大数据在精准扶贫过程中的应用及实践创新

莫光辉

[摘要]随着大数据信息技术的发展，传统扶贫开发模式正面临着技术落后难以开展有效的精准扶贫信息比对分析、数据失真难以形成有效的精准扶贫治理参考、资源分散难以产生精准扶贫的整体性治理成效等发展困境，需要从大数据技术与精准扶贫有机结合的视角来探讨精准扶贫绩效提升机制，从大数据精准扶贫理念转变和大数据精准扶贫定位两个方面深入推进大数据技术在扶贫开发领域的全面应用，实现大数据扶贫的减贫绩效。

[关键词]精准扶贫；精准脱贫；大数据；脱贫路径；减贫绩效

[中图分类号]F323.8

[文献标识码]A

[文章编号]1007-8487（2016）10-0087-10

一、大数据精准扶贫的现实背景和研究动态

（一）大数据精准扶贫的现实背景

互联网技术的普及与发展是当下社会生产力发展的主要动力之一，而信息化、数字化同样是推动社会治理规范化、科学化的重要方向，尤其是在贫困治理领域，扶贫开发一直以来都是中国政府的重要工作内容。改革开放以来，我国政府在扶贫开发领域投入了大量的人力、财力与物力，贫困治理取得了很大的成就，我国贫困落后的社会面貌得到了很大的改观。但随着扶贫开发的逐步深入，贫困问题更加复杂多变、扶贫开发难以得到有效推进，参照农民人均纯收入2300元的贫困标准线，2014年我国仍待脱贫的人口多达7500万人，扶贫开发依然面临着严峻的挑战。为了缓解严峻的扶贫形势并解决我国的贫困问题，习近平总书记在2013年11月于湘西考察时提出了精准扶贫的扶贫理念，精准化成为当下扶贫工作的核心内容。随着对精准扶贫的进一步阐释与发展，精准机制的要求更为具体细致，由此，大数据技术因其数据化、网格化与动态化等特点与精准扶贫的机制要求相契合，数据扶贫成为了实现精准脱贫目标的可行路径。在2015年中共中央政治局会议上，习近平总书记就精准扶贫作出了进一步阐释，提出以数据目标诠释精准扶贫开发理念，充分发挥数据精准定位、开放共享的应用价值。此后，2015年9月，甘肃省被列为国家扶贫办全国大数据平台建设试点地区，在全国率先开始探索建设精准扶贫大数据管理平台[1]。自此，大数据技术开始在精准扶贫的各个领域开展试点。贵州、四川、广东、广西等地相继开始将大数据技术应用于贫困治理之中，结合当地实际情况进行技术升级与系统设施普及，探索适合区域脱贫的突破口，并依托云平台与数据管理系统对扶贫动态管理体系与评估标准进一步完善，不断强化大数据扶贫信息平台的综合分析能力、动态监管能力，加强与相关行业部门信息数据的互联互通和共享共融，构建扶贫“大数据”应用格局。虽然互联网技术在扶贫领域的应用由来已久，但限于技术发展的不成熟与相关政策的不完善，互联网技术很难在扶贫开发上发挥其真正的效能，而大数据技术在其他领域的成功则印证了大数据技术已较为成熟且具备实现精准脱贫目标的可能。因此，如何为大数据技术在扶贫开发领域的全面应用营造坚实的现实基础与制度环境，从而最大程度上发掘大数据技术在精准扶贫工作中的价值成为了当前精准扶贫的核心所在。

