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比较草根的那些，直接给他们上科技再添点狠活，把成本拉下来，把售价也拉下来，相对来说，这一类的潜在消费者不需要对个案展开太深入的研究，只需要大层面上调查一下价格接受能力和口感偏向即可。
陪着妮娜排队买到价格还算可以的茴芹，两人又搭乘地铁匆匆的赶去城南的一个自发市场，买了一点刁草和番荽（洋香菜），买完东西，南易请妮娜共进午餐，又请她喝了下午茶，两人这才分开。
回到领事馆，南易打开一个软件，调出之前自己输入的数据，进行新添和修改。
软件叫“global vegetable”，全球蔬菜，开发这个软件的初衷是为了让神农南粮内部可以对全球蔬菜价格进行横向比较，同时也是大数据规划中的一环，不过暂时来说，数据还不够多、不够全面，只能当做辅助性的参考。
南氏一直有计划、有目的的收集各种数据，并建立数据库进行储存，同时也在进行数据维度试验，找了几个有代表性的研究观察对象，收集“对象”的各种数据，然后汇总分析，试图总结出一套可以运用在大部分人身上的行为分析数据模型。
简单来说，就是找出几个数据参数，当这些参数分别显示出不同指数，通过运算，就可以预测出参数所有人下一步的行为。
只要参数够全面，一个人下一步要干什么，完全可以预测出大部分，比如说早上起床是否要撒尿，可以通过对膀胱的数据监控来预测，在睡眠之时膀胱都快炸了，等起床后，不是主观上不要撒尿就能做到的。
比如一个人说他刚刚上五星级酒店吃了顿饭，只要把他的数据拉出来：一个月薪三千的月光族，信用卡、某呗都已经滞纳好几个月，网贷平台能薅的都薅过了，嘿，这不妥妥的在吹牛么。
当然，南氏收集数据不是为了用在这种无聊的事情上，笼统的说，南氏的大数据会用于市场预测和消费者下一行为分析，如果有哪国政府需要建立全民监察体系，南氏也不介意进行技术输出。
大数据运用得当，可比锦衣卫和粘杆处之流实用，对维护一国统治之基石，可以发挥出革命性的作用。
等数据输入完毕，南易在键盘上敲击了一下，屏幕上立即出现圆柱和圆饼相结合的图表，各种数据闪烁变幻，乍一看甚是科幻，令人怀疑是外星科技，但其实就是用脚本语言编写的几个效果，分解一下，难度相当于九九乘法表。
当然，对可以解答8×9等于多少，但反应不过来9×8等于多少的人而言，的确也是挺难的。
看了会数据，南易再次敲击键盘，屏幕上的图表又变成信息列表，点开置顶的一条描红标题，弹出一个窗口，最新的关于俄罗斯蔬菜的信息就罗列了出来，由不同人，包括南易刚才进行输入，程式按照指定的条件进行筛选归类，重新排列组合，文表并茂，令人一目了然。
在俄罗斯的私有化规划当中，有关于土地私有化的规划，不过目前还没开始进行，当下俄罗斯的土地，特别是耕地，处于一种非公非私的状态，国有耕地由苏修时期遗留下来的国营农场和集体农庄进行管理。
次日，南易一大早就去了位于莫斯科东南方向的列宁国营农场。
列宁国营农场面积有1447公顷，即21705亩，1447万平方米，是一个专门种植草莓的农场，在丰收季，每天可以向莫斯科供应60吨草莓。
来到农场的门口，南易见到了一个颇有童话色彩的大门，与周围的郊区平庸建筑大相径庭，大门上面有一块牌子，上面一行写着“1918”的红色阿拉伯数字，下面还有一行写着俄语“劳动关荣”。
透过这块牌子，可以得知列宁国营农场应该建立于1918年。
看看大门，南易又往周围眺望一下，眉头紧锁，这里的地理位置太优越了，相比较用于种植，反而是用来进行地产开发，短期之内能发挥出更大的价值。
知道这里有一个国营农场之后，南易就找出资料进行过研究，前两天更是在近处眺望过整个农场，列宁国营农场可以用于种植的面积超过2万亩。
