大數據：農產品質量安全治理的機遇、挑戰及對策

大數據在農產品質量安全治理應用中面臨著標準不統一、技術水平落后、法律法規缺位、信息共享程度低等諸多障礙。本文提出利用大數據提高農業標準化程度，提升大數據技術水平，建立、完善農產品質量安全治理法律法規，推進農產品信息資源共享平臺建設等確保農產品質量安全的對策。

　　大數據技術在農產品生產、流通、銷售等環節中能夠提供精準的信息和數據。大數據技術一旦走向成熟，必將對農產品質量安全治理工作產生強大的推動作用。長期以來，我國農產品質量安全問題多，治理難。如何切實有效保障農產品質量安全，已經成為我國必須應對的一個重大挑戰。2015年5月29日，中共中央總書記習近平在中共中央政治局第二十三次集體學習時強調：“要切實提高農產品質量安全水平，以更大力度抓好農產品質量安全，完善農產品質量安全監管體系，把確保質量安全作為農業轉方式、調結構的關鍵環節，讓人民群眾吃得安全放心?！盵1] 2015年6月17日，國務院總理李克強主持召開國務院常務會議指出：“運用大數據等現代信息技術是促進政府職能轉變，簡政放權、放管結合、優化服務的有效手段。......在環保、食品藥品安全等重點領域引入大數據監管，主動查究違法違規行為?！盵2] 大數據必將為我國農產品質量安全治理工作帶來新的機遇與挑戰。我國正在加快研究制定大數據發展國家戰略,將促進大數據發展提升為一種國家行動。[3]因此，基于大數據對農產品質量安全治理進行研究具有重要的理論意義與實踐價值。

　　一、 大數據的基本內涵

　　當今，信息技術高速發展，文字、圖片、音頻、視頻等數據倍增。根據國際數據公司IDC監測統計，2011年全球數據總量已達1.8ZB(1ZB等于1萬億GB)，且數據總量增長每兩年翻一番，預計到2020年全球數據總量將達到40ZB，地球上人均數據預計將達到5247GB。據統計，現在谷歌搜索引擎每秒使用用戶量已超過200萬，Twitter每天推特量已超過了3.4億。這表明我們已經進入了大數據時代。

　　目前，對于大數據的研究處在初級階段，對大數據還沒有一個統一的定義。大數據是指利用常用軟件工具來獲取、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集(維基百科)。大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(研究機構Gartner)。大數據是指數據規模超出傳統數據庫管理軟件的獲取、存儲、管理以及分析能力的數據集(McKinsey)。

　　此外，“海量數據”與“大數據”之間存在很大差別。前者單純強調數據規模巨大，后者不僅強調數據的規模，還強調了數據的多樣化和數據的復雜化?！按髷祿笔且粋€動態過程，“大數據”的完成要經過數據收集、存儲、處理三個環節。首先，要收集文字、圖片、音頻、視頻等結構化或半結構化的數據;其次，要按照數據的相關分布規則，對數據加以歸類儲存;最后，要通過傳統的統計方法和現代化的處理工具，對大量數據進行處理，從而發揮其價值。

　　二、大數據：農產品質量安全治理帶來的機遇

　　當今，大數據的應用領域越來越廣。全球知名公司麥肯錫(McKinsey)2011年6月份發布了一份關于大數據的詳盡報告“Big Data：The Next Frontier For Innovation，Copetition & Productivity”。這份報告充分肯定了大數據在應用領域中的作用，使得大數據獲得了空前的關注。美國EarthRisk公司利用其旗艦產品TempRisk對60年的氣象歷史觀測數據進行天氣分析、識別和預測,可以提前40天預報生成冷熱天氣概率。隨著“互聯網+”時代的到來，基于海量的食品安全數據,監管方式正發生智能化變革[4]，大數據給農產品質量安全治理帶來了巨大機遇。

