全球粮食危机下，农产品价格会好吗？_风闻

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受全球新冠肺炎疫情影响，粮食短缺危机的话题热度骤升。从田间生产到零售门店，以及流通环节等食品系统链条中的各个环节都在本次疫情危机中承受巨大压力。此外，全球市场的食品消费端需求特点也正发生变化。各类农产品价格可能出现异常波动，农业食品产业的生产、加工及流通各环节都应做更多准备应对风险。

事实上，近年来价格波动在农业食品领域造成的影响日趋显著，在疫情爆发前，已存在诸多可能严重影响价格的风险因素，既有长期顽疾，也有短期危机；既有天灾也有人祸：

1）气候问题日趋严峻。包括极端天气增多导致的减产。2）大流行病虫害。如轮番上演的禽流感、猪瘟、蝗灾等。3）国际贸易环境动荡。例如中美贸易摩擦扑朔难停，导致巴西黄豆价格突涨等。

从下面FAO发布的食品价格指数近3年来的年度波动曲线，和几个主要食品过去一年中的价格波动曲线来看：首先综合性食品价格波动幅度不小，年内波动范围可超过12%，而看单品类则波动更大，年内波动可接近20%。如2019~2020年间的菜油。其次，价格波动是常态，从过去3年的曲线看，波动区间都不小。第三，价格变化很难简单寻找明显的季节规律，规避风险不易。

FAO食品价格指数，图片来源FAO

为了能更好的规避应对这些不确定性，甚至是突发事件的风险影响，一批创业公司在农产品风险管理上动心思。

人机结合预测价格走势

DecisionNext是一家创立于2013年的美国创业公司，为大数据分析领域科技公司，商品价格预报分析SaaS解决方案服务商，服务对象以大客户为主，农业食品产业是其专注的两大板块之一，另一板块为矿业。2015年DecisionNext获得一笔200万美元的种子融资，后又于2019年获得700万美元A轮融资。时隔4年又获得融资，或许也与2019年农产品价格波动剧烈有关，使得这一方向更具价值。

肉类加工企业是DecisionNext的一类典型客户，例如从屠宰厂采购牛肉及其他原材料，将其加工成包括熟食的各种牛肉产品供应给零售商销售。这样的业务经营其利润很大程度取决于每次买进和卖出决策，对采购价格与产品销售价格波动相当敏感。

这里既包括掌控产品售出价格趋势，以便在合约中合理定价，也包括对采购合约价格高低的判断。经营者通常需要在不同的点位，进行多批次的采购，那么就需要判断当前价格相对未来趋势是高是低，是否应当加大囤货或提前签订后续的合约。DecisionNext称大部分食品、肉类、农业等产业供应商仍在依靠经验甚至感觉做市场预测。DecisionNext则将人类的经验性预测能力与机器学习相关算法结合起来，既不单纯依靠人，也不全指望机器，这样的预测将更准确，且能发掘市场波动背后未被知晓的联系，提示风险，以帮助企业优化决策。

用保险思维将风险限于可承受范围

每年农产品价格波动可能达到20~30%。奶农在这方面面对的风险尤其突出，过往因价格风险时常会造成大量奶农不得不退出这一产业。对于农户而言，在一定的价格波动范围内属于可承受风险，通过保险思维可将风险限制在这一范围内。Stable是一家成立于2016年的英国创新保险公司，2019年获得600万种子轮融资。开发有商品价格风险平台，为农业食品企业提供因价格波动带来的风险保障服务。

一般情况下，一些大型农场主或贸易商，更有议价能力，能更好地规避价格风险，而中小农户就很难做到了。而大型农场仍占少数，有数据称全世界仅有1%的农民在面积超过250英亩的农场工作。Stable的风险平台则主要中等规模的农户，通过在Stable购买保险将价格波动风险限制在可承受范围内。

基于数据科学及金融技术，Stable提供的是一种指数保险（Index Insurance）产品。指数保险作为创新的保险类型关注度持续上升，其赔偿不是基于被保险人的实际损失，而是基于预先设定的外在参数是否达到触发水平来确定赔付水平。指数保险中的“指数”一般指的是表征某灾害强度的指标，如干旱等级、地震的震级、产品价格等。

