精準扶貧大數據開放共享的應用價值研究

王 晴

（南開大學商學院，天津300071）

一、研究背景及問題的提出

脫貧攻堅，貴在精準，難在精準。經過多年的實踐探索，我國精準扶貧工作已取得階段性成效。隨著脫貧攻堅實踐工作的不斷深入以及多渠道政策措施的持續推進，一定程度上消解了傳統扶貧工作中的部分突出問題，然而，精準扶貧對于扶貧數據化、信息采集與溝通機制、數據支撐效率等方面提出了更高的要求，這在客觀上要求對現有精準扶貧體制機制進行創新發展。［1］精準扶貧實踐工作的現實復雜性已遠超理論預期，相關工作已進入攻堅階段，需要多樣化的手段和方法創新來支撐創新發展。

“大數據”已經連續六年寫進國務院政府工作報告，上升為國家戰略，深化大數據的研究與應用具有重要的現實意義，運用大數據能夠提升國家治理水平，建立健全輔助決策和扶貧治理機制，有助于推進轉型時期精準扶貧模式和管理創新。在大數據時代，政府部門越來越重視數據價值的重要性和開發利用的緊迫性，相繼出臺了一系列政策制度，以促進和保障經濟社會活動中大數據的開放共享，如《促進大數據行動發展綱要》（國發〔2015〕50 號）。大數據的價值更多地體現在它的利用層面上，能否將精準扶貧實踐中產生的大數據進行有效的開放共享，是決定能否真正意義上發揮其價值的關鍵環節。鑒于此，大數據思維就成為助力精準扶貧可持續發展的重要手段。

在實踐方面，全國多地已在推進精準扶貧大數據的開放共享。河北省鹽山縣利用網絡平臺，實現了精準扶貧數據在政府部門之間共享共用，具有數據統計分析、動態監測、定位等功能，有助于及時反饋和精準解決問題。［2］貴州扶貧辦與科技企業合作，構建數據交換共享平臺助力精準扶貧，促使扶貧辦與其他機構的數據連通，提供基于大數據技術的全周期解決方案。［3］貴州省大數據局與金融服務企業簽署《數據共享合作協議》，信息專用于貧困人口的比對分析工作，激活雙方數據的價值，推進精準扶貧。［4］云南省楚雄市制定扶貧基礎信息數據共享機制方案，說明其重要意義，厘定部門職責，加強工作銜接。［5］

2015 年，習近平總書記就精準扶貧的數據目標問題作了明確闡釋，提出“充分發揮數據精準定位、開放共享的應用價值”的精準扶貧開發理念，［6］成為精準扶貧大數據開放共享價值開發的戰略依據和行動指南。共享發展理念折射了鮮明的問題導向意識，凸顯了新時代精準扶貧的價值追求，也為精準扶貧的理論研究創新提供了新的切入點。目前，精準扶貧研究成果的數量已呈爆發式增長，很多研究者通過對精準扶貧的主體、方法和路徑等焦點問題的回應，進一步詮釋了精準扶貧的戰略內涵及要義，但從質量上看，相關研究仍處于初步上升階段，如何踐行共享發展理念與精準扶貧的耦合推進，還需要繼續跟進。［7］精準扶貧大數據開放共享理念的提出，為展開相應的研究與對話提供了新的路徑支持。

二、現狀分析與價值邏輯

（一）現狀分析

大數據開放共享的前提是海量數據的客觀生成和累積，關鍵在于數據的關聯和擁有。我國精準扶貧經過多年的戰略實踐，圍繞“人（扶貧對象、廣大參與者）”“物（資產、設備、環境）”“事（生產、生活）”投入了大量資金，構建了幾乎涵蓋不同類型和地區的精準扶貧社會支持網絡，在此過程中產生了大量的有價數據資源，然而并沒有形成有效的聚合、共享和開放利用格局，探究其原因有助于構建一個符合實情的應用價值分析框架。

1.技術基礎。精準扶貧大數據共享不暢的一個重要原因是缺乏互聯互通的技術規范。這是由于政府沒有對精準扶貧數據資源進行統一的規劃，在制定數據標準方面顯得滯后。精準扶貧實踐活動產生的多源多樣數據很難在實際需求中實現業務互通，一方面是底層數據的設計邏輯混亂，集成效果不佳，甚至無法形成系統性集成；另一方面，數據利用與實際脫節，數據轉換和流通的渠道受阻，供需匹配效果不佳。

