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大数据支撑精准扶贫的应用成效

中国信息通信研究院广州智慧城市研究院  王文静

摘要：随着社会信息化、数据化、智能化的不断深入和我国扶贫工作对精准化机制要求不断走向具体精细，大数据对精准扶贫的支撑作用越来越明显，大数据参与精准扶贫成为可行路径。本文在分析精准扶贫过程中遇到的问题基础上，阐述大数据技术如何解决这些问题，通过列举大数据在精准扶贫中的应用，进一步提出大数据在精准扶贫应用中需要配套解决何种问题。

关键词：大数据；精准扶贫；应用成效

1 精准扶贫中存在的问题

随着脱贫攻坚倒排时间临近，脱贫攻坚也已进入深水区，利用大数据进行实时、动态、多元化精准扶贫势在必行。从2018年6月审计署公布145个贫困县扶贫审计结果来看，部分地方在脱贫攻坚中存在扶贫政策落实不到位、扶贫资金管理存在薄弱环节、扶贫项目绩效不佳/管理不规范等问题。出现这些问题的主要原因在于缺乏动态监管、扶贫制度不完善、政府间存在信息壁垒。

在动态监管方面。精准扶贫缺乏动态管理的信息监管系统，难以对贫困人口的致贫原因、帮扶项目、实施流程以及成效反馈的全面动态监管和归纳。

在扶贫制度方面。扶贫制度的不完善与不规范的资金使用，使得在扶贫资金的使用上存在很大的监管空白，而缺乏规范的资金使用更增添了资金流向与使用情况的统计难度。

在信息壁垒方面。政府间存在信息壁垒制约数据流价值的辐散范围，使得贫困信息公开与扶贫网络资源共建共享受到阻碍，难以从整体上分析致贫原因与脱贫需求之间的普遍规律和特殊矛盾，也难以形成部门协同和整体发力的综合性贫困治理范式。

2 大数据在精准扶贫中的必要性

大数据技术的应用，能够有效地解决贫困人口识别的非精准化、帮扶过程的非动态化和帮扶效果信息反馈的滞后化问题，强化扶贫开发的准确性与时效性。

在贫困识别方面。大数据精准扶贫在数字化信息处理的基础上，通过识别贫困村基础设施建设、自然资源分布、贫困人口的生产生活条件等，将外部环境与内部状态信息综合处理分析，评定贫困人口的分布和贫困等级，从而为精准识别提供决策参考，并通过大数据扶贫信息平台公示贫困者信息，实现透明化管理评定。

在贫困分析方面。在精准识别贫困者后，可进一步将数据库信息集成融合到扶贫项目的确定、经济资源的配置以及后期的扶贫进程监管、脱贫成效的反馈等过程，构建动态、共享的信息监督系统，针对不同贫困者制定扶贫项目、帮扶措施、资源配置等的差异化帮扶。最终保证数据分析贯穿扶贫工作全过程，实现大数据扶贫信息平台与外界保持紧密联系。

在贫困监管方面。大数据视域下的动态扶贫通过采集多样化的扶贫信息资源，能够有效地对贫困人口需求动态跟进，及时评估、反馈扶贫成效，了解贫困者需求；有效地控制贫困对象在贫困库中的动态进出，将满足贫困条件的人员纳入贫困信息库，对脱贫户进行跟踪监控，减少返贫率；有效地对外部政策环境、经济环境的改变做出动态掌控，及时制定符合贫困者的扶贫计划。

3大数据助力精准扶贫的应用成效

3.1 大数据网络确保多维度精准识别贫困人口

贫困人口的识别一直是精准扶贫工作的难点。针对贫困人口的精准识别，广西扶贫办通过抽调25万名干部深入细致开展精准识别行动，精准识别采集到海量贫困信息，构建大数据扶贫系统和服务平台，应用大数据技术，让分散在不同地区和部门的碎片化信息联网共享，实施数据对比分析与综合评估，减少人为因素的影响和失误，把贫困人口有效精准的筛选出来。贵阳市通过上线大数据精准帮扶平台，整合扶贫、民政、卫计、人社、住建、残联、统计、国土等行业数据，建立统一“贫困人口识别模型”的扶贫数据库，实现全市扶贫信息资源融合共享，达到快速、精准识别低收入困难群体的目的。

