大数据背景下精准扶贫的融合机制和发展动态研究

摘要：自“精准扶贫”提出以来，扶贫开发程度不断深入，脱贫攻坚工作全面开展。大数据技术的出现一定程度上解决了扶贫工作中的单靠人力难以解决的棘手问题，成为推动精准扶贫的重要借力点之一，但系统化、动态化的“互联网+精准扶贫”结合模式尚未发展完善。因此，本文主要从非技术层面出发，通过学者现有研究的梳理，探究“大数据+精准扶贫”机制的背景现状和发展动态，从理论与实践层面探寻可行路径。

关键词：大数据;互联网+;精准扶贫

中图分类号：F323.8文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）07-0158-02

Abstract：Since the "targeted poverty alleviation" was proposed， poverty alleviation and development has been deepened， and poverty alleviation has been carried out in an all-round way. The emergence of big data technology has， to some extent， solved the thorny problem in poverty alleviation that is difficult to be solved by human resources alone， and has become one of the important supporting points for promoting targeted poverty alleviation. However， the systematic and dynamic combination mode of "Internet + targeted poverty alleviation" has not yet been developed and improved. Therefore， starting from the non-technical level， this paper explores the background， current situation and development trend of the "big data + targeted poverty alleviation" mechanism through the combing of existing researches of scholars， and explores feasible paths from the theoretical and practical levels.

Key words：Big data;Internet +;targeted poverty reduction

精準扶贫是全面建成小康社会的根本需要，体现了社会主义本质要求和深刻的民生内涵。中共十九大报告中，习近平总书记发出号召：“坚决打赢脱贫攻坚战，坚持精准扶贫、精准脱贫，重点攻克深度贫困地区脱贫任务[1]。”基于精准扶贫政策导向，全国各地如火如荼开展扶贫开发工作，经过不懈努力，实现了由普遍贫困、区域贫困到基本解决贫困的转变。但不可否认，贫困居民底数不清、情况不明，扶贫政策针对性不强，扶贫资金和项目指向不准等问题仍旧较为突出。

当下，互联网技术的普及与发展是社会生产力进步的重要动力，信息化、数字化更是推动社会治理规范化、科学化的必要路径。2015年中共中央政治局会议提出了要“充分发挥数据在精准定位、开放共享的应用价值”。同年9月，甘肃省入选国家扶贫办全国大数据平台建设试点地区，在全国范围内率先开始探索建设精准扶贫大数据管理平台。自此，大数据技术开始在精准扶贫的各个领域开展试点、逐渐深入，“大数据+精准扶贫”模式成为热潮。

1“大数据+精准扶贫”的内涵

对于何为大数据背景下依托互联网技术的精准扶贫，陆康强提出要构建贫困指数，认为扶贫工作应精准地测量贫困[2]。任志锋、严俊乾则明确提出大数据概念，充分肯定其积极意义[3，4]，关注“循数管理”，倡导通过综合运用多种数字技术，分析数据整合信息，精准定位、动态管理与有效预测帮扶对象，以数据化的信息作为决策参考，从而满足扶贫对象的实际需求和利益诉求。

对于“大数据+精准扶贫”的具体模式，杨颖认为，应建设省级大数据精准扶贫互联网平台[5]，利用大数据技术对贫困户信息进行精准分析，实现各级政府部门扶贫数据的共享，不仅如此，还要进行立体化、全过程监督，进而真正实现“精准识别、精准帮扶、精准管理和精准考核”，从而催生示范效应，促进推广。

综上，经济发展新常态的背景下，脱贫攻坚挑战越来越大，大数据技术着眼现在、预测未来的扶贫思维，精准化、网格化、动态化管理特点，与精准脱贫的发展方向相契合，资源投入方面和瞄准效率方面需要运用大数据理念和技术为精准扶贫注入活力。因此，“大数据+精准扶贫”则即为充分利用大数据技术条件助推扶贫工作新征程。

