推進大數據貧困治理的策略分析

劉希磊

摘要：大數據技術、大數據環境能夠為貧困治理提供全面、可持續的信息數據基礎，構成貧困治理的重要資源。文章結合貴州后扶貧階段減貧的形勢和貴州大數據發展現狀，在樹立大數據思維、推進數據基礎建設、完善政策體制建設、全面培養大數據人才和推進大數據貧困治理時效等方面提出了推進策略。

關鍵詞：大數據;貧困治理;策略

大數據時代的到來，深刻影響人們的思維和行動方式，催生了不同于以往的經濟發展模式和社會結構，這為政府帶來治理挑戰的同時也為政府基于數據科學決策和防范風險提供了可能，包含貧困治理能力在內的政府治理能力得以有效提升。伴隨治理體系和治理能力現代化的不斷推進，大數據為政府主導的貧困治理帶來了技術支撐，為全面完成脫貧攻堅任務和2020年后的減貧工作以及鄉村振興戰略實施提供了難得的契機和保障。

一、大數據成為貧困治理資源

大數據在貧困治理中具有基礎性作用，沒有足夠準確的信息就無法準確判斷貧困的真實狀況和發展趨勢，也就不能全面有效的制定具有針對性和可持續性的貧困治理策略。眾所周知，貧困問題是一種交織自然生態環境、經濟、社會、文化等綜合因素的現象，致貧原因復雜，涉及面廣，相關信息不易聚集、不易共享，貧困治理困難。2020年后，貧困治理將突出聚焦返貧問題、相對貧困問題和多維貧困問題，減貧工作更具復雜性，在這一背景下，大數據技術和應用不可或缺。

（一）大數據技術可以深入刻畫貧困維度

“大數據分析的價值和意義就在于，透過多維度、多層次的數據，以及歷史時代的關聯數據，找到問題的癥結，直抵事實的真相”。在大數據問世之前，樣本數據是廣泛應用的數據及作為分析的重要工具，樣本數據采集隨機性較大，是以一定的采集數據證實相關問題及發現問題。這樣的樣本數據往往存在一定的偏差，加之數據維度相對單一、層次相對較淺和時效較差等因素，結果分析也會出現偏差，很難為科學決策提供精準依據。隨著云計算等數據處理能力實現突破后，大數據技術應運而生并被廣泛運用到經濟、社會和政府管理等各個領域。大數據區別于以往數據的一大特征即解決了數據收集的維度、層次和時效問題，具體到減貧領域，能更好的反映真實的貧困狀況。此外，在數據處理上，大數據云計算可以避免樣本數據只能放在同一數據庫中才能處理的弊端，可以將包含文本、圖像、音頻、視頻等在內的所有信息多維表達形式實現跨地區、跨庫進行處理。同時，這些基于信息的數據分析可以有效避免人為的認知偏見、感知誤差和框架歧義，為政策制定者及工作實務者有效、精準開展減貧工作提供科學依據。

（二）大數據時代保障了貧困治理的數據來源

大數據時代到來已經成為不可逆轉的趨勢，大數據環境也成為了這個時代的明顯特征。世界各國搶占機遇，紛紛利用大數據來提升戰略能力和治理能力。作為一項技術，只有應用于經濟社會發展和政府管理的實際場景中才會產生和實現其價值。2015年8月《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》頒布，就促進各類數據共享、公共數據資源開放以及醫療健康、社會保障服務、教育文化、交通旅游大數據發展，工業大數據、商業大數據、服務業大數據、農業農村大數據應用等提出了具體建議。從中可以看出，大數據應用于農業農村領域已經成為國家行動。技術與時代的發展與結合，共同為我們面臨的貧困治理難題帶來了新手段。多元、真實、海量的數據來源是大數據應用的基礎。在實踐場景中，無論是政策領域、技術領域還是信息整合領域，我們的“大數據戰略行動”都在快速推進。同時，如前所述，貧困問題是一個自然、經濟、社會、文化等多元因素交織的現象，相關數據信息廣泛存在于政府相關部門，這些信息既是多元海量的信息，也是實時更新變化的動態信息。這些大數據資源的不斷儲備及減貧相關數據不斷搜集以及政策的保障，為貧困治理數據提供了源源不斷的數據來源。

