大数据发展调研报告

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大数据发展调研报告范文第1篇

从2004年开始，IBM每隔两年一次《全球CEO调研报告》，至今已历经十个。2012年《IBM全球CEO调研报告》调研的规模最大，被访问的CEO人数从2004年的456人增加到今年的1709人，范围遍及全球64个国家和地区的18个行业，其中大中华区有102位CEO参与了本次调研。

三大制胜之道，把握互联机遇

近些年，移动互联网和社交媒体应用的兴起，彻底改变了人与人、人与企业、企业与企业之间的沟通方式。随着物联网、传感网络将物理系统与社会系统越来越紧密的连接在一起，互联经济开始渗透到工业生产、商业流通、社会管理等各个领域。互联经济是指源于数字化、社会化媒体、移动化的相互融合所产生的新型经济模式，已经成为在全球范围内影响社会、组织以及经济变革的重要因素。

IBM大中华区全球企业咨询服务部资深合伙人赵丽芳表示：“互联经济的兴起必将迅猛而深刻地改变商业世界的竞争态势乃至游戏规则，而对互联经济拥有清晰认知，把握互联经济特点，抓住互联经济机遇，则是中国企业在新一轮市场竞争中制胜的关键。”在这次调研中，全球CEO们普遍认为，互联经济形势下企业未来可持续的经济价值将主要来源于人力资本、客户关系以及产品和服务创新。基于对全球和中国参与调研的CEO观点的分析总结，IBM对于中国企业未来的发展提出了三项主要建议：

? 以价值体系激励员工。互联经济时代，企业通过社会化媒体等方式为员工协作、创造价值提供新的机会和方式，这就要求企业的组织管理模式更为开放。而在严格的管理与组织开放之间取得平衡是企业面临的首要问题。调研发现，绩优企业的CEO更加倾向于组织的开放性，更愿意以鼓励协作的方式来管理组织，并通过价值体系来激励员工，而不仅仅是用规章制度来约束员工需要企业建立共同的信念。同时，企业的管理者还需要充分运用互联技术建立真正有价值的员工网络，并提供有效工具和途径鼓励员工进行协作创新，从而培养能够应对未来挑战、实现企业未来战略的企业领导者和员工。

? 以个赢得客户。互联经济时代，客户与企业交互的方式发生了根本变化，企业了解客户、赢得客户、服务客户的模式相应也发生了根本变化。新模式的关键，在于将每一个客户当做独特的个体对待，而核心能力是在“大数据”时代获取并挖掘客户数据，形成业务洞察，并快速采取行动，从而推动企业创造价值。调研发现，绩优企业应用数据的能力比绩效不佳的企业高一倍左右。因此企业需要高度重视对于“大数据”能力的构建和增强，让数据成为企业洞察客户的关键资源。同时需要改造企业与客户交互的机制和渠道，通过移动互联技术，提供可订制化的贴身客户体验，以便对于客户的个性化需求进行快速响应。

? 以伙伴关系促进创新。互联经济形势下，企业将不可避免地更多地采用与外部合作伙伴协作创新的模式，来提升自身的市场竞争能力。在调研中IBM了解到，未来三到五年中，68%的绩优企业将为了创新而进行业务和技术整合，48%的绩优企业计划进入新的行业，37%的绩优企业预期获得新的收入来源，这些数字都远远高于业绩不佳的企业。通过合作来促进创新，需要企业从应用新的移动互联技术方面出发，改变与合作伙伴传统的协作方式。同时，在企业内部的每一层都需要培育和鼓励合作，打破协作界限，探索创新型的合作关系，从而实现在跨行业领域的突破发展。

五大特征，体现中国企业发展的新诉求

本次CEO调研共面访了102位大中华区企业CEO，其中包括大陆企业CEO 67人。通过对比中国企业与全球企业的观点，能够总结出中国企业在未来发展诉求方面的五大特点：

? 在大多数领域，中国CEO与全球CEO的认识是同步的，个别领域甚至有赶超之势。例如，在通过大规模投资提升大数据洞察能力的意愿方面，中国CEO甚至超过全球的平均水平，这也充分反映出中国企业在提升自身竞争实力方面的迫切性。

? 中国企业对于宏观经济保持高度关注，而对于技术因素的重视程度则不如国外企业。中国CEO们对于宏观经济的期待可以理解为目前中国经济尚处于一个非常关键的转型期，但是似乎对于科技带来的机遇和挑战存在认识不足，与国外CEO将科技因素列为互联经济下企业发展的最重要外部因素相比，有明显差距。

