基于大數據的蔬菜產業數據化研究

王曉東，于 峰

（1.北京市農業局信息中心，北京 100029；2.北京農林科學院農業信息與經濟研究所，北京 100097）

近年來，隨著全球信息技術的變革和信息時代的到來，國家啟動了大數據發展戰略。黨的十九大明確提出要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，可以說，數據資源已經成為推動傳統產業轉型升級的重要資源[1]。農業作為比較落后的傳統產業，其供給側結構性改革也迫切需要大數據技術[2]；為此，農業部出臺了“推進農業農村大數據發展的實施意見”，并啟動了“農業農村大數據建設試點”工作。在農業農村大數據建設中，蔬菜產業大數據建設有特殊的意義。一方面，蔬菜產業面臨較大的自然風險和市場風險，其價格波動往往出現“過山車”式的大幅度變化，市場上經常出現“賣菜難”和“買菜貴”的矛盾，蔬菜市場的穩定是關系到國計民生的大事；而蔬菜市場的風險往往和信息不對稱有關，大數據建設能夠在克服或者緩解蔬菜市場風險方面發揮有效的作用[3]。另一方面，在農業供給側結構性改革進程中，蔬菜產業往往成為調減玉米后的產業選擇，北京的農業結構調整也明確了“調糧保菜”的目標。未來一段時期，全國蔬菜產業的空間布局會發生什么樣的變化、生產供應和市場消費如何更好地匹配、如何使蔬菜產業跳出“多了少了”的循環，這些問題的解答需要基于大數據的分析、決策和引導；所以，蔬菜產業大數據建設更需要引起關注，在實際工作中要科學地認識、把握蔬菜產業大數據建設的內涵、制約因素及實現路徑。

1 蔬菜大數據的框架內容

蔬菜產業大數據建設是個比較復雜的系統工程，涉及到方方面面的內容，可以從數據鏈和產業鏈2個維度梳理出蔬菜產業大數據的框架內容。如圖1所示，數據鏈（縱軸）與產業鏈（橫軸）構成一個坐標系；其中，數據鏈主要分為數據獲取、數據分析和數據應用3個環節，而數據獲取是最根本、最基礎的環節。產業鏈主要分為蔬菜生產、市場流通和蔬菜消費3個環節，這3個環節伴隨著蔬菜物流、信息流和資金流交換的過程，每個環節的數據都是對其信息流的捕捉和反映[4]，每個環節的數據都對其他環節的運行有支持作用，并且前面環節的數據也可以從后續環節追溯到。數據鏈和產業鏈在坐標系上交叉的環節就是蔬菜產業大數據的具體工作內容，這些工作內容抽象概況來說主要是3大方面：政策措施、技術工具和組織機制。如蔬菜生產環節的數據獲取如何開展，主要考慮蔬菜生產環節數據獲取的相關政策措施有哪些，依靠什么技術工具來獲取，人員分工怎么安排、工作怎么考核等（組織機制）。

可以說，這個坐標系構成了蔬菜產業大數據的基本框架，也揭示了蔬菜產業大數據建設的全部內涵。蔬菜產業大數據建設的所有細節都可以圍繞這個坐標系來延伸和拓展，如對于數據指標，蔬菜生產環節可以細化到蔬菜生產空間數據、氣象環境數據、不同品種播種面積、產量數據等；市場流通環節具體包括不同蔬菜品種銷售量、銷售價格、銷售渠道等數據；蔬菜消費環節能夠延伸出蔬菜消費量、品種結構、消費人群、消費頻率等數據。

圖1 蔬菜產業大數據框架

2 蔬菜產業大數據的制約因素

當前，一些地方和部門都在探索實踐蔬菜產業大數據建設，如北京市利用衛星遙感技術獲取蔬菜生產面積信息，通過農場管理系統來獲取蔬菜園區生產經營銷售數據，并為農場管理提供智能化服務[5]。在實際工作中，如何及時、準確、全面地獲取蔬菜產業鏈條各環節的信息一直是難點。蔬菜產業鏈存在的客觀問題造成信息流難以被識別和捕捉，數據獲取的困難和無效影響數據分析和數據服務的質量。概括來說，蔬菜產業大數據的制約因素主要包括以下3個方面。

2.1 蔬菜產業主體分散，規模化程度低

產業的組織運行是由產業主體來完成的，蔬菜產業大數據的核心也在于其產業主體直接或間接地開展數據記錄、數據應用工作，如蔬菜生產者關于投入、產出的記賬本和買賣雙方留下的交易單據都是蔬菜產業大數據的來源；所以，蔬菜產業主體的狀況是大數據獲取難易的重要決定因素之一。目前，蔬菜產業鏈從生產到消費的每個環節都比較分散，缺乏組織化和規模化[6]。蔬菜生產主要依靠千家萬戶的小農戶，蔬菜流通主要依靠千家萬戶的小商販，最后蔬菜又賣給千家萬戶的消費者。產業主體的分散化一方面造成產業鏈條數據的高度碎片化，數據收集、整理分析都比較困難；另一方面也造成蔬菜大數據相關的技術推廣應用成本、交易成本、組織管理成本都比較高，如讓千家萬戶的菜農應用一套軟件系統是比較困難的一件事。

