大数据视角下农业供应链金融研究--基于上海市生猪产业链数据分析
基于大数据的农产品供应链优化策略研究报告
![基于大数据的农产品供应链优化策略研究报告](https://img.taocdn.com/s3/m/563d8b4058eef8c75fbfc77da26925c52cc591ea.png)
基于大数据的农产品供应链优化策略研究报告第一章绪论 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究内容与方法 (3)1.3 研究框架与章节安排 (3)第二章:农产品供应链现状分析。
主要分析我国农产品供应链的现状、存在的问题及成因。
(3)第三章:大数据技术在农产品供应链中的应用。
详细介绍大数据技术在农产品供应链中的应用,包括数据采集、数据处理、数据挖掘等方面。
(3)第四章:基于大数据的农产品供应链优化模型构建。
构建农产品供应链优化模型,并分析模型的适用性和有效性。
(3)第五章:农产品供应链优化策略。
根据优化模型,提出相应的农产品供应链优化策略。
(3)第二章农产品供应链概述 (3)2.1 农产品供应链的概念与特点 (4)2.2 我国农产品供应链的现状与问题 (4)2.3 国内外农产品供应链优化策略研究综述 (4)第三章大数据技术在农产品供应链中的应用 (5)3.1 大数据技术的概述 (5)3.2 大数据技术在农产品供应链中的应用现状 (5)3.3 大数据技术在农产品供应链中的应用案例分析 (5)第四章农产品供应链优化策略 (6)4.1 基于大数据的农产品供应链信息共享优化策略 (6)4.2 基于大数据的农产品供应链物流配送优化策略 (7)4.3 基于大数据的农产品供应链风险管理优化策略 (7)第五章农产品供应链协同优化 (7)5.1 农产品供应链协同的概念与意义 (7)5.2 基于大数据的农产品供应链协同模式构建 (8)5.3 基于大数据的农产品供应链协同优化策略 (8)第六章农产品供应链金融服务优化 (9)6.1 农产品供应链金融服务的概述 (9)6.2 基于大数据的农产品供应链金融服务模式创新 (9)6.2.1 大数据在农产品供应链金融服务中的应用 (9)6.2.2 基于大数据的农产品供应链金融服务模式 (9)6.3 基于大数据的农产品供应链金融服务优化策略 (9)6.3.1 完善农产品供应链金融服务体系 (9)6.3.2 提高农产品供应链金融服务效率 (10)6.3.3 强化农产品供应链金融服务风险管理 (10)第七章农产品供应链绿色优化 (10)7.1 农产品供应链绿色发展的意义 (10)7.2 基于大数据的农产品供应链绿色评价体系构建 (11)7.3 基于大数据的农产品供应链绿色优化策略 (11)第八章农产品供应链信息化建设 (11)8.1 农产品供应链信息化的概述 (12)8.2 基于大数据的农产品供应链信息化建设框架 (12)2.1 数据采集与整合 (12)2.2 数据分析与挖掘 (12)2.3 信息服务平台建设 (12)2.4 信息技术应用 (12)8.3 基于大数据的农产品供应链信息化建设策略 (13)3.1 完善政策法规体系 (13)3.2 加大投入力度 (13)3.3 优化人才培养机制 (13)3.4 加强技术创新 (13)3.5 深化产业融合 (13)3.6 保障信息安全 (13)第九章农产品供应链政策与法规优化 (13)9.1 农产品供应链政策与法规的概述 (13)9.2 基于大数据的农产品供应链政策与法规优化方向 (13)9.2.1 提高政策制定的科学性 (13)9.2.2 加强政策执行的监督与评估 (14)9.2.3 促进政策与法规的协同 (14)9.3 基于大数据的农产品供应链政策与法规优化策略 (14)9.3.1 完善农产品供应链政策体系 (14)9.3.2 加强农产品供应链法规建设 (14)9.3.3 强化大数据在农产品供应链政策与法规中的应用 (14)第十章研究结论与展望 (15)10.1 研究结论 (15)10.2 研究局限与展望 (15)第一章绪论1.1 研究背景与意义我国经济的快速发展,农产品市场需求日益旺盛,农产品供应链作为连接生产者与消费者的重要桥梁,其运行效率直接影响着农产品的流通成本和品质保障。
上海生猪产业调查
![上海生猪产业调查](https://img.taocdn.com/s3/m/04db90c9a1c7aa00b52acbae.png)
上海生猪产业调查工厂化集约化养猪方法,经过30多年的学习和实践,使上海的生猪生产的水平有了较大的提高。
在学习国外养猪模式、追求高科技、产业化、高生产率、规模化改变了传统养猪方法的同时,忽视了应地制宜和农牧结合传统养殖经验;猪粪不能资源化利用,成为影响生态环境的污染源;猪群的高度集中,猪的疾病变得复杂,猪的死亡率上升,生产水平不能正常发挥。
已严重影响大城市郊区养猪的可持续发展。
为此对当前生猪产业做了调查,报告如下:(一)、上海生猪生产现状1、猪场数量减少,生产总量下降上海肉猪生产主要有大中型规模猪场和农户二种,据统计材料,2001年全市年出栏万头以上的猪场有80家,3000-9000头中型猪场有180家,3000 -500头小型猪场645家,小户4602户。
到2005年郊区万头猪场下降到44家,中型猪场104家,小型猪场553家,分别下降45%、42%、17.4%,而500头以下的小场减少不多,散养农户增加。
2006年生猪存栏约130.23万头,比2005年下降22.1%左右,其中生产母猪存栏11.8万头,下降20.62%,后备母猪1.85万头,下降24.93%,肉猪77.35万头,下降19.66%,仔猪39万头,下降26.93%。
统计2001-2006年生猪出栏表明,近五年中,猪的出栏上市量从480万头下降到252万头,降幅为47.5%。
规模场出栏从308.5万头下降至145.2万头,降幅53%。
从2001年到2004年期间,规模化猪场与农户出栏猪的比重达60%以上,但2005年下降到56%。
生猪年出栏率从200%以上,下降到182%。
2、猪场的区域布局比较集中“十五”期间,按照上海市新一轮环保三年行动计划的要求,有关部门对上海郊区划定了禁止养殖区、控制养殖区、适度养殖区和异地养殖区。
根据2006年6月调查,大中型猪场主要集中在奉贤27个(11大16中)、南汇26个(10大6中)、嘉定24个(9大15中)、金山18个(6大12中)、农场系统36(10大26中)个。