　　(一)大數據為農產品質量安全治理提供有力支撐

　　近年來，由于農產品監管預警工作的不到位，使得我國農產品質量安全事件頻繁發生，對人民的生命健康造成了嚴重的威脅，并且嚴重制約了我國農村、農業、農民的發展，提高農產品質量安全治理能力迫在眉睫。大數據時代，射頻識別技術、GPS、傳感器等技術在農產品鏈條中的應用，將產生大量的數據。通過大數據分析、挖掘、處理技術可以為農產品質量安全治理提供及時精確的信息，使得農產品質量保障可以追根溯源，大數據為農產品質量安全治理工作提供了強有力的支撐。

　　(二)大數據為農產品質量安全實現全方位精準監管提供可能

　　這可以從兩個方面進行分析：一方面，從唯物辯證法中可以得知，事物之間存在普遍聯系。例如，在生產環節對農產品質量安全進行監測監管，需要考慮到大氣、水源、土壤、農藥、化肥等多方面的影響。過去單一的數據難免會造成結果的不準確性和片面性，大數據可以對各方面的數據進行綜合分析，從而還原事實真相，發現客觀規律;另一方面，在傳統的農業監管中，我國一般注重對糧食等大宗農產品進行監管，而對蔬菜水果的監管力度明顯不足。利用大數據先進技術對全部農產品種類進行監管成為可能;在傳統的農業監管中，對某類農產品進行監管時只是選取一部分作為樣本，用部分代表總體。大數據技術可以得到更全面、精確的數據，以便對農產品質量安全進行全方位精準追蹤和預測。

　　(三)大數據為消除農產品監管負外部性提供保障

　　外部性又稱為溢出效應、外部影響或者外差效應，是指一個行為主體付出了成本卻沒有獲得相應的利益回報，或者獲得了相應的利益回報卻沒有為此付出相應的成本。外部性可以分為正外部性和負外部性。由于農產品環節多、周期長，涉及面廣，農產品質量安全的主體責任劃分不明確，造成質量安全監管的難度很大。主體責任的不明確使得不良商家利用劣質農產品降低成本，謀取暴利，卻不用承擔責任和風險。這樣勢必造成市場失靈，劣質農產品成為市場常態，廣大消費者為此“買單”。過去監管部門只能采取突擊檢查、事后檢查的手段對農產品質量安全進行監管，主觀性很大，個人主義色彩濃重。大數據技術可以記錄農產品從生產、加工到流通等環節的質量安全數據，能夠明確劃分相關主體責任，一旦農產品出現質量安全問題，監管部門能夠立即對涉事主體追究責任，進行懲處。大數據的應用將終結不法商家的“黃粱美夢”，消除負外部性，從而有效保障農產品質量安全。

　　(四)大數據為農產品消費者消除安全隱患

　　農業系統是一個包含自然、社會、經濟和人類活動的復雜巨系統,在該系統中的生命體實時地“生長”出數據,呈現出生命體數字化的特征。[5]農產品從“田園”走進“餐桌”需要經過生產、流通、銷售等環節，在這個過程中每個環節都有可能出現質量問題，我們可以利用大數據技術對各個環節進行監測預警，及時收集、分析數據，為消費者消除安全隱患。

　　1.大數據在農產品生產環節中的應用。近年來，我國工業發展迅速，許多工廠違規排放含有汞、鉛、砷等有害物質的廢水、廢氣、固體廢棄物,這些有害物質對農產品質量安全造成危害。除此之外，我國的農業投入品使用不合理，譬如,我國農藥投入品在生產、管理方面存在結構不合理與劑型不配套等問題。目前，市場上的農藥種類繁多，質量參差不齊，許多農藥含有國家違禁成分。一旦使用，會對農產品質量帶來很大損害。我們可以利用大數據技術對農產品生長環節中的光照、濕度、土壤、化肥、農藥、水源等進行實時追蹤監測，有關部門通過對相關數據的分析挖掘，及時向有關單位和個人公布數據結果，糾正生產過程中的偏差，降低農產品質量安全風險，從而有效保障農產品在生產環節中的質量安全。

