Na drodze do wspólnej przestrzeni danych dla rolnictwa w Unii Europejskiej. Perspektywa zrównoważonego rozwoju
DOI:
https://doi.org/10.53098/wir.2021.2.191/03Słowa kluczowe:
europejska strategia w zakresie danych, wspólna przestrzeń danych rolniczych, dane rolnicze, cyfryzacja, zrównoważony rozwój, zrównoważony system rolno-żywnościowyAbstrakt
W lutym 2020 r. Komisja Europejska ogłosiła nową strategię w zakresie danych, w której przedstawiła innowacyjną propozycję utworzenia jednolitej europejskiej przestrzeni dla danych, składającej się z wielu sektorowych wspólnych przestrzeni danych, w tym również w sektorze rolnictwa. Oczekuje się, że wspólna przestrzeń danych rolniczych zapewniać będzie wsparcie w procesie budowy inteligentnego, innowacyjnego i zrównoważonego systemu żywnościowego „od pola do stołu”. W oparciu o analizę ramowych warunków gromadzenia i udostępniania danych rolniczych w UE oraz inicjatyw Komisji w tym zakresie artykuł miał na celu omówienie, jak oraz w jakim stopniu wspólna przestrzeń danych rolniczych będzie służyć wspieraniu zrównoważonego rozwoju środowiskowego, gospodarczego i społecznego w UE. Stwierdzono, że realizacja celów zrównoważonego rozwoju za pomocą planowanej wspólnej przestrzeni danych pozostaje wyzwaniem, szczególnie w kontekście szybkiego, ale nierównomiernego tempa transformacji cyfrowej w sektorze rolno-spożywczym w UE. Przezwyciężenie prawnych, technicznych i innych barier w udostępnianiu danych w UE nie zlikwiduje podstawowego problemu, jakim jest ograniczona reprezentatywność obecnych zasobów danych rolniczych w UE. Dlatego też konstrukcja wspólnej przestrzeni danych w rolnictwie, a także zasady dostępu do nich i ich wykorzystywania, powinny być dokładnie przemyślane. Potrzebne byłyby również konkretne oraz powiązane z danymi środki interwencji, np. w ramach WPR, zarówno w celu zmniejszenia fragmentaryczności zasobów danych rolniczych w UE, jak i w odpowiedzi na rosnące potrzeby gromadzenia oraz udostępniania prywatnych danych rolniczych, które są kluczowe dla osiągnięcia szerszych celów społecznych i zrównoważonego rozwoju.
Bibliografia
Antle J.M. (2019). Data, economics and computational agricultural science. American Journal of Agricultural Economics, 101 (2), 365–382. https://doi.org/10.1093/ajae/aay103
Balafoutis A., Beck B., Fountas S., Vangeyte J., Wal T.V.D., Soto I., Gómez-Barbero M., Barnes A., Eory V. (2017). Precision agriculture technologies positively contributing to GHG emissions mitigation, farm productivity and economics. Sustainability, 9 (8), 1339. https://doi.org/10.3390/su9081339
Beste A. (2021). Precision farming – or “The emperor’s new clothes”? Agricultural and Rural Convention – ARC2020. https://www.arc2020.eu/precision-farming-or-the-emperors-new-clothes/ (access: 26 May 2021).
Burg S. van der, Oosterkamp E., Bogaardt M.J., Regan A., Tabeau-Kowalska E., Popa E., Wattel C., Brunori G., Favelli E. (2020). Futures of farm data sharing practices. Perspectives of European farmers, researchers and agri-tech businesses. Internet of Food and Farm 2020, Report D7.4. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.21562.41924
Burg S. van der, Wiseman L., Krkeljas J. (2020). Trust in farm data sharing: Reflections on the EU code of conduct for agricultural data sharing. Ethics and Information Technology. https://doi.org/10.1007/s10676-020-09543-1
Clapp J., Ruder S.-L. (2020). Precision technologies for agriculture: Digital farming, geneedited crops, and the politics of sustainability. Global Environmental Politics, 20 (3), 49–69. https://doi.org/10.1162/glep_a_00566
Dasgupta P. (2021). The Economics of Biodiversity: The Dasgupta Review. London: HM Treasury.
European Commission (2020a). A European Strategy for Data: Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions. 19.2.2020, COM(2020) 66 final. Brussels: European Commission.
