導 語
數字農業被認為是全球農業的未來，作為重要的農業生產資料，看似中性的數字技術在與原有的農業生產關系融合的過程中，生成了圍繞數據的生產關系。但這種新型的生產關系卻絕非中性，甚至會衍生出迥異的農政變遷后果。
本文清晰描述了數據生產關系影響農政變遷的過程：在資本主義制度下，數字技術與土地私有制結合生成的數據生產關系，成為了資本剝削農民的助力。電商平臺主導的數字技術，衍生出了更具壓榨性的數據生產關系。通過對小農電商生存空間的擠壓，數字技術已成為商業資本攫取農民利潤的新形式。
在中國，如能在政府主導下，在農地集體所有制框架下發展數字技術，生成對應的公有制的數據生產關系，則能為農民增收以及農民組織化提供可能。
作者｜封小郡（中國農業大學人文與發展學院副教授）
責編｜侯丹
后臺編輯｜童話
圖片來源：網絡
數字技術已成為當下影響經濟增長、收入分配、國際分工和國家競爭力的重要因素之一。數字農業指用數字技術對農業對象和過程進行數字表達、設計、控制及管理的農業，其技術核心是數據成為重要的農業生產資料。該技術可大致分為：（1）利用數據改變農業勞動過程的技術，讓其變得精準或自動化，包括在精準時空維度上播種、施肥、打藥、澆水，精準飼養，食物溯源，自動駕駛農機，以及加工和銷售的精準化、自動化和線上化；（2）利用數據改變農業生物過程的技術，例如數字育種、細胞農業等。前者又被稱為精準農業，是本文重點。數字農業可追溯到20世紀50至60年代農業計算機的使用，精準農業則在20世紀90年代取得發展。數字農業技術目前尚未成熟，存在精度不夠、缺乏將數據轉換為決策的模型等問題。
數字農業崛起的背景是全球農業危機。20世紀以來的石油化工農業造成了環境和文化的危機，并不可持續；同時，全球人口增長和食物消費結構升級要求提高農業產出，而耕地面積增長前景有限。數字農業技術有潛力減少農藥化肥等的使用，并增加產出，被認為是應對這些問題的良藥。一項針對2007—2018年意大利22公頃谷物用地的研究發現，通過精準施肥、灌溉等，研究期間谷物產量增加了31%，而氮肥用量降低了23%。另一些實驗效果沒有以上研究顯著，但仍為正向。借助提高農業可持續性和生產力的雙重話語權，數字農業在全球食物體系中取得霸權地位，被認為是農業的發展方向。中國的數字農業正快速發展，但距世界前沿有一定距離。
農政變遷源于農政問題這一馬克思主義社會學傳統，關注農民、農地、農業和農村在現代化中的轉型，是社會發展和社會變遷過程中的重大議題。隨著市場化改革的深入，中國的農政變遷持續推進。從刀耕火種到石油化工農業，技術是農政變遷的不竭動力。那么，數字農業技術如何影響農政變遷呢？基于西方發達國家和中國經驗，本文分析了數據生產關系中，數字技術對農政變遷的影響。數據生產關系是圍繞數據生產、分配、交換和消費的社會關系。本文對理解數字時代農業相關的社會轉型有學術意義，對中國更好地發展和治理數字農業有現實意義。
一、農業技術與農政變遷：意涵與爭論
廣義的農業技術包含整個農業過程相關技術，從育種、種養，到加工、貯藏和銷售等。農業技術發展大致經歷了：（1）從公元前10000年到19世紀的傳統農業時代，其間定居農業出現，人力和畜力驅動勞動過程；（2）20世紀以來的現代農業時代，機械化改變勞動過程，生物遺傳技術改變育種，化肥和農藥改變動植物生長過程，生化技術擴展非生物性原料來源并改變食物的加工和銷售。數字農業技術是農業技術的最新形式。
農政問題由卡爾·考茨基于1899年提出，關注資本主義生產方式下農業相關變化，即農政變遷。微觀層面，葉敬忠將農政問題梳理為：
?。?）農地所有權的變化；
（2）農業生產方式的變化，特別是大生產與小生產的競爭；
?。?）農民的分化和無產階級化；
（4）農村治理和政治動員的變化。
這些問題事關農業的資本主義轉型，并著眼于農業轉型如何貢獻于社會轉型。
智能農機水稻收割無人作業場景
圖片來源：鄉村干部報網
農政變遷研究貫穿著一個爭論，即小農生產在資本主義生產方式下的存續性。中國學界存在類似爭論。在生產端，一派可稱為階級派，強調中國存在大規模農地流轉，農民已顯著分化；資本主義式農場依賴雇傭工人進行勞動。另一派可稱為小農派，強調小農生產的合理性和生命力，例如小農家庭農場往往比大農場單位面積產量更高，有助于維持社會穩定，小農生計模式的多樣性幫助他們保持自主性。中國的農業變遷是一種“沒有無產化的資本化”：2006年前后，在中國農業全部勞動投入中，每年受雇100天以上的雇傭工人的勞動僅占3% ，100天以下的占0.4%。
中國農業已從集體時代的準生態農業變成高度依賴農藥化肥和設施的石油化工農業，農業技術已從集體時代的公共品變成商品。一方面，農業技術促進了土地流轉和農民分化，例如農戶自有農機的增加會提高其流入土地的可能性；大農場機器設備的應用使其比小農家庭農場更有競爭力，并使工人去技能化。另一方面，農機作業服務降低了小農使用農機的門檻；運用占取主義框架，有研究指出農機作業服務和農藥化肥等農資是資本重塑農業活動和占取農業剩余的方式，小農生產形式被保留，實質則被消解；而且，農機作業商和農資經銷商流轉土地以保證市場份額。那么，數字農業技術如何影響農政變遷呢?
