1. 引言
随着数字技术向农业领域渗透，农业全产业链数字化发展成为破解“小农户与大市场”矛盾、实现乡村振兴的核心议题。然而，农业全产业链涉及生产、加工、流通、销售等多个环节，涉及主体包括政府、龙头企业、合作社、家庭农场、农户等，不同主体之间存在利益诉求差异大、协同效率低、技术采纳成本高等问题。中央一号文件也多次强调“推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合”，农业农村部《全国智慧农业行动计划(2024~2028年)》提出“全产业链数字化改造”目标。然而，现有研究大多聚焦数字技术应用或单一主体行为，对多主体协同机制的系统性分析不足，尤其缺乏从嵌入性视角探讨制度、关系、认知等社会结构因素对协同效率的影响。本文基于Granovetter的嵌入性理论，将农业全产业链的数字化发展视为多元主体在制度规则、社会关系、认知框架中的互动过程，构建“政策嵌入–关系嵌入–认知嵌入”分析框架，揭示多主体协同的内在逻辑，为农业全产业链数字化发展的路径设计提供理论依据。
2. 文献回顾
农业全产业链概念源于传统产业链理论，其内涵伴随现代农业发展需求持续拓展并不断深化。Mighell与Lawrence将农业产业链界定为涵盖生产、加工、储运及销售等环节的连续性经济活动[1]。国内学者金玉言早期提出“生产–加工–销售”三环节框架。随着产业融合深化[2]，农业全产业链被进一步定义为研发、生产、加工、消费等多环节有机衔接的协同系统，强调三产融合与价值链增值的统一性[3] [4]。
学界围绕其优化路径形成三大研究方向。第一，利益主体协调与产业链平衡发展机制。农业全产业链是多元主体基于利益共享形成的契约网络[5]，需通过制度设计平衡主体权责。研究表明，龙头企业主导的利益分配机制[6]、政策工具驱动的创业活跃度提升[7]及新质生产力赋能的绿色转型[8]是破解“小农户与大市场”矛盾的关键。然而，现有研究多聚焦单一主体作用，对政府、企业、农户协同的动态机制缺乏深入解构，尤其忽视政策嵌入与市场响应的耦合效应。
第二，产业链安全保障与风险应对。粮食安全作为国家战略底线，要求强化产业链韧性。研究指出，国际资本垄断、关键环节竞争力薄弱[9]及粮食对外依存度过高构成主要威胁。对策层面，学者主张构建全流程质量追溯体系、深化国际农业合作及提升精深加工能力以增强品牌溢价。但现有分析多停留于宏观对策，对标准协同性不足、产后损耗等微观机制缺乏实证支撑。
第三，技术革新驱动产业链升级路径。数字技术重构农业全产业链已成共识，研究聚焦三方面：一是闭合平台模式，通过“互联网+”整合资源并优化利益分配[9]；二是区块链技术应用，破解生产计量与质量溯源难题；三是数据要素嵌入，以“四链同构”推动全环节数字化协同[10]。农业农村部信息中心课题组强调需立足国情借鉴国际经验[4]，但当前研究对技术本土化适配性的探讨不足，尤其缺乏对地方社会网络、文化惯习等非技术因素的嵌入性分析。
Granovetter的嵌入性理论强调经济行为受社会关系网络制约，分为制度嵌入(规则约束)、关系嵌入(信任合作)、认知嵌入(共同目标) [11]。在农业领域，制度嵌入体现为政策法规对数据共享的规范，关系嵌入表现为龙头企业与农户的契约联结，认知嵌入反映为多元主体对数字化价值的共识。已有研究证实，嵌入性水平越高，主体协同效率越高，但尚未形成针对农业全产业链的分析框架。因而本文立足多主体协同，构建“政策–关系–认知”嵌入性分析框架，说明农业全产业链发展的现状及问题，构建多主体协同机制，研究嵌入性理论视角下农业全产业链数字化发展的路径。
3. 农业全产业链数字化发展现状与问题
3.1. 发展现状
3.1.1. 政策驱动下的基础设施加速布局
