杜荣良， 蔡烁

(无锡城市职业技术学院，江苏 无锡 214153)

中国自古以来就是农业大国，但农业相对落后，从业人员人均收入低于其他行业的平均水平，即便是农产品获得丰收，也可能存在增产不增收的现象，而作为生活必需品，农产品的价格持续上涨增加了消费者的生活压力，价格波动的根源还在于产销对接环节出现问题[1]，供不应求、供大于求、供不知求等不匹配，导致农产品价格异动，无论涨跌，农业从业人员都不是获益方，这在一定程度影响了生产积极性。只有打通农产品生产和销售链上的各个环节，把消费端的需求反馈到上游的农产品生产环节，提高农产品的竞争力，以此来提高农民的收入。2020年中央1号文件继续就农业问题提出“通过订单农业、入股分红、托管服务等方式，将小农户融入农业产业链”[2]。可以说，正确处理好小农户与大市场之间的产销衔接问题是推进中国特色农业现代化的必然选择。这是一项浩大的工程，而大数据技术的兴起和在一些行业的应用经验也提供了实施这一工程的思路。

1 大数据对实现农产品产销一体化的可能性分析

发展农业农村大数据是破解农业发展难题的重要关节。我国已进入传统农业向现代农业加快转变的关键阶段，突破资源和环境的制约，需要运用大数据提高农业生产精准化、智能化水平，推进农业资源利用方式转变。破解成本“地板”和价格“天花板”双重挤压的制约，需要运用大数据推进农产品供给侧与需求侧的结构改革，提高农业全要素的利用效率。提升我国农业国际竞争力，需要运用大数据加强全球农业数据调查分析，增强在国际市场上的话语权、定价权和影响力。引导农民生产经营决策，需要运用大数据提升农业综合信息服务能力，让农民共同分享信息化发展成果。推进政府治理能力现代化，需要运用大数据增强农业农村经济运行信息及时性和准确性，加快实现基于数据的科学决策[3]。要利用大数据技术实现农产品产销一体化，即打通农产品生产、流通与销售环节，让信息在这三个环节中流通起来，建立全产业链。当前我国农业依然是小农经济，农产品供应的主体依然是散户，传统的农产品批发市场和零售企业依然是农产品的主要流通渠道，这更凸显了其存在的诸多问题，如农产品流通现代化水平低，流通主体组织化程度低、流通效率不高，存在流通设施、流通技术和流通方式落后，集约化程度低、需求响应性差，以及流通信息化水平较低等问题[4]，只有解决这些问题，才能真正解决农产品生产与销售脱节的问题，才能真正实现我国农业的现代化。

近几年，随着大数据、云计算等技术的飞速发展，基于大数据的信息采集、存储、分析技术在诸如医疗、智慧城市和金融等行业已经取得了丰硕的成果。大数据技术强调的数据驱动、精准生产、智能营销、科学决策等特点[5]，对建立农产品产销一体化提供了现实可能性。(1)通过大数据技术可加强农产品的产销双方互动，有助于提高产销流通渠道的信息化水平，并可能创造新的农产品流通模式；(2)基于大数据技术进行决策辅助，在生产和销售行业已经被证明是行之有效的，大数据技术可为农产品流通带来更加广阔的发展空间和机遇，可对现行农产品产供销模式进行优化；(3)以农产品大数据系统主导的农产品流通体系有助于优化农产品供应链资源，减少农产品流通环节，降低农产品流通成本；(4)在大数据技术支持下，相对于传统的农产品流通模式，各流通环节数据的处理更加智能化和高效化，构建数字化农产品流通模式是流通渠道变革的重要方法和手段，有助于建立和实施以需定产、以产定销及少环节、多功能的流通渠道。

在确定大数据技术对于优化或改革农产品产销流通环节的可能性后，还需研究若干问题。一是大数据技术可能对农产品产销环节造成的影响；二是分析大数据技术推动农产品产销一体化的实现路径，即设计基于大数据技术的农产品产销一体化模型；三是基于大数据技术的农产品产销一体化实现的制约因素。只有弄清楚上述问题，才能更好地对当前农产品产销链进行基于大数据技术的革新，为农产品产销一体化实现路径提供理论支撑，并对具体实践活动提供指导。

