本文是一篇电子商务论文，笔者通过数字农业发展水平进行维度分析可知，在发展环境方面，2010-2019年各省份发展环境整体变化幅度较小，东部、中部和西部地区的发展不均衡。江苏省位居第一，而西藏地理位置偏僻，发展环境较差。在产业发展方面，2010-2019年各省份产业发展呈现增长趋势且上升幅度较快。
第1章绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
自1998年美国副总统戈尔首次提出“数字地球”概念后，全球数字信息技术迅速发展，数据爆炸式的增长，海量的数据汇聚，已经进入了一个全新的时代。数字经济是全球科技创新发展的重要推动力，在前沿技术研发、开放共享数据、培养人才等方面都有了前瞻性的规划。美国、日本和英国等发达国家纷纷借助数字革命的机遇，先后发布了《大数据研究与发展计划》、《农业技术战略》、《农业发展4.0》等。数字技术在农业生产、经济领域的应用，推动了数字农业的发展，实现了数字化技术在农业生产和经济领域中的广泛运用，激活了数字农业经济，使其国家迅速成为一个数字农业强国。
目前，我国农业正处于由传统农业向现代农业、智慧农业转变的重要时期，数字技术的发展为解决“三农问题”提供了新思维和新思路。党中央、国务院十分重视数字农业的发展。党的“十九大”提出了建设科技强国，网络强国，数字中国，智慧社会的发展目标。在此目标的基础上，提出了推进实体经济与互联网、大数据、人工智能深度融合的策略。习近平总书记明确指出，要正确认识形势，认真筹划，提前布局，争取先机，加快推进“数字中国”的建设。在数字中国建设和发展数字经济过程中，必须加强对数字农业的支持。《国家信息化发展战略纲要》、《全国农业现代化规划(2016-2020年)》、《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》、《新一代人工智能发展规划》提出农业数字化、信息化发展是农业发展的必然要求，必须加快农业数字化、智能化、网络化的发展。加强耕地、草原、水源等重要资源和重要农业投入的联网检测，建立完善的农业信息化监控、预警与服务系统，提升农产品的信息化和智能化水平。
1.2文献综述
1.2.1数字农业的相关研究
欧美国家在20世纪70年代率先提出来数字农业这一概念，其实质是将信息技术广泛应用于到农业领域[1]。伴随着互联网的迅猛发展，1997年，美国科学院及中科院的院士共同提出了数字农业的概念[2]。我国数字农业发展较晚，国内许多学者也对数字农业的内涵进行了研究。葛佳琨等（2017）认为数字农业是现代化农业与信息、网络、智能化的有机融合，能实时、自动化地监测和监控农产品的实际情况[3]。周清波等（2018）认为数字农业是农业数字化的概念，数字农业是一种运用数字技术的方法对农业对象、农业周边环境、农业全过程进行可视化呈现、数字化设计与管理的现代农业。并阐述了数字农业与信息农业、精准农业、智慧农业三者之间的联系与区别[4]。田娜等（2019）指出数字农业是指以网络为基础，通过多学科、多领域的整合，利用云计算和大数据技术，以提高农产品的品质[5]。张煜等（2020）指出数字农业能够定期收集农作物生长发育状况的信息，并对其生长进行模拟和分析，从而减少生产成本，改善农作物的产量和质量[6]。
Achim Walter（2016）认为未来农民可以通过电子设备来决定播种的日子[7]。侯秀芳等（2017）指出数字农业的发展包括两个方面：一是数字农业是怎样发展的，我国应该从上层建筑、加大人才培养力度等方面着手；二是要重视农业发展中的数字化技术，如3S技术、物联网、大数据技术、人工智能等[8]。王利民等（2018）认为未来的数字农业建设将从硬件平台、信息管理系统、分析决策系统、应用业务系统四个方面展开[9]。Sarah Rotz等（2019）认为政治经济学能够有效地了解农业技术和数据系统所面临的重大挑战，例如数据的归属权和管制权，技术生产和数据开发，数据安全等等[10]。王钰（2020）认为在应对农业大数据的垄断问题上，必须坚持谨慎执法的原则，重点分析滥用和评价的判断标准，重视数据竞争力的研究，科学合理地论证数据在实际应用中的应用，防止农业大数据垄断风险[11]。张柏杨等（2022）通过成都某公司为例，对数字农业的应用与管理模式进行了实证研究，为高碳农业向低碳转变提供了技术支持与实施途径[12]。卢大洋等（2022）探讨了数字农业在乡村振兴背景下的重要作用，分析了我国数字农业发展过程中存在的核心技术创新滞后、“数字农业”人才短缺等一系列问题，并提出了相应的政策建议[13]。