农业行业大数据分析提升农产品生产与供应链管理
![农业行业大数据分析提升农产品生产与供应链管理](https://img.taocdn.com/s3/m/28e6f35524c52cc58bd63186bceb19e8b8f6ec89.png)
农业行业大数据分析提升农产品生产与供应链管理随着科技的不断进步和信息技术的快速发展,大数据分析正逐渐成为农业行业的一项重要工具。
通过分析农业生产中产生的大量数据,可以为农产品生产和供应链管理提供全面、准确以及及时的支持和指导。
本文将探讨农业行业大数据分析的应用以及对农产品生产和供应链管理的提升作用。
一、农业行业大数据分析的应用1、农产品生产数据分析农业生产过程中产生了大量的数据,包括农田的土壤条件、气象数据、作物生长情况、农药使用记录等等。
通过对这些数据进行分析,可以准确了解不同地区、不同时期的农产品生长情况,判断作物所需要的养分和水分,为农民提供科学的种植指导,使农产品生产效益最大化。
2、农产品质量监控与检测大数据分析可以通过对农产品生产、加工和质量监管环节的数据进行整合和分析,实现对农产品质量的追溯和监控。
通过监测农产品的生长过程中使用的农药和化肥的使用量,以及农产品在生长、运输和销售过程中的温度、湿度等条件,可以实现对农产品的质量监控,并及时发现和解决质量问题,保证农产品的安全和高品质。
3、农产品供应链管理优化农产品供应链管理是农业行业中一个复杂而关键的环节。
通过大数据分析,可以对农产品生产、运输、加工、销售等环节的数据进行整合和分析,优化供应链管理流程,提高供应链的效率和可靠性。
通过分析消费者的需求和购买行为,可以实现农产品的精确定价和库存管理,避免库存过剩和价格波动,提高农产品的市场竞争力。
二、农产品生产与供应链管理的提升1、农产品生产效益提升通过大数据分析,可以准确了解不同农田土壤的养分状况,精确调整农药和化肥的使用量,实现农产品的精准施肥和精确灌溉,从而提高农产品的产量和品质。
同时,大数据分析还可以根据市场需求和消费者偏好,指导农民选择适宜的农作物品种和种植方式,提高农产品的市场竞争力,促进农业的可持续发展。
2、农产品质量和安全保障通过对农产品生产和供应链环节的大数据分析,可以实现农产品质量的全程监控和追溯。
农产品供应链管理与大数据分析研究
![农产品供应链管理与大数据分析研究](https://img.taocdn.com/s3/m/fd6d7a9e51e2524de518964bcf84b9d528ea2ce9.png)
农产品供应链管理与大数据分析研究随着科技的不断发展和信息化水平的提高,农业供应链管理也逐渐迎来了大数据分析的时代。
大数据分析技术为农产品供应链管理带来了前所未有的机遇与挑战。
本文将探讨农产品供应链管理与大数据分析的关系、挑战以及未来的发展方向。
农产品供应链管理是指农产品从生产到消费的全过程管理。
这涉及农产品生产、收购、储存、销售等多个环节,需要各个环节间的协同与配合。
而随着农业信息化水平的提高,供应链中的各个环节都产生了大量的数据。
这些大数据包含了农产品生长的环境数据、生产者的管理数据、输送环节的仓储和运输数据、市场销售数据,以及消费者的反馈数据等。
通过对这些大数据的分析,可以为供应链管理提供更全面的信息和更精确的决策依据。
首先,大数据分析可以帮助农产品生产者更好地了解农业生产环境,包括温度、湿度、土壤、气象等因素的数据分析,以便采取适当的措施保障农作物的健康生长。
其次,大数据分析可以通过对市场需求和价格的预测,帮助供应链中的中间商和批发商合理安排库存,减少库存成本和风险。
最后,消费者的反馈数据可以帮助供应链管理者更好地了解市场需求和趋势,进一步优化产品质量和价格。
然而,农产品供应链管理与大数据分析的结合也面临着一些挑战。
首先,农业信息化水平的不均衡限制了农产品供应链数据的收集和利用。
一些农村地区由于缺乏先进的农业科技设备,导致数据采集的不完善和困难。
其次,数据的安全性和隐私问题也是农产品供应链管理与大数据分析关注的焦点。
大量的农产品供应链数据的采集和分析涉及到农民的个人信息和农业生产的商业机密,如何保护这些数据免受侵犯成为一个重要的问题。
此外,大数据分析技术的真实性和准确性也需要进一步改进与验证,避免错误和误导性的分析结果。
为了克服这些挑战,农产品供应链管理与大数据分析需要在多个方面进行改进与创新。
首先,农业信息化的普及与推广是关键。
政府和农业部门应当加大对农村地区农业科技设备和信息化技术的支持力度,提高农民的信息化水平和数据采集能力。
农产品供应链中的大数据分析提高农产品质量
![农产品供应链中的大数据分析提高农产品质量](https://img.taocdn.com/s3/m/390ea5c0c9d376eeaeaad1f34693daef5ef71329.png)
农产品供应链中的大数据分析提高农产品质量随着科技的不断进步,大数据分析在农业领域的应用越来越广泛。
农产品供应链中,通过对大数据进行深入分析,可以有效提高农产品的质量和产量,进一步满足消费者需求。
本文将探讨农产品供应链中大数据分析的重要性,并说明其对提高农产品质量的作用。
一、农产品供应链中的大数据分析意义重大农产品供应链是指农产品生产、加工、流通等环节的有机组合。
农产品供应链的畅通与否直接影响到农产品的质量与产量。
而大数据分析作为一种专业技术手段,可以通过对海量的数据进行深入挖掘和分析,为农产品供应链提供精细化的管理和决策依据。
首先,大数据分析可以帮助农民优化农业生产。
通过对农田气象信息、土壤肥力数据、农作物病虫害监测等数据的分析,农民可以了解到作物的生长情况和病虫害发生的趋势,及时采取相应的措施进行调整。
同时,大数据还能提供种植方案、施肥量、灌溉合理性等方面的建议,帮助农民优化农业生产方式,提高农产品产量。
其次,大数据分析有助于农产品质量监管。
在农产品流通环节中,大数据分析可以帮助监测农产品质量及安全性,发现潜在的风险问题。
通过对农产品产地、生产过程、流通路径等数据的收集和整合,可以建立全面的追溯体系,确保农产品质量和安全可控。
最后,大数据分析能够提升农产品供应链的效益。
通过对农产品市场需求、消费行为、价格波动等数据进行分析,可以帮助农产品供应链的各个环节进行合理规划和资源配置,提高供应链的运作效率和市场反应能力。
