業(yè)將遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)、計算機技術、通訊和網(wǎng)絡技術、自動化技術等高新技術與地理學、農(nóng)學、生態(tài)學、植物生理學、土壤學等基礎學科有機結合起來，實現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中對農(nóng)作物和土壤從宏觀到微觀的實時監(jiān)測，定期獲取農(nóng)作物生長、發(fā)育狀況、病蟲害、水肥狀況及相應環(huán)境信息;對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的現(xiàn)象、過程進行模擬，達到合理利用農(nóng)業(yè)資源，降低生產(chǎn)成本，改善生態(tài)環(huán)境，提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質量的目的。，可在不斷提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的基礎上減少對物質資源的依賴，直接或間接地提高現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的環(huán)境和經(jīng)濟效益。具體來看，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工、包裝、倉儲、運輸、銷售等全產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)中，數(shù)字農(nóng)業(yè)利用智能感知、分析和控制等數(shù)字技術，精準服務農(nóng)業(yè)價值鏈上生產(chǎn)經(jīng)營主體的決策行為，減少化學品投入、降低能耗、減少土地資源浪費等，最終起到增加農(nóng)業(yè)碳匯、減少農(nóng)業(yè)碳源的效果。

目前，以農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的數(shù)字農(nóng)業(yè)技術，已經(jīng)廣泛應用于發(fā)達國家的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領域，為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向氣候智慧農(nóng)業(yè)轉型提供了技術基礎和重要途徑。經(jīng)合組織（OECD）開展的調查表明（Henderson et al.，2020），近年來發(fā)達國家出臺一系列農(nóng)業(yè)減排政策措施，其中一大共同點就在于普遍重視利用現(xiàn)代科技特別是數(shù)字技術手段，引入數(shù)據(jù)密集型的智能化“精準技術”，提升對農(nóng)業(yè)溫室氣體排放源的實時監(jiān)控和分析能力，對排放源進行高效管理與干預，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)低排放與高產(chǎn)出的雙重目標（見表5）。另外，發(fā)達國家數(shù)字農(nóng)業(yè)減排的另一個重要特點是，其數(shù)字農(nóng)業(yè)減排路徑主要由政府推動甚至是直接參與，如：荷蘭由政府和企業(yè)共同投資進行數(shù)字農(nóng)業(yè)減排試點，美國加州食品和農(nóng)業(yè)部直接向農(nóng)民和牧場提供財政獎勵以促進減排。

表5 部分發(fā)達國家數(shù)字農(nóng)業(yè)溫室氣體減排做法

（二）數(shù)字農(nóng)業(yè)的減排效應：以成都市R公司為例

在傳統(tǒng)小農(nóng)經(jīng)濟向數(shù)字農(nóng)業(yè)轉變過程中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體與現(xiàn)代數(shù)字科技手段及管理技術的有機融合是其中的關鍵。由于實施數(shù)字農(nóng)業(yè)需要人力、技術、物資、管理等投入成本，規(guī)模化、集約化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式是實現(xiàn)數(shù)字技術運用的有效途徑。調查發(fā)現(xiàn)，成都市土地適度規(guī)模經(jīng)營面積達到362.8萬畝，占耕地總面積的56.7%，其中全市種植大戶1.3萬余戶。不過，受制于知識水平、管理技術、市場信息以及資金實力等因素，有能力實現(xiàn)數(shù)字化種養(yǎng)殖的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體主要是農(nóng)業(yè)核心企業(yè)，而農(nóng)戶則主要是依托核心企業(yè)、社會化服務組織以及專業(yè)化互聯(lián)網(wǎng)電商平臺的技術服務支撐，實現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化升級。

