有關于農業經濟的論文5000字范文

　　在農業經濟階段 ，廣大人民的生活十分貧苦，缺衣少食比較普遍，不能抵御自然災害造成的經濟危機。教育很不普及，文盲占大多數，人才難以流動和發揮作用。農業生產經營活動產生了龐大的數據，這些數據廣泛存在于耕地、育種、播種、施肥、植保、收獲、儲運、農產品加工、銷售、畜牧業生產等各環節，包括跨行業的數據分析和挖掘。

　　有關于農業經濟的論文5000字篇1

　　淺談農業大數據在農業經濟管理中的作用

　　1農業迎來大數據時代

　　1.1大數據及其特性

　　人才素質的提高和基礎信息設施的完善，加快了信息技術的發展速度，互聯網發展臻于成熟，移動終端設備數量增長迅猛，

　　產生了眾多新型的數據處理和存儲設備，由于這些新技術的不斷發展和成熟，客觀上為大數據的產生奠定了基礎，從而拉開了大數據時代的序幕。

　　早在20世紀80年代，阿爾文?托夫勒就前瞻性的預測出大數據時代即將來臨，并贊譽大數據將是信息化革命浪潮中的華彩樂章。

　　20XX年美國圖靈獎獲得者吉米?格瑞在美國國家科學研究委員會的演講中提出，科學研究經歷了幾千年的發展，從經驗探索、理論模型、計算仿真，到現在進入數據探索階段。

　　對于大數據的定義，目前還沒有一個標準。

　　大數據一詞來源于英文BigDate，用“海量數據”來描述“大數據”并非十分嚴謹。

　　目前，所熟知的大數據的概念是由麥肯錫咨詢公司提出，麥肯錫咨詢公司對大數據做出的定義是：大數據是指大小超出了傳統數據庫軟件工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群。

　　顯然，該定義對大數據的判斷采取主觀標準，隨著軟件工具存儲、分析等能力的變化，大數據的標準也會相應的做出調整。

　　同行業數據的大小不同，處理軟件存在差異，可能會出現這種情況，同樣的數據量，在這個行業屬于大數據，放到另一行業就不能算作大數據。

　　根據大數據的特點，通常將大數據的特點歸納為3V，即Volume(大量化)、Variety(多樣化)、Velocity(快速化)，這三個特點同樣也表現出大數據所隱藏的巨大value(價值)，因此，有些人將其歸納為4V。

　　除此之外，大數據還有veracity(精確性)和Complexity(復雜)的特點。

　　大數據的首要特征就是數據體量大。

　　在瞬息萬變的信息社會中，隨著社會活動的增加和數據采集終端設備的增加，我們所獲取的數據呈現出爆炸式的指數級增長，數據量在不斷刷新一個個新的量級單位，根據國際數據公司(IDC)的預計，大數據將會以每年50%的速度在爆發性增長。

　　大數據不僅僅是數據量大，而且數據類型多樣化。

　　多樣化是指大數據種類繁多。

　　大數據與海量數據并不完全相同，大數據除了具有和海量數據相同的結構化數據和半結構化數據外，最大的不同之處是大數據擁有大規模的非結構化數據，而且非結構化數據所占比重快速增長。

　　根據咨詢公司的統計數據，在眾多的數據中，80%～90%的為非結構化數據，增長速度比結構化數據增長快10～50倍。

　　快速化是指數據的流動和處理速度更快。

　　隨著信息物聯網和移動終端的普及，源源不斷的產生各種各樣的數據，數據的更新速度越來越快，相應的導致數據的處理速度也在加快。

　　大數據處理方式的與傳統的批量式分析不同，大數據更注重實時分析。

　　數據的風靡除了具備信息技術等客觀條件外，更重要的原因是大數據所蘊含的價值，大數據在各個行業都發揮著重要價值。

　　當然，大數據的價值密度和數據量的大小成反比，一個單一的數據本身并沒有多大價值，但大量的數據則積累和隱藏了豐富的財富。

　　其價值具有稀疏性、多樣性和不確定性等特質。

　　大數據所存在的數據量大、數據類型多樣化、數據的快速處理的特點，都表明大數據處理和分析具有艱巨性和復雜性。

　　1.2農業大數據及其特征

　　農業生產經營活動產生了龐大的數據，這些數據廣泛存在于耕地、育種、播種、施肥、植保、收獲、儲運、農產品加工、銷售、畜牧業生產等各環節，包括跨行業的數據分析和挖掘。

　　對于調整農業生產、相關農業企業發展具有重要推動作用。

　　因此，農業是大數據應用的一個重要領域，農業大數據是大數據思維變革在農業領域的具體體現。

　　農業大數據除具備大數據的大量化、多樣化、快速化、價值性、精確性和復雜性等基本特性外，還有其自身的特征。

　　農業大數據產生于農業領域，涵蓋農業生產、經營相關的農業資源數據、農業生產資料數據、農業技術數據庫、農產品市場信息數據、

　　農業政策法規數據和農業機構等多種數據，而且，農業生產環境具有特殊性，受土壤類型、氣候類型、作物種類等其他因素的影響，就使得關于他們的數據具有多維、動態、不確定、不完全等特征。

