大数据视角下的精准扶贫路径探索
2020-02-09彭志刚
彭志刚
摘要:精准扶贫越到最后决胜之年,面临的问题和压力就越大,随着扶贫边际效应递减,面临的困难和问题也不断增多。我们要转变观念,创新扶贫机制,紧跟时代发展步伐,利用先进的技术手段来破解这一瓶颈。大数据时代的来临,为精准扶贫的有效开展提供了新的技术路径和方案。本文分析了大数据在精准扶贫中的作用和常规扶贫治理存在的问题,提出了大数据精准扶贫的路径探索。
关键词:大数据 精准扶贫 路径探索
2020年是打赢脱贫攻坚战的决胜之年,也是全面建成小康社会的决胜年。截至2020年2月25日,全国还有近300万建档立卡的贫困人口需要脱贫,52个贫困县需要摘帽,脱贫战能否如期取得胜利关系到国家大政方针的有效实施。大数据为精准扶贫的有效开展提供了新的技术路径和方案。
一、大数据催生精准扶贫的治理变革
大数据概念自2008年被提出来后就被广泛宣传和应用,掀起了一轮新的技术革命和治理革命,带领人类进入了大数据时代。从人们日常的生产、生活中再到政府治理等方面,都掀起了革命性的变革,既影响了我们的日常生活,如在网上购物,同时也通过电子政务、云平台开展行政类事务的办理。特别2020年广泛爆发的新冠肺炎疫情,很多企业、公司、政府机构不能聚集,都蜗居在家里,网上办公业务、云端办公等就迅速开展起来,既避免了人群聚集带来的防疫风险,也完成了工作任务,这一切都归功于大数据、云计算等新兴信息技术的高度应用。在决胜脱贫攻坚的关键时刻,大数据能够推动精准扶贫走向规范化、科学化、精准化;能够充分整合各种扶贫开发资源,从宏观扶贫政策计划的制定到精准脱贫目标的实施,全过程、全方位地科学精准施策,大数据技术在精准扶贫方面具有巨大的利用价值和实践意义。
大数据与精准扶贫的融合能更有效、更科学地完成脱贫攻坚任务。大数据利用新的信息技术及新的处理模式,具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。大数据与精准扶贫的融合不仅是从“数据”到“大数据”的转变,更重要的是数据质量的提升和对脱贫攻坚过程中数据采集、储存、挖掘、分析等全过程的一种颠覆式的数据治理思维的变革。传统的“小数据”时代,由于计算机处理技术的局限性,无法对所有的数据进行相应处理,往往采取抽样调查的方式进行,这种方式样本容量有限,抽样条件固定,数据代表性、精准性就大打折扣,最后得到的结果也会和真实现状存在一定的偏差。而在“大数据”时代,更加强调数据的全部收集和处理,从贫困治理的现状出发,利用专业的技术方法收集各种看似无序繁杂的海量数据信息,再利用数据筛选、抓取、整合、挖掘等手段,提炼出对精准扶贫有用的数据,为科学决策提供依据;由“样本数据”向“全体数据”转变,由“个案”研究为基础向“数据决策”转变的全新精准扶贫模式转变,现实大数据与精准扶贫的高度融合统一,推动精准扶贫治理的现代化。目前大数据和精准扶贫的应用还在不断探索的阶段,但是必将成为新时代精准扶贫的新模式。
二、常规扶贫治理方式存在的问题
(一)治理主体单一,资源整合能力弱
自2013年提出精准扶贫以来,党中央高度重视,从上到下形成了一整套打赢脱贫攻坚战的组织运作体系,实现包片、包村、包组、包户策略,派遣党员干部入村入户包干,只要有贫困户的地方,就有第一书记和扶贫工作队,他们带着使命和责任开展工作,这体现出我国高度的组织体系和社会主义制度的优越性。但当前的脱贫攻坚很大程度上主要是以政府为主体而开展的,从政策制定、项目策划、资金分配、人员调动、资源协调等方面都以政府为主体,没有充分调动社会、企业、非盈利组织、社会公众的力量,没有形成脱贫攻坚的巨大合力,没有充分利用市场机制在脱贫攻坚的作用。体现在实际脱贫攻坚中,各级政府部门间存在相互衔接协调的问题,比如同级部门之间的各种数据不共享,造成基层扶贫干部重复填报各种数据资料,陷入没完没了的填表工作中,扶贫干部被戏称为填表干部。一方面,从政府内部来说,政府各部门间的數据整合能力较差,包括同级部门上下级之间,也不包括不同部门间的跨部门间的数据信息交流沟通,它们相互间缺乏沟通衔接,正是由于数据信息资源无法共享、信息闭塞,各部门间各自为战,才造成造成扶贫资源的严重浪费,严重影响扶贫资源的有效利用;另一方面,从政府外部来说,由于数据资源的整合能力较弱,各种数据仅仅存在于本系统本部门可见,与社会组织、企业、公众间的数据信息沟通分享隔离开了,导致各种社会力量无法知晓精准扶贫各种资源数据的真实情况和需要帮助的各种信息,面临想去开展帮扶工作也无法开展无处施展的困境。这就造成了政府需要社会力量来开展帮扶工作,分担扶贫负担,但是社会力量又对扶贫相关信息一无所知,不知如何开展的现实困境。
