大数据为绿色循环经济治理“把脉画像”

建立健全绿色低碳循环发展的经济体系是建设现代化经济体系的重要组成部分。其中，对绿色农业及其加工业的治理，涉及人类生命安全与健康，意义尤为重要。基于绿色循环经济区域分级治理，选择宏观质量精准画像进行预测、预警是一种有效的理念、方法与工具。

绿色循环经济治理中的宏观质量

从微观看，质量是指某一产品或服务的品质与等级。符合国家标准是对产品质量的最低要求。提高产品质量需要更多投入成本，如，技术、人力、资金等。因此，如果提高符合国家质量的标准，企业一方面要提升产品品质；另一方面，产品的价格也一定会上升。此外，企业提升产品品质需要市场有等级议价，否则就会因为监管不力，出现劣币驱除良币的现象。另外，企业提升产品品质应考虑消费者收入分配，而不是盲目追求产品品质提升。

宏观质量可以这样理解，它指行业、产业或区域等宏观层面的质量问题或质量现象。要以数字化改革为牵引，推进循环经济领域数字化转型，利用数字化手段促进经济社会绿色低碳循环发展。比如，建设绿色循环经济宏观质量大数据库，包括过程数据和市场反馈数据。过程数据利用数字化以及各种检测监管技术，精准记录了绿色循环经济全过程。市场反馈数据利用各种渠道、媒体平台搜集或抽查来自市场的产品。这样我们就可以利用宏观质量及其精准画像技术与方法进行挖掘分析，进而服务于政府、社会、企业和消费者。

治理中的宏观质量画像与预警

通过建立企业宏观质量画像和预警，将全媒体海量碎片化数据转化为结构化、具像化的信息，以便提炼出综合且直观反映企业宏观质量的画像。同时，还能实现对行业、产业或区域的质量评估、预测和预警，对促进行业、产业或区域发展的实际问题具有一定的指导意义。

精准画像包括定性画像和定量数字画像。如，基于宏观质量大数据，可以进行定量画像，进而可以得到定性画像。为了实现精准画像，还需要在大数据基础上进行定性分析，进而揭示影响宏观质量的因素，建立指标体系与评价标准。精准画像与指标体系有不同与相同之处，指标体系是精准画像的1.0版，精准画像的精准度与指标体系密切相关。按顺序来看，应该先有指标体系，后有精准画像。但是如果利用大数据进行画像，就不需要先有指标体系，但还是需要从其他渠道获得有价值的信息资料。这对于精准画像能起到画龙点睛的作用。

在预警中，如果能利用数据与画像进行长期分析，就能发现规律，并依据规律进行量变到质变的预警分析。

基于宏观质量精准画像的农业绿色循环治理大有可为

在生态文明与和谐社会建设中，人们非常关注生命健康问题。民以食为天，农产品及其加工产品关乎人民的生命健康，有必要实施严格的监管与治理。

一方面，农业主要包括种植业和畜牧业，以及养殖业。农业的发展需要土地资源和水资源，以及生态环境和稳定的气候要素，如果这些农业发展的要素受到破坏和污染，就会影响到人类的生命健康。另一方面，农业产品及其加工产品在制造过程中，如果使用超标的食品添加剂、染色包装等有毒有害物质，也会危害到人类的生命健康。

党的十九大报告指出，坚持预防为主，深入开展爱国卫生运动，倡导健康文明生活方式，预防控制重大疾病。实施食品安全战略，让人民吃得放心。这标志着以人民健康为中心的新时代已经来临，我们选择绿色循环经济发展之路是必然的。

当前，我们需要平衡种植业和养殖业，用植物饮食取代动物性饮食。这样可以大大降低温室气体排放。还有，我国对大豆、食糖、棉花、奶粉、牛羊肉等农产品的进口依赖度较高。所以，我们更应该发展绿色农业。

在未来的绿色循环经济发展中，我们必须确保农产品及其加工产品的安全。我们不仅需要对每一种农产品及其加工产品的生产者或企业的市场资质进行监管，还要对市场中所有的农产品及其加工产品的生产者或企业的整体质量，进行宏观质量监管及精准画像，以便及时发布宏观质量预警信息。这有利于政府、市场、社会、消费者监管，有利于企业对标改进提升质量，最终有利于人民的生命健康。