根据2024年中国互联网络发展状况统计报告，截至2024年，我国农村互联网普及率达65.6%，60岁及以上老年群体互联网普及率为52.5%，5G基站覆盖98%的乡镇，各地政府推出“数字乡村”专项计划，如浙江“产业大脑 + 未来农场”模式。农业农村部强调农业全产业链数字化，要求建设大数据平台，开发覆盖“生产–流通–消费”全流程的数据分析模型与决策支持系统，构建风险智能预警机制，动态监测市场供需态势，实施电商赋能专项行动，培育农村电商人才，推动生产加工、物流配送等主体电商化转型。深化“互联网+”农产品流通体系改革，依托区域公共品牌服务平台及益农信息社资源，联合头部电商共建地方特色馆，拓展直播电商、产地直供等新型流通模式，实现产销精准对接与价值链升级。但当前政策工具仍偏重硬件投入，忽视了数据要素市场化配置的软性支撑[12]。
3.1.2. 龙头企业引领的农业全产业链数字化实践
在农业全产业链数字化进程中，龙头企业发挥着关键作用。例如，伊利作为乳业领军企业，设立数字化中心，聚焦打造“数字化原生组织”，构建全产业链数字化生态；电商平台如阿里巴巴“数字粮仓”、拼多多“农地云拼”整合生产端数据，精准匹配供需；新希望集团则构建“养殖–加工–冷链”全链条数字化系统，融合风险防控模型、实验室智能管理系统与供应链溯源平台，打造全流程数字化监管矩阵。这些企业通过数字化手段推动农业全产业链的转型与发展，成效显著。
3.1.3. 农户数字采纳的分化特征
我国农业数字化转型呈现显著分化特征。家庭农场主数字技术使用率高于普通农户，但集中于电商销售环节，生产端物联网、区块链应用率低，形成“精英采纳–大众滞后”断层。新型经营主体与传统小农户技术采纳鸿沟明显，家庭农场主技术应用覆盖产前、产中、产后全链条，而普通农户受限于地块规模和风险承受能力，倾向于选择即时见效的销售端技术，如利用拼多多、抖音等平台开展农产品直播带货。
从区域分布看，这种分化呈现“东部沿海集聚、中西部散点分布”格局。长三角、珠三角等数字经济发达地区家庭农场主数字技术采纳率高，形成“数字农场”示范集群；中西部传统农业区普通农户技术采纳率普遍低，集中于省会周边城郊农业带。这种分化现象与刘超等通过眼动实验揭示的“认知负荷抑制农户参与”结论一致[13]，且区域差异进一步放大了技术采纳的鸿沟[14]。
3.2. 关键问题
3.2.1. 政策嵌入不足：政策协同与规则缺失
当前农业数字化政策体系存在“政策嵌入性不足”问题，主要体现为政策碎片化与政策供给滞后。现行政策多针对单一环节补贴，造成“头痛医头”的点状治理，致农业生产、加工、流通等环节数字化系统难以有效联动，形成“纵向垂直、横向孤立”局面。政策与制度空白引发“数据孤岛”，阻碍全产业链协同发展。数据产权制度的缺失直接影响农户与企业的数据共享意愿，如区域农业区块链平台因缺乏利益分配机制陷入“数据割据”[15]，且跨部门政策协同缺失，致使农业生产系统与市场监管平台数据格式不兼容，农产品质量安全追溯体系难以全面覆盖。更深层矛盾在于政策过度依赖财政补贴，忽视数据要素市场化配置与数字治理规则构建。如区域农业区块链平台因缺乏利益分配机制，农户数据上传意愿低、企业使用积极性不足，“重硬件、轻软件”导向加剧“数据割据”，影响全产业链效率。因此，亟需构建全链条政策框架，推动数字技术与农业产业生态深度融合。
3.2.2. 关系嵌入松散：利益联结与信任机制脆弱
农业产业化中，龙头企业与农户利益纽带松弛，信任构建机制脆弱。主要因“买断式”交易盛行，属市场化契约行为，依即时市场价格单次交易，缺长期稳定利益绑定机制。“买断式”交易导致的利益联结脆弱性，在湖北涉农供应链试点企业中表现为订单履约率低[16]。双方生产要素投入少专用性资产配置，企业不愿投入技术指导等资源，农户因市场波动风险难有稳定生产预期，机会主义行为频发，订单农业履约困难。
