提出人：杨森平（13600459317）(暨南大学经济学院广州市天河区黄埔大道西601号)
分类：综合
办理类型：主办会办
主办单位：省委网信办
会办单位：省农业农村厅、省商务厅、省工业和信息化厅、省政府办公厅、省发展改革委
内容：
党的十九大报告提出实施乡村振兴战略，强调发挥现代信息技术在推进乡村治理能力现代化和构建新型乡村治理体系中的作用。数字乡村建设作为乡村振兴一个重要抓手，正在带动和推进整个农业和农村现代化的发展，为我国农村社会经济发展提供强大的动力。
2021年9月1日起，《广东省数字经济促进条例》正式施行。《条例》聚焦“数字产业化、产业数字化”两大核心，推动广东从数字经济大省迈向数字经济强省。然而，广东省内区域发展不均衡、数字鸿沟问题日益突出。加快推进农村信息化建设，缩小数字鸿沟，促进城乡协调发展，成为我省推进乡村振兴实现共同富裕中亟待解决的问题。
一、广东省乡村数字化转型中存在的问题
（一）乡村信息化基础设施建设存在不同程度的滞后
大数据基础设施的建设是发展数字乡村治理的首要任务，是促进乡村生态资源数字化、加快智慧绿色生产的重要保证。当前乡村数字化建设面临区域失衡、要素支撑薄弱以及全面推进乡村振兴的协同作用较弱等诸多问题。由于农业数据采集、传输、储存与共享的方法发展滞后，分级、包装、仓储等支撑农业电商事业发展的相关基础设施也仍相对薄弱，无法满足市场需求。这极大地限制了“互联网+农业”等新模式的发展，影响乡村地区的整体活力和结构转型。
（二）乡村数据整合共享存在障碍
当前，数字乡村治理还处于内部整合阶段，《广东省贯彻落实〈数字乡村发展战略纲要〉的实施意见》指出：“推动‘数字政府’改革建设向农村基层纵深发展，试点探索广东政务服务网、‘粤省事’与农村基层网格化治理系统的整合，构建全方位覆盖的现代化乡村治理体系”。乡村地区数据量庞大、数据种类繁多，信息管理、集成技术以及运营能力不足，严重影响了数字乡村化质量。乡镇政府的大多数部门的数据未能实现有效共享，导致信息处于孤岛状态。
（三）乡村大数据人才匮乏，村民对数字化建设的接受度较低
大数据人才匮乏是制约乡村数字化发展的一个重要原因。大数据人才主要集中在城市，乡村地区大数据人才匮乏主要体现在无法留住人才和无法吸引人才两方面。当下乡村新产业、新业态层出不穷，在此背景下更加注重于网络和产业之间的深度融合。但要在农户中广泛应用数字信息技术，还面临着农业劳动者素质总体较低、技术培训资金投入不够，尚不能完全吸收信息化先进技术并广泛应用等实际问题。此外，绝大多数村民认为自己对数字技术需求度低，故而被动地接受各种数字化建设措施的实施，在推进数字化建设的过程中，其主体作用优势无法发挥。因此，在建设数字乡村过程中，乡村社会“智力建设”问题亟待解决。
二、乡村振兴过程中避免“数字鸿沟”的对策建议
（一）加强基础设施建设，实现数字化转型
完善的基础设施建设，能够降低技术在农村推广的成本。《广东省贯彻落实〈数字乡村发展战略纲要〉的实施意见》指出，加快乡村信息基础设施建设要加强基础设施共建共享。具体解决措施如下：加大基础配套建成投资，推进数字乡村建设快速发展项目，推进农业移动物联网规划工程建设；推进建立农村农业遥感卫星等先进天基设施；发展智慧农业，充分利用遥感、无人机等信息技术，收集农村“空、天、地”数据，建设互联网数据库。
（二）发展农村数字经济，实现产业赋能
首先，要尽快建设农业综合应用和土地资源管理等大数据综合管理平台，促进农业大数据互联互通，信息资源共建共用、业务合作协同。其次，要推进农业数字化转型，加速推动云计算技术、大数据分析等在农业生产经营管理中的广泛和深度融合运用。再次，要创新农业物流体系，强化农产品加工、打包、冷链、物流等设施建设。建立广东政务服务网、“粤省事”与乡村电子商务平台的联系渠道。推进大数据技术赋能乡村实体店，有效推动乡村线上线下渠道融合发展。
（三）培养和引进服务乡村振兴的大数据人才
扩大向乡村派遣的人才规模，加大乡村自主引进人才力度。地方政府应依据当前发展现状和未来发展前景，引进符合当地数字产业发展特色的专业人才，完善人才激励机制。实现乡村振兴不仅要引进人才，更重要的是把人才留在乡村。此外，对于普通村民，可以在乡镇开设专业知识班，理论和实践“双轨并行”，加强对村民的信息化技能培训，着重于传授信息技术知识，使之成为真正具有信息和数据素养的新农民。
（四）运用“数字化”改善管理体制和机制
数字乡村需要通过层级部门之间的合作来实现信息交换和资源共享，从而建立共建共治共享的乡村治理体系。首先，要构建统一的产业数据标准体系。分阶段有次序地推动农村公共大数据信息公开，逐步实现农业和畜牧业等产品的数字化，从源头完善乡村信息共享服务体系。其次，建立统一的数据共享与交互平台。乡镇政府要做好对各类乡镇信息系统平台的整合工作，梳理编写信息资源共享目录文件，以保障城乡政务信息资源共享。同时利用大数据间的合理关联关系，融合多个现有信息网络系统中的大数据资源，并创造性地处理新问题。