　　2農業大數據在農業管理中的作用

　　農業大數據的最重要價值就是收集農業大數據對其進行挖掘，尋求蘊含在其中的經濟價值，對未來的農業生產及其相關經營做出科學的預測，以指導農業的發展。

　　2.1農業大數據助力農業的科學發展

　　農業在人類生存和發展過程中發揮重要作用，一方面，農業為人類生存提供不可缺少的物品;另一方面，農業為工業和其他產業的發展奠定基礎。

　　優化農業產業結構，調高農業產出。

　　農業生產具有自身的特點，最明顯的特點就是農業生產受自然因素的影響大，屬于自然再生產。

　　因此，在農業生產中，要重視氣候、土壤、地理位置等自然因素的影響。

　　借助于大數據技術，對所收集到農業大數據進行挖掘，通過數據反映農業生產的外部環境特點，并預測外部環境的變化，以便及時調整當地的農業生產結構，將資金、技術投入到需要優先發展的農業生產行業，充分利用當地資源，發展區域特色經濟，優化農業產業結構。

　　改進農業經營方式，調動生產積極性。

　　農業經營方式屬于制度層面的問題，主要解決如何經營的問題，只有恰當的經營方式，才能充分調動農業生產者的積極性。

　　如何選擇適合的經營方式，傳統的做法是采用隨機抽樣的方式，對所抽取的樣本進行統計分析，但確保隨機抽樣是非常困難的。

　　采樣過程中若存在私見，分析結果則會有較大出入。

　　因此，隨機抽樣的準確性受到影響，只是在不可收集和分析全部數據的情況下的選擇。

　　利用農業大數據的分析技術，我們可以避免遺漏數據的現象發生，通過對全體數據的分析，可以大大提高預測的準確性。

　　如在農業合作社管理中，通過對組織規模、生產技能、管理和經營水平以及經濟效益等因素的數據進行分析，發現影響組織管理的因素，進行經營方式的選擇，可以充分調動參與者的積極性。

　　發揮信息技術作用，增強農業競爭力。

　　伴隨著信息技術的發展，農業也由傳統農業向現代農業轉變。

　　傳統農業生產主要靠經驗指導，具有滯后性和不準確性。

　　在信息技術指導下的現代農業生產，利用大數據技術，能夠對農業生產中將產生的問題事前做出比較準確的預測，并及時做出反應。

　　如可以針對作物品種的特性，改良和培育新品種;根據作物的生長狀況使用肥料;通過對氣象信息的預測，合理的灌溉和防治病蟲害等。

　　2.2預測涉農企業生存環境，增強企業競爭力

　　涉農企業通常有四種類型：一是為農產品生產提供生產資料和服務的農資企業，二是農產品生產企業，三是農產品加工企業，四是農產品流通企業。

　　伴隨著市場經濟的逐步完善，涉農企業逐步發展并壯大，在經濟發展中的重要性越來越大，涉農企業除了具備普通企業的社會作用外，還發揮著其特殊的作用。

　　如農產品加工企業的發展推動了農業產業鏈的形成;涉農企業在運作中創造了大量的崗位，在解決農村剩余勞動力問題上發揮重要作用;農產品流通企業解決了農產品流通難的問題，對于促進農民收入穩定增長具有重要意義。

　　然而，涉農企業在目前的管理中，仍存在一系列的問題，影響著企業的良性發展。

　　如對市場變化不敏感，技術創新緩慢，生產調整滯后，從而導致企業的競爭力弱，發揮的作用有限。

　　利用農業大數據對涉農企業所處的環境進行分析。

　　如將農業大數據應用于供應鏈管理上，通過對多個數據庫(比如銷售歷史、天氣預報和季節性銷售周期)進行分析，來提高存貨預測能力，實現最優存貨管理。

　　對運輸進行優化處理，使用路徑優化功能提高車隊和配送管理水平，優化物流。

　　借助于物聯網技術，采用實時的傳感器數據來跟蹤土壤、氣候等信息，指導農業生產操作。

　　農產品加工業通過分析來自客戶反饋的數據，不僅能夠提高營銷水平，而且可以對生產過程進行及時調整，指導下一步的產品研發。

　　2.3完善政府運作方式，推動政府科學的農業決策

　　政府自身組織結構、行政業務流程、規章制度等是影響政府發揮職能的重要因素。

　　物聯網、云計算、數據整合、關聯數據、信息發布等新技術的發展與普及，為政府利用大數據提供了技術支撐，利用農業大數據的思維和方法，將會促進政府組織形態的改革，轉變政府治理模式。