二、西方發達國家數字農業技術
對農政變遷的影響
西方發達國家的數字農業走在世界前列。在美國，2010年22%的玉米田使用精準投入品技術，45%使用自動駕駛系統；2016年約40%的農民使用精準施肥技術。在加拿大，2015年56.2%的農場使用電腦進行管理，48.6%的油籽和谷物類農場使用自動駕駛農機，43.3%的蛋禽類農場使用自動環境控制設備，53.6%的養豬場使用自動飼喂設備。在德國，2015年一個基于500家農場的調研顯示，45%的受訪農場使用全球定位系統導航的農機，32%使用精準施肥和打藥技術，13%使用機器人。
這些國家數字農業的主要推動者是公司，包括：
（1）傳統農業生化巨頭，例如孟山都推出了 Climate FieldView平臺，具備數據采集、存儲、管理、分析、決策等功能；
?。?）傳統農機巨頭，例如迪爾推出了軟件控制的農機；
（3）傳統食品巨頭，例如雀巢和百事推出了數字化戰略；
?。?）互聯網巨頭，例如微軟、IBM、谷歌、臉書推出了數字化農業生產程序，亞馬遜則進入食物流通端；
?。?）技術和食物領域的初創公司，其一方面借助大學等科研機構進行研發，另一方面通過非營利機構推動技術落地。
這種公司主導的數字農業發展方式，結合發達國家普遍的土地私有制，產生出基于私有制的數據生產關系。這種數據生產關系通過推動以下農政變遷改變農業生產關系，促進了資本積累。
無人機播撒 | 圖片來源：網絡
（一）推動土地集中
數字技術采集的農業大數據可增加農地投資的盈利性和合法性，并減少農地投資障礙。在土地私有制下，其推動土地集中在機構投資者和大農場手中，成為顯性農政變遷的新動力。
第一，借助大數據賦予的精準種養能力，數字農業技術能提高產量，進而提高地價，使得農地投資比之前更有利可圖。1979—2019年，美國農地投資的年均收益率為9.8% ，高于投資于標普500指數的7.1%。2020年前后，投資公司努維（Nu?veen）在澳大利亞、智利等地擁有210萬英畝土地；投資公司漢考克（Hancock）在美國、加拿大等地擁有30萬英畝土地。數字農業技術助推了該趨勢。
第二，數字農業技術增加了農地攫取的合法性。該技術可降低農藥和化肥的使用，投資者可借此宣揚其農地攫取是善的，因為這些農地會使用數字技術耕作，并提供數據給投資者，以證明其農地投資保護了環境。
第三，大農場會更多采用數字技術，使其相對小農場更有競爭力，這會驅使大農場去擴張。
第四，數字農業技術通過提供數據將“不透明”的農地變成可投資的，降低了農地投資障礙。農地高度異質，農地投資利潤與農業生產高度相關，而農業生產高度不確定，這對農地估值造成障礙。缺乏估量農地價值的標準化手段長期被認為是阻礙農地投資的主要因素。而數字農業技術可產出多年產量、土壤性質、農事操作等數據。這些數據可用于量化估算農地價值，也因其客觀性賦予這種估算合法性；農地資產化和數字化結合的后果是方便土地攫取。
第五，數據可以幫助投資者更好地應對氣候變化時代農業生產的不確定性。一方面，例如孟山都的Climate FieldView平臺可監測農業數據，幫助投資者在不確定的情形下做出最優決策；另一方面，通過提供全球不同地區的農業數據，數字技術協助投資者投資不同位置的地塊和作物以對沖風險。
第六，數字農業技術方便了機構投資者管理農地。機構投資者收購土地后往往不是自己種植，而是外包給農民，由此產生監督問題。在被投資農地布局數字農業技術方便了投資者通過數據監控農場。
（二）增強大農場的競爭力
目前，數字技術主要為大農場所采用。全球范圍內，2018年面積小于1公頃的農場有3G和4G信號的分別只有37%和24%，而在面積大于200公頃的農場中該比例為80%和74%。在美國，2010年面積超過2900英畝的玉米農場中使用精準農業技術的比例是所有玉米農場的2倍。在加拿大，2015年面積超過10000英畝的農場中，93.6%使用自動駕駛技術，97.1%使用全球定位系統，52.7%使用地理信息系統；而在面積小于500英畝的農場里，這三類技術的使用率在20%左右或以下。這意味著數字技術主要被用于增強大農場的競爭力。鑒于西方發達國家普遍實行土地私有制，通過推動土地攫取和強化大農場的競爭力，數字農業技術推動了農民的無產階級化和分化。
造成這種狀況的一個原因是公司主導的數字農業技術主要為大農場開發。有研究分析了137個常用的數字農業工具，發現大部分是為大農場開發的。小農場的數據收集條件差，加之現有數字農資公司主要收集大農場的數據，導致根據這些數據訓練出來的算法對小農場適用性差。另外，采用數字農業技術時，擁有不同作物種類、耕作方式的農地需要收集和分析的數據有差異，因此需要的硬件和軟件也有差異。與單一種植主糧作物的工業化大農場相比，種植非主糧作物、存在輪作和間作的小農場從數字農業技術中獲利有限。
另一個原因與數字農業技術的成本有關。一些技術的單位面積成本與規模不直接相關，例如某害蟲診斷工具，農民上傳蟲害圖片即可獲得診斷。但相當一部分數字技術的成本隨服務面積增大而攤薄，例如服務于精準投入的全球定位系統、地理信息系統、自動駕駛農機、擠奶機器人等。而且，農機在不斷升級。最初的農機是馬拉動的，之后變成內燃機驅動、機械控制的。20世紀80年代以來，電子控制取代了機械控制。各種傳感器、攝像頭、全球定位系統加入，使農機能夠收集帶有地理位置的土壤、作物產量和品質、蟲情等數據，并進行精準的打藥等作業。這些改進提高了農機價格，這使得大農場更易采納數字技術。針對小農場的數字農業服務可緩解該情況，但目前這方面討論較少。
