農業經濟管理中的大數據應用

呂興元

（遼寧省鐵嶺市昌圖縣寶力鎮政府農業綜合服務中心，遼寧 昌圖 112536）

近年來大數據技術的發展非常迅猛，大數據在各行各業中都已得到廣泛的應用，應用大數據是行業發展的必然趨勢。通過應用大數據，農戶在種植農產品時，就不會再像以前一樣盲目，而是可以根據數據分析的結果，選擇合適的農作物進行種植，可以有效提升農業的經濟效益。另外也可以構建大數據平臺，對傳統經營模式進行革新，有效解決農產品沒有銷路的問題。大數據的應用，讓農業經濟管理更加科學化、高效化、現代化。另外通過應用大數據，可以實現農業的產業化、規模化、現代化，如遠程監控、智能灌溉等技術的應用，有效降低了農業的管理和經營成本，推動了農業的現代化發展。

1 大數據的特點以及應用類型

1.1 大數據的特點

大數據具有種類多、數據復雜、多樣化的特點。社會中各種各樣的經營活動都在不斷地發生變化，導致數據在不斷變化，數據量越來越龐大，數據類型也更加復雜。在這種情況下，單純地依賴人工已經無法對數據進行處理和分析，就需要借助大數據技術來對數據進行分析和處理。

1.2 大數據的應用類型

當前大數據在農業經濟管理中的應用主要有以下三種。第一種是在農業的生產、種植過程中的應用。通過對以往數據的分析，能夠更加準確地掌握農作物的播種、收獲時間。根據不同地區的地理和環境特點進行農作物的篩選。例如，昌圖縣寶力鎮土地肥沃，耕地面積大，水資源比較豐富，結合當地的地質條件和自然環境分析，可知該地區適合種植玉米、水稻、大豆等糧食類農作物，昌圖縣寶力鎮是全省著名的產糧大鎮。第二種是應用大數據構建電子商務銷售服務平臺，讓農產品能夠有更高的流通效率。可以分析不同用戶的需求，針對用戶的需求進行廣告的精準投放，打開農產品的銷路。同時還可以利用大數據對運輸路線進行規劃，縮短農產品的運輸時間。第三種是可以通過大數據的分析，對農產品（例如蘋果、奇異果）更好地進行規劃，讓集農產品的生產、采購、倉儲、配送、銷售于一體的供應鏈協同能夠更加合理[1]。

2 大數據在農業經濟管理中的作用

2.1 優化農業的生產管理方式

如今，傳統的農業生產經驗與經營模式無法滿足現代農業的發展要求。現代農業的生產方式和生產過程更可靠、更科學，通過大數據技術的應用，可以科學地進行施肥、灌溉，種植更符合市場需求的農作物，還可以及時地預測市場信息，創新企業的管理模式。農業生產一直以來受到自然環境、土壤狀況、降水量等自然因素的影響較大。大數據技術可以對影響農產品生產、經營的外部因素進行分析，從而作出正確、及時的判斷，不斷優化生產過程，讓農業生產具備更高的水平。過去的經營模式中，對于農業的生產、經營狀況都是通過抽樣的方法了解的，不夠客觀，也不夠準確，導致數據應用中存在一定的風險。大數據的應用讓這一問題得到了有效的改善[2]。

2.2 對農業生產成本進行降低

農業大數據可以通過對農業生產成本和農產品價格的數據分析，提供更加精準的市場預測和價格預測，幫助農民更好地制定農業生產計劃。同時，農業大數據還可以幫助農民在采購農用物資、物流配送、銷售渠道等方面降低成本。例如，在農用物資采購方面，農民可以通過對農用物資價格、品質、供應商信譽等數據的分析，選購更加優質的農用物資，降低采購成本。

2.3 推動涉農企業的發展

市場經濟的發展帶動了企業的發展，涉農企業主要有農資、農產品加工、農產品流通等企業。這些企業讓農產品的流通問題得到了很好的解決，讓農業的產業鏈更趨于成熟，也解決了一部分農民的就業問題。但是很多涉農企業在發展方面存在一定的問題，例如對于市場的感知不夠敏銳，生產技術、企業內部規劃調整效率等都較低，市場競爭力不強。通過應用大數據的方式，對涉農企業當前存在的問題進行分析，可以促進涉農企業的發展，帶動當地的經濟發展，給農民創造更大的經濟效益。例如，對于運輸方面的問題，可以通過大數據分析銷售、天氣、季節性等影響因素，及時調整庫存，加強存貨管理能力，可以有效優化配送管理，縮短配送周期。另外可以對土壤、氣候等因素進行檢測，將檢測結果及時反饋到生產部門，以提高農作物產量。通過大數據的分析，還可以及時了解到用戶反饋和市場動向，讓企業的營銷能力得到提升。