　　2.大數據在農產品流通環節中的應用。隨著人民生活水平的不斷提高，人們不滿足于當季農產品或當地農產品，對農產品的需求變得多元化。為了豐富大家的菜籃子，農產品物流環節必不可少。在農產品流通環節中，由于農產品自身的易腐性，如果處理不得當或者物流時間過長，質量就會下降，嚴重影響外觀和口感，因此，農產品物流配送的要求很高。為了保障配送過程中農產品的質量，我們可以利用大數據射頻識別技術，搜集農產品流通過程中的濕度、溫度、光照數據，并對其進行及時調整，以降低農產品的腐敗率和防腐劑的使用率。大數據對制冷設備、檢測設備的更新換代亦有貢獻，一些不法商家在農產品中添加黃曲霉素等違禁化學物的現象能得到及時遏制。我們又可以利用大數據GPS技術，對車輛及其行車路線進行可視化監督，并且根據對行車動態數據的分析，設定最佳交通路線，以縮短時間，提高農產品的新鮮度，減少農產品損耗。

　　3.大數據在農產品銷售環節中的應用。在農產品銷售環節中，我國沒有建立完善的市場準入標準，進入銷售環節的農產品質量良莠不齊，許多不良商家為了利益的最大化會使用各種農藥或添加劑，而且農產品大多是搜尋品，消費者不易察覺。一旦被發現有違規行為，會打一槍換一個地方，責任難以劃定，監管難度很大。一方面，可以利用大數據射頻識別技術、云計算技術等高科技技術收集農產品生產地、生產日期、生產主體、流通主體、銷售主體等一系列信息數據。通過對數據的分析挖掘，為每一件農產品建立獨一無二的身份認證，每一件農產品有專屬于自己的編碼或二維碼，拒絕農產品“黑戶”的存在，減少潛在的質量隱患。另一方面，可以通過大數據手機客戶端或者計算機查詢有關數據，對“餐桌”上的農產品追根溯源，詳細了解農產品各個環節的信息數據，從而可以讓人吃得安心和放心。

　　三、大數據在農產品質量安全治理應用中面臨的挑戰

　　隨著我國市場化和城鎮化過程的推進，農產品的生產、流通、銷售鏈條不斷向外延伸，一旦農產品出現質量問題，將會上升為公共安全事件，波及范圍會很廣。研究表明，食品藥品安全事件將直接影響消費信心，對整個產業鏈條形成沉重打擊，并引發諸多經濟問題。[6]農產品質量安全事件的頻發不僅危害人民的生命健康，同時也會引發諸多社會問題。當前，我國農產品質量安全治理困難，面臨著標準不統一、技術水平落后、法律法規缺位、信息共享程度低等諸多挑戰。

　　(一)標準不統一

　　一方面，相關部門機構在對農產品質量安全進行監管時，需要執行統一的標準。而我國農產品風險性評估尚未成型，對各環節危害因素及其程度未有清晰的認識，各個地區的情況也不盡相同，展開全國性的摸底調查難度很大，確立統一的標準便無從談起。在大數據時代，農產品在生產、流通、銷售等環節的數據由于缺乏具體的參數標準，數據結會造成相關利益主體之間沖突，難以達成一致意見。而且，由于缺乏統一的農產品質量標準，數據結果難以為人信服，數據結果利用率大幅度下降，造成農產品質量安全監管工作變得舉步維艱，難以進行。除此之外，許多農產品質量安全問題的產生是由于相關從業人員操作不當產生，而農產品行業門檻較低，從業人員質量參差不齊，沒有明確的從業標準和考核指標。

