如何完善新农村建设中

内容摘要：建设新农村是全面建设小康社会的重要基础和保障，目前中国农村物流水平低于城市，而物流是实现城市支持农村，农产品进入城市的重要渠道。因此，加强和完善农村物流体系是当前新农村建设的必然要求。 　　关键词：新农村建设 农村物流 　　 　　在国的物流成本远高于欧美国家，在农村尤为严重，这种状况影响农民收入的增长。2006年的中央“一号文件”，第一次把“加强农村现代流通市场体系建设”写了进去：让现代流通业进入农村，“以工促农，以城带乡”，实现工业反哺农业，城市支持农村。促进农村的商业流通被列为新农村建设的有效方式。 　　 　　新农村建设的内涵 　　 　　新农村建设的内涵十分丰富，既包括物质和精神文明，也包括农村政治发展，是一项宏伟巨大的工程。 　　新农村建设的首要任务是发展农村经济，推进农业现代化，壮大农村产业基础。优化农村产业结构，转移农村富余劳动力，核心是增加农民收入。为此，政府把培养有文化、懂技术、会经营的新型农民，提高农民的整体素质，作为发展农村经济的基础工程来抓。新农村建设要为广大农民普遍地过上小康生活和富裕生活铺平道路。不但不要让农民为生活发愁，而且还要让广大农民能够像市民一样拥有洁净方便的自来水、清洁的燃料、整洁的厨房、舒适方便的卫生条件和平坦的道路。大力发展社会主义先进文化，在农村加强精神文明建设，弘扬中华传统美德，着力构建与时代相适应的和谐农村。改善农村的整体面貌，加强农村道路、通信、电网、饮水、沼气、垃圾收集处理等方面的建设。据粗略估计，目前我国农民占用的宅基地相当于全国城市建成区面积的3倍。通过乡村建设规划，宅基地整治，不但可以节约和集约使用土地，而且可以为广大农民创造更加优美的生产和生活环境。提高乡村治理水平，推进乡镇体制改革，进一步完善村民自治，调动广大农民参与农村建设积极性，确保新农村建设取得实效，农民得实惠。 　　社会主义新农村建设是缩小城乡发展差距，实现农村工业化和城市化的一项重要战略举措，是全面建设小康社会的重要基础和保障。建设社会主义新农村，必须发展现代农业。而当前推进农业产业化、改善农村整体面貌等都涉及到一个问题，那就是渠道问题。即农村物流问题，因此，必须完善我国当前的农村物流体系来支持新农村建设。 　　 　　发展农村物流对新农村建设的作用 　　 　　现代物流的内涵非常丰富，从纵向看涉及运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理以及为上述各个环节提供装备和配套服务的诸多领域，其本身就是一个庞大的系统；从横向看物流服务是一个几乎涉及国民经济各个方面的，跨地区、跨行业、跨部门的基础性产业，具有强大的经济渗透带动效应。因此，发展农村现代物流，能够带动农村基础设施建设，促进相关技术的革新和改造；能够带动农村信息化建设，提高农村信息化水平；有利于促进农村经济产业结构、物流相关企业组织结构的调整；能够促进和带动高效的农业社会化服务体系的建设和完善，提高农村市场流通的现代化水平；有助于降低和分散农民经营风险；推动农村市场流通领域的现代化，提升为农民服务的质量水平。 　　 　　当前我国农村物流存在的问题 　　 　　农村物流基础设施落后。农产品的生产季节性强，鲜活量多，不易储藏运输，这就对农村物流基础设施提出了更高的要求。我国农村路网和运输服务体系起点较低，目前仍有近4万个建制村不通公路，近1万个乡镇、30多万个建制村不通沥青水泥路；农村公路中四级和等外路占将近九成，砂石路占七成以上，许多地区缺桥少涵、晴通雨阻，农村公路的覆盖能力、技术状况和管理水平等都不能适应建设社会主义新农村的需要。　农村物流信息化程度低。信息化建设在很大程度上促进了经济和社会发展，但由于地区经济发展不平衡和国家整体实力缺乏，在广大的农村并未真正开始信息化建设。目前，我国在广大农村地区建立起了无线电视网络和广播电话系统，但是他们所能提供的信息相对有限，而且范围比较狭窄。因此，农民在开展生产过程中，还非常缺少有效的信息支持，这在一定程度上导致了当前农村经济增长缓慢。 　　农村物流分散。目前，我国农产品的生产经营主要是由大量的农户进行的。这些农户的生产零星分散，经营规模小，专业化程度低，因其分布地域广泛，导致农村物流的分布面广、物流服务对象的数量庞大，物流规模普遍较小。一方面，物流服务对象绝大部分是千千万万的个体农户，数量庞大；另一方面，具体每家每户，其物流规模却又很小。