（二）大数据精准扶贫的研究动态

随着网络信息技术的不断发展，人们对于信息的储存能力和处理能力显著增强，信息处理逐步进入以PB（1PB=10242GB）为储存单位的大数据时代，而大数据技术为人们所熟知则是因其在商业领域中所取得的瞩目成就。因此，针对大数据的社会科学研究则多见于对其市场价值与社会意义的探讨，一些学者认为，大数据作为一种战略性资源，具有复杂性、决策有用性、高速增长性、价值稀疏性、可重复开采性和功能多样性等特点，而大数据技术的巨大发展潜能必将推动产业改革的进一步深化[2]。而有学者则认为，大数据所积蓄的价值必将重塑当下的管理模式与市场规则，从而掀起一场商业模式和管理体系的变革[3]。由此可见，大数据技术的社会价值与发展空间得到了较为广泛的认可，而其精准有效的技术理念则在发展方向上与精准扶贫不谋而合。有学者认为，以全体数据代替随机样本的“大数据”思维具备真正的精准内涵，而以大数据分析为技术手段的精准定位将会在很大程度上保证扶贫开发的精准精确[4]，大数据技术具备在扶贫领域内的应用可能。而要实现大数据技术与精准扶贫的高度耦合则首先需要实现开发理念的转变与扶贫方向的重新定位，因此有学者指出，传统扶贫模式的因果思维在大数据时代受到挑战，着眼预测的扶贫思维则是实现精准脱贫的方向所在，在经济新常态下扶贫开发速度趋缓与扶贫资源边际效益递减的背景下，运用大数据理念针对资源投入和瞄准效率的革新将为精准扶贫注入活力 [5]。理论层面的研究进一步论证了大数据技术在扶贫领域内的应用前景，而各地区则在实际操作中对大数据技术在扶贫领域内的应用做出了进一步的梳理。广西在进行精准扶贫工作的初期便将大数据技术应用于扶贫开发之中，并提出，大数据信息管理平台的建立使得贫困数据分析更为准确、客观，为贫困地区的脱贫验收方案提供了强有力的技术支撑，但是当下仍存在信息化程度低、信息采集设置不完善、各部门数据统计不统一与人员机构配备不齐等问题[6]。全面推进精准扶贫是当下解决贫困问题、实现精准脱贫的根本途径，针对精准扶贫的实质则有学者总结为改革贫困标准的制定方法，完善精准识别机制；完善精准扶贫考核机制；探索和建立贫困户的受益机制；改革扶贫资金管理体制和加强资金整合及在金融方面创新到户机制等方面创新精准扶贫工作机制，保证扶贫工作的精准有效[7]。虽然学界对于大数据技术应用于精准扶贫的探讨鲜有争议，但针对数据扶贫的模式探索仍较少，如何更为全面地、综合地、有效地运用大数据技术仍需进一步探讨；学界对于数据扶贫的态度仍十分保守，相当部分的研究仍将数据扶贫作为一种脱贫技术加以阐释与分析，而对于大数据思维与理念的延伸则罕有深入；大数据扶贫的现实发展需要进一步转变思维，如何剔除传统模式的束缚与干扰，实现数据扶贫的技术普及与理念提升不仅仅是当下精准扶贫工作所亟待解决的现实问题，同样也是当下学界进行理论研究的重要方向。

二、大数据背景下的精准扶贫运行优势

（一）传统扶贫模式的发展困境

1.技术落后难以开展有效的精准扶贫信息比对分析

技术落后而导致的效能低下是制约扶贫工作可持续推进的重要原因，原有的扶贫技术并不能够很好地适应信息化社会的发展要求：一方面，落后的技术使得数据分析并不具备足够的科学性，落后的软硬件设施并不能满足高精度的分析要求，而不完善的评估体系更是降低了数据分析的信度和效度；另一方面，缺乏动态管理的信息监管系统难以对扶贫工作形成有效的监管，传统信息监管系统的静态性致使扶贫工作很难结合贫困人口的基本资料与扶贫进程进行全方面的动态化监督与管理。因此，技术缺失使得相关扶贫部门及工作人员难以具备实现其预设目标的能力，难以对贫困人口的需求以及扶贫项目的实施状况进行有效的预测，在很大程度上弱化了扶贫开发的准确性与时效性。

2.数据失真难以形成有效的精准扶贫治理参考

首先，贫困人口识别数据失真产生的排斥现象会导致部分贫困群体游离于扶贫帮扶体系之外，难以受惠于扶贫项目而失去脱贫机会；其次，限于扶贫工作者的工作素养与现实基础，很大部分扶贫数据的来源无法得到确认，而部分数据的缺失则使得整体数据分析很难形成有效的治理参考；最后，制度缺失与操作不规范导致数据失真，扶贫制度的不完善使得在扶贫开发的过程中尤其是扶贫资金的使用上存在很大的监管空白，而缺乏规范的资金使用更是增添了资金流向与使用情况方面的统计难度。由此，在以往的扶贫开发之中，相当部分的扶贫数据都不具备真正的效用，而根据这些数据进行的分析解读，则从源头上丧失了其本身的有效性。

