關于深化涉農大數據分析的思考

范長海

[摘要]介紹涉農大數據分析工作現狀，指出涉農大數據分析相關法律要求，提出了牢固樹立法治和互聯網思維、利用網絡技術廣泛系統采集、多維度多方法深入系統分析、強化責任，確保安全等深化涉農大數據分析建議。

[關鍵詞]涉農大數據；有效分析方法；結果質量

[中圖分類號]C812 [文獻標識碼]A

大數據分析是對大量動態能持續的數字化證據和依據，通過運用新系統、新技術的挖掘分析找出其內在規律，從而對事物發展做出科學預測和判斷。隨著農業現代化工作的大力推進和互聯網新技術的廣泛運用，涉農大數據分析已成為農業部門的重點任務，農業部對大數據采集共享運用進行了具體規劃，去年6月1日國家出臺并實施《中華人民共和國網絡安全法》，為農業大數據深入分析和安全運用提供了法律保障。它不僅有利于農業和相關部門數據分析人員及大數據經營者提升法治水平和分析能力，更有利于提升大數據分析質量，進而為國家決策和市場預測提供準確可靠的數字依據。但在實際工作中，一些農業單位存在法治觀念淡化、采集數據不全不真實、分析表面化或單憑個別經驗決策及數據信息管理不到位等問題，經常出現錯誤的預測和數據流失現象，直接影響農業部門的正確決策或對農戶的高質量服務。目前，在法治的框架下如何正確采集、深入分析農業大數據，進一步提升農業管理質效是亟待解決的課題。本文結合實際，就此問題談點粗淺的看法。

1 涉農大數據分析工作現狀

近幾年，農業部門都通過種種措施，大力推進法治建設和互聯網技術的運用工作，大數據分析工作質效也得到了較大提高，但還有些部門未真正樹立法治觀念，表現在思想上不夠重視，不了解相關法律規定，大數據分析工作隨意性大。在采集工作中，不能嚴格依法真實全面采集、精準預測。如：稅務部門采集的涉農數據主要從納稅人自行申報內得到，渠道單一缺少與相關部門數據綜合比較，加之，涉農產品大多屬免稅項目，經常有少填多報現象，很難保證大數據采集真實性和全面性。在大數據分析工作中，不能深入分析、認真核實。一部分農業機關主要利用系統開發的“決策平臺”、“風險內控”及“金農工程”等軟件進行大數據分析，由于對比指標設定較多更新不及時等情況，往往形成疑點數據量過大且準確率不太高等問題，使部分基層核實人員迎接不暇，疲于應付，無法一一核實。如：某市工商部門登記社農民專業合作1萬多戶，實際正常運行的只有600多戶，登記戶數核實不準確直接影響國家對農民專業合作發展扶持政策的正確制定和全面落實。再如：部分基層農業部門對大數據分析方法培訓不多，在涉農大數據分析工作中經常出現完全依靠軟件篩選或單純采用傳統方法進行大數據分析，不能把大數據分析方法與有效的傳統方法或經驗結合深入地分析，時常出現預測準確率低等問題。另外，個別涉農部門還存在大數據分析結果遺失或泄露等數據信息不安全問題。這些問題不及時解決直接影響農業大數據分析人員工作質量和效率，給國家造成較大經濟損失的，還會追究分析人員的法律責任。

2 涉農大數據分析相關法律要求

采集真實可靠的農業數據信息，通過科學的分析做出符合農業實際情況的市場預測判斷或管理決策是深化涉農大數據分析工作的主要目標，為實現這一目標國家連續出臺了一系列與大數據分析相關法律規范和部分條款。《中華人民共和國統計法》第三十條規定：統計人員進行統計調查時，有權與統計有關的問題詢問有關人員，要求其如實提供有關情況、資料并改正不真實、不準確的資料。本法還進一步完善統計數據質量責任和統計資料公布及保密制度，切實強化調查人員的責任，保護調查對象的合法權益。《中華人民共和國稅收管理法》第六條規定：建立健全稅務機關與政府其他管理機關的信息共享制度，納稅人、扣繳義務人和其他有關單位應當按照國家有關規定如實向稅務機關提供與納稅和代扣代繳、代收代繳稅款有關的信息，國務院第498號令《農民專業合作社登記管理條例》第二條規定：農民專業合作社的設立、變更和注銷，應當依法辦理登記。第二十九條還規定了登記機關不按規定條件進行登記人員的責任。今年8月1日將要實施的新《農民專業合作社法》第七十一條規定：農民專業合作社連續兩年未從事經營活動的，吊銷其營業執照。《中華人民共和國會計法》第四十三條規定偽造、變造會計憑證、會計賬簿，編造虛假財務會計報告，構成犯罪的，依法追究刑事責任。新實施的《中華人民共和國網絡安全法》第二十一條（四）規定：采取數據分類、重要數據備份和加密等措施，第四十二條規定：網絡運營者不得泄露、篡改、毀損其收集的個人信息；未經被收集者同意，不得向他人提供個人信息。但是，經過處理無法識別特定個人且不能復原的除外。這些規定都不同程度地體現公權對大數據質量安全的高標準要求和對私權利的維護。在農業部門數據公開方面，目前主要是《政府信息公開法》，其要求公開范圍、原則等與大數據共享和深入分析還有一定距離。

