「摘要」在數字經濟與實體經濟深度融合背景下，低空經濟成為推動農業現代化轉型的關鍵力量。本文深入分析低空經濟賦能農業現代化的現狀、存在困境，結合商業銀行實踐案例，剖析農發行面臨的市場競爭定位、產業發展不確定性等挑戰，并針對性提出構建差異化產品體系、強化錯位競爭、優化資源配置、完善風控體系及試點推廣等對策建議。
「關鍵詞」低空經濟?農業現代化?金融支持
在數字經濟與實體經濟深度融合的格局下，低空經濟作為戰略性新興產業，正成為推動農業現代化轉型的關鍵力量。從2023年中央經濟工作會議將其列為國家經濟重點發展方向，到國務院及相關部門陸續出臺系列政策，再到2025年中央一號文件對智慧農業的重點強調，都標志著低空經濟與農業的融合已上升為國家戰略。這為農發行帶來了全新的機遇與挑戰。本文將系統分析低空經濟賦能農業的邏輯與路徑，探討農發行支持低空經濟發展的必要性、面臨的挑戰及應對策略，為農發行制定針對性金融服務策略提供參考。
一、低空經濟賦能農業現代化的現狀
（一）低空經濟和農業低空經濟的概念。低空經濟是指以無人機、直升機、電動垂直起降飛行器等航空器為載體，在1000米以下，部分延伸至3000米的低空空域活動，通過低空飛行活動牽引多產業融合的綜合性經濟形態。農業低空經濟則是指在低空經濟的基礎上，利用無人機等設備進行植保噴灑、播種施肥、農田監測、農產品運輸等農業作業。
（二）低空經濟賦能農業現代化的應用場景。目前，低空經濟在農業領域應用呈爆發式增長。據農業農村部數據，2023年我國無人機植保、運輸、監管等應用場景形成近千億元市場規模，預計2025年超1200億元。目前低空經濟已通過多種途徑應用于現代化農業生產中。在農產品運輸領域，黑龍江北安市已通過無人機集群控制技術，實現地空一體的智慧化農業運輸。無人機多式聯運可突破山區、濕地等復雜地形限制，顯著提升流通效率5-20倍，并降低運輸損耗率至傳統模式的1/3。行業預測顯示，全國農產品空中運輸市場規模將在2030年達到1200億元。在農田監測與災害預警領域，黑龍江北大荒已通過無人機巡田和遙感技術構建“空地一體化監測網絡”，實現耕地精準管理。此外在智能植保與精準作業領域，昆山梨園通過采用無人機授粉，單臺無人機每小時作業達30畝，效率提升至人工的5-6倍。通過6-7米高空均勻噴灑，不僅坐果率顯著提升，而且每畝成本比傳統方式降低15-20元。
（三）低空經濟賦能農業現代化存在的困境。低空經濟正在通過技術革新持續降低農業生產成本、提升資源利用效率，為農業現代化發展注入新質生產力，但是融資缺口成為制約其發展的重要因素之一。新型農業經營主體對低空技術裝備購置需求大，單套智能農機系統購置成本約50-200萬元，區域性農業社會化服務組織配套資金需求達千萬級。但多數金融機構因對該業務模式及風險把控不成熟，對融資需求響應不足，商業銀行對農業科技裝備貸款滿足率不到50%。同時對輕資產農業科技企業授信門檻過高，要求固定資產抵押率超120%，與企業特性矛盾。這種錯位格局導致農業低空經濟融資困難，制約技術規模化應用。
二、農發行支持低空經濟賦能農業現代化的必要性
（一）突破農業生產效率瓶頸的關鍵舉措。在全球糧食供應鏈波動下，我國糧食安全面臨耕地資源約束、勞動力老齡化等問題。低空經濟借助無人機、輕型飛行器等設備，可以大幅提升農田管理效率，降低作業成本。聯合國糧農組織研究顯示，采用低空設備的農田管理效率較傳統模式提升3-5倍，作業成本降低40%-60%。截至2023年，我國低空農業應用規模居全球首位，農業無人機保有量突破20萬架，年作業面積達16億畝次，占全球總量的65%。在黑龍江農墾區，大疆T50無人機通過先進技術實現大豆田雜草識別準確率98%、除草劑減量35%；新疆棉花主產區依托無人車與無人機協同系統，人力成本降低80%。發展低空經濟成為緩解農民老齡化、降低耕種成本的有效途徑，是破解農業效率瓶頸、重塑鄉村經濟形態的國家戰略抓手。農發行支持低空經濟可直接推動“藏糧于技”“鄉村振興”等政策落地，契合農發行“糧食銀行”職能，彰顯政策性金融的戰略引導作用。
