用大数据助力脱贫攻坚

◇张奕琳 许 桢

用大数据助力脱贫攻坚

◇张奕琳1许 桢2

脱贫攻坚成败之举在于精准，而精准源于对真实情况的把控，源于在数据处理中获得的决策力、洞察力。各行业应围绕精准滴灌，充分利用云计算、大数据、移动互联等现代信息技术，深入开展大数据分析，从数据中掌握情况、把握趋势、监测评估、探寻规律，实现“人在干、云在算”，为打赢脱贫攻坚战奠定基础。

现代信息技术；大数据；脱贫攻坚

一、大数据分析的发展

当前，世界进入由大数据主导的时代，大数据正改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，已成为推动经济社会发展的重要力量，同时也为精准扶贫提供了新的理念和技术支撑。可以说，大数据是大势所趋、时代潮流，运用大数据推动脱贫攻坚正当其时、恰逢其势。

从技术层面上看，随着互联网和计算机技术的不断发展，数据存储、数据处理与数据应用的硬件和软件技术已经日趋成熟，大数据分析在各行业各领域的运用日益广泛；随着贫困户建立档案和多轮复查核实工作的开展，贫困户的相关基础数据已经较为完备，准确率也大为提升；随着近年来各部门的网络信息化建设，教育、民政、卫生计生、交通、住建、金融等行业部门基础数据已经形成，这些都为开展脱贫攻坚大数据分析奠定了坚实基础。

从实践层面上看，大数据对精准扶贫、精准脱贫起到了重要作用。初步统计，四川、贵州、甘肃、广西、湖北、安徽等6个省提出建立精准扶贫大数据管理平台。比如，贵州提出发挥大数据在助推脱贫攻坚中的作用，探索“互联网+”扶贫新模式，用大数据引领精准帮扶；四川提出建立户有卡、村有册、乡有簿、县有档、市有卷、省有库的“六有”大数据平台，着力解决精准识别、精准帮扶、精准评估问题；湖北提出用大数据思维推进片区攻坚与精准扶贫工作，打造“湖北扶贫云”，开展精准扶贫大数据应用示范。在2016年省级党委和政府扶贫开发工作成效考核中，这6个省份都属于综合评价较好的第一档次。

二、大数据分析面临的障碍

（一）思想认识存在误区

有的对大数据认识不到位，认为大数据无法获取甚至无法估计，反映的只是一种暂时性趋势，从难以确定的数据中得出确定性的结论是不可靠的；有的没有真正认识到大数据的价值，把大数据简单等同于海量数据的堆积，把精准识别的结果主要放在文件柜里、用在应付检查上，重表册轻使用，忽视了对数据的分析和应用；有的认为搞数据分析是做“虚功”，不如实地调研做“实功”；有的担心在脱贫攻坚中运用大数据，会让基层陷入各种表格填报之中、浪费精力，甚至玩数字游戏、搞数字脱贫。

（二）贫困基础数据不扎实，数据不全、碎片化和重复填报问题严重

贫困户统计指标体系不统一，缺乏顶层制度框架设计，没有建立标准化扶贫数据信息资源目录体系，省市县数据采集标准不同，造成基层频繁重新算账、重新填写、重新上报。信息孤岛现象较为突出，扶贫信息涉及扶贫办、住建、卫生计生、教育、交通、人社、民政等多个部门，但各部门数据系统建设大都相互独立，彼此之间信息难以实现互联互通；国家研发的“扶贫开发信息网络系统业务管理子系统”，建档立卡资料汇集的“数据库”只能国家使用，省以下无法对数据进行自主加工、整理、统计。扶贫工作日常信息更新手段落后，普遍采用到村入户拿着纸笔采集，通过excel或word进行数据录入、分类、统计和汇总，造成数据不能有效共享，同时增加了大量重复工作。

（三）贫困数据运用不够

功能开发单一，全国建档立卡数据库仅实现了数据录入、查询和统计、个别地方的粗浅分析等较低层次功能，且对省以下用户不开放；数据使用简单，很多地方满足于贫困人口数量、致贫原因、脱贫举措等现状查询，对用大数据精准分析致贫原因、制定帮扶措施、甄别低收入人群增收情况、帮扶项目和资金落实情况、预测未来可能发生的变化趋势等几乎没有涉及；人员力量不足，数据统计分析的专业化人才严重缺乏，扶贫人员的统计素养、业务素质还需要进一步提升。