同时,大数据分析还可以为农产品供应链提供精准的市场预测和战略决策,使农产品在市场中具备竞争优势,实现供需之间的平衡。
二、大数据分析在提高农产品质量中的应用1. 农产品种植管理大数据分析在农作物种植管理中的应用,可以通过对种植环境、种植方法等数据进行分析,提供种植指导和管理建议。
例如,根据气象数据分析,可以预测气候变化对作物的影响,提前采取措施减少灾害损失。
同时,通过对土壤肥力、灌溉量等数据进行分析,可以合理调整施肥和灌溉方案,提高产量和质量。
农业行业的大数据分析精准农业与农产品供应链管理
![农业行业的大数据分析精准农业与农产品供应链管理](https://img.taocdn.com/s3/m/62658e599a6648d7c1c708a1284ac850ad0204a2.png)
农业行业的大数据分析精准农业与农产品供应链管理农业行业的大数据分析对精准农业与农产品供应链管理的重要性随着科技的不断发展和应用,大数据分析在农业行业中扮演着越来越重要的作用。
其中,精准农业和农产品供应链管理是两个受益于大数据分析的重要领域。
本文将探讨农业行业的大数据分析如何为精准农业和农产品供应链管理带来巨大的变革和挑战。
一、精准农业与大数据分析的结合精准农业是指利用现代化技术,如遥感、全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)等,通过无人机、传感器、云计算等手段获取农业生产的大量数据,并结合大数据分析技术,对农田的土壤质量、养分含量、病虫害情况等进行全面、精准的分析和判断。
通过对这些数据的收集和分析,农民可以更好地了解农田状况,提前发现问题,减少浪费并最大限度地提高农业生产效率。
大数据分析在精准农业中的应用主要包括以下几个方面:1. 土壤分析和施肥调控:通过分析大数据中涉及土壤质量和养分含量的数据,农民可以根据土壤的实际情况进行施肥调控,从而达到最佳的施肥效果,减少化肥的使用量,降低环境污染。
2. 病虫害监测和预防:大数据分析可以对农田中的病虫害情况进行实时监测和预测。
通过机器学习和人工智能算法,可以提前预警病虫害的发生,减少损失,并制定更为精确的防治措施。
3. 农业设备智能化和自动化:大数据分析可以对农业设备进行监测和分析,通过预测设备的维护和故障情况,及时进行维修和保养,提高农业设备的使用寿命和效能。
二、农产品供应链管理中的大数据分析农产品供应链管理是指对农产品从生产到消费的全过程进行统筹规划和管理,以提高农产品的供应效率和品质。
而大数据分析在农产品供应链管理中的应用则主要表现在以下几个方面:1. 物流运输优化:通过大数据分析,可以对农产品的物流运输进行优化和规划,降低运输成本和时间,保证农产品的新鲜度和品质。
2. 供应链可追溯性:大数据分析可以对农产品供应链中的每个环节进行追踪和监控,确保农产品能够满足质量安全的要求,并增强消费者的信任度。
猪肉供应链数字化转型对猪肉周期的影响分析
![猪肉供应链数字化转型对猪肉周期的影响分析](https://img.taocdn.com/s3/m/d04793e4294ac850ad02de80d4d8d15abe230094.png)
猪肉供应链数字化转型对猪肉周期的影响分析数字化转型在各个行业中发挥着越来越重要的作用,猪肉供应链也不例外。
随着科技的不断进步,猪肉供应链数字化转型对猪肉周期的影响也越来越明显。
本文将就这一话题展开分析,探讨数字化转型给猪肉供应链带来的改变以及对猪肉周期的影响。
一、数字化转型在猪肉供应链中的应用数字化转型为猪肉供应链带来了许多新的技术和工具,有效地提升了运营效率和成本控制。
以下是数字化转型在猪肉供应链中的几个主要应用:1. 物联网技术:物联网技术的应用使得猪肉供应链上下游企业能够实时监控生猪的生长情况、病虫害情况以及环境参数。
这样一来,养殖场主可以更加科学地管理猪的健康,并能够提前预警可能的疫情,从而减少因疾病造成的损失。
2. 大数据分析:通过收集、整理和分析猪肉供应链的各种数据,企业可以更好地了解市场需求、产品流通以及消费者喜好。
这有助于企业做出更为准确的供给决策,高效运营供应链,减少库存和浪费,从而降低成本并提高盈利能力。
3. 区块链技术:区块链技术的应用可以增强猪肉供应链的透明度和可追溯性。
通过将猪肉供应链上的每一步操作都记录在区块链上,企业和消费者可以准确了解每一头猪的来源、饲养环境以及加工流程。
这有助于消费者对猪肉的质量和安全性更有信心,也能够促进供应链的诚信和稳定发展。
二、数字化转型对猪肉周期的影响数字化转型的应用使得猪肉供应链更加高效、透明和可控,从而对猪肉周期产生了一定的影响。
以下是数字化转型对猪肉周期的主要影响方面:1. 成本控制效果提升:数字化转型使得猪肉供应链企业能够更加精确地掌握市场需求,并了解产品的流通情况。
通过精确的需求预测和库存管理,企业可以有效降低运营成本和货物浪费。
这样一来,企业在采购、生产和销售环节能够更好地平衡供给与需求,从而降低猪肉生产的周期成本,提升盈利能力。
2. 品质和安全性提升:数字化转型的应用使得猪肉供应链的环节更加透明,企业和消费者都可以了解产品的来源和加工过程。
供应链金融在中国农业产业链中的应用与展望
![供应链金融在中国农业产业链中的应用与展望](https://img.taocdn.com/s3/m/3148ad5eba68a98271fe910ef12d2af90342a858.png)
【摘要】本文深入剖析了供应链金融及其在中国农业产业链中的应用与展望。
首先,概述了供应链金融的基本概念与特点,分析了中国农业产业链的现状和存在的问题。
其次,重点阐述了供应链金融在农业产业链中的具体应用方法,通过案例分析展示了其应用效果。
最后,展望了供应链金融在中国农业产业链中的未来发展,为农业产业链的持续繁荣提供了专业的建议。
【关键词】供应链金融;农业产业链;应用展望;风险管理;金融创新一、引言近年来,随着全球经济一体化的推进,供应链金融成为金融创新的热点话题。
中国作为世界上最大的农业国之一,其农业产业链亟须创新与发展。
供应链金融在农业产业链中的应用具有巨大的潜力和价值。
本文将对供应链金融及其在中国农业产业链中的应用与展望进行深入分析,旨在为农业产业链的持续繁荣提供新的视角和解决方案,激发读者对该领域的兴趣与关注。
