前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇大數據發展調研報告范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

大數據發展調研報告范文第1篇

從2004年開始，IBM每隔兩年一次《全球CEO調研報告》，至今已歷經十個。2012年《IBM全球CEO調研報告》調研的規模最大，被訪問的CEO人數從2004年的456人增加到今年的1709人，范圍遍及全球64個國家和地區的18個行業，其中大中華區有102位CEO參與了本次調研。

三大制勝之道，把握互聯機遇

近些年，移動互聯網和社交媒體應用的興起，徹底改變了人與人、人與企業、企業與企業之間的溝通方式。隨著物聯網、傳感網絡將物理系統與社會系統越來越緊密的連接在一起，互聯經濟開始滲透到工業生產、商業流通、社會管理等各個領域。互聯經濟是指源于數字化、社會化媒體、移動化的相互融合所產生的新型經濟模式，已經成為在全球范圍內影響社會、組織以及經濟變革的重要因素。

IBM大中華區全球企業咨詢服務部資深合伙人趙麗芳表示：“互聯經濟的興起必將迅猛而深刻地改變商業世界的競爭態勢乃至游戲規則，而對互聯經濟擁有清晰認知，把握互聯經濟特點，抓住互聯經濟機遇，則是中國企業在新一輪市場競爭中制勝的關鍵。”在這次調研中，全球CEO們普遍認為，互聯經濟形勢下企業未來可持續的經濟價值將主要來源于人力資本、客戶關系以及產品和服務創新。基于對全球和中國參與調研的CEO觀點的分析總結，IBM對于中國企業未來的發展提出了三項主要建議：

? 以價值體系激勵員工。互聯經濟時代，企業通過社會化媒體等方式為員工協作、創造價值提供新的機會和方式，這就要求企業的組織管理模式更為開放。而在嚴格的管理與組織開放之間取得平衡是企業面臨的首要問題。調研發現，績優企業的CEO更加傾向于組織的開放性，更愿意以鼓勵協作的方式來管理組織，并通過價值體系來激勵員工，而不僅僅是用規章制度來約束員工需要企業建立共同的信念。同時，企業的管理者還需要充分運用互聯技術建立真正有價值的員工網絡，并提供有效工具和途徑鼓勵員工進行協作創新，從而培養能夠應對未來挑戰、實現企業未來戰略的企業領導者和員工。

? 以個贏得客戶。互聯經濟時代，客戶與企業交互的方式發生了根本變化，企業了解客戶、贏得客戶、服務客戶的模式相應也發生了根本變化。新模式的關鍵，在于將每一個客戶當做獨特的個體對待，而核心能力是在“大數據”時代獲取并挖掘客戶數據，形成業務洞察，并快速采取行動，從而推動企業創造價值。調研發現，績優企業應用數據的能力比績效不佳的企業高一倍左右。因此企業需要高度重視對于“大數據”能力的構建和增強，讓數據成為企業洞察客戶的關鍵資源。同時需要改造企業與客戶交互的機制和渠道，通過移動互聯技術，提供可訂制化的貼身客戶體驗，以便對于客戶的個性化需求進行快速響應。

? 以伙伴關系促進創新。互聯經濟形勢下，企業將不可避免地更多地采用與外部合作伙伴協作創新的模式，來提升自身的市場競爭能力。在調研中IBM了解到，未來三到五年中，68%的績優企業將為了創新而進行業務和技術整合，48%的績優企業計劃進入新的行業，37%的績優企業預期獲得新的收入來源，這些數字都遠遠高于業績不佳的企業。通過合作來促進創新，需要企業從應用新的移動互聯技術方面出發，改變與合作伙伴傳統的協作方式。同時，在企業內部的每一層都需要培育和鼓勵合作，打破協作界限，探索創新型的合作關系，從而實現在跨行業領域的突破發展。

五大特征，體現中國企業發展的新訴求

本次CEO調研共面訪了102位大中華區企業CEO，其中包括大陸企業CEO 67人。通過對比中國企業與全球企業的觀點，能夠總結出中國企業在未來發展訴求方面的五大特點：

