黃鐵鷹/文
褚橙熱銷之時，我們考察了澳大利亞最大的柑橘水果經銷商MFC。
多标準取樣
MFC沒有一個果園，由超過100個果園給它供柑橘。每個果園都有獨立的老闆，但是，MFC在出果的前6個月，就能準确預知這100個果園每年的産量，橙子的大小，裝10個一等品大橙子的箱子有多少，裝22個二等品橙子的有多少，裝27個三等品的有多少。
我問：“你們每年的預測有多準？”他們說：“誤差不超過10%。”
我又問：“你們的預測方法是什麼？”
他們說：“我們每年都有一百多個固定的樣品采集區，當橙子長到高爾夫球大小時，我們就會定期對采集區的橙子進行檢測。”
工作人員拿出一個特殊的尺子給我看，上面有不同大小的窟窿。采集人員用這把尺子去量，對橙子的數量和大小做記錄，最後，用這些樣本量對一百多個果園的橙子總量和質量進行推算。
我又問：“這個工作量可是很大？”
他說：“對。但是，我們必須做。否則，我們怎麼可能提前制訂出不同國家的市場銷售計劃？有的國家需要大個的橙子，有的國家小的也能接受；有的消費者需要甜的，有的需要酸點兒的……這一百多個樣本區中，有些是由我們公司的人直接采集數據，有些是種植戶根據我們的方法，幫助我們采集。”
我又問：“數據的質量直接能影響預測的結果，你們怎麼能保證這麼多農戶給你們采集的數據準确？”
他說：“這有很多方法，比如我們的數據采集有标準，一棵樹要搞清有多少顆果，一棵樹要從幾面采集，比如單株的就要從四面，成行的就要從兩面，朝北和朝南要分别計算。”
他順手給我一本資料，說這是種植橙子的手冊，裡面對取樣的流程和方法有詳細說明。當我翻到橙子取樣這一頁時，我知道了什麼是認真。一棵樹結滿果子，取樣者不可能把整棵樹的果子都數一遍。因此，隻能根據樹上某個區域的具體果子數量來推算整棵樹的果子數量。這個取樣手冊要求，取樣人必須拿一個半立方米的木框，插進樹的中段部分，隻數包括在這個木框中間的橙子。
他說：“隻有這樣，才能減少數據采集的誤差。”
我又問：“你們用這種方法預測了多少年？”他說：“我在這家公司工作了20年，一直都是這樣做的。這個公司有100年的曆史。”
數據要先行
回到家中，我仔細研究一本澳大利亞園藝公司1999年編的《種橙者手冊》，300多頁的内容裡面，不僅有圖畫和文字，更多的是數字和表格。比如灌溉一項，在不同季節、不同溫度、果樹不同生長期，什麼時間要澆水、澆多少、水質的最低要求、水管的口徑和水壓……數字，數字，還是數字。看到其中一條對剪枝的規定，我笑了，這簡直就是褚橙在澳大利亞的翻版：“為了防止水果接觸土壤，必須每年在冬季和春季把樹枝剪離地面50公分。标準：剪過的底部樹枝，每20棵樹不能有一根枝條沾地。”
由于社會、經濟、地理、人文的差别，褚橙種植管理方法與澳大利亞果農的做法有着天壤之别。比如，在1公頃橙園中，褚橙有1200棵成年果樹，澳大利亞隻有500棵；1公頃橙園的産量，褚橙是63噸，澳大利亞隻有45噸；200公頃果園，澳大利亞隻需要5個全職工人，褚橙需要近300人；褚橙的作業幾乎全部是手工完成，澳大利亞除了采摘、部分剪枝和蔬果工作，其他基本是機械化。
但是，在這裡，我們看到了統一的東西：不同形式的農業工業化（或稱為農業産業化）。
工業化的表面是機械代替人工，其内涵卻是把模糊的、因人而異的手藝和經驗變成标準流程和工藝。怎麼才能實現标準化？數據，首先是數據。沒有數據，根本不能開始這個過程。那麼，數據是如何來的？必須來源于試驗、觀察和記錄。而這一切必須依賴于人類的認真。
統計數據的質量能代表一個産業的工業化水平，美國和澳大利亞的柑橘種植數據在公開網站上一目了然。它們能精确到每個地區，每年有多少成年樹、多少幼年樹；每年每個地區，每個品種，有多少不同的包裝數量。我們可以看到美國佛羅裡達州從1912年至2012年100年間的柑橘種植和銷售統計數據，這些數據，終于讓我們明白一個現實：中國的農業水平與發達國家差距遠大于工業。這個結論，是我們研究褚橙案例得到的一個副産品。