第2章理论基础与相关概念界定
2.1数字农业的概念
2.1.1国外对数字农业的界定
美国在20世纪70年代就已经开始对数字农业的研究。美国国家科学院与工程院院士于1997年共同提出了数字农业的概念。这是一种以地理空间与科学技术为依托的一种全新的智慧农业技术。阿尔戈尔在1998年提出了“数字农业”的概念：数字地球（将海量地理信息和多分辨率立体描述的一种方式）。它与智能农业技术结合在一起，形成了农业生产和管理技术。在世界农学、农业工程等高新技术学科的研究中，数字农业成为21世纪的前沿农业技术。精准农业是基于信息技术与知识管理的一体化技术体系，是数字农业发展的核心。在1998年荷兰举行的计算机农业应用国际会议，将智慧农业专家系统列为精确农业的核心技术之一[47]。
2.1.2国内对数字农业的界定
与国外一些发达国家比较，我国的数字农业发展起步比较晚，提出的时间也比较短。尽管目前在数字农业的名称和概念上有所不同，但国内已经形成一个相对统一的概念，遥感、GIS、GPS、计算机、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基本科学有机地结合，从宏观到微观上对农作物和土壤进行实时监控，从而对农作物的生长、发育、病虫害、水肥状况和相关的环境进行信息采集，并建立了一个动态的三维立体信息系统，模拟了农业的各种现象和过程，从而使农业资源得到有效的开发，使农业的产量和品质得到有效的控制。
2.2理论基础
2.2.1信息不对称理论
在市场经济中，由于各种复杂的因素，不同的人得到的信息不同，得到的信息越少，就越会落后，而掌握的信息越多，就越有可能占据上风。在商品交易中，信息获取的程度的差异会使信息丰富的参与者寻求最大的利润，从而使其它参与者的利益受损。在商品经济中，信息不对称是一个非常普遍的问题，特别是在农业方面，信息流动比较缓慢。农业市场的参与者，如农民、消费者和政府的管理者，因个人利益而阻碍了信息的传播；农村由于地处偏远、通讯设备落后、经济落后、教育水平低等因素，导致信息不对称性加剧。此外，由于我国农产品在市场经济条件下的滞后，给农户带来了很大的经济损失。为此，我们主张政府应该在市场经济中发挥主导作用，加强农业互联网的投资与推广，并不断加强各种数字农业基础设施的建设与完善，扩大农业信息的发布渠道，增强农民获取信息的速度，降低信息不对称性所造成的风险，以保障农民的经济利益。
2.2.2信息资源配置理论
信息资源是指在国民经济和社会发展中，由政府或市场组织提供的各类数据和资料。对信息资源进行分类、整合和再分配，才能更好地利用信息资源，推动社会和经济的迅速发展。针对具体的农村经济活动，如何有效地分类、整合、合理配置信息资源，发挥着十分重要的作用和意义。针对目前我国单一农业相关交易市场中存在的农业信息资源分配不均衡、使用效率不高等问题，需要制定相应的政策，从而实现农业信息资源的宏观调控和优化。农业信息资源的有效配置需要政府和经济活动各方共同努力：一是要重视区域发展不平衡，要加强对欠发达地区的资源投资；二是要联合各参与主体，共同开发和完善农业信息资源，使之更好地发挥科技进步的作用。同时，还应发挥政府在农业信息资源配置中的辅助作用，既能增加经济效益，又能兼顾促进生态环境的发展。
第3章我国数字农业的发展现状分析.........................14
3.1中国关于数字农业发展的相关政策.....................14
3.2我国数字农业技术的应用现状....................16
第4章我国省域数字农业发展水平的测度与评价.......................21