? 在大多數領域，中國CEO與全球CEO的認識是同步的，個別領域甚至有趕超之勢。例如，在通過大規模投資提升大數據洞察能力的意愿方面，中國CEO甚至超過全球的平均水平，這也充分反映出中國企業在提升自身競爭實力方面的迫切性。

? 中國企業對于宏觀經濟保持高度關注，而對于技術因素的重視程度則不如國外企業。中國CEO們對于宏觀經濟的期待可以理解為目前中國經濟尚處于一個非常關鍵的轉型期，但是似乎對于科技帶來的機遇和挑戰存在認識不足，與國外CEO將科技因素列為互聯經濟下企業發展的最重要外部因素相比，有明顯差距。

? 相對比國外同行，中國CEO們在變革組織結構、治理模式、外部協作、領導團隊等方面有著更強的意愿。在未來三到五年中，計劃對以上領域進行變革的中國企業，按比例比全球同行要高35%，體現出中國企業蒸蒸日上的特有活力。變革的意識和能力是企業發展轉型的關鍵，因此中國企業總體上對未來仍呈現樂觀的發展態勢。

? 中國企業特別關注全球化。在定義CEO的成功特性時，60%的中國CEO選擇了“全球思維”，高于全球平均48%的水平。數位中國CEO都將全球化列為自己企業面臨的最大的機遇和風險。這表明中國企業正處在“走出去”的關鍵時期。

大數據發展調研報告范文第2篇

一、文字

為什么會有Web1.0到Web2.0的質變？因為數據是具有實時性和動態性的。實時性是指數據與每個人如影隨形，動態性是指它們又會匯總成大數據。搜索引擎的出現正逢其時，使Web端的大數據有了入口。而文字搜索是其最好的體現。

直到今天，互聯網文字內容依然是Web的核心。博客、輕博客、微博都是以文字為主，圖片為輔的新媒體。他們所產生的大數據都會被大數據時代中的創業者拿來做語義分析，由此自動生成精品內容，被智能地推送至對他們感興趣的“粉絲”面前。

二、圖片

與傳統搜索引擎搜索圖片的方式不同，在大數據時代，搜圖會變得更加人性化。以圖搜圖和畫輪廓找圖將成為這個時代的未來。而展現圖片形式的最好方式就是Pinterest。

Pinterest相當于一個裝滿圖片的大數據庫，時刻準備著接受外來應用的調用，各種圖片通過這些形形的應用被分享到世界各地。

三、聲音

科大訊飛的“訊飛語點”號稱中文版的Siri。這個軟件收集用戶聲音，然后同步到海量的語義分析大數據庫中進行查找與匹配。

例如你說：“我想吃漢堡。”“訊飛語點”將這句話上傳至云端進行語義分析，接著你就會收到各種漢堡店信息，“想吃漢堡”成為現實。

四、視頻

大數據時代的創業者不會放棄視頻業務。不過他們不再做傳統的視頻業務，而是視頻的精準廣告推薦與數據分析。這里數據涵蓋面很大，只要有需求，就能成為數據并被利用。如分析一部在線電影的受眾群體，然后投放該群體感興趣或不反感的廣告。

五、郵件

由谷歌Gmail掀起的大容量郵箱“運動”，催生起了云計算產業。這種大數據存儲方式打破了傳統存儲技術，使大數據能在沒有被破壞的情況下“打碎”，并存儲在世界任何地方的小服務器上。這就改變了整個服務器行業，使人人都能使用大數據存儲。

六、IM

拿騰訊來說，大家有沒有想過騰訊一天要處理多少條離線信息？如此多的用戶，如此大的信息流對騰訊平臺而言價值何在？不妨試想一下，騰訊有一個大數據監控中心，它能抓取每天6億多用戶的聊天內容，從聊天內容中采集到熱門話題、熱門商品、時事熱點……各行各業都逃不出騰訊的“魔掌”。如此一來，騰訊想要殺向某個行業，就會所向披靡，勢如破竹。

