《Business Strategy and the Environment》：Cultivating Circularity: Harnessing Industry 4.0 and Stakeholder Engagement for a Sustainable Agrifood Future in Brazil
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本文系统探讨了工业40（I4.0）技术在巴西农业科技（agtech）中促进循环经济（CE）的实践路径，通过10家案例企业的深度分析，揭示了物联网（IoT）、人工智能（AI）等数字技术如何优化资源循环（如废弃物转化），并强调利益相关者参与（如透明数据共享、游戏化机制）对突破基础设施局限、文化障碍的关键作用。研究构建了“技术-治理-循环”协同框架，为新兴经济体农业可持续转型提供理论支持与实践范式。
1 引言
全球农业食品系统面临资源枯竭与环境退化的双重挑战，循环经济（CE）强调资源高效利用与废弃物最小化，而工业4.0（I4.0）技术如物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据和区块链正重塑传统农业模式。巴西作为农业大国，其农业科技（agtech）企业积极探索I4.0与CE的融合，但新兴市场特有的基础设施限制（如农村网络覆盖不足）、数据保密性（如巴西《通用数据保护法》LGPD合规）及文化阻力（如对小农传统实践的适应）仍是关键瓶颈。本研究通过10家巴西agtech的案例，剖析技术应用、利益相关者协作与循环实践间的动态关联，填补了新兴经济体背景下三者协同研究的空白。
2 I4.0、CE与利益相关者参与的农业实践
I4.0技术通过实时数据驱动决策优化农业流程：例如，IoT传感器监测土壤参数实现节水30%，AI模型（如Flash Diagnostics平台）将生物量评估时间从数月缩短至数周，区块链虽具备溯源潜力但因成本高昂在案例中应用有限。CE实践聚焦废弃物资源化（如昆虫蛋白转化）、再生农业（如农林业固碳）与闭环系统（如有机废料生成沼气），但其规模化依赖利益相关者参与。研究发现，个性化参与策略（如CSU10的地理参照游戏化平台）能有效调和经济、社会与环境目标，而“激进透明”（radical transparency）通过可审计数据共享增强多方信任，但需平衡数据开放与商业机密保护（如LGPD合规仅20%企业实现）。
3 研究方法论
研究采用质性多案例设计，选取艾伦·麦克阿瑟基金会（EMF）循环初创企业指数（CSI）中10家巴西agtech，涵盖不同成立年限（3–18年）与技术聚焦（如再生农业、生物材料）。通过半结构化访谈（高管层）与二次数据（社交媒体、行业报告）三角验证，进行主题编码与跨案例比对。数据分析遵循Braun & Clarke（2006）框架，确保信度（标准化协议）与效度（成员核查），并经过林肯-古巴（Lincoln-Guba）严谨性检验。
4 数据呈现与分析
4.1 参与者概况
案例企业（CSU1–CSU10）在CE应用上呈现多样性：年轻agtech（如CSU7、CSU9）侧重I4.0技术（无人机、AI），年长企业（如CSU2、CSU3）聚焦生物技术但数字化程度低。所有企业均涉及CE实践，如CSU5将食品废料转化为昆虫蛋白，CSU8开发生物降解育苗容器。高管角色差异（CEO、经理等）可能引入视角偏差，但通过数据三角验证 mitigated。
4.2 利益相关者参与策略
正式合同（B2B合作）、游戏化（社区激励）与多利益相关方网络（如CSU6与Embrapa合作）是主要参与方式。CSU9通过实时可听数据平台实现“激进透明”，而CSU6采用流程分割保护知识产权，反映开放与保密间的张力。跨案例显示，深度参与（如CSU10的4种方法）关联更高社会经济影响（如每3吨回收创造1个岗位）。
4.3 数据共享与保护实践
多数企业依赖保密协议（NDA）保护核心数据，但仅CSU9、CSU10明确遵循LGPD。区块链应用缺失突显可扩展溯源方案的缺口，主因农村地区网络基础设施不足与实施成本。数据治理的失衡（如CSU8无明确策略）可能制约循环模型的信任建立。
4.4 诚信与决策机制
AI审计（CSU7）、实时追踪（CSU9）提升决策效率，但文化阻力（如传统生产者对可降解容器的排斥）与行政延迟（如CSU6合同审批需6个月）凸显制度障碍。环境影响量化不足（如碳减排指标缺失）限制CE成果的标准化评估。
4.5 技术与循环性验证
I4.0技术直接赋能CE：CSU7的AI-无人机系统优化再生农业，CSU9的计算机视觉实现废弃物实时追踪。然而，技术应用不均（70%案例涉及I4.0，30%未明确）反映新兴市场数字化鸿沟。外部验证（如INPE数据）证实80%案例的CE实践，但老旧企业（CSU2、CSU3）证据较弱。
4.6 循环性验证与偏误控制
通过Embrapa认证、ABIA报告等外部源交叉验证，降低CSI自述偏误。量化指标如CSU10实现40%城市废弃物减量，CSU9关联回收量与就业，强化结论可信度。偏误缓解策略包括延长参与周期（6个月）与代码审计。
5 讨论
案例揭示I4.0、利益相关者参与与CE的协同机制：技术作为使能器（如AI优化闭环），参与作为放大器（如透明平台建信任），数据治理则调节二者互动。与文献对齐处包括Wolfert等（2017）的智能农业效率论，但巴西特有的LGPD合规落差、区块链应用滞后及文化阻力（如CSU8）指出新兴市场情境化挑战。提出的“整体协同框架（HSF-CA）”整合三者，强调技术需适配本地基础设施（如农村5G覆盖）与政策（如ABC+计划），以驱动可扩展的循环转型。
6 结论
研究理论贡献在于构建I4.0-CE-利益相关者三角框架，方法论上结合质性深度与量化指标（如废弃物减量40%），实践层面建议agtech优先采纳低成本合规策略（如LGPD培训）、政策端需简化审批流程并投资农村数字化。局限包括样本自选偏误与碳指标缺失，未来研究可扩展至印度等新兴市场，探索区块链降本路径与纵向影响评估。