? 相对比国外同行，中国CEO们在变革组织结构、治理模式、外部协作、领导团队等方面有着更强的意愿。在未来三到五年中，计划对以上领域进行变革的中国企业，按比例比全球同行要高35%，体现出中国企业蒸蒸日上的特有活力。变革的意识和能力是企业发展转型的关键，因此中国企业总体上对未来仍呈现乐观的发展态势。

? 中国企业特别关注全球化。在定义CEO的成功特性时，60%的中国CEO选择了“全球思维”，高于全球平均48%的水平。数位中国CEO都将全球化列为自己企业面临的最大的机遇和风险。这表明中国企业正处在“走出去”的关键时期。

大数据发展调研报告范文第2篇

一、文字

为什么会有Web1.0到Web2.0的质变？因为数据是具有实时性和动态性的。实时性是指数据与每个人如影随形，动态性是指它们又会汇总成大数据。搜索引擎的出现正逢其时，使Web端的大数据有了入口。而文字搜索是其最好的体现。

直到今天，互联网文字内容依然是Web的核心。博客、轻博客、微博都是以文字为主，图片为辅的新媒体。他们所产生的大数据都会被大数据时代中的创业者拿来做语义分析，由此自动生成精品内容，被智能地推送至对他们感兴趣的“粉丝”面前。

二、图片

与传统搜索引擎搜索图片的方式不同，在大数据时代，搜图会变得更加人性化。以图搜图和画轮廓找图将成为这个时代的未来。而展现图片形式的最好方式就是Pinterest。

Pinterest相当于一个装满图片的大数据库，时刻准备着接受外来应用的调用，各种图片通过这些形形的应用被分享到世界各地。

三、声音

科大讯飞的“讯飞语点”号称中文版的Siri。这个软件收集用户声音，然后同步到海量的语义分析大数据库中进行查找与匹配。

例如你说：“我想吃汉堡。”“讯飞语点”将这句话上传至云端进行语义分析，接着你就会收到各种汉堡店信息，“想吃汉堡”成为现实。

四、视频

大数据时代的创业者不会放弃视频业务。不过他们不再做传统的视频业务，而是视频的精准广告推荐与数据分析。这里数据涵盖面很大，只要有需求，就能成为数据并被利用。如分析一部在线电影的受众群体，然后投放该群体感兴趣或不反感的广告。

五、邮件

由谷歌Gmail掀起的大容量邮箱“运动”，催生起了云计算产业。这种大数据存储方式打破了传统存储技术，使大数据能在没有被破坏的情况下“打碎”，并存储在世界任何地方的小服务器上。这就改变了整个服务器行业，使人人都能使用大数据存储。

六、IM

拿腾讯来说，大家有没有想过腾讯一天要处理多少条离线信息？如此多的用户，如此大的信息流对腾讯平台而言价值何在？不妨试想一下，腾讯有一个大数据监控中心，它能抓取每天6亿多用户的聊天内容，从聊天内容中采集到热门话题、热门商品、时事热点……各行各业都逃不出腾讯的“魔掌”。如此一来，腾讯想要杀向某个行业，就会所向披靡，势如破竹。

七、电商

前不久“淘宝指数”正式上线，用户通过该服务清晰地看到自己想要对比的数据，从而得出一个最理想的购买决策。比如夏天了，想要买条裙子，去淘宝指数看一下最近很火的“超级小短裙”，会严肃地看到很多结论：男人是搜索的主力，女人是购买的主力；天枰座与天蝎座对这一服饰最感兴趣，广东人民对这种产品最有感情。拥有如此大数据的平台，淘宝只做渠道显然比做源头收益更大。

大数据发展调研报告范文第3篇

通过数据收集和数据挖掘，人们发现：飓风来临时人们更喜欢草莓味的蛋挞；周五下午为孩子购买纸尿裤的年轻父亲，也更愿意为自己买上一两听啤酒；下午四点加油的司机，接下来更倾向于到附近商场购物或到餐馆用餐……如此毫不相干的两件事，因为“大数据”而串联起来，人们从中寻找到了从未有过的商机，这不禁让人兴奋不已。

“大数据”已如潮水般淹没一切，教育也不能幸免。也许教育是“大数据”最后开发的“处女地”，最有潜在价值的“金矿”。这也导致当下无数IT公司纷纷涉足教育，希望可以分得一杯羹。