二、供应链金融的概念及特点1.供应链金融的定义供应链金融(Supply Chain Finance,简称SCF)是指金融机构通过与产业链核心企业和上下游企业合作,利用科技手段对产业链各环节进行融资、支付、风险管理等金融服务。
其主要目的是优化资金流动,提高产业链中参与方的融资效率和降低整体运营成本。
2.供应链金融的特点(1)以实体经济为基础:供应链金融紧密依托实体经济中的货物流、信息流、资金流,以产业链为纽带,充分发挥金融的支持作用。
(2)核心企业驱动:在供应链金融体系中,核心企业作为关键节点,通过信用传导与风险分散,为上下游企业提供金融服务。
(3)风险可控:供应链金融关注整个产业链的风险状况,利用大数据和金融科技进行实时监控,降低各参与方的融资风险。
(4)融资便捷:供应链金融通过线上平台与技术手段,简化融资手续,提高融资效率,有助于中小企业获取金融资源。
(5)互利共赢:供应链金融强调产业链各参与方的合作共赢,通过整合资源,实现金融服务的优化配置,提高整体运营效益。
供应链金融在中国农业产业链中的应用与展望李张琼作者简介:李张琼,晋中学院,讲师,研究方向:金融7312月刊 2023Shanghai Business三、中国农业产业链的现状1.产业链的结构中国农业产业链包括农业生产、加工、销售、服务等多个环节。
农业大数据分析在农产品供应链管理中的应用
![农业大数据分析在农产品供应链管理中的应用](https://img.taocdn.com/s3/m/a6cebfeac67da26925c52cc58bd63186bceb920e.png)
农业大数据分析在农产品供应链管理中的应用农业大数据分析是指利用先进的数据采集、存储、处理和分析技术,对农业生产过程中产生的海量数据进行深入研究,以发现数据之间的内在关系,提高生产效率和质量。
在当今信息化、智能化的背景下,农业大数据分析在农产品供应链管理中发挥着越来越重要的作用。
首先,在农业大数据分析中,农产品供应链管理可以借助传感器和物联网技术实现对农作物、动物和土壤的实时监测和数据采集。
通过实时监测和数据采集,农业生产者可以及时了解作物或动物的生长状况、土壤的水分含量和营养状况等信息,有针对性地调整生产活动,提高生产效率。
同时,利用农业大数据分析,还可以对农业生产过程进行数字化管理和追溯,加强对生产环节的精细化监管,提高产品质量和安全性。
其次,农业大数据分析能够为农产品供应链管理提供决策支持。
在农业生产过程中,需要对市场需求、气候变化、疾病虫害等因素进行全面分析和研究,以制定科学合理的生产计划和销售策略。
通过对大数据的挖掘和分析,可以发现潜在的市场机会和风险,帮助生产者做出明智的决策。
农产品供应链管理者可以根据农业大数据分析的结果,优化供应链的布局和流程,提高供应链的效益和运作效率。
再者,农业大数据分析还可以促进农产品供应链管理的智能化和自动化。
随着人工智能和机器学习等技术的发展,农产品供应链管理可以利用大数据分析技术实现自动化决策和智能化操作。
通过建立智能化的农业物联网平台,实现不同环节的数据共享和交互,实现生产、销售和物流等环节的智能化协同。
农业大数据分析还可以结合无人机、自动驾驶等技术,实现农业生产过程的自动化管理和监控,提高生产效率和降低成本。
最后,农业大数据分析在农产品供应链管理中还可以促进产业链的协同发展。
在传统的农业生产模式中,各个环节之间信息不畅通,协同效率低下。
而通过农业大数据分析,可以实现农业生产链、供应链和价值链的无缝连接,促进产业链的协同发展。
通过共享大数据资源,各个环节的参与者可以实现信息共享和资源协同利用,实现全产业链的共赢和可持续发展。
农业中的大数据分析与农产品供应链优化
![农业中的大数据分析与农产品供应链优化](https://img.taocdn.com/s3/m/61704ec3900ef12d2af90242a8956bec0875a561.png)
农业中的大数据分析与农产品供应链优化近年来,随着科技的进步和互联网的普及,大数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
农业作为国民经济的重要组成部分,同样也可以通过大数据分析来进行农产品供应链的优化,提高农业生产效益和市场竞争力。
一、大数据分析在农业中的应用1. 行业数据收集与分析农业生产过程中产生的各种数据可以通过传感器设备、物联网技术等手段进行采集。
这些数据包括土壤温度、湿度、气象数据、农作物生长情况等等。
通过对这些数据的分析,可以更好地了解农作物的生长环境和需求,从而进行农业生产的科学调控和管理。
2. 农产品质量与安全监测农产品的质量和安全一直是消费者关注的焦点。
大数据分析可以帮助监测农产品的质量和安全问题,比如检测农产品中的农药残留、重金属含量等。
通过对大量数据的分析,可以建立农产品质量与安全的评价体系,及时发现和解决问题,提高农产品质量和用户满意度。
二、大数据分析对农产品供应链优化的意义1. 提升供应链效益通过大数据分析,可以对农产品供应链进行精细化管理。
从农田到餐桌的整个供应链,可以实时监测各个环节的情况,比如农产品的生产、加工、运输、销售等。
通过分析数据,可以发现供应链中的瓶颈和问题,及时采取措施优化供应链,提高效益和资源利用效率。
2. 预测和管理市场需求大数据分析可以根据历史数据和外部环境因素,对市场需求进行预测和分析。
通过了解市场需求情况,农业生产者可以调整生产计划和种植结构,提前做好产品准备,减少供需失衡的风险。
三、农业中的大数据分析与优化案例1. 农田管理优化通过大数据分析,可以对农田土壤进行测试,实时掌握土壤的养分状况和水分含量。
根据测试结果,可以为不同农作物提供个性化的施肥和灌溉方案,提高农产品的产量和品质。
2. 农产品标准化与溯源借助大数据分析技术,可以对农产品进行标准化管理和溯源追踪。
通过对农产品的生产、加工、销售过程进行数据记录和分析,可以建立农产品的全程信息追溯体系,保障农产品的质量和安全。
农业供应链金融行业市场分析
![农业供应链金融行业市场分析](https://img.taocdn.com/s3/m/5fec064477c66137ee06eff9aef8941ea76e4b3a.png)
技术风险
01
信息技术风险
农业供应链中信息技术的应用程度不一,部分环节可能存在技术落后、
信息传递不畅等问题,影响供应链的协同效应和响应速度。
02 03
冷链物流技术风险
