张倩

（中央储备粮泰安直属库有限公司，山东 泰安 271000）

摘要：保障粮食安全是国家核心战略。面对全球市场波动加剧、国内饲料粮缺口显著扩大及价格波动复杂的挑战，传统粮食销售定价模式的信息滞后性日益凸显。本文聚焦生产链大数据驱动的粮食销售动态定价策略研究。从新形势下储备结构、需求特征与销售困境出发，指出大数据动态定价在提升市场效率、强化风控能力、服务国家战略中的重要作用。探讨了政策滞后、数据割裂、技术瓶颈、市场阻力等实施难题，并提出了通过动态整合法规体系、构建数据驱动决策机制、升级技术支撑平台、精准响应市场需求等解决策略，推动定价模式向科学化、精准化、敏捷化转型，旨在为提高我国粮食市场调控能力、保障国家粮食安全、增强国际粮食贸易话语权提供理论支撑与实践路径。

关键词：生产链大数据；粮食销售；动态定价；定价策略

粮食安全是国家安全的重要基石。党的二十大报告强调要“全方位夯实粮食安全根基”，凸显了其极端战略性地位。近年来，全球粮食市场深受疫情反复、地区冲突等冲击，价格波动剧烈，进口风险加大；同时，我国国内粮食供求呈现新特征，饲料粮等结构性需求缺口扩大，对外依存度居高不下。在此复杂背景下，传统的粮食销售定价模式往往因信息滞后、调整缓慢，难以有效应对市场瞬息万变，影响了储备效能和市场效率。大数据等技术的蓬勃发展，为实现更科学、更精准的粮食销售定价带来了机遇。聚焦于覆盖全链条的生产性数据信息，探索如何有效驱动销售价格随行就市、灵活调整，成为了一个亟待破解的现实课题。因此，研究生产链大数据驱动的粮食销售动态定价策略，是加固我国粮食储备、应对国际市场风险、保障国内供给稳定、满足社会多元化需求的重要课题。

一、新形势下我国粮食销售的主要趋势

当前，我国粮食储备工作正呈现新的发展特征。

从储备基本面看，谷物库存特别是稻谷和小麦储量稳定，有效确保了十四亿人口餐桌上的绝对安全，这是国家粮食安全的坚实底座。然而，储备结构上存在不平衡现象，主要表现为饲料用粮如大豆、玉米的储备基础相对薄弱，对外依赖性很高，大豆对外依存度长期保持在九成以上。为适应新形势，储备空间的配置正朝着粮食主产区与重要消费区协同布局的方向优化，同时在储备方式上更多引入低温、气调等科学方法，力求减少损耗，提升储备效能。

从需求层面看，人们日常的口粮消费总量已趋于稳定，但对其品质的关注度显著提升，绿色无公害、有机食品愈发受到青睐。另一方面，饲料用粮需求因养殖规模扩大而持续展现出刚性增长态势。工业加工对粮食原料的使用也更加多元，广泛涉及精深食品加工、生物能源转化等多个领域。整体上，粮食消费格局表现出基础消费稳固与弹性增长领域并存，品质消费追求与用途多样化协同发展的鲜明特征。

与之相伴的粮食销售环境也日趋错综复杂。国际市场粮价波动频繁，其影响通过贸易渠道向国内传导，给我们稳定粮价带来额外压力。国内方面，农资投入品和人工等生产成本持续上涨，挤压了经营利润空间。市场信息庞杂分散甚至失真不对称的情况时有出现，增加了决策难度。销售主体构成更加多元，包含大型国有企业、民营粮食企业和农民专业合作社等不同角色，带来了竞争与协作交织的新市场生态。在这种情境下，粮食销售工作必然面对新考验，需要同时稳住供应保障和市场价格，并不断提升市场流通本身的效率和活力。

二、当前我国粮食销售定价现状

（一）当前我国粮食销售价格现状

观察我国主要粮食品种近年来的市场价格表现，呈现出不同的格局。口粮作物如小麦和稻谷，整体价格区间相对平稳，这是国家最低收购及市场储备拍卖等措施发挥稳定调节作用的结果。然而，玉米和大豆的市场价格波动则显著得多，主要是由于这两种作物对外依存度较高，其价格不仅受到国内收成和成本影响，更敏感地与国际价格动态，尤其是芝加哥等主要期货市场紧密联动。国内外多种影响力交织作用于价格形成过程，使得主要粮油产品整体的价格波动性在近年呈现出增强的特点。