就教育而言，笔者以为，单一的数字还称不上是数据。教育数据应是在数字基础上综合考察学生家庭背景、努力程度、学习状态及智力水平等相关“元数据”的基础综合而形成的。

数据、大数据，很热、很烫。对以人文见长的不少教师群体，被数据包围，被图标困扰，内心焦躁不安，往往不知从何下手。当下能真正采集到大数据，并实际作用于教育，提高或改进教学的案例，可以说是凤毛麟角，少得可怜。究其根本原因，还在于学校或区域缺乏一体化整体解决方案，各自为政，至多就是一个个数据孤岛。

没有数据收集，教育的信息化也就是说说而已，更不要奢谈教育的现代化。当今基础教育的现实情况是，不少人已经意识到收集数据的重要性，但远远没有达到，把数据收集与归纳分析作为学校和单位主管判断问题与决策的依据，更没有去追溯基于问题或项目研究的数据是否过程中全面、全体和全程的数据。不少所谓的调研报告不过是按需抽样的数据分析，未必真正反映真实的问题。对这样的倾向，务必引起重视，否则，不全的数据，得出小众的结论，在大众群体中推广有可能会出现意想不到、甚至完全不可控的结局，这都是不完整数据惹的祸。

对学校教育，我们希望在校园内能实现全面、全体、全程的数据收集。未来的教育必定走向个性化与定制化，分层跑班成为常态。学校里不同教师有不同秉好，专业上有各自独特擅长的领域；每个学生有不同的家庭背景、不同的知识储备，完全不一样的思维特质，对不同类型的教师有不一样的偏好；学校每天同时会开设不同的课程；学校教室与功能室在同一时间会呈现完全不同的状态，譬如有的教室是教师在上课，有的教室空着，原来是学生到操场上体育课去了；有的实验室在做实验，有的实验室正满足学生的专题研究之用；实验室中，不同的器材也处于不同的状态，有的器材正在使用中，有的器材处于闲置状态，或者虽然使用，但有多套同样的设备可供下一组继续开展研究所用，包括像化学药剂使用后，我们更想知道药瓶留存量是否能满足下一组实验所需，或者药剂什么时候到期，要提醒及时更换等。每一件体育设施、每一套桌椅、每一次学生用餐的菜品餐盘选择等都有自己独一无二的数据记录。

有了海量数据的记录和分析，就可以真切了解学生的需求，让教育从“漫灌”走向“滴灌”，就可以为每一位学生画像，预测他的未来和发展。

大数据发展调研报告范文第4篇

【摘要】基于网站、社交网络媒体、个人移动媒体、客户端等汇集下的大数据，可以更精确和有效地确立目标消费者、把握信息传播渠道、创作广告信息类型、预估广告传播效果，实现广告传播的最大效能。

关键词 大数据 广告 精确传播

著名广告大师约翰·沃纳梅克曾经说过：我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了。事实上，如何提高广告经费使用的效率，一直是困扰广告行业的一大难题，甚至被誉为广告界“哥德巴赫猜想”。不过，随着人类社会数字化生活的深入发展，人们在网站、社交网络媒体、个人移动媒体、客户端等数字化生活空间，都会留存下大量的、类型多样的数据，而对这些大数据的整合、分析，可以作用于拉斯韦尔描述传播过程的“5w”模式——谁（Who）、说什么（Say what）、通过什么渠道（In which channel）、向谁说（To whom）、取得什么效果（With what effect）中的各个环节，促进了广告变革的可能，并有助于广告更为精确、有效地传播，实现广告传播的目的。

一、大数据与目标消费者的有效洞察

广告并不只是广而告之，而是针对目标消费者的信息传播。市场细分以及运用市场调查的方法对被访者的年龄、性别、职业、收入以及对产品的消费行为等的调查，可以形成调查样本具象性的用户形象。不过，由于市场调查无法覆盖所有的目标消费者，以及对用户具体行为轨迹等信息的收集极为困难，这使得运用市场调查的方法对目标消费者的洞察的准确性尚存很大的不足。

