精准扶贫需用好大数据

石欣鹭 田晓膺

【摘要】借助大数据技术，构建嵌入贫困数据、脱贫方针、扶贫措施、扶贫机构、脱贫判定标准的大数据综合平台，可以准确掌握贫困人口的贫困程度与致贫原因，确保扶贫工作的精准发力；可以构建扶贫工作监测与追踪体系，解决“扶持谁”“谁来扶”“如何扶”的难题，推动精准扶贫战略有效落实。

【关键词】精准扶贫 大数据 脱贫攻坚 【中图分类号】C913.7 【文献标识码】A

确保到2020年全面建成小康社会，要切实开展脱贫攻坚工作，缩小贫富差距，实现共同富裕。党的十九大会议上，以习近平同志为核心的党中央向广大人民群众作出“将扶贫攻坚工作放在国家发展重要位置”的庄严承诺，以“精准扶贫”顶层设计为出发点，逐步落实扶贫工作战略安排。当前我国的脱贫攻坚战役已经进入“啃硬骨头”的艰难阶段，保障脱贫工作有序推进、逐一攻克，需要统筹社会各界扶贫力量，更需要利用好大数据来提升扶贫工作质量。

通过大数据可以实现扶贫工作的精准发力

现代信息科技手段为有效推进精准扶贫工作提供了强有力的支撑，降低了扶贫工作的盲目性与重复性。实现扶贫工作的精准发力，要紧跟时代发展趋势，转换定向思维，将大数据技术与精准扶贫工作有效对接，确保搭上大数据技术“快车”，有序推进和全面落实国家精准扶贫工作，验证扶贫战略实施的可行性。目前我国大数据技术已相对成熟，大数据收集、存储、检索、分析等功能已逐渐应用到扶贫工作中，通过对海量扶贫数据的分析可以得出贫困人口的分布情况以及贫困程度，我们可采取“一对一”的扶贫措施，逐步优化扶贫资源配置，实现精准帮扶。

利用大数据绘制贫困人口分布图，划分贫困人口类别。如何解决“扶持谁”的问题是精准扶贫工作的首要任务，要明确贫困地区和帮扶对象。结合我国贫困人口基数大、分布广泛的特点，扶贫工作人员可以通过查阅经济发展数据报告对重点地区进行走访、普查，判别贫困人口数量与贫困程度，利用大数据技术绘制贫困人口分布图，并收录贫困人口的基础信息数据。另外，还可以对贫困人口的基础信息数据进行量化处理，从贫困程度、健康程度、教育程度等不同维度区分贫困人口的类型，分析贫困人口的致贫因素，实现从定性掌握到定量掌握的转变，为后续开展更具针对性、精准性的扶贫措施奠定基础。

利用大数据解决“扶持谁”的问题，要从宏观和微观两个层面进行。一方面，从微观层面分析精准扶贫工作可以发现，贫困人口分布并不是一成不变的，会随着经济和社会的发展呈现起伏不定的变化趋势。因而需要对数据库中的贫困人口基础信息数据进行实时更新、调整，依据贫困判定标准做好贫困人口脱贫与返贫的登记工作，定期抽查扶贫工作的进度和效能，确保扶贫信息与扶贫工作的同步性、实时性。另一方面，从宏观层面开展政策布局工作，借助大数据技术对扶贫数据处理可以得出贫困地区及人口的分布变化规律，掌握地区致贫因素和贫困程度，进而调整国家精准扶贫战略，宏观调控社会扶贫资源，实现扶贫工作的精准发力。

利用大数据可以精准把握贫困人口的致贫因素

解决“谁来扶”与“如何扶”的问题，需要进一步利用大数据精准把握贫困人口的致贫因素，找准问题根源，对症用药，落实精准扶贫战略。将教育、医疗、民政、财政、农业等相关部门的数据信息录入贫困人口基础信息数据库，利用大数据技术对数据进行整合处理，分析贫困人口集中性与关联性的内在原因，以此得出致贫因素和贫困程度，为后续开展精准帮扶工作夯窦信息基础。