农产品冷链物流技术是保证农产品质量的重要手段,但目前部分农业供 应链在冷链物流技术方面存在不足,可能导致农产品质量受损或客户体 验下降。
风险评估不足、监控不力、应急预案缺失
详细描述
该金融机构在开展农业供应链金融服务时, 未能充分评估和监控相关风险,导致风险失 控。同时,缺乏有效的应急预案,面对突发 事件时反应迟缓,无法及时解决问题。最终 导致了资金损失和服务质量的下降。
THANKS
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农产品质量安全是社会关注的焦点问题之一,政府加强了对农产品质量安全的监管力度,如果农业供应链无法满 足相关标准和规定的要求,可能面临处罚和信誉损失的风险。
05
农业供应链金融的创新与发展
农业供应链金融的创新与发展
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06
农业供应链金融案例分析
成功案例一:某农业企业的供应链金融服务
溯源技术风险
农产品溯源技术的应用有助于提高农产品的透明度和可追溯性,但溯源 技术的实施成本较高且技术标准不统一,可能制约其在农业供应链中的 普及和应用。
监管风险
政策法规风险
政府对农业产业的政策调整和法规变化可能对农业供应链产生影响,如环保政策、土地政策等的变化可能增加农 业生产的成本和难度。
质量安全监管风险
总结词
资源整合、风险管理、合作共赢
详细描述
该农业企业通过整合上下游资源,实现了对整个供应链的金融服务。通过有效 的风险管理,确保了资金安全。同时,与金融机构、物流企业等多方合作,实 现了合作共赢的目标。
基于大数据技术的农产品供应链管理模式研究
![基于大数据技术的农产品供应链管理模式研究](https://img.taocdn.com/s3/m/ab32bae885254b35eefdc8d376eeaeaad1f31627.png)
基于大数据技术的农产品供应链管理模式研究随着经济的快速发展,农业领域也得到了新的发展,特别是随着信息化、互联网技术与大数据技术的快速发展,农业领域也开始逐渐引入这些新技术。
农产品供应链管理模式是一种新兴的管理方式,在大数据技术下,越来越受到农业生产企业的重视,本文将从以下方面展开讨论:一、大数据技术在农业领域的应用随着信息化的快速发展,大数据技术在各个领域得到了广泛应用,农业领域也不例外。
大数据技术在农业领域的应用主要表现在三个方面:1.农业生产管理:大数据技术可以对农业生产环节中的土地、种植、施肥、浇水等数据进行收集、分析和管理,并进行精确施肥、精准种植等操作,从而提高农业生产效率。
2.农产品营销:大数据技术可以对市场需求及供应量进行分析,预测商品价格波动,提高农产品的市场竞争力。
3.农产品供应链管理:农产品供应链管理是一项复杂的任务,大数据技术可以对供应链中的各个环节进行智能化处理,提高效率和稳定性。
二、农产品供应链管理模式传统的农产品供应链管理中存在着许多管理难题,比如信息不对称、效率低下、过度中介等问题。
为解决这些问题,农产品供应链管理模式应运而生。
农产品供应链管理模式是指一种基于供应链管理理论和技术的农业生产方式。
它通过大数据技术对供应链中的信息、资金、物流等环节进行综合管理,实现农产品从生产到销售全过程的智能化管理,提高供应链效率和稳定性,降低供应链成本和风险。
三、基于大数据技术的农产品供应链管理模式研究1.农产品供需信息智能匹配基于大数据技术的农产品供应链管理模式,首先要解决的问题是农产品供需信息不对称的问题。
通过大数据技术的应用,可以收集农产品的生产、销售等数据,同时分析市场需求,实现农产品供需信息的精准匹配。
2.农产品产地信息采集与发布农产品供应链中,产地信息对于供应链的管理尤为重要。
通过大数据技术的应用,可以对农产品的产地信息进行实时采集,并及时发布给销售渠道和消费者,从而提高供应链的透明度和稳定性。
农业大数据分析在农产品供应链中的应用研究
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农业大数据分析在农产品供应链中的应用研究随着信息时代的到来,农业领域也迎来了大数据时代的到来。
农业大数据分析被广泛应用于农产品供应链中,以提高农业生产效率、优化供应链管理、实现农产品的溯源与安全监管等目标。
本文通过对农业大数据分析在农产品供应链中的应用研究进行探讨,旨在提供对于农业大数据分析带来的潜在机遇和挑战的深入理解。
一、农业大数据分析概述1.1 农业大数据的定义和特点农业大数据指的是通过互联网、物联网、遥感技术等手段采集农业领域各类数据,并通过各种数据分析方法和技术进行处理和应用的大规模数据。
农业大数据具有数据量大、多样性、快速性和价值密度高的特点。
1.2 农业大数据分析的意义和价值农业大数据分析可以为农产品供应链提供全面、准确和及时的数据支持,有助于农业生产决策的优化,提高农产品供应链的运作效率和质量,为消费者提供安全可靠的农产品。
二、农业大数据在农产品供应链中的应用研究2.1 农业生产环节的大数据分析应用在农业生产环节,农业大数据分析应用可以通过监测、预测和决策支持等方式,提高农业生产效率和质量。
例如,通过分析气象数据、土壤数据和作物生长数据,可以为农民提供精确的农作物种植指导,实现病虫害防治、施肥和灌溉的精细化管理。
2.2 农产品加工环节的大数据分析应用在农产品加工环节,农业大数据分析可以帮助企业实现生产计划的优化和生产过程的监控。
通过对供应链中各个环节的数据进行分析,可以减少生产过程中的浪费和损耗,提高产品质量和产品的附加值。
2.3 农产品流通环节的大数据分析应用在农产品流通环节,农业大数据分析可以用于优化物流配送、定价决策和库存管理等方面。
通过对历史销售数据、市场需求数据和物流数据的分析,可以准确预测市场需求,合理安排物流配送,降低运输成本和库存成本,提高供应链的响应速度。
2.4 农产品消费环节的大数据分析应用在农产品消费环节,农业大数据分析可以用于进行消费者行为分析和市场推广策略的制定。
供应链金融在农业领域的应用研究
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供应链金融在农业领域的应用研究近年来,随着供应链金融的兴起,农业领域也开始逐渐引入这一新的金融模式。
