王文善

　　农业企业统计工作是科学决策与现代化管理的基石，对资源配置、风险防控与竞争力提升具有关键作用。统计工作有助于资源的优化配置，降低运营成本，提高经营效益；有助于识别市场动态和潜在风险，帮助企业有效应对和预防可能的风险，保障企业的稳健运营；有助于企业遵守法律法规，提升信誉和公众形象；有助于加强市场研判，企业能够更好地把握市场机会，提高自身的竞争力，并在激烈的市场竞争中脱颖而出；有助于提升生产效率，帮助企业降低资源浪费、提高整体运营效能，进一步增强其可持续发展能力。
　　然而，当前普遍面临数据质量不高、专业人才缺乏、技术基础薄弱及部门协同不足等挑战，制约了统计效能。因此，优化农业企业的统计工作已成为亟待解决的重要任务。
　　一、农业企业统计数据的特点
　　（一）数据来源多样性
　　农业企业的统计数据来源广泛，包括种植业生产统计、农作物播种面积统计、产量统计、成本统计、价格统计、农业经济效益统计、土地流转统计、土地利用及效果统计、土地资源统计、农田水利统计、农业机械设备统计等多个方面，数据的多样性和复杂性要求统计工作整合不同来源的信息，确保全面性和准确性。
　　（二）周期性与季节性
　　农业生产具有明显的季节性和周期性，统计工作需根据不同季节的生产阶段（如种植、田间管理、收割和销售周期等）进行数据收集和分析，确保数据的时效性和准确性。
　　（三）动态变化
　　农业生产受市场价格波动、农业政策调整等多重因素的影响，统计数据常呈现动态变化。因此，统计人员需要实时更新数据，并进行持续的动态分析。
　　（四）政策导向性
　　农业统计工作往往受到国家政策的导向影响，例如农业补贴、土地政策等，统计人员需及时跟踪政策变化，评估其对农业生产和市场的实际影响。
　　（五）区域性与差异性
　　不同区域的农业生产情况和资源条件存在一定的差异，统计工作需要针对区域特点进行细化和定制，确保数据的适用性和代表性。
　　（六）综合性
　　农业统计不仅关注生产量和经济效益，还涉及资源利用、生态环境、社会效益等多个方面。因此，统计工作需要综合评估各类指标，推动农业的可持续发展目标。
　　二、农业企业统计工作存在的问题
　　（一）数据质量问题
　　数据不准确、不完整，影响决策的有效性，手工录入或不同系统之间的数据整合不当，可能导致数据错误，进而影响统计结果的准确性。
　　（二）数据收集难度大
　　农业企业涉及的领域广泛，数据来源复杂，某些数据的采集难度较大，且存在一定的时滞性，大大增加了统计工作的挑战。
　　（三）缺乏专业人才
　　统计工作需要专业技能和跨学科知识（如农学、管理学、经济学、统计学等），然而，绝大多数农业企业缺乏足够的统计专业人才，特别是既懂农业又精通统计与数据分析的复合型专业人才严重短缺，难以保证数据的准确性、逻辑严谨性、科学性。
　　统计人员的专业能力不足，会严重制约统计工作的效率和数据分析质量。
　　（四）技术基础薄弱
　　部分农业企业的信息化建设水平滞后，缺乏必要的数据分析工具和信息管理系统，严重限制了统计工作的效率。此外，信息系统的不完善也导致了数据共享和分析能力的不足。
　　（五）部门协作不足
　　不同部门之间缺乏有效的沟通和协作，数据共享不畅，影响统计工作的整体推进。内部部门墙现象导致数据共享不畅，形成“信息孤岛”。
　　（六）统计意识薄弱与管理机制不健全
　　部分企业的管理层对统计工作重视不足，缺乏必要的支持和投入。同时，缺乏系统的统计管理工作流程和标准，导致统计工作无法有效开展。
　　三、农业企业统计工作的对策
　　（一）改进数据采集方法与提升数据质量
