□王珊珊
农业数据资产化是将农业数据转变为有价值的数据资产。河南近年来数据基础设施建设日趋完善，数据生态体系加速成长，农业数据资源潜在规模庞大，已具备推进农业数据资产化的良好现实基础。以农业数据资产化为着力点，可形成河南农业强省建设的新路径。
数据资产化有利于农业价值链提升、产业链延伸、供应链协同
数据资产化能促进农业价值链提升。目前农业附加值不高、价值链较低问题仍然存在，通过数据资产化将农业数据转化为有价值的资产，将有效提升农业价值链。一方面可通过场内或场外交易，实现农业数据资产变现，将为农业带来直接经济效益。另一方面可依托农业数据资产股权化、证券化和质押融资等方式，赋予农业数据资产金融属性，让农业数据生“金”。
数据资产化有助于产业链延伸。在产业链上游，农业数据资产化倒逼农业数据要素的规范化管理和合理化运用，将有利于充分发挥数据要素作为新型生产要素作用，同时也将促进传统生产要素的重组优化，推动农业产业链向上游延伸。在产业链下游，数据资产化通过深挖数据潜在价值，将会催生农业的新业态新模式，如基于农业数据资产研发更具市场竞争力产品、创新农产品售后服务等，从而实现产业链向下游延伸，避免农业领域的同质化竞争，形成农业核心竞争力。
数据资产化有利于强化供应链上下游间协同。数据资产化通过整合农业供应链全流程数据，可以降低农业研发、生产加工、物流仓储、消费等各环节间的信息壁垒，提高供应链透明度，一方面将有利于农业供应链各节点依托上下游数据实现精准施策，帮助制定预测性的应对策略，如广东东华发思特软件有限公司“农作物病虫害防治数据资产”为农业技术精准研发、生产精细计划提供了强有力的支撑。另一方面农业数据资产可整合为上下游紧密关联的“数据链”，将有利于在农业领域实现基于“数据链”调整优化供应链，提高农业供应链各节点之间的协同效率。
河南农业数据资产价值挖掘潜力巨大
数据基础设施日趋完善，数据流通动脉畅通。河南在数据基础设施建设的“数量”和“质量”上均已取得显著成效，为农业数据资产化夯实了数字底座。如在网络基础设施方面，截至2024年，河南5G基站超21.6万，位列全国第一方阵，并已实现城乡热点全覆盖，4.5万个行政村全部通5G网络，为农业数据资产化创造了有利条件。在算力基础设施方面，河南算力设施建设已覆盖通算、智算和超算等全类型，其中智算规模达3200P，超算规模达100P，并正加快构建全省一体化算力网，可以为农业数据资产交易和应用提供保障支撑。
农业数据潜在规模庞大，应用场景广泛丰富。河南农业产业规模大、产业体系完整，拥有挖掘数据资产的基础，并形成了场景优势。一方面，河南作为农业强省，耕地面积稳定在1.1亿亩以上，连续8年粮食总产量稳定在1300亿斤以上，庞大的农业规模为农业数据资产规模化提供了关键前提。另一方面，河南近年来农业产业体系持续向纵深发展，去年国家级农业产业化龙头企业122家，规上农产品加工企业超过6000家，优势特色产业集群9个，现代食品产业集群规模超过万亿元，逐渐完善的农业产业体系在能带来高质量、多样化的数据资产的同时，也为农业数据资产化形成了应用场景丰富的显著优势基础。
数据生态体系加速成长，产业融合持续走深。河南农业数据生态体系建设逐渐成熟，为农业数据资产化形成有力支撑。农业数据资产化作为一项系统工程，需跨行业协作、多领域融合，特别是构建农业、数字产业、金融业等协同联动的良好生态。近年来，河南农业与数字产业融合程度不断加深，农业信息化、数智化成效显著，大数据、人工智能、物联网等新技术在农业领域加快应用，智慧农业蓬勃兴起，截至2024年已累计创建国家现代农业产业园15个。此外，河南金融业持续加大对数据资产化支持力度，配套金融生态逐渐完善。如中原银行在2024年完成河南省内首单数据资产质押融资授信，授信额度达900万元。
数据资产化赋能农业强省建设新路径
夯实基础：以加力扩围实施大规模设备更新为抓手增强农业数据采集管理。国家发展改革委、财政部联合印发《关于2025年加力扩围实施大规模设备更新和消费品以旧换新政策的通知》，提出将政策支持范围扩展至农业等领域。这为加快推进河南农业数据资产化提供了契机，可依托加力扩围实施大规模设备更新推进农业数据采集管理。征集遴选优质数据服务企业和智能设备供应企业等，形成“服务包”“服务清单”，强化农业设备数字化升级供需精准对接。
制度保障：以数据登记制度为基础保障农业数据流通交易。数据资产化的前提条件是数据确权，数据登记制度作为现行规则下解决数据权属问题的最优方案，是农业数据资产化的关键基础。针对数据登记加快数据基础设施建设，以区块链、算力、5G网络等底层技术为基础，适度超前布局覆盖软硬件、开源协议、标准规范、机制设计在内的数据基础设施，嵌入农业发展体系。建立健全农业数据登记制度体系，依托数据资产登记服务机构，完善农业数据资产权属审查、产权凭证发放等制度，明晰农业数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等，进一步优化农业数据市场信息披露、市场准入、交易规则等。推进农业数据产权凭证的跨区域互认，强化区域间农业数据资产确权工作协同，构建一体化农业数据产权登记系统平台。
价值挖掘：以数据应用场景为牵引强化农业数据价值评估。场景因素深刻影响农业数据资产价值，应以应用场景为牵引，优化农业数据价值评估。深挖农业数据应用典型场景，加强政策引导和宣传推广，收集总结一批代表性高、示范性强、带动性广的农业数据应用场景，以定期发布农业数据资产典型应用场景指导手册或案例集合等方式强化推广，为农业数据资产价值挖掘夯实基础。明确农业数据资产场景化的价值评估实践方法，形成基于应用场景的数据资产价值评估标准、评估方法、操作指南和实践案例，将农业数据应用场景与价值评估路径相结合，加快推进农业数据资产价值评估的标准化、规范化。
生态建设：以跨部门跨领域协同联动打造数据资产化生态。为更好推动农业数据资产化这一系统工程，需要进一步优化相关配套生态体系建设。建立跨部门农业数据资产化推进机制，强化农业、数据、知识产权、金融等领域地方主管部门间针对农业数据资产化协同联动，成立多部门共同参与的相关工作组或专班，形成推进农业数据资产化的强大合力。构建跨领域农业数据资产化信息平台，整合各领域优势力量和优质资源，搭建农业数据资产化及相关公共服务平台，以平台化方式推进农业数据资产化生态建设。促进跨学科农业数据资产化人才培育，指导和鼓励高等院校、研究机构、数据服务商、农业龙头企业等打造“产学研用”相融合的人才培育联合体，加强跨学科领军人才引进，构筑农业数据资产化人才基础。
（作者单位：周口师范学院）