（二）構建城鄉要素流動的有效通道。《數字鄉村發展行動計劃（2022-2025年）》將低空基礎設施列為重點工程之一。截至2024年末，我國低空經濟市場規模突破5000億元，農業領域應用占比達28%，年飛行量超2300萬小時。低空物流網絡在全國832個脫貧縣實現覆蓋，2023年累計完成山區特色農產品運輸1.2億噸，運輸時效較傳統模式提升70%，損耗率從15%降至4.7%。這種“低空基建+產業振興”模式，不僅解決了農產品運輸“最后一公里”難題，還為農發行踐行“支農為國、立行為民”宗旨提供了創新場景。
（三）驅動傳統業務升級的創新引擎。在利率市場化與農村金融競爭加劇的背景下，農發行傳統糧棉油業務面臨利差收窄、資產收益率下行等挑戰。2024年，農發行凈息差為0.97%，較2023年下降85個基點，而同期商業銀行凈息差平均值約為1.65%，傳統的利差優勢正逐步收窄。與此同時，農業農村部規劃提出到2025年全國農業航空作業覆蓋率需達到35%，2025年低空經濟領域年融資需求預計超500億元，為農發行提供了新的業務增長極。低空經濟賦能農業現代化能夠促使農發行加速業務升級，重塑農業政策性金融服務體系，注入新增長動能。農發行通過創新金融工具，既能滿足產業資金需求，又能打造差異化品牌優勢，實現社會效益與經濟效益的有機統一。
（四）踐行綠色金融的實踐載體。目前全國農業農村領域年碳排放達13億噸，占全國總量11%，“雙碳”目標下減排壓力日益凸顯。①低空經濟與綠色農業協同性較強，農用無人機精準施藥可減少30%化學制劑使用，碳排放降低60%。每億元綠色信貸投入可減少農業碳排放1.2萬噸，相當于新增森林碳匯2.3萬畝。②農發行通過支持低空經濟，可以實現經濟效益與生態效益統一，助力打造“綠色銀行”品牌。
（五）農發行持續發展的可行路徑。農發行支持低空經濟發展，既是應對客戶結構變化、市場競爭加劇的主動選擇，更是開辟業務新空間的必然要求，對提升客戶粘性、拓展新興客群具有不可替代的作用。一是鞏固核心客戶關系的必然要求。當前農發行核心客戶群正加速向“技術+數據”驅動轉型，低空技術已成為其提升生產效率與流通效能的核心訴求。在此背景下，農發行必須主動布局低空經濟金融服務，深度嵌入客戶數字化轉型進程。這不僅有助于鞏固存量客戶的戰略合作關系，更能精準捕捉客戶在技術升級、場景拓展中衍生的增量融資需求，避免因服務滯后導致的客戶流失風險。二是開拓新興客群與業務藍海的戰略機遇。低空經濟產業鏈催生了大量傳統金融服務難以覆蓋的新興主體，農發行及早及時介入此類領域，既能延伸服務鏈條、增加中間業務收入，更能在新興賽道中構建先發優勢，避免錯失低空經濟爆發期的市場機遇。
三、商業銀行支持低空經濟賦能農業現代化實踐案例及啟發
（一）案例一：“低空經濟”智能裝備研發驅動的精準農業服務模式。中國農業銀行蘇州市分行和上海銀行通過支持相關企業研發和產能擴張，推動精準農業發展。農行蘇州分行提供1000萬元流動資金貸款，支持極目機器人公司雙目視覺無人機研發，該技術在云南咖啡種植區推廣后應用效果顯著。上海銀行支持深圳某公司智能農用無人機硬件平臺擴建，其搭載的變量噴灑系統有效提升精準農業設備覆蓋率，并形成“技術-生產-金融”閉環生態。