1.R公司的數(shù)字農(nóng)業(yè)模式（見圖1）。R公司作為農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)和數(shù)字農(nóng)業(yè)的典型代表，通過建立技術服務中心和數(shù)字平臺，為關聯(lián)農(nóng)戶提供糧食生產(chǎn)的技術方案和便利化、低成本、全方位的社會化服務。其中，數(shù)字技術服務中心具備糧食生產(chǎn)經(jīng)營過程中“耕地識別、作物識別、環(huán)境監(jiān)測、適種分析、災害預警、產(chǎn)量預測、精準生產(chǎn)和價格預測”等多種功能；數(shù)字平臺是一個集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、農(nóng)資供應管理、農(nóng)業(yè)技術服務、機械作業(yè)、糧食銷售為一體的數(shù)字化農(nóng)業(yè)管理平臺，提供功能集成、終端對接的服務。該模式以“中心+平臺+農(nóng)戶”為主線，同時聯(lián)結市場和政府，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、流通、經(jīng)營和管理的數(shù)字化融合。R公司在自身種植糧食作物近1.8萬畝的同時，帶動本地農(nóng)戶種植近18萬畝糧食作物。該數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下，糧食種植更高效、精確，最終直接或間接起到減少溫室氣體排放的效果。

2.R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式直接減排效應⑦根據(jù)IPCC發(fā)布的碳排放系數(shù)法，農(nóng)業(yè)碳排放量的計算公式為：CE=ΣEi=Σ(ei*δi)。其中，CE為農(nóng)業(yè)碳排放總量，Ei為各類碳源的碳排放量，ei為碳源具體使用數(shù)量，δi為對應碳源的碳排放系數(shù)。各類碳源具體使用數(shù)量由調查得到，對應碳源的碳排放系數(shù)分別來源于IPCC、OPNL等機構。測算時各類溫室氣體被統(tǒng)一置換成標準碳的排放量。?；谡{查收集的數(shù)據(jù)，本文對R公司模式下的減排效應和糧食生產(chǎn)經(jīng)濟效益進行了具體測算（見表6）。

表6 R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下糧食生產(chǎn)直接減排統(tǒng)計

一是糧食種植過程中生產(chǎn)要素精準投入減排。R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下，通過遙感技術以及地面地下數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，精準監(jiān)測土壤肥力，指導農(nóng)民按照測土配方技術精準施肥，避免化肥濫用；通過田間傳感裝置全天候監(jiān)測分析病蟲害等情況，指導農(nóng)民利用無人機管理病蟲害，及時精準施放農(nóng)藥，避免過量施藥。據(jù)測算，精準施肥施藥使每畝小麥種植可分別減少農(nóng)藥和化肥投入3.75克和5千克，碳排放量最高可減少0.02千克和4.48千克。每畝水稻種植可減少農(nóng)藥和化肥投入15克和5千克，碳減排量分別達0.074千克和4.48千克。

二是糧食種植過程中農(nóng)機能耗節(jié)省減排。R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式可科學規(guī)劃農(nóng)機作業(yè)最佳路線，并結合GPS等工具引導農(nóng)業(yè)機械在田間精準高效作業(yè)，小麥和水稻種植過程中農(nóng)機使用可分別節(jié)省柴油約0.3升/畝和0.4升/畝，相當于直接減少碳排放0.15千克和0.2千克。

三是糧食烘干能耗節(jié)省減排。R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下采用規(guī)?；娓煞绞?，同時精確控制烘干溫度以及熱循環(huán)利用等技術加持，烘干效率更高、耗能更低。據(jù)估算，R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下每畝糧食烘干過程可節(jié)省天然氣約1立方米，相當于直接減少碳排放2.09千克。

四是糧食運輸過程中能耗節(jié)省減排。傳統(tǒng)模式下，糧食運輸由農(nóng)戶自行組織，單次運輸量小，運輸路線、次數(shù)缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃。R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式通過合理統(tǒng)籌糧食運輸，減少種子和糧食在購買和銷售過程中的運輸次數(shù)，使小麥和水稻運輸分別減少汽油消耗0.5升/畝和0.6升/畝，直接碳減排分別為1.02千克和1.23千克。

從排放量指標分析，每畝小麥和水稻直接碳減排分別可達7.76千克和8.07千克。按照R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式種植面積約20萬畝，且小麥、水稻分別1季/年計算，每年實現(xiàn)糧食種植碳減排共計約3166噸。

