26、智能创新助力农业可持续发展与养蜂效率提升

智能创新助力农业可持续发展与养蜂效率提升

智能技术与农业可持续发展

智能技术因素的复杂性

在农业领域，人们往往聚焦于农业生产自动化，但实际上智能技术的影响因素更为复杂多样。除了智能农业技术（如机器人、大数据）外，还涵盖数字人力资源的可获取性、智能技术（机器人）在人员培训中的应用、农业智能技术实施的金融（投资）支持、数字营销（互联网零售）、电子政务服务的可获取性以及网络安全等方面。

研究假设与目标

研究假设这些额外的智能技术因素对于农业可持续发展的重要性，与农业生产中使用智能技术的因素相当，甚至更为关键。其目标在于探索基于智能创新的农业可持续发展的最佳国际实践，系统考量该技术的所有（基本和增量）因素，并制定智能技术管理的框架建议，以实现农业发展可持续性的最大化。

研究方法

为研究基于智能创新的农业可持续发展的最佳国际实践，研究选取了全球十个农业专业化程度较高的国家作为样本。在当前全球后工业化经济中，多数国家的GDP结构以服务业为主，同时受新工业化影响，工业在GDP中的占比也较为显著。因此，农业专业化是有条件的，通过2019年各国农业在GDP中的占比（现有最新数据），依据世界银行国际排名的领先标准来确定。

在选取样本时，还考虑了研究所需其他指标数据的可获取性，以确保数据库的完整性和结果的准确性。通过回归分析方法验证假设，确定农业可持续性与智能技术所有因素之间的回归关系。农业可持续性得分越高越好，而各因素的排名则越低越好，因此关注的是负回归关系。建立多元线性回归方程(y = F(x1, …, x8))，并寻找帕累托最优，即智能技术关键因素的最优组合，使样本国家的农业可持续性达到最大值（(y =