2.管理機制。大數據本身就是一種戰略資產，有些部門甚至將其視為部門內的私有資產，權力本位的思想致使共享機制不暢，往往不愿意主動共享，或者缺乏共享的意識，或者擔心由于數據共享帶來的負面效果或由此產生的問責。精準扶貧大數據開放共享的推動者是政府部門，雖然近年來成立了諸如大數據管理局等職能機構，但就實際的業務重組和權責歸屬而言，往往處于被動的局面，在推動精準扶貧大數據共享時經常處于“等”“要”的狀態。

3.質量控制。精準扶貧大數據的生命周期包含了從識別、幫扶、管理到考核等多個環節。然而，實際操作的專業人才匱乏，數據應用能力較弱，鮮有規范化的數據管理流程和制度。隨著各地區精準扶貧數據管理平臺的不斷設立，筆者發現各平臺的數據質量管理水平差異較大，運行標準和維護規范亦不相同，即使是同一類型的平臺，所涵蓋的數據內容和形式也不盡相同，這勢必會造成精準扶貧大數據開放共享的不通、不暢，從而阻礙了實際效果的發揮。在扶貧實踐中，存在著數據監管空白或技術缺陷，甚至為了考評的需要而隨意改動數據，特別是過程性數據的質量問題，如數據缺值、重復等，無形中增加了后續工作量和難度。

4.隱私保護。對于精準扶貧大數據而言，隱私保護和安全問題同樣值得關注。精準扶貧大數據的隱私保護和安全問題貫穿于其實踐活動的全過程，不僅需要加強技術處理，還需要制定相應的保障制度。目前我國尚未制定個人信息保護法律制度。在扶貧領域，長期以來對扶貧對象的隱私保護重視程度不夠，扶貧對象的身份證號、家庭地址、通訊方式、子女情況等敏感信息常被無意識泄露。這一現實問題應當引起重視，但目前有關研究和實踐不足。

5.數據服務。數據服務是實現精準扶貧大數據價值的手段和過程，但前提是具備相應的制度規范和技術基礎。然而，大量的歷史遺留數據常處于封存狀態，沒有被及時處理和利用，給數據創新服務帶來了一定程度的困擾，限制了開放范圍和程度。早期的扶貧大數據很難滿足短期內開放共享的需要，數據開放的接口涉及面較廣，需要技術、制度、經濟等多要素的介入。

（二）價值邏輯

精準扶貧大數據的產生和發展是由不同類型的主客體所推動的。如前所述，精準扶貧大數據開放共享雖有一定的進步，但仍面臨著諸多現實問題和挑戰，每一項問題或挑戰都不是獨立存在的，而是由不同要素衍生的結果。自精準識別環節開始，大數據貫穿于扶貧實踐活動的全過程，具有數據生命周期的典型特質。剖析精準扶貧大數據開放共享的價值問題，應當將其置于大數據的價值鏈中進行分析，以便于更好地揭示和解釋其關系結構，為分析其在不同環節的應用價值提供邏輯依據。

首先，參與主體具有互動性。在精準扶貧的過程中，政府部門、社會力量、第三方機構等實踐者是相互聯系的主體。其中，政府部門發揮著主導作用，不同結構的社會力量是重要的參與者，第三方機構是不應忽視的監督者。政府部門依據大數據技術精準識別的結果將作為其他主體工作的重要參考；社會力量需要科學的決策基礎作為支撐，而扶貧大數據就是重要的決策資源；政府部門、社會力量以及其他主體是精準扶貧治理的共同參與者，起到協調、合作和互補的作用；第三方機構也需要客觀而精準的大數據作為評估保障。

其次，精準扶貧大數據的價值特征。精準扶貧大數據同樣具有規模性、多樣性、高速性和價值性等典型特征。精準扶貧是一項宏大的系統性工程，隨著要素的投入、運行等實踐活動的開展，過程中產生的數據呈指數級增長并不斷累積；精準扶貧的數據形式具有鮮明的多樣性，特別是非結構化數據大量涌現；精準扶貧海量數據的高速傳播、共享對技術提出了更高的要求，例如當5G 技術應用后，將更加體現出高速性；最重要的是，精準扶貧大數據的價值在于開放共享，最終達到提高精準扶貧效率、改善效果的目的。