3.资源分散难以产生精准扶贫的整体性治理成效

首先，政府间存在信息壁垒制约数据流价值的辐散范围。我国政府普遍适用于垂直管理的结构体制，垂直管理虽然有利于提高政府内部的纵向行政效率，但也存在着横向信息封闭性的结构性弊端。政府间缺少长效性的信息沟通机制使得贫困信息公开和扶贫网络资源共建共享受到阻碍，致使扶贫信息以及经验成果无法转化为脱贫资源。其次，扶贫工作者没有将独立的“条数据”整合为具有内在联系的“块数据”，缺少对贫困人口的致贫原因、帮扶项目、实施流程以及成效反馈之间的动态归纳。因此，政府相关部门人员难以在从事扶贫工作的过程中探寻各类贫困信息之间的相关因果关系和潜在联系，未能有效地把区域整体和贫困个体紧密的联系起来，难以全面从整体上分析考察致贫原因与脱贫需求之间的普遍规律和特殊矛盾，也难以形成部门协同和整体发力的综合性贫困治理范式。

（二）大数据背景下精准扶贫的思维转变

1.大数据助推贫困识别的精准化

以往的精准扶贫主要是以人工收集数据的形式进行信息采集，而后通过量化分析制定同质化的人口识别对策。但是出于对贫困人口生活条件及扶贫资源配置状态的动态性考虑，若以静态、滞后的方式开展工作则很难达到贫困人口识别的精准化。大数据精准扶贫则是在数字化信息处理技术的基础上，通过识别贫困村基础设施建设、自然资源分布以及贫困人口的生产生活条件，将外部环境与内部状态信息加以数据化处理分析，评定贫困人口的贫困等级，从而为精准识别提供决策参考。在识别工作后期，相关部门为确保贫困人口的定位精确，可通过大数据扶贫信息平台发布贫困者的信息资料，鼓励村民对公示结果进行监督，确保贫困识别的精确性、真实性。

2.大数据促进贫困分析的精准化

精准识别贫困人口后，将数据信息进行进一步的集成融合，分析贫困者的致贫原因，继而有针对性地制定扶贫项目、配置资源，对不同境况的贫困者进行差异化的帮扶，避免“一刀切”扶贫安排。在扶贫数据分析中要注重两个方面：一方面要做到动态分析，数据分析贯穿扶贫工作的各个领域，从初期的识别贫困人口、确定扶贫项目、配置经济资源，到后期的扶贫进程监管、脱贫成效反馈等各个方面都离不开数据信息的支持；另一方面则要重视共享分析，相关工作部门通过大数据扶贫信息平台与外界保持紧密联系，最大范围内获取适宜贫困区发展、满足贫困者需求的数据资料，在取得成效后共享扶贫经验以辐散社会价值。

3.大数据优化扶贫监管的动态化

大数据视域下的动态扶贫通过采集多样化的扶贫信息资源，将更新后的信息纳入自动化处理平台以推进扶贫工作的进一步落实。扶贫管控的动态性主要包括以下几个方面：第一是贫困人口需求的动态跟进，帮扶人员及时对扶贫工作的阶段性成效进行反馈与评估，了解贫困者需求变化从而有针对性地改变资源配置方向，提升扶贫项目与贫困者需求的契合性。第二是控制贫困对象在贫困库中的动态进出，通过全方位、多层次的监督与管理，将满足贫困条件的人口纳入贫困信息库中，同时对移除贫困户范畴的人口进行二次监控，减少返贫率比重。第三是外部环境的动态掌控，相关部门依据外部政策环境、经济环境的改变做出适当应对，通过对外信息平台搜寻有利于本地区发展的产业项目，及时制定符合贫困者需求的扶贫计划。第四是数据技术的动态更新，通过引进先进设备、培养技术人才等方式为扶贫工作的开展提供技术保障。

