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农产品产销脱节怎么破?看渝企的大数据利器

    聚土网通过大数据推行“订单农业”的流程

    1、借土地流转的机会,从田间地头采集土地数据、作物数据、用户数据。并通过外部采购获得市场数据,由此建立四大数据链

    2、系统从上述数据库中自动抓取并进行比对分析,找到“订单农业”的供需双方

    3、在接下来的生产环节,大数据的身影无处不在——可以将生产经营活动的细节进行量化和可视化呈现,让种植业拥有和工业一样的标准化流程

    案例

    经过对数据的分析,发现了李记榨菜、涪陵榨菜集团等企业对青菜头的订单需求。

    找到全国在历史气候、土壤酸碱值等指标方面均能满足青菜头种植条件的一批县市,其中毗邻重庆的四川省宜宾市筠连县,在烟叶收购后的当年9月至来年4月,有部分土地闲置,正适合种植青菜头。

    聚土网找到筠连县农业局,实现青菜头订单种植。

    经过一个冬天的蓄养,埋藏在泥土中的青菜头变得饱满脆嫩,送往加工企业进行切片、风干、腌制后,就成为一款享誉全球的重庆美食——榨菜。

    重庆榨菜以约70万亩的种植面积和大大小小近百家加工企业,成为我市产值规模最大的特色农业单品之一。

    不过,和大多数农产品一样,重庆榨菜也存在周期:丰年卖不脱,次年农民减少种植面积,导致下游收不够原材料而提价,再下一年大家一窝蜂扩产,又导致卖不脱……如此形成了恶性循环。

    乡村振兴战略的五大路径中,产业振兴排在第一位。产业的基础,是种植业。破除农业尤其是种植业中普遍存在的产销脱节难题,到底该用什么招数?

    重庆一家名为聚土网的互联网公司,通过大数据手段,为推行“订单农业”探索出了一条新路。

    榨菜企业为啥远赴外地收购青菜头

    市农委市场信息处副处长高保春认为,从发达国家经验看,破解产销脱节最好的办法,是农产品加工企业给农户下订单,农户照单生产,企业按照约定价收购,上下游实现紧密的无缝对接。

    但现实的状况并非如此。企业即便愿意下订单,农民大多也不愿甚至不敢接。还是以榨菜行业为例,涪陵珍溪镇青菜头种植户刘显祖说,种植风险无处不在,一旦碰到干旱或者病虫害,青菜头就要减产,满足不了订单,可能还要赔偿。并且,歉收的年份,外地企业入渝抢购,收购价可能更高,卖给外地企业,可能更划算。

    确保农作物的产量和品质,就需要采用先进的种植工艺大规模种植,但流转土地,购买农资,整治土地,钱从哪儿来?刘显祖说,自己屡次向银行提出申请,从未获得贷款。

    银行也有苦衷,重庆农村商业银行一名基层信贷员说,我市种植业普遍规模小,贷款额度低,单位管理成本高。更重要的是,农业贷款大多数是信用贷款,没有抵押物,银行和农户建立信任关系并不容易。一旦贷出去,遇到农作物歉收,农户还不上,就很容易形成呆坏账。

    据了解,由于难以实现订单生产,长期以来,我市青菜头一直以一家一户的小规模种植为主。农户通常把青菜头卖给菜贩子,后者再卖给榨菜企业。中间商赚了差价,农户却收益微薄。

    涪陵榨菜行业一名企业主介绍,由于原料供应不稳定,重庆的榨菜加工企业经常会“无米可炊”,只能远赴四川、江西和浙江等地高价抢购青菜头。他透露,这样的状况,在我市乃至全国大部分农产品中普遍存在。

    那么,这种状况是否可以在今天大数据背景下改变呢?