2 大数据对农产品产销链的影响

通过对农业生产、供应和销售环节应用大数据技术，可极大提升农产品市场的透明度，对农业从业人员的生产经营起到很好的促进作用，有助于做出科学判断，对于提高农业生产效率、优化农业市场资源配置起到重要作用[6]。

2.1 对农产品生产环节的影响

我国农业按生产对象分为农、林、牧、副、渔，但不管是哪一类，生产方式都主要是以家庭承包制为主，“大国小农”是我国农业生产的基本特征，这种分散化、传统性的生产模式，组织化水平较低，生产效率也较为低下[7]，造成农产品投入产出比远低于其他行业，农产品附加值低，导致大量农村青壮年劳动力选择外出务工，从而进一步加剧了农业从业人员年龄结构偏大、综合素质较低等问题，阻碍了农产品生产环节科技化、信息化的进程。

通过大数据技术与农产品生产环节的结合，对耕地、育种、播种、施肥、植保等环节进行指导，建立农产品生产档案，并将其以二维码的形式呈现，以方便消费者查看和溯源。这种量化式生产解决了中国数千年以来农业生产无量化数据的问题，能极大地消除农产品生产的不稳定因素，形成的数据也增强了农业与其他领域之间的联系。另外，还可通过采集全国主要农产品批发市场的行情数据，研发农产品供需预测模型，提高对农产品生产的分析预警和调控能力，防止由于农产品产量过多或不足引起的价格波动。同时，利用互联网技术可对历年消费大数据进行分析，建立农产品价格随时间变化的价格模型，对农产品价格变化进行模拟，提前预测未来市场需求较大的农产品，从而对种植结构调整进行科学指导[8]。笔者团队受中国水产科学研究院淡水渔业研究中心的委托，完成的“特色水产业大数据商务分析系统开发”横向课题(以下简称“水产业大数据课题”)，在这方面进行了一定的研究，针对无锡市的淡水鱼产品，采集江苏各主要水产批发市场的价格数据，基于设计的价格预测模型进行价格预测，形成了技术产品(图1)，受到当地淡水渔业从业人员的积极评价。

2.2 对农产品流通渠道的影响

相比其他商品，农产品保质期较短，对产品流通的时效性要求较高。但农产品的生产场所多为远离城市的农村，且地理位置分散，各产地间的信息不够通畅，导致很多农产品不能及时地送到销售场所。同时，很多车辆的空载率也较高，存在车辆找农产品的现象[9]，这导致了农产品的物流成本居高不下，缩短了农产品在销售环节的保质期。

在农产品流通过程中，产地、运输、车辆、仓储都会产生大量的数据。通过大数据和物联网技术，建立包含上述要素的数据库，设计大数据应用模式，打通生产与流通环节，使流通环节前移到生产环节，在与生产环节紧密结合中不断丰富流通渠道，使农产品生产与流通归于同一个价值链体系中。

在水产业大数据课题研究过程中，对无锡市的淡水鱼产品的流通环节进行跟踪和摸底，提出优化方案。结合调研和政府统计数据，受太湖生态保护和禁渔政策的影响，无锡市淡水渔业生产情况已发生很大改变，养殖方式占96.6%，其中捕捞仅占3.4%，主要的水产品从“太湖三白”变成河蟹、青虾和小龙虾等对水污染较小的河鲜[10]。在水产业大数据研究中，对车辆、批发市场、淡水鱼产品、物流人员等流通要素定义了数据库，开发了链接养鱼户、批发市场和司机的货运管理小程序，使产销链上这些要素间的需求可及时被捕获，缩减了物流配送空载率，并通过推送最佳配送路线，提高配送效率。

实线是历史价格，虚线为下两个月预测价格。图1 江苏省淡水渔业价格预测系统

2.3 对农产品购买决策的影响

随着人们生活水平的提高，食品的质量和安全问题越来越受到关注。消费者以前基本在农产品零售市场购买农产品，购买决策也是发生在零售市场浏览商品的过程中，主要考虑的因素包括新鲜度、价格和喜好。近年来，随着各类电商平台和购物APP向生鲜领域进军，购买食品的渠道也越来越网络化，这种观念和行为的改变对消费者购买决策过程理论产生了较大的影响，使消费者产生购买冲动的因素变得多元化。产品质量、正品保障、信息透明可见、支持个性化定制和激励因素等都直接影响了消费者购买前的决策，通过互联网对相关产品和品牌的介绍、购物平台的顾客评价、对购物平台的评价等随处可见。总的来说，随着网络消费相关数据呈爆炸式增长，消费者购物呈现网络化和个性化趋势。在产销一体化模式下，消费者购物决策的变化将对农产品产销的其他环节带来深远影响，如促进农产品流通渠道的多元化和便捷化等。

