数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态, 数字经济是指以数字技术为基础，通过数字化和网络化的方式进行生产、分配、交换和消费的经济活动，数字经济最大的不同是数据作为新生产要素的加入。在农业领域，如何将数据要素融入到农业的生产、供应链及产业监管、公共服务等各个环节，如何让数据成为农业现代化升级的核心驱动力是一个未来需要长期思考和探索的问题。
一、农业产业存在的问题和薄弱环节
（一）农业种植现代化及组织化程度低，种植标准体系建设及现代化技术集成应用不足 。 一是 我国农业生产模式相对国外发达国家还比较落后，现代化程度低，种植标准体系建设及现代化技术集成应用不足。目前大多数仍以传统栽培及养殖模式为主，机械化水平和智能化管理水平低，导致农产品质量不稳定，整体市场竞争力不高。 二是 我国农业生产的组织化程度不够，农业生产参与主体多元，尚未形成有效协作机制，导致无序生产与资源浪费。
（二）农产品供应链上下游缺乏信任，流通及交易成本高。一是 我国农产品的品类多样性及全国产、全国卖的特点，大大增加我国农产品在全国范围内的流通难度。从产地、销地到最终到消费者，流通环节多，各环节的成本及损耗大，导致整体流通成本居高不下。 二是 农产品流通环节中的买卖双方属于零和博弈关系，天然缺乏信任基础。各方在商务谈判过程中也均有所保留，在执行过程中的违约行为也常有发生，导致农产品供应链的整体效率低下，交易成本高。
（三）信息不对称，价值分配不平衡。一是 农产品供应链上下游参与主体缺乏信息共享机制，供应链上下游信息严重不对称， “牛鞭效应”问题突出，常常出现市场供应能力不足或丰产不丰收、产品库存积压腐烂和销售难等一系列问题。处在农产品供应链两端节点的生产者和消费者的利益都会受到严重损害。 二是 农业生产投入大、周期长，在整个价值链条中承担的风险最大，但由于农业生产者普遍规模较小，难以有效对接市场，更难以开展产业链延伸行动，在因此在最终价值分配中处于弱势地位，造成价值贡献与价值分配之间的不平衡。
二、数据驱动农业产业现代化升级的路径思考
（一）以数据驱动的标准化、智慧化生产为重点，推动农业生产数字化建设工作 。 一是 以标准化为基础，数字化、自动化为手段，结合不同种类农业生产特点，推动建立标准化、数字化生产体系建设，提升农业生产现代化管理水平。 二是 通过大数据及人工智能技术应用，构建生产模型，将数据要素融入到农业生产的各个环节中，实现数据驱动的农业生产优化，提高农产品生产的质量及商品化率。
（二）以数据驱动的供应链协同管理为重点，推动农产品供应链数字化建设工作。一是 推动农产品供应链上下游建立信息及数据共享机制，建立供应链数据共享系统，打通上下游的信息壁垒，将供需管理的范围由企业内部扩散至整个供应链，加强各环节间的耦合稳定性和合作效率，解决供应链中由于信息不对称而产生的“牛鞭效应”问题； 二是 通过建立组织管理机制、统一结算及利益分配机制、激励及约束机制等运营支撑体系建设，实现供应链个体利益与供应链整体利益的协同性，达成供应链上下游的利益共享、风险共担，解决上下游缺乏信任及价值分配不平衡的问题。
（三）以数据驱动的监管及公共服务优化为重点，推动农业监管及服务数字化建设。一是 以农产品质量安全及产业要素管理为重点，推动建立数字化监管平台，提升产业监管效率及政策制定的精准性。 二是 以农业数据及产业服务资源共享为重点，推动建立数字化产业服务平台，降低公共数据及服务资源获取成本，提升产业综合效率。三是对数字化基础设施如通信、网络、基站、传输设备等进行改善，多渠道、多方法对农业从业者进行信息化应用技能培训。
