农业大数据助推吉林省农业供给侧结构性改革

摘 要：我省乃至我国农业的主要矛盾从全面短缺转为结构性矛盾。因此，相应中央号召，加快推进农业供给侧结构性性改革，增强农产品供给结构的适应性和灵活性，持续提升我省农业发展的质量、效益和竞争力，是我省农业发展重中之重。在当今的信息时代，农业大数据在这其中有着十分重大的作用。大数据与农业的相结合，正在使这一传统行业的发展运作方式产生巨大的变革。

关键词：大数据；农业大数据；农业供给侧结构性改革

一、我省农业存在明显的结构性问题

首先表现在农产品供与需结构矛盾突出。这方面矛盾直接凸出两方面的问题：第一，我省农业生产力水平无法满足人民日益多元化的消费需求；第二，我省种业品种和品质结构不合理。一方面低质低价的农产品过多，而优质农产品供给不足。

其次表现在农业生产成本上升与效益下降矛盾并存。首先是经营体系方面，我省农业经营体系主要由小农户、家庭农场、专业大户、合作社、社会化服务组织、龙头企业以及组成，小农户依然是今后相当长一段时期农业经营主体的主体。小农户经营一直普遍面临如下问题：市场信息获取不足，技术欠缺，资金有限，更加难以承担产业升级中的市场价格波动的风险。进而导致我省农业流通体系不发达，农产品的生产、加工、销售无法形成规模，造成农业活力不足，抑制了农业生产链条效率的发挥。此外我省位于东北地区，存在明显的人口流出问题，间接导致劳动力成本快速上升。

面对以上问题，农业生产部门依照传统方式，很难及时掌握、调控农产品的数量和品种余缺，造成一些地方农民生产和农产品流通的盲目性，农民增产不增收。同时，由于流通环节多，流通成本高，消费者普遍“买贵”。此外由于我省农村互联网基础设施建设和农村冷链物流配套体系建设不完善，农产品生产标准化、品牌化程度较低，小生产与大市场的矛盾比较突出。

因此，我省农业发展也迫切需要适应国内外农产品市场形势的变化和农产品消费结构升级的要求，加快推进农业供给侧结构性改革，增强农产品供给结构的适应性和灵活性，为消费者提供更丰富、更优质、更适销对路的产品，持续提升我省农业发展的质量、效益和竞争力。

二、农业大数据有利于助推我省的农业供给侧结构性改革

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据已作为基础性战略“资源”，数据也被称作21世纪的“钻石矿”，靠着强大的信息量和应用辅助性，在诸多行业中扮演着重要角色。当前，学界有种共识，未来的社会将是数据化的社会，而数据也将成为一种产业。

农业大数据是指大数据技术、理念和思维在农业领域的应用。农业大数据解决的问题不是存量数据激活的问题，而是实时数据的快速采集和利用的问题；农业大数据解决的问题不是关系型数据库集成共享的问题，而是不同行业、不同结构的数据交叉分析的问题。

我省近年来已在大数据产业取得长足进步，在2016年底，吉视传媒股份公司打造完成的省社会信息化枢纽中心暨全省大数据产业基地9日在省会城市长春正式揭牌。截至2017年底，大数据产业规模已达400亿元左右，现已形成了以三大通信运营商、浪潮、吉视传媒、启明信息、长光卫星等骨干企业为龙头的企业集群，并开发出了车联网应用、高分辨率卫星图像获取、生物识别、RFID芯片和射频识别软件等国内领先的产品，还拥有了华为云计算大数据产业园和長光航天航空信息产业园等产业园区。面向农业发展继续的长远的空间数据，在2018年年初，我省测绘地理信息局还与省发改委、财政厅协调，以期推进空间地理大数据工程立项。

此前中央各部委会同大数据相关科研院所和企业已在农业领域应用大数据进行了探索，这些大数据充分应用在农业养殖、种植环节中，使信息的获取、农业智能化水平都有了明显的改善，也有力地推动了农业供给侧结构性改革。从此前的试点案例看，大数据在农业中以下方面已有明显作用：

第一，提高信息匹配的精准度。信息不匹配、不对称是农业以前面临的很大的问题，应用了大数据技术以后，农业相关部门的信息匹配精准度有了明显提升，在市场对接，以及对相关生产信息的把握能力方面均有明显改善。