七、電商

前不久“淘寶指數”正式上線，用戶通過該服務清晰地看到自己想要對比的數據，從而得出一個最理想的購買決策。比如夏天了，想要買條裙子，去淘寶指數看一下最近很火的“超級小短裙”，會嚴肅地看到很多結論：男人是搜索的主力，女人是購買的主力；天枰座與天蝎座對這一服飾最感興趣，廣東人民對這種產品最有感情。擁有如此大數據的平臺，淘寶只做渠道顯然比做源頭收益更大。

大數據發展調研報告范文第3篇

通過數據收集和數據挖掘，人們發現：颶風來臨時人們更喜歡草莓味的蛋撻；周五下午為孩子購買紙尿褲的年輕父親，也更愿意為自己買上一兩聽啤酒；下午四點加油的司機，接下來更傾向于到附近商場購物或到餐館用餐……如此毫不相干的兩件事，因為“大數據”而串聯起來，人們從中尋找到了從未有過的商機，這不禁讓人興奮不已。

“大數據”已如潮水般淹沒一切，教育也不能幸免。也許教育是“大數據”最后開發的“處女地”，最有潛在價值的“金礦”。這也導致當下無數IT公司紛紛涉足教育，希望可以分得一杯羹。

就教育而言，筆者以為，單一的數字還稱不上是數據。教育數據應是在數字基礎上綜合考察學生家庭背景、努力程度、學習狀態及智力水平等相關“元數據”的基礎綜合而形成的。

數據、大數據，很熱、很燙。對以人文見長的不少教師群體，被數據包圍，被圖標困擾，內心焦躁不安，往往不知從何下手。當下能真正采集到大數據，并實際作用于教育，提高或改進教學的案例，可以說是鳳毛麟角，少得可憐。究其根本原因，還在于學校或區域缺乏一體化整體解決方案，各自為政，至多就是一個個數據孤島。

沒有數據收集，教育的信息化也就是說說而已，更不要奢談教育的現代化。當今基礎教育的現實情況是，不少人已經意識到收集數據的重要性，但遠遠沒有達到，把數據收集與歸納分析作為學校和單位主管判斷問題與決策的依據，更沒有去追溯基于問題或項目研究的數據是否過程中全面、全體和全程的數據。不少所謂的調研報告不過是按需抽樣的數據分析，未必真正反映真實的問題。對這樣的傾向，務必引起重視，否則，不全的數據，得出小眾的結論，在大眾群體中推廣有可能會出現意想不到、甚至完全不可控的結局，這都是不完整數據惹的禍。

對學校教育，我們希望在校園內能實現全面、全體、全程的數據收集。未來的教育必定走向個性化與定制化，分層跑班成為常態。學校里不同教師有不同秉好，專業上有各自獨特擅長的領域；每個學生有不同的家庭背景、不同的知識儲備，完全不一樣的思維特質，對不同類型的教師有不一樣的偏好；學校每天同時會開設不同的課程；學校教室與功能室在同一時間會呈現完全不同的狀態，譬如有的教室是教師在上課，有的教室空著，原來是學生到操場上體育課去了；有的實驗室在做實驗，有的實驗室正滿足學生的專題研究之用；實驗室中，不同的器材也處于不同的狀態，有的器材正在使用中，有的器材處于閑置狀態，或者雖然使用，但有多套同樣的設備可供下一組繼續開展研究所用，包括像化學藥劑使用后，我們更想知道藥瓶留存量是否能滿足下一組實驗所需，或者藥劑什么時候到期，要提醒及時更換等。每一件體育設施、每一套桌椅、每一次學生用餐的菜品餐盤選擇等都有自己獨一無二的數據記錄。

有了海量數據的記錄和分析，就可以真切了解學生的需求，讓教育從“漫灌”走向“滴灌”，就可以為每一位學生畫像，預測他的未來和發展。

大數據發展調研報告范文第4篇

【摘要】基于網站、社交網絡媒體、個人移動媒體、客戶端等匯集下的大數據，可以更精確和有效地確立目標消費者、把握信息傳播渠道、創作廣告信息類型、預估廣告傳播效果，實現廣告傳播的最大效能。