（二）当前我国粮食销售定价模式

粮食销售价格的确定，目前主要依靠政策性规定和市场实际情况的共同作用。基础性的价格框架由政策手段构筑，例如政府为了保护农民收益设定的最低收购价，以及国家储备粮在市场上进行拍卖时设定的底价。在实际形成最终销售价格的环节，决策方常常参考的因素包括粮食生产的成本支出、以往同类商品的价格记录、邻近区域的行情水平等，较多依赖已有的数据和经验。

当前常见的定价形式主要有几类。第一种是政府发布的指导意见价，这是具有引导性质的价格信号。第二种是通过中储粮等机构组织公开拍卖来确定成交价，这种方式在储备粮轮换销售中应用广泛，是市场发现价格的重要途径。第三种是企业与需求方之间经过沟通协商，最终敲定交易条件的协议价格。在国家层面的大宗粮食交易，如中储粮轮出轮入时，是一个关键的市场渠道。

这种模式的运行，有效保障了居民口粮供应的大体稳定和平价供给，为守住民生底线发挥了重要作用。同时，它在防止粮食价格出现过大起伏方面也有功劳，维护了市场运行的基本秩序。然而其不足之处也比较明显：价格调整的步伐往往跟不上市场的真实节奏，容易出现时间差。对于粮食从种植到流通消费整个链条上产生的各种即时信息，利用得不够充分，导致资源配置不是最有效率的，维持政策平稳运行所付出的社会和经济成本也处在较高水平。
   三、生产链大数据驱动对粮食销售定价的影响

（一）生产链大数据驱动的概念

生产链大数据，是贯穿粮食从种植田块直至最终消费餐桌整个系统，在各个运行环节里持续产生的、体量巨大且来源多样的实时数据信息。这涵盖种植时的土地条件气象情况、庄稼最终产量预测数、仓库库存环境温湿度变化、加工环节原材料耗损情况记录、运输途中位置轨迹跟进、市场里买卖交易详情以及消费者实际使用反馈等多方面信息集合。这类信息最突出的特点在于能提供全域性整体视角、随时可获得的状态更新及其蕴含的高决策参考价值。它为后续实现更及时响应市场变化的销售价格制定过程，奠定了坚实可靠的基础资料支撑。

（二）生产链大数据驱动对粮食销售的影响

首先，它提升了市场整体的运转效能和资源配置的合理性。由于价格能够更加及时地反映出市场上真实的供应量和需求量，极大减少了价格信息与实际不符的情况。这种相对准确的价格信号，能够有效地引导粮食的生产方、流通环节更加顺畅地调整自身行为，使得宝贵的土地、仓储、运输等资源被更有效地利用起来，有助于减少区域性的库存积压或者供应短缺现象，让整个流通过程更加高效经济。

其次，它增强了对于市场潜在风险的早期识别和应对能力。通过对种植、库存、物流和交易全过程关键数据的持续追踪与综合分析，能够更早地洞察到未来可能影响粮食安全的苗头性问题，例如特定区域的产量可能不足、重要运输通道出现拥堵或延误、国际主要交易市场价格突现异动等。及时洞察这些风险点，能够为决策者提供关键预警信息，支持其在制定或调整销售价格策略甚至选择销售时机和流向方面提前做好准备，大幅提升应对突发情况的反应速度和处理能力。

最后，它根本上服务于国家粮食安全的战略大局。更精细化制定的价格，有助于稳定生产者、经营者和消费者的市场心理预期，在保护种粮农民获得合理收入水平的同时，也引导消费者基于实际需求做出理性购买决策，防止非理性的集中大量抢购。在这一过程中持续积累下来的定价实践经验和日益增强的分析能力，对于提升我国在全球粮食贸易活动中的价格影响力具有长期积极作用，支持我国朝着形成具有国际影响力的基准价格方向不断迈进，为保障国家战略目标的实现贡献基础力量。

四、生产链大数据驱动粮食销售动态定价的问题

（一）政策体系滞后，理论实践指导不足

现有粮食价格管理主要依据传统方式的制度设计，对于这种新技术支持的动态定价机制究竟在哪些边界内可以操作、如何明确其合法地位以及应当遵照什么具体管理规范开展工作，均缺少清晰权威的指导意见。关于这类的学术研究讨论和实践总结材料也比较匮乏，基层真正着手推进时普遍感觉缺乏明确的操作指南和可借鉴的成功样板，容易导致在执行过程中缺乏方向和底气，阻碍了这类创新工作的稳妥深入开展。