這些情況顯示出基于私有制的數據生產關系如何運作：數據的生產需借助數字工具，而數據工具的開發公司考慮利潤選擇為大農場服務；同時，相對于小農場，大農場的雄厚資本使其更可能消費數字工具、生產農業數據，以獲得數字紅利。由此，借助數字農業工具，隱性農政變遷路徑披上了數字化的外衣，數字農資公司獲得了參與農業剩余分配的新手段；同時，由于土地所有中的強勢地位延伸出在數據生產和獲益中的強勢地位，大農場相對小農場的優勢被鞏固。
（三）強化資本對農業生產者的控制和剝削
數字農業技術強化了農業生產者的無產階級地位，使得農業生產者成為免費數據勞工，不僅出賣勞動力，而且被剝奪數據。通過強化控制和剝削，數字技術使得資本從勞動力和數據兩個方面獲得剩余價值。
數字技術強化了資本對農業生產者的控制。第一，在數字農業中，土地私有制下的雇工和佃農相對農地經營者和所有者的弱勢地位延伸出他們對自身數據所有權的被迫讓渡，這些數據被用來加強對其勞動過程的監控。例如，迪爾農機實時記錄駕駛員位置和操作等信息，使雇主可實時監督其勞動。加拿大的投資公司Bonnefield則通過收集其佃農的數據來判斷他們是否遵守操作規范；衛星遙感技術、無人機、攝像頭等設備也幫助投資者監測農田。
第二，在土地私有制下，農場主為削減成本力求減少勞動力使用，為此會使用替代勞動力的自動化工具，例如用自動駕駛農機替代駕駛員的勞動。數字化也帶來高技能工作機會。由此，自動化會改變農場勞動力需求的技能結構，強化農場對低技能工人的控制，導致他們被淘汰的風險加大。
第三，數字紅利催生農民對數字農資公司產生依賴，強化后者對農民的控制。一是數字決策工具替代農民的腦力勞動。農民缺乏將繁雜數據轉化為精準決策的能力，不得不依賴數字工具。而數據和算法因為其客觀、精確、量化特征披著合理性外衣。農民基于經驗的決策被貶低，公司基于數據和算法的決策取得霸權地位。農民對數字工具的依賴意味著自身經驗的弱化，進而增強該依賴。北美一個用數字平臺管理其2000英畝土地的農民說：“我爸爸了解這片土地如同了解自己的手背……我閱讀屏幕和儀表盤……我爸爸閱讀土地……我甚至記得他曾經去聞和嘗土壤”。但從管理農場和數字技術缺陷的角度，農民的經驗在解讀數據和決策中非常重要。二是享受數字紅利的誘惑讓一些農民迎合數字工具的偏好，改變自己種植的品種和耕作方式。數字農資公司對農民的控制性也落實為限制農民在不同公司的設備間轉移數據、捆綁銷售數字工具和農資、限定農機維修商等。
在這種權力格局下，雖然農民是數據的生產者，卻不得不放任數字農資公司攫取其數據并借此強化剝削。數字農資公司主要通過兩種方式盈利。一是收集用戶數據以改進產品品質和營銷。例如，孟山都的農業平臺向用戶推銷種子；先正達指望數字工具收集數據，以提升其種子和農藥業務。二是出售數據及數據產品。
農民不僅無法分享自身數據產生的利潤，而且被這些數據反噬。其一，農民的數據被農業公司無償收集以改進設備，但設備價格越來越貴。其二，數據被用來向農民精準推銷，誘導農民使用更貴、更多的投入品。例如一項在東非的實驗表明，通過短信向農民推銷農資增加了22%的購買行為。其三，個體農民數據中蘊含的種養智慧被公司無償收集后轉賣給與其競爭的農民。其四，數據助力價格操控和商品投機。例如，2008年左右起，美國12家食品公司通過共享商業數據等形式統一肉雞收購價，侵犯雞農利益。
第四，農民依賴算法決策，而算法不透明，可能含有損害農民的機制。而且，數字農業技術為公司巨頭擴張提供了機遇，有助于強化資本對農業生產者的控制和剝削。如上所述，數字農業的主要推動者是農業生化、農機、食品和互聯網巨頭。一方面，巨頭相互兼并、聯合。例如，2014年巴斯夫、拜耳、陶氏化學、杜邦、孟山都和先正達占據全球種子市場的55%和農藥市場的75%；2015年陶氏化學和杜邦合并（后又拆分）；2017年中國化工集團收購了先正達；2018年拜耳收購了孟山都，杜邦和迪爾聯手推進數字農業項目，巴斯夫和孟山都則聯手進行數字農業研發，投資巨頭黑巖公司（Blackrock）在拜耳和陶氏—杜邦公司占有股份。另一方面，巨頭收購競爭者，并通過投資加強控制力。例如，孟山都 2013年收購了ClimateCorporation，2016年收購了VitalFields，并基于二者推出了Climate FieldView 平臺；孟山都還于2011年成立了風險投資基金用于投資初創公司。這些巨頭憑借資本、先發、數據收集優勢以及平臺網絡、規模經濟和范圍經濟等在數字農業賽道中優勢巨大，農民與之完全沒有談判能力。
數字技術也強化了食品公司對農民的控制和剝削。農民相對食品公司的弱勢在數字農業中延伸出他們對食品公司數據要求的迎合，結果是農民承擔數據成本而食品公司獲利。例如，數字技術使食品公司能精細溯源，借此提取農民更多數據；農民往往不僅要自費收集數據，還要把數據無償讓渡給食品公司，供其強化對自身的控制，并獲得可溯源食品的溢價。食品巨頭佳吉（Cargill）使用全球定位系統來監控印度尼西亞、喀麥隆等地的小農是否毀林種地，以彰顯公司根除其可可供應鏈中此行為的努力。數字技術也使得食品公司可以在網上銷售農產品以盈利。由此，數字農業技術從上下游深化了隱性農政變遷路徑。
（四）激發新的治理和政治動員形態
