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        基于投入-產(chǎn)出模型的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平測算方法

        2022-05-04 09:04:46娟,郭進(jìn),顧
        現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究 2022年4期
        關(guān)鍵詞:智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

        尹 娟,郭 進(jìn),顧 娟

        (1.金陵科技學(xué)院智能科學(xué)與控制工程學(xué)院 江蘇,南京 211169;2.南京師范大學(xué)商學(xué)院 江蘇,南京 210023)

        1 引言

        隨著人類社會(huì)逐漸進(jìn)入萬物互聯(lián)的智能化時(shí)代,世界各國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式也正發(fā)生著深刻變革。智慧農(nóng)業(yè)(),可以大體上概括當(dāng)今農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式變革的主要特征和基本趨勢。廣義上來講,智慧農(nóng)業(yè)是將智慧化的生產(chǎn)手段應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)而呈現(xiàn)出的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。從狹義上來講,智慧農(nóng)業(yè)是以信息和知識(shí)為核心要素,通過信息技術(shù)、智能科技等與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)深度融合,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息感知、智能控制、精準(zhǔn)投入、個(gè)性化服務(wù)的全新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式。目前,智慧農(nóng)業(yè)已經(jīng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的眾多環(huán)節(jié)得到了深刻詮釋。對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)而言,智慧農(nóng)業(yè)可以采集并調(diào)控農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的土壤成分、光照強(qiáng)度、溫濕度、二氧化碳濃度等相關(guān)參數(shù),通過視頻全方位的監(jiān)控農(nóng)作物的生長狀態(tài)和病蟲害狀況,同時(shí)做到精準(zhǔn)灌溉、精準(zhǔn)施肥,為農(nóng)作物的生長營造最適宜的環(huán)境。此外,在農(nóng)作物采收、物流運(yùn)輸和保存等環(huán)節(jié)中,智慧農(nóng)業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對農(nóng)作物的機(jī)械化采收,并實(shí)現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品的全流程安全追溯。

        智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有非常重要的社會(huì)意義:首先,隨著城市不斷向農(nóng)村地區(qū)蔓延,農(nóng)村耕地面積不斷縮小,以往的粗放式農(nóng)業(yè)發(fā)展模式日益不可取,在既有的耕地面積上獲得盡可能多的農(nóng)產(chǎn)品依賴更加精細(xì)化的種植技術(shù);其次,隨著農(nóng)村人口不斷向城市遷移,農(nóng)民的減少和耕地閑置的矛盾日益突出,以往的小農(nóng)經(jīng)濟(jì)模式的生產(chǎn)效率較低,而規(guī)?;霓r(nóng)場主生產(chǎn)模式依賴現(xiàn)代化的生產(chǎn)設(shè)備予以輔助;最后,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步讓人們對于不同農(nóng)作物的生長習(xí)性有了更加科學(xué)的認(rèn)識(shí)和了解,各種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用也為人們更加精準(zhǔn)地干預(yù)農(nóng)作物生長以擴(kuò)大產(chǎn)出提供了可能,智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的技術(shù)瓶頸正不斷得到突破。

        與智慧農(nóng)業(yè)的蓬勃發(fā)展不相協(xié)調(diào)的是,關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的測度和評(píng)價(jià)卻面臨很多障礙。傳統(tǒng)的采用指標(biāo)體系來評(píng)價(jià)地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的方法也面臨著指標(biāo)篩選困難、數(shù)據(jù)缺失較多、權(quán)重的確定易受主觀影響等諸多問題?;谏鲜霰尘?,本文借鑒投入-產(chǎn)出模型,從智慧化生產(chǎn)資料在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中的投入角度,提出了一套測算智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的研究方法,并就該方法的可行性、科學(xué)性和操作步驟展開討論。

