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粮食供应链损耗已成为制约农业增效的关键节点。本文从全产业链视角系统探讨了大数据减少粮食损失、提升农业效益的机理，分析了国内应用现状与短板，并借鉴国际经验，提出了“技术优化-主体赋能-制度创新”三位一体的优化框架。研究表明，在粮食生产、储运和加工环节，大数据能够通过优化资源配置、推动智能化管理、建设标准化流程和开发附加值等方式降低全产业链损耗和增加农业效益，但仍面临整合能力不足、主体应用能力薄弱、政策协同和激励缺位等短板。国际经验表明，加快技术创新、强化主体赋能、完善政策激励是促进粮食减损领域大数据应用的重要举措。据此，提出加快构建粮食全产业链大数据体系、推动精准农业建设、培育复合型人才，并通过加强顶层设计与政策考核的对策建议，为降低粮食损失、增加农业收益提供了系统方案。
Abstract：The losses within the grain supply chain have emerged as a crucial bottleneck impeding agricultural efficiency.This study comprehensively delves into the mechanism through which big data mitigates food losses and elevates agricultural efficiency from the vantage point of the entire industry chain.It analyzes the current application status and drawbacks in China and, by drawing on international experience, puts forward an optimization framework of “technical optimization-subject empowerment-institutional innovation”.Research findings indicate that big data can curtail losses across the entire industry chain and augment agricultural returns in grain production, storage, transportation, and processing.This is achieved by optimizing resource allocation, facilitating intelligent management, establishing standardized procedures, and enhancing value-added development.Nevertheless, it still confronts challenges such as inadequate integration capabilities, feeble application capabilities among key players, and a lack of policy coordination and incentives.International experience demonstrates that expediting technological innovation, strengthening subject empowerment, and enhancing policy incentives are pivotal measures to foster the application of big data in the domain of grain loss reduction.Accordingly, it is proposed to accelerate the construction of a big-data-enabled system for the entire grain industry chain, promote the development of precision agriculture, cultivate interdisciplinary talents, and offer systematic solutions to reduce grain losses and boost agricultural income through strengthened top-level design and policy evaluation.
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基本信息:
DOI：10.13856/j.cn11-1097/s.2025.06.003
中图分类号:F326.11;TP311.13
引用信息:
[1]钱龙,钱文荣.农业增效益：大数据应用减少粮食损失的国际经验[J].世界农业,2025,No.554(06):25-36.DOI:10.13856/j.cn11-1097/s.2025.06.003.
基金信息:
国家自然科学基金面上项目“农业社会化服务对化学农资减量施用的影响：理论机制、效应识别与政策优化”(72273061); 全国粮食和物资储备青年拔尖人才服务行业需求自主选题项目,江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师项目
2025-06-10
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