（二）数据基础薄弱，整合共享难度大

链条前端的粮食种植环节，信息记录仍然主要依靠人工，对播种种植规模、单产预估等关键信息的采集不仅覆盖范围受限，准确性也会出现偏差；中小型的储存流通企业在数字化投入上同样存在短板。不同管理部门的内部工作平台、各区域及企业的业务系统彼此孤立运作，数据登记标准不统一，形成大量的区域性信息割裂。缺乏高效稳妥的共享通道及规则机制，使得支撑科学实时定价所需的整合、完整、更新迅速的全链条数据基础暂时难以形成。同时，数据交换过程中的信息安全保护要求也不容忽略。

（三）技术支撑欠缺，模型应用挑战多

具备了数据基础后，利用技术手段分析数据并作用于价格决策的能力也存在短板。市场上精通农业经济规律、熟悉粮食产销环节又能熟练操作大数据工具的专业人才资源十分稀缺。同时，开发能够准确预测短期粮食市场需求变化、科学核算动态生产成本并据此形成适宜价格反应机制的技术模型，本身是极其复杂的工程任务。这需要将农作物种植知识、商品流通规律、成本管理等多个领域的专业技能有机融合。特别是当前粮食市场本身就深嵌于国家储备调控政策体系之下并向国际波动高度开放的条件下，技术模型能否做到准确理解复杂政策环境与敏锐捕捉国际市场影响仍是实际应用中存在的不确定因素。并且，建设这类专业化系统的软硬件投入成本高昂，在实际推广工作中构成了可及性障碍。

（四）市场反馈复杂，动态调整阻力强

我国粮食市场的运行始终处于国家宏微观政策干预与调节之下，纯粹依赖市场模型形成高频率调价机制，势必会对原有政策目标的实现路径和节奏提出适应性协同挑战，增加了协调难度。另一方面，各类市场参与主体对于常规状态下粮食价格出现高频变化的心理适应能力各不相同。种粮农民期待收益稳定、中间环节需要盈利空间保障、终端消费者则习惯稳定预期，价格的快速波动容易引发相关方的担忧甚至抵触情绪。此外，现有销售管理的技术手段能否匹配上这种动态节奏也至关重要。例如粮食拍卖等重要销售平台的基础管理系统、仓储出库环节与供应链对接机制等，其运行模式和支撑系统是否能满足价格变动后即时更新、交易操作流程自动调整等技术需求也需要进一步评估完善。

五、生产链大数据驱动粮食销售动态定价的策略

（一）动态整合政策法规，完善顶层设计与理论指引

构建适应大数据动态定价要求的规范化支撑体系，是确保其有序推进的首要任务。

首要工作是系统性地审视和更新现有法律规则框架。需要推动对《价格法》及配套粮食管理相关法律法规的深入研究与必要修订，在其中清晰界定利用全链条即时数据辅助或自动化制定粮食销售价格这种新模式的地位、应当遵循的核心治理原则。可以合理借鉴我国期货市场对外有序开放过程中积累的成熟立法与管理经验。并且，同步制定具体细致的配套实施办法，用于规范实际运作中关键方面：例如哪些基础数据可以采集使用、数据处理模型的开发应用应达到什么标准要求、价格调整触发频率和变动幅度范围设定依据等操作层面的具体规则，为实践提供可操作的规范依据。

在完善制度基础的同时，还需要大力强化理论认识水平和实践行动指南。建议设立专项扶持计划或研究项目，组织粮食系统主管部门、农业经济与数据科技研究机构、代表性粮食企业开展深度联合攻关，探索具有粮食领域特色、适用性强的大数据支撑下的价格模型构建技术、与之配套的风险发生概率及影响评估方法、以及当市场价格频繁调整时如何与现有的最低保护收购储备吞吐等政策工具协调配合的操作路径，总结归纳各地在开展相关探索性应用过程中形成的有益尝试与经验教训，形成面向基层实际操作的行业指导建议汇编或标准操作规程文本，为身处一线的执行单位和工作人员提供看得懂、用得上的实践参考手册，减少探索试错的盲目成本。