最后，價值傳遞呈鏈式結構。數據價值存續于精準扶貧實踐的每個環節，并且具有鏈式傳遞功能和特征（見圖1）。從數據生命周期的角度來看，精準扶貧大數據的價值傳遞在于開放共享，它不是一個封閉的生態系統，而是具有創新、協作屬性的開放式生態系統。通過整合扶貧、統計、民政、衛計、住建、國土等行業數據，建立統一的動態更新大數據資源庫，實現扶貧信息資源的融合共享。決策機制的建立依賴于精準定位和識別，決策后的戰略實施和工作推進需要各類型參與主體的監督和維護，并且在運行的過程中形成協調有序、互動互助的精準扶貧大數據治理格局，最后根據評估和考核結果，推進相關工作的健康可持續發展和創新實踐。

圖1 精準扶貧大數據價值鏈關系結構

三、應用價值分析

（一）精準識別

精準識別是扶貧工作中基礎性、前置性環節。當前一些地方對貧困戶及其致貧原因的識別不夠準確，存在走訪式、慰問式扶貧現象，扶貧的“精準”思維和思路不清晰，有的地方對村情、農情不深入調查，缺乏可靠的數據支持。

一直以來，貧困人口的識別主要采取的是“自下而上”的方式，即由貧困戶先申請，然后經民主評議，再由上級部門審核確認。這種方式往往費時費力，遴選的結果亦缺乏定量的數據支撐。大數據技術的應用，將成為貧困人口識別的重要抓手，促使識別方式從“自下而上”向立體、多維的模式轉變。可以使用人口大數據提供的多維、動態信息來測量和瞄準貧困，極大地壓縮從數據采集到信息確認的周期，而且通過互聯互通的大數據共享系統，便于及時更新信息，建卡歸檔貧困人口數據的定量分析，實現貧困人口數據的動態管理。

解決“扶持誰”的問題是精準扶貧工作的首要任務，［8］由于貧困具有動態性、多維性和復雜性特點，辨識貧困戶需要投入較多的資源。利用大數據技術助力貧困人口的精準識別工作，要從宏觀和微觀兩個層面入手。在精準扶貧大數據系統和服務平臺的基礎上，使分散在跨部門、跨地區的碎片化信息整合起來，利用大數據分析技術，準確界定符合標準的扶貧對象，一方面可以可視化地展示貧困人口的分布特征及變化規律等宏觀信息，另一方面還便于充分顯示扶貧對象的家庭狀況、年齡結構、受教育程度等具體的人口學信息，［9］及時掌握致貧原因及貧困程度，為扶貧工作的精準發力和宏觀調控提供依據。

傳統的扶貧工作往往存在“信息不對稱”問題，容易滋生扶貧中的貪腐行為，大數據技術的引入能夠增強信息透明度，能夠對可能的貪腐行為起到遏制或有效防范作用。一方面，通過網站、官方APP 等多種渠道受理信訪舉報，政府部門基于對扶貧大數據的精準研判，便于開展追責問責工作；另一方面，通過不同的數據維度進行對比，可以將扶貧受惠人員信息與工商、稅務等部門數據進行連通，為發現精準扶貧中的貪腐線索和證據提供數據支持，而且通過精準扶貧大數據的不斷更新，能夠起到返貧預警功能。另外，在貧困信息的公示方面，基于大數據技術動態更新的可視化結果，可以通過新媒體平臺等方式進行公示，也可與現有的貧困人口信息公開/公告模式相結合，便于社會監督。

（二）智慧決策

隨著大數據技術及平臺的優化升級以及扶貧治理能力的進一步現代化，基于數據驅動的精準扶貧決策機制逐漸走向智慧化和系統化。大數據驅動的精準扶貧智慧決策機制的構建需要建立在“兩大前提”“一個內核”的前提基礎上。兩大前提條件包括：大數據軟硬件設施的優化，并且盡可能實現終端移動化、計算可視化、管理動態化等目標；管理體制機制的創新是不可忽視的重要的軟環境，也是促成數據共享利用的關鍵要素。［10］一個內核指的是精準扶貧大數據的實時動態管理系統平臺，這是開展精準決策的技術基礎，需要解決好運算能力建設、數據關聯、供需匹配、開放與隱私相互協調等核心問題，為精準扶貧的科學決策提供時效性、準確性等方面的信息保障。

