羅毅

摘要 真實完備的數據潛在著許多規(guī)律，讓數據發(fā)揮最大作用并更好地服務于廣大老百姓是發(fā)展大數據的宗旨。貴州農經網力求實現農產品價格與大數據的深度融合，對農產品價格大數據進行充分挖掘和有效利用。本文闡述了對農產品價格信息進行有效監(jiān)測和分析的意義，分析了貴州農經網開展農產品大數據分析存在的困難或問題，并提出了相應建議，以期為大數據與農產品價格融合提供借鑒。

關鍵詞 大數據；農產品價格；融合；貴州農經網；建議

中圖分類號 F323.7 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2018）12-0293-01

貴州農經網自2000年建網以來，一直堅持“面向市場，服務‘三農，促進農業(yè)發(fā)展，促進農民增收”的服務宗旨，建成了“多位一體”的縱橫向信息采集、服務體系。當前貴州農經網日平均發(fā)布價格、供求、氣象等信息逾10 000條，匯聚了10年以上的涉農序列數據，信息總量逾8 000萬條。多年來，貴州農經網力求采集全面、有效的涉農數據，并積極思考如何實現農產品價格與大數據的深度融合，為政府、企業(yè)、科研院所等部門和單位開展產業(yè)結構調整、生產經營決策、農業(yè)農村經濟研究提供數據支持，助推農業(yè)生產效率的提高和農民增收[1-2]。

1 對農產品價格信息進行有效監(jiān)測和分析的意義

“無數據，不社會”。真實完備的數據潛藏著許多規(guī)律，讓數據發(fā)揮最大作用以及更好地服務廣大老百姓是發(fā)展大數據的宗旨。農產品價格影響著農業(yè)生產、農產品流通、農產品交易等各個方面，對農產品價格信息的有效監(jiān)測和分析有助于實現形成結構合理、保障有力的農產品有效供給和推進農業(yè)產業(yè)結構調整。

1.1 有助于有效解決農民賣難和市民買貴問題

由于生產和市場信息不對稱導致農產品資源分布不平衡，從而導致滯銷情況頻現。開展農產品價格大數據分析，利用生產數據和市場數據的整合，有利于實現對農產品價格信息的有效共享，讓生產和市場信息有效對接，平衡各地農產品供求數量。

1.2 能為農作物的結構調整提供參考

通過對農業(yè)生產、農產品流通、銷售價格等方面的相關數據進行整合并科學分析，能更有效地預測農產品價格走勢。同時，根據分析預測的結果，能對農作物生產情況作出更準確的判斷、更及時的預警，從而為有關主管部門實施正確的宏觀指導與管理和為農民調整種植計劃提供更可靠的參考依據[3-4]。

1.3 讓扶貧開發(fā)工作更具科學性

在扶貧開發(fā)工作中，通過對農產品價格進行大數據分析會形成一定的決策指導依據，可在此基礎上有據可依地進行專業(yè)性的指導。

1.4 讓農產品買賣更透明化

一方面農產品價格分析的結果可供商家有目的地進行區(qū)域性收購，促進農產品的流通和銷售，保障農產品的有效供給；另一方面可讓普通大眾實時獲取農產品市場批發(fā)及零售價格信息，促使商家為農產品的保值而向普通大眾提供優(yōu)質服務，讓普通大眾享受物美價廉的農產品。