關鍵詞 大數據 廣告 精確傳播

著名廣告大師約翰·沃納梅克曾經說過：我知道我的廣告費有一半浪費了，但遺憾的是，我不知道是哪一半被浪費了。事實上，如何提高廣告經費使用的效率，一直是困擾廣告行業的一大難題，甚至被譽為廣告界“哥德巴赫猜想”。不過，隨著人類社會數字化生活的深入發展，人們在網站、社交網絡媒體、個人移動媒體、客戶端等數字化生活空間，都會留存下大量的、類型多樣的數據，而對這些大數據的整合、分析，可以作用于拉斯韋爾描述傳播過程的“5w”模式——誰（Who）、說什么（Say what）、通過什么渠道（In which channel）、向誰說（To whom）、取得什么效果（With what effect）中的各個環節，促進了廣告變革的可能，并有助于廣告更為精確、有效地傳播，實現廣告傳播的目的。

一、大數據與目標消費者的有效洞察

廣告并不只是廣而告之，而是針對目標消費者的信息傳播。市場細分以及運用市場調查的方法對被訪者的年齡、性別、職業、收入以及對產品的消費行為等的調查，可以形成調查樣本具象性的用戶形象。不過，由于市場調查無法覆蓋所有的目標消費者，以及對用戶具體行為軌跡等信息的收集極為困難，這使得運用市場調查的方法對目標消費者的洞察的準確性尚存很大的不足。

而大數據對目標消費者洞察的精確性有了進一步發展的可能。由于用戶在網上的行為都會被記錄成數據，比如，在百度等搜索引擎中，你的興趣、關注點會被記錄成數據；在微博等社交平臺上，你的人際關系、情緒表達會變成數據；而在淘寶等電商網站里，你的消費習慣、品牌偏好同樣會以數據的方式留存下來。事實上，在互聯網中，通過捕捉和鎖定用戶的ID，追蹤他在數字生活空間（包括電子商務類，新聞類，社交網站類等）中的行為軌跡，從而獲得大量該用戶的碎片化數據。通過從時間維度上獲得生命有機體活動的信息的持續呈現，從空間上獲得多角度、多層次信息的交叉復現，通過關聯整合，可以鏡像出消費者的“畫像”以及人際關系、興趣愛好、消費需求等生活形態。而對眾多目標消費者形象的捕捉，有助于精確地洞察到目標消費者的消費形象和消費行為，有助于針對性地進行廣告訴求和傳播。

已經有公司運用大數據手段去洞察消費者以服務于廣告主，比如集奧聚合（簡稱GEO）。GEO 通過強大的數據挖掘技術，對網民進行連續追蹤與實時分析，形成了多份諸如18-25 歲互聯網用戶護膚品關注洞察等的研究報告，這些洞察研究報告的角度是全新的：既有目標用戶的年齡、性別、收入、家庭情況、興趣偏好等基本屬性，也有全網瀏覽行為數據、搜索行為數據、購物行為軌跡、觸媒習慣和受眾購物心理趨勢等行為洞察，還有競品洞察和媒體洞察。這種基于大數據產生的、具有精確性特征的專業性調研報告，對相對全面地了解目標消費者，具有極高的參考和應用價值。

二、大數據與傳播渠道的有效投放

有效的傳播渠道是實現廣告傳播目的的前提和基礎。沒有有效的傳播渠道，再有藝術性和銷售力的廣告信息也會無法到達目標消費者那里，自然，廣告傳播的目的也就無從談起。從此種意義上說，廣告傳播過程中最有價值和意義的，不是廣告信息，而是媒介通道。

傳統的廣告傳播渠道主要是通過市場調查的方式獲得受眾接觸信息的媒介，并運用媒介組合等方式選擇媒體，進行“一對多”的大眾傳播。而在大數據時代，則在鎖定和追蹤目標消費者接觸媒介的類型和時空的過程中，適時推送和投放，進行“一對一”式投放與實時營銷（Real-Time Marketing）。于是，基于目標消費者接觸媒介的一種新的廣告傳播模式——RTB（Real Time Bidding）應運而生。