信任体系脆弱源于委托代理关系中信息失衡。企业难把控农户生产细节，农户难预测企业市场策略，契约执行多靠人情而非制度约束。市场价格剧烈波动时，企业可能压价，农户可能转卖产品，形成逆向选择与道德风险困局。农业协会等社会组织协调作用有限，行政化色彩浓、自主治理能力不足，资源投入有限，难有效开展信息服务等工作，致企业与农户信息壁垒加深，难以形成有效集体行动。利益联结脆弱性印证了何美章、尤美虹[16]对“小农户融入供应链需多维联结机制”的论断，而社会组织协调乏力则凸显了结构嵌入的缺失[17]。
3.2.3. 认知嵌入滞后：数字化共识与能力鸿沟
农业数字化推进中，农户认知滞后致发展共识断层与能力失衡。农户对数字技术的工具化认知局限，在L县坚果产业云平台应用中表现为“重硬件、轻数据”的现象[18]。农户多把数字技术当传统工具升级，重功能替代，忽视数据资产属性和系统协同价值，仅关注智能农机操作、电商平台交易等单模块使用，形成“技术孤岛”。而农户对数字技术的工具化认知，暴露了认知嵌入与文化语境的断裂，类似思想政治教育与生活世界的“脱嵌”导致的认同危机[19]。政策实施主体存在“硬件偏向”依赖，重数字基础设施建设，轻制度供给和商业模式创新等“软件”建设，致技术适配机制缺失，基层应对数据安全等问题缺方案。同时，数字化培训内容失衡，偏技术操作，忽略数据资产运营与风险管理，导致技术应用与价值转化有“能力鸿沟”，阻碍数字技术转化为现实生产力。
4. 嵌入性视角下多主体协同机制构建
4.1. 动力机制：激活多元主体协同意愿
4.1.1. 政策激励：构建差异化政策工具
数字经济与实体经济融合要求构建差异化政策体系。“政府引导 + 市场驱动”协同创新，形成“制度设计–市场激活–多元共治”治理框架，推动数据要素流通。广东数字农业实践通过省级统筹整合资源，建立数据共享基金与税收优惠机制，激发企业动力。配套动态评估体系，强化政企协同。黑龙江农业数据交易所运用区块链技术建立数据确权体系，创新权益分配政策，保障利益，确保公平透明。链长制破除跨部门障碍，奠定政策基础；交易平台激发微观主体活力。二者协同发力，构建差异化政策体系，推动农业数字化转型，提供政策创新方案。该模式行政统筹与市场机制双轮驱动，破解数据孤岛与权属难题，实现数据价值释放与产业升级循环。差异化政策设计可借鉴田剑英对浙江省产业链融资的调研结论[20]，通过“链长制”整合财政与市场资源。
4.1.2. 关系赋能：强化利益联结与信任网络
在农业全产业链发展中，利益联结与信任网络协同构建至关重要。“龙头企业 + 合作社 + 农户”模式通过契约化治理与技术创新形成复合型治理结构。“保底收购 + 溢价分成”机制稳定农户收益，激发其参与动力。区块链技术以智能合约实现交易追溯与利润自动分配，推动信任机制转型，抑制道德风险。区块链技术的应用与唐欣、许永斌提出的“场景驱动创新”逻辑契合[21]，但需避免技术悬浮于实际需求。产学研协同创新深化战略互信，构建双向循环体系。高校与企业合作突破传统模式，以数字农业实验室为载体，通过技术入股、收益分成等安排，转化科研成果为智能决策系统。这种耦合机制促使合作方转向长期战略共生，形成研发与应用闭环生态。
4.1.3. 认知共振：培育数字化发展共同体意识
为破解农业数字化认知障碍，基于社会认知理论的本土化创新框架，需构建文化嵌入与能力建设协同机制。文化嵌入维度通过“数字乡贤”示范工程，遴选返乡青年作为媒介，借助短视频平台传播优势，建立数字技术与传统生产的价值连接，降低技术采纳心理阈值，形成内生性示范效应。“数字乡贤”工程呼应了肖林等对“乡土文化场域重塑”的呼吁[22]，需强化认知嵌入以弥合技术采纳的心理阈值[23]。能力建设维度突破传统培训范式，构建分层递进的数字素养培育体系。按农业农村部规划，新型职业农民培育计划确立三重能力矩阵，实施行政村数字化辅导员全覆盖工程，建立“技术–文化”双元中介机制。这些在地化知识枢纽承担技能传导功能，通过参与式行动研究，将政策转化为适配本土产业的解决方案，培育具备数字思维的新型经营主体。通过文化嵌入形成认知认同，能力建设实现知识转化，推动农业全产业链技术应用与价值创造协同发展。