2.2 蔬菜產業品類繁多，標準化程度低

蔬菜產業大數據的客體是“蔬菜”，但蔬菜是個大類概念，其包括的細分品類非常多，如北京市主要種植的蔬菜品類有40多種，而北京市批發市場上市的主要蔬菜品類有200余種。另外，同一蔬菜品類也存在著名稱、規格、質量等級的多樣化，缺乏統一規范的商品名稱、包裝規格、分級標準，其不利于蔬菜產業的信息識別和數據標的，也就造成了蔬菜產業大數據及時性、準確性、全面性的偏差，如要獲取黃瓜的市場交易數據，但由于黃瓜是一個品類，實際上市場交易的是刺黃瓜（產自山東壽光、中等規格、質量優質）之類的具體產品，這樣獲取的數據是模糊的、不明確的，需要在品種上細分到刺黃瓜、秋黃瓜和小黃瓜（荷蘭黃瓜）[7]，并明確產地、規格等。蔬菜產業大數據如果定位到“黃瓜”這樣的顆粒度，則數據的價值會有所折扣，如果定位到“黃瓜細分”的顆粒度則會增加較大的工作量，甚至在標準不統一的情況下會感到無從下手。

2.3 蔬菜產業信息化、數字化水平低

蔬菜產業大數據建設的基礎是生產經營的信息化、數字化。只有蔬菜產業鏈條各環節的銜接、流轉、運行在信息系統上來完成，形成數字化記錄，才能形成蔬菜大數據的來源[8]。就目前情況來看，由于蔬菜產業主體缺乏組織化和規模化，蔬菜產品缺乏商品化和標準化，再加上蔬菜生產經營主體自身信息意識、信息能力的缺乏等多種因素，蔬菜產業鏈整體的信息化、數字化水平相比其他農業行業處于落后狀態。如北京市7大批發市場在豬肉交易（白條豬）方面普遍采用了電子交易，實現了交易量和交易價格數據的適時獲取，但蔬菜的電子交易幾經嘗試都難有突破，其主要原因一是交易習慣和交易模式的制約，尤其是大宗品種（如大白菜、土豆等）的交易形態是大進大出，成批次交易，定價單位不是重量而是批次，所以往往不經過智能終端的稱重環節；另外，大進大出的交易模式使商戶之間形成了現金結算的習慣，而這種交易習慣使得電子交易和結算顯得更加麻煩，不易被商戶接受。二是信任問題，商戶擔心一旦利用電子交易，經營狀況的信息被實時地、真實地記錄，逃稅漏稅將無處藏身，并且自己的銷售渠道信息也容易泄露或被批發市場利用，自己辛辛苦苦建立形成的客戶有可能被掌握信息的人撬走。

總之，蔬菜產業大數據建設的瓶頸問題在于蔬菜產業主體的分散、客體的分散以及連接主客體較低水平的信息網絡，這3個制約問題相互交織，增加了蔬菜產業大數據建設的復雜性和困難度。

3 突破蔬菜產業大數據瓶頸的思路及措施

針對上述蔬菜產業大數據的制約因素分析，今后的蔬菜產業大數據建設要著力克服和破解產業鏈的分散性，通過適當的激勵措施引導分散的生產經營主體建立信息化、網絡化的聯結，推動蔬菜產業鏈物流、資金流、信息流數字化的記錄，從而完成大數據的積累。應重點做好以下4個方面的工作。

3.1 抓住蔬菜產業鏈條上相對集中的環節

蔬菜從生產到消費的各個環節都比較分散，難以形成由信息系統貫穿始終的產品供應鏈，所以數據采集、沉淀面臨很大的難題。開展蔬菜產業大數據的關鍵是抓住分散鏈條上相對集中的環節。目前來看，能夠扮演這個角色的一是農產品批發市場，二是正在興起的農產品電商平臺。其中，農產品批發市場是蔬菜流通的重要集散環節，承擔著蔬菜等產品集散中心、信息中心、價格形成中心等功能。我國農產品流通經由批發市場的比例為70%，蔬菜等鮮活農產品的比例更高，所以應該抓住批發市場開展蔬菜生產、流通、消費信息的采集；另外，正在興起的農產品電商平臺逐漸成為了千家萬戶農業生產經營者交易聚集、信息聚集的平臺，成為了聯結農業生產者和消費者的主要渠道[9]，如2015年農產品網絡銷售額超過1 500億元[10]。目前，京東、阿里等大型電商平臺沉淀著農產品購買行為及購買者特征的大量數據，且都實時記錄真實發生的數據，其對蔬菜產業大數據及農業大數據建設的作用必將越來越大。

