“农信采”在福建省的推广应用研究

刘健宏

(福建省农业科学院农业经济与科技信息研究所 350003)

农业生产是自然再生产和经济再生产相互交织的过程。农业自然再生产决定了农产品生产必须依赖生物和自然条件等。生物生产自身具有周期性，生物的不同生长周期必然带来农产品市场供应的变化，从而客观上形成农产品价格波动的周期性。近些年来，我国一些农产品价格经历忽高忽低的剧烈波动，少数农产品价格的高位和低位波动甚至成为社会舆论热议的话题。

为解决农产品市场信息采集过程中设备缺乏的问题，在国家科技支撑计划、农业部监测预警专项、“948”项目的支持下，中国农业科学院农业信息研究所与清华大学经过长期攻关，成功研制了便携式农产品全息市场信息采集器 (简称农信采)。为加快科技成果的转化与利用，进一步测试农信采在不同区域、不同时间、不同网络环境下的稳定性、功能性、实用性，以及人性化、智能化水平，从2012年9月开始，福建省农业科学院农业经济与科技信息研究所受中国农业科学院农业信息研究所委托，在福建省进行了2年多的推广试用，探索农信采应用的途径与方法。

1 农信采简介

农信采是一款集成现代信息技术和标准规范技术的农产品市场信息采集设备，具有全息信息、便携实用、市场定位、简易输入、快速传输、实时报送等功能特点。其嵌入了农产品市场信息行业标准，通过cames系统进行智能支撑、多元化布局，能及时、准确、有效地实现对农产品市场价格信息的采集，极大地促进了我国农产品市场价格信息采集工作［1－2］。

2 农信采在福建省推广应用的内容与目标

2.1 主要内容

利用配发的10台农信采，按田头市场、批发市场、超市零售市场、摊点零售市场4类市场安排农产品价格信息采集。监测本辖区信息采集工作，分析农信采的使用情况，提升农信采的实用性、普适性。总结并分析农信采的工作机制、操作规范、管理方法、标准体系方面的问题与不足。

2.2 推广目标

①建立实用型农产品价格数据。对试点应用农信采实时采集农产品价格数据，积累部分农产品日度型的价格数据。②测试农信采各项应用功能。通过在不同区域、不同时间、不同网络环境下的农信采实际应用，检验其功能实现情况，并考察其易用性、兼容性。③检验农信采的稳定性。通过大规模的数据报送，进一步测试系统的负载能力和智能分析处理能力，检测各种网络运营商环境下的系统稳定性。④探索农信采大范围使用的运行管理机制。通过试点，提出基于监测标准、合理布点、监测设备、系统平台、人员条件下的良好协作工作机制，为大范围应用积累经验。

3 农信采采集农产品的原则及品种

3.1 农产品选定的原则

①符合本地实际:品种遴选上，选择当地老百姓日常消费量较大、生产量较多的农产品品种。②可实施性:根据项目推广经费、推广时间的实际，以及推广应用目标实现的最大化，制定最具可操作性、可实施性的方案。

3.2 市场信息采集品种的确定

3.2.1 超市零售市场 粮食:晚籼米、大豆、绿豆 (籽粒);蔬菜:大白菜 (鲜)、结球甘蓝、花椰菜、普通黄瓜 (鲜)、普通番茄、马铃薯、冬瓜、洋葱、大蒜、姜;水果:富士苹果、鸭梨、象牙蕉(鲜香蕉)、桂味 (鲜荔枝)、菠萝;畜禽产品:猪五花肉 (鲜、冷藏)、腱子肉 (鲜、冷藏牛肉)、蛋鸡蛋 (鲜)、白条鸡;水产品:草鱼、鲤鱼、鲢鱼、鲫鱼;植物油:大豆毛油、花生毛油。

3.2.2 批发市场 粮食:晚籼米、大豆、绿豆 (籽粒);蔬菜:大白菜 (鲜)、结球甘蓝、花椰菜、普通黄瓜 (鲜)、普通番茄、马铃薯、洋葱、大蒜、姜;水果:富士苹果、鸭梨、象牙蕉 (鲜香蕉)。

3.2.3 摊点零售市场 蔬菜:大白菜 (鲜)、结球甘蓝、花椰菜、普通黄瓜 (鲜)、普通番茄、马铃薯、洋葱、大蒜、姜;水果:富士苹果、鸭梨、象牙蕉 (鲜香蕉)、水蜜桃;畜禽产品:猪五花肉(鲜、冷藏)、腱子肉 (鲜、冷藏)、蛋鸡蛋 (鲜)、肉鸡、白条鸡;水产品:草鱼、鲤鱼、鲢鱼、鲫鱼。

3.2.4 田头市场 粮食:晚籼米;畜禽产品:大猪 (活猪)、成牛 (活肉牛)、蛋鸡蛋 (鲜);蔬菜:大白菜 (鲜)、普通黄瓜 (鲜)、普通番茄。

4 信息员的任务与采集规范

4.1 信息员的任务

(1)按时采集与报送农产品价格数据。利用农信采实地采集市场价格信息，并实时报送。批发市场、超市零售市场、摊点零售市场价格数据均每天(含节假日)报送1次，田头市场在出售季节内每天报送1次。

(2)按需采集异常情况下的农产品价格数据。在特殊情况下，各采集点应按照农信采管理平台的部署与要求，开展农产品价格的加密采集 (如每天多次或特殊时期的采集报送)，并实时报送。

(3)及时反馈各类市场问题。将农产品市场价格及管理中出现的有特殊价值的问题、事件、情况等及时用文字、图片等方式反馈，将推广应用工作中出现的问题、意见和建议及时反馈到系统终端。