　　另一方面，大數據在農產品質量安全監管各環節應用時，需要確立數據標準。我國也制定了《全國主要產品分類與代碼》(GB/T 7635.1-2002)、《統計用產品分類目錄》、《農產品全息市場信息采集規范》(NY/T 2138-2012)等標準。但是各種標準前后矛盾，導致無所適從。如果數據采集方式內容、編碼形式標準、傳輸速率、存儲格式等都沒有統一的標準，那么數據將無法通用。不同地區和部門之間數據標準的不統一，將會大大限制數據的使用范圍，為數據收集、整理、分析工作帶來很大的難度，大數據在農產品質量安全治理工作中的價值將大打折扣。

　　(二)技術水平落后

　　隨著互聯網技術、射頻識別技術、GPS技術、光纖技術、編碼技術等高科技技術在農產品質量安全治理各個環節中的應用，會產生巨量的數據。一方面，農產品質量安全治理的成效如何，很大程度上取決于數據分析挖掘技術水平。換句話說，數據分析挖掘技術是打開我國農產品質量安全治理工作新局面的鑰匙。數據分析挖掘技術就是要從含有大量的數據噪音的數據“大?！敝忻~，難度很大。我國在云計算技術、數據清晰過濾技術、流處理技術方面遠遠落后于西方發達國家，專業領域的人才稀缺，缺口很大，造成農產品質量安全監管數據沒有發揮其應有的價值。

　　另一方面，數據管理技術水平也至關重要。目前，我國數據管理技術尚處于初級階段，數據管理能力薄弱。政府數據信息化共享化建設嚴重依賴于數據管理技術。當前，需要盡快推進政府數據管理部門升級硬件、軟件技術，創新數據管理流程，制定數據管理標準，加快大數據信息平臺的建設。同時，需要加強數據保護技術的創新。我國當前的數據保護技術主要依賴于防火墻、殺毒軟件對數據隱私進行保護，數據安全系數很低，難以抵抗外界的網絡攻擊。

　　(三)法律、法規缺失

　　大數據在農產品質量安全治理應用中缺乏相應的法律法規。2006年11月1日,《中華人民共和國農產品質量安全法》實施，我國農產品質量安全工作在法律上成為了公共安全工作的重要組成部分。2009年6月1日，頒布實施《食品安全法》。這兩個法律對于農產品生產、流通、銷售等環節的規定模糊，對相關主體權責劃分不明確，可操作性極低，大數據在農產品質量安全治理領域還沒有得到應用，有關法律、法規尚處于空白。2014年5月14日《中華人民共和國食品安全法(修訂草案)》經國務院常務會議討論通過，修訂草案對農產品生產、流通、銷售等環節進行了規定，對于農產品生產、流通、銷售等環節中的相關主體權責有了比較明確的劃分，但仍然沒有基于“互聯網+”時代，制訂大數據應用于農產品質量安全治理領域的有關法律、法規。依據精準規制理念,《中華人民共和國食品安全法(修訂草案)》的完善應該以信息為中心,在信息公開與互享、公眾參與、法律責任的強化方面進行補充與修改。[7]

　　依托互聯網平臺廣泛開展質量安全監測，為質量安全監管部門提供決策支撐是發達國家普遍的做法。[8]國外許多國家制定了與大數據應用有關的較為完備的法律，并且法律之間的配套性很強。例如，加拿大農產品監管各法律都配套有相關的法規和條例,14部農產品監管法律共配套43部相關法規。[9]由于與大數據應用有關的法律法規較為完備，難以鉆法律空子。因此，我們經?？梢钥吹酵鈬髽I主動召回有缺陷產品的現象。

　　(四)信息共享程度低

　　信息化與工業化、城鎮化、農業現代化已經處于同等重要的地位。為了發揮數據信息的最大價值，信息共享是必經之路。一方面，農產品質量安全治理體系涉及多元主體，由于體制和觀念原因，各主體信息數據封閉，對外保密，數據庫之間信息不共享，形成信息孤島。另一方面，我國在過去的政府組織信息化“先硬后軟”的發展規劃下，信息硬件設施、人力資本方面都取得了長足的進步，[10]但數據信息共享平臺未得到重視。在大數據時代下，信息“軟件”資源的缺失導致數據信息資源共享程度低，進而造成農產品監管數據不完整，結果片面，大大降低了數據的使用率。