4.2. 运行机制：优化资源配置与协同流程
4.2.1. 数据治理：构建全链条数据中台
从政策嵌入视角看，构建数据治理体系需政府顶层设计与市场主体创新协同发力。在省级农业数据中枢建设中，政府搭建跨领域数据集成平台，整合多维度数据形成资产池，打破数据孤岛。利用隐私计算、联邦学习等技术，实现“数据可用不可见”的安全流通。数据中台建设需参考农业农村部课题组提出的“四轮驱动”框架，平衡数据安全与流通效率[24]。
企业则聚焦轻量化数据采集，开发适配农业生产场景的智能终端。如农业无人机植保作业时采集地块数据，智能灌溉系统自动上传环境参数，降低技术门槛，实现“无感采集”。这种技术与场景的深度耦合，消除了农户对数字化工具的使用壁垒，推动数据要素在产业链源头自然汇聚。
4.2.2. 分工协作：明确主体功能定位
多主体协同机制的有效运转依赖于各参与方在政策、关系、认知三个嵌入维度上的功能互补。政府负责构建政策法规框架与行业技术标准，如制定农业数据分类分级管理办法、建立数据接口规范，同时提供公共服务，降低市场主体交易成本。龙头企业则凭借技术集成和市场网络优势，成为关系嵌入的枢纽，开发农业场景解决方案，对接生产端与市场需求。农户与合作社在认知嵌入中发挥作用，负责数据采集与价值创造。社会组织作为中介，提升农户数字化素养，降低协作风险，连接政府服务与市场需求。
4.2.3. 风险共担：建立转型保障体系
农业数字化发展面临技术应用不确定性、数据安全隐患等系统性风险，需通过政策性安排构建风险缓冲机制。风险补偿基金的设立体现了多元主体共担责任的治理逻辑：政府发挥引导作用，既彰显公共财政对农业基础性地位的支持，又通过资金杠杆撬动企业与农户的参与积极性；企业投入与其技术应用收益形成权责匹配，农户的象征性出资则强化其风险主体意识。这种分层分担机制参考了荷兰农业数字保险的运作模式，通过事前风险准备金的积累，为技术应用失败、数据泄露等意外事件提供经济补偿，减少主体转型的后顾之忧。
第三方评估机构的引入则构建了动态化的协同效率监测体系。通过设计涵盖数据共享水平、产业链协同成本、价值增值能力等维度的评估指标，对各主体协作效能进行量化分析，形成可视化的评估报告。例如某地建立的“数字农业协同指数”，通过年度评估结果引导资源向高效协作领域流动，促使各主体根据评估反馈调整协作策略，形成 “监测–评估–优化”的闭环管理机制。这种外生性监督机制不仅提升了协同过程的透明度，更通过市场化的资源配置手段，推动全产业链数字化发展从粗放式投入向精细化运营升级。
4.3. 保障机制：夯实嵌入性发展基础
4.3.1. 政策层面：完善法律法规与标准体系
在政策建设维度，需通过法治化路径构建农业数据治理的四梁八柱。应加快相关法律法规立法进程，界定数据采集边界，明确采集范围，避免过度收集和滥用。在数据存储环节，区分永久性保存数据与阶段性数据，分类设定存储期限。共享机制设计需参考欧盟指南，建立双向责任体系，明确各主体权利义务。标准体系建设应聚焦全产业链数字化共性痛点，建立覆盖数据采集、传输、处理、应用的全流程标准框架。制定农产品编码规则时融合国际标准与我国特色，确保全链路可追溯；统一物联网设备接口规范，推动数据互通；建立农业大数据平台互操作标准，促进无缝对接。标准制定应构建“政产学研用”协同机制，确保实用性与前瞻性。
4.3.2. 关系层面：构建包容性创新网络
