农村集体经济是实现农业农村现代化的重要支撑。当前集体经济发展面临产业选择盲目、风险防控缺失等决策困境，传统经验决策方式难以适应数字经济时代要求。随着大数据、区块链等技术的快速发展，构建融合数据驱动、智能计算、场景仿真的科学决策模型，成为破解发展瓶颈、推动乡村振兴的关键突破口。

农村集体经济决策模型的内涵解析

我国提出要发展新型农村集体经济，运用数字技术赋能乡村振兴，构建科学决策体系。

决策模型的概念界定与理论基础

农村集体经济决策模型是把大数据挖掘、机器学习算法及数字孪生技术嵌入到决策流程里的智能化工具系统。这个模型被界定为针对产业选择盲目、资源配置低效、风险预判缺失等决策困境，提供数据支撑与方案生成的计算平台。理论基础包含三个层面，新制度经济学的产权理论用来界定集体资产权属结构与成员权益边界；资源配置理论构建生产要素组合的数学规划框架；风险管理理论设计涵盖事前预警、事中监控、事后评估的管控体系。模型将区块链的分布式记账机制、人工智能的模式识别能力、元宇宙的沉浸式交互特性融入到决策全链条，从而形成数据驱动型决策范式。

决策模型的构成要素与运行机制

决策模型由数据层、算法层、仿真层三级架构构成。数据层借助卫星遥感来获取地块相关信息，利用物联网传感器采集生产各类参数，通过网络爬虫抓取市场方面的数据，进而建立多源异构的数据库。算法层运用深度神经网络去预测价格的趋势，采用整数规划来求解种植的结构，利用蒙特卡洛方法计算风险的概率。仿真层基于数字孪生技术构建虚拟集体经济组织，于元宇宙空间推演项目的整个周期，生成产值曲线与成本结构的相关图表。运行机制遵循“采集-计算-推演”的时序安排，传感器数据输入算法引擎进行处理，计算得出的结果驱动虚拟场景进行演化，仿真输出反馈到数据层实现迭代，最终形成闭环流转的体系。

农村集体经济决策模型的效能定位

我国把增加农民收入作为“三农”工作的中心任务，发展壮大新型农村集体经济，运用数字技术破解发展难题。

决策模型的现实需求与问题导向

目前农村集体经济决策正面临信息不对称及经验依赖双重困境。在产业选择方面，决策者因缺乏市场供需数据支撑，只能凭借传统经验去判断产业前景，这就造成同质化竞争与产能过剩并存的情况，部分地区盲目跟风种植经济作物后遭遇价格暴跌。在资源配置方面，土地、资金、劳动力等要素分散在各农户手中，集体经济组织难以进行统筹调度，使得规模经营受阻，农业机械利用率低下且生产成本居高不下。在风险管控方面，自然灾害、市场波动、政策调整等风险因子交织叠加，传统决策模式缺乏量化评估工具，无法建立事前预警机制，往往在损失发生之后才进行被动应对。构建融合大数据分析、智能算法优化、元宇宙场景推演的决策模型是破解上述困境的关键路径。

决策模型的目标体系与价值取向

决策模型以精准决策与风险防控为核心目标，构建多层次价值实现体系。在精准决策维度，会通过大数据挖掘技术去分析区域资源特性、市场需求缺口及产业发展趋势，进而生成差异化的产业布局方案来避免同质竞争。运用机器学习算法计算要素最优组合以提升土地产出率与资金周转率，并借助元宇宙技术模拟项目全生命周期，从而直观呈现投资回报曲线。在风险防控维度，要建立覆盖市场风险、自然风险及政策风险的智能预警系统，实时监测价格异常波动、气象灾害预报及政策调整信号，触发风险阈值时自动推送预警信息，同时设计多情景应急预案库，针对不同风险等级匹配差异化应对策略。该目标体系能将传统的粗放决策转化为数据驱动的精细化管理，为集体经济高质量发展提供技术支撑。