        2 文獻(xiàn)綜述

        學(xué)術(shù)界關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)的研究大都沿著兩條途徑展開:一是關(guān)于具體的智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)或應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研發(fā)。這類研究常見于工程類的學(xué)科領(lǐng)域,一項(xiàng)項(xiàng)技術(shù)和應(yīng)用場景的實(shí)現(xiàn)讓智慧農(nóng)業(yè)的抽象概念更加具體化,也是推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式變革的根本力量。二是關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的評(píng)價(jià)研究。這類研究常見于社會(huì)學(xué)科的研究領(lǐng)域,以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)最為集中。例如,王麗通過研究發(fā)現(xiàn),智慧農(nóng)業(yè)能夠合理地配置生產(chǎn)資源,提高農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的生產(chǎn)效率,推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈改造升級(jí)。趙敏娟指出智慧農(nóng)業(yè)對于推動(dòng)我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、突破當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展瓶頸以及促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)具有獨(dú)特優(yōu)勢和巨大潛力。唐浩和周一同樣指出,智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展可以帶動(dòng)農(nóng)業(yè)與現(xiàn)代信息技術(shù)的加速融合,有利于提高我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力,進(jìn)而加速我國的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。對于第二條路徑上的研究來說,目前遇到的最大困難在于如何量化各地區(qū)的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。有的文獻(xiàn)是將智慧農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展聯(lián)系起來,如辛嶺和安曉寧,黃修杰等均構(gòu)建了農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行了測算和評(píng)價(jià)。也有部分文獻(xiàn)抓住“智慧”這一關(guān)鍵字眼對智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行了直接評(píng)價(jià),耿鵬鵬和杜文忠構(gòu)建了智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并運(yùn)用灰度關(guān)聯(lián)分析法對其進(jìn)行篩選,采用熵權(quán)TOPSIS 模型測算2008-2017 年廣西智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。張濱麗和卞興超采用層次分析法,從經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和生態(tài)效益3個(gè)層面構(gòu)建了12個(gè)指標(biāo)在內(nèi)的龍江省智慧農(nóng)業(yè)綜合效益評(píng)估體系。然而,這類指標(biāo)體系評(píng)價(jià)方法往往會(huì)遭遇指標(biāo)覆蓋不全、數(shù)據(jù)難以獲取等多重障礙,這些障礙又反過來限制了指標(biāo)體系評(píng)價(jià)方法的準(zhǔn)確性、可行性及可被復(fù)制性。

        本文認(rèn)為對智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行量化之所以比較困難,主要有以下兩方面原因:第一,如何準(zhǔn)確定義智慧農(nóng)業(yè)的內(nèi)涵和外延,即界定清楚農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中哪些場景可以包含在智慧農(nóng)業(yè)的范疇之內(nèi)。鑒于智慧農(nóng)業(yè)的具體形態(tài)非常豐富,因此若從外在形態(tài)上對智慧農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)場景進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì),是一項(xiàng)幾乎不可能完成的工作;第二,與對工業(yè)或服務(wù)業(yè)進(jìn)行調(diào)研統(tǒng)計(jì)存在很大差異,這類企業(yè)往往具有比較完備的企業(yè)制度和數(shù)據(jù)沉淀,而農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)主體,即個(gè)體農(nóng)民或法人農(nóng)場,大都沒有相關(guān)的制度體制和數(shù)據(jù)記錄,因此對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行調(diào)研本身就很困難,而對人們認(rèn)知并不統(tǒng)一的智慧農(nóng)業(yè)進(jìn)行調(diào)研則更加難以獲得準(zhǔn)確、口徑統(tǒng)一且連續(xù)的數(shù)據(jù)樣本。

        基于指標(biāo)體系評(píng)價(jià)方法存在的問題,本文嘗試就如何量化智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平提出一套合乎邏輯且測算方便的解決辦法。本文的研究具有重要的理論意義:本文另辟蹊徑,基于投入-產(chǎn)出表(),從智慧化生產(chǎn)要素在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中的投入角度,而并不是從智慧農(nóng)業(yè)的各種外在形態(tài)上,對科學(xué)測度智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平提出了一套兼具科學(xué)性和可行性的研究方法,在方法論上具有重要的理論意義。