在主体关系重构方面，需打造多层级、多维度的协同创新生态。“平台企业 + 小微主体”共生模式核心是构建利益共享机制。大型平台企业开放轻量化数据分析工具，帮小微主体提升生产经营效率。同时，建立数据共享收益分配机制，形成良性循环。浙江实践中，平台企业为中小主体提供智能采购系统后，相关主体的库存周转率和订单履约率均明显上升。
农业产业互联网平台建设需强化资源整合与生态协同功能。平台应突破单一交易平台定位，构建“数据 + 技术 + 资本 + 服务”立体化服务体系：接入金融机构开发的农业供应链金融产品，整合物流企业的冷链仓储资源，实现全程温控。重庆“农信互联”平台的实践表明，链接众多经营主体后，实现了产业链数据实时流转和技术服务商与生产主体精准对接，降低养殖成本。未来需完善平台治理规则，建立协商机制，确保数据共享公平性与安全性，避免形成“平台垄断”。
4.3.3. 认知层面：重塑农业价值认知体系
认知转型推动农业数字化，需文化传播与教育体系双轮驱动。理念传播方面，通过“数字乡村文化节”“智慧农业博览会”等体验式活动，具象化数字化理念，让农户直观感受数字化工具价值；同时，注重培育“数字化示范村”等，形成可复制的转型认知。人才培养体系需打破学科壁垒，“农业 + 数字”复合型培养模式。高校开设交叉学科专业，融合多领域知识，强化实操技能；推行“校企双导师制”，积累实战经验。针对在职人员，建立“新型职业农民数字素养提升工程”，通过线上线下模块化培训，提升核心能力。我国农业数字化人才缺口大，需建立跨部门培养机制，协同开发培训资源，缓解人力瓶颈。
5. 农业全产业链数字化发展的实施路径
5.1. 顶层设计：强化政策嵌入的系统性干预
政策嵌入的核心在于通过政策架构与市场规则的双重约束，为农业全产业链数字化搭建规范化发展框架。当前政策实践中，跨部门协同不足与市场规则模糊导致资源配置碎片化，亟需构建覆盖政策供给、资源整合与风险防控的政策体系。在政策协同层面，“农业数字化发展专班”的设立需突破传统部门分工壁垒，建立常态化的跨领域协商机制——例如由发改委统筹产业链基础设施布局，农业农村部主导生产端数字化标准制定，工信部负责数字技术应用场景开发，形成“规划共编、项目共审、资金共配”的联动模式。这种政策设计不仅能解决财政资金分散投入、土地指标与数字设施建设不匹配等问题，更可通过数据资源的跨部门确权与共享，打破政务数据与市场数据的“壁垒”，为全产业链数据中台建设奠定政策基础。
在市场规制方面，“负面清单 + 正面清单”管理需进一步细化实施细则。负面清单应聚焦数据权属界定与垄断行为规制，明确农业生产数据归农户所有、加工流通数据由主体共享的权利边界，禁止平台企业通过技术壁垒独占数据或实施算法歧视；正面清单则需动态更新鼓励类技术目录，结合不同产业环节的数字化需求，对区块链溯源、AI病虫害识别等技术提供研发补贴、税收减免等政策倾斜。尤为重要的是，需建立跨行业的数字技术应用评估机制，对新技术的安全性、适用性进行前置审查，避免“为数字化而数字化”的盲目投入，确保市场规制既守住数据安全底线，又为创新留有试错空间。这种双向规制框架，本质上是通过政策刚性约束与柔性引导的结合，构建政府与市场良性互动的治理生态，为产业链各主体提供稳定的政策预期。
5.2. 主体培育：发挥龙头企业的关系嵌入枢纽作用
龙头企业的关系嵌入功能，在于通过其产业号召力与资源整合能力，将分散的中小主体纳入数字化协同网络，破解当前全产业链中利益联结松散、信任机制脆弱的困境。在“链主”企业培育上，需突破单纯的补贴激励，构建“能力培育–责任绑定–利益共享”的动态机制：一方面通过专项补贴、研发费用加计扣除等政策降低企业数字化转型成本，重点支持其在粮食、果蔬、畜禽等关键领域建设全产业链数字平台，集成生产管理、质量溯源、市场对接等功能；另一方面明确龙头企业的带动责任，要求其通过技术输出、标准共享、订单农业等方式，辐射带动至少500家中小主体进行数字化改造，形成“链主建平台、中小用平台”的共生模式。例如，龙头企业可将自身验证成熟的田间物联网部署方案、供应链管理系统以轻量化形式开放给中小农户，降低其技术采纳门槛，同时通过数据互通实现全产业链供需精准匹配，形成“大帮小、强带弱”的协同进化格局。