RTB（Real Time Bidding）實時競價廣告，是一種基于互聯網大數據背景下的新型廣告投放和購買模式，它利用第三方技術在數以萬計的網站上針對每一個用戶的展示行為進行評估以及出價。RTB 廣告模式主要包括四個平臺，以廣告交易平臺（AD Exchange）為核心，連接著為廣告主和廣告機構服務的需求端平臺（DSP），提供廣告位與媒體資源的供應方平臺（SSP），以及分析海量數據的數據管理平臺（DMP）。

當用戶瀏覽一個網頁時，SSP 平臺會迅速向Ad Exchange 平臺發送用戶訪問的訊號，Ad Exchange 平臺隨后將信息發送給所有DSP 平臺，DSP 平臺通過DMP 對該廣告位信息進行分析匹配，再結合廣告主的需求決定是否出價，出價多少，以及提供什么樣的廣告創意。最終由Ad Exchange平臺通過競價做出決定，價高者獲得廣告展示機會，并被目標用戶看到。從請求到完成投放，整個過程會在100毫秒內完成。簡而言之，RTB 購買的不是廣告位，而是用戶。

RTB 廣告改變了以往廣告購買媒介資源的模式，直接將“目標受眾”推送到廣告主面前，根據廣告主的需求選擇合適的目標消費人群，實現廣告的精確投放。這種模式也確保廣告主的每一次投放都是有針對性的，都是基于大數據對目標受眾的分析。同時，消費者看到的廣告也正是他所需求的產品或服務，這種雙向的良好循環也會進一步提升廣告傳播的效果。

三、大數據與廣告信息的個性化定制

在碎片化加劇的數字時代，內容營銷受到了越來越多的關注。Econsultancy 和Adobe 的《季度報告：2013 年數字媒體趨勢》的報告對來自世界各地的廣告客戶進行了調研，其中39%的受訪廣告客戶認為內容營銷是第一重要的數字營銷策略，而2012 年這一數字還只有29%。

內容營銷最重要的就是必須要找到觸動消費者內心關注的興奮點，從而刺激消費者的消費沖動，因此廣告內容必須是與目標消費人群息息相關的。而在大數據時代，通過對數據的分析可以精確定位目標消費者，為內容營銷提供良好的技術支持。用戶瀏覽網頁，搜索，在線購物，微博等等的行為都會以數據的方式記錄下來，真實還原出用戶的興趣愛好、人際關系、消費需求等特征，根據用戶的關注點以及需求個性化定制廣告內容更能引起消費者的關注，刺激消費者購買行為的產生。同時，在互聯網時代，好的廣告內容可以依靠自己的魅力，抓住用戶心理，吸引網絡上的無數用戶主動轉發、分享，從而在互聯網上迅速傳播。

Facebook 已經開始采用這種新的模式打造自動廣告，運用大數據技術，滲透到廣告的創意環節，TBG Digital，Triggit 等Facebook 的廣告客戶只需將數萬張產品照片上傳至數據庫，當用戶出現在Facebook后，系統會根據用戶的性別、地域等自然屬性以及興趣愛好、消費需求等社會屬性，自動生成一則與目標用戶高度契合的廣告。這種根據消費者特征定制的個性化廣告，更加符合消費者實時的接受心理，從而創造出一種更加舒適的接受體驗，有效提升廣告的傳播效果。Facebook正是通過大數據的運用，助力廣告主實現個性化廣告內容的傳播。而這種廣告模式也使Facebook 成為在線廣告的重要競爭對手，給其他廣告平臺施加了極大壓力。

四、大數據與廣告效果的精確評估

在傳統的廣告中，廣告傳播的效果難以直接統計或預算，因為傳統廣告采用的是點對面的傳播模式，廣告是否對消費者產生影響，是否能刺激消費者購買產品或服務，都因為缺乏數據支撐和量化因素，而變得難以統計和衡量。廣告的傳播主要是為了擴大品牌的影響力，并不能與銷售結果直接掛鉤。而在大數據環境下，全體數據取代隨機樣本，為廣告效果的及時反饋和精準評估提供了技術支持。