        3 測算方法

        3.1 測算方法

        一般來說,測算一個(gè)地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的基本步驟,首先是根據(jù)智慧農(nóng)業(yè)的表現(xiàn)形態(tài),如精細(xì)化種植、全產(chǎn)業(yè)鏈溯源、農(nóng)產(chǎn)品線上精準(zhǔn)營銷等,建立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;其次,采用因子分析、專家打分等研究方法確定各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重;最后,收集各項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù),計(jì)算得到一個(gè)綜合得分作為智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的代理變量。例如,耿鵬鵬和杜文忠(2020)基于農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)“智慧”過程模型,從互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營狀況、農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力、智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展環(huán)境、電商物流水平、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r與智慧農(nóng)業(yè)人才培養(yǎng)基礎(chǔ)7 個(gè)方面建立智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法對指標(biāo)進(jìn)行篩選。這種評(píng)估方法的優(yōu)勢在于比較直觀,能夠在指標(biāo)的選取階段就與智慧農(nóng)業(yè)的特征聯(lián)系起來。同時(shí),也可以分具體的智慧農(nóng)業(yè)類型,分項(xiàng)測算各地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的優(yōu)勢與短板。當(dāng)然,這種評(píng)估方法也存在兩方面的缺陷,即智慧農(nóng)業(yè)的內(nèi)涵和外延難以界定,且數(shù)據(jù)源難以獲取。在實(shí)際操作過程中,人們對于智慧農(nóng)業(yè)到底包含哪些具體形態(tài)難以全面把握,對于某些存在爭議的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式該不該納入智慧農(nóng)業(yè)的評(píng)價(jià)范疇也難以做出準(zhǔn)確的判斷,因此指標(biāo)的選取本身就是一項(xiàng)復(fù)雜的工作。更重要的困難在于,囿于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式大多以家庭或小型合作社為基本單元,基本沒有建立起現(xiàn)代企業(yè)管理制度,也就沒有及時(shí)對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄和沉淀?,F(xiàn)有部門機(jī)構(gòu)、組織或個(gè)人關(guān)于三農(nóng)問題展開的社會(huì)調(diào)查,也基本沒有涉及、或未能比較全面地涉及智慧農(nóng)業(yè)的調(diào)研。因此,數(shù)據(jù)源的缺失也進(jìn)一步阻礙了該研究方法的實(shí)際運(yùn)用。

        鑒于綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系測算智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平存在指標(biāo)難以確定、數(shù)據(jù)源普遍缺失等問題,本文從智慧化生產(chǎn)要素在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中的投入角度,提出另一種評(píng)估智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的方法。不管智慧農(nóng)業(yè)以什么樣的具體形態(tài)呈現(xiàn)出來,從投入的角度來說,都是將機(jī)械設(shè)備、電氣設(shè)備、光學(xué)設(shè)備、運(yùn)輸設(shè)備和其它相關(guān)聯(lián)的制造業(yè)產(chǎn)品運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過程。因此,可以從國民經(jīng)濟(jì)各部門之間的投入-產(chǎn)出關(guān)聯(lián)的角度,對各地區(qū)的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)估。這種評(píng)估方法的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)源的可得性良好,且避免了難以全面界定智慧農(nóng)業(yè)具體形態(tài)的困難,正好彌補(bǔ)了采用綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系測算智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的困難。當(dāng)然,該評(píng)估方法也存在如下困難:一是比較間接。例如,機(jī)械設(shè)備應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),有一個(gè)更加貼切的表述是“農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平”,與智慧農(nóng)業(yè)的聯(lián)系并不是那么緊密。但該困難對評(píng)估過程造成的影響并不大。仍然以機(jī)械設(shè)備的投入為例,若仔細(xì)思考它與智慧農(nóng)業(yè)的關(guān)系,就很容易得到“農(nóng)業(yè)機(jī)械化也是智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的一個(gè)方面”的觀點(diǎn);二是測算過程中要區(qū)分存量與流量的關(guān)系。機(jī)械設(shè)備、電氣設(shè)備、光學(xué)設(shè)備、運(yùn)輸設(shè)備和其它相關(guān)聯(lián)的制造業(yè)產(chǎn)品等生產(chǎn)資料與種子、化肥、農(nóng)藥、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素存在本質(zhì)的不同,即這些設(shè)備并不是一次生產(chǎn)活動(dòng)就全部消耗掉的,它們具有固定資產(chǎn)的屬性,其價(jià)值會(huì)慢慢釋放到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中。因此,需要借助固定資產(chǎn)盤存的方法對這些生產(chǎn)資料進(jìn)行永續(xù)盤存。在永續(xù)盤存評(píng)估智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的過程中,如式(1)所示,基期如何確定、存量的折舊率如何確定、流量的價(jià)格平減指數(shù)如何確定,是三個(gè)無法逾越、且需要謹(jǐn)慎對待的問題。

