基于大數據的精準扶貧績效提升機制研究

呂國 肖瑞雪

摘 要：當前我國的扶貧工作面臨著扶貧對象識別不精準、扶貧資源浪費、扶貧監管力度不足、扶貧效應持續性低等發展困境，利用大數據技術對扶貧數據進行統一清洗、分析和管理可以為精準扶貧工作的開展提供科學高效的決策依據。以精準扶貧的現實需求為出發點，構建了扶貧平臺的總體框架，并論述了相關的應用機制，以期提升精準扶貧的減貧績效。

關鍵詞：大數據;精準扶貧;減貧績效;提升機制

一、基于大數據精準扶貧的現實需求

（一）精準扶貧的現狀

當前我國經濟發展已經步入新常態，正處于“十三五”發展規劃建設的關鍵時期。為了完成在2020年全面實現小康社會的戰略目標，需要將不同地域和不同社會群體中收入差距引起的相對貧困與絕對貧困問題提升到新的戰略高度。我國政府歷來重視扶貧工作的開展，改革開放以來，全國貧困人口率已經降低至4%，但隨著脫貧工作的深入推進，“粗放式”扶貧過程中的低效問題日漸突出。從扶貧機制方面來考量，我國目前的扶貧工作存在著識別不準確、扶貧資源浪費、扶貧監管力度不足、扶貧效應持續性低等諸多問題。李克強總理在2019年政府工作報告中強調“精準脫貧要堅持現行標準，聚焦深度貧困地區和特殊貧困群體，加大攻堅力度，提高脫貧質量。”如何提升標本兼治的扶貧工作成效，成為打贏脫貧攻堅戰的關鍵之舉。

（二）大數據技術的內涵

進入信息時代，互聯網技術的飛速發展成為促進社會發展的重要驅動力，為經濟、政治、社會、民生等方面提供了新的研究視角與解決方案。大數據是指對互聯網產生的海量數據進行全樣本的處理分析，可以采用更低的成本、更便捷的方式獲取更有價值的信息與知識，為相關決策提供更精準的數據支撐。大數據技術目前已經在商業領域得到了廣泛的應用，采用合理方式對政府部門產生的結構化與非結構的數據融合，可以消除現存數據的信息孤島與信息割據現象，提升現有數據的實踐應用價值。

（三）大數據與精準扶貧的契合

大數據技術的應用核心在于“精準預測”，這與當前我國扶貧工作的開展需求高度契合。隨著我國人口貧困率的不斷下降，扶貧工作的資源邊際效益不斷遞減。充分挖掘大數據的技術手段與理念可以提升資源投入的瞄準效益，為扶貧工作的對象識別、方案落實、過程監管、績效評價提供數據依據與技術支撐。

目前，甘肅、貴州、廣西、四川等省份已經結合當地的實際情況，將大數據技術逐步引入到了扶貧工作的具體實踐并取得一定成效。但我國的貧困信息數據平臺還普遍存著信息采集不完善、信息傳遞不通暢、信息分析機制不健全等諸多問題，基層的人員、機構、軟硬件設備配置也存在較大缺口。本研究在結合現有方案的基礎上提出了一種精準扶貧平臺建設方案，旨在通過硬件設施的普及與軟件系統的綜合布局，依托大數據和云技術探索地方區域的脫貧突破口。