    一笔“订单农业”是如何实现的

    而聚土网的办法是:通过大数据手段,推行“订单农业”。

    和大多数从事土地流转和农资、农产品交易的互联网平台一样,聚土网通过多年运营,已经积累了海量的挂牌交易土地信息、用户信息和交易数据。经过对数据的自动抓取和比对分析,这家网站发现了诸多用户需求。其中之一,便是李记榨菜、涪陵榨菜集团等企业对青菜头的订单需求。

    谁能满足需求?同样基于大数据分析,聚土网找到了全国在历史气候、土壤酸碱值等指标方面均能满足青菜头种植条件的一批县市。

    条件符合的地区,谁最合适?大数据显示,毗邻重庆的四川省级贫困县——宜宾市筠连县,政府正全力倡导发展以烟草为主的农业种植业,希望以此增加农民收入。

    进一步挖掘大数据,聚土网有了更惊喜的发现,该县烟叶收购后的当年9月至来年4月,土地闲置,而这个时期,正是青菜头的最佳种植期。聚土网找到筠连县农业局,双方一拍即合。

    事实上,精准地促成产销对接,只是大数据发挥作用的第一步。在接下来的各个生产环节,大数据的身影无处不在。例如,根据作物生长数据与市场供需数据,聚土网设计了作物生长模型、病害诊断模型、价格预测模型。

    作物生长模型,即利用标准生长曲线和现实生长曲线的拟合度,对农作物生长情况进行监控;病害诊断模型,则是把病害事实转译成具体的患病概率,并结合条件阈值,准确确认病害名称,匹配精准的治疗方案。在这两种数据模型支持下,农作物生长不佳或者患病,系统会自动在技术员的手机上预警,由此提示其采取应对措施。

    市场供需模型,则用来预测农作物的价格波动,凭借它,聚土网可以给“订单农业”的买卖双方开出一个合适的订单价格,让大家都不吃亏。

    农业金融,更是大数据应用的典型场景。聚土网先收集农户的行为、家庭背景、个人背景及作物生长周期、市场供需等信息及数据,然后通过对数据的量化分析,还原成农户的现实资产负债表与预期资产负债表,形成标准的大数据用户画像。通过后者,能不能贷款,敢不敢贷款,金融机构很容易就能辨别。

    近百万小农户与近2000家企业“手拉手”

    通过大数据找到买卖双方,撮合交易,再通过大数据手段提供技术、金融、农资集中采购等全流程服务确保订单保质保量完成,聚土网做到了。

    2013年,从上海返乡的重庆忠县籍年轻创业者田靖隆,到农村流转土地,然后挂到58同城或赶集网上找下家,很快就有了超百万元的盈利。

    尝到甜头后,田靖隆创办了聚土网,试图和同行一样,通过开放数据端口吸纳全国市县级加盟商,扩大客户量和交易规模。但他很快发现了这种传统模式行业的“天花板”:即便跑遍全国,也不过几亿元的市场规模。

    重新设计商业模式的过程中,田靖隆发现了订单农业这一市场痛点。市场不缺订单,但上游的生产组织一直是个难题。聚土网能不能去组织上游,直接托管农民的土地,进行集约化经营?

    但是,自己并不懂技术,怎么去托管土地组织生产呢?2016年,京东金融与聚土网达成战略合作,前者通过大数据建立金融风险控制模型的做法,给田靖隆带来启示。

    他发现,大数据能把生产经营活动的每一个细节进行量化和可视化呈现。数据可以生成模型,从而让种植业拥有和像工业一样的标准化流程,这样,大规模种植和交易就有了技术基础。

    田靖隆开始重建聚土网的大数据库。同类网站的数据来源通常为用户上传,真实性难以辨识。他的解决之道,是重拾土地流转业务,借此机会在田间地头亲自采集土地数据、用户数据和作物数据。此后,他又通过向专业机构采购等方式,建立了市场数据库。

    几年下来,聚土网形成土地数据、用户数据、作物数据、市场数据四个层次的大数据链条,并由此建立起了诸如上述作物生长模型、病害诊断模型、价格预测模型等一系列应用模型。

    今年初,聚土网基于大数据的首笔订单农业,让筠连农户和重庆的企业实现了共赢。数十辆大卡车轮番不断往返川渝,榨菜企业获得了优质的原料供应,价格比菜贩子便宜一成以上。筠连全县增收近4000万元,种植户人均增收6000多元。

    类似的业务,聚土网目前正在开展的有9笔,涉及小麦、水稻、玉米、大豆、榨菜、洋姜、柠檬、龙虾等近20个农业品种,以及贵州、四川、安徽等10多个省市。近百万分散的小农户与近2000家企业,通过大数据,成功实现“手拉手”。聚土网托管的土地达3万多亩,最多的在华中地区,最远的在东北地区,越来越多的涉农企业开始和聚土网合作。

编辑: 唐诗雪
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