        式(1)中,Smart_argriculture為地區(qū)時(shí)期的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平,它等于(t-1)時(shí)期的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平剔除折舊的部分,再加上采用價(jià)格指數(shù)平減后的當(dāng)期智慧農(nóng)業(yè)的投入水平Smart_input。其中,為折舊率,為價(jià)格平減指數(shù)。

        3.2 投入-產(chǎn)出表

        投入-產(chǎn)出表()又稱部門聯(lián)系平衡表,由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家瓦西里·列昂惕夫提出并編制。投入產(chǎn)出表采用矩陣的形式,反映一定時(shí)期各部門間相互聯(lián)系和平衡比例的關(guān)系。

        為了闡述的方便,本文以世界投入-產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫()提供的《世界投入-產(chǎn)出表()》為例進(jìn)行說明,其它投入-產(chǎn)出數(shù)據(jù),如《中國投入-產(chǎn)出表》、《中國各省份投入-產(chǎn)出表》和《中國區(qū)域間投入-產(chǎn)出表》類似。世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫在2013 年和2016 年分兩次發(fā)布了《世界投入-產(chǎn)出表()》:第一次發(fā)布的數(shù)據(jù)覆蓋1995-2011 年,并參照國際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類第三次修訂(ISIC Rev.3)將國民經(jīng)濟(jì)劃分為35個(gè)部門;第二次發(fā)布的數(shù)據(jù)覆蓋2000-2014年,并參照國際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類第四次修訂(ISIC Rev.4)將國民經(jīng)濟(jì)劃分為56個(gè)部門。

        式(2)中,為一國的投入產(chǎn)出表,矩陣中的元素a表示產(chǎn)業(yè)部門對產(chǎn)業(yè)部門產(chǎn)品的需求,也即產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)出流向產(chǎn)業(yè)部門的量。a為產(chǎn)業(yè)部門j 的出口,a為產(chǎn)業(yè)部門的進(jìn)口。于是,投入產(chǎn)出表的每一行反映的是某一產(chǎn)業(yè)部門產(chǎn)出的分配情況,而每一行反映的是某一產(chǎn)業(yè)部門要素的投入情況。

        不同時(shí)期,投入產(chǎn)出表中各元素的值以及不同元素之間的比例刻畫了該國的生產(chǎn)和分配狀況。通過投入產(chǎn)出表,就可以對一國的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展模式、生產(chǎn)效率、分配體系等做出科學(xué)的解析。

        通常情況下,投入產(chǎn)出表的第一行(a…aa)和第一列(a…aa)展示了農(nóng)業(yè)部門的產(chǎn)品分配情況和要素投入情況。假設(shè)a、a、a、a、a分別為生產(chǎn)機(jī)械設(shè)備、電器和光學(xué)設(shè)備、運(yùn)輸設(shè)備和提供信息化技術(shù)服務(wù)、科學(xué)研究與人才培養(yǎng)的五個(gè)部門。區(qū)別于其它部門的產(chǎn)品,由于這些設(shè)備和服務(wù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的智能化,那么Smart_input=a+a+a+a+a就衡量了具體年份智慧化生產(chǎn)要素在農(nóng)業(yè)部門的投入情況。值得注意的是,基于某一年的投入產(chǎn)出表所計(jì)算出的僅反映了該年農(nóng)業(yè)部門新增的智慧化要素投入。此時(shí),需要采用式(1)所示的盤存法進(jìn)行運(yùn)算,繼而得到每一年的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。