而大数据对目标消费者洞察的精确性有了进一步发展的可能。由于用户在网上的行为都会被记录成数据，比如，在百度等搜索引擎中，你的兴趣、关注点会被记录成数据；在微博等社交平台上，你的人际关系、情绪表达会变成数据；而在淘宝等电商网站里，你的消费习惯、品牌偏好同样会以数据的方式留存下来。事实上，在互联网中，通过捕捉和锁定用户的ID，追踪他在数字生活空间（包括电子商务类，新闻类，社交网站类等）中的行为轨迹，从而获得大量该用户的碎片化数据。通过从时间维度上获得生命有机体活动的信息的持续呈现，从空间上获得多角度、多层次信息的交叉复现，通过关联整合，可以镜像出消费者的“画像”以及人际关系、兴趣爱好、消费需求等生活形态。而对众多目标消费者形象的捕捉，有助于精确地洞察到目标消费者的消费形象和消费行为，有助于针对性地进行广告诉求和传播。

已经有公司运用大数据手段去洞察消费者以服务于广告主，比如集奥聚合（简称GEO）。GEO 通过强大的数据挖掘技术，对网民进行连续追踪与实时分析，形成了多份诸如18-25 岁互联网用户护肤品关注洞察等的研究报告，这些洞察研究报告的角度是全新的：既有目标用户的年龄、性别、收入、家庭情况、兴趣偏好等基本属性，也有全网浏览行为数据、搜索行为数据、购物行为轨迹、触媒习惯和受众购物心理趋势等行为洞察，还有竞品洞察和媒体洞察。这种基于大数据产生的、具有精确性特征的专业性调研报告，对相对全面地了解目标消费者，具有极高的参考和应用价值。

二、大数据与传播渠道的有效投放

有效的传播渠道是实现广告传播目的的前提和基础。没有有效的传播渠道，再有艺术性和销售力的广告信息也会无法到达目标消费者那里，自然，广告传播的目的也就无从谈起。从此种意义上说，广告传播过程中最有价值和意义的，不是广告信息，而是媒介通道。

传统的广告传播渠道主要是通过市场调查的方式获得受众接触信息的媒介，并运用媒介组合等方式选择媒体，进行“一对多”的大众传播。而在大数据时代，则在锁定和追踪目标消费者接触媒介的类型和时空的过程中，适时推送和投放，进行“一对一”式投放与实时营销（Real-Time Marketing）。于是，基于目标消费者接触媒介的一种新的广告传播模式——RTB（Real Time Bidding）应运而生。

RTB（Real Time Bidding）实时竞价广告，是一种基于互联网大数据背景下的新型广告投放和购买模式，它利用第三方技术在数以万计的网站上针对每一个用户的展示行为进行评估以及出价。RTB 广告模式主要包括四个平台，以广告交易平台（AD Exchange）为核心，连接着为广告主和广告机构服务的需求端平台（DSP），提供广告位与媒体资源的供应方平台（SSP），以及分析海量数据的数据管理平台（DMP）。

当用户浏览一个网页时，SSP 平台会迅速向Ad Exchange 平台发送用户访问的讯号，Ad Exchange 平台随后将信息发送给所有DSP 平台，DSP 平台通过DMP 对该广告位信息进行分析匹配，再结合广告主的需求决定是否出价，出价多少，以及提供什么样的广告创意。最终由Ad Exchange平台通过竞价做出决定，价高者获得广告展示机会，并被目标用户看到。从请求到完成投放，整个过程会在100毫秒内完成。简而言之，RTB 购买的不是广告位，而是用户。

RTB 广告改变了以往广告购买媒介资源的模式，直接将“目标受众”推送到广告主面前，根据广告主的需求选择合适的目标消费人群，实现广告的精确投放。这种模式也确保广告主的每一次投放都是有针对性的，都是基于大数据对目标受众的分析。同时，消费者看到的广告也正是他所需求的产品或服务，这种双向的良好循环也会进一步提升广告传播的效果。

三、大数据与广告信息的个性化定制

在碎片化加剧的数字时代，内容营销受到了越来越多的关注。Econsultancy 和Adobe 的《季度报告：2013 年数字媒体趋势》的报告对来自世界各地的广告客户进行了调研，其中39%的受访广告客户认为内容营销是第一重要的数字营销策略，而2012 年这一数字还只有29%。