Stable平台会根据想投保的商品类型、数量及时间段提供报价，保费水平还取决于根据农户参照某类价格指数所设置的最低价格和最高价格。据称，Stable的平均保费合约在3000英镑，每月可增加1000个合约。但这里不处理金额巨大的交易，想必那些金额巨大的单笔交易其风险连通常的保险公司都很难有效平衡。Stable平台同时还可提供其他金融服务，例如商业贷款等。

Stable从世界范围40多个国家收集数据，以便客户匹配其当地风险。Stable目前服务支持十多个国家，包括最大的三个市场：英国、巴西和澳大利亚。Stable可投保商品类型已从2019年的15类扩充到现在的3000多个。

追求价格公平化开始的独角兽

在农产品价格公平化方向上已诞生一家独角兽公司Farmer’s Business Network（FBN）。FBN的初衷正是因为美国农民面临着农产品售价低而投入成本过高的困境。因为供应商采取复杂的捆绑销售、分区定价法和常客忠诚计划等销售策略，农民在进行原料产品采购时很难评估真正的市场价格。有研究称，同样的原料购买价格差异可达300%，而在一小时车程内的地区差异也高达40%。FBN利用数据科学和机器学习技术创建一个独立、公正、客观的农业信息网络平台，主要服务于小农户，帮助其利用数据改善农场收入。用户可以利用FBN的服务，分享或审查投入的原料成本，包括种子、化肥及土壤所需其他化学物质等，不仅是单价之间的对比，还能通过数据分析找到合适的原料投入量，避免因不必要的投入量而徒增成本。

FBN提供的谷物价格数据参考

FBN从全美超过1400万英亩的耕种地收集数据，并追踪收成、播种密度、施用时间，价格和其他关于上百类种子、化学药物和农业产品的变量。因此在售价上，农民们可以通过市场平均值来评估自己的价格，权衡自己成本控制空间。

FBN目前FARMERS FIRST®产品功能板块

FBN创立于2014年美国加州，也是Google Venture的投资项目之一，上轮融资于2019年E轮，金额达1.75亿美元，先后总计融资超过3.6亿美元，目前其业务已更加多元，包括为农民提供金融服务。

风险监控规避粮食短缺

Agrimetrics致力于为农业食品行业提供数据服务，在最近其向人们发出警告，称疫情影响将迫使人们面临粮食短缺境遇。对比2008年金融危机后的情况，也曾出现严重的粮食短缺问题，造成部分国家地区的人民不得不忍受饥饿。全球食品系统是否会在这次危机压力下崩溃？

Agrimetrics正在与微软合作开发AI系统，用于预测食品短缺何时爆发，也在近期获得了英国政府的资金支持。其核心技术主要是人工智能和高达行业标准13倍分辨率的卫星图像技术，可来识别英国280万处农田边界，并将其与超过10亿个额外的数据点联系起来，包括天气和土壤成分等。

Agrimetrics英国创业公司，成立于2015年，联合利华、BASF是其早期客户。Agrimetrics创建有用知识图谱连接起来的数据集市，在这里便于共享数据。Agrimetrics认为食品系统相当复杂，许多变化具有难以觉察的内在联系，需要从全球食品产业系统各角色中来获得信息，因而Agrimetrics数据集市的数据来源贯穿于整个体系，包括政府部门、零售超市、农民和消费者等。多维度的数据得以集合起来，而过去这些数据往往是孤岛式的，不能更好的挖掘其价值。

Agrimetrics 数据市场架构概况

Agrimetrics提供地区性生态系统数据服务

Agrimetrics最终是期望通过数据价值的挖掘，能帮助整个农业生产提升产量并降低成本，在其他制造行业通过数据价值挖掘能提升50%的产出减少20%的浪费，Agrimetrics认为农业领域也能如此。可以看出，Agrimetrics的操作方式是通过风险监控从根本上规避粮食短缺风险。

小结

对农业食品产业而言，价格波动造成的风险可能难以承受，这背后的因由来自几个方面：多种原因造成的短缺；多种原因造成的过剩；价格信息不透明；关税、贸易限制、农业补贴等政策影响。

农产品风险管理这一方向在全球疫情冲击下或将受到更多关注。以上这几家欧美创业公司在最近一年内都有获得外部资金支持，其切入点，有的倾向于治标，有的倾向于治本。但都将核心能力放在了数据获取及其价值挖掘上，收集尽可能多渠道源的数据，结合机器学习技术，以便更精准的洞悉变化，提前获悉风险警示，规避防患遭遇不可承受的打击。