最后，应配套构建政策实施成效的持续性跟踪评价与动态优化体系。建立例行化的评价流程，定期组织力量系统分析动态定价措施在各区域的推行效果、对市场秩序农民收益社会预期产生的实际影响、以及在技术日新月异背景下是否出现适配性问题。分析结果将成为依据：政策制定部门根据来自市场终端的直接反馈情况、技术升级带来的新可能等因素，对法规条文和应用规则进行针对性的改进与内容更新，使得整个政策体系本身具备与时俱进、响应变化的自我更新能力。

（二）动态行情分析研判，构建数据驱动的决策机制

实现动态定价的核心支撑在于能够持续、精准地掌握市场脉动并据此作出判断与反应。

一是要打造基础信息共享枢纽。应加快建设由国家层面统一规划运行的粮食全链条数据中心平台，将涉及农业部门掌握的田间收成信息、储备系统内部的库存变化动态、海关通报的粮食进出口数量流量记录、交通运输系统反映的物流关键节点运行状况、市场监督环节收集的终端交易情况等官方管理数据，以及重点粮食生产贸易流通企业的经营信息和主要线上交易平台的即时行情数据。优先推动制定并被各方广泛接受的统一数据登记格式和信息共享交换守则，目标是成功连通目前分散在不同系统和地区形成的各类信息数据库。

二是装备智能化的市场感知与分析工具。着力开发并运用一套功能先进的市场行情分析系统。该系统能够集成前述来自不同源头渠道整合后的信息，运用先进的智能分析技术，实现对国内外粮食生产区域种植状况、各地仓库粮食储备数量与结构状态、在途运输物资的流动效率、主要市场消费趋势变化、国内外代表性期货交易所价格走势、各级政府出台的涉粮政策变更等关键运行指标的实时监测与运算。基于此，该系统应具备持续生成涵盖多角度市场的动态评估结论的能力，并可对潜在市场风险如区域性供需缺口形成信号或价格大幅异常波动发出预警通知，为管理者提供前置性情报参考。

三是形成多层次协同联动的响应决策体系。根据前述智能平台提供的风险监测分级结论和分析结果报告，预先设定并划分出不同场景下的反应层级路径。对于日常范围内的小幅度市场价格变化因素，权限可授予相关企业根据自身经营实际状态灵活进行适度的自主微调处理。当市场信号提示出现中等程度的风险扰动时，可以发挥行业组织的协同作用，在协会层面协调成员企业行动保持整体步调。当分析显示出现需宏观力量介入的重大风险隐患或巨幅市场波动信号时，国家储备调控政策工具及相关部门则应果断出面进行干预协调，以稳定市场大局。针对涉及面广、影响深远的重大政策决定或价格调整方案，必须在方案实施前充分组织经济学、农业技术专家与实际经营企业代表进行集体研商讨论，充分听取多方意见评估影响路径，提高最终决策方案的科学合理性与社会认可度，确保调整过程公开透明。     

（三）动态更新技术体系，夯实模型应用与平台支撑

确保大数据驱动的动态定价能够有效落地运行并保持方向不偏，离不开持续提升的技术手段和操作工具作支撑。

首先，集中资源加大对关键研发领域和人才队伍的建设。应设立专门的财政资金渠道或项目扶持，重点支持那些能够支撑粮食价格动态管理的核心运算方法和预测模型的攻关开发，研发出更可靠的粮食需求预测工具。同步开展面向各级粮食行政管理干部、重点企业一线管理及操作人员的实务能力提升项目，系统强化对数据信息价值的理解程度以及实际操作信息工具辅助工作决策的技能。同时，努力吸引一批既懂农业生产流通规律又精通信息技术的复合型专业人才加入工作队伍，补充智力短板。

其次，需要推动实用技术工具的广泛普及应用。着力委托专业机构或遴选市场优质服务商，共同开发或直接引进操作界面简洁清晰、用户体验良好、维护使用成本处于合理区间的数据分析与价格管理辅助软件系统，或者提供可灵活付费使用的在线软件服务产品。优先选择在国家储备粮轮换销售活动、大型粮贸企业之间的年度意向采购合约议价等典型场景中开展小规模试用与实践检验。同时，鼓励市场化程度高、技术实力强的大型粮食企业集团率先投入资源，自主开发或对原有的定价辅助系统进行技术更新换代，积累实践经验，起到行业引领作用。