内容营销最重要的就是必须要找到触动消费者内心关注的兴奋点，从而刺激消费者的消费冲动，因此广告内容必须是与目标消费人群息息相关的。而在大数据时代，通过对数据的分析可以精确定位目标消费者，为内容营销提供良好的技术支持。用户浏览网页，搜索，在线购物，微博等等的行为都会以数据的方式记录下来，真实还原出用户的兴趣爱好、人际关系、消费需求等特征，根据用户的关注点以及需求个性化定制广告内容更能引起消费者的关注，刺激消费者购买行为的产生。同时，在互联网时代，好的广告内容可以依靠自己的魅力，抓住用户心理，吸引网络上的无数用户主动转发、分享，从而在互联网上迅速传播。

Facebook 已经开始采用这种新的模式打造自动广告，运用大数据技术，渗透到广告的创意环节，TBG Digital，Triggit 等Facebook 的广告客户只需将数万张产品照片上传至数据库，当用户出现在Facebook后，系统会根据用户的性别、地域等自然属性以及兴趣爱好、消费需求等社会属性，自动生成一则与目标用户高度契合的广告。这种根据消费者特征定制的个性化广告，更加符合消费者实时的接受心理，从而创造出一种更加舒适的接受体验，有效提升广告的传播效果。Facebook正是通过大数据的运用，助力广告主实现个性化广告内容的传播。而这种广告模式也使Facebook 成为在线广告的重要竞争对手，给其他广告平台施加了极大压力。

四、大数据与广告效果的精确评估

在传统的广告中，广告传播的效果难以直接统计或预算，因为传统广告采用的是点对面的传播模式，广告是否对消费者产生影响，是否能刺激消费者购买产品或服务，都因为缺乏数据支撑和量化因素，而变得难以统计和衡量。广告的传播主要是为了扩大品牌的影响力，并不能与销售结果直接挂钩。而在大数据环境下，全体数据取代随机样本，为广告效果的及时反馈和精准评估提供了技术支持。

广告业界对互联网广告效果评价指标主要是点击率（Click-through Rate）和转化率(Conversion)。点击率是互联网广告最基本、也是最直接最有说服力的量化指标，它可以反映广告对用户的吸引程度，是否能抓住用户心理。而转化率是指受广告影响而产生的用户购买、注册或者信息需求，与广告的销售效果直接挂钩。

大数据环境下，用户的每一个行为都被数据化，从广告展示到用户购买，对这一系列的数据进行有效分析，可以精确核算出广告投入总量的效果转化率。同时，利用大数据技术还可以分渠道对广告效果进行评估，通过数据集合和数据挖掘，计算不同媒介渠道的效果贡献。举例来说，用户可能先看到门户网站的展示广告获得了产品信息，接着到搜索引擎进行产品信息搜索，然后通过搜索进入品牌官网，或者通过搜索直接到电商网站下单购买。大数据平台因为记录和追踪着用户的每一步行为，所以能够通过步骤分解和数据分析，给出每个步骤中各个媒介渠道的广告效果的精准评估。①同时对比广告内容和最终的销售数据还可以分析出哪些产品

关键词 、哪一类型的广告更容易抓住用户的兴奋点，从而通过调整广告的各种参数设置，如受众标签、地域、广告素材等，以及媒介资源的选择对广告投放过程实时优化、调整，减少无回报的广告预算。eBay 就是通过数据挖掘，精确计算出广告中的每一个关键字为公司带来的回报。通过对广告投放的优化，2007 年以来eBay产品销售的广告费降低了99%，而顶级卖家占总消费额的百分比却上升至32%。②通过大数据技术，可以有效帮助广告主实时优化广告传播策略，提升投资回报率。

结语

依靠大数据技术，广告从目标消费者的精确定位、投放过程的精确控制、个性化的广告内容以及广告效果的及时反馈四个方面，实现了广告的精确传播。与传统广告传播强调创意以及覆盖广度不同，大数据环境下的广告传播是以技术为驱动、以海量数据为基础，打造与目标消费者高度契合的个性化广告。在大数据时代，“受众”高举着“用户”的大旗，颠覆了传统广告传播“以媒体为中心”的理念，开始了“以受众为中心”的投放和购买模式。未来的世界必然是数据的世界，广告想要拥有更好的传播效果，必须对数据做出强有力的回应。

参考文献

①张辉锋、金韶，《投放精准及理念转型——大数据时代互联网广告的传播逻辑重构》[J]《. 当代传播》，2013（6）

②李国杰、程学旗，《大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考》[J].《中国科学院院刊》，2012（6）.