        3.3 智慧化要素投入與價(jià)格平減指數(shù)

        如表1 所示,以國際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類第四次修訂(ISIC Rev.4)為依據(jù),將農(nóng)業(yè)部門界定為農(nóng)作物及動(dòng)物生產(chǎn)、狩獵及相關(guān)服務(wù)活動(dòng)(c1),林業(yè)與伐木(c2),漁業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖(c3)三個(gè)二級(jí)部門的總和。

        本文從機(jī)械設(shè)備、電器和光學(xué)設(shè)備、運(yùn)輸設(shè)備、信息化技術(shù)服務(wù)、科學(xué)研究與人才培養(yǎng)五個(gè)方面來衡量智慧化要素的投入,并將獲得這些智慧化要素的投入部門界定為機(jī)械設(shè)備制造(r19),機(jī)器設(shè)備的修理和安裝(r23),計(jì)算機(jī)、電子、光學(xué)產(chǎn)品制造(r17),電氣設(shè)備制造(r18),汽車、掛車和半掛車制造(r20),其他運(yùn)輸設(shè)備制造(r21),郵政及快遞活動(dòng)(r35),電信電訊(r39),計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)、咨詢及相關(guān)活動(dòng)、信息服務(wù)活動(dòng)(r40),科學(xué)研究與開發(fā)(r47),教育(r52),數(shù)據(jù)來源于《世界投入-產(chǎn)出表()》。考慮到通貨膨脹等因素帶來的價(jià)格波動(dòng),本文采用各經(jīng)濟(jì)體的GDP平減指數(shù)對2000-2014年的智慧化生產(chǎn)資料投入進(jìn)行價(jià)格平減處理。GDP平減指數(shù)來源于世界銀行數(shù)據(jù)庫,本文經(jīng)過變換將基準(zhǔn)年份統(tǒng)一設(shè)定為1999年。

        表1 農(nóng)業(yè)部門、智慧化生產(chǎn)要素投入部門的界定與整合

        3.4 基期的確定

        在應(yīng)用式(1)所示的永續(xù)盤存法進(jìn)行測算的過程中,基期選擇無疑是至關(guān)重要的。理論上,基期應(yīng)當(dāng)越早越能夠提高測算結(jié)果的質(zhì)量。但是,現(xiàn)實(shí)操作層面往往會(huì)受到數(shù)據(jù)可得性的制約。以《世界投入-產(chǎn)出表()》為例,雖然可以追溯到的最早年份為1995年,但2000年之前的年份使用國際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類第三次修訂(ISIC Rev.3)對國民經(jīng)濟(jì)部門進(jìn)行劃分,與之后使用的國際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類第四次修訂(ISIC Rev.4)存在較大差異,進(jìn)來造成了數(shù)據(jù)連續(xù)性的中斷。

        在確定基期之前,本文首先對智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展歷程進(jìn)行了梳理:①在21世紀(jì)之前,智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展更多地體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化層面。當(dāng)然,農(nóng)業(yè)機(jī)械化也是智慧農(nóng)業(yè)的一個(gè)方面,或者可以理解為智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的初級(jí)階段。②作為智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)技術(shù)載體和重要體現(xiàn)形式——物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),其概念最早于2005 年的信息社會(huì)世界峰會(huì)()上,由國際電信聯(lián)盟()發(fā)布的《ITU 互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告2005:物聯(lián)網(wǎng)》正式提出。

        基于此,本文將基期設(shè)定為1999 年。該基期距離物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的誕生和運(yùn)用還有6年的緩沖期,仍處于智慧農(nóng)業(yè)的初級(jí)形態(tài)——農(nóng)業(yè)機(jī)械化階段。因此,可以采用農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)狀況(不包含信息化技術(shù)服務(wù)、科學(xué)研究與人才培養(yǎng))等可得指標(biāo)來衡量基期智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平,且不至于遺漏太多的有價(jià)值信息。