（三）大數據貧困治理效能體現于應用價值

大數據貧困治理效能主要體現于其應用價值，整體來講，大數據貧困治理的應用價值主要在以下幾個方面，如對貧困層次的甄別、致貧原因刻畫、減貧效果監測、返貧風險預警以及推動減貧政策決策有效。這些應用在減貧的實踐場景中都已經落地實施并且取得了良好的效果。要持續推動大數據貧困治理和應用價值提升，將其廣泛推廣至鄉村振興、解決相對貧困問題等領域，就需要不斷總結提煉脫貧攻堅階段的既有經驗。從一般意義上講，大數據成為了這個時代的基礎資源和要素，甚至數據資源逐漸成為一種具有決定性的資源，但追本溯源，這些都離不開大數據技術、大數據思維和數據本身。在這個意義上講，大數據成為貧困治理的資源，既要重視大數據在減貧領域中的運用，也要將目光轉移到減貧領域中的人這一要素上，注重大數據思維、注重大數據技術在這一領域的深入挖掘，還要打破數據“碎片化”的狀況，以此形成合力實現大數據貧困治理效能，體現其價值。

二、貴州貧困治理復雜特殊性與大數據貧困治理應用

貴州因特殊的自然生態環境及發展基礎，經濟社會發展相對滯后，曾是全國農村貧困人口最多、貧困面最廣、貧困程度最深的省份。到2020年全面實現建成小康社會，貴州面臨鞏固脫貧與持續減貧、全面減貧與重點攻堅、任務艱巨與時間緊迫并存的嚴峻形勢。而同時，貴州自2017年以來推動“大扶貧、大數據、大生態”三大戰略行動，并將大數據戰略行動廣泛應用到經濟發展和政府治理領域，開展了有益有效的探索，取得了較好的成效。

（一）貴州貧困治理復雜特殊

貴州曾是全國貧困人口最多、貧困面最廣、貧困程度最深的省份，全省88個縣級行政區，有66個地處全國14個連片特困地區中的武陵山區、烏蒙山區和滇桂黔石漠化區，涉及全省75%的縣級行政區、超過85.2%的國土面積、85.4%的農村貧困人口。2015年全省還有493萬農村貧困人口，占全國比重8.8%，其中少數民族貧困人口所占比重超過50%，貧困發生率為14%。貴州貧困原因復雜，地處云貴高原東部，長江、珠江流域上游地帶，西南喀斯特生態脆弱區中心，是全國唯一沒有平原支撐的內陸山區省份。全省國土面積17.6平方公里，其中山地、丘陵占92.5%，喀斯特巖溶出露面積占61.9%，石漠化面積占21.5%。在全省3500多萬常住人口中，少數民族人口所占比重36.3%。除特殊的自然地理環境和發展基礎，其貧困問題與生態環境問題、民族地區發展問題相互交織，存在生態環境脆弱、工業基礎薄弱、城鎮化水平低、創新資源不足，扶貧投入效率不高，人口、資源、環境與經濟社會發展極不協調等問題。改革開放以來，歷經經濟體制改革扶貧、有計劃開發扶貧、“八七”攻堅扶貧、實施《中國農村扶貧開發綱要（2001-2010年）》、創建國家扶貧開發示范區以及實施大扶貧戰略等階段，貴州各項工作、各種資源、各方力量不斷向脫貧攻堅聚集，構建了脫貧攻堅政策體系，聚集了脫貧攻堅的強大合力，貴州扶貧開發工作取得顯著成效，形成了如“三變”改革、精準識別“四看法”、易地扶貧搬遷等實踐經驗得到中央肯定，被譽為脫貧攻堅“貴州樣板”。到2018年，貴州僅有155萬貧困人口，貧困發生率為4.3%，減貧成效顯著。但同時，我們也必須認識到，當前貴州農村貧困人口脫貧基礎還較為薄弱，貧困農戶內生發展的動力不足，易地扶貧搬遷群體、幫扶脫貧群體等邊緣群體返貧壓力較大，前一階段決戰脫貧攻堅導致的政策“懸崖效應”問題突出，今后一個時期鞏固脫貧攻堅成果面臨巨大挑戰。加之經濟下行壓力和相對貧困問題現實狀況，貴州減貧形勢依然嚴峻，貧困治理復雜特殊。