大數據驅動的精準扶貧決策體系的構建，將數據生態系統中的“數據”“人”“設施”要素有機地聯系起來，形成智慧型決策運行機制。通過該機制的有效運行和維護，扶貧大數據中的有效樣本、扶貧對象畫像以及其他內外部數據將實現連通，可整體導入決策分析系統，融合多種計算和模擬技術，構建精準扶貧大數據的多重模型，包括共享與隱私對接、供給與需要匹配、內部與外部交互、預警與應急管理等，為精準決策提供針對性的數據鏈分析與管理支持方案。在決策數據的傳遞方面，可運用云計算、機器學習、5G等技術，大數據決策結果以可視化方式展示，保障決策知識的精準傳遞和實時掌控，使精準扶貧決策方案更具前瞻性、智慧化和互動性。

精準扶貧大數據的“充分性”能夠彌補傳統的樣本統計的局限性，起到糾正決策偏差的積極效果，成為更為可靠的統計和決策手段。應當看到，在精準扶貧大數據衍生和累積過程中，數據價值的開發利用依賴于決策主體的主動作為，即需要政府部門（或公共服務機構）有意識地將數據建設和數據化作為某種行動指南，［11］以便于增強扶貧決策效率。

（三）審計監督

隨著國家扶貧力度的不斷加大，自2016 年以來，中央專項扶貧資金連續四年高速度增長，但是，在該項資金的管理中仍存在這樣那樣的頑疾。加強精準扶貧資金的投入、使用和管理，切實提高其使用效率，是審計工作的一項艱巨任務。審計監督部門應充分認識到大數據時代的共享價值，在精準扶貧中運用好大數據及其技術與方法。為保證扶貧資金投入的精準度和有效性，以扶貧項目為平臺，以扶貧績效為目標的審計實踐已成為精準扶貧工作不可或缺的重要環節。當前，精準扶貧審計中主要存在項目事前審計弱化、事中執行不力、事后評估不健全等問題，究其原因，癥結在于缺乏信息共享的精準扶貧大數據平臺。［12］

扶貧資金的精準使用和管理涉及面廣，管理部門多、使用方向分散、項目內容繁雜，要提高精準扶貧審計效率和質量，有必要借助于大數據技術。基于大數據平臺/系統，以共享數據為依托，發揮大數據分析技術在精準扶貧審計領域的“指導”作用，對扶貧項目實施的全過程進行真實性、規范性和精準性的動態監督，助力降低扶貧成本、提高扶貧速度和質量，重點關注扶貧政策跟蹤審計，動態跟蹤扶貧政策的價值轉化效能，實現精準扶貧審計過程的全覆蓋。得益于大數據審計方面的創新機制，審計發現的問題將更加精準，通過關聯分析精準扶貧各類數據，能夠在精準扶貧工作中發揮跟蹤監督的作用。開放共享大數據的應用，在很大程度上創新審計方法和方式，降低繁重的扶貧審計工作量，顯著提升審計效率。

當然，脫貧減貧的真實有效性遠比數字形式更重要，要發揮第三方機構的監督和查驗作用，嵌入精準扶貧的全過程，利用大數據客觀地評估精準扶貧“成績單”的真實性，更要堅決防止任何形式主義和虛假脫貧。可見，應當將精準扶貧“回頭看”工作重視起來，隨著精準扶貧大數據開放共享平臺的建立，借助于大數據技術保障其真實性和科學性。“回頭看”工作應是精準扶貧摸底排查的有效方法，為保障這項工作的順利開展，有必要將卡、冊、薄、檔、卷等原始檔案進行電子化，形成檔案大數據。借力大數據強化精準監督，對已納入貧困戶的不精準疑難問題進行系統性整理，開出疑難點問題清單，對有疑點的貧困戶重新填寫、上傳《扶貧大數據入戶登記表》等，并在系統內進行共享，進一步核對、查實有關疑難點，做到“真扶貧”“扶真貧”。