农户组织化升级的关键，在于通过合作社等新型经营主体提升散户的数字化议价能力。“数字化能力分级”制度需与农村产权制度改革、金融支持政策深度融合：对数据采集完整率达标的A级合作社，优先给予银行贴息贷款、项目申报加分等支持，激励其建立内部数据共享机制，购置智能传感设备、部署生产管理系统；对基础较弱的C级合作社，则通过政府购买服务方式引入第三方技术服务商，提供入门级数字工具，逐步提升数据采集能力。同时，鼓励龙头企业与A级合作社建立股权联结或长期订单关系，将合作社的数字化水平纳入合作评估体系，形成“企业 + 合作社 + 农户”的利益闭环。这种以龙头企业为枢纽的关系嵌入，既能发挥市场机制的资源配置效率，又能通过制度化的利益绑定，将分散农户纳入产业链数字化进程，破解“小农户对接大数字”的天然困境。
5.3. 生态构建：促进认知嵌入的包容性创新
认知嵌入的本质是通过技术适配与知识扩散，重塑农业从业者对数字化的价值认同，化解当前普遍存在的“不敢用、不会用、不愿用”问题。在场景化应用创新中，“适农化”数字工具开发需深度聚焦农户的生产习惯与现实痛点：针对老年农户操作困难，研发语音控制、手势识别等低门槛交互技术，使智能灌溉系统、无人机植保设备的使用无需复杂培训；针对区域文化差异，开发方言版数据分析APP、民族语言操作界面，确保技术工具的本地化适配。“适农化”数字工具开发需汲取西南丘陵地区轻量化传感器的设计经验[25]，这类创新并非简单的技术移植，而是通过田野调研精准捕捉农户需求，例如在西南丘陵地区，结合梯田种植特点设计轻量化传感器布设方案，在西北干旱区开发基于土壤墒情的智能节水系统，使技术应用真正融入农业生产流程，成为提升效率的“刚需”工具而非政绩工程。
社区化知识共享网络的构建，需依托乡村熟人社会的信任基础，将先行采纳农户转化为“数字经纪人”。通过“数字邻里”互助机制，鼓励掌握数字技术的农户与周边农户结成帮扶对子，开展田间课堂、设备实操等体验式教学，利用邻里示范效应降低技术采纳的心理成本。地方政府可通过积分奖励、荣誉认证等方式激励“数字经纪人”，例如将其技术帮扶成效与农业补贴挂钩，或纳入乡村振兴人才库。这种基于本土社会资本的知识扩散模式，相较于外部专家主导的培训，更易被农户接受，且能在互动中形成符合农业生产实际的“微创新”。通过场景化工具降低技术使用难度，通过社区化网络消解认知隔阂，二者共同构建起包容性的数字创新生态，使数字化不再是外生的技术强加，而是内生于农业生产系统的有机升级。
5.4. 协同构建：强化“政策–关系–认知”框架下多主体全产业链协同
在不同的农业全产业链阶段，不同的主体通过发挥不同的嵌入作用，在其中通过一个主体与另一个主体或其它多个主体进行协同，更好促进数字化技术在彼此之间的发展。第一，在选种阶段：政府提供种质资源信息平台，企业利用数据分析优化种子选育，农户通过平台获取适宜种子信息，确保种子质量与市场需求匹配；第二，在种植阶段：政府制定智能农业政策，企业开发精准农业技术，农户应用智能设备进行种植管理，实现资源高效利用和产量提升；第三，在加工阶段：政府提供加工技术标准，企业投资自动化生产线，农户参与原料供应和初加工，提高产品附加值；第四，在运输阶段：政府建设冷链物流体系，企业提供智能物流服务，农户通过平台追踪产品运输，确保产品新鲜度和减少损耗；第五，在销售阶段：政府搭建电商平台，企业负责品牌营销，农户直接或间接参与销售，拓宽销售渠道，提高收益。通过政策引导、关系协调和认知提升，实现各主体在产业链各环节的高效协同。