2.R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式的間接減排效應。一是禁止秸稈燃燒帶來的減排效應。秸稈燃燒是農(nóng)業(yè)碳排放的重要來源，R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式通過搭建天空地一體化的物聯(lián)網(wǎng)測控系統(tǒng)，幫助環(huán)境管理部門有效加強田間管理，及時發(fā)現(xiàn)并制止燃燒秸稈等行為，從而間接實現(xiàn)農(nóng)業(yè)減排。二是從經(jīng)濟效益方面保障了減排可持續(xù)性。數(shù)字農(nóng)業(yè)具有明顯的正外部性，但農(nóng)戶采用數(shù)字技術卻需要額外成本投入，只有獲取更高的經(jīng)濟收益才能吸引更多小農(nóng)戶放棄傳統(tǒng)粗放耕種模式。R公司數(shù)字平臺將農(nóng)戶組織起來，代表農(nóng)戶統(tǒng)一與農(nóng)資企業(yè)和社會化服務組織商議價格，解決了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式下小農(nóng)生產(chǎn)與大市場不匹配的問題，降低糧食種植的成本。截至2020年末，R公司數(shù)字平臺已上線37家育供秧、植保、烘干等社會化服務組織，完成237筆社會化服務交易，交易金額達1163萬元。調查發(fā)現(xiàn)，R農(nóng)業(yè)模式下農(nóng)戶經(jīng)濟效益提升約8%（見表7）,可較好地覆蓋數(shù)字技術的成本投入。

表7 R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下糧食生產(chǎn)經(jīng)濟效益對比（單位：元/畝）

四、數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下的農(nóng)村融資方式演變

（一）傳統(tǒng)模式下的農(nóng)村融資方式

傳統(tǒng)模式下，農(nóng)村的融資方式按交易層次從低至高可劃分為三類（劉錫良，2007）：熟人間的民間借貸、社區(qū)間的合作金融、市場化融資。在小農(nóng)經(jīng)濟條件下，農(nóng)村的融資方式主要為熟人間的民間借貸，其信用方式主要基于親戚、朋友、鄰里之間的血緣和地緣關系。隨著小農(nóng)經(jīng)濟向市場化發(fā)展，農(nóng)戶生產(chǎn)生活的資金需求不斷擴大并超出熟人間的資金借貸能力時，社區(qū)間的合作金融便成為農(nóng)村資金的一個重要來源渠道，合會、資金互助社、農(nóng)村合作基金會⑧農(nóng)村合作基金會已于1999年全部清理關閉。、小額信貸等便是其中的典型代表。當農(nóng)戶的生產(chǎn)生活完全融入整個市場化經(jīng)濟中，融資需求也逐漸轉向市場化融資方式，正規(guī)金融便成為農(nóng)村最重要的資金來源。

從信用關系看，上述融資方式體現(xiàn)了農(nóng)村金融從熟人信用向市場信用的過渡。熟人信用下，借貸雙方多為熟人或經(jīng)由熟人介紹，省去抵押和擔保環(huán)節(jié)，手續(xù)簡單且期限靈活，易被傳統(tǒng)農(nóng)戶接受。但是，熟人信用下的借貸金額普遍偏小，借貸市場規(guī)模有限，一般僅用于農(nóng)戶臨時性的資金短缺。市場化融資下，借貸雙方均為陌生人，熟人信用所具有的信息對稱優(yōu)勢不復存在。為克服信息不對稱，正規(guī)金融機構往往會要求農(nóng)戶提供抵押擔保。但是，我國農(nóng)村地區(qū)抵押品缺乏的問題十分突出，土地、農(nóng)房和農(nóng)產(chǎn)品作為抵押品都存在一定的缺陷，如農(nóng)房的市場流動性不足、農(nóng)產(chǎn)品不易保存流通等，進而推高了正規(guī)借貸的交易成本。正規(guī)金融機構對抵押品的強調，變相提高了農(nóng)戶貸款的“門檻”，融資難問題在傳統(tǒng)模式下一直難以得到解決。

由于信用關系不同，民間借貸與市場化融資在交易成本、增信方式、貸款特征等諸多方面存在差異。民間借貸往往不需要增信，主要依賴于道德約束，交易成本低、融資效率高但額度偏小。而市場化融資依賴于陌生人信用，信息不對稱問題比較嚴重，需要通過抵質押品增信，這導致了較高的交易成本，手續(xù)流程復雜且融資效率偏低。正規(guī)金融機構只有基于集中性、大額性的融資需求開展業(yè)務，才能發(fā)揮融資的規(guī)模效應，降低交易成本。合作金融的交易成本、增信方式、貸款特征等一般介于民間借貸和市場化融資之間。