(二)治理客体不精准,数据技术应用能力差
精准扶贫要做到“六个精准”,即扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准、脱贫成效精准。“精准”两字是精准扶贫的核心,只有做到“六个精准”,才能有效开展精准扶贫工作,才能实现全面脱贫的艰巨任务。常规式扶贫方式对于扶贫的客体识别不精准、不及时,扶贫措施实行不到位的现象时有发生,扶贫资金、扶贫项目、扶贫产业等信息不明,给精准扶贫增添了不可控的因素,导致应帮扶的没有帮扶、应脱贫的没有脱贫,存在遗漏的现象。造成这种现象的原因是多方面的:一是在广大贫困地区,贫困户使用网络资源的能力较弱,拥有的通讯工具比较简单,如最原始的2G网络手机(俗称老人机),信息行为的轨迹比较简单,因此无法采集到有效的网络信息数据资料,只能靠基层扶贫工作人员实地上门采集“建档立卡”的数据信息,这会导致数据的精准性大打折扣;二是政府内部的民政、公安、教育、人社、住建、税务等相关部门的数据信息,没有和扶贫开发帮扶信息系统联网共享数据,导致扶贫数据反复填写核对,费时费力;三是建档立卡的数据信息收集成本高、效率差、准确性不高、更新不及时的问题比较突出。贫困户的脱贫状态是一个动态调整的状态,经过一段时间的帮扶工作,一些贫困户是可以脱贫的,可以从建档立卡中退出来,但是现实中确要层层申报审批,过程多、时间长、占用大量的资源,信息无法做到及时更新。脱贫工作非常繁重,需要大量的人力、物资等资源,在实地调研发现,很多基层一线扶贫干部把大量的时间都投入到数据的核查和录入工作中去了,而真正投入到为脱贫想问题、想决策、想出路的时间和精力却非常有限,影响到整个脱贫进展。
(三)治理方式落后,扶贫效果不佳
常规模式下的扶贫治理,由于没有大数据作为支撑,缺乏对全体数据的掌握,无法了解基层一线数据资料,因此制定出来的政策存在一定的偏差,会影响整体的扶贫效果。就拿扶贫资源的分配来说,我们采取的是从中央、省、市、县最后到乡镇的自上而下的分配模式,由于上级对基层实际的需求信息存在掌握不精准的情况,而底层人员由于自身利益和掺杂一些亲朋好友的情感因素在里面,就会导致多报的情况发生,但我们的决策模式还是依照以往的经验来开展,依据以往上报数据来决定分配,这就会造成扶贫资源分配不公的问题发生。究其原因,一方面,政府部门内部系统整合以及外面资源信息共享的问题没有打通,信息渠道单一,无法从社会各方面获取有用的数据信息资源,无法核实数据资源的真实性;另一方面,目前政府部门的决策方式还是沿用科层官僚体系在运作,官僚思维比较严重,喜欢为民做主,没有跟上时代发展步伐,没有树立起大数据思维的思维模式,没有想到用数据说话、用数据决策的科学决策方法,热衷于主观判断和历史经验来决策,这就会导致无法有效去追踪探究致贫返贫原因,因而也就无法精准有效地选择扶贫政策和扶贫措施。
三、大数据精准扶贫的路径探索
(一)构建多元化精准扶贫治理体系,建设扶贫综合信息平台
当前扶贫主要是依托政府的力量来开展工作,政府大包大揽的现象比较突出,在一定时期政府的这些举措有利于照顾社会的公平公正,有利于维护社会的稳定。但同时也带来了一些弊端,过多地强调了政府在精准扶贫中的作用,政府的资源总是有限的,其行为本身也给政府带来了巨大的压力和挑战,而忽视了社会力量的作用,没有充分调动社会力量来参与其中。需要从多方面加以解决。
1.完善社会力量参与扶贫的法律规章制度,坚持党的领导、政府主导、社会多方参与的多元化精准扶贫治理体系,建立起从一元主体到多元主体转变的治理体系。在法律法规方面,给予社会扶贫力量充分的保障和認可,以此来激励社会力量广泛参与到扶贫中来,广泛动员全社会力量参与扶贫,认真研究市场机制在脱贫攻坚中的作用,以市场机制的作用来激发贫困户的脱贫致富的意愿,化被动帮扶为主动脱贫,由“要我脱贫”到“我要脱贫”转变,营造出人人扶贫、齐心协力的良好社会扶贫氛围。
2.构建社会扶贫综合信息平台,推动大数据技术在精准扶贫体系中的应用。以大数据技术变革为依托,充分调动一切可以调动的资源,利用大数据搭建社会化扶贫平台,发布扶贫供需信息。同时,将社会组织、企业等社会主体纳入进来,充分发挥各社会主体的优势。如企业可以利用自身的技术、资金、市场、项目等优势开展特色产业扶贫;教育机构、社会组织可以利用自身的培训、组织、协调、宣传优势开展教育技能扶贫,提升贫困户的脱贫能力和自力更生能力;开展相应的心理辅导,进行心理理念方面的扶贫,社会公众也可以通过平台发布的各种需求信息,组成扶贫志愿者,进行一对一帮扶,也可以参与消费扶贫,形成跨部门、跨地区、跨行业的多元主体参与的社会扶贫体系。
