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蔬菜价格保险是在蔬菜市场交易中因价格风险可能造成的经济损失而向生产者提供的一种保险保障,是一种市场化的农产品价格风险调控手段。这种全新的农业保险模式在保障蔬菜供给、稳定菜农收入、提高蔬菜产业竞争力、促进经济平稳发展和社会和谐稳定等方面具有重要的意义。本期业界观察特别邀请专家为大家剖析蔬菜价格保险的要点及其与传统农业保险的区别;分析国内外涉及农产品价格风险的主要保险产品及我国开展蔬菜价格保险的意义;总结2011年以来我国蔬菜价格保险试点在保险产品设计、推进机制、调控效应等方面的进展,对农产品价格风险可保性和保险效应的研究进展进行评述;提出未来蔬菜价格保险的重点在于扩大保险范围和覆盖度,探索建立可持续发展机制,深入农产品价格保险理论和技术研究。主持人:齐敏 相似文献
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正展望后市,国内鸡蛋市场价格将逐步回升,进出口贸易相对稳定。2014年第一季度,受节日消费及禽流感疫情影响,中国禽蛋市场总体呈现下跌趋势,但价格平均波幅小于上年同期。1~3月,禽蛋进口额同比下降,出口额同比增长。国际市场方面,美国鸡蛋批发价格同比大幅上涨;加拿大市场鸡蛋收购价格企稳,同比下跌。一、中国禽蛋市场价格及贸易形势分析1.国内禽蛋市场总体形势疲软,零售价格同比大幅下跌。2014年一季度,鸡蛋零售价格走势呈现3个特点。一是受节日消费刺激,蛋价出现短期回升。1月,随着春节临近,鸡蛋热销,低迷了数月的鸡蛋 相似文献
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蔬菜等农产品价格频繁波动,影响到市场稳定与居民消费,影响到生产发展与农民收入,也影响到政府宏观决策。总体上看,当前管理者、生产者、消费者及媒体对农产品市场价格波动的认识有待进一步厘清。中国已逐步进入农产品的高价格时代,价格波动是正常的市场现象,是成本变动、粮食基础价格不断抬高、农产品价格与石油价格联动、国内因素与国际因素联动等综合作用的结果,管理部门与媒体应理性对待农产品市场价格变动。但当前政府的宏观调控滞后和媒体的过度炒作,在一定程度上助推了市场价格的波动。政府管理部门应采取综合性措施,既要保证城市消费的利益,更要保证生产者的利益,减少农民在价格波动中的损失。 相似文献
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2011年,国际市场主要乳品价格整体呈现“先升后降”的大趋势,4月是价格由升变降的重要转折点。北半球乳品供应季节来临、中国奶粉进口需求量下降以及主要乳品出口国或地区本币与美元汇率的变化是2011年国际市场乳品价格下降的主要原因。基于2012年世界牛奶产量将增加以及近期恒天然竞拍情况,预计国际市场乳品价格大幅度提升的可能性很小,奶粉价格将趋稳回升。 相似文献
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农业大数据开放共享对于推进农业部门间的互连互通、协作协同和科学决策具有重要意义。梳理了当前我国农业大数据开放共享的现状,基础环境不断优化,一批信息共享和发布平台已经建立,但受体制约束、标准技术缺乏和法律法规滞后等影响,农业大数据的开放共享还存在总量偏低、可读性差、数据更新比例低等问题。鉴于此,在顶层设计、技术条件、内容标准、共享机制和法律规范等方面提出促进农业大数据共享的相关措施,以期加快农业数据的开放共享和资源整合,提升现代农业治理能力。 相似文献
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我国农业信息化建设的实践与思考——基于“辽宁模式”的探索与启示 总被引:1,自引:0,他引:1
以辽宁省为研究对象,基于大量实地考察,以信息进村入户为突破口,探讨新常态下农业信息化发展之路。结果表明,辽宁省始终坚持以12316为主线、以整合资源为动力、主导创新发展机制、强调数据积累与挖掘、以信息技术为引领的"5个始终坚持",总结出以"平台综合统一、体系纵向贯通、运营市场外包、数据深入挖掘"为主要特征的"辽宁模式"。新常态下"辽宁模式"向"一体化、多维度、可持续"发展的创新性探索,阐述了不断强化信息平台的市场服务功能、农民权益保护功能、社会化服务功能、便民服务功能、电子商务功能等适应农业农村经济新常态新需要的"5个强化功能"实践,剖析了我国农业信息化推进过程中的农业部门角色定位、公益服务边界确定、运用机制模式、平台建设等关键问题,提出了通过探索信息服务机制模式、加大信息服务投入力度、凝聚信息服务社会资源、整合信息服务数据资源加快我国农业信息化发展。 相似文献
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大数据推动农业现代化应用研究 总被引:21,自引:0,他引:21
中国农业发展面临资源环境约束日益趋紧,农产品国内外市场“双重挤压”,农业稳产、农民增收困难等严峻挑战,亟需转型升级、优化结构和提质增效。大数据作为一种与材料和能源一样的新型战略资源,在生产要素耦合、农业系统协同等方面发挥着重要作用,正成为驱动农业现代化发展的重要力量。目前,大数据技术在农业信息获取、分析处理和综合服务等方面取得了多方面的研究进展,并在精准生产决策、食品安全保障、消费需求挖掘和市场贸易引导等方面开始应用。面对当前及未来一段时期内农业转型升级的艰巨性和漫长性,应该建立大数据技术创新与组织创新的双重驱动机制。技术上,重点加强数据科学与农业科学交叉融合,夯实现代农业基准数据基础,快速突破适农智能模型分析处理技术以及推动数据服务持续创新;组织上,树立数据意识,加强数据立法,完善数据顶层治理结构,尤其要处理好数据安全与数据开放共享等关系。 相似文献