（二）數(shù)字農(nóng)業(yè)下的農(nóng)村融資方式演變

數(shù)字農(nóng)業(yè)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)最核心的區(qū)別在于決策因素從“人”向“數(shù)據(jù)資源”的轉變。數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下，數(shù)字平臺收集了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體大量的生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)。金融機構、核心企業(yè)圍繞這些數(shù)據(jù)資源創(chuàng)新融資方式，尤其是利用數(shù)據(jù)資源代替?zhèn)鹘y(tǒng)的抵質押品為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體增信，可有效克服困擾農(nóng)村金融的信息不對稱和抵押物缺乏問題。目前，數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下的農(nóng)村融資創(chuàng)新主要體現(xiàn)在三個方面：

一是增信方式創(chuàng)新。數(shù)字平臺作為核心企業(yè)，自身擁有雄厚的資信能力，并清晰掌握了合作農(nóng)戶、農(nóng)資企業(yè)、社會化服務組織的生產(chǎn)經(jīng)營信息。在與金融機構的合作中，核心企業(yè)能夠通過其掌握的數(shù)據(jù)資源為上下游農(nóng)業(yè)主體融資提供增信，金融機構根據(jù)核心企業(yè)收集的數(shù)據(jù)對農(nóng)業(yè)主體進行信用評價和風險判斷，最終實現(xiàn)完全基于數(shù)據(jù)資源提供融資。

二是信貸流程創(chuàng)新。數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下，數(shù)字平臺與金融機構合作，其信貸業(yè)務的開展主要依賴于數(shù)字平臺的數(shù)據(jù)資源，貸前調查、風險評估、貸后管理等信貸流程均可以實現(xiàn)在線完成，金融機構可節(jié)約相應管理成本。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體可以通過線上途徑申請貸款，簡化冗長的手續(xù)辦理流程，直接提高融資效率。

三是風險分擔機制創(chuàng)新。一方面，數(shù)字平臺借助互聯(lián)網(wǎng)技術可以有效整合政府、擔保、銀行金融機構等多個主體之間的資源和數(shù)據(jù)，減少了相關部門之間的溝通成本，為風險分擔機制建設和高效運行夯實了基礎。另一方面，數(shù)字平臺基于農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建立農(nóng)業(yè)主體信用評價體系和風控模型，推動融資擔保業(yè)務數(shù)字化，把數(shù)字化業(yè)務嵌入風險擔保業(yè)務之中，既可以為傳統(tǒng)的風險分擔機制提供精準的數(shù)據(jù)支持，也可以作為分擔主體參與到風險分擔機制之中，進一步提高業(yè)務的精準性和多元性，有效解決傳統(tǒng)農(nóng)村金融的擔保難題。

總的來講，數(shù)字農(nóng)業(yè)模式與傳統(tǒng)模式下融資方式最重要的區(qū)別在于增信方式不同（見表8）。擁有數(shù)據(jù)的核心企業(yè)在農(nóng)村金融中發(fā)揮了重要作用，其不僅提供數(shù)據(jù)資源并為數(shù)據(jù)的真實性負責，而且作為市場主體參與到信用評價、風險分擔機制之中，最終使融資效率提高、交易成本下降。