2.4 使政府決策更加合理

農業大數據的應用可以推動農業相關部門的改革，更好地指導農業生產，提高農業經濟效益。政府發布的農業相關政策會給農業生產帶來一定的影響，而大數據的應用使政府部門能夠更加便捷地獲得農業生產、經營、管理等方面的數據，制定出更加科學、合理的政策。還可以讓政府部門對農業的生產情況有更加深入的了解，及時調整政策方針，適應市場需求，提高農民收益，推動農業的可持續、健康發展。

2.5 推動農業供給側改革

農業大數據可以為農業供給側改革提供重要支撐，幫助農業產業轉型升級。通過對農業生產、流通、消費等各環節數據的分析，可以發現和解決制約農業發展的瓶頸和難點問題，優化農業產業結構，推動農業供給側改革。例如，在農產品流通方面，通過對物流、倉儲、配送等環節數據的分析，可以提高農產品流通效率，降低農產品流通成本，推動農業供給側改革。

3 大數據在農業經濟管理中的應用現狀

3.1 信息無法共享

當前的農業生產、經營的地區還是以農村為主，由于部分農民文化水平不高和農村地區網絡的發展比較滯后，所以許多農戶無法及時獲得先進的農業知識、農業生產技術。農產品市場的信息無法共享，也存在信息不對稱的情況，這種情況導致市場上的供求銜接出現問題。對于消費者來說，其對于農產品的價格、質量無法對比、判斷，對于農民來說，農產品的市場定價有較大的不穩定性，導致這些問題的根本原因是信息無法共享，生產者和消費者都無法獲得最新的信息[3]。

3.2 數據的分析整合不到位

農業中大數據的應用已經為政府部門、農業相關的企業提供了一些數據，但是對于數據的整合仍然是不足的，只是停留在數據分析的階段，沒有根據數據分析的結果做出具體的決策。大數據分析完成后，要根據數據的分析結果做出決策，接著進行實際操作，才能取得好的效果，這是目前大數據應用中存在的重要問題。不但造成了人力、資源的浪費，還對農業發展造成了一定的影響。

3.3 對農業的經濟管理不夠重視

當前我國農業存在地區發展不均衡的狀態，有些地區的農業發展取得了很好的效果，但是有些地區的農業仍然處于落后的狀態，根本原因還是對農業的經濟管理不夠重視，政策的執行力不足。不同地區的農業政策區別較大，受地方政策的影響，有些農產品的產能過剩，從而出現滯銷，嚴重影響到了農民的收入。并且由于這些地方的網絡不發達，滯銷的農產品不能夠得到及時的處理，最終導致經濟的發展越來越不平衡。

4 農業經濟管理中的大數據應用策略

4.1 轉變思想觀念和生產方式

要及時轉變傳統的農業思想觀念，通過應用大數據技術，讓農民能夠及時地獲取最新的種植技術以及信息，對大數據有正確的認識。要對傳統的農業生產方式進行革新，讓農民可以及時了解到同一種產品在不同地區的銷售價格差異，從而獲得更高的市場收益。

4.2 完善大數據人才的培養體系

任何產業的發展，都要以人才作為基礎，完善人才培養體系至關重要。政府要重視與企業、高校之間的合作，制定人才培養計劃，對口培養農業相關的人才。有了人才，才能提高大數據技術的應用率。通過大數據技術，對當地的農業數據進行分析、整理，制定出科學的工作機制和流程體系，才能提升農業經濟水平[4]。

4.3 注重數據的安全性

大數據技術只有在安全的基礎上，才能發揮出應有的作用。要對技術的安全隱患進行分析排查，制定出應對辦法和策略，保證大數據服務框架的安全性。對于大數據相關的法律法規要不斷進行完善，才能更好地對大數據進行監管。企業要加強內部的管理，不斷規范大數據的使用流程，將數據風險降到最低，保證大數據技術在農業經濟管理當中的安全性。

