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(wàn)物互聯(lián)的智能化時(shí)代，世界各國(guó)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(shì)。廣義上來(lái)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(lái)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(duì)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(chǎng)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(zhǎng)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(zhǎng)營(yíng)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(duì)農(nóng)作物的機(jī)械化采收，并實(shí)現(xiàn)對(duì)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(chǎng)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(duì)于不同農(nóng)作物的生長(zhǎng)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(zhǎng)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(cè)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(lái)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(cè)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(chǎng)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(duì)于推動(dòng)我國(guó)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(shì)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(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力，進(jìn)而加速我國(guó)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。對(duì)于第二條路徑上的研究來(lái)說(shuō)，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(lái)，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(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行了測(cè)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(duì)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(duì)其進(jìn)行篩選，采用熵權(quán)TOPSIS 模型測(cè)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(lái)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(duì)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(chǎng)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(duì)智慧農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)場(chǎng)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(duì)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(chǎng)，大都沒有相關(guān)的制度體制和數(shù)據(jù)記錄，因此對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行調(diào)研本身就很困難，而對(duì)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(cè)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(duì)科學(xué)測(cè)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(cè)算方法

3.1 測(cè)算方法

一般來(lái)說(shuō)，測(cè)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(yíng)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(yíng)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(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選。這種評(píng)估方法的優(yōu)勢(shì)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(lái)。同時(shí)，也可以分具體的智慧農(nóng)業(yè)類型，分項(xiàng)測(cè)算各地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的優(yōu)勢(shì)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(duì)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(duì)于某些存在爭(zhēng)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(duì)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(cè)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(lái)，從投入的角度來(lái)說(shuō)，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(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門之間的投入-產(chǎn)出關(guān)聯(lián)的角度，對(duì)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(shì)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(cè)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(duì)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(cè)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(duì)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(wú)法逾越、且需要謹(jǐn)慎對(duì)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(guó)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(kù)（）提供的《世界投入-產(chǎn)出表（）》為例進(jìn)行說(shuō)明，其它投入-產(chǎn)出數(shù)據(jù)，如《中國(guó)投入-產(chǎn)出表》、《中國(guó)各省份投入-產(chǎn)出表》和《中國(guó)區(qū)域間投入-產(chǎn)出表》類似。世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫(kù)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(guó)際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類第三次修訂（ISIC Rev.3）將國(guó)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(guó)際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類第四次修訂（ISIC Rev.4）將國(guó)民經(jīng)濟(jì)劃分為56個(gè)部門。

式（2）中，為一國(guó)的投入產(chǎn)出表，矩陣中的元素a表示產(chǎn)業(yè)部門對(duì)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(guó)的生產(chǎn)和分配狀況。通過投入產(chǎn)出表，就可以對(duì)一國(guó)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(guó)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(lái)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(lái)源于《世界投入-產(chǎn)出表（）》?？紤]到通貨膨脹等因素帶來(lái)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(duì)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(lái)源于世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)，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(cè)算的過程中，基期選擇無(wú)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(cè)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(guó)際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類第三次修訂（ISIC Rev.3）對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)部門進(jìn)行劃分，與之后使用的國(guó)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(lái)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(duì)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(guó)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(lái)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(guó)的資本形成總額乘以農(nóng)業(yè)增加值占GDP的比重來(lái)衡量各國(guó)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(lái)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(kù)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(gòu)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(wú)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(cè)算得到。

3.5 折舊率的確定

對(duì)于采用永續(xù)盤存法測(cè)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(duì)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(guó)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(lái)人為抑制智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展起步較晚但投入增長(zhǎng)很快的國(guó)家（如像中國(guó)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(cè)算?；诖?，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(zhǎng)的比較，對(duì)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(cè)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(guó)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(lái)衡量。該方法規(guī)避了傳統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系測(cè)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(kù)（）對(duì)該研究方法進(jìn)行了實(shí)踐操作，對(duì)包含中國(guó)在內(nèi)的40個(gè)國(guó)家的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度和分析。進(jìn)一步地，將測(cè)算中國(guó)的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，探討中國(guó)發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)所取得的成績(jī)和存在的問題。