供应链金融作为一种将金融服务与供应链整合的商业模式,可以有效解决农业领域中的资金短缺和流动性问题,推动农业产业的发展。
本文将从多个角度探讨供应链金融在农业领域的应用研究。
一、农业领域的资金需求与供应链金融农业作为基础产业,其资金需求不可忽视。
然而,传统金融机构对于农业领域的融资存在较多限制,导致农民和相关农业产业链环节的资金短缺。
而供应链金融则通过整合供应链中的各个环节,为农民和相关企业提供便捷的融资渠道。
例如,供应链金融可以将农产品的生产、销售和运输等环节纳入融资范围,使得农民可以通过农产品的质押或预付货款等方式获得资金支持。
二、供应链金融在农产品销售环节的应用农产品销售环节是农民和相关企业最为关注的环节之一。
传统金融机构对于农产品质押融资存在较多限制,使得农民无法及时变现。
而供应链金融可以通过将农产品作为交易资产,提供融资支持。
例如,农户可以将自己的农产品交由供应链金融平台进行质押,从而获得资金支持,提高农产品销售的流动性。
三、供应链金融在农业生产环节的应用农业生产环节是农业领域最核心的环节之一。
传统金融机构对于农业生产环节的融资支持相对较少,导致农民在生产过程中存在着资金缺口。
而供应链金融可以通过与农业生产企业合作,为其提供资金支持,使得农业生产更加顺利进行。
例如,供应链金融可以通过为农业生产企业提供贷款或购买农产品的方式,推动农业生产企业的发展。
四、供应链金融在农业物流环节的应用农业物流环节是农业领域最为重要的环节之一。
传统金融机构对于农业物流企业的融资支持相对较少,使得农业物流企业在运输过程中存在着资金短缺的问题。
而供应链金融则可以通过为农业物流企业提供融资支持,促进农产品的及时运输。
例如,供应链金融可以通过与物流企业合作,提供运输融资或预付运费等方式,解决农产品物流过程中的资金问题。
五、供应链金融在农业领域中的应用挑战供应链金融在农业领域的应用还面临一些挑战。
大数据应用于农业供应链管理的研究
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大数据应用于农业供应链管理的研究随着科技的发展和信息技术的应用,大数据已经深入到各行各业。
农业作为国民经济的基础,也不例外。
大数据应用于农业供应链管理,为农业生产和农产品流通带来了巨大的改变。
本文将重点探讨大数据在农业供应链管理中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。
一、大数据在农业供应链管理中的应用1. 数据收集与预测大数据技术能够帮助农业供应链管理者从各个环节收集大量的数据,包括农田土壤质量、作物生长状态、天气信息、市场需求等。
同时,通过对这些数据的分析和处理,机器学习算法能够预测农产品产量、质量和价格等信息,为农业供应链管理提供决策依据。
2. 优化农业生产大数据技术能够帮助农业供应链管理者实现农业生产的精确化管理。
通过传感器、无人机等技术,可以实时监测农田土壤水分、养分等指标,调整灌溉、施肥等操作,提高农产品的产量和质量。
同时,大数据技术还能够对农产品生长过程中的病虫害、自然灾害等风险因素进行监测和预警,为农业供应链管理者提供及时的决策依据。
3. 优化农产品流通大数据技术可以帮助优化农产品的仓储、运输和销售等环节。
通过对供应链中各环节的数据进行监测和分析,可以实现对农产品的全程追溯,确保产品质量和安全。
同时,大数据技术还可以帮助农业供应链管理者预测市场需求,调整农产品的销售策略,提高销售效率和市场竞争力。
二、大数据应用于农业供应链管理带来的机遇1. 提高农产品产量和质量通过大数据技术的应用,农业供应链管理者能够更加精确地管理农田和农产品生产过程,提高农产品的产量和质量。
通过实时监测和调整,可以更好地满足农作物的生长需求,减少病虫害的发生,提高作物的抗病能力和产量。
同时,通过对农产品生长过程中的环境因素的监测和影响分析,可以优化作物的品质和口感,提高农产品的附加值。
2. 降低生产成本和风险大数据技术的应用可以帮助农业供应链管理者降低农业生产的成本和风险。
通过精确化的管理和决策支持,可以节约农业生产中的资源使用,减少浪费。
基于大数据的农业供应链管理优化研究
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基于大数据的农业供应链管理优化研究概述:随着信息技术的快速发展以及大数据应用的兴起,农业供应链管理也面临着新的挑战和机遇。
本篇文章旨在探讨基于大数据的农业供应链管理优化,并提出一些可行的解决方案。
一、农业供应链管理现状分析首先,我们需要了解当前农业供应链管理的现状。
目前,农业供应链中的信息流、物流和资金流分离,信息不对称,沟通效率低下。
农产品生产、加工厂商、批发商和零售商等多个环节存在信息断层,误差传递和资源浪费,导致高成本和低效率的问题日益凸显。
二、大数据在农业供应链中的作用大数据技术的应用为农业供应链管理带来了巨大的革新机遇。
大数据可以有效收集、储存、分析和利用各种农业数据,提供决策参考。
通过对农产品生产、质量控制、运输等环节进行数据分析,可以优化供应链的整体效率和运营成本。
三、大数据在农产品生产环节的应用大数据能够监测并分析农业生产过程中的关键数据,包括土壤质地、气候条件、植物病虫害等。
通过分析这些数据,农业生产者可以精确决策,合理进行农药和肥料的使用,提高农产品产量和质量。
四、大数据在物流环节的应用物流环节是农业供应链中的重要环节,大数据在物流管理中的应用可以提高运输效率和减少损耗。
通过实时监测车辆位置、温度、湿度等关键指标,并结合交通状况等数据进行分析,可以实现优化配送路线、提高物流效率。
五、大数据在质量控制和溯源中的应用大数据可以对农产品质量进行全面监控和评估。
通过对销售渠道、消费者反馈和监测数据进行分析,可以实现农产品的质量控制和溯源。
这样可以提高消费者对农产品的信任度,并加强农产品品牌价值。
六、大数据在市场预测和营销中的应用大数据可以对市场需求进行分析和预测,为农产品的生产和销售提供决策支持。
同时,通过对消费者偏好和行为数据进行分析,可以制定精准的营销策略,提高销售效果和市场份额。
七、大数据在供应链金融中的应用大数据在供应链金融中的应用可以优化资金管理和风险控制。
通过对各个环节的数据进行分析,可以降低账款逾期风险,并提高资金使用效率。