　　除此之外，電視、網絡、報紙、雜志等非正式的數據信息、溝通渠道往往被忽略，新媒體工具如微信、微博等網絡媒介應用又具有很大的隨意性，數據信息共享程度低，造成政府數據信息壟斷，使得不法商家有機可乘，散布不實謠言，蠱惑群眾，容易給種植、養殖農戶造成巨大的經濟損失。

　　四、大數據在農產品質量安全治理應用中的對策

　　農產品質量安全與人民群眾的身體健康和生命安全直接聯系，關乎國計民生，關涉社會和諧穩定與經濟健康發展。為了切實有效保障農產品質量安全，需要提高農業標準化程度，提升大數據技術水平，建立、完善農產品質量安全治理法律法規，推進農產品信息資源共享平臺建設。

　　(一)提高農業標準化程度

　　提高農業標準化是將科學技術轉化為生產力的手段，也是推動農產品產業化和品牌化的保障。2014年1月農業部出臺了《農業部關于加強農產品質量安全全程監管的意見》(農質發〔2014〕1號),對農產品質量安全監管目標作了進一步的明確規定:即通過努力,用3-5年時間，使農產品質量安全標準化生產、執法監督全面展開,專項治理工作取得明顯成效。大數據時代，需要確立農產品在生產、流通、銷售等整個鏈條的標準，作為農業數據的參數，從而保證農產品質量安全標準化生產和標準化執法監管。

　　一是要運用風險評估理論對農產品各環節的危害因素、危害級別、危害程度進行分析，從而確定農產品標準。在大數據時代下，HACCP技術在確立農產品標準中可以得到充分的利用。HACCP技術在農產品生產、流通、銷售環節進行危害識別分析，通過對數據的研究，確立關鍵的控制點，通過對關鍵控制點的數據記錄，確立農產品標準，降低農產品危害的發生。定期根據反饋數據對標準進行調整，保證標準的實用性和可操作性，為人民群眾的生命健康保駕護航。譬如，儲橙源于其管理者對橙子品質的高要求，儲橙24：1的甜酸標準度為其迎來了大批消費者，儲橙質量的高標準也為其創造了天價，儲橙可以說是農產品標準化的成功典范。新疆品牌大棗、葡萄等特產憑借較高的質量標準也成為了一塊金子招牌，享有很高的口碑。

　　二是國家亟需對農業數據的采集內容方式、編碼標準形式、傳輸速率時間、存儲格式等內容確立統一的標準，并向全國推廣。目前，Hadoop 是一個分散處理大規模數據的軟件模型，為我們提供了一種新的思路，可以設計一款如Microsoft Word、Microsoft Excel等辦公軟件一樣的規范數據處理軟件，所有的數據有固定的編碼、傳輸、存儲、處理格式，從而更方便農業數據在農產品質量安全監管主體之間通用銜接，提高農業數據挖掘效率，發揮農業數據在農產品質量安全監管中的巨大作用。

　　(二)提升大數據技術水平

　　當今，海量的農業數據爆發，紛繁復雜，如何才能最大限度地發揮這些數據的價值?一方面，提高農產品大數據挖掘分析技術。我國既要引進西方大數據挖掘技術，又要自主研發新技術，爭取在云計算技術、數據清晰過濾技術、流處理技術方面取得突破。大數據時代，常規的數據處理技術已經很難處理大規模的數據運算，云計算技術應用而生。我們以谷歌、淘寶云計算技術為范本，云計算技術利用數據庫將手機客戶端、電腦客戶端的數據導入虛擬的云端平臺，大大拓寬數據存儲空間，并且對數據集進行快速運算，大大提高數據的處理能力。谷歌和淘寶利用云計算技術，成功應付海量數據，保持系統暢通。淘寶還制定了數據魔方，將數據變得可視化和透明化。政府部門要積極借鑒谷歌、淘寶的大數據經驗，開展與高校、研究所、商業機構的合作，加強大數據技術研發和創新能力建設，從而提高農產品質量安全治理水平。

