农产品产销脱节困局怎么破?来看这家重庆企业的大数据利器

聚土网通过大数据推行“订单农业”的流程

利用土地流转的契机，搜集田间地头的土地信息、作物资料以及用户资料，同时通过外部采购手段获取市场信息，从而构建起涵盖土地、作物、用户和市场四大方面的数据链条。

系统自动从相关数据库中提取信息，进行对比和分析，以识别“订单农业”中的供应方和需求方。

在生产环节的后续阶段，大数据的应用广泛至极——它能够将农业生产的各个环节进行细致的量化与直观的展示，从而使得农业生产也能够实现与工业生产相媲美的标准化作业流程。

案例

通过对数据的深入分析，我们揭示出李记榨菜以及涪陵榨菜集团等公司对青菜头订单的强烈需求。

在全国范围内，筛选出那些在历史气候、土壤酸碱度等关键指标上均适宜青菜头生长的县市。在这些地方中，紧邻重庆的四川省宜宾市筠连县尤为突出。该县在烟叶收购季节结束后，即每年的9月至次年的4月，部分土地处于闲置状态，这恰好为青菜头的种植提供了理想条件。

聚土网找到筠连县农业局,实现青菜头订单种植。

历经寒冬的滋养，藏于土壤之下的青菜头变得丰盈而爽脆，随后被送往加工厂，经过切片、晾晒、腌制等工序，最终转化为一道闻名遐迩的重庆特色佳肴——榨菜。

重庆榨菜凭借其约70万亩的种植规模和遍布全市的近百家加工企业，已成为我市产值最大的特色农业单品之一。

然而，与众多农产品相似，重庆榨菜同样面临周期性波动：丰收年份难以销售，次年农民缩减种植规模，进而使得下游企业原材料短缺而提高价格，紧接着的下一年，众多生产者纷纷扩大生产规模，却又再次陷入销售困境……如此一来，便形成了一个恶性循环。

在乡村振兴战略的五大实施路径中，产业振兴被置于首要位置。其中，种植业构成了产业发展的根基。面对农业，尤其是种植业领域内普遍存在的产销脱节问题，我们究竟应采取何种策略来解决呢？

位于重庆的聚土网互联网企业，运用大数据技术，成功开辟了实施“订单农业”的新途径。

榨菜企业为啥远赴外地收购青菜头

高保春，市农委市场信息处的副处长，提出，借鉴发达国家的成功经验，解决产销脱节问题的关键在于，农产品加工企业向农户发出订单，农户根据订单进行生产，企业则按照事先约定的价格进行收购，从而实现产业链上下游的紧密衔接，达到无缝对接的效果。

实际情况并非如此。即便企业有意下单，许多农民却不愿意，甚至不敢承接。以榨菜行业为例，涪陵珍溪镇的青菜头种植户刘显祖表示，种植过程中风险无处不在，一旦遭遇干旱或病虫害，青菜头产量便会下降，无法满足订单需求，甚至可能需要承担赔偿责任。此外，在歉收年份，外地企业会涌入重庆抢购，收购价格可能更高，将青菜头卖给外地企业或许更为有利。

为了保障农作物的产量与质量，必须采纳高效种植技术进行大面积耕种，然而，涉及土地流转、农资采购、土地整治等环节，资金从何而来？刘显祖表示，他多次向银行提交贷款申请，却始终未能获得批准。

重庆农村商业银行的一名基层信贷员表示，我市的种植业普遍存在规模较小的问题，贷款金额有限，且单位的管理成本较高。尤其是农业贷款，大部分是信用贷款，缺乏抵押物，银行与农户之间建立信任并非易事。一旦贷款发放，若遇到农作物减产，农户无法偿还，便可能演变成坏账。

据调查，由于订单生产的难度较大，我市青菜头的种植长期以来主要采取分散的小规模家庭式种植。农户们通常将青菜头出售给菜贩，而菜贩再将这些青菜头转卖给榨菜企业。在这个过程中，中间商赚取了差价，但农户的收益却相对较少。

涪陵榨菜领域的某位企业家指出，受原料供应波动影响，重庆的榨菜生产企业时常面临“巧妇难为无米之炊”的困境，不得不前往四川、江西以及浙江等地以高价采购青菜头。他透露，这种情形在我市乃至全国众多农产品领域普遍存在。

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”。

与众多专注于土地流转及农资、农产品交易的互联网平台相似，聚土网经过多年的运营，已汇聚了大量的土地挂牌交易信息、用户资料以及交易记录。通过自动抓取及数据分析，该平台揭示了众多用户的需求点，其中之一便是李记榨菜、涪陵榨菜集团等企业对于青菜头订单的强烈需求。