（四）協同治理

從精準扶貧大數據實踐和研究現狀來看，主要采用的是基于抽樣調查或第三方數據的統計分析、模擬仿真、平臺數據的挖掘分析等常用數據處理方法，加之管理體制（垂直的科層制結構）的現實特點，往往存在跨系統之間信息難以共享，甚至出現了“數據孤島”現象，嚴重阻礙了精準扶貧大數據的開發利用，難以形成協同治理成效。［13］為促進精準扶貧參與主體及相關要素之間的互動、協調以及常態化演進，理應消解橫向信息封閉的系統弊病，在相對獨立的IT 基礎設施和管理信息系統（MIS）上建立跨系統開放共享機制，使得精準扶貧大數據的再利用朝著模塊化、集成化、智慧化方向發展，具備跨系統檢索、交互、共享的互聯互通功能。

作為政府大數據資源體系的重要構成，精準扶貧大數據具有重要的數據治理應用價值。在治理主體方面，應對海量的扶貧數據進行整合規劃，做好數據利用的頂層設計，依托現有資源和平臺，創新管理機制，與政府外部數據進行合作，構建精準扶貧信息網絡系統和信息服務平臺。在主體協作方面，打破各層級政府間、各部門間存在的數據壁壘，建立統一開放平臺，為政府、社會機構、企業等參與主體之間建立數據交易市場平臺，［14］推動精準扶貧大數據的資源整合和社會化再利用。

“重投入、輕治理”是傳統扶貧工作的弱點。在大數據時代的信息化助推之下，依托于針對性的精準扶貧大數據管理方案，有利于提升精準扶貧數據管理效率。借助于大數據技術與支持機構，建立精準扶貧大數據管理系統，可由大數據管理平臺和移動終端兩個體系組成。一方面，移動終端可以為直接受益的貧困戶提供信息化窗口，以便于其及時了解扶貧政策和動態，增強自主脫貧意識，也能夠提升扶貧主體的工作效率，提供案例分享、信息查詢、新聞公告等核心功能；另一方面，通過大數據管理平臺，既可以及時地更新和維護扶貧數據，也可以對扶貧痕跡進行驗證和管理，為精準扶貧考核提供依據，也可以利用利益累積的大數據進行可視化展示，更全面客觀地揭示精準扶貧工作動態。

（五）效果評估

“入之愈深，其進愈難”。隨著脫貧攻堅工作的不斷推進和深入，實施精準扶貧戰略需要創新治理手段和模式，建立健全精準扶貧成效評估機制是基本的治理手段，也是不可或缺的考核方式。精準扶貧大數據的經濟價值對促進實踐創新與可持續發展具有現實作用，利用大數據進行扶貧現狀的精準分析、解讀和評價，可以幫助幫扶主體更好地鎖定貧困戶需求，從而推動脫貧減貧的業態優化和模式創新，提高參與主體的工作效率，改善扶貧工作的現實環境；能夠在一定程度上拓展農村貧困人口的就業市場，增進貧困戶與扶貧主體之間的互動互信關系，改善貧困地區人口精準扶貧的質量。

大數據是實施精準扶貧成效第三方評估的科學支撐。當前，我國精準扶貧第三方評估存在著諸多方面的挑戰：不僅要突出顯性指標的重要性，還要關注潛在貧困人口的動態演變，這必然會增加第三方評估的數據量和統計分析難度。［15］雖然已有眾多的扶貧臺賬或已建成數據庫，但由于開放共享不充分，很難發揮既有數據資源的原始價值。運用大數據助力精準扶貧的第三方評估，大數據分析結果可作為精準扶貧成效評估和考核的重要依據。［16］通過大數據分析技術，將針對性的實時結果進行有序量化，包括貧困人口結構、致貧原因、扶貧方式、參與主體等動態指標值的統計分析，以及對第三方評估機構推送的即時數據進行整合評價，盡可能地采用基于大數據平臺/系統等WEB端的多源數據，減少人工干預，也能夠有效減少重復勞動和人力成本。

