罗毅

摘要 真实完备的数据潜在着许多规律，让数据发挥最大作用并更好地服务于广大老百姓是发展大数据的宗旨。贵州农经网力求实现农产品价格与大数据的深度融合，对农产品价格大数据进行充分挖掘和有效利用。本文阐述了对农产品价格信息进行有效监测和分析的意义，分析了贵州农经网开展农产品大数据分析存在的困难或问题，并提出了相应建议，以期为大数据与农产品价格融合提供借鉴。

关键词 大数据；农产品价格；融合；贵州农经网；建议

中图分类号 F323.7 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2018）12-0293-01

贵州农经网自2000年建网以来，一直坚持“面向市场，服务‘三农，促进农业发展，促进农民增收”的服务宗旨，建成了“多位一体”的纵横向信息采集、服务体系。当前贵州农经网日平均发布价格、供求、气象等信息逾10 000条，汇聚了10年以上的涉农序列数据，信息总量逾8 000万条。多年来，贵州农经网力求采集全面、有效的涉农数据，并积极思考如何实现农产品价格與大数据的深度融合，为政府、企业、科研院所等部门和单位开展产业结构调整、生产经营决策、农业农村经济研究提供数据支持，助推农业生产效率的提高和农民增收[1-2]。

1 对农产品价格信息进行有效监测和分析的意义

“无数据，不社会”。真实完备的数据潜藏着许多规律，让数据发挥最大作用以及更好地服务广大老百姓是发展大数据的宗旨。农产品价格影响着农业生产、农产品流通、农产品交易等各个方面，对农产品价格信息的有效监测和分析有助于实现形成结构合理、保障有力的农产品有效供给和推进农业产业结构调整。

1.1 有助于有效解决农民卖难和市民买贵问题

由于生产和市场信息不对称导致农产品资源分布不平衡，从而导致滞销情况频现。开展农产品价格大数据分析，利用生产数据和市场数据的整合，有利于实现对农产品价格信息的有效共享，让生产和市场信息有效对接，平衡各地农产品供求数量。

1.2 能为农作物的结构调整提供参考

通过对农业生产、农产品流通、销售价格等方面的相关数据进行整合并科学分析，能更有效地预测农产品价格走势。同时，根据分析预测的结果，能对农作物生产情况作出更准确的判断、更及时的预警，从而为有关主管部门实施正确的宏观指导与管理和为农民调整种植计划提供更可靠的参考依据[3-4]。

1.3 让扶贫开发工作更具科学性

在扶贫开发工作中，通过对农产品价格进行大数据分析会形成一定的决策指导依据，可在此基础上有据可依地进行专业性的指导。

1.4 让农产品买卖更透明化

一方面农产品价格分析的结果可供商家有目的地进行区域性收购，促进农产品的流通和销售，保障农产品的有效供给；另一方面可让普通大众实时获取农产品市场批发及零售价格信息，促使商家为农产品的保值而向普通大众提供优质服务，让普通大众享受物美价廉的农产品。

2 贵州农经网开展农产品大数据分析存在的困难和问题

目前，贵州农经网在全省已建立一支逾3 000人的专兼职信息采集、管理、服务队伍，对全省29个大宗农产品批发市场、130个县级农贸市场进行价格定期监控，对326个现代高效农业园区、67个特色农产品基地、200余家专业协会开展供求信息实时采集。虽然贵州农经网已汇聚了10年以上的涉农序列数据，但在农产品的数据采集源、数据分析与挖掘等方面仍存在不少困难和问题。一是数据采集困难且采集面窄。因农产品门类多、点源多，加之农业生产集约化程度低、农产品交易信息化程度低（大部分农贸市场主要是现金交易），在超市或电商平台流通的生鲜农产品数量较少，使得在农业产业链上的价格采集比较困难。二是数据分析和利用支撑不足。从目前各地各部门农产品价格采集点来看，贵州农经网的数据源采集点较少，采集点尚未覆盖一定区域的所有农贸市场，从数据样本来看并不能体现某个地区农产品的具体价格状态。三是数据分散，互不相通。在农产品产业链中，虽然各职能部门都开展农产品价格信息采集工作，但存在“各管一段”的现象，形成了数据壁垒，从而尚未实现对农产品成本价格大数据的充分挖掘和有效利用[5-7]。

3 建议

为更好地做好为农信息服务各项工作，贵州农经网开发了贵州大宗农产品交易信息服务系统，该系统主要实现“按条件进行价格实况数据查询，按条件比较历史同期价格图示，根据历史价格变化趋势和农情调查数据、气象数据开展周、旬、月、季、年价格预测”等，但是要更充分地挖掘出数据资源中的价值，还需打破数据壁垒，融合考虑产地规划产量、实际供给量、流通数量、产地价格、批发价格（分级批发市场）、气象信息等数据进行分析。如根据历史同期消费量，对比气候、人口、本地产量、运销流通数据等，发布农产品供给、需求指数，为政府调配农产品供给、引导农产品流通提供决策服务；根据农产品实时监控数据和资讯舆论趋势，为物价部门提供农产品实时监控服务；根据本乡、本县、周边区域的历史消费情况、人口变化、规划产量等数据，为地方政府指导产业结构（种植结构）调整提供数据支撑，降低不问市场、盲目调整的风险；根据历史同期的消费数量，对比气候、人口、本地产量、运销流通数据等，发布不同季节、不同天气的农产品消费指数，为短期特色农产品供需提供引导服务。通过实时发布不同地区、不同市场的交易数据，促进区域间大宗农产品合理流通，提高农民收入，减少中间成本，降低居民日常消费[8]。

4 结语

进入“数据海洋”时代，真实完备的数据潜藏着许多规律。因此，更好地开发利用数据，让数据发挥最大作用，同时让数据更好地服务广大老百姓是发展大数据的宗旨。要实现大数据与农产品价格的有效、深度融合，并对数据进行充分挖掘和有效利用，需要各级主管部门打破数据壁垒，对农产品价格信息进行有效共享，通过大数据分析手段实现精准扶贫、产业发展、结构调整、消费引导，助推农产品的销售流通、农业生产效率的提高和农民增收。

5 参考文献

[1] 董志萍.贵州省农产品价格预测研究[D].贵阳：贵州财经大学，2012.

[2] 邱蓉，魏再玉.贵州农产品价格构成与市场格局[J].中国商贸，2014（32）：176-178.

[3] 李华.农产品价格波动的影响因素及趋势分析[D].长春：吉林大学，2013.

[4] 翟雪玲，徐雪高，谭智心，等.农产品金融化概念、形成机理及对农产品价格的影响[J].中国农村经济，2013（2）：83-95.

[5] 王孝松，谢申祥.国际农产品价格如何影响了中国农产品价格？[J].经济研究，2012，47（3）：141-153.

[6] 朱信凯，韩磊，曾晨晨.信息与农产品价格波动：基于EGARCH模型的分析[J].管理世界，2012（11）：57-66.

[7] 肖皓，刘姝，杨翠红.农产品价格上涨的供给因素分析：基于成本传导能力的视角[J].农业技术经济，2014（6）：80-91.

[8] 李国祥.2003年以来中国农产品价格上涨分析[J].中国农村经济，2011（2）：11-21.