此類案例啟示農發行要聚焦技術研發端，創新金融產品。運用行內政策設計組合產品，降低企業融資門檻；關注技術迭代風險，建立動態評估機制；探索“金融+科技+農業”協同機制，挖掘無人機作業數據金融價值；政策性銀行應開發差異化授信模型，完善信用等級評價體系。
（二）案例二：“低空經濟”立體化物流網絡基建與供應鏈金融創新模式。中國農業銀行浙江分行與建德千島湖通用機場控股股東合作，投放8.5億元貸款構建生鮮農產品無人機運輸網絡，創新推出“運輸收益權證券化”模式。該模式凸顯金融機構參與低空物流基建與金融創新的可行性。
此類案例啟示農發行可聯合政府設立專項基金，支持低空物流“硬基建”；構建全鏈條金融服務體系，從基礎設施建設到運營提供全周期支持；分階段推進農產品低空運輸應用；創新金融模式，激活隱性資產價值。
（三）案例三：“低空經濟”空海聯動環境治理與生態經濟協同模式。中國建設銀行東莞分行和平安銀行通過綠色貸款支持海洋牧場生態監測等項目。建行東莞分行發放1.5億元綠色貸款，支持構建海洋生態監測網絡，提升赤潮預警準確率，減少養殖損失，衍生碳匯監測服務。平安銀行聯合高校開發多源融合平臺，通過無人機執行油污監測任務，形成“污染治理+保險理賠+生態補償”機制。
此類業務啟示農發行要強化數據資產金融化應用，開發創新工具；拓展低空技術在海洋牧場的應用場景；構建跨行業協作生態系統，提升生態治理效能。
（四）案例四：“低空經濟”產業集群孵化與全周期產融結合模式。中國農業銀行四川分行和中國銀行吉安分行通過支持產業園區建設，推動低空經濟產業集群發展。農行四川分行牽頭銀團貸款25億元支持自貢航空產業園建設，形成低空經濟全產業鏈，創新推出“作業量掛鉤利率”機制。中行吉安分行參與桐坪航空小鎮建設，構建融合生態，形成“教育-就業-產業”正向循環。
此類業務啟示農發行應構建全周期產融結合服務體系，創新金融產品激發產業鏈活力，加強政策性銀行差異化支持策略，拓展低空經濟與特色農業旅游融合場景，促進產業融合發展。
四、農發行支持低空經濟賦能農業現代化面臨的主要挑戰
（一）市場競爭格局中的定位困境。農發行在支持低空經濟發展中，面臨同業競爭加劇與自身競爭力不足問題。商業銀行憑借市場化機制和靈活業務模式，搶占先發優勢，形成全周期融資方案，推出創新產品。農發行受限于政策性職能定位與內部能力短板，信貸服務以傳統抵押貸款為主，對細分場景需求響應滯后，產品同質化。同時，農發行面臨履行戰略引導職能與應對商業化競爭的雙重約束，創新業務施展深度弱于商業銀行。隨著商業銀行構建綜合化盈利模式，農發行傳統利率優勢影響力下降，資金成本優勢與中長期信貸特性對客戶吸引力弱化。
（二）產業發展的不確定性挑戰。低空經濟作為新興領域，存在諸多不確定性。無人設備方面，目前技術成熟度不足，電動垂直起降飛行器電池能量密度低，無人飛行器載重與維修成本問題突出，關鍵技術突破周期難測。商業模式方面，農業低空經濟主要依賴政策補貼，消費級市場滲透率低，盈利可持續性存疑。此外低空經濟政策依賴性強，《中華人民共和國空域管理條例》未出臺，空域開放進度影響項目可行性，增加企業規劃與金融機構風險評估難度。
（三）資源配置與戰略定位的錯配。低空經濟產業鏈長、技術門檻高、政策敏感性強，融資需求獨特。其基礎設施投資回報周期超5年，與農發行偏好1年以內中短期農業項目資金配置形成期限錯配。同時區域資源配置失衡，扶持項目集中于糧食主產省份，無人機研發項目資金支持難，中西部及部分沿海地區項目儲備量低，與國家區域協調戰略脫節。
（四）業務創新的路徑依賴困境。低空經濟處于產業培育期，技術標準、商業模式及政策體系未定型，缺乏可復制的成熟業務模板。農發行作為政策性銀行，需兼顧戰略引導與風險防控，在構建適配性金融支持體系時，面臨“無例可循、無據可依”困境，如何平衡試錯成本與審慎經營原則成為重要命題。