3 深化涉農大數據分析建議

隨著《中華人民共和國網絡安全法》及相關法律的實施，我國農業大數據深入分析有了更可靠的法律保障。截至目前，從中央到地方已建大型涉農數據庫100多個，為進一步深化農業大數據分析提供了條件。為此，數據分析人員應牢固樹立法治思維，嚴格按照國家已經出臺的相關法律法規和保障措施，充分利用互聯網新技術，進行廣泛真實地采集涉農數據、采用多維度比對多方法深入分析，確保涉農數據運用安全，使大數據分析工作再上新的臺階。

3.1 牢固樹立法治和互聯網思維

依法治國的核心是樹立法治思維，推進農業發展，增加農民收入是國家的重要工作，已出臺了一系列強有力的法律法規作保障。身為服務農業發展的大數據分析人員必須具有法治思維、法治方式解決問題的能力，不論是進行大數據采集、分析，還是分析結果運用，都應嚴格按照國家相關法律法規及要求辦理，秉公行事。同時，大數據分析人員還應增強互聯網觀念。在“互聯網+”時代背景下，多利用云計算、人工智能、互聯網、物聯網等技術積累農業戰略資源，再通過涉農大數據的開放共享、深入分析和安全應用，增強農業管理能力，為農業經營者提供精準服務。

3.2 利用網絡技術廣泛系統采集

采集數據信息是大數據分析工作的基礎，廣泛真實采集是高質量進行大數據分析的法律要求。采集數據信息可分內外兩部分。內部采集數據是指部門（行業）系統內能采集到的數據信息。如：農業部門內設科室存儲數據及企業報送的數據信息等。還有“金農工程”全面上線，部分省級部門應建立農業決策支持、農產品市場信息等平臺以供采集。外部采集數據指農業內部數據以外相關部門（行業）存儲的數據信息。如：工商、財稅、司法等部門能提供的數據信息等。隨著互聯網、物聯網等技術的普遍運用，各系統都搭建不同的服務平臺，為真實廣泛地采集涉農數據提供了條件。如：工商、金融等部門應大力推行“雙隨機、一公開”可在監管過程中隨機抽取檢查對象，隨機選派執法檢查人員，抽查情況及查處結果及時向社會公開。稅務系統“金稅三期”上線，實現了全國稅收數據大采集。公安、法院等部門應將對社會影響較大的或已結案的案件情況及時在網上公布，以便整合統一市場數據信息，從根本上解決自然壟斷、外部性和信息不對稱等“市場失靈”問題。為使涉農大數據分析信息準確有效，應對采集到的涉農大數據去偽存真抽驗甄別。由于大數據信息采集主要利用通過軟件設定的指標提取，數量較人工采集全面且批量大，使分析及核實任務過重，難保分析及核實質量，為此，對采集的涉農大數據應經過數據篩選或實地抽驗后再推送到數據分析環節。涉農大數據篩選主要通過與系統內原始數據比對和與系統外部門提供的相關數據比對確定較為一致的數據；實地抽驗是對經篩選出不一致的數據進行實地抽查驗證。同時，對不符實際涉農數據提供者按有關法律規定進行責任追究，進而保證以后采集涉農數據的真實性和正確性。