三、大数据下的精准扶贫契合逻辑

（一）大数据技术与精准扶贫的有机结合

1.构建区域联网的贫困信息库

2014年印发的《建立精准扶贫工作机制实施方案》将精准扶贫工作的“信息化建设”提升到新的高度，“国务院扶贫办制定和组织实施全国扶贫开发信息化建设规划和建设方案，制订标准规范，整合办内原有信息系统，建设统一的应用软件系统”。协调统一的网络化平台将会成为精准扶贫的重要信息保障。以广西为例，当地政府依托电子政务数据资源，充分利用人口基础信息库、自然资源和空间地理基础信息库以及经济信息资源库等基础信息资源，采集税务、金融、民政、社会保障、城乡建设等扶贫业务相关领域信息，通过云计算、云储存、云管理等现代化信息处理手段将扶贫信息加以数据化，建设统一的扶贫数据信息资源库。同时，完善扶贫数据资源管理办法，确定扶贫业务部门之间的数据共享范围，统一扶贫数据的交换标准，实现扶贫信息的区域共享，为扶贫工作的进一步深化提供数据决策支持。

2.强化贫困问题的科学分析

精确挖掘数据资源是进行科学化分析的首要前提，运用统计分析方法建立数理模型对多样化的扶贫信息加以集成融合，从而归纳出数据资料的整体关联性和内在规律性。首先依据数理模型的输出数据以了解贫困者的生产生活状况和技能掌握程度，进而研究预测贫困者的行为方式、价值判断以及导致其发展状态受阻或贫困状况加剧的致贫原因。其次通过动态监测全方位跟进扶贫进程，不断加强数据分析以满足贫困者的动态需求，提高资源配置效率。

3.建立扶贫管理的动态机制

2014年1月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》指出：“建立精准扶贫工作机制”“按照县为单位、规模控制、分级负责、精准识别、动态管理的原则，对每个贫困村、贫困户建档立卡，建设全国扶贫信息网络系统。”大数据视域下的精准扶贫则通过现代化信息处理手段改变以往的静态管理模式，实现扶贫管理由静态处理到动态预测的跨越。例如广州省在扶贫攻坚项目中创新全面建档立卡、评议公示名单的瞄准机制，责任落实到人、定点定人帮扶的工作机制，资金专户管理、封闭运行监测的资金投放机制，以及数据平台动态监测、扶贫信息实时更新的项目监管机制，使新一轮扶贫中确认的2571个重点帮扶村、20.9万户相对贫困户、90.6万人的贫困数据和脱贫动态，都可以在扶贫信息管理系统中定点、定人、定村实时查询。[8]动态管理在一方面持续监测扶贫项目的进展情况，随着扶贫工作的进一步深化，贫困者的生活条件得到相应改善，帮扶人员则要有针对性地更改扶贫计划以实现“靶向精准”；另一方面则是动态管理扶贫资源，根据贫困者的需要合理配置扶贫物资与扶贫资金，引导资金流的下放方向，实现扶贫资源的合理配置。

4.完善贫困评估的数据系统

中共中央办公厅、国务院办公厅于2016年印发的《省级党委和政府扶贫开发工作成效考核办法》提出，在扶贫工作中除考察扶贫客观数据外，还应引入“第三方”评估系统。即为完善评估体系一方面依据扶贫成效数据进行量化分析，建立大数据精准扶贫管理平台的评估系统，将数据平台中的贫困人口识别、贫困人口退出、贫困地区收入增长、扶贫资金配置精确度等考核指标与数据评估系统相对接，客观考察当地的扶贫成效，科学动态的评估方式基本杜绝部分官员因求政绩而虚报数据的现象。另一方面在大数据平台中建立“第三方”评估系统，通过信息交互技术收集、整理群众的想法和意见，将第三方评估信息量化为一定的参照比重纳入完整的评估体系中，以公正透明的方式增加评估结果的可信度和真实性。

（二）大数据理念与精准扶贫的有效对接

1.大数据量化考核助力精准识别

随着大数据信息技术的发展，以全量分析替代样本分析的大数据理念正逐步得到认可。中共中央、国务院印发《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020年）》将“精准识别”的扶贫理念加以深化，“建立健全扶贫对象识别机制，实行动态管理”。贵州“扶贫云”平台依托大数据技术和云计算能力将贫困户的相关信息加以量化，建立包含18项48个小指标在内的脱贫指标体系，通过相关部门对指标的评估考量输出贫困户的脱贫指数：60分以下为真正贫困，60-80分为可能贫困，80分以上为稳定脱贫，并将脱贫指数作为贫困人口识别的参考标准。精准识别是开展精准扶贫工作的前提，通过对扶贫地区外部环境以及贫困人口内部信息的全部收录，在大数据平台中归纳评估以形成贫困人口识别指标参考，确保扶贫对象的精准定位。