數字農業技術同時賦予了政府新的控制和服務農民的方式。一方面，數字工具提供了標準化數據采集和處理方案，方便了政府通過數據規制農民行為；數據收集和處理系統的集中化強化了中央政府相對地方政府在數字治理上的權力。政府在資本通過數字工具控制農民方面有時扮演協助角色。例如，美國1998年通過的《數字千年版權法》（Digital Millennium Copyright Act）規定農民無權進入其智能農機的軟件控制系統，使得其只能依靠農機商維修農機。另一方面，政府通過提供公益性數據服務農民。例如，加拿大政府為農民提供免費的高精度氣候數據。與此同時，數字農業的興起引發了關于數據權利保護和反壟斷等治理議題。
數字農業也激發了新的政治動員形態。針對上述情況，有學者反對公司主導的數據攫取（data grabbing），呼吁數據主權（data sovereignty），即民主的數據相關過程參與和價值共享。農民組織等民間組織在這種實踐中發揮了重要作用，其斗爭著眼于挑戰數字農業中的私有制，降低數字農資和食品公司對農業生產的滲透，通過組織化賦能個體農民并增強農民群體對數據攫取者的談判力等。
具體而言，在融資方面，主流數字農業項目依賴私有風險資本，替代性方案則依賴社群資本、直接公募、員工持股等，以減少私有資本主導數字農業項目中的逐利傾向。在研發方面，主要的替代性方案是開源。例如，志愿者開發farmOS軟件，通過它幫助農民記錄和計劃農事操作。該軟件開源，農民可以自主修改以滿足需求，由此避免農民的數據被數字工具公司攫取。在數字工具使用方面，主要訴求有二。一是農機軟件修理權，即農民有權修理農機軟件模塊，并有權獲得農機商的修理資料，以繞過農機商及其特許修理商，減少時間浪費和修理成本；二是數據遷移權，即要求農業數據可在不同設備間無損遷移，以減輕單個公司對農民的鎖定。
在數字農業組織方面，替代性方案主要是社群和合作社。數字農業社群的代表是農場黑客（Farmhack）。該組織成立于2011年，由美國的非營利性農民組織發起，目前成員遍及多國。農場黑客立足于提升農民集體能力，而非個體權利訴求。該組織認為有修理權不代表農民有修理能力，開源運動存在同樣的問題，需要創造生態系統讓農民有能力自主地滿足需求；途徑是打造支持性社群，促進農民數字知識交流，幫助其創造并完善工具，以減少對數字工具公司的依賴。農民數據合作社提供平臺供農民儲存、匯集數據，并共同決定數據的管理和使用。它可以讓農民自主選擇由誰來提供決策建議，集體與數字工具提供商談判，推動開發農民導向的數字工具。一個例子是美國農民發起的種植者信息服務合作社（Grower Information Services Cooperative），它為成員農民提供數據存儲平臺，代表成員就數據使用與客戶和政府談判，并為成員提供數據分析和決策服務。
在銷售端，數字技術協助打造替代性食物銷售渠道，其代表是2012年成立于澳大利亞的開放食物網絡（Open Food Network）。該電商平臺開源，農民可以利用其提供的開源代碼個性化打造自己的店鋪，并與其他農民合作改進平臺軟件，使其更符合自身需求。
在數字農業治理方面，農民組織主導的典型替代性方案是公司數據行為守則，其內容針對公司的數據收集、處理和分享行為。遵循守則的公司會得到相關認證，農民可根據公司的認證情況知曉其數據相關實踐，決定是否采購。美國、法國、瑞士、澳大利亞等有該實踐，其主要問題是守則不具法律約束力。
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三、中國數字農業技術對農政變遷的影響
中國數字農業實踐可追溯至20世紀70年代末利用計算機處理農業數據，之后長期專注于農業數據庫建設和軟件開發，2010年后開始大規模應用農業大數據、物聯網和智能技術。
本部分資料主要來自筆者：（1）2021年7月在四川某縣的水果電商調研，就電商對農民的影響采訪了水果電商24人，政府官員、快遞、農民等電商產業鏈人員35人；（2）2021年12月在湖北某市的調研，就社區團購對生產端的影響采訪了某電商巨頭工作人員7人及其供應商經理5人；（3）2022年8月在山東某市的調研，就數字農業技術對農民的影響采訪了農場主、合作社、數字農資公司和政府官員28人，農民13戶。
（一）生產端的數字農業技術與農政變遷
當下，在農業機械化、數字化、信息化和自動化技術應用方面，中國與美國有差距，但中國的農用無人機全球領先。根據筆者的調研和業內信息，目前我國數字農業生產端落地的項目相當一部分為應用場景展示，實際的降本增效作用有限，推廣有限。因此，本部分只能分析數字農業技術影響中國農政變遷的端倪。
在起步階段，政府扶持起關鍵作用。2015年以來，中央密集出臺數字農業農村政策，典型的如2015年的《關于推進農業農村大數據發展的實施意見》和2019年的《數字農業農村發展規劃（2019—2025年）》。地方政府積極進行數字農業試點。中國數字農業生產端的起步特點和政府在其中的關鍵作用鮮明地表現在，當下中國數字農業設備和服務提供商的營收大多來自政府。除上文提到的外資公司外，本土農資和農機設備公司如中化、大疆、極飛等正積極探索數字農業技術方案。
植保無人機現場作業
圖片來源：鄉村干部報網
調研地山東某市是全國數字農業農村改革試驗區，筆者重點調研了該市某全國數字鄉村試點縣。該縣的主要農業產業是蘋果種植，存在樹老、人老、土地細碎化等問題，具有一定的代表性。目前，該縣迫切需要提高蘋果品質，減少用工。
