大數據支持下的精準扶貧路徑選擇與模式創新

呂元媛+蔣春花

摘 要：精準扶貧工作的模式創新是一個長期且復雜的過程。圍繞“精準識別、精準幫扶、精準管理和精準考核”四個方面，剖析當前扶貧工作存在的問題，通過大數據思維在精準扶貧領域的內化和大數據技術與精準扶貧實踐的契合分析，探索大數據技術支持精準扶貧的路徑選擇，為精準扶貧的深入推進尋求創新模式，助力實現脫貧攻堅目標任務。

關鍵詞：大數據技術；精準扶貧；動態管理

中圖分類號：F47 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）29-0032-02

扶貧工作一直作為我國發展的核心問題，基于扶貧實踐中的問題不斷進行政策調整，隨著扶貧工作向縱深推進，精準成為扶貧工作的核心理念。2015年習近平總書記就精準扶貧做出進一步的闡釋，提出以數據目標詮釋精準扶貧開發理念，充分發揮數據精準定位、開放共享、守護民生的應用價值。大數據不斷從信息技術領域向商業、社會治理等眾多領域拓展，從認識階段向戰略實施階段發展。大數據技術作為一種數據化、動態化和聯網化的技術路徑與精準扶貧機制高度契合，深入挖掘大數據技術在精準扶貧領域的作用擁有巨大潛力。

一、精準扶貧過程中存在的問題

（一）貧困信息未能有效整合

單維信息評價和測量貧困是片面的，精準扶貧實踐要求從家庭人口特征、收入來源等多維度多指標來識別貧困對象。當前由扶貧人員到鄉鎮再到縣級的自下而上的貧困人口信息資料采集方式不僅耗時耗力，而且缺少監測機制。目前，民政、殘聯等部門已建立自己的數據庫，但由于部門之間口徑不一致，數據沒有聯通共享，貧困信息未能有效整合。扶貧管理部門對貧困人口的信息數據掌握不完整，缺乏數據比對，不能及時反映真實狀況，難以為精準扶貧提供準確依據。

（二）幫扶措施存在瞄準偏差

隨著精準扶貧的縱深推進，貧困問題更加復雜，致貧原因更為多元綜合，需要根據實際情況制定相應的幫扶措施。但在實際幫扶過程中仍存在不同程度的瞄準問題。對貧困人口的致貧原因、發展能力、價值判斷和對幫扶的需求存在瞄準偏差，導致幫扶措施針對性欠佳，普惠式扶貧成效難顯且發展性不強。部分地區在精準幫扶實踐中已經瞄準客觀致貧原因，但忽視了貧困人口的思想觀念和價值判斷，未能實現其主觀能動性和外在幫扶條件的有機融合。

（三）扶貧管理缺乏動態預測

一方面，對扶貧對象缺乏動態管理。建檔立卡周期性和貧困程度動態性的矛盾致使貧困進入-退出機制難以充分落實，致使脫貧人口擠占有限扶貧資源，新增貧困人口不能及時獲得精準幫扶，同時脫貧人口缺少后續管理導致返貧無人問津。另一方面，對扶貧項目缺乏動態預測跟進。項目在實施過程中一成不變，可能導致資源利用效率低和不能實現更好扶貧成效。扶貧管理缺乏動態預測往往會導致扶貧反饋的滯后性，間接導致扶貧方法的落后和扶貧進度停滯不前。

（四）考核結果未能綜合利用

當前的精準扶貧考核體系使部分扶貧人員對考核問題過于注重，而忽視考核更重要的本質作用。主要有以下兩種表現：一是只關注短期效益而導致前期用力過猛后勁不足；二是只看到考核對人的約束作用而忽視考核結果的反饋作用。考核的本質作用不應該是對人的管理和約束，而是改進和提升精準扶貧工作。根據考核結果的反饋對貧困人口進行再識別，根據反映的需求動態變化精準優化幫扶措施，利用考核結果實時推動扶貧開發工作也是對精準扶貧的動態管理。

二、大數據技術支持精準扶貧的路徑選擇

（一）基于大數據技術整合共享貧困信息

因為無法獲得總體數據的信息條件限制，社會科學研究社會現象傳統方式主要依賴統計抽樣來獲取數據。然而，借助大數據計算、存儲和管理等突破性技術可以有效整合貧困信息，構建統一聯結的精準扶貧大數據系統。同時，應當構建大數據規則體系，明確扶貧數據共享范圍，統一數據交換標準。此外，基于大數據精準扶貧，從樣本思維轉向總體思維，借助數據收集、存儲和分析等突破性技術，將分散在不同地區（部門）之間的數據整合共享，進行數據比照和綜合分析，減少數據失真和人為誤判，有效識別貧困人口。