3.2 “大数据+电商”开启精准扶贫新模式

《中共中央、国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》指出，应加大‘互联网+’扶贫，实施电商扶贫，支持电商企业拓展农村业务，加强贫困地区农产品网上销售平台建设。为顺应“互联网+”时代趋势，贵州桐梓县采取招商引资、定向扶持的办法推动电子商务发展，重新定位特色农产品、创新改良产品包装、重塑原生态品牌，运用互联网技术开拓高端营销市场。2015年底，桐梓县通过打造“淘宝·特色中国·桐梓生活馆”，实行“桐梓造”、“贵州造”商品线上线下销售，20多个经过“三品认证”和“QS”认证的特色商品已上线淘宝“特色中国桐梓馆”和“桐梓特产专柜”销售，有效解决了农副产品“难卖贱卖”问题，顺利实现“黔货出山、网货下乡”。

甘肃地区通过大数据与电商的结合，因地制宜开展扶贫工作。以陇南为例，该地区把发展电子商务作为助农增收的重要举措，创造出了特色鲜明的“陇南模式”。在销售花椒、核桃、蜂蜜等当地特色农产品的过程中，商户通过前期预热掌握客商需求后，将需求准确传达给贫困农户，并对后续的生产和加工过程进行引导，最终实现商户、农户经济效益双丰收。数据显示，通过大数据与扶贫和电子商务的深度融合，陇南有130万贫困人口的生活得到了不同程度的改善。在海量数据支持下，陇南建成了乡镇电商服务站150个，建设各类网店9100多个，形成了“一店带多户”、“一店带一村”和“一店带多村”的电商扶贫模式。2016年，陇南市被国务院扶贫办授予“电商扶贫示范市”的称号，国务院督查组也将陇南市“电商扶贫”的做法列为典型案例。

3.3 大数据推动精准扶贫公正透明

运用动态大数据精准扶贫管理平台监测扶贫项目，一方面能够及时了解贫困者的动态需求，提高扶贫资源配置的精确性；另一方面可以制定责任追究制，量化考核帮扶人员的工作绩效，通过信息平台的考核数据对工作开展不力的单位和个人进行问责，从而强化帮扶人员的责任意识。云南省扶贫办借助精准扶贫“大数据”平台，了解和掌握扶贫工作落实情况及干部工作动态，及时对工作干部进行约谈。通过精准扶贫大数据管理平台开展精准扶贫已帮扶督查30余次，给予通报批评处理5人，对不认真履职的1117名驻村工作队员进行召回，确保了精准扶贫工作按照目标任务和时间节点高效推进落实。

湖北随州市将异地扶贫搬迁、教育扶贫资助资金、扶贫小额信贷资金等12项受惠人员信息引入扶贫大数据系统，并与房产、工商、税务等数据比对，克服了传统扶贫工作“信息不对称”的问题，为遏制扶贫贪腐行为起到有效作用。截至2017年8月，随州市共发现可疑线索13万多条，有38人因扶贫腐败被问责，该系统还开通了贫困户掌上反馈渠道，保证一手扶贫数据的及时更新，从而及时预警群众返贫迹象，支持扶贫措施改进。

4 大数据精准扶贫亟待解决的问题

虽然目前大数据应用到精准扶贫领域已经是个趋势，但在实际操作上还存在一定的障碍。（1）精准扶贫大数据还不够准确。精准扶贫数据，是实现精准识别、精准帮扶的基础，但当前扶贫系统及平台标准不一、扶贫系统过多、功能不完善、数据量少、信息采集方式原始等，是影响精准扶贫大数据不够准确的主要因素。（2）缺乏有效的扶贫数据共享开放机制。扶贫数据之间的共享，是精准比对和精准识别的关键，但目前各部门数据缺乏交互及共享机制。

（3）部分贫困地区基础设施支撑不足。利用大数据及互联网进行农村扶贫，农村的基础设施和公共服务条件较差也是一个很大的制约因素。落后路、桥、网络等基础设施建设，阻碍特色产业走出去，为物流企业在贫困乡村设立快递代办点增加成本。（4）专业人才缺失。大数据是一个新生事物，不少的人听说过或接触过，但真正实践过的却只是少数。无论是构建大数据库，还是对不同的贫困户资料进行数据分析、管理，提出有针对性的扶贫措施，还是对“互联网+”的应用，都需要有大量技术人员参与。因此，开展大数据扶贫工作的当务之急就是要培训大批懂得大数据，能用大数据服务农村的技术人才。

参考文献：

[1]王超.大数据背景下精准扶贫创新思考[J].合作经济与科技,2018(03):178-179.

[2]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.

[3]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.