大数据发展调研报告范文第5篇

盯紧农时农作物种植意向早知道

农业部市场与经济信息司加强了价格监测工作，研究编制“农产品批发价格200指数”。按时相关数据产品，编发农产品批发市场日报224期、国内外农产品市场动态44期、最低收购价监测34期；围绕市场热点问题及时开展跟踪分析，及时向国务院办公厅上报《2016年主要“菜篮子”产品价格变化情况》《近期生猪蔬菜生产供应及价格总体形势》等信息。组织开展早稻、小麦、油菜籽、棉花和玉米的成本收益调查工作。为做好玉米临储制度改革，在辽宁开展督察调研，形成《关于辽宁省玉米收储及土地经营权流转情况的调研报告》，同时调查会商形成《2016年东北地区玉米种植成本情况》，对东北地区玉米成本作了全面、详细的测算。紧密结合农业种植结构调整这条主线，紧盯关键农时，及时调度农作物种植意向和早稻、春小麦、夏粮及全年粮食生产情况。

数据共享首发中国农产品供需平衡表

2016年，农业部印发了《以消费需求为导向的生猪全产业链数据监测试点工作方案》，在北京和重庆启动了试点工作。开展农业农村大数据试点示范，印发了《农业农村大数据试点方案》，在全国21个省区开展试点，探索涉农数据共享、单品种大数据建设、市场化建设运营机制以及大数据应用的机制和模式。组织开展主要农产品数据指标体系的梳理和完善，初步完成粮、棉、油、糖等重要农产品全产业链监测统计指标体系设计。

组织研建了中国农产品供需分析模型系统（CAPES），整合30多家行业协会和相关市场主体的力量，组建了“供需形势分析评估组”，建立了农产品供需形势“闭门”会商制度，从去年7月起，以农业部市场预警专家委员会名义，每月定时、定点中国玉米、大豆、棉花、食用植物油、食糖5个品种的农产品供需平衡表，有效引导市场预期，熨平市场波动。

继续完善中国农业展望制度。于2016年4月20-21日召开2016中国农业展望大会，以农业部市场预警专家委员会名义《中国农业展望报告（2016-2025）》中文版和英文版，并派员参加FAOOECD《世界农业展望》的编制工作，初步形成了国内外联动的中国农业展望制度。

开展“镰刀弯”重点品种产销信息调研和。对“镰刀弯”地区调整种植结构的21个重点品种开展系统产销调研，调研结果将通过多种渠道于今年正月十五前对外。

在2015年启动第一批全产业链信息分析预警试点的基础上，进一步将试点品种扩展至马铃薯、花生、葵花籽、油菜籽、甜菜、糖料蔗，初步构建起覆盖14个品种、21个省（区、市）的全产业链信息分析预警团队。

价格形成立足保护农民“钱袋子”

推进玉米收储制度改革。农业部积极参与玉米收储制度改革协调机制相关工作，牵头负责研究测算玉米收储制度改革对农民收入的影响，分析研判玉米市场供需、玉米产业发展和2017年东北春耕生产形势，研究推进养殖业结构调整的具体措施，并配合财政部等部门统筹安排2017年东北农业财政支持政策，并在玉米收储改革部门协调机制框架下，负责辽宁省的改革督导落实。密切关注东北玉米市场收购形势和农民卖粮情况，先后多次赴主产区开展调研，并将有关情况及时报送国务院领导参阅。目前，玉米收储改革各项工作正在有条不紊推进，改革总体进展顺利，玉米改革后2016年东北农民收入评估也正在委托中国农科院农经所紧锣密鼓开展。

稳定和完善稻谷、小麦最低收购价政策。对稻谷、小麦最低收购价政策进行客观评估，坚持稳定农民收益与完善价格形成机制并重，在精心测算生产成本基础上，积极争取发改委、财政等部门连续三年稳定小麦最低收购价，连续三年基本稳定稻谷最低收购价。2016年早籼稻价格虽比2015年每斤略降2分钱，但主产区农民售价基本保持稳定，对农民收入影响不大，早稻面积还较2015年增加了30多万亩，农民种粮积极性基本稳定。

完善棉花、大豆目标价格试点。继续密切跟踪棉花、大豆目标价格改革试点，基本就三年试点期结束后目标价格补贴政策完善方向达成共识。同时，立足保护农民利益和产业效益，2016年经过努力争取，将棉花目标价格稳定在每吨18600元，将大豆目标价格稳定在4800元，棉花目标价格虽比2015年下降500元，但去年棉花亩种植成本同比下降50-100元，棉农收益能够保持基本稳定。