（五）風險防控體系適配性不足。農發行傳統風險防控體系與低空經濟高風險特征脫節。低空經濟技術迭代快、資產形態輕、政策依賴性強，融資風險多維度疊加，而農發行現有風控手段局限于傳統模式。農業無人機作業還存在操作風險，政策敏感性風險也未有效覆蓋，一旦發生多重風險，將過度集中于銀行端，增加不良貸款風險。
五、農發行支持低空經濟賦能農業現代化的對策建議
（一）構建差異化產品體系，提升市場競爭能力。農發行需突破傳統信貸模式，針對低空經濟產業鏈各環節需求，打造全周期融資服務體系。在技術研發端，推出“技術驗證專項貸”，結合技術成熟度評估模型設計分層融資方案。對于設備購置與基礎設施建設，創新“設備租賃+數據服務”融資模式。針對輕資產運營企業，建立數據資產估值體系，開發“作業流量貸”。此外，建立敏捷產品迭代機制。聯合多部委設立“低空經濟金融創新貸”，收集企業融資痛點，快速開發場景化產品。借鑒“投貸聯動”經驗，探索設立低空經濟專項投資基金，吸引社會資本，投資核心技術研發企業。
（二）強化錯位競爭策略，聚焦農業場景差異化服務。面對商業銀行先發優勢，農發行需精準定位，聚焦農業場景，構建差異化競爭格局。明確戰略聚焦方向，避開消費級市場，深耕農業垂直領域。在糧食主產區推廣“低空技術+高標準農田”服務，在偏遠、欠發達地區試點“無人機+特色農產品出山”項目。構建區域差異化服務網絡，根據東西部產業特征設計梯度支持策略。在東部發達地區支持技術研發與產業鏈整合，在中西部農業主產區布局基礎應用場景，助力降低小微企業使用無人機成本門檻。
（三）優化資源配置機制，破解期限與區域錯配。重構資金配置邏輯，建立與低空經濟產業特性匹配的資源分配體系。在貸款期限結構方面，發行5-15年超長期專項金融債，用于低空經濟基礎設施建設。在客戶選擇上，建立“核心企業+產業鏈+生態圈”三級支持體系，對不同類型企業提供定制化服務方案，開發適合小微農業企業和村鎮合作社的貸款產品，降低技術使用門檻。
（四）構建動態風控體系，應對多維風險疊加。突破傳統風控范式，構建覆蓋技術與政策風險的動態防控體系。在技術風險管理方面，引入技術成熟度與制造成熟度雙維度評估模型，設置“里程碑式”放款條件，評估供應鏈穩定性。在政策風險應對層面，建立“政策雷達”監測機制，實時跟蹤政策動向，對受影響企業提供利率優惠或還款展期方案。探索“風險共擔池”模式，聯合保險公司開發專屬組合產品，應對農業無人機碰撞風險和政策變動導致的收入損失。
（五）完善試點推廣路徑，降低創新試錯成本。建立“小步快跑、迭代升級”的試點推進機制。第一階段，選擇3-5個低空經濟示范區，聚焦農業植保與物流運輸場景，驗證產品與風控模式。例如在沿海城市試點“海洋牧場監測貸”，構建多維度海洋生態評估模型，嵌入貸款評審系統。第二階段，提煉試點經驗形成標準化操作手冊，向全國糧食主產縣推廣“低空技術+高標準農田”服務，探索資產證券化路徑。第三階段，構建全產業鏈金融生態，通過跨境低空走廊建設，服務國家農業“走出去”戰略。通過系統性改革舉措，破解挑戰，實現政策性金融工具創新升級。
農發行支持低空經濟賦能農業現代化，是服務國家戰略與自身轉型升級的重要契機。未來，農發行需推動金融供給與產業需求精準適配，發揮戰略引導作用，優化產品體系、強化風險防控、創新服務模式，從頂層設計與基層實踐兩方面入手，實現社會效益、產業效益與經濟效益統一，為農業現代化提供金融支持，為農業強國建設注入新動能。
注
①生態環境部《中國氣候變化第三次國家信息通報》。
②中科院生態環境研究中心《綠色金融環境效益計量模型》。