3.2 注重資金流在產業鏈條上的引導作用

在蔬菜產業鏈條上，資金流是最活躍的因素，也是聯結各生產經營主體較有效的方式，如買賣交易的單據可以成為比較好的數據來源；所以，蔬菜產業大數據建設需要和資金流掛鉤，在資金流銜接、傳遞的環節中獲取數據流（信息流），并通過政策措施促進資金流更高效地運轉，資金流和數據流更緊密地結合。在工作實踐中，一是考慮將蔬菜數據的統計及獲取與資金補貼捆綁，如歐盟的農業補貼是和基礎數據體系建設掛鉤的，享受補貼的主體有義務提供農業生產經營數據，所以政府部門掌握農業、農村的底數。就北京而言，整個十三五時期將持續開展“基本菜田補貼”政策，而基本菜田補貼發放也需要補貼主體提供相關信息，這就為北京蔬菜產業大數據建設提供了很好的機會，可以通過信息系統在發放菜田補貼的同時開展蔬菜生產主體及其產銷信息的采集，搭建蔬菜生產主體的基礎數據庫。二是考慮蔬菜產業鏈金融服務的創新，如大北農集團建設的“豬聯網”提出了“大數據＋豬金融”的服務模式，依據“豬聯網”平臺的交易數據建立生豬生產經營主體的信用評級并提供貸款服務，利用金融服務引導越來越多的生產經營主體應用“豬聯網”平臺。同樣，在蔬菜產業方面，可以通過批發市場交易結算系統和電商平臺的交易流水為蔬菜商戶提供信貸擔保等增值服務，利用增值服務促使交易雙方更多地采用電子交易系統和電商平臺，從而實現蔬菜產業大數據的記錄和沉淀。

3.3 率先突破蔬菜單品種大數據試點建設

2016年，農業部印發了《農業農村大數據試點方案》（農辦市[2016]30號），提出了依托地區優勢特色產業開展單品種全產業鏈大數據建設的方向，蔬菜方面包括馬鈴薯大數據（內蒙）、大蒜大數據（山東）、綠葉菜（上海）大數據3個試點，這種單品種大數據試點建設的思路有利于擺脫蔬菜品類分散的困擾，有利于在蔬菜產業大數據建設上率先破題，循序漸進，為更多品類的大數據建設積累寶貴經驗，在品種選擇上，需優先考慮產業化程度比較高的單品種，如內蒙馬鈴薯、山東大蒜不僅規模化程度高，且商品化加工的程度較高，即產業鏈集中程度高；上海綠葉菜的生產和銷售也比較集中；所以，各地區蔬菜產業大數據建設要率先從產業鏈集中程度較高的單品種入手。

3.4 發揮移動終端在信息獲取及服務方面的優勢

大數據的基礎是產業鏈條的信息化，對于高度分散的蔬菜生產、經營、消費主體來說，移動互聯技術及移動終端的應用為實現信息化提供了便捷的渠道。目前，智能手機已經成為社會公眾獲取信息、傳播信息、應用信息的重要方式，也為蔬菜產業鏈條的信息化提供了比較可行的出路。如北京市農業局已經著手探索實踐，實施了“移動互聯技術在蔬菜產銷信息監測與服務中的應用”項目。利用智能手機、微信小程序采集京（北京）冀（河北）200多個蔬菜生產者的蔬菜種植面積、產量、銷售量、銷售價格、銷售渠道等數據，并采集北京市140多個居民家庭蔬菜購買量、購買價格、購買渠道等消費數據；同時，利用微信公眾號“市場信息”為蔬菜生產經營、消費主體提供蔬菜產品實時價格，蔬菜市場行情分析預警服務，取得了一定的試點效果。今后，隨著移動互聯技術的創新變革，智能手機必將在蔬菜產業大數據獲取、應用服務方面發揮越來越重要的作用，形成大數據來源于大眾、服務于大眾的眾籌共享模式，真正體現大數據的經濟社會價值。

參考文獻

[1]溫孚江.農業大數據研究的戰略意義與協同機制[J].高等農業教育,2013(11):3-6.

[2]滿芮.基于大數據的中國農業現代化[J].農業科技展望,2017(9):81-91.

[3]王文生,郭雷風.關于我國農業大數據中心建設的設想[J].大數據,2016,2(1):28-34.

[4]許世衛.農業大數據與農產品監測預警[J].中國農業科技導報,2014,16(5):14-20.

[5]張富.基于農場管理的產業物聯網與大數據應用[J].中國農村科技,2017(10):36-38.

[6]范雙喜.北京市葉類蔬菜產業發展研究[M].北京:中國農業出版社,2014.

[7]李連芳,閻曉軍,趙友森.農產品市場常見蔬菜品種[M].北京:中國農業出版社,2006.

[8]謝潤梅.農業大數據的獲取與利用[J].安徽農業科學,2015,43(30):383-385.

[9]洪濤.農產品電商大數據直擊現代"三農"問題痛點[J].農業電子商務,2016,36(12):37-40.

[10]許世衛,王東杰,李燈華,等.我國"互聯網＋"現代農業進展與展望[J].農業網絡信息,2017(1):10-17.蔬