　　农业企业要应用现代信息技术，可通过农业物联网、ERP系统、遥感、RFID定位等技术，实时采集生产、销售、物流等各环节的数据。可通过田间气象站、土壤传感器、作物生长监测、苗（虫）情监测等设备，获取有关农业生产的实时数据，从而为决策提供更加精准的信息支持。
　　另外，数据质量是统计工作的“生命线”，农业企业要设立严格的数据审核机制，确保所收集的数据具备准确性和完整性。通过对数据的多维度审核，及时发现并纠正数据中的错误和不一致。
　　（二）加强人员培训
　　定期对从事统计工作的人员进行专业培训，强化其统计知识和数据处理技能，提升其统计分析能力。通过定期开展培训，增强统计人员的工作水平和数据意识。要求统计人员及时关注并分析农业统计的变化，调整统计工作方法与内容，以确保统计数据的适应性和前瞻性。
　　除了理论培训外，还应当加强实践环节，提升统计人员在实际工作中解决问题的能力。通过系统的培训，确保统计人员能够灵活应用各种数据分析工具，提高数据处理的效率与准确性。
　　（三）推动信息化建设
　　推动农业企业信息化建设，需以构建统一数据平台为核心，开发或引进集成化的农业信息管理系统，实现生产、销售、财务等多源数据的集中管理与分析。通过对接物联网设备（如土壤传感器，实时采集pH值、EC值等），提升数据采集的自动化与实时性，并运用大数据与人工智能技术建立智能监控与预警系统，及时识别生产异常与市场风险，为决策提供动态支持。
　　同时，应高度重视数据安全，优先采用可靠云服务并对敏感信息加密，保障数据传输与存储的安全可信。最终，通过深化物联网、云计算与大数据等技术的融合应用，实现农业全链条数据的贯通与智能分析，从而优化运营策略，提升企业风险应对能力与市场竞争力。
　　（四）加强跨部门协作
　　若农业企业未设置独立的统计部门，可设立临时的统计工作小组，由企业总经理及分管副总牵头，明确各部门在统计工作中的职责和分工。
　　加强跨部门的沟通与协作，确保数据及时共享和更新，特别是在生产、销售、财务等关键部门之间，应当定期沟通，以确保数据的一致性与准确性，避免信息孤岛和数据偏差，提升整体数据质量和决策支持的有效性。
　　（五）完善统计体系和管理机制
　　根据农业企业的战略发展目标，明确统计工作的重点和方向，确保统计工作服务于企业的决策需求，应当根据自身的经营管理需求，设计合理的统计指标体系，明确各部门的统计信息报送要求。通过精确的指标体系，确保各项数据能够真实、准确反映企业的运营情况。
　　编写详细的农业企业统计工作手册，明确各类统计指标的定义、计算方法和数据来源。确保统计过程中的规范性与已知性，不断提升数据质量和分析精度。
　　（六）建立绩效考核与激励机制
　　农业企业应当定期对统计工作进行评估，找出不足之处并加以改进。通过设立绩效评估机制，促进统计人员提高工作积极性和责任心，提升统计工作的质量和效率。
　　根据绩效评估结果，持续优化统计工作流程，提高整体效率。同时，设立激励机制，鼓励统计人员创新工作方法，提高工作主动性。
　　四、结论
　　农业企业统计工作对企业经营决策至关重要，但当前因体系不健全与专业人才不足，数据质量与时效常受影响，制约经营效率。为优化统计工作，企业应首先完善内部统计组织与数据共享机制；其次强化人员专业培训，提升数据分析能力；同时积极应用大数据等现代信息技术，提升处理效率；并加强行业经验交流，借鉴先进方法。
　　通过以上措施，可提升统计数据的准确性、及时性与客观性，为科学决策奠定坚实基础，以专业赋能促企业发展。

作者单位：江苏东海晶质农业科技有限公司