谁能满足这一需求？依据大数据分析技术，聚土网成功筛选出众多县市，这些地方在历史气候、土壤酸碱度等关键指标上均适宜青菜头的种植。

哪些地方符合条件最为适宜？据大数据分析，位于重庆附近、属于四川省贫困县的宜宾市筠连县，当地政府正积极推动以烟草种植为核心的农业产业，旨在提升当地农民的经济收入。

深入分析大数据，聚土网取得了令人振奋的成果。在当年9月至次年4月这段时间，该县土地因烟叶收购而闲置，恰巧这一时段正是青菜头种植的黄金时期。于是，聚土网主动联系了筠连县农业局，双方迅速达成共识。

实际上，实现生产与销售的精准对接，仅仅是大数据应用的开端。随着生产流程的推进，大数据的应用范围广泛存在。比如，依托于作物生长相关数据及市场供需信息，聚土网构建了作物生长模拟系统、病害诊断模型以及价格预测模型。

利用标准生长曲线与实际生长曲线的匹配程度，对作物生长状况进行实时监控；将病害情况转化为具体的发病率，再结合条件限制，精确识别病害种类，并提供相应的治疗方案。依托这两种数据模型，一旦农作物生长受阻或感染病害，系统便会自动向技术人员发送预警信息至其手机，以便他们及时采取相应的应对策略。

市场供需模型主要用于预测农作物价格的波动，借助这一模型，聚土网能够为“订单农业”的买卖双方制定出公正合理的订单价格，确保双方在交易中都能获得满意的利益。

农业金融领域，大数据技术的应用尤为突出。聚土网首先搜集农民的日常行为、家庭及个人情况、作物生长阶段以及市场供需等详尽信息和数据，接着通过数据量化分析，将这些信息转化为农民的实际与预期的资产负债表，进而构建出规范的大数据用户画像。借助这一画像，金融机构能够迅速判断农民是否有资格贷款，以及是否有勇气申请贷款。

近百万小农户与近2000家企业“手拉手”

借助大数据技术筛选出买卖双方，促成交易达成，同时运用大数据手段提供包括技术支持、金融服务以及农资集中采购在内的全方位服务，确保订单能够保质保量地顺利完成，这正是聚土网所实现的。

2013年，重庆忠县籍的年轻创业者田靖隆，在上海返乡后，便在农村流转了土地。随后，他在58同城或赶集网上发布了信息，寻找新的买家。不久之后，他就实现了超过一百万元的盈利。

尝到成功的喜悦之后，田靖隆创立了聚土网，意图效仿业界同行，通过开放数据接口吸引全国范围内的市县级加盟商，以期增加客户数量和交易规模。然而，他很快意识到这种传统行业模式的局限性：即便足迹遍布全国，市场规模也仅限于数十亿元。

在探索新的商业模式的旅程中，田靖隆敏锐地捕捉到了订单农业领域的一个关键问题。尽管市场上并不缺乏订单，然而，上游的生产组织却始终难以解决。他不禁思考，聚土网是否有可能介入上游环节，直接接管农民的土地，并实施规模化经营？

然而，我对技术一窍不通，究竟该如何负责土地的托管和生产组织呢？2016年，京东金融与聚土网携手建立了战略合作伙伴关系，京东金融运用大数据技术构建金融风险控制模型的方法，为田靖隆提供了新的思路和灵感。

他察觉到，大数据技术能够将生产经营过程中的每一个环节进行精确的数值化以及直观的图形化展示。借助这些数据，可以构建出相应的模型，进而使农业种植具备与工业生产相似的标准化操作流程，从而为大规模种植与交易提供了坚实的技术支撑。

田靖隆着手构建聚土网的大型数据库。这类网站的数据多来源于用户上传，其真实性往往难以确认。他采取的策略是回归土地流转业务，借此良机深入田间地头，亲自搜集土地、用户以及作物等相关数据。随后，他还通过向专业机构购买数据等途径，逐步搭建起了市场数据库。

经过数年发展，聚土网构建了包括土地信息、用户资料、作物详情和市场行情在内的四个层级的大数据链，并且在此基础上，成功打造了包括但不限于作物生长分析、病虫害诊断、价格趋势预测等多个领域的应用模型。

今年伊始，聚土网依托大数据技术，成功促成了首笔订单农业业务，为筠连地区的农户与重庆的企业搭建了互利共赢的平台。成群结队的大卡车穿梭于川渝两地，为榨菜企业提供了上乘的原料，其价格甚至比菜贩子低出超过一成。筠连全县因此增收近4000万元，种植户的人均收入也增加了6000多元。

聚土网正积极推进多项类似业务，目前已有9项在进展中，这些业务涵盖小麦、水稻、玉米、大豆、榨菜、洋姜、柠檬、龙虾等近20种农产品，并遍及贵州、四川、安徽等十余个省份。借助大数据技术，近百万小农户与近2000家企业得以紧密合作，实现了紧密的“手拉手”模式。聚土网管理的土地面积已超过三万亩，其中华中地区拥有最多，而最远的土地则位于东北地区，越来越多的农业相关企业纷纷选择与聚土网建立合作关系。