（二）基于大數據技術精確把握貧困問題

在系統整合共享海量貧困信息的基礎上，深入挖掘數據資源是精確把握貧困問題的前提，也是實施針對性幫扶措施的重要前提。首先，基于對大數據的描述性分析和數理統計，分析了解貧困人口的基本家庭情況、生產生活條件，總結出致貧原因。其次，運用關聯規則和分類分析等深入探索數據的內在規律和相關性，進行有針對性和有選擇的幫扶。此外，通過深入挖掘與分析公眾在精準扶貧大數據網絡平臺上的瀏覽偏好、關注度、服務申請和發表評論等多項活動的相關關系，對公眾需求進行有效預測，從而為其提供個性化、精準化的幫扶服務。

（三）基于大數據技術動態預測扶貧管理

大數據創造的復雜人工智能代替人完成動態管理預測等任務，在龐雜的數據中自動識別和顯示數據變化，能有效降低和減少人工動態管理成本。利用大數據技術實現對精準扶貧大數據系統內扶貧對象、扶貧資源等全過程數據的實時監測、分析。首先，及時全面地掌握貧困人口的基本信息，跟進幫扶需求變化，優化配置扶貧資源。其次，實時監控扶貧項目的落實情況，及時更新扶貧決策。此外，動態管理精準扶貧大數據系統，確保各部門及時錄入和更新相關數據，并實時監測確保數據的安全性，實現貧困對象在貧困數據庫中的動態進出。

（四）基于大數據技術綜合利用考核結果

結合精準扶貧大數據系統內的貧困人口識別與退出、農戶增收情況和返貧率等考核指標綜合系統地評估扶貧成效，并且根據系統內數據的動態更新實現對扶貧成效的動態考核，避免只注重考核結果而忽視扶貧長效性的問題。通過大數據技術綜合利用考核結果的相關數據，反饋與前饋并舉。考核結果相關數據不僅包括系統內的指標數據，還要包括網絡平臺上公眾評議和社交媒體上圖像信息等眾多非結構化數據。對精準扶貧全過程的考核結果的綜合利用，助力精準識別的有效真實，促進精準幫扶的精細精準和實現扶貧管理的實時動態。endprint

三、模式總結

精準扶貧優化模式是對電子商務技術在公共管理領域的應用，既包括線下體制的創新，又包括線上技術的升級。利用精準扶貧大數據平臺實現精準扶貧體系的在線實施，能夠最大限度放大線下的最佳扶貧實踐成果，提高精準扶貧效率。利用大數據的收集、萃取、整合、分析、建模、解讀，把零散的數據進行處理，導出具體措施，并借助平臺傳遞信息，最終實現扶貧開發精準化、動態化、前饋化、高效化。

（一） 大數據技術升級

大數據精準扶貧模式的創新在于充分考慮精準扶貧精細化治理模式的現實需要，深入挖掘大數據技術在精準扶貧領域的價值，構建精準扶貧大數據平臺，實現大數據技術對精準扶貧模式創新的支持。區別于傳統扶貧信息管理平臺注重存儲和查詢功能，精準扶貧大數據平臺注重分析建模功能，實現扶貧工作的動態管理和預警機制。此外，移動端精準扶貧信息管理平臺成為突破扶貧工作瓶頸的重要工具。基于大數據移動終端的精準扶貧模式，在堅持政府主導同時積極引入群眾和其他社會主體參與到新一輪的扶貧攻堅中，改變傳統模式中的政府獨唱群眾漠不關心或無從關心的尷尬局面。

（二）精準扶貧機制轉型

機制創新主要包括了內部和外部兩個方面。就內部來說，主要是資源合作性共享、經濟組織建設、扶貧技能培養多樣化。內部機制創新所要解決的主要問題，是如何將若干具體工作的扶貧對象更加有效組織起來，發揮他們各自的資源優勢，以實現更加有效的扶貧活動。就外部來說，主要是獲得更多的資金支持、更多的部門聯動合作以及相應的政策支持。外部機制創新所要解決的主要問題，是如何更好獲得外部支持來適應扶貧環境，從而更好融入發展變化的動態精準扶貧大系統之中。要堅持在提供足夠公平的基礎上優先考慮效率，優化調整扶貧對象，使得扶貧形成一個良性的循環系統。

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[責任編輯 興 華]endprint