（二）大數據助力貴州貧困治理

貴州被公認是中國南方最適合建設數據中心的地方，經過近幾年的發展，貴州大數據集聚效應顯現，國家大數據綜合試驗區落戶貴州，掛牌全國首個國家級大數據產業發展集聚區，落地全國首個國家級數據中心，建設全國第一個省級政府數據集聚共享統一云計算平臺“云上貴州”，獲批全國首個大數據國家技術標準創新基地。在政策方面，在全國率先制定《貴州省政務數據資源管理暫行辦法》《政府數據分類分級指南》，出臺《貴州省大數據安全保障條例》等，推動數據標準化建設和數據共享交換。為充分發揮大數據價值，貴州制定了相關措施如出臺《國家大數據（貴州）綜合試驗區大數據創新應用試驗實施方案》，實施“精準扶貧云”示范工程項目， 促進精準扶貧大數據創新應用，推動大數據與大扶貧有機結合。具體而言，該項目就是以精準扶貧工作中的建檔立卡數據為基礎，融合國土、人社、教育等相關部門數據資源，形成全省扶貧工作的統一指揮調度、扶貧項目資金管理、任務督查考核、電商及社會扶貧應用、工作績效評估等功能為一體的大數據綜合管理平臺，同時可以實現對扶貧對象、資金項目、幫扶人員等方面的精準識別和管理，并對脫貧人口進行動態監測，為返貧預警和風險防控提供決策支持。此外，結合貴州喀斯特地質及多民族的特征，利用平臺可以實現對農業生態環境監測和資源管理的調度，實現對民族地區脫貧的精細化管理。2018年出臺《貴州省實施“萬企融合”大行動打好“數字經濟”攻堅戰方案》，深度推進大數據與工業、農業、服務業等融合發展，加快大數據與實體經濟、與鄉村振興、與服務民生、與社會治理融合。

三、大數據貧困治理的推進策略

大數據為解決貧困復雜問題提供了一種分析工具，有助于減貧參與主體結合貧困地區、貧困群體的特性推進精準扶貧。對精準扶貧數據的挖掘和使用能有效防控和規避各類風險，促進資源整合與政策保障，推進貧困治理的科學有效。

（一）更新觀念、樹立大數據思維

首先，對大數據要有客觀認識，既不能認為大數據是洪水猛獸，無法駕馭，也不能將其視之為解決一切難題的“金鑰匙”。每一種數據都有一定的局限和片面性，只有融合、集成各方面的數據，才有可能在相互關聯中找出隱藏在其中的事物本質和規律?！皩嶋H上大數據的價值主要體現在它的驅動效應，即帶動有關的科研和產業發展，提高各行各業通過數據分析解決困難問題和增值的能力”。作為信息技術的一部分，大數據遵循指數發展規律，只有經過相當長時間的積累并出現拐點，大數據才會有“爆炸式”的增長，大數據技術才會成為主流技術，價值才會真正發揮，因此，對待大數據要有足夠的耐心;其次，大數據思維要求政策制定者科學分析決策。貧困治理中，決策者往往根據靜態化的信息，通過樣本數據或經驗分析決策并給出政策。大數據背景下，則要求決策者以數據為基礎，考慮治理對象的差異化特征，找出關聯規律等通過量化科學分析，以作出具有針對性的精準措施;再次，數據管理者要有共享思維。大數據價值發揮的基礎需要巨量的數據資源儲備，這就需要數據管理主體要有追求局部利益最大化向追求綜合效益最大化的觀念轉變，從信息資源的控制者向提供者、保護者轉變，主動打破信息保護的壁壘，推動信息資源的共享與利用;最后，大數據思維要求貧困治理的“精準滴灌”。大數據可以有效的提升資源配置的均衡，提升資源的使用效率，通過數據分析手段有效引導資源流向，控制貧困治理的進度，更加精細化的“靶向治療”。

（二）加強創新、推進數據基礎建設

首先，重視大數據發展的基礎設施建設。大數據的應用需要硬件設施和網絡基礎設施建設，需要物聯網、云計算和移動終端設備的發展與融合。發揮大數據的價值，首先要解決大數據發展的硬件設施和網絡聯通問題。再這一點上，以貴陽為中心的信息存儲中心及網絡建設有了較好的基礎;其次，加強大數據技術研發。加強省內外、國內外科研資源流動互通，鼓勵科研機構、人員、技術企業開展大數據前沿技術研究，推動信息技術改造升級，促進云計算、分布式處理平臺、人工智能、海量數據存儲管理、交互式數據可視化以及數據挖掘技術等相關技術的開發和利用，通過共建共享共買服務、向第三方購買服務等方式加強大數據技術向前瞻性、系統性方向發展，堅持應用牽引的技術路線，突出技術的應用價值;再次，推進貧困治理大數據質量標準規范建設。大數據質量標準規范強調保障多目標數據的融合，以實現大數據價值?，F實中因數據來源不同、種類異構、類型繁雜等因素導致大數據質量標準規范不統一的問題，這也是當前大數據發展中的難題。貧困治理大數據庫的建立，需要各相關數據來源單位共同制定數據采集、分類分級、數據交換及數據訪問等標準，完善標準體系，提升貧困治理大數據的應用價值;最后，加強貧困治理數據庫建設。貧困治理大數據資源的有效利用或利用價值的提高需要相關數據庫的建設，這就需要打破各領域之間的壁壘，從信息孤島轉向跨領域、跨部門、跨行業的信息融合，不斷推進基礎數據信息的存儲。