表8 農(nóng)村不同融資方式比較

（三）R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下的金融實踐

實踐中，成都涉農(nóng)金融機構和互聯(lián)網(wǎng)金融平臺充分利用R公司數(shù)字平臺掌握的上下游農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體的數(shù)據(jù)信息，構建數(shù)字化信用評分模型，為參與數(shù)字農(nóng)業(yè)各個環(huán)節(jié)的生產(chǎn)經(jīng)營主體提供信貸、保險等金融服務。從增信方式看，R公司和金融機構主要從兩方面探索創(chuàng)新融資模式。一種方式是由R公司為主導，通過數(shù)字平臺積累的上下游農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體的數(shù)據(jù)信息，構建數(shù)字化信用評分模型，在此基礎上與金融機構合作。金融機構為R公司提供資金，再由R公司為訂單農(nóng)戶提供信貸、保險和實物融資等金融服務。另一種方式是以金融機構為主導的融資模式。農(nóng)戶通過數(shù)字平臺購買生產(chǎn)資料、社會化服務時，平臺依托交易數(shù)據(jù)和云計算技術，創(chuàng)建風險控制模型和策略對農(nóng)戶進行授信，金融機構在授信額度內按照訂單金額直接將資金劃轉至農(nóng)資企業(yè)或社會化服務組織的賬戶。在風險分擔機制上，R公司參與到風險機制之中，與擔保公司、銀行探索建立了“核心企業(yè)+銀行+擔?！钡娘L險分擔機制，以R公司承擔30%、擔保公司承擔40%、銀行承擔30%的比例建立風險基金，按照10倍放大倍數(shù)為平臺上下游農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體授信。信貸流程方面，目前R公司數(shù)字平臺已開通全程在線辦理種植貸款驗證評估業(yè)務，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體無需抵押和擔保，憑信用申請貸款30萬～50萬元，全部手續(xù)均在線辦理，1至3天即可完成貸款全部流程，且貸款成本比以往資金借貸和農(nóng)資賒銷等方式節(jié)省70%以上。截至2021年5月末，該數(shù)字平臺已聯(lián)合農(nóng)業(yè)銀行、農(nóng)商銀行、中國平安、螞蟻金服等金融機構為56戶農(nóng)戶發(fā)放貸款1680萬元。

R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下，金融機構利用數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)了綠色、普惠及數(shù)字化的有機融合。首先，金融支持數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展，產(chǎn)生明顯的二氧化碳減排效應，充分體現(xiàn)了綠色金融的發(fā)展目標；其次，數(shù)字農(nóng)業(yè)模式將核心企業(yè)與大量農(nóng)戶、農(nóng)資企業(yè)、社會化服務組織聯(lián)結在一起，深化了農(nóng)村金融的普惠性；最后，數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下各環(huán)節(jié)的金融活動均體現(xiàn)出數(shù)字金融交易成本低、運行效率高的優(yōu)勢和特點。綜上，R公司數(shù)字農(nóng)業(yè)模式表明，普惠金融、綠色金融和數(shù)字金融融合發(fā)展，相互促進，不僅必要，而且大有可為。

五、金融支持數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的障礙

（一）數(shù)字技術存在“門檻”效應

長期以來，我國都存在小農(nóng)生產(chǎn)和土地細碎化經(jīng)營的基本格局。第三次全國農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)顯示，我國小農(nóng)戶數(shù)量占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營戶的比重高達98.1%，小農(nóng)戶經(jīng)營耕地面積占比超過70%。但調研顯示，采納數(shù)字技術的主要為規(guī)模以上種養(yǎng)殖戶，小農(nóng)戶參與的積極性不高，這不僅影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的溫室氣體減排效果，同時難以生成數(shù)據(jù)資源，小農(nóng)戶的融資需求仍只能通過傳統(tǒng)方式滿足。究其原因，數(shù)字農(nóng)業(yè)技術具有一定的“門檻”效應。一是采用數(shù)字化農(nóng)業(yè)技術需要一定的成本投入，如攝像頭、遙感裝置等設備的投入和更新維護。對小農(nóng)戶來說，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)尤其是糧食種植利潤非常微薄，生產(chǎn)經(jīng)營需要達到一定的規(guī)模才能使數(shù)字化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效益提高與成本投入相匹配。出于成本收益的考慮，對于缺乏規(guī)模經(jīng)濟性的小農(nóng)戶而言，購買技術服務帶來的額外成本支出降低了其使用數(shù)字技術的積極性。這也是當前我國數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展主要依靠政府推動的重要原因。二是農(nóng)業(yè)基礎設施建設不足。雖然目前數(shù)字農(nóng)業(yè)技術中無人機植保、物聯(lián)網(wǎng)技術的應用一般不限土地規(guī)模、地理位置，對基礎設施要求也不高，但仍需要一定的軟硬件投入，在最終生產(chǎn)過程中也需要一定的機械化技術支持。機械化技術運用往往對土地規(guī)模和地理地形、田間道路以及水電、網(wǎng)絡等基礎設施有特定要求，如，帶有衛(wèi)星定位系統(tǒng)的拖拉機在設定軌道行駛和耕作時，在平原地區(qū)更具效率。三是農(nóng)村領域“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象比較普遍，這與農(nóng)村人口老齡化問題⑨根據(jù)《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》相關數(shù)據(jù)，2015年中國農(nóng)村地區(qū)老年人口比例比城鎮(zhèn)地區(qū)高出4.2個百分點，且該差距呈不斷擴大的趨勢。嚴峻以及農(nóng)業(yè)人口學歷層次偏低有密切關系，這無疑是當前數(shù)字農(nóng)業(yè)技術推廣最主要的障礙之一。