4.2 采集规范

农产品市场信息的采集应严格按照《农产品全息市场信息采集规范》(NY/T 2138－2012)执行，产品的名称参照《农产品市场信息分类和计算机编码》(NY/T 2137－2012)执行。

4.3 推广成效

4.3.1 数据采集与发送 2012年9月20日至2014年12月31日，共采集发送日度型农产品价格数据115 033条，做到日日有数据，及时反映了4类市场农产品价格数据的变动情况。

4.3.2 农信采设备及监测预警系统的测试 项目组测试了农信采设备以及监测预警系统中各项应用功能:通过不同区域、不同时间、不同网络环境下对农信采采集器的各项功能进行测试，评估其易用性、兼容性;通过大规模的数据报送，进一步测试系统的负载能力和智能分析处理能力，检测在中国电信网络运营商条件下的系统稳定性。通过电话、短信、QQ等多种方式，将试用期间采集器出现的各种故障以及监测预警系统的多种问题及时向中国农业科学院农业信息研究所作出反馈，使问题在第一时间得到解决。

4.3.3 完善农信采推广应用机制 项目组通过探索，提出信息员联动机制、价格日报机制、价格链采点机制，建立和完善了基于监测标准、合理布点、监测设备、系统平台、人员条件下的良好协作工作机制，为大范围推广应用积累经验。项目组通过对4种类型市场采集点的调研，明确了不同类型市场信息采集员的适合模式。其中超市零售市场选择居住在采集点附近的科研事业单位退休人员，该类人员通常具备一定的文化水平，工作态度较认真、仔细，为日度型价格采集提供了很好的保障;摊点零售市场选择该采集点的市场管理人员，该类人员熟悉市场情况，采集到的农产品价格及时、准确，且由于在采集点工作的缘故，也为日度型价格采集提供了保障 (该类市场信息员曾选定以农产品销售商户、菜农未获得成功，该类信息员逐利性的特点决定其工作时间不能保障，态度不认真，对报酬要求高，无法保证按时采集与报送农产品价格数据);田头市场主要依托福建省农业科学院在各地建设的示范基地，选择示范基地的工作人员，该类工作人员熟悉当地田头、农户家庭、养殖场的情况，容易了解与得到农户首次售卖时的农产品价格。

5 农信采在福建省推广应用存在的问题

经过2年多的试用，农信采在稳定性、功能性、实用性上已日趋完善，但在预警平台、推广机制上仍存在一些问题。

5.1 市场监测预警平台不够稳定

系统时常出现瘫痪，导致采集点时常出现无法链接至中心端的情况，若正式运行时应做好系统的备份，以应对突发状况的发生。

5.2 推广机制、推广模式可复制性不强

目前建立的信息员队伍多以退休人员为主，同时由于目前的应用单位为科研事业单位，不具备政府管理职能。因此，在各采集点的沟通过程中经常受阻，无法形成数量多、可快速复制的推广模式。

5.3 推广内容与地方政府部门对接不够

政府统计部门在一些轻工产品、日用品等价格采集上已采用了类似的价格采集器，但是缺乏规范和标准，并且无法做到日度型采集数据。而农信采嵌入了全息农产品信息采集标准，且能够实现实时实地采集，已引起政府部门的兴趣。虽然推广内容设计与地方政府对接不够密切，但可喜的是在项目推广过程中，福建省物价局、福州市经贸局也提出了一些建议。同时，相关部门还希望在推广内容中加入监测预警系统的使用，能够每日形成日度型报表，自动生成农产品价格监测预警曲线等。

6 在福建省全面推广应用农信采的建议与思考

6.1 进一步完善农信采基本功能

从提高信号获取能力、GPS定位的稳定性、内存扩展，以及中国移动、中国联通的网络运营商兼容性等方面进一步完善，提高农信采各项应用功能，提高其稳定性与适用性。此外，可考虑将农信采的基本功能软件化，与智能手机兼容，这样各地信息员只要下载相应的软件包安装在手机上，即可进行价格发送，便于推广应用。

6.2 扩展推广应用内容

开展专项农产品市场监测预警，如福建省为台风多发地区，每年出现台风灾害，海鲜产品及猪肉等的价格都会出现大幅波动，因此可考虑与地方政府部门合作，进行短期专项农产品市场监测预警，让地方政府部门可及时掌握特殊时期的部分农产品价格变化趋势，做好应对措施。此外，还可考虑将“农产品市场监测预警系统”纳入推广应用的试点内容，对参与试点的各省份项目组成员进行相应的监测预警系统使用培训。应用该监测预警模型对不同省份的农产品安全供应风险进行预警分析，从而提出对策建议。

6.3 创新推广应用机制

可尝试与地方相关政府部门合作，利用相关部门现成的信息采集队伍进行农产品价格数据采集;或者与有相关资质的信息咨询公司以服务外包的形式合作，将农信采采集器和农产品监测预警系统的技术优势与其推广队伍的优势相结合，进一步完善推广应用机制［3－5］。

［1］李干琼，王东杰，于海鹏.农信采正能量［J］.农产品市场周刊，2013(26):17.

［2］［缺项］.中国农业科学院信息所开发出便携式农产品信息采集器［J］.种业导刊，2013(5):37.

［3］王桂红，杨勇.农产品市场价格Web信息智能分析方法［J］.沈阳农业大学学报，2013，44(3):284－288.

［4］郑素芳，郑业鲁，林伟君，等.我国农产品市场监测预警研究综述［J］.广东农业科学，2012，39(23):228－231.

［5］杨坤.农产品价格信息监测预测系统设计与实现 ［J］.农业网络信息，2010(11):37－39.