　　從長遠來看，大數據將會對政府管理范式、政府職能等多個方面產生影響，能夠改變政府的管理方式，促進政府科學決策，充分發揮政府職能。

　　政府決策是政府行使各項職能的基礎，政府決策的質量和效率直接關系到管理活動的成效。

　　利用大數據的思維和方法，政府可以在農業生產以及涉農企業發展等方面做出科學的決策。

　　政府利用自身所掌握的數據優勢，利用大數據的完整性、快速性特點，可以迅速的對農業生產經營做出反應，及時做出農業指導，調整農業生產以及涉農企業的發展，提高農業收益。

　　3農業大數據發展中存在的問題

　　3.1認識誤區

　　盡管大數據已鋪天蓋地的進入到我們的日常生活，并在部分領域得到了應用，但對于農業大數據的認識，仍存在誤區。

　　部分觀點認為，大數據有過度炒作的嫌疑，仍有人認為大數據就是海量數據存儲，大數據僅僅是可以獲取更多信息的平臺，缺乏核心價值。

　　部分觀點恰恰相反，他們過分推崇大數據的作用，認為大數據可以解決所有的問題，認為傳統的數據分析、處理方法將被大數據所取代。

　　這兩種極端的認識都是不可取的。

　　大數據的存在與發展是信息技術進步的必然結果，我們應該正確面對，以使其更好地為經濟社會發展服務。

　　但應該看到，目前大數據的概念、技術、方法還不成熟，大數據預測結果也并非準確無誤，而只是提供了一種可能性。

　　大數據并不是僅僅依靠計算機進行算法處理就可以完成，更需要人在其中發揮指導做用。

　　3.2數據挖掘存在困難

　　大數據挖掘主要有數據收集、數據存儲、數據處理和結果的可視化呈現四部分。

　　數據挖掘需要較高的技術和成本，各個環節都面臨不同程度地困難。

　　在數據收集階段，要根據所需要解決的問題收集相關的數據。

　　雖然伴隨著物聯網、終端設備等的發展，收集數據越來越便捷，但從龐大的數據中做到去偽存真，仍是一件復雜的工作。

　　盡管大數據允許數據中存在少量數據的不準確，但并不意味著可以不需要保證數據的質量。

　　高質量的數據，是分析結果準確性的前提。

　　在數據存儲階段，規模龐大的數據也不斷挑戰著傳統的數據存儲，普通的服務器根本承載不了如此龐大的數據集，而類似EC2一類的掩碼計算云服務價格又過于昂貴，一般的科研項目也難以支付得起。

　　在數據處理階段，大量來自不同地方的數據被存儲在一起，在對數據進行正式處理之前需要對所存儲的數據進行數據清洗工作，目前數據清洗的技術能力還遠遠不能滿足要求。

　　在數據處理過程中，大數據所面臨的是龐大的數量級和復雜的數據結構，Hadoop相關技術為企業構建大數據處理平臺提供了基礎的系統架構及相關的數據庫、數據流等數據管理工具，但不足以解決全部大數據問題。