最后，构建定价工具效能持续优化的闭环管理机制。动态定价模型功能的真实有效性并非一成不变。必须建立一套模型跟踪维护工作流程，持续汇集来自各地市场实际发生的交易价格详情、供需双方的反馈意见以及市场对最新价格的接受程度等运行时信息。系统地将工具模型先前作出的价格预期结果与实际最终发生的市场交易价格记录进行反复对照检查，定期组织专业力量对模型的运行表现、数据处理能力及其最终能否反映市场真实状态进行系统评估验证。以此为基础，对原有模型参数设置、运算逻辑甚至基础架构进行意见收集和动态微调完善，确保这套价格支持工具在其整个生命周期内能够持续贴近市场实际，保持推算结论的可靠准确。

（四）动态分析市场需求，提升响应速度与适配能力

实现对终端消费市场动向的精准把握和高效反应，是动态定价模式有效运行的重要保障。

第一步是不断深化对消费领域信息的精细化理解。在严格遵守个人信息保护相关法规的前提下，充分利用大型网络店铺平台、综合性连锁超市销售终端等环节积累的真实交易记录数据，分析识别不同地区消费群体在粮食购买种类偏好、对价格高低变动的接受程度以及规律性采买节奏等方面的差异特点。这些深入分析获得的市场洞见，能够为在不同销售渠道或针对特定客群实行有区别的价格策略以及更精准的营销推广活动提供扎实的事实依据，使定价结构更加贴近实际市场需求状态。

第二步是升级完善支撑销售活动的操作平台系统。重点对现行的粮食销售管理系统，尤其是承担着大宗粮食成交任务的集中拍卖平台，进行必要的功能更新与性能增强。确保系统具备支持根据预先设定的规则逻辑自动触发价格变更、或经由管理人员在线审核授权后即时调整挂牌价格的操作灵活性。同时，积极探索应用新型信息技术手段，例如支持交易全过程清晰追踪且不可篡改的记录技术，用来有效保障每个价格变动行为的公开透明属性与完整追溯能力，增强市场各方对动态定价过程的信任基础与管理效能。

第三步是建立与市场各方常态化的沟通机制和有效的预期引导工作。应建立定期向生产者和消费者群体通报最新粮食价格指数及波动幅度信息的专门渠道和发布责任主体。主动阐释每次价格调整背后的客观依据和决策思考逻辑，帮助相关群体理解价格变动的合理性和必然性。这种主动的信息发布和沟通说明会，对于稳定不同市场角色的长期心理预期、减少因信息不对称导致的误解甚至抵触情绪具有积极作用。此外，有必要设立制度化的市场反馈响应路径，对因价格动态调整引发的具体争议开展公正透明核查与协调解决，建立顺畅的供需矛盾化解机制，将定价改革带来的潜在冲突控制在低水平范围内。

六、结束语

综上所述，依托覆盖全链条的实时信息支持粮食销售价格随行就市灵活调整，是有效应对当前复杂市场条件、优化资源使用效能、支撑国家粮食安全战略的长远发展重要方向与现实可操作的解决方案。推动这一工作走深走实，未来仍需在制度规则完善、信息共享程度提升、技术工具持续优化、市场协同机制磨合等方面付出扎实努力。在后续工作中，政府部门、市场主体以及科研力量能够形成更强的协力，使丰富数据真正切实支撑粮食定价决策，共同为保障国内粮食供应安全、推动农业乡村全面进步提供新的推动力量。

参考文献：

[1]马俊凯,宋国威,李光泗.新发展格局下中国粮食安全形势、重大挑战及应对策略[J/OL].中国农业资源与区划,1-13[2025-12-28].

https://link.cnki.net/urlid/11.3513.S.20251105.1104.016.

[2]洪宇,吕刘.粮食安全视角下农业收入保险定价与风险对冲策略研究——以三大主粮作物为例[J].农经,2025(Z3):72-90.

[3]钟钰.把握粮食安全主动权：理论阐释、现实困境与策略进路[J].农业经济与管理,2025(3):13-26.

[4]陈燕,林乐芬.粮食安全战略下农业收入风险测度、区划与收入保险定价研究[J].保险研究,2025(1):43-56.

[5]孔祥智,顾善松,陈铁飞.全球粮食贸易定价权概念辨析、现状分析与对策建议[J].农村经济,2023(9):40-49.

[6]倪国华,苏丹华.双循环战略布局下的粮食贸易新格局研究[J].中国农业大学学报(社会科学版),2023,40(4):159-171.

[7]刘志.统购统销前粮食价格波动原因新探[J].中共党史研究,2022(6):69-82.

[8]韩雪.粮食金融化对我国粮食安全影响的研究[D].北京：对外经济贸易大学,2022.