种业大数据信息管理模式研究

随着"大数据"时代的到来,信息数据呈爆炸性的输出趋势。当下环境中,哪个企业可以掌握更多有价值的信息数据,便可以在市场竞争中拔得头筹,故数据信息管理工作已成为企业发展中不可缺少的重要一环。然而,我国的一些中小企业因规模、资金等原因无法高质量完成信息管理工作,这些企业包括我国部分种业企业。文章对种业大数据信息的结构及特点进行了阐述,并对基于云计算的种业企业信息管理模式进行了分析,以期为种业企业发展提供有力支撑。

我国种业市场监管问题研究

近年来,随着农业供给侧结构性改革的不断推进,我国种业发展迅速,同时也暴露出了许多问题,其中种业质量监控已成为影响我国种业健康发展的关键问题,而市场监管则是维护公平公正的市场环境、促进种业质量安全的重要保障。对当前我国种业市场监管中所存在的问题进行了分析,并提出一些可行性建议,旨在推进我国种业向高质量、现代化迈进。

种业企业并购决策风险识别研究

与企业依靠内部资本积累发展相比较,通过企业并购实现种业整合具有更强的推动力。企业在实施并购前首先要进行并购决策,而决策当中存在的内外部风险,将对并购的实施和并购的结果产生重要影响。结合种业企业及其并购风险的特点,对种业企业并购决策中存在的内外部风险要素进行识别,进而提出应对我国种业企业并购风险的一些建议和措施。

中小种业企业分类孵化研究

对中小种业企业进行孵化,可以帮助其渡过最为艰难和关键的成长前期。采取模糊层次分析法,对影响中小种业成长的孵化因素研究后发现:对整个中小种业企业来说,帮助企业拥有自己的品种、品牌和销售渠道最为重要;对科研型中小种业企业应将提供低租金办公场所及融资等服务作为重点;对生产加工型中小种业企业应将帮助其拥有自己的品种品牌和建设长期合作的销售网点作为重点;对营销推广型中小种业企业应将帮助其销售具有品牌效应的种子、拥有自己的制种基地以确保种子质量作为重点。

我国种业科研体系存在问题及改进建议

目前我国种业仍面临规模小、实力弱、核心竞争力不强等问题,种业科研体系作为种业产业链中上游的一环,与种业发展结合紧密,是影响种业扩大规模、提升实力、增强核心竞争力的重要因素。通过对我国现行种业科研体系存在的问题进行分析,提出一些可行的建议,旨在推动种业更快更好发展。

基于大数据的种业价值链管理

随着信息时代的迅猛发展,大数据正在以惊人的速度改变着整个社会的进步与发展,各行各业都在利用互联网、大数据、云计算,更好地分析市场,推动生产制造,加强经营管理,开展市场营销,提升售后服务等;而种业作为我国基础性的核心产业,更需要积极融入这个大潮流,通过大数据分析行业问题,确定种业发展方向。从宏观角度进行分析,通过深入探究种业在选种、育种、生产、加工、包装到销售等环节的价值链管理,研究了大数据应用对种业价值链管理产生的相关影响。

加强种业整合平台建设,促进我国种业并购整合

我国大多数种子企业表现为"多、小、散",核心竞争力弱,行业整合程度低,集中度不高,远远落后于欧美等发达国家。相比较于依靠企业内部资金积累来推动企业发展,企业整合具有更强的推动力。随着并购整合项目的增多,国内有学者提出在对种业进行整合时,是否可以搭建并购与整合平台,以此来辅助种业企业并购整合项目的实施,以达到提高整合效率的目的。对当前我国现有的并购整合平台进行了分析,提出一些可行性建议,旨在提升并购整合平台的服务质量。

种业并购决策支持系统可行性分析

种业是国家基础性产业,如何快速地通过并购来塑造出种子企业的龙头是我国种业发展的关键性问题。提出种业发展和决策支持系统概念,建立种业并购决策支持系统的基本框架,并进行可行性分析,灵活、发展、快速、用户参与的决策支持系统可以快速促进我国种业企业航空母舰的成型,从而推动我国种业持续健康发展。

基于价值链的我国种业发展思路

以波特价值链为理论基础,从宏观角度分析我国种业价值链管理的重点。指出要实现种业的一体化发展,提升我国种业的国际竞争力,保证我国国家粮食安全,就要加快建设我国种业企业自主的科研团队,提升企业研发实力,推动价值链上游的后向一体化整合,扶植具有国际竞争力的科研企业团队;而对于种业下游的价值链,则应加强种业企业的售后服务,加快培养科学的农业生产方式,推动农业现代化的发展。

基于大数据的种业企业并购决策思路

大数据是现代社会的一个重要特征,从方方面面影响人们的生活及决策。面对日益复杂、多变的外部环境和内部环境,企业如何依据以大数据为基础的外部环境、内部要素及企业战略,科学快速地做出并购决策,比竞争对手更早发现市场机会,从而赢得时间上的竞争优势,一直困扰着理论界与实际决策者。就这一问题进行探讨并提出改进建议。

种业企业并购数据挖掘决策

面对我国种业发展呈现出“多、小、散、乱”的特点,利用企业并购整合较之于依靠企业内部资金积累,具有更强的推动力。种业企业并购决策及其整合依赖于相关数据收集与整理。就种业企业并购及数据挖掘、并购数据结构、决策数据挖掘思路等问题进行研究,旨在提高并购整合效率,降低并购整合风险。