三、大数据分析的运用

大数据分析的核心，在于通过大量数据分析，挖掘事物变化背后的逻辑关系，探寻蕴含其中的规律，从而推动资源优化配置。在脱贫攻坚中运用大数据分析，目的就是通过数据处理能力和信息统计功能，真正使扶贫资源精准配置、脱贫工作精准实施。

（一）能够更加精准地解决“扶持谁”的问题

精准识别是脱贫攻坚的第一个关键工作。为做好这项工作，我省确定了“一进二看三算四比五议六评”工作方法，方法很具体，但落实情况并不是很理想，这既有干部作风方面的原因，也有贫困辨识难度很大、费时费力的原因。理论上来说，精准识别的政策标准是清晰的，只要具备常识的扶贫干部一次就能干好，但实际上精准识别开展了很多轮，仍不能完全符合要求。不能简单地认为是各级领导不想做、基层干部不够努力，而是实际的贫困衡量标准远非那么简单。贫困本身是一个相对的概念，用数字的方法做出绝对的划分，那么执行者的主观判断就起到了很大作用。比如，3015元能当贫困户，3100元就不能当？再比如，作为第一识别要素的人均纯收入，因为很难准确记录支出明细，通过询问也只能得到一个模糊的范围，不同的人、不同的沟通方式都可能得到不同的结果。同时，精准识别只是脱贫攻坚的一个环节，不能只要识别率而不计较行政成本，把大量的人力、财力、物力花在精准识别上。由于贫困的多维度、复杂性、动态性等特点，客观要求我们借助数字化技术的支撑作用，减少识别过程中人为因素的影响和失误，提高工作效率。通过大数据的方式，把贫困人口基础数据结构化，把分散在不同地区和部门的碎片化信息联网共享，实施数据对比分析与综合评估，不仅能准确界定符合救助标准的贫困人口数量、分布地区等宏观信息，而且能够显示出扶贫对象的家庭状况、性别、受教育程度等人口学特征，有助于对扶贫对象的范围进行正确的界定，实现贫困人口识别的量化、贫困程度深浅的可视化。比如，可以通过扶贫大数据比对，筛选出可能存在信息疑点的问题，并有针对性地进行核实，使贫困人口识别更加精准。还可以充分利用第三次农业普查数据，里面关于农户、行政村和乡镇的调查表已经对扶贫工作需要的部分相关信息进行了收集。

（二）能够更加精准地解决“怎么扶”的问题

贫困户真实需求是什么、贫困体现在哪里、项目怎么定、资金如何用、工作怎么做，这一系列问题都需要用更为科学的方式来破解。通过大数据的方式，能够较为准确地对贫困人口进行分类和识别，并且总结归纳出各地区贫困人口的不同特征；能够将贫困户按照特定指标细分研究，找到每一类人员脱贫的基本规律、基本方法，形成适应贫困对象的有效帮扶措施；能够研究贫困对象指标之间关联，深度分析各类致贫、返贫因素，找准脱贫的主体、重点和关键，明确何种扶贫方式为最佳选择，提高项目安排和资金使用的合理性；能够全面、动态掌控扶贫项目实施与资金使用进度情况，保障扶贫项目精准到位、合理开发，保障财政专项扶贫资金安全、有效地运行，最大限度发挥扶贫资金使用效果。首先，可以联合新农合信息系统，快速、准确地定位到需要进行扶贫的人员信息，并在其看病就医时给予实时的、精准的补偿政策支持，直观筛选出因病返贫的家庭，联动民政部门，实现精准救助。其次，可以进一步搞清楚重点病种的分布情况，搞清楚临床治疗路径和标准化诊疗方案，搞清楚诊疗费用和恢复预期情况，为扶贫政策制定提供参考。