2大数据与精准扶贫相结合的必要性

2.1技术角度。技术角度是制约和影响扶贫质量和水平的基础与关键。莫光辉和罗丽认为，技术落后制约着精准扶贫工作的开展，扶贫信息亦难以精准化[6，7]。首先，落后的技术导致数据失真，降低分析的效度和信度，难以形成可靠的评估结果;其次，传统扶贫信息系统缺少动态监测，难以有效监督甚至预测，进而无法制定出针对性的方案，削弱了扶贫治理的精准化和时效性;再次，开发大数据精准扶贫信息管理系统所需投入的固定成本高昂，贫困地区难以独立承担。

2.2贫困人员识别角度。王国勇、王茜认为精准扶贫的重要前提是精准识别[8，9]。指出，在识别方面，存在贫困人口底数不清、情况不明、针对性较弱等问题。贫困人口有哪些、程度怎么样、原因是什么、脱贫对策有哪些、帮扶主体是谁等问题较为突出。

在现实的扶贫治理工作中，贫困地区的情况复杂繁琐，贫困村和非贫困村交织给精准扶贫工作带来困难。具体来看，例如动态的收入、消费等数据，出于自利观念存在瞒报或虚报等情况，导致政府无法单纯根据这些数据来确定贫困对象，或识别出的贫困对象不够精准。扶贫对象识别难度大，对症下药、有的放矢、因需施策等方面工作更随之难以开展。

2.3数据共享角度。数据金字塔中，从下到上为“数据-信息-知识-智慧”，数据信息的重要程度不言而喻。根据莫光辉，精准扶贫中存在三大难题：信息“孤岛”、应用“分散”和数据“烟囱”[10]，也皆与其有关。首先，信息黑箱不对称，各个部门间存在信息壁垒，掌握各自所分管的贫困数据，彼此孤立，共享性低;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”，数据本身之间没有进行关联性探索。

冷志明认为扶贫信息的不对称，造成扶贫主体与扶贫对象之间出现“道德风险”，社会群体与扶贫对象之间“供需脱节”，多主体协调性大大降低而导致“碎片化扶贫”[11];章昌平指出种种问题导致信息基础设施建设过度，资源浪费，服务效率不升反将[12]。二者都是从三大难题出发，充分认识在扶贫攻坚中，由于扶贫数据的问题而导致扶贫成效低的情况。

2.4帮扶方案角度。致贫原因主要包括因病、因残、因学等，学者普遍认为要针对不同致贫原因制定相应的扶贫政策。但黄开腾提出了不同观点，他认为按照贫困户的贫困情况如贫困程度、原因以及性质等来划分贫困类型的方法偏于宏观，缺乏实际性和操作性，无法解决贫困问题中的重点，难以指导实践的开展[13]。

为此，盖宇希为其提出了解决措施，采用差异化、针对性帮扶方案，大力挖掘深层次的有价值的信息进行分析[14]，从内部层层深入以达到精准扶贫成效。

3大数据条件下精准扶贫的可行路径

3.1理论领域。在理论领域，应建立全面、具体、特色的信息化理论依据和分析模型，为高效分析贫困性质和精准帮扶得以脱贫奠定坚实基础。

陈全功指出，应搭建大数据精准扶贫信息化平台，建立第三方监测评估模块，构建贫困人口和贫困村的空间地理信息系统，利用GIS等技术工具，结合人口普查和建档立卡数据资料，绘制我国贫困空间分布详细地图，完善贫困村资源享赋信息，提高贫困地理識别、资源利用和政策干预的精准度[15]。季飞提出了以贫困人口为中心设计反贫困治理模式，通过大数据技术整合信息，提高扶贫治理决策的科学化和项目实施的透明化[16]。除此之外，Yunna Wu[17]通过对中国现有扶贫经验，提出三阶段发展分析模型。Adrian Martin[18]等基于社会公平的大前提讨论和研究扶贫新模式的开发，结合实际进行具体化、特色化的理论提出。