　　龐大的數據中往往摻雜著各種無效數據，簡單粗放式的數據統計和分析往往不能得到真正有價值的內容，甚至可能是相左的結論，所以需要更加有效的、精工細作的處理工具。

　　無論是從數據處理規模還是從算法的健壯性等方面來看，都對相關的數據挖掘技術提出了更高層次的挑戰。

　　結果的可視化呈現是將通過數據分析得到的結果呈現出來，使結果更加直觀。

　　在這一階段，由于大數據包含大量的非結構化數據，復雜性增強，傳統的顯示方法只能對結構化數據進行直觀的展示，而對于復雜的非結構化數據無法直觀的呈現分析結構。

　　3.3信息安全存在隱患

　　農業大數據可以通過預測氣象信息等確保農業生產的安全，然而農業大數據自身的安全卻面臨威脅。

　　因數據來源廣泛而帶來的數據采集安全;因數據種類和業務類型眾多而帶來的數據整合與存儲安全;因外部需求和用戶隱私保護而帶來的數據審計和安全發布問題等。

　　伴隨著數據收集方式的多樣化，數據對外呈現增加，數據存儲和分析使用的安全性和隱私保護要求越來越高，傳統的數據保護方法越來越難以滿足需求。

　　對規模龐大的數據進行監管是面臨的一項重大任務。

　　值得注意的是，數據所反映的不僅僅是數據表面的信息，通過數據挖掘，數據將反映預期的行為，數據如果利用不當，缺乏必要的保密措施，就很容易造成個人信息泄露。

　　我國大數據的發展正處于初期探索階段，在信息安全方面尚不完善。

　　隨著數據的高度集中和數據量的增大，如何確保產業鏈中的數據安全成為一個亟待解決的難題。

　　同時，數據的分布式、協作式、開放式處理也加大了數據泄露的風險。

　　4農業大數據工作重點

　　4.1轉變思維認識

　　首先，要對農業大數據樹立客觀的認識，摒棄之前片面、唯技術論等不正確的觀點，既要認識到農業大數據的價值所在，又不能盲目依賴農業大數據。

　　其次，農業大數據不僅僅是技術層面的應用，也帶來思維方式的重大變革，我們要改變在信息技術不發達時代下所產生的思維方式，如采用小樣本量進行統計分析等，應樹立農業大數據思維，采用全部的數據集，提高預測的準確性。

　　通過借鑒大數據在其他行業所采用的方法，政府、企業等要積極推進農業大數據的發展。

　　4.2培養大數據人才完善農業信息化建設

　　大數據挖掘是大數據的核心工作，傳統的數據處理手段無法適應大數據的發展，根據大數據的特征開發新技術是大數據發揮價值的關鍵，改進計算機和互聯網技術，改變過去已經建立起來的數據存儲和傳輸的方式。

　　制約大數據技術發展的重要原因是人才的缺乏，因此，加強農業大數據人才的培育是今后工作的重點，人才的培養可以通過兩種途徑：一種是緩解短期人才缺乏，通過對已有的相關數據處理工作人員進行培訓來提高他們的技能，以此滿足人才急需的現狀;另一種是從長遠解除農業大數據人才缺乏的問題，需要在高校設立數據科學的專門研究機構和相關專業，來培育充足的農業大數據人才。

　　推動農業大數據發展的另一措施是加強農業信息化建設，農業信息化是農業大數據的基礎，而目前農業信息化水平整體低且地區差距大，影響農業大數據的應用。

　　因此，要建立并完善農業信息化建設，解決農業大數據應用領域中存在的信息服務個性化不足、實時數據采集難等問題，建設農業信息服務的全方位、多角度、立體化、智能化、人性化和個性化，并為我國的農業動力大數據應用建立基礎。

　　4.3保障大數據應用安全

　　針對大數據安全問題，在技術層面上，構建統一的大數據安全架構和開放數據服務，需要重新設計和構建大數據安全架構和開放數據服務，從網絡安全、數據安全、災難備份、安全風險管理、安全運營管理、安全事件管理、安全治理等各個角度考慮，保障大數據計算過程、數據形態、應用價值的安全。

　　在政府層面，應該明確重點領域數據庫范圍，以制度和法律的形式加強規范和引導，進行日常監管，企業層面，要加強內部管理，對設備尤其是移動設備的使用加以規范，規范農業大數據的使用和流程。

　　5展望

　　農業大數據是大數據在農業領域的跨界應用，農業大數據帶來了思維、理念和技術上的重大變革，是對傳統農業及相關產業發展的重大改變。

　　針對農業大數據在起步階段存在的錯誤認識、技術應用水平低、數據安全存在隱患的現狀，積極轉變觀念、提高技術水平、保障農業大數據應用安全，必將不斷改進農業大數據的應用，充分發揮其在農業經濟管理中的預測指導功能，提高農業及相關產業的效益。

