大数据视域下的绿色减贫效益分析——基于贵州省M乡的调研

吴声凤，周 兰，杜 艳

（贵州大学公共管理学院，贵阳 550025）

2016年，以贵阳国家级大数据综合试验区为基地的全国首家大数据金融产业联盟正式落户贵阳，大数据以云计算、物联网为基础运用于实践中，旨在为政府以及企业的大数据发展提供平台支撑。我国贫困地区与生态脆弱地区在地理空间具有高度耦合性，贵州属于生态脆弱的西部地区，作为脱贫攻坚的主战场，贫困与生态交织下，如何在保证生态环境可持续情况下实现脱贫是必须面对的问题，因此绿色减贫的概念应运而生。同时，中共十八届五中全会提出的绿色发展理念与习近平总书记提出的“两山理论”为脱贫攻坚提供了理论支撑和根本方向。绿色减贫，就是通过绿色产业化和产业绿色化的手段，促进贫困地区发展并实现贫困人口脱贫[1]，其秉着绿色化发展的理念，注重经济与生态之间的协调与平衡。绿色减贫理念的引入及模式的推广能够为精准扶贫时代背景下的扶贫模式注入新鲜的血液，为以往垂直刚性的扶贫模式提供一种人与自然和谐发展的可持续的预见性。

一、贵州省M乡产业化扶贫实践及其效益分析

（一）M乡产业化扶贫项目实施现状

在精准扶贫时代背景下，扶贫方式由“输血式”扶贫转变为“造血式”扶贫。为此，M乡积极落实党中央决策部署，将农业产业发展重点放在“一种两养”绿色产业发展之上，投入财政扶贫专项资金，与当地的特种优势农业相结合，实施绿色产业扶贫并增加农民收入，让农民走出贫穷困境。具体内容是：种植经济果树；养殖竹鼠与黑毛猪，这一选择与该乡脆弱的生态地理条件有关。M乡地形较为复杂且以山地为主，只适合发展山地特色优势农业。2014—2017的三年时间里，M乡在产业扶贫的财政专项扶贫资金数额约为405.5万元。具体有：第一，2015年与2016年两年间稻鱼生态工程产业扶贫项目35.4万元，推广稻田养鱼工程面积2 800亩。第二，2016年樱桃种植项目7万元，种植樱桃175亩。第三，2016年竹鼠养殖项目50万元，养殖竹鼠1 000对。第四，投入45万元用于2015年葡萄种植项目，新建葡萄250亩。第五，投入105万元用于2015年黑毛猪养殖项目，养黑毛猪1 400头。第六，投入97.5万元用于2016年蔬菜大棚项目，蔬菜大棚130个。第七，投入65.6万元用于2017年辣椒种植项目，辣椒种植800亩，购苗200万株。

（二）M乡产业减贫效益评价

1.减贫效应。贫困地区、贫困社区和贫困人口三个方面是减贫效应的主要维度[2]。从这三个方面分析M乡减贫效益，产业化减贫能够改善贫困地区经济状况，拉动社会投资并拓宽增收渠道，探索脱贫机制。从贫困地区的角度来看，以M乡2016年初所实施的产业扶贫项目为例，M乡政府年初投入财政扶贫资金50万元从市场上购买了1 200对竹鼠。按每户5对的比例分配给192户贫困户进行饲养，每户年收入增加2 400元。在增加贫困户收入的同时，保证了贫困户有稳定的收入来源。这几年全乡产业扶贫项目的广泛实施，M乡的贫困发生率由2015年约52%下降到2017年底的21.91%。从贫困农户的角度看，由村集体经济的形式所实施的扶贫项目不仅增加了村集体的经济收入，还促进了个体贫困户的增收，取得了较好的减贫效果。例如，乡政府以村为单位集体形式成立脆红李种植专业合作社，并投入财政专项扶贫资金51万余元，作为97户贫困户的股本参与到合作社当中。按照在产生经济效益以前，按所投入资金的6%给贫困户进行分红，在经济效益产生以后，按持股比例给老百姓进行分红。合作社主要雇佣M乡当地的农民种植脆红李，不仅在2017年就解决了120多人的就业问题，而且保证了不管合作者是否有收益其都能有2 000元左右的年收入。与合作企业签订合同的方式，既保证了脆红李的销售渠道和销售价格，又激起了贫困户的脱贫意愿。

2.生态效应。生态效应主要包括生态意识和生态效益。提升生态意识不仅对于推动生态文明建设至关重要，而且也是绿色减贫的核心理念。M乡政府将工业化规模开发模式转变为追求“绿色GDP”为核心，以青山绿水为基础，走出一条生态可持续的绿色减贫道路。企业以生态产业发展模式追求经济效益，如以竹鼠养殖专业合作社为例，竹鼠所需的食物大多是树枝叶、草等，而这类天然饲料在农村分布广泛，成本低；再以黑毛猪种养殖项目为例，黑毛猪主食当地草料，其排泄物就作为农家肥施用到所种植的脆红李上，这种环境友好型的种养殖形式，带来了很好的生态效益。

二、贵州省M乡产业减贫模式实施困境

贫困是由于自然生态、社会经济、制度政策的相互制约，地域功能与其价值实现方式的偏离和资源分配不均匀以至于区域发展落后、居民生活水平低下的一种状况。经过近几年产业扶贫的努力，M乡的扶贫工作总体特征从正向层面来看促成了减贫成就，而从逆向层面来看，M乡由于受制于地理区位、基础性配套设施等因素，仍然存在着扶贫领域的困境，主要表现在以下两个方面。