對此，該縣的一個方案是推廣數字農業技術。該縣民間有零星的此類自發行為。例如，某果業公司使用數字設備對蘋果進行標準化種植；某農業設備公司和阿里合作研發數字農業解決方案；某個人成立無人機打藥公司。但政府在該技術推廣中發揮了關鍵作用。一方面，該縣所在市政府投入了專項財政資金和人員組織保障；另一方面，該縣政府以財政獎補、金融支持、行政命令、示范引領等方式推動。
目前，該縣最普遍的數字相關設備是水肥一體化系統，80%的農地安裝了該系統。它將水或肥液送入植株根系。普通的水肥一體化系統每畝成本不到1000元，而政府對安裝該系統的土地每畝補貼300-500元，大大促進了該系統的普及。該系統沒有得到充分利用，間接表明了政府補貼在其安裝方面的關鍵作用。不過，該系統大多只涉及田間管路、人工決策和操作，不涉及數據采集終端和云平臺。這些模塊只有少數果品公司的基地使用，可實時監測土壤墑情、肥力，自動、定時、定量澆水施肥。
該縣第二普遍的是無人機，2020年該縣無人機作業面積為3.5萬畝。這背后也是政府補貼。2019年和2020年，該縣政府對無人機打藥的農地每畝補貼5元（約為服務費的15%）。另有政策補貼合作社和家庭農場購買農業無人機，例如載重40公斤的農業無人機每臺補貼8000元。一些大農場還安裝了其他物聯網模塊，包括小型氣象站、蟲情預警系統，以及檢測果徑、葉面肥、土壤pH值等的傳感器、攝像頭、大數據平臺等。這些技術減少人工有限，故推廣有限。以上技術的應用均受政府補貼影響。
既有技術已提供數字紅利。第一，減少了人工和物料耗費，加快了農事操作速度。水肥一體化系統可節約90%的人工、80%的用水。用無人機對蘋果樹打藥，用藥量減少30%-50%，兌水量減少90%；無人機3-5分鐘能打完一畝果園，但一人一天打不完兩畝。
第二，提高農事決策精準度。傳統農民利用經驗決策，新農民利用數據輔助決策。某農場主說道：“缺水，它會提供出數據。缺肥，它也會提供出數據。它提供出數據，那你施肥的時間不就有把握了嗎? 就比如，下雨不缺水了，但它缺肥，那缺什么肥?。啃枰a充什么肥?。?hellip;…你沒有這些，你等著檢測，那就晚了，因為這個是同步的” 。氣候變化降低了農民傳統經驗的可靠度，增加了農民對實時氣候數據的依賴。一個農場主說：“現在熱了，雨水多了，蟲子多了，不能用老技術” 。在該縣，2021年多雨造成蘋果提前落葉；2022年授粉時節高溫，預計減產30%左右。實際上，近幾年授粉時節不是寒流就是高溫。
第三，數字設備應用將澆水、施肥、打藥等操作標準化，提高了優質果率。
第四，減少農業職業傷害和污染。例如，蘋果一年約要打藥10次，被本地醫生認為是該縣癌癥高發的原因之一。無人機打藥可減少人在農藥環境中的暴露和農藥對地下水的污染。
與發達國家相比，即便在這個全國數字農業的先行區，數字農業技術的應用范圍和深度仍處于初步階段。一個重要阻礙是中國農地的細碎化。西方發達國家農場面積較大：2010年，就種植類農場的平均面積而言，加拿大為493公頃，德國為185.6公頃，美國為89公頃。而 2016年中國小農戶數量占到農業經營主體的98%以上，戶均經營規模為7.8畝（約0.52公頃）。在調研縣，蘋果種植以2-3畝的家庭果園為主，一家的蘋果樹分散在七八處司空見慣。
一方面，小農場難以負擔數字農業的成本。數字農業技術的應用以果園改造為基礎，遮天蔽日的果園無法使用無人機打藥，坑洼不平、株距混亂的果園無法使用大多數農機。該縣數字果園多是經過土地整理、土壤修復、更換苗木、鋪設道路、裝數字設備的新果園，每畝初始成本至少上萬元，5年后進入盛果期。數字設備亦成本不菲，一套物聯網設備至少需要20萬元。
另一方面，土地細碎化降低了數字技術的效率。一個無人機機手說道：
“（某地）是我們鎮的，如果有個人讓我去打，我來回開車汽油接近50塊錢，因為五畝地（每畝）收35元的話是175元……減去油錢、無人機電池損耗、無人機發電機的汽油成本……如果畝數少的話，就不太值……地塊大小、距離遠近，這是主要原因。當然500畝在一塊……價格會給你算到25元一畝……七八畝地分成三塊，我從晚上7點給他干，干到9點，打兩個小時，全浪費在轉場上……如果在其他地方，兩個小時，無人機怎么打也在100畝。”
因此，該機手的客戶主要是20畝以上的大戶、公司和合作社。土地細碎化也限制了水肥一體化系統的使用。以下是一個農民和一個村黨支部書記的分享：
“一澆澆一片，我們直接就沒用……統一澆了水，有的地多，有的地少，不好分錢。”
“水肥一體化目前是澆水，但沒有施肥……四家人，我需要肥料，你不需要，就沒法用。”
中國的農地集體所有制和當前數字農業生產發展中的政府主導作用為基于公有制的數據生產關系提供了空間，由此引發的農政變遷迥異于西方。在調研縣，數字農業技術影響農政變遷的路徑有如下四條。
第一，推動土地集中。與西方發達國家不同，在農地集體所有制下，中國的農地集中主要通過流轉實現。農地集體所有制方便了以村為基礎的農民組織化，在政府推動下，其最新表現形式是村黨支部領辦的合作社。政府在數字農業發展中的規模偏向使得公營和私營農場都借此擴張。政府一是通過補貼推動流轉。例如該縣對新連片流轉30畝以上的數字農業園區，不管其經營主體如何，連續3年每畝補助500元流轉費。二是通過推動村黨支部領辦合作社來推動流轉。該縣自2009年開始推動這類合作社，2021年起加大力度，一些農業項目只能通過這類合作社落實，項目中常有數字農業模塊。所在市對土地入股超過600畝（山區300畝）且超過5年的合作社補助5萬元。三是通過成立農業發展集團，流轉上千畝土地發展示范數字果園。四是通過流轉土地吸引數字企業投資。例如，該市為阿里巴巴和京東各提供了600畝項目用地。此外，資本為發展數字農業而流轉土地。例如，該縣某農業設備公司流轉了500畝土地做示范性數字果園，某果品公司流轉了300畝地做數字有機果園。