（二）農(nóng)業(yè)領域的數(shù)據(jù)資源難以有效利用和獲取

在數(shù)字農(nóng)業(yè)實踐中，各類數(shù)字平臺采集了大量的生產(chǎn)交易數(shù)據(jù)，可被用于金融機構信貸決策之中。但是，目前的融資模式中，數(shù)據(jù)資源利用還面臨以下障礙：一是生產(chǎn)交易數(shù)據(jù)利用不充分。數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下農(nóng)戶生產(chǎn)交易數(shù)據(jù)除提供融資增信之外，在其他金融活動中運用仍十分有限。如，融資擔保機構擔保技術依賴于傳統(tǒng)線下人工處理，難以嵌入大型銀行的線上信貸審批流程中，更不用說直接利用相應的數(shù)據(jù)資源；部分中小銀行在為農(nóng)戶提供融資時，雖然不要求農(nóng)戶提供相應擔保，但對核心企業(yè)（數(shù)字平臺）的資質、擔保等有一定要求。二是非生產(chǎn)交易信息不充分。由于非生產(chǎn)交易類信息的收集會產(chǎn)生額外成本，數(shù)字平臺收集的信息多為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上的生產(chǎn)性數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體的非生產(chǎn)交易類信息比較缺乏。調查中有金融機構反映，生產(chǎn)數(shù)據(jù)只能反映農(nóng)戶當時的生產(chǎn)情況，金融機構往往還想要對農(nóng)戶的家庭情況和其他信息進行全面了解，以更準確地判斷風險。三是數(shù)據(jù)范圍有限。目前數(shù)據(jù)平臺只能收集和處理采用了數(shù)字農(nóng)業(yè)技術的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，尚未采用數(shù)字農(nóng)業(yè)技術的農(nóng)戶信息只能通過政府相關部門提供，或金融機構自行調查獲取，導致數(shù)字技術的服務范圍有限。四是數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一。由于國家尚未建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的標準，各部門存在數(shù)據(jù)儲存和表達格式不一的問題，無形中提高了數(shù)據(jù)資源利用的難度?？傊捎跀?shù)字農(nóng)業(yè)模式下農(nóng)村融資方式創(chuàng)新發(fā)展所依賴的全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)資源目前尚難以形成并被各類金融機構有效利用，導致短時間內農(nóng)戶對傳統(tǒng)金融服務的路徑依賴仍難以改變。

六、結論與建議

農(nóng)業(yè)是溫室氣體的重要來源，農(nóng)業(yè)二氧化碳減排對于雙碳目標的實現(xiàn)具有重要意義。從發(fā)達國家經(jīng)驗看，數(shù)字技術是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)二氧化碳減排的重要途徑?；诖耍疚慕Y合成都R公司的案例發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術可通過精準施藥施肥、減少能源消耗等方式直接使每畝小麥、水稻種植分別減少二氧化碳排放7.76千克和8.07千克；同時，數(shù)字技術可使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營降本增收，從經(jīng)濟效益上保證了數(shù)字農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的可持續(xù)性，進而間接減少排放；數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展也促進了農(nóng)村融資方式的改變，數(shù)據(jù)資源在很大程度上實現(xiàn)了對傳統(tǒng)抵質押品的替代，有利于克服長期以來困擾農(nóng)村金融發(fā)展的信息不對稱和缺乏抵質押品的問題，具有重要的示范效應和研究價值。以上研究結論具有重要的政策意義。一方面，數(shù)字技術為綠色金融、普惠金融和數(shù)字金融的融合發(fā)展創(chuàng)造了條件。數(shù)字技術模式下，首先，金融支持數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展，可產(chǎn)生明顯的生態(tài)環(huán)境和溫室氣體減排效應，充分體現(xiàn)了綠色金融的發(fā)展目標；其次，數(shù)字農(nóng)業(yè)模式將核心企業(yè)與大量農(nóng)戶、農(nóng)資企業(yè)和社會化服務組織聯(lián)結在一起，深化了農(nóng)村金融的普惠性；最后，數(shù)字農(nóng)業(yè)模式下各個環(huán)節(jié)的金融活動均體現(xiàn)出數(shù)字金融交易成本低、運行效率高的優(yōu)勢和特點。另一方面，綠色金融、普惠金融和數(shù)字金融融合發(fā)展反過來又可以推動金融更好地為“三農(nóng)”服務，尤其是為數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展提供資金支持。最終數(shù)字農(nóng)業(yè)和農(nóng)村金融相互促進，共同推動“三農(nóng)”發(fā)展?；诖?，本文提出以下建議：