第一，信息资源体系不健全。贵州省电商扶贫工作的不断开展，使得农产品产量上升，物流需求增大，物流空间不断拓宽，大数据支撑下农产品物流数据资源的挖掘、分析、利用具有重要参考意义，以此构建好“大数据+”农产品物流集群，能够提升农产品物流质量及发挥数据资源优势。但是，M乡农产品数据统计内容不健全，各种农产品物流数据没有建立系统的数据库，较为分散且数据利用率低，未有效整合数据资源。培育造血功能是扶贫开发的核心，要实现贫困地区的脱贫致富，只有增强贫困人口的自我发展能力，提高其人力资本，才能够真正摆脱贫困。然而，这种需要长期投入的造血式的扶贫效果在实际中并不尽如人意，常常被异化为追逐效益的短期行为和盲目行动[3]。M乡以种植经济果树、养殖竹鼠与黑毛猪作为扶贫项目，需要尽快地看到发展的成效，才能实现持续的资金投入，但是一旦经济果树和养殖竹鼠与黑毛猪没有实现经济利益的增长，会破坏原有扶贫项目的定位，进而转变为追逐短期的利益。

第二，扶贫投资项目难以对接。政府扶贫资金的发放以项目化的形式实现与贫困人口的对接，扶贫部门对未列入项目库的项目不予支持。但在实际操作中，扶贫项目与扶贫资金如何发放与管理是扶贫工作开展的重点，政府为了管理扶贫项目方式常常采用一整套垂直、标准的管理模式，管理流程技术化且带有较为鲜明的官僚主义色彩。这种自上而下的资源配置扶贫模式逐步演变成为以项目评估和管理为中心的治理体制，使得农户主动参与的积极性降低，对政府产生强烈的依赖，农户自身的主动性、积极性、创造性没有完全发挥出来。M乡扶贫项目主要依靠政府配置、安排扶贫项目及资源，这种模式并不能有效组织贫困人口，其积极性不高，并且这种投放模式不仅会排除大部分真正的贫困对象，甚至会使相对富裕的人群从项目获益，以至于出现“精英捕获”现象[4]。因此，项目化扶贫在资金的公平效率方面存在冲突，其垂直化的管理与农户需求之间存在着相关矛盾。

三、大数据与绿色减贫的契合

第一，构建大数据扶贫需求信息模块。大数据作为一种容量大、类型多的数据集合，其存取速度快且应用价值高。利用大数据去找准扶贫需求是确定扶贫方式，利用地方特色资源来开展扶贫活动的新方式。因此，需要构建大数据扶贫需求信息模块。M乡大数据扶贫需求信息模块主要包括各贫困村信息、贫困人口信息、贫困原因等三大模块。建立M乡各贫困村信息模块对充分挖掘和整合各贫困村的特色资源，打造各村的绿色扶贫产业链，推动各贫困村可持续发展具有重要意义。建立M乡各贫困人口基本信息模块要求精准识别M乡各村的贫困人口，通过下乡对各贫困地区的外部环境进行考察以及贫困人口的基本信息进行统计，能够收集多种贫困信息。然而，这些信息是复杂且多维的，仅仅根据这些信息来简单判断是否为贫困村、贫困人口、贫困程度如何和导致贫困的原因等有很大的难度，需要较多的时间与物质成本。而借助大数据技术、云计算等信息处理手段可以将海量的贫困村、贫困人口的信息加以数据化，并参考相应的贫困指标，以此准确地识别贫困人口。完善贫困人口的准入与退出机制，建立一套贫困指标体系。依托大数据技术和云计算技术量化出的人口基本信息，计算被量化的人口基本信息并考量出相关贫困指数，再结合对贫困人口的访谈，对贫困人口的基本信息数据进行梳理、分析和挖掘，理清各贫困村的特色资源优势与贫困的准入机制相关规定进行比较，同时有效识别出致贫原因。

第二，搭建“大数据+农产品物流”空间体系。在信息技术支撑下，搭建农产品物流平台，是为了让各村的农产品可以进入市场。信息的流通性、透明性对建立农产品物流平台来讲是最重要的，因此需要建立一个统一规划和功能健全的信息交换系统来促进农产品制造商、运输商、需求企业实现信息的共享。首先，增强农产品在物流过程的透明度。农产品制造商、运输商、需求企业是物流链条上的主体，农产品制造商生产出农产品，通过运输商进行配送，最终到达需求企业，整个流通过程都需要一个统一的信息平台实现及时的沟通反馈，来提升各主体间的了解。其次，加强农产品物流信息管理。产品物流流程复杂的体系且信息量较大，为了避免信息在流通的过程中出现失真与暗箱操作，因此在流通过程中，需要提高信息处理能力，更好地发挥农产品流通过程中各主体的协同性。最后，整合各村农产品进行集中物流运输，提高运输效率，同时整合各类物流资源并实现物流与储存量、需求量的有效衔接，建成农产品物流分发和调配信息中心，打通城市与乡村相连接的物流配送体系。此外，政府要积极鼓励“企业＋合作社＋第三方物流组织”相互联合，充分利用第三方物流组织的专业性，提高运输效率并减少农产品运输成本，建立农产品进城物流运输网络。

四、结语

M乡采取了一系列绿色发展模式发展经济并依托信息技术搭建农产品物流平台，实现农民创收，并形成“大数据+农产品物流”空间体系，实现绿色减贫，达到了经济、生态、社会的良性循环，在保护环境的同时解决了贫困问题。这种现代化、可持续的绿色减贫模式形成的生态概念产品、生态建设理念，符合现今生态文明建设的号召，且有效利用了当地资源产业脱贫。但是在绿色减贫中，如何更加有效地利用大数据资源，实现绿色减贫，还是未来探索的方向。