生猪产能待扩大 猪肉自给率需提高——2020年上海市生猪生产及价格运行特点分析
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生猪产能待扩大猪肉自给率需提高———2020年上海市生猪生产及价格运行特点分析■叶春艳三农前沿“猪粮安天下”,生猪养殖业是关乎国计民生的重要产业之一。
2020年,非洲猪瘟余威未尽,新冠肺炎疫情雪上加霜,年初上海市地产生猪存栏、出栏和能繁殖母猪存栏处于低位,生猪市场供应偏紧,猪价大幅波动,生猪养殖产业的短板和问题进一步凸显。
虽然年内生猪产能持续恢复,猪价涨幅逐步回落,但在近年本市生猪出栏和猪肉自给率连续下降背景下,遭遇突发事件时保供稳价压力较大,亟需关注。
2020年,本市认真落实生猪生产恢复扶持政策,克服新冠肺炎疫情不利影响,抓好非洲猪瘟常态化防控,加快养殖场户扩能增养,有力推动生猪生产恢复,生猪复产形势持续向好,生猪存、出栏连续增长。
但从历年趋势看,生猪出栏和猪肉自给率呈现“两个下降”的特征。
(一)本市地产生猪产能恢复势头良好调查显示,本市地产生猪产能呈现持续恢复良好势头:1.生猪存栏实现恢复性增长。
调查显示,2020年末,本市生猪存栏82.92万头,同比增长63.4%;其中,能繁殖母猪存栏9.19万头,同比增长73.7%,恢复到2017年末饲养水平。
2.生猪出栏逐季增长。
2020年,本市生猪出栏逐季增长,各季度出栏分别为16.41万头、17.91万头、24.70万头和38.71万头,同比增幅为-51.5%、-48.5%、4.3%和51.7%。
出栏逐季增长,三季度开始同比由负转正,四季度出栏已恢复到2018年同期水平。
全年生猪出栏97.74万头,同比下降17.0%。
3.猪肉产量稳步恢复。
2020年,本市猪肉产量7.16万吨,同比下降19.6%。
各季度猪肉产量同比增幅分别为-52.4%、-48.5%、6.7%和38.8%,产量较去年同期稳步恢复。
4.新改扩建猪场项目有序推进。
在充分挖掘现有猪场产能基础上,2020年本市新改扩建猪场项目有序推进,年底前已建成投产3家规模化生猪养殖场。
目前在建规模化养猪场8家,预计建成投产后可新增产能20万头以上。
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财务·金融
农村经济与科技 2014 年第 25 卷第 07 期(总第 345 期)
费者进行消费。 具体流程如图 1 所示。
1.3 存在问题 上 海 生 猪 以 养 殖 为 主 ,利 益 分 配 过 程 中 ,养 殖 者 获 益 最 少 。
猪粮比是生猪养殖亏盈状况的关键指标, 当猪粮比为 6 时,处 于生猪养殖的盈亏平衡点,类似经济学中盈亏平衡点。 若猪粮 比小于 6,则基本判定农户处于亏损状态;猪粮比越高,养殖利 润也 越 高 。 上海 市 2014 年 前 两 个 月 猪 粮 比 数 据 分 别 为 5.51 和 4.91,可 见 当 前上 海 市 生猪 养 殖 处于 亏 损 状态 。
数据处理采用统计分析软件 SAS。数据分析结果如表 3 所示。 表 3 为上海市生猪市场各指标间相关系数, 可以看出,变 量 X1、X2、X3、X4 之 间 的 相 关 系 数 都 在 0.85 以 上 , 但 与 X5 之 间的相关系数均较小。 即猪仔价格、待宰活猪价格、去皮带骨猪 肉 价 格 和 育 肥 猪 配 合 饲 料 之 间 相 关 性 较 高 ,猪 粮 比 与 他 们 之 间 的 相 关性 较 弱 。 符合 我 们 的 认 知 ,和 2000~2014 年 上 海 市 生 猪 市场统计数据一致,如图 2 所示。 2.4 上海 梅 林 数据处 理 结果 及 分 析
上海市生猪产业链和两家企业都有海量的数 据,本文基于这些海量的大数据,分析他们之间的 相关性。 数据预处理主要采用聚类分析,分析出能 够反映上海市生猪产业链中的一些综合指标,如 价 格 和 产 量 等 ;企 业 的 大 数 据 主 要 包 括 主 营 业 务 、 行业发展状况、企业自身的财务状况等,里面很多 因 素 都 是 非 结 构 化 数 据 ,过 程 中 引 入 虚 拟 变 量 ,将 非结构化数据用结构化数据来表示, 便于数据的 处理。 可以看出,对大数据的处理不能简单的基于 一种方法,需要综合多种方法来进行,才能保证大 数据处理过程中的效率和准确性。
依据经济学中 供求理论。 根据经济学中的供求 函数 Q=f(p),可知 在市场经济中需要考虑的两个指标分别为产量和价格。 由于上 海市生猪产量的总供求缺乏弹性,具有刚性,即其供求产量变 动不大,故对上海市生猪市场的分析主要考虑价格因素。 考虑 到数据的可得性并综合中银证券等机构的报告分析,选择出能 够反映上海市生猪市场价格的指标分别为猪仔价格、待宰活猪 价格、去皮带骨猪肉价格和育肥猪配合饲料价格。 同时,考虑到 对 整 个 生 猪 养 殖 盈 亏 状 况 的 量 度 ,选 择 了 通 用 指 标 猪 粮 比 来 分 析上海市生猪养殖盈亏状况。
由 于 资 产 、负 债 和 利 润 可 以 基 本 反 映 出 企 业 的 经 营 发 展 状 况,故本文从这三方面入手选择企业指标。 资产和负债选择的 指 标 分 别 为 资 产 总 计 和 负 债 合 计 ;由 于 仅 列 出 利 润 指 标 不 能 充 分反映企业状况,故将其细化为营业收入、销售费用、管理费用 和利润总额等 8 个指标,具体指标体系如表 1 所示。
数据挖 掘 方法— ——典型相 关 分析进行探讨。 结果显示,上海梅林更适合作为 上海市生猪产业链中 的核 心 企 业,表明利
用典型相关分析作为供应链金融中核心企业的评价方法是可行的。
[关键词]大数据;供应链金融;生猪产业链;典型相关分析
[中 图 分 类 号 ]F307.3
[文 献 标 识 码 ]B
上海梅林典型相关分析的一般结果如表 4 所示。 2.4.1 结果解读 。 从表 4 可 以 看出 以 下几点 :(1)有 五 个典 型 相 关系数;(2)对这五个 典 型相 关 系 数的 检 验 。 特征 值 同 典型 相 关 系数的关系式:特征值=(典型 相关系数 2)/(1-典 型相 关 系 数 2)。 通过表 4 可以得到,所求似然比统计量近似 服 从 F 分布 ,p 值 依 次为 0.0046 和 0.0270 均 小于 0.05, 说 明 在 a=0.05 的 显 著 水 平 下,否定所有典型相关为 0 的假设。 因此,第一和第二典型相关