（三）與時俱進、完善政策體制建設

首先，政府要與時俱進制定大數據相關政策。作為貧困治理的主體部門，政府要主動承擔起貧困治理大數據建設的責任，主動順應時代發展和時代要求，明確貧困治理大數據發展目標，主要內容和重點發展領域，為數據環境建設、數據共享、數據安全及數據商品化等等提供政策支持，為大數據應用及發展提供政策保障;其次，通過政策安排和機制設計做好信息的安全防護。信息安全數據安全是信息和數據共享的前提，信息數據安全等級的設定是信息數據流動的前提。政府應該明確信息數據的安全等級，對不同安全等級的信息數據進行保護和維護，并通過知識產權保護體系解決數據歸屬問題，推動非機密信息數據在市場自由流通。積極構建大數據安全保密防范體系;再次，政府應加快推進公共扶貧信息的更新與開放。明確貧困治理大數據平臺建設的主體責任，劃分不同參與主體責任歸屬，出臺政策規定并推動不同參與主體、不同層級政府公共扶貧信息的更新與開放，促進數據融合，營造良好的數據信息流通環境;最后，制定大數據貧困治理能力評價機制。建立貧困治理大數據建設、使用、監管、評價、維護于一體的評價體系，在現有的對各級政府的績效考核體系中，將大數據貧困指標能力的評價納入其中，推動各級政府提升對大數據應用的能力，推動扶貧治理大數據的建設。

（四）能力導向、全面培養大數據人才

首先，立足于大學多學科交叉人才培養。大數據時代對人才的要求是復合型的，大數據從信息搜集、存儲到技術處理再到應用，環節眾多，每個環節對人才知識和能力的要求不盡相同，但在一般意義上，既要求具備專業性的網絡化、智能化如統計、數學、計算機、軟件等學科知識，也需要管理學、經濟學等相關知識。這種復合型人才的培養，應著眼于高等教育階段的協同創新培養;其次，重視基層政府黨政人才培養。大數據歸根結底是為現實解決問題服務的，其價值的真正發揮是通過基層政府人員將信息數據轉化為生產力，重視基層政府黨政人員的再培訓，提升其對信息數據的掌控轉化能力尤為重要，既要讓他們知道“怎么做”，又要讓他們知道“為什么這么做”，以發揮數據信息的最大價值;再次，鼓勵貧困治理領域大數據人才的交流與合作。大數據貧困治理是一個復雜系統，橫向縱向需要不同主體部門、單位的密切合作，經濟鼓勵高層次、高技術人才、數據采集人才及數據使用人員的互動交流，形成技術人員、管理人員、服務人員等之間的協同合作機制;最后，完善人才激勵機制。探索完善貧困治理大數據人才的考核評價體系，探索該領域不同人才的薪酬激勵機制，結合崗位、能力、貢獻等健全以政府獎勵為導向，用人單位為主和參與主體參與的人才激勵體系，激發這些人才的動力，真正促進大數據貧困治理的時效，推進扶貧開發工作的進展。

（五）突出重點、推進大數據貧困治理時效

首先，貴州貧困治理有其特殊性，數據分析在指標關聯因素上要考慮其影響。在大數據平臺建設中數據信息既要能接入全國相關數據，又要有自身特色，如山地經濟特點、喀斯特地質地貌特點;其次，重點加強產業扶貧、易地搬遷扶貧及教育扶貧等對貴州扶貧攻堅具有普遍意義的相關數據庫建設，做好上述三類扶貧任務的項目數據建設、資金整合投放監管及脫貧跟蹤統計，進一步增強資源調度配置強力推進扶貧攻堅工作;再次，建設好貴州扶貧治理大數據平臺返貧風險防控及預警子平臺。結合脫貧跟蹤數據及相關研究成果，分地域做好返貧風險防控及預警平臺，確保貧困增量控制與存量減少;最后，創建國家扶貧開發示范區的貴州大數據貧困治理樣板。促進大扶貧、大數據兩大戰略的融合，以大數據推動貴州大扶貧，在創建國家扶貧開發示范區的工作中體現大數據價值，塑造貴州大數據貧困治理的樣板。

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*基金項目：教育部人文社會科學研究青年基金項目（15YJCZH097）。

（作者單位：貴州財經大學）