由于农村物流的分散性，使得农村物流服务的地域范围必然扩大，这将对支持物流的信息系统提出更高和更特殊的要求。 　　农村物流人才短缺。物流人才是全国短缺人才之一，据估算，到2010年，高级物流人才需求量约为20-30万，加上中级、初级物流人才数量很大。而我国农村物流的人才更加匮乏，从而制约我国农村物流的发展。 　　总之，当前我国农村物流的不足严重影响了当前社会主义新农村建设，由此，我们必须采取措施，构建与新农村建设相适应的新型农村物流。 　　 　　建构新农村物流体系的措施 　　 　　如何有效地发挥好物流这一现代经济核心的作用，加大物流扶助力度，更好地为新农村建设服务已迫在眉睫。针对现有农村物流体系存在的问题，应采取如下措施： 　　加强农村物流基础设施建设。我国农村物流水平的提高，需要良好的基础设施的支撑，公路运输是广大农村地区最基本的运输方式，直接影响农民增产、增收和农村生产、生活条件的改善，是解决“三农”问题的重要前提和基础条件。加快农村客货场站基础设施建设，大力发展农村客运，努力提高农村客运网络的通达深度和覆盖密度，已经成为“十一五”期间道路运输发展的重要政治任务。 　　加强农村信息化建设。各基层政府要着手建立为农产品交易提供平台的农网；为农民、基层的信息服务站、市场需求者之间提供信息交流的平台。加强广播、电台、电视、电话、邮电等基础设施的建设将更切合实际；现在农村的电视普及率已达到90%以上，农户电话（含移动电话）的普及率也达到了60%。电话的作用已经为人们所接受，电话可在信息的交流与传播中发挥独特的作用。安吉县已率先对农村实行了121免费查询服务。但这仅仅是为农民服务的一个方面，也可以在电视上请专家在线解答农民的各种问题，农民朋友们有什么问题就可以进行适时的咨询。 　　组建多元物流模式。农户自产自销，不仅成本高，而且由于不了解市场状况，往往失利。国际上通行两种农产品物流形式。一是农民组成合作社，专门从事运销。丹麦、新西兰、澳大利亚是典型。这相当于生产企业自营物流。二是由经纪人或代理商同第三方物流签订合同，由专业的物流公司从事物流业务。在现阶段“公司加农户”的模式下，实行订单或成片租赁开发的公司，可以自营物流，也可以委托第三方来从事物流业务，结果都可以使农民收入稳定增长，使农产品更快的进入流通领域。 　　落实相关政策培养物流人才。我国的物流要发展，人才是关键。从德国、美国、日本等国物流发展的历史证明，发展物流的关键是具备一支优秀的物流管理队伍。要求管理者必须具备物流供应链中的专业知识和技能、整体规划水平和现代管理能力。培养物流人才可以通过政府、院校、企业三方共同努力来实现。大中专院校应根据其自身实际情况开设物流专业，培养物流人才，或者通过国家劳动部门、人事部门组织对具有相关专业知识的人员进行短期培训，同时出台相关政策鼓励大学生到基层服务，以满足农村对物流人才的需求。 摘要：本文在对数据挖掘的概念概述的基础上，着重介绍了数据挖掘在物流业中的应用。 关键词：数据挖掘；物流业；信息系统 Abstract: Based on the concept outlined on the basis of data mining, this article emphatically introduced its application in logistics industry. Keywords: data mining; logistics industry; information system 一、数据挖掘概述 数据挖掘，是指从大量的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是数据库研究中的一个新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术，把人们对数据的应用从低层次的查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持的层级。 从商业角度看，数据挖掘是一种商业信息处理技术，特点是对商业数据库中的数据进行抽取、转换、分析等，从中提取可用于辅助商业决策的关键数据。数据挖掘的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，从而服务于决策。数据挖掘一般有以下几类任务： 1、分类。