假如用于进行科学化西红柿种植，亩年产完全可以达到5000公斤上下，一年总产量可以达到10万吨，把莫斯科及周边的人口全算上，平均每人可以分得15斤左右。
若是不考虑土地的长久可持续发展，全方位对土地进行透支性种植，短期之内，单单这一个农场，就可以解决莫斯科上百万人口的蔬菜基本保障性供给。
＇一亩地的蔬菜产出（非科学化产业化种植，就是普通农民种菜方式），只能保证两个正常人的基本消耗，摄入量适中，无需悠着吃，也不是大胃王的极端情况，基本保障性供给就是把一亩地的产出供应给5…10人左右。＇
按照目前莫斯科不太正常的蔬菜价格来计算，列宁国营农场一年可以有3亿美元以上的销售额，以后稷农业以往的经验来分析，除掉生产成本，以及暂时还无法计算实际数字的非生产经营性开支，至少能剩下5000万美元以上的净利润。
这个数字还没有计算扣大棚的特殊情况，假如农场进行反季节种植，净利润还会上升不少。
虽然这样的利润并不能持久，只要卢布的汇率恢复正常，利润就会呈几何倍暴跌，但可见的五六年之长的暴利期，已经足以让后稷农业下场。
没走进农场的大门之前，南易心里的算计是不计后果的种五六年蔬菜，把土地的肥力耗光之后，再把农场的土地打包卖给地产商或是自行开发。
算计是这么算计，但这个算计是否能成真不好说，在看列宁国营农场的管理层名单时，南易看到了格鲁吉宁这个名字，若是他的记忆不差，这位格鲁吉宁不会太好对付。
格鲁吉宁1982年大学毕业后被分配到列宁国营农场工作，在戈氏1990年公开化改革过程中进入农场管理层，并在改革中把农场变成了股份公司。
苏修解体进入俄罗斯时代，中央管理和财政系统消失，大部分集体农场无法正常运营，而靠近城市的农场更是举步维艰，因为农场的职工国有财产私有化股份更容易被开发商和投机者惦记。
这不，南易这头恶狼已经被吸引了过来，想必更多的恶狼还会赶过来分食，只不过他们暂时还腾不出手来。
“前有坐地虎，后有狼群，这是一块硬骨头。”南易感叹一句，转身离开农场的大门，现在还没到走进这扇大门的时候。
接着的一段时间，南易在莫斯科州四处转悠，到处去参观各区的国营农场，扎赖国营农场、沙图尔国营农场等等，每一个大区都会有一个规模稍大的国营农场，南易不但观察农场的土地情况，还会了解农场到莫斯科市区的交通状况。
按照俄罗斯目前的情况来推断，莫斯科在短时间内，会和汉城在南韩的地位等同，一个城市凝聚一个国家的大部分精华，也创造大半的GDP，同时也聚集着大半的消费能力，把地域扩大到环莫斯科州地区，俄罗斯八成的消费力量被囊括其中。
一天，南易来到沃洛夫斯基区，这是被利佩茨克州管辖的一个区，距离莫斯科仅有200多公里，在区内有一个沃洛夫斯基农场，规模不算太大，只有区区100平方公里，12万亩左右的耕地。
来到农场外围，南易瞬间就被震撼了，平，真是太平了，从农场的一头可以望到另一头，中间毫无遮拦，就是一个小土坡都没有。
“那个电线杆有多远？”站在旷野，南易眺望了一会，转头问虎崽。
虎崽沿着南易刚才观察的方向眺望了一下，在心里稍稍计算后说道：“南生，那不是电线杆，是一栋至少有60米宽的楼，距离在15…16公里之间，太远，不好精确判断。”
“哦。”
南易无意识的应了一声，拿起望远镜开始观察，站着观察了一会，又在不远处设立了一个高度参照物，趴在地上，闭上一只眼睛，让眼睛和参照物的顶点呈一条平行于地面的直线，观察起了水平。
看了一会，南易无奈让虎崽来，视力太差，趴着根本看不远。
虎崽趴到地上，观察一会，就拿着笔在纸上计算，如此反复，几分钟后，虎崽站起身，说道：“我也看不远，只能大致看清楚两公里内的水平线，非常平整，地面有被人为推平。”
“喔。”