构建嵌入贫困数据、脱贫方针、扶贫措施、扶贫机构、脱贫判定标准的大数据综合平台，提高精准扶贫的可行性。以大数据平台为媒介将扶贫组织与贫困人口联系起来，明确扶贫组织的职责与帮扶对象的范畴，将扶贫工作的进度与效果展示出来，确保扶贫工作过程公开透明，让扶贫资源分配合理且落到实处。扶贫组织可以利用检索分析功能准确把握贫困人口的致贫因素，进而根据贫困状况实施针对性的扶贫措施，以解决贫困群体的实际问题为切入点开展扶贫工作。同时，要结合贫困程度与客观环境等要素调整扶贫策略，在不违背国家精准扶贫总战略的基础上，允许推行旅游扶贫、教育扶贫、医疗扶贫等差异化、个性化的扶贫策略。

另外，也要利用大数据消除精准扶贫工作过分依赖政府的弊端，鼓励作为“新生力量”的社会资源进入扶贫领域。比如，利用信息共享功能将扶贫信息散发向全社会，通过倾向性政策引导公益机构、企业、个人等社会力量参与扶贫工作，着力打造精准扶贫的“发动机”，打好全民扶贫攻坚战。

利用大数据能够满足扶贫工作精准监测与实时追踪的要求

现代的社会组织建立在信息技术之上，信息在社会活动中发挥了巨大的作用。传统扶贫模式以人工处理信息为基础，存在较大弊端，人工统计的贫困信息精准度、完整度严重不足，数据信息传递时效低，而以人工处理数据为基础所制定的扶贫政策往往与贫困人口生存现状不匹配，存在时间上的偏差，无法适应扶贫形势。利用大数据技术构建的综合扶贫平台可以精准监测与实时追踪扶贫工作，打破空间、时间壁垒，解决扶贫策略与贫困状况不匹配的问题，动态分析精准扶贫战略实施后的反馈数据，实时调整扶贫政策方针。

扶贫机构利用动态监测功能可以实时准确掌握扶贫情况，通过观测贫困人口区域分布、掌握扶贫工作进度和扶贫资源使用情况、评估贫困地区脱贫时限等技术手段从宏观、微观两个层面对精准扶贫工作进行调控，合理动态配置扶贫资源和部署实施扶贫措施，提高扶贫工作的精准性，保障合理使用扶贫资金，避免浪费扶贫资源，防止惡意挪用和贪污行为，减少申报虚假扶贫项目等诸多腐败问题的发生，确保精准扶贫工作“扶真贫”“真扶贫”。

构建扶贫大数据平台的同时，也要着手培养熟练应用大数据技术的扶贫工作人员，确保其既能够收集、检索、处理、分析贫困人口的基础信息数据，更能够利用大数据平台传递的反馈信息掌握扶贫项目进展，评估扶贫措施实施的可行性，确保国家精准扶贫战略的高效推进与全面落实。省市及县乡各级扶贫管理组织应高度重视数据化时代的人力资源价值，组建一支大数据技术业务熟练的高素质、现代化的扶贫工作人才队伍。

精准扶贫大数据平台应该体现出数据采集自动化、行业数据融合共享、市场风险评估预警三大特征。扶贫数据是政府部门、社会组织、企业、贫困户四类不同主体数据的融合，扶贫数据信息的广泛性要求大数据平台具备自动化采集数据的功能；平台的运行管理需要民政、教育、交通、农委等横向部门的配合，也需要整合省、市、县、镇、村纵向层级的扶贫数据，实现行业扶贫数据的融合共享；通过大数据技术的动态数据分析寻找市场需求变化规律，评估市场风险等级，引导贫困人口提前做好防范措施。

构建扶贫大数据平台应以实事求是的工作方针为指导，杜绝形式主义与官僚主义，充分考虑贫困人口的致贫因素和贫困状况，扎根贫困基层，客观分析需求，落实扶贫方略，实现精准发力。扶贫管理组织统筹扶贫工作事宜，应结合大数据平台的反馈信息设置合理工作量与工作难度，立足解决实际贫困问题，强调扶贫措施的实用性、精准性，兼顾安全性、便捷性，确保精准扶贫能够用好大数据。

（作者分别为成都信息工程大学文化艺术学院讲师；成都信息工程大学文化艺术学院副教授）

【注：本文系四川省教育厅人文社会科学重点研究基地四川基层公共文化服务研究中心2018年自筹项目“文创产品品牌设计在基层精准扶贫中的应用研究——以达州秦巴文化为例”（项目编号：JY2018D01）阶段性成果】

【参考文献】

①莫光辉：《精准反腐：脱贫攻坚战的政治生态保障—精准扶贫绩效提升机制系列研究之九》，《行政论坛》，2017年第1期。

责编/周素丽 张忠华（见习） 美编/于珊