廣告業界對互聯網廣告效果評價指標主要是點擊率（Click-through Rate）和轉化率(Conversion)。點擊率是互聯網廣告最基本、也是最直接最有說服力的量化指標，它可以反映廣告對用戶的吸引程度，是否能抓住用戶心理。而轉化率是指受廣告影響而產生的用戶購買、注冊或者信息需求，與廣告的銷售效果直接掛鉤。

大數據環境下，用戶的每一個行為都被數據化，從廣告展示到用戶購買，對這一系列的數據進行有效分析，可以精確核算出廣告投入總量的效果轉化率。同時，利用大數據技術還可以分渠道對廣告效果進行評估，通過數據集合和數據挖掘，計算不同媒介渠道的效果貢獻。舉例來說，用戶可能先看到門戶網站的展示廣告獲得了產品信息，接著到搜索引擎進行產品信息搜索，然后通過搜索進入品牌官網，或者通過搜索直接到電商網站下單購買。大數據平臺因為記錄和追蹤著用戶的每一步行為，所以能夠通過步驟分解和數據分析，給出每個步驟中各個媒介渠道的廣告效果的精準評估。①同時對比廣告內容和最終的銷售數據還可以分析出哪些產品

關鍵詞 、哪一類型的廣告更容易抓住用戶的興奮點，從而通過調整廣告的各種參數設置，如受眾標簽、地域、廣告素材等，以及媒介資源的選擇對廣告投放過程實時優化、調整，減少無回報的廣告預算。eBay 就是通過數據挖掘，精確計算出廣告中的每一個關鍵字為公司帶來的回報。通過對廣告投放的優化，2007 年以來eBay產品銷售的廣告費降低了99%，而頂級賣家占總消費額的百分比卻上升至32%。②通過大數據技術，可以有效幫助廣告主實時優化廣告傳播策略，提升投資回報率。

結語

依靠大數據技術，廣告從目標消費者的精確定位、投放過程的精確控制、個性化的廣告內容以及廣告效果的及時反饋四個方面，實現了廣告的精確傳播。與傳統廣告傳播強調創意以及覆蓋廣度不同，大數據環境下的廣告傳播是以技術為驅動、以海量數據為基礎，打造與目標消費者高度契合的個性化廣告。在大數據時代，“受眾”高舉著“用戶”的大旗，顛覆了傳統廣告傳播“以媒體為中心”的理念，開始了“以受眾為中心”的投放和購買模式。未來的世界必然是數據的世界，廣告想要擁有更好的傳播效果，必須對數據做出強有力的回應。

參考文獻

①張輝鋒、金韶，《投放精準及理念轉型——大數據時代互聯網廣告的傳播邏輯重構》[J]《. 當代傳播》，2013（6）

②李國杰、程學旗，《大數據研究：未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域——大數據的研究現狀與科學思考》[J].《中國科學院院刊》，2012（6）.

大數據發展調研報告范文第5篇

盯緊農時農作物種植意向早知道

農業部市場與經濟信息司加強了價格監測工作，研究編制“農產品批發價格200指數”。按時相關數據產品，編發農產品批發市場日報224期、國內外農產品市場動態44期、最低收購價監測34期；圍繞市場熱點問題及時開展跟蹤分析，及時向國務院辦公廳上報《2016年主要“菜籃子”產品價格變化情況》《近期生豬蔬菜生產供應及價格總體形勢》等信息。組織開展早稻、小麥、油菜籽、棉花和玉米的成本收益調查工作。為做好玉米臨儲制度改革，在遼寧開展督察調研，形成《關于遼寧省玉米收儲及土地經營權流轉情況的調研報告》，同時調查會商形成《2016年東北地區玉米種植成本情況》，對東北地區玉米成本作了全面、詳細的測算。緊密結合農業種植結構調整這條主線，緊盯關鍵農時，及時調度農作物種植意向和早稻、春小麥、夏糧及全年糧食生產情況。