通过水产业大数据研究发现，当地的河蟹、河虾等几乎没有线上营销信息，流通方式依然是传统农户→零售商或农户→批发商这种模式，团队经过在小红书上发布“种草”软文，在抖音上发布河鲜生产捕捞过程的短视频，合作养鱼户打开线上销售的渠道，增加了收入。

2.4 对农产品品牌建设的影响

通过对农产品购买决策的影响因素问卷分析发现，产品质量已经成为消费者购物决策考虑的第一要素，而产品质量的载体往往表现为品牌。中国农业同质化程度非常高，农产品的种养方法基本上没有差异化，销售都是在比拼价格。随着消费观念的升级，消费者看重的是质量而非价格，破解这个局面的重要手段就是农产品要走品牌化路线。国家也比较重视农产品的品牌认证工作，各地开始了地理标志产品的认证。据中国网披露，截至2020年6月底，我国累计批准地理标志产品2 385个，核准专用标志使用企业8 811家，累计注册地理标志商标5 682件。与此同时，中国农产品品牌建设中也存在认证混乱(地理标志认证部委有3个，缺乏顶层设计和标准化)、区域公共品牌影响力普遍不高、区域公共品牌滥用和品牌运营水平较低等问题[11]。

农产品销售渠道的网络化、数字化趋势，特别是以直播电商为代表的新型农产品销售渠道的出现，给了农业从业人员参与农产品流通环节的机会，从而可分享渠道的价值增值，带动了农民增收。通过大数据技术，以软文和促销为代表的网络推广方式也凭借自身特殊的媒体特点及技术优势，把传播受众面由“大众”到“小众”实现了细分，通过技术手段精准捕捉和定位个体用户，通过关注消费者的网上接收信息的平台，影响消费者进一步了解产品，将产品的核心价值、品牌理念精准化、个性化地传递到消费者的认知中。

2.5 对农产品批发市场定位的影响

农产品批发市场是我国农产品最主要的流通渠道，全国超过70%的农产品都通过批发市场完成集散。随着以生鲜为代表的农产品交易呈现网络化的趋势，我国农产品批发市场的数量在减少，但成交额却在增加。2019年中国农产品综合市场成交额达13 098.6亿元，同比增长6.5%[12]，这说明农产品批发市场的角色正在悄然发生改变，专业化、标准化、数字化、智能化的农产品大宗交易公共服务平台是中国农产品批发市场的发展趋势，这也是全世界主要发达国家成熟的农产品流通模式。在这种趋势下，应利用物流网络的大数据，优化农产品批发市场的布局，特别是物流枢纽城市的农产品批发市场布局，实现批发市场由节点型向网络化转变，构建农产品批发市场实体网络体系[13]；利用信息技术实现农产品产地与批发市场无缝对接，农产品生产和销售的有序衔接，疏通农产品流通渠道，降低农产品流通成本，构建农产品流通大数据的管理系统，提升农产品流通效率。

农产品批发市场处于农产品供应链的中心环节，存在大量的产地批发商和销地批发商，汇集大量的供求信息，应充分利用信息化手段，对这些产销信息进行模型分析和处理。例如，利用每天大量的出入库记录数据，通过大数据技术分析其中隐藏的终端消费者购买特征，分辨哪些商品属于临时性需求，哪些商品属于日常性需求，从而帮助管理人员更加科学地进行订货决策；这些信息还可以提供给生产和销售方，能增强产销双方的信息透明度，促进供求信息的对接。