第二，生产的智能化明显提升。通过对大数据及其配套的智能传感、视频体系的应用，农业智能化水平明显改善。大量植保无人机、远程操作体系已经开始应用到农业生产中，现在人们通过手机上的APP，就可以指挥生产，这在过去是不可想象的。

第三，推动农业供给侧结构性改革。过去，农业供给侧结构性改革面临的主要问题是方向不好把握，现在有了大数据，农业从业者们对市场的把握就更加精准，从而让农业转型方向更加明确。从大数据中反馈出的市场信息让我们知道市场需要什么、需要多少、哪里需要。

汇总以上，大数据在农业领域的应用才刚刚开始，农业大数据技术对于我省农业供给侧改革事业的发展有长足的意义。

三、我省应用农业大数据助推吉林省农业供给侧结构性改革的具体措施。

农业大数据技术有以下明显特征特征：

（1）泛在性。农业与人类的社会生活息息相关，任何地方都是农业大数据的源头，农业大数据无所不在。

（2）周期性。农业大数据是农业中客观实体或事物的表达，动植物的生长遵循一定的规律，受自然因素的影响，随季节而变化，具有周期性。农业大数据也随着动植物本身的变化而呈现出一定的规律性变化。

（3）地域性。动植物等农业生产对象，需要热量、光照、水、地形、土壤等自然条件。不同地域的地理位置、地形地貌、水分、热量等自然条件和生态环境以及社会经济、技术条件等各不相同，因此农业大数据表现出明显的地域特征。

（4）社会性。农业大数据是农业生产、生活的集中体现，农业数据的变化直接反映社会状态变化。

（5）交叉性。农业大数据不仅仅涉及育种、播种、耕地、灌溉、施肥、除草、病害、收割等作物生产的全过程，而且还涉及整个产业链的气象、资源、环境、市场、运输、安全等。农业大数据呈现出交叉影响特征，如农业气象能够影响农业生产、农业市场、农业运输。

（6）分散性。农业大数据的分散性主要表现在数据组织分散，相互关联、完整的数据并不多见。不同环节的农业数据分别属于不同的单位，农业大数据分散在生产、流通、加工、储藏的各个生产流通过程中。

汇总农业大数据以上特征，我们要注意以下两个原则：第一，正确认识大数据。大数据不仅仅是数据，更重要的是数据的收集、分析和应用。 第二，积极运用大数据。要借鉴大数据的理念，运用大数据的技术，在我们的生产、加工、销售等各个环节运用大数据，从而提升我们的生产质量和效益。

为了进一步推进大数据技术在農业农村的创新应用，提高农业生产经营智能化、网络化水平，让数据资源在推进农业供给侧结构性改革中发挥更大作用，接下来我们要从以下几个方面发力：

第一，应该由党和政府主导，引导促进大数据资源企业和农业生产者之间的联系，促成建立全省范围内的立足长远的农业大数据平台，进一步提升大数据在农业转型升级中的前瞻性、指导性作用，让我省的农业产业省级有的放矢，并解决转型过程中的盲目性、不精准的问题。

第二，深入推进农业大数据试点工作，在现有基础上进一步加强资源整合，注重发挥企业尤其是我省大数据企业的作用，加快推进农业公共信息资源向我省农户等农业生产体的开放。

第三，推动我省科研部门和相关企业强化大数据技术研发，重点攻克数据挖掘、深度学习、关联分析、模拟运算、人工智能等核心关键技术；在现行统计制度基础上拓展数据标记来源和方式，加快形成天空地一体化的数据采集体系。

第四，加强与国内其他地区合作乃至国际。加强国内外农业数据合作，积极跟踪研究国内外农业大数据发展趋势，并注重结合我省具体情况，发展能够服务于小规模农户的农业大数据生产服务业。

与外省企业的合作以及国际合作。

最后，大数据不仅可应用于农业的生产经营环节，同样可应用于扶贫等乡村综合性建设，也应该积极应用大数据，推进更加全面的乡村振兴战略工作的开展。

作者简介

马巍（1993—），女，汉族，吉林省通化市，硕士，长春理工大学硕士，研究方向为马克思主义中国化。