　　有關于農業經濟的論文5000字篇2

　　淺談低碳農業經濟

　　1低碳農業的必要性

　　1.1低碳農業是低碳經濟的重要內容

　　首先，低碳農業是實現固碳的最好方式。

　　氣候變暖是一個世界性的問題，是由過度的工業化生產造成二氧化碳等溫室氣體過多造成的。

　　固碳的目的是減少二氧化碳的排放，還人類一個健康的自然環境。

　　無數實踐表明，生物固碳是最好方式。

　　發展低碳農業，通過選種、育種等科學技術，促進植物的健康生長，增強儲碳能力。

　　其次，低碳農業是低碳經濟的重要實現形式。

　　據有關資料顯示，我國耕地正以每年1.93萬hm2的速度縮減，在世界上排名第四，而聯合國的一項調查顯示，低碳農業可有效減少溫室氣體排放。

　　1.2低碳農業是現代化農業的發展方向

　　現代農業是根據生產力發展而劃分的，工業機器的應用促進了農業現代化。

　　現代農業運用現代科學技術，是科學與農業的整合。

　　現代農業對農業技術提出了更高的要求，如農業科學現代化、節能減排技術、環保技術、清潔能源等，都在現代化農業的范圍之內。

　　通過調整農業生產結構，提高土地覆蓋率，減少化肥農藥使用，進行安全、高效的農業生產是現代化農業的發展方向。

　　2農業經濟結構現存的問題

　　2.1農業基礎薄弱

　　農業生產的基礎設施相對薄弱，國家在這方面的資金投入較少。

　　如果農業基礎設施落后，就無法保障農業生產的可持續性，特別是一些貧窮地區的道路條件較差，農產品無法順利運輸出去[1]。

　　目前，在云南省，農業基礎設施建設缺乏投入，導致農田水利發展遲緩;種植物大多以自身需要為主，未形成規模化生產;農業機械價格高，在國家補助不足的情況下，很難進行大面積的推廣。

　　2.2農業科學技術、服務落后

　　目前，我國的農業生產仍以家庭為單位，進行農業合作的較少，種植的產品較單一，對作物品種選擇隨意性強，缺乏專業的指導和種植經驗。

　　地方的龍頭加工企業，主要致力于農產品的加工與市場流通，對初級農業重視不夠，缺乏培育、服務理念。

　　沒有建立風險共擔的先進管理機制，無法保持整體系統的良性發展，進一步影響了農業產業的縱深發展。

　　2.3農產品加工與營銷服務落后

　　農民生產的方式傳統，注重量的生產，輕視產品質量。

　　在市面上看到的農產品大多是初級產品，沒有外部包裝，更沒有形成有價值的品牌，所以，附加值十分低。

　　產品的保存周期較短，在市場波動出現問題時，很容易造成損失。

　　在銷售方面，沒有形成系統的營銷體系，營銷手段匱乏，渠道不夠暢通，使農產品的效益大打折扣。

　　3農業經濟結構優化調整的建議

　　3.1做好調整規劃，增強低碳意識

　　相關部門應統一組織機構，以低碳為主題大力發展農業經濟，對農業結構進行重新規劃，優先發展具有戰略地位的農業經濟，同時，還要注重優勢資源的利用。

　　在農業基礎建設方面，財政部門要加大資金投入，提高基礎設施的完整性，提高抵御自然災害的能力。

　　大力推廣節水灌溉模式，并建立一套行之有效的管理機制。

　　對于貧困地區，應加大投入力度，盡快推進機械化進程，提高農機裝備水平和服務能力。

　　以農業科技為依托，不斷提升優勢突出和特色鮮明的農產品生產，實行標準化管理，走品牌化發展之路。

　　3.2積極推廣農業低碳技術

　　建立低碳服務農業推廣中心，幫助農民科學使用化肥、農藥、廢棄物等，形成可循環的生態農業。

　　加強優質豐產、種苗優良、農產品加工等先進實用技術的集成與推廣普及。

　　大力推廣先進的農業機械，提高農機裝備水平。

　　加強產學研結合，利用高校的研究成果，轉化為先進的農業生產力。

　　積極推廣秸稈還田、改善土壤生態環境等先進技術，提高農產品質量，減少溫度氣體排放。

　　3.3構建現代農業組織經營體系

　　首先，大力發展農民新型合作組織。

　　圍繞主導產業和優勢特色產業，建立農民專業合作社，著力提高覆蓋面，促進現代農業的發展。

　　其次，實施農業規模化經營。

　　轉變傳統的家庭作業方式，以土地承包關系為基礎，發展集中型的規模經營生產，提高農產品的附加值。

　　最后，大力發展農產品加工。

　　產業集群是產品競爭力的體現。

　　在農產區建立集群的加工企業，在龍頭企業的帶動下，形成巨大的競爭力。

　　引導企業自主創新，形成品牌，進一步提高農產品的附加值。

　　4結語

　　總之，應對全球氣候變化，大力發展低碳經濟是中國的必然選擇。

　　我國農業經濟低碳化發展任重道遠，是一項長遠而持久的任務，必須持之以恒，優化農業經濟結構，使之可持續發展，創造美好的家園。

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