二、基于大數據的精準扶貧平臺建設方案

基于大數據的精準扶貧平臺建設方案如圖1所示，綜合采用了大數據、云計算、移動互聯網技術，包含應用層、數據層和應用層，可以實現對扶貧工作的全生命周期管理。底層的硬件設備包含PC終端，移動終端、網絡設備、存儲設備等，為數據平臺提供云資源服務。數據層通過建立統一的數據標準和數據中心提供數據的共享交換功能。應用層包含六個基礎平臺和擴展平臺接口，為精準扶貧工作提供具體的應用服務，具體包含（1）扶貧對象系統：存儲了扶貧對象的全部信息，可用于扶貧過程中的精準識別和動態跟蹤;（2）扶貧措施系統：存儲了具體的扶貧項目的執行情況，支持扶貧工作的垂直化、動態化、精細化管理;（3）扶貧成效系統：通過實時比對扶貧措施與減貧指標的偏差，為扶貧工作的調整與扶貧資源的配置提供參考;（4）數據分析系統：對各子系統的數據進行融合和關聯性分析，為扶貧工作的決策和評價提供數據支持;（5）信息公示系統：通過對政府扶貧信息和群眾反饋信息進行公示，實現扶貧工作的透明化管理和監督;（6）平臺聯動系統：打通貧困對象和社會資源的橋梁，通過電商、公益、眾籌等平臺的引入，吸引并整合全社會的力量參與扶貧工作。

圖1 基于大數據的精準扶貧平臺建設方案

三、基于大數據的精準扶貧績效提升機制

（一）大數據支持的精準化識貧機制

精準扶貧的前提是精準識別，要嚴格遵照對象準入制度，利用線上線下的雙重核查功能，實現扶貧對象有進有出的動態管理機制。在建立準入制度時，可以依托大數據的分析預測機制建立指標體系，將系統現有的貧困戶信息和基層調查信息進行量化，結合脫貧指數作為貧困人口識別的參考標準。線下核查的基本流程是“農戶申請—村評議并公示—鄉鎮核查—區縣核查—市抽查”;線上核查的基本流程是“基礎數據對接—行業信息對接—差異數據反饋—差異數據輸出”，通過將建檔立卡系統的數據與公安部門、民政部門、工商部門、人社部門、車管所、房管所、金融機構等多個行業數據系統對接后進行數據的匹配和比對，將有異常的貧困戶信息進行反饋和輸出。在數據采集過程中，可以利用手機APP等互聯網終端進行數據的采集與錄入，在數據管理中心對數據進行邏輯清洗和篩查比對，通過全樣本多維度的識別程序，保障精準識別的科學性、準確性、高效性。

（二）大數據支持的精準化扶貧機制

精準扶貧是一項長期的系統化工作，需要在項目運行過程中不斷調整和完善管理體系和實施方案。采用大數據技術可以實現多元數據信息的融合與共享，為扶貧工作的落實提供科學的決策依據和高效的數字化解決方案，還可以通過對扶貧工作的發展動態進行實時的監測與分析評估，幫助調整資源配置方案，促進扶貧工作規范、有序、高效的運行。大數據支持的精準化扶貧機制具體表現在以下方面：

（1）致貧原因分析機制

將大數據思維引入扶貧工作，可以突破人工靜態處理數據信息的方式，通過數理建模對貧困戶的基礎數據和行業數據進行關聯分析、時序跟蹤與網絡聚類。在充分考慮導致貧困的客觀因素與主觀因素的基礎上，通過數據挖掘和形勢預測提出具有針對性和可行性的脫貧方案。如可把致貧原因分類（因殘、因學、因病、因災、缺技術、缺資金、缺水、缺土地、交通條件限制、自身發展動力不足），針對不同原因，對不同地區、不同類型的對象對癥下藥，從根本上把握扶貧工作的開展重點，為貧困戶定制個性化的幫扶內容。

（2）資源高效配置機制

扶貧資源能否得到合理配置關系到扶貧工作的具體成效。當前在扶貧過程中存在著政府配置與市場配置銜接不流暢的問題，長期使用的政府包辦模式使扶貧資源分配工作無法滿足扶貧對象個性化、碎片化的需求。使用基于大數據的資源配置機制，可以從宏觀上對扶貧資源進行總體調配，在微觀上為扶貧對象設計針對性的服務配置，有效減少扶貧工作中的“政府過度干預”或“政府失靈”現象的發生。此外，對扶貧專項的人力與財力資源的合理監管一直是亟待解決的難題。使用大數據技術可以將各類政策資源、人力資源、資金資源全部納入平臺，實行透明的統籌和監管，有效杜絕扶貧過程中滋生的腐敗現象，提高資源的利用效率。