　　另一方面，提高農產品大數據管理技術水平。自從美國前CIA雇員斯諾登將美國絕密數據竊走給美國造成了不可估量的損失后，大數據管理技術開始得到重視。農產品大數據管理人員要熟練掌握數據庫操作系統、數據分類標準、技術模型、數據分享等細枝末節的管理技術，嚴格遵守數據保密規定，形成嚴謹的工作作風，保證數據的準確性。除此之外，農產品大數據管理人員要掌握數據加密技術、防火墻技術、數據隱藏技術、防黑客技術，堅決杜絕“人肉搜索”、隱私泄漏等事件的發生，要為農產品大數據安全構建起堅固的銅墻鐵壁。

　　(三)完善農產品質量安全治理法律法規

　　農產品質量安全長效治理效果需要有完備的法律法規做保障。目前，我國還沒有一套完整的關于農產品質量安全治理方面的法律法規。一方面，我國需要盡快出臺關于農產品質量安全標準、檢測、認證等相關的法律法規，尤其需要加緊對農藥管理條例、飼料以及飼料添加劑管理條例、化肥管理條例等法規的修訂、制訂工作。法律法規還要明確規定農產品質量安全治理的經費數額、分配標準，治理機構的設置與權限，治理對象種類及具體的監督機構和手段。

　　另一方面，我國應該盡快出臺一部專門保護數據安全的法律。農產品電子商務成為一種大趨勢，將會涉及農戶、商家、消費者等一系列信息數據。因此，該法律的制訂應該涉及四個方面：第一，電子商務平臺有保護農產品數據安全的責任和義務;第二，農產品數據的收集方式和手段必須合法，相關主體享有知情權;第三，明確農產品質量安全相關主體的責任，減少“盲區”的產生;第四，明確規定農產品質量安全相關主體隱私泄漏后的法律援助和救濟渠道。

　　(四)推進農產品信息資源共享平臺建設

　　信息作為寶貴的資源，對農產品質量安全治理有著極高的價值。用大數據技術構建食品安全信息的匯集與分析平臺,為政府監管部門、企業、消費者提供全面、準確的食品安全信息。[11]推進農產品信息資源共享平臺建設，一方面，國家要轉變信息發展理念，大力發展信息“軟件”資源，完成信息“軟件”資源與信息“硬件”資源的配套。國家要建立國家級、省級或市級數據的農產品信息共享平臺，該平臺承擔著調節各部門之間的利益沖突，推動農產品數據信息的集成和共享任務。此外，還可以將該平臺打造成電子商務平臺，不同的農業機構或商家在此發布農產品相關市場數據信息，促進農產品資源供需平衡，致力于農產品行情信息的免費查詢和農產品大數據業務，使得農產品資源配置最優化，幫助農戶、商家完成農產品交易。

　　另一方面，有關部門要樹立大局意識，推動農業信息資源平臺的整合。農產品質量安全治理需要各部門主體之間打破信息壁壘，實現農業信息資源平臺的整合，提高農業大數據的準確率。此外，還需要拓寬農產品質量安全信息資源共享渠道。相關部門單位需要通過雜志、報紙、廣播、電視、微博、微信等媒介，積極對外公布農產品質量安全信息數據。譬如，“舌尖上的中國”就是農產品電視信息共享很成功的典范?！吧嗉馍系闹袊痹陔娨暽喜コ龊?，受到大眾的廣泛追捧，諾鄧火腿、毛豆腐等農產品也開始熱銷。這為農產品質量安全治理提供了一個新的電視信息共享平臺思路，將農產品信息資源制作成有趣的圖片或視頻，吸引觀眾主動關注相關信息，從而有效促進公眾參與農產品質量安全治理。