2.大数据分析实现精准帮扶

传统信息分析的焦点在于如何针对现存问题提出相应的解决方案，相比之下大数据则更加关注信息数据之间存在的相关规律。2015年6月，甘肃省委、省政府印发的《关于扎实推进精准扶贫工作的意见》并提出，将运用大数据技术对6220个贫困村、417万贫困人口进行实名管理，通过分析整理其致贫原因，准确了解贫困户扶贫需求。扶贫信息数据库聚合海量扶贫信息，一方面综合分析各项指标以总结贫困户的致贫原因，制定相应的帮扶手段，引导资源有效配置；另一方面通过关联规律预测扶贫问题，及时做好针对防范工作，减少返贫率的比重。

3.大数据科学体系推动精准管理

随着信息时代发展，大数据技术的社会价值将会为扶贫领域带来新的革新路径。将大数据信息系统合理纳入原有的科学管理体系中，一方面保障各级扶贫业务部门及时录入、更新、维护扶贫业务数据，整合为各部门所需的扶贫信息并以此为依据做出科学决策；另一方面借助大数据扶贫管理平台的端口增加各部门之间数据资源的交互，减少信息壁垒以提升扶贫行政效率。

4.大数据动态监控提供精准保障

2016年5月，农业部等九部门联合印发《贫困地区发展特色产业促进精准脱贫指导意见》，提出“动态跟踪、及时更新产业扶贫信息，实现精准化管理与考核”。而大数据信息持续更新的内在特征确保扶贫动态监控的常态化运行。贵州“扶贫云” 以GIS（地理信息系统）为基础，以移动终端为载体，建成以建档立卡贫困户和项目资金为重点的扶贫工作移动巡检系统。“扶贫云”（一期）工程重点对623万贫困人口、9000个贫困村、934个贫困乡镇、66个贫困县和有扶贫开发任务的地区，以及2014年已脱贫的123万人口进行动态监测，成为全国脱贫攻坚档案库的重要组成部分，打牢了精准脱贫的信息基础。[9]大数据视域下的精准扶贫改善以往扶贫反馈滞后性的弊端，一方面及时跟进贫困者的需求变动，更新对接其所需要的扶贫资源，同时记录扶贫资源的配置方向，保证资源配置的精确性和高效性。另一方面监控扶贫项目的整体落实状况，及时根据外界环境变化、技术手段更新对扶贫工作做出适当的修改，探索出符合当地发展需求的新路径。

四、大数据背景下的精准扶贫实践应用

（一）大数据技术支持对精准扶贫进程的绩效影响

1.构建大数据网络，推动扶贫信息精准

2015年10月29日，党的十八届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，提出“扩大贫困地区基础设施覆盖面，因地制宜解决通路、通水、通电、通网络等问题”。实现扶贫信息的网络化需要进一步完善扶贫信息平台的系统功能。例如，广西着力构建省、市、县、乡、村五级扶贫机构网络接口平台，实现扶贫业务部门间的高速连接，推进扶贫信息资源的开放共享。其意义不仅在于减少静态扶贫信息交互次数，以动态网络渠道节约经济成本；还在于共享扶贫经验以提高行政效率，加快扶贫工作进程。完善网络基础设施建设是构建扶贫数据网络的基础，广西区政府加快实施“宽带广西”行动战略，大力发展3G、4G等移动通讯技术，以拓展贫困地区获取外界信息的渠道，根据贫困地区当地的生产状况更新相应的扶贫措施，促进大数据视域下精准扶贫的高效化、便捷化，真正做到惠利于民。

