美国农业部应该支付农民为他们的数据(RMA NASS, FSA, nrc)
杰森Tatge,Farmobile联合创始人兼首席执行官
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6月28日,美国农业部国家农业统计服务(NASS)发布了一份报告在“种植”或“目的”为美国2019亩的种植主要农作物生长季节。这份报告是一个主要市场发因为NASS发布的信息非常不同的比市场预期。
谁住在玉米和大豆带知道今年的种植季节遇到了创纪录的降雨,还有许多英亩,要么是目前水下或尚未种植。
脚踏实地6月美国农业部的种植面积报告
在此背景下,重要的是要了解的一些主要机构负责收集种植和收获我们的食物系统的信息。美国农业部是几个政府机构管理程序要求某种形式的种植和/或收获数据收集来填充他们的模型和程序。一些这些机构包括国家农业统计服务(NASS)以1.8亿美元的2018年度预算;农业服务机构(FSA)以15亿美元的2018年度预算;风险管理机构(RMA)以83亿美元的2018年度预算;和自然资源保护服务(nrc)以44亿美元的2018年度预算。
平心而论,除了NASS,这些机构的数十亿美元的年度预算包括资助的项目管理;但每个用于收集数据的一部分来自农民和牧场主的作物和牲畜数量。这些机构是如何工作的一个例子就是去年的市场促进项目(MFP),由金融服务管理局。需要提交2018年收获生产数据赋予农民额外政府支付由于持续的贸易争端。英国金融服务管理局提交日期2018年收获生产数据是5月31日,2019年(大约6个月后收获2018)。下面是一个时间表的一些商品价值通过MFP对于那些提交他们的数据:
- 大豆,1.65美元/部。
- 玉米,$ . 01 /部。
- 小麦、.14点bu /美元。
- 高粱、.86 bu /美元。
- 棉花,收美元/磅。
根据一篇文章成功的农业去年晚些时候,“MFP付款后将生产商产量100%的农作物,并提供可靠的生产记录农场服务机构(FSA)。可靠的生产记录包括收据复印件,收入分类帐,损益表的存款单,注册磁带,发票定制收获,或同生日记决定接受FSA县委员会”。
重要的是,MFP是自我认证计划,抽查生产的证据。
今天的系统的另一个重要的现实是,这些机构之间很少发生数据共享。这导致大量的重复工作(和机构矛盾)的应该是相同的传统调查方法进行数据收集和/或个人面访报告在当地县FSA办公室。相同的种植和/或收获信息,FSA和nrc计划收集的参与,也需要参与RMA的农作物保险计划。
现代数据采集是一条前进的道路
在过去,美国农业部曾试图现代化系统的灾难性的后果。2012年,英国金融服务管理局宣布了现代化和创新农业系统的交付(MIDAS)计划,旨在作为一个更高效的IT系统精简对农民的援助项目。然而,在支出近十亿美元66年,美国农业部只有完成一个项目的任务。
是时候现代化我们收集数据的方式在过去的30年。这是可以做到的。
是时候现代化我们收集数据的方式在过去的30年。这是可以做到的。医疗给了我们一个很好的模型。经济和临床医疗卫生信息技术(高科技)是一个两党在2009年的刺激法案旨在创造新的就业机会,吸引医院最终数字。那些符合特定的里程碑——例如使用药品的订单、计算机系统检测致命错误,保持病人的记录——得到支付。没有任何医院的“有意义的使用”到2015年(六年后)将面临削减补偿。
最后,这是一个以市场为基础的系统。它允许医院选择在欧洲核子研究中心等竞争对手,Allscripts和通用电气(General Electric);但与此同时,大量鼓励医院现代化过时的信息技术系统与他们选择的解决方案。
今天农业有相似之处。极低的成本系统存在收集、组织、流程和实时共享农场的数据。我们只是没有使用或激励他们。这些工具将大大提高及时真实,真实数据市场更加高效、准确的方式,防止市场冲击的我们有经验。