數據共享首發中國農產品供需平衡表

2016年，農業部印發了《以消費需求為導向的生豬全產業鏈數據監測試點工作方案》，在北京和重慶啟動了試點工作。開展農業農村大數據試點示范，印發了《農業農村大數據試點方案》，在全國21個省區開展試點，探索涉農數據共享、單品種大數據建設、市場化建設運營機制以及大數據應用的機制和模式。組織開展主要農產品數據指標體系的梳理和完善，初步完成糧、棉、油、糖等重要農產品全產業鏈監測統計指標體系設計。

組織研建了中國農產品供需分析模型系統（CAPES），整合30多家行業協會和相關市場主體的力量，組建了“供需形勢分析評估組”，建立了農產品供需形勢“閉門”會商制度，從去年7月起，以農業部市場預警專家委員會名義，每月定時、定點中國玉米、大豆、棉花、食用植物油、食糖5個品種的農產品供需平衡表，有效引導市場預期，熨平市場波動。

繼續完善中國農業展望制度。于2016年4月20-21日召開2016中國農業展望大會，以農業部市場預警專家委員會名義《中國農業展望報告（2016-2025）》中文版和英文版，并派員參加FAOOECD《世界農業展望》的編制工作，初步形成了國內外聯動的中國農業展望制度。

開展“鐮刀彎”重點品種產銷信息調研和。對“鐮刀彎”地區調整種植結構的21個重點品種開展系統產銷調研，調研結果將通過多種渠道于今年正月十五前對外。

在2015年啟動第一批全產業鏈信息分析預警試點的基礎上，進一步將試點品種擴展至馬鈴薯、花生、葵花籽、油菜籽、甜菜、糖料蔗，初步構建起覆蓋14個品種、21個省（區、市）的全產業鏈信息分析預警團隊。

價格形成立足保護農民“錢袋子”

推進玉米收儲制度改革。農業部積極參與玉米收儲制度改革協調機制相關工作，牽頭負責研究測算玉米收儲制度改革對農民收入的影響，分析研判玉米市場供需、玉米產業發展和2017年東北春耕生產形勢，研究推進養殖業結構調整的具體措施，并配合財政部等部門統籌安排2017年東北農業財政支持政策，并在玉米收儲改革部門協調機制框架下，負責遼寧省的改革督導落實。密切關注東北玉米市場收購形勢和農民賣糧情況，先后多次赴主產區開展調研，并將有關情況及時報送國務院領導參閱。目前，玉米收儲改革各項工作正在有條不紊推進，改革總體進展順利，玉米改革后2016年東北農民收入評估也正在委托中國農科院農經所緊鑼密鼓開展。

穩定和完善稻谷、小麥最低收購價政策。對稻谷、小麥最低收購價政策進行客觀評估，堅持穩定農民收益與完善價格形成機制并重，在精心測算生產成本基礎上，積極爭取發改委、財政等部門連續三年穩定小麥最低收購價，連續三年基本穩定稻谷最低收購價。2016年早秈稻價格雖比2015年每斤略降2分錢，但主產區農民售價基本保持穩定，對農民收入影響不大，早稻面積還較2015年增加了30多萬畝，農民種糧積極性基本穩定。

完善棉花、大豆目標價格試點。繼續密切跟蹤棉花、大豆目標價格改革試點，基本就三年試點期結束后目標價格補貼政策完善方向達成共識。同時，立足保護農民利益和產業效益，2016年經過努力爭取，將棉花目標價格穩定在每噸18600元，將大豆目標價格穩定在4800元，棉花目標價格雖比2015年下降500元，但去年棉花畝種植成本同比下降50-100元，棉農收益能夠保持基本穩定。

加法思維農業市場風險防范路徑多

開展產銷銜接試點。落實國務院有關部署，在河南延津縣、永城市、滑縣、臨潁縣、尉氏縣開展小麥產銷對接試點，在江西上高縣開展水稻產銷對接試點，鼓勵生產者與加工廠等終端直接聯系，開展訂單銷售，促進生產提質增效和產業融合發展。