2.发展电子商务，推动扶贫产业发展

《中共中央、国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》指出，应“加大‘互联网+扶贫力度”“实施电商扶贫工程”。贫困地区应把握农村电商繁荣的机遇，通过电子信息技术带动网络消费、促进网络创业、更新贫困地区人口生产生活方式，以网络化途径创新精准扶贫理念。例如，贵州桐梓县为顺应“互联网+”时代的趋势，采取招商引资、定向扶持的办法推动电子商务发展：重新定位特色农产品，激发特色农业发展潜力；创新改良产品包装，提高产品附加价值；运用数据互联网技术，开拓高端营销市场；点亮原生态品牌，促进地区产业可持续发展。截至2015年底，包括桐梓窖酒、马鬃苗族刺绣在内的20多个经过认证的“桐梓造”特色商品已上线淘宝网虚拟平台和“桐梓特产专柜”销售，帮助桐梓县村民以低成本销售特色产品。电商扶贫一方面能够推进产业项目建设，相关部门依据贫困地区的现有资源，通过政策优惠、资金支持、社会扶助等方式扶持开发适应其环境的主导产业，驱动相关产业及应用技术的发展，鼓励大众创业，营造完整的信息技术产业链条；另一方面则推动“互联网+农业”的发展，实现传统农业由分散化到集约化的跨越。将农产品的销售纳入网络产业链之中，根据供求信息直接对接相应产品，完善农产品的品牌建设。虽然我国农村电子商务呈现出较为积极的发展态势，但是在物质条件相对落后的贫困地区落实电商扶贫仍需注意以下问题：提高网络设施普及率，为完善网络产业链条提供必要的技术保障；配备农村物流基础设施，建设科学化运作规程的物流信息系统平台；引进和培养电商人才，为大数据电商扶贫提供可持续性的技术指导。

3.创新精准扶贫服务体系，推动扶贫惠利于民

通过人机界面的交互性扩大信息服务渠道以满足贫困者的民主诉求是大数据视域下精准扶贫不可或缺的重要一环。当地政府应整合开发现有扶贫资源，构建面向社会公众的扶贫信息服务平台，向有关单位和个人提供信息查询、投诉举报、信息互动等服务。服务平台的建设一方面促进扶贫开发多元参与，强化贫困地区群众参与精准扶贫建设的主人翁意识，增加对扶贫政策的责任感和认同感；另一方面通过评估考核对扶贫项目的运行状况进行监督反馈，为精准扶贫工作的进一步完善提供决策参考。

4.改革扶贫考核体系，推动扶贫过程公正透明

通过大数据精准扶贫管理平台动态化监测扶贫项目的更新进度，一方面及时了解贫困者的动态需求，提高扶贫资源配置的精确性；另一方面制定责任追究制，量化指标考核帮扶人员的工作绩效，通过信息平台的考核数据对工作开展不力的单位和个人进行问责，从而强化帮扶人员的责任意识。在提升部门内部监管力度的同时也应注重完善社会监督平台建设，鼓励贫困地区群众参与民主监督，使扶贫工作在公正透明的环境下运行，确保扶贫项目的精准定位。

（二）大数据平台建构精准扶贫实践新模式

1.大数据精准扶贫推动技术升级与系统设施普及

信息技术的不断更新一方面推进信息系统设施普及，为扶贫项目落实提供必要的外部条件，从而保障数据平台应用的顺利运行；另一方面为扶贫资源投入实际应用释放发展活力，使信息作为无形资产彰显价值，提高社会资源利用效率。以甘肃为例，甘肃省运用先进的网络数据处理能力、成熟的网络运行管理经验，设计开发大数据精准扶贫管理平台，结合“互联网+”服务落实平台项目运行的广度与深度，使扶贫数据渗透至政务、教育、金融各个领域，彰显信息技术价值。完善公共服务设施建设、加快扶贫信息技术更新成为精准扶贫工作中不可或缺的外部保障。

2.大数据精准扶贫完善扶贫管理体系与评估标准

实施精准扶贫工作是一项长期攻坚的系统化工程，需要在项目推进中不断探索和完善扶贫管理体系。如四川省政府将“省级政务云平台”加以完善与创新，在此基础上建立四川省脱贫攻坚“六有”大数据平台，并通过各部门信息的互融互通不断提升大数据精准扶贫平台的精准识别、动态监控能力，构建科学高效的扶贫管理体系。大数据精准扶贫管理体系的建立一方面共享融合多元化数据信息，为扶贫项目提供科学化、数字化的技术保障；另一方面通过对贫困者的动态需求进行实时分析评估，精准定位资源配置方向，促进扶贫工作的有序进行。