（三）能够更加精准地解决“怎么退”“可持续”的问题

实现精准退出、稳定脱贫，事关群众满意度认可度，事关脱贫攻坚成效。从扶贫开发工作考核情况看，我省一些地方退出准确率较低、政策兜底比例过高、稳定脱贫基础缺乏。要想解决好这些问题，需要能够运用大数据分析。通过大数据的方式，能够全面掌握帮扶单位、驻村工作队、帮扶责任人、对口帮扶等帮扶主体工作落实情况，对脱贫工作的责任链、任务链、项目资金链进行实时监督，及时分析有差异的数据，通报存在的问题，提出预警和整改意见，推动脱贫工作有效管理；能够把扶贫开发工作相关的各种数据集成运用，探寻其数据模式和特征，建立智能分析模型，准确评估扶贫措施叠加效应，甚至对某个扶贫对象、某类贫困户未来的变化趋势进行预测，进而制定防范措施和应对预案，切实提高稳定脱贫的基础。比如，可以分析50岁以上人员的脱贫措施，对未来几年之后扶贫扶持政策能否延续做出前瞻性判断；可以分析贫困户、已脱贫户各个学龄段学生情况，对子女就学带来的影响做出预测；可以分析某类贫困户的行为特征，研究确定可能的脱贫路径，推动对贫困对象的精准分析、精准管理、精准服务。

四、建议

（一）转变思想观念

习近平总书记强调，采取常规思路和办法，按部就班干，难以按期完成脱贫攻坚任务。新形势下要想打赢脱贫攻坚战，就要摈弃旧的思维模式和方法，创新工作理念，善于运用新技术推动社会治理的现代化。牢固树立大数据的意识，积极运用互联网技术，推进相关数据安全共享，更多地依赖数据进行决策，以有限个案为基础向“用数据说话”转变，推进扶贫决策科学化、脱贫攻坚精准化、公共服务高效化。牢固树立信息化的意识，借鉴统计系统开展普查工作的方法，推进遥感、手持智能数据采集终端（PDA）等现代信息技术运用，开发精准扶贫移动应用客户端——手机扶贫APP，逐步取代传统的贫困户纸质档案，达到一处录入、处处使用的效果，既畅通政策咨询、贫困公示、农业科技、电子商务、贷款融资渠道，又方便各级扶贫人员随时随地进行信息采集、查询、统计分析，大大提高工作效率，切实把扶贫工作从填表造册中解放出来。牢固树立持久战的意识，充分认识反贫困是一项永远在路上的长期任务，既着力解决当前最突出、最紧迫的补短板问题，又着眼于为实现全面小康、达到共同富裕奠定基础，做打好持久战的准备，建立低收入群体基础数据库，构建低收入群体帮扶工作的长期支撑体系。

（二）做好顶层设计

应规范扶贫档案建设，抓住这次全省贫困户建档立卡再核实、再复查的有利契机，借鉴统计系统基本单位名录库管理经验，科学简单设置统计指标，建设标准化的全省贫困户基础信息档案，实行有进有出的动态管理。应建立脱贫攻坚应用云平台，依托国家大数据综合试验区建设，借鉴统计系统联网直报数据收集办法，把贫困人口建档立卡资料集中于统一数据管理系统上，形成全省联网的精准扶贫、精准脱贫台账，并使基于信息化的自动督促和提醒多一些，面向相关部门及社会公众的扶贫信息服务多一些。应打破部门之间信息壁垒，把扶贫部门与统计、财政、教育、卫生计生、民政、住建、交通、农业等相关部门数据互联互通，统一识别标志，统一数据口径，实现扶贫对象全方位对比，为基层实现扶贫对象实名制动态管理提供数据依据。应开发扶贫统计地理信息系统，借鉴统计地理信息系统建设经验，把扶贫对象数据与其空间位置、地形地貌、交通条件、住房条件、产业分布等紧密结合，实现定时更新、图文展现，推动扶贫开发工作的全程精准管理、动态管理、科学管理。

（三）探索建立模块化操作手册

对于脱贫攻坚各项工作，党中央、国务院有明确要求，省委、省政府有政策措施，但有的地方没有领会精神实质、不得其法、抓落实不到位。通过数据分析研究，把握脱贫工作规律，建立“标准化+个性化”模块式扶贫操作手册，让各地受启发、找差距、明方向，条件相似的可以照做，条件不同的可以因地制宜找到符合自身实际的有效途径。比如，对于精准帮扶，可以综合分析每一种致贫原因，研究制定“标准化+个性化”的帮扶措施。

（四）加强扶贫数据开发应用力量

大数据运用涉及极为专业化的统计分析，需要专业力量开展。可在省扶贫办设立专业处室，或委托统计分析部门，对全省脱贫攻坚情况进行综合分析，为省委、省政府提供决策服务和数据支撑，为各地各部门提供预测评估和指导建议，形成用数据决策、用数据管理、用数据考核的精准扶贫管理新格局。

（作者单位：1.河南省统计局普查中心；2.河南省委政研室）

10.13999/j.cnki.scyj.2017.10.018