3.3 多維度多方法深入系統分析

涉農大數據具有規模大、種類雜、價值密度低等特點，分析目標偏重于對宏觀趨勢給出快速預測。對傳統較為精細的分析方法無疑是一種挑戰，傳統分析方法有很多已不適應快速預測的大數據分析工作要求，但大數據分析方法也不能完全代替抽樣、局部、個別解麻雀式的傳統數據分析方法，二者應適當結合，相互彌補。涉農大數據分析方法主要有對比、分類等基本方法，還有邏輯關系、預測判斷等尋找規律性的方法。對比是最基本的數據分析方法。如對兩個時期的農產品銷售數據進行比較，有增加或下降應找出差異及原因；銷售數據相同，也應深入考慮其內在結構有無變化，是否銷售在同一地方？是扶農政策導致的最優采購量，還是失去老客戶迎來了新客戶，怎么丟的？同樣尋找出相同銷售數據的原因等。分類是由“分”和“類”組成，按照不同依據把事物分開歸到不同類別中，從而獲得對事物的重新認知。如對享有農副產品抵扣增值稅的企業歸一類，時刻了解每個企業農副產品抵扣比例情況，并進行縱橫對比，在進行數量變化分析時，還應結合購進地相關信息進行定性分析，了解購進農副產品及抵扣的真實性。如：某棉紗企業某月份納稅申報的進項稅額構成中，80%以上為農產品核定扣除進項稅額，從大數據看，其比例與其他同類企業相比高出很多形成疑點，由此對該企業進行了個別抽查和深入分析：①按農產品增值稅進項稅額核定扣除辦法現行規定，當期農產品耗用數量=當期銷售貨物數量×農產品單耗數量，則當期銷售貨物數量直接影響當期允許抵扣農產品增值稅進項稅額。②企業為了達到多抵扣稅款的目的，可能在保持發票總銷售收入不變的情況下，增加產品數量，降低產品單價，甚至虛假增加產品產量，增加銷售數量。鑒于上述分析情況，分析人員先從“金稅三期”及稅收分析監控系統提取企業納稅當期和前兩年同期申報、農產品核定扣除、期初庫存進項轉出等基礎信息，又對企業的銷售收入、應納稅額、農產品抵扣稅額的計算過程以及銷售數量、原材料購進單價準確性進行審核、比對，結合實際掌握的噸紗耗棉、噸紗耗電、基本機物料損耗、工人工資等數據篩選申報異常，實施納稅評估分析。同時加強對企業的日常監控，對填開收購發票信息是否齊全、邏輯是否合理、資金往來支付是否正常進行分析，結合運費發票等相關單據進行佐證核實該企業虛開虛抵扣問題的存在，并按稅法規定對此違規行為做了相應的糾正和處理。③邏輯關系是從數據之間的相關性、因果與回歸分析尋找其規律性。如：某農產品加工企業分別向稅務、銀行、財政等同一時間的收入和利潤應該相同，通過與銀行、財政部門聯網取得收入和利潤數據，若稅務申報少于銀行、財政等采集的數據，意味企業少申報稅款或對銀行、財政部門虛報。同時，深入查看該企業申報的所得稅收入和增值稅的收入額有無異常情況，若發現所得稅收入小于增值稅收入不合邏輯的問題，應及時核實糾正。④預測是用實際經驗、慣性與時間序列分析方法進行分析這種分析方法必須在具有大量全面、連續數據信息條件下運用。在實際工作中，應注重經驗預測的量化方法，即：在大量涉農數據的收集分析的基礎上，聽取多個相關專家們的意見，若有不同意見，要經過專家相互循環評判找到分歧點及原因，進而有效地解決數據不一致問題，更好預測事物發展趨勢或潛在風險。

3.4 強化責任，確保成果運用安全

面對各部門收集的大量涉農數據信息、企業報送的涉農數據信息、其他平臺公開的涉農數據信息，都存在較大的安全隱患，我國對涉農大數據保護偏重于安全管理，立法主要集中在個人信息的保護領域。在數據收集階段，應遵照用戶知情同意的原則，未經用戶同意不能采集。在大數據的再加工利用層面，如果經過處理無法識別特定個人且不能復原的，可不經用戶知情同意程序。為防止涉農數據信息安全或分析結果泄露，各涉農部門應在執行《中華人民共和國網絡安全法》和相關規定基礎上，建立具體涉農大數據信息安全風險評估機制，限制特定類型的主體從事涉農大數據分析，并加強大數據分析人員泄露的責任和追究。另外，補充涉農大數據分析人員，強化大數據分析隊伍培訓，不斷提升分析人員的法治素養和業務操作能力，盡快適應國家對農業大數據分析工作的高標準嚴要求。

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