3.大数据精准扶贫打造区域协同的扶贫信息平台

大数据精准扶贫管理平台是指运用数字技术和科学手段对多样化的扶贫信息加以集成融合，为精准扶贫工作提供必要的数据支持，同时以信息特有的交互性辐散社会价值，实现扶贫信息资源的共享。有些贫困户既是民政部门的工作对象，也是扶贫部门的工作对象。由于扶贫部门和民政部门的工作对象存在交叉，要想将扶贫政策尽快惠及到所有的贫困群体，就必须形成部门间的有效衔接。在实现“扶贫+民政”之后，扶贫部门就能与民政部门实现扶贫开发政策和社会保障制度的有效衔接，从而避免在扶贫工作中因各部门信息不对称而浪费人力和物力。以贵州省“扶贫+民政”项目为例，“扶贫+民政”项目将同属于民政部门、扶贫部门工作对象的贫困人口纳入“扶贫+民政”大数据体系，实现了扶贫项目与社会保障的高效结合，进而减少了有限资源的重复投入，加快了精准扶贫开发项目的推进速度。协同发展的信息平台一方面为数据融合提供了技术保障；另一方面增强了相关部门之间的互动沟通，统筹指挥形成合力以推进扶贫项目的落实。

4.大数据精准扶贫要强化基层扶贫培训与政策宣传

在推进精准扶贫项目落实的过程中，驻村工作队以宣传动员的途径来加深村民对大数据精准扶贫的了解，减少扶贫项目落实的阻碍，而后开展基层扶贫培训以激发群众的主动参与意识。驻村干部推选当地群众代表担任“理事会”成员，并开展包括签订建房协议、监督工程质量在内的一系列工作，及时在精准扶贫大数据平台及村务公示栏中公布信息以接受群众监督。通过扶贫培训和政策宣传工作，其作用不仅仅局限于通过宣传使群众对扶贫工作的路径创新产生认同感，减少项目落实阻力，更在于通过群众主动参与工作、接受监督的方式来充分发挥民智，与地方政府凝聚力量，形成合力共同解决扶贫工作的各项困难。

五、大数据背景下的精准脱贫实践创新策略

（一）精准脱贫下的大数据精准扶贫理念转变

1.由主观判断转向科学分析

大数据视域下的精准扶贫在数据分析方面一改以往人工静态处理信息的方式，建构数理模型以实现信息的数据化，量化分析贫困地区人口的贫困程度、致贫原因，为扶贫工作精准定位方向。此外，落实扶贫项目还应考虑贫困人口思想观念的差异性，对于那些有发展潜力且具备一定技能的贫困人口，应为其创造适当的发展环境，而对于那些由于自身懒惰、不思进取而导致贫困状况的贫困者来说，则首先应改变其等、靠、要的思想观念和处事方式。

2.由被动帮扶转向主动预测

加快政府职能转变，将“解决问题”的治理方式转变为“预测问题”的前瞻性思路，通过信息平台对数据的集成融合预测致贫原因，将阻碍发展或导致贫困深化的因素抑制在萌芽状态中，在动态引导资金流向的同时提高资源利用效率。但需注意的一点是，大数据技术可以通过合理的预测为扶贫工作提供科学化参考，但并不意味着所有的预测都具有可行性，数据处理部门和人员需要在预测信息中结合当地实际状况做出分析与判断，释放大数据预测的真正潜能。

3.由“漫灌式”扶贫转向“精准化”治理

漫灌式的贫困治理方式已经在一定程度上限制了我国扶贫开发的进一步推进，如何突破“脱贫又返贫”的现实瓶颈是精准扶贫重点解决的问题之一。精准扶贫的理念不仅仅体现在识别环节的精准，更在于治理环节的精准。相关扶贫部门及工作人员应用大数据技术实现“滴灌式”扶贫，将改善以往资源配置效率低下、扶贫进度停滞不前的状况，实现与贫困户的扶贫需求的对接：运用大数据现代化信息处理平台进一步精细评估指标，采用科学化的数据分析手段引导资源配置流向，提高扶贫工作效率；云计算、云定位、云储存等大数据技术的精细化运作方式，为精准扶贫治理提供了更为可行的精准路径，推动了扶贫理念的精准革新。