        本文采用各國的資本形成總額乘以農(nóng)業(yè)增加值占GDP的比重來衡量各國在基期1999年的農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)狀況。其中,資本形成總額數(shù)據(jù)來源于世界銀行公開數(shù)據(jù)。關(guān)于資本形成總額,世界銀行給出的定義是由新增固定資產(chǎn)支出加上庫存的凈變動(dòng)值構(gòu)成,具體項(xiàng)目包括土地改良,廠房、機(jī)器和設(shè)備的購置,建設(shè)公路、鐵路以及學(xué)校、辦公室、醫(yī)院、私人住宅和工商業(yè)建筑等。盡管未納入智慧農(nóng)業(yè)的信息化技術(shù)服務(wù)、科學(xué)研究與人才培養(yǎng)等軟要素投入,但正如本文已經(jīng)指出的那樣,在1999年智慧農(nóng)業(yè)尚處于農(nóng)業(yè)機(jī)械化階段。遺憾的是,資本形成總額并未按產(chǎn)業(yè)部門進(jìn)行細(xì)分,也即無法直接獲得農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的資本形成總額。作為替代方案,本文以農(nóng)業(yè)增加值占GDP的比重作為系數(shù)間接測算得到。

        3.5 折舊率的確定

        對于采用永續(xù)盤存法測算智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平而言,折舊率的設(shè)定是另一個(gè)需要謹(jǐn)慎對待之處。若將折舊率設(shè)置過高,則會(huì)人為壓縮智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展起步較早的國家(如大多數(shù)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體)的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平;若將折舊率設(shè)置過低,又會(huì)反過來人為抑制智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展起步較晚但投入增長很快的國家(如像中國這樣的發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體)的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。

        遺憾的是,在理論和實(shí)踐層面,目前都沒有關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素折舊率的統(tǒng)計(jì)和測算。基于此,本文以工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域固定資產(chǎn)投資的折舊率為參考系,通過工作時(shí)長的比較,對智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素折舊率進(jìn)行設(shè)定。具體的,以工業(yè)固定資產(chǎn)6.9%的折舊率為基準(zhǔn),考慮到工業(yè)生產(chǎn)一般是人員輪流上崗而機(jī)器不停歇,而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大多只能在白天進(jìn)行,且受到季節(jié)的約束,因此本文將智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的折舊率設(shè)定為工業(yè)固定資產(chǎn)折舊率的1/3,即2.3%。

        4 結(jié)論與展望

        本文從智慧化生產(chǎn)資料在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中的投入角度,基于投入-產(chǎn)出模型,提出了一套測算智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的研究方法。智慧化生產(chǎn)資料在農(nóng)業(yè)部門的投入主要體現(xiàn)在機(jī)械設(shè)備、電器和光學(xué)設(shè)備、運(yùn)輸設(shè)備、信息化技術(shù)服務(wù)、科學(xué)研究與人才培養(yǎng)五個(gè)方面。進(jìn)一步地,從國民經(jīng)濟(jì)各部門之間的投入-產(chǎn)出關(guān)聯(lián)的角度,可以采用機(jī)械設(shè)備制造,計(jì)算機(jī)、電子、光學(xué)產(chǎn)品制造等11 個(gè)部門的產(chǎn)出在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門中的投入來衡量。該方法規(guī)避了傳統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系測算智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平存在指標(biāo)難以確定、數(shù)據(jù)源普遍缺失等問題。當(dāng)然,本文現(xiàn)階段僅僅提出了一套解決辦法,我們今后工作的一個(gè)方向是將該方法付諸于實(shí)踐,從實(shí)踐的角度證明這個(gè)方法的可行性及科學(xué)性。如可以基于世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫()對該研究方法進(jìn)行了實(shí)踐操作,對包含中國在內(nèi)的40個(gè)國家的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行測度和分析。進(jìn)一步地,將測算中國的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r,探討中國發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)所取得的成績和存在的問題。

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