南易用舌头舔了舔左手食指，把左手举起感受一下风吹来的方向，接着又从地上挖了一块干泥巴，在手里搓成细细的粉末，手举高，让粉末自由垂落，观察粉末往哪个方向吹拂。
确定吹的是西南风之后，南易一行就往刚才看好的一个小村庄过去。
村庄很小，目之所及只能见到十几栋低矮的房子，稀稀落落，互相之间隔得很开，中间点缀着一根根松木的电线杆，矮树、黄草、灌木丛，正是饭点之前的一小时，房子上面的烟囱冒着袅袅炊烟。
来到一栋屋前，一个俄罗斯人站在一辆白色的拉达边上，引擎盖被打开，他在愁眉不展。南易看拉达车已经旧的不成样子，顿时诧异，一个老司机居然搞不定一辆六十年代的拉达。
“哈拉少。”
南易远远地冲男人打了一声招呼。
男人闻声，也回了一声：“哈拉少，华国人？”
“是的，我叫伊万。”
南易临时给自己安了一个非常没有诚意的俄罗斯名字，在沙俄时代，十个男丁起码有两个半叫伊万，在文学作品和影视作品里的出镜率非常高，超过华国的“小明”。
男人笑了笑，说道：“我叫谢廖扎。”
南易走上前和谢廖扎握了握手，“车有什么问题？”
“化油器的浮子阀坏了。”谢廖扎蹙眉道。
南易遗憾的说道：“真是坏消息，我们帮不上忙，车里并没有准备。”
“无须抱歉，伊万，你们来金扎镇做什么？”
“是这样的，我是一位从事农业方面生意的商人，听说你们俄罗斯正在搞证券私有化，很可能国营农场也会进行股份制改革，我就到处转一转，看看能不能找到适合投资的农场。”
谢廖扎听到南易的话，脸现怪异，“我有听说证券私有化，但是没听说国营农场要搞什么改革，伊万，如果你是对沃洛夫斯基农场感兴趣，我劝你还是打消主意。”
南易好奇的问道：“谢廖扎，可以告诉我为什么吗？”
谢廖扎面现难色，迟疑了一会，说道：“伊万，你还是不要问，我不方便告诉你。”
“好吧。”南易摊了摊手，没有继续追问，转而问起了其他，“谢廖扎，你们这里经常下雨吗？”
“春季和夏季经常下雨，秋冬很少，再过几天就会下雪。”
“往年的雪大吗？”
“很大，积雪会到70厘米……”
南易来来回回问了不少关于天气的问题，然后又征得同意，绕着谢廖扎的房子观察了一圈，特别是裸露着的砖墙，还有屋檐落水的地方，观察的特别仔细，砖块之间的缝隙都用手掰过，检验砖块被风化的程度，另外还打听了房子是哪年盖的，上次整修房子是什么时间之类的问题。
告别谢廖扎之后，南易又去了村庄的集体保留耕地，转了一圈，带走了一点土样和水坑中的水样。
回到车里，南易就把刚才观察房子所见的记录了下来，看看手表，又看看天上的太阳，把太阳此刻处于的角度记录下来。
车接着来到一个有树的小山坡，南易走上山坡，观察东南西北四个坡面的树木、荆棘、草的生长情况，又分别在四个坡面挑了几株枯草和荆棘当标本，将它们拔起观察根系的情况，然后又观察了土壤的湿润度。
再次回到车里，把观察的结果记录下来。
通过观察与对比一栋房子四面外墙的不同侵蚀、风化程度，可以粗略的判断一个地区的降雨量，丰富或不丰富；也可以粗略的判断出平时经常会刮什么风，比如经常刮南风，那南面墙的风化程度会比其他三面更严重。
有个成语叫水滴石穿，南易有问过谢廖扎房子是什么时候盖的，也问过屋檐下的地上次修整是什么时候，在屋檐下，南易有看到地面留下一条被雨水侵蚀出来的浅坑，并在边上看到了苔藓还有地衣生长的痕迹。
能看到苔藓和地衣，说明平时的降水少不了，透过浅坑的深度与宽度，再结合浅坑形成的时长、土壤紧实度、下雨时落水的流动走向，又可以大致计算出降雨的强度。
山坡更加简单，如果没有人工干预，一座山南北两面的植物生长情况是不同的，经过对比，大致可以判断平日里的光照角度、降雨角度。
南易来的不是时候，如果是春夏之交过来，还能通过观察植物的倒伏角度、生长倾斜角度、根系生长方向来判