European Commission (2020b). Digital Economy and Society Index (DESI) 2020. Thematic chapters (pp. 18–36). Brussels: European Commission.
Expert Workshop (2020). How to build a “Common European Agricultural Data Space”, summarized in workshop report prepared by Faraldi M., Micheletti G. and Pepato C., 8.09.2020. Brussels.
Gossé J., Hoffreumon Ch., Zeebroeck N. van (2020). European Enterprise Survey on the Use of Technologies Based on Artificial Intelligence. A Study Prepared for the European Commission. Luxembourg: Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2759/759368
Idel A., Beste A. (2020). The Myth of Climate Smart Agriculture – Why Less Bad Isn’t Good. Commission by Martin Häusling MEP. Version updated in April 2020. https://gesunde-erde.net/media/myth_of_climate_smart_agriculture_final.pdf (access: 26 May 2021).
IDSA [International Data Space Association] (2021). Design principles for data spaces. Position paper – version 1.0. April. Dortmund: International Data Spaces Association.
Joint Declaration (2019). Declaration of cooperation on A smart and sustainable digital future for European agriculture and rural areas signed by 26 EU Member States on 5 April 2019 in Brussels.
Jouanjean M.-A., Casalini F., Wiseman L., Gray E. (2020). Issues around data governance in the digital transformation of agriculture: The farmers’ perspective. OECD Food, Agriculture and Fisheries Papers, No. 146. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/53ecf2ab-en
Kernecker M., Knierim A., Wurbs A., Kraus T., Borges F. (2020). Experience versus expectation: Farmers’ perceptions of smart farming technologies for cropping systems across Europe. Precision Agriculture, 21 (1). https://doi.org/10.1007/s11119-019-09651-z
Kritikos M. (2017). Precision Agriculture in Europe – Legal Social and Ethical Considerations. Brussels: European Parliamentary Research Service. https://doi.org/10.2861/278
Lajoie-O’Malley A., Bronson K., Burg S. van der, Klerkx L. (2020). The future(s) of digital agriculture and sustainable food systems: An analysis of high-level policy documents. Ecosystem Services, 45, 101183. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2020.101183
Nguyen D., Paczos M. (2020). Measuring the economic value of data and cross-border data flows – A business perspective. OECD Digital Economy Papers, No. 297. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/6345995e-en
Pedersen S.M., Lind K.M. (2017). Precision agriculture – From mapping to site-specific application. In: S.M. Pedersen, K.M. Lind (eds.). Precision Agriculture: Technology and Economic Perspectives (pp. 5–12). Cham: Springer.
Posadas B.B., Gilbert J.E. (2020). Regulating Big Data in agriculture. IEEE Technology and Society Magazine, September, 86–92. https://doi.org/10.1109/MTS.2020.3012333
Sadowski J. (2019). When data is capital: Datafication, accumulation, and extraction. Big Data & Society, 6 (1), 1–12. https://doi.org/10.1177/2053951718820549
Scholz R.W., Bartelsman E.J., Diefenbach S., Franke L., Grunwald A., Helbing D. et al. (2018). Unintended side effects of the digital transition: European scientists’ messages from a proposition-based expert round table. Sustainability, 10 (6), 2001. https://doi.org/10.3390/su10062001
Schönfeld M.V., Heil R., Bittner L. (2018). Big data on a farm – Smart farming. In: T. Hoeren, B. Kolany-Raiser (eds.). Big Data in Context. Legal, Social, and Technological Insights (pp. 109–120). Cham: Springer.
Soto I., Barnes A., Balafoutis A., Beck B., Sánchez B., Vangeyte J., Fountas S., Van der Val T., Eory V., Gómez-Barbero M. (2019). The Contribution of Precision Agriculture Technologies to Farm Productivity and the Mitigation of Greenhouse Gas Emissions in the EU. Luxembourg: Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/016263
Staboulis M., Kostas A. (2020). The evolving nature of work in the agri-foodstuffs sector: The impact of precision agriculture and the necessity of acquiring new skills through lifelong learning. Social Cohesion and Development, 15 (1), 49–59. https://doi.org/10.12681/scad.25040
Wiseman L., Sanderson J., Zhang A., Jakku E. (2019). Farmers and their data: An examination of farmers’ reluctance to share their data through the lens of the laws impacting smart farming. NJAS – Wageningen Journal of Life Sciences, 90–91. https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.04.007