（3）績效評估與反饋機制

扶貧工作是一個動態發展的系統工程，需要在頂層設計的基礎上根據實際情況制定因地適宜的實踐方案。采用基于大數據的精準扶貧平臺可以動態追蹤扶貧工作的開展進度。一方面，可以將根據扶貧對象的動態需求調整扶貧資源的配置結構，提升扶貧資源的有效利用率;另一方面，可以將扶貧對象的脫貧情況與量化指標進行動態匹配，實現扶貧過程的預警機制與出入機制;還可以將反饋信息作為扶貧工作人員的績效考核內容，對考核數據不達標的部門和個人進行責任追究，將民眾監督意見作為政府提升內部監管力度的外部助力，使精準扶貧工作在公開透明的環境下有序進行。

（4）扶貧信息共建共享機制

在“互聯網+”時代，信息已成為一種重要的生產力。扶貧工作人員應該具備現代化的信息意識，在日常工作中注重對各類扶貧信息的采集、清理、存儲、分析、整合和評估，為精準扶貧工作的持續推進提供數據基礎。伴隨著云計算、數據存儲等技術的不斷發展，不同平臺之間的信息壁壘逐步被打破，不同資源庫與扶貧平臺的信息交互也斷深入。將扶貧信息與其他數據資源進行集成融合，不僅可以對貧困戶進行全方位的畫像，供扶貧人員為扶貧對象提供更加快捷、精準、高效的扶貧服務;還可以驅動扶貧周邊產業的協同發展，向扶貧工作的相關領域輻射經濟與社會價值。通過扶貧信息的共建共享，可以實現扶貧經驗跨地區的經驗交流與推廣，有助于實現全面脫貧。

（三）大數據支持的精準脫貧機制

采用大數據技術可以對脫貧進行全流程的管控，監管脫貧前、預脫貧、脫貧工作的推進，多維度精準分析脫貧成效。為實現精準脫貧，首先要根據貧困人口標準、致貧原因、地方脫貧任務等多項指標制定脫貧驗收指標體系，包含年人均可支配收入、有無安全穩固住房，有無因貧輟學學生，是否加入新農村合作醫療等。在扶貧期間，定時對每項指標進行量化管理，將通過脫貧成效驗收的貧苦戶納入預脫貧行列，并對其脫貧后的生產生活情況進行后續跟蹤，保障每一戶都能按時有序的完成脫貧任務。

在限期內完成脫貧工作后，是否出現“返貧”現象是扶貧工作成效的持續性考量，“返貧”現象的重復出現在很大程度上延緩了脫貧工作的發展進程。在精準扶貧實踐中，首先要深入落實長效扶貧的政策，對扶貧對象的幫扶要有長期性和連續性，利用大數據的動態性與實時性特征，可以對扶貧對象進行全樣本、長周期的數據跟蹤，做到動態管控、實時預警、成效分析。針對關聯規律預測的扶貧問題提前做好防范應對方案，建立科學合理的退出機制，減少“返貧”個案的發生頻率，真正實現長效脫貧。

四、結語

在扶貧工作中合理使用大數據技術，可以為扶貧工作的開展提供決策依據，以實現更為有高效的精準識貧、精準扶貧、精準脫貧。此外，隨著虛擬仿真、物聯網、多媒體、遙感遙測等技術與大數據技術的深入融合，未來將為貧困地區的基礎設施建設、交通建設、醫療教育建設等方面提供更精準高效的解決方案。

參考文獻

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基金項目：文章為2018年河北省科學技術廳創新能力提升計劃的研究成果，項目編號：184576131D;文章為2017年河北省高等學校科學技術研究項目的研究成果，項目編號：QN2017322。

作者簡介：呂國（1978.06- ），男，漢族，河北康保人，副教授，碩士，研究方向：大數據及網絡教學。