3 大数据视角下农产品产销一体化的实现路径

3.1 夯实农产品产销环节的数字化基础

长期以来，中国农业大数据面临着缺乏农业大数据、大数据模型缺乏长期的积累、农业大数据缺乏必要的规范和生产、流通与销售环节的信息化水平较低等问题，如果没有这些环节的数据，农业的数字化、智慧化和现代化就是空谈。为此，应在国家层面进行顶层设计，农业农村部应联合相关部委共同设计农业大数据采集标准，制定大数据采集规范，建立跨区域、跨平台、跨领域的数据采集系统，提高农业大数据在收集、共享和管理上的系统性和科学性，增强数据服务，扩大应用范围，夯实农业数据化基础。

在农产品产销链数字化过程中，应重视农产品批发市场的纽带作用，制定相应的数字化农产品批发市场的建设标准，建立农产品采、销数据库，围绕农产品批发供求、价格等业务内容展开服务，为消费者、农民、零售商、中间商及政府提供有用的信息，更好地衔接农产品的生产、消费及产业链上的要素资源。

3.2 构建农产品产销环节的数据化链条

解决了农产品产销环节的数据采集后，接下来要做的就是农产品产销环节的数据化链条的设计(图2)，这是实现农产品产销一体化的核心。制定数据采集标准，在农产品生产、流通、销售环节，通过软件按照数据标准，利用传感器自动或人工采集数据，由具有资质的数据处理企业设计各类分析模型，对采集的各类数据进行分析、整合，提供数据查询接口，供农产品生产、流通和销售单位使用，实现农产品全产业链的数据化和智能化。对图2中各环节采集的数据简要描述如表1所示。

生产资料虽然是农产品生产的前置环节，在本研究中也被放置到农产品产销环节数据化链条中，是因为产品整体概念不仅包含产品的核心使用价值，还包括如包装、口碑和心理预期等附加内容。随着消费观念的提升，这些附加内容反而是促进消费者购买的主要影响因素，如农产品生长环境、认证信息和加工主体信息。

在农产品生产环节，要通过图、文、视频等形式记录其成长过程，然后和生产资料信息一起形成农产品的成长档案，记录在数据库中。在流通和销售环节，借助二维码形式可方便查看农产品的物流信息和溯源信息。

农产品流通和销售环节的大数据应用一定要合理利用批发市场这个核心环节，要围绕农产品采购、物流、销售等环节，着重加强商户的资质信息、食品安全检测、交易信息、订单管理、订单追溯等数据的管理，要通过建设大型综合性现代化农产品交易中心及零售网络，进一步优化市场布局，使批发市场成为数字化、智能化、现代化农产品流通枢纽。

在水产业大数据研究过程中，依托中国淡水渔业研究中心的资源，对合作养鱼户从鱼苗、虾苗品种到养殖场信息、饲料、水质、养殖过程进行了记录，形成鱼虾养殖档案，生成二维码，随产品一起流通到批发市场或零售商，对产品“扫一扫，全知道”，极大地提升了产品的品牌认知和复购率。

图2 基于大数据的农产品产销环节数据化链条

表1 农产品产销环节数据采集指标说明

3.3 促进农产品全渠道营销

随着电子商务的深入发展，主流的网络应用都集成了电商模块，如直播电商、微商、生鲜APP等。2021年2月中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第47次《中国互联网络发展统计报告》显示，截至2020年12月31日，中国网络购物用户已达7.82亿，占网民总数的79.1%，其中手机网络购物的用户达到7.81亿，占手机网民的79.2%。近年来，网络扶贫工作向纵深发展，极大地提升了贫困农村地区的网络覆盖面，农村通光纤比率达到98%，互联网普及率达到55.9%。可以说，在产销两端，已经具备了农产品全渠道营销的硬件条件。

农产品的营销依靠单一渠道是行不通的，并会面临经营风险。打通线上线下渠道，依托线下零售商，充分利用短视频、微信、直播APP、小红书等具有社交性质的软件，依托大数据技术，对多种营销渠道进行科学组合(整合)，最大程度的满足消费者在购物、娱乐和社交等方面对农产品的需求。同时，将运营数据利用大数据技术，对农产品不同营销渠道组合进行绩效评估和优化，最终形成农产品全渠道营销的局面。为此，政府主管部门应牵头，汇合供销社、行业协会等单位，在农产品电子商务平台建设、培训并鼓励农户和农产品零售商进行线上营销、加强农产品认证和品牌建设等方面持续发力。在水产业大数据研究过程中，对淡水鱼产品线上线下营销渠道进行了梳理、分析，给出若干淡水鱼产品全渠道营销的组合方案，本方案基本适用于大部分农产品的营销渠道的组合，具体如图3所示。