2 貴州農經網開展農產品大數據分析存在的困難和問題

目前，貴州農經網在全省已建立一支逾3 000人的專兼職信息采集、管理、服務隊伍，對全省29個大宗農產品批發(fā)市場、130個縣級農貿市場進行價格定期監(jiān)控，對326個現代高效農業(yè)園區(qū)、67個特色農產品基地、200余家專業(yè)協會開展供求信息實時采集。雖然貴州農經網已匯聚了10年以上的涉農序列數據，但在農產品的數據采集源、數據分析與挖掘等方面仍存在不少困難和問題。一是數據采集困難且采集面窄。因農產品門類多、點源多，加之農業(yè)生產集約化程度低、農產品交易信息化程度低（大部分農貿市場主要是現金交易），在超市或電商平臺流通的生鮮農產品數量較少，使得在農業(yè)產業(yè)鏈上的價格采集比較困難。二是數據分析和利用支撐不足。從目前各地各部門農產品價格采集點來看，貴州農經網的數據源采集點較少，采集點尚未覆蓋一定區(qū)域的所有農貿市場，從數據樣本來看并不能體現某個地區(qū)農產品的具體價格狀態(tài)。三是數據分散，互不相通。在農產品產業(yè)鏈中，雖然各職能部門都開展農產品價格信息采集工作，但存在“各管一段”的現象，形成了數據壁壘，從而尚未實現對農產品成本價格大數據的充分挖掘和有效利用[5-7]。

3 建議

為更好地做好為農信息服務各項工作，貴州農經網開發(fā)了貴州大宗農產品交易信息服務系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要實現“按條件進行價格實況數據查詢，按條件比較歷史同期價格圖示，根據歷史價格變化趨勢和農情調查數據、氣象數據開展周、旬、月、季、年價格預測”等，但是要更充分地挖掘出數據資源中的價值，還需打破數據壁壘，融合考慮產地規(guī)劃產量、實際供給量、流通數量、產地價格、批發(fā)價格（分級批發(fā)市場）、氣象信息等數據進行分析。如根據歷史同期消費量，對比氣候、人口、本地產量、運銷流通數據等，發(fā)布農產品供給、需求指數，為政府調配農產品供給、引導農產品流通提供決策服務；根據農產品實時監(jiān)控數據和資訊輿論趨勢，為物價部門提供農產品實時監(jiān)控服務；根據本鄉(xiāng)、本縣、周邊區(qū)域的歷史消費情況、人口變化、規(guī)劃產量等數據，為地方政府指導產業(yè)結構（種植結構）調整提供數據支撐，降低不問市場、盲目調整的風險；根據歷史同期的消費數量，對比氣候、人口、本地產量、運銷流通數據等，發(fā)布不同季節(jié)、不同天氣的農產品消費指數，為短期特色農產品供需提供引導服務。通過實時發(fā)布不同地區(qū)、不同市場的交易數據，促進區(qū)域間大宗農產品合理流通，提高農民收入，減少中間成本，降低居民日常消費[8]。

4 結語

進入“數據海洋”時代，真實完備的數據潛藏著許多規(guī)律。因此，更好地開發(fā)利用數據，讓數據發(fā)揮最大作用，同時讓數據更好地服務廣大老百姓是發(fā)展大數據的宗旨。要實現大數據與農產品價格的有效、深度融合，并對數據進行充分挖掘和有效利用，需要各級主管部門打破數據壁壘，對農產品價格信息進行有效共享，通過大數據分析手段實現精準扶貧、產業(yè)發(fā)展、結構調整、消費引導，助推農產品的銷售流通、農業(yè)生產效率的提高和農民增收。

5 參考文獻

[1] 董志萍.貴州省農產品價格預測研究[D].貴陽：貴州財經大學，2012.

[2] 邱蓉，魏再玉.貴州農產品價格構成與市場格局[J].中國商貿，2014（32）：176-178.

[3] 李華.農產品價格波動的影響因素及趨勢分析[D].長春：吉林大學，2013.

[4] 翟雪玲，徐雪高，譚智心，等.農產品金融化概念、形成機理及對農產品價格的影響[J].中國農村經濟，2013（2）：83-95.

[5] 王孝松，謝申祥.國際農產品價格如何影響了中國農產品價格？[J].經濟研究，2012，47（3）：141-153.

[6] 朱信凱，韓磊，曾晨晨.信息與農產品價格波動：基于EGARCH模型的分析[J].管理世界，2012（11）：57-66.

[7] 肖皓，劉姝，楊翠紅.農產品價格上漲的供給因素分析：基于成本傳導能力的視角[J].農業(yè)技術經濟，2014（6）：80-91.

[8] 李國祥.2003年以來中國農產品價格上漲分析[J].中國農村經濟，2011（2）：11-21.