開展“保險+期貨”試點。支持遼寧、吉林、黑龍江開展玉米、大豆“保險+期貨”試點，支持中國期貨行業協會在大連開展了農業生產管理者期貨知識培訓，與證監會、保監會共同舉辦第五屆風險論壇。在去年玉米市場環境下，參加“保險+期貨”試點的遼寧、吉林種植戶玉米價格最高能保到每斤0.80元，黑龍江大豆價格能保到每斤1.87元，不僅能保本，還有比較可觀的盈利。推動完善農產品期貨市場，研究推動白糖、豆粕期權交易和棉紗期貨。支持大連商品交易所與農業部信息中心合作開展生豬價格指數編制與，為開展生豬指數期貨交易奠定基礎。

拎穩菜籃子推出都市現代農業樣板區

為強化“菜籃子”市長負責制主體責任，全面落實“菜籃子”市長負責制，積極推動出臺“菜籃子”市長負責制考核辦法。

2016年5月，印發《農業部關于開展鮮活農產品調控目錄制度試點工作的指導意見》，選擇上海、武漢、合肥、河南三門峽、成都、重慶璧山區等6個市（區）開展試點。

2016年4月27-28日，在北京舉辦全國都市現代農業現場交流會，副總理出席并作重要講話。會議主題鮮明、節奏緊湊、內容充實、交流深入，初步建立起45個大中城市的直接交流機制，得到與會代表的一致肯定。

積極指導和支持各地推進都市現代農業建設，北京、上海、成都等地分別召開了都市現代農業專題會議。為加快都市現代農業發展步伐、提升發展質量，擬重點打造和推出一批都市現代農業樣板區，目前正在制定樣板區評價標準體系。開展都市現代農業發展重大問題研究，“我國都市現代農業發展問題研究”已列入農業部2016年度重大問題調研課題，完成上報《我國都市現代農業發展問題研究》。

田頭市場旺農產品冷鏈物流標準體系更健全

全面啟動8個田頭市場示范點建設，同時對已啟動的30個田頭市場示范點建設情況、做法和經驗進行總結評估。啟動農產品批發市場大數據平臺建設運行方案制定工作，形成《農產品批發市場大數據平臺建設運行方案》，制定了《農產品批發市場大數據平臺工作方案》，加快推進平臺建設工作。

與國家發改委等9部門聯合印發《關于加強物流短板促進有效投資和城鄉居民消費的若干意見》，與國家發改委等10部門聯合印發了《關于加快棉花現代物流發展的指導性意見》，與商務部等11個部門聯合印發了《關于加強公益性農產品市場體系建設的指導意見》，與交通運輸部等10個部門聯合印發了《關于穩步推進城鄉交通運輸一體化提升公共服務水平的指導意見》。與商務部等9部門聯合印發了《國內貿易流通“十三五”發展規劃》。成立農業部農產品冷鏈物流標準化技術委員會。建立農產品流通標準工作推進機制，提出了標委會委員建議名單，起草了《農業部農產品冷鏈物流標準化技術委員會章程》《農產品冷鏈物流標準體系表》，推動農產品冷鏈流通標準體系建設。

直面“滯銷賣難”積極開展農產品營銷促銷工作

農業部啟動“農商互聯”工作，與商務部聯合印發《關于開展“農商互聯”工作的通知》，探索建立“互聯網+農產品流通”新型農產品流通渠道，促進農產品流通方式變革。把握重點，圍繞脫貧攻堅重點工作，支持農產品市場協會組織批發市場經銷商到扶貧地區與產地開展產銷對接，在湖南湘西州、寧夏平羅和固原、新疆阿克蘇和石河子分別舉辦了現場產銷對接活動，開展了湖南道縣農產品、恩施馬鈴薯、黑龍江年貨大集、新疆農產品北京交易會、洛川蘋果、眉縣獼猴桃、云南高原特色現代農業展示推介等20余場農產品推介活動，加強京津冀品牌農產品產銷對接，為農民增收做出了積極貢獻。有效解決了產區農產品銷售，對促進特色農產品品牌培育，開拓銷售渠道，保障農民增收，解決銷區需求發揮了重要作用。