一是提高數(shù)字農(nóng)業(yè)的普惠性。鑒于數(shù)字農(nóng)業(yè)技術存在“門檻”效應，可加大對小農(nóng)戶運用數(shù)字農(nóng)業(yè)技術的引導和激勵，加強對農(nóng)村地區(qū)數(shù)字基礎設施建設的持續(xù)投入。如由地方農(nóng)業(yè)部門加大對農(nóng)民職業(yè)經(jīng)理人的培訓力度，促進農(nóng)民掌握更為豐富的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術；成立專門的低碳數(shù)字農(nóng)業(yè)科技組織，建立配套的培訓教育機制，推廣與普及低碳數(shù)字技術，提高企業(yè)和個人對低碳農(nóng)業(yè)的認識；鼓勵規(guī)模化、專業(yè)化的社會化服務組織提供無人機殺蟲、施肥等高效農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務；鼓勵小農(nóng)戶組建專業(yè)合作組織統(tǒng)一使用數(shù)字農(nóng)業(yè)技術設施，并由政府予以一定的補貼。此外，地方政府可發(fā)行鄉(xiāng)村振興專項債，用于數(shù)字農(nóng)業(yè)相關基礎設施建設，為小農(nóng)戶參與數(shù)字農(nóng)業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)造條件。金融機構可設計專門產(chǎn)品，以農(nóng)業(yè)設施貸款、融資租賃等形式為小農(nóng)戶采用數(shù)字農(nóng)業(yè)技術的固定投入提供融資。

二是進一步推動涉農(nóng)數(shù)據(jù)整合。核心企業(yè)基于數(shù)字平臺收集的信息主要是產(chǎn)業(yè)鏈上的生產(chǎn)交易數(shù)據(jù)，但農(nóng)戶的非生產(chǎn)交易類信息相對缺乏。下一步，建議加強農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)標準制定的頂層設計，并進一步打破數(shù)據(jù)壁壘。具體可由核心企業(yè)與政府部門建立數(shù)據(jù)共享機制，其中核心企業(yè)主要提供鏈上農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體的生產(chǎn)性數(shù)據(jù)，政府部門提供其收集的非生產(chǎn)性基礎信息，兩類數(shù)據(jù)相互補充、印證，共同為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體融資提供增信。核心企業(yè)和政府數(shù)據(jù)實現(xiàn)對接，將有利于形成“政府+市場”的農(nóng)業(yè)供應鏈生態(tài)圈，促進數(shù)字農(nóng)業(yè)減排和“三農(nóng)”發(fā)展。

三是建立多層次的金融支持體系。金融支持數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中，應充分結合數(shù)字農(nóng)業(yè)可形成大量生產(chǎn)性數(shù)據(jù)資源和具有二氧化碳減排效應兩大特點開展金融創(chuàng)新。進一步創(chuàng)新農(nóng)村產(chǎn)權的抵質押融資，加大數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的信貸支持。復制推廣“數(shù)字平臺+擔保+銀行”的融資模式和風險分擔機制，開發(fā)更多的信貸產(chǎn)品。如，數(shù)字平臺可根據(jù)生產(chǎn)交易信息為農(nóng)戶資信評分，金融機構可圍繞此資信評分設計金融產(chǎn)品。進一步探索綠色債券、融資租賃等多種形式為數(shù)字農(nóng)業(yè)的設備投入、基礎設施建設融資。加快建設碳金融衍生品交易市場，圍繞農(nóng)村碳資產(chǎn)開發(fā)期權、期貨等農(nóng)業(yè)碳金融衍生品，最終實現(xiàn)數(shù)字農(nóng)業(yè)碳減排的多層次金融支持體系。