农产品产销脱节怎么破?看渝企的大数据利器

数字28

2018-09-22

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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。