3.2实践领域。在实践领域，应构建多主体运行模式，切实将“精准”落到实处，并建立可持续性发展机制。

主要有三个特色化途径方式。一是“互联网+企业+农户”、“互联网+合作社+农户”、“公司+合作社+农户”等运作模式。李松玉认为该模式能够形成“利益共享、成本分担”的利益共同体[19]，在效用方面会呈现循环放大作用。二是政府、社会力量和帮扶对象之间通过大数据平台形成完整闭环，促进扶贫开发工作的良性运作。申晨提到，“政府-社会力量-帮扶对象”运行机制下，大数据平台作为依托，三个主体要各司其职、发挥作用[20]。三是将平台与大数据“5V”特征高度融合，由徐孝勇提出，凭借此融合可打破信息壁垒，有效缩短数据采集时间，提高数据整合效率，通过风险分析技术和理论将市场供需数据的处理结果转化为较为可靠的市场风险诊断结果，以实现提前预警[21]，真正从质上提升精准扶贫效用。

4小结

精准扶贫工作中，成就与问题同在，机遇与挑战并存。大数据背景下，互联网技术高度先进、应用飞速发展，“大数据+精准扶贫”是时代的召唤，更是所有扶贫人的需求。现今，我国已全面进入扶贫开发工作的脱贫攻坚阶段，发挥技术网络时代优势，各级扶贫主体仍需共同努力，助力我国扶贫开发事业的蓬勃发展和光明未来。

参考文献：

[1]习近平.决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利——在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告[M].北京：人民出版社，2017.

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[3]任志锋，陶立业.论大数据背景下的政府“循数”治理[J].理论索，2014（06）：82-86.

[4]严俊乾.“大数据”助力精准扶贫[J].现代经济信息，2016（01）：35-36

[5]杨颖，殷明，席晓.“互联网+”时代，大数据助力精准扶贫快速落地[J].通信世界，2016（04）：31-32.

[6]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（01）：119-124.

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[8]王国勇，邢溦.我国精准扶贫工作机制问题探析[J].农村经济，2015（09）：46-50.

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[10]莫光辉.大数据在精准扶贫过程中的应用及实践创新[J].求实，2016（10）：87-96.

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[12]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，2017，14（03）：124-134+153+159.

[13]黄开腾，张丽芬.从贫困类型划分看精准扶贫分类扶持的政策调整[J].山东社会科学，2018（03）：74-80.

[14]盖宇希.大数据视角下的精准扶贫[J].现代经济信息，2016（11）：92-93.

[15]陈全功，程蹊.空间贫困理论视野下的民族地区扶贫问题[J].中南民族大学学报（人文社会科学版），2011，31（01）：58-63.

[16]季飞，杨康.大数据驱动下的反贫困治理模式创新研究[J].中国行政管理，2017（05）：53-59.

[17]Yunna Wu.Performance efficiency assessment of photovoltaic poverty alleviation projects in China：A three-phase data envelopment analysis model[J].Energy，2018，159.

[18]Adrian Martin，Bereket Kebede，Nicole Gross-Camp，Jun He，Mirna Inturias，Ioki？e Rodríguez.Fair ways to share benefits from community forests？How commodification is associated with reduced preference for equality and poverty alleviation[J].Environmental Research Letters，2019，14（6）.

[19]山東师范大学公共管理学院李松玉李欢欢李齐.大数据与基层政府精准扶贫制度优化[N].贵州日报，2019-06-19（011）.

[20]申晨，安英博.大数据平台“三位一体”精准扶贫运行机制研究[J].山西农经，2019（02）：17-18.

[21]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），2019，16（01）：12-15.

作者简介：李琼（1999.06-）女，汉族，山东潍坊人，中共预备党员，山东师范大学公共管理学院行政管理专业本科在读。