分类分析就是通过分析样本数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述，或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其他记录进行分类。 2、聚类。聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别，即“物以类聚”。聚类将没有分类的记录，在不知道应分成几类的情况下，按照数据内在的差异性，合理地划分成几类，并确定每个记录所属类别。 3、关联分析。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联，关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。 4、预测。预测是根据对象属性之过去观察值来预测该属性未来之值。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息。 5、偏差检测。数据库中的数据常有一些异常记录，称之为偏差。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例等。 二、数据挖掘在物流业中的应用 现代物流系统是一个庞大复杂的系统，特别是全程物流，包括运输、仓储、配送、搬运、包装和再加工等环节，每个环节信息流量十分巨大，使企业很难对这些数据进行及时、准确的处理。为了帮助决策者快速、准确地做出决策，提高企业的运作效率，降低物流成本、增加收益，就需要一种新的数据分析技术来处理数据。数据挖掘技术能帮助企业在物流信息系统管理中，及时、准确地收集和分析各种信息，对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而为客户提供有针对性的产品和服务，提高各类客户对企业和产品的满意度。 物流决策系统是一种结合了数据挖掘和人工智能的新型经营决策系统，主要通过人工智能对原料采购、加工生产、分销配送到商品销售的各个环节的信息进行采集，并利用数据仓库和数据挖掘对其进行分析处理，确定相应的经营策略。 数据仓库作为数据挖掘的基础，它具有面向主题的、集成的、随时间变化的特性。各个联机事务处理系统作为数据仓库的原始数据源，以文件方式提供企业在日常活动中收集的数据资料和报表，同时还有大量的外部信息等数据。基于数据挖掘的物流信息的体系结构主要由以下几部分组成： 1、采购进货管理系统。主要功能是面对供货商的作业，包括向厂商发出订购信息或接收厂商的出货信息、采购决策、存货控制、采购价格管理等信息管理子系统。 2、销货出货管理系统。其功能是收集客户需求信息、记录客户购买信息、管理销售价格、处理应收货款及退款等。 3、库存储位管理系统。该系统包括储存管理、进出货管理、机械设备管理、流通加工等功能子系统，负责相关信息的处理。 4、财务管理和结算系统。财务管理系统主要功能是对销售管理系统和采购系统所形成的应付、应收帐进行会计操作，同时对物流中心的整个业务与资金进行平衡、测算和分析，编制财务报表，并与银行进行转帐。结算系统主要功能是利用现有的业务信息管理系统和计算机处理能力，自动为客户提供各类业务费用信息，为广大物流企业的自动结算提供一套完整的解决方案。 5、运输配送管理系统。该系统包括出货配送管理、运输调度计划、分配计划等功能子系统。 6、物流分析系统。其主要功能是应用ＧＩＳ技术与运筹决策模型，完善物流分析技术。 7、物流决策支持系统。此系统的功能获取内部各系统业务信息，取得外部信息，并结合内部和外部信息编制各种报告，提供分析图表。通过建立决策支持系统，及时地掌握商流、物流、资金流和信息流所产生的信息并加以利用，在数据仓库技术、运筹学模型的基础上，运用数据挖掘工具对历史数据进行多角度、立体的分析，实现对物流中心的资源的综合管理，为决策提供科学决策的依据。 随着物流信息化水平的提高，物流战略已从内部一体化向外部一体化转变，数据挖掘有效地促进企业的业务处理过程重组，改善并强化对客户的服务，强化企业的资产，负债管理，促进市场优化，加速资金周转，实现企业规模优化，有效地提高企业的竞争力。 参考文献： [1]Jiawei Han著,范明,孟小峰等译:数据挖掘概念与技术[M].机械工业出版社,2001. 作者简介：刘晓华(1981-)，女，山东青岛人，硕士，山东工商学院统计学院，研究方向：统计理论应用。

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