第二，強化大農場的競爭力。中國的大農場中除了私營農場，還有公營農場。如上所述，該縣大農場通過使用數字技術收獲了數字紅利，而成本和效率阻礙了小農場采用數字技術。政府補貼可降低成本，但與農場面積掛鉤。例如，該縣面積達30-100畝的矮化砧數字果園，可獲1500元/畝的補助，100畝以上的可得2000元/畝的補助。政府對智能農機的補助數額接近成本的50%。這不是小果農愿付的成本和可享的補貼。
第三，對農民分化的影響與數據生產關系有關。目前，中國農地經營權的私有化造成數據生產和獲益方面的私人化。公司主導的私營數字果園擴張會邊緣化小農戶。相對于小農戶果園，該縣果品公司和農業設備公司的私營數字果園是數字農業技術的熱情擁抱者，也更能享受數字紅利。這種情況顯示出數字農業技術加劇中國農業經營主體分化，進一步邊緣化小農家庭農場的潛力。但村黨支部領辦的合作社為小農對接數字農業技術提供了可能。大部分村的合作社是空殼社。實際運營主要采用兩種模式。
?。?）農民土地入股，合作社雇工，農民獲得利潤分紅和工資。例如，A村黨支部2020年連片流轉120畝土地，2021年流轉150畝，建數字果園。果園初始成本、盛果期前的農事成本，加上財政補貼未能兌現，使該合作社欠債700萬元以上。其早期樣本在B村。2014年，該村黨支部流轉農民土地1000余畝成立合作社，后建成數字果園。為償還初始成本，農民到2022年尚未收到分紅。
?。?）合作社提供數字果園基建，農事小部分合作社統籌，大部分農戶自發。例如，C村黨支部連片整理200畝地，建數字果園；初始成本由合作社負擔，要求農民前若干年果子賣給合作社以還債；合作社統一灌溉，費用各家分擔，其他農事各家自發；隨著合作社的擴展，整村農戶有望加入這類合作社。相對而言，模式一能更充分地利用數字紅利，但也帶來了更大的債務風險。
第四，對農民的控制和剝削效應也與數據生產關系有關。調研縣所在地級市有市級數字農業平臺。鑒于該縣數字農業應用主體均受財政補貼，所以它們會將收集的農業數據上傳至市平臺。該縣尚未建立縣級數字農業平臺，但臨近縣有建立。目前，整個市的數字農業平臺處于摸索階段，國家、市、縣大數據平臺互為孤島，數據顆粒度不夠導致無法提供有效的預警和農事建議、缺乏分析模型導致無法提供決策等。該縣的數字農業專班工作人員目前的設想是：各個農業經營主體負責安裝農業傳感器和農事設備，并將數據上傳到政府運營的數字農業平臺；該平臺負責存儲、分析數據并提供決策建議。目前，一套數字農業平臺至少20萬元，而傳感器便宜很多。同時，該縣某個和阿里合作開發數字農業平臺的公司有另一種設想：未來將大量農業經營主體接入其平臺，無償為其提供傳感器，以換取它們的農業數據，并要求它們購買平臺推薦的農藥化肥，這種農藥化肥將是根據它們各自的數據為其精準設計的。按照第一種設想，農民生產數據，政府公益性地分析和反饋數據；小農場可低成本應用數字農業技術，收獲技術紅利而非控制和剝削。而據第二種設想，農民生產數據，資本攫取數據，農民收獲的除了數字紅利，還有平臺的控制和剝削。
（二）銷售端的數字農業技術與農政變遷
在銷售端數字農業技術中，本文關注電商。中國的電商處于世界領先地位。2020年，約44%的全球電商銷售額由四家中國公司取得，分別是淘寶、天貓、京東和拼多多。2022年，31.3%的中國社會消費品零售額為網絡銷售額。2020年，中國市場中約10%的農產品通過電商流通，20%通過農超對接等直接銷售，70%通過中間商銷售。
2013年以來，每年的中央一號文件都申明了對農產品電商的支持。不過，互聯網巨頭在中國農產品電商發展中的作用更為關鍵。各種農業生產主體紛紛在電商平臺上開店，大多數沒有享受政府補貼。如上所述，中國小農在銷售端受制于資本，被迫讓渡大部分利潤，這是隱性農政變遷路徑的一種表現。那么，電商如何影響農產品銷售呢？流行的說法是電商幫助農民繞過中間商直接對接消費者。實際上是不是這樣呢？
調研地四川某縣的水果電商全國領先。該縣約有45萬畝農業用地，其中25萬畝種植柑橘，10萬畝種植獼猴桃，均以小農家庭種植為主。2010—2017年，柑橘價格的上漲帶動了該縣青年農民工返鄉，其中部分人投身水果電商；2021年，該縣約有20%的柑橘和40%的獼猴桃通過電商銷售。農民做電商主要有兩種模式。一是通過微信朋友圈賣貨。該模式幾乎人人能做，但難以與朋友圈外的顧客建立信任。2015—2017年，該縣興起了微商熱潮，但因競爭激烈，多數人最終退出。二是在電商平臺上開店，這是主要的出貨渠道。2020年，該縣約有5500家網店，多是水果店，分布在淘寶、天貓、拼多多、京東等平臺上。
平臺電商的經營難點在于如何爭取流量以增加銷量。本研究發現，小農相對于傳統商業資本的弱勢地位，在電商時代轉化為小農電商相對于平臺等網絡商業資本的弱勢地位；小農電商愈發通過網絡商業資本獲取流量，這成了商業資本攫取農民利潤的新形式。
電商平臺的流量分發機制大同小異，在此只說明其共同點。電商主要通過兩種方法獲取流量。一是做成平臺眼中的好店鋪，以爭取平臺分發的免費流量。例如在淘寶上，每筆交易會針對產品描述相符度、物流服務和店家服務產生顧客評分，評分越高，店家獲得的免費流量越多。這里展現了在平臺電商經濟中，以分享和互利為基礎的生產資料私有制的底層運作方式，其核心是基于這種新型私有制的數據生產關系：數據由店家、顧客和物流商生產，但分享給平臺，用于構建服務質量導向的市場規則以擴展雙邊市場的規模；店家讓渡數據，得到平臺的控制和流量；平臺攫取數據，同時讓渡基于數據擴大的流量的收益權。與標準品電商相比，水果電商為提高店鋪評分要付出更多成本。因為水果口味難以標準化，加之眾口難調，其顧客投訴率更高；而且生鮮品退貨無意義，投訴極易導致失去訂單的銷售額。