在大數據生態系統中，精準扶貧效果評估應是一個完整、規范的體系，除考慮構建科學合理的評價指標外，豐富和優化評估組織結構也是重要的戰略目標。［17］該目標的實現不僅需要引入第三方評估機構，還需要更多的主體/客體參與其中，構建由政府部門、第三方機構、社會力量/公益組織、扶貧對象等多方主體共同參與的評估機制，打破扶貧信息、數據和知識的單一性壟斷，促使評價數據的來源多元化、立體化和全面化，形成數據共建共享的良性互動機制，從而保證精準扶貧效果評價的有效性和可靠性，這也是脫貧攻堅考核機制走向成熟的重要標志之一。

四、討論與結論

大數據助力脫貧攻堅可以提升扶貧的精準性和有效性，但在實踐中也存在現實的制約因素，分布在理念、技術/手段、平臺、管理機制等諸多方面。其中，核心的制約要素是針對海量數據開放共享與增值利用的標準化問題，主要體現為平臺構建差異較大、數據化過程缺乏標準支持、技術規范有待增強、業務模塊融合不充分。［18］因此，為促進精準扶貧大數據的開放共享，深度挖掘和利用其資源價值，應盡快出臺精準扶貧數據操作規范，構建基于統一管理原則的全國性扶貧大數據云平臺/操作系統，有機整合分散于各參與主體/客體之間的扶貧數據，打通互聯互通機制，做好人員、資源、信息流的配置和管控。

建立扶貧大數據開放共享機制，是推進精準扶貧的前提性、基礎性工作，有利于增強精準扶貧工作的有效性和針對性，促進扶貧數據在不同主體間的合理流動和開發利用。為保障和提升數據的預測力和解釋力，應將問卷/實地調查獲得的“小數據”與基于技術集成的“大數據”資源融合，形成相互印證和補充的數據管理制度，為進一步深化精準扶貧的體制機制創新提供決策支持。在實踐方式上，綜合運用云計算、數理統計/建模、計算機仿真、科學計量等方法并加以集成創新，“讓數據說話”，有效地揭示扶貧數據的內在規律和實踐指導意義。

數據共享才能體現精準扶貧大數據的社會價值，在數據利用中需要處理好數據倫理問題：數據公開與共享被標榜為大數據時代的價值風尚，而數據權益保障和保護又面臨著諸多挑戰。隨著數據流的交互性優化、社會有機體的進化以及數據資源配置科學化，由共享導致的新的社會關系與傳統倫理之間的緊張關系也將得到改善，［11］使得精準扶貧過程中的大數據共享成為一種客觀必然性，有益于社會福祉的數據價值利用，也將使得扶貧的精準定位和精準發展走向成功。

五、未來展望

當前我國精準扶貧大數據開放共享的主體有政府、企業、社會組織與公眾等，他們通過以大數據技術為支撐的具體形式，在以各類平臺等為載體的共享中不斷加強精準扶貧大數據的增值利用，從而實現預期的經濟價值、社會價值和政治價值，而外部的環境條件也在開放共享大數據的應用過程中對相關主體、方式和效果起著潛在的影響作用。以上研究發現，雖然我國部分地區已經在精準扶貧實踐中采用了大數據技術，并且實現了一定范圍和程度上的開放共享，大數據開放共享對于精準扶貧實踐創新的重要作用已經凸顯，但目前仍屬于一個相對較新的研究領域，相關文獻還比較欠缺，一些研究僅是從設想或某一視角進行淺析，缺乏深入的探究與驗證。

總的來說，后續研究還應從兩個方面加強分析：應用價值的定量分析和開放共享的協整分析。實現應用價值是精準扶貧大數據開放共享的直接目標，當前在應用價值的研究中，主題比較分散，更缺乏量化方法或實證調查的檢驗，一些可能的價值表征只是研究者根據大數據共享實踐的簡單總結，合理評估水平較低。未來研究可從定量的視角，讓“數據說話”，客觀地檢驗和評價精準扶貧大數據開放共享的經濟效果、社會效果和政治效果。在協整分析方面，首先對有關主體的共享動機和需求進行調查，建立主體類型與應用方式之間的聯系，提高應用的針對性和有效性；其次要利用建模和實證檢驗方法探究應用方式和主體類型之間的聯系；最后還需要關注外部條件、現實環境對精準扶貧大數據開放共享的影響因素，因為諸如政策、技術、觀念等都是影響實際應用效果的潛在因素，探索其中的最有利因素，挖掘精準扶貧大數據開放共享的深度應用價值。