新华财经北京电（靳萱） 由中国经济信息社主办的“中经智库每月谈——现代农业数据要素流通与价值释放”研讨会成功在京举办。研讨会重点聚焦农业农村领域全产业链指数型数据要素产品价格形成机制，相关领域专家学者及行业代表齐聚一堂，以“数据要素×现代农业”为主题证券配资官网，共同探讨数字化赋能农业高质量发展的有效路径和实践经验。

　　图为中经智库每月谈——现代农业数据要素流通与价值释放研讨会现场

　　围绕农业数据要素产品如何进一步推动农业数字化转型发展，数据流通与共享面临哪些难点、痛点，农业数据要素定价的影响因素有哪些，各方应如何参与构建现代农业数据要素产品价格形成机制等问题，与会嘉宾展开了热烈探讨。

　　数据要素定价机制逐步完善

　　数据要素的定价机制是数据应用的关键。国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》进一步明确提出，鼓励市场主体探索数据资产定价机制，逐步完善数据定价体系。

　　国家发展改革委价格监测中心综合处处长赵公正指出，数据要素是非常重要的一个热点。要牵住数据资产市场定价机制“牛鼻子”，有序激活数据要素市场，真正落实“数据二十条”意见。

　　中国农科院农业经济与发展研究所副所长孙东升分享了农业数据资源应用中的体会。他认为，数据只有开发利用才能产生乘数效应。目前数字真正能交易的比较少。定价方面，不同场景、不同的供需主体对于同一数据的价值认定不同。而买卖数据的质量、合法性、安全性，目前成本还很高。

　　国家农业信息化工程技术研究中心产业化部主任张云鹤认为，农产品数据流通的问题有几方面，包括数据使用权、如何计量定价、涉密性以及数据收集的时效性、准确性等，都需要认真思考。

　　北京林业大学林业金融研究院院长秦涛强调，最核心的是数据的有效性，数据资产要想定价，要解决三个关键问题，明确数据应用领域的场景和服务对象，要开发什么样的数据产品和服务模式，服务过程中或者产品交易过程中创造什么样的价值。

　　数据要素推动现代农业升级迭代

　　数据要素能够帮助现代农业更好地进行智能化产业升级。《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》指出，支持农业生产经营主体和相关服务企业融合利用遥感、气象、土壤、农事作业、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场等数据，加快打造以数据和模型为支撑的农业生产数智化场景，实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式，支撑提高粮食和重要农产品生产效率。

　　农业农村部信息中心研究与规划处副处长康春鹏表示，数据要素跟农业是强关联。只有通过技术对我们的生产要素进行创新性配置，才能真正推进农业这个传统产业的升级。

　　阜南县农业农村局局长张军武分享了近年来阜南县在农业数字化、智慧化方面推动粮食产业高质量发展的实践成果。并提出了三点建议，包括促进县城农业生产数字化转型、建设区域农业大数据中心及加大信息化人才培育力度。

　　中国农科院重大任务局乡村发展处副处长张洋指出，由于成本和数据格式问题，现在智慧农业没有应用起来。同时他提出了一些对策，包括缩短农产品生产环节链条，降低生产成本；通过数据实现产品全生命周期管理等。

　　京东科技农业科技事业部产业链总经理魏春表示，农业需要降本增效，需要资金支持和畅通的流通链路，通过数据价值让农业生产成本更低、农产品能卖得好、溢价高，使农业资产的价值被金融机构认可，就是数字和数据在农业领域中产生的价值。

　　数据应用支撑产业发展科学决策

　　数据要素能够帮助管理者、决策者更好地了解企业运行状态，帮助其更好地做出决策。

　　中国人民大学农业与农村发展学院副院长毛学峰指出，数据“协作共享”的重要性，农产品的价格形成是宏观经济的体现。“让更多主体在中经社分享数据，逐步建立起分布式数据，数据足够大，做一张图结果全出来了。”

　　河北陆港集团副总裁、首席数字官王传蒙表示，梳理并合规使用中欧班列回程及重点海港进口数据，将加快到港数据资源化，助力大麦铁路运输的长期有序推进，进而促进下游产业信息化管理。让数据“供得出”“流得动”“用得好”，可以推进石家庄粮食口岸及下游产业集聚式发展。

　　深圳数据交易所副总经理王腾认为，数据交易流通现在面临的困难，主要集中在动力、安全合规和数据采集方面。同时数字化改造给企业带来经济、管理和人员上的成本。“所以不能一上来就去做智慧生产、智慧管理，通过指数方式来做经营决策是一个很好的切入点。”

　　西部数据交易中心副总经理吴智崧以重庆市域生动案例为切入点，探讨数字要素的应用。他表示，农业数据需要本地高质量供给，除了领导要高度重视以外，还需要财政的大力投入。如何让有条件的区域降低成本、条件欠缺的省市也有机会尝试，是需要思考的课题。

　　广州数据交易所生态合作高级经理丁子西介绍了数据在农业保险领域中应用的实操案例。并指出，数据需要处理才能投入智能化应用，把农业数据结合在一个平台上，变成产业知识图谱库证券配资官网，使其能够根据相关需求快速整合，可以最大限度发挥数据要素的乘数效应。