图3给出的农产品全销渠道营销组合方案是根据无锡淡水鱼特点和对消费者的人物画像进行初步分析后得出的。其他农产品在进行全渠道营销组合方案需要考虑两个方面的问题，一是关注、研究各类社交类APP的营销推广价值，分析各营销渠道的特点和适用情景；二是根据数据记录，设计农产品产销各环节的数据反馈机制，使方案在不断运行中完成具体细节的自我优化。

图3 农产品全销渠道营销组合方案(以无锡淡水鱼业为例)

4 大数据技术实现农产品产销一体化的制约因素

对农产品产销链实施数字化是对其固有业务流程的一场革命，各个环节的数字化可以促进信息的分享和流通，提升流通效率。但是农产品的产销链条是一个庞大的系统，其中涉及政府、多行业企业、农民和消费者等诸多因素。在这个系统中，需要政府管理部门会同供销合作社、龙头企业和行业协会等单位进行顶层设计，并出台规章制度进行管理，加大资金投入和人才培训，才能以大数据技术打通农产品产销环节，实现农产品数字化流通，实现农产品流通产业链的价值升级。虽然数字化和智能化是农产品产销链的发展趋势，但要实现这个目标，就要分析并消除在这个过程出现的制约因素。

4.1 大数据缺乏顶层设计和共享度

近年来，在农业生产中运用大数据技术已经在育种、栽培、环境监测等方面取得了较为瞩目的成就，不过在农产品产销流通中就显得差强人意了。2017年，农业部办公厅发布数字农业建设试点的通知开启了中国农业数字化的序幕，全国不少地方开始探索试验，但都是在一省或一市范围内进行的，各省市之间的农产品产销数据基本没有共享，呈现出信息孤岛化状态。中国要建设大数据农业，需要有系统性、整体性的顶层设计，并提升数据间的共享程度。首先，农业农村部应牵头，联合供销合作社、行业协会和农业龙头企业制定农产品产销链条上各环节的数据采集标准，并形成行业标准，规定各个部门在推进标准实施中的职能。由于农产品产销链上主体较多，在这个过程中，要设计利益协调机制，实现各主体间以合作共赢为目标。其次，农业农村部应牵头联合有资质的公司组建全国统一的农产品产销大数据共享中心，将分散存储在各地的农产品产销数据汇集到共享中心，并及时更新维护。为产销链上的各主体设计数据访问接口，按业务需要使用数据。

4.2 农业从业人员网络营销素养有待提升

农产品产销数字化的重要目标之一是实现农产品全渠道流通，而不是仅限于现有的线下流通渠道。直播平台、小红书、拼多多等电商平台和APP为农产品构建线上流通渠道提供了有力的工具，推动了农产品营销渠道的革新，促进了农产品从传统渠道销售到全渠道营销的转变。但当前农业从业人员的网络营销素养阻碍了他们在这个转变机遇期应能发挥的作用。为此，政府部门应牵头组织企业或专家以线上直播、短视频或线下培训的方式，培养农业从业人员网络营销意识、网络营销技能和农业大数据意识。以案例教学、实践教学等形象的方式使他们明白各种网络营销工具产生的经济效果，使他们明白怎样才能通过数据分析提升农产品的销售效果，使他们获得直播的基本技能等。

4.3 规范大数据管理制度

大数据领域近年来最重要的议题就是如何保证数据在采集、使用和共享等环节的规范性和合法性。农业大数据在推广应用中也必然出现上述问题，但是现在还没有相关的法律法规来规范上述问题，这使要求构建适合中国农业大数据发展的法规要及早提上议程。

国外一些发达国家在开展农业数据化的时间较早，现已制定比较成熟的相关法律法规，我们可以结合我国国情借鉴，构建适合我国的相关大数据管理制度。同时，也要做好数据库的安全管理，防范对数据库的盗取和攻击，并制定数据应急处理机制。最后，要制定大数据使用管理规范，出台相应的数据版权保护的规定，规范农产品供销链上各主体的数据使用需求和权限，做到真正的大数据共享，促进农产品产销实现数字化和智能化。