二是向引流主體購買流量。這種流量來源標志著平臺與店家的關系從“蓄水養魚”向“宰魚”過渡。上述新型生產資料私有制中的互利關系愈發被平臺對店家的壓榨關系所籠罩，其契機是網店在平臺上越聚越多，平臺逐漸占據市場寡頭或壟斷地位，通過流量分配掌握對單個網店的生殺大權，由此產生了更具壓榨性的數據生產關系。
農產品電商近年持續高速增長，涌現出
一大批農產品電商網紅 | 圖片來源：新西部
第一類也是最主要的引流主體是電商平臺。平臺提供了很多營銷工具，在調研地最常用的是“直通車”和促銷活動。顧客產生的瀏覽、消費數據被平臺采集和加工，生成用戶偏好數據，使定向推銷成為可能。開“直通車”就是電商選擇自己的目標客戶，比如什么性別、年齡、消費層次和喜好的，向平臺付費，讓平臺定向推送產品。例如，有客戶喜歡獼猴桃，當他搜索獼猴桃時，平臺會把付費商家的產品排在前列。商家付費越多，排名越靠前。電商平臺傾向于給銷量高、轉化率（實際成交數/ 商品鏈接被點擊數）高的商戶更多免費流量。而提高銷量和轉化率的有效方式是參加平臺的虧本營銷活動，其實質是平臺規則和同行競爭壓力下付費向顧客買銷量和轉化率的數據。結果是店家虧本，顧客得到低價產品，平臺得到顧客的消費力和更多顧客帶來的更高資本市場估值。一個小農電商說：
“我報名了‘一元秒殺’活動，3000件獼猴桃，五分鐘就沒了。每件成本是四塊九，兩斤，這還不考慮損耗，賣出去一塊錢。我就想著，上了新品，這樣可以多些點擊量，也能提高點擊的轉化率，之后有能賺錢的活動平臺會優先考慮我……報平臺的活動是有要求的……虧本的活動你得愿意虧，虧本都得排隊，你愿意虧得多，你才更容易上活動。”
第二類引流主體是刷單公司。每次上新產品、銷量增長慢或差評多時，電商會刷單，以產生銷量和好評數據。這些數據影響平臺流量分配和顧客購買決定。刷單的實質是店家從刷單方購買數據。雖然平臺明面上禁止刷單，但實際上流于放任，這催生了刷單公司。刷單成本包括給刷單公司和買手的傭金、商品成本和物流成本。在調研地，每次上獼猴桃或柑橘的新鏈接時，電商花5000-10000元刷單很常見。
第三類引流主體是網紅。請網紅賣貨的成本至少包括20%的銷售額作為傭金；如果涉及外地網紅到果園現場錄制，電商還要負擔其差旅費。近年來，水果電商對付費流量越發依賴，一個小農電商說：
“2016年，競爭少……開了店，主要靠自然流量。上新時找朋友寫寫評價就行，做了2個月，一天至少100多單……2017年，平臺就改了，千人千面……店鋪必須針對人群做推廣……‘80后’‘90后’在外面打工掙了錢，就回來創業，開淘寶店，競爭大了……2018年，上新品刷單是標準操作了……做了評價就不刷了，用付費推廣去推……直通車，你價錢出得高，排名就在前面……每天都要開車，最開始一天是30元，后來是50-60元，后來就是100元……一個月2000-3000元做付費推廣，開了就不能停，停了銷量就往下掉，貨不賣完就不能停車。”
付費流量擠壓了小農電商的利潤。一個小農電商2020年網店銷售額約為30萬元，其中付流量費花了6萬-7萬元，凈利潤只有3萬-4萬元。這在依靠平臺賣水果的農民中很普遍。這種情況是小農電商相較于網絡商業資本弱勢地位的一般反映，也是分散的小農電商相較于較傳統商業資本更為集中的網絡商業資本弱勢地位的鮮明反映。
在線下交易中，農民直接面對的是代辦。作為產地縣，一個村中可能有十幾個人做代辦，每個人對接不同的客商。農民有很多代辦可選擇。而阿里巴巴、拼多多和京東占據中國農產品網絡交易額的絕大部分。面對這些平臺巨頭，小農電商擁有的選擇性小，也無談判能力。由此，在電商銷售過程中，農民與商業資本間的關系更不平等，這深化了隱性農政變遷路徑。
小農電商是小農進行縱向一體化的初步嘗試，但目前小農電商正被排斥出電商平臺。農產品電商主體多元。除小農外，主要參與者還有供應鏈企業，資本新設立的電商企業、冷庫，電商平臺的自營網店等。小農電商與之相比，劣勢明顯。
一是在資本、技術、團隊等方面處于劣勢。全職小農電商除了出售自己生產的水果，也會購進水果在網上銷售。供應商貨款周期和平臺回款周期的差異，以及對付費流量的依賴，提高了做電商的資金門檻，對小農電商不利。網絡營銷的復雜化考驗經營者的人力資本。電商企業一般有專業的運營團隊和持續的運營技能提升培訓，小農難以與之抗衡。
二是小農電商受平臺歧視。小農電商銷量偏小，而幾乎所有平臺都傾向于給銷量大的店鋪更多免費流量。一個商品成為一個品類的銷量頭部后，其大部分流量是免費的。但成為頭部需要激進的付費流量支出，非小農所能負擔。
三是政策對小農電商的支持不明顯。雖然調研地有扶持電商創業的政策，但是真金白銀的扶持更多與電商銷售額有關。越大的電商企業越容易得到冷庫建設補貼、貸款優惠和現金獎勵等。
四是小農電商受供應商歧視。電商在包裝、快遞方面依賴供應商。供應商一般奉行量大從優的定價策略，單量小的小農電商難以與之談判。
在以上因素作用下，調研地小農電商在興盛期（2016—2018年）后大量退出。