加法思维农业市场风险防范路径多

开展产销衔接试点。落实国务院有关部署，在河南延津县、永城市、滑县、临颍县、尉氏县开展小麦产销对接试点，在江西上高县开展水稻产销对接试点，鼓励生产者与加工厂等终端直接联系，开展订单销售，促进生产提质增效和产业融合发展。

开展“保险+期货”试点。支持辽宁、吉林、黑龙江开展玉米、大豆“保险+期货”试点，支持中国期货行业协会在大连开展了农业生产管理者期货知识培训，与证监会、保监会共同举办第五届风险论坛。在去年玉米市场环境下，参加“保险+期货”试点的辽宁、吉林种植户玉米价格最高能保到每斤0.80元，黑龙江大豆价格能保到每斤1.87元，不仅能保本，还有比较可观的盈利。推动完善农产品期货市场，研究推动白糖、豆粕期权交易和棉纱期货。支持大连商品交易所与农业部信息中心合作开展生猪价格指数编制与，为开展生猪指数期货交易奠定基础。

拎稳菜篮子推出都市现代农业样板区

为强化“菜篮子”市长负责制主体责任，全面落实“菜篮子”市长负责制，积极推动出台“菜篮子”市长负责制考核办法。

2016年5月，印发《农业部关于开展鲜活农产品调控目录制度试点工作的指导意见》，选择上海、武汉、合肥、河南三门峡、成都、重庆璧山区等6个市（区）开展试点。

2016年4月27-28日，在北京举办全国都市现代农业现场交流会，副总理出席并作重要讲话。会议主题鲜明、节奏紧凑、内容充实、交流深入，初步建立起45个大中城市的直接交流机制，得到与会代表的一致肯定。

积极指导和支持各地推进都市现代农业建设，北京、上海、成都等地分别召开了都市现代农业专题会议。为加快都市现代农业发展步伐、提升发展质量，拟重点打造和推出一批都市现代农业样板区，目前正在制定样板区评价标准体系。开展都市现代农业发展重大问题研究，“我国都市现代农业发展问题研究”已列入农业部2016年度重大问题调研课题，完成上报《我国都市现代农业发展问题研究》。

田头市场旺农产品冷链物流标准体系更健全

全面启动8个田头市场示范点建设，同时对已启动的30个田头市场示范点建设情况、做法和经验进行总结评估。启动农产品批发市场大数据平台建设运行方案制定工作，形成《农产品批发市场大数据平台建设运行方案》，制定了《农产品批发市场大数据平台工作方案》，加快推进平台建设工作。

与国家发改委等9部门联合印发《关于加强物流短板促进有效投资和城乡居民消费的若干意见》，与国家发改委等10部门联合印发了《关于加快棉花现代物流发展的指导性意见》，与商务部等11个部门联合印发了《关于加强公益性农产品市场体系建设的指导意见》，与交通运输部等10个部门联合印发了《关于稳步推进城乡交通运输一体化提升公共服务水平的指导意见》。与商务部等9部门联合印发了《国内贸易流通“十三五”发展规划》。成立农业部农产品冷链物流标准化技术委员会。建立农产品流通标准工作推进机制，提出了标委会委员建议名单，起草了《农业部农产品冷链物流标准化技术委员会章程》《农产品冷链物流标准体系表》，推动农产品冷链流通标准体系建设。

直面“滞销卖难”积极开展农产品营销促销工作

农业部启动“农商互联”工作，与商务部联合印发《关于开展“农商互联”工作的通知》，探索建立“互联网+农产品流通”新型农产品流通渠道，促进农产品流通方式变革。把握重点，围绕脱贫攻坚重点工作，支持农产品市场协会组织批发市场经销商到扶贫地区与产地开展产销对接，在湖南湘西州、宁夏平罗和固原、新疆阿克苏和石河子分别举办了现场产销对接活动，开展了湖南道县农产品、恩施马铃薯、黑龙江年货大集、新疆农产品北京交易会、洛川苹果、眉县猕猴桃、云南高原特色现代农业展示推介等20余场农产品推介活动，加强京津冀品牌农产品产销对接，为农民增收做出了积极贡献。有效解决了产区农产品销售，对促进特色农产品品牌培育，开拓销售渠道，保障农民增收，解决销区需求发挥了重要作用。