4.4 構建農業大數據平臺

構建全面的、專業的農業平臺，對農業產業結構不斷進行優化，農業經濟才能做到可持續發展。無論是國內還是國外的農業發展動態，都要及時、全面地了解，對于現有的數據要充分利用，打造出實時、高效、開放、先進的農業服務平臺。農業服務平臺要具備靈活性、穩定性、互動性、安全性的特點，才能更好地推動農業經濟的發展。要加大對農業資源相關資料的收集力度，同時，保證收集的資料的質量。要對數據收集人員展開相關培訓，提升他們的數據收集水平。還要制定出規范、標準、詳細的數據收集流程，定期完善數據框架，讓數據能夠更加可靠、準確、多樣、全面。要整合相關數據平臺，不斷優化架構，引進先進的技術，讓平臺更加智能。平臺構建完成后，要盡快投入使用，對于使用過程中出現的問題及時進行優化，引進專業的人才，加速農業數字化的發展。

4.5 農業數據智能化

傳統的農業生產對于土壤的濕度、施肥數量、農藥的配比、環境溫度的變化等因素判斷主要是依靠個人的經驗，這種判斷容易出現誤差，影響到農作物的產量。農業數據智能化后，就可以通過大數據進行分析，掌握更準確的種植、施肥時間，更科學的農藥配比和施肥量，讓農業生產更加準確、科學、合理。對于惡劣天氣可以及時預警，讓農民能夠更好地應對。還可以實現智能灌溉，對于不同的農作物，通過對溫度、土壤的全面分析，科學地確定灌溉水量。要充分利用傳感器、遠程監控等技術，提前預測某一地塊的病蟲害發生概率，制定出有效的防控措施，減少病蟲害給農產品帶來的影響。通過智能化的種植，能讓農業的生產更加科學、高效，最大程度地減少資源的浪費。另外數據智能化還有利于進行農作物的品種改良、病蟲害防治、施肥、灌溉等相關研究。

4.6 提升農產品的安全性

食品安全是當前人們關注的重點問題，關系到人們的身體健康。通過構建農業數據平臺，可以跟蹤農產品的生產、加工、銷售等環節，讓食品的安全性得到保證，樹立良好的品牌形象。另外，對于確實存在質量問題的農產品，可以第一時間進行召回、查實、確定責任，將影響和傷害降到最低。

4.7 自動預警，把握市場動向

信息化的數據平臺可以實現對農產品的供給量和需求量的準確預測，有利于農業生產者及時掌握不同農產品的市場動向，根據消費者的喜好、評價、消費動機等因素，有計劃地安排農產品的生產，提前布局銷售渠道，提升農產品的市場效益。大數據可以對農業生產、市場變化進行全面分析，對于潛在的風險可以提前預警，有效降低風險。另外可以擺脫農業靠天吃飯的困境，提前對極端天氣、自然災害等情況進行預警，做好風險管理工作[5]。

4.8 創建新型的供銷體系

大數據的應用，讓農業經濟供銷體系更完善，根據消費者需求去生產，不但降低了農產品的生產成本，還維護了市場秩序，讓農業的生產、管理效率得到提升。農產品數據庫不斷擴充，數據分析就會更加準確，有利于農產品生產、銷售方向的確定，更好地把握市場需求，有效緩解市場供需不平衡的情況。大數據平臺可以直接對數據進行分析，節省市場調研的時間和成本，提升農產品帶來的經濟效益。通過大數據平臺的構建，可以開拓電商平臺這一銷售渠道。農產品的銷售、運輸問題受地域限制較大，電商平臺的構建，一方面能使消費者購買到新鮮的、優質的農產品，另一方面也可以解決偏遠地區農產品的銷售問題，同時大數據平臺會對農產品的質量進行監督。

5 結語

大數據如今已經成為了人們工作、生活中不可缺少的一部分，農業經濟管理也離不開大數據技術的應用。農業生產者要及時轉變傳統的農業思想觀念，接受并學習先進的農業知識，不斷創新農產品的生產、經營模式，以提高經濟效益。政府部門要加大對大數據的宣傳力度，定期組織大數據相關知識的培訓，讓農民能夠樹立大數據思維。要加快農業經濟管理平臺的構建，讓農業數據更加智能化，推動農業生產的規模化、科學化、現代化，不斷提升農業經濟管理的水平，推動農村產業的發展。