（二）精准脱贫下的大数据精准扶贫定位

1.实现精准脱贫的技术突破

大数据视域下的精准扶贫治理思维，与十八大“创新、协调、绿色、开放、共享”的五大发展理念相契合，因此，创新扶贫治理理念将会带来较高的社会价值。但研发大数据精准扶贫信息管理系统需要支付高昂的固定成本，仅凭贫困地区自主研发较为困难，国家应制定相应的引导政策，通过税收减免、财政补贴等方式加强大数据应用于扶贫治理领域的广度与深度，鼓励技术创新，着力攻克诸如可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎等大数据技术的核心问题，完善云计算平台等硬件设施的建设。随着大数据价值日益彰显，大数据扶贫治理人才呈现出供不应求的现状，国家应大力培养大数据扶贫管理人才，坚持将人才培养与可持续发展理念相融合，一方面筛选出具备大数据知识基础和扶贫治理工作经验的人员，通过强化培训，为建设大数据精准扶贫管理平台输送高质量人才；另一方面则面向有发展潜力的应届生，深化其对大数据理念和技术的认知与应用，避免大数据扶贫治理人才出现代沟。

2.促进精准脱贫的信息共享

我国经济发展已进入新常态，调结构促增长成为目前经济领域的主要发展方向。政府扶贫相关部门的工作人员应注重培养现代化信息意识，在充分发挥扶贫资源价值的基础上，理清扶贫信息和社会主义市场经济的发展脉络，重视对各类扶贫信息资源的筛选、加工、评估，整合为精准脱贫和提高社会生产力的信息资本力量。随着大数据信息技术处理的不断发展完善，扶贫信息资源库与扶贫信息交换的互通功能正逐渐走向成熟，一方面，需要对贫困户脱贫需求数据加以集成融合，为全面脱贫提供必要的扶贫资源信息保障；另一方面，通过大数据扶贫平台特有的减贫脱贫驱动效应，向其他领域辐散经济社会价值，带动扶贫相关产业的综合发展。

3.拓展精准脱贫的发展方向

顺应大数据时代发展态势，提升数据网络技术，发挥信息价值，使扶贫信息资源成为我国脱贫攻坚战的重要保障：第一，扶贫信息数据化。量化信息为精准识别贫困人口提供客观依据，为动态监测数据变化提供客观参考，使物质资源配置状况与贫困者受益程度相对称，可以最大程度地确保扶贫质量。第二，数据平台系统化。通过动态管理预测外部环境变化、统筹内部资源，在扶贫过程中探索信息间的内在规律以形成有效范式。完善系统配套设施分配，引导资金流向，为精准扶贫提供必要的物质保障。第三，信息交互网络化。通过大数据精准扶贫信息平台对数据加以集成融合，整合为满足贫困者所需要的信息资料，针对不同致贫原因实施分化帮扶，并通过数据网络打破信息壁垒，将扶贫经验推广至其他地区，促进精准扶贫工作的协同发展，达到全面脱贫的目标。

参考文献：

[1]肖成年，杨爱芬.“数据”引领“精准”扶贫[N].人民邮电，2016-01-08（1）.

[2]杨善林，周开乐.大数据中的管理问题：基于大数据的资源观[J].管理科学学报，2015，（5）：1-8.

[3]王劲.大数据时代的管理变革[J].学术论坛，2013，（1）：189-198.

[4]严俊乾.“大数据”助力精准扶贫[J].现代经济信息，2016，（1）：35-36.

[5]郑瑞强，曹国庆.基于大数据思维的精准扶贫机制研究[J].贵州社会科学，2015，（8）：163-168.

[6]《广西精准扶贫机制创新研究》课题组.广西精准扶贫机制创新研究[J].广西经济，2015，（10）：32-41.

[7]汪三贵，郭子豪. 论中国的精准扶贫[J].贵州社会科学，2015，（5）：147-150.

[8]胡新科. 3年投入近180亿开展新一轮扶贫“双到”工作 打造“精准扶贫”大格局 粤扶贫经验堪称中国亮点世界模式[N].南方日报，2015-10-17（04）.

[9]王新伟，吴秉泽.以大扶贫、大数据两大战略行动为引领 贵州：地无三尺平 更借“扶贫云”[N].经济日报，2016-04-05（8）.

责任编辑刘云华