平,降低生产经营成本,推动整个农业供应链金融的发展。 有鉴 于 此 ,下 面 以 上 海 市 生 猪 产 业 链 发 展 为 例 ,通 过 采 集 相 关 数 据 , 运用 大 数据挖 掘 方 法— — — 典型相 关 分 析,对 此 问 题进 行 探讨。
1 上海市生猪产业链发展现状
1.1 现状 作为上海农业产业的重要组成部分,上海市生猪产业在上
海郊区拥有 200 多家规模 化 的 养殖 场 , 其 年出 栏 生猪达 到 250 万 头以 上 ,能 够满 足 上 海市 势 ,如 可 以 实 时 监 控 生 猪 的 养 殖 、生 产 和 销 售 过 程 ,了 解 市 场 需 求 ,根 据 市 场 反 馈 对 生 猪 产 业 链 做 及 时 的 调 整 , 保证了上海市生猪的保障性供应。 1.2 经营 管 理模 式
本文对上海市生猪产业链市场指标的选择是
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党佩,等:大数据视角下农业供应链金融研究
财务·金融
2.2 数据来源 本文 关 于 上海 市 生 猪市 场 数 据来 自 中 国 畜 牧 业 信 息 网 ,核
心企业数据资料来自企业财务年报及超市中核心企业品牌销 售 情 况 调 查 ,在 对 原 始 数 据 进 行 筛 选 的 基 础 上 ,提 炼 出 具 有 代 表 性 的 指 标 ,由 于 原 始 数 据 量 较 大 ,仅 列 出 部 分 汇 总 后 的 数 据 , 如表 2 所示。 2.3 模型 选 择 及其 分 析
养殖成本上涨是多因素综合的结果,体现在城区规划不断 扩张,可用于生猪养殖的区域减少,出现用地难问题;对环境治 理的要求提升,导致粪污处理成本增加,当前上海市尚未形成 可利用的生猪再利用的生态循环系统;由于饲料加工趋于精细 化 及 原 材 料 成 本 上 涨 ,使 得 饲 料 价 格 持 续 上 涨;工 业 化 、城 镇 化 加快,导致劳动力成本增加。
尽 管 如 此 ,由 于 农 业 供 应 链 金 融 出 现 时 间 不 长 ,人 们 对 它 的 运 行 规 律 、运 作 机 理 和 运 行 方 式 等 还 不 太 熟 悉 ,尤 其 对 供 应 链中核心企业的选择和评价还缺少行之有效的方法。 核心企业 能够降低信息不对称程度, 有效解决农户面临的融资难问题, 加快整个产业链的发展。 农业生产由于受到政策、环境、天气、 疾病等诸多因素影响,此外,整个市场中的供求关系、行业波 动 、替 代 品 供 求 等 对 其 市 场 状 况 有 重 大 影 响 ,所 有 过 程 都 会 产 生海量数据。 对这些数据的充分挖掘,有利于提升商业决策水
当 前 ,我 国 生 猪 产 业 链 面 临 严 峻 挑 战 ,体 现 在 猪 肉 价 格 持 续 低 迷 、原 材 料 成 本 不 断 上 涨 、肉 制 品 安 全 问 题 层 出 不 穷 、养 殖 农户资金短缺,规模发展受限。 导致这些问题的根源在于我国 生 猪 生 产 的 规 模 化 、组 织 化 程 度 较 低 ,产 业 资 源 整 合 能 力 较 弱 。 根据供应链金融企业实践经验, 实行产加销一体化的经营模 式,可以有效避免这些问题,降低亏本风险,保证食品安全,提 高农户收益。
党佩,等:大数据视角下农业供应链金融研究
财务·金融
大数据视角下农业供应链金融研究
— ——基于上海市生猪产业链数据分析
党 佩,张宝明
(上海理工大学 管理学院,上海 200093)
[摘 要]由于农业供应链金融出现时间不长,人们对它的运行规律、运作机理和运行方式等还不太熟悉,尤其对
供应链中核心企业的选择和评价还缺少行之有效的方法。 以上海市生猪产业链发展为例,通过采集相关数据,运用大
供应 链 金 融模 式 实 现了 企 业 之 间 的 直 接 对 接 ,降 低 经 营 成 本,促进商品有效流转,实现信息共享,提高市场占有率。 中间 的 核 心 企 业应 具 备 物 流 、信 息 流 、商 流 闭 合 的 能 力 ,以 提 供 交 易 明细、信息的实时交互。 三流闭合运行,可以充分集合生产、加 工 和 销 售 数 据 ,用 以 提 升 商 业 智 能 和 改 善 客 户 关 系 管 理 及 供 应 链融资服务。 农业供应链金融是以农业产业链上核心企业为中 心,对产业链中涉及的资金问题进行融资的方式。 这种模式将 中 小 企 业 、农 户 和 核 心 企 业 有 效 联 系 起 来 ,解 决 了 中 小 企 业 和 农 户 的 资 金 困 难 ,保 证 了 农 产 品 的 供 应 和 分 销 ,降 低 企 业 的 生 产成本和销售成本。
产业化程度低,体现在两个方面:一是小规模散户养殖仍 占较高比重,组织化程度和信息流通速度不高,基本没有风险 抵御机制。 生猪养殖虽有政策支持,但信贷难一直是规模化发 展的障碍。 二是当前龙头企业规模有限,不能完全带动整个生 猪 产 业 链 所 有 环 节 的 健 康 发 展 ;此 外 ,龙 头 企 业 与 农 户 、养 殖 基 地之间结合不紧密,在整个利益链条的分配中,农户收益改善 不大,上海市生猪产业链整个产加销一体化的经营尚未形成。
当前,上海生猪产业经营管理模式主要有五种。 一是产加 销 一 体 化 经 营 企 业 ,即 企 业 集 养 殖 、屠 宰 加 工 、产 品 销 售 一 体 化 于一身。 作为该模式的典型代表,上海梅林集团的“爱森”品牌 已通过上海市农产品质量认证中心认证,产品取得了消费者的 认可,市场份额不断扩大,取得了良好的经济效益。 当前,上海 市 实 现 产 加 销 一 体 化 经 营 的 品 牌 还 有 “猪 状 元 ”、“星 岛 ”和 “新 五丰”等,但规模都很有限。 二是养殖与饲料加工模式,企业在 以 饲 料 加 工 为 主 的 业 务 上 ,利 用 其 上 游 优 势 ,形 成 饲 料 养 殖 产 业循环,如新农饲料。 三是销售企业与猪场合股联营模式,典型 代表是新五丰,实行股份合作。 四是养猪生产合作社模式,主要 品牌是奉金和祥星。 还有少数的小区养殖模式,主要是与公司 合 作 ,由 公 司 提 供 专 业 的 设 备 和 技 术 培 训 ,交 由 农 户 进 行 养 殖 , 公司对产品进行收购。