充分披露,我Farmobile的CEO,一个独立的数据公司提供这些服务给农民,ag)零售商和受信任的顾问。其他像约翰迪尔和Bayer-Monsanto诱致性公司,同时,提供数字服务;然而,我知道许多农民担心为这些公司提供完整的访问他们的“公式”施肥,种植,使用农作物保护,最终收获特定字段的结果。
调整激励周围的“真实数据”为一个现代化的未来
想象一个世界里,美国农业部选择支付农民,比方说,1美元/英亩的完整数字种植和收割生产设备采集的数据在农业机器。美国农业部机构(NASS FSA, RMA nrc)可能分裂这1美元/英亩成四份,并将达约8000万美元/年/机构。重要的是,数据将被完全的互操作性。
这个假设很酷的部分在于它将农民的激励结构收集好数据和买方,在这种情况下,美国农业部,只有支付完整的数据。这种方法本质上需要数据收集过程的风险,因为作为一个买家,你只会支付数据,完成您的要求标准。
认为这是一个期货市场的数据。它允许数据买家寻求他们需要的数据(再次使用美国农业部和子机构NASS, FSA, RMA, nrc的例子)。这可能是种植日期、商品类型、种植面积,在今年晚些时候,收获日期、商品类型、收获收获生产和收获英亩。
今天我们有技术收集、过程、组织和共享这些数据在激动人心的基础上允许大规模的改进数据的准确性…。
今天我们有技术收集、过程、组织和共享这些数据在激动人心的基础上允许大规模的改进增强时数据的准确性与传统的数据收集方法的调查论文机构今天。
有一个创新的好处。这些数据可以不止一次授权,加速创新过程,允许新的初创公司——没有几十年的平庸的金库中数据快速与传统农业的巨头竞争。
每年,质量好,真实,完整,数据可用增添了更多的见解如何执行的“食谱”字段。这使得历史数据(相同的品质)研究人员更有价值,风险经理、营销人员、销售组织感兴趣的创新前沿和创建之前根本无法想象服务帮助农民耕种。
在销售方面,农民受益于上述许可的概念作为一个新的收入来源,让他们完全控制的人或不许可他们的数字数据层。早些时候我点一些农民不愿与公司分享他们的数据,只会找到一个方法来卖掉它回来。没有透明度,并不是一个公平的市场。
我们有工具利用ag)数据的承诺。现在,市场需要提供农场大门的激励结构采用的工具。它开始于支付数据,调整激励机制,建立农业产业基于准确的数据。
美国农业部是一个很好的起点,但这仅仅是开始。
- 调查过程:种植和收获等报告的估计,主要依据的是6月的头两周期间进行的调查。这些调查是基于概率区域框架调查样本的大约9000段或包裹的土地(平均约1平方英里)和一个列表框调查样本的概率大约68100农场经营者。计数器进行概率框架调查接触区域采样段内所有农民经营土地和账户的操作。从这些数据,估计可以计算。概率表框架调查中,来自运营商的数据收集的邮件,互联网,电话或面试来获得关于这些操作的信息。反应的概率框架列表调查样本+帧概率区域调查的数据样本的操作不在列表上的采样相结合提供另一个估计的种植和收获的土地。
- 评估程序:国家、地区、州和种植者综述了报告数据与历史合理性和一致性估计。每个区域办事处提交他们的分析当前形势的农业统计委员会(ASB)。调查数据编制国家层面,综述了在这个层次上独立于每个国家的审查。面积的估计是基于调查数据和调查数据的官方估计的历史关系。
- 修订政策:估计春天种植作物的种植亩受到作物生产8月报告修订如果条件改变了年中以来种植意向调查。种植亩也可能修改后的棉花,花生,和大米在每年9月作物生产报告;春小麦,硬质小麦、大麦和燕麦只有小颗粒在9月底年度报告;和其他所有春天种植作物的作物生产10月报告。修改只会让英亩种植时特殊的调查数据,管理数据,如农业服务机构项目“注册”数据,或遥感数据是可用的。收获英亩可能随时修订生产预测如果有强有力的证据表明,预期的收获面积改变了自从上次预测。
杰森Tatge
Farmobile联合创始人兼首席执行官。热衷于提倡农民。# FarmerPower。