3.建立全国扶贫开发信息网,提升数据资源整合能力。精准扶贫离不开现代信息处理技术的支持,大数据时代的到来彻底颠覆了传统的生活工作模式,开启了精准扶贫的新时代,打破了原来的单个数据隔离模式。联网融合扶贫数据资源开发、管理、供需的精准扶贫数据体系,涵盖民政、公安、教育、人社、住建、税务等相关部门的数据互联互通互享,加强与银行、保险、交通、旅游等外部数据的融合共享机制,依托大数据的采集、存储、抓取、筛选、挖掘等功能,对数据信息进行综合运算分析,去伪存真,形成扶贫大数据资源数据库,做到数据整合、共享开放,互利共赢的精准扶贫数据生态链,真正做到扶贫数据的精准可靠。
(二)建立大数据精准比对校验机制,完善数据识别动态追踪系统
精准扶贫治理要保障治理的精准化,其核心要义就是精准,要做到“六个精准”,必须依托大数据技术来开展精准识别、精准治理。
1建立精准识别体系。从体系上形成一套合法合理合规的体系,再利用大数据建立精准识别系统,研发出相应软件应用平台、APP应用客户端、微信小程序等应用软件,先由基层扶贫人员利用信息采集终端上门采集相关数据信息并上传到系统,同时利用人社、税务、住建、公安、教育、银行、工商等数据库里面的数据资料信息来进行综合比对核准,也可以利用大数据对贫困户的网络行为、消费习惯、兴趣偏好进行追踪分析,经过筛选、分析、挖掘、云计算,筛掉不符合要求的贫困户数据信息,再结合线下核查落实,避免姻亲人情关系导致的权利寻租现象,从而保证贫困户的精准识别。
2.建立致贫因素追踪体系,充分利用大数据算法来建立贫困人员数据模型。从历史基础数据库和实际摸排数据信息资料出发,利用贝叶斯公式等算法,建立起数据模型,形成疾病、残疾、劳动能力、生产要素、资源禀赋等要素评判体系。依据各贫困户不同的致贫因素,采取不同的精准帮扶对策。因地制宜、因户制宜,精准施策、一户一策,避免千变一律、一成不变的扶贫模式,形成个性化定制的精准扶贫模式。
3.建立精准扶贫动态调整体系。扶贫是一个动态过程,不是一旦建档立卡就万事大吉,而是随着扶贫投入的加大、再加上贫困户自身的努力,经过一段时间后已经达到国家脱贫标准,就需要从国家扶贫系统里面进行退出减贫,利用移动互联网、大数据、云计算等信息技术,对扶贫数据进行动态追踪和及时更新,以保证扶贫动态数据信息的精准性。
(三)树立大数据治理思维,架构大数据科学决策系统
1.树立大数据思维,坚持用数据说话、用数据思考、以数据为中心开展精准扶贫决策,改变过去的经验决策、专家学者决策模式。充分利用大数据的数据分析、挖掘、运算能力,构建扶贫数据运算云平台,依托相应的算法公式,提炼出有用的扶贫数据资料,为决策提供科学依据。
2.架构大数据扶贫决策信息系统,坚持从易到难、系统规划、科学统筹,形成扶贫数据的预测、跟踪、实施、反馈、评估机制,打通政府内部信息流、资金流、人才流等关键数据信息共享共通,促进整个决策体系公开、透明、高效、精准,提升政府数据扶贫治理能力。
3.建立决策考评机制,不断优化考核指标,应用大数据手段,能够量化工作指标的尽可能进行量化考核,促使政府部门向信息化、电子化、现代化转变,推动政府不断优化改革,转变政府职能,以适应大数据时代发展的要求,建立起以数字治理为核心的新型治理体系。
参考文献:
[1]维克托·麦尔-舍恩伯格,肯尼思?库克耶,大数据时代———生活、工作与思维的大变革[M],盛杨燕,周涛,译.杭州:浙江人民出版社,2013: 9.
[2]莫光辉,张玉雪.大数据背景下的精准扶贫模式创新路径———精准扶贫绩效提升机制系列研究之十[J].理论与改革,2017,(1):119-124.
[3]汪磊,许鹿,汪霞.大数据驱动下精准扶贫运行机制的耦合性分析及其机制创新———基于贵州、甘肃的案例[J].公共管理学报,2017,14(3):135-143,159-160.
[4]徐孝勇,曾恒源,大数据驱动下精准扶贫运行机制创新研究[J],湖北经济学院学报(人文社会科学版),2019 ,(1):12-15.
[5]章昌平,林涛,“生境”仿真:以贫困人口为中心的大数据关联整合与精准扶贫[J],《公共管理学报》, 2017,(3):124-134,153.
(作者单位:湖南省衡阳市委党校)
责任编辑:欣文