目前，大多數通過平臺銷售農產品的非小農電商不介入生產端，因為他們銷售的產品質量偏低，可輕易采購到。在四川某縣和山東某縣的調研均發現，電商銷售的水果一般果徑過大或過小、果形不正、果面有瑕疵，但味道尚可。這類次果在電商銷售中是主流，兩地都稱之為“電商果”。四川調研地的一個代辦說：
“耙耙柑……皮張要好，沒有花紋。電商的帶花紋就可以收……直徑90-110毫米的，是好果，走市場（超市）……80-90毫米的比較多，電商喜歡。”
第三方平臺開店是當前農產品電商的主流，故上述情況意味著電商尚未引發顯著的顯性農政變遷。社區團購是新興電商模式：團購公司采購產品，通過團長分發給客戶。農產品是其主要產品。收集顧客的即時需求數據和供應鏈的產出數據是這種模式的關鍵，其數據生產關系與上述傳統電商類似。在三個調研地中，這些巨頭社區團購的主要供應商均是較大的農產品企業。這些企業一般有流轉土地做基地，同時向周邊農戶采購。社區團購本質上是用團購公司控制的供應鏈取代傳統供應鏈。
湖北調研地的供應商表示，社區團購導致了菜市場萎縮。相較于傳統農產品供應鏈里中間商的分散性，中國的社區團購中間商極為集中。該模式由阿里巴巴、美團、拼多多等平臺巨頭主導，其采購數量巨大，給了它們進一步壓榨供應商的籌碼。將當天賣不完的產品退貨給供應商是普遍操作，而生鮮產品一旦退貨即報廢。
湖北調研地一蔬菜公司賣給阿里巴巴旗下高端生鮮電商品牌M的蔬菜凈利潤率為6%，低于賣給超市15%的凈利潤率。供應商送菜遲到、質量不達標、數量不夠、被客戶投訴等，M會對其罰款。名目繁多的罰款導致一些供應商虧本、退出M供應鏈。此外，湖北調研地的供應商必須使用M的筐子，每個筐子要向M交0.5元/天的租金和45元的押金。M也禁止供應商聯合，威脅一旦出現供應商商會，M即退出該地。目前，社區團購在農產品銷售中占比仍較小，如果任其發展，團購巨頭對供應商的壓榨會如何影響其基地和合作農戶，值得關注。
山東省廣饒縣積極支持“村播”發展，建設電商產業園，拓寬特色農產品線上銷售渠道，促進農民持續增收。圖為廣饒縣樂安街道中趙村村民在當地電商產業園直播間推介本村特優農產品。| 圖片來源：劉智峰攝（人民視覺）
四、結 論
農政變遷是世界范圍內的重大研究主題。數字農業被認為是全球農業的未來，其核心是數據成為重要的農業生產資料。本文關注數字農業技術如何影響農政變遷，發現在數字農業發展過程中，不同的農業生產關系延伸出不同的數據生產關系，導致不同的農政變遷結果。
在西方發達國家，土地私有制和公司主導的數字農業產生出基于私有制的數據生產關系，導致數字農業技術：
（1）推動土地集中在機構投資者和大農場手中，途徑是農業大數據增加農地投資的盈利性和合法性、降低投資障礙；
（2）增強大農場的競爭力，從而推動農民分化，途徑是大農場在土地所有中的強勢地位延伸出其在數據生產和獲益中的強勢地位；
（3）強化資本對農業生產者的控制和剝削，途徑是在土地私有制下，雇工和佃農相對于農地經營者、所有者、農業生產者以及農資和食品公司的弱勢地位迫使前者向后者讓渡數據所有權，供后者監控和盈利。
對此，農民組織等的行動著眼于奪回數據主權。
在中國，土地細碎化阻礙了數字農業生產技術的深入應用。在起步階段，政府扶持起關鍵作用。目前的政府主導為基于公有制的數據生產關系提供了可能，導致數字農業技術在生產端：
?。?）推動土地集中在公營和私營農場，途徑是農民集體合作社、國營和私營農場都在與數字農業相關的政府激勵和市場機會下擴張；
?。?）增強大農場的競爭力，途徑是數字農業技術和政府補貼具有大農場偏向，但大農場中有公營農場；
（3）對農民分化的影響與數據生產關系有關，私營數字農場的擴張有邊緣化小農的危險，但村黨支部領辦的合作社創造了小農對接數字技術的形式；
?。?）對農民的控制和剝削效應與數據生產關系有關：政府主導的數據分析和反饋服務偏向造福農民，資本主導的該服務偏向控制和剝削農民。
在銷售端，電商平臺的主導產生出基于新型私有制的數據生產關系：小農電商的相對弱勢地位放任平臺等網絡商業資本收集其數據，并開發出其不得不依靠的付費流量工具，形成商業資本攫取農民利潤的新形式。目前，電商介入生產端有限，但其對生產端的強議價能力蘊含著新的農政變遷機制。
整體上，在提高農業生產效率和大農場偏向方面，數字農業技術與傳統農業技術具有一致性，而這正是農業技術推動農政變遷的基礎。農業中的數據元素不是新事物。但數字農業技術所依賴的大數據收集和處理能力，以及基于此推動農業精準化以實現農業高效、綠色發展的能力，傳統農業技術難以望其項背。本文展現了這種能力如何在具體的生產關系中推動農政變遷。中國計劃時代傳統農業技術的發明和推廣清晰地展現了這個過程在具體的社會權力結構下運行，也形塑著社會的權力結構。
類似地，本文發現，在數字農業技術應用過程中，既有農業生產關系延伸出數據生產關系；正是這種數據生產關系改變了農業生產關系的形態。數字農業技術相對于傳統農業技術的特點開辟了新的農業治理領域和政治動員形態，這是今后應該注意的。數據作為重要的農業生產資料在治理內容和手段方面擴展了傳統農業治理的內容。對小農和環境友好的食物主權倡議在數字農業時代落實為數據主權訴求。
共同富裕是社會主義的本質要求。中國的數字農業生產尚處于發展初期。如何以西方經驗為鏡，結合中國體制優勢，發掘數字農業技術促進生產力發展和減少社會不平等的潛力，是今后探索的方向。其中，實現小農戶與數字農業技術的對接、保護農民的數據主權是關鍵。
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