农村集体经济决策模型的策略

我国提出要加快数字乡村建设，推动新一代信息技术与农业农村深度融合，为乡村振兴插上科技翅膀。

构建数据要素驱动的决策信息生成机制

我国提出要发挥数据要素作用，推动数字技术赋能乡村发展。数据要素驱动型决策信息生成机制，重点聚焦多源数据整合与农业知识图谱重构工作。在多源数据整合这个层面，卫星遥感系统会捕获地块边界、作物分布及土地利用状态等空间信息。物联网感知网络会采集土壤墒情、气象参数及作物生长指标等田间数据。政务数据平台会汇聚产权登记、补贴发放及农机调度等管理信息。这三类数据源经过清洗、转换、加载流程后，在分布式仓库中完成标准化存储操作。系统会形成覆盖资产管理、生产监测、市场跟踪的数据库，决策者能够查询地块适种作物、市场需求缺口、补贴政策变动等关键信息内容。在农业知识图谱重构层面，大数据技术会从科技文献、专家经验、典型案例中抽取实体术语与关系链接，编织包含作物品种、栽培技术、市场渠道的语义网络体系，智能问答系统会响应决策者关于“适宜本地气候的品种选择”“对接城市消费的流通路径”“绿色防控的技术方案”等问题查询，把分散存储的专业知识转化为结构化的决策参考资源。这个机制将传统依赖人工调研、经验积累的信息获取方式，转变为依托技术手段、自动汇聚的数据驱动模式。

健全算法辅助的要素配置协同机制

中央指出要科学配置资源，提高资源利用效率，推动农业高质量发展。算法辅助型要素配置协同机制重点聚焦于种植结构优化与资金动态配置。在种植结构优化这个层面，智能算法设定集体收益及生态碳汇双目标函数，同时设置耕地面积与灌溉能力等硬性约束条件，通过迭代计算生成粮食作物、经济作物配比方案集合，供决策者从多套备选方案中进行比较选择。算法模拟种群进化过程，执行选择、交叉、变异等操作，搜索满足收益要求与生态标准的配置组合，输出包含作物类型、种植面积、轮作序列的具体方案。资金动态配置层面，深度学习模型输入历史经营数据、市场波动曲线、政策支持文本，训练神经网络识别产业项目的收益模式与风险特征，输出各产业领域的资金分配比例建议。系统持续监测市场行情、政策导向等外部信号，触发再评估程序调整资金投向，形成“投放 - 监测 - 评估 - 调整”的循环运行流程，该机制把粗放式的平均分配模式，转变为基于数据分析、算法优化的精准配置模式。

创设虚拟推演的风险识别预警机制

我国强调要增强风险意识，提高防范、化解重大风险的能力。虚拟推演型风险识别预警机制聚焦数字孪生动态映射及元宇宙场景推演两方面。在数字孪生动态映射层面，虚拟引擎借助激光扫描来获取农业设施的三维几何模型，通过工业通信协议接收物联网设备传输的实时生产数据，进而在虚拟空间构建出集体经济组织的镜像映射体。产权结构、资金流向、产业布局等要素参数会持续同步更新，决策者能够在虚拟环境中观测项目从启动到成熟的时序演化过程，测试设施农业、加工车间、乡村旅游等不同产业方案的运行轨迹。在元宇宙场景推演层面，决策者需佩戴虚拟现实设备进入三维交互空间，通过手势操控来调整产业布局参数，系统会渲染出未来收益波动曲线图表。推演模块植入了市场价格暴跌、极端气候灾害、政策突然调整等风险事件触发程序，用于演示资金链断裂的传导路径、产业停滞的损失分布及应急措施的执行流程。决策者可以在虚拟空间反复测试不同应急预案的响应效果，以此积累风险应对的操作经验。该机制能够将抽象的风险概念转化为可感知的场景体验，从而增强决策者的风险防范意识。

结束语

智能决策模型通过运用大数据挖掘技术破解信息不对称难题，利用机器学习算法解决资源配置低效问题，借助数字孪生技术应对风险预判不足的困境，为农村集体经济科学决策提供了系统性解决方案。模型实现了从经验决策向数据决策、从静态分析向动态优化、从事后总结向事前预警的根本转变，显著提升了决策的科学性、精准性及前瞻性。未来需进一步推动元宇宙技术在决策场景中的应用，构建虚实融合的沉浸式决策环境，让决策者直观感知不同方案的实施效果。完善数字乡村基础设施建设，缩小区域数字鸿沟，让智能决策模型真正惠及广大农村地区，为实现乡村全面振兴、农民共同富裕提供强大的技术支撑。

作者简介：田育颖   内蒙古兴安盟乌兰浩特市委党校