4.1数字农业发展指标体系的构建.................................21
4.1.1指标体系构建的原则...................................21
4.1.2数字农业发展水平评价指标体系的确立...................21
第5章我国省域数字农业发展的影响因素分析.........................47
5.1我国省域数字农业发展的障碍因素分析.........................47
5.1.1障碍因子诊断模型.....................................47
5.1.2准则层障碍因子分析...................................48
第5章我国省域数字农业发展的影响因素分析
5.1我国省域数字农业发展的障碍因素分析
5.1.1障碍因子诊断模型
在全面评估数字农业发展的过程中，既要衡量其发展程度，又要认识到制约其发展的各种影响，为其发展提出更具建设性的意见。基于综合评判模式的障碍因素诊断模型，是一种挖掘阻碍因素的数学模型，通过对障碍因素的诊断，可以确定具体的障碍因素和各种因素对事件发展的影响程度。
障碍因子诊断模型是以综合评价模型为基础发展起来的，是一种挖掘阻碍因素的数学模型，通过对障碍因素的诊断，可以确定具体的障碍因素和各种因素对事件发展的影响程度。因此，我们可以提出相应的策略来削弱障碍因素的阻碍程度，并以此来推进问题的发展。通过因子贡献度、指标偏差度、障碍度三个指标对我国数字农业发展中的阻碍因素进行了分析。
5.1.2准则层障碍因子分析
通过对我国省域及其三个维度数字农业发展的综合评价后，发现数字农业发展存在一定差距，为全面了解数字农业发展中的障碍因素和阻碍程度，在31个省份的准则层上应用了障碍因素诊断模型。选择了2019年的数据，分析了影响数字农业发展的主要障碍因素。
第6章研究结论与政策建议
6.1研究结论
查阅有关数字农业发展的文献资料，了解其他学者对数字农业发展的研究。在此基础上构建包含发展环境、产业发展、绿色发展三个维度的评价指标体系，利用改进后的熵值法对数字农业发展进行定量度量。根据测度的结果，以加深对国内外有关数字农业发展的认识。基于测度结果，进行综合评价分析、分区域分析、分维度分析、空间探索性特征分析、障碍度诊断分析以及地理探测器模型分析，得出以下结论：
（1）我国2010-2019年各省份数字农业综合得分整体变化幅度较小，各省数字农业发展缓慢，全国各省份的数字农业发展水平存在较大的差距，东部、中部和西部地区的发展不均衡，呈现出东高西低的格局。
（2）通过数字农业发展水平进行维度分析可知，在发展环境方面，2010-2019年各省份发展环境整体变化幅度较小，东部、中部和西部地区的发展不均衡。江苏省位居第一，而西藏地理位置偏僻，发展环境较差。在产业发展方面，2010-2019年各省份产业发展呈现增长趋势且上升幅度较快。产业发展迅速的省份依然在东部地区，东部地区地理位置优越，政府有政策支持数字经济的发展。在绿色发展方面，2019年绿色发展得分相较于2010年，29个省份都呈现增长趋势。江苏、上海、天津的绿色发展较为迅速，但大多数内陆省份绿色发展缓慢还需加大力度。
（3）我国省域数字农业发展水平的泰尔指数（Theil）和基尼系数（GINI）呈现上升-下降-上升-下降的不稳定趋势，但总体变动不大，最大值与最小值的差值在0.03以内。十年间我国省域数字农业发展水平整体变动趋于一致。
（4）通过空间分布图可知，我国数字农业发展水平由高到低明显呈现“东—中—西”的空间分布格局。数字农业各维度的空间分异特征同样明显，依然呈现由高到低明显呈现“东—中—西”的空间分布格局。三个维度发展水平高的省份都处于东部地区。2010-2019年间全局Moran’I指数为正值，均通过10%的显著性水平，空间自相关分析表明，我国各省份的数字农业发展水平存在着明显的正向关系。高、低值聚集区的区域分布显示，近几年内，数字农业发展水平呈现空间正相关的省份数量不存在明显变化，空间正相关程度却有些许下降。
参考文献（略）